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 26	0.61 30	0.21 37	0.13 56	0.15 1	0.16 76	0.21 1	0.36 135	0.11 1	0.17 51	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 100	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 158	0.08 43	0.11 154

PipStereo	0.19 8	0.26 132	0.85 101	0.21 37	0.10 2	0.16 2	0.15 50	0.35 42	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 138	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.09 295	0.07 2	0.06 25	0.12 171	0.09 84

PSi22b	0.20 21	0.26 132	0.88 111	0.21 37	0.10 2	0.16 2	0.15 50	0.35 42	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 138	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.10 347	0.07 2	0.06 25	0.12 171	0.09 84

PSi22a	0.20 21	0.28 174	0.89 115	0.20 10	0.11 11	0.16 2	0.14 28	0.32 24	0.35 103	0.12 2	0.09 1	0.22 144	0.16 75	0.20 4	0.14 4	0.09 151	0.09 295	0.07 2	0.05 1	0.13 209	0.11 154

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 165	0.19 3	0.13 56	0.16 2	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 68	0.15 39	0.14 33	0.19 2	0.21 159	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.08 158	0.10 113	0.08 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depth_test_26	0.22 63	0.28 174	0.91 123	0.20 10	0.13 56	0.18 6	0.13 12	0.31 19	0.41 202	0.16 26	0.31 225	0.19 116	0.13 20	0.22 25	0.14 4	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.10 113	0.14 274

CroCo-Stereo	0.30 173	0.45 357	1.08 159	0.31 345	0.17 182	0.19 7	0.21 201	0.73 382	0.50 302	0.21 114	0.24 134	0.55 433	0.22 185	0.27 76	0.26 251	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.12 171	0.09 84
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
LSFM	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.15 112	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 57	0.24 42	0.19 100	0.12 415	0.12 436	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.15 317

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.15 112	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 57	0.28 94	0.19 100	0.12 415	0.12 436	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.15 317

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.20 8	0.14 28	0.29 9	0.28 25	0.13 5	0.13 16	0.18 91	0.13 20	0.25 51	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.20 8	0.14 28	0.32 24	0.28 25	0.13 5	0.13 16	0.18 91	0.13 20	0.25 51	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 87	0.19 3	0.15 112	0.20 8	0.15 50	0.31 19	0.19 2	0.16 26	0.17 51	0.15 39	0.13 20	0.22 25	0.17 59	0.09 151	0.08 199	0.11 320	0.10 252	0.08 43	0.07 12

Foundation-i32	0.20 21	0.28 174	0.87 108	0.20 10	0.11 11	0.20 8	0.15 50	0.32 24	0.36 135	0.13 5	0.10 3	0.25 195	0.14 33	0.19 2	0.15 15	0.09 151	0.09 295	0.07 2	0.06 25	0.11 150	0.12 203

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 119	0.17 1	0.13 56	0.21 14	0.17 90	0.29 9	0.24 6	0.15 15	0.17 51	0.10 1	0.13 20	0.20 4	0.19 100	0.08 68	0.09 295	0.11 320	0.14 428	0.13 209	0.11 154

FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 94	0.21 37	0.22 333	0.21 14	0.16 76	0.25 3	0.38 157	0.15 15	0.11 8	0.18 91	0.17 84	0.23 35	0.16 37	0.09 151	0.13 463	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

small-0shot	0.21 38	0.38 289	0.93 128	0.20 10	0.14 81	0.22 16	0.21 201	0.31 19	0.39 172	0.14 10	0.24 134	0.14 16	0.12 12	0.20 4	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.09 80	0.07 12

DispViT+	0.23 75	0.23 82	0.98 141	0.19 3	0.44 600	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.37 149	0.19 82	0.16 47	0.18 91	0.15 57	0.38 227	0.17 59	0.11 353	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 86	0.38 289	1.37 229	0.20 10	0.10 2	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.40 189	0.14 10	0.25 151	0.15 39	0.15 57	0.25 51	0.18 73	0.09 151	0.07 83	0.07 2	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
anonymous	0.24 86	0.43 335	1.04 152	0.24 125	0.15 112	0.23 19	0.22 244	0.39 77	0.28 25	0.20 99	0.24 134	0.16 53	0.13 20	0.28 94	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.20 428

CroCo-Stereo Lap2	0.33 199	0.61 438	1.47 256	0.32 374	0.38 565	0.23 19	0.22 244	0.58 278	0.46 259	0.22 135	0.27 173	0.29 248	0.23 211	0.32 155	0.26 251	0.09 151	0.09 295	0.10 241	0.08 158	0.21 413	0.14 274

S2M2_L	0.24 86	0.29 188	0.90 119	0.23 95	0.17 182	0.24 21	0.09 3	0.36 54	0.45 248	0.17 51	0.25 151	0.23 161	0.17 84	0.24 42	0.28 277	0.15 516	0.12 436	0.11 320	0.12 365	0.15 271	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 143	0.48 376	1.52 271	0.26 199	0.18 230	0.25 22	0.19 129	0.42 110	0.35 103	0.20 99	0.25 151	0.20 123	0.16 75	0.24 42	0.24 222	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.12 171	0.08 56

StereoAnything_RVC	0.35 223	1.25 666	1.82 384	0.20 10	0.12 25	0.26 23	0.15 50	0.43 118	0.37 149	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 138	0.46 295	0.14 4	0.11 353	0.09 295	0.08 70	0.05 1	0.76 681	0.18 392

Foundation-i1c-attn	0.22 63	0.18 7	0.68 66	0.20 10	0.10 2	0.27 24	0.20 156	0.49 197	0.37 149	0.20 99	0.23 122	0.24 179	0.25 242	0.29 114	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 84

Monster-pub-mixall	0.21 38	0.31 220	0.69 68	0.21 37	0.13 56	0.27 24	0.12 6	0.37 60	0.26 15	0.21 114	0.19 68	0.15 39	0.12 12	0.47 307	0.29 291	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 203

dual_stereo	0.23 75	0.25 114	0.66 62	0.21 37	0.15 112	0.27 24	0.15 50	0.62 308	0.40 189	0.15 15	0.13 16	0.18 91	0.14 33	0.37 216	0.19 100	0.09 151	0.31 646	0.07 2	0.10 252	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 101	0.20 10	0.14 81	0.28 27	0.15 50	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.16 53	0.14 33	0.24 42	0.21 159	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 56

Foundation-i1b	0.22 63	0.20 26	0.69 68	0.20 10	0.11 11	0.28 27	0.20 156	0.50 206	0.37 149	0.21 114	0.22 107	0.27 223	0.24 227	0.28 94	0.18 73	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

Test_v1	0.21 38	0.27 145	0.95 133	0.20 10	0.14 81	0.28 27	0.15 50	0.37 60	0.27 18	0.16 26	0.18 62	0.15 39	0.13 20	0.25 51	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 154

LG-Stereo_L1	0.21 38	0.31 220	0.85 101	0.22 67	0.14 81	0.28 27	0.21 201	0.38 70	0.26 15	0.16 26	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 216	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 123

SCV	0.35 223	0.59 431	1.37 229	0.34 433	0.22 333	0.28 27	0.23 285	0.72 368	0.35 103	0.19 82	0.30 208	0.24 179	0.20 152	0.64 388	0.19 100	0.11 353	0.08 199	0.09 172	0.29 596	0.34 570	0.29 546

rvit_stereo_0083	0.25 98	0.19 11	0.58 22	0.28 258	0.18 230	0.28 27	0.22 244	0.38 70	0.54 353	0.23 158	0.30 208	0.27 223	0.26 262	0.37 216	0.24 222	0.14 495	0.12 436	0.13 451	0.10 252	0.12 171	0.10 123

rvit_stereo_ft	0.31 182	0.61 438	1.18 179	0.32 374	0.21 304	0.28 27	0.27 394	0.55 260	0.48 283	0.23 158	0.27 173	0.28 235	0.26 262	0.32 155	0.25 237	0.13 450	0.09 295	0.11 320	0.11 324	0.13 209	0.14 274

Foundation-i1a	0.22 63	0.16 1	0.66 62	0.20 10	0.10 2	0.29 34	0.21 201	0.50 206	0.39 172	0.25 189	0.22 107	0.27 223	0.25 242	0.33 170	0.18 73	0.08 68	0.09 295	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

WQFJA1++	2.30 701	0.22 60	6.03 712	1.08 685	1.15 697	0.29 34	0.14 28	0.39 77	0.24 6	13.61 738	0.19 68	3.34 709	0.17 84	0.33 170	0.24 222	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	18.19 748	0.14 274

MaDis-Stereo	0.29 156	0.54 409	1.44 247	0.24 125	0.29 449	0.29 34	0.16 76	0.45 142	0.37 149	0.19 82	0.21 87	0.28 235	0.22 185	0.30 130	0.29 291	0.10 262	0.09 295	0.10 241	0.08 158	0.11 150	0.11 154

UniTT-Stereo	0.30 173	0.36 273	1.68 300	0.27 225	0.24 369	0.29 34	0.18 113	0.33 34	0.34 87	0.26 207	0.37 270	0.18 91	0.18 111	0.31 141	0.27 263	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.25 476	0.08 56

LiteMatch	0.25 98	0.69 482	0.65 51	0.28 258	0.14 81	0.30 38	0.21 201	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.37 397	0.25 51	0.40 415	0.10 262	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.14 243	0.12 203

Foundation-i1	0.26 113	0.29 188	0.75 80	0.23 95	0.21 304	0.30 38	0.22 244	0.60 299	0.43 227	0.24 169	0.31 225	0.35 293	0.23 211	0.27 76	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.11 150	0.07 12

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.12 25	0.30 38	0.14 28	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 57	0.25 51	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.30 38	0.14 28	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 57	0.25 51	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 253	0.53 401	1.66 296	0.26 199	0.15 112	0.30 38	0.19 129	0.67 341	0.46 259	0.29 239	0.52 401	0.38 315	0.16 75	0.41 247	0.20 139	0.08 68	0.68 697	0.09 172	0.07 111	0.34 570	0.21 443

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 143	0.28 174	1.09 163	0.33 400	0.15 112	0.30 38	0.16 76	0.58 278	0.42 216	0.19 82	0.19 68	0.17 71	0.26 262	0.38 227	0.37 389	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.25 573	0.10 113	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 156	0.29 188	0.86 106	0.25 152	0.34 525	0.30 38	0.14 28	0.32 24	0.53 338	0.18 61	0.12 13	0.18 91	0.19 138	0.49 325	0.17 59	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.20 544	0.46 644	0.59 660

sCroCo_RVC	0.33 199	0.32 228	1.89 416	0.34 433	0.27 424	0.30 38	0.22 244	0.48 188	0.44 233	0.22 135	0.33 246	0.25 195	0.25 242	0.32 155	0.24 222	0.14 495	0.16 530	0.12 388	0.12 365	0.15 271	0.13 246

over v1	0.23 75	0.77 520	0.73 77	0.23 95	0.10 2	0.31 46	0.12 6	0.39 77	0.35 103	0.16 26	0.15 34	0.18 91	0.20 152	0.29 114	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 150	0.07 12

PhaseNet	0.25 98	0.26 132	0.96 138	0.25 152	0.15 112	0.31 46	0.16 76	0.36 54	0.30 38	0.19 82	0.18 62	0.28 235	0.17 84	0.30 130	0.27 263	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.10 252	0.14 243	0.26 521

252Zero-FE	0.62 520	0.27 145	0.83 98	0.24 125	0.13 56	0.31 46	0.13 12	0.39 77	0.32 57	8.03 727	0.23 122	0.12 3	0.12 12	0.26 70	0.44 441	0.09 151	0.12 436	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.12 203

LG-Stereo_L2	0.21 38	0.31 220	0.85 101	0.22 67	0.14 81	0.31 46	0.22 244	0.38 70	0.25 9	0.17 51	0.11 8	0.13 5	0.12 12	0.32 155	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 123

LGtest1	0.21 38	0.37 276	0.70 71	0.22 67	0.12 25	0.31 46	0.11 4	0.36 54	0.39 172	0.17 51	0.13 16	0.16 53	0.14 33	0.25 51	0.27 263	0.10 262	0.09 295	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.10 123

rvit_stereo_0081	0.25 98	0.21 42	0.61 30	0.28 258	0.17 182	0.31 46	0.22 244	0.42 110	0.53 338	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.21 167	0.34 184	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.12 171	0.09 84

rvit_stereo_0082	0.25 98	0.21 42	0.61 30	0.28 258	0.17 182	0.31 46	0.22 244	0.42 110	0.53 338	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.21 167	0.34 184	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.12 171	0.09 84

CAS++	0.31 182	0.33 237	1.43 245	0.25 152	0.17 182	0.31 46	0.20 156	0.78 436	0.41 202	0.30 244	0.30 208	0.21 138	0.16 75	0.33 170	0.18 73	0.15 516	0.12 436	0.13 451	0.10 252	0.15 271	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 449	0.12 25	0.32 54	0.14 28	0.30 15	0.31 44	0.14 10	0.13 16	0.17 71	0.13 20	0.27 76	0.14 4	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.15 454	0.07 5	0.09 84

qqai	0.21 38	0.20 26	0.63 38	0.39 521	0.13 56	0.32 54	0.15 50	0.35 42	0.31 44	0.14 10	0.13 16	0.18 91	0.13 20	0.27 76	0.15 15	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.27 586	0.07 5	0.09 84

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 79	0.17 1	0.12 25	0.32 54	0.12 6	0.33 34	0.46 259	0.15 15	0.15 34	0.16 53	0.19 138	0.23 35	0.18 73	0.10 262	0.06 24	0.07 2	0.06 25	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
mms	0.27 127	0.26 132	0.91 123	0.25 152	0.18 230	0.32 54	0.23 285	0.37 60	0.31 44	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.17 84	0.46 295	0.21 159	0.08 68	0.10 347	0.10 241	0.08 158	0.22 430	0.47 641

IGEV++	0.34 210	0.43 335	1.32 212	0.31 345	0.14 81	0.32 54	0.21 201	0.70 358	0.34 87	0.22 135	0.28 185	0.22 144	0.27 283	0.35 192	0.27 263	0.09 151	0.39 669	0.08 70	0.15 454	0.25 476	0.45 636

MIF-Stereo (partial)	0.34 210	0.41 320	1.93 433	0.26 199	0.24 369	0.32 54	0.17 90	0.53 242	0.42 216	0.25 189	0.37 270	0.25 195	0.26 262	0.44 270	0.31 327	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.19 381	0.14 274

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 57	0.16 26	0.17 51	0.14 16	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 84

aanet-new-22k	0.28 143	0.52 394	1.51 269	0.24 125	0.13 56	0.33 60	0.22 244	0.37 60	0.32 57	0.18 61	0.24 134	0.18 91	0.21 167	0.27 76	0.16 37	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.09 80	0.31 568

BStereo	0.28 143	0.33 237	1.34 219	0.23 95	0.29 449	0.33 60	0.20 156	0.46 151	0.35 103	0.22 135	0.17 51	0.20 123	0.14 33	0.28 94	0.25 237	0.07 26	0.07 83	0.16 540	0.21 552	0.12 171	0.11 154

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 57	0.16 26	0.17 51	0.14 16	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 84

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 57	0.16 26	0.17 51	0.14 16	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 84

zero-FE	0.80 608	0.27 145	8.23 719	0.49 598	0.98 683	0.33 60	0.20 156	0.48 188	1.28 671	0.17 51	0.20 78	0.77 566	0.22 185	0.60 376	0.97 582	0.11 353	0.07 83	0.09 172	0.10 252	0.33 558	0.14 274

MonSter	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 57	0.16 26	0.17 51	0.14 16	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 84

rvit_stereo_0081_aga	0.27 127	0.29 188	1.08 159	0.26 199	0.20 288	0.33 60	0.21 201	0.41 100	0.42 216	0.26 207	0.28 185	0.27 223	0.21 167	0.31 141	0.21 159	0.14 495	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.10 123

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 240	1.34 678	1.24 193	0.23 95	0.12 25	0.33 60	0.20 156	0.40 88	0.33 72	0.25 189	0.21 87	0.16 53	0.14 33	0.27 76	0.63 523	0.55 676	0.06 24	0.11 320	0.13 399	0.25 476	0.49 645

plain	0.37 240	0.47 371	2.15 499	0.27 225	0.19 267	0.33 60	0.20 156	0.58 278	0.46 259	0.23 158	0.37 270	0.23 161	0.25 242	0.45 286	0.28 277	0.11 353	0.08 199	0.13 451	0.09 209	0.42 630	0.12 203

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 75	0.41 320	0.59 23	0.27 225	0.24 369	0.34 70	0.17 90	0.36 54	0.30 38	0.19 82	0.19 68	0.16 53	0.12 12	0.32 155	0.19 100	0.08 68	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.11 150	0.31 568

over-8	0.23 75	0.76 510	0.79 90	0.24 125	0.10 2	0.34 70	0.13 12	0.35 42	0.33 72	0.15 15	0.15 34	0.19 116	0.18 111	0.29 114	0.17 59	0.09 151	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 150	0.07 12

Anonymus	0.21 38	0.21 42	0.75 80	0.25 152	0.14 81	0.34 70	0.16 76	0.32 24	0.31 44	0.18 61	0.15 34	0.23 161	0.17 84	0.27 76	0.24 222	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.10 113	0.10 123

aanet-new-34k	0.27 127	0.57 426	1.36 224	0.23 95	0.11 11	0.34 70	0.20 156	0.36 54	0.30 38	0.19 82	0.27 173	0.17 71	0.22 185	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 546

HUF	0.59 501	0.65 466	2.46 563	0.45 577	0.77 673	0.34 70	0.24 322	0.46 151	0.39 172	0.31 250	0.28 185	0.25 195	0.19 138	0.67 405	0.18 73	0.12 415	2.03 724	0.08 70	0.06 25	0.31 540	1.59 717

rvit_stereo_0080	0.27 127	0.38 289	0.76 83	0.24 125	0.18 230	0.34 70	0.27 394	0.54 255	0.44 233	0.24 169	0.26 164	0.27 223	0.22 185	0.29 114	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.10 241	0.10 252	0.15 271	0.11 154

whm_eth	0.27 127	0.38 289	0.76 83	0.24 125	0.18 230	0.34 70	0.27 394	0.54 255	0.44 233	0.24 169	0.26 164	0.27 223	0.22 185	0.29 114	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.10 241	0.10 252	0.15 271	0.11 154

sAnonymous2	0.38 253	0.62 444	2.15 499	0.31 345	0.24 369	0.34 70	0.27 394	0.53 242	0.46 259	0.24 169	0.29 193	0.23 161	0.28 302	0.28 94	0.22 185	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.13 399	0.38 605	0.35 596

CroCo_RVC	0.38 253	0.62 444	2.15 499	0.31 345	0.24 369	0.34 70	0.27 394	0.53 242	0.46 259	0.24 169	0.29 193	0.23 161	0.28 302	0.28 94	0.22 185	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.13 399	0.38 605	0.35 596

over-9	0.24 86	0.77 520	0.85 101	0.23 95	0.11 11	0.35 79	0.13 12	0.37 60	0.34 87	0.15 15	0.14 31	0.19 116	0.19 138	0.29 114	0.17 59	0.09 151	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 127	0.46 361	1.39 236	0.23 95	0.17 182	0.35 79	0.21 201	0.40 88	0.25 9	0.18 61	0.21 87	0.17 71	0.18 111	0.25 51	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 590	0.08 43	0.27 530

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 98	0.35 263	0.69 68	0.23 95	0.27 424	0.35 79	0.20 156	0.44 127	0.28 25	0.21 114	0.22 107	0.14 16	0.22 185	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 199	0.08 70	0.47 664	0.09 80	0.34 593

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 156	0.53 401	1.28 201	0.22 67	0.32 497	0.35 79	0.19 129	0.46 151	0.33 72	0.18 61	0.19 68	0.18 91	0.18 111	0.21 12	0.14 4	0.08 68	0.10 347	0.08 70	0.46 663	0.10 113	0.32 578

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 113	0.38 289	0.90 119	0.23 95	0.17 182	0.35 79	0.22 244	0.44 127	0.33 72	0.21 114	0.25 151	0.16 53	0.22 185	0.23 35	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.45 660	0.08 43	0.27 530

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 65	0.19 3	0.12 25	0.35 79	0.17 90	0.27 6	0.31 44	0.16 26	0.13 16	0.15 39	0.15 57	0.28 94	0.13 1	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 156	0.23 82	1.28 201	0.27 225	0.30 466	0.35 79	0.20 156	0.56 266	0.38 157	0.21 114	0.30 208	0.22 144	0.18 111	0.37 216	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 454	0.16 308	0.29 546

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 26	0.51 2	0.22 67	0.17 182	0.35 79	0.14 28	0.27 6	0.25 9	0.19 82	0.21 87	0.14 16	0.15 57	0.27 76	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 274

FSD					0.29 449	0.35 79	0.33 493	0.44 127	0.46 259	0.32 260	0.32 236	0.37 305	0.32 355	0.35 192	0.32 340	0.28 645	0.27 637	0.31 647	0.30 606	0.31 540

SCV_C0	0.33 199	0.43 335	1.42 244	0.25 152	0.16 149	0.35 79	0.20 156	0.68 346	0.44 233	0.24 169	0.27 173	0.29 248	0.20 152	0.58 363	0.18 73	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.30 606	0.26 497	0.17 372

AIO_test	0.39 268	0.37 276	1.19 181	0.73 659	0.67 662	0.35 79	0.25 346	0.47 173	0.34 87	0.34 267	0.22 107	0.33 281	0.17 84	1.31 509	0.19 100	0.11 353	0.15 512	0.08 70	0.21 552	0.15 271	0.23 484

ours_stereo	0.27 127	0.25 114	1.21 187	0.25 152	0.17 182	0.35 79	0.23 285	0.38 70	0.35 103	0.20 99	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.41 247	0.20 139	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.22 430	0.18 392

rvit_0105_6	0.31 182	0.29 188	1.00 144	0.31 345	0.18 230	0.35 79	0.25 346	0.51 217	0.61 420	0.25 189	0.28 185	0.32 269	0.25 242	0.39 235	0.25 237	0.18 565	0.16 530	0.15 521	0.13 399	0.14 243	0.13 246

MoCha-V2	0.36 233	0.32 228	1.41 239	0.36 470	0.31 487	0.35 79	0.19 129	0.57 272	0.39 172	0.30 244	0.32 236	0.28 235	0.27 283	0.47 307	0.24 222	0.08 68	0.56 686	0.08 70	0.38 646	0.18 360	0.12 203

Selective-IGEV	0.29 156	0.23 82	1.28 201	0.27 225	0.30 466	0.35 79	0.20 156	0.56 266	0.38 157	0.21 114	0.30 208	0.22 144	0.18 111	0.37 216	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 454	0.16 308	0.29 546

over-6	0.26 113	0.78 530	1.04 152	0.23 95	0.11 11	0.36 94	0.15 50	0.46 151	0.37 149	0.16 26	0.16 47	0.16 53	0.18 111	0.37 216	0.16 37	0.10 262	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 113	0.47 371	1.36 224	0.25 152	0.12 25	0.36 94	0.18 113	0.40 88	0.35 103	0.18 61	0.21 87	0.18 91	0.21 167	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.11 154

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 127	0.40 310	0.87 108	0.22 67	0.17 182	0.36 94	0.19 129	0.39 77	0.32 57	0.21 114	0.24 134	0.18 91	0.23 211	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 199	0.08 70	0.30 606	0.13 209	0.55 654

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 10	0.13 56	0.36 94	0.13 12	0.35 42	0.31 44	0.16 26	0.14 31	0.17 71	0.15 57	0.25 51	0.23 196	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 38	0.22 60	0.51 2	0.21 37	0.14 81	0.36 94	0.13 12	0.42 110	0.34 87	0.23 158	0.27 173	0.14 16	0.18 111	0.33 170	0.24 222	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 38	0.35 263	0.65 51	0.21 37	0.14 81	0.36 94	0.13 12	0.37 60	0.40 189	0.21 114	0.12 13	0.17 71	0.12 12	0.25 51	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.10 123

Occ-G	0.30 173	0.30 206	1.33 214	0.23 95	0.15 112	0.36 94	0.25 346	0.43 118	0.31 44	0.26 207	0.35 259	0.46 387	0.22 185	0.30 130	0.25 237	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.16 477	0.31 540	0.08 56

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 127	0.40 310	0.86 106	0.22 67	0.17 182	0.36 94	0.19 129	0.39 77	0.32 57	0.21 114	0.24 134	0.18 91	0.23 211	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 199	0.08 70	0.30 606	0.13 209	0.55 654

MGA	0.19 8	0.27 145	0.57 19	0.20 10	0.18 230	0.37 102	0.14 28	0.30 15	0.25 9	0.18 61	0.14 31	0.15 39	0.10 2	0.30 130	0.17 59	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.08 56

CAR	0.19 8	0.28 174	0.60 25	0.21 37	0.16 149	0.37 102	0.13 12	0.32 24	0.25 9	0.19 82	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.27 76	0.17 59	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.06 25	0.10 113	0.08 56

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 145	0.60 25	0.20 10	0.16 149	0.37 102	0.13 12	0.32 24	0.25 9	0.18 61	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.30 130	0.17 59	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.06 25	0.10 113	0.08 56

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 96	0.21 37	0.12 25	0.37 102	0.16 76	0.33 34	0.28 25	0.16 26	0.15 34	0.18 91	0.13 20	0.22 25	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 98	0.33 237	1.13 168	0.26 199	0.12 25	0.37 102	0.21 201	0.45 142	0.36 135	0.20 99	0.27 173	0.15 39	0.29 325	0.24 42	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 150	0.12 203

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 127	0.39 302	0.79 90	0.24 125	0.24 369	0.37 102	0.21 201	0.37 60	0.33 72	0.19 82	0.27 173	0.18 91	0.22 185	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 482	0.08 70	0.51 673	0.08 43	0.39 620

Replicate-Monster	0.23 75	0.40 310	0.94 132	0.21 37	0.14 81	0.37 102	0.13 12	0.40 88	0.36 135	0.22 135	0.15 34	0.15 39	0.15 57	0.40 242	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 317

