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 17	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 54	0.17 27	0.22 1	0.19 17	0.13 126	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 53	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 62	0.20 81	0.23 3	0.20 35	0.13 126	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 34	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 141	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 17	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 164	0.21 95	0.25 8	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 158	0.16 13	0.22 100	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 93	0.10 15	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 62	0.14 2	0.32 77	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 56	0.20 53	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 41	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA_dic	0.18 8	0.20 300	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 17	0.25 11	0.20 27	0.23 64	0.17 15	0.20 41	0.16 20	0.32 77	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 416	0.10 67

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.29 14	0.18 78	0.17 17	0.29 255	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 134	0.14 2	0.16 20	0.24 4	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 155	0.25 167	0.30 30	0.15 5	0.21 36	0.28 120	0.21 54	0.18 45	0.24 4	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	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 34	0.25 11	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	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	0.23 134	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 32	0.18 45	0.30 52	0.21 66	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 281	0.16 13	0.19 34	0.20 2	0.22 32	0.24 80	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 117	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.10 8	0.10 67

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.20 30	0.18 17	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 32	0.18 45	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.20 158	0.20 30	0.19 34	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 25	0.17 27	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 140	0.15 11	0.27 119	0.17 7	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.32 77	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 108	0.24 319	0.10 1	0.23 134	0.26 19	0.30 116	0.22 54	0.27 106	0.16 6	0.18 45	0.22 1	0.20 35	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.13 162	0.10 67

derf	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 38	0.18 17	0.30 30	0.24 52	0.17 11	0.20 22	0.28 141	0.16 20	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.30 30	0.25 68	0.18 13	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.33 96	0.21 66	0.13 126	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.30 27	0.20 158	0.29 155	0.18 17	0.35 69	0.27 81	0.19 20	0.21 33	0.19 32	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.19 20	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 136	0.29 14	0.23 281	0.17 17	0.20 53	0.27 22	0.18 14	0.24 80	0.25 82	0.15 3	0.17 27	0.26 12	0.18 7	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.13 162	0.10 67

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.20 81	0.29 32	0.22 93	0.12 65	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 80	0.32 47	0.28 95	0.20 23	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.31 64	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67
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 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.19 66	0.29 32	0.21 66	0.12 65	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 7	0.42 137	0.24 52	0.23 64	0.21 33	0.17 9	0.16 20	0.45 217	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 145

S2M2_XL	0.19 19	0.18 200	0.27 63	0.27 3	0.20 158	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 36	0.26 97	0.17 9	0.17 27	0.24 4	0.21 66	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.12 208
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	0.34 140	0.16 32	0.26 101	0.17 7	0.32 47	0.20 27	0.21 36	0.15 5	0.23 79	0.20 81	0.32 77	0.20 35	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.11 145

dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 13	0.20 53	0.29 27	0.20 27	0.23 64	0.20 22	0.22 62	0.14 2	0.52 286	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

test410_97500	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.35 256	0.16 4	0.33 58	0.22 32	0.22 54	0.22 46	0.23 79	0.18 45	0.32 77	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

test410	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.32 86	0.20 158	0.36 272	0.16 4	0.34 64	0.22 32	0.22 54	0.23 54	0.22 62	0.18 45	0.30 52	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

anonymous	0.20 32	0.16 106	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.14 3	0.21 80	0.24 9	0.28 95	0.25 92	0.36 190	0.18 25	0.16 20	0.27 17	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.10 67

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 32	0.18 200	0.22 3	0.25 1	0.20 158	0.23 56	0.23 134	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 120	0.12 1	0.22 110	0.24 4	0.26 217	0.12 65	0.14 432	0.18 379	0.27 624	0.17 385	0.19 479

LGCAT	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 34	0.24 9	0.18 14	0.26 106	0.20 22	0.20 41	0.19 66	0.32 77	0.21 66	0.23 559	0.18 547	0.11 5	0.14 294	0.10 8	0.19 479

MCSU-Stereo	0.20 32	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 90	0.31 304	0.33 58	0.32 141	0.28 141	0.25 82	0.23 79	0.17 27	0.31 64	0.20 35	0.12 65	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 17	0.42 137	0.27 81	0.23 64	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

monster-pro	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PointNet	0.20 32	0.15 75	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 155	0.23 134	0.25 11	0.27 81	0.15 2	0.24 71	0.28 141	0.17 27	0.34 106	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.09 6

LiteMatch*	0.20 32	0.14 28	0.31 136	0.31 58	0.23 281	0.24 70	0.21 80	0.31 38	0.30 116	0.21 36	0.19 19	0.24 98	0.19 66	0.31 64	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

LACA3	0.20 32	0.17 157	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 215	0.25 167	0.29 27	0.22 32	0.23 64	0.21 33	0.21 54	0.22 110	0.44 212	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

LACA2	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 155	0.29 255	0.30 30	0.22 32	0.21 36	0.23 54	0.28 141	0.20 81	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 109	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 80	0.39 103	0.31 127	0.21 36	0.22 46	0.17 9	0.17 27	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	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 7	0.40 117	0.22 32	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.24 138	0.33 96	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 109	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 17	0.36 77	0.26 76	0.20 23	0.23 54	0.27 134	0.16 20	0.30 52	0.23 134	0.12 65	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 53	0.39 103	0.22 32	0.22 54	0.21 33	0.26 123	0.20 81	0.30 52	0.20 35	0.13 126	0.12 314	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.41 128	0.34 159	0.22 54	0.21 33	0.19 32	0.18 45	0.28 20	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.10 67

MonStereo	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.18 78	0.17 17	0.21 80	0.32 47	0.23 44	0.25 92	0.34 172	0.22 62	0.24 138	0.27 17	0.21 66	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	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

IGEV	0.20 32	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 158	0.23 56	0.19 34	0.40 117	0.29 108	0.22 54	0.34 172	0.20 41	0.15 8	0.31 64	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo_test3	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.38 299	0.18 17	0.30 30	0.19 20	0.24 80	0.15 5	0.26 123	0.17 27	0.32 77	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MonSter	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.38 139	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

VeloStereo	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.31 64	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

flow	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.30 52	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

over v1	0.21 55	0.19 248	0.26 48	0.35 187	0.13 1	0.35 256	0.20 53	0.31 38	0.16 9	0.23 64	0.23 54	0.25 113	0.27 188	0.41 171	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 208

over-8	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.34 64	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

over-9	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.35 69	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

depth_test_26	0.21 55	0.14 28	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.16 13	0.20 53	0.30 30	0.23 44	0.27 126	0.37 197	0.22 62	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.18 429	0.14 432	0.15 232	0.15 329	0.15 284	0.14 311

LCMNet	0.21 55	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 158	0.26 101	0.19 34	0.38 95	0.43 246	0.21 36	0.21 33	0.27 134	0.17 27	0.36 121	0.23 134	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 55	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.14 7	0.40 318	0.27 216	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 19	0.28 141	0.29 224	0.32 77	0.20 35	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 55	0.19 248	0.29 94	0.31 58	0.17 46	0.25 90	0.23 134	0.36 77	0.28 95	0.27 126	0.24 71	0.18 25	0.21 95	0.40 159	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

asd	0.21 55	0.18 200	0.29 94	0.32 86	0.18 78	0.27 119	0.22 100	0.35 69	0.22 32	0.31 169	0.22 46	0.19 32	0.21 95	0.44 212	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

4.5_new	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

4w-stereo	0.21 55	0.19 248	0.31 136	0.31 58	0.17 46	0.29 155	0.19 34	0.31 38	0.21 30	0.31 169	0.24 71	0.20 41	0.24 138	0.41 171	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 55	0.18 200	0.31 136	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.25 167	0.31 38	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.39 147	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

2.75w_new	0.21 55	0.18 200	0.28 83	0.29 14	0.17 46	0.23 56	0.34 366	0.36 77	0.28 95	0.34 195	0.26 97	0.17 9	0.22 110	0.36 121	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 55	0.14 28	0.27 63	0.37 247	0.22 226	0.21 38	0.19 34	0.43 156	0.27 81	0.20 23	0.20 22	0.29 149	0.14 2	0.41 171	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.12 109	0.12 208

LG-G_1	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

StereoAnything_RVC	0.21 55	0.68 678	0.39 290	0.28 8	0.15 11	0.23 56	0.18 17	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 110	0.30 52	0.18 7	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.08 1	0.16 343	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 55	0.15 75	0.27 63	0.37 247	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.42 137	0.35 172	0.22 54	0.28 120	0.24 98	0.18 45	0.27 17	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

over-6	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.34 140	0.13 1	0.32 215	0.22 100	0.49 197	0.25 68	0.24 80	0.24 71	0.21 54	0.25 151	0.38 139	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 75	0.15 75	0.35 223	0.33 108	0.17 46	0.23 56	0.25 167	0.42 137	0.24 52	0.26 106	0.26 97	0.21 54	0.30 243	0.31 64	0.20 35	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 75	0.17 157	0.35 223	0.37 247	0.17 46	0.26 101	0.18 17	0.41 128	0.37 199	0.28 141	0.23 54	0.25 113	0.26 172	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 75	0.16 106	0.35 223	0.33 108	0.18 78	0.24 70	0.24 155	0.45 171	0.27 81	0.23 64	0.35 180	0.20 41	0.26 172	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

AdaDepth	0.22 75	0.17 157	0.32 160	0.37 247	0.18 78	0.34 245	0.22 100	0.33 58	0.23 44	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.20 81	0.56 322	0.21 66	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.12 208

qwe	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.21 80	0.38 95	0.32 141	0.35 206	0.30 139	0.20 41	0.20 81	0.43 199	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6

2.25w	0.22 75	0.18 200	0.31 136	0.31 58	0.18 78	0.31 195	0.18 17	0.32 47	0.31 127	0.31 169	0.37 197	0.20 41	0.22 110	0.45 217	0.24 154	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.25_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.75w	0.22 75	0.17 157	0.30 112	0.31 58	0.19 111	0.43 350	0.24 155	0.35 69	0.24 52	0.31 169	0.27 106	0.17 9	0.22 110	0.37 131	0.20 35	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.29 94	0.30 27	0.18 78	0.27 119	0.23 134	0.37 85	0.28 95	0.31 169	0.26 97	0.22 62	0.26 172	0.50 271	0.24 154	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.30 112	0.32 86	0.16 32	0.28 142	0.38 455	0.38 95	0.35 172	0.32 184	0.33 160	0.17 9	0.18 45	0.29 32	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.12 109	0.10 67

monsterstereo	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.18 78	0.21 38	0.20 53	0.37 85	0.35 172	0.33 191	0.40 212	0.19 32	0.18 45	0.45 217	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.08 1

monsters	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 56	0.19 34	0.44 164	0.33 149	0.36 211	0.30 139	0.16 6	0.18 45	0.43 199	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

SGD-Stereo	0.22 75	0.15 75	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.29 108	0.24 80	0.29 134	0.21 54	0.27 188	0.36 121	0.25 187	0.16 336	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

GREAT-IGEV	0.22 75	0.15 75	0.31 136	0.29 14	0.22 226	0.21 38	0.26 193	0.33 58	0.31 127	0.20 23	0.30 139	0.22 62	0.22 110	0.47 246	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67
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 75	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.20 158	0.61 475	0.21 80	0.30 30	0.31 127	0.23 64	0.19 19	0.18 25	0.18 45	0.41 171	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 93	0.20 300	0.31 136	0.37 247	0.19 111	0.28 142	0.22 100	0.33 58	0.26 76	0.23 64	0.29 134	0.23 79	0.18 45	0.39 147	0.28 261	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.12 208

aanet-new-90k	0.23 93	0.16 106	0.45 376	0.35 187	0.17 46	0.33 227	0.27 216	0.38 95	0.26 76	0.20 23	0.24 71	0.21 54	0.35 303	0.46 236	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 93	0.16 106	0.41 315	0.35 187	0.17 46	0.38 299	0.25 167	0.36 77	0.25 68	0.23 64	0.31 153	0.24 98	0.35 303	0.43 199	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 93	0.17 157	0.39 290	0.34 140	0.18 78	0.38 299	0.20 53	0.36 77	0.26 76	0.24 80	0.28 120	0.25 113	0.35 303	0.25 8	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 93	0.17 157	0.30 112	0.35 187	0.16 32	0.35 256	0.25 167	0.40 117	0.30 116	0.25 92	0.24 71	0.25 113	0.36 331	0.41 171	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 93	0.16 106	0.37 255	0.34 140	0.16 32	0.24 70	0.24 155	0.43 156	0.36 182	0.26 106	0.27 106	0.23 79	0.35 303	0.28 20	0.20 35	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.36 221	0.17 46	0.26 101	0.26 193	0.33 58	0.30 116	0.27 126	0.30 139	0.23 79	0.34 297	0.42 185	0.18 7	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.10 67

aanet-new-32k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 93	0.17 157	0.40 304	0.36 221	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.35 69	0.27 81	0.27 126	0.23 54	0.29 149	0.34 297	0.31 64	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

aanet-new-24k	0.23 93	0.16 106	0.29 94	0.35 187	0.17 46	0.39 312	0.23 134	0.35 69	0.30 116	0.30 165	0.27 106	0.25 113	0.32 266	0.30 52	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.31 195	0.19 34	0.46 179	0.42 241	0.25 92	0.23 54	0.25 113	0.30 243	0.32 77	0.22 93	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.35 187	0.18 78	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.38 209	0.25 92	0.43 224	0.23 79	0.28 205	0.25 8	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 93	0.14 28	0.31 136	0.33 108	0.18 78	0.21 38	0.33 347	0.52 223	0.42 241	0.26 106	0.33 160	0.19 32	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 93	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 256	0.27 216	0.45 171	0.28 95	0.28 141	0.34 172	0.40 256	0.30 243	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 26	0.20 53	0.59 271	0.45 263	0.28 141	0.26 97	0.24 98	0.17 27	0.46 236	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

WQFJA1++	0.23 93	0.15 75	0.27 63	0.30 27	0.21 191	0.31 195	0.18 17	0.36 77	0.17 10	0.25 92	0.30 139	0.29 149	0.28 205	0.40 159	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.42 661	0.11 145

GEAStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.28 120	0.24 98	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

GSStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

Zero-FE251	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.20 158	0.44 359	0.19 34	0.37 85	0.25 68	0.27 126	0.29 134	0.38 233	0.24 138	0.32 77	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

3.25w_new	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.39 320	0.21 191	0.18 21	0.21 80	0.34 64	0.26 76	0.28 141	0.51 262	0.28 141	0.29 224	0.26 12	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

AIO_rvc	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.19 111	0.26 101	0.33 347	0.40 117	0.22 32	0.26 106	0.24 71	0.34 195	0.15 8	0.51 279	0.24 154	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

AIO_test	0.23 93	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.30 175	0.39 477	0.38 95	0.25 68	0.25 92	0.28 120	0.32 177	0.22 110	0.38 139	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 93	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 7	0.29 27	0.29 108	0.21 36	0.15 5	0.22 62	0.22 110	0.40 159	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.15 284	0.86 709

SCION-M(vits-remse)	0.24 119	0.14 28	0.74 587	0.51 602	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.19 464	0.15 465	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

GEAR-Net	0.24 119	0.20 300	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.13 162	0.13 260

GELT-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.27 63	0.37 247	0.21 191	0.24 70	0.25 167	0.57 255	0.42 241	0.34 195	0.26 97	0.26 123	0.21 95	0.34 106	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.11 38	0.09 6

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 119	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.36 272	0.17 7	0.37 85	0.37 199	0.29 156	0.23 54	0.23 79	0.24 138	0.29 32	0.22 93	0.16 336	0.15 465	0.21 504	0.17 428	0.19 455	0.15 346

Anonymus	0.24 119	0.14 28	0.29 94	0.37 247	0.23 281	0.30 175	0.22 100	0.39 103	0.32 141	0.23 64	0.20 22	0.38 233	0.26 172	0.45 217	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.12 109	0.13 260

TS12	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.37 247	0.17 46	0.32 215	0.26 193	0.42 137	0.24 52	0.31 169	0.51 262	0.25 113	0.27 188	0.40 159	0.29 284	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67

aanet-new-60k	0.24 119	0.16 106	0.48 428	0.36 221	0.17 46	0.39 312	0.24 155	0.36 77	0.30 116	0.24 80	0.25 82	0.26 123	0.32 266	0.45 217	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-78k	0.24 119	0.17 157	0.51 470	0.36 221	0.16 32	0.26 101	0.29 255	0.36 77	0.29 108	0.22 54	0.29 134	0.23 79	0.37 341	0.42 185	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 119	0.19 248	0.39 290	0.41 402	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.41 128	0.37 199	0.27 126	0.23 54	0.22 62	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.12 65	0.08 2	0.14 176	0.11 161	0.16 343	0.11 145

Foundation-i1b	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 318	0.26 193	0.48 191	0.25 68	0.31 169	0.33 160	0.40 256	0.30 243	0.35 117	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.25 68	0.33 191	0.35 180	0.40 256	0.30 243	0.34 106	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LiteMatch	0.24 119	0.17 157	0.24 17	0.37 247	0.20 158	0.27 119	0.27 216	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.40 366	0.29 32	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

Selective-IGEV-i32	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

VIP-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.64 503	0.19 34	0.31 38	0.37 199	0.23 64	0.30 139	0.27 134	0.19 66	0.47 246	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

gasm-f	0.24 119	0.16 106	0.27 63	0.33 108	0.25 353	0.25 90	0.36 415	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.35 180	0.24 98	0.30 243	0.36 121	0.23 134	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.12 208

3w_stereo	0.24 119	0.20 300	0.37 255	0.33 108	0.16 32	0.32 215	0.42 517	0.41 128	0.38 209	0.31 169	0.27 106	0.16 6	0.26 172	0.34 106	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.11 145

1w_stereo	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.34 140	0.18 78	0.31 195	0.41 506	0.40 117	0.43 246	0.31 169	0.38 201	0.17 9	0.24 138	0.45 217	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo	0.24 119	0.18 200	0.40 304	0.39 320	0.20 158	0.22 43	0.27 216	0.32 47	0.36 182	0.26 106	0.44 226	0.22 62	0.16 20	0.37 131	0.27 238	0.11 39	0.12 314	0.16 273	0.15 329	0.13 162	0.09 6

HUF	0.24 119	0.16 106	0.33 181	0.32 86	0.18 78	0.25 90	0.40 490	0.42 137	0.34 159	0.25 92	0.23 54	0.32 177	0.28 205	0.34 106	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.10 67

GIP-stereo	0.24 119	0.18 200	0.30 112	0.37 247	0.24 319	0.26 101	0.20 53	0.46 179	0.36 182	0.24 80	0.39 206	0.35 210	0.20 81	0.31 64	0.21 66	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

RAStereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.40 364	0.21 191	0.23 56	0.26 193	0.42 137	0.45 263	0.23 64	0.34 172	0.30 164	0.19 66	0.34 106	0.25 187	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

IGEV++	0.24 119	0.17 157	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.13 260

Selective-IGEV	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

PhaseNet	0.25 142	0.16 106	0.31 136	0.35 187	0.22 226	0.33 227	0.22 100	0.45 171	0.33 149	0.21 36	0.28 120	0.38 233	0.23 126	0.42 185	0.28 261	0.13 126	0.10 99	0.15 232	0.15 329	0.13 162	0.12 208

aanet-new-10k	0.25 142	0.18 200	0.44 363	0.38 287	0.18 78	0.45 371	0.21 80	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.31 153	0.25 113	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.16 343	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 142	0.19 248	0.38 268	0.38 287	0.17 46	0.18 21	0.25 167	0.52 223	0.49 288	0.28 141	0.30 139	0.21 54	0.33 284	0.33 96	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.11 145

aanet-new-8k	0.25 142	0.19 248	0.32 160	0.37 247	0.20 158	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.39 221	0.24 80	0.25 82	0.22 62	0.34 297	0.49 263	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.38 287	0.20 158	0.46 377	0.27 216	0.41 128	0.34 159	0.28 141	0.38 201	0.24 98	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 142	0.14 28	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.44 359	0.25 167	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.35 180	0.37 224	0.35 303	0.28 20	0.26 217	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 142	0.14 28	0.74 587	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

zero-FE	0.25 142	0.15 75	0.30 112	0.35 187	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.35 69	0.31 127	0.26 106	0.27 106	0.29 149	0.29 224	0.33 96	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.64 696	0.12 208

GASTEREO	0.25 142	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.20 158	0.22 43	0.30 276	0.43 156	0.31 127	0.37 218	0.33 160	0.22 62	0.35 303	0.41 171	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.11 145

MSCF	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.39 320	0.20 158	0.20 30	0.31 304	0.43 156	0.31 127	0.36 211	0.33 160	0.23 79	0.35 303	0.36 121	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.13 162	0.11 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 142	0.31 554	0.24 17	0.51 602	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.40 117	0.37 199	0.26 106	0.24 71	0.24 98	0.31 260	0.44 212	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.14 216	0.10 67

IGEV-RUCA	0.25 142	0.16 106	0.34 206	0.39 320	0.27 437	0.33 227	0.20 53	0.38 95	0.36 182	0.26 106	0.31 153	0.25 113	0.21 95	0.48 257	0.24 154	0.20 494	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.15 346

fffft	0.25 142	0.17 157	0.37 255	0.36 221	0.22 226	0.28 142	0.36 415	0.42 137	0.24 52	0.36 211	0.23 54	0.27 134	0.22 110	0.52 286	0.27 238	0.12 65	0.09 28	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.12 208
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.37 247	0.18 78	0.28 142	0.30 276	0.48 191	0.27 81	0.29 156	0.30 139	0.32 177	0.17 27	0.52 286	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.10 67

RSM++	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.36 221	0.20 158	0.28 142	0.30 276	0.51 213	0.32 141	0.25 92	0.22 46	0.37 224	0.21 95	0.50 271	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.10 67

RSM	0.25 142	0.18 200	0.33 181	0.36 221	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.51 213	0.27 81	0.26 106	0.23 54	0.39 242	0.21 95	0.56 322	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 142	0.14 28	0.74 587	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

MoCha-V2	0.25 142	0.15 75	0.29 94	0.40 364	0.18 78	0.27 119	0.26 193	0.49 197	0.27 81	0.36 211	0.27 106	0.33 191	0.35 303	0.49 263	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.11 145

