Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 22	0.32 234	1.10 175	0.19 3	0.13 57	0.16 3	0.11 4	0.27 7	0.17 1	0.15 15	0.19 74	0.15 43	0.14 36	0.19 2	0.21 165	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.08 164	0.10 118	0.08 59
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF_test	0.20 22	0.28 178	1.00 153	0.23 99	0.16 152	0.15 1	0.15 53	0.28 10	0.25 10	0.15 15	0.16 50	0.14 16	0.14 36	0.21 12	0.18 76	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.11 156	0.08 59

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

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

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

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

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

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 31	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.18 97	0.15 62	0.25 54	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.22 67	0.22 61	0.91 131	0.23 99	0.13 57	0.49 271	0.18 120	0.30 17	0.28 27	0.19 90	0.17 55	0.14 16	0.14 36	0.41 258	0.16 40	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.09 89

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

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

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

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

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

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

Anonymus	0.21 42	0.21 43	0.75 86	0.25 158	0.14 82	0.34 74	0.16 83	0.32 26	0.31 48	0.18 67	0.15 35	0.23 170	0.17 90	0.27 79	0.24 230	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.10 118	0.10 130

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.19 8	0.30 211	0.55 14	0.23 99	0.09 1	0.38 124	0.15 53	0.32 26	0.33 78	0.16 27	0.12 14	0.23 170	0.19 145	0.27 79	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-Stereo+	0.29 163	0.29 193	0.86 113	0.25 158	0.34 538	0.30 39	0.14 31	0.32 26	0.53 349	0.18 67	0.12 14	0.18 97	0.19 145	0.49 336	0.17 62	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.20 559	0.46 660	0.59 677

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

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

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.20 27	0.74 84	0.17 1	0.12 26	0.32 55	0.12 8	0.33 36	0.46 269	0.15 15	0.15 35	0.16 59	0.19 145	0.23 36	0.18 76	0.10 270	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.21 42	0.33 244	0.61 30	0.23 99	0.21 315	0.45 203	0.13 14	0.33 36	0.46 269	0.13 5	0.09 1	0.18 97	0.12 14	0.32 161	0.15 16	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

GREAT-IGEV	0.37 250	0.28 178	1.48 274	0.25 158	0.38 578	0.46 223	0.18 120	0.33 36	0.34 92	0.15 15	0.29 202	0.15 43	0.17 90	0.36 215	0.23 202	0.07 29	0.76 722	0.07 2	0.26 598	0.21 424	1.03 717
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	0.30 181	0.36 282	1.68 315	0.27 232	0.24 381	0.29 35	0.18 120	0.33 36	0.34 92	0.26 219	0.37 278	0.18 97	0.18 117	0.31 147	0.27 271	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.25 487	0.08 59

test410_97500	0.20 22	0.23 84	0.70 73	0.22 69	0.18 236	0.46 223	0.11 4	0.34 42	0.29 39	0.18 67	0.15 35	0.15 43	0.15 62	0.23 36	0.15 16	0.06 1	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.21 42	0.37 285	0.70 73	0.22 69	0.12 26	0.31 47	0.11 4	0.36 58	0.39 178	0.17 56	0.13 17	0.16 59	0.14 36	0.25 54	0.27 271	0.10 270	0.09 303	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.10 130

S2M2_L	0.24 90	0.29 193	0.90 127	0.23 99	0.17 186	0.24 22	0.09 3	0.36 58	0.45 258	0.17 56	0.25 159	0.23 170	0.17 90	0.24 45	0.28 286	0.15 531	0.12 449	0.11 331	0.12 377	0.15 279	0.11 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMoEStereo_RVC	0.29 163	0.26 136	1.03 158	0.25 158	0.14 82	0.46 223	0.22 255	0.36 58	0.38 163	0.23 169	0.23 130	0.21 145	0.18 117	0.45 297	0.60 529	0.07 29	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.20 408	0.20 440