FlowAnything_test	0.23 75	0.32 228	0.52 5	0.28 258	0.17 182	0.37 102	0.20 156	0.38 70	0.24 6	0.24 169	0.20 78	0.21 138	0.17 84	0.26 70	0.25 237	0.13 450	0.10 347	0.14 490	0.16 477	0.17 332	0.12 203

water-stereo	0.24 86	0.17 2	0.88 111	0.24 125	0.14 81	0.37 102	0.17 90	0.43 118	0.32 57	0.26 207	0.35 259	0.26 210	0.24 227	0.22 25	0.25 237	0.09 151	0.09 295	0.09 172	0.08 158	0.10 113	0.10 123

3.25w_new	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 102	0.14 28	0.43 118	0.35 103	0.23 158	0.21 87	0.16 53	0.18 111	0.27 76	0.20 139	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 102	0.14 28	0.43 118	0.35 103	0.23 158	0.21 87	0.16 53	0.18 111	0.27 76	0.20 139	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3w_stereo	0.21 38	0.22 60	0.59 23	0.22 67	0.12 25	0.37 102	0.22 244	0.50 206	0.38 157	0.22 135	0.21 87	0.12 3	0.22 185	0.26 70	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

AIO_rvc	0.41 286	0.64 459	1.29 204	0.58 639	0.39 571	0.37 102	0.24 322	0.50 206	0.43 227	0.28 230	0.23 122	0.25 195	0.16 75	0.99 467	0.19 100	0.10 262	0.16 530	0.08 70	0.11 324	0.25 476	0.85 684

fffy	0.28 143	0.24 100	1.19 181	0.27 225	0.15 112	0.37 102	0.22 244	0.42 110	0.32 57	0.20 99	0.29 193	0.26 210	0.20 152	0.44 270	0.20 139	0.08 68	0.10 347	0.10 241	0.08 158	0.22 430	0.18 392

rvit_0105_4	0.35 223	0.35 263	1.45 250	0.31 345	0.18 230	0.37 102	0.28 414	0.59 287	0.62 438	0.27 223	0.31 225	0.35 293	0.27 283	0.43 261	0.25 237	0.18 565	0.16 530	0.15 521	0.13 399	0.15 271	0.12 203

AIO-Stereo	0.30 173	0.27 145	1.25 194	0.27 225	0.24 369	0.37 102	0.20 156	0.52 233	0.36 135	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.14 33	0.31 141	0.20 139	0.08 68	0.07 83	0.09 172	0.38 646	0.19 381	0.31 568

RSM	0.28 143	0.26 132	0.97 139	0.25 152	0.24 369	0.37 102	0.21 201	0.49 197	0.44 233	0.21 114	0.27 173	0.28 235	0.17 84	0.38 227	0.20 139	0.07 26	0.07 83	0.09 172	0.34 629	0.21 413	0.16 351

aanet-new-40k	0.25 98	0.37 276	1.35 222	0.24 125	0.24 369	0.38 119	0.20 156	0.39 77	0.26 15	0.18 61	0.24 134	0.16 53	0.20 152	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.18 392

BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 95	0.09 1	0.38 119	0.15 50	0.32 24	0.33 72	0.16 26	0.12 13	0.23 161	0.19 138	0.27 76	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	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
DDF-Stereo	0.37 240	0.27 145	0.79 90	0.39 521	0.29 449	0.38 119	0.21 201	0.47 173	0.51 309	0.32 260	0.17 51	0.79 575	0.23 211	0.64 388	1.04 600	0.11 353	0.07 83	0.09 172	0.12 365	0.35 583	0.15 317

HH	0.49 404	0.49 380	2.78 630	0.50 602	0.41 590	0.38 119	0.23 285	0.72 368	0.38 157	0.63 548	0.48 354	0.87 607	0.41 440	0.64 388	0.21 159	0.09 151	0.17 550	0.10 241	0.09 209	0.16 308	0.12 203

HanStereo	0.49 404	0.49 380	2.78 630	0.50 602	0.41 590	0.38 119	0.23 285	0.72 368	0.38 157	0.63 548	0.48 354	0.87 607	0.41 440	0.64 388	0.21 159	0.09 151	0.17 550	0.10 241	0.09 209	0.16 308	0.12 203

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 113	0.57 426	0.93 128	0.24 125	0.13 56	0.39 124	0.13 12	0.32 24	0.36 135	0.21 114	0.15 34	0.18 91	0.17 84	0.28 94	0.18 73	0.10 262	0.09 295	0.13 451	0.11 324	0.14 243	0.32 578

Weightmod_eth	0.39 268	0.45 357	0.99 143	0.28 258	0.28 439	0.39 124	0.23 285	0.46 151	0.36 135	0.28 230	0.63 507	0.33 281	0.36 380	0.76 432	0.27 263	0.67 683	0.10 347	0.10 241	0.09 209	0.47 646	0.22 458

aanet-new-60k	0.29 156	0.51 392	1.68 300	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.19 129	0.43 118	0.33 72	0.18 61	0.19 68	0.17 71	0.19 138	0.31 141	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.26 521

aanet-new-70k	0.27 127	0.48 376	1.33 214	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.19 129	0.45 142	0.33 72	0.17 51	0.21 87	0.16 53	0.21 167	0.38 227	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.22 458

aanet-new-28k	0.34 210	0.53 401	2.69 612	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.21 201	0.37 60	0.29 37	0.18 61	0.24 134	0.17 71	0.21 167	0.22 25	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.31 615	0.10 113	0.23 484

LACA2	0.25 98	0.74 506	1.30 207	0.20 10	0.10 2	0.39 124	0.17 90	0.32 24	0.36 135	0.15 15	0.15 34	0.18 91	0.14 33	0.22 25	0.14 4	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1

LCMNet	0.20 21	0.21 42	0.61 30	0.20 10	0.13 56	0.39 124	0.14 28	0.34 40	0.34 87	0.16 26	0.16 47	0.16 53	0.15 57	0.27 76	0.22 185	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 56

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 26	0.60 25	0.20 10	0.11 11	0.39 124	0.15 50	0.35 42	0.27 18	0.18 61	0.15 34	0.17 71	0.16 75	0.26 70	0.21 159	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 84

4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 37	0.15 112	0.39 124	0.13 12	0.39 77	0.33 72	0.22 135	0.21 87	0.13 5	0.20 152	0.29 114	0.21 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 38	0.23 82	0.50 1	0.22 67	0.15 112	0.39 124	0.19 129	0.47 173	0.36 135	0.21 114	0.22 107	0.13 5	0.17 84	0.33 170	0.20 139	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

monsterstereo	0.22 63	0.22 60	0.52 5	0.25 152	0.27 424	0.39 124	0.14 28	0.51 217	0.33 72	0.25 189	0.27 173	0.13 5	0.13 20	0.38 227	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 656	0.30 206	9.45 723	3.22 723	5.97 725	0.39 124	0.20 156	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.17 372

RSM++	0.27 127	0.26 132	0.87 108	0.28 258	0.13 56	0.39 124	0.20 156	0.45 142	0.45 248	0.20 99	0.24 134	0.24 179	0.17 84	0.36 205	0.20 139	0.08 68	0.07 83	0.09 172	0.35 633	0.26 497	0.18 392

GCAPDPT-zeroshot	1.09 653	0.30 206	8.70 720	3.22 723	5.88 724	0.39 124	0.20 156	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.19 409

GMStereo	0.38 253	0.99 616	1.91 427	0.27 225	0.16 149	0.39 124	0.23 285	0.47 173	0.62 438	0.38 295	0.34 254	0.25 195	0.25 242	0.39 235	0.29 291	0.14 495	0.08 199	0.10 241	0.12 365	0.15 271	0.11 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DF	0.34 210	0.29 188	0.95 133	0.31 345	0.44 600	0.40 139	0.21 201	0.71 362	0.32 57	0.23 158	0.37 270	0.32 269	0.17 84	0.39 235	0.85 571	0.10 262	0.09 295	0.08 70	0.29 596	0.09 80	0.20 428

aanet-new-32k	0.27 127	0.49 380	1.73 317	0.25 152	0.17 182	0.40 139	0.20 156	0.35 42	0.27 18	0.18 61	0.21 87	0.20 123	0.22 185	0.22 25	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 154

aanet-new-30k	0.28 143	0.49 380	1.75 329	0.25 152	0.17 182	0.40 139	0.20 156	0.35 42	0.27 18	0.18 61	0.21 87	0.20 123	0.22 185	0.22 25	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 154

aanet-new-24k	0.27 127	0.40 310	1.12 167	0.24 125	0.45 611	0.40 139	0.21 201	0.39 77	0.28 25	0.19 82	0.28 185	0.17 71	0.20 152	0.23 35	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 621	0.09 80	0.10 123

4.5_new	0.21 38	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 112	0.40 139	0.17 90	0.40 88	0.35 103	0.25 189	0.22 107	0.14 16	0.14 33	0.22 25	0.21 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 38	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 112	0.40 139	0.17 90	0.40 88	0.35 103	0.25 189	0.22 107	0.14 16	0.14 33	0.22 25	0.21 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

2.75w_new	0.21 38	0.21 42	0.57 19	0.20 10	0.14 81	0.40 139	0.18 113	0.47 173	0.36 135	0.24 169	0.20 78	0.13 5	0.19 138	0.31 141	0.21 159	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 38	0.22 60	0.55 14	0.21 37	0.15 112	0.40 139	0.14 28	0.43 118	0.33 72	0.21 114	0.24 134	0.14 16	0.18 111	0.34 184	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

SGD-Stereo	0.22 63	0.28 174	0.77 87	0.22 67	0.11 11	0.40 139	0.16 76	0.31 19	0.36 135	0.19 82	0.19 68	0.17 71	0.17 84	0.37 216	0.16 37	0.10 262	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 113	0.07 12

MGS-Stereo	0.32 189	0.34 254	1.70 306	0.25 152	0.14 81	0.40 139	0.22 244	0.38 70	0.43 227	0.24 169	0.51 386	0.25 195	0.18 111	0.31 141	0.20 139	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.08 158	0.47 646	0.08 56

CES	0.30 173	0.27 145	1.09 163	0.23 95	0.50 626	0.40 139	0.20 156	0.46 151	0.44 233	0.22 135	0.28 185	0.26 210	0.19 138	0.33 170	0.21 159	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.15 271	0.49 645

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 156	0.58 428	0.98 141	0.21 37	0.31 487	0.41 150	0.20 156	0.46 151	0.34 87	0.21 114	0.22 107	0.19 116	0.17 84	0.24 42	0.15 15	0.08 68	0.10 347	0.08 70	0.45 660	0.09 80	0.29 546

FE-Mocha	0.41 286	0.31 220	1.44 247	0.28 258	0.33 512	0.41 150	0.17 90	0.69 350	0.45 248	0.44 331	0.50 380	0.41 337	0.45 482	0.36 205	1.17 619	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.21 552	0.13 209	0.13 246

asd	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.22 67	0.17 182	0.41 150	0.14 28	0.35 42	0.32 57	0.24 169	0.20 78	0.15 39	0.18 111	0.26 70	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

qwe	0.21 38	0.22 60	0.61 30	0.21 37	0.20 288	0.41 150	0.15 50	0.46 151	0.35 103	0.26 207	0.22 107	0.14 16	0.14 33	0.31 141	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

depthmonostereo	0.26 113	0.23 82	0.65 51	0.41 541	0.13 56	0.41 150	0.19 129	0.51 217	0.40 189	0.25 189	0.29 193	0.26 210	0.28 302	0.44 270	0.23 196	0.09 151	0.10 347	0.09 172	0.07 111	0.10 113	0.08 56

DilatedVolume-Stereo	0.26 113	0.20 26	0.64 41	0.25 152	0.15 112	0.41 150	0.18 113	0.42 110	0.35 103	0.34 267	0.34 254	0.25 195	0.23 211	0.43 261	0.53 486	0.09 151	0.09 295	0.08 70	0.10 252	0.12 171	0.11 154

4.25_new	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 67	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 103	0.22 135	0.21 87	0.14 16	0.18 111	0.25 51	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 67	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 103	0.22 135	0.21 87	0.14 16	0.18 111	0.25 51	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 67	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 103	0.22 135	0.21 87	0.14 16	0.18 111	0.25 51	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 38	0.19 11	0.51 2	0.22 67	0.13 56	0.41 150	0.20 156	0.50 206	0.34 87	0.25 189	0.23 122	0.13 5	0.23 211	0.24 42	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 173	0.44 347	0.81 94	0.24 125	0.29 449	0.41 150	0.27 394	0.72 368	0.45 248	0.22 135	0.30 208	0.24 179	0.31 346	0.25 51	0.21 159	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.31 615	0.12 171	0.09 84

rvit_0105_5	0.36 233	0.39 302	1.48 259	0.30 316	0.18 230	0.41 150	0.30 447	0.64 321	0.62 438	0.30 244	0.33 246	0.37 305	0.29 325	0.41 247	0.28 277	0.18 565	0.16 530	0.15 521	0.15 454	0.15 271	0.14 274

rvit_stereo_0075_2	0.40 278	0.40 310	1.88 409	0.33 400	0.32 497	0.41 150	0.22 244	0.58 278	0.53 338	0.38 295	0.51 386	0.40 331	0.27 283	0.44 270	0.29 291	0.20 592	0.15 512	0.22 612	0.15 454	0.18 360	0.23 484

GLC_STEREO	0.28 143	0.27 145	1.36 224	0.28 258	0.12 25	0.41 150	0.20 156	0.37 60	0.38 157	0.26 207	0.30 208	0.25 195	0.19 138	0.33 170	0.24 222	0.09 151	0.11 402	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.09 84

quiztm	0.37 240	0.82 544	1.45 250	0.40 533	0.29 449	0.42 164	0.23 285	0.73 382	0.47 279	0.36 279	0.42 307	0.28 235	0.20 152	0.29 114	0.26 251	0.10 262	0.06 24	0.09 172	0.09 209	0.34 570	0.09 84

aanet-new-78k	0.33 199	0.44 347	2.51 583	0.26 199	0.12 25	0.42 164	0.20 156	0.45 142	0.31 44	0.16 26	0.22 107	0.15 39	0.25 242	0.34 184	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.31 568

LACA1	0.19 8	0.39 302	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 164	0.15 50	0.31 19	0.34 87	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 57	0.25 51	0.15 15	0.09 151	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 113	0.27 145	1.26 196	0.20 10	0.12 25	0.42 164	0.17 90	0.37 60	0.40 189	0.22 135	0.31 225	0.29 248	0.21 167	0.32 155	0.20 139	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 84

monsters	0.22 63	0.22 60	0.52 5	0.23 95	0.28 439	0.42 164	0.14 28	0.46 151	0.31 44	0.24 169	0.20 78	0.13 5	0.14 33	0.43 261	0.20 139	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 158	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 63	0.28 174	0.88 111	0.21 37	0.24 369	0.42 164	0.17 90	0.35 42	0.37 149	0.20 99	0.22 107	0.14 16	0.12 12	0.24 42	0.20 139	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

GIP-stereo	0.26 113	0.22 60	0.78 89	0.29 294	0.20 288	0.42 164	0.17 90	0.64 321	0.39 172	0.18 61	0.24 134	0.23 161	0.18 111	0.25 51	0.47 456	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.17 332	0.08 56

fffft	0.29 156	0.21 42	1.10 165	0.24 125	0.15 112	0.42 164	0.24 322	0.42 110	0.38 157	0.21 114	0.18 62	0.20 123	0.16 75	0.44 270	0.70 542	0.07 26	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.28 514	0.20 428
1: 1. 1
HLF11	0.44 326	0.97 606	2.44 559	0.22 67	0.19 267	0.43 172	0.17 90	0.66 331	0.51 309	0.33 264	0.40 296	0.31 259	0.29 325	0.88 457	0.35 375	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.11 154

aanet-new-90k	0.29 156	0.47 371	1.41 239	0.26 199	0.18 230	0.43 172	0.19 129	0.47 173	0.32 57	0.16 26	0.18 62	0.15 39	0.21 167	0.37 216	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.46 639

aanet-new-36k	0.29 156	0.63 454	1.51 269	0.24 125	0.11 11	0.43 172	0.19 129	0.44 127	0.35 103	0.19 82	0.24 134	0.16 53	0.22 185	0.29 114	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 498

aanet-new-12k	0.24 86	0.24 100	1.06 157	0.27 225	0.12 25	0.43 172	0.20 156	0.51 217	0.34 87	0.19 82	0.16 47	0.15 39	0.21 167	0.25 51	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 172	0.07 111	0.11 150	0.09 84

aanet-new	0.32 189	0.29 188	2.39 547	0.25 152	0.25 393	0.43 172	0.21 201	0.41 100	0.31 44	0.18 61	0.23 122	0.16 53	0.30 336	0.33 170	0.15 15	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.13 246

NLSM3	0.26 113	0.39 302	0.75 80	0.25 152	0.24 369	0.43 172	0.19 129	0.58 278	0.45 248	0.20 99	0.26 164	0.20 123	0.25 242	0.29 114	0.24 222	0.07 26	0.06 24	0.10 241	0.09 209	0.10 113	0.07 12

asda	0.22 63	0.25 114	0.70 71	0.21 37	0.16 149	0.43 172	0.16 76	0.44 127	0.35 103	0.22 135	0.20 78	0.14 16	0.20 152	0.25 51	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 86	0.21 42	0.82 96	0.24 125	0.21 304	0.43 172	0.13 12	0.45 142	0.35 103	0.22 135	0.27 173	0.18 91	0.16 75	0.35 192	0.18 73	0.09 151	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 476	0.08 56

LG-Stereo	0.27 127	0.25 114	0.95 133	0.25 152	0.15 112	0.43 172	0.21 201	0.50 206	0.40 189	0.18 61	0.29 193	0.25 195	0.16 75	0.28 94	0.35 375	0.07 26	0.07 83	0.11 320	0.10 252	0.24 462	0.10 123

WCG-NET	0.30 173	0.42 329	1.26 196	0.24 125	0.12 25	0.43 172	0.24 322	0.40 88	0.56 372	0.35 272	0.37 270	0.26 210	0.24 227	0.29 114	0.19 100	0.08 68	0.12 436	0.08 70	0.07 111	0.22 430	0.10 123

LoS_RVC	0.29 156	0.33 237	1.19 181	0.25 152	0.34 525	0.43 172	0.22 244	0.42 110	0.32 57	0.22 135	0.33 246	0.23 161	0.24 227	0.31 141	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.31 568

TestStereo	0.45 349	0.54 409	2.11 487	0.29 294	0.16 149	0.43 172	0.24 322	0.54 255	0.45 248	0.37 285	0.46 333	0.34 289	0.27 283	1.98 625	0.27 263	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.14 243	0.08 56

aanet-new-8k	0.26 113	0.38 289	1.21 187	0.25 152	0.13 56	0.44 184	0.22 244	0.49 197	0.34 87	0.18 61	0.21 87	0.17 71	0.25 242	0.29 114	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 203

PSi22	0.37 240	0.73 501	1.71 313	0.28 258	0.13 56	0.44 184	0.14 28	0.64 321	0.51 309	0.22 135	0.28 185	0.36 300	0.22 185	0.65 399	0.27 263	0.07 26	0.14 482	0.07 2	0.06 25	0.28 514	0.12 203

Zero-FE251	0.56 481	0.29 188	1.27 199	0.26 199	0.16 149	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.35 103	5.31 723	0.19 68	0.22 144	0.19 138	0.24 42	1.08 604	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.13 246

3.75w	0.21 38	0.21 42	0.61 30	0.21 37	0.20 288	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.30 38	0.22 135	0.20 78	0.13 5	0.18 111	0.29 114	0.21 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

1w_stereo	0.22 63	0.17 2	0.52 5	0.23 95	0.16 149	0.44 184	0.22 244	0.55 260	0.40 189	0.25 189	0.29 193	0.13 5	0.26 262	0.28 94	0.20 139	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 38	0.33 237	0.60 25	0.23 95	0.12 25	0.44 184	0.13 12	0.39 77	0.46 259	0.13 5	0.10 3	0.17 71	0.13 20	0.35 192	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 84

MM-Stereo_test1	0.41 286	0.39 302	2.29 529	0.38 511	0.26 411	0.44 184	0.28 414	0.63 317	0.51 309	0.40 304	0.32 236	0.26 210	0.26 262	0.46 295	0.22 185	0.09 151	0.21 596	0.10 241	0.09 209	0.39 615	0.15 317

WCG-NET（raft）	0.32 189	0.53 401	1.21 187	0.23 95	0.12 25	0.44 184	0.24 322	0.40 88	0.50 302	0.35 272	0.35 259	0.47 395	0.25 242	0.35 192	0.20 139	0.08 68	0.29 641	0.08 70	0.07 111	0.22 430	0.11 154

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 86	0.31 220	0.88 111	0.25 152	0.23 354	0.45 192	0.22 244	0.39 77	0.30 38	0.21 114	0.27 173	0.18 91	0.21 167	0.23 35	0.16 37	0.07 26	0.09 295	0.08 70	0.07 111	0.11 150	0.13 246

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 98	0.41 320	1.08 159	0.23 95	0.23 354	0.45 192	0.20 156	0.44 127	0.30 38	0.18 61	0.21 87	0.22 144	0.20 152	0.23 35	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 274

MLG-Stereo_test2	0.21 38	0.36 273	0.68 66	0.21 37	0.17 182	0.45 192	0.12 6	0.35 42	0.42 216	0.15 15	0.11 8	0.22 144	0.10 2	0.28 94	0.16 37	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 84

MLG-Stereo_test1	0.21 38	0.33 237	0.61 30	0.23 95	0.21 304	0.45 192	0.13 12	0.33 34	0.46 259	0.13 5	0.09 1	0.18 91	0.12 12	0.32 155	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 84

MM-Stereo_test3	0.40 278	0.58 428	1.75 329	0.36 470	0.30 466	0.45 192	0.30 447	0.72 368	0.59 397	0.31 250	0.43 310	0.32 269	0.23 211	0.35 192	0.29 291	0.10 262	0.20 586	0.10 241	0.08 158	0.40 620	0.11 154

fast-iter	0.41 286	0.63 454	1.72 314	0.27 225	0.21 304	0.45 192	0.19 129	0.55 260	0.41 202	0.57 477	0.59 466	0.65 493	0.45 482	0.45 286	0.39 407	0.08 68	0.09 295	0.10 241	0.11 324	0.20 397	0.10 123

CoSv	0.41 286	0.63 454	1.72 314	0.27 225	0.21 304	0.45 192	0.19 129	0.55 260	0.41 202	0.57 477	0.59 466	0.65 493	0.45 482	0.45 286	0.39 407	0.08 68	0.09 295	0.10 241	0.11 324	0.20 397	0.10 123

rvit_0105_3	0.39 268	0.47 371	1.46 252	0.33 400	0.19 267	0.45 192	0.35 507	0.69 350	0.65 473	0.37 285	0.37 270	0.40 331	0.31 346	0.44 270	0.30 314	0.18 565	0.17 550	0.17 561	0.18 511	0.15 271	0.15 317

SMFormer	0.50 416	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 112	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.49 467	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.15 271	0.16 351

tta	0.50 416	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 112	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.49 467	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.11 154

qqq1	0.48 385	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 112	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.09 172	0.08 158	0.14 243	0.11 154

fff1	0.48 385	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 112	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.09 172	0.08 158	0.14 243	0.11 154

IGEVStereo-DCA	0.33 199	0.34 254	1.38 231	0.27 225	0.16 149	0.45 192	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.21 87	0.26 210	0.25 242	0.64 388	0.52 482	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.18 511	0.16 308	0.22 458

rrr	0.46 362	0.34 254	3.08 660	0.27 225	0.16 149	0.45 192	0.28 414	1.09 658	0.51 309	0.24 169	0.21 87	0.26 210	0.25 242	0.64 388	0.52 482	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.29 596	0.16 308	0.25 510

4D-IteraStereo	0.44 326	0.96 598	2.63 602	0.27 225	0.30 466	0.45 192	0.25 346	0.52 233	0.50 302	0.40 304	0.31 225	0.40 331	0.19 138	0.35 192	0.32 340	0.09 151	0.06 24	0.12 388	0.11 324	0.19 381	0.30 559

DCRE	0.50 416	0.63 454	2.13 493	0.30 316	0.23 354	0.45 192	0.24 322	0.59 287	0.53 338	0.50 393	2.10 687	0.42 351	0.26 262	0.35 192	0.23 196	0.09 151	0.14 482	0.10 241	0.32 621	0.16 308	0.15 317

knoymous	0.34 210	0.25 114	1.75 329	0.24 125	0.18 230	0.45 192	0.24 322	0.57 272	0.38 157	0.41 313	0.39 292	0.55 433	0.25 242	0.38 227	0.23 196	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.07 111	0.13 209	0.12 203

qqq	0.38 253	0.21 42	1.34 219	0.28 258	0.15 112	0.45 192	0.26 370	0.76 409	0.52 320	0.39 302	0.41 301	0.46 387	0.36 380	0.96 464	0.30 314	0.11 353	0.14 482	0.12 388	0.12 365	0.12 171	0.14 274

test-3	0.43 316	0.20 26	1.70 306	0.34 433	0.32 497	0.45 192	0.23 285	0.71 362	0.46 259	0.51 406	0.29 193	0.45 375	0.21 167	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.35 633	0.29 521	0.28 538

test_1	0.43 316	0.20 26	1.70 306	0.34 433	0.32 497	0.45 192	0.23 285	0.71 362	0.46 259	0.50 393	0.29 193	0.45 375	0.21 167	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.35 633	0.29 521	0.29 546

TS12	0.24 86	0.26 132	0.83 98	0.25 152	0.11 11	0.46 212	0.17 90	0.46 151	0.43 227	0.20 99	0.31 225	0.18 91	0.20 152	0.31 141	0.22 185	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.11 150	0.07 12

aanet-32k-new	0.30 173	0.60 433	1.61 287	0.25 152	0.15 112	0.46 212	0.21 201	0.41 100	0.33 72	0.17 51	0.24 134	0.17 71	0.23 211	0.30 130	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.39 620

RT-Monster	0.29 156	0.30 206	0.95 133	0.25 152	0.28 439	0.46 212	0.15 50	0.53 242	0.55 360	0.37 285	0.36 263	0.28 235	0.21 167	0.32 155	0.21 159	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.06 25	0.15 271	0.14 274

DLNR-FE	13.43 737	20.01 742	23.53 743	121.73 760	33.87 753	0.46 212	0.15 50	8.09 733	0.35 103	0.28 230	0.37 270	0.26 210	0.17 84	0.75 428	0.29 291	6.68 734	0.26 630	0.09 172	0.38 646	50.82 760	0.18 392

