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

S2M2_L	0.24 69	0.29 172	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.24 13	0.09 1	0.36 36	0.45 218	0.17 37	0.25 127	0.23 141	0.17 67	0.24 39	0.28 246	0.15 480	0.12 400	0.11 289	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.20 13	0.32 211	1.10 135	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 50	0.15 35	0.14 20	0.19 2	0.21 138	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.21 29	0.37 260	0.70 60	0.22 55	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 36	0.39 145	0.17 37	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.25 47	0.27 235	0.10 243	0.09 265	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.10 108

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 229	0.15 10	0.15 25	0.16 48	0.19 116	0.23 32	0.18 61	0.10 243	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.21 29	0.31 203	0.69 57	0.21 27	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 40	0.26 8	0.21 91	0.19 50	0.15 35	0.12 9	0.47 278	0.29 260	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.24 69	0.38 272	1.37 198	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.40 159	0.14 8	0.25 127	0.15 35	0.15 44	0.25 47	0.18 61	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 42	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 13	0.21 33	0.61 26	0.20 9	0.13 48	0.39 104	0.14 19	0.34 26	0.34 69	0.16 18	0.16 32	0.16 48	0.15 44	0.27 70	0.22 162	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

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

asd	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.22 55	0.17 156	0.41 128	0.14 19	0.35 27	0.32 41	0.24 145	0.20 59	0.15 35	0.18 91	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.19 6	0.30 189	0.55 14	0.23 78	0.09 1	0.38 99	0.15 36	0.32 16	0.33 56	0.16 18	0.12 13	0.23 141	0.19 116	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DLNR-FE	13.43 694	20.01 699	23.53 700	121.73 716	33.87 709	0.46 188	0.15 36	8.09 690	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.75 396	0.29 260	6.68 691	0.26 588	0.09 153	0.38 603	50.82 716	0.18 364

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 175	0.29 172	1.74 289	0.24 105	0.16 127	0.54 286	0.15 36	0.40 65	0.55 321	0.37 248	0.51 347	0.24 157	0.19 116	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.30 563	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PointNet	0.20 13	0.21 33	0.82 80	0.21 27	0.12 21	0.37 85	0.16 60	0.33 21	0.28 18	0.16 18	0.15 25	0.18 80	0.13 15	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.07 5	0.07 12

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

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

Zero-FE251	0.56 439	0.29 172	1.27 169	0.26 172	0.16 127	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.35 83	5.31 681	0.19 50	0.22 124	0.19 116	0.24 39	1.08 561	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.13 222

AdaDepth	0.24 69	0.18 6	1.03 121	0.25 129	0.21 268	0.46 188	0.16 60	0.30 11	0.27 11	0.17 37	0.19 50	0.14 15	0.18 91	0.35 167	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.10 108

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.33 175	0.49 357	1.75 295	0.23 78	0.12 21	0.54 286	0.16 60	0.40 65	0.45 218	0.45 303	0.51 347	0.26 187	0.22 159	0.29 100	0.20 118	0.10 243	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.11 134

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-TBD	0.34 184	0.77 491	1.75 295	0.34 397	0.13 48	0.51 250	0.17 72	0.43 95	0.50 269	0.37 248	0.49 334	0.23 141	0.18 91	0.28 84	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

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

CREStereo	0.28 119	0.30 189	1.33 184	0.19 2	0.13 48	0.55 301	0.17 72	0.48 161	0.46 229	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.11 323	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.10 102	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.37 214	0.34 238	1.50 233	0.27 196	0.18 203	0.63 441	0.17 72	0.92 515	0.53 301	0.49 344	0.48 317	0.30 230	0.30 302	0.39 209	0.30 280	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.15 237	0.12 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-16k	0.26 91	0.47 348	1.36 193	0.25 129	0.12 21	0.36 78	0.18 92	0.40 65	0.35 83	0.18 46	0.21 67	0.18 80	0.21 142	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.11 134

