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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 26	0.21 27	0.13 48	0.15 1	0.16 60	0.21 1	0.36 113	0.11 1	0.17 35	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 86	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.08 139	0.08 37	0.11 134

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 54	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 72	0.27 4	0.31 32	0.16 18	0.13 16	0.15 35	0.15 44	0.28 84	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 36	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 42	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 55	0.17 156	0.35 64	0.14 19	0.27 4	0.25 5	0.19 64	0.21 67	0.14 15	0.15 44	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 249

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 85	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.24 39	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.08 49

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 85	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.12 151	0.09 74

DepthFocus	0.19 6	0.30 189	0.77 72	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 36	0.31 13	0.19 2	0.16 18	0.17 35	0.15 35	0.13 15	0.22 23	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.10 223	0.08 37	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 284	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 142	0.15 36	0.31 13	0.34 69	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 44	0.25 47	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 33	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 27	0.31 32	0.16 18	0.14 24	0.17 63	0.15 44	0.25 47	0.23 173	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 23	0.20 9	0.11 9	0.39 104	0.15 36	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.15 25	0.17 63	0.16 58	0.26 64	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 74

BridgeDepth	0.19 6	0.30 189	0.55 14	0.23 78	0.09 1	0.38 99	0.15 36	0.32 16	0.33 56	0.16 18	0.12 13	0.23 141	0.19 116	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monster-pro	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

PointNet	0.20 13	0.21 33	0.82 80	0.21 27	0.12 21	0.37 85	0.16 60	0.33 21	0.28 18	0.16 18	0.15 25	0.18 80	0.13 15	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 13	0.26 121	0.88 94	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 314	0.07 1	0.06 18	0.12 151	0.09 74

PSi22a	0.20 13	0.28 160	0.89 98	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 19	0.32 16	0.35 83	0.12 2	0.09 1	0.22 124	0.16 58	0.20 4	0.14 4	0.09 137	0.09 265	0.07 1	0.05 1	0.13 185	0.11 134

Foundation-i32	0.20 13	0.28 160	0.87 91	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 36	0.32 16	0.36 113	0.13 5	0.10 3	0.25 172	0.14 20	0.19 2	0.15 13	0.09 137	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.11 134	0.12 179

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 229	0.15 10	0.15 25	0.16 48	0.19 116	0.23 32	0.18 61	0.10 243	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 13	0.21 33	0.61 26	0.20 9	0.13 48	0.39 104	0.14 19	0.34 26	0.34 69	0.16 18	0.16 32	0.16 48	0.15 44	0.27 70	0.22 162	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

MonStereo	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

S2M2_XL	0.20 13	0.32 211	1.10 135	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 50	0.15 35	0.14 20	0.19 2	0.21 138	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.22 55	0.17 156	0.41 128	0.14 19	0.35 27	0.32 41	0.24 145	0.20 59	0.15 35	0.18 91	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

4w-stereo	0.20 13	0.21 33	0.57 19	0.21 27	0.15 97	0.39 104	0.13 9	0.39 56	0.33 56	0.22 111	0.21 67	0.13 4	0.20 129	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

FoundationStereo	0.20 13	0.30 189	0.81 78	0.21 27	0.22 298	0.21 9	0.16 60	0.25 3	0.38 132	0.15 10	0.11 8	0.18 80	0.17 67	0.23 32	0.16 32	0.09 137	0.13 424	0.08 56	0.06 18	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

Test_v1	0.21 29	0.27 133	0.95 110	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.37 40	0.27 11	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.13 15	0.25 47	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 134

Monster-pub-mixall	0.21 29	0.31 203	0.69 57	0.21 27	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 40	0.26 8	0.21 91	0.19 50	0.15 35	0.12 9	0.47 278	0.29 260	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 179

qwe	0.21 29	0.22 50	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.41 128	0.15 36	0.46 127	0.35 83	0.26 183	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.31 119	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

2.25w	0.21 29	0.22 50	0.51 2	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 87	0.34 69	0.23 134	0.27 149	0.14 15	0.18 91	0.33 146	0.24 199	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 29	0.23 71	0.50 1	0.22 55	0.15 97	0.39 104	0.19 103	0.47 147	0.36 113	0.21 91	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 146	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 29	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 117	0.18 92	0.47 147	0.36 113	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.19 116	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 29	0.21 33	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.30 28	0.22 111	0.20 59	0.13 4	0.18 91	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.5w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.55 14	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.14 19	0.43 95	0.33 56	0.21 91	0.24 112	0.14 15	0.18 91	0.34 160	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.59 22	0.22 55	0.12 21	0.37 85	0.22 212	0.50 177	0.38 132	0.22 111	0.21 67	0.12 2	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

2w_stereo	0.21 29	0.19 10	0.51 2	0.22 55	0.13 48	0.41 128	0.20 130	0.50 177	0.34 69	0.25 165	0.23 100	0.13 4	0.23 185	0.24 39	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.31 38	0.22 212	0.38 49	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 9	0.32 132	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

LG-Stereo_L1	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.28 19	0.21 172	0.38 49	0.26 8	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 4	0.37 191	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

MLG-Stereo_test3	0.21 29	0.35 247	0.65 42	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 40	0.40 159	0.21 91	0.12 13	0.17 63	0.12 9	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.10 108

MLG-Stereo_test2	0.21 29	0.36 257	0.68 55	0.21 27	0.17 156	0.45 168	0.12 4	0.35 27	0.42 185	0.15 10	0.11 8	0.22 124	0.10 2	0.28 84	0.16 32	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MLG-Stereo_test1	0.21 29	0.33 220	0.61 26	0.23 78	0.21 268	0.45 168	0.13 9	0.33 21	0.46 229	0.13 5	0.09 1	0.18 80	0.12 9	0.32 132	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MLG-Stereo	0.21 29	0.33 220	0.60 23	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.13 9	0.39 56	0.46 229	0.13 5	0.10 3	0.17 63	0.13 15	0.35 167	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

LGtest1	0.21 29	0.37 260	0.70 60	0.22 55	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 36	0.39 145	0.17 37	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.25 47	0.27 235	0.10 243	0.09 265	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.10 108

Foundation-i1c-attn	0.22 51	0.18 6	0.68 55	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 130	0.49 168	0.37 125	0.20 78	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.29 100	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.06 1	0.09 74

Foundation-i1b	0.22 51	0.20 18	0.69 57	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 130	0.50 177	0.37 125	0.21 91	0.22 86	0.27 200	0.24 201	0.28 84	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 51	0.16 1	0.66 51	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 172	0.50 177	0.39 145	0.25 165	0.22 86	0.27 200	0.25 216	0.33 146	0.18 61	0.08 65	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

Pro-Stereo	0.22 51	0.25 103	0.66 51	0.22 55	0.14 68	0.49 226	0.15 36	0.23 2	0.35 83	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 295	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.37 602	0.08 37	0.09 74

asda	0.22 51	0.25 103	0.70 60	0.21 27	0.16 127	0.43 149	0.16 60	0.44 104	0.35 83	0.22 111	0.20 59	0.14 15	0.20 129	0.25 47	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 51	0.17 2	0.52 5	0.23 78	0.16 127	0.44 160	0.22 212	0.55 228	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.13 4	0.26 236	0.28 84	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.25 129	0.27 384	0.39 104	0.14 19	0.51 187	0.33 56	0.25 165	0.27 149	0.13 4	0.13 15	0.38 201	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

monsters	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.23 78	0.28 398	0.42 142	0.14 19	0.46 127	0.31 32	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.14 20	0.43 232	0.20 118	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 51	0.28 160	0.88 94	0.21 27	0.24 333	0.42 142	0.17 72	0.35 27	0.37 125	0.20 78	0.22 86	0.14 15	0.12 9	0.24 39	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 51	0.28 160	0.77 72	0.22 55	0.11 9	0.40 117	0.16 60	0.31 13	0.36 113	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.17 67	0.37 191	0.16 32	0.10 243	0.06 24	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 51	0.22 50	0.91 104	0.23 78	0.13 48	0.49 226	0.18 92	0.30 11	0.28 18	0.19 64	0.17 35	0.14 15	0.14 20	0.41 220	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 74

DispViT+	0.23 62	0.23 71	0.98 116	0.19 2	0.44 557	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.37 125	0.19 64	0.16 32	0.18 80	0.15 44	0.38 201	0.17 53	0.11 323	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 62	0.40 292	0.94 109	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 65	0.36 113	0.22 111	0.15 25	0.15 35	0.15 44	0.40 215	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 291

FlowAnything_test	0.23 62	0.32 211	0.52 5	0.28 227	0.17 156	0.37 85	0.20 130	0.38 49	0.24 3	0.24 145	0.20 59	0.21 118	0.17 67	0.26 64	0.25 213	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.16 438	0.17 298	0.12 179

LG-G_1	0.23 62	0.37 260	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

LG-G	0.23 62	0.37 260	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

dual_stereo	0.23 62	0.25 103	0.66 51	0.21 27	0.15 97	0.27 16	0.15 36	0.62 276	0.40 159	0.15 10	0.13 16	0.18 80	0.14 20	0.37 191	0.19 86	0.09 137	0.31 604	0.07 1	0.10 223	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 62	0.23 71	0.64 36	0.24 105	0.22 298	0.47 198	0.13 9	0.52 203	0.33 56	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.22 159	0.32 132	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.17 298	0.09 74

TS12	0.24 69	0.26 121	0.83 82	0.25 129	0.11 9	0.46 188	0.17 72	0.46 127	0.43 197	0.20 78	0.31 201	0.18 80	0.20 129	0.31 119	0.22 162	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.11 134	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 69	0.24 89	1.06 128	0.27 196	0.12 21	0.43 149	0.20 130	0.51 187	0.34 69	0.19 64	0.16 32	0.15 35	0.21 142	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.11 134	0.09 74

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 69	0.31 203	0.88 94	0.25 129	0.23 318	0.45 168	0.22 212	0.39 56	0.30 28	0.21 91	0.27 149	0.18 80	0.21 142	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 265	0.08 56	0.07 100	0.11 134	0.13 222

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 69	0.22 50	0.90 101	0.23 78	0.32 454	0.47 198	0.21 172	0.48 161	0.34 69	0.20 78	0.25 127	0.21 118	0.23 185	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.09 74

MatchStereo	0.24 69	0.38 272	1.37 198	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.40 159	0.14 8	0.25 127	0.15 35	0.15 44	0.25 47	0.18 61	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 69	0.18 6	1.03 121	0.25 129	0.21 268	0.46 188	0.16 60	0.30 11	0.27 11	0.17 37	0.19 50	0.14 15	0.18 91	0.35 167	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.10 108

water-stereo	0.24 69	0.17 2	0.88 94	0.24 105	0.14 68	0.37 85	0.17 72	0.43 95	0.32 41	0.26 183	0.35 234	0.26 187	0.24 201	0.22 23	0.25 213	0.09 137	0.09 265	0.09 153	0.08 139	0.10 102	0.10 108

111111	0.24 69	0.21 33	0.82 80	0.24 105	0.21 268	0.43 149	0.13 9	0.45 119	0.35 83	0.22 111	0.27 149	0.18 80	0.16 58	0.35 167	0.18 61	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.25 442	0.08 49

S2M2_L	0.24 69	0.29 172	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.24 13	0.09 1	0.36 36	0.45 218	0.17 37	0.25 127	0.23 141	0.17 67	0.24 39	0.28 246	0.15 480	0.12 400	0.11 289	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.25 78	0.37 260	1.35 191	0.24 105	0.24 333	0.38 99	0.20 130	0.39 56	0.26 8	0.18 46	0.24 112	0.16 48	0.20 129	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.18 364

aanet-new-14k	0.25 78	0.33 220	1.13 138	0.26 172	0.12 21	0.37 85	0.21 172	0.45 119	0.36 113	0.20 78	0.27 149	0.15 35	0.29 292	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.11 134	0.12 179

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 78	0.35 247	0.69 57	0.23 78	0.27 384	0.35 64	0.20 130	0.44 104	0.28 18	0.21 91	0.22 86	0.14 15	0.22 159	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 56	0.47 621	0.09 74	0.34 556

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 291

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 78	0.24 89	0.84 84	0.22 55	0.32 454	0.48 209	0.20 130	0.45 119	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.07 5	0.13 222

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 78	0.41 302	1.08 130	0.23 78	0.23 318	0.45 168	0.20 130	0.44 104	0.30 28	0.18 46	0.21 67	0.22 124	0.20 129	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.14 249

LiteMatch	0.25 78	0.69 456	0.65 42	0.28 227	0.14 68	0.30 30	0.21 172	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.37 356	0.25 47	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.12 179

LACA2	0.25 78	0.74 478	1.30 177	0.20 9	0.10 2	0.39 104	0.17 72	0.32 16	0.36 113	0.15 10	0.15 25	0.18 80	0.14 20	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 78	0.22 50	1.00 118	0.22 55	0.30 423	0.48 209	0.21 172	0.45 119	0.32 41	0.27 199	0.31 201	0.20 104	0.14 20	0.20 4	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.13 222

rvit_stereo_0083	0.25 78	0.19 10	0.58 21	0.28 227	0.18 203	0.28 19	0.22 212	0.38 49	0.54 314	0.23 134	0.30 184	0.27 200	0.26 236	0.37 191	0.24 199	0.14 460	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.12 151	0.10 108

rvit_stereo_0081	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 227	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 301	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.09 74

rvit_stereo_0082	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 227	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 301	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.09 74

test_for_model	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 291

aanet-new-16k	0.26 91	0.47 348	1.36 193	0.25 129	0.12 21	0.36 78	0.18 92	0.40 65	0.35 83	0.18 46	0.21 67	0.18 80	0.21 142	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.11 134

aanet-new-8k	0.26 91	0.38 272	1.21 157	0.25 129	0.13 48	0.44 160	0.22 212	0.49 168	0.34 69	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.25 216	0.29 100	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.12 179

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 91	0.23 71	1.00 118	0.22 55	0.31 444	0.47 198	0.20 130	0.44 104	0.33 56	0.27 199	0.32 211	0.24 157	0.14 20	0.23 32	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.16 323

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 91	0.38 272	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.22 212	0.44 104	0.33 56	0.21 91	0.25 127	0.16 48	0.22 159	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.45 617	0.08 37	0.27 497

Foundation-i1	0.26 91	0.29 172	0.75 66	0.23 78	0.21 268	0.30 30	0.22 212	0.60 267	0.43 197	0.24 145	0.31 201	0.35 256	0.23 185	0.27 70	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.11 134	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 91	0.27 133	1.26 166	0.20 9	0.12 21	0.42 142	0.17 72	0.37 40	0.40 159	0.22 111	0.31 201	0.29 222	0.21 142	0.32 132	0.20 118	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

NLSM3	0.26 91	0.39 284	0.75 66	0.25 129	0.24 333	0.43 149	0.19 103	0.58 246	0.45 218	0.20 78	0.26 140	0.20 104	0.25 216	0.29 100	0.24 199	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.09 184	0.10 102	0.07 12

depthmonostereo	0.26 91	0.23 71	0.65 42	0.41 501	0.13 48	0.41 128	0.19 103	0.51 187	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.26 187	0.28 274	0.44 241	0.23 173	0.09 137	0.10 314	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.08 49

DilatedVolume-Stereo	0.26 91	0.20 18	0.64 36	0.25 129	0.15 97	0.41 128	0.18 92	0.42 87	0.35 83	0.34 236	0.34 229	0.25 172	0.23 185	0.43 232	0.53 445	0.09 137	0.09 265	0.08 56	0.10 223	0.12 151	0.11 134

GIP-stereo	0.26 91	0.22 50	0.78 74	0.29 261	0.20 254	0.42 142	0.17 72	0.64 287	0.39 145	0.18 46	0.24 112	0.23 141	0.18 91	0.25 47	0.47 416	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.17 298	0.08 49

gcap-zeroshot	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 249

testlalala	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 249

aanet-new-70k	0.27 103	0.48 353	1.33 184	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.45 119	0.33 56	0.17 37	0.21 67	0.16 48	0.21 142	0.38 201	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.22 428

aanet-new-34k	0.27 103	0.57 401	1.36 193	0.23 78	0.11 9	0.34 58	0.20 130	0.36 36	0.30 28	0.19 64	0.27 149	0.17 63	0.22 159	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.29 512

aanet-new-32k	0.27 103	0.49 357	1.73 284	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 103	0.46 338	1.39 205	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.21 172	0.40 65	0.25 5	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.18 91	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.28 547	0.08 37	0.27 497

aanet-new-24k	0.27 103	0.40 292	1.12 137	0.24 105	0.45 568	0.40 117	0.21 172	0.39 56	0.28 18	0.19 64	0.28 161	0.17 63	0.20 129	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.32 578	0.09 74	0.10 108

aanet-new-10k	0.27 103	0.52 370	1.27 169	0.27 196	0.15 97	0.49 226	0.21 172	0.46 127	0.31 32	0.21 91	0.20 59	0.19 100	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.16 323

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 103	0.39 284	0.79 75	0.24 105	0.24 333	0.37 85	0.21 172	0.37 40	0.33 56	0.19 64	0.27 149	0.18 80	0.22 159	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 443	0.08 56	0.51 630	0.08 37	0.39 583

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 103	0.40 292	0.87 91	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.13 185	0.55 615

LG-Stereo	0.27 103	0.25 103	0.95 110	0.25 129	0.15 97	0.43 149	0.21 172	0.50 177	0.40 159	0.18 46	0.29 169	0.25 172	0.16 58	0.28 84	0.35 337	0.07 26	0.07 75	0.11 289	0.10 223	0.24 428	0.10 108

mms	0.27 103	0.26 121	0.91 104	0.25 129	0.18 203	0.32 44	0.23 251	0.37 40	0.31 32	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.17 67	0.46 266	0.21 138	0.08 65	0.10 314	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.47 603

ours_stereo	0.27 103	0.25 103	1.21 157	0.25 129	0.17 156	0.35 64	0.23 251	0.38 49	0.35 83	0.20 78	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.18 364

rvit_stereo_0081_aga	0.27 103	0.29 172	1.08 130	0.26 172	0.20 254	0.33 48	0.21 172	0.41 77	0.42 185	0.26 183	0.28 161	0.27 200	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.14 460	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.10 108

rvit_stereo_0080	0.27 103	0.38 272	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 355	0.54 224	0.44 203	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.10 213	0.10 223	0.15 237	0.11 134

RSM++	0.27 103	0.26 121	0.87 91	0.28 227	0.13 48	0.39 104	0.20 130	0.45 119	0.45 218	0.20 78	0.24 112	0.24 157	0.17 67	0.36 180	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.26 463	0.18 364

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 103	0.40 292	0.86 89	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.13 185	0.55 615

whm_eth	0.27 103	0.38 272	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 355	0.54 224	0.44 203	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.10 213	0.10 223	0.15 237	0.11 134

aanet-new-30k	0.28 119	0.49 357	1.75 295	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

aanet-new-22k	0.28 119	0.52 370	1.51 236	0.24 105	0.13 48	0.33 48	0.22 212	0.37 40	0.32 41	0.18 46	0.24 112	0.18 80	0.21 142	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.09 74	0.31 534

BStereo	0.28 119	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 407	0.33 48	0.20 130	0.46 127	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 501	0.21 510	0.12 151	0.11 134

VIP-Stereo	0.28 119	0.56 396	1.05 126	0.23 78	0.19 238	0.52 269	0.17 72	0.44 104	0.39 145	0.18 46	0.25 127	0.24 157	0.15 44	0.33 146	0.19 86	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.14 214	0.32 543

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 119	0.28 160	1.09 133	0.33 364	0.15 97	0.30 30	0.16 60	0.58 246	0.42 185	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.26 236	0.38 201	0.37 349	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.06 1

castereo++	0.28 119	0.43 315	0.93 107	0.28 227	0.17 156	0.53 278	0.21 172	0.55 228	0.45 218	0.17 37	0.26 140	0.32 239	0.17 67	0.33 146	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.29 553	0.13 185	0.06 1

fffy	0.28 119	0.24 89	1.19 151	0.27 196	0.15 97	0.37 85	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.20 78	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.44 241	0.20 118	0.08 65	0.10 314	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.18 364

RAStereo	0.28 119	0.48 353	1.52 238	0.26 172	0.18 203	0.25 14	0.19 103	0.42 87	0.35 83	0.20 78	0.25 127	0.20 104	0.16 58	0.24 39	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.12 151	0.08 49

RSM	0.28 119	0.26 121	0.97 114	0.25 129	0.24 333	0.37 85	0.21 172	0.49 168	0.44 203	0.21 91	0.27 149	0.28 211	0.17 67	0.38 201	0.20 118	0.07 26	0.07 75	0.09 153	0.34 586	0.21 379	0.16 323

trnet	0.28 119	0.26 121	1.32 182	0.19 2	0.12 21	0.54 286	0.15 36	0.48 161	0.46 229	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.30 112	0.21 138	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.09 74	0.07 12

CASnet	0.28 119	0.31 203	1.20 155	0.28 227	0.11 9	0.47 198	0.19 103	0.44 104	0.44 203	0.38 258	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.29 100	0.19 86	0.10 243	0.06 24	0.15 482	0.12 331	0.16 274	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 119	0.27 133	1.36 193	0.28 227	0.12 21	0.41 128	0.20 130	0.37 40	0.38 132	0.26 183	0.30 184	0.25 172	0.19 116	0.33 146	0.24 199	0.09 137	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.09 74

CREStereo	0.28 119	0.30 189	1.33 184	0.19 2	0.13 48	0.55 301	0.17 72	0.48 161	0.46 229	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.11 323	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.10 102	0.07 12
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
aanet-new-90k	0.29 132	0.47 348	1.41 208	0.26 172	0.18 203	0.43 149	0.19 103	0.47 147	0.32 41	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.21 142	0.37 191	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.46 601

aanet-new-60k	0.29 132	0.51 368	1.68 267	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.43 95	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.17 63	0.19 116	0.31 119	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.26 489

aanet-new-36k	0.29 132	0.63 428	1.51 236	0.24 105	0.11 9	0.43 149	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.19 64	0.24 112	0.16 48	0.22 159	0.29 100	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.24 467

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 132	0.58 402	0.98 116	0.21 27	0.31 444	0.41 128	0.20 130	0.46 127	0.34 69	0.21 91	0.22 86	0.19 100	0.17 67	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 314	0.08 56	0.45 617	0.09 74	0.29 512

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 132	0.53 377	1.28 171	0.22 55	0.32 454	0.35 64	0.19 103	0.46 127	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.18 80	0.18 91	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 314	0.08 56	0.46 620	0.10 102	0.32 543

RT-Monster	0.29 132	0.30 189	0.95 110	0.25 129	0.28 398	0.46 188	0.15 36	0.53 212	0.55 321	0.37 248	0.36 238	0.28 211	0.21 142	0.32 132	0.21 138	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.15 237	0.14 249