AdaDepth	0.24 86	0.18 7	1.03 148	0.25 152	0.21 304	0.46 212	0.16 76	0.30 15	0.27 18	0.17 51	0.19 68	0.14 16	0.18 111	0.35 192	0.17 59	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.25 573	0.10 113	0.10 123

GREAT-IGEV	0.37 240	0.28 174	1.48 259	0.25 152	0.38 565	0.46 212	0.18 113	0.33 34	0.34 87	0.15 15	0.29 193	0.15 39	0.17 84	0.36 205	0.23 196	0.07 26	0.76 704	0.07 2	0.26 581	0.21 413	1.03 700
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.29 156	0.26 132	1.03 148	0.25 152	0.14 81	0.46 212	0.22 244	0.36 54	0.38 157	0.23 158	0.23 122	0.21 138	0.18 111	0.45 286	0.60 516	0.07 26	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.20 397	0.20 428

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 416	0.33 237	0.93 128	0.26 199	0.22 333	0.46 212	0.20 156	1.10 659	1.34 675	3.16 718	0.32 236	0.22 144	0.20 152	0.30 130	0.22 185	0.10 262	0.09 295	0.11 320	0.09 209	0.15 271	0.19 409

DLNR_Zeroshot_test	13.43 737	19.94 741	23.55 744	121.61 759	35.03 754	0.46 212	0.15 50	8.02 732	0.35 103	0.28 230	0.37 270	0.26 210	0.17 84	0.76 432	0.29 291	6.42 733	0.26 630	0.09 172	0.38 646	50.13 759	0.18 392

RAFT	0.45 349	0.92 580	1.59 281	0.34 433	0.19 267	0.46 212	0.35 507	0.65 328	0.49 291	0.49 386	0.49 371	0.70 534	0.40 429	0.47 307	0.32 340	0.11 353	0.16 530	0.14 490	0.13 399	0.51 656	0.13 246

testmc14	0.25 98	0.17 2	0.71 73	0.45 577	0.24 369	0.47 222	0.18 113	0.35 42	0.35 103	0.16 26	0.20 78	0.20 123	0.15 57	0.48 314	0.19 100	0.07 26	0.08 199	0.06 1	0.05 1	0.09 80	0.28 538

LGCAT	0.24 86	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.12 25	0.47 222	0.14 28	0.34 40	0.19 2	0.17 51	0.13 16	0.23 161	0.15 57	0.39 235	0.21 159	0.14 495	0.34 652	0.07 2	0.08 158	0.07 5	0.53 650

ManiGeoR	0.44 326	1.04 629	2.50 578	0.22 67	0.19 267	0.47 222	0.18 113	0.72 368	0.53 338	0.28 230	0.36 263	0.32 269	0.28 302	0.85 450	0.33 353	0.10 262	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.12 171	0.10 123

HLf10	0.44 326	1.04 629	2.50 578	0.22 67	0.19 267	0.47 222	0.18 113	0.72 368	0.53 338	0.28 230	0.36 263	0.32 269	0.28 302	0.85 450	0.33 353	0.10 262	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.12 171	0.10 123

TestStereo_HL3	0.49 404	0.88 567	3.21 675	0.25 152	0.17 182	0.47 222	0.23 285	0.68 346	0.39 172	0.45 342	0.52 401	0.36 300	0.28 302	1.16 496	0.21 159	0.10 262	0.08 199	0.09 172	0.08 158	0.10 113	0.11 154

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 86	0.22 60	0.90 119	0.23 95	0.32 497	0.47 222	0.21 201	0.48 188	0.34 87	0.20 99	0.25 151	0.21 138	0.23 211	0.20 4	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 84

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 113	0.23 82	1.00 144	0.22 67	0.31 487	0.47 222	0.20 156	0.44 127	0.33 72	0.27 223	0.32 236	0.24 179	0.14 33	0.23 35	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.08 43	0.16 351

WQFJX	0.42 307	0.25 114	0.55 14	0.26 199	0.39 571	0.47 222	0.23 285	1.76 697	1.82 698	0.26 207	0.26 164	0.28 235	0.28 302	0.42 256	0.32 340	0.10 262	0.10 347	0.09 172	0.08 158	0.24 462	0.16 351

IGEV-Stereo++	0.23 75	0.23 82	0.64 41	0.24 125	0.22 333	0.47 222	0.13 12	0.52 233	0.33 72	0.18 61	0.24 134	0.17 71	0.22 185	0.32 155	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 332	0.09 84

Pointernet	0.29 156	0.25 114	1.49 262	0.24 125	0.20 288	0.47 222	0.15 50	0.62 308	0.47 279	0.22 135	0.29 193	0.26 210	0.20 152	0.28 94	0.20 139	0.10 262	0.07 83	0.07 2	0.12 365	0.10 113	0.07 12

StereoVision	0.45 349	0.72 494	1.94 443	0.33 400	0.32 497	0.47 222	0.26 370	0.68 346	0.57 376	0.32 260	0.89 616	0.45 375	0.27 283	0.49 325	0.36 381	0.13 450	0.15 512	0.16 540	0.15 454	0.19 381	0.13 246

CASnet	0.28 143	0.31 220	1.20 185	0.28 258	0.11 11	0.47 222	0.19 129	0.44 127	0.44 233	0.38 295	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.29 114	0.19 100	0.10 262	0.06 24	0.15 521	0.12 365	0.16 308	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 199	0.24 100	1.44 247	0.28 258	0.35 538	0.47 222	0.21 201	0.43 118	0.28 25	0.26 207	0.25 151	0.22 144	0.38 406	0.30 130	0.18 73	0.09 151	0.35 654	0.09 172	0.36 642	0.23 445	0.25 510

ProNet	0.30 173	0.54 409	1.29 204	0.25 152	0.15 112	0.47 222	0.25 346	0.48 188	0.39 172	0.21 114	0.23 122	0.22 144	0.20 152	0.44 270	0.19 100	0.08 68	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.23 445	0.12 203

x	0.35 223	0.20 26	1.36 224	0.33 400	0.17 182	0.47 222	0.24 322	0.75 397	0.54 353	0.40 304	0.40 296	0.42 351	0.34 372	0.45 286	0.32 340	0.11 353	0.14 482	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.14 274

test_3	0.44 326	0.20 26	1.70 306	0.36 470	0.32 497	0.47 222	0.30 447	0.73 382	0.49 291	0.50 393	0.30 208	0.45 375	0.22 185	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.10 347	0.11 320	0.35 633	0.29 521	0.28 538

TestStereo_HL2	0.41 286	0.86 559	1.82 384	0.26 199	0.16 149	0.48 238	0.20 156	0.62 308	0.51 309	0.35 272	0.41 301	0.32 269	0.27 283	1.09 481	0.29 291	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.10 123

MCSU-Stereo	0.23 75	0.19 11	0.73 77	0.22 67	0.16 149	0.48 238	0.20 156	0.33 34	0.38 157	0.20 99	0.21 87	0.24 179	0.13 20	0.42 256	0.19 100	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 123

DN	0.37 240	0.23 82	1.40 237	0.37 494	0.40 581	0.48 238	0.21 201	0.51 217	0.40 189	0.23 158	0.24 134	0.36 300	0.18 111	0.81 444	0.54 492	0.13 450	0.11 402	0.11 320	0.34 629	0.12 171	0.19 409

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 98	0.24 100	0.76 83	0.22 67	0.33 512	0.48 238	0.20 156	0.47 173	0.35 103	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.07 5	0.15 317

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 98	0.24 100	0.84 100	0.22 67	0.32 497	0.48 238	0.20 156	0.45 142	0.35 103	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.07 5	0.13 246

gcap_with_dpt	0.25 98	0.22 60	1.00 144	0.22 67	0.30 466	0.48 238	0.21 201	0.45 142	0.32 57	0.27 223	0.31 225	0.20 123	0.14 33	0.20 4	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.08 43	0.13 246

WQFJA1	0.42 307	0.24 100	0.53 11	0.26 199	0.38 565	0.48 238	0.23 285	1.72 695	2.07 704	0.25 189	0.25 151	0.28 235	0.27 283	0.32 155	0.34 363	0.09 151	0.11 402	0.10 241	0.08 158	0.20 397	0.13 246

WQFJX1	0.45 349	0.28 174	0.56 17	0.27 225	0.35 538	0.48 238	0.25 346	1.98 708	2.08 705	0.26 207	0.26 164	0.29 248	0.28 302	0.50 332	0.31 327	0.10 262	0.11 402	0.10 241	0.08 158	0.23 445	0.14 274

NLMM	0.42 307	0.24 100	0.53 11	0.26 199	0.38 565	0.48 238	0.23 285	1.72 695	2.06 703	0.25 189	0.25 151	0.28 235	0.27 283	0.32 155	0.34 363	0.09 151	0.11 402	0.10 241	0.08 158	0.20 397	0.13 246

FACV-RUCA	0.58 493	0.40 310	1.78 351	0.43 556	1.67 711	0.48 238	0.28 414	0.69 350	0.62 438	0.40 304	0.53 414	0.33 281	0.63 582	0.40 242	0.31 327	0.13 450	0.11 402	0.62 682	0.12 365	0.70 675	0.98 692

test_sample1	0.40 278	0.18 7	1.19 181	0.31 345	0.18 230	0.48 238	0.23 285	0.78 436	0.49 291	0.44 331	0.44 321	0.45 375	0.41 440	1.39 518	0.33 353	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.12 171	0.13 246

gcap-zeroshot	0.26 113	0.24 100	1.03 148	0.22 67	0.33 512	0.48 238	0.20 156	0.47 173	0.34 87	0.26 207	0.29 193	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.08 43	0.14 274

test_for_model	0.25 98	0.24 100	0.76 83	0.22 67	0.33 512	0.48 238	0.20 156	0.47 173	0.35 103	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.07 5	0.15 317

11t1	0.33 199	0.19 11	1.41 239	0.33 400	0.16 149	0.48 238	0.21 201	0.67 341	0.48 283	0.40 304	0.34 254	0.32 269	0.33 363	0.42 256	0.27 263	0.11 353	0.12 436	0.10 241	0.08 158	0.13 209	0.14 274

testlalala	0.26 113	0.24 100	1.03 148	0.22 67	0.33 512	0.48 238	0.20 156	0.47 173	0.34 87	0.26 207	0.29 193	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.08 43	0.14 274

riskmin	0.37 240	0.22 60	1.74 322	0.32 374	0.20 288	0.48 238	0.20 156	0.66 331	0.46 259	0.36 279	0.34 254	0.69 524	0.45 482	0.39 235	0.27 263	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.08 158	0.13 209	0.16 351

rafts_anoy	0.43 316	0.89 572	1.96 455	0.32 374	0.30 466	0.48 238	0.24 322	0.62 308	0.49 291	0.37 285	0.38 283	0.33 281	0.30 336	0.51 336	0.34 363	0.10 262	0.39 669	0.13 451	0.15 454	0.17 332	0.15 317

RALAANet	0.43 316	0.98 611	1.90 421	0.32 374	0.23 354	0.48 238	0.19 129	0.67 341	0.53 338	0.48 374	0.45 325	0.39 322	0.30 336	0.48 314	0.37 389	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.14 428	0.27 508	0.10 123

Gwc-CoAtRS	0.38 253	0.33 237	1.92 430	0.27 225	0.41 590	0.48 238	0.19 129	0.59 287	0.46 259	0.43 324	0.39 292	0.57 453	0.26 262	0.32 155	0.26 251	0.09 151	0.09 295	0.09 172	0.31 615	0.11 150	0.09 84

TestStereo-Hl	0.39 268	0.50 388	1.74 322	0.25 152	0.15 112	0.49 257	0.21 201	0.70 358	0.51 309	0.38 295	0.39 292	0.37 305	0.31 346	1.07 478	0.25 237	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.12 171	0.09 84

aanet-new-10k	0.27 127	0.52 394	1.27 199	0.27 225	0.15 112	0.49 257	0.21 201	0.46 151	0.31 44	0.21 114	0.20 78	0.19 116	0.22 185	0.26 70	0.18 73	0.08 68	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.10 113	0.16 351

Pro-Stereo	0.22 63	0.25 114	0.66 62	0.22 67	0.14 81	0.49 257	0.15 50	0.23 2	0.35 103	0.16 26	0.13 16	0.14 16	0.09 1	0.49 325	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.37 645	0.08 43	0.09 84

NLMM1	0.46 362	0.27 145	0.53 11	0.27 225	0.38 565	0.49 257	0.24 322	1.97 707	2.38 708	0.28 230	0.27 173	0.26 210	0.25 242	0.47 307	0.31 327	0.10 262	0.11 402	0.10 241	0.09 209	0.23 445	0.15 317

NLSM1	0.39 268	0.24 100	0.56 17	0.27 225	0.40 581	0.49 257	0.21 201	1.44 684	1.64 688	0.25 189	0.33 246	0.25 195	0.26 262	0.40 242	0.32 340	0.10 262	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.22 430	0.13 246

NLCSM	0.46 362	0.37 276	0.72 76	0.29 294	0.36 547	0.49 257	0.27 394	1.33 678	1.59 687	0.29 239	0.29 193	0.29 248	0.31 346	1.44 524	0.35 375	0.11 353	0.11 402	0.11 320	0.10 252	0.35 583	0.14 274

ISRNet	0.47 378	0.44 347	1.55 275	0.37 494	0.31 487	0.49 257	0.19 129	0.75 397	0.66 488	0.63 548	0.71 569	0.67 510	0.39 420	0.58 363	0.44 441	0.23 617	0.16 530	0.21 609	0.20 544	0.21 413	0.25 510

DEFOM-Stereo	0.22 63	0.22 60	0.91 123	0.23 95	0.13 56	0.49 257	0.18 113	0.30 15	0.28 25	0.19 82	0.17 51	0.14 16	0.14 33	0.41 247	0.16 37	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.09 84

999	0.29 156	0.25 114	1.05 155	0.26 199	0.18 230	0.49 257	0.23 285	0.38 70	0.37 149	0.20 99	0.32 236	0.23 161	0.18 111	0.73 424	0.36 381	0.08 68	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.24 462	0.10 123

mmm	0.38 253	0.21 42	1.18 179	0.35 449	0.17 182	0.49 257	0.26 370	0.78 436	0.52 320	0.50 393	0.57 457	0.41 337	0.37 397	0.71 421	0.31 327	0.11 353	0.13 463	0.14 490	0.13 399	0.15 271	0.14 274

iRaft-Stereo_5w	0.54 460	1.01 622	2.08 481	0.27 225	0.21 304	0.49 257	0.28 414	0.73 382	0.58 387	0.40 304	0.61 489	0.62 477	0.46 497	1.78 584	0.47 456	0.09 151	0.07 83	0.11 320	0.10 252	0.39 615	0.12 203

cross-raft	0.40 278	0.27 145	2.22 514	0.30 316	0.17 182	0.49 257	0.35 507	0.71 362	0.39 172	0.43 324	0.45 325	0.64 488	0.25 242	0.32 155	0.25 237	0.08 68	0.08 199	0.09 172	0.23 565	0.11 150	0.14 274

RALCasStereoNet	0.45 349	0.88 567	1.85 394	0.30 316	0.26 411	0.49 257	0.26 370	0.58 278	0.51 309	0.36 279	0.48 354	0.36 300	0.28 302	0.55 355	0.34 363	0.10 262	0.53 684	0.09 172	0.08 158	0.25 476	0.34 593

test_xeample3	0.46 362	0.34 254	2.99 654	0.37 494	0.16 149	0.49 257	0.33 493	1.06 652	0.44 233	0.25 189	0.23 122	0.24 179	0.25 242	0.49 325	0.56 503	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.40 652	0.17 332	0.26 521

SE	0.33 199	0.44 347	0.89 115	0.29 294	0.15 112	0.50 271	0.24 322	0.50 206	0.34 87	0.34 267	0.46 333	0.27 223	0.36 380	0.28 94	0.29 291	0.18 565	0.08 199	0.12 388	0.15 454	0.41 623	0.32 578

SMOE	0.33 199	0.37 276	0.95 133	0.28 258	0.13 56	0.50 271	0.32 483	0.47 173	0.39 172	0.34 267	0.47 340	0.31 259	0.32 355	0.30 130	0.29 291	0.12 415	0.08 199	0.17 561	0.10 252	0.48 648	0.20 428

TestStereo_HLe17	0.48 385	1.17 658	2.73 621	0.22 67	0.18 230	0.50 271	0.21 201	0.78 436	0.58 387	0.31 250	0.37 270	0.31 259	0.28 302	1.06 477	0.25 237	0.10 262	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.13 209	0.09 84

GGDA	0.41 286	0.90 576	1.83 388	0.26 199	0.15 112	0.50 271	0.20 156	0.63 317	0.52 320	0.35 272	0.41 301	0.31 259	0.27 283	1.11 486	0.27 263	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.10 123

Lsterematch	0.39 268	0.69 482	1.65 291	0.28 258	0.14 81	0.50 271	0.21 201	0.47 173	0.58 387	0.43 324	0.59 466	0.44 366	0.37 397	0.44 270	0.40 415	0.10 262	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.14 243	0.12 203

MSCF	0.35 223	0.72 494	1.15 173	0.58 639	0.21 304	0.50 271	0.22 244	0.56 266	0.38 157	0.29 239	0.29 193	0.17 71	0.30 336	0.35 192	0.26 251	0.09 151	0.12 436	0.08 70	0.29 596	0.15 271	0.21 443

MM-Stereo_test2	0.38 253	0.28 174	2.46 563	0.43 556	0.15 112	0.50 271	0.25 346	0.47 173	0.38 157	0.33 264	0.26 164	0.23 161	0.22 185	0.34 184	0.29 291	0.08 68	0.09 295	0.09 172	0.10 252	0.36 590	0.22 458

AIO-test2	0.49 404	1.15 652	1.96 455	0.42 552	0.37 559	0.50 271	0.23 285	0.79 452	0.70 518	0.33 264	0.53 414	0.27 223	0.22 185	0.67 405	0.29 291	0.73 687	0.08 199	0.13 451	0.17 497	0.17 332	0.18 392

AIO-test1	0.45 349	0.87 563	2.27 525	0.33 400	0.33 512	0.50 271	0.22 244	0.74 387	0.66 488	0.29 239	0.41 301	0.29 248	0.22 185	0.73 424	0.29 291	0.09 151	0.08 199	0.12 388	0.14 428	0.30 532	0.22 458

MIM_Stereo	0.41 286	0.60 433	1.88 409	0.31 345	0.21 304	0.50 271	0.19 129	0.64 321	0.44 233	0.43 324	0.53 414	0.43 355	0.27 283	0.51 336	0.28 277	0.08 68	0.14 482	0.11 320	0.10 252	0.26 497	0.26 521

test_4	0.40 278	0.37 276	2.01 464	0.29 294	0.21 304	0.50 271	0.28 414	0.47 173	0.39 172	0.42 318	0.76 586	0.38 315	0.22 185	0.52 340	0.33 353	0.08 68	0.07 83	0.11 320	0.15 454	0.28 514	0.07 12

DAS	0.56 481	0.35 263	1.55 275	0.33 400	0.34 525	0.50 271	0.42 550	0.83 474	0.74 557	0.83 627	0.68 546	0.56 446	0.48 515	2.40 664	0.46 447	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.18 360	0.15 317

SepStereo	0.52 447	0.35 263	1.55 275	0.33 400	0.34 525	0.50 271	0.42 550	0.83 474	0.74 557	0.83 627	0.68 546	0.56 446	0.48 515	1.56 546	0.46 447	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.18 360	0.15 317

test-1	0.44 326	0.48 376	1.69 302	0.30 316	0.27 424	0.50 271	0.28 414	0.80 456	0.43 227	0.40 304	0.54 426	0.41 337	0.24 227	0.31 141	1.16 617	0.09 151	0.20 586	0.10 241	0.17 497	0.11 150	0.26 521

AFF-stereo	0.44 326	0.96 598	1.78 351	0.31 345	0.15 112	0.50 271	0.21 201	0.64 321	0.63 450	0.47 355	0.64 524	0.49 408	0.34 372	0.46 295	0.31 327	0.08 68	0.09 295	0.10 241	0.10 252	0.37 598	0.10 123

PStereo	0.47 378	1.01 622	1.49 262	0.56 631	0.20 288	0.51 286	0.33 493	0.48 188	0.60 402	0.36 279	0.22 107	0.35 293	0.44 477	0.53 346	0.54 492	0.31 652	0.20 586	0.20 600	0.17 497	0.43 632	0.45 636

HLf8	0.45 349	1.10 639	2.46 563	0.21 37	0.19 267	0.51 286	0.18 113	0.76 409	0.58 387	0.32 260	0.37 270	0.32 269	0.28 302	0.92 459	0.26 251	0.12 415	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.14 243	0.11 154

LG-G_1	0.23 75	0.37 276	0.71 73	0.23 95	0.11 11	0.51 286	0.12 6	0.44 127	0.39 172	0.19 82	0.15 34	0.19 116	0.15 57	0.36 205	0.16 37	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 154

LG-G	0.23 75	0.37 276	0.71 73	0.23 95	0.11 11	0.51 286	0.12 6	0.44 127	0.39 172	0.19 82	0.15 34	0.19 116	0.15 57	0.36 205	0.16 37	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 154

Reg-Stereo(zero)	0.46 362	0.17 2	2.10 486	0.24 125	0.34 525	0.51 286	0.42 550	0.50 206	0.54 353	0.37 285	0.46 333	0.54 430	0.60 565	0.43 261	1.10 607	0.08 68	0.09 295	0.08 70	0.22 562	0.12 171	0.22 458

rvit_105_1	0.44 326	0.54 409	1.46 252	0.36 470	0.24 369	0.51 286	0.45 576	0.75 397	0.74 557	0.45 342	0.44 321	0.44 366	0.36 380	0.62 383	0.38 396	0.20 592	0.18 562	0.18 583	0.22 562	0.18 360	0.18 392

test_sample7	0.47 378	0.33 237	1.49 262	0.34 433	0.20 288	0.51 286	0.30 447	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.11 486	0.38 396	0.17 552	0.14 482	0.16 540	0.15 454	0.19 381	0.18 392

test_sample2	0.41 286	0.19 11	1.23 191	0.31 345	0.17 182	0.51 286	0.27 394	0.81 460	0.55 360	0.44 331	0.45 325	0.46 387	0.38 406	1.51 540	0.30 314	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.14 274

CAS	0.35 223	0.25 114	1.30 207	0.79 666	0.34 525	0.51 286	0.23 285	0.46 151	0.39 172	0.22 135	0.31 225	0.20 123	0.17 84	0.28 94	0.23 196	0.73 687	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 80	0.37 611

DCANet-4	0.40 278	0.27 145	2.21 510	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.47 340	0.28 235	0.37 397	0.37 216	0.34 363	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

fff	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

ADStereo(finetuned)	0.45 349	0.77 520	2.12 491	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.48 354	0.31 259	0.76 616	0.37 216	0.38 396	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.23 484

GMOStereo	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 94	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 451	0.11 324	0.34 570	0.11 154

error version	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 94	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 451	0.11 324	0.34 570	0.11 154

test-v	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 94	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 451	0.11 324	0.34 570	0.11 154

test-2	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 94	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 451	0.11 324	0.34 570	0.11 154

raft+_RVC	0.44 326	0.67 475	1.85 394	0.34 433	0.71 667	0.51 286	0.25 346	0.64 321	0.51 309	0.35 272	0.45 325	0.32 269	0.28 302	0.43 261	0.32 340	0.09 151	0.19 575	0.10 241	0.09 209	0.20 397	0.40 626

XX-TBD	0.34 210	0.77 520	1.75 329	0.34 433	0.13 56	0.51 286	0.17 90	0.43 118	0.50 302	0.37 285	0.49 371	0.23 161	0.18 111	0.28 94	0.24 222	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

DCANet	0.42 307	0.77 520	1.95 446	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.48 354	0.31 259	0.41 440	0.36 205	0.39 407	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.23 484

csc	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

cscssc	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

VIP-Stereo	0.28 143	0.56 420	1.05 155	0.23 95	0.19 267	0.52 307	0.17 90	0.44 127	0.39 172	0.18 61	0.25 151	0.24 179	0.15 57	0.33 170	0.19 100	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.14 243	0.32 578

GASTEREO	0.35 223	0.72 494	1.15 173	0.56 631	0.20 288	0.52 307	0.22 244	0.56 266	0.40 189	0.30 244	0.31 225	0.16 53	0.31 346	0.35 192	0.26 251	0.09 151	0.14 482	0.08 70	0.28 590	0.14 243	0.20 428

GMStereo_Zeroshot	0.41 286	0.36 273	1.54 273	0.41 541	0.19 267	0.52 307	0.19 129	0.59 287	0.52 320	0.57 477	0.59 466	0.63 479	0.29 325	0.58 363	0.33 353	0.15 516	0.09 295	0.16 540	0.09 209	0.24 462	0.12 203

GCAP-Stereo	0.34 210	0.89 572	1.76 338	0.26 199	0.12 25	0.52 307	0.14 28	0.49 197	0.38 157	0.29 239	0.30 208	0.29 248	0.22 185	0.30 130	0.20 139	0.09 151	0.17 550	0.09 172	0.07 111	0.21 413	0.11 154

AnonymousM	0.37 240	0.44 347	1.50 266	0.25 152	0.15 112	0.52 307	0.23 285	0.60 299	0.42 216	0.42 318	0.32 236	0.30 256	0.25 242	0.34 184	0.23 196	0.11 353	0.09 295	0.71 687	0.36 642	0.12 171	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 240	0.53 401	1.41 239	0.28 258	0.15 112	0.52 307	0.20 156	0.54 255	0.46 259	0.37 285	0.43 310	0.41 337	0.23 211	0.36 205	0.26 251	0.09 151	0.15 512	0.12 388	0.11 324	0.41 623	0.37 611

raftrobust	0.38 253	0.68 478	1.54 273	0.32 374	0.46 619	0.52 307	0.21 201	0.56 266	0.42 216	0.52 415	0.35 259	0.31 259	0.33 363	0.37 216	0.30 314	0.10 262	0.11 402	0.08 70	0.07 111	0.21 413	0.19 409

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 307	0.86 559	1.78 351	0.28 258	0.17 182	0.52 307	0.20 156	0.62 308	0.61 420	0.50 393	0.61 489	0.39 322	0.32 355	0.35 192	0.30 314	0.07 26	0.10 347	0.09 172	0.09 209	0.35 583	0.10 123

