Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 105	0.31 67	0.31 2	0.22 1	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 31	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 82	0.32 77	0.30 1	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 22	0.54 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 134	0.34 95	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 20	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 134	0.35 103	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 57	0.26 116	0.24 7	0.24 59	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 2	0.34 5	0.28 79	0.12 9	0.10 9	0.16 93	0.16 230	0.13 5	0.13 69

Pro-Stereo	0.31 49	0.16 2	0.34 3	0.39 57	0.29 195	0.63 282	0.21 22	0.35 3	0.28 20	0.34 61	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 431	0.26 49	0.13 26	0.11 38	0.18 184	0.17 259	0.13 5	0.12 21

dual_stereo	0.27 16	0.19 21	0.35 7	0.39 57	0.21 24	0.25 8	0.22 31	0.48 12	0.31 32	0.32 46	0.26 16	0.37 105	0.24 18	0.83 210	0.29 90	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

XX-TBD	0.46 203	0.70 592	0.35 7	0.79 581	0.25 100	0.58 245	0.26 79	0.69 107	1.27 500	0.76 256	1.00 299	0.45 148	0.33 84	0.47 65	0.37 215	0.19 270	0.15 315	0.15 46	0.11 12	0.17 151	0.14 123

Foundation-i1c-attn	0.35 96	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 187	0.48 368	0.96 242	0.37 71	0.42 128	0.43 87	0.52 193	0.49 220	0.66 143	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i1b	0.36 112	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 205	0.49 380	1.00 255	0.35 63	0.47 161	0.43 87	0.56 221	0.53 253	0.66 143	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.14 13	0.13 121	0.14 38	0.12 21

Foundation-i1	0.40 150	0.19 21	0.36 9	0.42 100	0.32 269	0.54 215	0.48 368	1.18 334	0.52 153	0.54 205	0.54 161	0.58 231	0.49 220	0.65 140	0.32 148	0.16 115	0.13 194	0.15 46	0.14 160	0.14 38	0.13 69

LCMNet	0.28 26	0.18 8	0.36 9	0.37 30	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 42	0.57 172	0.28 16	0.32 40	0.33 74	0.29 49	0.54 87	0.30 109	0.14 50	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 35	0.36 9	0.37 30	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 82	0.20 2	0.77 183	0.23 8	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

FoundationStereo	0.24 4	0.21 62	0.36 9	0.38 47	0.22 42	0.32 32	0.22 31	0.39 5	0.23 8	0.30 36	0.25 12	0.30 49	0.33 84	0.34 5	0.26 49	0.16 115	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PointNet	0.27 16	0.19 21	0.37 15	0.39 57	0.23 54	0.39 60	0.26 79	0.54 26	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 114	0.21 5	0.49 72	0.26 49	0.15 77	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.15 72	0.11 3

Foundation-i1a	0.37 122	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 187	0.47 355	1.01 262	0.42 95	0.51 194	0.44 96	0.57 225	0.57 287	0.78 190	0.29 90	0.15 77	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

LiteMatch	0.32 57	0.24 156	0.37 15	0.45 168	0.25 100	0.34 35	0.31 128	0.49 14	0.32 42	0.29 25	0.27 21	0.40 122	0.48 203	0.45 48	0.66 412	0.21 347	0.12 97	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.19 310

GeoVLM	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.37 30	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 25	0.26 16	0.40 122	0.26 30	0.45 48	0.27 63	0.13 26	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Test_v1	0.27 16	0.20 35	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 116	0.59 46	0.37 71	0.29 25	0.33 41	0.25 19	0.25 21	0.48 71	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

DispViT+	0.33 71	0.19 21	0.37 15	0.36 18	0.56 508	0.30 22	0.23 44	0.72 119	0.55 167	0.33 52	0.34 44	0.30 49	0.25 21	1.12 314	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 126	0.19 7	0.54 26	0.27 18	0.30 36	0.29 31	0.26 24	0.32 77	0.43 40	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 72	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.37 30	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 25	0.26 16	0.40 122	0.26 30	0.45 48	0.27 63	0.13 26	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 47	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 26	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 74	0.25 21	0.46 56	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 57	0.21 24	0.40 66	0.21 22	0.53 22	0.29 24	0.30 36	0.28 25	0.31 53	0.29 49	0.47 65	0.25 33	0.15 77	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

BridgeDepth	0.29 34	0.19 21	0.37 15	0.40 70	0.17 2	0.58 245	0.32 144	0.60 56	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 117	0.43 153	0.47 65	0.26 49	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 72	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 136	0.21 62	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 205	0.29 106	0.78 144	1.12 404	0.59 226	0.71 221	0.53 200	0.42 144	0.54 87	0.34 181	0.18 222	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

CAS	0.63 326	0.18 8	0.37 15	2.27 658	0.84 605	0.57 242	0.54 414	0.79 151	0.62 191	0.48 170	0.70 218	0.36 92	0.26 30	0.45 48	0.35 192	2.24 661	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 72	1.06 645

CES	0.48 217	0.20 35	0.37 15	0.39 57	1.39 650	0.55 228	0.35 181	0.98 249	0.66 216	0.44 141	0.66 198	0.35 89	0.27 40	0.56 96	0.33 166	0.15 77	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.19 244	1.46 651

LACA3	0.27 16	0.21 62	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 229	0.47 11	0.28 20	0.29 25	0.27 21	0.26 24	0.31 67	0.73 168	0.22 1	0.16 115	0.12 97	0.13 1	0.10 2	0.15 72	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 172	0.20 3	0.23 44	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 48	0.20 2	0.21 5	0.38 14	0.22 1	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.20 345	0.17 151	0.12 21

LACA1	0.25 9	0.20 35	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 89	0.45 9	0.25 12	0.30 36	0.22 8	0.25 19	0.32 77	0.46 56	0.25 33	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.12 63	0.15 72	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 16	0.19 21	0.38 29	0.40 70	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 46	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 74	0.27 40	0.90 237	0.25 33	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 34	0.19 21	0.38 29	0.41 86	0.20 16	0.42 83	0.20 12	0.66 93	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 74	0.28 45	1.09 304	0.25 33	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.12 21

CREStereo++_RVC	0.47 211	0.21 62	0.38 29	0.45 168	0.38 373	0.45 106	0.25 66	0.75 134	1.29 510	0.80 269	1.21 405	0.47 159	0.37 118	0.53 84	0.44 280	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.80 644	0.18 194	0.11 3
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
s12784h	0.52 234	0.20 35	0.38 29	0.41 86	0.19 9	0.96 457	0.34 171	1.17 329	1.25 489	0.81 274	0.90 271	0.63 254	0.50 229	1.45 404	0.42 267	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.11 12	0.18 194	0.11 3

CREStereo	0.39 136	0.21 62	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 205	0.29 106	0.77 141	1.11 400	0.58 218	0.71 221	0.51 185	0.41 136	0.54 87	0.34 181	0.18 222	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 123
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
PMTNet	0.46 203	0.21 62	0.38 29	0.37 30	0.23 54	0.71 340	0.27 89	0.74 131	1.04 362	0.64 236	0.70 218	0.55 210	0.47 189	0.86 225	0.35 192	1.00 643	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.15 72	0.13 69

monster-pro	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.57 101	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

MatchStereo	0.28 26	0.21 62	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 44	0.65 85	0.48 126	0.27 14	0.47 111	0.25 19	0.24 18	0.49 72	0.31 136	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.57 101	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.56 96	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 39	0.19 21	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 44	0.34 56	0.36 79	0.34 44	0.26 24	0.20 2	1.40 396	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

S2M2_XL	0.24 4	0.24 156	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 25	0.40 66	0.24 13	0.23 16	0.32 3	0.26 49	0.20 312	0.18 411	0.18 184	0.16 230	0.18 194	0.14 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.37 30	0.31 247	0.45 106	0.21 22	0.59 46	0.40 84	0.31 40	0.43 87	0.26 24	0.21 5	0.43 40	0.25 33	0.13 26	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.12 1	0.12 21

MonSter	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 5	0.56 96	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

TS12	0.36 112	0.20 35	0.40 46	0.43 116	0.20 16	0.58 245	0.31 128	0.89 202	0.41 90	0.40 118	0.73 227	0.36 92	0.40 132	0.73 168	0.37 215	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.16 108	0.14 123

252Zero-FE	0.27 16	0.22 95	0.40 46	0.41 86	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 46	0.46 118	0.31 40	0.33 41	0.22 4	0.25 21	0.40 28	0.29 90	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

qwe	0.32 57	0.21 62	0.40 46	0.37 30	0.26 116	0.49 152	0.29 106	0.64 75	0.39 80	0.49 178	0.48 118	0.26 24	0.27 40	0.80 198	0.34 181	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 72	0.12 21

SGD-Stereo	0.32 57	0.20 35	0.40 46	0.38 47	0.19 9	0.43 92	0.22 31	0.64 75	0.33 47	0.42 128	0.34 44	0.27 31	0.35 103	1.15 320	0.30 109	0.20 312	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.17 151	0.13 69

DEFOM-Stereo	0.33 71	0.20 35	0.40 46	0.42 100	0.28 172	0.80 394	0.23 44	0.48 12	0.37 71	0.37 90	0.31 37	0.23 6	0.24 18	1.20 333	0.27 63	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 123

IGEV-Stereo++	0.30 39	0.20 35	0.40 46	0.46 184	0.30 219	0.33 33	0.22 31	0.75 134	0.45 112	0.32 46	0.41 73	0.32 61	0.48 203	0.38 14	0.27 63	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.13 69

LoS_RVC	0.42 165	0.26 218	0.40 46	0.44 150	0.82 603	0.51 187	0.44 319	0.64 75	0.41 90	0.44 141	0.78 241	0.44 140	0.47 189	0.56 96	0.36 204	0.13 26	0.12 97	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 633

Wavelet-MonSter	0.27 16	0.20 35	0.41 53	0.39 57	0.26 116	0.26 11	0.25 66	0.49 14	0.29 24	0.36 79	0.47 111	0.28 40	0.32 77	0.49 72	0.26 49	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

asd	0.30 39	0.21 62	0.41 53	0.39 57	0.24 75	0.47 126	0.30 116	0.69 107	0.30 28	0.41 121	0.39 62	0.28 40	0.33 84	0.62 125	0.27 63	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

4.5_new	0.29 34	0.25 190	0.41 53	0.36 18	0.23 54	0.52 194	0.36 196	0.56 37	0.34 56	0.45 149	0.42 75	0.27 31	0.25 21	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 34	0.25 190	0.41 53	0.36 18	0.23 54	0.52 194	0.36 196	0.56 37	0.34 56	0.45 149	0.42 75	0.27 31	0.25 21	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.12 21

monsters	0.34 84	0.20 35	0.41 53	0.39 57	0.36 331	0.34 35	0.27 89	0.66 93	0.43 100	0.47 161	0.40 66	0.22 4	0.23 16	1.33 368	0.25 33	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

111111	0.34 84	0.20 35	0.41 53	0.45 168	0.42 411	0.37 51	0.22 31	0.95 234	0.38 78	0.31 40	0.31 37	0.40 122	0.27 40	0.96 255	0.26 49	0.17 173	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.15 72	0.13 69

castereo++	0.38 129	0.23 130	0.41 53	0.43 116	0.31 247	0.97 461	0.22 31	0.86 190	0.58 176	0.32 46	0.44 96	0.51 185	0.39 127	0.93 248	0.24 14	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.12 63	0.14 38	0.14 123

GLC_STEREO	0.39 136	0.25 190	0.41 53	0.54 354	0.23 54	0.48 135	0.30 116	0.73 125	0.58 176	0.52 198	0.73 227	0.51 185	0.31 67	0.64 129	0.42 267	0.17 173	0.20 449	0.23 378	0.19 308	0.21 336	0.17 239

AnonymousM	0.59 305	1.11 629	0.41 53	0.44 150	0.32 269	0.43 92	0.47 355	1.05 283	0.64 199	0.98 320	0.63 185	0.67 267	0.43 153	0.59 106	0.41 256	0.20 312	0.15 315	1.84 658	0.84 646	0.14 38	0.13 69

gasm-f	0.34 84	0.22 95	0.42 62	0.43 116	0.31 247	0.39 60	0.44 319	0.74 131	0.33 47	0.34 61	0.64 190	0.32 61	0.46 178	0.55 93	0.28 79	0.21 347	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.18 194	0.14 123

asda	0.30 39	0.24 156	0.42 62	0.38 47	0.23 54	0.43 92	0.34 171	0.58 44	0.37 71	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.52 82	0.30 109	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

1w_stereo	0.34 84	0.20 35	0.42 62	0.43 116	0.26 116	0.47 126	0.54 414	0.59 46	0.50 136	0.41 121	0.66 198	0.25 19	0.44 164	0.62 125	0.33 166	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 26	0.18 8	0.42 62	0.40 70	0.23 54	0.47 126	0.19 7	0.61 58	0.29 24	0.35 71	0.21 6	0.35 89	0.21 5	0.60 118	0.25 33	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

GREAT-IGEV	0.32 57	0.20 35	0.42 62	0.37 30	0.29 195	0.36 48	0.28 96	0.56 37	0.58 176	0.28 16	0.50 131	0.29 42	0.29 49	0.84 215	0.27 63	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 151	0.14 123
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 150	0.67 585	0.42 62	0.64 488	0.29 195	0.48 135	0.25 66	0.85 188	0.44 108	0.38 105	0.36 51	0.30 49	0.70 351	1.15 320	0.29 90	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.18 194	0.12 21

NLSM3	0.36 112	0.21 62	0.43 68	0.45 168	0.36 331	0.43 92	0.32 144	0.69 107	0.58 176	0.41 121	0.68 208	0.39 117	0.43 153	0.60 118	0.35 192	0.14 50	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.16 108	0.13 69

GEAStereo	0.31 49	0.21 62	0.43 68	0.43 116	0.31 247	0.46 112	0.36 196	0.74 131	0.33 47	0.34 61	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.21 347	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.17 151	0.14 123

GSStereo	0.33 71	0.21 62	0.43 68	0.45 168	0.31 247	0.46 112	0.36 196	0.92 214	0.47 122	0.37 90	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.19 270	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.15 167

2.75w_new	0.31 49	0.23 130	0.43 68	0.35 11	0.23 54	0.42 83	0.42 283	0.54 26	0.35 63	0.47 161	0.43 87	0.24 13	0.30 58	0.66 143	0.33 166	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

IGEV-Stereo+	0.45 195	0.21 62	0.43 68	0.41 86	0.39 384	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 53	0.41 136	1.43 399	0.30 109	0.17 173	0.12 97	0.15 46	0.11 12	1.16 642	1.70 657

LACA2	0.27 16	0.21 62	0.44 73	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 246	0.56 37	0.27 18	0.29 25	0.33 41	0.36 92	0.26 30	0.45 48	0.22 1	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.16 108	0.11 3

VMStereo-Base	0.38 129	0.23 130	0.44 73	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 171	0.70 112	0.86 281	0.43 135	0.69 213	0.60 242	0.33 84	0.73 168	0.35 192	0.17 173	0.14 253	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.17 239

4.25_new	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.31 32	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.31 32	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.32 42	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4w-stereo	0.30 39	0.24 156	0.44 73	0.37 30	0.23 54	0.46 112	0.27 89	0.63 68	0.31 32	0.41 121	0.44 96	0.27 31	0.36 114	0.59 106	0.30 109	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

3.75w	0.32 57	0.23 130	0.44 73	0.37 30	0.29 195	0.62 278	0.36 196	0.59 46	0.32 42	0.41 121	0.47 111	0.25 19	0.34 95	0.64 129	0.26 49	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

monsterstereo	0.34 84	0.20 35	0.44 73	0.45 168	0.35 316	0.27 16	0.29 106	0.53 22	0.51 146	0.44 141	0.61 178	0.26 24	0.25 21	1.19 331	0.27 63	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 39	0.20 35	0.44 73	0.37 30	0.26 116	0.29 19	0.21 22	0.66 93	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 14	1.24 343	0.23 8	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

LG-G_1	0.31 49	0.20 35	0.44 73	0.42 100	0.20 16	0.64 286	0.18 2	0.70 112	0.25 12	0.29 25	0.29 31	0.36 92	0.35 103	0.87 228	0.24 14	0.16 115	0.12 97	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 49	0.20 35	0.44 73	0.42 100	0.20 16	0.64 286	0.18 2	0.70 112	0.25 12	0.29 25	0.29 31	0.36 92	0.35 103	0.87 228	0.24 14	0.16 115	0.12 97	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LGtest1	0.27 16	0.21 62	0.44 73	0.41 86	0.21 24	0.42 83	0.19 7	0.56 37	0.26 15	0.29 25	0.24 11	0.29 42	0.29 49	0.55 93	0.25 33	0.18 222	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.14 38	0.13 69

AIO_test	0.35 96	0.22 95	0.44 73	0.43 116	0.27 145	0.57 242	0.44 319	0.79 151	0.41 90	0.32 46	0.47 111	0.46 152	0.30 58	0.69 151	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.12 21

LoS	0.40 150	0.21 62	0.44 73	0.37 30	0.22 42	0.50 167	0.40 261	1.00 255	0.94 314	0.48 170	0.66 198	0.48 166	0.40 132	0.60 118	0.37 215	0.18 222	0.14 253	0.16 93	0.11 12	0.14 38	0.14 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 186	0.21 62	0.44 73	0.41 86	0.21 24	0.65 302	0.26 79	0.79 151	0.83 273	0.93 302	0.98 293	0.51 185	0.46 178	0.54 87	0.35 192	0.18 222	0.24 517	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.26 456

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 71	0.20 35	0.45 88	0.44 150	0.30 219	0.40 66	0.34 171	0.73 125	0.43 100	0.37 90	0.61 178	0.41 128	0.51 238	0.36 10	0.27 63	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 108	0.14 123

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 71	0.20 35	0.45 88	0.40 70	0.26 116	0.43 92	0.39 246	0.86 190	0.51 146	0.36 79	0.48 118	0.34 82	0.45 170	0.35 7	0.26 49	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.12 21

PSi22	0.43 172	0.25 190	0.45 88	0.45 168	0.24 75	0.46 112	0.22 31	0.63 68	0.99 340	0.45 149	0.64 190	0.80 305	0.52 245	1.44 403	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.19 244	0.15 167

WQFJA1++	1.55 589	0.22 95	0.45 88	0.38 47	0.28 172	0.38 55	0.20 12	0.62 61	0.28 20	0.38 105	0.39 62	0.34 82	0.39 127	0.64 129	0.27 63	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.12 63	25.04 698	0.14 123

3.25w_new	0.32 57	0.21 62	0.45 88	0.38 47	0.23 54	0.52 194	0.34 171	0.65 85	0.39 80	0.47 161	0.45 102	0.32 61	0.35 103	0.61 123	0.27 63	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 57	0.21 62	0.45 88	0.37 30	0.23 54	0.52 194	0.34 171	0.65 85	0.39 80	0.47 161	0.45 102	0.32 61	0.35 103	0.61 123	0.27 63	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 71	0.25 190	0.45 88	0.37 30	0.24 75	0.54 215	0.35 181	0.66 93	0.36 66	0.43 135	0.44 96	0.29 42	0.34 95	0.77 183	0.39 238	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

2w_stereo	0.32 57	0.24 156	0.45 88	0.39 57	0.22 42	0.46 112	0.47 355	0.69 107	0.42 95	0.43 135	0.50 131	0.24 13	0.45 170	0.47 65	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.13 69

LG-Stereo_L2	0.29 34	0.20 35	0.45 88	0.37 30	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 144	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 30	0.91 238	0.23 8	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

S2M2_L	0.34 84	0.28 276	0.45 88	0.40 70	0.30 219	0.31 26	0.16 1	0.60 56	0.64 199	0.31 40	0.48 118	0.47 159	0.34 95	0.38 14	0.32 148	0.25 451	0.22 495	0.20 262	0.22 420	0.25 418	0.22 385
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 186	0.22 95	0.45 88	0.43 116	0.23 54	0.38 55	0.25 66	0.76 137	1.08 383	0.90 295	0.78 241	0.90 353	0.47 189	0.70 155	0.36 204	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.15 167

GIP-stereo	0.34 84	0.23 130	0.45 88	0.50 265	0.36 331	0.38 55	0.23 44	0.78 144	0.52 153	0.34 61	0.51 137	0.46 152	0.38 123	0.51 80	0.27 63	0.20 312	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.14 123

2.5w	0.31 49	0.23 130	0.46 100	0.39 57	0.24 75	0.42 83	0.39 246	0.61 58	0.30 28	0.37 90	0.53 149	0.24 13	0.25 21	0.77 183	0.28 79	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

castereo	0.41 159	0.22 95	0.46 100	0.44 150	0.30 219	0.61 269	0.56 440	0.97 245	0.80 264	0.38 105	0.69 213	0.45 148	0.69 346	0.51 80	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.12 21

tt45	0.45 195	0.23 130	0.46 100	0.45 168	0.33 291	0.79 385	0.32 144	0.78 144	0.41 90	0.51 194	0.44 96	0.49 175	0.37 118	2.14 505	0.34 181	0.16 115	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.18 266

RT-Monster	0.45 195	0.23 130	0.47 103	0.44 150	0.40 395	0.51 187	0.25 66	0.87 192	1.01 349	0.87 291	0.86 260	0.68 269	0.41 136	0.67 147	0.40 246	0.16 115	0.14 253	0.15 46	0.13 121	0.14 38	0.17 239

DDF-Stereo	0.37 122	0.22 95	0.47 103	0.48 232	0.42 411	0.31 26	0.24 59	0.53 22	0.33 47	0.33 52	0.40 66	0.37 105	0.48 203	0.91 238	0.32 148	0.23 405	0.11 38	0.18 184	0.12 63	0.86 629	0.16 207

zero-FE	0.36 112	0.22 95	0.47 103	0.45 168	0.43 423	0.30 22	0.24 59	0.61 58	0.33 47	0.33 52	0.41 73	0.37 105	0.50 229	0.64 129	0.32 148	0.22 378	0.11 38	0.18 184	0.12 63	0.83 627	0.16 207

Any-RAFT	0.53 246	0.24 156	0.47 103	0.47 200	0.27 145	1.00 469	0.25 66	1.58 447	1.05 367	0.85 288	0.99 295	1.06 415	0.47 189	0.70 155	0.32 148	0.18 222	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.16 207

knoymous	0.51 232	0.29 311	0.47 103	0.43 116	0.30 219	0.55 228	0.55 432	1.02 264	0.77 255	0.98 320	0.85 258	0.94 369	0.56 275	0.85 221	0.45 295	0.20 312	0.14 253	0.26 456	0.14 160	0.23 390	0.23 405

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 49	0.22 95	0.48 108	0.41 86	0.26 116	0.41 73	0.26 79	0.76 137	0.33 47	0.33 52	0.43 87	0.29 42	0.46 178	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.18 266

water-stereo	0.39 136	0.20 35	0.48 108	0.44 150	0.27 145	0.50 167	0.26 79	0.92 214	0.51 146	0.53 199	0.78 241	0.55 210	0.49 220	0.42 39	0.42 267	0.16 115	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.15 167

2.25w	0.32 57	0.24 156	0.48 108	0.37 30	0.24 75	0.45 106	0.25 66	0.62 61	0.40 84	0.45 149	0.58 173	0.27 31	0.32 77	0.74 177	0.35 192	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 123

StereoAnything_RVC	0.45 195	1.43 647	0.48 108	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 22	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 114	1.27 350	0.22 1	0.21 347	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 657	0.11 3

IGEV-RUCA	0.37 122	0.23 130	0.48 108	0.49 254	0.36 331	0.60 263	0.23 44	0.64 75	0.49 129	0.39 116	0.49 128	0.44 140	0.31 67	0.85 221	0.30 109	0.24 423	0.13 194	0.16 93	0.12 63	0.20 291	0.19 310

Occ-G	0.42 165	0.21 62	0.48 108	0.41 86	0.26 116	0.42 83	0.62 476	0.77 141	0.49 129	0.43 135	0.66 198	1.02 404	0.46 178	0.78 190	0.41 256	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.13 121	0.16 108	0.16 207

CASnet	0.41 159	0.25 190	0.48 108	0.50 265	0.20 16	0.50 167	0.36 196	0.81 167	0.80 264	0.83 280	0.68 208	0.48 166	0.31 67	0.54 87	0.32 148	0.18 222	0.12 97	0.27 472	0.22 420	0.23 390	0.14 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 172	0.23 130	0.48 108	0.51 297	0.28 172	0.39 60	0.32 144	0.88 201	0.68 224	0.60 229	0.84 256	0.56 221	0.61 313	1.03 283	0.31 136	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.13 69

LiteMatch*	0.27 16	0.19 21	0.49 116	0.38 47	0.27 145	0.31 26	0.23 44	0.49 14	0.38 78	0.29 25	0.28 25	0.36 92	0.29 49	0.46 56	0.24 14	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

DN	0.42 165	0.24 156	0.49 116	0.47 200	0.41 405	0.58 245	0.32 144	0.81 167	0.84 277	0.45 149	0.52 142	0.77 295	0.35 103	0.64 129	0.33 166	0.24 423	0.17 386	0.19 209	0.16 230	0.20 291	0.21 365

