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 5	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.17 17	0.18 15	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 54	0.17 27	0.22 1	0.19 15	0.13 124	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 51	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 62	0.20 79	0.23 3	0.20 33	0.13 124	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 32	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 139	0.19 64	0.26 12	0.21 64	0.12 63	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 162	0.21 93	0.25 8	0.21 64	0.12 63	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 157	0.16 13	0.22 98	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 91	0.10 15	0.09 28	0.14 174	0.13 248	0.10 8	0.10 66

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 70	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 62	0.14 2	0.32 76	0.19 15	0.13 124	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 56	0.20 51	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 41	0.19 64	0.26 12	0.21 64	0.13 124	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA_dic	0.18 8	0.20 298	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 15	0.25 11	0.20 27	0.23 62	0.17 15	0.20 41	0.16 20	0.32 76	0.17 1	0.12 63	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 414	0.10 66

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.29 14	0.18 78	0.17 17	0.29 253	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 132	0.14 2	0.16 20	0.24 4	0.21 64	0.12 63	0.09 28	0.14 174	0.11 159	0.12 107	0.10 66

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 155	0.25 165	0.30 30	0.15 5	0.21 36	0.28 118	0.21 54	0.18 45	0.24 4	0.21 64	0.11 37	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 32	0.31 38	0.24 50	0.15 2	0.20 22	0.29 147	0.17 27	0.30 52	0.20 33	0.12 63	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 32	0.25 11	0.24 50	0.15 2	0.20 22	0.29 147	0.17 27	0.30 52	0.20 33	0.12 63	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 48	0.29 14	0.14 7	0.25 90	0.23 132	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 32	0.18 45	0.30 52	0.21 64	0.14 190	0.10 99	0.11 5	0.10 92	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 279	0.16 13	0.19 32	0.20 2	0.22 32	0.24 78	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 115	0.20 33	0.11 37	0.09 28	0.15 230	0.14 292	0.10 8	0.10 66

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.20 30	0.18 15	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 32	0.18 45	0.33 94	0.19 15	0.13 124	0.09 28	0.13 117	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.20 157	0.20 30	0.19 32	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 25	0.17 27	0.33 94	0.19 15	0.13 124	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 107	0.17 46	0.24 70	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 78	0.15 8	0.31 63	0.20 33	0.12 63	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 138	0.15 11	0.27 119	0.17 5	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 78	0.15 8	0.32 76	0.20 33	0.11 37	0.09 28	0.13 117	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 107	0.24 317	0.10 1	0.23 132	0.26 19	0.30 114	0.22 54	0.27 104	0.16 6	0.18 45	0.22 1	0.20 33	0.15 273	0.11 239	0.13 117	0.12 200	0.13 160	0.10 66

derf	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 38	0.18 15	0.30 30	0.24 50	0.17 11	0.20 22	0.28 139	0.16 20	0.32 76	0.20 33	0.12 63	0.11 239	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 66

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 43	0.18 15	0.30 30	0.25 66	0.18 13	0.20 22	0.29 147	0.17 27	0.33 94	0.21 64	0.13 124	0.11 239	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 66

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.30 27	0.20 157	0.29 155	0.18 15	0.35 67	0.27 79	0.19 20	0.21 33	0.19 32	0.15 8	0.29 32	0.20 33	0.12 63	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.11 143

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 15	0.42 135	0.27 79	0.19 20	0.25 80	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 33	0.12 63	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.11 36	0.11 143

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 136	0.29 14	0.23 279	0.17 17	0.20 51	0.27 22	0.18 14	0.24 78	0.25 80	0.15 3	0.17 27	0.26 12	0.18 5	0.15 273	0.12 312	0.17 321	0.17 426	0.13 160	0.10 66

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 32	0.31 38	0.24 50	0.21 36	0.20 22	0.29 147	0.20 79	0.29 32	0.22 91	0.12 63	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 19	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 21	0.21 78	0.32 47	0.28 93	0.20 23	0.35 178	0.18 25	0.17 27	0.31 63	0.24 152	0.14 190	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.10 66
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 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 32	0.31 38	0.24 50	0.21 36	0.20 22	0.29 147	0.19 64	0.29 32	0.21 64	0.12 63	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 19	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.19 26	0.17 5	0.42 135	0.24 50	0.23 62	0.21 33	0.17 9	0.16 20	0.45 215	0.19 15	0.13 124	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 143

S2M2_XL	0.19 19	0.18 198	0.27 63	0.27 3	0.20 157	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 36	0.26 95	0.17 9	0.17 27	0.24 4	0.21 64	0.17 391	0.16 499	0.15 230	0.13 248	0.15 282	0.12 206
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 19	0.14 28	0.29 94	0.34 138	0.16 32	0.26 101	0.17 5	0.32 47	0.20 27	0.21 36	0.15 5	0.23 78	0.20 79	0.32 76	0.20 33	0.15 273	0.10 99	0.13 117	0.09 15	0.12 107	0.11 143

dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 13	0.20 51	0.29 27	0.20 27	0.23 62	0.20 22	0.22 62	0.14 2	0.52 284	0.24 152	0.13 124	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

anonymous	0.20 32	0.16 104	0.29 94	0.32 86	0.21 189	0.14 3	0.21 78	0.24 9	0.28 93	0.25 90	0.36 188	0.18 25	0.16 20	0.27 17	0.20 33	0.12 63	0.10 99	0.14 174	0.12 200	0.12 107	0.10 66

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 32	0.18 198	0.22 3	0.25 1	0.20 157	0.23 56	0.23 132	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 118	0.12 1	0.22 108	0.24 4	0.26 215	0.12 63	0.14 430	0.18 377	0.27 622	0.17 383	0.19 477

LGCAT	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 32	0.24 9	0.18 14	0.26 104	0.20 22	0.20 41	0.19 64	0.32 76	0.21 64	0.23 557	0.18 545	0.11 5	0.14 292	0.10 8	0.19 477

MCSU-Stereo	0.20 32	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 90	0.31 302	0.33 58	0.32 139	0.28 139	0.25 80	0.23 78	0.17 27	0.31 63	0.20 33	0.12 63	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 15	0.42 135	0.27 79	0.23 62	0.25 80	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 91	0.12 63	0.09 28	0.12 58	0.10 92	0.11 36	0.11 143

monster-pro	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.39 145	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 32	0.15 75	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 155	0.23 132	0.25 11	0.27 79	0.15 2	0.24 69	0.28 139	0.17 27	0.34 104	0.20 33	0.13 124	0.11 239	0.13 117	0.10 92	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 32	0.14 28	0.31 136	0.31 58	0.23 279	0.24 70	0.21 78	0.31 38	0.30 114	0.21 36	0.19 19	0.24 96	0.19 64	0.31 63	0.20 33	0.13 124	0.11 239	0.13 117	0.10 92	0.10 8	0.11 143

LACA3	0.20 32	0.17 155	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 215	0.25 165	0.29 27	0.22 32	0.23 62	0.21 33	0.21 54	0.22 108	0.44 210	0.19 15	0.13 124	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 155	0.29 253	0.30 30	0.22 32	0.21 36	0.23 53	0.28 139	0.20 79	0.34 104	0.19 15	0.13 124	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 107	0.09 6

Test_v1	0.20 32	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 70	0.21 78	0.39 101	0.31 125	0.21 36	0.22 46	0.17 9	0.17 27	0.34 104	0.19 15	0.13 124	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 256	0.17 5	0.40 115	0.22 32	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.24 136	0.33 94	0.25 185	0.13 124	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 107	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 32	0.13 5	0.26 48	0.30 27	0.19 111	0.23 56	0.18 15	0.36 75	0.26 74	0.20 23	0.23 53	0.27 132	0.16 20	0.30 52	0.23 132	0.12 63	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 32	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 46	0.29 155	0.20 51	0.39 101	0.22 32	0.22 54	0.21 33	0.26 121	0.20 79	0.30 52	0.20 33	0.13 124	0.12 312	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.33 107	0.19 111	0.23 56	0.18 15	0.41 126	0.34 157	0.22 54	0.21 33	0.19 32	0.18 45	0.28 20	0.22 91	0.14 190	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.10 8	0.10 66

MonStereo	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.39 145	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 107	0.18 78	0.17 17	0.21 78	0.32 47	0.23 42	0.25 90	0.34 170	0.22 62	0.24 136	0.27 17	0.21 64	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.39 145	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 32	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 157	0.23 56	0.19 32	0.40 115	0.29 106	0.22 54	0.34 170	0.20 41	0.15 8	0.31 63	0.19 15	0.11 37	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.10 8	0.10 66

MLG-Stereo_test3	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 107	0.17 46	0.38 297	0.18 15	0.30 30	0.19 20	0.24 78	0.15 5	0.26 121	0.17 27	0.32 76	0.21 64	0.13 124	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.10 66

MonSter	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.38 137	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

VeloStereo	0.21 53	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 279	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 90	0.21 33	0.28 139	0.20 79	0.31 63	0.23 132	0.20 492	0.19 565	0.18 377	0.16 366	0.20 474	0.21 523

flow	0.21 53	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 279	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 90	0.21 33	0.28 139	0.20 79	0.30 52	0.23 132	0.20 492	0.19 565	0.18 377	0.16 366	0.20 474	0.21 523

over v1	0.21 53	0.19 246	0.26 48	0.35 185	0.13 1	0.35 256	0.20 51	0.31 38	0.16 9	0.23 62	0.23 53	0.25 111	0.27 186	0.41 169	0.22 91	0.13 124	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 206

over-8	0.21 53	0.19 246	0.27 63	0.35 185	0.13 1	0.33 227	0.21 78	0.34 63	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 121	0.25 149	0.41 169	0.20 33	0.14 190	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 143

over-9	0.21 53	0.19 246	0.27 63	0.35 185	0.13 1	0.33 227	0.21 78	0.35 67	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 121	0.25 149	0.41 169	0.20 33	0.13 124	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 143

depth_test_26	0.21 53	0.14 28	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.16 13	0.20 51	0.30 30	0.23 42	0.27 124	0.37 195	0.22 62	0.15 8	0.29 32	0.20 33	0.18 427	0.14 430	0.15 230	0.15 327	0.15 282	0.14 309

LCMNet	0.21 53	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 157	0.26 101	0.19 32	0.38 93	0.43 244	0.21 36	0.21 33	0.27 132	0.17 27	0.36 119	0.23 132	0.12 63	0.11 239	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 53	0.14 28	0.26 48	0.34 138	0.14 7	0.40 316	0.27 214	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 19	0.28 139	0.29 222	0.32 76	0.20 33	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 92	0.11 36	0.10 66
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 53	0.19 246	0.29 94	0.31 58	0.17 46	0.25 90	0.23 132	0.36 75	0.28 93	0.27 124	0.24 69	0.18 25	0.21 93	0.40 157	0.21 64	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 66

asd	0.21 53	0.18 198	0.29 94	0.32 86	0.18 78	0.27 119	0.22 98	0.35 67	0.22 32	0.31 167	0.22 46	0.19 32	0.21 93	0.44 210	0.21 64	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 92	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 53	0.20 298	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 191	0.32 47	0.28 93	0.32 182	0.28 118	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 64	0.10 15	0.08 2	0.12 58	0.10 92	0.13 160	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 53	0.20 298	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 191	0.32 47	0.28 93	0.32 182	0.28 118	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 64	0.10 15	0.08 2	0.12 58	0.10 92	0.13 160	0.09 6

4w-stereo	0.21 53	0.19 246	0.31 136	0.31 58	0.17 46	0.29 155	0.19 32	0.31 38	0.21 30	0.31 167	0.24 69	0.20 41	0.24 136	0.41 169	0.22 91	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 92	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 53	0.18 198	0.31 136	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.25 165	0.31 38	0.23 42	0.28 139	0.35 178	0.18 25	0.17 27	0.39 145	0.21 64	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 92	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 53	0.18 198	0.28 83	0.29 14	0.17 46	0.23 56	0.34 364	0.36 75	0.28 93	0.34 193	0.26 95	0.17 9	0.22 108	0.36 119	0.23 132	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 53	0.14 28	0.27 63	0.37 245	0.22 224	0.21 38	0.19 32	0.43 154	0.27 79	0.20 23	0.20 22	0.29 147	0.14 2	0.41 169	0.22 91	0.14 190	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.12 107	0.12 206

LG-G_1	0.21 53	0.13 5	0.30 112	0.34 138	0.16 32	0.52 402	0.17 5	0.34 63	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 121	0.19 64	0.37 129	0.20 33	0.14 190	0.10 99	0.13 117	0.09 15	0.11 36	0.10 66

LG-G	0.21 53	0.13 5	0.30 112	0.34 138	0.16 32	0.52 402	0.17 5	0.34 63	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 121	0.19 64	0.37 129	0.20 33	0.14 190	0.10 99	0.13 117	0.09 15	0.11 36	0.10 66

StereoAnything_RVC	0.21 53	0.68 676	0.39 288	0.28 8	0.15 11	0.23 56	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 108	0.30 52	0.18 5	0.16 334	0.09 28	0.12 58	0.08 1	0.16 341	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 53	0.15 75	0.27 63	0.37 245	0.19 111	0.22 43	0.18 15	0.42 135	0.35 170	0.22 54	0.28 118	0.24 96	0.18 45	0.27 17	0.22 91	0.12 63	0.09 28	0.12 58	0.10 92	0.12 107	0.10 66

over-6	0.22 73	0.18 198	0.28 83	0.34 138	0.13 1	0.32 215	0.22 98	0.49 195	0.25 66	0.24 78	0.24 69	0.21 54	0.25 149	0.38 137	0.20 33	0.14 190	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 107	0.10 66

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 73	0.15 75	0.35 221	0.33 107	0.17 46	0.23 56	0.25 165	0.42 135	0.24 50	0.26 104	0.26 95	0.21 54	0.30 241	0.31 63	0.20 33	0.10 15	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.12 107	0.10 66

aanet-new-16k	0.22 73	0.17 155	0.35 221	0.37 245	0.17 46	0.26 101	0.18 15	0.41 126	0.37 197	0.28 139	0.23 53	0.25 111	0.26 170	0.29 32	0.21 64	0.12 63	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.14 214	0.10 66

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 73	0.16 104	0.35 221	0.33 107	0.18 78	0.24 70	0.24 153	0.45 169	0.27 79	0.23 62	0.35 178	0.20 41	0.26 170	0.28 20	0.19 15	0.11 37	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.11 36	0.11 143

AdaDepth	0.22 73	0.17 155	0.32 160	0.37 245	0.18 78	0.34 245	0.22 98	0.33 58	0.23 42	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.20 79	0.56 320	0.21 64	0.10 15	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.11 36	0.12 206

qwe	0.22 73	0.18 198	0.28 83	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.21 78	0.38 93	0.32 139	0.35 204	0.30 137	0.20 41	0.20 79	0.43 197	0.21 64	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 107	0.09 6

2.25w	0.22 73	0.18 198	0.31 136	0.31 58	0.18 78	0.31 195	0.18 15	0.32 47	0.31 125	0.31 167	0.37 195	0.20 41	0.22 108	0.45 215	0.24 152	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 66

4.25_new	0.22 73	0.21 345	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 214	0.32 47	0.24 50	0.29 154	0.27 104	0.20 41	0.23 124	0.34 104	0.23 132	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 73	0.21 345	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 214	0.32 47	0.24 50	0.29 154	0.27 104	0.20 41	0.23 124	0.34 104	0.23 132	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 73	0.21 345	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 214	0.32 47	0.24 50	0.29 154	0.27 104	0.20 41	0.23 124	0.34 104	0.23 132	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 73	0.17 155	0.30 112	0.31 58	0.19 111	0.43 348	0.24 153	0.35 67	0.24 50	0.31 167	0.27 104	0.17 9	0.22 108	0.37 129	0.20 33	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 73	0.18 198	0.29 94	0.30 27	0.18 78	0.27 119	0.23 132	0.37 83	0.28 93	0.31 167	0.26 95	0.22 62	0.26 170	0.50 269	0.24 152	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 73	0.18 198	0.30 112	0.32 86	0.16 32	0.28 142	0.38 453	0.38 93	0.35 170	0.32 182	0.33 158	0.17 9	0.18 45	0.29 32	0.22 91	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 92	0.12 107	0.10 66

monsterstereo	0.22 73	0.14 28	0.26 48	0.34 138	0.18 78	0.21 38	0.20 51	0.37 83	0.35 170	0.33 189	0.40 210	0.19 32	0.18 45	0.45 215	0.21 64	0.11 37	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.13 160	0.08 1

monsters	0.22 73	0.14 28	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 56	0.19 32	0.44 162	0.33 147	0.36 209	0.30 137	0.16 6	0.18 45	0.43 197	0.19 15	0.11 37	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 66

SGD-Stereo	0.22 73	0.15 75	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 155	0.20 51	0.37 83	0.29 106	0.24 78	0.29 132	0.21 54	0.27 186	0.36 119	0.25 185	0.16 334	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.13 160	0.10 66

GREAT-IGEV	0.22 73	0.15 75	0.31 136	0.29 14	0.22 224	0.21 38	0.26 191	0.33 58	0.31 125	0.20 23	0.30 137	0.22 62	0.22 108	0.47 244	0.22 91	0.11 37	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.13 160	0.10 66
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 73	0.15 75	0.26 48	0.33 107	0.20 157	0.61 473	0.21 78	0.30 30	0.31 125	0.23 62	0.19 19	0.18 25	0.18 45	0.41 169	0.22 91	0.12 63	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.11 143

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 91	0.20 298	0.31 136	0.37 245	0.19 111	0.28 142	0.22 98	0.33 58	0.26 74	0.23 62	0.29 132	0.23 78	0.18 45	0.39 145	0.28 259	0.13 124	0.12 312	0.17 321	0.16 366	0.17 383	0.12 206

aanet-new-90k	0.23 91	0.16 104	0.45 374	0.35 185	0.17 46	0.33 227	0.27 214	0.38 93	0.26 74	0.20 23	0.24 69	0.21 54	0.35 301	0.46 234	0.17 1	0.11 37	0.09 28	0.12 58	0.10 92	0.14 214	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 91	0.16 104	0.41 313	0.35 185	0.17 46	0.38 297	0.25 165	0.36 75	0.25 66	0.23 62	0.31 151	0.24 96	0.35 301	0.43 197	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 58	0.10 92	0.13 160	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 91	0.17 155	0.39 288	0.34 138	0.18 78	0.38 297	0.20 51	0.36 75	0.26 74	0.24 78	0.28 118	0.25 111	0.35 301	0.25 8	0.21 64	0.11 37	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.14 214	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 91	0.17 155	0.30 112	0.35 185	0.16 32	0.35 256	0.25 165	0.40 115	0.30 114	0.25 90	0.24 69	0.25 111	0.36 329	0.41 169	0.19 15	0.10 15	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.12 107	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 91	0.16 104	0.37 253	0.34 138	0.16 32	0.24 70	0.24 153	0.43 154	0.36 180	0.26 104	0.27 104	0.23 78	0.35 301	0.28 20	0.20 33	0.10 15	0.09 28	0.13 117	0.09 15	0.12 107	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 91	0.16 104	0.30 112	0.36 219	0.17 46	0.26 101	0.26 191	0.33 58	0.30 114	0.27 124	0.30 137	0.23 78	0.34 295	0.42 183	0.18 5	0.13 124	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.15 282	0.10 66

aanet-new-32k	0.23 91	0.15 75	0.32 160	0.36 219	0.18 78	0.38 297	0.21 78	0.40 115	0.24 50	0.27 124	0.23 53	0.34 193	0.35 301	0.30 52	0.19 15	0.12 63	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.13 160	0.10 66

aanet-new-30k	0.23 91	0.15 75	0.32 160	0.36 219	0.18 78	0.38 297	0.21 78	0.40 115	0.24 50	0.27 124	0.23 53	0.34 193	0.35 301	0.30 52	0.19 15	0.12 63	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.13 160	0.10 66

aanet-new-28k	0.23 91	0.17 155	0.40 302	0.36 219	0.17 46	0.33 227	0.22 98	0.35 67	0.27 79	0.27 124	0.23 53	0.29 147	0.34 295	0.31 63	0.22 91	0.13 124	0.10 99	0.13 117	0.11 159	0.16 341	0.12 206

aanet-new-24k	0.23 91	0.16 104	0.29 94	0.35 185	0.17 46	0.39 310	0.23 132	0.35 67	0.30 114	0.30 163	0.27 104	0.25 111	0.32 264	0.30 52	0.20 33	0.11 37	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.14 214	0.10 66

aanet-new-22k	0.23 91	0.16 104	0.30 112	0.35 185	0.18 78	0.31 195	0.19 32	0.46 177	0.42 239	0.25 90	0.23 53	0.25 111	0.30 241	0.32 76	0.22 91	0.11 37	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.12 107	0.10 66

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 91	0.14 28	0.27 63	0.35 185	0.18 78	0.26 101	0.26 191	0.42 135	0.38 207	0.25 90	0.43 222	0.23 78	0.28 203	0.25 8	0.22 91	0.11 37	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.10 66

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 91	0.14 28	0.31 136	0.33 107	0.18 78	0.21 38	0.33 345	0.52 221	0.42 239	0.26 104	0.33 158	0.19 32	0.30 241	0.28 20	0.21 64	0.11 37	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 91	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 256	0.27 214	0.45 169	0.28 93	0.28 139	0.34 170	0.40 254	0.30 241	0.33 94	0.24 152	0.13 124	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 91	0.14 28	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 26	0.20 51	0.59 269	0.45 261	0.28 139	0.26 95	0.24 96	0.17 27	0.46 234	0.24 152	0.13 124	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 66

WQFJA1++	0.23 91	0.15 75	0.27 63	0.30 27	0.21 189	0.31 195	0.18 15	0.36 75	0.17 10	0.25 90	0.30 137	0.29 147	0.28 203	0.40 157	0.22 91	0.15 273	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.42 659	0.11 143

GEAStereo	0.23 91	0.16 104	0.30 112	0.33 107	0.25 351	0.36 271	0.30 274	0.42 135	0.28 93	0.26 104	0.28 118	0.24 96	0.21 93	0.32 76	0.22 91	0.18 427	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.14 214	0.12 206

GSStereo	0.23 91	0.16 104	0.30 112	0.33 107	0.25 351	0.36 271	0.30 274	0.42 135	0.27 79	0.30 163	0.28 118	0.23 78	0.21 93	0.32 76	0.22 91	0.16 334	0.09 28	0.12 58	0.10 92	0.14 214	0.12 206

Zero-FE251	0.23 91	0.16 104	0.30 112	0.33 107	0.20 157	0.44 357	0.19 32	0.37 83	0.25 66	0.27 124	0.29 132	0.38 231	0.24 136	0.32 76	0.22 91	0.14 190	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.11 36	0.10 66

3.25w_new	0.23 91	0.17 155	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 348	0.20 51	0.37 83	0.30 114	0.37 216	0.28 118	0.22 62	0.25 149	0.42 183	0.22 91	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 66

3.25w	0.23 91	0.17 155	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 348	0.20 51	0.37 83	0.30 114	0.37 216	0.28 118	0.22 62	0.25 149	0.42 183	0.22 91	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 66

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 91	0.16 104	0.32 160	0.39 318	0.21 189	0.18 21	0.21 78	0.34 63	0.26 74	0.28 139	0.51 260	0.28 139	0.29 222	0.26 12	0.24 152	0.14 190	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.14 214	0.12 206

AIO_rvc	0.23 91	0.16 104	0.32 160	0.34 138	0.19 111	0.26 101	0.33 345	0.40 115	0.22 32	0.26 104	0.24 69	0.34 193	0.15 8	0.51 277	0.24 152	0.12 63	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.12 107	0.10 66

AIO_test	0.23 91	0.16 104	0.28 83	0.34 138	0.20 157	0.30 175	0.39 475	0.38 93	0.25 66	0.25 90	0.28 118	0.32 175	0.22 108	0.38 137	0.25 185	0.12 63	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.12 107	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 91	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 5	0.29 27	0.29 106	0.21 36	0.15 5	0.22 62	0.22 108	0.40 157	0.22 91	0.14 190	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.15 282	0.86 707

SCION-M(vits-remse)	0.24 117	0.14 28	0.74 585	0.51 600	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.39 145	0.18 5	0.19 462	0.15 463	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

GEAR-Net	0.24 117	0.20 298	0.31 136	0.38 285	0.22 224	0.24 70	0.22 98	0.50 207	0.23 42	0.28 139	0.35 178	0.30 162	0.22 108	0.31 63	0.28 259	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.10 92	0.13 160	0.13 258

GELT-Stereo	0.24 117	0.17 155	0.27 63	0.37 245	0.21 189	0.24 70	0.25 165	0.57 253	0.42 239	0.34 193	0.26 95	0.26 121	0.21 93	0.34 104	0.21 64	0.11 37	0.09 28	0.14 174	0.13 248	0.11 36	0.09 6

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 117	0.16 104	0.30 112	0.35 185	0.18 78	0.36 271	0.17 5	0.37 83	0.37 197	0.29 154	0.23 53	0.23 78	0.24 136	0.29 32	0.22 91	0.16 334	0.15 463	0.21 502	0.17 426	0.19 453	0.15 344

Anonymus	0.24 117	0.14 28	0.29 94	0.37 245	0.23 279	0.30 175	0.22 98	0.39 101	0.32 139	0.23 62	0.20 22	0.38 231	0.26 170	0.45 215	0.24 152	0.13 124	0.10 99	0.14 174	0.13 248	0.12 107	0.13 258

TS12	0.24 117	0.15 75	0.29 94	0.37 245	0.17 46	0.32 215	0.26 191	0.42 135	0.24 50	0.31 167	0.51 260	0.25 111	0.27 186	0.40 157	0.29 282	0.11 37	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.13 160	0.10 66

aanet-new-60k	0.24 117	0.16 104	0.48 426	0.36 219	0.17 46	0.39 310	0.24 153	0.36 75	0.30 114	0.24 78	0.25 80	0.26 121	0.32 264	0.45 215	0.18 5	0.10 15	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.13 160	0.10 66

aanet-new-78k	0.24 117	0.17 155	0.51 468	0.36 219	0.16 32	0.26 101	0.29 253	0.36 75	0.29 106	0.22 54	0.29 132	0.23 78	0.37 339	0.42 183	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 58	0.10 92	0.14 214	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 117	0.19 246	0.39 288	0.41 400	0.17 46	0.33 227	0.22 98	0.41 126	0.37 197	0.27 124	0.23 53	0.22 62	0.35 301	0.29 32	0.24 152	0.12 63	0.08 2	0.14 174	0.11 159	0.16 341	0.11 143

Foundation-i1b	0.24 117	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 316	0.26 191	0.48 189	0.25 66	0.31 167	0.33 158	0.40 254	0.30 241	0.35 115	0.24 152	0.13 124	0.10 99	0.12 58	0.11 159	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 117	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 316	0.29 253	0.49 195	0.25 66	0.33 189	0.35 178	0.40 254	0.30 241	0.34 104	0.23 132	0.12 63	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 66

LiteMatch	0.24 117	0.17 155	0.24 17	0.37 245	0.20 157	0.27 119	0.27 214	0.31 38	0.24 50	0.21 36	0.20 22	0.29 147	0.40 364	0.29 32	0.43 446	0.16 334	0.10 99	0.15 230	0.13 248	0.14 214	0.14 309

Selective-IGEV-i32	0.24 117	0.18 198	0.35 221	0.35 185	0.19 111	0.27 119	0.25 165	0.55 240	0.23 42	0.27 124	0.25 80	0.34 193	0.19 64	0.58 355	0.22 91	0.12 63	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.12 107	0.10 66

VIP-Stereo	0.24 117	0.17 155	0.29 94	0.32 86	0.21 189	0.64 501	0.19 32	0.31 38	0.37 197	0.23 62	0.30 137	0.27 132	0.19 64	0.47 244	0.22 91	0.12 63	0.09 28	0.13 117	0.09 15	0.12 107	0.09 6

gasm-f	0.24 117	0.16 104	0.27 63	0.33 107	0.25 351	0.25 90	0.36 413	0.42 135	0.28 93	0.26 104	0.35 178	0.24 96	0.30 241	0.36 119	0.23 132	0.18 427	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.15 282	0.12 206

3w_stereo	0.24 117	0.20 298	0.37 253	0.33 107	0.16 32	0.32 215	0.42 515	0.41 126	0.38 207	0.31 167	0.27 104	0.16 6	0.26 170	0.34 104	0.22 91	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 107	0.11 143

1w_stereo	0.24 117	0.15 75	0.29 94	0.34 138	0.18 78	0.31 195	0.41 504	0.40 115	0.43 244	0.31 167	0.38 199	0.17 9	0.24 136	0.45 215	0.23 132	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 117	0.18 198	0.40 302	0.39 318	0.20 157	0.22 43	0.27 214	0.32 47	0.36 180	0.26 104	0.44 224	0.22 62	0.16 20	0.37 129	0.27 236	0.11 37	0.12 312	0.16 271	0.15 327	0.13 160	0.09 6

HUF	0.24 117	0.16 104	0.33 181	0.32 86	0.18 78	0.25 90	0.40 488	0.42 135	0.34 157	0.25 90	0.23 53	0.32 175	0.28 203	0.34 104	0.24 152	0.13 124	0.10 99	0.13 117	0.09 15	0.12 107	0.10 66

GIP-stereo	0.24 117	0.18 198	0.30 112	0.37 245	0.24 317	0.26 101	0.20 51	0.46 177	0.36 180	0.24 78	0.39 204	0.35 208	0.20 79	0.31 63	0.21 64	0.15 273	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.12 107	0.11 143