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.37 214	0.28 160	1.48 227	0.25 129	0.38 522	0.46 188	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.15 10	0.29 169	0.15 35	0.17 67	0.36 180	0.23 173	0.07 26	0.76 661	0.07 1	0.26 539	0.21 379	1.03 660
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 51	0.22 50	0.91 104	0.23 78	0.13 48	0.49 226	0.18 92	0.30 11	0.28 18	0.19 64	0.17 35	0.14 15	0.14 20	0.41 220	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 74

tg	0.37 214	0.55 394	1.35 191	0.28 227	0.16 127	0.57 335	0.18 92	0.57 240	0.49 258	0.37 248	0.44 286	0.38 273	0.24 201	0.46 266	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.43 596	0.36 567

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

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

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

aanet-new-90k	0.29 132	0.47 348	1.41 208	0.26 172	0.18 203	0.43 149	0.19 103	0.47 147	0.32 41	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.21 142	0.37 191	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.46 601

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ISRNet	0.47 341	0.44 326	1.55 242	0.37 456	0.31 444	0.49 226	0.19 103	0.75 357	0.66 445	0.63 506	0.71 527	0.67 467	0.39 379	0.58 332	0.44 401	0.23 578	0.16 489	0.21 566	0.20 504	0.21 379	0.25 479

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

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

GCST	0.72 535	1.10 599	2.15 463	1.11 647	0.59 605	0.62 423	0.19 103	0.75 357	0.53 301	0.56 424	0.63 467	0.47 352	0.31 312	1.11 447	0.33 318	0.75 646	0.45 631	0.84 647	0.64 651	0.69 631	0.54 612

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

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

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

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

CASnet	0.28 119	0.31 203	1.20 155	0.28 227	0.11 9	0.47 198	0.19 103	0.44 104	0.44 203	0.38 258	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.29 100	0.19 86	0.10 243	0.06 24	0.15 482	0.12 331	0.16 274	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 197	0.26 121	1.48 227	0.31 309	0.15 97	0.61 403	0.19 103	0.60 267	0.54 314	0.28 206	0.29 169	0.40 288	0.33 325	0.50 302	0.27 235	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.19 347	0.08 49

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.38 226	0.33 220	1.92 394	0.27 196	0.41 547	0.48 209	0.19 103	0.59 255	0.46 229	0.43 285	0.39 262	0.57 410	0.26 236	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 265	0.09 153	0.31 572	0.11 134	0.09 74

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

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

aanet-new-40k	0.25 78	0.37 260	1.35 191	0.24 105	0.24 333	0.38 99	0.20 130	0.39 56	0.26 8	0.18 46	0.24 112	0.16 48	0.20 129	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.18 364

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wave_Phase_stereo	0.31 158	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 407	0.98 596	0.20 130	0.49 168	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 501	0.21 510	0.12 151	0.11 134

zero-FE	0.80 566	0.27 133	8.23 676	0.49 557	0.98 640	0.33 48	0.20 130	0.48 161	1.28 628	0.17 37	0.20 59	0.77 523	0.22 159	0.60 345	0.97 539	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.10 223	0.33 524	0.14 249

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 158	0.33 220	1.43 214	0.25 129	0.17 156	0.31 38	0.20 130	0.78 395	0.41 172	0.30 217	0.30 184	0.21 118	0.16 58	0.33 146	0.18 61	0.15 480	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 249

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

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

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

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

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

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

GCAPDPT-zeroshot	1.09 610	0.30 189	8.70 677	3.22 680	5.88 681	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.19 381

LoS	0.31 158	0.30 189	1.52 238	0.23 78	0.13 48	0.54 286	0.20 130	0.48 161	0.49 258	0.25 165	0.28 161	0.37 265	0.24 201	0.38 201	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 149	0.27 133	1.09 133	0.23 78	0.50 583	0.40 117	0.20 130	0.46 127	0.44 203	0.22 111	0.28 161	0.26 187	0.19 116	0.33 146	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.49 607