VIP-Stereo	0.35 96	0.22 95	0.49 116	0.40 70	0.43 423	0.82 405	0.22 31	0.59 46	0.45 112	0.31 40	0.53 149	0.37 105	0.31 67	0.83 210	0.27 63	0.17 173	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 72	0.12 21

DA	0.43 172	0.23 130	0.49 116	0.50 265	0.25 100	1.08 486	0.44 319	1.18 334	0.58 176	0.46 156	0.64 190	0.54 205	0.47 189	0.46 56	0.32 148	0.19 270	0.13 194	0.19 209	0.13 121	0.18 194	0.14 123

GGEV	0.43 172	0.23 130	0.49 116	0.50 265	0.25 100	1.08 486	0.44 319	1.18 334	0.58 176	0.46 156	0.64 190	0.54 205	0.47 189	0.46 56	0.32 148	0.19 270	0.13 194	0.19 209	0.13 121	0.18 194	0.14 123

AdaDepth	0.30 39	0.22 95	0.49 116	0.44 150	0.27 145	0.44 102	0.24 59	0.52 21	0.30 28	0.31 40	0.37 54	0.26 24	0.32 77	0.79 195	0.25 33	0.12 9	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.15 167

AIO_rvc	0.36 112	0.23 130	0.49 116	0.43 116	0.27 145	0.59 256	0.38 229	0.94 229	0.45 112	0.33 52	0.46 107	0.49 175	0.22 14	0.84 215	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.13 69

999	0.48 217	0.22 95	0.49 116	0.48 232	0.34 312	0.75 359	0.31 128	0.85 188	0.55 167	0.37 90	0.48 118	0.50 181	0.36 114	2.45 532	0.39 238	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.16 108	0.19 310

RSM	0.39 136	0.24 156	0.49 116	0.46 184	0.26 116	0.47 126	0.40 261	0.92 214	0.44 108	0.41 121	0.42 75	0.65 260	0.33 84	1.07 298	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.17 151	0.13 69

MoCha-V2	0.40 150	0.20 35	0.49 116	0.50 265	0.21 24	0.44 102	0.33 157	0.93 223	0.53 160	0.53 199	0.53 149	0.42 131	0.58 298	1.09 304	0.27 63	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.15 167

UCFNet_RVC	0.69 372	0.35 452	0.49 116	0.64 488	0.39 384	0.85 423	0.58 455	1.75 492	1.14 419	0.97 315	1.19 398	1.17 450	0.93 459	0.99 273	0.62 396	0.28 504	0.20 449	0.34 551	0.31 551	0.32 503	0.27 467

aanet-new-8k	0.35 96	0.23 130	0.50 127	0.45 168	0.25 100	0.54 215	0.36 196	0.68 104	0.49 129	0.35 71	0.42 75	0.32 61	0.62 319	0.68 150	0.28 79	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 96	0.20 35	0.50 127	0.42 100	0.37 351	0.58 245	0.30 116	0.68 104	0.42 95	0.37 90	0.53 149	0.47 159	0.60 303	0.39 21	0.34 181	0.15 77	0.10 9	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.12 21

Selective-IGEV-i32	0.39 136	0.24 156	0.50 127	0.44 150	0.25 100	0.46 112	0.33 157	1.25 365	0.40 84	0.35 71	0.45 102	0.52 193	0.30 58	1.07 298	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

SMoEStereo_RVC	0.39 136	0.25 190	0.50 127	0.45 168	0.30 219	0.61 269	0.36 196	0.72 119	0.45 112	0.46 156	0.43 87	0.42 131	0.35 103	1.39 390	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.15 184	0.16 108	0.15 167

MyStereo07	0.48 217	0.29 311	0.50 127	0.55 379	0.45 439	0.59 256	0.79 528	1.05 283	0.51 146	0.48 170	0.53 149	0.43 134	0.55 268	1.30 358	0.34 181	0.17 173	0.16 354	0.24 398	0.20 345	0.23 390	0.20 344

ACVNet-DCA	0.56 285	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	1.42 398	0.78 259	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.22 362	0.21 365

xx1	0.67 366	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	0.93 223	3.05 653	0.58 218	0.79 247	0.95 378	0.77 377	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.21 365

1test111	0.54 261	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	1.42 398	0.78 259	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	0.88 230	0.59 381	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.22 362	0.21 365

cc1	0.64 338	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	0.93 223	3.05 653	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.19 244	0.19 310

Selective-IGEV	0.39 136	0.24 156	0.50 127	0.44 150	0.25 100	0.46 112	0.33 157	1.25 365	0.40 84	0.35 71	0.45 102	0.52 193	0.30 58	1.07 298	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

aanet-new-24k	0.33 71	0.21 62	0.51 137	0.42 100	0.23 54	0.53 205	0.30 116	0.62 61	0.37 71	0.40 118	0.61 178	0.34 82	0.48 203	0.44 46	0.25 33	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.12 21

Zero-FE251	0.34 84	0.23 130	0.51 137	0.45 168	0.29 195	0.58 245	0.24 59	0.82 175	0.34 56	0.49 178	0.38 55	0.52 193	0.42 144	0.47 65	0.27 63	0.18 222	0.14 253	0.17 142	0.12 63	0.14 38	0.13 69

GASTEREO	0.40 150	0.25 190	0.51 137	0.48 232	0.25 100	0.65 302	0.36 196	0.81 167	0.49 129	0.51 194	0.82 253	0.30 49	0.66 340	0.62 125	0.28 79	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.14 160	0.16 108	0.14 123

fffft	0.38 129	0.23 130	0.51 137	0.44 150	0.32 269	0.43 92	0.48 368	0.76 137	0.36 66	0.44 141	0.34 44	0.38 114	0.31 67	1.31 360	0.32 148	0.14 50	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.16 207
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 136	0.28 276	0.51 137	0.46 184	0.30 219	0.40 66	0.44 319	0.73 125	0.56 170	0.35 71	0.56 165	0.46 152	0.33 84	1.11 310	0.32 148	0.16 115	0.13 194	0.19 209	0.15 184	0.19 244	0.14 123

AIO-Stereo	0.37 122	0.25 190	0.51 137	0.47 200	0.23 54	0.45 106	0.39 246	1.07 298	0.52 153	0.41 121	0.48 118	0.52 193	0.25 21	0.72 163	0.30 109	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

RSM++	0.38 129	0.24 156	0.51 137	0.47 200	0.26 116	0.50 167	0.41 278	0.79 151	0.45 112	0.37 90	0.45 102	0.60 242	0.35 103	1.02 282	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.17 142	0.14 160	0.18 194	0.13 69

IGEV++	0.40 150	0.22 95	0.51 137	0.52 318	0.29 195	0.45 106	0.25 66	1.65 465	0.46 118	0.37 90	0.57 170	0.46 152	0.45 170	0.50 77	0.38 227	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.15 167

tt1	0.62 319	0.32 384	0.51 137	0.54 354	0.26 116	1.16 506	0.48 368	0.95 234	2.47 639	0.57 216	0.77 239	0.49 175	0.81 399	1.55 425	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.15 184	0.19 244	0.20 344

EGLCR-Stereo	0.37 122	0.22 95	0.51 137	0.43 116	0.26 116	0.44 102	0.22 31	0.99 251	0.48 126	0.42 128	0.42 75	0.67 267	0.29 49	0.86 225	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.17 151	0.15 167

aanet-new-36k	0.33 71	0.21 62	0.52 147	0.42 100	0.21 24	0.52 194	0.32 144	0.64 75	0.36 66	0.34 61	0.38 55	0.36 92	0.56 275	0.81 204	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.13 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 96	0.21 62	0.52 147	0.48 232	0.27 145	0.75 359	0.38 229	0.63 68	0.43 100	0.37 90	0.50 131	0.35 89	0.50 229	0.43 40	0.30 109	0.15 77	0.11 38	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

WQFJX	0.51 232	0.27 250	0.52 147	0.46 184	0.87 614	0.75 359	0.39 246	1.29 373	0.77 255	0.53 199	0.52 142	0.55 210	0.55 268	0.95 254	0.60 389	0.17 173	0.19 429	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.18 266

MSCF	0.38 129	0.25 190	0.52 147	0.47 200	0.25 100	0.62 278	0.37 221	0.81 167	0.47 122	0.50 187	0.71 221	0.32 61	0.65 337	0.54 87	0.28 79	0.19 270	0.12 97	0.17 142	0.14 160	0.17 151	0.14 123

3w_stereo	0.33 71	0.25 190	0.52 147	0.40 70	0.21 24	0.53 205	0.54 414	0.65 85	0.46 118	0.44 141	0.48 118	0.23 6	0.45 170	0.46 56	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.15 167

HUF	0.36 112	0.23 130	0.52 147	0.40 70	0.22 42	0.54 215	0.47 355	0.82 175	0.43 100	0.36 79	0.43 87	0.50 181	0.42 144	0.64 129	0.29 90	0.17 173	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.14 123

mms	0.40 150	0.27 250	0.52 147	0.46 184	0.32 269	0.43 92	0.46 347	0.70 112	0.46 118	0.35 71	0.58 173	0.44 140	0.30 58	1.36 379	0.33 166	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.19 244	0.15 167

AEACV	0.37 122	0.24 156	0.52 147	0.47 200	0.51 480	0.37 51	0.38 229	0.65 85	0.53 160	0.42 128	0.56 165	0.46 152	0.60 303	0.53 84	0.30 109	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.17 151	0.14 123

LCNet	0.72 385	0.28 276	0.52 147	0.55 379	0.31 247	0.69 329	0.54 414	1.00 255	0.88 290	1.19 425	1.34 461	0.97 386	1.34 571	2.56 541	0.45 295	0.18 222	0.13 194	0.21 301	0.25 471	0.27 445	0.73 628

aanet-new-32k	0.32 57	0.22 95	0.53 156	0.43 116	0.24 75	0.54 215	0.23 44	0.72 119	0.31 32	0.37 90	0.38 55	0.43 134	0.54 260	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 57	0.22 95	0.53 156	0.43 116	0.24 75	0.54 215	0.23 44	0.72 119	0.31 32	0.37 90	0.38 55	0.43 134	0.54 260	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 96	0.22 95	0.53 156	0.41 86	0.36 331	0.48 135	0.42 283	0.63 68	0.57 172	0.54 205	0.64 190	0.32 61	0.26 30	0.41 32	0.31 136	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

WQFJA1	0.48 217	0.27 250	0.53 156	0.46 184	0.85 608	0.79 385	0.39 246	1.11 314	0.75 242	0.50 187	0.52 142	0.53 200	0.50 229	0.71 159	0.65 406	0.17 173	0.21 473	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.16 207

NLMM	0.48 217	0.27 250	0.53 156	0.46 184	0.85 608	0.79 385	0.39 246	1.12 317	0.75 242	0.50 187	0.52 142	0.53 200	0.50 229	0.72 163	0.65 406	0.17 173	0.21 473	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.16 207

depthmonostereo	0.41 159	0.23 130	0.53 156	0.47 200	0.23 54	0.61 269	0.35 181	1.00 255	0.76 251	0.48 170	0.65 197	0.47 159	0.49 220	0.67 147	0.37 215	0.16 115	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.16 108	0.15 167

RAFT-Stereo-weight	0.47 211	0.24 156	0.53 156	0.48 232	0.27 145	0.60 263	0.35 181	1.02 264	1.07 377	0.99 323	0.78 241	0.76 293	0.28 45	0.76 180	0.36 204	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.15 167

test_for_model	0.35 96	0.22 95	0.53 156	0.41 86	0.36 331	0.48 135	0.42 283	0.63 68	0.57 172	0.54 205	0.64 190	0.32 61	0.26 30	0.41 32	0.31 136	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

anonymousdsp	0.43 172	0.27 250	0.53 156	0.44 150	0.32 269	0.50 167	0.42 283	0.89 202	0.51 146	0.49 178	0.53 149	0.47 159	0.47 189	1.33 368	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

PSM-AAD	0.79 437	0.27 250	0.53 156	0.55 379	0.28 172	0.77 374	1.24 610	0.99 251	0.91 302	1.66 583	1.57 532	0.81 310	2.19 638	1.65 443	0.44 280	0.19 270	0.14 253	0.38 574	0.32 559	0.21 336	0.70 625

Prome-Stereo	0.75 417	0.27 250	0.53 156	0.55 379	0.32 269	0.59 256	0.97 577	0.89 202	0.88 290	1.45 539	2.46 619	0.91 356	1.41 576	1.58 431	0.44 280	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.20 291	0.92 636

HSM-Net_RVC	0.87 475	0.29 311	0.53 156	0.53 337	0.30 219	1.15 504	0.55 432	3.57 659	1.28 505	1.53 556	1.74 565	1.68 561	0.93 459	1.49 412	0.77 452	0.22 378	0.17 386	0.19 209	0.18 283	0.20 291	0.19 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-22k	0.32 57	0.21 62	0.54 168	0.43 116	0.22 42	0.47 126	0.23 44	0.67 101	0.50 136	0.35 71	0.46 107	0.33 74	0.50 229	0.44 46	0.29 90	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.13 69

aanet-new	0.39 136	0.25 190	0.54 168	0.47 200	0.37 351	0.74 353	0.28 96	0.62 61	0.34 56	0.37 90	0.50 131	0.36 92	0.74 363	0.98 266	0.30 109	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.13 121	0.19 244	0.14 123

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 96	0.22 95	0.54 168	0.42 100	0.35 316	0.46 112	0.40 261	0.62 61	0.54 164	0.56 214	0.67 205	0.36 92	0.27 40	0.49 72	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 96	0.22 95	0.54 168	0.41 86	0.37 351	0.49 152	0.41 278	0.64 75	0.59 185	0.54 205	0.66 198	0.31 53	0.26 30	0.41 32	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.14 160	0.15 72	0.13 69

WQFJX1	0.57 293	0.26 218	0.54 168	0.48 232	0.72 568	0.68 323	0.47 355	2.46 639	0.71 234	0.54 205	0.50 131	0.53 200	0.51 238	1.36 379	0.60 389	0.18 222	0.20 449	0.20 262	0.16 230	0.20 291	0.20 344

xyz-stereo-finetune	0.48 217	0.25 190	0.54 168	0.42 100	0.23 54	0.80 394	0.42 283	0.80 160	0.80 264	0.61 230	0.62 182	0.54 205	0.43 153	1.70 455	0.58 378	0.15 77	0.15 315	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.15 167

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 112	0.23 130	0.54 168	0.50 265	0.28 172	0.36 48	0.22 31	1.02 264	0.39 80	0.42 128	0.64 190	0.36 92	0.51 238	0.39 21	0.29 90	0.18 222	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.18 266

MM-Stereo_test3	0.50 230	0.24 156	0.54 168	0.54 354	0.74 576	0.49 152	0.53 408	1.09 305	1.05 367	0.62 233	0.95 280	0.61 247	0.42 144	0.77 183	0.38 227	0.20 312	0.17 386	0.20 262	0.16 230	0.18 194	0.18 266

HART	0.45 195	0.22 95	0.54 168	0.50 265	0.26 116	0.41 73	0.29 106	1.03 269	0.50 136	0.58 218	1.45 496	0.61 247	0.35 103	1.08 303	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.14 160	0.19 244	0.14 123

WCG-NET	0.42 165	0.21 62	0.54 168	0.40 70	0.25 100	0.47 126	0.32 144	0.73 125	1.15 431	0.76 256	0.73 227	0.58 231	0.45 170	0.60 118	0.34 181	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.14 160	0.15 72	0.13 69

IGEV-Stereo	0.43 172	0.27 250	0.54 168	0.45 168	0.32 269	0.50 167	0.42 283	0.90 210	0.51 146	0.49 178	0.53 149	0.47 159	0.47 189	1.32 364	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 246	0.26 218	0.54 168	0.60 444	0.47 456	0.54 215	0.54 414	1.27 368	0.99 340	0.76 256	1.03 322	0.70 279	0.56 275	0.93 248	0.47 316	0.18 222	0.14 253	0.19 209	0.18 283	0.18 194	0.15 167

ACVNet	0.63 326	0.31 368	0.54 168	0.54 354	0.36 331	0.80 394	0.46 347	1.37 386	1.07 377	0.93 302	1.30 439	1.08 422	0.85 419	0.80 198	0.94 496	0.21 347	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.22 362	0.18 266

CFNet-ft	0.72 385	0.32 384	0.54 168	0.66 508	0.54 499	0.83 411	0.55 432	1.37 386	1.15 431	0.93 302	1.28 434	1.57 539	0.97 479	1.35 374	0.81 467	0.26 474	0.20 449	0.33 541	0.25 471	0.30 485	0.23 405

CFNet_RVC	0.72 385	0.32 384	0.54 168	0.66 508	0.54 499	0.83 411	0.55 432	1.37 386	1.15 431	0.93 302	1.28 434	1.57 539	0.97 479	1.35 374	0.81 467	0.26 474	0.20 449	0.33 541	0.25 471	0.30 485	0.23 405

aanet-32k-new	0.33 71	0.23 130	0.55 183	0.43 116	0.23 54	0.50 167	0.32 144	0.55 31	0.36 66	0.34 61	0.42 75	0.36 92	0.55 268	0.77 183	0.24 14	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 244	0.12 21

NLSM1	0.49 225	0.25 190	0.55 183	0.48 232	1.08 631	0.83 411	0.31 128	0.83 180	0.66 216	0.51 194	0.76 236	0.47 159	0.48 203	0.98 266	0.55 367	0.18 222	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.15 167

NLCSM	0.52 234	0.28 276	0.55 183	0.52 318	0.74 576	0.72 343	0.46 347	0.96 242	0.65 213	0.63 234	0.51 137	0.48 166	0.61 313	1.32 364	0.70 425	0.19 270	0.20 449	0.21 301	0.18 283	0.22 362	0.20 344

DilatedVolume-Stereo	0.43 172	0.21 62	0.55 183	0.43 116	0.32 269	0.72 343	0.29 106	0.80 160	0.51 146	0.77 261	0.73 227	0.48 166	0.40 132	1.13 317	0.39 238	0.15 77	0.14 253	0.15 46	0.14 160	0.16 108	0.14 123

SCV	0.46 203	0.26 218	0.55 183	0.47 200	0.25 100	0.39 60	0.38 229	1.98 568	0.60 187	0.35 71	0.48 118	0.55 210	0.36 114	1.28 352	0.32 148	0.24 423	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.14 123

AIO-test1	0.56 285	0.25 190	0.55 183	0.64 488	0.78 591	0.80 394	0.36 196	1.18 334	1.34 531	0.57 216	0.88 267	0.61 247	0.50 229	1.12 314	0.35 192	0.17 173	0.17 386	0.22 337	0.24 457	0.18 194	0.23 405

WCG-NET（raft）	0.45 195	0.21 62	0.55 183	0.40 70	0.24 75	0.50 167	0.36 196	0.73 125	1.09 391	0.71 249	0.76 236	0.92 364	0.51 238	0.84 215	0.34 181	0.16 115	0.12 97	0.15 46	0.14 160	0.14 38	0.14 123

gcap-zeroshot	0.35 96	0.22 95	0.55 183	0.41 86	0.37 351	0.48 135	0.42 283	0.64 75	0.54 164	0.53 199	0.63 185	0.33 74	0.26 30	0.38 14	0.31 136	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

testlalala	0.35 96	0.22 95	0.55 183	0.41 86	0.37 351	0.48 135	0.42 283	0.64 75	0.54 164	0.53 199	0.63 185	0.33 74	0.26 30	0.38 14	0.31 136	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

aanet-new-16k	0.32 57	0.21 62	0.56 192	0.45 168	0.22 42	0.43 92	0.21 22	0.66 93	0.44 108	0.36 79	0.43 87	0.37 105	0.48 203	0.41 32	0.28 79	0.14 50	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.13 69

gcap_with_dpt	0.35 96	0.22 95	0.56 192	0.42 100	0.35 316	0.50 167	0.45 339	0.62 61	0.49 129	0.54 205	0.66 198	0.32 61	0.30 58	0.38 14	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.14 160	0.14 38	0.13 69

Hybrid-DGEV-03	0.65 346	0.26 218	0.56 192	0.53 337	0.36 331	0.73 348	0.39 246	0.89 202	1.15 431	1.73 589	2.52 622	0.84 331	0.56 275	0.97 263	0.44 280	0.18 222	0.12 97	0.22 337	0.19 308	0.17 151	0.14 123

MM-Stereo_test1	0.49 225	0.24 156	0.56 192	0.51 297	0.30 219	0.50 167	0.54 414	0.91 211	1.03 357	0.84 283	0.69 213	0.54 205	0.60 303	1.16 324	0.33 166	0.18 222	0.16 354	0.20 262	0.17 259	0.19 244	0.15 167

CAS++	0.47 211	0.31 368	0.56 192	0.47 200	0.32 269	0.42 83	0.28 96	1.76 499	0.72 236	0.71 249	0.72 225	0.37 105	0.28 45	0.69 151	0.33 166	0.27 490	0.22 495	0.26 456	0.21 391	0.29 475	0.19 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

IGEVStereo-DCA	0.46 203	0.28 276	0.56 192	0.43 116	0.33 291	0.49 152	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.47 161	0.48 118	0.48 166	0.46 178	2.03 495	0.30 109	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.18 266

ffff	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

11t	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

ccc-4	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

test_4	0.53 246	0.22 95	0.56 192	0.54 354	0.32 269	0.64 286	0.39 246	0.80 160	0.62 191	0.92 301	1.87 583	0.68 269	0.42 144	1.16 324	0.37 215	0.15 77	0.13 194	0.20 262	0.22 420	0.20 291	0.15 167

FTStereo	0.91 484	0.26 218	0.56 192	0.54 354	0.33 291	0.66 311	1.87 649	1.00 255	0.75 242	1.75 591	4.15 647	1.04 413	1.65 601	1.57 429	0.46 309	0.19 270	0.16 354	0.23 378	0.21 391	0.18 194	0.63 616

raftrobust	0.52 234	0.25 190	0.56 192	0.65 502	0.52 492	0.49 152	0.34 171	0.98 249	0.91 302	1.30 480	0.87 265	0.63 254	0.81 399	0.78 190	0.41 256	0.19 270	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.15 72	0.16 207

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 49	0.20 35	0.57 205	0.40 70	0.22 42	0.36 48	0.33 157	0.73 125	0.31 32	0.37 90	0.40 66	0.31 53	0.44 164	0.50 77	0.26 49	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.13 69

xyz-stereo-finetune2	0.58 300	0.27 250	0.57 205	0.40 70	0.24 75	1.09 492	0.32 144	0.79 151	0.53 160	0.65 238	1.07 334	0.58 231	0.80 395	2.47 537	0.80 465	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.16 108	0.17 239

fffy	0.42 165	0.27 250	0.57 205	0.46 184	0.29 195	0.48 135	0.35 181	0.91 211	0.55 167	0.40 118	0.58 173	0.55 210	0.41 136	1.26 347	0.36 204	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.14 123

Pointernet	0.37 122	0.20 35	0.57 205	0.43 116	0.28 172	0.51 187	0.27 89	0.93 223	0.61 188	0.47 161	0.63 185	0.49 175	0.38 123	0.49 72	0.33 166	0.17 173	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MSKI-zero shot	0.55 276	0.26 218	0.57 205	0.51 297	0.26 116	0.69 329	0.28 96	1.18 334	0.64 199	0.91 299	1.32 452	0.82 315	0.33 84	1.92 483	0.32 148	0.17 173	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.16 207

ICVP	0.63 326	0.33 407	0.57 205	0.61 459	0.40 395	0.80 394	0.58 455	1.61 456	0.89 293	0.90 295	1.24 414	0.88 344	0.73 361	0.72 163	0.88 484	0.29 515	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.24 405	0.27 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 437	0.35 452	0.57 205	0.58 419	0.42 411	0.96 457	0.46 347	1.47 413	1.33 528	1.19 425	1.22 408	1.81 577	0.98 486	1.66 447	0.94 496	0.33 543	0.28 547	0.34 551	0.27 501	0.35 519	0.31 509

U	9.45 679	0.21 62	0.58 212	0.47 200	53.11 707	61.27 712	0.24 59	0.70 112	0.52 153	0.36 79	0.28 25	0.29 42	0.35 103	0.33 4	0.26 49	0.19 270	0.11 38	60.50 711	8.88 693	0.17 151	0.13 69

MGS-Stereo	0.42 165	0.26 218	0.58 212	0.44 150	0.28 172	0.50 167	0.34 171	0.57 42	0.83 273	0.46 156	1.31 445	0.52 193	0.33 84	0.65 140	0.36 204	0.19 270	0.16 354	0.18 184	0.15 184	0.17 151	0.16 207

MaDis-Stereo	0.36 112	0.25 190	0.58 212	0.44 150	0.34 312	0.30 22	0.30 116	0.72 119	0.50 136	0.37 90	0.36 51	0.58 231	0.49 220	0.52 82	0.36 204	0.19 270	0.16 354	0.19 209	0.15 184	0.18 194	0.14 123

ProNet	0.43 172	0.28 276	0.58 212	0.43 116	0.30 219	0.56 237	0.52 400	1.00 255	0.58 176	0.44 141	0.49 128	0.43 134	0.43 153	1.28 352	0.36 204	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.16 207

