Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 32	0.18 200	0.22 3	0.25 1	0.20 158	0.23 56	0.23 134	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 120	0.12 1	0.22 110	0.24 4	0.26 217	0.12 65	0.14 432	0.18 379	0.27 624	0.17 385	0.19 479

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.29 14	0.18 78	0.17 17	0.29 255	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 134	0.14 2	0.16 20	0.24 4	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 136	0.29 14	0.23 281	0.17 17	0.20 53	0.27 22	0.18 14	0.24 80	0.25 82	0.15 3	0.17 27	0.26 12	0.18 7	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.13 162	0.10 67

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 158	0.16 13	0.22 100	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 93	0.10 15	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.10 8	0.10 67

StereoAnything_RVC	0.21 55	0.68 678	0.39 290	0.28 8	0.15 11	0.23 56	0.18 17	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 110	0.30 52	0.18 7	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.08 1	0.16 343	0.09 6

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 108	0.24 319	0.10 1	0.23 134	0.26 19	0.30 116	0.22 54	0.27 106	0.16 6	0.18 45	0.22 1	0.20 35	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.13 162	0.10 67

3w_stereo	0.24 119	0.20 300	0.37 255	0.33 108	0.16 32	0.32 215	0.42 517	0.41 128	0.38 209	0.31 169	0.27 106	0.16 6	0.26 172	0.34 106	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.11 145

monsters	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 56	0.19 34	0.44 164	0.33 149	0.36 211	0.30 139	0.16 6	0.18 45	0.43 199	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

SCION-M(vits-remse)	0.24 119	0.14 28	0.74 587	0.51 602	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.19 464	0.15 465	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 226	0.32 559	0.74 587	0.51 602	0.42 627	1.15 651	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

CAR	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.23 64	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.19 20	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

monster-pro	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Test_v1	0.20 32	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 70	0.21 80	0.39 103	0.31 127	0.21 36	0.22 46	0.17 9	0.17 27	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 281	0.16 13	0.19 34	0.20 2	0.22 32	0.24 80	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 117	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.10 8	0.10 67

MonStereo	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 19	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.19 26	0.17 7	0.42 137	0.24 52	0.23 64	0.21 33	0.17 9	0.16 20	0.45 217	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 145

S2M2_XL	0.19 19	0.18 200	0.27 63	0.27 3	0.20 158	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 36	0.26 97	0.17 9	0.17 27	0.24 4	0.21 66	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.12 208
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 55	0.18 200	0.28 83	0.29 14	0.17 46	0.23 56	0.34 366	0.36 77	0.28 95	0.34 195	0.26 97	0.17 9	0.22 110	0.36 121	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.75w	0.22 75	0.17 157	0.30 112	0.31 58	0.19 111	0.43 350	0.24 155	0.35 69	0.24 52	0.31 169	0.27 106	0.17 9	0.22 110	0.37 131	0.20 35	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.30 112	0.32 86	0.16 32	0.28 142	0.38 455	0.38 95	0.35 172	0.32 184	0.33 160	0.17 9	0.18 45	0.29 32	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.12 109	0.10 67

1w_stereo	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.34 140	0.18 78	0.31 195	0.41 506	0.40 117	0.43 246	0.31 169	0.38 201	0.17 9	0.24 138	0.45 217	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MonSter	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.38 139	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

anonymous	0.20 32	0.16 106	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.14 3	0.21 80	0.24 9	0.28 95	0.25 92	0.36 190	0.18 25	0.16 20	0.27 17	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.10 67

MatchStereo	0.19 19	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 21	0.21 80	0.32 47	0.28 95	0.20 23	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.31 64	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asda	0.21 55	0.19 248	0.29 94	0.31 58	0.17 46	0.25 90	0.23 134	0.36 77	0.28 95	0.27 126	0.24 71	0.18 25	0.21 95	0.40 159	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

2.5w	0.21 55	0.18 200	0.31 136	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.25 167	0.31 38	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.39 147	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.20 158	0.20 30	0.19 34	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 25	0.17 27	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 75	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.20 158	0.61 475	0.21 80	0.30 30	0.31 127	0.23 64	0.19 19	0.18 25	0.18 45	0.41 171	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 550	3.08 745	2.43 712	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.32 141	0.28 141	0.24 71	0.18 25	0.18 45	0.31 64	0.22 93	1.09 721	0.08 2	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.97 718

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.30 27	0.20 158	0.29 155	0.18 17	0.35 69	0.27 81	0.19 20	0.21 33	0.19 32	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 93	0.14 28	0.31 136	0.33 108	0.18 78	0.21 38	0.33 347	0.52 223	0.42 241	0.26 106	0.33 160	0.19 32	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 48	0.29 14	0.14 7	0.25 90	0.23 134	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 32	0.18 45	0.30 52	0.21 66	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

252Zero-FE	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.41 128	0.34 159	0.22 54	0.21 33	0.19 32	0.18 45	0.28 20	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.10 67

asd	0.21 55	0.18 200	0.29 94	0.32 86	0.18 78	0.27 119	0.22 100	0.35 69	0.22 32	0.31 169	0.22 46	0.19 32	0.21 95	0.44 212	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

4.5_new	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

monsterstereo	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.18 78	0.21 38	0.20 53	0.37 85	0.35 172	0.33 191	0.40 212	0.19 32	0.18 45	0.45 217	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.20 30	0.18 17	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 32	0.18 45	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LACA_dic	0.18 8	0.20 300	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 17	0.25 11	0.20 27	0.23 64	0.17 15	0.20 41	0.16 20	0.32 77	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 416	0.10 67

LGCAT	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 34	0.24 9	0.18 14	0.26 106	0.20 22	0.20 41	0.19 66	0.32 77	0.21 66	0.23 559	0.18 547	0.11 5	0.14 294	0.10 8	0.19 479

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 75	0.16 106	0.35 223	0.33 108	0.18 78	0.24 70	0.24 155	0.45 171	0.27 81	0.23 64	0.35 180	0.20 41	0.26 172	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

BridgeDepth_RVC	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 256	0.17 7	0.40 117	0.22 32	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.24 138	0.33 96	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 75	0.17 157	0.32 160	0.37 247	0.18 78	0.34 245	0.22 100	0.33 58	0.23 44	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.20 81	0.56 322	0.21 66	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.12 208

qwe	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.21 80	0.38 95	0.32 141	0.35 206	0.30 139	0.20 41	0.20 81	0.43 199	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6

2.25w	0.22 75	0.18 200	0.31 136	0.31 58	0.18 78	0.31 195	0.18 17	0.32 47	0.31 127	0.31 169	0.37 197	0.20 41	0.22 110	0.45 217	0.24 154	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.25_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4w-stereo	0.21 55	0.19 248	0.31 136	0.31 58	0.17 46	0.29 155	0.19 34	0.31 38	0.21 30	0.31 169	0.24 71	0.20 41	0.24 138	0.41 171	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

IGEV	0.20 32	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 158	0.23 56	0.19 34	0.40 117	0.29 108	0.22 54	0.34 172	0.20 41	0.15 8	0.31 64	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.10 67

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 56	0.20 53	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 41	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

over-6	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.34 140	0.13 1	0.32 215	0.22 100	0.49 197	0.25 68	0.24 80	0.24 71	0.21 54	0.25 151	0.38 139	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.10 67

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 155	0.25 167	0.30 30	0.15 5	0.21 36	0.28 120	0.21 54	0.18 45	0.24 4	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 93	0.16 106	0.45 376	0.35 187	0.17 46	0.33 227	0.27 216	0.38 95	0.26 76	0.20 23	0.24 71	0.21 54	0.35 303	0.46 236	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 75	0.15 75	0.35 223	0.33 108	0.17 46	0.23 56	0.25 167	0.42 137	0.24 52	0.26 106	0.26 97	0.21 54	0.30 243	0.31 64	0.20 35	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 142	0.19 248	0.38 268	0.38 287	0.17 46	0.18 21	0.25 167	0.52 223	0.49 288	0.28 141	0.30 139	0.21 54	0.33 284	0.33 96	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.11 145

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.17 17	0.18 17	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 54	0.17 27	0.22 1	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 32	0.17 157	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 215	0.25 167	0.29 27	0.22 32	0.23 64	0.21 33	0.21 54	0.22 110	0.44 212	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 75	0.15 75	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.29 108	0.24 80	0.29 134	0.21 54	0.27 188	0.36 121	0.25 187	0.16 336	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

test410	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.32 86	0.20 158	0.36 272	0.16 4	0.34 64	0.22 32	0.22 54	0.23 54	0.22 62	0.18 45	0.30 52	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

depth_test_26	0.21 55	0.14 28	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.16 13	0.20 53	0.30 30	0.23 44	0.27 126	0.37 197	0.22 62	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.18 429	0.14 432	0.15 232	0.15 329	0.15 284	0.14 311

aanet-new-12k	0.24 119	0.19 248	0.39 290	0.41 402	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.41 128	0.37 199	0.27 126	0.23 54	0.22 62	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.12 65	0.08 2	0.14 176	0.11 161	0.16 343	0.11 145

aanet-new-8k	0.25 142	0.19 248	0.32 160	0.37 247	0.20 158	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.39 221	0.24 80	0.25 82	0.22 62	0.34 297	0.49 263	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 242	0.38 601	2.34 709	0.33 108	0.19 111	0.20 30	0.22 100	0.43 156	0.29 108	0.22 54	0.25 82	0.22 62	0.26 172	0.29 32	0.20 35	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 53	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 62	0.20 81	0.23 3	0.20 35	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 161	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.21 191	0.35 256	0.36 415	0.44 164	0.41 230	0.38 230	0.54 284	0.22 62	0.21 95	0.28 20	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

Wavelet-MonSter	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.18 78	0.17 17	0.21 80	0.32 47	0.23 44	0.25 92	0.34 172	0.22 62	0.24 138	0.27 17	0.21 66	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GASTEREO	0.25 142	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.20 158	0.22 43	0.30 276	0.43 156	0.31 127	0.37 218	0.33 160	0.22 62	0.35 303	0.41 171	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.11 145

3.25w_new	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.5w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.29 94	0.30 27	0.18 78	0.27 119	0.23 134	0.37 85	0.28 95	0.31 169	0.26 97	0.22 62	0.26 172	0.50 271	0.24 154	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 62	0.14 2	0.32 77	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo	0.24 119	0.18 200	0.40 304	0.39 320	0.20 158	0.22 43	0.27 216	0.32 47	0.36 182	0.26 106	0.44 226	0.22 62	0.16 20	0.37 131	0.27 238	0.11 39	0.12 314	0.16 273	0.15 329	0.13 162	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 75	0.15 75	0.31 136	0.29 14	0.22 226	0.21 38	0.26 193	0.33 58	0.31 127	0.20 23	0.30 139	0.22 62	0.22 110	0.47 246	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 13	0.20 53	0.29 27	0.20 27	0.23 64	0.20 22	0.22 62	0.14 2	0.52 286	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 93	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 7	0.29 27	0.29 108	0.21 36	0.15 5	0.22 62	0.22 110	0.40 159	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.15 284	0.86 709

test410_97500	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.35 256	0.16 4	0.33 58	0.22 32	0.22 54	0.22 46	0.23 79	0.18 45	0.32 77	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 93	0.20 300	0.31 136	0.37 247	0.19 111	0.28 142	0.22 100	0.33 58	0.26 76	0.23 64	0.29 134	0.23 79	0.18 45	0.39 147	0.28 261	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.12 208

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 119	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.36 272	0.17 7	0.37 85	0.37 199	0.29 156	0.23 54	0.23 79	0.24 138	0.29 32	0.22 93	0.16 336	0.15 465	0.21 504	0.17 428	0.19 455	0.15 346

MCSU-Stereo	0.20 32	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 90	0.31 304	0.33 58	0.32 141	0.28 141	0.25 82	0.23 79	0.17 27	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 119	0.17 157	0.51 470	0.36 221	0.16 32	0.26 101	0.29 255	0.36 77	0.29 108	0.22 54	0.29 134	0.23 79	0.37 341	0.42 185	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 93	0.16 106	0.37 255	0.34 140	0.16 32	0.24 70	0.24 155	0.43 156	0.36 182	0.26 106	0.27 106	0.23 79	0.35 303	0.28 20	0.20 35	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.36 221	0.17 46	0.26 101	0.26 193	0.33 58	0.30 116	0.27 126	0.30 139	0.23 79	0.34 297	0.42 185	0.18 7	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.10 67

aanet-new	0.26 161	0.19 248	0.34 206	0.38 287	0.25 353	0.51 398	0.24 155	0.40 117	0.30 116	0.27 126	0.27 106	0.23 79	0.36 331	0.43 199	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.10 94	0.15 284	0.12 208

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.35 187	0.18 78	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.38 209	0.25 92	0.43 224	0.23 79	0.28 205	0.25 8	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 142	0.14 28	0.74 587	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.34 245	0.31 304	0.48 191	0.50 294	0.39 243	0.54 284	0.23 79	0.19 66	0.29 32	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

GSStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

GS-Stereo							0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

Replicate-Monster	0.26 161	0.15 75	1.07 646	0.30 27	0.17 46	0.38 299	0.19 34	0.43 156	0.39 221	0.23 64	0.21 33	0.23 79	0.21 95	0.45 217	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.09 1	0.14 311

MSCF	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.39 320	0.20 158	0.20 30	0.31 304	0.43 156	0.31 127	0.36 211	0.33 160	0.23 79	0.35 303	0.36 121	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.13 162	0.11 145

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 140	0.15 11	0.27 119	0.17 7	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.32 77	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LGtest1	0.19 19	0.14 28	0.29 94	0.34 140	0.16 32	0.26 101	0.17 7	0.32 47	0.20 27	0.21 36	0.15 5	0.23 79	0.20 81	0.32 77	0.20 35	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.11 145

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 142	0.14 28	0.74 587	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

LiteMatch*	0.20 32	0.14 28	0.31 136	0.31 58	0.23 281	0.24 70	0.21 80	0.31 38	0.30 116	0.21 36	0.19 19	0.24 98	0.19 66	0.31 64	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

aanet-new-70k	0.23 93	0.16 106	0.41 315	0.35 187	0.17 46	0.38 299	0.25 167	0.36 77	0.25 68	0.23 64	0.31 153	0.24 98	0.35 303	0.43 199	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.38 287	0.20 158	0.46 377	0.27 216	0.41 128	0.34 159	0.28 141	0.38 201	0.24 98	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.34 140	0.21 191	0.33 227	0.31 304	0.45 171	0.45 263	0.40 252	0.54 284	0.24 98	0.18 45	0.36 121	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

DispViT+	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 26	0.20 53	0.59 271	0.45 263	0.28 141	0.26 97	0.24 98	0.17 27	0.46 236	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

GEAStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.28 120	0.24 98	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

gasm-f	0.24 119	0.16 106	0.27 63	0.33 108	0.25 353	0.25 90	0.36 415	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.35 180	0.24 98	0.30 243	0.36 121	0.23 134	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.12 208

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 142	0.31 554	0.24 17	0.51 602	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.40 117	0.37 199	0.26 106	0.24 71	0.24 98	0.31 260	0.44 212	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.14 216	0.10 67

IGEV-Stereo++	0.21 55	0.15 75	0.27 63	0.37 247	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.42 137	0.35 172	0.22 54	0.28 120	0.24 98	0.18 45	0.27 17	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

U	0.45 425	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.71 699	3.55 732	0.20 53	0.41 128	0.38 209	0.26 106	0.23 54	0.24 98	0.22 110	0.26 12	0.22 93	0.15 275	0.09 28	0.88 710	0.13 250	0.13 162	0.11 145

gcap-zeroshot	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

testlalala	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

CAS	0.34 274	0.13 5	0.25 32	1.28 716	0.30 512	0.46 377	0.38 455	0.48 191	0.47 276	0.34 195	0.52 275	0.24 98	0.19 66	0.29 32	0.27 238	0.69 707	0.08 2	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.15 346

over v1	0.21 55	0.19 248	0.26 48	0.35 187	0.13 1	0.35 256	0.20 53	0.31 38	0.16 9	0.23 64	0.23 54	0.25 113	0.27 188	0.41 171	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 208

TS12	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.37 247	0.17 46	0.32 215	0.26 193	0.42 137	0.24 52	0.31 169	0.51 262	0.25 113	0.27 188	0.40 159	0.29 284	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67

aanet-new-40k	0.23 93	0.17 157	0.39 290	0.34 140	0.18 78	0.38 299	0.20 53	0.36 77	0.26 76	0.24 80	0.28 120	0.25 113	0.35 303	0.25 8	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 93	0.17 157	0.30 112	0.35 187	0.16 32	0.35 256	0.25 167	0.40 117	0.30 116	0.25 92	0.24 71	0.25 113	0.36 331	0.41 171	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 93	0.16 106	0.29 94	0.35 187	0.17 46	0.39 312	0.23 134	0.35 69	0.30 116	0.30 165	0.27 106	0.25 113	0.32 266	0.30 52	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.31 195	0.19 34	0.46 179	0.42 241	0.25 92	0.23 54	0.25 113	0.30 243	0.32 77	0.22 93	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 75	0.17 157	0.35 223	0.37 247	0.17 46	0.26 101	0.18 17	0.41 128	0.37 199	0.28 141	0.23 54	0.25 113	0.26 172	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

aanet-new-10k	0.25 142	0.18 200	0.44 363	0.38 287	0.18 78	0.45 371	0.21 80	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.31 153	0.25 113	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.16 343	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 192	0.51 647	1.28 670	0.31 58	0.19 111	0.22 43	0.22 100	0.45 171	0.28 95	0.23 64	0.32 157	0.25 113	0.24 138	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

IGEV-RUCA	0.25 142	0.16 106	0.34 206	0.39 320	0.27 437	0.33 227	0.20 53	0.38 95	0.36 182	0.26 106	0.31 153	0.25 113	0.21 95	0.48 257	0.24 154	0.20 494	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.15 346

GELT-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.27 63	0.37 247	0.21 191	0.24 70	0.25 167	0.57 255	0.42 241	0.34 195	0.26 97	0.26 123	0.21 95	0.34 106	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.11 38	0.09 6

over-8	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.34 64	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

over-9	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.35 69	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

aanet-new-60k	0.24 119	0.16 106	0.48 428	0.36 221	0.17 46	0.39 312	0.24 155	0.36 77	0.30 116	0.24 80	0.25 82	0.26 123	0.32 266	0.45 217	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.10 67

BStereo	0.27 184	0.16 106	0.88 620	0.34 140	0.22 226	0.22 43	0.31 304	0.39 103	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

Anonymus123	0.30 226	0.16 106	0.88 620	0.34 140	0.22 226	0.64 503	0.31 304	0.54 238	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

CSFM-Stereo	0.20 32	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 46	0.29 155	0.20 53	0.39 103	0.22 32	0.22 54	0.21 33	0.26 123	0.20 81	0.30 52	0.20 35	0.13 126	0.12 314	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo_test3	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.38 299	0.18 17	0.30 30	0.19 20	0.24 80	0.15 5	0.26 123	0.17 27	0.32 77	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G_1	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

CAS++	0.32 242	0.24 452	0.36 238	0.37 247	0.26 401	0.28 142	0.23 134	0.87 472	0.50 294	0.47 292	0.45 230	0.26 123	0.21 95	0.49 263	0.24 154	0.23 559	0.19 567	0.22 520	0.17 428	0.21 502	0.16 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FAST (zero-shot)	0.28 192	0.18 200	0.46 393	0.51 602	0.57 682	0.18 21	0.25 167	0.54 238	0.22 32	0.22 54	0.31 153	0.27 134	0.25 151	0.42 185	0.24 154	0.21 513	0.18 547	0.15 232	0.17 428	0.14 216	0.17 423

HiDET	0.20 32	0.13 5	0.26 48	0.30 27	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.36 77	0.26 76	0.20 23	0.23 54	0.27 134	0.16 20	0.30 52	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 55	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 158	0.26 101	0.19 34	0.38 95	0.43 246	0.21 36	0.21 33	0.27 134	0.17 27	0.36 121	0.23 134	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.64 503	0.19 34	0.31 38	0.37 199	0.23 64	0.30 139	0.27 134	0.19 66	0.47 246	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

fffft	0.25 142	0.17 157	0.37 255	0.36 221	0.22 226	0.28 142	0.36 415	0.42 137	0.24 52	0.36 211	0.23 54	0.27 134	0.22 110	0.52 286	0.27 238	0.12 65	0.09 28	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.12 208
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 184	0.17 157	0.37 255	0.40 364	0.27 437	0.30 175	0.28 246	0.39 103	0.31 127	0.29 156	0.46 235	0.27 134	0.25 151	0.47 246	0.34 342	0.17 393	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.14 216	0.12 208

CES	0.28 192	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 698	0.37 286	0.27 216	0.48 191	0.46 269	0.34 195	0.48 244	0.27 134	0.22 110	0.39 147	0.23 134	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.13 162	0.17 423

VeloStereo	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.31 64	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

flow	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.30 52	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

derf	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 38	0.18 17	0.30 30	0.24 52	0.17 11	0.20 22	0.28 141	0.16 20	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

PointNet	0.20 32	0.15 75	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 155	0.23 134	0.25 11	0.27 81	0.15 2	0.24 71	0.28 141	0.17 27	0.34 106	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 141	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LACA2	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 155	0.29 255	0.30 30	0.22 32	0.21 36	0.23 54	0.28 141	0.20 81	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 109	0.09 6

BridgeDepth	0.21 55	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.14 7	0.40 318	0.27 216	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 19	0.28 141	0.29 224	0.32 77	0.20 35	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.39 320	0.21 191	0.18 21	0.21 80	0.34 64	0.26 76	0.28 141	0.51 262	0.28 141	0.29 224	0.26 12	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

DNSM	0.82 629	1.54 725	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 119	0.25 167	0.49 197	0.25 68	0.34 195	0.36 190	0.29 149	0.26 172	2.84 725	1.96 704	0.16 336	0.12 314	0.12 60	0.10 94	3.66 748	2.58 744

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.25 11	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.30 30	0.25 68	0.18 13	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.33 96	0.21 66	0.13 126	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 93	0.17 157	0.40 304	0.36 221	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.35 69	0.27 81	0.27 126	0.23 54	0.29 149	0.34 297	0.31 64	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