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.21 42	0.31 225	0.69 70	0.21 38	0.13 57	0.27 25	0.12 8	0.37 64	0.26 17	0.21 122	0.19 74	0.15 43	0.12 14	0.47 318	0.29 301	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 210

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.30 181	0.42 339	1.26 206	0.24 130	0.12 26	0.43 181	0.24 333	0.40 92	0.56 383	0.35 287	0.37 278	0.26 219	0.24 235	0.29 119	0.19 104	0.08 72	0.12 449	0.08 75	0.07 114	0.22 441	0.10 130

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 209	0.29 193	1.74 337	0.24 130	0.16 152	0.54 337	0.15 53	0.40 92	0.55 371	0.37 300	0.51 400	0.24 188	0.19 145	0.27 79	0.26 259	0.09 157	0.06 25	0.08 75	0.30 624	0.08 47	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 209	0.49 392	1.75 344	0.23 99	0.12 26	0.54 337	0.16 83	0.40 92	0.45 258	0.45 357	0.51 400	0.26 219	0.22 192	0.29 119	0.20 143	0.10 270	0.10 356	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.11 161

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

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

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

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

MatchStereo	0.24 90	0.38 299	1.37 241	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 31	0.41 104	0.40 196	0.14 10	0.25 159	0.15 43	0.15 62	0.25 54	0.18 76	0.09 157	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4.25_new	0.21 42	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 156	0.17 97	0.41 104	0.35 109	0.22 145	0.21 94	0.14 16	0.18 117	0.25 54	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.29 163	0.21 43	1.10 175	0.24 130	0.15 115	0.42 172	0.24 333	0.42 115	0.38 163	0.21 122	0.18 68	0.20 130	0.16 81	0.44 281	0.70 555	0.07 29	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.28 526	0.20 440
1: 1. 1
fffy	0.28 150	0.24 103	1.19 191	0.27 232	0.15 115	0.37 107	0.22 255	0.42 115	0.32 61	0.20 107	0.29 202	0.26 219	0.20 160	0.44 281	0.20 143	0.08 72	0.10 356	0.10 250	0.08 164	0.22 441	0.18 404

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 150	0.31 225	1.20 195	0.28 265	0.11 12	0.47 235	0.19 136	0.44 132	0.44 242	0.38 310	0.31 234	0.23 170	0.17 90	0.29 119	0.19 104	0.10 270	0.06 25	0.15 537	0.12 377	0.16 318	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 197	0.31 225	1.46 267	0.31 355	0.15 115	0.53 330	0.19 136	0.44 132	0.35 109	0.36 294	0.38 292	0.27 233	0.27 292	0.42 266	0.19 104	0.09 157	0.13 477	0.09 180	0.16 492	0.20 408	0.13 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.30 181	0.27 149	1.09 173	0.23 99	0.50 642	0.40 145	0.20 164	0.46 156	0.44 242	0.22 145	0.28 193	0.26 219	0.19 145	0.33 176	0.21 165	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.15 279	0.49 662

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 263	0.99 631	1.91 442	0.27 232	0.16 152	0.39 130	0.23 296	0.47 180	0.62 449	0.38 310	0.34 263	0.25 204	0.25 251	0.39 245	0.29 301	0.14 508	0.08 207	0.10 250	0.12 377	0.15 279	0.11 161
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DNSM	0.56 496	0.71 503	0.86 113	0.25 158	0.14 82	0.44 193	0.20 164	0.48 195	0.44 242	0.21 122	0.45 336	0.26 219	0.22 192	1.29 525	1.02 612	0.11 363	0.47 695	0.08 75	0.14 440	1.91 733	1.50 731

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 190	0.30 211	1.52 286	0.23 99	0.13 57	0.54 337	0.20 164	0.48 195	0.49 301	0.25 201	0.28 193	0.37 316	0.24 235	0.38 237	0.23 202	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.05 1	0.15 279	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 181	0.54 422	1.29 215	0.25 158	0.15 115	0.47 235	0.25 358	0.48 195	0.39 178	0.21 122	0.23 130	0.22 152	0.20 160	0.44 281	0.19 104	0.08 72	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.23 456	0.12 210