RCA-Stereo	0.50 230	0.23 130	0.58 212	0.48 232	0.33 291	0.55 228	0.45 339	0.97 245	1.38 552	0.68 243	1.05 328	0.63 254	0.80 395	0.59 106	0.32 148	0.17 173	0.12 97	0.17 142	0.14 160	0.16 108	0.14 123

GrayStereo	0.82 451	0.26 218	0.58 212	0.63 479	0.37 351	0.76 367	1.86 648	1.11 314	0.87 286	1.99 614	1.89 585	1.08 422	1.82 617	1.39 390	0.48 321	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.21 391	0.18 194	0.39 552

UniTT-Stereo	0.36 112	0.23 130	0.59 218	0.48 232	0.36 331	0.40 66	0.32 144	0.53 22	0.49 129	0.54 205	0.55 162	0.36 92	0.31 67	0.58 105	0.51 342	0.20 312	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.19 244	0.15 167

GMM-Stereo	0.74 408	0.25 190	0.59 218	0.54 354	0.34 312	0.72 343	0.99 582	1.01 262	0.87 286	1.36 512	1.78 571	1.12 440	0.81 399	2.09 501	0.46 309	0.18 222	0.12 97	0.25 437	0.25 471	0.20 291	0.85 634

rafts_anoy	0.52 234	0.29 311	0.59 218	0.59 432	0.50 468	0.53 205	0.40 261	1.11 314	1.03 357	0.84 283	0.83 254	0.68 269	0.54 260	0.72 163	0.51 342	0.19 270	0.14 253	0.24 398	0.26 489	0.21 336	0.18 266

DF	0.38 129	0.22 95	0.60 221	0.46 184	0.26 116	0.46 112	0.31 128	0.84 186	0.47 122	0.43 135	0.66 198	0.58 231	0.31 67	0.79 195	0.30 109	0.18 222	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.15 167

NLMM1	0.56 285	0.27 250	0.60 221	0.47 200	0.74 576	0.68 323	0.43 305	1.83 525	1.04 362	0.59 226	0.62 182	0.51 185	0.47 189	1.33 368	0.57 374	0.18 222	0.21 473	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.15 167

riskmin	0.56 285	0.27 250	0.60 221	0.43 116	0.31 247	0.83 411	0.42 283	1.14 323	1.04 362	0.73 255	0.75 234	1.11 439	1.01 498	0.81 204	0.51 342	0.20 312	0.14 253	0.24 398	0.15 184	0.24 405	0.25 432

RAFT+CT+SA	0.58 300	0.29 311	0.60 221	0.66 508	0.37 351	0.42 83	0.55 432	1.27 368	1.03 357	0.70 246	1.22 408	0.60 242	0.70 351	1.64 442	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.22 337	0.22 420	0.21 336	0.18 266

SGM-Forest	1.24 558	0.38 476	0.60 221	0.52 318	0.37 351	1.56 566	1.30 616	1.65 465	1.36 544	2.11 621	1.79 572	1.63 552	0.93 459	7.48 658	0.95 500	0.36 564	0.37 601	0.39 580	0.34 575	0.37 530	0.32 516
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 136	0.26 218	0.61 226	0.59 432	0.33 291	0.62 278	0.36 196	0.62 61	0.40 84	0.45 149	0.36 51	0.45 148	0.37 118	0.53 84	0.48 321	0.24 423	0.18 411	0.28 487	0.33 569	0.21 336	0.19 310

tg	0.52 234	0.24 156	0.61 226	0.49 254	0.30 219	0.90 430	0.29 106	1.07 298	0.83 273	0.83 280	1.02 312	0.62 251	0.43 153	1.35 374	0.41 256	0.17 173	0.12 97	0.22 337	0.20 345	0.17 151	0.15 167

x	0.54 261	0.31 368	0.61 226	0.47 200	0.30 219	0.67 316	0.47 355	1.53 435	0.79 263	0.81 274	0.83 254	0.78 299	0.70 351	0.70 155	0.62 396	0.21 347	0.19 429	0.22 337	0.19 308	0.21 336	0.20 344

cross-raft	0.54 261	0.25 190	0.61 226	0.52 318	0.29 195	0.68 323	0.37 221	1.46 411	0.76 251	1.01 334	1.06 330	1.28 482	0.46 178	0.71 159	0.35 192	0.15 77	0.12 97	0.18 184	0.16 230	0.19 244	0.14 123

PSMNet-RSSM	0.72 385	0.30 333	0.61 226	0.63 479	0.42 411	0.73 348	0.56 440	1.92 552	1.10 398	1.09 357	1.37 470	1.22 460	0.98 486	1.28 352	0.72 434	0.27 490	0.19 429	0.27 472	0.29 534	0.24 405	0.24 420

CCAANet	0.60 308	0.24 156	0.61 226	0.47 200	0.42 411	0.94 447	0.59 464	1.20 347	0.84 277	0.70 246	1.16 385	1.02 404	0.77 377	1.30 358	0.65 406	0.20 312	0.15 315	0.19 209	0.19 308	0.18 194	0.18 266

SGM_RVC	1.68 603	0.36 462	0.61 226	0.59 432	0.29 195	2.25 619	1.18 606	2.38 633	1.68 600	3.60 659	2.67 626	3.69 649	2.42 645	8.13 666	1.90 603	0.31 527	0.31 569	0.30 511	0.28 522	0.30 485	0.29 486
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 385	0.35 452	0.62 233	0.69 537	0.46 451	1.14 498	0.44 319	1.37 386	1.01 349	0.83 280	1.17 389	1.33 493	0.96 476	1.43 399	0.95 500	0.33 543	0.22 495	0.21 301	0.23 443	0.27 445	0.29 486

KYRaft	0.75 417	0.28 276	0.62 233	0.56 395	0.29 195	0.67 316	0.86 551	0.94 229	0.84 277	1.62 578	2.21 606	1.16 449	1.02 505	1.57 429	0.40 246	0.20 312	0.13 194	0.22 337	0.28 522	0.20 291	1.02 640

NOSS_ROB	1.26 561	0.46 514	0.62 233	0.56 395	0.38 373	1.06 483	0.78 524	1.73 484	1.40 562	1.01 334	1.43 488	1.10 435	0.75 366	10.62 683	0.65 406	0.45 600	0.43 617	0.48 604	0.45 606	0.44 567	0.41 558

AIO-test2	0.57 293	0.28 276	0.63 236	0.61 459	0.58 521	0.79 385	0.51 389	1.18 334	1.40 562	0.63 234	1.15 380	0.51 185	0.43 153	1.09 304	0.35 192	0.21 347	0.17 386	0.26 456	0.30 543	0.20 291	0.19 310

HHNet	0.62 319	0.26 218	0.63 236	0.43 116	0.45 439	0.50 167	0.58 455	1.07 298	1.01 349	1.25 456	2.23 607	0.70 279	0.61 313	1.07 298	0.47 316	0.20 312	0.13 194	0.23 378	0.19 308	0.19 244	0.30 499

FENet	0.60 308	0.28 276	0.63 236	0.54 354	0.33 291	0.83 411	0.38 229	1.27 368	1.07 377	1.00 328	0.86 260	0.99 394	0.85 419	0.96 255	0.68 421	0.22 378	0.15 315	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.23 405

GANet-RSSM	0.72 385	0.28 276	0.63 236	0.64 488	0.58 521	0.80 394	0.58 455	1.89 542	1.08 383	1.04 345	1.25 418	1.15 448	1.04 509	1.49 412	0.62 396	0.25 451	0.19 429	0.22 337	0.22 420	0.22 362	0.21 365

R-Stereo Train	0.57 293	0.26 218	0.63 236	0.54 354	0.36 331	0.69 329	0.54 414	1.22 357	0.72 236	1.61 574	1.50 513	0.75 289	0.53 253	0.64 129	0.44 280	0.18 222	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.17 239

RAFT-Stereo	0.57 293	0.26 218	0.63 236	0.54 354	0.36 331	0.69 329	0.54 414	1.22 357	0.72 236	1.61 574	1.50 513	0.75 289	0.53 253	0.64 129	0.44 280	0.18 222	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.17 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 481	0.44 505	0.63 236	0.51 297	0.37 351	1.25 523	0.49 380	1.77 503	1.27 500	1.41 530	2.00 594	1.33 493	1.08 521	2.17 508	0.76 446	0.43 594	0.42 616	0.47 602	0.44 604	0.41 550	0.36 538

Lsterematch	0.52 234	0.24 156	0.64 243	0.45 168	0.25 100	0.71 340	0.31 128	0.81 167	1.05 367	0.96 311	1.28 434	0.69 275	0.48 203	0.84 215	0.66 412	0.21 347	0.12 97	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.19 310

rvit_stereo_0081	0.44 186	0.33 407	0.64 243	0.54 354	0.35 316	0.41 73	0.44 319	0.66 93	0.95 316	0.48 170	0.52 142	0.50 181	0.46 178	0.82 208	0.44 280	0.25 451	0.20 449	0.22 337	0.19 308	0.25 418	0.17 239

rvit_stereo_0082	0.44 186	0.33 407	0.64 243	0.54 354	0.35 316	0.41 73	0.44 319	0.66 93	0.95 316	0.48 170	0.52 142	0.50 181	0.46 178	0.82 208	0.44 280	0.25 451	0.20 449	0.22 337	0.19 308	0.25 418	0.17 239

RAFT-Test	0.54 261	0.25 190	0.64 243	0.47 200	0.30 219	0.97 461	0.27 89	1.24 363	0.81 267	0.96 311	1.12 363	1.28 482	0.48 203	0.71 159	0.36 204	0.17 173	0.13 194	0.17 142	0.14 160	0.16 108	0.16 207

raft_robust	0.68 370	0.30 333	0.64 243	0.52 318	0.26 116	0.54 215	0.35 181	1.33 376	1.24 486	1.16 407	1.07 334	0.60 242	0.54 260	3.58 577	0.37 215	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.22 420	0.20 291	0.16 207

iRaftStereo_RVC	0.47 211	0.26 218	0.64 243	0.50 265	0.29 195	0.53 205	0.33 157	1.05 283	0.77 255	0.84 283	1.00 299	0.55 210	0.37 118	0.81 204	0.40 246	0.17 173	0.12 97	0.22 337	0.20 345	0.19 244	0.15 167

AFF-stereo	0.58 300	0.25 190	0.64 243	0.46 184	0.29 195	0.34 35	0.38 229	1.15 325	1.14 419	1.17 416	1.60 538	1.10 435	0.71 356	0.97 263	0.43 277	0.13 26	0.11 38	0.19 209	0.19 308	0.17 151	0.14 123

aanet-new-34k	0.33 71	0.22 95	0.65 250	0.40 70	0.20 16	0.34 35	0.30 116	0.80 160	0.42 95	0.34 61	0.53 149	0.34 82	0.57 287	0.38 14	0.25 33	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.12 21

SCV_C0	0.43 172	0.26 218	0.65 250	0.43 116	0.29 195	0.47 126	0.31 128	1.34 381	0.73 240	0.38 105	0.49 128	0.54 205	0.29 49	1.24 343	0.30 109	0.17 173	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.20 291	0.15 167

GCAP-BAT	0.39 136	0.22 95	0.65 250	0.43 116	0.35 316	0.34 35	0.37 221	0.83 180	0.67 218	0.48 170	0.56 165	0.55 210	0.38 123	0.74 177	0.31 136	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.15 72	0.15 167

GCAPDPT-zeroshot	0.39 136	0.22 95	0.65 250	0.43 116	0.35 316	0.34 35	0.37 221	0.83 180	0.67 218	0.48 170	0.56 165	0.55 210	0.38 123	0.74 177	0.31 136	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.15 72	0.15 167

GMOStereo	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 530	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

error version	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 530	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

test-v	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 530	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

test-2	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 530	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

test_xeample	1.45 582	0.28 276	0.65 250	0.51 297	0.28 172	0.94 447	0.59 464	2.14 599	1.29 510	1.24 451	1.51 515	0.88 344	0.86 427	1.46 406	15.10 683	0.22 378	0.20 449	0.22 337	0.20 345	0.22 362	0.22 385

HSM	1.19 556	0.32 384	0.65 250	0.57 413	0.38 373	1.23 520	0.59 464	2.25 620	1.19 460	1.30 480	1.25 418	1.94 594	1.03 507	9.32 674	0.71 431	0.22 378	0.16 354	0.20 262	0.16 230	0.21 336	0.21 365

aanet-new-28k	0.32 57	0.21 62	0.66 260	0.43 116	0.21 24	0.47 126	0.28 96	0.64 75	0.33 47	0.36 79	0.39 62	0.36 92	0.49 220	0.39 21	0.27 63	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.22 362	0.15 167

RAStereo	0.34 84	0.21 62	0.66 260	0.47 200	0.27 145	0.26 11	0.29 106	0.69 107	0.63 194	0.32 46	0.42 75	0.45 148	0.31 67	0.45 48	0.34 181	0.17 173	0.15 315	0.19 209	0.15 184	0.18 194	0.13 69

H2IRNET	0.56 285	0.26 218	0.66 260	0.47 200	0.35 316	0.41 73	0.26 79	0.92 214	1.17 444	0.61 230	1.28 434	1.08 422	0.86 427	0.99 273	0.63 401	0.19 270	0.16 354	0.22 337	0.25 471	0.21 336	0.18 266

RAFT-345	0.84 462	0.25 190	0.66 260	0.50 265	0.27 145	0.54 215	0.42 283	0.83 180	1.11 400	1.32 494	2.34 612	0.86 336	0.54 260	5.72 621	0.47 316	0.18 222	0.13 194	0.22 337	0.17 259	0.17 151	0.16 207

RALCasStereoNet	0.54 261	0.30 333	0.66 260	0.59 432	0.51 480	0.61 269	0.52 400	0.94 229	0.93 310	0.70 246	1.01 304	0.78 299	0.44 164	1.33 368	0.47 316	0.20 312	0.16 354	0.18 184	0.16 230	0.20 291	0.19 310

CBMV	0.95 493	0.44 505	0.66 260	0.53 337	0.35 316	1.53 563	1.63 639	1.69 475	1.42 571	2.00 617	1.60 538	1.43 509	1.17 537	1.59 434	0.99 509	0.34 553	0.34 583	0.39 580	0.33 569	0.33 512	0.32 516
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 172	0.24 156	0.67 266	0.51 297	0.32 269	0.55 228	0.45 339	0.97 245	0.77 255	0.59 226	0.51 137	0.49 175	0.42 144	0.80 198	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.19 244	0.14 123

AE-Stereo	0.49 225	0.27 250	0.67 266	0.60 444	0.39 384	0.67 316	0.46 347	1.18 334	1.09 391	0.47 161	0.75 234	0.69 275	0.47 189	0.59 106	0.40 246	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.20 345	0.19 244	0.15 167

RAFT-RH_RVC	1.03 523	0.24 156	0.67 266	0.49 254	0.28 172	0.81 403	0.33 157	0.83 180	1.08 383	2.05 618	4.65 654	1.04 413	0.57 287	5.98 629	0.50 337	0.18 222	0.13 194	0.26 456	0.20 345	0.16 108	0.17 239

222	1.61 596	0.29 311	0.67 266	0.56 395	0.29 195	1.06 483	0.42 283	2.17 610	1.31 520	1.31 490	1.52 516	0.92 364	0.94 464	1.76 468	17.65 687	0.24 423	0.20 449	0.21 301	0.19 308	0.22 362	0.23 405

HI	0.64 338	0.32 384	0.68 270	0.47 200	0.51 480	0.41 73	0.36 196	1.04 275	0.75 242	1.31 490	1.43 488	1.62 547	1.12 529	0.94 251	0.88 484	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.20 345	0.20 291	0.18 266

CoSv	0.64 338	0.32 384	0.68 270	0.47 200	0.51 480	0.41 73	0.36 196	1.04 275	0.75 242	1.31 490	1.43 488	1.62 547	1.12 529	0.94 251	0.88 484	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.20 345	0.20 291	0.18 266

11t1	0.52 234	0.28 276	0.68 270	0.51 297	0.28 172	0.83 411	0.39 246	1.22 357	0.63 194	0.84 283	0.74 232	0.68 269	0.68 342	0.91 238	0.57 374	0.21 347	0.18 411	0.19 209	0.16 230	0.20 291	0.21 365

GCAP-Stereo	0.40 150	0.28 276	0.68 270	0.47 200	0.25 100	0.53 205	0.32 144	0.82 175	0.58 176	0.65 238	0.69 213	0.58 231	0.42 144	0.47 65	0.29 90	0.17 173	0.14 253	0.17 142	0.13 121	0.17 151	0.14 123

BUS	0.74 408	0.32 384	0.68 270	0.54 354	0.44 432	2.34 624	0.42 283	2.16 604	0.98 333	1.20 429	1.11 356	1.03 409	0.62 319	0.91 238	0.70 425	0.24 423	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

BSDual-CNN	0.71 383	0.32 384	0.68 270	0.54 354	0.44 432	1.27 525	0.65 485	2.16 604	0.98 333	1.20 429	1.11 356	1.12 440	0.74 363	0.91 238	0.66 412	0.24 423	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

psmg	0.72 385	0.32 384	0.68 270	0.50 265	0.44 432	1.48 558	0.75 516	1.94 559	0.98 333	1.21 433	1.33 454	1.12 440	0.74 363	0.91 238	0.66 412	0.24 423	0.19 429	0.25 437	0.25 471	0.23 390	0.22 385

test-3	0.54 261	0.22 95	0.68 270	0.47 200	0.27 145	0.58 245	0.35 181	0.92 214	1.00 346	1.32 494	0.69 213	0.87 340	0.45 170	1.68 453	0.37 215	0.16 115	0.11 38	0.20 262	0.16 230	0.17 151	0.13 69

test_1	0.54 261	0.22 95	0.68 270	0.47 200	0.27 145	0.58 245	0.35 181	0.92 214	1.00 346	1.28 465	0.68 208	0.87 340	0.45 170	1.67 448	0.37 215	0.16 115	0.11 38	0.20 262	0.16 230	0.17 151	0.13 69

xxxx	1.51 586	0.28 276	0.68 270	0.54 354	0.28 172	1.16 506	0.44 319	2.19 613	1.29 510	1.09 357	1.36 468	1.22 460	0.85 419	1.79 471	15.70 686	0.24 423	0.21 473	0.21 301	0.20 345	0.22 362	0.23 405

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 261	0.25 190	0.68 270	0.43 116	0.24 75	0.40 66	0.34 171	1.04 275	1.09 391	1.32 494	1.60 538	0.80 305	0.68 342	0.67 147	0.39 238	0.13 26	0.10 9	0.18 184	0.17 259	0.17 151	0.13 69

Gwc-CoAtRS	0.52 234	0.24 156	0.68 270	0.48 232	0.29 195	0.64 286	0.25 66	1.16 327	1.08 383	1.01 334	1.00 299	1.12 440	0.56 275	0.69 151	0.37 215	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.15 184	0.15 72	0.15 167

LL-Strereo2	0.52 234	0.33 407	0.69 282	0.52 318	0.37 351	0.70 336	0.30 116	1.13 321	0.67 218	0.94 307	0.78 241	0.91 356	0.42 144	1.05 292	0.42 267	0.17 173	0.16 354	0.29 498	0.25 471	0.21 336	0.16 207

NRIStereo	0.60 308	0.29 311	0.69 282	0.53 337	0.28 172	0.63 282	0.33 157	1.08 304	0.87 286	1.14 391	0.87 265	0.91 356	0.59 299	2.24 516	0.49 330	0.20 312	0.14 253	0.21 301	0.19 308	0.21 336	0.17 239

ASMatch	0.88 476	0.26 218	0.69 282	0.51 297	0.35 316	0.48 135	0.37 221	1.12 317	0.92 308	1.10 365	3.28 637	0.96 384	0.98 486	4.90 600	0.49 330	0.19 270	0.16 354	0.22 337	0.19 308	0.19 244	0.27 467

THIR-Stereo	1.02 520	0.27 250	0.69 282	0.49 254	0.28 172	0.95 451	1.34 619	1.03 269	0.97 328	1.34 507	1.90 586	1.17 450	1.58 594	6.44 635	0.78 454	0.19 270	0.14 253	0.21 301	0.22 420	0.19 244	0.20 344

test_xeample3	0.42 165	0.28 276	0.69 282	0.43 116	0.33 291	0.56 237	0.38 229	0.79 151	0.45 112	0.53 199	0.46 107	0.44 140	0.44 164	1.38 385	0.31 136	0.18 222	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.17 151	0.16 207

EAI-Stereo	0.65 346	0.28 276	0.69 282	0.53 337	0.27 145	0.60 263	0.40 261	2.28 623	0.64 199	0.71 249	3.18 635	0.57 225	0.43 153	1.06 294	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.17 142	0.17 259	0.17 151	0.17 239

MIF-Stereo (partial)	0.45 195	0.25 190	0.70 288	0.50 265	0.52 492	0.35 43	0.26 79	0.91 211	0.59 185	0.45 149	0.71 221	0.51 185	0.51 238	1.11 310	0.45 295	0.20 312	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.24 405	0.18 266

DCRE	0.82 451	0.26 218	0.70 288	0.58 419	0.44 432	0.54 215	0.48 368	0.95 234	0.78 259	0.78 264	7.33 669	0.86 336	0.52 245	0.76 180	0.41 256	0.16 115	0.16 354	0.19 209	0.17 259	0.18 194	0.17 239

fff	0.53 246	0.24 156	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

DRaft	0.80 440	0.24 156	0.70 288	0.45 168	0.30 219	0.97 461	0.53 408	1.05 283	0.97 328	1.78 594	2.02 597	0.80 305	1.74 608	2.73 549	0.72 434	0.17 173	0.14 253	0.20 262	0.20 345	0.18 194	0.21 365

Pruner-Stereo	0.62 319	0.29 311	0.70 288	0.61 459	0.31 247	0.63 282	0.43 305	1.17 329	0.99 340	1.53 556	1.08 339	0.95 378	0.55 268	1.35 374	0.51 342	0.23 405	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.21 336	0.23 405

DCANet	0.54 261	0.24 156	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.49 152	0.36 196	1.05 283	1.30 516	1.12 373	1.03 322	0.58 231	0.92 450	0.81 204	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.19 310

csc	0.53 246	0.24 156	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

cscssc	0.53 246	0.24 156	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

111	0.60 308	0.23 130	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.72 343	0.42 283	1.18 334	1.41 568	0.80 269	1.38 475	1.10 435	0.79 389	0.96 255	0.58 378	0.18 222	0.13 194	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.19 310

CFNet-RSSM	0.54 261	0.24 156	0.70 288	0.48 232	0.28 172	0.60 263	0.27 89	1.49 417	1.14 419	1.06 347	0.93 277	1.08 422	0.54 260	0.70 155	0.35 192	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.14 123

psm_up	0.77 425	0.34 432	0.70 288	0.66 508	0.58 521	1.05 480	0.92 565	1.52 429	1.12 404	1.26 460	1.16 385	1.31 490	1.23 553	1.20 333	0.81 467	0.25 451	0.29 558	0.31 517	0.27 501	0.27 445	0.25 432

rvit_stereo_0080	0.44 186	0.32 384	0.71 299	0.47 200	0.36 331	0.42 83	0.55 432	0.82 175	0.68 224	0.50 187	0.60 176	0.55 210	0.47 189	0.59 106	0.44 280	0.26 474	0.21 473	0.20 262	0.20 345	0.31 494	0.19 310

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 203	0.36 462	0.71 299	0.47 200	0.36 331	0.67 316	0.35 181	0.78 144	1.12 404	0.61 230	0.62 182	0.39 117	0.39 127	0.71 159	0.39 238	0.20 312	0.17 386	0.22 337	0.18 283	0.23 390	0.19 310

whm_eth	0.44 186	0.32 384	0.71 299	0.47 200	0.36 331	0.42 83	0.55 432	0.82 175	0.68 224	0.50 187	0.60 176	0.55 210	0.47 189	0.59 106	0.44 280	0.26 474	0.21 473	0.20 262	0.20 345	0.31 494	0.19 310

qqq	0.57 293	0.34 432	0.71 299	0.47 200	0.27 145	0.64 286	0.62 476	1.42 398	0.78 259	0.80 269	0.92 274	0.95 378	0.77 377	0.88 230	0.59 381	0.21 347	0.20 449	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.21 365

test_3	0.55 276	0.23 130	0.71 299	0.53 337	0.28 172	0.61 269	0.40 261	0.92 214	1.05 367	1.19 425	0.68 208	0.93 366	0.44 164	1.67 448	0.39 238	0.15 77	0.12 97	0.22 337	0.19 308	0.21 336	0.14 123

TestStereo	0.64 338	0.39 481	0.71 299	0.51 297	0.27 145	0.56 237	0.42 283	1.03 269	0.91 302	0.80 269	1.00 299	0.68 269	0.52 245	3.25 567	0.45 295	0.22 378	0.15 315	0.24 398	0.18 283	0.27 445	0.16 207

mmm	0.63 326	0.35 452	0.72 305	0.51 297	0.30 219	0.86 424	0.54 414	1.59 449	0.86 281	1.07 350	1.38 475	0.79 303	0.75 366	0.91 238	0.58 378	0.22 378	0.18 411	0.29 498	0.25 471	0.25 418	0.23 405