CFNet-RSSM	0.41 286	0.32 228	2.20 509	0.27 225	0.44 600	0.52 307	0.19 129	0.76 409	0.48 283	0.43 324	0.36 263	0.54 430	0.26 262	0.33 170	0.25 237	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.38 646	0.10 113	0.09 84

xyz-stereo-finetune	0.31 182	0.46 361	0.79 90	0.21 37	0.12 25	0.53 316	0.25 346	0.52 233	0.54 353	0.28 230	0.32 236	0.29 248	0.23 211	0.59 369	0.55 495	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.13 209	0.08 56

castereo++	0.28 143	0.43 335	0.93 128	0.28 258	0.17 182	0.53 316	0.21 201	0.55 260	0.45 248	0.17 51	0.26 164	0.32 269	0.17 84	0.33 170	0.16 37	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.29 596	0.13 209	0.06 1

UGAM	0.58 493	0.47 371	2.21 510	0.30 316	0.19 267	0.53 316	0.34 499	0.59 287	0.63 450	0.44 331	0.73 577	0.78 570	0.37 397	2.58 681	0.39 407	0.10 262	0.08 199	0.17 561	0.14 428	0.42 630	0.17 372

DCVSM-stereo	0.49 404	0.29 188	2.49 574	0.29 294	0.22 333	0.53 316	0.52 599	0.58 278	0.49 291	0.69 579	0.46 333	0.79 575	0.48 515	0.53 346	0.42 426	0.13 450	0.14 482	0.15 521	0.12 365	0.20 397	0.20 428

CASS	0.39 268	0.30 206	1.61 287	0.32 374	0.17 182	0.53 316	0.24 322	0.70 358	0.49 291	0.59 509	0.54 426	0.40 331	0.40 429	0.41 247	0.30 314	0.17 552	0.10 347	0.14 490	0.11 324	0.18 360	0.17 372
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 189	0.31 220	1.46 252	0.31 345	0.15 112	0.53 316	0.19 129	0.44 127	0.35 103	0.36 279	0.38 283	0.27 223	0.27 283	0.42 256	0.19 100	0.09 151	0.13 463	0.09 172	0.16 477	0.20 397	0.13 246

raft_robust	0.55 472	0.84 551	1.73 317	0.28 258	0.54 636	0.53 316	0.25 346	0.88 525	0.75 571	0.48 374	0.46 333	0.76 564	0.75 614	1.46 530	0.27 263	0.09 151	0.10 347	0.10 241	0.30 606	0.26 497	0.16 351

gasm-f	0.36 233	0.34 254	1.13 168	0.53 617	0.44 600	0.54 323	0.27 394	0.40 88	0.27 18	0.20 99	0.33 246	0.16 53	0.22 185	0.36 205	0.25 237	0.11 353	0.37 658	0.08 70	0.06 25	0.38 605	0.71 671

IGEV-FE	0.53 453	0.34 254	2.91 646	0.32 374	0.18 230	0.54 323	0.21 201	0.72 368	0.42 216	0.81 621	0.51 386	0.70 534	0.41 440	0.48 314	1.13 611	0.09 151	0.15 512	0.10 241	0.35 633	0.19 381	0.09 84

DFGA-Net	0.51 433	1.06 634	1.75 329	0.30 316	0.24 369	0.54 323	0.22 244	0.63 317	0.60 402	0.48 374	0.51 386	0.35 293	0.27 283	1.82 597	0.53 486	0.10 262	0.08 199	0.12 388	0.12 365	0.37 598	0.15 317

trnet	0.28 143	0.26 132	1.32 212	0.19 3	0.12 25	0.54 323	0.15 50	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.30 130	0.21 159	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.09 80	0.07 12

H2IRNET	0.40 278	0.61 438	1.90 421	0.29 294	0.17 182	0.54 323	0.18 113	0.52 233	0.50 302	0.27 223	0.56 448	0.47 395	0.35 374	0.46 295	0.33 353	0.10 262	0.07 83	0.12 388	0.14 428	0.32 549	0.12 203

IGEV_Zeroshot_test	0.53 453	0.33 237	2.91 646	0.32 374	0.18 230	0.54 323	0.21 201	0.72 368	0.42 216	0.81 621	0.51 386	0.71 539	0.41 440	0.48 314	1.13 611	0.09 151	0.15 512	0.10 241	0.35 633	0.19 381	0.09 84

LL-Strereo2	0.41 286	0.90 576	1.83 388	0.44 563	0.24 369	0.54 323	0.27 394	0.58 278	0.45 248	0.41 313	0.33 246	0.44 366	0.21 167	0.44 270	0.34 363	0.09 151	0.08 199	0.16 540	0.14 428	0.17 332	0.17 372

LoS	0.31 182	0.30 206	1.52 271	0.23 95	0.13 56	0.54 323	0.20 156	0.48 188	0.49 291	0.25 189	0.28 185	0.37 305	0.24 227	0.38 227	0.23 196	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.05 1	0.15 271	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 362	0.76 510	2.07 476	0.35 449	0.30 466	0.54 323	0.30 447	0.61 304	0.48 283	0.49 386	0.76 586	0.55 433	0.36 380	0.58 363	0.22 185	0.08 68	0.13 463	0.11 320	0.10 252	0.41 623	0.08 56

RAFT+CT+SA	0.50 416	0.86 559	1.82 384	0.37 494	0.75 669	0.54 323	0.34 499	0.77 421	0.63 450	0.38 295	0.55 436	0.34 289	0.29 325	0.68 408	0.27 263	0.09 151	0.07 83	0.11 320	0.51 673	0.29 521	0.41 631

CrosDoStereo	0.94 637	0.37 276	2.53 584	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 727	0.72 368	0.60 402	0.70 585	1.40 669	0.53 422	1.49 684	1.78 584	3.09 694	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.21 413	0.11 154

DeepStereo_LL	0.94 637	0.37 276	2.53 584	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 727	0.72 368	0.60 402	0.70 585	1.40 669	0.53 422	1.49 684	1.78 584	3.09 694	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.21 413	0.11 154

CREStereo++_RVC	0.33 199	0.29 188	1.74 322	0.24 125	0.16 149	0.54 323	0.15 50	0.40 88	0.55 360	0.37 285	0.51 386	0.24 179	0.19 138	0.27 76	0.26 251	0.09 151	0.06 24	0.08 70	0.30 606	0.08 43	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	0.33 199	0.49 380	1.75 329	0.23 95	0.12 25	0.54 323	0.16 76	0.40 88	0.45 248	0.45 342	0.51 386	0.26 210	0.22 185	0.29 114	0.20 139	0.10 262	0.10 347	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 154

XX-Stereo	0.55 472	0.54 409	3.50 687	0.48 596	0.39 571	0.54 323	0.17 90	0.89 531	0.40 189	0.44 331	0.65 533	0.85 598	0.19 138	0.77 437	0.21 159	0.10 262	0.14 482	0.10 241	0.32 621	0.17 332	0.14 274

GEAStereo	0.35 223	0.32 228	1.17 177	0.53 617	0.60 653	0.55 338	0.21 201	0.40 88	0.27 18	0.20 99	0.22 107	0.16 53	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.11 353	0.37 658	0.08 70	0.06 25	0.33 558	0.71 671

GSStereo	0.36 233	0.32 228	1.17 177	0.34 433	0.60 653	0.55 338	0.21 201	0.62 308	0.41 202	0.22 135	0.22 107	0.17 71	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.10 262	0.16 530	0.08 70	0.11 324	0.33 558	0.84 682

tt45	0.29 156	0.24 100	1.06 157	0.25 152	0.17 182	0.55 338	0.22 244	0.41 100	0.35 103	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.18 111	0.64 388	0.34 363	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.21 413	0.11 154

RAFT-Stereo-weight	0.34 210	0.29 188	1.43 245	0.28 258	0.28 439	0.55 338	0.22 244	0.78 436	0.48 283	0.46 353	0.38 283	0.36 300	0.17 84	0.33 170	0.23 196	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.09 84

test_sample6	0.52 447	0.44 347	1.81 378	0.33 400	0.18 230	0.55 338	0.27 394	0.94 575	0.66 488	0.54 439	0.62 494	0.47 395	0.36 380	1.97 624	0.38 396	0.14 495	0.10 347	0.13 451	0.13 399	0.17 332	0.16 351

test_sample5	0.51 433	0.43 335	1.83 388	0.32 374	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.92 558	0.65 473	0.53 426	0.59 466	0.45 375	0.36 380	1.87 606	0.36 381	0.13 450	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.17 332	0.16 351

DualNet	0.51 433	0.43 335	1.83 388	0.32 374	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.92 558	0.65 473	0.54 439	0.62 494	0.45 375	0.36 380	1.87 606	0.36 381	0.13 450	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.17 332	0.16 351

EKT-Stereo	1.47 682	0.49 380	1.93 433	2.57 719	19.31 741	0.55 338	0.22 244	0.69 350	0.42 216	0.38 295	0.36 263	0.43 355	0.27 283	0.69 414	0.26 251	0.12 415	0.14 482	0.11 320	0.16 477	0.20 397	0.15 317

PCWNet_CMD	0.46 362	0.45 357	2.28 527	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 201	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.57 552	0.46 295	0.30 314	0.11 353	0.10 347	0.14 490	0.10 252	0.18 360	0.14 274

LL-Strereo	0.72 577	1.29 670	2.49 574	0.36 470	0.45 611	0.55 338	0.32 483	0.93 566	0.71 528	0.67 571	0.58 463	0.85 598	0.79 621	2.67 688	0.46 447	0.10 262	0.18 562	0.14 490	0.12 365	0.40 620	0.42 632

ToySt	0.44 326	0.61 438	1.89 416	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.35 507	0.67 341	0.53 338	0.39 302	0.50 380	0.59 463	0.43 469	0.51 336	0.49 467	0.10 262	0.12 436	0.13 451	0.16 477	0.24 462	0.19 409

CREStereo	0.28 143	0.30 206	1.33 214	0.19 3	0.13 56	0.55 338	0.17 90	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.31 141	0.21 159	0.11 353	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.10 113	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
CCAANet	0.55 472	0.73 501	2.47 569	0.30 316	0.24 369	0.55 338	0.24 322	0.84 486	0.64 458	0.40 304	0.67 538	0.56 446	0.36 380	1.87 606	0.41 423	0.10 262	0.08 199	0.13 451	0.12 365	0.11 150	0.13 246

R-Stereo Train	0.36 233	0.21 42	1.70 306	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 135	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 262	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.12 203

RAFT-Stereo	0.36 233	0.21 42	1.70 306	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 135	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 262	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.12 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 362	0.44 347	2.28 527	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 201	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.56 546	0.46 295	0.30 314	0.11 353	0.10 347	0.13 451	0.10 252	0.18 360	0.15 317

HITNet	0.46 362	0.92 580	2.09 482	0.33 400	0.14 81	0.55 338	0.22 244	0.83 474	0.56 372	0.51 406	0.49 371	0.48 406	0.37 397	0.48 314	0.54 492	0.09 151	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.23 445	0.09 84
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
Weightmod	0.43 316	0.56 420	0.91 123	0.26 199	0.22 333	0.56 355	0.22 244	0.45 142	0.38 157	0.30 244	0.72 574	0.38 315	0.32 355	0.61 382	0.33 353	0.40 663	0.14 482	0.10 241	0.10 252	0.52 660	1.06 702

test_sample4	0.50 416	0.42 329	1.88 409	0.32 374	0.19 267	0.56 355	0.26 370	0.93 566	0.65 473	0.54 439	0.54 426	0.45 375	0.36 380	1.79 588	0.36 381	0.13 450	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.17 332	0.16 351

AE-Stereo	0.42 307	0.29 188	1.65 291	0.43 556	0.47 622	0.56 355	0.23 285	0.86 505	0.46 259	0.31 250	0.41 301	0.43 355	0.24 227	0.34 184	0.24 222	0.09 151	0.48 682	0.11 320	0.45 660	0.22 430	0.19 409

ff7	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 122	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.18 511	0.23 445	0.22 458

ffff	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 122	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.18 511	0.23 445	0.22 458

11t	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 122	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.18 511	0.23 445	0.22 458

MSKI-zero shot	0.46 362	0.38 289	2.47 569	0.27 225	0.43 599	0.56 355	0.20 156	0.77 421	0.43 227	0.60 519	0.51 386	0.44 366	0.17 84	0.68 408	0.21 159	0.09 151	0.29 641	0.09 172	0.32 621	0.14 243	0.10 123

anonymousdsp	0.34 210	0.53 401	1.47 256	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 134	0.22 144	0.24 227	0.55 355	0.19 100	0.09 151	0.11 402	0.10 241	0.18 511	0.24 462	0.29 546

EGLCR-Stereo	0.29 156	0.27 145	0.97 139	0.30 316	0.19 267	0.56 355	0.17 90	0.68 346	0.36 135	0.30 244	0.18 62	0.27 223	0.17 84	0.38 227	0.19 100	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.10 113	0.35 596

TestStereo1	0.49 404	0.81 540	1.85 394	0.39 521	0.57 644	0.56 355	0.34 499	0.75 397	0.69 508	0.44 331	0.63 507	0.35 293	0.42 458	0.64 388	0.29 291	0.10 262	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.33 558	0.26 521

ccc-4	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 122	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.18 511	0.23 445	0.22 458

SA-5K	0.49 404	0.81 540	1.85 394	0.39 521	0.57 644	0.56 355	0.34 499	0.75 397	0.69 508	0.44 331	0.63 507	0.35 293	0.42 458	0.64 388	0.29 291	0.10 262	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.33 558	0.26 521

IGEV-Stereo	0.34 210	0.54 409	1.47 256	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 134	0.22 144	0.24 227	0.54 351	0.19 100	0.09 151	0.10 347	0.10 241	0.18 511	0.24 462	0.29 546
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 507	0.43 335	2.58 596	0.91 675	0.36 547	0.56 355	0.25 346	0.52 233	0.61 420	0.47 355	1.21 655	0.47 395	0.66 591	1.34 513	0.94 578	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.10 113	0.16 351

CFNet_pseudo	0.45 349	0.46 361	2.23 518	0.25 152	0.19 267	0.56 355	0.21 201	0.77 421	0.60 402	0.49 386	0.56 448	0.69 524	0.47 506	0.52 340	0.31 327	0.11 353	0.10 347	0.15 521	0.10 252	0.17 332	0.14 274

DMCA-RVC	0.62 520	0.96 598	2.63 602	0.36 470	0.90 679	0.56 355	0.31 460	0.69 350	0.57 376	0.68 577	0.52 401	0.59 463	0.56 546	1.23 503	0.53 486	0.16 537	0.38 662	0.20 600	0.15 454	0.20 397	0.15 317

BEATNet_4x	0.47 378	0.73 501	1.91 427	0.33 400	0.15 112	0.56 355	0.25 346	0.85 495	0.58 387	0.54 439	0.51 386	0.57 453	0.42 458	0.57 359	0.61 519	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.20 397	0.16 351

ccs_rob	0.45 349	0.46 361	2.22 514	0.26 199	0.19 267	0.56 355	0.21 201	0.77 421	0.60 402	0.49 386	0.56 448	0.69 524	0.47 506	0.52 340	0.31 327	0.11 353	0.09 295	0.16 540	0.10 252	0.17 332	0.14 274

DN-CSS_ROB	0.48 385	1.23 663	1.99 461	0.39 521	0.22 333	0.56 355	0.19 129	0.75 397	0.61 420	0.45 342	0.62 494	0.41 337	0.31 346	0.70 419	0.32 340	0.11 353	0.08 199	0.14 490	0.13 399	0.36 590	0.12 203

z-ln-s-r	0.64 531	0.89 572	2.23 518	0.32 374	0.26 411	0.57 374	0.37 524	0.84 486	0.76 581	0.51 406	0.81 595	0.64 488	0.45 482	2.06 634	1.27 631	0.10 262	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.24 462	0.13 246

tg	0.37 240	0.55 418	1.35 222	0.28 258	0.16 149	0.57 374	0.18 113	0.57 272	0.49 291	0.37 285	0.44 321	0.38 315	0.24 227	0.46 295	0.24 222	0.09 151	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.43 632	0.36 604

test_sample3	0.50 416	0.41 320	1.88 409	0.32 374	0.19 267	0.57 374	0.25 346	0.92 558	0.64 458	0.52 415	0.49 371	0.47 395	0.35 374	1.79 588	0.37 389	0.13 450	0.10 347	0.12 388	0.11 324	0.16 308	0.16 351

ffm	0.47 378	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.74 387	0.88 622	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	0.63 386	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.15 521	0.13 399	0.25 476	0.36 604

ff1	0.73 586	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.74 387	0.88 622	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.10 262	0.24 614	0.15 521	0.13 399	0.25 476	0.36 604

mmx	0.72 577	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.99 619	0.76 581	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.13 450	0.10 347	0.15 521	0.13 399	0.15 271	0.15 317

xxx	0.72 577	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.99 619	0.76 581	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.13 450	0.10 347	0.15 521	0.13 399	0.15 271	0.15 317

CFNet_ucs	0.48 385	0.50 388	2.32 532	0.26 199	0.22 333	0.57 374	0.22 244	0.85 495	0.65 473	0.53 426	0.64 524	0.68 517	0.44 477	0.54 351	0.31 327	0.13 450	0.12 436	0.16 540	0.11 324	0.19 381	0.17 372

anonymousdsp2	0.34 210	0.24 100	1.16 176	0.28 258	0.15 112	0.57 374	0.23 285	0.79 452	0.47 279	0.38 295	0.37 270	0.40 331	0.25 242	0.47 307	0.21 159	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.13 399	0.19 381	0.27 530

GASNet	0.73 586	1.47 683	3.04 657	0.47 588	0.33 512	0.57 374	0.34 499	0.91 549	0.75 571	0.58 495	0.58 463	0.74 552	0.55 542	2.03 630	0.65 531	0.21 600	0.15 512	0.19 590	0.17 497	0.51 656	0.28 538

SA	0.50 416	0.75 509	1.95 446	0.31 345	0.61 657	0.57 374	0.31 460	0.91 549	0.73 553	0.42 318	0.62 494	0.38 315	0.47 506	0.68 408	0.29 291	0.09 151	0.09 295	0.13 451	0.32 621	0.30 532	0.10 123

dd	0.42 307	0.96 598	1.77 347	0.31 345	0.17 182	0.57 374	0.26 370	0.49 197	0.68 499	0.41 313	0.40 296	0.34 289	0.27 283	0.45 286	0.40 415	0.17 552	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.21 413	0.12 203

AACVNet	0.54 460	0.78 530	1.73 317	0.36 470	0.21 304	0.57 374	0.25 346	0.71 362	0.51 309	0.55 457	0.59 466	0.64 488	0.41 440	2.13 644	0.41 423	0.14 495	0.11 402	0.14 490	0.11 324	0.33 558	0.15 317

GANet-ADL	0.44 326	0.41 320	2.31 531	0.33 400	0.20 288	0.57 374	0.25 346	0.75 397	0.54 353	0.42 318	0.59 466	0.56 446	0.30 336	0.40 242	0.38 396	0.14 495	0.11 402	0.09 172	0.08 158	0.22 430	0.17 372

STrans-v2	0.67 549	0.56 420	2.64 604	0.27 225	0.23 354	0.57 374	0.33 493	0.96 594	0.69 508	0.92 641	0.85 607	0.89 613	0.93 642	1.83 598	1.21 625	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.09 209	0.11 150	0.12 203

PMTNet	0.31 182	0.35 263	1.30 207	0.20 10	0.14 81	0.57 374	0.25 346	0.46 151	0.42 216	0.27 223	0.32 236	0.27 223	0.24 227	0.39 235	0.23 196	0.43 665	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.18 360	0.07 12

AdaStereo	0.44 326	0.38 289	1.79 371	0.34 433	0.20 288	0.57 374	0.28 414	0.92 558	0.69 508	0.52 415	0.55 436	0.61 473	0.33 363	0.48 314	0.39 407	0.17 552	0.08 199	0.17 561	0.11 324	0.18 360	0.12 203
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.
IGEV_i1	0.44 326	0.26 132	2.01 464	0.33 400	0.18 230	0.58 391	0.27 394	0.84 486	0.49 291	0.45 342	0.47 340	0.55 433	0.33 363	0.65 399	0.36 381	0.11 353	0.11 402	0.13 451	0.19 531	0.17 332	0.28 538

Hybrid-DGEV-03	0.45 349	0.88 567	1.75 329	0.29 294	0.17 182	0.58 391	0.24 322	0.65 328	0.48 283	0.59 509	1.01 636	0.39 322	0.28 302	0.41 247	0.34 363	0.09 151	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.34 570	0.24 498

xyz-stereo-finetune2	0.35 223	0.45 357	1.04 152	0.21 37	0.12 25	0.58 391	0.23 285	0.50 206	0.45 248	0.31 250	0.46 333	0.30 256	0.41 440	0.81 444	0.51 478	0.08 68	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.09 84

RCA-Stereo	0.34 210	0.32 228	1.30 207	0.26 199	0.14 81	0.58 391	0.23 285	0.78 436	0.62 438	0.40 304	0.44 321	0.28 235	0.35 374	0.29 114	0.20 139	0.09 151	0.10 347	0.09 172	0.07 111	0.19 381	0.08 56

test_5	0.51 433	0.87 563	1.99 461	0.37 494	0.65 661	0.58 391	0.35 507	0.78 436	0.62 438	0.48 374	0.55 436	0.45 375	0.40 429	0.72 423	0.30 314	0.09 151	0.07 83	0.12 388	0.12 365	0.33 558	0.38 614

UDGNet	0.44 326	1.02 627	1.74 322	0.35 449	0.19 267	0.58 391	0.23 285	0.49 197	0.66 488	0.41 313	0.38 283	0.34 289	0.29 325	0.53 346	0.30 314	0.24 626	0.10 347	0.37 661	0.19 531	0.27 508	0.15 317

GwcNet-ADL	0.50 416	0.74 506	2.90 645	0.31 345	0.20 288	0.58 391	0.29 439	0.87 516	0.64 458	0.47 355	0.47 340	0.56 446	0.33 363	0.46 295	0.46 447	0.13 450	0.12 436	0.09 172	0.09 209	0.14 243	0.21 443

PFNet+	0.45 349	0.37 276	1.86 402	0.46 583	0.18 230	0.58 391	0.77 662	0.52 233	0.64 458	0.56 466	0.48 354	0.39 322	0.26 262	0.93 460	0.32 340	0.13 450	0.09 295	0.14 490	0.13 399	0.12 171	0.15 317

THIR-Stereo	0.86 624	0.62 444	2.13 493	0.25 152	0.16 149	0.58 391	2.74 723	0.59 287	0.51 309	0.62 539	1.62 676	0.97 633	1.80 697	1.69 569	2.25 679	0.10 262	0.08 199	0.14 490	0.11 324	0.15 271	0.11 154

IRAFT_RVC	0.54 460	0.53 401	1.78 351	0.46 583	0.21 304	0.58 391	0.43 557	0.65 328	0.66 488	0.54 439	0.50 380	0.49 408	0.51 527	1.58 554	1.01 595	0.11 353	0.25 627	0.13 451	0.10 252	0.15 271	0.13 246

RAFT-345	0.53 453	0.30 206	2.34 537	0.38 511	0.34 525	0.58 391	0.42 550	0.47 173	0.61 420	0.51 406	1.00 635	0.43 355	0.28 302	1.57 550	0.82 567	0.10 262	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.10 113	0.08 56

HCRNet	0.46 362	0.49 380	1.65 291	0.38 511	0.29 449	0.58 391	0.22 244	0.75 397	0.62 438	0.47 355	0.49 371	0.48 406	0.36 380	1.12 490	0.37 389	0.15 516	0.10 347	0.15 521	0.13 399	0.17 332	0.17 372

FINET	0.65 539	0.95 595	3.06 659	0.35 449	0.40 581	0.58 391	0.48 591	0.92 558	1.10 657	0.57 477	0.68 546	0.47 395	0.44 477	1.15 495	0.60 516	0.23 617	0.21 596	0.17 561	0.15 454	0.26 497	0.25 510

aanetorigin	0.77 600	0.80 535	2.59 598	0.43 556	0.44 600	0.58 391	1.01 683	0.57 272	0.68 499	1.53 690	1.23 656	0.81 582	1.08 658	1.07 478	1.07 603	0.18 565	0.15 512	0.17 561	0.21 552	0.54 663	0.30 559

FENet	0.44 326	0.30 206	2.42 553	0.32 374	0.17 182	0.58 391	0.22 244	0.77 421	0.59 397	0.47 355	0.42 307	0.55 433	0.38 406	0.49 325	0.47 456	0.12 415	0.09 295	0.12 388	0.11 324	0.13 209	0.16 351

PSMNet-RSSM	0.53 453	0.82 544	1.78 351	0.31 345	0.25 393	0.58 391	0.28 414	0.84 486	0.60 402	0.50 393	0.61 489	0.67 510	0.43 469	1.68 567	0.42 426	0.15 516	0.10 347	0.14 490	0.16 477	0.15 271	0.13 246

AANet_RVC	0.68 556	1.00 618	2.09 482	0.33 400	0.25 393	0.58 391	0.32 483	0.81 460	0.80 598	0.61 528	0.94 625	0.80 579	0.41 440	2.46 672	1.02 597	0.36 661	0.14 482	0.10 241	0.09 209	0.23 445	0.22 458

iResNetv2_ROB	0.59 501	1.43 681	2.96 649	0.40 533	0.22 333	0.58 391	0.28 414	0.91 549	0.73 553	0.57 477	0.63 507	0.60 470	0.41 440	0.74 427	0.35 375	0.11 353	0.08 199	0.10 241	0.07 111	0.43 632	0.17 372

iResNet_ROB	0.50 416	1.15 652	1.73 317	0.31 345	0.21 304	0.58 391	0.22 244	0.95 589	0.82 606	0.58 495	0.62 494	0.57 453	0.39 420	0.84 448	0.40 415	0.11 353	0.08 199	0.09 172	0.06 25	0.21 413	0.13 246

G2L-ROB	0.51 433	0.95 595	1.96 455	0.29 294	0.22 333	0.59 410	0.28 414	0.76 409	0.57 376	0.55 457	0.45 325	0.70 534	0.32 355	1.38 517	0.47 456	0.11 353	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.20 397	0.13 246