RAStereo	0.24 117	0.17 155	0.29 94	0.40 362	0.21 189	0.23 56	0.26 191	0.42 135	0.45 261	0.23 62	0.34 170	0.30 162	0.19 64	0.34 104	0.25 185	0.15 273	0.12 312	0.16 271	0.13 248	0.14 214	0.11 143

IGEV++	0.24 117	0.17 155	0.31 136	0.38 285	0.22 224	0.24 70	0.22 98	0.50 207	0.23 42	0.28 139	0.35 178	0.30 162	0.22 108	0.31 63	0.28 259	0.14 190	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.13 160	0.13 258

Selective-IGEV	0.24 117	0.18 198	0.35 221	0.35 185	0.19 111	0.27 119	0.25 165	0.55 240	0.23 42	0.27 124	0.25 80	0.34 193	0.19 64	0.58 355	0.22 91	0.12 63	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.12 107	0.10 66

PhaseNet	0.25 140	0.16 104	0.31 136	0.35 185	0.22 224	0.33 227	0.22 98	0.45 169	0.33 147	0.21 36	0.28 118	0.38 231	0.23 124	0.42 183	0.28 259	0.13 124	0.10 99	0.15 230	0.15 327	0.13 160	0.12 206

aanet-new-10k	0.25 140	0.18 198	0.44 361	0.38 285	0.18 78	0.45 369	0.21 78	0.44 162	0.35 170	0.27 124	0.31 151	0.25 111	0.30 241	0.28 20	0.21 64	0.13 124	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.16 341	0.10 66

aanet-new-14k	0.25 140	0.19 246	0.38 266	0.38 285	0.17 46	0.18 21	0.25 165	0.52 221	0.49 286	0.28 139	0.30 137	0.21 54	0.33 282	0.33 94	0.23 132	0.12 63	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.17 383	0.11 143

aanet-new-8k	0.25 140	0.19 246	0.32 160	0.37 245	0.20 157	0.40 316	0.29 253	0.49 195	0.39 219	0.24 78	0.25 80	0.22 62	0.34 295	0.49 261	0.21 64	0.11 37	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.12 107	0.10 66

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 140	0.16 104	0.33 181	0.38 285	0.20 157	0.46 375	0.27 214	0.41 126	0.34 157	0.28 139	0.38 199	0.24 96	0.35 301	0.29 32	0.24 152	0.11 37	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.13 160	0.10 66

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 140	0.14 28	0.30 112	0.34 138	0.21 189	0.44 357	0.25 165	0.44 162	0.35 170	0.27 124	0.35 178	0.37 222	0.35 301	0.28 20	0.26 215	0.12 63	0.09 28	0.13 117	0.11 159	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 140	0.14 28	0.74 585	0.33 107	0.19 111	0.29 155	0.22 98	0.38 93	0.29 106	0.25 90	0.22 46	0.23 78	0.32 264	0.28 20	0.19 15	0.11 37	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.12 107	0.30 610

zero-FE	0.25 140	0.15 75	0.30 112	0.35 185	0.29 491	0.19 26	0.20 51	0.35 67	0.31 125	0.26 104	0.27 104	0.29 147	0.29 222	0.33 94	0.24 152	0.17 391	0.10 99	0.14 174	0.10 92	0.64 694	0.12 206

GASTEREO	0.25 140	0.16 104	0.32 160	0.40 362	0.20 157	0.22 43	0.30 274	0.43 154	0.31 125	0.37 216	0.33 158	0.22 62	0.35 301	0.41 169	0.23 132	0.15 273	0.10 99	0.13 117	0.11 159	0.12 107	0.11 143

MSCF	0.25 140	0.16 104	0.33 181	0.39 318	0.20 157	0.20 30	0.31 302	0.43 154	0.31 125	0.36 209	0.33 158	0.23 78	0.35 301	0.36 119	0.23 132	0.15 273	0.10 99	0.13 117	0.11 159	0.13 160	0.11 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 140	0.31 552	0.24 17	0.51 600	0.19 111	0.29 155	0.22 98	0.40 115	0.37 197	0.26 104	0.24 69	0.24 96	0.31 258	0.44 210	0.22 91	0.14 190	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.14 214	0.10 66

IGEV-RUCA	0.25 140	0.16 104	0.34 204	0.39 318	0.27 435	0.33 227	0.20 51	0.38 93	0.36 180	0.26 104	0.31 151	0.25 111	0.21 93	0.48 255	0.24 152	0.20 492	0.11 239	0.13 117	0.10 92	0.17 383	0.15 344

fffft	0.25 140	0.17 155	0.37 253	0.36 219	0.22 224	0.28 142	0.36 413	0.42 135	0.24 50	0.36 209	0.23 53	0.27 132	0.22 108	0.52 284	0.27 236	0.12 63	0.09 28	0.16 271	0.12 200	0.12 107	0.12 206
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 140	0.18 198	0.34 204	0.37 245	0.18 78	0.28 142	0.30 274	0.48 189	0.27 79	0.29 154	0.30 137	0.32 175	0.17 27	0.52 284	0.23 132	0.12 63	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.13 160	0.10 66

RSM++	0.25 140	0.18 198	0.34 204	0.36 219	0.20 157	0.28 142	0.30 274	0.51 211	0.32 139	0.25 90	0.22 46	0.37 222	0.21 93	0.50 269	0.24 152	0.12 63	0.10 99	0.14 174	0.12 200	0.14 214	0.10 66

RSM	0.25 140	0.18 198	0.33 181	0.36 219	0.20 157	0.27 119	0.34 364	0.51 211	0.27 79	0.26 104	0.23 53	0.39 240	0.21 93	0.56 320	0.22 91	0.12 63	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.14 214	0.10 66

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 140	0.14 28	0.74 585	0.33 107	0.19 111	0.29 155	0.22 98	0.38 93	0.29 106	0.25 90	0.22 46	0.23 78	0.32 264	0.28 20	0.19 15	0.11 37	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.12 107	0.30 610

MoCha-V2	0.25 140	0.15 75	0.29 94	0.40 362	0.18 78	0.27 119	0.26 191	0.49 195	0.27 79	0.36 209	0.27 104	0.33 189	0.35 301	0.49 261	0.22 91	0.12 63	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.13 160	0.11 143

EGLCR-Stereo	0.25 140	0.16 104	0.33 181	0.34 138	0.20 157	0.35 256	0.20 51	0.52 221	0.36 180	0.28 139	0.27 104	0.41 266	0.18 45	0.45 215	0.26 215	0.14 190	0.10 99	0.16 271	0.14 292	0.13 160	0.11 143

DF	0.26 159	0.15 75	0.38 266	0.35 185	0.19 111	0.26 101	0.26 191	0.42 135	0.27 79	0.29 154	0.49 246	0.50 329	0.22 108	0.48 255	0.20 33	0.14 190	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.12 107	0.11 143

aanet-new	0.26 159	0.19 246	0.34 204	0.38 285	0.25 351	0.51 396	0.24 153	0.40 115	0.30 114	0.27 124	0.27 104	0.23 78	0.36 329	0.43 197	0.22 91	0.14 190	0.09 28	0.14 174	0.10 92	0.15 282	0.12 206

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 159	0.16 104	0.30 112	0.33 107	0.22 224	0.36 271	0.32 333	0.47 181	0.48 282	0.38 228	0.51 260	0.24 96	0.18 45	0.29 32	0.24 152	0.13 124	0.09 28	0.15 230	0.12 200	0.11 36	0.11 143

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 159	0.16 104	0.31 136	0.34 138	0.21 189	0.33 227	0.31 302	0.45 169	0.45 261	0.40 250	0.54 282	0.24 96	0.18 45	0.36 119	0.22 91	0.12 63	0.09 28	0.15 230	0.12 200	0.11 36	0.10 66

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 159	0.16 104	0.30 112	0.33 107	0.22 224	0.34 245	0.31 302	0.48 189	0.50 292	0.39 241	0.54 282	0.23 78	0.19 64	0.29 32	0.23 132	0.12 63	0.09 28	0.15 230	0.12 200	0.11 36	0.10 66

Foundation-i1	0.26 159	0.14 28	0.25 32	0.33 107	0.21 189	0.39 310	0.26 191	0.60 281	0.38 207	0.35 204	0.38 199	0.44 297	0.29 222	0.32 76	0.26 215	0.13 124	0.10 99	0.12 58	0.11 159	0.11 36	0.10 66

gcap_with_dpt	0.26 159	0.16 104	0.32 160	0.34 138	0.21 189	0.35 256	0.36 413	0.44 162	0.41 228	0.38 228	0.54 282	0.22 62	0.21 93	0.28 20	0.22 91	0.12 63	0.09 28	0.15 230	0.12 200	0.11 36	0.10 66

NLSM3	0.26 159	0.16 104	0.30 112	0.38 285	0.21 189	0.34 245	0.27 214	0.57 253	0.47 274	0.28 139	0.35 178	0.29 147	0.24 136	0.42 183	0.27 236	0.12 63	0.10 99	0.16 271	0.15 327	0.12 107	0.10 66

DDF-Stereo	0.26 159	0.15 75	0.30 112	0.36 219	0.29 491	0.19 26	0.20 51	0.32 47	0.31 125	0.26 104	0.26 95	0.29 147	0.29 222	0.38 137	0.24 152	0.17 391	0.10 99	0.14 174	0.10 92	0.70 697	0.12 206

Replicate-Monster	0.26 159	0.15 75	1.07 644	0.30 27	0.17 46	0.38 297	0.19 32	0.43 154	0.39 219	0.23 62	0.21 33	0.23 78	0.21 93	0.45 215	0.19 15	0.11 37	0.09 28	0.12 58	0.09 15	0.09 1	0.14 309

S2M2_L	0.26 159	0.22 386	0.33 181	0.31 58	0.25 351	0.24 70	0.13 1	0.35 67	0.41 228	0.25 90	0.36 188	0.30 162	0.25 149	0.30 52	0.26 215	0.22 539	0.19 565	0.17 321	0.19 489	0.21 500	0.18 442
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 159	0.18 198	0.34 204	0.35 185	0.24 317	0.23 56	0.28 244	0.51 211	0.36 180	0.31 167	0.36 188	0.37 222	0.20 79	0.57 332	0.22 91	0.13 124	0.10 99	0.13 117	0.11 159	0.16 341	0.12 206

SCV	0.26 159	0.19 246	0.33 181	0.35 185	0.21 189	0.27 119	0.34 364	0.56 244	0.28 93	0.24 78	0.28 118	0.37 222	0.23 124	0.49 261	0.22 91	0.18 427	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.15 282	0.11 143

castereo++	0.26 159	0.16 104	0.26 48	0.33 107	0.19 111	0.75 551	0.20 51	0.37 83	0.47 274	0.23 62	0.23 53	0.35 208	0.28 203	0.39 145	0.19 15	0.14 190	0.09 28	0.14 174	0.09 15	0.11 36	0.10 66

SMoEStereo_RVC	0.26 159	0.19 246	0.35 221	0.35 185	0.22 224	0.36 271	0.32 333	0.39 101	0.34 157	0.37 216	0.30 137	0.33 189	0.24 136	0.53 293	0.24 152	0.12 63	0.10 99	0.16 271	0.12 200	0.12 107	0.11 143

mms	0.26 159	0.21 345	0.33 181	0.37 245	0.25 351	0.30 175	0.33 345	0.40 115	0.32 139	0.28 139	0.34 170	0.34 193	0.20 79	0.45 215	0.26 215	0.12 63	0.11 239	0.16 271	0.12 200	0.14 214	0.11 143

ours_stereo	0.26 159	0.21 345	0.33 181	0.38 285	0.23 279	0.30 175	0.33 345	0.42 135	0.38 207	0.26 104	0.34 170	0.35 208	0.23 124	0.47 244	0.27 236	0.13 124	0.11 239	0.16 271	0.12 200	0.14 214	0.10 66

Occ-G	0.26 159	0.14 28	0.28 83	0.34 138	0.20 157	0.27 119	0.34 364	0.41 126	0.31 125	0.29 154	0.43 222	0.49 323	0.25 149	0.47 244	0.28 259	0.13 124	0.11 239	0.14 174	0.11 159	0.12 107	0.12 206

gcap-zeroshot	0.26 159	0.16 104	0.31 136	0.33 107	0.22 224	0.36 271	0.31 302	0.47 181	0.46 267	0.38 228	0.50 250	0.24 96	0.18 45	0.28 20	0.24 152	0.13 124	0.09 28	0.15 230	0.12 200	0.11 36	0.10 66

test_for_model	0.26 159	0.16 104	0.31 136	0.33 107	0.22 224	0.36 271	0.32 333	0.47 181	0.48 282	0.38 228	0.51 260	0.24 96	0.18 45	0.29 32	0.24 152	0.13 124	0.09 28	0.15 230	0.12 200	0.11 36	0.11 143

MaDis-Stereo	0.26 159	0.18 198	0.36 236	0.36 219	0.26 399	0.27 119	0.27 214	0.43 154	0.35 170	0.27 124	0.26 95	0.41 266	0.28 203	0.40 157	0.28 259	0.16 334	0.14 430	0.16 271	0.13 248	0.14 214	0.12 206

testlalala	0.26 159	0.16 104	0.31 136	0.33 107	0.22 224	0.36 271	0.31 302	0.47 181	0.46 267	0.38 228	0.50 250	0.24 96	0.18 45	0.28 20	0.24 152	0.13 124	0.09 28	0.15 230	0.12 200	0.11 36	0.10 66

CroCo-Stereo	0.26 159	0.22 386	0.36 236	0.48 555	0.22 224	0.20 30	0.29 253	0.51 211	0.44 252	0.28 139	0.23 53	0.42 277	0.26 170	0.29 32	0.26 215	0.15 273	0.13 388	0.13 117	0.11 159	0.16 341	0.12 206
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	0.27 182	0.16 104	0.88 618	0.34 138	0.22 224	0.22 43	0.31 302	0.39 101	0.41 228	0.26 104	0.24 69	0.26 121	0.19 64	0.42 183	0.28 259	0.10 15	0.12 312	0.12 58	0.16 366	0.12 107	0.14 309

tt45	0.27 182	0.17 155	0.34 204	0.35 185	0.23 279	0.38 297	0.28 244	0.46 177	0.28 93	0.40 250	0.27 104	0.38 231	0.25 149	0.57 332	0.26 215	0.13 124	0.11 239	0.16 271	0.13 248	0.12 107	0.14 309

999	0.27 182	0.16 104	0.35 221	0.36 219	0.24 317	0.31 195	0.27 214	0.49 195	0.38 207	0.26 104	0.30 137	0.39 240	0.23 124	0.63 413	0.25 185	0.13 124	0.10 99	0.14 174	0.12 200	0.12 107	0.14 309

Pointernet	0.27 182	0.14 28	0.33 181	0.35 185	0.23 279	0.35 256	0.21 78	0.72 393	0.38 207	0.39 241	0.36 188	0.34 193	0.25 149	0.36 119	0.25 185	0.15 273	0.10 99	0.12 58	0.08 1	0.11 36	0.10 66

trnet	0.27 182	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 284	0.23 132	0.52 221	0.72 398	0.42 263	0.51 260	0.34 193	0.26 170	0.39 145	0.25 185	0.15 273	0.11 239	0.12 58	0.08 1	0.11 36	0.10 66

UniTT-Stereo	0.27 182	0.17 155	0.37 253	0.40 362	0.27 435	0.30 175	0.28 244	0.39 101	0.31 125	0.29 154	0.46 233	0.27 132	0.25 149	0.47 244	0.34 340	0.17 391	0.13 388	0.13 117	0.12 200	0.14 214	0.12 206

AEACV	0.27 182	0.17 155	0.31 136	0.34 138	0.45 644	0.26 101	0.28 244	0.37 83	0.32 139	0.30 163	0.46 233	0.31 172	0.37 339	0.36 119	0.24 152	0.14 190	0.10 99	0.15 230	0.12 200	0.13 160	0.11 143

LoS_RVC	0.27 182	0.16 104	0.27 63	0.32 86	0.30 510	0.44 357	0.34 364	0.41 126	0.33 147	0.31 167	0.51 260	0.29 147	0.32 264	0.36 119	0.28 259	0.11 37	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 477

FAST (zero-shot)	0.28 190	0.18 198	0.46 391	0.51 600	0.57 680	0.18 21	0.25 165	0.54 236	0.22 32	0.22 54	0.31 151	0.27 132	0.25 149	0.42 183	0.24 152	0.21 511	0.18 545	0.15 230	0.17 426	0.14 214	0.17 421

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 190	0.51 645	1.28 668	0.31 58	0.19 111	0.22 43	0.22 98	0.45 169	0.28 93	0.23 62	0.32 155	0.25 111	0.24 136	0.32 76	0.20 33	0.12 63	0.11 239	0.12 58	0.10 92	0.11 36	0.11 143

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 190	0.23 408	1.22 663	0.34 138	0.21 189	0.29 155	0.21 78	0.41 126	0.33 147	0.24 78	0.30 137	0.32 175	0.28 203	0.33 94	0.20 33	0.12 63	0.11 239	0.13 117	0.10 92	0.10 8	0.11 143

VMStereo-Base	0.28 190	0.16 104	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 175	0.27 214	0.50 207	0.65 361	0.32 182	0.47 239	0.42 277	0.24 136	0.41 169	0.27 236	0.15 273	0.11 239	0.12 58	0.10 92	0.13 160	0.14 309

water-stereo	0.28 190	0.14 28	0.29 94	0.35 185	0.19 111	0.36 271	0.23 132	0.62 294	0.38 207	0.39 241	0.62 314	0.41 266	0.35 301	0.28 20	0.27 236	0.14 190	0.13 388	0.13 117	0.12 200	0.12 107	0.10 66

castereo	0.28 190	0.16 104	0.32 160	0.35 185	0.21 189	0.40 316	0.42 515	0.50 207	0.66 365	0.26 104	0.41 213	0.37 222	0.36 329	0.33 94	0.24 152	0.13 124	0.09 28	0.13 117	0.10 92	0.11 36	0.10 66

fffy	0.28 190	0.21 345	0.34 204	0.37 245	0.23 279	0.33 227	0.29 253	0.51 211	0.41 228	0.32 182	0.37 195	0.39 240	0.27 186	0.50 269	0.27 236	0.12 63	0.11 239	0.16 271	0.13 248	0.14 214	0.11 143

WCG-NET	0.28 190	0.15 75	0.33 181	0.33 107	0.19 111	0.33 227	0.27 214	0.39 101	0.80 460	0.46 283	0.49 246	0.39 240	0.25 149	0.40 157	0.25 185	0.12 63	0.09 28	0.13 117	0.11 159	0.12 107	0.10 66

GCAP-BAT	0.28 190	0.15 75	0.42 334	0.33 107	0.21 189	0.25 90	0.25 165	0.45 169	0.54 309	0.34 193	0.42 216	0.43 286	0.27 186	0.48 255	0.24 152	0.14 190	0.11 239	0.14 174	0.12 200	0.11 36	0.12 206

MGS-Stereo	0.28 190	0.19 246	0.40 302	0.36 219	0.23 279	0.37 284	0.30 274	0.39 101	0.44 252	0.31 167	0.51 260	0.40 254	0.24 136	0.43 197	0.26 215	0.15 273	0.12 312	0.15 230	0.13 248	0.14 214	0.13 258

GCAPDPT-zeroshot	0.28 190	0.15 75	0.42 334	0.33 107	0.21 189	0.25 90	0.25 165	0.45 169	0.54 309	0.34 193	0.42 216	0.43 286	0.27 186	0.48 255	0.24 152	0.14 190	0.11 239	0.14 174	0.12 200	0.11 36	0.12 206

GCAP-Stereo	0.28 190	0.19 246	0.40 302	0.38 285	0.19 111	0.38 297	0.23 132	0.57 253	0.41 228	0.45 275	0.49 246	0.39 240	0.27 186	0.33 94	0.23 132	0.14 190	0.12 312	0.14 174	0.11 159	0.12 107	0.11 143

CES	0.28 190	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 696	0.37 284	0.27 214	0.48 189	0.46 267	0.34 193	0.48 242	0.27 132	0.22 108	0.39 145	0.23 132	0.13 124	0.11 239	0.12 58	0.08 1	0.13 160	0.17 421

MC-Stereo	0.28 190	0.17 155	0.32 160	0.38 285	0.20 157	0.26 101	0.26 191	0.49 195	0.37 197	0.37 216	0.61 310	0.41 266	0.31 258	0.55 307	0.25 185	0.13 124	0.09 28	0.14 174	0.12 200	0.12 107	0.11 143

CroCo-Stereo Lap2	0.28 190	0.24 450	0.39 288	0.50 584	0.29 491	0.20 30	0.31 302	0.49 195	0.38 207	0.24 78	0.27 104	0.46 307	0.31 258	0.39 145	0.30 290	0.14 190	0.15 463	0.16 271	0.13 248	0.16 341	0.15 344

CREStereo	0.28 190	0.15 75	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 284	0.25 165	0.51 211	0.72 398	0.42 263	0.51 260	0.32 175	0.26 170	0.38 137	0.25 185	0.16 334	0.11 239	0.12 58	0.08 1	0.12 107	0.11 143
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
quiztm	0.29 206	0.19 246	0.35 221	0.40 362	0.23 279	0.27 119	0.33 345	0.63 304	0.39 219	0.45 275	0.60 305	0.39 240	0.18 45	0.40 157	0.26 215	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.14 214	0.10 66

DA	0.29 206	0.17 155	0.31 136	0.40 362	0.20 157	0.74 545	0.33 345	0.47 181	0.44 252	0.34 193	0.39 204	0.39 240	0.32 264	0.32 76	0.24 152	0.15 273	0.11 239	0.16 271	0.11 159	0.15 282	0.10 66

GGEV	0.29 206	0.17 155	0.31 136	0.40 362	0.20 157	0.74 545	0.33 345	0.47 181	0.44 252	0.34 193	0.39 204	0.39 240	0.32 264	0.32 76	0.24 152	0.15 273	0.11 239	0.16 271	0.11 159	0.15 282	0.10 66

FlowAnything_test	0.29 206	0.19 246	0.39 288	0.47 547	0.26 399	0.46 375	0.25 165	0.43 154	0.31 125	0.29 154	0.26 95	0.35 208	0.26 170	0.40 157	0.37 396	0.21 511	0.15 463	0.22 518	0.26 615	0.16 341	0.16 395

depthmonostereo	0.29 206	0.14 28	0.31 136	0.35 185	0.17 46	0.46 375	0.27 214	0.69 361	0.57 326	0.35 204	0.42 216	0.31 172	0.35 301	0.35 115	0.27 236	0.14 190	0.12 312	0.13 117	0.12 200	0.11 36	0.10 66

HART	0.29 206	0.16 104	0.32 160	0.40 362	0.21 189	0.32 215	0.26 191	0.62 294	0.31 125	0.33 189	0.65 324	0.41 266	0.22 108	0.55 307	0.25 185	0.12 63	0.10 99	0.15 230	0.11 159	0.15 282	0.11 143

ff7	0.29 206	0.21 345	0.38 266	0.36 219	0.26 399	0.31 195	0.35 390	0.62 294	0.34 157	0.38 228	0.33 158	0.32 175	0.29 222	0.58 355	0.25 185	0.14 190	0.10 99	0.17 321	0.12 200	0.14 214	0.15 344

IGEVStereo-DCA	0.29 206	0.22 386	0.38 266	0.35 185	0.27 435	0.37 284	0.35 390	0.62 294	0.34 157	0.38 228	0.30 137	0.35 208	0.27 186	0.51 277	0.22 91	0.15 273	0.12 312	0.16 271	0.12 200	0.13 160	0.15 344

ffff	0.29 206	0.21 345	0.38 266	0.36 219	0.26 399	0.31 195	0.35 390	0.62 294	0.34 157	0.38 228	0.33 158	0.32 175	0.29 222	0.58 355	0.25 185	0.14 190	0.10 99	0.17 321	0.12 200	0.14 214	0.15 344

rrr	0.29 206	0.22 386	0.41 313	0.35 185	0.27 435	0.37 284	0.32 333	0.52 221	0.42 239	0.38 228	0.30 137	0.35 208	0.27 186	0.51 277	0.22 91	0.15 273	0.12 312	0.16 271	0.13 248	0.13 160	0.14 309

11t	0.29 206	0.21 345	0.38 266	0.36 219	0.26 399	0.31 195	0.35 390	0.62 294	0.34 157	0.38 228	0.33 158	0.32 175	0.29 222	0.58 355	0.25 185	0.14 190	0.10 99	0.17 321	0.12 200	0.14 214	0.15 344

anonymousdsp	0.29 206	0.21 345	0.38 266	0.37 245	0.25 351	0.30 175	0.35 390	0.63 304	0.35 170	0.39 241	0.33 158	0.33 189	0.28 203	0.59 373	0.25 185	0.14 190	0.10 99	0.17 321	0.12 200	0.14 214	0.15 344

LoS	0.29 206	0.15 75	0.30 112	0.29 14	0.18 78	0.33 227	0.29 253	0.51 211	0.72 398	0.34 193	0.52 273	0.41 266	0.28 203	0.47 244	0.28 259	0.15 273	0.11 239	0.13 117	0.09 15	0.11 36	0.11 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 206	0.21 345	0.38 266	0.35 185	0.24 317	0.32 215	0.43 524	0.57 253	0.37 197	0.33 189	0.30 137	0.32 175	0.28 203	0.57 332	0.26 215	0.13 124	0.11 239	0.16 271	0.13 248	0.13 160	0.13 258

ccc-4	0.29 206	0.21 345	0.38 266	0.36 219	0.26 399	0.31 195	0.35 390	0.62 294	0.34 157	0.38 228	0.33 158	0.32 175	0.29 222	0.58 355	0.25 185	0.14 190	0.10 99	0.17 321	0.12 200	0.14 214	0.15 344

IGEV-Stereo	0.29 206	0.21 345	0.38 266	0.37 245	0.25 351	0.30 175	0.35 390	0.63 304	0.35 170	0.39 241	0.33 158	0.33 189	0.28 203	0.59 373	0.25 185	0.14 190	0.10 99	0.17 321	0.12 200	0.14 214	0.15 344
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 206	0.19 246	0.27 63	0.44 492	0.19 111	0.31 195	0.26 191	0.47 181	0.43 244	0.37 216	0.47 239	0.41 266	0.23 124	0.50 269	0.34 340	0.14 190	0.18 545	0.19 425	0.16 366	0.16 341	0.13 258

test_xeample3	0.29 206	0.21 345	0.41 313	0.35 185	0.26 399	0.35 256	0.32 333	0.56 244	0.36 180	0.43 267	0.32 155	0.34 193	0.28 203	0.54 300	0.23 132	0.14 190	0.11 239	0.16 271	0.12 200	0.14 214	0.13 258

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 224	0.32 557	0.74 585	0.51 600	0.42 625	1.15 649	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.39 145	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

DN	0.30 224	0.17 155	0.33 181	0.37 245	0.26 399	0.35 256	0.27 214	0.54 236	0.55 316	0.32 182	0.42 216	0.50 329	0.23 124	0.39 145	0.22 91	0.21 511	0.14 430	0.16 271	0.13 248	0.17 383	0.18 442

PSi22	0.30 224	0.18 198	0.30 112	0.36 219	0.19 111	0.30 175	0.19 32	0.42 135	0.73 405	0.27 124	0.32 155	0.57 363	0.43 382	0.77 527	0.25 185	0.12 63	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 214	0.11 143

Anonymus123	0.30 224	0.16 104	0.88 618	0.34 138	0.22 224	0.64 501	0.31 302	0.54 236	0.41 228	0.26 104	0.24 69	0.26 121	0.19 64	0.42 183	0.28 259	0.10 15	0.12 312	0.12 58	0.16 366	0.12 107	0.14 309

DVStereo	0.30 224	0.15 75	0.34 204	0.33 107	0.20 157	0.53 410	0.25 165	0.56 244	0.43 244	0.56 329	0.50 250	0.35 208	0.29 222	0.49 261	0.28 259	0.13 124	0.11 239	0.12 58	0.11 159	0.11 36	0.10 66

MM-Stereo_test2	0.30 224	0.18 198	0.39 288	0.40 362	0.24 317	0.42 343	0.42 515	0.63 304	0.41 228	0.37 216	0.35 178	0.32 175	0.26 170	0.53 293	0.25 185	0.12 63	0.10 99	0.15 230	0.12 200	0.15 282	0.10 66

Reg-Stereo(zero)	0.30 224	0.16 104	0.28 83	0.34 138	0.18 78	0.32 215	0.20 51	0.63 304	0.68 377	0.50 299	0.52 273	0.51 335	0.30 241	0.45 215	0.25 185	0.13 124	0.10 99	0.12 58	0.10 92	0.12 107	0.11 143

CASnet	0.30 224	0.20 298	0.33 181	0.41 400	0.16 32	0.26 101	0.24 153	0.52 221	0.53 305	0.52 313	0.54 282	0.39 240	0.24 136	0.40 157	0.26 215	0.14 190	0.10 99	0.22 518	0.18 456	0.18 414	0.11 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 224	0.15 75	0.31 136	0.30 27	0.17 46	0.55 424	0.23 132	0.44 162	0.55 316	0.59 337	0.68 340	0.37 222	0.26 170	0.35 115	0.27 236	0.15 273	0.16 499	0.12 58	0.10 92	0.13 160	0.14 309

