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 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 46	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 69	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 121	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 141	0.21 81	0.25 4	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 77	0.20 138	0.16 8	0.22 88	0.20 1	0.22 23	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 79	0.10 14	0.09 27	0.14 163	0.13 237	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 29	0.31 49	0.16 24	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 66	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 29	0.30 23	0.16 24	0.23 44	0.20 46	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 23	0.19 97	0.15 3	0.19 28	0.31 29	0.24 38	0.15 2	0.20 21	0.29 127	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 23	0.19 97	0.15 3	0.19 28	0.25 6	0.24 38	0.15 2	0.20 21	0.29 127	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 65	0.26 43	0.29 12	0.14 2	0.25 75	0.23 114	0.25 6	0.19 15	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 39	0.30 47	0.21 55	0.14 177	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 77	0.23 255	0.16 8	0.19 28	0.20 1	0.22 23	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 102	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 215	0.14 277	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 72	0.30 23	0.19 97	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 21	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 39	0.33 82	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 72	0.30 23	0.20 138	0.20 21	0.19 28	0.27 15	0.19 15	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 82	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 56	0.33 96	0.17 38	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 68	0.15 8	0.31 57	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 56	0.34 126	0.15 5	0.27 103	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 68	0.15 8	0.32 66	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.09 13	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 43	0.32 77	0.19 97	0.21 28	0.18 12	0.30 22	0.24 38	0.17 11	0.20 21	0.28 121	0.16 17	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 56	0.32 77	0.19 97	0.22 33	0.18 12	0.30 22	0.25 54	0.18 13	0.20 21	0.29 127	0.17 21	0.33 82	0.21 55	0.13 117	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 43	0.30 23	0.20 138	0.29 137	0.18 12	0.35 54	0.27 64	0.19 19	0.21 30	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 29	0.30 23	0.19 97	0.25 75	0.18 12	0.42 117	0.27 64	0.19 19	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.11 133

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 114	0.29 12	0.23 255	0.17 11	0.20 46	0.27 15	0.18 9	0.24 63	0.25 70	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 255	0.12 297	0.17 299	0.17 398	0.13 148	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 23	0.19 97	0.27 103	0.19 28	0.31 29	0.24 38	0.21 31	0.20 21	0.29 127	0.20 69	0.29 29	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 14	0.21 71	0.32 37	0.28 77	0.20 21	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.31 57	0.24 135	0.14 177	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.10 60
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 16	0.14 25	0.24 16	0.30 23	0.19 97	0.27 103	0.19 28	0.31 29	0.24 38	0.21 31	0.20 21	0.29 127	0.19 55	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 29	0.31 49	0.16 24	0.19 17	0.17 3	0.42 117	0.24 38	0.23 51	0.21 30	0.17 6	0.16 17	0.45 189	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

S2M2_XL	0.19 16	0.18 189	0.27 56	0.27 2	0.20 138	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 82	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 55	0.17 367	0.16 471	0.15 215	0.13 237	0.15 266	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 79	0.34 126	0.16 24	0.26 85	0.17 3	0.32 37	0.20 19	0.21 31	0.15 5	0.23 68	0.20 69	0.32 66	0.20 30	0.15 255	0.10 95	0.13 107	0.09 13	0.12 99	0.11 133

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 49	0.16 24	0.16 8	0.20 46	0.29 19	0.20 19	0.23 51	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 254	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 49	0.14 2	0.34 219	0.24 133	0.30 22	0.18 9	0.26 85	0.35 156	0.22 52	0.17 21	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.30 23	0.19 97	0.25 75	0.18 12	0.42 117	0.27 64	0.23 51	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.31 49	0.15 5	0.22 33	0.22 88	0.39 86	0.33 128	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 130	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 65	0.25 29	0.32 77	0.18 67	0.29 137	0.23 114	0.25 6	0.27 64	0.15 2	0.24 60	0.28 121	0.17 21	0.34 92	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 107	0.10 83	0.11 35	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 114	0.31 49	0.23 255	0.24 57	0.21 71	0.31 29	0.30 97	0.21 31	0.19 18	0.24 83	0.19 55	0.31 57	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 107	0.10 83	0.10 8	0.11 133

LACA3	0.20 28	0.17 143	0.25 29	0.29 12	0.15 5	0.32 194	0.25 147	0.29 19	0.22 23	0.23 51	0.21 30	0.21 46	0.22 95	0.44 184	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 35	0.08 1

LACA2	0.20 28	0.15 65	0.26 43	0.30 23	0.15 5	0.29 137	0.29 231	0.30 22	0.22 23	0.21 31	0.23 46	0.28 121	0.20 69	0.34 92	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 99	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 67	0.24 57	0.21 71	0.39 86	0.31 108	0.21 31	0.22 41	0.17 6	0.17 21	0.34 92	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 232	0.17 3	0.40 97	0.22 23	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.24 119	0.33 82	0.25 166	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 99	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 28	0.13 4	0.26 43	0.30 23	0.19 97	0.23 44	0.18 12	0.36 61	0.26 60	0.20 21	0.23 46	0.27 115	0.16 17	0.30 47	0.23 118	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 23	0.17 38	0.29 137	0.20 46	0.39 86	0.22 23	0.22 45	0.21 30	0.26 107	0.20 69	0.30 47	0.20 30	0.13 117	0.12 297	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 65	0.26 43	0.33 96	0.19 97	0.23 44	0.18 12	0.41 108	0.34 135	0.22 45	0.21 30	0.19 26	0.18 39	0.28 15	0.22 79	0.14 177	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.31 49	0.15 5	0.22 33	0.22 88	0.39 86	0.33 128	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 130	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 56	0.33 96	0.18 67	0.17 11	0.21 71	0.32 37	0.23 32	0.25 74	0.34 148	0.22 52	0.24 119	0.27 13	0.21 55	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.31 49	0.15 5	0.22 33	0.22 88	0.39 86	0.33 128	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 130	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 49	0.20 138	0.23 44	0.19 28	0.40 97	0.29 89	0.22 45	0.34 148	0.20 35	0.15 8	0.31 57	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 56	0.33 96	0.17 38	0.38 272	0.18 12	0.30 22	0.19 15	0.24 63	0.15 5	0.26 107	0.17 21	0.32 66	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.31 49	0.15 5	0.22 33	0.22 88	0.39 86	0.33 128	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.38 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

LCMNet	0.21 46	0.14 25	0.25 29	0.30 23	0.20 138	0.26 85	0.19 28	0.38 78	0.43 219	0.21 31	0.21 30	0.27 115	0.17 21	0.36 106	0.23 118	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 46	0.14 25	0.26 43	0.34 126	0.14 2	0.40 292	0.27 192	0.28 17	0.22 23	0.18 13	0.19 18	0.28 121	0.29 198	0.32 66	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 46	0.19 230	0.29 79	0.31 49	0.17 38	0.25 75	0.23 114	0.36 61	0.28 77	0.27 104	0.24 60	0.18 20	0.21 81	0.40 139	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.10 60

asd	0.21 46	0.18 189	0.29 79	0.32 77	0.18 67	0.27 103	0.22 88	0.35 54	0.22 23	0.31 143	0.22 41	0.19 26	0.21 81	0.44 184	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.09 6

4.5_new	0.21 46	0.20 277	0.29 79	0.30 23	0.17 38	0.24 57	0.26 169	0.32 37	0.28 77	0.32 158	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 46	0.20 277	0.29 79	0.30 23	0.17 38	0.24 57	0.26 169	0.32 37	0.28 77	0.32 158	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.09 6

4w-stereo	0.21 46	0.19 230	0.31 114	0.31 49	0.17 38	0.29 137	0.19 28	0.31 29	0.21 21	0.31 143	0.24 60	0.20 35	0.24 119	0.41 150	0.22 79	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.09 6

2.5w	0.21 46	0.18 189	0.31 114	0.32 77	0.18 67	0.31 175	0.25 147	0.31 29	0.23 32	0.28 118	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.39 130	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.09 6

2.75w_new	0.21 46	0.18 189	0.28 72	0.29 12	0.17 38	0.23 44	0.34 337	0.36 61	0.28 77	0.34 169	0.26 82	0.17 6	0.22 95	0.36 106	0.23 118	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 46	0.14 25	0.27 56	0.37 221	0.22 201	0.21 28	0.19 28	0.43 136	0.27 64	0.20 21	0.20 21	0.29 127	0.14 2	0.41 150	0.22 79	0.14 177	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.12 99	0.12 193

LG-G_1	0.21 46	0.13 4	0.30 93	0.34 126	0.16 24	0.52 373	0.17 3	0.34 51	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 107	0.19 55	0.37 116	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.09 13	0.11 35	0.10 60

LG-G	0.21 46	0.13 4	0.30 93	0.34 126	0.16 24	0.52 373	0.17 3	0.34 51	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 107	0.19 55	0.37 116	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.09 13	0.11 35	0.10 60

StereoAnything_RVC	0.21 46	0.68 639	0.39 255	0.28 7	0.15 5	0.23 44	0.18 12	0.20 1	0.19 15	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 95	0.30 47	0.18 4	0.16 312	0.09 27	0.12 49	0.08 1	0.16 322	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 46	0.15 65	0.27 56	0.37 221	0.19 97	0.22 33	0.18 12	0.42 117	0.35 148	0.22 45	0.28 103	0.24 83	0.18 39	0.27 13	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 60	0.15 65	0.35 190	0.33 96	0.17 38	0.23 44	0.25 147	0.42 117	0.24 38	0.26 85	0.26 82	0.21 46	0.30 217	0.31 57	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 60	0.17 143	0.35 190	0.37 221	0.17 38	0.26 85	0.18 12	0.41 108	0.37 175	0.28 118	0.23 46	0.25 98	0.26 149	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 60	0.16 94	0.35 190	0.33 96	0.18 67	0.24 57	0.24 133	0.45 151	0.27 64	0.23 51	0.35 156	0.20 35	0.26 149	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.11 133

AdaDepth	0.22 60	0.17 143	0.32 134	0.37 221	0.18 67	0.34 219	0.22 88	0.33 48	0.23 32	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.20 69	0.56 288	0.21 55	0.10 14	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.11 35	0.12 193

qwe	0.22 60	0.18 189	0.28 72	0.31 49	0.18 67	0.29 137	0.21 71	0.38 78	0.32 122	0.35 179	0.30 117	0.20 35	0.20 69	0.43 172	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 99	0.09 6

2.25w	0.22 60	0.18 189	0.31 114	0.31 49	0.18 67	0.31 175	0.18 12	0.32 37	0.31 108	0.31 143	0.37 171	0.20 35	0.22 95	0.45 189	0.24 135	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 60	0.21 317	0.32 134	0.32 77	0.18 67	0.31 175	0.27 192	0.32 37	0.24 38	0.29 131	0.27 90	0.20 35	0.23 109	0.34 92	0.23 118	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

4.5w_new	0.22 60	0.21 317	0.32 134	0.32 77	0.18 67	0.31 175	0.27 192	0.32 37	0.24 38	0.29 131	0.27 90	0.20 35	0.23 109	0.34 92	0.23 118	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 60	0.21 317	0.32 134	0.32 77	0.18 67	0.31 175	0.27 192	0.32 37	0.24 38	0.29 131	0.27 90	0.20 35	0.23 109	0.34 92	0.23 118	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

3.75w	0.22 60	0.17 143	0.30 93	0.31 49	0.19 97	0.43 324	0.24 133	0.35 54	0.24 38	0.31 143	0.27 90	0.17 6	0.22 95	0.37 116	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 60	0.18 189	0.29 79	0.30 23	0.18 67	0.27 103	0.23 114	0.37 69	0.28 77	0.31 143	0.26 82	0.22 52	0.26 149	0.50 239	0.24 135	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

2w_stereo	0.22 60	0.18 189	0.30 93	0.32 77	0.16 24	0.28 125	0.38 423	0.38 78	0.35 148	0.32 158	0.33 137	0.17 6	0.18 39	0.29 29	0.22 79	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 99	0.10 60

monsterstereo	0.22 60	0.14 25	0.26 43	0.34 126	0.18 67	0.21 28	0.20 46	0.37 69	0.35 148	0.33 165	0.40 184	0.19 26	0.18 39	0.45 189	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.13 148	0.08 1

monsters	0.22 60	0.14 25	0.26 43	0.31 49	0.19 97	0.23 44	0.19 28	0.44 144	0.33 128	0.36 184	0.30 117	0.16 4	0.18 39	0.43 172	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 60	0.15 65	0.27 56	0.31 49	0.15 5	0.29 137	0.20 46	0.37 69	0.29 89	0.24 63	0.29 114	0.21 46	0.27 163	0.36 106	0.25 166	0.16 312	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 60	0.15 65	0.31 114	0.29 12	0.22 201	0.21 28	0.26 169	0.33 48	0.31 108	0.20 21	0.30 117	0.22 52	0.22 95	0.47 214	0.22 79	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.13 148	0.10 60
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 60	0.15 65	0.26 43	0.33 96	0.20 138	0.61 442	0.21 71	0.30 22	0.31 108	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 39	0.41 150	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.11 133

aanet-new-90k	0.23 77	0.16 94	0.45 341	0.35 169	0.17 38	0.33 203	0.27 192	0.38 78	0.26 60	0.20 21	0.24 60	0.21 46	0.35 278	0.46 205	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.14 199	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 77	0.16 94	0.41 280	0.35 169	0.17 38	0.38 272	0.25 147	0.36 61	0.25 54	0.23 51	0.31 131	0.24 83	0.35 278	0.43 172	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 77	0.17 143	0.39 255	0.34 126	0.18 67	0.38 272	0.20 46	0.36 61	0.26 60	0.24 63	0.28 103	0.25 98	0.35 278	0.25 4	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 77	0.17 143	0.30 93	0.35 169	0.16 24	0.35 232	0.25 147	0.40 97	0.30 97	0.25 74	0.24 60	0.25 98	0.36 306	0.41 150	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 77	0.16 94	0.37 220	0.34 126	0.16 24	0.24 57	0.24 133	0.43 136	0.36 158	0.26 85	0.27 90	0.23 68	0.35 278	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 107	0.09 13	0.12 99	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.36 197	0.17 38	0.26 85	0.26 169	0.33 48	0.30 97	0.27 104	0.30 117	0.23 68	0.34 272	0.42 161	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.15 266	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 77	0.15 65	0.32 134	0.36 197	0.18 67	0.38 272	0.21 71	0.40 97	0.24 38	0.27 104	0.23 46	0.34 169	0.35 278	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 77	0.15 65	0.32 134	0.36 197	0.18 67	0.38 272	0.21 71	0.40 97	0.24 38	0.27 104	0.23 46	0.34 169	0.35 278	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 77	0.17 143	0.40 269	0.36 197	0.17 38	0.33 203	0.22 88	0.35 54	0.27 64	0.27 104	0.23 46	0.29 127	0.34 272	0.31 57	0.22 79	0.13 117	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.16 322	0.12 193

aanet-new-24k	0.23 77	0.16 94	0.29 79	0.35 169	0.17 38	0.39 286	0.23 114	0.35 54	0.30 97	0.30 139	0.27 90	0.25 98	0.32 241	0.30 47	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.35 169	0.18 67	0.31 175	0.19 28	0.46 158	0.42 215	0.25 74	0.23 46	0.25 98	0.30 217	0.32 66	0.22 79	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 77	0.14 25	0.27 56	0.35 169	0.18 67	0.26 85	0.26 169	0.42 117	0.38 184	0.25 74	0.43 196	0.23 68	0.28 179	0.25 4	0.22 79	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 77	0.14 25	0.31 114	0.33 96	0.18 67	0.21 28	0.33 320	0.52 199	0.42 215	0.26 85	0.33 137	0.19 26	0.30 217	0.28 15	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 77	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 232	0.27 192	0.45 151	0.28 77	0.28 118	0.34 148	0.40 228	0.30 217	0.33 82	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 77	0.14 25	0.27 56	0.29 12	0.17 38	0.19 17	0.20 46	0.59 241	0.45 235	0.28 118	0.26 82	0.24 83	0.17 21	0.46 205	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 77	0.15 65	0.27 56	0.30 23	0.21 169	0.31 175	0.18 12	0.36 61	0.17 8	0.25 74	0.30 117	0.29 127	0.28 179	0.40 139	0.22 79	0.15 255	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.42 622	0.11 133

GEAStereo	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.33 96	0.25 319	0.36 246	0.30 251	0.42 117	0.28 77	0.26 85	0.28 103	0.24 83	0.21 81	0.32 66	0.22 79	0.18 401	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.12 193

GSStereo	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.33 96	0.25 319	0.36 246	0.30 251	0.42 117	0.27 64	0.30 139	0.28 103	0.23 68	0.21 81	0.32 66	0.22 79	0.16 312	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.14 199	0.12 193

Zero-FE251	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.33 96	0.20 138	0.44 334	0.19 28	0.37 69	0.25 54	0.27 104	0.29 114	0.38 207	0.24 119	0.32 66	0.22 79	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.11 35	0.10 60

3.25w_new	0.23 77	0.17 143	0.32 134	0.31 49	0.17 38	0.43 324	0.20 46	0.37 69	0.30 97	0.37 191	0.28 103	0.22 52	0.25 132	0.42 161	0.22 79	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 77	0.17 143	0.32 134	0.31 49	0.17 38	0.43 324	0.20 46	0.37 69	0.30 97	0.37 191	0.28 103	0.22 52	0.25 132	0.42 161	0.22 79	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 77	0.16 94	0.32 134	0.39 290	0.21 169	0.18 14	0.21 71	0.34 51	0.26 60	0.28 118	0.51 234	0.28 121	0.29 198	0.26 8	0.24 135	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.12 193

AIO_rvc	0.23 77	0.16 94	0.32 134	0.34 126	0.19 97	0.26 85	0.33 320	0.40 97	0.22 23	0.26 85	0.24 60	0.34 169	0.15 8	0.51 247	0.24 135	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.10 60

AIO_test	0.23 77	0.16 94	0.28 72	0.34 126	0.20 138	0.30 156	0.39 445	0.38 78	0.25 54	0.25 74	0.28 103	0.32 152	0.22 95	0.38 124	0.25 166	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 77	0.14 25	0.26 43	0.32 77	0.19 97	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 89	0.21 31	0.15 5	0.22 52	0.22 95	0.40 139	0.22 79	0.14 177	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.15 266	0.86 669

TS12	0.24 102	0.15 65	0.29 79	0.37 221	0.17 38	0.32 194	0.26 169	0.42 117	0.24 38	0.31 143	0.51 234	0.25 98	0.27 163	0.40 139	0.29 257	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.13 148	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 102	0.16 94	0.48 393	0.36 197	0.17 38	0.39 286	0.24 133	0.36 61	0.30 97	0.24 63	0.25 70	0.26 107	0.32 241	0.45 189	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 102	0.17 143	0.51 435	0.36 197	0.16 24	0.26 85	0.29 231	0.36 61	0.29 89	0.22 45	0.29 114	0.23 68	0.37 313	0.42 161	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.14 199	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 102	0.19 230	0.39 255	0.41 370	0.17 38	0.33 203	0.22 88	0.41 108	0.37 175	0.27 104	0.23 46	0.22 52	0.35 278	0.29 29	0.24 135	0.12 61	0.08 2	0.14 163	0.11 148	0.16 322	0.11 133

Foundation-i1b	0.24 102	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 292	0.26 169	0.48 171	0.25 54	0.31 143	0.33 137	0.40 228	0.30 217	0.35 102	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.11 148	0.11 35	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 102	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 292	0.29 231	0.49 176	0.25 54	0.33 165	0.35 156	0.40 228	0.30 217	0.34 92	0.23 118	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.10 60

LiteMatch	0.24 102	0.17 143	0.24 16	0.37 221	0.20 138	0.27 103	0.27 192	0.31 29	0.24 38	0.21 31	0.20 21	0.29 127	0.40 338	0.29 29	0.43 412	0.16 312	0.10 95	0.15 215	0.13 237	0.14 199	0.14 287

Selective-IGEV-i32	0.24 102	0.18 189	0.35 190	0.35 169	0.19 97	0.27 103	0.25 147	0.55 216	0.23 32	0.27 104	0.25 70	0.34 169	0.19 55	0.58 321	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.12 99	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 102	0.17 143	0.29 79	0.32 77	0.21 169	0.64 469	0.19 28	0.31 29	0.37 175	0.23 51	0.30 117	0.27 115	0.19 55	0.47 214	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.09 13	0.12 99	0.09 6

gasm-f	0.24 102	0.16 94	0.27 56	0.33 96	0.25 319	0.25 75	0.36 384	0.42 117	0.28 77	0.26 85	0.35 156	0.24 83	0.30 217	0.36 106	0.23 118	0.18 401	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.15 266	0.12 193

3w_stereo	0.24 102	0.20 277	0.37 220	0.33 96	0.16 24	0.32 194	0.42 482	0.41 108	0.38 184	0.31 143	0.27 90	0.16 4	0.26 149	0.34 92	0.22 79	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 99	0.11 133

1w_stereo	0.24 102	0.15 65	0.29 79	0.34 126	0.18 67	0.31 175	0.41 472	0.40 97	0.43 219	0.31 143	0.38 174	0.17 6	0.24 119	0.45 189	0.23 118	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

LG-Stereo	0.24 102	0.18 189	0.40 269	0.39 290	0.20 138	0.22 33	0.27 192	0.32 37	0.36 158	0.26 85	0.44 198	0.22 52	0.16 17	0.37 116	0.27 215	0.11 36	0.12 297	0.16 252	0.15 309	0.13 148	0.09 6

HUF	0.24 102	0.16 94	0.33 153	0.32 77	0.18 67	0.25 75	0.40 456	0.42 117	0.34 135	0.25 74	0.23 46	0.32 152	0.28 179	0.34 92	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.13 107	0.09 13	0.12 99	0.10 60

GIP-stereo	0.24 102	0.18 189	0.30 93	0.37 221	0.24 288	0.26 85	0.20 46	0.46 158	0.36 158	0.24 63	0.39 179	0.35 184	0.20 69	0.31 57	0.21 55	0.15 255	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.11 133

RAStereo	0.24 102	0.17 143	0.29 79	0.40 333	0.21 169	0.23 44	0.26 169	0.42 117	0.45 235	0.23 51	0.34 148	0.30 141	0.19 55	0.34 92	0.25 166	0.15 255	0.12 297	0.16 252	0.13 237	0.14 199	0.11 133

IGEV++	0.24 102	0.17 143	0.31 114	0.38 258	0.22 201	0.24 57	0.22 88	0.50 186	0.23 32	0.28 118	0.35 156	0.30 141	0.22 95	0.31 57	0.28 238	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.13 241

Selective-IGEV	0.24 102	0.18 189	0.35 190	0.35 169	0.19 97	0.27 103	0.25 147	0.55 216	0.23 32	0.27 104	0.25 70	0.34 169	0.19 55	0.58 321	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.12 99	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 120	0.18 189	0.44 328	0.38 258	0.18 67	0.45 343	0.21 71	0.44 144	0.35 148	0.27 104	0.31 131	0.25 98	0.30 217	0.28 15	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.16 322	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 120	0.19 230	0.38 233	0.38 258	0.17 38	0.18 14	0.25 147	0.52 199	0.49 260	0.28 118	0.30 117	0.21 46	0.33 260	0.33 82	0.23 118	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.17 362	0.11 133

aanet-new-8k	0.25 120	0.19 230	0.32 134	0.37 221	0.20 138	0.40 292	0.29 231	0.49 176	0.39 196	0.24 63	0.25 70	0.22 52	0.34 272	0.49 231	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 120	0.16 94	0.33 153	0.38 258	0.20 138	0.46 348	0.27 192	0.41 108	0.34 135	0.28 118	0.38 174	0.24 83	0.35 278	0.29 29	0.24 135	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 120	0.14 25	0.30 93	0.34 126	0.21 169	0.44 334	0.25 147	0.44 144	0.35 148	0.27 104	0.35 156	0.37 198	0.35 278	0.28 15	0.26 195	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.11 148	0.11 35	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 120	0.14 25	0.74 550	0.33 96	0.19 97	0.29 137	0.22 88	0.38 78	0.29 89	0.25 74	0.22 41	0.23 68	0.32 241	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.30 573

zero-FE	0.25 120	0.15 65	0.30 93	0.35 169	0.29 456	0.19 17	0.20 46	0.35 54	0.31 108	0.26 85	0.27 90	0.29 127	0.29 198	0.33 82	0.24 135	0.17 367	0.10 95	0.14 163	0.10 83	0.64 656	0.12 193

GASTEREO	0.25 120	0.16 94	0.32 134	0.40 333	0.20 138	0.22 33	0.30 251	0.43 136	0.31 108	0.37 191	0.33 137	0.22 52	0.35 278	0.41 150	0.23 118	0.15 255	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.12 99	0.11 133

MSCF	0.25 120	0.16 94	0.33 153	0.39 290	0.20 138	0.20 21	0.31 279	0.43 136	0.31 108	0.36 184	0.33 137	0.23 68	0.35 278	0.36 106	0.23 118	0.15 255	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.13 148	0.11 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 120	0.31 518	0.24 16	0.51 564	0.19 97	0.29 137	0.22 88	0.40 97	0.37 175	0.26 85	0.24 60	0.24 83	0.31 234	0.44 184	0.22 79	0.14 177	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.14 199	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 120	0.16 94	0.34 174	0.39 290	0.27 402	0.33 203	0.20 46	0.38 78	0.36 158	0.26 85	0.31 131	0.25 98	0.21 81	0.48 225	0.24 135	0.20 459	0.11 226	0.13 107	0.10 83	0.17 362	0.15 319

fffft	0.25 120	0.17 143	0.37 220	0.36 197	0.22 201	0.28 125	0.36 384	0.42 117	0.24 38	0.36 184	0.23 46	0.27 115	0.22 95	0.52 254	0.27 215	0.12 61	0.09 27	0.16 252	0.12 189	0.12 99	0.12 193
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 120	0.18 189	0.34 174	0.37 221	0.18 67	0.28 125	0.30 251	0.48 171	0.27 64	0.29 131	0.30 117	0.32 152	0.17 21	0.52 254	0.23 118	0.12 61	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.13 148	0.10 60

RSM++	0.25 120	0.18 189	0.34 174	0.36 197	0.20 138	0.28 125	0.30 251	0.51 189	0.32 122	0.25 74	0.22 41	0.37 198	0.21 81	0.50 239	0.24 135	0.12 61	0.10 95	0.14 163	0.12 189	0.14 199	0.10 60

RSM	0.25 120	0.18 189	0.33 153	0.36 197	0.20 138	0.27 103	0.34 337	0.51 189	0.27 64	0.26 85	0.23 46	0.39 214	0.21 81	0.56 288	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.14 199	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 120	0.14 25	0.74 550	0.33 96	0.19 97	0.29 137	0.22 88	0.38 78	0.29 89	0.25 74	0.22 41	0.23 68	0.32 241	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.30 573

MoCha-V2	0.25 120	0.15 65	0.29 79	0.40 333	0.18 67	0.27 103	0.26 169	0.49 176	0.27 64	0.36 184	0.27 90	0.33 165	0.35 278	0.49 231	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.11 133