EGLCR-Stereo	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.34 140	0.20 158	0.35 256	0.20 53	0.52 223	0.36 182	0.28 141	0.27 106	0.41 268	0.18 45	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.13 162	0.11 145

DF	0.26 161	0.15 75	0.38 268	0.35 187	0.19 111	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.27 81	0.29 156	0.49 248	0.50 331	0.22 110	0.48 257	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

aanet-new	0.26 161	0.19 248	0.34 206	0.38 287	0.25 353	0.51 398	0.24 155	0.40 117	0.30 116	0.27 126	0.27 106	0.23 79	0.36 331	0.43 199	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.10 94	0.15 284	0.12 208

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.34 140	0.21 191	0.33 227	0.31 304	0.45 171	0.45 263	0.40 252	0.54 284	0.24 98	0.18 45	0.36 121	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.34 245	0.31 304	0.48 191	0.50 294	0.39 243	0.54 284	0.23 79	0.19 66	0.29 32	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

Foundation-i1	0.26 161	0.14 28	0.25 32	0.33 108	0.21 191	0.39 312	0.26 193	0.60 283	0.38 209	0.35 206	0.38 201	0.44 299	0.29 224	0.32 77	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

gcap_with_dpt	0.26 161	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.21 191	0.35 256	0.36 415	0.44 164	0.41 230	0.38 230	0.54 284	0.22 62	0.21 95	0.28 20	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

NLSM3	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.38 287	0.21 191	0.34 245	0.27 216	0.57 255	0.47 276	0.28 141	0.35 180	0.29 149	0.24 138	0.42 185	0.27 238	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.12 109	0.10 67

DDF-Stereo	0.26 161	0.15 75	0.30 112	0.36 221	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.32 47	0.31 127	0.26 106	0.26 97	0.29 149	0.29 224	0.38 139	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.70 699	0.12 208

Replicate-Monster	0.26 161	0.15 75	1.07 646	0.30 27	0.17 46	0.38 299	0.19 34	0.43 156	0.39 221	0.23 64	0.21 33	0.23 79	0.21 95	0.45 217	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.09 1	0.14 311

S2M2_L	0.26 161	0.22 388	0.33 181	0.31 58	0.25 353	0.24 70	0.13 1	0.35 69	0.41 230	0.25 92	0.36 190	0.30 164	0.25 151	0.30 52	0.26 217	0.22 541	0.19 567	0.17 323	0.19 491	0.21 502	0.18 444
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 161	0.18 200	0.34 206	0.35 187	0.24 319	0.23 56	0.28 246	0.51 213	0.36 182	0.31 169	0.36 190	0.37 224	0.20 81	0.57 334	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

SCV	0.26 161	0.19 248	0.33 181	0.35 187	0.21 191	0.27 119	0.34 366	0.56 246	0.28 95	0.24 80	0.28 120	0.37 224	0.23 126	0.49 263	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.15 284	0.11 145

castereo++	0.26 161	0.16 106	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.75 553	0.20 53	0.37 85	0.47 276	0.23 64	0.23 54	0.35 210	0.28 205	0.39 147	0.19 17	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.09 15	0.11 38	0.10 67

SMoEStereo_RVC	0.26 161	0.19 248	0.35 223	0.35 187	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.39 103	0.34 159	0.37 218	0.30 139	0.33 191	0.24 138	0.53 295	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.11 145

mms	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.33 347	0.40 117	0.32 141	0.28 141	0.34 172	0.34 195	0.20 81	0.45 217	0.26 217	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.11 145

ours_stereo	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.38 287	0.23 281	0.30 175	0.33 347	0.42 137	0.38 209	0.26 106	0.34 172	0.35 210	0.23 126	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.10 67

Occ-G	0.26 161	0.14 28	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.41 128	0.31 127	0.29 156	0.43 224	0.49 325	0.25 151	0.47 246	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.12 208

gcap-zeroshot	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

MaDis-Stereo	0.26 161	0.18 200	0.36 238	0.36 221	0.26 401	0.27 119	0.27 216	0.43 156	0.35 172	0.27 126	0.26 97	0.41 268	0.28 205	0.40 159	0.28 261	0.16 336	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.12 208

testlalala	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

CroCo-Stereo	0.26 161	0.22 388	0.36 238	0.48 557	0.22 226	0.20 30	0.29 255	0.51 213	0.44 254	0.28 141	0.23 54	0.42 279	0.26 172	0.29 32	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208
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	0.27 184	0.16 106	0.88 620	0.34 140	0.22 226	0.22 43	0.31 304	0.39 103	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

tt45	0.27 184	0.17 157	0.34 206	0.35 187	0.23 281	0.38 299	0.28 246	0.46 179	0.28 95	0.40 252	0.27 106	0.38 233	0.25 151	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.12 109	0.14 311

999	0.27 184	0.16 106	0.35 223	0.36 221	0.24 319	0.31 195	0.27 216	0.49 197	0.38 209	0.26 106	0.30 139	0.39 242	0.23 126	0.63 415	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.14 311

Pointernet	0.27 184	0.14 28	0.33 181	0.35 187	0.23 281	0.35 256	0.21 80	0.72 395	0.38 209	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.25 151	0.36 121	0.25 187	0.15 275	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

trnet	0.27 184	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 286	0.23 134	0.52 223	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.34 195	0.26 172	0.39 147	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

UniTT-Stereo	0.27 184	0.17 157	0.37 255	0.40 364	0.27 437	0.30 175	0.28 246	0.39 103	0.31 127	0.29 156	0.46 235	0.27 134	0.25 151	0.47 246	0.34 342	0.17 393	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.14 216	0.12 208

AEACV	0.27 184	0.17 157	0.31 136	0.34 140	0.45 646	0.26 101	0.28 246	0.37 85	0.32 141	0.30 165	0.46 235	0.31 174	0.37 341	0.36 121	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.11 145

LoS_RVC	0.27 184	0.16 106	0.27 63	0.32 86	0.30 512	0.44 359	0.34 366	0.41 128	0.33 149	0.31 169	0.51 262	0.29 149	0.32 266	0.36 121	0.28 261	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 479

FAST (zero-shot)	0.28 192	0.18 200	0.46 393	0.51 602	0.57 682	0.18 21	0.25 167	0.54 238	0.22 32	0.22 54	0.31 153	0.27 134	0.25 151	0.42 185	0.24 154	0.21 513	0.18 547	0.15 232	0.17 428	0.14 216	0.17 423

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 192	0.51 647	1.28 670	0.31 58	0.19 111	0.22 43	0.22 100	0.45 171	0.28 95	0.23 64	0.32 157	0.25 113	0.24 138	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 192	0.23 410	1.22 665	0.34 140	0.21 191	0.29 155	0.21 80	0.41 128	0.33 149	0.24 80	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.33 96	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

VMStereo-Base	0.28 192	0.16 106	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 175	0.27 216	0.50 209	0.65 363	0.32 184	0.47 241	0.42 279	0.24 138	0.41 171	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

water-stereo	0.28 192	0.14 28	0.29 94	0.35 187	0.19 111	0.36 272	0.23 134	0.62 296	0.38 209	0.39 243	0.62 316	0.41 268	0.35 303	0.28 20	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.12 109	0.10 67

castereo	0.28 192	0.16 106	0.32 160	0.35 187	0.21 191	0.40 318	0.42 517	0.50 209	0.66 367	0.26 106	0.41 215	0.37 224	0.36 331	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

fffy	0.28 192	0.21 347	0.34 206	0.37 247	0.23 281	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.41 230	0.32 184	0.37 197	0.39 242	0.27 188	0.50 271	0.27 238	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

WCG-NET	0.28 192	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.33 227	0.27 216	0.39 103	0.80 462	0.46 285	0.49 248	0.39 242	0.25 151	0.40 159	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.10 67

GCAP-BAT	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

MGS-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.36 221	0.23 281	0.37 286	0.30 276	0.39 103	0.44 254	0.31 169	0.51 262	0.40 256	0.24 138	0.43 199	0.26 217	0.15 275	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.13 260

GCAPDPT-zeroshot	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

GCAP-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.38 287	0.19 111	0.38 299	0.23 134	0.57 255	0.41 230	0.45 277	0.49 248	0.39 242	0.27 188	0.33 96	0.23 134	0.14 192	0.12 314	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.11 145

CES	0.28 192	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 698	0.37 286	0.27 216	0.48 191	0.46 269	0.34 195	0.48 244	0.27 134	0.22 110	0.39 147	0.23 134	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.13 162	0.17 423

MC-Stereo	0.28 192	0.17 157	0.32 160	0.38 287	0.20 158	0.26 101	0.26 193	0.49 197	0.37 199	0.37 218	0.61 312	0.41 268	0.31 260	0.55 309	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.11 145

CroCo-Stereo Lap2	0.28 192	0.24 452	0.39 290	0.50 586	0.29 493	0.20 30	0.31 304	0.49 197	0.38 209	0.24 80	0.27 106	0.46 309	0.31 260	0.39 147	0.30 292	0.14 192	0.15 465	0.16 273	0.13 250	0.16 343	0.15 346

CREStereo	0.28 192	0.15 75	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 286	0.25 167	0.51 213	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.32 177	0.26 172	0.38 139	0.25 187	0.16 336	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145
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	0.29 208	0.19 248	0.35 223	0.40 364	0.23 281	0.27 119	0.33 347	0.63 306	0.39 221	0.45 277	0.60 307	0.39 242	0.18 45	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

DA	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

GGEV	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

FlowAnything_test	0.29 208	0.19 248	0.39 290	0.47 549	0.26 401	0.46 377	0.25 167	0.43 156	0.31 127	0.29 156	0.26 97	0.35 210	0.26 172	0.40 159	0.37 398	0.21 513	0.15 465	0.22 520	0.26 617	0.16 343	0.16 397

depthmonostereo	0.29 208	0.14 28	0.31 136	0.35 187	0.17 46	0.46 377	0.27 216	0.69 363	0.57 328	0.35 206	0.42 218	0.31 174	0.35 303	0.35 117	0.27 238	0.14 192	0.12 314	0.13 119	0.12 202	0.11 38	0.10 67

HART	0.29 208	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.21 191	0.32 215	0.26 193	0.62 296	0.31 127	0.33 191	0.65 326	0.41 268	0.22 110	0.55 309	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.11 161	0.15 284	0.11 145

ff7	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IGEVStereo-DCA	0.29 208	0.22 388	0.38 268	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.12 202	0.13 162	0.15 346

ffff	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

rrr	0.29 208	0.22 388	0.41 315	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.32 335	0.52 223	0.42 241	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.14 311

11t	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

anonymousdsp	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

LoS	0.29 208	0.15 75	0.30 112	0.29 14	0.18 78	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.72 400	0.34 195	0.52 275	0.41 268	0.28 205	0.47 246	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.11 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.35 187	0.24 319	0.32 215	0.43 526	0.57 255	0.37 199	0.33 191	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.13 260

ccc-4	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IGEV-Stereo	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 208	0.19 248	0.27 63	0.44 494	0.19 111	0.31 195	0.26 193	0.47 183	0.43 246	0.37 218	0.47 241	0.41 268	0.23 126	0.50 271	0.34 342	0.14 192	0.18 547	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.13 260

test_xeample3	0.29 208	0.21 347	0.41 315	0.35 187	0.26 401	0.35 256	0.32 335	0.56 246	0.36 182	0.43 269	0.32 157	0.34 195	0.28 205	0.54 302	0.23 134	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.13 260

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 226	0.32 559	0.74 587	0.51 602	0.42 627	1.15 651	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

DN	0.30 226	0.17 157	0.33 181	0.37 247	0.26 401	0.35 256	0.27 216	0.54 238	0.55 318	0.32 184	0.42 218	0.50 331	0.23 126	0.39 147	0.22 93	0.21 513	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.18 444

PSi22	0.30 226	0.18 200	0.30 112	0.36 221	0.19 111	0.30 175	0.19 34	0.42 137	0.73 407	0.27 126	0.32 157	0.57 365	0.43 384	0.77 529	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 216	0.11 145

Anonymus123	0.30 226	0.16 106	0.88 620	0.34 140	0.22 226	0.64 503	0.31 304	0.54 238	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

DVStereo	0.30 226	0.15 75	0.34 206	0.33 108	0.20 158	0.53 412	0.25 167	0.56 246	0.43 246	0.56 331	0.50 252	0.35 210	0.29 224	0.49 263	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

MM-Stereo_test2	0.30 226	0.18 200	0.39 290	0.40 364	0.24 319	0.42 345	0.42 517	0.63 306	0.41 230	0.37 218	0.35 180	0.32 177	0.26 172	0.53 295	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.15 284	0.10 67

Reg-Stereo(zero)	0.30 226	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.18 78	0.32 215	0.20 53	0.63 306	0.68 379	0.50 301	0.52 275	0.51 337	0.30 243	0.45 217	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.11 145

CASnet	0.30 226	0.20 300	0.33 181	0.41 402	0.16 32	0.26 101	0.24 155	0.52 223	0.53 307	0.52 315	0.54 284	0.39 242	0.24 138	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.22 520	0.18 458	0.18 416	0.11 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 226	0.15 75	0.31 136	0.30 27	0.17 46	0.55 426	0.23 134	0.44 164	0.55 318	0.59 339	0.68 342	0.37 224	0.26 172	0.35 117	0.27 238	0.15 275	0.16 501	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

Weightmod_eth	0.31 235	0.19 248	0.31 136	0.35 187	0.18 78	0.45 371	0.35 392	0.62 296	0.39 221	0.44 272	0.39 206	0.48 317	0.41 375	0.45 217	0.23 134	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.14 294	0.15 284	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 235	0.28 527	0.44 363	0.42 450	0.29 493	0.34 245	0.31 304	0.44 164	0.40 226	0.39 243	0.44 226	0.40 256	0.32 266	0.42 185	0.29 284	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.16 368	0.20 476	0.15 346

rvit_stereo_0080	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

WCG-NET（raft）	0.31 235	0.15 75	0.36 238	0.32 86	0.19 111	0.35 256	0.27 216	0.51 213	0.78 451	0.45 277	0.55 294	0.48 317	0.27 188	0.54 302	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.12 109	0.11 145

whm_eth	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

plain	0.31 235	0.20 300	0.50 455	0.39 320	0.29 493	0.27 119	0.30 276	0.44 164	0.35 172	0.31 169	0.66 333	0.30 164	0.31 260	0.65 437	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.17 385	0.12 208

MIF-Stereo (partial)	0.31 235	0.18 200	0.37 255	0.41 402	0.31 536	0.28 142	0.23 134	0.47 183	0.42 241	0.31 169	0.63 317	0.36 220	0.35 303	0.57 334	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.14 311

Weightmod	0.32 242	0.18 200	0.30 112	0.34 140	0.19 111	0.54 419	0.34 366	0.56 246	0.50 294	0.41 259	0.52 275	0.48 317	0.33 284	0.46 236	0.29 284	0.15 275	0.23 610	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.11 145

SE	0.32 242	0.26 495	0.34 206	0.34 140	0.21 191	0.50 393	0.33 347	0.58 264	0.52 303	0.51 306	0.54 284	0.32 177	0.35 303	0.31 64	0.25 187	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.18 444

GGDA	0.32 242	0.18 200	0.32 160	0.31 58	0.21 191	0.31 195	0.26 193	0.59 271	0.66 367	0.50 301	0.68 342	0.40 256	0.36 331	0.55 309	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.15 284	0.15 346

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 242	0.38 601	2.34 709	0.33 108	0.19 111	0.20 30	0.22 100	0.43 156	0.29 108	0.22 54	0.25 82	0.22 62	0.26 172	0.29 32	0.20 35	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

RT-Monster	0.32 242	0.17 157	0.30 112	0.34 140	0.26 401	0.38 299	0.20 53	0.56 246	0.76 431	0.61 351	0.64 323	0.49 325	0.28 205	0.41 171	0.30 292	0.14 192	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.13 260

WQFJA1	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.50 271	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

WQFJX	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.27 437	0.60 472	0.30 276	0.53 235	0.47 276	0.39 243	0.38 201	0.34 195	0.33 284	0.61 391	0.40 424	0.14 192	0.17 522	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.14 311

NLMM	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.49 263	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

NLSM1	0.32 242	0.18 200	0.34 206	0.39 320	0.25 353	0.66 515	0.27 216	0.57 255	0.50 294	0.37 218	0.53 281	0.29 149	0.28 205	0.54 302	0.32 311	0.16 336	0.17 522	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.12 208

FE-Mocha	0.32 242	0.19 248	0.50 455	0.38 287	0.27 437	0.30 175	0.20 53	0.71 388	0.36 182	0.65 385	0.56 297	0.54 351	0.25 151	0.38 139	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.16 368	0.13 162	0.12 208

rvit_stereo_0081	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

rvit_stereo_0082	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

RAFT-Stereo-weight	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.22 226	0.26 101	0.29 255	0.67 344	0.80 462	0.53 318	0.51 262	0.58 374	0.20 81	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.11 145

CAS++	0.32 242	0.24 452	0.36 238	0.37 247	0.26 401	0.28 142	0.23 134	0.87 472	0.50 294	0.47 292	0.45 230	0.26 123	0.21 95	0.49 263	0.24 154	0.23 559	0.19 567	0.22 520	0.17 428	0.21 502	0.16 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 242	0.22 388	0.34 206	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	0.72 395	0.37 199	0.37 218	0.34 172	0.32 177	0.31 260	0.59 375	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

MSKI-zero shot	0.32 242	0.17 157	0.34 206	0.39 320	0.21 191	0.32 215	0.22 100	0.61 291	0.43 246	0.52 315	0.64 323	0.61 401	0.20 81	0.74 508	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.12 109	0.12 208

iRaftStereo_RVC	0.32 242	0.19 248	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.31 195	0.29 255	0.68 354	0.51 300	0.49 297	0.66 333	0.37 224	0.23 126	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.15 284	0.12 208

CREStereo++_RVC	0.32 242	0.15 75	0.23 7	0.31 58	0.24 319	0.27 119	0.22 100	0.46 179	0.88 512	0.46 285	0.80 406	0.30 164	0.26 172	0.36 121	0.33 325	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.51 704	0.13 162	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	0.32 242	0.53 658	0.26 48	0.51 602	0.20 158	0.37 286	0.24 155	0.40 117	0.73 407	0.54 324	0.69 346	0.31 174	0.25 151	0.32 77	0.27 238	0.16 336	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.11 145

PMTNet	0.32 242	0.16 106	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 371	0.22 100	0.56 246	0.63 350	0.46 285	0.54 284	0.39 242	0.34 297	0.48 257	0.24 154	0.75 709	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145

ManiGeoR	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

HLf10	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

HLf8	0.33 262	0.17 157	0.39 290	0.30 27	0.22 226	0.43 350	0.27 216	0.71 388	0.67 372	0.44 272	0.60 307	0.36 220	0.30 243	0.58 357	0.35 361	0.18 429	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.18 444

TestStereo_HL2	0.33 262	0.18 200	0.33 181	0.31 58	0.22 226	0.32 215	0.25 167	0.58 264	0.61 335	0.54 324	0.68 342	0.41 268	0.36 331	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.11 241	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.16 397

WQFJX1	0.33 262	0.19 248	0.34 206	0.41 402	0.28 462	0.53 412	0.33 347	0.51 213	0.50 294	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.31 260	0.69 474	0.39 416	0.15 275	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.14 311

NLMM1	0.33 262	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.25 353	0.55 426	0.33 347	0.55 242	0.63 350	0.42 265	0.44 226	0.30 164	0.25 151	0.63 415	0.38 408	0.16 336	0.18 547	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.13 260

xyz-stereo-finetune	0.33 262	0.18 200	0.36 238	0.33 108	0.18 78	0.57 447	0.31 304	0.58 264	0.69 386	0.45 277	0.54 284	0.38 233	0.33 284	0.56 322	0.36 379	0.12 65	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

MM-Stereo_test1	0.33 262	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.23 281	0.36 272	0.45 539	0.58 264	0.54 311	0.60 343	0.50 252	0.38 233	0.37 341	0.60 381	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.12 208

tg	0.33 262	0.18 200	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.38 299	0.26 193	0.70 379	0.56 326	0.47 292	0.65 326	0.42 279	0.24 138	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.14 216	0.11 145

model_zeroshot	0.33 262	0.18 200	0.48 428	0.39 320	0.28 462	0.45 371	0.25 167	0.63 306	0.45 263	0.61 351	0.50 252	0.51 337	0.25 151	0.45 217	0.26 217	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.13 260

rvit_stereo_ft	0.33 262	0.25 478	0.47 407	0.52 618	0.32 553	0.33 227	0.47 551	0.49 197	0.50 294	0.34 195	0.41 215	0.41 268	0.32 266	0.48 257	0.34 342	0.22 541	0.14 432	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.14 311

4D-IteraStereo	0.33 262	0.18 200	0.40 304	0.40 364	0.24 319	0.32 215	0.27 216	0.58 264	0.72 400	0.65 385	0.54 284	0.42 279	0.23 126	0.45 217	0.28 261	0.14 192	0.09 28	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.11 145

HLF11	0.34 274	0.17 157	0.42 336	0.30 27	0.23 281	0.36 272	0.22 100	0.69 363	0.48 284	0.49 297	0.66 333	0.43 288	0.37 341	0.70 481	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.17 423

TestStereo_HLe17	0.34 274	0.17 157	0.46 393	0.32 86	0.21 191	0.42 345	0.31 304	0.70 379	0.66 367	0.46 285	0.68 342	0.36 220	0.30 243	0.61 391	0.36 379	0.16 336	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.15 346

TestStereo-Hl	0.34 274	0.20 300	0.32 160	0.32 86	0.22 226	0.32 215	0.27 216	0.64 321	0.59 331	0.50 301	0.67 339	0.46 309	0.45 400	0.60 381	0.34 342	0.14 192	0.11 241	0.13 119	0.13 250	0.15 284	0.15 346

NLCSM	0.34 274	0.21 347	0.34 206	0.44 494	0.29 493	0.54 419	0.36 415	0.52 223	0.47 276	0.46 285	0.37 197	0.34 195	0.34 297	0.71 487	0.41 430	0.16 336	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.16 397

