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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 26	0.61 30	0.21 37	0.13 56	0.15 1	0.16 76	0.21 1	0.36 135	0.11 1	0.17 51	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 100	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 158	0.08 43	0.11 154

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymous	0.24 86	0.43 335	1.04 152	0.24 125	0.15 112	0.23 19	0.22 244	0.39 77	0.28 25	0.20 99	0.24 134	0.16 53	0.13 20	0.28 94	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.20 428

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

depth_test_26	0.22 63	0.28 174	0.91 123	0.20 10	0.13 56	0.18 6	0.13 12	0.31 19	0.41 202	0.16 26	0.31 225	0.19 116	0.13 20	0.22 25	0.14 4	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.10 113	0.14 274

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

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 449	0.12 25	0.32 54	0.14 28	0.30 15	0.31 44	0.14 10	0.13 16	0.17 71	0.13 20	0.27 76	0.14 4	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.15 454	0.07 5	0.09 84

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 165	0.19 3	0.13 56	0.16 2	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 68	0.15 39	0.14 33	0.19 2	0.21 159	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.08 158	0.10 113	0.08 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 38	0.22 60	0.61 30	0.21 37	0.20 288	0.41 150	0.15 50	0.46 151	0.35 103	0.26 207	0.22 107	0.14 16	0.14 33	0.31 141	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LSFM	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.15 112	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 57	0.24 42	0.19 100	0.12 415	0.12 436	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.15 317

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.24 86	0.38 289	1.37 229	0.20 10	0.10 2	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.40 189	0.14 10	0.25 151	0.15 39	0.15 57	0.25 51	0.18 73	0.09 151	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.30 38	0.14 28	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 57	0.25 51	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.29 156	0.21 42	1.10 165	0.24 125	0.15 112	0.42 164	0.24 322	0.42 110	0.38 157	0.21 114	0.18 62	0.20 123	0.16 75	0.44 270	0.70 542	0.07 26	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.28 514	0.20 428
1: 1. 1
RAStereo	0.28 143	0.48 376	1.52 271	0.26 199	0.18 230	0.25 22	0.19 129	0.42 110	0.35 103	0.20 99	0.25 151	0.20 123	0.16 75	0.24 42	0.24 222	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.12 171	0.08 56

CAS++	0.31 182	0.33 237	1.43 245	0.25 152	0.17 182	0.31 46	0.20 156	0.78 436	0.41 202	0.30 244	0.30 208	0.21 138	0.16 75	0.33 170	0.18 73	0.15 516	0.12 436	0.13 451	0.10 252	0.15 271	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 113	0.57 426	0.93 128	0.24 125	0.13 56	0.39 124	0.13 12	0.32 24	0.36 135	0.21 114	0.15 34	0.18 91	0.17 84	0.28 94	0.18 73	0.10 262	0.09 295	0.13 451	0.11 324	0.14 243	0.32 578

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

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

DF	0.34 210	0.29 188	0.95 133	0.31 345	0.44 600	0.40 139	0.21 201	0.71 362	0.32 57	0.23 158	0.37 270	0.32 269	0.17 84	0.39 235	0.85 571	0.10 262	0.09 295	0.08 70	0.29 596	0.09 80	0.20 428

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.24 86	0.29 188	0.90 119	0.23 95	0.17 182	0.24 21	0.09 3	0.36 54	0.45 248	0.17 51	0.25 151	0.23 161	0.17 84	0.24 42	0.28 277	0.15 516	0.12 436	0.11 320	0.12 365	0.15 271	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 63	0.28 174	0.77 87	0.22 67	0.11 11	0.40 139	0.16 76	0.31 19	0.36 135	0.19 82	0.19 68	0.17 71	0.17 84	0.37 216	0.16 37	0.10 262	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 113	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 240	0.28 174	1.48 259	0.25 152	0.38 565	0.46 212	0.18 113	0.33 34	0.34 87	0.15 15	0.29 193	0.15 39	0.17 84	0.36 205	0.23 196	0.07 26	0.76 704	0.07 2	0.26 581	0.21 413	1.03 700
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 94	0.21 37	0.22 333	0.21 14	0.16 76	0.25 3	0.38 157	0.15 15	0.11 8	0.18 91	0.17 84	0.23 35	0.16 37	0.09 151	0.13 463	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