EGLCR-Stereo	0.25 120	0.16 94	0.33 153	0.34 126	0.20 138	0.35 232	0.20 46	0.52 199	0.36 158	0.28 118	0.27 90	0.41 240	0.18 39	0.45 189	0.26 195	0.14 177	0.10 95	0.16 252	0.14 277	0.13 148	0.11 133

DNS	0.26 138	0.17 143	0.36 202	0.37 221	0.22 201	0.33 203	0.23 114	0.47 162	0.30 97	0.34 169	0.34 148	0.45 273	0.24 119	0.28 15	0.21 55	0.19 434	0.11 226	0.13 107	0.12 189	0.16 322	0.16 369

DF	0.26 138	0.15 65	0.38 233	0.35 169	0.19 97	0.26 85	0.26 169	0.42 117	0.27 64	0.29 131	0.49 220	0.50 299	0.22 95	0.48 225	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.11 133

aanet-new	0.26 138	0.19 230	0.34 174	0.38 258	0.25 319	0.51 368	0.24 133	0.40 97	0.30 97	0.27 104	0.27 90	0.23 68	0.36 306	0.43 172	0.22 79	0.14 177	0.09 27	0.14 163	0.10 83	0.15 266	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 138	0.16 94	0.30 93	0.33 96	0.22 201	0.36 246	0.32 308	0.47 162	0.48 256	0.38 203	0.51 234	0.24 83	0.18 39	0.29 29	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.15 215	0.12 189	0.11 35	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 138	0.16 94	0.31 114	0.34 126	0.21 169	0.33 203	0.31 279	0.45 151	0.45 235	0.40 225	0.54 253	0.24 83	0.18 39	0.36 106	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.15 215	0.12 189	0.11 35	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 138	0.16 94	0.30 93	0.33 96	0.22 201	0.34 219	0.31 279	0.48 171	0.50 266	0.39 216	0.54 253	0.23 68	0.19 55	0.29 29	0.23 118	0.12 61	0.09 27	0.15 215	0.12 189	0.11 35	0.10 60

Foundation-i1	0.26 138	0.14 25	0.25 29	0.33 96	0.21 169	0.39 286	0.26 169	0.60 252	0.38 184	0.35 179	0.38 174	0.44 271	0.29 198	0.32 66	0.26 195	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.11 148	0.11 35	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 138	0.16 94	0.32 134	0.34 126	0.21 169	0.35 232	0.36 384	0.44 144	0.41 204	0.38 203	0.54 253	0.22 52	0.21 81	0.28 15	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.15 215	0.12 189	0.11 35	0.10 60

NLSM3	0.26 138	0.16 94	0.30 93	0.38 258	0.21 169	0.34 219	0.27 192	0.57 228	0.47 247	0.28 118	0.35 156	0.29 127	0.24 119	0.42 161	0.27 215	0.12 61	0.10 95	0.16 252	0.15 309	0.12 99	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 138	0.15 65	0.30 93	0.36 197	0.29 456	0.19 17	0.20 46	0.32 37	0.31 108	0.26 85	0.26 82	0.29 127	0.29 198	0.38 124	0.24 135	0.17 367	0.10 95	0.14 163	0.10 83	0.70 659	0.12 193

Replicate-Monster	0.26 138	0.15 65	1.07 606	0.30 23	0.17 38	0.38 272	0.19 28	0.43 136	0.39 196	0.23 51	0.21 30	0.23 68	0.21 81	0.45 189	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.09 1	0.14 287

S2M2_L	0.26 138	0.22 358	0.33 153	0.31 49	0.25 319	0.24 57	0.13 1	0.35 54	0.41 204	0.25 74	0.36 166	0.30 141	0.25 132	0.30 47	0.26 195	0.22 503	0.19 531	0.17 299	0.19 457	0.21 467	0.18 415
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 138	0.18 189	0.34 174	0.35 169	0.24 288	0.23 44	0.28 222	0.51 189	0.36 158	0.31 143	0.36 166	0.37 198	0.20 69	0.57 300	0.22 79	0.13 117	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.16 322	0.12 193

SCV	0.26 138	0.19 230	0.33 153	0.35 169	0.21 169	0.27 103	0.34 337	0.56 220	0.28 77	0.24 63	0.28 103	0.37 198	0.23 109	0.49 231	0.22 79	0.18 401	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.15 266	0.11 133

castereo++	0.26 138	0.16 94	0.26 43	0.33 96	0.19 97	0.75 516	0.20 46	0.37 69	0.47 247	0.23 51	0.23 46	0.35 184	0.28 179	0.39 130	0.19 12	0.14 177	0.09 27	0.14 163	0.09 13	0.11 35	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 138	0.19 230	0.35 190	0.35 169	0.22 201	0.36 246	0.32 308	0.39 86	0.34 135	0.37 191	0.30 117	0.33 165	0.24 119	0.53 263	0.24 135	0.12 61	0.10 95	0.16 252	0.12 189	0.12 99	0.11 133

mms	0.26 138	0.21 317	0.33 153	0.37 221	0.25 319	0.30 156	0.33 320	0.40 97	0.32 122	0.28 118	0.34 148	0.34 169	0.20 69	0.45 189	0.26 195	0.12 61	0.11 226	0.16 252	0.12 189	0.14 199	0.11 133

ours_stereo	0.26 138	0.21 317	0.33 153	0.38 258	0.23 255	0.30 156	0.33 320	0.42 117	0.38 184	0.26 85	0.34 148	0.35 184	0.23 109	0.47 214	0.27 215	0.13 117	0.11 226	0.16 252	0.12 189	0.14 199	0.10 60

Occ-G	0.26 138	0.14 25	0.28 72	0.34 126	0.20 138	0.27 103	0.34 337	0.41 108	0.31 108	0.29 131	0.43 196	0.49 294	0.25 132	0.47 214	0.28 238	0.13 117	0.11 226	0.14 163	0.11 148	0.12 99	0.12 193

gcap-zeroshot	0.26 138	0.16 94	0.31 114	0.33 96	0.22 201	0.36 246	0.31 279	0.47 162	0.46 240	0.38 203	0.50 224	0.24 83	0.18 39	0.28 15	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.15 215	0.12 189	0.11 35	0.10 60

test_for_model	0.26 138	0.16 94	0.31 114	0.33 96	0.22 201	0.36 246	0.32 308	0.47 162	0.48 256	0.38 203	0.51 234	0.24 83	0.18 39	0.29 29	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.15 215	0.12 189	0.11 35	0.11 133

MaDis-Stereo	0.26 138	0.18 189	0.36 202	0.36 197	0.26 367	0.27 103	0.27 192	0.43 136	0.35 148	0.27 104	0.26 82	0.41 240	0.28 179	0.40 139	0.28 238	0.16 312	0.14 408	0.16 252	0.13 237	0.14 199	0.12 193

testlalala	0.26 138	0.16 94	0.31 114	0.33 96	0.22 201	0.36 246	0.31 279	0.47 162	0.46 240	0.38 203	0.50 224	0.24 83	0.18 39	0.28 15	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.15 215	0.12 189	0.11 35	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 138	0.22 358	0.36 202	0.48 519	0.22 201	0.20 21	0.29 231	0.51 189	0.44 226	0.28 118	0.23 46	0.42 250	0.26 149	0.29 29	0.26 195	0.15 255	0.13 369	0.13 107	0.11 148	0.16 322	0.12 193
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	0.27 162	0.16 94	0.88 581	0.34 126	0.22 201	0.22 33	0.31 279	0.39 86	0.41 204	0.26 85	0.24 60	0.26 107	0.19 55	0.42 161	0.28 238	0.10 14	0.12 297	0.12 49	0.16 343	0.12 99	0.14 287

tt45	0.27 162	0.17 143	0.34 174	0.35 169	0.23 255	0.38 272	0.28 222	0.46 158	0.28 77	0.40 225	0.27 90	0.38 207	0.25 132	0.57 300	0.26 195	0.13 117	0.11 226	0.16 252	0.13 237	0.12 99	0.14 287

999	0.27 162	0.16 94	0.35 190	0.36 197	0.24 288	0.31 175	0.27 192	0.49 176	0.38 184	0.26 85	0.30 117	0.39 214	0.23 109	0.63 377	0.25 166	0.13 117	0.10 95	0.14 163	0.12 189	0.12 99	0.14 287

Pointernet	0.27 162	0.14 25	0.33 153	0.35 169	0.23 255	0.35 232	0.21 71	0.72 359	0.38 184	0.39 216	0.36 166	0.34 169	0.25 132	0.36 106	0.25 166	0.15 255	0.10 95	0.12 49	0.08 1	0.11 35	0.10 60

trnet	0.27 162	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 258	0.23 114	0.52 199	0.72 367	0.42 237	0.51 234	0.34 169	0.26 149	0.39 130	0.25 166	0.15 255	0.11 226	0.12 49	0.08 1	0.11 35	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 162	0.17 143	0.37 220	0.40 333	0.27 402	0.30 156	0.28 222	0.39 86	0.31 108	0.29 131	0.46 207	0.27 115	0.25 132	0.47 214	0.34 310	0.17 367	0.13 369	0.13 107	0.12 189	0.14 199	0.12 193

AEACV	0.27 162	0.17 143	0.31 114	0.34 126	0.45 605	0.26 85	0.28 222	0.37 69	0.32 122	0.30 139	0.46 207	0.31 149	0.37 313	0.36 106	0.24 135	0.14 177	0.10 95	0.15 215	0.12 189	0.13 148	0.11 133

LoS_RVC	0.27 162	0.16 94	0.27 56	0.32 77	0.30 475	0.44 334	0.34 337	0.41 108	0.33 128	0.31 143	0.51 234	0.29 127	0.32 241	0.36 106	0.28 238	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 35	0.19 449

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 170	0.51 608	1.28 630	0.31 49	0.19 97	0.22 33	0.22 88	0.45 151	0.28 77	0.23 51	0.32 134	0.25 98	0.24 119	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 170	0.23 380	1.22 625	0.34 126	0.21 169	0.29 137	0.21 71	0.41 108	0.33 128	0.24 63	0.30 117	0.32 152	0.28 179	0.33 82	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.13 107	0.10 83	0.10 8	0.11 133

VMStereo-Base	0.28 170	0.16 94	0.27 56	0.30 23	0.17 38	0.30 156	0.27 192	0.50 186	0.65 332	0.32 158	0.47 213	0.42 250	0.24 119	0.41 150	0.27 215	0.15 255	0.11 226	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.14 287

water-stereo	0.28 170	0.14 25	0.29 79	0.35 169	0.19 97	0.36 246	0.23 114	0.62 264	0.38 184	0.39 216	0.62 285	0.41 240	0.35 278	0.28 15	0.27 215	0.14 177	0.13 369	0.13 107	0.12 189	0.12 99	0.10 60

castereo	0.28 170	0.16 94	0.32 134	0.35 169	0.21 169	0.40 292	0.42 482	0.50 186	0.66 336	0.26 85	0.41 187	0.37 198	0.36 306	0.33 82	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.11 35	0.10 60

fffy	0.28 170	0.21 317	0.34 174	0.37 221	0.23 255	0.33 203	0.29 231	0.51 189	0.41 204	0.32 158	0.37 171	0.39 214	0.27 163	0.50 239	0.27 215	0.12 61	0.11 226	0.16 252	0.13 237	0.14 199	0.11 133

WCG-NET	0.28 170	0.15 65	0.33 153	0.33 96	0.19 97	0.33 203	0.27 192	0.39 86	0.80 426	0.46 257	0.49 220	0.39 214	0.25 132	0.40 139	0.25 166	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.11 148	0.12 99	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 170	0.15 65	0.42 301	0.33 96	0.21 169	0.25 75	0.25 147	0.45 151	0.54 282	0.34 169	0.42 190	0.43 261	0.27 163	0.48 225	0.24 135	0.14 177	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.11 35	0.12 193

MGS-Stereo	0.28 170	0.19 230	0.40 269	0.36 197	0.23 255	0.37 258	0.30 251	0.39 86	0.44 226	0.31 143	0.51 234	0.40 228	0.24 119	0.43 172	0.26 195	0.15 255	0.12 297	0.15 215	0.13 237	0.14 199	0.13 241

GCAPDPT-zeroshot	0.28 170	0.15 65	0.42 301	0.33 96	0.21 169	0.25 75	0.25 147	0.45 151	0.54 282	0.34 169	0.42 190	0.43 261	0.27 163	0.48 225	0.24 135	0.14 177	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.11 35	0.12 193

GCAP-Stereo	0.28 170	0.19 230	0.40 269	0.38 258	0.19 97	0.38 272	0.23 114	0.57 228	0.41 204	0.45 250	0.49 220	0.39 214	0.27 163	0.33 82	0.23 118	0.14 177	0.12 297	0.14 163	0.11 148	0.12 99	0.11 133

CES	0.28 170	0.14 25	0.23 6	0.30 23	0.70 656	0.37 258	0.27 192	0.48 171	0.46 240	0.34 169	0.48 216	0.27 115	0.22 95	0.39 130	0.23 118	0.13 117	0.11 226	0.12 49	0.08 1	0.13 148	0.17 396

MC-Stereo	0.28 170	0.17 143	0.32 134	0.38 258	0.20 138	0.26 85	0.26 169	0.49 176	0.37 175	0.37 191	0.61 282	0.41 240	0.31 234	0.55 277	0.25 166	0.13 117	0.09 27	0.14 163	0.12 189	0.12 99	0.11 133

CroCo-Stereo Lap2	0.28 170	0.24 418	0.39 255	0.50 548	0.29 456	0.20 21	0.31 279	0.49 176	0.38 184	0.24 63	0.27 90	0.46 281	0.31 234	0.39 130	0.30 264	0.14 177	0.15 439	0.16 252	0.13 237	0.16 322	0.15 319

CREStereo	0.28 170	0.15 65	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 258	0.25 147	0.51 189	0.72 367	0.42 237	0.51 234	0.32 152	0.26 149	0.38 124	0.25 166	0.16 312	0.11 226	0.12 49	0.08 1	0.12 99	0.11 133
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	0.29 185	0.19 230	0.35 190	0.40 333	0.23 255	0.27 103	0.33 320	0.63 272	0.39 196	0.45 250	0.60 276	0.39 214	0.18 39	0.40 139	0.26 195	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.14 199	0.10 60

DA	0.29 185	0.17 143	0.31 114	0.40 333	0.20 138	0.74 510	0.33 320	0.47 162	0.44 226	0.34 169	0.39 179	0.39 214	0.32 241	0.32 66	0.24 135	0.15 255	0.11 226	0.16 252	0.11 148	0.15 266	0.10 60

GGEV	0.29 185	0.17 143	0.31 114	0.40 333	0.20 138	0.74 510	0.33 320	0.47 162	0.44 226	0.34 169	0.39 179	0.39 214	0.32 241	0.32 66	0.24 135	0.15 255	0.11 226	0.16 252	0.11 148	0.15 266	0.10 60

FlowAnything_test	0.29 185	0.19 230	0.39 255	0.47 511	0.26 367	0.46 348	0.25 147	0.43 136	0.31 108	0.29 131	0.26 82	0.35 184	0.26 149	0.40 139	0.37 362	0.21 476	0.15 439	0.22 484	0.26 580	0.16 322	0.16 369

depthmonostereo	0.29 185	0.14 25	0.31 114	0.35 169	0.17 38	0.46 348	0.27 192	0.69 328	0.57 298	0.35 179	0.42 190	0.31 149	0.35 278	0.35 102	0.27 215	0.14 177	0.12 297	0.13 107	0.12 189	0.11 35	0.10 60

HART	0.29 185	0.16 94	0.32 134	0.40 333	0.21 169	0.32 194	0.26 169	0.62 264	0.31 108	0.33 165	0.65 295	0.41 240	0.22 95	0.55 277	0.25 166	0.12 61	0.10 95	0.15 215	0.11 148	0.15 266	0.11 133

ff7	0.29 185	0.21 317	0.38 233	0.36 197	0.26 367	0.31 175	0.35 362	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.33 137	0.32 152	0.29 198	0.58 321	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 299	0.12 189	0.14 199	0.15 319

IGEVStereo-DCA	0.29 185	0.22 358	0.38 233	0.35 169	0.27 402	0.37 258	0.35 362	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.30 117	0.35 184	0.27 163	0.51 247	0.22 79	0.15 255	0.12 297	0.16 252	0.12 189	0.13 148	0.15 319

ffff	0.29 185	0.21 317	0.38 233	0.36 197	0.26 367	0.31 175	0.35 362	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.33 137	0.32 152	0.29 198	0.58 321	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 299	0.12 189	0.14 199	0.15 319

rrr	0.29 185	0.22 358	0.41 280	0.35 169	0.27 402	0.37 258	0.32 308	0.52 199	0.42 215	0.38 203	0.30 117	0.35 184	0.27 163	0.51 247	0.22 79	0.15 255	0.12 297	0.16 252	0.13 237	0.13 148	0.14 287

11t	0.29 185	0.21 317	0.38 233	0.36 197	0.26 367	0.31 175	0.35 362	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.33 137	0.32 152	0.29 198	0.58 321	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 299	0.12 189	0.14 199	0.15 319

anonymousdsp	0.29 185	0.21 317	0.38 233	0.37 221	0.25 319	0.30 156	0.35 362	0.63 272	0.35 148	0.39 216	0.33 137	0.33 165	0.28 179	0.59 339	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 299	0.12 189	0.14 199	0.15 319

LoS	0.29 185	0.15 65	0.30 93	0.29 12	0.18 67	0.33 203	0.29 231	0.51 189	0.72 367	0.34 169	0.52 246	0.41 240	0.28 179	0.47 214	0.28 238	0.15 255	0.11 226	0.13 107	0.09 13	0.11 35	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 185	0.21 317	0.38 233	0.35 169	0.24 288	0.32 194	0.43 489	0.57 228	0.37 175	0.33 165	0.30 117	0.32 152	0.28 179	0.57 300	0.26 195	0.13 117	0.11 226	0.16 252	0.13 237	0.13 148	0.13 241

ccc-4	0.29 185	0.21 317	0.38 233	0.36 197	0.26 367	0.31 175	0.35 362	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.33 137	0.32 152	0.29 198	0.58 321	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 299	0.12 189	0.14 199	0.15 319

IGEV-Stereo	0.29 185	0.21 317	0.38 233	0.37 221	0.25 319	0.30 156	0.35 362	0.63 272	0.35 148	0.39 216	0.33 137	0.33 165	0.28 179	0.59 339	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 299	0.12 189	0.14 199	0.15 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 185	0.19 230	0.27 56	0.44 457	0.19 97	0.31 175	0.26 169	0.47 162	0.43 219	0.37 191	0.47 213	0.41 240	0.23 109	0.50 239	0.34 310	0.14 177	0.18 513	0.19 396	0.16 343	0.16 322	0.13 241

test_xeample3	0.29 185	0.21 317	0.41 280	0.35 169	0.26 367	0.35 232	0.32 308	0.56 220	0.36 158	0.43 243	0.32 134	0.34 169	0.28 179	0.54 270	0.23 118	0.14 177	0.11 226	0.16 252	0.12 189	0.14 199	0.13 241

DN	0.30 203	0.17 143	0.33 153	0.37 221	0.26 367	0.35 232	0.27 192	0.54 214	0.55 289	0.32 158	0.42 190	0.50 299	0.23 109	0.39 130	0.22 79	0.21 476	0.14 408	0.16 252	0.13 237	0.17 362	0.18 415

PSi22	0.30 203	0.18 189	0.30 93	0.36 197	0.19 97	0.30 156	0.19 28	0.42 117	0.73 374	0.27 104	0.32 134	0.57 331	0.43 354	0.77 490	0.25 166	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 199	0.11 133

Wave_Phase_stereo	0.30 203	0.16 94	0.88 581	0.34 126	0.22 201	0.64 469	0.31 279	0.54 214	0.41 204	0.26 85	0.24 60	0.26 107	0.19 55	0.42 161	0.28 238	0.10 14	0.12 297	0.12 49	0.16 343	0.12 99	0.14 287

DilatedVolume-Stereo	0.30 203	0.15 65	0.34 174	0.33 96	0.20 138	0.53 381	0.25 147	0.56 220	0.43 219	0.56 296	0.50 224	0.35 184	0.29 198	0.49 231	0.28 238	0.13 117	0.11 226	0.12 49	0.11 148	0.11 35	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 203	0.18 189	0.39 255	0.40 333	0.24 288	0.42 319	0.42 482	0.63 272	0.41 204	0.37 191	0.35 156	0.32 152	0.26 149	0.53 263	0.25 166	0.12 61	0.10 95	0.15 215	0.12 189	0.15 266	0.10 60

Reg-Stereo(zero)	0.30 203	0.16 94	0.28 72	0.34 126	0.18 67	0.32 194	0.20 46	0.63 272	0.68 346	0.50 275	0.52 246	0.51 305	0.30 217	0.45 189	0.25 166	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.11 133

CASnet	0.30 203	0.20 277	0.33 153	0.41 370	0.16 24	0.26 85	0.24 133	0.52 199	0.53 278	0.52 284	0.54 253	0.39 214	0.24 119	0.40 139	0.26 195	0.14 177	0.10 95	0.22 484	0.18 426	0.18 391	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 203	0.15 65	0.31 114	0.30 23	0.17 38	0.55 394	0.23 114	0.44 144	0.55 289	0.59 303	0.68 310	0.37 198	0.26 149	0.35 102	0.27 215	0.15 255	0.16 471	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.14 287

rvit_stereo_0081_aga	0.31 211	0.28 492	0.44 328	0.42 416	0.29 456	0.34 219	0.31 279	0.44 144	0.40 200	0.39 216	0.44 198	0.40 228	0.32 241	0.42 161	0.29 257	0.23 520	0.17 491	0.19 396	0.16 343	0.20 443	0.15 319

rvit_stereo_0080	0.31 211	0.25 444	0.40 269	0.39 290	0.28 427	0.27 103	0.46 505	0.49 176	0.44 226	0.35 179	0.42 190	0.40 228	0.28 179	0.41 150	0.33 294	0.22 503	0.17 491	0.17 299	0.16 343	0.22 490	0.15 319

WCG-NET（raft）	0.31 211	0.15 65	0.36 202	0.32 77	0.19 97	0.35 232	0.27 192	0.51 189	0.78 415	0.45 250	0.55 262	0.48 288	0.27 163	0.54 270	0.26 195	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.11 148	0.12 99	0.11 133

whm_eth	0.31 211	0.25 444	0.40 269	0.39 290	0.28 427	0.27 103	0.46 505	0.49 176	0.44 226	0.35 179	0.42 190	0.40 228	0.28 179	0.41 150	0.33 294	0.22 503	0.17 491	0.17 299	0.16 343	0.22 490	0.15 319

plain	0.31 211	0.20 277	0.50 420	0.39 290	0.29 456	0.27 103	0.30 251	0.44 144	0.35 148	0.31 143	0.66 302	0.30 141	0.31 234	0.65 400	0.31 272	0.17 367	0.13 369	0.20 427	0.15 309	0.17 362	0.12 193

MIF-Stereo (partial)	0.31 211	0.18 189	0.37 220	0.41 370	0.31 497	0.28 125	0.23 114	0.47 162	0.42 215	0.31 143	0.63 286	0.36 194	0.35 278	0.57 300	0.31 272	0.17 367	0.13 369	0.19 396	0.17 398	0.18 391	0.14 287

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 217	0.38 563	2.34 669	0.33 96	0.19 97	0.20 21	0.22 88	0.43 136	0.29 89	0.22 45	0.25 70	0.22 52	0.26 149	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.10 60

RT-Monster	0.32 217	0.17 143	0.30 93	0.34 126	0.26 367	0.38 272	0.20 46	0.56 220	0.76 396	0.61 314	0.64 292	0.49 294	0.28 179	0.41 150	0.30 264	0.14 177	0.11 226	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.13 241

WQFJA1	0.32 217	0.19 230	0.34 174	0.39 290	0.26 367	0.62 450	0.30 251	0.56 220	0.47 247	0.37 191	0.39 179	0.38 207	0.33 260	0.50 239	0.42 404	0.14 177	0.18 513	0.16 252	0.14 277	0.14 199	0.13 241

WQFJX	0.32 217	0.18 189	0.33 153	0.39 290	0.27 402	0.60 439	0.30 251	0.53 211	0.47 247	0.39 216	0.38 174	0.34 169	0.33 260	0.61 353	0.40 389	0.14 177	0.17 491	0.16 252	0.13 237	0.14 199	0.14 287

NLMM	0.32 217	0.19 230	0.34 174	0.39 290	0.26 367	0.62 450	0.30 251	0.56 220	0.47 247	0.37 191	0.39 179	0.38 207	0.33 260	0.49 231	0.42 404	0.14 177	0.18 513	0.16 252	0.14 277	0.14 199	0.13 241

NLSM1	0.32 217	0.18 189	0.34 174	0.39 290	0.25 319	0.66 481	0.27 192	0.57 228	0.50 266	0.37 191	0.53 250	0.29 127	0.28 179	0.54 270	0.32 281	0.16 312	0.17 491	0.18 352	0.15 309	0.14 199	0.12 193

FE-Mocha	0.32 217	0.19 230	0.50 420	0.38 258	0.27 402	0.30 156	0.20 46	0.71 353	0.36 158	0.65 347	0.56 265	0.54 318	0.25 132	0.38 124	0.22 79	0.15 255	0.10 95	0.17 299	0.16 343	0.13 148	0.12 193

rvit_stereo_0081	0.32 217	0.24 418	0.47 371	0.43 437	0.26 367	0.30 156	0.37 401	0.42 117	0.55 289	0.36 184	0.40 184	0.39 214	0.35 278	0.43 172	0.33 294	0.22 503	0.16 471	0.19 396	0.16 343	0.19 425	0.13 241

rvit_stereo_0082	0.32 217	0.24 418	0.47 371	0.43 437	0.26 367	0.30 156	0.37 401	0.42 117	0.55 289	0.36 184	0.40 184	0.39 214	0.35 278	0.43 172	0.33 294	0.22 503	0.16 471	0.19 396	0.16 343	0.19 425	0.13 241

RAFT-Stereo-weight	0.32 217	0.18 189	0.33 153	0.39 290	0.22 201	0.26 85	0.29 231	0.67 308	0.80 426	0.53 287	0.51 234	0.58 340	0.20 69	0.47 214	0.27 215	0.13 117	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.13 148	0.11 133

CAS++	0.32 217	0.24 418	0.36 202	0.37 221	0.26 367	0.28 125	0.23 114	0.87 434	0.50 266	0.47 264	0.45 202	0.26 107	0.21 81	0.49 231	0.24 135	0.23 520	0.19 531	0.22 484	0.17 398	0.21 467	0.16 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 217	0.22 358	0.34 174	0.42 416	0.28 427	0.40 292	0.50 531	0.72 359	0.37 175	0.37 191	0.34 148	0.32 152	0.31 234	0.59 339	0.27 215	0.14 177	0.13 369	0.18 352	0.17 398	0.17 362	0.16 369

