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

VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 115	0.20 9	0.08 1	0.26 5	0.19 2	0.16 27	0.13 17	0.17 77	0.15 62	0.24 45	0.19 104	0.12 426	0.12 449	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.15 326

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 115	0.20 9	0.08 1	0.26 5	0.19 2	0.16 27	0.13 17	0.17 77	0.15 62	0.28 99	0.19 104	0.12 426	0.12 449	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.15 326

S2M2_L	0.24 90	0.29 193	0.90 127	0.23 99	0.17 186	0.24 22	0.09 3	0.36 58	0.45 258	0.17 56	0.25 159	0.23 170	0.17 90	0.24 45	0.28 286	0.15 531	0.12 449	0.11 331	0.12 377	0.15 279	0.11 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.20 22	0.23 84	0.70 73	0.22 69	0.18 236	0.46 223	0.11 4	0.34 42	0.29 39	0.18 67	0.15 35	0.15 43	0.15 62	0.23 36	0.15 16	0.06 1	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

test410	0.20 22	0.24 103	0.70 73	0.22 69	0.19 274	0.47 235	0.11 4	0.35 45	0.30 41	0.21 122	0.15 35	0.14 16	0.14 36	0.23 36	0.15 16	0.06 1	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

S2M2_XL	0.20 22	0.32 234	1.10 175	0.19 3	0.13 57	0.16 3	0.11 4	0.27 7	0.17 1	0.15 15	0.19 74	0.15 43	0.14 36	0.19 2	0.21 165	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.08 164	0.10 118	0.08 59
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.21 42	0.37 285	0.70 73	0.22 69	0.12 26	0.31 47	0.11 4	0.36 58	0.39 178	0.17 56	0.13 17	0.16 59	0.14 36	0.25 54	0.27 271	0.10 270	0.09 303	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.10 130

over v1	0.23 79	0.77 535	0.73 82	0.23 99	0.10 2	0.31 47	0.12 8	0.39 81	0.35 109	0.16 27	0.15 35	0.18 97	0.20 160	0.29 119	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 156	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.20 27	0.74 84	0.17 1	0.12 26	0.32 55	0.12 8	0.33 36	0.46 269	0.15 15	0.15 35	0.16 59	0.19 145	0.23 36	0.18 76	0.10 270	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.21 42	0.31 225	0.69 70	0.21 38	0.13 57	0.27 25	0.12 8	0.37 64	0.26 17	0.21 122	0.19 74	0.15 43	0.12 14	0.47 318	0.29 301	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 210

MLG-Stereo_test2	0.21 42	0.36 282	0.68 68	0.21 38	0.17 186	0.45 203	0.12 8	0.35 45	0.42 223	0.15 15	0.11 8	0.22 152	0.10 2	0.28 99	0.16 40	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

LG-G_1	0.23 79	0.37 285	0.71 77	0.23 99	0.11 12	0.51 300	0.12 8	0.44 132	0.39 178	0.19 90	0.15 35	0.19 123	0.15 62	0.36 215	0.16 40	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.11 161

LG-G	0.23 79	0.37 285	0.71 77	0.23 99	0.11 12	0.51 300	0.12 8	0.44 132	0.39 178	0.19 90	0.15 35	0.19 123	0.15 62	0.36 215	0.16 40	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.11 161

LACA_dic	0.19 8	0.33 244	0.74 84	0.20 10	0.10 2	0.36 98	0.13 14	0.22 2	0.19 2	0.16 27	0.11 8	0.15 43	0.13 22	0.33 176	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 118	0.07 12

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 119	0.57 439	0.93 136	0.24 130	0.13 57	0.39 130	0.13 14	0.32 26	0.36 141	0.21 122	0.15 35	0.18 97	0.17 90	0.28 99	0.18 76	0.10 270	0.09 303	0.13 467	0.11 334	0.14 251	0.32 594

over-8	0.23 79	0.76 525	0.79 97	0.24 130	0.10 2	0.34 74	0.13 14	0.35 45	0.33 78	0.15 15	0.15 35	0.19 123	0.18 117	0.29 119	0.17 62	0.09 157	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 156	0.07 12

over-9	0.24 90	0.77 535	0.85 108	0.23 99	0.11 12	0.35 83	0.13 14	0.37 64	0.34 92	0.15 15	0.14 32	0.19 123	0.19 145	0.29 119	0.17 62	0.09 157	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 118	0.07 12

depth_test_26	0.22 67	0.28 178	0.91 131	0.20 10	0.13 57	0.18 7	0.13 14	0.31 21	0.41 209	0.16 27	0.31 234	0.19 123	0.13 22	0.22 26	0.14 4	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.10 118	0.14 282

CAR	0.19 8	0.28 178	0.60 25	0.21 38	0.16 152	0.37 107	0.13 14	0.32 26	0.25 10	0.19 90	0.15 35	0.14 16	0.10 2	0.27 79	0.17 62	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.06 27	0.10 118	0.08 59

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 149	0.60 25	0.20 10	0.16 152	0.37 107	0.13 14	0.32 26	0.25 10	0.18 67	0.15 35	0.14 16	0.10 2	0.30 136	0.17 62	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.06 27	0.10 118	0.08 59

HiDET	0.19 8	0.20 27	0.62 37	0.20 10	0.13 57	0.36 98	0.13 14	0.35 45	0.31 48	0.16 27	0.14 32	0.17 77	0.15 62	0.25 54	0.23 202	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

252Zero-FE	0.62 536	0.27 149	0.83 105	0.24 130	0.13 57	0.31 47	0.13 14	0.39 81	0.32 61	8.03 750	0.23 130	0.12 3	0.12 14	0.26 73	0.44 451	0.09 157	0.12 449	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.12 210

Replicate-Monster	0.23 79	0.40 320	0.94 141	0.21 38	0.14 82	0.37 107	0.13 14	0.40 92	0.36 141	0.22 145	0.15 35	0.15 43	0.15 62	0.40 252	0.15 16	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 326

2.25w	0.21 42	0.22 61	0.51 2	0.21 38	0.14 82	0.36 98	0.13 14	0.42 115	0.34 92	0.23 169	0.27 181	0.14 16	0.18 117	0.33 176	0.24 230	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 22	0.21 43	0.57 19	0.21 38	0.15 115	0.39 130	0.13 14	0.39 81	0.33 78	0.22 145	0.21 94	0.13 5	0.20 160	0.29 119	0.21 165	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 90	0.21 43	0.82 103	0.24 130	0.21 315	0.43 181	0.13 14	0.45 147	0.35 109	0.22 145	0.27 181	0.18 97	0.16 81	0.35 201	0.18 76	0.09 157	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.25 487	0.08 59

MLG-Stereo_test3	0.21 42	0.35 272	0.65 52	0.21 38	0.14 82	0.36 98	0.13 14	0.37 64	0.40 196	0.21 122	0.12 14	0.17 77	0.12 14	0.25 54	0.16 40	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.10 130

MLG-Stereo_test1	0.21 42	0.33 244	0.61 30	0.23 99	0.21 315	0.45 203	0.13 14	0.33 36	0.46 269	0.13 5	0.09 1	0.18 97	0.12 14	0.32 161	0.15 16	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

MLG-Stereo	0.21 42	0.33 244	0.60 25	0.23 99	0.12 26	0.44 193	0.13 14	0.39 81	0.46 269	0.13 5	0.10 3	0.17 77	0.13 22	0.35 201	0.15 16	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

IGEV-Stereo++	0.23 79	0.23 84	0.64 42	0.24 130	0.22 345	0.47 235	0.13 14	0.52 242	0.33 78	0.18 67	0.24 142	0.17 77	0.22 192	0.32 161	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.17 342	0.09 89

LGCAT	0.24 90	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 235	0.14 31	0.34 42	0.19 2	0.17 56	0.13 17	0.23 170	0.15 62	0.39 245	0.21 165	0.14 508	0.34 668	0.07 2	0.08 164	0.07 5	0.53 667

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.35 464	0.12 26	0.32 55	0.14 31	0.30 17	0.31 48	0.14 10	0.13 17	0.17 77	0.13 22	0.27 79	0.14 4	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.15 467	0.07 5	0.09 89

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.20 9	0.14 31	0.29 11	0.28 27	0.13 5	0.13 17	0.18 97	0.13 22	0.25 54	0.15 16	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.20 9	0.14 31	0.32 26	0.28 27	0.13 5	0.13 17	0.18 97	0.13 22	0.25 54	0.15 16	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MGA	0.19 8	0.27 149	0.57 19	0.20 10	0.18 236	0.37 107	0.14 31	0.30 17	0.25 10	0.18 67	0.14 32	0.15 43	0.10 2	0.30 136	0.17 62	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.08 59

PSi22a	0.20 22	0.28 178	0.89 123	0.20 10	0.11 12	0.16 3	0.14 31	0.32 26	0.35 109	0.12 2	0.09 1	0.22 152	0.16 81	0.20 4	0.14 4	0.09 157	0.09 303	0.07 2	0.05 1	0.13 215	0.11 161

PSi22	0.37 250	0.73 516	1.71 328	0.28 265	0.13 57	0.44 193	0.14 31	0.64 330	0.51 319	0.22 145	0.28 193	0.36 311	0.22 192	0.65 412	0.27 271	0.07 29	0.14 496	0.07 2	0.06 27	0.28 526	0.12 210

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 31	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.18 97	0.15 62	0.25 54	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 79	0.23 84	0.98 150	0.19 3	0.44 613	0.22 17	0.14 31	0.41 104	0.37 155	0.19 90	0.16 50	0.18 97	0.15 62	0.38 237	0.17 62	0.11 363	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

WQFJA1++	2.30 719	0.22 61	6.03 730	1.08 703	1.15 714	0.29 35	0.14 31	0.39 81	0.24 7	13.61 761	0.19 74	3.34 727	0.17 90	0.33 176	0.24 230	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	18.19 771	0.14 282

MatchStereo	0.24 90	0.38 299	1.37 241	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 31	0.41 104	0.40 196	0.14 10	0.25 159	0.15 43	0.15 62	0.25 54	0.18 76	0.09 157	0.07 87	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
MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 31	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.18 97	0.15 62	0.25 54	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 22	0.21 43	0.61 30	0.20 10	0.13 57	0.39 130	0.14 31	0.34 42	0.34 92	0.16 27	0.16 50	0.16 59	0.15 62	0.27 79	0.22 191	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 59

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 27	0.51 2	0.22 69	0.17 186	0.35 83	0.14 31	0.27 7	0.25 10	0.19 90	0.21 94	0.14 16	0.15 62	0.27 79	0.16 40	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 282

asd	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.22 69	0.17 186	0.41 156	0.14 31	0.35 45	0.32 61	0.24 180	0.20 85	0.15 43	0.18 117	0.26 73	0.16 40	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 59

3.25w_new	0.20 22	0.20 27	0.52 5	0.21 38	0.14 82	0.37 107	0.14 31	0.43 123	0.35 109	0.23 169	0.21 94	0.16 59	0.18 117	0.27 79	0.20 143	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 59

3.25w	0.20 22	0.20 27	0.52 5	0.21 38	0.14 82	0.37 107	0.14 31	0.43 123	0.35 109	0.23 169	0.21 94	0.16 59	0.18 117	0.27 79	0.20 143	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 59

3.5w_stereo	0.21 42	0.22 61	0.55 14	0.21 38	0.15 115	0.40 145	0.14 31	0.43 123	0.33 78	0.21 122	0.24 142	0.14 16	0.18 117	0.34 191	0.22 191	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 59

monsterstereo	0.22 67	0.22 61	0.52 5	0.25 158	0.27 436	0.39 130	0.14 31	0.51 226	0.33 78	0.25 201	0.27 181	0.13 5	0.13 22	0.38 237	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

monsters	0.22 67	0.22 61	0.52 5	0.23 99	0.28 450	0.42 172	0.14 31	0.46 156	0.31 48	0.24 180	0.20 85	0.13 5	0.14 36	0.43 271	0.20 143	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 164	0.06 1	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 163	0.29 193	0.86 113	0.25 158	0.34 538	0.30 39	0.14 31	0.32 26	0.53 349	0.18 67	0.12 14	0.18 97	0.19 145	0.49 336	0.17 62	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.20 559	0.46 660	0.59 677

GCAP-Stereo	0.34 220	0.89 587	1.76 353	0.26 206	0.12 26	0.52 321	0.14 31	0.49 206	0.38 163	0.29 251	0.30 217	0.29 259	0.22 192	0.30 136	0.20 143	0.09 157	0.17 566	0.09 180	0.07 114	0.21 424	0.11 161

SCION-M(vits-remse)	0.25 103	0.22 61	1.44 260	0.35 464	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.15 531	0.10 356	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 163	0.37 285	1.44 260	0.35 464	0.46 632	0.72 571	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

SCION-MonSter(vits)	0.38 263	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.75 409	0.72 553	0.16 27	0.61 504	0.55 447	0.39 431	0.57 370	0.77 571	0.15 531	0.10 356	0.21 625	0.21 567	0.45 657	0.23 497

DF_test	0.20 22	0.28 178	1.00 153	0.23 99	0.16 152	0.15 1	0.15 53	0.28 10	0.25 10	0.15 15	0.16 50	0.14 16	0.14 36	0.21 12	0.18 76	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.11 156	0.08 59

over-6	0.26 119	0.78 545	1.04 162	0.23 99	0.11 12	0.36 98	0.15 53	0.46 156	0.37 155	0.16 27	0.16 50	0.16 59	0.18 117	0.37 226	0.16 40	0.10 270	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.07 12

qqai	0.21 42	0.20 27	0.63 38	0.39 539	0.13 57	0.32 55	0.15 53	0.35 45	0.31 48	0.14 10	0.13 17	0.18 97	0.13 22	0.27 79	0.15 16	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.27 604	0.07 5	0.09 89

monster-pro	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 108	0.20 10	0.14 82	0.28 28	0.15 53	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.16 59	0.14 36	0.24 45	0.21 165	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.08 59

RT-Monster	0.29 163	0.30 211	0.95 142	0.25 158	0.28 450	0.46 223	0.15 53	0.53 251	0.55 371	0.37 300	0.36 272	0.28 246	0.21 175	0.32 161	0.21 165	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.06 27	0.15 279	0.14 282

PipStereo	0.19 8	0.26 136	0.85 108	0.21 38	0.10 2	0.16 3	0.15 53	0.35 45	0.35 109	0.12 2	0.10 3	0.21 145	0.14 36	0.21 12	0.15 16	0.08 72	0.09 303	0.07 2	0.06 27	0.12 178	0.09 89

PSi22b	0.20 22	0.26 136	0.88 119	0.21 38	0.10 2	0.16 3	0.15 53	0.35 45	0.35 109	0.12 2	0.10 3	0.21 145	0.14 36	0.21 12	0.15 16	0.08 72	0.10 356	0.07 2	0.06 27	0.12 178	0.09 89

DepthFocus	0.19 8	0.30 211	0.77 93	0.19 3	0.15 115	0.20 9	0.15 53	0.31 21	0.19 2	0.16 27	0.17 55	0.15 43	0.13 22	0.22 26	0.17 62	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.10 259	0.08 47	0.07 12

Foundation-i32	0.20 22	0.28 178	0.87 116	0.20 10	0.11 12	0.20 9	0.15 53	0.32 26	0.36 141	0.13 5	0.10 3	0.25 204	0.14 36	0.19 2	0.15 16	0.09 157	0.09 303	0.07 2	0.06 27	0.11 156	0.12 210

LACA1	0.19 8	0.39 312	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 172	0.15 53	0.31 21	0.34 92	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 62	0.25 54	0.15 16	0.09 157	0.07 87	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

Test_v1	0.21 42	0.27 149	0.95 142	0.20 10	0.14 82	0.28 28	0.15 53	0.37 64	0.27 20	0.16 27	0.18 68	0.15 43	0.13 22	0.25 54	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 161

Pro-Stereo	0.22 67	0.25 118	0.66 64	0.22 69	0.14 82	0.49 271	0.15 53	0.23 3	0.35 109	0.16 27	0.13 17	0.14 16	0.09 1	0.49 336	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.37 663	0.08 47	0.09 89

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 27	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 130	0.15 53	0.35 45	0.27 20	0.18 67	0.15 35	0.17 77	0.16 81	0.26 73	0.21 165	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 89

BridgeDepth	0.19 8	0.30 211	0.55 14	0.23 99	0.09 1	0.38 124	0.15 53	0.32 26	0.33 78	0.16 27	0.12 14	0.23 170	0.19 145	0.27 79	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	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
DLNR-FE	13.43 760	20.01 765	23.53 766	121.73 787	33.87 776	0.46 223	0.15 53	8.09 756	0.35 109	0.28 242	0.37 278	0.26 219	0.17 90	0.75 441	0.29 301	6.68 757	0.26 646	0.09 180	0.38 664	50.82 787	0.18 404

MonStereo	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

qwe	0.21 42	0.22 61	0.61 30	0.21 38	0.20 298	0.41 156	0.15 53	0.46 156	0.35 109	0.26 219	0.22 114	0.14 16	0.14 36	0.31 147	0.22 191	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 233	1.25 681	1.82 399	0.20 10	0.12 26	0.26 24	0.15 53	0.43 123	0.37 155	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 145	0.46 306	0.14 4	0.11 363	0.09 303	0.08 75	0.05 1	0.76 697	0.18 404

MonSter	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

dual_stereo	0.23 79	0.25 118	0.66 64	0.21 38	0.15 115	0.27 25	0.15 53	0.62 317	0.40 196	0.15 15	0.13 17	0.18 97	0.14 36	0.37 226	0.19 104	0.09 157	0.31 662	0.07 2	0.10 259	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 163	0.25 118	1.49 277	0.24 130	0.20 298	0.47 235	0.15 53	0.62 317	0.47 289	0.22 145	0.29 202	0.26 219	0.20 160	0.28 99	0.20 143	0.10 270	0.07 87	0.07 2	0.12 377	0.10 118	0.07 12

U	3.37 735	0.17 2	0.91 131	0.26 206	13.79 761	19.19 765	0.15 53	0.41 104	0.31 48	0.17 56	0.18 68	0.27 233	0.15 62	0.21 12	0.16 40	0.09 157	0.06 25	17.88 772	12.81 765	0.10 118	0.08 59

trnet	0.28 150	0.26 136	1.32 224	0.19 3	0.12 26	0.54 337	0.15 53	0.48 195	0.46 269	0.27 235	0.33 255	0.24 188	0.21 175	0.30 136	0.21 165	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.09 85	0.07 12

DLNR_Zeroshot_test	13.43 760	19.94 764	23.55 767	121.61 786	35.03 777	0.46 223	0.15 53	8.02 755	0.35 109	0.28 242	0.37 278	0.26 219	0.17 90	0.76 445	0.29 301	6.42 756	0.26 646	0.09 180	0.38 664	50.13 786	0.18 404

CREStereo++_RVC	0.33 209	0.29 193	1.74 337	0.24 130	0.16 152	0.54 337	0.15 53	0.40 92	0.55 371	0.37 300	0.51 400	0.24 188	0.19 145	0.27 79	0.26 259	0.09 157	0.06 25	0.08 75	0.30 624	0.08 47	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
Anonymus	0.21 42	0.21 43	0.75 86	0.25 158	0.14 82	0.34 74	0.16 83	0.32 26	0.31 48	0.18 67	0.15 35	0.23 170	0.17 90	0.27 79	0.24 230	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.10 118	0.10 130

PhaseNet	0.25 103	0.26 136	0.96 147	0.25 158	0.15 115	0.31 47	0.16 83	0.36 58	0.30 41	0.19 90	0.18 68	0.28 246	0.17 90	0.30 136	0.27 271	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.10 259	0.14 251	0.26 535

PointNet	0.20 22	0.21 43	0.82 103	0.21 38	0.12 26	0.37 107	0.16 83	0.33 36	0.28 27	0.16 27	0.15 35	0.18 97	0.13 22	0.22 26	0.16 40	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 27	0.61 30	0.21 38	0.13 57	0.15 1	0.16 83	0.21 1	0.36 141	0.11 1	0.17 55	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 104	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.08 164	0.08 47	0.11 161

Select-FE	0.65 555	0.67 488	2.76 640	0.49 616	0.55 656	0.79 613	0.16 83	0.90 555	0.53 349	0.84 648	0.55 450	0.91 635	0.75 630	0.57 370	1.16 633	0.11 363	0.18 578	0.11 331	0.49 687	0.14 251	0.31 584

Zero-FE251	0.56 496	0.29 193	1.27 209	0.26 206	0.16 152	0.44 193	0.16 83	0.44 132	0.35 109	5.31 747	0.19 74	0.22 152	0.19 145	0.24 45	1.08 620	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.13 253

AdaDepth	0.24 90	0.18 7	1.03 158	0.25 158	0.21 315	0.46 223	0.16 83	0.30 17	0.27 20	0.17 56	0.19 74	0.14 16	0.18 117	0.35 201	0.17 62	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.25 590	0.10 118	0.10 130

asda	0.22 67	0.25 118	0.70 73	0.21 38	0.16 152	0.43 181	0.16 83	0.44 132	0.35 109	0.22 145	0.20 85	0.14 16	0.20 160	0.25 54	0.22 191	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 42	0.21 43	0.61 30	0.21 38	0.20 298	0.44 193	0.16 83	0.44 132	0.30 41	0.22 145	0.20 85	0.13 5	0.18 117	0.29 119	0.21 165	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 59

SGD-Stereo	0.22 67	0.28 178	0.77 93	0.22 69	0.11 12	0.40 145	0.16 83	0.31 21	0.36 141	0.19 90	0.19 74	0.17 77	0.17 90	0.37 226	0.16 40	0.10 270	0.06 25	0.08 75	0.07 114	0.10 118	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 150	0.28 178	1.09 173	0.33 414	0.15 115	0.30 39	0.16 83	0.58 286	0.42 223	0.19 90	0.19 74	0.17 77	0.26 271	0.38 237	0.37 399	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.25 590	0.10 118	0.06 1

FoundationStereo	0.20 22	0.30 211	0.81 101	0.21 38	0.22 345	0.21 15	0.16 83	0.25 4	0.38 163	0.15 15	0.11 8	0.18 97	0.17 90	0.23 36	0.16 40	0.09 157	0.13 477	0.08 75	0.06 27	0.07 5	0.07 12

MaDis-Stereo	0.29 163	0.54 422	1.44 260	0.24 130	0.29 460	0.29 35	0.16 83	0.45 147	0.37 155	0.19 90	0.21 94	0.28 246	0.22 192	0.30 136	0.29 301	0.10 270	0.09 303	0.10 250	0.08 164	0.11 156	0.11 161

TANstereo	0.33 209	0.49 392	1.75 344	0.23 99	0.12 26	0.54 337	0.16 83	0.40 92	0.45 258	0.45 357	0.51 400	0.26 219	0.22 192	0.29 119	0.20 143	0.10 270	0.10 356	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.11 161

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 79	0.41 330	0.59 23	0.27 232	0.24 381	0.34 74	0.17 97	0.36 58	0.30 41	0.19 90	0.19 74	0.16 59	0.12 14	0.32 161	0.19 104	0.08 72	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.11 156	0.31 584

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 22	0.29 193	0.90 127	0.17 1	0.13 57	0.21 15	0.17 97	0.29 11	0.24 7	0.15 15	0.17 55	0.10 1	0.13 22	0.20 4	0.19 104	0.08 72	0.09 303	0.11 331	0.14 440	0.13 215	0.11 161

HLF11	0.44 337	0.97 621	2.44 574	0.22 69	0.19 274	0.43 181	0.17 97	0.66 340	0.51 319	0.33 277	0.40 306	0.31 270	0.29 335	0.88 470	0.35 385	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.13 215	0.11 161

TS12	0.24 90	0.26 136	0.83 105	0.25 158	0.11 12	0.46 223	0.17 97	0.46 156	0.43 234	0.20 107	0.31 234	0.18 97	0.20 160	0.31 147	0.22 191	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.11 156	0.07 12

LACA3	0.18 4	0.20 27	0.67 67	0.19 3	0.12 26	0.35 83	0.17 97	0.27 7	0.31 48	0.16 27	0.13 17	0.15 43	0.15 62	0.28 99	0.13 1	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.10 118	0.06 1

LACA2	0.25 103	0.74 521	1.30 218	0.20 10	0.10 2	0.39 130	0.17 97	0.32 26	0.36 141	0.15 15	0.15 35	0.18 97	0.14 36	0.22 26	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

VMStereo-Base	0.26 119	0.27 149	1.26 206	0.20 10	0.12 26	0.42 172	0.17 97	0.37 64	0.40 196	0.22 145	0.31 234	0.29 259	0.21 175	0.32 161	0.20 143	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

VIP-Stereo	0.28 150	0.56 433	1.05 165	0.23 99	0.19 274	0.52 321	0.17 97	0.44 132	0.39 178	0.18 67	0.25 159	0.24 188	0.15 62	0.33 176	0.19 104	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.14 251	0.32 594

FE-Mocha	0.41 297	0.31 225	1.44 260	0.28 265	0.33 525	0.41 156	0.17 97	0.69 360	0.45 258	0.44 346	0.50 393	0.41 347	0.45 495	0.36 215	1.17 635	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.21 567	0.13 215	0.13 253

water-stereo	0.24 90	0.17 2	0.88 119	0.24 130	0.14 82	0.37 107	0.17 97	0.43 123	0.32 61	0.26 219	0.35 268	0.26 219	0.24 235	0.22 26	0.25 245	0.09 157	0.09 303	0.09 180	0.08 164	0.10 118	0.10 130

4.25_new	0.21 42	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 156	0.17 97	0.41 104	0.35 109	0.22 145	0.21 94	0.14 16	0.18 117	0.25 54	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 42	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 156	0.17 97	0.41 104	0.35 109	0.22 145	0.21 94	0.14 16	0.18 117	0.25 54	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 42	0.22 61	0.63 38	0.21 38	0.15 115	0.40 145	0.17 97	0.40 92	0.35 109	0.25 201	0.22 114	0.14 16	0.14 36	0.22 26	0.21 165	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 42	0.22 61	0.63 38	0.21 38	0.15 115	0.40 145	0.17 97	0.40 92	0.35 109	0.25 201	0.22 114	0.14 16	0.14 36	0.22 26	0.21 165	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 42	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 156	0.17 97	0.41 104	0.35 109	0.22 145	0.21 94	0.14 16	0.18 117	0.25 54	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 67	0.28 178	0.88 119	0.21 38	0.24 381	0.42 172	0.17 97	0.35 45	0.37 155	0.20 107	0.22 114	0.14 16	0.12 14	0.24 45	0.20 143	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.07 12

GIP-stereo	0.26 119	0.22 61	0.78 95	0.29 302	0.20 298	0.42 172	0.17 97	0.64 330	0.39 178	0.18 67	0.24 142	0.23 170	0.18 117	0.25 54	0.47 466	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.17 342	0.08 59

MIF-Stereo (partial)	0.34 220	0.41 330	1.93 448	0.26 206	0.24 381	0.32 55	0.17 97	0.53 251	0.42 223	0.25 201	0.37 278	0.25 204	0.26 271	0.44 281	0.31 337	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.19 392	0.14 282

EGLCR-Stereo	0.29 163	0.27 149	0.97 148	0.30 324	0.19 274	0.56 369	0.17 97	0.68 356	0.36 141	0.30 257	0.18 68	0.27 233	0.17 90	0.38 237	0.19 104	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.10 118	0.35 612

XX-TBD	0.34 220	0.77 535	1.75 344	0.34 447	0.13 57	0.51 300	0.17 97	0.43 123	0.50 312	0.37 300	0.49 383	0.23 170	0.18 117	0.28 99	0.24 230	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.07 12

XX-Stereo	0.55 486	0.54 422	3.50 702	0.48 614	0.39 584	0.54 337	0.17 97	0.89 549	0.40 196	0.44 346	0.65 549	0.85 616	0.19 145	0.77 450	0.21 165	0.10 270	0.14 496	0.10 250	0.32 639	0.17 342	0.14 282

CREStereo	0.28 150	0.30 211	1.33 227	0.19 3	0.13 57	0.55 352	0.17 97	0.48 195	0.46 269	0.27 235	0.33 255	0.24 188	0.21 175	0.31 147	0.21 165	0.11 363	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.10 118	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
DIP-Stereo	0.37 250	0.34 263	1.50 281	0.27 232	0.18 236	0.63 496	0.17 97	0.92 576	0.53 349	0.49 402	0.48 366	0.30 267	0.30 346	0.39 245	0.30 324	0.10 270	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.15 279	0.12 210
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GELT-Stereo	0.24 90	0.33 244	0.63 38	0.24 130	0.31 499	0.42 172	0.18 120	0.59 295	0.43 234	0.24 180	0.19 74	0.21 145	0.18 117	0.29 119	0.20 143	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.08 164	0.08 47	0.08 59

testmc14	0.25 103	0.17 2	0.71 77	0.45 595	0.24 381	0.47 235	0.18 120	0.35 45	0.35 109	0.16 27	0.20 85	0.20 130	0.15 62	0.48 325	0.19 104	0.07 29	0.08 207	0.06 1	0.05 1	0.09 85	0.28 553