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

CREStereo	0.28 150	0.30 211	1.33 227	0.19 3	0.13 57	0.55 352	0.17 97	0.48 195	0.46 269	0.27 235	0.33 255	0.24 188	0.21 175	0.31 147	0.21 165	0.11 363	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.10 118	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-8k	0.26 119	0.38 299	1.21 197	0.25 158	0.13 57	0.44 193	0.22 255	0.49 206	0.34 92	0.18 67	0.21 94	0.17 77	0.25 251	0.29 119	0.17 62	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.12 210

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 279	0.27 149	1.78 366	0.44 581	0.16 152	0.61 457	0.27 407	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.54 362	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.46 373	0.25 118	1.77 362	0.47 606	0.16 152	0.95 653	0.74 674	0.51 226	0.56 383	0.48 390	0.39 301	0.59 479	0.29 335	0.77 450	0.32 350	0.11 363	0.13 477	0.11 331	0.09 215	0.21 424	0.24 512

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raftrobust	0.38 263	0.68 491	1.54 288	0.32 387	0.46 632	0.52 321	0.21 211	0.56 274	0.42 223	0.52 431	0.35 268	0.31 270	0.33 373	0.37 226	0.30 324	0.10 270	0.11 415	0.08 75	0.07 114	0.21 424	0.19 421

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GELT-Stereo	0.24 90	0.33 244	0.63 38	0.24 130	0.31 499	0.42 172	0.18 120	0.59 295	0.43 234	0.24 180	0.19 74	0.21 145	0.18 117	0.29 119	0.20 143	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.08 164	0.08 47	0.08 59

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.50 428	0.63 467	2.13 508	0.30 324	0.23 366	0.45 203	0.24 333	0.59 295	0.53 349	0.50 409	2.10 705	0.42 361	0.26 271	0.35 201	0.23 202	0.09 157	0.14 496	0.10 250	0.32 639	0.16 318	0.15 326

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.35 233	0.26 136	1.48 274	0.31 355	0.15 115	0.61 457	0.19 136	0.60 308	0.54 364	0.28 242	0.29 202	0.40 341	0.33 373	0.50 343	0.27 271	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.35 651	0.19 392	0.08 59

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

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

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

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

PFNet	0.60 523	0.33 244	2.47 584	0.41 559	0.55 656	0.62 478	0.27 407	0.61 313	0.63 462	0.61 546	0.56 462	0.45 385	0.32 365	1.88 633	1.14 629	0.28 663	0.09 303	0.12 403	0.16 492	0.26 509	0.20 440

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 279	0.30 211	1.61 302	0.32 387	0.17 186	0.53 330	0.24 333	0.70 368	0.49 301	0.59 527	0.54 440	0.40 341	0.40 441	0.41 258	0.30 324	0.17 570	0.10 356	0.14 506	0.11 334	0.18 370	0.17 384
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 517	0.65 479	1.74 337	0.56 649	0.37 572	0.60 437	0.26 382	0.70 368	0.65 486	0.66 585	0.60 497	0.69 541	0.32 365	2.09 658	1.20 639	0.10 270	0.07 87	0.12 403	0.09 215	0.17 342	0.10 130

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.40 289	0.58 441	1.75 344	0.36 487	0.30 478	0.45 203	0.30 463	0.72 379	0.59 408	0.31 263	0.43 321	0.32 280	0.23 219	0.35 201	0.29 301	0.10 270	0.20 602	0.10 250	0.08 164	0.40 634	0.11 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLCV	0.48 396	0.89 587	1.85 409	0.29 302	0.14 82	0.59 424	0.23 296	0.72 379	0.59 408	0.66 585	0.66 551	0.55 447	0.36 390	1.03 488	0.49 477	0.09 157	0.06 25	0.09 180	0.07 114	0.19 392	0.11 161