IGEV-FE	0.34 274	0.18 200	0.67 553	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

MM-Stereo_test3	0.34 274	0.19 248	0.31 136	0.41 402	0.25 353	0.35 256	0.44 536	0.72 395	0.92 543	0.46 285	0.52 275	0.41 268	0.29 224	0.44 212	0.28 261	0.16 336	0.15 465	0.17 323	0.13 250	0.14 216	0.13 260

rvit_stereo_0083	0.34 274	0.24 452	0.50 455	0.44 494	0.27 437	0.34 245	0.35 392	0.45 171	0.62 339	0.37 218	0.47 241	0.42 279	0.35 303	0.40 159	0.36 379	0.22 541	0.20 582	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.14 311

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 274	0.27 513	0.45 376	0.36 221	0.25 353	0.48 386	0.30 276	0.58 264	0.90 531	0.42 265	0.36 190	0.30 164	0.29 224	0.49 263	0.30 292	0.16 336	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.18 416	0.15 346

AE-Stereo	0.34 274	0.21 347	0.42 336	0.48 557	0.31 536	0.48 386	0.35 392	0.61 291	0.62 339	0.32 184	0.55 294	0.52 343	0.27 188	0.47 246	0.29 284	0.13 126	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.12 208

IGEV_Zeroshot_test	0.34 274	0.18 200	0.67 553	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

RAFT-Test	0.34 274	0.18 200	0.37 255	0.38 287	0.23 281	0.50 393	0.23 134	0.69 363	0.40 226	0.60 343	0.85 441	0.61 401	0.28 205	0.46 236	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

CAS	0.34 274	0.13 5	0.25 32	1.28 716	0.30 512	0.46 377	0.38 455	0.48 191	0.47 276	0.34 195	0.52 275	0.24 98	0.19 66	0.29 32	0.27 238	0.69 707	0.08 2	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.15 346

test-3	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.22 100	0.63 306	0.78 451	0.71 430	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

test_1	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.23 134	0.63 306	0.78 451	0.68 409	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

cross-raft	0.34 274	0.20 300	0.37 255	0.44 494	0.23 281	0.32 215	0.35 392	0.74 412	0.40 226	0.60 343	0.77 380	0.57 365	0.27 188	0.43 199	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.11 145

raftrobust	0.34 274	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.27 437	0.30 175	0.25 167	0.71 388	0.63 350	0.58 337	0.55 294	0.45 302	0.46 407	0.51 279	0.29 284	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.13 260

EAI-Stereo	0.34 274	0.19 248	0.44 363	0.39 320	0.21 191	0.31 195	0.30 276	1.15 598	0.30 116	0.49 297	0.75 370	0.36 220	0.28 205	0.62 401	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.13 162	0.12 208

CFNet-RSSM	0.34 274	0.17 157	0.45 376	0.39 320	0.22 226	0.35 256	0.23 134	0.73 406	0.84 485	0.65 385	0.54 284	0.57 365	0.28 205	0.46 236	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.11 145

Gwc-CoAtRS	0.34 274	0.17 157	0.44 363	0.39 320	0.23 281	0.34 245	0.22 100	0.70 379	0.75 422	0.60 343	0.59 305	0.58 374	0.29 224	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.12 208

monster_256*512	0.35 293	0.23 410	0.30 112	0.42 450	0.23 281	0.44 359	0.36 415	0.71 388	0.67 372	0.45 277	0.52 275	0.62 408	0.40 366	0.38 139	0.33 325	0.13 126	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.13 260

ACVNet-DCA	0.35 293	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

EKT-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.39 290	0.43 473	0.29 493	0.38 299	0.31 304	0.69 363	0.64 358	0.45 277	0.63 317	0.49 325	0.27 188	0.56 322	0.33 325	0.18 429	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.16 343	0.16 397

Any-RAFT	0.35 293	0.16 106	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.52 404	0.22 100	0.88 477	0.73 407	0.53 318	0.73 359	0.64 417	0.28 205	0.46 236	0.24 154	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.12 208

HH	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

HanStereo	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

LL-Strereo2	0.35 293	0.24 452	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.35 256	0.24 155	0.67 344	0.44 254	0.54 324	0.51 262	0.66 435	0.25 151	0.66 446	0.30 292	0.14 192	0.12 314	0.23 541	0.20 518	0.18 416	0.13 260

anonymousdsp2	0.35 293	0.20 300	0.43 351	0.37 247	0.24 319	0.48 386	0.31 304	0.86 465	0.65 363	0.55 328	0.50 252	0.50 331	0.34 297	0.56 322	0.31 301	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.16 343	0.14 311

Selective-RAFT	0.35 293	0.23 410	0.51 470	0.44 494	0.21 191	0.64 503	0.27 216	0.59 271	0.63 350	0.40 252	0.38 201	0.55 356	0.40 366	0.57 334	0.35 361	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.16 343	0.13 260

RCA-Stereo	0.35 293	0.17 157	0.34 206	0.38 287	0.22 226	0.31 195	0.34 366	0.68 354	1.24 651	0.45 277	0.65 326	0.47 312	0.43 384	0.38 139	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.11 145

Patchmatch Stereo++	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346
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	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.56 322	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

ROB_FTStereo_v2	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.57 334	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

ROB_FTStereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.25 90	0.21 80	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.57 334	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

HUI-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.60 283	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.50 271	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

iGMRVC	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.30 276	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

iRAFT	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

RAFT-IKP	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.28 246	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

sCroCo_RVC	0.35 293	0.28 527	0.69 564	0.51 602	0.39 609	0.41 338	0.31 304	0.49 197	0.45 263	0.31 169	0.48 244	0.38 233	0.32 266	0.46 236	0.32 311	0.21 513	0.22 600	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.20 505

SMOE	0.36 312	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.17 46	0.63 495	0.41 506	0.65 323	0.55 318	0.54 324	0.72 354	0.49 325	0.38 347	0.40 159	0.30 292	0.19 464	0.12 314	0.28 612	0.15 329	0.19 455	0.14 311

xyz-stereo-finetune2	0.36 312	0.19 248	0.38 268	0.32 86	0.19 111	0.82 587	0.29 255	0.52 223	0.32 141	0.51 306	0.78 392	0.43 288	0.45 400	0.69 474	0.44 466	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.13 260

1test111	0.36 312	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.55 309	0.45 475	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

11t1	0.36 312	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.62 483	0.29 255	0.69 363	0.43 246	0.60 343	0.53 281	0.53 347	0.48 418	0.56 322	0.40 424	0.18 429	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.17 423

tt1	0.36 312	0.24 452	0.32 160	0.41 402	0.22 226	0.54 419	0.38 455	0.68 354	1.04 601	0.41 259	0.46 235	0.35 210	0.45 400	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.16 397

knoymous	0.36 312	0.20 300	0.31 136	0.31 58	0.22 226	0.36 272	0.29 255	0.61 291	0.64 358	0.67 403	0.70 350	0.60 395	0.40 366	0.58 357	0.34 342	0.17 393	0.11 241	0.20 461	0.11 161	0.17 385	0.18 444

DCANet-4	0.36 312	0.20 300	0.48 428	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.66 334	0.92 543	0.69 417	0.78 392	0.40 256	0.47 413	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

test_4	0.36 312	0.18 200	0.31 136	0.44 494	0.25 353	0.20 30	0.34 366	0.56 246	0.41 230	0.59 339	1.45 652	0.43 288	0.25 151	0.63 415	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.11 145

test_3	0.36 312	0.19 248	0.44 363	0.44 494	0.23 281	0.48 386	0.36 415	0.66 334	0.82 475	0.64 376	0.45 230	0.68 443	0.25 151	0.41 171	0.31 301	0.12 65	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

NRIStereo	0.36 312	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.23 281	0.34 245	0.26 193	0.65 323	0.55 318	0.64 376	0.63 317	0.56 359	0.37 341	0.65 437	0.37 398	0.15 275	0.11 241	0.18 379	0.15 329	0.17 385	0.14 311

DeepStereo_RVC	0.36 312	0.21 347	0.47 407	0.40 364	0.24 319	0.26 101	0.22 100	0.60 283	0.38 209	0.69 417	0.67 339	0.57 365	0.51 438	0.56 322	0.39 416	0.16 336	0.12 314	0.18 379	0.15 329	0.19 455	0.18 444

CRE-IMP	0.36 312	0.23 410	0.49 441	0.42 450	0.24 319	0.41 338	0.21 80	0.57 255	0.41 230	0.65 385	0.72 354	0.53 347	0.37 341	0.61 391	0.38 408	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.21 502	0.18 444

test-1	0.36 312	0.19 248	0.71 573	0.46 541	0.26 401	0.44 359	0.36 415	0.60 283	0.59 331	0.48 295	0.67 339	0.53 347	0.36 331	0.40 159	0.29 284	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.16 397

s12784h	0.36 312	0.15 75	0.24 17	0.34 140	0.15 11	0.77 560	0.29 255	0.80 443	0.83 480	0.56 331	0.57 299	0.43 288	0.40 366	0.57 334	0.33 325	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.09 15	0.14 216	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 312	0.21 347	0.37 255	0.42 450	0.26 401	0.35 256	0.38 455	0.63 306	0.64 358	0.50 301	0.72 354	0.51 337	0.29 224	0.59 375	0.36 379	0.16 336	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.17 385	0.16 397

DCANet	0.36 312	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.57 476	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 312	0.17 157	0.41 315	0.35 187	0.19 111	0.33 227	0.29 255	0.65 323	0.73 407	0.68 409	1.01 520	0.56 359	0.40 366	0.42 185	0.30 292	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.10 67

S0	0.37 329	0.18 200	0.33 181	0.40 364	0.21 191	0.79 568	0.56 610	0.63 306	0.45 263	0.53 318	0.61 312	0.44 299	0.36 331	0.45 217	0.31 301	0.22 541	0.21 592	0.26 590	0.22 559	0.16 343	0.12 208

TestStereo_HL3	0.37 329	0.19 248	0.49 441	0.34 140	0.24 319	0.51 398	0.39 477	0.60 283	0.43 246	0.61 351	0.83 425	0.56 359	0.46 407	0.55 309	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.14 216	0.17 423

H2IRNET	0.37 329	0.20 300	0.33 181	0.38 287	0.25 353	0.27 119	0.23 134	0.59 271	0.72 400	0.39 243	0.90 469	0.74 486	0.55 466	0.52 286	0.43 448	0.15 275	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.13 260

cc1	0.37 329	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.15 346

DCRE	0.37 329	0.18 200	0.46 393	0.45 519	0.32 553	0.42 345	0.37 433	0.63 306	0.51 300	0.47 292	0.94 480	0.56 359	0.36 331	0.52 286	0.32 311	0.14 192	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.13 260

fff	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

ADStereo(finetuned)	0.37 329	0.16 106	0.49 441	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.69 555	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

MIPNet	0.37 329	0.21 347	0.59 510	0.39 320	0.25 353	0.50 393	0.28 246	0.77 429	0.70 387	0.65 385	0.60 307	0.40 256	0.49 423	0.44 212	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.13 260

GMOStereo	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

error version	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

test-v	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

TRStereo	0.37 329	0.27 513	0.59 510	0.47 549	0.41 621	0.29 155	0.30 276	0.84 458	0.59 331	0.52 315	0.41 215	0.52 343	0.26 172	0.73 500	0.27 238	0.17 393	0.12 314	0.19 427	0.19 491	0.13 162	0.11 145

test-2	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

rafts_anoy	0.37 329	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.33 347	0.67 344	0.90 531	0.58 337	0.66 333	0.45 302	0.33 284	0.47 246	0.39 416	0.16 336	0.11 241	0.21 504	0.23 576	0.17 385	0.14 311

XX-Stereo	0.37 329	0.17 157	0.45 376	0.55 643	0.36 586	0.38 299	0.20 53	0.60 283	0.30 116	0.46 285	1.30 624	0.73 479	0.26 172	0.56 322	0.26 217	0.16 336	0.11 241	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.10 67

csc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

cscssc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

Lsterematch	0.38 346	0.17 157	0.38 268	0.37 247	0.20 158	0.42 345	0.27 216	0.57 255	0.71 398	0.66 398	1.02 529	0.49 325	0.40 366	0.57 334	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

AIO-test1	0.38 346	0.18 200	0.38 268	0.50 586	0.24 319	0.46 377	0.30 276	0.70 379	1.19 642	0.40 252	0.71 353	0.45 302	0.29 224	0.53 295	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.13 162	0.17 423

rvit_0105_6	0.38 346	0.28 527	0.64 537	0.50 586	0.30 512	0.39 312	0.38 455	0.51 213	0.67 372	0.40 252	0.45 230	0.50 331	0.41 375	0.54 302	0.36 379	0.27 602	0.26 635	0.24 558	0.21 541	0.22 527	0.16 397

MyStereo06	0.38 346	0.21 347	0.61 518	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.95 507	0.35 172	0.62 355	0.54 284	0.76 497	0.27 188	0.50 271	0.29 284	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

MIM_Stereo	0.38 346	0.17 157	0.53 483	0.37 247	0.24 319	0.27 119	0.24 155	0.70 379	0.54 311	0.72 441	1.00 517	0.63 411	0.29 224	0.64 430	0.38 408	0.13 126	0.14 432	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.11 145

riskmin	0.38 346	0.20 300	0.39 290	0.32 86	0.23 281	0.53 412	0.30 276	0.63 306	0.80 462	0.49 297	0.56 297	0.73 479	0.58 486	0.55 309	0.36 379	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.13 250	0.19 455	0.20 505

NF-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.57 365	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

OCTAStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

PSM-softLoss	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

KMStereo	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

RE-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

Pruner-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.40 364	0.25 353	0.22 43	0.24 155	0.67 344	0.55 318	0.89 555	0.76 376	0.68 443	0.29 224	0.62 401	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.17 428	0.17 385	0.18 444

TVStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

TestStereo	0.38 346	0.31 554	0.40 304	0.45 519	0.20 158	0.40 318	0.37 433	0.66 334	0.65 363	0.53 318	0.78 392	0.47 312	0.40 366	0.55 309	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.22 527	0.13 260

raft+_RVC	0.38 346	0.19 248	0.35 223	0.37 247	0.25 353	0.45 371	0.37 433	0.78 435	0.89 528	0.51 306	0.78 392	0.50 331	0.29 224	0.53 295	0.40 424	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.12 208

RALAANet	0.38 346	0.23 410	0.48 428	0.42 450	0.29 493	0.35 256	0.25 167	0.86 465	0.64 358	0.67 403	0.65 326	0.60 395	0.29 224	0.60 381	0.34 342	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.21 502	0.13 260

AFF-stereo	0.38 346	0.19 248	0.39 290	0.37 247	0.21 191	0.27 119	0.31 304	0.65 323	0.66 367	0.64 376	1.13 575	0.76 497	0.39 360	0.55 309	0.33 325	0.11 39	0.09 28	0.16 273	0.16 368	0.13 162	0.11 145

AIO-test2	0.39 363	0.21 347	0.41 315	0.47 549	0.25 353	0.45 371	0.35 392	0.77 429	1.27 661	0.36 211	0.87 453	0.37 224	0.30 243	0.47 246	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.21 504	0.23 576	0.15 284	0.13 260

xx1	0.39 363	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.65 430	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

x	0.39 363	0.24 452	0.41 315	0.34 140	0.23 281	0.52 404	0.32 335	0.86 465	0.52 303	0.57 335	0.70 350	0.59 389	0.50 433	0.49 263	0.46 486	0.17 393	0.15 465	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.16 397

DisPM	0.39 363	0.19 248	0.44 363	0.41 402	0.27 437	0.24 70	0.31 304	0.65 323	0.57 328	0.87 541	0.87 453	0.60 395	0.32 266	0.76 519	0.32 311	0.18 429	0.12 314	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.20 505

RAFT+CT+SA	0.39 363	0.23 410	0.36 238	0.51 602	0.27 437	0.29 155	0.46 543	0.75 419	0.80 462	0.51 306	0.89 465	0.41 268	0.40 366	0.78 534	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.15 284	0.14 311

iRaft-Stereo_20w	0.39 363	0.19 248	0.57 504	0.37 247	0.27 437	0.31 195	0.24 155	1.44 683	0.29 108	0.69 417	0.53 281	0.60 395	0.42 378	0.83 557	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.13 260

IPLG	0.39 363	0.20 300	0.59 510	0.40 364	0.24 319	0.54 419	0.27 216	0.75 419	0.63 350	0.84 521	0.81 413	0.32 177	0.32 266	0.60 381	0.45 475	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

IPLGR	0.39 363	0.21 347	0.63 532	0.39 320	0.22 226	0.49 391	0.29 255	0.76 426	0.74 417	0.78 472	0.77 380	0.44 299	0.42 378	0.47 246	0.38 408	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.13 260

GMStereo	0.39 363	0.37 591	0.54 488	0.40 364	0.26 401	0.42 345	0.36 415	0.59 271	1.04 601	0.55 328	0.51 262	0.37 224	0.35 303	0.54 302	0.41 430	0.19 464	0.13 390	0.16 273	0.17 428	0.24 557	0.18 444
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 363	0.21 347	0.50 455	0.41 402	0.28 462	0.62 483	0.27 216	0.77 429	0.40 226	0.64 376	0.86 445	0.52 343	0.33 284	0.66 446	0.42 438	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.15 346
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	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260

RAFT-Stereo	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.39 320	0.24 319	0.71 536	0.42 517	0.62 296	0.61 335	0.60 343	0.97 507	0.39 242	0.46 407	0.42 185	0.32 311	0.30 627	0.17 522	0.31 632	0.31 648	0.18 416	0.13 260

SME	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.19 111	0.79 568	0.31 304	0.79 439	0.73 407	0.56 331	0.77 380	0.43 288	0.51 438	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.17 522	0.19 427	0.19 491	0.18 416	0.16 397

MyStereo8	0.40 375	0.20 300	0.54 488	0.41 402	0.29 493	0.53 412	0.29 255	0.65 323	0.49 288	0.71 430	0.98 509	0.58 374	0.43 384	0.50 271	0.51 512	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.19 455	0.19 479

qqq	0.40 375	0.26 495	0.44 363	0.36 221	0.22 226	0.46 377	0.36 415	0.85 461	0.54 311	0.56 331	0.69 346	0.65 430	0.53 448	0.55 309	0.45 475	0.17 393	0.16 501	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

IPLGR_C	0.40 375	0.21 347	0.64 537	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.34 366	0.66 334	0.62 339	0.82 502	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.46 486	0.17 393	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

ACRE	0.40 375	0.21 347	0.65 543	0.45 519	0.33 565	0.51 398	0.33 347	0.66 334	0.63 350	0.80 480	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.45 475	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

PFNet+	0.40 375	0.19 248	0.49 441	0.39 320	0.25 353	0.28 142	0.23 134	0.64 321	0.70 387	0.85 525	0.79 403	0.64 417	0.35 303	0.72 493	0.34 342	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.20 518	0.16 343	0.20 505

SST-Stereo	0.40 375	0.19 248	0.45 376	0.42 450	0.25 353	0.25 90	0.21 80	0.66 334	0.47 276	1.08 640	0.79 403	0.72 466	0.43 384	0.77 529	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.19 455	0.15 346

RAFT_R40	0.40 375	0.19 248	0.44 363	0.43 473	0.25 353	0.23 56	0.26 193	0.67 344	0.67 372	0.98 602	0.78 392	0.72 466	0.43 384	0.76 519	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.18 416	0.14 311

RAFT-345	0.40 375	0.18 200	0.40 304	0.38 287	0.22 226	0.33 227	0.26 193	0.61 291	0.51 300	0.74 452	1.79 676	0.45 302	0.33 284	0.66 446	0.36 379	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.14 294	0.13 162	0.13 260

sAnonymous2	0.40 375	0.39 609	0.85 613	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 674

CroCo_RVC	0.40 375	0.39 609	0.85 613	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 674

111	0.40 375	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.52 404	0.28 246	0.74 412	1.16 636	0.50 301	0.91 472	0.63 411	0.48 418	0.61 391	0.35 361	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.13 260

Hybrid-DGEV-2	0.41 388	0.21 347	0.42 336	0.47 549	0.29 493	0.59 465	0.23 134	0.82 449	0.99 576	0.64 376	0.63 317	0.60 395	0.65 533	0.58 357	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.12 208

rvit_0105_4	0.41 388	0.29 539	0.71 573	0.50 586	0.29 493	0.41 338	0.41 506	0.55 242	0.73 407	0.45 277	0.48 244	0.55 356	0.44 395	0.57 334	0.36 379	0.28 613	0.26 635	0.25 571	0.22 559	0.23 544	0.18 444

raft_robust	0.41 388	0.23 410	0.36 238	0.42 450	0.21 191	0.40 318	0.33 347	0.79 439	0.98 571	0.79 477	0.87 453	0.39 242	0.33 284	0.84 562	0.29 284	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.17 428	0.15 284	0.12 208

CIPLG	0.41 388	0.21 347	0.63 532	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.33 347	0.65 323	0.60 334	0.82 502	0.96 494	0.46 309	0.32 266	0.55 309	0.44 466	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

LCNet	0.41 388	0.20 300	0.32 160	0.44 494	0.24 319	0.47 383	0.29 255	0.67 344	0.53 307	0.72 441	1.03 534	0.66 435	0.60 497	0.58 357	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.36 646

HHNet	0.41 388	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.37 593	0.33 227	0.34 366	0.69 363	0.75 422	0.86 533	1.30 624	0.52 343	0.32 266	0.52 286	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.15 284	0.24 564

AnonymousM	0.41 388	0.81 690	0.29 94	0.34 140	0.22 226	0.28 142	0.38 455	0.53 235	0.41 230	0.70 423	0.49 248	0.47 312	0.27 188	0.41 171	0.31 301	0.15 275	0.12 314	1.51 719	0.26 617	0.12 109	0.10 67

HITNet	0.41 388	0.26 495	0.45 376	0.33 108	0.17 46	0.63 495	0.30 276	0.93 495	0.64 358	0.71 430	0.82 419	0.64 417	0.52 442	0.59 375	0.43 448	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.19 455	0.12 208
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	0.42 396	0.31 554	0.73 582	0.50 586	0.29 493	0.44 359	0.42 517	0.61 291	0.74 417	0.51 306	0.51 262	0.60 395	0.47 413	0.57 334	0.38 408	0.27 602	0.25 628	0.25 571	0.23 576	0.22 527	0.18 444