CASS	0.65 346	0.34 432	0.72 305	0.56 395	0.27 145	0.78 379	0.42 283	1.59 449	0.86 281	1.30 480	1.25 418	0.87 340	0.84 416	0.84 215	0.54 362	0.35 560	0.19 429	0.26 456	0.21 391	0.28 464	0.42 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 494	0.58 562	0.72 305	0.61 459	0.46 451	1.64 573	0.76 519	1.86 533	1.28 505	1.30 480	1.53 517	0.86 336	0.94 464	3.27 568	0.69 424	0.45 600	0.44 620	0.54 617	0.48 613	0.47 579	0.40 553

DisPM	0.66 355	0.28 276	0.72 305	0.61 459	0.35 316	0.62 278	0.45 339	1.02 264	0.99 340	1.56 566	1.10 350	0.80 305	0.59 299	2.37 527	0.41 256	0.23 405	0.14 253	0.23 378	0.21 391	0.20 291	0.25 432

GANet-ADL	0.60 308	0.35 452	0.72 305	0.64 488	0.40 395	0.68 323	0.51 389	1.49 417	1.12 404	0.95 309	1.08 339	0.91 356	0.57 287	0.76 180	0.55 367	0.26 474	0.18 411	0.18 184	0.16 230	0.23 390	0.25 432

CrosDoStereo	1.58 592	0.24 156	0.72 305	0.48 232	0.29 195	0.67 316	12.49 687	1.10 308	0.98 333	1.34 507	1.75 568	1.00 395	1.89 621	6.65 639	0.81 467	0.19 270	0.15 315	0.20 262	0.22 420	0.18 194	0.19 310

AAGNet	1.83 612	0.28 276	0.72 305	0.61 459	0.32 269	0.67 316	0.51 389	0.96 242	0.98 333	1.47 542	1.20 403	1.00 395	1.18 542	2.83 551	22.77 694	0.22 378	0.13 194	0.22 337	0.19 308	0.23 390	0.15 167

OMP-Stereo	0.94 491	0.33 407	0.72 305	0.90 618	0.31 247	0.49 152	0.36 196	1.16 327	1.06 372	1.58 572	1.12 363	1.46 519	0.69 346	6.94 646	0.49 330	0.19 270	0.14 253	0.24 398	0.18 283	0.20 291	0.14 123

IIG-Stereo	0.96 494	0.31 368	0.72 305	0.88 614	0.33 291	0.61 269	0.26 79	1.19 345	1.03 357	1.69 586	1.37 470	1.46 519	0.75 366	6.96 648	0.51 342	0.19 270	0.14 253	0.23 378	0.18 283	0.20 291	0.14 123

DeepStereo_LL	1.58 592	0.24 156	0.72 305	0.48 232	0.29 195	0.67 316	12.49 687	1.10 308	0.98 333	1.34 507	1.75 568	1.00 395	1.89 621	6.65 639	0.81 467	0.19 270	0.15 315	0.20 262	0.22 420	0.18 194	0.19 310

SST-Stereo	0.83 457	0.28 276	0.72 305	0.59 432	0.31 247	0.72 343	0.26 79	1.09 305	0.86 281	1.47 542	1.10 350	1.00 395	0.87 432	5.73 622	0.45 295	0.22 378	0.13 194	0.23 378	0.19 308	0.23 390	0.18 266

DeepStereo_RVC	0.55 276	0.29 311	0.72 305	0.51 297	0.30 219	0.59 256	0.33 157	1.03 269	0.70 230	1.16 407	0.93 277	0.83 322	0.94 464	0.96 255	0.54 362	0.21 347	0.14 253	0.21 301	0.19 308	0.24 405	0.24 420

Hybrid-DGEV-2	0.65 346	0.31 368	0.73 317	0.60 444	0.37 351	1.08 486	0.28 96	1.45 410	1.40 562	1.32 494	0.85 258	1.03 409	1.01 498	1.05 292	0.48 321	0.18 222	0.15 315	0.22 337	0.19 308	0.17 151	0.15 167

coex_refinement	0.80 440	0.28 276	0.73 317	0.70 543	0.51 480	0.95 451	0.60 469	1.78 507	1.23 480	1.36 512	1.37 470	1.82 580	0.81 399	1.32 364	1.13 531	0.26 474	0.17 386	0.19 209	0.20 345	0.24 405	0.25 432

rvit_stereo_0081_aga	0.44 186	0.34 432	0.73 317	0.51 297	0.41 405	0.50 167	0.40 261	0.81 167	0.57 172	0.58 218	0.56 165	0.53 200	0.43 153	0.66 143	0.40 246	0.26 474	0.21 473	0.22 337	0.20 345	0.26 431	0.18 266

rrr	0.46 203	0.28 276	0.73 317	0.43 116	0.33 291	0.49 152	0.38 229	0.76 137	0.50 136	0.47 161	0.48 118	0.48 166	0.46 178	2.03 495	0.30 109	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.16 207

EKT-Stereo	0.53 246	0.30 333	0.73 317	0.58 419	0.60 532	0.51 187	0.48 368	0.94 229	0.90 297	0.71 249	0.88 267	0.77 295	0.43 153	1.07 298	0.40 246	0.22 378	0.16 354	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.22 385

Patchmatch Stereo++	0.55 276	0.30 333	0.73 317	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.29 106	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.37 381	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 261	0.30 333	0.73 317	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.41 278	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.82 315	0.61 313	1.06 294	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

ROB_FTStereo_v2	0.54 261	0.30 333	0.73 317	0.50 265	0.27 145	0.64 286	0.42 283	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.12 314	0.46 309	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

ROB_FTStereo	0.54 261	0.30 333	0.73 317	0.50 265	0.27 145	0.64 286	0.25 66	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.95 280	0.82 315	0.61 313	1.15 320	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

HUI-Stereo	0.52 234	0.30 333	0.73 317	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.30 116	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	0.79 195	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

RAFT_R40	0.83 457	0.28 276	0.73 317	0.59 432	0.31 247	0.69 329	0.44 319	1.10 308	0.95 316	1.47 542	1.10 350	1.00 395	0.85 419	5.53 616	0.46 309	0.22 378	0.13 194	0.23 378	0.20 345	0.23 390	0.18 266

iGMRVC	0.56 285	0.30 333	0.73 317	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.38 229	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.52 417	0.46 309	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

iRAFT	0.55 276	0.30 333	0.73 317	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.29 106	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.37 381	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

CroCo-Stereo	0.40 150	0.31 368	0.73 317	0.58 419	0.27 145	0.26 11	0.33 157	0.95 234	0.81 267	0.42 128	0.47 111	0.65 260	0.47 189	0.39 21	0.34 181	0.18 222	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.19 244	0.16 207
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
RAFT	0.64 338	0.30 333	0.73 317	0.59 432	0.33 291	0.68 323	0.58 455	1.04 275	0.76 251	1.08 351	1.19 398	1.65 558	0.93 459	1.06 294	0.56 371	0.21 347	0.18 411	0.27 472	0.24 457	0.22 362	0.17 239

RAFT-IKP	0.54 261	0.30 333	0.73 317	0.50 265	0.27 145	0.59 256	0.36 196	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.61 313	1.22 336	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

HCRNet	0.70 376	0.39 481	0.73 317	0.60 444	0.59 529	0.76 367	0.35 181	1.22 357	1.13 416	1.02 338	0.99 295	1.02 404	0.76 374	2.19 513	0.70 425	0.28 504	0.19 429	0.28 487	0.23 443	0.25 418	0.23 405

G2L-Stereo_test	0.73 403	0.27 250	0.74 334	0.49 254	0.40 395	0.90 430	0.81 537	1.53 435	1.14 419	1.28 465	1.27 428	1.52 533	0.72 359	1.62 438	0.94 496	0.19 270	0.14 253	0.16 93	0.15 184	0.18 194	0.19 310

test_sample2	0.62 319	0.29 311	0.74 334	0.50 265	0.28 172	0.80 394	0.61 473	1.61 456	1.00 346	0.88 292	0.99 295	0.94 369	0.83 412	1.16 324	0.51 342	0.23 405	0.18 411	0.22 337	0.21 391	0.23 390	0.22 385

anonymousdsp2	0.53 246	0.27 250	0.74 334	0.48 232	0.29 195	0.76 367	0.47 355	1.61 456	0.82 272	0.77 261	0.77 239	0.75 289	0.47 189	1.03 283	0.40 246	0.18 222	0.13 194	0.18 184	0.13 121	0.19 244	0.18 266

CRE-IMP	0.55 276	0.30 333	0.74 334	0.52 318	0.29 195	0.79 385	0.25 66	1.04 275	0.72 236	1.09 357	0.95 280	0.81 310	0.57 287	1.10 307	0.50 337	0.21 347	0.14 253	0.23 378	0.19 308	0.28 464	0.22 385

test_sample1	0.61 315	0.29 311	0.75 338	0.50 265	0.31 247	0.76 367	0.48 368	1.59 449	0.84 277	0.90 295	0.94 279	0.88 344	0.95 469	1.16 324	0.67 417	0.22 378	0.18 411	0.20 262	0.19 308	0.21 336	0.21 365

anonymousa	0.72 385	0.27 250	0.75 338	0.47 200	0.63 542	1.43 554	0.45 339	1.24 363	0.89 293	1.28 465	1.75 568	1.62 547	1.13 533	0.69 151	0.59 381	0.19 270	0.16 354	0.23 378	0.25 471	0.20 291	0.18 266

TestStereo1	0.63 326	0.28 276	0.75 338	0.76 574	0.31 247	0.48 135	0.43 305	1.30 374	1.21 471	0.97 315	1.31 445	0.64 257	0.77 377	1.75 463	0.42 267	0.20 312	0.15 315	0.22 337	0.18 283	0.21 336	0.17 239

test_5	0.65 346	0.30 333	0.75 338	0.67 520	0.50 468	0.92 441	0.52 400	1.39 393	1.12 404	0.76 256	1.11 356	1.00 395	0.90 444	1.53 421	0.45 295	0.18 222	0.13 194	0.23 378	0.22 420	0.21 336	0.19 310

SA-5K	0.63 326	0.28 276	0.75 338	0.76 574	0.31 247	0.48 135	0.43 305	1.30 374	1.21 471	0.97 315	1.31 445	0.64 257	0.77 377	1.75 463	0.42 267	0.20 312	0.15 315	0.22 337	0.18 283	0.21 336	0.17 239

NF-Stereo	0.80 440	0.30 333	0.75 338	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.02 312	0.82 315	0.57 287	5.40 614	0.48 321	0.23 405	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

OCTAStereo	0.80 440	0.30 333	0.75 338	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.82 315	0.57 287	5.35 608	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

RE-Stereo	0.80 440	0.30 333	0.75 338	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.81 310	0.57 287	5.37 611	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

TVStereo	0.80 440	0.30 333	0.75 338	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.81 310	0.57 287	5.37 611	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

AdaStereo	0.70 376	0.43 502	0.75 338	0.73 563	0.37 351	0.92 441	0.53 408	1.85 530	1.18 451	1.12 373	1.23 412	1.07 421	0.65 337	0.96 255	0.63 401	0.31 527	0.15 315	0.32 532	0.21 391	0.29 475	0.22 385
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.
aanet-new-60k	0.34 84	0.21 62	0.76 348	0.42 100	0.22 42	0.58 245	0.31 128	0.71 117	0.33 47	0.33 52	0.39 62	0.40 122	0.43 153	0.77 183	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.12 21

G2L-ROB	0.73 403	0.25 190	0.76 348	0.54 354	0.39 384	0.95 451	0.66 490	1.66 470	1.09 391	1.24 451	1.02 312	1.64 555	0.71 356	1.63 440	1.02 512	0.20 312	0.14 253	0.17 142	0.15 184	0.20 291	0.22 385

DCVSM-stereo	0.72 385	0.35 452	0.76 348	0.55 379	0.42 411	0.73 348	0.38 229	1.21 349	1.02 353	1.79 597	1.04 325	1.62 547	1.03 507	1.04 289	0.79 460	0.24 423	0.27 540	0.29 498	0.24 457	0.30 485	0.36 538

test_sample7	0.74 408	0.37 469	0.76 348	0.52 318	0.35 316	0.91 434	0.67 494	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	1.23 338	0.67 417	0.31 527	0.28 547	0.32 532	0.31 551	0.33 512	0.29 486

4D-IteraStereo	0.48 217	0.24 156	0.76 348	0.50 265	0.44 432	0.66 311	0.31 128	0.87 192	1.02 353	1.03 342	0.72 225	0.78 299	0.32 77	0.64 129	0.37 215	0.17 173	0.11 38	0.23 378	0.19 308	0.19 244	0.13 69

Sa-1000	0.72 385	0.29 311	0.76 348	0.59 432	0.30 219	0.73 348	0.37 221	1.62 460	1.33 528	1.28 465	2.04 598	0.86 336	0.75 366	1.84 475	0.38 227	0.19 270	0.14 253	0.25 437	0.23 443	0.20 291	0.16 207

IRAFT_RVC	0.88 476	0.28 276	0.76 348	0.63 479	0.31 247	0.65 302	1.02 587	1.22 357	0.94 314	1.22 438	1.04 325	1.01 402	0.98 486	5.82 624	0.53 356	0.22 378	0.12 97	0.25 437	0.20 345	0.20 291	0.19 310

CVANet_RVC	1.07 529	0.43 502	0.76 348	0.60 444	0.50 468	0.90 430	0.97 577	1.52 429	1.26 494	1.33 503	1.38 475	1.24 467	1.18 542	6.75 645	0.75 443	0.34 553	0.23 508	0.34 551	0.29 534	0.42 555	0.27 467

aanet-new-90k	0.34 84	0.21 62	0.77 356	0.41 86	0.23 54	0.43 92	0.36 196	0.64 75	0.30 28	0.28 16	0.40 66	0.31 53	0.50 229	0.97 263	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 244	0.11 3

aanet-new-12k	0.33 71	0.23 130	0.77 356	0.48 232	0.21 24	0.48 135	0.25 66	0.80 160	0.44 108	0.38 105	0.29 31	0.32 61	0.48 203	0.39 21	0.29 90	0.14 50	0.10 9	0.17 142	0.13 121	0.19 244	0.15 167

HH	0.63 326	0.30 333	0.77 356	0.50 265	0.32 269	0.49 152	0.46 347	1.65 465	0.64 199	0.69 244	1.09 344	1.63 552	0.85 419	1.90 481	0.37 215	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.16 207

HanStereo	0.63 326	0.30 333	0.77 356	0.50 265	0.32 269	0.49 152	0.46 347	1.65 465	0.64 199	0.69 244	1.09 344	1.63 552	0.85 419	1.90 481	0.37 215	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.16 207

CroCo-Stereo Lap2	0.44 186	0.34 432	0.77 356	0.61 459	0.79 594	0.28 17	0.35 181	0.75 134	0.71 234	0.38 105	0.50 131	0.72 283	0.55 268	0.57 101	0.47 316	0.17 173	0.18 411	0.19 209	0.16 230	0.21 336	0.20 344

PFNet+	0.59 305	0.28 276	0.77 356	0.53 337	0.30 219	0.59 256	0.31 128	0.92 214	1.14 419	1.33 503	1.10 350	0.79 303	0.57 287	1.31 360	0.49 330	0.25 451	0.17 386	0.28 487	0.26 489	0.21 336	0.25 432

PSM-softLoss	0.78 433	0.31 368	0.77 356	0.58 419	0.32 269	0.56 237	0.40 261	1.18 334	0.70 230	1.24 451	1.07 334	0.83 322	0.52 245	5.36 609	0.53 356	0.24 423	0.15 315	0.25 437	0.22 420	0.20 291	0.25 432

KMStereo	0.78 433	0.31 368	0.77 356	0.58 419	0.32 269	0.56 237	0.40 261	1.18 334	0.70 230	1.24 451	1.07 334	0.83 322	0.52 245	5.36 609	0.53 356	0.24 423	0.15 315	0.25 437	0.22 420	0.20 291	0.25 432

cf-r	0.73 403	0.30 333	0.77 356	0.55 379	0.63 542	0.78 379	0.48 368	1.79 513	1.15 431	1.13 388	1.26 425	1.43 509	0.87 432	1.40 396	0.85 480	0.25 451	0.18 411	0.22 337	0.23 443	0.19 244	0.19 310

HITNet	0.65 346	0.40 488	0.77 356	0.48 232	0.24 75	1.05 480	0.49 380	1.76 499	1.02 353	1.18 421	1.18 391	0.89 352	0.80 395	0.85 221	0.79 460	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.17 259	0.29 475	0.15 167
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
LG-Stereo	0.34 84	0.25 190	0.78 366	0.47 200	0.26 116	0.37 51	0.30 116	0.71 117	0.52 153	0.36 79	0.57 170	0.29 42	0.21 5	0.50 77	0.36 204	0.13 26	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.18 194	0.12 21

NINENet	0.77 425	0.37 469	0.78 366	0.62 470	0.51 480	2.34 624	0.42 283	1.83 525	1.04 362	1.14 391	1.23 412	1.03 409	0.62 319	1.24 343	0.70 425	0.28 504	0.23 508	0.31 517	0.21 391	0.26 431	0.25 432

DLCB_ROB	0.86 471	0.40 488	0.78 366	0.68 533	0.54 499	1.11 493	0.84 543	1.49 417	1.23 480	1.64 582	1.65 551	1.70 564	0.91 447	1.70 455	1.05 514	0.25 451	0.24 517	0.26 456	0.27 501	0.27 445	0.24 420

aanet-new-70k	0.35 96	0.20 35	0.79 369	0.42 100	0.21 24	0.50 167	0.30 116	0.65 85	0.31 32	0.33 52	0.40 66	0.31 53	0.51 238	1.00 278	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.12 21

Selective-RAFT	0.52 234	0.28 276	0.79 369	0.55 379	0.27 145	0.91 434	0.33 157	0.80 160	0.88 290	0.58 218	0.63 185	0.81 310	0.77 377	1.29 356	0.48 321	0.19 270	0.14 253	0.17 142	0.15 184	0.19 244	0.17 239

AACVNet	0.86 471	0.35 452	0.79 369	0.82 595	0.39 384	0.76 367	0.49 380	1.61 456	0.81 267	1.08 351	1.33 454	1.30 486	0.93 459	4.34 588	0.74 438	0.25 451	0.21 473	0.28 487	0.22 420	0.29 475	0.25 432

GwcNet-ADL	0.64 338	0.31 368	0.79 369	0.56 395	0.41 405	0.60 263	0.58 455	1.41 396	1.26 494	1.08 351	1.13 368	0.91 356	0.60 303	1.04 289	0.78 454	0.27 490	0.18 411	0.18 184	0.18 283	0.25 418	0.29 486

DEmStereo	0.97 500	0.23 130	0.79 369	0.47 200	0.32 269	1.04 479	0.56 440	0.93 223	0.89 293	1.39 527	2.14 604	1.02 404	2.07 633	5.64 620	0.77 452	0.17 173	0.15 315	0.20 262	0.20 345	0.18 194	0.20 344

TDLM	1.06 527	0.44 505	0.79 369	0.63 479	0.50 468	0.89 427	1.44 624	1.48 415	1.26 494	1.12 373	1.40 481	1.08 422	0.98 486	6.65 639	0.78 454	0.33 543	0.21 473	0.33 541	0.26 489	0.37 530	0.24 420

UDGNet	0.72 385	1.17 635	0.80 375	0.77 577	0.41 405	0.77 374	0.38 229	0.97 245	1.34 531	0.81 274	0.88 267	0.71 282	0.60 303	1.21 335	0.54 362	0.52 614	0.19 429	1.02 648	0.26 489	0.71 624	0.31 509

aanet-new-40k	0.33 71	0.22 95	0.81 376	0.40 70	0.25 100	0.52 194	0.23 44	0.67 101	0.32 42	0.33 52	0.47 111	0.33 74	0.52 245	0.35 7	0.28 79	0.13 26	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.12 21

rvit_stereo_0083	0.47 211	0.33 407	0.81 376	0.56 395	0.36 331	0.50 167	0.44 319	0.68 104	0.95 316	0.49 178	0.57 170	0.55 210	0.49 220	0.88 230	0.46 309	0.25 451	0.25 526	0.24 398	0.20 345	0.24 405	0.17 239

FCDSN-DC	2.32 635	0.63 580	0.81 376	0.84 599	0.75 585	2.23 618	0.94 572	2.09 593	1.80 610	5.45 677	7.72 673	7.77 674	6.93 680	3.39 569	1.80 598	0.52 614	0.48 631	0.52 611	0.51 622	0.57 604	0.58 608
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 451	0.29 311	0.81 376	0.71 551	0.60 532	1.05 480	0.54 414	1.99 571	0.92 308	1.18 421	1.06 330	1.99 600	1.08 521	1.94 487	0.97 505	0.27 490	0.22 495	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.19 310

MultiAttention	4.51 664	0.33 407	0.82 380	0.73 563	0.45 439	30.98 699	4.50 682	2.18 612	1.40 562	1.61 574	2.41 616	2.43 623	0.70 351	38.42 703	1.36 560	0.22 378	0.15 315	0.29 498	0.30 543	0.47 579	0.43 569

FACV-RUCA	0.63 326	0.34 432	0.82 380	0.62 470	0.65 547	0.81 403	0.41 278	1.44 405	1.07 377	0.86 290	1.14 372	0.61 247	0.69 346	0.80 198	0.53 356	0.28 504	0.19 429	0.47 602	0.21 391	0.35 519	0.25 432

ITSA-stereo	0.82 451	0.36 462	0.82 380	0.54 354	0.31 247	0.80 394	0.47 355	2.17 610	1.67 598	1.13 388	1.13 368	0.94 369	0.86 427	2.46 535	1.00 510	0.26 474	0.23 508	0.28 487	0.27 501	0.28 464	0.36 538

Anonymous_2	1.30 564	0.55 551	0.82 380	0.52 318	0.58 521	1.01 470	0.64 483	1.25 365	0.97 328	0.96 311	0.78 241	1.33 493	1.29 562	1.03 283	0.74 438	0.62 630	0.64 649	1.06 649	9.63 694	1.16 642	0.49 589

SA	0.66 355	0.30 333	0.82 380	0.61 459	0.30 219	0.58 245	0.38 229	1.44 405	1.30 516	0.96 311	1.36 468	0.66 264	0.95 469	1.85 478	0.42 267	0.19 270	0.15 315	0.25 437	0.23 443	0.21 336	0.17 239

aanet-new-14k	0.36 112	0.24 156	0.83 385	0.46 184	0.22 42	0.46 112	0.33 157	0.66 93	0.61 188	0.39 116	0.48 118	0.29 42	0.64 329	0.41 32	0.29 90	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.21 336	0.14 123

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 159	0.19 21	0.83 385	0.40 70	0.28 172	0.46 112	0.28 96	0.78 144	0.37 71	0.34 61	0.51 137	0.39 117	0.48 203	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	1.46 651

CSP-Net	0.97 500	0.38 476	0.83 385	0.53 337	0.41 405	1.63 571	0.77 522	2.00 572	1.05 367	1.25 456	1.20 403	1.33 493	0.83 412	4.93 602	0.85 480	0.32 534	0.22 495	0.20 262	0.20 345	0.23 390	0.25 432

DIP-Stereo	0.62 319	0.30 333	0.83 385	0.48 232	0.36 331	0.95 451	0.33 157	2.37 632	0.67 218	1.25 456	1.00 299	0.68 269	0.51 238	0.91 238	0.61 393	0.18 222	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.19 244	0.19 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 159	0.19 21	0.84 389	0.40 70	0.28 172	0.46 112	0.28 96	0.78 144	0.37 71	0.34 61	0.51 137	0.39 117	0.48 203	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	1.46 651

FC-DCNN v2	2.81 651	0.59 565	0.85 390	0.73 563	0.57 512	2.97 646	1.05 591	3.39 657	2.61 644	6.98 680	7.67 672	10.38 682	6.31 677	5.75 623	3.37 639	0.53 620	0.48 631	0.51 609	0.50 619	0.53 597	0.51 595

ffm	0.72 385	0.33 407	0.85 390	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	0.95 234	2.47 639	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	1.55 425	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.31 517	0.27 501	0.19 244	0.20 344

ff1	1.37 573	0.33 407	0.85 390	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	0.95 234	2.47 639	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 662	0.20 312	0.12 97	0.31 517	0.27 501	0.19 244	0.20 344

mmx	1.39 576	0.33 407	0.85 390	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	2.13 595	1.37 548	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 662	0.24 423	0.19 429	0.31 517	0.27 501	0.30 485	0.25 432

xxx	1.39 576	0.33 407	0.85 390	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	2.13 595	1.37 548	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 662	0.24 423	0.19 429	0.31 517	0.27 501	0.30 485	0.25 432

SACVNet	0.85 466	0.46 514	0.85 390	0.81 587	0.56 508	0.80 394	0.79 528	1.68 473	1.12 404	1.34 507	1.33 454	1.25 471	0.94 464	2.39 529	0.76 446	0.34 553	0.26 532	0.31 517	0.29 534	0.35 519	0.44 572