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 181	0.45 368	1.08 169	0.31 355	0.17 186	0.19 8	0.21 211	0.73 393	0.50 312	0.21 122	0.24 142	0.55 447	0.22 192	0.27 79	0.26 259	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.12 178	0.09 89
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
zzzzzzz1	0.67 566	2.12 734	4.32 718	0.32 387	0.29 460	0.44 193	0.29 453	0.74 398	0.62 449	0.33 277	0.40 306	0.52 433	0.45 495	0.93 473	0.58 524	0.14 508	0.09 303	0.10 250	0.10 259	0.36 603	0.22 470

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

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

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

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

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

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

coex-ft	5.95 747	1.67 708	60.57 785	0.34 447	0.30 478	0.77 604	0.69 666	0.74 398	4.41 743	19.22 767	2.15 707	1.62 704	7.97 751	1.81 614	8.96 752	0.44 684	2.08 748	0.18 599	0.19 546	0.38 619	4.62 748

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

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

UCFNet_RVC	0.48 396	0.82 559	1.85 409	0.30 324	0.27 436	0.64 510	0.26 382	0.74 398	0.55 371	0.48 390	0.53 428	0.63 495	0.41 452	0.88 470	0.38 406	0.15 531	0.10 356	0.17 577	0.17 512	0.18 370	0.15 326

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 373	0.29 193	2.41 566	0.33 414	0.22 345	0.59 424	0.55 627	0.75 409	0.50 312	0.44 346	0.60 497	0.49 419	0.35 384	0.53 357	0.37 399	0.16 554	0.16 545	0.14 506	0.11 334	0.15 279	0.15 326
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 373	0.49 392	1.65 306	0.38 529	0.29 460	0.58 405	0.22 255	0.75 409	0.62 449	0.47 371	0.49 383	0.48 417	0.36 390	1.12 504	0.37 399	0.15 531	0.10 356	0.15 537	0.13 411	0.17 342	0.17 384

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 190	0.33 244	1.43 257	0.25 158	0.17 186	0.31 47	0.20 164	0.78 451	0.41 209	0.30 257	0.30 217	0.21 145	0.16 81	0.33 176	0.18 76	0.15 531	0.12 449	0.13 467	0.10 259	0.15 279	0.11 161
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.38 263	0.21 43	1.18 189	0.35 464	0.17 186	0.49 271	0.26 382	0.78 451	0.52 331	0.50 409	0.57 471	0.41 347	0.37 407	0.71 434	0.31 337	0.11 363	0.13 477	0.14 506	0.13 411	0.15 279	0.14 282

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 243	0.21 43	1.70 321	0.29 302	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.78 451	0.36 141	0.57 495	0.67 554	0.33 292	0.24 235	0.32 161	0.23 202	0.10 270	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.12 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 531	0.68 491	2.03 487	0.35 464	0.46 632	0.65 525	0.28 427	0.78 451	0.70 533	0.48 390	0.64 540	0.93 641	0.61 590	2.21 666	0.73 565	0.12 426	0.09 303	0.09 180	0.10 259	0.14 251	0.11 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 428	0.41 330	1.50 281	0.33 414	0.21 315	0.68 551	0.26 382	0.81 476	0.68 514	0.67 590	0.68 562	0.73 564	0.42 470	1.10 497	0.59 527	0.11 363	0.08 207	0.14 506	0.14 440	0.25 487	0.21 455
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 416	0.41 330	2.72 631	0.30 324	0.23 366	0.60 437	0.30 463	0.82 484	0.77 603	0.52 431	0.37 278	0.51 427	0.42 470	0.52 351	0.38 406	0.09 157	0.17 566	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.20 440