LiteMatch	0.24 119	0.17 157	0.24 17	0.37 247	0.20 158	0.27 119	0.27 216	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.40 366	0.29 32	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.20 81	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

WQFJA1++	0.23 93	0.15 75	0.27 63	0.30 27	0.21 191	0.31 195	0.18 17	0.36 77	0.17 10	0.25 92	0.30 139	0.29 149	0.28 205	0.40 159	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.42 661	0.11 145

NLSM3	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.38 287	0.21 191	0.34 245	0.27 216	0.57 255	0.47 276	0.28 141	0.35 180	0.29 149	0.24 138	0.42 185	0.27 238	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.12 109	0.10 67

NLSM1	0.32 242	0.18 200	0.34 206	0.39 320	0.25 353	0.66 515	0.27 216	0.57 255	0.50 294	0.37 218	0.53 281	0.29 149	0.28 205	0.54 302	0.32 311	0.16 336	0.17 522	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.12 208

MonSter++	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.19 66	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DDF-Stereo	0.26 161	0.15 75	0.30 112	0.36 221	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.32 47	0.31 127	0.26 106	0.26 97	0.29 149	0.29 224	0.38 139	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.70 699	0.12 208

zero-FE	0.25 142	0.15 75	0.30 112	0.35 187	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.35 69	0.31 127	0.26 106	0.27 106	0.29 149	0.29 224	0.33 96	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.64 696	0.12 208

111111	0.21 55	0.14 28	0.27 63	0.37 247	0.22 226	0.21 38	0.19 34	0.43 156	0.27 81	0.20 23	0.20 22	0.29 149	0.14 2	0.41 171	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.12 109	0.12 208

LoS_RVC	0.27 184	0.16 106	0.27 63	0.32 86	0.30 512	0.44 359	0.34 366	0.41 128	0.33 149	0.31 169	0.51 262	0.29 149	0.32 266	0.36 121	0.28 261	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 479

GEAR-Net	0.24 119	0.20 300	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.13 162	0.13 260

DNS	0.75 614	1.52 724	0.28 83	0.28 8	0.17 46	0.18 21	0.23 134	0.48 191	0.27 81	0.26 106	0.34 172	0.30 164	0.23 126	2.70 723	1.46 684	0.16 336	0.13 390	0.16 273	0.09 15	3.27 745	2.57 743

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 17	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 164	0.21 95	0.25 8	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

NLMM1	0.33 262	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.25 353	0.55 426	0.33 347	0.55 242	0.63 350	0.42 265	0.44 226	0.30 164	0.25 151	0.63 415	0.38 408	0.16 336	0.18 547	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.13 260

S2M2_L	0.26 161	0.22 388	0.33 181	0.31 58	0.25 353	0.24 70	0.13 1	0.35 69	0.41 230	0.25 92	0.36 190	0.30 164	0.25 151	0.30 52	0.26 217	0.22 541	0.19 567	0.17 323	0.19 491	0.21 502	0.18 444
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.40 364	0.21 191	0.23 56	0.26 193	0.42 137	0.45 263	0.23 64	0.34 172	0.30 164	0.19 66	0.34 106	0.25 187	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

IGEV++	0.24 119	0.17 157	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.13 260

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 274	0.27 513	0.45 376	0.36 221	0.25 353	0.48 386	0.30 276	0.58 264	0.90 531	0.42 265	0.36 190	0.30 164	0.29 224	0.49 263	0.30 292	0.16 336	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.18 416	0.15 346

plain	0.31 235	0.20 300	0.50 455	0.39 320	0.29 493	0.27 119	0.30 276	0.44 164	0.35 172	0.31 169	0.66 333	0.30 164	0.31 260	0.65 437	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.17 385	0.12 208

CREStereo++_RVC	0.32 242	0.15 75	0.23 7	0.31 58	0.24 319	0.27 119	0.22 100	0.46 179	0.88 512	0.46 285	0.80 406	0.30 164	0.26 172	0.36 121	0.33 325	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.51 704	0.13 162	0.09 6
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
depthmonostereo	0.29 208	0.14 28	0.31 136	0.35 187	0.17 46	0.46 377	0.27 216	0.69 363	0.57 328	0.35 206	0.42 218	0.31 174	0.35 303	0.35 117	0.27 238	0.14 192	0.12 314	0.13 119	0.12 202	0.11 38	0.10 67

AEACV	0.27 184	0.17 157	0.31 136	0.34 140	0.45 646	0.26 101	0.28 246	0.37 85	0.32 141	0.30 165	0.46 235	0.31 174	0.37 341	0.36 121	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.11 145

XX-TBD	0.32 242	0.53 658	0.26 48	0.51 602	0.20 158	0.37 286	0.24 155	0.40 117	0.73 407	0.54 324	0.69 346	0.31 174	0.25 151	0.32 77	0.27 238	0.16 336	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.11 145

SE	0.32 242	0.26 495	0.34 206	0.34 140	0.21 191	0.50 393	0.33 347	0.58 264	0.52 303	0.51 306	0.54 284	0.32 177	0.35 303	0.31 64	0.25 187	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.18 444

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 192	0.23 410	1.22 665	0.34 140	0.21 191	0.29 155	0.21 80	0.41 128	0.33 149	0.24 80	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.33 96	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

MM-Stereo_test2	0.30 226	0.18 200	0.39 290	0.40 364	0.24 319	0.42 345	0.42 517	0.63 306	0.41 230	0.37 218	0.35 180	0.32 177	0.26 172	0.53 295	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.15 284	0.10 67

HUF	0.24 119	0.16 106	0.33 181	0.32 86	0.18 78	0.25 90	0.40 490	0.42 137	0.34 159	0.25 92	0.23 54	0.32 177	0.28 205	0.34 106	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.10 67

AIO_test	0.23 93	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.30 175	0.39 477	0.38 95	0.25 68	0.25 92	0.28 120	0.32 177	0.22 110	0.38 139	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

AIO-Stereo	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.37 247	0.18 78	0.28 142	0.30 276	0.48 191	0.27 81	0.29 156	0.30 139	0.32 177	0.17 27	0.52 286	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.10 67

MyStereo07	0.32 242	0.22 388	0.34 206	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	0.72 395	0.37 199	0.37 218	0.34 172	0.32 177	0.31 260	0.59 375	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

ff7	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

ffff	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

11t	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

ProNet	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.35 187	0.24 319	0.32 215	0.43 526	0.57 255	0.37 199	0.33 191	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.13 260

ccc-4	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IPLG	0.39 363	0.20 300	0.59 510	0.40 364	0.24 319	0.54 419	0.27 216	0.75 419	0.63 350	0.84 521	0.81 413	0.32 177	0.32 266	0.60 381	0.45 475	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

CREStereo	0.28 192	0.15 75	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 286	0.25 167	0.51 213	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.32 177	0.26 172	0.38 139	0.25 187	0.16 336	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145
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
SMoEStereo_RVC	0.26 161	0.19 248	0.35 223	0.35 187	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.39 103	0.34 159	0.37 218	0.30 139	0.33 191	0.24 138	0.53 295	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.11 145

MoCha-V2	0.25 142	0.15 75	0.29 94	0.40 364	0.18 78	0.27 119	0.26 193	0.49 197	0.27 81	0.36 211	0.27 106	0.33 191	0.35 303	0.49 263	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.11 145

anonymousdsp	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IGEV-Stereo	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-32k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

Selective-IGEV-i32	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

WQFJX1	0.33 262	0.19 248	0.34 206	0.41 402	0.28 462	0.53 412	0.33 347	0.51 213	0.50 294	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.31 260	0.69 474	0.39 416	0.15 275	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.14 311

WQFJX	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.27 437	0.60 472	0.30 276	0.53 235	0.47 276	0.39 243	0.38 201	0.34 195	0.33 284	0.61 391	0.40 424	0.14 192	0.17 522	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.14 311

NLCSM	0.34 274	0.21 347	0.34 206	0.44 494	0.29 493	0.54 419	0.36 415	0.52 223	0.47 276	0.46 285	0.37 197	0.34 195	0.34 297	0.71 487	0.41 430	0.16 336	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.16 397

AIO_rvc	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.19 111	0.26 101	0.33 347	0.40 117	0.22 32	0.26 106	0.24 71	0.34 195	0.15 8	0.51 279	0.24 154	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

mms	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.33 347	0.40 117	0.32 141	0.28 141	0.34 172	0.34 195	0.20 81	0.45 217	0.26 217	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.11 145

Pointernet	0.27 184	0.14 28	0.33 181	0.35 187	0.23 281	0.35 256	0.21 80	0.72 395	0.38 209	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.25 151	0.36 121	0.25 187	0.15 275	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

trnet	0.27 184	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 286	0.23 134	0.52 223	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.34 195	0.26 172	0.39 147	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

ACVNet-DCA	0.35 293	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

1test111	0.36 312	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.55 309	0.45 475	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

cc1	0.37 329	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.15 346

Selective-IGEV	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

test_xeample3	0.29 208	0.21 347	0.41 315	0.35 187	0.26 401	0.35 256	0.32 335	0.56 246	0.36 182	0.43 269	0.32 157	0.34 195	0.28 205	0.54 302	0.23 134	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.13 260

FlowAnything_test	0.29 208	0.19 248	0.39 290	0.47 549	0.26 401	0.46 377	0.25 167	0.43 156	0.31 127	0.29 156	0.26 97	0.35 210	0.26 172	0.40 159	0.37 398	0.21 513	0.15 465	0.22 520	0.26 617	0.16 343	0.16 397

DVStereo	0.30 226	0.15 75	0.34 206	0.33 108	0.20 158	0.53 412	0.25 167	0.56 246	0.43 246	0.56 331	0.50 252	0.35 210	0.29 224	0.49 263	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

castereo++	0.26 161	0.16 106	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.75 553	0.20 53	0.37 85	0.47 276	0.23 64	0.23 54	0.35 210	0.28 205	0.39 147	0.19 17	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GIP-stereo	0.24 119	0.18 200	0.30 112	0.37 247	0.24 319	0.26 101	0.20 53	0.46 179	0.36 182	0.24 80	0.39 206	0.35 210	0.20 81	0.31 64	0.21 66	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

ours_stereo	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.38 287	0.23 281	0.30 175	0.33 347	0.42 137	0.38 209	0.26 106	0.34 172	0.35 210	0.23 126	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.10 67

IGEVStereo-DCA	0.29 208	0.22 388	0.38 268	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.12 202	0.13 162	0.15 346

rrr	0.29 208	0.22 388	0.41 315	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.32 335	0.52 223	0.42 241	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.14 311

tt1	0.36 312	0.24 452	0.32 160	0.41 402	0.22 226	0.54 419	0.38 455	0.68 354	1.04 601	0.41 259	0.46 235	0.35 210	0.45 400	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.16 397

sAnonymous2	0.40 375	0.39 609	0.85 613	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 674

CroCo_RVC	0.40 375	0.39 609	0.85 613	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 674

HLf8	0.33 262	0.17 157	0.39 290	0.30 27	0.22 226	0.43 350	0.27 216	0.71 388	0.67 372	0.44 272	0.60 307	0.36 220	0.30 243	0.58 357	0.35 361	0.18 429	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.18 444

TestStereo_HLe17	0.34 274	0.17 157	0.46 393	0.32 86	0.21 191	0.42 345	0.31 304	0.70 379	0.66 367	0.46 285	0.68 342	0.36 220	0.30 243	0.61 391	0.36 379	0.16 336	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.15 346

MIF-Stereo (partial)	0.31 235	0.18 200	0.37 255	0.41 402	0.31 536	0.28 142	0.23 134	0.47 183	0.42 241	0.31 169	0.63 317	0.36 220	0.35 303	0.57 334	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.14 311

EAI-Stereo	0.34 274	0.19 248	0.44 363	0.39 320	0.21 191	0.31 195	0.30 276	1.15 598	0.30 116	0.49 297	0.75 370	0.36 220	0.28 205	0.62 401	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.13 162	0.12 208

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 142	0.14 28	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.44 359	0.25 167	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.35 180	0.37 224	0.35 303	0.28 20	0.26 217	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.11 38	0.09 6

SCV_C0	0.26 161	0.18 200	0.34 206	0.35 187	0.24 319	0.23 56	0.28 246	0.51 213	0.36 182	0.31 169	0.36 190	0.37 224	0.20 81	0.57 334	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

SCV	0.26 161	0.19 248	0.33 181	0.35 187	0.21 191	0.27 119	0.34 366	0.56 246	0.28 95	0.24 80	0.28 120	0.37 224	0.23 126	0.49 263	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.15 284	0.11 145

AIO-test2	0.39 363	0.21 347	0.41 315	0.47 549	0.25 353	0.45 371	0.35 392	0.77 429	1.27 661	0.36 211	0.87 453	0.37 224	0.30 243	0.47 246	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.21 504	0.23 576	0.15 284	0.13 260

castereo	0.28 192	0.16 106	0.32 160	0.35 187	0.21 191	0.40 318	0.42 517	0.50 209	0.66 367	0.26 106	0.41 215	0.37 224	0.36 331	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

RSM++	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.36 221	0.20 158	0.28 142	0.30 276	0.51 213	0.32 141	0.25 92	0.22 46	0.37 224	0.21 95	0.50 271	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.10 67

iRaftStereo_RVC	0.32 242	0.19 248	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.31 195	0.29 255	0.68 354	0.51 300	0.49 297	0.66 333	0.37 224	0.23 126	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.15 284	0.12 208

TANstereo	0.30 226	0.15 75	0.31 136	0.30 27	0.17 46	0.55 426	0.23 134	0.44 164	0.55 318	0.59 339	0.68 342	0.37 224	0.26 172	0.35 117	0.27 238	0.15 275	0.16 501	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

GMStereo	0.39 363	0.37 591	0.54 488	0.40 364	0.26 401	0.42 345	0.36 415	0.59 271	1.04 601	0.55 328	0.51 262	0.37 224	0.35 303	0.54 302	0.41 430	0.19 464	0.13 390	0.16 273	0.17 428	0.24 557	0.18 444
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Anonymus	0.24 119	0.14 28	0.29 94	0.37 247	0.23 281	0.30 175	0.22 100	0.39 103	0.32 141	0.23 64	0.20 22	0.38 233	0.26 172	0.45 217	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.12 109	0.13 260

PhaseNet	0.25 142	0.16 106	0.31 136	0.35 187	0.22 226	0.33 227	0.22 100	0.45 171	0.33 149	0.21 36	0.28 120	0.38 233	0.23 126	0.42 185	0.28 261	0.13 126	0.10 99	0.15 232	0.15 329	0.13 162	0.12 208

WQFJA1	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.50 271	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

NLMM	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.49 263	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

Zero-FE251	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.20 158	0.44 359	0.19 34	0.37 85	0.25 68	0.27 126	0.29 134	0.38 233	0.24 138	0.32 77	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

xyz-stereo-finetune	0.33 262	0.18 200	0.36 238	0.33 108	0.18 78	0.57 447	0.31 304	0.58 264	0.69 386	0.45 277	0.54 284	0.38 233	0.33 284	0.56 322	0.36 379	0.12 65	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

MM-Stereo_test1	0.33 262	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.23 281	0.36 272	0.45 539	0.58 264	0.54 311	0.60 343	0.50 252	0.38 233	0.37 341	0.60 381	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.12 208

tt45	0.27 184	0.17 157	0.34 206	0.35 187	0.23 281	0.38 299	0.28 246	0.46 179	0.28 95	0.40 252	0.27 106	0.38 233	0.25 151	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.12 109	0.14 311

sCroCo_RVC	0.35 293	0.28 527	0.69 564	0.51 602	0.39 609	0.41 338	0.31 304	0.49 197	0.45 263	0.31 169	0.48 244	0.38 233	0.32 266	0.46 236	0.32 311	0.21 513	0.22 600	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.20 505

S	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.39 320	0.24 319	0.71 536	0.42 517	0.62 296	0.61 335	0.60 343	0.97 507	0.39 242	0.46 407	0.42 185	0.32 311	0.30 627	0.17 522	0.31 632	0.31 648	0.18 416	0.13 260

quiztm	0.29 208	0.19 248	0.35 223	0.40 364	0.23 281	0.27 119	0.33 347	0.63 306	0.39 221	0.45 277	0.60 307	0.39 242	0.18 45	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

DA	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

GGEV	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

999	0.27 184	0.16 106	0.35 223	0.36 221	0.24 319	0.31 195	0.27 216	0.49 197	0.38 209	0.26 106	0.30 139	0.39 242	0.23 126	0.63 415	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.14 311

fffy	0.28 192	0.21 347	0.34 206	0.37 247	0.23 281	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.41 230	0.32 184	0.37 197	0.39 242	0.27 188	0.50 271	0.27 238	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

WCG-NET	0.28 192	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.33 227	0.27 216	0.39 103	0.80 462	0.46 285	0.49 248	0.39 242	0.25 151	0.40 159	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.10 67

rvit_stereo_0081	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

rvit_stereo_0082	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

RSM	0.25 142	0.18 200	0.33 181	0.36 221	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.51 213	0.27 81	0.26 106	0.23 54	0.39 242	0.21 95	0.56 322	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

CASnet	0.30 226	0.20 300	0.33 181	0.41 402	0.16 32	0.26 101	0.24 155	0.52 223	0.53 307	0.52 315	0.54 284	0.39 242	0.24 138	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.22 520	0.18 458	0.18 416	0.11 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.38 287	0.19 111	0.38 299	0.23 134	0.57 255	0.41 230	0.45 277	0.49 248	0.39 242	0.27 188	0.33 96	0.23 134	0.14 192	0.12 314	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.11 145

raft_robust	0.41 388	0.23 410	0.36 238	0.42 450	0.21 191	0.40 318	0.33 347	0.79 439	0.98 571	0.79 477	0.87 453	0.39 242	0.33 284	0.84 562	0.29 284	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.17 428	0.15 284	0.12 208

PMTNet	0.32 242	0.16 106	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 371	0.22 100	0.56 246	0.63 350	0.46 285	0.54 284	0.39 242	0.34 297	0.48 257	0.24 154	0.75 709	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145

ManiGeoR	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

HLf10	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

GGDA	0.32 242	0.18 200	0.32 160	0.31 58	0.21 191	0.31 195	0.26 193	0.59 271	0.66 367	0.50 301	0.68 342	0.40 256	0.36 331	0.55 309	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.15 284	0.15 346

Foundation-i1c-attn	0.23 93	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 256	0.27 216	0.45 171	0.28 95	0.28 141	0.34 172	0.40 256	0.30 243	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 318	0.26 193	0.48 191	0.25 68	0.31 169	0.33 160	0.40 256	0.30 243	0.35 117	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.25 68	0.33 191	0.35 180	0.40 256	0.30 243	0.34 106	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

rvit_stereo_0081_aga	0.31 235	0.28 527	0.44 363	0.42 450	0.29 493	0.34 245	0.31 304	0.44 164	0.40 226	0.39 243	0.44 226	0.40 256	0.32 266	0.42 185	0.29 284	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.16 368	0.20 476	0.15 346

rvit_stereo_0080	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

MGS-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.36 221	0.23 281	0.37 286	0.30 276	0.39 103	0.44 254	0.31 169	0.51 262	0.40 256	0.24 138	0.43 199	0.26 217	0.15 275	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.13 260

whm_eth	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

DCANet-4	0.36 312	0.20 300	0.48 428	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.66 334	0.92 543	0.69 417	0.78 392	0.40 256	0.47 413	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

MIPNet	0.37 329	0.21 347	0.59 510	0.39 320	0.25 353	0.50 393	0.28 246	0.77 429	0.70 387	0.65 385	0.60 307	0.40 256	0.49 423	0.44 212	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.13 260

TestStereo_HL2	0.33 262	0.18 200	0.33 181	0.31 58	0.22 226	0.32 215	0.25 167	0.58 264	0.61 335	0.54 324	0.68 342	0.41 268	0.36 331	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.11 241	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.16 397

water-stereo	0.28 192	0.14 28	0.29 94	0.35 187	0.19 111	0.36 272	0.23 134	0.62 296	0.38 209	0.39 243	0.62 316	0.41 268	0.35 303	0.28 20	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.12 109	0.10 67

MM-Stereo_test3	0.34 274	0.19 248	0.31 136	0.41 402	0.25 353	0.35 256	0.44 536	0.72 395	0.92 543	0.46 285	0.52 275	0.41 268	0.29 224	0.44 212	0.28 261	0.16 336	0.15 465	0.17 323	0.13 250	0.14 216	0.13 260

HART	0.29 208	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.21 191	0.32 215	0.26 193	0.62 296	0.31 127	0.33 191	0.65 326	0.41 268	0.22 110	0.55 309	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.11 161	0.15 284	0.11 145

rvit_stereo_ft	0.33 262	0.25 478	0.47 407	0.52 618	0.32 553	0.33 227	0.47 551	0.49 197	0.50 294	0.34 195	0.41 215	0.41 268	0.32 266	0.48 257	0.34 342	0.22 541	0.14 432	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.14 311

MaDis-Stereo	0.26 161	0.18 200	0.36 238	0.36 221	0.26 401	0.27 119	0.27 216	0.43 156	0.35 172	0.27 126	0.26 97	0.41 268	0.28 205	0.40 159	0.28 261	0.16 336	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.12 208

LoS	0.29 208	0.15 75	0.30 112	0.29 14	0.18 78	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.72 400	0.34 195	0.52 275	0.41 268	0.28 205	0.47 246	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.11 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.34 140	0.20 158	0.35 256	0.20 53	0.52 223	0.36 182	0.28 141	0.27 106	0.41 268	0.18 45	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.13 162	0.11 145

MC-Stereo	0.28 192	0.17 157	0.32 160	0.38 287	0.20 158	0.26 101	0.26 193	0.49 197	0.37 199	0.37 218	0.61 312	0.41 268	0.31 260	0.55 309	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.11 145

RAFT+CT+SA	0.39 363	0.23 410	0.36 238	0.51 602	0.27 437	0.29 155	0.46 543	0.75 419	0.80 462	0.51 306	0.89 465	0.41 268	0.40 366	0.78 534	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.15 284	0.14 311