ManiGeoR	0.44 337	1.04 644	2.50 593	0.22 69	0.19 274	0.47 235	0.18 120	0.72 379	0.53 349	0.28 242	0.36 272	0.32 280	0.28 312	0.85 463	0.33 363	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.12 178	0.10 130

HLf10	0.44 337	1.04 644	2.50 593	0.22 69	0.19 274	0.47 235	0.18 120	0.72 379	0.53 349	0.28 242	0.36 272	0.32 280	0.28 312	0.85 463	0.33 363	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.12 178	0.10 130

HLf8	0.45 360	1.10 654	2.46 578	0.21 38	0.19 274	0.51 300	0.18 120	0.76 422	0.58 398	0.32 273	0.37 278	0.32 280	0.28 312	0.92 472	0.26 259	0.12 426	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.14 251	0.11 161

aanet-new-16k	0.26 119	0.47 382	1.36 236	0.25 158	0.12 26	0.36 98	0.18 120	0.40 92	0.35 109	0.18 67	0.21 94	0.18 97	0.21 175	0.21 12	0.16 40	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.11 161

Hybrid-DGEV-2	0.51 445	0.84 566	1.75 344	0.32 387	0.17 186	0.73 579	0.18 120	0.83 490	0.69 523	0.52 431	0.38 292	0.53 436	0.42 470	0.99 481	0.92 590	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.10 259	0.25 487	0.23 497

DVStereo	0.26 119	0.20 27	0.64 42	0.25 158	0.15 115	0.41 156	0.18 120	0.42 115	0.35 109	0.34 281	0.34 263	0.25 204	0.23 219	0.43 271	0.53 496	0.09 157	0.09 303	0.08 75	0.10 259	0.12 178	0.11 161

2.75w_new	0.21 42	0.21 43	0.57 19	0.20 10	0.14 82	0.40 145	0.18 120	0.47 180	0.36 141	0.24 180	0.20 85	0.13 5	0.19 145	0.31 147	0.21 165	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 250	0.37 285	1.21 197	0.26 206	0.18 236	0.73 579	0.18 120	0.53 251	0.41 209	0.35 287	0.30 217	0.58 475	0.22 192	0.33 176	0.95 595	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.35 651	0.13 215	0.15 326

GREAT-IGEV	0.37 250	0.28 178	1.48 274	0.25 158	0.38 578	0.46 223	0.18 120	0.33 36	0.34 92	0.15 15	0.29 202	0.15 43	0.17 90	0.36 215	0.23 202	0.07 29	0.76 722	0.07 2	0.26 598	0.21 424	1.03 717
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 67	0.22 61	0.91 131	0.23 99	0.13 57	0.49 271	0.18 120	0.30 17	0.28 27	0.19 90	0.17 55	0.14 16	0.14 36	0.41 258	0.16 40	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.09 89

tg	0.37 250	0.55 431	1.35 234	0.28 265	0.16 152	0.57 388	0.18 120	0.57 280	0.49 301	0.37 300	0.44 332	0.38 325	0.24 235	0.46 306	0.24 230	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.43 647	0.36 620

H2IRNET	0.40 289	0.61 451	1.90 436	0.29 302	0.17 186	0.54 337	0.18 120	0.52 242	0.50 312	0.27 235	0.56 462	0.47 405	0.35 384	0.46 306	0.33 363	0.10 270	0.07 87	0.12 403	0.14 440	0.32 562	0.12 210

UniTT-Stereo	0.30 181	0.36 282	1.68 315	0.27 232	0.24 381	0.29 35	0.18 120	0.33 36	0.34 92	0.26 219	0.37 278	0.18 97	0.18 117	0.31 147	0.27 271	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.25 487	0.08 59

RAFT-RH_RVC	0.61 531	0.50 400	2.33 550	0.36 487	0.29 460	0.60 437	0.18 120	0.44 132	0.58 398	0.76 624	1.91 701	0.47 405	0.29 335	1.60 574	1.23 643	0.14 508	0.07 87	0.13 467	0.13 411	0.10 118	0.09 89

FAST (zero-shot)	0.27 133	0.32 234	0.78 95	0.31 355	0.49 640	0.38 124	0.19 136	0.41 104	0.43 234	0.17 56	0.22 114	0.18 97	0.24 235	0.34 191	0.20 143	0.13 462	0.14 496	0.09 180	0.10 259	0.15 279	0.13 253

aanet-new-90k	0.29 163	0.47 382	1.41 251	0.26 206	0.18 236	0.43 181	0.19 136	0.47 180	0.32 61	0.16 27	0.18 68	0.15 43	0.21 175	0.37 226	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.46 656

aanet-new-60k	0.29 163	0.51 404	1.68 315	0.25 158	0.12 26	0.39 130	0.19 136	0.43 123	0.33 78	0.18 67	0.19 74	0.17 77	0.19 145	0.31 147	0.14 4	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.26 535

aanet-new-70k	0.27 133	0.48 387	1.33 227	0.25 158	0.12 26	0.39 130	0.19 136	0.45 147	0.33 78	0.17 56	0.21 94	0.16 59	0.21 175	0.38 237	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.22 470

aanet-new-36k	0.29 163	0.63 467	1.51 284	0.24 130	0.11 12	0.43 181	0.19 136	0.44 132	0.35 109	0.19 90	0.24 142	0.16 59	0.22 192	0.29 119	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.24 512

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 133	0.40 320	0.87 116	0.22 69	0.17 186	0.36 98	0.19 136	0.39 81	0.32 61	0.21 122	0.24 142	0.18 97	0.23 219	0.21 12	0.15 16	0.08 72	0.08 207	0.08 75	0.30 624	0.13 215	0.55 671

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 163	0.53 413	1.28 211	0.22 69	0.32 510	0.35 83	0.19 136	0.46 156	0.33 78	0.18 67	0.19 74	0.18 97	0.18 117	0.21 12	0.14 4	0.08 72	0.10 356	0.08 75	0.46 681	0.10 118	0.32 594

NLSM3	0.26 119	0.39 312	0.75 86	0.25 158	0.24 381	0.43 181	0.19 136	0.58 286	0.45 258	0.20 107	0.26 172	0.20 130	0.25 251	0.29 119	0.24 230	0.07 29	0.06 25	0.10 250	0.09 215	0.10 118	0.07 12

depthmonostereo	0.26 119	0.23 84	0.65 52	0.41 559	0.13 57	0.41 156	0.19 136	0.51 226	0.40 196	0.25 201	0.29 202	0.26 219	0.28 312	0.44 281	0.23 202	0.09 157	0.10 356	0.09 180	0.07 114	0.10 118	0.08 59

2.5w	0.21 42	0.23 84	0.50 1	0.22 69	0.15 115	0.39 130	0.19 136	0.47 180	0.36 141	0.21 122	0.22 114	0.13 5	0.17 90	0.33 176	0.20 143	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 263	0.53 413	1.66 311	0.26 206	0.15 115	0.30 39	0.19 136	0.67 351	0.46 269	0.29 251	0.52 415	0.38 325	0.16 81	0.41 258	0.20 143	0.08 72	0.68 715	0.09 180	0.07 114	0.34 583	0.21 455

FLISNet	0.41 297	0.63 467	1.72 329	0.27 232	0.21 315	0.45 203	0.19 136	0.55 268	0.41 209	0.57 495	0.59 480	0.65 510	0.45 495	0.45 297	0.39 417	0.08 72	0.09 303	0.10 250	0.11 334	0.20 408	0.10 130

CoSv	0.41 297	0.63 467	1.72 329	0.27 232	0.21 315	0.45 203	0.19 136	0.55 268	0.41 209	0.57 495	0.59 480	0.65 510	0.45 495	0.45 297	0.39 417	0.08 72	0.09 303	0.10 250	0.11 334	0.20 408	0.10 130

ISRNet	0.47 389	0.44 358	1.55 290	0.37 512	0.31 499	0.49 271	0.19 136	0.75 409	0.66 502	0.63 566	0.71 586	0.67 527	0.39 431	0.58 375	0.44 451	0.23 635	0.16 545	0.21 625	0.20 559	0.21 424	0.25 524

UGAM-zero	0.63 543	0.39 312	2.49 589	0.30 324	0.49 640	0.67 539	0.19 136	0.91 567	0.45 258	0.77 628	0.45 336	1.16 684	0.82 642	2.05 651	0.29 301	0.09 157	0.15 527	0.09 180	0.44 677	0.11 156	0.22 470

RAStereo	0.28 150	0.48 387	1.52 286	0.26 206	0.18 236	0.25 23	0.19 136	0.42 115	0.35 109	0.20 107	0.25 159	0.20 130	0.16 81	0.24 45	0.24 230	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.12 178	0.08 59

GCST	0.72 595	1.10 654	2.15 514	1.11 707	0.59 665	0.62 478	0.19 136	0.75 409	0.53 349	0.56 484	0.63 523	0.47 405	0.31 356	1.11 500	0.33 363	0.75 707	0.45 690	0.84 708	0.64 712	0.69 690	0.54 668

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 133	0.40 320	0.86 113	0.22 69	0.17 186	0.36 98	0.19 136	0.39 81	0.32 61	0.21 122	0.24 142	0.18 97	0.23 219	0.21 12	0.15 16	0.08 72	0.08 207	0.08 75	0.30 624	0.13 215	0.55 671

MoCha-V2	0.36 243	0.32 234	1.41 251	0.36 487	0.31 499	0.35 83	0.19 136	0.57 280	0.39 178	0.30 257	0.32 245	0.28 246	0.27 292	0.47 318	0.24 230	0.08 72	0.56 704	0.08 75	0.38 664	0.18 370	0.12 210

GMStereo_Zeroshot	0.41 297	0.36 282	1.54 288	0.41 559	0.19 274	0.52 321	0.19 136	0.59 295	0.52 331	0.57 495	0.59 480	0.63 495	0.29 335	0.58 375	0.33 363	0.15 531	0.09 303	0.16 556	0.09 215	0.24 473	0.12 210

MIM_Stereo	0.41 297	0.60 446	1.88 424	0.31 355	0.21 315	0.50 285	0.19 136	0.64 330	0.44 242	0.43 339	0.53 428	0.43 365	0.27 292	0.51 347	0.28 286	0.08 72	0.14 496	0.11 331	0.10 259	0.26 509	0.26 535

CASnet	0.28 150	0.31 225	1.20 195	0.28 265	0.11 12	0.47 235	0.19 136	0.44 132	0.44 242	0.38 310	0.31 234	0.23 170	0.17 90	0.29 119	0.19 104	0.10 270	0.06 25	0.15 537	0.12 377	0.16 318	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 233	0.26 136	1.48 274	0.31 355	0.15 115	0.61 457	0.19 136	0.60 308	0.54 364	0.28 242	0.29 202	0.40 341	0.33 373	0.50 343	0.27 271	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.35 651	0.19 392	0.08 59

MC-Stereo	0.32 197	0.31 225	1.46 267	0.31 355	0.15 115	0.53 330	0.19 136	0.44 132	0.35 109	0.36 294	0.38 292	0.27 233	0.27 292	0.42 266	0.19 104	0.09 157	0.13 477	0.09 180	0.16 492	0.20 408	0.13 253

RALAANet	0.43 327	0.98 626	1.90 436	0.32 387	0.23 366	0.48 252	0.19 136	0.67 351	0.53 349	0.48 390	0.45 336	0.39 332	0.30 346	0.48 325	0.37 399	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.14 440	0.27 520	0.10 130

CFNet-RSSM	0.41 297	0.32 234	2.20 524	0.27 232	0.44 613	0.52 321	0.19 136	0.76 422	0.48 293	0.43 339	0.36 272	0.54 444	0.26 271	0.33 176	0.25 245	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.38 664	0.10 118	0.09 89

Gwc-CoAtRS	0.38 263	0.33 244	1.92 445	0.27 232	0.41 603	0.48 252	0.19 136	0.59 295	0.46 269	0.43 339	0.39 301	0.57 468	0.26 271	0.32 161	0.26 259	0.09 157	0.09 303	0.09 180	0.31 633	0.11 156	0.09 89

DN-CSS_ROB	0.48 396	1.23 678	1.99 476	0.39 539	0.22 345	0.56 369	0.19 136	0.75 409	0.61 431	0.45 357	0.62 510	0.41 347	0.31 356	0.70 432	0.32 350	0.11 363	0.08 207	0.14 506	0.13 411	0.36 603	0.12 210

DNSM	0.56 496	0.71 503	0.86 113	0.25 158	0.14 82	0.44 193	0.20 164	0.48 195	0.44 242	0.21 122	0.45 336	0.26 219	0.22 192	1.29 525	1.02 612	0.11 363	0.47 695	0.08 75	0.14 440	1.91 733	1.50 731

TestStereo_HL2	0.41 297	0.86 574	1.82 399	0.26 206	0.16 152	0.48 252	0.20 164	0.62 317	0.51 319	0.35 287	0.41 312	0.32 280	0.27 292	1.09 495	0.29 301	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.13 215	0.10 130

GGDA	0.41 297	0.90 591	1.83 403	0.26 206	0.15 115	0.50 285	0.20 164	0.63 326	0.52 331	0.35 287	0.41 312	0.31 270	0.27 292	1.11 500	0.27 271	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.13 215	0.10 130

MCSU-Stereo	0.23 79	0.19 11	0.73 82	0.22 69	0.16 152	0.48 252	0.20 164	0.33 36	0.38 163	0.20 107	0.21 94	0.24 188	0.13 22	0.42 266	0.19 104	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 130

DNS	0.55 486	0.72 508	0.93 136	0.30 324	0.50 642	0.41 156	0.20 164	0.48 195	0.39 178	0.18 67	0.49 383	0.27 233	0.19 145	1.22 515	0.66 544	0.10 270	0.48 699	0.11 331	0.21 567	1.72 729	1.49 729

aanet-new-78k	0.33 209	0.44 358	2.51 598	0.26 206	0.12 26	0.42 172	0.20 164	0.45 147	0.31 48	0.16 27	0.22 114	0.15 43	0.25 251	0.34 191	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.31 584

aanet-new-40k	0.25 103	0.37 285	1.35 234	0.24 130	0.24 381	0.38 124	0.20 164	0.39 81	0.26 17	0.18 67	0.24 142	0.16 59	0.20 160	0.20 4	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.18 404

aanet-new-34k	0.27 133	0.57 439	1.36 236	0.23 99	0.11 12	0.34 74	0.20 164	0.36 58	0.30 41	0.19 90	0.27 181	0.17 77	0.22 192	0.20 4	0.15 16	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.29 561

aanet-new-32k	0.27 133	0.49 392	1.73 332	0.25 158	0.17 186	0.40 145	0.20 164	0.35 45	0.27 20	0.18 67	0.21 94	0.20 130	0.22 192	0.22 26	0.14 4	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.11 161

aanet-new-30k	0.28 150	0.49 392	1.75 344	0.25 158	0.17 186	0.40 145	0.20 164	0.35 45	0.27 20	0.18 67	0.21 94	0.20 130	0.22 192	0.22 26	0.14 4	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.11 161

aanet-new-12k	0.24 90	0.24 103	1.06 167	0.27 232	0.12 26	0.43 181	0.20 164	0.51 226	0.34 92	0.19 90	0.16 50	0.15 43	0.21 175	0.25 54	0.16 40	0.07 29	0.06 25	0.09 180	0.07 114	0.11 156	0.09 89

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 163	0.58 441	0.98 150	0.21 38	0.31 499	0.41 156	0.20 164	0.46 156	0.34 92	0.21 122	0.22 114	0.19 123	0.17 90	0.24 45	0.15 16	0.08 72	0.10 356	0.08 75	0.45 678	0.09 85	0.29 561

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 103	0.35 272	0.69 70	0.23 99	0.27 436	0.35 83	0.20 164	0.44 132	0.28 27	0.21 122	0.22 114	0.14 16	0.22 192	0.21 12	0.14 4	0.07 29	0.08 207	0.08 75	0.47 682	0.09 85	0.34 609

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 103	0.24 103	0.76 89	0.22 69	0.33 525	0.48 252	0.20 164	0.47 180	0.35 109	0.26 219	0.30 217	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.07 5	0.15 326

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 119	0.23 84	1.00 153	0.22 69	0.31 499	0.47 235	0.20 164	0.44 132	0.33 78	0.27 235	0.32 245	0.24 188	0.14 36	0.23 36	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.08 47	0.16 362

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 103	0.24 103	0.84 107	0.22 69	0.32 510	0.48 252	0.20 164	0.45 147	0.35 109	0.26 219	0.30 217	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.07 5	0.13 253

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 103	0.41 330	1.08 169	0.23 99	0.23 366	0.45 203	0.20 164	0.44 132	0.30 41	0.18 67	0.21 94	0.22 152	0.20 160	0.23 36	0.16 40	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.14 282

Foundation-i1c-attn	0.22 67	0.18 7	0.68 68	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 164	0.49 206	0.37 155	0.20 107	0.23 130	0.24 188	0.25 251	0.29 119	0.18 76	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.06 1	0.09 89

Foundation-i1b	0.22 67	0.20 27	0.69 70	0.20 10	0.11 12	0.28 28	0.20 164	0.50 215	0.37 155	0.21 122	0.22 114	0.27 233	0.24 235	0.28 99	0.18 76	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 163	0.23 84	1.28 211	0.27 232	0.30 478	0.35 83	0.20 164	0.56 274	0.38 163	0.21 122	0.30 217	0.22 152	0.18 117	0.37 226	0.18 76	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.15 467	0.16 318	0.29 561

BStereo	0.28 150	0.33 244	1.34 231	0.23 99	0.29 460	0.33 62	0.20 164	0.46 156	0.35 109	0.22 145	0.17 55	0.20 130	0.14 36	0.28 99	0.25 245	0.07 29	0.07 87	0.16 556	0.21 567	0.12 178	0.11 161

Anonymus123	0.31 190	0.33 244	1.34 231	0.23 99	0.29 460	0.98 657	0.20 164	0.49 206	0.35 109	0.22 145	0.17 55	0.20 130	0.14 36	0.28 99	0.25 245	0.07 29	0.07 87	0.16 556	0.21 567	0.12 178	0.11 161

zero-FE	0.80 626	0.27 149	8.23 742	0.49 616	0.98 700	0.33 62	0.20 164	0.48 195	1.28 688	0.17 56	0.20 85	0.77 584	0.22 192	0.60 388	0.97 597	0.11 363	0.07 87	0.09 180	0.10 259	0.33 571	0.14 282

FlowAnything_test	0.23 79	0.32 234	0.52 5	0.28 265	0.17 186	0.37 107	0.20 164	0.38 74	0.24 7	0.24 180	0.20 85	0.21 145	0.17 90	0.26 73	0.25 245	0.13 462	0.10 356	0.14 506	0.16 492	0.17 342	0.12 210

2w_stereo	0.21 42	0.19 11	0.51 2	0.22 69	0.13 57	0.41 156	0.20 164	0.50 215	0.34 92	0.25 201	0.23 130	0.13 5	0.23 219	0.24 45	0.22 191	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 209	0.43 346	1.42 256	0.25 158	0.16 152	0.35 83	0.20 164	0.68 356	0.44 242	0.24 180	0.27 181	0.29 259	0.20 160	0.58 375	0.18 76	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.30 624	0.26 509	0.17 384

GCAP-BAT	1.13 673	0.30 211	9.45 746	3.22 741	5.97 743	0.39 130	0.20 164	0.59 295	0.41 209	0.26 219	0.26 172	0.23 170	0.17 90	0.31 147	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.13 215	0.17 384

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 531	0.61 451	3.35 699	0.33 414	0.58 663	0.66 532	0.20 164	0.98 625	0.55 371	0.73 616	0.52 415	0.99 655	0.65 602	0.58 375	0.29 301	0.10 270	0.16 545	0.10 250	0.41 673	0.29 533	0.20 440

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 250	1.34 693	1.24 203	0.23 99	0.12 26	0.33 62	0.20 164	0.40 92	0.33 78	0.25 201	0.21 94	0.16 59	0.14 36	0.27 79	0.63 536	0.55 694	0.06 25	0.11 331	0.13 411	0.25 487	0.49 662

AIO-Stereo	0.30 181	0.27 149	1.25 204	0.27 232	0.24 381	0.37 107	0.20 164	0.52 242	0.36 141	0.21 122	0.30 217	0.23 170	0.14 36	0.31 147	0.20 143	0.08 72	0.07 87	0.09 180	0.38 664	0.19 392	0.31 584

RSM++	0.27 133	0.26 136	0.87 116	0.28 265	0.13 57	0.39 130	0.20 164	0.45 147	0.45 258	0.20 107	0.24 142	0.24 188	0.17 90	0.36 215	0.20 143	0.08 72	0.07 87	0.09 180	0.35 651	0.26 509	0.18 404

CAS++	0.31 190	0.33 244	1.43 257	0.25 158	0.17 186	0.31 47	0.20 164	0.78 451	0.41 209	0.30 257	0.30 217	0.21 145	0.16 81	0.33 176	0.18 76	0.15 531	0.12 449	0.13 467	0.10 259	0.15 279	0.11 161
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 119	0.24 103	1.03 158	0.22 69	0.33 525	0.48 252	0.20 164	0.47 180	0.34 92	0.26 219	0.29 202	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.08 47	0.14 282

test_for_model	0.25 103	0.24 103	0.76 89	0.22 69	0.33 525	0.48 252	0.20 164	0.47 180	0.35 109	0.26 219	0.30 217	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.07 5	0.15 326

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 428	0.33 244	0.93 136	0.26 206	0.22 345	0.46 223	0.20 164	1.10 677	1.34 692	3.16 742	0.32 245	0.22 152	0.20 160	0.30 136	0.22 191	0.10 270	0.09 303	0.11 331	0.09 215	0.15 279	0.19 421

MyStereo8	0.54 474	0.80 550	2.76 640	0.32 387	0.33 525	0.71 565	0.20 164	0.87 534	0.57 387	0.51 422	0.59 480	0.50 422	0.33 373	0.68 421	0.55 507	0.10 270	0.29 657	0.10 250	0.13 411	0.21 424	0.34 609

plain	0.37 250	0.47 382	2.15 514	0.27 232	0.19 274	0.33 62	0.20 164	0.58 286	0.46 269	0.23 169	0.37 278	0.23 170	0.25 251	0.45 297	0.28 286	0.11 363	0.08 207	0.13 467	0.09 215	0.42 645	0.12 210

MSKI-zero shot	0.46 373	0.38 299	2.47 584	0.27 232	0.43 612	0.56 369	0.20 164	0.77 434	0.43 234	0.60 537	0.51 400	0.44 376	0.17 90	0.68 421	0.21 165	0.09 157	0.29 657	0.09 180	0.32 639	0.14 251	0.10 130

testlalala	0.26 119	0.24 103	1.03 158	0.22 69	0.33 525	0.48 252	0.20 164	0.47 180	0.34 92	0.26 219	0.29 202	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.08 47	0.14 282

GCAPDPT-zeroshot	1.09 670	0.30 211	8.70 743	3.22 741	5.88 742	0.39 130	0.20 164	0.59 295	0.41 209	0.26 219	0.26 172	0.23 170	0.17 90	0.31 147	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.13 215	0.19 421

LoS	0.31 190	0.30 211	1.52 286	0.23 99	0.13 57	0.54 337	0.20 164	0.48 195	0.49 301	0.25 201	0.28 193	0.37 316	0.24 235	0.38 237	0.23 202	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.05 1	0.15 279	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 181	0.27 149	1.09 173	0.23 99	0.50 642	0.40 145	0.20 164	0.46 156	0.44 242	0.22 145	0.28 193	0.26 219	0.19 145	0.33 176	0.21 165	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.15 279	0.49 662

Selective-IGEV	0.29 163	0.23 84	1.28 211	0.27 232	0.30 478	0.35 83	0.20 164	0.56 274	0.38 163	0.21 122	0.30 217	0.22 152	0.18 117	0.37 226	0.18 76	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.15 467	0.16 318	0.29 561

riskmin	0.37 250	0.22 61	1.74 337	0.32 387	0.20 298	0.48 252	0.20 164	0.66 340	0.46 269	0.36 294	0.34 263	0.69 541	0.45 495	0.39 245	0.27 271	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.08 164	0.13 215	0.16 362

GLC_STEREO	0.28 150	0.27 149	1.36 236	0.28 265	0.12 26	0.41 156	0.20 164	0.37 64	0.38 163	0.26 219	0.30 217	0.25 204	0.19 145	0.33 176	0.24 230	0.09 157	0.11 415	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.09 89

iRaftStereo_RVC	0.37 250	0.53 413	1.41 251	0.28 265	0.15 115	0.52 321	0.20 164	0.54 264	0.46 269	0.37 300	0.43 321	0.41 347	0.23 219	0.36 215	0.26 259	0.09 157	0.15 527	0.12 403	0.11 334	0.41 637	0.37 627

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 318	0.86 574	1.78 366	0.28 265	0.17 186	0.52 321	0.20 164	0.62 317	0.61 431	0.50 409	0.61 504	0.39 332	0.32 365	0.35 201	0.30 324	0.07 29	0.10 356	0.09 180	0.09 215	0.35 596	0.10 130

GEAR-Net	0.32 197	0.19 11	1.32 224	0.31 355	0.14 82	0.32 55	0.21 211	0.70 368	0.34 92	0.22 145	0.28 193	0.22 152	0.27 292	0.35 201	0.27 271	0.09 157	0.16 545	0.08 75	0.15 467	0.25 487	0.45 652

small-0shot	0.21 42	0.38 299	0.93 136	0.20 10	0.14 82	0.22 17	0.21 211	0.31 21	0.39 178	0.14 10	0.24 142	0.14 16	0.12 14	0.20 4	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.07 114	0.09 85	0.07 12

TestStereo_HLe17	0.48 396	1.17 673	2.73 636	0.22 69	0.18 236	0.50 285	0.21 211	0.78 451	0.58 398	0.31 263	0.37 278	0.31 270	0.28 312	1.06 491	0.25 245	0.10 270	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.13 215	0.09 89

TestStereo-Hl	0.39 279	0.50 400	1.74 337	0.25 158	0.15 115	0.49 271	0.21 211	0.70 368	0.51 319	0.38 310	0.39 301	0.37 316	0.31 356	1.07 492	0.25 245	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.12 178	0.09 89

DF	0.34 220	0.29 193	0.95 142	0.31 355	0.44 613	0.40 145	0.21 211	0.71 373	0.32 61	0.23 169	0.37 278	0.32 280	0.17 90	0.39 245	0.85 585	0.10 270	0.09 303	0.08 75	0.29 614	0.09 85	0.20 440

DN	0.37 250	0.23 84	1.40 249	0.37 512	0.40 594	0.48 252	0.21 211	0.51 226	0.40 196	0.23 169	0.24 142	0.36 311	0.18 117	0.81 457	0.54 503	0.13 462	0.11 415	0.11 331	0.34 647	0.12 178	0.19 421

aanet-32k-new	0.30 181	0.60 446	1.61 302	0.25 158	0.15 115	0.46 223	0.21 211	0.41 104	0.33 78	0.17 56	0.24 142	0.17 77	0.23 219	0.30 136	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.39 636

aanet-new-28k	0.34 220	0.53 413	2.69 627	0.25 158	0.12 26	0.39 130	0.21 211	0.37 64	0.29 39	0.18 67	0.24 142	0.17 77	0.21 175	0.22 26	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.31 633	0.10 118	0.23 497

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 133	0.46 372	1.39 248	0.23 99	0.17 186	0.35 83	0.21 211	0.40 92	0.25 10	0.18 67	0.21 94	0.17 77	0.18 117	0.25 54	0.17 62	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.28 608	0.08 47	0.27 545

aanet-new-24k	0.27 133	0.40 320	1.12 177	0.24 130	0.45 624	0.40 145	0.21 211	0.39 81	0.28 27	0.19 90	0.28 193	0.17 77	0.20 160	0.23 36	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.32 639	0.09 85	0.10 130

aanet-new-10k	0.27 133	0.52 406	1.27 209	0.27 232	0.15 115	0.49 271	0.21 211	0.46 156	0.31 48	0.21 122	0.20 85	0.19 123	0.22 192	0.26 73	0.18 76	0.08 72	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.10 118	0.16 362

aanet-new-14k	0.25 103	0.33 244	1.13 178	0.26 206	0.12 26	0.37 107	0.21 211	0.45 147	0.36 141	0.20 107	0.27 181	0.15 43	0.29 335	0.24 45	0.17 62	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.11 156	0.12 210

aanet-new	0.32 197	0.29 193	2.39 562	0.25 158	0.25 405	0.43 181	0.21 211	0.41 104	0.31 48	0.18 67	0.23 130	0.16 59	0.30 346	0.33 176	0.15 16	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.13 253