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 396	0.20 300	0.74 587	0.38 287	0.43 634	0.39 312	0.26 193	0.94 500	0.49 288	0.53 318	0.77 380	0.93 562	0.45 400	0.63 415	0.24 154	0.16 336	0.10 99	0.17 323	0.18 458	0.20 476	0.20 505

test_sample2	0.42 396	0.22 388	0.43 351	0.33 108	0.21 191	0.58 453	0.39 477	0.95 507	0.67 372	0.63 364	0.77 380	0.69 448	0.57 476	0.61 391	0.38 408	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.16 368	0.19 455	0.18 444

test_sample1	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.34 140	0.23 281	0.58 453	0.35 392	0.99 520	0.49 288	0.62 355	0.75 370	0.69 448	0.61 503	0.58 357	0.44 466	0.18 429	0.14 432	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.17 423

StereoVision	0.42 396	0.28 527	0.45 376	0.49 572	0.28 462	0.38 299	0.38 455	0.72 395	0.62 339	0.44 272	1.14 581	0.54 351	0.39 360	0.56 322	0.34 342	0.21 513	0.24 620	0.25 571	0.24 592	0.26 574	0.16 397

GANet-ADL	0.42 396	0.25 478	0.45 376	0.43 473	0.29 493	0.54 419	0.35 392	0.89 480	0.86 498	0.63 364	0.72 354	0.68 443	0.42 378	0.52 286	0.41 430	0.21 513	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.19 479

OMP-Stereo	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.52 618	0.24 319	0.36 272	0.25 167	0.71 388	0.78 451	0.77 468	0.64 323	0.89 546	0.39 360	0.91 593	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.20 461	0.15 329	0.15 284	0.12 208

PFNet	0.42 396	0.18 200	0.58 508	0.43 473	0.24 319	0.43 350	0.32 335	0.74 412	0.78 451	1.00 610	0.74 368	0.68 443	0.39 360	0.72 493	0.37 398	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.15 329	0.16 343	0.13 260

IRAFT_RVC	0.42 396	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.24 319	0.27 119	0.54 599	0.74 412	0.77 440	0.76 462	0.80 406	0.73 479	0.51 438	0.70 481	0.36 379	0.17 393	0.10 99	0.21 504	0.16 368	0.16 343	0.14 311

FENet	0.42 396	0.22 388	0.38 268	0.39 320	0.24 319	0.55 426	0.32 335	0.79 439	0.70 387	0.71 430	0.72 354	0.63 411	0.57 476	0.62 401	0.44 466	0.19 464	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.19 479

IGEV_i1	0.43 406	0.22 388	0.50 455	0.39 320	0.22 226	0.64 503	0.40 490	0.96 511	0.61 335	0.68 409	0.69 346	0.75 489	0.45 400	0.72 493	0.41 430	0.15 275	0.13 390	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.16 397

FACV-RUCA	0.43 406	0.28 527	0.47 407	0.45 519	0.33 565	0.58 453	0.34 366	0.82 449	0.73 407	0.57 335	0.84 431	0.47 312	0.50 433	0.54 302	0.39 416	0.22 541	0.15 465	0.35 649	0.16 368	0.28 589	0.21 525

TestStereo1	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

test_5	0.43 406	0.24 452	0.43 351	0.52 618	0.28 462	0.28 142	0.42 517	0.72 395	0.82 475	0.62 355	0.91 472	0.72 466	0.55 466	0.79 541	0.35 361	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.16 397

SA-5K	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

dd	0.43 406	0.38 601	0.55 494	0.44 494	0.25 353	0.47 383	0.38 455	0.70 379	1.05 605	0.59 339	0.65 326	0.42 279	0.39 360	0.66 446	0.50 502	0.24 572	0.15 465	0.21 504	0.15 329	0.22 527	0.18 444

IIG-Stereo	0.43 406	0.21 347	0.44 363	0.50 586	0.25 353	0.44 359	0.21 80	0.71 388	0.76 431	0.83 514	0.95 490	0.83 521	0.43 384	0.90 586	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.19 427	0.14 294	0.15 284	0.11 145

DN-CSS_ROB	0.43 406	0.26 495	0.62 522	0.40 364	0.29 493	0.44 359	0.27 216	0.77 429	0.75 422	0.72 441	1.09 561	0.48 317	0.43 384	0.69 474	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.18 416	0.16 397

Selective-IGEV-i1	0.44 414	0.20 300	0.53 483	0.41 402	0.22 226	0.62 483	0.50 571	1.01 535	0.88 512	0.63 364	0.81 413	0.79 507	0.38 347	0.54 302	0.38 408	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.15 346

MyStereo05	0.44 414	0.21 347	0.45 376	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.93 495	1.09 624	0.76 462	0.61 312	0.51 337	0.57 476	0.73 500	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

MyStereo04	0.44 414	0.22 388	0.44 363	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	1.00 525	1.08 622	0.62 355	0.58 304	0.55 356	0.57 476	0.71 487	0.44 466	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

mmm	0.44 414	0.27 513	0.46 393	0.38 287	0.24 319	0.61 475	0.35 392	0.94 500	0.53 307	0.72 441	1.05 544	0.63 411	0.50 433	0.57 334	0.45 475	0.18 429	0.15 465	0.23 541	0.20 518	0.20 476	0.18 444

ffm	0.44 414	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

SA	0.44 414	0.25 478	0.46 393	0.46 541	0.24 319	0.43 350	0.36 415	0.75 419	0.96 564	0.59 339	1.03 534	0.48 317	0.52 442	0.94 609	0.32 311	0.16 336	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

GwcNet-ADL	0.44 414	0.22 388	0.48 428	0.45 519	0.30 512	0.40 318	0.37 433	0.92 493	0.97 567	0.71 430	0.78 392	0.61 401	0.42 378	0.62 401	0.50 502	0.19 464	0.14 432	0.15 232	0.14 294	0.18 416	0.18 444

TransformOpticalFlow	0.44 414	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.23 281	0.37 286	0.47 551	0.94 500	0.76 431	0.65 385	1.14 581	0.73 479	0.56 473	0.76 519	0.32 311	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.13 260

GMM-Stereo	0.44 414	0.19 248	0.36 238	0.42 450	0.25 353	0.51 398	0.47 551	0.71 388	0.53 307	0.76 462	1.37 633	0.76 497	0.38 347	0.60 381	0.33 325	0.15 275	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.16 343	0.27 589

GES	0.44 414	0.23 410	0.57 504	0.40 364	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.96 511	0.68 379	0.74 452	0.83 425	0.47 312	0.48 418	0.67 457	0.43 448	0.22 541	0.16 501	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.23 555

HCRNet	0.44 414	0.34 573	0.41 315	0.53 628	0.26 401	0.53 412	0.29 255	0.83 454	0.63 350	0.71 430	0.81 413	0.77 503	0.50 433	0.66 446	0.36 379	0.24 572	0.16 501	0.24 558	0.20 518	0.21 502	0.18 444

Hybrid-DGEV-03	0.45 425	0.19 248	0.33 181	0.43 473	0.27 437	0.56 441	0.26 193	0.65 323	0.74 417	0.94 583	1.92 683	0.61 401	0.30 243	0.55 309	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.11 145

DFGA-Net	0.45 425	0.29 539	0.80 609	0.42 450	0.32 553	0.53 412	0.35 392	0.78 435	0.89 528	0.66 398	0.75 370	0.48 317	0.39 360	0.74 508	0.60 546	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.18 458	0.20 476	0.17 423

FLISNet	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 611	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

CoSv	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 611	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

U	0.45 425	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.71 699	3.55 732	0.20 53	0.41 128	0.38 209	0.26 106	0.23 54	0.24 98	0.22 110	0.26 12	0.22 93	0.15 275	0.09 28	0.88 710	0.13 250	0.13 162	0.11 145

CASS	0.45 425	0.27 513	0.42 336	0.48 557	0.22 226	0.61 475	0.34 366	0.97 515	0.62 339	0.71 430	0.85 441	0.61 401	0.55 466	0.57 334	0.41 430	0.29 620	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.22 527	0.28 596
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 425	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.70 530	0.34 366	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.65 430	0.49 423	0.64 430	0.51 512	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

RAFT_CTSACE	0.45 425	0.20 300	0.44 363	0.45 519	0.27 437	0.34 245	0.39 477	0.60 283	0.73 407	0.76 462	1.44 649	0.83 521	0.38 347	1.08 632	0.26 217	0.12 65	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

iRaft-Stereo_5w	0.45 425	0.21 347	0.48 428	0.42 450	0.28 462	0.31 195	0.54 599	0.63 306	0.62 339	0.62 355	0.89 465	1.01 585	0.69 555	0.75 514	0.66 565	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.15 346

RAFT	0.45 425	0.22 388	0.45 376	0.47 549	0.26 401	0.54 419	0.47 551	0.66 334	0.58 330	0.80 480	0.82 419	0.94 564	0.57 476	0.75 514	0.34 342	0.17 393	0.15 465	0.22 520	0.20 518	0.16 343	0.12 208

DMCA	0.45 425	0.26 495	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.51 398	0.34 366	0.93 495	0.68 379	0.75 454	0.83 425	0.79 507	0.53 448	0.51 279	0.54 528	0.21 513	0.16 501	0.21 504	0.16 368	0.19 455	0.21 525

SCION-MonSter(vits)	0.46 436	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.88 477	1.07 618	0.20 23	1.06 551	0.73 479	0.56 473	0.76 519	1.14 664	0.19 464	0.15 465	0.33 644	0.34 661	0.25 566	0.24 564

Select-FE	0.46 436	0.24 452	0.88 620	0.42 450	0.35 581	0.33 227	0.19 34	0.90 485	0.37 199	0.60 343	1.01 520	0.97 571	0.80 608	0.72 493	0.28 261	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.20 518	0.15 284	0.24 564

PAM_32	0.46 436	0.19 248	0.67 553	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.27 216	0.95 507	0.34 159	0.68 409	0.44 226	1.91 695	0.65 533	0.62 401	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.13 260

PAM	0.46 436	0.19 248	0.70 568	0.40 364	0.26 401	0.75 553	0.33 347	0.85 461	0.34 159	0.70 423	0.46 235	1.83 690	0.63 516	0.61 391	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

UGAM-zero	0.46 436	0.19 248	0.62 522	0.37 247	0.23 281	0.34 245	0.21 80	1.15 598	0.39 221	0.66 398	0.61 312	1.70 687	0.91 635	0.75 514	0.25 187	0.14 192	0.11 241	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.13 260

test_sample3	0.46 436	0.25 478	0.50 455	0.35 187	0.23 281	0.69 525	0.37 433	1.15 598	0.81 470	0.75 454	0.79 403	0.66 435	0.49 423	0.63 415	0.46 486	0.21 513	0.15 465	0.20 461	0.19 491	0.21 502	0.19 479

IER	0.46 436	0.23 410	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.69 525	0.35 392	0.80 443	0.66 367	0.83 514	0.94 480	0.75 489	0.77 597	0.60 381	0.42 438	0.17 393	0.14 432	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

BSDual-CNN	0.46 436	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

STrans-v2	0.46 436	0.20 300	0.48 428	0.40 364	0.24 319	0.55 426	0.50 571	1.07 560	0.73 407	0.65 385	1.05 544	0.72 466	0.69 555	0.72 493	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.14 294	0.13 162	0.12 208

Prome-Stereo	0.46 436	0.19 248	0.35 223	0.44 494	0.26 401	0.40 318	0.45 539	0.68 354	0.44 254	0.96 592	1.84 679	0.59 389	0.67 544	0.61 391	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.29 603

ICVP	0.46 436	0.25 478	0.38 268	0.48 557	0.28 462	0.58 453	0.43 526	1.00 525	0.70 387	0.67 403	0.95 490	0.75 489	0.55 466	0.53 295	0.54 528	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.17 428	0.19 455	0.20 505
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 436	0.34 573	0.86 618	0.50 586	0.37 593	0.81 579	0.50 571	0.72 395	0.65 363	0.51 306	0.65 326	0.45 302	0.45 400	0.64 430	0.38 408	0.24 572	0.24 620	0.22 520	0.21 541	0.23 544	0.23 555

CFNet_pseudo	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.30 276	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.03 534	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

ACVNet	0.46 436	0.23 410	0.36 238	0.39 320	0.28 462	0.58 453	0.40 490	0.87 472	0.80 462	0.64 376	0.96 494	0.79 507	0.60 497	0.63 415	0.67 568	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.18 416	0.15 346

BEATNet_4x	0.46 436	0.32 559	0.56 500	0.37 247	0.19 111	0.63 495	0.35 392	1.01 535	0.72 400	0.77 468	0.83 425	0.70 453	0.59 493	0.68 468	0.53 523	0.16 336	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.24 557	0.16 397

ccs_rob	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.31 304	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.02 529	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

G2L-ROB	0.47 452	0.19 248	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.57 447	0.42 517	1.14 594	0.71 398	0.84 521	0.75 370	1.09 611	0.53 448	0.74 508	0.53 523	0.17 393	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.19 479

rvit_0105_3	0.47 452	0.34 573	0.77 605	0.54 635	0.31 536	0.49 391	0.47 551	0.63 306	0.79 460	0.65 385	0.59 305	0.64 417	0.50 433	0.65 437	0.39 416	0.29 620	0.27 644	0.29 622	0.28 632	0.21 502	0.20 505

rvit_stereo_0075_2	0.47 452	0.37 591	0.70 568	0.53 628	0.46 654	0.43 350	0.36 415	0.81 447	0.67 372	0.55 328	0.74 368	0.59 389	0.43 384	0.63 415	0.43 448	0.32 643	0.23 610	0.35 649	0.25 602	0.30 602	0.25 572

test_sample5	0.47 452	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.77 468	0.94 480	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

test_sample4	0.47 452	0.26 495	0.50 455	0.35 187	0.22 226	0.69 525	0.38 455	1.15 598	0.81 470	0.78 472	0.82 419	0.62 408	0.53 448	0.63 415	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.21 504	0.19 491	0.21 502	0.19 479

DispNO	0.47 452	0.23 410	0.71 573	0.39 320	0.31 536	0.60 472	0.38 455	0.89 480	0.77 440	0.75 454	0.84 431	0.72 466	0.54 460	0.73 500	0.46 486	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.17 423

CoDeX	0.47 452	0.20 300	0.49 441	0.42 450	0.25 353	0.75 553	0.36 415	1.27 651	0.80 462	0.82 502	0.96 494	0.62 408	0.57 476	0.60 381	0.36 379	0.17 393	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.14 311

ARAFT	0.47 452	0.24 452	0.79 607	0.42 450	0.25 353	0.55 426	0.55 604	0.75 419	0.81 470	0.89 555	0.75 370	0.73 479	0.47 413	0.88 578	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.23 541	0.22 559	0.14 216	0.13 260

SFCPSM	0.47 452	0.21 347	0.55 494	0.40 364	0.27 437	0.87 598	0.37 433	1.33 662	0.77 440	0.80 480	0.84 431	0.54 351	0.49 423	0.57 334	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.15 346

cf-r	0.47 452	0.23 410	0.41 315	0.39 320	0.23 281	0.59 465	0.37 433	0.88 477	0.85 493	0.72 441	1.05 544	0.94 564	0.62 510	0.56 322	0.54 528	0.21 513	0.14 432	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.15 346

GANet-RSSM	0.47 452	0.21 347	0.37 255	0.38 287	0.25 353	0.58 453	0.36 415	1.07 560	0.78 451	0.68 409	1.01 520	0.86 531	0.67 544	0.62 401	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.17 423

CCAANet	0.47 452	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.28 462	0.67 520	0.31 304	0.99 520	0.75 422	0.63 364	1.22 603	0.69 448	0.52 442	0.79 541	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.19 491	0.15 284	0.19 479

MLCV	0.47 452	0.24 452	0.61 518	0.37 247	0.17 46	0.61 475	0.33 347	0.80 443	0.87 508	0.94 583	1.13 575	0.72 466	0.43 384	0.89 584	0.51 512	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.14 216	0.12 208

G2L-Stereo_test	0.48 465	0.20 300	0.40 304	0.34 140	0.23 281	0.57 447	0.58 615	1.10 571	0.77 440	0.86 533	0.94 480	0.95 566	0.54 460	0.68 468	0.60 546	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.15 346

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 465	0.21 347	1.26 669	0.39 320	0.51 667	0.28 142	0.30 276	1.25 647	0.44 254	0.68 409	1.11 564	0.86 531	0.33 284	0.67 457	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.20 518	0.22 527	0.24 564

DualNet	0.48 465	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.80 480	1.03 534	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

PCWNet_CMD	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.95 507	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.21 504	0.16 368	0.24 557	0.19 479

gwcnet-sp	0.48 465	0.23 410	0.70 568	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

scenet	0.48 465	0.23 410	0.70 568	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

ssnet	0.48 465	0.23 410	0.70 568	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

Sa-1000	0.48 465	0.24 452	0.41 315	0.45 519	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.81 447	0.93 550	0.82 502	1.50 656	0.53 347	0.45 400	0.92 596	0.30 292	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

UDGNet	0.48 465	0.77 687	0.50 455	0.48 557	0.31 536	0.41 338	0.34 366	0.70 379	0.92 543	0.65 385	0.60 307	0.58 374	0.43 384	0.63 415	0.41 430	0.32 643	0.15 465	0.66 701	0.19 491	0.36 639	0.21 525

PSMNet-ADL	0.48 465	0.27 513	0.40 304	0.48 557	0.30 512	0.68 523	0.37 433	0.90 485	0.80 462	0.61 351	0.80 406	0.92 559	0.62 510	0.72 493	0.63 557	0.23 559	0.18 547	0.18 379	0.20 518	0.22 527	0.20 505

PSM-AAD	0.48 465	0.20 300	0.37 255	0.43 473	0.23 281	0.56 441	0.50 571	0.65 323	0.70 387	1.07 636	1.12 568	0.58 374	0.92 640	0.61 391	0.32 311	0.15 275	0.11 241	0.25 571	0.26 617	0.18 416	0.43 673

KYRaft	0.48 465	0.20 300	0.38 268	0.44 494	0.23 281	0.44 359	0.37 433	0.66 334	0.41 230	0.94 583	1.73 672	0.79 507	0.41 375	0.63 415	0.31 301	0.16 336	0.11 241	0.18 379	0.22 559	0.16 343	0.78 704

ASMatch	0.48 465	0.19 248	0.45 376	0.39 320	0.28 462	0.37 286	0.26 193	0.74 412	0.68 379	0.76 462	2.34 696	0.61 401	0.52 442	0.62 401	0.37 398	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.21 525

DEmStereo	0.48 465	0.17 157	0.50 455	0.38 287	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.63 306	0.74 417	0.89 555	1.66 668	0.58 374	1.06 662	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

PSMNet-RSSM	0.48 465	0.22 388	0.38 268	0.42 450	0.25 353	0.50 393	0.37 433	1.10 571	0.77 440	0.70 423	1.06 551	0.84 524	0.64 527	0.62 401	0.47 493	0.23 559	0.15 465	0.23 541	0.25 602	0.20 476	0.19 479

CFNet-ft	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

MSMDNet	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.96 511	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.23 544	0.19 479

CFNet_RVC	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

G2L-Stereo	0.49 483	0.23 410	0.48 428	0.43 473	0.26 401	0.47 383	0.42 517	0.93 495	0.78 451	0.84 521	0.86 445	0.91 553	0.52 442	0.78 534	0.70 576	0.20 494	0.17 522	0.22 520	0.18 458	0.17 385	0.21 525

DCVSM-stereo	0.49 483	0.27 513	0.53 483	0.39 320	0.29 493	0.51 398	0.26 193	0.75 419	0.75 422	1.11 646	0.75 370	1.05 599	0.72 576	0.60 381	0.47 493	0.20 494	0.19 567	0.24 558	0.20 518	0.25 566	0.30 612

test_sample6	0.49 483	0.26 495	0.50 455	0.37 247	0.22 226	0.63 495	0.40 490	1.12 583	0.83 480	0.80 480	1.03 534	0.66 435	0.55 466	0.67 457	0.46 486	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.23 544	0.21 525

qqq1	0.49 483	0.23 410	0.62 522	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

fff1	0.49 483	0.23 410	0.62 522	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

ff1	0.49 483	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 618	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

GMStereo_Zeroshot	0.49 483	0.44 628	0.74 587	0.49 572	0.27 437	0.56 441	0.29 255	0.73 406	0.76 431	0.86 533	0.94 480	0.91 553	0.36 331	0.74 508	0.43 448	0.26 592	0.14 432	0.26 590	0.15 329	0.36 639	0.18 444

ToySt	0.49 483	0.27 513	0.75 595	0.40 364	0.27 437	0.64 503	0.49 566	0.84 458	0.77 440	0.60 343	0.83 425	0.88 542	0.66 541	0.70 481	0.56 535	0.16 336	0.17 522	0.21 504	0.20 518	0.21 502	0.19 479

anonymousa	0.49 483	0.20 300	0.42 336	0.38 287	0.23 281	0.91 602	0.35 392	0.75 419	0.62 339	0.85 525	1.54 661	1.06 601	0.66 541	0.51 279	0.43 448	0.16 336	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.16 343	0.14 311

hknet	0.49 483	0.25 478	0.51 470	0.45 519	0.29 493	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.83 480	0.75 454	0.80 406	0.97 571	0.61 503	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

psmg	0.49 483	0.25 478	0.43 351	0.41 402	0.28 462	0.85 594	0.43 526	0.99 520	0.76 431	0.91 568	0.94 480	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.15 465	0.20 461	0.20 518	0.18 416	0.18 444

DRaft	0.49 483	0.17 157	0.47 407	0.37 247	0.25 353	0.58 453	0.40 490	0.65 323	0.85 493	1.02 618	1.75 675	0.50 331	0.82 614	0.63 415	0.40 424	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