Selective-IGEV-i1	0.66 355	0.27 250	0.86 396	0.54 354	0.33 291	1.01 470	0.78 524	1.75 492	1.18 451	0.88 292	1.19 398	1.19 454	0.56 275	0.98 266	0.54 362	0.19 270	0.16 354	0.20 262	0.17 259	0.19 244	0.20 344

model_zeroshot	0.48 217	0.29 311	0.86 396	0.51 297	0.36 331	0.69 329	0.37 221	1.12 317	0.62 191	0.85 288	0.84 256	0.66 264	0.37 118	0.73 168	0.34 181	0.20 312	0.16 354	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.16 207

SMFormer	0.75 417	0.30 333	0.86 396	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.82 472	0.24 423	0.20 449	0.22 337	0.21 391	0.23 390	0.24 420

tta	0.75 417	0.30 333	0.86 396	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.82 472	0.24 423	0.20 449	0.22 337	0.21 391	0.18 194	0.18 266

qqq1	0.72 385	0.30 333	0.86 396	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.44 280	0.24 423	0.20 449	0.18 184	0.15 184	0.18 194	0.18 266

fff1	0.72 385	0.30 333	0.86 396	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.44 280	0.24 423	0.20 449	0.18 184	0.15 184	0.18 194	0.18 266

1111x	1.70 605	0.29 311	0.86 396	0.51 297	0.27 145	1.01 470	0.68 498	2.22 617	1.28 505	1.13 388	1.40 481	1.21 458	1.10 525	5.53 616	15.20 684	0.22 378	0.21 473	0.22 337	0.22 420	0.24 405	0.22 385

StereoVision	0.65 346	0.34 432	0.86 396	0.59 432	0.40 395	0.50 167	0.41 278	1.09 305	0.93 310	0.71 249	2.50 621	0.82 315	0.57 287	1.03 283	0.49 330	0.25 451	0.28 547	0.29 498	0.28 522	0.36 526	0.20 344

CFNet_pseudo	0.66 355	0.32 384	0.86 396	0.48 232	0.39 384	0.70 336	0.40 261	1.33 376	1.22 477	1.16 407	1.34 461	1.24 467	0.64 329	0.98 266	0.59 381	0.21 347	0.16 354	0.33 541	0.19 308	0.36 526	0.25 432

GANet	1.36 571	0.47 519	0.86 396	0.67 520	0.45 439	1.34 537	1.73 641	1.64 464	1.24 486	1.49 550	2.38 613	1.55 537	1.20 548	9.30 673	0.93 494	0.30 520	0.31 569	0.33 541	0.28 522	0.39 543	0.30 499

ccs_rob	0.66 355	0.33 407	0.86 396	0.48 232	0.39 384	0.70 336	0.40 261	1.33 376	1.22 477	1.16 407	1.34 461	1.23 465	0.64 329	0.98 266	0.59 381	0.21 347	0.16 354	0.35 560	0.20 345	0.37 530	0.25 432

FC-DCNN	2.72 650	0.59 565	0.86 396	0.73 563	0.57 512	2.91 644	1.04 589	3.01 651	2.60 643	6.83 679	7.64 671	9.92 679	6.33 678	5.21 605	3.14 633	0.53 620	0.48 631	0.51 609	0.50 619	0.53 597	0.51 595

aanet-new-10k	0.35 96	0.22 95	0.87 408	0.47 200	0.23 54	0.66 311	0.24 59	0.63 68	0.40 84	0.38 105	0.42 75	0.40 122	0.53 253	0.40 28	0.29 90	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.19 244	0.13 69

FE-Mocha	0.49 225	0.30 333	0.87 408	0.48 232	0.36 331	0.45 106	0.22 31	1.58 447	0.49 129	1.00 328	1.09 344	0.74 286	0.41 136	0.55 93	0.30 109	0.18 222	0.12 97	0.21 301	0.20 345	0.17 151	0.15 167

rvit_stereo_ft	0.47 211	0.35 452	0.87 408	0.67 520	0.42 411	0.40 66	0.59 464	0.81 167	0.74 241	0.46 156	0.55 162	0.57 225	0.49 220	0.65 140	0.50 337	0.25 451	0.17 386	0.22 337	0.22 420	0.24 405	0.17 239

test_sample6	0.71 383	0.34 432	0.87 408	0.52 318	0.30 219	0.82 405	0.58 455	1.79 513	1.15 431	1.14 391	1.33 454	0.91 356	0.79 389	1.31 360	0.74 438	0.27 490	0.21 473	0.27 472	0.29 534	0.28 464	0.27 467

test_sample5	0.69 372	0.34 432	0.87 408	0.52 318	0.30 219	0.84 420	0.54 414	1.83 525	1.14 419	1.11 371	1.25 418	0.88 344	0.78 385	1.23 338	0.65 406	0.26 474	0.20 449	0.27 472	0.27 501	0.27 445	0.26 456

DualNet	0.70 376	0.34 432	0.87 408	0.52 318	0.30 219	0.84 420	0.54 414	1.83 525	1.14 419	1.14 391	1.33 454	0.88 344	0.78 385	1.23 338	0.65 406	0.26 474	0.20 449	0.27 472	0.27 501	0.27 445	0.26 456

RALAANet	0.60 308	0.33 407	0.87 408	0.62 470	0.50 468	0.69 329	0.31 128	1.21 349	1.06 372	1.09 357	1.16 385	0.88 344	0.46 178	1.22 336	0.42 267	0.19 270	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.27 445	0.17 239

MSMDNet	0.66 355	0.32 384	0.87 408	0.49 254	0.37 351	0.79 385	0.40 261	1.43 404	1.31 520	1.15 397	1.31 445	1.24 467	0.63 325	0.88 230	0.57 374	0.21 347	0.16 354	0.26 456	0.19 308	0.39 543	0.24 420

DeepPruner_ROB	0.74 408	0.48 523	0.87 408	0.57 413	0.44 432	0.79 385	0.54 414	1.73 484	0.96 321	1.38 521	1.27 428	1.24 467	0.73 361	1.43 399	0.73 437	0.34 553	0.28 547	0.27 472	0.26 489	0.31 494	0.31 509

test_sample3	0.68 370	0.32 384	0.88 417	0.52 318	0.30 219	0.97 461	0.52 400	1.86 533	1.15 431	1.08 351	1.11 356	0.88 344	0.71 356	1.17 328	0.68 421	0.25 451	0.20 449	0.25 437	0.25 471	0.25 418	0.25 432

PCWNet_CMD	0.66 355	0.32 384	0.88 417	0.49 254	0.37 351	0.78 379	0.40 261	1.42 398	1.31 520	1.16 407	1.31 445	1.25 471	0.62 319	0.89 235	0.57 374	0.20 312	0.16 354	0.27 472	0.19 308	0.40 547	0.25 432

CFNet_ucs	0.70 376	0.33 407	0.88 417	0.50 265	0.43 423	0.74 353	0.44 319	1.60 453	1.29 510	1.22 438	1.54 522	1.09 432	0.63 325	0.99 273	0.59 381	0.25 451	0.20 449	0.37 571	0.21 391	0.40 547	0.28 479

RAFT_CTSACE	0.63 326	0.26 218	0.88 417	0.55 379	0.51 480	0.71 340	0.44 319	0.80 160	0.97 328	0.97 315	1.84 578	1.18 453	0.68 342	1.47 410	0.36 204	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.20 345	0.20 291	0.14 123

LMCR-Stereo	0.82 451	0.46 514	0.88 417	0.75 571	0.43 423	1.33 535	0.56 440	2.43 637	0.98 333	1.53 556	1.49 510	0.74 286	1.00 496	1.63 440	0.89 487	0.28 504	0.17 386	0.22 337	0.17 259	0.29 475	0.20 344

StereoDRNet-Refined	0.80 440	0.41 495	0.88 417	0.62 470	0.42 411	1.33 535	0.48 368	1.52 429	1.17 444	1.45 539	1.44 493	1.44 514	0.90 444	1.26 347	1.24 543	0.20 312	0.16 354	0.27 472	0.24 457	0.25 418	0.28 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.66 355	0.29 311	0.89 423	0.55 379	0.28 172	0.92 441	0.60 469	1.98 568	0.83 273	1.00 328	1.04 325	1.09 432	0.68 342	1.29 356	0.62 396	0.20 312	0.17 386	0.21 301	0.17 259	0.21 336	0.21 365

TransformOpticalFlow	0.96 494	0.28 276	0.89 423	0.52 318	0.31 247	0.66 311	0.54 414	1.75 492	1.12 404	1.09 357	1.44 493	1.37 502	1.01 498	6.70 643	0.42 267	0.19 270	0.12 97	0.20 262	0.19 308	0.18 194	0.19 310

ADLNet	0.85 466	0.36 462	0.89 423	0.85 604	0.72 568	1.24 521	0.76 519	1.82 520	1.36 544	1.52 554	1.35 467	1.27 479	0.99 494	1.23 338	1.15 533	0.27 490	0.20 449	0.26 456	0.25 471	0.28 464	0.30 499

MSMD_ROB	1.99 624	0.59 565	0.89 423	0.70 543	0.61 535	3.95 660	0.94 572	1.80 516	1.79 609	4.41 667	4.43 648	8.17 675	3.66 663	3.40 570	1.33 554	0.52 614	0.48 631	0.54 617	0.58 629	0.53 597	0.50 591

GES	0.66 355	0.34 432	0.90 427	0.59 432	0.38 373	0.94 447	0.57 451	2.11 594	0.86 281	1.02 338	1.11 356	0.66 264	0.79 389	0.99 273	0.61 393	0.27 490	0.19 429	0.20 262	0.20 345	0.21 336	0.30 499

UPFNet	0.80 440	0.32 384	0.90 427	0.59 432	0.74 576	1.26 524	0.80 534	1.52 429	1.10 398	1.30 480	1.12 363	1.30 486	0.84 416	1.67 448	1.09 522	0.24 423	0.24 517	0.24 398	0.23 443	0.25 418	0.18 266

DMCA	0.67 366	0.34 432	0.90 427	0.51 297	0.44 432	0.86 424	0.47 355	1.42 398	1.02 353	1.17 416	1.12 363	1.23 465	0.75 366	0.78 190	0.95 500	0.25 451	0.19 429	0.27 472	0.19 308	0.24 405	0.27 467

aanet-new-78k	0.35 96	0.22 95	0.91 430	0.43 116	0.21 24	0.33 33	0.36 196	0.65 85	0.32 42	0.32 46	0.40 66	0.31 53	0.59 299	0.91 238	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.12 21

test_sample4	0.69 372	0.33 407	0.91 430	0.51 297	0.30 219	0.92 441	0.52 400	1.87 536	1.15 431	1.14 391	1.18 391	0.87 340	0.75 366	1.18 330	0.68 421	0.25 451	0.20 449	0.26 456	0.26 489	0.26 431	0.25 432

iRaft-Stereo_5w	0.85 466	0.29 311	0.91 430	0.53 337	0.43 423	0.49 152	0.68 498	0.99 251	0.87 286	0.79 267	1.34 461	1.46 519	0.91 447	5.11 603	1.11 528	0.17 173	0.14 253	0.22 337	0.18 283	0.20 291	0.20 344

AASNet	0.76 423	0.35 452	0.91 430	0.79 581	0.81 601	1.14 498	0.56 440	2.02 580	1.08 383	1.22 438	1.24 414	0.93 366	0.76 374	0.77 183	1.16 534	0.27 490	0.23 508	0.24 398	0.20 345	0.28 464	0.24 420

RASNet	1.12 542	0.30 333	0.91 430	0.66 508	0.77 589	0.97 461	0.57 451	1.37 386	1.35 540	1.02 338	1.34 461	2.11 609	1.43 578	7.09 650	1.39 565	0.19 270	0.17 386	0.17 142	0.19 308	0.18 194	0.16 207

MIM_Stereo	0.57 293	0.24 156	0.92 435	0.46 184	0.30 219	0.54 215	0.28 96	1.27 368	0.75 242	1.00 328	1.16 385	0.93 366	0.53 253	1.45 404	0.61 393	0.16 115	0.16 354	0.20 262	0.19 308	0.17 151	0.14 123

MeshStereo	2.26 632	0.56 555	0.92 435	0.61 459	0.49 461	2.60 633	1.02 587	3.18 653	2.05 627	7.40 684	4.98 658	7.58 672	2.98 655	6.37 633	1.96 606	0.43 594	0.43 617	0.45 597	0.39 591	0.43 561	0.42 562
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
RT-IGEV	0.77 425	0.28 276	0.93 437	0.55 379	0.33 291	1.01 470	0.83 542	2.03 583	0.93 310	1.28 465	1.58 535	1.77 573	1.17 537	1.04 289	0.49 330	0.23 405	0.16 354	0.21 301	0.17 259	0.19 244	0.26 456

UGAM-zero	1.00 511	0.30 333	0.93 437	0.47 200	0.30 219	0.57 242	0.25 66	2.25 620	0.63 194	1.01 334	1.10 350	2.73 633	1.85 618	6.26 630	0.40 246	0.17 173	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.17 239

GCST	1.08 532	1.47 650	0.93 437	1.73 653	1.14 639	1.30 530	0.31 128	1.33 376	1.16 441	1.29 472	0.97 292	0.98 388	0.49 220	2.08 500	0.46 309	1.19 653	0.70 653	1.30 653	0.85 648	1.02 638	0.89 635

CoDeX	0.73 403	0.29 311	0.93 437	0.54 354	0.36 331	1.14 498	0.61 473	2.34 629	1.17 444	1.16 407	1.25 418	0.91 356	0.87 432	1.33 368	0.64 405	0.20 312	0.16 354	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.18 266

PS-NSSS	0.99 506	0.58 562	0.93 437	0.58 419	0.57 512	0.91 434	0.80 534	1.81 519	1.14 419	1.14 391	1.67 556	1.00 395	0.83 412	4.62 593	0.78 454	0.37 568	0.31 569	0.52 611	0.32 559	0.45 571	0.38 549

DDVS	0.78 433	0.41 495	0.94 442	0.60 444	0.43 423	1.30 530	0.43 305	1.40 395	0.91 302	1.20 429	1.15 380	1.43 509	0.64 329	2.18 511	0.89 487	0.28 504	0.22 495	0.26 456	0.23 443	0.31 494	0.33 522

MIPNet	0.56 285	0.28 276	0.94 442	0.49 254	0.33 291	0.66 311	0.38 229	1.35 383	1.08 383	1.06 347	0.92 274	0.60 242	0.79 389	0.73 168	0.52 349	0.17 173	0.14 253	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.17 239

GMStereo	0.55 276	0.45 512	0.94 442	0.50 265	0.32 269	0.64 286	0.43 305	1.00 255	1.40 562	0.82 278	0.73 227	0.51 185	0.45 170	0.85 221	0.55 367	0.24 423	0.15 315	0.20 262	0.21 391	0.31 494	0.24 420
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 466	0.38 476	0.94 442	0.80 584	1.03 627	1.17 508	0.58 455	1.52 429	1.20 465	1.19 425	1.62 544	1.13 445	1.20 548	1.80 472	1.06 516	0.24 423	0.24 517	0.24 398	0.21 391	0.23 390	0.27 467

G2L-Stereo	0.80 440	0.32 384	0.95 446	0.60 444	0.42 411	0.78 379	0.69 502	1.50 421	1.09 391	1.33 503	1.14 372	1.45 516	0.72 359	2.45 532	1.10 525	0.25 451	0.20 449	0.26 456	0.21 391	0.20 291	0.26 456

UGAM	1.14 547	0.27 250	0.95 446	0.53 337	0.42 411	0.70 336	0.72 510	0.95 234	1.32 524	0.98 320	1.48 508	1.78 576	0.87 432	9.65 679	0.87 483	0.21 347	0.18 411	0.30 511	0.24 457	0.19 244	0.16 207

MyStereo06	0.61 315	0.28 276	0.95 446	0.56 395	0.46 451	0.61 269	0.73 511	1.78 507	0.67 218	1.03 342	1.12 363	1.13 445	0.56 275	0.78 190	0.41 256	0.17 173	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.20 344

hknet	0.77 425	0.32 384	0.95 446	0.54 354	0.38 373	1.27 525	0.65 485	2.16 604	1.07 377	1.20 429	1.11 356	1.59 543	0.81 399	1.37 381	0.66 412	0.22 378	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

delet	0.85 466	0.32 384	0.95 446	0.65 502	0.66 551	1.64 573	0.84 543	1.75 492	1.35 540	1.32 494	1.30 439	1.30 486	0.88 437	1.68 453	1.10 525	0.21 347	0.21 473	0.24 398	0.24 457	0.21 336	0.21 365

acv_ft	0.75 417	0.31 368	0.95 446	0.70 543	0.86 612	1.24 521	0.53 408	1.44 405	1.07 377	1.24 451	1.30 439	1.08 422	0.92 450	0.80 198	1.34 556	0.21 347	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.21 336	0.18 266

CIPLG	0.62 319	0.33 407	0.96 452	0.58 419	0.50 468	0.75 359	0.48 368	1.05 283	0.96 321	1.40 528	1.57 532	0.64 257	0.48 203	0.89 235	0.70 425	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.21 365

STrans-v2	1.04 526	0.28 276	0.96 452	0.49 254	0.32 269	0.68 323	0.79 528	2.47 640	1.12 404	1.12 373	1.46 502	1.40 505	1.46 583	6.70 643	0.43 277	0.18 222	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.18 194	0.18 266

dd	0.59 305	0.48 523	0.97 454	0.55 379	0.32 269	0.64 286	0.47 355	1.02 264	1.34 531	0.78 264	0.86 260	0.58 231	0.54 260	1.01 279	0.86 482	0.28 504	0.18 411	0.26 456	0.19 308	0.32 503	0.24 420

IPLG	0.69 372	0.27 250	0.97 454	0.51 297	0.43 423	0.79 385	0.33 157	1.21 349	1.06 372	1.30 480	1.10 350	0.52 193	0.55 268	3.16 565	0.63 401	0.16 115	0.14 253	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.17 239

TRStereo	0.60 308	0.60 573	0.97 454	0.74 567	0.67 555	0.46 112	0.38 229	1.85 530	0.89 293	0.79 267	0.80 252	0.88 344	0.39 127	1.10 307	0.41 256	0.23 405	0.15 315	0.23 378	0.24 457	0.17 151	0.15 167

rvit_0105_6	0.53 246	0.37 469	0.98 457	0.65 502	0.38 373	0.51 187	0.51 389	0.77 141	1.20 465	0.54 205	0.55 162	0.65 260	0.53 253	0.94 251	0.44 280	0.32 534	0.32 577	0.28 487	0.24 457	0.28 464	0.21 365

IGEV-FE	0.53 246	0.30 333	0.99 458	0.56 395	0.35 316	0.41 73	0.32 144	1.37 386	0.63 194	1.00 328	1.09 344	0.94 369	0.41 136	0.83 210	0.39 238	0.18 222	0.12 97	0.19 209	0.18 283	0.19 244	0.17 239

IGEV_Zeroshot_test	0.53 246	0.30 333	0.99 458	0.56 395	0.35 316	0.41 73	0.32 144	1.37 386	0.63 194	1.00 328	1.09 344	0.95 378	0.41 136	0.83 210	0.39 238	0.18 222	0.12 97	0.19 209	0.18 283	0.19 244	0.17 239

UDG	1.41 579	2.65 676	0.99 458	1.44 649	1.64 655	1.34 537	0.80 534	1.60 453	1.23 480	1.23 444	1.71 561	2.01 602	1.34 571	1.47 410	1.41 570	0.90 641	0.54 642	2.29 662	0.75 641	1.84 651	1.04 642

IPLGR_C	0.62 319	0.33 407	0.99 458	0.58 419	0.49 461	0.76 367	0.48 368	1.10 308	0.96 321	1.40 528	1.56 528	0.62 251	0.48 203	0.80 198	0.71 431	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.21 365

GEStereo_RVC	0.90 481	0.37 469	0.99 458	0.64 488	0.50 468	0.95 451	0.79 528	2.42 636	1.17 444	1.16 407	1.11 356	1.26 475	0.92 450	3.24 566	0.90 490	0.29 515	0.19 429	0.23 378	0.20 345	0.27 445	0.29 486

iResNet_ROB	0.77 425	0.30 333	0.99 458	0.57 413	0.36 331	0.83 411	0.36 196	2.33 626	1.58 591	1.27 463	1.30 439	1.25 471	0.84 416	1.65 443	0.79 460	0.20 312	0.14 253	0.17 142	0.12 63	0.18 194	0.27 467

MyStereo8	0.65 346	0.29 311	1.00 464	0.58 419	0.49 461	0.91 434	0.35 181	1.18 334	1.31 520	1.16 407	1.27 428	0.90 353	0.64 329	0.72 163	0.95 500	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.18 283	0.22 362	0.26 456

CRFU-Net	0.86 471	0.39 481	1.00 464	0.65 502	0.57 512	1.78 588	0.86 551	2.15 601	0.81 267	1.38 521	1.18 391	1.64 555	1.19 545	1.35 374	0.90 490	0.26 474	0.22 495	0.21 301	0.19 308	0.23 390	0.24 420

iRaft-Stereo_20w	0.65 346	0.31 368	1.00 464	0.47 200	0.34 312	0.73 348	0.30 116	2.96 650	0.70 230	1.15 397	1.14 372	0.76 293	0.65 337	1.11 310	0.38 227	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.16 230	0.19 244	0.18 266

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 537	1.02 622	1.00 464	0.82 595	0.67 555	1.93 602	0.93 569	1.62 460	1.11 400	1.15 397	1.25 418	1.50 528	0.79 389	1.96 489	0.76 446	1.89 657	0.34 583	0.79 637	0.36 584	1.25 646	0.83 632

rvit_105_1	0.72 385	0.52 540	1.01 468	0.78 579	0.49 461	0.75 359	0.87 553	1.12 317	1.18 451	0.99 323	0.79 247	0.90 353	0.77 377	1.26 347	0.75 443	0.41 584	0.36 599	0.36 568	0.41 596	0.30 485	0.33 522

GMStereo_Zeroshot	0.67 366	0.61 575	1.01 468	0.64 488	0.37 351	0.84 420	0.35 181	1.05 283	1.12 404	1.12 373	1.06 330	1.27 479	0.54 260	1.19 331	0.59 381	0.32 534	0.17 386	0.31 517	0.18 283	0.52 595	0.22 385

plain	0.46 203	0.27 250	1.01 468	0.50 265	0.40 395	0.35 43	0.37 221	0.87 192	0.56 170	0.43 135	0.76 236	0.42 131	0.40 132	1.13 317	0.45 295	0.21 347	0.15 315	0.24 398	0.19 308	0.24 405	0.16 207

ACRE	0.61 315	0.33 407	1.01 468	0.58 419	0.49 461	0.75 359	0.47 355	1.06 296	0.95 316	1.37 515	1.55 524	0.62 251	0.46 178	0.83 210	0.70 425	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.21 365

ccnet	1.12 542	0.67 585	1.01 468	0.78 579	0.73 575	1.72 579	0.99 582	1.84 529	1.26 494	1.47 542	1.85 580	1.75 572	1.29 562	1.75 463	1.88 602	0.57 623	0.53 639	0.57 626	0.55 626	0.59 608	0.54 599

GwcNet-RSSM	0.77 425	0.32 384	1.01 468	0.62 470	0.54 499	0.78 379	0.51 389	1.73 484	1.20 465	1.09 357	1.37 470	1.46 519	0.85 419	1.53 421	1.09 522	0.25 451	0.18 411	0.23 378	0.24 457	0.20 291	0.19 310

CFNet	0.96 494	0.36 462	1.01 468	0.62 470	0.42 411	0.99 467	0.47 355	1.90 545	1.32 524	0.99 323	1.39 479	1.10 435	0.86 427	5.58 619	0.79 460	0.23 405	0.17 386	0.28 487	0.27 501	0.26 431	0.21 365

ssnet_v2	0.88 476	0.36 462	1.02 475	0.62 470	0.38 373	1.32 533	0.97 577	2.07 590	1.34 531	1.37 515	1.18 391	1.54 535	0.92 450	1.10 307	1.65 591	0.30 520	0.27 540	0.30 511	0.28 522	0.27 445	0.26 456

IER	0.70 376	0.31 368	1.02 475	0.48 232	0.52 492	1.34 537	0.51 389	1.17 329	0.99 340	1.23 444	1.34 461	1.12 440	1.11 526	0.99 273	0.71 431	0.20 312	0.16 354	0.21 301	0.21 391	0.20 291	0.19 310

sCroCo_RVC	0.49 225	0.40 488	1.02 475	0.65 502	0.60 532	0.52 194	0.40 261	0.83 180	0.61 188	0.44 141	0.74 232	0.49 175	0.50 229	0.63 128	0.48 321	0.26 474	0.27 540	0.23 378	0.22 420	0.29 475	0.25 432

SFCPSM	0.70 376	0.28 276	1.02 475	0.51 297	0.38 373	1.37 540	0.66 490	2.00 572	1.03 357	1.17 416	1.21 405	0.82 315	0.78 385	1.03 283	0.53 356	0.21 347	0.17 386	0.22 337	0.24 457	0.21 336	0.19 310