MSKI-zero shot	0.32 217	0.17 143	0.34 174	0.39 290	0.21 169	0.32 194	0.22 88	0.61 259	0.43 219	0.52 284	0.64 292	0.61 367	0.20 69	0.74 472	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.10 83	0.12 99	0.12 193

iRaftStereo_RVC	0.32 217	0.19 230	0.37 220	0.39 290	0.22 201	0.31 175	0.29 231	0.68 319	0.51 271	0.49 270	0.66 302	0.37 198	0.23 109	0.45 189	0.33 294	0.14 177	0.10 95	0.18 352	0.17 398	0.15 266	0.12 193

CREStereo++_RVC	0.32 217	0.15 65	0.23 6	0.31 49	0.24 288	0.27 103	0.22 88	0.46 158	0.88 475	0.46 257	0.80 370	0.30 141	0.26 149	0.36 106	0.33 294	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.51 662	0.13 148	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	0.32 217	0.53 619	0.26 43	0.51 564	0.20 138	0.37 258	0.24 133	0.40 97	0.73 374	0.54 291	0.69 312	0.31 149	0.25 132	0.32 66	0.27 215	0.16 312	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.13 148	0.11 133

PMTNet	0.32 217	0.16 94	0.24 16	0.29 12	0.18 67	0.45 343	0.22 88	0.56 220	0.63 319	0.46 257	0.54 253	0.39 214	0.34 272	0.48 225	0.24 135	0.75 667	0.10 95	0.12 49	0.08 1	0.12 99	0.11 133

ManiGeoR	0.33 234	0.17 143	0.43 315	0.31 49	0.22 201	0.40 292	0.27 192	0.73 371	0.49 260	0.40 225	0.63 286	0.40 228	0.32 241	0.62 363	0.41 396	0.16 312	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.15 266	0.16 369

HLf10	0.33 234	0.17 143	0.43 315	0.31 49	0.22 201	0.40 292	0.27 192	0.73 371	0.49 260	0.40 225	0.63 286	0.40 228	0.32 241	0.62 363	0.41 396	0.16 312	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.15 266	0.16 369

HLf8	0.33 234	0.17 143	0.39 255	0.30 23	0.22 201	0.43 324	0.27 192	0.71 353	0.67 340	0.44 246	0.60 276	0.36 194	0.30 217	0.58 321	0.35 328	0.18 401	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.17 362	0.18 415

TestStereo_HL3	0.33 234	0.17 143	0.57 468	0.30 23	0.21 169	0.34 219	0.24 133	0.65 287	0.47 247	0.42 237	0.59 273	0.42 250	0.35 278	0.68 432	0.51 476	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.14 199	0.15 319

WQFJX1	0.33 234	0.19 230	0.34 174	0.41 370	0.28 427	0.53 381	0.33 320	0.51 189	0.50 266	0.39 216	0.36 166	0.34 169	0.31 234	0.69 439	0.39 380	0.15 255	0.18 513	0.16 252	0.14 277	0.16 322	0.14 287

NLMM1	0.33 234	0.21 317	0.36 202	0.41 370	0.25 319	0.55 394	0.33 320	0.55 216	0.63 319	0.42 237	0.44 198	0.30 141	0.25 132	0.63 377	0.38 371	0.16 312	0.18 513	0.17 299	0.14 277	0.15 266	0.13 241

xyz-stereo-finetune	0.33 234	0.18 189	0.36 202	0.33 96	0.18 67	0.57 414	0.31 279	0.58 236	0.69 353	0.45 250	0.54 253	0.38 207	0.33 260	0.56 288	0.36 345	0.12 61	0.12 297	0.16 252	0.13 237	0.13 148	0.12 193

MM-Stereo_test1	0.33 234	0.19 230	0.36 202	0.41 370	0.23 255	0.36 246	0.45 501	0.58 236	0.54 282	0.60 307	0.50 224	0.38 207	0.37 313	0.60 345	0.26 195	0.15 255	0.13 369	0.17 299	0.14 277	0.15 266	0.12 193

tg	0.33 234	0.18 189	0.37 220	0.39 290	0.22 201	0.38 272	0.26 169	0.70 344	0.56 296	0.47 264	0.65 295	0.42 250	0.24 119	0.55 277	0.33 294	0.14 177	0.10 95	0.18 352	0.17 398	0.14 199	0.11 133

model_zeroshot	0.33 234	0.18 189	0.48 393	0.39 290	0.28 427	0.45 343	0.25 147	0.63 272	0.45 235	0.61 314	0.50 224	0.51 305	0.25 132	0.45 189	0.26 195	0.16 312	0.13 369	0.15 215	0.14 277	0.13 148	0.13 241

rvit_stereo_ft	0.33 234	0.25 444	0.47 371	0.52 577	0.32 514	0.33 203	0.47 512	0.49 176	0.50 266	0.34 169	0.41 187	0.41 240	0.32 241	0.48 225	0.34 310	0.22 503	0.14 408	0.19 396	0.18 426	0.19 425	0.14 287

4D-IteraStereo	0.33 234	0.18 189	0.40 269	0.40 333	0.24 288	0.32 194	0.27 192	0.58 236	0.72 367	0.65 347	0.54 253	0.42 250	0.23 109	0.45 189	0.28 238	0.14 177	0.09 27	0.19 396	0.16 343	0.16 322	0.11 133

HLF11	0.34 246	0.17 143	0.42 301	0.30 23	0.23 255	0.36 246	0.22 88	0.69 328	0.48 256	0.49 270	0.66 302	0.43 261	0.37 313	0.70 446	0.45 439	0.15 255	0.12 297	0.13 107	0.11 148	0.15 266	0.17 396

TestStereo_HLe17	0.34 246	0.17 143	0.46 358	0.32 77	0.21 169	0.42 319	0.31 279	0.70 344	0.66 336	0.46 257	0.68 310	0.36 194	0.30 217	0.61 353	0.36 345	0.16 312	0.10 95	0.14 163	0.13 237	0.15 266	0.15 319

TestStereo_HL2	0.34 246	0.16 94	0.47 371	0.30 23	0.21 169	0.43 324	0.25 147	0.67 308	0.52 274	0.42 237	0.70 317	0.42 250	0.37 313	0.65 400	0.40 389	0.16 312	0.11 226	0.13 107	0.11 148	0.14 199	0.15 319

TestStereo_HL1	0.34 246	0.17 143	0.43 315	0.31 49	0.22 201	0.37 258	0.26 169	0.72 359	0.61 304	0.48 267	0.60 276	0.40 228	0.31 234	0.62 363	0.39 380	0.16 312	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.15 266	0.16 369

NLCSM	0.34 246	0.21 317	0.34 174	0.44 457	0.29 456	0.54 388	0.36 384	0.52 199	0.47 247	0.46 257	0.37 171	0.34 169	0.34 272	0.71 452	0.41 396	0.16 312	0.17 491	0.17 299	0.16 343	0.17 362	0.16 369

IGEV-FE	0.34 246	0.18 189	0.67 516	0.39 290	0.28 427	0.30 156	0.25 147	0.74 375	0.31 108	0.62 317	0.57 267	0.54 318	0.25 132	0.53 263	0.27 215	0.14 177	0.10 95	0.15 215	0.14 277	0.14 199	0.12 193

MM-Stereo_test3	0.34 246	0.19 230	0.31 114	0.41 370	0.25 319	0.35 232	0.44 498	0.72 359	0.92 504	0.46 257	0.52 246	0.41 240	0.29 198	0.44 184	0.28 238	0.16 312	0.15 439	0.17 299	0.13 237	0.14 199	0.13 241

rvit_stereo_0083	0.34 246	0.24 418	0.50 420	0.44 457	0.27 402	0.34 219	0.35 362	0.45 151	0.62 308	0.37 191	0.47 213	0.42 250	0.35 278	0.40 139	0.36 345	0.22 503	0.20 543	0.20 427	0.17 398	0.20 443	0.14 287

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 246	0.27 478	0.45 341	0.36 197	0.25 319	0.48 357	0.30 251	0.58 236	0.90 492	0.42 237	0.36 166	0.30 141	0.29 198	0.49 231	0.30 264	0.16 312	0.14 408	0.18 352	0.15 309	0.18 391	0.15 319

AE-Stereo	0.34 246	0.21 317	0.42 301	0.48 519	0.31 497	0.48 357	0.35 362	0.61 259	0.62 308	0.32 158	0.55 262	0.52 310	0.27 163	0.47 214	0.29 257	0.13 117	0.13 369	0.18 352	0.16 343	0.15 266	0.12 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 246	0.18 189	0.67 516	0.39 290	0.28 427	0.30 156	0.25 147	0.74 375	0.31 108	0.62 317	0.57 267	0.54 318	0.25 132	0.53 263	0.27 215	0.14 177	0.10 95	0.15 215	0.14 277	0.14 199	0.12 193

RAFT-Test	0.34 246	0.18 189	0.37 220	0.38 258	0.23 255	0.50 364	0.23 114	0.69 328	0.40 200	0.60 307	0.85 404	0.61 367	0.28 179	0.46 205	0.27 215	0.14 177	0.11 226	0.14 163	0.11 148	0.13 148	0.12 193

CAS	0.34 246	0.13 4	0.25 29	1.28 674	0.30 475	0.46 348	0.38 423	0.48 171	0.47 247	0.34 169	0.52 246	0.24 83	0.19 55	0.29 29	0.27 215	0.69 665	0.08 2	0.12 49	0.08 1	0.12 99	0.15 319

test-3	0.34 246	0.16 94	0.43 315	0.39 290	0.21 169	0.43 324	0.22 88	0.63 272	0.78 415	0.71 392	0.45 202	0.64 382	0.27 163	0.43 172	0.31 272	0.12 61	0.09 27	0.17 299	0.13 237	0.12 99	0.10 60

test_1	0.34 246	0.16 94	0.43 315	0.39 290	0.21 169	0.43 324	0.23 114	0.63 272	0.78 415	0.68 371	0.45 202	0.64 382	0.27 163	0.43 172	0.31 272	0.12 61	0.09 27	0.17 299	0.13 237	0.12 99	0.10 60

cross-raft	0.34 246	0.20 277	0.37 220	0.44 457	0.23 255	0.32 194	0.35 362	0.74 375	0.40 200	0.60 307	0.77 346	0.57 331	0.27 163	0.43 172	0.28 238	0.12 61	0.10 95	0.15 215	0.13 237	0.15 266	0.11 133

raftrobust	0.34 246	0.19 230	0.36 202	0.41 370	0.27 402	0.30 156	0.25 147	0.71 353	0.63 319	0.58 301	0.55 262	0.45 273	0.46 376	0.51 247	0.29 257	0.16 312	0.12 297	0.14 163	0.12 189	0.12 99	0.13 241

EAI-Stereo	0.34 246	0.19 230	0.44 328	0.39 290	0.21 169	0.31 175	0.30 251	1.15 557	0.30 97	0.49 270	0.75 336	0.36 194	0.28 179	0.62 363	0.27 215	0.14 177	0.11 226	0.14 163	0.13 237	0.13 148	0.12 193

CFNet-RSSM	0.34 246	0.17 143	0.45 341	0.39 290	0.22 201	0.35 232	0.23 114	0.73 371	0.84 449	0.65 347	0.54 253	0.57 331	0.28 179	0.46 205	0.26 195	0.13 117	0.10 95	0.14 163	0.12 189	0.13 148	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 246	0.17 143	0.44 328	0.39 290	0.23 255	0.34 219	0.22 88	0.70 344	0.75 387	0.60 307	0.59 273	0.58 340	0.29 198	0.45 189	0.26 195	0.14 177	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.12 99	0.12 193

TestStereo-Hl	0.35 266	0.17 143	0.48 393	0.31 49	0.22 201	0.38 272	0.27 192	0.74 375	0.61 304	0.49 270	0.69 312	0.39 214	0.32 241	0.64 392	0.38 371	0.16 312	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.15 266	0.16 369

ACVNet-DCA	0.35 266	0.23 380	0.33 153	0.41 370	0.22 201	0.55 394	0.38 423	0.85 423	0.54 282	0.41 232	0.50 224	0.34 169	0.49 389	0.57 300	0.25 166	0.16 312	0.10 95	0.19 396	0.13 237	0.18 391	0.17 396

EKT-Stereo	0.35 266	0.23 380	0.39 255	0.43 437	0.29 456	0.38 272	0.31 279	0.69 328	0.64 327	0.45 250	0.63 286	0.49 294	0.27 163	0.56 288	0.33 294	0.18 401	0.14 408	0.18 352	0.15 309	0.16 322	0.16 369

Any-RAFT	0.35 266	0.16 94	0.30 93	0.34 126	0.21 169	0.52 373	0.22 88	0.88 439	0.73 374	0.53 287	0.73 325	0.64 382	0.28 179	0.46 205	0.24 135	0.15 255	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.12 193

HH	0.35 266	0.20 277	0.47 371	0.40 333	0.25 319	0.33 203	0.31 279	0.76 390	0.38 184	0.43 243	0.57 267	0.79 467	0.44 365	0.71 452	0.25 166	0.15 255	0.11 226	0.15 215	0.14 277	0.14 199	0.12 193

HanStereo	0.35 266	0.20 277	0.47 371	0.40 333	0.25 319	0.33 203	0.31 279	0.76 390	0.38 184	0.43 243	0.57 267	0.79 467	0.44 365	0.71 452	0.25 166	0.15 255	0.11 226	0.15 215	0.14 277	0.14 199	0.12 193

LL-Strereo2	0.35 266	0.24 418	0.48 393	0.41 370	0.26 367	0.35 232	0.24 133	0.67 308	0.44 226	0.54 291	0.51 234	0.66 400	0.25 132	0.66 410	0.30 264	0.14 177	0.12 297	0.23 505	0.20 483	0.18 391	0.13 241

anonymousdsp2	0.35 266	0.20 277	0.43 315	0.37 221	0.24 288	0.48 357	0.31 279	0.86 427	0.65 332	0.55 293	0.50 224	0.50 299	0.34 272	0.56 288	0.31 272	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.10 83	0.16 322	0.14 287

Selective-RAFT	0.35 266	0.23 380	0.51 435	0.44 457	0.21 169	0.64 469	0.27 192	0.59 241	0.63 319	0.40 225	0.38 174	0.55 323	0.40 338	0.57 300	0.35 328	0.13 117	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.16 322	0.13 241

RCA-Stereo	0.35 266	0.17 143	0.34 174	0.38 258	0.22 201	0.31 175	0.34 337	0.68 319	1.24 609	0.45 250	0.65 295	0.47 283	0.43 354	0.38 124	0.27 215	0.13 117	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.11 35	0.11 133

Patchmatch Stereo++	0.35 266	0.23 380	0.47 371	0.41 370	0.22 201	0.24 57	0.22 88	0.59 241	0.36 158	0.63 326	0.73 325	0.58 340	0.38 320	0.58 321	0.36 345	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.20 443	0.15 319
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	0.35 266	0.23 380	0.47 371	0.41 370	0.22 201	0.24 57	0.31 279	0.59 241	0.36 158	0.63 326	0.73 325	0.58 340	0.38 320	0.56 288	0.35 328	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.20 443	0.15 319

ROB_FTStereo_v2	0.35 266	0.23 380	0.47 371	0.41 370	0.22 201	0.24 57	0.31 279	0.59 241	0.36 158	0.63 326	0.73 325	0.57 331	0.38 320	0.57 300	0.36 345	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.20 443	0.15 319

ROB_FTStereo	0.35 266	0.23 380	0.47 371	0.41 370	0.22 201	0.25 75	0.21 71	0.59 241	0.36 158	0.63 326	0.73 325	0.58 340	0.38 320	0.57 300	0.35 328	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.20 443	0.15 319

HUI-Stereo	0.35 266	0.23 380	0.47 371	0.41 370	0.22 201	0.24 57	0.22 88	0.60 252	0.36 158	0.63 326	0.73 325	0.58 340	0.38 320	0.50 239	0.35 328	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.20 443	0.15 319

iGMRVC	0.35 266	0.23 380	0.47 371	0.41 370	0.22 201	0.24 57	0.30 251	0.59 241	0.36 158	0.63 326	0.73 325	0.58 340	0.38 320	0.58 321	0.36 345	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.20 443	0.15 319

iRAFT	0.35 266	0.23 380	0.47 371	0.41 370	0.22 201	0.24 57	0.22 88	0.59 241	0.36 158	0.63 326	0.73 325	0.58 340	0.38 320	0.58 321	0.36 345	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.20 443	0.15 319

RAFT-IKP	0.35 266	0.23 380	0.47 371	0.41 370	0.22 201	0.24 57	0.28 222	0.59 241	0.36 158	0.63 326	0.73 325	0.57 331	0.38 320	0.58 321	0.36 345	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.20 443	0.15 319

sCroCo_RVC	0.35 266	0.28 492	0.69 527	0.51 564	0.39 570	0.41 312	0.31 279	0.49 176	0.45 235	0.31 143	0.48 216	0.38 207	0.32 241	0.46 205	0.32 281	0.21 476	0.22 560	0.19 396	0.19 457	0.21 467	0.20 473

xyz-stereo-finetune2	0.36 285	0.19 230	0.38 233	0.32 77	0.19 97	0.82 547	0.29 231	0.52 199	0.32 122	0.51 278	0.78 357	0.43 261	0.45 370	0.69 439	0.44 430	0.13 117	0.12 297	0.17 299	0.13 237	0.12 99	0.13 241

1test111	0.36 285	0.23 380	0.33 153	0.41 370	0.22 201	0.55 394	0.38 423	0.85 423	0.54 282	0.41 232	0.50 224	0.34 169	0.49 389	0.55 277	0.45 439	0.16 312	0.10 95	0.19 396	0.13 237	0.18 391	0.17 396

11t1	0.36 285	0.21 317	0.42 301	0.35 169	0.22 201	0.62 450	0.29 231	0.69 328	0.43 219	0.60 307	0.53 250	0.53 314	0.48 385	0.56 288	0.40 389	0.18 401	0.14 408	0.16 252	0.13 237	0.17 362	0.17 396

tt1	0.36 285	0.24 418	0.32 134	0.41 370	0.22 201	0.54 388	0.38 423	0.68 319	1.04 561	0.41 232	0.46 207	0.35 184	0.45 370	0.57 300	0.25 166	0.16 312	0.10 95	0.19 396	0.13 237	0.16 322	0.16 369

knoymous	0.36 285	0.20 277	0.31 114	0.31 49	0.22 201	0.36 246	0.29 231	0.61 259	0.64 327	0.67 365	0.70 317	0.60 361	0.40 338	0.58 321	0.34 310	0.17 367	0.11 226	0.20 427	0.11 148	0.17 362	0.18 415

DCANet-4	0.36 285	0.20 277	0.48 393	0.34 126	0.19 97	0.29 137	0.30 251	0.66 298	0.92 504	0.69 379	0.78 357	0.40 228	0.47 380	0.45 189	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.11 35	0.13 241

test_4	0.36 285	0.18 189	0.31 114	0.44 457	0.25 319	0.20 21	0.34 337	0.56 220	0.41 204	0.59 303	1.45 610	0.43 261	0.25 132	0.63 377	0.28 238	0.12 61	0.10 95	0.17 299	0.19 457	0.15 266	0.11 133

test_3	0.36 285	0.19 230	0.44 328	0.44 457	0.23 255	0.48 357	0.36 384	0.66 298	0.82 439	0.64 338	0.45 202	0.68 408	0.25 132	0.41 150	0.31 272	0.12 61	0.10 95	0.18 352	0.16 343	0.15 266	0.11 133

NRIStereo	0.36 285	0.20 277	0.45 341	0.41 370	0.23 255	0.34 219	0.26 169	0.65 287	0.55 289	0.64 338	0.63 286	0.56 326	0.37 313	0.65 400	0.37 362	0.15 255	0.11 226	0.18 352	0.15 309	0.17 362	0.14 287

DeepStereo_RVC	0.36 285	0.21 317	0.47 371	0.40 333	0.24 288	0.26 85	0.22 88	0.60 252	0.38 184	0.69 379	0.67 308	0.57 331	0.51 404	0.56 288	0.39 380	0.16 312	0.12 297	0.18 352	0.15 309	0.19 425	0.18 415

CRE-IMP	0.36 285	0.23 380	0.49 407	0.42 416	0.24 288	0.41 312	0.21 71	0.57 228	0.41 204	0.65 347	0.72 321	0.53 314	0.37 313	0.61 353	0.38 371	0.17 367	0.11 226	0.19 396	0.15 309	0.21 467	0.18 415

test-1	0.36 285	0.19 230	0.71 536	0.46 503	0.26 367	0.44 334	0.36 384	0.60 252	0.59 301	0.48 267	0.67 308	0.53 314	0.36 306	0.40 139	0.29 257	0.14 177	0.11 226	0.16 252	0.14 277	0.15 266	0.16 369

s12784h	0.36 285	0.15 65	0.24 16	0.34 126	0.15 5	0.77 523	0.29 231	0.80 406	0.83 444	0.56 296	0.57 267	0.43 261	0.40 338	0.57 300	0.33 294	0.12 61	0.10 95	0.14 163	0.09 13	0.14 199	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 285	0.21 317	0.37 220	0.42 416	0.26 367	0.35 232	0.38 423	0.63 272	0.64 327	0.50 275	0.72 321	0.51 305	0.29 198	0.59 339	0.36 345	0.16 312	0.14 408	0.15 215	0.13 237	0.17 362	0.16 369

DCANet	0.36 285	0.16 94	0.41 280	0.34 126	0.19 97	0.30 156	0.30 251	0.68 319	0.91 499	0.70 385	0.77 346	0.43 261	0.57 438	0.45 189	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.13 148	0.12 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 285	0.17 143	0.41 280	0.35 169	0.19 97	0.33 203	0.29 231	0.65 287	0.73 374	0.68 371	1.01 480	0.56 326	0.40 338	0.42 161	0.30 264	0.11 36	0.09 27	0.15 215	0.14 277	0.13 148	0.10 60

H2IRNET	0.37 301	0.20 277	0.33 153	0.38 258	0.25 319	0.27 103	0.23 114	0.59 241	0.72 367	0.39 216	0.90 431	0.74 448	0.55 429	0.52 254	0.43 412	0.15 255	0.13 369	0.18 352	0.20 483	0.16 322	0.13 241

cc1	0.37 301	0.23 380	0.33 153	0.41 370	0.22 201	0.55 394	0.38 423	0.67 308	1.06 571	0.41 232	0.50 224	0.34 169	0.49 389	0.57 300	0.25 166	0.16 312	0.10 95	0.19 396	0.13 237	0.16 322	0.15 319

DCRE	0.37 301	0.18 189	0.46 358	0.45 482	0.32 514	0.42 319	0.37 401	0.63 272	0.51 271	0.47 264	0.94 442	0.56 326	0.36 306	0.52 254	0.32 281	0.14 177	0.13 369	0.15 215	0.14 277	0.14 199	0.13 241

fff	0.37 301	0.16 94	0.41 280	0.34 126	0.19 97	0.29 137	0.30 251	0.69 328	1.06 571	0.69 379	0.78 357	0.42 250	0.63 478	0.46 205	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.11 35	0.13 241

ADStereo(finetuned)	0.37 301	0.16 94	0.49 407	0.34 126	0.19 97	0.30 156	0.30 251	0.68 319	0.91 499	0.70 385	0.77 346	0.43 261	0.69 516	0.45 189	0.33 294	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.13 148	0.12 193

MIPNet	0.37 301	0.21 317	0.59 474	0.39 290	0.25 319	0.50 364	0.28 222	0.77 393	0.70 354	0.65 347	0.60 276	0.40 228	0.49 389	0.44 184	0.37 362	0.14 177	0.11 226	0.16 252	0.13 237	0.14 199	0.13 241

GMOStereo	0.37 301	0.19 230	0.38 233	0.43 437	0.24 288	0.37 258	0.38 423	0.52 199	0.62 308	0.87 500	0.84 394	0.64 382	0.35 278	0.37 116	0.28 238	0.13 117	0.11 226	0.20 427	0.18 426	0.15 266	0.11 133

error version	0.37 301	0.19 230	0.38 233	0.43 437	0.24 288	0.37 258	0.38 423	0.52 199	0.62 308	0.87 500	0.84 394	0.64 382	0.35 278	0.37 116	0.28 238	0.13 117	0.11 226	0.20 427	0.18 426	0.15 266	0.11 133

test-v	0.37 301	0.19 230	0.38 233	0.43 437	0.24 288	0.37 258	0.38 423	0.52 199	0.62 308	0.87 500	0.84 394	0.64 382	0.35 278	0.37 116	0.28 238	0.13 117	0.11 226	0.20 427	0.18 426	0.15 266	0.11 133

TRStereo	0.37 301	0.27 478	0.59 474	0.47 511	0.41 582	0.29 137	0.30 251	0.84 420	0.59 301	0.52 284	0.41 187	0.52 310	0.26 149	0.73 465	0.27 215	0.17 367	0.12 297	0.19 396	0.19 457	0.13 148	0.11 133

test-2	0.37 301	0.19 230	0.38 233	0.43 437	0.24 288	0.37 258	0.38 423	0.52 199	0.62 308	0.87 500	0.84 394	0.64 382	0.35 278	0.37 116	0.28 238	0.13 117	0.11 226	0.20 427	0.18 426	0.15 266	0.11 133

rafts_anoy	0.37 301	0.21 317	0.36 202	0.41 370	0.26 367	0.30 156	0.33 320	0.67 308	0.90 492	0.58 301	0.66 302	0.45 273	0.33 260	0.47 214	0.39 380	0.16 312	0.11 226	0.21 469	0.23 540	0.17 362	0.14 287

XX-Stereo	0.37 301	0.17 143	0.45 341	0.55 601	0.36 547	0.38 272	0.20 46	0.60 252	0.30 97	0.46 257	1.30 582	0.73 442	0.26 149	0.56 288	0.26 195	0.16 312	0.11 226	0.17 299	0.16 343	0.14 199	0.10 60

csc	0.37 301	0.16 94	0.41 280	0.34 126	0.19 97	0.29 137	0.30 251	0.69 328	1.06 571	0.69 379	0.78 357	0.42 250	0.63 478	0.46 205	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.11 35	0.13 241

cscssc	0.37 301	0.16 94	0.41 280	0.34 126	0.19 97	0.29 137	0.30 251	0.69 328	1.06 571	0.69 379	0.78 357	0.42 250	0.63 478	0.46 205	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.11 148	0.11 35	0.13 241

Lsterematch	0.38 316	0.17 143	0.38 233	0.37 221	0.20 138	0.42 319	0.27 192	0.57 228	0.71 365	0.66 360	1.02 489	0.49 294	0.40 338	0.57 300	0.43 412	0.16 312	0.10 95	0.15 215	0.13 237	0.14 199	0.14 287