GrayStereo	0.49 483	0.19 248	0.42 336	0.46 541	0.28 462	0.53 412	0.67 641	0.69 363	0.63 350	1.02 618	1.47 655	0.78 505	0.76 590	0.56 322	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.15 284	0.29 603

GwcNet-RSSM	0.49 483	0.24 452	0.42 336	0.40 364	0.23 281	0.55 426	0.38 455	0.93 495	0.93 550	0.71 430	1.16 592	0.86 531	0.60 497	0.62 401	0.66 565	0.21 513	0.14 432	0.19 427	0.20 518	0.16 343	0.15 346

UCFNet_RVC	0.49 483	0.26 495	0.35 223	0.39 320	0.26 401	0.64 503	0.36 415	1.15 598	0.84 485	0.67 403	0.88 461	0.88 542	0.59 493	0.58 357	0.45 475	0.24 572	0.17 522	0.27 604	0.27 624	0.25 566	0.23 555

iResNet	0.49 483	0.29 539	0.79 607	0.42 450	0.21 191	0.61 475	0.40 490	0.82 449	0.99 576	0.87 541	1.12 568	0.69 448	0.53 448	0.78 534	0.51 512	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.15 346

MWDA-net	0.50 499	0.23 410	0.58 508	0.41 402	0.30 512	0.78 564	0.48 559	0.83 454	0.86 498	0.98 602	0.85 441	0.72 466	0.81 609	0.75 514	0.42 438	0.19 464	0.13 390	0.18 379	0.18 458	0.19 455	0.21 525

PStereo	0.50 499	0.75 683	0.42 336	0.37 247	0.28 462	0.55 426	0.46 543	0.54 238	0.88 512	0.53 318	0.33 160	0.51 337	0.51 438	0.78 534	0.67 568	0.51 695	0.25 628	0.30 631	0.27 624	0.59 693	0.49 690

CFNet_ucs	0.50 499	0.24 452	0.55 494	0.38 287	0.31 536	0.58 453	0.33 347	0.98 518	0.93 550	0.88 551	1.19 600	0.80 516	0.49 423	0.63 415	0.43 448	0.21 513	0.15 465	0.26 590	0.18 458	0.26 574	0.22 547

NINENet	0.50 499	0.29 539	0.51 470	0.45 519	0.32 553	0.70 530	0.34 366	1.10 571	0.88 512	0.80 480	0.94 480	0.65 430	0.49 423	0.73 500	0.51 512	0.22 541	0.20 582	0.25 571	0.18 458	0.22 527	0.21 525

AACVNet	0.50 499	0.23 410	0.49 441	0.46 541	0.29 493	0.52 404	0.38 455	0.90 485	0.55 318	0.81 493	1.03 534	1.00 581	0.70 568	0.83 557	0.54 528	0.21 513	0.18 547	0.24 558	0.18 458	0.23 544	0.20 505

CrosDoStereo	0.50 499	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 707	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 633	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

DeepStereo_LL	0.50 499	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 707	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 633	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

THIR-Stereo	0.50 499	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.23 281	0.75 553	0.67 641	0.66 334	0.87 508	1.02 618	1.40 639	0.72 466	0.76 590	0.62 401	0.42 438	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.15 346

AdaStereo	0.50 499	0.32 559	0.47 407	0.48 557	0.25 353	0.67 520	0.32 335	1.17 611	0.88 512	0.75 454	0.99 514	0.75 489	0.49 423	0.67 457	0.46 486	0.27 602	0.12 314	0.28 612	0.18 458	0.23 544	0.18 444
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	0.51 508	0.23 410	0.62 522	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.18 444

tta	0.51 508	0.23 410	0.62 522	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.14 311

DAS	0.51 508	0.25 478	0.60 516	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.82 549	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

SepStereo	0.51 508	0.25 478	0.60 516	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.93 602	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

acv_ft	0.51 508	0.23 410	0.56 500	0.44 494	0.28 462	0.86 597	0.39 477	0.91 490	0.80 462	0.97 597	0.96 494	0.79 507	0.59 493	0.63 415	0.87 615	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346

DMCA-RVC	0.51 508	0.30 549	0.59 510	0.50 586	0.32 553	0.54 419	0.38 455	0.86 465	0.68 379	0.94 583	0.86 445	0.91 553	0.68 551	0.70 481	0.59 544	0.23 559	0.18 547	0.31 632	0.23 576	0.26 574	0.19 479

CFNet	0.51 508	0.29 539	0.46 393	0.41 402	0.27 437	0.70 530	0.32 335	1.13 585	1.00 583	0.72 441	1.07 555	0.85 526	0.60 497	0.76 519	0.52 519	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.16 397

HSM	0.51 508	0.24 452	0.41 315	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.40 490	1.22 631	0.75 422	0.81 493	0.91 472	1.21 633	0.69 555	0.87 575	0.46 486	0.17 393	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.17 385	0.17 423

MWSP-net	0.52 516	0.23 410	0.54 488	0.45 519	0.30 512	0.70 530	0.81 676	1.02 539	0.92 543	0.75 454	0.78 392	0.91 553	0.73 579	0.62 401	0.52 519	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.18 458	0.21 502	0.22 547

RT-IGEV	0.52 516	0.19 248	0.59 510	0.40 364	0.25 353	0.79 568	0.62 628	1.15 598	0.74 417	0.89 555	0.99 514	1.18 632	0.61 503	0.65 437	0.31 301	0.19 464	0.13 390	0.17 323	0.13 250	0.15 284	0.20 505

DDVS	0.52 516	0.30 549	0.56 500	0.41 402	0.31 536	0.71 536	0.34 366	0.91 490	0.67 372	0.85 525	0.89 465	1.12 619	0.46 407	0.86 573	0.60 546	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.25 566	0.26 578

UGAM	0.52 516	0.22 388	0.46 393	0.45 519	0.25 353	0.41 338	0.52 590	0.62 296	1.16 636	0.76 462	1.13 575	1.32 651	0.57 476	1.00 615	0.53 523	0.17 393	0.14 432	0.25 571	0.21 541	0.15 284	0.13 260

test_sample7	0.52 516	0.29 539	0.50 455	0.36 221	0.27 437	0.62 483	0.41 506	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.26 592	0.20 582	0.27 604	0.26 617	0.27 585	0.24 564

ac_64	0.52 516	0.22 388	0.50 455	0.45 519	0.28 462	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.61 335	0.91 568	0.83 425	1.07 606	0.68 551	0.74 508	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.15 346

iResNetv2_ROB	0.52 516	0.27 513	0.69 564	0.38 287	0.25 353	0.62 483	0.35 392	1.17 611	1.01 587	0.99 605	1.06 551	0.88 542	0.67 544	0.66 446	0.39 416	0.19 464	0.13 390	0.15 232	0.11 161	0.18 416	0.16 397

iResNet_ROB	0.52 516	0.21 347	0.53 483	0.37 247	0.21 191	0.61 475	0.29 255	1.51 692	1.32 668	0.90 563	1.02 529	0.80 516	0.62 510	0.76 519	0.43 448	0.16 336	0.12 314	0.13 119	0.09 15	0.15 284	0.18 444

coex_refinement	0.53 524	0.21 347	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.76 559	0.39 477	1.09 568	0.90 531	0.85 525	1.12 568	1.00 581	0.56 473	0.63 415	0.81 599	0.21 513	0.13 390	0.16 273	0.16 368	0.20 476	0.21 525

ITSA-stereo	0.53 524	0.28 527	0.52 476	0.40 364	0.23 281	0.56 441	0.34 366	1.24 643	1.24 651	0.80 480	0.81 413	0.72 466	0.58 486	0.82 549	0.65 562	0.21 513	0.17 522	0.23 541	0.21 541	0.22 527	0.26 578

mmx	0.53 524	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 618	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

xxx	0.53 524	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 618	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

AASNet	0.53 524	0.25 478	0.52 476	0.49 572	0.32 553	0.74 547	0.40 490	1.50 689	0.86 498	0.86 533	0.92 476	0.64 417	0.59 493	0.59 375	0.79 594	0.23 559	0.19 567	0.20 461	0.16 368	0.21 502	0.19 479

LMCR-Stereo	0.53 524	0.30 549	0.53 483	0.58 654	0.30 512	0.83 590	0.36 415	1.19 616	0.76 431	0.88 551	1.04 540	0.56 359	0.62 510	0.82 549	0.67 568	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.14 294	0.23 544	0.17 423

RAFT + AFF	0.53 524	0.29 539	0.75 595	0.51 602	0.32 553	0.63 495	0.60 621	1.00 525	0.91 538	0.78 472	0.87 453	0.83 521	0.58 486	0.80 543	0.47 493	0.17 393	0.20 582	0.23 541	0.22 559	0.18 416	0.18 444

UPFNet	0.53 524	0.24 452	0.51 470	0.45 519	0.38 603	0.84 593	0.49 566	0.99 520	0.75 422	0.87 541	0.88 461	0.86 531	0.64 527	0.80 543	0.71 581	0.20 494	0.20 582	0.20 461	0.20 518	0.19 455	0.15 346

RASNet	0.53 524	0.22 388	0.52 476	0.38 287	0.22 226	0.68 523	0.38 455	0.97 515	0.88 512	0.73 447	1.04 540	1.03 592	0.92 640	0.90 586	0.86 609	0.16 336	0.14 432	0.14 176	0.17 428	0.15 284	0.13 260

HSM-Net_RVC	0.53 524	0.22 388	0.35 223	0.37 247	0.21 191	0.85 594	0.37 433	1.23 636	0.93 550	0.90 563	1.15 587	1.26 638	0.63 516	0.72 493	0.48 497	0.17 393	0.13 390	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 524	0.32 559	0.64 537	0.44 494	0.30 512	0.66 515	0.44 536	1.04 547	0.88 512	0.91 568	0.91 472	0.99 577	0.60 497	0.68 468	0.60 546	0.21 513	0.17 522	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525
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	0.53 524	0.34 573	0.59 510	0.41 402	0.30 512	0.50 393	0.43 526	1.19 616	0.70 387	0.85 525	1.05 544	0.86 531	0.55 466	0.84 562	0.51 512	0.29 620	0.23 610	0.22 520	0.22 559	0.26 574	0.25 572

MEA-ACV	0.54 536	0.23 410	0.61 518	0.41 402	0.28 462	0.71 536	0.43 526	1.18 614	0.88 512	0.85 525	0.94 480	1.04 594	0.85 622	0.73 500	0.57 538	0.18 429	0.17 522	0.20 461	0.24 592	0.18 416	0.21 525

rvit_105_1	0.54 536	0.40 614	0.76 600	0.58 654	0.37 593	0.59 465	0.68 646	0.70 379	0.94 557	0.82 502	0.69 346	0.73 479	0.58 486	0.78 534	0.54 528	0.32 643	0.29 653	0.31 632	0.34 661	0.23 544	0.20 505

UNet	0.54 536	0.26 495	0.66 549	0.44 494	0.40 614	0.99 621	0.41 506	0.98 518	0.75 422	0.83 514	0.89 465	1.04 594	0.72 576	0.73 500	0.62 553	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.17 423

1111x	0.55 539	0.22 388	0.46 393	0.38 287	0.20 158	0.66 515	0.43 526	1.23 636	0.99 576	0.71 430	0.99 514	0.95 566	0.69 555	0.90 586	1.08 656	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.18 444

ADLNet2	0.55 539	0.25 478	0.65 543	0.47 549	0.30 512	0.83 590	0.50 571	1.05 552	0.95 563	0.80 480	0.98 509	0.99 577	0.69 555	0.77 529	0.73 584	0.20 494	0.16 501	0.17 323	0.18 458	0.21 502	0.21 525

GEStereo_RVC	0.55 539	0.29 539	0.63 532	0.49 572	0.31 536	0.70 530	0.54 599	1.22 631	0.92 543	0.82 502	0.85 441	0.85 526	0.63 516	0.90 586	0.65 562	0.24 572	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.22 547

ADLNet	0.55 539	0.27 513	0.51 470	0.44 494	0.35 581	0.78 564	0.46 543	1.08 564	0.86 498	0.99 605	0.98 509	0.92 559	0.63 516	0.69 474	0.81 599	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525

MMNet	0.55 539	0.25 478	0.61 518	0.43 473	0.34 574	1.07 635	0.39 477	0.87 472	0.91 538	0.91 568	0.93 479	0.86 531	0.76 590	0.81 546	0.76 589	0.15 275	0.14 432	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.16 397

delet	0.55 539	0.24 452	0.55 494	0.44 494	0.33 565	1.07 635	0.50 571	1.00 525	0.86 498	0.85 525	0.96 494	0.90 551	0.63 516	0.83 557	0.74 587	0.18 429	0.18 547	0.20 461	0.21 541	0.16 343	0.15 346

psm_up	0.55 539	0.26 495	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.65 513	0.56 610	1.04 547	0.82 475	0.82 502	0.88 461	1.01 585	0.94 646	0.74 508	0.61 550	0.21 513	0.25 628	0.26 590	0.23 576	0.21 502	0.20 505

hitnet-ft	0.55 539	0.27 513	0.39 290	0.41 402	0.28 462	0.78 564	0.40 490	0.92 493	0.90 531	0.82 502	1.01 520	1.13 625	0.70 568	0.78 534	0.67 568	0.28 613	0.20 582	0.28 612	0.22 559	0.29 593	0.26 578

DSFCA	0.55 539	0.25 478	0.62 522	0.40 364	0.36 586	0.74 547	0.52 590	1.04 547	0.82 475	1.06 633	0.84 431	0.89 546	0.63 516	0.99 612	0.58 539	0.25 582	0.21 592	0.21 504	0.21 541	0.21 502	0.19 479

FADNet_RVC	0.55 539	0.37 591	1.17 659	0.44 494	0.31 536	0.56 441	0.34 366	1.06 556	0.88 512	0.67 403	0.90 469	0.61 401	0.65 533	0.93 602	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.26 590	0.23 576	0.31 609	0.28 596

STTStereo	0.55 539	0.37 591	0.76 600	0.44 494	0.31 536	0.60 472	0.44 536	0.96 511	0.86 498	0.99 605	0.90 469	0.96 569	0.58 486	0.71 487	0.61 550	0.25 582	0.23 610	0.26 590	0.32 656	0.24 557	0.23 555

Selective-IGEV-i16pc	0.56 550	0.20 300	1.13 652	0.40 364	0.31 536	2.00 706	0.66 638	0.68 354	1.11 626	0.51 306	0.81 413	0.68 443	0.36 331	0.67 457	0.40 424	0.31 631	0.17 522	0.17 323	0.18 458	0.19 455	0.20 505

ISRNet	0.56 550	0.24 452	0.66 549	0.56 646	0.36 586	0.44 359	0.25 167	0.82 449	0.84 485	1.07 636	1.25 612	0.91 553	0.60 497	0.66 446	0.58 539	0.35 662	0.26 635	0.36 654	0.33 659	0.30 602	0.42 667

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 550	3.08 745	2.43 712	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.32 141	0.28 141	0.24 71	0.18 25	0.18 45	0.31 64	0.22 93	1.09 721	0.08 2	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.97 718

CSP-Net	0.56 550	0.27 513	0.49 441	0.41 402	0.28 462	1.22 662	0.50 571	1.23 636	0.72 400	0.95 591	0.95 490	0.89 546	0.62 510	0.83 557	0.62 553	0.26 592	0.17 522	0.17 323	0.17 428	0.18 416	0.17 423

FTStereo	0.56 550	0.20 300	0.37 255	0.41 402	0.25 353	0.40 318	0.79 674	0.66 334	0.43 246	1.09 642	3.27 718	0.70 453	0.73 579	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.30 612

RAFT-RH_RVC	0.56 550	0.17 157	0.41 315	0.37 247	0.23 281	0.57 447	0.24 155	0.60 283	0.70 387	1.19 656	3.94 730	0.56 359	0.38 347	0.65 437	0.36 379	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.14 294	0.12 109	0.13 260

HGLStereo	0.56 550	0.28 527	0.57 504	0.50 586	0.37 593	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.78 451	0.86 533	1.14 581	0.89 546	0.82 614	0.76 519	0.73 584	0.21 513	0.20 582	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.21 525

FADNet-RVC-Resample	0.56 550	0.33 568	1.16 655	0.49 572	0.34 574	0.71 536	0.43 526	1.01 535	0.93 550	0.82 502	0.87 453	0.74 486	0.67 544	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.18 547	0.26 590	0.27 624	0.26 574	0.27 589

DualNet (step1)	0.57 558	0.36 584	0.72 578	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.41 677	0.20 582	0.40 667	0.41 681	0.36 639	0.33 631

LL-Strereo	0.57 558	0.27 513	0.68 558	0.48 557	0.34 574	0.39 312	0.48 559	0.94 500	0.97 567	0.83 514	0.78 392	1.10 615	1.18 674	1.33 667	0.49 500	0.17 393	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.16 343	0.17 423

CRFU-Net	0.57 558	0.27 513	0.57 504	0.46 541	0.30 512	1.20 660	0.52 590	1.10 571	0.56 326	1.00 610	0.98 509	1.06 601	0.79 604	0.81 546	0.71 581	0.21 513	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.19 479

TDLM	0.57 558	0.33 568	0.49 441	0.51 602	0.30 512	0.66 515	0.73 666	1.03 544	1.01 587	0.82 502	1.10 563	0.84 524	0.70 568	0.86 573	0.58 539	0.28 613	0.17 522	0.25 571	0.22 559	0.26 574	0.19 479

CVANet_RVC	0.57 558	0.33 568	0.44 363	0.47 549	0.32 553	0.67 520	0.61 626	1.05 552	0.93 550	0.85 525	1.04 540	1.01 585	0.73 579	0.83 557	0.52 519	0.29 620	0.19 567	0.27 604	0.25 602	0.31 609	0.21 525

AANet_RVC	0.57 558	0.32 559	0.54 488	0.45 519	0.27 437	0.57 447	0.48 559	1.00 525	1.28 663	0.86 533	1.33 628	0.87 537	0.58 486	1.07 629	0.75 588	0.18 429	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.18 444

NOSS_ROB	0.57 558	0.39 609	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.73 546	0.54 599	1.03 544	1.08 622	0.67 403	0.87 453	0.76 497	0.57 476	0.77 529	0.47 493	0.38 670	0.38 689	0.44 675	0.42 685	0.37 644	0.34 639

ssnet_v2	0.58 565	0.28 527	0.56 500	0.43 473	0.29 493	0.95 611	0.59 618	1.13 585	0.99 576	0.93 580	0.80 406	0.99 577	0.64 527	0.82 549	0.94 634	0.25 582	0.22 600	0.23 541	0.24 592	0.20 476	0.19 479

dad	0.58 565	0.50 643	0.64 537	0.43 473	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.78 435	1.25 657	1.01 615	1.17 594	1.15 629	0.53 448	0.68 468	0.50 502	0.35 662	0.23 610	0.37 659	0.21 541	0.29 593	0.20 505

SACVNet	0.58 565	0.34 573	0.55 494	0.55 643	0.36 586	0.63 495	0.48 559	1.13 585	0.77 440	1.02 618	1.06 551	1.02 590	0.74 583	0.90 586	0.51 512	0.27 602	0.21 592	0.25 571	0.24 592	0.29 593	0.36 646

pcwnet_v2	0.58 565	0.28 527	0.84 612	0.45 519	0.35 581	0.61 475	0.35 392	1.27 651	1.21 646	0.99 605	1.27 615	0.72 466	0.58 486	0.67 457	0.48 497	0.27 602	0.21 592	0.24 558	0.23 576	0.29 593	0.29 603

PS-NSSS	0.58 565	0.44 628	0.62 522	0.42 450	0.33 565	0.66 515	0.58 615	1.02 539	0.86 498	0.77 468	1.28 617	0.72 466	0.64 527	0.82 549	0.59 544	0.31 631	0.26 635	0.40 667	0.27 624	0.33 622	0.26 578

StereoDRNet-Refined	0.58 565	0.32 559	0.54 488	0.46 541	0.30 512	0.96 614	0.40 490	1.00 525	0.94 557	1.12 647	1.08 558	0.96 569	0.67 544	0.90 586	0.89 628	0.17 393	0.13 390	0.22 520	0.21 541	0.20 476	0.19 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 565	0.28 527	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.77 560	0.50 571	0.99 520	0.92 543	1.04 627	1.14 581	1.21 633	0.69 555	0.88 578	0.69 573	0.20 494	0.20 582	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.18 444

CBFPSM	0.59 572	0.22 388	1.31 675	0.38 287	0.27 437	1.12 647	0.65 635	0.79 439	0.82 475	0.80 480	0.81 413	1.35 660	0.87 628	0.67 457	0.76 589	0.16 336	0.15 465	0.15 232	0.16 368	0.17 385	0.22 547

HBP-ISP	0.59 572	0.45 632	0.43 351	0.45 519	0.33 565	0.70 530	0.28 246	1.11 577	1.00 583	0.83 514	1.18 596	0.65 430	0.68 551	0.88 578	0.52 519	0.35 662	0.38 689	0.47 681	0.41 681	0.38 648	0.31 622

CBMV_ROB	0.59 572	0.37 591	0.38 268	0.39 320	0.28 462	0.74 547	0.28 246	1.00 525	0.98 571	0.94 583	1.25 612	0.81 519	0.78 602	0.87 575	0.50 502	0.36 666	0.37 687	0.43 673	0.40 676	0.33 622	0.30 612

zzzzzzz1	0.60 575	0.31 554	4.33 728	0.42 450	0.26 401	0.44 359	0.39 477	0.73 406	0.77 440	0.51 306	0.70 350	0.72 466	0.48 418	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.14 311

noway7	0.60 575	0.29 539	4.94 730	0.43 473	0.23 281	0.44 359	0.33 347	0.73 406	0.73 407	0.51 306	0.51 262	0.75 489	0.52 442	0.43 199	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.13 260

FADNet-RVC	0.60 575	0.53 658	1.14 654	0.46 541	0.39 609	0.61 475	0.39 477	1.12 583	0.87 508	0.70 423	0.84 431	1.04 594	0.55 466	0.94 609	0.69 573	0.26 592	0.25 628	0.28 612	0.28 632	0.31 609	0.31 622