Selective-IGEV-i32	0.29 132	0.23 71	1.28 171	0.27 196	0.30 423	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 417	0.16 274	0.29 512

fffft	0.29 132	0.21 33	1.10 135	0.24 105	0.15 97	0.42 142	0.24 285	0.42 87	0.38 132	0.21 91	0.18 45	0.20 104	0.16 58	0.44 241	0.70 499	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.28 480	0.20 400
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 132	0.26 121	1.03 121	0.25 129	0.14 68	0.46 188	0.22 212	0.36 36	0.38 132	0.23 134	0.23 100	0.21 118	0.18 91	0.45 257	0.60 474	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.20 400

tt45	0.29 132	0.24 89	1.06 128	0.25 129	0.17 156	0.55 301	0.22 212	0.41 77	0.35 83	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.18 91	0.64 356	0.34 325	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.21 379	0.11 134

999	0.29 132	0.25 103	1.05 126	0.26 172	0.18 203	0.49 226	0.23 251	0.38 49	0.37 125	0.20 78	0.32 211	0.23 141	0.18 91	0.73 392	0.36 342	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.24 428	0.10 108

Pointernet	0.29 132	0.25 103	1.49 230	0.24 105	0.20 254	0.47 198	0.15 36	0.62 276	0.47 248	0.22 111	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.28 84	0.20 118	0.10 243	0.07 75	0.07 1	0.12 331	0.10 102	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 132	0.29 172	0.86 89	0.25 129	0.34 482	0.30 30	0.14 19	0.32 16	0.53 301	0.18 46	0.12 13	0.18 80	0.19 116	0.49 295	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.20 504	0.46 606	0.59 621

MaDis-Stereo	0.29 132	0.54 385	1.44 216	0.24 105	0.29 407	0.29 26	0.16 60	0.45 119	0.37 125	0.19 64	0.21 67	0.28 211	0.22 159	0.30 112	0.29 260	0.10 243	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.11 134	0.11 134

LoS_RVC	0.29 132	0.33 220	1.19 151	0.25 129	0.34 482	0.43 149	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.22 111	0.33 221	0.23 141	0.24 201	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.31 534

Selective-IGEV	0.29 132	0.23 71	1.28 171	0.27 196	0.30 423	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 417	0.16 274	0.29 512

EGLCR-Stereo	0.29 132	0.27 133	0.97 114	0.30 282	0.19 238	0.56 317	0.17 72	0.68 311	0.36 113	0.30 217	0.18 45	0.27 200	0.17 67	0.38 201	0.19 86	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.35 559

aanet-32k-new	0.30 149	0.60 407	1.61 253	0.25 129	0.15 97	0.46 188	0.21 172	0.41 77	0.33 56	0.17 37	0.24 112	0.17 63	0.23 185	0.30 112	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.39 583

castereo	0.30 149	0.44 326	0.81 78	0.24 105	0.29 407	0.41 128	0.27 355	0.72 331	0.45 218	0.22 111	0.30 184	0.24 157	0.31 312	0.25 47	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.31 572	0.12 151	0.09 74

WCG-NET	0.30 149	0.42 310	1.26 166	0.24 105	0.12 21	0.43 149	0.24 285	0.40 65	0.56 333	0.35 238	0.37 242	0.26 187	0.24 201	0.29 100	0.19 86	0.08 65	0.12 400	0.08 56	0.07 100	0.22 396	0.10 108

Occ-G	0.30 149	0.30 189	1.33 184	0.23 78	0.15 97	0.36 78	0.25 307	0.43 95	0.31 32	0.26 183	0.35 234	0.46 344	0.22 159	0.30 112	0.25 213	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.16 438	0.31 506	0.08 49

AIO-Stereo	0.30 149	0.27 133	1.25 164	0.27 196	0.24 333	0.37 85	0.20 130	0.52 203	0.36 113	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.14 20	0.31 119	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.38 603	0.19 347	0.31 534

UniTT-Stereo	0.30 149	0.36 257	1.68 267	0.27 196	0.24 333	0.29 26	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.26 183	0.37 242	0.18 80	0.18 91	0.31 119	0.27 235	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.25 442	0.08 49

CES	0.30 149	0.27 133	1.09 133	0.23 78	0.50 583	0.40 117	0.20 130	0.46 127	0.44 203	0.22 111	0.28 161	0.26 187	0.19 116	0.33 146	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.49 607

ProNet	0.30 149	0.54 385	1.29 174	0.25 129	0.15 97	0.47 198	0.25 307	0.48 161	0.39 145	0.21 91	0.23 100	0.22 124	0.20 129	0.44 241	0.19 86	0.08 65	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.12 179

CroCo-Stereo	0.30 149	0.45 335	1.08 130	0.31 309	0.17 156	0.19 6	0.21 172	0.73 343	0.50 269	0.21 91	0.24 112	0.55 390	0.22 159	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.12 151	0.09 74
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
Wave_Phase_stereo	0.31 158	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 407	0.98 596	0.20 130	0.49 168	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 501	0.21 510	0.12 151	0.11 134

xyz-stereo-finetune	0.31 158	0.46 338	0.79 75	0.21 27	0.12 21	0.53 278	0.25 307	0.52 203	0.54 314	0.28 206	0.32 211	0.29 222	0.23 185	0.59 338	0.55 453	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.13 185	0.08 49

rvit_0105_6	0.31 158	0.29 172	1.00 118	0.31 309	0.18 203	0.35 64	0.25 307	0.51 187	0.61 378	0.25 165	0.28 161	0.32 239	0.25 216	0.39 209	0.25 213	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.13 364	0.14 214	0.13 222

rvit_stereo_ft	0.31 158	0.61 412	1.18 149	0.32 338	0.21 268	0.28 19	0.27 355	0.55 228	0.48 251	0.23 134	0.27 149	0.28 211	0.26 236	0.32 132	0.25 213	0.13 416	0.09 265	0.11 289	0.11 291	0.13 185	0.14 249

CAS++	0.31 158	0.33 220	1.43 214	0.25 129	0.17 156	0.31 38	0.20 130	0.78 395	0.41 172	0.30 217	0.30 184	0.21 118	0.16 58	0.33 146	0.18 61	0.15 480	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 158	0.30 189	1.52 238	0.23 78	0.13 48	0.54 286	0.20 130	0.48 161	0.49 258	0.25 165	0.28 161	0.37 265	0.24 201	0.38 201	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 158	0.35 247	1.30 177	0.20 9	0.14 68	0.57 335	0.25 307	0.46 127	0.42 185	0.27 199	0.32 211	0.27 200	0.24 201	0.39 209	0.23 173	0.43 623	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.18 326	0.07 12

aanet-new	0.32 165	0.29 172	2.39 511	0.25 129	0.25 353	0.43 149	0.21 172	0.41 77	0.31 32	0.18 46	0.23 100	0.16 48	0.30 302	0.33 146	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.13 222

DA	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 261	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 400	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 610

GGEV	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 261	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 400	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 610

WCG-NET（raft）	0.32 165	0.53 377	1.21 157	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.24 285	0.40 65	0.50 269	0.35 238	0.35 234	0.47 352	0.25 216	0.35 167	0.20 118	0.08 65	0.29 599	0.08 56	0.07 100	0.22 396	0.11 134

MGS-Stereo	0.32 165	0.34 238	1.70 273	0.25 129	0.14 68	0.40 117	0.22 212	0.38 49	0.43 197	0.24 145	0.51 347	0.25 172	0.18 91	0.31 119	0.20 118	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.08 139	0.47 607	0.08 49

ff7	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

ffff	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

11t	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

MC-Stereo	0.32 165	0.31 203	1.46 220	0.31 309	0.15 97	0.53 278	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.36 244	0.38 253	0.27 200	0.27 257	0.42 228	0.19 86	0.09 137	0.13 424	0.09 153	0.16 438	0.20 363	0.13 222

ccc-4	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

aanet-new-78k	0.33 175	0.44 326	2.51 542	0.26 172	0.12 21	0.42 142	0.20 130	0.45 119	0.31 32	0.16 18	0.22 86	0.15 35	0.25 216	0.34 160	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.31 534

SCV_C0	0.33 175	0.43 315	1.42 213	0.25 129	0.16 127	0.35 64	0.20 130	0.68 311	0.44 203	0.24 145	0.27 149	0.29 222	0.20 129	0.58 332	0.18 61	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.26 463	0.17 344

11t1	0.33 175	0.19 10	1.41 208	0.33 364	0.16 127	0.48 209	0.21 172	0.67 306	0.48 251	0.40 266	0.34 229	0.32 239	0.33 325	0.42 228	0.27 235	0.11 323	0.12 400	0.10 213	0.08 139	0.13 185	0.14 249

IGEVStereo-DCA	0.33 175	0.34 238	1.38 200	0.27 196	0.16 127	0.45 168	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 441	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.18 471	0.16 274	0.22 428

AEACV	0.33 175	0.24 89	1.44 216	0.28 227	0.35 495	0.47 198	0.21 172	0.43 95	0.28 18	0.26 183	0.25 127	0.22 124	0.38 365	0.30 112	0.18 61	0.09 137	0.35 611	0.09 153	0.36 599	0.23 411	0.25 479

CroCo-Stereo Lap2	0.33 175	0.61 412	1.47 224	0.32 338	0.38 522	0.23 12	0.22 212	0.58 246	0.46 229	0.22 111	0.27 149	0.29 222	0.23 185	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.21 379	0.14 249

CREStereo++_RVC	0.33 175	0.29 172	1.74 289	0.24 105	0.16 127	0.54 286	0.15 36	0.40 65	0.55 321	0.37 248	0.51 347	0.24 157	0.19 116	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.30 563	0.08 37	0.06 1
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
TANstereo	0.33 175	0.49 357	1.75 295	0.23 78	0.12 21	0.54 286	0.16 60	0.40 65	0.45 218	0.45 303	0.51 347	0.26 187	0.22 159	0.29 100	0.20 118	0.10 243	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.11 134

sCroCo_RVC	0.33 175	0.32 211	1.89 380	0.34 397	0.27 384	0.30 30	0.22 212	0.48 161	0.44 203	0.22 111	0.33 221	0.25 172	0.25 216	0.32 132	0.24 199	0.14 460	0.16 489	0.12 353	0.12 331	0.15 237	0.13 222

DF	0.34 184	0.29 172	0.95 110	0.31 309	0.44 557	0.40 117	0.21 172	0.71 325	0.32 41	0.23 134	0.37 242	0.32 239	0.17 67	0.39 209	0.85 528	0.10 243	0.09 265	0.08 56	0.29 553	0.09 74	0.20 400

aanet-new-28k	0.34 184	0.53 377	2.69 571	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.21 172	0.37 40	0.29 27	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.21 142	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.31 572	0.10 102	0.23 453

RAFT-Stereo-weight	0.34 184	0.29 172	1.43 214	0.28 227	0.28 398	0.55 301	0.22 212	0.78 395	0.48 251	0.46 312	0.38 253	0.36 261	0.17 67	0.33 146	0.23 173	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.09 74

IGEV++	0.34 184	0.43 315	1.32 182	0.31 309	0.14 68	0.32 44	0.21 172	0.70 322	0.34 69	0.22 111	0.28 161	0.22 124	0.27 257	0.35 167	0.27 235	0.09 137	0.39 626	0.08 56	0.15 417	0.25 442	0.45 599

MyStereo07	0.34 184	0.40 292	1.46 220	0.29 261	0.23 318	0.60 383	0.31 420	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.25 127	0.20 104	0.26 236	0.57 328	0.19 86	0.09 137	0.18 521	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.19 381

MIF-Stereo (partial)	0.34 184	0.41 302	1.93 397	0.26 172	0.24 333	0.32 44	0.17 72	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.37 242	0.25 172	0.26 236	0.44 241	0.31 292	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.19 347	0.14 249

GCAP-Stereo	0.34 184	0.89 537	1.76 304	0.26 172	0.12 21	0.52 269	0.14 19	0.49 168	0.38 132	0.29 212	0.30 184	0.29 222	0.22 159	0.30 112	0.20 118	0.09 137	0.17 509	0.09 153	0.07 100	0.21 379	0.11 134

anonymousdsp2	0.34 184	0.24 89	1.16 146	0.28 227	0.15 97	0.57 335	0.23 251	0.79 410	0.47 248	0.38 258	0.37 242	0.40 288	0.25 216	0.47 278	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.13 364	0.19 347	0.27 497

anonymousdsp	0.34 184	0.53 377	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.55 324	0.19 86	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.18 471	0.24 428	0.29 512

knoymous	0.34 184	0.25 103	1.75 295	0.24 105	0.18 203	0.45 168	0.24 285	0.57 240	0.38 132	0.41 274	0.39 262	0.55 390	0.25 216	0.38 201	0.23 173	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.07 100	0.13 185	0.12 179

RCA-Stereo	0.34 184	0.32 211	1.30 177	0.26 172	0.14 68	0.58 352	0.23 251	0.78 395	0.62 396	0.40 266	0.44 286	0.28 211	0.35 336	0.29 100	0.20 118	0.09 137	0.10 314	0.09 153	0.07 100	0.19 347	0.08 49

IGEV-Stereo	0.34 184	0.54 385	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.54 320	0.19 86	0.09 137	0.10 314	0.10 213	0.18 471	0.24 428	0.29 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 184	0.77 491	1.75 295	0.34 397	0.13 48	0.51 250	0.17 72	0.43 95	0.50 269	0.37 248	0.49 334	0.23 141	0.18 91	0.28 84	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

GEAStereo	0.35 197	0.32 211	1.17 147	0.53 576	0.60 610	0.55 301	0.21 172	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.22 86	0.16 48	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.11 323	0.37 615	0.08 56	0.06 18	0.33 524	0.71 631

GASTEREO	0.35 197	0.72 467	1.15 143	0.56 590	0.20 254	0.52 269	0.22 212	0.56 234	0.40 159	0.30 217	0.31 201	0.16 48	0.31 312	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.14 443	0.08 56	0.28 547	0.14 214	0.20 400

MSCF	0.35 197	0.72 467	1.15 143	0.58 597	0.21 268	0.50 239	0.22 212	0.56 234	0.38 132	0.29 212	0.29 169	0.17 63	0.30 302	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.12 400	0.08 56	0.29 553	0.15 237	0.21 413

xyz-stereo-finetune2	0.35 197	0.45 335	1.04 125	0.21 27	0.12 21	0.58 352	0.23 251	0.50 177	0.45 218	0.31 222	0.46 298	0.30 230	0.41 398	0.81 411	0.51 438	0.08 65	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.09 74

SCV	0.35 197	0.59 405	1.37 198	0.34 397	0.22 298	0.28 19	0.23 251	0.72 331	0.35 83	0.19 64	0.30 184	0.24 157	0.20 129	0.64 356	0.19 86	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.29 553	0.34 536	0.29 512

StereoAnything_RVC	0.35 197	1.25 623	1.82 350	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 36	0.43 95	0.37 125	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 116	0.46 266	0.14 4	0.11 323	0.09 265	0.08 56	0.05 1	0.76 638	0.18 364

rvit_0105_4	0.35 197	0.35 247	1.45 219	0.31 309	0.18 203	0.37 85	0.28 375	0.59 255	0.62 396	0.27 199	0.31 201	0.35 256	0.27 257	0.43 232	0.25 213	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.12 179

CAS	0.35 197	0.25 103	1.30 177	0.79 624	0.34 482	0.51 250	0.23 251	0.46 127	0.39 145	0.22 111	0.31 201	0.20 104	0.17 67	0.28 84	0.23 173	0.73 644	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 574

Selective-RAFT	0.35 197	0.26 121	1.48 227	0.31 309	0.15 97	0.61 403	0.19 103	0.60 267	0.54 314	0.28 206	0.29 169	0.40 288	0.33 325	0.50 302	0.27 235	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.19 347	0.08 49

x	0.35 197	0.20 18	1.36 193	0.33 364	0.17 156	0.47 198	0.24 285	0.75 357	0.54 314	0.40 266	0.40 265	0.42 308	0.34 334	0.45 257	0.32 305	0.11 323	0.14 443	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

GSStereo	0.36 207	0.32 211	1.17 147	0.34 397	0.60 610	0.55 301	0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.33 524	0.84 642

gasm-f	0.36 207	0.34 238	1.13 138	0.53 576	0.44 557	0.54 286	0.27 355	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.33 221	0.16 48	0.22 159	0.36 180	0.25 213	0.11 323	0.37 615	0.08 56	0.06 18	0.38 570	0.71 631

rvit_0105_5	0.36 207	0.39 284	1.48 227	0.30 282	0.18 203	0.41 128	0.30 407	0.64 287	0.62 396	0.30 217	0.33 221	0.37 265	0.29 292	0.41 220	0.28 246	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.15 417	0.15 237	0.14 249

MoCha-V2	0.36 207	0.32 211	1.41 208	0.36 432	0.31 444	0.35 64	0.19 103	0.57 240	0.39 145	0.30 217	0.32 211	0.28 211	0.27 257	0.47 278	0.24 199	0.08 65	0.56 643	0.08 56	0.38 603	0.18 326	0.12 179

s12784h	0.36 207	0.28 160	1.58 246	0.23 78	0.11 9	0.62 423	0.24 285	0.79 410	0.64 416	0.44 292	0.52 362	0.28 211	0.26 236	0.50 302	0.24 199	0.11 323	0.06 24	0.09 153	0.06 18	0.16 274	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.78 395	0.36 113	0.57 435	0.67 497	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 179

RAFT-Stereo	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.78 395	0.36 113	0.57 435	0.67 497	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 179
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN	0.37 214	0.23 71	1.40 206	0.37 456	0.40 538	0.48 209	0.21 172	0.51 187	0.40 159	0.23 134	0.24 112	0.36 261	0.18 91	0.81 411	0.54 451	0.13 416	0.11 367	0.11 289	0.34 586	0.12 151	0.19 381

PSi22	0.37 214	0.73 474	1.71 280	0.28 227	0.13 48	0.44 160	0.14 19	0.64 287	0.51 276	0.22 111	0.28 161	0.36 261	0.22 159	0.65 367	0.27 235	0.07 26	0.14 443	0.07 1	0.06 18	0.28 480	0.12 179

DDF-Stereo	0.37 214	0.27 133	0.79 75	0.39 483	0.29 407	0.38 99	0.21 172	0.47 147	0.51 276	0.32 231	0.17 35	0.79 532	0.23 185	0.64 356	1.04 557	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.12 331	0.35 548	0.15 291

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 214	0.37 260	1.21 157	0.26 172	0.18 203	0.73 520	0.18 92	0.53 212	0.41 172	0.35 238	0.30 184	0.58 417	0.22 159	0.33 146	0.95 537	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.13 185	0.15 291

GREAT-IGEV	0.37 214	0.28 160	1.48 227	0.25 129	0.38 522	0.46 188	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.15 10	0.29 169	0.15 35	0.17 67	0.36 180	0.23 173	0.07 26	0.76 661	0.07 1	0.26 539	0.21 379	1.03 660
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 214	0.55 394	1.35 191	0.28 227	0.16 127	0.57 335	0.18 92	0.57 240	0.49 258	0.37 248	0.44 286	0.38 273	0.24 201	0.46 266	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.43 596	0.36 567

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 214	1.34 635	1.24 163	0.23 78	0.12 21	0.33 48	0.20 130	0.40 65	0.33 56	0.25 165	0.21 67	0.16 48	0.14 20	0.27 70	0.63 481	0.55 634	0.06 24	0.11 289	0.13 364	0.25 442	0.49 607

plain	0.37 214	0.47 348	2.15 463	0.27 196	0.19 238	0.33 48	0.20 130	0.58 246	0.46 229	0.23 134	0.37 242	0.23 141	0.25 216	0.45 257	0.28 246	0.11 323	0.08 180	0.13 414	0.09 184	0.42 594	0.12 179

riskmin	0.37 214	0.22 50	1.74 289	0.32 338	0.20 254	0.48 209	0.20 130	0.66 297	0.46 229	0.36 244	0.34 229	0.69 481	0.45 439	0.39 209	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.08 139	0.13 185	0.16 323

AnonymousM	0.37 214	0.44 326	1.50 233	0.25 129	0.15 97	0.52 269	0.23 251	0.60 267	0.42 185	0.42 279	0.32 211	0.30 230	0.25 216	0.34 160	0.23 173	0.11 323	0.09 265	0.71 644	0.36 599	0.12 151	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 214	0.53 377	1.41 208	0.28 227	0.15 97	0.52 269	0.20 130	0.54 224	0.46 229	0.37 248	0.43 275	0.41 294	0.23 185	0.36 180	0.26 225	0.09 137	0.15 471	0.12 353	0.11 291	0.41 588	0.37 574

DIP-Stereo	0.37 214	0.34 238	1.50 233	0.27 196	0.18 203	0.63 441	0.17 72	0.92 515	0.53 301	0.49 344	0.48 317	0.30 230	0.30 302	0.39 209	0.30 280	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.15 237	0.12 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 226	0.28 160	2.46 526	0.43 516	0.15 97	0.50 239	0.25 307	0.47 147	0.38 132	0.33 234	0.26 140	0.23 141	0.22 159	0.34 160	0.29 260	0.08 65	0.09 265	0.09 153	0.10 223	0.36 555	0.22 428

HART	0.38 226	0.53 377	1.66 263	0.26 172	0.15 97	0.30 30	0.19 103	0.67 306	0.46 229	0.29 212	0.52 362	0.38 273	0.16 58	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.68 654	0.09 153	0.07 100	0.34 536	0.21 413

mmm	0.38 226	0.21 33	1.18 149	0.35 413	0.17 156	0.49 226	0.26 330	0.78 395	0.52 284	0.50 351	0.57 416	0.41 294	0.37 356	0.71 389	0.31 292	0.11 323	0.13 424	0.14 451	0.13 364	0.15 237	0.14 249

Any-RAFT	0.38 226	0.25 103	1.89 380	0.27 196	0.17 156	0.68 493	0.21 172	0.78 395	0.53 301	0.43 285	0.43 275	0.54 387	0.30 302	0.41 220	0.20 118	0.10 243	0.12 400	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.09 74

qqq	0.38 226	0.21 33	1.34 188	0.28 227	0.15 97	0.45 168	0.26 330	0.76 369	0.52 284	0.39 264	0.41 269	0.46 344	0.36 343	0.96 428	0.30 280	0.11 323	0.14 443	0.12 353	0.12 331	0.12 151	0.14 249

PSM-adaLoss	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.60 383	0.29 399	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

ROB_FTStereo_v2	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

ROB_FTStereo	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.26 330	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.49 295	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

HUI-Stereo	0.38 226	0.27 133	1.79 337	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.45 257	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