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

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

mms	0.27 127	0.26 132	0.91 123	0.25 152	0.18 230	0.32 54	0.23 285	0.37 60	0.31 44	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.17 84	0.46 295	0.21 159	0.08 68	0.10 347	0.10 241	0.08 158	0.22 430	0.47 641

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 143	0.31 220	1.20 185	0.28 258	0.11 11	0.47 222	0.19 129	0.44 127	0.44 233	0.38 295	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.29 114	0.19 100	0.10 262	0.06 24	0.15 521	0.12 365	0.16 308	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 653	0.30 206	8.70 720	3.22 723	5.88 724	0.39 124	0.20 156	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.19 409

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.29 156	0.26 132	1.03 148	0.25 152	0.14 81	0.46 212	0.22 244	0.36 54	0.38 157	0.23 158	0.23 122	0.21 138	0.18 111	0.45 286	0.60 516	0.07 26	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.20 397	0.20 428

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 79	0.17 1	0.12 25	0.32 54	0.12 6	0.33 34	0.46 259	0.15 15	0.15 34	0.16 53	0.19 138	0.23 35	0.18 73	0.10 262	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 95	0.09 1	0.38 119	0.15 50	0.32 24	0.33 72	0.16 26	0.12 13	0.23 161	0.19 138	0.27 76	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.56 481	0.29 188	1.27 199	0.26 199	0.16 149	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.35 103	5.31 723	0.19 68	0.22 144	0.19 138	0.24 42	1.08 604	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.13 246

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 199	0.29 188	1.74 322	0.24 125	0.16 149	0.54 323	0.15 50	0.40 88	0.55 360	0.37 285	0.51 386	0.24 179	0.19 138	0.27 76	0.26 251	0.09 151	0.06 24	0.08 70	0.30 606	0.08 43	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 472	0.54 409	3.50 687	0.48 596	0.39 571	0.54 323	0.17 90	0.89 531	0.40 189	0.44 331	0.65 533	0.85 598	0.19 138	0.77 437	0.21 159	0.10 262	0.14 482	0.10 241	0.32 621	0.17 332	0.14 274

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

model_zeroshot	0.44 326	0.68 478	1.97 460	0.28 258	0.18 230	0.69 541	0.21 201	0.63 317	0.40 189	1.00 649	0.34 254	0.42 351	0.20 152	0.69 414	0.24 222	0.10 262	0.22 602	0.10 241	0.22 562	0.12 171	0.10 123

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 143	0.30 206	1.33 214	0.19 3	0.13 56	0.55 338	0.17 90	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.31 141	0.21 159	0.11 353	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.10 113	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-36k	0.29 156	0.63 454	1.51 269	0.24 125	0.11 11	0.43 172	0.19 129	0.44 127	0.35 103	0.19 82	0.24 134	0.16 53	0.22 185	0.29 114	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 498

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 173	0.45 357	1.08 159	0.31 345	0.17 182	0.19 7	0.21 201	0.73 382	0.50 302	0.21 114	0.24 134	0.55 433	0.22 185	0.27 76	0.26 251	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.12 171	0.09 84
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.33 199	0.49 380	1.75 329	0.23 95	0.12 25	0.54 323	0.16 76	0.40 88	0.45 248	0.45 342	0.51 386	0.26 210	0.22 185	0.29 114	0.20 139	0.10 262	0.10 347	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 154

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.37 240	0.27 145	0.79 90	0.39 521	0.29 449	0.38 119	0.21 201	0.47 173	0.51 309	0.32 260	0.17 51	0.79 575	0.23 211	0.64 388	1.04 600	0.11 353	0.07 83	0.09 172	0.12 365	0.35 583	0.15 317

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 182	0.30 206	1.52 271	0.23 95	0.13 56	0.54 323	0.20 156	0.48 188	0.49 291	0.25 189	0.28 185	0.37 305	0.24 227	0.38 227	0.23 196	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.05 1	0.15 271	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 210	0.54 409	1.47 256	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 134	0.22 144	0.24 227	0.54 351	0.19 100	0.09 151	0.10 347	0.10 241	0.18 511	0.24 462	0.29 546
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 433	0.27 145	1.78 351	1.79 707	0.19 267	0.62 463	0.45 576	0.57 272	0.60 402	0.61 528	0.48 354	0.41 337	0.24 227	0.46 295	1.00 591	0.12 415	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.12 171	0.13 246