PAM_32	0.77 425	0.28 276	1.03 479	0.52 318	0.30 219	1.32 533	0.35 181	1.97 566	0.65 213	1.02 338	1.06 330	3.05 639	1.49 588	0.96 255	0.36 204	0.19 270	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.19 244	0.19 310

DAS	0.84 462	0.34 432	1.03 479	0.64 488	0.69 563	0.77 374	0.63 481	1.54 438	1.20 465	1.79 597	1.55 524	0.95 378	1.04 509	2.83 551	0.60 389	0.21 347	0.16 354	0.25 437	0.18 283	0.27 445	0.22 385

SepStereo	0.82 451	0.34 432	1.03 479	0.64 488	0.69 563	0.77 374	0.63 481	1.54 438	1.20 465	1.79 597	1.55 524	0.95 378	1.04 509	2.30 522	0.60 389	0.21 347	0.16 354	0.25 437	0.18 283	0.27 445	0.22 385

MANE	6.19 670	0.59 565	1.03 479	0.93 624	1.22 645	13.38 684	2.69 671	12.81 688	17.94 695	8.21 685	10.82 683	14.72 685	11.68 682	11.39 685	11.90 678	0.59 627	0.50 636	0.52 611	1.76 673	0.55 601	0.54 599

test-1	0.52 234	0.26 218	1.04 483	0.56 395	0.32 269	0.61 269	0.38 229	1.10 308	0.91 302	0.78 264	1.01 304	0.77 295	0.52 245	0.60 118	0.42 267	0.17 173	0.14 253	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.23 405

rvit_0105_5	0.58 300	0.39 481	1.05 484	0.66 508	0.37 351	0.58 245	0.56 440	0.94 229	1.18 451	0.64 236	0.68 208	0.75 289	0.63 325	0.88 230	0.50 337	0.32 534	0.32 577	0.30 511	0.27 501	0.28 464	0.25 432

rvit_stereo_0075_2	0.64 338	0.46 514	1.05 484	0.66 508	0.66 551	0.53 205	0.48 368	1.20 347	1.12 404	0.76 256	0.92 274	0.78 299	0.53 253	1.03 283	0.59 381	0.37 568	0.28 547	0.40 585	0.31 551	0.37 530	0.32 516

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 437	0.43 502	1.05 484	0.64 488	0.58 521	0.95 451	0.53 408	1.53 435	1.18 451	1.37 515	1.15 380	1.43 509	0.88 437	1.61 437	0.84 477	0.25 451	0.22 495	0.27 472	0.27 501	0.29 475	0.29 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 338	0.32 384	1.05 484	0.55 379	0.40 395	0.54 215	0.45 339	1.21 349	0.93 310	1.03 342	1.47 503	0.69 275	0.63 325	1.76 468	0.49 330	0.18 222	0.14 253	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.20 344

rvit_0105_4	0.56 285	0.38 476	1.06 488	0.66 508	0.38 373	0.53 205	0.53 408	0.84 186	1.17 444	0.56 214	0.61 178	0.72 283	0.59 299	0.98 266	0.45 295	0.32 534	0.33 582	0.29 498	0.25 471	0.29 475	0.23 405

ADStereo(finetuned)	0.57 293	0.24 156	1.06 488	0.43 116	0.24 75	0.49 152	0.35 181	1.05 283	1.30 516	1.12 373	1.03 322	0.58 231	1.20 548	0.84 215	0.51 342	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.19 310

dad	0.86 471	0.66 584	1.06 488	0.56 395	0.37 351	0.76 367	0.44 319	1.17 329	1.50 581	1.44 537	1.27 428	1.34 497	0.75 366	2.52 540	0.84 477	0.42 588	0.27 540	0.83 638	0.26 489	0.41 550	0.29 486

DSFCA	0.93 489	0.34 432	1.06 488	0.52 318	0.65 547	1.55 565	0.93 569	1.49 417	1.19 460	1.56 566	1.15 380	1.50 528	0.96 476	3.07 560	1.02 512	0.30 520	0.26 532	0.25 437	0.25 471	0.28 464	0.24 420

NCCL2	1.00 511	0.56 555	1.06 488	0.75 571	0.57 512	1.31 532	1.72 640	1.77 503	1.36 544	1.50 551	1.17 389	1.91 589	1.17 537	1.54 423	1.29 551	0.35 560	0.31 569	0.45 597	0.44 604	0.40 547	0.40 553

ISRNet	0.80 440	0.33 407	1.07 493	0.81 587	0.66 551	0.60 263	0.34 171	1.19 345	1.13 416	1.59 573	1.53 517	1.35 498	0.77 377	1.27 350	0.94 496	0.39 576	0.34 583	0.43 592	0.38 589	0.34 516	0.49 589

MyStereo05	0.66 355	0.28 276	1.07 493	0.56 395	0.46 451	0.61 269	0.73 511	1.34 381	1.41 568	1.15 397	0.91 272	0.77 295	0.80 395	1.41 398	0.63 401	0.17 173	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.20 344

MyStereo04	0.67 366	0.29 311	1.07 493	0.55 379	0.45 439	0.59 256	0.79 528	1.50 421	1.40 562	0.91 299	0.91 272	0.74 286	0.86 427	1.52 417	0.62 396	0.17 173	0.16 354	0.24 398	0.20 345	0.23 390	0.20 344

DCANet-4	0.54 261	0.26 218	1.07 493	0.42 100	0.24 75	0.48 135	0.36 196	0.99 251	1.30 516	1.10 365	1.02 312	0.56 221	0.75 366	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

PAM	0.76 423	0.29 311	1.08 497	0.52 318	0.33 291	1.38 543	0.39 246	2.01 576	0.67 218	1.06 347	0.96 283	2.89 637	1.43 578	0.86 225	0.35 192	0.19 270	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.20 344

rvit_0105_3	0.63 326	0.44 505	1.08 497	0.72 555	0.40 395	0.64 286	0.71 507	1.03 269	1.17 444	0.82 278	0.70 218	0.80 305	0.70 351	0.91 238	0.56 371	0.35 560	0.34 583	0.34 551	0.32 559	0.27 445	0.28 479

SQANet	1.31 565	0.88 613	1.08 497	1.83 655	1.44 651	1.44 555	0.75 516	1.74 489	1.09 391	1.32 494	1.26 425	1.28 482	1.01 498	1.50 414	0.83 474	2.50 664	0.34 583	1.47 654	0.55 626	2.32 656	1.57 654

RAFT + AFF	1.00 511	0.42 499	1.09 500	0.67 520	0.50 468	1.22 519	1.24 610	2.24 619	1.19 460	1.30 480	1.56 528	1.17 450	1.49 588	3.44 574	0.83 474	0.21 347	0.25 526	0.30 511	0.26 489	0.27 445	0.27 467

MMNet	0.84 462	0.32 384	1.09 500	0.60 444	0.59 529	1.85 596	0.49 380	1.51 427	1.27 500	1.37 515	1.15 380	1.26 475	1.18 542	1.67 448	1.22 541	0.19 270	0.18 411	0.23 378	0.22 420	0.25 418	0.21 365

XPNet_ROB	0.96 494	0.49 526	1.09 500	0.72 555	0.57 512	1.11 493	1.14 601	1.66 470	1.23 480	1.85 604	1.39 479	1.64 555	1.11 526	1.80 472	1.42 574	0.38 573	0.30 563	0.33 541	0.29 534	0.37 530	0.34 527

PFNet	0.91 484	0.26 218	1.10 503	0.63 479	0.32 269	0.64 286	0.56 440	1.17 329	0.99 340	1.47 542	1.08 339	0.98 388	0.69 346	6.62 638	0.54 362	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.19 308	0.20 291	0.17 239

MLCV	0.72 385	0.34 432	1.10 503	0.51 297	0.23 54	0.91 434	0.39 246	1.33 376	1.23 480	1.46 541	1.55 524	1.01 402	0.64 329	1.95 488	0.80 465	0.18 222	0.12 97	0.18 184	0.14 160	0.19 244	0.17 239

Anonymous3	0.61 315	0.44 505	1.11 505	0.59 432	0.49 461	0.93 446	0.65 485	0.93 223	0.81 267	0.72 254	0.88 267	0.65 260	0.69 346	1.06 294	0.53 356	0.35 560	0.30 563	0.26 456	0.26 489	0.31 494	0.27 467

DISCO	1.03 523	0.34 432	1.11 505	0.69 537	0.45 439	2.07 611	0.84 543	2.13 595	1.50 581	1.15 397	1.33 454	2.40 621	1.07 520	2.60 543	1.51 586	0.23 405	0.18 411	0.22 337	0.20 345	0.31 494	0.27 467

DDUNet	1.50 585	2.69 677	1.12 507	1.77 654	1.88 657	1.84 595	0.92 565	1.70 480	1.16 441	1.38 521	1.79 572	1.60 545	1.12 529	1.37 381	1.08 520	1.10 651	0.76 654	2.37 664	0.94 653	2.00 652	1.37 650

RP	1.09 535	0.50 533	1.12 507	0.90 618	1.04 628	1.11 493	0.84 543	1.80 516	1.62 593	1.55 565	2.00 594	1.90 588	1.78 612	1.84 475	1.25 544	0.52 614	0.36 599	0.48 604	0.36 584	0.45 571	0.43 569

DualNet (step1)	0.83 457	0.49 526	1.13 509	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	1.23 338	0.67 417	0.57 623	0.28 547	0.62 629	0.67 637	0.45 571	0.42 562

test_sample9	1.86 615	0.49 526	1.13 509	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	2.27 520	7.92 666	0.57 623	12.61 699	0.62 629	0.67 637	0.45 571	0.42 562

test_sample8	2.19 630	0.49 526	1.13 509	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.82 520	1.15 431	2.26 624	1.30 439	4.94 661	2.52 648	2.27 520	7.92 666	0.57 623	12.61 699	0.62 629	0.67 637	0.45 571	0.42 562

DRN-Test	1.00 511	0.44 505	1.13 509	0.70 543	0.81 601	1.62 570	0.79 528	2.14 599	1.44 574	1.78 594	1.33 454	1.43 509	1.05 513	2.18 511	1.53 587	0.27 490	0.21 473	0.31 517	0.30 543	0.32 503	0.28 479

IPLGR	0.58 300	0.27 250	1.14 513	0.48 232	0.28 172	0.65 302	0.33 157	1.22 357	1.13 416	1.18 421	1.05 328	0.69 275	0.66 340	0.96 255	0.52 349	0.17 173	0.15 315	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.18 266

NaN_ROB	1.13 545	0.55 551	1.15 514	0.64 488	0.48 457	1.61 569	2.03 657	1.72 483	1.48 578	2.09 620	1.27 428	1.40 505	1.08 521	3.94 580	1.30 552	0.28 504	0.34 583	0.28 487	0.28 522	0.30 485	0.33 522

ETE_ROB	0.96 494	0.64 582	1.16 515	0.69 537	0.48 457	1.14 498	1.13 600	1.77 503	1.19 460	1.91 611	1.45 496	1.73 567	1.05 513	1.60 435	1.14 532	0.32 534	0.26 532	0.38 574	0.34 575	0.39 543	0.41 558

LALA_ROB	1.01 517	0.59 565	1.16 515	0.67 520	0.51 480	1.63 571	1.26 614	1.69 475	1.38 552	1.81 601	1.37 470	1.94 594	1.02 505	1.58 431	1.38 562	0.37 568	0.27 540	0.43 592	0.37 587	0.43 561	0.37 543

ADLNet2	0.88 476	0.34 432	1.17 517	0.77 577	0.64 545	1.12 496	0.76 519	1.74 489	1.24 486	1.21 433	1.65 551	1.71 565	1.05 513	1.67 448	1.17 537	0.24 423	0.21 473	0.21 301	0.22 420	0.26 431	0.29 486

BEATNet_4x	0.73 403	0.49 526	1.17 517	0.53 337	0.26 116	1.03 477	0.55 432	1.82 520	1.06 372	1.21 433	1.22 408	0.96 384	0.91 447	1.01 279	1.06 516	0.21 347	0.14 253	0.24 398	0.19 308	0.37 530	0.21 365

PSMNet_ROB	0.90 481	0.52 540	1.17 517	0.72 555	0.61 535	1.27 525	1.12 599	1.76 499	1.12 404	1.09 357	1.28 434	1.45 516	0.89 443	1.65 443	1.42 574	0.33 543	0.25 526	0.37 571	0.39 591	0.35 519	0.29 486

otaku	1.60 594	1.11 629	1.21 520	2.20 657	1.56 653	1.97 605	1.24 610	2.07 590	1.36 544	1.44 537	1.62 544	1.73 567	1.19 545	1.73 461	0.98 508	2.89 668	0.57 644	1.74 655	0.60 633	2.78 663	1.94 660

anonymity	1.12 542	0.97 617	1.21 520	1.07 635	1.12 636	1.08 486	0.89 558	1.95 561	1.16 441	1.29 472	1.26 425	1.22 460	1.09 524	1.15 320	1.01 511	1.02 646	1.00 669	0.97 643	0.97 655	0.98 635	0.99 639

STTStereo	0.78 433	0.50 533	1.22 522	0.64 488	0.54 499	0.89 427	0.54 414	1.44 405	1.11 400	1.38 521	1.09 344	1.27 479	0.85 419	1.43 399	0.83 474	0.29 515	0.27 540	0.33 541	0.39 591	0.32 503	0.30 499

Ntro	1.64 598	1.15 633	1.23 523	2.48 663	1.83 656	2.09 613	1.16 604	1.96 562	1.38 552	1.21 433	1.62 544	1.62 547	1.29 562	1.87 480	1.11 528	3.04 669	0.56 643	1.82 657	0.64 635	2.80 664	2.05 662

ToySt	0.66 355	0.33 407	1.23 523	0.51 297	0.33 291	0.86 424	0.68 498	1.10 308	0.97 328	0.84 283	1.08 339	1.25 471	0.94 464	1.01 279	0.74 438	0.19 270	0.19 429	0.24 398	0.24 457	0.27 445	0.23 405

SPS-STEREO	1.67 601	1.04 623	1.23 523	1.21 640	1.13 638	1.82 593	1.11 597	2.16 604	1.52 584	3.07 654	2.32 610	2.82 635	1.80 614	4.11 583	2.04 609	1.03 647	0.99 668	0.97 643	0.94 653	1.03 640	1.02 640
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 537	0.54 546	1.24 526	0.84 599	0.94 621	1.29 528	0.89 558	2.01 576	1.34 531	1.32 494	1.74 565	1.88 584	1.74 608	2.35 525	1.25 544	0.45 600	0.37 601	0.45 597	0.58 629	0.42 555	0.42 562

Abc-Net	1.10 537	0.54 546	1.24 526	0.84 599	0.94 621	1.29 528	0.89 558	2.01 576	1.34 531	1.32 494	1.74 565	1.88 584	1.74 608	2.35 525	1.25 544	0.45 600	0.37 601	0.45 597	0.58 629	0.42 555	0.42 562
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 554	0.49 526	1.24 526	0.70 543	0.97 625	1.71 577	0.92 565	1.91 549	1.46 576	1.38 521	1.14 372	1.88 584	1.30 566	4.24 584	1.87 600	0.26 474	0.21 473	0.35 560	0.27 501	0.55 601	0.54 599

RGC	1.14 547	0.79 603	1.26 529	0.91 621	0.96 624	1.52 562	0.77 522	1.92 552	1.26 494	1.54 562	1.93 588	2.02 604	1.54 591	2.25 518	1.31 553	0.44 599	0.35 594	0.58 627	0.48 613	0.47 579	0.46 578

SGM-ForestM	6.52 672	0.38 476	1.26 529	0.63 479	0.35 316	13.59 685	5.32 683	6.32 680	6.70 677	11.14 687	9.18 679	22.51 699	13.93 687	16.89 688	20.07 689	0.36 564	0.37 601	0.36 568	0.35 580	0.36 526	0.34 527

CSAN	1.41 579	0.59 565	1.26 529	0.70 543	0.50 468	1.76 583	1.78 642	1.77 503	1.90 618	2.35 629	2.32 610	1.92 592	1.94 625	5.56 618	1.49 584	0.43 594	0.35 594	0.40 585	0.41 596	0.43 561	0.41 558

DMCA-RVC	0.74 408	0.40 488	1.27 532	0.66 508	0.49 461	0.77 374	0.47 355	1.35 383	1.01 349	1.53 556	1.01 304	1.29 485	0.82 404	1.31 360	0.78 454	0.27 490	0.21 473	0.35 560	0.27 501	0.32 503	0.24 420

CC-Net-ROB	1.49 583	1.26 639	1.27 532	0.88 614	0.79 594	1.76 583	1.00 584	1.79 513	1.26 494	1.10 365	1.61 542	1.21 458	0.99 494	8.13 666	0.84 477	1.09 650	0.41 614	2.20 660	0.46 609	1.20 645	0.48 585

PA-Net	1.01 517	0.57 559	1.29 534	0.64 488	0.74 576	1.19 513	0.84 543	1.69 475	1.43 573	1.16 407	1.19 398	1.32 491	1.19 545	3.42 572	1.25 544	0.29 515	0.45 624	0.33 541	0.49 616	0.32 503	0.47 582
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 540	0.50 533	1.30 535	0.71 551	0.65 547	1.14 498	0.75 516	1.93 557	1.37 548	1.71 587	1.83 576	2.54 626	1.44 580	2.43 531	1.23 542	0.42 588	0.41 614	0.54 617	0.35 580	0.42 555	0.46 578

UNet	0.83 457	0.34 432	1.31 536	0.58 419	0.74 576	1.58 567	0.49 380	1.41 396	1.04 362	1.21 433	1.08 339	1.54 535	1.12 529	1.65 443	1.09 522	0.23 405	0.17 386	0.25 437	0.20 345	0.25 418	0.22 385

GANetREF_RVC	1.07 529	0.86 610	1.31 536	0.82 595	0.53 495	1.41 552	1.31 617	1.76 499	1.52 584	1.27 463	1.31 445	1.46 519	1.24 556	2.03 495	0.96 504	0.56 622	0.45 624	0.67 632	0.50 619	0.88 632	0.59 610
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
WCMA_ROB	1.84 613	0.47 519	1.31 536	0.69 537	0.57 512	2.11 614	1.14 601	1.87 536	1.73 605	4.04 663	6.43 663	5.62 666	3.61 662	2.59 542	1.94 605	0.52 614	0.44 620	0.39 580	0.42 599	0.48 584	0.47 582

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 136	0.52 540	1.32 539	0.44 150	0.38 373	0.38 55	0.23 44	0.95 234	0.41 90	0.36 79	0.43 87	0.41 128	0.42 144	0.45 48	0.29 90	0.14 50	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.14 123

FAT-Stereo	1.07 529	0.41 495	1.32 539	0.72 555	0.58 521	1.08 486	0.89 558	1.96 562	1.65 596	1.75 591	1.98 591	2.03 605	1.48 586	2.02 494	1.18 540	0.42 588	0.35 594	0.34 551	0.29 534	0.35 519	0.53 597

DANet	1.08 532	0.61 575	1.32 539	0.85 604	0.72 568	1.37 540	0.51 389	1.54 438	1.15 431	1.78 594	1.54 522	2.01 602	1.11 526	2.90 554	2.00 608	0.33 543	0.30 563	0.40 585	0.30 543	0.44 567	0.45 574
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 545	0.52 540	1.33 542	0.86 606	0.91 617	1.38 543	0.71 507	2.16 604	1.62 593	1.56 566	2.40 615	1.99 600	1.65 601	1.81 474	1.48 583	0.48 608	0.28 547	0.49 606	0.33 569	0.39 543	0.32 516

Nwc_Net	1.09 535	0.49 526	1.33 542	0.89 617	0.80 599	1.49 560	0.66 490	2.19 613	1.27 500	1.32 494	2.26 608	1.96 597	1.54 591	1.92 483	1.34 556	0.40 579	0.30 563	0.43 592	0.45 606	0.38 539	0.37 543

PWCDC_ROB	1.29 562	0.75 600	1.33 542	1.05 632	0.88 616	1.73 580	0.52 400	1.89 542	3.28 655	1.29 472	4.88 657	1.22 460	1.46 583	1.77 470	1.45 578	0.60 628	0.26 532	0.29 498	0.25 471	0.52 595	0.37 543

DispNO	0.93 489	0.30 333	1.34 545	0.55 379	0.55 505	0.89 427	0.49 380	1.48 415	1.21 471	1.17 416	1.27 428	1.19 454	0.90 444	5.23 606	0.74 438	0.22 378	0.17 386	0.24 398	0.21 391	0.19 244	0.20 344

iResNet	0.75 417	0.40 488	1.36 546	0.67 520	0.29 195	0.92 441	0.59 464	1.52 429	1.25 489	1.28 465	1.48 508	0.94 369	0.76 374	1.62 438	0.78 454	0.18 222	0.14 253	0.18 184	0.15 184	0.22 362	0.23 405

LL-Strereo	1.33 568	0.39 481	1.38 547	0.61 459	0.61 535	0.75 359	0.66 490	1.63 462	1.17 444	1.56 566	1.60 538	2.03 605	2.12 635	9.72 680	0.97 505	0.21 347	0.18 411	0.27 472	0.23 443	0.22 362	0.25 432

DFGA-Net	0.72 385	0.40 488	1.40 548	0.52 318	0.45 439	0.83 411	0.44 319	1.28 372	1.08 383	0.99 323	1.19 398	0.70 279	0.55 268	2.14 505	1.16 534	0.18 222	0.16 354	0.24 398	0.23 443	0.27 445	0.25 432

YMNet	1.00 511	0.54 546	1.40 548	0.81 587	0.85 608	1.87 598	0.62 476	1.55 442	1.18 451	1.63 580	1.99 592	1.77 573	0.97 479	1.50 414	1.45 578	0.33 543	0.37 601	0.31 517	0.32 559	0.32 503	0.29 486

YMNet_1	1.00 511	0.54 546	1.40 548	0.81 587	0.85 608	1.87 598	0.62 476	1.55 442	1.18 451	1.63 580	1.99 592	1.77 573	0.97 479	1.50 414	1.45 578	0.33 543	0.37 601	0.31 517	0.32 559	0.32 503	0.29 486

fast-acv-ft	0.94 491	0.44 505	1.40 548	0.58 419	0.51 480	1.77 586	0.69 502	1.36 385	1.42 571	1.29 472	1.86 581	1.74 569	1.25 557	1.52 417	1.38 562	0.26 474	0.28 547	0.28 487	0.28 522	0.27 445	0.26 456

stereogan	1.15 551	0.42 499	1.40 548	0.86 606	0.84 605	2.38 626	0.71 507	1.88 539	1.73 605	1.72 588	1.94 590	2.31 616	1.29 562	2.07 499	1.08 520	0.36 564	0.35 594	0.39 580	0.31 551	0.51 593	0.46 578

DStereoRT	1.36 571	0.32 384	1.41 553	0.67 520	0.50 468	2.07 611	0.60 469	1.44 405	0.91 302	1.37 515	1.44 493	0.73 285	1.30 566	6.39 634	0.90 490	0.23 405	0.17 386	4.29 686	1.94 676	0.24 405	0.20 344

ACV-stereo	0.99 506	0.51 536	1.41 553	0.56 395	0.41 405	2.43 628	0.57 451	1.15 325	1.18 451	0.81 274	1.01 304	3.39 645	2.14 636	1.60 435	1.07 519	0.27 490	0.22 495	0.22 337	0.22 420	0.28 464	0.32 516

BStereo	0.38 129	0.25 190	1.42 555	0.42 100	0.28 172	0.55 228	0.39 246	0.55 31	0.52 153	0.36 79	0.35 48	0.37 105	0.29 49	0.64 129	0.38 227	0.13 26	0.14 253	0.15 46	0.19 308	0.15 72	0.16 207

Wave_Phase_stereo	0.45 195	0.25 190	1.42 555	0.42 100	0.28 172	1.78 588	0.39 246	0.72 119	0.52 153	0.36 79	0.35 48	0.37 105	0.29 49	0.64 129	0.38 227	0.13 26	0.14 253	0.15 46	0.19 308	0.15 72	0.16 207

APVNet	1.06 527	0.53 545	1.42 555	0.84 599	0.79 594	1.92 601	0.82 539	1.90 545	1.08 383	1.08 351	1.43 488	1.56 538	1.13 533	3.07 560	1.58 588	0.31 527	0.34 583	0.42 590	0.36 584	0.36 526	0.37 543

PSMNet-RUCA	1.02 520	0.97 617	1.44 558	1.23 642	1.10 632	1.40 547	0.62 476	1.69 475	1.38 552	0.94 307	1.53 517	0.97 386	0.83 412	1.17 328	0.93 494	0.69 636	0.34 583	0.99 646	0.60 633	0.97 634	0.64 620

gwcnet-sp	0.74 408	0.33 407	1.44 558	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 480	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

scenet	0.74 408	0.33 407	1.44 558	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 480	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

ssnet	0.74 408	0.33 407	1.44 558	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 480	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