Weightmod_eth	0.31 233	0.19 246	0.31 136	0.35 185	0.18 78	0.45 369	0.35 390	0.62 294	0.39 219	0.44 270	0.39 204	0.48 315	0.41 373	0.45 215	0.23 132	0.17 391	0.16 499	0.15 230	0.14 292	0.15 282	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 233	0.28 525	0.44 361	0.42 448	0.29 491	0.34 245	0.31 302	0.44 162	0.40 224	0.39 241	0.44 224	0.40 254	0.32 264	0.42 183	0.29 282	0.23 557	0.17 520	0.19 425	0.16 366	0.20 474	0.15 344

rvit_stereo_0080	0.31 233	0.25 476	0.40 302	0.39 318	0.28 460	0.27 119	0.46 541	0.49 195	0.44 252	0.35 204	0.42 216	0.40 254	0.28 203	0.41 169	0.33 323	0.22 539	0.17 520	0.17 321	0.16 366	0.22 525	0.15 344

WCG-NET（raft）	0.31 233	0.15 75	0.36 236	0.32 86	0.19 111	0.35 256	0.27 214	0.51 211	0.78 449	0.45 275	0.55 292	0.48 315	0.27 186	0.54 300	0.26 215	0.13 124	0.10 99	0.12 58	0.11 159	0.12 107	0.11 143

whm_eth	0.31 233	0.25 476	0.40 302	0.39 318	0.28 460	0.27 119	0.46 541	0.49 195	0.44 252	0.35 204	0.42 216	0.40 254	0.28 203	0.41 169	0.33 323	0.22 539	0.17 520	0.17 321	0.16 366	0.22 525	0.15 344

plain	0.31 233	0.20 298	0.50 453	0.39 318	0.29 491	0.27 119	0.30 274	0.44 162	0.35 170	0.31 167	0.66 331	0.30 162	0.31 258	0.65 435	0.31 299	0.17 391	0.13 388	0.20 459	0.15 327	0.17 383	0.12 206

MIF-Stereo (partial)	0.31 233	0.18 198	0.37 253	0.41 400	0.31 534	0.28 142	0.23 132	0.47 181	0.42 239	0.31 167	0.63 315	0.36 218	0.35 301	0.57 332	0.31 299	0.17 391	0.13 388	0.19 425	0.17 426	0.18 414	0.14 309

Weightmod	0.32 240	0.18 198	0.30 112	0.34 138	0.19 111	0.54 417	0.34 364	0.56 244	0.50 292	0.41 257	0.52 273	0.48 315	0.33 282	0.46 234	0.29 282	0.15 273	0.23 608	0.16 271	0.15 327	0.14 214	0.11 143

SE	0.32 240	0.26 493	0.34 204	0.34 138	0.21 189	0.50 391	0.33 345	0.58 262	0.52 301	0.51 304	0.54 282	0.32 175	0.35 301	0.31 63	0.25 185	0.17 391	0.13 388	0.19 425	0.16 366	0.21 500	0.18 442

GGDA	0.32 240	0.18 198	0.32 160	0.31 58	0.21 189	0.31 195	0.26 191	0.59 269	0.66 365	0.50 299	0.68 340	0.40 254	0.36 329	0.55 307	0.35 359	0.15 273	0.11 239	0.13 117	0.12 200	0.15 282	0.15 344

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 240	0.38 599	2.34 707	0.33 107	0.19 111	0.20 30	0.22 98	0.43 154	0.29 106	0.22 54	0.25 80	0.22 62	0.26 170	0.29 32	0.20 33	0.11 37	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.11 36	0.10 66

RT-Monster	0.32 240	0.17 155	0.30 112	0.34 138	0.26 399	0.38 297	0.20 51	0.56 244	0.76 429	0.61 349	0.64 321	0.49 323	0.28 203	0.41 169	0.30 290	0.14 190	0.11 239	0.12 58	0.10 92	0.11 36	0.13 258

WQFJA1	0.32 240	0.19 246	0.34 204	0.39 318	0.26 399	0.62 481	0.30 274	0.56 244	0.47 274	0.37 216	0.39 204	0.38 231	0.33 282	0.50 269	0.42 436	0.14 190	0.18 545	0.16 271	0.14 292	0.14 214	0.13 258

WQFJX	0.32 240	0.18 198	0.33 181	0.39 318	0.27 435	0.60 470	0.30 274	0.53 233	0.47 274	0.39 241	0.38 199	0.34 193	0.33 282	0.61 389	0.40 422	0.14 190	0.17 520	0.16 271	0.13 248	0.14 214	0.14 309

NLMM	0.32 240	0.19 246	0.34 204	0.39 318	0.26 399	0.62 481	0.30 274	0.56 244	0.47 274	0.37 216	0.39 204	0.38 231	0.33 282	0.49 261	0.42 436	0.14 190	0.18 545	0.16 271	0.14 292	0.14 214	0.13 258

NLSM1	0.32 240	0.18 198	0.34 204	0.39 318	0.25 351	0.66 513	0.27 214	0.57 253	0.50 292	0.37 216	0.53 279	0.29 147	0.28 203	0.54 300	0.32 309	0.16 334	0.17 520	0.18 377	0.15 327	0.14 214	0.12 206

FE-Mocha	0.32 240	0.19 246	0.50 453	0.38 285	0.27 435	0.30 175	0.20 51	0.71 386	0.36 180	0.65 383	0.56 295	0.54 349	0.25 149	0.38 137	0.22 91	0.15 273	0.10 99	0.17 321	0.16 366	0.13 160	0.12 206

rvit_stereo_0081	0.32 240	0.24 450	0.47 405	0.43 471	0.26 399	0.30 175	0.37 431	0.42 135	0.55 316	0.36 209	0.40 210	0.39 240	0.35 301	0.43 197	0.33 323	0.22 539	0.16 499	0.19 425	0.16 366	0.19 453	0.13 258

rvit_stereo_0082	0.32 240	0.24 450	0.47 405	0.43 471	0.26 399	0.30 175	0.37 431	0.42 135	0.55 316	0.36 209	0.40 210	0.39 240	0.35 301	0.43 197	0.33 323	0.22 539	0.16 499	0.19 425	0.16 366	0.19 453	0.13 258

RAFT-Stereo-weight	0.32 240	0.18 198	0.33 181	0.39 318	0.22 224	0.26 101	0.29 253	0.67 342	0.80 460	0.53 316	0.51 260	0.58 372	0.20 79	0.47 244	0.27 236	0.13 124	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.13 160	0.11 143

CAS++	0.32 240	0.24 450	0.36 236	0.37 245	0.26 399	0.28 142	0.23 132	0.87 470	0.50 292	0.47 290	0.45 228	0.26 121	0.21 93	0.49 261	0.24 152	0.23 557	0.19 565	0.22 518	0.17 426	0.21 500	0.16 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 240	0.22 386	0.34 204	0.42 448	0.28 460	0.40 316	0.50 569	0.72 393	0.37 197	0.37 216	0.34 170	0.32 175	0.31 258	0.59 373	0.27 236	0.14 190	0.13 388	0.18 377	0.17 426	0.17 383	0.16 395

MSKI-zero shot	0.32 240	0.17 155	0.34 204	0.39 318	0.21 189	0.32 215	0.22 98	0.61 289	0.43 244	0.52 313	0.64 321	0.61 399	0.20 79	0.74 506	0.25 185	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.10 92	0.12 107	0.12 206

iRaftStereo_RVC	0.32 240	0.19 246	0.37 253	0.39 318	0.22 224	0.31 195	0.29 253	0.68 352	0.51 298	0.49 295	0.66 331	0.37 222	0.23 124	0.45 215	0.33 323	0.14 190	0.10 99	0.18 377	0.17 426	0.15 282	0.12 206

CREStereo++_RVC	0.32 240	0.15 75	0.23 7	0.31 58	0.24 317	0.27 119	0.22 98	0.46 177	0.88 510	0.46 283	0.80 404	0.30 162	0.26 170	0.36 119	0.33 323	0.13 124	0.09 28	0.13 117	0.51 702	0.13 160	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	0.32 240	0.53 656	0.26 48	0.51 600	0.20 157	0.37 284	0.24 153	0.40 115	0.73 405	0.54 322	0.69 344	0.31 172	0.25 149	0.32 76	0.27 236	0.16 334	0.10 99	0.12 58	0.09 15	0.13 160	0.11 143

PMTNet	0.32 240	0.16 104	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 369	0.22 98	0.56 244	0.63 348	0.46 283	0.54 282	0.39 240	0.34 295	0.48 255	0.24 152	0.75 707	0.10 99	0.12 58	0.08 1	0.12 107	0.11 143

ManiGeoR	0.33 260	0.17 155	0.43 349	0.31 58	0.22 224	0.40 316	0.27 214	0.73 404	0.49 286	0.40 250	0.63 315	0.40 254	0.32 264	0.62 399	0.41 428	0.16 334	0.11 239	0.14 174	0.12 200	0.15 282	0.16 395

HLf10	0.33 260	0.17 155	0.43 349	0.31 58	0.22 224	0.40 316	0.27 214	0.73 404	0.49 286	0.40 250	0.63 315	0.40 254	0.32 264	0.62 399	0.41 428	0.16 334	0.11 239	0.14 174	0.12 200	0.15 282	0.16 395

HLf8	0.33 260	0.17 155	0.39 288	0.30 27	0.22 224	0.43 348	0.27 214	0.71 386	0.67 370	0.44 270	0.60 305	0.36 218	0.30 241	0.58 355	0.35 359	0.18 427	0.11 239	0.14 174	0.12 200	0.17 383	0.18 442

TestStereo_HL2	0.33 260	0.18 198	0.33 181	0.31 58	0.22 224	0.32 215	0.25 165	0.58 262	0.61 333	0.54 322	0.68 340	0.41 266	0.36 329	0.57 332	0.36 377	0.16 334	0.11 239	0.13 117	0.11 159	0.15 282	0.16 395

WQFJX1	0.33 260	0.19 246	0.34 204	0.41 400	0.28 460	0.53 410	0.33 345	0.51 211	0.50 292	0.39 241	0.36 188	0.34 193	0.31 258	0.69 472	0.39 414	0.15 273	0.18 545	0.16 271	0.14 292	0.16 341	0.14 309

NLMM1	0.33 260	0.21 345	0.36 236	0.41 400	0.25 351	0.55 424	0.33 345	0.55 240	0.63 348	0.42 263	0.44 224	0.30 162	0.25 149	0.63 413	0.38 406	0.16 334	0.18 545	0.17 321	0.14 292	0.15 282	0.13 258

xyz-stereo-finetune	0.33 260	0.18 198	0.36 236	0.33 107	0.18 78	0.57 445	0.31 302	0.58 262	0.69 384	0.45 275	0.54 282	0.38 231	0.33 282	0.56 320	0.36 377	0.12 63	0.12 312	0.16 271	0.13 248	0.13 160	0.12 206

MM-Stereo_test1	0.33 260	0.19 246	0.36 236	0.41 400	0.23 279	0.36 271	0.45 537	0.58 262	0.54 309	0.60 341	0.50 250	0.38 231	0.37 339	0.60 379	0.26 215	0.15 273	0.13 388	0.17 321	0.14 292	0.15 282	0.12 206

tg	0.33 260	0.18 198	0.37 253	0.39 318	0.22 224	0.38 297	0.26 191	0.70 377	0.56 324	0.47 290	0.65 324	0.42 277	0.24 136	0.55 307	0.33 323	0.14 190	0.10 99	0.18 377	0.17 426	0.14 214	0.11 143

model_zeroshot	0.33 260	0.18 198	0.48 426	0.39 318	0.28 460	0.45 369	0.25 165	0.63 304	0.45 261	0.61 349	0.50 250	0.51 335	0.25 149	0.45 215	0.26 215	0.16 334	0.13 388	0.15 230	0.14 292	0.13 160	0.13 258

rvit_stereo_ft	0.33 260	0.25 476	0.47 405	0.52 616	0.32 551	0.33 227	0.47 549	0.49 195	0.50 292	0.34 193	0.41 213	0.41 266	0.32 264	0.48 255	0.34 340	0.22 539	0.14 430	0.19 425	0.18 456	0.19 453	0.14 309

4D-IteraStereo	0.33 260	0.18 198	0.40 302	0.40 362	0.24 317	0.32 215	0.27 214	0.58 262	0.72 398	0.65 383	0.54 282	0.42 277	0.23 124	0.45 215	0.28 259	0.14 190	0.09 28	0.19 425	0.16 366	0.16 341	0.11 143

HLF11	0.34 272	0.17 155	0.42 334	0.30 27	0.23 279	0.36 271	0.22 98	0.69 361	0.48 282	0.49 295	0.66 331	0.43 286	0.37 339	0.70 479	0.45 473	0.15 273	0.12 312	0.13 117	0.11 159	0.15 282	0.17 421

TestStereo_HLe17	0.34 272	0.17 155	0.46 391	0.32 86	0.21 189	0.42 343	0.31 302	0.70 377	0.66 365	0.46 283	0.68 340	0.36 218	0.30 241	0.61 389	0.36 377	0.16 334	0.10 99	0.14 174	0.13 248	0.15 282	0.15 344

TestStereo-Hl	0.34 272	0.20 298	0.32 160	0.32 86	0.22 224	0.32 215	0.27 214	0.64 319	0.59 329	0.50 299	0.67 337	0.46 307	0.45 398	0.60 379	0.34 340	0.14 190	0.11 239	0.13 117	0.13 248	0.15 282	0.15 344

NLCSM	0.34 272	0.21 345	0.34 204	0.44 492	0.29 491	0.54 417	0.36 413	0.52 221	0.47 274	0.46 283	0.37 195	0.34 193	0.34 295	0.71 485	0.41 428	0.16 334	0.17 520	0.17 321	0.16 366	0.17 383	0.16 395

IGEV-FE	0.34 272	0.18 198	0.67 551	0.39 318	0.28 460	0.30 175	0.25 165	0.74 410	0.31 125	0.62 353	0.57 297	0.54 349	0.25 149	0.53 293	0.27 236	0.14 190	0.10 99	0.15 230	0.14 292	0.14 214	0.12 206

MM-Stereo_test3	0.34 272	0.19 246	0.31 136	0.41 400	0.25 351	0.35 256	0.44 534	0.72 393	0.92 541	0.46 283	0.52 273	0.41 266	0.29 222	0.44 210	0.28 259	0.16 334	0.15 463	0.17 321	0.13 248	0.14 214	0.13 258

rvit_stereo_0083	0.34 272	0.24 450	0.50 453	0.44 492	0.27 435	0.34 245	0.35 390	0.45 169	0.62 337	0.37 216	0.47 239	0.42 277	0.35 301	0.40 157	0.36 377	0.22 539	0.20 580	0.20 459	0.17 426	0.20 474	0.14 309

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 272	0.27 511	0.45 374	0.36 219	0.25 351	0.48 384	0.30 274	0.58 262	0.90 529	0.42 263	0.36 188	0.30 162	0.29 222	0.49 261	0.30 290	0.16 334	0.14 430	0.18 377	0.15 327	0.18 414	0.15 344

AE-Stereo	0.34 272	0.21 345	0.42 334	0.48 555	0.31 534	0.48 384	0.35 390	0.61 289	0.62 337	0.32 182	0.55 292	0.52 341	0.27 186	0.47 244	0.29 282	0.13 124	0.13 388	0.18 377	0.16 366	0.15 282	0.12 206

IGEV_Zeroshot_test	0.34 272	0.18 198	0.67 551	0.39 318	0.28 460	0.30 175	0.25 165	0.74 410	0.31 125	0.62 353	0.57 297	0.54 349	0.25 149	0.53 293	0.27 236	0.14 190	0.10 99	0.15 230	0.14 292	0.14 214	0.12 206

RAFT-Test	0.34 272	0.18 198	0.37 253	0.38 285	0.23 279	0.50 391	0.23 132	0.69 361	0.40 224	0.60 341	0.85 439	0.61 399	0.28 203	0.46 234	0.27 236	0.14 190	0.11 239	0.14 174	0.11 159	0.13 160	0.12 206

CAS	0.34 272	0.13 5	0.25 32	1.28 714	0.30 510	0.46 375	0.38 453	0.48 189	0.47 274	0.34 193	0.52 273	0.24 96	0.19 64	0.29 32	0.27 236	0.69 705	0.08 2	0.12 58	0.08 1	0.12 107	0.15 344

test-3	0.34 272	0.16 104	0.43 349	0.39 318	0.21 189	0.43 348	0.22 98	0.63 304	0.78 449	0.71 428	0.45 228	0.64 415	0.27 186	0.43 197	0.31 299	0.12 63	0.09 28	0.17 321	0.13 248	0.12 107	0.10 66

test_1	0.34 272	0.16 104	0.43 349	0.39 318	0.21 189	0.43 348	0.23 132	0.63 304	0.78 449	0.68 407	0.45 228	0.64 415	0.27 186	0.43 197	0.31 299	0.12 63	0.09 28	0.17 321	0.13 248	0.12 107	0.10 66

cross-raft	0.34 272	0.20 298	0.37 253	0.44 492	0.23 279	0.32 215	0.35 390	0.74 410	0.40 224	0.60 341	0.77 378	0.57 363	0.27 186	0.43 197	0.28 259	0.12 63	0.10 99	0.15 230	0.13 248	0.15 282	0.11 143

raftrobust	0.34 272	0.19 246	0.36 236	0.41 400	0.27 435	0.30 175	0.25 165	0.71 386	0.63 348	0.58 335	0.55 292	0.45 300	0.46 405	0.51 277	0.29 282	0.16 334	0.12 312	0.14 174	0.12 200	0.12 107	0.13 258

EAI-Stereo	0.34 272	0.19 246	0.44 361	0.39 318	0.21 189	0.31 195	0.30 274	1.15 596	0.30 114	0.49 295	0.75 368	0.36 218	0.28 203	0.62 399	0.27 236	0.14 190	0.11 239	0.14 174	0.13 248	0.13 160	0.12 206

CFNet-RSSM	0.34 272	0.17 155	0.45 374	0.39 318	0.22 224	0.35 256	0.23 132	0.73 404	0.84 483	0.65 383	0.54 282	0.57 363	0.28 203	0.46 234	0.26 215	0.13 124	0.10 99	0.14 174	0.12 200	0.13 160	0.11 143

Gwc-CoAtRS	0.34 272	0.17 155	0.44 361	0.39 318	0.23 279	0.34 245	0.22 98	0.70 377	0.75 420	0.60 341	0.59 303	0.58 372	0.29 222	0.45 215	0.26 215	0.14 190	0.11 239	0.14 174	0.12 200	0.12 107	0.12 206

monster_256*512	0.35 291	0.23 408	0.30 112	0.42 448	0.23 279	0.44 357	0.36 413	0.71 386	0.67 370	0.45 275	0.52 273	0.62 406	0.40 364	0.38 137	0.33 323	0.13 124	0.10 99	0.17 321	0.15 327	0.16 341	0.13 258

ACVNet-DCA	0.35 291	0.23 408	0.33 181	0.41 400	0.22 224	0.55 424	0.38 453	0.85 459	0.54 309	0.41 257	0.50 250	0.34 193	0.49 421	0.57 332	0.25 185	0.16 334	0.10 99	0.19 425	0.13 248	0.18 414	0.17 421

EKT-Stereo	0.35 291	0.23 408	0.39 288	0.43 471	0.29 491	0.38 297	0.31 302	0.69 361	0.64 356	0.45 275	0.63 315	0.49 323	0.27 186	0.56 320	0.33 323	0.18 427	0.14 430	0.18 377	0.15 327	0.16 341	0.16 395

Any-RAFT	0.35 291	0.16 104	0.30 112	0.34 138	0.21 189	0.52 402	0.22 98	0.88 475	0.73 405	0.53 316	0.73 357	0.64 415	0.28 203	0.46 234	0.24 152	0.15 273	0.10 99	0.13 117	0.10 92	0.13 160	0.12 206

HH	0.35 291	0.20 298	0.47 405	0.40 362	0.25 351	0.33 227	0.31 302	0.76 424	0.38 207	0.43 267	0.57 297	0.79 505	0.44 393	0.71 485	0.25 185	0.15 273	0.11 239	0.15 230	0.14 292	0.14 214	0.12 206

HanStereo	0.35 291	0.20 298	0.47 405	0.40 362	0.25 351	0.33 227	0.31 302	0.76 424	0.38 207	0.43 267	0.57 297	0.79 505	0.44 393	0.71 485	0.25 185	0.15 273	0.11 239	0.15 230	0.14 292	0.14 214	0.12 206

LL-Strereo2	0.35 291	0.24 450	0.48 426	0.41 400	0.26 399	0.35 256	0.24 153	0.67 342	0.44 252	0.54 322	0.51 260	0.66 433	0.25 149	0.66 444	0.30 290	0.14 190	0.12 312	0.23 539	0.20 516	0.18 414	0.13 258

anonymousdsp2	0.35 291	0.20 298	0.43 349	0.37 245	0.24 317	0.48 384	0.31 302	0.86 463	0.65 361	0.55 326	0.50 250	0.50 329	0.34 295	0.56 320	0.31 299	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.10 92	0.16 341	0.14 309

Selective-RAFT	0.35 291	0.23 408	0.51 468	0.44 492	0.21 189	0.64 501	0.27 214	0.59 269	0.63 348	0.40 250	0.38 199	0.55 354	0.40 364	0.57 332	0.35 359	0.13 124	0.11 239	0.14 174	0.12 200	0.16 341	0.13 258

RCA-Stereo	0.35 291	0.17 155	0.34 204	0.38 285	0.22 224	0.31 195	0.34 364	0.68 352	1.24 649	0.45 275	0.65 324	0.47 310	0.43 382	0.38 137	0.27 236	0.13 124	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.11 36	0.11 143

Patchmatch Stereo++	0.35 291	0.23 408	0.47 405	0.41 400	0.22 224	0.24 70	0.22 98	0.59 269	0.36 180	0.63 362	0.73 357	0.58 372	0.38 345	0.58 355	0.36 377	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.20 474	0.15 344
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	0.35 291	0.23 408	0.47 405	0.41 400	0.22 224	0.24 70	0.31 302	0.59 269	0.36 180	0.63 362	0.73 357	0.58 372	0.38 345	0.56 320	0.35 359	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.20 474	0.15 344

ROB_FTStereo_v2	0.35 291	0.23 408	0.47 405	0.41 400	0.22 224	0.24 70	0.31 302	0.59 269	0.36 180	0.63 362	0.73 357	0.57 363	0.38 345	0.57 332	0.36 377	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.20 474	0.15 344

ROB_FTStereo	0.35 291	0.23 408	0.47 405	0.41 400	0.22 224	0.25 90	0.21 78	0.59 269	0.36 180	0.63 362	0.73 357	0.58 372	0.38 345	0.57 332	0.35 359	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.20 474	0.15 344

HUI-Stereo	0.35 291	0.23 408	0.47 405	0.41 400	0.22 224	0.24 70	0.22 98	0.60 281	0.36 180	0.63 362	0.73 357	0.58 372	0.38 345	0.50 269	0.35 359	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.20 474	0.15 344

iGMRVC	0.35 291	0.23 408	0.47 405	0.41 400	0.22 224	0.24 70	0.30 274	0.59 269	0.36 180	0.63 362	0.73 357	0.58 372	0.38 345	0.58 355	0.36 377	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.20 474	0.15 344

iRAFT	0.35 291	0.23 408	0.47 405	0.41 400	0.22 224	0.24 70	0.22 98	0.59 269	0.36 180	0.63 362	0.73 357	0.58 372	0.38 345	0.58 355	0.36 377	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.20 474	0.15 344

RAFT-IKP	0.35 291	0.23 408	0.47 405	0.41 400	0.22 224	0.24 70	0.28 244	0.59 269	0.36 180	0.63 362	0.73 357	0.57 363	0.38 345	0.58 355	0.36 377	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.20 474	0.15 344

sCroCo_RVC	0.35 291	0.28 525	0.69 562	0.51 600	0.39 607	0.41 336	0.31 302	0.49 195	0.45 261	0.31 167	0.48 242	0.38 231	0.32 264	0.46 234	0.32 309	0.21 511	0.22 598	0.19 425	0.19 489	0.21 500	0.20 503

SMOE	0.36 310	0.20 298	0.35 221	0.36 219	0.17 46	0.63 493	0.41 504	0.65 321	0.55 316	0.54 322	0.72 352	0.49 323	0.38 345	0.40 157	0.30 290	0.19 462	0.12 312	0.28 610	0.15 327	0.19 453	0.14 309

xyz-stereo-finetune2	0.36 310	0.19 246	0.38 266	0.32 86	0.19 111	0.82 585	0.29 253	0.52 221	0.32 139	0.51 304	0.78 390	0.43 286	0.45 398	0.69 472	0.44 464	0.13 124	0.12 312	0.17 321	0.13 248	0.12 107	0.13 258

1test111	0.36 310	0.23 408	0.33 181	0.41 400	0.22 224	0.55 424	0.38 453	0.85 459	0.54 309	0.41 257	0.50 250	0.34 193	0.49 421	0.55 307	0.45 473	0.16 334	0.10 99	0.19 425	0.13 248	0.18 414	0.17 421

11t1	0.36 310	0.21 345	0.42 334	0.35 185	0.22 224	0.62 481	0.29 253	0.69 361	0.43 244	0.60 341	0.53 279	0.53 345	0.48 416	0.56 320	0.40 422	0.18 427	0.14 430	0.16 271	0.13 248	0.17 383	0.17 421

tt1	0.36 310	0.24 450	0.32 160	0.41 400	0.22 224	0.54 417	0.38 453	0.68 352	1.04 599	0.41 257	0.46 233	0.35 208	0.45 398	0.57 332	0.25 185	0.16 334	0.10 99	0.19 425	0.13 248	0.16 341	0.16 395

knoymous	0.36 310	0.20 298	0.31 136	0.31 58	0.22 224	0.36 271	0.29 253	0.61 289	0.64 356	0.67 401	0.70 348	0.60 393	0.40 364	0.58 355	0.34 340	0.17 391	0.11 239	0.20 459	0.11 159	0.17 383	0.18 442

DCANet-4	0.36 310	0.20 298	0.48 426	0.34 138	0.19 111	0.29 155	0.30 274	0.66 332	0.92 541	0.69 415	0.78 390	0.40 254	0.47 411	0.45 215	0.34 340	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.11 36	0.13 258

test_4	0.36 310	0.18 198	0.31 136	0.44 492	0.25 351	0.20 30	0.34 364	0.56 244	0.41 228	0.59 337	1.45 650	0.43 286	0.25 149	0.63 413	0.28 259	0.12 63	0.10 99	0.17 321	0.19 489	0.15 282	0.11 143

test_3	0.36 310	0.19 246	0.44 361	0.44 492	0.23 279	0.48 384	0.36 413	0.66 332	0.82 473	0.64 374	0.45 228	0.68 441	0.25 149	0.41 169	0.31 299	0.12 63	0.10 99	0.18 377	0.16 366	0.15 282	0.11 143

NRIStereo	0.36 310	0.20 298	0.45 374	0.41 400	0.23 279	0.34 245	0.26 191	0.65 321	0.55 316	0.64 374	0.63 315	0.56 357	0.37 339	0.65 435	0.37 396	0.15 273	0.11 239	0.18 377	0.15 327	0.17 383	0.14 309

DeepStereo_RVC	0.36 310	0.21 345	0.47 405	0.40 362	0.24 317	0.26 101	0.22 98	0.60 281	0.38 207	0.69 415	0.67 337	0.57 363	0.51 436	0.56 320	0.39 414	0.16 334	0.12 312	0.18 377	0.15 327	0.19 453	0.18 442

CRE-IMP	0.36 310	0.23 408	0.49 439	0.42 448	0.24 317	0.41 336	0.21 78	0.57 253	0.41 228	0.65 383	0.72 352	0.53 345	0.37 339	0.61 389	0.38 406	0.17 391	0.11 239	0.19 425	0.15 327	0.21 500	0.18 442

test-1	0.36 310	0.19 246	0.71 571	0.46 539	0.26 399	0.44 357	0.36 413	0.60 281	0.59 329	0.48 293	0.67 337	0.53 345	0.36 329	0.40 157	0.29 282	0.14 190	0.11 239	0.16 271	0.14 292	0.15 282	0.16 395

s12784h	0.36 310	0.15 75	0.24 17	0.34 138	0.15 11	0.77 558	0.29 253	0.80 441	0.83 478	0.56 329	0.57 297	0.43 286	0.40 364	0.57 332	0.33 323	0.12 63	0.10 99	0.14 174	0.09 15	0.14 214	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 310	0.21 345	0.37 253	0.42 448	0.26 399	0.35 256	0.38 453	0.63 304	0.64 356	0.50 299	0.72 352	0.51 335	0.29 222	0.59 373	0.36 377	0.16 334	0.14 430	0.15 230	0.13 248	0.17 383	0.16 395

DCANet	0.36 310	0.16 104	0.41 313	0.34 138	0.19 111	0.30 175	0.30 274	0.68 352	0.91 536	0.70 421	0.77 378	0.43 286	0.57 474	0.45 215	0.34 340	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.13 160	0.12 206

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 310	0.17 155	0.41 313	0.35 185	0.19 111	0.33 227	0.29 253	0.65 321	0.73 405	0.68 407	1.01 518	0.56 357	0.40 364	0.42 183	0.30 290	0.11 37	0.09 28	0.15 230	0.14 292	0.13 160	0.10 66

