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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 13	0.32 211	1.10 135	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 50	0.15 35	0.14 20	0.19 2	0.21 138	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 85	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.24 39	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.08 49

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

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

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 42	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

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

DEFOM-Stereo	0.22 51	0.22 50	0.91 104	0.23 78	0.13 48	0.49 226	0.18 92	0.30 11	0.28 18	0.19 64	0.17 35	0.14 15	0.14 20	0.41 220	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 74

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.19 6	0.30 189	0.55 14	0.23 78	0.09 1	0.38 99	0.15 36	0.32 16	0.33 56	0.16 18	0.12 13	0.23 141	0.19 116	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-Stereo+	0.29 132	0.29 172	0.86 89	0.25 129	0.34 482	0.30 30	0.14 19	0.32 16	0.53 301	0.18 46	0.12 13	0.18 80	0.19 116	0.49 295	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.20 504	0.46 606	0.59 621

PointNet	0.20 13	0.21 33	0.82 80	0.21 27	0.12 21	0.37 85	0.16 60	0.33 21	0.28 18	0.16 18	0.15 25	0.18 80	0.13 15	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.07 5	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 229	0.15 10	0.15 25	0.16 48	0.19 116	0.23 32	0.18 61	0.10 243	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.21 29	0.33 220	0.61 26	0.23 78	0.21 268	0.45 168	0.13 9	0.33 21	0.46 229	0.13 5	0.09 1	0.18 80	0.12 9	0.32 132	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

GREAT-IGEV	0.37 214	0.28 160	1.48 227	0.25 129	0.38 522	0.46 188	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.15 10	0.29 169	0.15 35	0.17 67	0.36 180	0.23 173	0.07 26	0.76 661	0.07 1	0.26 539	0.21 379	1.03 660
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	0.30 149	0.36 257	1.68 267	0.27 196	0.24 333	0.29 26	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.26 183	0.37 242	0.18 80	0.18 91	0.31 119	0.27 235	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.25 442	0.08 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.21 29	0.37 260	0.70 60	0.22 55	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 36	0.39 145	0.17 37	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.25 47	0.27 235	0.10 243	0.09 265	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.10 108

S2M2_L	0.24 69	0.29 172	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.24 13	0.09 1	0.36 36	0.45 218	0.17 37	0.25 127	0.23 141	0.17 67	0.24 39	0.28 246	0.15 480	0.12 400	0.11 289	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMoEStereo_RVC	0.29 132	0.26 121	1.03 121	0.25 129	0.14 68	0.46 188	0.22 212	0.36 36	0.38 132	0.23 134	0.23 100	0.21 118	0.18 91	0.45 257	0.60 474	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.20 400

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.21 29	0.31 203	0.69 57	0.21 27	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 40	0.26 8	0.21 91	0.19 50	0.15 35	0.12 9	0.47 278	0.29 260	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-16k	0.26 91	0.47 348	1.36 193	0.25 129	0.12 21	0.36 78	0.18 92	0.40 65	0.35 83	0.18 46	0.21 67	0.18 80	0.21 142	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.11 134

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.30 149	0.42 310	1.26 166	0.24 105	0.12 21	0.43 149	0.24 285	0.40 65	0.56 333	0.35 238	0.37 242	0.26 187	0.24 201	0.29 100	0.19 86	0.08 65	0.12 400	0.08 56	0.07 100	0.22 396	0.10 108

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 175	0.29 172	1.74 289	0.24 105	0.16 127	0.54 286	0.15 36	0.40 65	0.55 321	0.37 248	0.51 347	0.24 157	0.19 116	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.30 563	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 175	0.49 357	1.75 295	0.23 78	0.12 21	0.54 286	0.16 60	0.40 65	0.45 218	0.45 303	0.51 347	0.26 187	0.22 159	0.29 100	0.20 118	0.10 243	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.11 134

