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

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 63	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 75	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 222	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 62	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 60	0.26 40	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 109	0.25 6	0.19 14	0.20 17	0.16 10	0.19 26	0.18 34	0.30 45	0.21 51	0.14 172	0.10 94	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 26	0.18 34	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.20 133	0.20 19	0.19 26	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 53	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.34 112	0.15 4	0.27 99	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 62	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 132	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.13 143	0.10 58

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 63	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 49	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 182	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 352	0.16 455	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.12 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 63	0.32 62	0.20 30	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 247	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

monster-pro	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 132	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 49	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 189	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 89	0.44 177	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 132	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 63	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

Test_v1	0.20 24	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 67	0.39 81	0.31 102	0.21 27	0.22 37	0.17 6	0.17 20	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 224	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 113	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 24	0.13 3	0.26 40	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 56	0.26 55	0.20 17	0.23 42	0.27 114	0.16 17	0.30 45	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 132	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 63	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 282	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 103	0.34 129	0.22 41	0.21 26	0.19 26	0.18 34	0.28 15	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonStereo	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 113	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

IGEV	0.20 24	0.12 2	0.23 5	0.31 43	0.20 133	0.23 40	0.19 26	0.40 92	0.29 84	0.22 41	0.34 144	0.20 35	0.15 8	0.31 53	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 262	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MonSter	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.38 118	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 212	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 220	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 281	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 191	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 75	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 75	0.44 177	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 132	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 113	0.41 143	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 320	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 89	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 143	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 187

LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 623	0.39 249	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 89	0.30 45	0.18 4	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 308	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 207	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 112	0.35 142	0.22 41	0.28 99	0.24 82	0.18 34	0.27 13	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 210	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 142	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 142	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 213	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 63	0.56 281	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 187

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 63	0.43 165	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 170	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 89	0.45 182	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 310	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 89	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 142	0.50 232	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 120	0.38 406	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 182	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 165	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 156	0.36 100	0.25 160	0.16 303	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 89	0.47 207	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 426	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 143	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 330	0.35 155	0.17 37	0.33 198	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 265	0.46 198	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 273	0.35 155	0.17 37	0.38 262	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 265	0.43 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 249	0.34 112	0.18 66	0.38 262	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 265	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 224	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 292	0.41 143	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 213	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 265	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 259	0.42 154	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 262	0.36 183	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 259	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 275	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 231	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 170	0.19 26	0.46 153	0.42 208	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 210	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 172	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 208	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 224	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 219	0.30 210	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 228	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 198	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 170	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 172	0.40 133	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 606	0.11 127

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 318	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 113	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 191	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 240	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 151	0.39 428	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 89	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 89	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 258	0.86 653

TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 189	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 156	0.40 133	0.29 250	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 379	0.36 183	0.17 37	0.39 275	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 231	0.45 182	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 420	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 299	0.42 154	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 249	0.41 355	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 308	0.11 127

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 281	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 219	0.30 210	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 219	0.30 210	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 322	0.29 27	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 454	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 49	0.47 207	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 304	0.25 71	0.36 367	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 210	0.36 100	0.23 112	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.12 187

3w_stereo	0.24 97	0.20 262	0.37 213	0.33 82	0.16 23	0.32 189	0.42 466	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 142	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 127

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 170	0.41 456	0.40 92	0.43 212	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 113	0.45 182	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 262	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 208	0.11 36	0.12 282	0.16 237	0.15 293	0.13 143	0.09 6

HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 439	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 172	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 272	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 63	0.31 53	0.21 51	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 228	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 49	0.34 86	0.25 160	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 89	0.31 53	0.28 231	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 235

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 317	0.38 244	0.18 66	0.45 327	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 308	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 227	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 251	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 247	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.11 127

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 259	0.49 224	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 332	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 318	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 265	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 534	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 191	0.33 77	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 640	0.12 187

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 265	0.41 143	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 127

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 265	0.36 100	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 502	0.24 15	0.51 548	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 225	0.44 177	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 387	0.33 198	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 75	0.48 218	0.24 129	0.20 443	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.15 313

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 213	0.36 183	0.22 193	0.28 120	0.36 367	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 89	0.52 247	0.27 208	0.12 60	0.09 27	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.12 187
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 120	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 247	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 120	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 75	0.50 232	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.10 58

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 75	0.56 281	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 534	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 265	0.49 224	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 127

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 224	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 228	0.18 34	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.13 143	0.11 127

DF	0.26 133	0.15 60	0.38 227	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 283	0.22 89	0.48 218	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 304	0.51 352	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 292	0.43 165	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 258	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 198	0.31 265	0.45 146	0.45 228	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 213	0.31 265	0.48 165	0.50 255	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 49	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 275	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 256	0.29 191	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 224	0.36 367	0.44 139	0.41 197	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 75	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 213	0.27 182	0.57 222	0.47 240	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 113	0.42 154	0.27 208	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.12 94	0.10 58

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 191	0.38 118	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 643	0.12 187

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 590	0.30 23	0.17 37	0.38 262	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 75	0.45 182	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 281

S2M2_L	0.26 133	0.22 342	0.33 148	0.31 43	0.25 304	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 197	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 125	0.30 45	0.26 189	0.22 487	0.19 515	0.17 284	0.19 442	0.21 451	0.18 401
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 272	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 63	0.57 293	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 320	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 103	0.49 224	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 258	0.11 127

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 500	0.20 42	0.37 64	0.47 240	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 172	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 113	0.53 256	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.11 127

mms	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 63	0.45 182	0.26 189	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.11 127

ours_stereo	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 151	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 103	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.10 58

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 278	0.25 125	0.47 207	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 187

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 196	0.36 183	0.26 352	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 228	0.28 172	0.40 133	0.28 231	0.16 303	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.12 187

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 342	0.36 196	0.48 503	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 219	0.28 113	0.23 42	0.42 238	0.26 142	0.29 27	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187
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
BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 565	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 262	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 125	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.12 94	0.14 281

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 272	0.31 170	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 103	0.63 366	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.14 281

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 224	0.21 67	0.72 347	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 125	0.36 100	0.25 160	0.15 247	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 249	0.23 109	0.52 193	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 142	0.39 124	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 213	0.40 319	0.27 387	0.30 151	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 125	0.47 207	0.34 303	0.17 352	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.14 194	0.12 187

AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 589	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 299	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.11 127

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 459	0.44 318	0.34 320	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 231	0.36 100	0.28 231	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 434

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 592	1.28 614	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 113	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 364	1.22 609	0.34 112	0.21 164	0.29 132	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 151	0.27 182	0.50 180	0.65 319	0.32 153	0.47 207	0.42 238	0.24 113	0.41 143	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 238	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 275	0.41 228	0.35 265	0.28 15	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.12 94	0.10 58

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 281	0.42 466	0.50 180	0.66 323	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 292	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

fffy	0.28 164	0.21 301	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.41 197	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 156	0.50 232	0.27 208	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 198	0.27 182	0.39 81	0.80 410	0.46 245	0.49 214	0.39 207	0.25 125	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.36 183	0.23 241	0.37 249	0.30 237	0.39 81	0.44 219	0.31 138	0.51 228	0.40 219	0.24 113	0.43 165	0.26 189	0.15 247	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.13 235

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.38 244	0.19 96	0.38 262	0.23 109	0.57 222	0.41 197	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 156	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 282	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 127

CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 640	0.37 249	0.27 182	0.48 165	0.46 233	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 89	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 383

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 272	0.41 228	0.31 225	0.55 270	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.11 127

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 402	0.39 249	0.50 532	0.29 440	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 265	0.31 225	0.39 124	0.30 257	0.14 172	0.15 423	0.16 237	0.13 222	0.16 308	0.15 313

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 249	0.25 139	0.51 183	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 142	0.38 118	0.25 160	0.16 303	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127
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
DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 249	0.47 495	0.26 352	0.46 332	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 142	0.40 133	0.37 353	0.21 460	0.15 423	0.22 468	0.26 564	0.16 308	0.16 361

depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 332	0.27 182	0.69 319	0.57 286	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 265	0.35 96	0.27 208	0.14 172	0.12 282	0.13 102	0.12 180	0.11 30	0.10 58

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 189	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 283	0.41 228	0.22 89	0.55 270	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.11 143	0.15 258	0.11 127

ff7	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 342	0.38 227	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.12 180	0.13 143	0.15 313

ffff	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

rrr	0.29 179	0.22 342	0.41 273	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.32 292	0.52 193	0.42 208	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.14 281

11t	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

anonymousdsp	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.72 352	0.34 164	0.52 240	0.41 228	0.28 172	0.47 207	0.28 231	0.15 247	0.11 220	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.35 155	0.24 272	0.32 189	0.43 473	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.13 235

ccc-4	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 441	0.19 96	0.31 170	0.26 160	0.47 157	0.43 212	0.37 185	0.47 207	0.41 228	0.23 103	0.50 232	0.34 303	0.14 172	0.18 497	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.13 235

test_xeample3	0.29 179	0.21 301	0.41 273	0.35 155	0.26 352	0.35 224	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 172	0.54 263	0.23 112	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.13 235

DN	0.30 196	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 352	0.35 224	0.27 182	0.54 208	0.55 277	0.32 153	0.42 184	0.50 283	0.23 103	0.39 124	0.22 73	0.21 460	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.18 401

PSi22	0.30 196	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 151	0.19 26	0.42 112	0.73 359	0.27 99	0.32 130	0.57 315	0.43 338	0.77 475	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 127

Wave_Phase_stereo	0.30 196	0.16 89	0.88 565	0.34 112	0.22 193	0.64 454	0.31 265	0.54 208	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

DilatedVolume-Stereo	0.30 196	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 365	0.25 139	0.56 214	0.43 212	0.56 281	0.50 218	0.35 179	0.29 191	0.49 224	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

MM-Stereo_test2	0.30 196	0.18 174	0.39 249	0.40 319	0.24 272	0.42 306	0.42 466	0.63 266	0.41 197	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 142	0.53 256	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.15 258	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 196	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 189	0.20 42	0.63 266	0.68 331	0.50 259	0.52 240	0.51 289	0.30 210	0.45 182	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 127

CASnet	0.30 196	0.20 262	0.33 148	0.41 355	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 266	0.52 269	0.54 247	0.39 207	0.24 113	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 468	0.18 411	0.18 375	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 196	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 378	0.23 109	0.44 139	0.55 277	0.59 288	0.68 297	0.37 191	0.26 142	0.35 96	0.27 208	0.15 247	0.16 455	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

rvit_stereo_0081_aga	0.31 204	0.28 476	0.44 317	0.42 400	0.29 440	0.34 213	0.31 265	0.44 139	0.40 193	0.39 210	0.44 192	0.40 219	0.32 231	0.42 154	0.29 250	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.16 327	0.20 427	0.15 313

rvit_stereo_0080	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

WCG-NET（raft）	0.31 204	0.15 60	0.36 196	0.32 66	0.19 96	0.35 224	0.27 182	0.51 183	0.78 399	0.45 239	0.55 256	0.48 272	0.27 156	0.54 263	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 127

whm_eth	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

plain	0.31 204	0.20 262	0.50 405	0.39 276	0.29 440	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 290	0.30 136	0.31 225	0.65 388	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.17 347	0.12 187

MIF-Stereo (partial)	0.31 204	0.18 174	0.37 213	0.41 355	0.31 481	0.28 120	0.23 109	0.47 157	0.42 208	0.31 138	0.63 276	0.36 189	0.35 265	0.57 293	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.14 281

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 210	0.38 547	2.34 653	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 142	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

RT-Monster	0.32 210	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 352	0.38 262	0.20 42	0.56 214	0.76 380	0.61 299	0.64 280	0.49 278	0.28 172	0.41 143	0.30 257	0.14 172	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 235

WQFJA1	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.50 232	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

WQFJX	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 387	0.60 423	0.30 237	0.53 205	0.47 240	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 247	0.61 346	0.40 378	0.14 172	0.17 475	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.14 281

NLMM	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.49 224	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

NLSM1	0.32 210	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 304	0.66 466	0.27 182	0.57 222	0.50 255	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 172	0.54 263	0.32 274	0.16 303	0.17 475	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.12 187

FE-Mocha	0.32 210	0.19 216	0.50 405	0.38 244	0.27 387	0.30 151	0.20 42	0.71 342	0.36 152	0.65 331	0.56 259	0.54 302	0.25 125	0.38 118	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.16 327	0.13 143	0.12 187

rvit_stereo_0081	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

rvit_stereo_0082	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

RAFT-Stereo-weight	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 300	0.80 410	0.53 272	0.51 228	0.58 324	0.20 63	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 127

CAS++	0.32 210	0.24 402	0.36 196	0.37 207	0.26 352	0.28 120	0.23 109	0.87 419	0.50 255	0.47 251	0.45 196	0.26 106	0.21 75	0.49 224	0.24 129	0.23 504	0.19 515	0.22 468	0.17 383	0.21 451	0.16 361
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 210	0.22 342	0.34 169	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	0.72 347	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 225	0.59 331	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

MSKI-zero shot	0.32 210	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 189	0.22 84	0.61 253	0.43 212	0.52 269	0.64 280	0.61 351	0.20 63	0.74 457	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 187

iRaftStereo_RVC	0.32 210	0.19 216	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.31 170	0.29 217	0.68 310	0.51 260	0.49 256	0.66 290	0.37 191	0.23 103	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.15 258	0.12 187

CREStereo++_RVC	0.32 210	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 272	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 459	0.46 245	0.80 354	0.30 136	0.26 142	0.36 100	0.33 287	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 646	0.13 143	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 210	0.53 603	0.26 40	0.51 548	0.20 133	0.37 249	0.24 127	0.40 92	0.73 359	0.54 276	0.69 298	0.31 144	0.25 125	0.32 62	0.27 208	0.16 303	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 127

PMTNet	0.32 210	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 327	0.22 84	0.56 214	0.63 306	0.46 245	0.54 247	0.39 207	0.34 259	0.48 218	0.24 129	0.75 651	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127

WQFJX1	0.33 227	0.19 216	0.34 169	0.41 355	0.28 412	0.53 365	0.33 304	0.51 183	0.50 255	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 225	0.69 425	0.39 370	0.15 247	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.14 281

NLMM1	0.33 227	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.25 304	0.55 378	0.33 304	0.55 210	0.63 306	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 125	0.63 366	0.38 362	0.16 303	0.18 497	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.13 235

xyz-stereo-finetune	0.33 227	0.18 174	0.36 196	0.33 82	0.18 66	0.57 398	0.31 265	0.58 230	0.69 338	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 247	0.56 281	0.36 337	0.12 60	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

MM-Stereo_test1	0.33 227	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.23 241	0.36 238	0.45 485	0.58 230	0.54 270	0.60 292	0.50 218	0.38 200	0.37 299	0.60 337	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.12 187

tg	0.33 227	0.18 174	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.38 262	0.26 160	0.70 334	0.56 284	0.47 251	0.65 283	0.42 238	0.24 113	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.14 194	0.11 127

model_zeroshot	0.33 227	0.18 174	0.48 379	0.39 276	0.28 412	0.45 327	0.25 139	0.63 266	0.45 228	0.61 299	0.50 218	0.51 289	0.25 125	0.45 182	0.26 189	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.13 235

rvit_stereo_ft	0.33 227	0.25 428	0.47 359	0.52 561	0.32 498	0.33 198	0.47 496	0.49 170	0.50 255	0.34 164	0.41 181	0.41 228	0.32 231	0.48 218	0.34 303	0.22 487	0.14 392	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.14 281

4D-IteraStereo	0.33 227	0.18 174	0.40 262	0.40 319	0.24 272	0.32 189	0.27 182	0.58 230	0.72 352	0.65 331	0.54 247	0.42 238	0.23 103	0.45 182	0.28 231	0.14 172	0.09 27	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.11 127

NLCSM	0.34 235	0.21 301	0.34 169	0.44 441	0.29 440	0.54 372	0.36 367	0.52 193	0.47 240	0.46 245	0.37 165	0.34 164	0.34 259	0.71 437	0.41 384	0.16 303	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.17 347	0.16 361

IGEV-FE	0.34 235	0.18 174	0.67 500	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

MM-Stereo_test3	0.34 235	0.19 216	0.31 109	0.41 355	0.25 304	0.35 224	0.44 482	0.72 347	0.92 488	0.46 245	0.52 240	0.41 228	0.29 191	0.44 177	0.28 231	0.16 303	0.15 423	0.17 284	0.13 222	0.14 194	0.13 235

rvit_stereo_0083	0.34 235	0.24 402	0.50 405	0.44 441	0.27 387	0.34 213	0.35 345	0.45 146	0.62 295	0.37 185	0.47 207	0.42 238	0.35 265	0.40 133	0.36 337	0.22 487	0.20 527	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.14 281

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 235	0.27 462	0.45 330	0.36 183	0.25 304	0.48 341	0.30 237	0.58 230	0.90 476	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 191	0.49 224	0.30 257	0.16 303	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.18 375	0.15 313

AE-Stereo	0.34 235	0.21 301	0.42 294	0.48 503	0.31 481	0.48 341	0.35 345	0.61 253	0.62 295	0.32 153	0.55 256	0.52 294	0.27 156	0.47 207	0.29 250	0.13 113	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.12 187

IGEV_Zeroshot_test	0.34 235	0.18 174	0.67 500	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

