Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 11	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 42	0.17 16	0.22 1	0.19 11	0.13 108	0.10 92	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 40	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 49	0.20 57	0.23 2	0.20 29	0.13 108	0.09 26	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 11	0.18 9	0.16 5	0.16 10	0.28 115	0.19 43	0.26 8	0.21 46	0.12 58	0.09 26	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 5	0.16 10	0.30 130	0.21 70	0.25 4	0.21 46	0.12 58	0.09 26	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 61	0.20 126	0.16 6	0.22 81	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 68	0.10 13	0.09 26	0.14 147	0.13 215	0.10 6	0.10 56

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 39	0.16 22	0.24 51	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 8	0.17 15	0.22 49	0.14 2	0.32 59	0.19 11	0.13 108	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.11 29	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 22	0.16 22	0.23 38	0.20 40	0.22 4	0.15 5	0.18 9	0.16 10	0.20 31	0.19 43	0.26 8	0.21 46	0.13 108	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 55	0.26 36	0.29 12	0.14 2	0.25 70	0.23 105	0.25 6	0.19 14	0.20 14	0.16 10	0.19 23	0.18 28	0.30 42	0.21 46	0.14 165	0.10 92	0.11 2	0.10 74	0.11 29	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 61	0.23 233	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 54	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 92	0.20 29	0.11 35	0.09 26	0.15 192	0.14 254	0.10 6	0.10 56

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 61	0.30 22	0.19 92	0.20 18	0.18 12	0.30 20	0.21 20	0.18 9	0.15 5	0.19 23	0.18 28	0.33 74	0.19 11	0.13 108	0.09 26	0.13 96	0.09 11	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 61	0.30 22	0.20 126	0.20 18	0.19 23	0.27 13	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 17	0.17 16	0.33 74	0.19 11	0.13 108	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.11 29	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 47	0.33 76	0.17 36	0.24 51	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 9	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.31 50	0.20 29	0.12 58	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 47	0.34 106	0.15 4	0.27 95	0.17 3	0.28 15	0.14 4	0.18 9	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.32 59	0.20 29	0.11 35	0.09 26	0.13 96	0.09 11	0.10 6	0.09 6

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 102	0.29 12	0.23 233	0.17 9	0.20 40	0.27 13	0.18 9	0.24 54	0.25 65	0.15 1	0.17 16	0.26 8	0.18 4	0.15 239	0.12 274	0.17 276	0.17 375	0.13 136	0.10 56

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 22	0.19 92	0.27 95	0.19 23	0.31 24	0.24 37	0.21 23	0.20 21	0.29 119	0.20 57	0.29 27	0.22 68	0.12 58	0.10 92	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 31	0.28 66	0.20 14	0.35 146	0.18 17	0.17 16	0.31 50	0.24 123	0.14 165	0.10 92	0.12 42	0.09 11	0.11 29	0.10 56
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 22	0.19 92	0.27 95	0.19 23	0.31 24	0.24 37	0.21 23	0.20 21	0.29 119	0.19 43	0.29 27	0.21 46	0.12 58	0.10 92	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 39	0.16 22	0.19 15	0.17 3	0.42 110	0.24 37	0.23 43	0.21 26	0.17 6	0.16 13	0.45 177	0.19 11	0.13 108	0.09 26	0.11 2	0.08 1	0.10 6	0.11 123

S2M2_XL	0.19 14	0.18 166	0.27 47	0.27 2	0.20 126	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 23	0.26 74	0.17 6	0.17 16	0.24 3	0.21 46	0.17 344	0.16 447	0.15 192	0.13 215	0.15 250	0.12 179
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 68	0.34 106	0.16 22	0.26 78	0.17 3	0.32 31	0.20 18	0.21 23	0.15 5	0.23 64	0.20 57	0.32 59	0.20 29	0.15 239	0.10 92	0.13 96	0.09 11	0.12 88	0.11 123