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 90	0.22 61	0.90 127	0.23 99	0.32 510	0.47 235	0.21 211	0.48 195	0.34 92	0.20 107	0.25 159	0.21 145	0.23 219	0.20 4	0.17 62	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.09 89

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 133	0.39 312	0.79 97	0.24 130	0.24 381	0.37 107	0.21 211	0.37 64	0.33 78	0.19 90	0.27 181	0.18 97	0.22 192	0.20 4	0.16 40	0.07 29	0.14 496	0.08 75	0.51 691	0.08 47	0.39 636

Foundation-i1a	0.22 67	0.16 1	0.66 64	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 211	0.50 215	0.39 178	0.25 201	0.22 114	0.27 233	0.25 251	0.33 176	0.18 76	0.08 72	0.09 303	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 59

LiteMatch	0.25 103	0.69 495	0.65 52	0.28 265	0.14 82	0.30 39	0.21 211	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.18 97	0.37 407	0.25 54	0.40 425	0.10 270	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.14 251	0.12 210

Lsterematch	0.39 279	0.69 495	1.65 306	0.28 265	0.14 82	0.50 285	0.21 211	0.47 180	0.58 398	0.43 339	0.59 480	0.44 376	0.37 407	0.44 281	0.40 425	0.10 270	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.14 251	0.12 210

gcap_with_dpt	0.25 103	0.22 61	1.00 153	0.22 69	0.30 478	0.48 252	0.21 211	0.45 147	0.32 61	0.27 235	0.31 234	0.20 130	0.14 36	0.20 4	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.08 47	0.13 253

NLSM1	0.39 279	0.24 103	0.56 17	0.27 232	0.40 594	0.49 271	0.21 211	1.44 702	1.64 711	0.25 201	0.33 255	0.25 204	0.26 271	0.40 252	0.32 350	0.10 270	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.22 441	0.13 253

GEAStereo	0.35 233	0.32 234	1.17 187	0.53 635	0.60 670	0.55 352	0.21 211	0.40 92	0.27 20	0.20 107	0.22 114	0.16 59	0.18 117	0.44 281	0.16 40	0.11 363	0.37 674	0.08 75	0.06 27	0.33 571	0.71 688

GSStereo	0.36 243	0.32 234	1.17 187	0.34 447	0.60 670	0.55 352	0.21 211	0.62 317	0.41 209	0.22 145	0.22 114	0.17 77	0.18 117	0.44 281	0.16 40	0.10 270	0.16 545	0.08 75	0.11 334	0.33 571	0.84 699

GS-Stereo							0.21 211	0.62 317	0.41 209	0.22 145	0.22 114	0.17 77	0.18 117	0.44 281	0.16 40	0.10 270	0.16 545	0.08 75	0.11 334	0.33 571	0.84 699

IGEV-FE	0.53 467	0.34 263	2.91 661	0.32 387	0.18 236	0.54 337	0.21 211	0.72 379	0.42 223	0.81 640	0.51 400	0.70 552	0.41 452	0.48 325	1.13 627	0.09 157	0.15 527	0.10 250	0.35 651	0.19 392	0.09 89

DDF-Stereo	0.37 250	0.27 149	0.79 97	0.39 539	0.29 460	0.38 124	0.21 211	0.47 180	0.51 319	0.32 273	0.17 55	0.79 593	0.23 219	0.64 400	1.04 616	0.11 363	0.07 87	0.09 180	0.12 377	0.35 596	0.15 326

LG-Stereo_L1	0.21 42	0.31 225	0.85 108	0.22 69	0.14 82	0.28 28	0.21 211	0.38 74	0.26 17	0.16 27	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 226	0.18 76	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.10 130

LG-Stereo	0.27 133	0.25 118	0.95 142	0.25 158	0.15 115	0.43 181	0.21 211	0.50 215	0.40 196	0.18 67	0.29 202	0.25 204	0.16 81	0.28 99	0.35 385	0.07 29	0.07 87	0.11 331	0.10 259	0.24 473	0.10 130

castereo++	0.28 150	0.43 346	0.93 136	0.28 265	0.17 186	0.53 330	0.21 211	0.55 268	0.45 258	0.17 56	0.26 172	0.32 280	0.17 90	0.33 176	0.16 40	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.29 614	0.13 215	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 133	0.29 193	1.08 169	0.26 206	0.20 298	0.33 62	0.21 211	0.41 104	0.42 223	0.26 219	0.28 193	0.27 233	0.21 175	0.31 147	0.21 165	0.14 508	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.10 130

model_zeroshot	0.44 337	0.68 491	1.97 475	0.28 265	0.18 236	0.69 557	0.21 211	0.63 326	0.40 196	1.00 668	0.34 263	0.42 361	0.20 160	0.69 427	0.24 230	0.10 270	0.22 618	0.10 250	0.22 579	0.12 178	0.10 130

RSM	0.28 150	0.26 136	0.97 148	0.25 158	0.24 381	0.37 107	0.21 211	0.49 206	0.44 242	0.21 122	0.27 181	0.28 246	0.17 90	0.38 237	0.20 143	0.07 29	0.07 87	0.09 180	0.34 647	0.21 424	0.16 362

IGEV++	0.34 220	0.43 346	1.32 224	0.31 355	0.14 82	0.32 55	0.21 211	0.70 368	0.34 92	0.22 145	0.28 193	0.22 152	0.27 292	0.35 201	0.27 271	0.09 157	0.39 685	0.08 75	0.15 467	0.25 487	0.45 652

11t1	0.33 209	0.19 11	1.41 251	0.33 414	0.16 152	0.48 252	0.21 211	0.67 351	0.48 293	0.40 319	0.34 263	0.32 280	0.33 373	0.42 266	0.27 271	0.11 363	0.12 449	0.10 250	0.08 164	0.13 215	0.14 282

IGEV_Zeroshot_test	0.53 467	0.33 244	2.91 661	0.32 387	0.18 236	0.54 337	0.21 211	0.72 379	0.42 223	0.81 640	0.51 400	0.71 557	0.41 452	0.48 325	1.13 627	0.09 157	0.15 527	0.10 250	0.35 651	0.19 392	0.09 89

PCWNet_CMD	0.46 373	0.45 368	2.28 542	0.26 206	0.20 298	0.55 352	0.21 211	0.75 409	0.64 470	0.48 390	0.55 450	0.68 534	0.57 567	0.46 306	0.30 324	0.11 363	0.10 356	0.14 506	0.10 259	0.18 370	0.14 282

AEACV	0.33 209	0.24 103	1.44 260	0.28 265	0.35 551	0.47 235	0.21 211	0.43 123	0.28 27	0.26 219	0.25 159	0.22 152	0.38 417	0.30 136	0.18 76	0.09 157	0.35 670	0.09 180	0.36 660	0.23 456	0.25 524

Any-RAFT	0.38 263	0.25 118	1.89 431	0.27 232	0.17 186	0.68 551	0.21 211	0.78 451	0.53 349	0.43 339	0.43 321	0.54 444	0.30 346	0.41 258	0.20 143	0.10 270	0.12 449	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.09 89

IIG-Stereo	0.59 517	0.65 479	1.74 337	0.54 640	0.23 366	0.61 457	0.21 211	0.73 393	0.65 486	0.64 576	0.69 571	0.69 541	0.38 417	2.09 658	1.39 656	0.11 363	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.15 279	0.09 89

CroCo-Stereo	0.30 181	0.45 368	1.08 169	0.31 355	0.17 186	0.19 8	0.21 211	0.73 393	0.50 312	0.21 122	0.24 142	0.55 447	0.22 192	0.27 79	0.26 259	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.12 178	0.09 89
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.38 263	0.68 491	1.54 288	0.32 387	0.46 632	0.52 321	0.21 211	0.56 274	0.42 223	0.52 431	0.35 268	0.31 270	0.33 373	0.37 226	0.30 324	0.10 270	0.11 415	0.08 75	0.07 114	0.21 424	0.19 421

CFNet_pseudo	0.45 360	0.46 372	2.23 533	0.25 158	0.19 274	0.56 369	0.21 211	0.77 434	0.60 413	0.49 402	0.56 462	0.69 541	0.47 521	0.52 351	0.31 337	0.11 363	0.10 356	0.15 537	0.10 259	0.17 342	0.14 282

AFF-stereo	0.44 337	0.96 613	1.78 366	0.31 355	0.15 115	0.50 285	0.21 211	0.64 330	0.63 462	0.47 371	0.64 540	0.49 419	0.34 382	0.46 306	0.31 337	0.08 72	0.09 303	0.10 250	0.10 259	0.37 612	0.10 130

MSMDNet	0.46 373	0.44 358	2.28 542	0.26 206	0.20 298	0.55 352	0.21 211	0.75 409	0.64 470	0.48 390	0.55 450	0.68 534	0.56 561	0.46 306	0.30 324	0.11 363	0.10 356	0.13 467	0.10 259	0.18 370	0.15 326

ccs_rob	0.45 360	0.46 372	2.22 529	0.26 206	0.19 274	0.56 369	0.21 211	0.77 434	0.60 413	0.49 402	0.56 462	0.69 541	0.47 521	0.52 351	0.31 337	0.11 363	0.09 303	0.16 556	0.10 259	0.17 342	0.14 282

anonymous	0.24 90	0.43 346	1.04 162	0.24 130	0.15 115	0.23 20	0.22 255	0.39 81	0.28 27	0.20 107	0.24 142	0.16 59	0.13 22	0.28 99	0.17 62	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.20 440

Weightmod	0.43 327	0.56 433	0.91 131	0.26 206	0.22 345	0.56 369	0.22 255	0.45 147	0.38 163	0.30 257	0.72 591	0.38 325	0.32 365	0.61 394	0.33 363	0.40 681	0.14 496	0.10 250	0.10 259	0.52 676	1.06 719

aanet-new-22k	0.28 150	0.52 406	1.51 284	0.24 130	0.13 57	0.33 62	0.22 255	0.37 64	0.32 61	0.18 67	0.24 142	0.18 97	0.21 175	0.27 79	0.16 40	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.09 85	0.31 584

aanet-new-8k	0.26 119	0.38 299	1.21 197	0.25 158	0.13 57	0.44 193	0.22 255	0.49 206	0.34 92	0.18 67	0.21 94	0.17 77	0.25 251	0.29 119	0.17 62	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.12 210

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 90	0.31 225	0.88 119	0.25 158	0.23 366	0.45 203	0.22 255	0.39 81	0.30 41	0.21 122	0.27 181	0.18 97	0.21 175	0.23 36	0.16 40	0.07 29	0.09 303	0.08 75	0.07 114	0.11 156	0.13 253

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 119	0.38 299	0.90 127	0.23 99	0.17 186	0.35 83	0.22 255	0.44 132	0.33 78	0.21 122	0.25 159	0.16 59	0.22 192	0.23 36	0.15 16	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.45 678	0.08 47	0.27 545

Foundation-i1	0.26 119	0.29 193	0.75 86	0.23 99	0.21 315	0.30 39	0.22 255	0.60 308	0.43 234	0.24 180	0.31 234	0.35 304	0.23 219	0.27 79	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.11 156	0.07 12

DA	0.32 197	0.26 136	0.89 123	0.29 302	0.25 405	0.63 496	0.22 255	0.60 308	0.39 178	0.23 169	0.30 217	0.24 188	0.26 271	0.60 388	0.18 76	0.10 270	0.12 449	0.09 180	0.07 114	0.10 118	0.52 665

GGEV	0.32 197	0.26 136	0.89 123	0.29 302	0.25 405	0.63 496	0.22 255	0.60 308	0.39 178	0.23 169	0.30 217	0.24 188	0.26 271	0.60 388	0.18 76	0.10 270	0.12 449	0.09 180	0.07 114	0.10 118	0.52 665

GASTEREO	0.35 233	0.72 508	1.15 183	0.56 649	0.20 298	0.52 321	0.22 255	0.56 274	0.40 196	0.30 257	0.31 234	0.16 59	0.31 356	0.35 201	0.26 259	0.09 157	0.14 496	0.08 75	0.28 608	0.14 251	0.20 440

MSCF	0.35 233	0.72 508	1.15 183	0.58 657	0.21 315	0.50 285	0.22 255	0.56 274	0.38 163	0.29 251	0.29 202	0.17 77	0.30 346	0.35 201	0.26 259	0.09 157	0.12 449	0.08 75	0.29 614	0.15 279	0.21 455

3w_stereo	0.21 42	0.22 61	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 107	0.22 255	0.50 215	0.38 163	0.22 145	0.21 94	0.12 3	0.22 192	0.26 73	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 59

1w_stereo	0.22 67	0.17 2	0.52 5	0.23 99	0.16 152	0.44 193	0.22 255	0.55 268	0.40 196	0.25 201	0.29 202	0.13 5	0.26 271	0.28 99	0.20 143	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 42	0.31 225	0.85 108	0.22 69	0.14 82	0.31 47	0.22 255	0.38 74	0.25 10	0.17 56	0.11 8	0.13 5	0.12 14	0.32 161	0.18 76	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.10 130

DFGA-Net	0.51 445	1.06 649	1.75 344	0.30 324	0.24 381	0.54 337	0.22 255	0.63 326	0.60 413	0.48 390	0.51 400	0.35 304	0.27 292	1.82 615	0.53 496	0.10 270	0.08 207	0.12 403	0.12 377	0.37 612	0.15 326

AIO-test1	0.45 360	0.87 578	2.27 540	0.33 414	0.33 525	0.50 285	0.22 255	0.74 398	0.66 502	0.29 251	0.41 312	0.29 259	0.22 192	0.73 437	0.29 301	0.09 157	0.08 207	0.12 403	0.14 440	0.30 545	0.22 470

SMoEStereo_RVC	0.29 163	0.26 136	1.03 158	0.25 158	0.14 82	0.46 223	0.22 255	0.36 58	0.38 163	0.23 169	0.23 130	0.21 145	0.18 117	0.45 297	0.60 529	0.07 29	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.20 408	0.20 440

tt45	0.29 163	0.24 103	1.06 167	0.25 158	0.17 186	0.55 352	0.22 255	0.41 104	0.35 109	0.24 180	0.25 159	0.25 204	0.18 117	0.64 400	0.34 373	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.21 424	0.11 161

fffy	0.28 150	0.24 103	1.19 191	0.27 232	0.15 115	0.37 107	0.22 255	0.42 115	0.32 61	0.20 107	0.29 202	0.26 219	0.20 160	0.44 281	0.20 143	0.08 72	0.10 356	0.10 250	0.08 164	0.22 441	0.18 404

rvit_stereo_0083	0.25 103	0.19 11	0.58 22	0.28 265	0.18 236	0.28 28	0.22 255	0.38 74	0.54 364	0.23 169	0.30 217	0.27 233	0.26 271	0.37 226	0.24 230	0.14 508	0.12 449	0.13 467	0.10 259	0.12 178	0.10 130

rvit_stereo_0081	0.25 103	0.21 43	0.61 30	0.28 265	0.17 186	0.31 47	0.22 255	0.42 115	0.53 349	0.24 180	0.25 159	0.25 204	0.21 175	0.34 191	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.12 178	0.09 89

rvit_stereo_0082	0.25 103	0.21 43	0.61 30	0.28 265	0.17 186	0.31 47	0.22 255	0.42 115	0.53 349	0.24 180	0.25 159	0.25 204	0.21 175	0.34 191	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.12 178	0.09 89

rvit_stereo_0075_2	0.40 289	0.40 320	1.88 424	0.33 414	0.32 510	0.41 156	0.22 255	0.58 286	0.53 349	0.38 310	0.51 400	0.40 341	0.27 292	0.44 281	0.29 301	0.20 610	0.15 527	0.22 629	0.15 467	0.18 370	0.23 497

RAFT-Stereo-weight	0.34 220	0.29 193	1.43 257	0.28 265	0.28 450	0.55 352	0.22 255	0.78 451	0.48 293	0.46 369	0.38 292	0.36 311	0.17 90	0.33 176	0.23 202	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.09 89

MGS-Stereo	0.32 197	0.34 263	1.70 321	0.25 158	0.14 82	0.40 145	0.22 255	0.38 74	0.43 234	0.24 180	0.51 400	0.25 204	0.18 117	0.31 147	0.20 143	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.08 164	0.47 662	0.08 59

EKT-Stereo	1.47 700	0.49 392	1.93 448	2.57 737	19.31 764	0.55 352	0.22 255	0.69 360	0.42 223	0.38 310	0.36 272	0.43 365	0.27 292	0.69 427	0.26 259	0.12 426	0.14 496	0.11 331	0.16 492	0.20 408	0.15 326

CFNet_ucs	0.48 396	0.50 400	2.32 547	0.26 206	0.22 345	0.57 388	0.22 255	0.85 512	0.65 486	0.53 442	0.64 540	0.68 534	0.44 490	0.54 362	0.31 337	0.13 462	0.12 449	0.16 556	0.11 334	0.19 392	0.17 384

LoS_RVC	0.29 163	0.33 244	1.19 191	0.25 158	0.34 538	0.43 181	0.22 255	0.42 115	0.32 61	0.22 145	0.33 255	0.23 170	0.24 235	0.31 147	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.10 118	0.31 584

CroCo-Stereo Lap2	0.33 209	0.61 451	1.47 271	0.32 387	0.38 578	0.23 20	0.22 255	0.58 286	0.46 269	0.22 145	0.27 181	0.29 259	0.23 219	0.32 161	0.26 259	0.09 157	0.09 303	0.10 250	0.08 164	0.21 424	0.14 282

DCANet-4	0.40 289	0.27 149	2.21 525	0.25 158	0.14 82	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.72 553	0.54 455	0.47 352	0.28 246	0.37 407	0.37 226	0.34 373	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.08 47	0.22 470

fff	0.43 327	0.77 535	1.95 461	0.24 130	0.13 57	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.75 587	0.54 455	0.47 352	0.31 270	0.65 602	0.36 215	0.34 373	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.08 47	0.22 470

ADStereo(finetuned)	0.45 360	0.77 535	2.12 506	0.25 158	0.14 82	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.72 553	0.54 455	0.48 366	0.31 270	0.76 633	0.37 226	0.38 406	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.13 215	0.23 497

sCroCo_RVC	0.33 209	0.32 234	1.89 431	0.34 447	0.27 436	0.30 39	0.22 255	0.48 195	0.44 242	0.22 145	0.33 255	0.25 204	0.25 251	0.32 161	0.24 230	0.14 508	0.16 545	0.12 403	0.12 377	0.15 279	0.13 253

HCRNet	0.46 373	0.49 392	1.65 306	0.38 529	0.29 460	0.58 405	0.22 255	0.75 409	0.62 449	0.47 371	0.49 383	0.48 417	0.36 390	1.12 504	0.37 399	0.15 531	0.10 356	0.15 537	0.13 411	0.17 342	0.17 384

DCANet	0.42 318	0.77 535	1.95 461	0.25 158	0.14 82	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.72 553	0.54 455	0.48 366	0.31 270	0.41 452	0.36 215	0.39 417	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.13 215	0.23 497

csc	0.43 327	0.77 535	1.95 461	0.24 130	0.13 57	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.75 587	0.54 455	0.47 352	0.31 270	0.65 602	0.36 215	0.34 373	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.08 47	0.22 470

cscssc	0.43 327	0.77 535	1.95 461	0.24 130	0.13 57	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.75 587	0.54 455	0.47 352	0.31 270	0.65 602	0.36 215	0.34 373	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.08 47	0.22 470

FENet	0.44 337	0.30 211	2.42 568	0.32 387	0.17 186	0.58 405	0.22 255	0.77 434	0.59 408	0.47 371	0.42 318	0.55 447	0.38 417	0.49 336	0.47 466	0.12 426	0.09 303	0.12 403	0.11 334	0.13 215	0.16 362

CFNet	0.58 509	0.96 613	1.78 366	0.33 414	0.25 405	0.63 496	0.22 255	0.88 543	0.75 587	0.46 369	0.59 480	0.58 475	0.40 441	2.29 670	0.48 472	0.12 426	0.09 303	0.15 537	0.14 440	0.30 545	0.15 326

HITNet	0.46 373	0.92 595	2.09 497	0.33 414	0.14 82	0.55 352	0.22 255	0.83 490	0.56 383	0.51 422	0.49 383	0.48 417	0.37 407	0.48 325	0.54 503	0.09 157	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.23 456	0.09 89
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
iResNet_ROB	0.50 428	1.15 667	1.73 332	0.31 355	0.21 315	0.58 405	0.22 255	0.95 607	0.82 623	0.58 513	0.62 510	0.57 468	0.39 431	0.84 461	0.40 425	0.11 363	0.08 207	0.09 180	0.06 27	0.21 424	0.13 253

Weightmod_eth	0.39 279	0.45 368	0.99 152	0.28 265	0.28 450	0.39 130	0.23 296	0.46 156	0.36 141	0.28 242	0.63 523	0.33 292	0.36 390	0.76 445	0.27 271	0.67 701	0.10 356	0.10 250	0.09 215	0.47 662	0.22 470

TestStereo_HL3	0.49 416	0.88 582	3.21 690	0.25 158	0.17 186	0.47 235	0.23 296	0.68 356	0.39 178	0.45 357	0.52 415	0.36 311	0.28 312	1.16 510	0.21 165	0.10 270	0.08 207	0.09 180	0.08 164	0.10 118	0.11 161

quiztm	0.37 250	0.82 559	1.45 265	0.40 551	0.29 460	0.42 172	0.23 296	0.73 393	0.47 289	0.36 294	0.42 318	0.28 246	0.20 160	0.29 119	0.26 259	0.10 270	0.06 25	0.09 180	0.09 215	0.34 583	0.09 89

WQFJA1	0.42 318	0.24 103	0.53 11	0.26 206	0.38 578	0.48 252	0.23 296	1.72 713	2.07 727	0.25 201	0.25 159	0.28 246	0.27 292	0.32 161	0.34 373	0.09 157	0.11 415	0.10 250	0.08 164	0.20 408	0.13 253

WQFJX	0.42 318	0.25 118	0.55 14	0.26 206	0.39 584	0.47 235	0.23 296	1.76 715	1.82 721	0.26 219	0.26 172	0.28 246	0.28 312	0.42 266	0.32 350	0.10 270	0.10 356	0.09 180	0.08 164	0.24 473	0.16 362

NLMM	0.42 318	0.24 103	0.53 11	0.26 206	0.38 578	0.48 252	0.23 296	1.72 713	2.06 726	0.25 201	0.25 159	0.28 246	0.27 292	0.32 161	0.34 373	0.09 157	0.11 415	0.10 250	0.08 164	0.20 408	0.13 253

xyz-stereo-finetune2	0.35 233	0.45 368	1.04 162	0.21 38	0.12 26	0.58 405	0.23 296	0.50 215	0.45 258	0.31 263	0.46 345	0.30 267	0.41 452	0.81 457	0.51 488	0.08 72	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.12 178	0.09 89

SCV	0.35 233	0.59 444	1.37 241	0.34 447	0.22 345	0.28 28	0.23 296	0.72 379	0.35 109	0.19 90	0.30 217	0.24 188	0.20 160	0.64 400	0.19 104	0.11 363	0.08 207	0.09 180	0.29 614	0.34 583	0.29 561

AIO-test2	0.49 416	1.15 667	1.96 470	0.42 570	0.37 572	0.50 285	0.23 296	0.79 467	0.70 533	0.33 277	0.53 428	0.27 233	0.22 192	0.67 418	0.29 301	0.73 705	0.08 207	0.13 467	0.17 512	0.17 342	0.18 404

999	0.29 163	0.25 118	1.05 165	0.26 206	0.18 236	0.49 271	0.23 296	0.38 74	0.37 155	0.20 107	0.32 245	0.23 170	0.18 117	0.73 437	0.36 391	0.08 72	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.24 473	0.10 130

mms	0.27 133	0.26 136	0.91 131	0.25 158	0.18 236	0.32 55	0.23 296	0.37 64	0.31 48	0.21 122	0.30 217	0.23 170	0.17 90	0.46 306	0.21 165	0.08 72	0.10 356	0.10 250	0.08 164	0.22 441	0.47 658

ours_stereo	0.27 133	0.25 118	1.21 197	0.25 158	0.17 186	0.35 83	0.23 296	0.38 74	0.35 109	0.20 107	0.31 234	0.23 170	0.17 90	0.41 258	0.20 143	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.22 441	0.18 404

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 583	0.65 479	3.45 700	0.50 620	0.60 670	0.75 592	0.23 296	0.96 612	0.60 413	0.76 624	1.30 680	0.81 600	0.60 581	0.57 370	0.82 581	0.10 270	0.16 545	0.11 331	0.43 676	0.31 553	0.22 470

test_sample1	0.40 289	0.18 7	1.19 191	0.31 355	0.18 236	0.48 252	0.23 296	0.78 451	0.49 301	0.44 346	0.44 332	0.45 385	0.41 452	1.39 535	0.33 363	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.12 178	0.13 253

AE-Stereo	0.42 318	0.29 193	1.65 306	0.43 574	0.47 637	0.56 369	0.23 296	0.86 523	0.46 269	0.31 263	0.41 312	0.43 365	0.24 235	0.34 191	0.24 230	0.09 157	0.48 699	0.11 331	0.45 678	0.22 441	0.19 421

ff7	0.32 197	0.52 406	1.38 243	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.23 130	0.20 130	0.23 219	0.48 325	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.18 526	0.23 456	0.22 470

IGEVStereo-DCA	0.33 209	0.34 263	1.38 243	0.27 232	0.16 152	0.45 203	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.21 94	0.26 219	0.25 251	0.64 400	0.52 492	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.18 526	0.16 318	0.22 470

ffff	0.32 197	0.52 406	1.38 243	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.23 130	0.20 130	0.23 219	0.48 325	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.18 526	0.23 456	0.22 470

11t	0.32 197	0.52 406	1.38 243	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.23 130	0.20 130	0.23 219	0.48 325	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.18 526	0.23 456	0.22 470

HH	0.49 416	0.49 392	2.78 645	0.50 620	0.41 603	0.38 124	0.23 296	0.72 379	0.38 163	0.63 566	0.48 366	0.87 625	0.41 452	0.64 400	0.21 165	0.09 157	0.17 566	0.10 250	0.09 215	0.16 318	0.12 210

HanStereo	0.49 416	0.49 392	2.78 645	0.50 620	0.41 603	0.38 124	0.23 296	0.72 379	0.38 163	0.63 566	0.48 366	0.87 625	0.41 452	0.64 400	0.21 165	0.09 157	0.17 566	0.10 250	0.09 215	0.16 318	0.12 210

SDNR	1.22 685	0.80 550	2.71 629	0.33 414	1.48 724	1.98 717	0.23 296	1.93 722	2.44 732	0.89 655	2.52 715	1.36 694	0.51 542	3.65 729	1.93 680	0.30 668	0.31 662	0.22 629	0.16 492	0.33 571	0.36 620

CAS	0.35 233	0.25 118	1.30 218	0.79 684	0.34 538	0.51 300	0.23 296	0.46 156	0.39 178	0.22 145	0.31 234	0.20 130	0.17 90	0.28 99	0.23 202	0.73 705	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 85	0.37 627

anonymousdsp2	0.34 220	0.24 103	1.16 186	0.28 265	0.15 115	0.57 388	0.23 296	0.79 467	0.47 289	0.38 310	0.37 278	0.40 341	0.25 251	0.47 318	0.21 165	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.13 411	0.19 392	0.27 545

anonymousdsp	0.34 220	0.53 413	1.47 271	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.49 206	0.40 196	0.25 201	0.24 142	0.22 152	0.24 235	0.55 366	0.19 104	0.09 157	0.11 415	0.10 250	0.18 526	0.24 473	0.29 561

RCA-Stereo	0.34 220	0.32 234	1.30 218	0.26 206	0.14 82	0.58 405	0.23 296	0.78 451	0.62 449	0.40 319	0.44 332	0.28 246	0.35 384	0.29 119	0.20 143	0.09 157	0.10 356	0.09 180	0.07 114	0.19 392	0.08 59

ccc-4	0.32 197	0.52 406	1.38 243	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.23 130	0.20 130	0.23 219	0.48 325	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.18 526	0.23 456	0.22 470

BUS	0.41 297	0.27 149	1.13 178	0.30 324	0.21 315	0.91 648	0.23 296	1.00 646	0.61 431	0.63 566	0.53 428	0.66 517	0.30 346	0.43 271	0.32 350	0.13 462	0.10 356	0.14 506	0.12 377	0.12 178	0.11 161

NINENet	0.50 428	0.33 244	1.69 317	0.55 647	0.25 405	0.91 648	0.23 296	0.98 625	0.71 543	0.53 442	0.55 450	0.66 517	0.30 346	1.22 515	0.32 350	0.15 531	0.13 477	0.16 556	0.11 334	0.16 318	0.13 253