AIO-test1	0.38 316	0.18 189	0.38 233	0.50 548	0.24 288	0.46 348	0.30 251	0.70 344	1.19 600	0.40 225	0.71 320	0.45 273	0.29 198	0.53 263	0.27 215	0.15 255	0.13 369	0.19 396	0.21 506	0.13 148	0.17 396

rvit_0105_6	0.38 316	0.28 492	0.64 500	0.50 548	0.30 475	0.39 286	0.38 423	0.51 189	0.67 340	0.40 225	0.45 202	0.50 299	0.41 346	0.54 270	0.36 345	0.27 562	0.26 593	0.24 522	0.21 506	0.22 490	0.16 369

MyStereo06	0.38 316	0.21 317	0.61 482	0.41 370	0.28 427	0.41 312	0.50 531	0.95 467	0.35 148	0.62 317	0.54 253	0.76 457	0.27 163	0.50 239	0.29 257	0.14 177	0.13 369	0.18 352	0.17 398	0.17 362	0.15 319

MIM_Stereo	0.38 316	0.17 143	0.53 448	0.37 221	0.24 288	0.27 103	0.24 133	0.70 344	0.54 282	0.72 403	1.00 477	0.63 376	0.29 198	0.64 392	0.38 371	0.13 117	0.14 408	0.17 299	0.16 343	0.14 199	0.11 133

riskmin	0.38 316	0.20 277	0.39 255	0.32 77	0.23 255	0.53 381	0.30 251	0.63 272	0.80 426	0.49 270	0.56 265	0.73 442	0.58 448	0.55 277	0.36 345	0.17 367	0.11 226	0.19 396	0.13 237	0.19 425	0.20 473

NF-Stereo	0.38 316	0.20 277	0.45 341	0.41 370	0.25 319	0.26 85	0.31 279	0.69 328	0.70 354	0.65 347	0.77 346	0.57 331	0.30 217	0.67 421	0.35 328	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.16 322	0.27 550

OCTAStereo	0.38 316	0.20 277	0.46 358	0.41 370	0.25 319	0.26 85	0.31 279	0.69 328	0.70 354	0.65 347	0.77 346	0.58 340	0.30 217	0.67 421	0.35 328	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.16 322	0.27 550

PSM-softLoss	0.38 316	0.20 277	0.48 393	0.41 370	0.26 367	0.30 156	0.35 362	0.69 328	0.46 240	0.62 317	0.82 383	0.59 355	0.33 260	0.70 446	0.39 380	0.19 434	0.12 297	0.20 427	0.18 426	0.16 322	0.22 511

KMStereo	0.38 316	0.20 277	0.48 393	0.41 370	0.26 367	0.30 156	0.35 362	0.69 328	0.46 240	0.62 317	0.82 383	0.59 355	0.33 260	0.70 446	0.39 380	0.19 434	0.12 297	0.20 427	0.18 426	0.16 322	0.22 511

RE-Stereo	0.38 316	0.20 277	0.46 358	0.41 370	0.25 319	0.26 85	0.31 279	0.69 328	0.70 354	0.65 347	0.77 346	0.58 340	0.30 217	0.67 421	0.35 328	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.16 322	0.27 550

Pruner-Stereo	0.38 316	0.20 277	0.45 341	0.40 333	0.25 319	0.22 33	0.24 133	0.67 308	0.55 289	0.89 514	0.76 342	0.68 408	0.29 198	0.62 363	0.35 328	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.17 398	0.17 362	0.18 415

TVStereo	0.38 316	0.20 277	0.46 358	0.41 370	0.25 319	0.26 85	0.31 279	0.69 328	0.70 354	0.65 347	0.77 346	0.58 340	0.30 217	0.67 421	0.35 328	0.18 401	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.16 322	0.27 550

TestStereo	0.38 316	0.31 518	0.40 269	0.45 482	0.20 138	0.40 292	0.37 401	0.66 298	0.65 332	0.53 287	0.78 357	0.47 283	0.40 338	0.55 277	0.37 362	0.18 401	0.13 369	0.20 427	0.15 309	0.22 490	0.13 241

raft+_RVC	0.38 316	0.19 230	0.35 190	0.37 221	0.25 319	0.45 343	0.37 401	0.78 399	0.89 489	0.51 278	0.78 357	0.50 299	0.29 198	0.53 263	0.40 389	0.15 255	0.12 297	0.17 299	0.15 309	0.14 199	0.12 193

RALAANet	0.38 316	0.23 380	0.48 393	0.42 416	0.29 456	0.35 232	0.25 147	0.86 427	0.64 327	0.67 365	0.65 295	0.60 361	0.29 198	0.60 345	0.34 310	0.15 255	0.12 297	0.17 299	0.15 309	0.21 467	0.13 241

AFF-stereo	0.38 316	0.19 230	0.39 255	0.37 221	0.21 169	0.27 103	0.31 279	0.65 287	0.66 336	0.64 338	1.13 534	0.76 457	0.39 332	0.55 277	0.33 294	0.11 36	0.09 27	0.16 252	0.16 343	0.13 148	0.11 133

AIO-test2	0.39 333	0.21 317	0.41 280	0.47 511	0.25 319	0.45 343	0.35 362	0.77 393	1.27 619	0.36 184	0.87 415	0.37 198	0.30 217	0.47 214	0.27 215	0.15 255	0.13 369	0.21 469	0.23 540	0.15 266	0.13 241

xx1	0.39 333	0.23 380	0.33 153	0.41 370	0.22 201	0.55 394	0.38 423	0.67 308	1.06 571	0.41 232	0.50 224	0.65 395	0.53 411	0.57 300	0.25 166	0.16 312	0.10 95	0.20 427	0.19 457	0.18 391	0.17 396

x	0.39 333	0.24 418	0.41 280	0.34 126	0.23 255	0.52 373	0.32 308	0.86 427	0.52 274	0.57 299	0.70 317	0.59 355	0.50 399	0.49 231	0.46 450	0.17 367	0.15 439	0.17 299	0.15 309	0.17 362	0.16 369

DisPM	0.39 333	0.19 230	0.44 328	0.41 370	0.27 402	0.24 57	0.31 279	0.65 287	0.57 298	0.87 500	0.87 415	0.60 361	0.32 241	0.76 482	0.32 281	0.18 401	0.12 297	0.19 396	0.17 398	0.15 266	0.20 473

RAFT+CT+SA	0.39 333	0.23 380	0.36 202	0.51 564	0.27 402	0.29 137	0.46 505	0.75 383	0.80 426	0.51 278	0.89 427	0.41 240	0.40 338	0.78 495	0.32 281	0.14 177	0.11 226	0.18 352	0.18 426	0.15 266	0.14 287

iRaft-Stereo_20w	0.39 333	0.19 230	0.57 468	0.37 221	0.27 402	0.31 175	0.24 133	1.44 641	0.29 89	0.69 379	0.53 250	0.60 361	0.42 348	0.83 517	0.27 215	0.14 177	0.11 226	0.14 163	0.13 237	0.15 266	0.13 241

IPLG	0.39 333	0.20 277	0.59 474	0.40 333	0.24 288	0.54 388	0.27 192	0.75 383	0.63 319	0.84 481	0.81 377	0.32 152	0.32 241	0.60 345	0.45 439	0.13 117	0.11 226	0.16 252	0.13 237	0.13 148	0.12 193

IPLGR	0.39 333	0.21 317	0.63 495	0.39 290	0.22 201	0.49 362	0.29 231	0.76 390	0.74 382	0.78 433	0.77 346	0.44 271	0.42 348	0.47 214	0.38 371	0.13 117	0.12 297	0.16 252	0.14 277	0.15 266	0.13 241

GMStereo	0.39 333	0.37 553	0.54 453	0.40 333	0.26 367	0.42 319	0.36 384	0.59 241	1.04 561	0.55 293	0.51 234	0.37 198	0.35 278	0.54 270	0.41 396	0.19 434	0.13 369	0.16 252	0.17 398	0.24 520	0.18 415
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 333	0.21 317	0.50 420	0.41 370	0.28 427	0.62 450	0.27 192	0.77 393	0.40 200	0.64 338	0.86 407	0.52 310	0.33 260	0.66 410	0.42 404	0.15 255	0.13 369	0.17 299	0.14 277	0.15 266	0.15 319
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	0.39 333	0.18 189	0.42 301	0.42 416	0.26 367	0.40 292	0.32 308	0.72 359	0.34 135	0.89 514	1.28 575	0.57 331	0.35 278	0.42 161	0.32 281	0.15 255	0.12 297	0.14 163	0.12 189	0.14 199	0.13 241

RAFT-Stereo	0.39 333	0.18 189	0.42 301	0.42 416	0.26 367	0.40 292	0.32 308	0.72 359	0.34 135	0.89 514	1.28 575	0.57 331	0.35 278	0.42 161	0.32 281	0.15 255	0.12 297	0.14 163	0.12 189	0.14 199	0.13 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 345	0.20 277	0.54 453	0.41 370	0.29 456	0.53 381	0.29 231	0.65 287	0.49 260	0.71 392	0.98 469	0.58 340	0.43 354	0.50 239	0.51 476	0.15 255	0.12 297	0.16 252	0.14 277	0.19 425	0.19 449

qqq	0.40 345	0.26 461	0.44 328	0.36 197	0.22 201	0.46 348	0.36 384	0.85 423	0.54 282	0.56 296	0.69 312	0.65 395	0.53 411	0.55 277	0.45 439	0.17 367	0.16 471	0.20 427	0.19 457	0.18 391	0.17 396

IPLGR_C	0.40 345	0.21 317	0.64 500	0.45 482	0.33 526	0.52 373	0.34 337	0.66 298	0.62 308	0.82 462	0.92 438	0.45 273	0.32 241	0.52 254	0.46 450	0.17 367	0.12 297	0.15 215	0.14 277	0.13 148	0.14 287

ACRE	0.40 345	0.21 317	0.65 506	0.45 482	0.33 526	0.51 368	0.33 320	0.66 298	0.63 319	0.80 440	0.92 438	0.45 273	0.32 241	0.52 254	0.45 439	0.16 312	0.12 297	0.15 215	0.14 277	0.13 148	0.14 287

PFNet+	0.40 345	0.19 230	0.49 407	0.39 290	0.25 319	0.28 125	0.23 114	0.64 286	0.70 354	0.85 485	0.79 367	0.64 382	0.35 278	0.72 458	0.34 310	0.19 434	0.14 408	0.23 505	0.20 483	0.16 322	0.20 473

SST-Stereo	0.40 345	0.19 230	0.45 341	0.42 416	0.25 319	0.25 75	0.21 71	0.66 298	0.47 247	1.08 598	0.79 367	0.72 431	0.43 354	0.77 490	0.35 328	0.16 312	0.11 226	0.20 427	0.16 343	0.19 425	0.15 319

RAFT_R40	0.40 345	0.19 230	0.44 328	0.43 437	0.25 319	0.23 44	0.26 169	0.67 308	0.67 340	0.98 561	0.78 357	0.72 431	0.43 354	0.76 482	0.35 328	0.16 312	0.11 226	0.20 427	0.16 343	0.18 391	0.14 287

RAFT-345	0.40 345	0.18 189	0.40 269	0.38 258	0.22 201	0.33 203	0.26 169	0.61 259	0.51 271	0.74 414	1.79 634	0.45 273	0.33 260	0.66 410	0.36 345	0.14 177	0.11 226	0.18 352	0.14 277	0.13 148	0.13 241

sAnonymous2	0.40 345	0.39 571	0.85 574	0.48 519	0.37 554	0.40 292	0.46 505	0.57 228	0.52 274	0.38 203	0.46 207	0.35 184	0.42 348	0.43 172	0.30 264	0.19 434	0.14 408	0.18 352	0.17 398	0.57 651	0.44 635

CroCo_RVC	0.40 345	0.39 571	0.85 574	0.48 519	0.37 554	0.40 292	0.46 505	0.57 228	0.52 274	0.38 203	0.46 207	0.35 184	0.42 348	0.43 172	0.30 264	0.19 434	0.14 408	0.18 352	0.17 398	0.57 651	0.44 635

111	0.40 345	0.17 143	0.41 280	0.34 126	0.19 97	0.52 373	0.28 222	0.74 375	1.16 594	0.50 275	0.91 434	0.63 376	0.48 385	0.61 353	0.35 328	0.14 177	0.10 95	0.14 163	0.12 189	0.13 148	0.13 241

Hybrid-DGEV-2	0.41 356	0.21 317	0.42 301	0.47 511	0.29 456	0.59 432	0.23 114	0.82 412	0.99 536	0.64 338	0.63 286	0.60 361	0.65 495	0.58 321	0.33 294	0.14 177	0.12 297	0.18 352	0.16 343	0.14 199	0.12 193

rvit_0105_4	0.41 356	0.29 504	0.71 536	0.50 548	0.29 456	0.41 312	0.41 472	0.55 216	0.73 374	0.45 250	0.48 216	0.55 323	0.44 365	0.57 300	0.36 345	0.28 573	0.26 593	0.25 535	0.22 524	0.23 507	0.18 415

raft_robust	0.41 356	0.23 380	0.36 202	0.42 416	0.21 169	0.40 292	0.33 320	0.79 403	0.98 531	0.79 438	0.87 415	0.39 214	0.33 260	0.84 522	0.29 257	0.13 117	0.12 297	0.16 252	0.17 398	0.15 266	0.12 193

CIPLG	0.41 356	0.21 317	0.63 495	0.45 482	0.33 526	0.52 373	0.33 320	0.65 287	0.60 303	0.82 462	0.96 455	0.46 281	0.32 241	0.55 277	0.44 430	0.16 312	0.12 297	0.15 215	0.14 277	0.13 148	0.14 287

LCNet	0.41 356	0.20 277	0.32 134	0.44 457	0.24 288	0.47 354	0.29 231	0.67 308	0.53 278	0.72 403	1.03 494	0.66 400	0.60 459	0.58 321	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.19 396	0.19 457	0.21 467	0.36 607

HHNet	0.41 356	0.17 143	0.41 280	0.34 126	0.37 554	0.33 203	0.34 337	0.69 328	0.75 387	0.86 492	1.30 582	0.52 310	0.32 241	0.52 254	0.35 328	0.15 255	0.11 226	0.19 396	0.15 309	0.15 266	0.24 527

AnonymousM	0.41 356	0.81 650	0.29 79	0.34 126	0.22 201	0.28 125	0.38 423	0.53 211	0.41 204	0.70 385	0.49 220	0.47 283	0.27 163	0.41 150	0.31 272	0.15 255	0.12 297	1.51 677	0.26 580	0.12 99	0.10 60

HITNet	0.41 356	0.26 461	0.45 341	0.33 96	0.17 38	0.63 462	0.30 251	0.93 455	0.64 327	0.71 392	0.82 383	0.64 382	0.52 406	0.59 339	0.43 412	0.14 177	0.10 95	0.15 215	0.13 237	0.19 425	0.12 193
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	0.42 364	0.31 518	0.73 545	0.50 548	0.29 456	0.44 334	0.42 482	0.61 259	0.74 382	0.51 278	0.51 234	0.60 361	0.47 380	0.57 300	0.38 371	0.27 562	0.25 587	0.25 535	0.23 540	0.22 490	0.18 415

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 364	0.20 277	0.74 550	0.38 258	0.43 594	0.39 286	0.26 169	0.94 460	0.49 260	0.53 287	0.77 346	0.93 521	0.45 370	0.63 377	0.24 135	0.16 312	0.10 95	0.17 299	0.18 426	0.20 443	0.20 473

test_sample2	0.42 364	0.22 358	0.43 315	0.33 96	0.21 169	0.58 420	0.39 445	0.95 467	0.67 340	0.63 326	0.77 346	0.69 413	0.57 438	0.61 353	0.38 371	0.19 434	0.14 408	0.18 352	0.16 343	0.19 425	0.18 415

test_sample1	0.42 364	0.22 358	0.46 358	0.34 126	0.23 255	0.58 420	0.35 362	0.99 480	0.49 260	0.62 317	0.75 336	0.69 413	0.61 465	0.58 321	0.44 430	0.18 401	0.14 408	0.17 299	0.15 309	0.17 362	0.17 396

StereoVision	0.42 364	0.28 492	0.45 341	0.49 534	0.28 427	0.38 272	0.38 423	0.72 359	0.62 308	0.44 246	1.14 539	0.54 318	0.39 332	0.56 288	0.34 310	0.21 476	0.24 579	0.25 535	0.24 556	0.26 536	0.16 369

GANet-ADL	0.42 364	0.25 444	0.45 341	0.43 437	0.29 456	0.54 388	0.35 362	0.89 441	0.86 462	0.63 326	0.72 321	0.68 408	0.42 348	0.52 254	0.41 396	0.21 476	0.14 408	0.15 215	0.13 237	0.18 391	0.19 449

OMP-Stereo	0.42 364	0.22 358	0.46 358	0.52 577	0.24 288	0.36 246	0.25 147	0.71 353	0.78 415	0.77 429	0.64 292	0.89 506	0.39 332	0.91 553	0.35 328	0.15 255	0.12 297	0.20 427	0.15 309	0.15 266	0.12 193

PFNet	0.42 364	0.18 189	0.58 473	0.43 437	0.24 288	0.43 324	0.32 308	0.74 375	0.78 415	1.00 568	0.74 334	0.68 408	0.39 332	0.72 458	0.37 362	0.16 312	0.10 95	0.20 427	0.15 309	0.16 322	0.13 241

IRAFT_RVC	0.42 364	0.20 277	0.48 393	0.44 457	0.24 288	0.27 103	0.54 559	0.74 375	0.77 405	0.76 423	0.80 370	0.73 442	0.51 404	0.70 446	0.36 345	0.17 367	0.10 95	0.21 469	0.16 343	0.16 322	0.14 287

FENet	0.42 364	0.22 358	0.38 233	0.39 290	0.24 288	0.55 394	0.32 308	0.79 403	0.70 354	0.71 392	0.72 321	0.63 376	0.57 438	0.62 363	0.44 430	0.19 434	0.13 369	0.19 396	0.17 398	0.18 391	0.19 449

IGEV_i1	0.43 374	0.22 358	0.50 420	0.39 290	0.22 201	0.64 469	0.40 456	0.96 471	0.61 304	0.68 371	0.69 312	0.75 450	0.45 370	0.72 458	0.41 396	0.15 255	0.13 369	0.16 252	0.13 237	0.17 362	0.16 369

FACV-RUCA	0.43 374	0.28 492	0.47 371	0.45 482	0.33 526	0.58 420	0.34 337	0.82 412	0.73 374	0.57 299	0.84 394	0.47 283	0.50 399	0.54 270	0.39 380	0.22 503	0.15 439	0.35 608	0.16 343	0.28 551	0.21 493

TestStereo1	0.43 374	0.23 380	0.41 280	0.51 564	0.24 288	0.34 219	0.40 456	0.77 393	0.90 492	0.68 371	0.96 455	0.48 288	0.46 376	0.91 553	0.32 281	0.16 312	0.13 369	0.18 352	0.15 309	0.14 199	0.13 241

test_5	0.43 374	0.24 418	0.43 315	0.52 577	0.28 427	0.28 125	0.42 482	0.72 359	0.82 439	0.62 317	0.91 434	0.72 431	0.55 429	0.79 501	0.35 328	0.14 177	0.11 226	0.18 352	0.18 426	0.18 391	0.16 369

SA-5K	0.43 374	0.23 380	0.41 280	0.51 564	0.24 288	0.34 219	0.40 456	0.77 393	0.90 492	0.68 371	0.96 455	0.48 288	0.46 376	0.91 553	0.32 281	0.16 312	0.13 369	0.18 352	0.15 309	0.14 199	0.13 241

dd	0.43 374	0.38 563	0.55 458	0.44 457	0.25 319	0.47 354	0.38 423	0.70 344	1.05 565	0.59 303	0.65 295	0.42 250	0.39 332	0.66 410	0.50 466	0.24 532	0.15 439	0.21 469	0.15 309	0.22 490	0.18 415

IIG-Stereo	0.43 374	0.21 317	0.44 328	0.50 548	0.25 319	0.44 334	0.21 71	0.71 353	0.76 396	0.83 474	0.95 451	0.83 481	0.43 354	0.90 546	0.35 328	0.15 255	0.12 297	0.19 396	0.14 277	0.15 266	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.43 374	0.26 461	0.62 485	0.40 333	0.29 456	0.44 334	0.27 192	0.77 393	0.75 387	0.72 403	1.09 520	0.48 288	0.43 354	0.69 439	0.37 362	0.15 255	0.12 297	0.21 469	0.19 457	0.18 391	0.16 369

Selective-IGEV-i1	0.44 382	0.20 277	0.53 448	0.41 370	0.22 201	0.62 450	0.50 531	1.01 495	0.88 475	0.63 326	0.81 377	0.79 467	0.38 320	0.54 270	0.38 371	0.16 312	0.13 369	0.15 215	0.13 237	0.15 266	0.15 319

MyStereo05	0.44 382	0.21 317	0.45 341	0.41 370	0.28 427	0.41 312	0.50 531	0.93 455	1.09 582	0.76 423	0.61 282	0.51 305	0.57 438	0.73 465	0.42 404	0.14 177	0.13 369	0.18 352	0.17 398	0.17 362	0.15 319

MyStereo04	0.44 382	0.22 358	0.44 328	0.42 416	0.28 427	0.40 292	0.50 531	1.00 485	1.08 580	0.62 317	0.58 272	0.55 323	0.57 438	0.71 452	0.44 430	0.14 177	0.13 369	0.18 352	0.17 398	0.17 362	0.16 369

mmm	0.44 382	0.27 478	0.46 358	0.38 258	0.24 288	0.61 442	0.35 362	0.94 460	0.53 278	0.72 403	1.05 504	0.63 376	0.50 399	0.57 300	0.45 439	0.18 401	0.15 439	0.23 505	0.20 483	0.20 443	0.18 415

ffm	0.44 382	0.26 461	0.49 407	0.37 221	0.25 319	0.55 394	0.37 401	0.68 319	1.04 561	0.73 409	0.96 455	0.71 422	0.53 411	0.57 300	0.25 166	0.16 312	0.10 95	0.25 535	0.21 506	0.16 322	0.16 369

SA	0.44 382	0.25 444	0.46 358	0.46 503	0.24 288	0.43 324	0.36 384	0.75 383	0.96 524	0.59 303	1.03 494	0.48 288	0.52 406	0.94 569	0.32 281	0.16 312	0.12 297	0.21 469	0.19 457	0.15 266	0.13 241

GwcNet-ADL	0.44 382	0.22 358	0.48 393	0.45 482	0.30 475	0.40 292	0.37 401	0.92 453	0.97 527	0.71 392	0.78 357	0.61 367	0.42 348	0.62 363	0.50 466	0.19 434	0.14 408	0.15 215	0.14 277	0.18 391	0.18 415

TransformOpticalFlow	0.44 382	0.20 277	0.47 371	0.41 370	0.23 255	0.37 258	0.47 512	0.94 460	0.76 396	0.65 347	1.14 539	0.73 442	0.56 436	0.76 482	0.32 281	0.15 255	0.10 95	0.17 299	0.15 309	0.14 199	0.13 241

GMM-Stereo	0.44 382	0.19 230	0.36 202	0.42 416	0.25 319	0.51 368	0.47 512	0.71 353	0.53 278	0.76 423	1.37 591	0.76 457	0.38 320	0.60 345	0.33 294	0.15 255	0.10 95	0.20 427	0.19 457	0.16 322	0.27 550

GES	0.44 382	0.23 380	0.57 468	0.40 333	0.30 475	0.59 432	0.36 384	0.96 471	0.68 346	0.74 414	0.83 389	0.47 283	0.48 385	0.67 421	0.43 412	0.22 503	0.16 471	0.17 299	0.16 343	0.18 391	0.23 518

HCRNet	0.44 382	0.34 535	0.41 280	0.53 587	0.26 367	0.53 381	0.29 231	0.83 417	0.63 319	0.71 392	0.81 377	0.77 463	0.50 399	0.66 410	0.36 345	0.24 532	0.16 471	0.24 522	0.20 483	0.21 467	0.18 415

Hybrid-DGEV-03	0.45 393	0.19 230	0.33 153	0.43 437	0.27 402	0.56 408	0.26 169	0.65 287	0.74 382	0.94 542	1.92 641	0.61 367	0.30 217	0.55 277	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.18 352	0.16 343	0.14 199	0.11 133

DFGA-Net	0.45 393	0.29 504	0.80 570	0.42 416	0.32 514	0.53 381	0.35 362	0.78 399	0.89 489	0.66 360	0.75 336	0.48 288	0.39 332	0.74 472	0.60 509	0.15 255	0.13 369	0.19 396	0.18 426	0.20 443	0.17 396

fast-iter	0.45 393	0.21 317	0.36 202	0.34 126	0.35 542	0.28 125	0.31 279	0.72 359	0.46 240	0.87 500	1.13 534	1.09 569	0.76 550	0.69 439	0.56 499	0.12 61	0.10 95	0.17 299	0.17 398	0.17 362	0.15 319

CoSv	0.45 393	0.21 317	0.36 202	0.34 126	0.35 542	0.28 125	0.31 279	0.72 359	0.46 240	0.87 500	1.13 534	1.09 569	0.76 550	0.69 439	0.56 499	0.12 61	0.10 95	0.17 299	0.17 398	0.17 362	0.15 319

U	0.45 393	0.16 94	0.32 134	0.40 333	0.71 657	3.55 690	0.20 46	0.41 108	0.38 184	0.26 85	0.23 46	0.24 83	0.22 95	0.26 8	0.22 79	0.15 255	0.09 27	0.88 668	0.13 237	0.13 148	0.11 133

CASS	0.45 393	0.27 478	0.42 301	0.48 519	0.22 201	0.61 442	0.34 337	0.97 475	0.62 308	0.71 392	0.85 404	0.61 367	0.55 429	0.57 300	0.41 396	0.29 580	0.16 471	0.22 484	0.18 426	0.22 490	0.28 557
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 393	0.25 444	0.43 315	0.45 482	0.28 427	0.70 496	0.34 337	0.94 460	0.76 396	0.75 416	0.80 370	0.65 395	0.49 389	0.64 392	0.51 476	0.20 459	0.14 408	0.22 484	0.19 457	0.18 391	0.18 415

RAFT_CTSACE	0.45 393	0.20 277	0.44 328	0.45 482	0.27 402	0.34 219	0.39 445	0.60 252	0.73 374	0.76 423	1.44 607	0.83 481	0.38 320	1.08 592	0.26 195	0.12 61	0.13 369	0.18 352	0.16 343	0.15 266	0.11 133

iRaft-Stereo_5w	0.45 393	0.21 317	0.48 393	0.42 416	0.28 427	0.31 175	0.54 559	0.63 272	0.62 308	0.62 317	0.89 427	1.01 544	0.69 516	0.75 478	0.66 528	0.13 117	0.12 297	0.17 299	0.15 309	0.14 199	0.15 319

RAFT	0.45 393	0.22 358	0.45 341	0.47 511	0.26 367	0.54 388	0.47 512	0.66 298	0.58 300	0.80 440	0.82 383	0.94 523	0.57 438	0.75 478	0.34 310	0.17 367	0.15 439	0.22 484	0.20 483	0.16 322	0.12 193