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 39	0.16 22	0.16 6	0.20 40	0.29 17	0.20 18	0.23 43	0.20 21	0.22 49	0.14 2	0.52 240	0.24 123	0.13 108	0.10 92	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.09 6

Lmatch	0.20 22	0.14 24	0.31 102	0.31 39	0.23 233	0.24 51	0.21 64	0.31 24	0.30 86	0.21 23	0.19 18	0.24 79	0.19 43	0.31 50	0.20 29	0.13 108	0.11 213	0.13 96	0.10 74	0.10 6	0.11 123

LACA3	0.20 22	0.17 129	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 183	0.25 134	0.29 17	0.22 22	0.23 43	0.21 26	0.21 42	0.22 84	0.44 172	0.19 11	0.13 108	0.10 92	0.11 2	0.08 1	0.11 29	0.08 1

LACA2	0.20 22	0.15 55	0.26 36	0.30 22	0.15 4	0.29 128	0.29 210	0.30 20	0.22 22	0.21 23	0.23 41	0.28 115	0.20 57	0.34 83	0.19 11	0.13 108	0.10 92	0.10 1	0.09 11	0.12 88	0.09 6

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 63	0.24 51	0.21 64	0.39 79	0.31 96	0.21 23	0.22 36	0.17 6	0.17 16	0.34 83	0.19 11	0.13 108	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 217	0.17 3	0.40 90	0.22 22	0.21 23	0.21 26	0.20 31	0.24 107	0.33 74	0.25 153	0.13 108	0.09 26	0.11 2	0.09 11	0.12 88	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 22	0.13 3	0.26 36	0.30 22	0.19 92	0.23 38	0.18 12	0.36 54	0.26 54	0.20 14	0.23 41	0.27 109	0.16 13	0.30 42	0.23 106	0.12 58	0.10 92	0.11 2	0.09 11	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 22	0.17 36	0.29 128	0.20 40	0.39 79	0.22 22	0.22 37	0.21 26	0.26 101	0.20 57	0.30 42	0.20 29	0.13 108	0.12 274	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 22	0.15 55	0.26 36	0.33 76	0.19 92	0.23 38	0.18 12	0.41 101	0.34 123	0.22 37	0.21 26	0.19 23	0.18 28	0.28 15	0.22 68	0.14 165	0.10 92	0.12 42	0.09 11	0.10 6	0.10 56

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 39	0.15 4	0.22 29	0.22 81	0.39 79	0.33 116	0.20 14	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 47	0.33 76	0.18 63	0.17 9	0.21 64	0.32 31	0.23 31	0.25 65	0.34 139	0.22 49	0.24 107	0.27 13	0.21 46	0.09 1	0.09 26	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 39	0.15 4	0.22 29	0.22 81	0.39 79	0.33 116	0.20 14	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 39	0.20 126	0.23 38	0.19 23	0.40 90	0.29 78	0.22 37	0.34 139	0.20 31	0.15 6	0.31 50	0.19 11	0.11 35	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.10 6	0.10 56

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 47	0.33 76	0.17 36	0.38 255	0.18 12	0.30 20	0.19 14	0.24 54	0.15 5	0.26 101	0.17 16	0.32 59	0.21 46	0.13 108	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.11 29	0.10 56

MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 39	0.15 4	0.22 29	0.22 81	0.39 79	0.33 116	0.20 14	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

LCMNet	0.21 36	0.14 24	0.25 26	0.30 22	0.20 126	0.26 78	0.19 23	0.38 71	0.43 206	0.21 23	0.21 26	0.27 109	0.17 16	0.36 96	0.23 106	0.12 58	0.11 213	0.11 2	0.09 11	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 36	0.14 24	0.26 36	0.34 106	0.14 2	0.40 274	0.27 175	0.28 15	0.22 22	0.18 9	0.19 18	0.28 115	0.29 184	0.32 59	0.20 29	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 74	0.11 29	0.10 56
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 36	0.19 207	0.29 68	0.31 39	0.17 36	0.25 70	0.23 105	0.36 54	0.28 66	0.27 94	0.24 55	0.18 17	0.21 70	0.40 129	0.21 46	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.10 56

asd	0.21 36	0.18 166	0.29 68	0.32 61	0.18 63	0.27 95	0.22 81	0.35 48	0.22 22	0.31 131	0.22 36	0.19 23	0.21 70	0.44 172	0.21 46	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 74	0.11 29	0.09 6