IGEV-Stereo	0.34 220	0.54 422	1.47 271	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.49 206	0.40 196	0.25 201	0.24 142	0.22 152	0.24 235	0.54 362	0.19 104	0.09 157	0.10 356	0.10 250	0.18 526	0.24 473	0.29 561
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 337	1.02 642	1.74 337	0.35 464	0.19 274	0.58 405	0.23 296	0.49 206	0.66 502	0.41 328	0.38 292	0.34 300	0.29 335	0.53 357	0.30 324	0.24 644	0.10 356	0.37 679	0.19 546	0.27 520	0.15 326

test-3	0.43 327	0.20 27	1.70 321	0.34 447	0.32 510	0.45 203	0.23 296	0.71 373	0.46 269	0.51 422	0.29 202	0.45 385	0.21 175	0.59 381	0.98 600	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.35 651	0.29 533	0.28 553

test_1	0.43 327	0.20 27	1.70 321	0.34 447	0.32 510	0.45 203	0.23 296	0.71 373	0.46 269	0.50 409	0.29 202	0.45 385	0.21 175	0.59 381	0.98 600	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.35 651	0.29 533	0.29 561

TRStereo	0.53 467	0.76 525	2.38 560	0.42 570	0.29 460	0.69 557	0.23 296	1.81 718	0.55 371	0.36 294	0.32 245	0.47 405	0.40 441	0.46 306	0.25 245	0.12 426	0.11 415	0.11 331	0.41 673	0.13 215	0.32 594

AnonymousM	0.37 250	0.44 358	1.50 281	0.25 158	0.15 115	0.52 321	0.23 296	0.60 308	0.42 223	0.42 333	0.32 245	0.30 267	0.25 251	0.34 191	0.23 202	0.11 363	0.09 303	0.71 705	0.36 660	0.12 178	0.07 12

GMStereo	0.38 263	0.99 631	1.91 442	0.27 232	0.16 152	0.39 130	0.23 296	0.47 180	0.62 449	0.38 310	0.34 263	0.25 204	0.25 251	0.39 245	0.29 301	0.14 508	0.08 207	0.10 250	0.12 377	0.15 279	0.11 161
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 396	0.89 587	1.85 409	0.29 302	0.14 82	0.59 424	0.23 296	0.72 379	0.59 408	0.66 585	0.66 551	0.55 447	0.36 390	1.03 488	0.49 477	0.09 157	0.06 25	0.09 180	0.07 114	0.19 392	0.11 161

monster_256*512	0.32 197	0.53 413	0.71 77	0.28 265	0.19 274	0.41 156	0.24 333	0.66 340	0.51 319	0.29 251	0.37 278	0.47 405	0.37 407	0.34 191	0.28 286	0.08 72	0.06 25	0.11 331	0.10 259	0.18 370	0.15 326

SE	0.33 209	0.44 358	0.89 123	0.29 302	0.15 115	0.50 285	0.24 333	0.50 215	0.34 92	0.34 281	0.46 345	0.27 233	0.36 390	0.28 99	0.29 301	0.18 583	0.08 207	0.12 403	0.15 467	0.41 637	0.32 594

Hybrid-DGEV-03	0.45 360	0.88 582	1.75 344	0.29 302	0.17 186	0.58 405	0.24 333	0.65 337	0.48 293	0.59 527	1.01 653	0.39 332	0.28 312	0.41 258	0.34 373	0.09 157	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.34 583	0.24 512

NLMM1	0.46 373	0.27 149	0.53 11	0.27 232	0.38 578	0.49 271	0.24 333	1.97 725	2.38 731	0.28 242	0.27 181	0.26 219	0.25 251	0.47 318	0.31 337	0.10 270	0.11 415	0.10 250	0.09 215	0.23 456	0.15 326

xyz-stereo	3.02 731	0.29 193	30.64 780	0.23 99	0.12 26	15.52 756	0.24 333	0.51 226	0.47 289	0.59 527	7.99 749	0.64 505	0.47 521	1.39 535	0.50 482	0.09 157	0.07 87	0.34 672	0.07 114	0.13 215	0.08 59

AIO_rvc	0.41 297	0.64 472	1.29 215	0.58 657	0.39 584	0.37 107	0.24 333	0.50 215	0.43 234	0.28 242	0.23 130	0.25 204	0.16 81	0.99 481	0.19 104	0.10 270	0.16 545	0.08 75	0.11 334	0.25 487	0.85 701

HUF	0.59 517	0.65 479	2.46 578	0.45 595	0.77 690	0.34 74	0.24 333	0.46 156	0.39 178	0.31 263	0.28 193	0.25 204	0.19 145	0.67 418	0.18 76	0.12 426	2.03 747	0.08 75	0.06 27	0.31 553	1.59 735

fffft	0.29 163	0.21 43	1.10 175	0.24 130	0.15 115	0.42 172	0.24 333	0.42 115	0.38 163	0.21 122	0.18 68	0.20 130	0.16 81	0.44 281	0.70 555	0.07 29	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.28 526	0.20 440
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 181	0.42 339	1.26 206	0.24 130	0.12 26	0.43 181	0.24 333	0.40 92	0.56 383	0.35 287	0.37 278	0.26 219	0.24 235	0.29 119	0.19 104	0.08 72	0.12 449	0.08 75	0.07 114	0.22 441	0.10 130

WCG-NET（raft）	0.32 197	0.53 413	1.21 197	0.23 99	0.12 26	0.44 193	0.24 333	0.40 92	0.50 312	0.35 287	0.35 268	0.47 405	0.25 251	0.35 201	0.20 143	0.08 72	0.29 657	0.08 75	0.07 114	0.22 441	0.11 161

SMFormer	0.50 428	0.46 372	1.60 298	0.30 324	0.15 115	0.45 203	0.24 333	0.90 555	0.72 553	0.56 484	0.64 540	0.51 427	0.41 452	1.87 624	0.49 477	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.15 279	0.16 362

tta	0.50 428	0.46 372	1.60 298	0.30 324	0.15 115	0.45 203	0.24 333	0.90 555	0.72 553	0.56 484	0.64 540	0.51 427	0.41 452	1.87 624	0.49 477	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.11 161

qqq1	0.48 396	0.46 372	1.60 298	0.30 324	0.15 115	0.45 203	0.24 333	0.90 555	0.72 553	0.56 484	0.64 540	0.51 427	0.41 452	1.87 624	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.09 180	0.08 164	0.14 251	0.11 161

fff1	0.48 396	0.46 372	1.60 298	0.30 324	0.15 115	0.45 203	0.24 333	0.90 555	0.72 553	0.56 484	0.64 540	0.51 427	0.41 452	1.87 624	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.09 180	0.08 164	0.14 251	0.11 161

CASS	0.39 279	0.30 211	1.61 302	0.32 387	0.17 186	0.53 330	0.24 333	0.70 368	0.49 301	0.59 527	0.54 440	0.40 341	0.40 441	0.41 258	0.30 324	0.17 570	0.10 356	0.14 506	0.11 334	0.18 370	0.17 384
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 428	0.63 467	2.13 508	0.30 324	0.23 366	0.45 203	0.24 333	0.59 295	0.53 349	0.50 409	2.10 705	0.42 361	0.26 271	0.35 201	0.23 202	0.09 157	0.14 496	0.10 250	0.32 639	0.16 318	0.15 326

knoymous	0.34 220	0.25 118	1.75 344	0.24 130	0.18 236	0.45 203	0.24 333	0.57 280	0.38 163	0.41 328	0.39 301	0.55 447	0.25 251	0.38 237	0.23 202	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.07 114	0.13 215	0.12 210

x	0.35 233	0.20 27	1.36 236	0.33 414	0.17 186	0.47 235	0.24 333	0.75 409	0.54 364	0.40 319	0.40 306	0.42 361	0.34 382	0.45 297	0.32 350	0.11 363	0.14 496	0.11 331	0.09 215	0.12 178	0.14 282

rafts_anoy	0.43 327	0.89 587	1.96 470	0.32 387	0.30 478	0.48 252	0.24 333	0.62 317	0.49 301	0.37 300	0.38 292	0.33 292	0.30 346	0.51 347	0.34 373	0.10 270	0.39 685	0.13 467	0.15 467	0.17 342	0.15 326

s12784h	0.36 243	0.28 178	1.58 295	0.23 99	0.11 12	0.62 478	0.24 333	0.79 467	0.64 470	0.44 346	0.52 415	0.28 246	0.26 271	0.50 343	0.24 230	0.11 363	0.06 25	0.09 180	0.06 27	0.16 318	0.06 1

TestStereo	0.45 360	0.54 422	2.11 502	0.29 302	0.16 152	0.43 181	0.24 333	0.54 264	0.45 258	0.37 300	0.46 345	0.34 300	0.27 292	1.98 643	0.27 271	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.14 251	0.08 59

222	0.78 622	0.23 84	1.23 201	0.28 265	0.18 236	0.62 478	0.24 333	1.02 657	0.70 533	0.58 513	0.66 551	0.46 397	0.42 470	1.80 611	6.53 748	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.12 178	0.17 384

xxxx	0.70 583	0.21 43	1.33 227	0.28 265	0.18 236	0.63 496	0.24 333	1.02 657	0.69 523	0.50 409	0.62 510	0.58 475	0.38 417	1.47 554	5.21 737	0.13 462	0.12 449	0.11 331	0.10 259	0.12 178	0.15 326

CCAANet	0.55 486	0.73 516	2.47 584	0.30 324	0.24 381	0.55 352	0.24 333	0.84 503	0.64 470	0.40 319	0.67 554	0.56 461	0.36 390	1.87 624	0.41 433	0.10 270	0.08 207	0.13 467	0.12 377	0.11 156	0.13 253

FADNet_RVC	0.81 634	1.14 663	2.42 568	0.30 324	0.24 381	0.71 565	0.24 333	0.95 607	0.61 431	0.44 346	0.56 462	0.59 479	0.42 470	1.52 559	0.68 551	0.94 713	0.96 729	0.28 655	1.00 728	0.90 704	1.36 727

SME	0.53 467	1.10 654	1.55 290	0.35 464	0.20 298	0.65 525	0.25 358	0.67 351	0.48 293	0.47 371	0.49 383	0.35 304	0.36 390	1.79 606	0.51 488	0.26 653	0.10 356	0.12 403	0.13 411	0.45 657	0.25 524

WQFJX1	0.45 360	0.28 178	0.56 17	0.27 232	0.35 551	0.48 252	0.25 358	1.98 726	2.08 728	0.26 219	0.26 172	0.29 259	0.28 312	0.50 343	0.31 337	0.10 270	0.11 415	0.10 250	0.08 164	0.23 456	0.14 282

xyz-stereo-finetune	0.31 190	0.46 372	0.79 97	0.21 38	0.12 26	0.53 330	0.25 358	0.52 242	0.54 364	0.28 242	0.32 245	0.29 259	0.23 219	0.59 381	0.55 507	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.13 215	0.08 59

MM-Stereo_test2	0.38 263	0.28 178	2.46 578	0.43 574	0.15 115	0.50 285	0.25 358	0.47 180	0.38 163	0.33 277	0.26 172	0.23 170	0.22 192	0.34 191	0.29 301	0.08 72	0.09 303	0.09 180	0.10 259	0.36 603	0.22 470

AIO_test	0.39 279	0.37 285	1.19 191	0.73 677	0.67 679	0.35 83	0.25 358	0.47 180	0.34 92	0.34 281	0.22 114	0.33 292	0.17 90	1.31 526	0.19 104	0.11 363	0.15 527	0.08 75	0.21 567	0.15 279	0.23 497

rvit_0105_6	0.31 190	0.29 193	1.00 153	0.31 355	0.18 236	0.35 83	0.25 358	0.51 226	0.61 431	0.25 201	0.28 193	0.32 280	0.25 251	0.39 245	0.25 245	0.18 583	0.16 545	0.15 537	0.13 411	0.14 251	0.13 253

Occ-G	0.30 181	0.30 211	1.33 227	0.23 99	0.15 115	0.36 98	0.25 358	0.43 123	0.31 48	0.26 219	0.35 268	0.46 397	0.22 192	0.30 136	0.25 245	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.16 492	0.31 553	0.08 59

test_sample3	0.50 428	0.41 330	1.88 424	0.32 387	0.19 274	0.57 388	0.25 358	0.92 576	0.64 470	0.52 431	0.49 383	0.47 405	0.35 384	1.79 606	0.37 399	0.13 462	0.10 356	0.12 403	0.11 334	0.16 318	0.16 362

ACVNet-DCA	0.42 318	0.64 472	2.07 491	0.35 464	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.76 422	0.52 331	0.31 263	0.38 292	0.24 188	0.38 417	0.69 427	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.11 331	0.09 215	0.12 178	0.14 282

xx1	0.46 373	0.64 472	2.07 491	0.35 464	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.74 398	1.01 662	0.31 263	0.38 292	0.46 397	0.36 390	0.69 427	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.12 403	0.12 377	0.12 178	0.14 282

1test111	0.44 337	0.64 472	2.07 491	0.35 464	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.76 422	0.52 331	0.31 263	0.38 292	0.24 188	0.38 417	0.96 478	0.30 324	0.10 270	0.24 630	0.11 331	0.09 215	0.12 178	0.14 282

cc1	0.47 389	0.64 472	2.07 491	0.35 464	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.74 398	1.01 662	0.31 263	0.38 292	0.24 188	0.38 417	0.69 427	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.11 331	0.09 215	0.25 487	0.40 642

tt1	0.44 337	0.64 472	1.83 403	0.35 464	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.74 398	0.88 639	0.31 263	0.37 278	0.25 204	0.35 384	0.63 398	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.11 331	0.09 215	0.25 487	0.36 620

4D-IteraStereo	0.44 337	0.96 613	2.63 617	0.27 232	0.30 478	0.45 203	0.25 358	0.52 242	0.50 312	0.40 319	0.31 234	0.40 341	0.19 145	0.35 201	0.32 350	0.09 157	0.06 25	0.12 403	0.11 334	0.19 392	0.30 574

anonymousa	0.48 396	0.46 372	2.44 574	0.29 302	0.34 538	0.61 457	0.25 358	0.66 340	0.54 364	0.53 442	0.77 607	0.73 564	0.46 511	0.33 176	0.31 337	0.10 270	0.09 303	0.12 403	0.29 614	0.10 118	0.19 421

ProNet	0.30 181	0.54 422	1.29 215	0.25 158	0.15 115	0.47 235	0.25 358	0.48 195	0.39 178	0.21 122	0.23 130	0.22 152	0.20 160	0.44 281	0.19 104	0.08 72	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.23 456	0.12 210

raft_robust	0.55 486	0.84 566	1.73 332	0.28 265	0.54 653	0.53 330	0.25 358	0.88 543	0.75 587	0.48 390	0.46 345	0.76 582	0.75 630	1.46 547	0.27 271	0.09 157	0.10 356	0.10 250	0.30 624	0.26 509	0.16 362

AACVNet	0.54 474	0.78 545	1.73 332	0.36 487	0.21 315	0.57 388	0.25 358	0.71 373	0.51 319	0.55 474	0.59 480	0.64 505	0.41 452	2.13 662	0.41 433	0.14 508	0.11 415	0.14 506	0.11 334	0.33 571	0.15 326

GANet-ADL	0.44 337	0.41 330	2.31 546	0.33 414	0.20 298	0.57 388	0.25 358	0.75 409	0.54 364	0.42 333	0.59 480	0.56 461	0.30 346	0.40 252	0.38 406	0.14 508	0.11 415	0.09 180	0.08 164	0.22 441	0.17 384

ASMatch	0.60 523	0.43 346	2.58 611	0.91 693	0.36 560	0.56 369	0.25 358	0.52 242	0.61 431	0.47 371	1.21 672	0.47 405	0.66 607	1.34 530	0.94 593	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.10 118	0.16 362

raft+_RVC	0.44 337	0.67 488	1.85 409	0.34 447	0.71 684	0.51 300	0.25 358	0.64 330	0.51 319	0.35 287	0.45 336	0.32 280	0.28 312	0.43 271	0.32 350	0.09 157	0.19 591	0.10 250	0.09 215	0.20 408	0.40 642

pcwnet_v2	0.64 547	0.49 392	4.41 719	0.32 387	0.27 436	0.60 437	0.25 358	0.97 621	0.88 639	0.59 527	0.70 581	0.63 495	0.55 557	0.66 417	0.37 399	0.17 570	0.15 527	0.15 537	0.14 440	0.21 424	0.23 497

PMTNet	0.31 190	0.35 272	1.30 218	0.20 10	0.14 82	0.57 388	0.25 358	0.46 156	0.42 223	0.27 235	0.32 245	0.27 233	0.24 235	0.39 245	0.23 202	0.43 683	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.18 370	0.07 12

BEATNet_4x	0.47 389	0.73 516	1.91 442	0.33 414	0.15 115	0.56 369	0.25 358	0.85 512	0.58 398	0.54 455	0.51 400	0.57 468	0.42 470	0.57 370	0.61 532	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.20 408	0.16 362

noway7	0.65 555	2.12 734	4.60 721	0.34 447	0.20 298	0.46 223	0.26 382	0.77 434	0.64 470	0.34 281	0.39 301	0.50 422	0.46 511	0.40 252	0.54 503	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.09 215	0.29 533	0.30 574

test_sample5	0.51 445	0.43 346	1.83 403	0.32 387	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.92 576	0.65 486	0.53 442	0.59 480	0.45 385	0.36 390	1.87 624	0.36 391	0.13 462	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.17 342	0.16 362

test_sample4	0.50 428	0.42 339	1.88 424	0.32 387	0.19 274	0.56 369	0.26 382	0.93 584	0.65 486	0.54 455	0.54 440	0.45 385	0.36 390	1.79 606	0.36 391	0.13 462	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.17 342	0.16 362

mmm	0.38 263	0.21 43	1.18 189	0.35 464	0.17 186	0.49 271	0.26 382	0.78 451	0.52 331	0.50 409	0.57 471	0.41 347	0.37 407	0.71 434	0.31 337	0.11 363	0.13 477	0.14 506	0.13 411	0.15 279	0.14 282

DualNet	0.51 445	0.43 346	1.83 403	0.32 387	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.92 576	0.65 486	0.54 455	0.62 510	0.45 385	0.36 390	1.87 624	0.36 391	0.13 462	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.17 342	0.16 362

ffm	0.47 389	0.23 84	2.01 479	0.30 324	0.21 315	0.57 388	0.26 382	0.74 398	0.88 639	0.53 442	0.63 523	0.66 517	0.39 431	0.63 398	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.15 537	0.13 411	0.25 487	0.36 620

ff1	0.73 604	0.23 84	2.01 479	0.30 324	0.21 315	0.57 388	0.26 382	0.74 398	0.88 639	0.53 442	0.63 523	0.66 517	0.39 431	2.52 695	3.43 722	0.10 270	0.24 630	0.15 537	0.13 411	0.25 487	0.36 620

mmx	0.72 595	0.23 84	2.01 479	0.30 324	0.21 315	0.57 388	0.26 382	0.99 637	0.76 598	0.53 442	0.63 523	0.66 517	0.39 431	2.52 695	3.43 722	0.13 462	0.10 356	0.15 537	0.13 411	0.15 279	0.15 326

xxx	0.72 595	0.23 84	2.01 479	0.30 324	0.21 315	0.57 388	0.26 382	0.99 637	0.76 598	0.53 442	0.63 523	0.66 517	0.39 431	2.52 695	3.43 722	0.13 462	0.10 356	0.15 537	0.13 411	0.15 279	0.15 326

StereoVision	0.45 360	0.72 508	1.94 458	0.33 414	0.32 510	0.47 235	0.26 382	0.68 356	0.57 387	0.32 273	0.89 633	0.45 385	0.27 292	0.49 336	0.36 391	0.13 462	0.15 527	0.16 556	0.15 467	0.19 392	0.13 253

qqq	0.38 263	0.21 43	1.34 231	0.28 265	0.15 115	0.45 203	0.26 382	0.76 422	0.52 331	0.39 317	0.41 312	0.46 397	0.36 390	0.96 478	0.30 324	0.11 363	0.14 496	0.12 403	0.12 377	0.12 178	0.14 282

IER	0.43 327	0.38 299	1.69 317	0.26 206	0.25 405	0.66 532	0.26 382	0.71 373	0.55 371	0.54 455	0.59 480	0.60 486	0.53 549	0.52 351	0.39 417	0.11 363	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.14 251	0.11 161

dd	0.42 318	0.96 613	1.77 362	0.31 355	0.17 186	0.57 388	0.26 382	0.49 206	0.68 514	0.41 328	0.40 306	0.34 300	0.27 292	0.45 297	0.40 425	0.17 570	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.21 424	0.12 210

dad	0.51 445	1.01 637	1.74 337	0.29 302	0.19 274	0.60 437	0.26 382	0.52 242	0.75 587	0.63 566	0.63 523	0.63 495	0.33 373	0.85 463	0.47 466	0.27 659	0.15 527	0.40 682	0.18 526	0.22 441	0.14 282

PSMNet-ADL	0.51 445	0.38 299	1.65 306	0.35 464	0.21 315	0.67 539	0.26 382	0.74 398	0.55 371	0.42 333	0.52 415	0.70 552	0.45 495	1.91 636	0.57 519	0.15 531	0.13 477	0.11 331	0.13 411	0.15 279	0.20 440

OMP-Stereo	0.59 517	0.65 479	1.74 337	0.56 649	0.37 572	0.60 437	0.26 382	0.70 368	0.65 486	0.66 585	0.60 497	0.69 541	0.32 365	2.09 658	1.20 639	0.10 270	0.07 87	0.12 403	0.09 215	0.17 342	0.10 130

ROB_FTStereo	0.38 263	0.27 149	1.78 366	0.44 581	0.17 186	0.61 457	0.26 382	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.49 336	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

RALCasStereoNet	0.45 360	0.88 582	1.85 409	0.30 324	0.26 423	0.49 271	0.26 382	0.58 286	0.51 319	0.36 294	0.48 366	0.36 311	0.28 312	0.55 366	0.34 373	0.10 270	0.53 702	0.09 180	0.08 164	0.25 487	0.34 609

111	0.48 396	1.09 653	1.95 461	0.24 130	0.13 57	0.59 424	0.26 382	0.83 490	0.78 607	0.48 390	0.52 415	0.56 461	0.38 417	0.49 336	0.38 406	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.23 456	0.35 612

DMCA	0.41 297	0.52 406	1.26 206	0.31 355	0.24 381	0.59 424	0.26 382	0.77 434	0.63 462	0.58 513	0.48 366	0.57 468	0.35 384	0.40 252	0.50 482	0.14 508	0.10 356	0.14 506	0.10 259	0.15 279	0.15 326

R-Stereo Train	0.36 243	0.21 43	1.70 321	0.29 302	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.78 451	0.36 141	0.57 495	0.67 554	0.33 292	0.24 235	0.32 161	0.23 202	0.10 270	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.12 210

RAFT-Stereo	0.36 243	0.21 43	1.70 321	0.29 302	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.78 451	0.36 141	0.57 495	0.67 554	0.33 292	0.24 235	0.32 161	0.23 202	0.10 270	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.12 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 396	0.82 559	1.85 409	0.30 324	0.27 436	0.64 510	0.26 382	0.74 398	0.55 371	0.48 390	0.53 428	0.63 495	0.41 452	0.88 470	0.38 406	0.15 531	0.10 356	0.17 577	0.17 512	0.18 370	0.15 326

StereoDRNet-Refined	0.50 428	0.41 330	1.50 281	0.33 414	0.21 315	0.68 551	0.26 382	0.81 476	0.68 514	0.67 590	0.68 562	0.73 564	0.42 470	1.10 497	0.59 527	0.11 363	0.08 207	0.14 506	0.14 440	0.25 487	0.21 455
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 595	1.06 649	2.09 497	0.47 606	0.36 560	0.78 609	0.26 382	0.98 625	1.34 692	0.61 546	2.07 703	0.64 505	0.61 590	0.83 459	0.71 558	0.31 670	0.14 496	0.15 537	0.12 377	0.60 685	0.21 455

IGEV_i1	0.44 337	0.26 136	2.01 479	0.33 414	0.18 236	0.58 405	0.27 407	0.84 503	0.49 301	0.45 357	0.47 352	0.55 447	0.33 373	0.65 412	0.36 391	0.11 363	0.11 415	0.13 467	0.19 546	0.17 342	0.28 553

NLCSM	0.46 373	0.37 285	0.72 81	0.29 302	0.36 560	0.49 271	0.27 407	1.33 696	1.59 710	0.29 251	0.29 202	0.29 259	0.31 356	1.44 541	0.35 385	0.11 363	0.11 415	0.11 331	0.10 259	0.35 596	0.14 282

gasm-f	0.36 243	0.34 263	1.13 178	0.53 635	0.44 613	0.54 337	0.27 407	0.40 92	0.27 20	0.20 107	0.33 255	0.16 59	0.22 192	0.36 215	0.25 245	0.11 363	0.37 674	0.08 75	0.06 27	0.38 619	0.71 688

G2L-Stereo	0.55 486	0.85 571	2.18 521	0.31 355	0.27 436	0.59 424	0.27 407	0.77 434	0.55 371	0.54 455	0.52 415	0.71 557	0.36 390	1.75 597	0.50 482	0.13 462	0.11 415	0.13 467	0.11 334	0.29 533	0.15 326

castereo	0.30 181	0.44 358	0.81 101	0.24 130	0.29 460	0.41 156	0.27 407	0.72 379	0.45 258	0.22 145	0.30 217	0.24 188	0.31 356	0.25 54	0.21 165	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.31 633	0.12 178	0.09 89

rvit_stereo_0080	0.27 133	0.38 299	0.76 89	0.24 130	0.18 236	0.34 74	0.27 407	0.54 264	0.44 242	0.24 180	0.26 172	0.27 233	0.22 192	0.29 119	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.10 250	0.10 259	0.15 279	0.11 161

rvit_stereo_ft	0.31 190	0.61 451	1.18 189	0.32 387	0.21 315	0.28 28	0.27 407	0.55 268	0.48 293	0.23 169	0.27 181	0.28 246	0.26 271	0.32 161	0.25 245	0.13 462	0.09 303	0.11 331	0.11 334	0.13 215	0.14 282

test_sample6	0.52 461	0.44 358	1.81 393	0.33 414	0.18 236	0.55 352	0.27 407	0.94 593	0.66 502	0.54 455	0.62 510	0.47 405	0.36 390	1.97 642	0.38 406	0.14 508	0.10 356	0.13 467	0.13 411	0.17 342	0.16 362

test_sample2	0.41 297	0.19 11	1.23 201	0.31 355	0.17 186	0.51 300	0.27 407	0.81 476	0.55 371	0.44 346	0.45 336	0.46 397	0.38 417	1.51 557	0.30 324	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.14 282

whm_eth	0.27 133	0.38 299	0.76 89	0.24 130	0.18 236	0.34 74	0.27 407	0.54 264	0.44 242	0.24 180	0.26 172	0.27 233	0.22 192	0.29 119	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.10 250	0.10 259	0.15 279	0.11 161

LL-Strereo2	0.41 297	0.90 591	1.83 403	0.44 581	0.24 381	0.54 337	0.27 407	0.58 286	0.45 258	0.41 328	0.33 255	0.44 376	0.21 175	0.44 281	0.34 373	0.09 157	0.08 207	0.16 556	0.14 440	0.17 342	0.17 384

Patchmatch Stereo++	0.39 279	0.27 149	1.78 366	0.44 581	0.16 152	0.61 457	0.27 407	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.54 362	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210
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
PFNet	0.60 523	0.33 244	2.47 584	0.41 559	0.55 656	0.62 478	0.27 407	0.61 313	0.63 462	0.61 546	0.56 462	0.45 385	0.32 365	1.88 633	1.14 629	0.28 663	0.09 303	0.12 403	0.16 492	0.26 509	0.20 440

iGMRVC	0.39 279	0.27 149	1.78 366	0.44 581	0.17 186	0.61 457	0.27 407	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.44 376	0.28 312	0.55 366	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

iRAFT	0.39 279	0.27 149	1.78 366	0.44 581	0.16 152	0.61 457	0.27 407	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.54 362	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

sAnonymous2	0.38 263	0.62 457	2.15 514	0.31 355	0.24 381	0.34 74	0.27 407	0.53 251	0.46 269	0.24 180	0.29 202	0.23 170	0.28 312	0.28 99	0.22 191	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.13 411	0.38 619	0.35 612

CroCo_RVC	0.38 263	0.62 457	2.15 514	0.31 355	0.24 381	0.34 74	0.27 407	0.53 251	0.46 269	0.24 180	0.29 202	0.23 170	0.28 312	0.28 99	0.22 191	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.13 411	0.38 619	0.35 612