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

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

GLC_STEREO	0.28 119	0.27 133	1.36 193	0.28 227	0.12 21	0.41 128	0.20 130	0.37 40	0.38 132	0.26 183	0.30 184	0.25 172	0.19 116	0.33 146	0.24 199	0.09 137	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.09 74

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

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

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

DN	0.37 214	0.23 71	1.40 206	0.37 456	0.40 538	0.48 209	0.21 172	0.51 187	0.40 159	0.23 134	0.24 112	0.36 261	0.18 91	0.81 411	0.54 451	0.13 416	0.11 367	0.11 289	0.34 586	0.12 151	0.19 381

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 149	0.45 335	1.08 130	0.31 309	0.17 156	0.19 6	0.21 172	0.73 343	0.50 269	0.21 91	0.24 112	0.55 390	0.22 159	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.12 151	0.09 74
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.38 226	0.68 452	1.54 240	0.32 338	0.46 576	0.52 269	0.21 172	0.56 234	0.42 185	0.52 373	0.35 234	0.31 233	0.33 325	0.37 191	0.30 280	0.10 243	0.11 367	0.08 56	0.07 100	0.21 379	0.19 381

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.29 132	0.26 121	1.03 121	0.25 129	0.14 68	0.46 188	0.22 212	0.36 36	0.38 132	0.23 134	0.23 100	0.21 118	0.18 91	0.45 257	0.60 474	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.20 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HCRNet	0.46 325	0.49 357	1.65 257	0.38 473	0.29 407	0.58 352	0.22 212	0.75 357	0.62 396	0.47 314	0.49 334	0.48 363	0.36 343	1.12 450	0.37 349	0.15 480	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.17 298	0.17 344

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 325	0.92 544	2.09 446	0.33 364	0.14 68	0.55 301	0.22 212	0.83 432	0.56 333	0.51 364	0.49 334	0.48 363	0.37 356	0.48 285	0.54 451	0.09 137	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.09 74
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.50 376	1.15 610	1.73 284	0.31 309	0.21 268	0.58 352	0.22 212	0.95 546	0.82 563	0.58 453	0.62 453	0.57 410	0.39 379	0.84 415	0.40 375	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.06 18	0.21 379	0.13 222

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SDNR	1.22 624	0.80 503	2.71 573	0.33 364	1.48 664	1.98 656	0.23 251	1.93 661	2.44 666	0.89 594	2.52 654	1.36 633	0.51 484	3.65 668	1.93 620	0.30 610	0.31 604	0.22 569	0.16 438	0.33 524	0.36 567

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 184	0.54 385	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.54 320	0.19 86	0.09 137	0.10 314	0.10 213	0.18 471	0.24 428	0.29 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 294	1.02 589	1.74 289	0.35 413	0.19 238	0.58 352	0.23 251	0.49 168	0.66 445	0.41 274	0.38 253	0.34 252	0.29 292	0.53 316	0.30 280	0.24 587	0.10 314	0.37 618	0.19 491	0.27 474	0.15 291

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

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

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

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

GMStereo	0.38 226	0.99 579	1.91 391	0.27 196	0.16 127	0.39 104	0.23 251	0.47 147	0.62 396	0.38 258	0.34 229	0.25 172	0.25 216	0.39 209	0.29 260	0.14 460	0.08 180	0.10 213	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 347	0.89 537	1.85 358	0.29 261	0.14 68	0.59 371	0.23 251	0.72 331	0.59 356	0.66 525	0.66 494	0.55 390	0.36 343	1.03 438	0.49 427	0.09 137	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.19 347	0.11 134

Hybrid-DGEV-03	0.45 313	0.88 533	1.75 295	0.29 261	0.17 156	0.58 352	0.24 285	0.65 294	0.48 251	0.59 467	1.01 593	0.39 279	0.28 274	0.41 220	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.34 536	0.24 467