4.5_new	0.21 36	0.20 253	0.29 68	0.30 22	0.17 36	0.24 51	0.26 155	0.32 31	0.28 66	0.32 146	0.28 94	0.19 23	0.17 16	0.29 27	0.21 46	0.10 13	0.08 2	0.12 42	0.10 74	0.13 136	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 36	0.20 253	0.29 68	0.30 22	0.17 36	0.24 51	0.26 155	0.32 31	0.28 66	0.32 146	0.28 94	0.19 23	0.17 16	0.29 27	0.21 46	0.10 13	0.08 2	0.12 42	0.10 74	0.13 136	0.09 6

4w-stereo	0.21 36	0.19 207	0.31 102	0.31 39	0.17 36	0.29 128	0.19 23	0.31 24	0.21 20	0.31 131	0.24 55	0.20 31	0.24 107	0.41 138	0.22 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 74	0.11 29	0.09 6

2.5w	0.21 36	0.18 166	0.31 102	0.32 61	0.18 63	0.31 164	0.25 134	0.31 24	0.23 31	0.28 108	0.35 146	0.18 17	0.17 16	0.39 121	0.21 46	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 74	0.11 29	0.09 6

2.75w_new	0.21 36	0.18 166	0.28 61	0.29 12	0.17 36	0.23 38	0.34 313	0.36 54	0.28 66	0.34 157	0.26 74	0.17 6	0.22 84	0.36 96	0.23 106	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.09 6

111111	0.21 36	0.14 24	0.27 47	0.37 201	0.22 185	0.21 25	0.19 23	0.43 125	0.27 58	0.20 14	0.20 21	0.29 119	0.14 2	0.41 138	0.22 68	0.14 165	0.10 92	0.12 42	0.09 11	0.12 88	0.12 179

LG-G_1	0.21 36	0.13 3	0.30 81	0.34 106	0.16 22	0.52 350	0.17 3	0.34 45	0.18 9	0.21 23	0.21 26	0.26 101	0.19 43	0.37 106	0.20 29	0.14 165	0.10 92	0.13 96	0.09 11	0.11 29	0.10 56

LG-G	0.21 36	0.13 3	0.30 81	0.34 106	0.16 22	0.52 350	0.17 3	0.34 45	0.18 9	0.21 23	0.21 26	0.26 101	0.19 43	0.37 106	0.20 29	0.14 165	0.10 92	0.13 96	0.09 11	0.11 29	0.10 56

StereoAnything_RVC	0.21 36	0.68 615	0.39 241	0.28 7	0.15 4	0.23 38	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 5	0.16 10	0.15 1	0.22 84	0.30 42	0.18 4	0.16 295	0.09 26	0.12 42	0.08 1	0.16 299	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 36	0.15 55	0.27 47	0.37 201	0.19 92	0.22 29	0.18 12	0.42 110	0.35 136	0.22 37	0.28 94	0.24 79	0.18 28	0.27 13	0.22 68	0.12 58	0.09 26	0.12 42	0.10 74	0.12 88	0.10 56

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 50	0.15 55	0.35 178	0.33 76	0.17 36	0.23 38	0.25 134	0.42 110	0.24 37	0.26 76	0.26 74	0.21 42	0.30 203	0.31 50	0.20 29	0.10 13	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.12 88	0.10 56

aanet-new-16k	0.22 50	0.17 129	0.35 178	0.37 201	0.17 36	0.26 78	0.18 12	0.41 101	0.37 163	0.28 108	0.23 41	0.25 93	0.26 136	0.29 27	0.21 46	0.12 58	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.14 186	0.10 56