RAFT-Test	0.34 235	0.18 174	0.37 213	0.38 244	0.23 241	0.50 348	0.23 109	0.69 319	0.40 193	0.60 292	0.85 388	0.61 351	0.28 172	0.46 198	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

CAS	0.34 235	0.13 3	0.25 26	1.28 658	0.30 459	0.46 332	0.38 406	0.48 165	0.47 240	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 49	0.29 27	0.27 208	0.69 649	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 313

test-3	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.22 84	0.63 266	0.78 399	0.71 376	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

test_1	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.23 109	0.63 266	0.78 399	0.68 355	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

cross-raft	0.34 235	0.20 262	0.37 213	0.44 441	0.23 241	0.32 189	0.35 345	0.74 361	0.40 193	0.60 292	0.77 330	0.57 315	0.27 156	0.43 165	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.11 127

raftrobust	0.34 235	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.27 387	0.30 151	0.25 139	0.71 342	0.63 306	0.58 286	0.55 256	0.45 258	0.46 360	0.51 240	0.29 250	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.13 235

EAI-Stereo	0.34 235	0.19 216	0.44 317	0.39 276	0.21 164	0.31 170	0.30 237	1.15 541	0.30 92	0.49 256	0.75 320	0.36 189	0.28 172	0.62 355	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.13 143	0.12 187

CFNet-RSSM	0.34 235	0.17 137	0.45 330	0.39 276	0.22 193	0.35 224	0.23 109	0.73 358	0.84 433	0.65 331	0.54 247	0.57 315	0.28 172	0.46 198	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 235	0.17 137	0.44 317	0.39 276	0.23 241	0.34 213	0.22 84	0.70 334	0.75 372	0.60 292	0.59 267	0.58 324	0.29 191	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.12 187

ACVNet-DCA	0.35 251	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

EKT-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.39 249	0.43 421	0.29 440	0.38 262	0.31 265	0.69 319	0.64 314	0.45 239	0.63 276	0.49 278	0.27 156	0.56 281	0.33 287	0.18 387	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.16 308	0.16 361

Any-RAFT	0.35 251	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 357	0.22 84	0.88 424	0.73 359	0.53 272	0.73 309	0.64 366	0.28 172	0.46 198	0.24 129	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 187

HH	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

HanStereo	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

LL-Strereo2	0.35 251	0.24 402	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.35 224	0.24 127	0.67 300	0.44 219	0.54 276	0.51 228	0.66 385	0.25 125	0.66 397	0.30 257	0.14 172	0.12 282	0.23 489	0.20 467	0.18 375	0.13 235

anonymousdsp2	0.35 251	0.20 262	0.43 307	0.37 207	0.24 272	0.48 341	0.31 265	0.86 412	0.65 319	0.55 278	0.50 218	0.50 283	0.34 259	0.56 281	0.31 265	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 308	0.14 281

Selective-RAFT	0.35 251	0.23 364	0.51 420	0.44 441	0.21 164	0.64 454	0.27 182	0.59 235	0.63 306	0.40 219	0.38 168	0.55 307	0.40 322	0.57 293	0.35 321	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.16 308	0.13 235

RCA-Stereo	0.35 251	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 170	0.34 320	0.68 310	1.24 593	0.45 239	0.65 283	0.47 267	0.43 338	0.38 118	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 127

Patchmatch Stereo++	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.56 281	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo_v2	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.57 293	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.57 293	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

HUI-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.50 232	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

iGMRVC	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

iRAFT	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

RAFT-IKP	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

sCroCo_RVC	0.35 251	0.28 476	0.69 511	0.51 548	0.39 554	0.41 299	0.31 265	0.49 170	0.45 228	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 231	0.46 198	0.32 274	0.21 460	0.22 544	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.20 457

xyz-stereo-finetune2	0.36 269	0.19 216	0.38 227	0.32 66	0.19 96	0.82 531	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 262	0.78 341	0.43 247	0.45 354	0.69 425	0.44 416	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.13 235

1test111	0.36 269	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.55 270	0.45 425	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

11t1	0.36 269	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.62 434	0.29 217	0.69 319	0.43 212	0.60 292	0.53 244	0.53 298	0.48 369	0.56 281	0.40 378	0.18 387	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.17 383

tt1	0.36 269	0.24 402	0.32 129	0.41 355	0.22 193	0.54 372	0.38 406	0.68 310	1.04 545	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 354	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.16 361

knoymous	0.36 269	0.20 262	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 238	0.29 217	0.61 253	0.64 314	0.67 349	0.70 302	0.60 345	0.40 322	0.58 314	0.34 303	0.17 352	0.11 220	0.20 411	0.11 143	0.17 347	0.18 401

DCANet-4	0.36 269	0.20 262	0.48 379	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.66 290	0.92 488	0.69 363	0.78 341	0.40 219	0.47 364	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

test_4	0.36 269	0.18 174	0.31 109	0.44 441	0.25 304	0.20 19	0.34 320	0.56 214	0.41 197	0.59 288	1.45 594	0.43 247	0.25 125	0.63 366	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.11 127

test_3	0.36 269	0.19 216	0.44 317	0.44 441	0.23 241	0.48 341	0.36 367	0.66 290	0.82 423	0.64 322	0.45 196	0.68 393	0.25 125	0.41 143	0.31 265	0.12 60	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

NRIStereo	0.36 269	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.23 241	0.34 213	0.26 160	0.65 280	0.55 277	0.64 322	0.63 276	0.56 310	0.37 299	0.65 388	0.37 353	0.15 247	0.11 220	0.18 337	0.15 293	0.17 347	0.14 281

DeepStereo_RVC	0.36 269	0.21 301	0.47 359	0.40 319	0.24 272	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 363	0.67 295	0.57 315	0.51 388	0.56 281	0.39 370	0.16 303	0.12 282	0.18 337	0.15 293	0.19 409	0.18 401

CRE-IMP	0.36 269	0.23 364	0.49 392	0.42 400	0.24 272	0.41 299	0.21 67	0.57 222	0.41 197	0.65 331	0.72 305	0.53 298	0.37 299	0.61 346	0.38 362	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.21 451	0.18 401

test-1	0.36 269	0.19 216	0.71 520	0.46 487	0.26 352	0.44 318	0.36 367	0.60 246	0.59 290	0.48 254	0.67 295	0.53 298	0.36 292	0.40 133	0.29 250	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.16 361

s12784h	0.36 269	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 507	0.29 217	0.80 391	0.83 428	0.56 281	0.57 261	0.43 247	0.40 322	0.57 293	0.33 287	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 269	0.21 301	0.37 213	0.42 400	0.26 352	0.35 224	0.38 406	0.63 266	0.64 314	0.50 259	0.72 305	0.51 289	0.29 191	0.59 331	0.36 337	0.16 303	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.17 347	0.16 361

DCANet	0.36 269	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.57 421	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 269	0.17 137	0.41 273	0.35 155	0.19 96	0.33 198	0.29 217	0.65 280	0.73 359	0.68 355	1.01 464	0.56 310	0.40 322	0.42 154	0.30 257	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.10 58

H2IRNET	0.37 285	0.20 262	0.33 148	0.38 244	0.25 304	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 352	0.39 210	0.90 415	0.74 432	0.55 412	0.52 247	0.43 397	0.15 247	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.13 235

cc1	0.37 285	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.15 313

DCRE	0.37 285	0.18 174	0.46 347	0.45 466	0.32 498	0.42 306	0.37 384	0.63 266	0.51 260	0.47 251	0.94 426	0.56 310	0.36 292	0.52 247	0.32 274	0.14 172	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.13 235

fff	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

ADStereo(finetuned)	0.37 285	0.16 89	0.49 392	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.69 500	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

MIPNet	0.37 285	0.21 301	0.59 458	0.39 276	0.25 304	0.50 348	0.28 208	0.77 378	0.70 339	0.65 331	0.60 269	0.40 219	0.49 373	0.44 177	0.37 353	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.13 235

GMOStereo	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

error version	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

test-v	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

TRStereo	0.37 285	0.27 462	0.59 458	0.47 495	0.41 566	0.29 132	0.30 237	0.84 405	0.59 290	0.52 269	0.41 181	0.52 294	0.26 142	0.73 450	0.27 208	0.17 352	0.12 282	0.19 381	0.19 442	0.13 143	0.11 127

test-2	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

rafts_anoy	0.37 285	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.33 304	0.67 300	0.90 476	0.58 286	0.66 290	0.45 258	0.33 247	0.47 207	0.39 370	0.16 303	0.11 220	0.21 453	0.23 524	0.17 347	0.14 281

XX-Stereo	0.37 285	0.17 137	0.45 330	0.55 585	0.36 531	0.38 262	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 245	1.30 566	0.73 426	0.26 142	0.56 281	0.26 189	0.16 303	0.11 220	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.10 58

csc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

cscssc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

Lsterematch	0.38 300	0.17 137	0.38 227	0.37 207	0.20 133	0.42 306	0.27 182	0.57 222	0.71 350	0.66 344	1.02 473	0.49 278	0.40 322	0.57 293	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

AIO-test1	0.38 300	0.18 174	0.38 227	0.50 532	0.24 272	0.46 332	0.30 237	0.70 334	1.19 584	0.40 219	0.71 304	0.45 258	0.29 191	0.53 256	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.13 143	0.17 383

rvit_0105_6	0.38 300	0.28 476	0.64 484	0.50 532	0.30 459	0.39 275	0.38 406	0.51 183	0.67 326	0.40 219	0.45 196	0.50 283	0.41 330	0.54 263	0.36 337	0.27 546	0.26 577	0.24 506	0.21 490	0.22 474	0.16 361

MyStereo06	0.38 300	0.21 301	0.61 466	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.95 452	0.35 142	0.62 302	0.54 247	0.76 441	0.27 156	0.50 232	0.29 250	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MIM_Stereo	0.38 300	0.17 137	0.53 433	0.37 207	0.24 272	0.27 99	0.24 127	0.70 334	0.54 270	0.72 387	1.00 461	0.63 360	0.29 191	0.64 381	0.38 362	0.13 113	0.14 392	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.11 127

riskmin	0.38 300	0.20 262	0.39 249	0.32 66	0.23 241	0.53 365	0.30 237	0.63 266	0.80 410	0.49 256	0.56 259	0.73 426	0.58 431	0.55 270	0.36 337	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.13 222	0.19 409	0.20 457

NF-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.57 315	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

OCTAStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

PSM-softLoss	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

KMStereo	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

RE-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

Pruner-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.40 319	0.25 304	0.22 30	0.24 127	0.67 300	0.55 277	0.89 498	0.76 326	0.68 393	0.29 191	0.62 355	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.17 383	0.17 347	0.18 401

TVStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

TestStereo	0.38 300	0.31 502	0.40 262	0.45 466	0.20 133	0.40 281	0.37 384	0.66 290	0.65 319	0.53 272	0.78 341	0.47 267	0.40 322	0.55 270	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.22 474	0.13 235

raft+_RVC	0.38 300	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 304	0.45 327	0.37 384	0.78 384	0.89 473	0.51 262	0.78 341	0.50 283	0.29 191	0.53 256	0.40 378	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.12 187

RALAANet	0.38 300	0.23 364	0.48 379	0.42 400	0.29 440	0.35 224	0.25 139	0.86 412	0.64 314	0.67 349	0.65 283	0.60 345	0.29 191	0.60 337	0.34 303	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.21 451	0.13 235

AFF-stereo	0.38 300	0.19 216	0.39 249	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 280	0.66 323	0.64 322	1.13 519	0.76 441	0.39 316	0.55 270	0.33 287	0.11 36	0.09 27	0.16 237	0.16 327	0.13 143	0.11 127

AIO-test2	0.39 317	0.21 301	0.41 273	0.47 495	0.25 304	0.45 327	0.35 345	0.77 378	1.27 603	0.36 178	0.87 399	0.37 191	0.30 210	0.47 207	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.21 453	0.23 524	0.15 258	0.13 235

xx1	0.39 317	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.65 379	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

x	0.39 317	0.24 402	0.41 273	0.34 112	0.23 241	0.52 357	0.32 292	0.86 412	0.52 263	0.57 284	0.70 302	0.59 339	0.50 383	0.49 224	0.46 435	0.17 352	0.15 423	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.16 361

DisPM	0.39 317	0.19 216	0.44 317	0.41 355	0.27 387	0.24 53	0.31 265	0.65 280	0.57 286	0.87 484	0.87 399	0.60 345	0.32 231	0.76 467	0.32 274	0.18 387	0.12 282	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.20 457

RAFT+CT+SA	0.39 317	0.23 364	0.36 196	0.51 548	0.27 387	0.29 132	0.46 489	0.75 368	0.80 410	0.51 262	0.89 411	0.41 228	0.40 322	0.78 480	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.15 258	0.14 281

iRaft-Stereo_20w	0.39 317	0.19 216	0.57 453	0.37 207	0.27 387	0.31 170	0.24 127	1.44 625	0.29 84	0.69 363	0.53 244	0.60 345	0.42 332	0.83 501	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.15 258	0.13 235

IPLG	0.39 317	0.20 262	0.59 458	0.40 319	0.24 272	0.54 372	0.27 182	0.75 368	0.63 306	0.84 465	0.81 361	0.32 147	0.32 231	0.60 337	0.45 425	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

IPLGR	0.39 317	0.21 301	0.63 479	0.39 276	0.22 193	0.49 346	0.29 217	0.76 375	0.74 367	0.78 417	0.77 330	0.44 256	0.42 332	0.47 207	0.38 362	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.13 235

GMStereo	0.39 317	0.37 537	0.54 438	0.40 319	0.26 352	0.42 306	0.36 367	0.59 235	1.04 545	0.55 278	0.51 228	0.37 191	0.35 265	0.54 263	0.41 384	0.19 419	0.13 353	0.16 237	0.17 383	0.24 504	0.18 401
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 317	0.21 301	0.50 405	0.41 355	0.28 412	0.62 434	0.27 182	0.77 378	0.40 193	0.64 322	0.86 391	0.52 294	0.33 247	0.66 397	0.42 390	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.15 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235

RAFT-Stereo	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 329	0.20 262	0.54 438	0.41 355	0.29 440	0.53 365	0.29 217	0.65 280	0.49 251	0.71 376	0.98 453	0.58 324	0.43 338	0.50 232	0.51 461	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.19 409	0.19 434

qqq	0.40 329	0.26 445	0.44 317	0.36 183	0.22 193	0.46 332	0.36 367	0.85 408	0.54 270	0.56 281	0.69 298	0.65 379	0.53 394	0.55 270	0.45 425	0.17 352	0.16 455	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

IPLGR_C	0.40 329	0.21 301	0.64 484	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.34 320	0.66 290	0.62 295	0.82 446	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.46 435	0.17 352	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

ACRE	0.40 329	0.21 301	0.65 490	0.45 466	0.33 510	0.51 352	0.33 304	0.66 290	0.63 306	0.80 424	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.45 425	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

PFNet+	0.40 329	0.19 216	0.49 392	0.39 276	0.25 304	0.28 120	0.23 109	0.64 279	0.70 339	0.85 469	0.79 351	0.64 366	0.35 265	0.72 443	0.34 303	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.20 467	0.16 308	0.20 457

SST-Stereo	0.40 329	0.19 216	0.45 330	0.42 400	0.25 304	0.25 71	0.21 67	0.66 290	0.47 240	1.08 582	0.79 351	0.72 415	0.43 338	0.77 475	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.19 409	0.15 313

RAFT_R40	0.40 329	0.19 216	0.44 317	0.43 421	0.25 304	0.23 40	0.26 160	0.67 300	0.67 326	0.98 545	0.78 341	0.72 415	0.43 338	0.76 467	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.18 375	0.14 281

RAFT-345	0.40 329	0.18 174	0.40 262	0.38 244	0.22 193	0.33 198	0.26 160	0.61 253	0.51 260	0.74 398	1.79 618	0.45 258	0.33 247	0.66 397	0.36 337	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.14 261	0.13 143	0.13 235

sAnonymous2	0.40 329	0.39 555	0.85 558	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 619

CroCo_RVC	0.40 329	0.39 555	0.85 558	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 619

111	0.40 329	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.52 357	0.28 208	0.74 361	1.16 578	0.50 259	0.91 418	0.63 360	0.48 369	0.61 346	0.35 321	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.13 235

Hybrid-DGEV-2	0.41 340	0.21 301	0.42 294	0.47 495	0.29 440	0.59 416	0.23 109	0.82 397	0.99 520	0.64 322	0.63 276	0.60 345	0.65 479	0.58 314	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.12 187

rvit_0105_4	0.41 340	0.29 488	0.71 520	0.50 532	0.29 440	0.41 299	0.41 456	0.55 210	0.73 359	0.45 239	0.48 210	0.55 307	0.44 349	0.57 293	0.36 337	0.28 557	0.26 577	0.25 519	0.22 508	0.23 491	0.18 401

raft_robust	0.41 340	0.23 364	0.36 196	0.42 400	0.21 164	0.40 281	0.33 304	0.79 388	0.98 515	0.79 422	0.87 399	0.39 207	0.33 247	0.84 506	0.29 250	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.17 383	0.15 258	0.12 187

CIPLG	0.41 340	0.21 301	0.63 479	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.33 304	0.65 280	0.60 292	0.82 446	0.96 439	0.46 265	0.32 231	0.55 270	0.44 416	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