S0	0.37 327	0.18 198	0.33 181	0.40 362	0.21 189	0.79 566	0.56 608	0.63 304	0.45 261	0.53 316	0.61 310	0.44 297	0.36 329	0.45 215	0.31 299	0.22 539	0.21 590	0.26 588	0.22 557	0.16 341	0.12 206

TestStereo_HL3	0.37 327	0.19 246	0.49 439	0.34 138	0.24 317	0.51 396	0.39 475	0.60 281	0.43 244	0.61 349	0.83 423	0.56 357	0.46 405	0.55 307	0.28 259	0.15 273	0.11 239	0.14 174	0.13 248	0.14 214	0.17 421

H2IRNET	0.37 327	0.20 298	0.33 181	0.38 285	0.25 351	0.27 119	0.23 132	0.59 269	0.72 398	0.39 241	0.90 467	0.74 484	0.55 464	0.52 284	0.43 446	0.15 273	0.13 388	0.18 377	0.20 516	0.16 341	0.13 258

cc1	0.37 327	0.23 408	0.33 181	0.41 400	0.22 224	0.55 424	0.38 453	0.67 342	1.06 609	0.41 257	0.50 250	0.34 193	0.49 421	0.57 332	0.25 185	0.16 334	0.10 99	0.19 425	0.13 248	0.16 341	0.15 344

DCRE	0.37 327	0.18 198	0.46 391	0.45 517	0.32 551	0.42 343	0.37 431	0.63 304	0.51 298	0.47 290	0.94 478	0.56 357	0.36 329	0.52 284	0.32 309	0.14 190	0.13 388	0.15 230	0.14 292	0.14 214	0.13 258

fff	0.37 327	0.16 104	0.41 313	0.34 138	0.19 111	0.29 155	0.30 274	0.69 361	1.06 609	0.69 415	0.78 390	0.42 277	0.63 514	0.46 234	0.34 340	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.11 36	0.13 258

ADStereo(finetuned)	0.37 327	0.16 104	0.49 439	0.34 138	0.19 111	0.30 175	0.30 274	0.68 352	0.91 536	0.70 421	0.77 378	0.43 286	0.69 553	0.45 215	0.33 323	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.13 160	0.12 206

MIPNet	0.37 327	0.21 345	0.59 508	0.39 318	0.25 351	0.50 391	0.28 244	0.77 427	0.70 385	0.65 383	0.60 305	0.40 254	0.49 421	0.44 210	0.37 396	0.14 190	0.11 239	0.16 271	0.13 248	0.14 214	0.13 258

GMOStereo	0.37 327	0.19 246	0.38 266	0.43 471	0.24 317	0.37 284	0.38 453	0.52 221	0.62 337	0.87 539	0.84 429	0.64 415	0.35 301	0.37 129	0.28 259	0.13 124	0.11 239	0.20 459	0.18 456	0.15 282	0.11 143

error version	0.37 327	0.19 246	0.38 266	0.43 471	0.24 317	0.37 284	0.38 453	0.52 221	0.62 337	0.87 539	0.84 429	0.64 415	0.35 301	0.37 129	0.28 259	0.13 124	0.11 239	0.20 459	0.18 456	0.15 282	0.11 143

test-v	0.37 327	0.19 246	0.38 266	0.43 471	0.24 317	0.37 284	0.38 453	0.52 221	0.62 337	0.87 539	0.84 429	0.64 415	0.35 301	0.37 129	0.28 259	0.13 124	0.11 239	0.20 459	0.18 456	0.15 282	0.11 143

TRStereo	0.37 327	0.27 511	0.59 508	0.47 547	0.41 619	0.29 155	0.30 274	0.84 456	0.59 329	0.52 313	0.41 213	0.52 341	0.26 170	0.73 498	0.27 236	0.17 391	0.12 312	0.19 425	0.19 489	0.13 160	0.11 143

test-2	0.37 327	0.19 246	0.38 266	0.43 471	0.24 317	0.37 284	0.38 453	0.52 221	0.62 337	0.87 539	0.84 429	0.64 415	0.35 301	0.37 129	0.28 259	0.13 124	0.11 239	0.20 459	0.18 456	0.15 282	0.11 143

rafts_anoy	0.37 327	0.21 345	0.36 236	0.41 400	0.26 399	0.30 175	0.33 345	0.67 342	0.90 529	0.58 335	0.66 331	0.45 300	0.33 282	0.47 244	0.39 414	0.16 334	0.11 239	0.21 502	0.23 574	0.17 383	0.14 309

XX-Stereo	0.37 327	0.17 155	0.45 374	0.55 641	0.36 584	0.38 297	0.20 51	0.60 281	0.30 114	0.46 283	1.30 622	0.73 477	0.26 170	0.56 320	0.26 215	0.16 334	0.11 239	0.17 321	0.16 366	0.14 214	0.10 66

csc	0.37 327	0.16 104	0.41 313	0.34 138	0.19 111	0.29 155	0.30 274	0.69 361	1.06 609	0.69 415	0.78 390	0.42 277	0.63 514	0.46 234	0.34 340	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.11 36	0.13 258

cscssc	0.37 327	0.16 104	0.41 313	0.34 138	0.19 111	0.29 155	0.30 274	0.69 361	1.06 609	0.69 415	0.78 390	0.42 277	0.63 514	0.46 234	0.34 340	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.11 159	0.11 36	0.13 258

Lsterematch	0.38 344	0.17 155	0.38 266	0.37 245	0.20 157	0.42 343	0.27 214	0.57 253	0.71 396	0.66 396	1.02 527	0.49 323	0.40 364	0.57 332	0.43 446	0.16 334	0.10 99	0.15 230	0.13 248	0.14 214	0.14 309

AIO-test1	0.38 344	0.18 198	0.38 266	0.50 584	0.24 317	0.46 375	0.30 274	0.70 377	1.19 640	0.40 250	0.71 351	0.45 300	0.29 222	0.53 293	0.27 236	0.15 273	0.13 388	0.19 425	0.21 539	0.13 160	0.17 421

rvit_0105_6	0.38 344	0.28 525	0.64 535	0.50 584	0.30 510	0.39 310	0.38 453	0.51 211	0.67 370	0.40 250	0.45 228	0.50 329	0.41 373	0.54 300	0.36 377	0.27 600	0.26 633	0.24 556	0.21 539	0.22 525	0.16 395

MyStereo06	0.38 344	0.21 345	0.61 516	0.41 400	0.28 460	0.41 336	0.50 569	0.95 505	0.35 170	0.62 353	0.54 282	0.76 495	0.27 186	0.50 269	0.29 282	0.14 190	0.13 388	0.18 377	0.17 426	0.17 383	0.15 344

MIM_Stereo	0.38 344	0.17 155	0.53 481	0.37 245	0.24 317	0.27 119	0.24 153	0.70 377	0.54 309	0.72 439	1.00 515	0.63 409	0.29 222	0.64 428	0.38 406	0.13 124	0.14 430	0.17 321	0.16 366	0.14 214	0.11 143

riskmin	0.38 344	0.20 298	0.39 288	0.32 86	0.23 279	0.53 410	0.30 274	0.63 304	0.80 460	0.49 295	0.56 295	0.73 477	0.58 484	0.55 307	0.36 377	0.17 391	0.11 239	0.19 425	0.13 248	0.19 453	0.20 503

NF-Stereo	0.38 344	0.20 298	0.45 374	0.41 400	0.25 351	0.26 101	0.31 302	0.69 361	0.70 385	0.65 383	0.77 378	0.57 363	0.30 241	0.67 455	0.35 359	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.16 341	0.27 587

OCTAStereo	0.38 344	0.20 298	0.46 391	0.41 400	0.25 351	0.26 101	0.31 302	0.69 361	0.70 385	0.65 383	0.77 378	0.58 372	0.30 241	0.67 455	0.35 359	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.16 341	0.27 587

PSM-softLoss	0.38 344	0.20 298	0.48 426	0.41 400	0.26 399	0.30 175	0.35 390	0.69 361	0.46 267	0.62 353	0.82 417	0.59 387	0.33 282	0.70 479	0.39 414	0.19 462	0.12 312	0.20 459	0.18 456	0.16 341	0.22 545

KMStereo	0.38 344	0.20 298	0.48 426	0.41 400	0.26 399	0.30 175	0.35 390	0.69 361	0.46 267	0.62 353	0.82 417	0.59 387	0.33 282	0.70 479	0.39 414	0.19 462	0.12 312	0.20 459	0.18 456	0.16 341	0.22 545

RE-Stereo	0.38 344	0.20 298	0.46 391	0.41 400	0.25 351	0.26 101	0.31 302	0.69 361	0.70 385	0.65 383	0.77 378	0.58 372	0.30 241	0.67 455	0.35 359	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.16 341	0.27 587

Pruner-Stereo	0.38 344	0.20 298	0.45 374	0.40 362	0.25 351	0.22 43	0.24 153	0.67 342	0.55 316	0.89 553	0.76 374	0.68 441	0.29 222	0.62 399	0.35 359	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.17 426	0.17 383	0.18 442

TVStereo	0.38 344	0.20 298	0.46 391	0.41 400	0.25 351	0.26 101	0.31 302	0.69 361	0.70 385	0.65 383	0.77 378	0.58 372	0.30 241	0.67 455	0.35 359	0.18 427	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.16 341	0.27 587

TestStereo	0.38 344	0.31 552	0.40 302	0.45 517	0.20 157	0.40 316	0.37 431	0.66 332	0.65 361	0.53 316	0.78 390	0.47 310	0.40 364	0.55 307	0.37 396	0.18 427	0.13 388	0.20 459	0.15 327	0.22 525	0.13 258

raft+_RVC	0.38 344	0.19 246	0.35 221	0.37 245	0.25 351	0.45 369	0.37 431	0.78 433	0.89 526	0.51 304	0.78 390	0.50 329	0.29 222	0.53 293	0.40 422	0.15 273	0.12 312	0.17 321	0.15 327	0.14 214	0.12 206

RALAANet	0.38 344	0.23 408	0.48 426	0.42 448	0.29 491	0.35 256	0.25 165	0.86 463	0.64 356	0.67 401	0.65 324	0.60 393	0.29 222	0.60 379	0.34 340	0.15 273	0.12 312	0.17 321	0.15 327	0.21 500	0.13 258

AFF-stereo	0.38 344	0.19 246	0.39 288	0.37 245	0.21 189	0.27 119	0.31 302	0.65 321	0.66 365	0.64 374	1.13 573	0.76 495	0.39 358	0.55 307	0.33 323	0.11 37	0.09 28	0.16 271	0.16 366	0.13 160	0.11 143

AIO-test2	0.39 361	0.21 345	0.41 313	0.47 547	0.25 351	0.45 369	0.35 390	0.77 427	1.27 659	0.36 209	0.87 451	0.37 222	0.30 241	0.47 244	0.27 236	0.15 273	0.13 388	0.21 502	0.23 574	0.15 282	0.13 258

xx1	0.39 361	0.23 408	0.33 181	0.41 400	0.22 224	0.55 424	0.38 453	0.67 342	1.06 609	0.41 257	0.50 250	0.65 428	0.53 446	0.57 332	0.25 185	0.16 334	0.10 99	0.20 459	0.19 489	0.18 414	0.17 421

x	0.39 361	0.24 450	0.41 313	0.34 138	0.23 279	0.52 402	0.32 333	0.86 463	0.52 301	0.57 333	0.70 348	0.59 387	0.50 431	0.49 261	0.46 484	0.17 391	0.15 463	0.17 321	0.15 327	0.17 383	0.16 395

DisPM	0.39 361	0.19 246	0.44 361	0.41 400	0.27 435	0.24 70	0.31 302	0.65 321	0.57 326	0.87 539	0.87 451	0.60 393	0.32 264	0.76 517	0.32 309	0.18 427	0.12 312	0.19 425	0.17 426	0.15 282	0.20 503

RAFT+CT+SA	0.39 361	0.23 408	0.36 236	0.51 600	0.27 435	0.29 155	0.46 541	0.75 417	0.80 460	0.51 304	0.89 463	0.41 266	0.40 364	0.78 532	0.32 309	0.14 190	0.11 239	0.18 377	0.18 456	0.15 282	0.14 309

iRaft-Stereo_20w	0.39 361	0.19 246	0.57 502	0.37 245	0.27 435	0.31 195	0.24 153	1.44 681	0.29 106	0.69 415	0.53 279	0.60 393	0.42 376	0.83 555	0.27 236	0.14 190	0.11 239	0.14 174	0.13 248	0.15 282	0.13 258

IPLG	0.39 361	0.20 298	0.59 508	0.40 362	0.24 317	0.54 417	0.27 214	0.75 417	0.63 348	0.84 519	0.81 411	0.32 175	0.32 264	0.60 379	0.45 473	0.13 124	0.11 239	0.16 271	0.13 248	0.13 160	0.12 206

IPLGR	0.39 361	0.21 345	0.63 530	0.39 318	0.22 224	0.49 389	0.29 253	0.76 424	0.74 415	0.78 470	0.77 378	0.44 297	0.42 376	0.47 244	0.38 406	0.13 124	0.12 312	0.16 271	0.14 292	0.15 282	0.13 258

GMStereo	0.39 361	0.37 589	0.54 486	0.40 362	0.26 399	0.42 343	0.36 413	0.59 269	1.04 599	0.55 326	0.51 260	0.37 222	0.35 301	0.54 300	0.41 428	0.19 462	0.13 388	0.16 271	0.17 426	0.24 555	0.18 442
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 361	0.21 345	0.50 453	0.41 400	0.28 460	0.62 481	0.27 214	0.77 427	0.40 224	0.64 374	0.86 443	0.52 341	0.33 282	0.66 444	0.42 436	0.15 273	0.13 388	0.17 321	0.14 292	0.15 282	0.15 344
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	0.39 361	0.18 198	0.42 334	0.42 448	0.26 399	0.40 316	0.32 333	0.72 393	0.34 157	0.89 553	1.28 615	0.57 363	0.35 301	0.42 183	0.32 309	0.15 273	0.12 312	0.14 174	0.12 200	0.14 214	0.13 258

RAFT-Stereo	0.39 361	0.18 198	0.42 334	0.42 448	0.26 399	0.40 316	0.32 333	0.72 393	0.34 157	0.89 553	1.28 615	0.57 363	0.35 301	0.42 183	0.32 309	0.15 273	0.12 312	0.14 174	0.12 200	0.14 214	0.13 258
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 373	0.20 298	0.35 221	0.39 318	0.24 317	0.71 534	0.42 515	0.62 294	0.61 333	0.60 341	0.97 505	0.39 240	0.46 405	0.42 183	0.32 309	0.30 625	0.17 520	0.31 630	0.31 646	0.18 414	0.13 258

SME	0.40 373	0.20 298	0.35 221	0.36 219	0.19 111	0.79 566	0.31 302	0.79 437	0.73 405	0.56 329	0.77 378	0.43 286	0.51 436	0.57 332	0.36 377	0.16 334	0.17 520	0.19 425	0.19 489	0.18 414	0.16 395

MyStereo8	0.40 373	0.20 298	0.54 486	0.41 400	0.29 491	0.53 410	0.29 253	0.65 321	0.49 286	0.71 428	0.98 507	0.58 372	0.43 382	0.50 269	0.51 510	0.15 273	0.12 312	0.16 271	0.14 292	0.19 453	0.19 477

qqq	0.40 373	0.26 493	0.44 361	0.36 219	0.22 224	0.46 375	0.36 413	0.85 459	0.54 309	0.56 329	0.69 344	0.65 428	0.53 446	0.55 307	0.45 473	0.17 391	0.16 499	0.20 459	0.19 489	0.18 414	0.17 421

IPLGR_C	0.40 373	0.21 345	0.64 535	0.45 517	0.33 563	0.52 402	0.34 364	0.66 332	0.62 337	0.82 500	0.92 474	0.45 300	0.32 264	0.52 284	0.46 484	0.17 391	0.12 312	0.15 230	0.14 292	0.13 160	0.14 309

ACRE	0.40 373	0.21 345	0.65 541	0.45 517	0.33 563	0.51 396	0.33 345	0.66 332	0.63 348	0.80 478	0.92 474	0.45 300	0.32 264	0.52 284	0.45 473	0.16 334	0.12 312	0.15 230	0.14 292	0.13 160	0.14 309

PFNet+	0.40 373	0.19 246	0.49 439	0.39 318	0.25 351	0.28 142	0.23 132	0.64 319	0.70 385	0.85 523	0.79 401	0.64 415	0.35 301	0.72 491	0.34 340	0.19 462	0.14 430	0.23 539	0.20 516	0.16 341	0.20 503

SST-Stereo	0.40 373	0.19 246	0.45 374	0.42 448	0.25 351	0.25 90	0.21 78	0.66 332	0.47 274	1.08 638	0.79 401	0.72 464	0.43 382	0.77 527	0.35 359	0.16 334	0.11 239	0.20 459	0.16 366	0.19 453	0.15 344

RAFT_R40	0.40 373	0.19 246	0.44 361	0.43 471	0.25 351	0.23 56	0.26 191	0.67 342	0.67 370	0.98 600	0.78 390	0.72 464	0.43 382	0.76 517	0.35 359	0.16 334	0.11 239	0.20 459	0.16 366	0.18 414	0.14 309

RAFT-345	0.40 373	0.18 198	0.40 302	0.38 285	0.22 224	0.33 227	0.26 191	0.61 289	0.51 298	0.74 450	1.79 674	0.45 300	0.33 282	0.66 444	0.36 377	0.14 190	0.11 239	0.18 377	0.14 292	0.13 160	0.13 258

sAnonymous2	0.40 373	0.39 607	0.85 611	0.48 555	0.37 591	0.40 316	0.46 541	0.57 253	0.52 301	0.38 228	0.46 233	0.35 208	0.42 376	0.43 197	0.30 290	0.19 462	0.14 430	0.18 377	0.17 426	0.57 688	0.44 672

CroCo_RVC	0.40 373	0.39 607	0.85 611	0.48 555	0.37 591	0.40 316	0.46 541	0.57 253	0.52 301	0.38 228	0.46 233	0.35 208	0.42 376	0.43 197	0.30 290	0.19 462	0.14 430	0.18 377	0.17 426	0.57 688	0.44 672

111	0.40 373	0.17 155	0.41 313	0.34 138	0.19 111	0.52 402	0.28 244	0.74 410	1.16 634	0.50 299	0.91 470	0.63 409	0.48 416	0.61 389	0.35 359	0.14 190	0.10 99	0.14 174	0.12 200	0.13 160	0.13 258

Hybrid-DGEV-2	0.41 386	0.21 345	0.42 334	0.47 547	0.29 491	0.59 463	0.23 132	0.82 447	0.99 574	0.64 374	0.63 315	0.60 393	0.65 531	0.58 355	0.33 323	0.14 190	0.12 312	0.18 377	0.16 366	0.14 214	0.12 206

rvit_0105_4	0.41 386	0.29 537	0.71 571	0.50 584	0.29 491	0.41 336	0.41 504	0.55 240	0.73 405	0.45 275	0.48 242	0.55 354	0.44 393	0.57 332	0.36 377	0.28 611	0.26 633	0.25 569	0.22 557	0.23 542	0.18 442

raft_robust	0.41 386	0.23 408	0.36 236	0.42 448	0.21 189	0.40 316	0.33 345	0.79 437	0.98 569	0.79 475	0.87 451	0.39 240	0.33 282	0.84 560	0.29 282	0.13 124	0.12 312	0.16 271	0.17 426	0.15 282	0.12 206

CIPLG	0.41 386	0.21 345	0.63 530	0.45 517	0.33 563	0.52 402	0.33 345	0.65 321	0.60 332	0.82 500	0.96 492	0.46 307	0.32 264	0.55 307	0.44 464	0.16 334	0.12 312	0.15 230	0.14 292	0.13 160	0.14 309

LCNet	0.41 386	0.20 298	0.32 160	0.44 492	0.24 317	0.47 381	0.29 253	0.67 342	0.53 305	0.72 439	1.03 532	0.66 433	0.60 495	0.58 355	0.34 340	0.14 190	0.10 99	0.19 425	0.19 489	0.21 500	0.36 644

HHNet	0.41 386	0.17 155	0.41 313	0.34 138	0.37 591	0.33 227	0.34 364	0.69 361	0.75 420	0.86 531	1.30 622	0.52 341	0.32 264	0.52 284	0.35 359	0.15 273	0.11 239	0.19 425	0.15 327	0.15 282	0.24 562

AnonymousM	0.41 386	0.81 688	0.29 94	0.34 138	0.22 224	0.28 142	0.38 453	0.53 233	0.41 228	0.70 421	0.49 246	0.47 310	0.27 186	0.41 169	0.31 299	0.15 273	0.12 312	1.51 717	0.26 615	0.12 107	0.10 66

HITNet	0.41 386	0.26 493	0.45 374	0.33 107	0.17 46	0.63 493	0.30 274	0.93 493	0.64 356	0.71 428	0.82 417	0.64 415	0.52 440	0.59 373	0.43 446	0.14 190	0.10 99	0.15 230	0.13 248	0.19 453	0.12 206
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	0.42 394	0.31 552	0.73 580	0.50 584	0.29 491	0.44 357	0.42 515	0.61 289	0.74 415	0.51 304	0.51 260	0.60 393	0.47 411	0.57 332	0.38 406	0.27 600	0.25 626	0.25 569	0.23 574	0.22 525	0.18 442

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 394	0.20 298	0.74 585	0.38 285	0.43 632	0.39 310	0.26 191	0.94 498	0.49 286	0.53 316	0.77 378	0.93 560	0.45 398	0.63 413	0.24 152	0.16 334	0.10 99	0.17 321	0.18 456	0.20 474	0.20 503

test_sample2	0.42 394	0.22 386	0.43 349	0.33 107	0.21 189	0.58 451	0.39 475	0.95 505	0.67 370	0.63 362	0.77 378	0.69 446	0.57 474	0.61 389	0.38 406	0.19 462	0.14 430	0.18 377	0.16 366	0.19 453	0.18 442

test_sample1	0.42 394	0.22 386	0.46 391	0.34 138	0.23 279	0.58 451	0.35 390	0.99 518	0.49 286	0.62 353	0.75 368	0.69 446	0.61 501	0.58 355	0.44 464	0.18 427	0.14 430	0.17 321	0.15 327	0.17 383	0.17 421

StereoVision	0.42 394	0.28 525	0.45 374	0.49 570	0.28 460	0.38 297	0.38 453	0.72 393	0.62 337	0.44 270	1.14 579	0.54 349	0.39 358	0.56 320	0.34 340	0.21 511	0.24 618	0.25 569	0.24 590	0.26 572	0.16 395

GANet-ADL	0.42 394	0.25 476	0.45 374	0.43 471	0.29 491	0.54 417	0.35 390	0.89 478	0.86 496	0.63 362	0.72 352	0.68 441	0.42 376	0.52 284	0.41 428	0.21 511	0.14 430	0.15 230	0.13 248	0.18 414	0.19 477

OMP-Stereo	0.42 394	0.22 386	0.46 391	0.52 616	0.24 317	0.36 271	0.25 165	0.71 386	0.78 449	0.77 466	0.64 321	0.89 544	0.39 358	0.91 591	0.35 359	0.15 273	0.12 312	0.20 459	0.15 327	0.15 282	0.12 206

PFNet	0.42 394	0.18 198	0.58 506	0.43 471	0.24 317	0.43 348	0.32 333	0.74 410	0.78 449	1.00 608	0.74 366	0.68 441	0.39 358	0.72 491	0.37 396	0.16 334	0.10 99	0.20 459	0.15 327	0.16 341	0.13 258

IRAFT_RVC	0.42 394	0.20 298	0.48 426	0.44 492	0.24 317	0.27 119	0.54 597	0.74 410	0.77 438	0.76 460	0.80 404	0.73 477	0.51 436	0.70 479	0.36 377	0.17 391	0.10 99	0.21 502	0.16 366	0.16 341	0.14 309

FENet	0.42 394	0.22 386	0.38 266	0.39 318	0.24 317	0.55 424	0.32 333	0.79 437	0.70 385	0.71 428	0.72 352	0.63 409	0.57 474	0.62 399	0.44 464	0.19 462	0.13 388	0.19 425	0.17 426	0.18 414	0.19 477

IGEV_i1	0.43 404	0.22 386	0.50 453	0.39 318	0.22 224	0.64 501	0.40 488	0.96 509	0.61 333	0.68 407	0.69 344	0.75 487	0.45 398	0.72 491	0.41 428	0.15 273	0.13 388	0.16 271	0.13 248	0.17 383	0.16 395

FACV-RUCA	0.43 404	0.28 525	0.47 405	0.45 517	0.33 563	0.58 451	0.34 364	0.82 447	0.73 405	0.57 333	0.84 429	0.47 310	0.50 431	0.54 300	0.39 414	0.22 539	0.15 463	0.35 647	0.16 366	0.28 587	0.21 523

TestStereo1	0.43 404	0.23 408	0.41 313	0.51 600	0.24 317	0.34 245	0.40 488	0.77 427	0.90 529	0.68 407	0.96 492	0.48 315	0.46 405	0.91 591	0.32 309	0.16 334	0.13 388	0.18 377	0.15 327	0.14 214	0.13 258

test_5	0.43 404	0.24 450	0.43 349	0.52 616	0.28 460	0.28 142	0.42 515	0.72 393	0.82 473	0.62 353	0.91 470	0.72 464	0.55 464	0.79 539	0.35 359	0.14 190	0.11 239	0.18 377	0.18 456	0.18 414	0.16 395

SA-5K	0.43 404	0.23 408	0.41 313	0.51 600	0.24 317	0.34 245	0.40 488	0.77 427	0.90 529	0.68 407	0.96 492	0.48 315	0.46 405	0.91 591	0.32 309	0.16 334	0.13 388	0.18 377	0.15 327	0.14 214	0.13 258

dd	0.43 404	0.38 599	0.55 492	0.44 492	0.25 351	0.47 381	0.38 453	0.70 377	1.05 603	0.59 337	0.65 324	0.42 277	0.39 358	0.66 444	0.50 500	0.24 570	0.15 463	0.21 502	0.15 327	0.22 525	0.18 442

IIG-Stereo	0.43 404	0.21 345	0.44 361	0.50 584	0.25 351	0.44 357	0.21 78	0.71 386	0.76 429	0.83 512	0.95 488	0.83 519	0.43 382	0.90 584	0.35 359	0.15 273	0.12 312	0.19 425	0.14 292	0.15 282	0.11 143

DN-CSS_ROB	0.43 404	0.26 493	0.62 520	0.40 362	0.29 491	0.44 357	0.27 214	0.77 427	0.75 420	0.72 439	1.09 559	0.48 315	0.43 382	0.69 472	0.37 396	0.15 273	0.12 312	0.21 502	0.19 489	0.18 414	0.16 395

Selective-IGEV-i1	0.44 412	0.20 298	0.53 481	0.41 400	0.22 224	0.62 481	0.50 569	1.01 533	0.88 510	0.63 362	0.81 411	0.79 505	0.38 345	0.54 300	0.38 406	0.16 334	0.13 388	0.15 230	0.13 248	0.15 282	0.15 344

MyStereo05	0.44 412	0.21 345	0.45 374	0.41 400	0.28 460	0.41 336	0.50 569	0.93 493	1.09 622	0.76 460	0.61 310	0.51 335	0.57 474	0.73 498	0.42 436	0.14 190	0.13 388	0.18 377	0.17 426	0.17 383	0.15 344

MyStereo04	0.44 412	0.22 386	0.44 361	0.42 448	0.28 460	0.40 316	0.50 569	1.00 523	1.08 620	0.62 353	0.58 302	0.55 354	0.57 474	0.71 485	0.44 464	0.14 190	0.13 388	0.18 377	0.17 426	0.17 383	0.16 395

mmm	0.44 412	0.27 511	0.46 391	0.38 285	0.24 317	0.61 473	0.35 390	0.94 498	0.53 305	0.72 439	1.05 542	0.63 409	0.50 431	0.57 332	0.45 473	0.18 427	0.15 463	0.23 539	0.20 516	0.20 474	0.18 442

ffm	0.44 412	0.26 493	0.49 439	0.37 245	0.25 351	0.55 424	0.37 431	0.68 352	1.04 599	0.73 445	0.96 492	0.71 455	0.53 446	0.57 332	0.25 185	0.16 334	0.10 99	0.25 569	0.21 539	0.16 341	0.16 395

SA	0.44 412	0.25 476	0.46 391	0.46 539	0.24 317	0.43 348	0.36 413	0.75 417	0.96 562	0.59 337	1.03 532	0.48 315	0.52 440	0.94 607	0.32 309	0.16 334	0.12 312	0.21 502	0.19 489	0.15 282	0.13 258

GwcNet-ADL	0.44 412	0.22 386	0.48 426	0.45 517	0.30 510	0.40 316	0.37 431	0.92 491	0.97 565	0.71 428	0.78 390	0.61 399	0.42 376	0.62 399	0.50 500	0.19 462	0.14 430	0.15 230	0.14 292	0.18 414	0.18 442

TransformOpticalFlow	0.44 412	0.20 298	0.47 405	0.41 400	0.23 279	0.37 284	0.47 549	0.94 498	0.76 429	0.65 383	1.14 579	0.73 477	0.56 471	0.76 517	0.32 309	0.15 273	0.10 99	0.17 321	0.15 327	0.14 214	0.13 258

GMM-Stereo	0.44 412	0.19 246	0.36 236	0.42 448	0.25 351	0.51 396	0.47 549	0.71 386	0.53 305	0.76 460	1.37 631	0.76 495	0.38 345	0.60 379	0.33 323	0.15 273	0.10 99	0.20 459	0.19 489	0.16 341	0.27 587