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

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

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

MatchStereo	0.24 69	0.38 272	1.37 198	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.40 159	0.14 8	0.25 127	0.15 35	0.15 44	0.25 47	0.18 61	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4.25_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.29 132	0.21 33	1.10 135	0.24 105	0.15 97	0.42 142	0.24 285	0.42 87	0.38 132	0.21 91	0.18 45	0.20 104	0.16 58	0.44 241	0.70 499	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.28 480	0.20 400
1: 1. 1
fffy	0.28 119	0.24 89	1.19 151	0.27 196	0.15 97	0.37 85	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.20 78	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.44 241	0.20 118	0.08 65	0.10 314	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.18 364

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 119	0.31 203	1.20 155	0.28 227	0.11 9	0.47 198	0.19 103	0.44 104	0.44 203	0.38 258	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.29 100	0.19 86	0.10 243	0.06 24	0.15 482	0.12 331	0.16 274	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 165	0.31 203	1.46 220	0.31 309	0.15 97	0.53 278	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.36 244	0.38 253	0.27 200	0.27 257	0.42 228	0.19 86	0.09 137	0.13 424	0.09 153	0.16 438	0.20 363	0.13 222

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.30 149	0.27 133	1.09 133	0.23 78	0.50 583	0.40 117	0.20 130	0.46 127	0.44 203	0.22 111	0.28 161	0.26 187	0.19 116	0.33 146	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.49 607

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 226	0.99 579	1.91 391	0.27 196	0.16 127	0.39 104	0.23 251	0.47 147	0.62 396	0.38 258	0.34 229	0.25 172	0.25 216	0.39 209	0.29 260	0.14 460	0.08 180	0.10 213	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 69	0.22 50	0.90 101	0.23 78	0.32 454	0.47 198	0.21 172	0.48 161	0.34 69	0.20 78	0.25 127	0.21 118	0.23 185	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.09 74

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

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

LoS	0.31 158	0.30 189	1.52 238	0.23 78	0.13 48	0.54 286	0.20 130	0.48 161	0.49 258	0.25 165	0.28 161	0.37 265	0.24 201	0.38 201	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 149	0.54 385	1.29 174	0.25 129	0.15 97	0.47 198	0.25 307	0.48 161	0.39 145	0.21 91	0.23 100	0.22 124	0.20 129	0.44 241	0.19 86	0.08 65	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.12 179

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

CREStereo	0.28 119	0.30 189	1.33 184	0.19 2	0.13 48	0.55 301	0.17 72	0.48 161	0.46 229	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.11 323	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.10 102	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-8k	0.26 91	0.38 272	1.21 157	0.25 129	0.13 48	0.44 160	0.22 212	0.49 168	0.34 69	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.25 216	0.29 100	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.12 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.16 127	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.46 325	0.25 103	1.77 313	0.47 547	0.16 127	0.95 592	0.74 615	0.51 187	0.56 333	0.48 332	0.39 262	0.59 420	0.29 292	0.77 404	0.32 305	0.11 323	0.13 424	0.11 289	0.09 184	0.21 379	0.24 467

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raftrobust	0.38 226	0.68 452	1.54 240	0.32 338	0.46 576	0.52 269	0.21 172	0.56 234	0.42 185	0.52 373	0.35 234	0.31 233	0.33 325	0.37 191	0.30 280	0.10 243	0.11 367	0.08 56	0.07 100	0.21 379	0.19 381

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.50 376	0.63 428	2.13 457	0.30 282	0.23 318	0.45 168	0.24 285	0.59 255	0.53 301	0.50 351	2.10 644	0.42 308	0.26 236	0.35 167	0.23 173	0.09 137	0.14 443	0.10 213	0.32 578	0.16 274	0.15 291

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.35 197	0.26 121	1.48 227	0.31 309	0.15 97	0.61 403	0.19 103	0.60 267	0.54 314	0.28 206	0.29 169	0.40 288	0.33 325	0.50 302	0.27 235	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.19 347	0.08 49

