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 23	0.61 30	0.21 32	0.13 52	0.15 1	0.16 68	0.21 1	0.36 122	0.11 1	0.17 43	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 94	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 153	0.08 42	0.11 148

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 110	0.66 60	0.22 63	0.14 73	0.49 243	0.15 43	0.23 2	0.35 92	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 305	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 622	0.08 42	0.09 79

FoundationStereo	0.20 19	0.30 199	0.81 87	0.21 32	0.22 315	0.21 11	0.16 68	0.25 3	0.38 141	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 76	0.23 32	0.16 36	0.09 145	0.13 443	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 80	0.27 4	0.31 38	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 52	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 164	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 6	0.19 72	0.21 75	0.14 15	0.15 52	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 266

S2M2_XL	0.20 19	0.32 221	1.10 144	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 58	0.15 37	0.14 28	0.19 2	0.21 146	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 94	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.24 39	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

LiteMatch	0.25 87	0.69 465	0.65 49	0.28 242	0.14 73	0.30 32	0.21 190	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 376	0.25 47	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 429	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 435	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 140	0.57 19	0.20 9	0.18 213	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 6	0.18 52	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

AdaDepth	0.24 77	0.18 7	1.03 130	0.25 145	0.21 286	0.46 200	0.16 68	0.30 12	0.27 15	0.17 41	0.19 58	0.14 15	0.18 100	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 550	0.10 109	0.10 117

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 56	0.91 113	0.23 93	0.13 52	0.49 243	0.18 103	0.30 12	0.28 22	0.19 72	0.17 43	0.14 15	0.14 28	0.41 229	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 199	0.77 81	0.19 2	0.15 102	0.20 7	0.15 43	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 43	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.08 42	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 293	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 150	0.15 43	0.31 16	0.34 78	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 52	0.25 47	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 169	0.77 81	0.22 63	0.11 9	0.40 124	0.16 68	0.31 16	0.36 122	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.17 76	0.37 199	0.16 36	0.10 252	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CAR	0.19 8	0.28 169	0.60 24	0.21 32	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.19 72	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 140	0.60 24	0.20 9	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.18 52	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

PSi22a	0.20 19	0.28 169	0.89 107	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 92	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 67	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.05 1	0.13 199	0.11 148

Foundation-i32	0.20 19	0.28 169	0.87 100	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 43	0.32 19	0.36 122	0.13 5	0.10 3	0.25 181	0.14 28	0.19 2	0.15 14	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.11 142	0.12 195

LACA2	0.25 87	0.74 488	1.30 186	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 80	0.32 19	0.36 122	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 28	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

BridgeDepth	0.19 8	0.30 199	0.55 14	0.23 93	0.09 1	0.38 106	0.15 43	0.32 19	0.33 64	0.16 22	0.12 13	0.23 149	0.19 125	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	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+	0.29 141	0.29 182	0.86 98	0.25 145	0.34 502	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 314	0.18 52	0.12 13	0.18 84	0.19 125	0.49 305	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 523	0.46 626	0.59 640

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 89	0.21 32	0.12 21	0.37 89	0.16 68	0.33 27	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 238	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 125	0.23 32	0.18 68	0.10 252	0.06 24	0.07 2	0.06 21	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 35	0.33 230	0.61 30	0.23 93	0.21 286	0.45 180	0.13 9	0.33 27	0.46 238	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

GREAT-IGEV	0.37 223	0.28 169	1.48 238	0.25 145	0.38 542	0.46 200	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.15 14	0.29 178	0.15 37	0.17 76	0.36 188	0.23 182	0.07 26	0.76 681	0.07 2	0.26 558	0.21 398	1.03 679
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	0.30 158	0.36 266	1.68 277	0.27 211	0.24 350	0.29 28	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.26 192	0.37 255	0.18 84	0.18 100	0.31 127	0.27 247	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 461	0.08 51

LGCAT	0.24 77	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 21	0.34 32	0.19 2	0.17 41	0.13 16	0.23 149	0.15 52	0.39 217	0.21 146	0.14 479	0.34 629	0.07 2	0.08 153	0.07 5	0.53 630

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 78	0.16 22	0.16 40	0.16 51	0.15 52	0.27 72	0.22 171	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

MCSU-Stereo	0.22 58	0.14 1	0.60 24	0.23 93	0.15 102	0.43 158	0.17 80	0.35 34	0.38 141	0.17 41	0.21 75	0.22 131	0.13 18	0.53 326	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 340

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 500	0.13 52	0.32 46	0.15 43	0.35 34	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 563	0.07 5	0.09 79

aanet-new-32k	0.27 112	0.49 366	1.73 294	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 128	0.49 366	1.75 305	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

PipStereo	0.19 8	0.26 128	0.85 94	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 128	0.88 103	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 82	0.13 9	0.35 34	0.31 38	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 52	0.25 47	0.23 182	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 43	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.15 31	0.17 66	0.16 67	0.26 66	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

asd	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.14 21	0.35 34	0.32 49	0.24 154	0.20 67	0.15 37	0.18 100	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

IGEV	0.22 58	0.28 169	0.88 103	0.21 32	0.24 350	0.42 150	0.17 80	0.35 34	0.37 134	0.20 87	0.22 95	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 266	0.68 64	0.21 32	0.17 164	0.45 180	0.12 4	0.35 34	0.42 195	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

aanet-new-34k	0.27 112	0.57 410	1.36 203	0.23 93	0.11 9	0.34 62	0.20 148	0.36 45	0.30 34	0.19 72	0.27 158	0.17 66	0.22 170	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 530

LGtest1	0.21 35	0.37 269	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 45	0.39 155	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.25 47	0.27 247	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 117

S2M2_L	0.24 77	0.29 182	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.24 15	0.09 1	0.36 45	0.45 227	0.17 41	0.25 136	0.23 149	0.17 76	0.24 39	0.28 258	0.15 500	0.12 418	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMoEStereo_RVC	0.29 141	0.26 128	1.03 130	0.25 145	0.14 73	0.46 200	0.22 231	0.36 45	0.38 141	0.23 143	0.23 109	0.21 125	0.18 100	0.45 267	0.60 493	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.20 418

aanet-new-28k	0.34 193	0.53 386	2.69 588	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.21 190	0.37 49	0.29 33	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.21 152	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 592	0.10 109	0.23 471

aanet-new-22k	0.28 128	0.52 379	1.51 247	0.24 121	0.13 52	0.33 52	0.22 231	0.37 49	0.32 49	0.18 52	0.24 121	0.18 84	0.21 152	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 552

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 112	0.39 293	0.79 84	0.24 121	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.37 49	0.33 64	0.19 72	0.27 158	0.18 84	0.22 170	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 462	0.08 65	0.51 650	0.08 42	0.39 601

Test_v1	0.21 35	0.27 140	0.95 119	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.37 49	0.27 15	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

VMStereo-Base	0.26 100	0.27 140	1.26 175	0.20 9	0.12 21	0.42 150	0.17 80	0.37 49	0.40 169	0.22 120	0.31 210	0.29 232	0.21 152	0.32 140	0.20 126	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 213	0.69 66	0.21 32	0.13 52	0.27 18	0.12 4	0.37 49	0.26 12	0.21 100	0.19 58	0.15 37	0.12 12	0.47 288	0.29 274	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 195

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 256	0.65 49	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.37 49	0.40 169	0.21 100	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 117

mms	0.27 112	0.26 128	0.91 113	0.25 145	0.18 213	0.32 46	0.23 270	0.37 49	0.31 38	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.17 76	0.46 276	0.21 146	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.47 621

GLC_STEREO	0.28 128	0.27 140	1.36 203	0.28 242	0.12 21	0.41 135	0.20 148	0.37 49	0.38 141	0.26 192	0.30 193	0.25 181	0.19 125	0.33 154	0.24 208	0.09 145	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.09 79

FlowAnything_test	0.23 70	0.32 221	0.52 5	0.28 242	0.17 164	0.37 89	0.20 148	0.38 58	0.24 4	0.24 154	0.20 67	0.21 125	0.17 76	0.26 66	0.25 222	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.17 315	0.12 195

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.31 40	0.22 231	0.38 58	0.25 6	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.28 21	0.21 190	0.38 58	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

999	0.29 141	0.25 110	1.05 135	0.26 188	0.18 213	0.49 243	0.23 270	0.38 58	0.37 134	0.20 87	0.32 220	0.23 149	0.18 100	0.73 405	0.36 360	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.10 117

ours_stereo	0.27 112	0.25 110	1.21 166	0.25 145	0.17 164	0.35 68	0.23 270	0.38 58	0.35 92	0.20 87	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

rvit_stereo_0083	0.25 87	0.19 11	0.58 22	0.28 242	0.18 213	0.28 21	0.22 231	0.38 58	0.54 329	0.23 143	0.30 193	0.27 209	0.26 247	0.37 199	0.24 208	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.12 160	0.10 117

MGS-Stereo	0.32 174	0.34 247	1.70 283	0.25 145	0.14 73	0.40 124	0.22 231	0.38 58	0.43 206	0.24 154	0.51 367	0.25 181	0.18 100	0.31 127	0.20 126	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 153	0.47 627	0.08 51

aanet-new-40k	0.25 87	0.37 269	1.35 201	0.24 121	0.24 350	0.38 106	0.20 148	0.39 65	0.26 12	0.18 52	0.24 121	0.16 51	0.20 138	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 382

aanet-new-24k	0.27 112	0.40 301	1.12 146	0.24 121	0.45 588	0.40 124	0.21 190	0.39 65	0.28 22	0.19 72	0.28 170	0.17 66	0.20 138	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 598	0.09 79	0.10 117

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 77	0.31 213	0.88 103	0.25 145	0.23 335	0.45 180	0.22 231	0.39 65	0.30 34	0.21 100	0.27 158	0.18 84	0.21 152	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 283	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.13 238

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 112	0.40 301	0.87 100	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.13 199	0.55 634

WQFJA1++	2.30 678	0.22 56	6.03 689	1.08 662	1.15 674	0.29 28	0.14 21	0.39 65	0.24 4	13.61 715	0.19 58	3.34 686	0.17 76	0.33 154	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 725	0.14 266

252Zero-FE	0.62 497	0.27 140	0.83 91	0.24 121	0.13 52	0.31 40	0.13 9	0.39 65	0.32 49	8.03 704	0.23 109	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 419	0.09 145	0.12 418	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 195

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 32	0.15 102	0.39 111	0.13 9	0.39 65	0.33 64	0.22 120	0.21 75	0.13 4	0.20 138	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 230	0.60 24	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.13 9	0.39 65	0.46 238	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 112	0.40 301	0.86 98	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.13 199	0.55 634

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 112	0.46 347	1.39 215	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.21 190	0.40 74	0.25 6	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.18 100	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 567	0.08 42	0.27 515

aanet-new-16k	0.26 100	0.47 357	1.36 203	0.25 145	0.12 21	0.36 82	0.18 103	0.40 74	0.35 92	0.18 52	0.21 75	0.18 84	0.21 152	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

GEAStereo	0.35 206	0.32 221	1.17 156	0.53 595	0.60 630	0.55 319	0.21 190	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.22 95	0.16 51	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.33 543	0.71 650

gasm-f	0.36 216	0.34 247	1.13 147	0.53 595	0.44 577	0.54 304	0.27 375	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.33 230	0.16 51	0.22 170	0.36 188	0.25 222	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.38 590	0.71 650

Replicate-Monster	0.23 70	0.40 301	0.94 118	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.13 9	0.40 74	0.36 122	0.22 120	0.15 31	0.15 37	0.15 52	0.40 224	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 308

4.5_new	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

WCG-NET	0.30 158	0.42 319	1.26 175	0.24 121	0.12 21	0.43 158	0.24 305	0.40 74	0.56 350	0.35 256	0.37 255	0.26 196	0.24 212	0.29 105	0.19 94	0.08 67	0.12 418	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.10 117

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 223	1.34 655	1.24 172	0.23 93	0.12 21	0.33 52	0.20 148	0.40 74	0.33 64	0.25 174	0.21 75	0.16 51	0.14 28	0.27 72	0.63 500	0.55 654	0.06 24	0.11 308	0.13 382	0.25 461	0.49 625

WCG-NET（raft）	0.32 174	0.53 386	1.21 166	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.24 305	0.40 74	0.50 280	0.35 256	0.35 243	0.47 372	0.25 227	0.35 175	0.20 126	0.08 67	0.29 618	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.11 148

CREStereo++_RVC	0.33 184	0.29 182	1.74 299	0.24 121	0.16 133	0.54 304	0.15 43	0.40 74	0.55 338	0.37 266	0.51 367	0.24 166	0.19 125	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 583	0.08 42	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	0.33 184	0.49 366	1.75 305	0.23 93	0.12 21	0.54 304	0.16 68	0.40 74	0.45 227	0.45 322	0.51 367	0.26 196	0.22 170	0.29 105	0.20 126	0.10 252	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

aanet-32k-new	0.30 158	0.60 416	1.61 264	0.25 145	0.15 102	0.46 200	0.21 190	0.41 86	0.33 64	0.17 41	0.24 121	0.17 66	0.23 196	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 601

aanet-new	0.32 174	0.29 182	2.39 521	0.25 145	0.25 371	0.43 158	0.21 190	0.41 86	0.31 38	0.18 52	0.23 109	0.16 51	0.30 322	0.33 154	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 238

DispViT+	0.23 70	0.23 78	0.98 125	0.19 2	0.44 577	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.37 134	0.19 72	0.16 40	0.18 84	0.15 52	0.38 209	0.17 57	0.11 341	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 77	0.38 281	1.37 208	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.40 169	0.14 10	0.25 136	0.15 37	0.15 52	0.25 47	0.18 68	0.09 145	0.07 77	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 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

tt45	0.29 141	0.24 96	1.06 137	0.25 145	0.17 164	0.55 319	0.22 231	0.41 86	0.35 92	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.18 100	0.64 367	0.34 342	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.11 148

rvit_stereo_0081_aga	0.27 112	0.29 182	1.08 139	0.26 188	0.20 272	0.33 52	0.21 190	0.41 86	0.42 195	0.26 192	0.28 170	0.27 209	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.14 479	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.10 117

U	3.37 694	0.17 3	0.91 113	0.26 188	13.79 715	19.19 719	0.15 43	0.41 86	0.31 38	0.17 41	0.18 53	0.27 209	0.15 52	0.21 10	0.16 36	0.09 145	0.06 24	17.88 726	12.81 719	0.10 109	0.08 51

DilatedVolume-Stereo	0.26 100	0.20 23	0.64 41	0.25 145	0.15 102	0.41 135	0.18 103	0.42 96	0.35 92	0.34 254	0.34 238	0.25 181	0.23 196	0.43 242	0.53 464	0.09 145	0.09 283	0.08 65	0.10 241	0.12 160	0.11 148

2.25w	0.21 35	0.22 56	0.51 2	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.42 96	0.34 78	0.23 143	0.27 158	0.14 15	0.18 100	0.33 154	0.24 208	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

fffft	0.29 141	0.21 39	1.10 144	0.24 121	0.15 102	0.42 150	0.24 305	0.42 96	0.38 141	0.21 100	0.18 53	0.20 111	0.16 67	0.44 251	0.70 519	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.28 499	0.20 418
1: 1. 1
fffy	0.28 128	0.24 96	1.19 160	0.27 211	0.15 102	0.37 89	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.20 87	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.44 251	0.20 126	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

rvit_stereo_0081	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

RAStereo	0.28 128	0.48 362	1.52 249	0.26 188	0.18 213	0.25 16	0.19 121	0.42 96	0.35 92	0.20 87	0.25 136	0.20 111	0.16 67	0.24 39	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.12 160	0.08 51

LoS_RVC	0.29 141	0.33 230	1.19 160	0.25 145	0.34 502	0.43 158	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.22 120	0.33 230	0.23 149	0.24 212	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 552

aanet-new-60k	0.29 141	0.51 377	1.68 277	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.43 104	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.17 66	0.19 125	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 507

water-stereo	0.24 77	0.17 3	0.88 103	0.24 121	0.14 73	0.37 89	0.17 80	0.43 104	0.32 49	0.26 192	0.35 243	0.26 196	0.24 212	0.22 23	0.25 222	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.08 153	0.10 109	0.10 117

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.55 14	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.14 21	0.43 104	0.33 64	0.21 100	0.24 121	0.14 15	0.18 100	0.34 168	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

StereoAnything_RVC	0.35 206	1.25 643	1.82 360	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 43	0.43 104	0.37 134	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 125	0.46 276	0.14 4	0.11 341	0.09 283	0.08 65	0.05 1	0.76 658	0.18 382

Occ-G	0.30 158	0.30 199	1.33 193	0.23 93	0.15 102	0.36 82	0.25 328	0.43 104	0.31 38	0.26 192	0.35 243	0.46 364	0.22 170	0.30 118	0.25 222	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 457	0.31 525	0.08 51

AEACV	0.33 184	0.24 96	1.44 226	0.28 242	0.35 515	0.47 211	0.21 190	0.43 104	0.28 22	0.26 192	0.25 136	0.22 131	0.38 385	0.30 118	0.18 68	0.09 145	0.35 631	0.09 166	0.36 619	0.23 430	0.25 497

XX-TBD	0.34 193	0.77 501	1.75 305	0.34 413	0.13 52	0.51 268	0.17 80	0.43 104	0.50 280	0.37 266	0.49 354	0.23 149	0.18 100	0.28 89	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

aanet-new-36k	0.29 141	0.63 437	1.51 247	0.24 121	0.11 9	0.43 158	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.19 72	0.24 121	0.16 51	0.22 170	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 485

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 87	0.35 256	0.69 66	0.23 93	0.27 402	0.35 68	0.20 148	0.44 113	0.28 22	0.21 100	0.22 95	0.14 15	0.22 170	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 641	0.09 79	0.34 574

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 100	0.23 78	1.00 127	0.22 63	0.31 464	0.47 211	0.20 148	0.44 113	0.33 64	0.27 208	0.32 220	0.24 166	0.14 28	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.16 340

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 100	0.38 281	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.22 231	0.44 113	0.33 64	0.21 100	0.25 136	0.16 51	0.22 170	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 637	0.08 42	0.27 515

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 87	0.41 311	1.08 139	0.23 93	0.23 335	0.45 180	0.20 148	0.44 113	0.30 34	0.18 52	0.21 75	0.22 131	0.20 138	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 266

VIP-Stereo	0.28 128	0.56 405	1.05 135	0.23 93	0.19 252	0.52 288	0.17 80	0.44 113	0.39 155	0.18 52	0.25 136	0.24 166	0.15 52	0.33 154	0.19 94	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 230	0.32 561

Zero-FE251	0.56 458	0.29 182	1.27 178	0.26 188	0.16 133	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.35 92	5.31 700	0.19 58	0.22 131	0.19 125	0.24 39	1.08 581	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 238

FSD					0.29 426	0.35 68	0.33 472	0.44 113	0.46 238	0.32 245	0.32 220	0.37 284	0.32 340	0.35 175	0.32 319	0.28 625	0.27 614	0.31 624	0.30 583	0.31 525

asda	0.22 58	0.25 110	0.70 69	0.21 32	0.16 133	0.43 158	0.16 68	0.44 113	0.35 92	0.22 120	0.20 67	0.14 15	0.20 138	0.25 47	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.30 34	0.22 120	0.20 67	0.13 4	0.18 100	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

LG-G_1	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

CASnet	0.28 128	0.31 213	1.20 164	0.28 242	0.11 9	0.47 211	0.19 121	0.44 113	0.44 212	0.38 276	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.29 105	0.19 94	0.10 252	0.06 24	0.15 502	0.12 348	0.16 291	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 174	0.31 213	1.46 231	0.31 325	0.15 102	0.53 297	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.36 261	0.38 268	0.27 209	0.27 268	0.42 238	0.19 94	0.09 145	0.13 443	0.09 166	0.16 457	0.20 382	0.13 238

RAFT-RH_RVC	0.61 492	0.50 374	2.33 509	0.36 449	0.29 426	0.60 402	0.18 103	0.44 113	0.58 365	0.76 582	1.91 660	0.47 372	0.29 310	1.60 535	1.23 604	0.14 479	0.07 77	0.13 433	0.13 382	0.10 109	0.09 79

aanet-new-70k	0.27 112	0.48 362	1.33 193	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.45 128	0.33 64	0.17 41	0.21 75	0.16 51	0.21 152	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 446

aanet-new-78k	0.33 184	0.44 335	2.51 557	0.26 188	0.12 21	0.42 150	0.20 148	0.45 128	0.31 38	0.16 22	0.22 95	0.15 37	0.25 227	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 552

aanet-new-14k	0.25 87	0.33 230	1.13 147	0.26 188	0.12 21	0.37 89	0.21 190	0.45 128	0.36 122	0.20 87	0.27 158	0.15 37	0.29 310	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.12 195

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 87	0.24 96	0.84 93	0.22 63	0.32 474	0.48 226	0.20 148	0.45 128	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.07 5	0.13 238

gcap_with_dpt	0.25 87	0.22 56	1.00 127	0.22 63	0.30 443	0.48 226	0.21 190	0.45 128	0.32 49	0.27 208	0.31 210	0.20 111	0.14 28	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.13 238

111111	0.24 77	0.21 39	0.82 89	0.24 121	0.21 286	0.43 158	0.13 9	0.45 128	0.35 92	0.22 120	0.27 158	0.18 84	0.16 67	0.35 175	0.18 68	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 461	0.08 51

RSM++	0.27 112	0.26 128	0.87 100	0.28 242	0.13 52	0.39 111	0.20 148	0.45 128	0.45 227	0.20 87	0.24 121	0.24 166	0.17 76	0.36 188	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.26 482	0.18 382