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 486	0.92 595	2.36 558	0.38 529	0.37 572	0.60 437	0.28 427	0.82 484	0.62 449	0.62 557	0.55 450	0.72 560	0.45 495	1.00 484	0.43 445	0.15 531	0.11 415	0.14 506	0.14 440	0.15 279	0.16 362
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 445	0.76 525	2.59 613	0.41 559	0.17 186	0.64 510	0.27 407	0.82 484	0.70 533	0.57 495	0.64 540	0.43 365	0.36 390	0.70 432	0.52 492	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.21 424	0.13 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 373	0.92 595	2.09 497	0.33 414	0.14 82	0.55 352	0.22 255	0.83 490	0.56 383	0.51 422	0.49 383	0.48 417	0.37 407	0.48 325	0.54 503	0.09 157	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.23 456	0.09 89
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.44 337	0.26 136	2.01 479	0.33 414	0.18 236	0.58 405	0.27 407	0.84 503	0.49 301	0.45 357	0.47 352	0.55 447	0.33 373	0.65 412	0.36 391	0.11 363	0.11 415	0.13 467	0.19 546	0.17 342	0.28 553

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PAM	0.70 583	0.35 272	2.72 631	0.56 649	0.62 676	1.08 675	0.53 619	0.85 512	0.44 242	0.93 662	0.92 636	1.24 687	0.68 612	0.64 400	1.01 610	0.10 270	0.19 591	0.10 250	0.48 685	0.14 251	0.38 630

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pc	0.75 610	0.29 193	5.48 728	0.32 387	0.19 274	1.18 685	0.62 651	0.86 523	0.74 573	0.37 300	0.51 400	0.53 436	0.29 335	2.10 660	0.35 385	0.22 631	0.23 626	0.12 403	0.16 492	0.22 441	0.19 421

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 640	1.00 633	3.49 701	0.63 669	0.40 594	0.70 563	0.52 615	0.86 523	0.84 629	0.52 431	0.59 480	0.70 552	0.54 552	2.35 674	2.23 695	0.17 570	0.27 653	0.19 606	0.28 608	0.22 441	0.36 620
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 561	1.01 637	2.33 550	0.38 529	0.31 499	0.72 571	0.55 627	0.86 523	0.69 523	0.54 455	0.60 497	0.75 576	0.47 521	2.00 647	0.82 581	0.17 570	0.13 477	0.19 606	0.19 546	0.24 473	0.27 545

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 626	0.65 479	2.21 525	1.19 710	0.48 639	0.74 585	1.25 713	0.89 549	1.53 706	0.89 655	0.71 586	0.96 648	0.56 561	1.83 616	0.96 596	0.18 583	0.16 545	0.19 606	0.16 492	0.26 509	0.29 561
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 531	0.72 508	1.66 311	0.37 512	0.27 436	0.67 539	0.47 603	0.89 549	0.71 543	0.78 630	0.70 581	0.81 600	0.53 549	1.70 588	0.76 569	0.21 618	0.16 545	0.16 556	0.15 467	0.20 408	0.21 455

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.59 517	1.43 696	2.96 664	0.40 551	0.22 345	0.58 405	0.28 427	0.91 567	0.73 569	0.57 495	0.63 523	0.60 486	0.41 452	0.74 440	0.35 385	0.11 363	0.08 207	0.10 250	0.07 114	0.43 647	0.17 384

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 250	0.34 263	1.50 281	0.27 232	0.18 236	0.63 496	0.17 97	0.92 576	0.53 349	0.49 402	0.48 366	0.30 267	0.30 346	0.39 245	0.30 324	0.10 270	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.15 279	0.12 210
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 659	0.79 548	2.43 572	0.39 539	0.32 510	1.50 695	1.90 731	0.92 576	0.97 656	1.26 695	1.27 676	1.00 657	1.42 700	1.14 507	3.31 718	0.17 570	0.14 496	0.22 629	0.21 567	0.30 545	0.22 470

AdaStereo	0.44 337	0.38 299	1.79 386	0.34 447	0.20 298	0.57 388	0.28 427	0.92 576	0.69 523	0.52 431	0.55 450	0.61 489	0.33 373	0.48 325	0.39 417	0.17 570	0.08 207	0.17 577	0.11 334	0.18 370	0.12 210
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
zh-mn7	0.80 626	1.54 701	3.00 670	0.35 464	0.27 436	0.72 571	0.41 562	0.93 584	1.11 676	1.00 668	1.28 677	0.75 576	0.57 567	1.87 624	1.18 636	0.16 554	0.13 477	0.14 506	0.14 440	0.26 509	0.21 455