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

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

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

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

PFNet	0.60 465	0.33 220	2.47 531	0.41 501	0.55 596	0.62 423	0.27 355	0.61 272	0.63 408	0.61 486	0.56 408	0.45 332	0.32 320	1.88 572	1.14 570	0.28 605	0.09 265	0.12 353	0.16 438	0.26 463	0.20 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 241	0.30 189	1.61 253	0.32 338	0.17 156	0.53 278	0.24 285	0.70 322	0.49 258	0.59 467	0.54 386	0.40 288	0.40 387	0.41 220	0.30 280	0.17 516	0.10 314	0.14 451	0.11 291	0.18 326	0.17 344
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 459	0.65 440	1.74 289	0.56 590	0.37 516	0.60 383	0.26 330	0.70 322	0.65 430	0.66 525	0.60 441	0.69 481	0.32 320	2.09 597	1.20 580	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.09 184	0.17 298	0.10 108

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.40 249	0.58 402	1.75 295	0.36 432	0.30 423	0.45 168	0.30 407	0.72 331	0.59 356	0.31 222	0.43 275	0.32 239	0.23 185	0.35 167	0.29 260	0.10 243	0.20 545	0.10 213	0.08 139	0.40 585	0.11 134

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLCV	0.48 347	0.89 537	1.85 358	0.29 261	0.14 68	0.59 371	0.23 251	0.72 331	0.59 356	0.66 525	0.66 494	0.55 390	0.36 343	1.03 438	0.49 427	0.09 137	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.19 347	0.11 134

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 149	0.45 335	1.08 130	0.31 309	0.17 156	0.19 6	0.21 172	0.73 343	0.50 269	0.21 91	0.24 112	0.55 390	0.22 159	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.12 151	0.09 74
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-test1	0.45 313	0.87 529	2.27 489	0.33 364	0.33 469	0.50 239	0.22 212	0.74 347	0.66 445	0.29 212	0.41 269	0.29 222	0.22 159	0.73 392	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.12 353	0.14 392	0.30 498	0.22 428

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

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

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

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

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

coex-ft	5.95 681	1.67 650	60.57 714	0.34 397	0.30 423	0.77 544	0.69 607	0.74 347	4.41 677	19.22 701	2.15 646	1.62 643	7.97 685	1.81 554	8.96 686	0.44 624	2.08 682	0.18 542	0.19 491	0.38 570	4.62 687

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

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

UCFNet_RVC	0.48 347	0.82 512	1.85 358	0.30 282	0.27 384	0.64 455	0.26 330	0.74 347	0.55 321	0.48 332	0.53 374	0.63 436	0.41 398	0.88 423	0.38 356	0.15 480	0.10 314	0.17 522	0.17 458	0.18 326	0.15 291

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 325	0.29 172	2.41 515	0.33 364	0.22 298	0.59 371	0.55 568	0.75 357	0.50 269	0.44 292	0.60 441	0.49 365	0.35 336	0.53 316	0.37 349	0.16 501	0.16 489	0.14 451	0.11 291	0.15 237	0.15 291
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 325	0.49 357	1.65 257	0.38 473	0.29 407	0.58 352	0.22 212	0.75 357	0.62 396	0.47 314	0.49 334	0.48 363	0.36 343	1.12 450	0.37 349	0.15 480	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.17 298	0.17 344

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 158	0.33 220	1.43 214	0.25 129	0.17 156	0.31 38	0.20 130	0.78 395	0.41 172	0.30 217	0.30 184	0.21 118	0.16 58	0.33 146	0.18 61	0.15 480	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.38 226	0.21 33	1.18 149	0.35 413	0.17 156	0.49 226	0.26 330	0.78 395	0.52 284	0.50 351	0.57 416	0.41 294	0.37 356	0.71 389	0.31 292	0.11 323	0.13 424	0.14 451	0.13 364	0.15 237	0.14 249

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.78 395	0.36 113	0.57 435	0.67 497	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 179
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 473	0.68 452	2.03 436	0.35 413	0.46 576	0.65 469	0.28 375	0.78 395	0.70 475	0.48 332	0.64 483	0.93 580	0.61 531	2.21 605	0.73 509	0.12 384	0.09 265	0.09 153	0.10 223	0.14 214	0.11 134