GLC_STEREO	0.29 208	0.19 248	0.27 63	0.44 494	0.19 111	0.31 195	0.26 193	0.47 183	0.43 246	0.37 218	0.47 241	0.41 268	0.23 126	0.50 271	0.34 342	0.14 192	0.18 547	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.13 260

VMStereo-Base	0.28 192	0.16 106	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 175	0.27 216	0.50 209	0.65 363	0.32 184	0.47 241	0.42 279	0.24 138	0.41 171	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

tg	0.33 262	0.18 200	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.38 299	0.26 193	0.70 379	0.56 326	0.47 292	0.65 326	0.42 279	0.24 138	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.14 216	0.11 145

rvit_stereo_0083	0.34 274	0.24 452	0.50 455	0.44 494	0.27 437	0.34 245	0.35 392	0.45 171	0.62 339	0.37 218	0.47 241	0.42 279	0.35 303	0.40 159	0.36 379	0.22 541	0.20 582	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.14 311

4D-IteraStereo	0.33 262	0.18 200	0.40 304	0.40 364	0.24 319	0.32 215	0.27 216	0.58 264	0.72 400	0.65 385	0.54 284	0.42 279	0.23 126	0.45 217	0.28 261	0.14 192	0.09 28	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.11 145

fff	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

dd	0.43 406	0.38 601	0.55 494	0.44 494	0.25 353	0.47 383	0.38 455	0.70 379	1.05 605	0.59 339	0.65 326	0.42 279	0.39 360	0.66 446	0.50 502	0.24 572	0.15 465	0.21 504	0.15 329	0.22 527	0.18 444

CroCo-Stereo	0.26 161	0.22 388	0.36 238	0.48 557	0.22 226	0.20 30	0.29 255	0.51 213	0.44 254	0.28 141	0.23 54	0.42 279	0.26 172	0.29 32	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208
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
csc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

cscssc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

SME	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.19 111	0.79 568	0.31 304	0.79 439	0.73 407	0.56 331	0.77 380	0.43 288	0.51 438	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.17 522	0.19 427	0.19 491	0.18 416	0.16 397

HLF11	0.34 274	0.17 157	0.42 336	0.30 27	0.23 281	0.36 272	0.22 100	0.69 363	0.48 284	0.49 297	0.66 333	0.43 288	0.37 341	0.70 481	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.17 423

DLNR-FE	20.05 761	36.38 769	38.08 766	170.06 786	60.08 778	0.23 56	0.20 53	14.13 759	0.36 182	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.63 415	0.28 261	5.38 752	0.10 99	0.15 232	0.11 161	73.09 785	0.11 145

xyz-stereo-finetune2	0.36 312	0.19 248	0.38 268	0.32 86	0.19 111	0.82 587	0.29 255	0.52 223	0.32 141	0.51 306	0.78 392	0.43 288	0.45 400	0.69 474	0.44 466	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.13 260

GCAP-BAT	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

DLNR_Zeroshot_test	20.09 762	36.28 768	38.04 765	169.85 785	61.80 779	0.23 56	0.20 53	13.88 758	0.37 199	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.62 401	0.28 261	5.46 753	0.10 99	0.15 232	0.11 161	72.60 784	0.11 145

GCAPDPT-zeroshot	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

ADStereo(finetuned)	0.37 329	0.16 106	0.49 441	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.69 555	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

test_4	0.36 312	0.18 200	0.31 136	0.44 494	0.25 353	0.20 30	0.34 366	0.56 246	0.41 230	0.59 339	1.45 652	0.43 288	0.25 151	0.63 415	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.11 145

s12784h	0.36 312	0.15 75	0.24 17	0.34 140	0.15 11	0.77 560	0.29 255	0.80 443	0.83 480	0.56 331	0.57 299	0.43 288	0.40 366	0.57 334	0.33 325	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.09 15	0.14 216	0.09 6

DCANet	0.36 312	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.57 476	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

S0	0.37 329	0.18 200	0.33 181	0.40 364	0.21 191	0.79 568	0.56 610	0.63 306	0.45 263	0.53 318	0.61 312	0.44 299	0.36 331	0.45 217	0.31 301	0.22 541	0.21 592	0.26 590	0.22 559	0.16 343	0.12 208

Foundation-i1	0.26 161	0.14 28	0.25 32	0.33 108	0.21 191	0.39 312	0.26 193	0.60 283	0.38 209	0.35 206	0.38 201	0.44 299	0.29 224	0.32 77	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

IPLGR	0.39 363	0.21 347	0.63 532	0.39 320	0.22 226	0.49 391	0.29 255	0.76 426	0.74 417	0.78 472	0.77 380	0.44 299	0.42 378	0.47 246	0.38 408	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.13 260

AIO-test1	0.38 346	0.18 200	0.38 268	0.50 586	0.24 319	0.46 377	0.30 276	0.70 379	1.19 642	0.40 252	0.71 353	0.45 302	0.29 224	0.53 295	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.13 162	0.17 423

IPLGR_C	0.40 375	0.21 347	0.64 537	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.34 366	0.66 334	0.62 339	0.82 502	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.46 486	0.17 393	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

ACRE	0.40 375	0.21 347	0.65 543	0.45 519	0.33 565	0.51 398	0.33 347	0.66 334	0.63 350	0.80 480	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.45 475	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

RAFT-345	0.40 375	0.18 200	0.40 304	0.38 287	0.22 226	0.33 227	0.26 193	0.61 291	0.51 300	0.74 452	1.79 676	0.45 302	0.33 284	0.66 446	0.36 379	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.14 294	0.13 162	0.13 260

rafts_anoy	0.37 329	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.33 347	0.67 344	0.90 531	0.58 337	0.66 333	0.45 302	0.33 284	0.47 246	0.39 416	0.16 336	0.11 241	0.21 504	0.23 576	0.17 385	0.14 311

Anonymous3	0.46 436	0.34 573	0.86 618	0.50 586	0.37 593	0.81 579	0.50 571	0.72 395	0.65 363	0.51 306	0.65 326	0.45 302	0.45 400	0.64 430	0.38 408	0.24 572	0.24 620	0.22 520	0.21 541	0.23 544	0.23 555

raftrobust	0.34 274	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.27 437	0.30 175	0.25 167	0.71 388	0.63 350	0.58 337	0.55 294	0.45 302	0.46 407	0.51 279	0.29 284	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.13 260

TestStereo-Hl	0.34 274	0.20 300	0.32 160	0.32 86	0.22 226	0.32 215	0.27 216	0.64 321	0.59 331	0.50 301	0.67 339	0.46 309	0.45 400	0.60 381	0.34 342	0.14 192	0.11 241	0.13 119	0.13 250	0.15 284	0.15 346

CroCo-Stereo Lap2	0.28 192	0.24 452	0.39 290	0.50 586	0.29 493	0.20 30	0.31 304	0.49 197	0.38 209	0.24 80	0.27 106	0.46 309	0.31 260	0.39 147	0.30 292	0.14 192	0.15 465	0.16 273	0.13 250	0.16 343	0.15 346

CIPLG	0.41 388	0.21 347	0.63 532	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.33 347	0.65 323	0.60 334	0.82 502	0.96 494	0.46 309	0.32 266	0.55 309	0.44 466	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

FACV-RUCA	0.43 406	0.28 527	0.47 407	0.45 519	0.33 565	0.58 453	0.34 366	0.82 449	0.73 407	0.57 335	0.84 431	0.47 312	0.50 433	0.54 302	0.39 416	0.22 541	0.15 465	0.35 649	0.16 368	0.28 589	0.21 525

RCA-Stereo	0.35 293	0.17 157	0.34 206	0.38 287	0.22 226	0.31 195	0.34 366	0.68 354	1.24 651	0.45 277	0.65 326	0.47 312	0.43 384	0.38 139	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.11 145

AnonymousM	0.41 388	0.81 690	0.29 94	0.34 140	0.22 226	0.28 142	0.38 455	0.53 235	0.41 230	0.70 423	0.49 248	0.47 312	0.27 188	0.41 171	0.31 301	0.15 275	0.12 314	1.51 719	0.26 617	0.12 109	0.10 67

TestStereo	0.38 346	0.31 554	0.40 304	0.45 519	0.20 158	0.40 318	0.37 433	0.66 334	0.65 363	0.53 318	0.78 392	0.47 312	0.40 366	0.55 309	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.22 527	0.13 260

GES	0.44 414	0.23 410	0.57 504	0.40 364	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.96 511	0.68 379	0.74 452	0.83 425	0.47 312	0.48 418	0.67 457	0.43 448	0.22 541	0.16 501	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.23 555

Weightmod_eth	0.31 235	0.19 248	0.31 136	0.35 187	0.18 78	0.45 371	0.35 392	0.62 296	0.39 221	0.44 272	0.39 206	0.48 317	0.41 375	0.45 217	0.23 134	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.14 294	0.15 284	0.09 6

Weightmod	0.32 242	0.18 200	0.30 112	0.34 140	0.19 111	0.54 419	0.34 366	0.56 246	0.50 294	0.41 259	0.52 275	0.48 317	0.33 284	0.46 236	0.29 284	0.15 275	0.23 610	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.11 145

DFGA-Net	0.45 425	0.29 539	0.80 609	0.42 450	0.32 553	0.53 412	0.35 392	0.78 435	0.89 528	0.66 398	0.75 370	0.48 317	0.39 360	0.74 508	0.60 546	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.18 458	0.20 476	0.17 423

WCG-NET（raft）	0.31 235	0.15 75	0.36 238	0.32 86	0.19 111	0.35 256	0.27 216	0.51 213	0.78 451	0.45 277	0.55 294	0.48 317	0.27 188	0.54 302	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.12 109	0.11 145

TestStereo1	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

SA-5K	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

SA	0.44 414	0.25 478	0.46 393	0.46 541	0.24 319	0.43 350	0.36 415	0.75 419	0.96 564	0.59 339	1.03 534	0.48 317	0.52 442	0.94 609	0.32 311	0.16 336	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

DN-CSS_ROB	0.43 406	0.26 495	0.62 522	0.40 364	0.29 493	0.44 359	0.27 216	0.77 429	0.75 422	0.72 441	1.09 561	0.48 317	0.43 384	0.69 474	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.18 416	0.16 397

SMOE	0.36 312	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.17 46	0.63 495	0.41 506	0.65 323	0.55 318	0.54 324	0.72 354	0.49 325	0.38 347	0.40 159	0.30 292	0.19 464	0.12 314	0.28 612	0.15 329	0.19 455	0.14 311

RT-Monster	0.32 242	0.17 157	0.30 112	0.34 140	0.26 401	0.38 299	0.20 53	0.56 246	0.76 431	0.61 351	0.64 323	0.49 325	0.28 205	0.41 171	0.30 292	0.14 192	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.13 260

Lsterematch	0.38 346	0.17 157	0.38 268	0.37 247	0.20 158	0.42 345	0.27 216	0.57 255	0.71 398	0.66 398	1.02 529	0.49 325	0.40 366	0.57 334	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

FSD					0.46 654	0.48 386	0.52 590	0.53 235	0.48 284	0.48 295	0.48 244	0.49 325	0.48 418	0.51 279	0.49 500	0.45 684	0.42 698	0.47 681	0.46 688	0.46 670

Occ-G	0.26 161	0.14 28	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.41 128	0.31 127	0.29 156	0.43 224	0.49 325	0.25 151	0.47 246	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.12 208

EKT-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.39 290	0.43 473	0.29 493	0.38 299	0.31 304	0.69 363	0.64 358	0.45 277	0.63 317	0.49 325	0.27 188	0.56 322	0.33 325	0.18 429	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.16 343	0.16 397

DF	0.26 161	0.15 75	0.38 268	0.35 187	0.19 111	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.27 81	0.29 156	0.49 248	0.50 331	0.22 110	0.48 257	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

DN	0.30 226	0.17 157	0.33 181	0.37 247	0.26 401	0.35 256	0.27 216	0.54 238	0.55 318	0.32 184	0.42 218	0.50 331	0.23 126	0.39 147	0.22 93	0.21 513	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.18 444

rvit_0105_6	0.38 346	0.28 527	0.64 537	0.50 586	0.30 512	0.39 312	0.38 455	0.51 213	0.67 372	0.40 252	0.45 230	0.50 331	0.41 375	0.54 302	0.36 379	0.27 602	0.26 635	0.24 558	0.21 541	0.22 527	0.16 397

anonymousdsp2	0.35 293	0.20 300	0.43 351	0.37 247	0.24 319	0.48 386	0.31 304	0.86 465	0.65 363	0.55 328	0.50 252	0.50 331	0.34 297	0.56 322	0.31 301	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.16 343	0.14 311

DRaft	0.49 483	0.17 157	0.47 407	0.37 247	0.25 353	0.58 453	0.40 490	0.65 323	0.85 493	1.02 618	1.75 675	0.50 331	0.82 614	0.63 415	0.40 424	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

raft+_RVC	0.38 346	0.19 248	0.35 223	0.37 247	0.25 353	0.45 371	0.37 433	0.78 435	0.89 528	0.51 306	0.78 392	0.50 331	0.29 224	0.53 295	0.40 424	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.12 208

PStereo	0.50 499	0.75 683	0.42 336	0.37 247	0.28 462	0.55 426	0.46 543	0.54 238	0.88 512	0.53 318	0.33 160	0.51 337	0.51 438	0.78 534	0.67 568	0.51 695	0.25 628	0.30 631	0.27 624	0.59 693	0.49 690

DStereoRT	0.74 611	0.19 248	0.50 455	0.51 602	0.33 565	1.10 643	0.34 366	0.82 449	0.76 431	0.78 472	1.05 544	0.51 337	0.73 579	0.76 519	0.48 497	0.16 336	0.13 390	3.96 756	1.37 741	0.19 455	0.14 311

Reg-Stereo(zero)	0.30 226	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.18 78	0.32 215	0.20 53	0.63 306	0.68 379	0.50 301	0.52 275	0.51 337	0.30 243	0.45 217	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.11 145

model_zeroshot	0.33 262	0.18 200	0.48 428	0.39 320	0.28 462	0.45 371	0.25 167	0.63 306	0.45 263	0.61 351	0.50 252	0.51 337	0.25 151	0.45 217	0.26 217	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.13 260

MyStereo05	0.44 414	0.21 347	0.45 376	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.93 495	1.09 624	0.76 462	0.61 312	0.51 337	0.57 476	0.73 500	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

RALCasStereoNet	0.36 312	0.21 347	0.37 255	0.42 450	0.26 401	0.35 256	0.38 455	0.63 306	0.64 358	0.50 301	0.72 354	0.51 337	0.29 224	0.59 375	0.36 379	0.16 336	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.17 385	0.16 397

AE-Stereo	0.34 274	0.21 347	0.42 336	0.48 557	0.31 536	0.48 386	0.35 392	0.61 291	0.62 339	0.32 184	0.55 294	0.52 343	0.27 188	0.47 246	0.29 284	0.13 126	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.12 208

TRStereo	0.37 329	0.27 513	0.59 510	0.47 549	0.41 621	0.29 155	0.30 276	0.84 458	0.59 331	0.52 315	0.41 215	0.52 343	0.26 172	0.73 500	0.27 238	0.17 393	0.12 314	0.19 427	0.19 491	0.13 162	0.11 145

HHNet	0.41 388	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.37 593	0.33 227	0.34 366	0.69 363	0.75 422	0.86 533	1.30 624	0.52 343	0.32 266	0.52 286	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.15 284	0.24 564

DIP-Stereo	0.39 363	0.21 347	0.50 455	0.41 402	0.28 462	0.62 483	0.27 216	0.77 429	0.40 226	0.64 376	0.86 445	0.52 343	0.33 284	0.66 446	0.42 438	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.15 346
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 312	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.62 483	0.29 255	0.69 363	0.43 246	0.60 343	0.53 281	0.53 347	0.48 418	0.56 322	0.40 424	0.18 429	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.17 423

Sa-1000	0.48 465	0.24 452	0.41 315	0.45 519	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.81 447	0.93 550	0.82 502	1.50 656	0.53 347	0.45 400	0.92 596	0.30 292	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

CRE-IMP	0.36 312	0.23 410	0.49 441	0.42 450	0.24 319	0.41 338	0.21 80	0.57 255	0.41 230	0.65 385	0.72 354	0.53 347	0.37 341	0.61 391	0.38 408	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.21 502	0.18 444

test-1	0.36 312	0.19 248	0.71 573	0.46 541	0.26 401	0.44 359	0.36 415	0.60 283	0.59 331	0.48 295	0.67 339	0.53 347	0.36 331	0.40 159	0.29 284	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.16 397

FE-Mocha	0.32 242	0.19 248	0.50 455	0.38 287	0.27 437	0.30 175	0.20 53	0.71 388	0.36 182	0.65 385	0.56 297	0.54 351	0.25 151	0.38 139	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.16 368	0.13 162	0.12 208

IGEV-FE	0.34 274	0.18 200	0.67 553	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

IGEV_Zeroshot_test	0.34 274	0.18 200	0.67 553	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

StereoVision	0.42 396	0.28 527	0.45 376	0.49 572	0.28 462	0.38 299	0.38 455	0.72 395	0.62 339	0.44 272	1.14 581	0.54 351	0.39 360	0.56 322	0.34 342	0.21 513	0.24 620	0.25 571	0.24 592	0.26 574	0.16 397

SFCPSM	0.47 452	0.21 347	0.55 494	0.40 364	0.27 437	0.87 598	0.37 433	1.33 662	0.77 440	0.80 480	0.84 431	0.54 351	0.49 423	0.57 334	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.15 346

rvit_0105_4	0.41 388	0.29 539	0.71 573	0.50 586	0.29 493	0.41 338	0.41 506	0.55 242	0.73 407	0.45 277	0.48 244	0.55 356	0.44 395	0.57 334	0.36 379	0.28 613	0.26 635	0.25 571	0.22 559	0.23 544	0.18 444

MyStereo04	0.44 414	0.22 388	0.44 363	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	1.00 525	1.08 622	0.62 355	0.58 304	0.55 356	0.57 476	0.71 487	0.44 466	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

Selective-RAFT	0.35 293	0.23 410	0.51 470	0.44 494	0.21 191	0.64 503	0.27 216	0.59 271	0.63 350	0.40 252	0.38 201	0.55 356	0.40 366	0.57 334	0.35 361	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.16 343	0.13 260

TestStereo_HL3	0.37 329	0.19 248	0.49 441	0.34 140	0.24 319	0.51 398	0.39 477	0.60 283	0.43 246	0.61 351	0.83 425	0.56 359	0.46 407	0.55 309	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.14 216	0.17 423

DCRE	0.37 329	0.18 200	0.46 393	0.45 519	0.32 553	0.42 345	0.37 433	0.63 306	0.51 300	0.47 292	0.94 480	0.56 359	0.36 331	0.52 286	0.32 311	0.14 192	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.13 260

NRIStereo	0.36 312	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.23 281	0.34 245	0.26 193	0.65 323	0.55 318	0.64 376	0.63 317	0.56 359	0.37 341	0.65 437	0.37 398	0.15 275	0.11 241	0.18 379	0.15 329	0.17 385	0.14 311

RAFT-RH_RVC	0.56 550	0.17 157	0.41 315	0.37 247	0.23 281	0.57 447	0.24 155	0.60 283	0.70 387	1.19 656	3.94 730	0.56 359	0.38 347	0.65 437	0.36 379	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.14 294	0.12 109	0.13 260

LMCR-Stereo	0.53 524	0.30 549	0.53 483	0.58 654	0.30 512	0.83 590	0.36 415	1.19 616	0.76 431	0.88 551	1.04 540	0.56 359	0.62 510	0.82 549	0.67 568	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.14 294	0.23 544	0.17 423

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 312	0.17 157	0.41 315	0.35 187	0.19 111	0.33 227	0.29 255	0.65 323	0.73 407	0.68 409	1.01 520	0.56 359	0.40 366	0.42 185	0.30 292	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.10 67

PSi22	0.30 226	0.18 200	0.30 112	0.36 221	0.19 111	0.30 175	0.19 34	0.42 137	0.73 407	0.27 126	0.32 157	0.57 365	0.43 384	0.77 529	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 216	0.11 145

NF-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.57 365	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

ROB_FTStereo_v2	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.57 334	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

DeepStereo_RVC	0.36 312	0.21 347	0.47 407	0.40 364	0.24 319	0.26 101	0.22 100	0.60 283	0.38 209	0.69 417	0.67 339	0.57 365	0.51 438	0.56 322	0.39 416	0.16 336	0.12 314	0.18 379	0.15 329	0.19 455	0.18 444

cross-raft	0.34 274	0.20 300	0.37 255	0.44 494	0.23 281	0.32 215	0.35 392	0.74 412	0.40 226	0.60 343	0.77 380	0.57 365	0.27 188	0.43 199	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.11 145

RAFT-IKP	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.28 246	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

CFNet-RSSM	0.34 274	0.17 157	0.45 376	0.39 320	0.22 226	0.35 256	0.23 134	0.73 406	0.84 485	0.65 385	0.54 284	0.57 365	0.28 205	0.46 236	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.11 145

R-Stereo Train	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260

RAFT-Stereo	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.22 226	0.26 101	0.29 255	0.67 344	0.80 462	0.53 318	0.51 262	0.58 374	0.20 81	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.11 145

MyStereo8	0.40 375	0.20 300	0.54 488	0.41 402	0.29 493	0.53 412	0.29 255	0.65 323	0.49 288	0.71 430	0.98 509	0.58 374	0.43 384	0.50 271	0.51 512	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.19 455	0.19 479

UDGNet	0.48 465	0.77 687	0.50 455	0.48 557	0.31 536	0.41 338	0.34 366	0.70 379	0.92 543	0.65 385	0.60 307	0.58 374	0.43 384	0.63 415	0.41 430	0.32 643	0.15 465	0.66 701	0.19 491	0.36 639	0.21 525

Patchmatch Stereo++	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346
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
OCTAStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

PSM-adaLoss	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.56 322	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

PSM-AAD	0.48 465	0.20 300	0.37 255	0.43 473	0.23 281	0.56 441	0.50 571	0.65 323	0.70 387	1.07 636	1.12 568	0.58 374	0.92 640	0.61 391	0.32 311	0.15 275	0.11 241	0.25 571	0.26 617	0.18 416	0.43 673

ROB_FTStereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.25 90	0.21 80	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.57 334	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