GES	0.44 412	0.23 408	0.57 502	0.40 362	0.30 510	0.59 463	0.36 413	0.96 509	0.68 377	0.74 450	0.83 423	0.47 310	0.48 416	0.67 455	0.43 446	0.22 539	0.16 499	0.17 321	0.16 366	0.18 414	0.23 553

HCRNet	0.44 412	0.34 571	0.41 313	0.53 626	0.26 399	0.53 410	0.29 253	0.83 452	0.63 348	0.71 428	0.81 411	0.77 501	0.50 431	0.66 444	0.36 377	0.24 570	0.16 499	0.24 556	0.20 516	0.21 500	0.18 442

Hybrid-DGEV-03	0.45 423	0.19 246	0.33 181	0.43 471	0.27 435	0.56 439	0.26 191	0.65 321	0.74 415	0.94 581	1.92 681	0.61 399	0.30 241	0.55 307	0.34 340	0.14 190	0.10 99	0.18 377	0.16 366	0.14 214	0.11 143

DFGA-Net	0.45 423	0.29 537	0.80 607	0.42 448	0.32 551	0.53 410	0.35 390	0.78 433	0.89 526	0.66 396	0.75 368	0.48 315	0.39 358	0.74 506	0.60 544	0.15 273	0.13 388	0.19 425	0.18 456	0.20 474	0.17 421

FLISNet	0.45 423	0.21 345	0.36 236	0.34 138	0.35 579	0.28 142	0.31 302	0.72 393	0.46 267	0.87 539	1.13 573	1.09 609	0.76 588	0.69 472	0.56 533	0.12 63	0.10 99	0.17 321	0.17 426	0.17 383	0.15 344

CoSv	0.45 423	0.21 345	0.36 236	0.34 138	0.35 579	0.28 142	0.31 302	0.72 393	0.46 267	0.87 539	1.13 573	1.09 609	0.76 588	0.69 472	0.56 533	0.12 63	0.10 99	0.17 321	0.17 426	0.17 383	0.15 344

U	0.45 423	0.16 104	0.32 160	0.40 362	0.71 697	3.55 730	0.20 51	0.41 126	0.38 207	0.26 104	0.23 53	0.24 96	0.22 108	0.26 12	0.22 91	0.15 273	0.09 28	0.88 708	0.13 248	0.13 160	0.11 143

CASS	0.45 423	0.27 511	0.42 334	0.48 555	0.22 224	0.61 473	0.34 364	0.97 513	0.62 337	0.71 428	0.85 439	0.61 399	0.55 464	0.57 332	0.41 428	0.29 618	0.16 499	0.22 518	0.18 456	0.22 525	0.28 594
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 423	0.25 476	0.43 349	0.45 517	0.28 460	0.70 528	0.34 364	0.94 498	0.76 429	0.75 452	0.80 404	0.65 428	0.49 421	0.64 428	0.51 510	0.20 492	0.14 430	0.22 518	0.19 489	0.18 414	0.18 442

RAFT_CTSACE	0.45 423	0.20 298	0.44 361	0.45 517	0.27 435	0.34 245	0.39 475	0.60 281	0.73 405	0.76 460	1.44 647	0.83 519	0.38 345	1.08 630	0.26 215	0.12 63	0.13 388	0.18 377	0.16 366	0.15 282	0.11 143

iRaft-Stereo_5w	0.45 423	0.21 345	0.48 426	0.42 448	0.28 460	0.31 195	0.54 597	0.63 304	0.62 337	0.62 353	0.89 463	1.01 583	0.69 553	0.75 512	0.66 563	0.13 124	0.12 312	0.17 321	0.15 327	0.14 214	0.15 344

RAFT	0.45 423	0.22 386	0.45 374	0.47 547	0.26 399	0.54 417	0.47 549	0.66 332	0.58 328	0.80 478	0.82 417	0.94 562	0.57 474	0.75 512	0.34 340	0.17 391	0.15 463	0.22 518	0.20 516	0.16 341	0.12 206

DMCA	0.45 423	0.26 493	0.50 453	0.38 285	0.28 460	0.51 396	0.34 364	0.93 493	0.68 377	0.75 452	0.83 423	0.79 505	0.53 446	0.51 277	0.54 526	0.21 511	0.16 499	0.21 502	0.16 366	0.19 453	0.21 523

SCION-MonSter(vits)	0.46 434	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.88 475	1.07 616	0.20 23	1.06 549	0.73 477	0.56 471	0.76 517	1.14 662	0.19 462	0.15 463	0.33 642	0.34 659	0.25 564	0.24 562

Select-FE	0.46 434	0.24 450	0.88 618	0.42 448	0.35 579	0.33 227	0.19 32	0.90 483	0.37 197	0.60 341	1.01 518	0.97 569	0.80 606	0.72 491	0.28 259	0.16 334	0.12 312	0.17 321	0.20 516	0.15 282	0.24 562

PAM_32	0.46 434	0.19 246	0.67 551	0.39 318	0.24 317	0.75 551	0.27 214	0.95 505	0.34 157	0.68 407	0.44 224	1.91 693	0.65 531	0.62 399	0.26 215	0.15 273	0.10 99	0.16 271	0.15 327	0.14 214	0.13 258

PAM	0.46 434	0.19 246	0.70 566	0.40 362	0.26 399	0.75 551	0.33 345	0.85 459	0.34 157	0.70 421	0.46 233	1.83 688	0.63 514	0.61 389	0.26 215	0.15 273	0.10 99	0.16 271	0.14 292	0.14 214	0.13 258

UGAM-zero	0.46 434	0.19 246	0.62 520	0.37 245	0.23 279	0.34 245	0.21 78	1.15 596	0.39 219	0.66 396	0.61 310	1.70 685	0.91 633	0.75 512	0.25 185	0.14 190	0.11 239	0.15 230	0.12 200	0.13 160	0.13 258

test_sample3	0.46 434	0.25 476	0.50 453	0.35 185	0.23 279	0.69 523	0.37 431	1.15 596	0.81 468	0.75 452	0.79 401	0.66 433	0.49 421	0.63 413	0.46 484	0.21 511	0.15 463	0.20 459	0.19 489	0.21 500	0.19 477

IER	0.46 434	0.23 408	0.50 453	0.38 285	0.28 460	0.69 523	0.35 390	0.80 441	0.66 365	0.83 512	0.94 478	0.75 487	0.77 595	0.60 379	0.42 436	0.17 391	0.14 430	0.17 321	0.17 426	0.17 383	0.15 344

BSDual-CNN	0.46 434	0.25 476	0.43 349	0.45 517	0.28 460	0.77 558	0.40 488	0.94 498	0.76 429	0.75 452	0.80 404	0.76 495	0.54 458	0.64 428	0.43 446	0.20 492	0.14 430	0.22 518	0.19 489	0.18 414	0.18 442

STrans-v2	0.46 434	0.20 298	0.48 426	0.40 362	0.24 317	0.55 424	0.50 569	1.07 558	0.73 405	0.65 383	1.05 542	0.72 464	0.69 553	0.72 491	0.33 323	0.14 190	0.10 99	0.17 321	0.14 292	0.13 160	0.12 206

Prome-Stereo	0.46 434	0.19 246	0.35 221	0.44 492	0.26 399	0.40 316	0.45 537	0.68 352	0.44 252	0.96 590	1.84 677	0.59 387	0.67 542	0.61 389	0.32 309	0.14 190	0.11 239	0.16 271	0.14 292	0.16 341	0.29 601

ICVP	0.46 434	0.25 476	0.38 266	0.48 555	0.28 460	0.58 451	0.43 524	1.00 523	0.70 385	0.67 401	0.95 488	0.75 487	0.55 464	0.53 293	0.54 526	0.23 557	0.17 520	0.19 425	0.17 426	0.19 453	0.20 503
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 434	0.34 571	0.86 616	0.50 584	0.37 591	0.81 577	0.50 569	0.72 393	0.65 361	0.51 304	0.65 324	0.45 300	0.45 398	0.64 428	0.38 406	0.24 570	0.24 618	0.22 518	0.21 539	0.23 542	0.23 553

CFNet_pseudo	0.46 434	0.24 450	0.52 474	0.37 245	0.27 435	0.58 451	0.30 274	0.86 463	0.88 510	0.82 500	1.03 532	0.75 487	0.47 411	0.58 355	0.44 464	0.17 391	0.12 312	0.24 556	0.16 366	0.24 555	0.19 477

ACVNet	0.46 434	0.23 408	0.36 236	0.39 318	0.28 460	0.58 451	0.40 488	0.87 470	0.80 460	0.64 374	0.96 492	0.79 505	0.60 495	0.63 413	0.67 566	0.17 391	0.15 463	0.16 271	0.15 327	0.18 414	0.15 344

BEATNet_4x	0.46 434	0.32 557	0.56 498	0.37 245	0.19 111	0.63 493	0.35 390	1.01 533	0.72 398	0.77 466	0.83 423	0.70 451	0.59 491	0.68 466	0.53 521	0.16 334	0.12 312	0.16 271	0.14 292	0.24 555	0.16 395

ccs_rob	0.46 434	0.24 450	0.52 474	0.37 245	0.27 435	0.58 451	0.31 302	0.86 463	0.88 510	0.82 500	1.02 527	0.75 487	0.47 411	0.58 355	0.44 464	0.17 391	0.12 312	0.24 556	0.16 366	0.24 555	0.19 477

G2L-ROB	0.47 450	0.19 246	0.42 334	0.35 185	0.22 224	0.57 445	0.42 515	1.14 592	0.71 396	0.84 519	0.75 368	1.09 609	0.53 446	0.74 506	0.53 521	0.17 391	0.12 312	0.14 174	0.12 200	0.17 383	0.19 477

rvit_0105_3	0.47 450	0.34 571	0.77 603	0.54 633	0.31 534	0.49 389	0.47 549	0.63 304	0.79 458	0.65 383	0.59 303	0.64 415	0.50 431	0.65 435	0.39 414	0.29 618	0.27 642	0.29 620	0.28 630	0.21 500	0.20 503

rvit_stereo_0075_2	0.47 450	0.37 589	0.70 566	0.53 626	0.46 652	0.43 348	0.36 413	0.81 445	0.67 370	0.55 326	0.74 366	0.59 387	0.43 382	0.63 413	0.43 446	0.32 641	0.23 608	0.35 647	0.25 600	0.30 600	0.25 570

test_sample5	0.47 450	0.26 493	0.49 439	0.36 219	0.22 224	0.64 501	0.39 475	1.13 583	0.81 468	0.77 466	0.94 478	0.64 415	0.54 458	0.65 435	0.43 446	0.21 511	0.16 499	0.22 518	0.20 516	0.22 525	0.20 503

test_sample4	0.47 450	0.26 493	0.50 453	0.35 185	0.22 224	0.69 523	0.38 453	1.15 596	0.81 468	0.78 470	0.82 417	0.62 406	0.53 446	0.63 413	0.44 464	0.21 511	0.15 463	0.21 502	0.19 489	0.21 500	0.19 477

DispNO	0.47 450	0.23 408	0.71 571	0.39 318	0.31 534	0.60 470	0.38 453	0.89 478	0.77 438	0.75 452	0.84 429	0.72 464	0.54 458	0.73 498	0.46 484	0.19 462	0.14 430	0.20 459	0.18 456	0.16 341	0.17 421

CoDeX	0.47 450	0.20 298	0.49 439	0.42 448	0.25 351	0.75 551	0.36 413	1.27 649	0.80 460	0.82 500	0.96 492	0.62 406	0.57 474	0.60 379	0.36 377	0.17 391	0.12 312	0.17 321	0.15 327	0.16 341	0.14 309

ARAFT	0.47 450	0.24 450	0.79 605	0.42 448	0.25 351	0.55 424	0.55 602	0.75 417	0.81 468	0.89 553	0.75 368	0.73 477	0.47 411	0.88 576	0.37 396	0.15 273	0.12 312	0.23 539	0.22 557	0.14 214	0.13 258

SFCPSM	0.47 450	0.21 345	0.55 492	0.40 362	0.27 435	0.87 596	0.37 431	1.33 660	0.77 438	0.80 478	0.84 429	0.54 349	0.49 421	0.57 332	0.37 396	0.18 427	0.13 388	0.18 377	0.20 516	0.16 341	0.15 344

cf-r	0.47 450	0.23 408	0.41 313	0.39 318	0.23 279	0.59 463	0.37 431	0.88 475	0.85 491	0.72 439	1.05 542	0.94 562	0.62 508	0.56 320	0.54 526	0.21 511	0.14 430	0.17 321	0.19 489	0.15 282	0.15 344

GANet-RSSM	0.47 450	0.21 345	0.37 253	0.38 285	0.25 351	0.58 451	0.36 413	1.07 558	0.78 449	0.68 407	1.01 518	0.86 529	0.67 542	0.62 399	0.44 464	0.21 511	0.15 463	0.18 377	0.18 456	0.18 414	0.17 421

CCAANet	0.47 450	0.20 298	0.47 405	0.41 400	0.28 460	0.67 518	0.31 302	0.99 518	0.75 420	0.63 362	1.22 601	0.69 446	0.52 440	0.79 539	0.42 436	0.14 190	0.13 388	0.19 425	0.19 489	0.15 282	0.19 477

MLCV	0.47 450	0.24 450	0.61 516	0.37 245	0.17 46	0.61 473	0.33 345	0.80 441	0.87 506	0.94 581	1.13 573	0.72 464	0.43 382	0.89 582	0.51 510	0.13 124	0.10 99	0.13 117	0.11 159	0.14 214	0.12 206

G2L-Stereo_test	0.48 463	0.20 298	0.40 302	0.34 138	0.23 279	0.57 445	0.58 613	1.10 569	0.77 438	0.86 531	0.94 478	0.95 564	0.54 458	0.68 466	0.60 544	0.16 334	0.12 312	0.14 174	0.12 200	0.15 282	0.15 344

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 463	0.21 345	1.26 667	0.39 318	0.51 665	0.28 142	0.30 274	1.25 645	0.44 252	0.68 407	1.11 562	0.86 529	0.33 282	0.67 455	0.27 236	0.15 273	0.11 239	0.17 321	0.20 516	0.22 525	0.24 562

DualNet	0.48 463	0.26 493	0.49 439	0.36 219	0.22 224	0.64 501	0.39 475	1.13 583	0.81 468	0.80 478	1.03 532	0.64 415	0.54 458	0.65 435	0.43 446	0.21 511	0.16 499	0.22 518	0.20 516	0.22 525	0.20 503

PCWNet_CMD	0.48 463	0.24 450	0.52 474	0.39 318	0.27 435	0.63 493	0.30 274	0.95 505	0.96 562	0.86 531	1.07 553	0.79 505	0.44 393	0.57 332	0.43 446	0.17 391	0.12 312	0.21 502	0.16 366	0.24 555	0.19 477

gwcnet-sp	0.48 463	0.23 408	0.70 566	0.40 362	0.26 399	0.81 577	0.41 504	0.89 478	0.84 483	0.91 566	0.76 374	0.66 433	0.61 501	0.66 444	0.50 500	0.18 427	0.17 520	0.18 377	0.18 456	0.18 414	0.18 442

scenet	0.48 463	0.23 408	0.70 566	0.40 362	0.26 399	0.81 577	0.41 504	0.89 478	0.84 483	0.91 566	0.76 374	0.66 433	0.61 501	0.66 444	0.50 500	0.18 427	0.17 520	0.18 377	0.18 456	0.18 414	0.18 442

ssnet	0.48 463	0.23 408	0.70 566	0.40 362	0.26 399	0.81 577	0.41 504	0.89 478	0.84 483	0.91 566	0.76 374	0.66 433	0.61 501	0.66 444	0.50 500	0.18 427	0.17 520	0.18 377	0.18 456	0.18 414	0.18 442

Sa-1000	0.48 463	0.24 450	0.41 313	0.45 517	0.25 351	0.59 463	0.34 364	0.81 445	0.93 548	0.82 500	1.50 654	0.53 345	0.45 398	0.92 594	0.30 290	0.15 273	0.12 312	0.21 502	0.19 489	0.15 282	0.13 258

UDGNet	0.48 463	0.77 685	0.50 453	0.48 555	0.31 534	0.41 336	0.34 364	0.70 377	0.92 541	0.65 383	0.60 305	0.58 372	0.43 382	0.63 413	0.41 428	0.32 641	0.15 463	0.66 699	0.19 489	0.36 637	0.21 523

PSMNet-ADL	0.48 463	0.27 511	0.40 302	0.48 555	0.30 510	0.68 521	0.37 431	0.90 483	0.80 460	0.61 349	0.80 404	0.92 557	0.62 508	0.72 491	0.63 555	0.23 557	0.18 545	0.18 377	0.20 516	0.22 525	0.20 503

PSM-AAD	0.48 463	0.20 298	0.37 253	0.43 471	0.23 279	0.56 439	0.50 569	0.65 321	0.70 385	1.07 634	1.12 566	0.58 372	0.92 638	0.61 389	0.32 309	0.15 273	0.11 239	0.25 569	0.26 615	0.18 414	0.43 671

KYRaft	0.48 463	0.20 298	0.38 266	0.44 492	0.23 279	0.44 357	0.37 431	0.66 332	0.41 228	0.94 581	1.73 670	0.79 505	0.41 373	0.63 413	0.31 299	0.16 334	0.11 239	0.18 377	0.22 557	0.16 341	0.78 702

ASMatch	0.48 463	0.19 246	0.45 374	0.39 318	0.28 460	0.37 284	0.26 191	0.74 410	0.68 377	0.76 460	2.34 694	0.61 399	0.52 440	0.62 399	0.37 396	0.14 190	0.12 312	0.17 321	0.15 327	0.14 214	0.21 523

DEmStereo	0.48 463	0.17 155	0.50 453	0.38 285	0.25 351	0.59 463	0.34 364	0.63 304	0.74 415	0.89 553	1.66 666	0.58 372	1.06 660	0.60 379	0.42 436	0.14 190	0.11 239	0.16 271	0.16 366	0.14 214	0.15 344

PSMNet-RSSM	0.48 463	0.22 386	0.38 266	0.42 448	0.25 351	0.50 391	0.37 431	1.10 569	0.77 438	0.70 421	1.06 549	0.84 522	0.64 525	0.62 399	0.47 491	0.23 557	0.15 463	0.23 539	0.25 600	0.20 474	0.19 477

CFNet-ft	0.48 463	0.23 408	0.36 236	0.40 362	0.26 399	0.64 501	0.37 431	0.87 470	0.85 491	0.64 374	1.00 515	1.01 583	0.64 525	0.61 389	0.53 521	0.23 557	0.15 463	0.24 556	0.21 539	0.23 542	0.18 442

MSMDNet	0.48 463	0.24 450	0.52 474	0.39 318	0.27 435	0.63 493	0.30 274	0.96 509	0.96 562	0.86 531	1.07 553	0.79 505	0.44 393	0.57 332	0.43 446	0.17 391	0.12 312	0.20 459	0.16 366	0.23 542	0.19 477

CFNet_RVC	0.48 463	0.23 408	0.36 236	0.40 362	0.26 399	0.64 501	0.37 431	0.87 470	0.85 491	0.64 374	1.00 515	1.01 583	0.64 525	0.61 389	0.53 521	0.23 557	0.15 463	0.24 556	0.21 539	0.23 542	0.18 442

G2L-Stereo	0.49 481	0.23 408	0.48 426	0.43 471	0.26 399	0.47 381	0.42 515	0.93 493	0.78 449	0.84 519	0.86 443	0.91 551	0.52 440	0.78 532	0.70 574	0.20 492	0.17 520	0.22 518	0.18 456	0.17 383	0.21 523

DCVSM-stereo	0.49 481	0.27 511	0.53 481	0.39 318	0.29 491	0.51 396	0.26 191	0.75 417	0.75 420	1.11 644	0.75 368	1.05 597	0.72 574	0.60 379	0.47 491	0.20 492	0.19 565	0.24 556	0.20 516	0.25 564	0.30 610

test_sample6	0.49 481	0.26 493	0.50 453	0.37 245	0.22 224	0.63 493	0.40 488	1.12 581	0.83 478	0.80 478	1.03 532	0.66 433	0.55 464	0.67 455	0.46 484	0.22 539	0.16 499	0.22 518	0.22 557	0.23 542	0.21 523

qqq1	0.49 481	0.23 408	0.62 520	0.34 138	0.20 157	0.62 481	0.34 364	1.21 621	1.02 588	0.81 491	1.01 518	0.71 455	0.65 531	0.84 560	0.34 340	0.19 462	0.15 463	0.14 174	0.12 200	0.15 282	0.14 309

fff1	0.49 481	0.23 408	0.62 520	0.34 138	0.20 157	0.62 481	0.34 364	1.21 621	1.02 588	0.81 491	1.01 518	0.71 455	0.65 531	0.84 560	0.34 340	0.19 462	0.15 463	0.14 174	0.12 200	0.15 282	0.14 309

ff1	0.49 481	0.26 493	0.49 439	0.37 245	0.25 351	0.55 424	0.37 431	0.68 352	1.04 599	0.73 445	0.96 492	0.71 455	0.53 446	1.01 614	0.88 616	0.16 334	0.10 99	0.25 569	0.21 539	0.16 341	0.16 395

GMStereo_Zeroshot	0.49 481	0.44 626	0.74 585	0.49 570	0.27 435	0.56 439	0.29 253	0.73 404	0.76 429	0.86 531	0.94 478	0.91 551	0.36 329	0.74 506	0.43 446	0.26 590	0.14 430	0.26 588	0.15 327	0.36 637	0.18 442

ToySt	0.49 481	0.27 511	0.75 593	0.40 362	0.27 435	0.64 501	0.49 564	0.84 456	0.77 438	0.60 341	0.83 423	0.88 540	0.66 539	0.70 479	0.56 533	0.16 334	0.17 520	0.21 502	0.20 516	0.21 500	0.19 477

anonymousa	0.49 481	0.20 298	0.42 334	0.38 285	0.23 279	0.91 600	0.35 390	0.75 417	0.62 337	0.85 523	1.54 659	1.06 599	0.66 539	0.51 277	0.43 446	0.16 334	0.13 388	0.19 425	0.21 539	0.16 341	0.14 309

hknet	0.49 481	0.25 476	0.51 468	0.45 517	0.29 491	0.77 558	0.40 488	0.94 498	0.83 478	0.75 452	0.80 404	0.97 569	0.61 501	0.73 498	0.45 473	0.18 427	0.14 430	0.22 518	0.19 489	0.18 414	0.18 442

psmg	0.49 481	0.25 476	0.43 349	0.41 400	0.28 460	0.85 592	0.43 524	0.99 518	0.76 429	0.91 566	0.94 478	0.76 495	0.54 458	0.64 428	0.43 446	0.20 492	0.15 463	0.20 459	0.20 516	0.18 414	0.18 442

DRaft	0.49 481	0.17 155	0.47 405	0.37 245	0.25 351	0.58 451	0.40 488	0.65 321	0.85 491	1.02 616	1.75 673	0.50 329	0.82 612	0.63 413	0.40 422	0.13 124	0.11 239	0.16 271	0.16 366	0.14 214	0.15 344

GrayStereo	0.49 481	0.19 246	0.42 334	0.46 539	0.28 460	0.53 410	0.67 639	0.69 361	0.63 348	1.02 616	1.47 653	0.78 503	0.76 588	0.56 320	0.33 323	0.14 190	0.12 312	0.17 321	0.17 426	0.15 282	0.29 601

GwcNet-RSSM	0.49 481	0.24 450	0.42 334	0.40 362	0.23 279	0.55 424	0.38 453	0.93 493	0.93 548	0.71 428	1.16 590	0.86 529	0.60 495	0.62 399	0.66 563	0.21 511	0.14 430	0.19 425	0.20 516	0.16 341	0.15 344

UCFNet_RVC	0.49 481	0.26 493	0.35 221	0.39 318	0.26 399	0.64 501	0.36 413	1.15 596	0.84 483	0.67 401	0.88 459	0.88 540	0.59 491	0.58 355	0.45 473	0.24 570	0.17 520	0.27 602	0.27 622	0.25 564	0.23 553

iResNet	0.49 481	0.29 537	0.79 605	0.42 448	0.21 189	0.61 473	0.40 488	0.82 447	0.99 574	0.87 539	1.12 566	0.69 446	0.53 446	0.78 532	0.51 510	0.15 273	0.11 239	0.14 174	0.12 200	0.17 383	0.15 344

MWDA-net	0.50 497	0.23 408	0.58 506	0.41 400	0.30 510	0.78 562	0.48 557	0.83 452	0.86 496	0.98 600	0.85 439	0.72 464	0.81 607	0.75 512	0.42 436	0.19 462	0.13 388	0.18 377	0.18 456	0.19 453	0.21 523

PStereo	0.50 497	0.75 681	0.42 334	0.37 245	0.28 460	0.55 424	0.46 541	0.54 236	0.88 510	0.53 316	0.33 158	0.51 335	0.51 436	0.78 532	0.67 566	0.51 693	0.25 626	0.30 629	0.27 622	0.59 691	0.49 688

CFNet_ucs	0.50 497	0.24 450	0.55 492	0.38 285	0.31 534	0.58 451	0.33 345	0.98 516	0.93 548	0.88 549	1.19 598	0.80 514	0.49 421	0.63 413	0.43 446	0.21 511	0.15 463	0.26 588	0.18 456	0.26 572	0.22 545

NINENet	0.50 497	0.29 537	0.51 468	0.45 517	0.32 551	0.70 528	0.34 364	1.10 569	0.88 510	0.80 478	0.94 478	0.65 428	0.49 421	0.73 498	0.51 510	0.22 539	0.20 580	0.25 569	0.18 456	0.22 525	0.21 523

AACVNet	0.50 497	0.23 408	0.49 439	0.46 539	0.29 491	0.52 402	0.38 453	0.90 483	0.55 316	0.81 491	1.03 532	1.00 579	0.70 566	0.83 555	0.54 526	0.21 511	0.18 545	0.24 556	0.18 456	0.23 542	0.20 503

CrosDoStereo	0.50 497	0.18 198	0.45 374	0.38 285	0.24 317	0.40 316	1.18 705	0.67 342	0.86 496	0.94 581	1.37 631	0.63 409	0.77 595	0.65 435	0.45 473	0.15 273	0.12 312	0.17 321	0.18 456	0.14 214	0.14 309

DeepStereo_LL	0.50 497	0.18 198	0.45 374	0.38 285	0.24 317	0.40 316	1.18 705	0.67 342	0.86 496	0.94 581	1.37 631	0.63 409	0.77 595	0.65 435	0.45 473	0.15 273	0.12 312	0.17 321	0.18 456	0.14 214	0.14 309

THIR-Stereo	0.50 497	0.18 198	0.45 374	0.38 285	0.23 279	0.75 551	0.67 639	0.66 332	0.87 506	1.02 616	1.40 637	0.72 464	0.76 588	0.62 399	0.42 436	0.15 273	0.11 239	0.17 321	0.18 456	0.14 214	0.15 344

AdaStereo	0.50 497	0.32 557	0.47 405	0.48 555	0.25 351	0.67 518	0.32 333	1.17 609	0.88 510	0.75 452	0.99 512	0.75 487	0.49 421	0.67 455	0.46 484	0.27 600	0.12 312	0.28 610	0.18 456	0.23 542	0.18 442
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	0.51 506	0.23 408	0.62 520	0.34 138	0.20 157	0.62 481	0.34 364	1.21 621	1.02 588	0.81 491	1.01 518	0.71 455	0.65 531	0.84 560	0.55 531	0.19 462	0.15 463	0.18 377	0.16 366	0.18 414	0.18 442

tta	0.51 506	0.23 408	0.62 520	0.34 138	0.20 157	0.62 481	0.34 364	1.21 621	1.02 588	0.81 491	1.01 518	0.71 455	0.65 531	0.84 560	0.55 531	0.19 462	0.15 463	0.18 377	0.16 366	0.15 282	0.14 309

DAS	0.51 506	0.25 476	0.60 514	0.48 555	0.31 534	0.58 451	0.41 504	0.83 452	0.97 565	0.89 553	1.12 566	0.70 451	0.75 585	0.82 547	0.43 446	0.17 391	0.13 388	0.18 377	0.15 327	0.20 474	0.18 442

SepStereo	0.51 506	0.25 476	0.60 514	0.48 555	0.31 534	0.58 451	0.41 504	0.83 452	0.97 565	0.89 553	1.12 566	0.70 451	0.75 585	0.93 600	0.43 446	0.17 391	0.13 388	0.18 377	0.15 327	0.20 474	0.18 442

acv_ft	0.51 506	0.23 408	0.56 498	0.44 492	0.28 460	0.86 595	0.39 475	0.91 488	0.80 460	0.97 595	0.96 492	0.79 505	0.59 491	0.63 413	0.87 613	0.17 391	0.15 463	0.16 271	0.15 327	0.17 383	0.15 344

DMCA-RVC	0.51 506	0.30 547	0.59 508	0.50 584	0.32 551	0.54 417	0.38 453	0.86 463	0.68 377	0.94 581	0.86 443	0.91 551	0.68 549	0.70 479	0.59 542	0.23 557	0.18 545	0.31 630	0.23 574	0.26 572	0.19 477

CFNet	0.51 506	0.29 537	0.46 391	0.41 400	0.27 435	0.70 528	0.32 333	1.13 583	1.00 581	0.72 439	1.07 553	0.85 524	0.60 495	0.76 517	0.52 517	0.19 462	0.14 430	0.23 539	0.23 574	0.21 500	0.16 395