DMCA	0.45 393	0.26 461	0.50 420	0.38 258	0.28 427	0.51 368	0.34 337	0.93 455	0.68 346	0.75 416	0.83 389	0.79 467	0.53 411	0.51 247	0.54 492	0.21 476	0.16 471	0.21 469	0.16 343	0.19 425	0.21 493

Select-FE	0.46 404	0.24 418	0.88 581	0.42 416	0.35 542	0.33 203	0.19 28	0.90 446	0.37 175	0.60 307	1.01 480	0.97 530	0.80 568	0.72 458	0.28 238	0.16 312	0.12 297	0.17 299	0.20 483	0.15 266	0.24 527

PAM_32	0.46 404	0.19 230	0.67 516	0.39 290	0.24 288	0.75 516	0.27 192	0.95 467	0.34 135	0.68 371	0.44 198	1.91 653	0.65 495	0.62 363	0.26 195	0.15 255	0.10 95	0.16 252	0.15 309	0.14 199	0.13 241

PAM	0.46 404	0.19 230	0.70 531	0.40 333	0.26 367	0.75 516	0.33 320	0.85 423	0.34 135	0.70 385	0.46 207	1.83 648	0.63 478	0.61 353	0.26 195	0.15 255	0.10 95	0.16 252	0.14 277	0.14 199	0.13 241

UGAM-zero	0.46 404	0.19 230	0.62 485	0.37 221	0.23 255	0.34 219	0.21 71	1.15 557	0.39 196	0.66 360	0.61 282	1.70 645	0.91 593	0.75 478	0.25 166	0.14 177	0.11 226	0.15 215	0.12 189	0.13 148	0.13 241

test_sample3	0.46 404	0.25 444	0.50 420	0.35 169	0.23 255	0.69 491	0.37 401	1.15 557	0.81 434	0.75 416	0.79 367	0.66 400	0.49 389	0.63 377	0.46 450	0.21 476	0.15 439	0.20 427	0.19 457	0.21 467	0.19 449

IER	0.46 404	0.23 380	0.50 420	0.38 258	0.28 427	0.69 491	0.35 362	0.80 406	0.66 336	0.83 474	0.94 442	0.75 450	0.77 557	0.60 345	0.42 404	0.17 367	0.14 408	0.17 299	0.17 398	0.17 362	0.15 319

BSDual-CNN	0.46 404	0.25 444	0.43 315	0.45 482	0.28 427	0.77 523	0.40 456	0.94 460	0.76 396	0.75 416	0.80 370	0.76 457	0.54 423	0.64 392	0.43 412	0.20 459	0.14 408	0.22 484	0.19 457	0.18 391	0.18 415

STrans-v2	0.46 404	0.20 277	0.48 393	0.40 333	0.24 288	0.55 394	0.50 531	1.07 519	0.73 374	0.65 347	1.05 504	0.72 431	0.69 516	0.72 458	0.33 294	0.14 177	0.10 95	0.17 299	0.14 277	0.13 148	0.12 193

Prome-Stereo	0.46 404	0.19 230	0.35 190	0.44 457	0.26 367	0.40 292	0.45 501	0.68 319	0.44 226	0.96 551	1.84 637	0.59 355	0.67 506	0.61 353	0.32 281	0.14 177	0.11 226	0.16 252	0.14 277	0.16 322	0.29 564

ICVP	0.46 404	0.25 444	0.38 233	0.48 519	0.28 427	0.58 420	0.43 489	1.00 485	0.70 354	0.67 365	0.95 451	0.75 450	0.55 429	0.53 263	0.54 492	0.23 520	0.17 491	0.19 396	0.17 398	0.19 425	0.20 473
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 404	0.34 535	0.86 579	0.50 548	0.37 554	0.81 539	0.50 531	0.72 359	0.65 332	0.51 278	0.65 295	0.45 273	0.45 370	0.64 392	0.38 371	0.24 532	0.24 579	0.22 484	0.21 506	0.23 507	0.23 518

CFNet_pseudo	0.46 404	0.24 418	0.52 441	0.37 221	0.27 402	0.58 420	0.30 251	0.86 427	0.88 475	0.82 462	1.03 494	0.75 450	0.47 380	0.58 321	0.44 430	0.17 367	0.12 297	0.24 522	0.16 343	0.24 520	0.19 449

ACVNet	0.46 404	0.23 380	0.36 202	0.39 290	0.28 427	0.58 420	0.40 456	0.87 434	0.80 426	0.64 338	0.96 455	0.79 467	0.60 459	0.63 377	0.67 531	0.17 367	0.15 439	0.16 252	0.15 309	0.18 391	0.15 319

BEATNet_4x	0.46 404	0.32 522	0.56 464	0.37 221	0.19 97	0.63 462	0.35 362	1.01 495	0.72 367	0.77 429	0.83 389	0.70 418	0.59 455	0.68 432	0.53 487	0.16 312	0.12 297	0.16 252	0.14 277	0.24 520	0.16 369

ccs_rob	0.46 404	0.24 418	0.52 441	0.37 221	0.27 402	0.58 420	0.31 279	0.86 427	0.88 475	0.82 462	1.02 489	0.75 450	0.47 380	0.58 321	0.44 430	0.17 367	0.12 297	0.24 522	0.16 343	0.24 520	0.19 449

G2L-ROB	0.47 419	0.19 230	0.42 301	0.35 169	0.22 201	0.57 414	0.42 482	1.14 553	0.71 365	0.84 481	0.75 336	1.09 569	0.53 411	0.74 472	0.53 487	0.17 367	0.12 297	0.14 163	0.12 189	0.17 362	0.19 449

rvit_0105_3	0.47 419	0.34 535	0.77 566	0.54 594	0.31 497	0.49 362	0.47 512	0.63 272	0.79 424	0.65 347	0.59 273	0.64 382	0.50 399	0.65 400	0.39 380	0.29 580	0.27 602	0.29 584	0.28 593	0.21 467	0.20 473

rvit_stereo_0075_2	0.47 419	0.37 553	0.70 531	0.53 587	0.46 613	0.43 324	0.36 384	0.81 410	0.67 340	0.55 293	0.74 334	0.59 355	0.43 354	0.63 377	0.43 412	0.32 602	0.23 570	0.35 608	0.25 565	0.30 564	0.25 534

test_sample5	0.47 419	0.26 461	0.49 407	0.36 197	0.22 201	0.64 469	0.39 445	1.13 544	0.81 434	0.77 429	0.94 442	0.64 382	0.54 423	0.65 400	0.43 412	0.21 476	0.16 471	0.22 484	0.20 483	0.22 490	0.20 473

test_sample4	0.47 419	0.26 461	0.50 420	0.35 169	0.22 201	0.69 491	0.38 423	1.15 557	0.81 434	0.78 433	0.82 383	0.62 374	0.53 411	0.63 377	0.44 430	0.21 476	0.15 439	0.21 469	0.19 457	0.21 467	0.19 449

DispNO	0.47 419	0.23 380	0.71 536	0.39 290	0.31 497	0.60 439	0.38 423	0.89 441	0.77 405	0.75 416	0.84 394	0.72 431	0.54 423	0.73 465	0.46 450	0.19 434	0.14 408	0.20 427	0.18 426	0.16 322	0.17 396

CoDeX	0.47 419	0.20 277	0.49 407	0.42 416	0.25 319	0.75 516	0.36 384	1.27 609	0.80 426	0.82 462	0.96 455	0.62 374	0.57 438	0.60 345	0.36 345	0.17 367	0.12 297	0.17 299	0.15 309	0.16 322	0.14 287

ARAFT	0.47 419	0.24 418	0.79 568	0.42 416	0.25 319	0.55 394	0.55 564	0.75 383	0.81 434	0.89 514	0.75 336	0.73 442	0.47 380	0.88 538	0.37 362	0.15 255	0.12 297	0.23 505	0.22 524	0.14 199	0.13 241

SFCPSM	0.47 419	0.21 317	0.55 458	0.40 333	0.27 402	0.87 558	0.37 401	1.33 620	0.77 405	0.80 440	0.84 394	0.54 318	0.49 389	0.57 300	0.37 362	0.18 401	0.13 369	0.18 352	0.20 483	0.16 322	0.15 319

cf-r	0.47 419	0.23 380	0.41 280	0.39 290	0.23 255	0.59 432	0.37 401	0.88 439	0.85 457	0.72 403	1.05 504	0.94 523	0.62 472	0.56 288	0.54 492	0.21 476	0.14 408	0.17 299	0.19 457	0.15 266	0.15 319

GANet-RSSM	0.47 419	0.21 317	0.37 220	0.38 258	0.25 319	0.58 420	0.36 384	1.07 519	0.78 415	0.68 371	1.01 480	0.86 491	0.67 506	0.62 363	0.44 430	0.21 476	0.15 439	0.18 352	0.18 426	0.18 391	0.17 396

CCAANet	0.47 419	0.20 277	0.47 371	0.41 370	0.28 427	0.67 486	0.31 279	0.99 480	0.75 387	0.63 326	1.22 561	0.69 413	0.52 406	0.79 501	0.42 404	0.14 177	0.13 369	0.19 396	0.19 457	0.15 266	0.19 449

MLCV	0.47 419	0.24 418	0.61 482	0.37 221	0.17 38	0.61 442	0.33 320	0.80 406	0.87 471	0.94 542	1.13 534	0.72 431	0.43 354	0.89 544	0.51 476	0.13 117	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.14 199	0.12 193

G2L-Stereo_test	0.48 432	0.20 277	0.40 269	0.34 126	0.23 255	0.57 414	0.58 574	1.10 530	0.77 405	0.86 492	0.94 442	0.95 525	0.54 423	0.68 432	0.60 509	0.16 312	0.12 297	0.14 163	0.12 189	0.15 266	0.15 319

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 432	0.21 317	1.26 629	0.39 290	0.51 626	0.28 125	0.30 251	1.25 605	0.44 226	0.68 371	1.11 523	0.86 491	0.33 260	0.67 421	0.27 215	0.15 255	0.11 226	0.17 299	0.20 483	0.22 490	0.24 527

DualNet	0.48 432	0.26 461	0.49 407	0.36 197	0.22 201	0.64 469	0.39 445	1.13 544	0.81 434	0.80 440	1.03 494	0.64 382	0.54 423	0.65 400	0.43 412	0.21 476	0.16 471	0.22 484	0.20 483	0.22 490	0.20 473

PCWNet_CMD	0.48 432	0.24 418	0.52 441	0.39 290	0.27 402	0.63 462	0.30 251	0.95 467	0.96 524	0.86 492	1.07 514	0.79 467	0.44 365	0.57 300	0.43 412	0.17 367	0.12 297	0.21 469	0.16 343	0.24 520	0.19 449

gwcnet-sp	0.48 432	0.23 380	0.70 531	0.40 333	0.26 367	0.81 539	0.41 472	0.89 441	0.84 449	0.91 527	0.76 342	0.66 400	0.61 465	0.66 410	0.50 466	0.18 401	0.17 491	0.18 352	0.18 426	0.18 391	0.18 415

scenet	0.48 432	0.23 380	0.70 531	0.40 333	0.26 367	0.81 539	0.41 472	0.89 441	0.84 449	0.91 527	0.76 342	0.66 400	0.61 465	0.66 410	0.50 466	0.18 401	0.17 491	0.18 352	0.18 426	0.18 391	0.18 415

ssnet	0.48 432	0.23 380	0.70 531	0.40 333	0.26 367	0.81 539	0.41 472	0.89 441	0.84 449	0.91 527	0.76 342	0.66 400	0.61 465	0.66 410	0.50 466	0.18 401	0.17 491	0.18 352	0.18 426	0.18 391	0.18 415

Sa-1000	0.48 432	0.24 418	0.41 280	0.45 482	0.25 319	0.59 432	0.34 337	0.81 410	0.93 510	0.82 462	1.50 614	0.53 314	0.45 370	0.92 556	0.30 264	0.15 255	0.12 297	0.21 469	0.19 457	0.15 266	0.13 241

UDGNet	0.48 432	0.77 647	0.50 420	0.48 519	0.31 497	0.41 312	0.34 337	0.70 344	0.92 504	0.65 347	0.60 276	0.58 340	0.43 354	0.63 377	0.41 396	0.32 602	0.15 439	0.66 659	0.19 457	0.36 600	0.21 493

PSMNet-ADL	0.48 432	0.27 478	0.40 269	0.48 519	0.30 475	0.68 489	0.37 401	0.90 446	0.80 426	0.61 314	0.80 370	0.92 518	0.62 472	0.72 458	0.63 520	0.23 520	0.18 513	0.18 352	0.20 483	0.22 490	0.20 473

PSM-AAD	0.48 432	0.20 277	0.37 220	0.43 437	0.23 255	0.56 408	0.50 531	0.65 287	0.70 354	1.07 594	1.12 527	0.58 340	0.92 598	0.61 353	0.32 281	0.15 255	0.11 226	0.25 535	0.26 580	0.18 391	0.43 634

KYRaft	0.48 432	0.20 277	0.38 233	0.44 457	0.23 255	0.44 334	0.37 401	0.66 298	0.41 204	0.94 542	1.73 630	0.79 467	0.41 346	0.63 377	0.31 272	0.16 312	0.11 226	0.18 352	0.22 524	0.16 322	0.78 664

ASMatch	0.48 432	0.19 230	0.45 341	0.39 290	0.28 427	0.37 258	0.26 169	0.74 375	0.68 346	0.76 423	2.34 654	0.61 367	0.52 406	0.62 363	0.37 362	0.14 177	0.12 297	0.17 299	0.15 309	0.14 199	0.21 493

DEmStereo	0.48 432	0.17 143	0.50 420	0.38 258	0.25 319	0.59 432	0.34 337	0.63 272	0.74 382	0.89 514	1.66 626	0.58 340	1.06 620	0.60 345	0.42 404	0.14 177	0.11 226	0.16 252	0.16 343	0.14 199	0.15 319

PSMNet-RSSM	0.48 432	0.22 358	0.38 233	0.42 416	0.25 319	0.50 364	0.37 401	1.10 530	0.77 405	0.70 385	1.06 511	0.84 484	0.64 489	0.62 363	0.47 457	0.23 520	0.15 439	0.23 505	0.25 565	0.20 443	0.19 449

CFNet-ft	0.48 432	0.23 380	0.36 202	0.40 333	0.26 367	0.64 469	0.37 401	0.87 434	0.85 457	0.64 338	1.00 477	1.01 544	0.64 489	0.61 353	0.53 487	0.23 520	0.15 439	0.24 522	0.21 506	0.23 507	0.18 415

MSMDNet	0.48 432	0.24 418	0.52 441	0.39 290	0.27 402	0.63 462	0.30 251	0.96 471	0.96 524	0.86 492	1.07 514	0.79 467	0.44 365	0.57 300	0.43 412	0.17 367	0.12 297	0.20 427	0.16 343	0.23 507	0.19 449

CFNet_RVC	0.48 432	0.23 380	0.36 202	0.40 333	0.26 367	0.64 469	0.37 401	0.87 434	0.85 457	0.64 338	1.00 477	1.01 544	0.64 489	0.61 353	0.53 487	0.23 520	0.15 439	0.24 522	0.21 506	0.23 507	0.18 415

G2L-Stereo	0.49 450	0.23 380	0.48 393	0.43 437	0.26 367	0.47 354	0.42 482	0.93 455	0.78 415	0.84 481	0.86 407	0.91 513	0.52 406	0.78 495	0.70 538	0.20 459	0.17 491	0.22 484	0.18 426	0.17 362	0.21 493

DCVSM-stereo	0.49 450	0.27 478	0.53 448	0.39 290	0.29 456	0.51 368	0.26 169	0.75 383	0.75 387	1.11 604	0.75 336	1.05 557	0.72 537	0.60 345	0.47 457	0.20 459	0.19 531	0.24 522	0.20 483	0.25 529	0.30 573

test_sample6	0.49 450	0.26 461	0.50 420	0.37 221	0.22 201	0.63 462	0.40 456	1.12 542	0.83 444	0.80 440	1.03 494	0.66 400	0.55 429	0.67 421	0.46 450	0.22 503	0.16 471	0.22 484	0.22 524	0.23 507	0.21 493

qqq1	0.49 450	0.23 380	0.62 485	0.34 126	0.20 138	0.62 450	0.34 337	1.21 581	1.02 550	0.81 453	1.01 480	0.71 422	0.65 495	0.84 522	0.34 310	0.19 434	0.15 439	0.14 163	0.12 189	0.15 266	0.14 287

fff1	0.49 450	0.23 380	0.62 485	0.34 126	0.20 138	0.62 450	0.34 337	1.21 581	1.02 550	0.81 453	1.01 480	0.71 422	0.65 495	0.84 522	0.34 310	0.19 434	0.15 439	0.14 163	0.12 189	0.15 266	0.14 287

ff1	0.49 450	0.26 461	0.49 407	0.37 221	0.25 319	0.55 394	0.37 401	0.68 319	1.04 561	0.73 409	0.96 455	0.71 422	0.53 411	1.01 576	0.88 580	0.16 312	0.10 95	0.25 535	0.21 506	0.16 322	0.16 369

GMStereo_Zeroshot	0.49 450	0.44 589	0.74 550	0.49 534	0.27 402	0.56 408	0.29 231	0.73 371	0.76 396	0.86 492	0.94 442	0.91 513	0.36 306	0.74 472	0.43 412	0.26 552	0.14 408	0.26 554	0.15 309	0.36 600	0.18 415

ToySt	0.49 450	0.27 478	0.75 556	0.40 333	0.27 402	0.64 469	0.49 526	0.84 420	0.77 405	0.60 307	0.83 389	0.88 502	0.66 503	0.70 446	0.56 499	0.16 312	0.17 491	0.21 469	0.20 483	0.21 467	0.19 449

anonymousa	0.49 450	0.20 277	0.42 301	0.38 258	0.23 255	0.91 562	0.35 362	0.75 383	0.62 308	0.85 485	1.54 619	1.06 559	0.66 503	0.51 247	0.43 412	0.16 312	0.13 369	0.19 396	0.21 506	0.16 322	0.14 287

hknet	0.49 450	0.25 444	0.51 435	0.45 482	0.29 456	0.77 523	0.40 456	0.94 460	0.83 444	0.75 416	0.80 370	0.97 530	0.61 465	0.73 465	0.45 439	0.18 401	0.14 408	0.22 484	0.19 457	0.18 391	0.18 415

psmg	0.49 450	0.25 444	0.43 315	0.41 370	0.28 427	0.85 554	0.43 489	0.99 480	0.76 396	0.91 527	0.94 442	0.76 457	0.54 423	0.64 392	0.43 412	0.20 459	0.15 439	0.20 427	0.20 483	0.18 391	0.18 415

DRaft	0.49 450	0.17 143	0.47 371	0.37 221	0.25 319	0.58 420	0.40 456	0.65 287	0.85 457	1.02 576	1.75 633	0.50 299	0.82 573	0.63 377	0.40 389	0.13 117	0.11 226	0.16 252	0.16 343	0.14 199	0.15 319

GrayStereo	0.49 450	0.19 230	0.42 301	0.46 503	0.28 427	0.53 381	0.67 600	0.69 328	0.63 319	1.02 576	1.47 613	0.78 465	0.76 550	0.56 288	0.33 294	0.14 177	0.12 297	0.17 299	0.17 398	0.15 266	0.29 564

GwcNet-RSSM	0.49 450	0.24 418	0.42 301	0.40 333	0.23 255	0.55 394	0.38 423	0.93 455	0.93 510	0.71 392	1.16 550	0.86 491	0.60 459	0.62 363	0.66 528	0.21 476	0.14 408	0.19 396	0.20 483	0.16 322	0.15 319

UCFNet_RVC	0.49 450	0.26 461	0.35 190	0.39 290	0.26 367	0.64 469	0.36 384	1.15 557	0.84 449	0.67 365	0.88 423	0.88 502	0.59 455	0.58 321	0.45 439	0.24 532	0.17 491	0.27 567	0.27 587	0.25 529	0.23 518

iResNet	0.49 450	0.29 504	0.79 568	0.42 416	0.21 169	0.61 442	0.40 456	0.82 412	0.99 536	0.87 500	1.12 527	0.69 413	0.53 411	0.78 495	0.51 476	0.15 255	0.11 226	0.14 163	0.12 189	0.17 362	0.15 319

CFNet_ucs	0.50 466	0.24 418	0.55 458	0.38 258	0.31 497	0.58 420	0.33 320	0.98 478	0.93 510	0.88 510	1.19 558	0.80 476	0.49 389	0.63 377	0.43 412	0.21 476	0.15 439	0.26 554	0.18 426	0.26 536	0.22 511

NINENet	0.50 466	0.29 504	0.51 435	0.45 482	0.32 514	0.70 496	0.34 337	1.10 530	0.88 475	0.80 440	0.94 442	0.65 395	0.49 389	0.73 465	0.51 476	0.22 503	0.20 543	0.25 535	0.18 426	0.22 490	0.21 493

AACVNet	0.50 466	0.23 380	0.49 407	0.46 503	0.29 456	0.52 373	0.38 423	0.90 446	0.55 289	0.81 453	1.03 494	1.00 540	0.70 529	0.83 517	0.54 492	0.21 476	0.18 513	0.24 522	0.18 426	0.23 507	0.20 473

CrosDoStereo	0.50 466	0.18 189	0.45 341	0.38 258	0.24 288	0.40 292	1.18 665	0.67 308	0.86 462	0.94 542	1.37 591	0.63 376	0.77 557	0.65 400	0.45 439	0.15 255	0.12 297	0.17 299	0.18 426	0.14 199	0.14 287

DeepStereo_LL	0.50 466	0.18 189	0.45 341	0.38 258	0.24 288	0.40 292	1.18 665	0.67 308	0.86 462	0.94 542	1.37 591	0.63 376	0.77 557	0.65 400	0.45 439	0.15 255	0.12 297	0.17 299	0.18 426	0.14 199	0.14 287

THIR-Stereo	0.50 466	0.18 189	0.45 341	0.38 258	0.23 255	0.75 516	0.67 600	0.66 298	0.87 471	1.02 576	1.40 597	0.72 431	0.76 550	0.62 363	0.42 404	0.15 255	0.11 226	0.17 299	0.18 426	0.14 199	0.15 319

AdaStereo	0.50 466	0.32 522	0.47 371	0.48 519	0.25 319	0.67 486	0.32 308	1.17 570	0.88 475	0.75 416	0.99 474	0.75 450	0.49 389	0.67 421	0.46 450	0.27 562	0.12 297	0.28 575	0.18 426	0.23 507	0.18 415
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	0.51 473	0.23 380	0.62 485	0.34 126	0.20 138	0.62 450	0.34 337	1.21 581	1.02 550	0.81 453	1.01 480	0.71 422	0.65 495	0.84 522	0.55 497	0.19 434	0.15 439	0.18 352	0.16 343	0.18 391	0.18 415

tta	0.51 473	0.23 380	0.62 485	0.34 126	0.20 138	0.62 450	0.34 337	1.21 581	1.02 550	0.81 453	1.01 480	0.71 422	0.65 495	0.84 522	0.55 497	0.19 434	0.15 439	0.18 352	0.16 343	0.15 266	0.14 287

DAS	0.51 473	0.25 444	0.60 480	0.48 519	0.31 497	0.58 420	0.41 472	0.83 417	0.97 527	0.89 514	1.12 527	0.70 418	0.75 547	0.82 509	0.43 412	0.17 367	0.13 369	0.18 352	0.15 309	0.20 443	0.18 415

SepStereo	0.51 473	0.25 444	0.60 480	0.48 519	0.31 497	0.58 420	0.41 472	0.83 417	0.97 527	0.89 514	1.12 527	0.70 418	0.75 547	0.93 562	0.43 412	0.17 367	0.13 369	0.18 352	0.15 309	0.20 443	0.18 415

acv_ft	0.51 473	0.23 380	0.56 464	0.44 457	0.28 427	0.86 557	0.39 445	0.91 451	0.80 426	0.97 556	0.96 455	0.79 467	0.59 455	0.63 377	0.87 577	0.17 367	0.15 439	0.16 252	0.15 309	0.17 362	0.15 319

DMCA-RVC	0.51 473	0.30 513	0.59 474	0.50 548	0.32 514	0.54 388	0.38 423	0.86 427	0.68 346	0.94 542	0.86 407	0.91 513	0.68 512	0.70 446	0.59 507	0.23 520	0.18 513	0.31 593	0.23 540	0.26 536	0.19 449

CFNet	0.51 473	0.29 504	0.46 358	0.41 370	0.27 402	0.70 496	0.32 308	1.13 544	1.00 543	0.72 403	1.07 514	0.85 486	0.60 459	0.76 482	0.52 484	0.19 434	0.14 408	0.23 505	0.23 540	0.21 467	0.16 369

HSM	0.51 473	0.24 418	0.41 280	0.39 290	0.24 288	0.75 516	0.40 456	1.22 589	0.75 387	0.81 453	0.91 434	1.21 591	0.69 516	0.87 535	0.46 450	0.17 367	0.13 369	0.17 299	0.14 277	0.17 362	0.17 396

RT-IGEV	0.52 481	0.19 230	0.59 474	0.40 333	0.25 319	0.79 530	0.62 587	1.15 557	0.74 382	0.89 514	0.99 474	1.18 590	0.61 465	0.65 400	0.31 272	0.19 434	0.13 369	0.17 299	0.13 237	0.15 266	0.20 473

DDVS	0.52 481	0.30 513	0.56 464	0.41 370	0.31 497	0.71 501	0.34 337	0.91 451	0.67 340	0.85 485	0.89 427	1.12 577	0.46 376	0.86 533	0.60 509	0.22 503	0.16 471	0.22 484	0.18 426	0.25 529	0.26 540

UGAM	0.52 481	0.22 358	0.46 358	0.45 482	0.25 319	0.41 312	0.52 550	0.62 264	1.16 594	0.76 423	1.13 534	1.32 609	0.57 438	1.00 575	0.53 487	0.17 367	0.14 408	0.25 535	0.21 506	0.15 266	0.13 241

test_sample7	0.52 481	0.29 504	0.50 420	0.36 197	0.27 402	0.62 450	0.41 472	1.06 515	0.88 475	0.92 535	0.86 407	0.85 486	0.69 516	0.68 432	0.50 466	0.26 552	0.20 543	0.27 567	0.26 580	0.27 547	0.24 527

ac_64	0.52 481	0.22 358	0.50 420	0.45 482	0.28 427	0.80 534	0.45 501	1.02 499	0.61 304	0.91 527	0.83 389	1.07 564	0.68 512	0.74 472	0.70 538	0.21 476	0.18 513	0.20 427	0.19 457	0.18 391	0.15 319

iResNetv2_ROB	0.52 481	0.27 478	0.69 527	0.38 258	0.25 319	0.62 450	0.35 362	1.17 570	1.01 547	0.99 563	1.06 511	0.88 502	0.67 506	0.66 410	0.39 380	0.19 434	0.13 369	0.15 215	0.11 148	0.18 391	0.16 369

iResNet_ROB	0.52 481	0.21 317	0.53 448	0.37 221	0.21 169	0.61 442	0.29 231	1.51 650	1.32 626	0.90 522	1.02 489	0.80 476	0.62 472	0.76 482	0.43 412	0.16 312	0.12 297	0.13 107	0.09 13	0.15 266	0.18 415

coex_refinement	0.53 488	0.21 317	0.39 255	0.44 457	0.30 475	0.76 522	0.39 445	1.09 527	0.90 492	0.85 485	1.12 527	1.00 540	0.56 436	0.63 377	0.81 561	0.21 476	0.13 369	0.16 252	0.16 343	0.20 443	0.21 493