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 50	0.16 81	0.35 178	0.33 76	0.18 63	0.24 51	0.24 122	0.45 140	0.27 58	0.23 43	0.35 146	0.20 31	0.26 136	0.28 15	0.19 11	0.11 35	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.11 29	0.11 123

AdaDepth	0.22 50	0.17 129	0.32 122	0.37 201	0.18 63	0.34 206	0.22 81	0.33 42	0.23 31	0.21 23	0.21 26	0.20 31	0.20 57	0.56 274	0.21 46	0.10 13	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.11 29	0.12 179

qwe	0.22 50	0.18 166	0.28 61	0.31 39	0.18 63	0.29 128	0.21 64	0.38 71	0.32 110	0.35 166	0.30 108	0.20 31	0.20 57	0.43 160	0.21 46	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.12 88	0.09 6

2.25w	0.22 50	0.18 166	0.31 102	0.31 39	0.18 63	0.31 164	0.18 12	0.32 31	0.31 96	0.31 131	0.37 160	0.20 31	0.22 84	0.45 177	0.24 123	0.10 13	0.09 26	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.10 56

4.25_new	0.22 50	0.21 292	0.32 122	0.32 61	0.18 63	0.31 164	0.27 175	0.32 31	0.24 37	0.29 120	0.27 81	0.20 31	0.23 97	0.34 83	0.23 106	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

4.5w_new	0.22 50	0.21 292	0.32 122	0.32 61	0.18 63	0.31 164	0.27 175	0.32 31	0.24 37	0.29 120	0.27 81	0.20 31	0.23 97	0.34 83	0.23 106	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 50	0.21 292	0.32 122	0.32 61	0.18 63	0.31 164	0.27 175	0.32 31	0.24 37	0.29 120	0.27 81	0.20 31	0.23 97	0.34 83	0.23 106	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

3.75w	0.22 50	0.17 129	0.30 81	0.31 39	0.19 92	0.43 303	0.24 122	0.35 48	0.24 37	0.31 131	0.27 81	0.17 6	0.22 84	0.37 106	0.20 29	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 50	0.18 166	0.29 68	0.30 22	0.18 63	0.27 95	0.23 105	0.37 62	0.28 66	0.31 131	0.26 74	0.22 49	0.26 136	0.50 225	0.24 123	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

2w_stereo	0.22 50	0.18 166	0.30 81	0.32 61	0.16 22	0.28 116	0.38 399	0.38 71	0.35 136	0.32 146	0.33 128	0.17 6	0.18 28	0.29 27	0.22 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 74	0.12 88	0.10 56

monsterstereo	0.22 50	0.14 24	0.26 36	0.34 106	0.18 63	0.21 25	0.20 40	0.37 62	0.35 136	0.33 153	0.40 173	0.19 23	0.18 28	0.45 177	0.21 46	0.11 35	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.13 136	0.08 1

monsters	0.22 50	0.14 24	0.26 36	0.31 39	0.19 92	0.23 38	0.19 23	0.44 133	0.33 116	0.36 171	0.30 108	0.16 4	0.18 28	0.43 160	0.19 11	0.11 35	0.09 26	0.11 2	0.09 11	0.10 6	0.10 56

SGD-Stereo	0.22 50	0.15 55	0.27 47	0.31 39	0.15 4	0.29 128	0.20 40	0.37 62	0.29 78	0.24 54	0.29 105	0.21 42	0.27 150	0.36 96	0.25 153	0.16 295	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.13 136	0.10 56