RAFT-IKP	0.38 226	0.27 133	1.79 337	0.44 523	0.16 127	0.60 383	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.50 302	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

raftrobust	0.38 226	0.68 452	1.54 240	0.32 338	0.46 576	0.52 269	0.21 172	0.56 234	0.42 185	0.52 373	0.35 234	0.31 233	0.33 325	0.37 191	0.30 280	0.10 243	0.11 367	0.08 56	0.07 100	0.21 379	0.19 381

sAnonymous2	0.38 226	0.62 418	2.15 463	0.31 309	0.24 333	0.34 58	0.27 355	0.53 212	0.46 229	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.13 364	0.38 570	0.35 559

CroCo_RVC	0.38 226	0.62 418	2.15 463	0.31 309	0.24 333	0.34 58	0.27 355	0.53 212	0.46 229	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.13 364	0.38 570	0.35 559

GMStereo	0.38 226	0.99 579	1.91 391	0.27 196	0.16 127	0.39 104	0.23 251	0.47 147	0.62 396	0.38 258	0.34 229	0.25 172	0.25 216	0.39 209	0.29 260	0.14 460	0.08 180	0.10 213	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 226	0.33 220	1.92 394	0.27 196	0.41 547	0.48 209	0.19 103	0.59 255	0.46 229	0.43 285	0.39 262	0.57 410	0.26 236	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 265	0.09 153	0.31 572	0.11 134	0.09 74

Lsterematch	0.39 241	0.69 456	1.65 257	0.28 227	0.14 68	0.50 239	0.21 172	0.47 147	0.58 348	0.43 285	0.59 425	0.44 323	0.37 356	0.44 241	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.12 179

NLSM1	0.39 241	0.24 89	0.56 17	0.27 196	0.40 538	0.49 226	0.21 172	1.44 641	1.64 645	0.25 165	0.33 221	0.25 172	0.26 236	0.40 215	0.32 305	0.10 243	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.22 396	0.13 222

AIO_test	0.39 241	0.37 260	1.19 151	0.73 617	0.67 619	0.35 64	0.25 307	0.47 147	0.34 69	0.34 236	0.22 86	0.33 246	0.17 67	1.31 468	0.19 86	0.11 323	0.15 471	0.08 56	0.21 510	0.15 237	0.23 453

rvit_0105_3	0.39 241	0.47 348	1.46 220	0.33 364	0.19 238	0.45 168	0.35 465	0.69 314	0.65 430	0.37 248	0.37 242	0.40 288	0.31 312	0.44 241	0.30 280	0.18 528	0.17 509	0.17 522	0.18 471	0.15 237	0.15 291

CASS	0.39 241	0.30 189	1.61 253	0.32 338	0.17 156	0.53 278	0.24 285	0.70 322	0.49 258	0.59 467	0.54 386	0.40 288	0.40 387	0.41 220	0.30 280	0.17 516	0.10 314	0.14 451	0.11 291	0.18 326	0.17 344
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.16 127	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179
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
iGMRVC	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.55 324	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

iRAFT	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.16 127	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

MM-Stereo_test3	0.40 249	0.58 402	1.75 295	0.36 432	0.30 423	0.45 168	0.30 407	0.72 331	0.59 356	0.31 222	0.43 275	0.32 239	0.23 185	0.35 167	0.29 260	0.10 243	0.20 545	0.10 213	0.08 139	0.40 585	0.11 134

rvit_stereo_0075_2	0.40 249	0.40 292	1.88 373	0.33 364	0.32 454	0.41 128	0.22 212	0.58 246	0.53 301	0.38 258	0.51 347	0.40 288	0.27 257	0.44 241	0.29 260	0.20 553	0.15 471	0.22 569	0.15 417	0.18 326	0.23 453

test_sample1	0.40 249	0.18 6	1.19 151	0.31 309	0.18 203	0.48 209	0.23 251	0.78 395	0.49 258	0.44 292	0.44 286	0.45 332	0.41 398	1.39 477	0.33 318	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.12 151	0.13 222

H2IRNET	0.40 249	0.61 412	1.90 385	0.29 261	0.17 156	0.54 286	0.18 92	0.52 203	0.50 269	0.27 199	0.56 408	0.47 352	0.35 336	0.46 266	0.33 318	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.14 392	0.32 515	0.12 179

DCANet-4	0.40 249	0.27 133	2.21 474	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.47 304	0.28 211	0.37 356	0.37 191	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

test_4	0.40 249	0.37 260	2.01 428	0.29 261	0.21 268	0.50 239	0.28 375	0.47 147	0.39 145	0.42 279	0.76 543	0.38 273	0.22 159	0.52 310	0.33 318	0.08 65	0.07 75	0.11 289	0.15 417	0.28 480	0.07 12

cross-raft	0.40 249	0.27 133	2.22 478	0.30 282	0.17 156	0.49 226	0.35 465	0.71 325	0.39 145	0.43 285	0.45 290	0.64 445	0.25 216	0.32 132	0.25 213	0.08 65	0.08 180	0.09 153	0.23 523	0.11 134	0.14 249

CCAANet	0.40 249	0.33 220	1.65 257	0.26 172	0.21 268	0.53 278	0.26 330	0.67 306	0.42 185	0.35 238	0.62 453	0.56 403	0.35 336	0.86 418	0.41 383	0.12 384	0.08 180	0.10 213	0.10 223	0.10 102	0.10 108

FE-Mocha	0.41 257	0.31 203	1.44 216	0.28 227	0.33 469	0.41 128	0.17 72	0.69 314	0.45 218	0.44 292	0.50 342	0.41 294	0.45 439	0.36 180	1.17 576	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.21 510	0.13 185	0.13 222

MM-Stereo_test1	0.41 257	0.39 284	2.29 493	0.38 473	0.26 371	0.44 160	0.28 375	0.63 284	0.51 276	0.40 266	0.32 211	0.26 187	0.26 236	0.46 266	0.22 162	0.09 137	0.21 554	0.10 213	0.09 184	0.39 580	0.15 291

HI	0.41 257	0.63 428	1.72 281	0.27 196	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 435	0.59 425	0.65 450	0.45 439	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.11 291	0.20 363	0.10 108

CoSv	0.41 257	0.63 428	1.72 281	0.27 196	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 435	0.59 425	0.65 450	0.45 439	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.11 291	0.20 363	0.10 108

AIO_rvc	0.41 257	0.64 433	1.29 174	0.58 597	0.39 528	0.37 85	0.24 285	0.50 177	0.43 197	0.28 206	0.23 100	0.25 172	0.16 58	0.99 431	0.19 86	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.25 442	0.85 644

test_sample2	0.41 257	0.19 10	1.23 161	0.31 309	0.17 156	0.51 250	0.27 355	0.81 418	0.55 321	0.44 292	0.45 290	0.46 344	0.38 365	1.51 499	0.30 280	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.14 249

GMStereo_Zeroshot	0.41 257	0.36 257	1.54 240	0.41 501	0.19 238	0.52 269	0.19 103	0.59 255	0.52 284	0.57 435	0.59 425	0.63 436	0.29 292	0.58 332	0.33 318	0.15 480	0.09 265	0.16 501	0.09 184	0.24 428	0.12 179

MIM_Stereo	0.41 257	0.60 407	1.88 373	0.31 309	0.21 268	0.50 239	0.19 103	0.64 287	0.44 203	0.43 285	0.53 374	0.43 312	0.27 257	0.51 306	0.28 246	0.08 65	0.14 443	0.11 289	0.10 223	0.26 463	0.26 489

LL-Strereo2	0.41 257	0.90 541	1.83 353	0.44 523	0.24 333	0.54 286	0.27 355	0.58 246	0.45 218	0.41 274	0.33 221	0.44 323	0.21 142	0.44 241	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.16 501	0.14 392	0.17 298	0.17 344

BUS	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.30 282	0.21 268	0.91 587	0.23 251	1.00 585	0.61 378	0.63 506	0.53 374	0.66 457	0.30 302	0.43 232	0.32 305	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

BSDual-CNN	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.30 282	0.21 268	0.76 536	0.31 420	1.00 585	0.61 378	0.63 506	0.53 374	0.63 436	0.37 356	0.43 232	0.38 356	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

psmg	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.27 196	0.21 268	0.75 532	0.36 472	0.90 494	0.61 378	0.59 467	0.59 425	0.63 436	0.37 356	0.43 232	0.38 356	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.13 185	0.11 134

GMOStereo	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

error version	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

test-v	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

CRE-IMP	0.41 257	0.22 50	1.76 304	0.48 555	0.17 156	0.79 553	0.69 607	0.52 203	0.52 284	0.47 314	0.42 273	0.45 332	0.26 236	0.41 220	0.31 292	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.09 184	0.17 298	0.23 453

test-2	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

CFNet-RSSM	0.41 257	0.32 211	2.20 473	0.27 196	0.44 557	0.52 269	0.19 103	0.76 369	0.48 251	0.43 285	0.36 238	0.54 387	0.26 236	0.33 146	0.25 213	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.38 603	0.10 102	0.09 74

DMCA	0.41 257	0.52 370	1.26 166	0.31 309	0.24 333	0.59 371	0.26 330	0.77 380	0.63 408	0.58 453	0.48 317	0.57 410	0.35 336	0.40 215	0.50 432	0.14 460	0.10 314	0.14 451	0.10 223	0.15 237	0.15 291

WQFJA1	0.42 276	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 522	0.48 209	0.23 251	1.72 652	2.07 661	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.13 222

WQFJX	0.42 276	0.25 103	0.55 14	0.26 172	0.39 528	0.47 198	0.23 251	1.76 654	1.82 655	0.26 183	0.26 140	0.28 211	0.28 274	0.42 228	0.32 305	0.10 243	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.24 428	0.16 323

NLMM	0.42 276	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 522	0.48 209	0.23 251	1.72 652	2.06 660	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.13 222

AE-Stereo	0.42 276	0.29 172	1.65 257	0.43 516	0.47 579	0.56 317	0.23 251	0.86 462	0.46 229	0.31 222	0.41 269	0.43 312	0.24 201	0.34 160	0.24 199	0.09 137	0.48 639	0.11 289	0.45 617	0.22 396	0.19 381

ACVNet-DCA	0.42 276	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.76 369	0.52 284	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

dd	0.42 276	0.96 562	1.77 313	0.31 309	0.17 156	0.57 335	0.26 330	0.49 168	0.68 456	0.41 274	0.40 265	0.34 252	0.27 257	0.45 257	0.40 375	0.17 516	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.21 379	0.12 179

Anonymous3	0.42 276	0.35 247	2.09 446	0.33 364	0.24 333	0.72 513	0.31 420	0.74 347	0.55 321	0.35 238	0.40 265	0.33 246	0.29 292	0.44 241	0.28 246	0.18 528	0.18 521	0.13 414	0.13 364	0.17 298	0.17 344

DCANet	0.42 276	0.77 491	1.95 410	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.48 317	0.31 233	0.41 398	0.36 180	0.39 367	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.23 453

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 276	0.86 526	1.78 317	0.28 227	0.17 156	0.52 269	0.20 130	0.62 276	0.61 378	0.50 351	0.61 448	0.39 279	0.32 320	0.35 167	0.30 280	0.07 26	0.10 314	0.09 153	0.09 184	0.35 548	0.10 108

fff	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

DisPM	0.43 285	0.33 220	1.78 317	0.57 595	0.18 203	0.59 371	0.63 595	0.53 212	0.61 378	0.60 477	0.53 374	0.38 273	0.26 236	0.75 396	0.29 260	0.12 384	0.07 75	0.12 353	0.11 291	0.11 134	0.14 249

IER	0.43 285	0.38 272	1.69 269	0.26 172	0.25 353	0.66 475	0.26 330	0.71 325	0.55 321	0.54 397	0.59 425	0.60 427	0.53 491	0.52 310	0.39 367	0.11 323	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.14 214	0.11 134

test-3	0.43 285	0.20 18	1.70 273	0.34 397	0.32 454	0.45 168	0.23 251	0.71 325	0.46 229	0.51 364	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 590	0.29 487	0.28 505

test_1	0.43 285	0.20 18	1.70 273	0.34 397	0.32 454	0.45 168	0.23 251	0.71 325	0.46 229	0.50 351	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 590	0.29 487	0.29 512

rafts_anoy	0.43 285	0.89 537	1.96 419	0.32 338	0.30 423	0.48 209	0.24 285	0.62 276	0.49 258	0.37 248	0.38 253	0.33 246	0.30 302	0.51 306	0.34 325	0.10 243	0.39 626	0.13 414	0.15 417	0.17 298	0.15 291

RALAANet	0.43 285	0.98 574	1.90 385	0.32 338	0.23 318	0.48 209	0.19 103	0.67 306	0.53 301	0.48 332	0.45 290	0.39 279	0.30 302	0.48 285	0.37 349	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.14 392	0.27 474	0.10 108

csc	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

cscssc	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

IGEV_i1	0.44 294	0.26 121	2.01 428	0.33 364	0.18 203	0.58 352	0.27 355	0.84 444	0.49 258	0.45 303	0.47 304	0.55 390	0.33 325	0.65 367	0.36 342	0.11 323	0.11 367	0.13 414	0.19 491	0.17 298	0.28 505

Selective-IGEV-i1	0.44 294	0.23 71	1.30 177	0.33 364	0.45 568	0.60 383	0.32 443	0.85 452	0.64 416	0.42 279	0.52 362	0.60 427	0.28 274	0.46 266	0.34 325	0.10 243	0.10 314	0.13 414	0.28 547	0.14 214	0.75 635

rvit_105_1	0.44 294	0.54 385	1.46 220	0.36 432	0.24 333	0.51 250	0.45 533	0.75 357	0.74 514	0.45 303	0.44 286	0.44 323	0.36 343	0.62 351	0.38 356	0.20 553	0.18 521	0.18 542	0.22 520	0.18 326	0.18 364

model_zeroshot	0.44 294	0.68 452	1.97 424	0.28 227	0.18 203	0.69 499	0.21 172	0.63 284	0.40 159	1.00 607	0.34 229	0.42 308	0.20 129	0.69 382	0.24 199	0.10 243	0.22 560	0.10 213	0.22 520	0.12 151	0.10 108

1test111	0.44 294	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.76 369	0.52 284	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.96 428	0.30 280	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

tt1	0.44 294	0.64 433	1.83 353	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	0.88 579	0.31 222	0.37 242	0.25 172	0.35 336	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.25 442	0.36 567

RAFT-Test	0.44 294	0.38 272	2.01 428	0.27 196	0.44 557	0.64 455	0.37 481	0.72 331	0.57 337	0.45 303	0.48 317	0.65 450	0.24 201	0.35 167	0.29 260	0.09 137	0.11 367	0.09 153	0.38 603	0.10 102	0.11 134

4D-IteraStereo	0.44 294	0.96 562	2.63 561	0.27 196	0.30 423	0.45 168	0.25 307	0.52 203	0.50 269	0.40 266	0.31 201	0.40 288	0.19 116	0.35 167	0.32 305	0.09 137	0.06 24	0.12 353	0.11 291	0.19 347	0.30 525

ToySt	0.44 294	0.61 412	1.89 380	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.35 465	0.67 306	0.53 301	0.39 264	0.50 342	0.59 420	0.43 427	0.51 306	0.49 427	0.10 243	0.12 400	0.13 414	0.16 438	0.24 428	0.19 381

UDGNet	0.44 294	1.02 589	1.74 289	0.35 413	0.19 238	0.58 352	0.23 251	0.49 168	0.66 445	0.41 274	0.38 253	0.34 252	0.29 292	0.53 316	0.30 280	0.24 587	0.10 314	0.37 618	0.19 491	0.27 474	0.15 291

test_3	0.44 294	0.20 18	1.70 273	0.36 432	0.32 454	0.47 198	0.30 407	0.73 343	0.49 258	0.50 351	0.30 184	0.45 332	0.22 159	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.10 314	0.11 289	0.35 590	0.29 487	0.28 505

GANet-ADL	0.44 294	0.41 302	2.31 495	0.33 364	0.20 254	0.57 335	0.25 307	0.75 357	0.54 314	0.42 279	0.59 425	0.56 403	0.30 302	0.40 215	0.38 356	0.14 460	0.11 367	0.09 153	0.08 139	0.22 396	0.17 344

DeepStereo_RVC	0.44 294	0.28 160	1.92 394	0.49 557	0.17 156	0.60 383	0.59 581	0.50 177	0.52 284	0.49 344	0.45 290	0.39 279	0.86 590	0.45 257	0.33 318	0.11 323	0.08 180	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.19 381

test-1	0.44 294	0.48 353	1.69 269	0.30 282	0.27 384	0.50 239	0.28 375	0.80 414	0.43 197	0.40 266	0.54 386	0.41 294	0.24 201	0.31 119	1.16 574	0.09 137	0.20 545	0.10 213	0.17 458	0.11 134	0.26 489

raft+_RVC	0.44 294	0.67 449	1.85 358	0.34 397	0.71 624	0.51 250	0.25 307	0.64 287	0.51 276	0.35 238	0.45 290	0.32 239	0.28 274	0.43 232	0.32 305	0.09 137	0.19 534	0.10 213	0.09 184	0.20 363	0.40 589

GES	0.44 294	0.28 160	1.88 373	0.30 282	0.18 203	0.61 403	0.30 407	0.88 482	0.46 229	0.47 314	0.52 362	0.39 279	0.42 416	0.58 332	0.67 492	0.15 480	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.15 237	0.17 344

AFF-stereo	0.44 294	0.96 562	1.78 317	0.31 309	0.15 97	0.50 239	0.21 172	0.64 287	0.63 408	0.47 314	0.64 483	0.49 365	0.34 334	0.46 266	0.31 292	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.10 223	0.37 563	0.10 108

FENet	0.44 294	0.30 189	2.42 517	0.32 338	0.17 156	0.58 352	0.22 212	0.77 380	0.59 356	0.47 314	0.42 273	0.55 390	0.38 365	0.49 295	0.47 416	0.12 384	0.09 265	0.12 353	0.11 291	0.13 185	0.16 323

AdaStereo	0.44 294	0.38 272	1.79 337	0.34 397	0.20 254	0.57 335	0.28 375	0.92 515	0.69 465	0.52 373	0.55 396	0.61 430	0.33 325	0.48 285	0.39 367	0.17 516	0.08 180	0.17 522	0.11 291	0.18 326	0.12 179
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.
Hybrid-DGEV-03	0.45 313	0.88 533	1.75 295	0.29 261	0.17 156	0.58 352	0.24 285	0.65 294	0.48 251	0.59 467	1.01 593	0.39 279	0.28 274	0.41 220	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.34 536	0.24 467

WQFJX1	0.45 313	0.28 160	0.56 17	0.27 196	0.35 495	0.48 209	0.25 307	1.98 665	2.08 662	0.26 183	0.26 140	0.29 222	0.28 274	0.50 302	0.31 292	0.10 243	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.14 249

AIO-test1	0.45 313	0.87 529	2.27 489	0.33 364	0.33 469	0.50 239	0.22 212	0.74 347	0.66 445	0.29 212	0.41 269	0.29 222	0.22 159	0.73 392	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.12 353	0.14 392	0.30 498	0.22 428

StereoVision	0.45 313	0.72 467	1.94 407	0.33 364	0.32 454	0.47 198	0.26 330	0.68 311	0.57 337	0.32 231	0.89 573	0.45 332	0.27 257	0.49 295	0.36 342	0.13 416	0.15 471	0.16 501	0.15 417	0.19 347	0.13 222

ADStereo(finetuned)	0.45 313	0.77 491	2.12 455	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.48 317	0.31 233	0.76 573	0.37 191	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.23 453

PFNet+	0.45 313	0.37 260	1.86 366	0.46 542	0.18 203	0.58 352	0.77 619	0.52 203	0.64 416	0.56 424	0.48 317	0.39 279	0.26 236	0.93 424	0.32 305	0.13 416	0.09 265	0.14 451	0.13 364	0.12 151	0.15 291

RAFT	0.45 313	0.92 544	1.59 247	0.34 397	0.19 238	0.46 188	0.35 465	0.65 294	0.49 258	0.49 344	0.49 334	0.70 491	0.40 387	0.47 278	0.32 305	0.11 323	0.16 489	0.14 451	0.13 364	0.51 615	0.13 222

TestStereo	0.45 313	0.54 385	2.11 451	0.29 261	0.16 127	0.43 149	0.24 285	0.54 224	0.45 218	0.37 248	0.46 298	0.34 252	0.27 257	1.98 582	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.14 214	0.08 49

CFNet_pseudo	0.45 313	0.46 338	2.23 482	0.25 129	0.19 238	0.56 317	0.21 172	0.77 380	0.60 361	0.49 344	0.56 408	0.69 481	0.47 463	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.10 314	0.15 482	0.10 223	0.17 298	0.14 249

RALCasStereoNet	0.45 313	0.88 533	1.85 358	0.30 282	0.26 371	0.49 226	0.26 330	0.58 246	0.51 276	0.36 244	0.48 317	0.36 261	0.28 274	0.55 324	0.34 325	0.10 243	0.53 641	0.09 153	0.08 139	0.25 442	0.34 556

ACVNet	0.45 313	0.44 326	1.79 337	0.28 227	0.21 268	0.59 371	0.36 472	0.66 297	0.68 456	0.45 303	0.59 425	0.69 481	0.40 387	0.44 241	0.55 453	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.34 536	0.10 108

ccs_rob	0.45 313	0.46 338	2.22 478	0.26 172	0.19 238	0.56 317	0.21 172	0.77 380	0.60 361	0.49 344	0.56 408	0.69 481	0.47 463	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.09 265	0.16 501	0.10 223	0.17 298	0.14 249

NLMM1	0.46 325	0.27 133	0.53 11	0.27 196	0.38 522	0.49 226	0.24 285	1.97 664	2.38 665	0.28 206	0.27 149	0.26 187	0.25 216	0.47 278	0.31 292	0.10 243	0.11 367	0.10 213	0.09 184	0.23 411	0.15 291

NLCSM	0.46 325	0.37 260	0.72 64	0.29 261	0.36 504	0.49 226	0.27 355	1.33 635	1.59 644	0.29 212	0.29 169	0.29 222	0.31 312	1.44 483	0.35 337	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.10 223	0.35 548	0.14 249

Reg-Stereo(zero)	0.46 325	0.17 2	2.10 450	0.24 105	0.34 482	0.51 250	0.42 507	0.50 177	0.54 314	0.37 248	0.46 298	0.54 387	0.60 522	0.43 232	1.10 564	0.08 65	0.09 265	0.08 56	0.22 520	0.12 151	0.22 428

xx1	0.46 325	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	1.01 602	0.31 222	0.38 253	0.46 344	0.36 343	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.12 353	0.12 331	0.12 151	0.14 249

rrr	0.46 325	0.34 238	3.08 618	0.27 196	0.16 127	0.45 168	0.28 375	1.09 615	0.51 276	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 441	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.29 553	0.16 274	0.25 479