G2L-Stereo	0.55 472	0.85 556	2.18 506	0.31 345	0.27 424	0.59 410	0.27 394	0.77 421	0.55 360	0.54 439	0.52 401	0.71 539	0.36 380	1.75 579	0.50 472	0.13 450	0.11 402	0.13 451	0.11 324	0.29 521	0.15 317

DispNO	0.67 549	0.98 611	2.58 596	0.31 345	0.27 424	0.59 410	0.29 439	0.83 474	0.68 499	0.53 426	0.79 594	0.83 589	0.47 506	2.46 672	0.68 538	0.12 415	0.10 347	0.19 590	0.31 615	0.16 308	0.17 372

DisPM	0.43 316	0.33 237	1.78 351	0.57 637	0.18 230	0.59 410	0.63 638	0.53 242	0.61 420	0.60 519	0.53 414	0.38 315	0.26 262	0.75 428	0.29 291	0.12 415	0.07 83	0.12 388	0.11 324	0.11 150	0.14 274

ICVP	0.46 362	0.29 188	2.41 551	0.33 400	0.22 333	0.59 410	0.55 611	0.75 397	0.50 302	0.44 331	0.60 482	0.49 408	0.35 374	0.53 346	0.37 389	0.16 537	0.16 530	0.14 490	0.11 324	0.15 271	0.15 317
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 385	1.09 638	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.59 410	0.26 370	0.83 474	0.78 590	0.48 374	0.52 401	0.56 446	0.38 406	0.49 325	0.38 396	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.23 445	0.35 596

test_xeample	0.72 577	0.21 42	1.36 224	0.27 225	0.17 182	0.59 410	0.28 414	1.01 636	0.70 518	0.55 457	0.67 538	0.44 366	0.39 420	1.88 615	5.17 718	0.12 415	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.13 209	0.15 317

ACVNet	0.45 349	0.44 347	1.79 371	0.28 258	0.21 304	0.59 410	0.36 515	0.66 331	0.68 499	0.45 342	0.59 466	0.69 524	0.40 429	0.44 270	0.55 495	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.34 570	0.10 123

GANet-RSSM	0.55 472	0.73 501	1.90 421	0.36 470	0.26 411	0.59 410	0.27 394	0.78 436	0.52 320	0.47 355	0.57 457	0.63 479	0.45 482	1.92 622	0.43 435	0.14 495	0.10 347	0.25 631	0.11 324	0.34 570	0.14 274

DMCA	0.41 286	0.52 394	1.26 196	0.31 345	0.24 369	0.59 410	0.26 370	0.77 421	0.63 450	0.58 495	0.48 354	0.57 453	0.35 374	0.40 242	0.50 472	0.14 495	0.10 347	0.14 490	0.10 252	0.15 271	0.15 317

FADNet-RVC	0.61 515	1.26 668	2.12 491	0.33 400	0.26 411	0.59 410	0.29 439	0.86 505	0.62 438	0.45 342	0.50 380	0.62 477	0.46 497	1.73 575	0.55 495	0.17 552	0.20 586	0.17 561	0.18 511	0.59 666	0.28 538

MLCV	0.48 385	0.89 572	1.85 394	0.29 294	0.14 81	0.59 410	0.23 285	0.72 368	0.59 397	0.66 567	0.66 535	0.55 433	0.36 380	1.03 474	0.49 467	0.09 151	0.06 24	0.09 172	0.07 111	0.19 381	0.11 154

Selective-IGEV-i1	0.44 326	0.23 82	1.30 207	0.33 400	0.45 611	0.60 422	0.32 483	0.85 495	0.64 458	0.42 318	0.52 401	0.60 470	0.28 302	0.46 295	0.34 363	0.10 262	0.10 347	0.13 451	0.28 590	0.14 243	0.75 675

ITSA-stereo	0.48 385	0.33 237	1.20 185	0.33 400	0.18 230	0.60 422	0.29 439	0.94 575	0.80 598	0.50 393	0.49 371	0.53 422	0.59 561	1.25 507	0.64 529	0.15 516	0.12 436	0.17 561	0.16 477	0.18 360	0.23 484

MyStereo07	0.34 210	0.40 310	1.46 252	0.29 294	0.23 354	0.60 422	0.31 460	0.53 242	0.42 216	0.25 189	0.25 151	0.20 123	0.26 262	0.57 359	0.19 100	0.09 151	0.18 562	0.12 388	0.11 324	0.16 308	0.19 409

MyStereo06	0.54 460	0.41 320	2.68 609	0.30 316	0.23 354	0.60 422	0.30 447	0.81 460	0.44 233	0.84 629	0.52 401	0.78 570	0.58 558	0.48 314	1.10 607	0.09 151	0.17 550	0.12 388	0.10 252	0.16 308	0.20 428

MyStereo05	0.49 404	0.41 320	2.72 616	0.30 316	0.23 354	0.60 422	0.30 447	0.82 468	0.77 586	0.52 415	0.37 270	0.51 414	0.42 458	0.52 340	0.38 396	0.09 151	0.17 550	0.12 388	0.10 252	0.16 308	0.20 428

MyStereo04	0.48 385	0.40 310	2.65 606	0.29 294	0.23 354	0.60 422	0.31 460	0.83 474	0.75 571	0.47 355	0.36 263	0.53 422	0.42 458	0.53 346	0.39 407	0.09 151	0.18 562	0.12 388	0.11 324	0.16 308	0.19 409

Sa-1000	0.51 433	0.72 494	1.90 421	0.31 345	0.60 653	0.60 422	0.31 460	0.94 575	0.71 528	0.52 415	0.83 600	0.42 351	0.33 363	0.68 408	0.28 277	0.10 262	0.09 295	0.13 451	0.29 596	0.29 521	0.10 123

dad	0.51 433	1.01 622	1.74 322	0.29 294	0.19 267	0.60 422	0.26 370	0.52 233	0.75 571	0.63 548	0.63 507	0.63 479	0.33 363	0.85 450	0.47 456	0.27 641	0.15 512	0.40 664	0.18 511	0.22 430	0.14 274

IPLGR_C	0.58 493	1.25 666	2.72 616	0.80 667	0.31 487	0.60 422	0.61 630	0.76 409	0.58 387	0.56 466	0.62 494	0.41 337	0.31 346	0.43 261	0.40 415	0.11 353	0.22 602	0.13 451	0.15 454	0.35 583	0.19 409

ACRE	0.56 481	1.14 648	2.77 628	0.76 663	0.28 439	0.60 422	0.56 616	0.76 409	0.58 387	0.55 457	0.62 494	0.41 337	0.29 325	0.44 270	0.39 407	0.11 353	0.19 575	0.13 451	0.14 428	0.36 590	0.18 392

OMP-Stereo	0.59 501	0.65 466	1.74 322	0.56 631	0.37 559	0.60 422	0.26 370	0.70 358	0.65 473	0.66 567	0.60 482	0.69 524	0.32 355	2.09 640	1.20 623	0.10 262	0.07 83	0.12 388	0.09 209	0.17 332	0.10 123

PSM-adaLoss	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.60 422	0.29 439	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

DeepStereo_RVC	0.44 326	0.28 174	1.92 430	0.49 598	0.17 182	0.60 422	0.59 624	0.50 206	0.52 320	0.49 386	0.45 325	0.39 322	0.86 633	0.45 286	0.33 353	0.11 353	0.08 199	0.11 320	0.09 209	0.15 271	0.19 409

RAFT-RH_RVC	0.61 515	0.50 388	2.33 535	0.36 470	0.29 449	0.60 422	0.18 113	0.44 127	0.58 387	0.76 605	1.91 683	0.47 395	0.29 325	1.60 557	1.23 627	0.14 495	0.07 83	0.13 451	0.13 399	0.10 113	0.09 84

RAFT-IKP	0.38 253	0.27 145	1.79 371	0.44 563	0.16 149	0.60 422	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.50 332	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

pcwnet_v2	0.64 531	0.49 380	4.41 702	0.32 374	0.27 424	0.60 422	0.25 346	0.97 603	0.88 622	0.59 509	0.70 565	0.63 479	0.55 542	0.66 404	0.37 389	0.17 552	0.15 512	0.15 521	0.14 428	0.21 413	0.23 484

cf-r	0.53 453	0.81 540	2.15 499	0.33 400	0.28 439	0.60 422	0.28 414	0.78 436	0.64 458	0.51 406	0.60 482	0.75 558	0.40 429	1.32 510	0.43 435	0.13 450	0.09 295	0.11 320	0.12 365	0.15 271	0.14 274

GwcNet-RSSM	0.57 488	0.94 588	2.13 493	0.32 374	0.25 393	0.60 422	0.30 447	0.80 456	0.66 488	0.52 415	0.64 524	0.71 539	0.40 429	1.79 588	0.50 472	0.13 450	0.09 295	0.12 388	0.12 365	0.21 413	0.15 317

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 472	0.92 580	2.36 543	0.38 511	0.37 559	0.60 422	0.28 414	0.82 468	0.62 438	0.62 539	0.55 436	0.72 542	0.45 482	1.00 470	0.43 435	0.15 516	0.11 402	0.14 490	0.14 428	0.15 271	0.16 351
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 577	0.68 478	1.91 427	0.47 588	0.44 600	0.60 422	0.51 596	0.76 409	0.80 598	0.77 609	0.67 538	0.87 607	0.61 574	2.40 664	0.67 535	0.32 654	0.35 654	0.36 657	0.41 655	0.45 642	0.39 620

S0	0.40 278	0.69 482	1.02 147	0.30 316	0.19 267	0.61 442	0.35 507	0.48 188	0.31 44	0.34 267	0.50 380	0.32 269	0.32 355	0.34 184	0.36 381	0.19 581	0.14 482	0.17 561	0.20 544	0.46 644	0.65 666

CoDeX	0.52 447	0.43 335	2.25 522	0.29 294	0.26 411	0.61 442	0.32 483	0.99 619	0.68 499	0.48 374	0.55 436	0.52 420	0.40 429	1.60 557	0.35 375	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.10 252	0.13 209	0.12 203

anonymousa	0.48 385	0.46 361	2.44 559	0.29 294	0.34 525	0.61 442	0.25 346	0.66 331	0.54 353	0.53 426	0.77 590	0.73 546	0.46 497	0.33 170	0.31 327	0.10 262	0.09 295	0.12 388	0.29 596	0.10 113	0.19 409

Selective-RAFT	0.35 223	0.26 132	1.48 259	0.31 345	0.15 112	0.61 442	0.19 129	0.60 299	0.54 353	0.28 230	0.29 193	0.40 331	0.33 363	0.50 332	0.27 263	0.10 262	0.07 83	0.09 172	0.35 633	0.19 381	0.08 56

CIPLG	0.56 481	1.19 659	2.46 563	0.80 667	0.31 487	0.61 442	0.57 620	0.76 409	0.57 376	0.56 466	0.63 507	0.41 337	0.30 336	0.45 286	0.40 415	0.11 353	0.20 586	0.13 451	0.13 399	0.35 583	0.19 409

Patchmatch Stereo++	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203
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
IIG-Stereo	0.59 501	0.65 466	1.74 322	0.54 622	0.23 354	0.61 442	0.21 201	0.73 382	0.65 473	0.64 558	0.69 555	0.69 524	0.38 406	2.09 640	1.39 639	0.11 353	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.15 271	0.09 84

NF-Stereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.44 568	0.66 331	0.61 420	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.45 529	0.79 564	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.16 351

OCTAStereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.61 420	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.80 565	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.17 372

PSM-softLoss	0.48 385	0.27 145	1.85 394	0.51 607	0.17 182	0.61 442	0.40 540	0.61 304	0.57 376	0.52 415	0.48 354	0.39 322	0.25 242	1.46 530	0.77 558	0.12 415	0.08 199	0.13 451	0.12 365	0.12 171	0.14 274

KMStereo	0.48 385	0.27 145	1.85 394	0.51 607	0.17 182	0.61 442	0.40 540	0.61 304	0.57 376	0.52 415	0.48 354	0.39 322	0.25 242	1.46 530	0.77 558	0.12 415	0.08 199	0.13 451	0.12 365	0.12 171	0.14 274

ROB_FTStereo_v2	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

ROB_FTStereo	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.26 370	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.49 325	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

HUI-Stereo	0.38 253	0.27 145	1.79 371	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.45 286	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

RAFT_R40	0.50 416	0.21 42	1.76 338	0.50 602	0.40 581	0.61 442	0.53 603	0.56 266	0.60 402	0.56 466	0.54 426	0.55 433	0.51 527	1.57 550	0.53 486	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.16 308	0.09 84

RE-Stereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.60 402	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.78 560	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.17 372

TVStereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.60 402	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.78 560	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.17 372

iGMRVC	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.55 355	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

iRAFT	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

GES	0.44 326	0.28 174	1.88 409	0.30 316	0.18 230	0.61 442	0.30 447	0.88 525	0.46 259	0.47 355	0.52 401	0.39 322	0.42 458	0.58 363	0.67 535	0.15 516	0.11 402	0.12 388	0.10 252	0.15 271	0.17 372

STTStereo	0.51 433	0.69 482	2.14 498	0.36 470	0.30 466	0.61 442	0.32 483	0.77 421	0.60 402	0.60 519	0.54 426	0.67 510	0.43 469	0.86 453	0.42 426	0.16 537	0.15 512	0.17 561	0.20 544	0.16 308	0.15 317

RT-IGEV	0.66 544	0.25 114	2.11 487	0.56 631	0.46 619	0.62 463	0.54 607	0.99 619	0.75 571	0.79 613	0.93 623	0.85 598	0.78 620	0.59 369	1.64 653	0.12 415	0.16 530	0.11 320	0.47 664	0.28 514	0.30 559

GCST	0.72 577	1.10 639	2.15 499	1.11 689	0.59 648	0.62 463	0.19 129	0.75 397	0.53 338	0.56 466	0.63 507	0.47 395	0.31 346	1.11 486	0.33 353	0.75 689	0.45 674	0.84 690	0.64 694	0.69 674	0.54 651

IPLGR	0.54 460	0.56 420	2.68 609	0.36 470	0.18 230	0.62 463	0.54 607	1.02 639	0.64 458	0.73 597	0.46 333	0.47 395	0.45 482	1.12 490	0.29 291	0.09 151	0.08 199	0.11 320	0.09 209	0.19 381	0.12 203

AAGNet	0.88 628	0.33 237	1.79 371	0.54 622	0.98 683	0.62 463	0.46 579	0.50 206	0.60 402	0.58 495	0.53 414	0.50 411	0.73 608	1.23 503	7.48 726	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.14 243	0.09 84

TransformOpticalFlow	0.64 531	0.56 420	2.66 607	0.44 563	0.26 411	0.62 463	0.28 414	0.83 474	0.71 528	0.76 605	0.74 580	0.91 617	0.85 630	1.83 598	0.81 566	0.10 262	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.11 150	0.12 203

SST-Stereo	0.52 447	0.20 26	1.76 338	0.62 650	0.53 634	0.62 463	0.66 641	0.55 260	0.61 420	0.58 495	0.53 414	0.52 420	0.60 565	1.59 556	0.29 291	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.16 308	0.10 123

PFNet	0.60 507	0.33 237	2.47 569	0.41 541	0.55 639	0.62 463	0.27 394	0.61 304	0.63 450	0.61 528	0.56 448	0.45 375	0.32 355	1.88 615	1.14 613	0.28 645	0.09 295	0.12 388	0.16 477	0.26 497	0.20 428

GrayStereo	0.66 544	0.19 11	1.76 338	0.90 674	0.23 354	0.62 463	1.42 708	0.62 308	0.60 402	0.72 593	0.78 591	0.56 446	3.07 712	0.60 376	0.26 251	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.21 552	0.11 150	0.18 392

Pruner-Stereo	0.51 433	0.27 145	1.78 351	1.79 707	0.19 267	0.62 463	0.45 576	0.57 272	0.60 402	0.61 528	0.48 354	0.41 337	0.24 227	0.46 295	1.00 591	0.12 415	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.12 171	0.13 246

GEStereo_RVC	0.54 460	0.87 563	1.95 446	0.47 588	0.25 393	0.62 463	0.37 524	1.00 628	0.74 557	0.53 426	0.54 426	0.59 463	0.44 477	1.10 483	0.46 447	0.15 516	0.11 402	0.12 388	0.10 252	0.26 497	0.19 409

s12784h	0.36 233	0.28 174	1.58 280	0.23 95	0.11 11	0.62 463	0.24 322	0.79 452	0.64 458	0.44 331	0.52 401	0.28 235	0.26 262	0.50 332	0.24 222	0.11 353	0.06 24	0.09 172	0.06 25	0.16 308	0.06 1

222	0.78 604	0.23 82	1.23 191	0.28 258	0.18 230	0.62 463	0.24 322	1.02 639	0.70 518	0.58 495	0.66 535	0.46 387	0.42 458	1.80 593	6.53 725	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.12 171	0.17 372

psmorigin	1.36 675	0.60 433	13.80 736	0.37 494	0.29 449	0.62 463	0.33 493	0.77 421	0.61 420	0.96 647	0.88 614	1.17 667	0.73 608	4.00 714	0.86 572	0.19 581	0.22 602	0.17 561	0.18 511	0.24 462	0.29 546

FAT-Stereo	0.70 565	0.54 409	2.88 638	0.36 470	0.29 449	0.62 463	0.54 607	0.97 603	0.87 618	0.76 605	0.92 619	0.94 627	0.80 622	1.84 603	0.57 507	0.18 565	0.19 575	0.17 561	0.16 477	0.22 430	0.25 510

FADNet-RVC-Resample	0.67 549	1.16 657	3.16 669	0.37 494	0.29 449	0.62 463	0.38 531	0.86 505	0.63 450	0.51 406	0.50 380	0.57 453	0.45 482	1.57 550	0.49 467	0.24 626	0.32 651	0.23 619	0.19 531	0.27 508	0.62 663

edge stereo	0.81 616	0.73 501	3.30 680	0.37 494	1.21 699	0.62 463	0.39 537	0.93 566	0.79 595	0.80 615	0.88 614	1.14 663	0.71 602	2.18 646	0.71 545	0.21 600	0.20 586	0.26 634	0.18 511	0.38 605	0.26 521

CVANet_RVC	0.65 539	0.80 535	2.13 493	0.36 470	0.26 411	0.62 463	0.42 550	0.84 486	0.72 538	0.69 579	0.68 546	0.68 517	0.52 532	2.64 684	0.42 426	0.19 581	0.12 436	0.22 612	0.17 497	0.37 598	0.15 317

PWC_ROB	0.70 565	0.94 588	1.88 409	0.39 521	0.39 571	0.62 463	0.30 447	0.98 607	0.94 635	0.91 640	1.29 661	0.77 566	0.62 579	1.62 561	1.03 599	0.18 565	0.11 402	0.18 583	0.13 399	0.51 656	0.22 458

AANet	0.82 619	0.91 578	2.89 641	0.34 433	0.29 449	0.63 481	0.38 531	0.81 460	1.31 673	1.33 679	1.39 668	1.26 671	1.14 664	1.32 510	0.97 582	0.20 592	0.17 550	0.18 583	0.19 531	0.33 558	0.31 568

DA	0.32 189	0.26 132	0.89 115	0.29 294	0.25 393	0.63 481	0.22 244	0.60 299	0.39 172	0.23 158	0.30 208	0.24 179	0.26 262	0.60 376	0.18 73	0.10 262	0.12 436	0.09 172	0.07 111	0.10 113	0.52 648

GGEV	0.32 189	0.26 132	0.89 115	0.29 294	0.25 393	0.63 481	0.22 244	0.60 299	0.39 172	0.23 158	0.30 208	0.24 179	0.26 262	0.60 376	0.18 73	0.10 262	0.12 436	0.09 172	0.07 111	0.10 113	0.52 648

1111x	0.74 589	0.21 42	1.93 433	0.31 345	0.17 182	0.63 481	0.32 483	1.03 646	0.74 557	0.52 415	0.62 494	0.57 453	0.47 506	2.38 660	4.25 713	0.12 415	0.14 482	0.11 320	0.12 365	0.12 171	0.14 274

Prome-Stereo	0.49 404	0.30 206	1.76 338	0.60 648	0.23 354	0.63 481	0.42 550	0.62 308	0.60 402	0.59 509	1.03 641	0.43 355	0.72 605	0.60 376	0.33 353	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.09 209	0.11 150	0.43 633

xxxx	0.70 565	0.21 42	1.33 214	0.28 258	0.18 230	0.63 481	0.24 322	1.02 639	0.69 508	0.50 393	0.62 494	0.58 460	0.38 406	1.47 537	5.21 719	0.13 450	0.12 436	0.11 320	0.10 252	0.12 171	0.15 317

ac_64	0.55 472	0.46 361	1.92 430	0.36 470	0.34 525	0.63 481	0.31 460	0.82 468	0.61 420	0.55 457	0.51 386	0.89 613	0.48 515	1.83 598	0.55 495	0.14 495	0.11 402	0.12 388	0.12 365	0.18 360	0.12 203

acv_ft	0.48 385	0.44 347	1.76 338	0.32 374	0.41 590	0.63 481	0.28 414	0.81 460	0.68 499	0.61 528	0.59 466	0.69 524	0.45 482	0.44 270	0.63 523	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.41 623	0.10 123

CFNet-ft	0.51 433	0.76 510	1.79 371	0.28 258	0.30 466	0.63 481	0.28 414	0.66 331	0.55 360	0.45 342	0.57 457	0.74 552	0.41 440	1.46 530	0.42 426	0.14 495	0.10 347	0.28 638	0.13 399	0.18 360	0.14 274

DIP-Stereo	0.37 240	0.34 254	1.50 266	0.27 225	0.18 230	0.63 481	0.17 90	0.92 558	0.53 338	0.49 386	0.48 354	0.30 256	0.30 336	0.39 235	0.30 314	0.10 262	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.15 271	0.12 203
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 493	0.96 598	1.78 351	0.33 400	0.25 393	0.63 481	0.22 244	0.88 525	0.75 571	0.46 353	0.59 466	0.58 460	0.40 429	2.29 652	0.48 462	0.12 415	0.09 295	0.15 521	0.14 428	0.30 532	0.15 317

CFNet_RVC	0.51 433	0.76 510	1.79 371	0.28 258	0.30 466	0.63 481	0.28 414	0.66 331	0.55 360	0.45 342	0.57 457	0.74 552	0.41 440	1.46 530	0.42 426	0.14 495	0.10 347	0.28 638	0.13 399	0.18 360	0.14 274

DeepPruner_ROB	0.50 416	0.70 488	1.94 443	0.29 294	0.26 411	0.63 481	0.31 460	0.80 456	0.48 283	0.61 528	0.55 436	0.66 500	0.38 406	0.98 466	0.40 415	0.19 581	0.14 482	0.14 490	0.14 428	0.23 445	0.17 372

PS-NSSS	0.63 527	1.00 618	1.81 378	0.30 316	0.31 487	0.63 481	0.34 499	0.98 607	0.69 508	0.54 439	0.74 580	0.51 414	0.41 440	2.43 669	0.48 462	0.24 626	0.17 550	0.27 635	0.18 511	0.27 508	0.21 443

coex_refinement	0.58 493	0.94 588	1.87 407	0.38 511	0.25 393	0.64 495	0.34 499	0.83 474	0.65 473	0.60 519	0.63 507	0.81 582	0.48 515	1.85 605	0.56 503	0.13 450	0.09 295	0.10 241	0.10 252	0.16 308	0.16 351

PSMNet-RUCA	0.58 493	0.82 544	1.89 416	0.59 644	0.56 642	0.64 495	0.36 515	0.84 486	0.69 508	0.51 406	0.68 546	0.53 422	0.43 469	0.56 358	0.43 435	0.34 658	0.18 562	0.44 670	0.29 596	0.48 648	0.30 559

RAFT-Test	0.44 326	0.38 289	2.01 464	0.27 225	0.44 600	0.64 495	0.37 524	0.72 368	0.57 376	0.45 342	0.48 354	0.65 493	0.24 227	0.35 192	0.29 291	0.09 151	0.11 402	0.09 172	0.38 646	0.10 113	0.11 154

SACVNet	0.60 507	0.74 506	1.90 421	0.37 494	0.28 439	0.64 495	0.37 524	0.86 505	0.61 420	0.65 565	0.62 494	0.69 524	0.44 477	2.08 638	0.42 426	0.18 565	0.14 482	0.16 540	0.15 454	0.38 605	0.24 498

ADLNet2	0.68 556	0.84 551	3.19 673	0.33 400	0.36 547	0.64 495	0.37 524	0.89 531	0.79 595	0.54 439	0.65 533	0.93 623	0.48 515	2.07 636	0.56 503	0.13 450	0.11 402	0.11 320	0.11 324	0.33 558	0.18 392

HHNet	0.60 507	0.65 466	2.60 600	0.36 470	0.25 393	0.64 495	0.61 630	0.64 321	0.62 438	0.55 457	1.13 652	0.32 269	0.60 565	0.42 256	1.79 660	0.15 516	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.18 360	0.15 317

DRaft	0.62 520	0.38 289	1.76 338	0.24 125	0.16 149	0.64 495	0.66 641	0.53 242	0.53 338	0.67 571	0.99 633	0.38 315	1.00 650	1.44 524	2.10 674	0.10 262	0.14 482	0.10 241	0.14 428	0.18 360	0.21 443

ARAFT	0.60 507	1.23 663	3.10 663	0.28 258	0.16 149	0.64 495	0.36 515	0.90 537	0.67 497	0.61 528	0.49 371	0.55 433	0.31 346	1.24 506	0.32 340	0.10 262	0.08 199	0.14 490	0.13 399	0.37 598	0.21 443

Syn2CoEx	0.70 565	1.07 637	2.74 623	0.43 556	0.30 466	0.64 495	0.42 550	0.99 619	0.78 590	0.62 539	0.78 591	0.74 552	0.72 605	1.92 622	0.61 519	0.20 592	0.17 550	0.19 590	0.15 454	0.29 521	0.22 458

psm_up	0.57 488	0.61 438	1.83 388	0.35 449	0.30 466	0.64 495	0.37 524	0.90 537	0.68 499	0.59 509	0.55 436	0.68 517	0.54 537	1.91 618	0.46 447	0.16 537	0.15 512	0.16 540	0.15 454	0.23 445	0.13 246