HSM	0.51 506	0.24 450	0.41 313	0.39 318	0.24 317	0.75 551	0.40 488	1.22 629	0.75 420	0.81 491	0.91 470	1.21 631	0.69 553	0.87 573	0.46 484	0.17 391	0.13 388	0.17 321	0.14 292	0.17 383	0.17 421

MWSP-net	0.52 514	0.23 408	0.54 486	0.45 517	0.30 510	0.70 528	0.81 674	1.02 537	0.92 541	0.75 452	0.78 390	0.91 551	0.73 577	0.62 399	0.52 517	0.19 462	0.15 463	0.19 425	0.18 456	0.21 500	0.22 545

RT-IGEV	0.52 514	0.19 246	0.59 508	0.40 362	0.25 351	0.79 566	0.62 626	1.15 596	0.74 415	0.89 553	0.99 512	1.18 630	0.61 501	0.65 435	0.31 299	0.19 462	0.13 388	0.17 321	0.13 248	0.15 282	0.20 503

DDVS	0.52 514	0.30 547	0.56 498	0.41 400	0.31 534	0.71 534	0.34 364	0.91 488	0.67 370	0.85 523	0.89 463	1.12 617	0.46 405	0.86 571	0.60 544	0.22 539	0.16 499	0.22 518	0.18 456	0.25 564	0.26 576

UGAM	0.52 514	0.22 386	0.46 391	0.45 517	0.25 351	0.41 336	0.52 588	0.62 294	1.16 634	0.76 460	1.13 573	1.32 649	0.57 474	1.00 613	0.53 521	0.17 391	0.14 430	0.25 569	0.21 539	0.15 282	0.13 258

test_sample7	0.52 514	0.29 537	0.50 453	0.36 219	0.27 435	0.62 481	0.41 504	1.06 554	0.88 510	0.92 574	0.86 443	0.85 524	0.69 553	0.68 466	0.50 500	0.26 590	0.20 580	0.27 602	0.26 615	0.27 583	0.24 562

ac_64	0.52 514	0.22 386	0.50 453	0.45 517	0.28 460	0.80 572	0.45 537	1.02 537	0.61 333	0.91 566	0.83 423	1.07 604	0.68 549	0.74 506	0.70 574	0.21 511	0.18 545	0.20 459	0.19 489	0.18 414	0.15 344

iResNetv2_ROB	0.52 514	0.27 511	0.69 562	0.38 285	0.25 351	0.62 481	0.35 390	1.17 609	1.01 585	0.99 603	1.06 549	0.88 540	0.67 542	0.66 444	0.39 414	0.19 462	0.13 388	0.15 230	0.11 159	0.18 414	0.16 395

iResNet_ROB	0.52 514	0.21 345	0.53 481	0.37 245	0.21 189	0.61 473	0.29 253	1.51 690	1.32 666	0.90 561	1.02 527	0.80 514	0.62 508	0.76 517	0.43 446	0.16 334	0.12 312	0.13 117	0.09 15	0.15 282	0.18 442

coex_refinement	0.53 522	0.21 345	0.39 288	0.44 492	0.30 510	0.76 557	0.39 475	1.09 566	0.90 529	0.85 523	1.12 566	1.00 579	0.56 471	0.63 413	0.81 597	0.21 511	0.13 388	0.16 271	0.16 366	0.20 474	0.21 523

ITSA-stereo	0.53 522	0.28 525	0.52 474	0.40 362	0.23 279	0.56 439	0.34 364	1.24 641	1.24 649	0.80 478	0.81 411	0.72 464	0.58 484	0.82 547	0.65 560	0.21 511	0.17 520	0.23 539	0.21 539	0.22 525	0.26 576

mmx	0.53 522	0.26 493	0.49 439	0.37 245	0.25 351	0.55 424	0.37 431	1.16 604	1.03 593	0.73 445	0.96 492	0.71 455	0.53 446	1.01 614	0.88 616	0.20 492	0.15 463	0.25 569	0.21 539	0.22 525	0.20 503

xxx	0.53 522	0.26 493	0.49 439	0.37 245	0.25 351	0.55 424	0.37 431	1.16 604	1.03 593	0.73 445	0.96 492	0.71 455	0.53 446	1.01 614	0.88 616	0.20 492	0.15 463	0.25 569	0.21 539	0.22 525	0.20 503

AASNet	0.53 522	0.25 476	0.52 474	0.49 570	0.32 551	0.74 545	0.40 488	1.50 687	0.86 496	0.86 531	0.92 474	0.64 415	0.59 491	0.59 373	0.79 592	0.23 557	0.19 565	0.20 459	0.16 366	0.21 500	0.19 477

LMCR-Stereo	0.53 522	0.30 547	0.53 481	0.58 652	0.30 510	0.83 588	0.36 413	1.19 614	0.76 429	0.88 549	1.04 538	0.56 357	0.62 508	0.82 547	0.67 566	0.19 462	0.15 463	0.19 425	0.14 292	0.23 542	0.17 421

RAFT + AFF	0.53 522	0.29 537	0.75 593	0.51 600	0.32 551	0.63 493	0.60 619	1.00 523	0.91 536	0.78 470	0.87 451	0.83 519	0.58 484	0.80 541	0.47 491	0.17 391	0.20 580	0.23 539	0.22 557	0.18 414	0.18 442

UPFNet	0.53 522	0.24 450	0.51 468	0.45 517	0.38 601	0.84 591	0.49 564	0.99 518	0.75 420	0.87 539	0.88 459	0.86 529	0.64 525	0.80 541	0.71 579	0.20 492	0.20 580	0.20 459	0.20 516	0.19 453	0.15 344

RASNet	0.53 522	0.22 386	0.52 474	0.38 285	0.22 224	0.68 521	0.38 453	0.97 513	0.88 510	0.73 445	1.04 538	1.03 590	0.92 638	0.90 584	0.86 607	0.16 334	0.14 430	0.14 174	0.17 426	0.15 282	0.13 258

HSM-Net_RVC	0.53 522	0.22 386	0.35 221	0.37 245	0.21 189	0.85 592	0.37 431	1.23 634	0.93 548	0.90 561	1.15 585	1.26 636	0.63 514	0.72 491	0.48 495	0.17 391	0.13 388	0.16 271	0.15 327	0.17 383	0.15 344
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 522	0.32 557	0.64 535	0.44 492	0.30 510	0.66 513	0.44 534	1.04 545	0.88 510	0.91 566	0.91 470	0.99 575	0.60 495	0.68 466	0.60 544	0.21 511	0.17 520	0.22 518	0.22 557	0.21 500	0.21 523
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	0.53 522	0.34 571	0.59 508	0.41 400	0.30 510	0.50 391	0.43 524	1.19 614	0.70 385	0.85 523	1.05 542	0.86 529	0.55 464	0.84 560	0.51 510	0.29 618	0.23 608	0.22 518	0.22 557	0.26 572	0.25 570

MEA-ACV	0.54 534	0.23 408	0.61 516	0.41 400	0.28 460	0.71 534	0.43 524	1.18 612	0.88 510	0.85 523	0.94 478	1.04 592	0.85 620	0.73 498	0.57 536	0.18 427	0.17 520	0.20 459	0.24 590	0.18 414	0.21 523

rvit_105_1	0.54 534	0.40 612	0.76 598	0.58 652	0.37 591	0.59 463	0.68 644	0.70 377	0.94 555	0.82 500	0.69 344	0.73 477	0.58 484	0.78 532	0.54 526	0.32 641	0.29 651	0.31 630	0.34 659	0.23 542	0.20 503

UNet	0.54 534	0.26 493	0.66 547	0.44 492	0.40 612	0.99 619	0.41 504	0.98 516	0.75 420	0.83 512	0.89 463	1.04 592	0.72 574	0.73 498	0.62 551	0.19 462	0.14 430	0.20 459	0.17 426	0.20 474	0.17 421

1111x	0.55 537	0.22 386	0.46 391	0.38 285	0.20 157	0.66 513	0.43 524	1.23 634	0.99 574	0.71 428	0.99 512	0.95 564	0.69 553	0.90 584	1.08 654	0.18 427	0.17 520	0.18 377	0.19 489	0.20 474	0.18 442

ADLNet2	0.55 537	0.25 476	0.65 541	0.47 547	0.30 510	0.83 588	0.50 569	1.05 550	0.95 561	0.80 478	0.98 507	0.99 575	0.69 553	0.77 527	0.73 582	0.20 492	0.16 499	0.17 321	0.18 456	0.21 500	0.21 523

GEStereo_RVC	0.55 537	0.29 537	0.63 530	0.49 570	0.31 534	0.70 528	0.54 597	1.22 629	0.92 541	0.82 500	0.85 439	0.85 524	0.63 514	0.90 584	0.65 560	0.24 570	0.16 499	0.19 425	0.16 366	0.21 500	0.22 545

ADLNet	0.55 537	0.27 511	0.51 468	0.44 492	0.35 579	0.78 562	0.46 541	1.08 562	0.86 496	0.99 603	0.98 507	0.92 557	0.63 514	0.69 472	0.81 597	0.22 539	0.16 499	0.22 518	0.22 557	0.21 500	0.21 523

MMNet	0.55 537	0.25 476	0.61 516	0.43 471	0.34 572	1.07 633	0.39 475	0.87 470	0.91 536	0.91 566	0.93 477	0.86 529	0.76 588	0.81 544	0.76 587	0.15 273	0.14 430	0.18 377	0.19 489	0.20 474	0.16 395

delet	0.55 537	0.24 450	0.55 492	0.44 492	0.33 563	1.07 633	0.50 569	1.00 523	0.86 496	0.85 523	0.96 492	0.90 549	0.63 514	0.83 555	0.74 585	0.18 427	0.18 545	0.20 459	0.21 539	0.16 341	0.15 344

psm_up	0.55 537	0.26 493	0.47 405	0.49 570	0.32 551	0.65 511	0.56 608	1.04 545	0.82 473	0.82 500	0.88 459	1.01 583	0.94 644	0.74 506	0.61 548	0.21 511	0.25 626	0.26 588	0.23 574	0.21 500	0.20 503

hitnet-ft	0.55 537	0.27 511	0.39 288	0.41 400	0.28 460	0.78 562	0.40 488	0.92 491	0.90 529	0.82 500	1.01 518	1.13 623	0.70 566	0.78 532	0.67 566	0.28 611	0.20 580	0.28 610	0.22 557	0.29 591	0.26 576

DSFCA	0.55 537	0.25 476	0.62 520	0.40 362	0.36 584	0.74 545	0.52 588	1.04 545	0.82 473	1.06 631	0.84 429	0.89 544	0.63 514	0.99 610	0.58 537	0.25 580	0.21 590	0.21 502	0.21 539	0.21 500	0.19 477

FADNet_RVC	0.55 537	0.37 589	1.17 657	0.44 492	0.31 534	0.56 439	0.34 364	1.06 554	0.88 510	0.67 401	0.90 467	0.61 399	0.65 531	0.93 600	0.70 574	0.21 511	0.18 545	0.26 588	0.23 574	0.31 607	0.28 594

STTStereo	0.55 537	0.37 589	0.76 598	0.44 492	0.31 534	0.60 470	0.44 534	0.96 509	0.86 496	0.99 603	0.90 467	0.96 567	0.58 484	0.71 485	0.61 548	0.25 580	0.23 608	0.26 588	0.32 654	0.24 555	0.23 553

Selective-IGEV-i16pc	0.56 548	0.20 298	1.13 650	0.40 362	0.31 534	2.00 704	0.66 636	0.68 352	1.11 624	0.51 304	0.81 411	0.68 441	0.36 329	0.67 455	0.40 422	0.31 629	0.17 520	0.17 321	0.18 456	0.19 453	0.20 503

ISRNet	0.56 548	0.24 450	0.66 547	0.56 644	0.36 584	0.44 357	0.25 165	0.82 447	0.84 483	1.07 634	1.25 610	0.91 551	0.60 495	0.66 444	0.58 537	0.35 660	0.26 633	0.36 652	0.33 657	0.30 600	0.42 665

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 548	3.08 743	2.43 710	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.20 51	0.37 83	0.32 139	0.28 139	0.24 69	0.18 25	0.18 45	0.31 63	0.22 91	1.09 719	0.08 2	0.17 321	0.16 366	0.14 214	0.97 716

CSP-Net	0.56 548	0.27 511	0.49 439	0.41 400	0.28 460	1.22 660	0.50 569	1.23 634	0.72 398	0.95 589	0.95 488	0.89 544	0.62 508	0.83 555	0.62 551	0.26 590	0.17 520	0.17 321	0.17 426	0.18 414	0.17 421

FTStereo	0.56 548	0.20 298	0.37 253	0.41 400	0.25 351	0.40 316	0.79 672	0.66 332	0.43 244	1.09 640	3.27 716	0.70 451	0.73 577	0.55 307	0.33 323	0.14 190	0.13 388	0.19 425	0.17 426	0.15 282	0.30 610

RAFT-RH_RVC	0.56 548	0.17 155	0.41 313	0.37 245	0.23 279	0.57 445	0.24 153	0.60 281	0.70 385	1.19 654	3.94 728	0.56 357	0.38 345	0.65 435	0.36 377	0.13 124	0.11 239	0.20 459	0.14 292	0.12 107	0.13 258

HGLStereo	0.56 548	0.28 525	0.57 502	0.50 584	0.37 591	0.80 572	0.45 537	1.02 537	0.78 449	0.86 531	1.14 579	0.89 544	0.82 612	0.76 517	0.73 582	0.21 511	0.20 580	0.19 425	0.18 456	0.19 453	0.21 523

FADNet-RVC-Resample	0.56 548	0.33 566	1.16 653	0.49 570	0.34 572	0.71 534	0.43 524	1.01 533	0.93 548	0.82 500	0.87 451	0.74 484	0.67 542	0.73 498	0.45 473	0.18 427	0.18 545	0.26 588	0.27 622	0.26 572	0.27 587

DualNet (step1)	0.57 556	0.36 582	0.72 576	0.38 285	0.30 510	0.71 534	0.43 524	1.06 554	0.88 510	0.92 574	0.86 443	0.85 524	0.69 553	0.68 466	0.50 500	0.41 675	0.20 580	0.40 665	0.41 679	0.36 637	0.33 629

LL-Strereo	0.57 556	0.27 511	0.68 556	0.48 555	0.34 572	0.39 310	0.48 557	0.94 498	0.97 565	0.83 512	0.78 390	1.10 613	1.18 672	1.33 665	0.49 498	0.17 391	0.14 430	0.22 518	0.19 489	0.16 341	0.17 421

CRFU-Net	0.57 556	0.27 511	0.57 502	0.46 539	0.30 510	1.20 658	0.52 588	1.10 569	0.56 324	1.00 608	0.98 507	1.06 599	0.79 602	0.81 544	0.71 579	0.21 511	0.19 565	0.18 377	0.16 366	0.18 414	0.19 477

TDLM	0.57 556	0.33 566	0.49 439	0.51 600	0.30 510	0.66 513	0.73 664	1.03 542	1.01 585	0.82 500	1.10 561	0.84 522	0.70 566	0.86 571	0.58 537	0.28 611	0.17 520	0.25 569	0.22 557	0.26 572	0.19 477

CVANet_RVC	0.57 556	0.33 566	0.44 361	0.47 547	0.32 551	0.67 518	0.61 624	1.05 550	0.93 548	0.85 523	1.04 538	1.01 583	0.73 577	0.83 555	0.52 517	0.29 618	0.19 565	0.27 602	0.25 600	0.31 607	0.21 523

AANet_RVC	0.57 556	0.32 557	0.54 486	0.45 517	0.27 435	0.57 445	0.48 557	1.00 523	1.28 661	0.86 531	1.33 626	0.87 535	0.58 484	1.07 627	0.75 586	0.18 427	0.12 312	0.15 230	0.13 248	0.18 414	0.18 442

NOSS_ROB	0.57 556	0.39 607	0.39 288	0.44 492	0.30 510	0.73 544	0.54 597	1.03 542	1.08 620	0.67 401	0.87 451	0.76 495	0.57 474	0.77 527	0.47 491	0.38 668	0.38 687	0.44 673	0.42 683	0.37 642	0.34 637

ssnet_v2	0.58 563	0.28 525	0.56 498	0.43 471	0.29 491	0.95 609	0.59 616	1.13 583	0.99 574	0.93 578	0.80 404	0.99 575	0.64 525	0.82 547	0.94 632	0.25 580	0.22 598	0.23 539	0.24 590	0.20 474	0.19 477

dad	0.58 563	0.50 641	0.64 535	0.43 471	0.30 510	0.59 463	0.36 413	0.78 433	1.25 655	1.01 613	1.17 592	1.15 627	0.53 446	0.68 466	0.50 500	0.35 660	0.23 608	0.37 657	0.21 539	0.29 591	0.20 503

SACVNet	0.58 563	0.34 571	0.55 492	0.55 641	0.36 584	0.63 493	0.48 557	1.13 583	0.77 438	1.02 616	1.06 549	1.02 588	0.74 581	0.90 584	0.51 510	0.27 600	0.21 590	0.25 569	0.24 590	0.29 591	0.36 644

pcwnet_v2	0.58 563	0.28 525	0.84 610	0.45 517	0.35 579	0.61 473	0.35 390	1.27 649	1.21 644	0.99 603	1.27 613	0.72 464	0.58 484	0.67 455	0.48 495	0.27 600	0.21 590	0.24 556	0.23 574	0.29 591	0.29 601

PS-NSSS	0.58 563	0.44 626	0.62 520	0.42 448	0.33 563	0.66 513	0.58 613	1.02 537	0.86 496	0.77 466	1.28 615	0.72 464	0.64 525	0.82 547	0.59 542	0.31 629	0.26 633	0.40 665	0.27 622	0.33 620	0.26 576

StereoDRNet-Refined	0.58 563	0.32 557	0.54 486	0.46 539	0.30 510	0.96 612	0.40 488	1.00 523	0.94 555	1.12 645	1.08 556	0.96 567	0.67 542	0.90 584	0.89 626	0.17 391	0.13 388	0.22 518	0.21 539	0.20 474	0.19 477
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 563	0.28 525	0.47 405	0.49 570	0.32 551	0.77 558	0.50 569	0.99 518	0.92 541	1.04 625	1.14 579	1.21 631	0.69 553	0.88 576	0.69 571	0.20 492	0.20 580	0.22 518	0.22 557	0.21 500	0.18 442

CBFPSM	0.59 570	0.22 386	1.31 673	0.38 285	0.27 435	1.12 645	0.65 633	0.79 437	0.82 473	0.80 478	0.81 411	1.35 658	0.87 626	0.67 455	0.76 587	0.16 334	0.15 463	0.15 230	0.16 366	0.17 383	0.22 545

HBP-ISP	0.59 570	0.45 630	0.43 349	0.45 517	0.33 563	0.70 528	0.28 244	1.11 575	1.00 581	0.83 512	1.18 594	0.65 428	0.68 549	0.88 576	0.52 517	0.35 660	0.38 687	0.47 679	0.41 679	0.38 646	0.31 620

CBMV_ROB	0.59 570	0.37 589	0.38 266	0.39 318	0.28 460	0.74 545	0.28 244	1.00 523	0.98 569	0.94 581	1.25 610	0.81 517	0.78 600	0.87 573	0.50 500	0.36 664	0.37 685	0.43 671	0.40 674	0.33 620	0.30 610

zzzzzzz1	0.60 573	0.31 552	4.33 726	0.42 448	0.26 399	0.44 357	0.39 475	0.73 404	0.77 438	0.51 304	0.70 348	0.72 464	0.48 416	0.60 379	0.42 436	0.14 190	0.12 312	0.17 321	0.16 366	0.18 414	0.14 309

noway7	0.60 573	0.29 537	4.94 728	0.43 471	0.23 279	0.44 357	0.33 345	0.73 404	0.73 405	0.51 304	0.51 260	0.75 487	0.52 440	0.43 197	0.37 396	0.14 190	0.11 239	0.16 271	0.14 292	0.16 341	0.13 258

FADNet-RVC	0.60 573	0.53 656	1.14 652	0.46 539	0.39 607	0.61 473	0.39 475	1.12 581	0.87 506	0.70 421	0.84 429	1.04 592	0.55 464	0.94 607	0.69 571	0.26 590	0.25 626	0.28 610	0.28 630	0.31 607	0.31 620

NVstereo2D	0.60 573	0.30 547	0.75 593	0.48 555	0.43 632	0.89 597	0.48 557	1.05 550	1.15 633	0.66 396	0.86 443	0.88 540	0.70 566	0.99 610	0.65 560	0.32 641	0.15 463	0.28 610	0.20 516	0.40 649	0.36 644

FADNet	0.61 577	0.51 645	1.10 646	0.45 517	0.44 639	0.65 511	0.41 504	1.19 614	1.05 603	0.70 421	0.84 429	0.98 573	0.66 539	0.82 547	0.50 500	0.29 618	0.30 656	0.27 602	0.30 638	0.46 668	0.35 642

ACV-stereo	0.62 578	0.34 571	1.00 635	0.43 471	0.31 534	1.20 658	0.40 488	0.75 417	0.83 478	0.64 374	0.77 378	2.10 697	1.03 657	0.81 544	0.64 558	0.21 511	0.17 520	0.18 377	0.18 456	0.21 500	0.21 523

SGM-Forest	0.62 578	0.32 557	0.39 288	0.43 471	0.30 510	1.02 623	0.55 602	1.09 566	1.05 603	1.06 631	1.18 594	1.10 613	0.67 542	0.88 576	0.62 551	0.31 629	0.33 677	0.33 642	0.30 638	0.30 600	0.28 594
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	0.63 580	0.28 525	0.99 634	0.40 362	0.30 510	1.03 626	0.56 608	1.10 569	0.99 574	0.97 595	1.22 601	1.06 599	0.69 553	1.07 627	0.95 635	0.19 462	0.11 239	0.16 271	0.13 248	0.22 525	0.21 523

fast-acv-ft	0.64 581	0.30 547	0.73 580	0.45 517	0.34 572	1.17 654	0.49 564	0.86 463	0.98 569	1.02 616	1.36 628	1.29 641	0.85 620	0.76 517	0.81 597	0.21 511	0.23 608	0.23 539	0.23 574	0.21 500	0.20 503

StereoDRNet	0.64 581	0.33 566	0.68 556	0.51 600	0.43 632	1.03 626	0.53 593	1.47 683	0.99 574	1.10 642	0.87 451	1.07 604	0.71 570	0.82 547	0.88 616	0.23 557	0.19 565	0.25 569	0.23 574	0.27 583	0.19 477

PSMNet_ROB	0.64 581	0.37 589	0.65 541	0.56 644	0.42 625	0.97 614	0.83 676	1.21 621	0.92 541	0.79 475	1.02 527	1.08 606	0.63 514	0.82 547	0.91 630	0.29 618	0.20 580	0.31 630	0.31 646	0.26 572	0.23 553

CBMV	0.64 581	0.35 577	0.41 313	0.42 448	0.25 351	1.01 621	0.77 668	1.13 583	1.09 622	1.17 650	1.22 601	1.04 592	0.75 585	0.88 576	0.63 555	0.28 611	0.30 656	0.34 645	0.30 638	0.26 572	0.26 576
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	0.66 585	0.36 582	1.30 672	0.39 318	0.26 399	0.57 445	0.63 628	0.80 441	1.03 593	0.80 478	1.43 644	0.91 551	0.76 588	1.08 630	1.87 699	0.16 334	0.12 312	0.17 321	0.14 292	0.20 474	0.16 395

TCMNet	0.66 585	0.39 607	0.98 633	0.59 656	0.61 686	0.96 612	0.55 602	1.05 550	0.90 529	0.84 519	1.14 579	0.89 544	0.65 531	0.85 566	1.01 647	0.26 590	0.26 633	0.31 630	0.28 630	0.32 613	0.29 601

YMNet	0.66 585	0.38 599	0.90 623	0.52 616	0.46 652	1.08 637	0.49 564	1.00 523	0.77 438	1.18 652	1.29 619	1.12 617	0.74 581	0.85 566	0.86 607	0.27 600	0.31 665	0.25 569	0.25 600	0.24 555	0.23 553

YMNet_1	0.66 585	0.38 599	0.90 623	0.52 616	0.46 652	1.08 637	0.49 564	1.00 523	0.77 438	1.18 652	1.29 619	1.12 617	0.74 581	0.85 566	0.86 607	0.27 600	0.31 665	0.25 569	0.25 600	0.24 555	0.23 553

DRN-Test	0.66 585	0.32 557	0.66 547	0.50 584	0.39 607	1.15 649	0.61 624	1.49 686	1.01 585	1.12 645	1.08 556	1.06 599	0.69 553	0.77 527	0.94 632	0.23 557	0.17 520	0.26 588	0.25 600	0.25 564	0.21 523

SCION-MonSter	0.67 590	0.40 612	0.95 627	0.54 633	0.44 639	1.30 668	0.42 515	0.91 488	1.06 609	0.79 475	1.13 573	0.74 484	0.67 542	0.76 517	1.43 680	0.19 462	0.19 565	0.45 674	0.42 683	0.30 600	0.26 576

iinet-f	0.67 590	0.26 493	2.15 704	0.39 318	0.31 534	1.19 657	0.56 608	0.84 456	0.84 483	0.80 478	1.17 592	1.05 597	0.84 619	0.71 485	1.21 666	0.20 492	0.18 545	0.17 321	0.15 327	0.20 474	0.20 503

GASNet	0.67 590	0.72 678	0.96 630	0.70 688	0.48 657	0.62 481	0.47 549	1.08 562	1.03 593	0.94 581	0.82 417	0.93 560	0.83 617	1.33 665	0.80 594	0.31 629	0.22 598	0.29 620	0.28 630	0.44 661	0.24 562

FINET	0.67 590	0.42 619	1.00 635	0.46 539	0.43 632	0.83 588	0.89 684	1.08 562	1.50 682	0.87 539	1.14 579	0.71 455	0.68 549	0.92 594	0.70 574	0.36 664	0.30 656	0.26 588	0.24 590	0.35 631	0.33 629

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 590	0.81 688	0.73 580	0.53 626	0.37 591	1.40 673	0.53 593	1.04 545	0.79 458	0.88 549	0.94 478	0.95 564	0.53 446	0.93 600	0.58 537	0.39 670	0.30 656	0.57 694	0.31 646	0.53 682	0.30 610

PA-Net	0.67 590	0.43 621	0.83 609	0.50 584	0.53 670	0.94 606	0.68 644	1.10 569	1.14 632	0.80 478	0.88 459	0.87 535	0.77 595	1.02 619	0.88 616	0.24 570	0.41 694	0.29 620	0.44 685	0.26 572	0.34 637
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 596	0.36 582	1.10 646	0.51 600	0.42 625	1.08 637	0.50 569	1.21 621	1.16 634	1.00 608	1.37 631	1.06 599	0.79 602	0.92 594	0.94 632	0.25 580	0.24 618	0.24 556	0.22 557	0.23 542	0.26 576

NaN_ROB	0.69 596	0.44 626	0.69 562	0.51 600	0.33 563	0.97 614	1.06 699	1.22 629	1.19 640	1.24 664	0.96 492	1.08 606	0.78 600	1.20 647	0.67 566	0.24 570	0.30 656	0.23 539	0.24 590	0.23 542	0.25 570

GANet	0.70 598	0.37 589	0.55 492	0.51 600	0.34 572	0.94 606	0.96 692	1.08 562	0.94 555	1.04 625	1.98 685	1.13 623	0.88 630	1.12 637	0.66 563	0.25 580	0.26 633	0.27 602	0.22 557	0.31 607	0.22 545

DISCO	0.70 598	0.26 493	0.68 556	0.44 492	0.31 534	1.14 647	0.51 585	1.23 634	1.23 647	0.81 491	1.05 542	1.50 673	0.85 620	1.82 696	1.03 648	0.19 462	0.15 463	0.18 377	0.16 366	0.24 555	0.23 553

XPNet_ROB	0.70 598	0.35 577	0.68 556	0.52 616	0.40 612	0.79 566	0.85 682	1.16 604	0.94 555	1.33 671	1.15 585	1.38 660	0.83 617	1.03 621	0.90 628	0.32 641	0.25 626	0.26 588	0.24 590	0.31 607	0.28 594

ETE_ROB	0.70 598	0.49 637	0.73 580	0.56 644	0.36 584	0.79 566	0.87 683	1.14 592	0.93 548	1.19 654	1.18 594	1.39 661	0.82 612	0.99 610	0.80 594	0.26 590	0.21 590	0.31 630	0.26 615	0.33 620	0.34 637

Wz-Net-LNSev	0.71 602	0.51 645	1.36 682	0.50 584	0.41 619	1.15 649	0.69 649	1.21 621	1.07 616	1.02 616	1.12 566	1.08 606	0.87 626	0.89 582	0.89 626	0.24 570	0.22 598	0.21 502	0.19 489	0.26 572	0.26 576

APVNet	0.71 602	0.37 589	0.89 622	0.56 644	0.45 644	1.18 656	0.68 644	1.41 677	0.85 491	0.81 491	1.15 585	1.04 592	0.81 607	1.10 634	1.17 663	0.26 590	0.28 646	0.32 637	0.31 646	0.29 591	0.30 610

Syn2CoEx	0.71 602	0.51 645	0.95 627	0.64 671	0.45 644	0.91 600	0.53 593	1.48 684	1.13 629	0.93 578	1.35 627	1.02 588	0.99 652	0.92 594	0.80 594	0.30 625	0.27 642	0.28 610	0.24 590	0.23 542	0.24 562