UNet	0.54 474	0.44 358	2.83 650	0.31 355	0.33 525	0.74 585	0.27 407	0.82 484	0.61 431	0.53 442	0.54 440	0.72 560	0.54 552	0.78 454	0.56 515	0.11 363	0.09 303	0.13 467	0.11 334	0.14 251	0.12 210

GANet-RSSM	0.55 486	0.73 516	1.90 436	0.36 487	0.26 423	0.59 424	0.27 407	0.78 451	0.52 331	0.47 371	0.57 471	0.63 495	0.45 495	1.92 640	0.43 445	0.14 508	0.10 356	0.25 648	0.11 334	0.34 583	0.14 282

iResNet	0.51 445	0.76 525	2.59 613	0.41 559	0.17 186	0.64 510	0.27 407	0.82 484	0.70 533	0.57 495	0.64 540	0.43 365	0.36 390	0.70 432	0.52 492	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.21 424	0.13 253

SCION-MonSter	0.51 445	0.42 339	1.28 211	0.36 487	0.46 632	0.80 620	0.28 427	0.77 434	0.75 587	0.45 357	0.70 581	0.50 422	0.43 481	0.64 400	0.89 587	0.16 554	0.12 449	0.29 662	0.26 598	0.41 637	0.26 535

S	0.44 337	0.42 339	1.08 169	0.27 232	0.24 381	0.66 532	0.28 427	0.53 251	0.46 269	0.45 357	0.56 462	0.33 292	0.39 431	0.31 147	0.30 324	0.17 570	0.11 415	0.19 606	0.20 559	0.52 676	1.29 725

G2L-ROB	0.51 445	0.95 610	1.96 470	0.29 302	0.22 345	0.59 424	0.28 427	0.76 422	0.57 387	0.55 474	0.45 336	0.70 552	0.32 365	1.38 534	0.47 466	0.11 363	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.20 408	0.13 253

MM-Stereo_test1	0.41 297	0.39 312	2.29 544	0.38 529	0.26 423	0.44 193	0.28 427	0.63 326	0.51 319	0.40 319	0.32 245	0.26 219	0.26 271	0.46 306	0.22 191	0.09 157	0.21 612	0.10 250	0.09 215	0.39 629	0.15 326

FACV-RUCA	0.58 509	0.40 320	1.78 366	0.43 574	1.67 728	0.48 252	0.28 427	0.69 360	0.62 449	0.40 319	0.53 428	0.33 292	0.63 598	0.40 252	0.31 337	0.13 462	0.11 415	0.62 700	0.12 377	0.70 691	0.98 709

rvit_0105_4	0.35 233	0.35 272	1.45 265	0.31 355	0.18 236	0.37 107	0.28 427	0.59 295	0.62 449	0.27 235	0.31 234	0.35 304	0.27 292	0.43 271	0.25 245	0.18 583	0.16 545	0.15 537	0.13 411	0.15 279	0.12 210

rrr	0.46 373	0.34 263	3.08 675	0.27 232	0.16 152	0.45 203	0.28 427	1.09 676	0.51 319	0.24 180	0.21 94	0.26 219	0.25 251	0.64 400	0.52 492	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.29 614	0.16 318	0.25 524

test_4	0.40 289	0.37 285	2.01 479	0.29 302	0.21 315	0.50 285	0.28 427	0.47 180	0.39 178	0.42 333	0.76 603	0.38 325	0.22 192	0.52 351	0.33 363	0.08 72	0.07 87	0.11 331	0.15 467	0.28 526	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 474	1.01 637	2.08 496	0.27 232	0.21 315	0.49 271	0.28 427	0.73 393	0.58 398	0.40 319	0.61 504	0.62 493	0.46 511	1.78 602	0.47 466	0.09 157	0.07 87	0.11 331	0.10 259	0.39 629	0.12 210

TransformOpticalFlow	0.64 547	0.56 433	2.66 622	0.44 581	0.26 423	0.62 478	0.28 427	0.83 490	0.71 543	0.76 624	0.74 597	0.91 635	0.85 647	1.83 616	0.81 580	0.10 270	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.11 156	0.12 210

ROB_FTStereo_v2	0.38 263	0.27 149	1.78 366	0.44 581	0.17 186	0.61 457	0.28 427	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.44 376	0.28 312	0.47 318	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

HUI-Stereo	0.38 263	0.27 149	1.79 386	0.44 581	0.17 186	0.61 457	0.28 427	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.44 376	0.28 312	0.45 297	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

test-1	0.44 337	0.48 387	1.69 317	0.30 324	0.27 436	0.50 285	0.28 427	0.80 472	0.43 234	0.40 319	0.54 440	0.41 347	0.24 235	0.31 147	1.16 633	0.09 157	0.20 602	0.10 250	0.17 512	0.11 156	0.26 535

RAFT-IKP	0.38 263	0.27 149	1.79 386	0.44 581	0.16 152	0.60 437	0.28 427	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.50 343	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

test_xeample	0.72 595	0.21 43	1.36 236	0.27 232	0.17 186	0.59 424	0.28 427	1.01 654	0.70 533	0.55 474	0.67 554	0.44 376	0.39 431	1.88 633	5.17 736	0.12 426	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.13 215	0.15 326

MMNet	0.50 428	0.48 387	1.93 448	0.33 414	0.27 436	0.79 613	0.28 427	0.81 476	0.74 573	0.60 537	0.56 462	0.59 479	0.55 557	0.79 455	0.59 527	0.10 270	0.09 303	0.12 403	0.11 334	0.13 215	0.14 282

acv_ft	0.48 396	0.44 358	1.76 353	0.32 387	0.41 603	0.63 496	0.28 427	0.81 476	0.68 514	0.61 546	0.59 480	0.69 541	0.45 495	0.44 281	0.63 536	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.41 637	0.10 130

cf-r	0.53 467	0.81 555	2.15 514	0.33 414	0.28 450	0.60 437	0.28 427	0.78 451	0.64 470	0.51 422	0.60 497	0.75 576	0.40 441	1.32 527	0.43 445	0.13 462	0.09 303	0.11 331	0.12 377	0.15 279	0.14 282

PSMNet-RSSM	0.53 467	0.82 559	1.78 366	0.31 355	0.25 405	0.58 405	0.28 427	0.84 503	0.60 413	0.50 409	0.61 504	0.67 527	0.43 481	1.68 585	0.42 436	0.15 531	0.10 356	0.14 506	0.16 492	0.15 279	0.13 253

CFNet-ft	0.51 445	0.76 525	1.79 386	0.28 265	0.30 478	0.63 496	0.28 427	0.66 340	0.55 371	0.45 357	0.57 471	0.74 570	0.41 452	1.46 547	0.42 436	0.14 508	0.10 356	0.28 655	0.13 411	0.18 370	0.14 282

RASNet	0.61 531	0.68 491	2.03 487	0.35 464	0.46 632	0.65 525	0.28 427	0.78 451	0.70 533	0.48 390	0.64 540	0.93 641	0.61 590	2.21 666	0.73 565	0.12 426	0.09 303	0.09 180	0.10 259	0.14 251	0.11 161

CFNet_RVC	0.51 445	0.76 525	1.79 386	0.28 265	0.30 478	0.63 496	0.28 427	0.66 340	0.55 371	0.45 357	0.57 471	0.74 570	0.41 452	1.46 547	0.42 436	0.14 508	0.10 356	0.28 655	0.13 411	0.18 370	0.14 282

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 486	0.92 595	2.36 558	0.38 529	0.37 572	0.60 437	0.28 427	0.82 484	0.62 449	0.62 557	0.55 450	0.72 560	0.45 495	1.00 484	0.43 445	0.15 531	0.11 415	0.14 506	0.14 440	0.15 279	0.16 362
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 337	0.38 299	1.79 386	0.34 447	0.20 298	0.57 388	0.28 427	0.92 576	0.69 523	0.52 431	0.55 450	0.61 489	0.33 373	0.48 325	0.39 417	0.17 570	0.08 207	0.17 577	0.11 334	0.18 370	0.12 210
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.59 517	1.43 696	2.96 664	0.40 551	0.22 345	0.58 405	0.28 427	0.91 567	0.73 569	0.57 495	0.63 523	0.60 486	0.41 452	0.74 440	0.35 385	0.11 363	0.08 207	0.10 250	0.07 114	0.43 647	0.17 384

HSM	0.62 536	0.76 525	1.72 329	0.30 324	0.29 460	0.64 510	0.28 427	0.94 593	0.62 449	0.58 513	0.57 471	1.40 696	0.64 600	2.59 700	0.42 436	0.11 363	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.14 251	0.11 161

MEA-ACV	0.48 396	0.31 225	1.43 257	0.30 324	0.19 274	0.64 510	0.29 453	0.85 512	0.67 511	0.55 474	0.59 480	0.63 495	0.58 573	1.22 515	0.53 496	0.12 426	0.12 449	0.12 403	0.15 467	0.13 215	0.14 282

zzzzzzz1	0.67 566	2.12 734	4.32 718	0.32 387	0.29 460	0.44 193	0.29 453	0.74 398	0.62 449	0.33 277	0.40 306	0.52 433	0.45 495	0.93 473	0.58 524	0.14 508	0.09 303	0.10 250	0.10 259	0.36 603	0.22 470

ITSA-stereo	0.48 396	0.33 244	1.20 195	0.33 414	0.18 236	0.60 437	0.29 453	0.94 593	0.80 615	0.50 409	0.49 383	0.53 436	0.59 577	1.25 523	0.64 541	0.15 531	0.12 449	0.17 577	0.16 492	0.18 370	0.23 497

DispNO	0.67 566	0.98 626	2.58 611	0.31 355	0.27 436	0.59 424	0.29 453	0.83 490	0.68 514	0.53 442	0.79 611	0.83 607	0.47 521	2.46 690	0.68 551	0.12 426	0.10 356	0.19 606	0.31 633	0.16 318	0.17 384

AASNet	0.56 496	1.03 643	2.34 552	0.37 512	0.33 525	0.65 525	0.29 453	0.96 612	0.73 569	0.54 455	0.60 497	0.55 447	0.38 417	0.59 381	0.58 524	0.14 508	0.12 449	0.13 467	0.10 259	0.43 647	0.24 512

GwcNet-ADL	0.50 428	0.74 521	2.90 660	0.31 355	0.20 298	0.58 405	0.29 453	0.87 534	0.64 470	0.47 371	0.47 352	0.56 461	0.33 373	0.46 306	0.46 457	0.13 462	0.12 449	0.09 180	0.09 215	0.14 251	0.21 455

PSM-adaLoss	0.38 263	0.27 149	1.78 366	0.44 581	0.17 186	0.60 437	0.29 453	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.44 376	0.28 312	0.47 318	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

FADNet-RVC	0.61 531	1.26 683	2.12 506	0.33 414	0.26 423	0.59 424	0.29 453	0.86 523	0.62 449	0.45 357	0.50 393	0.62 493	0.46 511	1.73 593	0.55 507	0.17 570	0.20 602	0.17 577	0.18 526	0.59 682	0.28 553

FADNet	0.64 547	1.22 677	2.06 489	0.32 387	0.30 478	0.66 532	0.29 453	0.88 543	0.72 553	0.44 346	0.48 366	0.66 517	0.57 567	1.84 621	0.45 456	0.46 688	0.20 602	0.17 577	0.19 546	0.59 682	0.24 512

HSM-Net_RVC	0.67 566	0.34 263	2.23 533	0.26 206	0.19 274	0.67 539	0.29 453	1.26 693	0.69 523	0.72 612	0.70 581	0.78 588	0.42 470	3.77 731	0.41 433	0.13 462	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.12 178	0.11 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 289	0.58 441	1.75 344	0.36 487	0.30 478	0.45 203	0.30 463	0.72 379	0.59 408	0.31 263	0.43 321	0.32 280	0.23 219	0.35 201	0.29 301	0.10 270	0.20 602	0.10 250	0.08 164	0.40 634	0.11 161

rvit_0105_5	0.36 243	0.39 312	1.48 274	0.30 324	0.18 236	0.41 156	0.30 463	0.64 330	0.62 449	0.30 257	0.33 255	0.37 316	0.29 335	0.41 258	0.28 286	0.18 583	0.16 545	0.15 537	0.15 467	0.15 279	0.14 282

test_sample7	0.47 389	0.33 244	1.49 277	0.34 447	0.20 298	0.51 300	0.30 463	0.93 584	0.66 502	0.57 495	0.51 400	0.55 447	0.45 495	1.11 500	0.38 406	0.17 570	0.14 496	0.16 556	0.15 467	0.19 392	0.18 404

MyStereo06	0.54 474	0.41 330	2.68 624	0.30 324	0.23 366	0.60 437	0.30 463	0.81 476	0.44 242	0.84 648	0.52 415	0.78 588	0.58 573	0.48 325	1.10 623	0.09 157	0.17 566	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.20 440

MyStereo05	0.49 416	0.41 330	2.72 631	0.30 324	0.23 366	0.60 437	0.30 463	0.82 484	0.77 603	0.52 431	0.37 278	0.51 427	0.42 470	0.52 351	0.38 406	0.09 157	0.17 566	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.20 440

RAFT_CTSACE	0.46 373	0.76 525	2.07 491	0.35 464	0.30 478	0.54 337	0.30 463	0.61 313	0.48 293	0.49 402	0.76 603	0.55 447	0.36 390	0.58 375	0.22 191	0.08 72	0.13 477	0.11 331	0.10 259	0.41 637	0.08 59

test_3	0.44 337	0.20 27	1.70 321	0.36 487	0.32 510	0.47 235	0.30 463	0.73 393	0.49 301	0.50 409	0.30 217	0.45 385	0.22 192	0.59 381	0.98 600	0.08 72	0.10 356	0.11 331	0.35 651	0.29 533	0.28 553

LCNet	0.54 474	0.37 285	1.78 366	0.92 694	0.22 345	0.96 654	0.30 463	0.59 295	0.58 398	0.51 422	0.55 450	0.41 347	0.76 633	0.84 461	0.26 259	0.09 157	0.06 25	0.12 403	0.18 526	0.98 709	0.39 636

GES	0.44 337	0.28 178	1.88 424	0.30 324	0.18 236	0.61 457	0.30 463	0.88 543	0.46 269	0.47 371	0.52 415	0.39 332	0.42 470	0.58 375	0.67 548	0.15 531	0.11 415	0.12 403	0.10 259	0.15 279	0.17 384

HGLStereo	0.54 474	0.69 495	2.00 478	0.35 464	0.40 594	0.66 532	0.30 463	0.83 490	0.62 449	0.57 495	0.69 571	0.69 541	0.54 552	1.07 492	0.55 507	0.13 462	0.13 477	0.13 467	0.11 334	0.19 392	0.17 384

GwcNet-RSSM	0.57 504	0.94 603	2.13 508	0.32 387	0.25 405	0.60 437	0.30 463	0.80 472	0.66 502	0.52 431	0.64 540	0.71 557	0.40 441	1.79 606	0.50 482	0.13 462	0.09 303	0.12 403	0.12 377	0.21 424	0.15 326

NOSS_ROB	0.64 547	0.65 479	1.62 304	0.46 601	0.25 405	0.67 539	0.30 463	0.93 584	0.77 603	0.59 527	0.57 471	0.77 584	0.38 417	2.78 711	0.44 451	0.23 635	0.24 630	0.28 655	0.26 598	0.27 520	0.39 636

PWC_ROB	0.70 583	0.94 603	1.88 424	0.39 539	0.39 584	0.62 478	0.30 463	0.98 625	0.94 652	0.91 659	1.29 679	0.77 584	0.62 595	1.62 578	1.03 615	0.18 583	0.11 415	0.18 599	0.13 411	0.51 672	0.22 470

DualNet (step1)	0.59 517	0.62 457	1.93 448	0.27 232	0.22 345	0.68 551	0.31 476	0.93 584	0.66 502	0.57 495	0.51 400	0.55 447	0.45 495	1.11 500	0.38 406	0.61 696	0.14 496	0.87 709	0.56 699	0.25 487	0.23 497

test_sample9	0.94 654	0.62 457	1.93 448	0.27 232	0.22 345	0.68 551	0.31 476	0.93 584	0.66 502	0.57 495	0.51 400	0.55 447	0.45 495	1.91 636	2.55 704	0.61 696	4.16 754	0.87 709	0.56 699	0.25 487	0.23 497

test_sample8	1.12 671	0.62 457	1.93 448	0.27 232	0.22 345	0.68 551	0.31 476	0.95 607	0.61 431	1.18 689	0.56 462	2.53 718	1.31 690	1.91 636	2.55 704	0.61 696	4.16 754	0.87 709	0.56 699	0.25 487	0.23 497

MyStereo07	0.34 220	0.40 320	1.46 267	0.29 302	0.23 366	0.60 437	0.31 476	0.53 251	0.42 223	0.25 201	0.25 159	0.20 130	0.26 271	0.57 370	0.19 104	0.09 157	0.18 578	0.12 403	0.11 334	0.16 318	0.19 421

MyStereo04	0.48 396	0.40 320	2.65 621	0.29 302	0.23 366	0.60 437	0.31 476	0.83 490	0.75 587	0.47 371	0.36 272	0.53 436	0.42 470	0.53 357	0.39 417	0.09 157	0.18 578	0.12 403	0.11 334	0.16 318	0.19 421

gwcnet-sp	0.49 416	0.43 346	2.54 605	0.31 355	0.22 345	0.67 539	0.31 476	0.78 451	0.65 486	0.58 513	0.47 352	0.46 397	0.43 481	0.76 445	0.46 457	0.11 363	0.11 415	0.11 331	0.11 334	0.15 279	0.14 282

scenet	0.49 416	0.43 346	2.54 605	0.31 355	0.22 345	0.67 539	0.31 476	0.78 451	0.65 486	0.58 513	0.47 352	0.46 397	0.43 481	0.76 445	0.46 457	0.11 363	0.11 415	0.11 331	0.11 334	0.15 279	0.14 282

ssnet	0.49 416	0.43 346	2.54 605	0.31 355	0.22 345	0.67 539	0.31 476	0.78 451	0.65 486	0.58 513	0.47 352	0.46 397	0.43 481	0.76 445	0.46 457	0.11 363	0.11 415	0.11 331	0.11 334	0.15 279	0.14 282

BSDual-CNN	0.41 297	0.27 149	1.13 178	0.30 324	0.21 315	0.76 596	0.31 476	1.00 646	0.61 431	0.63 566	0.53 428	0.63 495	0.37 407	0.43 271	0.38 406	0.13 462	0.10 356	0.14 506	0.12 377	0.12 178	0.11 161

hknet	0.47 389	0.29 193	1.70 321	0.30 324	0.24 381	0.76 596	0.31 476	1.00 646	0.64 470	0.63 566	0.53 428	0.80 597	0.38 417	0.77 450	0.37 399	0.11 363	0.10 356	0.14 506	0.12 377	0.12 178	0.11 161

Sa-1000	0.51 445	0.72 508	1.90 436	0.31 355	0.60 670	0.60 437	0.31 476	0.94 593	0.71 543	0.52 431	0.83 617	0.42 361	0.33 373	0.68 421	0.28 286	0.10 270	0.09 303	0.13 467	0.29 614	0.29 533	0.10 130

SA	0.50 428	0.75 524	1.95 461	0.31 355	0.61 674	0.57 388	0.31 476	0.91 567	0.73 569	0.42 333	0.62 510	0.38 325	0.47 521	0.68 421	0.29 301	0.09 157	0.09 303	0.13 467	0.32 639	0.30 545	0.10 130

GMOStereo	0.41 297	0.62 457	1.78 366	0.28 265	0.36 560	0.51 300	0.31 476	0.53 251	0.44 242	0.57 495	0.48 366	0.41 347	0.27 292	0.28 99	0.23 202	0.08 72	0.38 678	0.13 467	0.11 334	0.34 583	0.11 161

error version	0.41 297	0.62 457	1.78 366	0.28 265	0.36 560	0.51 300	0.31 476	0.53 251	0.44 242	0.57 495	0.48 366	0.41 347	0.27 292	0.28 99	0.23 202	0.08 72	0.38 678	0.13 467	0.11 334	0.34 583	0.11 161

test-v	0.41 297	0.62 457	1.78 366	0.28 265	0.36 560	0.51 300	0.31 476	0.53 251	0.44 242	0.57 495	0.48 366	0.41 347	0.27 292	0.28 99	0.23 202	0.08 72	0.38 678	0.13 467	0.11 334	0.34 583	0.11 161

test-2	0.41 297	0.62 457	1.78 366	0.28 265	0.36 560	0.51 300	0.31 476	0.53 251	0.44 242	0.57 495	0.48 366	0.41 347	0.27 292	0.28 99	0.23 202	0.08 72	0.38 678	0.13 467	0.11 334	0.34 583	0.11 161

LMCR-Stereo	0.52 461	0.71 503	2.39 562	0.40 551	0.21 315	0.74 585	0.31 476	1.02 657	0.64 470	0.61 546	0.63 523	0.39 332	0.51 542	0.62 395	0.42 436	0.19 599	0.09 303	0.12 403	0.09 215	0.23 456	0.12 210

Anonymous3	0.42 318	0.35 272	2.09 497	0.33 414	0.24 381	0.72 571	0.31 476	0.74 398	0.55 371	0.35 287	0.40 306	0.33 292	0.29 335	0.44 281	0.28 286	0.18 583	0.18 578	0.13 467	0.13 411	0.17 342	0.17 384

ac_64	0.55 486	0.46 372	1.92 445	0.36 487	0.34 538	0.63 496	0.31 476	0.82 484	0.61 431	0.55 474	0.51 400	0.89 631	0.48 530	1.83 616	0.55 507	0.14 508	0.11 415	0.12 403	0.12 377	0.18 370	0.12 210

DMCA-RVC	0.62 536	0.96 613	2.63 617	0.36 487	0.90 696	0.56 369	0.31 476	0.69 360	0.57 387	0.68 596	0.52 415	0.59 479	0.56 561	1.23 519	0.53 496	0.16 554	0.38 678	0.20 616	0.15 467	0.20 408	0.15 326

RTSC	0.72 595	1.00 633	2.22 529	0.40 551	0.29 460	0.82 625	0.31 476	0.96 612	1.10 674	0.92 660	0.81 612	0.78 588	0.58 573	1.23 519	1.55 665	0.18 583	0.17 566	0.14 506	0.17 512	0.43 647	0.30 574

DeepPruner_ROB	0.50 428	0.70 501	1.94 458	0.29 302	0.26 423	0.63 496	0.31 476	0.80 472	0.48 293	0.61 546	0.55 450	0.66 517	0.38 417	0.98 480	0.40 425	0.19 599	0.14 496	0.14 506	0.14 440	0.23 456	0.17 384

DispFullNet	1.67 707	2.10 730	5.22 724	1.53 720	8.90 744	0.86 636	0.31 476	0.96 612	0.96 655	1.37 702	1.01 653	1.13 679	1.98 718	1.51 557	0.91 589	0.54 692	0.31 662	1.18 722	0.63 711	1.13 713	0.80 697

SMOE	0.33 209	0.37 285	0.95 142	0.28 265	0.13 57	0.50 285	0.32 499	0.47 180	0.39 178	0.34 281	0.47 352	0.31 270	0.32 365	0.30 136	0.29 301	0.12 426	0.08 207	0.17 577	0.10 259	0.48 664	0.20 440

Selective-IGEV-i1	0.44 337	0.23 84	1.30 218	0.33 414	0.45 624	0.60 437	0.32 499	0.85 512	0.64 470	0.42 333	0.52 415	0.60 486	0.28 312	0.46 306	0.34 373	0.10 270	0.10 356	0.13 467	0.28 608	0.14 251	0.75 692

CoDeX	0.52 461	0.43 346	2.25 537	0.29 302	0.26 423	0.61 457	0.32 499	0.99 637	0.68 514	0.48 390	0.55 450	0.52 433	0.40 441	1.60 574	0.35 385	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.10 259	0.13 215	0.12 210

1111x	0.74 607	0.21 43	1.93 448	0.31 355	0.17 186	0.63 496	0.32 499	1.03 664	0.74 573	0.52 431	0.62 510	0.57 468	0.47 521	2.38 678	4.25 731	0.12 426	0.14 496	0.11 331	0.12 377	0.12 178	0.14 282

LL-Strereo	0.72 595	1.29 685	2.49 589	0.36 487	0.45 624	0.55 352	0.32 499	0.93 584	0.71 543	0.67 590	0.58 477	0.85 616	0.79 638	2.67 706	0.46 457	0.10 270	0.18 578	0.14 506	0.12 377	0.40 634	0.42 648

Anonymous_2	0.74 607	0.32 234	1.65 306	0.33 414	0.30 478	0.67 539	0.32 499	0.69 360	0.46 269	0.48 390	0.41 312	0.84 612	0.58 573	0.51 347	0.40 425	0.32 672	0.38 678	1.43 732	3.69 755	0.80 700	0.27 545

SFCPSM	0.46 373	0.24 103	2.35 555	0.27 232	0.27 436	0.70 563	0.32 499	0.96 612	0.63 462	0.49 402	0.52 415	0.43 365	0.36 390	0.52 351	0.43 445	0.12 426	0.09 303	0.12 403	0.16 492	0.16 318	0.12 210

STTStereo	0.51 445	0.69 495	2.14 513	0.36 487	0.30 478	0.61 457	0.32 499	0.77 434	0.60 413	0.60 537	0.54 440	0.67 527	0.43 481	0.86 466	0.42 436	0.16 554	0.15 527	0.17 577	0.20 559	0.16 318	0.15 326

SHD	0.72 595	0.77 535	2.36 558	0.45 595	0.40 594	0.71 565	0.32 499	1.02 657	1.25 685	1.07 674	0.84 620	0.90 633	0.73 624	1.09 495	0.98 600	0.21 618	0.18 578	0.20 616	0.21 567	0.32 562	0.31 584

AANet_RVC	0.68 574	1.00 633	2.09 497	0.33 414	0.25 405	0.58 405	0.32 499	0.81 476	0.80 615	0.61 546	0.94 642	0.80 597	0.41 452	2.46 690	1.02 612	0.36 679	0.14 496	0.10 250	0.09 215	0.23 456	0.22 470

PStereo	0.47 389	1.01 637	1.49 277	0.56 649	0.20 298	0.51 300	0.33 509	0.48 195	0.60 413	0.36 294	0.22 114	0.35 304	0.44 490	0.53 357	0.54 503	0.31 670	0.20 602	0.20 616	0.17 512	0.43 647	0.45 652

FSD					0.29 460	0.35 83	0.33 509	0.44 132	0.46 269	0.32 273	0.32 245	0.37 316	0.32 365	0.35 201	0.32 350	0.28 663	0.27 653	0.31 665	0.30 624	0.31 553

iinet-f	0.57 504	0.93 601	2.27 540	0.31 355	0.25 405	0.83 628	0.33 509	0.81 476	0.65 486	0.54 455	0.63 523	0.73 564	0.67 609	0.73 437	0.67 548	0.13 462	0.13 477	0.11 331	0.10 259	0.43 647	0.16 362

STrans-v2	0.67 566	0.56 433	2.64 619	0.27 232	0.23 366	0.57 388	0.33 509	0.96 612	0.69 523	0.92 660	0.85 624	0.89 631	0.93 659	1.83 616	1.21 641	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.09 215	0.11 156	0.12 210

test_xeample3	0.46 373	0.34 263	2.99 669	0.37 512	0.16 152	0.49 271	0.33 509	1.06 670	0.44 242	0.25 201	0.23 130	0.24 188	0.25 251	0.49 336	0.56 515	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.40 670	0.17 342	0.26 535

psmorigin	1.36 693	0.60 446	13.80 759	0.37 512	0.29 460	0.62 478	0.33 509	0.77 434	0.61 431	0.96 666	0.88 631	1.17 685	0.73 624	4.00 732	0.86 586	0.19 599	0.22 618	0.17 577	0.18 526	0.24 473	0.29 561

coex_refinement	0.58 509	0.94 603	1.87 422	0.38 529	0.25 405	0.64 510	0.34 515	0.83 490	0.65 486	0.60 537	0.63 523	0.81 600	0.48 530	1.85 623	0.56 515	0.13 462	0.09 303	0.10 250	0.10 259	0.16 318	0.16 362

UGAM	0.58 509	0.47 382	2.21 525	0.30 324	0.19 274	0.53 330	0.34 515	0.59 295	0.63 462	0.44 346	0.73 594	0.78 588	0.37 407	2.58 699	0.39 417	0.10 270	0.08 207	0.17 577	0.14 440	0.42 645	0.17 384

GASNet	0.73 604	1.47 698	3.04 672	0.47 606	0.33 525	0.57 388	0.34 515	0.91 567	0.75 587	0.58 513	0.58 477	0.74 570	0.55 557	2.03 648	0.65 543	0.21 618	0.15 527	0.19 606	0.17 512	0.51 672	0.28 553