NVstereo2D	0.60 575	0.30 549	0.75 595	0.48 557	0.43 634	0.89 599	0.48 559	1.05 552	1.15 635	0.66 398	0.86 445	0.88 542	0.70 568	0.99 612	0.65 562	0.32 643	0.15 465	0.28 612	0.20 518	0.40 651	0.36 646

FADNet	0.61 579	0.51 647	1.10 648	0.45 519	0.44 641	0.65 513	0.41 506	1.19 616	1.05 605	0.70 423	0.84 431	0.98 575	0.66 541	0.82 549	0.50 502	0.29 620	0.30 658	0.27 604	0.30 640	0.46 670	0.35 644

ACV-stereo	0.62 580	0.34 573	1.00 637	0.43 473	0.31 536	1.20 660	0.40 490	0.75 419	0.83 480	0.64 376	0.77 380	2.10 699	1.03 659	0.81 546	0.64 560	0.21 513	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.21 502	0.21 525

SGM-Forest	0.62 580	0.32 559	0.39 290	0.43 473	0.30 512	1.02 625	0.55 604	1.09 568	1.05 605	1.06 633	1.18 596	1.10 615	0.67 544	0.88 578	0.62 553	0.31 631	0.33 679	0.33 644	0.30 640	0.30 602	0.28 596
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	0.63 582	0.28 527	0.99 636	0.40 364	0.30 512	1.03 628	0.56 610	1.10 571	0.99 576	0.97 597	1.22 603	1.06 601	0.69 555	1.07 629	0.95 637	0.19 464	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.22 527	0.21 525

fast-acv-ft	0.64 583	0.30 549	0.73 582	0.45 519	0.34 574	1.17 656	0.49 566	0.86 465	0.98 571	1.02 618	1.36 630	1.29 643	0.85 622	0.76 519	0.81 599	0.21 513	0.23 610	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.20 505

StereoDRNet	0.64 583	0.33 568	0.68 558	0.51 602	0.43 634	1.03 628	0.53 595	1.47 685	0.99 576	1.10 644	0.87 453	1.07 606	0.71 572	0.82 549	0.88 618	0.23 559	0.19 567	0.25 571	0.23 576	0.27 585	0.19 479

PSMNet_ROB	0.64 583	0.37 591	0.65 543	0.56 646	0.42 627	0.97 616	0.83 678	1.21 623	0.92 543	0.79 477	1.02 529	1.08 608	0.63 516	0.82 549	0.91 632	0.29 620	0.20 582	0.31 632	0.31 648	0.26 574	0.23 555

CBMV	0.64 583	0.35 579	0.41 315	0.42 450	0.25 353	1.01 623	0.77 670	1.13 585	1.09 624	1.17 652	1.22 603	1.04 594	0.75 587	0.88 578	0.63 557	0.28 613	0.30 658	0.34 647	0.30 640	0.26 574	0.26 578
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	0.66 587	0.36 584	1.30 674	0.39 320	0.26 401	0.57 447	0.63 630	0.80 443	1.03 595	0.80 480	1.43 646	0.91 553	0.76 590	1.08 632	1.87 701	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.14 294	0.20 476	0.16 397

TCMNet	0.66 587	0.39 609	0.98 635	0.59 658	0.61 688	0.96 614	0.55 604	1.05 552	0.90 531	0.84 521	1.14 581	0.89 546	0.65 533	0.85 568	1.01 649	0.26 592	0.26 635	0.31 632	0.28 632	0.32 615	0.29 603

YMNet	0.66 587	0.38 601	0.90 625	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 654	1.29 621	1.12 619	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 667	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

YMNet_1	0.66 587	0.38 601	0.90 625	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 654	1.29 621	1.12 619	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 667	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

DRN-Test	0.66 587	0.32 559	0.66 549	0.50 586	0.39 609	1.15 651	0.61 626	1.49 688	1.01 587	1.12 647	1.08 558	1.06 601	0.69 555	0.77 529	0.94 634	0.23 559	0.17 522	0.26 590	0.25 602	0.25 566	0.21 525

SCION-MonSter	0.67 592	0.40 614	0.95 629	0.54 635	0.44 641	1.30 670	0.42 517	0.91 490	1.06 611	0.79 477	1.13 575	0.74 486	0.67 544	0.76 519	1.43 682	0.19 464	0.19 567	0.45 676	0.42 685	0.30 602	0.26 578

iinet-f	0.67 592	0.26 495	2.15 706	0.39 320	0.31 536	1.19 659	0.56 610	0.84 458	0.84 485	0.80 480	1.17 594	1.05 599	0.84 621	0.71 487	1.21 668	0.20 494	0.18 547	0.17 323	0.15 329	0.20 476	0.20 505

GASNet	0.67 592	0.72 680	0.96 632	0.70 690	0.48 659	0.62 483	0.47 551	1.08 564	1.03 595	0.94 583	0.82 419	0.93 562	0.83 619	1.33 667	0.80 596	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.28 632	0.44 663	0.24 564

FINET	0.67 592	0.42 621	1.00 637	0.46 541	0.43 634	0.83 590	0.89 686	1.08 564	1.50 684	0.87 541	1.14 581	0.71 457	0.68 551	0.92 596	0.70 576	0.36 666	0.30 658	0.26 590	0.24 592	0.35 633	0.33 631

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 592	0.81 690	0.73 582	0.53 628	0.37 593	1.40 675	0.53 595	1.04 547	0.79 460	0.88 551	0.94 480	0.95 566	0.53 448	0.93 602	0.58 539	0.39 672	0.30 658	0.57 696	0.31 648	0.53 684	0.30 612

PA-Net	0.67 592	0.43 623	0.83 611	0.50 586	0.53 672	0.94 608	0.68 646	1.10 571	1.14 634	0.80 480	0.88 461	0.87 537	0.77 597	1.02 621	0.88 618	0.24 572	0.41 696	0.29 622	0.44 687	0.26 574	0.34 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 598	0.36 584	1.10 648	0.51 602	0.42 627	1.08 639	0.50 571	1.21 623	1.16 636	1.00 610	1.37 633	1.06 601	0.79 604	0.92 596	0.94 634	0.25 582	0.24 620	0.24 558	0.22 559	0.23 544	0.26 578

NaN_ROB	0.69 598	0.44 628	0.69 564	0.51 602	0.33 565	0.97 616	1.06 701	1.22 631	1.19 642	1.24 666	0.96 494	1.08 608	0.78 602	1.20 649	0.67 568	0.24 572	0.30 658	0.23 541	0.24 592	0.23 544	0.25 572

GANet	0.70 600	0.37 591	0.55 494	0.51 602	0.34 574	0.94 608	0.96 694	1.08 564	0.94 557	1.04 627	1.98 687	1.13 625	0.88 632	1.12 639	0.66 565	0.25 582	0.26 635	0.27 604	0.22 559	0.31 609	0.22 547

DISCO	0.70 600	0.26 495	0.68 558	0.44 494	0.31 536	1.14 649	0.51 587	1.23 636	1.23 649	0.81 493	1.05 544	1.50 675	0.85 622	1.82 698	1.03 650	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.24 557	0.23 555

XPNet_ROB	0.70 600	0.35 579	0.68 558	0.52 618	0.40 614	0.79 568	0.85 684	1.16 606	0.94 557	1.33 673	1.15 587	1.38 662	0.83 619	1.03 623	0.90 630	0.32 643	0.25 628	0.26 590	0.24 592	0.31 609	0.28 596

ETE_ROB	0.70 600	0.49 639	0.73 582	0.56 646	0.36 586	0.79 568	0.87 685	1.14 594	0.93 550	1.19 656	1.18 596	1.39 663	0.82 614	0.99 612	0.80 596	0.26 592	0.21 592	0.31 632	0.26 617	0.33 622	0.34 639

Wz-Net-LNSev	0.71 604	0.51 647	1.36 684	0.50 586	0.41 621	1.15 651	0.69 651	1.21 623	1.07 618	1.02 618	1.12 568	1.08 608	0.87 628	0.89 584	0.89 628	0.24 572	0.22 600	0.21 504	0.19 491	0.26 574	0.26 578

APVNet	0.71 604	0.37 591	0.89 624	0.56 646	0.45 646	1.18 658	0.68 646	1.41 679	0.85 493	0.81 493	1.15 587	1.04 594	0.81 609	1.10 636	1.17 665	0.26 592	0.28 648	0.32 639	0.31 648	0.29 593	0.30 612

Syn2CoEx	0.71 604	0.51 647	0.95 629	0.64 673	0.45 646	0.91 602	0.53 595	1.48 686	1.13 631	0.93 580	1.35 629	1.02 590	0.99 654	0.92 596	0.80 596	0.30 627	0.27 644	0.28 612	0.24 592	0.23 544	0.24 564

DANet	0.71 604	0.45 632	0.91 627	0.59 658	0.40 614	0.81 579	0.40 490	0.97 515	0.84 485	1.20 661	1.22 603	1.33 654	0.88 632	1.16 643	1.24 669	0.27 602	0.23 610	0.31 632	0.25 602	0.35 633	0.32 626
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 608	0.35 579	0.64 537	0.53 628	0.67 694	1.31 671	0.67 641	1.20 621	1.18 640	1.05 629	0.87 453	1.27 640	0.93 645	0.93 602	1.27 673	0.22 541	0.16 501	0.26 590	0.23 576	0.40 651	0.39 660

NCCL2	0.72 608	0.41 619	0.65 543	0.64 673	0.44 641	0.98 620	1.20 709	1.11 577	1.00 583	0.98 602	0.96 494	1.49 674	0.87 628	0.90 586	0.79 594	0.31 631	0.26 635	0.39 664	0.39 674	0.32 615	0.32 626

FAT-Stereo	0.73 610	0.33 568	0.75 595	0.49 572	0.37 593	0.71 536	0.59 618	1.36 671	1.30 666	1.03 626	1.40 639	1.59 684	1.15 670	0.87 575	0.86 609	0.28 613	0.28 648	0.28 612	0.23 576	0.28 589	0.38 657

DStereoRT	0.74 611	0.19 248	0.50 455	0.51 602	0.33 565	1.10 643	0.34 366	0.82 449	0.76 431	0.78 472	1.05 544	0.51 337	0.73 579	0.76 519	0.48 497	0.16 336	0.13 390	3.96 756	1.37 741	0.19 455	0.14 311

S-Stereo	0.74 611	0.35 579	0.96 632	0.56 646	0.45 646	0.82 587	0.60 621	1.24 643	1.60 696	0.96 592	1.41 641	1.12 619	0.94 646	0.80 543	1.04 653	0.26 592	0.31 667	0.28 612	0.25 602	0.32 615	0.47 684

LALA_ROB	0.74 611	0.43 623	0.69 564	0.54 635	0.40 614	1.01 623	0.95 693	1.21 623	1.07 618	1.22 663	1.12 568	1.56 681	0.79 604	1.04 625	0.86 609	0.33 652	0.22 600	0.35 649	0.30 640	0.35 633	0.31 622

DNS	0.75 614	1.52 724	0.28 83	0.28 8	0.17 46	0.18 21	0.23 134	0.48 191	0.27 81	0.26 106	0.34 172	0.30 164	0.23 126	2.70 723	1.46 684	0.16 336	0.13 390	0.16 273	0.09 15	3.27 745	2.57 743

w-ln-seven-2	0.76 615	0.43 623	2.32 708	0.52 618	0.38 603	0.90 601	0.65 635	1.11 577	1.12 630	1.19 656	1.28 617	1.09 611	0.99 654	1.07 629	0.87 615	0.20 494	0.19 567	0.23 541	0.22 559	0.26 574	0.22 547

PSMNet-RUCA	0.76 615	0.75 683	1.08 647	1.01 707	0.90 704	0.69 525	0.50 571	1.11 577	1.03 595	0.78 472	1.11 564	0.80 516	0.72 576	0.88 578	0.63 557	0.53 701	0.27 644	0.76 704	0.46 688	0.66 697	0.47 684

Wz-Net-MNSev	0.76 615	0.40 614	1.34 679	0.50 586	0.40 614	1.44 681	0.83 678	1.15 598	1.16 636	1.25 668	1.20 601	1.13 625	0.81 609	1.16 643	1.00 648	0.22 541	0.19 567	0.24 558	0.23 576	0.28 589	0.26 578

DGSMNet	0.76 615	0.55 660	1.29 673	0.58 654	0.62 689	0.94 608	0.70 656	1.26 649	1.11 626	0.83 514	1.24 610	1.00 581	0.71 572	1.03 623	0.81 599	0.34 658	0.29 653	0.41 671	0.40 676	0.57 690	0.55 697

RP	0.76 615	0.36 584	0.63 532	0.66 681	0.58 685	0.80 574	0.55 604	1.14 594	1.22 648	0.97 597	1.65 666	1.43 668	1.32 684	1.01 616	0.84 604	0.33 652	0.30 658	0.36 654	0.30 640	0.34 628	0.34 639

edge stereo	0.76 615	0.38 601	0.74 587	0.52 618	0.43 634	0.80 574	0.53 595	1.28 654	1.06 611	1.28 669	1.38 638	1.81 689	1.11 667	1.08 632	0.85 608	0.33 652	0.32 673	0.41 671	0.28 632	0.32 615	0.36 646

NCC-stereo	0.78 621	0.40 614	0.76 600	0.61 666	0.67 694	0.81 579	0.69 651	1.54 697	1.11 626	0.90 563	1.36 630	1.33 654	1.16 671	1.19 647	0.88 618	0.31 631	0.30 658	0.37 659	0.48 697	0.33 622	0.33 631

Nwc_Net	0.78 621	0.38 601	0.73 582	0.60 664	0.55 676	1.05 633	0.55 604	1.67 706	1.05 605	0.88 551	1.86 681	1.40 665	1.09 665	1.10 636	0.87 615	0.30 627	0.25 628	0.36 654	0.38 670	0.29 593	0.29 603

Abc-Net	0.78 621	0.40 614	0.76 600	0.61 666	0.67 694	0.81 579	0.69 651	1.54 697	1.11 626	0.90 563	1.36 630	1.33 654	1.16 671	1.19 647	0.88 618	0.31 631	0.30 658	0.37 659	0.48 697	0.33 622	0.33 631
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 624	0.59 665	0.71 573	0.65 678	0.65 692	0.92 607	0.58 615	1.29 655	1.05 605	1.07 636	1.45 652	1.47 672	1.03 659	1.21 653	0.88 618	0.32 643	0.30 658	0.48 686	0.40 676	0.37 644	0.37 651

stereogan	0.80 625	0.31 554	0.71 573	0.59 658	0.50 663	1.72 698	0.48 559	1.35 668	1.37 671	1.00 610	1.46 654	1.56 681	0.95 649	1.29 662	0.84 604	0.28 613	0.29 653	0.29 622	0.25 602	0.38 648	0.38 657

ADCRef	0.80 625	0.43 623	1.32 677	0.50 586	0.45 646	1.07 635	0.51 587	1.07 560	0.98 571	1.17 652	1.42 643	0.87 537	0.91 635	0.85 568	3.19 722	0.18 429	0.16 501	0.23 541	0.23 576	0.22 527	0.21 525

GANetREF_RVC	0.80 625	0.75 683	0.86 618	0.66 681	0.42 627	1.15 651	0.98 695	1.14 594	1.19 642	1.01 615	1.02 529	1.10 615	0.90 634	1.15 641	0.76 589	0.48 690	0.39 693	0.57 696	0.38 670	0.63 695	0.46 679
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	0.81 628	0.39 609	0.68 558	0.64 673	0.54 674	0.91 602	0.51 587	1.61 702	1.31 667	0.96 592	2.02 689	1.46 669	1.26 682	1.11 638	0.99 644	0.32 643	0.24 620	0.39 664	0.27 624	0.30 602	0.25 572

DNSM	0.82 629	1.54 725	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 119	0.25 167	0.49 197	0.25 68	0.34 195	0.36 190	0.29 149	0.26 172	2.84 725	1.96 704	0.16 336	0.12 314	0.12 60	0.10 94	3.66 748	2.58 744

SQANet	0.82 629	0.74 682	0.67 553	1.13 711	0.98 712	1.11 644	0.47 551	1.07 560	0.83 480	0.91 568	1.05 544	1.03 592	0.74 583	1.01 616	0.64 560	0.61 704	0.24 620	1.03 714	0.35 665	1.18 715	0.58 698

Anonymous_2	0.82 629	0.44 628	0.63 532	0.40 364	0.43 634	0.80 574	0.52 590	0.72 395	0.77 440	0.71 430	0.60 307	0.87 537	0.76 590	0.75 514	0.58 539	0.52 697	0.54 711	0.54 694	4.82 758	0.56 688	0.40 663

ccnet	0.82 629	0.57 663	0.75 595	0.54 635	0.59 686	1.09 642	0.66 638	1.38 674	0.94 557	1.12 647	1.44 649	1.29 643	0.92 640	0.95 611	1.24 669	0.49 692	0.42 698	0.50 691	0.47 695	0.51 679	0.46 679

psmorigin	0.82 629	0.51 647	2.09 704	0.49 572	0.41 621	0.85 594	0.50 571	1.04 547	0.88 512	1.45 678	1.43 646	1.50 675	1.06 662	1.22 655	0.97 640	0.31 631	0.32 673	0.27 604	0.27 624	0.33 622	0.42 667

CC-Net-ROB	0.82 629	0.96 702	0.85 613	0.58 654	0.45 646	1.27 668	0.70 656	1.17 611	1.02 590	0.83 514	1.23 608	0.90 551	0.77 597	1.06 626	0.69 573	0.46 686	0.34 681	1.71 722	0.38 670	0.59 693	0.36 646

GCST	0.83 635	1.22 713	0.74 587	1.58 719	1.01 714	1.06 634	0.23 134	0.78 435	0.78 451	0.97 597	0.65 326	0.78 505	0.35 303	0.92 596	0.34 342	0.96 715	0.65 717	1.20 716	0.81 720	0.91 704	0.70 701

aanetorigin	0.83 635	0.56 661	1.87 701	0.49 572	0.38 603	0.56 441	0.66 638	0.70 379	1.00 583	2.42 719	2.02 689	1.31 646	1.18 674	0.93 602	1.13 663	0.20 494	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.27 585	0.30 612

CSAN	0.83 635	0.49 639	0.77 605	0.60 664	0.41 621	1.14 649	1.06 701	1.19 616	1.46 682	1.32 671	1.43 646	1.37 661	1.19 676	1.27 661	0.86 609	0.39 672	0.31 667	0.36 654	0.37 667	0.35 633	0.34 639

SDNR	0.86 638	0.37 591	1.47 690	0.40 364	0.38 603	3.38 731	0.33 347	0.90 485	0.98 571	0.99 605	2.09 692	0.59 389	0.71 572	1.29 662	0.70 576	0.51 695	0.56 713	0.36 654	0.26 617	0.43 662	0.46 679

RTSC	0.87 639	0.48 635	1.23 666	0.52 618	0.37 593	1.13 648	0.50 571	1.34 664	1.79 702	1.51 682	1.24 610	1.12 619	0.81 609	1.62 686	2.16 708	0.25 582	0.19 567	0.23 541	0.24 592	0.30 602	0.31 622

PWC_ROB	0.87 639	0.52 655	1.28 670	0.50 586	0.32 553	0.91 602	0.37 433	1.36 671	1.46 682	1.61 689	2.59 707	1.16 630	1.01 658	1.34 669	1.40 681	0.25 582	0.18 547	0.28 612	0.20 518	0.29 593	0.28 596

UDG	0.88 641	0.82 693	0.67 553	1.00 706	0.96 709	1.02 625	0.57 614	1.13 585	0.99 576	0.90 563	0.97 507	1.31 646	0.99 654	0.85 568	0.84 604	0.54 702	0.32 673	1.77 723	0.40 676	0.94 706	0.66 700

FBW_ROB	0.88 641	0.50 643	0.85 613	0.55 643	0.40 614	1.17 656	0.78 672	1.50 689	1.37 671	1.33 673	1.27 615	1.48 673	1.00 657	2.57 722	0.98 643	0.25 582	0.32 673	0.45 676	0.30 640	0.34 628	0.28 596

XQC	0.89 643	0.65 674	1.31 675	0.67 684	0.52 671	1.22 662	0.68 646	1.26 649	1.52 685	1.14 650	1.11 564	1.28 642	1.04 661	1.40 677	1.77 695	0.38 670	0.24 620	0.37 659	0.31 648	0.53 684	0.47 684

DeepPrunerF	0.89 643	0.52 655	3.43 720	0.68 687	0.81 701	0.72 545	0.72 664	1.22 631	1.99 708	0.93 580	1.01 520	0.87 537	0.86 625	1.08 632	0.95 637	0.34 658	0.28 648	0.43 673	0.39 674	0.30 602	0.32 626

PWCDC_ROB	0.89 643	0.49 639	0.80 609	0.74 694	0.40 614	1.03 628	0.39 477	1.33 662	2.35 724	1.02 618	3.77 725	0.81 519	0.92 640	1.20 649	0.90 630	0.34 658	0.22 600	0.24 558	0.20 518	0.34 628	0.29 603

PASM	0.90 646	0.64 673	1.69 695	0.69 689	0.69 697	0.78 564	0.84 681	1.03 544	1.26 660	1.19 656	1.15 587	1.31 646	0.98 653	1.24 657	1.03 650	0.52 697	0.56 713	0.59 699	0.66 712	0.56 688	0.54 696

Wz-Net-SNSev	0.91 647	0.73 681	2.13 705	0.56 646	0.45 646	0.95 611	1.13 706	1.34 664	1.24 651	1.02 618	1.30 624	1.46 669	0.86 625	1.81 697	1.50 685	0.25 582	0.23 610	0.25 571	0.26 617	0.32 615	0.29 603

MDST_ROB	0.91 647	0.27 513	0.85 613	0.63 672	0.41 621	2.53 714	0.71 662	1.60 700	1.13 631	2.83 726	1.73 672	0.97 571	0.69 555	1.61 685	0.73 584	0.25 582	0.22 600	0.32 639	0.28 632	0.25 566	0.24 564

PDISCO_ROB	0.91 647	0.48 635	1.06 643	0.99 704	0.97 710	1.67 696	0.63 630	1.64 704	1.59 693	1.06 633	1.18 596	1.31 646	0.79 604	1.55 680	0.97 640	0.49 692	0.22 600	0.45 676	0.40 676	0.45 667	0.37 651