DeepPrunerF	0.86 624	0.86 559	2.91 646	0.45 577	0.50 626	0.64 495	0.48 591	1.14 664	2.64 713	0.63 548	0.61 489	0.65 493	0.62 579	2.21 648	1.31 633	0.23 617	0.19 575	0.30 646	0.28 590	0.36 590	0.25 510

UCFNet_RVC	0.48 385	0.82 544	1.85 394	0.30 316	0.27 424	0.64 495	0.26 370	0.74 387	0.55 360	0.48 374	0.53 414	0.63 479	0.41 440	0.88 457	0.38 396	0.15 516	0.10 347	0.17 561	0.17 497	0.18 360	0.15 317

HSM	0.62 520	0.76 510	1.72 314	0.30 316	0.29 449	0.64 495	0.28 414	0.94 575	0.62 438	0.58 495	0.57 457	1.40 678	0.64 584	2.59 682	0.42 426	0.11 353	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.14 243	0.11 154

iResNet	0.51 433	0.76 510	2.59 598	0.41 541	0.17 182	0.64 495	0.27 394	0.82 468	0.70 518	0.57 477	0.64 524	0.43 355	0.36 380	0.70 419	0.52 482	0.10 262	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.21 413	0.13 246

SME	0.53 453	1.10 639	1.55 275	0.35 449	0.20 288	0.65 509	0.25 346	0.67 341	0.48 283	0.47 355	0.49 371	0.35 293	0.36 380	1.79 588	0.51 478	0.26 635	0.10 347	0.12 388	0.13 399	0.45 642	0.25 510

w-ln-seven-2	0.68 556	1.13 646	2.46 563	0.36 470	0.27 424	0.65 509	0.44 568	0.87 516	0.83 609	0.69 579	0.75 583	0.72 542	0.63 582	1.56 546	1.15 615	0.13 450	0.13 463	0.15 521	0.14 428	0.35 583	0.19 409

AASNet	0.56 481	1.03 628	2.34 537	0.37 494	0.33 512	0.65 509	0.29 439	0.96 594	0.73 553	0.54 439	0.60 482	0.55 433	0.38 406	0.59 369	0.58 512	0.14 495	0.12 436	0.13 451	0.10 252	0.43 632	0.24 498

UPFNet	0.46 362	0.28 174	1.73 317	0.33 400	0.32 497	0.65 509	0.38 531	0.83 474	0.59 397	0.57 477	0.52 401	0.61 473	0.40 429	0.75 428	0.52 482	0.13 450	0.12 436	0.13 451	0.12 365	0.15 271	0.11 154

RP	0.67 549	0.82 544	1.94 443	0.43 556	0.44 600	0.65 509	0.45 576	0.89 531	0.82 606	0.66 567	0.92 619	0.99 637	0.76 616	1.55 545	0.66 532	0.25 631	0.18 562	0.23 619	0.20 544	0.31 540	0.22 458

RASNet	0.61 515	0.68 478	2.03 472	0.35 449	0.46 619	0.65 509	0.28 414	0.78 436	0.70 518	0.48 374	0.64 524	0.93 623	0.61 574	2.21 648	0.73 552	0.12 415	0.09 295	0.09 172	0.10 252	0.14 243	0.11 154

DLCB_ROB	0.54 460	0.55 418	1.49 262	0.36 470	0.25 393	0.65 509	0.36 515	0.80 456	0.70 518	0.72 593	0.69 555	0.83 589	0.46 497	1.53 543	0.60 516	0.13 450	0.12 436	0.14 490	0.14 428	0.14 243	0.13 246

S	0.44 326	0.42 329	1.08 159	0.27 225	0.24 369	0.66 516	0.28 414	0.53 242	0.46 259	0.45 342	0.56 448	0.33 281	0.39 420	0.31 141	0.30 314	0.17 552	0.11 402	0.19 590	0.20 544	0.52 660	1.29 708

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 515	0.61 438	3.35 684	0.33 400	0.58 646	0.66 516	0.20 156	0.98 607	0.55 360	0.73 597	0.52 401	0.99 637	0.65 586	0.58 363	0.29 291	0.10 262	0.16 530	0.10 241	0.41 655	0.29 521	0.20 428

IER	0.43 316	0.38 289	1.69 302	0.26 199	0.25 393	0.66 516	0.26 370	0.71 362	0.55 360	0.54 439	0.59 466	0.60 470	0.53 534	0.52 340	0.39 407	0.11 353	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.14 243	0.11 154

DEmStereo	0.68 556	0.31 220	2.25 522	0.42 552	0.17 182	0.66 516	0.89 672	0.51 217	0.59 397	0.60 519	1.01 636	0.45 375	1.26 668	1.54 544	2.26 680	0.10 262	0.08 199	0.10 241	0.10 252	0.10 113	0.11 154

HGLStereo	0.54 460	0.69 482	2.00 463	0.35 449	0.40 581	0.66 516	0.30 447	0.83 474	0.62 438	0.57 477	0.69 555	0.69 524	0.54 537	1.07 478	0.55 495	0.13 450	0.13 463	0.13 451	0.11 324	0.19 381	0.17 372

FADNet	0.64 531	1.22 662	2.06 474	0.32 374	0.30 466	0.66 516	0.29 439	0.88 525	0.72 538	0.44 331	0.48 354	0.66 500	0.57 552	1.84 603	0.45 446	0.46 670	0.20 586	0.17 561	0.19 531	0.59 666	0.24 498

TDLM	0.67 549	0.92 580	1.76 338	0.37 494	0.24 369	0.66 516	0.56 616	0.82 468	0.74 557	1.16 662	0.62 494	0.61 473	0.48 515	2.70 689	0.50 472	0.20 592	0.11 402	0.35 655	0.14 428	0.32 549	0.16 351

UGAM-zero	0.63 527	0.39 302	2.49 574	0.30 316	0.49 625	0.67 523	0.19 129	0.91 549	0.45 248	0.77 609	0.45 325	1.16 666	0.82 625	2.05 633	0.29 291	0.09 151	0.15 512	0.09 172	0.44 659	0.11 150	0.22 458

gwcnet-sp	0.49 404	0.43 335	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 353	0.11 402	0.11 320	0.11 324	0.15 271	0.14 274

scenet	0.49 404	0.43 335	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 353	0.11 402	0.11 320	0.11 324	0.15 271	0.14 274

Anonymous_2	0.74 589	0.32 228	1.65 291	0.33 400	0.30 466	0.67 523	0.32 483	0.69 350	0.46 259	0.48 374	0.41 301	0.84 594	0.58 558	0.51 336	0.40 415	0.32 654	0.38 662	1.43 714	3.69 732	0.80 684	0.27 530

ssnet	0.49 404	0.43 335	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 353	0.11 402	0.11 320	0.11 324	0.15 271	0.14 274

anonymity	0.80 608	0.66 473	1.29 204	0.59 644	0.75 669	0.67 523	0.52 599	0.95 589	0.71 528	0.94 644	0.70 565	0.67 510	0.87 634	0.71 421	1.35 636	0.64 681	0.62 690	0.58 679	1.44 718	0.60 669	0.65 666

PSMNet-ADL	0.51 433	0.38 289	1.65 291	0.35 449	0.21 304	0.67 523	0.26 370	0.74 387	0.55 360	0.42 318	0.52 401	0.70 534	0.45 482	1.91 618	0.57 507	0.15 516	0.13 463	0.11 320	0.13 399	0.15 271	0.20 428

ADLNet	0.60 507	0.71 490	1.95 446	0.35 449	0.34 525	0.67 523	0.34 499	0.90 537	0.74 557	0.68 577	0.62 494	0.80 579	0.45 482	1.78 584	0.64 529	0.14 495	0.11 402	0.14 490	0.14 428	0.29 521	0.21 443

RAFT + AFF	0.64 531	1.20 660	1.95 446	0.34 433	0.33 512	0.67 523	0.52 599	0.99 619	0.74 557	0.53 426	0.58 463	0.57 453	0.80 622	1.76 580	0.51 478	0.12 415	0.27 637	0.15 521	0.14 428	0.43 632	0.29 546

HSM-Net_RVC	0.67 549	0.34 254	2.23 518	0.26 199	0.19 267	0.67 523	0.29 439	1.26 675	0.69 508	0.72 593	0.70 565	0.78 570	0.42 458	3.77 713	0.41 423	0.13 450	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.12 171	0.11 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 531	0.65 466	1.62 289	0.46 583	0.25 393	0.67 523	0.30 447	0.93 566	0.77 586	0.59 509	0.57 457	0.77 566	0.38 406	2.78 693	0.44 441	0.23 617	0.24 614	0.28 638	0.26 581	0.27 508	0.39 620

XPNet_ROB	0.61 515	0.72 494	1.66 296	0.37 494	0.27 424	0.67 523	0.47 587	0.89 531	0.71 528	0.78 611	0.70 565	0.81 582	0.53 534	1.70 570	0.76 556	0.21 600	0.16 530	0.16 540	0.15 454	0.20 397	0.21 443

DualNet (step1)	0.59 501	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.11 486	0.38 396	0.61 678	0.14 482	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

test_sample9	0.94 637	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.91 618	2.55 687	0.61 678	4.16 731	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

test_sample8	1.12 654	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.95 589	0.61 420	1.18 670	0.56 448	2.53 700	1.31 672	1.91 618	2.55 687	0.61 678	4.16 731	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

Any-RAFT	0.38 253	0.25 114	1.89 416	0.27 225	0.17 182	0.68 535	0.21 201	0.78 436	0.53 338	0.43 324	0.43 310	0.54 430	0.30 336	0.41 247	0.20 139	0.10 262	0.12 436	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.09 84

AF-Net	0.69 561	0.92 580	2.21 510	0.41 541	0.40 581	0.68 535	0.40 540	1.02 639	0.86 615	0.69 579	1.03 641	1.04 648	0.84 629	1.19 498	0.78 560	0.22 613	0.14 482	0.25 631	0.17 497	0.30 532	0.18 392

StereoDRNet-Refined	0.50 416	0.41 320	1.50 266	0.33 400	0.21 304	0.68 535	0.26 370	0.81 460	0.68 499	0.67 571	0.68 546	0.73 546	0.42 458	1.10 483	0.59 514	0.11 353	0.08 199	0.14 490	0.14 428	0.25 476	0.21 443
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 326	0.68 478	1.97 460	0.28 258	0.18 230	0.69 541	0.21 201	0.63 317	0.40 189	1.00 649	0.34 254	0.42 351	0.20 152	0.69 414	0.24 222	0.10 262	0.22 602	0.10 241	0.22 562	0.12 171	0.10 123

TRStereo	0.53 453	0.76 510	2.38 545	0.42 552	0.29 449	0.69 541	0.23 285	1.81 700	0.55 360	0.36 279	0.32 236	0.47 395	0.40 429	0.46 295	0.25 237	0.12 415	0.11 402	0.11 320	0.41 655	0.13 209	0.32 578

hitnet-ft	0.67 549	0.80 535	1.90 421	0.28 258	0.22 333	0.69 541	0.36 515	0.85 495	0.65 473	0.56 466	0.84 603	1.03 645	0.95 648	2.32 655	0.55 495	0.23 617	0.14 482	0.41 665	0.13 399	0.24 462	0.17 372

S-Stereo	0.80 608	0.69 482	3.89 693	0.39 521	0.37 559	0.69 541	0.70 653	0.94 575	0.98 642	0.62 539	0.91 617	0.83 589	0.60 565	2.37 657	0.66 532	0.18 565	0.21 596	0.17 561	0.18 511	0.30 532	0.35 596

NVstereo2D	0.58 493	0.40 310	2.03 472	0.35 449	0.35 538	0.69 541	0.39 537	0.91 549	0.80 598	0.47 355	0.53 414	0.67 510	0.46 497	1.99 628	0.48 462	0.19 581	0.11 402	0.17 561	0.13 399	0.25 476	0.25 510

ETE_ROB	0.60 507	0.71 490	1.55 275	0.37 494	0.25 393	0.69 541	0.51 596	1.47 685	0.70 518	0.80 615	0.69 555	0.85 598	0.49 522	1.36 515	0.58 512	0.16 537	0.13 463	0.19 590	0.16 477	0.21 413	0.23 484

SFCPSM	0.46 362	0.24 100	2.35 540	0.27 225	0.27 424	0.70 547	0.32 483	0.96 594	0.63 450	0.49 386	0.52 401	0.43 355	0.36 380	0.52 340	0.43 435	0.12 415	0.09 295	0.12 388	0.16 477	0.16 308	0.12 203

PA-Net	0.84 622	1.00 618	3.49 686	0.63 651	0.40 581	0.70 547	0.52 599	0.86 505	0.84 612	0.52 415	0.59 466	0.70 534	0.54 537	2.35 656	2.23 678	0.17 552	0.27 637	0.19 590	0.28 590	0.22 430	0.36 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 460	0.80 535	2.76 625	0.32 374	0.33 512	0.71 549	0.20 156	0.87 516	0.57 376	0.51 406	0.59 466	0.50 411	0.33 363	0.68 408	0.55 495	0.10 262	0.29 641	0.10 241	0.13 399	0.21 413	0.34 593

CBFPSM	0.56 481	0.91 578	1.82 384	0.28 258	0.23 354	0.71 549	0.37 524	0.72 368	0.64 458	0.50 393	0.49 371	1.03 645	0.83 626	0.62 383	1.35 636	0.10 262	0.12 436	0.10 241	0.10 252	0.18 360	0.19 409

Wz-Net-SNSev	0.76 596	1.32 675	3.11 665	0.40 533	0.31 487	0.71 549	0.60 626	0.98 607	0.87 618	0.67 571	0.83 600	0.96 630	0.60 565	1.67 566	0.97 582	0.16 537	0.15 512	0.16 540	0.17 497	0.36 590	0.24 498

FADNet_RVC	0.81 616	1.14 648	2.42 553	0.30 316	0.24 369	0.71 549	0.24 322	0.95 589	0.61 420	0.44 331	0.56 448	0.59 463	0.42 458	1.52 542	0.68 538	0.94 695	0.96 711	0.28 638	1.00 710	0.90 688	1.36 710

SHD	0.72 577	0.77 520	2.36 543	0.45 577	0.40 581	0.71 549	0.32 483	1.02 639	1.25 668	1.07 655	0.84 603	0.90 615	0.73 608	1.09 481	0.98 585	0.21 600	0.18 562	0.20 600	0.21 552	0.32 549	0.31 568

NCCL2	0.65 539	0.94 588	1.96 455	0.43 556	0.30 466	0.71 549	0.68 647	0.84 486	0.65 473	0.70 585	0.60 482	0.86 605	0.54 537	1.56 546	0.57 507	0.20 592	0.16 530	0.67 685	0.25 573	0.22 430	0.24 498

zh-mn7	0.80 608	1.54 686	3.00 655	0.35 449	0.27 424	0.72 555	0.41 546	0.93 566	1.11 659	1.00 649	1.28 659	0.75 558	0.57 552	1.87 606	1.18 620	0.16 537	0.13 463	0.14 490	0.14 428	0.26 497	0.21 443

TCMNet	0.66 544	0.85 556	2.55 595	0.50 602	0.52 633	0.72 555	0.39 537	0.87 516	0.72 538	0.58 495	0.68 546	0.63 479	0.46 497	1.70 570	0.63 523	0.18 565	0.18 562	0.23 619	0.18 511	0.38 605	0.27 530

ssnet_v2	0.55 472	0.60 433	1.86 402	0.32 374	0.22 333	0.72 555	0.44 568	0.94 575	0.74 557	0.63 548	0.54 426	0.81 582	0.47 506	0.77 437	0.70 542	0.16 537	0.14 482	0.14 490	0.14 428	0.30 532	0.30 559

Anonymous3	0.42 307	0.35 263	2.09 482	0.33 400	0.24 369	0.72 555	0.31 460	0.74 387	0.55 360	0.35 272	0.40 296	0.33 281	0.29 325	0.44 270	0.28 277	0.18 565	0.18 562	0.13 451	0.13 399	0.17 332	0.17 372

EDNetEfficientorigin	8.18 728	0.98 611	145.96 760	0.51 607	0.89 678	0.72 555	0.48 591	0.85 495	1.56 686	2.12 697	1.49 672	1.29 672	1.31 672	1.83 598	2.13 675	0.13 450	0.12 436	0.17 561	0.18 511	0.39 615	0.45 636

PSMNet_ROB	0.66 544	1.01 622	2.33 535	0.38 511	0.31 487	0.72 555	0.55 611	0.86 505	0.69 508	0.54 439	0.60 482	0.75 558	0.47 506	2.00 629	0.82 567	0.17 552	0.13 463	0.19 590	0.19 531	0.24 462	0.27 530

pmcnn	1.32 671	1.05 632	2.77 628	0.74 661	1.43 702	0.72 555	0.56 616	0.96 594	0.91 629	0.99 648	2.92 708	6.01 724	0.70 600	2.38 660	3.32 702	0.13 450	0.10 347	0.08 70	0.06 25	0.34 570	0.22 458

Hybrid-DGEV-2	0.51 433	0.84 551	1.75 329	0.32 374	0.17 182	0.73 562	0.18 113	0.83 474	0.69 508	0.52 415	0.38 283	0.53 422	0.42 458	0.99 467	0.92 575	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.10 252	0.25 476	0.23 484

DStereoO	0.99 642	0.66 473	1.67 298	0.75 662	0.99 686	0.73 562	1.33 700	0.94 575	0.91 629	0.70 585	1.06 646	0.75 558	1.75 696	0.95 463	2.39 684	1.20 707	0.41 672	0.48 673	0.59 689	0.85 686	0.60 661

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 240	0.37 276	1.21 187	0.26 199	0.18 230	0.73 562	0.18 113	0.53 242	0.41 202	0.35 272	0.30 208	0.58 460	0.22 185	0.33 170	0.95 580	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.35 633	0.13 209	0.15 317

FTStereo	0.76 596	0.18 7	2.35 540	0.71 658	0.21 304	0.73 562	1.79 712	0.57 272	0.53 338	1.07 655	1.63 677	1.29 672	2.13 701	0.75 428	0.29 291	0.19 581	0.08 199	0.12 388	0.11 324	0.11 150	0.40 626

RGC	0.71 574	0.97 606	2.18 506	0.44 563	0.44 600	0.73 562	0.40 540	0.94 575	0.71 528	0.71 590	1.04 644	1.01 641	0.71 602	1.74 577	0.70 542	0.23 617	0.18 562	0.28 638	0.26 581	0.29 521	0.27 530

StereoDRNet	0.64 531	0.88 567	2.35 540	0.41 541	0.45 611	0.73 562	0.47 587	0.94 575	0.74 557	0.75 602	0.54 426	0.74 552	0.47 506	1.70 570	0.72 549	0.15 516	0.14 482	0.15 521	0.14 428	0.20 397	0.19 409

LMCR-Stereo	0.52 447	0.71 490	2.39 547	0.40 533	0.21 304	0.74 568	0.31 460	1.02 639	0.64 458	0.61 528	0.63 507	0.39 322	0.51 527	0.62 383	0.42 426	0.19 581	0.09 295	0.12 388	0.09 209	0.23 445	0.12 203

delet	0.52 447	0.54 409	1.62 289	0.31 345	0.35 538	0.74 568	0.46 579	0.85 495	0.74 557	0.55 457	0.60 482	0.67 510	0.50 525	1.12 490	0.57 507	0.11 353	0.11 402	0.13 451	0.14 428	0.16 308	0.12 203

UNet	0.54 460	0.44 347	2.83 635	0.31 345	0.33 512	0.74 568	0.27 394	0.82 468	0.61 420	0.53 426	0.54 426	0.72 542	0.54 537	0.78 441	0.56 503	0.11 353	0.09 295	0.13 451	0.11 324	0.14 243	0.12 203

DANet	0.80 608	0.65 466	2.21 510	1.19 692	0.48 624	0.74 568	1.25 696	0.89 531	1.53 684	0.89 636	0.71 569	0.96 630	0.56 546	1.83 598	0.96 581	0.18 565	0.16 530	0.19 590	0.16 477	0.26 497	0.29 546
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 592	0.84 551	2.01 464	0.40 533	0.25 393	0.74 568	0.66 641	0.87 516	0.73 553	0.71 590	1.07 647	0.84 594	0.59 561	2.71 691	1.15 615	0.17 552	0.16 530	0.44 670	0.16 477	0.31 540	0.20 428

CBMV_ROB	0.76 596	0.42 329	2.68 609	0.33 400	0.22 333	0.74 568	0.47 587	0.96 594	0.76 581	1.04 654	0.96 628	0.88 611	0.93 642	2.06 634	1.19 622	0.22 613	0.24 614	0.27 635	0.25 573	0.25 476	0.28 538

G2L-Stereo_test	0.55 472	0.97 606	1.89 416	0.33 400	0.24 369	0.75 574	0.38 531	0.79 452	0.60 402	0.60 519	0.54 426	0.74 552	0.39 420	1.56 546	0.43 435	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.08 158	0.28 514	0.13 246

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 565	0.65 466	3.45 685	0.50 602	0.60 653	0.75 574	0.23 285	0.96 594	0.60 402	0.76 605	1.30 662	0.81 582	0.60 565	0.57 359	0.82 567	0.10 262	0.16 530	0.11 320	0.43 658	0.31 540	0.22 458

psmg	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.27 225	0.21 304	0.75 574	0.36 515	0.90 537	0.61 420	0.59 509	0.59 466	0.63 479	0.37 397	0.43 261	0.38 396	0.13 450	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.13 209	0.11 154

KYRaft	0.48 385	0.29 188	1.75 329	0.33 400	0.21 304	0.75 574	0.44 568	0.58 278	0.57 376	0.64 558	0.93 623	0.53 422	0.72 605	0.60 376	0.24 222	0.10 262	0.07 83	0.12 388	0.14 428	0.12 171	0.54 651

ACVNet-DCA	0.42 307	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.76 409	0.52 320	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.69 414	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.14 274

xx1	0.46 362	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	1.01 645	0.31 250	0.38 283	0.46 387	0.36 380	0.69 414	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.12 388	0.12 365	0.12 171	0.14 274

1test111	0.44 326	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.76 409	0.52 320	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.96 464	0.30 314	0.10 262	0.24 614	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.14 274

cc1	0.47 378	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	1.01 645	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.69 414	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.11 320	0.09 209	0.25 476	0.40 626

tt1	0.44 326	0.64 459	1.83 388	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	0.88 622	0.31 250	0.37 270	0.25 195	0.35 374	0.63 386	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.11 320	0.09 209	0.25 476	0.36 604

SQANet	0.80 608	1.58 688	2.53 584	0.76 663	0.83 674	0.76 578	0.36 515	0.83 474	0.64 458	0.63 548	0.69 555	0.73 546	0.51 527	1.21 499	0.53 486	0.77 690	0.29 641	0.59 681	0.29 596	0.86 687	0.61 662

BSDual-CNN	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.30 316	0.21 304	0.76 578	0.31 460	1.00 628	0.61 420	0.63 548	0.53 414	0.63 479	0.37 397	0.43 261	0.38 396	0.13 450	0.10 347	0.14 490	0.12 365	0.12 171	0.11 154

hknet	0.47 378	0.29 188	1.70 306	0.30 316	0.24 369	0.76 578	0.31 460	1.00 628	0.64 458	0.63 548	0.53 414	0.80 579	0.38 406	0.77 437	0.37 389	0.11 353	0.10 347	0.14 490	0.12 365	0.12 171	0.11 154

coex-ft	5.95 724	1.67 693	60.57 758	0.34 433	0.30 466	0.77 586	0.69 650	0.74 387	4.41 720	19.22 744	2.15 689	1.62 686	7.97 728	1.81 596	8.96 729	0.44 666	2.08 725	0.18 583	0.19 531	0.38 605	4.62 730

CSP-Net	0.50 416	0.39 302	1.25 194	0.29 294	0.23 354	0.77 586	0.35 507	0.86 505	0.57 376	0.59 509	0.59 466	0.65 493	0.40 429	1.77 583	0.44 441	0.16 537	0.11 402	0.10 241	0.10 252	0.20 397	0.14 274

Consistency-Raft	0.88 628	0.93 586	3.23 678	0.99 682	0.64 660	0.77 586	0.55 611	0.98 607	0.97 639	0.61 528	1.03 641	0.65 493	1.05 655	0.79 442	1.38 638	0.44 666	0.46 676	0.51 676	0.58 687	0.65 671	0.47 641

GMM-Stereo	0.50 416	0.23 82	2.41 551	0.54 622	0.24 369	0.77 586	0.46 579	0.59 287	0.57 376	0.58 495	0.73 577	0.47 395	0.43 469	0.68 408	0.27 263	0.10 262	0.06 24	0.13 451	0.13 399	0.14 243	0.44 635

Nwc_Net	0.68 556	0.83 549	2.53 584	0.41 541	0.39 571	0.77 586	0.38 531	1.01 636	0.70 518	0.60 519	0.99 633	0.98 634	0.68 596	1.41 522	0.63 523	0.23 617	0.15 512	0.23 619	0.25 573	0.23 445	0.18 392

UDG	0.77 600	1.23 663	2.15 499	0.67 656	0.59 648	0.78 591	0.38 531	0.90 537	0.70 518	0.61 528	0.69 555	1.01 641	0.67 593	1.02 472	0.73 552	0.45 668	0.34 652	0.87 691	0.51 673	0.67 673	0.46 639

NVStereoNet_ROB	1.16 661	0.95 595	2.54 590	0.58 639	0.55 639	0.78 591	0.63 638	1.00 628	1.08 654	1.03 652	4.07 720	1.48 681	1.22 667	2.88 698	1.27 631	0.50 671	0.46 676	0.54 677	0.62 691	0.50 654	0.63 665
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 577	1.06 634	2.09 482	0.47 588	0.36 547	0.78 591	0.26 370	0.98 607	1.34 675	0.61 528	2.07 685	0.64 488	0.61 574	0.83 446	0.71 545	0.31 652	0.14 482	0.15 521	0.12 365	0.60 669	0.21 443

CBMV	0.71 574	0.76 510	2.64 604	0.33 400	0.20 288	0.78 591	0.79 663	0.98 607	0.78 590	0.85 633	0.71 569	0.86 605	1.10 660	1.46 530	0.62 521	0.18 565	0.20 586	0.21 609	0.19 531	0.25 476	0.33 589
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 539	0.67 475	2.76 625	0.49 598	0.55 639	0.79 595	0.16 76	0.90 537	0.53 338	0.84 629	0.55 436	0.91 617	0.75 614	0.57 359	1.16 617	0.11 353	0.18 562	0.11 320	0.49 669	0.14 243	0.31 568

fast-acv-ft	0.63 527	0.88 567	3.10 663	0.38 511	0.30 466	0.79 595	0.48 591	0.69 350	0.72 538	0.58 495	0.78 591	0.76 564	0.60 565	0.67 405	0.73 552	0.15 516	0.15 512	0.18 583	0.17 497	0.37 598	0.16 351