MSKI-zero shot	0.46 325	0.38 272	2.47 531	0.27 196	0.43 556	0.56 317	0.20 130	0.77 380	0.43 197	0.60 477	0.51 347	0.44 323	0.17 67	0.68 376	0.21 138	0.09 137	0.29 599	0.09 153	0.32 578	0.14 214	0.10 108

PCWNet_CMD	0.46 325	0.45 335	2.28 491	0.26 172	0.20 254	0.55 301	0.21 172	0.75 357	0.64 416	0.48 332	0.55 396	0.68 474	0.57 509	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 314	0.14 451	0.10 223	0.18 326	0.14 249

RAFT_CTSACE	0.46 325	0.76 482	2.07 440	0.35 413	0.30 423	0.54 286	0.30 407	0.61 272	0.48 251	0.49 344	0.76 543	0.55 390	0.36 343	0.58 332	0.22 162	0.08 65	0.13 424	0.11 289	0.10 223	0.41 588	0.08 49

NRIStereo	0.46 325	0.25 103	1.77 313	0.47 547	0.16 127	0.95 592	0.74 615	0.51 187	0.56 333	0.48 332	0.39 262	0.59 420	0.29 292	0.77 404	0.32 305	0.11 323	0.13 424	0.11 289	0.09 184	0.21 379	0.24 467

ICVP	0.46 325	0.29 172	2.41 515	0.33 364	0.22 298	0.59 371	0.55 568	0.75 357	0.50 269	0.44 292	0.60 441	0.49 365	0.35 336	0.53 316	0.37 349	0.16 501	0.16 489	0.14 451	0.11 291	0.15 237	0.15 291
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 325	0.49 357	1.65 257	0.38 473	0.29 407	0.58 352	0.22 212	0.75 357	0.62 396	0.47 314	0.49 334	0.48 363	0.36 343	1.12 450	0.37 349	0.15 480	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.17 298	0.17 344

test_xeample3	0.46 325	0.34 238	2.99 612	0.37 456	0.16 127	0.49 226	0.33 452	1.06 609	0.44 203	0.25 165	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.49 295	0.56 461	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.40 609	0.17 298	0.26 489

SFCPSM	0.46 325	0.24 89	2.35 504	0.27 196	0.27 384	0.70 505	0.32 443	0.96 551	0.63 408	0.49 344	0.52 362	0.43 312	0.36 343	0.52 310	0.43 395	0.12 384	0.09 265	0.12 353	0.16 438	0.16 274	0.12 179

UPFNet	0.46 325	0.28 160	1.73 284	0.33 364	0.32 454	0.65 469	0.38 488	0.83 432	0.59 356	0.57 435	0.52 362	0.61 430	0.40 387	0.75 396	0.52 441	0.13 416	0.12 400	0.13 414	0.12 331	0.15 237	0.11 134

MSMDNet	0.46 325	0.44 326	2.28 491	0.26 172	0.20 254	0.55 301	0.21 172	0.75 357	0.64 416	0.48 332	0.55 396	0.68 474	0.56 503	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 314	0.13 414	0.10 223	0.18 326	0.15 291

HITNet	0.46 325	0.92 544	2.09 446	0.33 364	0.14 68	0.55 301	0.22 212	0.83 432	0.56 333	0.51 364	0.49 334	0.48 363	0.37 356	0.48 285	0.54 451	0.09 137	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.09 74
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
ISRNet	0.47 341	0.44 326	1.55 242	0.37 456	0.31 444	0.49 226	0.19 103	0.75 357	0.66 445	0.63 506	0.71 527	0.67 467	0.39 379	0.58 332	0.44 401	0.23 578	0.16 489	0.21 566	0.20 504	0.21 379	0.25 479

test_sample7	0.47 341	0.33 220	1.49 230	0.34 397	0.20 254	0.51 250	0.30 407	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.11 447	0.38 356	0.17 516	0.14 443	0.16 501	0.15 417	0.19 347	0.18 364

cc1	0.47 341	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	1.01 602	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.25 442	0.40 589

ffm	0.47 341	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.74 347	0.88 579	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.15 482	0.13 364	0.25 442	0.36 567

hknet	0.47 341	0.29 172	1.70 273	0.30 282	0.24 333	0.76 536	0.31 420	1.00 585	0.64 416	0.63 506	0.53 374	0.80 536	0.38 365	0.77 404	0.37 349	0.11 323	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

BEATNet_4x	0.47 341	0.73 474	1.91 391	0.33 364	0.15 97	0.56 317	0.25 307	0.85 452	0.58 348	0.54 397	0.51 347	0.57 410	0.42 416	0.57 328	0.61 477	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.20 363	0.16 323

ITSA-stereo	0.48 347	0.33 220	1.20 155	0.33 364	0.18 203	0.60 383	0.29 399	0.94 532	0.80 555	0.50 351	0.49 334	0.53 379	0.59 518	1.25 466	0.64 486	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	0.18 326	0.23 453

qqq1	0.48 347	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.14 214	0.11 134

fff1	0.48 347	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.14 214	0.11 134

MyStereo04	0.48 347	0.40 292	2.65 565	0.29 261	0.23 318	0.60 383	0.31 420	0.83 432	0.75 528	0.47 314	0.36 238	0.53 379	0.42 416	0.53 316	0.39 367	0.09 137	0.18 521	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.19 381

CFNet_ucs	0.48 347	0.50 365	2.32 496	0.26 172	0.22 298	0.57 335	0.22 212	0.85 452	0.65 430	0.53 384	0.64 483	0.68 474	0.44 435	0.54 320	0.31 292	0.13 416	0.12 400	0.16 501	0.11 291	0.19 347	0.17 344

anonymousa	0.48 347	0.46 338	2.44 523	0.29 261	0.34 482	0.61 403	0.25 307	0.66 297	0.54 314	0.53 384	0.77 547	0.73 503	0.46 454	0.33 146	0.31 292	0.10 243	0.09 265	0.12 353	0.29 553	0.10 102	0.19 381

NF-Stereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.44 525	0.66 297	0.61 378	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.45 488	0.79 521	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.16 323

OCTAStereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.61 378	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.80 522	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

PSM-softLoss	0.48 347	0.27 133	1.85 358	0.51 566	0.17 156	0.61 403	0.40 497	0.61 272	0.57 337	0.52 373	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 489	0.77 515	0.12 384	0.08 180	0.13 414	0.12 331	0.12 151	0.14 249

KMStereo	0.48 347	0.27 133	1.85 358	0.51 566	0.17 156	0.61 403	0.40 497	0.61 272	0.57 337	0.52 373	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 489	0.77 515	0.12 384	0.08 180	0.13 414	0.12 331	0.12 151	0.14 249

KYRaft	0.48 347	0.29 172	1.75 295	0.33 364	0.21 268	0.75 532	0.44 525	0.58 246	0.57 337	0.64 516	0.93 580	0.53 379	0.72 562	0.60 345	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.14 392	0.12 151	0.54 612

RE-Stereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.60 361	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.78 517	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

TVStereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.60 361	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.78 517	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

111	0.48 347	1.09 598	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.59 371	0.26 330	0.83 432	0.78 547	0.48 332	0.52 362	0.56 403	0.38 365	0.49 295	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.23 411	0.35 559

acv_ft	0.48 347	0.44 326	1.76 304	0.32 338	0.41 547	0.63 441	0.28 375	0.81 418	0.68 456	0.61 486	0.59 425	0.69 481	0.45 439	0.44 241	0.63 481	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.41 588	0.10 108

UCFNet_RVC	0.48 347	0.82 512	1.85 358	0.30 282	0.27 384	0.64 455	0.26 330	0.74 347	0.55 321	0.48 332	0.53 374	0.63 436	0.41 398	0.88 423	0.38 356	0.15 480	0.10 314	0.17 522	0.17 458	0.18 326	0.15 291

MLCV	0.48 347	0.89 537	1.85 358	0.29 261	0.14 68	0.59 371	0.23 251	0.72 331	0.59 356	0.66 525	0.66 494	0.55 390	0.36 343	1.03 438	0.49 427	0.09 137	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.19 347	0.11 134

DN-CSS_ROB	0.48 347	1.23 620	1.99 425	0.39 483	0.22 298	0.56 317	0.19 103	0.75 357	0.61 378	0.45 303	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.70 387	0.32 305	0.11 323	0.08 180	0.14 451	0.13 364	0.36 555	0.12 179

AIO-test2	0.49 365	1.15 610	1.96 419	0.42 512	0.37 516	0.50 239	0.23 251	0.79 410	0.70 475	0.33 234	0.53 374	0.27 200	0.22 159	0.67 373	0.29 260	0.73 644	0.08 180	0.13 414	0.17 458	0.17 298	0.18 364

DCVSM-stereo	0.49 365	0.29 172	2.49 535	0.29 261	0.22 298	0.53 278	0.52 556	0.58 246	0.49 258	0.69 537	0.46 298	0.79 532	0.48 472	0.53 316	0.42 386	0.13 416	0.14 443	0.15 482	0.12 331	0.20 363	0.20 400

MyStereo05	0.49 365	0.41 302	2.72 575	0.30 282	0.23 318	0.60 383	0.30 407	0.82 426	0.77 543	0.52 373	0.37 242	0.51 371	0.42 416	0.52 310	0.38 356	0.09 137	0.17 509	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.20 400

HH	0.49 365	0.49 357	2.78 588	0.50 561	0.41 547	0.38 99	0.23 251	0.72 331	0.38 132	0.63 506	0.48 317	0.87 564	0.41 398	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 509	0.10 213	0.09 184	0.16 274	0.12 179

HanStereo	0.49 365	0.49 357	2.78 588	0.50 561	0.41 547	0.38 99	0.23 251	0.72 331	0.38 132	0.63 506	0.48 317	0.87 564	0.41 398	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 509	0.10 213	0.09 184	0.16 274	0.12 179

gwcnet-sp	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

scenet	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

ssnet	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

TestStereo1	0.49 365	0.81 508	1.85 358	0.39 483	0.57 601	0.56 317	0.34 457	0.75 357	0.69 465	0.44 292	0.63 467	0.35 256	0.42 416	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.33 524	0.26 489

SA-5K	0.49 365	0.81 508	1.85 358	0.39 483	0.57 601	0.56 317	0.34 457	0.75 357	0.69 465	0.44 292	0.63 467	0.35 256	0.42 416	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.33 524	0.26 489

Prome-Stereo	0.49 365	0.30 189	1.76 304	0.60 606	0.23 318	0.63 441	0.42 507	0.62 276	0.60 361	0.59 467	1.03 598	0.43 312	0.72 562	0.60 345	0.33 318	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 134	0.43 596

test_sample4	0.50 376	0.42 310	1.88 373	0.32 338	0.19 238	0.56 317	0.26 330	0.93 523	0.65 430	0.54 397	0.54 386	0.45 332	0.36 343	1.79 547	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

test_sample3	0.50 376	0.41 302	1.88 373	0.32 338	0.19 238	0.57 335	0.25 307	0.92 515	0.64 416	0.52 373	0.49 334	0.47 352	0.35 336	1.79 547	0.37 349	0.13 416	0.10 314	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.16 323

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 376	0.33 220	0.93 107	0.26 172	0.22 298	0.46 188	0.20 130	1.10 616	1.34 632	3.16 676	0.32 211	0.22 124	0.20 129	0.30 112	0.22 162	0.10 243	0.09 265	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.19 381

SMFormer	0.50 376	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.49 427	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.15 237	0.16 323

tta	0.50 376	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.49 427	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.11 134

DCRE	0.50 376	0.63 428	2.13 457	0.30 282	0.23 318	0.45 168	0.24 285	0.59 255	0.53 301	0.50 351	2.10 644	0.42 308	0.26 236	0.35 167	0.23 173	0.09 137	0.14 443	0.10 213	0.32 578	0.16 274	0.15 291

RAFT+CT+SA	0.50 376	0.86 526	1.82 350	0.37 456	0.75 626	0.54 286	0.34 457	0.77 380	0.63 408	0.38 258	0.55 396	0.34 252	0.29 292	0.68 376	0.27 235	0.09 137	0.07 75	0.11 289	0.51 630	0.29 487	0.41 594

NINENet	0.50 376	0.33 220	1.69 269	0.55 588	0.25 353	0.91 587	0.23 251	0.98 564	0.71 485	0.53 384	0.55 396	0.66 457	0.30 302	1.22 460	0.32 305	0.15 480	0.13 424	0.16 501	0.11 291	0.16 274	0.13 222

SA	0.50 376	0.75 481	1.95 410	0.31 309	0.61 614	0.57 335	0.31 420	0.91 506	0.73 510	0.42 279	0.62 453	0.38 273	0.47 463	0.68 376	0.29 260	0.09 137	0.09 265	0.13 414	0.32 578	0.30 498	0.10 108

CSP-Net	0.50 376	0.39 284	1.25 164	0.29 261	0.23 318	0.77 544	0.35 465	0.86 462	0.57 337	0.59 467	0.59 425	0.65 450	0.40 387	1.77 542	0.44 401	0.16 501	0.11 367	0.10 213	0.10 223	0.20 363	0.14 249

GwcNet-ADL	0.50 376	0.74 478	2.90 603	0.31 309	0.20 254	0.58 352	0.29 399	0.87 473	0.64 416	0.47 314	0.47 304	0.56 403	0.33 325	0.46 266	0.46 407	0.13 416	0.12 400	0.09 153	0.09 184	0.14 214	0.21 413

RAFT_R40	0.50 376	0.21 33	1.76 304	0.50 561	0.40 538	0.61 403	0.53 560	0.56 234	0.60 361	0.56 424	0.54 386	0.55 390	0.51 484	1.57 509	0.53 445	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.09 74

GMM-Stereo	0.50 376	0.23 71	2.41 515	0.54 581	0.24 333	0.77 544	0.46 536	0.59 255	0.57 337	0.58 453	0.73 534	0.47 352	0.43 427	0.68 376	0.27 235	0.10 243	0.06 24	0.13 414	0.13 364	0.14 214	0.44 598

MMNet	0.50 376	0.48 353	1.93 397	0.33 364	0.27 384	0.79 553	0.28 375	0.81 418	0.74 514	0.60 477	0.56 408	0.59 420	0.55 499	0.79 409	0.59 472	0.10 243	0.09 265	0.12 353	0.11 291	0.13 185	0.14 249

DeepPruner_ROB	0.50 376	0.70 461	1.94 407	0.29 261	0.26 371	0.63 441	0.31 420	0.80 414	0.48 251	0.61 486	0.55 396	0.66 457	0.38 365	0.98 430	0.40 375	0.19 543	0.14 443	0.14 451	0.14 392	0.23 411	0.17 344

StereoDRNet-Refined	0.50 376	0.41 302	1.50 233	0.33 364	0.21 268	0.68 493	0.26 330	0.81 418	0.68 456	0.67 529	0.68 504	0.73 503	0.42 416	1.10 444	0.59 472	0.11 323	0.08 180	0.14 451	0.14 392	0.25 442	0.21 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 376	1.15 610	1.73 284	0.31 309	0.21 268	0.58 352	0.22 212	0.95 546	0.82 563	0.58 453	0.62 453	0.57 410	0.39 379	0.84 415	0.40 375	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.06 18	0.21 379	0.13 222

Hybrid-DGEV-2	0.51 393	0.84 518	1.75 295	0.32 338	0.17 156	0.73 520	0.18 92	0.83 432	0.69 465	0.52 373	0.38 253	0.53 379	0.42 416	0.99 431	0.92 532	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.10 223	0.25 442	0.23 453

G2L-ROB	0.51 393	0.95 559	1.96 419	0.29 261	0.22 298	0.59 371	0.28 375	0.76 369	0.57 337	0.55 415	0.45 290	0.70 491	0.32 320	1.38 476	0.47 416	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.20 363	0.13 222

DFGA-Net	0.51 393	1.06 594	1.75 295	0.30 282	0.24 333	0.54 286	0.22 212	0.63 284	0.60 361	0.48 332	0.51 347	0.35 256	0.27 257	1.82 555	0.53 445	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.12 331	0.37 563	0.15 291

test_sample5	0.51 393	0.43 315	1.83 353	0.32 338	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.92 515	0.65 430	0.53 384	0.59 425	0.45 332	0.36 343	1.87 564	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

DualNet	0.51 393	0.43 315	1.83 353	0.32 338	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.92 515	0.65 430	0.54 397	0.62 453	0.45 332	0.36 343	1.87 564	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

test_5	0.51 393	0.87 529	1.99 425	0.37 456	0.65 618	0.58 352	0.35 465	0.78 395	0.62 396	0.48 332	0.55 396	0.45 332	0.40 387	0.72 391	0.30 280	0.09 137	0.07 75	0.12 353	0.12 331	0.33 524	0.38 577

Sa-1000	0.51 393	0.72 467	1.90 385	0.31 309	0.60 610	0.60 383	0.31 420	0.94 532	0.71 485	0.52 373	0.83 557	0.42 308	0.33 325	0.68 376	0.28 246	0.10 243	0.09 265	0.13 414	0.29 553	0.29 487	0.10 108

dad	0.51 393	1.01 585	1.74 289	0.29 261	0.19 238	0.60 383	0.26 330	0.52 203	0.75 528	0.63 506	0.63 467	0.63 436	0.33 325	0.85 417	0.47 416	0.27 601	0.15 471	0.40 621	0.18 471	0.22 396	0.14 249

PSMNet-ADL	0.51 393	0.38 272	1.65 257	0.35 413	0.21 268	0.67 481	0.26 330	0.74 347	0.55 321	0.42 279	0.52 362	0.70 491	0.45 439	1.91 575	0.57 465	0.15 480	0.13 424	0.11 289	0.13 364	0.15 237	0.20 400

Pruner-Stereo	0.51 393	0.27 133	1.78 317	1.79 664	0.19 238	0.62 423	0.45 533	0.57 240	0.60 361	0.61 486	0.48 317	0.41 294	0.24 201	0.46 266	1.00 548	0.12 384	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.12 151	0.13 222

CFNet-ft	0.51 393	0.76 482	1.79 337	0.28 227	0.30 423	0.63 441	0.28 375	0.66 297	0.55 321	0.45 303	0.57 416	0.74 509	0.41 398	1.46 489	0.42 386	0.14 460	0.10 314	0.28 595	0.13 364	0.18 326	0.14 249

STTStereo	0.51 393	0.69 456	2.14 462	0.36 432	0.30 423	0.61 403	0.32 443	0.77 380	0.60 361	0.60 477	0.54 386	0.67 467	0.43 427	0.86 418	0.42 386	0.16 501	0.15 471	0.17 522	0.20 504	0.16 274	0.15 291

CFNet_RVC	0.51 393	0.76 482	1.79 337	0.28 227	0.30 423	0.63 441	0.28 375	0.66 297	0.55 321	0.45 303	0.57 416	0.74 509	0.41 398	1.46 489	0.42 386	0.14 460	0.10 314	0.28 595	0.13 364	0.18 326	0.14 249

iResNet	0.51 393	0.76 482	2.59 557	0.41 501	0.17 156	0.64 455	0.27 355	0.82 426	0.70 475	0.57 435	0.64 483	0.43 312	0.36 343	0.70 387	0.52 441	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.21 379	0.13 222

test_sample6	0.52 407	0.44 326	1.81 344	0.33 364	0.18 203	0.55 301	0.27 355	0.94 532	0.66 445	0.54 397	0.62 453	0.47 352	0.36 343	1.97 581	0.38 356	0.14 460	0.10 314	0.13 414	0.13 364	0.17 298	0.16 323

CoDeX	0.52 407	0.43 315	2.25 486	0.29 261	0.26 371	0.61 403	0.32 443	0.99 576	0.68 456	0.48 332	0.55 396	0.52 377	0.40 387	1.60 516	0.35 337	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.13 185	0.12 179

SepStereo	0.52 407	0.35 247	1.55 242	0.33 364	0.34 482	0.50 239	0.42 507	0.83 432	0.74 514	0.83 585	0.68 504	0.56 403	0.48 472	1.56 505	0.46 407	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.18 326	0.15 291

SST-Stereo	0.52 407	0.20 18	1.76 304	0.62 608	0.53 591	0.62 423	0.66 598	0.55 228	0.61 378	0.58 453	0.53 374	0.52 377	0.60 522	1.59 515	0.29 260	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.10 108

LMCR-Stereo	0.52 407	0.71 463	2.39 511	0.40 494	0.21 268	0.74 526	0.31 420	1.02 596	0.64 416	0.61 486	0.63 467	0.39 279	0.51 484	0.62 351	0.42 386	0.19 543	0.09 265	0.12 353	0.09 184	0.23 411	0.12 179

delet	0.52 407	0.54 385	1.62 255	0.31 309	0.35 495	0.74 526	0.46 536	0.85 452	0.74 514	0.55 415	0.60 441	0.67 467	0.50 482	1.12 450	0.57 465	0.11 323	0.11 367	0.13 414	0.14 392	0.16 274	0.12 179

IGEV-FE	0.53 413	0.34 238	2.91 604	0.32 338	0.18 203	0.54 286	0.21 172	0.72 331	0.42 185	0.81 579	0.51 347	0.70 491	0.41 398	0.48 285	1.13 568	0.09 137	0.15 471	0.10 213	0.35 590	0.19 347	0.09 74

IGEV_Zeroshot_test	0.53 413	0.33 220	2.91 604	0.32 338	0.18 203	0.54 286	0.21 172	0.72 331	0.42 185	0.81 579	0.51 347	0.71 496	0.41 398	0.48 285	1.13 568	0.09 137	0.15 471	0.10 213	0.35 590	0.19 347	0.09 74

TRStereo	0.53 413	0.76 482	2.38 509	0.42 512	0.29 407	0.69 499	0.23 251	1.81 657	0.55 321	0.36 244	0.32 211	0.47 352	0.40 387	0.46 266	0.25 213	0.12 384	0.11 367	0.11 289	0.41 612	0.13 185	0.32 543

RAFT-345	0.53 413	0.30 189	2.34 501	0.38 473	0.34 482	0.58 352	0.42 507	0.47 147	0.61 378	0.51 364	1.00 592	0.43 312	0.28 274	1.57 509	0.82 524	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.10 102	0.08 49

cf-r	0.53 413	0.81 508	2.15 463	0.33 364	0.28 398	0.60 383	0.28 375	0.78 395	0.64 416	0.51 364	0.60 441	0.75 515	0.40 387	1.32 469	0.43 395	0.13 416	0.09 265	0.11 289	0.12 331	0.15 237	0.14 249

PSMNet-RSSM	0.53 413	0.82 512	1.78 317	0.31 309	0.25 353	0.58 352	0.28 375	0.84 444	0.60 361	0.50 351	0.61 448	0.67 467	0.43 427	1.68 526	0.42 386	0.15 480	0.10 314	0.14 451	0.16 438	0.15 237	0.13 222