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 233	0.21 42	1.70 306	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 135	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 262	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.12 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 199	0.44 347	2.51 583	0.26 199	0.12 25	0.42 164	0.20 156	0.45 142	0.31 44	0.16 26	0.22 107	0.15 39	0.25 242	0.34 184	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.31 568

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 253	0.99 616	1.91 427	0.27 225	0.16 149	0.39 124	0.23 285	0.47 173	0.62 438	0.38 295	0.34 254	0.25 195	0.25 242	0.39 235	0.29 291	0.14 495	0.08 199	0.10 241	0.12 365	0.15 271	0.11 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 268	0.24 100	0.56 17	0.27 225	0.40 581	0.49 257	0.21 201	1.44 684	1.64 688	0.25 189	0.33 246	0.25 195	0.26 262	0.40 242	0.32 340	0.10 262	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.22 430	0.13 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MC-Stereo	0.32 189	0.31 220	1.46 252	0.31 345	0.15 112	0.53 316	0.19 129	0.44 127	0.35 103	0.36 279	0.38 283	0.27 223	0.27 283	0.42 256	0.19 100	0.09 151	0.13 463	0.09 172	0.16 477	0.20 397	0.13 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.60 422	0.29 439	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HLF11	0.44 326	0.97 606	2.44 559	0.22 67	0.19 267	0.43 172	0.17 90	0.66 331	0.51 309	0.33 264	0.40 296	0.31 259	0.29 325	0.88 457	0.35 375	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.11 154

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 240	0.34 254	1.50 266	0.27 225	0.18 230	0.63 481	0.17 90	0.92 558	0.53 338	0.49 386	0.48 354	0.30 256	0.30 336	0.39 235	0.30 314	0.10 262	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.15 271	0.12 203
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.39 268	0.50 388	1.74 322	0.25 152	0.15 112	0.49 257	0.21 201	0.70 358	0.51 309	0.38 295	0.39 292	0.37 305	0.31 346	1.07 478	0.25 237	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.12 171	0.09 84

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

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

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

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

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

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

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

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

Weightmod	0.43 316	0.56 420	0.91 123	0.26 199	0.22 333	0.56 355	0.22 244	0.45 142	0.38 157	0.30 244	0.72 574	0.38 315	0.32 355	0.61 382	0.33 353	0.40 663	0.14 482	0.10 241	0.10 252	0.52 660	1.06 702

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

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

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

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

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

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

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

IGEV_i1	0.44 326	0.26 132	2.01 464	0.33 400	0.18 230	0.58 391	0.27 394	0.84 486	0.49 291	0.45 342	0.47 340	0.55 433	0.33 363	0.65 399	0.36 381	0.11 353	0.11 402	0.13 451	0.19 531	0.17 332	0.28 538

MyStereo8	0.54 460	0.80 535	2.76 625	0.32 374	0.33 512	0.71 549	0.20 156	0.87 516	0.57 376	0.51 406	0.59 466	0.50 411	0.33 363	0.68 408	0.55 495	0.10 262	0.29 641	0.10 241	0.13 399	0.21 413	0.34 593

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 326	0.38 289	1.79 371	0.34 433	0.20 288	0.57 374	0.28 414	0.92 558	0.69 508	0.52 415	0.55 436	0.61 473	0.33 363	0.48 314	0.39 407	0.17 552	0.08 199	0.17 561	0.11 324	0.18 360	0.12 203
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
x	0.35 223	0.20 26	1.36 224	0.33 400	0.17 182	0.47 222	0.24 322	0.75 397	0.54 353	0.40 304	0.40 296	0.42 351	0.34 372	0.45 286	0.32 340	0.11 353	0.14 482	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.14 274