MaDis-Stereo	0.29 141	0.54 394	1.44 226	0.24 121	0.29 426	0.29 28	0.16 68	0.45 128	0.37 134	0.19 72	0.21 75	0.28 220	0.22 170	0.30 118	0.29 274	0.10 252	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.11 142	0.11 148

monster-pro	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

TS12	0.24 77	0.26 128	0.83 91	0.25 145	0.11 9	0.46 200	0.17 80	0.46 136	0.43 206	0.20 87	0.31 210	0.18 84	0.20 138	0.31 127	0.22 171	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.07 12

aanet-new-10k	0.27 112	0.52 379	1.27 178	0.27 211	0.15 102	0.49 243	0.21 190	0.46 136	0.31 38	0.21 100	0.20 67	0.19 107	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 340

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 141	0.58 411	0.98 125	0.21 32	0.31 464	0.41 135	0.20 148	0.46 136	0.34 78	0.21 100	0.22 95	0.19 107	0.17 76	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.45 637	0.09 79	0.29 530

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 141	0.53 386	1.28 180	0.22 63	0.32 474	0.35 68	0.19 121	0.46 136	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.18 84	0.18 100	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.46 640	0.10 109	0.32 561

BStereo	0.28 128	0.33 230	1.34 198	0.23 93	0.29 426	0.33 52	0.20 148	0.46 136	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

MonStereo	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

qwe	0.21 35	0.22 56	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.41 135	0.15 43	0.46 136	0.35 92	0.26 192	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.31 127	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsters	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.23 93	0.28 417	0.42 150	0.14 21	0.46 136	0.31 38	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.14 28	0.43 242	0.20 126	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 153	0.06 1	0.06 1

HUF	0.59 478	0.65 449	2.46 537	0.45 556	0.77 650	0.34 62	0.24 305	0.46 136	0.39 155	0.31 235	0.28 170	0.25 181	0.19 125	0.67 384	0.18 68	0.12 402	2.03 701	0.08 65	0.06 21	0.31 525	1.59 694

MonSter	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

ff7	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

IGEVStereo-DCA	0.33 184	0.34 247	1.38 210	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.18 490	0.16 291	0.22 446

ffff	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

11t	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

CAS	0.35 206	0.25 110	1.30 186	0.79 643	0.34 502	0.51 268	0.23 270	0.46 136	0.39 155	0.22 120	0.31 210	0.20 111	0.17 76	0.28 89	0.23 182	0.73 664	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 592

CES	0.30 158	0.27 140	1.09 142	0.23 93	0.50 603	0.40 124	0.20 148	0.46 136	0.44 212	0.22 120	0.28 170	0.26 196	0.19 125	0.33 154	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.49 625

ccc-4	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

PMTNet	0.31 167	0.35 256	1.30 186	0.20 9	0.14 73	0.57 354	0.25 328	0.46 136	0.42 195	0.27 208	0.32 220	0.27 209	0.24 212	0.39 217	0.23 182	0.43 643	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 344	0.07 12

aanet-new-90k	0.29 141	0.47 357	1.41 218	0.26 188	0.18 213	0.43 158	0.19 121	0.47 156	0.32 49	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.21 152	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 619

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

Lsterematch	0.39 251	0.69 465	1.65 268	0.28 242	0.14 73	0.50 256	0.21 190	0.47 156	0.58 365	0.43 304	0.59 445	0.44 343	0.37 376	0.44 251	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

DDF-Stereo	0.37 223	0.27 140	0.79 84	0.39 500	0.29 426	0.38 106	0.21 190	0.47 156	0.51 287	0.32 245	0.17 43	0.79 552	0.23 196	0.64 367	1.04 577	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.12 348	0.35 568	0.15 308

2.5w	0.21 35	0.23 78	0.50 1	0.22 63	0.15 102	0.39 111	0.19 121	0.47 156	0.36 122	0.21 100	0.22 95	0.13 4	0.17 76	0.33 154	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 73	0.40 124	0.18 103	0.47 156	0.36 122	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.19 125	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

MM-Stereo_test2	0.38 236	0.28 169	2.46 537	0.43 535	0.15 102	0.50 256	0.25 328	0.47 156	0.38 141	0.33 251	0.26 149	0.23 149	0.22 170	0.34 168	0.29 274	0.08 67	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.36 575	0.22 446

AIO_test	0.39 251	0.37 269	1.19 160	0.73 636	0.67 639	0.35 68	0.25 328	0.47 156	0.34 78	0.34 254	0.22 95	0.33 265	0.17 76	1.31 485	0.19 94	0.11 341	0.15 490	0.08 65	0.21 529	0.15 254	0.23 471

gcap-zeroshot	0.26 100	0.24 96	1.03 130	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

test_for_model	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

testlalala	0.26 100	0.24 96	1.03 130	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

test_4	0.40 259	0.37 269	2.01 438	0.29 276	0.21 286	0.50 256	0.28 395	0.47 156	0.39 155	0.42 298	0.76 563	0.38 293	0.22 170	0.52 320	0.33 333	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.15 435	0.28 499	0.07 12

RAFT-345	0.53 431	0.30 199	2.34 511	0.38 490	0.34 502	0.58 371	0.42 527	0.47 156	0.61 397	0.51 383	1.00 612	0.43 332	0.28 286	1.57 528	0.82 544	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.10 109	0.08 51

GMStereo	0.38 236	0.99 591	1.91 401	0.27 211	0.16 133	0.39 111	0.23 270	0.47 156	0.62 415	0.38 276	0.34 238	0.25 181	0.25 227	0.39 217	0.29 274	0.14 479	0.08 192	0.10 233	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 77	0.22 56	0.90 110	0.23 93	0.32 474	0.47 211	0.21 190	0.48 170	0.34 78	0.20 87	0.25 136	0.21 125	0.23 196	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

zero-FE	0.80 585	0.27 140	8.23 696	0.49 576	0.98 660	0.33 52	0.20 148	0.48 170	1.28 648	0.17 41	0.20 67	0.77 543	0.22 170	0.60 356	0.97 559	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.10 241	0.33 543	0.14 266

trnet	0.28 128	0.26 128	1.32 191	0.19 2	0.12 21	0.54 304	0.15 43	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.30 118	0.21 146	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

LoS	0.31 167	0.30 199	1.52 249	0.23 93	0.13 52	0.54 304	0.20 148	0.48 170	0.49 269	0.25 174	0.28 170	0.37 284	0.24 212	0.38 209	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 158	0.54 394	1.29 183	0.25 145	0.15 102	0.47 211	0.25 328	0.48 170	0.39 155	0.21 100	0.23 109	0.22 131	0.20 138	0.44 251	0.19 94	0.08 67	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.12 195

sCroCo_RVC	0.33 184	0.32 221	1.89 390	0.34 413	0.27 402	0.30 32	0.22 231	0.48 170	0.44 212	0.22 120	0.33 230	0.25 181	0.25 227	0.32 140	0.24 208	0.14 479	0.16 508	0.12 372	0.12 348	0.15 254	0.13 238

CREStereo	0.28 128	0.30 199	1.33 193	0.19 2	0.13 52	0.55 319	0.17 80	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.11 341	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	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	0.26 100	0.38 281	1.21 166	0.25 145	0.13 52	0.44 171	0.22 231	0.49 177	0.34 78	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.25 227	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 195

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 148	0.49 177	0.37 134	0.20 87	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Wave_Phase_stereo	0.31 167	0.33 230	1.34 198	0.23 93	0.29 426	0.98 615	0.20 148	0.49 177	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

RSM	0.28 128	0.26 128	0.97 123	0.25 145	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.49 177	0.44 212	0.21 100	0.27 158	0.28 220	0.17 76	0.38 209	0.20 126	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 606	0.21 398	0.16 340

GCAP-Stereo	0.34 193	0.89 548	1.76 314	0.26 188	0.12 21	0.52 288	0.14 21	0.49 177	0.38 141	0.29 223	0.30 193	0.29 232	0.22 170	0.30 118	0.20 126	0.09 145	0.17 528	0.09 166	0.07 106	0.21 398	0.11 148

anonymousdsp	0.34 193	0.53 386	1.47 235	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.55 335	0.19 94	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 530

IGEV-Stereo	0.34 193	0.54 394	1.47 235	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.54 331	0.19 94	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 530
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 304	1.02 602	1.74 299	0.35 429	0.19 252	0.58 371	0.23 270	0.49 177	0.66 465	0.41 293	0.38 268	0.34 271	0.29 310	0.53 326	0.30 294	0.24 607	0.10 332	0.37 638	0.19 510	0.27 493	0.15 308

dd	0.42 285	0.96 573	1.77 323	0.31 325	0.17 164	0.57 354	0.26 351	0.49 177	0.68 476	0.41 293	0.40 282	0.34 271	0.27 268	0.45 267	0.40 393	0.17 536	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.21 398	0.12 195

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 148	0.50 186	0.37 134	0.21 100	0.22 95	0.27 209	0.24 212	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 190	0.50 186	0.39 155	0.25 174	0.22 95	0.27 209	0.25 227	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 89	0.22 231	0.50 186	0.38 141	0.22 120	0.21 75	0.12 2	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 135	0.20 148	0.50 186	0.34 78	0.25 174	0.23 109	0.13 4	0.23 196	0.24 39	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune2	0.35 206	0.45 344	1.04 134	0.21 32	0.12 21	0.58 371	0.23 270	0.50 186	0.45 227	0.31 235	0.46 318	0.30 240	0.41 418	0.81 424	0.51 457	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.09 79

LG-Stereo	0.27 112	0.25 110	0.95 119	0.25 145	0.15 102	0.43 158	0.21 190	0.50 186	0.40 169	0.18 52	0.29 178	0.25 181	0.16 67	0.28 89	0.35 354	0.07 26	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.24 447	0.10 117

Reg-Stereo(zero)	0.46 340	0.17 3	2.10 460	0.24 121	0.34 502	0.51 268	0.42 527	0.50 186	0.54 329	0.37 266	0.46 318	0.54 407	0.60 542	0.43 242	1.10 584	0.08 67	0.09 283	0.08 65	0.22 539	0.12 160	0.22 446

AIO_rvc	0.41 266	0.64 442	1.29 183	0.58 616	0.39 548	0.37 89	0.24 305	0.50 186	0.43 206	0.28 215	0.23 109	0.25 181	0.16 67	0.99 447	0.19 94	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.25 461	0.85 663

AAGNet	0.88 605	0.33 230	1.79 347	0.54 600	0.98 660	0.62 442	0.46 556	0.50 186	0.60 380	0.58 472	0.53 394	0.50 388	0.73 585	1.23 479	7.48 703	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.14 230	0.09 79

DeepStereo_RVC	0.44 304	0.28 169	1.92 404	0.49 576	0.17 164	0.60 402	0.59 601	0.50 186	0.52 296	0.49 363	0.45 310	0.39 299	0.86 610	0.45 267	0.33 333	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

DN	0.37 223	0.23 78	1.40 216	0.37 473	0.40 558	0.48 226	0.21 190	0.51 196	0.40 169	0.23 143	0.24 121	0.36 280	0.18 100	0.81 424	0.54 470	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.34 606	0.12 160	0.19 399

aanet-new-12k	0.24 77	0.24 96	1.06 137	0.27 211	0.12 21	0.43 158	0.20 148	0.51 196	0.34 78	0.19 72	0.16 40	0.15 37	0.21 152	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 142	0.09 79

depthmonostereo	0.26 100	0.23 78	0.65 49	0.41 520	0.13 52	0.41 135	0.19 121	0.51 196	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.26 196	0.28 286	0.44 251	0.23 182	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

monsterstereo	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.25 145	0.27 402	0.39 111	0.14 21	0.51 196	0.33 64	0.25 174	0.27 158	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

xyz-stereo	3.02 690	0.29 182	30.64 734	0.23 93	0.12 21	15.52 710	0.24 305	0.51 196	0.47 257	0.59 486	7.99 703	0.64 465	0.47 483	1.39 494	0.50 451	0.09 145	0.07 77	0.34 631	0.07 106	0.13 199	0.08 51

rvit_0105_6	0.31 167	0.29 182	1.00 127	0.31 325	0.18 213	0.35 68	0.25 328	0.51 196	0.61 397	0.25 174	0.28 170	0.32 254	0.25 227	0.39 217	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.14 230	0.13 238

Patchmatch Stereo++	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195
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	0.46 340	0.25 110	1.77 323	0.47 566	0.16 133	0.95 611	0.74 635	0.51 196	0.56 350	0.48 351	0.39 277	0.59 440	0.29 310	0.77 417	0.32 319	0.11 341	0.13 443	0.11 308	0.09 201	0.21 398	0.24 485

PSM-adaLoss	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.60 402	0.29 419	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo_v2	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.26 351	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.49 305	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

HUI-Stereo	0.38 236	0.27 140	1.79 347	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.45 267	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

DEmStereo	0.68 533	0.31 213	2.25 496	0.42 531	0.17 164	0.66 494	0.89 649	0.51 196	0.59 375	0.60 496	1.01 613	0.45 352	1.26 645	1.54 522	2.26 657	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.10 241	0.10 109	0.11 148

iGMRVC	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.55 335	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

iRAFT	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

RAFT-IKP	0.38 236	0.27 140	1.79 347	0.44 542	0.16 133	0.60 402	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.50 312	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

xyz-stereo-finetune	0.31 167	0.46 347	0.79 84	0.21 32	0.12 21	0.53 297	0.25 328	0.52 212	0.54 329	0.28 215	0.32 220	0.29 232	0.23 196	0.59 349	0.55 472	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.08 51

IGEV-Stereo++	0.23 70	0.23 78	0.64 41	0.24 121	0.22 315	0.47 211	0.13 9	0.52 212	0.33 64	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.22 170	0.32 140	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.09 79

AIO-Stereo	0.30 158	0.27 140	1.25 173	0.27 211	0.24 350	0.37 89	0.20 148	0.52 212	0.36 122	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.14 28	0.31 127	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 623	0.19 365	0.31 552

H2IRNET	0.40 259	0.61 421	1.90 395	0.29 276	0.17 164	0.54 304	0.18 103	0.52 212	0.50 280	0.27 208	0.56 428	0.47 372	0.35 356	0.46 276	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.32 534	0.12 195

4D-IteraStereo	0.44 304	0.96 573	2.63 578	0.27 211	0.30 443	0.45 180	0.25 328	0.52 212	0.50 280	0.40 284	0.31 210	0.40 308	0.19 125	0.35 175	0.32 319	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.11 308	0.19 365	0.30 543

dad	0.51 411	1.01 597	1.74 299	0.29 276	0.19 252	0.60 402	0.26 351	0.52 212	0.75 548	0.63 525	0.63 486	0.63 456	0.33 345	0.85 430	0.47 435	0.27 621	0.15 490	0.40 641	0.18 490	0.22 415	0.14 266

PFNet+	0.45 326	0.37 269	1.86 376	0.46 561	0.18 213	0.58 371	0.77 639	0.52 212	0.64 435	0.56 443	0.48 337	0.39 299	0.26 247	0.93 440	0.32 319	0.13 434	0.09 283	0.14 471	0.13 382	0.12 160	0.15 308

ASMatch	0.60 484	0.43 324	2.58 572	0.91 652	0.36 524	0.56 336	0.25 328	0.52 212	0.61 397	0.47 333	1.21 632	0.47 372	0.66 568	1.34 489	0.94 555	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.10 109	0.16 340

CRE-IMP	0.41 266	0.22 56	1.76 314	0.48 574	0.17 164	0.79 572	0.69 627	0.52 212	0.52 296	0.47 333	0.42 292	0.45 352	0.26 247	0.41 229	0.31 306	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.23 471

RT-Monster	0.29 141	0.30 199	0.95 119	0.25 145	0.28 417	0.46 200	0.15 43	0.53 221	0.55 338	0.37 266	0.36 247	0.28 220	0.21 152	0.32 140	0.21 146	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 254	0.14 266

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 223	0.37 269	1.21 166	0.26 188	0.18 213	0.73 539	0.18 103	0.53 221	0.41 182	0.35 256	0.30 193	0.58 437	0.22 170	0.33 154	0.95 557	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.13 199	0.15 308

MyStereo07	0.34 193	0.40 301	1.46 231	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.25 136	0.20 111	0.26 247	0.57 339	0.19 94	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

MIF-Stereo (partial)	0.34 193	0.41 311	1.93 407	0.26 188	0.24 350	0.32 46	0.17 80	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.37 255	0.25 181	0.26 247	0.44 251	0.31 306	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.19 365	0.14 266

DisPM	0.43 294	0.33 230	1.78 327	0.57 614	0.18 213	0.59 390	0.63 615	0.53 221	0.61 397	0.60 496	0.53 394	0.38 293	0.26 247	0.75 409	0.29 274	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.14 266

GMOStereo	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

error version	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

test-v	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

DRaft	0.62 497	0.38 281	1.76 314	0.24 121	0.16 133	0.64 474	0.66 618	0.53 221	0.53 314	0.67 548	0.99 610	0.38 293	1.00 627	1.44 501	2.10 651	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.14 410	0.18 344	0.21 431

test-2	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

sAnonymous2	0.38 236	0.62 427	2.15 473	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 590	0.35 577

CroCo_RVC	0.38 236	0.62 427	2.15 473	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 590	0.35 577

DNS	0.93 613	0.22 56	1.33 193	1.53 678	0.27 402	2.18 681	0.18 103	0.54 233	0.33 64	7.89 703	0.36 247	0.37 284	0.21 152	0.41 229	0.63 500	0.13 434	0.12 418	0.08 65	0.08 153	0.12 160	1.56 692

rvit_stereo_0080	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

whm_eth	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

iRaftStereo_RVC	0.37 223	0.53 386	1.41 218	0.28 242	0.15 102	0.52 288	0.20 148	0.54 233	0.46 238	0.37 266	0.43 295	0.41 314	0.23 196	0.36 188	0.26 235	0.09 145	0.15 490	0.12 372	0.11 308	0.41 608	0.37 592

TestStereo	0.45 326	0.54 394	2.11 461	0.29 276	0.16 133	0.43 158	0.24 305	0.54 233	0.45 227	0.37 266	0.46 318	0.34 271	0.27 268	1.98 602	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.14 230	0.08 51

1w_stereo	0.22 58	0.17 3	0.52 5	0.23 93	0.16 133	0.44 171	0.22 231	0.55 238	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.13 4	0.26 247	0.28 89	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

fast-iter	0.41 266	0.63 437	1.72 291	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

CoSv	0.41 266	0.63 437	1.72 291	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

castereo++	0.28 128	0.43 324	0.93 116	0.28 242	0.17 164	0.53 297	0.21 190	0.55 238	0.45 227	0.17 41	0.26 149	0.32 254	0.17 76	0.33 154	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 573	0.13 199	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 167	0.61 421	1.18 158	0.32 354	0.21 286	0.28 21	0.27 375	0.55 238	0.48 262	0.23 143	0.27 158	0.28 220	0.26 247	0.32 140	0.25 222	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.11 308	0.13 199	0.14 266

SST-Stereo	0.52 425	0.20 23	1.76 314	0.62 627	0.53 611	0.62 442	0.66 618	0.55 238	0.61 397	0.58 472	0.53 394	0.52 397	0.60 542	1.59 534	0.29 274	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.10 117

Selective-IGEV-i32	0.29 141	0.23 78	1.28 180	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 530

GASTEREO	0.35 206	0.72 476	1.15 152	0.56 609	0.20 272	0.52 288	0.22 231	0.56 244	0.40 169	0.30 229	0.31 210	0.16 51	0.31 332	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.14 462	0.08 65	0.28 567	0.14 230	0.20 418

MSCF	0.35 206	0.72 476	1.15 152	0.58 616	0.21 286	0.50 256	0.22 231	0.56 244	0.38 141	0.29 223	0.29 178	0.17 66	0.30 322	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.12 418	0.08 65	0.29 573	0.15 254	0.21 431

Selective-IGEV	0.29 141	0.23 78	1.28 180	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 530

RAFT_R40	0.50 394	0.21 39	1.76 314	0.50 580	0.40 558	0.61 422	0.53 580	0.56 244	0.60 380	0.56 443	0.54 406	0.55 410	0.51 504	1.57 528	0.53 464	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.09 79

raftrobust	0.38 236	0.68 461	1.54 251	0.32 354	0.46 596	0.52 288	0.21 190	0.56 244	0.42 195	0.52 392	0.35 243	0.31 243	0.33 345	0.37 199	0.30 294	0.10 252	0.11 385	0.08 65	0.07 106	0.21 398	0.19 399

tg	0.37 223	0.55 403	1.35 201	0.28 242	0.16 133	0.57 354	0.18 103	0.57 250	0.49 269	0.37 266	0.44 306	0.38 293	0.24 212	0.46 276	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.43 616	0.36 585

MoCha-V2	0.36 216	0.32 221	1.41 218	0.36 449	0.31 464	0.35 68	0.19 121	0.57 250	0.39 155	0.30 229	0.32 220	0.28 220	0.27 268	0.47 288	0.24 208	0.08 67	0.56 663	0.08 65	0.38 623	0.18 344	0.12 195

knoymous	0.34 193	0.25 110	1.75 305	0.24 121	0.18 213	0.45 180	0.24 305	0.57 250	0.38 141	0.41 293	0.39 277	0.55 410	0.25 227	0.38 209	0.23 182	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.07 106	0.13 199	0.12 195