HUI-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.60 283	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.50 271	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

DEmStereo	0.48 465	0.17 157	0.50 455	0.38 287	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.63 306	0.74 417	0.89 555	1.66 668	0.58 374	1.06 662	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

RE-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

TVStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

iGMRVC	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.30 276	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

iRAFT	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

Gwc-CoAtRS	0.34 274	0.17 157	0.44 363	0.39 320	0.23 281	0.34 245	0.22 100	0.70 379	0.75 422	0.60 343	0.59 305	0.58 374	0.29 224	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.12 208

rvit_stereo_0075_2	0.47 452	0.37 591	0.70 568	0.53 628	0.46 654	0.43 350	0.36 415	0.81 447	0.67 372	0.55 328	0.74 368	0.59 389	0.43 384	0.63 415	0.43 448	0.32 643	0.23 610	0.35 649	0.25 602	0.30 602	0.25 572

SDNR	0.86 638	0.37 591	1.47 690	0.40 364	0.38 603	3.38 731	0.33 347	0.90 485	0.98 571	0.99 605	2.09 692	0.59 389	0.71 572	1.29 662	0.70 576	0.51 695	0.56 713	0.36 654	0.26 617	0.43 662	0.46 679

x	0.39 363	0.24 452	0.41 315	0.34 140	0.23 281	0.52 404	0.32 335	0.86 465	0.52 303	0.57 335	0.70 350	0.59 389	0.50 433	0.49 263	0.46 486	0.17 393	0.15 465	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.16 397

PSM-softLoss	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

KMStereo	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

Prome-Stereo	0.46 436	0.19 248	0.35 223	0.44 494	0.26 401	0.40 318	0.45 539	0.68 354	0.44 254	0.96 592	1.84 679	0.59 389	0.67 544	0.61 391	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.29 603

Hybrid-DGEV-2	0.41 388	0.21 347	0.42 336	0.47 549	0.29 493	0.59 465	0.23 134	0.82 449	0.99 576	0.64 376	0.63 317	0.60 395	0.65 533	0.58 357	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.12 208

rvit_0105_5	0.42 396	0.31 554	0.73 582	0.50 586	0.29 493	0.44 359	0.42 517	0.61 291	0.74 417	0.51 306	0.51 262	0.60 395	0.47 413	0.57 334	0.38 408	0.27 602	0.25 628	0.25 571	0.23 576	0.22 527	0.18 444

knoymous	0.36 312	0.20 300	0.31 136	0.31 58	0.22 226	0.36 272	0.29 255	0.61 291	0.64 358	0.67 403	0.70 350	0.60 395	0.40 366	0.58 357	0.34 342	0.17 393	0.11 241	0.20 461	0.11 161	0.17 385	0.18 444

DisPM	0.39 363	0.19 248	0.44 363	0.41 402	0.27 437	0.24 70	0.31 304	0.65 323	0.57 328	0.87 541	0.87 453	0.60 395	0.32 266	0.76 519	0.32 311	0.18 429	0.12 314	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.20 505

iRaft-Stereo_20w	0.39 363	0.19 248	0.57 504	0.37 247	0.27 437	0.31 195	0.24 155	1.44 683	0.29 108	0.69 417	0.53 281	0.60 395	0.42 378	0.83 557	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.13 260

RALAANet	0.38 346	0.23 410	0.48 428	0.42 450	0.29 493	0.35 256	0.25 167	0.86 465	0.64 358	0.67 403	0.65 326	0.60 395	0.29 224	0.60 381	0.34 342	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.21 502	0.13 260

Hybrid-DGEV-03	0.45 425	0.19 248	0.33 181	0.43 473	0.27 437	0.56 441	0.26 193	0.65 323	0.74 417	0.94 583	1.92 683	0.61 401	0.30 243	0.55 309	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.11 145

MSKI-zero shot	0.32 242	0.17 157	0.34 206	0.39 320	0.21 191	0.32 215	0.22 100	0.61 291	0.43 246	0.52 315	0.64 323	0.61 401	0.20 81	0.74 508	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.12 109	0.12 208

RAFT-Test	0.34 274	0.18 200	0.37 255	0.38 287	0.23 281	0.50 393	0.23 134	0.69 363	0.40 226	0.60 343	0.85 441	0.61 401	0.28 205	0.46 236	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

CASS	0.45 425	0.27 513	0.42 336	0.48 557	0.22 226	0.61 475	0.34 366	0.97 515	0.62 339	0.71 430	0.85 441	0.61 401	0.55 466	0.57 334	0.41 430	0.29 620	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.22 527	0.28 596
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 414	0.22 388	0.48 428	0.45 519	0.30 512	0.40 318	0.37 433	0.92 493	0.97 567	0.71 430	0.78 392	0.61 401	0.42 378	0.62 401	0.50 502	0.19 464	0.14 432	0.15 232	0.14 294	0.18 416	0.18 444

ASMatch	0.48 465	0.19 248	0.45 376	0.39 320	0.28 462	0.37 286	0.26 193	0.74 412	0.68 379	0.76 462	2.34 696	0.61 401	0.52 442	0.62 401	0.37 398	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.21 525

FADNet_RVC	0.55 539	0.37 591	1.17 659	0.44 494	0.31 536	0.56 441	0.34 366	1.06 556	0.88 512	0.67 403	0.90 469	0.61 401	0.65 533	0.93 602	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.26 590	0.23 576	0.31 609	0.28 596

monster_256*512	0.35 293	0.23 410	0.30 112	0.42 450	0.23 281	0.44 359	0.36 415	0.71 388	0.67 372	0.45 277	0.52 275	0.62 408	0.40 366	0.38 139	0.33 325	0.13 126	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.13 260

test_sample4	0.47 452	0.26 495	0.50 455	0.35 187	0.22 226	0.69 525	0.38 455	1.15 598	0.81 470	0.78 472	0.82 419	0.62 408	0.53 448	0.63 415	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.21 504	0.19 491	0.21 502	0.19 479

CoDeX	0.47 452	0.20 300	0.49 441	0.42 450	0.25 353	0.75 553	0.36 415	1.27 651	0.80 462	0.82 502	0.96 494	0.62 408	0.57 476	0.60 381	0.36 379	0.17 393	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.14 311

mmm	0.44 414	0.27 513	0.46 393	0.38 287	0.24 319	0.61 475	0.35 392	0.94 500	0.53 307	0.72 441	1.05 544	0.63 411	0.50 433	0.57 334	0.45 475	0.18 429	0.15 465	0.23 541	0.20 518	0.20 476	0.18 444

MIM_Stereo	0.38 346	0.17 157	0.53 483	0.37 247	0.24 319	0.27 119	0.24 155	0.70 379	0.54 311	0.72 441	1.00 517	0.63 411	0.29 224	0.64 430	0.38 408	0.13 126	0.14 432	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.11 145

CrosDoStereo	0.50 499	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 707	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 633	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

DeepStereo_LL	0.50 499	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 707	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 633	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

111	0.40 375	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.52 404	0.28 246	0.74 412	1.16 636	0.50 301	0.91 472	0.63 411	0.48 418	0.61 391	0.35 361	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.13 260

FENet	0.42 396	0.22 388	0.38 268	0.39 320	0.24 319	0.55 426	0.32 335	0.79 439	0.70 387	0.71 430	0.72 354	0.63 411	0.57 476	0.62 401	0.44 466	0.19 464	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.19 479

rvit_0105_3	0.47 452	0.34 573	0.77 605	0.54 635	0.31 536	0.49 391	0.47 551	0.63 306	0.79 460	0.65 385	0.59 305	0.64 417	0.50 433	0.65 437	0.39 416	0.29 620	0.27 644	0.29 622	0.28 632	0.21 502	0.20 505

test_sample5	0.47 452	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.77 468	0.94 480	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

DualNet	0.48 465	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.80 480	1.03 534	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

Any-RAFT	0.35 293	0.16 106	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.52 404	0.22 100	0.88 477	0.73 407	0.53 318	0.73 359	0.64 417	0.28 205	0.46 236	0.24 154	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.12 208

AASNet	0.53 524	0.25 478	0.52 476	0.49 572	0.32 553	0.74 547	0.40 490	1.50 689	0.86 498	0.86 533	0.92 476	0.64 417	0.59 493	0.59 375	0.79 594	0.23 559	0.19 567	0.20 461	0.16 368	0.21 502	0.19 479

GMOStereo	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

error version	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

test-v	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

test-3	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.22 100	0.63 306	0.78 451	0.71 430	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

test_1	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.23 134	0.63 306	0.78 451	0.68 409	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

PFNet+	0.40 375	0.19 248	0.49 441	0.39 320	0.25 353	0.28 142	0.23 134	0.64 321	0.70 387	0.85 525	0.79 403	0.64 417	0.35 303	0.72 493	0.34 342	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.20 518	0.16 343	0.20 505

test-2	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

HITNet	0.41 388	0.26 495	0.45 376	0.33 108	0.17 46	0.63 495	0.30 276	0.93 495	0.64 358	0.71 430	0.82 419	0.64 417	0.52 442	0.59 375	0.43 448	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.19 455	0.12 208
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
xx1	0.39 363	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.65 430	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

HBP-ISP	0.59 572	0.45 632	0.43 351	0.45 519	0.33 565	0.70 530	0.28 246	1.11 577	1.00 583	0.83 514	1.18 596	0.65 430	0.68 551	0.88 578	0.52 519	0.35 662	0.38 689	0.47 681	0.41 681	0.38 648	0.31 622

qqq	0.40 375	0.26 495	0.44 363	0.36 221	0.22 226	0.46 377	0.36 415	0.85 461	0.54 311	0.56 331	0.69 346	0.65 430	0.53 448	0.55 309	0.45 475	0.17 393	0.16 501	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

BUS	0.45 425	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.70 530	0.34 366	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.65 430	0.49 423	0.64 430	0.51 512	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

NINENet	0.50 499	0.29 539	0.51 470	0.45 519	0.32 553	0.70 530	0.34 366	1.10 571	0.88 512	0.80 480	0.94 480	0.65 430	0.49 423	0.73 500	0.51 512	0.22 541	0.20 582	0.25 571	0.18 458	0.22 527	0.21 525

test_sample6	0.49 483	0.26 495	0.50 455	0.37 247	0.22 226	0.63 495	0.40 490	1.12 583	0.83 480	0.80 480	1.03 534	0.66 435	0.55 466	0.67 457	0.46 486	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.23 544	0.21 525

test_sample3	0.46 436	0.25 478	0.50 455	0.35 187	0.23 281	0.69 525	0.37 433	1.15 598	0.81 470	0.75 454	0.79 403	0.66 435	0.49 423	0.63 415	0.46 486	0.21 513	0.15 465	0.20 461	0.19 491	0.21 502	0.19 479

LL-Strereo2	0.35 293	0.24 452	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.35 256	0.24 155	0.67 344	0.44 254	0.54 324	0.51 262	0.66 435	0.25 151	0.66 446	0.30 292	0.14 192	0.12 314	0.23 541	0.20 518	0.18 416	0.13 260

gwcnet-sp	0.48 465	0.23 410	0.70 568	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

scenet	0.48 465	0.23 410	0.70 568	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

ssnet	0.48 465	0.23 410	0.70 568	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

LCNet	0.41 388	0.20 300	0.32 160	0.44 494	0.24 319	0.47 383	0.29 255	0.67 344	0.53 307	0.72 441	1.03 534	0.66 435	0.60 497	0.58 357	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.36 646

AAGNet	1.43 697	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.25 353	0.29 155	0.31 304	0.65 323	0.68 379	0.97 597	0.86 445	0.67 442	0.62 510	0.64 430	20.63 759	0.16 336	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.19 455	0.12 208

Selective-IGEV-i16pc	0.56 550	0.20 300	1.13 652	0.40 364	0.31 536	2.00 706	0.66 638	0.68 354	1.11 626	0.51 306	0.81 413	0.68 443	0.36 331	0.67 457	0.40 424	0.31 631	0.17 522	0.17 323	0.18 458	0.19 455	0.20 505

test_3	0.36 312	0.19 248	0.44 363	0.44 494	0.23 281	0.48 386	0.36 415	0.66 334	0.82 475	0.64 376	0.45 230	0.68 443	0.25 151	0.41 171	0.31 301	0.12 65	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

GANet-ADL	0.42 396	0.25 478	0.45 376	0.43 473	0.29 493	0.54 419	0.35 392	0.89 480	0.86 498	0.63 364	0.72 354	0.68 443	0.42 378	0.52 286	0.41 430	0.21 513	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.19 479

PFNet	0.42 396	0.18 200	0.58 508	0.43 473	0.24 319	0.43 350	0.32 335	0.74 412	0.78 451	1.00 610	0.74 368	0.68 443	0.39 360	0.72 493	0.37 398	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.15 329	0.16 343	0.13 260

Pruner-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.40 364	0.25 353	0.22 43	0.24 155	0.67 344	0.55 318	0.89 555	0.76 376	0.68 443	0.29 224	0.62 401	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.17 428	0.17 385	0.18 444

test_sample2	0.42 396	0.22 388	0.43 351	0.33 108	0.21 191	0.58 453	0.39 477	0.95 507	0.67 372	0.63 364	0.77 380	0.69 448	0.57 476	0.61 391	0.38 408	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.16 368	0.19 455	0.18 444

test_sample1	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.34 140	0.23 281	0.58 453	0.35 392	0.99 520	0.49 288	0.62 355	0.75 370	0.69 448	0.61 503	0.58 357	0.44 466	0.18 429	0.14 432	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.17 423

test_xeample	1.01 658	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.21 191	0.71 536	0.39 477	1.23 636	0.86 498	0.81 493	1.04 540	0.69 448	0.61 503	0.69 474	10.93 751	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.17 428	0.18 416	0.17 423

CCAANet	0.47 452	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.28 462	0.67 520	0.31 304	0.99 520	0.75 422	0.63 364	1.22 603	0.69 448	0.52 442	0.79 541	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.19 491	0.15 284	0.19 479

iResNet	0.49 483	0.29 539	0.79 607	0.42 450	0.21 191	0.61 475	0.40 490	0.82 449	0.99 576	0.87 541	1.12 568	0.69 448	0.53 448	0.78 534	0.51 512	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.15 346

DAS	0.51 508	0.25 478	0.60 516	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.82 549	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

SepStereo	0.51 508	0.25 478	0.60 516	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.93 602	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

FTStereo	0.56 550	0.20 300	0.37 255	0.41 402	0.25 353	0.40 318	0.79 674	0.66 334	0.43 246	1.09 642	3.27 718	0.70 453	0.73 579	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.30 612

BEATNet_4x	0.46 436	0.32 559	0.56 500	0.37 247	0.19 111	0.63 495	0.35 392	1.01 535	0.72 400	0.77 468	0.83 425	0.70 453	0.59 493	0.68 468	0.53 523	0.16 336	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.24 557	0.16 397

SMFormer	0.51 508	0.23 410	0.62 522	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.18 444

tta	0.51 508	0.23 410	0.62 522	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.14 311

qqq1	0.49 483	0.23 410	0.62 522	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

fff1	0.49 483	0.23 410	0.62 522	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

ffm	0.44 414	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

ff1	0.49 483	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 618	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

mmx	0.53 524	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 618	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

xxx	0.53 524	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 618	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

FINET	0.67 592	0.42 621	1.00 637	0.46 541	0.43 634	0.83 590	0.89 686	1.08 564	1.50 684	0.87 541	1.14 581	0.71 457	0.68 551	0.92 596	0.70 576	0.36 666	0.30 658	0.26 590	0.24 592	0.35 633	0.33 631

MWDA-net	0.50 499	0.23 410	0.58 508	0.41 402	0.30 512	0.78 564	0.48 559	0.83 454	0.86 498	0.98 602	0.85 441	0.72 466	0.81 609	0.75 514	0.42 438	0.19 464	0.13 390	0.18 379	0.18 458	0.19 455	0.21 525

zzzzzzz1	0.60 575	0.31 554	4.33 728	0.42 450	0.26 401	0.44 359	0.39 477	0.73 406	0.77 440	0.51 306	0.70 350	0.72 466	0.48 418	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.14 311

ITSA-stereo	0.53 524	0.28 527	0.52 476	0.40 364	0.23 281	0.56 441	0.34 366	1.24 643	1.24 651	0.80 480	0.81 413	0.72 466	0.58 486	0.82 549	0.65 562	0.21 513	0.17 522	0.23 541	0.21 541	0.22 527	0.26 578

DispNO	0.47 452	0.23 410	0.71 573	0.39 320	0.31 536	0.60 472	0.38 455	0.89 480	0.77 440	0.75 454	0.84 431	0.72 466	0.54 460	0.73 500	0.46 486	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.17 423

test_5	0.43 406	0.24 452	0.43 351	0.52 618	0.28 462	0.28 142	0.42 517	0.72 395	0.82 475	0.62 355	0.91 472	0.72 466	0.55 466	0.79 541	0.35 361	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.16 397

STrans-v2	0.46 436	0.20 300	0.48 428	0.40 364	0.24 319	0.55 426	0.50 571	1.07 560	0.73 407	0.65 385	1.05 544	0.72 466	0.69 555	0.72 493	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.14 294	0.13 162	0.12 208

SST-Stereo	0.40 375	0.19 248	0.45 376	0.42 450	0.25 353	0.25 90	0.21 80	0.66 334	0.47 276	1.08 640	0.79 403	0.72 466	0.43 384	0.77 529	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.19 455	0.15 346

THIR-Stereo	0.50 499	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.23 281	0.75 553	0.67 641	0.66 334	0.87 508	1.02 618	1.40 639	0.72 466	0.76 590	0.62 401	0.42 438	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.15 346

RAFT_R40	0.40 375	0.19 248	0.44 363	0.43 473	0.25 353	0.23 56	0.26 193	0.67 344	0.67 372	0.98 602	0.78 392	0.72 466	0.43 384	0.76 519	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.18 416	0.14 311

pcwnet_v2	0.58 565	0.28 527	0.84 612	0.45 519	0.35 581	0.61 475	0.35 392	1.27 651	1.21 646	0.99 605	1.27 615	0.72 466	0.58 486	0.67 457	0.48 497	0.27 602	0.21 592	0.24 558	0.23 576	0.29 593	0.29 603

222	1.18 683	0.22 388	0.44 363	0.37 247	0.22 226	0.79 568	0.37 433	1.31 659	0.89 528	0.92 576	1.08 558	0.72 466	0.71 572	0.66 446	13.89 754	0.20 494	0.15 465	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.19 479

PS-NSSS	0.58 565	0.44 628	0.62 522	0.42 450	0.33 565	0.66 515	0.58 615	1.02 539	0.86 498	0.77 468	1.28 617	0.72 466	0.64 527	0.82 549	0.59 544	0.31 631	0.26 635	0.40 667	0.27 624	0.33 622	0.26 578

MLCV	0.47 452	0.24 452	0.61 518	0.37 247	0.17 46	0.61 475	0.33 347	0.80 443	0.87 508	0.94 583	1.13 575	0.72 466	0.43 384	0.89 584	0.51 512	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.14 216	0.12 208

SCION-MonSter(vits)	0.46 436	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.88 477	1.07 618	0.20 23	1.06 551	0.73 479	0.56 473	0.76 519	1.14 664	0.19 464	0.15 465	0.33 644	0.34 661	0.25 566	0.24 564

rvit_105_1	0.54 536	0.40 614	0.76 600	0.58 654	0.37 593	0.59 465	0.68 646	0.70 379	0.94 557	0.82 502	0.69 346	0.73 479	0.58 486	0.78 534	0.54 528	0.32 643	0.29 653	0.31 632	0.34 661	0.23 544	0.20 505

riskmin	0.38 346	0.20 300	0.39 290	0.32 86	0.23 281	0.53 412	0.30 276	0.63 306	0.80 462	0.49 297	0.56 297	0.73 479	0.58 486	0.55 309	0.36 379	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.13 250	0.19 455	0.20 505

TransformOpticalFlow	0.44 414	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.23 281	0.37 286	0.47 551	0.94 500	0.76 431	0.65 385	1.14 581	0.73 479	0.56 473	0.76 519	0.32 311	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.13 260

IRAFT_RVC	0.42 396	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.24 319	0.27 119	0.54 599	0.74 412	0.77 440	0.76 462	0.80 406	0.73 479	0.51 438	0.70 481	0.36 379	0.17 393	0.10 99	0.21 504	0.16 368	0.16 343	0.14 311

XX-Stereo	0.37 329	0.17 157	0.45 376	0.55 643	0.36 586	0.38 299	0.20 53	0.60 283	0.30 116	0.46 285	1.30 624	0.73 479	0.26 172	0.56 322	0.26 217	0.16 336	0.11 241	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.10 67

ARAFT	0.47 452	0.24 452	0.79 607	0.42 450	0.25 353	0.55 426	0.55 604	0.75 419	0.81 470	0.89 555	0.75 370	0.73 479	0.47 413	0.88 578	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.23 541	0.22 559	0.14 216	0.13 260

SCION-MonSter	0.67 592	0.40 614	0.95 629	0.54 635	0.44 641	1.30 670	0.42 517	0.91 490	1.06 611	0.79 477	1.13 575	0.74 486	0.67 544	0.76 519	1.43 682	0.19 464	0.19 567	0.45 676	0.42 685	0.30 602	0.26 578

H2IRNET	0.37 329	0.20 300	0.33 181	0.38 287	0.25 353	0.27 119	0.23 134	0.59 271	0.72 400	0.39 243	0.90 469	0.74 486	0.55 466	0.52 286	0.43 448	0.15 275	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.13 260

FADNet-RVC-Resample	0.56 550	0.33 568	1.16 655	0.49 572	0.34 574	0.71 536	0.43 526	1.01 535	0.93 550	0.82 502	0.87 453	0.74 486	0.67 544	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.18 547	0.26 590	0.27 624	0.26 574	0.27 589

noway7	0.60 575	0.29 539	4.94 730	0.43 473	0.23 281	0.44 359	0.33 347	0.73 406	0.73 407	0.51 306	0.51 262	0.75 489	0.52 442	0.43 199	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.13 260

IGEV_i1	0.43 406	0.22 388	0.50 455	0.39 320	0.22 226	0.64 503	0.40 490	0.96 511	0.61 335	0.68 409	0.69 346	0.75 489	0.45 400	0.72 493	0.41 430	0.15 275	0.13 390	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.16 397