LCNet	0.41 340	0.20 262	0.32 129	0.44 441	0.24 272	0.47 338	0.29 217	0.67 300	0.53 266	0.72 387	1.03 478	0.66 385	0.60 443	0.58 314	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.36 591

HHNet	0.41 340	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.37 538	0.33 198	0.34 320	0.69 319	0.75 372	0.86 476	1.30 566	0.52 294	0.32 231	0.52 247	0.35 321	0.15 247	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.15 258	0.24 511

AnonymousM	0.41 340	0.81 634	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 120	0.38 406	0.53 205	0.41 197	0.70 369	0.49 214	0.47 267	0.27 156	0.41 143	0.31 265	0.15 247	0.12 282	1.51 661	0.26 564	0.12 94	0.10 58

CCAANet	0.41 340	0.18 174	0.37 213	0.37 207	0.24 272	0.62 434	0.40 439	0.73 358	0.57 286	0.51 262	1.04 484	0.65 379	0.58 431	0.60 337	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.15 199	0.16 327	0.15 258	0.15 313

HITNet	0.41 340	0.26 445	0.45 330	0.33 82	0.17 37	0.63 447	0.30 237	0.93 440	0.64 314	0.71 376	0.82 367	0.64 366	0.52 390	0.59 331	0.43 397	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.19 409	0.12 187
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
rvit_0105_5	0.42 349	0.31 502	0.73 529	0.50 532	0.29 440	0.44 318	0.42 466	0.61 253	0.74 367	0.51 262	0.51 228	0.60 345	0.47 364	0.57 293	0.38 362	0.27 546	0.25 571	0.25 519	0.23 524	0.22 474	0.18 401

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 349	0.20 262	0.74 534	0.38 244	0.43 578	0.39 275	0.26 160	0.94 445	0.49 251	0.53 272	0.77 330	0.93 505	0.45 354	0.63 366	0.24 129	0.16 303	0.10 94	0.17 284	0.18 411	0.20 427	0.20 457

test_sample2	0.42 349	0.22 342	0.43 307	0.33 82	0.21 164	0.58 404	0.39 428	0.95 452	0.67 326	0.63 311	0.77 330	0.69 398	0.57 421	0.61 346	0.38 362	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.16 327	0.19 409	0.18 401

test_sample1	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.34 112	0.23 241	0.58 404	0.35 345	0.99 465	0.49 251	0.62 302	0.75 320	0.69 398	0.61 449	0.58 314	0.44 416	0.18 387	0.14 392	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.17 383

StereoVision	0.42 349	0.28 476	0.45 330	0.49 518	0.28 412	0.38 262	0.38 406	0.72 347	0.62 295	0.44 236	1.14 524	0.54 302	0.39 316	0.56 281	0.34 303	0.21 460	0.24 563	0.25 519	0.24 540	0.26 520	0.16 361

GANet-ADL	0.42 349	0.25 428	0.45 330	0.43 421	0.29 440	0.54 372	0.35 345	0.89 426	0.86 446	0.63 311	0.72 305	0.68 393	0.42 332	0.52 247	0.41 384	0.21 460	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.19 434

OMP-Stereo	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.52 561	0.24 272	0.36 238	0.25 139	0.71 342	0.78 399	0.77 413	0.64 280	0.89 490	0.39 316	0.91 537	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.20 411	0.15 293	0.15 258	0.12 187

PFNet	0.42 349	0.18 174	0.58 457	0.43 421	0.24 272	0.43 310	0.32 292	0.74 361	0.78 399	1.00 552	0.74 318	0.68 393	0.39 316	0.72 443	0.37 353	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.15 293	0.16 308	0.13 235

IRAFT_RVC	0.42 349	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.24 272	0.27 99	0.54 543	0.74 361	0.77 389	0.76 407	0.80 354	0.73 426	0.51 388	0.70 432	0.36 337	0.17 352	0.10 94	0.21 453	0.16 327	0.16 308	0.14 281

FENet	0.42 349	0.22 342	0.38 227	0.39 276	0.24 272	0.55 378	0.32 292	0.79 388	0.70 339	0.71 376	0.72 305	0.63 360	0.57 421	0.62 355	0.44 416	0.19 419	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.19 434

IGEV_i1	0.43 359	0.22 342	0.50 405	0.39 276	0.22 193	0.64 454	0.40 439	0.96 456	0.61 293	0.68 355	0.69 298	0.75 434	0.45 354	0.72 443	0.41 384	0.15 247	0.13 353	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.16 361

FACV-RUCA	0.43 359	0.28 476	0.47 359	0.45 466	0.33 510	0.58 404	0.34 320	0.82 397	0.73 359	0.57 284	0.84 378	0.47 267	0.50 383	0.54 263	0.39 370	0.22 487	0.15 423	0.35 592	0.16 327	0.28 535	0.21 477

TestStereo1	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

test_5	0.43 359	0.24 402	0.43 307	0.52 561	0.28 412	0.28 120	0.42 466	0.72 347	0.82 423	0.62 302	0.91 418	0.72 415	0.55 412	0.79 486	0.35 321	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.16 361

SA-5K	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

dd	0.43 359	0.38 547	0.55 443	0.44 441	0.25 304	0.47 338	0.38 406	0.70 334	1.05 549	0.59 288	0.65 283	0.42 238	0.39 316	0.66 397	0.50 451	0.24 516	0.15 423	0.21 453	0.15 293	0.22 474	0.18 401

IIG-Stereo	0.43 359	0.21 301	0.44 317	0.50 532	0.25 304	0.44 318	0.21 67	0.71 342	0.76 380	0.83 458	0.95 435	0.83 465	0.43 338	0.90 530	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.19 381	0.14 261	0.15 258	0.11 127

DN-CSS_ROB	0.43 359	0.26 445	0.62 469	0.40 319	0.29 440	0.44 318	0.27 182	0.77 378	0.75 372	0.72 387	1.09 505	0.48 272	0.43 338	0.69 425	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.18 375	0.16 361

Selective-IGEV-i1	0.44 367	0.20 262	0.53 433	0.41 355	0.22 193	0.62 434	0.50 515	1.01 479	0.88 459	0.63 311	0.81 361	0.79 451	0.38 304	0.54 263	0.38 362	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.15 313

MyStereo05	0.44 367	0.21 301	0.45 330	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.93 440	1.09 566	0.76 407	0.61 272	0.51 289	0.57 421	0.73 450	0.42 390	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MyStereo04	0.44 367	0.22 342	0.44 317	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	1.00 469	1.08 564	0.62 302	0.58 266	0.55 307	0.57 421	0.71 437	0.44 416	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

mmm	0.44 367	0.27 462	0.46 347	0.38 244	0.24 272	0.61 426	0.35 345	0.94 445	0.53 266	0.72 387	1.05 489	0.63 360	0.50 383	0.57 293	0.45 425	0.18 387	0.15 423	0.23 489	0.20 467	0.20 427	0.18 401

ffm	0.44 367	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

SA	0.44 367	0.25 428	0.46 347	0.46 487	0.24 272	0.43 310	0.36 367	0.75 368	0.96 508	0.59 288	1.03 478	0.48 272	0.52 390	0.94 553	0.32 274	0.16 303	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

GwcNet-ADL	0.44 367	0.22 342	0.48 379	0.45 466	0.30 459	0.40 281	0.37 384	0.92 438	0.97 511	0.71 376	0.78 341	0.61 351	0.42 332	0.62 355	0.50 451	0.19 419	0.14 392	0.15 199	0.14 261	0.18 375	0.18 401

TransformOpticalFlow	0.44 367	0.20 262	0.47 359	0.41 355	0.23 241	0.37 249	0.47 496	0.94 445	0.76 380	0.65 331	1.14 524	0.73 426	0.56 419	0.76 467	0.32 274	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.13 235

GMM-Stereo	0.44 367	0.19 216	0.36 196	0.42 400	0.25 304	0.51 352	0.47 496	0.71 342	0.53 266	0.76 407	1.37 575	0.76 441	0.38 304	0.60 337	0.33 287	0.15 247	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.16 308	0.27 534

GES	0.44 367	0.23 364	0.57 453	0.40 319	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.96 456	0.68 331	0.74 398	0.83 373	0.47 267	0.48 369	0.67 408	0.43 397	0.22 487	0.16 455	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.23 502

HCRNet	0.44 367	0.34 519	0.41 273	0.53 571	0.26 352	0.53 365	0.29 217	0.83 402	0.63 306	0.71 376	0.81 361	0.77 447	0.50 383	0.66 397	0.36 337	0.24 516	0.16 455	0.24 506	0.20 467	0.21 451	0.18 401

Hybrid-DGEV-03	0.45 378	0.19 216	0.33 148	0.43 421	0.27 387	0.56 392	0.26 160	0.65 280	0.74 367	0.94 526	1.92 625	0.61 351	0.30 210	0.55 270	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.11 127

DFGA-Net	0.45 378	0.29 488	0.80 554	0.42 400	0.32 498	0.53 365	0.35 345	0.78 384	0.89 473	0.66 344	0.75 320	0.48 272	0.39 316	0.74 457	0.60 493	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.18 411	0.20 427	0.17 383

HI	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 553	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

CoSv	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 553	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

U	0.45 378	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 641	3.55 674	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 89	0.26 8	0.22 73	0.15 247	0.09 27	0.88 652	0.13 222	0.13 143	0.11 127

CASS	0.45 378	0.27 462	0.42 294	0.48 503	0.22 193	0.61 426	0.34 320	0.97 460	0.62 295	0.71 376	0.85 388	0.61 351	0.55 412	0.57 293	0.41 384	0.29 564	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.22 474	0.28 541
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 378	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.70 480	0.34 320	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.65 379	0.49 373	0.64 381	0.51 461	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

RAFT_CTSACE	0.45 378	0.20 262	0.44 317	0.45 466	0.27 387	0.34 213	0.39 428	0.60 246	0.73 359	0.76 407	1.44 591	0.83 465	0.38 304	1.08 576	0.26 189	0.12 60	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

iRaft-Stereo_5w	0.45 378	0.21 301	0.48 379	0.42 400	0.28 412	0.31 170	0.54 543	0.63 266	0.62 295	0.62 302	0.89 411	1.01 528	0.69 500	0.75 463	0.66 512	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.15 313

RAFT	0.45 378	0.22 342	0.45 330	0.47 495	0.26 352	0.54 372	0.47 496	0.66 290	0.58 289	0.80 424	0.82 367	0.94 507	0.57 421	0.75 463	0.34 303	0.17 352	0.15 423	0.22 468	0.20 467	0.16 308	0.12 187

DMCA	0.45 378	0.26 445	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.51 352	0.34 320	0.93 440	0.68 331	0.75 400	0.83 373	0.79 451	0.53 394	0.51 240	0.54 476	0.21 460	0.16 455	0.21 453	0.16 327	0.19 409	0.21 477

Select-FE	0.46 389	0.24 402	0.88 565	0.42 400	0.35 526	0.33 198	0.19 26	0.90 431	0.37 169	0.60 292	1.01 464	0.97 514	0.80 552	0.72 443	0.28 231	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.20 467	0.15 258	0.24 511

PAM_32	0.46 389	0.19 216	0.67 500	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.27 182	0.95 452	0.34 129	0.68 355	0.44 192	1.91 637	0.65 479	0.62 355	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.14 194	0.13 235

PAM	0.46 389	0.19 216	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.75 500	0.33 304	0.85 408	0.34 129	0.70 369	0.46 201	1.83 632	0.63 462	0.61 346	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

UGAM-zero	0.46 389	0.19 216	0.62 469	0.37 207	0.23 241	0.34 213	0.21 67	1.15 541	0.39 190	0.66 344	0.61 272	1.70 629	0.91 577	0.75 463	0.25 160	0.14 172	0.11 220	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.13 235

test_sample3	0.46 389	0.25 428	0.50 405	0.35 155	0.23 241	0.69 475	0.37 384	1.15 541	0.81 418	0.75 400	0.79 351	0.66 385	0.49 373	0.63 366	0.46 435	0.21 460	0.15 423	0.20 411	0.19 442	0.21 451	0.19 434

IER	0.46 389	0.23 364	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.69 475	0.35 345	0.80 391	0.66 323	0.83 458	0.94 426	0.75 434	0.77 541	0.60 337	0.42 390	0.17 352	0.14 392	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

BSDual-CNN	0.46 389	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

STrans-v2	0.46 389	0.20 262	0.48 379	0.40 319	0.24 272	0.55 378	0.50 515	1.07 503	0.73 359	0.65 331	1.05 489	0.72 415	0.69 500	0.72 443	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.14 261	0.13 143	0.12 187

Prome-Stereo	0.46 389	0.19 216	0.35 185	0.44 441	0.26 352	0.40 281	0.45 485	0.68 310	0.44 219	0.96 535	1.84 621	0.59 339	0.67 490	0.61 346	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.29 548

ICVP	0.46 389	0.25 428	0.38 227	0.48 503	0.28 412	0.58 404	0.43 473	1.00 469	0.70 339	0.67 349	0.95 435	0.75 434	0.55 412	0.53 256	0.54 476	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.17 383	0.19 409	0.20 457
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 389	0.34 519	0.86 563	0.50 532	0.37 538	0.81 523	0.50 515	0.72 347	0.65 319	0.51 262	0.65 283	0.45 258	0.45 354	0.64 381	0.38 362	0.24 516	0.24 563	0.22 468	0.21 490	0.23 491	0.23 502

CFNet_pseudo	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.30 237	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.03 478	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

ACVNet	0.46 389	0.23 364	0.36 196	0.39 276	0.28 412	0.58 404	0.40 439	0.87 419	0.80 410	0.64 322	0.96 439	0.79 451	0.60 443	0.63 366	0.67 515	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.18 375	0.15 313

BEATNet_4x	0.46 389	0.32 506	0.56 449	0.37 207	0.19 96	0.63 447	0.35 345	1.01 479	0.72 352	0.77 413	0.83 373	0.70 402	0.59 439	0.68 419	0.53 471	0.16 303	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.24 504	0.16 361

ccs_rob	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.31 265	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.02 473	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

G2L-ROB	0.47 404	0.19 216	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.57 398	0.42 466	1.14 537	0.71 350	0.84 465	0.75 320	1.09 553	0.53 394	0.74 457	0.53 471	0.17 352	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.19 434

rvit_0105_3	0.47 404	0.34 519	0.77 550	0.54 578	0.31 481	0.49 346	0.47 496	0.63 266	0.79 408	0.65 331	0.59 267	0.64 366	0.50 383	0.65 388	0.39 370	0.29 564	0.27 586	0.29 568	0.28 577	0.21 451	0.20 457

rvit_stereo_0075_2	0.47 404	0.37 537	0.70 515	0.53 571	0.46 597	0.43 310	0.36 367	0.81 395	0.67 326	0.55 278	0.74 318	0.59 339	0.43 338	0.63 366	0.43 397	0.32 586	0.23 554	0.35 592	0.25 549	0.30 548	0.25 518

test_sample5	0.47 404	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.77 413	0.94 426	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

test_sample4	0.47 404	0.26 445	0.50 405	0.35 155	0.22 193	0.69 475	0.38 406	1.15 541	0.81 418	0.78 417	0.82 367	0.62 358	0.53 394	0.63 366	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.21 453	0.19 442	0.21 451	0.19 434

DispNO	0.47 404	0.23 364	0.71 520	0.39 276	0.31 481	0.60 423	0.38 406	0.89 426	0.77 389	0.75 400	0.84 378	0.72 415	0.54 406	0.73 450	0.46 435	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.17 383

CoDeX	0.47 404	0.20 262	0.49 392	0.42 400	0.25 304	0.75 500	0.36 367	1.27 593	0.80 410	0.82 446	0.96 439	0.62 358	0.57 421	0.60 337	0.36 337	0.17 352	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.16 308	0.14 281

ARAFT	0.47 404	0.24 402	0.79 552	0.42 400	0.25 304	0.55 378	0.55 548	0.75 368	0.81 418	0.89 498	0.75 320	0.73 426	0.47 364	0.88 522	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.23 489	0.22 508	0.14 194	0.13 235

SFCPSM	0.47 404	0.21 301	0.55 443	0.40 319	0.27 387	0.87 542	0.37 384	1.33 604	0.77 389	0.80 424	0.84 378	0.54 302	0.49 373	0.57 293	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.15 313

cf-r	0.47 404	0.23 364	0.41 273	0.39 276	0.23 241	0.59 416	0.37 384	0.88 424	0.85 441	0.72 387	1.05 489	0.94 507	0.62 456	0.56 281	0.54 476	0.21 460	0.14 392	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.15 313

GANet-RSSM	0.47 404	0.21 301	0.37 213	0.38 244	0.25 304	0.58 404	0.36 367	1.07 503	0.78 399	0.68 355	1.01 464	0.86 475	0.67 490	0.62 355	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.17 383

MLCV	0.47 404	0.24 402	0.61 466	0.37 207	0.17 37	0.61 426	0.33 304	0.80 391	0.87 455	0.94 526	1.13 519	0.72 415	0.43 338	0.89 528	0.51 461	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 187

G2L-Stereo_test	0.48 416	0.20 262	0.40 262	0.34 112	0.23 241	0.57 398	0.58 558	1.10 514	0.77 389	0.86 476	0.94 426	0.95 509	0.54 406	0.68 419	0.60 493	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.15 313