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 376	0.41 302	1.50 233	0.33 364	0.21 268	0.68 493	0.26 330	0.81 418	0.68 456	0.67 529	0.68 504	0.73 503	0.42 416	1.10 444	0.59 472	0.11 323	0.08 180	0.14 451	0.14 392	0.25 442	0.21 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 365	0.41 302	2.72 575	0.30 282	0.23 318	0.60 383	0.30 407	0.82 426	0.77 543	0.52 373	0.37 242	0.51 371	0.42 416	0.52 310	0.38 356	0.09 137	0.17 509	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.20 400

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 431	0.92 544	2.36 507	0.38 473	0.37 516	0.60 383	0.28 375	0.82 426	0.62 396	0.62 497	0.55 396	0.72 499	0.45 439	1.00 434	0.43 395	0.15 480	0.11 367	0.14 451	0.14 392	0.15 237	0.16 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 393	0.76 482	2.59 557	0.41 501	0.17 156	0.64 455	0.27 355	0.82 426	0.70 475	0.57 435	0.64 483	0.43 312	0.36 343	0.70 387	0.52 441	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.21 379	0.13 222

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 325	0.92 544	2.09 446	0.33 364	0.14 68	0.55 301	0.22 212	0.83 432	0.56 333	0.51 364	0.49 334	0.48 363	0.37 356	0.48 285	0.54 451	0.09 137	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.09 74
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.44 294	0.26 121	2.01 428	0.33 364	0.18 203	0.58 352	0.27 355	0.84 444	0.49 258	0.45 303	0.47 304	0.55 390	0.33 325	0.65 367	0.36 342	0.11 323	0.11 367	0.13 414	0.19 491	0.17 298	0.28 505

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

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

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

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

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

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

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

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

PAM	0.70 523	0.35 247	2.72 575	0.56 590	0.62 616	1.08 614	0.53 560	0.85 452	0.44 203	0.93 601	0.92 576	1.24 626	0.68 553	0.64 356	1.01 552	0.10 243	0.19 534	0.10 213	0.48 624	0.14 214	0.38 577

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pc	0.75 550	0.29 172	5.48 667	0.32 338	0.19 238	1.18 624	0.62 592	0.86 462	0.74 514	0.37 248	0.51 347	0.53 379	0.29 292	2.10 599	0.35 337	0.22 574	0.23 568	0.12 353	0.16 438	0.22 396	0.19 381

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 580	1.00 581	3.49 643	0.63 609	0.40 538	0.70 505	0.52 556	0.86 462	0.84 569	0.52 373	0.59 425	0.70 491	0.54 494	2.35 613	2.23 635	0.17 516	0.27 595	0.19 549	0.28 547	0.22 396	0.36 567
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 502	1.01 585	2.33 499	0.38 473	0.31 444	0.72 513	0.55 568	0.86 462	0.69 465	0.54 397	0.60 441	0.75 515	0.47 463	2.00 586	0.82 524	0.17 516	0.13 424	0.19 549	0.19 491	0.24 428	0.27 497

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 566	0.65 440	2.21 474	1.19 650	0.48 581	0.74 526	1.25 653	0.89 488	1.53 641	0.89 594	0.71 527	0.96 587	0.56 503	1.83 556	0.96 538	0.18 528	0.16 489	0.19 549	0.16 438	0.26 463	0.29 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 473	0.72 467	1.66 263	0.37 456	0.27 384	0.67 481	0.47 544	0.89 488	0.71 485	0.78 569	0.70 523	0.81 539	0.53 491	1.70 529	0.76 513	0.21 561	0.16 489	0.16 501	0.15 417	0.20 363	0.21 413

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.59 459	1.43 638	2.96 607	0.40 494	0.22 298	0.58 352	0.28 375	0.91 506	0.73 510	0.57 435	0.63 467	0.60 427	0.41 398	0.74 395	0.35 337	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.07 100	0.43 596	0.17 344

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 214	0.34 238	1.50 233	0.27 196	0.18 203	0.63 441	0.17 72	0.92 515	0.53 301	0.49 344	0.48 317	0.30 230	0.30 302	0.39 209	0.30 280	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.15 237	0.12 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 599	0.79 501	2.43 521	0.39 483	0.32 454	1.50 634	1.90 670	0.92 515	0.97 596	1.26 634	1.27 615	1.00 596	1.42 639	1.14 453	3.31 658	0.17 516	0.14 443	0.22 569	0.21 510	0.30 498	0.22 428