SHD	0.93 650	0.50 643	1.18 660	0.59 658	0.46 654	0.97 616	0.48 559	1.70 708	2.15 710	1.58 686	1.37 633	1.42 666	1.19 676	1.31 665	1.60 688	0.31 631	0.26 635	0.32 639	0.33 659	0.40 651	0.42 667

G-Net	0.95 651	0.46 634	1.04 641	0.64 673	0.48 659	2.12 710	0.64 633	1.01 535	0.87 508	1.75 698	2.82 714	1.30 645	1.64 705	1.06 626	0.96 639	0.36 666	0.29 653	0.35 649	0.25 602	0.45 667	0.42 667

DStereoO	0.96 652	0.70 679	0.72 578	0.62 670	0.45 646	0.74 547	0.92 691	1.09 568	1.29 665	1.19 656	1.23 608	0.99 577	1.71 707	1.29 662	0.99 644	2.01 738	0.35 683	0.77 705	0.30 640	1.42 717	0.38 657

w-ln-seven	0.96 652	0.48 635	2.41 711	0.54 635	0.50 663	1.41 677	0.70 656	1.67 706	1.81 703	1.49 679	1.50 656	1.26 638	0.87 628	1.15 641	1.80 699	0.23 559	0.21 592	0.25 571	0.25 602	0.31 609	0.26 578

anonymity	0.97 654	0.89 697	1.05 642	0.92 702	1.03 715	0.97 616	0.81 676	1.29 655	0.91 538	1.07 636	0.98 509	1.00 581	0.95 649	1.02 621	0.92 633	0.96 715	0.95 742	0.90 711	0.91 727	0.92 705	0.94 712

SGM_RVC	0.97 654	0.28 527	0.41 315	0.39 320	0.22 226	1.55 687	0.73 666	1.51 692	1.25 657	2.25 715	1.92 683	2.58 711	1.56 699	2.02 707	1.19 667	0.27 602	0.27 644	0.27 604	0.25 602	0.25 566	0.25 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 656	0.42 621	1.88 702	0.53 628	0.41 621	1.59 690	1.26 715	2.21 719	1.43 677	1.10 644	1.11 564	1.46 669	1.95 716	1.34 669	1.26 671	0.34 658	0.25 628	0.25 571	0.21 541	0.46 670	0.37 651

z-mn7	1.00 657	0.50 643	1.70 697	0.53 628	0.36 586	1.75 699	0.71 662	1.22 631	2.28 717	0.96 592	2.54 703	1.42 666	0.95 649	2.19 714	1.54 686	0.22 541	0.19 567	0.21 504	0.20 518	0.27 585	0.25 572

Consistency-Raft	1.01 658	0.81 690	1.24 667	0.84 699	0.97 710	0.81 579	0.84 681	1.30 658	1.59 693	1.05 629	1.68 671	1.12 619	0.91 635	0.92 596	1.11 658	0.65 705	0.74 721	0.79 707	0.90 724	1.06 713	0.79 706

xxxx	1.01 658	0.22 388	0.43 351	0.36 221	0.21 191	0.82 587	0.36 415	1.32 660	0.88 512	0.71 430	0.94 480	0.97 571	0.63 516	0.64 430	10.58 750	0.20 494	0.16 501	0.18 379	0.17 428	0.19 455	0.19 479

test_xeample	1.01 658	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.21 191	0.71 536	0.39 477	1.23 636	0.86 498	0.81 493	1.04 540	0.69 448	0.61 503	0.69 474	10.93 751	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.17 428	0.18 416	0.17 423

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 661	0.57 663	1.51 692	0.67 684	0.50 663	2.57 715	1.66 731	1.20 621	1.43 677	1.38 675	1.57 663	1.33 654	0.92 640	1.64 689	0.88 618	0.37 669	0.39 693	0.46 680	0.60 709	0.41 657	0.40 663

ADCPNet	1.03 662	0.48 635	2.70 713	0.54 635	0.42 627	1.40 675	0.75 668	1.13 585	1.07 618	1.22 663	1.42 643	1.68 686	1.09 665	1.36 674	3.45 726	0.30 627	0.28 648	0.29 622	0.32 656	0.37 644	0.35 644

MSAF-DinoV2	1.04 663	0.38 601	1.32 677	0.54 635	0.29 493	0.89 599	0.72 664	1.52 695	1.24 651	1.05 629	1.41 641	2.98 714	1.49 694	2.74 724	2.83 720	0.22 541	0.14 432	0.20 461	0.22 559	0.32 615	0.32 626

otaku	1.04 663	0.93 699	0.88 620	1.33 717	1.05 717	1.66 694	0.70 656	1.40 678	1.18 640	1.08 640	1.32 627	1.33 654	0.91 635	1.23 656	0.76 589	0.72 708	0.46 708	1.24 717	0.50 702	1.40 716	0.75 702

SuperB	1.04 663	0.37 591	4.81 729	0.43 473	0.31 536	0.99 621	0.46 543	1.02 539	2.09 709	1.09 642	1.09 561	0.75 489	0.81 609	1.06 626	1.76 694	0.19 464	0.15 465	0.17 323	0.15 329	2.82 742	0.26 578

ADCL	1.04 663	0.38 601	1.35 680	0.50 586	0.39 609	1.61 691	0.89 686	1.29 655	1.39 674	1.29 670	1.50 656	1.24 636	1.24 679	1.37 675	4.87 734	0.21 513	0.19 567	0.25 571	0.25 602	0.29 593	0.27 589

test_sample9	1.05 667	0.36 584	0.72 578	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	1.20 649	1.36 677	0.41 677	8.41 758	0.40 667	0.41 681	0.36 639	0.33 631

DDUNet	1.06 668	2.56 742	0.68 558	1.21 713	1.26 720	1.03 628	0.69 651	1.11 577	0.94 557	0.96 592	1.22 603	1.27 640	0.82 614	0.93 602	0.72 583	0.84 712	0.38 689	1.99 726	0.60 709	1.10 714	0.85 708

ADCP+	1.06 668	0.35 579	1.51 692	0.49 572	0.51 667	1.45 682	0.55 604	1.25 647	1.03 595	1.16 651	1.15 587	1.10 615	1.07 664	1.56 682	6.75 741	0.19 464	0.16 501	0.23 541	0.21 541	0.28 589	0.21 525

Selective-IGEV-i16pb	1.07 670	0.24 452	9.45 738	0.41 402	0.32 553	1.76 700	0.59 618	1.00 525	1.54 688	0.66 398	1.20 601	0.98 575	0.57 476	0.78 534	0.62 553	0.27 602	0.17 522	0.18 379	0.20 518	0.21 502	0.23 555

SAMSARA	1.07 670	0.65 674	1.19 661	1.06 710	0.90 704	1.76 700	1.76 735	1.46 684	1.44 680	1.51 682	1.16 592	2.00 698	1.14 669	1.48 678	1.31 675	0.39 672	0.44 705	0.35 649	0.38 670	0.49 676	0.49 690

SANet	1.07 670	0.41 619	1.06 643	0.48 557	0.30 512	1.41 677	0.94 692	1.42 680	3.36 736	1.58 686	2.43 700	2.33 706	1.70 706	1.34 669	1.07 655	0.28 613	0.24 620	0.26 590	0.23 576	0.34 628	0.30 612

zh-mn7	1.08 673	0.65 674	4.00 724	0.52 618	0.38 603	1.16 655	0.62 628	1.15 598	1.77 701	1.74 697	2.31 693	1.17 631	0.91 635	2.10 709	1.77 695	0.24 572	0.21 592	0.22 520	0.22 559	0.25 566	0.28 596

zh-sn7	1.09 674	0.75 683	3.23 718	0.57 652	0.42 627	1.11 644	0.89 686	1.19 616	1.27 661	1.41 677	1.98 687	1.25 637	1.47 693	1.99 706	2.62 717	0.26 592	0.26 635	0.26 590	0.27 624	0.35 633	0.30 612

Ntro	1.09 674	0.97 705	0.91 627	1.44 718	1.19 719	1.69 697	0.80 675	1.35 668	1.25 657	1.00 610	1.29 621	1.31 646	0.97 652	1.26 659	0.84 604	0.84 712	0.43 703	1.36 718	0.50 702	1.56 718	0.78 704

MFN_U_SF_RVC	1.09 674	0.59 665	1.97 703	0.67 684	0.44 641	1.93 704	0.60 621	1.85 712	1.36 669	1.61 689	1.54 661	1.95 697	1.37 687	1.64 689	1.73 691	0.40 676	0.37 687	0.45 676	0.48 697	0.44 663	0.44 674

AANet	1.13 677	1.01 707	2.99 716	0.44 494	0.37 593	0.91 602	0.54 599	1.27 651	2.31 721	2.35 717	2.37 699	2.22 701	1.53 695	1.18 646	1.43 682	0.32 643	0.23 610	0.28 612	0.25 602	0.35 633	0.33 631

Wz-Net-TNSev	1.14 678	1.06 710	4.32 727	0.49 572	0.42 627	1.51 685	1.11 705	1.48 686	1.40 676	1.22 663	1.26 614	1.58 683	1.43 691	1.76 695	1.70 690	0.32 643	0.31 667	0.26 590	0.30 640	0.41 657	0.41 666

ADCMid	1.14 678	0.52 655	2.23 707	0.53 628	0.43 634	1.07 635	0.75 668	1.23 636	1.05 605	2.15 711	1.44 649	1.50 675	1.43 691	1.56 682	5.01 735	0.26 592	0.24 620	0.29 622	0.31 648	0.37 644	0.33 631

MFMNet_re	1.14 678	0.97 705	1.19 661	0.99 704	0.95 708	1.25 666	1.22 712	1.39 675	1.55 689	1.69 696	1.67 670	1.21 633	1.53 695	1.12 639	0.99 644	0.87 714	0.75 725	0.79 707	0.75 716	0.90 703	0.94 712

WCMA_ROB	1.14 678	0.36 584	0.76 600	0.49 572	0.44 641	1.23 664	0.67 641	1.11 577	1.23 649	2.84 727	3.95 731	3.28 721	1.83 712	1.25 658	0.99 644	0.44 682	0.34 681	0.34 647	0.37 667	0.41 657	0.40 663

AnyNet_C32	1.16 682	0.62 671	2.40 710	0.57 652	0.55 676	1.41 677	1.34 721	1.18 614	1.24 651	1.49 679	1.42 643	1.39 663	1.20 678	1.55 680	4.82 733	0.29 620	0.28 648	0.29 622	0.34 661	0.38 648	0.42 667

222	1.18 683	0.22 388	0.44 363	0.37 247	0.22 226	0.79 568	0.37 433	1.31 659	0.89 528	0.92 576	1.08 558	0.72 466	0.71 572	0.66 446	13.89 754	0.20 494	0.15 465	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.19 479

WZ-Net	1.19 684	0.59 665	4.07 725	0.62 670	0.51 667	1.34 672	1.31 720	1.32 660	1.74 700	1.53 685	1.65 666	1.74 688	1.28 683	2.25 716	2.01 705	0.27 602	0.21 592	0.23 541	0.25 602	0.40 651	0.39 660

MSMD_ROB	1.21 685	0.49 639	0.62 522	0.59 658	0.50 663	1.62 693	0.67 641	1.23 636	1.24 651	2.45 720	3.77 725	3.09 718	2.98 732	1.32 666	0.81 599	0.45 684	0.41 696	0.49 689	0.51 704	0.47 673	0.44 674

pmcnn	1.23 686	0.29 539	0.96 632	0.40 364	0.23 281	0.95 611	0.69 651	1.16 606	1.28 663	1.67 695	2.33 695	11.15 749	0.86 625	0.93 602	0.88 618	0.15 275	0.12 314	0.12 60	0.10 94	0.15 284	0.15 346

NVStereoNet_ROB	1.24 687	0.90 698	1.13 652	0.86 700	0.88 703	1.11 644	0.99 697	1.42 680	1.53 686	1.59 688	2.48 701	2.24 703	1.53 695	1.96 705	1.30 674	0.76 710	0.70 718	0.78 706	1.00 730	0.71 700	0.88 710
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	1.25 688	0.36 584	0.72 578	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.13 585	0.75 422	1.50 681	0.95 490	3.29 722	1.59 701	1.20 649	1.36 677	0.41 677	8.41 758	0.40 667	0.41 681	0.36 639	0.33 631

SPS-STEREO	1.25 688	0.93 699	1.06 643	1.04 708	1.03 715	1.41 677	0.91 690	1.51 692	1.19 642	2.09 709	1.83 678	1.94 696	1.39 688	1.62 686	1.39 680	0.97 717	0.94 741	0.90 711	0.89 723	0.96 708	0.96 715
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 690	0.67 677	1.28 670	0.74 694	0.62 689	1.50 684	0.84 681	1.99 715	2.96 731	2.18 712	2.36 698	1.85 693	1.95 716	1.92 702	1.94 702	0.39 672	0.36 686	0.49 689	0.37 667	0.51 679	0.64 699

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 691	0.87 696	1.76 699	0.86 700	0.56 679	4.29 736	1.79 736	1.50 689	1.98 707	1.61 689	1.85 680	1.84 691	1.41 689	1.89 700	1.36 677	0.48 690	0.40 695	0.56 695	0.57 707	0.69 698	0.48 687

MeshStereo	1.34 691	0.43 623	0.54 488	0.44 494	0.34 574	1.66 694	0.60 621	1.94 713	1.37 671	4.47 740	3.25 716	4.71 731	1.94 715	1.92 702	1.17 665	0.35 662	0.35 683	0.37 659	0.31 648	0.32 615	0.32 626
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	1.35 693	1.49 721	1.19 661	1.88 727	1.45 721	1.48 683	1.07 703	1.61 702	1.55 689	1.20 661	1.59 664	1.54 679	1.13 668	1.34 669	0.97 640	1.36 730	0.70 718	1.82 724	0.79 719	1.71 721	1.07 721

ACVNet-4b	1.35 693	1.31 716	1.10 648	1.90 728	1.59 723	1.92 703	0.77 670	1.52 695	1.62 697	1.05 629	1.60 665	2.11 700	0.94 646	1.64 689	0.77 593	1.30 727	0.35 683	2.03 730	0.67 713	1.88 729	0.84 707

SGM+DAISY	1.35 693	0.94 701	1.25 668	0.96 703	1.00 713	1.52 686	1.02 700	1.34 664	1.21 646	2.64 722	2.65 709	2.44 708	1.56 699	1.64 689	1.26 671	0.97 717	0.95 742	0.90 711	0.90 724	0.94 706	0.96 715

FCDSN-DC	1.39 696	0.56 661	0.65 543	0.74 694	0.59 686	1.38 674	0.63 630	1.35 668	1.39 674	3.26 734	4.50 737	4.61 729	2.63 727	1.58 684	1.03 650	0.46 686	0.42 698	0.48 686	0.47 695	0.50 678	0.50 692
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 697	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.25 353	0.29 155	0.31 304	0.65 323	0.68 379	0.97 597	0.86 445	0.67 442	0.62 510	0.64 430	20.63 759	0.16 336	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.19 455	0.12 208

ACVNet_1	1.46 698	1.33 717	1.12 651	1.91 729	1.62 724	1.83 702	0.98 695	2.00 716	1.85 705	1.39 676	1.53 660	2.32 705	1.53 695	1.34 669	1.11 658	1.30 727	0.50 710	2.06 732	0.58 708	1.93 731	0.95 714

EDNetEfficient	1.46 698	0.80 689	6.12 732	0.47 549	0.39 609	0.69 525	0.83 678	0.90 485	2.77 730	3.50 736	1.96 686	1.66 685	2.03 718	1.26 659	4.18 731	0.21 513	0.18 547	0.21 504	0.20 518	0.41 657	0.39 660

ADCS	1.51 700	0.61 668	3.42 719	0.59 658	0.51 667	1.27 668	1.08 704	1.59 699	1.81 703	1.91 705	1.66 668	1.51 678	1.42 690	1.94 704	8.60 743	0.33 652	0.32 673	0.33 644	0.36 666	0.44 663	0.42 667

AnyNet_C01	1.56 701	1.05 708	7.45 734	0.64 673	0.54 674	1.99 705	1.38 723	1.43 682	1.36 669	1.63 692	1.92 683	1.84 691	1.33 686	2.40 718	4.03 728	0.33 652	0.32 673	0.32 639	0.34 661	0.44 663	0.45 678

FC-DCNN	1.59 702	0.51 647	0.66 549	0.61 666	0.49 661	1.56 688	0.70 656	1.66 705	1.53 686	4.64 741	4.62 738	5.85 738	3.34 736	1.84 699	1.11 658	0.46 686	0.42 698	0.47 681	0.46 688	0.48 674	0.46 679

DispFullNet	1.60 703	2.63 743	2.75 714	2.56 738	1.79 731	1.24 665	0.47 551	1.37 673	1.45 681	1.87 701	1.50 656	1.55 680	2.46 722	2.04 708	1.04 653	0.59 703	0.18 547	2.32 735	0.68 714	2.29 735	1.14 723

ELAS_RVC	1.60 703	0.61 668	1.01 639	0.70 690	0.56 679	2.00 706	1.89 738	1.96 714	2.65 727	3.33 735	3.26 717	3.03 715	3.41 737	2.49 720	2.09 707	0.52 697	0.45 706	0.50 691	0.48 697	0.54 686	0.52 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 705	0.61 668	0.95 629	0.68 687	0.55 676	3.01 729	1.55 729	2.39 721	2.33 722	3.64 737	3.89 729	2.75 712	2.90 731	2.15 712	2.27 714	0.52 697	0.45 706	0.50 691	0.48 697	0.54 686	0.52 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 706	0.51 647	0.65 543	0.61 666	0.49 661	1.61 691	0.70 656	1.75 711	1.56 692	4.74 744	4.91 740	6.46 742	3.31 734	1.91 701	1.11 658	0.46 686	0.42 698	0.47 681	0.46 688	0.48 674	0.46 679

ACVNet_2	1.65 706	1.27 715	1.41 687	1.75 723	1.62 724	2.22 711	1.20 709	2.30 720	2.62 726	1.78 699	2.56 704	3.03 715	1.61 702	1.54 679	1.12 662	1.06 720	0.58 715	1.82 724	0.70 715	1.82 725	0.96 715

DStereoSA	1.73 708	0.63 672	1.57 694	0.80 698	0.79 700	1.26 667	1.30 716	1.34 664	1.43 677	1.24 666	7.52 752	0.92 559	7.68 744	1.65 693	2.29 715	0.41 677	0.29 653	0.63 700	0.60 709	1.04 711	1.18 728

IMH-64-1	1.86 709	1.62 728	1.16 655	2.20 732	1.89 733	2.33 712	1.30 716	2.89 725	2.29 718	1.66 693	2.80 712	2.49 709	1.61 702	2.10 709	1.78 697	1.60 731	0.74 721	2.43 736	1.02 731	2.12 732	1.17 726

IMH-64	1.86 709	1.62 728	1.16 655	2.20 732	1.89 733	2.33 712	1.30 716	2.89 725	2.29 718	1.66 693	2.80 712	2.49 709	1.61 702	2.10 709	1.78 697	1.60 731	0.74 721	2.43 736	1.02 731	2.12 732	1.17 726

DStereoFS	1.87 711	0.85 695	1.03 640	0.75 697	0.62 689	2.04 708	0.65 635	1.74 710	1.55 689	1.52 684	1.90 682	2.36 707	12.92 754	3.85 735	1.74 692	0.44 682	0.31 667	0.82 709	0.46 688	0.84 702	1.10 722

WAO-7	1.90 712	1.20 712	1.35 680	1.27 715	1.06 718	2.84 722	1.56 730	3.23 730	3.06 734	2.23 714	3.33 721	3.17 719	2.28 721	3.12 726	2.21 709	1.02 719	0.91 737	1.06 715	1.03 733	1.04 711	0.97 718

PWCK	1.92 713	1.66 731	3.12 717	1.65 720	0.91 706	2.84 722	2.26 742	2.10 717	2.41 725	2.36 718	2.31 693	2.22 701	1.82 710	3.43 729	2.03 706	1.61 733	0.71 720	1.51 719	0.82 721	1.69 720	0.91 711

MonStereo1	1.98 714	1.48 720	1.43 689	1.81 726	1.69 729	2.88 725	0.78 672	2.47 722	3.47 737	2.20 713	4.36 736	3.39 724	2.50 724	2.18 713	1.58 687	1.19 722	0.54 711	1.65 721	0.87 722	1.78 723	1.29 732

Dean	1.98 714	1.36 718	1.36 684	2.12 731	1.81 732	2.74 717	1.36 722	3.37 734	3.80 741	2.08 708	3.32 720	3.21 720	1.82 710	1.71 694	1.67 689	1.27 724	0.77 727	1.99 726	0.90 724	1.86 726	1.03 720

RTS	1.98 714	0.96 702	11.36 746	0.65 678	0.57 682	2.77 720	1.40 724	1.39 675	2.26 713	1.89 702	2.56 704	1.32 651	1.25 680	5.20 739	4.05 729	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

RTSA	1.98 714	0.96 702	11.36 746	0.65 678	0.57 682	2.77 720	1.40 724	1.39 675	2.26 713	1.89 702	2.56 704	1.32 651	1.25 680	5.20 739	4.05 729	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

WAO-6	2.04 718	1.50 722	1.16 655	1.70 721	1.67 728	2.69 716	1.44 727	3.06 727	3.63 740	1.98 706	3.27 718	3.54 727	2.07 719	2.36 717	2.22 711	1.31 729	0.91 737	2.04 731	1.22 740	1.73 722	1.27 731

IMH	2.04 718	1.62 728	1.20 664	2.20 732	1.89 733	2.91 728	1.30 716	3.11 728	3.03 732	1.81 700	3.35 722	3.03 715	1.90 713	2.48 719	1.80 699	1.66 734	0.77 727	2.45 738	1.04 734	2.15 734	1.19 730

LVE	2.12 720	1.44 719	1.36 684	1.99 730	1.78 730	2.75 718	1.79 736	2.82 724	3.95 742	1.90 704	4.33 735	3.52 726	1.81 709	2.24 715	1.74 692	1.74 735	0.87 733	2.06 732	1.13 736	1.91 730	1.35 733