ITSA-stereo	0.53 488	0.28 492	0.52 441	0.40 333	0.23 255	0.56 408	0.34 337	1.24 601	1.24 609	0.80 440	0.81 377	0.72 431	0.58 448	0.82 509	0.65 525	0.21 476	0.17 491	0.23 505	0.21 506	0.22 490	0.26 540

mmx	0.53 488	0.26 461	0.49 407	0.37 221	0.25 319	0.55 394	0.37 401	1.16 565	1.03 555	0.73 409	0.96 455	0.71 422	0.53 411	1.01 576	0.88 580	0.20 459	0.15 439	0.25 535	0.21 506	0.22 490	0.20 473

xxx	0.53 488	0.26 461	0.49 407	0.37 221	0.25 319	0.55 394	0.37 401	1.16 565	1.03 555	0.73 409	0.96 455	0.71 422	0.53 411	1.01 576	0.88 580	0.20 459	0.15 439	0.25 535	0.21 506	0.22 490	0.20 473

AASNet	0.53 488	0.25 444	0.52 441	0.49 534	0.32 514	0.74 510	0.40 456	1.50 647	0.86 462	0.86 492	0.92 438	0.64 382	0.59 455	0.59 339	0.79 556	0.23 520	0.19 531	0.20 427	0.16 343	0.21 467	0.19 449

LMCR-Stereo	0.53 488	0.30 513	0.53 448	0.58 612	0.30 475	0.83 550	0.36 384	1.19 574	0.76 396	0.88 510	1.04 500	0.56 326	0.62 472	0.82 509	0.67 531	0.19 434	0.15 439	0.19 396	0.14 277	0.23 507	0.17 396

RAFT + AFF	0.53 488	0.29 504	0.75 556	0.51 564	0.32 514	0.63 462	0.60 580	1.00 485	0.91 499	0.78 433	0.87 415	0.83 481	0.58 448	0.80 503	0.47 457	0.17 367	0.20 543	0.23 505	0.22 524	0.18 391	0.18 415

UPFNet	0.53 488	0.24 418	0.51 435	0.45 482	0.38 564	0.84 553	0.49 526	0.99 480	0.75 387	0.87 500	0.88 423	0.86 491	0.64 489	0.80 503	0.71 543	0.20 459	0.20 543	0.20 427	0.20 483	0.19 425	0.15 319

RASNet	0.53 488	0.22 358	0.52 441	0.38 258	0.22 201	0.68 489	0.38 423	0.97 475	0.88 475	0.73 409	1.04 500	1.03 551	0.92 598	0.90 546	0.86 571	0.16 312	0.14 408	0.14 163	0.17 398	0.15 266	0.13 241

HSM-Net_RVC	0.53 488	0.22 358	0.35 190	0.37 221	0.21 169	0.85 554	0.37 401	1.23 594	0.93 510	0.90 522	1.15 545	1.26 596	0.63 478	0.72 458	0.48 461	0.17 367	0.13 369	0.16 252	0.15 309	0.17 362	0.15 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 488	0.32 522	0.64 500	0.44 457	0.30 475	0.66 481	0.44 498	1.04 506	0.88 475	0.91 527	0.91 434	0.99 536	0.60 459	0.68 432	0.60 509	0.21 476	0.17 491	0.22 484	0.22 524	0.21 467	0.21 493
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	0.53 488	0.34 535	0.59 474	0.41 370	0.30 475	0.50 364	0.43 489	1.19 574	0.70 354	0.85 485	1.05 504	0.86 491	0.55 429	0.84 522	0.51 476	0.29 580	0.23 570	0.22 484	0.22 524	0.26 536	0.25 534

rvit_105_1	0.54 500	0.40 576	0.76 561	0.58 612	0.37 554	0.59 432	0.68 605	0.70 344	0.94 517	0.82 462	0.69 312	0.73 442	0.58 448	0.78 495	0.54 492	0.32 602	0.29 611	0.31 593	0.34 621	0.23 507	0.20 473

UNet	0.54 500	0.26 461	0.66 512	0.44 457	0.40 575	0.99 581	0.41 472	0.98 478	0.75 387	0.83 474	0.89 427	1.04 553	0.72 537	0.73 465	0.62 516	0.19 434	0.14 408	0.20 427	0.17 398	0.20 443	0.17 396

1111x	0.55 502	0.22 358	0.46 358	0.38 258	0.20 138	0.66 481	0.43 489	1.23 594	0.99 536	0.71 392	0.99 474	0.95 525	0.69 516	0.90 546	1.08 618	0.18 401	0.17 491	0.18 352	0.19 457	0.20 443	0.18 415

ADLNet2	0.55 502	0.25 444	0.65 506	0.47 511	0.30 475	0.83 550	0.50 531	1.05 511	0.95 523	0.80 440	0.98 469	0.99 536	0.69 516	0.77 490	0.73 546	0.20 459	0.16 471	0.17 299	0.18 426	0.21 467	0.21 493

GEStereo_RVC	0.55 502	0.29 504	0.63 495	0.49 534	0.31 497	0.70 496	0.54 559	1.22 589	0.92 504	0.82 462	0.85 404	0.85 486	0.63 478	0.90 546	0.65 525	0.24 532	0.16 471	0.19 396	0.16 343	0.21 467	0.22 511

ADLNet	0.55 502	0.27 478	0.51 435	0.44 457	0.35 542	0.78 527	0.46 505	1.08 523	0.86 462	0.99 563	0.98 469	0.92 518	0.63 478	0.69 439	0.81 561	0.22 503	0.16 471	0.22 484	0.22 524	0.21 467	0.21 493

MMNet	0.55 502	0.25 444	0.61 482	0.43 437	0.34 535	1.07 595	0.39 445	0.87 434	0.91 499	0.91 527	0.93 441	0.86 491	0.76 550	0.81 506	0.76 551	0.15 255	0.14 408	0.18 352	0.19 457	0.20 443	0.16 369

delet	0.55 502	0.24 418	0.55 458	0.44 457	0.33 526	1.07 595	0.50 531	1.00 485	0.86 462	0.85 485	0.96 455	0.90 511	0.63 478	0.83 517	0.74 549	0.18 401	0.18 513	0.20 427	0.21 506	0.16 322	0.15 319

psm_up	0.55 502	0.26 461	0.47 371	0.49 534	0.32 514	0.65 479	0.56 570	1.04 506	0.82 439	0.82 462	0.88 423	1.01 544	0.94 604	0.74 472	0.61 513	0.21 476	0.25 587	0.26 554	0.23 540	0.21 467	0.20 473

hitnet-ft	0.55 502	0.27 478	0.39 255	0.41 370	0.28 427	0.78 527	0.40 456	0.92 453	0.90 492	0.82 462	1.01 480	1.13 583	0.70 529	0.78 495	0.67 531	0.28 573	0.20 543	0.28 575	0.22 524	0.29 555	0.26 540

DSFCA	0.55 502	0.25 444	0.62 485	0.40 333	0.36 547	0.74 510	0.52 550	1.04 506	0.82 439	1.06 591	0.84 394	0.89 506	0.63 478	0.99 572	0.58 502	0.25 542	0.21 553	0.21 469	0.21 506	0.21 467	0.19 449

FADNet_RVC	0.55 502	0.37 553	1.17 619	0.44 457	0.31 497	0.56 408	0.34 337	1.06 515	0.88 475	0.67 365	0.90 431	0.61 367	0.65 495	0.93 562	0.70 538	0.21 476	0.18 513	0.26 554	0.23 540	0.31 570	0.28 557

STTStereo	0.55 502	0.37 553	0.76 561	0.44 457	0.31 497	0.60 439	0.44 498	0.96 471	0.86 462	0.99 563	0.90 431	0.96 528	0.58 448	0.71 452	0.61 513	0.25 542	0.23 570	0.26 554	0.32 616	0.24 520	0.23 518

Selective-IGEV-i16pc	0.56 513	0.20 277	1.13 612	0.40 333	0.31 497	2.00 664	0.66 597	0.68 319	1.11 584	0.51 278	0.81 377	0.68 408	0.36 306	0.67 421	0.40 389	0.31 590	0.17 491	0.17 299	0.18 426	0.19 425	0.20 473

ISRNet	0.56 513	0.24 418	0.66 512	0.56 604	0.36 547	0.44 334	0.25 147	0.82 412	0.84 449	1.07 594	1.25 570	0.91 513	0.60 459	0.66 410	0.58 502	0.35 621	0.26 593	0.36 613	0.33 619	0.30 564	0.42 628

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 513	3.08 703	2.43 672	0.31 49	0.18 67	0.29 137	0.20 46	0.37 69	0.32 122	0.28 118	0.24 60	0.18 20	0.18 39	0.31 57	0.22 79	1.09 679	0.08 2	0.17 299	0.16 343	0.14 199	0.97 678

CSP-Net	0.56 513	0.27 478	0.49 407	0.41 370	0.28 427	1.22 621	0.50 531	1.23 594	0.72 367	0.95 550	0.95 451	0.89 506	0.62 472	0.83 517	0.62 516	0.26 552	0.17 491	0.17 299	0.17 398	0.18 391	0.17 396

FTStereo	0.56 513	0.20 277	0.37 220	0.41 370	0.25 319	0.40 292	0.79 633	0.66 298	0.43 219	1.09 600	3.27 676	0.70 418	0.73 540	0.55 277	0.33 294	0.14 177	0.13 369	0.19 396	0.17 398	0.15 266	0.30 573

RAFT-RH_RVC	0.56 513	0.17 143	0.41 280	0.37 221	0.23 255	0.57 414	0.24 133	0.60 252	0.70 354	1.19 614	3.94 688	0.56 326	0.38 320	0.65 400	0.36 345	0.13 117	0.11 226	0.20 427	0.14 277	0.12 99	0.13 241

HGLStereo	0.56 513	0.28 492	0.57 468	0.50 548	0.37 554	0.80 534	0.45 501	1.02 499	0.78 415	0.86 492	1.14 539	0.89 506	0.82 573	0.76 482	0.73 546	0.21 476	0.20 543	0.19 396	0.18 426	0.19 425	0.21 493

FADNet-RVC-Resample	0.56 513	0.33 530	1.16 615	0.49 534	0.34 535	0.71 501	0.43 489	1.01 495	0.93 510	0.82 462	0.87 415	0.74 448	0.67 506	0.73 465	0.45 439	0.18 401	0.18 513	0.26 554	0.27 587	0.26 536	0.27 550

DualNet (step1)	0.57 521	0.36 546	0.72 541	0.38 258	0.30 475	0.71 501	0.43 489	1.06 515	0.88 475	0.92 535	0.86 407	0.85 486	0.69 516	0.68 432	0.50 466	0.41 636	0.20 543	0.40 626	0.41 640	0.36 600	0.33 592

LL-Strereo	0.57 521	0.27 478	0.68 521	0.48 519	0.34 535	0.39 286	0.48 520	0.94 460	0.97 527	0.83 474	0.78 357	1.10 573	1.18 632	1.33 627	0.49 464	0.17 367	0.14 408	0.22 484	0.19 457	0.16 322	0.17 396

CRFU-Net	0.57 521	0.27 478	0.57 468	0.46 503	0.30 475	1.20 619	0.52 550	1.10 530	0.56 296	1.00 568	0.98 469	1.06 559	0.79 564	0.81 506	0.71 543	0.21 476	0.19 531	0.18 352	0.16 343	0.18 391	0.19 449

TDLM	0.57 521	0.33 530	0.49 407	0.51 564	0.30 475	0.66 481	0.73 625	1.03 503	1.01 547	0.82 462	1.10 522	0.84 484	0.70 529	0.86 533	0.58 502	0.28 573	0.17 491	0.25 535	0.22 524	0.26 536	0.19 449

CVANet_RVC	0.57 521	0.33 530	0.44 328	0.47 511	0.32 514	0.67 486	0.61 585	1.05 511	0.93 510	0.85 485	1.04 500	1.01 544	0.73 540	0.83 517	0.52 484	0.29 580	0.19 531	0.27 567	0.25 565	0.31 570	0.21 493

AANet_RVC	0.57 521	0.32 522	0.54 453	0.45 482	0.27 402	0.57 414	0.48 520	1.00 485	1.28 621	0.86 492	1.33 586	0.87 497	0.58 448	1.07 589	0.75 550	0.18 401	0.12 297	0.15 215	0.13 237	0.18 391	0.18 415

NOSS_ROB	0.57 521	0.39 571	0.39 255	0.44 457	0.30 475	0.73 509	0.54 559	1.03 503	1.08 580	0.67 365	0.87 415	0.76 457	0.57 438	0.77 490	0.47 457	0.38 629	0.38 647	0.44 634	0.42 644	0.37 605	0.34 600

ssnet_v2	0.58 528	0.28 492	0.56 464	0.43 437	0.29 456	0.95 571	0.59 577	1.13 544	0.99 536	0.93 539	0.80 370	0.99 536	0.64 489	0.82 509	0.94 596	0.25 542	0.22 560	0.23 505	0.24 556	0.20 443	0.19 449

dad	0.58 528	0.50 604	0.64 500	0.43 437	0.30 475	0.59 432	0.36 384	0.78 399	1.25 615	1.01 573	1.17 552	1.15 587	0.53 411	0.68 432	0.50 466	0.35 621	0.23 570	0.37 618	0.21 506	0.29 555	0.20 473

SACVNet	0.58 528	0.34 535	0.55 458	0.55 601	0.36 547	0.63 462	0.48 520	1.13 544	0.77 405	1.02 576	1.06 511	1.02 549	0.74 543	0.90 546	0.51 476	0.27 562	0.21 553	0.25 535	0.24 556	0.29 555	0.36 607

pcwnet_v2	0.58 528	0.28 492	0.84 573	0.45 482	0.35 542	0.61 442	0.35 362	1.27 609	1.21 604	0.99 563	1.27 573	0.72 431	0.58 448	0.67 421	0.48 461	0.27 562	0.21 553	0.24 522	0.23 540	0.29 555	0.29 564

PS-NSSS	0.58 528	0.44 589	0.62 485	0.42 416	0.33 526	0.66 481	0.58 574	1.02 499	0.86 462	0.77 429	1.28 575	0.72 431	0.64 489	0.82 509	0.59 507	0.31 590	0.26 593	0.40 626	0.27 587	0.33 583	0.26 540

StereoDRNet-Refined	0.58 528	0.32 522	0.54 453	0.46 503	0.30 475	0.96 574	0.40 456	1.00 485	0.94 517	1.12 605	1.08 517	0.96 528	0.67 506	0.90 546	0.89 590	0.17 367	0.13 369	0.22 484	0.21 506	0.20 443	0.19 449
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 528	0.28 492	0.47 371	0.49 534	0.32 514	0.77 523	0.50 531	0.99 480	0.92 504	1.04 585	1.14 539	1.21 591	0.69 516	0.88 538	0.69 535	0.20 459	0.20 543	0.22 484	0.22 524	0.21 467	0.18 415

CBFPSM	0.59 535	0.22 358	1.31 635	0.38 258	0.27 402	1.12 607	0.65 594	0.79 403	0.82 439	0.80 440	0.81 377	1.35 618	0.87 586	0.67 421	0.76 551	0.16 312	0.15 439	0.15 215	0.16 343	0.17 362	0.22 511

HBP-ISP	0.59 535	0.45 593	0.43 315	0.45 482	0.33 526	0.70 496	0.28 222	1.11 536	1.00 543	0.83 474	1.18 554	0.65 395	0.68 512	0.88 538	0.52 484	0.35 621	0.38 647	0.47 639	0.41 640	0.38 609	0.31 583

CBMV_ROB	0.59 535	0.37 553	0.38 233	0.39 290	0.28 427	0.74 510	0.28 222	1.00 485	0.98 531	0.94 542	1.25 570	0.81 479	0.78 562	0.87 535	0.50 466	0.36 625	0.37 645	0.43 632	0.40 635	0.33 583	0.30 573

FADNet-RVC	0.60 538	0.53 619	1.14 614	0.46 503	0.39 570	0.61 442	0.39 445	1.12 542	0.87 471	0.70 385	0.84 394	1.04 553	0.55 429	0.94 569	0.69 535	0.26 552	0.25 587	0.28 575	0.28 593	0.31 570	0.31 583

NVstereo2D	0.60 538	0.30 513	0.75 556	0.48 519	0.43 594	0.89 559	0.48 520	1.05 511	1.15 593	0.66 360	0.86 407	0.88 502	0.70 529	0.99 572	0.65 525	0.32 602	0.15 439	0.28 575	0.20 483	0.40 612	0.36 607

FADNet	0.61 540	0.51 608	1.10 608	0.45 482	0.44 601	0.65 479	0.41 472	1.19 574	1.05 565	0.70 385	0.84 394	0.98 534	0.66 503	0.82 509	0.50 466	0.29 580	0.30 616	0.27 567	0.30 601	0.46 631	0.35 605

ACV-stereo	0.62 541	0.34 535	1.00 597	0.43 437	0.31 497	1.20 619	0.40 456	0.75 383	0.83 444	0.64 338	0.77 346	2.10 657	1.03 617	0.81 506	0.64 523	0.21 476	0.17 491	0.18 352	0.18 426	0.21 467	0.21 493

SGM-Forest	0.62 541	0.32 522	0.39 255	0.43 437	0.30 475	1.02 585	0.55 564	1.09 527	1.05 565	1.06 591	1.18 554	1.10 573	0.67 506	0.88 538	0.62 516	0.31 590	0.33 637	0.33 604	0.30 601	0.30 564	0.28 557
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	0.63 543	0.28 492	0.99 596	0.40 333	0.30 475	1.03 588	0.56 570	1.10 530	0.99 536	0.97 556	1.22 561	1.06 559	0.69 516	1.07 589	0.95 599	0.19 434	0.11 226	0.16 252	0.13 237	0.22 490	0.21 493

fast-acv-ft	0.64 544	0.30 513	0.73 545	0.45 482	0.34 535	1.17 615	0.49 526	0.86 427	0.98 531	1.02 576	1.36 588	1.29 601	0.85 581	0.76 482	0.81 561	0.21 476	0.23 570	0.23 505	0.23 540	0.21 467	0.20 473

StereoDRNet	0.64 544	0.33 530	0.68 521	0.51 564	0.43 594	1.03 588	0.53 555	1.47 643	0.99 536	1.10 602	0.87 415	1.07 564	0.71 533	0.82 509	0.88 580	0.23 520	0.19 531	0.25 535	0.23 540	0.27 547	0.19 449

PSMNet_ROB	0.64 544	0.37 553	0.65 506	0.56 604	0.42 588	0.97 576	0.83 636	1.21 581	0.92 504	0.79 438	1.02 489	1.08 566	0.63 478	0.82 509	0.91 594	0.29 580	0.20 543	0.31 593	0.31 609	0.26 536	0.23 518

CBMV	0.64 544	0.35 541	0.41 280	0.42 416	0.25 319	1.01 583	0.77 629	1.13 544	1.09 582	1.17 610	1.22 561	1.04 553	0.75 547	0.88 538	0.63 520	0.28 573	0.30 616	0.34 606	0.30 601	0.26 536	0.26 540
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	0.66 548	0.36 546	1.30 634	0.39 290	0.26 367	0.57 414	0.63 589	0.80 406	1.03 555	0.80 440	1.43 604	0.91 513	0.76 550	1.08 592	1.87 660	0.16 312	0.12 297	0.17 299	0.14 277	0.20 443	0.16 369

TCMNet	0.66 548	0.39 571	0.98 595	0.59 616	0.61 646	0.96 574	0.55 564	1.05 511	0.90 492	0.84 481	1.14 539	0.89 506	0.65 495	0.85 528	1.01 611	0.26 552	0.26 593	0.31 593	0.28 593	0.32 576	0.29 564

YMNet	0.66 548	0.38 563	0.90 586	0.52 577	0.46 613	1.08 599	0.49 526	1.00 485	0.77 405	1.18 612	1.29 579	1.12 577	0.74 543	0.85 528	0.86 571	0.27 562	0.31 625	0.25 535	0.25 565	0.24 520	0.23 518

YMNet_1	0.66 548	0.38 563	0.90 586	0.52 577	0.46 613	1.08 599	0.49 526	1.00 485	0.77 405	1.18 612	1.29 579	1.12 577	0.74 543	0.85 528	0.86 571	0.27 562	0.31 625	0.25 535	0.25 565	0.24 520	0.23 518

DRN-Test	0.66 548	0.32 522	0.66 512	0.50 548	0.39 570	1.15 611	0.61 585	1.49 646	1.01 547	1.12 605	1.08 517	1.06 559	0.69 516	0.77 490	0.94 596	0.23 520	0.17 491	0.26 554	0.25 565	0.25 529	0.21 493

iinet-f	0.67 553	0.26 461	2.15 666	0.39 290	0.31 497	1.19 618	0.56 570	0.84 420	0.84 449	0.80 440	1.17 552	1.05 557	0.84 580	0.71 452	1.21 629	0.20 459	0.18 513	0.17 299	0.15 309	0.20 443	0.20 473

GASNet	0.67 553	0.72 641	0.96 592	0.70 648	0.48 618	0.62 450	0.47 512	1.08 523	1.03 555	0.94 542	0.82 383	0.93 521	0.83 578	1.33 627	0.80 558	0.31 590	0.22 560	0.29 584	0.28 593	0.44 624	0.24 527

FINET	0.67 553	0.42 582	1.00 597	0.46 503	0.43 594	0.83 550	0.89 644	1.08 523	1.50 642	0.87 500	1.14 539	0.71 422	0.68 512	0.92 556	0.70 538	0.36 625	0.30 616	0.26 554	0.24 556	0.35 594	0.33 592

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 553	0.81 650	0.73 545	0.53 587	0.37 554	1.40 633	0.53 555	1.04 506	0.79 424	0.88 510	0.94 442	0.95 525	0.53 411	0.93 562	0.58 502	0.39 631	0.30 616	0.57 654	0.31 609	0.53 645	0.30 573

PA-Net	0.67 553	0.43 584	0.83 572	0.50 548	0.53 631	0.94 568	0.68 605	1.10 530	1.14 592	0.80 440	0.88 423	0.87 497	0.77 557	1.02 581	0.88 580	0.24 532	0.41 654	0.29 584	0.44 645	0.26 536	0.34 600
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 558	0.36 546	1.10 608	0.51 564	0.42 588	1.08 599	0.50 531	1.21 581	1.16 594	1.00 568	1.37 591	1.06 559	0.79 564	0.92 556	0.94 596	0.25 542	0.24 579	0.24 522	0.22 524	0.23 507	0.26 540

NaN_ROB	0.69 558	0.44 589	0.69 527	0.51 564	0.33 526	0.97 576	1.06 659	1.22 589	1.19 600	1.24 624	0.96 455	1.08 566	0.78 562	1.20 609	0.67 531	0.24 532	0.30 616	0.23 505	0.24 556	0.23 507	0.25 534

GANet	0.70 560	0.37 553	0.55 458	0.51 564	0.34 535	0.94 568	0.96 652	1.08 523	0.94 517	1.04 585	1.98 645	1.13 583	0.88 590	1.12 599	0.66 528	0.25 542	0.26 593	0.27 567	0.22 524	0.31 570	0.22 511

DISCO	0.70 560	0.26 461	0.68 521	0.44 457	0.31 497	1.14 609	0.51 547	1.23 594	1.23 607	0.81 453	1.05 504	1.50 633	0.85 581	1.82 658	1.03 612	0.19 434	0.15 439	0.18 352	0.16 343	0.24 520	0.23 518

XPNet_ROB	0.70 560	0.35 541	0.68 521	0.52 577	0.40 575	0.79 530	0.85 642	1.16 565	0.94 517	1.33 631	1.15 545	1.38 620	0.83 578	1.03 583	0.90 592	0.32 602	0.25 587	0.26 554	0.24 556	0.31 570	0.28 557

ETE_ROB	0.70 560	0.49 600	0.73 545	0.56 604	0.36 547	0.79 530	0.87 643	1.14 553	0.93 510	1.19 614	1.18 554	1.39 621	0.82 573	0.99 572	0.80 558	0.26 552	0.21 553	0.31 593	0.26 580	0.33 583	0.34 600

Wz-Net-LNSev	0.71 564	0.51 608	1.36 644	0.50 548	0.41 582	1.15 611	0.69 610	1.21 581	1.07 577	1.02 576	1.12 527	1.08 566	0.87 586	0.89 544	0.89 590	0.24 532	0.22 560	0.21 469	0.19 457	0.26 536	0.26 540

APVNet	0.71 564	0.37 553	0.89 585	0.56 604	0.45 605	1.18 617	0.68 605	1.41 637	0.85 457	0.81 453	1.15 545	1.04 553	0.81 569	1.10 596	1.17 626	0.26 552	0.28 606	0.32 599	0.31 609	0.29 555	0.30 573

Syn2CoEx	0.71 564	0.51 608	0.95 590	0.64 631	0.45 605	0.91 562	0.53 555	1.48 644	1.13 589	0.93 539	1.35 587	1.02 549	0.99 612	0.92 556	0.80 558	0.30 587	0.27 602	0.28 575	0.24 556	0.23 507	0.24 527

DANet	0.71 564	0.45 593	0.91 588	0.59 616	0.40 575	0.81 539	0.40 456	0.97 475	0.84 449	1.20 619	1.22 561	1.33 612	0.88 590	1.16 603	1.24 630	0.27 562	0.23 570	0.31 593	0.25 565	0.35 594	0.32 587
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 568	0.35 541	0.64 500	0.53 587	0.67 652	1.31 629	0.67 600	1.20 579	1.18 598	1.05 587	0.87 415	1.27 598	0.93 603	0.93 562	1.27 634	0.22 503	0.16 471	0.26 554	0.23 540	0.40 612	0.39 621

NCCL2	0.72 568	0.41 580	0.65 506	0.64 631	0.44 601	0.98 580	1.20 667	1.11 536	1.00 543	0.98 561	0.96 455	1.49 632	0.87 586	0.90 546	0.79 556	0.31 590	0.26 593	0.39 623	0.39 633	0.32 576	0.32 587

FAT-Stereo	0.73 570	0.33 530	0.75 556	0.49 534	0.37 554	0.71 501	0.59 577	1.36 629	1.30 624	1.03 584	1.40 597	1.59 642	1.15 628	0.87 535	0.86 571	0.28 573	0.28 606	0.28 575	0.23 540	0.28 551	0.38 618