AdaStereo	0.44 294	0.38 272	1.79 337	0.34 397	0.20 254	0.57 335	0.28 375	0.92 515	0.69 465	0.52 373	0.55 396	0.61 430	0.33 325	0.48 285	0.39 367	0.17 516	0.08 180	0.17 522	0.11 291	0.18 326	0.12 179
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
zh-mn7	0.80 566	1.54 643	3.00 613	0.35 413	0.27 384	0.72 513	0.41 503	0.93 523	1.11 616	1.00 607	1.28 616	0.75 515	0.57 509	1.87 564	1.18 577	0.16 501	0.13 424	0.14 451	0.14 392	0.26 463	0.21 413

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoO	0.99 599	0.66 447	1.67 265	0.75 620	0.99 643	0.73 520	1.33 657	0.94 532	0.91 586	0.70 543	1.06 603	0.75 515	1.75 653	0.95 427	2.39 641	1.20 664	0.41 629	0.48 630	0.59 646	0.85 643	0.60 622

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

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

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

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

S-Stereo	0.80 566	0.69 456	3.89 650	0.39 483	0.37 516	0.69 499	0.70 610	0.94 532	0.98 599	0.62 497	0.91 574	0.83 546	0.60 522	2.37 614	0.66 489	0.18 528	0.21 554	0.17 522	0.18 471	0.30 498	0.35 559

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 607	0.42 310	3.59 646	0.41 501	0.32 454	1.05 606	1.32 656	0.94 532	0.83 566	1.16 620	2.23 650	1.03 602	1.39 637	2.49 632	2.35 639	0.21 561	0.21 554	0.20 558	0.19 491	0.23 411	0.32 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 611	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.95 546	0.61 378	1.18 628	0.56 408	2.53 657	1.31 629	1.91 575	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

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

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

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

iResNet_ROB	0.50 376	1.15 610	1.73 284	0.31 309	0.21 268	0.58 352	0.22 212	0.95 546	0.82 563	0.58 453	0.62 453	0.57 410	0.39 379	0.84 415	0.40 375	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.06 18	0.21 379	0.13 222

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 550	1.15 610	2.46 526	0.47 547	0.26 371	0.83 567	0.61 587	0.97 560	0.89 583	0.62 497	0.61 448	0.72 499	0.59 518	2.42 623	0.55 453	0.32 613	0.25 585	0.36 614	0.24 525	0.39 580	0.31 534
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 473	0.61 412	3.35 641	0.33 364	0.58 603	0.66 475	0.20 130	0.98 564	0.55 321	0.73 555	0.52 362	0.99 594	0.65 543	0.58 332	0.29 260	0.10 243	0.16 489	0.10 213	0.41 612	0.29 487	0.20 400

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

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

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

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

ccnet	0.71 532	0.41 302	1.59 247	0.40 494	0.45 568	1.06 607	0.55 568	0.98 564	0.71 485	0.88 592	0.97 587	0.82 544	0.88 595	1.68 526	0.94 535	0.32 613	0.26 588	0.32 608	0.27 544	0.34 536	0.30 525

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.72 535	1.06 594	2.09 446	0.47 547	0.36 504	0.78 549	0.26 330	0.98 564	1.34 632	0.61 486	2.07 642	0.64 445	0.61 531	0.83 413	0.71 502	0.31 612	0.14 443	0.15 482	0.12 331	0.60 626	0.21 413

CBMV	0.71 532	0.76 482	2.64 563	0.33 364	0.20 254	0.78 549	0.79 620	0.98 564	0.78 547	0.85 591	0.71 527	0.86 562	1.10 617	1.46 489	0.62 479	0.18 528	0.20 545	0.21 566	0.19 491	0.25 442	0.33 552
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.66 502	0.25 103	2.11 451	0.56 590	0.46 576	0.62 423	0.54 564	0.99 576	0.75 528	0.79 571	0.93 580	0.85 555	0.78 577	0.59 338	1.64 610	0.12 384	0.16 489	0.11 289	0.47 621	0.28 480	0.30 525