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 362	0.29 188	2.41 551	0.33 400	0.22 333	0.59 410	0.55 611	0.75 397	0.50 302	0.44 331	0.60 482	0.49 408	0.35 374	0.53 346	0.37 389	0.16 537	0.16 530	0.14 490	0.11 324	0.15 271	0.15 317
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 286	0.52 394	1.26 196	0.31 345	0.24 369	0.59 410	0.26 370	0.77 421	0.63 450	0.58 495	0.48 354	0.57 453	0.35 374	0.40 242	0.50 472	0.14 495	0.10 347	0.14 490	0.10 252	0.15 271	0.15 317

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.46 362	0.76 510	2.07 476	0.35 449	0.30 466	0.54 323	0.30 447	0.61 304	0.48 283	0.49 386	0.76 586	0.55 433	0.36 380	0.58 363	0.22 185	0.08 68	0.13 463	0.11 320	0.10 252	0.41 623	0.08 56

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

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

CCAANet	0.55 472	0.73 501	2.47 569	0.30 316	0.24 369	0.55 338	0.24 322	0.84 486	0.64 458	0.40 304	0.67 538	0.56 446	0.36 380	1.87 606	0.41 423	0.10 262	0.08 199	0.13 451	0.12 365	0.11 150	0.13 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 362	0.92 580	2.09 482	0.33 400	0.14 81	0.55 338	0.22 244	0.83 474	0.56 372	0.51 406	0.49 371	0.48 406	0.37 397	0.48 314	0.54 492	0.09 151	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.23 445	0.09 84
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.41 286	0.19 11	1.23 191	0.31 345	0.17 182	0.51 286	0.27 394	0.81 460	0.55 360	0.44 331	0.45 325	0.46 387	0.38 406	1.51 540	0.30 314	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.14 274

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

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

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

AEACV	0.33 199	0.24 100	1.44 247	0.28 258	0.35 538	0.47 222	0.21 201	0.43 118	0.28 25	0.26 207	0.25 151	0.22 144	0.38 406	0.30 130	0.18 73	0.09 151	0.35 654	0.09 172	0.36 642	0.23 445	0.25 510

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

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

IIG-Stereo	0.59 501	0.65 466	1.74 322	0.54 622	0.23 354	0.61 442	0.21 201	0.73 382	0.65 473	0.64 558	0.69 555	0.69 524	0.38 406	2.09 640	1.39 639	0.11 353	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.15 271	0.09 84

111	0.48 385	1.09 638	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.59 410	0.26 370	0.83 474	0.78 590	0.48 374	0.52 401	0.56 446	0.38 406	0.49 325	0.38 396	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.23 445	0.35 596

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.64 531	0.65 466	1.62 289	0.46 583	0.25 393	0.67 523	0.30 447	0.93 566	0.77 586	0.59 509	0.57 457	0.77 566	0.38 406	2.78 693	0.44 441	0.23 617	0.24 614	0.28 638	0.26 581	0.27 508	0.39 620

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 268	0.30 206	1.61 287	0.32 374	0.17 182	0.53 316	0.24 322	0.70 358	0.49 291	0.59 509	0.54 426	0.40 331	0.40 429	0.41 247	0.30 314	0.17 552	0.10 347	0.14 490	0.11 324	0.18 360	0.17 372
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 433	0.87 563	1.99 461	0.37 494	0.65 661	0.58 391	0.35 507	0.78 436	0.62 438	0.48 374	0.55 436	0.45 375	0.40 429	0.72 423	0.30 314	0.09 151	0.07 83	0.12 388	0.12 365	0.33 558	0.38 614

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.58 493	0.96 598	1.78 351	0.33 400	0.25 393	0.63 481	0.22 244	0.88 525	0.75 571	0.46 353	0.59 466	0.58 460	0.40 429	2.29 652	0.48 462	0.12 415	0.09 295	0.15 521	0.14 428	0.30 532	0.15 317

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 549	0.34 254	2.23 518	0.26 199	0.19 267	0.67 523	0.29 439	1.26 675	0.69 508	0.72 593	0.70 565	0.78 570	0.42 458	3.77 713	0.41 423	0.13 450	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.12 171	0.11 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 416	0.41 320	1.50 266	0.33 400	0.21 304	0.68 535	0.26 370	0.81 460	0.68 499	0.67 571	0.68 546	0.73 546	0.42 458	1.10 483	0.59 514	0.11 353	0.08 199	0.14 490	0.14 428	0.25 476	0.21 443
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 493	0.82 544	1.89 416	0.59 644	0.56 642	0.64 495	0.36 515	0.84 486	0.69 508	0.51 406	0.68 546	0.53 422	0.43 469	0.56 358	0.43 435	0.34 658	0.18 562	0.44 670	0.29 596	0.48 648	0.30 559