DStereoRT	0.74 571	0.19 230	0.50 420	0.51 564	0.33 526	1.10 603	0.34 337	0.82 412	0.76 396	0.78 433	1.05 504	0.51 305	0.73 540	0.76 482	0.48 461	0.16 312	0.13 369	3.96 709	1.37 699	0.19 425	0.14 287

S-Stereo	0.74 571	0.35 541	0.96 592	0.56 604	0.45 605	0.82 547	0.60 580	1.24 601	1.60 654	0.96 551	1.41 599	1.12 577	0.94 604	0.80 503	1.04 615	0.26 552	0.31 625	0.28 575	0.25 565	0.32 576	0.47 645

LALA_ROB	0.74 571	0.43 584	0.69 527	0.54 594	0.40 575	1.01 583	0.95 651	1.21 581	1.07 577	1.22 621	1.12 527	1.56 639	0.79 564	1.04 585	0.86 571	0.33 611	0.22 560	0.35 608	0.30 601	0.35 594	0.31 583

w-ln-seven-2	0.76 574	0.43 584	2.32 668	0.52 577	0.38 564	0.90 561	0.65 594	1.11 536	1.12 588	1.19 614	1.28 575	1.09 569	0.99 612	1.07 589	0.87 577	0.20 459	0.19 531	0.23 505	0.22 524	0.26 536	0.22 511

PSMNet-RUCA	0.76 574	0.75 644	1.08 607	1.01 665	0.90 662	0.69 491	0.50 531	1.11 536	1.03 555	0.78 433	1.11 523	0.80 476	0.72 537	0.88 538	0.63 520	0.53 659	0.27 602	0.76 662	0.46 646	0.66 657	0.47 645

Wz-Net-MNSev	0.76 574	0.40 576	1.34 639	0.50 548	0.40 575	1.44 639	0.83 636	1.15 557	1.16 594	1.25 626	1.20 559	1.13 583	0.81 569	1.16 603	1.00 610	0.22 503	0.19 531	0.24 522	0.23 540	0.28 551	0.26 540

DGSMNet	0.76 574	0.55 621	1.29 633	0.58 612	0.62 647	0.94 568	0.70 615	1.26 607	1.11 584	0.83 474	1.24 568	1.00 540	0.71 533	1.03 583	0.81 561	0.34 617	0.29 611	0.41 630	0.40 635	0.57 651	0.55 657

RP	0.76 574	0.36 546	0.63 495	0.66 639	0.58 643	0.80 534	0.55 564	1.14 553	1.22 606	0.97 556	1.65 624	1.43 626	1.32 642	1.01 576	0.84 566	0.33 611	0.30 616	0.36 613	0.30 601	0.34 589	0.34 600

edge stereo	0.76 574	0.38 563	0.74 550	0.52 577	0.43 594	0.80 534	0.53 555	1.28 612	1.06 571	1.28 627	1.38 596	1.81 647	1.11 625	1.08 592	0.85 570	0.33 611	0.32 631	0.41 630	0.28 593	0.32 576	0.36 607

NCC-stereo	0.78 580	0.40 576	0.76 561	0.61 624	0.67 652	0.81 539	0.69 610	1.54 655	1.11 584	0.90 522	1.36 588	1.33 612	1.16 629	1.19 607	0.88 580	0.31 590	0.30 616	0.37 618	0.48 655	0.33 583	0.33 592

Nwc_Net	0.78 580	0.38 563	0.73 545	0.60 622	0.55 635	1.05 593	0.55 564	1.67 664	1.05 565	0.88 510	1.86 639	1.40 623	1.09 623	1.10 596	0.87 577	0.30 587	0.25 587	0.36 613	0.38 629	0.29 555	0.29 564

Abc-Net	0.78 580	0.40 576	0.76 561	0.61 624	0.67 652	0.81 539	0.69 610	1.54 655	1.11 584	0.90 522	1.36 588	1.33 612	1.16 629	1.19 607	0.88 580	0.31 590	0.30 616	0.37 618	0.48 655	0.33 583	0.33 592
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 583	0.59 626	0.71 536	0.65 636	0.65 650	0.92 567	0.58 574	1.29 613	1.05 565	1.07 594	1.45 610	1.47 630	1.03 617	1.21 613	0.88 580	0.32 602	0.30 616	0.48 644	0.40 635	0.37 605	0.37 612

stereogan	0.80 584	0.31 518	0.71 536	0.59 616	0.50 622	1.72 656	0.48 520	1.35 626	1.37 629	1.00 568	1.46 612	1.56 639	0.95 607	1.29 622	0.84 566	0.28 573	0.29 611	0.29 584	0.25 565	0.38 609	0.38 618

ADCRef	0.80 584	0.43 584	1.32 637	0.50 548	0.45 605	1.07 595	0.51 547	1.07 519	0.98 531	1.17 610	1.42 601	0.87 497	0.91 593	0.85 528	3.19 680	0.18 401	0.16 471	0.23 505	0.23 540	0.22 490	0.21 493

GANetREF_RVC	0.80 584	0.75 644	0.86 579	0.66 639	0.42 588	1.15 611	0.98 653	1.14 553	1.19 600	1.01 573	1.02 489	1.10 573	0.90 592	1.15 601	0.76 551	0.48 649	0.39 651	0.57 654	0.38 629	0.63 655	0.46 640
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	0.81 587	0.39 571	0.68 521	0.64 631	0.54 633	0.91 562	0.51 547	1.61 660	1.31 625	0.96 551	2.02 647	1.46 627	1.26 640	1.11 598	0.99 606	0.32 602	0.24 579	0.39 623	0.27 587	0.30 564	0.25 534

SQANet	0.82 588	0.74 643	0.67 516	1.13 669	0.98 670	1.11 604	0.47 512	1.07 519	0.83 444	0.91 527	1.05 504	1.03 551	0.74 543	1.01 576	0.64 523	0.61 662	0.24 579	1.03 672	0.35 624	1.18 675	0.58 658

Anonymous_2	0.82 588	0.44 589	0.63 495	0.40 333	0.43 594	0.80 534	0.52 550	0.72 359	0.77 405	0.71 392	0.60 276	0.87 497	0.76 550	0.75 478	0.58 502	0.52 655	0.54 669	0.54 652	4.82 711	0.56 649	0.40 624

ccnet	0.82 588	0.57 624	0.75 556	0.54 594	0.59 644	1.09 602	0.66 597	1.38 632	0.94 517	1.12 605	1.44 607	1.29 601	0.92 598	0.95 571	1.24 630	0.49 651	0.42 656	0.50 649	0.47 653	0.51 640	0.46 640

psmorigin	0.82 588	0.51 608	2.09 664	0.49 534	0.41 582	0.85 554	0.50 531	1.04 506	0.88 475	1.45 636	1.43 604	1.50 633	1.06 620	1.22 615	0.97 602	0.31 590	0.32 631	0.27 567	0.27 587	0.33 583	0.42 628

CC-Net-ROB	0.82 588	0.96 662	0.85 574	0.58 612	0.45 605	1.27 627	0.70 615	1.17 570	1.02 550	0.83 474	1.23 566	0.90 511	0.77 557	1.06 586	0.69 535	0.46 645	0.34 639	1.71 680	0.38 629	0.59 654	0.36 607

GCST	0.83 593	1.22 673	0.74 550	1.58 677	1.01 672	1.06 594	0.23 114	0.78 399	0.78 415	0.97 556	0.65 295	0.78 465	0.35 278	0.92 556	0.34 310	0.96 673	0.65 675	1.20 674	0.81 678	0.91 664	0.70 661

aanetorigin	0.83 593	0.56 622	1.87 661	0.49 534	0.38 564	0.56 408	0.66 597	0.70 344	1.00 543	2.42 677	2.02 647	1.31 604	1.18 632	0.93 562	1.13 625	0.20 459	0.18 513	0.20 427	0.19 457	0.27 547	0.30 573

CSAN	0.83 593	0.49 600	0.77 566	0.60 622	0.41 582	1.14 609	1.06 659	1.19 574	1.46 640	1.32 629	1.43 604	1.37 619	1.19 634	1.27 621	0.86 571	0.39 631	0.31 625	0.36 613	0.37 626	0.35 594	0.34 600

SDNR	0.86 596	0.37 553	1.47 650	0.40 333	0.38 564	3.38 689	0.33 320	0.90 446	0.98 531	0.99 563	2.09 650	0.59 355	0.71 533	1.29 622	0.70 538	0.51 654	0.56 671	0.36 613	0.26 580	0.43 623	0.46 640

RTSC	0.87 597	0.48 596	1.23 626	0.52 577	0.37 554	1.13 608	0.50 531	1.34 622	1.79 660	1.51 640	1.24 568	1.12 577	0.81 569	1.62 646	2.16 666	0.25 542	0.19 531	0.23 505	0.24 556	0.30 564	0.31 583

PWC_ROB	0.87 597	0.52 616	1.28 630	0.50 548	0.32 514	0.91 562	0.37 401	1.36 629	1.46 640	1.61 647	2.59 665	1.16 588	1.01 616	1.34 629	1.40 642	0.25 542	0.18 513	0.28 575	0.20 483	0.29 555	0.28 557

UDG	0.88 599	0.82 653	0.67 516	1.00 664	0.96 667	1.02 585	0.57 573	1.13 544	0.99 536	0.90 522	0.97 468	1.31 604	0.99 612	0.85 528	0.84 566	0.54 660	0.32 631	1.77 681	0.40 635	0.94 666	0.66 660

FBW_ROB	0.88 599	0.50 604	0.85 574	0.55 601	0.40 575	1.17 615	0.78 631	1.50 647	1.37 629	1.33 631	1.27 573	1.48 631	1.00 615	2.57 682	0.98 605	0.25 542	0.32 631	0.45 635	0.30 601	0.34 589	0.28 557

XQC	0.89 601	0.65 635	1.31 635	0.67 642	0.52 630	1.22 621	0.68 605	1.26 607	1.52 643	1.14 608	1.11 523	1.28 600	1.04 619	1.40 637	1.77 654	0.38 629	0.24 579	0.37 618	0.31 609	0.53 645	0.47 645

DeepPrunerF	0.89 601	0.52 616	3.43 680	0.68 645	0.81 659	0.72 508	0.72 623	1.22 589	1.99 666	0.93 539	1.01 480	0.87 497	0.86 583	1.08 592	0.95 599	0.34 617	0.28 606	0.43 632	0.39 633	0.30 564	0.32 587

PWCDC_ROB	0.89 601	0.49 600	0.80 570	0.74 652	0.40 575	1.03 588	0.39 445	1.33 620	2.35 677	1.02 576	3.77 683	0.81 479	0.92 598	1.20 609	0.90 592	0.34 617	0.22 560	0.24 522	0.20 483	0.34 589	0.29 564

PASM	0.90 604	0.64 634	1.69 655	0.69 647	0.69 655	0.78 527	0.84 639	1.03 503	1.26 618	1.19 614	1.15 545	1.31 604	0.98 611	1.24 617	1.03 612	0.52 655	0.56 671	0.59 657	0.66 670	0.56 649	0.54 656

Wz-Net-SNSev	0.91 605	0.73 642	2.13 665	0.56 604	0.45 605	0.95 571	1.13 664	1.34 622	1.24 609	1.02 576	1.30 582	1.46 627	0.86 583	1.81 657	1.50 644	0.25 542	0.23 570	0.25 535	0.26 580	0.32 576	0.29 564

MDST_ROB	0.91 605	0.27 478	0.85 574	0.63 630	0.41 582	2.53 672	0.71 621	1.60 658	1.13 589	2.83 684	1.73 630	0.97 530	0.69 516	1.61 645	0.73 546	0.25 542	0.22 560	0.32 599	0.28 593	0.25 529	0.24 527

PDISCO_ROB	0.91 605	0.48 596	1.06 603	0.99 662	0.97 668	1.67 654	0.63 589	1.64 662	1.59 651	1.06 591	1.18 554	1.31 604	0.79 564	1.55 640	0.97 602	0.49 651	0.22 560	0.45 635	0.40 635	0.45 628	0.37 612

SHD	0.93 608	0.50 604	1.18 620	0.59 616	0.46 613	0.97 576	0.48 520	1.70 666	2.15 668	1.58 644	1.37 591	1.42 624	1.19 634	1.31 625	1.60 647	0.31 590	0.26 593	0.32 599	0.33 619	0.40 612	0.42 628

G-Net	0.95 609	0.46 595	1.04 601	0.64 631	0.48 618	2.12 668	0.64 592	1.01 495	0.87 471	1.75 656	2.82 672	1.30 603	1.64 663	1.06 586	0.96 601	0.36 625	0.29 611	0.35 608	0.25 565	0.45 628	0.42 628

DStereoO	0.96 610	0.70 640	0.72 541	0.62 628	0.45 605	0.74 510	0.92 649	1.09 527	1.29 623	1.19 614	1.23 566	0.99 536	1.71 665	1.29 622	0.99 606	2.01 696	0.35 641	0.77 663	0.30 601	1.42 677	0.38 618

w-ln-seven	0.96 610	0.48 596	2.41 671	0.54 594	0.50 622	1.41 635	0.70 615	1.67 664	1.81 661	1.49 637	1.50 614	1.26 596	0.87 586	1.15 601	1.80 658	0.23 520	0.21 553	0.25 535	0.25 565	0.31 570	0.26 540

anonymity	0.97 612	0.89 657	1.05 602	0.92 660	1.03 673	0.97 576	0.81 635	1.29 613	0.91 499	1.07 594	0.98 469	1.00 540	0.95 607	1.02 581	0.92 595	0.96 673	0.95 695	0.90 669	0.91 685	0.92 665	0.94 672

SGM_RVC	0.97 612	0.28 492	0.41 280	0.39 290	0.22 201	1.55 645	0.73 625	1.51 650	1.25 615	2.25 673	1.92 641	2.58 669	1.56 657	2.02 667	1.19 628	0.27 562	0.27 602	0.27 567	0.25 565	0.25 529	0.25 534
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 614	0.42 582	1.88 662	0.53 587	0.41 582	1.59 648	1.26 673	2.21 677	1.43 635	1.10 602	1.11 523	1.46 627	1.95 674	1.34 629	1.26 632	0.34 617	0.25 587	0.25 535	0.21 506	0.46 631	0.37 612

z-mn7	1.00 615	0.50 604	1.70 657	0.53 587	0.36 547	1.75 657	0.71 621	1.22 589	2.28 672	0.96 551	2.54 661	1.42 624	0.95 607	2.19 674	1.54 645	0.22 503	0.19 531	0.21 469	0.20 483	0.27 547	0.25 534

Consistency-Raft	1.01 616	0.81 650	1.24 627	0.84 657	0.97 668	0.81 539	0.84 639	1.30 616	1.59 651	1.05 587	1.68 629	1.12 577	0.91 593	0.92 556	1.11 620	0.65 663	0.74 679	0.79 665	0.90 682	1.06 673	0.79 666

xxxx	1.01 616	0.22 358	0.43 315	0.36 197	0.21 169	0.82 547	0.36 384	1.32 618	0.88 475	0.71 392	0.94 442	0.97 530	0.63 478	0.64 392	10.58 703	0.20 459	0.16 471	0.18 352	0.17 398	0.19 425	0.19 449

test_xeample	1.01 616	0.21 317	0.42 301	0.35 169	0.21 169	0.71 501	0.39 445	1.23 594	0.86 462	0.81 453	1.04 500	0.69 413	0.61 465	0.69 439	10.93 704	0.19 434	0.15 439	0.18 352	0.17 398	0.18 391	0.17 396

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 619	0.57 624	1.51 652	0.67 642	0.50 622	2.57 673	1.66 689	1.20 579	1.43 635	1.38 633	1.57 621	1.33 612	0.92 598	1.64 649	0.88 580	0.37 628	0.39 651	0.46 638	0.60 667	0.41 618	0.40 624

ADCPNet	1.03 620	0.48 596	2.70 673	0.54 594	0.42 588	1.40 633	0.75 627	1.13 544	1.07 577	1.22 621	1.42 601	1.68 644	1.09 623	1.36 634	3.45 684	0.30 587	0.28 606	0.29 584	0.32 616	0.37 605	0.35 605

MSAF-DinoV2	1.04 621	0.38 563	1.32 637	0.54 594	0.29 456	0.89 559	0.72 623	1.52 653	1.24 609	1.05 587	1.41 599	2.98 672	1.49 652	2.74 683	2.83 678	0.22 503	0.14 408	0.20 427	0.22 524	0.32 576	0.32 587

otaku	1.04 621	0.93 659	0.88 581	1.33 675	1.05 675	1.66 652	0.70 615	1.40 636	1.18 598	1.08 598	1.32 585	1.33 612	0.91 593	1.23 616	0.76 551	0.72 666	0.46 666	1.24 675	0.50 660	1.40 676	0.75 662

SuperB	1.04 621	0.37 553	4.81 688	0.43 437	0.31 497	0.99 581	0.46 505	1.02 499	2.09 667	1.09 600	1.09 520	0.75 450	0.81 569	1.06 586	1.76 653	0.19 434	0.15 439	0.17 299	0.15 309	2.82 702	0.26 540

ADCL	1.04 621	0.38 563	1.35 640	0.50 548	0.39 570	1.61 649	0.89 644	1.29 613	1.39 632	1.29 628	1.50 614	1.24 594	1.24 637	1.37 635	4.87 692	0.21 476	0.19 531	0.25 535	0.25 565	0.29 555	0.27 550

test_sample9	1.05 625	0.36 546	0.72 541	0.38 258	0.30 475	0.71 501	0.43 489	1.06 515	0.88 475	0.92 535	0.86 407	0.85 486	0.69 516	1.20 609	1.36 638	0.41 636	8.41 711	0.40 626	0.41 640	0.36 600	0.33 592

DDUNet	1.06 626	2.56 700	0.68 521	1.21 671	1.26 678	1.03 588	0.69 610	1.11 536	0.94 517	0.96 551	1.22 561	1.27 598	0.82 573	0.93 562	0.72 545	0.84 670	0.38 647	1.99 684	0.60 667	1.10 674	0.85 668

ADCP+	1.06 626	0.35 541	1.51 652	0.49 534	0.51 626	1.45 640	0.55 564	1.25 605	1.03 555	1.16 609	1.15 545	1.10 573	1.07 622	1.56 642	6.75 699	0.19 434	0.16 471	0.23 505	0.21 506	0.28 551	0.21 493

Selective-IGEV-i16pb	1.07 628	0.24 418	9.45 695	0.41 370	0.32 514	1.76 658	0.59 577	1.00 485	1.54 646	0.66 360	1.20 559	0.98 534	0.57 438	0.78 495	0.62 516	0.27 562	0.17 491	0.18 352	0.20 483	0.21 467	0.23 518

SAMSARA	1.07 628	0.65 635	1.19 621	1.06 668	0.90 662	1.76 658	1.76 693	1.46 642	1.44 638	1.51 640	1.16 550	2.00 656	1.14 627	1.48 638	1.31 636	0.39 631	0.44 663	0.35 608	0.38 629	0.49 637	0.49 651

SANet	1.07 628	0.41 580	1.06 603	0.48 519	0.30 475	1.41 635	0.94 650	1.42 638	3.36 689	1.58 644	2.43 658	2.33 664	1.70 664	1.34 629	1.07 617	0.28 573	0.24 579	0.26 554	0.23 540	0.34 589	0.30 573

zh-mn7	1.08 631	0.65 635	4.00 684	0.52 577	0.38 564	1.16 614	0.62 587	1.15 557	1.77 659	1.74 655	2.31 651	1.17 589	0.91 593	2.10 669	1.77 654	0.24 532	0.21 553	0.22 484	0.22 524	0.25 529	0.28 557

zh-sn7	1.09 632	0.75 644	3.23 678	0.57 610	0.42 588	1.11 604	0.89 644	1.19 574	1.27 619	1.41 635	1.98 645	1.25 595	1.47 651	1.99 666	2.62 675	0.26 552	0.26 593	0.26 554	0.27 587	0.35 594	0.30 573

Ntro	1.09 632	0.97 665	0.91 588	1.44 676	1.19 677	1.69 655	0.80 634	1.35 626	1.25 615	1.00 568	1.29 579	1.31 604	0.97 610	1.26 619	0.84 566	0.84 670	0.43 661	1.36 676	0.50 660	1.56 678	0.78 664

MFN_U_SF_RVC	1.09 632	0.59 626	1.97 663	0.67 642	0.44 601	1.93 662	0.60 580	1.85 670	1.36 627	1.61 647	1.54 619	1.95 655	1.37 645	1.64 649	1.73 650	0.40 635	0.37 645	0.45 635	0.48 655	0.44 624	0.44 635

AANet	1.13 635	1.01 667	2.99 676	0.44 457	0.37 554	0.91 562	0.54 559	1.27 609	2.31 675	2.35 675	2.37 657	2.22 659	1.53 653	1.18 606	1.43 643	0.32 602	0.23 570	0.28 575	0.25 565	0.35 594	0.33 592

Wz-Net-TNSev	1.14 636	1.06 670	4.32 687	0.49 534	0.42 588	1.51 643	1.11 663	1.48 644	1.40 634	1.22 621	1.26 572	1.58 641	1.43 649	1.76 655	1.70 649	0.32 602	0.31 625	0.26 554	0.30 601	0.41 618	0.41 627

ADCMid	1.14 636	0.52 616	2.23 667	0.53 587	0.43 594	1.07 595	0.75 627	1.23 594	1.05 565	2.15 669	1.44 607	1.50 633	1.43 649	1.56 642	5.01 693	0.26 552	0.24 579	0.29 584	0.31 609	0.37 605	0.33 592

MFMNet_re	1.14 636	0.97 665	1.19 621	0.99 662	0.95 666	1.25 625	1.22 670	1.39 633	1.55 647	1.69 654	1.67 628	1.21 591	1.53 653	1.12 599	0.99 606	0.87 672	0.75 683	0.79 665	0.75 674	0.90 663	0.94 672

WCMA_ROB	1.14 636	0.36 546	0.76 561	0.49 534	0.44 601	1.23 623	0.67 600	1.11 536	1.23 607	2.84 685	3.95 689	3.28 679	1.83 670	1.25 618	0.99 606	0.44 641	0.34 639	0.34 606	0.37 626	0.41 618	0.40 624

AnyNet_C32	1.16 640	0.62 632	2.40 670	0.57 610	0.55 635	1.41 635	1.34 679	1.18 573	1.24 609	1.49 637	1.42 601	1.39 621	1.20 636	1.55 640	4.82 691	0.29 580	0.28 606	0.29 584	0.34 621	0.38 609	0.42 628

222	1.18 641	0.22 358	0.44 328	0.37 221	0.22 201	0.79 530	0.37 401	1.31 617	0.89 489	0.92 535	1.08 517	0.72 431	0.71 533	0.66 410	13.89 707	0.20 459	0.15 439	0.17 299	0.16 343	0.18 391	0.19 449

WZ-Net	1.19 642	0.59 626	4.07 685	0.62 628	0.51 626	1.34 630	1.31 678	1.32 618	1.74 658	1.53 643	1.65 624	1.74 646	1.28 641	2.25 676	2.01 663	0.27 562	0.21 553	0.23 505	0.25 565	0.40 612	0.39 621

MSMD_ROB	1.21 643	0.49 600	0.62 485	0.59 616	0.50 622	1.62 651	0.67 600	1.23 594	1.24 609	2.45 678	3.77 683	3.09 676	2.98 690	1.32 626	0.81 561	0.45 643	0.41 654	0.49 647	0.51 662	0.47 634	0.44 635

pmcnn	1.23 644	0.29 504	0.96 592	0.40 333	0.23 255	0.95 571	0.69 610	1.16 565	1.28 621	1.67 653	2.33 653	11.15 707	0.86 583	0.93 562	0.88 580	0.15 255	0.12 297	0.12 49	0.10 83	0.15 266	0.15 319

NVStereoNet_ROB	1.24 645	0.90 658	1.13 612	0.86 658	0.88 661	1.11 604	0.99 655	1.42 638	1.53 644	1.59 646	2.48 659	2.24 661	1.53 653	1.96 665	1.30 635	0.76 668	0.70 676	0.78 664	1.00 688	0.71 660	0.88 670
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	1.25 646	0.36 546	0.72 541	0.38 258	0.30 475	0.71 501	0.43 489	1.13 544	0.75 387	1.50 639	0.95 451	3.29 680	1.59 659	1.20 609	1.36 638	0.41 636	8.41 711	0.40 626	0.41 640	0.36 600	0.33 592

SPS-STEREO	1.25 646	0.93 659	1.06 603	1.04 666	1.03 673	1.41 635	0.91 648	1.51 650	1.19 600	2.09 667	1.83 636	1.94 654	1.39 646	1.62 646	1.39 641	0.97 675	0.94 694	0.90 669	0.89 681	0.96 668	0.96 675
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 648	0.67 638	1.28 630	0.74 652	0.62 647	1.50 642	0.84 639	1.99 673	2.96 684	2.18 670	2.36 656	1.85 651	1.95 674	1.92 662	1.94 661	0.39 631	0.36 644	0.49 647	0.37 626	0.51 640	0.64 659

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 649	0.87 656	1.76 659	0.86 658	0.56 638	4.29 694	1.79 694	1.50 647	1.98 665	1.61 647	1.85 638	1.84 649	1.41 647	1.89 660	1.36 638	0.48 649	0.40 653	0.56 653	0.57 665	0.69 658	0.48 648

MeshStereo	1.34 649	0.43 584	0.54 453	0.44 457	0.34 535	1.66 652	0.60 580	1.94 671	1.37 629	4.47 698	3.25 674	4.71 689	1.94 673	1.92 662	1.17 626	0.35 621	0.35 641	0.37 618	0.31 609	0.32 576	0.32 587
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	1.35 651	1.49 681	1.19 621	1.88 685	1.45 679	1.48 641	1.07 661	1.61 660	1.55 647	1.20 619	1.59 622	1.54 637	1.13 626	1.34 629	0.97 602	1.36 688	0.70 676	1.82 682	0.79 677	1.71 681	1.07 681

ACVNet-4b	1.35 651	1.31 676	1.10 608	1.90 686	1.59 681	1.92 661	0.77 629	1.52 653	1.62 655	1.05 587	1.60 623	2.11 658	0.94 604	1.64 649	0.77 555	1.30 685	0.35 641	2.03 688	0.67 671	1.88 689	0.84 667

SGM+DAISY	1.35 651	0.94 661	1.25 628	0.96 661	1.00 671	1.52 644	1.02 658	1.34 622	1.21 604	2.64 680	2.65 667	2.44 666	1.56 657	1.64 649	1.26 632	0.97 675	0.95 695	0.90 669	0.90 682	0.94 666	0.96 675

FCDSN-DC	1.39 654	0.56 622	0.65 506	0.74 652	0.59 644	1.38 632	0.63 589	1.35 626	1.39 632	3.26 692	4.50 695	4.61 687	2.63 685	1.58 644	1.03 612	0.46 645	0.42 656	0.48 644	0.47 653	0.50 639	0.50 652
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 655	0.20 277	0.48 393	0.44 457	0.25 319	0.29 137	0.31 279	0.65 287	0.68 346	0.97 556	0.86 407	0.67 407	0.62 472	0.64 392	20.63 712	0.16 312	0.11 226	0.19 396	0.15 309	0.19 425	0.12 193