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 416	0.21 301	1.26 613	0.39 276	0.51 610	0.28 120	0.30 237	1.25 589	0.44 219	0.68 355	1.11 508	0.86 475	0.33 247	0.67 408	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.20 467	0.22 474	0.24 511

DualNet	0.48 416	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.80 424	1.03 478	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

PCWNet_CMD	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.95 452	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.21 453	0.16 327	0.24 504	0.19 434

gwcnet-sp	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

scenet	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

ssnet	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

Sa-1000	0.48 416	0.24 402	0.41 273	0.45 466	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.81 395	0.93 494	0.82 446	1.50 598	0.53 298	0.45 354	0.92 540	0.30 257	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

UDGNet	0.48 416	0.77 631	0.50 405	0.48 503	0.31 481	0.41 299	0.34 320	0.70 334	0.92 488	0.65 331	0.60 269	0.58 324	0.43 338	0.63 366	0.41 384	0.32 586	0.15 423	0.66 643	0.19 442	0.36 584	0.21 477

PSMNet-ADL	0.48 416	0.27 462	0.40 262	0.48 503	0.30 459	0.68 473	0.37 384	0.90 431	0.80 410	0.61 299	0.80 354	0.92 502	0.62 456	0.72 443	0.63 504	0.23 504	0.18 497	0.18 337	0.20 467	0.22 474	0.20 457

PSM-AAD	0.48 416	0.20 262	0.37 213	0.43 421	0.23 241	0.56 392	0.50 515	0.65 280	0.70 339	1.07 578	1.12 512	0.58 324	0.92 582	0.61 346	0.32 274	0.15 247	0.11 220	0.25 519	0.26 564	0.18 375	0.43 618

KYRaft	0.48 416	0.20 262	0.38 227	0.44 441	0.23 241	0.44 318	0.37 384	0.66 290	0.41 197	0.94 526	1.73 614	0.79 451	0.41 330	0.63 366	0.31 265	0.16 303	0.11 220	0.18 337	0.22 508	0.16 308	0.78 648

ASMatch	0.48 416	0.19 216	0.45 330	0.39 276	0.28 412	0.37 249	0.26 160	0.74 361	0.68 331	0.76 407	2.34 638	0.61 351	0.52 390	0.62 355	0.37 353	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.21 477

DEmStereo	0.48 416	0.17 137	0.50 405	0.38 244	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.63 266	0.74 367	0.89 498	1.66 610	0.58 324	1.06 604	0.60 337	0.42 390	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

PSMNet-RSSM	0.48 416	0.22 342	0.38 227	0.42 400	0.25 304	0.50 348	0.37 384	1.10 514	0.77 389	0.70 369	1.06 496	0.84 468	0.64 473	0.62 355	0.47 442	0.23 504	0.15 423	0.23 489	0.25 549	0.20 427	0.19 434

CFNet-ft	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

MSMDNet	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.96 456	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.23 491	0.19 434

CFNet_RVC	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

G2L-Stereo	0.49 434	0.23 364	0.48 379	0.43 421	0.26 352	0.47 338	0.42 466	0.93 440	0.78 399	0.84 465	0.86 391	0.91 497	0.52 390	0.78 480	0.70 522	0.20 443	0.17 475	0.22 468	0.18 411	0.17 347	0.21 477

DCVSM-stereo	0.49 434	0.27 462	0.53 433	0.39 276	0.29 440	0.51 352	0.26 160	0.75 368	0.75 372	1.11 588	0.75 320	1.05 541	0.72 521	0.60 337	0.47 442	0.20 443	0.19 515	0.24 506	0.20 467	0.25 513	0.30 557

test_sample6	0.49 434	0.26 445	0.50 405	0.37 207	0.22 193	0.63 447	0.40 439	1.12 526	0.83 428	0.80 424	1.03 478	0.66 385	0.55 412	0.67 408	0.46 435	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.23 491	0.21 477

qqq1	0.49 434	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

fff1	0.49 434	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

ff1	0.49 434	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

GMStereo_Zeroshot	0.49 434	0.44 573	0.74 534	0.49 518	0.27 387	0.56 392	0.29 217	0.73 358	0.76 380	0.86 476	0.94 426	0.91 497	0.36 292	0.74 457	0.43 397	0.26 536	0.14 392	0.26 538	0.15 293	0.36 584	0.18 401

ToySt	0.49 434	0.27 462	0.75 540	0.40 319	0.27 387	0.64 454	0.49 510	0.84 405	0.77 389	0.60 292	0.83 373	0.88 486	0.66 487	0.70 432	0.56 483	0.16 303	0.17 475	0.21 453	0.20 467	0.21 451	0.19 434

anonymousa	0.49 434	0.20 262	0.42 294	0.38 244	0.23 241	0.91 546	0.35 345	0.75 368	0.62 295	0.85 469	1.54 603	1.06 543	0.66 487	0.51 240	0.43 397	0.16 303	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.16 308	0.14 281

hknet	0.49 434	0.25 428	0.51 420	0.45 466	0.29 440	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.83 428	0.75 400	0.80 354	0.97 514	0.61 449	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

psmg	0.49 434	0.25 428	0.43 307	0.41 355	0.28 412	0.85 538	0.43 473	0.99 465	0.76 380	0.91 511	0.94 426	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.15 423	0.20 411	0.20 467	0.18 375	0.18 401

DRaft	0.49 434	0.17 137	0.47 359	0.37 207	0.25 304	0.58 404	0.40 439	0.65 280	0.85 441	1.02 560	1.75 617	0.50 283	0.82 557	0.63 366	0.40 378	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

GrayStereo	0.49 434	0.19 216	0.42 294	0.46 487	0.28 412	0.53 365	0.67 584	0.69 319	0.63 306	1.02 560	1.47 597	0.78 449	0.76 534	0.56 281	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.15 258	0.29 548

GwcNet-RSSM	0.49 434	0.24 402	0.42 294	0.40 319	0.23 241	0.55 378	0.38 406	0.93 440	0.93 494	0.71 376	1.16 535	0.86 475	0.60 443	0.62 355	0.66 512	0.21 460	0.14 392	0.19 381	0.20 467	0.16 308	0.15 313

UCFNet_RVC	0.49 434	0.26 445	0.35 185	0.39 276	0.26 352	0.64 454	0.36 367	1.15 541	0.84 433	0.67 349	0.88 407	0.88 486	0.59 439	0.58 314	0.45 425	0.24 516	0.17 475	0.27 551	0.27 571	0.25 513	0.23 502

iResNet	0.49 434	0.29 488	0.79 552	0.42 400	0.21 164	0.61 426	0.40 439	0.82 397	0.99 520	0.87 484	1.12 512	0.69 398	0.53 394	0.78 480	0.51 461	0.15 247	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.15 313

CFNet_ucs	0.50 450	0.24 402	0.55 443	0.38 244	0.31 481	0.58 404	0.33 304	0.98 463	0.93 494	0.88 494	1.19 543	0.80 460	0.49 373	0.63 366	0.43 397	0.21 460	0.15 423	0.26 538	0.18 411	0.26 520	0.22 495

NINENet	0.50 450	0.29 488	0.51 420	0.45 466	0.32 498	0.70 480	0.34 320	1.10 514	0.88 459	0.80 424	0.94 426	0.65 379	0.49 373	0.73 450	0.51 461	0.22 487	0.20 527	0.25 519	0.18 411	0.22 474	0.21 477

AACVNet	0.50 450	0.23 364	0.49 392	0.46 487	0.29 440	0.52 357	0.38 406	0.90 431	0.55 277	0.81 437	1.03 478	1.00 524	0.70 513	0.83 501	0.54 476	0.21 460	0.18 497	0.24 506	0.18 411	0.23 491	0.20 457

CrosDoStereo	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 649	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 575	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

DeepStereo_LL	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 649	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 575	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

THIR-Stereo	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.23 241	0.75 500	0.67 584	0.66 290	0.87 455	1.02 560	1.40 581	0.72 415	0.76 534	0.62 355	0.42 390	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.15 313

AdaStereo	0.50 450	0.32 506	0.47 359	0.48 503	0.25 304	0.67 471	0.32 292	1.17 554	0.88 459	0.75 400	0.99 458	0.75 434	0.49 373	0.67 408	0.46 435	0.27 546	0.12 282	0.28 559	0.18 411	0.23 491	0.18 401
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.
SMFormer	0.51 457	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.18 401

tta	0.51 457	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.14 281

DAS	0.51 457	0.25 428	0.60 464	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.82 493	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

SepStereo	0.51 457	0.25 428	0.60 464	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.93 546	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

acv_ft	0.51 457	0.23 364	0.56 449	0.44 441	0.28 412	0.86 541	0.39 428	0.91 436	0.80 410	0.97 540	0.96 439	0.79 451	0.59 439	0.63 366	0.87 561	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313

DMCA-RVC	0.51 457	0.30 497	0.59 458	0.50 532	0.32 498	0.54 372	0.38 406	0.86 412	0.68 331	0.94 526	0.86 391	0.91 497	0.68 496	0.70 432	0.59 491	0.23 504	0.18 497	0.31 577	0.23 524	0.26 520	0.19 434

CFNet	0.51 457	0.29 488	0.46 347	0.41 355	0.27 387	0.70 480	0.32 292	1.13 528	1.00 527	0.72 387	1.07 499	0.85 470	0.60 443	0.76 467	0.52 468	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.16 361

HSM	0.51 457	0.24 402	0.41 273	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.40 439	1.22 573	0.75 372	0.81 437	0.91 418	1.21 575	0.69 500	0.87 519	0.46 435	0.17 352	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.17 347	0.17 383

RT-IGEV	0.52 465	0.19 216	0.59 458	0.40 319	0.25 304	0.79 514	0.62 571	1.15 541	0.74 367	0.89 498	0.99 458	1.18 574	0.61 449	0.65 388	0.31 265	0.19 419	0.13 353	0.17 284	0.13 222	0.15 258	0.20 457

DDVS	0.52 465	0.30 497	0.56 449	0.41 355	0.31 481	0.71 485	0.34 320	0.91 436	0.67 326	0.85 469	0.89 411	1.12 561	0.46 360	0.86 517	0.60 493	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.25 513	0.26 524

UGAM	0.52 465	0.22 342	0.46 347	0.45 466	0.25 304	0.41 299	0.52 534	0.62 258	1.16 578	0.76 407	1.13 519	1.32 593	0.57 421	1.00 559	0.53 471	0.17 352	0.14 392	0.25 519	0.21 490	0.15 258	0.13 235

test_sample7	0.52 465	0.29 488	0.50 405	0.36 183	0.27 387	0.62 434	0.41 456	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.26 536	0.20 527	0.27 551	0.26 564	0.27 531	0.24 511

ac_64	0.52 465	0.22 342	0.50 405	0.45 466	0.28 412	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.61 293	0.91 511	0.83 373	1.07 548	0.68 496	0.74 457	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.15 313

iResNetv2_ROB	0.52 465	0.27 462	0.69 511	0.38 244	0.25 304	0.62 434	0.35 345	1.17 554	1.01 531	0.99 547	1.06 496	0.88 486	0.67 490	0.66 397	0.39 370	0.19 419	0.13 353	0.15 199	0.11 143	0.18 375	0.16 361

iResNet_ROB	0.52 465	0.21 301	0.53 433	0.37 207	0.21 164	0.61 426	0.29 217	1.51 634	1.32 610	0.90 506	1.02 473	0.80 460	0.62 456	0.76 467	0.43 397	0.16 303	0.12 282	0.13 102	0.09 12	0.15 258	0.18 401

coex_refinement	0.53 472	0.21 301	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.76 506	0.39 428	1.09 511	0.90 476	0.85 469	1.12 512	1.00 524	0.56 419	0.63 366	0.81 545	0.21 460	0.13 353	0.16 237	0.16 327	0.20 427	0.21 477

ITSA-stereo	0.53 472	0.28 476	0.52 426	0.40 319	0.23 241	0.56 392	0.34 320	1.24 585	1.24 593	0.80 424	0.81 361	0.72 415	0.58 431	0.82 493	0.65 509	0.21 460	0.17 475	0.23 489	0.21 490	0.22 474	0.26 524

mmx	0.53 472	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

xxx	0.53 472	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

AASNet	0.53 472	0.25 428	0.52 426	0.49 518	0.32 498	0.74 494	0.40 439	1.50 631	0.86 446	0.86 476	0.92 422	0.64 366	0.59 439	0.59 331	0.79 540	0.23 504	0.19 515	0.20 411	0.16 327	0.21 451	0.19 434

LMCR-Stereo	0.53 472	0.30 497	0.53 433	0.58 596	0.30 459	0.83 534	0.36 367	1.19 558	0.76 380	0.88 494	1.04 484	0.56 310	0.62 456	0.82 493	0.67 515	0.19 419	0.15 423	0.19 381	0.14 261	0.23 491	0.17 383

RAFT + AFF	0.53 472	0.29 488	0.75 540	0.51 548	0.32 498	0.63 447	0.60 564	1.00 469	0.91 483	0.78 417	0.87 399	0.83 465	0.58 431	0.80 487	0.47 442	0.17 352	0.20 527	0.23 489	0.22 508	0.18 375	0.18 401

UPFNet	0.53 472	0.24 402	0.51 420	0.45 466	0.38 548	0.84 537	0.49 510	0.99 465	0.75 372	0.87 484	0.88 407	0.86 475	0.64 473	0.80 487	0.71 527	0.20 443	0.20 527	0.20 411	0.20 467	0.19 409	0.15 313

RASNet	0.53 472	0.22 342	0.52 426	0.38 244	0.22 193	0.68 473	0.38 406	0.97 460	0.88 459	0.73 393	1.04 484	1.03 535	0.92 582	0.90 530	0.86 555	0.16 303	0.14 392	0.14 154	0.17 383	0.15 258	0.13 235

HSM-Net_RVC	0.53 472	0.22 342	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 538	0.37 384	1.23 578	0.93 494	0.90 506	1.15 530	1.26 580	0.63 462	0.72 443	0.48 446	0.17 352	0.13 353	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 472	0.32 506	0.64 484	0.44 441	0.30 459	0.66 466	0.44 482	1.04 490	0.88 459	0.91 511	0.91 418	0.99 520	0.60 443	0.68 419	0.60 493	0.21 460	0.17 475	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 472	0.34 519	0.59 458	0.41 355	0.30 459	0.50 348	0.43 473	1.19 558	0.70 339	0.85 469	1.05 489	0.86 475	0.55 412	0.84 506	0.51 461	0.29 564	0.23 554	0.22 468	0.22 508	0.26 520	0.25 518

rvit_105_1	0.54 484	0.40 560	0.76 545	0.58 596	0.37 538	0.59 416	0.68 589	0.70 334	0.94 501	0.82 446	0.69 298	0.73 426	0.58 431	0.78 480	0.54 476	0.32 586	0.29 595	0.31 577	0.34 605	0.23 491	0.20 457

UNet	0.54 484	0.26 445	0.66 496	0.44 441	0.40 559	0.99 565	0.41 456	0.98 463	0.75 372	0.83 458	0.89 411	1.04 537	0.72 521	0.73 450	0.62 500	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.17 383

1111x	0.55 486	0.22 342	0.46 347	0.38 244	0.20 133	0.66 466	0.43 473	1.23 578	0.99 520	0.71 376	0.99 458	0.95 509	0.69 500	0.90 530	1.08 602	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.18 401

ADLNet2	0.55 486	0.25 428	0.65 490	0.47 495	0.30 459	0.83 534	0.50 515	1.05 495	0.95 507	0.80 424	0.98 453	0.99 520	0.69 500	0.77 475	0.73 530	0.20 443	0.16 455	0.17 284	0.18 411	0.21 451	0.21 477

GEStereo_RVC	0.55 486	0.29 488	0.63 479	0.49 518	0.31 481	0.70 480	0.54 543	1.22 573	0.92 488	0.82 446	0.85 388	0.85 470	0.63 462	0.90 530	0.65 509	0.24 516	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.21 451	0.22 495

ADLNet	0.55 486	0.27 462	0.51 420	0.44 441	0.35 526	0.78 511	0.46 489	1.08 507	0.86 446	0.99 547	0.98 453	0.92 502	0.63 462	0.69 425	0.81 545	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477

MMNet	0.55 486	0.25 428	0.61 466	0.43 421	0.34 519	1.07 579	0.39 428	0.87 419	0.91 483	0.91 511	0.93 425	0.86 475	0.76 534	0.81 490	0.76 535	0.15 247	0.14 392	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.16 361

delet	0.55 486	0.24 402	0.55 443	0.44 441	0.33 510	1.07 579	0.50 515	1.00 469	0.86 446	0.85 469	0.96 439	0.90 495	0.63 462	0.83 501	0.74 533	0.18 387	0.18 497	0.20 411	0.21 490	0.16 308	0.15 313

psm_up	0.55 486	0.26 445	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.65 464	0.56 554	1.04 490	0.82 423	0.82 446	0.88 407	1.01 528	0.94 588	0.74 457	0.61 497	0.21 460	0.25 571	0.26 538	0.23 524	0.21 451	0.20 457

hitnet-ft	0.55 486	0.27 462	0.39 249	0.41 355	0.28 412	0.78 511	0.40 439	0.92 438	0.90 476	0.82 446	1.01 464	1.13 567	0.70 513	0.78 480	0.67 515	0.28 557	0.20 527	0.28 559	0.22 508	0.29 539	0.26 524