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

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

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

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

fffft	0.29 132	0.21 33	1.10 135	0.24 105	0.15 97	0.42 142	0.24 285	0.42 87	0.38 132	0.21 91	0.18 45	0.20 104	0.16 58	0.44 241	0.70 499	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.28 480	0.20 400
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 149	0.42 310	1.26 166	0.24 105	0.12 21	0.43 149	0.24 285	0.40 65	0.56 333	0.35 238	0.37 242	0.26 187	0.24 201	0.29 100	0.19 86	0.08 65	0.12 400	0.08 56	0.07 100	0.22 396	0.10 108

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

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

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

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

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

CASS	0.39 241	0.30 189	1.61 253	0.32 338	0.17 156	0.53 278	0.24 285	0.70 322	0.49 258	0.59 467	0.54 386	0.40 288	0.40 387	0.41 220	0.30 280	0.17 516	0.10 314	0.14 451	0.11 291	0.18 326	0.17 344
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 376	0.63 428	2.13 457	0.30 282	0.23 318	0.45 168	0.24 285	0.59 255	0.53 301	0.50 351	2.10 644	0.42 308	0.26 236	0.35 167	0.23 173	0.09 137	0.14 443	0.10 213	0.32 578	0.16 274	0.15 291

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.38 226	0.28 160	2.46 526	0.43 516	0.15 97	0.50 239	0.25 307	0.47 147	0.38 132	0.33 234	0.26 140	0.23 141	0.22 159	0.34 160	0.29 260	0.08 65	0.09 265	0.09 153	0.10 223	0.36 555	0.22 428

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.31 158	0.35 247	1.30 177	0.20 9	0.14 68	0.57 335	0.25 307	0.46 127	0.42 185	0.27 199	0.32 211	0.27 200	0.24 201	0.39 209	0.23 173	0.43 623	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.18 326	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.78 395	0.36 113	0.57 435	0.67 497	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 179
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 347	0.82 512	1.85 358	0.30 282	0.27 384	0.64 455	0.26 330	0.74 347	0.55 321	0.48 332	0.53 374	0.63 436	0.41 398	0.88 423	0.38 356	0.15 480	0.10 314	0.17 522	0.17 458	0.18 326	0.15 291

StereoDRNet-Refined	0.50 376	0.41 302	1.50 233	0.33 364	0.21 268	0.68 493	0.26 330	0.81 418	0.68 456	0.67 529	0.68 504	0.73 503	0.42 416	1.10 444	0.59 472	0.11 323	0.08 180	0.14 451	0.14 392	0.25 442	0.21 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 535	1.06 594	2.09 446	0.47 547	0.36 504	0.78 549	0.26 330	0.98 564	1.34 632	0.61 486	2.07 642	0.64 445	0.61 531	0.83 413	0.71 502	0.31 612	0.14 443	0.15 482	0.12 331	0.60 626	0.21 413

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.16 127	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PFNet	0.60 465	0.33 220	2.47 531	0.41 501	0.55 596	0.62 423	0.27 355	0.61 272	0.63 408	0.61 486	0.56 408	0.45 332	0.32 320	1.88 572	1.14 570	0.28 605	0.09 265	0.12 353	0.16 438	0.26 463	0.20 400

iGMRVC	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.55 324	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 431	0.92 544	2.36 507	0.38 473	0.37 516	0.60 383	0.28 375	0.82 426	0.62 396	0.62 497	0.55 396	0.72 499	0.45 439	1.00 434	0.43 395	0.15 480	0.11 367	0.14 451	0.14 392	0.15 237	0.16 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 294	0.38 272	1.79 337	0.34 397	0.20 254	0.57 335	0.28 375	0.92 515	0.69 465	0.52 373	0.55 396	0.61 430	0.33 325	0.48 285	0.39 367	0.17 516	0.08 180	0.17 522	0.11 291	0.18 326	0.12 179
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.59 459	1.43 638	2.96 607	0.40 494	0.22 298	0.58 352	0.28 375	0.91 506	0.73 510	0.57 435	0.63 467	0.60 427	0.41 398	0.74 395	0.35 337	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.07 100	0.43 596	0.17 344