MyStereo8	0.54 419	0.80 503	2.76 583	0.32 338	0.33 469	0.71 507	0.20 130	0.87 473	0.57 337	0.51 364	0.59 425	0.50 368	0.33 325	0.68 376	0.55 453	0.10 243	0.29 599	0.10 213	0.13 364	0.21 379	0.34 556

MyStereo06	0.54 419	0.41 302	2.68 568	0.30 282	0.23 318	0.60 383	0.30 407	0.81 418	0.44 203	0.84 587	0.52 362	0.78 527	0.58 515	0.48 285	1.10 564	0.09 137	0.17 509	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.20 400

iRaft-Stereo_5w	0.54 419	1.01 585	2.08 445	0.27 196	0.21 268	0.49 226	0.28 375	0.73 343	0.58 348	0.40 266	0.61 448	0.62 434	0.46 454	1.78 543	0.47 416	0.09 137	0.07 75	0.11 289	0.10 223	0.39 580	0.12 179

IPLGR	0.54 419	0.56 396	2.68 568	0.36 432	0.18 203	0.62 423	0.54 564	1.02 596	0.64 416	0.73 555	0.46 298	0.47 352	0.45 439	1.12 450	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.09 184	0.19 347	0.12 179

AACVNet	0.54 419	0.78 499	1.73 284	0.36 432	0.21 268	0.57 335	0.25 307	0.71 325	0.51 276	0.55 415	0.59 425	0.64 445	0.41 398	2.13 601	0.41 383	0.14 460	0.11 367	0.14 451	0.11 291	0.33 524	0.15 291

LCNet	0.54 419	0.37 260	1.78 317	0.92 634	0.22 298	0.96 593	0.30 407	0.59 255	0.58 348	0.51 364	0.55 396	0.41 294	0.76 573	0.84 415	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.12 353	0.18 471	0.98 650	0.39 583

IRAFT_RVC	0.54 419	0.53 377	1.78 317	0.46 542	0.21 268	0.58 352	0.43 514	0.65 294	0.66 445	0.54 397	0.50 342	0.49 365	0.51 484	1.58 513	1.01 552	0.11 323	0.25 585	0.13 414	0.10 223	0.15 237	0.13 222

GEStereo_RVC	0.54 419	0.87 529	1.95 410	0.47 547	0.25 353	0.62 423	0.37 481	1.00 585	0.74 514	0.53 384	0.54 386	0.59 420	0.44 435	1.10 444	0.46 407	0.15 480	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.26 463	0.19 381

UNet	0.54 419	0.44 326	2.83 593	0.31 309	0.33 469	0.74 526	0.27 355	0.82 426	0.61 378	0.53 384	0.54 386	0.72 499	0.54 494	0.78 408	0.56 461	0.11 323	0.09 265	0.13 414	0.11 291	0.14 214	0.12 179

HGLStereo	0.54 419	0.69 456	2.00 427	0.35 413	0.40 538	0.66 475	0.30 407	0.83 432	0.62 396	0.57 435	0.69 513	0.69 481	0.54 494	1.07 441	0.55 453	0.13 416	0.13 424	0.13 414	0.11 291	0.19 347	0.17 344

DSFCA	0.54 419	0.35 247	1.41 208	0.28 227	0.28 398	0.79 553	0.88 628	0.76 369	0.70 475	0.72 551	0.66 494	0.67 467	0.57 509	1.17 456	0.63 481	0.16 501	0.14 443	0.13 414	0.14 392	0.16 274	0.13 222

DLCB_ROB	0.54 419	0.55 394	1.49 230	0.36 432	0.25 353	0.65 469	0.36 472	0.80 414	0.70 475	0.72 551	0.69 513	0.83 546	0.46 454	1.53 502	0.60 474	0.13 416	0.12 400	0.14 451	0.14 392	0.14 214	0.13 222

G2L-Stereo_test	0.55 431	0.97 570	1.89 380	0.33 364	0.24 333	0.75 532	0.38 488	0.79 410	0.60 361	0.60 477	0.54 386	0.74 509	0.39 379	1.56 505	0.43 395	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.08 139	0.28 480	0.13 222

G2L-Stereo	0.55 431	0.85 523	2.18 470	0.31 309	0.27 384	0.59 371	0.27 355	0.77 380	0.55 321	0.54 397	0.52 362	0.71 496	0.36 343	1.75 538	0.50 432	0.13 416	0.11 367	0.13 414	0.11 291	0.29 487	0.15 291

ssnet_v2	0.55 431	0.60 407	1.86 366	0.32 338	0.22 298	0.72 513	0.44 525	0.94 532	0.74 514	0.63 506	0.54 386	0.81 539	0.47 463	0.77 404	0.70 499	0.16 501	0.14 443	0.14 451	0.14 392	0.30 498	0.30 525

raft_robust	0.55 431	0.84 518	1.73 284	0.28 227	0.54 593	0.53 278	0.25 307	0.88 482	0.75 528	0.48 332	0.46 298	0.76 521	0.75 571	1.46 489	0.27 235	0.09 137	0.10 314	0.10 213	0.30 563	0.26 463	0.16 323

XX-Stereo	0.55 431	0.54 385	3.50 644	0.48 555	0.39 528	0.54 286	0.17 72	0.89 488	0.40 159	0.44 292	0.65 492	0.85 555	0.19 116	0.77 404	0.21 138	0.10 243	0.14 443	0.10 213	0.32 578	0.17 298	0.14 249

ac_64	0.55 431	0.46 338	1.92 394	0.36 432	0.34 482	0.63 441	0.31 420	0.82 426	0.61 378	0.55 415	0.51 347	0.89 570	0.48 472	1.83 556	0.55 453	0.14 460	0.11 367	0.12 353	0.12 331	0.18 326	0.12 179

GANet-RSSM	0.55 431	0.73 474	1.90 385	0.36 432	0.26 371	0.59 371	0.27 355	0.78 395	0.52 284	0.47 314	0.57 416	0.63 436	0.45 439	1.92 579	0.43 395	0.14 460	0.10 314	0.25 588	0.11 291	0.34 536	0.14 249

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 431	0.92 544	2.36 507	0.38 473	0.37 516	0.60 383	0.28 375	0.82 426	0.62 396	0.62 497	0.55 396	0.72 499	0.45 439	1.00 434	0.43 395	0.15 480	0.11 367	0.14 451	0.14 392	0.15 237	0.16 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 439	0.29 172	1.27 169	0.26 172	0.16 127	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.35 83	5.31 681	0.19 50	0.22 124	0.19 116	0.24 39	1.08 561	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.13 222

CBFPSM	0.56 439	0.91 542	1.82 350	0.28 227	0.23 318	0.71 507	0.37 481	0.72 331	0.64 416	0.50 351	0.49 334	1.03 602	0.83 583	0.62 351	1.35 593	0.10 243	0.12 400	0.10 213	0.10 223	0.18 326	0.19 381

CRFU-Net	0.56 439	0.38 272	1.86 366	0.46 542	0.26 371	0.82 564	0.36 472	0.90 494	0.49 258	0.62 497	0.59 425	0.78 527	1.35 633	1.00 434	0.48 422	0.15 480	0.14 443	0.17 522	0.10 223	0.19 347	0.14 249

CIPLG	0.56 439	1.19 616	2.46 526	0.80 625	0.31 444	0.61 403	0.57 577	0.76 369	0.57 337	0.56 424	0.63 467	0.41 294	0.30 302	0.45 257	0.40 375	0.11 323	0.20 545	0.13 414	0.13 364	0.35 548	0.19 381

DAS	0.56 439	0.35 247	1.55 242	0.33 364	0.34 482	0.50 239	0.42 507	0.83 432	0.74 514	0.83 585	0.68 504	0.56 403	0.48 472	2.40 621	0.46 407	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.18 326	0.15 291

AASNet	0.56 439	1.03 590	2.34 501	0.37 456	0.33 469	0.65 469	0.29 399	0.96 551	0.73 510	0.54 397	0.60 441	0.55 390	0.38 365	0.59 338	0.58 470	0.14 460	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.43 596	0.24 467

ACRE	0.56 439	1.14 606	2.77 586	0.76 621	0.28 398	0.60 383	0.56 573	0.76 369	0.58 348	0.55 415	0.62 453	0.41 294	0.29 292	0.44 241	0.39 367	0.11 323	0.19 534	0.13 414	0.14 392	0.36 555	0.18 364

iinet-f	0.57 446	0.93 550	2.27 489	0.31 309	0.25 353	0.83 567	0.33 452	0.81 418	0.65 430	0.54 397	0.63 467	0.73 503	0.67 550	0.73 392	0.67 492	0.13 416	0.13 424	0.11 289	0.10 223	0.43 596	0.16 323

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 446	0.87 529	2.11 451	0.32 338	0.30 423	0.84 569	0.40 497	0.88 482	0.72 495	0.65 523	0.73 534	0.66 457	0.57 509	0.93 424	0.71 502	0.13 416	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.15 237	0.14 249

psm_up	0.57 446	0.61 412	1.83 353	0.35 413	0.30 423	0.64 455	0.37 481	0.90 494	0.68 456	0.59 467	0.55 396	0.68 474	0.54 494	1.91 575	0.46 407	0.16 501	0.15 471	0.16 501	0.15 417	0.23 411	0.13 222

GwcNet-RSSM	0.57 446	0.94 552	2.13 457	0.32 338	0.25 353	0.60 383	0.30 407	0.80 414	0.66 445	0.52 373	0.64 483	0.71 496	0.40 387	1.79 547	0.50 432	0.13 416	0.09 265	0.12 353	0.12 331	0.21 379	0.15 291

DISCO	0.57 446	0.34 238	1.87 371	0.45 537	0.34 482	0.84 569	0.35 465	0.84 444	0.78 547	0.59 467	0.63 467	1.06 609	0.53 491	1.10 444	0.82 524	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.22 396	0.18 364

coex_refinement	0.58 451	0.94 552	1.87 371	0.38 473	0.25 353	0.64 455	0.34 457	0.83 432	0.65 430	0.60 477	0.63 467	0.81 539	0.48 472	1.85 563	0.56 461	0.13 416	0.09 265	0.10 213	0.10 223	0.16 274	0.16 323

PSMNet-RUCA	0.58 451	0.82 512	1.89 380	0.59 602	0.56 599	0.64 455	0.36 472	0.84 444	0.69 465	0.51 364	0.68 504	0.53 379	0.43 427	0.56 327	0.43 395	0.34 617	0.18 521	0.44 627	0.29 553	0.48 608	0.30 525

FACV-RUCA	0.58 451	0.40 292	1.78 317	0.43 516	1.67 668	0.48 209	0.28 375	0.69 314	0.62 396	0.40 266	0.53 374	0.33 246	0.63 539	0.40 215	0.31 292	0.13 416	0.11 367	0.62 639	0.12 331	0.70 632	0.98 652

UGAM	0.58 451	0.47 348	2.21 474	0.30 282	0.19 238	0.53 278	0.34 457	0.59 255	0.63 408	0.44 292	0.73 534	0.78 527	0.37 356	2.58 638	0.39 367	0.10 243	0.08 180	0.17 522	0.14 392	0.42 594	0.17 344

iRaft-Stereo_20w	0.58 451	0.39 284	1.96 419	0.45 537	0.32 454	0.92 589	0.57 577	1.14 621	0.56 333	0.81 579	0.40 265	0.55 390	0.69 555	0.65 367	1.04 557	0.09 137	0.16 489	0.09 153	0.36 599	0.17 298	0.25 479

IPLGR_C	0.58 451	1.25 623	2.72 575	0.80 625	0.31 444	0.60 383	0.61 587	0.76 369	0.58 348	0.56 424	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.43 232	0.40 375	0.11 323	0.22 560	0.13 414	0.15 417	0.35 548	0.19 381

CFNet	0.58 451	0.96 562	1.78 317	0.33 364	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.88 482	0.75 528	0.46 312	0.59 425	0.58 417	0.40 387	2.29 609	0.48 422	0.12 384	0.09 265	0.15 482	0.14 392	0.30 498	0.15 291

NVstereo2D	0.58 451	0.40 292	2.03 436	0.35 413	0.35 495	0.69 499	0.39 494	0.91 506	0.80 555	0.47 314	0.53 374	0.67 467	0.46 454	1.99 585	0.48 422	0.19 543	0.11 367	0.17 522	0.13 364	0.25 442	0.25 479

HUF	0.59 459	0.65 440	2.46 526	0.45 537	0.77 630	0.34 58	0.24 285	0.46 127	0.39 145	0.31 222	0.28 161	0.25 172	0.19 116	0.67 373	0.18 61	0.12 384	2.03 681	0.08 56	0.06 18	0.31 506	1.59 674

DualNet (step1)	0.59 459	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.11 447	0.38 356	0.61 636	0.14 443	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

Wz-Net-LNSev	0.59 459	0.96 562	2.47 531	0.34 397	0.37 516	0.79 553	0.44 525	0.86 462	0.77 543	0.61 486	0.67 497	0.79 532	0.56 503	0.64 356	0.62 479	0.15 480	0.14 443	0.12 353	0.12 331	0.18 326	0.19 381

OMP-Stereo	0.59 459	0.65 440	1.74 289	0.56 590	0.37 516	0.60 383	0.26 330	0.70 322	0.65 430	0.66 525	0.60 441	0.69 481	0.32 320	2.09 597	1.20 580	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.09 184	0.17 298	0.10 108

IIG-Stereo	0.59 459	0.65 440	1.74 289	0.54 581	0.23 318	0.61 403	0.21 172	0.73 343	0.65 430	0.64 516	0.69 513	0.69 481	0.38 365	2.09 597	1.39 596	0.11 323	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.09 74

iResNetv2_ROB	0.59 459	1.43 638	2.96 607	0.40 494	0.22 298	0.58 352	0.28 375	0.91 506	0.73 510	0.57 435	0.63 467	0.60 427	0.41 398	0.74 395	0.35 337	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.07 100	0.43 596	0.17 344

SACVNet	0.60 465	0.74 478	1.90 385	0.37 456	0.28 398	0.64 455	0.37 481	0.86 462	0.61 378	0.65 523	0.62 453	0.69 481	0.44 435	2.08 595	0.42 386	0.18 528	0.14 443	0.16 501	0.15 417	0.38 570	0.24 467

HHNet	0.60 465	0.65 440	2.60 559	0.36 432	0.25 353	0.64 455	0.61 587	0.64 287	0.62 396	0.55 415	1.13 609	0.32 239	0.60 522	0.42 228	1.79 617	0.15 480	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.18 326	0.15 291

ASMatch	0.60 465	0.43 315	2.58 555	0.91 633	0.36 504	0.56 317	0.25 307	0.52 203	0.61 378	0.47 314	1.21 612	0.47 352	0.66 548	1.34 472	0.94 535	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.10 102	0.16 323

PFNet	0.60 465	0.33 220	2.47 531	0.41 501	0.55 596	0.62 423	0.27 355	0.61 272	0.63 408	0.61 486	0.56 408	0.45 332	0.32 320	1.88 572	1.14 570	0.28 605	0.09 265	0.12 353	0.16 438	0.26 463	0.20 400

ADLNet	0.60 465	0.71 463	1.95 410	0.35 413	0.34 482	0.67 481	0.34 457	0.90 494	0.74 514	0.68 535	0.62 453	0.80 536	0.45 439	1.78 543	0.64 486	0.14 460	0.11 367	0.14 451	0.14 392	0.29 487	0.21 413

ARAFT	0.60 465	1.23 620	3.10 621	0.28 227	0.16 127	0.64 455	0.36 472	0.90 494	0.67 454	0.61 486	0.49 334	0.55 390	0.31 312	1.24 465	0.32 305	0.10 243	0.08 180	0.14 451	0.13 364	0.37 563	0.21 413

ETE_ROB	0.60 465	0.71 463	1.55 242	0.37 456	0.25 353	0.69 499	0.51 553	1.47 642	0.70 475	0.80 573	0.69 513	0.85 555	0.49 479	1.36 474	0.58 470	0.16 501	0.13 424	0.19 549	0.16 438	0.21 379	0.23 453

LALA_ROB	0.60 465	0.76 482	1.69 269	0.36 432	0.29 407	0.79 553	0.55 568	0.94 532	0.77 543	0.81 579	0.67 497	0.94 584	0.49 479	0.99 431	0.73 509	0.21 561	0.15 471	0.20 558	0.18 471	0.23 411	0.21 413

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 473	0.61 412	3.35 641	0.33 364	0.58 603	0.66 475	0.20 130	0.98 564	0.55 321	0.73 555	0.52 362	0.99 594	0.65 543	0.58 332	0.29 260	0.10 243	0.16 489	0.10 213	0.41 612	0.29 487	0.20 400

RAFT-RH_RVC	0.61 473	0.50 365	2.33 499	0.36 432	0.29 407	0.60 383	0.18 92	0.44 104	0.58 348	0.76 563	1.91 640	0.47 352	0.29 292	1.60 516	1.23 584	0.14 460	0.07 75	0.13 414	0.13 364	0.10 102	0.09 74

FADNet-RVC	0.61 473	1.26 625	2.12 455	0.33 364	0.26 371	0.59 371	0.29 399	0.86 462	0.62 396	0.45 303	0.50 342	0.62 434	0.46 454	1.73 534	0.55 453	0.17 516	0.20 545	0.17 522	0.18 471	0.59 623	0.28 505

RASNet	0.61 473	0.68 452	2.03 436	0.35 413	0.46 576	0.65 469	0.28 375	0.78 395	0.70 475	0.48 332	0.64 483	0.93 580	0.61 531	2.21 605	0.73 509	0.12 384	0.09 265	0.09 153	0.10 223	0.14 214	0.11 134

XPNet_ROB	0.61 473	0.72 467	1.66 263	0.37 456	0.27 384	0.67 481	0.47 544	0.89 488	0.71 485	0.78 569	0.70 523	0.81 539	0.53 491	1.70 529	0.76 513	0.21 561	0.16 489	0.16 501	0.15 417	0.20 363	0.21 413

252Zero-FE	0.62 478	0.27 133	0.83 82	0.24 105	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 56	0.32 41	8.03 684	0.23 100	0.12 2	0.12 9	0.26 64	0.44 401	0.09 137	0.12 400	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 179

YMNet	0.62 478	0.72 467	1.93 397	0.41 501	0.41 547	0.87 579	0.43 514	0.87 473	0.71 485	0.74 558	0.81 552	0.83 546	0.46 454	0.86 418	0.93 533	0.19 543	0.22 560	0.20 558	0.17 458	0.41 588	0.21 413

YMNet_1	0.62 478	0.72 467	1.93 397	0.41 501	0.41 547	0.87 579	0.43 514	0.87 473	0.71 485	0.74 558	0.81 552	0.83 546	0.46 454	0.86 418	0.93 533	0.19 543	0.22 560	0.20 558	0.17 458	0.41 588	0.21 413

DDVS	0.62 478	0.40 292	1.40 206	2.21 672	0.35 495	0.87 579	1.00 638	0.69 314	0.50 269	0.53 384	0.56 408	0.90 572	0.37 356	1.22 460	0.47 416	0.15 480	0.14 443	0.14 451	0.12 331	0.19 347	0.22 428

DRaft	0.62 478	0.38 272	1.76 304	0.24 105	0.16 127	0.64 455	0.66 598	0.53 212	0.53 301	0.67 529	0.99 590	0.38 273	1.00 607	1.44 483	2.10 631	0.10 243	0.14 443	0.10 213	0.14 392	0.18 326	0.21 413

DMCA-RVC	0.62 478	0.96 562	2.63 561	0.36 432	0.90 636	0.56 317	0.31 420	0.69 314	0.57 337	0.68 535	0.52 362	0.59 420	0.56 503	1.23 462	0.53 445	0.16 501	0.38 619	0.20 558	0.15 417	0.20 363	0.15 291

HSM	0.62 478	0.76 482	1.72 281	0.30 282	0.29 407	0.64 455	0.28 375	0.94 532	0.62 396	0.58 453	0.57 416	1.40 635	0.64 541	2.59 639	0.42 386	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.11 134

UGAM-zero	0.63 485	0.39 284	2.49 535	0.30 282	0.49 582	0.67 481	0.19 103	0.91 506	0.45 218	0.77 567	0.45 290	1.16 623	0.82 582	2.05 590	0.29 260	0.09 137	0.15 471	0.09 153	0.44 616	0.11 134	0.22 428

fast-acv-ft	0.63 485	0.88 533	3.10 621	0.38 473	0.30 423	0.79 553	0.48 548	0.69 314	0.72 495	0.58 453	0.78 548	0.76 521	0.60 522	0.67 373	0.73 509	0.15 480	0.15 471	0.18 542	0.17 458	0.37 563	0.16 323

PSM-AAD	0.63 485	0.22 50	1.77 313	0.37 456	0.23 318	0.86 575	1.17 650	0.59 255	0.60 361	0.64 516	0.71 527	0.68 474	2.93 666	0.65 367	0.31 292	0.09 137	0.07 75	0.17 522	0.15 417	0.13 185	0.33 552

PS-NSSS	0.63 485	1.00 581	1.81 344	0.30 282	0.31 444	0.63 441	0.34 457	0.98 564	0.69 465	0.54 397	0.74 537	0.51 371	0.41 398	2.43 626	0.48 422	0.24 587	0.17 509	0.27 592	0.18 471	0.27 474	0.21 413

z-ln-s-r	0.64 489	0.89 537	2.23 482	0.32 338	0.26 371	0.57 335	0.37 481	0.84 444	0.76 538	0.51 364	0.81 552	0.64 445	0.45 439	2.06 591	1.27 588	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.24 428	0.13 222

TransformOpticalFlow	0.64 489	0.56 396	2.66 566	0.44 523	0.26 371	0.62 423	0.28 375	0.83 432	0.71 485	0.76 563	0.74 537	0.91 574	0.85 587	1.83 556	0.81 523	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.11 134	0.12 179

pcwnet_v2	0.64 489	0.49 357	4.41 659	0.32 338	0.27 384	0.60 383	0.25 307	0.97 560	0.88 579	0.59 467	0.70 523	0.63 436	0.55 499	0.66 372	0.37 349	0.17 516	0.15 471	0.15 482	0.14 392	0.21 379	0.23 453

RAFT + AFF	0.64 489	1.20 617	1.95 410	0.34 397	0.33 469	0.67 481	0.52 556	0.99 576	0.74 514	0.53 384	0.58 422	0.57 410	0.80 579	1.76 539	0.51 438	0.12 384	0.27 595	0.15 482	0.14 392	0.43 596	0.29 512

FADNet	0.64 489	1.22 619	2.06 438	0.32 338	0.30 423	0.66 475	0.29 399	0.88 482	0.72 495	0.44 292	0.48 317	0.66 457	0.57 509	1.84 561	0.45 406	0.46 628	0.20 545	0.17 522	0.19 491	0.59 623	0.24 467