DSFCA	0.55 486	0.25 428	0.62 469	0.40 319	0.36 531	0.74 494	0.52 534	1.04 490	0.82 423	1.06 575	0.84 378	0.89 490	0.63 462	0.99 556	0.58 486	0.25 526	0.21 537	0.21 453	0.21 490	0.21 451	0.19 434

FADNet_RVC	0.55 486	0.37 537	1.17 603	0.44 441	0.31 481	0.56 392	0.34 320	1.06 499	0.88 459	0.67 349	0.90 415	0.61 351	0.65 479	0.93 546	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.26 538	0.23 524	0.31 554	0.28 541

STTStereo	0.55 486	0.37 537	0.76 545	0.44 441	0.31 481	0.60 423	0.44 482	0.96 456	0.86 446	0.99 547	0.90 415	0.96 512	0.58 431	0.71 437	0.61 497	0.25 526	0.23 554	0.26 538	0.32 600	0.24 504	0.23 502

Selective-IGEV-i16pc	0.56 497	0.20 262	1.13 596	0.40 319	0.31 481	2.00 648	0.66 581	0.68 310	1.11 568	0.51 262	0.81 361	0.68 393	0.36 292	0.67 408	0.40 378	0.31 574	0.17 475	0.17 284	0.18 411	0.19 409	0.20 457

ISRNet	0.56 497	0.24 402	0.66 496	0.56 588	0.36 531	0.44 318	0.25 139	0.82 397	0.84 433	1.07 578	1.25 554	0.91 497	0.60 443	0.66 397	0.58 486	0.35 605	0.26 577	0.36 597	0.33 603	0.30 548	0.42 612

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 497	3.08 687	2.43 656	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 663	0.08 2	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.97 662

CSP-Net	0.56 497	0.27 462	0.49 392	0.41 355	0.28 412	1.22 605	0.50 515	1.23 578	0.72 352	0.95 534	0.95 435	0.89 490	0.62 456	0.83 501	0.62 500	0.26 536	0.17 475	0.17 284	0.17 383	0.18 375	0.17 383

FTStereo	0.56 497	0.20 262	0.37 213	0.41 355	0.25 304	0.40 281	0.79 617	0.66 290	0.43 212	1.09 584	3.27 660	0.70 402	0.73 524	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.30 557

RAFT-RH_RVC	0.56 497	0.17 137	0.41 273	0.37 207	0.23 241	0.57 398	0.24 127	0.60 246	0.70 339	1.19 598	3.94 672	0.56 310	0.38 304	0.65 388	0.36 337	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.14 261	0.12 94	0.13 235

HGLStereo	0.56 497	0.28 476	0.57 453	0.50 532	0.37 538	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.78 399	0.86 476	1.14 524	0.89 490	0.82 557	0.76 467	0.73 530	0.21 460	0.20 527	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.21 477

FADNet-RVC-Resample	0.56 497	0.33 514	1.16 599	0.49 518	0.34 519	0.71 485	0.43 473	1.01 479	0.93 494	0.82 446	0.87 399	0.74 432	0.67 490	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.18 497	0.26 538	0.27 571	0.26 520	0.27 534

DualNet (step1)	0.57 505	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.41 620	0.20 527	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

LL-Strereo	0.57 505	0.27 462	0.68 505	0.48 503	0.34 519	0.39 275	0.48 504	0.94 445	0.97 511	0.83 458	0.78 341	1.10 557	1.18 616	1.33 611	0.49 449	0.17 352	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.16 308	0.17 383

CRFU-Net	0.57 505	0.27 462	0.57 453	0.46 487	0.30 459	1.20 603	0.52 534	1.10 514	0.56 284	1.00 552	0.98 453	1.06 543	0.79 548	0.81 490	0.71 527	0.21 460	0.19 515	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.19 434

TDLM	0.57 505	0.33 514	0.49 392	0.51 548	0.30 459	0.66 466	0.73 609	1.03 487	1.01 531	0.82 446	1.10 507	0.84 468	0.70 513	0.86 517	0.58 486	0.28 557	0.17 475	0.25 519	0.22 508	0.26 520	0.19 434

CVANet_RVC	0.57 505	0.33 514	0.44 317	0.47 495	0.32 498	0.67 471	0.61 569	1.05 495	0.93 494	0.85 469	1.04 484	1.01 528	0.73 524	0.83 501	0.52 468	0.29 564	0.19 515	0.27 551	0.25 549	0.31 554	0.21 477

AANet_RVC	0.57 505	0.32 506	0.54 438	0.45 466	0.27 387	0.57 398	0.48 504	1.00 469	1.28 605	0.86 476	1.33 570	0.87 481	0.58 431	1.07 573	0.75 534	0.18 387	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.18 401

NOSS_ROB	0.57 505	0.39 555	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.73 493	0.54 543	1.03 487	1.08 564	0.67 349	0.87 399	0.76 441	0.57 421	0.77 475	0.47 442	0.38 613	0.38 631	0.44 618	0.42 628	0.37 589	0.34 584

ssnet_v2	0.58 512	0.28 476	0.56 449	0.43 421	0.29 440	0.95 555	0.59 561	1.13 528	0.99 520	0.93 523	0.80 354	0.99 520	0.64 473	0.82 493	0.94 580	0.25 526	0.22 544	0.23 489	0.24 540	0.20 427	0.19 434

dad	0.58 512	0.50 588	0.64 484	0.43 421	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.78 384	1.25 599	1.01 557	1.17 537	1.15 571	0.53 394	0.68 419	0.50 451	0.35 605	0.23 554	0.37 602	0.21 490	0.29 539	0.20 457

SACVNet	0.58 512	0.34 519	0.55 443	0.55 585	0.36 531	0.63 447	0.48 504	1.13 528	0.77 389	1.02 560	1.06 496	1.02 533	0.74 527	0.90 530	0.51 461	0.27 546	0.21 537	0.25 519	0.24 540	0.29 539	0.36 591

pcwnet_v2	0.58 512	0.28 476	0.84 557	0.45 466	0.35 526	0.61 426	0.35 345	1.27 593	1.21 588	0.99 547	1.27 557	0.72 415	0.58 431	0.67 408	0.48 446	0.27 546	0.21 537	0.24 506	0.23 524	0.29 539	0.29 548

PS-NSSS	0.58 512	0.44 573	0.62 469	0.42 400	0.33 510	0.66 466	0.58 558	1.02 483	0.86 446	0.77 413	1.28 559	0.72 415	0.64 473	0.82 493	0.59 491	0.31 574	0.26 577	0.40 610	0.27 571	0.33 567	0.26 524

StereoDRNet-Refined	0.58 512	0.32 506	0.54 438	0.46 487	0.30 459	0.96 558	0.40 439	1.00 469	0.94 501	1.12 589	1.08 502	0.96 512	0.67 490	0.90 530	0.89 574	0.17 352	0.13 353	0.22 468	0.21 490	0.20 427	0.19 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 512	0.28 476	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.77 507	0.50 515	0.99 465	0.92 488	1.04 569	1.14 524	1.21 575	0.69 500	0.88 522	0.69 519	0.20 443	0.20 527	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.18 401

CBFPSM	0.59 519	0.22 342	1.31 619	0.38 244	0.27 387	1.12 591	0.65 578	0.79 388	0.82 423	0.80 424	0.81 361	1.35 602	0.87 570	0.67 408	0.76 535	0.16 303	0.15 423	0.15 199	0.16 327	0.17 347	0.22 495

HBP-ISP	0.59 519	0.45 577	0.43 307	0.45 466	0.33 510	0.70 480	0.28 208	1.11 520	1.00 527	0.83 458	1.18 539	0.65 379	0.68 496	0.88 522	0.52 468	0.35 605	0.38 631	0.47 623	0.41 624	0.38 593	0.31 567

CBMV_ROB	0.59 519	0.37 537	0.38 227	0.39 276	0.28 412	0.74 494	0.28 208	1.00 469	0.98 515	0.94 526	1.25 554	0.81 463	0.78 546	0.87 519	0.50 451	0.36 609	0.37 629	0.43 616	0.40 619	0.33 567	0.30 557

FADNet-RVC	0.60 522	0.53 603	1.14 598	0.46 487	0.39 554	0.61 426	0.39 428	1.12 526	0.87 455	0.70 369	0.84 378	1.04 537	0.55 412	0.94 553	0.69 519	0.26 536	0.25 571	0.28 559	0.28 577	0.31 554	0.31 567

NVstereo2D	0.60 522	0.30 497	0.75 540	0.48 503	0.43 578	0.89 543	0.48 504	1.05 495	1.15 577	0.66 344	0.86 391	0.88 486	0.70 513	0.99 556	0.65 509	0.32 586	0.15 423	0.28 559	0.20 467	0.40 596	0.36 591

FADNet	0.61 524	0.51 592	1.10 592	0.45 466	0.44 585	0.65 464	0.41 456	1.19 558	1.05 549	0.70 369	0.84 378	0.98 518	0.66 487	0.82 493	0.50 451	0.29 564	0.30 600	0.27 551	0.30 585	0.46 615	0.35 589

ACV-stereo	0.62 525	0.34 519	1.00 581	0.43 421	0.31 481	1.20 603	0.40 439	0.75 368	0.83 428	0.64 322	0.77 330	2.10 641	1.03 601	0.81 490	0.64 507	0.21 460	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.21 451	0.21 477

SGM-Forest	0.62 525	0.32 506	0.39 249	0.43 421	0.30 459	1.02 569	0.55 548	1.09 511	1.05 549	1.06 575	1.18 539	1.10 557	0.67 490	0.88 522	0.62 500	0.31 574	0.33 621	0.33 588	0.30 585	0.30 548	0.28 541
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 527	0.28 476	0.99 580	0.40 319	0.30 459	1.03 572	0.56 554	1.10 514	0.99 520	0.97 540	1.22 546	1.06 543	0.69 500	1.07 573	0.95 583	0.19 419	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.22 474	0.21 477

fast-acv-ft	0.64 528	0.30 497	0.73 529	0.45 466	0.34 519	1.17 599	0.49 510	0.86 412	0.98 515	1.02 560	1.36 572	1.29 585	0.85 565	0.76 467	0.81 545	0.21 460	0.23 554	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.20 457

StereoDRNet	0.64 528	0.33 514	0.68 505	0.51 548	0.43 578	1.03 572	0.53 539	1.47 627	0.99 520	1.10 586	0.87 399	1.07 548	0.71 517	0.82 493	0.88 564	0.23 504	0.19 515	0.25 519	0.23 524	0.27 531	0.19 434

PSMNet_ROB	0.64 528	0.37 537	0.65 490	0.56 588	0.42 572	0.97 560	0.83 620	1.21 565	0.92 488	0.79 422	1.02 473	1.08 550	0.63 462	0.82 493	0.91 578	0.29 564	0.20 527	0.31 577	0.31 593	0.26 520	0.23 502

CBMV	0.64 528	0.35 525	0.41 273	0.42 400	0.25 304	1.01 567	0.77 613	1.13 528	1.09 566	1.17 594	1.22 546	1.04 537	0.75 531	0.88 522	0.63 504	0.28 557	0.30 600	0.34 590	0.30 585	0.26 520	0.26 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 532	0.36 530	1.30 618	0.39 276	0.26 352	0.57 398	0.63 573	0.80 391	1.03 539	0.80 424	1.43 588	0.91 497	0.76 534	1.08 576	1.87 644	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.14 261	0.20 427	0.16 361

TCMNet	0.66 532	0.39 555	0.98 579	0.59 600	0.61 630	0.96 558	0.55 548	1.05 495	0.90 476	0.84 465	1.14 524	0.89 490	0.65 479	0.85 512	1.01 595	0.26 536	0.26 577	0.31 577	0.28 577	0.32 560	0.29 548

YMNet	0.66 532	0.38 547	0.90 570	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 596	1.29 563	1.12 561	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 609	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

YMNet_1	0.66 532	0.38 547	0.90 570	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 596	1.29 563	1.12 561	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 609	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

DRN-Test	0.66 532	0.32 506	0.66 496	0.50 532	0.39 554	1.15 595	0.61 569	1.49 630	1.01 531	1.12 589	1.08 502	1.06 543	0.69 500	0.77 475	0.94 580	0.23 504	0.17 475	0.26 538	0.25 549	0.25 513	0.21 477

iinet-f	0.67 537	0.26 445	2.15 650	0.39 276	0.31 481	1.19 602	0.56 554	0.84 405	0.84 433	0.80 424	1.17 537	1.05 541	0.84 564	0.71 437	1.21 613	0.20 443	0.18 497	0.17 284	0.15 293	0.20 427	0.20 457

GASNet	0.67 537	0.72 625	0.96 576	0.70 632	0.48 602	0.62 434	0.47 496	1.08 507	1.03 539	0.94 526	0.82 367	0.93 505	0.83 562	1.33 611	0.80 542	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.28 577	0.44 608	0.24 511

FINET	0.67 537	0.42 566	1.00 581	0.46 487	0.43 578	0.83 534	0.89 628	1.08 507	1.50 626	0.87 484	1.14 524	0.71 406	0.68 496	0.92 540	0.70 522	0.36 609	0.30 600	0.26 538	0.24 540	0.35 578	0.33 576

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 537	0.81 634	0.73 529	0.53 571	0.37 538	1.40 617	0.53 539	1.04 490	0.79 408	0.88 494	0.94 426	0.95 509	0.53 394	0.93 546	0.58 486	0.39 615	0.30 600	0.57 638	0.31 593	0.53 629	0.30 557

PA-Net	0.67 537	0.43 568	0.83 556	0.50 532	0.53 615	0.94 552	0.68 589	1.10 514	1.14 576	0.80 424	0.88 407	0.87 481	0.77 541	1.02 565	0.88 564	0.24 516	0.41 638	0.29 568	0.44 629	0.26 520	0.34 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 542	0.36 530	1.10 592	0.51 548	0.42 572	1.08 583	0.50 515	1.21 565	1.16 578	1.00 552	1.37 575	1.06 543	0.79 548	0.92 540	0.94 580	0.25 526	0.24 563	0.24 506	0.22 508	0.23 491	0.26 524

NaN_ROB	0.69 542	0.44 573	0.69 511	0.51 548	0.33 510	0.97 560	1.06 643	1.22 573	1.19 584	1.24 608	0.96 439	1.08 550	0.78 546	1.20 593	0.67 515	0.24 516	0.30 600	0.23 489	0.24 540	0.23 491	0.25 518

GANet	0.70 544	0.37 537	0.55 443	0.51 548	0.34 519	0.94 552	0.96 636	1.08 507	0.94 501	1.04 569	1.98 629	1.13 567	0.88 574	1.12 583	0.66 512	0.25 526	0.26 577	0.27 551	0.22 508	0.31 554	0.22 495

DISCO	0.70 544	0.26 445	0.68 505	0.44 441	0.31 481	1.14 593	0.51 531	1.23 578	1.23 591	0.81 437	1.05 489	1.50 617	0.85 565	1.82 642	1.03 596	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.24 504	0.23 502

XPNet_ROB	0.70 544	0.35 525	0.68 505	0.52 561	0.40 559	0.79 514	0.85 626	1.16 549	0.94 501	1.33 615	1.15 530	1.38 604	0.83 562	1.03 567	0.90 576	0.32 586	0.25 571	0.26 538	0.24 540	0.31 554	0.28 541

ETE_ROB	0.70 544	0.49 584	0.73 529	0.56 588	0.36 531	0.79 514	0.87 627	1.14 537	0.93 494	1.19 598	1.18 539	1.39 605	0.82 557	0.99 556	0.80 542	0.26 536	0.21 537	0.31 577	0.26 564	0.33 567	0.34 584

Wz-Net-LNSev	0.71 548	0.51 592	1.36 628	0.50 532	0.41 566	1.15 595	0.69 594	1.21 565	1.07 561	1.02 560	1.12 512	1.08 550	0.87 570	0.89 528	0.89 574	0.24 516	0.22 544	0.21 453	0.19 442	0.26 520	0.26 524

APVNet	0.71 548	0.37 537	0.89 569	0.56 588	0.45 589	1.18 601	0.68 589	1.41 621	0.85 441	0.81 437	1.15 530	1.04 537	0.81 553	1.10 580	1.17 610	0.26 536	0.28 590	0.32 583	0.31 593	0.29 539	0.30 557

Syn2CoEx	0.71 548	0.51 592	0.95 574	0.64 615	0.45 589	0.91 546	0.53 539	1.48 628	1.13 573	0.93 523	1.35 571	1.02 533	0.99 596	0.92 540	0.80 542	0.30 571	0.27 586	0.28 559	0.24 540	0.23 491	0.24 511

DANet	0.71 548	0.45 577	0.91 572	0.59 600	0.40 559	0.81 523	0.40 439	0.97 460	0.84 433	1.20 603	1.22 546	1.33 596	0.88 574	1.16 587	1.24 614	0.27 546	0.23 554	0.31 577	0.25 549	0.35 578	0.32 571
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 552	0.35 525	0.64 484	0.53 571	0.67 636	1.31 613	0.67 584	1.20 563	1.18 582	1.05 571	0.87 399	1.27 582	0.93 587	0.93 546	1.27 618	0.22 487	0.16 455	0.26 538	0.23 524	0.40 596	0.39 605