PDISCO_ROB	1.32 567	0.65 583	1.44 558	1.36 644	1.46 652	2.55 631	0.92 565	2.45 638	2.07 628	1.37 515	1.49 510	1.65 558	1.00 496	2.82 550	1.35 559	1.01 644	0.27 540	0.54 617	0.47 611	0.71 624	0.73 628

NVStereoNet_ROB	1.88 616	1.07 624	1.45 563	1.07 635	1.17 640	1.47 557	1.48 627	1.89 542	1.93 621	1.94 612	4.67 655	3.08 642	1.80 614	6.51 636	1.65 591	1.06 649	0.86 663	1.08 650	1.32 663	0.93 633	1.26 648
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 608	0.62 579	1.45 563	0.67 520	0.61 535	1.81 591	1.08 595	2.52 641	1.70 601	1.77 593	1.73 563	1.98 599	1.25 557	12.57 686	1.84 599	0.34 553	0.37 601	0.56 624	0.38 589	0.45 571	0.43 569

WAO-6	2.81 651	1.60 655	1.46 565	2.36 661	2.28 664	3.55 653	2.29 666	4.21 666	4.56 669	2.36 631	4.51 649	4.88 660	2.66 650	4.60 592	4.07 647	1.72 656	1.15 675	2.31 663	1.46 669	2.31 655	1.85 658

IMH-64-1	2.70 648	1.79 660	1.46 565	3.26 675	2.66 671	3.23 651	2.10 658	4.08 663	2.75 649	2.34 627	3.81 644	3.06 640	2.22 640	4.25 585	2.59 623	3.75 679	0.84 658	2.75 674	1.35 664	3.15 672	2.60 674

IMH-64	2.70 648	1.79 660	1.46 565	3.26 675	2.66 671	3.23 651	2.10 658	4.08 663	2.75 649	2.34 627	3.81 644	3.06 640	2.22 640	4.25 585	2.59 623	3.75 679	0.84 658	2.75 674	1.35 664	3.15 672	2.60 674

sAnonymous2	0.55 276	0.56 555	1.46 565	0.60 444	0.51 480	0.48 135	0.52 400	0.79 151	0.68 224	0.50 187	0.67 205	0.46 152	0.62 319	0.59 106	0.40 246	0.22 378	0.17 386	0.22 337	0.21 391	0.86 629	0.56 603

CroCo_RVC	0.55 276	0.56 555	1.46 565	0.60 444	0.51 480	0.48 135	0.52 400	0.79 151	0.68 224	0.50 187	0.67 205	0.46 152	0.62 319	0.59 106	0.40 246	0.22 378	0.17 386	0.22 337	0.21 391	0.86 629	0.56 603

IMH	3.21 656	1.85 664	1.48 570	3.25 674	2.69 673	4.07 662	2.02 656	4.41 668	3.80 662	2.72 641	7.11 668	4.75 657	2.92 653	5.92 626	2.55 621	3.85 683	0.88 664	2.78 676	1.36 666	3.19 674	2.59 673

NVstereo2D	0.92 486	0.41 495	1.48 570	0.72 555	0.72 568	1.20 515	0.87 553	1.75 492	1.38 552	0.99 323	1.13 368	1.26 475	0.98 486	2.21 515	0.89 487	0.43 594	0.20 449	0.38 574	0.24 457	0.57 604	0.63 616

ARAFT	0.77 425	0.36 462	1.49 572	0.51 297	0.31 247	0.90 430	0.82 539	1.90 545	1.06 372	1.62 578	1.24 414	1.02 404	0.64 329	1.84 475	0.50 337	0.18 222	0.14 253	0.28 487	0.27 501	0.17 151	0.16 207

AANet_RVC	1.16 553	0.52 540	1.49 572	0.65 502	0.45 439	0.75 359	0.69 502	1.42 398	1.55 589	1.34 507	1.87 583	1.53 534	0.78 385	7.43 656	1.38 562	0.25 451	0.17 386	0.19 209	0.16 230	0.22 362	0.26 456

ELAS	2.37 637	0.74 598	1.54 574	0.99 628	0.92 619	4.78 667	2.33 667	3.33 655	3.37 657	5.05 675	4.77 656	3.67 648	4.53 670	3.42 572	4.50 648	0.62 630	0.53 639	0.55 621	0.53 624	0.63 613	0.64 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 186	1.50 653	1.55 575	0.37 30	0.33 291	0.41 73	0.26 79	0.79 151	0.35 63	0.34 61	0.46 107	0.41 128	0.41 136	0.45 48	0.24 14	0.15 77	0.13 194	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.18 266

Select-FE	0.74 408	0.39 481	1.56 576	0.55 379	0.46 451	0.40 66	0.22 31	1.86 533	0.68 224	1.05 346	1.31 445	1.82 580	1.74 608	1.11 310	0.38 227	0.21 347	0.16 354	0.21 301	0.25 471	0.19 244	0.31 509

G-Net	1.66 600	0.63 580	1.56 576	1.11 637	0.74 576	2.98 647	0.91 563	1.55 442	1.22 477	2.76 644	8.18 676	2.32 617	2.53 649	1.92 483	1.87 600	0.48 608	0.44 620	0.45 597	0.31 551	0.60 612	0.57 607

RainbowNet	1.97 622	1.76 658	1.57 578	2.81 666	2.21 661	1.98 607	1.81 644	2.54 642	1.89 616	1.50 551	1.84 578	1.96 597	1.65 601	2.14 505	1.25 544	3.33 675	0.85 661	2.39 667	0.98 657	2.82 666	2.22 663

MDST_ROB	1.67 601	0.34 432	1.58 579	0.92 623	0.58 521	4.26 664	1.11 597	2.83 647	1.41 568	4.49 669	2.55 623	1.45 516	0.97 479	7.79 663	1.17 537	0.31 527	0.25 526	0.37 571	0.33 569	0.31 494	0.30 499

FINET	0.97 500	0.54 546	1.60 580	0.63 479	0.79 594	1.08 486	1.07 594	1.56 445	2.20 632	1.15 397	1.49 510	0.94 369	0.88 437	2.32 523	1.05 514	0.42 588	0.35 594	0.32 532	0.28 522	0.43 561	0.38 549

LVE	3.31 657	1.67 657	1.64 581	2.85 667	2.42 668	3.20 650	2.26 665	4.78 671	5.05 671	2.35 629	6.91 665	6.02 667	2.37 643	9.15 671	2.17 615	3.19 672	1.08 674	2.38 666	1.47 670	2.81 665	2.40 669

ACVNet-4b	2.15 628	1.41 645	1.64 581	2.80 665	2.31 665	2.31 623	1.24 610	2.32 625	2.14 630	1.26 460	2.39 614	2.66 630	1.48 586	5.95 628	1.06 516	3.20 673	0.45 624	2.37 664	0.89 649	2.83 667	2.37 667

Syn2CoEx	1.14 547	0.69 589	1.66 583	0.80 584	0.67 555	1.40 547	0.88 556	2.06 589	1.54 587	1.25 456	1.58 535	1.42 508	1.50 590	4.09 582	1.40 566	0.36 564	0.32 577	0.34 551	0.29 534	0.29 475	0.34 527

MFMNet_re	1.40 578	1.14 632	1.68 584	1.39 646	1.07 629	1.48 558	1.43 623	1.87 536	1.82 612	2.26 624	2.19 605	1.51 530	1.86 619	1.52 417	1.25 544	0.93 642	0.83 657	0.84 639	0.80 644	0.99 637	1.05 644

DStereoO	1.44 581	1.11 629	1.69 585	1.16 638	0.72 568	1.21 517	1.56 632	1.74 489	1.63 595	1.52 554	1.67 556	1.51 530	3.16 657	1.73 461	1.72 594	2.35 663	0.45 624	0.97 643	0.42 599	2.01 653	0.53 597

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 385	0.35 452	1.70 586	0.49 254	0.56 508	0.63 282	0.38 229	2.41 635	0.65 213	0.77 261	1.07 334	1.82 580	0.95 469	0.93 248	0.43 277	0.20 312	0.13 194	0.21 301	0.25 471	0.28 464	0.26 456

StereoDRNet	0.98 504	0.47 519	1.70 586	0.76 574	0.94 621	1.51 561	0.91 563	1.92 552	1.32 524	1.61 574	1.13 368	1.47 524	0.97 479	1.75 463	1.46 581	0.28 504	0.23 508	0.29 498	0.27 501	0.35 519	0.27 467

iResNetv2_ROB	0.80 440	0.37 469	1.71 588	0.56 395	0.37 351	0.94 447	0.64 483	1.73 484	1.34 531	1.23 444	1.42 484	1.26 475	0.92 450	1.85 478	0.56 371	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.14 160	0.24 405	0.19 310

ACVNet_1	2.18 629	1.45 648	1.72 589	2.85 667	2.33 667	2.28 620	1.46 625	3.08 652	2.22 633	1.82 602	2.05 599	3.56 646	1.98 627	3.09 563	1.40 566	3.17 670	0.60 646	2.40 668	0.92 651	2.91 670	2.37 667

GASNet	0.99 506	0.97 617	1.72 589	0.98 627	0.68 561	0.83 411	0.67 494	1.60 453	1.28 505	1.31 490	1.22 408	1.22 460	1.21 551	2.41 530	1.41 570	0.43 594	0.26 532	0.36 568	0.34 575	0.55 601	0.31 509

WAO-7	2.66 644	1.40 644	1.73 591	1.39 646	1.17 640	3.93 659	1.94 653	4.11 665	3.88 663	2.92 648	5.50 659	4.18 652	3.00 656	7.63 660	3.71 642	1.13 652	1.00 669	1.17 651	1.13 662	1.18 644	1.09 646

TorneroNet-64	5.30 669	2.03 666	1.74 592	3.43 677	2.81 674	10.09 678	2.12 660	9.10 684	17.12 694	4.96 674	9.27 680	10.72 684	3.70 664	9.20 672	4.55 649	3.31 674	0.84 658	2.88 677	1.55 671	3.49 677	3.04 677

WAO-8	4.40 661	1.82 662	1.79 593	2.34 659	2.20 659	9.19 676	1.53 629	6.09 677	16.46 689	3.94 661	7.84 674	7.32 669	3.72 665	9.41 677	3.31 636	2.00 658	1.07 672	2.44 669	1.37 667	2.50 659	1.68 655

Venus	4.40 661	1.82 662	1.79 593	2.34 659	2.20 659	9.19 676	1.53 629	6.09 677	16.46 689	3.94 661	7.84 674	7.32 669	3.72 665	9.41 677	3.31 636	2.00 658	1.07 672	2.44 669	1.37 667	2.50 659	1.68 655

MonStereo1	3.14 655	1.66 656	1.81 595	2.43 662	2.32 666	5.80 673	1.58 636	3.52 658	4.70 670	3.09 655	8.22 677	4.76 658	3.36 659	6.52 637	2.29 618	2.33 662	0.61 647	1.91 659	1.05 661	2.44 658	2.34 666

FADNet	0.92 486	0.61 575	1.81 595	0.62 470	0.55 505	0.96 457	0.57 451	1.78 507	1.33 528	0.93 302	1.01 304	1.36 499	1.01 498	2.71 548	0.75 443	0.33 543	0.34 583	0.31 517	0.34 575	0.59 608	0.40 553

TorneroNet	10.70 682	2.03 666	1.82 597	3.43 677	3.01 676	43.83 703	2.22 664	8.87 683	67.47 716	7.17 683	27.36 697	10.68 683	3.85 667	8.67 670	7.65 665	3.59 677	0.88 664	3.04 678	1.57 672	3.71 678	3.17 678

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 506	0.40 488	1.82 597	0.66 508	0.62 541	2.05 610	0.78 524	1.91 549	1.29 510	1.54 562	1.42 484	1.51 530	1.23 553	1.99 491	1.33 554	0.23 405	0.14 253	0.20 262	0.15 184	0.27 445	0.26 456

FADNet_RVC	0.83 457	0.51 536	1.83 599	0.54 354	0.42 411	1.19 513	0.46 347	1.51 427	1.09 391	0.89 294	1.24 414	0.91 356	0.87 432	2.11 503	1.11 528	0.27 490	0.22 495	0.31 517	0.28 522	0.43 561	0.38 549

CBFPSM	0.92 486	0.33 407	1.86 600	0.49 254	0.38 373	1.75 581	0.84 543	1.39 393	1.12 404	1.09 357	0.99 295	2.37 619	1.66 605	1.32 364	1.42 574	0.19 270	0.18 411	0.20 262	0.20 345	0.21 336	0.33 522

XX-Stereo	0.63 326	0.26 218	1.90 601	0.81 587	0.67 555	0.43 92	0.23 44	1.03 269	0.58 176	0.65 238	1.56 528	1.41 507	0.39 127	1.28 352	0.35 192	0.20 312	0.14 253	0.20 262	0.19 308	0.18 194	0.14 123

ELAS_RVC	2.48 642	0.74 598	1.90 601	1.05 632	0.92 619	2.76 640	4.01 680	2.76 646	4.11 665	4.69 670	4.63 652	4.62 654	5.96 675	3.97 581	3.96 646	0.63 632	0.53 639	0.56 624	0.52 623	0.64 615	0.63 616
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 560	0.99 620	1.93 603	1.02 631	1.21 644	0.96 457	1.01 586	1.75 492	1.92 619	1.36 512	2.12 602	1.44 514	1.01 498	1.14 319	1.40 566	0.72 637	0.82 656	0.89 641	0.98 657	1.31 648	0.95 637

FADNet-RVC	0.88 476	0.67 585	1.93 603	0.60 444	0.48 457	0.91 434	0.60 469	1.71 482	1.18 451	0.90 295	0.96 283	1.36 499	0.92 450	2.25 518	1.17 537	0.30 520	0.29 558	0.32 532	0.32 559	0.41 550	0.35 532

Replicate-Monster	0.41 159	0.26 218	2.03 605	0.36 18	0.21 24	0.46 112	0.23 44	0.67 101	0.48 126	0.42 128	0.27 21	0.31 53	0.30 58	0.98 266	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 479

ACVNet_2	2.43 641	1.41 645	2.04 606	2.62 664	2.24 662	2.63 637	1.88 650	3.31 654	3.01 652	2.19 622	3.45 640	4.62 654	2.04 629	4.50 591	1.47 582	2.55 665	0.64 649	2.22 661	0.84 646	2.69 662	2.29 665

Dean	2.91 654	1.53 654	2.07 607	2.96 672	2.51 669	3.15 648	2.14 661	4.75 670	4.41 668	2.76 644	6.10 662	5.53 665	2.37 643	2.97 557	1.92 604	3.18 671	0.85 661	2.51 671	1.04 660	2.88 669	2.47 671

z-ln-s-r	1.02 520	0.55 551	2.09 608	0.52 318	0.55 505	0.78 379	0.87 553	1.47 413	1.34 531	1.12 373	1.62 544	1.37 502	1.06 516	2.62 545	3.32 638	0.19 270	0.14 253	0.21 301	0.17 259	0.27 445	0.21 365

TCMNet	1.01 517	0.60 573	2.10 609	0.86 606	1.33 649	1.14 498	0.67 494	1.69 475	1.23 480	1.11 371	1.57 532	1.30 486	0.97 479	2.01 493	1.50 585	0.31 527	0.31 569	0.38 574	0.34 575	0.42 555	0.36 538

FADNet-RVC-Resample	0.84 462	0.47 519	2.10 609	0.61 459	0.45 439	1.07 485	0.61 473	1.59 449	1.20 465	1.08 351	0.98 293	1.03 409	0.98 486	2.17 508	0.72 434	0.23 405	0.22 495	0.30 511	0.32 559	0.35 519	0.34 527

KSHMR	8.75 678	2.06 669	2.11 611	3.53 679	3.11 677	4.13 663	2.69 671	5.60 674	61.37 715	3.00 651	55.83 713	4.98 664	2.45 646	4.49 589	2.61 625	3.46 676	1.55 679	3.14 680	1.94 676	3.72 679	3.18 679

ktn	4.70 665	2.38 674	2.12 612	3.76 680	3.24 678	4.85 668	2.95 676	5.52 673	7.37 678	4.07 665	19.32 693	7.46 671	3.47 660	7.39 654	2.95 629	4.04 684	1.85 680	3.26 682	2.22 680	3.08 671	2.65 676

SGM+DAISY	2.41 640	1.07 624	2.14 613	1.18 639	1.10 632	2.14 616	1.36 620	1.96 562	1.66 597	5.46 678	7.07 667	4.95 662	4.32 669	5.50 615	2.26 616	1.04 648	1.02 671	0.99 646	0.97 655	1.02 638	1.04 642

SDNR	1.62 597	0.51 536	2.17 614	0.53 337	0.56 508	3.80 658	0.45 339	1.54 438	1.29 510	1.33 503	2.41 616	1.08 422	0.96 476	11.18 684	1.16 534	0.66 634	0.63 648	0.43 592	0.32 559	0.64 615	0.67 622

S-Stereo	1.15 551	0.46 514	2.17 614	0.81 587	0.80 599	1.21 517	1.19 607	1.93 557	2.02 625	1.47 542	2.11 601	1.57 539	1.17 537	2.05 498	1.41 570	0.40 579	0.40 612	0.35 560	0.31 551	0.44 567	0.70 625

DStereoFS	3.67 658	1.49 652	2.18 616	1.32 643	1.32 648	4.41 665	1.26 614	3.75 662	9.27 679	3.36 657	6.80 664	4.81 659	13.54 686	6.95 647	4.76 650	0.73 638	0.69 652	1.17 651	2.40 682	1.27 647	1.95 661

SANet	1.88 616	0.57 559	2.18 616	0.63 479	0.40 395	2.80 643	1.57 635	2.39 634	5.88 675	2.36 631	3.57 641	3.72 650	2.97 654	4.74 595	1.76 596	0.34 553	0.30 563	0.32 532	0.29 534	0.48 584	0.37 543

Wz-Net-MNSev	1.11 540	0.58 562	2.23 618	0.66 508	0.71 566	1.95 604	1.46 625	1.98 568	1.45 575	1.79 597	1.43 488	1.49 527	1.33 570	1.97 490	1.42 574	0.27 490	0.23 508	0.28 487	0.28 522	0.34 516	0.31 509

PVD	1.70 605	0.84 606	2.26 619	0.94 626	0.83 604	2.48 629	0.97 577	2.59 644	3.35 656	3.01 652	2.77 628	2.34 618	2.47 647	2.67 547	3.14 633	0.47 607	0.45 624	0.59 628	0.48 613	0.59 608	0.75 630

GwcNet	1.08 532	0.51 536	2.33 620	0.79 581	1.18 642	1.76 583	0.70 505	1.68 473	1.47 577	1.41 530	1.64 549	1.74 569	1.04 509	2.20 514	1.41 570	0.30 520	0.29 558	0.29 498	0.27 501	0.30 485	0.35 532

SHD	1.31 565	0.71 594	2.34 621	0.86 606	0.75 585	1.77 586	0.65 485	2.22 617	2.50 642	2.40 633	1.71 561	1.91 589	1.60 597	1.93 486	2.37 619	0.38 573	0.31 569	0.38 574	0.40 595	0.48 584	0.50 591

ADCRef	1.35 570	0.55 551	2.37 622	0.72 555	0.77 589	1.94 603	0.78 524	1.91 549	1.27 500	1.57 570	1.59 537	1.36 499	1.41 576	1.54 423	7.53 661	0.23 405	0.20 449	0.32 532	0.30 543	0.29 475	0.29 486

RTSC	1.29 562	0.73 595	2.44 623	0.83 598	0.57 512	1.85 596	0.65 485	1.88 539	2.00 624	2.20 623	1.66 554	1.60 545	1.26 559	2.33 524	3.92 644	0.32 534	0.23 508	0.27 472	0.29 534	0.37 530	0.37 543

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 203	1.22 637	2.46 624	0.39 57	0.30 219	0.29 19	0.28 96	0.81 167	0.34 56	0.33 52	0.47 111	0.38 114	0.44 164	0.37 11	0.25 33	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.16 108	0.16 207

PWC_ROB	1.24 558	0.76 601	2.46 624	0.72 555	0.78 591	1.15 504	0.49 380	1.75 492	1.92 619	2.31 626	3.07 633	1.59 543	1.40 575	2.46 535	2.10 612	0.33 543	0.22 495	0.35 560	0.24 457	0.38 539	0.41 558

DGSMNet	1.14 547	0.76 601	2.49 626	0.81 587	0.86 612	1.39 545	1.39 621	2.13 595	1.35 540	1.26 460	1.63 548	1.48 526	0.98 486	1.75 463	1.10 525	0.45 600	0.43 617	0.55 621	0.49 616	0.75 626	0.70 625

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 376	3.18 680	2.55 627	0.39 57	0.23 54	0.44 102	0.23 44	0.63 68	0.42 95	0.44 141	0.44 96	0.34 82	0.28 45	0.56 96	0.29 90	1.35 654	0.10 9	0.22 337	0.19 308	0.46 578	1.31 649

XQC	1.37 573	0.87 611	2.56 628	0.84 599	0.69 563	1.83 594	0.89 558	2.07 590	1.88 615	1.88 607	1.53 517	1.91 589	1.55 593	2.85 553	3.05 630	0.48 608	0.29 558	0.44 596	0.39 591	0.69 622	0.60 613

SAMSARA	1.55 589	0.84 606	2.61 629	1.22 641	1.07 629	2.50 630	1.93 652	2.05 584	1.89 616	2.75 643	1.66 554	2.81 634	1.69 606	3.08 562	1.97 607	0.46 606	0.51 637	0.42 590	0.46 609	0.58 606	0.59 610

PASM	1.34 569	0.92 614	2.62 630	0.86 606	0.87 614	1.03 477	1.08 595	1.50 421	1.51 583	1.82 602	1.41 483	1.68 561	1.26 559	4.87 599	1.34 556	0.61 629	0.65 651	0.68 633	0.78 643	0.69 622	0.68 624

notaker	3.98 660	2.40 675	2.68 631	3.82 682	3.27 680	3.97 661	2.14 661	4.78 671	3.45 659	4.12 666	6.94 666	7.65 673	3.26 658	7.82 664	5.30 653	4.04 684	1.41 677	3.36 683	2.10 679	3.88 680	3.31 680

Wz-Net-LNSev	1.03 523	0.67 585	2.71 632	0.64 488	0.84 605	1.75 581	1.00 584	1.80 516	1.32 524	1.28 465	1.25 418	1.65 558	1.22 552	1.39 390	1.40 566	0.28 504	0.26 532	0.24 398	0.23 443	0.33 512	0.32 516

pmcnn	2.37 637	0.42 499	2.71 632	0.63 479	0.43 423	1.54 564	1.19 607	2.01 576	1.53 586	2.64 640	7.60 670	18.07 689	1.45 582	3.44 574	2.78 626	0.18 222	0.15 315	0.15 46	0.12 63	0.20 291	0.18 266

aanetorigin	1.23 557	0.79 603	2.78 634	0.70 543	0.79 594	0.99 467	1.06 593	1.06 296	1.37 548	3.52 658	2.61 624	1.72 566	1.63 599	1.99 491	1.78 597	0.25 451	0.24 517	0.26 456	0.25 471	0.38 539	0.45 574

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 627	1.15 633	3.10 635	1.05 632	0.76 588	5.03 670	2.40 669	2.16 604	2.62 645	1.89 609	2.28 609	2.69 631	1.65 601	9.35 675	2.04 609	0.64 633	0.51 637	0.68 633	0.71 640	1.09 641	0.67 622

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 504	0.39 481	3.21 636	0.50 265	0.63 542	0.64 286	0.39 246	2.36 630	0.75 242	0.95 309	4.63 652	1.81 577	0.56 275	0.96 255	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.21 301	0.26 489	0.32 503	0.35 532

MFN_U_SF_RVC	1.52 587	0.84 606	3.42 637	0.87 613	0.66 551	2.56 632	0.95 574	2.36 630	1.70 601	1.98 613	1.86 581	2.45 624	1.79 613	2.95 555	2.58 622	0.52 614	0.48 631	0.55 621	0.59 632	0.59 608	0.61 614

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 610	0.87 611	3.56 638	0.80 584	0.75 585	3.72 655	2.44 670	1.82 520	1.82 612	1.74 590	1.91 587	1.92 592	1.26 559	7.69 661	1.28 550	0.45 600	0.47 629	0.52 611	0.77 642	0.50 588	0.50 591

ADCL	1.72 609	0.57 559	3.66 639	0.67 520	0.61 535	2.61 635	1.85 647	1.96 562	1.67 598	1.90 610	1.83 576	2.06 608	1.90 623	2.13 504	9.15 670	0.26 474	0.24 517	0.34 551	0.32 559	0.38 539	0.35 532