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 507	0.34 238	2.23 482	0.26 172	0.19 238	0.67 481	0.29 399	1.26 632	0.69 465	0.72 551	0.70 523	0.78 527	0.42 416	3.77 670	0.41 383	0.13 416	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.12 151	0.11 134
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 249	0.58 402	1.75 295	0.36 432	0.30 423	0.45 168	0.30 407	0.72 331	0.59 356	0.31 222	0.43 275	0.32 239	0.23 185	0.35 167	0.29 260	0.10 243	0.20 545	0.10 213	0.08 139	0.40 585	0.11 134

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoRT	0.81 574	0.53 377	2.23 482	0.36 432	0.33 469	0.92 589	0.36 472	0.86 462	0.80 555	0.57 435	0.62 453	0.59 420	1.15 622	1.76 539	1.04 557	0.14 460	0.13 424	2.17 682	0.78 657	0.16 274	0.66 629

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CC-Net-ROB	0.85 581	1.15 610	2.13 457	0.88 631	0.38 522	0.88 583	0.44 525	1.06 609	0.79 552	0.58 453	0.69 513	0.65 450	0.50 482	2.74 649	0.51 438	0.93 650	0.39 626	0.87 648	0.29 553	0.54 620	0.54 612

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 564	0.94 552	2.42 517	0.59 602	0.45 568	1.90 649	0.46 536	0.99 576	0.72 495	0.64 516	0.84 560	0.91 574	0.73 565	1.80 551	1.00 548	0.27 601	0.19 534	0.23 576	0.31 572	0.24 428	0.22 428
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 544	0.98 574	2.39 511	0.46 542	0.35 495	0.81 561	0.46 536	1.00 585	1.00 600	0.80 573	0.69 513	0.88 568	0.74 570	1.32 469	1.20 580	0.24 587	0.16 489	0.23 576	0.20 504	0.41 588	0.33 552

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 580	1.00 581	3.49 643	0.63 609	0.40 538	0.70 505	0.52 556	0.86 462	0.84 569	0.52 373	0.59 425	0.70 491	0.54 494	2.35 613	2.23 635	0.17 516	0.27 595	0.19 549	0.28 547	0.22 396	0.36 567
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 523	0.35 247	2.72 575	0.56 590	0.62 616	1.08 614	0.53 560	0.85 452	0.44 203	0.93 601	0.92 576	1.24 626	0.68 553	0.64 356	1.01 552	0.10 243	0.19 534	0.10 213	0.48 624	0.14 214	0.38 577

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

ACVNet-4b	1.93 651	1.85 662	4.10 656	1.07 642	0.86 633	1.15 621	0.53 560	1.06 609	1.12 617	0.64 516	1.09 605	1.99 648	0.70 557	2.20 604	9.86 690	5.62 687	0.41 629	1.03 659	0.55 635	1.86 672	0.85 644

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 325	0.29 172	2.41 515	0.33 364	0.22 298	0.59 371	0.55 568	0.75 357	0.50 269	0.44 292	0.60 441	0.49 365	0.35 336	0.53 316	0.37 349	0.16 501	0.16 489	0.14 451	0.11 291	0.15 237	0.15 291
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 532	0.41 302	1.59 247	0.40 494	0.45 568	1.06 607	0.55 568	0.98 564	0.71 485	0.88 592	0.97 587	0.82 544	0.88 595	1.68 526	0.94 535	0.32 613	0.26 588	0.32 608	0.27 544	0.34 536	0.30 525

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

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

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

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

TDLM	0.67 507	0.92 544	1.76 304	0.37 456	0.24 333	0.66 475	0.56 573	0.82 426	0.74 514	1.16 620	0.62 453	0.61 430	0.48 472	2.70 646	0.50 432	0.20 553	0.11 367	0.35 612	0.14 392	0.32 515	0.16 323

pmcnn	1.32 628	1.05 592	2.77 586	0.74 619	1.43 659	0.72 513	0.56 573	0.96 551	0.91 586	0.99 606	2.92 665	6.01 681	0.70 557	2.38 617	3.32 659	0.13 416	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.34 536	0.22 428