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 472	0.92 580	2.36 543	0.38 511	0.37 559	0.60 422	0.28 414	0.82 468	0.62 438	0.62 539	0.55 436	0.72 542	0.45 482	1.00 470	0.43 435	0.15 516	0.11 402	0.14 490	0.14 428	0.15 271	0.16 351
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i16pb	0.86 624	0.33 237	6.08 713	0.32 374	0.21 304	1.08 656	0.68 647	1.06 652	0.92 633	0.43 324	0.76 586	0.66 500	0.46 497	2.31 653	0.50 472	0.23 617	0.25 627	0.14 490	0.19 531	0.26 497	0.24 498

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 622	1.00 618	3.49 686	0.63 651	0.40 581	0.70 547	0.52 599	0.86 505	0.84 612	0.52 415	0.59 466	0.70 534	0.54 537	2.35 656	2.23 678	0.17 552	0.27 637	0.19 590	0.28 590	0.22 430	0.36 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 539	0.94 588	1.96 455	0.43 556	0.30 466	0.71 549	0.68 647	0.84 486	0.65 473	0.70 585	0.60 482	0.86 605	0.54 537	1.56 546	0.57 507	0.20 592	0.16 530	0.67 685	0.25 573	0.22 430	0.24 498

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

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

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

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

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

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

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

MSMDNet	0.46 362	0.44 347	2.28 527	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 201	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.56 546	0.46 295	0.30 314	0.11 353	0.10 347	0.13 451	0.10 252	0.18 360	0.15 317

DANet	0.80 608	0.65 466	2.21 510	1.19 692	0.48 624	0.74 568	1.25 696	0.89 531	1.53 684	0.89 636	0.71 569	0.96 630	0.56 546	1.83 598	0.96 581	0.18 565	0.16 530	0.19 590	0.16 477	0.26 497	0.29 546
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 531	0.43 335	2.44 559	0.39 521	0.44 600	0.80 602	0.41 546	1.02 639	0.78 590	0.80 615	0.63 507	0.69 524	0.56 546	1.79 588	0.69 540	0.15 516	0.12 436	0.17 561	0.16 477	0.18 360	0.17 372

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 488	0.87 563	2.11 487	0.32 374	0.30 466	0.84 611	0.40 540	0.88 525	0.72 538	0.65 565	0.73 577	0.66 500	0.57 552	0.93 460	0.71 545	0.13 450	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.15 271	0.14 274

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 592	1.15 652	2.46 563	0.47 588	0.26 411	0.83 609	0.61 630	0.97 603	0.89 626	0.62 539	0.61 489	0.72 542	0.59 561	2.42 666	0.55 495	0.32 654	0.25 627	0.36 657	0.24 567	0.39 615	0.31 568
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 592	0.84 551	2.01 464	0.40 533	0.25 393	0.74 568	0.66 641	0.87 516	0.73 553	0.71 590	1.07 647	0.84 594	0.59 561	2.71 691	1.15 615	0.17 552	0.16 530	0.44 670	0.16 477	0.31 540	0.20 428

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PASM	0.72 577	0.68 478	1.91 427	0.47 588	0.44 600	0.60 422	0.51 596	0.76 409	0.80 598	0.77 609	0.67 538	0.87 607	0.61 574	2.40 664	0.67 535	0.32 654	0.35 654	0.36 657	0.41 655	0.45 642	0.39 620

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

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

PWCDC_ROB	0.72 577	1.06 634	2.09 482	0.47 588	0.36 547	0.78 591	0.26 370	0.98 607	1.34 675	0.61 528	2.07 685	0.64 488	0.61 574	0.83 446	0.71 545	0.31 652	0.14 482	0.15 521	0.12 365	0.60 669	0.21 443