NCCL2	0.72 552	0.41 564	0.65 490	0.64 615	0.44 585	0.98 564	1.20 651	1.11 520	1.00 527	0.98 545	0.96 439	1.49 616	0.87 570	0.90 530	0.79 540	0.31 574	0.26 577	0.39 607	0.39 617	0.32 560	0.32 571

FAT-Stereo	0.73 554	0.33 514	0.75 540	0.49 518	0.37 538	0.71 485	0.59 561	1.36 613	1.30 608	1.03 568	1.40 581	1.59 626	1.15 612	0.87 519	0.86 555	0.28 557	0.28 590	0.28 559	0.23 524	0.28 535	0.38 602

DStereoRT	0.74 555	0.19 216	0.50 405	0.51 548	0.33 510	1.10 587	0.34 320	0.82 397	0.76 380	0.78 417	1.05 489	0.51 289	0.73 524	0.76 467	0.48 446	0.16 303	0.13 353	3.96 693	1.37 683	0.19 409	0.14 281

S-Stereo	0.74 555	0.35 525	0.96 576	0.56 588	0.45 589	0.82 531	0.60 564	1.24 585	1.60 638	0.96 535	1.41 583	1.12 561	0.94 588	0.80 487	1.04 599	0.26 536	0.31 609	0.28 559	0.25 549	0.32 560	0.47 629

LALA_ROB	0.74 555	0.43 568	0.69 511	0.54 578	0.40 559	1.01 567	0.95 635	1.21 565	1.07 561	1.22 605	1.12 512	1.56 623	0.79 548	1.04 569	0.86 555	0.33 595	0.22 544	0.35 592	0.30 585	0.35 578	0.31 567

w-ln-seven-2	0.76 558	0.43 568	2.32 652	0.52 561	0.38 548	0.90 545	0.65 578	1.11 520	1.12 572	1.19 598	1.28 559	1.09 553	0.99 596	1.07 573	0.87 561	0.20 443	0.19 515	0.23 489	0.22 508	0.26 520	0.22 495

PSMNet-RUCA	0.76 558	0.75 628	1.08 591	1.01 649	0.90 646	0.69 475	0.50 515	1.11 520	1.03 539	0.78 417	1.11 508	0.80 460	0.72 521	0.88 522	0.63 504	0.53 643	0.27 586	0.76 646	0.46 630	0.66 641	0.47 629

Wz-Net-MNSev	0.76 558	0.40 560	1.34 623	0.50 532	0.40 559	1.44 623	0.83 620	1.15 541	1.16 578	1.25 610	1.20 544	1.13 567	0.81 553	1.16 587	1.00 594	0.22 487	0.19 515	0.24 506	0.23 524	0.28 535	0.26 524

DGSMNet	0.76 558	0.55 605	1.29 617	0.58 596	0.62 631	0.94 552	0.70 599	1.26 591	1.11 568	0.83 458	1.24 552	1.00 524	0.71 517	1.03 567	0.81 545	0.34 601	0.29 595	0.41 614	0.40 619	0.57 635	0.55 641

RP	0.76 558	0.36 530	0.63 479	0.66 623	0.58 627	0.80 518	0.55 548	1.14 537	1.22 590	0.97 540	1.65 608	1.43 610	1.32 626	1.01 560	0.84 550	0.33 595	0.30 600	0.36 597	0.30 585	0.34 573	0.34 584

edge stereo	0.76 558	0.38 547	0.74 534	0.52 561	0.43 578	0.80 518	0.53 539	1.28 596	1.06 555	1.28 611	1.38 580	1.81 631	1.11 609	1.08 576	0.85 554	0.33 595	0.32 615	0.41 614	0.28 577	0.32 560	0.36 591

NCC-stereo	0.78 564	0.40 560	0.76 545	0.61 608	0.67 636	0.81 523	0.69 594	1.54 639	1.11 568	0.90 506	1.36 572	1.33 596	1.16 613	1.19 591	0.88 564	0.31 574	0.30 600	0.37 602	0.48 639	0.33 567	0.33 576

Nwc_Net	0.78 564	0.38 547	0.73 529	0.60 606	0.55 619	1.05 577	0.55 548	1.67 648	1.05 549	0.88 494	1.86 623	1.40 607	1.09 607	1.10 580	0.87 561	0.30 571	0.25 571	0.36 597	0.38 613	0.29 539	0.29 548

Abc-Net	0.78 564	0.40 560	0.76 545	0.61 608	0.67 636	0.81 523	0.69 594	1.54 639	1.11 568	0.90 506	1.36 572	1.33 596	1.16 613	1.19 591	0.88 564	0.31 574	0.30 600	0.37 602	0.48 639	0.33 567	0.33 576
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 567	0.59 610	0.71 520	0.65 620	0.65 634	0.92 551	0.58 558	1.29 597	1.05 549	1.07 578	1.45 594	1.47 614	1.03 601	1.21 597	0.88 564	0.32 586	0.30 600	0.48 628	0.40 619	0.37 589	0.37 596

stereogan	0.80 568	0.31 502	0.71 520	0.59 600	0.50 606	1.72 640	0.48 504	1.35 610	1.37 613	1.00 552	1.46 596	1.56 623	0.95 591	1.29 606	0.84 550	0.28 557	0.29 595	0.29 568	0.25 549	0.38 593	0.38 602

ADCRef	0.80 568	0.43 568	1.32 621	0.50 532	0.45 589	1.07 579	0.51 531	1.07 503	0.98 515	1.17 594	1.42 585	0.87 481	0.91 577	0.85 512	3.19 664	0.18 387	0.16 455	0.23 489	0.23 524	0.22 474	0.21 477

GANetREF_RVC	0.80 568	0.75 628	0.86 563	0.66 623	0.42 572	1.15 595	0.98 637	1.14 537	1.19 584	1.01 557	1.02 473	1.10 557	0.90 576	1.15 585	0.76 535	0.48 633	0.39 635	0.57 638	0.38 613	0.63 639	0.46 624
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
AF-Net	0.81 571	0.39 555	0.68 505	0.64 615	0.54 617	0.91 546	0.51 531	1.61 644	1.31 609	0.96 535	2.02 631	1.46 611	1.26 624	1.11 582	0.99 590	0.32 586	0.24 563	0.39 607	0.27 571	0.30 548	0.25 518

SQANet	0.82 572	0.74 627	0.67 500	1.13 653	0.98 654	1.11 588	0.47 496	1.07 503	0.83 428	0.91 511	1.05 489	1.03 535	0.74 527	1.01 560	0.64 507	0.61 646	0.24 563	1.03 656	0.35 608	1.18 659	0.58 642

Anonymous_2	0.82 572	0.44 573	0.63 479	0.40 319	0.43 578	0.80 518	0.52 534	0.72 347	0.77 389	0.71 376	0.60 269	0.87 481	0.76 534	0.75 463	0.58 486	0.52 639	0.54 653	0.54 636	4.82 695	0.56 633	0.40 608

ccnet	0.82 572	0.57 608	0.75 540	0.54 578	0.59 628	1.09 586	0.66 581	1.38 616	0.94 501	1.12 589	1.44 591	1.29 585	0.92 582	0.95 555	1.24 614	0.49 635	0.42 640	0.50 633	0.47 637	0.51 624	0.46 624

psmorigin	0.82 572	0.51 592	2.09 648	0.49 518	0.41 566	0.85 538	0.50 515	1.04 490	0.88 459	1.45 620	1.43 588	1.50 617	1.06 604	1.22 599	0.97 586	0.31 574	0.32 615	0.27 551	0.27 571	0.33 567	0.42 612

CC-Net-ROB	0.82 572	0.96 646	0.85 558	0.58 596	0.45 589	1.27 611	0.70 599	1.17 554	1.02 534	0.83 458	1.23 550	0.90 495	0.77 541	1.06 570	0.69 519	0.46 629	0.34 623	1.71 664	0.38 613	0.59 638	0.36 591

GCST	0.83 577	1.22 657	0.74 534	1.58 661	1.01 656	1.06 578	0.23 109	0.78 384	0.78 399	0.97 540	0.65 283	0.78 449	0.35 265	0.92 540	0.34 303	0.96 657	0.65 659	1.20 658	0.81 662	0.91 648	0.70 645

aanetorigin	0.83 577	0.56 606	1.87 645	0.49 518	0.38 548	0.56 392	0.66 581	0.70 334	1.00 527	2.42 661	2.02 631	1.31 588	1.18 616	0.93 546	1.13 609	0.20 443	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.27 531	0.30 557

CSAN	0.83 577	0.49 584	0.77 550	0.60 606	0.41 566	1.14 593	1.06 643	1.19 558	1.46 624	1.32 613	1.43 588	1.37 603	1.19 618	1.27 605	0.86 555	0.39 615	0.31 609	0.36 597	0.37 610	0.35 578	0.34 584

SDNR	0.86 580	0.37 537	1.47 634	0.40 319	0.38 548	3.38 673	0.33 304	0.90 431	0.98 515	0.99 547	2.09 634	0.59 339	0.71 517	1.29 606	0.70 522	0.51 638	0.56 655	0.36 597	0.26 564	0.43 607	0.46 624

RTSC	0.87 581	0.48 580	1.23 610	0.52 561	0.37 538	1.13 592	0.50 515	1.34 606	1.79 644	1.51 624	1.24 552	1.12 561	0.81 553	1.62 630	2.16 650	0.25 526	0.19 515	0.23 489	0.24 540	0.30 548	0.31 567

PWC_ROB	0.87 581	0.52 600	1.28 614	0.50 532	0.32 498	0.91 546	0.37 384	1.36 613	1.46 624	1.61 631	2.59 649	1.16 572	1.01 600	1.34 613	1.40 626	0.25 526	0.18 497	0.28 559	0.20 467	0.29 539	0.28 541

UDG	0.88 583	0.82 637	0.67 500	1.00 648	0.96 651	1.02 569	0.57 557	1.13 528	0.99 520	0.90 506	0.97 452	1.31 588	0.99 596	0.85 512	0.84 550	0.54 644	0.32 615	1.77 665	0.40 619	0.94 650	0.66 644

FBW_ROB	0.88 583	0.50 588	0.85 558	0.55 585	0.40 559	1.17 599	0.78 615	1.50 631	1.37 613	1.33 615	1.27 557	1.48 615	1.00 599	2.57 666	0.98 589	0.25 526	0.32 615	0.45 619	0.30 585	0.34 573	0.28 541

XQC	0.89 585	0.65 619	1.31 619	0.67 626	0.52 614	1.22 605	0.68 589	1.26 591	1.52 627	1.14 592	1.11 508	1.28 584	1.04 603	1.40 621	1.77 638	0.38 613	0.24 563	0.37 602	0.31 593	0.53 629	0.47 629

DeepPrunerF	0.89 585	0.52 600	3.43 664	0.68 629	0.81 643	0.72 492	0.72 607	1.22 573	1.99 650	0.93 523	1.01 464	0.87 481	0.86 567	1.08 576	0.95 583	0.34 601	0.28 590	0.43 616	0.39 617	0.30 548	0.32 571

PWCDC_ROB	0.89 585	0.49 584	0.80 554	0.74 636	0.40 559	1.03 572	0.39 428	1.33 604	2.35 661	1.02 560	3.77 667	0.81 463	0.92 582	1.20 593	0.90 576	0.34 601	0.22 544	0.24 506	0.20 467	0.34 573	0.29 548

PASM	0.90 588	0.64 618	1.69 639	0.69 631	0.69 639	0.78 511	0.84 623	1.03 487	1.26 602	1.19 598	1.15 530	1.31 588	0.98 595	1.24 601	1.03 596	0.52 639	0.56 655	0.59 641	0.66 654	0.56 633	0.54 640

Wz-Net-SNSev	0.91 589	0.73 626	2.13 649	0.56 588	0.45 589	0.95 555	1.13 648	1.34 606	1.24 593	1.02 560	1.30 566	1.46 611	0.86 567	1.81 641	1.50 628	0.25 526	0.23 554	0.25 519	0.26 564	0.32 560	0.29 548

MDST_ROB	0.91 589	0.27 462	0.85 558	0.63 614	0.41 566	2.53 656	0.71 605	1.60 642	1.13 573	2.83 668	1.73 614	0.97 514	0.69 500	1.61 629	0.73 530	0.25 526	0.22 544	0.32 583	0.28 577	0.25 513	0.24 511

PDISCO_ROB	0.91 589	0.48 580	1.06 587	0.99 646	0.97 652	1.67 638	0.63 573	1.64 646	1.59 635	1.06 575	1.18 539	1.31 588	0.79 548	1.55 624	0.97 586	0.49 635	0.22 544	0.45 619	0.40 619	0.45 612	0.37 596

SHD	0.93 592	0.50 588	1.18 604	0.59 600	0.46 597	0.97 560	0.48 504	1.70 650	2.15 652	1.58 628	1.37 575	1.42 608	1.19 618	1.31 609	1.60 631	0.31 574	0.26 577	0.32 583	0.33 603	0.40 596	0.42 612

G-Net	0.95 593	0.46 579	1.04 585	0.64 615	0.48 602	2.12 652	0.64 576	1.01 479	0.87 455	1.75 640	2.82 656	1.30 587	1.64 647	1.06 570	0.96 585	0.36 609	0.29 595	0.35 592	0.25 549	0.45 612	0.42 612

DStereoO	0.96 594	0.70 624	0.72 525	0.62 612	0.45 589	0.74 494	0.92 633	1.09 511	1.29 607	1.19 598	1.23 550	0.99 520	1.71 649	1.29 606	0.99 590	2.01 680	0.35 625	0.77 647	0.30 585	1.42 661	0.38 602

w-ln-seven	0.96 594	0.48 580	2.41 655	0.54 578	0.50 606	1.41 619	0.70 599	1.67 648	1.81 645	1.49 621	1.50 598	1.26 580	0.87 570	1.15 585	1.80 642	0.23 504	0.21 537	0.25 519	0.25 549	0.31 554	0.26 524

anonymity	0.97 596	0.89 641	1.05 586	0.92 644	1.03 657	0.97 560	0.81 619	1.29 597	0.91 483	1.07 578	0.98 453	1.00 524	0.95 591	1.02 565	0.92 579	0.96 657	0.95 679	0.90 653	0.91 669	0.92 649	0.94 656

SGM_RVC	0.97 596	0.28 476	0.41 273	0.39 276	0.22 193	1.55 629	0.73 609	1.51 634	1.25 599	2.25 657	1.92 625	2.58 653	1.56 641	2.02 651	1.19 612	0.27 546	0.27 586	0.27 551	0.25 549	0.25 513	0.25 518
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 598	0.42 566	1.88 646	0.53 571	0.41 566	1.59 632	1.26 657	2.21 661	1.43 619	1.10 586	1.11 508	1.46 611	1.95 658	1.34 613	1.26 616	0.34 601	0.25 571	0.25 519	0.21 490	0.46 615	0.37 596

z-mn7	1.00 599	0.50 588	1.70 641	0.53 571	0.36 531	1.75 641	0.71 605	1.22 573	2.28 656	0.96 535	2.54 645	1.42 608	0.95 591	2.19 658	1.54 629	0.22 487	0.19 515	0.21 453	0.20 467	0.27 531	0.25 518

Consistency-Raft	1.01 600	0.81 634	1.24 611	0.84 641	0.97 652	0.81 523	0.84 623	1.30 600	1.59 635	1.05 571	1.68 613	1.12 561	0.91 577	0.92 540	1.11 604	0.65 647	0.74 663	0.79 649	0.90 666	1.06 657	0.79 650

xxxx	1.01 600	0.22 342	0.43 307	0.36 183	0.21 164	0.82 531	0.36 367	1.32 602	0.88 459	0.71 376	0.94 426	0.97 514	0.63 462	0.64 381	10.58 687	0.20 443	0.16 455	0.18 337	0.17 383	0.19 409	0.19 434

test_xeample	1.01 600	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.21 164	0.71 485	0.39 428	1.23 578	0.86 446	0.81 437	1.04 484	0.69 398	0.61 449	0.69 425	10.93 688	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.17 383	0.18 375	0.17 383

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 603	0.57 608	1.51 636	0.67 626	0.50 606	2.57 657	1.66 673	1.20 563	1.43 619	1.38 617	1.57 605	1.33 596	0.92 582	1.64 633	0.88 564	0.37 612	0.39 635	0.46 622	0.60 651	0.41 602	0.40 608

ADCPNet	1.03 604	0.48 580	2.70 657	0.54 578	0.42 572	1.40 617	0.75 611	1.13 528	1.07 561	1.22 605	1.42 585	1.68 628	1.09 607	1.36 618	3.45 668	0.30 571	0.28 590	0.29 568	0.32 600	0.37 589	0.35 589

MSAF-DinoV2	1.04 605	0.38 547	1.32 621	0.54 578	0.29 440	0.89 543	0.72 607	1.52 637	1.24 593	1.05 571	1.41 583	2.98 656	1.49 636	2.74 667	2.83 662	0.22 487	0.14 392	0.20 411	0.22 508	0.32 560	0.32 571

otaku	1.04 605	0.93 643	0.88 565	1.33 659	1.05 659	1.66 636	0.70 599	1.40 620	1.18 582	1.08 582	1.32 569	1.33 596	0.91 577	1.23 600	0.76 535	0.72 650	0.46 650	1.24 659	0.50 644	1.40 660	0.75 646