ACVNet_1	1.46 656	1.33 677	1.12 611	1.91 687	1.62 682	1.83 660	0.98 653	2.00 674	1.85 663	1.39 634	1.53 618	2.32 663	1.53 653	1.34 629	1.11 620	1.30 685	0.50 668	2.06 690	0.58 666	1.93 691	0.95 674

EDNetEfficient	1.46 656	0.80 649	6.12 690	0.47 511	0.39 570	0.69 491	0.83 636	0.90 446	2.77 683	3.50 694	1.96 644	1.66 643	2.03 676	1.26 619	4.18 689	0.21 476	0.18 513	0.21 469	0.20 483	0.41 618	0.39 621

ADCS	1.51 658	0.61 629	3.42 679	0.59 616	0.51 626	1.27 627	1.08 662	1.59 657	1.81 661	1.91 663	1.66 626	1.51 636	1.42 648	1.94 664	8.60 701	0.33 611	0.32 631	0.33 604	0.36 625	0.44 624	0.42 628

AnyNet_C01	1.56 659	1.05 668	7.45 692	0.64 631	0.54 633	1.99 663	1.38 681	1.43 640	1.36 627	1.63 650	1.92 641	1.84 649	1.33 644	2.40 678	4.03 686	0.33 611	0.32 631	0.32 599	0.34 621	0.44 624	0.45 639

FC-DCNN	1.59 660	0.51 608	0.66 512	0.61 624	0.49 620	1.56 646	0.70 615	1.66 663	1.53 644	4.64 699	4.62 696	5.85 696	3.34 694	1.84 659	1.11 620	0.46 645	0.42 656	0.47 639	0.46 646	0.48 635	0.46 640

DispFullNet	1.60 661	2.63 701	2.75 674	2.56 696	1.79 689	1.24 624	0.47 512	1.37 631	1.45 639	1.87 659	1.50 614	1.55 638	2.46 680	2.04 668	1.04 615	0.59 661	0.18 513	2.32 693	0.68 672	2.29 695	1.14 683

ELAS_RVC	1.60 661	0.61 629	1.01 599	0.70 648	0.56 638	2.00 664	1.89 696	1.96 672	2.65 680	3.33 693	3.26 675	3.03 673	3.41 695	2.49 680	2.09 665	0.52 655	0.45 664	0.50 649	0.48 655	0.54 647	0.52 654
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 663	0.61 629	0.95 590	0.68 645	0.55 635	3.01 687	1.55 687	2.39 679	2.33 676	3.64 695	3.89 687	2.75 670	2.90 689	2.15 672	2.27 672	0.52 655	0.45 664	0.50 649	0.48 655	0.54 647	0.52 654
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 664	0.51 608	0.65 506	0.61 624	0.49 620	1.61 649	0.70 615	1.75 669	1.56 650	4.74 702	4.91 698	6.46 700	3.31 692	1.91 661	1.11 620	0.46 645	0.42 656	0.47 639	0.46 646	0.48 635	0.46 640

ACVNet_2	1.65 664	1.27 675	1.41 647	1.75 681	1.62 682	2.22 669	1.20 667	2.30 678	2.62 679	1.78 657	2.56 662	3.03 673	1.61 660	1.54 639	1.12 624	1.06 678	0.58 673	1.82 682	0.70 673	1.82 685	0.96 675

DStereoSA	1.73 666	0.63 633	1.57 654	0.80 656	0.79 658	1.26 626	1.30 674	1.34 622	1.43 635	1.24 624	7.52 705	0.92 518	7.68 702	1.65 653	2.29 673	0.41 636	0.29 611	0.63 658	0.60 667	1.04 671	1.18 688

IMH-64-1	1.86 667	1.62 686	1.16 615	2.20 690	1.89 691	2.33 670	1.30 674	2.89 683	2.29 673	1.66 651	2.80 670	2.49 667	1.61 660	2.10 669	1.78 656	1.60 689	0.74 679	2.43 694	1.02 689	2.12 692	1.17 686

IMH-64	1.86 667	1.62 686	1.16 615	2.20 690	1.89 691	2.33 670	1.30 674	2.89 683	2.29 673	1.66 651	2.80 670	2.49 667	1.61 660	2.10 669	1.78 656	1.60 689	0.74 679	2.43 694	1.02 689	2.12 692	1.17 686

DStereoFS	1.87 669	0.85 655	1.03 600	0.75 655	0.62 647	2.04 666	0.65 594	1.74 668	1.55 647	1.52 642	1.90 640	2.36 665	12.92 707	3.85 693	1.74 651	0.44 641	0.31 625	0.82 667	0.46 646	0.84 662	1.10 682

WAO-7	1.90 670	1.20 672	1.35 640	1.27 673	1.06 676	2.84 680	1.56 688	3.23 688	3.06 687	2.23 672	3.33 679	3.17 677	2.28 679	3.12 684	2.21 667	1.02 677	0.91 690	1.06 673	1.03 691	1.04 671	0.97 678

PWCK	1.92 671	1.66 689	3.12 677	1.65 678	0.91 664	2.84 680	2.26 700	2.10 675	2.41 678	2.36 676	2.31 651	2.22 659	1.82 668	3.43 687	2.03 664	1.61 691	0.71 678	1.51 677	0.82 679	1.69 680	0.91 671

MonStereo1	1.98 672	1.48 680	1.43 649	1.81 684	1.69 687	2.88 683	0.78 631	2.47 680	3.47 690	2.20 671	4.36 694	3.39 682	2.50 682	2.18 673	1.58 646	1.19 680	0.54 669	1.65 679	0.87 680	1.78 683	1.29 692

Dean	1.98 672	1.36 678	1.36 644	2.12 689	1.81 690	2.74 675	1.36 680	3.37 692	3.80 694	2.08 666	3.32 678	3.21 678	1.82 668	1.71 654	1.67 648	1.27 682	0.77 685	1.99 684	0.90 682	1.86 686	1.03 680

RTS	1.98 672	0.96 662	11.36 699	0.65 636	0.57 641	2.77 678	1.40 682	1.39 633	2.26 670	1.89 660	2.56 662	1.32 609	1.25 638	5.20 697	4.05 687	0.31 590	0.22 560	0.29 584	0.29 599	0.40 612	0.37 612

RTSA	1.98 672	0.96 662	11.36 699	0.65 636	0.57 641	2.77 678	1.40 682	1.39 633	2.26 670	1.89 660	2.56 662	1.32 609	1.25 638	5.20 697	4.05 687	0.31 590	0.22 560	0.29 584	0.29 599	0.40 612	0.37 612

WAO-6	2.04 676	1.50 682	1.16 615	1.70 679	1.67 686	2.69 674	1.44 685	3.06 685	3.63 693	1.98 664	3.27 676	3.54 685	2.07 677	2.36 677	2.22 669	1.31 687	0.91 690	2.04 689	1.22 698	1.73 682	1.27 691

IMH	2.04 676	1.62 686	1.20 624	2.20 690	1.89 691	2.91 686	1.30 674	3.11 686	3.03 685	1.81 658	3.35 680	3.03 673	1.90 671	2.48 679	1.80 658	1.66 692	0.77 685	2.45 696	1.04 692	2.15 694	1.19 690

LVE	2.12 678	1.44 679	1.36 644	1.99 688	1.78 688	2.75 676	1.79 694	2.82 682	3.95 695	1.90 662	4.33 693	3.52 684	1.81 667	2.24 675	1.74 651	1.74 693	0.87 688	2.06 690	1.13 694	1.91 690	1.35 693

MADNet+	2.23 679	2.43 697	10.85 698	1.22 672	0.91 664	2.76 677	1.40 682	2.12 676	1.67 657	1.32 629	1.74 632	1.86 652	1.74 666	6.25 699	4.41 690	0.65 663	0.64 674	0.58 656	0.54 664	0.80 661	0.76 663

KSHMR	2.57 680	1.93 692	1.69 655	2.63 698	2.42 698	2.86 682	2.07 697	3.27 690	6.50 699	2.49 679	3.36 681	3.41 683	1.92 672	2.49 680	1.94 661	2.13 699	1.40 702	2.79 704	1.50 702	2.73 700	1.77 696

notaker	2.76 681	2.29 696	1.80 660	2.96 700	2.58 702	2.90 685	1.75 692	3.24 689	3.05 686	2.78 683	4.24 692	6.15 699	2.51 683	3.34 686	2.75 677	2.31 701	1.18 698	3.00 705	1.65 703	2.84 703	1.97 698

JetBlue	2.78 682	1.26 674	7.04 691	1.16 670	1.48 680	8.00 702	6.02 707	2.60 681	1.92 664	2.12 668	2.64 666	3.34 681	3.05 691	6.49 700	3.39 682	0.78 669	0.76 684	0.75 661	0.76 675	0.97 670	1.18 688

WAO-8	2.92 683	1.55 684	1.35 640	1.79 682	1.63 684	5.23 696	1.22 670	4.58 699	12.56 706	2.84 685	4.07 691	4.83 690	2.72 687	3.49 688	2.25 670	1.27 682	0.91 690	1.99 684	1.15 696	1.86 686	1.15 684

Venus	2.92 683	1.55 684	1.35 640	1.79 682	1.63 684	5.23 696	1.22 670	4.58 699	12.56 706	2.84 685	4.06 690	4.83 690	2.72 687	3.49 688	2.25 670	1.27 682	0.91 690	1.99 684	1.15 696	1.86 686	1.15 684

ktn	2.98 685	2.25 695	1.73 658	2.84 699	2.53 701	3.76 693	2.15 698	3.70 694	5.47 698	2.75 682	5.17 702	5.94 697	2.48 681	3.23 685	2.46 674	2.34 703	1.44 703	2.78 703	2.03 705	2.45 698	2.01 700

TorneroNet-64	3.44 686	1.86 690	1.42 648	2.58 697	2.28 696	6.87 699	1.68 690	4.70 701	12.03 703	2.31 674	5.59 703	8.25 703	2.55 684	3.97 694	2.73 676	1.81 694	0.74 679	2.57 698	1.07 693	2.35 696	1.44 694

UNDER WATER	3.46 687	2.07 694	3.64 682	3.09 701	2.48 699	3.75 692	2.42 702	3.31 691	13.77 708	2.90 689	2.95 673	5.84 695	3.69 696	3.69 690	3.48 685	2.07 698	1.11 697	2.70 702	1.40 700	2.84 703	1.98 699

light-stereo	3.53 688	1.05 668	10.69 697	9.45 709	6.82 706	2.10 667	0.64 592	3.71 695	2.70 682	4.77 703	4.98 699	6.83 701	1.32 642	6.71 701	1.35 637	1.20 681	1.29 701	0.66 659	0.77 676	1.79 684	1.85 697

UNDER WATER-64	3.53 688	2.01 693	3.94 683	3.22 703	2.49 700	5.41 698	2.60 703	3.43 693	12.41 705	3.03 690	2.68 668	6.07 698	4.04 697	3.79 692	3.33 681	2.02 697	1.24 700	2.63 699	1.46 701	2.78 701	2.08 701

MultiAttention	3.58 690	0.24 418	0.62 485	0.54 594	0.34 535	22.90 712	2.72 704	1.60 658	1.13 589	0.80 440	1.81 635	1.14 586	0.43 354	35.29 724	0.61 513	0.17 367	0.12 297	0.23 505	0.23 540	0.34 589	0.29 564

DPSimNet_ROB	3.58 690	2.45 698	8.57 693	2.53 694	2.37 697	2.88 683	3.77 706	3.14 687	3.23 688	4.71 701	3.86 686	4.68 688	4.87 700	4.07 695	5.62 694	2.33 702	2.33 705	2.47 697	2.52 706	2.51 699	2.64 703

MADNet++	4.03 692	2.70 702	3.44 681	3.72 705	3.44 705	4.44 695	3.52 705	3.95 697	3.61 692	4.46 697	4.98 699	4.10 686	4.58 699	7.00 703	5.89 695	3.74 705	3.67 709	3.27 707	2.71 708	3.70 707	3.66 706

SGM-ForestM	4.04 693	0.32 522	0.46 358	0.43 437	0.27 402	7.50 701	1.45 686	3.84 696	4.24 696	8.19 707	6.76 704	19.00 717	9.08 703	10.74 708	6.62 698	0.31 590	0.33 637	0.32 599	0.32 616	0.29 555	0.29 564

MANE	4.13 694	0.51 608	0.64 500	0.66 639	0.56 638	6.89 700	0.99 655	7.55 704	12.04 704	6.68 706	8.57 707	10.69 706	9.45 704	7.59 705	6.39 697	0.49 651	0.43 661	0.48 644	0.98 686	0.49 637	0.48 648

xyz-stereo	4.23 695	0.17 143	61.76 733	0.34 126	0.16 24	12.16 706	0.37 401	0.58 236	0.68 346	1.01 573	3.36 681	0.77 463	0.82 573	1.21 613	0.40 389	0.12 61	0.10 95	0.16 252	0.11 148	0.13 148	0.10 60

LE_ROB	4.42 696	0.24 418	2.75 674	0.42 416	0.23 255	1.57 647	0.90 647	1.71 667	17.88 717	16.56 719	4.88 697	5.17 694	18.85 719	1.63 648	14.62 708	0.17 367	0.14 408	0.16 252	0.16 343	0.19 425	0.17 396

TorneroNet	4.53 697	1.89 691	1.48 651	2.55 695	2.27 695	13.78 709	1.69 691	4.84 703	23.73 723	2.89 688	7.70 706	7.06 702	2.69 686	4.26 696	3.42 683	1.84 695	0.77 685	2.68 700	1.13 694	2.42 697	1.47 695

LSM	4.74 698	0.77 647	10.16 696	0.70 648	56.56 728	1.02 585	1.00 657	1.24 601	1.62 655	2.04 665	2.34 654	1.33 612	1.17 631	1.38 636	1.09 619	0.33 611	0.49 667	0.39 623	0.46 646	0.51 640	10.09 710

JetRed	5.27 699	5.84 704	12.81 702	2.36 693	2.83 703	12.23 707	10.50 710	4.46 698	3.60 691	3.86 696	3.83 685	4.85 692	4.18 698	6.78 702	11.96 705	2.17 700	2.96 708	2.18 692	1.97 704	3.38 706	2.68 704

tt	6.20 700	0.20 277	5.89 689	3.55 704	2.07 694	11.26 705	19.21 712	11.74 708	5.46 697	2.69 681	2.04 649	4.87 693	6.25 701	3.70 691	7.09 700	8.32 712	11.17 720	4.93 710	5.41 713	5.74 708	2.37 702

coex-ft	6.43 701	1.51 683	87.33 734	0.49 534	0.38 564	1.34 630	1.21 669	1.16 565	8.09 701	12.12 709	2.79 669	2.77 671	3.31 692	1.16 603	3.15 679	0.24 532	0.23 570	0.27 567	0.24 556	0.45 628	0.37 612

HanzoNet	6.76 702	2.45 698	4.22 686	3.19 702	2.94 704	3.62 691	2.28 701	4.79 702	7.20 700	14.00 715	13.19 714	17.49 713	22.30 720	13.25 709	6.19 696	4.20 706	1.93 704	3.10 706	2.56 707	3.35 705	2.88 705

TCMNet-wrong-test	8.97 703	10.42 708	8.74 694	19.56 711	17.61 711	12.53 708	9.01 709	13.59 710	2.18 669	4.64 699	5.11 701	14.63 709	11.09 706	7.19 704	9.73 702	5.56 711	0.89 689	3.77 708	3.11 709	10.34 712	9.80 709

EDNetEfficientorigin	9.93 704	1.15 671	175.16 735	0.48 519	0.36 547	1.04 592	0.68 605	1.24 601	2.69 681	3.17 691	2.50 660	2.30 662	2.07 677	1.76 655	2.21 667	0.20 459	0.18 513	0.24 522	0.19 457	0.51 640	0.50 652

DGTPSM_ROB	12.07 705	8.00 705	20.99 706	8.93 707	16.78 709	10.67 703	30.87 716	9.01 706	15.16 710	6.50 704	15.41 718	9.04 704	14.85 709	9.25 706	21.67 714	4.57 707	8.57 713	5.08 711	9.28 714	5.90 709	10.95 711

DPSMNet_ROB	12.08 706	8.00 705	21.00 707	8.97 708	16.79 710	10.67 703	30.89 717	9.02 707	15.17 711	6.51 705	15.41 718	9.04 704	14.85 709	9.27 707	21.67 714	4.58 708	8.57 713	5.09 713	9.29 717	5.90 709	10.95 711

USTest	12.99 707	14.18 709	20.00 705	16.24 710	14.97 708	20.80 711	31.95 718	16.20 713	10.91 702	8.79 708	9.48 708	13.94 708	10.50 705	16.11 710	21.44 713	3.17 704	4.82 710	5.08 711	5.36 712	8.81 711	7.13 708

BEATNet-Init1	15.13 708	0.82 653	50.86 732	0.72 651	0.53 631	38.10 724	7.03 708	11.83 709	14.25 709	29.78 730	30.17 730	48.21 733	22.64 721	26.78 721	18.11 711	0.42 640	0.38 647	0.47 639	0.46 646	0.51 640	0.48 648

Selective-IGEV-i1pa	15.35 709	22.27 718	18.31 704	1.71 680	0.87 660	28.61 723	12.26 711	25.48 724	20.48 721	19.78 720	22.75 720	28.20 722	22.64 721	29.07 722	17.31 710	12.88 718	2.88 706	6.84 714	0.99 687	1.67 679	12.03 718

iinet-test	16.76 710	17.57 710	22.97 709	19.69 712	18.39 712	24.48 713	34.18 719	20.02 714	15.35 712	12.55 710	12.85 709	18.13 715	15.39 712	19.59 711	24.25 716	8.86 714	8.72 715	8.95 716	9.28 714	12.74 713	11.26 714

IINet	16.76 710	17.57 710	22.97 709	19.69 712	18.39 712	24.48 713	34.18 719	20.02 714	15.35 712	12.55 710	12.85 709	18.13 715	15.39 712	19.59 711	24.25 716	8.86 714	8.72 715	8.95 716	9.28 714	12.74 713	11.26 714

DPSM_ROB	17.78 712	18.63 713	24.31 715	20.90 715	19.47 714	25.97 716	36.21 722	21.23 721	16.24 715	13.38 713	14.06 716	19.18 718	16.30 714	20.78 714	25.67 719	9.38 716	9.23 718	9.49 718	9.82 718	13.51 716	11.91 716

DPSM	17.78 712	18.63 713	24.31 715	20.90 715	19.47 714	25.97 716	36.21 722	21.23 721	16.24 715	13.38 713	14.06 716	19.18 718	16.30 714	20.78 714	25.67 719	9.38 716	9.23 718	9.49 718	9.82 718	13.51 716	11.91 716

DLNR-FE	20.05 714	36.38 722	38.08 719	170.06 735	60.08 729	0.23 44	0.20 46	14.13 712	0.36 158	0.44 246	0.66 302	0.43 261	0.21 81	0.63 377	0.28 238	5.38 709	0.10 95	0.15 215	0.11 148	73.09 734	0.11 133

DLNR_Zeroshot_test	20.09 715	36.28 721	38.04 718	169.85 734	61.80 730	0.23 44	0.20 46	13.88 711	0.37 175	0.44 246	0.66 302	0.43 261	0.21 81	0.62 363	0.28 238	5.46 710	0.10 95	0.15 215	0.11 148	72.60 733	0.11 133

LRCNet_RVC	21.24 716	31.15 720	21.41 708	28.98 718	23.82 717	3.13 688	0.60 580	20.96 720	1.59 651	25.58 721	28.15 726	21.99 720	14.79 708	21.94 720	16.41 709	28.89 731	14.87 721	33.53 728	31.28 728	29.51 729	26.16 726

HaxPig	31.96 717	37.24 723	34.27 717	24.37 717	24.88 718	18.26 710	19.86 713	20.64 719	28.52 724	35.97 731	38.75 731	25.57 721	28.72 724	33.88 723	34.39 724	35.94 732	38.87 733	37.80 729	40.48 731	39.68 730	41.15 731

Anonymous_1	33.25 718	18.26 712	23.92 711	20.54 714	21.28 716	25.59 715	35.94 721	22.01 723	15.57 714	13.33 712	13.49 715	18.08 714	15.29 711	20.36 713	24.60 718	16.28 722	8.84 717	66.59 732	118.00 734	155.73 737	11.23 713

fast-reg	35.48 719	37.51 729	48.70 727	42.44 727	40.46 727	52.73 732	73.11 730	42.56 727	32.38 725	26.19 722	27.27 721	36.81 725	30.62 725	41.02 727	51.32 727	18.30 723	18.53 726	19.10 720	19.67 721	27.14 718	23.66 719

RAFT-FEzeroshot	35.73 720	37.45 725	48.67 725	42.23 723	39.22 723	52.25 726	73.13 732	42.62 730	32.59 727	26.71 724	27.70 722	38.57 727	32.57 726	41.68 731	51.67 732	18.75 725	18.58 729	19.15 722	19.78 723	27.21 722	23.98 722

RAFT-FE	35.73 720	37.45 725	48.67 725	42.23 723	39.22 723	52.25 726	73.13 732	42.62 730	32.59 727	26.71 724	27.70 722	38.57 727	32.57 726	41.68 731	51.67 732	18.75 725	18.58 729	19.15 722	19.78 723	27.21 722	23.98 722

CasAABBNet	35.74 722	37.43 724	48.72 728	42.22 722	39.20 721	52.24 725	73.12 731	42.61 729	32.62 730	26.78 727	27.95 724	38.58 729	32.60 728	41.67 729	51.65 731	18.74 724	18.57 728	19.15 722	19.77 722	27.20 720	23.98 722

Hybrid-DGEV	35.78 723	37.50 728	48.96 731	42.25 725	39.20 721	52.33 730	73.10 729	42.63 732	32.52 726	26.62 723	28.31 729	38.50 726	32.87 729	41.67 729	51.55 728	18.77 728	18.56 727	19.18 726	19.83 726	27.20 720	23.97 721

FlowAnything	35.81 724	37.53 730	48.80 729	42.20 721	39.22 723	52.25 726	73.16 734	42.56 727	32.89 732	26.76 726	28.30 727	38.69 731	33.09 731	41.63 728	51.62 730	18.76 727	18.59 732	19.21 727	19.92 727	27.16 719	23.91 720

Selective-RAFT-Error	35.84 725	37.49 727	48.83 730	42.26 726	39.24 726	52.30 729	73.09 728	42.66 733	32.61 729	26.80 728	28.30 727	38.84 732	33.51 732	41.68 731	51.59 729	18.82 729	18.58 729	19.17 725	19.80 725	27.28 724	24.05 725

xxxxx1	36.64 726	19.51 715	24.21 712	61.66 729	64.63 731	27.28 719	40.10 724	20.25 716	18.63 718	14.07 716	12.97 711	17.26 710	17.36 716	21.70 717	27.93 721	13.18 719	18.50 723	111.26 735	133.37 735	29.24 726	39.73 728

tt_ll	36.64 726	19.51 715	24.21 712	61.66 729	64.63 731	27.28 719	40.10 724	20.25 716	18.63 718	14.07 716	12.97 711	17.26 710	17.36 716	21.70 717	27.93 721	13.18 719	18.50 723	111.26 735	133.37 735	29.24 726	39.73 728

ff	36.64 726	19.51 715	24.21 712	61.66 729	64.63 731	27.28 719	40.10 724	20.25 716	18.63 718	14.07 716	12.97 711	17.26 710	17.36 716	21.70 717	27.93 721	13.18 719	18.50 723	111.26 735	133.37 735	29.24 726	39.73 728

MEDIAN_ROB	37.38 729	40.85 733	40.60 721	32.31 719	31.85 719	27.20 718	24.55 714	29.10 725	33.19 733	42.09 735	41.76 733	33.35 723	34.39 733	39.78 726	37.07 725	43.64 734	44.10 735	44.12 731	43.40 733	41.51 732	42.76 733

AVERAGE_ROB	37.58 730	40.13 732	40.15 720	34.81 720	33.82 720	28.55 722	25.10 715	32.02 726	34.06 734	41.28 734	40.66 732	34.46 724	34.81 734	39.18 725	37.57 726	42.78 733	43.44 734	43.82 730	43.03 732	40.47 731	41.51 732

LSM0	38.95 731	37.60 731	48.58 724	43.57 728	91.06 734	52.57 731	72.57 727	43.17 734	32.63 731	26.97 729	27.97 725	38.65 730	32.94 730	41.86 734	51.78 734	18.89 730	18.41 722	19.13 721	19.63 720	27.29 725	33.77 727

PML	40.80 732	29.24 719	11.87 701	7.20 706	14.47 707	92.13 735	213.69 738	7.63 705	23.35 722	74.72 737	190.14 738	50.17 734	26.15 723	21.39 716	12.70 706	8.76 713	2.92 707	8.45 715	3.25 710	13.26 715	4.42 707

RSGM-EC	74.81 733	63.03 734	41.60 722	97.74 732	92.11 735	74.93 733	114.81 735	53.77 735	38.96 735	39.88 732	48.98 734	90.73 735	64.81 735	139.63 735	128.53 736	93.27 735	53.96 736	95.12 733	38.31 729	81.45 735	44.63 734

acva	74.81 733	63.03 734	41.60 722	97.74 732	92.11 735	74.93 733	114.81 735	53.77 735	38.96 735	39.88 732	48.98 734	90.73 735	64.81 735	139.63 735	128.53 736	93.27 735	53.96 736	95.12 733	38.31 729	81.45 735	44.63 734

Selective-IGEV-i16pa	78.59 735	120.99 736	16.46 703	1.04 666	0.66 651	181.07 737	2.17 699	153.90 738	139.75 738	56.45 736	153.05 736	107.32 737	157.92 738	200.46 738	96.57 735	94.09 737	1.23 699	2.69 701	0.31 609	0.96 668	84.68 736

test_example2	176.61 736	205.14 737	198.86 736	188.60 736	190.98 737	152.67 736	170.61 737	94.86 737	123.55 737	178.88 738	179.48 737	158.94 738	141.34 737	192.61 737	198.96 738	203.76 738	236.37 738	164.13 738	173.55 738	218.58 738	160.41 737

GS-Stereo							0.30 251	0.42 117	0.27 64	0.30 139	0.28 103	0.23 68	0.21 81	0.32 66	0.22 79	0.16 312	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.14 199	0.12 193

FSD					0.46 613	0.48 357	0.52 550	0.53 211	0.48 256	0.48 267	0.48 216	0.49 294	0.48 385	0.51 247	0.49 464	0.45 643	0.42 656	0.47 639	0.46 646	0.46 631

ccccc		429.19 738		507.10 737	501.20 738	356.95 738		380.82 739		334.51 739		372.86 739		499.17 739		561.44 739	431.22 739	334.28 739	290.86 739	540.88 739

ASD4		8.86 707

Low-res two-view benchmark