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoO	0.99 659	0.66 486	1.67 313	0.75 680	0.99 703	0.73 579	1.33 717	0.94 593	0.91 646	0.70 604	1.06 663	0.75 576	1.75 714	0.95 477	2.39 701	1.20 725	0.41 688	0.48 691	0.59 707	0.85 702	0.60 678

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

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

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

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

S-Stereo	0.80 626	0.69 495	3.89 709	0.39 539	0.37 572	0.69 557	0.70 669	0.94 593	0.98 659	0.62 557	0.91 634	0.83 607	0.60 581	2.37 675	0.66 544	0.18 583	0.21 612	0.17 577	0.18 526	0.30 545	0.35 612

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 667	0.42 339	3.59 704	0.41 559	0.32 510	1.05 667	1.32 716	0.94 593	0.83 626	1.16 681	2.23 711	1.03 663	1.39 698	2.49 693	2.35 699	0.21 618	0.21 612	0.20 616	0.19 546	0.23 456	0.32 594
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 671	0.62 457	1.93 448	0.27 232	0.22 345	0.68 551	0.31 476	0.95 607	0.61 431	1.18 689	0.56 462	2.53 718	1.31 690	1.91 636	2.55 704	0.61 696	4.16 754	0.87 709	0.56 699	0.25 487	0.23 497

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

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

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

iResNet_ROB	0.50 428	1.15 667	1.73 332	0.31 355	0.21 315	0.58 405	0.22 255	0.95 607	0.82 623	0.58 513	0.62 510	0.57 468	0.39 431	0.84 461	0.40 425	0.11 363	0.08 207	0.09 180	0.06 27	0.21 424	0.13 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 610	1.15 667	2.46 578	0.47 606	0.26 423	0.83 628	0.61 646	0.97 621	0.89 643	0.62 557	0.61 504	0.72 560	0.59 577	2.42 684	0.55 507	0.32 672	0.25 643	0.36 675	0.24 584	0.39 629	0.31 584
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 531	0.61 451	3.35 699	0.33 414	0.58 663	0.66 532	0.20 164	0.98 625	0.55 371	0.73 616	0.52 415	0.99 655	0.65 602	0.58 375	0.29 301	0.10 270	0.16 545	0.10 250	0.41 673	0.29 533	0.20 440

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

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

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

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

ccnet	0.71 592	0.41 330	1.59 296	0.40 551	0.45 624	1.06 668	0.55 627	0.98 625	0.71 543	0.88 653	0.97 647	0.82 605	0.88 655	1.68 585	0.94 593	0.32 672	0.26 646	0.32 669	0.27 604	0.34 583	0.30 574

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.72 595	1.06 649	2.09 497	0.47 606	0.36 560	0.78 609	0.26 382	0.98 625	1.34 692	0.61 546	2.07 703	0.64 505	0.61 590	0.83 459	0.71 558	0.31 670	0.14 496	0.15 537	0.12 377	0.60 685	0.21 455

CBMV	0.71 592	0.76 525	2.64 619	0.33 414	0.20 298	0.78 609	0.79 679	0.98 625	0.78 607	0.85 652	0.71 586	0.86 623	1.10 678	1.46 547	0.62 534	0.18 583	0.20 602	0.21 625	0.19 546	0.25 487	0.33 605
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.66 561	0.25 118	2.11 502	0.56 649	0.46 632	0.62 478	0.54 623	0.99 637	0.75 587	0.79 632	0.93 640	0.85 616	0.78 637	0.59 381	1.64 670	0.12 426	0.16 545	0.11 331	0.47 682	0.28 526	0.30 574

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 624	0.94 603	2.42 568	0.59 662	0.45 624	1.90 710	0.46 595	0.99 637	0.72 553	0.64 576	0.84 620	0.91 635	0.73 624	1.80 611	1.00 606	0.27 659	0.19 591	0.23 636	0.31 633	0.24 473	0.22 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven	0.74 607	1.05 647	2.54 605	0.37 512	0.34 538	1.03 665	0.47 603	1.00 646	1.08 671	0.90 657	0.85 624	0.85 616	0.57 567	1.37 533	1.26 646	0.14 508	0.13 477	0.16 556	0.15 467	0.31 553	0.20 440