SuperB	1.04 605	0.37 537	4.81 672	0.43 421	0.31 481	0.99 565	0.46 489	1.02 483	2.09 651	1.09 584	1.09 505	0.75 434	0.81 553	1.06 570	1.76 637	0.19 419	0.15 423	0.17 284	0.15 293	2.82 686	0.26 524

ADCL	1.04 605	0.38 547	1.35 624	0.50 532	0.39 554	1.61 633	0.89 628	1.29 597	1.39 616	1.29 612	1.50 598	1.24 578	1.24 621	1.37 619	4.87 676	0.21 460	0.19 515	0.25 519	0.25 549	0.29 539	0.27 534

test_sample9	1.05 609	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	1.20 593	1.36 622	0.41 620	8.41 695	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

DDUNet	1.06 610	2.56 684	0.68 505	1.21 655	1.26 662	1.03 572	0.69 594	1.11 520	0.94 501	0.96 535	1.22 546	1.27 582	0.82 557	0.93 546	0.72 529	0.84 654	0.38 631	1.99 668	0.60 651	1.10 658	0.85 652

ADCP+	1.06 610	0.35 525	1.51 636	0.49 518	0.51 610	1.45 624	0.55 548	1.25 589	1.03 539	1.16 593	1.15 530	1.10 557	1.07 606	1.56 626	6.75 683	0.19 419	0.16 455	0.23 489	0.21 490	0.28 535	0.21 477

Selective-IGEV-i16pb	1.07 612	0.24 402	9.45 679	0.41 355	0.32 498	1.76 642	0.59 561	1.00 469	1.54 630	0.66 344	1.20 544	0.98 518	0.57 421	0.78 480	0.62 500	0.27 546	0.17 475	0.18 337	0.20 467	0.21 451	0.23 502

SAMSARA	1.07 612	0.65 619	1.19 605	1.06 652	0.90 646	1.76 642	1.76 677	1.46 626	1.44 622	1.51 624	1.16 535	2.00 640	1.14 611	1.48 622	1.31 620	0.39 615	0.44 647	0.35 592	0.38 613	0.49 621	0.49 635

SANet	1.07 612	0.41 564	1.06 587	0.48 503	0.30 459	1.41 619	0.94 634	1.42 622	3.36 673	1.58 628	2.43 642	2.33 648	1.70 648	1.34 613	1.07 601	0.28 557	0.24 563	0.26 538	0.23 524	0.34 573	0.30 557

zh-mn7	1.08 615	0.65 619	4.00 668	0.52 561	0.38 548	1.16 598	0.62 571	1.15 541	1.77 643	1.74 639	2.31 635	1.17 573	0.91 577	2.10 653	1.77 638	0.24 516	0.21 537	0.22 468	0.22 508	0.25 513	0.28 541

zh-sn7	1.09 616	0.75 628	3.23 662	0.57 594	0.42 572	1.11 588	0.89 628	1.19 558	1.27 603	1.41 619	1.98 629	1.25 579	1.47 635	1.99 650	2.62 659	0.26 536	0.26 577	0.26 538	0.27 571	0.35 578	0.30 557

Ntro	1.09 616	0.97 649	0.91 572	1.44 660	1.19 661	1.69 639	0.80 618	1.35 610	1.25 599	1.00 552	1.29 563	1.31 588	0.97 594	1.26 603	0.84 550	0.84 654	0.43 645	1.36 660	0.50 644	1.56 662	0.78 648

MFN_U_SF_RVC	1.09 616	0.59 610	1.97 647	0.67 626	0.44 585	1.93 646	0.60 564	1.85 654	1.36 611	1.61 631	1.54 603	1.95 639	1.37 629	1.64 633	1.73 634	0.40 619	0.37 629	0.45 619	0.48 639	0.44 608	0.44 619

AANet	1.13 619	1.01 651	2.99 660	0.44 441	0.37 538	0.91 546	0.54 543	1.27 593	2.31 659	2.35 659	2.37 641	2.22 643	1.53 637	1.18 590	1.43 627	0.32 586	0.23 554	0.28 559	0.25 549	0.35 578	0.33 576

Wz-Net-TNSev	1.14 620	1.06 654	4.32 671	0.49 518	0.42 572	1.51 627	1.11 647	1.48 628	1.40 618	1.22 605	1.26 556	1.58 625	1.43 633	1.76 639	1.70 633	0.32 586	0.31 609	0.26 538	0.30 585	0.41 602	0.41 611

ADCMid	1.14 620	0.52 600	2.23 651	0.53 571	0.43 578	1.07 579	0.75 611	1.23 578	1.05 549	2.15 653	1.44 591	1.50 617	1.43 633	1.56 626	5.01 677	0.26 536	0.24 563	0.29 568	0.31 593	0.37 589	0.33 576

MFMNet_re	1.14 620	0.97 649	1.19 605	0.99 646	0.95 650	1.25 609	1.22 654	1.39 617	1.55 631	1.69 638	1.67 612	1.21 575	1.53 637	1.12 583	0.99 590	0.87 656	0.75 667	0.79 649	0.75 658	0.90 647	0.94 656

WCMA_ROB	1.14 620	0.36 530	0.76 545	0.49 518	0.44 585	1.23 607	0.67 584	1.11 520	1.23 591	2.84 669	3.95 673	3.28 663	1.83 654	1.25 602	0.99 590	0.44 625	0.34 623	0.34 590	0.37 610	0.41 602	0.40 608

AnyNet_C32	1.16 624	0.62 616	2.40 654	0.57 594	0.55 619	1.41 619	1.34 663	1.18 557	1.24 593	1.49 621	1.42 585	1.39 605	1.20 620	1.55 624	4.82 675	0.29 564	0.28 590	0.29 568	0.34 605	0.38 593	0.42 612

222	1.18 625	0.22 342	0.44 317	0.37 207	0.22 193	0.79 514	0.37 384	1.31 601	0.89 473	0.92 519	1.08 502	0.72 415	0.71 517	0.66 397	13.89 691	0.20 443	0.15 423	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.19 434

WZ-Net	1.19 626	0.59 610	4.07 669	0.62 612	0.51 610	1.34 614	1.31 662	1.32 602	1.74 642	1.53 627	1.65 608	1.74 630	1.28 625	2.25 660	2.01 647	0.27 546	0.21 537	0.23 489	0.25 549	0.40 596	0.39 605

MSMD_ROB	1.21 627	0.49 584	0.62 469	0.59 600	0.50 606	1.62 635	0.67 584	1.23 578	1.24 593	2.45 662	3.77 667	3.09 660	2.98 674	1.32 610	0.81 545	0.45 627	0.41 638	0.49 631	0.51 646	0.47 618	0.44 619

pmcnn	1.23 628	0.29 488	0.96 576	0.40 319	0.23 241	0.95 555	0.69 594	1.16 549	1.28 605	1.67 637	2.33 637	11.15 691	0.86 567	0.93 546	0.88 564	0.15 247	0.12 282	0.12 44	0.10 78	0.15 258	0.15 313

NVStereoNet_ROB	1.24 629	0.90 642	1.13 596	0.86 642	0.88 645	1.11 588	0.99 639	1.42 622	1.53 628	1.59 630	2.48 643	2.24 645	1.53 637	1.96 649	1.30 619	0.76 652	0.70 660	0.78 648	1.00 672	0.71 644	0.88 654
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_sample8	1.25 630	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.13 528	0.75 372	1.50 623	0.95 435	3.29 664	1.59 643	1.20 593	1.36 622	0.41 620	8.41 695	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

SPS-STEREO	1.25 630	0.93 643	1.06 587	1.04 650	1.03 657	1.41 619	0.91 632	1.51 634	1.19 584	2.09 651	1.83 620	1.94 638	1.39 630	1.62 630	1.39 625	0.97 659	0.94 678	0.90 653	0.89 665	0.96 652	0.96 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 632	0.67 622	1.28 614	0.74 636	0.62 631	1.50 626	0.84 623	1.99 657	2.96 668	2.18 654	2.36 640	1.85 635	1.95 658	1.92 646	1.94 645	0.39 615	0.36 628	0.49 631	0.37 610	0.51 624	0.64 643

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 633	0.87 640	1.76 643	0.86 642	0.56 622	4.29 678	1.79 678	1.50 631	1.98 649	1.61 631	1.85 622	1.84 633	1.41 631	1.89 644	1.36 622	0.48 633	0.40 637	0.56 637	0.57 649	0.69 642	0.48 632

MeshStereo	1.34 633	0.43 568	0.54 438	0.44 441	0.34 519	1.66 636	0.60 564	1.94 655	1.37 613	4.47 682	3.25 658	4.71 673	1.94 657	1.92 646	1.17 610	0.35 605	0.35 625	0.37 602	0.31 593	0.32 560	0.32 571
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
RainbowNet	1.35 635	1.49 665	1.19 605	1.88 669	1.45 663	1.48 625	1.07 645	1.61 644	1.55 631	1.20 603	1.59 606	1.54 621	1.13 610	1.34 613	0.97 586	1.36 672	0.70 660	1.82 666	0.79 661	1.71 665	1.07 665

ACVNet-4b	1.35 635	1.31 660	1.10 592	1.90 670	1.59 665	1.92 645	0.77 613	1.52 637	1.62 639	1.05 571	1.60 607	2.11 642	0.94 588	1.64 633	0.77 539	1.30 669	0.35 625	2.03 672	0.67 655	1.88 673	0.84 651

SGM+DAISY	1.35 635	0.94 645	1.25 612	0.96 645	1.00 655	1.52 628	1.02 642	1.34 606	1.21 588	2.64 664	2.65 651	2.44 650	1.56 641	1.64 633	1.26 616	0.97 659	0.95 679	0.90 653	0.90 666	0.94 650	0.96 659

FCDSN-DC	1.39 638	0.56 606	0.65 490	0.74 636	0.59 628	1.38 616	0.63 573	1.35 610	1.39 616	3.26 676	4.50 679	4.61 671	2.63 669	1.58 628	1.03 596	0.46 629	0.42 640	0.48 628	0.47 637	0.50 623	0.50 636
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 639	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.25 304	0.29 132	0.31 265	0.65 280	0.68 331	0.97 540	0.86 391	0.67 392	0.62 456	0.64 381	20.63 696	0.16 303	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.19 409	0.12 187

ACVNet_1	1.46 640	1.33 661	1.12 595	1.91 671	1.62 666	1.83 644	0.98 637	2.00 658	1.85 647	1.39 618	1.53 602	2.32 647	1.53 637	1.34 613	1.11 604	1.30 669	0.50 652	2.06 674	0.58 650	1.93 675	0.95 658

EDNetEfficient	1.46 640	0.80 633	6.12 674	0.47 495	0.39 554	0.69 475	0.83 620	0.90 431	2.77 667	3.50 678	1.96 628	1.66 627	2.03 660	1.26 603	4.18 673	0.21 460	0.18 497	0.21 453	0.20 467	0.41 602	0.39 605

ADCS	1.51 642	0.61 613	3.42 663	0.59 600	0.51 610	1.27 611	1.08 646	1.59 641	1.81 645	1.91 647	1.66 610	1.51 620	1.42 632	1.94 648	8.60 685	0.33 595	0.32 615	0.33 588	0.36 609	0.44 608	0.42 612

AnyNet_C01	1.56 643	1.05 652	7.45 676	0.64 615	0.54 617	1.99 647	1.38 665	1.43 624	1.36 611	1.63 634	1.92 625	1.84 633	1.33 628	2.40 662	4.03 670	0.33 595	0.32 615	0.32 583	0.34 605	0.44 608	0.45 623

FC-DCNN	1.59 644	0.51 592	0.66 496	0.61 608	0.49 604	1.56 630	0.70 599	1.66 647	1.53 628	4.64 683	4.62 680	5.85 680	3.34 678	1.84 643	1.11 604	0.46 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 619	0.46 624

DispFullNet	1.60 645	2.63 685	2.75 658	2.56 680	1.79 673	1.24 608	0.47 496	1.37 615	1.45 623	1.87 643	1.50 598	1.55 622	2.46 664	2.04 652	1.04 599	0.59 645	0.18 497	2.32 677	0.68 656	2.29 679	1.14 667

ELAS_RVC	1.60 645	0.61 613	1.01 583	0.70 632	0.56 622	2.00 648	1.89 680	1.96 656	2.65 664	3.33 677	3.26 659	3.03 657	3.41 679	2.49 664	2.09 649	0.52 639	0.45 648	0.50 633	0.48 639	0.54 631	0.52 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 647	0.61 613	0.95 574	0.68 629	0.55 619	3.01 671	1.55 671	2.39 663	2.33 660	3.64 679	3.89 671	2.75 654	2.90 673	2.15 656	2.27 656	0.52 639	0.45 648	0.50 633	0.48 639	0.54 631	0.52 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 648	0.51 592	0.65 490	0.61 608	0.49 604	1.61 633	0.70 599	1.75 653	1.56 634	4.74 686	4.91 682	6.46 684	3.31 676	1.91 645	1.11 604	0.46 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 619	0.46 624

ACVNet_2	1.65 648	1.27 659	1.41 631	1.75 665	1.62 666	2.22 653	1.20 651	2.30 662	2.62 663	1.78 641	2.56 646	3.03 657	1.61 644	1.54 623	1.12 608	1.06 662	0.58 657	1.82 666	0.70 657	1.82 669	0.96 659

DStereoSA	1.73 650	0.63 617	1.57 638	0.80 640	0.79 642	1.26 610	1.30 658	1.34 606	1.43 619	1.24 608	7.52 689	0.92 502	7.68 686	1.65 637	2.29 657	0.41 620	0.29 595	0.63 642	0.60 651	1.04 655	1.18 672

IMH-64-1	1.86 651	1.62 670	1.16 599	2.20 674	1.89 675	2.33 654	1.30 658	2.89 667	2.29 657	1.66 635	2.80 654	2.49 651	1.61 644	2.10 653	1.78 640	1.60 673	0.74 663	2.43 678	1.02 673	2.12 676	1.17 670

IMH-64	1.86 651	1.62 670	1.16 599	2.20 674	1.89 675	2.33 654	1.30 658	2.89 667	2.29 657	1.66 635	2.80 654	2.49 651	1.61 644	2.10 653	1.78 640	1.60 673	0.74 663	2.43 678	1.02 673	2.12 676	1.17 670

DStereoFS	1.87 653	0.85 639	1.03 584	0.75 639	0.62 631	2.04 650	0.65 578	1.74 652	1.55 631	1.52 626	1.90 624	2.36 649	12.92 691	3.85 677	1.74 635	0.44 625	0.31 609	0.82 651	0.46 630	0.84 646	1.10 666

WAO-7	1.90 654	1.20 656	1.35 624	1.27 657	1.06 660	2.84 664	1.56 672	3.23 672	3.06 671	2.23 656	3.33 663	3.17 661	2.28 663	3.12 668	2.21 651	1.02 661	0.91 674	1.06 657	1.03 675	1.04 655	0.97 662

PWCK	1.92 655	1.66 673	3.12 661	1.65 662	0.91 648	2.84 664	2.26 684	2.10 659	2.41 662	2.36 660	2.31 635	2.22 643	1.82 652	3.43 671	2.03 648	1.61 675	0.71 662	1.51 661	0.82 663	1.69 664	0.91 655

MonStereo1	1.98 656	1.48 664	1.43 633	1.81 668	1.69 671	2.88 667	0.78 615	2.47 664	3.47 674	2.20 655	4.36 678	3.39 666	2.50 666	2.18 657	1.58 630	1.19 664	0.54 653	1.65 663	0.87 664	1.78 667	1.29 676

Dean	1.98 656	1.36 662	1.36 628	2.12 673	1.81 674	2.74 659	1.36 664	3.37 676	3.80 678	2.08 650	3.32 662	3.21 662	1.82 652	1.71 638	1.67 632	1.27 666	0.77 669	1.99 668	0.90 666	1.86 670	1.03 664

RTS	1.98 656	0.96 646	11.36 683	0.65 620	0.57 625	2.77 662	1.40 666	1.39 617	2.26 654	1.89 644	2.56 646	1.32 593	1.25 622	5.20 681	4.05 671	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

RTSA	1.98 656	0.96 646	11.36 683	0.65 620	0.57 625	2.77 662	1.40 666	1.39 617	2.26 654	1.89 644	2.56 646	1.32 593	1.25 622	5.20 681	4.05 671	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

WAO-6	2.04 660	1.50 666	1.16 599	1.70 663	1.67 670	2.69 658	1.44 669	3.06 669	3.63 677	1.98 648	3.27 660	3.54 669	2.07 661	2.36 661	2.22 653	1.31 671	0.91 674	2.04 673	1.22 682	1.73 666	1.27 675

IMH	2.04 660	1.62 670	1.20 608	2.20 674	1.89 675	2.91 670	1.30 658	3.11 670	3.03 669	1.81 642	3.35 664	3.03 657	1.90 655	2.48 663	1.80 642	1.66 676	0.77 669	2.45 680	1.04 676	2.15 678	1.19 674

LVE	2.12 662	1.44 663	1.36 628	1.99 672	1.78 672	2.75 660	1.79 678	2.82 666	3.95 679	1.90 646	4.33 677	3.52 668	1.81 651	2.24 659	1.74 635	1.74 677	0.87 672	2.06 674	1.13 678	1.91 674	1.35 677