TestStereo1	0.49 416	0.81 555	1.85 409	0.39 539	0.57 661	0.56 369	0.34 515	0.75 409	0.69 523	0.44 346	0.63 523	0.35 304	0.42 470	0.64 400	0.29 301	0.10 270	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.33 571	0.26 535

RAFT+CT+SA	0.50 428	0.86 574	1.82 399	0.37 512	0.75 686	0.54 337	0.34 515	0.77 434	0.63 462	0.38 310	0.55 450	0.34 300	0.29 335	0.68 421	0.27 271	0.09 157	0.07 87	0.11 331	0.51 691	0.29 533	0.41 647

SA-5K	0.49 416	0.81 555	1.85 409	0.39 539	0.57 661	0.56 369	0.34 515	0.75 409	0.69 523	0.44 346	0.63 523	0.35 304	0.42 470	0.64 400	0.29 301	0.10 270	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.33 571	0.26 535

ADLNet	0.60 523	0.71 503	1.95 461	0.35 464	0.34 538	0.67 539	0.34 515	0.90 555	0.74 573	0.68 596	0.62 510	0.80 597	0.45 495	1.78 602	0.64 541	0.14 508	0.11 415	0.14 506	0.14 440	0.29 533	0.21 455

PS-NSSS	0.63 543	1.00 633	1.81 393	0.30 324	0.31 499	0.63 496	0.34 515	0.98 625	0.69 523	0.54 455	0.74 597	0.51 427	0.41 452	2.43 687	0.48 472	0.24 644	0.17 566	0.27 652	0.18 526	0.27 520	0.21 455

S0	0.40 289	0.69 495	1.02 157	0.30 324	0.19 274	0.61 457	0.35 523	0.48 195	0.31 48	0.34 281	0.50 393	0.32 280	0.32 365	0.34 191	0.36 391	0.19 599	0.14 496	0.17 577	0.20 559	0.46 660	0.65 683

rvit_0105_3	0.39 279	0.47 382	1.46 267	0.33 414	0.19 274	0.45 203	0.35 523	0.69 360	0.65 486	0.37 300	0.37 278	0.40 341	0.31 356	0.44 281	0.30 324	0.18 583	0.17 566	0.17 577	0.18 526	0.15 279	0.15 326

ToySt	0.44 337	0.61 451	1.89 431	0.29 302	0.18 236	0.55 352	0.35 523	0.67 351	0.53 349	0.39 317	0.50 393	0.59 479	0.43 481	0.51 347	0.49 477	0.10 270	0.12 449	0.13 467	0.16 492	0.24 473	0.19 421

test_5	0.51 445	0.87 578	1.99 476	0.37 512	0.65 678	0.58 405	0.35 523	0.78 451	0.62 449	0.48 390	0.55 450	0.45 385	0.40 441	0.72 436	0.30 324	0.09 157	0.07 87	0.12 403	0.12 377	0.33 571	0.38 630

CSP-Net	0.50 428	0.39 312	1.25 204	0.29 302	0.23 366	0.77 604	0.35 523	0.86 523	0.57 387	0.59 527	0.59 480	0.65 510	0.40 441	1.77 601	0.44 451	0.16 554	0.11 415	0.10 250	0.10 259	0.20 408	0.14 282

cross-raft	0.40 289	0.27 149	2.22 529	0.30 324	0.17 186	0.49 271	0.35 523	0.71 373	0.39 178	0.43 339	0.45 336	0.64 505	0.25 251	0.32 161	0.25 245	0.08 72	0.08 207	0.09 180	0.23 582	0.11 156	0.14 282

RAFT	0.45 360	0.92 595	1.59 296	0.34 447	0.19 274	0.46 223	0.35 523	0.65 337	0.49 301	0.49 402	0.49 383	0.70 552	0.40 441	0.47 318	0.32 350	0.11 363	0.16 545	0.14 506	0.13 411	0.51 672	0.13 253

DISCO	0.57 504	0.34 263	1.87 422	0.45 595	0.34 538	0.84 630	0.35 523	0.84 503	0.78 607	0.59 527	0.63 523	1.06 670	0.53 549	1.10 497	0.82 581	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.10 259	0.22 441	0.18 404

DStereoRT	0.81 634	0.53 413	2.23 533	0.36 487	0.33 525	0.92 650	0.36 531	0.86 523	0.80 615	0.57 495	0.62 510	0.59 479	1.15 683	1.76 598	1.04 616	0.14 508	0.13 477	2.17 743	0.78 718	0.16 318	0.66 686

PSMNet-RUCA	0.58 509	0.82 559	1.89 431	0.59 662	0.56 659	0.64 510	0.36 531	0.84 503	0.69 523	0.51 422	0.68 562	0.53 436	0.43 481	0.56 369	0.43 445	0.34 676	0.18 578	0.44 688	0.29 614	0.48 664	0.30 574

SQANet	0.80 626	1.58 703	2.53 599	0.76 681	0.83 691	0.76 596	0.36 531	0.83 490	0.64 470	0.63 566	0.69 571	0.73 564	0.51 542	1.21 513	0.53 496	0.77 708	0.29 657	0.59 699	0.29 614	0.86 703	0.61 679

CRFU-Net	0.56 496	0.38 299	1.86 417	0.46 601	0.26 423	0.82 625	0.36 531	0.90 555	0.49 301	0.62 557	0.59 480	0.78 588	1.35 694	1.00 484	0.48 472	0.15 531	0.14 496	0.17 577	0.10 259	0.19 392	0.14 282

psmg	0.41 297	0.27 149	1.13 178	0.27 232	0.21 315	0.75 592	0.36 531	0.90 555	0.61 431	0.59 527	0.59 480	0.63 495	0.37 407	0.43 271	0.38 406	0.13 462	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.13 215	0.11 161

ARAFT	0.60 523	1.23 678	3.10 678	0.28 265	0.16 152	0.64 510	0.36 531	0.90 555	0.67 511	0.61 546	0.49 383	0.55 447	0.31 356	1.24 522	0.32 350	0.10 270	0.08 207	0.14 506	0.13 411	0.37 612	0.21 455

ACVNet	0.45 360	0.44 358	1.79 386	0.28 265	0.21 315	0.59 424	0.36 531	0.66 340	0.68 514	0.45 357	0.59 480	0.69 541	0.40 441	0.44 281	0.55 507	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.34 583	0.10 130

hitnet-ft	0.67 566	0.80 550	1.90 436	0.28 265	0.22 345	0.69 557	0.36 531	0.85 512	0.65 486	0.56 484	0.84 620	1.03 663	0.95 665	2.32 673	0.55 507	0.23 635	0.14 496	0.41 683	0.13 411	0.24 473	0.17 384

DLCB_ROB	0.54 474	0.55 431	1.49 277	0.36 487	0.25 405	0.65 525	0.36 531	0.80 472	0.70 533	0.72 612	0.69 571	0.83 607	0.46 511	1.53 560	0.60 529	0.13 462	0.12 449	0.14 506	0.14 440	0.14 251	0.13 253

z-ln-s-r	0.64 547	0.89 587	2.23 533	0.32 387	0.26 423	0.57 388	0.37 540	0.84 503	0.76 598	0.51 422	0.81 612	0.64 505	0.45 495	2.06 652	1.27 647	0.10 270	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.24 473	0.13 253

RAFT-Test	0.44 337	0.38 299	2.01 479	0.27 232	0.44 613	0.64 510	0.37 540	0.72 379	0.57 387	0.45 357	0.48 366	0.65 510	0.24 235	0.35 201	0.29 301	0.09 157	0.11 415	0.09 180	0.38 664	0.10 118	0.11 161

CBFPSM	0.56 496	0.91 593	1.82 399	0.28 265	0.23 366	0.71 565	0.37 540	0.72 379	0.64 470	0.50 409	0.49 383	1.03 663	0.83 643	0.62 395	1.35 653	0.10 270	0.12 449	0.10 250	0.10 259	0.18 370	0.19 421

SACVNet	0.60 523	0.74 521	1.90 436	0.37 512	0.28 450	0.64 510	0.37 540	0.86 523	0.61 431	0.65 583	0.62 510	0.69 541	0.44 490	2.08 656	0.42 436	0.18 583	0.14 496	0.16 556	0.15 467	0.38 619	0.24 512

ADLNet2	0.68 574	0.84 566	3.19 688	0.33 414	0.36 560	0.64 510	0.37 540	0.89 549	0.79 612	0.54 455	0.65 549	0.93 641	0.48 530	2.07 654	0.56 515	0.13 462	0.11 415	0.11 331	0.11 334	0.33 571	0.18 404

GEStereo_RVC	0.54 474	0.87 578	1.95 461	0.47 606	0.25 405	0.62 478	0.37 540	1.00 646	0.74 573	0.53 442	0.54 440	0.59 479	0.44 490	1.10 497	0.46 457	0.15 531	0.11 415	0.12 403	0.10 259	0.26 509	0.19 421

psm_up	0.57 504	0.61 451	1.83 403	0.35 464	0.30 478	0.64 510	0.37 540	0.90 555	0.68 514	0.59 527	0.55 450	0.68 534	0.54 552	1.91 636	0.46 457	0.16 554	0.15 527	0.16 556	0.15 467	0.23 456	0.13 253

AANet	0.82 637	0.91 593	2.89 656	0.34 447	0.29 460	0.63 496	0.38 547	0.81 476	1.31 690	1.33 698	1.39 686	1.26 689	1.14 682	1.32 527	0.97 597	0.20 610	0.17 566	0.18 599	0.19 546	0.33 571	0.31 584

G2L-Stereo_test	0.55 486	0.97 621	1.89 431	0.33 414	0.24 381	0.75 592	0.38 547	0.79 467	0.60 413	0.60 537	0.54 440	0.74 570	0.39 431	1.56 563	0.43 445	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.08 164	0.28 526	0.13 253

UDG	0.77 618	1.23 678	2.15 514	0.67 674	0.59 665	0.78 609	0.38 547	0.90 555	0.70 533	0.61 546	0.69 571	1.01 659	0.67 609	1.02 486	0.73 565	0.45 686	0.34 668	0.87 709	0.51 691	0.67 689	0.46 656

UPFNet	0.46 373	0.28 178	1.73 332	0.33 414	0.32 510	0.65 525	0.38 547	0.83 490	0.59 408	0.57 495	0.52 415	0.61 489	0.40 441	0.75 441	0.52 492	0.13 462	0.12 449	0.13 467	0.12 377	0.15 279	0.11 161

FADNet-RVC-Resample	0.67 566	1.16 672	3.16 684	0.37 512	0.29 460	0.62 478	0.38 547	0.86 523	0.63 462	0.51 422	0.50 393	0.57 468	0.45 495	1.57 567	0.49 477	0.24 644	0.32 667	0.23 636	0.19 546	0.27 520	0.62 680

Nwc_Net	0.68 574	0.83 564	2.53 599	0.41 559	0.39 584	0.77 604	0.38 547	1.01 654	0.70 533	0.60 537	0.99 650	0.98 652	0.68 612	1.41 539	0.63 536	0.23 635	0.15 527	0.23 636	0.25 590	0.23 456	0.18 404

TCMNet	0.66 561	0.85 571	2.55 610	0.50 620	0.52 650	0.72 571	0.39 553	0.87 534	0.72 553	0.58 513	0.68 562	0.63 495	0.46 511	1.70 588	0.63 536	0.18 583	0.18 578	0.23 636	0.18 526	0.38 619	0.27 545

edge stereo	0.81 634	0.73 516	3.30 695	0.37 512	1.21 716	0.62 478	0.39 553	0.93 584	0.79 612	0.80 634	0.88 631	1.14 681	0.71 618	2.18 664	0.71 558	0.21 618	0.20 602	0.26 651	0.18 526	0.38 619	0.26 535

NVstereo2D	0.58 509	0.40 320	2.03 487	0.35 464	0.35 551	0.69 557	0.39 553	0.91 567	0.80 615	0.47 371	0.53 428	0.67 527	0.46 511	1.99 646	0.48 472	0.19 599	0.11 415	0.17 577	0.13 411	0.25 487	0.25 524

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 504	0.87 578	2.11 502	0.32 387	0.30 478	0.84 630	0.40 556	0.88 543	0.72 553	0.65 583	0.73 594	0.66 517	0.57 567	0.93 473	0.71 558	0.13 462	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.15 279	0.14 282

PSM-softLoss	0.48 396	0.27 149	1.85 409	0.51 625	0.17 186	0.61 457	0.40 556	0.61 313	0.57 387	0.52 431	0.48 366	0.39 332	0.25 251	1.46 547	0.77 571	0.12 426	0.08 207	0.13 467	0.12 377	0.12 178	0.14 282

KMStereo	0.48 396	0.27 149	1.85 409	0.51 625	0.17 186	0.61 457	0.40 556	0.61 313	0.57 387	0.52 431	0.48 366	0.39 332	0.25 251	1.46 547	0.77 571	0.12 426	0.08 207	0.13 467	0.12 377	0.12 178	0.14 282

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 618	1.04 644	2.06 489	0.94 696	0.35 551	0.89 645	0.40 556	0.85 512	0.63 462	0.55 474	0.63 523	0.75 576	0.38 417	2.38 678	0.48 472	1.10 721	0.31 662	0.36 675	0.21 567	0.53 678	0.55 671

AF-Net	0.69 579	0.92 595	2.21 525	0.41 559	0.40 594	0.68 551	0.40 556	1.02 657	0.86 632	0.69 598	1.03 658	1.04 666	0.84 646	1.19 512	0.78 574	0.22 631	0.14 496	0.25 648	0.17 512	0.30 545	0.18 404

RGC	0.71 592	0.97 621	2.18 521	0.44 581	0.44 613	0.73 579	0.40 556	0.94 593	0.71 543	0.71 609	1.04 661	1.01 659	0.71 618	1.74 595	0.70 555	0.23 635	0.18 578	0.28 655	0.26 598	0.29 533	0.27 545

zh-mn7	0.80 626	1.54 701	3.00 670	0.35 464	0.27 436	0.72 571	0.41 562	0.93 584	1.11 676	1.00 668	1.28 677	0.75 576	0.57 567	1.87 624	1.18 636	0.16 554	0.13 477	0.14 506	0.14 440	0.26 509	0.21 455

LRCNet_RVC	13.74 762	19.30 762	12.75 757	19.46 765	12.69 758	1.86 709	0.41 562	12.33 759	1.05 666	15.77 763	18.83 767	12.62 762	8.70 753	12.21 756	9.62 754	22.22 778	8.37 764	25.85 780	24.01 780	19.32 773	17.44 773

stereogan	0.69 579	0.51 404	2.44 574	0.39 539	0.39 584	1.01 662	0.41 562	0.94 593	0.92 650	0.73 616	0.85 624	1.15 682	0.69 614	1.57 567	0.53 496	0.19 599	0.18 578	0.20 616	0.16 492	0.36 603	0.24 512

DRN-Test	0.64 547	0.43 346	2.44 574	0.39 539	0.44 613	0.80 620	0.41 562	1.02 657	0.78 607	0.80 634	0.63 523	0.69 541	0.56 561	1.79 606	0.69 553	0.15 531	0.12 449	0.17 577	0.16 492	0.18 370	0.17 384

Reg-Stereo(zero)	0.46 373	0.17 2	2.10 501	0.24 130	0.34 538	0.51 300	0.42 566	0.50 215	0.54 364	0.37 300	0.46 345	0.54 444	0.60 581	0.43 271	1.10 623	0.08 72	0.09 303	0.08 75	0.22 579	0.12 178	0.22 470

DAS	0.56 496	0.35 272	1.55 290	0.33 414	0.34 538	0.50 285	0.42 566	0.83 490	0.74 573	0.83 646	0.68 562	0.56 461	0.48 530	2.40 682	0.46 457	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.18 370	0.15 326

SepStereo	0.52 461	0.35 272	1.55 290	0.33 414	0.34 538	0.50 285	0.42 566	0.83 490	0.74 573	0.83 646	0.68 562	0.56 461	0.48 530	1.56 563	0.46 457	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.18 370	0.15 326

RAFT-345	0.53 467	0.30 211	2.34 552	0.38 529	0.34 538	0.58 405	0.42 566	0.47 180	0.61 431	0.51 422	1.00 652	0.43 365	0.28 312	1.57 567	0.82 581	0.10 270	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.10 118	0.08 59

Prome-Stereo	0.49 416	0.30 211	1.76 353	0.60 666	0.23 366	0.63 496	0.42 566	0.62 317	0.60 413	0.59 527	1.03 658	0.43 365	0.72 621	0.60 388	0.33 363	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.09 215	0.11 156	0.43 649

Syn2CoEx	0.70 583	1.07 652	2.74 638	0.43 574	0.30 478	0.64 510	0.42 566	0.99 637	0.78 607	0.62 557	0.78 608	0.74 570	0.72 621	1.92 640	0.61 532	0.20 610	0.17 566	0.19 606	0.15 467	0.29 533	0.22 470

CVANet_RVC	0.65 555	0.80 550	2.13 508	0.36 487	0.26 423	0.62 478	0.42 566	0.84 503	0.72 553	0.69 598	0.68 562	0.68 534	0.52 547	2.64 702	0.42 436	0.19 599	0.12 449	0.22 629	0.17 512	0.37 612	0.15 326

YMNet	0.62 536	0.72 508	1.93 448	0.41 559	0.41 603	0.87 640	0.43 573	0.87 534	0.71 543	0.74 619	0.81 612	0.83 607	0.46 511	0.86 466	0.93 591	0.19 599	0.22 618	0.20 616	0.17 512	0.41 637	0.21 455

YMNet_1	0.62 536	0.72 508	1.93 448	0.41 559	0.41 603	0.87 640	0.43 573	0.87 534	0.71 543	0.74 619	0.81 612	0.83 607	0.46 511	0.86 466	0.93 591	0.19 599	0.22 618	0.20 616	0.17 512	0.41 637	0.21 455

PAM_32	0.70 583	0.35 272	2.73 636	0.54 640	0.61 674	1.07 673	0.43 573	0.84 503	0.49 301	0.90 657	0.91 634	1.23 686	0.77 636	0.65 412	1.10 623	0.10 270	0.19 591	0.10 250	0.49 687	0.15 279	0.38 630

DDUNet	0.77 618	1.12 658	1.88 424	0.76 681	0.69 682	0.84 630	0.43 573	0.85 512	0.65 486	0.67 590	0.75 600	0.91 635	0.52 547	1.03 488	0.57 519	0.54 692	0.37 674	0.95 715	0.52 694	0.71 693	0.57 674

OCTAStereo	0.48 396	0.25 118	1.81 393	0.52 629	0.16 152	0.61 457	0.43 573	0.66 340	0.61 431	0.50 409	0.47 352	0.37 316	0.26 271	1.44 541	0.80 579	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.17 384

RE-Stereo	0.48 396	0.25 118	1.81 393	0.52 629	0.16 152	0.61 457	0.43 573	0.66 340	0.60 413	0.50 409	0.47 352	0.37 316	0.26 271	1.44 541	0.78 574	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.17 384

TVStereo	0.48 396	0.25 118	1.81 393	0.52 629	0.16 152	0.61 457	0.43 573	0.66 340	0.60 413	0.50 409	0.47 352	0.37 316	0.26 271	1.44 541	0.78 574	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.17 384

IRAFT_RVC	0.54 474	0.53 413	1.78 366	0.46 601	0.21 315	0.58 405	0.43 573	0.65 337	0.66 502	0.54 455	0.50 393	0.49 419	0.51 542	1.58 571	1.01 610	0.11 363	0.25 643	0.13 467	0.10 259	0.15 279	0.13 253

APVNet	0.70 583	0.67 488	2.71 629	0.38 529	0.36 560	0.85 634	0.43 573	0.91 567	0.68 514	0.55 474	0.69 571	0.75 576	0.55 557	2.31 671	0.78 574	0.17 570	0.17 566	0.24 643	0.19 546	0.33 571	0.23 497

RYNet	0.70 583	0.56 433	2.25 537	0.35 464	0.41 603	0.86 636	0.43 573	0.94 593	0.82 623	0.62 557	0.53 428	0.91 635	0.60 581	2.70 707	1.00 606	0.14 508	0.11 415	0.16 556	0.14 440	0.25 487	0.27 545

PDISCO_ROB	0.75 610	1.06 649	2.11 502	0.64 670	0.59 665	1.13 680	0.43 573	1.14 682	1.05 666	0.64 576	0.71 586	0.96 648	0.61 590	1.21 513	0.76 569	0.37 680	0.18 578	0.27 652	0.24 584	0.56 681	0.32 594

light-stereo	8.15 750	2.75 742	9.83 748	12.24 753	9.63 746	19.16 764	0.44 584	6.84 748	3.57 741	13.44 760	22.94 778	23.04 770	1.65 709	17.20 767	7.61 750	3.06 744	2.25 751	0.42 684	0.52 694	4.07 746	2.31 741

w-ln-seven-2	0.68 574	1.13 661	2.46 578	0.36 487	0.27 436	0.65 525	0.44 584	0.87 534	0.83 626	0.69 598	0.75 600	0.72 560	0.63 598	1.56 563	1.15 631	0.13 462	0.13 477	0.15 537	0.14 440	0.35 596	0.19 421

ssnet_v2	0.55 486	0.60 446	1.86 417	0.32 387	0.22 345	0.72 571	0.44 584	0.94 593	0.74 573	0.63 566	0.54 440	0.81 600	0.47 521	0.77 450	0.70 555	0.16 554	0.14 496	0.14 506	0.14 440	0.30 545	0.30 574

Wz-Net-LNSev	0.59 517	0.96 613	2.47 584	0.34 447	0.37 572	0.79 613	0.44 584	0.86 523	0.77 603	0.61 546	0.67 554	0.79 593	0.56 561	0.64 400	0.62 534	0.15 531	0.14 496	0.12 403	0.12 377	0.18 370	0.19 421

NF-Stereo	0.48 396	0.25 118	1.81 393	0.52 629	0.16 152	0.61 457	0.44 584	0.66 340	0.61 431	0.50 409	0.47 352	0.37 316	0.26 271	1.45 546	0.79 578	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.16 362

KYRaft	0.48 396	0.29 193	1.75 344	0.33 414	0.21 315	0.75 592	0.44 584	0.58 286	0.57 387	0.64 576	0.93 640	0.53 436	0.72 621	0.60 388	0.24 230	0.10 270	0.07 87	0.12 403	0.14 440	0.12 178	0.54 668

GwcNet	0.69 579	0.71 503	3.12 681	0.36 487	0.45 624	0.81 622	0.44 584	0.86 523	0.84 629	0.60 537	0.74 597	0.82 605	0.49 537	1.65 580	0.66 544	0.16 554	0.15 527	0.15 537	0.15 467	0.31 553	0.24 512

CC-Net-ROB	0.85 641	1.15 667	2.13 508	0.88 691	0.38 578	0.88 644	0.44 584	1.06 670	0.79 612	0.58 513	0.69 571	0.65 510	0.50 540	2.74 710	0.51 488	0.93 711	0.39 685	0.87 709	0.29 614	0.54 679	0.54 668

rvit_105_1	0.44 337	0.54 422	1.46 267	0.36 487	0.24 381	0.51 300	0.45 592	0.75 409	0.74 573	0.45 357	0.44 332	0.44 376	0.36 390	0.62 395	0.38 406	0.20 610	0.18 578	0.18 599	0.22 579	0.18 370	0.18 404

Pruner-Stereo	0.51 445	0.27 149	1.78 366	1.79 725	0.19 274	0.62 478	0.45 592	0.57 280	0.60 413	0.61 546	0.48 366	0.41 347	0.24 235	0.46 306	1.00 606	0.12 426	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.12 178	0.13 253

RP	0.67 566	0.82 559	1.94 458	0.43 574	0.44 613	0.65 525	0.45 592	0.89 549	0.82 623	0.66 585	0.92 636	0.99 655	0.76 633	1.55 562	0.66 544	0.25 649	0.18 578	0.23 636	0.20 559	0.31 553	0.22 470

AAGNet	0.88 646	0.33 244	1.79 386	0.54 640	0.98 700	0.62 478	0.46 595	0.50 215	0.60 413	0.58 513	0.53 428	0.50 422	0.73 624	1.23 519	7.48 749	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.14 251	0.09 89

GMM-Stereo	0.50 428	0.23 84	2.41 566	0.54 640	0.24 381	0.77 604	0.46 595	0.59 295	0.57 387	0.58 513	0.73 594	0.47 405	0.43 481	0.68 421	0.27 271	0.10 270	0.06 25	0.13 467	0.13 411	0.14 251	0.44 651

delet	0.52 461	0.54 422	1.62 304	0.31 355	0.35 551	0.74 585	0.46 595	0.85 512	0.74 573	0.55 474	0.60 497	0.67 527	0.50 540	1.12 504	0.57 519	0.11 363	0.11 415	0.13 467	0.14 440	0.16 318	0.12 210

MFN_U_SF_RVC	1.55 705	2.39 741	3.16 684	0.65 672	0.41 603	1.12 678	0.46 595	1.23 690	1.33 691	1.61 710	1.20 671	1.43 697	0.98 666	1.76 598	1.97 682	1.90 737	1.80 742	1.98 741	2.15 748	1.63 727	1.77 737

NCC-stereo	0.79 624	0.94 603	2.42 568	0.59 662	0.45 624	1.90 710	0.46 595	0.99 637	0.72 553	0.64 576	0.84 620	0.91 635	0.73 624	1.80 611	1.00 606	0.27 659	0.19 591	0.23 636	0.31 633	0.24 473	0.22 470

Abc-Net	0.79 624	0.94 603	2.42 568	0.59 662	0.45 624	1.90 710	0.46 595	0.99 637	0.72 553	0.64 576	0.84 620	0.91 635	0.73 624	1.80 611	1.00 606	0.27 659	0.19 591	0.23 636	0.31 633	0.24 473	0.22 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 604	0.98 626	2.39 562	0.46 601	0.35 551	0.81 622	0.46 595	1.00 646	1.00 660	0.80 634	0.69 571	0.88 629	0.74 629	1.32 527	1.20 639	0.24 644	0.16 545	0.23 636	0.20 559	0.41 637	0.33 605

FBW_ROB	0.83 638	0.77 535	1.77 362	0.44 581	0.30 478	0.87 640	0.46 595	1.10 677	0.91 646	0.81 640	0.75 600	1.01 659	0.61 590	3.66 730	1.23 643	0.26 653	0.23 626	0.36 675	0.25 590	0.27 520	0.62 680

w-ln-seven	0.74 607	1.05 647	2.54 605	0.37 512	0.34 538	1.03 665	0.47 603	1.00 646	1.08 671	0.90 657	0.85 624	0.85 616	0.57 567	1.37 533	1.26 646	0.14 508	0.13 477	0.16 556	0.15 467	0.31 553	0.20 440

StereoDRNet	0.64 547	0.88 582	2.35 555	0.41 559	0.45 624	0.73 579	0.47 603	0.94 593	0.74 573	0.75 621	0.54 440	0.74 570	0.47 521	1.70 588	0.72 562	0.15 531	0.14 496	0.15 537	0.14 440	0.20 408	0.19 421

CBMV_ROB	0.76 614	0.42 339	2.68 624	0.33 414	0.22 345	0.74 585	0.47 603	0.96 612	0.76 598	1.04 673	0.96 645	0.88 629	0.93 659	2.06 652	1.19 638	0.22 631	0.24 630	0.27 652	0.25 590	0.25 487	0.28 553

XPNet_ROB	0.61 531	0.72 508	1.66 311	0.37 512	0.27 436	0.67 539	0.47 603	0.89 549	0.71 543	0.78 630	0.70 581	0.81 600	0.53 549	1.70 588	0.76 569	0.21 618	0.16 545	0.16 556	0.15 467	0.20 408	0.21 455

z-mn7	0.80 626	1.52 700	2.62 616	0.36 487	0.28 450	1.01 662	0.48 607	0.90 555	1.29 689	0.69 598	1.35 685	0.85 616	0.59 577	2.03 648	1.09 622	0.14 508	0.12 449	0.14 506	0.12 377	0.32 562	0.20 440

fast-acv-ft	0.63 543	0.88 582	3.10 678	0.38 529	0.30 478	0.79 613	0.48 607	0.69 360	0.72 553	0.58 513	0.78 608	0.76 582	0.60 581	0.67 418	0.73 565	0.15 531	0.15 527	0.18 599	0.17 512	0.37 612	0.16 362

FINET	0.65 555	0.95 610	3.06 674	0.35 464	0.40 594	0.58 405	0.48 607	0.92 576	1.10 674	0.57 495	0.68 562	0.47 405	0.44 490	1.15 509	0.60 529	0.23 635	0.21 612	0.17 577	0.15 467	0.26 509	0.25 524