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

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

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

MDST_ROB	1.17 619	0.42 310	3.87 649	0.54 581	0.44 557	4.11 677	0.58 579	1.31 634	0.84 569	2.12 655	1.12 607	0.98 591	0.71 559	4.24 674	0.99 547	0.16 501	0.14 443	0.19 549	0.17 458	0.18 326	0.35 559

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 627	0.54 385	2.50 539	0.47 547	0.41 547	1.12 617	0.60 583	1.10 616	1.27 627	2.23 661	2.87 662	3.67 667	3.12 671	2.39 620	1.69 612	0.30 610	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.35 548	0.38 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	1.98 653	1.01 585	1.78 317	1.19 650	1.04 647	3.58 672	0.61 587	1.53 647	1.93 658	1.39 642	3.37 671	2.23 653	10.80 689	2.84 654	1.25 586	1.04 657	0.38 619	0.96 655	0.57 641	1.10 652	1.00 659

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 550	1.15 610	2.46 526	0.47 547	0.26 371	0.83 567	0.61 587	0.97 560	0.89 583	0.62 497	0.61 448	0.72 499	0.59 518	2.42 623	0.55 453	0.32 613	0.25 585	0.36 614	0.24 525	0.39 580	0.31 534
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pc	0.75 550	0.29 172	5.48 667	0.32 338	0.19 238	1.18 624	0.62 592	0.86 462	0.74 514	0.37 248	0.51 347	0.53 379	0.29 292	2.10 599	0.35 337	0.22 574	0.23 568	0.12 353	0.16 438	0.22 396	0.19 381

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 618	0.95 559	2.54 549	0.58 597	0.55 596	0.78 549	0.63 595	1.00 585	1.08 611	1.03 610	4.07 677	1.48 638	1.22 624	2.88 655	1.27 588	0.50 629	0.46 633	0.54 634	0.62 648	0.50 613	0.63 626
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 643	0.58 402	2.80 590	0.44 523	0.39 528	2.05 658	0.66 598	1.90 660	1.84 656	2.79 672	2.97 666	4.41 674	3.07 669	2.65 642	2.30 638	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.38 577

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

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

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

GANet	0.75 550	0.84 518	2.01 428	0.40 494	0.25 353	0.74 526	0.66 598	0.87 473	0.73 510	0.71 548	1.07 604	0.84 551	0.59 518	2.71 648	1.15 572	0.17 516	0.16 489	0.44 627	0.16 438	0.31 506	0.20 400

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 609	1.13 604	2.88 596	0.65 612	0.69 622	0.99 597	0.68 604	1.05 608	0.87 575	1.36 638	1.23 613	1.46 637	0.94 602	1.87 564	1.72 614	0.66 640	0.61 646	0.58 636	0.57 641	0.65 628	0.77 638
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 681	1.67 650	60.57 714	0.34 397	0.30 423	0.77 544	0.69 607	0.74 347	4.41 677	19.22 701	2.15 646	1.62 643	7.97 685	1.81 554	8.96 686	0.44 624	2.08 682	0.18 542	0.19 491	0.38 570	4.62 687

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

MeshStereo	1.21 621	1.15 610	3.01 614	0.34 397	0.28 398	1.10 616	0.69 607	1.35 636	1.01 602	2.71 670	2.41 653	2.96 660	1.45 640	2.80 652	1.40 598	0.22 574	0.22 560	0.22 569	0.19 491	0.50 613	0.26 489
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
S-Stereo	0.80 566	0.69 456	3.89 650	0.39 483	0.37 516	0.69 499	0.70 610	0.94 532	0.98 599	0.62 497	0.91 574	0.83 546	0.60 522	2.37 614	0.66 489	0.18 528	0.21 554	0.17 522	0.18 471	0.30 498	0.35 559