FTStereo	0.76 573	0.18 7	2.35 514	0.71 635	0.21 286	0.73 539	1.79 689	0.57 250	0.53 314	1.07 632	1.63 654	1.29 649	2.13 678	0.75 409	0.29 274	0.19 563	0.08 192	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.40 607

Pruner-Stereo	0.51 411	0.27 140	1.78 327	1.79 684	0.19 252	0.62 442	0.45 553	0.57 250	0.60 380	0.61 505	0.48 337	0.41 314	0.24 212	0.46 276	1.00 568	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.12 160	0.13 238

aanetorigin	0.77 577	0.80 513	2.59 574	0.43 535	0.44 577	0.58 371	1.01 660	0.57 250	0.68 476	1.53 667	1.23 633	0.81 559	1.08 635	1.07 458	1.07 580	0.18 548	0.15 490	0.17 542	0.21 529	0.54 640	0.30 543

NLSM3	0.26 100	0.39 293	0.75 75	0.25 145	0.24 350	0.43 158	0.19 121	0.58 256	0.45 227	0.20 87	0.26 149	0.20 111	0.25 227	0.29 105	0.24 208	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.09 201	0.10 109	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 128	0.28 169	1.09 142	0.33 380	0.15 102	0.30 32	0.16 68	0.58 256	0.42 195	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.26 247	0.38 209	0.37 367	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 550	0.10 109	0.06 1

DCVSM-stereo	0.49 382	0.29 182	2.49 548	0.29 276	0.22 315	0.53 297	0.52 576	0.58 256	0.49 269	0.69 556	0.46 318	0.79 552	0.48 492	0.53 326	0.42 404	0.13 434	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.20 382	0.20 418

rvit_stereo_0075_2	0.40 259	0.40 301	1.88 383	0.33 380	0.32 474	0.41 135	0.22 231	0.58 256	0.53 314	0.38 276	0.51 367	0.40 308	0.27 268	0.44 251	0.29 274	0.20 573	0.15 490	0.22 589	0.15 435	0.18 344	0.23 471

plain	0.37 223	0.47 357	2.15 473	0.27 211	0.19 252	0.33 52	0.20 148	0.58 256	0.46 238	0.23 143	0.37 255	0.23 149	0.25 227	0.45 267	0.28 258	0.11 341	0.08 192	0.13 433	0.09 201	0.42 614	0.12 195

LL-Strereo2	0.41 266	0.90 552	1.83 363	0.44 542	0.24 350	0.54 304	0.27 375	0.58 256	0.45 227	0.41 293	0.33 230	0.44 343	0.21 152	0.44 251	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.16 521	0.14 410	0.17 315	0.17 362

CroCo-Stereo Lap2	0.33 184	0.61 421	1.47 235	0.32 354	0.38 542	0.23 14	0.22 231	0.58 256	0.46 238	0.22 120	0.27 158	0.29 232	0.23 196	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.14 266

KYRaft	0.48 363	0.29 182	1.75 305	0.33 380	0.21 286	0.75 551	0.44 545	0.58 256	0.57 354	0.64 535	0.93 600	0.53 399	0.72 582	0.60 356	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.12 160	0.54 631

RALCasStereoNet	0.45 326	0.88 544	1.85 368	0.30 297	0.26 389	0.49 243	0.26 351	0.58 256	0.51 287	0.36 261	0.48 337	0.36 280	0.28 286	0.55 335	0.34 342	0.10 252	0.53 661	0.09 166	0.08 153	0.25 461	0.34 574

TestStereo_HL3	0.49 382	1.03 603	2.88 615	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.17 80	0.59 265	0.47 257	0.30 229	0.39 277	0.31 243	0.27 268	1.50 516	0.44 419	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.19 365	0.10 117

rvit_0105_4	0.35 206	0.35 256	1.45 229	0.31 325	0.18 213	0.37 89	0.28 395	0.59 265	0.62 415	0.27 208	0.31 210	0.35 275	0.27 268	0.43 242	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.12 195

UGAM	0.58 470	0.47 357	2.21 484	0.30 297	0.19 252	0.53 297	0.34 477	0.59 265	0.63 427	0.44 311	0.73 554	0.78 547	0.37 376	2.58 658	0.39 385	0.10 252	0.08 192	0.17 542	0.14 410	0.42 614	0.17 362

GCAP-BAT	1.13 633	0.30 199	9.45 700	3.22 700	5.97 702	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.17 362

ACV-stereo	0.66 521	0.76 492	2.86 613	0.32 354	0.25 371	1.01 620	0.60 603	0.59 265	0.52 296	0.41 293	0.45 310	1.55 661	0.94 622	1.40 497	0.69 517	0.14 479	0.13 443	0.12 372	0.11 308	0.20 382	0.19 399

GMStereo_Zeroshot	0.41 266	0.36 266	1.54 251	0.41 520	0.19 252	0.52 288	0.19 121	0.59 265	0.52 296	0.57 454	0.59 445	0.63 456	0.29 310	0.58 343	0.33 333	0.15 500	0.09 283	0.16 521	0.09 201	0.24 447	0.12 195

GCAPDPT-zeroshot	1.09 630	0.30 199	8.70 697	3.22 700	5.88 701	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.19 399

DCRE	0.50 394	0.63 437	2.13 467	0.30 297	0.23 335	0.45 180	0.24 305	0.59 265	0.53 314	0.50 370	2.10 664	0.42 328	0.26 247	0.35 175	0.23 182	0.09 145	0.14 462	0.10 233	0.32 598	0.16 291	0.15 308

LCNet	0.54 437	0.37 269	1.78 327	0.92 653	0.22 315	0.96 612	0.30 427	0.59 265	0.58 365	0.51 383	0.55 416	0.41 314	0.76 593	0.84 428	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.18 490	0.98 670	0.39 601

PSM-AAD	0.63 504	0.22 56	1.77 323	0.37 473	0.23 335	0.86 594	1.17 670	0.59 265	0.60 380	0.64 535	0.71 547	0.68 494	2.93 686	0.65 378	0.31 306	0.09 145	0.07 77	0.17 542	0.15 435	0.13 199	0.33 570

THIR-Stereo	0.86 601	0.62 427	2.13 467	0.25 145	0.16 133	0.58 371	2.74 700	0.59 265	0.51 287	0.62 516	1.62 653	0.97 610	1.80 674	1.69 547	2.25 656	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.11 148

GMM-Stereo	0.50 394	0.23 78	2.41 525	0.54 600	0.24 350	0.77 563	0.46 556	0.59 265	0.57 354	0.58 472	0.73 554	0.47 372	0.43 447	0.68 388	0.27 247	0.10 252	0.06 24	0.13 433	0.13 382	0.14 230	0.44 616

Gwc-CoAtRS	0.38 236	0.33 230	1.92 404	0.27 211	0.41 567	0.48 226	0.19 121	0.59 265	0.46 238	0.43 304	0.39 277	0.57 430	0.26 247	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.31 592	0.11 142	0.09 79

Foundation-i1	0.26 100	0.29 182	0.75 75	0.23 93	0.21 286	0.30 32	0.22 231	0.60 278	0.43 206	0.24 154	0.31 210	0.35 275	0.23 196	0.27 72	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.07 12

DA	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 628

GGEV	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 628

Selective-RAFT	0.35 206	0.26 128	1.48 238	0.31 325	0.15 102	0.61 422	0.19 121	0.60 278	0.54 329	0.28 215	0.29 178	0.40 308	0.33 345	0.50 312	0.27 247	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.19 365	0.08 51

AnonymousM	0.37 223	0.44 335	1.50 244	0.25 145	0.15 102	0.52 288	0.23 270	0.60 278	0.42 195	0.42 298	0.32 220	0.30 240	0.25 227	0.34 168	0.23 182	0.11 341	0.09 283	0.71 664	0.36 619	0.12 160	0.07 12

RAFT_CTSACE	0.46 340	0.76 492	2.07 450	0.35 429	0.30 443	0.54 304	0.30 427	0.61 283	0.48 262	0.49 363	0.76 563	0.55 410	0.36 362	0.58 343	0.22 171	0.08 67	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.41 608	0.08 51

PSM-softLoss	0.48 363	0.27 140	1.85 368	0.51 585	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 535	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

KMStereo	0.48 363	0.27 140	1.85 368	0.51 585	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 535	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

PFNet	0.60 484	0.33 230	2.47 543	0.41 520	0.55 616	0.62 442	0.27 375	0.61 283	0.63 427	0.61 505	0.56 428	0.45 352	0.32 340	1.88 592	1.14 590	0.28 625	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.26 482	0.20 418

GSStereo	0.36 216	0.32 221	1.17 156	0.34 413	0.60 630	0.55 319	0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 661

GS-Stereo							0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 661

dual_stereo	0.23 70	0.25 110	0.66 60	0.21 32	0.15 102	0.27 18	0.15 43	0.62 287	0.40 169	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 28	0.37 199	0.19 94	0.09 145	0.31 623	0.07 2	0.10 241	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 141	0.25 110	1.49 241	0.24 121	0.20 272	0.47 211	0.15 43	0.62 287	0.47 257	0.22 120	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.28 89	0.20 126	0.10 252	0.07 77	0.07 2	0.12 348	0.10 109	0.07 12

GrayStereo	0.66 521	0.19 11	1.76 314	0.90 651	0.23 335	0.62 442	1.42 685	0.62 287	0.60 380	0.72 570	0.78 568	0.56 423	3.07 689	0.60 356	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.21 529	0.11 142	0.18 382

Prome-Stereo	0.49 382	0.30 199	1.76 314	0.60 625	0.23 335	0.63 460	0.42 527	0.62 287	0.60 380	0.59 486	1.03 618	0.43 332	0.72 582	0.60 356	0.33 333	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.43 614

rafts_anoy	0.43 294	0.89 548	1.96 429	0.32 354	0.30 443	0.48 226	0.24 305	0.62 287	0.49 269	0.37 266	0.38 268	0.33 265	0.30 322	0.51 316	0.34 342	0.10 252	0.39 646	0.13 433	0.15 435	0.17 315	0.15 308

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 285	0.86 537	1.78 327	0.28 242	0.17 164	0.52 288	0.20 148	0.62 287	0.61 397	0.50 370	0.61 468	0.39 299	0.32 340	0.35 175	0.30 294	0.07 26	0.10 332	0.09 166	0.09 201	0.35 568	0.10 117

DFGA-Net	0.51 411	1.06 610	1.75 305	0.30 297	0.24 350	0.54 304	0.22 231	0.63 295	0.60 380	0.48 351	0.51 367	0.35 275	0.27 268	1.82 574	0.53 464	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.12 348	0.37 583	0.15 308

MM-Stereo_test1	0.41 266	0.39 293	2.29 503	0.38 490	0.26 389	0.44 171	0.28 395	0.63 295	0.51 287	0.40 284	0.32 220	0.26 196	0.26 247	0.46 276	0.22 171	0.09 145	0.21 573	0.10 233	0.09 201	0.39 600	0.15 308

model_zeroshot	0.44 304	0.68 461	1.97 434	0.28 242	0.18 213	0.69 518	0.21 190	0.63 295	0.40 169	1.00 626	0.34 238	0.42 328	0.20 138	0.69 395	0.24 208	0.10 252	0.22 579	0.10 233	0.22 539	0.12 160	0.10 117

PSi22	0.37 223	0.73 483	1.71 290	0.28 242	0.13 52	0.44 171	0.14 21	0.64 298	0.51 287	0.22 120	0.28 170	0.36 280	0.22 170	0.65 378	0.27 247	0.07 26	0.14 462	0.07 2	0.06 21	0.28 499	0.12 195

GIP-stereo	0.26 100	0.22 56	0.78 83	0.29 276	0.20 272	0.42 150	0.17 80	0.64 298	0.39 155	0.18 52	0.24 121	0.23 149	0.18 100	0.25 47	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.08 51

rvit_0105_5	0.36 216	0.39 293	1.48 238	0.30 297	0.18 213	0.41 135	0.30 427	0.64 298	0.62 415	0.30 229	0.33 230	0.37 284	0.29 310	0.41 229	0.28 258	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.15 435	0.15 254	0.14 266

MIM_Stereo	0.41 266	0.60 416	1.88 383	0.31 325	0.21 286	0.50 256	0.19 121	0.64 298	0.44 212	0.43 304	0.53 394	0.43 332	0.27 268	0.51 316	0.28 258	0.08 67	0.14 462	0.11 308	0.10 241	0.26 482	0.26 507

HHNet	0.60 484	0.65 449	2.60 576	0.36 449	0.25 371	0.64 474	0.61 607	0.64 298	0.62 415	0.55 434	1.13 629	0.32 254	0.60 542	0.42 238	1.79 637	0.15 500	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.18 344	0.15 308

raft+_RVC	0.44 304	0.67 458	1.85 368	0.34 413	0.71 644	0.51 268	0.25 328	0.64 298	0.51 287	0.35 256	0.45 310	0.32 254	0.28 286	0.43 242	0.32 319	0.09 145	0.19 553	0.10 233	0.09 201	0.20 382	0.40 607

AFF-stereo	0.44 304	0.96 573	1.78 327	0.31 325	0.15 102	0.50 256	0.21 190	0.64 298	0.63 427	0.47 333	0.64 502	0.49 385	0.34 354	0.46 276	0.31 306	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.37 583	0.10 117

TestStereo_HL2	0.47 356	1.01 597	2.54 564	0.21 32	0.18 213	0.44 171	0.18 103	0.65 305	0.52 296	0.29 223	0.41 287	0.31 243	0.29 310	1.41 498	0.32 319	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.17 315	0.10 117

Hybrid-DGEV-03	0.45 326	0.88 544	1.75 305	0.29 276	0.17 164	0.58 371	0.24 305	0.65 305	0.48 262	0.59 486	1.01 613	0.39 299	0.28 286	0.41 229	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.34 555	0.24 485

IRAFT_RVC	0.54 437	0.53 386	1.78 327	0.46 561	0.21 286	0.58 371	0.43 534	0.65 305	0.66 465	0.54 416	0.50 362	0.49 385	0.51 504	1.58 532	1.01 572	0.11 341	0.25 604	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.13 238

RAFT	0.45 326	0.92 555	1.59 258	0.34 413	0.19 252	0.46 200	0.35 485	0.65 305	0.49 269	0.49 363	0.49 354	0.70 511	0.40 407	0.47 288	0.32 319	0.11 341	0.16 508	0.14 471	0.13 382	0.51 635	0.13 238

HLF11	0.44 304	0.97 581	2.44 533	0.22 63	0.19 252	0.43 158	0.17 80	0.66 309	0.51 287	0.33 251	0.40 282	0.31 243	0.29 310	0.88 437	0.35 354	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 199	0.11 148

anonymousa	0.48 363	0.46 347	2.44 533	0.29 276	0.34 502	0.61 422	0.25 328	0.66 309	0.54 329	0.53 403	0.77 567	0.73 523	0.46 474	0.33 154	0.31 306	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.29 573	0.10 109	0.19 399

riskmin	0.37 223	0.22 56	1.74 299	0.32 354	0.20 272	0.48 226	0.20 148	0.66 309	0.46 238	0.36 261	0.34 238	0.69 501	0.45 459	0.39 217	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.08 153	0.13 199	0.16 340

NF-Stereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.44 545	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.45 506	0.79 541	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.16 340

OCTAStereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.80 542	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

RE-Stereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 537	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

TVStereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 537	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

ACVNet	0.45 326	0.44 335	1.79 347	0.28 242	0.21 286	0.59 390	0.36 492	0.66 309	0.68 476	0.45 322	0.59 445	0.69 501	0.40 407	0.44 251	0.55 472	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.34 555	0.10 117

CFNet-ft	0.51 411	0.76 492	1.79 347	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 529	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 615	0.13 382	0.18 344	0.14 266

CFNet_RVC	0.51 411	0.76 492	1.79 347	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 529	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 615	0.13 382	0.18 344	0.14 266

HART	0.38 236	0.53 386	1.66 273	0.26 188	0.15 102	0.30 32	0.19 121	0.67 319	0.46 238	0.29 223	0.52 382	0.38 293	0.16 67	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.68 674	0.09 166	0.07 106	0.34 555	0.21 431

11t1	0.33 184	0.19 11	1.41 218	0.33 380	0.16 133	0.48 226	0.21 190	0.67 319	0.48 262	0.40 284	0.34 238	0.32 254	0.33 345	0.42 238	0.27 247	0.11 341	0.12 418	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.14 266

ToySt	0.44 304	0.61 421	1.89 390	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.35 485	0.67 319	0.53 314	0.39 282	0.50 362	0.59 440	0.43 447	0.51 316	0.49 446	0.10 252	0.12 418	0.13 433	0.16 457	0.24 447	0.19 399

RALAANet	0.43 294	0.98 586	1.90 395	0.32 354	0.23 335	0.48 226	0.19 121	0.67 319	0.53 314	0.48 351	0.45 310	0.39 299	0.30 322	0.48 295	0.37 367	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.14 410	0.27 493	0.10 117

SCV_C0	0.33 184	0.43 324	1.42 223	0.25 145	0.16 133	0.35 68	0.20 148	0.68 323	0.44 212	0.24 154	0.27 158	0.29 232	0.20 138	0.58 343	0.18 68	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.26 482	0.17 362

StereoVision	0.45 326	0.72 476	1.94 417	0.33 380	0.32 474	0.47 211	0.26 351	0.68 323	0.57 354	0.32 245	0.89 593	0.45 352	0.27 268	0.49 305	0.36 360	0.13 434	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.13 238

EGLCR-Stereo	0.29 141	0.27 140	0.97 123	0.30 297	0.19 252	0.56 336	0.17 80	0.68 323	0.36 122	0.30 229	0.18 53	0.27 209	0.17 76	0.38 209	0.19 94	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.35 577

TestStereo_HL1	0.43 294	1.06 610	2.57 571	0.22 63	0.18 213	0.46 200	0.18 103	0.69 326	0.54 329	0.32 245	0.36 247	0.31 243	0.28 286	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

FE-Mocha	0.41 266	0.31 213	1.44 226	0.28 242	0.33 489	0.41 135	0.17 80	0.69 326	0.45 227	0.44 311	0.50 362	0.41 314	0.45 459	0.36 188	1.17 596	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.21 529	0.13 199	0.13 238

FACV-RUCA	0.58 470	0.40 301	1.78 327	0.43 535	1.67 688	0.48 226	0.28 395	0.69 326	0.62 415	0.40 284	0.53 394	0.33 265	0.63 559	0.40 224	0.31 306	0.13 434	0.11 385	0.62 659	0.12 348	0.70 652	0.98 671

DDVS	0.62 497	0.40 301	1.40 216	2.21 692	0.35 515	0.87 598	1.00 658	0.69 326	0.50 280	0.53 403	0.56 428	0.90 592	0.37 376	1.22 477	0.47 435	0.15 500	0.14 462	0.14 471	0.12 348	0.19 365	0.22 446

rvit_0105_3	0.39 251	0.47 357	1.46 231	0.33 380	0.19 252	0.45 180	0.35 485	0.69 326	0.65 450	0.37 266	0.37 255	0.40 308	0.31 332	0.44 251	0.30 294	0.18 548	0.17 528	0.17 542	0.18 490	0.15 254	0.15 308

EKT-Stereo	1.47 659	0.49 366	1.93 407	2.57 696	19.31 718	0.55 319	0.22 231	0.69 326	0.42 195	0.38 276	0.36 247	0.43 332	0.27 268	0.69 395	0.26 235	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.16 457	0.20 382	0.15 308

fast-acv-ft	0.63 504	0.88 544	3.10 641	0.38 490	0.30 443	0.79 572	0.48 568	0.69 326	0.72 515	0.58 472	0.78 568	0.76 541	0.60 542	0.67 384	0.73 529	0.15 500	0.15 490	0.18 562	0.17 477	0.37 583	0.16 340

Anonymous_2	0.74 566	0.32 221	1.65 268	0.33 380	0.30 443	0.67 500	0.32 463	0.69 326	0.46 238	0.48 351	0.41 287	0.84 571	0.58 535	0.51 316	0.40 393	0.32 633	0.38 639	1.43 691	3.69 709	0.80 661	0.27 515

DMCA-RVC	0.62 497	0.96 573	2.63 578	0.36 449	0.90 656	0.56 336	0.31 440	0.69 326	0.57 354	0.68 554	0.52 382	0.59 440	0.56 523	1.23 479	0.53 464	0.16 521	0.38 639	0.20 578	0.15 435	0.20 382	0.15 308

IGEV++	0.34 193	0.43 324	1.32 191	0.31 325	0.14 73	0.32 46	0.21 190	0.70 335	0.34 78	0.22 120	0.28 170	0.22 131	0.27 268	0.35 175	0.27 247	0.09 145	0.39 646	0.08 65	0.15 435	0.25 461	0.45 617

CASS	0.39 251	0.30 199	1.61 264	0.32 354	0.17 164	0.53 297	0.24 305	0.70 335	0.49 269	0.59 486	0.54 406	0.40 308	0.40 407	0.41 229	0.30 294	0.17 536	0.10 332	0.14 471	0.11 308	0.18 344	0.17 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 478	0.65 449	1.74 299	0.56 609	0.37 536	0.60 402	0.26 351	0.70 335	0.65 450	0.66 544	0.60 461	0.69 501	0.32 340	2.09 617	1.20 600	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.10 117

DF	0.34 193	0.29 182	0.95 119	0.31 325	0.44 577	0.40 124	0.21 190	0.71 338	0.32 49	0.23 143	0.37 255	0.32 254	0.17 76	0.39 217	0.85 548	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.29 573	0.09 79	0.20 418