EDNetEfficientorigin	8.18 751	0.98 626	145.96 787	0.51 625	0.89 695	0.72 571	0.48 607	0.85 512	1.56 709	2.12 716	1.49 690	1.29 690	1.31 690	1.83 616	2.13 692	0.13 462	0.12 449	0.17 577	0.18 526	0.39 629	0.45 652

DeepPrunerF	0.86 642	0.86 574	2.91 661	0.45 595	0.50 642	0.64 510	0.48 607	1.14 682	2.64 736	0.63 566	0.61 504	0.65 510	0.62 595	2.21 666	1.31 650	0.23 635	0.19 591	0.30 664	0.28 608	0.36 603	0.25 524

ADCRef	0.80 626	0.96 613	2.29 544	0.37 512	0.35 551	0.96 654	0.51 612	0.87 534	0.75 587	0.88 653	0.83 617	0.61 489	1.36 695	1.02 486	3.27 716	0.13 462	0.11 415	0.17 577	0.19 546	0.25 487	0.21 455

PASM	0.72 595	0.68 491	1.91 442	0.47 606	0.44 613	0.60 437	0.51 612	0.76 422	0.80 615	0.77 628	0.67 554	0.87 625	0.61 590	2.40 682	0.67 548	0.32 672	0.35 670	0.36 675	0.41 673	0.45 657	0.39 636

ETE_ROB	0.60 523	0.71 503	1.55 290	0.37 512	0.25 405	0.69 557	0.51 612	1.47 703	0.70 533	0.80 634	0.69 571	0.85 616	0.49 537	1.36 532	0.58 524	0.16 554	0.13 477	0.19 606	0.16 492	0.21 424	0.23 497

DCVSM-stereo	0.49 416	0.29 193	2.49 589	0.29 302	0.22 345	0.53 330	0.52 615	0.58 286	0.49 301	0.69 598	0.46 345	0.79 593	0.48 530	0.53 357	0.42 436	0.13 462	0.14 496	0.15 537	0.12 377	0.20 408	0.20 440

anonymity	0.80 626	0.66 486	1.29 215	0.59 662	0.75 686	0.67 539	0.52 615	0.95 607	0.71 543	0.94 663	0.70 581	0.67 527	0.87 651	0.71 434	1.35 653	0.64 699	0.62 708	0.58 697	1.44 736	0.60 685	0.65 683

RAFT + AFF	0.64 547	1.20 675	1.95 461	0.34 447	0.33 525	0.67 539	0.52 615	0.99 637	0.74 573	0.53 442	0.58 477	0.57 468	0.80 639	1.76 598	0.51 488	0.12 426	0.27 653	0.15 537	0.14 440	0.43 647	0.29 561

PA-Net	0.84 640	1.00 633	3.49 701	0.63 669	0.40 594	0.70 563	0.52 615	0.86 523	0.84 629	0.52 431	0.59 480	0.70 552	0.54 552	2.35 674	2.23 695	0.17 570	0.27 653	0.19 606	0.28 608	0.22 441	0.36 620
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 583	0.35 272	2.72 631	0.56 649	0.62 676	1.08 675	0.53 619	0.85 512	0.44 242	0.93 662	0.92 636	1.24 687	0.68 612	0.64 400	1.01 610	0.10 270	0.19 591	0.10 250	0.48 685	0.14 251	0.38 630

Ntro	1.00 663	1.68 710	2.80 647	0.95 697	0.85 692	1.06 668	0.53 619	0.98 625	0.90 645	0.62 557	0.76 603	0.93 641	0.66 607	1.66 581	0.98 600	0.99 716	0.45 690	0.75 707	0.40 670	1.19 715	0.75 692

ACVNet-4b	1.93 712	1.85 720	4.10 715	1.07 702	0.86 693	1.15 682	0.53 619	1.06 670	1.12 677	0.64 576	1.09 665	1.99 709	0.70 616	2.20 665	9.86 756	5.62 753	0.41 688	1.03 720	0.55 696	1.86 732	0.85 701

RAFT_R40	0.50 428	0.21 43	1.76 353	0.50 620	0.40 594	0.61 457	0.53 619	0.56 274	0.60 413	0.56 484	0.54 440	0.55 447	0.51 542	1.57 567	0.53 496	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.09 89

RT-IGEV	0.66 561	0.25 118	2.11 502	0.56 649	0.46 632	0.62 478	0.54 623	0.99 637	0.75 587	0.79 632	0.93 640	0.85 616	0.78 637	0.59 381	1.64 670	0.12 426	0.16 545	0.11 331	0.47 682	0.28 526	0.30 574

HBP-ISP	0.76 614	1.30 686	3.19 688	0.35 464	0.26 423	0.85 634	0.54 623	1.03 664	0.72 553	0.80 634	0.69 571	0.68 534	0.83 643	2.04 650	0.44 451	0.23 635	0.24 630	0.29 662	0.25 590	0.28 526	0.24 512

IPLGR	0.54 474	0.56 433	2.68 624	0.36 487	0.18 236	0.62 478	0.54 623	1.02 657	0.64 470	0.73 616	0.46 345	0.47 405	0.45 495	1.12 504	0.29 301	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.09 215	0.19 392	0.12 210

FAT-Stereo	0.70 583	0.54 422	2.88 653	0.36 487	0.29 460	0.62 478	0.54 623	0.97 621	0.87 635	0.76 624	0.92 636	0.94 645	0.80 639	1.84 621	0.57 519	0.18 583	0.19 591	0.17 577	0.16 492	0.22 441	0.25 524

Consistency-Raft	0.88 646	0.93 601	3.23 693	0.99 700	0.64 677	0.77 604	0.55 627	0.98 625	0.97 656	0.61 546	1.03 658	0.65 510	1.05 672	0.79 455	1.38 655	0.44 684	0.46 692	0.51 694	0.58 705	0.65 687	0.47 658

ICVP	0.46 373	0.29 193	2.41 566	0.33 414	0.22 345	0.59 424	0.55 627	0.75 409	0.50 312	0.44 346	0.60 497	0.49 419	0.35 384	0.53 357	0.37 399	0.16 554	0.16 545	0.14 506	0.11 334	0.15 279	0.15 326
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 592	0.41 330	1.59 296	0.40 551	0.45 624	1.06 668	0.55 627	0.98 625	0.71 543	0.88 653	0.97 647	0.82 605	0.88 655	1.68 585	0.94 593	0.32 672	0.26 646	0.32 669	0.27 604	0.34 583	0.30 574

LALA_ROB	0.60 523	0.76 525	1.69 317	0.36 487	0.29 460	0.79 613	0.55 627	0.94 593	0.77 603	0.81 640	0.67 554	0.94 645	0.49 537	0.99 481	0.73 565	0.21 618	0.15 527	0.20 616	0.18 526	0.23 456	0.21 455

PSMNet_ROB	0.66 561	1.01 637	2.33 550	0.38 529	0.31 499	0.72 571	0.55 627	0.86 523	0.69 523	0.54 455	0.60 497	0.75 576	0.47 521	2.00 647	0.82 581	0.17 570	0.13 477	0.19 606	0.19 546	0.24 473	0.27 545

ACRE	0.56 496	1.14 663	2.77 643	0.76 681	0.28 450	0.60 437	0.56 632	0.76 422	0.58 398	0.55 474	0.62 510	0.41 347	0.29 335	0.44 281	0.39 417	0.11 363	0.19 591	0.13 467	0.14 440	0.36 603	0.18 404

PVD	0.90 649	0.85 571	2.15 514	0.53 635	0.50 642	0.99 658	0.56 632	1.15 685	1.64 711	1.41 705	1.41 689	1.11 678	1.13 681	1.35 531	1.31 650	0.26 653	0.28 656	0.28 655	0.26 598	0.37 612	0.49 662

TDLM	0.67 566	0.92 595	1.76 353	0.37 512	0.24 381	0.66 532	0.56 632	0.82 484	0.74 573	1.16 681	0.62 510	0.61 489	0.48 530	2.70 707	0.50 482	0.20 610	0.11 415	0.35 673	0.14 440	0.32 562	0.16 362

pmcnn	1.32 689	1.05 647	2.77 643	0.74 679	1.43 719	0.72 571	0.56 632	0.96 612	0.91 646	0.99 667	2.92 726	6.01 742	0.70 616	2.38 678	3.32 719	0.13 462	0.10 356	0.08 75	0.06 27	0.34 583	0.22 470

CIPLG	0.56 496	1.19 674	2.46 578	0.80 685	0.31 499	0.61 457	0.57 636	0.76 422	0.57 387	0.56 484	0.63 523	0.41 347	0.30 346	0.45 297	0.40 425	0.11 363	0.20 602	0.13 467	0.13 411	0.35 596	0.19 421

iRaft-Stereo_20w	0.58 509	0.39 312	1.96 470	0.45 595	0.32 510	0.92 650	0.57 636	1.14 682	0.56 383	0.81 640	0.40 306	0.55 447	0.69 614	0.65 412	1.04 616	0.09 157	0.16 545	0.09 180	0.36 660	0.17 342	0.25 524

ADCMid	0.96 658	1.32 690	2.74 638	0.38 529	0.35 551	0.99 658	0.58 638	0.94 593	0.86 632	1.23 691	1.01 653	1.01 659	1.00 667	1.05 490	3.97 726	0.21 618	0.19 591	0.42 684	0.32 639	0.40 634	0.29 561

MDST_ROB	1.17 679	0.42 339	3.87 708	0.54 640	0.44 613	4.11 738	0.58 638	1.31 695	0.84 629	2.12 716	1.12 667	0.98 652	0.71 618	4.24 735	0.99 605	0.16 554	0.14 496	0.19 606	0.17 512	0.18 370	0.35 612

otaku	1.03 666	1.68 710	2.72 631	0.95 697	0.73 685	1.03 665	0.59 640	0.99 637	0.86 632	0.69 598	1.61 693	0.98 652	0.64 600	1.46 547	1.14 629	0.95 714	0.46 692	0.72 706	0.40 670	1.24 719	0.78 696

DeepStereo_RVC	0.44 337	0.28 178	1.92 445	0.49 616	0.17 186	0.60 437	0.59 640	0.50 215	0.52 331	0.49 402	0.45 336	0.39 332	0.86 650	0.45 297	0.33 363	0.11 363	0.08 207	0.11 331	0.09 215	0.15 279	0.19 421

ACV-stereo	0.66 561	0.76 525	2.86 651	0.32 387	0.25 405	1.01 662	0.60 642	0.59 295	0.52 331	0.41 328	0.45 336	1.55 702	0.94 662	1.40 538	0.69 553	0.14 508	0.13 477	0.12 403	0.11 334	0.20 408	0.19 421

Wz-Net-SNSev	0.76 614	1.32 690	3.11 680	0.40 551	0.31 499	0.71 565	0.60 642	0.98 625	0.87 635	0.67 590	0.83 617	0.96 648	0.60 581	1.67 583	0.97 597	0.16 554	0.15 527	0.16 556	0.17 512	0.36 603	0.24 512

Wz-Net-MNSev	0.65 555	0.97 621	2.19 523	0.36 487	0.33 525	0.90 646	0.60 642	0.92 576	0.81 622	0.75 621	0.72 591	0.73 564	0.65 602	1.39 535	0.71 558	0.16 554	0.13 477	0.14 506	0.14 440	0.24 473	0.18 404

FCDSN-DC	1.29 688	0.54 422	2.50 593	0.47 606	0.41 603	1.12 678	0.60 642	1.10 677	1.27 687	2.23 722	2.87 723	3.67 728	3.12 732	2.39 681	1.69 672	0.30 668	0.26 646	0.31 665	0.30 624	0.35 596	0.38 630
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	1.98 714	1.01 637	1.78 366	1.19 710	1.04 707	3.58 733	0.61 646	1.53 708	1.93 724	1.39 703	3.37 737	2.23 714	10.80 755	2.84 715	1.25 645	1.04 718	0.38 678	0.96 716	0.57 702	1.10 711	1.00 716

IPLG	0.69 579	0.84 566	2.43 572	0.35 464	0.21 315	1.65 703	0.61 646	1.36 698	0.58 398	1.39 703	0.51 400	0.37 316	0.87 651	1.41 539	0.36 391	0.09 157	0.07 87	0.14 506	0.12 377	0.32 562	0.11 161

IPLGR_C	0.58 509	1.25 681	2.72 631	0.80 685	0.31 499	0.60 437	0.61 646	0.76 422	0.58 398	0.56 484	0.62 510	0.41 347	0.31 356	0.43 271	0.40 425	0.11 363	0.22 618	0.13 467	0.15 467	0.35 596	0.19 421

HHNet	0.60 523	0.65 479	2.60 615	0.36 487	0.25 405	0.64 510	0.61 646	0.64 330	0.62 449	0.55 474	1.13 669	0.32 280	0.60 581	0.42 266	1.79 677	0.15 531	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.18 370	0.15 326

GANetREF_RVC	0.75 610	1.15 667	2.46 578	0.47 606	0.26 423	0.83 628	0.61 646	0.97 621	0.89 643	0.62 557	0.61 504	0.72 560	0.59 577	2.42 684	0.55 507	0.32 672	0.25 643	0.36 675	0.24 584	0.39 629	0.31 584
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
Selective-IGEV-i16pc	0.75 610	0.29 193	5.48 728	0.32 387	0.19 274	1.18 685	0.62 651	0.86 523	0.74 573	0.37 300	0.51 400	0.53 436	0.29 335	2.10 660	0.35 385	0.22 631	0.23 626	0.12 403	0.16 492	0.22 441	0.19 421

ADCPNet	0.99 659	0.99 631	3.93 712	0.37 512	0.68 681	1.36 689	0.62 651	0.87 534	0.76 598	0.78 630	0.81 612	1.08 672	1.18 684	1.14 507	2.49 703	0.21 618	0.69 717	0.21 625	0.95 726	0.29 533	0.37 627

MSMD_ROB	1.34 691	0.96 613	2.38 560	0.39 539	0.32 510	1.96 713	0.62 651	0.91 567	1.43 701	2.94 740	2.60 718	4.77 737	1.95 717	2.43 687	1.33 652	0.29 665	0.26 646	0.32 669	0.32 639	0.30 545	0.30 574

zh-sn7	0.89 648	1.73 714	3.09 677	0.39 539	0.30 478	0.82 625	0.63 654	0.96 612	0.87 635	0.79 632	1.12 667	0.84 612	0.87 651	2.42 684	1.63 668	0.16 554	0.17 566	0.16 556	0.16 492	0.34 583	0.29 561

DisPM	0.43 327	0.33 244	1.78 366	0.57 655	0.18 236	0.59 424	0.63 654	0.53 251	0.61 431	0.60 537	0.53 428	0.38 325	0.26 271	0.75 441	0.29 301	0.12 426	0.07 87	0.12 403	0.11 334	0.11 156	0.14 282

NVStereoNet_ROB	1.16 678	0.95 610	2.54 605	0.58 657	0.55 656	0.78 609	0.63 654	1.00 646	1.08 671	1.03 671	4.07 743	1.48 699	1.22 685	2.88 716	1.27 647	0.50 689	0.46 692	0.54 695	0.62 709	0.50 670	0.63 682
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 704	0.58 441	2.80 647	0.44 581	0.39 584	2.05 719	0.66 657	1.90 721	1.84 722	2.79 738	2.97 727	4.41 735	3.07 730	2.65 703	2.30 698	0.29 665	0.26 646	0.31 665	0.30 624	0.32 562	0.38 630

ACVNet_1	1.33 690	1.91 725	4.03 713	1.09 705	0.88 694	1.19 686	0.66 657	1.24 691	1.17 680	0.94 663	0.96 645	3.09 723	1.04 671	2.37 675	1.11 626	1.04 718	0.48 699	1.03 720	0.48 685	1.12 712	0.83 698

SST-Stereo	0.52 461	0.20 27	1.76 353	0.62 668	0.53 651	0.62 478	0.66 657	0.55 268	0.61 431	0.58 513	0.53 428	0.52 433	0.60 581	1.59 573	0.29 301	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.10 130

DRaft	0.62 536	0.38 299	1.76 353	0.24 130	0.16 152	0.64 510	0.66 657	0.53 251	0.53 349	0.67 590	0.99 650	0.38 325	1.00 667	1.44 541	2.10 691	0.10 270	0.14 496	0.10 250	0.14 440	0.18 370	0.21 455

GANet	0.75 610	0.84 566	2.01 479	0.40 551	0.25 405	0.74 585	0.66 657	0.87 534	0.73 569	0.71 609	1.07 664	0.84 612	0.59 577	2.71 709	1.15 631	0.17 570	0.16 545	0.44 688	0.16 492	0.31 553	0.20 440

FC-DCNN	1.49 702	0.59 444	2.88 653	0.44 581	0.39 584	1.97 715	0.66 657	1.67 712	1.70 714	2.72 737	2.89 724	4.22 731	2.97 729	2.55 698	2.19 693	0.29 665	0.26 646	0.31 665	0.30 624	0.32 562	0.39 636

Selective-IGEV-i16pb	0.86 642	0.33 244	6.08 731	0.32 387	0.21 315	1.08 675	0.68 663	1.06 670	0.92 650	0.43 339	0.76 603	0.66 517	0.46 511	2.31 671	0.50 482	0.23 635	0.25 643	0.14 506	0.19 546	0.26 509	0.24 512

NCCL2	0.65 555	0.94 603	1.96 470	0.43 574	0.30 478	0.71 565	0.68 663	0.84 503	0.65 486	0.70 604	0.60 497	0.86 623	0.54 552	1.56 563	0.57 519	0.20 610	0.16 545	0.67 703	0.25 590	0.22 441	0.24 512

SPS-STEREO	1.07 669	1.13 661	2.88 653	0.65 672	0.69 682	0.99 658	0.68 663	1.05 669	0.87 635	1.36 699	1.23 673	1.46 698	0.94 662	1.87 624	1.72 674	0.66 700	0.61 707	0.58 697	0.57 702	0.65 687	0.77 695
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 747	1.67 708	60.57 785	0.34 447	0.30 478	0.77 604	0.69 666	0.74 398	4.41 743	19.22 767	2.15 707	1.62 704	7.97 751	1.81 614	8.96 752	0.44 684	2.08 748	0.18 599	0.19 546	0.38 619	4.62 748

CRE-IMP	0.41 297	0.22 61	1.76 353	0.48 614	0.17 186	0.79 613	0.69 666	0.52 242	0.52 331	0.47 371	0.42 318	0.45 385	0.26 271	0.41 258	0.31 337	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.09 215	0.17 342	0.23 497

MeshStereo	1.21 682	1.15 667	3.01 671	0.34 447	0.28 450	1.10 677	0.69 666	1.35 697	1.01 662	2.71 736	2.41 714	2.96 721	1.45 701	2.80 713	1.40 658	0.22 631	0.22 618	0.22 629	0.19 546	0.50 670	0.26 535
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
S-Stereo	0.80 626	0.69 495	3.89 709	0.39 539	0.37 572	0.69 557	0.70 669	0.94 593	0.98 659	0.62 557	0.91 634	0.83 607	0.60 581	2.37 675	0.66 544	0.18 583	0.21 612	0.17 577	0.18 526	0.30 545	0.35 612

Wz-Net-TNSev	0.91 650	1.73 714	3.08 675	0.36 487	0.31 499	1.00 661	0.71 670	1.06 670	0.97 656	0.71 609	0.72 591	1.09 674	0.87 651	2.42 684	1.59 666	0.20 610	0.20 602	0.16 556	0.20 559	0.44 656	0.35 612

WZ-Net	0.92 652	1.31 687	3.76 706	0.41 559	0.36 560	0.86 636	0.71 670	1.00 646	1.06 669	0.82 645	0.92 636	1.06 670	1.05 672	2.16 663	1.61 667	0.19 599	0.13 477	0.15 537	0.16 492	0.32 562	0.28 553

WCMA_ROB	1.12 671	0.83 564	2.66 622	0.58 657	0.34 538	1.17 684	0.71 670	0.93 584	0.94 652	1.74 712	2.63 720	3.09 723	1.71 712	1.70 588	1.84 679	0.26 653	0.21 612	0.20 616	0.21 567	0.28 526	0.43 649

G-Net	0.99 659	0.64 472	2.76 640	0.57 655	0.67 679	2.03 718	0.72 673	0.76 422	0.67 511	1.14 680	2.56 717	1.30 693	1.02 669	1.48 555	1.74 675	0.25 649	0.24 630	0.24 643	0.26 598	0.37 612	0.31 584

NRIStereo	0.46 373	0.25 118	1.77 362	0.47 606	0.16 152	0.95 653	0.74 674	0.51 226	0.56 383	0.48 390	0.39 301	0.59 479	0.29 335	0.77 450	0.32 350	0.11 363	0.13 477	0.11 331	0.09 215	0.21 424	0.24 512

DPSNet	0.86 642	0.60 446	2.34 552	0.58 657	0.36 560	1.07 673	0.75 675	1.30 694	1.05 666	0.70 604	0.68 562	0.94 645	1.29 687	2.08 656	1.82 678	0.26 653	0.23 626	0.16 556	0.17 512	0.48 664	0.40 642

MFMNet_re	0.92 652	1.28 684	2.53 599	0.82 689	0.76 689	0.90 646	0.75 675	0.98 625	1.04 665	1.03 671	1.05 662	0.84 612	0.94 662	0.83 459	0.72 562	0.68 702	0.60 706	0.63 701	0.60 708	0.77 698	0.74 690

RainbowNet	1.15 676	1.78 716	2.72 631	1.12 708	0.91 697	1.06 668	0.76 677	1.16 686	1.13 679	0.75 621	0.97 647	1.09 674	0.80 639	1.60 574	1.21 641	1.17 723	1.26 738	1.01 719	0.57 702	1.13 713	0.88 706

PFNet+	0.45 360	0.37 285	1.86 417	0.46 601	0.18 236	0.58 405	0.77 678	0.52 242	0.64 470	0.56 484	0.48 366	0.39 332	0.26 271	0.93 473	0.32 350	0.13 462	0.09 303	0.14 506	0.13 411	0.12 178	0.15 326

RTS	1.21 682	1.31 687	6.39 735	0.52 629	0.51 648	1.61 699	0.79 679	1.03 664	1.37 694	1.13 678	1.30 680	1.10 676	0.85 647	2.65 703	2.08 688	0.21 618	0.24 630	0.18 599	0.18 526	0.43 647	0.32 594

RTSA	1.21 682	1.31 687	6.39 735	0.52 629	0.51 648	1.61 699	0.79 679	1.03 664	1.37 694	1.13 678	1.30 680	1.10 676	0.85 647	2.65 703	2.08 688	0.21 618	0.24 630	0.18 599	0.18 526	0.43 647	0.32 594

ADCP+	0.94 654	1.12 658	3.14 682	0.34 447	0.39 584	1.06 668	0.79 679	0.89 549	0.80 615	0.66 585	0.67 554	0.85 616	1.55 705	0.93 473	4.55 733	0.13 462	0.11 415	0.16 556	0.15 467	0.26 509	0.25 524

CBMV	0.71 592	0.76 525	2.64 619	0.33 414	0.20 298	0.78 609	0.79 679	0.98 625	0.78 607	0.85 652	0.71 586	0.86 623	1.10 678	1.46 547	0.62 534	0.18 583	0.20 602	0.21 625	0.19 546	0.25 487	0.33 605
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 668	1.36 695	2.98 668	0.42 570	0.36 560	0.96 654	0.81 683	1.06 670	1.12 677	1.25 692	0.97 647	1.08 672	0.90 657	1.25 523	4.86 735	0.21 618	0.21 612	0.22 629	0.23 582	0.36 603	0.38 630

MSAF-DinoV2	3.10 732	1.86 722	10.68 750	3.61 744	0.30 478	3.34 732	0.82 684	2.81 734	1.79 718	0.80 634	0.87 628	1.56 703	1.10 678	26.49 778	1.96 681	0.17 570	0.13 477	0.19 606	1.63 740	0.92 705	0.99 714

MWSP-net	0.51 445	0.48 387	1.30 218	0.31 355	0.21 315	0.59 424	0.84 685	0.83 490	0.65 486	0.54 455	0.50 393	0.69 541	0.75 630	0.43 271	1.28 649	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.11 334	0.13 215	0.16 362

ACVNet_2	1.42 699	1.81 717	3.23 693	1.08 703	0.92 698	1.32 687	0.85 686	1.49 705	1.69 713	1.19 690	1.73 697	2.13 711	1.03 670	2.50 694	1.40 658	0.91 710	0.53 702	1.00 718	0.55 696	2.11 735	0.85 701

SANet	1.20 680	1.21 676	3.33 698	0.38 529	0.27 436	1.73 707	0.85 686	1.10 677	2.49 734	1.16 681	1.83 699	1.72 705	1.50 704	2.37 675	2.84 709	0.18 583	0.16 545	0.16 556	0.15 467	0.32 562	0.32 594

DSFCA	0.54 474	0.35 272	1.41 251	0.28 265	0.28 450	0.79 613	0.88 688	0.76 422	0.70 533	0.72 612	0.66 551	0.67 527	0.57 567	1.17 511	0.63 536	0.16 554	0.14 496	0.13 467	0.14 440	0.16 318	0.13 253

DEmStereo	0.68 574	0.31 225	2.25 537	0.42 570	0.17 186	0.66 532	0.89 689	0.51 226	0.59 408	0.60 537	1.01 653	0.45 385	1.26 686	1.54 561	2.26 697	0.10 270	0.08 207	0.10 250	0.10 259	0.10 118	0.11 161

SuperB	1.15 676	1.14 663	5.43 727	0.36 487	0.26 423	0.81 622	0.89 689	0.88 543	1.17 680	0.67 590	0.68 562	0.63 495	1.39 698	1.74 595	3.37 720	0.15 531	0.12 449	0.17 577	0.16 492	2.80 741	0.25 524

IMH	2.02 715	2.15 738	2.69 627	1.68 722	1.12 713	1.66 704	0.92 691	2.10 727	1.92 723	1.32 697	2.66 721	2.21 713	1.69 711	5.78 744	1.68 671	5.54 752	0.96 729	1.31 728	0.71 715	1.32 724	0.99 714

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 665	1.67 708	2.32 547	0.47 606	0.39 584	1.47 692	0.95 692	0.95 607	0.91 646	0.84 648	0.94 642	1.05 668	0.60 581	2.95 717	0.72 562	0.41 682	0.72 721	0.32 669	0.55 696	0.74 694	1.22 723

WAO-8	2.80 726	2.14 736	2.89 656	1.91 730	1.04 707	3.98 736	0.96 693	3.26 738	6.17 746	2.15 720	3.37 737	3.31 725	2.41 723	11.84 753	2.03 686	2.05 738	1.86 744	1.54 734	0.92 724	1.22 716	0.87 704

Venus	2.80 726	2.14 736	2.89 656	1.91 730	1.04 707	3.98 736	0.96 693	3.26 738	6.17 746	2.15 720	3.37 737	3.31 725	2.41 723	11.84 753	2.03 686	2.05 738	1.86 744	1.54 734	0.92 724	1.22 716	0.87 704

TorneroNet-64	2.65 722	1.83 718	3.30 695	1.46 717	1.20 715	3.89 735	0.99 695	3.51 742	6.71 749	2.56 728	4.60 745	4.22 731	3.85 735	3.33 724	3.14 714	1.19 724	0.65 709	1.39 731	0.79 720	3.31 743	1.15 721

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 691	1.70 712	2.50 593	0.56 649	0.40 594	2.15 722	0.99 695	1.24 691	1.26 686	1.02 670	1.10 666	1.29 690	0.88 655	3.10 721	1.08 620	1.66 734	0.83 725	0.68 704	0.88 723	1.57 726	1.80 738

NaN_ROB	1.14 674	0.94 603	2.96 664	0.53 635	0.56 659	1.13 680	0.99 695	0.98 625	1.00 660	1.09 676	0.87 628	0.77 584	1.06 674	5.90 745	2.72 706	0.16 554	0.23 626	0.16 556	0.24 584	0.22 441	0.36 620

DDVS	0.62 536	0.40 320	1.40 249	2.21 733	0.35 551	0.87 640	1.00 698	0.69 360	0.50 312	0.53 442	0.56 462	0.90 633	0.37 407	1.22 515	0.47 466	0.15 531	0.14 496	0.14 506	0.12 377	0.19 392	0.22 470

Dean	1.79 709	1.83 718	3.92 710	1.29 713	1.07 710	1.55 697	1.00 698	1.95 723	2.33 730	1.47 708	4.19 744	4.26 734	1.33 693	2.21 666	1.48 662	1.14 722	0.68 715	1.18 722	0.74 716	1.24 719	0.98 709

aanetorigin	0.77 618	0.80 550	2.59 613	0.43 574	0.44 613	0.58 405	1.01 700	0.57 280	0.68 514	1.53 709	1.23 673	0.81 600	1.08 675	1.07 492	1.07 619	0.18 583	0.15 527	0.17 577	0.21 567	0.54 679	0.30 574