Wz-Net-LNSev	0.59 501	0.96 598	2.47 569	0.34 433	0.37 559	0.79 595	0.44 568	0.86 505	0.77 586	0.61 528	0.67 538	0.79 575	0.56 546	0.64 388	0.62 521	0.15 516	0.14 482	0.12 388	0.12 365	0.18 360	0.19 409

CRE-IMP	0.41 286	0.22 60	1.76 338	0.48 596	0.17 182	0.79 595	0.69 650	0.52 233	0.52 320	0.47 355	0.42 307	0.45 375	0.26 262	0.41 247	0.31 327	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.09 209	0.17 332	0.23 484

MMNet	0.50 416	0.48 376	1.93 433	0.33 400	0.27 424	0.79 595	0.28 414	0.81 460	0.74 557	0.60 519	0.56 448	0.59 463	0.55 542	0.79 442	0.59 514	0.10 262	0.09 295	0.12 388	0.11 324	0.13 209	0.14 274

DSFCA	0.54 460	0.35 263	1.41 239	0.28 258	0.28 439	0.79 595	0.88 671	0.76 409	0.70 518	0.72 593	0.66 535	0.67 510	0.57 552	1.17 497	0.63 523	0.16 537	0.14 482	0.13 451	0.14 428	0.16 308	0.13 246

LALA_ROB	0.60 507	0.76 510	1.69 302	0.36 470	0.29 449	0.79 595	0.55 611	0.94 575	0.77 586	0.81 621	0.67 538	0.94 627	0.49 522	0.99 467	0.73 552	0.21 600	0.15 512	0.20 600	0.18 511	0.23 445	0.21 443

DRN-Test	0.64 531	0.43 335	2.44 559	0.39 521	0.44 600	0.80 602	0.41 546	1.02 639	0.78 590	0.80 615	0.63 507	0.69 524	0.56 546	1.79 588	0.69 540	0.15 516	0.12 436	0.17 561	0.16 477	0.18 360	0.17 372

GwcNet	0.69 561	0.71 490	3.12 666	0.36 470	0.45 611	0.81 603	0.44 568	0.86 505	0.84 612	0.60 519	0.74 580	0.82 587	0.49 522	1.65 563	0.66 532	0.16 537	0.15 512	0.15 521	0.15 454	0.31 540	0.24 498

SuperB	1.15 659	1.14 648	5.43 709	0.36 470	0.26 411	0.81 603	0.89 672	0.88 525	1.17 663	0.67 571	0.68 546	0.63 479	1.39 680	1.74 577	3.37 703	0.15 516	0.12 436	0.17 561	0.16 477	2.80 723	0.25 510

XQC	0.73 586	0.98 611	2.39 547	0.46 583	0.35 538	0.81 603	0.46 579	1.00 628	1.00 643	0.80 615	0.69 555	0.88 611	0.74 613	1.32 510	1.20 623	0.24 626	0.16 530	0.23 619	0.20 544	0.41 623	0.33 589

zh-sn7	0.89 630	1.73 699	3.09 662	0.39 521	0.30 466	0.82 606	0.63 638	0.96 594	0.87 618	0.79 613	1.12 650	0.84 594	0.87 634	2.42 666	1.63 651	0.16 537	0.17 550	0.16 540	0.16 477	0.34 570	0.29 546

CRFU-Net	0.56 481	0.38 289	1.86 402	0.46 583	0.26 411	0.82 606	0.36 515	0.90 537	0.49 291	0.62 539	0.59 466	0.78 570	1.35 676	1.00 470	0.48 462	0.15 516	0.14 482	0.17 561	0.10 252	0.19 381	0.14 274

RTSC	0.72 577	1.00 618	2.22 514	0.40 533	0.29 449	0.82 606	0.31 460	0.96 594	1.10 657	0.92 641	0.81 595	0.78 570	0.58 558	1.23 503	1.55 648	0.18 565	0.17 550	0.14 490	0.17 497	0.43 632	0.30 559

iinet-f	0.57 488	0.93 586	2.27 525	0.31 345	0.25 393	0.83 609	0.33 493	0.81 460	0.65 473	0.54 439	0.63 507	0.73 546	0.67 593	0.73 424	0.67 535	0.13 450	0.13 463	0.11 320	0.10 252	0.43 632	0.16 351

GANetREF_RVC	0.75 592	1.15 652	2.46 563	0.47 588	0.26 411	0.83 609	0.61 630	0.97 603	0.89 626	0.62 539	0.61 489	0.72 542	0.59 561	2.42 666	0.55 495	0.32 654	0.25 627	0.36 657	0.24 567	0.39 615	0.31 568
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 488	0.87 563	2.11 487	0.32 374	0.30 466	0.84 611	0.40 540	0.88 525	0.72 538	0.65 565	0.73 577	0.66 500	0.57 552	0.93 460	0.71 545	0.13 450	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.15 271	0.14 274

DDUNet	0.77 600	1.12 643	1.88 409	0.76 663	0.69 665	0.84 611	0.43 557	0.85 495	0.65 473	0.67 571	0.75 583	0.91 617	0.52 532	1.03 474	0.57 507	0.54 674	0.37 658	0.95 697	0.52 676	0.71 677	0.57 657

LSM	3.31 716	1.11 642	5.29 708	9.40 732	30.65 752	0.84 611	1.12 690	0.91 549	1.22 666	1.36 680	2.19 690	0.93 623	0.83 626	1.66 564	0.90 573	0.21 600	0.31 646	0.24 626	0.28 590	0.39 615	6.33 732

DISCO	0.57 488	0.34 254	1.87 407	0.45 577	0.34 525	0.84 611	0.35 507	0.84 486	0.78 590	0.59 509	0.63 507	1.06 652	0.53 534	1.10 483	0.82 567	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.10 252	0.22 430	0.18 392

HBP-ISP	0.76 596	1.30 671	3.19 673	0.35 449	0.26 411	0.85 615	0.54 607	1.03 646	0.72 538	0.80 615	0.69 555	0.68 517	0.83 626	2.04 632	0.44 441	0.23 617	0.24 614	0.29 645	0.25 573	0.28 514	0.24 498

APVNet	0.70 565	0.67 475	2.71 614	0.38 511	0.36 547	0.85 615	0.43 557	0.91 549	0.68 499	0.55 457	0.69 555	0.75 558	0.55 542	2.31 653	0.78 560	0.17 552	0.17 550	0.24 626	0.19 531	0.33 558	0.23 484

WZ-Net	0.92 634	1.31 672	3.76 690	0.41 541	0.36 547	0.86 617	0.71 654	1.00 628	1.06 652	0.82 626	0.92 619	1.06 652	1.05 655	2.16 645	1.61 650	0.19 581	0.13 463	0.15 521	0.16 477	0.32 549	0.28 538

PSM-AAD	0.63 527	0.22 60	1.77 347	0.37 494	0.23 354	0.86 617	1.17 693	0.59 287	0.60 402	0.64 558	0.71 569	0.68 517	2.93 709	0.65 399	0.31 327	0.09 151	0.07 83	0.17 561	0.15 454	0.13 209	0.33 589

RYNet	0.70 565	0.56 420	2.25 522	0.35 449	0.41 590	0.86 617	0.43 557	0.94 575	0.82 606	0.62 539	0.53 414	0.91 617	0.60 565	2.70 689	1.00 591	0.14 495	0.11 402	0.16 540	0.14 428	0.25 476	0.27 530

DispFullNet	1.67 689	2.10 715	5.22 706	1.53 701	8.90 726	0.86 617	0.31 460	0.96 594	0.96 638	1.37 683	1.01 636	1.13 661	1.98 700	1.51 540	0.91 574	0.54 674	0.31 646	1.18 704	0.63 693	1.13 697	0.80 680

YMNet	0.62 520	0.72 494	1.93 433	0.41 541	0.41 590	0.87 621	0.43 557	0.87 516	0.71 528	0.74 600	0.81 595	0.83 589	0.46 497	0.86 453	0.93 576	0.19 581	0.22 602	0.20 600	0.17 497	0.41 623	0.21 443

YMNet_1	0.62 520	0.72 494	1.93 433	0.41 541	0.41 590	0.87 621	0.43 557	0.87 516	0.71 528	0.74 600	0.81 595	0.83 589	0.46 497	0.86 453	0.93 576	0.19 581	0.22 602	0.20 600	0.17 497	0.41 623	0.21 443

DDVS	0.62 520	0.40 310	1.40 237	2.21 715	0.35 538	0.87 621	1.00 681	0.69 350	0.50 302	0.53 426	0.56 448	0.90 615	0.37 397	1.22 501	0.47 456	0.15 516	0.14 482	0.14 490	0.12 365	0.19 381	0.22 458

FBW_ROB	0.83 620	0.77 520	1.77 347	0.44 563	0.30 466	0.87 621	0.46 579	1.10 659	0.91 629	0.81 621	0.75 583	1.01 641	0.61 574	3.66 712	1.23 627	0.26 635	0.23 610	0.36 657	0.25 573	0.27 508	0.62 663

CC-Net-ROB	0.85 623	1.15 652	2.13 493	0.88 673	0.38 565	0.88 625	0.44 568	1.06 652	0.79 595	0.58 495	0.69 555	0.65 493	0.50 525	2.74 692	0.51 478	0.93 693	0.39 669	0.87 691	0.29 596	0.54 663	0.54 651

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 600	1.04 629	2.06 474	0.94 678	0.35 538	0.89 626	0.40 540	0.85 495	0.63 450	0.55 457	0.63 507	0.75 558	0.38 406	2.38 660	0.48 462	1.10 703	0.31 646	0.36 657	0.21 552	0.53 662	0.55 654

Wz-Net-MNSev	0.65 539	0.97 606	2.19 508	0.36 470	0.33 512	0.90 627	0.60 626	0.92 558	0.81 605	0.75 602	0.72 574	0.73 546	0.65 586	1.39 518	0.71 545	0.16 537	0.13 463	0.14 490	0.14 428	0.24 462	0.18 392

MFMNet_re	0.92 634	1.28 669	2.53 584	0.82 671	0.76 672	0.90 627	0.75 659	0.98 607	1.04 648	1.03 652	1.05 645	0.84 594	0.94 645	0.83 446	0.72 549	0.68 684	0.60 688	0.63 683	0.60 690	0.77 682	0.74 673

BUS	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.30 316	0.21 304	0.91 629	0.23 285	1.00 628	0.61 420	0.63 548	0.53 414	0.66 500	0.30 336	0.43 261	0.32 340	0.13 450	0.10 347	0.14 490	0.12 365	0.12 171	0.11 154

NINENet	0.50 416	0.33 237	1.69 302	0.55 629	0.25 393	0.91 629	0.23 285	0.98 607	0.71 528	0.53 426	0.55 436	0.66 500	0.30 336	1.22 501	0.32 340	0.15 516	0.13 463	0.16 540	0.11 324	0.16 308	0.13 246

DStereoRT	0.81 616	0.53 401	2.23 518	0.36 470	0.33 512	0.92 631	0.36 515	0.86 505	0.80 598	0.57 477	0.62 494	0.59 463	1.15 665	1.76 580	1.04 600	0.14 495	0.13 463	2.17 725	0.78 700	0.16 308	0.66 669

iRaft-Stereo_20w	0.58 493	0.39 302	1.96 455	0.45 577	0.32 497	0.92 631	0.57 620	1.14 664	0.56 372	0.81 621	0.40 296	0.55 433	0.69 598	0.65 399	1.04 600	0.09 151	0.16 530	0.09 172	0.36 642	0.17 332	0.25 510

EDNetEfficient	1.27 669	0.70 488	4.05 698	0.64 652	0.98 683	0.94 633	1.40 705	0.85 495	1.75 693	2.34 706	1.33 665	1.05 650	2.21 703	1.58 554	4.15 711	0.15 516	0.19 575	0.14 490	0.27 586	0.38 605	0.32 578

NRIStereo	0.46 362	0.25 114	1.77 347	0.47 588	0.16 149	0.95 634	0.74 658	0.51 217	0.56 372	0.48 374	0.39 292	0.59 463	0.29 325	0.77 437	0.32 340	0.11 353	0.13 463	0.11 320	0.09 209	0.21 413	0.24 498

LCNet	0.54 460	0.37 276	1.78 351	0.92 676	0.22 333	0.96 635	0.30 447	0.59 287	0.58 387	0.51 406	0.55 436	0.41 337	0.76 616	0.84 448	0.26 251	0.09 151	0.06 24	0.12 388	0.18 511	0.98 693	0.39 620

ADCS	1.05 651	1.36 680	2.98 653	0.42 552	0.36 547	0.96 635	0.81 667	1.06 652	1.12 660	1.25 673	0.97 630	1.08 654	0.90 640	1.25 507	4.86 717	0.21 600	0.21 596	0.22 612	0.23 565	0.36 590	0.38 614

ADCRef	0.80 608	0.96 598	2.29 529	0.37 494	0.35 538	0.96 635	0.51 596	0.87 516	0.75 571	0.88 634	0.83 600	0.61 473	1.36 677	1.02 472	3.27 699	0.13 450	0.11 402	0.17 561	0.19 531	0.25 476	0.21 443

Anonymus123	0.31 182	0.33 237	1.34 219	0.23 95	0.29 449	0.98 638	0.20 156	0.49 197	0.35 103	0.22 135	0.17 51	0.20 123	0.14 33	0.28 94	0.25 237	0.07 26	0.07 83	0.16 540	0.21 552	0.12 171	0.11 154

PVD	0.90 631	0.85 556	2.15 499	0.53 617	0.50 626	0.99 639	0.56 616	1.15 667	1.64 688	1.41 686	1.41 671	1.11 660	1.13 663	1.35 514	1.31 633	0.26 635	0.28 640	0.28 638	0.26 581	0.37 598	0.49 645

ADCMid	0.96 641	1.32 675	2.74 623	0.38 511	0.35 538	0.99 639	0.58 622	0.94 575	0.86 615	1.23 672	1.01 636	1.01 641	1.00 650	1.05 476	3.97 708	0.21 600	0.19 575	0.42 666	0.32 621	0.40 620	0.29 546

SPS-STEREO	1.07 652	1.13 646	2.88 638	0.65 654	0.69 665	0.99 639	0.68 647	1.05 651	0.87 618	1.36 680	1.23 656	1.46 680	0.94 645	1.87 606	1.72 657	0.66 682	0.61 689	0.58 679	0.57 684	0.65 671	0.77 678
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 632	1.73 699	3.08 660	0.36 470	0.31 487	1.00 642	0.71 654	1.06 652	0.97 639	0.71 590	0.72 574	1.09 656	0.87 634	2.42 666	1.59 649	0.20 592	0.20 586	0.16 540	0.20 544	0.44 641	0.35 596

z-mn7	0.80 608	1.52 685	2.62 601	0.36 470	0.28 439	1.01 643	0.48 591	0.90 537	1.29 672	0.69 579	1.35 667	0.85 598	0.59 561	2.03 630	1.09 606	0.14 495	0.12 436	0.14 490	0.12 365	0.32 549	0.20 428

ACV-stereo	0.66 544	0.76 510	2.86 636	0.32 374	0.25 393	1.01 643	0.60 626	0.59 287	0.52 320	0.41 313	0.45 325	1.55 684	0.94 645	1.40 521	0.69 540	0.14 495	0.13 463	0.12 388	0.11 324	0.20 397	0.19 409

stereogan	0.69 561	0.51 392	2.44 559	0.39 521	0.39 571	1.01 643	0.41 546	0.94 575	0.92 633	0.73 597	0.85 607	1.15 664	0.69 598	1.57 550	0.53 486	0.19 581	0.18 562	0.20 600	0.16 477	0.36 590	0.24 498

w-ln-seven	0.74 589	1.05 632	2.54 590	0.37 494	0.34 525	1.03 646	0.47 587	1.00 628	1.08 654	0.90 638	0.85 607	0.85 598	0.57 552	1.37 516	1.26 630	0.14 495	0.13 463	0.16 540	0.15 454	0.31 540	0.20 428

otaku	1.03 649	1.68 695	2.72 616	0.95 679	0.73 668	1.03 646	0.59 624	0.99 619	0.86 615	0.69 579	1.61 675	0.98 634	0.64 584	1.46 530	1.14 613	0.95 696	0.46 676	0.72 688	0.40 652	1.24 703	0.78 679

SGM-Forest	1.04 650	0.42 329	3.59 689	0.41 541	0.32 497	1.05 648	1.32 699	0.94 575	0.83 609	1.16 662	2.23 693	1.03 645	1.39 680	2.49 675	2.35 682	0.21 600	0.21 596	0.20 600	0.19 531	0.23 445	0.32 578
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 646	1.68 695	2.80 632	0.95 679	0.85 675	1.06 649	0.53 603	0.98 607	0.90 628	0.62 539	0.76 586	0.93 623	0.66 591	1.66 564	0.98 585	0.99 698	0.45 674	0.75 689	0.40 652	1.19 699	0.75 675

RainbowNet	1.15 659	1.78 701	2.72 616	1.12 690	0.91 680	1.06 649	0.76 661	1.16 668	1.13 662	0.75 602	0.97 630	1.09 656	0.80 622	1.60 557	1.21 625	1.17 705	1.26 715	1.01 701	0.57 684	1.13 697	0.88 689

ccnet	0.71 574	0.41 320	1.59 281	0.40 533	0.45 611	1.06 649	0.55 611	0.98 607	0.71 528	0.88 634	0.97 630	0.82 587	0.88 638	1.68 567	0.94 578	0.32 654	0.26 630	0.32 651	0.27 586	0.34 570	0.30 559

ADCP+	0.94 637	1.12 643	3.14 667	0.34 433	0.39 571	1.06 649	0.79 663	0.89 531	0.80 598	0.66 567	0.67 538	0.85 598	1.55 687	0.93 460	4.55 715	0.13 450	0.11 402	0.16 540	0.15 454	0.26 497	0.25 510

CSAN	1.25 668	1.12 643	3.04 657	0.51 607	0.37 559	1.06 649	1.15 692	1.22 669	1.08 654	1.17 668	1.91 683	1.04 648	1.31 672	5.96 723	2.43 685	0.26 635	0.22 602	0.24 626	0.24 567	0.31 540	0.30 559

PAM_32	0.70 565	0.35 263	2.73 621	0.54 622	0.61 657	1.07 654	0.43 557	0.84 486	0.49 291	0.90 638	0.91 617	1.23 668	0.77 619	0.65 399	1.10 607	0.10 262	0.19 575	0.10 241	0.49 669	0.15 271	0.38 614

DPSNet	0.86 624	0.60 433	2.34 537	0.58 639	0.36 547	1.07 654	0.75 659	1.30 676	1.05 649	0.70 585	0.68 546	0.94 627	1.29 669	2.08 638	1.82 661	0.26 635	0.23 610	0.16 540	0.17 497	0.48 648	0.40 626

Selective-IGEV-i16pb	0.86 624	0.33 237	6.08 713	0.32 374	0.21 304	1.08 656	0.68 647	1.06 652	0.92 633	0.43 324	0.76 586	0.66 500	0.46 497	2.31 653	0.50 472	0.23 617	0.25 627	0.14 490	0.19 531	0.26 497	0.24 498

PAM	0.70 565	0.35 263	2.72 616	0.56 631	0.62 659	1.08 656	0.53 603	0.85 495	0.44 233	0.93 643	0.92 619	1.24 669	0.68 596	0.64 388	1.01 595	0.10 262	0.19 575	0.10 241	0.48 667	0.14 243	0.38 614

MeshStereo	1.21 664	1.15 652	3.01 656	0.34 433	0.28 439	1.10 658	0.69 650	1.35 679	1.01 645	2.71 712	2.41 696	2.96 703	1.45 683	2.80 695	1.40 641	0.22 613	0.22 602	0.22 612	0.19 531	0.50 654	0.26 521
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
FCDSN-DC	1.29 670	0.54 409	2.50 578	0.47 588	0.41 590	1.12 659	0.60 626	1.10 659	1.27 670	2.23 703	2.87 705	3.67 710	3.12 714	2.39 663	1.69 655	0.30 650	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.35 583	0.38 614
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 687	2.39 723	3.16 669	0.65 654	0.41 590	1.12 659	0.46 579	1.23 672	1.33 674	1.61 691	1.20 654	1.43 679	0.98 649	1.76 580	1.97 665	1.90 719	1.80 719	1.98 723	2.15 725	1.63 711	1.77 719

NaN_ROB	1.14 657	0.94 588	2.96 649	0.53 617	0.56 642	1.13 661	0.99 678	0.98 607	1.00 643	1.09 657	0.87 611	0.77 566	1.06 657	5.90 722	2.72 689	0.16 537	0.23 610	0.16 540	0.24 567	0.22 430	0.36 604

PDISCO_ROB	0.75 592	1.06 634	2.11 487	0.64 652	0.59 648	1.13 661	0.43 557	1.14 664	1.05 649	0.64 558	0.71 569	0.96 630	0.61 574	1.21 499	0.76 556	0.37 662	0.18 562	0.27 635	0.24 567	0.56 665	0.32 578

ACVNet-4b	1.93 694	1.85 705	4.10 699	1.07 684	0.86 676	1.15 663	0.53 603	1.06 652	1.12 660	0.64 558	1.09 648	1.99 691	0.70 600	2.20 647	9.86 733	5.62 730	0.41 672	1.03 702	0.55 678	1.86 715	0.85 684

AnyNet_C32	1.00 646	1.33 677	2.53 584	0.49 598	0.54 636	1.15 663	1.14 691	0.91 549	0.89 626	1.11 658	0.95 627	0.87 607	0.93 642	1.50 539	4.07 710	0.21 600	0.20 586	0.25 631	0.24 567	0.38 605	0.33 589

WCMA_ROB	1.12 654	0.83 549	2.66 607	0.58 639	0.34 525	1.17 665	0.71 654	0.93 566	0.94 635	1.74 693	2.63 702	3.09 705	1.71 694	1.70 570	1.84 662	0.26 635	0.21 596	0.20 600	0.21 552	0.28 514	0.43 633

Selective-IGEV-i16pc	0.75 592	0.29 188	5.48 710	0.32 374	0.19 267	1.18 666	0.62 635	0.86 505	0.74 557	0.37 285	0.51 386	0.53 422	0.29 325	2.10 642	0.35 375	0.22 613	0.23 610	0.12 388	0.16 477	0.22 430	0.19 409

ACVNet_1	1.33 672	1.91 710	4.03 697	1.09 687	0.88 677	1.19 667	0.66 641	1.24 673	1.17 663	0.94 644	0.96 628	3.09 705	1.04 654	2.37 657	1.11 610	1.04 700	0.48 682	1.03 702	0.48 667	1.12 696	0.83 681

ACVNet_2	1.42 681	1.81 702	3.23 678	1.08 685	0.92 681	1.32 668	0.85 669	1.49 687	1.69 690	1.19 671	1.73 679	2.13 693	1.03 653	2.50 676	1.40 641	0.91 692	0.53 684	1.00 700	0.55 678	2.11 717	0.85 684

SAMSARA	0.91 632	0.97 606	2.22 514	0.80 667	0.58 646	1.32 668	1.31 698	1.01 636	0.94 635	1.36 680	0.87 611	1.38 677	0.90 640	1.72 574	1.02 597	0.24 626	0.30 645	0.22 612	0.25 573	0.36 590	0.35 596

ADCPNet	0.99 642	0.99 616	3.93 696	0.37 494	0.68 664	1.36 670	0.62 635	0.87 516	0.76 581	0.78 611	0.81 595	1.08 654	1.18 666	1.14 493	2.49 686	0.21 600	0.69 699	0.21 609	0.95 708	0.29 521	0.37 611

IMH-64-1	1.39 678	1.64 691	1.86 402	1.36 696	1.11 694	1.39 671	1.19 694	1.76 697	1.45 681	1.16 662	2.21 691	1.53 682	1.38 678	1.98 625	1.52 646	1.29 708	0.67 693	1.27 708	0.69 695	1.29 705	0.98 692

IMH-64	1.39 678	1.64 691	1.86 402	1.36 696	1.11 694	1.39 671	1.19 694	1.76 697	1.45 681	1.16 662	2.21 691	1.53 682	1.38 678	1.98 625	1.52 646	1.29 708	0.67 693	1.27 708	0.69 695	1.29 705	0.98 692

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 648	1.67 693	2.32 532	0.47 588	0.39 571	1.47 673	0.95 675	0.95 589	0.91 629	0.84 629	0.94 625	1.05 650	0.60 565	2.95 699	0.72 549	0.41 664	0.72 703	0.32 651	0.55 678	0.74 678	1.22 706

MIPNet	0.83 620	0.81 540	2.40 550	0.61 649	0.18 230	1.48 674	1.39 704	1.60 692	0.74 557	1.94 695	0.85 607	0.73 546	1.68 692	0.87 456	0.31 327	0.09 151	0.08 199	0.11 320	0.32 621	0.25 476	0.12 203

ELAS_RVC	1.37 677	0.78 530	3.21 675	0.55 629	0.50 626	1.49 675	2.48 721	1.48 686	1.71 692	2.13 700	2.09 686	2.07 692	2.56 707	1.90 617	2.02 668	0.35 659	0.36 656	0.37 661	0.34 629	0.49 652	0.47 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 642	0.79 533	2.43 557	0.39 521	0.32 497	1.50 676	1.90 713	0.92 558	0.97 639	1.26 676	1.27 658	1.00 639	1.42 682	1.14 493	3.31 701	0.17 552	0.14 482	0.22 612	0.21 552	0.30 532	0.22 458

AnyNet_C01	1.14 657	1.49 684	4.23 701	0.54 622	0.53 634	1.51 677	1.37 702	1.04 650	1.07 653	1.17 668	1.33 665	1.15 664	1.08 658	1.61 560	2.74 690	0.25 631	0.22 602	0.28 638	0.24 567	0.48 648	0.40 626