IER	0.43 294	0.38 281	1.69 279	0.26 188	0.25 371	0.66 494	0.26 351	0.71 338	0.55 338	0.54 416	0.59 445	0.60 447	0.53 511	0.52 320	0.39 385	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.14 230	0.11 148

test-3	0.43 294	0.20 23	1.70 283	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.51 383	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 610	0.29 506	0.28 523

test_1	0.43 294	0.20 23	1.70 283	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.50 370	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 610	0.29 506	0.29 530

AACVNet	0.54 437	0.78 509	1.73 294	0.36 449	0.21 286	0.57 354	0.25 328	0.71 338	0.51 287	0.55 434	0.59 445	0.64 465	0.41 418	2.13 621	0.41 401	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.11 308	0.33 543	0.15 308

cross-raft	0.40 259	0.27 140	2.22 488	0.30 297	0.17 164	0.49 243	0.35 485	0.71 338	0.39 155	0.43 304	0.45 310	0.64 465	0.25 227	0.32 140	0.25 222	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 542	0.11 142	0.14 266

ManiGeoR	0.44 304	1.04 605	2.50 552	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

HLf10	0.44 304	1.04 605	2.50 552	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

TestStereo-Hl	0.45 326	1.07 614	2.74 599	0.22 63	0.17 164	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.54 329	0.32 245	0.39 277	0.32 254	0.28 286	0.67 384	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

IGEV-FE	0.53 431	0.34 247	2.91 624	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 598	0.51 367	0.70 511	0.41 418	0.48 295	1.13 588	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 610	0.19 365	0.09 79

MM-Stereo_test3	0.40 259	0.58 411	1.75 305	0.36 449	0.30 443	0.45 180	0.30 427	0.72 344	0.59 375	0.31 235	0.43 295	0.32 254	0.23 196	0.35 175	0.29 274	0.10 252	0.20 564	0.10 233	0.08 153	0.40 605	0.11 148

SCV	0.35 206	0.59 414	1.37 208	0.34 413	0.22 315	0.28 21	0.23 270	0.72 344	0.35 92	0.19 72	0.30 193	0.24 166	0.20 138	0.64 367	0.19 94	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.29 573	0.34 555	0.29 530

castereo	0.30 158	0.44 335	0.81 87	0.24 121	0.29 426	0.41 135	0.27 375	0.72 344	0.45 227	0.22 120	0.30 193	0.24 166	0.31 332	0.25 47	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 592	0.12 160	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 431	0.33 230	2.91 624	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 598	0.51 367	0.71 516	0.41 418	0.48 295	1.13 588	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 610	0.19 365	0.09 79

RAFT-Test	0.44 304	0.38 281	2.01 438	0.27 211	0.44 577	0.64 474	0.37 501	0.72 344	0.57 354	0.45 322	0.48 337	0.65 470	0.24 212	0.35 175	0.29 274	0.09 145	0.11 385	0.09 166	0.38 623	0.10 109	0.11 148

HH	0.49 382	0.49 366	2.78 607	0.50 580	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 525	0.48 337	0.87 584	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

HanStereo	0.49 382	0.49 366	2.78 607	0.50 580	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 525	0.48 337	0.87 584	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

CBFPSM	0.56 458	0.91 553	1.82 360	0.28 242	0.23 335	0.71 526	0.37 501	0.72 344	0.64 435	0.50 370	0.49 354	1.03 622	0.83 603	0.62 362	1.35 613	0.10 252	0.12 418	0.10 233	0.10 241	0.18 344	0.19 399

CrosDoStereo	0.94 614	0.37 269	2.53 558	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 704	0.72 344	0.60 380	0.70 562	1.40 646	0.53 399	1.49 661	1.78 562	3.09 671	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

DeepStereo_LL	0.94 614	0.37 269	2.53 558	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 704	0.72 344	0.60 380	0.70 562	1.40 646	0.53 399	1.49 661	1.78 562	3.09 671	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

MLCV	0.48 363	0.89 548	1.85 368	0.29 276	0.14 73	0.59 390	0.23 270	0.72 344	0.59 375	0.66 544	0.66 513	0.55 410	0.36 362	1.03 454	0.49 446	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.11 148

quiztm	0.37 223	0.82 522	1.45 229	0.40 512	0.29 426	0.42 150	0.23 270	0.73 359	0.47 257	0.36 261	0.42 292	0.28 220	0.20 138	0.29 105	0.26 235	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.09 201	0.34 555	0.09 79

iRaft-Stereo_5w	0.54 437	1.01 597	2.08 455	0.27 211	0.21 286	0.49 243	0.28 395	0.73 359	0.58 365	0.40 284	0.61 468	0.62 454	0.46 474	1.78 562	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.39 600	0.12 195

test_3	0.44 304	0.20 23	1.70 283	0.36 449	0.32 474	0.47 211	0.30 427	0.73 359	0.49 269	0.50 370	0.30 193	0.45 352	0.22 170	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.10 332	0.11 308	0.35 610	0.29 506	0.28 523

IIG-Stereo	0.59 478	0.65 449	1.74 299	0.54 600	0.23 335	0.61 422	0.21 190	0.73 359	0.65 450	0.64 535	0.69 533	0.69 501	0.38 385	2.09 617	1.39 616	0.11 341	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.09 79

CroCo-Stereo	0.30 158	0.45 344	1.08 139	0.31 325	0.17 164	0.19 6	0.21 190	0.73 359	0.50 280	0.21 100	0.24 121	0.55 410	0.22 170	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 160	0.09 79
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
AIO-test1	0.45 326	0.87 540	2.27 499	0.33 380	0.33 489	0.50 256	0.22 231	0.74 364	0.66 465	0.29 223	0.41 287	0.29 232	0.22 170	0.73 405	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.14 410	0.30 517	0.22 446

xx1	0.46 340	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 622	0.31 235	0.38 268	0.46 364	0.36 362	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

cc1	0.47 356	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 622	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.40 607

ffm	0.47 356	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 599	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 585

ff1	0.73 563	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 599	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 585

tt1	0.44 304	0.64 442	1.83 363	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	0.88 599	0.31 235	0.37 255	0.25 181	0.35 356	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.36 585

coex-ft	5.95 701	1.67 670	60.57 735	0.34 413	0.30 443	0.77 563	0.69 627	0.74 364	4.41 697	19.22 721	2.15 666	1.62 663	7.97 705	1.81 573	8.96 706	0.44 644	2.08 702	0.18 562	0.19 510	0.38 590	4.62 707

PSMNet-ADL	0.51 411	0.38 281	1.65 268	0.35 429	0.21 286	0.67 500	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.42 298	0.52 382	0.70 511	0.45 459	1.91 595	0.57 484	0.15 500	0.13 443	0.11 308	0.13 382	0.15 254	0.20 418

Anonymous3	0.42 285	0.35 256	2.09 456	0.33 380	0.24 350	0.72 532	0.31 440	0.74 364	0.55 338	0.35 256	0.40 282	0.33 265	0.29 310	0.44 251	0.28 258	0.18 548	0.18 540	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.17 362

UCFNet_RVC	0.48 363	0.82 522	1.85 368	0.30 297	0.27 402	0.64 474	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.48 351	0.53 394	0.63 456	0.41 418	0.88 437	0.38 374	0.15 500	0.10 332	0.17 542	0.17 477	0.18 344	0.15 308

ISRNet	0.47 356	0.44 335	1.55 253	0.37 473	0.31 464	0.49 243	0.19 121	0.75 374	0.66 465	0.63 525	0.71 547	0.67 487	0.39 399	0.58 343	0.44 419	0.23 598	0.16 508	0.21 586	0.20 523	0.21 398	0.25 497

rvit_105_1	0.44 304	0.54 394	1.46 231	0.36 449	0.24 350	0.51 268	0.45 553	0.75 374	0.74 534	0.45 322	0.44 306	0.44 343	0.36 362	0.62 362	0.38 374	0.20 573	0.18 540	0.18 562	0.22 539	0.18 344	0.18 382

GCST	0.72 554	1.10 617	2.15 473	1.11 666	0.59 625	0.62 442	0.19 121	0.75 374	0.53 314	0.56 443	0.63 486	0.47 372	0.31 332	1.11 464	0.33 333	0.75 666	0.45 651	0.84 667	0.64 671	0.69 651	0.54 631

PCWNet_CMD	0.46 340	0.45 344	2.28 501	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.57 529	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.18 344	0.14 266

TestStereo1	0.49 382	0.81 518	1.85 368	0.39 500	0.57 621	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

x	0.35 206	0.20 23	1.36 203	0.33 380	0.17 164	0.47 211	0.24 305	0.75 374	0.54 329	0.40 284	0.40 282	0.42 328	0.34 354	0.45 267	0.32 319	0.11 341	0.14 462	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

SA-5K	0.49 382	0.81 518	1.85 368	0.39 500	0.57 621	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

GANet-ADL	0.44 304	0.41 311	2.31 505	0.33 380	0.20 272	0.57 354	0.25 328	0.75 374	0.54 329	0.42 298	0.59 445	0.56 423	0.30 322	0.40 224	0.38 374	0.14 479	0.11 385	0.09 166	0.08 153	0.22 415	0.17 362

ICVP	0.46 340	0.29 182	2.41 525	0.33 380	0.22 315	0.59 390	0.55 588	0.75 374	0.50 280	0.44 311	0.60 461	0.49 385	0.35 356	0.53 326	0.37 367	0.16 521	0.16 508	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.15 308
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 340	0.49 366	1.65 268	0.38 490	0.29 426	0.58 371	0.22 231	0.75 374	0.62 415	0.47 333	0.49 354	0.48 383	0.36 362	1.12 467	0.37 367	0.15 500	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.17 315	0.17 362

MSMDNet	0.46 340	0.44 335	2.28 501	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.56 523	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.13 433	0.10 241	0.18 344	0.15 308

DN-CSS_ROB	0.48 363	1.23 640	1.99 435	0.39 500	0.22 315	0.56 336	0.19 121	0.75 374	0.61 397	0.45 322	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.70 400	0.32 319	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.36 575	0.12 195

HLf8	0.45 326	1.10 617	2.46 537	0.21 32	0.19 252	0.51 268	0.18 103	0.76 386	0.58 365	0.32 245	0.37 255	0.32 254	0.28 286	0.92 439	0.26 235	0.12 402	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 230	0.11 148

G2L-ROB	0.51 411	0.95 570	1.96 429	0.29 276	0.22 315	0.59 390	0.28 395	0.76 386	0.57 354	0.55 434	0.45 310	0.70 511	0.32 340	1.38 493	0.47 435	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.20 382	0.13 238

ACVNet-DCA	0.42 285	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

1test111	0.44 304	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.96 444	0.30 294	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

qqq	0.38 236	0.21 39	1.34 198	0.28 242	0.15 102	0.45 180	0.26 351	0.76 386	0.52 296	0.39 282	0.41 287	0.46 364	0.36 362	0.96 444	0.30 294	0.11 341	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

CIPLG	0.56 458	1.19 636	2.46 537	0.80 644	0.31 464	0.61 422	0.57 597	0.76 386	0.57 354	0.56 443	0.63 486	0.41 314	0.30 322	0.45 267	0.40 393	0.11 341	0.20 564	0.13 433	0.13 382	0.35 568	0.19 399

IPLGR_C	0.58 470	1.25 643	2.72 592	0.80 644	0.31 464	0.60 402	0.61 607	0.76 386	0.58 365	0.56 443	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.43 242	0.40 393	0.11 341	0.22 579	0.13 433	0.15 435	0.35 568	0.19 399

ACRE	0.56 458	1.14 625	2.77 605	0.76 640	0.28 417	0.60 402	0.56 593	0.76 386	0.58 365	0.55 434	0.62 473	0.41 314	0.29 310	0.44 251	0.39 385	0.11 341	0.19 553	0.13 433	0.14 410	0.36 575	0.18 382

CFNet-RSSM	0.41 266	0.32 221	2.20 483	0.27 211	0.44 577	0.52 288	0.19 121	0.76 386	0.48 262	0.43 304	0.36 247	0.54 407	0.26 247	0.33 154	0.25 222	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 623	0.10 109	0.09 79

DSFCA	0.54 437	0.35 256	1.41 218	0.28 242	0.28 417	0.79 572	0.88 648	0.76 386	0.70 495	0.72 570	0.66 513	0.67 487	0.57 529	1.17 473	0.63 500	0.16 521	0.14 462	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.13 238

G-Net	0.99 619	0.64 442	2.76 602	0.57 614	0.67 639	2.03 676	0.72 634	0.76 386	0.67 474	1.14 638	2.56 676	1.30 652	1.02 629	1.48 515	1.74 635	0.25 612	0.24 591	0.24 603	0.26 558	0.37 583	0.31 552

PASM	0.72 554	0.68 461	1.91 401	0.47 566	0.44 577	0.60 402	0.51 573	0.76 386	0.80 575	0.77 586	0.67 516	0.87 584	0.61 551	2.40 641	0.67 512	0.32 633	0.35 631	0.36 634	0.41 632	0.45 625	0.39 601

G2L-Stereo	0.55 449	0.85 534	2.18 480	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.27 375	0.77 398	0.55 338	0.54 416	0.52 382	0.71 516	0.36 362	1.75 557	0.50 451	0.13 434	0.11 385	0.13 433	0.11 308	0.29 506	0.15 308

MSKI-zero shot	0.46 340	0.38 281	2.47 543	0.27 211	0.43 576	0.56 336	0.20 148	0.77 398	0.43 206	0.60 496	0.51 367	0.44 343	0.17 76	0.68 388	0.21 146	0.09 145	0.29 618	0.09 166	0.32 598	0.14 230	0.10 117

DCANet-4	0.40 259	0.27 140	2.21 484	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.47 324	0.28 220	0.37 376	0.37 199	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

fff	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

ADStereo(finetuned)	0.45 326	0.77 501	2.12 465	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.76 593	0.37 199	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

RAFT+CT+SA	0.50 394	0.86 537	1.82 360	0.37 473	0.75 646	0.54 304	0.34 477	0.77 398	0.63 427	0.38 276	0.55 416	0.34 271	0.29 310	0.68 388	0.27 247	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.51 650	0.29 506	0.41 612

CFNet_pseudo	0.45 326	0.46 347	2.23 492	0.25 145	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.10 332	0.15 502	0.10 241	0.17 315	0.14 266

DCANet	0.42 285	0.77 501	1.95 420	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.41 418	0.36 188	0.39 385	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

csc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

cscssc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

psmorigin	1.36 652	0.60 416	13.80 713	0.37 473	0.29 426	0.62 442	0.33 472	0.77 398	0.61 397	0.96 624	0.88 591	1.17 644	0.73 585	4.00 691	0.86 549	0.19 563	0.22 579	0.17 542	0.18 490	0.24 447	0.29 530

FENet	0.44 304	0.30 199	2.42 527	0.32 354	0.17 164	0.58 371	0.22 231	0.77 398	0.59 375	0.47 333	0.42 292	0.55 410	0.38 385	0.49 305	0.47 435	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.16 340

DMCA	0.41 266	0.52 379	1.26 175	0.31 325	0.24 350	0.59 390	0.26 351	0.77 398	0.63 427	0.58 472	0.48 337	0.57 430	0.35 356	0.40 224	0.50 451	0.14 479	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.15 254	0.15 308

STTStereo	0.51 411	0.69 465	2.14 472	0.36 449	0.30 443	0.61 422	0.32 463	0.77 398	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.67 487	0.43 447	0.86 433	0.42 404	0.16 521	0.15 490	0.17 542	0.20 523	0.16 291	0.15 308

ccs_rob	0.45 326	0.46 347	2.22 488	0.26 188	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.09 283	0.16 521	0.10 241	0.17 315	0.14 266

TestStereo_HLe17	0.48 363	1.17 635	2.73 597	0.22 63	0.18 213	0.50 256	0.21 190	0.78 413	0.58 365	0.31 235	0.37 255	0.31 243	0.28 286	1.06 457	0.25 222	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.13 199	0.09 79

RAFT-Stereo-weight	0.34 193	0.29 182	1.43 224	0.28 242	0.28 417	0.55 319	0.22 231	0.78 413	0.48 262	0.46 331	0.38 268	0.36 280	0.17 76	0.33 154	0.23 182	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

test_sample1	0.40 259	0.18 7	1.19 160	0.31 325	0.18 213	0.48 226	0.23 270	0.78 413	0.49 269	0.44 311	0.44 306	0.45 352	0.41 418	1.39 494	0.33 333	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.13 238

CAS++	0.31 167	0.33 230	1.43 224	0.25 145	0.17 164	0.31 40	0.20 148	0.78 413	0.41 182	0.30 229	0.30 193	0.21 125	0.16 67	0.33 154	0.18 68	0.15 500	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.38 236	0.21 39	1.18 158	0.35 429	0.17 164	0.49 243	0.26 351	0.78 413	0.52 296	0.50 370	0.57 436	0.41 314	0.37 376	0.71 402	0.31 306	0.11 341	0.13 443	0.14 471	0.13 382	0.15 254	0.14 266

Any-RAFT	0.38 236	0.25 110	1.89 390	0.27 211	0.17 164	0.68 512	0.21 190	0.78 413	0.53 314	0.43 304	0.43 295	0.54 407	0.30 322	0.41 229	0.20 126	0.10 252	0.12 418	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

gwcnet-sp	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

scenet	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

RCA-Stereo	0.34 193	0.32 221	1.30 186	0.26 188	0.14 73	0.58 371	0.23 270	0.78 413	0.62 415	0.40 284	0.44 306	0.28 220	0.35 356	0.29 105	0.20 126	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.08 51

ssnet	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

test_5	0.51 411	0.87 540	1.99 435	0.37 473	0.65 638	0.58 371	0.35 485	0.78 413	0.62 415	0.48 351	0.55 416	0.45 352	0.40 407	0.72 404	0.30 294	0.09 145	0.07 77	0.12 372	0.12 348	0.33 543	0.38 595

cf-r	0.53 431	0.81 518	2.15 473	0.33 380	0.28 417	0.60 402	0.28 395	0.78 413	0.64 435	0.51 383	0.60 461	0.75 535	0.40 407	1.32 486	0.43 413	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.14 266

GANet-RSSM	0.55 449	0.73 483	1.90 395	0.36 449	0.26 389	0.59 390	0.27 375	0.78 413	0.52 296	0.47 333	0.57 436	0.63 456	0.45 459	1.92 599	0.43 413	0.14 479	0.10 332	0.25 608	0.11 308	0.34 555	0.14 266

R-Stereo Train	0.36 216	0.21 39	1.70 283	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195

RAFT-Stereo	0.36 216	0.21 39	1.70 283	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 492	0.68 461	2.03 446	0.35 429	0.46 596	0.65 488	0.28 395	0.78 413	0.70 495	0.48 351	0.64 502	0.93 600	0.61 551	2.21 625	0.73 529	0.12 402	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.14 230	0.11 148

G2L-Stereo_test	0.55 449	0.97 581	1.89 390	0.33 380	0.24 350	0.75 551	0.38 508	0.79 429	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.74 529	0.39 399	1.56 524	0.43 413	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.08 153	0.28 499	0.13 238

AIO-test2	0.49 382	1.15 629	1.96 429	0.42 531	0.37 536	0.50 256	0.23 270	0.79 429	0.70 495	0.33 251	0.53 394	0.27 209	0.22 170	0.67 384	0.29 274	0.73 664	0.08 192	0.13 433	0.17 477	0.17 315	0.18 382

anonymousdsp2	0.34 193	0.24 96	1.16 155	0.28 242	0.15 102	0.57 354	0.23 270	0.79 429	0.47 257	0.38 276	0.37 255	0.40 308	0.25 227	0.47 288	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.13 382	0.19 365	0.27 515

s12784h	0.36 216	0.28 169	1.58 257	0.23 93	0.11 9	0.62 442	0.24 305	0.79 429	0.64 435	0.44 311	0.52 382	0.28 220	0.26 247	0.50 312	0.24 208	0.11 341	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 291	0.06 1

test-1	0.44 304	0.48 362	1.69 279	0.30 297	0.27 402	0.50 256	0.28 395	0.80 433	0.43 206	0.40 284	0.54 406	0.41 314	0.24 212	0.31 127	1.16 594	0.09 145	0.20 564	0.10 233	0.17 477	0.11 142	0.26 507

GwcNet-RSSM	0.57 465	0.94 563	2.13 467	0.32 354	0.25 371	0.60 402	0.30 427	0.80 433	0.66 465	0.52 392	0.64 502	0.71 516	0.40 407	1.79 566	0.50 451	0.13 434	0.09 283	0.12 372	0.12 348	0.21 398	0.15 308

DeepPruner_ROB	0.50 394	0.70 470	1.94 417	0.29 276	0.26 389	0.63 460	0.31 440	0.80 433	0.48 262	0.61 505	0.55 416	0.66 477	0.38 385	0.98 446	0.40 393	0.19 563	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.23 430	0.17 362

DLCB_ROB	0.54 437	0.55 403	1.49 241	0.36 449	0.25 371	0.65 488	0.36 492	0.80 433	0.70 495	0.72 570	0.69 533	0.83 566	0.46 474	1.53 521	0.60 493	0.13 434	0.12 418	0.14 471	0.14 410	0.14 230	0.13 238

AANet	0.82 596	0.91 553	2.89 619	0.34 413	0.29 426	0.63 460	0.38 508	0.81 437	1.31 650	1.33 656	1.39 645	1.26 648	1.14 641	1.32 486	0.97 559	0.20 573	0.17 528	0.18 562	0.19 510	0.33 543	0.31 552

test_sample2	0.41 266	0.19 11	1.23 170	0.31 325	0.17 164	0.51 268	0.27 375	0.81 437	0.55 338	0.44 311	0.45 310	0.46 364	0.38 385	1.51 518	0.30 294	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.14 266