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 564	0.94 552	2.42 517	0.59 602	0.45 568	1.90 649	0.46 536	0.99 576	0.72 495	0.64 516	0.84 560	0.91 574	0.73 565	1.80 551	1.00 548	0.27 601	0.19 534	0.23 576	0.31 572	0.24 428	0.22 428
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven	0.74 547	1.05 592	2.54 549	0.37 456	0.34 482	1.03 604	0.47 544	1.00 585	1.08 611	0.90 596	0.85 564	0.85 555	0.57 509	1.37 475	1.26 587	0.14 460	0.13 424	0.16 501	0.15 417	0.31 506	0.20 400

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

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

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

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

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

XQC	0.73 544	0.98 574	2.39 511	0.46 542	0.35 495	0.81 561	0.46 536	1.00 585	1.00 600	0.80 573	0.69 513	0.88 568	0.74 570	1.32 469	1.20 580	0.24 587	0.16 489	0.23 576	0.20 504	0.41 588	0.33 552

NVStereoNet_ROB	1.16 618	0.95 559	2.54 549	0.58 597	0.55 596	0.78 549	0.63 595	1.00 585	1.08 611	1.03 610	4.07 677	1.48 638	1.22 624	2.88 655	1.27 588	0.50 629	0.46 633	0.54 634	0.62 648	0.50 613	0.63 626
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 535	0.21 33	1.36 193	0.27 196	0.17 156	0.59 371	0.28 375	1.01 593	0.70 475	0.55 415	0.67 497	0.44 323	0.39 379	1.88 572	5.17 675	0.12 384	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.13 185	0.15 291

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 609	1.13 604	2.88 596	0.65 612	0.69 622	0.99 597	0.68 604	1.05 608	0.87 575	1.36 638	1.23 613	1.46 637	0.94 602	1.87 564	1.72 614	0.66 640	0.61 646	0.58 636	0.57 641	0.65 628	0.77 638
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.86 582	0.33 220	6.08 670	0.32 338	0.21 268	1.08 614	0.68 604	1.06 609	0.92 590	0.43 285	0.76 543	0.66 457	0.46 454	2.31 610	0.50 432	0.23 578	0.25 585	0.14 451	0.19 491	0.26 463	0.24 467

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

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

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

ADCS	1.05 608	1.36 637	2.98 611	0.42 512	0.36 504	0.96 593	0.81 624	1.06 609	1.12 617	1.25 631	0.97 587	1.08 611	0.90 597	1.25 466	4.86 674	0.21 561	0.21 554	0.22 569	0.23 523	0.36 555	0.38 577

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 627	0.54 385	2.50 539	0.47 547	0.41 547	1.12 617	0.60 583	1.10 616	1.27 627	2.23 661	2.87 662	3.67 667	3.12 671	2.39 620	1.69 612	0.30 610	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.35 548	0.38 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 578	0.77 491	1.77 313	0.44 523	0.30 423	0.87 579	0.46 536	1.10 616	0.91 586	0.81 579	0.75 540	1.01 598	0.61 531	3.66 669	1.23 584	0.26 596	0.23 568	0.36 614	0.25 531	0.27 474	0.62 624

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

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

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	2.38 659	0.50 365	1.93 397	1.80 665	2.56 676	10.86 686	2.30 675	1.22 626	0.80 555	0.62 497	1.16 610	1.13 618	0.56 503	16.09 697	1.18 577	0.20 553	0.09 265	0.43 626	1.62 678	0.94 647	1.58 673

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 507	0.34 238	2.23 482	0.26 172	0.19 238	0.67 481	0.29 399	1.26 632	0.69 465	0.72 551	0.70 523	0.78 527	0.42 416	3.77 670	0.41 383	0.13 416	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.12 151	0.11 134
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 582	0.60 407	2.34 501	0.58 597	0.36 504	1.07 612	0.75 616	1.30 633	1.05 606	0.70 543	0.68 504	0.94 584	1.29 626	2.08 595	1.82 618	0.26 596	0.23 568	0.16 501	0.17 458	0.48 608	0.40 589