DRN-Test	0.64 489	0.43 315	2.44 523	0.39 483	0.44 557	0.80 560	0.41 503	1.02 596	0.78 547	0.80 573	0.63 467	0.69 481	0.56 503	1.79 547	0.69 497	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	0.18 326	0.17 344

StereoDRNet	0.64 489	0.88 533	2.35 504	0.41 501	0.45 568	0.73 520	0.47 544	0.94 532	0.74 514	0.75 560	0.54 386	0.74 509	0.47 463	1.70 529	0.72 506	0.15 480	0.14 443	0.15 482	0.14 392	0.20 363	0.19 381

NOSS_ROB	0.64 489	0.65 440	1.62 255	0.46 542	0.25 353	0.67 481	0.30 407	0.93 523	0.77 543	0.59 467	0.57 416	0.77 523	0.38 365	2.78 650	0.44 401	0.23 578	0.24 572	0.28 595	0.26 539	0.27 474	0.39 583

Select-FE	0.65 497	0.67 449	2.76 583	0.49 557	0.55 596	0.79 553	0.16 60	0.90 494	0.53 301	0.84 587	0.55 396	0.91 574	0.75 571	0.57 328	1.16 574	0.11 323	0.18 521	0.11 289	0.49 626	0.14 214	0.31 534

Wz-Net-MNSev	0.65 497	0.97 570	2.19 472	0.36 432	0.33 469	0.90 585	0.60 583	0.92 515	0.81 562	0.75 560	0.72 532	0.73 503	0.65 543	1.39 477	0.71 502	0.16 501	0.13 424	0.14 451	0.14 392	0.24 428	0.18 364

FINET	0.65 497	0.95 559	3.06 617	0.35 413	0.40 538	0.58 352	0.48 548	0.92 515	1.10 614	0.57 435	0.68 504	0.47 352	0.44 435	1.15 455	0.60 474	0.23 578	0.21 554	0.17 522	0.15 417	0.26 463	0.25 479

CVANet_RVC	0.65 497	0.80 503	2.13 457	0.36 432	0.26 371	0.62 423	0.42 507	0.84 444	0.72 495	0.69 537	0.68 504	0.68 474	0.52 489	2.64 641	0.42 386	0.19 543	0.12 400	0.22 569	0.17 458	0.37 563	0.15 291

NCCL2	0.65 497	0.94 552	1.96 419	0.43 516	0.30 423	0.71 507	0.68 604	0.84 444	0.65 430	0.70 543	0.60 441	0.86 562	0.54 494	1.56 505	0.57 465	0.20 553	0.16 489	0.67 642	0.25 531	0.22 396	0.24 467

RT-IGEV	0.66 502	0.25 103	2.11 451	0.56 590	0.46 576	0.62 423	0.54 564	0.99 576	0.75 528	0.79 571	0.93 580	0.85 555	0.78 577	0.59 338	1.64 610	0.12 384	0.16 489	0.11 289	0.47 621	0.28 480	0.30 525

TCMNet	0.66 502	0.85 523	2.55 554	0.50 561	0.52 590	0.72 513	0.39 494	0.87 473	0.72 495	0.58 453	0.68 504	0.63 436	0.46 454	1.70 529	0.63 481	0.18 528	0.18 521	0.23 576	0.18 471	0.38 570	0.27 497

ACV-stereo	0.66 502	0.76 482	2.86 594	0.32 338	0.25 353	1.01 601	0.60 583	0.59 255	0.52 284	0.41 274	0.45 290	1.55 641	0.94 602	1.40 480	0.69 497	0.14 460	0.13 424	0.12 353	0.11 291	0.20 363	0.19 381

GrayStereo	0.66 502	0.19 10	1.76 304	0.90 632	0.23 318	0.62 423	1.42 665	0.62 276	0.60 361	0.72 551	0.78 548	0.56 403	3.07 669	0.60 345	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.21 510	0.11 134	0.18 364

PSMNet_ROB	0.66 502	1.01 585	2.33 499	0.38 473	0.31 444	0.72 513	0.55 568	0.86 462	0.69 465	0.54 397	0.60 441	0.75 515	0.47 463	2.00 586	0.82 524	0.17 516	0.13 424	0.19 549	0.19 491	0.24 428	0.27 497

DispNO	0.67 507	0.98 574	2.58 555	0.31 309	0.27 384	0.59 371	0.29 399	0.83 432	0.68 456	0.53 384	0.79 551	0.83 546	0.47 463	2.46 629	0.68 495	0.12 384	0.10 314	0.19 549	0.31 572	0.16 274	0.17 344

STrans-v2	0.67 507	0.56 396	2.64 563	0.27 196	0.23 318	0.57 335	0.33 452	0.96 551	0.69 465	0.92 599	0.85 564	0.89 570	0.93 599	1.83 556	1.21 582	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 134	0.12 179

hitnet-ft	0.67 507	0.80 503	1.90 385	0.28 227	0.22 298	0.69 499	0.36 472	0.85 452	0.65 430	0.56 424	0.84 560	1.03 602	0.95 605	2.32 612	0.55 453	0.23 578	0.14 443	0.41 622	0.13 364	0.24 428	0.17 344

FADNet-RVC-Resample	0.67 507	1.16 615	3.16 627	0.37 456	0.29 407	0.62 423	0.38 488	0.86 462	0.63 408	0.51 364	0.50 342	0.57 410	0.45 439	1.57 509	0.49 427	0.24 587	0.32 609	0.23 576	0.19 491	0.27 474	0.62 624

RP	0.67 507	0.82 512	1.94 407	0.43 516	0.44 557	0.65 469	0.45 533	0.89 488	0.82 563	0.66 525	0.92 576	0.99 594	0.76 573	1.55 504	0.66 489	0.25 592	0.18 521	0.23 576	0.20 504	0.31 506	0.22 428

HSM-Net_RVC	0.67 507	0.34 238	2.23 482	0.26 172	0.19 238	0.67 481	0.29 399	1.26 632	0.69 465	0.72 551	0.70 523	0.78 527	0.42 416	3.77 670	0.41 383	0.13 416	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.12 151	0.11 134
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 507	0.92 544	1.76 304	0.37 456	0.24 333	0.66 475	0.56 573	0.82 426	0.74 514	1.16 620	0.62 453	0.61 430	0.48 472	2.70 646	0.50 432	0.20 553	0.11 367	0.35 612	0.14 392	0.32 515	0.16 323

w-ln-seven-2	0.68 514	1.13 604	2.46 526	0.36 432	0.27 384	0.65 469	0.44 525	0.87 473	0.83 566	0.69 537	0.75 540	0.72 499	0.63 539	1.56 505	1.15 572	0.13 416	0.13 424	0.15 482	0.14 392	0.35 548	0.19 381

ADLNet2	0.68 514	0.84 518	3.19 631	0.33 364	0.36 504	0.64 455	0.37 481	0.89 488	0.79 552	0.54 397	0.65 492	0.93 580	0.48 472	2.07 593	0.56 461	0.13 416	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.33 524	0.18 364

DEmStereo	0.68 514	0.31 203	2.25 486	0.42 512	0.17 156	0.66 475	0.89 629	0.51 187	0.59 356	0.60 477	1.01 593	0.45 332	1.26 625	1.54 503	2.26 637	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.10 223	0.10 102	0.11 134

Nwc_Net	0.68 514	0.83 516	2.53 543	0.41 501	0.39 528	0.77 544	0.38 488	1.01 593	0.70 475	0.60 477	0.99 590	0.98 591	0.68 553	1.41 481	0.63 481	0.23 578	0.15 471	0.23 576	0.25 531	0.23 411	0.18 364

AANet_RVC	0.68 514	1.00 581	2.09 446	0.33 364	0.25 353	0.58 352	0.32 443	0.81 418	0.80 555	0.61 486	0.94 582	0.80 536	0.41 398	2.46 629	1.02 554	0.36 620	0.14 443	0.10 213	0.09 184	0.23 411	0.22 428

IPLG	0.69 519	0.84 518	2.43 521	0.35 413	0.21 268	1.65 642	0.61 587	1.36 637	0.58 348	1.39 642	0.51 347	0.37 265	0.87 591	1.41 481	0.36 342	0.09 137	0.07 75	0.14 451	0.12 331	0.32 515	0.11 134

GwcNet	0.69 519	0.71 463	3.12 624	0.36 432	0.45 568	0.81 561	0.44 525	0.86 462	0.84 569	0.60 477	0.74 537	0.82 544	0.49 479	1.65 522	0.66 489	0.16 501	0.15 471	0.15 482	0.15 417	0.31 506	0.24 467

AF-Net	0.69 519	0.92 544	2.21 474	0.41 501	0.40 538	0.68 493	0.40 497	1.02 596	0.86 572	0.69 537	1.03 598	1.04 605	0.84 586	1.19 457	0.78 517	0.22 574	0.14 443	0.25 588	0.17 458	0.30 498	0.18 364

stereogan	0.69 519	0.51 368	2.44 523	0.39 483	0.39 528	1.01 601	0.41 503	0.94 532	0.92 590	0.73 555	0.85 564	1.15 621	0.69 555	1.57 509	0.53 445	0.19 543	0.18 521	0.20 558	0.16 438	0.36 555	0.24 467

PAM_32	0.70 523	0.35 247	2.73 580	0.54 581	0.61 614	1.07 612	0.43 514	0.84 444	0.49 258	0.90 596	0.91 574	1.23 625	0.77 576	0.65 367	1.10 564	0.10 243	0.19 534	0.10 213	0.49 626	0.15 237	0.38 577

PAM	0.70 523	0.35 247	2.72 575	0.56 590	0.62 616	1.08 614	0.53 560	0.85 452	0.44 203	0.93 601	0.92 576	1.24 626	0.68 553	0.64 356	1.01 552	0.10 243	0.19 534	0.10 213	0.48 624	0.14 214	0.38 577

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 523	0.65 440	3.45 642	0.50 561	0.60 610	0.75 532	0.23 251	0.96 551	0.60 361	0.76 563	1.30 619	0.81 539	0.60 522	0.57 328	0.82 524	0.10 243	0.16 489	0.11 289	0.43 615	0.31 506	0.22 428

xxxx	0.70 523	0.21 33	1.33 184	0.28 227	0.18 203	0.63 441	0.24 285	1.02 596	0.69 465	0.50 351	0.62 453	0.58 417	0.38 365	1.47 496	5.21 676	0.13 416	0.12 400	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.15 291

APVNet	0.70 523	0.67 449	2.71 573	0.38 473	0.36 504	0.85 573	0.43 514	0.91 506	0.68 456	0.55 415	0.69 513	0.75 515	0.55 499	2.31 610	0.78 517	0.17 516	0.17 509	0.24 583	0.19 491	0.33 524	0.23 453

Syn2CoEx	0.70 523	1.07 597	2.74 581	0.43 516	0.30 423	0.64 455	0.42 507	0.99 576	0.78 547	0.62 497	0.78 548	0.74 509	0.72 562	1.92 579	0.61 477	0.20 553	0.17 509	0.19 549	0.15 417	0.29 487	0.22 428

FAT-Stereo	0.70 523	0.54 385	2.88 596	0.36 432	0.29 407	0.62 423	0.54 564	0.97 560	0.87 575	0.76 563	0.92 576	0.94 584	0.80 579	1.84 561	0.57 465	0.18 528	0.19 534	0.17 522	0.16 438	0.22 396	0.25 479

RYNet	0.70 523	0.56 396	2.25 486	0.35 413	0.41 547	0.86 575	0.43 514	0.94 532	0.82 563	0.62 497	0.53 374	0.91 574	0.60 522	2.70 646	1.00 548	0.14 460	0.11 367	0.16 501	0.14 392	0.25 442	0.27 497

PWC_ROB	0.70 523	0.94 552	1.88 373	0.39 483	0.39 528	0.62 423	0.30 407	0.98 564	0.94 592	0.91 598	1.29 618	0.77 523	0.62 536	1.62 520	1.03 556	0.18 528	0.11 367	0.18 542	0.13 364	0.51 615	0.22 428

ccnet	0.71 532	0.41 302	1.59 247	0.40 494	0.45 568	1.06 607	0.55 568	0.98 564	0.71 485	0.88 592	0.97 587	0.82 544	0.88 595	1.68 526	0.94 535	0.32 613	0.26 588	0.32 608	0.27 544	0.34 536	0.30 525

RGC	0.71 532	0.97 570	2.18 470	0.44 523	0.44 557	0.73 520	0.40 497	0.94 532	0.71 485	0.71 548	1.04 601	1.01 598	0.71 559	1.74 536	0.70 499	0.23 578	0.18 521	0.28 595	0.26 539	0.29 487	0.27 497

CBMV	0.71 532	0.76 482	2.64 563	0.33 364	0.20 254	0.78 549	0.79 620	0.98 564	0.78 547	0.85 591	0.71 527	0.86 562	1.10 617	1.46 489	0.62 479	0.18 528	0.20 545	0.21 566	0.19 491	0.25 442	0.33 552
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 535	1.10 599	2.15 463	1.11 647	0.59 605	0.62 423	0.19 103	0.75 357	0.53 301	0.56 424	0.63 467	0.47 352	0.31 312	1.11 447	0.33 318	0.75 646	0.45 631	0.84 647	0.64 651	0.69 631	0.54 612

mmx	0.72 535	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.99 576	0.76 538	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.13 416	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.15 291

xxx	0.72 535	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.99 576	0.76 538	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.13 416	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.15 291

LL-Strereo	0.72 535	1.29 627	2.49 535	0.36 432	0.45 568	0.55 301	0.32 443	0.93 523	0.71 485	0.67 529	0.58 422	0.85 555	0.79 578	2.67 645	0.46 407	0.10 243	0.18 521	0.14 451	0.12 331	0.40 585	0.42 595

test_xeample	0.72 535	0.21 33	1.36 193	0.27 196	0.17 156	0.59 371	0.28 375	1.01 593	0.70 475	0.55 415	0.67 497	0.44 323	0.39 379	1.88 572	5.17 675	0.12 384	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.13 185	0.15 291

SHD	0.72 535	0.77 491	2.36 507	0.45 537	0.40 538	0.71 507	0.32 443	1.02 596	1.25 625	1.07 613	0.84 560	0.90 572	0.73 565	1.09 443	0.98 542	0.21 561	0.18 521	0.20 558	0.21 510	0.32 515	0.31 534

RTSC	0.72 535	1.00 581	2.22 478	0.40 494	0.29 407	0.82 564	0.31 420	0.96 551	1.10 614	0.92 599	0.81 552	0.78 527	0.58 515	1.23 462	1.55 605	0.18 528	0.17 509	0.14 451	0.17 458	0.43 596	0.30 525

PASM	0.72 535	0.68 452	1.91 391	0.47 547	0.44 557	0.60 383	0.51 553	0.76 369	0.80 555	0.77 567	0.67 497	0.87 564	0.61 531	2.40 621	0.67 492	0.32 613	0.35 611	0.36 614	0.41 612	0.45 605	0.39 583

PWCDC_ROB	0.72 535	1.06 594	2.09 446	0.47 547	0.36 504	0.78 549	0.26 330	0.98 564	1.34 632	0.61 486	2.07 642	0.64 445	0.61 531	0.83 413	0.71 502	0.31 612	0.14 443	0.15 482	0.12 331	0.60 626	0.21 413

ff1	0.73 544	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.74 347	0.88 579	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.10 243	0.24 572	0.15 482	0.13 364	0.25 442	0.36 567

GASNet	0.73 544	1.47 640	3.04 615	0.47 547	0.33 469	0.57 335	0.34 457	0.91 506	0.75 528	0.58 453	0.58 422	0.74 509	0.55 499	2.03 587	0.65 488	0.21 561	0.15 471	0.19 549	0.17 458	0.51 615	0.28 505

XQC	0.73 544	0.98 574	2.39 511	0.46 542	0.35 495	0.81 561	0.46 536	1.00 585	1.00 600	0.80 573	0.69 513	0.88 568	0.74 570	1.32 469	1.20 580	0.24 587	0.16 489	0.23 576	0.20 504	0.41 588	0.33 552

w-ln-seven	0.74 547	1.05 592	2.54 549	0.37 456	0.34 482	1.03 604	0.47 544	1.00 585	1.08 611	0.90 596	0.85 564	0.85 555	0.57 509	1.37 475	1.26 587	0.14 460	0.13 424	0.16 501	0.15 417	0.31 506	0.20 400

1111x	0.74 547	0.21 33	1.93 397	0.31 309	0.17 156	0.63 441	0.32 443	1.03 603	0.74 514	0.52 373	0.62 453	0.57 410	0.47 463	2.38 617	4.25 670	0.12 384	0.14 443	0.11 289	0.12 331	0.12 151	0.14 249

Anonymous_2	0.74 547	0.32 211	1.65 257	0.33 364	0.30 423	0.67 481	0.32 443	0.69 314	0.46 229	0.48 332	0.41 269	0.84 551	0.58 515	0.51 306	0.40 375	0.32 613	0.38 619	1.43 671	3.69 689	0.80 641	0.27 497

Selective-IGEV-i16pc	0.75 550	0.29 172	5.48 667	0.32 338	0.19 238	1.18 624	0.62 592	0.86 462	0.74 514	0.37 248	0.51 347	0.53 379	0.29 292	2.10 599	0.35 337	0.22 574	0.23 568	0.12 353	0.16 438	0.22 396	0.19 381

GANetREF_RVC	0.75 550	1.15 610	2.46 526	0.47 547	0.26 371	0.83 567	0.61 587	0.97 560	0.89 583	0.62 497	0.61 448	0.72 499	0.59 518	2.42 623	0.55 453	0.32 613	0.25 585	0.36 614	0.24 525	0.39 580	0.31 534
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
GANet	0.75 550	0.84 518	2.01 428	0.40 494	0.25 353	0.74 526	0.66 598	0.87 473	0.73 510	0.71 548	1.07 604	0.84 551	0.59 518	2.71 648	1.15 572	0.17 516	0.16 489	0.44 627	0.16 438	0.31 506	0.20 400

PDISCO_ROB	0.75 550	1.06 594	2.11 451	0.64 610	0.59 605	1.13 619	0.43 514	1.14 621	1.05 606	0.64 516	0.71 527	0.96 587	0.61 531	1.21 458	0.76 513	0.37 621	0.18 521	0.27 592	0.24 525	0.56 622	0.32 543

HBP-ISP	0.76 554	1.30 628	3.19 631	0.35 413	0.26 371	0.85 573	0.54 564	1.03 603	0.72 495	0.80 573	0.69 513	0.68 474	0.83 583	2.04 589	0.44 401	0.23 578	0.24 572	0.29 602	0.25 531	0.28 480	0.24 467

Wz-Net-SNSev	0.76 554	1.32 632	3.11 623	0.40 494	0.31 444	0.71 507	0.60 583	0.98 564	0.87 575	0.67 529	0.83 557	0.96 587	0.60 522	1.67 525	0.97 539	0.16 501	0.15 471	0.16 501	0.17 458	0.36 555	0.24 467

FTStereo	0.76 554	0.18 6	2.35 504	0.71 616	0.21 268	0.73 520	1.79 669	0.57 240	0.53 301	1.07 613	1.63 634	1.29 629	2.13 658	0.75 396	0.29 260	0.19 543	0.08 180	0.12 353	0.11 291	0.11 134	0.40 589

CBMV_ROB	0.76 554	0.42 310	2.68 568	0.33 364	0.22 298	0.74 526	0.47 544	0.96 551	0.76 538	1.04 612	0.96 585	0.88 568	0.93 599	2.06 591	1.19 579	0.22 574	0.24 572	0.27 592	0.25 531	0.25 442	0.28 505

DDUNet	0.77 558	1.12 601	1.88 373	0.76 621	0.69 622	0.84 569	0.43 514	0.85 452	0.65 430	0.67 529	0.75 540	0.91 574	0.52 489	1.03 438	0.57 465	0.54 632	0.37 615	0.95 654	0.52 633	0.71 634	0.57 618

UDG	0.77 558	1.23 620	2.15 463	0.67 614	0.59 605	0.78 549	0.38 488	0.90 494	0.70 475	0.61 486	0.69 513	1.01 598	0.67 550	1.02 436	0.73 509	0.45 626	0.34 610	0.87 648	0.51 630	0.67 630	0.46 601

aanetorigin	0.77 558	0.80 503	2.59 557	0.43 516	0.44 557	0.58 352	1.01 640	0.57 240	0.68 456	1.53 648	1.23 613	0.81 539	1.08 615	1.07 441	1.07 560	0.18 528	0.15 471	0.17 522	0.21 510	0.54 620	0.30 525

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 558	1.04 591	2.06 438	0.94 636	0.35 495	0.89 584	0.40 497	0.85 452	0.63 408	0.55 415	0.63 467	0.75 515	0.38 365	2.38 617	0.48 422	1.10 660	0.31 604	0.36 614	0.21 510	0.53 619	0.55 615

222	0.78 562	0.23 71	1.23 161	0.28 227	0.18 203	0.62 423	0.24 285	1.02 596	0.70 475	0.58 453	0.66 494	0.46 344	0.42 416	1.80 551	6.53 682	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.17 344

EAI-Stereo	0.78 562	0.25 103	1.67 265	0.54 581	0.59 605	1.95 651	2.05 672	1.11 620	0.64 416	0.95 604	1.49 629	0.50 368	0.67 550	0.59 338	1.44 600	0.09 137	0.19 534	0.09 153	0.49 626	0.13 185	0.22 428

NCC-stereo	0.79 564	0.94 552	2.42 517	0.59 602	0.45 568	1.90 649	0.46 536	0.99 576	0.72 495	0.64 516	0.84 560	0.91 574	0.73 565	1.80 551	1.00 548	0.27 601	0.19 534	0.23 576	0.31 572	0.24 428	0.22 428

Abc-Net	0.79 564	0.94 552	2.42 517	0.59 602	0.45 568	1.90 649	0.46 536	0.99 576	0.72 495	0.64 516	0.84 560	0.91 574	0.73 565	1.80 551	1.00 548	0.27 601	0.19 534	0.23 576	0.31 572	0.24 428	0.22 428
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 566	0.27 133	8.23 676	0.49 557	0.98 640	0.33 48	0.20 130	0.48 161	1.28 628	0.17 37	0.20 59	0.77 523	0.22 159	0.60 345	0.97 539	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.10 223	0.33 524	0.14 249

zh-mn7	0.80 566	1.54 643	3.00 613	0.35 413	0.27 384	0.72 513	0.41 503	0.93 523	1.11 616	1.00 607	1.28 616	0.75 515	0.57 509	1.87 564	1.18 577	0.16 501	0.13 424	0.14 451	0.14 392	0.26 463	0.21 413

z-mn7	0.80 566	1.52 642	2.62 560	0.36 432	0.28 398	1.01 601	0.48 548	0.90 494	1.29 629	0.69 537	1.35 624	0.85 555	0.59 518	2.03 587	1.09 563	0.14 460	0.12 400	0.14 451	0.12 331	0.32 515	0.20 400