MyStereo06	0.54 437	0.41 311	2.68 585	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.81 437	0.44 212	0.84 606	0.52 382	0.78 547	0.58 535	0.48 295	1.10 584	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

iinet-f	0.57 465	0.93 561	2.27 499	0.31 325	0.25 371	0.83 586	0.33 472	0.81 437	0.65 450	0.54 416	0.63 486	0.73 523	0.67 570	0.73 405	0.67 512	0.13 434	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.43 616	0.16 340

MMNet	0.50 394	0.48 362	1.93 407	0.33 380	0.27 402	0.79 572	0.28 395	0.81 437	0.74 534	0.60 496	0.56 428	0.59 440	0.55 519	0.79 422	0.59 491	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.14 266

acv_ft	0.48 363	0.44 335	1.76 314	0.32 354	0.41 567	0.63 460	0.28 395	0.81 437	0.68 476	0.61 505	0.59 445	0.69 501	0.45 459	0.44 251	0.63 500	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.41 608	0.10 117

AANet_RVC	0.68 533	1.00 593	2.09 456	0.33 380	0.25 371	0.58 371	0.32 463	0.81 437	0.80 575	0.61 505	0.94 602	0.80 556	0.41 418	2.46 649	1.02 574	0.36 640	0.14 462	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.22 446

StereoDRNet-Refined	0.50 394	0.41 311	1.50 244	0.33 380	0.21 286	0.68 512	0.26 351	0.81 437	0.68 476	0.67 548	0.68 524	0.73 523	0.42 436	1.10 461	0.59 491	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.14 410	0.25 461	0.21 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 382	0.41 311	2.72 592	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.82 445	0.77 563	0.52 392	0.37 255	0.51 391	0.42 436	0.52 320	0.38 374	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

UNet	0.54 437	0.44 335	2.83 612	0.31 325	0.33 489	0.74 545	0.27 375	0.82 445	0.61 397	0.53 403	0.54 406	0.72 519	0.54 514	0.78 421	0.56 480	0.11 341	0.09 283	0.13 433	0.11 308	0.14 230	0.12 195

ac_64	0.55 449	0.46 347	1.92 404	0.36 449	0.34 502	0.63 460	0.31 440	0.82 445	0.61 397	0.55 434	0.51 367	0.89 590	0.48 492	1.83 575	0.55 472	0.14 479	0.11 385	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.12 195

TDLM	0.67 526	0.92 555	1.76 314	0.37 473	0.24 350	0.66 494	0.56 593	0.82 445	0.74 534	1.16 639	0.62 473	0.61 450	0.48 492	2.70 666	0.50 451	0.20 573	0.11 385	0.35 632	0.14 410	0.32 534	0.16 340

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 449	0.92 555	2.36 517	0.38 490	0.37 536	0.60 402	0.28 395	0.82 445	0.62 415	0.62 516	0.55 416	0.72 519	0.45 459	1.00 450	0.43 413	0.15 500	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.15 254	0.16 340
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	0.51 411	0.76 492	2.59 574	0.41 520	0.17 164	0.64 474	0.27 375	0.82 445	0.70 495	0.57 454	0.64 502	0.43 332	0.36 362	0.70 400	0.52 460	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.21 398	0.13 238

Hybrid-DGEV-2	0.51 411	0.84 529	1.75 305	0.32 354	0.17 164	0.73 539	0.18 103	0.83 451	0.69 485	0.52 392	0.38 268	0.53 399	0.42 436	0.99 447	0.92 552	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.25 461	0.23 471

coex_refinement	0.58 470	0.94 563	1.87 381	0.38 490	0.25 371	0.64 474	0.34 477	0.83 451	0.65 450	0.60 496	0.63 486	0.81 559	0.48 492	1.85 582	0.56 480	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.16 291	0.16 340

DispNO	0.67 526	0.98 586	2.58 572	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.29 419	0.83 451	0.68 476	0.53 403	0.79 571	0.83 566	0.47 483	2.46 649	0.68 515	0.12 402	0.10 332	0.19 569	0.31 592	0.16 291	0.17 362

MyStereo04	0.48 363	0.40 301	2.65 582	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.83 451	0.75 548	0.47 333	0.36 247	0.53 399	0.42 436	0.53 326	0.39 385	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

SQANet	0.80 585	1.58 665	2.53 558	0.76 640	0.83 651	0.76 555	0.36 492	0.83 451	0.64 435	0.63 525	0.69 533	0.73 523	0.51 504	1.21 475	0.53 464	0.77 667	0.29 618	0.59 658	0.29 573	0.86 664	0.61 642

DAS	0.56 458	0.35 256	1.55 253	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 604	0.68 524	0.56 423	0.48 492	2.40 641	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

SepStereo	0.52 425	0.35 256	1.55 253	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 604	0.68 524	0.56 423	0.48 492	1.56 524	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

TransformOpticalFlow	0.64 508	0.56 405	2.66 583	0.44 542	0.26 389	0.62 442	0.28 395	0.83 451	0.71 505	0.76 582	0.74 557	0.91 594	0.85 607	1.83 575	0.81 543	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.11 142	0.12 195

111	0.48 363	1.09 616	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.59 390	0.26 351	0.83 451	0.78 567	0.48 351	0.52 382	0.56 423	0.38 385	0.49 305	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 430	0.35 577

UPFNet	0.46 340	0.28 169	1.73 294	0.33 380	0.32 474	0.65 488	0.38 508	0.83 451	0.59 375	0.57 454	0.52 382	0.61 450	0.40 407	0.75 409	0.52 460	0.13 434	0.12 418	0.13 433	0.12 348	0.15 254	0.11 148

HGLStereo	0.54 437	0.69 465	2.00 437	0.35 429	0.40 558	0.66 494	0.30 427	0.83 451	0.62 415	0.57 454	0.69 533	0.69 501	0.54 514	1.07 458	0.55 472	0.13 434	0.13 443	0.13 433	0.11 308	0.19 365	0.17 362

HITNet	0.46 340	0.92 555	2.09 456	0.33 380	0.14 73	0.55 319	0.22 231	0.83 451	0.56 350	0.51 383	0.49 354	0.48 383	0.37 376	0.48 295	0.54 470	0.09 145	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.09 79
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	0.44 304	0.26 128	2.01 438	0.33 380	0.18 213	0.58 371	0.27 375	0.84 463	0.49 269	0.45 322	0.47 324	0.55 410	0.33 345	0.65 378	0.36 360	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.19 510	0.17 315	0.28 523

z-ln-s-r	0.64 508	0.89 548	2.23 492	0.32 354	0.26 389	0.57 354	0.37 501	0.84 463	0.76 558	0.51 383	0.81 572	0.64 465	0.45 459	2.06 611	1.27 608	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.24 447	0.13 238

PSMNet-RUCA	0.58 470	0.82 522	1.89 390	0.59 621	0.56 619	0.64 474	0.36 492	0.84 463	0.69 485	0.51 383	0.68 524	0.53 399	0.43 447	0.56 338	0.43 413	0.34 637	0.18 540	0.44 647	0.29 573	0.48 628	0.30 543

PAM_32	0.70 542	0.35 256	2.73 597	0.54 600	0.61 634	1.07 631	0.43 534	0.84 463	0.49 269	0.90 615	0.91 594	1.23 645	0.77 596	0.65 378	1.10 584	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.49 646	0.15 254	0.38 595

PSMNet-RSSM	0.53 431	0.82 522	1.78 327	0.31 325	0.25 371	0.58 371	0.28 395	0.84 463	0.60 380	0.50 370	0.61 468	0.67 487	0.43 447	1.68 545	0.42 404	0.15 500	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.15 254	0.13 238

CCAANet	0.55 449	0.73 483	2.47 543	0.30 297	0.24 350	0.55 319	0.24 305	0.84 463	0.64 435	0.40 284	0.67 516	0.56 423	0.36 362	1.87 583	0.41 401	0.10 252	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.11 142	0.13 238

CVANet_RVC	0.65 516	0.80 513	2.13 467	0.36 449	0.26 389	0.62 442	0.42 527	0.84 463	0.72 515	0.69 556	0.68 524	0.68 494	0.52 509	2.64 661	0.42 404	0.19 563	0.12 418	0.22 589	0.17 477	0.37 583	0.15 308

DISCO	0.57 465	0.34 247	1.87 381	0.45 556	0.34 502	0.84 588	0.35 485	0.84 463	0.78 567	0.59 486	0.63 486	1.06 629	0.53 511	1.10 461	0.82 544	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.18 382

NCCL2	0.65 516	0.94 563	1.96 429	0.43 535	0.30 443	0.71 526	0.68 624	0.84 463	0.65 450	0.70 562	0.60 461	0.86 582	0.54 514	1.56 524	0.57 484	0.20 573	0.16 508	0.67 662	0.25 550	0.22 415	0.24 485

Selective-IGEV-i1	0.44 304	0.23 78	1.30 186	0.33 380	0.45 588	0.60 402	0.32 463	0.85 472	0.64 435	0.42 298	0.52 382	0.60 447	0.28 286	0.46 276	0.34 342	0.10 252	0.10 332	0.13 433	0.28 567	0.14 230	0.75 654

PAM	0.70 542	0.35 256	2.72 592	0.56 609	0.62 636	1.08 633	0.53 580	0.85 472	0.44 212	0.93 620	0.92 596	1.24 646	0.68 573	0.64 367	1.01 572	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.48 644	0.14 230	0.38 595

CFNet_ucs	0.48 363	0.50 374	2.32 506	0.26 188	0.22 315	0.57 354	0.22 231	0.85 472	0.65 450	0.53 403	0.64 502	0.68 494	0.44 455	0.54 331	0.31 306	0.13 434	0.12 418	0.16 521	0.11 308	0.19 365	0.17 362

DDUNet	0.77 577	1.12 620	1.88 383	0.76 640	0.69 642	0.84 588	0.43 534	0.85 472	0.65 450	0.67 548	0.75 560	0.91 594	0.52 509	1.03 454	0.57 484	0.54 652	0.37 635	0.95 674	0.52 653	0.71 654	0.57 637

delet	0.52 425	0.54 394	1.62 266	0.31 325	0.35 515	0.74 545	0.46 556	0.85 472	0.74 534	0.55 434	0.60 461	0.67 487	0.50 502	1.12 467	0.57 484	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.12 195

EDNetEfficientorigin	8.18 705	0.98 586	145.96 737	0.51 585	0.89 655	0.72 532	0.48 568	0.85 472	1.56 663	2.12 674	1.49 649	1.29 649	1.31 649	1.83 575	2.13 652	0.13 434	0.12 418	0.17 542	0.18 490	0.39 600	0.45 617

EDNetEfficient	1.27 646	0.70 470	4.05 675	0.64 629	0.98 660	0.94 610	1.40 682	0.85 472	1.75 670	2.34 683	1.33 642	1.05 627	2.21 680	1.58 532	4.15 688	0.15 500	0.19 553	0.14 471	0.27 563	0.38 590	0.32 561

hitnet-ft	0.67 526	0.80 513	1.90 395	0.28 242	0.22 315	0.69 518	0.36 492	0.85 472	0.65 450	0.56 443	0.84 580	1.03 622	0.95 625	2.32 632	0.55 472	0.23 598	0.14 462	0.41 642	0.13 382	0.24 447	0.17 362

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 577	1.04 605	2.06 448	0.94 655	0.35 515	0.89 603	0.40 517	0.85 472	0.63 427	0.55 434	0.63 486	0.75 535	0.38 385	2.38 637	0.48 441	1.10 680	0.31 623	0.36 634	0.21 529	0.53 639	0.55 634

BEATNet_4x	0.47 356	0.73 483	1.91 401	0.33 380	0.15 102	0.56 336	0.25 328	0.85 472	0.58 365	0.54 416	0.51 367	0.57 430	0.42 436	0.57 339	0.61 496	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.20 382	0.16 340

Selective-IGEV-i16pc	0.75 569	0.29 182	5.48 687	0.32 354	0.19 252	1.18 643	0.62 612	0.86 482	0.74 534	0.37 266	0.51 367	0.53 399	0.29 310	2.10 619	0.35 354	0.22 594	0.23 587	0.12 372	0.16 457	0.22 415	0.19 399

DStereoRT	0.81 593	0.53 386	2.23 492	0.36 449	0.33 489	0.92 608	0.36 492	0.86 482	0.80 575	0.57 454	0.62 473	0.59 440	1.15 642	1.76 558	1.04 577	0.14 479	0.13 443	2.17 702	0.78 677	0.16 291	0.66 648

AE-Stereo	0.42 285	0.29 182	1.65 268	0.43 535	0.47 599	0.56 336	0.23 270	0.86 482	0.46 238	0.31 235	0.41 287	0.43 332	0.24 212	0.34 168	0.24 208	0.09 145	0.48 659	0.11 308	0.45 637	0.22 415	0.19 399

Wz-Net-LNSev	0.59 478	0.96 573	2.47 543	0.34 413	0.37 536	0.79 572	0.44 545	0.86 482	0.77 563	0.61 505	0.67 516	0.79 552	0.56 523	0.64 367	0.62 498	0.15 500	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.19 399

CSP-Net	0.50 394	0.39 293	1.25 173	0.29 276	0.23 335	0.77 563	0.35 485	0.86 482	0.57 354	0.59 486	0.59 445	0.65 470	0.40 407	1.77 561	0.44 419	0.16 521	0.11 385	0.10 233	0.10 241	0.20 382	0.14 266

SACVNet	0.60 484	0.74 488	1.90 395	0.37 473	0.28 417	0.64 474	0.37 501	0.86 482	0.61 397	0.65 542	0.62 473	0.69 501	0.44 455	2.08 615	0.42 404	0.18 548	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.38 590	0.24 485

GwcNet	0.69 538	0.71 472	3.12 644	0.36 449	0.45 588	0.81 580	0.44 545	0.86 482	0.84 589	0.60 496	0.74 557	0.82 564	0.49 499	1.65 541	0.66 509	0.16 521	0.15 490	0.15 502	0.15 435	0.31 525	0.24 485

FADNet-RVC-Resample	0.67 526	1.16 634	3.16 647	0.37 473	0.29 426	0.62 442	0.38 508	0.86 482	0.63 427	0.51 383	0.50 362	0.57 430	0.45 459	1.57 528	0.49 446	0.24 607	0.32 628	0.23 596	0.19 510	0.27 493	0.62 643

FADNet-RVC	0.61 492	1.26 645	2.12 465	0.33 380	0.26 389	0.59 390	0.29 419	0.86 482	0.62 415	0.45 322	0.50 362	0.62 454	0.46 474	1.73 553	0.55 472	0.17 536	0.20 564	0.17 542	0.18 490	0.59 643	0.28 523

PA-Net	0.84 599	1.00 593	3.49 663	0.63 628	0.40 558	0.70 524	0.52 576	0.86 482	0.84 589	0.52 392	0.59 445	0.70 511	0.54 514	2.35 633	2.23 655	0.17 536	0.27 614	0.19 569	0.28 567	0.22 415	0.36 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 521	1.01 597	2.33 509	0.38 490	0.31 464	0.72 532	0.55 588	0.86 482	0.69 485	0.54 416	0.60 461	0.75 535	0.47 483	2.00 606	0.82 544	0.17 536	0.13 443	0.19 569	0.19 510	0.24 447	0.27 515

w-ln-seven-2	0.68 533	1.13 623	2.46 537	0.36 449	0.27 402	0.65 488	0.44 545	0.87 493	0.83 586	0.69 556	0.75 560	0.72 519	0.63 559	1.56 524	1.15 592	0.13 434	0.13 443	0.15 502	0.14 410	0.35 568	0.19 399

TCMNet	0.66 521	0.85 534	2.55 570	0.50 580	0.52 610	0.72 532	0.39 514	0.87 493	0.72 515	0.58 472	0.68 524	0.63 456	0.46 474	1.70 548	0.63 500	0.18 548	0.18 540	0.23 596	0.18 490	0.38 590	0.27 515

YMNet	0.62 497	0.72 476	1.93 407	0.41 520	0.41 567	0.87 598	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 577	0.81 572	0.83 566	0.46 474	0.86 433	0.93 553	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 608	0.21 431

YMNet_1	0.62 497	0.72 476	1.93 407	0.41 520	0.41 567	0.87 598	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 577	0.81 572	0.83 566	0.46 474	0.86 433	0.93 553	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 608	0.21 431

MyStereo8	0.54 437	0.80 513	2.76 602	0.32 354	0.33 489	0.71 526	0.20 148	0.87 493	0.57 354	0.51 383	0.59 445	0.50 388	0.33 345	0.68 388	0.55 472	0.10 252	0.29 618	0.10 233	0.13 382	0.21 398	0.34 574

GwcNet-ADL	0.50 394	0.74 488	2.90 623	0.31 325	0.20 272	0.58 371	0.29 419	0.87 493	0.64 435	0.47 333	0.47 324	0.56 423	0.33 345	0.46 276	0.46 426	0.13 434	0.12 418	0.09 166	0.09 201	0.14 230	0.21 431

ADCRef	0.80 585	0.96 573	2.29 503	0.37 473	0.35 515	0.96 612	0.51 573	0.87 493	0.75 548	0.88 611	0.83 577	0.61 450	1.36 654	1.02 452	3.27 676	0.13 434	0.11 385	0.17 542	0.19 510	0.25 461	0.21 431

ADCPNet	0.99 619	0.99 591	3.93 673	0.37 473	0.68 641	1.36 647	0.62 612	0.87 493	0.76 558	0.78 588	0.81 572	1.08 631	1.18 643	1.14 470	2.49 663	0.21 581	0.69 676	0.21 586	0.95 685	0.29 506	0.37 592

GANet	0.75 569	0.84 529	2.01 438	0.40 512	0.25 371	0.74 545	0.66 618	0.87 493	0.73 530	0.71 567	1.07 624	0.84 571	0.59 538	2.71 668	1.15 592	0.17 536	0.16 508	0.44 647	0.16 457	0.31 525	0.20 418

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 465	0.87 540	2.11 461	0.32 354	0.30 443	0.84 588	0.40 517	0.88 502	0.72 515	0.65 542	0.73 554	0.66 477	0.57 529	0.93 440	0.71 522	0.13 434	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.14 266

raft_robust	0.55 449	0.84 529	1.73 294	0.28 242	0.54 613	0.53 297	0.25 328	0.88 502	0.75 548	0.48 351	0.46 318	0.76 541	0.75 591	1.46 507	0.27 247	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.30 583	0.26 482	0.16 340

GES	0.44 304	0.28 169	1.88 383	0.30 297	0.18 213	0.61 422	0.30 427	0.88 502	0.46 238	0.47 333	0.52 382	0.39 299	0.42 436	0.58 343	0.67 512	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.15 254	0.17 362

FADNet	0.64 508	1.22 639	2.06 448	0.32 354	0.30 443	0.66 494	0.29 419	0.88 502	0.72 515	0.44 311	0.48 337	0.66 477	0.57 529	1.84 580	0.45 425	0.46 648	0.20 564	0.17 542	0.19 510	0.59 643	0.24 485

SuperB	1.15 636	1.14 625	5.43 686	0.36 449	0.26 389	0.81 580	0.89 649	0.88 502	1.17 640	0.67 548	0.68 524	0.63 456	1.39 657	1.74 555	3.37 680	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	2.80 700	0.25 497

CFNet	0.58 470	0.96 573	1.78 327	0.33 380	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.88 502	0.75 548	0.46 331	0.59 445	0.58 437	0.40 407	2.29 629	0.48 441	0.12 402	0.09 283	0.15 502	0.14 410	0.30 517	0.15 308

ADLNet2	0.68 533	0.84 529	3.19 651	0.33 380	0.36 524	0.64 474	0.37 501	0.89 508	0.79 572	0.54 416	0.65 511	0.93 600	0.48 492	2.07 613	0.56 480	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.33 543	0.18 382

XX-Stereo	0.55 449	0.54 394	3.50 664	0.48 574	0.39 548	0.54 304	0.17 80	0.89 508	0.40 169	0.44 311	0.65 511	0.85 575	0.19 125	0.77 417	0.21 146	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.32 598	0.17 315	0.14 266

RP	0.67 526	0.82 522	1.94 417	0.43 535	0.44 577	0.65 488	0.45 553	0.89 508	0.82 583	0.66 544	0.92 596	0.99 614	0.76 593	1.55 523	0.66 509	0.25 612	0.18 540	0.23 596	0.20 523	0.31 525	0.22 446

ADCP+	0.94 614	1.12 620	3.14 645	0.34 413	0.39 548	1.06 626	0.79 640	0.89 508	0.80 575	0.66 544	0.67 516	0.85 575	1.55 664	0.93 440	4.55 692	0.13 434	0.11 385	0.16 521	0.15 435	0.26 482	0.25 497

DANet	0.80 585	0.65 449	2.21 484	1.19 669	0.48 601	0.74 545	1.25 673	0.89 508	1.53 661	0.89 613	0.71 547	0.96 607	0.56 523	1.83 575	0.96 558	0.18 548	0.16 508	0.19 569	0.16 457	0.26 482	0.29 530
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	0.61 492	0.72 476	1.66 273	0.37 473	0.27 402	0.67 500	0.47 564	0.89 508	0.71 505	0.78 588	0.70 543	0.81 559	0.53 511	1.70 548	0.76 533	0.21 581	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.20 382	0.21 431