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ntro	1.00 646	1.68 695	2.80 632	0.95 679	0.85 675	1.06 649	0.53 603	0.98 607	0.90 628	0.62 539	0.76 586	0.93 623	0.66 591	1.66 564	0.98 585	0.99 698	0.45 674	0.75 689	0.40 652	1.19 699	0.75 675

ASMatch	0.60 507	0.43 335	2.58 596	0.91 675	0.36 547	0.56 355	0.25 346	0.52 233	0.61 420	0.47 355	1.21 655	0.47 395	0.66 591	1.34 513	0.94 578	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.10 113	0.16 351

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

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

EAI-Stereo	0.78 604	0.25 114	1.67 298	0.54 622	0.59 648	1.95 693	2.05 715	1.11 663	0.64 458	0.95 646	1.49 672	0.50 411	0.67 593	0.59 369	1.44 643	0.09 151	0.19 575	0.09 172	0.49 669	0.13 209	0.22 458

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 606	0.94 588	2.42 553	0.59 644	0.45 611	1.90 691	0.46 579	0.99 619	0.72 538	0.64 558	0.84 603	0.91 617	0.73 608	1.80 593	1.00 591	0.27 641	0.19 575	0.23 619	0.31 615	0.24 462	0.22 458
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 577	0.77 520	2.36 543	0.45 577	0.40 581	0.71 549	0.32 483	1.02 639	1.25 668	1.07 655	0.84 603	0.90 615	0.73 608	1.09 481	0.98 585	0.21 600	0.18 562	0.20 600	0.21 552	0.32 549	0.31 568

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

Select-FE	0.65 539	0.67 475	2.76 625	0.49 598	0.55 639	0.79 595	0.16 76	0.90 537	0.53 338	0.84 629	0.55 436	0.91 617	0.75 614	0.57 359	1.16 617	0.11 353	0.18 562	0.11 320	0.49 669	0.14 243	0.31 568

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	0.91 632	1.73 699	3.08 660	0.36 470	0.31 487	1.00 642	0.71 654	1.06 652	0.97 639	0.71 590	0.72 574	1.09 656	0.87 634	2.42 666	1.59 649	0.20 592	0.20 586	0.16 540	0.20 544	0.44 641	0.35 596

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

IPLG	0.69 561	0.84 551	2.43 557	0.35 449	0.21 304	1.65 684	0.61 630	1.36 680	0.58 387	1.39 684	0.51 386	0.37 305	0.87 634	1.41 522	0.36 381	0.09 151	0.07 83	0.14 490	0.12 365	0.32 549	0.11 154

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 652	1.13 646	2.88 638	0.65 654	0.69 665	0.99 639	0.68 647	1.05 651	0.87 618	1.36 680	1.23 656	1.46 680	0.94 645	1.87 606	1.72 657	0.66 682	0.61 689	0.58 679	0.57 684	0.65 671	0.77 678
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 549	0.80 535	1.90 421	0.28 258	0.22 333	0.69 541	0.36 515	0.85 495	0.65 473	0.56 466	0.84 603	1.03 645	0.95 648	2.32 655	0.55 495	0.23 617	0.14 482	0.41 665	0.13 399	0.24 462	0.17 372

MFN_U_SF_RVC	1.55 687	2.39 723	3.16 669	0.65 654	0.41 590	1.12 659	0.46 579	1.23 672	1.33 674	1.61 691	1.20 654	1.43 679	0.98 649	1.76 580	1.97 665	1.90 719	1.80 719	1.98 723	2.15 725	1.63 711	1.77 719

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 574	0.76 510	2.64 604	0.33 400	0.20 288	0.78 591	0.79 663	0.98 607	0.78 590	0.85 633	0.71 569	0.86 605	1.10 660	1.46 530	0.62 521	0.18 565	0.20 586	0.21 609	0.19 531	0.25 476	0.33 589
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 675	1.93 712	5.95 711	0.81 670	0.59 648	1.57 679	1.09 687	1.39 683	1.22 666	0.84 629	1.01 636	1.25 670	1.12 662	3.19 704	2.36 683	0.45 668	0.47 679	0.38 663	0.34 629	0.59 666	0.57 657