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 532	0.76 482	2.64 563	0.33 364	0.20 254	0.78 549	0.79 620	0.98 564	0.78 547	0.85 591	0.71 527	0.86 562	1.10 617	1.46 489	0.62 479	0.18 528	0.20 545	0.21 566	0.19 491	0.25 442	0.33 552
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 608	1.36 637	2.98 611	0.42 512	0.36 504	0.96 593	0.81 624	1.06 609	1.12 617	1.25 631	0.97 587	1.08 611	0.90 597	1.25 466	4.86 674	0.21 561	0.21 554	0.22 569	0.23 523	0.36 555	0.38 577

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

ACVNet_2	1.42 638	1.81 659	3.23 635	1.08 643	0.92 638	1.32 626	0.85 626	1.49 644	1.69 647	1.19 629	1.73 636	2.13 650	1.03 610	2.50 633	1.40 598	0.91 649	0.53 641	1.00 657	0.55 635	2.11 674	0.85 644

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IMH-64-1	1.39 635	1.64 648	1.86 366	1.36 654	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 582	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 652

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

DANet	0.80 566	0.65 440	2.21 474	1.19 650	0.48 581	0.74 526	1.25 653	0.89 488	1.53 641	0.89 594	0.71 527	0.96 587	0.56 503	1.83 556	0.96 538	0.18 528	0.16 489	0.19 549	0.16 438	0.26 463	0.29 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 675	1.97 670	5.27 664	1.71 663	1.47 663	1.96 652	1.28 654	3.19 675	17.33 701	2.12 655	15.91 695	9.18 686	1.57 646	8.42 684	1.98 623	1.52 671	1.26 672	1.67 677	1.19 672	1.67 669	1.40 669

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

SGM-Forest	1.04 607	0.42 310	3.59 646	0.41 501	0.32 454	1.05 606	1.32 656	0.94 532	0.83 566	1.16 620	2.23 650	1.03 602	1.39 637	2.49 632	2.35 639	0.21 561	0.21 554	0.20 558	0.19 491	0.23 411	0.32 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	0.99 599	0.66 447	1.67 265	0.75 620	0.99 643	0.73 520	1.33 657	0.94 532	0.91 586	0.70 543	1.06 603	0.75 515	1.75 653	0.95 427	2.39 641	1.20 664	0.41 629	0.48 630	0.59 646	0.85 643	0.60 622

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

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

SGM_RVC	1.89 650	0.92 544	2.50 539	0.96 639	0.93 639	1.63 640	1.37 659	1.52 646	12.43 688	1.85 652	1.69 635	2.40 656	1.74 652	2.81 653	1.71 613	0.53 630	0.47 636	0.42 623	0.47 621	0.74 635	0.74 633
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 578	0.81 508	2.40 514	0.61 607	0.18 203	1.48 632	1.39 661	1.60 649	0.74 514	1.94 653	0.85 564	0.73 503	1.68 649	0.87 422	0.31 292	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.32 578	0.25 442	0.12 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.39 635	0.79 501	2.86 594	0.53 576	0.50 583	2.81 668	2.20 674	1.61 650	1.50 640	2.28 663	2.35 651	1.82 645	2.13 658	1.73 534	2.22 634	0.35 618	0.37 615	0.35 612	0.35 590	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 659	0.50 365	1.93 397	1.80 665	2.56 676	10.86 686	2.30 675	1.22 626	0.80 555	0.62 497	1.16 610	1.13 618	0.56 503	16.09 697	1.18 577	0.20 553	0.09 265	0.43 626	1.62 678	0.94 647	1.58 673

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

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

ELAS_RVC	1.37 634	0.78 499	3.21 633	0.55 588	0.50 583	1.49 633	2.48 678	1.48 643	1.71 649	2.13 658	2.09 643	2.07 649	2.56 664	1.90 574	2.02 625	0.35 618	0.36 613	0.37 618	0.34 586	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 649	1.43 638	3.81 648	0.87 630	1.01 645	2.38 665	2.53 679	1.36 637	1.75 650	2.92 673	3.22 669	2.65 658	2.93 666	2.22 608	3.10 653	0.72 643	0.69 656	0.63 640	0.62 648	0.77 639	0.98 652

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 697

Low-res two-view benchmark