Select-FE	0.65 516	0.67 458	2.76 602	0.49 576	0.55 616	0.79 572	0.16 68	0.90 514	0.53 314	0.84 606	0.55 416	0.91 594	0.75 591	0.57 339	1.16 594	0.11 341	0.18 540	0.11 308	0.49 646	0.14 230	0.31 552

z-mn7	0.80 585	1.52 662	2.62 577	0.36 449	0.28 417	1.01 620	0.48 568	0.90 514	1.29 649	0.69 556	1.35 644	0.85 575	0.59 538	2.03 607	1.09 583	0.14 479	0.12 418	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.20 418

SMFormer	0.50 394	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.15 254	0.16 340

tta	0.50 394	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.11 148

qqq1	0.48 363	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

fff1	0.48 363	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

CRFU-Net	0.56 458	0.38 281	1.86 376	0.46 561	0.26 389	0.82 583	0.36 492	0.90 514	0.49 269	0.62 516	0.59 445	0.78 547	1.35 653	1.00 450	0.48 441	0.15 500	0.14 462	0.17 542	0.10 241	0.19 365	0.14 266

psmg	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.27 211	0.21 286	0.75 551	0.36 492	0.90 514	0.61 397	0.59 486	0.59 445	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.13 199	0.11 148

UDG	0.77 577	1.23 640	2.15 473	0.67 633	0.59 625	0.78 568	0.38 508	0.90 514	0.70 495	0.61 505	0.69 533	1.01 618	0.67 570	1.02 452	0.73 529	0.45 646	0.34 629	0.87 668	0.51 650	0.67 650	0.46 619

ADLNet	0.60 484	0.71 472	1.95 420	0.35 429	0.34 502	0.67 500	0.34 477	0.90 514	0.74 534	0.68 554	0.62 473	0.80 556	0.45 459	1.78 562	0.64 506	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.29 506	0.21 431

ARAFT	0.60 484	1.23 640	3.10 641	0.28 242	0.16 133	0.64 474	0.36 492	0.90 514	0.67 474	0.61 505	0.49 354	0.55 410	0.31 332	1.24 482	0.32 319	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.37 583	0.21 431

psm_up	0.57 465	0.61 421	1.83 363	0.35 429	0.30 443	0.64 474	0.37 501	0.90 514	0.68 476	0.59 486	0.55 416	0.68 494	0.54 514	1.91 595	0.46 426	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.23 430	0.13 238

UGAM-zero	0.63 504	0.39 293	2.49 548	0.30 297	0.49 602	0.67 500	0.19 121	0.91 526	0.45 227	0.77 586	0.45 310	1.16 643	0.82 602	2.05 610	0.29 274	0.09 145	0.15 490	0.09 166	0.44 636	0.11 142	0.22 446

GASNet	0.73 563	1.47 660	3.04 635	0.47 566	0.33 489	0.57 354	0.34 477	0.91 526	0.75 548	0.58 472	0.58 442	0.74 529	0.55 519	2.03 607	0.65 508	0.21 581	0.15 490	0.19 569	0.17 477	0.51 635	0.28 523

SA	0.50 394	0.75 491	1.95 420	0.31 325	0.61 634	0.57 354	0.31 440	0.91 526	0.73 530	0.42 298	0.62 473	0.38 293	0.47 483	0.68 388	0.29 274	0.09 145	0.09 283	0.13 433	0.32 598	0.30 517	0.10 117

APVNet	0.70 542	0.67 458	2.71 590	0.38 490	0.36 524	0.85 592	0.43 534	0.91 526	0.68 476	0.55 434	0.69 533	0.75 535	0.55 519	2.31 630	0.78 537	0.17 536	0.17 528	0.24 603	0.19 510	0.33 543	0.23 471

AnyNet_C32	1.00 623	1.33 654	2.53 558	0.49 576	0.54 613	1.15 640	1.14 668	0.91 526	0.89 603	1.11 635	0.95 604	0.87 584	0.93 619	1.50 516	4.07 687	0.21 581	0.20 564	0.25 608	0.24 544	0.38 590	0.33 570

NVstereo2D	0.58 470	0.40 301	2.03 446	0.35 429	0.35 515	0.69 518	0.39 514	0.91 526	0.80 575	0.47 333	0.53 394	0.67 487	0.46 474	1.99 605	0.48 441	0.19 563	0.11 385	0.17 542	0.13 382	0.25 461	0.25 497

LSM	3.31 693	1.11 619	5.29 685	9.40 709	30.65 729	0.84 588	1.12 667	0.91 526	1.22 643	1.36 657	2.19 667	0.93 600	0.83 603	1.66 542	0.90 550	0.21 581	0.31 623	0.24 603	0.28 567	0.39 600	6.33 709

iResNetv2_ROB	0.59 478	1.43 658	2.96 627	0.40 512	0.22 315	0.58 371	0.28 395	0.91 526	0.73 530	0.57 454	0.63 486	0.60 447	0.41 418	0.74 408	0.35 354	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.07 106	0.43 616	0.17 362

MSMD_ROB	1.34 650	0.96 573	2.38 519	0.39 500	0.32 474	1.96 671	0.62 612	0.91 526	1.43 656	2.94 693	2.60 677	4.77 696	1.95 676	2.43 646	1.33 612	0.29 627	0.26 607	0.32 628	0.32 598	0.30 517	0.30 543

test_sample5	0.51 411	0.43 324	1.83 363	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.53 403	0.59 445	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

test_sample3	0.50 394	0.41 311	1.88 383	0.32 354	0.19 252	0.57 354	0.25 328	0.92 535	0.64 435	0.52 392	0.49 354	0.47 372	0.35 356	1.79 566	0.37 367	0.13 434	0.10 332	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.16 340

DualNet	0.51 411	0.43 324	1.83 363	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.54 416	0.62 473	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

Wz-Net-MNSev	0.65 516	0.97 581	2.19 482	0.36 449	0.33 489	0.90 604	0.60 603	0.92 535	0.81 582	0.75 579	0.72 552	0.73 523	0.65 563	1.39 494	0.71 522	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.24 447	0.18 382

FINET	0.65 516	0.95 570	3.06 637	0.35 429	0.40 558	0.58 371	0.48 568	0.92 535	1.10 634	0.57 454	0.68 524	0.47 372	0.44 455	1.15 472	0.60 493	0.23 598	0.21 573	0.17 542	0.15 435	0.26 482	0.25 497

DIP-Stereo	0.37 223	0.34 247	1.50 244	0.27 211	0.18 213	0.63 460	0.17 80	0.92 535	0.53 314	0.49 363	0.48 337	0.30 240	0.30 322	0.39 217	0.30 294	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.12 195
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	0.99 619	0.79 511	2.43 531	0.39 500	0.32 474	1.50 653	1.90 690	0.92 535	0.97 616	1.26 653	1.27 635	1.00 616	1.42 659	1.14 470	3.31 678	0.17 536	0.14 462	0.22 589	0.21 529	0.30 517	0.22 446

AdaStereo	0.44 304	0.38 281	1.79 347	0.34 413	0.20 272	0.57 354	0.28 395	0.92 535	0.69 485	0.52 392	0.55 416	0.61 450	0.33 345	0.48 295	0.39 385	0.17 536	0.08 192	0.17 542	0.11 308	0.18 344	0.12 195
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	0.80 585	1.54 663	3.00 633	0.35 429	0.27 402	0.72 532	0.41 523	0.93 543	1.11 636	1.00 626	1.28 636	0.75 535	0.57 529	1.87 583	1.18 597	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.26 482	0.21 431

DualNet (step1)	0.59 478	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.61 656	0.14 462	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

test_sample9	0.94 614	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.91 595	2.55 664	0.61 656	4.16 708	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

test_sample7	0.47 356	0.33 230	1.49 241	0.34 413	0.20 272	0.51 268	0.30 427	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.17 536	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.18 382

test_sample4	0.50 394	0.42 319	1.88 383	0.32 354	0.19 252	0.56 336	0.26 351	0.93 543	0.65 450	0.54 416	0.54 406	0.45 352	0.36 362	1.79 566	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

LL-Strereo	0.72 554	1.29 647	2.49 548	0.36 449	0.45 588	0.55 319	0.32 463	0.93 543	0.71 505	0.67 548	0.58 442	0.85 575	0.79 598	2.67 665	0.46 426	0.10 252	0.18 540	0.14 471	0.12 348	0.40 605	0.42 613

edge stereo	0.81 593	0.73 483	3.30 657	0.37 473	1.21 676	0.62 442	0.39 514	0.93 543	0.79 572	0.80 592	0.88 591	1.14 640	0.71 579	2.18 623	0.71 522	0.21 581	0.20 564	0.26 611	0.18 490	0.38 590	0.26 507

NOSS_ROB	0.64 508	0.65 449	1.62 266	0.46 561	0.25 371	0.67 500	0.30 427	0.93 543	0.77 563	0.59 486	0.57 436	0.77 543	0.38 385	2.78 670	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.28 615	0.26 558	0.27 493	0.39 601

WCMA_ROB	1.12 631	0.83 527	2.66 583	0.58 616	0.34 502	1.17 642	0.71 631	0.93 543	0.94 612	1.74 670	2.63 679	3.09 682	1.71 671	1.70 548	1.84 639	0.26 616	0.21 573	0.20 578	0.21 529	0.28 499	0.43 614

DStereoO	0.99 619	0.66 456	1.67 275	0.75 639	0.99 663	0.73 539	1.33 677	0.94 552	0.91 606	0.70 562	1.06 623	0.75 535	1.75 673	0.95 443	2.39 661	1.20 684	0.41 649	0.48 650	0.59 666	0.85 663	0.60 641

ITSA-stereo	0.48 363	0.33 230	1.20 164	0.33 380	0.18 213	0.60 402	0.29 419	0.94 552	0.80 575	0.50 370	0.49 354	0.53 399	0.59 538	1.25 483	0.64 506	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.23 471

test_sample6	0.52 425	0.44 335	1.81 354	0.33 380	0.18 213	0.55 319	0.27 375	0.94 552	0.66 465	0.54 416	0.62 473	0.47 372	0.36 362	1.97 601	0.38 374	0.14 479	0.10 332	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.16 340

ssnet_v2	0.55 449	0.60 416	1.86 376	0.32 354	0.22 315	0.72 532	0.44 545	0.94 552	0.74 534	0.63 525	0.54 406	0.81 559	0.47 483	0.77 417	0.70 519	0.16 521	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.30 517	0.30 543

Sa-1000	0.51 411	0.72 476	1.90 395	0.31 325	0.60 630	0.60 402	0.31 440	0.94 552	0.71 505	0.52 392	0.83 577	0.42 328	0.33 345	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.09 283	0.13 433	0.29 573	0.29 506	0.10 117

S-Stereo	0.80 585	0.69 465	3.89 670	0.39 500	0.37 536	0.69 518	0.70 630	0.94 552	0.98 619	0.62 516	0.91 594	0.83 566	0.60 542	2.37 634	0.66 509	0.18 548	0.21 573	0.17 542	0.18 490	0.30 517	0.35 577

RGC	0.71 551	0.97 581	2.18 480	0.44 542	0.44 577	0.73 539	0.40 517	0.94 552	0.71 505	0.71 567	1.04 621	1.01 618	0.71 579	1.74 555	0.70 519	0.23 598	0.18 540	0.28 615	0.26 558	0.29 506	0.27 515

stereogan	0.69 538	0.51 377	2.44 533	0.39 500	0.39 548	1.01 620	0.41 523	0.94 552	0.92 610	0.73 574	0.85 584	1.15 641	0.69 575	1.57 528	0.53 464	0.19 563	0.18 540	0.20 578	0.16 457	0.36 575	0.24 485

ADCMid	0.96 618	1.32 652	2.74 599	0.38 490	0.35 515	0.99 616	0.58 599	0.94 552	0.86 592	1.23 649	1.01 613	1.01 618	1.00 627	1.05 456	3.97 685	0.21 581	0.19 553	0.42 643	0.32 598	0.40 605	0.29 530

RYNet	0.70 542	0.56 405	2.25 496	0.35 429	0.41 567	0.86 594	0.43 534	0.94 552	0.82 583	0.62 516	0.53 394	0.91 594	0.60 542	2.70 666	1.00 568	0.14 479	0.11 385	0.16 521	0.14 410	0.25 461	0.27 515

HSM	0.62 497	0.76 492	1.72 291	0.30 297	0.29 426	0.64 474	0.28 395	0.94 552	0.62 415	0.58 472	0.57 436	1.40 655	0.64 561	2.59 659	0.42 404	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.11 148

StereoDRNet	0.64 508	0.88 544	2.35 514	0.41 520	0.45 588	0.73 539	0.47 564	0.94 552	0.74 534	0.75 579	0.54 406	0.74 529	0.47 483	1.70 548	0.72 526	0.15 500	0.14 462	0.15 502	0.14 410	0.20 382	0.19 399

LALA_ROB	0.60 484	0.76 492	1.69 279	0.36 449	0.29 426	0.79 572	0.55 588	0.94 552	0.77 563	0.81 598	0.67 516	0.94 604	0.49 499	0.99 447	0.73 529	0.21 581	0.15 490	0.20 578	0.18 490	0.23 430	0.21 431

SGM-Forest	1.04 627	0.42 319	3.59 666	0.41 520	0.32 474	1.05 625	1.32 676	0.94 552	0.83 586	1.16 639	2.23 670	1.03 622	1.39 657	2.49 652	2.35 659	0.21 581	0.21 573	0.20 578	0.19 510	0.23 430	0.32 561
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 631	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.95 566	0.61 397	1.18 647	0.56 428	2.53 677	1.31 649	1.91 595	2.55 664	0.61 656	4.16 708	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

anonymity	0.80 585	0.66 456	1.29 183	0.59 621	0.75 646	0.67 500	0.52 576	0.95 566	0.71 505	0.94 621	0.70 543	0.67 487	0.87 611	0.71 402	1.35 613	0.64 659	0.62 667	0.58 656	1.44 695	0.60 646	0.65 646

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 625	1.67 670	2.32 506	0.47 566	0.39 548	1.47 650	0.95 652	0.95 566	0.91 606	0.84 606	0.94 602	1.05 627	0.60 542	2.95 676	0.72 526	0.41 642	0.72 680	0.32 628	0.55 655	0.74 655	1.22 684

FADNet_RVC	0.81 593	1.14 625	2.42 527	0.30 297	0.24 350	0.71 526	0.24 305	0.95 566	0.61 397	0.44 311	0.56 428	0.59 440	0.42 436	1.52 520	0.68 515	0.94 672	0.96 688	0.28 615	1.00 687	0.90 665	1.36 687

iResNet_ROB	0.50 394	1.15 629	1.73 294	0.31 325	0.21 286	0.58 371	0.22 231	0.95 566	0.82 583	0.58 472	0.62 473	0.57 430	0.39 399	0.84 428	0.40 393	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 398	0.13 238

zh-sn7	0.89 607	1.73 676	3.09 640	0.39 500	0.30 443	0.82 583	0.63 615	0.96 571	0.87 595	0.79 590	1.12 627	0.84 571	0.87 611	2.42 643	1.63 628	0.16 521	0.17 528	0.16 521	0.16 457	0.34 555	0.29 530

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 542	0.65 449	3.45 662	0.50 580	0.60 630	0.75 551	0.23 270	0.96 571	0.60 380	0.76 582	1.30 639	0.81 559	0.60 542	0.57 339	0.82 544	0.10 252	0.16 508	0.11 308	0.43 635	0.31 525	0.22 446

AASNet	0.56 458	1.03 603	2.34 511	0.37 473	0.33 489	0.65 488	0.29 419	0.96 571	0.73 530	0.54 416	0.60 461	0.55 410	0.38 385	0.59 349	0.58 489	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.43 616	0.24 485

STrans-v2	0.67 526	0.56 405	2.64 580	0.27 211	0.23 335	0.57 354	0.33 472	0.96 571	0.69 485	0.92 618	0.85 584	0.89 590	0.93 619	1.83 575	1.21 602	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.12 195

SFCPSM	0.46 340	0.24 96	2.35 514	0.27 211	0.27 402	0.70 524	0.32 463	0.96 571	0.63 427	0.49 363	0.52 382	0.43 332	0.36 362	0.52 320	0.43 413	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.16 291	0.12 195

RTSC	0.72 554	1.00 593	2.22 488	0.40 512	0.29 426	0.82 583	0.31 440	0.96 571	1.10 634	0.92 618	0.81 572	0.78 547	0.58 535	1.23 479	1.55 625	0.18 548	0.17 528	0.14 471	0.17 477	0.43 616	0.30 543

CBMV_ROB	0.76 573	0.42 319	2.68 585	0.33 380	0.22 315	0.74 545	0.47 564	0.96 571	0.76 558	1.04 631	0.96 605	0.88 588	0.93 619	2.06 611	1.19 599	0.22 594	0.24 591	0.27 612	0.25 550	0.25 461	0.28 523

DispFullNet	1.67 666	2.10 692	5.22 683	1.53 678	8.90 703	0.86 594	0.31 440	0.96 571	0.96 615	1.37 660	1.01 613	1.13 638	1.98 677	1.51 518	0.91 551	0.54 652	0.31 623	1.18 681	0.63 670	1.13 674	0.80 659

pmcnn	1.32 648	1.05 608	2.77 605	0.74 638	1.43 679	0.72 532	0.56 593	0.96 571	0.91 606	0.99 625	2.92 685	6.01 701	0.70 577	2.38 637	3.32 679	0.13 434	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.34 555	0.22 446

pcwnet_v2	0.64 508	0.49 366	4.41 679	0.32 354	0.27 402	0.60 402	0.25 328	0.97 580	0.88 599	0.59 486	0.70 543	0.63 456	0.55 519	0.66 383	0.37 367	0.17 536	0.15 490	0.15 502	0.14 410	0.21 398	0.23 471

DGSMNet	2.89 687	0.63 437	3.18 650	3.43 702	4.17 700	2.57 687	6.98 709	0.97 580	0.83 586	0.56 443	1.86 659	0.79 552	0.62 556	1.64 540	1.39 616	4.61 705	5.01 710	5.17 710	4.71 710	4.44 707	4.19 706

FAT-Stereo	0.70 542	0.54 394	2.88 615	0.36 449	0.29 426	0.62 442	0.54 584	0.97 580	0.87 595	0.76 582	0.92 596	0.94 604	0.80 599	1.84 580	0.57 484	0.18 548	0.19 553	0.17 542	0.16 457	0.22 415	0.25 497

GANetREF_RVC	0.75 569	1.15 629	2.46 537	0.47 566	0.26 389	0.83 586	0.61 607	0.97 580	0.89 603	0.62 516	0.61 468	0.72 519	0.59 538	2.42 643	0.55 472	0.32 633	0.25 604	0.36 634	0.24 544	0.39 600	0.31 552
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	0.61 492	0.61 421	3.35 661	0.33 380	0.58 623	0.66 494	0.20 148	0.98 584	0.55 338	0.73 574	0.52 382	0.99 614	0.65 563	0.58 343	0.29 274	0.10 252	0.16 508	0.10 233	0.41 632	0.29 506	0.20 418

Ntro	1.00 623	1.68 672	2.80 609	0.95 656	0.85 652	1.06 626	0.53 580	0.98 584	0.90 605	0.62 516	0.76 563	0.93 600	0.66 568	1.66 542	0.98 562	0.99 675	0.45 651	0.75 666	0.40 629	1.19 676	0.75 654

Wz-Net-SNSev	0.76 573	1.32 652	3.11 643	0.40 512	0.31 464	0.71 526	0.60 603	0.98 584	0.87 595	0.67 548	0.83 577	0.96 607	0.60 542	1.67 544	0.97 559	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.17 477	0.36 575	0.24 485

NINENet	0.50 394	0.33 230	1.69 279	0.55 607	0.25 371	0.91 606	0.23 270	0.98 584	0.71 505	0.53 403	0.55 416	0.66 477	0.30 322	1.22 477	0.32 319	0.15 500	0.13 443	0.16 521	0.11 308	0.16 291	0.13 238

Consistency-Raft	0.88 605	0.93 561	3.23 655	0.99 659	0.64 637	0.77 563	0.55 588	0.98 584	0.97 616	0.61 505	1.03 618	0.65 470	1.05 632	0.79 422	1.38 615	0.44 644	0.46 653	0.51 653	0.58 664	0.65 648	0.47 621

ccnet	0.71 551	0.41 311	1.59 258	0.40 512	0.45 588	1.06 626	0.55 588	0.98 584	0.71 505	0.88 611	0.97 607	0.82 564	0.88 615	1.68 545	0.94 555	0.32 633	0.26 607	0.32 628	0.27 563	0.34 555	0.30 543

PS-NSSS	0.63 504	1.00 593	1.81 354	0.30 297	0.31 464	0.63 460	0.34 477	0.98 584	0.69 485	0.54 416	0.74 557	0.51 391	0.41 418	2.43 646	0.48 441	0.24 607	0.17 528	0.27 612	0.18 490	0.27 493	0.21 431

MFMNet_re	0.92 611	1.28 646	2.53 558	0.82 648	0.76 649	0.90 604	0.75 636	0.98 584	1.04 625	1.03 629	1.05 622	0.84 571	0.94 622	0.83 426	0.72 526	0.68 661	0.60 665	0.63 660	0.60 667	0.77 659	0.74 652

NaN_ROB	1.14 634	0.94 563	2.96 627	0.53 595	0.56 619	1.13 638	0.99 655	0.98 584	1.00 620	1.09 634	0.87 588	0.77 543	1.06 634	5.90 699	2.72 666	0.16 521	0.23 587	0.16 521	0.24 544	0.22 415	0.36 585