WAO-6	1.58 706	1.54 701	2.32 547	1.14 709	1.00 704	2.30 724	1.03 701	1.82 719	2.85 738	1.25 692	2.61 719	2.20 712	1.56 706	2.47 692	1.99 684	0.95 714	0.67 711	1.19 725	0.83 721	1.08 710	0.88 706

LVE	1.96 713	2.17 739	3.14 682	1.68 722	1.80 730	1.63 701	1.03 701	2.34 729	2.81 737	1.25 692	2.89 724	4.24 733	1.29 687	2.79 712	1.44 660	2.85 742	0.91 728	1.18 722	1.46 737	1.23 718	1.10 720

TorneroNet	5.50 740	1.92 726	3.16 684	1.47 718	1.25 718	14.07 754	1.06 703	4.90 743	20.99 772	10.17 753	16.48 763	11.88 759	6.93 749	3.34 725	4.20 730	1.30 728	0.69 717	1.45 733	0.86 722	2.61 740	1.20 722

MADNet+	1.36 693	1.93 727	5.95 729	0.81 688	0.59 665	1.57 698	1.09 704	1.39 701	1.22 683	0.84 648	1.01 653	1.25 688	1.12 680	3.19 722	2.36 700	0.45 686	0.47 695	0.38 681	0.34 647	0.59 682	0.57 674

WAO-7	1.48 701	1.63 704	2.49 589	0.93 695	0.75 686	1.72 706	1.10 705	1.84 720	1.96 725	1.43 706	2.54 716	1.97 708	1.61 708	3.06 719	2.08 688	0.69 703	0.66 710	0.94 714	0.74 716	0.80 700	0.69 687

notaker	2.66 723	2.07 729	3.31 697	2.61 738	1.43 719	1.76 708	1.11 706	2.76 733	1.79 718	2.26 723	11.53 758	3.96 729	4.29 737	3.09 720	2.76 708	1.55 733	0.88 727	1.70 739	1.07 731	2.00 734	1.35 726

LSM	3.31 734	1.11 657	5.29 726	9.40 750	30.65 775	0.84 630	1.12 707	0.91 567	1.22 683	1.36 699	2.19 708	0.93 641	0.83 643	1.66 581	0.90 588	0.21 618	0.31 662	0.24 643	0.28 608	0.39 629	6.33 755

AnyNet_C32	1.00 663	1.33 692	2.53 599	0.49 616	0.54 653	1.15 682	1.14 708	0.91 567	0.89 643	1.11 677	0.95 644	0.87 625	0.93 659	1.50 556	4.07 728	0.21 618	0.20 602	0.25 648	0.24 584	0.38 619	0.33 605

CSAN	1.25 686	1.12 658	3.04 672	0.51 625	0.37 572	1.06 668	1.15 709	1.22 687	1.08 671	1.17 687	1.91 701	1.04 666	1.31 690	5.96 746	2.43 702	0.26 653	0.22 618	0.24 643	0.24 584	0.31 553	0.30 574

PSM-AAD	0.63 543	0.22 61	1.77 362	0.37 512	0.23 366	0.86 636	1.17 710	0.59 295	0.60 413	0.64 576	0.71 586	0.68 534	2.93 727	0.65 412	0.31 337	0.09 157	0.07 87	0.17 577	0.15 467	0.13 215	0.33 605

IMH-64-1	1.39 696	1.64 706	1.86 417	1.36 714	1.11 711	1.39 690	1.19 711	1.76 715	1.45 703	1.16 681	2.21 709	1.53 700	1.38 696	1.98 643	1.52 663	1.29 726	0.67 711	1.27 726	0.69 713	1.29 721	0.98 709

IMH-64	1.39 696	1.64 706	1.86 417	1.36 714	1.11 711	1.39 690	1.19 711	1.76 715	1.45 703	1.16 681	2.21 709	1.53 700	1.38 696	1.98 643	1.52 663	1.29 726	0.67 711	1.27 726	0.69 713	1.29 721	0.98 709

DANet	0.80 626	0.65 479	2.21 525	1.19 710	0.48 639	0.74 585	1.25 713	0.89 549	1.53 706	0.89 655	0.71 586	0.96 648	0.56 561	1.83 616	0.96 596	0.18 583	0.16 545	0.19 606	0.16 492	0.26 509	0.29 561
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 736	1.97 728	5.27 725	1.71 724	1.47 723	1.96 713	1.28 714	3.19 736	17.33 767	2.12 716	15.91 761	9.18 752	1.57 707	8.42 750	1.98 683	1.52 732	1.26 738	1.67 738	1.19 733	1.67 728	1.40 728

SAMSARA	0.91 650	0.97 621	2.22 529	0.80 685	0.58 663	1.32 687	1.31 715	1.01 654	0.94 652	1.36 699	0.87 628	1.38 695	0.90 657	1.72 592	1.02 612	0.24 644	0.30 661	0.22 629	0.25 590	0.36 603	0.35 612

SGM-Forest	1.04 667	0.42 339	3.59 704	0.41 559	0.32 510	1.05 667	1.32 716	0.94 593	0.83 626	1.16 681	2.23 711	1.03 663	1.39 698	2.49 693	2.35 699	0.21 618	0.21 612	0.20 616	0.19 546	0.23 456	0.32 594
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	0.99 659	0.66 486	1.67 313	0.75 680	0.99 703	0.73 579	1.33 717	0.94 593	0.91 646	0.70 604	1.06 663	0.75 576	1.75 714	0.95 477	2.39 701	1.20 725	0.41 688	0.48 691	0.59 707	0.85 702	0.60 678

HanzoNet	7.64 748	2.86 743	5.05 723	7.01 747	3.97 740	2.18 723	1.34 718	3.37 741	4.05 742	13.17 759	10.58 752	10.73 754	16.52 764	8.45 751	10.51 757	10.48 764	9.72 766	5.59 758	13.46 766	6.84 757	6.83 756

AnyNet_C01	1.14 674	1.49 699	4.23 717	0.54 640	0.53 651	1.51 696	1.37 719	1.04 668	1.07 670	1.17 687	1.33 683	1.15 682	1.08 675	1.61 577	2.74 707	0.25 649	0.22 618	0.28 655	0.24 584	0.48 664	0.40 642

SGM_RVC	1.89 711	0.92 595	2.50 593	0.96 699	0.93 699	1.63 701	1.37 719	1.52 707	12.43 754	1.85 713	1.69 696	2.40 717	1.74 713	2.81 714	1.71 673	0.53 690	0.47 695	0.42 684	0.47 682	0.74 694	0.74 690
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 638	0.81 555	2.40 565	0.61 667	0.18 236	1.48 693	1.39 721	1.60 710	0.74 573	1.94 714	0.85 624	0.73 564	1.68 710	0.87 469	0.31 337	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.32 639	0.25 487	0.12 210

UNDER WATER	2.74 724	1.85 720	4.54 720	1.81 728	1.44 721	2.34 725	1.40 722	3.24 737	6.60 748	2.60 729	2.76 722	5.75 740	5.24 741	3.02 718	4.01 727	1.45 730	0.81 724	1.59 737	1.06 730	1.80 730	1.51 732

EDNetEfficient	1.27 687	0.70 501	4.05 714	0.64 670	0.98 700	0.94 652	1.40 722	0.85 512	1.75 716	2.34 725	1.33 683	1.05 668	2.21 721	1.58 571	4.15 729	0.15 531	0.19 591	0.14 506	0.27 604	0.38 619	0.32 594

ktn	4.35 737	2.10 730	2.89 656	1.80 726	1.49 725	2.13 721	1.41 724	2.26 728	12.72 755	11.41 757	16.43 762	11.15 755	3.75 733	4.36 736	3.18 715	1.82 736	0.98 731	1.73 740	1.21 734	2.97 742	1.27 724

Selective-IGEV-i16pa	47.65 786	67.17 787	7.20 740	2.47 735	2.32 736	116.02 788	1.42 725	90.41 789	82.69 788	32.69 787	90.10 787	60.10 788	84.41 788	129.53 789	52.52 786	50.16 786	15.10 768	18.00 773	9.63 763	0.94 706	40.09 787

GrayStereo	0.66 561	0.19 11	1.76 353	0.90 692	0.23 366	0.62 478	1.42 725	0.62 317	0.60 413	0.72 612	0.78 608	0.56 461	3.07 730	0.60 388	0.26 259	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.21 567	0.11 156	0.18 404

UNDER WATER-64	2.47 721	1.89 723	4.86 722	1.82 729	1.44 721	3.18 731	1.57 727	2.62 730	5.64 745	2.05 715	2.13 706	4.13 730	3.76 734	2.62 701	3.42 721	1.47 731	0.85 726	1.57 736	1.07 731	1.82 731	1.49 729

PWCK	1.49 702	1.90 724	3.22 692	1.09 705	0.54 653	1.71 705	1.73 728	1.49 705	1.53 706	1.44 707	1.80 698	1.82 706	1.30 689	3.34 725	1.76 676	1.07 720	0.56 704	0.97 717	0.58 705	1.38 725	0.65 683

FTStereo	0.76 614	0.18 7	2.35 555	0.71 676	0.21 315	0.73 579	1.79 729	0.57 280	0.53 349	1.07 674	1.63 695	1.29 690	2.13 719	0.75 441	0.29 301	0.19 599	0.08 207	0.12 403	0.11 334	0.11 156	0.40 642

MWDA-net	1.20 680	2.17 739	3.60 705	1.52 719	1.97 733	0.74 585	1.83 730	0.79 467	1.54 708	0.66 585	1.26 675	0.58 475	1.08 675	1.67 583	3.84 725	0.14 508	0.10 356	0.11 331	0.11 334	0.15 279	0.15 326

IGEV-RUCA	2.28 718	0.30 211	1.15 183	0.40 551	1.86 731	2.06 720	1.90 731	1.36 698	1.80 720	3.70 744	3.76 740	5.02 738	8.19 752	2.12 661	1.63 668	0.25 649	0.76 722	2.72 750	1.91 741	2.39 738	2.36 743

ADCL	0.99 659	0.79 548	2.43 572	0.39 539	0.32 510	1.50 695	1.90 731	0.92 576	0.97 656	1.26 695	1.27 676	1.00 657	1.42 700	1.14 507	3.31 718	0.17 570	0.14 496	0.22 629	0.21 567	0.30 545	0.22 470

EAI-Stereo	0.78 622	0.25 118	1.67 313	0.54 640	0.59 665	1.95 712	2.05 733	1.11 681	0.64 470	0.95 665	1.49 690	0.50 422	0.67 609	0.59 381	1.44 660	0.09 157	0.19 591	0.09 180	0.49 687	0.13 215	0.22 470

DStereoFS	2.23 717	2.10 730	2.47 584	1.61 721	1.88 732	3.81 734	2.06 734	1.95 723	3.33 740	2.38 726	3.31 732	2.37 715	4.92 738	2.45 689	3.27 716	1.03 717	1.27 740	0.55 696	1.04 729	0.70 691	2.05 740

ELAS	1.39 696	0.79 548	2.86 651	0.53 635	0.50 642	2.81 729	2.20 735	1.61 711	1.50 705	2.28 724	2.35 712	1.82 706	2.13 719	1.73 593	2.22 694	0.35 677	0.37 674	0.35 673	0.35 651	0.49 668	0.47 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 720	0.50 400	1.93 448	1.80 726	2.56 737	10.86 752	2.30 736	1.22 687	0.80 615	0.62 557	1.16 670	1.13 679	0.56 561	16.09 763	1.18 636	0.20 610	0.09 303	0.43 687	1.62 739	0.94 706	1.58 734

MADNet++	2.79 725	2.11 733	2.97 667	2.49 736	2.28 735	2.95 730	2.31 737	2.67 731	2.47 733	3.03 741	3.13 729	2.70 720	2.92 726	4.10 733	4.48 732	2.68 741	2.24 750	3.04 753	2.44 750	2.37 737	2.34 742

MANE	2.90 729	1.14 663	2.96 664	1.03 701	1.01 705	5.01 740	2.45 738	5.36 744	6.88 750	3.58 743	4.76 747	5.99 741	4.99 739	4.23 734	4.61 734	0.56 695	0.67 711	0.44 688	0.78 718	0.51 672	1.03 717

ELAS_RVC	1.37 695	0.78 545	3.21 690	0.55 647	0.50 642	1.49 694	2.48 739	1.48 704	1.71 715	2.13 719	2.09 704	2.07 710	2.56 725	1.90 635	2.02 685	0.35 677	0.36 672	0.37 679	0.34 647	0.49 668	0.47 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 710	1.43 696	3.81 707	0.87 690	1.01 705	2.38 726	2.53 740	1.36 698	1.75 716	2.92 739	3.22 730	2.65 719	2.93 727	2.22 669	3.10 713	0.72 704	0.69 717	0.63 701	0.62 709	0.77 698	0.98 709

THIR-Stereo	0.86 642	0.62 457	2.13 508	0.25 158	0.16 152	0.58 405	2.74 741	0.59 295	0.51 319	0.62 557	1.62 694	0.97 651	1.80 715	1.69 587	2.25 696	0.10 270	0.08 207	0.14 506	0.11 334	0.15 279	0.11 161

JetBlue	1.78 708	1.63 704	3.92 710	0.73 677	1.21 716	4.38 739	3.35 742	1.59 709	1.20 682	1.26 695	1.52 692	2.37 715	1.88 716	3.23 723	3.00 710	0.53 690	0.47 695	0.48 691	0.49 687	1.29 721	0.97 708

SGM-ForestM	2.98 730	1.70 712	3.52 703	0.67 674	0.47 637	5.18 741	3.36 743	3.30 740	2.86 739	4.44 745	3.79 741	9.80 753	5.50 742	6.29 747	6.52 747	0.27 659	0.36 672	0.24 643	0.27 604	0.38 619	0.58 676

LE_ROB	4.43 738	1.35 694	9.38 745	2.79 739	3.93 739	2.43 727	3.46 744	2.68 732	11.19 752	11.66 758	4.73 746	5.26 739	10.46 754	4.50 737	9.49 753	0.82 709	0.69 717	1.34 729	0.98 727	0.75 696	0.76 694

CrosDoStereo	0.94 654	0.37 285	2.53 599	0.25 158	0.32 510	0.54 337	3.76 745	0.72 379	0.60 413	0.70 604	1.40 687	0.53 436	1.49 702	1.78 602	3.09 711	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.21 424	0.11 161

DeepStereo_LL	0.94 654	0.37 285	2.53 599	0.25 158	0.32 510	0.54 337	3.76 745	0.72 379	0.60 413	0.70 604	1.40 687	0.53 436	1.49 702	1.78 602	3.09 711	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.21 424	0.11 161

DStereoSA	2.12 716	0.98 626	2.80 647	1.25 712	2.23 734	1.97 715	4.62 747	1.22 687	2.54 735	1.16 681	3.84 742	1.00 657	4.05 736	2.07 654	5.29 738	0.93 711	1.48 741	0.48 691	1.51 738	0.95 708	1.95 739

JetRed	3.29 733	4.93 744	10.17 749	1.45 716	1.72 729	7.44 748	5.05 748	3.06 735	2.12 729	2.41 727	2.39 713	2.99 722	2.37 722	3.51 728	6.44 746	1.32 729	1.90 746	1.37 730	1.23 735	2.21 736	1.76 736

zzzz4	5.59 745	6.90 751	6.62 739	13.08 760	12.04 753	7.13 744	5.47 749	7.10 753	1.41 699	2.70 733	3.33 734	8.32 746	5.92 743	4.65 739	6.23 743	3.09 747	1.05 735	2.43 745	2.05 744	6.70 754	5.51 752

noway1	5.58 744	6.89 750	6.57 738	13.08 760	12.04 753	7.13 744	5.47 749	7.10 753	1.40 697	2.70 733	3.33 734	8.32 746	5.92 743	4.65 739	6.23 743	3.09 747	1.05 735	2.43 745	2.05 744	6.70 754	5.51 752

noway3	5.51 741	6.38 748	6.27 733	12.92 757	12.02 751	7.08 742	5.48 751	6.99 751	1.39 696	2.69 732	3.33 734	8.37 748	5.97 746	4.68 742	6.13 741	3.05 743	1.00 733	2.44 748	2.05 744	6.61 751	5.27 749

noway2	5.52 743	6.31 747	6.33 734	12.97 758	12.02 751	7.09 743	5.49 752	6.95 749	1.40 697	2.70 733	3.32 733	8.40 750	6.00 747	4.60 738	6.13 741	3.07 745	1.04 734	2.43 745	2.05 744	6.65 753	5.44 751

TCMNet-wrong-test	5.51 741	6.62 749	6.20 732	13.02 759	11.90 750	7.14 746	5.53 753	6.99 751	1.44 702	2.65 730	3.10 728	8.37 748	5.95 745	4.75 743	6.05 740	3.07 745	0.98 731	2.38 744	1.99 742	6.62 752	5.43 750

noway4	5.60 746	6.93 752	6.50 737	13.12 762	12.06 755	7.19 747	5.54 754	6.97 750	1.42 700	2.67 731	3.29 731	8.41 751	6.00 747	4.66 741	6.23 743	3.11 749	1.06 737	2.44 748	2.04 743	6.73 756	5.55 754

DGSMNet	2.89 728	0.63 467	3.18 687	3.43 743	4.17 741	2.57 728	6.98 755	0.97 621	0.83 626	0.56 484	1.86 700	0.79 593	0.62 595	1.64 579	1.39 656	4.61 751	5.01 756	5.17 756	4.71 756	4.44 748	4.19 747

Selective-IGEV-i1pa	9.22 753	12.57 760	9.49 747	2.20 732	1.49 725	16.83 758	8.03 756	14.34 764	11.26 753	10.52 754	15.24 760	14.52 763	11.94 763	18.22 768	9.78 755	7.79 763	3.09 752	5.20 757	2.49 751	2.46 739	6.90 757

BEATNet-Init1	12.10 757	11.19 756	27.29 778	2.99 740	3.51 738	21.84 771	11.10 757	14.34 764	13.83 762	20.34 768	20.33 768	26.35 780	20.03 766	19.06 769	14.80 765	1.74 735	1.81 743	2.05 742	2.49 751	3.69 745	3.12 745

HaxPig	19.86 764	22.40 770	22.34 765	17.95 764	17.95 763	11.77 753	11.89 758	16.02 768	15.89 766	21.10 770	21.41 769	18.74 767	18.39 765	20.08 770	19.69 768	23.63 782	23.22 777	24.06 779	23.69 779	23.00 774	23.95 777

MEDIAN_ROB	23.96 767	27.05 779	26.39 776	22.16 766	22.13 765	16.12 757	13.97 759	20.24 769	20.05 768	25.50 781	25.31 779	22.96 769	22.63 770	24.39 771	23.24 772	28.20 783	27.23 785	28.62 781	27.75 783	27.50 779	27.76 782

AVERAGE_ROB	26.93 776	30.34 782	29.27 779	25.82 767	25.34 766	19.48 767	15.17 760	23.55 773	23.00 775	28.45 782	27.87 780	26.25 779	25.86 781	26.96 780	25.55 773	31.30 784	30.07 786	31.76 782	30.81 784	30.79 783	30.93 783

tt	4.93 739	0.27 149	4.20 716	2.29 734	1.58 727	10.20 751	16.97 761	9.42 757	5.02 744	1.67 711	1.28 677	4.68 736	5.03 740	3.37 727	5.92 739	6.16 754	9.47 765	2.82 751	3.18 753	3.60 744	1.53 733

DPSimNet_ROB	17.97 763	20.20 769	24.98 771	17.62 763	15.92 762	21.53 770	21.00 762	13.70 762	15.61 765	23.89 780	14.69 759	22.87 768	24.58 780	12.70 760	14.56 763	18.48 773	12.91 767	20.21 776	12.05 764	17.76 763	14.17 765

USTest	8.10 749	7.17 753	8.96 744	9.25 749	9.05 745	15.27 755	23.78 763	9.96 758	9.47 751	5.94 749	6.75 748	7.80 745	7.48 750	8.83 752	11.21 758	2.21 740	3.56 753	2.86 752	3.20 754	5.02 749	4.16 746

DGTPSM_ROB	8.89 752	5.62 745	12.25 754	5.92 746	11.32 748	8.54 749	24.18 764	6.40 746	13.49 758	5.15 746	11.46 756	6.19 743	10.92 756	7.00 748	13.72 759	4.47 750	7.65 757	3.92 754	7.45 761	4.38 747	7.87 760

DPSMNet_ROB	9.48 754	5.64 746	13.01 758	8.82 748	11.82 749	8.54 749	24.20 765	6.41 747	13.65 761	5.32 748	11.47 757	6.33 744	10.92 756	7.69 749	13.89 760	7.25 762	8.19 761	5.06 755	7.78 762	5.31 750	8.26 761

xxxxx1	28.96 777	20.11 766	14.07 760	49.74 780	39.15 780	18.98 761	26.64 766	21.94 770	20.21 769	16.45 764	17.48 764	18.36 764	21.56 767	16.21 764	20.88 769	23.07 779	26.55 782	66.40 786	78.70 786	30.27 780	32.51 784

tt_ll	28.96 777	20.11 766	14.07 760	49.74 780	39.15 780	18.98 761	26.64 766	21.94 770	20.21 769	16.45 764	17.48 764	18.36 764	21.56 767	16.21 764	20.88 769	23.07 779	26.55 782	66.40 786	78.70 786	30.27 780	32.51 784

ff	28.96 777	20.11 766	14.07 760	49.74 780	39.15 780	18.98 761	26.64 766	21.94 770	20.21 769	16.45 764	17.48 764	18.36 764	21.56 767	16.21 764	20.88 769	23.07 779	26.55 782	66.40 786	78.70 786	30.27 780	32.51 784

iinet-test	11.61 755	10.56 754	11.80 751	12.17 751	12.09 756	18.69 759	26.70 769	13.53 760	13.46 756	9.91 751	10.28 750	11.17 756	11.16 758	12.37 757	14.43 761	6.71 758	7.85 758	6.13 759	6.95 757	8.33 758	7.85 758

IINet	11.61 755	10.56 754	11.80 751	12.17 751	12.09 756	18.69 759	26.70 769	13.53 760	13.46 756	9.91 751	10.28 750	11.17 756	11.16 758	12.37 757	14.43 761	6.71 758	7.85 758	6.13 759	6.95 757	8.33 758	7.85 758

Anonymous_1	22.91 765	11.20 757	12.13 753	12.75 754	26.28 773	19.43 766	27.92 771	14.08 763	13.61 759	14.96 762	10.58 752	11.26 758	11.19 760	12.55 759	14.57 764	38.28 785	7.88 760	34.96 783	63.99 785	89.57 788	10.94 764

DPSM_ROB	12.34 758	11.21 758	12.51 755	12.91 755	12.80 759	19.84 768	28.28 772	14.38 766	14.28 763	10.58 755	11.26 754	12.03 760	11.85 761	13.15 761	15.34 766	7.11 760	8.31 762	6.50 762	7.35 759	8.84 760	8.31 762

DPSM	12.34 758	11.21 758	12.51 755	12.91 755	12.80 759	19.84 768	28.28 772	14.38 766	14.28 763	10.58 755	11.26 754	12.03 760	11.85 761	13.15 761	15.34 766	7.11 760	8.31 762	6.50 762	7.35 759	8.84 760	8.31 762

LSM0	26.58 775	22.63 777	25.88 775	30.13 775	52.21 787	39.94 780	56.74 774	28.97 779	28.72 776	21.14 772	22.26 771	24.43 778	23.88 774	26.54 779	30.87 776	14.32 771	16.55 769	13.12 770	14.71 767	17.92 770	20.60 774

FlowAnything	24.85 771	22.54 772	25.10 772	26.11 771	25.76 768	39.86 776	57.00 775	28.89 778	28.87 780	21.31 777	22.68 777	24.22 775	23.87 773	26.39 775	30.89 780	14.26 766	16.78 776	13.10 768	14.90 773	17.78 764	16.69 766

fast-reg	25.26 774	22.76 778	26.49 777	26.66 774	27.60 774	41.51 781	57.03 776	28.84 774	28.98 782	20.78 769	22.21 770	23.55 771	23.30 771	26.97 781	31.44 781	14.39 772	16.67 770	15.16 771	15.84 774	18.23 772	16.71 767

Selective-RAFT-Error	24.87 773	22.59 776	25.14 773	26.13 773	25.82 772	39.93 779	57.03 776	28.97 779	28.95 781	21.21 776	22.65 776	24.25 777	23.98 779	26.43 776	30.83 775	14.27 769	16.71 772	13.10 768	14.82 769	17.82 769	16.76 772

Hybrid-DGEV	24.86 772	22.58 775	25.22 774	26.11 771	25.76 768	39.92 778	57.06 778	29.03 781	29.01 783	21.12 771	22.64 775	24.13 772	23.91 778	26.46 777	30.82 774	14.27 769	16.70 771	13.09 764	14.83 772	17.78 764	16.71 767

CasAABBNet	24.81 770	22.53 771	24.83 770	26.08 768	25.74 767	39.86 776	57.06 778	28.87 777	28.83 779	21.16 775	22.54 774	24.22 775	23.89 777	26.38 772	30.87 776	14.25 765	16.71 772	13.09 764	14.81 768	17.78 764	16.71 767

RAFT-FEzeroshot	24.80 768	22.55 773	24.73 768	26.10 769	25.76 768	39.84 774	57.07 780	28.84 774	28.79 777	21.14 772	22.48 772	24.18 773	23.88 774	26.38 772	30.87 776	14.26 766	16.71 772	13.09 764	14.82 769	17.79 767	16.72 770

RAFT-FE	24.80 768	22.55 773	24.73 768	26.10 769	25.76 768	39.84 774	57.07 780	28.84 774	28.79 777	21.14 772	22.48 772	24.18 773	23.88 774	26.38 772	30.87 776	14.26 766	16.71 772	13.09 764	14.82 769	17.79 767	16.72 770

RSGM-EC	41.56 784	31.72 783	19.92 763	51.66 783	47.86 783	38.70 772	61.61 782	33.83 782	22.80 773	23.45 778	29.29 781	43.76 786	35.31 782	66.76 786	70.17 787	66.40 787	37.60 787	48.67 784	25.68 781	48.86 784	27.21 780

acva	41.56 784	31.72 783	19.92 763	51.66 783	47.86 783	38.70 772	61.61 782	33.83 782	22.80 773	23.45 778	29.29 781	43.76 786	35.31 782	66.76 786	70.17 787	66.40 787	37.60 787	48.67 784	25.68 781	48.86 784	27.21 780

zzz1	37.91 783	29.70 781	39.14 784	48.93 778	48.83 785	58.08 783	76.65 784	42.36 785	44.00 787	31.44 784	34.09 786	40.20 785	40.01 786	39.82 785	47.98 784	21.12 775	25.13 778	20.33 777	22.80 777	25.12 775	22.47 776

zzzzzz3	37.89 782	29.68 780	38.88 783	48.93 778	48.83 785	58.10 784	76.69 785	42.34 784	43.95 786	31.42 783	34.06 783	40.19 784	40.01 786	39.79 784	48.00 785	21.11 774	25.13 778	20.33 777	22.80 777	25.12 775	22.46 775

zzzz2	37.36 780	34.10 785	37.81 781	39.61 776	38.70 778	60.14 785	86.04 786	43.62 786	43.68 784	31.88 785	34.07 784	35.66 782	35.41 784	39.41 782	46.07 782	21.44 776	25.20 780	19.84 774	22.48 775	26.77 777	25.16 778

noway5	37.36 780	34.10 785	37.81 781	39.61 776	38.70 778	60.14 785	86.04 786	43.62 786	43.68 784	31.88 785	34.07 784	35.66 782	35.41 784	39.41 782	46.07 782	21.44 776	25.20 780	19.84 774	22.48 775	26.77 777	25.16 778

PML	23.15 766	16.83 761	7.78 741	5.49 745	9.93 747	51.13 782	104.50 788	5.76 745	13.62 760	37.30 788	105.93 788	30.86 781	23.50 772	12.07 755	7.87 751	6.30 755	2.12 749	6.32 761	2.43 749	10.44 762	2.90 744

test_example2	115.39 787	123.23 788	94.57 786	115.52 785	123.55 788	101.63 787	114.33 789	53.41 788	99.48 789	134.90 789	135.05 789	85.83 789	85.11 789	111.32 788	106.15 789	152.55 789	205.26 789	99.78 789	114.96 789	140.96 789	110.20 788

ccccc		297.21 789		374.70 788	380.44 789	203.92 789		216.32 790		203.37 790		215.01 790		312.78 790		412.57 790	356.13 790	256.09 790	227.69 790	428.88 790

ASD4		19.65 763

Low-res two-view benchmark