IER	0.46 436	0.23 410	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.69 525	0.35 392	0.80 443	0.66 367	0.83 514	0.94 480	0.75 489	0.77 597	0.60 381	0.42 438	0.17 393	0.14 432	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

ICVP	0.46 436	0.25 478	0.38 268	0.48 557	0.28 462	0.58 453	0.43 526	1.00 525	0.70 387	0.67 403	0.95 490	0.75 489	0.55 466	0.53 295	0.54 528	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.17 428	0.19 455	0.20 505
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.30 276	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.03 534	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

SuperB	1.04 663	0.37 591	4.81 729	0.43 473	0.31 536	0.99 621	0.46 543	1.02 539	2.09 709	1.09 642	1.09 561	0.75 489	0.81 609	1.06 626	1.76 694	0.19 464	0.15 465	0.17 323	0.15 329	2.82 742	0.26 578

ccs_rob	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.31 304	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.02 529	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

AdaStereo	0.50 499	0.32 559	0.47 407	0.48 557	0.25 353	0.67 520	0.32 335	1.17 611	0.88 512	0.75 454	0.99 514	0.75 489	0.49 423	0.67 457	0.46 486	0.27 602	0.12 314	0.28 612	0.18 458	0.23 544	0.18 444
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.
MyStereo06	0.38 346	0.21 347	0.61 518	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.95 507	0.35 172	0.62 355	0.54 284	0.76 497	0.27 188	0.50 271	0.29 284	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

BSDual-CNN	0.46 436	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

psmg	0.49 483	0.25 478	0.43 351	0.41 402	0.28 462	0.85 594	0.43 526	0.99 520	0.76 431	0.91 568	0.94 480	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.15 465	0.20 461	0.20 518	0.18 416	0.18 444

GMM-Stereo	0.44 414	0.19 248	0.36 238	0.42 450	0.25 353	0.51 398	0.47 551	0.71 388	0.53 307	0.76 462	1.37 633	0.76 497	0.38 347	0.60 381	0.33 325	0.15 275	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.16 343	0.27 589

AFF-stereo	0.38 346	0.19 248	0.39 290	0.37 247	0.21 191	0.27 119	0.31 304	0.65 323	0.66 367	0.64 376	1.13 575	0.76 497	0.39 360	0.55 309	0.33 325	0.11 39	0.09 28	0.16 273	0.16 368	0.13 162	0.11 145

NOSS_ROB	0.57 558	0.39 609	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.73 546	0.54 599	1.03 544	1.08 622	0.67 403	0.87 453	0.76 497	0.57 476	0.77 529	0.47 493	0.38 670	0.38 689	0.44 675	0.42 685	0.37 644	0.34 639

xyz-stereo	4.23 737	0.17 157	61.76 780	0.34 140	0.16 32	12.16 748	0.37 433	0.58 264	0.68 379	1.01 615	3.36 723	0.77 503	0.82 614	1.21 653	0.40 424	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.11 161	0.13 162	0.10 67

HCRNet	0.44 414	0.34 573	0.41 315	0.53 628	0.26 401	0.53 412	0.29 255	0.83 454	0.63 350	0.71 430	0.81 413	0.77 503	0.50 433	0.66 446	0.36 379	0.24 572	0.16 501	0.24 558	0.20 518	0.21 502	0.18 444

GCST	0.83 635	1.22 713	0.74 587	1.58 719	1.01 714	1.06 634	0.23 134	0.78 435	0.78 451	0.97 597	0.65 326	0.78 505	0.35 303	0.92 596	0.34 342	0.96 715	0.65 717	1.20 716	0.81 720	0.91 704	0.70 701

GrayStereo	0.49 483	0.19 248	0.42 336	0.46 541	0.28 462	0.53 412	0.67 641	0.69 363	0.63 350	1.02 618	1.47 655	0.78 505	0.76 590	0.56 322	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.15 284	0.29 603

Selective-IGEV-i1	0.44 414	0.20 300	0.53 483	0.41 402	0.22 226	0.62 483	0.50 571	1.01 535	0.88 512	0.63 364	0.81 413	0.79 507	0.38 347	0.54 302	0.38 408	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.15 346

PCWNet_CMD	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.95 507	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.21 504	0.16 368	0.24 557	0.19 479

HH	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

HanStereo	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

KYRaft	0.48 465	0.20 300	0.38 268	0.44 494	0.23 281	0.44 359	0.37 433	0.66 334	0.41 230	0.94 583	1.73 672	0.79 507	0.41 375	0.63 415	0.31 301	0.16 336	0.11 241	0.18 379	0.22 559	0.16 343	0.78 704

ACVNet	0.46 436	0.23 410	0.36 238	0.39 320	0.28 462	0.58 453	0.40 490	0.87 472	0.80 462	0.64 376	0.96 494	0.79 507	0.60 497	0.63 415	0.67 568	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.18 416	0.15 346

acv_ft	0.51 508	0.23 410	0.56 500	0.44 494	0.28 462	0.86 597	0.39 477	0.91 490	0.80 462	0.97 597	0.96 494	0.79 507	0.59 493	0.63 415	0.87 615	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346

DMCA	0.45 425	0.26 495	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.51 398	0.34 366	0.93 495	0.68 379	0.75 454	0.83 425	0.79 507	0.53 448	0.51 279	0.54 528	0.21 513	0.16 501	0.21 504	0.16 368	0.19 455	0.21 525

MSMDNet	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.96 511	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.23 544	0.19 479

PSMNet-RUCA	0.76 615	0.75 683	1.08 647	1.01 707	0.90 704	0.69 525	0.50 571	1.11 577	1.03 595	0.78 472	1.11 564	0.80 516	0.72 576	0.88 578	0.63 557	0.53 701	0.27 644	0.76 704	0.46 688	0.66 697	0.47 684

CFNet_ucs	0.50 499	0.24 452	0.55 494	0.38 287	0.31 536	0.58 453	0.33 347	0.98 518	0.93 550	0.88 551	1.19 600	0.80 516	0.49 423	0.63 415	0.43 448	0.21 513	0.15 465	0.26 590	0.18 458	0.26 574	0.22 547

iResNet_ROB	0.52 516	0.21 347	0.53 483	0.37 247	0.21 191	0.61 475	0.29 255	1.51 692	1.32 668	0.90 563	1.02 529	0.80 516	0.62 510	0.76 519	0.43 448	0.16 336	0.12 314	0.13 119	0.09 15	0.15 284	0.18 444

CBMV_ROB	0.59 572	0.37 591	0.38 268	0.39 320	0.28 462	0.74 547	0.28 246	1.00 525	0.98 571	0.94 583	1.25 612	0.81 519	0.78 602	0.87 575	0.50 502	0.36 666	0.37 687	0.43 673	0.40 676	0.33 622	0.30 612

PWCDC_ROB	0.89 643	0.49 639	0.80 609	0.74 694	0.40 614	1.03 628	0.39 477	1.33 662	2.35 724	1.02 618	3.77 725	0.81 519	0.92 640	1.20 649	0.90 630	0.34 658	0.22 600	0.24 558	0.20 518	0.34 628	0.29 603

RAFT_CTSACE	0.45 425	0.20 300	0.44 363	0.45 519	0.27 437	0.34 245	0.39 477	0.60 283	0.73 407	0.76 462	1.44 649	0.83 521	0.38 347	1.08 632	0.26 217	0.12 65	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

IIG-Stereo	0.43 406	0.21 347	0.44 363	0.50 586	0.25 353	0.44 359	0.21 80	0.71 388	0.76 431	0.83 514	0.95 490	0.83 521	0.43 384	0.90 586	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.19 427	0.14 294	0.15 284	0.11 145

RAFT + AFF	0.53 524	0.29 539	0.75 595	0.51 602	0.32 553	0.63 495	0.60 621	1.00 525	0.91 538	0.78 472	0.87 453	0.83 521	0.58 486	0.80 543	0.47 493	0.17 393	0.20 582	0.23 541	0.22 559	0.18 416	0.18 444

PSMNet-RSSM	0.48 465	0.22 388	0.38 268	0.42 450	0.25 353	0.50 393	0.37 433	1.10 571	0.77 440	0.70 423	1.06 551	0.84 524	0.64 527	0.62 401	0.47 493	0.23 559	0.15 465	0.23 541	0.25 602	0.20 476	0.19 479

TDLM	0.57 558	0.33 568	0.49 441	0.51 602	0.30 512	0.66 515	0.73 666	1.03 544	1.01 587	0.82 502	1.10 563	0.84 524	0.70 568	0.86 573	0.58 539	0.28 613	0.17 522	0.25 571	0.22 559	0.26 574	0.19 479

DualNet (step1)	0.57 558	0.36 584	0.72 578	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.41 677	0.20 582	0.40 667	0.41 681	0.36 639	0.33 631

test_sample9	1.05 667	0.36 584	0.72 578	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	1.20 649	1.36 677	0.41 677	8.41 758	0.40 667	0.41 681	0.36 639	0.33 631

test_sample7	0.52 516	0.29 539	0.50 455	0.36 221	0.27 437	0.62 483	0.41 506	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.26 592	0.20 582	0.27 604	0.26 617	0.27 585	0.24 564

GEStereo_RVC	0.55 539	0.29 539	0.63 532	0.49 572	0.31 536	0.70 530	0.54 599	1.22 631	0.92 543	0.82 502	0.85 441	0.85 526	0.63 516	0.90 586	0.65 562	0.24 572	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.22 547

CFNet	0.51 508	0.29 539	0.46 393	0.41 402	0.27 437	0.70 530	0.32 335	1.13 585	1.00 583	0.72 441	1.07 555	0.85 526	0.60 497	0.76 519	0.52 519	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.16 397

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 465	0.21 347	1.26 669	0.39 320	0.51 667	0.28 142	0.30 276	1.25 647	0.44 254	0.68 409	1.11 564	0.86 531	0.33 284	0.67 457	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.20 518	0.22 527	0.24 564

MMNet	0.55 539	0.25 478	0.61 518	0.43 473	0.34 574	1.07 635	0.39 477	0.87 472	0.91 538	0.91 568	0.93 479	0.86 531	0.76 590	0.81 546	0.76 589	0.15 275	0.14 432	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.16 397

UPFNet	0.53 524	0.24 452	0.51 470	0.45 519	0.38 603	0.84 593	0.49 566	0.99 520	0.75 422	0.87 541	0.88 461	0.86 531	0.64 527	0.80 543	0.71 581	0.20 494	0.20 582	0.20 461	0.20 518	0.19 455	0.15 346

GANet-RSSM	0.47 452	0.21 347	0.37 255	0.38 287	0.25 353	0.58 453	0.36 415	1.07 560	0.78 451	0.68 409	1.01 520	0.86 531	0.67 544	0.62 401	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.17 423

GwcNet-RSSM	0.49 483	0.24 452	0.42 336	0.40 364	0.23 281	0.55 426	0.38 455	0.93 495	0.93 550	0.71 430	1.16 592	0.86 531	0.60 497	0.62 401	0.66 565	0.21 513	0.14 432	0.19 427	0.20 518	0.16 343	0.15 346

DeepPruner_ROB	0.53 524	0.34 573	0.59 510	0.41 402	0.30 512	0.50 393	0.43 526	1.19 616	0.70 387	0.85 525	1.05 544	0.86 531	0.55 466	0.84 562	0.51 512	0.29 620	0.23 610	0.22 520	0.22 559	0.26 574	0.25 572

Anonymous_2	0.82 629	0.44 628	0.63 532	0.40 364	0.43 634	0.80 574	0.52 590	0.72 395	0.77 440	0.71 430	0.60 307	0.87 537	0.76 590	0.75 514	0.58 539	0.52 697	0.54 711	0.54 694	4.82 758	0.56 688	0.40 663

ADCRef	0.80 625	0.43 623	1.32 677	0.50 586	0.45 646	1.07 635	0.51 587	1.07 560	0.98 571	1.17 652	1.42 643	0.87 537	0.91 635	0.85 568	3.19 722	0.18 429	0.16 501	0.23 541	0.23 576	0.22 527	0.21 525

DeepPrunerF	0.89 643	0.52 655	3.43 720	0.68 687	0.81 701	0.72 545	0.72 664	1.22 631	1.99 708	0.93 580	1.01 520	0.87 537	0.86 625	1.08 632	0.95 637	0.34 658	0.28 648	0.43 673	0.39 674	0.30 602	0.32 626

PA-Net	0.67 592	0.43 623	0.83 611	0.50 586	0.53 672	0.94 608	0.68 646	1.10 571	1.14 634	0.80 480	0.88 461	0.87 537	0.77 597	1.02 621	0.88 618	0.24 572	0.41 696	0.29 622	0.44 687	0.26 574	0.34 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 558	0.32 559	0.54 488	0.45 519	0.27 437	0.57 447	0.48 559	1.00 525	1.28 663	0.86 533	1.33 628	0.87 537	0.58 486	1.07 629	0.75 588	0.18 429	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.18 444

ToySt	0.49 483	0.27 513	0.75 595	0.40 364	0.27 437	0.64 503	0.49 566	0.84 458	0.77 440	0.60 343	0.83 425	0.88 542	0.66 541	0.70 481	0.56 535	0.16 336	0.17 522	0.21 504	0.20 518	0.21 502	0.19 479

UCFNet_RVC	0.49 483	0.26 495	0.35 223	0.39 320	0.26 401	0.64 503	0.36 415	1.15 598	0.84 485	0.67 403	0.88 461	0.88 542	0.59 493	0.58 357	0.45 475	0.24 572	0.17 522	0.27 604	0.27 624	0.25 566	0.23 555

NVstereo2D	0.60 575	0.30 549	0.75 595	0.48 557	0.43 634	0.89 599	0.48 559	1.05 552	1.15 635	0.66 398	0.86 445	0.88 542	0.70 568	0.99 612	0.65 562	0.32 643	0.15 465	0.28 612	0.20 518	0.40 651	0.36 646

iResNetv2_ROB	0.52 516	0.27 513	0.69 564	0.38 287	0.25 353	0.62 483	0.35 392	1.17 611	1.01 587	0.99 605	1.06 551	0.88 542	0.67 544	0.66 446	0.39 416	0.19 464	0.13 390	0.15 232	0.11 161	0.18 416	0.16 397

TCMNet	0.66 587	0.39 609	0.98 635	0.59 658	0.61 688	0.96 614	0.55 604	1.05 552	0.90 531	0.84 521	1.14 581	0.89 546	0.65 533	0.85 568	1.01 649	0.26 592	0.26 635	0.31 632	0.28 632	0.32 615	0.29 603

CSP-Net	0.56 550	0.27 513	0.49 441	0.41 402	0.28 462	1.22 662	0.50 571	1.23 636	0.72 400	0.95 591	0.95 490	0.89 546	0.62 510	0.83 557	0.62 553	0.26 592	0.17 522	0.17 323	0.17 428	0.18 416	0.17 423

OMP-Stereo	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.52 618	0.24 319	0.36 272	0.25 167	0.71 388	0.78 451	0.77 468	0.64 323	0.89 546	0.39 360	0.91 593	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.20 461	0.15 329	0.15 284	0.12 208

HGLStereo	0.56 550	0.28 527	0.57 504	0.50 586	0.37 593	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.78 451	0.86 533	1.14 581	0.89 546	0.82 614	0.76 519	0.73 584	0.21 513	0.20 582	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.21 525

DSFCA	0.55 539	0.25 478	0.62 522	0.40 364	0.36 586	0.74 547	0.52 590	1.04 547	0.82 475	1.06 633	0.84 431	0.89 546	0.63 516	0.99 612	0.58 539	0.25 582	0.21 592	0.21 504	0.21 541	0.21 502	0.19 479

delet	0.55 539	0.24 452	0.55 494	0.44 494	0.33 565	1.07 635	0.50 571	1.00 525	0.86 498	0.85 525	0.96 494	0.90 551	0.63 516	0.83 557	0.74 587	0.18 429	0.18 547	0.20 461	0.21 541	0.16 343	0.15 346

CC-Net-ROB	0.82 629	0.96 702	0.85 613	0.58 654	0.45 646	1.27 668	0.70 656	1.17 611	1.02 590	0.83 514	1.23 608	0.90 551	0.77 597	1.06 626	0.69 573	0.46 686	0.34 681	1.71 722	0.38 670	0.59 693	0.36 646

MWSP-net	0.52 516	0.23 410	0.54 488	0.45 519	0.30 512	0.70 530	0.81 676	1.02 539	0.92 543	0.75 454	0.78 392	0.91 553	0.73 579	0.62 401	0.52 519	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.18 458	0.21 502	0.22 547

z-ln-s-r	0.66 587	0.36 584	1.30 674	0.39 320	0.26 401	0.57 447	0.63 630	0.80 443	1.03 595	0.80 480	1.43 646	0.91 553	0.76 590	1.08 632	1.87 701	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.14 294	0.20 476	0.16 397

G2L-Stereo	0.49 483	0.23 410	0.48 428	0.43 473	0.26 401	0.47 383	0.42 517	0.93 495	0.78 451	0.84 521	0.86 445	0.91 553	0.52 442	0.78 534	0.70 576	0.20 494	0.17 522	0.22 520	0.18 458	0.17 385	0.21 525

ISRNet	0.56 550	0.24 452	0.66 549	0.56 646	0.36 586	0.44 359	0.25 167	0.82 449	0.84 485	1.07 636	1.25 612	0.91 553	0.60 497	0.66 446	0.58 539	0.35 662	0.26 635	0.36 654	0.33 659	0.30 602	0.42 667

GMStereo_Zeroshot	0.49 483	0.44 628	0.74 587	0.49 572	0.27 437	0.56 441	0.29 255	0.73 406	0.76 431	0.86 533	0.94 480	0.91 553	0.36 331	0.74 508	0.43 448	0.26 592	0.14 432	0.26 590	0.15 329	0.36 639	0.18 444

DMCA-RVC	0.51 508	0.30 549	0.59 510	0.50 586	0.32 553	0.54 419	0.38 455	0.86 465	0.68 379	0.94 583	0.86 445	0.91 553	0.68 551	0.70 481	0.59 544	0.23 559	0.18 547	0.31 632	0.23 576	0.26 574	0.19 479

DStereoSA	1.73 708	0.63 672	1.57 694	0.80 698	0.79 700	1.26 667	1.30 716	1.34 664	1.43 677	1.24 666	7.52 752	0.92 559	7.68 744	1.65 693	2.29 715	0.41 677	0.29 653	0.63 700	0.60 709	1.04 711	1.18 728

PSMNet-ADL	0.48 465	0.27 513	0.40 304	0.48 557	0.30 512	0.68 523	0.37 433	0.90 485	0.80 462	0.61 351	0.80 406	0.92 559	0.62 510	0.72 493	0.63 557	0.23 559	0.18 547	0.18 379	0.20 518	0.22 527	0.20 505

ADLNet	0.55 539	0.27 513	0.51 470	0.44 494	0.35 581	0.78 564	0.46 543	1.08 564	0.86 498	0.99 605	0.98 509	0.92 559	0.63 516	0.69 474	0.81 599	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 396	0.20 300	0.74 587	0.38 287	0.43 634	0.39 312	0.26 193	0.94 500	0.49 288	0.53 318	0.77 380	0.93 562	0.45 400	0.63 415	0.24 154	0.16 336	0.10 99	0.17 323	0.18 458	0.20 476	0.20 505

GASNet	0.67 592	0.72 680	0.96 632	0.70 690	0.48 659	0.62 483	0.47 551	1.08 564	1.03 595	0.94 583	0.82 419	0.93 562	0.83 619	1.33 667	0.80 596	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.28 632	0.44 663	0.24 564

RAFT	0.45 425	0.22 388	0.45 376	0.47 549	0.26 401	0.54 419	0.47 551	0.66 334	0.58 330	0.80 480	0.82 419	0.94 564	0.57 476	0.75 514	0.34 342	0.17 393	0.15 465	0.22 520	0.20 518	0.16 343	0.12 208

cf-r	0.47 452	0.23 410	0.41 315	0.39 320	0.23 281	0.59 465	0.37 433	0.88 477	0.85 493	0.72 441	1.05 544	0.94 564	0.62 510	0.56 322	0.54 528	0.21 513	0.14 432	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.15 346

G2L-Stereo_test	0.48 465	0.20 300	0.40 304	0.34 140	0.23 281	0.57 447	0.58 615	1.10 571	0.77 440	0.86 533	0.94 480	0.95 566	0.54 460	0.68 468	0.60 546	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.15 346

1111x	0.55 539	0.22 388	0.46 393	0.38 287	0.20 158	0.66 515	0.43 526	1.23 636	0.99 576	0.71 430	0.99 514	0.95 566	0.69 555	0.90 586	1.08 656	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.18 444

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 592	0.81 690	0.73 582	0.53 628	0.37 593	1.40 675	0.53 595	1.04 547	0.79 460	0.88 551	0.94 480	0.95 566	0.53 448	0.93 602	0.58 539	0.39 672	0.30 658	0.57 696	0.31 648	0.53 684	0.30 612

STTStereo	0.55 539	0.37 591	0.76 600	0.44 494	0.31 536	0.60 472	0.44 536	0.96 511	0.86 498	0.99 605	0.90 469	0.96 569	0.58 486	0.71 487	0.61 550	0.25 582	0.23 610	0.26 590	0.32 656	0.24 557	0.23 555

StereoDRNet-Refined	0.58 565	0.32 559	0.54 488	0.46 541	0.30 512	0.96 614	0.40 490	1.00 525	0.94 557	1.12 647	1.08 558	0.96 569	0.67 544	0.90 586	0.89 628	0.17 393	0.13 390	0.22 520	0.21 541	0.20 476	0.19 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 436	0.24 452	0.88 620	0.42 450	0.35 581	0.33 227	0.19 34	0.90 485	0.37 199	0.60 343	1.01 520	0.97 571	0.80 608	0.72 493	0.28 261	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.20 518	0.15 284	0.24 564

hknet	0.49 483	0.25 478	0.51 470	0.45 519	0.29 493	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.83 480	0.75 454	0.80 406	0.97 571	0.61 503	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

xxxx	1.01 658	0.22 388	0.43 351	0.36 221	0.21 191	0.82 587	0.36 415	1.32 660	0.88 512	0.71 430	0.94 480	0.97 571	0.63 516	0.64 430	10.58 750	0.20 494	0.16 501	0.18 379	0.17 428	0.19 455	0.19 479