PWC_ROB	0.70 542	0.94 563	1.88 383	0.39 500	0.39 548	0.62 442	0.30 427	0.98 584	0.94 612	0.91 617	1.29 638	0.77 543	0.62 556	1.62 539	1.03 576	0.18 548	0.11 385	0.18 562	0.13 382	0.51 635	0.22 446

PWCDC_ROB	0.72 554	1.06 610	2.09 456	0.47 566	0.36 524	0.78 568	0.26 351	0.98 584	1.34 652	0.61 505	2.07 662	0.64 465	0.61 551	0.83 426	0.71 522	0.31 632	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.60 646	0.21 431

CBMV	0.71 551	0.76 492	2.64 580	0.33 380	0.20 272	0.78 568	0.79 640	0.98 584	0.78 567	0.85 610	0.71 547	0.86 582	1.10 637	1.46 507	0.62 498	0.18 548	0.20 564	0.21 586	0.19 510	0.25 461	0.33 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.66 521	0.25 110	2.11 461	0.56 609	0.46 596	0.62 442	0.54 584	0.99 596	0.75 548	0.79 590	0.93 600	0.85 575	0.78 597	0.59 349	1.64 630	0.12 402	0.16 508	0.11 308	0.47 641	0.28 499	0.30 543

CoDeX	0.52 425	0.43 324	2.25 496	0.29 276	0.26 389	0.61 422	0.32 463	0.99 596	0.68 476	0.48 351	0.55 416	0.52 397	0.40 407	1.60 535	0.35 354	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.12 195

mmx	0.72 554	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

xxx	0.72 554	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

otaku	1.03 626	1.68 672	2.72 592	0.95 656	0.73 645	1.03 623	0.59 601	0.99 596	0.86 592	0.69 556	1.61 652	0.98 611	0.64 561	1.46 507	1.14 590	0.95 673	0.46 653	0.72 665	0.40 629	1.24 680	0.78 658

RAFT + AFF	0.64 508	1.20 637	1.95 420	0.34 413	0.33 489	0.67 500	0.52 576	0.99 596	0.74 534	0.53 403	0.58 442	0.57 430	0.80 599	1.76 558	0.51 457	0.12 402	0.27 614	0.15 502	0.14 410	0.43 616	0.29 530

Syn2CoEx	0.70 542	1.07 614	2.74 599	0.43 535	0.30 443	0.64 474	0.42 527	0.99 596	0.78 567	0.62 516	0.78 568	0.74 529	0.72 582	1.92 599	0.61 496	0.20 573	0.17 528	0.19 569	0.15 435	0.29 506	0.22 446

NCC-stereo	0.79 583	0.94 563	2.42 527	0.59 621	0.45 588	1.90 668	0.46 556	0.99 596	0.72 515	0.64 535	0.84 580	0.91 594	0.73 585	1.80 570	1.00 568	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 592	0.24 447	0.22 446

Abc-Net	0.79 583	0.94 563	2.42 527	0.59 621	0.45 588	1.90 668	0.46 556	0.99 596	0.72 515	0.64 535	0.84 580	0.91 594	0.73 585	1.80 570	1.00 568	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 592	0.24 447	0.22 446
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	0.74 566	1.05 608	2.54 564	0.37 473	0.34 502	1.03 623	0.47 564	1.00 605	1.08 631	0.90 615	0.85 584	0.85 575	0.57 529	1.37 492	1.26 607	0.14 479	0.13 443	0.16 521	0.15 435	0.31 525	0.20 418

BUS	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.30 297	0.21 286	0.91 606	0.23 270	1.00 605	0.61 397	0.63 525	0.53 394	0.66 477	0.30 322	0.43 242	0.32 319	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.30 297	0.21 286	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.61 397	0.63 525	0.53 394	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

hknet	0.47 356	0.29 182	1.70 283	0.30 297	0.24 350	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.64 435	0.63 525	0.53 394	0.80 556	0.38 385	0.77 417	0.37 367	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

WZ-Net	0.92 611	1.31 649	3.76 667	0.41 520	0.36 524	0.86 594	0.71 631	1.00 605	1.06 629	0.82 603	0.92 596	1.06 629	1.05 632	2.16 622	1.61 627	0.19 563	0.13 443	0.15 502	0.16 457	0.32 534	0.28 523

GEStereo_RVC	0.54 437	0.87 540	1.95 420	0.47 566	0.25 371	0.62 442	0.37 501	1.00 605	0.74 534	0.53 403	0.54 406	0.59 440	0.44 455	1.10 461	0.46 426	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.26 482	0.19 399

XQC	0.73 563	0.98 586	2.39 521	0.46 561	0.35 515	0.81 580	0.46 556	1.00 605	1.00 620	0.80 592	0.69 533	0.88 588	0.74 590	1.32 486	1.20 600	0.24 607	0.16 508	0.23 596	0.20 523	0.41 608	0.33 570

NVStereoNet_ROB	1.16 638	0.95 570	2.54 564	0.58 616	0.55 616	0.78 568	0.63 615	1.00 605	1.08 631	1.03 629	4.07 697	1.48 658	1.22 644	2.88 675	1.27 608	0.50 649	0.46 653	0.54 654	0.62 668	0.50 633	0.63 645
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	0.72 554	0.21 39	1.36 203	0.27 211	0.17 164	0.59 390	0.28 395	1.01 613	0.70 495	0.55 434	0.67 516	0.44 343	0.39 399	1.88 592	5.17 695	0.12 402	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.15 308

Nwc_Net	0.68 533	0.83 527	2.53 558	0.41 520	0.39 548	0.77 563	0.38 508	1.01 613	0.70 495	0.60 496	0.99 610	0.98 611	0.68 573	1.41 498	0.63 500	0.23 598	0.15 490	0.23 596	0.25 550	0.23 430	0.18 382

SAMSARA	0.91 609	0.97 581	2.22 488	0.80 644	0.58 623	1.32 645	1.31 675	1.01 613	0.94 612	1.36 657	0.87 588	1.38 654	0.90 617	1.72 552	1.02 574	0.24 607	0.30 622	0.22 589	0.25 550	0.36 575	0.35 577

IPLGR	0.54 437	0.56 405	2.68 585	0.36 449	0.18 213	0.62 442	0.54 584	1.02 616	0.64 435	0.73 574	0.46 318	0.47 372	0.45 459	1.12 467	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.19 365	0.12 195

LMCR-Stereo	0.52 425	0.71 472	2.39 521	0.40 512	0.21 286	0.74 545	0.31 440	1.02 616	0.64 435	0.61 505	0.63 486	0.39 299	0.51 504	0.62 362	0.42 404	0.19 563	0.09 283	0.12 372	0.09 201	0.23 430	0.12 195

222	0.78 581	0.23 78	1.23 170	0.28 242	0.18 213	0.62 442	0.24 305	1.02 616	0.70 495	0.58 472	0.66 513	0.46 364	0.42 436	1.80 570	6.53 702	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.17 362

xxxx	0.70 542	0.21 39	1.33 193	0.28 242	0.18 213	0.63 460	0.24 305	1.02 616	0.69 485	0.50 370	0.62 473	0.58 437	0.38 385	1.47 514	5.21 696	0.13 434	0.12 418	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.15 308

AF-Net	0.69 538	0.92 555	2.21 484	0.41 520	0.40 558	0.68 512	0.40 517	1.02 616	0.86 592	0.69 556	1.03 618	1.04 625	0.84 606	1.19 474	0.78 537	0.22 594	0.14 462	0.25 608	0.17 477	0.30 517	0.18 382

SHD	0.72 554	0.77 501	2.36 517	0.45 556	0.40 558	0.71 526	0.32 463	1.02 616	1.25 645	1.07 632	0.84 580	0.90 592	0.73 585	1.09 460	0.98 562	0.21 581	0.18 540	0.20 578	0.21 529	0.32 534	0.31 552

DRN-Test	0.64 508	0.43 324	2.44 533	0.39 500	0.44 577	0.80 579	0.41 523	1.02 616	0.78 567	0.80 592	0.63 486	0.69 501	0.56 523	1.79 566	0.69 517	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.17 362

1111x	0.74 566	0.21 39	1.93 407	0.31 325	0.17 164	0.63 460	0.32 463	1.03 623	0.74 534	0.52 392	0.62 473	0.57 430	0.47 483	2.38 637	4.25 690	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.12 348	0.12 160	0.14 266

HBP-ISP	0.76 573	1.30 648	3.19 651	0.35 429	0.26 389	0.85 592	0.54 584	1.03 623	0.72 515	0.80 592	0.69 533	0.68 494	0.83 603	2.04 609	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.29 622	0.25 550	0.28 499	0.24 485

RTS	1.21 641	1.31 649	6.39 692	0.52 589	0.51 608	1.61 657	0.79 640	1.03 623	1.37 654	1.13 636	1.30 639	1.10 635	0.85 607	2.65 662	2.08 648	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 616	0.32 561

RTSA	1.21 641	1.31 649	6.39 692	0.52 589	0.51 608	1.61 657	0.79 640	1.03 623	1.37 654	1.13 636	1.30 639	1.10 635	0.85 607	2.65 662	2.08 648	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 616	0.32 561

AnyNet_C01	1.14 634	1.49 661	4.23 678	0.54 600	0.53 611	1.51 654	1.37 679	1.04 627	1.07 630	1.17 645	1.33 642	1.15 641	1.08 635	1.61 538	2.74 667	0.25 612	0.22 579	0.28 615	0.24 544	0.48 628	0.40 607

SPS-STEREO	1.07 629	1.13 623	2.88 615	0.65 631	0.69 642	0.99 616	0.68 624	1.05 628	0.87 595	1.36 657	1.23 633	1.46 657	0.94 622	1.87 583	1.72 634	0.66 660	0.61 666	0.58 656	0.57 661	0.65 648	0.77 657
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.86 601	0.33 230	6.08 690	0.32 354	0.21 286	1.08 633	0.68 624	1.06 629	0.92 610	0.43 304	0.76 563	0.66 477	0.46 474	2.31 630	0.50 451	0.23 598	0.25 604	0.14 471	0.19 510	0.26 482	0.24 485

ACVNet-4b	1.93 671	1.85 682	4.10 676	1.07 661	0.86 653	1.15 640	0.53 580	1.06 629	1.12 637	0.64 535	1.09 625	1.99 668	0.70 577	2.20 624	9.86 710	5.62 707	0.41 649	1.03 679	0.55 655	1.86 692	0.85 663

Wz-Net-TNSev	0.91 609	1.73 676	3.08 638	0.36 449	0.31 464	1.00 619	0.71 631	1.06 629	0.97 616	0.71 567	0.72 552	1.09 633	0.87 611	2.42 643	1.59 626	0.20 573	0.20 564	0.16 521	0.20 523	0.44 624	0.35 577

test_xeample3	0.46 340	0.34 247	2.99 632	0.37 473	0.16 133	0.49 243	0.33 472	1.06 629	0.44 212	0.25 174	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.49 305	0.56 480	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.40 629	0.17 315	0.26 507

ADCS	1.05 628	1.36 657	2.98 631	0.42 531	0.36 524	0.96 612	0.81 644	1.06 629	1.12 637	1.25 650	0.97 607	1.08 631	0.90 617	1.25 483	4.86 694	0.21 581	0.21 573	0.22 589	0.23 542	0.36 575	0.38 595

CC-Net-ROB	0.85 600	1.15 629	2.13 467	0.88 650	0.38 542	0.88 602	0.44 545	1.06 629	0.79 572	0.58 472	0.69 533	0.65 470	0.50 502	2.74 669	0.51 457	0.93 670	0.39 646	0.87 668	0.29 573	0.54 640	0.54 631

rrr	0.46 340	0.34 247	3.08 638	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.28 395	1.09 635	0.51 287	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.29 573	0.16 291	0.25 497

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 394	0.33 230	0.93 116	0.26 188	0.22 315	0.46 200	0.20 148	1.10 636	1.34 652	3.16 695	0.32 220	0.22 131	0.20 138	0.30 118	0.22 171	0.10 252	0.09 283	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

FCDSN-DC	1.29 647	0.54 394	2.50 552	0.47 566	0.41 567	1.12 636	0.60 603	1.10 636	1.27 647	2.23 680	2.87 682	3.67 687	3.12 691	2.39 640	1.69 632	0.30 630	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.35 568	0.38 595
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 597	0.77 501	1.77 323	0.44 542	0.30 443	0.87 598	0.46 556	1.10 636	0.91 606	0.81 598	0.75 560	1.01 618	0.61 551	3.66 689	1.23 604	0.26 616	0.23 587	0.36 634	0.25 550	0.27 493	0.62 643

SANet	1.20 640	1.21 638	3.33 660	0.38 490	0.27 402	1.73 665	0.85 646	1.10 636	2.49 688	1.16 639	1.83 658	1.72 664	1.50 663	2.37 634	2.84 669	0.18 548	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.32 534	0.32 561

EAI-Stereo	0.78 581	0.25 110	1.67 275	0.54 600	0.59 625	1.95 670	2.05 692	1.11 640	0.64 435	0.95 623	1.49 649	0.50 388	0.67 570	0.59 349	1.44 620	0.09 145	0.19 553	0.09 166	0.49 646	0.13 199	0.22 446

iRaft-Stereo_20w	0.58 470	0.39 293	1.96 429	0.45 556	0.32 474	0.92 608	0.57 597	1.14 641	0.56 350	0.81 598	0.40 282	0.55 410	0.69 575	0.65 378	1.04 577	0.09 145	0.16 508	0.09 166	0.36 619	0.17 315	0.25 497

DeepPrunerF	0.86 601	0.86 537	2.91 624	0.45 556	0.50 603	0.64 474	0.48 568	1.14 641	2.64 690	0.63 525	0.61 468	0.65 470	0.62 556	2.21 625	1.31 610	0.23 598	0.19 553	0.30 623	0.28 567	0.36 575	0.25 497

PDISCO_ROB	0.75 569	1.06 610	2.11 461	0.64 629	0.59 625	1.13 638	0.43 534	1.14 641	1.05 626	0.64 535	0.71 547	0.96 607	0.61 551	1.21 475	0.76 533	0.37 641	0.18 540	0.27 612	0.24 544	0.56 642	0.32 561

PVD	0.90 608	0.85 534	2.15 473	0.53 595	0.50 603	0.99 616	0.56 593	1.15 644	1.64 665	1.41 663	1.41 648	1.11 637	1.13 640	1.35 490	1.31 610	0.26 616	0.28 617	0.28 615	0.26 558	0.37 583	0.49 625

RainbowNet	1.15 636	1.78 678	2.72 592	1.12 667	0.91 657	1.06 626	0.76 638	1.16 645	1.13 639	0.75 579	0.97 607	1.09 633	0.80 599	1.60 535	1.21 602	1.17 682	1.26 692	1.01 678	0.57 661	1.13 674	0.88 668

DStereoSA	2.12 675	0.98 586	2.80 609	1.25 671	2.23 693	1.97 673	4.62 706	1.22 646	2.54 689	1.16 639	3.84 696	1.00 616	4.05 695	2.07 613	5.29 697	0.93 670	1.48 695	0.48 650	1.51 697	0.95 669	1.95 698

MultiAttention	2.38 679	0.50 374	1.93 407	1.80 685	2.56 696	10.86 706	2.30 695	1.22 646	0.80 575	0.62 516	1.16 630	1.13 638	0.56 523	16.09 717	1.18 597	0.20 573	0.09 283	0.43 646	1.62 698	0.94 667	1.58 693

CSAN	1.25 645	1.12 620	3.04 635	0.51 585	0.37 536	1.06 626	1.15 669	1.22 646	1.08 631	1.17 645	1.91 660	1.04 625	1.31 649	5.96 700	2.43 662	0.26 616	0.22 579	0.24 603	0.24 544	0.31 525	0.30 543

MFN_U_SF_RVC	1.55 664	2.39 700	3.16 647	0.65 631	0.41 567	1.12 636	0.46 556	1.23 649	1.33 651	1.61 668	1.20 631	1.43 656	0.98 626	1.76 558	1.97 642	1.90 696	1.80 696	1.98 700	2.15 702	1.63 688	1.77 696

ACVNet_1	1.33 649	1.91 687	4.03 674	1.09 664	0.88 654	1.19 644	0.66 618	1.24 650	1.17 640	0.94 621	0.96 605	3.09 682	1.04 631	2.37 634	1.11 587	1.04 677	0.48 659	1.03 679	0.48 644	1.12 673	0.83 660

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 650	1.70 674	2.50 552	0.56 609	0.40 558	2.15 680	0.99 655	1.24 650	1.26 646	1.02 628	1.10 626	1.29 649	0.88 615	3.10 680	1.08 581	1.66 693	0.83 684	0.68 663	0.88 682	1.57 687	1.80 697

HSM-Net_RVC	0.67 526	0.34 247	2.23 492	0.26 188	0.19 252	0.67 500	0.29 419	1.26 652	0.69 485	0.72 570	0.70 543	0.78 547	0.42 436	3.77 690	0.41 401	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 601	0.60 416	2.34 511	0.58 616	0.36 524	1.07 631	0.75 636	1.30 653	1.05 626	0.70 562	0.68 524	0.94 604	1.29 646	2.08 615	1.82 638	0.26 616	0.23 587	0.16 521	0.17 477	0.48 628	0.40 607

MDST_ROB	1.17 639	0.42 319	3.87 669	0.54 600	0.44 577	4.11 697	0.58 599	1.31 654	0.84 589	2.12 674	1.12 627	0.98 611	0.71 579	4.24 694	0.99 567	0.16 521	0.14 462	0.19 569	0.17 477	0.18 344	0.35 577

NLCSM	0.46 340	0.37 269	0.72 73	0.29 276	0.36 524	0.49 243	0.27 375	1.33 655	1.59 664	0.29 223	0.29 178	0.29 232	0.31 332	1.44 501	0.35 354	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.10 241	0.35 568	0.14 266

MeshStereo	1.21 641	1.15 629	3.01 634	0.34 413	0.28 417	1.10 635	0.69 627	1.35 656	1.01 622	2.71 689	2.41 673	2.96 680	1.45 660	2.80 672	1.40 618	0.22 594	0.22 579	0.22 589	0.19 510	0.50 633	0.26 507
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	2.28 677	0.30 199	1.15 152	0.40 512	1.86 691	2.06 678	1.90 690	1.36 657	1.80 674	3.70 697	3.76 694	5.02 697	8.19 706	2.12 620	1.63 628	0.25 612	0.76 681	2.72 704	1.91 700	2.39 697	2.36 702

IPLG	0.69 538	0.84 529	2.43 531	0.35 429	0.21 286	1.65 661	0.61 607	1.36 657	0.58 365	1.39 661	0.51 367	0.37 284	0.87 611	1.41 498	0.36 360	0.09 145	0.07 77	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.11 148

SGM+DAISY	1.83 669	1.43 658	3.81 668	0.87 649	1.01 665	2.38 685	2.53 699	1.36 657	1.75 670	2.92 692	3.22 689	2.65 678	2.93 686	2.22 628	3.10 673	0.72 663	0.69 676	0.63 660	0.62 668	0.77 659	0.98 671

MADNet+	1.36 652	1.93 689	5.95 688	0.81 647	0.59 625	1.57 656	1.09 664	1.39 660	1.22 643	0.84 606	1.01 613	1.25 647	1.12 639	3.19 681	2.36 660	0.45 646	0.47 656	0.38 640	0.34 606	0.59 643	0.57 637

NLSM1	0.39 251	0.24 96	0.56 17	0.27 211	0.40 558	0.49 243	0.21 190	1.44 661	1.64 665	0.25 174	0.33 230	0.25 181	0.26 247	0.40 224	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.13 238

ETE_ROB	0.60 484	0.71 472	1.55 253	0.37 473	0.25 371	0.69 518	0.51 573	1.47 662	0.70 495	0.80 592	0.69 533	0.85 575	0.49 499	1.36 491	0.58 489	0.16 521	0.13 443	0.19 569	0.16 457	0.21 398	0.23 471

ELAS_RVC	1.37 654	0.78 509	3.21 653	0.55 607	0.50 603	1.49 652	2.48 698	1.48 663	1.71 669	2.13 677	2.09 663	2.07 669	2.56 684	1.90 594	2.02 645	0.35 638	0.36 633	0.37 638	0.34 606	0.49 631	0.47 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 658	1.81 679	3.23 655	1.08 662	0.92 658	1.32 645	0.85 646	1.49 664	1.69 667	1.19 648	1.73 656	2.13 670	1.03 630	2.50 653	1.40 618	0.91 669	0.53 661	1.00 677	0.55 655	2.11 694	0.85 663

PWCK	1.49 661	1.90 686	3.22 654	1.09 664	0.54 613	1.71 663	1.73 688	1.49 664	1.53 661	1.44 665	1.80 657	1.82 665	1.30 648	3.34 684	1.76 636	1.07 679	0.56 663	0.97 676	0.58 664	1.38 686	0.65 646

SGM_RVC	1.89 670	0.92 555	2.50 552	0.96 658	0.93 659	1.63 659	1.37 679	1.52 666	12.43 708	1.85 671	1.69 655	2.40 676	1.74 672	2.81 673	1.71 633	0.53 650	0.47 656	0.42 643	0.47 641	0.74 655	0.74 652
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	1.98 673	1.01 597	1.78 327	1.19 669	1.04 667	3.58 692	0.61 607	1.53 667	1.93 678	1.39 661	3.37 691	2.23 673	10.80 709	2.84 674	1.25 606	1.04 677	0.38 639	0.96 675	0.57 661	1.10 672	1.00 678