DANet	0.71 602	0.45 630	0.91 625	0.59 656	0.40 612	0.81 577	0.40 488	0.97 513	0.84 483	1.20 659	1.22 601	1.33 652	0.88 630	1.16 641	1.24 667	0.27 600	0.23 608	0.31 630	0.25 600	0.35 631	0.32 624
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 606	0.35 577	0.64 535	0.53 626	0.67 692	1.31 669	0.67 639	1.20 619	1.18 638	1.05 627	0.87 451	1.27 638	0.93 643	0.93 600	1.27 671	0.22 539	0.16 499	0.26 588	0.23 574	0.40 649	0.39 658

NCCL2	0.72 606	0.41 617	0.65 541	0.64 671	0.44 639	0.98 618	1.20 707	1.11 575	1.00 581	0.98 600	0.96 492	1.49 672	0.87 626	0.90 584	0.79 592	0.31 629	0.26 633	0.39 662	0.39 672	0.32 613	0.32 624

FAT-Stereo	0.73 608	0.33 566	0.75 593	0.49 570	0.37 591	0.71 534	0.59 616	1.36 669	1.30 664	1.03 624	1.40 637	1.59 682	1.15 668	0.87 573	0.86 607	0.28 611	0.28 646	0.28 610	0.23 574	0.28 587	0.38 655

DStereoRT	0.74 609	0.19 246	0.50 453	0.51 600	0.33 563	1.10 641	0.34 364	0.82 447	0.76 429	0.78 470	1.05 542	0.51 335	0.73 577	0.76 517	0.48 495	0.16 334	0.13 388	3.96 754	1.37 739	0.19 453	0.14 309

S-Stereo	0.74 609	0.35 577	0.96 630	0.56 644	0.45 644	0.82 585	0.60 619	1.24 641	1.60 694	0.96 590	1.41 639	1.12 617	0.94 644	0.80 541	1.04 651	0.26 590	0.31 665	0.28 610	0.25 600	0.32 613	0.47 682

LALA_ROB	0.74 609	0.43 621	0.69 562	0.54 633	0.40 612	1.01 621	0.95 691	1.21 621	1.07 616	1.22 661	1.12 566	1.56 679	0.79 602	1.04 623	0.86 607	0.33 650	0.22 598	0.35 647	0.30 638	0.35 631	0.31 620

DNS	0.75 612	1.52 722	0.28 83	0.28 8	0.17 46	0.18 21	0.23 132	0.48 189	0.27 79	0.26 104	0.34 170	0.30 162	0.23 124	2.70 721	1.46 682	0.16 334	0.13 388	0.16 271	0.09 15	3.27 743	2.57 741

w-ln-seven-2	0.76 613	0.43 621	2.32 706	0.52 616	0.38 601	0.90 599	0.65 633	1.11 575	1.12 628	1.19 654	1.28 615	1.09 609	0.99 652	1.07 627	0.87 613	0.20 492	0.19 565	0.23 539	0.22 557	0.26 572	0.22 545

PSMNet-RUCA	0.76 613	0.75 681	1.08 645	1.01 705	0.90 702	0.69 523	0.50 569	1.11 575	1.03 593	0.78 470	1.11 562	0.80 514	0.72 574	0.88 576	0.63 555	0.53 699	0.27 642	0.76 702	0.46 686	0.66 695	0.47 682

Wz-Net-MNSev	0.76 613	0.40 612	1.34 677	0.50 584	0.40 612	1.44 679	0.83 676	1.15 596	1.16 634	1.25 666	1.20 599	1.13 623	0.81 607	1.16 641	1.00 646	0.22 539	0.19 565	0.24 556	0.23 574	0.28 587	0.26 576

DGSMNet	0.76 613	0.55 658	1.29 671	0.58 652	0.62 687	0.94 606	0.70 654	1.26 647	1.11 624	0.83 512	1.24 608	1.00 579	0.71 570	1.03 621	0.81 597	0.34 656	0.29 651	0.41 669	0.40 674	0.57 688	0.55 695

RP	0.76 613	0.36 582	0.63 530	0.66 679	0.58 683	0.80 572	0.55 602	1.14 592	1.22 646	0.97 595	1.65 664	1.43 666	1.32 682	1.01 614	0.84 602	0.33 650	0.30 656	0.36 652	0.30 638	0.34 626	0.34 637

edge stereo	0.76 613	0.38 599	0.74 585	0.52 616	0.43 632	0.80 572	0.53 593	1.28 652	1.06 609	1.28 667	1.38 636	1.81 687	1.11 665	1.08 630	0.85 606	0.33 650	0.32 671	0.41 669	0.28 630	0.32 613	0.36 644

NCC-stereo	0.78 619	0.40 612	0.76 598	0.61 664	0.67 692	0.81 577	0.69 649	1.54 695	1.11 624	0.90 561	1.36 628	1.33 652	1.16 669	1.19 645	0.88 616	0.31 629	0.30 656	0.37 657	0.48 695	0.33 620	0.33 629

Nwc_Net	0.78 619	0.38 599	0.73 580	0.60 662	0.55 674	1.05 631	0.55 602	1.67 704	1.05 603	0.88 549	1.86 679	1.40 663	1.09 663	1.10 634	0.87 613	0.30 625	0.25 626	0.36 652	0.38 668	0.29 591	0.29 601

Abc-Net	0.78 619	0.40 612	0.76 598	0.61 664	0.67 692	0.81 577	0.69 649	1.54 695	1.11 624	0.90 561	1.36 628	1.33 652	1.16 669	1.19 645	0.88 616	0.31 629	0.30 656	0.37 657	0.48 695	0.33 620	0.33 629
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 622	0.59 663	0.71 571	0.65 676	0.65 690	0.92 605	0.58 613	1.29 653	1.05 603	1.07 634	1.45 650	1.47 670	1.03 657	1.21 651	0.88 616	0.32 641	0.30 656	0.48 684	0.40 674	0.37 642	0.37 649

stereogan	0.80 623	0.31 552	0.71 571	0.59 656	0.50 661	1.72 696	0.48 557	1.35 666	1.37 669	1.00 608	1.46 652	1.56 679	0.95 647	1.29 660	0.84 602	0.28 611	0.29 651	0.29 620	0.25 600	0.38 646	0.38 655

ADCRef	0.80 623	0.43 621	1.32 675	0.50 584	0.45 644	1.07 633	0.51 585	1.07 558	0.98 569	1.17 650	1.42 641	0.87 535	0.91 633	0.85 566	3.19 720	0.18 427	0.16 499	0.23 539	0.23 574	0.22 525	0.21 523

GANetREF_RVC	0.80 623	0.75 681	0.86 616	0.66 679	0.42 625	1.15 649	0.98 693	1.14 592	1.19 640	1.01 613	1.02 527	1.10 613	0.90 632	1.15 639	0.76 587	0.48 688	0.39 691	0.57 694	0.38 668	0.63 693	0.46 677
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	0.81 626	0.39 607	0.68 556	0.64 671	0.54 672	0.91 600	0.51 585	1.61 700	1.31 665	0.96 590	2.02 687	1.46 667	1.26 680	1.11 636	0.99 642	0.32 641	0.24 618	0.39 662	0.27 622	0.30 600	0.25 570

DNSM	0.82 627	1.54 723	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 119	0.25 165	0.49 195	0.25 66	0.34 193	0.36 188	0.29 147	0.26 170	2.84 723	1.96 702	0.16 334	0.12 312	0.12 58	0.10 92	3.66 746	2.58 742

SQANet	0.82 627	0.74 680	0.67 551	1.13 709	0.98 710	1.11 642	0.47 549	1.07 558	0.83 478	0.91 566	1.05 542	1.03 590	0.74 581	1.01 614	0.64 558	0.61 702	0.24 618	1.03 712	0.35 663	1.18 713	0.58 696

Anonymous_2	0.82 627	0.44 626	0.63 530	0.40 362	0.43 632	0.80 572	0.52 588	0.72 393	0.77 438	0.71 428	0.60 305	0.87 535	0.76 588	0.75 512	0.58 537	0.52 695	0.54 709	0.54 692	4.82 756	0.56 686	0.40 661

ccnet	0.82 627	0.57 661	0.75 593	0.54 633	0.59 684	1.09 640	0.66 636	1.38 672	0.94 555	1.12 645	1.44 647	1.29 641	0.92 638	0.95 609	1.24 667	0.49 690	0.42 696	0.50 689	0.47 693	0.51 677	0.46 677

psmorigin	0.82 627	0.51 645	2.09 702	0.49 570	0.41 619	0.85 592	0.50 569	1.04 545	0.88 510	1.45 676	1.43 644	1.50 673	1.06 660	1.22 653	0.97 638	0.31 629	0.32 671	0.27 602	0.27 622	0.33 620	0.42 665

CC-Net-ROB	0.82 627	0.96 700	0.85 611	0.58 652	0.45 644	1.27 666	0.70 654	1.17 609	1.02 588	0.83 512	1.23 606	0.90 549	0.77 595	1.06 624	0.69 571	0.46 684	0.34 679	1.71 720	0.38 668	0.59 691	0.36 644

GCST	0.83 633	1.22 711	0.74 585	1.58 717	1.01 712	1.06 632	0.23 132	0.78 433	0.78 449	0.97 595	0.65 324	0.78 503	0.35 301	0.92 594	0.34 340	0.96 713	0.65 715	1.20 714	0.81 718	0.91 702	0.70 699

aanetorigin	0.83 633	0.56 659	1.87 699	0.49 570	0.38 601	0.56 439	0.66 636	0.70 377	1.00 581	2.42 717	2.02 687	1.31 644	1.18 672	0.93 600	1.13 661	0.20 492	0.18 545	0.20 459	0.19 489	0.27 583	0.30 610

CSAN	0.83 633	0.49 637	0.77 603	0.60 662	0.41 619	1.14 647	1.06 699	1.19 614	1.46 680	1.32 669	1.43 644	1.37 659	1.19 674	1.27 659	0.86 607	0.39 670	0.31 665	0.36 652	0.37 665	0.35 631	0.34 637

SDNR	0.86 636	0.37 589	1.47 688	0.40 362	0.38 601	3.38 729	0.33 345	0.90 483	0.98 569	0.99 603	2.09 690	0.59 387	0.71 570	1.29 660	0.70 574	0.51 693	0.56 711	0.36 652	0.26 615	0.43 660	0.46 677

RTSC	0.87 637	0.48 633	1.23 664	0.52 616	0.37 591	1.13 646	0.50 569	1.34 662	1.79 700	1.51 680	1.24 608	1.12 617	0.81 607	1.62 684	2.16 706	0.25 580	0.19 565	0.23 539	0.24 590	0.30 600	0.31 620

PWC_ROB	0.87 637	0.52 653	1.28 668	0.50 584	0.32 551	0.91 600	0.37 431	1.36 669	1.46 680	1.61 687	2.59 705	1.16 628	1.01 656	1.34 667	1.40 679	0.25 580	0.18 545	0.28 610	0.20 516	0.29 591	0.28 594

UDG	0.88 639	0.82 691	0.67 551	1.00 704	0.96 707	1.02 623	0.57 612	1.13 583	0.99 574	0.90 561	0.97 505	1.31 644	0.99 652	0.85 566	0.84 602	0.54 700	0.32 671	1.77 721	0.40 674	0.94 704	0.66 698

FBW_ROB	0.88 639	0.50 641	0.85 611	0.55 641	0.40 612	1.17 654	0.78 670	1.50 687	1.37 669	1.33 671	1.27 613	1.48 671	1.00 655	2.57 720	0.98 641	0.25 580	0.32 671	0.45 674	0.30 638	0.34 626	0.28 594

XQC	0.89 641	0.65 672	1.31 673	0.67 682	0.52 669	1.22 660	0.68 644	1.26 647	1.52 683	1.14 648	1.11 562	1.28 640	1.04 659	1.40 675	1.77 693	0.38 668	0.24 618	0.37 657	0.31 646	0.53 682	0.47 682

DeepPrunerF	0.89 641	0.52 653	3.43 718	0.68 685	0.81 699	0.72 543	0.72 662	1.22 629	1.99 706	0.93 578	1.01 518	0.87 535	0.86 623	1.08 630	0.95 635	0.34 656	0.28 646	0.43 671	0.39 672	0.30 600	0.32 624

PWCDC_ROB	0.89 641	0.49 637	0.80 607	0.74 692	0.40 612	1.03 626	0.39 475	1.33 660	2.35 722	1.02 616	3.77 723	0.81 517	0.92 638	1.20 647	0.90 628	0.34 656	0.22 598	0.24 556	0.20 516	0.34 626	0.29 601

PASM	0.90 644	0.64 671	1.69 693	0.69 687	0.69 695	0.78 562	0.84 679	1.03 542	1.26 658	1.19 654	1.15 585	1.31 644	0.98 651	1.24 655	1.03 648	0.52 695	0.56 711	0.59 697	0.66 710	0.56 686	0.54 694

Wz-Net-SNSev	0.91 645	0.73 679	2.13 703	0.56 644	0.45 644	0.95 609	1.13 704	1.34 662	1.24 649	1.02 616	1.30 622	1.46 667	0.86 623	1.81 695	1.50 683	0.25 580	0.23 608	0.25 569	0.26 615	0.32 613	0.29 601

MDST_ROB	0.91 645	0.27 511	0.85 611	0.63 670	0.41 619	2.53 712	0.71 660	1.60 698	1.13 629	2.83 724	1.73 670	0.97 569	0.69 553	1.61 683	0.73 582	0.25 580	0.22 598	0.32 637	0.28 630	0.25 564	0.24 562

PDISCO_ROB	0.91 645	0.48 633	1.06 641	0.99 702	0.97 708	1.67 694	0.63 628	1.64 702	1.59 691	1.06 631	1.18 594	1.31 644	0.79 602	1.55 678	0.97 638	0.49 690	0.22 598	0.45 674	0.40 674	0.45 665	0.37 649

SHD	0.93 648	0.50 641	1.18 658	0.59 656	0.46 652	0.97 614	0.48 557	1.70 706	2.15 708	1.58 684	1.37 631	1.42 664	1.19 674	1.31 663	1.60 686	0.31 629	0.26 633	0.32 637	0.33 657	0.40 649	0.42 665

G-Net	0.95 649	0.46 632	1.04 639	0.64 671	0.48 657	2.12 708	0.64 631	1.01 533	0.87 506	1.75 696	2.82 712	1.30 643	1.64 703	1.06 624	0.96 637	0.36 664	0.29 651	0.35 647	0.25 600	0.45 665	0.42 665

DStereoO	0.96 650	0.70 677	0.72 576	0.62 668	0.45 644	0.74 545	0.92 689	1.09 566	1.29 663	1.19 654	1.23 606	0.99 575	1.71 705	1.29 660	0.99 642	2.01 736	0.35 681	0.77 703	0.30 638	1.42 715	0.38 655

w-ln-seven	0.96 650	0.48 633	2.41 709	0.54 633	0.50 661	1.41 675	0.70 654	1.67 704	1.81 701	1.49 677	1.50 654	1.26 636	0.87 626	1.15 639	1.80 697	0.23 557	0.21 590	0.25 569	0.25 600	0.31 607	0.26 576

anonymity	0.97 652	0.89 695	1.05 640	0.92 700	1.03 713	0.97 614	0.81 674	1.29 653	0.91 536	1.07 634	0.98 507	1.00 579	0.95 647	1.02 619	0.92 631	0.96 713	0.95 740	0.90 709	0.91 725	0.92 703	0.94 710

SGM_RVC	0.97 652	0.28 525	0.41 313	0.39 318	0.22 224	1.55 685	0.73 664	1.51 690	1.25 655	2.25 713	1.92 681	2.58 709	1.56 697	2.02 705	1.19 665	0.27 600	0.27 642	0.27 602	0.25 600	0.25 564	0.25 570
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 654	0.42 619	1.88 700	0.53 626	0.41 619	1.59 688	1.26 713	2.21 717	1.43 675	1.10 642	1.11 562	1.46 667	1.95 714	1.34 667	1.26 669	0.34 656	0.25 626	0.25 569	0.21 539	0.46 668	0.37 649

z-mn7	1.00 655	0.50 641	1.70 695	0.53 626	0.36 584	1.75 697	0.71 660	1.22 629	2.28 715	0.96 590	2.54 701	1.42 664	0.95 647	2.19 712	1.54 684	0.22 539	0.19 565	0.21 502	0.20 516	0.27 583	0.25 570

Consistency-Raft	1.01 656	0.81 688	1.24 665	0.84 697	0.97 708	0.81 577	0.84 679	1.30 656	1.59 691	1.05 627	1.68 669	1.12 617	0.91 633	0.92 594	1.11 656	0.65 703	0.74 719	0.79 705	0.90 722	1.06 711	0.79 704

xxxx	1.01 656	0.22 386	0.43 349	0.36 219	0.21 189	0.82 585	0.36 413	1.32 658	0.88 510	0.71 428	0.94 478	0.97 569	0.63 514	0.64 428	10.58 748	0.20 492	0.16 499	0.18 377	0.17 426	0.19 453	0.19 477

test_xeample	1.01 656	0.21 345	0.42 334	0.35 185	0.21 189	0.71 534	0.39 475	1.23 634	0.86 496	0.81 491	1.04 538	0.69 446	0.61 501	0.69 472	10.93 749	0.19 462	0.15 463	0.18 377	0.17 426	0.18 414	0.17 421

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 659	0.57 661	1.51 690	0.67 682	0.50 661	2.57 713	1.66 729	1.20 619	1.43 675	1.38 673	1.57 661	1.33 652	0.92 638	1.64 687	0.88 616	0.37 667	0.39 691	0.46 678	0.60 707	0.41 655	0.40 661

ADCPNet	1.03 660	0.48 633	2.70 711	0.54 633	0.42 625	1.40 673	0.75 666	1.13 583	1.07 616	1.22 661	1.42 641	1.68 684	1.09 663	1.36 672	3.45 724	0.30 625	0.28 646	0.29 620	0.32 654	0.37 642	0.35 642

MSAF-DinoV2	1.04 661	0.38 599	1.32 675	0.54 633	0.29 491	0.89 597	0.72 662	1.52 693	1.24 649	1.05 627	1.41 639	2.98 712	1.49 692	2.74 722	2.83 718	0.22 539	0.14 430	0.20 459	0.22 557	0.32 613	0.32 624

otaku	1.04 661	0.93 697	0.88 618	1.33 715	1.05 715	1.66 692	0.70 654	1.40 676	1.18 638	1.08 638	1.32 625	1.33 652	0.91 633	1.23 654	0.76 587	0.72 706	0.46 706	1.24 715	0.50 700	1.40 714	0.75 700

SuperB	1.04 661	0.37 589	4.81 727	0.43 471	0.31 534	0.99 619	0.46 541	1.02 537	2.09 707	1.09 640	1.09 559	0.75 487	0.81 607	1.06 624	1.76 692	0.19 462	0.15 463	0.17 321	0.15 327	2.82 740	0.26 576

ADCL	1.04 661	0.38 599	1.35 678	0.50 584	0.39 607	1.61 689	0.89 684	1.29 653	1.39 672	1.29 668	1.50 654	1.24 634	1.24 677	1.37 673	4.87 732	0.21 511	0.19 565	0.25 569	0.25 600	0.29 591	0.27 587

test_sample9	1.05 665	0.36 582	0.72 576	0.38 285	0.30 510	0.71 534	0.43 524	1.06 554	0.88 510	0.92 574	0.86 443	0.85 524	0.69 553	1.20 647	1.36 675	0.41 675	8.41 756	0.40 665	0.41 679	0.36 637	0.33 629

DDUNet	1.06 666	2.56 740	0.68 556	1.21 711	1.26 718	1.03 626	0.69 649	1.11 575	0.94 555	0.96 590	1.22 601	1.27 638	0.82 612	0.93 600	0.72 581	0.84 710	0.38 687	1.99 724	0.60 707	1.10 712	0.85 706

ADCP+	1.06 666	0.35 577	1.51 690	0.49 570	0.51 665	1.45 680	0.55 602	1.25 645	1.03 593	1.16 649	1.15 585	1.10 613	1.07 662	1.56 680	6.75 739	0.19 462	0.16 499	0.23 539	0.21 539	0.28 587	0.21 523

Selective-IGEV-i16pb	1.07 668	0.24 450	9.45 736	0.41 400	0.32 551	1.76 698	0.59 616	1.00 523	1.54 686	0.66 396	1.20 599	0.98 573	0.57 474	0.78 532	0.62 551	0.27 600	0.17 520	0.18 377	0.20 516	0.21 500	0.23 553

SAMSARA	1.07 668	0.65 672	1.19 659	1.06 708	0.90 702	1.76 698	1.76 733	1.46 682	1.44 678	1.51 680	1.16 590	2.00 696	1.14 667	1.48 676	1.31 673	0.39 670	0.44 703	0.35 647	0.38 668	0.49 674	0.49 688

SANet	1.07 668	0.41 617	1.06 641	0.48 555	0.30 510	1.41 675	0.94 690	1.42 678	3.36 734	1.58 684	2.43 698	2.33 704	1.70 704	1.34 667	1.07 653	0.28 611	0.24 618	0.26 588	0.23 574	0.34 626	0.30 610

zh-mn7	1.08 671	0.65 672	4.00 722	0.52 616	0.38 601	1.16 653	0.62 626	1.15 596	1.77 699	1.74 695	2.31 691	1.17 629	0.91 633	2.10 707	1.77 693	0.24 570	0.21 590	0.22 518	0.22 557	0.25 564	0.28 594

zh-sn7	1.09 672	0.75 681	3.23 716	0.57 650	0.42 625	1.11 642	0.89 684	1.19 614	1.27 659	1.41 675	1.98 685	1.25 635	1.47 691	1.99 704	2.62 715	0.26 590	0.26 633	0.26 588	0.27 622	0.35 631	0.30 610

Ntro	1.09 672	0.97 703	0.91 625	1.44 716	1.19 717	1.69 695	0.80 673	1.35 666	1.25 655	1.00 608	1.29 619	1.31 644	0.97 650	1.26 657	0.84 602	0.84 710	0.43 701	1.36 716	0.50 700	1.56 716	0.78 702

MFN_U_SF_RVC	1.09 672	0.59 663	1.97 701	0.67 682	0.44 639	1.93 702	0.60 619	1.85 710	1.36 667	1.61 687	1.54 659	1.95 695	1.37 685	1.64 687	1.73 689	0.40 674	0.37 685	0.45 674	0.48 695	0.44 661	0.44 672

AANet	1.13 675	1.01 705	2.99 714	0.44 492	0.37 591	0.91 600	0.54 597	1.27 649	2.31 719	2.35 715	2.37 697	2.22 699	1.53 693	1.18 644	1.43 680	0.32 641	0.23 608	0.28 610	0.25 600	0.35 631	0.33 629

Wz-Net-TNSev	1.14 676	1.06 708	4.32 725	0.49 570	0.42 625	1.51 683	1.11 703	1.48 684	1.40 674	1.22 661	1.26 612	1.58 681	1.43 689	1.76 693	1.70 688	0.32 641	0.31 665	0.26 588	0.30 638	0.41 655	0.41 664

ADCMid	1.14 676	0.52 653	2.23 705	0.53 626	0.43 632	1.07 633	0.75 666	1.23 634	1.05 603	2.15 709	1.44 647	1.50 673	1.43 689	1.56 680	5.01 733	0.26 590	0.24 618	0.29 620	0.31 646	0.37 642	0.33 629

MFMNet_re	1.14 676	0.97 703	1.19 659	0.99 702	0.95 706	1.25 664	1.22 710	1.39 673	1.55 687	1.69 694	1.67 668	1.21 631	1.53 693	1.12 637	0.99 642	0.87 712	0.75 723	0.79 705	0.75 714	0.90 701	0.94 710

WCMA_ROB	1.14 676	0.36 582	0.76 598	0.49 570	0.44 639	1.23 662	0.67 639	1.11 575	1.23 647	2.84 725	3.95 729	3.28 719	1.83 710	1.25 656	0.99 642	0.44 680	0.34 679	0.34 645	0.37 665	0.41 655	0.40 661

AnyNet_C32	1.16 680	0.62 669	2.40 708	0.57 650	0.55 674	1.41 675	1.34 719	1.18 612	1.24 649	1.49 677	1.42 641	1.39 661	1.20 676	1.55 678	4.82 731	0.29 618	0.28 646	0.29 620	0.34 659	0.38 646	0.42 665

222	1.18 681	0.22 386	0.44 361	0.37 245	0.22 224	0.79 566	0.37 431	1.31 657	0.89 526	0.92 574	1.08 556	0.72 464	0.71 570	0.66 444	13.89 752	0.20 492	0.15 463	0.17 321	0.16 366	0.18 414	0.19 477

WZ-Net	1.19 682	0.59 663	4.07 723	0.62 668	0.51 665	1.34 670	1.31 718	1.32 658	1.74 698	1.53 683	1.65 664	1.74 686	1.28 681	2.25 714	2.01 703	0.27 600	0.21 590	0.23 539	0.25 600	0.40 649	0.39 658

MSMD_ROB	1.21 683	0.49 637	0.62 520	0.59 656	0.50 661	1.62 691	0.67 639	1.23 634	1.24 649	2.45 718	3.77 723	3.09 716	2.98 730	1.32 664	0.81 597	0.45 682	0.41 694	0.49 687	0.51 702	0.47 671	0.44 672

pmcnn	1.23 684	0.29 537	0.96 630	0.40 362	0.23 279	0.95 609	0.69 649	1.16 604	1.28 661	1.67 693	2.33 693	11.15 747	0.86 623	0.93 600	0.88 616	0.15 273	0.12 312	0.12 58	0.10 92	0.15 282	0.15 344

NVStereoNet_ROB	1.24 685	0.90 696	1.13 650	0.86 698	0.88 701	1.11 642	0.99 695	1.42 678	1.53 684	1.59 686	2.48 699	2.24 701	1.53 693	1.96 703	1.30 672	0.76 708	0.70 716	0.78 704	1.00 728	0.71 698	0.88 708
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	1.25 686	0.36 582	0.72 576	0.38 285	0.30 510	0.71 534	0.43 524	1.13 583	0.75 420	1.50 679	0.95 488	3.29 720	1.59 699	1.20 647	1.36 675	0.41 675	8.41 756	0.40 665	0.41 679	0.36 637	0.33 629

SPS-STEREO	1.25 686	0.93 697	1.06 641	1.04 706	1.03 713	1.41 675	0.91 688	1.51 690	1.19 640	2.09 707	1.83 676	1.94 694	1.39 686	1.62 684	1.39 678	0.97 715	0.94 739	0.90 709	0.89 721	0.96 706	0.96 713
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 688	0.67 675	1.28 668	0.74 692	0.62 687	1.50 682	0.84 679	1.99 713	2.96 729	2.18 710	2.36 696	1.85 691	1.95 714	1.92 700	1.94 700	0.39 670	0.36 684	0.49 687	0.37 665	0.51 677	0.64 697

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 689	0.87 694	1.76 697	0.86 698	0.56 677	4.29 734	1.79 734	1.50 687	1.98 705	1.61 687	1.85 678	1.84 689	1.41 687	1.89 698	1.36 675	0.48 688	0.40 693	0.56 693	0.57 705	0.69 696	0.48 685

MeshStereo	1.34 689	0.43 621	0.54 486	0.44 492	0.34 572	1.66 692	0.60 619	1.94 711	1.37 669	4.47 738	3.25 714	4.71 729	1.94 713	1.92 700	1.17 663	0.35 660	0.35 681	0.37 657	0.31 646	0.32 613	0.32 624
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	1.35 691	1.49 719	1.19 659	1.88 725	1.45 719	1.48 681	1.07 701	1.61 700	1.55 687	1.20 659	1.59 662	1.54 677	1.13 666	1.34 667	0.97 638	1.36 728	0.70 716	1.82 722	0.79 717	1.71 719	1.07 719

ACVNet-4b	1.35 691	1.31 714	1.10 646	1.90 726	1.59 721	1.92 701	0.77 668	1.52 693	1.62 695	1.05 627	1.60 663	2.11 698	0.94 644	1.64 687	0.77 591	1.30 725	0.35 681	2.03 728	0.67 711	1.88 727	0.84 705

SGM+DAISY	1.35 691	0.94 699	1.25 666	0.96 701	1.00 711	1.52 684	1.02 698	1.34 662	1.21 644	2.64 720	2.65 707	2.44 706	1.56 697	1.64 687	1.26 669	0.97 715	0.95 740	0.90 709	0.90 722	0.94 704	0.96 713

FCDSN-DC	1.39 694	0.56 659	0.65 541	0.74 692	0.59 684	1.38 672	0.63 628	1.35 666	1.39 672	3.26 732	4.50 735	4.61 727	2.63 725	1.58 682	1.03 648	0.46 684	0.42 696	0.48 684	0.47 693	0.50 676	0.50 690
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 695	0.20 298	0.48 426	0.44 492	0.25 351	0.29 155	0.31 302	0.65 321	0.68 377	0.97 595	0.86 443	0.67 440	0.62 508	0.64 428	20.63 757	0.16 334	0.11 239	0.19 425	0.15 327	0.19 453	0.12 206

ACVNet_1	1.46 696	1.33 715	1.12 649	1.91 727	1.62 722	1.83 700	0.98 693	2.00 714	1.85 703	1.39 674	1.53 658	2.32 703	1.53 693	1.34 667	1.11 656	1.30 725	0.50 708	2.06 730	0.58 706	1.93 729	0.95 712