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

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

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

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

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

XQC	0.73 604	0.98 626	2.39 562	0.46 601	0.35 551	0.81 622	0.46 595	1.00 646	1.00 660	0.80 634	0.69 571	0.88 629	0.74 629	1.32 527	1.20 639	0.24 644	0.16 545	0.23 636	0.20 559	0.41 637	0.33 605

NVStereoNet_ROB	1.16 678	0.95 610	2.54 605	0.58 657	0.55 656	0.78 609	0.63 654	1.00 646	1.08 671	1.03 671	4.07 743	1.48 699	1.22 685	2.88 716	1.27 647	0.50 689	0.46 692	0.54 695	0.62 709	0.50 670	0.63 682
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 595	0.21 43	1.36 236	0.27 232	0.17 186	0.59 424	0.28 427	1.01 654	0.70 533	0.55 474	0.67 554	0.44 376	0.39 431	1.88 633	5.17 736	0.12 426	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.13 215	0.15 326

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 669	1.13 661	2.88 653	0.65 672	0.69 682	0.99 658	0.68 663	1.05 669	0.87 635	1.36 699	1.23 673	1.46 698	0.94 662	1.87 624	1.72 674	0.66 700	0.61 707	0.58 697	0.57 702	0.65 687	0.77 695
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.86 642	0.33 244	6.08 731	0.32 387	0.21 315	1.08 675	0.68 663	1.06 670	0.92 650	0.43 339	0.76 603	0.66 517	0.46 511	2.31 671	0.50 482	0.23 635	0.25 643	0.14 506	0.19 546	0.26 509	0.24 512

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

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

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

ADCS	1.05 668	1.36 695	2.98 668	0.42 570	0.36 560	0.96 654	0.81 683	1.06 670	1.12 677	1.25 692	0.97 647	1.08 672	0.90 657	1.25 523	4.86 735	0.21 618	0.21 612	0.22 629	0.23 582	0.36 603	0.38 630

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 688	0.54 422	2.50 593	0.47 606	0.41 603	1.12 678	0.60 642	1.10 677	1.27 687	2.23 722	2.87 723	3.67 728	3.12 732	2.39 681	1.69 672	0.30 668	0.26 646	0.31 665	0.30 624	0.35 596	0.38 630
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 638	0.77 535	1.77 362	0.44 581	0.30 478	0.87 640	0.46 595	1.10 677	0.91 646	0.81 640	0.75 600	1.01 659	0.61 590	3.66 730	1.23 643	0.26 653	0.23 626	0.36 675	0.25 590	0.27 520	0.62 680

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

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

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	2.38 720	0.50 400	1.93 448	1.80 726	2.56 737	10.86 752	2.30 736	1.22 687	0.80 615	0.62 557	1.16 670	1.13 679	0.56 561	16.09 763	1.18 636	0.20 610	0.09 303	0.43 687	1.62 739	0.94 706	1.58 734

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 566	0.34 263	2.23 533	0.26 206	0.19 274	0.67 539	0.29 453	1.26 693	0.69 523	0.72 612	0.70 581	0.78 588	0.42 470	3.77 731	0.41 433	0.13 462	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.12 178	0.11 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 642	0.60 446	2.34 552	0.58 657	0.36 560	1.07 673	0.75 675	1.30 694	1.05 666	0.70 604	0.68 562	0.94 645	1.29 687	2.08 656	1.82 678	0.26 653	0.23 626	0.16 556	0.17 512	0.48 664	0.40 642