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

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

MeshStereo	1.21 621	1.15 610	3.01 614	0.34 397	0.28 398	1.10 616	0.69 607	1.35 636	1.01 602	2.71 670	2.41 653	2.96 660	1.45 640	2.80 652	1.40 598	0.22 574	0.22 560	0.22 569	0.19 491	0.50 613	0.26 489
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
IGEV-RUCA	2.28 657	0.30 189	1.15 143	0.40 494	1.86 671	2.06 659	1.90 670	1.36 637	1.80 654	3.70 678	3.76 674	5.02 677	8.19 686	2.12 600	1.63 608	0.25 592	0.76 661	2.72 684	1.91 680	2.39 677	2.36 682

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

SGM+DAISY	1.83 649	1.43 638	3.81 648	0.87 630	1.01 645	2.38 665	2.53 679	1.36 637	1.75 650	2.92 673	3.22 669	2.65 658	2.93 666	2.22 608	3.10 653	0.72 643	0.69 656	0.63 640	0.62 648	0.77 639	0.98 652

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 634	0.78 499	3.21 633	0.55 588	0.50 583	1.49 633	2.48 678	1.48 643	1.71 649	2.13 658	2.09 643	2.07 649	2.56 664	1.90 574	2.02 625	0.35 618	0.36 613	0.37 618	0.34 586	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 638	1.81 659	3.23 635	1.08 643	0.92 638	1.32 626	0.85 626	1.49 644	1.69 647	1.19 629	1.73 636	2.13 650	1.03 610	2.50 633	1.40 598	0.91 649	0.53 641	1.00 657	0.55 635	2.11 674	0.85 644

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

SGM_RVC	1.89 650	0.92 544	2.50 539	0.96 639	0.93 639	1.63 640	1.37 659	1.52 646	12.43 688	1.85 652	1.69 635	2.40 656	1.74 652	2.81 653	1.71 613	0.53 630	0.47 636	0.42 623	0.47 621	0.74 635	0.74 633
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	1.98 653	1.01 585	1.78 317	1.19 650	1.04 647	3.58 672	0.61 587	1.53 647	1.93 658	1.39 642	3.37 671	2.23 653	10.80 689	2.84 654	1.25 586	1.04 657	0.38 619	0.96 655	0.57 641	1.10 652	1.00 659

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

MIPNet	0.83 578	0.81 508	2.40 514	0.61 607	0.18 203	1.48 632	1.39 661	1.60 649	0.74 514	1.94 653	0.85 564	0.73 503	1.68 649	0.87 422	0.31 292	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.32 578	0.25 442	0.12 179

ELAS	1.39 635	0.79 501	2.86 594	0.53 576	0.50 583	2.81 668	2.20 674	1.61 650	1.50 640	2.28 663	2.35 651	1.82 645	2.13 658	1.73 534	2.22 634	0.35 618	0.37 615	0.35 612	0.35 590	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 641	0.59 405	2.88 596	0.44 523	0.39 528	1.97 654	0.66 598	1.67 651	1.70 648	2.72 671	2.89 663	4.22 670	2.97 668	2.55 637	2.19 633	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.39 583

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.54 643	0.58 402	2.80 590	0.44 523	0.39 528	2.05 658	0.66 598	1.90 660	1.84 656	2.79 672	2.97 666	4.41 674	3.07 669	2.65 642	2.30 638	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.38 577

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

KSHMR	4.10 675	1.97 670	5.27 664	1.71 663	1.47 663	1.96 652	1.28 654	3.19 675	17.33 701	2.12 655	15.91 695	9.18 686	1.57 646	8.42 684	1.98 623	1.52 671	1.26 672	1.67 677	1.19 672	1.67 669	1.40 669

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR-FE	13.43 694	20.01 699	23.53 700	121.73 716	33.87 709	0.46 188	0.15 36	8.09 690	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.75 396	0.29 260	6.68 691	0.26 588	0.09 153	0.38 603	50.82 716	0.18 364

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 697

Low-res two-view benchmark