MDST_ROB	0.91 647	0.27 513	0.85 613	0.63 672	0.41 621	2.53 714	0.71 662	1.60 700	1.13 631	2.83 726	1.73 672	0.97 571	0.69 555	1.61 685	0.73 584	0.25 582	0.22 600	0.32 639	0.28 632	0.25 566	0.24 564

Selective-IGEV-i16pb	1.07 670	0.24 452	9.45 738	0.41 402	0.32 553	1.76 700	0.59 618	1.00 525	1.54 688	0.66 398	1.20 601	0.98 575	0.57 476	0.78 534	0.62 553	0.27 602	0.17 522	0.18 379	0.20 518	0.21 502	0.23 555

FADNet	0.61 579	0.51 647	1.10 648	0.45 519	0.44 641	0.65 513	0.41 506	1.19 616	1.05 605	0.70 423	0.84 431	0.98 575	0.66 541	0.82 549	0.50 502	0.29 620	0.30 658	0.27 604	0.30 640	0.46 670	0.35 644

DStereoO	0.96 652	0.70 679	0.72 578	0.62 670	0.45 646	0.74 547	0.92 691	1.09 568	1.29 665	1.19 656	1.23 608	0.99 577	1.71 707	1.29 662	0.99 644	2.01 738	0.35 683	0.77 705	0.30 640	1.42 717	0.38 657

ssnet_v2	0.58 565	0.28 527	0.56 500	0.43 473	0.29 493	0.95 611	0.59 618	1.13 585	0.99 576	0.93 580	0.80 406	0.99 577	0.64 527	0.82 549	0.94 634	0.25 582	0.22 600	0.23 541	0.24 592	0.20 476	0.19 479

ADLNet2	0.55 539	0.25 478	0.65 543	0.47 549	0.30 512	0.83 590	0.50 571	1.05 552	0.95 563	0.80 480	0.98 509	0.99 577	0.69 555	0.77 529	0.73 584	0.20 494	0.16 501	0.17 323	0.18 458	0.21 502	0.21 525

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 524	0.32 559	0.64 537	0.44 494	0.30 512	0.66 515	0.44 536	1.04 547	0.88 512	0.91 568	0.91 472	0.99 577	0.60 497	0.68 468	0.60 546	0.21 513	0.17 522	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.53 524	0.21 347	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.76 559	0.39 477	1.09 568	0.90 531	0.85 525	1.12 568	1.00 581	0.56 473	0.63 415	0.81 599	0.21 513	0.13 390	0.16 273	0.16 368	0.20 476	0.21 525

anonymity	0.97 654	0.89 697	1.05 642	0.92 702	1.03 715	0.97 616	0.81 676	1.29 655	0.91 538	1.07 636	0.98 509	1.00 581	0.95 649	1.02 621	0.92 633	0.96 715	0.95 742	0.90 711	0.91 727	0.92 705	0.94 712

AACVNet	0.50 499	0.23 410	0.49 441	0.46 541	0.29 493	0.52 404	0.38 455	0.90 485	0.55 318	0.81 493	1.03 534	1.00 581	0.70 568	0.83 557	0.54 528	0.21 513	0.18 547	0.24 558	0.18 458	0.23 544	0.20 505

DGSMNet	0.76 615	0.55 660	1.29 673	0.58 654	0.62 689	0.94 608	0.70 656	1.26 649	1.11 626	0.83 514	1.24 610	1.00 581	0.71 572	1.03 623	0.81 599	0.34 658	0.29 653	0.41 671	0.40 676	0.57 690	0.55 697

iRaft-Stereo_5w	0.45 425	0.21 347	0.48 428	0.42 450	0.28 462	0.31 195	0.54 599	0.63 306	0.62 339	0.62 355	0.89 465	1.01 585	0.69 555	0.75 514	0.66 565	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.15 346

psm_up	0.55 539	0.26 495	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.65 513	0.56 610	1.04 547	0.82 475	0.82 502	0.88 461	1.01 585	0.94 646	0.74 508	0.61 550	0.21 513	0.25 628	0.26 590	0.23 576	0.21 502	0.20 505

CFNet-ft	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

CFNet_RVC	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

CVANet_RVC	0.57 558	0.33 568	0.44 363	0.47 549	0.32 553	0.67 520	0.61 626	1.05 552	0.93 550	0.85 525	1.04 540	1.01 585	0.73 579	0.83 557	0.52 519	0.29 620	0.19 567	0.27 604	0.25 602	0.31 609	0.21 525

SACVNet	0.58 565	0.34 573	0.55 494	0.55 643	0.36 586	0.63 495	0.48 559	1.13 585	0.77 440	1.02 618	1.06 551	1.02 590	0.74 583	0.90 586	0.51 512	0.27 602	0.21 592	0.25 571	0.24 592	0.29 593	0.36 646

Syn2CoEx	0.71 604	0.51 647	0.95 629	0.64 673	0.45 646	0.91 602	0.53 595	1.48 686	1.13 631	0.93 580	1.35 629	1.02 590	0.99 654	0.92 596	0.80 596	0.30 627	0.27 644	0.28 612	0.24 592	0.23 544	0.24 564

SQANet	0.82 629	0.74 682	0.67 553	1.13 711	0.98 712	1.11 644	0.47 551	1.07 560	0.83 480	0.91 568	1.05 544	1.03 592	0.74 583	1.01 616	0.64 560	0.61 704	0.24 620	1.03 714	0.35 665	1.18 715	0.58 698

RASNet	0.53 524	0.22 388	0.52 476	0.38 287	0.22 226	0.68 523	0.38 455	0.97 515	0.88 512	0.73 447	1.04 540	1.03 592	0.92 640	0.90 586	0.86 609	0.16 336	0.14 432	0.14 176	0.17 428	0.15 284	0.13 260

MEA-ACV	0.54 536	0.23 410	0.61 518	0.41 402	0.28 462	0.71 536	0.43 526	1.18 614	0.88 512	0.85 525	0.94 480	1.04 594	0.85 622	0.73 500	0.57 538	0.18 429	0.17 522	0.20 461	0.24 592	0.18 416	0.21 525

APVNet	0.71 604	0.37 591	0.89 624	0.56 646	0.45 646	1.18 658	0.68 646	1.41 679	0.85 493	0.81 493	1.15 587	1.04 594	0.81 609	1.10 636	1.17 665	0.26 592	0.28 648	0.32 639	0.31 648	0.29 593	0.30 612

UNet	0.54 536	0.26 495	0.66 549	0.44 494	0.40 614	0.99 621	0.41 506	0.98 518	0.75 422	0.83 514	0.89 465	1.04 594	0.72 576	0.73 500	0.62 553	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.17 423

FADNet-RVC	0.60 575	0.53 658	1.14 654	0.46 541	0.39 609	0.61 475	0.39 477	1.12 583	0.87 508	0.70 423	0.84 431	1.04 594	0.55 466	0.94 609	0.69 573	0.26 592	0.25 628	0.28 612	0.28 632	0.31 609	0.31 622

CBMV	0.64 583	0.35 579	0.41 315	0.42 450	0.25 353	1.01 623	0.77 670	1.13 585	1.09 624	1.17 652	1.22 603	1.04 594	0.75 587	0.88 578	0.63 557	0.28 613	0.30 658	0.34 647	0.30 640	0.26 574	0.26 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 483	0.27 513	0.53 483	0.39 320	0.29 493	0.51 398	0.26 193	0.75 419	0.75 422	1.11 646	0.75 370	1.05 599	0.72 576	0.60 381	0.47 493	0.20 494	0.19 567	0.24 558	0.20 518	0.25 566	0.30 612

iinet-f	0.67 592	0.26 495	2.15 706	0.39 320	0.31 536	1.19 659	0.56 610	0.84 458	0.84 485	0.80 480	1.17 594	1.05 599	0.84 621	0.71 487	1.21 668	0.20 494	0.18 547	0.17 323	0.15 329	0.20 476	0.20 505

anonymousa	0.49 483	0.20 300	0.42 336	0.38 287	0.23 281	0.91 602	0.35 392	0.75 419	0.62 339	0.85 525	1.54 661	1.06 601	0.66 541	0.51 279	0.43 448	0.16 336	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.16 343	0.14 311

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 582	0.28 527	0.99 636	0.40 364	0.30 512	1.03 628	0.56 610	1.10 571	0.99 576	0.97 597	1.22 603	1.06 601	0.69 555	1.07 629	0.95 637	0.19 464	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.22 527	0.21 525

CRFU-Net	0.57 558	0.27 513	0.57 504	0.46 541	0.30 512	1.20 660	0.52 590	1.10 571	0.56 326	1.00 610	0.98 509	1.06 601	0.79 604	0.81 546	0.71 581	0.21 513	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.19 479

GwcNet	0.69 598	0.36 584	1.10 648	0.51 602	0.42 627	1.08 639	0.50 571	1.21 623	1.16 636	1.00 610	1.37 633	1.06 601	0.79 604	0.92 596	0.94 634	0.25 582	0.24 620	0.24 558	0.22 559	0.23 544	0.26 578

DRN-Test	0.66 587	0.32 559	0.66 549	0.50 586	0.39 609	1.15 651	0.61 626	1.49 688	1.01 587	1.12 647	1.08 558	1.06 601	0.69 555	0.77 529	0.94 634	0.23 559	0.17 522	0.26 590	0.25 602	0.25 566	0.21 525

ac_64	0.52 516	0.22 388	0.50 455	0.45 519	0.28 462	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.61 335	0.91 568	0.83 425	1.07 606	0.68 551	0.74 508	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.15 346

StereoDRNet	0.64 583	0.33 568	0.68 558	0.51 602	0.43 634	1.03 628	0.53 595	1.47 685	0.99 576	1.10 644	0.87 453	1.07 606	0.71 572	0.82 549	0.88 618	0.23 559	0.19 567	0.25 571	0.23 576	0.27 585	0.19 479

Wz-Net-LNSev	0.71 604	0.51 647	1.36 684	0.50 586	0.41 621	1.15 651	0.69 651	1.21 623	1.07 618	1.02 618	1.12 568	1.08 608	0.87 628	0.89 584	0.89 628	0.24 572	0.22 600	0.21 504	0.19 491	0.26 574	0.26 578

NaN_ROB	0.69 598	0.44 628	0.69 564	0.51 602	0.33 565	0.97 616	1.06 701	1.22 631	1.19 642	1.24 666	0.96 494	1.08 608	0.78 602	1.20 649	0.67 568	0.24 572	0.30 658	0.23 541	0.24 592	0.23 544	0.25 572

PSMNet_ROB	0.64 583	0.37 591	0.65 543	0.56 646	0.42 627	0.97 616	0.83 678	1.21 623	0.92 543	0.79 477	1.02 529	1.08 608	0.63 516	0.82 549	0.91 632	0.29 620	0.20 582	0.31 632	0.31 648	0.26 574	0.23 555

w-ln-seven-2	0.76 615	0.43 623	2.32 708	0.52 618	0.38 603	0.90 601	0.65 635	1.11 577	1.12 630	1.19 656	1.28 617	1.09 611	0.99 654	1.07 629	0.87 615	0.20 494	0.19 567	0.23 541	0.22 559	0.26 574	0.22 547

G2L-ROB	0.47 452	0.19 248	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.57 447	0.42 517	1.14 594	0.71 398	0.84 521	0.75 370	1.09 611	0.53 448	0.74 508	0.53 523	0.17 393	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.19 479

FLISNet	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 611	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

CoSv	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 611	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

LL-Strereo	0.57 558	0.27 513	0.68 558	0.48 557	0.34 574	0.39 312	0.48 559	0.94 500	0.97 567	0.83 514	0.78 392	1.10 615	1.18 674	1.33 667	0.49 500	0.17 393	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.16 343	0.17 423

ADCP+	1.06 668	0.35 579	1.51 692	0.49 572	0.51 667	1.45 682	0.55 604	1.25 647	1.03 595	1.16 651	1.15 587	1.10 615	1.07 664	1.56 682	6.75 741	0.19 464	0.16 501	0.23 541	0.21 541	0.28 589	0.21 525

GANetREF_RVC	0.80 625	0.75 683	0.86 618	0.66 681	0.42 627	1.15 651	0.98 695	1.14 594	1.19 642	1.01 615	1.02 529	1.10 615	0.90 634	1.15 641	0.76 589	0.48 690	0.39 693	0.57 696	0.38 670	0.63 695	0.46 679
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
SGM-Forest	0.62 580	0.32 559	0.39 290	0.43 473	0.30 512	1.02 625	0.55 604	1.09 568	1.05 605	1.06 633	1.18 596	1.10 615	0.67 544	0.88 578	0.62 553	0.31 631	0.33 679	0.33 644	0.30 640	0.30 602	0.28 596
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 587	0.38 601	0.90 625	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 654	1.29 621	1.12 619	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 667	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

YMNet_1	0.66 587	0.38 601	0.90 625	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 654	1.29 621	1.12 619	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 667	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

DDVS	0.52 516	0.30 549	0.56 500	0.41 402	0.31 536	0.71 536	0.34 366	0.91 490	0.67 372	0.85 525	0.89 465	1.12 619	0.46 407	0.86 573	0.60 546	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.25 566	0.26 578

Consistency-Raft	1.01 658	0.81 690	1.24 667	0.84 699	0.97 710	0.81 579	0.84 681	1.30 658	1.59 693	1.05 629	1.68 671	1.12 619	0.91 635	0.92 596	1.11 658	0.65 705	0.74 721	0.79 707	0.90 724	1.06 713	0.79 706

S-Stereo	0.74 611	0.35 579	0.96 632	0.56 646	0.45 646	0.82 587	0.60 621	1.24 643	1.60 696	0.96 592	1.41 641	1.12 619	0.94 646	0.80 543	1.04 653	0.26 592	0.31 667	0.28 612	0.25 602	0.32 615	0.47 684

RTSC	0.87 639	0.48 635	1.23 666	0.52 618	0.37 593	1.13 648	0.50 571	1.34 664	1.79 702	1.51 682	1.24 610	1.12 619	0.81 609	1.62 686	2.16 708	0.25 582	0.19 567	0.23 541	0.24 592	0.30 602	0.31 622

Wz-Net-MNSev	0.76 615	0.40 614	1.34 679	0.50 586	0.40 614	1.44 681	0.83 678	1.15 598	1.16 636	1.25 668	1.20 601	1.13 625	0.81 609	1.16 643	1.00 648	0.22 541	0.19 567	0.24 558	0.23 576	0.28 589	0.26 578

hitnet-ft	0.55 539	0.27 513	0.39 290	0.41 402	0.28 462	0.78 564	0.40 490	0.92 493	0.90 531	0.82 502	1.01 520	1.13 625	0.70 568	0.78 534	0.67 568	0.28 613	0.20 582	0.28 612	0.22 559	0.29 593	0.26 578

GANet	0.70 600	0.37 591	0.55 494	0.51 602	0.34 574	0.94 608	0.96 694	1.08 564	0.94 557	1.04 627	1.98 687	1.13 625	0.88 632	1.12 639	0.66 565	0.25 582	0.26 635	0.27 604	0.22 559	0.31 609	0.22 547

MultiAttention	3.58 732	0.24 452	0.62 522	0.54 635	0.34 574	22.90 759	2.72 746	1.60 700	1.13 631	0.80 480	1.81 677	1.14 628	0.43 384	35.29 771	0.61 550	0.17 393	0.12 314	0.23 541	0.23 576	0.34 628	0.29 603

dad	0.58 565	0.50 643	0.64 537	0.43 473	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.78 435	1.25 657	1.01 615	1.17 594	1.15 629	0.53 448	0.68 468	0.50 502	0.35 662	0.23 610	0.37 659	0.21 541	0.29 593	0.20 505

PWC_ROB	0.87 639	0.52 655	1.28 670	0.50 586	0.32 553	0.91 602	0.37 433	1.36 671	1.46 682	1.61 689	2.59 707	1.16 630	1.01 658	1.34 669	1.40 681	0.25 582	0.18 547	0.28 612	0.20 518	0.29 593	0.28 596

zh-mn7	1.08 673	0.65 674	4.00 724	0.52 618	0.38 603	1.16 655	0.62 628	1.15 598	1.77 701	1.74 697	2.31 693	1.17 631	0.91 635	2.10 709	1.77 695	0.24 572	0.21 592	0.22 520	0.22 559	0.25 566	0.28 596

RT-IGEV	0.52 516	0.19 248	0.59 510	0.40 364	0.25 353	0.79 568	0.62 628	1.15 598	0.74 417	0.89 555	0.99 514	1.18 632	0.61 503	0.65 437	0.31 301	0.19 464	0.13 390	0.17 323	0.13 250	0.15 284	0.20 505

HSM	0.51 508	0.24 452	0.41 315	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.40 490	1.22 631	0.75 422	0.81 493	0.91 472	1.21 633	0.69 555	0.87 575	0.46 486	0.17 393	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.17 385	0.17 423

MFMNet_re	1.14 678	0.97 705	1.19 661	0.99 704	0.95 708	1.25 666	1.22 712	1.39 675	1.55 689	1.69 696	1.67 670	1.21 633	1.53 695	1.12 639	0.99 644	0.87 714	0.75 725	0.79 707	0.75 716	0.90 703	0.94 712

DLCB_ROB	0.58 565	0.28 527	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.77 560	0.50 571	0.99 520	0.92 543	1.04 627	1.14 581	1.21 633	0.69 555	0.88 578	0.69 573	0.20 494	0.20 582	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.18 444

ADCL	1.04 663	0.38 601	1.35 680	0.50 586	0.39 609	1.61 691	0.89 686	1.29 655	1.39 674	1.29 670	1.50 656	1.24 636	1.24 679	1.37 675	4.87 734	0.21 513	0.19 567	0.25 571	0.25 602	0.29 593	0.27 589

zh-sn7	1.09 674	0.75 683	3.23 718	0.57 652	0.42 627	1.11 644	0.89 686	1.19 616	1.27 661	1.41 677	1.98 687	1.25 637	1.47 693	1.99 706	2.62 717	0.26 592	0.26 635	0.26 590	0.27 624	0.35 633	0.30 612

w-ln-seven	0.96 652	0.48 635	2.41 711	0.54 635	0.50 663	1.41 677	0.70 656	1.67 706	1.81 703	1.49 679	1.50 656	1.26 638	0.87 628	1.15 641	1.80 699	0.23 559	0.21 592	0.25 571	0.25 602	0.31 609	0.26 578

HSM-Net_RVC	0.53 524	0.22 388	0.35 223	0.37 247	0.21 191	0.85 594	0.37 433	1.23 636	0.93 550	0.90 563	1.15 587	1.26 638	0.63 516	0.72 493	0.48 497	0.17 393	0.13 390	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 668	2.56 742	0.68 558	1.21 713	1.26 720	1.03 628	0.69 651	1.11 577	0.94 557	0.96 592	1.22 603	1.27 640	0.82 614	0.93 602	0.72 583	0.84 712	0.38 689	1.99 726	0.60 709	1.10 714	0.85 708

RYNet	0.72 608	0.35 579	0.64 537	0.53 628	0.67 694	1.31 671	0.67 641	1.20 621	1.18 640	1.05 629	0.87 453	1.27 640	0.93 645	0.93 602	1.27 673	0.22 541	0.16 501	0.26 590	0.23 576	0.40 651	0.39 660

XQC	0.89 643	0.65 674	1.31 675	0.67 684	0.52 671	1.22 662	0.68 646	1.26 649	1.52 685	1.14 650	1.11 564	1.28 642	1.04 661	1.40 677	1.77 695	0.38 670	0.24 620	0.37 659	0.31 648	0.53 684	0.47 684

fast-acv-ft	0.64 583	0.30 549	0.73 582	0.45 519	0.34 574	1.17 656	0.49 566	0.86 465	0.98 571	1.02 618	1.36 630	1.29 643	0.85 622	0.76 519	0.81 599	0.21 513	0.23 610	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.20 505

ccnet	0.82 629	0.57 663	0.75 595	0.54 635	0.59 686	1.09 642	0.66 638	1.38 674	0.94 557	1.12 647	1.44 649	1.29 643	0.92 640	0.95 611	1.24 669	0.49 692	0.42 698	0.50 691	0.47 695	0.51 679	0.46 679

G-Net	0.95 651	0.46 634	1.04 641	0.64 673	0.48 659	2.12 710	0.64 633	1.01 535	0.87 508	1.75 698	2.82 714	1.30 645	1.64 705	1.06 626	0.96 639	0.36 666	0.29 653	0.35 649	0.25 602	0.45 667	0.42 667

Ntro	1.09 674	0.97 705	0.91 627	1.44 718	1.19 719	1.69 697	0.80 675	1.35 668	1.25 657	1.00 610	1.29 621	1.31 646	0.97 652	1.26 659	0.84 604	0.84 712	0.43 703	1.36 718	0.50 702	1.56 718	0.78 704

UDG	0.88 641	0.82 693	0.67 553	1.00 706	0.96 709	1.02 625	0.57 614	1.13 585	0.99 576	0.90 563	0.97 507	1.31 646	0.99 654	0.85 568	0.84 604	0.54 702	0.32 673	1.77 723	0.40 676	0.94 706	0.66 700

aanetorigin	0.83 635	0.56 661	1.87 701	0.49 572	0.38 603	0.56 441	0.66 638	0.70 379	1.00 583	2.42 719	2.02 689	1.31 646	1.18 674	0.93 602	1.13 663	0.20 494	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.27 585	0.30 612

PASM	0.90 646	0.64 673	1.69 695	0.69 689	0.69 697	0.78 564	0.84 681	1.03 544	1.26 660	1.19 656	1.15 587	1.31 646	0.98 653	1.24 657	1.03 650	0.52 697	0.56 713	0.59 699	0.66 712	0.56 688	0.54 696

PDISCO_ROB	0.91 647	0.48 635	1.06 643	0.99 704	0.97 710	1.67 696	0.63 630	1.64 704	1.59 693	1.06 633	1.18 596	1.31 646	0.79 604	1.55 680	0.97 640	0.49 692	0.22 600	0.45 676	0.40 676	0.45 667	0.37 651