EDNetEfficient	1.46 696	0.80 687	6.12 730	0.47 547	0.39 607	0.69 523	0.83 676	0.90 483	2.77 728	3.50 734	1.96 684	1.66 683	2.03 716	1.26 657	4.18 729	0.21 511	0.18 545	0.21 502	0.20 516	0.41 655	0.39 658

ADCS	1.51 698	0.61 666	3.42 717	0.59 656	0.51 665	1.27 666	1.08 702	1.59 697	1.81 701	1.91 703	1.66 666	1.51 676	1.42 688	1.94 702	8.60 741	0.33 650	0.32 671	0.33 642	0.36 664	0.44 661	0.42 665

AnyNet_C01	1.56 699	1.05 706	7.45 732	0.64 671	0.54 672	1.99 703	1.38 721	1.43 680	1.36 667	1.63 690	1.92 681	1.84 689	1.33 684	2.40 716	4.03 726	0.33 650	0.32 671	0.32 637	0.34 659	0.44 661	0.45 676

FC-DCNN	1.59 700	0.51 645	0.66 547	0.61 664	0.49 659	1.56 686	0.70 654	1.66 703	1.53 684	4.64 739	4.62 736	5.85 736	3.34 734	1.84 697	1.11 656	0.46 684	0.42 696	0.47 679	0.46 686	0.48 672	0.46 677

DispFullNet	1.60 701	2.63 741	2.75 712	2.56 736	1.79 729	1.24 663	0.47 549	1.37 671	1.45 679	1.87 699	1.50 654	1.55 678	2.46 720	2.04 706	1.04 651	0.59 701	0.18 545	2.32 733	0.68 712	2.29 733	1.14 721

ELAS_RVC	1.60 701	0.61 666	1.01 637	0.70 688	0.56 677	2.00 704	1.89 736	1.96 712	2.65 725	3.33 733	3.26 715	3.03 713	3.41 735	2.49 718	2.09 705	0.52 695	0.45 704	0.50 689	0.48 695	0.54 684	0.52 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 703	0.61 666	0.95 627	0.68 685	0.55 674	3.01 727	1.55 727	2.39 719	2.33 720	3.64 735	3.89 727	2.75 710	2.90 729	2.15 710	2.27 712	0.52 695	0.45 704	0.50 689	0.48 695	0.54 684	0.52 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 704	0.51 645	0.65 541	0.61 664	0.49 659	1.61 689	0.70 654	1.75 709	1.56 690	4.74 742	4.91 738	6.46 740	3.31 732	1.91 699	1.11 656	0.46 684	0.42 696	0.47 679	0.46 686	0.48 672	0.46 677

ACVNet_2	1.65 704	1.27 713	1.41 685	1.75 721	1.62 722	2.22 709	1.20 707	2.30 718	2.62 724	1.78 697	2.56 702	3.03 713	1.61 700	1.54 677	1.12 660	1.06 718	0.58 713	1.82 722	0.70 713	1.82 723	0.96 713

DStereoSA	1.73 706	0.63 670	1.57 692	0.80 696	0.79 698	1.26 665	1.30 714	1.34 662	1.43 675	1.24 664	7.52 750	0.92 557	7.68 742	1.65 691	2.29 713	0.41 675	0.29 651	0.63 698	0.60 707	1.04 709	1.18 726

IMH-64-1	1.86 707	1.62 726	1.16 653	2.20 730	1.89 731	2.33 710	1.30 714	2.89 723	2.29 716	1.66 691	2.80 710	2.49 707	1.61 700	2.10 707	1.78 695	1.60 729	0.74 719	2.43 734	1.02 729	2.12 730	1.17 724

IMH-64	1.86 707	1.62 726	1.16 653	2.20 730	1.89 731	2.33 710	1.30 714	2.89 723	2.29 716	1.66 691	2.80 710	2.49 707	1.61 700	2.10 707	1.78 695	1.60 729	0.74 719	2.43 734	1.02 729	2.12 730	1.17 724

DStereoFS	1.87 709	0.85 693	1.03 638	0.75 695	0.62 687	2.04 706	0.65 633	1.74 708	1.55 687	1.52 682	1.90 680	2.36 705	12.92 752	3.85 733	1.74 690	0.44 680	0.31 665	0.82 707	0.46 686	0.84 700	1.10 720

WAO-7	1.90 710	1.20 710	1.35 678	1.27 713	1.06 716	2.84 720	1.56 728	3.23 728	3.06 732	2.23 712	3.33 719	3.17 717	2.28 719	3.12 724	2.21 707	1.02 717	0.91 735	1.06 713	1.03 731	1.04 709	0.97 716

PWCK	1.92 711	1.66 729	3.12 715	1.65 718	0.91 704	2.84 720	2.26 740	2.10 715	2.41 723	2.36 716	2.31 691	2.22 699	1.82 708	3.43 727	2.03 704	1.61 731	0.71 718	1.51 717	0.82 719	1.69 718	0.91 709

MonStereo1	1.98 712	1.48 718	1.43 687	1.81 724	1.69 727	2.88 723	0.78 670	2.47 720	3.47 735	2.20 711	4.36 734	3.39 722	2.50 722	2.18 711	1.58 685	1.19 720	0.54 709	1.65 719	0.87 720	1.78 721	1.29 730

Dean	1.98 712	1.36 716	1.36 682	2.12 729	1.81 730	2.74 715	1.36 720	3.37 732	3.80 739	2.08 706	3.32 718	3.21 718	1.82 708	1.71 692	1.67 687	1.27 722	0.77 725	1.99 724	0.90 722	1.86 724	1.03 718

RTS	1.98 712	0.96 700	11.36 744	0.65 676	0.57 680	2.77 718	1.40 722	1.39 673	2.26 711	1.89 700	2.56 702	1.32 649	1.25 678	5.20 737	4.05 727	0.31 629	0.22 598	0.29 620	0.29 636	0.40 649	0.37 649

RTSA	1.98 712	0.96 700	11.36 744	0.65 676	0.57 680	2.77 718	1.40 722	1.39 673	2.26 711	1.89 700	2.56 702	1.32 649	1.25 678	5.20 737	4.05 727	0.31 629	0.22 598	0.29 620	0.29 636	0.40 649	0.37 649

WAO-6	2.04 716	1.50 720	1.16 653	1.70 719	1.67 726	2.69 714	1.44 725	3.06 725	3.63 738	1.98 704	3.27 716	3.54 725	2.07 717	2.36 715	2.22 709	1.31 727	0.91 735	2.04 729	1.22 738	1.73 720	1.27 729

IMH	2.04 716	1.62 726	1.20 662	2.20 730	1.89 731	2.91 726	1.30 714	3.11 726	3.03 730	1.81 698	3.35 720	3.03 713	1.90 711	2.48 717	1.80 697	1.66 732	0.77 725	2.45 736	1.04 732	2.15 732	1.19 728

LVE	2.12 718	1.44 717	1.36 682	1.99 728	1.78 728	2.75 716	1.79 734	2.82 722	3.95 740	1.90 702	4.33 733	3.52 724	1.81 707	2.24 713	1.74 690	1.74 733	0.87 731	2.06 730	1.13 734	1.91 728	1.35 731

MADNet+	2.23 719	2.43 737	10.85 741	1.22 712	0.91 704	2.76 717	1.40 722	2.12 716	1.67 697	1.32 669	1.74 672	1.86 692	1.74 706	6.25 739	4.41 730	0.65 703	0.64 714	0.58 696	0.54 704	0.80 699	0.76 701

KSHMR	2.57 720	1.93 732	1.69 693	2.63 738	2.42 738	2.86 722	2.07 737	3.27 730	6.50 744	2.49 719	3.36 721	3.41 723	1.92 712	2.49 718	1.94 700	2.13 739	1.40 747	2.79 744	1.50 742	2.73 738	1.77 734

notaker	2.76 721	2.29 736	1.80 698	2.96 740	2.58 742	2.90 725	1.75 732	3.24 729	3.05 731	2.78 723	4.24 732	6.15 739	2.51 723	3.34 726	2.75 717	2.31 741	1.18 743	3.00 745	1.65 743	2.84 741	1.97 736

JetBlue	2.78 722	1.26 712	7.04 731	1.16 710	1.48 720	8.00 742	6.02 747	2.60 721	1.92 704	2.12 708	2.64 706	3.34 721	3.05 731	6.49 740	3.39 722	0.78 709	0.76 724	0.75 701	0.76 715	0.97 708	1.18 726

WAO-8	2.92 723	1.55 724	1.35 678	1.79 722	1.63 724	5.23 736	1.22 710	4.58 739	12.56 751	2.84 725	4.07 731	4.83 730	2.72 727	3.49 728	2.25 710	1.27 722	0.91 735	1.99 724	1.15 736	1.86 724	1.15 722

Venus	2.92 723	1.55 724	1.35 678	1.79 722	1.63 724	5.23 736	1.22 710	4.58 739	12.56 751	2.84 725	4.06 730	4.83 730	2.72 727	3.49 728	2.25 710	1.27 722	0.91 735	1.99 724	1.15 736	1.86 724	1.15 722

ktn	2.98 725	2.25 735	1.73 696	2.84 739	2.53 741	3.76 733	2.15 738	3.70 734	5.47 743	2.75 722	5.17 742	5.94 737	2.48 721	3.23 725	2.46 714	2.34 743	1.44 748	2.78 743	2.03 745	2.45 736	2.01 738

TorneroNet-64	3.44 726	1.86 730	1.42 686	2.58 737	2.28 736	6.87 739	1.68 730	4.70 741	12.03 748	2.31 714	5.59 747	8.25 743	2.55 724	3.97 734	2.73 716	1.81 734	0.74 719	2.57 738	1.07 733	2.35 734	1.44 732

UNDER WATER	3.46 727	2.07 734	3.64 720	3.09 741	2.48 739	3.75 732	2.42 742	3.31 731	13.77 753	2.90 729	2.95 713	5.84 735	3.69 736	3.69 730	3.48 725	2.07 738	1.11 742	2.70 742	1.40 740	2.84 741	1.98 737

light-stereo	3.53 728	1.05 706	10.69 740	9.45 749	6.82 746	2.10 707	0.64 631	3.71 735	2.70 727	4.77 743	4.98 739	6.83 741	1.32 682	6.71 741	1.35 674	1.20 721	1.29 746	0.66 699	0.77 716	1.79 722	1.85 735

UNDER WATER-64	3.53 728	2.01 733	3.94 721	3.22 743	2.49 740	5.41 738	2.60 743	3.43 733	12.41 750	3.03 730	2.68 708	6.07 738	4.04 737	3.79 732	3.33 721	2.02 737	1.24 745	2.63 739	1.46 741	2.78 739	2.08 739

MultiAttention	3.58 730	0.24 450	0.62 520	0.54 633	0.34 572	22.90 757	2.72 744	1.60 698	1.13 629	0.80 478	1.81 675	1.14 626	0.43 382	35.29 769	0.61 548	0.17 391	0.12 312	0.23 539	0.23 574	0.34 626	0.29 601

DPSimNet_ROB	3.58 730	2.45 738	8.57 733	2.53 734	2.37 737	2.88 723	3.77 746	3.14 727	3.23 733	4.71 741	3.86 726	4.68 728	4.87 740	4.07 735	5.62 734	2.33 742	2.33 750	2.47 737	2.52 746	2.51 737	2.64 743

MADNet++	4.03 732	2.70 742	3.44 719	3.72 745	3.44 745	4.44 735	3.52 745	3.95 737	3.61 737	4.46 737	4.98 739	4.10 726	4.58 739	7.00 743	5.89 735	3.74 745	3.67 754	3.27 747	2.71 748	3.70 747	3.66 746

SGM-ForestM	4.04 733	0.32 557	0.46 391	0.43 471	0.27 435	7.50 741	1.45 726	3.84 736	4.24 741	8.19 752	6.76 749	19.00 762	9.08 743	10.74 753	6.62 738	0.31 629	0.33 677	0.32 637	0.32 654	0.29 591	0.29 601

MANE	4.13 734	0.51 645	0.64 535	0.66 679	0.56 677	6.89 740	0.99 695	7.55 744	12.04 749	6.68 751	8.57 752	10.69 746	9.45 744	7.59 750	6.39 737	0.49 690	0.43 701	0.48 684	0.98 726	0.49 674	0.48 685

xyz-stereo	4.23 735	0.17 155	61.76 778	0.34 138	0.16 32	12.16 746	0.37 431	0.58 262	0.68 377	1.01 613	3.36 721	0.77 501	0.82 612	1.21 651	0.40 422	0.12 63	0.10 99	0.16 271	0.11 159	0.13 160	0.10 66

LE_ROB	4.42 736	0.24 450	2.75 712	0.42 448	0.23 279	1.57 687	0.90 687	1.71 707	17.88 762	16.56 764	4.88 737	5.17 734	18.85 764	1.63 686	14.62 753	0.17 391	0.14 430	0.16 271	0.16 366	0.19 453	0.17 421

TorneroNet	4.53 737	1.89 731	1.48 689	2.55 735	2.27 735	13.78 754	1.69 731	4.84 743	23.73 768	2.89 728	7.70 751	7.06 742	2.69 726	4.26 736	3.42 723	1.84 735	0.77 725	2.68 740	1.13 734	2.42 735	1.47 733

LSM	4.74 738	0.77 685	10.16 737	0.70 688	56.56 773	1.02 623	1.00 697	1.24 641	1.62 695	2.04 705	2.34 694	1.33 652	1.17 671	1.38 674	1.09 655	0.33 650	0.49 707	0.39 662	0.46 686	0.51 677	10.09 755

JetRed	5.27 739	5.84 744	12.81 747	2.36 733	2.83 743	12.23 747	10.50 755	4.46 738	3.60 736	3.86 736	3.83 725	4.85 732	4.18 738	6.78 742	11.96 750	2.17 740	2.96 753	2.18 732	1.97 744	3.38 745	2.68 744

tt	6.20 740	0.20 298	5.89 729	3.55 744	2.07 734	11.26 745	19.21 757	11.74 748	5.46 742	2.69 721	2.04 689	4.87 733	6.25 741	3.70 731	7.09 740	8.32 757	11.17 765	4.93 755	5.41 758	5.74 748	2.37 740

coex-ft	6.43 741	1.51 721	87.33 783	0.49 570	0.38 601	1.34 670	1.21 709	1.16 604	8.09 746	12.12 754	2.79 709	2.77 711	3.31 732	1.16 641	3.15 719	0.24 570	0.23 608	0.27 602	0.24 590	0.45 665	0.37 649

HanzoNet	6.76 742	2.45 738	4.22 724	3.19 742	2.94 744	3.62 731	2.28 741	4.79 742	7.20 745	14.00 760	13.19 759	17.49 758	22.30 765	13.25 754	6.19 736	4.20 746	1.93 749	3.10 746	2.56 747	3.35 744	2.88 745

TCMNet-wrong-test	8.97 743	10.42 750	8.74 734	19.56 753	17.61 751	12.53 749	9.01 753	13.59 751	2.18 709	4.64 739	5.11 741	14.63 754	11.09 749	7.19 744	9.73 742	5.56 756	0.89 733	3.77 748	3.11 749	10.34 753	9.80 751

noway3	9.04 744	9.99 749	10.50 739	19.30 751	17.88 752	12.49 748	8.93 751	13.62 752	2.27 714	4.85 745	5.57 744	14.37 749	10.99 746	7.30 745	9.94 743	5.36 749	0.86 728	3.94 752	3.20 751	10.28 752	9.17 749

noway2	9.12 745	9.84 748	11.24 743	19.40 752	17.88 752	12.54 750	8.94 752	13.58 750	2.22 710	4.85 745	5.59 747	14.48 752	11.09 749	7.31 746	9.96 744	5.48 752	0.86 728	3.93 749	3.20 751	10.34 753	9.76 750

noway4	9.14 746	10.89 751	8.97 735	19.91 758	17.90 754	12.71 753	9.04 754	13.72 753	2.34 721	4.80 744	5.47 743	14.56 753	11.25 751	7.32 747	9.98 745	5.54 755	0.89 733	3.93 749	3.19 750	10.47 757	10.04 754

noway1	9.20 747	11.07 752	10.41 738	19.80 756	17.91 755	12.67 751	8.90 750	13.79 754	2.26 711	4.85 745	5.58 745	14.44 750	11.03 747	7.33 748	10.03 746	5.51 753	0.86 728	3.93 749	3.20 751	10.42 755	9.93 752

zzzz4	9.23 748	11.07 752	11.03 742	19.80 756	17.91 755	12.68 752	8.89 749	13.79 754	2.29 716	4.85 745	5.58 745	14.47 751	11.04 748	7.33 748	10.03 746	5.51 753	0.87 731	3.94 752	3.20 751	10.42 755	9.93 752

EDNetEfficientorigin	9.93 749	1.15 709	175.16 784	0.48 555	0.36 584	1.04 630	0.68 644	1.24 641	2.69 726	3.17 731	2.50 700	2.30 702	2.07 717	1.76 693	2.21 707	0.20 492	0.18 545	0.24 556	0.19 489	0.51 677	0.50 690

DGTPSM_ROB	12.07 750	8.00 745	20.99 751	8.93 747	16.78 749	10.67 743	30.87 761	9.01 746	15.16 755	6.50 749	15.41 763	9.04 744	14.85 754	9.25 751	21.67 759	4.57 747	8.57 758	5.08 756	9.28 759	5.90 749	10.95 756

DPSMNet_ROB	12.08 751	8.00 745	21.00 752	8.97 748	16.79 750	10.67 743	30.89 762	9.02 747	15.17 756	6.51 750	15.41 763	9.04 744	14.85 754	9.27 752	21.67 759	4.58 748	8.57 758	5.09 758	9.29 762	5.90 749	10.95 756

USTest	12.99 752	14.18 754	20.00 750	16.24 750	14.97 748	20.80 756	31.95 763	16.20 758	10.91 747	8.79 753	9.48 753	13.94 748	10.50 745	16.11 755	21.44 758	3.17 744	4.82 755	5.08 756	5.36 757	8.81 751	7.13 748

BEATNet-Init1	15.13 753	0.82 691	50.86 777	0.72 691	0.53 670	38.10 769	7.03 748	11.83 749	14.25 754	29.78 775	30.17 775	48.21 778	22.64 766	26.78 766	18.11 756	0.42 679	0.38 687	0.47 679	0.46 686	0.51 677	0.48 685

Selective-IGEV-i1pa	15.35 754	22.27 763	18.31 749	1.71 720	0.87 700	28.61 768	12.26 756	25.48 769	20.48 766	19.78 765	22.75 765	28.20 767	22.64 766	29.07 767	17.31 755	12.88 763	2.88 751	6.84 759	0.99 727	1.67 717	12.03 763

iinet-test	16.76 755	17.57 755	22.97 754	19.69 754	18.39 757	24.48 758	34.18 764	20.02 759	15.35 757	12.55 755	12.85 754	18.13 760	15.39 757	19.59 756	24.25 761	8.86 759	8.72 760	8.95 761	9.28 759	12.74 758	11.26 759

IINet	16.76 755	17.57 755	22.97 754	19.69 754	18.39 757	24.48 758	34.18 764	20.02 759	15.35 757	12.55 755	12.85 754	18.13 760	15.39 757	19.59 756	24.25 761	8.86 759	8.72 760	8.95 761	9.28 759	12.74 758	11.26 759

DPSM_ROB	17.78 757	18.63 758	24.31 760	20.90 760	19.47 759	25.97 761	36.21 767	21.23 766	16.24 760	13.38 758	14.06 761	19.18 763	16.30 759	20.78 759	25.67 764	9.38 761	9.23 763	9.49 763	9.82 763	13.51 761	11.91 761

DPSM	17.78 757	18.63 758	24.31 760	20.90 760	19.47 759	25.97 761	36.21 767	21.23 766	16.24 760	13.38 758	14.06 761	19.18 763	16.30 759	20.78 759	25.67 764	9.38 761	9.23 763	9.49 763	9.82 763	13.51 761	11.91 761

DLNR-FE	20.05 759	36.38 767	38.08 764	170.06 784	60.08 776	0.23 56	0.20 51	14.13 757	0.36 180	0.44 270	0.66 331	0.43 286	0.21 93	0.63 413	0.28 259	5.38 750	0.10 99	0.15 230	0.11 159	73.09 783	0.11 143

DLNR_Zeroshot_test	20.09 760	36.28 766	38.04 763	169.85 783	61.80 777	0.23 56	0.20 51	13.88 756	0.37 197	0.44 270	0.66 331	0.43 286	0.21 93	0.62 399	0.28 259	5.46 751	0.10 99	0.15 230	0.11 159	72.60 782	0.11 143

LRCNet_RVC	21.24 761	31.15 765	21.41 753	28.98 763	23.82 762	3.13 728	0.60 619	20.96 765	1.59 691	25.58 766	28.15 771	21.99 765	14.79 753	21.94 765	16.41 754	28.89 778	14.87 766	33.53 777	31.28 775	29.51 774	26.16 771

HaxPig	31.96 762	37.24 768	34.27 762	24.37 762	24.88 763	18.26 755	19.86 758	20.64 764	28.52 769	35.97 776	38.75 776	25.57 766	28.72 769	33.88 768	34.39 769	35.94 781	38.87 782	37.80 778	40.48 780	39.68 775	41.15 780

Anonymous_1	33.25 763	18.26 757	23.92 756	20.54 759	21.28 761	25.59 760	35.94 766	22.01 768	15.57 759	13.33 757	13.49 760	18.08 759	15.29 756	20.36 758	24.60 763	16.28 767	8.84 762	66.59 781	118.00 783	155.73 786	11.23 758

fast-reg	35.48 764	37.51 774	48.70 772	42.44 772	40.46 772	52.73 777	73.11 775	42.56 772	32.38 770	26.19 767	27.27 766	36.81 770	30.62 770	41.02 772	51.32 772	18.30 768	18.53 771	19.10 765	19.67 766	27.14 763	23.66 764

RAFT-FEzeroshot	35.73 765	37.45 770	48.67 770	42.23 768	39.22 768	52.25 771	73.13 777	42.62 775	32.59 772	26.71 769	27.70 767	38.57 772	32.57 771	41.68 776	51.67 777	18.75 770	18.58 774	19.15 767	19.78 768	27.21 767	23.98 767

RAFT-FE	35.73 765	37.45 770	48.67 770	42.23 768	39.22 768	52.25 771	73.13 777	42.62 775	32.59 772	26.71 769	27.70 767	38.57 772	32.57 771	41.68 776	51.67 777	18.75 770	18.58 774	19.15 767	19.78 768	27.21 767	23.98 767

CasAABBNet	35.74 767	37.43 769	48.72 773	42.22 767	39.20 766	52.24 770	73.12 776	42.61 774	32.62 775	26.78 772	27.95 769	38.58 774	32.60 773	41.67 774	51.65 776	18.74 769	18.57 773	19.15 767	19.77 767	27.20 765	23.98 767

Hybrid-DGEV	35.78 768	37.50 773	48.96 776	42.25 770	39.20 766	52.33 775	73.10 774	42.63 777	32.52 771	26.62 768	28.31 774	38.50 771	32.87 774	41.67 774	51.55 773	18.77 773	18.56 772	19.18 771	19.83 771	27.20 765	23.97 766

FlowAnything	35.81 769	37.53 775	48.80 774	42.20 766	39.22 768	52.25 771	73.16 779	42.56 772	32.89 777	26.76 771	28.30 772	38.69 776	33.09 776	41.63 773	51.62 775	18.76 772	18.59 777	19.21 772	19.92 772	27.16 764	23.91 765

Selective-RAFT-Error	35.84 770	37.49 772	48.83 775	42.26 771	39.24 771	52.30 774	73.09 773	42.66 778	32.61 774	26.80 773	28.30 772	38.84 777	33.51 777	41.68 776	51.59 774	18.82 774	18.58 774	19.17 770	19.80 770	27.28 769	24.05 770

xxxxx1	36.64 771	19.51 760	24.21 757	61.66 774	64.63 778	27.28 764	40.10 769	20.25 761	18.63 763	14.07 761	12.97 756	17.26 755	17.36 761	21.70 762	27.93 766	13.18 764	18.50 768	111.26 784	133.37 784	29.24 771	39.73 777

tt_ll	36.64 771	19.51 760	24.21 757	61.66 774	64.63 778	27.28 764	40.10 769	20.25 761	18.63 763	14.07 761	12.97 756	17.26 755	17.36 761	21.70 762	27.93 766	13.18 764	18.50 768	111.26 784	133.37 784	29.24 771	39.73 777

ff	36.64 771	19.51 760	24.21 757	61.66 774	64.63 778	27.28 764	40.10 769	20.25 761	18.63 763	14.07 761	12.97 756	17.26 755	17.36 761	21.70 762	27.93 766	13.18 764	18.50 768	111.26 784	133.37 784	29.24 771	39.73 777

MEDIAN_ROB	37.38 774	40.85 778	40.60 766	32.31 764	31.85 764	27.20 763	24.55 759	29.10 770	33.19 778	42.09 784	41.76 778	33.35 768	34.39 778	39.78 771	37.07 770	43.64 783	44.10 784	44.12 780	43.40 782	41.51 779	42.76 782

AVERAGE_ROB	37.58 775	40.13 777	40.15 765	34.81 765	33.82 765	28.55 767	25.10 760	32.02 771	34.06 779	41.28 783	40.66 777	34.46 769	34.81 779	39.18 770	37.57 771	42.78 782	43.44 783	43.82 779	43.03 781	40.47 776	41.51 781

LSM0	38.95 776	37.60 776	48.58 769	43.57 773	91.06 783	52.57 776	72.57 772	43.17 779	32.63 776	26.97 774	27.97 770	38.65 775	32.94 775	41.86 779	51.78 779	18.89 775	18.41 767	19.13 766	19.63 765	27.29 770	33.77 772

PML	40.80 777	29.24 764	11.87 746	7.20 746	14.47 747	92.13 784	213.69 787	7.63 745	23.35 767	74.72 786	190.14 787	50.17 779	26.15 768	21.39 761	12.70 751	8.76 758	2.92 752	8.45 760	3.25 755	13.26 760	4.42 747

zzzz2	53.63 778	56.68 779	73.37 779	63.97 777	58.93 774	78.37 782	110.06 782	64.29 784	48.31 782	40.26 779	42.53 779	57.21 780	47.86 780	62.08 782	77.14 782	28.03 776	27.91 778	28.80 773	29.89 773	40.95 777	35.94 773

noway5	53.63 778	56.68 779	73.37 779	63.97 777	58.93 774	78.37 782	110.06 782	64.29 784	48.31 782	40.26 779	42.53 779	57.21 780	47.86 780	62.08 782	77.14 782	28.03 776	27.91 778	28.80 773	29.89 773	40.95 777	35.94 773

zzzzzz3	56.43 780	57.01 781	74.40 781	78.00 779	76.38 781	77.61 781	92.21 781	62.81 782	50.42 784	40.52 781	45.11 781	70.20 782	62.22 782	61.64 780	77.00 781	29.64 779	27.99 780	31.12 775	32.03 776	45.83 781	36.59 775

zzz1	56.46 781	57.02 782	74.61 782	78.01 780	76.39 782	77.52 780	92.13 780	62.93 783	50.48 785	40.59 782	45.21 782	70.20 782	62.34 783	61.65 781	76.98 780	29.64 779	27.99 780	31.12 775	32.03 776	45.82 780	36.60 776

RSGM-EC	74.81 782	63.03 783	41.60 767	97.74 781	92.11 784	74.93 778	114.81 784	53.77 780	38.96 780	39.88 777	48.98 783	90.73 784	64.81 784	139.63 784	128.53 785	93.27 784	53.96 785	95.12 782	38.31 778	81.45 784	44.63 783

acva	74.81 782	63.03 783	41.60 767	97.74 781	92.11 784	74.93 778	114.81 784	53.77 780	38.96 780	39.88 777	48.98 783	90.73 784	64.81 784	139.63 784	128.53 785	93.27 784	53.96 785	95.12 782	38.31 778	81.45 784	44.63 783

Selective-IGEV-i16pa	78.59 784	120.99 785	16.46 748	1.04 706	0.66 691	181.07 786	2.17 739	153.90 787	139.75 787	56.45 785	153.05 785	107.32 786	157.92 787	200.46 787	96.57 784	94.09 786	1.23 744	2.69 741	0.31 646	0.96 706	84.68 785

test_example2	176.61 785	205.14 786	198.86 785	188.60 785	190.98 786	152.67 785	170.61 786	94.86 786	123.55 786	178.88 787	179.48 786	158.94 787	141.34 786	192.61 786	198.96 787	203.76 787	236.37 787	164.13 787	173.55 787	218.58 787	160.41 786

GS-Stereo							0.30 274	0.42 135	0.27 79	0.30 163	0.28 118	0.23 78	0.21 93	0.32 76	0.22 91	0.16 334	0.09 28	0.12 58	0.10 92	0.14 214	0.12 206

FSD					0.46 652	0.48 384	0.52 588	0.53 233	0.48 282	0.48 293	0.48 242	0.49 323	0.48 416	0.51 277	0.49 498	0.45 682	0.42 696	0.47 679	0.46 686	0.46 668

ccccc		429.19 787		507.10 786	501.20 787	356.95 787		380.82 788		334.51 788		372.86 788		499.17 788		561.44 788	431.22 788	334.28 788	290.86 788	540.88 788

ASD4		8.86 747

Low-res two-view benchmark