SQANet	0.80 566	1.58 645	2.53 543	0.76 621	0.83 631	0.76 536	0.36 472	0.83 432	0.64 416	0.63 506	0.69 513	0.73 503	0.51 484	1.21 458	0.53 445	0.77 647	0.29 599	0.59 638	0.29 553	0.86 644	0.61 623

anonymity	0.80 566	0.66 447	1.29 174	0.59 602	0.75 626	0.67 481	0.52 556	0.95 546	0.71 485	0.94 602	0.70 523	0.67 467	0.87 591	0.71 389	1.35 593	0.64 639	0.62 647	0.58 636	1.44 675	0.60 626	0.65 627

S-Stereo	0.80 566	0.69 456	3.89 650	0.39 483	0.37 516	0.69 499	0.70 610	0.94 532	0.98 599	0.62 497	0.91 574	0.83 546	0.60 522	2.37 614	0.66 489	0.18 528	0.21 554	0.17 522	0.18 471	0.30 498	0.35 559

ADCRef	0.80 566	0.96 562	2.29 493	0.37 456	0.35 495	0.96 593	0.51 553	0.87 473	0.75 528	0.88 592	0.83 557	0.61 430	1.36 634	1.02 436	3.27 656	0.13 416	0.11 367	0.17 522	0.19 491	0.25 442	0.21 413

DANet	0.80 566	0.65 440	2.21 474	1.19 650	0.48 581	0.74 526	1.25 653	0.89 488	1.53 641	0.89 594	0.71 527	0.96 587	0.56 503	1.83 556	0.96 538	0.18 528	0.16 489	0.19 549	0.16 438	0.26 463	0.29 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 574	0.53 377	2.23 482	0.36 432	0.33 469	0.92 589	0.36 472	0.86 462	0.80 555	0.57 435	0.62 453	0.59 420	1.15 622	1.76 539	1.04 557	0.14 460	0.13 424	2.17 682	0.78 657	0.16 274	0.66 629

FADNet_RVC	0.81 574	1.14 606	2.42 517	0.30 282	0.24 333	0.71 507	0.24 285	0.95 546	0.61 378	0.44 292	0.56 408	0.59 420	0.42 416	1.52 501	0.68 495	0.94 652	0.96 668	0.28 595	1.00 667	0.90 645	1.36 668

edge stereo	0.81 574	0.73 474	3.30 637	0.37 456	1.21 656	0.62 423	0.39 494	0.93 523	0.79 552	0.80 573	0.88 571	1.14 620	0.71 559	2.18 603	0.71 502	0.21 561	0.20 545	0.26 591	0.18 471	0.38 570	0.26 489

AANet	0.82 577	0.91 542	2.89 599	0.34 397	0.29 407	0.63 441	0.38 488	0.81 418	1.31 630	1.33 637	1.39 625	1.26 628	1.14 621	1.32 469	0.97 539	0.20 553	0.17 509	0.18 542	0.19 491	0.33 524	0.31 534

MIPNet	0.83 578	0.81 508	2.40 514	0.61 607	0.18 203	1.48 632	1.39 661	1.60 649	0.74 514	1.94 653	0.85 564	0.73 503	1.68 649	0.87 422	0.31 292	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.32 578	0.25 442	0.12 179

FBW_ROB	0.83 578	0.77 491	1.77 313	0.44 523	0.30 423	0.87 579	0.46 536	1.10 616	0.91 586	0.81 579	0.75 540	1.01 598	0.61 531	3.66 669	1.23 584	0.26 596	0.23 568	0.36 614	0.25 531	0.27 474	0.62 624

PA-Net	0.84 580	1.00 581	3.49 643	0.63 609	0.40 538	0.70 505	0.52 556	0.86 462	0.84 569	0.52 373	0.59 425	0.70 491	0.54 494	2.35 613	2.23 635	0.17 516	0.27 595	0.19 549	0.28 547	0.22 396	0.36 567
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 581	1.15 610	2.13 457	0.88 631	0.38 522	0.88 583	0.44 525	1.06 609	0.79 552	0.58 453	0.69 513	0.65 450	0.50 482	2.74 649	0.51 438	0.93 650	0.39 626	0.87 648	0.29 553	0.54 620	0.54 612

Selective-IGEV-i16pb	0.86 582	0.33 220	6.08 670	0.32 338	0.21 268	1.08 614	0.68 604	1.06 609	0.92 590	0.43 285	0.76 543	0.66 457	0.46 454	2.31 610	0.50 432	0.23 578	0.25 585	0.14 451	0.19 491	0.26 463	0.24 467

THIR-Stereo	0.86 582	0.62 418	2.13 457	0.25 129	0.16 127	0.58 352	2.74 680	0.59 255	0.51 276	0.62 497	1.62 633	0.97 590	1.80 654	1.69 528	2.25 636	0.10 243	0.08 180	0.14 451	0.11 291	0.15 237	0.11 134

DeepPrunerF	0.86 582	0.86 526	2.91 604	0.45 537	0.50 583	0.64 455	0.48 548	1.14 621	2.64 670	0.63 506	0.61 448	0.65 450	0.62 536	2.21 605	1.31 590	0.23 578	0.19 534	0.30 603	0.28 547	0.36 555	0.25 479

DPSNet	0.86 582	0.60 407	2.34 501	0.58 597	0.36 504	1.07 612	0.75 616	1.30 633	1.05 606	0.70 543	0.68 504	0.94 584	1.29 626	2.08 595	1.82 618	0.26 596	0.23 568	0.16 501	0.17 458	0.48 608	0.40 589

AAGNet	0.88 586	0.33 220	1.79 337	0.54 581	0.98 640	0.62 423	0.46 536	0.50 177	0.60 361	0.58 453	0.53 374	0.50 368	0.73 565	1.23 462	7.48 683	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.14 214	0.09 74

Consistency-Raft	0.88 586	0.93 550	3.23 635	0.99 640	0.64 617	0.77 544	0.55 568	0.98 564	0.97 596	0.61 486	1.03 598	0.65 450	1.05 612	0.79 409	1.38 595	0.44 624	0.46 633	0.51 633	0.58 644	0.65 628	0.47 603

zh-sn7	0.89 588	1.73 656	3.09 620	0.39 483	0.30 423	0.82 564	0.63 595	0.96 551	0.87 575	0.79 571	1.12 607	0.84 551	0.87 591	2.42 623	1.63 608	0.16 501	0.17 509	0.16 501	0.16 438	0.34 536	0.29 512

PVD	0.90 589	0.85 523	2.15 463	0.53 576	0.50 583	0.99 597	0.56 573	1.15 624	1.64 645	1.41 644	1.41 628	1.11 617	1.13 620	1.35 473	1.31 590	0.26 596	0.28 598	0.28 595	0.26 539	0.37 563	0.49 607

Wz-Net-TNSev	0.91 590	1.73 656	3.08 618	0.36 432	0.31 444	1.00 600	0.71 611	1.06 609	0.97 596	0.71 548	0.72 532	1.09 613	0.87 591	2.42 623	1.59 606	0.20 553	0.20 545	0.16 501	0.20 504	0.44 604	0.35 559

SAMSARA	0.91 590	0.97 570	2.22 478	0.80 625	0.58 603	1.32 626	1.31 655	1.01 593	0.94 592	1.36 638	0.87 568	1.38 634	0.90 597	1.72 533	1.02 554	0.24 587	0.30 603	0.22 569	0.25 531	0.36 555	0.35 559

WZ-Net	0.92 592	1.31 629	3.76 647	0.41 501	0.36 504	0.86 575	0.71 611	1.00 585	1.06 609	0.82 584	0.92 576	1.06 609	1.05 612	2.16 602	1.61 607	0.19 543	0.13 424	0.15 482	0.16 438	0.32 515	0.28 505

MFMNet_re	0.92 592	1.28 626	2.53 543	0.82 629	0.76 629	0.90 585	0.75 616	0.98 564	1.04 605	1.03 610	1.05 602	0.84 551	0.94 602	0.83 413	0.72 506	0.68 641	0.60 645	0.63 640	0.60 647	0.77 639	0.74 633

test_sample9	0.94 594	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.91 575	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

CrosDoStereo	0.94 594	0.37 260	2.53 543	0.25 129	0.32 454	0.54 286	3.76 684	0.72 331	0.60 361	0.70 543	1.40 626	0.53 379	1.49 641	1.78 543	3.09 651	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.21 379	0.11 134

DeepStereo_LL	0.94 594	0.37 260	2.53 543	0.25 129	0.32 454	0.54 286	3.76 684	0.72 331	0.60 361	0.70 543	1.40 626	0.53 379	1.49 641	1.78 543	3.09 651	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.21 379	0.11 134

ADCP+	0.94 594	1.12 601	3.14 625	0.34 397	0.39 528	1.06 607	0.79 620	0.89 488	0.80 555	0.66 525	0.67 497	0.85 555	1.55 644	0.93 424	4.55 672	0.13 416	0.11 367	0.16 501	0.15 417	0.26 463	0.25 479

ADCMid	0.96 598	1.32 632	2.74 581	0.38 473	0.35 495	0.99 597	0.58 579	0.94 532	0.86 572	1.23 630	1.01 593	1.01 598	1.00 607	1.05 440	3.97 665	0.21 561	0.19 534	0.42 623	0.32 578	0.40 585	0.29 512

DStereoO	0.99 599	0.66 447	1.67 265	0.75 620	0.99 643	0.73 520	1.33 657	0.94 532	0.91 586	0.70 543	1.06 603	0.75 515	1.75 653	0.95 427	2.39 641	1.20 664	0.41 629	0.48 630	0.59 646	0.85 643	0.60 622

G-Net	0.99 599	0.64 433	2.76 583	0.57 595	0.67 619	2.03 657	0.72 614	0.76 369	0.67 454	1.14 619	2.56 656	1.30 632	1.02 609	1.48 497	1.74 615	0.25 592	0.24 572	0.24 583	0.26 539	0.37 563	0.31 534

ADCL	0.99 599	0.79 501	2.43 521	0.39 483	0.32 454	1.50 634	1.90 670	0.92 515	0.97 596	1.26 634	1.27 615	1.00 596	1.42 639	1.14 453	3.31 658	0.17 516	0.14 443	0.22 569	0.21 510	0.30 498	0.22 428

ADCPNet	0.99 599	0.99 579	3.93 653	0.37 456	0.68 621	1.36 628	0.62 592	0.87 473	0.76 538	0.78 569	0.81 552	1.08 611	1.18 623	1.14 453	2.49 643	0.21 561	0.69 656	0.21 566	0.95 665	0.29 487	0.37 574

Ntro	1.00 603	1.68 652	2.80 590	0.95 637	0.85 632	1.06 607	0.53 560	0.98 564	0.90 585	0.62 497	0.76 543	0.93 580	0.66 548	1.66 523	0.98 542	0.99 655	0.45 631	0.75 646	0.40 609	1.19 656	0.75 635

AnyNet_C32	1.00 603	1.33 634	2.53 543	0.49 557	0.54 593	1.15 621	1.14 648	0.91 506	0.89 583	1.11 616	0.95 584	0.87 564	0.93 599	1.50 498	4.07 667	0.21 561	0.20 545	0.25 588	0.24 525	0.38 570	0.33 552

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 605	1.67 650	2.32 496	0.47 547	0.39 528	1.47 631	0.95 632	0.95 546	0.91 586	0.84 587	0.94 582	1.05 607	0.60 522	2.95 656	0.72 506	0.41 622	0.72 660	0.32 608	0.55 635	0.74 635	1.22 665

otaku	1.03 606	1.68 652	2.72 575	0.95 637	0.73 625	1.03 604	0.59 581	0.99 576	0.86 572	0.69 537	1.61 632	0.98 591	0.64 541	1.46 489	1.14 570	0.95 653	0.46 633	0.72 645	0.40 609	1.24 660	0.78 639

SGM-Forest	1.04 607	0.42 310	3.59 646	0.41 501	0.32 454	1.05 606	1.32 656	0.94 532	0.83 566	1.16 620	2.23 650	1.03 602	1.39 637	2.49 632	2.35 639	0.21 561	0.21 554	0.20 558	0.19 491	0.23 411	0.32 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 608	1.36 637	2.98 611	0.42 512	0.36 504	0.96 593	0.81 624	1.06 609	1.12 617	1.25 631	0.97 587	1.08 611	0.90 597	1.25 466	4.86 674	0.21 561	0.21 554	0.22 569	0.23 523	0.36 555	0.38 577

SPS-STEREO	1.07 609	1.13 604	2.88 596	0.65 612	0.69 622	0.99 597	0.68 604	1.05 608	0.87 575	1.36 638	1.23 613	1.46 637	0.94 602	1.87 564	1.72 614	0.66 640	0.61 646	0.58 636	0.57 641	0.65 628	0.77 638
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 610	0.30 189	8.70 677	3.22 680	5.88 681	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.19 381

test_sample8	1.12 611	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.95 546	0.61 378	1.18 628	0.56 408	2.53 657	1.31 629	1.91 575	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

WCMA_ROB	1.12 611	0.83 516	2.66 566	0.58 597	0.34 482	1.17 623	0.71 611	0.93 523	0.94 592	1.74 651	2.63 659	3.09 662	1.71 651	1.70 529	1.84 619	0.26 596	0.21 554	0.20 558	0.21 510	0.28 480	0.43 596

GCAP-BAT	1.13 613	0.30 189	9.45 680	3.22 680	5.97 682	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.17 344

AnyNet_C01	1.14 614	1.49 641	4.23 658	0.54 581	0.53 591	1.51 635	1.37 659	1.04 607	1.07 610	1.17 626	1.33 622	1.15 621	1.08 615	1.61 519	2.74 647	0.25 592	0.22 560	0.28 595	0.24 525	0.48 608	0.40 589

NaN_ROB	1.14 614	0.94 552	2.96 607	0.53 576	0.56 599	1.13 619	0.99 635	0.98 564	1.00 600	1.09 615	0.87 568	0.77 523	1.06 614	5.90 679	2.72 646	0.16 501	0.23 568	0.16 501	0.24 525	0.22 396	0.36 567

RainbowNet	1.15 616	1.78 658	2.72 575	1.12 648	0.91 637	1.06 607	0.76 618	1.16 625	1.13 619	0.75 560	0.97 587	1.09 613	0.80 579	1.60 516	1.21 582	1.17 662	1.26 672	1.01 658	0.57 641	1.13 654	0.88 649

SuperB	1.15 616	1.14 606	5.43 666	0.36 432	0.26 371	0.81 561	0.89 629	0.88 482	1.17 620	0.67 529	0.68 504	0.63 436	1.39 637	1.74 536	3.37 660	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	2.80 680	0.25 479

NVStereoNet_ROB	1.16 618	0.95 559	2.54 549	0.58 597	0.55 596	0.78 549	0.63 595	1.00 585	1.08 611	1.03 610	4.07 677	1.48 638	1.22 624	2.88 655	1.27 588	0.50 629	0.46 633	0.54 634	0.62 648	0.50 613	0.63 626
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 619	0.42 310	3.87 649	0.54 581	0.44 557	4.11 677	0.58 579	1.31 634	0.84 569	2.12 655	1.12 607	0.98 591	0.71 559	4.24 674	0.99 547	0.16 501	0.14 443	0.19 549	0.17 458	0.18 326	0.35 559

SANet	1.20 620	1.21 618	3.33 640	0.38 473	0.27 384	1.73 646	0.85 626	1.10 616	2.49 668	1.16 620	1.83 638	1.72 644	1.50 643	2.37 614	2.84 649	0.18 528	0.16 489	0.16 501	0.15 417	0.32 515	0.32 543

RTS	1.21 621	1.31 629	6.39 672	0.52 570	0.51 588	1.61 638	0.79 620	1.03 603	1.37 634	1.13 617	1.30 619	1.10 615	0.85 587	2.65 642	2.08 628	0.21 561	0.24 572	0.18 542	0.18 471	0.43 596	0.32 543

RTSA	1.21 621	1.31 629	6.39 672	0.52 570	0.51 588	1.61 638	0.79 620	1.03 603	1.37 634	1.13 617	1.30 619	1.10 615	0.85 587	2.65 642	2.08 628	0.21 561	0.24 572	0.18 542	0.18 471	0.43 596	0.32 543

MeshStereo	1.21 621	1.15 610	3.01 614	0.34 397	0.28 398	1.10 616	0.69 607	1.35 636	1.01 602	2.71 670	2.41 653	2.96 660	1.45 640	2.80 652	1.40 598	0.22 574	0.22 560	0.22 569	0.19 491	0.50 613	0.26 489
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
SDNR	1.22 624	0.80 503	2.71 573	0.33 364	1.48 664	1.98 656	0.23 251	1.93 661	2.44 666	0.89 594	2.52 654	1.36 633	0.51 484	3.65 668	1.93 620	0.30 610	0.31 604	0.22 569	0.16 438	0.33 524	0.36 567

CSAN	1.25 625	1.12 601	3.04 615	0.51 566	0.37 516	1.06 607	1.15 649	1.22 626	1.08 611	1.17 626	1.91 640	1.04 605	1.31 629	5.96 680	2.43 642	0.26 596	0.22 560	0.24 583	0.24 525	0.31 506	0.30 525

EDNetEfficient	1.27 626	0.70 461	4.05 655	0.64 610	0.98 640	0.94 591	1.40 662	0.85 452	1.75 650	2.34 664	1.33 622	1.05 607	2.21 660	1.58 513	4.15 668	0.15 480	0.19 534	0.14 451	0.27 544	0.38 570	0.32 543

FCDSN-DC	1.29 627	0.54 385	2.50 539	0.47 547	0.41 547	1.12 617	0.60 583	1.10 616	1.27 627	2.23 661	2.87 662	3.67 667	3.12 671	2.39 620	1.69 612	0.30 610	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.35 548	0.38 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 628	1.05 592	2.77 586	0.74 619	1.43 659	0.72 513	0.56 573	0.96 551	0.91 586	0.99 606	2.92 665	6.01 681	0.70 557	2.38 617	3.32 659	0.13 416	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.34 536	0.22 428

ACVNet_1	1.33 629	1.91 667	4.03 654	1.09 645	0.88 634	1.19 625	0.66 598	1.24 630	1.17 620	0.94 602	0.96 585	3.09 662	1.04 611	2.37 614	1.11 567	1.04 657	0.48 639	1.03 659	0.48 624	1.12 653	0.83 641

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 630	1.70 654	2.50 539	0.56 590	0.40 538	2.15 661	0.99 635	1.24 630	1.26 626	1.02 609	1.10 606	1.29 629	0.88 595	3.10 660	1.08 561	1.66 673	0.83 664	0.68 643	0.88 662	1.57 667	1.80 677

MSMD_ROB	1.34 630	0.96 562	2.38 509	0.39 483	0.32 454	1.96 652	0.62 592	0.91 506	1.43 636	2.94 674	2.60 657	4.77 676	1.95 656	2.43 626	1.33 592	0.29 607	0.26 588	0.32 608	0.32 578	0.30 498	0.30 525

psmorigin	1.36 632	0.60 407	13.80 693	0.37 456	0.29 407	0.62 423	0.33 452	0.77 380	0.61 378	0.96 605	0.88 571	1.17 624	0.73 565	4.00 671	0.86 529	0.19 543	0.22 560	0.17 522	0.18 471	0.24 428	0.29 512

MADNet+	1.36 632	1.93 669	5.95 668	0.81 628	0.59 605	1.57 637	1.09 644	1.39 640	1.22 623	0.84 587	1.01 593	1.25 627	1.12 619	3.19 661	2.36 640	0.45 626	0.47 636	0.38 620	0.34 586	0.59 623	0.57 618

ELAS_RVC	1.37 634	0.78 499	3.21 633	0.55 588	0.50 583	1.49 633	2.48 678	1.48 643	1.71 649	2.13 658	2.09 643	2.07 649	2.56 664	1.90 574	2.02 625	0.35 618	0.36 613	0.37 618	0.34 586	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 635	1.64 648	1.86 366	1.36 654	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 582	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 652

IMH-64	1.39 635	1.64 648	1.86 366	1.36 654	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 582	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 652

ELAS	1.39 635	0.79 501	2.86 594	0.53 576	0.50 583	2.81 668	2.20 674	1.61 650	1.50 640	2.28 663	2.35 651	1.82 645	2.13 658	1.73 534	2.22 634	0.35 618	0.37 615	0.35 612	0.35 590	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 638	1.81 659	3.23 635	1.08 643	0.92 638	1.32 626	0.85 626	1.49 644	1.69 647	1.19 629	1.73 636	2.13 650	1.03 610	2.50 633	1.40 598	0.91 649	0.53 641	1.00 657	0.55 635	2.11 674	0.85 644

EKT-Stereo	1.47 639	0.49 357	1.93 397	2.57 676	19.31 698	0.55 301	0.22 212	0.69 314	0.42 185	0.38 258	0.36 238	0.43 312	0.27 257	0.69 382	0.26 225	0.12 384	0.14 443	0.11 289	0.16 438	0.20 363	0.15 291

WAO-7	1.48 640	1.63 646	2.49 535	0.93 635	0.75 626	1.72 645	1.10 645	1.84 659	1.96 659	1.43 645	2.54 655	1.97 647	1.61 647	3.06 658	2.08 628	0.69 642	0.66 649	0.94 653	0.74 655	0.80 641	0.69 630

FC-DCNN	1.49 641	0.59 405	2.88 596	0.44 523	0.39 528	1.97 654	0.66 598	1.67 651	1.70 648	2.72 671	2.89 663	4.22 670	2.97 668	2.55 637	2.19 633	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.39 583

PWCK	1.49 641	1.90 666	3.22 634	1.09 645	0.54 593	1.71 644	1.73 668	1.49 644	1.53 641	1.44 646	1.80 637	1.82 645	1.30 628	3.34 664	1.76 616	1.07 659	0.56 643	0.97 656	0.58 644	1.38 666	0.65 627

FC-DCNN v2	1.54 643	0.58 402	2.80 590	0.44 523	0.39 528	2.05 658	0.66 598	1.90 660	1.84 656	2.79 672	2.97 666	4.41 674	3.07 669	2.65 642	2.30 638	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.38 577

MFN_U_SF_RVC	1.55 644	2.39 680	3.16 627	0.65 612	0.41 547	1.12 617	0.46 536	1.23 629	1.33 631	1.61 649	1.20 611	1.43 636	0.98 606	1.76 539	1.97 622	1.90 676	1.80 676	1.98 680	2.15 682	1.63 668	1.77 676