UGAM	0.52 516	0.22 388	0.46 393	0.45 519	0.25 353	0.41 338	0.52 590	0.62 296	1.16 636	0.76 462	1.13 575	1.32 651	0.57 476	1.00 615	0.53 523	0.17 393	0.14 432	0.25 571	0.21 541	0.15 284	0.13 260

RTS	1.98 714	0.96 702	11.36 746	0.65 678	0.57 682	2.77 720	1.40 724	1.39 675	2.26 713	1.89 702	2.56 704	1.32 651	1.25 680	5.20 739	4.05 729	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

RTSA	1.98 714	0.96 702	11.36 746	0.65 678	0.57 682	2.77 720	1.40 724	1.39 675	2.26 713	1.89 702	2.56 704	1.32 651	1.25 680	5.20 739	4.05 729	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

otaku	1.04 663	0.93 699	0.88 620	1.33 717	1.05 717	1.66 694	0.70 656	1.40 678	1.18 640	1.08 640	1.32 627	1.33 654	0.91 635	1.23 656	0.76 589	0.72 708	0.46 708	1.24 717	0.50 702	1.40 716	0.75 702

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 661	0.57 663	1.51 692	0.67 684	0.50 663	2.57 715	1.66 731	1.20 621	1.43 677	1.38 675	1.57 663	1.33 654	0.92 640	1.64 689	0.88 618	0.37 669	0.39 693	0.46 680	0.60 709	0.41 657	0.40 663

NCC-stereo	0.78 621	0.40 614	0.76 600	0.61 666	0.67 694	0.81 579	0.69 651	1.54 697	1.11 626	0.90 563	1.36 630	1.33 654	1.16 671	1.19 647	0.88 618	0.31 631	0.30 658	0.37 659	0.48 697	0.33 622	0.33 631

Abc-Net	0.78 621	0.40 614	0.76 600	0.61 666	0.67 694	0.81 579	0.69 651	1.54 697	1.11 626	0.90 563	1.36 630	1.33 654	1.16 671	1.19 647	0.88 618	0.31 631	0.30 658	0.37 659	0.48 697	0.33 622	0.33 631
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 604	0.45 632	0.91 627	0.59 658	0.40 614	0.81 579	0.40 490	0.97 515	0.84 485	1.20 661	1.22 603	1.33 654	0.88 632	1.16 643	1.24 669	0.27 602	0.23 610	0.31 632	0.25 602	0.35 633	0.32 626
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 740	0.77 687	10.16 739	0.70 690	56.56 775	1.02 625	1.00 699	1.24 643	1.62 697	2.04 707	2.34 696	1.33 654	1.17 673	1.38 676	1.09 657	0.33 652	0.49 709	0.39 664	0.46 688	0.51 679	10.09 757

CBFPSM	0.59 572	0.22 388	1.31 675	0.38 287	0.27 437	1.12 647	0.65 635	0.79 439	0.82 475	0.80 480	0.81 413	1.35 660	0.87 628	0.67 457	0.76 589	0.16 336	0.15 465	0.15 232	0.16 368	0.17 385	0.22 547

CSAN	0.83 635	0.49 639	0.77 605	0.60 664	0.41 621	1.14 649	1.06 701	1.19 616	1.46 682	1.32 671	1.43 646	1.37 661	1.19 676	1.27 661	0.86 609	0.39 672	0.31 667	0.36 654	0.37 667	0.35 633	0.34 639

XPNet_ROB	0.70 600	0.35 579	0.68 558	0.52 618	0.40 614	0.79 568	0.85 684	1.16 606	0.94 557	1.33 673	1.15 587	1.38 662	0.83 619	1.03 623	0.90 630	0.32 643	0.25 628	0.26 590	0.24 592	0.31 609	0.28 596

AnyNet_C32	1.16 682	0.62 671	2.40 710	0.57 652	0.55 676	1.41 677	1.34 721	1.18 614	1.24 651	1.49 679	1.42 643	1.39 663	1.20 678	1.55 680	4.82 733	0.29 620	0.28 648	0.29 622	0.34 661	0.38 648	0.42 667

ETE_ROB	0.70 600	0.49 639	0.73 582	0.56 646	0.36 586	0.79 568	0.87 685	1.14 594	0.93 550	1.19 656	1.18 596	1.39 663	0.82 614	0.99 612	0.80 596	0.26 592	0.21 592	0.31 632	0.26 617	0.33 622	0.34 639

Nwc_Net	0.78 621	0.38 601	0.73 582	0.60 664	0.55 676	1.05 633	0.55 604	1.67 706	1.05 605	0.88 551	1.86 681	1.40 665	1.09 665	1.10 636	0.87 615	0.30 627	0.25 628	0.36 654	0.38 670	0.29 593	0.29 603

z-mn7	1.00 657	0.50 643	1.70 697	0.53 628	0.36 586	1.75 699	0.71 662	1.22 631	2.28 717	0.96 592	2.54 703	1.42 666	0.95 649	2.19 714	1.54 686	0.22 541	0.19 567	0.21 504	0.20 518	0.27 585	0.25 572

SHD	0.93 650	0.50 643	1.18 660	0.59 658	0.46 654	0.97 616	0.48 559	1.70 708	2.15 710	1.58 686	1.37 633	1.42 666	1.19 676	1.31 665	1.60 688	0.31 631	0.26 635	0.32 639	0.33 659	0.40 651	0.42 667

RP	0.76 615	0.36 584	0.63 532	0.66 681	0.58 685	0.80 574	0.55 604	1.14 594	1.22 648	0.97 597	1.65 666	1.43 668	1.32 684	1.01 616	0.84 604	0.33 652	0.30 658	0.36 654	0.30 640	0.34 628	0.34 639

Wz-Net-SNSev	0.91 647	0.73 681	2.13 705	0.56 646	0.45 646	0.95 611	1.13 706	1.34 664	1.24 651	1.02 618	1.30 624	1.46 669	0.86 625	1.81 697	1.50 685	0.25 582	0.23 610	0.25 571	0.26 617	0.32 615	0.29 603

AF-Net	0.81 628	0.39 609	0.68 558	0.64 673	0.54 674	0.91 602	0.51 587	1.61 702	1.31 667	0.96 592	2.02 689	1.46 669	1.26 682	1.11 638	0.99 644	0.32 643	0.24 620	0.39 664	0.27 624	0.30 602	0.25 572

DPSNet	0.99 656	0.42 621	1.88 702	0.53 628	0.41 621	1.59 690	1.26 715	2.21 719	1.43 677	1.10 644	1.11 564	1.46 669	1.95 716	1.34 669	1.26 671	0.34 658	0.25 628	0.25 571	0.21 541	0.46 670	0.37 651

RGC	0.79 624	0.59 665	0.71 573	0.65 678	0.65 692	0.92 607	0.58 615	1.29 655	1.05 605	1.07 636	1.45 652	1.47 672	1.03 659	1.21 653	0.88 618	0.32 643	0.30 658	0.48 686	0.40 676	0.37 644	0.37 651

FBW_ROB	0.88 641	0.50 643	0.85 613	0.55 643	0.40 614	1.17 656	0.78 672	1.50 689	1.37 671	1.33 673	1.27 615	1.48 673	1.00 657	2.57 722	0.98 643	0.25 582	0.32 673	0.45 676	0.30 640	0.34 628	0.28 596

NCCL2	0.72 608	0.41 619	0.65 543	0.64 673	0.44 641	0.98 620	1.20 709	1.11 577	1.00 583	0.98 602	0.96 494	1.49 674	0.87 628	0.90 586	0.79 594	0.31 631	0.26 635	0.39 664	0.39 674	0.32 615	0.32 626

psmorigin	0.82 629	0.51 647	2.09 704	0.49 572	0.41 621	0.85 594	0.50 571	1.04 547	0.88 512	1.45 678	1.43 646	1.50 675	1.06 662	1.22 655	0.97 640	0.31 631	0.32 673	0.27 604	0.27 624	0.33 622	0.42 667

ADCMid	1.14 678	0.52 655	2.23 707	0.53 628	0.43 634	1.07 635	0.75 668	1.23 636	1.05 605	2.15 711	1.44 649	1.50 675	1.43 691	1.56 682	5.01 735	0.26 592	0.24 620	0.29 622	0.31 648	0.37 644	0.33 631

DISCO	0.70 600	0.26 495	0.68 558	0.44 494	0.31 536	1.14 649	0.51 587	1.23 636	1.23 649	0.81 493	1.05 544	1.50 675	0.85 622	1.82 698	1.03 650	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.24 557	0.23 555

ADCS	1.51 700	0.61 668	3.42 719	0.59 658	0.51 667	1.27 668	1.08 704	1.59 699	1.81 703	1.91 705	1.66 668	1.51 678	1.42 690	1.94 704	8.60 743	0.33 652	0.32 673	0.33 644	0.36 666	0.44 663	0.42 667

RainbowNet	1.35 693	1.49 721	1.19 661	1.88 727	1.45 721	1.48 683	1.07 703	1.61 702	1.55 689	1.20 661	1.59 664	1.54 679	1.13 668	1.34 669	0.97 640	1.36 730	0.70 718	1.82 724	0.79 719	1.71 721	1.07 721

DispFullNet	1.60 703	2.63 743	2.75 714	2.56 738	1.79 731	1.24 665	0.47 551	1.37 673	1.45 681	1.87 701	1.50 656	1.55 680	2.46 722	2.04 708	1.04 653	0.59 703	0.18 547	2.32 735	0.68 714	2.29 735	1.14 723

stereogan	0.80 625	0.31 554	0.71 573	0.59 658	0.50 663	1.72 698	0.48 559	1.35 668	1.37 671	1.00 610	1.46 654	1.56 681	0.95 649	1.29 662	0.84 604	0.28 613	0.29 653	0.29 622	0.25 602	0.38 648	0.38 657

LALA_ROB	0.74 611	0.43 623	0.69 564	0.54 635	0.40 614	1.01 623	0.95 693	1.21 623	1.07 618	1.22 663	1.12 568	1.56 681	0.79 604	1.04 625	0.86 609	0.33 652	0.22 600	0.35 649	0.30 640	0.35 633	0.31 622

Wz-Net-TNSev	1.14 678	1.06 710	4.32 727	0.49 572	0.42 627	1.51 685	1.11 705	1.48 686	1.40 676	1.22 663	1.26 614	1.58 683	1.43 691	1.76 695	1.70 690	0.32 643	0.31 667	0.26 590	0.30 640	0.41 657	0.41 666

FAT-Stereo	0.73 610	0.33 568	0.75 595	0.49 572	0.37 593	0.71 536	0.59 618	1.36 671	1.30 666	1.03 626	1.40 639	1.59 684	1.15 670	0.87 575	0.86 609	0.28 613	0.28 648	0.28 612	0.23 576	0.28 589	0.38 657

EDNetEfficient	1.46 698	0.80 689	6.12 732	0.47 549	0.39 609	0.69 525	0.83 678	0.90 485	2.77 730	3.50 736	1.96 686	1.66 685	2.03 718	1.26 659	4.18 731	0.21 513	0.18 547	0.21 504	0.20 518	0.41 657	0.39 660

ADCPNet	1.03 662	0.48 635	2.70 713	0.54 635	0.42 627	1.40 675	0.75 668	1.13 585	1.07 618	1.22 663	1.42 643	1.68 686	1.09 665	1.36 674	3.45 726	0.30 627	0.28 648	0.29 622	0.32 656	0.37 644	0.35 644

UGAM-zero	0.46 436	0.19 248	0.62 522	0.37 247	0.23 281	0.34 245	0.21 80	1.15 598	0.39 221	0.66 398	0.61 312	1.70 687	0.91 635	0.75 514	0.25 187	0.14 192	0.11 241	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.13 260

WZ-Net	1.19 684	0.59 665	4.07 725	0.62 670	0.51 667	1.34 672	1.31 720	1.32 660	1.74 700	1.53 685	1.65 666	1.74 688	1.28 683	2.25 716	2.01 705	0.27 602	0.21 592	0.23 541	0.25 602	0.40 651	0.39 660

edge stereo	0.76 615	0.38 601	0.74 587	0.52 618	0.43 634	0.80 574	0.53 595	1.28 654	1.06 611	1.28 669	1.38 638	1.81 689	1.11 667	1.08 632	0.85 608	0.33 652	0.32 673	0.41 671	0.28 632	0.32 615	0.36 646

PAM	0.46 436	0.19 248	0.70 568	0.40 364	0.26 401	0.75 553	0.33 347	0.85 461	0.34 159	0.70 423	0.46 235	1.83 690	0.63 516	0.61 391	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 691	0.87 696	1.76 699	0.86 700	0.56 679	4.29 736	1.79 736	1.50 689	1.98 707	1.61 689	1.85 680	1.84 691	1.41 689	1.89 700	1.36 677	0.48 690	0.40 695	0.56 695	0.57 707	0.69 698	0.48 687

AnyNet_C01	1.56 701	1.05 708	7.45 734	0.64 673	0.54 674	1.99 705	1.38 723	1.43 682	1.36 669	1.63 692	1.92 683	1.84 691	1.33 686	2.40 718	4.03 728	0.33 652	0.32 673	0.32 639	0.34 661	0.44 663	0.45 678

PVD	1.28 690	0.67 677	1.28 670	0.74 694	0.62 689	1.50 684	0.84 681	1.99 715	2.96 731	2.18 712	2.36 698	1.85 693	1.95 716	1.92 702	1.94 702	0.39 672	0.36 686	0.49 689	0.37 667	0.51 679	0.64 699

MADNet+	2.23 721	2.43 739	10.85 743	1.22 714	0.91 706	2.76 719	1.40 724	2.12 718	1.67 699	1.32 671	1.74 674	1.86 694	1.74 708	6.25 741	4.41 732	0.65 705	0.64 716	0.58 698	0.54 706	0.80 701	0.76 703

PAM_32	0.46 436	0.19 248	0.67 553	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.27 216	0.95 507	0.34 159	0.68 409	0.44 226	1.91 695	0.65 533	0.62 401	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.13 260

SPS-STEREO	1.25 688	0.93 699	1.06 643	1.04 708	1.03 715	1.41 677	0.91 690	1.51 692	1.19 642	2.09 709	1.83 678	1.94 696	1.39 688	1.62 686	1.39 680	0.97 717	0.94 741	0.90 711	0.89 723	0.96 708	0.96 715
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 674	0.59 665	1.97 703	0.67 684	0.44 641	1.93 704	0.60 621	1.85 712	1.36 669	1.61 689	1.54 661	1.95 697	1.37 687	1.64 689	1.73 691	0.40 676	0.37 687	0.45 676	0.48 697	0.44 663	0.44 674

SAMSARA	1.07 670	0.65 674	1.19 661	1.06 710	0.90 704	1.76 700	1.76 735	1.46 684	1.44 680	1.51 682	1.16 592	2.00 698	1.14 669	1.48 678	1.31 675	0.39 672	0.44 705	0.35 649	0.38 670	0.49 676	0.49 690

ACV-stereo	0.62 580	0.34 573	1.00 637	0.43 473	0.31 536	1.20 660	0.40 490	0.75 419	0.83 480	0.64 376	0.77 380	2.10 699	1.03 659	0.81 546	0.64 560	0.21 513	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.21 502	0.21 525

ACVNet-4b	1.35 693	1.31 716	1.10 648	1.90 728	1.59 723	1.92 703	0.77 670	1.52 695	1.62 697	1.05 629	1.60 665	2.11 700	0.94 646	1.64 689	0.77 593	1.30 727	0.35 683	2.03 730	0.67 713	1.88 729	0.84 707

AANet	1.13 677	1.01 707	2.99 716	0.44 494	0.37 593	0.91 602	0.54 599	1.27 651	2.31 721	2.35 717	2.37 699	2.22 701	1.53 695	1.18 646	1.43 682	0.32 643	0.23 610	0.28 612	0.25 602	0.35 633	0.33 631

PWCK	1.92 713	1.66 731	3.12 717	1.65 720	0.91 706	2.84 722	2.26 742	2.10 717	2.41 725	2.36 718	2.31 693	2.22 701	1.82 710	3.43 729	2.03 706	1.61 733	0.71 720	1.51 719	0.82 721	1.69 720	0.91 711

NVStereoNet_ROB	1.24 687	0.90 698	1.13 652	0.86 700	0.88 703	1.11 644	0.99 697	1.42 680	1.53 686	1.59 688	2.48 701	2.24 703	1.53 695	1.96 705	1.30 674	0.76 710	0.70 718	0.78 706	1.00 730	0.71 700	0.88 710
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 751	1.15 711	175.16 786	0.48 557	0.36 586	1.04 632	0.68 646	1.24 643	2.69 728	3.17 733	2.50 702	2.30 704	2.07 719	1.76 695	2.21 709	0.20 494	0.18 547	0.24 558	0.19 491	0.51 679	0.50 692

ACVNet_1	1.46 698	1.33 717	1.12 651	1.91 729	1.62 724	1.83 702	0.98 695	2.00 716	1.85 705	1.39 676	1.53 660	2.32 705	1.53 695	1.34 669	1.11 658	1.30 727	0.50 710	2.06 732	0.58 708	1.93 731	0.95 714

SANet	1.07 670	0.41 619	1.06 643	0.48 557	0.30 512	1.41 677	0.94 692	1.42 680	3.36 736	1.58 686	2.43 700	2.33 706	1.70 706	1.34 669	1.07 655	0.28 613	0.24 620	0.26 590	0.23 576	0.34 628	0.30 612

DStereoFS	1.87 711	0.85 695	1.03 640	0.75 697	0.62 689	2.04 708	0.65 635	1.74 710	1.55 689	1.52 684	1.90 682	2.36 707	12.92 754	3.85 735	1.74 692	0.44 682	0.31 667	0.82 709	0.46 688	0.84 702	1.10 722

SGM+DAISY	1.35 693	0.94 701	1.25 668	0.96 703	1.00 713	1.52 686	1.02 700	1.34 664	1.21 646	2.64 722	2.65 709	2.44 708	1.56 699	1.64 689	1.26 671	0.97 717	0.95 742	0.90 711	0.90 724	0.94 706	0.96 715

IMH-64-1	1.86 709	1.62 728	1.16 655	2.20 732	1.89 733	2.33 712	1.30 716	2.89 725	2.29 718	1.66 693	2.80 712	2.49 709	1.61 702	2.10 709	1.78 697	1.60 731	0.74 721	2.43 736	1.02 731	2.12 732	1.17 726

IMH-64	1.86 709	1.62 728	1.16 655	2.20 732	1.89 733	2.33 712	1.30 716	2.89 725	2.29 718	1.66 693	2.80 712	2.49 709	1.61 702	2.10 709	1.78 697	1.60 731	0.74 721	2.43 736	1.02 731	2.12 732	1.17 726

SGM_RVC	0.97 654	0.28 527	0.41 315	0.39 320	0.22 226	1.55 687	0.73 666	1.51 692	1.25 657	2.25 715	1.92 683	2.58 711	1.56 699	2.02 707	1.19 667	0.27 602	0.27 644	0.27 604	0.25 602	0.25 566	0.25 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.63 705	0.61 668	0.95 629	0.68 687	0.55 676	3.01 729	1.55 729	2.39 721	2.33 722	3.64 737	3.89 729	2.75 712	2.90 731	2.15 712	2.27 714	0.52 697	0.45 706	0.50 691	0.48 697	0.54 686	0.52 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 743	1.51 723	87.33 785	0.49 572	0.38 603	1.34 672	1.21 711	1.16 606	8.09 748	12.12 756	2.79 711	2.77 713	3.31 734	1.16 643	3.15 721	0.24 572	0.23 610	0.27 604	0.24 592	0.45 667	0.37 651

MSAF-DinoV2	1.04 663	0.38 601	1.32 677	0.54 635	0.29 493	0.89 599	0.72 664	1.52 695	1.24 651	1.05 629	1.41 641	2.98 714	1.49 694	2.74 724	2.83 720	0.22 541	0.14 432	0.20 461	0.22 559	0.32 615	0.32 626

IMH	2.04 718	1.62 728	1.20 664	2.20 732	1.89 733	2.91 728	1.30 716	3.11 728	3.03 732	1.81 700	3.35 722	3.03 715	1.90 713	2.48 719	1.80 699	1.66 734	0.77 727	2.45 738	1.04 734	2.15 734	1.19 730

ACVNet_2	1.65 706	1.27 715	1.41 687	1.75 723	1.62 724	2.22 711	1.20 709	2.30 720	2.62 726	1.78 699	2.56 704	3.03 715	1.61 702	1.54 679	1.12 662	1.06 720	0.58 715	1.82 724	0.70 715	1.82 725	0.96 715

ELAS_RVC	1.60 703	0.61 668	1.01 639	0.70 690	0.56 679	2.00 706	1.89 738	1.96 714	2.65 727	3.33 735	3.26 717	3.03 715	3.41 737	2.49 720	2.09 707	0.52 697	0.45 706	0.50 691	0.48 697	0.54 686	0.52 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 685	0.49 639	0.62 522	0.59 658	0.50 663	1.62 693	0.67 641	1.23 636	1.24 651	2.45 720	3.77 725	3.09 718	2.98 732	1.32 666	0.81 599	0.45 684	0.41 696	0.49 689	0.51 704	0.47 673	0.44 674

WAO-7	1.90 712	1.20 712	1.35 680	1.27 715	1.06 718	2.84 722	1.56 730	3.23 730	3.06 734	2.23 714	3.33 721	3.17 719	2.28 721	3.12 726	2.21 709	1.02 719	0.91 737	1.06 715	1.03 733	1.04 711	0.97 718

Dean	1.98 714	1.36 718	1.36 684	2.12 731	1.81 732	2.74 717	1.36 722	3.37 734	3.80 741	2.08 708	3.32 720	3.21 720	1.82 710	1.71 694	1.67 689	1.27 724	0.77 727	1.99 726	0.90 724	1.86 726	1.03 720