DispFullNet	2.34 636	2.85 678	3.66 639	3.08 673	2.27 663	1.97 605	0.67 494	2.00 572	1.70 601	2.52 636	2.00 594	2.23 611	5.86 673	3.44 574	1.58 588	1.01 644	0.32 577	2.64 673	1.94 676	2.85 668	2.24 664

iinet-f	0.99 506	0.45 512	3.71 641	0.55 379	0.43 423	1.81 591	0.68 498	1.14 323	1.14 419	1.18 421	1.42 484	1.58 542	1.44 580	1.34 373	1.59 590	0.24 423	0.23 508	0.20 262	0.19 308	0.26 431	0.25 432

w-ln-seven	1.38 575	0.70 592	3.91 642	0.75 571	0.72 568	2.69 638	0.95 574	2.02 580	1.99 623	1.99 614	1.73 563	1.82 580	1.17 537	2.45 532	2.84 627	0.28 504	0.25 526	0.31 517	0.30 543	0.41 550	0.33 522

w-ln-seven-2	1.18 555	0.61 575	4.25 643	0.68 533	0.61 535	1.20 515	0.93 569	1.63 462	1.35 540	1.66 583	1.53 517	1.47 524	1.37 574	3.00 559	1.74 595	0.25 451	0.24 517	0.29 498	0.26 489	0.33 512	0.28 479

pcwnet_v2	0.97 500	0.37 469	4.33 644	0.62 470	0.54 499	0.79 385	0.45 339	2.02 580	1.58 591	1.42 536	1.64 549	1.09 432	0.79 389	1.24 343	0.67 417	0.32 534	0.25 526	0.29 498	0.27 501	0.37 530	0.35 532

DPSNet	1.69 604	0.59 565	4.33 644	0.70 543	0.57 512	2.02 609	1.62 638	3.35 656	1.78 608	1.48 548	1.38 475	2.17 610	2.84 652	4.77 596	3.66 641	0.48 608	0.31 569	0.29 498	0.25 471	0.64 615	0.48 585

z-mn7	1.56 591	0.84 606	4.36 646	0.71 551	0.51 480	2.60 633	1.04 589	1.73 484	2.70 648	1.53 556	2.99 632	1.94 594	1.34 571	4.78 597	2.41 620	0.29 515	0.24 517	0.27 472	0.24 457	0.34 516	0.31 509

MADNet++	5.01 666	3.14 679	4.91 647	4.55 686	3.94 684	5.20 671	4.41 681	4.40 667	4.13 666	4.95 673	6.08 661	4.74 656	5.37 671	9.40 676	10.67 676	4.65 686	4.15 687	3.97 685	3.34 685	4.09 682	4.08 686

ADCMid	1.89 619	0.73 595	5.06 648	0.72 555	0.67 555	2.00 608	1.14 601	1.97 566	1.48 578	2.86 647	1.81 575	2.37 619	2.05 631	2.24 516	10.39 675	0.33 543	0.31 569	0.39 580	0.43 602	0.50 588	0.44 572

AANet	1.64 598	1.27 640	5.08 649	0.67 520	0.65 547	1.41 552	0.84 543	1.92 552	2.90 651	3.11 656	3.20 636	2.91 638	2.06 632	2.49 538	2.10 612	0.42 588	0.29 558	0.34 551	0.30 543	0.45 571	0.45 574

AnyNet_C32	1.96 621	1.10 626	5.17 650	0.90 618	1.11 634	2.12 615	2.37 668	1.85 530	1.48 578	2.45 635	1.70 560	2.05 607	1.64 600	2.50 539	10.28 674	0.37 568	0.34 583	0.35 560	0.41 596	0.49 587	0.54 599

UNDER WATER	5.08 667	2.33 673	5.55 651	3.94 684	3.51 681	5.20 671	2.72 673	5.61 675	16.52 691	3.84 660	4.60 651	9.21 677	5.89 674	5.90 625	8.66 669	3.75 679	1.34 676	3.18 681	1.88 674	4.33 685	3.61 682

ADCS	2.25 631	0.99 620	5.55 651	0.81 587	0.74 576	2.19 617	1.80 643	2.27 622	2.14 630	2.80 646	2.13 603	2.40 621	2.03 628	2.64 546	13.69 680	0.41 584	0.39 610	0.40 585	0.45 606	0.58 606	0.56 603

PWCK	2.88 653	2.05 668	5.72 653	2.08 656	1.11 634	3.55 653	3.90 679	2.86 649	3.54 661	3.03 653	3.63 642	3.10 643	2.31 642	8.15 668	3.09 631	2.12 660	0.91 666	1.75 656	0.98 657	2.57 661	1.18 647

DeepPrunerF	1.60 594	0.73 595	5.81 654	0.88 614	1.19 643	0.91 434	0.95 574	2.19 613	5.24 672	1.17 416	1.30 439	1.19 454	1.30 566	4.90 600	1.66 593	0.42 588	0.34 583	0.52 611	0.47 611	0.41 550	0.40 553

tt	6.58 673	0.26 218	6.10 655	3.77 681	2.16 658	11.55 681	19.63 691	13.33 689	5.74 674	2.96 649	2.65 625	4.97 663	6.33 678	3.81 578	7.24 660	9.15 691	11.32 698	5.89 691	6.24 692	6.03 686	2.55 672

Wz-Net-SNSev	1.49 583	1.23 638	6.27 656	0.68 533	0.67 555	1.37 540	1.41 622	2.00 572	1.39 557	1.48 548	1.61 542	2.29 614	1.32 569	3.93 579	2.14 614	0.31 527	0.28 547	0.31 517	0.33 569	0.42 555	0.36 538

zh-sn7	1.76 611	1.38 641	6.58 657	0.74 567	0.72 568	1.78 588	1.31 617	1.88 539	1.56 590	1.86 606	2.47 620	1.81 577	2.08 634	5.12 604	3.80 643	0.32 534	0.32 577	0.32 532	0.32 559	0.44 567	0.40 553

DStereoSA	4.44 663	0.92 614	6.79 658	1.58 652	2.54 670	2.29 621	14.04 689	2.33 626	2.31 634	1.85 604	10.58 682	1.32 491	13.05 684	7.07 649	11.18 677	0.67 635	1.97 681	0.88 640	3.29 683	1.69 649	2.44 670

Wz-Net-TNSev	1.88 616	2.08 670	7.66 659	0.67 520	0.64 545	2.42 627	1.83 646	2.33 626	1.74 607	1.57 570	1.56 528	2.58 627	1.90 623	4.86 598	3.12 632	0.39 576	0.37 601	0.33 541	0.37 587	0.53 597	0.58 608

ADCP+	1.99 624	0.48 523	7.73 660	0.66 508	0.91 617	2.30 622	1.05 591	1.82 520	1.34 531	1.54 562	1.32 452	1.74 569	1.61 598	2.17 508	13.37 679	0.24 423	0.21 473	0.32 532	0.28 522	0.37 530	0.29 486

ADCPNet	1.85 614	0.69 589	8.07 661	0.71 551	0.58 521	2.79 642	1.22 609	1.94 559	1.54 587	1.88 607	1.69 559	2.46 625	2.04 629	2.37 527	6.48 656	0.38 573	0.37 601	0.38 574	0.43 602	0.47 579	0.45 574

EDNetEfficient	2.37 637	1.10 626	8.08 662	0.74 567	0.71 566	0.98 466	1.56 632	1.46 411	4.06 664	4.90 672	2.82 629	2.25 612	3.48 661	2.95 555	9.97 671	0.26 474	0.24 517	0.26 456	0.30 543	0.68 621	0.61 614

HanzoNet	11.04 683	3.62 682	8.10 663	4.08 685	3.55 683	4.90 669	2.73 674	7.19 681	10.10 680	31.86 709	28.92 699	21.96 698	36.36 702	18.08 690	10.17 673	7.94 690	3.32 685	3.47 684	3.31 684	7.06 689	4.04 685

zh-mn7	1.70 605	1.21 636	8.30 664	0.69 537	0.53 495	1.45 556	0.84 543	1.70 480	2.09 629	2.41 634	2.67 626	1.68 561	1.23 553	4.49 589	2.87 628	0.30 520	0.26 532	0.27 472	0.27 501	0.31 494	0.35 532

UNDER WATER-64	5.27 668	2.32 672	8.78 665	3.93 683	3.54 682	7.61 674	3.03 677	5.84 676	14.19 683	4.04 663	4.04 646	9.39 678	6.26 676	5.93 627	8.48 668	3.60 678	1.51 678	3.13 679	1.88 674	4.29 684	3.61 682

WZ-Net	1.95 620	0.95 616	10.10 666	0.86 606	0.78 591	1.69 576	1.60 637	2.20 616	1.98 622	2.08 619	1.93 588	2.30 615	1.97 626	5.30 607	3.17 635	0.34 553	0.26 532	0.29 498	0.31 551	0.51 593	0.47 582

JetBlue	3.97 659	2.01 665	10.19 667	1.38 645	2.84 675	10.53 679	9.54 684	3.60 660	2.41 637	2.73 642	3.39 639	4.54 653	4.31 668	7.85 665	6.84 659	0.88 640	0.93 667	0.89 641	0.91 650	1.74 650	1.91 659

AnyNet_C01	2.26 632	1.78 659	10.22 668	0.93 624	0.74 576	2.92 645	2.20 663	2.29 624	1.80 610	2.53 637	2.41 616	2.71 632	1.73 607	3.41 571	6.72 658	0.41 584	0.39 610	0.40 585	0.42 599	0.67 620	0.63 616

MSAF-DinoV2	1.97 622	0.80 605	10.38 669	0.86 606	0.48 457	1.39 545	0.97 577	2.55 643	1.72 604	1.53 556	1.65 551	3.59 647	2.20 639	5.39 613	3.94 645	0.27 490	0.17 386	0.26 456	0.28 522	0.47 579	0.46 578

psmorigin	1.52 587	0.69 589	10.52 670	0.68 533	0.59 529	1.13 497	0.70 505	1.57 446	1.19 460	1.99 614	1.79 572	2.26 613	1.47 585	2.09 501	1.36 560	0.39 576	0.40 612	0.34 551	0.33 569	0.43 561	0.56 603

MADNet+	2.69 647	3.22 681	11.53 671	1.44 649	1.12 636	3.19 649	1.81 644	2.85 648	2.37 635	1.68 585	2.07 600	2.85 636	2.18 637	7.41 655	5.23 652	0.79 639	0.76 654	0.69 635	0.65 636	0.98 635	0.95 637

LSM	6.33 671	1.10 626	13.19 672	1.41 648	68.17 708	1.64 573	1.90 651	1.92 552	2.46 638	2.99 650	3.11 634	1.88 584	1.80 614	2.61 544	2.06 611	0.41 584	0.58 645	0.50 607	0.57 628	0.64 615	17.66 698

PML	51.67 709	36.25 701	13.28 673	7.46 687	20.81 692	108.69 715	232.22 718	8.72 682	27.82 701	87.01 716	269.67 718	69.67 714	61.95 714	24.76 700	14.20 682	9.74 695	3.40 686	9.62 693	4.70 689	18.74 697	4.72 687

TCMNet-wrong-test	10.31 680	11.40 688	14.84 674	20.96 694	18.45 689	13.80 686	10.76 685	15.78 690	3.53 660	5.20 676	5.52 660	16.26 687	12.61 683	7.51 659	10.15 672	7.43 689	2.37 682	4.31 687	3.43 686	11.36 692	10.61 690

RTS	2.67 645	1.38 641	15.28 675	0.99 628	1.26 646	3.78 656	1.96 654	2.15 601	2.62 645	2.61 638	2.85 630	2.60 628	1.59 595	6.27 631	5.71 654	0.40 579	0.28 547	0.35 560	0.35 580	0.50 588	0.48 585

RTSA	2.67 645	1.38 641	15.28 675	0.99 628	1.26 646	3.78 656	1.96 654	2.15 601	2.62 645	2.61 638	2.85 630	2.60 628	1.59 595	6.27 631	5.71 654	0.40 579	0.28 547	0.35 560	0.35 580	0.50 588	0.48 585

Selective-IGEV-i16pa	97.29 715	136.83 716	17.95 677	1.52 651	1.00 626	188.16 717	3.63 678	183.02 718	169.43 718	88.01 717	178.60 716	119.35 717	191.45 718	226.33 718	135.51 715	131.38 717	17.89 701	32.25 706	3.46 687	2.02 654	117.94 716

light-stereo	12.42 685	1.45 648	18.02 678	17.94 691	23.64 695	11.13 680	0.82 539	9.91 685	5.73 673	15.42 694	42.83 708	55.24 712	1.88 620	28.77 701	2.26 616	1.61 655	3.00 683	0.78 636	0.93 652	3.48 676	3.62 684

SuperB	2.53 643	0.59 565	18.45 679	0.69 537	0.50 468	1.87 598	0.88 556	1.67 472	2.39 636	1.50 551	1.42 484	1.14 447	1.15 535	4.28 587	5.07 651	0.24 423	0.19 429	0.22 337	0.19 308	7.86 690	0.34 527

Selective-IGEV-i16pc	2.07 626	0.29 311	19.83 680	0.53 337	0.39 384	2.74 639	1.51 628	1.13 321	1.28 505	0.80 269	1.21 405	1.06 415	0.64 329	7.77 662	0.79 460	0.40 579	0.22 495	0.21 301	0.23 443	0.22 362	0.23 405

Selective-IGEV-i16pb	2.29 634	0.33 407	20.08 681	0.56 395	0.40 395	2.61 635	1.54 631	2.60 645	1.87 614	0.97 315	1.68 558	1.38 504	1.01 498	8.19 669	0.92 493	0.37 568	0.21 473	0.22 337	0.26 489	0.25 418	0.28 479

USTest	14.33 688	14.94 690	21.04 682	17.44 690	16.05 686	23.26 688	33.84 699	21.73 691	11.80 682	9.36 686	10.14 681	15.97 686	13.20 685	17.28 689	22.43 692	3.78 682	5.01 688	6.17 692	6.16 691	9.25 691	7.72 689

DGTPSM_ROB	13.01 686	8.23 684	21.87 683	9.51 688	18.10 687	11.56 682	32.01 697	10.63 686	16.20 687	7.03 681	19.48 694	10.15 680	16.66 689	9.83 681	22.42 691	4.75 687	8.68 691	5.37 688	10.25 697	6.16 687	11.36 691

DPSMNet_ROB	13.02 687	8.23 684	21.91 684	9.53 689	18.11 688	11.56 682	32.02 698	10.64 687	16.23 688	7.05 682	19.49 695	10.16 681	16.66 689	9.85 682	22.43 692	4.77 688	8.68 691	5.38 689	10.26 698	6.17 688	11.36 691

LRCNet_RVC	22.74 694	32.10 700	21.97 685	29.84 698	26.23 696	4.42 666	0.81 537	22.66 692	2.02 625	26.93 701	29.26 700	23.06 700	15.59 688	23.84 696	18.88 688	31.75 707	19.90 709	34.65 707	32.13 708	30.54 706	28.32 706

Selective-IGEV-i1pa	19.94 693	26.52 699	23.52 686	2.94 671	1.59 654	31.97 701	20.54 692	30.88 701	25.25 696	23.87 699	27.58 698	33.01 701	26.91 700	32.38 702	25.47 697	20.69 706	5.85 689	12.49 698	4.43 688	3.35 675	19.48 699

LE_ROB	8.05 676	0.37 469	23.53 687	0.74 567	0.33 291	2.77 641	2.87 675	3.71 661	27.24 700	25.39 700	8.87 678	8.46 676	26.71 699	6.65 639	21.99 690	0.21 347	0.19 429	0.20 262	0.21 391	0.25 418	0.22 385

IINet	17.98 689	18.06 691	23.81 688	20.87 692	19.70 690	26.55 689	35.70 700	25.04 695	15.93 684	13.33 688	13.25 685	20.58 690	17.79 691	20.62 691	25.11 695	9.58 693	8.78 693	9.88 694	9.85 695	13.23 693	11.95 693

iinet-test	17.98 689	18.06 691	23.82 689	20.87 692	19.70 690	26.55 689	35.70 700	25.04 695	15.93 684	13.33 688	13.25 685	20.58 690	17.79 691	20.62 691	25.11 695	9.58 693	8.78 693	9.88 694	9.85 695	13.23 693	11.95 693

Anonymous_1	43.04 708	18.73 693	24.79 690	21.81 695	46.26 706	27.80 691	37.60 702	28.08 699	16.14 686	14.66 692	14.30 687	20.65 692	17.88 693	21.56 693	25.94 698	117.93 716	8.92 695	100.65 712	126.50 714	158.64 717	12.08 695

DPSM_ROB	19.08 691	19.14 694	25.17 691	22.15 696	20.85 693	28.17 692	37.82 703	26.56 697	16.85 692	14.14 690	14.84 688	21.70 693	18.75 694	21.87 694	26.55 699	10.16 697	9.30 696	10.47 696	10.42 699	14.03 695	12.61 696

DPSM	19.08 691	19.14 694	25.17 691	22.15 696	20.85 693	28.17 692	37.82 703	26.56 697	16.85 692	14.14 690	14.84 688	21.70 693	18.75 694	21.87 694	26.55 699	10.16 697	9.30 696	10.47 696	10.42 699	14.03 695	12.61 696

JetRed	6.91 674	8.80 686	25.96 693	2.85 667	3.25 679	13.98 687	11.87 686	6.25 679	4.28 667	4.45 668	4.56 650	6.69 668	5.46 672	7.46 657	14.05 681	2.59 666	3.31 684	2.59 672	2.29 681	4.20 683	3.36 681

xxxxx1	54.10 710	25.67 696	27.13 694	113.43 711	96.96 711	30.69 696	47.44 705	32.38 702	25.60 697	17.75 695	17.27 690	21.81 695	21.02 696	24.43 697	33.82 701	33.37 708	40.54 710	157.71 715	175.86 715	66.16 710	72.93 713

tt_ll	54.10 710	25.67 696	27.13 694	113.43 711	96.96 711	30.69 696	47.44 705	32.38 702	25.60 697	17.75 695	17.27 690	21.81 695	21.02 696	24.43 697	33.82 701	33.37 708	40.54 710	157.71 715	175.86 715	66.16 710	72.93 713

ff	54.10 710	25.67 696	27.13 694	113.43 711	96.96 711	30.69 696	47.44 705	32.38 702	25.60 697	17.75 695	17.27 690	21.81 695	21.02 696	24.43 697	33.82 701	33.37 708	40.54 710	157.71 715	175.86 715	66.16 710	72.93 713

DPSimNet_ROB	11.20 684	4.98 683	35.43 697	2.90 670	4.52 685	7.89 675	17.09 690	4.66 669	6.06 676	14.89 693	10.93 684	17.29 688	36.81 704	13.18 687	15.68 685	2.86 667	6.29 690	5.75 690	5.09 690	3.91 681	7.70 688

HaxPig	38.92 704	41.40 709	41.64 698	29.95 699	32.27 697	28.90 694	27.60 694	29.73 700	37.71 710	43.82 710	43.87 709	33.17 702	35.56 701	41.53 704	40.37 706	43.94 711	47.51 714	45.82 708	47.08 710	42.38 707	44.15 709

AVERAGE_ROB	40.43 705	42.37 710	42.73 699	36.96 701	35.58 699	30.50 695	27.61 695	36.71 707	38.39 711	44.91 711	44.36 710	37.45 704	36.70 703	41.88 705	40.35 705	45.43 712	46.81 713	47.11 709	46.35 709	42.51 708	43.87 708

DLNR-FE	23.17 695	48.55 713	42.94 700	176.85 715	78.48 709	0.35 43	0.21 22	23.51 694	0.75 242	0.66 241	0.86 260	0.59 240	0.30 58	1.55 425	0.44 280	9.85 696	0.12 97	0.18 184	0.14 160	76.92 713	0.16 207

DLNR_Zeroshot_test	23.17 695	48.52 712	43.29 701	176.68 714	78.69 710	0.35 43	0.21 22	23.41 693	0.75 242	0.66 241	0.86 260	0.59 240	0.30 58	1.56 428	0.44 280	9.57 692	0.12 97	0.18 184	0.14 160	76.92 713	0.16 207

MEDIAN_ROB	42.00 706	44.40 711	44.29 702	35.15 700	34.95 698	31.28 700	29.60 696	35.88 706	40.02 712	47.20 714	46.64 711	37.37 703	38.48 712	44.35 713	42.45 707	48.03 713	49.39 715	49.71 710	49.03 711	45.14 709	46.65 710

Hybrid-DGEV	38.35 701	38.46 705	50.28 703	44.82 707	41.90 703	56.66 705	76.35 710	53.24 709	33.80 706	28.29 703	29.84 705	43.58 705	37.86 710	43.84 710	53.39 710	20.34 702	18.69 703	21.06 699	21.00 701	28.25 701	25.34 701

RAFT-FEzeroshot	38.32 698	38.45 703	50.28 703	44.74 703	41.87 701	56.68 706	76.38 712	53.24 709	33.76 704	28.29 703	29.37 701	43.69 709	37.66 706	43.83 707	53.41 711	20.32 700	18.70 704	21.07 700	21.07 703	28.25 701	25.35 703

RAFT-FE	38.32 698	38.45 703	50.28 703	44.74 703	41.87 701	56.68 706	76.38 712	53.24 709	33.76 704	28.29 703	29.37 701	43.69 709	37.66 706	43.83 707	53.41 711	20.32 700	18.70 704	21.07 700	21.07 703	28.25 701	25.35 703

CasAABBNet	38.33 700	38.46 705	50.35 706	44.75 705	41.84 700	56.68 706	76.37 711	53.22 708	33.83 707	28.31 706	29.54 703	43.62 708	37.71 708	43.84 710	53.41 711	20.30 699	18.70 704	21.07 700	21.07 703	28.24 700	25.34 701

FlowAnything	38.37 702	38.41 702	50.38 707	44.76 706	41.94 704	56.64 704	76.34 709	53.28 713	34.23 709	28.25 702	29.72 704	43.60 706	37.79 709	43.83 707	53.38 709	20.39 704	18.71 708	21.07 700	21.14 707	28.23 699	25.29 700

Selective-RAFT-Error	38.39 703	38.47 707	50.44 708	44.73 702	41.97 705	56.68 706	76.38 712	53.24 709	33.92 708	28.34 707	29.85 706	43.60 706	38.20 711	43.75 706	53.34 708	20.38 703	18.70 704	21.09 704	21.05 702	28.30 704	25.43 705

LSM0	42.82 707	38.75 708	50.81 709	47.07 708	109.38 716	57.00 710	76.02 708	53.74 714	33.71 703	29.02 708	30.41 707	43.87 711	37.22 705	43.91 712	53.54 714	20.52 705	18.62 702	21.10 705	21.11 706	28.41 705	42.22 707

RSGM-EC	88.84 713	82.86 714	51.22 710	105.38 709	99.51 714	94.51 713	125.67 715	90.02 715	46.43 713	45.14 712	57.50 714	101.22 715	88.55 715	154.40 715	153.26 716	105.54 714	59.55 716	113.88 713	53.02 712	92.89 715	56.17 711

acva	88.84 713	82.86 714	51.22 710	105.38 709	99.51 714	94.51 713	125.67 715	90.02 715	46.43 713	45.14 712	57.50 714	101.22 715	88.55 715	154.40 715	153.26 716	105.54 714	59.55 716	113.88 713	53.02 712	92.89 715	56.17 711

xyz-stereo	7.16 675	0.22 95	69.90 712	0.42 100	0.21 24	32.92 702	0.49 380	0.87 192	0.76 251	1.38 521	27.04 696	1.19 454	1.16 536	4.69 594	0.97 505	0.16 115	0.12 97	0.20 262	0.14 160	0.16 108	0.12 21

BEATNet-Init1	26.87 697	13.43 689	70.68 713	0.91 621	0.68 561	57.02 711	21.06 693	32.82 705	32.67 702	52.12 715	53.61 712	66.05 713	49.56 713	48.79 714	34.71 704	0.49 612	0.44 620	0.53 616	0.53 624	0.63 613	0.59 610

coex-ft	8.13 677	2.13 671	98.04 714	0.67 520	0.53 495	1.71 577	1.56 632	1.65 465	11.11 681	18.17 698	3.75 643	3.88 651	7.61 681	2.98 558	6.49 657	0.30 520	0.30 563	0.32 532	0.31 551	0.66 619	0.50 591

EDNetEfficientorigin	10.57 681	1.47 650	177.42 715	0.67 520	0.53 495	1.58 567	1.16 604	1.90 545	3.37 657	4.71 671	3.38 638	3.10 643	2.69 651	3.13 564	3.58 640	0.25 451	0.23 508	0.33 541	0.27 501	0.83 627	0.81 631

test_example2	192.40 716	210.76 717	206.48 716	199.83 716	204.73 717	172.94 716	183.52 717	133.93 717	133.41 717	191.38 718	196.19 717	187.13 718	178.77 717	205.33 717	208.00 718	222.09 718	238.72 718	186.54 718	190.54 718	227.34 718	170.31 717

GS-Stereo							0.36 196	0.92 214	0.47 122	0.37 90	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.19 270	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.15 167

FSD					0.50 468	0.54 215	0.58 455	0.65 85	0.53 160	0.54 205	0.52 142	0.56 221	0.52 245	0.57 101	0.55 367	0.51 613	0.47 629	0.50 607	0.49 616	0.50 588

ccccc		492.34 718		530.87 717	530.37 718	478.08 718		491.76 719		448.18 719		476.12 719		541.64 719		663.49 719	459.54 719	353.94 719	309.79 719	586.66 719

ASD4		10.99 687

Low-res two-view benchmark