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

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

MeshStereo	1.21 682	1.15 667	3.01 671	0.34 447	0.28 450	1.10 677	0.69 666	1.35 697	1.01 662	2.71 736	2.41 714	2.96 721	1.45 701	2.80 713	1.40 658	0.22 631	0.22 618	0.22 629	0.19 546	0.50 670	0.26 535
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
IGEV-RUCA	2.28 718	0.30 211	1.15 183	0.40 551	1.86 731	2.06 720	1.90 731	1.36 698	1.80 720	3.70 744	3.76 740	5.02 738	8.19 752	2.12 661	1.63 668	0.25 649	0.76 722	2.72 750	1.91 741	2.39 738	2.36 743

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

SGM+DAISY	1.83 710	1.43 696	3.81 707	0.87 690	1.01 705	2.38 726	2.53 740	1.36 698	1.75 716	2.92 739	3.22 730	2.65 719	2.93 727	2.22 669	3.10 713	0.72 704	0.69 717	0.63 701	0.62 709	0.77 698	0.98 709

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 695	0.78 545	3.21 690	0.55 647	0.50 642	1.49 694	2.48 739	1.48 704	1.71 715	2.13 719	2.09 704	2.07 710	2.56 725	1.90 635	2.02 685	0.35 677	0.36 672	0.37 679	0.34 647	0.49 668	0.47 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 699	1.81 717	3.23 693	1.08 703	0.92 698	1.32 687	0.85 686	1.49 705	1.69 713	1.19 690	1.73 697	2.13 711	1.03 670	2.50 694	1.40 658	0.91 710	0.53 702	1.00 718	0.55 696	2.11 735	0.85 701

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

SGM_RVC	1.89 711	0.92 595	2.50 593	0.96 699	0.93 699	1.63 701	1.37 719	1.52 707	12.43 754	1.85 713	1.69 696	2.40 717	1.74 713	2.81 714	1.71 673	0.53 690	0.47 695	0.42 684	0.47 682	0.74 694	0.74 690
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	1.98 714	1.01 637	1.78 366	1.19 710	1.04 707	3.58 733	0.61 646	1.53 708	1.93 724	1.39 703	3.37 737	2.23 714	10.80 755	2.84 715	1.25 645	1.04 718	0.38 678	0.96 716	0.57 702	1.10 711	1.00 716

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

MIPNet	0.83 638	0.81 555	2.40 565	0.61 667	0.18 236	1.48 693	1.39 721	1.60 710	0.74 573	1.94 714	0.85 624	0.73 564	1.68 710	0.87 469	0.31 337	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.32 639	0.25 487	0.12 210

ELAS	1.39 696	0.79 548	2.86 651	0.53 635	0.50 642	2.81 729	2.20 735	1.61 711	1.50 705	2.28 724	2.35 712	1.82 706	2.13 719	1.73 593	2.22 694	0.35 677	0.37 674	0.35 673	0.35 651	0.49 668	0.47 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 702	0.59 444	2.88 653	0.44 581	0.39 584	1.97 715	0.66 657	1.67 712	1.70 714	2.72 737	2.89 724	4.22 731	2.97 729	2.55 698	2.19 693	0.29 665	0.26 646	0.31 665	0.30 624	0.32 562	0.39 636

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.54 704	0.58 441	2.80 647	0.44 581	0.39 584	2.05 719	0.66 657	1.90 721	1.84 722	2.79 738	2.97 727	4.41 735	3.07 730	2.65 703	2.30 698	0.29 665	0.26 646	0.31 665	0.30 624	0.32 562	0.38 630

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

KSHMR	4.10 736	1.97 728	5.27 725	1.71 724	1.47 723	1.96 713	1.28 714	3.19 736	17.33 767	2.12 716	15.91 761	9.18 752	1.57 707	8.42 750	1.98 683	1.52 732	1.26 738	1.67 738	1.19 733	1.67 728	1.40 728

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR-FE	13.43 760	20.01 765	23.53 766	121.73 787	33.87 776	0.46 223	0.15 53	8.09 756	0.35 109	0.28 242	0.37 278	0.26 219	0.17 90	0.75 441	0.29 301	6.68 757	0.26 646	0.09 180	0.38 664	50.82 787	0.18 404

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 763

Low-res two-view benchmark