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 661	0.95 595	2.54 590	0.58 639	0.55 639	0.78 591	0.63 638	1.00 628	1.08 654	1.03 652	4.07 720	1.48 681	1.22 667	2.88 698	1.27 631	0.50 671	0.46 676	0.54 677	0.62 691	0.50 654	0.63 665
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 556	0.31 220	2.25 522	0.42 552	0.17 182	0.66 516	0.89 672	0.51 217	0.59 397	0.60 519	1.01 636	0.45 375	1.26 668	1.54 544	2.26 680	0.10 262	0.08 199	0.10 241	0.10 252	0.10 113	0.11 154

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 650	0.42 329	3.59 689	0.41 541	0.32 497	1.05 648	1.32 699	0.94 575	0.83 609	1.16 662	2.23 693	1.03 645	1.39 680	2.49 675	2.35 682	0.21 600	0.21 596	0.20 600	0.19 531	0.23 445	0.32 578
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 642	0.79 533	2.43 557	0.39 521	0.32 497	1.50 676	1.90 713	0.92 558	0.97 639	1.26 676	1.27 658	1.00 639	1.42 682	1.14 493	3.31 701	0.17 552	0.14 482	0.22 612	0.21 552	0.30 532	0.22 458

MeshStereo	1.21 664	1.15 652	3.01 656	0.34 433	0.28 439	1.10 658	0.69 650	1.35 679	1.01 645	2.71 712	2.41 696	2.96 703	1.45 683	2.80 695	1.40 641	0.22 613	0.22 602	0.22 612	0.19 531	0.50 654	0.26 521
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
CrosDoStereo	0.94 637	0.37 276	2.53 584	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 727	0.72 368	0.60 402	0.70 585	1.40 669	0.53 422	1.49 684	1.78 584	3.09 694	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.21 413	0.11 154

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.89 693	0.92 580	2.50 578	0.96 681	0.93 682	1.63 682	1.37 702	1.52 689	12.43 731	1.85 694	1.69 678	2.40 699	1.74 695	2.81 696	1.71 656	0.53 672	0.47 679	0.42 666	0.47 664	0.74 678	0.74 673
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 642	0.66 473	1.67 298	0.75 662	0.99 686	0.73 562	1.33 700	0.94 575	0.91 629	0.70 585	1.06 646	0.75 558	1.75 696	0.95 463	2.39 684	1.20 707	0.41 672	0.48 673	0.59 689	0.85 686	0.60 661

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

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

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

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

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

ELAS	1.39 678	0.79 533	2.86 636	0.53 617	0.50 626	2.81 711	2.20 717	1.61 693	1.50 683	2.28 705	2.35 694	1.82 688	2.13 701	1.73 575	2.22 677	0.35 659	0.37 658	0.35 655	0.35 633	0.49 652	0.47 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 669	0.70 488	4.05 698	0.64 652	0.98 683	0.94 633	1.40 705	0.85 495	1.75 693	2.34 706	1.33 665	1.05 650	2.21 703	1.58 554	4.15 711	0.15 516	0.19 575	0.14 490	0.27 586	0.38 605	0.32 578

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 677	0.78 530	3.21 675	0.55 629	0.50 626	1.49 675	2.48 721	1.48 686	1.71 692	2.13 700	2.09 686	2.07 692	2.56 707	1.90 617	2.02 668	0.35 659	0.36 656	0.37 661	0.34 629	0.49 652	0.47 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 707	2.11 718	2.97 652	2.49 718	2.28 717	2.95 712	2.31 719	2.67 713	2.47 710	3.03 717	3.13 711	2.70 702	2.92 708	4.10 715	4.48 714	2.68 723	2.24 727	3.04 730	2.44 727	2.37 719	2.34 724

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 670	0.54 409	2.50 578	0.47 588	0.41 590	1.12 659	0.60 626	1.10 659	1.27 670	2.23 703	2.87 705	3.67 710	3.12 714	2.39 663	1.69 655	0.30 650	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.35 583	0.38 614
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 719	2.10 715	2.89 641	1.80 708	1.49 708	2.13 702	1.41 707	2.26 710	12.72 732	11.41 734	16.43 739	11.15 732	3.75 715	4.36 718	3.18 698	1.82 718	0.98 713	1.73 722	1.21 716	2.97 724	1.27 707

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 740

Low-res two-view benchmark