MADNet+	2.23 721	2.43 739	10.85 743	1.22 714	0.91 706	2.76 719	1.40 724	2.12 718	1.67 699	1.32 671	1.74 674	1.86 694	1.74 708	6.25 741	4.41 732	0.65 705	0.64 716	0.58 698	0.54 706	0.80 701	0.76 703

KSHMR	2.57 722	1.93 734	1.69 695	2.63 740	2.42 740	2.86 724	2.07 739	3.27 732	6.50 746	2.49 721	3.36 723	3.41 725	1.92 714	2.49 720	1.94 702	2.13 741	1.40 749	2.79 746	1.50 744	2.73 740	1.77 736

notaker	2.76 723	2.29 738	1.80 700	2.96 742	2.58 744	2.90 727	1.75 734	3.24 731	3.05 733	2.78 725	4.24 734	6.15 741	2.51 725	3.34 728	2.75 719	2.31 743	1.18 745	3.00 747	1.65 745	2.84 743	1.97 738

JetBlue	2.78 724	1.26 714	7.04 733	1.16 712	1.48 722	8.00 744	6.02 749	2.60 723	1.92 706	2.12 710	2.64 708	3.34 723	3.05 733	6.49 742	3.39 724	0.78 711	0.76 726	0.75 703	0.76 717	0.97 710	1.18 728

WAO-8	2.92 725	1.55 726	1.35 680	1.79 724	1.63 726	5.23 738	1.22 712	4.58 741	12.56 753	2.84 727	4.07 733	4.83 732	2.72 729	3.49 730	2.25 712	1.27 724	0.91 737	1.99 726	1.15 738	1.86 726	1.15 724

Venus	2.92 725	1.55 726	1.35 680	1.79 724	1.63 726	5.23 738	1.22 712	4.58 741	12.56 753	2.84 727	4.06 732	4.83 732	2.72 729	3.49 730	2.25 712	1.27 724	0.91 737	1.99 726	1.15 738	1.86 726	1.15 724

ktn	2.98 727	2.25 737	1.73 698	2.84 741	2.53 743	3.76 735	2.15 740	3.70 736	5.47 745	2.75 724	5.17 744	5.94 739	2.48 723	3.23 727	2.46 716	2.34 745	1.44 750	2.78 745	2.03 747	2.45 738	2.01 740

TorneroNet-64	3.44 728	1.86 732	1.42 688	2.58 739	2.28 738	6.87 741	1.68 732	4.70 743	12.03 750	2.31 716	5.59 749	8.25 745	2.55 726	3.97 736	2.73 718	1.81 736	0.74 721	2.57 740	1.07 735	2.35 736	1.44 734

UNDER WATER	3.46 729	2.07 736	3.64 722	3.09 743	2.48 741	3.75 734	2.42 744	3.31 733	13.77 755	2.90 731	2.95 715	5.84 737	3.69 738	3.69 732	3.48 727	2.07 740	1.11 744	2.70 744	1.40 742	2.84 743	1.98 739

light-stereo	3.53 730	1.05 708	10.69 742	9.45 751	6.82 748	2.10 709	0.64 633	3.71 737	2.70 729	4.77 745	4.98 741	6.83 743	1.32 684	6.71 743	1.35 676	1.20 723	1.29 748	0.66 701	0.77 718	1.79 724	1.85 737

UNDER WATER-64	3.53 730	2.01 735	3.94 723	3.22 745	2.49 742	5.41 740	2.60 745	3.43 735	12.41 752	3.03 732	2.68 710	6.07 740	4.04 739	3.79 734	3.33 723	2.02 739	1.24 747	2.63 741	1.46 743	2.78 741	2.08 741

MultiAttention	3.58 732	0.24 452	0.62 522	0.54 635	0.34 574	22.90 759	2.72 746	1.60 700	1.13 631	0.80 480	1.81 677	1.14 628	0.43 384	35.29 771	0.61 550	0.17 393	0.12 314	0.23 541	0.23 576	0.34 628	0.29 603

DPSimNet_ROB	3.58 732	2.45 740	8.57 735	2.53 736	2.37 739	2.88 725	3.77 748	3.14 729	3.23 735	4.71 743	3.86 728	4.68 730	4.87 742	4.07 737	5.62 736	2.33 744	2.33 752	2.47 739	2.52 748	2.51 739	2.64 745

MADNet++	4.03 734	2.70 744	3.44 721	3.72 747	3.44 747	4.44 737	3.52 747	3.95 739	3.61 739	4.46 739	4.98 741	4.10 728	4.58 741	7.00 745	5.89 737	3.74 747	3.67 756	3.27 749	2.71 750	3.70 749	3.66 748

SGM-ForestM	4.04 735	0.32 559	0.46 393	0.43 473	0.27 437	7.50 743	1.45 728	3.84 738	4.24 743	8.19 754	6.76 751	19.00 764	9.08 745	10.74 755	6.62 740	0.31 631	0.33 679	0.32 639	0.32 656	0.29 593	0.29 603

MANE	4.13 736	0.51 647	0.64 537	0.66 681	0.56 679	6.89 742	0.99 697	7.55 746	12.04 751	6.68 753	8.57 754	10.69 748	9.45 746	7.59 752	6.39 739	0.49 692	0.43 703	0.48 686	0.98 728	0.49 676	0.48 687

xyz-stereo	4.23 737	0.17 157	61.76 780	0.34 140	0.16 32	12.16 748	0.37 433	0.58 264	0.68 379	1.01 615	3.36 723	0.77 503	0.82 614	1.21 653	0.40 424	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.11 161	0.13 162	0.10 67

LE_ROB	4.42 738	0.24 452	2.75 714	0.42 450	0.23 281	1.57 689	0.90 689	1.71 709	17.88 764	16.56 766	4.88 739	5.17 736	18.85 766	1.63 688	14.62 755	0.17 393	0.14 432	0.16 273	0.16 368	0.19 455	0.17 423

TorneroNet	4.53 739	1.89 733	1.48 691	2.55 737	2.27 737	13.78 756	1.69 733	4.84 745	23.73 770	2.89 730	7.70 753	7.06 744	2.69 728	4.26 738	3.42 725	1.84 737	0.77 727	2.68 742	1.13 736	2.42 737	1.47 735

LSM	4.74 740	0.77 687	10.16 739	0.70 690	56.56 775	1.02 625	1.00 699	1.24 643	1.62 697	2.04 707	2.34 696	1.33 654	1.17 673	1.38 676	1.09 657	0.33 652	0.49 709	0.39 664	0.46 688	0.51 679	10.09 757

JetRed	5.27 741	5.84 746	12.81 749	2.36 735	2.83 745	12.23 749	10.50 757	4.46 740	3.60 738	3.86 738	3.83 727	4.85 734	4.18 740	6.78 744	11.96 752	2.17 742	2.96 755	2.18 734	1.97 746	3.38 747	2.68 746

tt	6.20 742	0.20 300	5.89 731	3.55 746	2.07 736	11.26 747	19.21 759	11.74 750	5.46 744	2.69 723	2.04 691	4.87 735	6.25 743	3.70 733	7.09 742	8.32 759	11.17 767	4.93 757	5.41 760	5.74 750	2.37 742

coex-ft	6.43 743	1.51 723	87.33 785	0.49 572	0.38 603	1.34 672	1.21 711	1.16 606	8.09 748	12.12 756	2.79 711	2.77 713	3.31 734	1.16 643	3.15 721	0.24 572	0.23 610	0.27 604	0.24 592	0.45 667	0.37 651

HanzoNet	6.76 744	2.45 740	4.22 726	3.19 744	2.94 746	3.62 733	2.28 743	4.79 744	7.20 747	14.00 762	13.19 761	17.49 760	22.30 767	13.25 756	6.19 738	4.20 748	1.93 751	3.10 748	2.56 749	3.35 746	2.88 747

TCMNet-wrong-test	8.97 745	10.42 752	8.74 736	19.56 755	17.61 753	12.53 751	9.01 755	13.59 753	2.18 711	4.64 741	5.11 743	14.63 756	11.09 751	7.19 746	9.73 744	5.56 758	0.89 735	3.77 750	3.11 751	10.34 755	9.80 753

noway3	9.04 746	9.99 751	10.50 741	19.30 753	17.88 754	12.49 750	8.93 753	13.62 754	2.27 716	4.85 747	5.57 746	14.37 751	10.99 748	7.30 747	9.94 745	5.36 751	0.86 730	3.94 754	3.20 753	10.28 754	9.17 751

noway2	9.12 747	9.84 750	11.24 745	19.40 754	17.88 754	12.54 752	8.94 754	13.58 752	2.22 712	4.85 747	5.59 749	14.48 754	11.09 751	7.31 748	9.96 746	5.48 754	0.86 730	3.93 751	3.20 753	10.34 755	9.76 752

noway4	9.14 748	10.89 753	8.97 737	19.91 760	17.90 756	12.71 755	9.04 756	13.72 755	2.34 723	4.80 746	5.47 745	14.56 755	11.25 753	7.32 749	9.98 747	5.54 757	0.89 735	3.93 751	3.19 752	10.47 759	10.04 756

noway1	9.20 749	11.07 754	10.41 740	19.80 758	17.91 757	12.67 753	8.90 752	13.79 756	2.26 713	4.85 747	5.58 747	14.44 752	11.03 749	7.33 750	10.03 748	5.51 755	0.86 730	3.93 751	3.20 753	10.42 757	9.93 754

zzzz4	9.23 750	11.07 754	11.03 744	19.80 758	17.91 757	12.68 754	8.89 751	13.79 756	2.29 718	4.85 747	5.58 747	14.47 753	11.04 750	7.33 750	10.03 748	5.51 755	0.87 733	3.94 754	3.20 753	10.42 757	9.93 754

EDNetEfficientorigin	9.93 751	1.15 711	175.16 786	0.48 557	0.36 586	1.04 632	0.68 646	1.24 643	2.69 728	3.17 733	2.50 702	2.30 704	2.07 719	1.76 695	2.21 709	0.20 494	0.18 547	0.24 558	0.19 491	0.51 679	0.50 692

DGTPSM_ROB	12.07 752	8.00 747	20.99 753	8.93 749	16.78 751	10.67 745	30.87 763	9.01 748	15.16 757	6.50 751	15.41 765	9.04 746	14.85 756	9.25 753	21.67 761	4.57 749	8.57 760	5.08 758	9.28 761	5.90 751	10.95 758

DPSMNet_ROB	12.08 753	8.00 747	21.00 754	8.97 750	16.79 752	10.67 745	30.89 764	9.02 749	15.17 758	6.51 752	15.41 765	9.04 746	14.85 756	9.27 754	21.67 761	4.58 750	8.57 760	5.09 760	9.29 764	5.90 751	10.95 758

USTest	12.99 754	14.18 756	20.00 752	16.24 752	14.97 750	20.80 758	31.95 765	16.20 760	10.91 749	8.79 755	9.48 755	13.94 750	10.50 747	16.11 757	21.44 760	3.17 746	4.82 757	5.08 758	5.36 759	8.81 753	7.13 750

BEATNet-Init1	15.13 755	0.82 693	50.86 779	0.72 693	0.53 672	38.10 771	7.03 750	11.83 751	14.25 756	29.78 777	30.17 777	48.21 780	22.64 768	26.78 768	18.11 758	0.42 681	0.38 689	0.47 681	0.46 688	0.51 679	0.48 687

Selective-IGEV-i1pa	15.35 756	22.27 765	18.31 751	1.71 722	0.87 702	28.61 770	12.26 758	25.48 771	20.48 768	19.78 767	22.75 767	28.20 769	22.64 768	29.07 769	17.31 757	12.88 765	2.88 753	6.84 761	0.99 729	1.67 719	12.03 765

iinet-test	16.76 757	17.57 757	22.97 756	19.69 756	18.39 759	24.48 760	34.18 766	20.02 761	15.35 759	12.55 757	12.85 756	18.13 762	15.39 759	19.59 758	24.25 763	8.86 761	8.72 762	8.95 763	9.28 761	12.74 760	11.26 761

IINet	16.76 757	17.57 757	22.97 756	19.69 756	18.39 759	24.48 760	34.18 766	20.02 761	15.35 759	12.55 757	12.85 756	18.13 762	15.39 759	19.59 758	24.25 763	8.86 761	8.72 762	8.95 763	9.28 761	12.74 760	11.26 761

DPSM_ROB	17.78 759	18.63 760	24.31 762	20.90 762	19.47 761	25.97 763	36.21 769	21.23 768	16.24 762	13.38 760	14.06 763	19.18 765	16.30 761	20.78 761	25.67 766	9.38 763	9.23 765	9.49 765	9.82 765	13.51 763	11.91 763

DPSM	17.78 759	18.63 760	24.31 762	20.90 762	19.47 761	25.97 763	36.21 769	21.23 768	16.24 762	13.38 760	14.06 763	19.18 765	16.30 761	20.78 761	25.67 766	9.38 763	9.23 765	9.49 765	9.82 765	13.51 763	11.91 763

DLNR-FE	20.05 761	36.38 769	38.08 766	170.06 786	60.08 778	0.23 56	0.20 53	14.13 759	0.36 182	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.63 415	0.28 261	5.38 752	0.10 99	0.15 232	0.11 161	73.09 785	0.11 145

DLNR_Zeroshot_test	20.09 762	36.28 768	38.04 765	169.85 785	61.80 779	0.23 56	0.20 53	13.88 758	0.37 199	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.62 401	0.28 261	5.46 753	0.10 99	0.15 232	0.11 161	72.60 784	0.11 145

LRCNet_RVC	21.24 763	31.15 767	21.41 755	28.98 765	23.82 764	3.13 730	0.60 621	20.96 767	1.59 693	25.58 768	28.15 773	21.99 767	14.79 755	21.94 767	16.41 756	28.89 780	14.87 768	33.53 779	31.28 777	29.51 776	26.16 773

HaxPig	31.96 764	37.24 770	34.27 764	24.37 764	24.88 765	18.26 757	19.86 760	20.64 766	28.52 771	35.97 778	38.75 778	25.57 768	28.72 771	33.88 770	34.39 771	35.94 783	38.87 784	37.80 780	40.48 782	39.68 777	41.15 782

Anonymous_1	33.25 765	18.26 759	23.92 758	20.54 761	21.28 763	25.59 762	35.94 768	22.01 770	15.57 761	13.33 759	13.49 762	18.08 761	15.29 758	20.36 760	24.60 765	16.28 769	8.84 764	66.59 783	118.00 785	155.73 788	11.23 760

fast-reg	35.48 766	37.51 776	48.70 774	42.44 774	40.46 774	52.73 779	73.11 777	42.56 774	32.38 772	26.19 769	27.27 768	36.81 772	30.62 772	41.02 774	51.32 774	18.30 770	18.53 773	19.10 767	19.67 768	27.14 765	23.66 766

RAFT-FEzeroshot	35.73 767	37.45 772	48.67 772	42.23 770	39.22 770	52.25 773	73.13 779	42.62 777	32.59 774	26.71 771	27.70 769	38.57 774	32.57 773	41.68 778	51.67 779	18.75 772	18.58 776	19.15 769	19.78 770	27.21 769	23.98 769

RAFT-FE	35.73 767	37.45 772	48.67 772	42.23 770	39.22 770	52.25 773	73.13 779	42.62 777	32.59 774	26.71 771	27.70 769	38.57 774	32.57 773	41.68 778	51.67 779	18.75 772	18.58 776	19.15 769	19.78 770	27.21 769	23.98 769

CasAABBNet	35.74 769	37.43 771	48.72 775	42.22 769	39.20 768	52.24 772	73.12 778	42.61 776	32.62 777	26.78 774	27.95 771	38.58 776	32.60 775	41.67 776	51.65 778	18.74 771	18.57 775	19.15 769	19.77 769	27.20 767	23.98 769

Hybrid-DGEV	35.78 770	37.50 775	48.96 778	42.25 772	39.20 768	52.33 777	73.10 776	42.63 779	32.52 773	26.62 770	28.31 776	38.50 773	32.87 776	41.67 776	51.55 775	18.77 775	18.56 774	19.18 773	19.83 773	27.20 767	23.97 768

FlowAnything	35.81 771	37.53 777	48.80 776	42.20 768	39.22 770	52.25 773	73.16 781	42.56 774	32.89 779	26.76 773	28.30 774	38.69 778	33.09 778	41.63 775	51.62 777	18.76 774	18.59 779	19.21 774	19.92 774	27.16 766	23.91 767

Selective-RAFT-Error	35.84 772	37.49 774	48.83 777	42.26 773	39.24 773	52.30 776	73.09 775	42.66 780	32.61 776	26.80 775	28.30 774	38.84 779	33.51 779	41.68 778	51.59 776	18.82 776	18.58 776	19.17 772	19.80 772	27.28 771	24.05 772

xxxxx1	36.64 773	19.51 762	24.21 759	61.66 776	64.63 780	27.28 766	40.10 771	20.25 763	18.63 765	14.07 763	12.97 758	17.26 757	17.36 763	21.70 764	27.93 768	13.18 766	18.50 770	111.26 786	133.37 786	29.24 773	39.73 779

tt_ll	36.64 773	19.51 762	24.21 759	61.66 776	64.63 780	27.28 766	40.10 771	20.25 763	18.63 765	14.07 763	12.97 758	17.26 757	17.36 763	21.70 764	27.93 768	13.18 766	18.50 770	111.26 786	133.37 786	29.24 773	39.73 779

ff	36.64 773	19.51 762	24.21 759	61.66 776	64.63 780	27.28 766	40.10 771	20.25 763	18.63 765	14.07 763	12.97 758	17.26 757	17.36 763	21.70 764	27.93 768	13.18 766	18.50 770	111.26 786	133.37 786	29.24 773	39.73 779

MEDIAN_ROB	37.38 776	40.85 780	40.60 768	32.31 766	31.85 766	27.20 765	24.55 761	29.10 772	33.19 780	42.09 786	41.76 780	33.35 770	34.39 780	39.78 773	37.07 772	43.64 785	44.10 786	44.12 782	43.40 784	41.51 781	42.76 784

AVERAGE_ROB	37.58 777	40.13 779	40.15 767	34.81 767	33.82 767	28.55 769	25.10 762	32.02 773	34.06 781	41.28 785	40.66 779	34.46 771	34.81 781	39.18 772	37.57 773	42.78 784	43.44 785	43.82 781	43.03 783	40.47 778	41.51 783

LSM0	38.95 778	37.60 778	48.58 771	43.57 775	91.06 785	52.57 778	72.57 774	43.17 781	32.63 778	26.97 776	27.97 772	38.65 777	32.94 777	41.86 781	51.78 781	18.89 777	18.41 769	19.13 768	19.63 767	27.29 772	33.77 774

PML	40.80 779	29.24 766	11.87 748	7.20 748	14.47 749	92.13 786	213.69 789	7.63 747	23.35 769	74.72 788	190.14 789	50.17 781	26.15 770	21.39 763	12.70 753	8.76 760	2.92 754	8.45 762	3.25 757	13.26 762	4.42 749

zzzz2	53.63 780	56.68 781	73.37 781	63.97 779	58.93 776	78.37 784	110.06 784	64.29 786	48.31 784	40.26 781	42.53 781	57.21 782	47.86 782	62.08 784	77.14 784	28.03 778	27.91 780	28.80 775	29.89 775	40.95 779	35.94 775

noway5	53.63 780	56.68 781	73.37 781	63.97 779	58.93 776	78.37 784	110.06 784	64.29 786	48.31 784	40.26 781	42.53 781	57.21 782	47.86 782	62.08 784	77.14 784	28.03 778	27.91 780	28.80 775	29.89 775	40.95 779	35.94 775

zzzzzz3	56.43 782	57.01 783	74.40 783	78.00 781	76.38 783	77.61 783	92.21 783	62.81 784	50.42 786	40.52 783	45.11 783	70.20 784	62.22 784	61.64 782	77.00 783	29.64 781	27.99 782	31.12 777	32.03 778	45.83 783	36.59 777

zzz1	56.46 783	57.02 784	74.61 784	78.01 782	76.39 784	77.52 782	92.13 782	62.93 785	50.48 787	40.59 784	45.21 784	70.20 784	62.34 785	61.65 783	76.98 782	29.64 781	27.99 782	31.12 777	32.03 778	45.82 782	36.60 778

RSGM-EC	74.81 784	63.03 785	41.60 769	97.74 783	92.11 786	74.93 780	114.81 786	53.77 782	38.96 782	39.88 779	48.98 785	90.73 786	64.81 786	139.63 786	128.53 787	93.27 786	53.96 787	95.12 784	38.31 780	81.45 786	44.63 785

acva	74.81 784	63.03 785	41.60 769	97.74 783	92.11 786	74.93 780	114.81 786	53.77 782	38.96 782	39.88 779	48.98 785	90.73 786	64.81 786	139.63 786	128.53 787	93.27 786	53.96 787	95.12 784	38.31 780	81.45 786	44.63 785

Selective-IGEV-i16pa	78.59 786	120.99 787	16.46 750	1.04 708	0.66 693	181.07 788	2.17 741	153.90 789	139.75 789	56.45 787	153.05 787	107.32 788	157.92 789	200.46 789	96.57 786	94.09 788	1.23 746	2.69 743	0.31 648	0.96 708	84.68 787

test_example2	176.61 787	205.14 788	198.86 787	188.60 787	190.98 788	152.67 787	170.61 788	94.86 788	123.55 788	178.88 789	179.48 788	158.94 789	141.34 788	192.61 788	198.96 789	203.76 789	236.37 789	164.13 789	173.55 789	218.58 789	160.41 788

GS-Stereo							0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

FSD					0.46 654	0.48 386	0.52 590	0.53 235	0.48 284	0.48 295	0.48 244	0.49 325	0.48 418	0.51 279	0.49 500	0.45 684	0.42 698	0.47 681	0.46 688	0.46 670

ccccc		429.19 789		507.10 788	501.20 789	356.95 789		380.82 790		334.51 790		372.86 790		499.17 790		561.44 790	431.22 790	334.28 790	290.86 790	540.88 790

ASD4		8.86 749

Low-res two-view benchmark