JetBlue	1.78 667	1.63 666	3.92 671	0.73 636	1.21 676	4.38 698	3.35 701	1.59 668	1.20 642	1.26 653	1.52 651	2.37 674	1.88 675	3.23 682	3.00 670	0.53 650	0.47 656	0.48 650	0.49 646	1.29 682	0.97 670

MIPNet	0.83 597	0.81 518	2.40 524	0.61 626	0.18 213	1.48 651	1.39 681	1.60 669	0.74 534	1.94 672	0.85 584	0.73 523	1.68 669	0.87 436	0.31 306	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.32 598	0.25 461	0.12 195

ELAS	1.39 655	0.79 511	2.86 613	0.53 595	0.50 603	2.81 688	2.20 694	1.61 670	1.50 660	2.28 682	2.35 671	1.82 665	2.13 678	1.73 553	2.22 654	0.35 638	0.37 635	0.35 632	0.35 610	0.49 631	0.47 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 661	0.59 414	2.88 615	0.44 542	0.39 548	1.97 673	0.66 618	1.67 671	1.70 668	2.72 690	2.89 683	4.22 690	2.97 688	2.55 657	2.19 653	0.29 627	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.32 534	0.39 601

WQFJA1	0.42 285	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 672	2.07 681	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

NLMM	0.42 285	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 672	2.06 680	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

WQFJX	0.42 285	0.25 110	0.55 14	0.26 188	0.39 548	0.47 211	0.23 270	1.76 674	1.82 675	0.26 192	0.26 149	0.28 220	0.28 286	0.42 238	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.16 340

IMH-64-1	1.39 655	1.64 668	1.86 376	1.36 673	1.11 671	1.39 648	1.19 671	1.76 674	1.45 658	1.16 639	2.21 668	1.53 659	1.38 655	1.98 602	1.52 623	1.29 685	0.67 670	1.27 685	0.69 672	1.29 682	0.98 671

IMH-64	1.39 655	1.64 668	1.86 376	1.36 673	1.11 671	1.39 648	1.19 671	1.76 674	1.45 658	1.16 639	2.21 668	1.53 659	1.38 655	1.98 602	1.52 623	1.29 685	0.67 670	1.27 685	0.69 672	1.29 682	0.98 671

TRStereo	0.53 431	0.76 492	2.38 519	0.42 531	0.29 426	0.69 518	0.23 270	1.81 677	0.55 338	0.36 261	0.32 220	0.47 372	0.40 407	0.46 276	0.25 222	0.12 402	0.11 385	0.11 308	0.41 632	0.13 199	0.32 561

WAO-6	1.58 665	1.54 663	2.32 506	1.14 668	1.00 664	2.30 683	1.03 661	1.82 678	2.85 692	1.25 650	2.61 678	2.20 671	1.56 665	2.47 651	1.99 644	0.95 673	0.67 670	1.19 684	0.83 680	1.08 671	0.88 668

WAO-7	1.48 660	1.63 666	2.49 548	0.93 654	0.75 646	1.72 664	1.10 665	1.84 679	1.96 679	1.43 664	2.54 675	1.97 667	1.61 667	3.06 678	2.08 648	0.69 662	0.66 669	0.94 673	0.74 675	0.80 661	0.69 649

FC-DCNN v2	1.54 663	0.58 411	2.80 609	0.44 542	0.39 548	2.05 677	0.66 618	1.90 680	1.84 676	2.79 691	2.97 686	4.41 694	3.07 689	2.65 662	2.30 658	0.29 627	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.32 534	0.38 595

SDNR	1.22 644	0.80 513	2.71 590	0.33 380	1.48 684	1.98 675	0.23 270	1.93 681	2.44 686	0.89 613	2.52 674	1.36 653	0.51 504	3.65 688	1.93 640	0.30 630	0.31 623	0.22 589	0.16 457	0.33 543	0.36 585

DStereoFS	2.23 676	2.10 692	2.47 543	1.61 680	1.88 692	3.81 693	2.06 693	1.95 682	3.33 694	2.38 684	3.31 690	2.37 674	4.92 697	2.45 648	3.27 676	1.03 676	1.27 694	0.55 655	1.04 688	0.70 652	2.05 699

Dean	1.79 668	1.83 680	3.92 671	1.29 672	1.07 670	1.55 655	1.00 658	1.95 682	2.33 684	1.47 666	4.19 698	4.26 693	1.33 652	2.21 625	1.48 622	1.14 681	0.68 674	1.18 681	0.74 675	1.24 680	0.98 671

NLMM1	0.46 340	0.27 140	0.53 11	0.27 211	0.38 542	0.49 243	0.24 305	1.97 684	2.38 685	0.28 215	0.27 158	0.26 196	0.25 227	0.47 288	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.15 308

WQFJX1	0.45 326	0.28 169	0.56 17	0.27 211	0.35 515	0.48 226	0.25 328	1.98 685	2.08 682	0.26 192	0.26 149	0.29 232	0.28 286	0.50 312	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.14 266

IMH	2.02 674	2.15 698	2.69 588	1.68 681	1.12 673	1.66 662	0.92 651	2.10 686	1.92 677	1.32 655	2.66 680	2.21 672	1.69 670	5.78 698	1.68 631	5.54 706	0.96 688	1.31 687	0.71 674	1.32 685	0.99 676

ktn	4.35 696	2.10 692	2.89 619	1.80 685	1.49 685	2.13 679	1.41 684	2.26 687	12.72 709	11.41 711	16.43 716	11.15 709	3.75 692	4.36 695	3.18 675	1.82 695	0.98 690	1.73 699	1.21 693	2.97 701	1.27 685

LVE	1.96 672	2.17 699	3.14 645	1.68 681	1.80 690	1.63 659	1.03 661	2.34 688	2.81 691	1.25 650	2.89 683	4.24 692	1.29 646	2.79 671	1.44 620	2.85 701	0.91 687	1.18 681	1.46 696	1.23 679	1.10 681

UNDER WATER-64	2.47 680	1.89 685	4.86 681	1.82 688	1.44 681	3.18 690	1.57 687	2.62 689	5.64 699	2.05 673	2.13 665	4.13 689	3.76 693	2.62 660	3.42 681	1.47 690	0.85 685	1.57 695	1.07 690	1.82 691	1.49 689

MADNet++	2.79 684	2.11 695	2.97 630	2.49 695	2.28 694	2.95 689	2.31 696	2.67 690	2.47 687	3.03 694	3.13 688	2.70 679	2.92 685	4.10 692	4.48 691	2.68 700	2.24 704	3.04 707	2.44 704	2.37 696	2.34 701

LE_ROB	4.43 697	1.35 656	9.38 699	2.79 698	3.93 698	2.43 686	3.46 703	2.68 691	11.19 706	11.66 712	4.73 700	5.26 698	10.46 708	4.50 696	9.49 707	0.82 668	0.69 676	1.34 688	0.98 686	0.75 657	0.76 656

notaker	2.66 682	2.07 691	3.31 659	2.61 697	1.43 679	1.76 666	1.11 666	2.76 692	1.79 672	2.26 681	11.53 712	3.96 688	4.29 696	3.09 679	2.76 668	1.55 692	0.88 686	1.70 698	1.07 690	2.00 693	1.35 686

MSAF-DinoV2	3.10 691	1.86 684	10.68 704	3.61 703	0.30 443	3.34 691	0.82 645	2.81 693	1.79 672	0.80 592	0.87 588	1.56 662	1.10 637	26.49 732	1.96 641	0.17 536	0.13 443	0.19 569	1.63 699	0.92 666	0.99 676

JetRed	3.29 692	4.93 703	10.17 703	1.45 675	1.72 689	7.44 702	5.05 707	3.06 694	2.12 683	2.41 685	2.39 672	2.99 681	2.37 681	3.51 687	6.44 700	1.32 688	1.90 700	1.37 689	1.23 694	2.21 695	1.76 695

KSHMR	4.10 695	1.97 690	5.27 684	1.71 683	1.47 683	1.96 671	1.28 674	3.19 695	17.33 721	2.12 674	15.91 715	9.18 706	1.57 666	8.42 704	1.98 643	1.52 691	1.26 692	1.67 697	1.19 692	1.67 689	1.40 688

UNDER WATER	2.74 683	1.85 682	4.54 680	1.81 687	1.44 681	2.34 684	1.40 682	3.24 696	6.60 702	2.60 687	2.76 681	5.75 699	5.24 700	3.02 677	4.01 686	1.45 689	0.81 683	1.59 696	1.06 689	1.80 690	1.51 690

WAO-8	2.80 685	2.14 696	2.89 619	1.91 689	1.04 667	3.98 695	0.96 653	3.26 697	6.17 700	2.15 678	3.37 691	3.31 684	2.41 682	11.84 707	2.03 646	2.05 697	1.86 698	1.54 693	0.92 683	1.22 677	0.87 666

Venus	2.80 685	2.14 696	2.89 619	1.91 689	1.04 667	3.98 695	0.96 653	3.26 697	6.17 700	2.15 678	3.37 691	3.31 684	2.41 682	11.84 707	2.03 646	2.05 697	1.86 698	1.54 693	0.92 683	1.22 677	0.87 666

SGM-ForestM	2.98 689	1.70 674	3.52 665	0.67 633	0.47 599	5.18 700	3.36 702	3.30 699	2.86 693	4.44 698	3.79 695	9.80 707	5.50 701	6.29 701	6.52 701	0.27 621	0.36 633	0.24 603	0.27 563	0.38 590	0.58 639

HanzoNet	7.64 702	2.86 702	5.05 682	7.01 706	3.97 699	2.18 681	1.34 678	3.37 700	4.05 696	13.17 713	10.58 706	10.73 708	16.52 718	8.45 705	10.51 711	10.48 718	9.72 720	5.59 712	13.46 720	6.84 711	6.83 710

TorneroNet-64	2.65 681	1.83 680	3.30 657	1.46 676	1.20 675	3.89 694	0.99 655	3.51 701	6.71 703	2.56 686	4.60 699	4.22 690	3.85 694	3.33 683	3.14 674	1.19 683	0.65 668	1.39 690	0.79 679	3.31 702	1.15 682

TorneroNet	5.50 699	1.92 688	3.16 647	1.47 677	1.25 678	14.07 708	1.06 663	4.90 702	20.99 726	10.17 707	16.48 717	11.88 713	6.93 703	3.34 684	4.20 689	1.30 687	0.69 676	1.45 692	0.86 681	2.61 699	1.20 683

MANE	2.90 688	1.14 625	2.96 627	1.03 660	1.01 665	5.01 699	2.45 697	5.36 703	6.88 704	3.58 696	4.76 701	5.99 700	4.99 698	4.23 693	4.61 693	0.56 655	0.67 670	0.44 647	0.78 677	0.51 635	1.03 679

PML	23.15 720	16.83 715	7.78 695	5.49 704	9.93 706	51.13 736	104.50 738	5.76 704	13.62 714	37.30 738	105.93 738	30.86 735	23.50 726	12.07 709	7.87 705	6.30 709	2.12 703	6.32 715	2.43 703	10.44 716	2.90 703

DGTPSM_ROB	8.89 706	5.62 704	12.25 708	5.92 705	11.32 707	8.54 703	24.18 718	6.40 705	13.49 712	5.15 699	11.46 710	6.19 702	10.92 710	7.00 702	13.72 713	4.47 704	7.65 711	3.92 708	7.45 715	4.38 706	7.87 714

DPSMNet_ROB	9.48 708	5.64 705	13.01 712	8.82 707	11.82 708	8.54 703	24.20 719	6.41 706	13.65 715	5.32 701	11.47 711	6.33 703	10.92 710	7.69 703	13.89 714	7.25 716	8.19 715	5.06 709	7.78 716	5.31 709	8.26 715

light-stereo	8.15 704	2.75 701	9.83 702	12.24 712	9.63 705	19.16 718	0.44 545	6.84 707	3.57 695	13.44 714	22.94 732	23.04 724	1.65 668	17.20 721	7.61 704	3.06 702	2.25 705	0.42 643	0.52 653	4.07 705	2.31 700

TCMNet-wrong-test	5.51 700	6.62 706	6.20 691	13.02 716	11.90 709	7.14 701	5.53 708	6.99 708	1.44 657	2.65 688	3.10 687	8.37 705	5.95 702	4.75 697	6.05 699	3.07 703	0.98 690	2.38 703	1.99 701	6.62 710	5.43 708

DLNR_Zeroshot_test	13.43 714	19.94 718	23.55 721	121.61 736	35.03 731	0.46 200	0.15 43	8.02 709	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.76 413	0.29 274	6.42 710	0.26 607	0.09 166	0.38 623	50.13 736	0.18 382

DLNR-FE	13.43 714	20.01 719	23.53 720	121.73 737	33.87 730	0.46 200	0.15 43	8.09 710	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.75 409	0.29 274	6.68 711	0.26 607	0.09 166	0.38 623	50.82 737	0.18 382

tt	4.93 698	0.27 140	4.20 677	2.29 693	1.58 687	10.20 705	16.97 715	9.42 711	5.02 698	1.67 669	1.28 636	4.68 695	5.03 699	3.37 686	5.92 698	6.16 708	9.47 719	2.82 705	3.18 707	3.60 703	1.53 691

USTest	8.10 703	7.17 707	8.96 698	9.25 708	9.05 704	15.27 709	23.78 717	9.96 712	9.47 705	5.94 702	6.75 702	7.80 704	7.48 704	8.83 706	11.21 712	2.21 699	3.56 707	2.86 706	3.20 708	5.02 708	4.16 705

LRCNet_RVC	13.74 716	19.30 716	12.75 711	19.46 719	12.69 712	1.86 667	0.41 523	12.33 713	1.05 626	15.77 717	18.83 721	12.62 716	8.70 707	12.21 710	9.62 708	22.22 728	8.37 718	25.85 730	24.01 730	19.32 727	17.44 727

iinet-test	11.61 709	10.56 708	11.80 705	12.17 710	12.09 710	18.69 713	26.70 723	13.53 714	13.46 710	9.91 705	10.28 704	11.17 710	11.16 712	12.37 711	14.43 715	6.71 712	7.85 712	6.13 713	6.95 711	8.33 712	7.85 712

IINet	11.61 709	10.56 708	11.80 705	12.17 710	12.09 710	18.69 713	26.70 723	13.53 714	13.46 710	9.91 705	10.28 704	11.17 710	11.16 712	12.37 711	14.43 715	6.71 712	7.85 712	6.13 713	6.95 711	8.33 712	7.85 712

DPSimNet_ROB	17.97 717	20.20 723	24.98 725	17.62 717	15.92 716	21.53 724	21.00 716	13.70 716	15.61 719	23.89 734	14.69 713	22.87 722	24.58 734	12.70 714	14.56 717	18.48 727	12.91 721	20.21 728	12.05 718	17.76 717	14.17 719

Anonymous_1	22.91 719	11.20 711	12.13 707	12.75 713	26.28 727	19.43 720	27.92 725	14.08 717	13.61 713	14.96 716	10.58 706	11.26 712	11.19 714	12.55 713	14.57 718	38.28 735	7.88 714	34.96 733	63.99 735	89.57 738	10.94 718

Selective-IGEV-i1pa	9.22 707	12.57 714	9.49 701	2.20 691	1.49 685	16.83 712	8.03 710	14.34 718	11.26 707	10.52 708	15.24 714	14.52 717	11.94 717	18.22 722	9.78 709	7.79 717	3.09 706	5.20 711	2.49 705	2.46 698	6.90 711

BEATNet-Init1	12.10 711	11.19 710	27.29 732	2.99 699	3.51 697	21.84 725	11.10 711	14.34 718	13.83 716	20.34 722	20.33 722	26.35 734	20.03 720	19.06 723	14.80 719	1.74 694	1.81 697	2.05 701	2.49 705	3.69 704	3.12 704

DPSM_ROB	12.34 712	11.21 712	12.51 709	12.91 714	12.80 713	19.84 722	28.28 726	14.38 720	14.28 717	10.58 709	11.26 708	12.03 714	11.85 715	13.15 715	15.34 720	7.11 714	8.31 716	6.50 716	7.35 713	8.84 714	8.31 716

DPSM	12.34 712	11.21 712	12.51 709	12.91 714	12.80 713	19.84 722	28.28 726	14.38 720	14.28 717	10.58 709	11.26 708	12.03 714	11.85 715	13.15 715	15.34 720	7.11 714	8.31 716	6.50 716	7.35 713	8.84 714	8.31 716

HaxPig	19.86 718	22.40 724	22.34 719	17.95 718	17.95 717	11.77 707	11.89 712	16.02 722	15.89 720	21.10 724	21.41 723	18.74 721	18.39 719	20.08 724	19.69 722	23.63 732	23.22 731	24.06 729	23.69 729	23.00 728	23.95 729

MEDIAN_ROB	23.96 721	27.05 733	26.39 730	22.16 720	22.13 719	16.12 711	13.97 713	20.24 723	20.05 722	25.50 735	25.31 733	22.96 723	22.63 724	24.39 725	23.24 726	28.20 733	27.23 735	28.62 731	27.75 733	27.50 729	27.76 732

xxxxx1	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

tt_ll	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

ff	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

AVERAGE_ROB	26.93 730	30.34 734	29.27 733	25.82 721	25.34 720	19.48 721	15.17 714	23.55 727	23.00 729	28.45 736	27.87 734	26.25 733	25.86 735	26.96 734	25.55 727	31.30 734	30.07 736	31.76 732	30.81 734	30.79 733	30.93 733

fast-reg	25.26 728	22.76 732	26.49 731	26.66 728	27.60 728	41.51 735	57.03 730	28.84 728	28.98 736	20.78 723	22.21 724	23.55 725	23.30 725	26.97 735	31.44 735	14.39 726	16.67 724	15.16 725	15.84 728	18.23 726	16.71 721

RAFT-FEzeroshot	24.80 722	22.55 727	24.73 722	26.10 723	25.76 722	39.84 728	57.07 734	28.84 728	28.79 731	21.14 726	22.48 726	24.18 727	23.88 728	26.38 726	30.87 730	14.26 720	16.71 726	13.09 718	14.82 723	17.79 721	16.72 724

RAFT-FE	24.80 722	22.55 727	24.73 722	26.10 723	25.76 722	39.84 728	57.07 734	28.84 728	28.79 731	21.14 726	22.48 726	24.18 727	23.88 728	26.38 726	30.87 730	14.26 720	16.71 726	13.09 718	14.82 723	17.79 721	16.72 724

CasAABBNet	24.81 724	22.53 725	24.83 724	26.08 722	25.74 721	39.86 730	57.06 732	28.87 731	28.83 733	21.16 729	22.54 728	24.22 729	23.89 731	26.38 726	30.87 730	14.25 719	16.71 726	13.09 718	14.81 722	17.78 718	16.71 721

FlowAnything	24.85 725	22.54 726	25.10 726	26.11 725	25.76 722	39.86 730	57.00 729	28.89 732	28.87 734	21.31 731	22.68 731	24.22 729	23.87 727	26.39 729	30.89 734	14.26 720	16.78 730	13.10 722	14.90 727	17.78 718	16.69 720

Selective-RAFT-Error	24.87 727	22.59 730	25.14 727	26.13 727	25.82 726	39.93 733	57.03 730	28.97 733	28.95 735	21.21 730	22.65 730	24.25 731	23.98 733	26.43 730	30.83 729	14.27 723	16.71 726	13.10 722	14.82 723	17.82 723	16.76 726

LSM0	26.58 729	22.63 731	25.88 729	30.13 729	52.21 737	39.94 734	56.74 728	28.97 733	28.72 730	21.14 726	22.26 725	24.43 732	23.88 728	26.54 733	30.87 730	14.32 725	16.55 723	13.12 724	14.71 721	17.92 724	20.60 728

Hybrid-DGEV	24.86 726	22.58 729	25.22 728	26.11 725	25.76 722	39.92 732	57.06 732	29.03 735	29.01 737	21.12 725	22.64 729	24.13 726	23.91 732	26.46 731	30.82 728	14.27 723	16.70 725	13.09 718	14.83 726	17.78 718	16.71 721

RSGM-EC	41.56 734	31.72 735	19.92 717	51.66 733	47.86 735	38.70 726	61.61 736	33.83 736	22.80 727	23.45 732	29.29 735	43.76 736	35.31 736	66.76 736	70.17 737	66.40 737	37.60 737	48.67 734	25.68 731	48.86 734	27.21 730

acva	41.56 734	31.72 735	19.92 717	51.66 733	47.86 735	38.70 726	61.61 736	33.83 736	22.80 727	23.45 732	29.29 735	43.76 736	35.31 736	66.76 736	70.17 737	66.40 737	37.60 737	48.67 734	25.68 731	48.86 734	27.21 730

test_example2	115.39 737	123.23 738	94.57 736	115.52 735	123.55 738	101.63 737	114.33 739	53.41 738	99.48 739	134.90 739	135.05 739	85.83 739	85.11 739	111.32 738	106.15 739	152.55 739	205.26 739	99.78 739	114.96 739	140.96 739	110.20 738

Selective-IGEV-i16pa	47.65 736	67.17 737	7.20 694	2.47 694	2.32 695	116.02 738	1.42 685	90.41 739	82.69 738	32.69 737	90.10 737	60.10 738	84.41 738	129.53 739	52.52 736	50.16 736	15.10 722	18.00 727	9.63 717	0.94 667	40.09 737

ccccc		297.21 739		374.70 738	380.44 739	203.92 739		216.32 740		203.37 740		215.01 740		312.78 740		412.57 740	356.13 740	256.09 740	227.69 740	428.88 740

ASD4		19.65 717

Low-res two-view benchmark