WCMA_ROB	1.14 678	0.36 584	0.76 600	0.49 572	0.44 641	1.23 664	0.67 641	1.11 577	1.23 649	2.84 727	3.95 731	3.28 721	1.83 712	1.25 658	0.99 644	0.44 682	0.34 681	0.34 647	0.37 667	0.41 657	0.40 663

test_sample8	1.25 688	0.36 584	0.72 578	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.13 585	0.75 422	1.50 681	0.95 490	3.29 722	1.59 701	1.20 649	1.36 677	0.41 677	8.41 758	0.40 667	0.41 681	0.36 639	0.33 631

JetBlue	2.78 724	1.26 714	7.04 733	1.16 712	1.48 722	8.00 744	6.02 749	2.60 723	1.92 706	2.12 710	2.64 708	3.34 723	3.05 733	6.49 742	3.39 724	0.78 711	0.76 726	0.75 703	0.76 717	0.97 710	1.18 728

MonStereo1	1.98 714	1.48 720	1.43 689	1.81 726	1.69 729	2.88 725	0.78 672	2.47 722	3.47 737	2.20 713	4.36 736	3.39 724	2.50 724	2.18 713	1.58 687	1.19 722	0.54 711	1.65 721	0.87 722	1.78 723	1.29 732

KSHMR	2.57 722	1.93 734	1.69 695	2.63 740	2.42 740	2.86 724	2.07 739	3.27 732	6.50 746	2.49 721	3.36 723	3.41 725	1.92 714	2.49 720	1.94 702	2.13 741	1.40 749	2.79 746	1.50 744	2.73 740	1.77 736

LVE	2.12 720	1.44 719	1.36 684	1.99 730	1.78 730	2.75 718	1.79 736	2.82 724	3.95 742	1.90 704	4.33 735	3.52 726	1.81 709	2.24 715	1.74 692	1.74 735	0.87 733	2.06 732	1.13 736	1.91 730	1.35 733

WAO-6	2.04 718	1.50 722	1.16 655	1.70 721	1.67 728	2.69 716	1.44 727	3.06 727	3.63 740	1.98 706	3.27 718	3.54 727	2.07 719	2.36 717	2.22 711	1.31 729	0.91 737	2.04 731	1.22 740	1.73 722	1.27 731

MADNet++	4.03 734	2.70 744	3.44 721	3.72 747	3.44 747	4.44 737	3.52 747	3.95 739	3.61 739	4.46 739	4.98 741	4.10 728	4.58 741	7.00 745	5.89 737	3.74 747	3.67 756	3.27 749	2.71 750	3.70 749	3.66 748

FCDSN-DC	1.39 696	0.56 661	0.65 543	0.74 694	0.59 686	1.38 674	0.63 630	1.35 668	1.39 674	3.26 734	4.50 737	4.61 729	2.63 727	1.58 684	1.03 650	0.46 686	0.42 698	0.48 686	0.47 695	0.50 678	0.50 692
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 732	2.45 740	8.57 735	2.53 736	2.37 739	2.88 725	3.77 748	3.14 729	3.23 735	4.71 743	3.86 728	4.68 730	4.87 742	4.07 737	5.62 736	2.33 744	2.33 752	2.47 739	2.52 748	2.51 739	2.64 745

MeshStereo	1.34 691	0.43 623	0.54 488	0.44 494	0.34 574	1.66 694	0.60 621	1.94 713	1.37 671	4.47 740	3.25 716	4.71 731	1.94 715	1.92 702	1.17 665	0.35 662	0.35 683	0.37 659	0.31 648	0.32 615	0.32 626
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
WAO-8	2.92 725	1.55 726	1.35 680	1.79 724	1.63 726	5.23 738	1.22 712	4.58 741	12.56 753	2.84 727	4.07 733	4.83 732	2.72 729	3.49 730	2.25 712	1.27 724	0.91 737	1.99 726	1.15 738	1.86 726	1.15 724

Venus	2.92 725	1.55 726	1.35 680	1.79 724	1.63 726	5.23 738	1.22 712	4.58 741	12.56 753	2.84 727	4.06 732	4.83 732	2.72 729	3.49 730	2.25 712	1.27 724	0.91 737	1.99 726	1.15 738	1.86 726	1.15 724

JetRed	5.27 741	5.84 746	12.81 749	2.36 735	2.83 745	12.23 749	10.50 757	4.46 740	3.60 738	3.86 738	3.83 727	4.85 734	4.18 740	6.78 744	11.96 752	2.17 742	2.96 755	2.18 734	1.97 746	3.38 747	2.68 746

tt	6.20 742	0.20 300	5.89 731	3.55 746	2.07 736	11.26 747	19.21 759	11.74 750	5.46 744	2.69 723	2.04 691	4.87 735	6.25 743	3.70 733	7.09 742	8.32 759	11.17 767	4.93 757	5.41 760	5.74 750	2.37 742

LE_ROB	4.42 738	0.24 452	2.75 714	0.42 450	0.23 281	1.57 689	0.90 689	1.71 709	17.88 764	16.56 766	4.88 739	5.17 736	18.85 766	1.63 688	14.62 755	0.17 393	0.14 432	0.16 273	0.16 368	0.19 455	0.17 423

UNDER WATER	3.46 729	2.07 736	3.64 722	3.09 743	2.48 741	3.75 734	2.42 744	3.31 733	13.77 755	2.90 731	2.95 715	5.84 737	3.69 738	3.69 732	3.48 727	2.07 740	1.11 744	2.70 744	1.40 742	2.84 743	1.98 739

FC-DCNN	1.59 702	0.51 647	0.66 549	0.61 666	0.49 661	1.56 688	0.70 656	1.66 705	1.53 686	4.64 741	4.62 738	5.85 738	3.34 736	1.84 699	1.11 658	0.46 686	0.42 698	0.47 681	0.46 688	0.48 674	0.46 679

ktn	2.98 727	2.25 737	1.73 698	2.84 741	2.53 743	3.76 735	2.15 740	3.70 736	5.47 745	2.75 724	5.17 744	5.94 739	2.48 723	3.23 727	2.46 716	2.34 745	1.44 750	2.78 745	2.03 747	2.45 738	2.01 740

UNDER WATER-64	3.53 730	2.01 735	3.94 723	3.22 745	2.49 742	5.41 740	2.60 745	3.43 735	12.41 752	3.03 732	2.68 710	6.07 740	4.04 739	3.79 734	3.33 723	2.02 739	1.24 747	2.63 741	1.46 743	2.78 741	2.08 741

notaker	2.76 723	2.29 738	1.80 700	2.96 742	2.58 744	2.90 727	1.75 734	3.24 731	3.05 733	2.78 725	4.24 734	6.15 741	2.51 725	3.34 728	2.75 719	2.31 743	1.18 745	3.00 747	1.65 745	2.84 743	1.97 738

FC-DCNN v2	1.65 706	0.51 647	0.65 543	0.61 666	0.49 661	1.61 691	0.70 656	1.75 711	1.56 692	4.74 744	4.91 740	6.46 742	3.31 734	1.91 701	1.11 658	0.46 686	0.42 698	0.47 681	0.46 688	0.48 674	0.46 679

light-stereo	3.53 730	1.05 708	10.69 742	9.45 751	6.82 748	2.10 709	0.64 633	3.71 737	2.70 729	4.77 745	4.98 741	6.83 743	1.32 684	6.71 743	1.35 676	1.20 723	1.29 748	0.66 701	0.77 718	1.79 724	1.85 737

TorneroNet	4.53 739	1.89 733	1.48 691	2.55 737	2.27 737	13.78 756	1.69 733	4.84 745	23.73 770	2.89 730	7.70 753	7.06 744	2.69 728	4.26 738	3.42 725	1.84 737	0.77 727	2.68 742	1.13 736	2.42 737	1.47 735

TorneroNet-64	3.44 728	1.86 732	1.42 688	2.58 739	2.28 738	6.87 741	1.68 732	4.70 743	12.03 750	2.31 716	5.59 749	8.25 745	2.55 726	3.97 736	2.73 718	1.81 736	0.74 721	2.57 740	1.07 735	2.35 736	1.44 734

DPSMNet_ROB	12.08 753	8.00 747	21.00 754	8.97 750	16.79 752	10.67 745	30.89 764	9.02 749	15.17 758	6.51 752	15.41 765	9.04 746	14.85 756	9.27 754	21.67 761	4.58 750	8.57 760	5.09 760	9.29 764	5.90 751	10.95 758

DGTPSM_ROB	12.07 752	8.00 747	20.99 753	8.93 749	16.78 751	10.67 745	30.87 763	9.01 748	15.16 757	6.50 751	15.41 765	9.04 746	14.85 756	9.25 753	21.67 761	4.57 749	8.57 760	5.08 758	9.28 761	5.90 751	10.95 758

MANE	4.13 736	0.51 647	0.64 537	0.66 681	0.56 679	6.89 742	0.99 697	7.55 746	12.04 751	6.68 753	8.57 754	10.69 748	9.45 746	7.59 752	6.39 739	0.49 692	0.43 703	0.48 686	0.98 728	0.49 676	0.48 687

pmcnn	1.23 686	0.29 539	0.96 632	0.40 364	0.23 281	0.95 611	0.69 651	1.16 606	1.28 663	1.67 695	2.33 695	11.15 749	0.86 625	0.93 602	0.88 618	0.15 275	0.12 314	0.12 60	0.10 94	0.15 284	0.15 346

USTest	12.99 754	14.18 756	20.00 752	16.24 752	14.97 750	20.80 758	31.95 765	16.20 760	10.91 749	8.79 755	9.48 755	13.94 750	10.50 747	16.11 757	21.44 760	3.17 746	4.82 757	5.08 758	5.36 759	8.81 753	7.13 750

noway3	9.04 746	9.99 751	10.50 741	19.30 753	17.88 754	12.49 750	8.93 753	13.62 754	2.27 716	4.85 747	5.57 746	14.37 751	10.99 748	7.30 747	9.94 745	5.36 751	0.86 730	3.94 754	3.20 753	10.28 754	9.17 751

noway1	9.20 749	11.07 754	10.41 740	19.80 758	17.91 757	12.67 753	8.90 752	13.79 756	2.26 713	4.85 747	5.58 747	14.44 752	11.03 749	7.33 750	10.03 748	5.51 755	0.86 730	3.93 751	3.20 753	10.42 757	9.93 754

zzzz4	9.23 750	11.07 754	11.03 744	19.80 758	17.91 757	12.68 754	8.89 751	13.79 756	2.29 718	4.85 747	5.58 747	14.47 753	11.04 750	7.33 750	10.03 748	5.51 755	0.87 733	3.94 754	3.20 753	10.42 757	9.93 754

noway2	9.12 747	9.84 750	11.24 745	19.40 754	17.88 754	12.54 752	8.94 754	13.58 752	2.22 712	4.85 747	5.59 749	14.48 754	11.09 751	7.31 748	9.96 746	5.48 754	0.86 730	3.93 751	3.20 753	10.34 755	9.76 752

noway4	9.14 748	10.89 753	8.97 737	19.91 760	17.90 756	12.71 755	9.04 756	13.72 755	2.34 723	4.80 746	5.47 745	14.56 755	11.25 753	7.32 749	9.98 747	5.54 757	0.89 735	3.93 751	3.19 752	10.47 759	10.04 756

TCMNet-wrong-test	8.97 745	10.42 752	8.74 736	19.56 755	17.61 753	12.53 751	9.01 755	13.59 753	2.18 711	4.64 741	5.11 743	14.63 756	11.09 751	7.19 746	9.73 744	5.56 758	0.89 735	3.77 750	3.11 751	10.34 755	9.80 753

xxxxx1	36.64 773	19.51 762	24.21 759	61.66 776	64.63 780	27.28 766	40.10 771	20.25 763	18.63 765	14.07 763	12.97 758	17.26 757	17.36 763	21.70 764	27.93 768	13.18 766	18.50 770	111.26 786	133.37 786	29.24 773	39.73 779

tt_ll	36.64 773	19.51 762	24.21 759	61.66 776	64.63 780	27.28 766	40.10 771	20.25 763	18.63 765	14.07 763	12.97 758	17.26 757	17.36 763	21.70 764	27.93 768	13.18 766	18.50 770	111.26 786	133.37 786	29.24 773	39.73 779

ff	36.64 773	19.51 762	24.21 759	61.66 776	64.63 780	27.28 766	40.10 771	20.25 763	18.63 765	14.07 763	12.97 758	17.26 757	17.36 763	21.70 764	27.93 768	13.18 766	18.50 770	111.26 786	133.37 786	29.24 773	39.73 779

HanzoNet	6.76 744	2.45 740	4.22 726	3.19 744	2.94 746	3.62 733	2.28 743	4.79 744	7.20 747	14.00 762	13.19 761	17.49 760	22.30 767	13.25 756	6.19 738	4.20 748	1.93 751	3.10 748	2.56 749	3.35 746	2.88 747

Anonymous_1	33.25 765	18.26 759	23.92 758	20.54 761	21.28 763	25.59 762	35.94 768	22.01 770	15.57 761	13.33 759	13.49 762	18.08 761	15.29 758	20.36 760	24.60 765	16.28 769	8.84 764	66.59 783	118.00 785	155.73 788	11.23 760

iinet-test	16.76 757	17.57 757	22.97 756	19.69 756	18.39 759	24.48 760	34.18 766	20.02 761	15.35 759	12.55 757	12.85 756	18.13 762	15.39 759	19.59 758	24.25 763	8.86 761	8.72 762	8.95 763	9.28 761	12.74 760	11.26 761

IINet	16.76 757	17.57 757	22.97 756	19.69 756	18.39 759	24.48 760	34.18 766	20.02 761	15.35 759	12.55 757	12.85 756	18.13 762	15.39 759	19.59 758	24.25 763	8.86 761	8.72 762	8.95 763	9.28 761	12.74 760	11.26 761

SGM-ForestM	4.04 735	0.32 559	0.46 393	0.43 473	0.27 437	7.50 743	1.45 728	3.84 738	4.24 743	8.19 754	6.76 751	19.00 764	9.08 745	10.74 755	6.62 740	0.31 631	0.33 679	0.32 639	0.32 656	0.29 593	0.29 603

DPSM_ROB	17.78 759	18.63 760	24.31 762	20.90 762	19.47 761	25.97 763	36.21 769	21.23 768	16.24 762	13.38 760	14.06 763	19.18 765	16.30 761	20.78 761	25.67 766	9.38 763	9.23 765	9.49 765	9.82 765	13.51 763	11.91 763

DPSM	17.78 759	18.63 760	24.31 762	20.90 762	19.47 761	25.97 763	36.21 769	21.23 768	16.24 762	13.38 760	14.06 763	19.18 765	16.30 761	20.78 761	25.67 766	9.38 763	9.23 765	9.49 765	9.82 765	13.51 763	11.91 763

LRCNet_RVC	21.24 763	31.15 767	21.41 755	28.98 765	23.82 764	3.13 730	0.60 621	20.96 767	1.59 693	25.58 768	28.15 773	21.99 767	14.79 755	21.94 767	16.41 756	28.89 780	14.87 768	33.53 779	31.28 777	29.51 776	26.16 773

HaxPig	31.96 764	37.24 770	34.27 764	24.37 764	24.88 765	18.26 757	19.86 760	20.64 766	28.52 771	35.97 778	38.75 778	25.57 768	28.72 771	33.88 770	34.39 771	35.94 783	38.87 784	37.80 780	40.48 782	39.68 777	41.15 782

Selective-IGEV-i1pa	15.35 756	22.27 765	18.31 751	1.71 722	0.87 702	28.61 770	12.26 758	25.48 771	20.48 768	19.78 767	22.75 767	28.20 769	22.64 768	29.07 769	17.31 757	12.88 765	2.88 753	6.84 761	0.99 729	1.67 719	12.03 765

MEDIAN_ROB	37.38 776	40.85 780	40.60 768	32.31 766	31.85 766	27.20 765	24.55 761	29.10 772	33.19 780	42.09 786	41.76 780	33.35 770	34.39 780	39.78 773	37.07 772	43.64 785	44.10 786	44.12 782	43.40 784	41.51 781	42.76 784

AVERAGE_ROB	37.58 777	40.13 779	40.15 767	34.81 767	33.82 767	28.55 769	25.10 762	32.02 773	34.06 781	41.28 785	40.66 779	34.46 771	34.81 781	39.18 772	37.57 773	42.78 784	43.44 785	43.82 781	43.03 783	40.47 778	41.51 783

fast-reg	35.48 766	37.51 776	48.70 774	42.44 774	40.46 774	52.73 779	73.11 777	42.56 774	32.38 772	26.19 769	27.27 768	36.81 772	30.62 772	41.02 774	51.32 774	18.30 770	18.53 773	19.10 767	19.67 768	27.14 765	23.66 766

Hybrid-DGEV	35.78 770	37.50 775	48.96 778	42.25 772	39.20 768	52.33 777	73.10 776	42.63 779	32.52 773	26.62 770	28.31 776	38.50 773	32.87 776	41.67 776	51.55 775	18.77 775	18.56 774	19.18 773	19.83 773	27.20 767	23.97 768

RAFT-FEzeroshot	35.73 767	37.45 772	48.67 772	42.23 770	39.22 770	52.25 773	73.13 779	42.62 777	32.59 774	26.71 771	27.70 769	38.57 774	32.57 773	41.68 778	51.67 779	18.75 772	18.58 776	19.15 769	19.78 770	27.21 769	23.98 769

RAFT-FE	35.73 767	37.45 772	48.67 772	42.23 770	39.22 770	52.25 773	73.13 779	42.62 777	32.59 774	26.71 771	27.70 769	38.57 774	32.57 773	41.68 778	51.67 779	18.75 772	18.58 776	19.15 769	19.78 770	27.21 769	23.98 769

CasAABBNet	35.74 769	37.43 771	48.72 775	42.22 769	39.20 768	52.24 772	73.12 778	42.61 776	32.62 777	26.78 774	27.95 771	38.58 776	32.60 775	41.67 776	51.65 778	18.74 771	18.57 775	19.15 769	19.77 769	27.20 767	23.98 769

LSM0	38.95 778	37.60 778	48.58 771	43.57 775	91.06 785	52.57 778	72.57 774	43.17 781	32.63 778	26.97 776	27.97 772	38.65 777	32.94 777	41.86 781	51.78 781	18.89 777	18.41 769	19.13 768	19.63 767	27.29 772	33.77 774

FlowAnything	35.81 771	37.53 777	48.80 776	42.20 768	39.22 770	52.25 773	73.16 781	42.56 774	32.89 779	26.76 773	28.30 774	38.69 778	33.09 778	41.63 775	51.62 777	18.76 774	18.59 779	19.21 774	19.92 774	27.16 766	23.91 767

Selective-RAFT-Error	35.84 772	37.49 774	48.83 777	42.26 773	39.24 773	52.30 776	73.09 775	42.66 780	32.61 776	26.80 775	28.30 774	38.84 779	33.51 779	41.68 778	51.59 776	18.82 776	18.58 776	19.17 772	19.80 772	27.28 771	24.05 772

BEATNet-Init1	15.13 755	0.82 693	50.86 779	0.72 693	0.53 672	38.10 771	7.03 750	11.83 751	14.25 756	29.78 777	30.17 777	48.21 780	22.64 768	26.78 768	18.11 758	0.42 681	0.38 689	0.47 681	0.46 688	0.51 679	0.48 687

PML	40.80 779	29.24 766	11.87 748	7.20 748	14.47 749	92.13 786	213.69 789	7.63 747	23.35 769	74.72 788	190.14 789	50.17 781	26.15 770	21.39 763	12.70 753	8.76 760	2.92 754	8.45 762	3.25 757	13.26 762	4.42 749

zzzz2	53.63 780	56.68 781	73.37 781	63.97 779	58.93 776	78.37 784	110.06 784	64.29 786	48.31 784	40.26 781	42.53 781	57.21 782	47.86 782	62.08 784	77.14 784	28.03 778	27.91 780	28.80 775	29.89 775	40.95 779	35.94 775

noway5	53.63 780	56.68 781	73.37 781	63.97 779	58.93 776	78.37 784	110.06 784	64.29 786	48.31 784	40.26 781	42.53 781	57.21 782	47.86 782	62.08 784	77.14 784	28.03 778	27.91 780	28.80 775	29.89 775	40.95 779	35.94 775

zzzzzz3	56.43 782	57.01 783	74.40 783	78.00 781	76.38 783	77.61 783	92.21 783	62.81 784	50.42 786	40.52 783	45.11 783	70.20 784	62.22 784	61.64 782	77.00 783	29.64 781	27.99 782	31.12 777	32.03 778	45.83 783	36.59 777

zzz1	56.46 783	57.02 784	74.61 784	78.01 782	76.39 784	77.52 782	92.13 782	62.93 785	50.48 787	40.59 784	45.21 784	70.20 784	62.34 785	61.65 783	76.98 782	29.64 781	27.99 782	31.12 777	32.03 778	45.82 782	36.60 778

RSGM-EC	74.81 784	63.03 785	41.60 769	97.74 783	92.11 786	74.93 780	114.81 786	53.77 782	38.96 782	39.88 779	48.98 785	90.73 786	64.81 786	139.63 786	128.53 787	93.27 786	53.96 787	95.12 784	38.31 780	81.45 786	44.63 785

acva	74.81 784	63.03 785	41.60 769	97.74 783	92.11 786	74.93 780	114.81 786	53.77 782	38.96 782	39.88 779	48.98 785	90.73 786	64.81 786	139.63 786	128.53 787	93.27 786	53.96 787	95.12 784	38.31 780	81.45 786	44.63 785

Selective-IGEV-i16pa	78.59 786	120.99 787	16.46 750	1.04 708	0.66 693	181.07 788	2.17 741	153.90 789	139.75 789	56.45 787	153.05 787	107.32 788	157.92 789	200.46 789	96.57 786	94.09 788	1.23 746	2.69 743	0.31 648	0.96 708	84.68 787

test_example2	176.61 787	205.14 788	198.86 787	188.60 787	190.98 788	152.67 787	170.61 788	94.86 788	123.55 788	178.88 789	179.48 788	158.94 789	141.34 788	192.61 788	198.96 789	203.76 789	236.37 789	164.13 789	173.55 789	218.58 789	160.41 788

ccccc		429.19 789		507.10 788	501.20 789	356.95 789		380.82 790		334.51 790		372.86 790		499.17 790		561.44 790	431.22 790	334.28 790	290.86 790	540.88 790

ASD4		8.86 749

Low-res two-view benchmark