MADNet+	2.23 663	2.43 681	10.85 682	1.22 656	0.91 648	2.76 661	1.40 666	2.12 660	1.67 641	1.32 613	1.74 616	1.86 636	1.74 650	6.25 683	4.41 674	0.65 647	0.64 658	0.58 640	0.54 648	0.80 645	0.76 647

KSHMR	2.57 664	1.93 676	1.69 639	2.63 682	2.42 682	2.86 666	2.07 681	3.27 674	6.50 683	2.49 663	3.36 665	3.41 667	1.92 656	2.49 664	1.94 645	2.13 683	1.40 686	2.79 688	1.50 686	2.73 684	1.77 680

notaker	2.76 665	2.29 680	1.80 644	2.96 684	2.58 686	2.90 669	1.75 676	3.24 673	3.05 670	2.78 667	4.24 676	6.15 683	2.51 667	3.34 670	2.75 661	2.31 685	1.18 682	3.00 689	1.65 687	2.84 687	1.97 682

JetBlue	2.78 666	1.26 658	7.04 675	1.16 654	1.48 664	8.00 686	6.02 691	2.60 665	1.92 648	2.12 652	2.64 650	3.34 665	3.05 675	6.49 684	3.39 666	0.78 653	0.76 668	0.75 645	0.76 659	0.97 654	1.18 672

WAO-8	2.92 667	1.55 668	1.35 624	1.79 666	1.63 668	5.23 680	1.22 654	4.58 683	12.56 690	2.84 669	4.07 675	4.83 674	2.72 671	3.49 672	2.25 654	1.27 666	0.91 674	1.99 668	1.15 680	1.86 670	1.15 668

Venus	2.92 667	1.55 668	1.35 624	1.79 666	1.63 668	5.23 680	1.22 654	4.58 683	12.56 690	2.84 669	4.06 674	4.83 674	2.72 671	3.49 672	2.25 654	1.27 666	0.91 674	1.99 668	1.15 680	1.86 670	1.15 668

ktn	2.98 669	2.25 679	1.73 642	2.84 683	2.53 685	3.76 677	2.15 682	3.70 678	5.47 682	2.75 666	5.17 686	5.94 681	2.48 665	3.23 669	2.46 658	2.34 687	1.44 687	2.78 687	2.03 689	2.45 682	2.01 684

TorneroNet-64	3.44 670	1.86 674	1.42 632	2.58 681	2.28 680	6.87 683	1.68 674	4.70 685	12.03 687	2.31 658	5.59 687	8.25 687	2.55 668	3.97 678	2.73 660	1.81 678	0.74 663	2.57 682	1.07 677	2.35 680	1.44 678

UNDER WATER	3.46 671	2.07 678	3.64 666	3.09 685	2.48 683	3.75 676	2.42 686	3.31 675	13.77 692	2.90 673	2.95 657	5.84 679	3.69 680	3.69 674	3.48 669	2.07 682	1.11 681	2.70 686	1.40 684	2.84 687	1.98 683

light-stereo	3.53 672	1.05 652	10.69 681	9.45 693	6.82 690	2.10 651	0.64 576	3.71 679	2.70 666	4.77 687	4.98 683	6.83 685	1.32 626	6.71 685	1.35 621	1.20 665	1.29 685	0.66 643	0.77 660	1.79 668	1.85 681

UNDER WATER-64	3.53 672	2.01 677	3.94 667	3.22 687	2.49 684	5.41 682	2.60 687	3.43 677	12.41 689	3.03 674	2.68 652	6.07 682	4.04 681	3.79 676	3.33 665	2.02 681	1.24 684	2.63 683	1.46 685	2.78 685	2.08 685

MultiAttention	3.58 674	0.24 402	0.62 469	0.54 578	0.34 519	22.90 696	2.72 688	1.60 642	1.13 573	0.80 424	1.81 619	1.14 570	0.43 338	35.29 708	0.61 497	0.17 352	0.12 282	0.23 489	0.23 524	0.34 573	0.29 548

DPSimNet_ROB	3.58 674	2.45 682	8.57 677	2.53 678	2.37 681	2.88 667	3.77 690	3.14 671	3.23 672	4.71 685	3.86 670	4.68 672	4.87 684	4.07 679	5.62 678	2.33 686	2.33 689	2.47 681	2.52 690	2.51 683	2.64 687

MADNet++	4.03 676	2.70 686	3.44 665	3.72 689	3.44 689	4.44 679	3.52 689	3.95 681	3.61 676	4.46 681	4.98 683	4.10 670	4.58 683	7.00 687	5.89 679	3.74 689	3.67 693	3.27 691	2.71 692	3.70 691	3.66 690

SGM-ForestM	4.04 677	0.32 506	0.46 347	0.43 421	0.27 387	7.50 685	1.45 670	3.84 680	4.24 680	8.19 691	6.76 688	19.00 701	9.08 687	10.74 692	6.62 682	0.31 574	0.33 621	0.32 583	0.32 600	0.29 539	0.29 548

MANE	4.13 678	0.51 592	0.64 484	0.66 623	0.56 622	6.89 684	0.99 639	7.55 688	12.04 688	6.68 690	8.57 691	10.69 690	9.45 688	7.59 689	6.39 681	0.49 635	0.43 645	0.48 628	0.98 670	0.49 621	0.48 632

xyz-stereo	4.23 679	0.17 137	61.76 716	0.34 112	0.16 23	12.16 690	0.37 384	0.58 230	0.68 331	1.01 557	3.36 665	0.77 447	0.82 557	1.21 597	0.40 378	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.11 143	0.13 143	0.10 58

LE_ROB	4.42 680	0.24 402	2.75 658	0.42 400	0.23 241	1.57 631	0.90 631	1.71 651	17.88 701	16.56 703	4.88 681	5.17 678	18.85 703	1.63 632	14.62 692	0.17 352	0.14 392	0.16 237	0.16 327	0.19 409	0.17 383

TorneroNet	4.53 681	1.89 675	1.48 635	2.55 679	2.27 679	13.78 693	1.69 675	4.84 687	23.73 707	2.89 672	7.70 690	7.06 686	2.69 670	4.26 680	3.42 667	1.84 679	0.77 669	2.68 684	1.13 678	2.42 681	1.47 679

LSM	4.74 682	0.77 631	10.16 680	0.70 632	56.56 711	1.02 569	1.00 641	1.24 585	1.62 639	2.04 649	2.34 638	1.33 596	1.17 615	1.38 620	1.09 603	0.33 595	0.49 651	0.39 607	0.46 630	0.51 624	10.09 694

JetRed	5.27 683	5.84 688	12.81 686	2.36 677	2.83 687	12.23 691	10.50 694	4.46 682	3.60 675	3.86 680	3.83 669	4.85 676	4.18 682	6.78 686	11.96 689	2.17 684	2.96 692	2.18 676	1.97 688	3.38 690	2.68 688

tt	6.20 684	0.20 262	5.89 673	3.55 688	2.07 678	11.26 689	19.21 696	11.74 692	5.46 681	2.69 665	2.04 633	4.87 677	6.25 685	3.70 675	7.09 684	8.32 696	11.17 704	4.93 694	5.41 697	5.74 692	2.37 686

coex-ft	6.43 685	1.51 667	87.33 717	0.49 518	0.38 548	1.34 614	1.21 653	1.16 549	8.09 685	12.12 693	2.79 653	2.77 655	3.31 676	1.16 587	3.15 663	0.24 516	0.23 554	0.27 551	0.24 540	0.45 612	0.37 596

HanzoNet	6.76 686	2.45 682	4.22 670	3.19 686	2.94 688	3.62 675	2.28 685	4.79 686	7.20 684	14.00 699	13.19 698	17.49 697	22.30 704	13.25 693	6.19 680	4.20 690	1.93 688	3.10 690	2.56 691	3.35 689	2.88 689

TCMNet-wrong-test	8.97 687	10.42 692	8.74 678	19.56 695	17.61 695	12.53 692	9.01 693	13.59 694	2.18 653	4.64 683	5.11 685	14.63 693	11.09 690	7.19 688	9.73 686	5.56 695	0.89 673	3.77 692	3.11 693	10.34 696	9.80 693

EDNetEfficientorigin	9.93 688	1.15 655	175.16 718	0.48 503	0.36 531	1.04 576	0.68 589	1.24 585	2.69 665	3.17 675	2.50 644	2.30 646	2.07 661	1.76 639	2.21 651	0.20 443	0.18 497	0.24 506	0.19 442	0.51 624	0.50 636

DGTPSM_ROB	12.07 689	8.00 689	20.99 690	8.93 691	16.78 693	10.67 687	30.87 700	9.01 690	15.16 694	6.50 688	15.41 702	9.04 688	14.85 693	9.25 690	21.67 698	4.57 691	8.57 697	5.08 695	9.28 698	5.90 693	10.95 695

DPSMNet_ROB	12.08 690	8.00 689	21.00 691	8.97 692	16.79 694	10.67 687	30.89 701	9.02 691	15.17 695	6.51 689	15.41 702	9.04 688	14.85 693	9.27 691	21.67 698	4.58 692	8.57 697	5.09 697	9.29 701	5.90 693	10.95 695

USTest	12.99 691	14.18 693	20.00 689	16.24 694	14.97 692	20.80 695	31.95 702	16.20 697	10.91 686	8.79 692	9.48 692	13.94 692	10.50 689	16.11 694	21.44 697	3.17 688	4.82 694	5.08 695	5.36 696	8.81 695	7.13 692

BEATNet-Init1	15.13 692	0.82 637	50.86 715	0.72 635	0.53 615	38.10 708	7.03 692	11.83 693	14.25 693	29.78 713	30.17 713	48.21 716	22.64 705	26.78 705	18.11 695	0.42 624	0.38 631	0.47 623	0.46 630	0.51 624	0.48 632

Selective-IGEV-i1pa	15.35 693	22.27 702	18.31 688	1.71 664	0.87 644	28.61 707	12.26 695	25.48 708	20.48 705	19.78 704	22.75 704	28.20 706	22.64 705	29.07 706	17.31 694	12.88 702	2.88 690	6.84 698	0.99 671	1.67 663	12.03 702

iinet-test	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 696	18.39 696	24.48 697	34.18 703	20.02 698	15.35 696	12.55 694	12.85 693	18.13 699	15.39 696	19.59 695	24.25 700	8.86 698	8.72 699	8.95 700	9.28 698	12.74 697	11.26 698

IINet	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 696	18.39 696	24.48 697	34.18 703	20.02 698	15.35 696	12.55 694	12.85 693	18.13 699	15.39 696	19.59 695	24.25 700	8.86 698	8.72 699	8.95 700	9.28 698	12.74 697	11.26 698

DPSM_ROB	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 699	19.47 698	25.97 700	36.21 706	21.23 705	16.24 699	13.38 697	14.06 700	19.18 702	16.30 698	20.78 698	25.67 703	9.38 700	9.23 702	9.49 702	9.82 702	13.51 700	11.91 700

DPSM	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 699	19.47 698	25.97 700	36.21 706	21.23 705	16.24 699	13.38 697	14.06 700	19.18 702	16.30 698	20.78 698	25.67 703	9.38 700	9.23 702	9.49 702	9.82 702	13.51 700	11.91 700

DLNR-FE	20.05 698	36.38 706	38.08 703	170.06 718	60.08 712	0.23 40	0.20 42	14.13 696	0.36 152	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.63 366	0.28 231	5.38 693	0.10 94	0.15 199	0.11 143	73.09 717	0.11 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 699	36.28 705	38.04 702	169.85 717	61.80 713	0.23 40	0.20 42	13.88 695	0.37 169	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.62 355	0.28 231	5.46 694	0.10 94	0.15 199	0.11 143	72.60 716	0.11 127

LRCNet_RVC	21.24 700	31.15 704	21.41 692	28.98 702	23.82 701	3.13 672	0.60 564	20.96 704	1.59 635	25.58 705	28.15 709	21.99 704	14.79 692	21.94 704	16.41 693	28.89 714	14.87 705	33.53 711	31.28 711	29.51 712	26.16 709

HaxPig	31.96 701	37.24 707	34.27 701	24.37 701	24.88 702	18.26 694	19.86 697	20.64 703	28.52 708	35.97 714	38.75 714	25.57 705	28.72 708	33.88 707	34.39 708	35.94 715	38.87 716	37.80 712	40.48 714	39.68 713	41.15 714

Anonymous_1	33.25 702	18.26 696	23.92 695	20.54 698	21.28 700	25.59 699	35.94 705	22.01 707	15.57 698	13.33 696	13.49 699	18.08 698	15.29 695	20.36 697	24.60 702	16.28 706	8.84 701	66.59 715	118.00 717	155.73 720	11.23 697

RAFT-FEzeroshot	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 707	39.22 707	52.25 710	73.13 715	42.62 713	32.59 710	26.71 707	27.70 705	38.57 710	32.57 709	41.68 714	51.67 715	18.75 708	18.58 712	19.15 705	19.78 706	27.21 705	23.98 705

RAFT-FE	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 707	39.22 707	52.25 710	73.13 715	42.62 713	32.59 710	26.71 707	27.70 705	38.57 710	32.57 709	41.68 714	51.67 715	18.75 708	18.58 712	19.15 705	19.78 706	27.21 705	23.98 705

CasAABBNet	35.74 705	37.43 708	48.72 711	42.22 706	39.20 705	52.24 709	73.12 714	42.61 712	32.62 713	26.78 710	27.95 707	38.58 712	32.60 711	41.67 712	51.65 714	18.74 707	18.57 711	19.15 705	19.77 705	27.20 703	23.98 705

Hybrid-DGEV	35.78 706	37.50 712	48.96 714	42.25 709	39.20 705	52.33 714	73.10 713	42.63 715	32.52 709	26.62 706	28.31 712	38.50 709	32.87 712	41.67 712	51.55 711	18.77 711	18.56 710	19.18 709	19.83 709	27.20 703	23.97 704

FlowAnything	35.81 707	37.53 713	48.80 712	42.20 705	39.22 707	52.25 710	73.16 717	42.56 711	32.89 715	26.76 709	28.30 710	38.69 714	33.09 714	41.63 711	51.62 713	18.76 710	18.59 715	19.21 710	19.92 710	27.16 702	23.91 703

Selective-RAFT-Error	35.84 708	37.49 711	48.83 713	42.26 710	39.24 710	52.30 713	73.09 712	42.66 716	32.61 712	26.80 711	28.30 710	38.84 715	33.51 715	41.68 714	51.59 712	18.82 712	18.58 712	19.17 708	19.80 708	27.28 707	24.05 708

xxxxx1	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

tt_ll	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

ff	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

MEDIAN_ROB	37.38 712	40.85 716	40.60 705	32.31 703	31.85 703	27.20 702	24.55 698	29.10 709	33.19 716	42.09 718	41.76 716	33.35 707	34.39 716	39.78 710	37.07 709	43.64 717	44.10 718	44.12 714	43.40 716	41.51 715	42.76 716

AVERAGE_ROB	37.58 713	40.13 715	40.15 704	34.81 704	33.82 704	28.55 706	25.10 699	32.02 710	34.06 717	41.28 717	40.66 715	34.46 708	34.81 717	39.18 709	37.57 710	42.78 716	43.44 717	43.82 713	43.03 715	40.47 714	41.51 715

LSM0	38.95 714	37.60 714	48.58 708	43.57 711	91.06 717	52.57 715	72.57 711	43.17 717	32.63 714	26.97 712	27.97 708	38.65 713	32.94 713	41.86 717	51.78 717	18.89 713	18.41 706	19.13 704	19.63 704	27.29 708	33.77 710

PML	40.80 715	29.24 703	11.87 685	7.20 690	14.47 691	92.13 718	213.69 721	7.63 689	23.35 706	74.72 720	190.14 721	50.17 717	26.15 707	21.39 700	12.70 690	8.76 697	2.92 691	8.45 699	3.25 694	13.26 699	4.42 691

RSGM-EC	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 715	92.11 718	74.93 716	114.81 718	53.77 718	38.96 718	39.88 715	48.98 717	90.73 718	64.81 718	139.63 718	128.53 719	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 717

acva	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 715	92.11 718	74.93 716	114.81 718	53.77 718	38.96 718	39.88 715	48.98 717	90.73 718	64.81 718	139.63 718	128.53 719	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 717

Selective-IGEV-i16pa	78.59 718	120.99 719	16.46 687	1.04 650	0.66 635	181.07 720	2.17 683	153.90 721	139.75 721	56.45 719	153.05 719	107.32 720	157.92 721	200.46 721	96.57 718	94.09 720	1.23 683	2.69 685	0.31 593	0.96 652	84.68 719

test_example2	176.61 719	205.14 720	198.86 719	188.60 719	190.98 720	152.67 719	170.61 720	94.86 720	123.55 720	178.88 721	179.48 720	158.94 721	141.34 720	192.61 720	198.96 721	203.76 721	236.37 721	164.13 721	173.55 721	218.58 721	160.41 720

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

FSD					0.46 597	0.48 341	0.52 534	0.53 205	0.48 248	0.48 254	0.48 210	0.49 278	0.48 369	0.51 240	0.49 449	0.45 627	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.46 615

ccccc		429.19 721		507.10 720	501.20 721	356.95 721		380.82 722		334.51 722		372.86 722		499.17 722		561.44 722	431.22 722	334.28 722	290.86 722	540.88 722

ASD4		8.86 691

Low-res two-view benchmark