Dean	1.79 691	1.83 703	3.92 694	1.29 695	1.07 693	1.55 678	1.00 681	1.95 705	2.33 707	1.47 689	4.19 721	4.26 716	1.33 675	2.21 648	1.48 645	1.14 704	0.68 697	1.18 704	0.74 698	1.24 703	0.98 692

MADNet+	1.36 675	1.93 712	5.95 711	0.81 670	0.59 648	1.57 679	1.09 687	1.39 683	1.22 666	0.84 629	1.01 636	1.25 670	1.12 662	3.19 704	2.36 683	0.45 668	0.47 679	0.38 663	0.34 629	0.59 666	0.57 657

RTS	1.21 664	1.31 672	6.39 715	0.52 611	0.51 631	1.61 680	0.79 663	1.03 646	1.37 677	1.13 659	1.30 662	1.10 658	0.85 630	2.65 685	2.08 671	0.21 600	0.24 614	0.18 583	0.18 511	0.43 632	0.32 578

RTSA	1.21 664	1.31 672	6.39 715	0.52 611	0.51 631	1.61 680	0.79 663	1.03 646	1.37 677	1.13 659	1.30 662	1.10 658	0.85 630	2.65 685	2.08 671	0.21 600	0.24 614	0.18 583	0.18 511	0.43 632	0.32 578

LVE	1.96 695	2.17 722	3.14 667	1.68 704	1.80 713	1.63 682	1.03 684	2.34 711	2.81 714	1.25 673	2.89 706	4.24 715	1.29 669	2.79 694	1.44 643	2.85 724	0.91 710	1.18 704	1.46 719	1.23 702	1.10 703

SGM_RVC	1.89 693	0.92 580	2.50 578	0.96 681	0.93 682	1.63 682	1.37 702	1.52 689	12.43 731	1.85 694	1.69 678	2.40 699	1.74 695	2.81 696	1.71 656	0.53 672	0.47 679	0.42 666	0.47 664	0.74 678	0.74 673
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 561	0.84 551	2.43 557	0.35 449	0.21 304	1.65 684	0.61 630	1.36 680	0.58 387	1.39 684	0.51 386	0.37 305	0.87 634	1.41 522	0.36 381	0.09 151	0.07 83	0.14 490	0.12 365	0.32 549	0.11 154

IMH	2.02 697	2.15 721	2.69 612	1.68 704	1.12 696	1.66 685	0.92 674	2.10 709	1.92 700	1.32 678	2.66 703	2.21 695	1.69 693	5.78 721	1.68 654	5.54 729	0.96 711	1.31 710	0.71 697	1.32 708	0.99 697

PWCK	1.49 684	1.90 709	3.22 677	1.09 687	0.54 636	1.71 686	1.73 711	1.49 687	1.53 684	1.44 688	1.80 680	1.82 688	1.30 671	3.34 707	1.76 659	1.07 702	0.56 686	0.97 699	0.58 687	1.38 709	0.65 666

WAO-7	1.48 683	1.63 689	2.49 574	0.93 677	0.75 669	1.72 687	1.10 688	1.84 702	1.96 702	1.43 687	2.54 698	1.97 690	1.61 690	3.06 701	2.08 671	0.69 685	0.66 692	0.94 696	0.74 698	0.80 684	0.69 670

SANet	1.20 663	1.21 661	3.33 683	0.38 511	0.27 424	1.73 688	0.85 669	1.10 659	2.49 711	1.16 662	1.83 681	1.72 687	1.50 686	2.37 657	2.84 692	0.18 565	0.16 530	0.16 540	0.15 454	0.32 549	0.32 578

notaker	2.66 705	2.07 714	3.31 682	2.61 720	1.43 702	1.76 689	1.11 689	2.76 715	1.79 695	2.26 704	11.53 735	3.96 711	4.29 719	3.09 702	2.76 691	1.55 715	0.88 709	1.70 721	1.07 713	2.00 716	1.35 709

LRCNet_RVC	13.74 739	19.30 739	12.75 734	19.46 742	12.69 735	1.86 690	0.41 546	12.33 736	1.05 649	15.77 740	18.83 744	12.62 739	8.70 730	12.21 733	9.62 731	22.22 751	8.37 741	25.85 753	24.01 753	19.32 750	17.44 750

NCC-stereo	0.79 606	0.94 588	2.42 553	0.59 644	0.45 611	1.90 691	0.46 579	0.99 619	0.72 538	0.64 558	0.84 603	0.91 617	0.73 608	1.80 593	1.00 591	0.27 641	0.19 575	0.23 619	0.31 615	0.24 462	0.22 458

Abc-Net	0.79 606	0.94 588	2.42 553	0.59 644	0.45 611	1.90 691	0.46 579	0.99 619	0.72 538	0.64 558	0.84 603	0.91 617	0.73 608	1.80 593	1.00 591	0.27 641	0.19 575	0.23 619	0.31 615	0.24 462	0.22 458
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 604	0.25 114	1.67 298	0.54 622	0.59 648	1.95 693	2.05 715	1.11 663	0.64 458	0.95 646	1.49 672	0.50 411	0.67 593	0.59 369	1.44 643	0.09 151	0.19 575	0.09 172	0.49 669	0.13 209	0.22 458

KSHMR	4.10 718	1.97 713	5.27 707	1.71 706	1.47 706	1.96 694	1.28 697	3.19 718	17.33 744	2.12 697	15.91 738	9.18 729	1.57 689	8.42 727	1.98 666	1.52 714	1.26 715	1.67 720	1.19 715	1.67 712	1.40 711

MSMD_ROB	1.34 673	0.96 598	2.38 545	0.39 521	0.32 497	1.96 694	0.62 635	0.91 549	1.43 679	2.94 716	2.60 700	4.77 719	1.95 699	2.43 669	1.33 635	0.29 647	0.26 630	0.32 651	0.32 621	0.30 532	0.30 559

DStereoSA	2.12 698	0.98 611	2.80 632	1.25 694	2.23 716	1.97 696	4.62 729	1.22 669	2.54 712	1.16 662	3.84 719	1.00 639	4.05 718	2.07 636	5.29 720	0.93 693	1.48 718	0.48 673	1.51 720	0.95 692	1.95 721

FC-DCNN	1.49 684	0.59 431	2.88 638	0.44 563	0.39 571	1.97 696	0.66 641	1.67 694	1.70 691	2.72 713	2.89 706	4.22 713	2.97 711	2.55 680	2.19 676	0.29 647	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.32 549	0.39 620

SDNR	1.22 667	0.80 535	2.71 614	0.33 400	1.48 707	1.98 698	0.23 285	1.93 704	2.44 709	0.89 636	2.52 697	1.36 676	0.51 527	3.65 711	1.93 663	0.30 650	0.31 646	0.22 612	0.16 477	0.33 558	0.36 604

G-Net	0.99 642	0.64 459	2.76 625	0.57 637	0.67 662	2.03 699	0.72 657	0.76 409	0.67 497	1.14 661	2.56 699	1.30 675	1.02 652	1.48 538	1.74 658	0.25 631	0.24 614	0.24 626	0.26 581	0.37 598	0.31 568

FC-DCNN v2	1.54 686	0.58 428	2.80 632	0.44 563	0.39 571	2.05 700	0.66 641	1.90 703	1.84 699	2.79 714	2.97 709	4.41 717	3.07 712	2.65 685	2.30 681	0.29 647	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.32 549	0.38 614

IGEV-RUCA	2.28 700	0.30 206	1.15 173	0.40 533	1.86 714	2.06 701	1.90 713	1.36 680	1.80 697	3.70 720	3.76 717	5.02 720	8.19 729	2.12 643	1.63 651	0.25 631	0.76 704	2.72 727	1.91 723	2.39 720	2.36 725

ktn	4.35 719	2.10 715	2.89 641	1.80 708	1.49 708	2.13 702	1.41 707	2.26 710	12.72 732	11.41 734	16.43 739	11.15 732	3.75 715	4.36 718	3.18 698	1.82 718	0.98 713	1.73 722	1.21 716	2.97 724	1.27 707

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 673	1.70 697	2.50 578	0.56 631	0.40 581	2.15 703	0.99 678	1.24 673	1.26 669	1.02 651	1.10 649	1.29 672	0.88 638	3.10 703	1.08 604	1.66 716	0.83 707	0.68 686	0.88 705	1.57 710	1.80 720

DNS	0.93 636	0.22 60	1.33 214	1.53 701	0.27 424	2.18 704	0.18 113	0.54 255	0.33 72	7.89 726	0.36 263	0.37 305	0.21 167	0.41 247	0.63 523	0.13 450	0.12 436	0.08 70	0.08 158	0.12 171	1.56 715

HanzoNet	7.64 725	2.86 725	5.05 705	7.01 729	3.97 722	2.18 704	1.34 701	3.37 723	4.05 719	13.17 736	10.58 729	10.73 731	16.52 741	8.45 728	10.51 734	10.48 741	9.72 743	5.59 735	13.46 743	6.84 734	6.83 733

WAO-6	1.58 688	1.54 686	2.32 532	1.14 691	1.00 687	2.30 706	1.03 684	1.82 701	2.85 715	1.25 673	2.61 701	2.20 694	1.56 688	2.47 674	1.99 667	0.95 696	0.67 693	1.19 707	0.83 703	1.08 694	0.88 689

UNDER WATER	2.74 706	1.85 705	4.54 703	1.81 710	1.44 704	2.34 707	1.40 705	3.24 719	6.60 725	2.60 710	2.76 704	5.75 722	5.24 723	3.02 700	4.01 709	1.45 712	0.81 706	1.59 719	1.06 712	1.80 713	1.51 713

SGM+DAISY	1.83 692	1.43 681	3.81 691	0.87 672	1.01 688	2.38 708	2.53 722	1.36 680	1.75 693	2.92 715	3.22 712	2.65 701	2.93 709	2.22 651	3.10 696	0.72 686	0.69 699	0.63 683	0.62 691	0.77 682	0.98 692

LE_ROB	4.43 720	1.35 679	9.38 722	2.79 721	3.93 721	2.43 709	3.46 726	2.68 714	11.19 729	11.66 735	4.73 723	5.26 721	10.46 731	4.50 719	9.49 730	0.82 691	0.69 699	1.34 711	0.98 709	0.75 680	0.76 677

DGSMNet	2.89 710	0.63 454	3.18 672	3.43 725	4.17 723	2.57 710	6.98 732	0.97 603	0.83 609	0.56 466	1.86 682	0.79 575	0.62 579	1.64 562	1.39 639	4.61 728	5.01 733	5.17 733	4.71 733	4.44 730	4.19 729

ELAS	1.39 678	0.79 533	2.86 636	0.53 617	0.50 626	2.81 711	2.20 717	1.61 693	1.50 683	2.28 705	2.35 694	1.82 688	2.13 701	1.73 575	2.22 677	0.35 659	0.37 658	0.35 655	0.35 633	0.49 652	0.47 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 707	2.11 718	2.97 652	2.49 718	2.28 717	2.95 712	2.31 719	2.67 713	2.47 710	3.03 717	3.13 711	2.70 702	2.92 708	4.10 715	4.48 714	2.68 723	2.24 727	3.04 730	2.44 727	2.37 719	2.34 724

UNDER WATER-64	2.47 703	1.89 708	4.86 704	1.82 711	1.44 704	3.18 713	1.57 710	2.62 712	5.64 722	2.05 696	2.13 688	4.13 712	3.76 716	2.62 683	3.42 704	1.47 713	0.85 708	1.57 718	1.07 713	1.82 714	1.49 712

MSAF-DinoV2	3.10 714	1.86 707	10.68 727	3.61 726	0.30 466	3.34 714	0.82 668	2.81 716	1.79 695	0.80 615	0.87 611	1.56 685	1.10 660	26.49 755	1.96 664	0.17 552	0.13 463	0.19 590	1.63 722	0.92 689	0.99 697

MonStereo1	1.98 696	1.01 622	1.78 351	1.19 692	1.04 690	3.58 715	0.61 630	1.53 690	1.93 701	1.39 684	3.37 714	2.23 696	10.80 732	2.84 697	1.25 629	1.04 700	0.38 662	0.96 698	0.57 684	1.10 695	1.00 699

DStereoFS	2.23 699	2.10 715	2.47 569	1.61 703	1.88 715	3.81 716	2.06 716	1.95 705	3.33 717	2.38 707	3.31 713	2.37 697	4.92 720	2.45 671	3.27 699	1.03 699	1.27 717	0.55 678	1.04 711	0.70 675	2.05 722

TorneroNet-64	2.65 704	1.83 703	3.30 680	1.46 699	1.20 698	3.89 717	0.99 678	3.51 724	6.71 726	2.56 709	4.60 722	4.22 713	3.85 717	3.33 706	3.14 697	1.19 706	0.65 691	1.39 713	0.79 702	3.31 725	1.15 704

WAO-8	2.80 708	2.14 719	2.89 641	1.91 712	1.04 690	3.98 718	0.96 676	3.26 720	6.17 723	2.15 701	3.37 714	3.31 707	2.41 705	11.84 730	2.03 669	2.05 720	1.86 721	1.54 716	0.92 706	1.22 700	0.87 687

Venus	2.80 708	2.14 719	2.89 641	1.91 712	1.04 690	3.98 718	0.96 676	3.26 720	6.17 723	2.15 701	3.37 714	3.31 707	2.41 705	11.84 730	2.03 669	2.05 720	1.86 721	1.54 716	0.92 706	1.22 700	0.87 687

MDST_ROB	1.17 662	0.42 329	3.87 692	0.54 622	0.44 600	4.11 720	0.58 622	1.31 677	0.84 612	2.12 697	1.12 650	0.98 634	0.71 602	4.24 717	0.99 590	0.16 537	0.14 482	0.19 590	0.17 497	0.18 360	0.35 596

JetBlue	1.78 690	1.63 689	3.92 694	0.73 659	1.21 699	4.38 721	3.35 724	1.59 691	1.20 665	1.26 676	1.52 674	2.37 697	1.88 698	3.23 705	3.00 693	0.53 672	0.47 679	0.48 673	0.49 669	1.29 705	0.97 691

MANE	2.90 711	1.14 648	2.96 649	1.03 683	1.01 688	5.01 722	2.45 720	5.36 726	6.88 727	3.58 719	4.76 724	5.99 723	4.99 721	4.23 716	4.61 716	0.56 677	0.67 693	0.44 670	0.78 700	0.51 656	1.03 700

SGM-ForestM	2.98 712	1.70 697	3.52 688	0.67 656	0.47 622	5.18 723	3.36 725	3.30 722	2.86 716	4.44 721	3.79 718	9.80 730	5.50 724	6.29 724	6.52 724	0.27 641	0.36 656	0.24 626	0.27 586	0.38 605	0.58 659

TCMNet-wrong-test	5.51 723	6.62 729	6.20 714	13.02 739	11.90 732	7.14 724	5.53 731	6.99 731	1.44 680	2.65 711	3.10 710	8.37 728	5.95 725	4.75 720	6.05 722	3.07 726	0.98 713	2.38 726	1.99 724	6.62 733	5.43 731

JetRed	3.29 715	4.93 726	10.17 726	1.45 698	1.72 712	7.44 725	5.05 730	3.06 717	2.12 706	2.41 708	2.39 695	2.99 704	2.37 704	3.51 710	6.44 723	1.32 711	1.90 723	1.37 712	1.23 717	2.21 718	1.76 718

DPSMNet_ROB	9.48 731	5.64 728	13.01 735	8.82 730	11.82 731	8.54 726	24.20 742	6.41 729	13.65 738	5.32 724	11.47 734	6.33 726	10.92 733	7.69 726	13.89 737	7.25 739	8.19 738	5.06 732	7.78 739	5.31 732	8.26 738

DGTPSM_ROB	8.89 729	5.62 727	12.25 731	5.92 728	11.32 730	8.54 726	24.18 741	6.40 728	13.49 735	5.15 722	11.46 733	6.19 725	10.92 733	7.00 725	13.72 736	4.47 727	7.65 734	3.92 731	7.45 738	4.38 729	7.87 737

tt	4.93 721	0.27 145	4.20 700	2.29 716	1.58 710	10.20 728	16.97 738	9.42 734	5.02 721	1.67 692	1.28 659	4.68 718	5.03 722	3.37 709	5.92 721	6.16 731	9.47 742	2.82 728	3.18 730	3.60 726	1.53 714

MultiAttention	2.38 702	0.50 388	1.93 433	1.80 708	2.56 719	10.86 729	2.30 718	1.22 669	0.80 598	0.62 539	1.16 653	1.13 661	0.56 546	16.09 740	1.18 620	0.20 592	0.09 295	0.43 669	1.62 721	0.94 690	1.58 716

HaxPig	19.86 741	22.40 747	22.34 742	17.95 741	17.95 740	11.77 730	11.89 735	16.02 745	15.89 743	21.10 747	21.41 746	18.74 744	18.39 742	20.08 747	19.69 745	23.63 755	23.22 754	24.06 752	23.69 752	23.00 751	23.95 752

TorneroNet	5.50 722	1.92 711	3.16 669	1.47 700	1.25 701	14.07 731	1.06 686	4.90 725	20.99 749	10.17 730	16.48 740	11.88 736	6.93 726	3.34 707	4.20 712	1.30 710	0.69 699	1.45 715	0.86 704	2.61 722	1.20 705

USTest	8.10 726	7.17 730	8.96 721	9.25 731	9.05 727	15.27 732	23.78 740	9.96 735	9.47 728	5.94 725	6.75 725	7.80 727	7.48 727	8.83 729	11.21 735	2.21 722	3.56 730	2.86 729	3.20 731	5.02 731	4.16 728

xyz-stereo	3.02 713	0.29 188	30.64 757	0.23 95	0.12 25	15.52 733	0.24 322	0.51 217	0.47 279	0.59 509	7.99 726	0.64 488	0.47 506	1.39 518	0.50 472	0.09 151	0.07 83	0.34 654	0.07 111	0.13 209	0.08 56

MEDIAN_ROB	23.96 744	27.05 756	26.39 753	22.16 743	22.13 742	16.12 734	13.97 736	20.24 746	20.05 745	25.50 758	25.31 756	22.96 746	22.63 747	24.39 748	23.24 749	28.20 756	27.23 758	28.62 754	27.75 756	27.50 752	27.76 755

Selective-IGEV-i1pa	9.22 730	12.57 737	9.49 724	2.20 714	1.49 708	16.83 735	8.03 733	14.34 741	11.26 730	10.52 731	15.24 737	14.52 740	11.94 740	18.22 745	9.78 732	7.79 740	3.09 729	5.20 734	2.49 728	2.46 721	6.90 734

iinet-test	11.61 732	10.56 731	11.80 728	12.17 733	12.09 733	18.69 736	26.70 746	13.53 737	13.46 733	9.91 728	10.28 727	11.17 733	11.16 735	12.37 734	14.43 738	6.71 735	7.85 735	6.13 736	6.95 734	8.33 735	7.85 735

IINet	11.61 732	10.56 731	11.80 728	12.17 733	12.09 733	18.69 736	26.70 746	13.53 737	13.46 733	9.91 728	10.28 727	11.17 733	11.16 735	12.37 734	14.43 738	6.71 735	7.85 735	6.13 736	6.95 734	8.33 735	7.85 735

xxxxx1	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

tt_ll	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

ff	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

light-stereo	8.15 727	2.75 724	9.83 725	12.24 735	9.63 728	19.16 741	0.44 568	6.84 730	3.57 718	13.44 737	22.94 755	23.04 747	1.65 691	17.20 744	7.61 727	3.06 725	2.25 728	0.42 666	0.52 676	4.07 728	2.31 723

U	3.37 717	0.17 2	0.91 123	0.26 199	13.79 738	19.19 742	0.15 50	0.41 100	0.31 44	0.17 51	0.18 62	0.27 223	0.15 57	0.21 12	0.16 37	0.09 151	0.06 24	17.88 749	12.81 742	0.10 113	0.08 56

Anonymous_1	22.91 742	11.20 734	12.13 730	12.75 736	26.28 750	19.43 743	27.92 748	14.08 740	13.61 736	14.96 739	10.58 729	11.26 735	11.19 737	12.55 736	14.57 741	38.28 758	7.88 737	34.96 756	63.99 758	89.57 761	10.94 741

AVERAGE_ROB	26.93 753	30.34 757	29.27 756	25.82 744	25.34 743	19.48 744	15.17 737	23.55 750	23.00 752	28.45 759	27.87 757	26.25 756	25.86 758	26.96 757	25.55 750	31.30 757	30.07 759	31.76 755	30.81 757	30.79 756	30.93 756

DPSM_ROB	12.34 735	11.21 735	12.51 732	12.91 737	12.80 736	19.84 745	28.28 749	14.38 743	14.28 740	10.58 732	11.26 731	12.03 737	11.85 738	13.15 738	15.34 743	7.11 737	8.31 739	6.50 739	7.35 736	8.84 737	8.31 739

DPSM	12.34 735	11.21 735	12.51 732	12.91 737	12.80 736	19.84 745	28.28 749	14.38 743	14.28 740	10.58 732	11.26 731	12.03 737	11.85 738	13.15 738	15.34 743	7.11 737	8.31 739	6.50 739	7.35 736	8.84 737	8.31 739

DPSimNet_ROB	17.97 740	20.20 746	24.98 748	17.62 740	15.92 739	21.53 747	21.00 739	13.70 739	15.61 742	23.89 757	14.69 736	22.87 745	24.58 757	12.70 737	14.56 740	18.48 750	12.91 744	20.21 751	12.05 741	17.76 740	14.17 742

BEATNet-Init1	12.10 734	11.19 733	27.29 755	2.99 722	3.51 720	21.84 748	11.10 734	14.34 741	13.83 739	20.34 745	20.33 745	26.35 757	20.03 743	19.06 746	14.80 742	1.74 717	1.81 720	2.05 724	2.49 728	3.69 727	3.12 727

RSGM-EC	41.56 757	31.72 758	19.92 740	51.66 756	47.86 758	38.70 749	61.61 759	33.83 759	22.80 750	23.45 755	29.29 758	43.76 759	35.31 759	66.76 759	70.17 760	66.40 760	37.60 760	48.67 757	25.68 754	48.86 757	27.21 753

acva	41.56 757	31.72 758	19.92 740	51.66 756	47.86 758	38.70 749	61.61 759	33.83 759	22.80 750	23.45 755	29.29 758	43.76 759	35.31 759	66.76 759	70.17 760	66.40 760	37.60 760	48.67 757	25.68 754	48.86 757	27.21 753

RAFT-FEzeroshot	24.80 745	22.55 750	24.73 745	26.10 746	25.76 745	39.84 751	57.07 757	28.84 751	28.79 754	21.14 749	22.48 749	24.18 750	23.88 751	26.38 749	30.87 753	14.26 743	16.71 749	13.09 741	14.82 746	17.79 744	16.72 747

RAFT-FE	24.80 745	22.55 750	24.73 745	26.10 746	25.76 745	39.84 751	57.07 757	28.84 751	28.79 754	21.14 749	22.48 749	24.18 750	23.88 751	26.38 749	30.87 753	14.26 743	16.71 749	13.09 741	14.82 746	17.79 744	16.72 747

FlowAnything	24.85 748	22.54 749	25.10 749	26.11 748	25.76 745	39.86 753	57.00 752	28.89 755	28.87 757	21.31 754	22.68 754	24.22 752	23.87 750	26.39 752	30.89 757	14.26 743	16.78 753	13.10 745	14.90 750	17.78 741	16.69 743

CasAABBNet	24.81 747	22.53 748	24.83 747	26.08 745	25.74 744	39.86 753	57.06 755	28.87 754	28.83 756	21.16 752	22.54 751	24.22 752	23.89 754	26.38 749	30.87 753	14.25 742	16.71 749	13.09 741	14.81 745	17.78 741	16.71 744

Hybrid-DGEV	24.86 749	22.58 752	25.22 751	26.11 748	25.76 745	39.92 755	57.06 755	29.03 758	29.01 760	21.12 748	22.64 752	24.13 749	23.91 755	26.46 754	30.82 751	14.27 746	16.70 748	13.09 741	14.83 749	17.78 741	16.71 744

Selective-RAFT-Error	24.87 750	22.59 753	25.14 750	26.13 750	25.82 749	39.93 756	57.03 753	28.97 756	28.95 758	21.21 753	22.65 753	24.25 754	23.98 756	26.43 753	30.83 752	14.27 746	16.71 749	13.10 745	14.82 746	17.82 746	16.76 749

LSM0	26.58 752	22.63 754	25.88 752	30.13 752	52.21 760	39.94 757	56.74 751	28.97 756	28.72 753	21.14 749	22.26 748	24.43 755	23.88 751	26.54 756	30.87 753	14.32 748	16.55 746	13.12 747	14.71 744	17.92 747	20.60 751

fast-reg	25.26 751	22.76 755	26.49 754	26.66 751	27.60 751	41.51 758	57.03 753	28.84 751	28.98 759	20.78 746	22.21 747	23.55 748	23.30 748	26.97 758	31.44 758	14.39 749	16.67 747	15.16 748	15.84 751	18.23 749	16.71 744

PML	23.15 743	16.83 738	7.78 718	5.49 727	9.93 729	51.13 759	104.50 761	5.76 727	13.62 737	37.30 761	105.93 761	30.86 758	23.50 749	12.07 732	7.87 728	6.30 732	2.12 726	6.32 738	2.43 726	10.44 739	2.90 726

test_example2	115.39 760	123.23 761	94.57 759	115.52 758	123.55 761	101.63 760	114.33 762	53.41 761	99.48 762	134.90 762	135.05 762	85.83 762	85.11 762	111.32 761	106.15 762	152.55 762	205.26 762	99.78 762	114.96 762	140.96 762	110.20 761

Selective-IGEV-i16pa	47.65 759	67.17 760	7.20 717	2.47 717	2.32 718	116.02 761	1.42 708	90.41 762	82.69 761	32.69 760	90.10 760	60.10 761	84.41 761	129.53 762	52.52 759	50.16 759	15.10 745	18.00 750	9.63 740	0.94 690	40.09 760

ccccc		297.21 762		374.70 761	380.44 762	203.92 762		216.32 763		203.37 763		215.01 763		312.78 763		412.57 763	356.13 763	256.09 763	227.69 763	428.88 763

GS-Stereo							0.21 201	0.62 308	0.41 202	0.22 135	0.22 107	0.17 71	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.10 262	0.16 530	0.08 70	0.11 324	0.33 558	0.84 682

ASD4		19.65 740

Low-res two-view benchmark