WAO-6	1.58 645	1.54 643	2.32 496	1.14 649	1.00 644	2.30 663	1.03 641	1.82 658	2.85 672	1.25 631	2.61 658	2.20 651	1.56 645	2.47 631	1.99 624	0.95 653	0.67 650	1.19 664	0.83 660	1.08 651	0.88 649

DispFullNet	1.67 646	2.10 672	5.22 663	1.53 659	8.90 683	0.86 575	0.31 420	0.96 551	0.96 595	1.37 641	1.01 593	1.13 618	1.98 657	1.51 499	0.91 531	0.54 632	0.31 604	1.18 661	0.63 650	1.13 654	0.80 640

JetBlue	1.78 647	1.63 646	3.92 651	0.73 617	1.21 656	4.38 678	3.35 681	1.59 648	1.20 622	1.26 634	1.52 631	2.37 654	1.88 655	3.23 662	3.00 650	0.53 630	0.47 636	0.48 630	0.49 626	1.29 662	0.97 651

Dean	1.79 648	1.83 660	3.92 651	1.29 653	1.07 650	1.55 636	1.00 638	1.95 662	2.33 664	1.47 647	4.19 678	4.26 673	1.33 632	2.21 605	1.48 602	1.14 661	0.68 654	1.18 661	0.74 655	1.24 660	0.98 652

SGM+DAISY	1.83 649	1.43 638	3.81 648	0.87 630	1.01 645	2.38 665	2.53 679	1.36 637	1.75 650	2.92 673	3.22 669	2.65 658	2.93 666	2.22 608	3.10 653	0.72 643	0.69 656	0.63 640	0.62 648	0.77 639	0.98 652

SGM_RVC	1.89 650	0.92 544	2.50 539	0.96 639	0.93 639	1.63 640	1.37 659	1.52 646	12.43 688	1.85 652	1.69 635	2.40 656	1.74 652	2.81 653	1.71 613	0.53 630	0.47 636	0.42 623	0.47 621	0.74 635	0.74 633
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 651	1.85 662	4.10 656	1.07 642	0.86 633	1.15 621	0.53 560	1.06 609	1.12 617	0.64 516	1.09 605	1.99 648	0.70 557	2.20 604	9.86 690	5.62 687	0.41 629	1.03 659	0.55 635	1.86 672	0.85 644

LVE	1.96 652	2.17 679	3.14 625	1.68 661	1.80 670	1.63 640	1.03 641	2.34 668	2.81 671	1.25 631	2.89 663	4.24 672	1.29 626	2.79 651	1.44 600	2.85 681	0.91 667	1.18 661	1.46 676	1.23 659	1.10 662

MonStereo1	1.98 653	1.01 585	1.78 317	1.19 650	1.04 647	3.58 672	0.61 587	1.53 647	1.93 658	1.39 642	3.37 671	2.23 653	10.80 689	2.84 654	1.25 586	1.04 657	0.38 619	0.96 655	0.57 641	1.10 652	1.00 659

IMH	2.02 654	2.15 678	2.69 571	1.68 661	1.12 653	1.66 643	0.92 631	2.10 666	1.92 657	1.32 636	2.66 660	2.21 652	1.69 650	5.78 678	1.68 611	5.54 686	0.96 668	1.31 667	0.71 654	1.32 665	0.99 657

DStereoSA	2.12 655	0.98 574	2.80 590	1.25 652	2.23 673	1.97 654	4.62 686	1.22 626	2.54 669	1.16 620	3.84 676	1.00 596	4.05 675	2.07 593	5.29 677	0.93 650	1.48 675	0.48 630	1.51 677	0.95 649	1.95 678

DStereoFS	2.23 656	2.10 672	2.47 531	1.61 660	1.88 672	3.81 673	2.06 673	1.95 662	3.33 674	2.38 665	3.31 670	2.37 654	4.92 677	2.45 628	3.27 656	1.03 656	1.27 674	0.55 635	1.04 668	0.70 632	2.05 679

IGEV-RUCA	2.28 657	0.30 189	1.15 143	0.40 494	1.86 671	2.06 659	1.90 670	1.36 637	1.80 654	3.70 678	3.76 674	5.02 677	8.19 686	2.12 600	1.63 608	0.25 592	0.76 661	2.72 684	1.91 680	2.39 677	2.36 682

WQFJA1++	2.30 658	0.22 50	6.03 669	1.08 643	1.15 654	0.29 26	0.14 19	0.39 56	0.24 3	13.61 695	0.19 50	3.34 666	0.17 67	0.33 146	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.07 100	18.19 705	0.14 249

MultiAttention	2.38 659	0.50 365	1.93 397	1.80 665	2.56 676	10.86 686	2.30 675	1.22 626	0.80 555	0.62 497	1.16 610	1.13 618	0.56 503	16.09 697	1.18 577	0.20 553	0.09 265	0.43 626	1.62 678	0.94 647	1.58 673

UNDER WATER-64	2.47 660	1.89 665	4.86 661	1.82 668	1.44 661	3.18 670	1.57 667	2.62 669	5.64 679	2.05 654	2.13 645	4.13 669	3.76 673	2.62 640	3.42 661	1.47 670	0.85 665	1.57 675	1.07 670	1.82 671	1.49 670

TorneroNet-64	2.65 661	1.83 660	3.30 637	1.46 657	1.20 655	3.89 674	0.99 635	3.51 681	6.71 683	2.56 667	4.60 679	4.22 670	3.85 674	3.33 663	3.14 654	1.19 663	0.65 648	1.39 670	0.79 659	3.31 682	1.15 663

notaker	2.66 662	2.07 671	3.31 639	2.61 677	1.43 659	1.76 647	1.11 646	2.76 672	1.79 652	2.26 662	11.53 692	3.96 668	4.29 676	3.09 659	2.76 648	1.55 672	0.88 666	1.70 678	1.07 670	2.00 673	1.35 667

UNDER WATER	2.74 663	1.85 662	4.54 660	1.81 667	1.44 661	2.34 664	1.40 662	3.24 676	6.60 682	2.60 668	2.76 661	5.75 679	5.24 680	3.02 657	4.01 666	1.45 669	0.81 663	1.59 676	1.06 669	1.80 670	1.51 671

MADNet++	2.79 664	2.11 675	2.97 610	2.49 675	2.28 674	2.95 669	2.31 676	2.67 670	2.47 667	3.03 675	3.13 668	2.70 659	2.92 665	4.10 672	4.48 671	2.68 680	2.24 684	3.04 687	2.44 684	2.37 676	2.34 681

WAO-8	2.80 665	2.14 676	2.89 599	1.91 669	1.04 647	3.98 675	0.96 633	3.26 677	6.17 680	2.15 659	3.37 671	3.31 664	2.41 662	11.84 687	2.03 626	2.05 677	1.86 678	1.54 673	0.92 663	1.22 657	0.87 647

Venus	2.80 665	2.14 676	2.89 599	1.91 669	1.04 647	3.98 675	0.96 633	3.26 677	6.17 680	2.15 659	3.37 671	3.31 664	2.41 662	11.84 687	2.03 626	2.05 677	1.86 678	1.54 673	0.92 663	1.22 657	0.87 647

DGSMNet	2.89 667	0.63 428	3.18 630	3.43 682	4.17 680	2.57 667	6.98 689	0.97 560	0.83 566	0.56 424	1.86 639	0.79 532	0.62 536	1.64 521	1.39 596	4.61 685	5.01 690	5.17 690	4.71 690	4.44 687	4.19 686

MANE	2.90 668	1.14 606	2.96 607	1.03 641	1.01 645	5.01 679	2.45 677	5.36 683	6.88 684	3.58 677	4.76 681	5.99 680	4.99 678	4.23 673	4.61 673	0.56 635	0.67 650	0.44 627	0.78 657	0.51 615	1.03 660

SGM-ForestM	2.98 669	1.70 654	3.52 645	0.67 614	0.47 579	5.18 680	3.36 682	3.30 679	2.86 673	4.44 679	3.79 675	9.80 687	5.50 681	6.29 681	6.52 681	0.27 601	0.36 613	0.24 583	0.27 544	0.38 570	0.58 620

xyz-stereo	3.02 670	0.29 172	30.64 713	0.23 78	0.12 21	15.52 690	0.24 285	0.51 187	0.47 248	0.59 467	7.99 683	0.64 445	0.47 463	1.39 477	0.50 432	0.09 137	0.07 75	0.34 611	0.07 100	0.13 185	0.08 49

MSAF-DinoV2	3.10 671	1.86 664	10.68 684	3.61 683	0.30 423	3.34 671	0.82 625	2.81 673	1.79 652	0.80 573	0.87 568	1.56 642	1.10 617	26.49 712	1.96 621	0.17 516	0.13 424	0.19 549	1.63 679	0.92 646	0.99 657

JetRed	3.29 672	4.93 683	10.17 683	1.45 656	1.72 669	7.44 682	5.05 687	3.06 674	2.12 663	2.41 666	2.39 652	2.99 661	2.37 661	3.51 667	6.44 680	1.32 668	1.90 680	1.37 669	1.23 674	2.21 675	1.76 675

LSM	3.31 673	1.11 600	5.29 665	9.40 689	30.65 708	0.84 569	1.12 647	0.91 506	1.22 623	1.36 638	2.19 647	0.93 580	0.83 583	1.66 523	0.90 530	0.21 561	0.31 604	0.24 583	0.28 547	0.39 580	6.33 689

U	3.37 674	0.17 2	0.91 104	0.26 172	13.79 695	19.19 699	0.15 36	0.41 77	0.31 32	0.17 37	0.18 45	0.27 200	0.15 44	0.21 10	0.16 32	0.09 137	0.06 24	17.88 705	12.81 699	0.10 102	0.08 49

KSHMR	4.10 675	1.97 670	5.27 664	1.71 663	1.47 663	1.96 652	1.28 654	3.19 675	17.33 701	2.12 655	15.91 695	9.18 686	1.57 646	8.42 684	1.98 623	1.52 671	1.26 672	1.67 677	1.19 672	1.67 669	1.40 669

ktn	4.35 676	2.10 672	2.89 599	1.80 665	1.49 665	2.13 660	1.41 664	2.26 667	12.72 689	11.41 691	16.43 696	11.15 689	3.75 672	4.36 675	3.18 655	1.82 675	0.98 670	1.73 679	1.21 673	2.97 681	1.27 666

LE_ROB	4.43 677	1.35 636	9.38 679	2.79 678	3.93 678	2.43 666	3.46 683	2.68 671	11.19 686	11.66 692	4.73 680	5.26 678	10.46 688	4.50 676	9.49 687	0.82 648	0.69 656	1.34 668	0.98 666	0.75 637	0.76 637

tt	4.93 678	0.27 133	4.20 657	2.29 673	1.58 667	10.20 685	16.97 695	9.42 691	5.02 678	1.67 650	1.28 616	4.68 675	5.03 679	3.37 666	5.92 678	6.16 688	9.47 699	2.82 685	3.18 687	3.60 683	1.53 672

TorneroNet	5.50 679	1.92 668	3.16 627	1.47 658	1.25 658	14.07 688	1.06 643	4.90 682	20.99 706	10.17 687	16.48 697	11.88 693	6.93 683	3.34 664	4.20 669	1.30 667	0.69 656	1.45 672	0.86 661	2.61 679	1.20 664

TCMNet-wrong-test	5.51 680	6.62 686	6.20 671	13.02 696	11.90 689	7.14 681	5.53 688	6.99 688	1.44 637	2.65 669	3.10 667	8.37 685	5.95 682	4.75 677	6.05 679	3.07 683	0.98 670	2.38 683	1.99 681	6.62 690	5.43 688

coex-ft	5.95 681	1.67 650	60.57 714	0.34 397	0.30 423	0.77 544	0.69 607	0.74 347	4.41 677	19.22 701	2.15 646	1.62 643	7.97 685	1.81 554	8.96 686	0.44 624	2.08 682	0.18 542	0.19 491	0.38 570	4.62 687

HanzoNet	7.64 682	2.86 682	5.05 662	7.01 686	3.97 679	2.18 662	1.34 658	3.37 680	4.05 676	13.17 693	10.58 686	10.73 688	16.52 698	8.45 685	10.51 691	10.48 698	9.72 700	5.59 692	13.46 700	6.84 691	6.83 690

USTest	8.10 683	7.17 687	8.96 678	9.25 688	9.05 684	15.27 689	23.78 697	9.96 692	9.47 685	5.94 683	6.75 682	7.80 684	7.48 684	8.83 686	11.21 692	2.21 679	3.56 687	2.86 686	3.20 688	5.02 688	4.16 685

light-stereo	8.15 684	2.75 681	9.83 682	12.24 692	9.63 685	19.16 698	0.44 525	6.84 687	3.57 675	13.44 694	22.94 711	23.04 704	1.65 648	17.20 701	7.61 684	3.06 682	2.25 685	0.42 623	0.52 633	4.07 685	2.31 680

EDNetEfficientorigin	8.18 685	0.98 574	145.96 716	0.51 566	0.89 635	0.72 513	0.48 548	0.85 452	1.56 643	2.12 655	1.49 629	1.29 629	1.31 629	1.83 556	2.13 632	0.13 416	0.12 400	0.17 522	0.18 471	0.39 580	0.45 599

DGTPSM_ROB	8.89 686	5.62 684	12.25 688	5.92 685	11.32 687	8.54 683	24.18 698	6.40 685	13.49 692	5.15 680	11.46 690	6.19 682	10.92 690	7.00 682	13.72 693	4.47 684	7.65 691	3.92 688	7.45 695	4.38 686	7.87 694

Selective-IGEV-i1pa	9.22 687	12.57 694	9.49 681	2.20 671	1.49 665	16.83 692	8.03 690	14.34 698	11.26 687	10.52 688	15.24 694	14.52 697	11.94 697	18.22 702	9.78 689	7.79 697	3.09 686	5.20 691	2.49 685	2.46 678	6.90 691

DPSMNet_ROB	9.48 688	5.64 685	13.01 692	8.82 687	11.82 688	8.54 683	24.20 699	6.41 686	13.65 695	5.32 682	11.47 691	6.33 683	10.92 690	7.69 683	13.89 694	7.25 696	8.19 695	5.06 689	7.78 696	5.31 689	8.26 695

iinet-test	11.61 689	10.56 688	11.80 685	12.17 690	12.09 690	18.69 693	26.70 703	13.53 694	13.46 690	9.91 685	10.28 684	11.17 690	11.16 692	12.37 691	14.43 695	6.71 692	7.85 692	6.13 693	6.95 691	8.33 692	7.85 692

IINet	11.61 689	10.56 688	11.80 685	12.17 690	12.09 690	18.69 693	26.70 703	13.53 694	13.46 690	9.91 685	10.28 684	11.17 690	11.16 692	12.37 691	14.43 695	6.71 692	7.85 692	6.13 693	6.95 691	8.33 692	7.85 692

BEATNet-Init1	12.10 691	11.19 690	27.29 711	2.99 679	3.51 677	21.84 705	11.10 691	14.34 698	13.83 696	20.34 702	20.33 702	26.35 713	20.03 700	19.06 703	14.80 699	1.74 674	1.81 677	2.05 681	2.49 685	3.69 684	3.12 684

DPSM_ROB	12.34 692	11.21 692	12.51 689	12.91 694	12.80 693	19.84 702	28.28 706	14.38 700	14.28 697	10.58 689	11.26 688	12.03 694	11.85 695	13.15 695	15.34 700	7.11 694	8.31 696	6.50 696	7.35 693	8.84 694	8.31 696

DPSM	12.34 692	11.21 692	12.51 689	12.91 694	12.80 693	19.84 702	28.28 706	14.38 700	14.28 697	10.58 689	11.26 688	12.03 694	11.85 695	13.15 695	15.34 700	7.11 694	8.31 696	6.50 696	7.35 693	8.84 694	8.31 696

DLNR-FE	13.43 694	20.01 699	23.53 700	121.73 716	33.87 709	0.46 188	0.15 36	8.09 690	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.75 396	0.29 260	6.68 691	0.26 588	0.09 153	0.38 603	50.82 716	0.18 364

DLNR_Zeroshot_test	13.43 694	19.94 698	23.55 701	121.61 715	35.03 710	0.46 188	0.15 36	8.02 689	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.76 400	0.29 260	6.42 690	0.26 588	0.09 153	0.38 603	50.13 715	0.18 364

LRCNet_RVC	13.74 696	19.30 696	12.75 691	19.46 699	12.69 692	1.86 648	0.41 503	12.33 693	1.05 606	15.77 697	18.83 701	12.62 696	8.70 687	12.21 690	9.62 688	22.22 707	8.37 698	25.85 709	24.01 709	19.32 706	17.44 706

DPSimNet_ROB	17.97 697	20.20 703	24.98 705	17.62 697	15.92 696	21.53 704	21.00 696	13.70 696	15.61 699	23.89 713	14.69 693	22.87 702	24.58 713	12.70 694	14.56 697	18.48 706	12.91 701	20.21 707	12.05 698	17.76 697	14.17 699

HaxPig	19.86 698	22.40 704	22.34 699	17.95 698	17.95 697	11.77 687	11.89 692	16.02 702	15.89 700	21.10 703	21.41 703	18.74 701	18.39 699	20.08 704	19.69 702	23.63 711	23.22 710	24.06 708	23.69 708	23.00 707	23.95 708

Anonymous_1	22.91 699	11.20 691	12.13 687	12.75 693	26.28 707	19.43 700	27.92 705	14.08 697	13.61 693	14.96 696	10.58 686	11.26 692	11.19 694	12.55 693	14.57 698	38.28 714	7.88 694	34.96 712	63.99 714	89.57 717	10.94 698

PML	23.15 700	16.83 695	7.78 675	5.49 684	9.93 686	51.13 715	104.50 717	5.76 684	13.62 694	37.30 717	105.93 717	30.86 714	23.50 705	12.07 689	7.87 685	6.30 689	2.12 683	6.32 695	2.43 683	10.44 696	2.90 683

MEDIAN_ROB	23.96 701	27.05 712	26.39 710	22.16 700	22.13 699	16.12 691	13.97 693	20.24 703	20.05 702	25.50 714	25.31 712	22.96 703	22.63 704	24.39 705	23.24 706	28.20 712	27.23 714	28.62 710	27.75 712	27.50 708	27.76 711

RAFT-FEzeroshot	24.80 702	22.55 707	24.73 702	26.10 703	25.76 702	39.84 708	57.07 713	28.84 708	28.79 711	21.14 705	22.48 705	24.18 706	23.88 707	26.38 706	30.87 710	14.26 700	16.71 705	13.09 698	14.82 703	17.79 701	16.72 703

RAFT-FE	24.80 702	22.55 707	24.73 702	26.10 703	25.76 702	39.84 708	57.07 713	28.84 708	28.79 711	21.14 705	22.48 705	24.18 706	23.88 707	26.38 706	30.87 710	14.26 700	16.71 705	13.09 698	14.82 703	17.79 701	16.72 703

CasAABBNet	24.81 704	22.53 705	24.83 704	26.08 702	25.74 701	39.86 710	57.06 711	28.87 710	28.83 713	21.16 708	22.54 707	24.22 708	23.89 710	26.38 706	30.87 710	14.25 699	16.71 705	13.09 698	14.81 702	17.78 698	16.71 701

FlowAnything	24.85 705	22.54 706	25.10 706	26.11 705	25.76 702	39.86 710	57.00 709	28.89 711	28.87 714	21.31 710	22.68 710	24.22 708	23.87 706	26.39 709	30.89 714	14.26 700	16.78 709	13.10 702	14.90 707	17.78 698	16.69 700

Hybrid-DGEV	24.86 706	22.58 709	25.22 708	26.11 705	25.76 702	39.92 712	57.06 711	29.03 714	29.01 716	21.12 704	22.64 708	24.13 705	23.91 711	26.46 711	30.82 708	14.27 703	16.70 704	13.09 698	14.83 706	17.78 698	16.71 701

Selective-RAFT-Error	24.87 707	22.59 710	25.14 707	26.13 707	25.82 706	39.93 713	57.03 710	28.97 712	28.95 715	21.21 709	22.65 709	24.25 710	23.98 712	26.43 710	30.83 709	14.27 703	16.71 705	13.10 702	14.82 703	17.82 703	16.76 705

LSM0	26.58 708	22.63 711	25.88 709	30.13 708	52.21 716	39.94 714	56.74 708	28.97 712	28.72 710	21.14 705	22.26 704	24.43 711	23.88 707	26.54 713	30.87 710	14.32 705	16.55 703	13.12 704	14.71 701	17.92 704	20.60 707

AVERAGE_ROB	26.93 709	30.34 713	29.27 712	25.82 701	25.34 700	19.48 701	15.17 694	23.55 707	23.00 709	28.45 715	27.87 713	26.25 712	25.86 714	26.96 714	25.55 707	31.30 713	30.07 715	31.76 711	30.81 713	30.79 712	30.93 712

xxxxx1	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

tt_ll	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

ff	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

RSGM-EC	41.56 713	31.72 714	19.92 697	51.66 712	47.86 714	38.70 706	61.61 715	33.83 715	22.80 707	23.45 711	29.29 714	43.76 715	35.31 715	66.76 715	70.17 716	66.40 716	37.60 716	48.67 713	25.68 710	48.86 713	27.21 709

acva	41.56 713	31.72 714	19.92 697	51.66 712	47.86 714	38.70 706	61.61 715	33.83 715	22.80 707	23.45 711	29.29 714	43.76 715	35.31 715	66.76 715	70.17 716	66.40 716	37.60 716	48.67 713	25.68 710	48.86 713	27.21 709

Selective-IGEV-i16pa	47.65 715	67.17 716	7.20 674	2.47 674	2.32 675	116.02 717	1.42 665	90.41 718	82.69 717	32.69 716	90.10 716	60.10 717	84.41 717	129.53 718	52.52 715	50.16 715	15.10 702	18.00 706	9.63 697	0.94 647	40.09 716

test_example2	115.39 716	123.23 717	94.57 715	115.52 714	123.55 717	101.63 716	114.33 718	53.41 717	99.48 718	134.90 718	135.05 718	85.83 718	85.11 718	111.32 717	106.15 718	152.55 718	205.26 718	99.78 718	114.96 718	140.96 718	110.20 717

GS-Stereo							0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.33 524	0.84 642

FSD					0.29 407	0.35 64	0.33 452	0.44 104	0.46 229	0.32 231	0.32 211	0.37 265	0.32 320	0.35 167	0.32 305	0.28 605	0.27 595	0.31 604	0.30 563	0.31 506

ccccc		297.21 718		374.70 717	380.44 718	203.92 718		216.32 719		203.37 719		215.01 719		312.78 719		412.57 719	356.13 719	256.09 719	227.69 719	428.88 719

ASD4		19.65 697

Low-res two-view benchmark