GREAT-IGEV	0.22 50	0.15 55	0.31 102	0.29 12	0.22 185	0.21 25	0.26 155	0.33 42	0.31 96	0.20 14	0.30 108	0.22 49	0.22 84	0.47 201	0.22 68	0.11 35	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.13 136	0.10 56
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 50	0.15 55	0.26 36	0.33 76	0.20 126	0.61 419	0.21 64	0.30 20	0.31 96	0.23 43	0.19 18	0.18 17	0.18 28	0.41 138	0.22 68	0.12 58	0.10 92	0.12 42	0.09 11	0.11 29	0.11 123

aanet-new-90k	0.23 67	0.16 81	0.45 322	0.35 149	0.17 36	0.33 191	0.27 175	0.38 71	0.26 54	0.20 14	0.24 55	0.21 42	0.35 258	0.46 193	0.17 1	0.11 35	0.09 26	0.12 42	0.10 74	0.14 186	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 67	0.16 81	0.41 265	0.35 149	0.17 36	0.38 255	0.25 134	0.36 54	0.25 49	0.23 43	0.31 122	0.24 79	0.35 258	0.43 160	0.17 1	0.10 13	0.09 26	0.12 42	0.10 74	0.13 136	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 67	0.17 129	0.39 241	0.34 106	0.18 63	0.38 255	0.20 40	0.36 54	0.26 54	0.24 54	0.28 94	0.25 93	0.35 258	0.25 4	0.21 46	0.11 35	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.14 186	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 67	0.17 129	0.30 81	0.35 149	0.16 22	0.35 217	0.25 134	0.40 90	0.30 86	0.25 65	0.24 55	0.25 93	0.36 285	0.41 138	0.19 11	0.10 13	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.12 88	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 67	0.16 81	0.37 207	0.34 106	0.16 22	0.24 51	0.24 122	0.43 125	0.36 146	0.26 76	0.27 81	0.23 64	0.35 258	0.28 15	0.20 29	0.10 13	0.09 26	0.13 96	0.09 11	0.12 88	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 67	0.16 81	0.30 81	0.36 176	0.17 36	0.26 78	0.26 155	0.33 42	0.30 86	0.27 94	0.30 108	0.23 64	0.34 252	0.42 149	0.18 4	0.13 108	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.15 250	0.10 56

aanet-new-32k	0.23 67	0.15 55	0.32 122	0.36 176	0.18 63	0.38 255	0.21 64	0.40 90	0.24 37	0.27 94	0.23 41	0.34 158	0.35 258	0.30 42	0.19 11	0.12 58	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.13 136	0.10 56

aanet-new-30k	0.23 67	0.15 55	0.32 122	0.36 176	0.18 63	0.38 255	0.21 64	0.40 90	0.24 37	0.27 94	0.23 41	0.34 158	0.35 258	0.30 42	0.19 11	0.12 58	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.13 136	0.10 56

aanet-new-28k	0.23 67	0.17 129	0.40 254	0.36 176	0.17 36	0.33 191	0.22 81	0.35 48	0.27 58	0.27 94	0.23 41	0.29 119	0.34 252	0.31 50	0.22 68	0.13 108	0.10 92	0.13 96	0.11 135	0.16 299	0.12 179

aanet-new-24k	0.23 67	0.16 81	0.29 68	0.35 149	0.17 36	0.39 268	0.23 105	0.35 48	0.30 86	0.30 127	0.27 81	0.25 93	0.32 224	0.30 42	0.20 29	0.11 35	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.14 186	0.10 56

aanet-new-22k	0.23 67	0.16 81	0.30 81	0.35 149	0.18 63	0.31 164	0.19 23	0.46 147	0.42 202	0.25 65	0.23 41	0.25 93	0.30 203	0.32 59	0.22 68	0.11 35	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.12 88	0.10 56

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 67	0.14 24	0.27 47	0.35 149	0.18 63	0.26 78	0.26 155	0.42 110	0.38 172	0.25 65	0.43 185	0.23 64	0.28 165	0.25 4	0.22 68	0.11 35	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.11 29	0.10 56

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 67	0.14 24	0.31 102	0.33 76	0.18 63	0.21 25	0.33 297	0.52 187	0.42 202	0.26 76	0.33 128	0.19 23	0.30 203	0.28 15	0.21 46	0.11 35	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.11 29	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 67	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 217	0.27 175	0.45 140	0.28 66	0.28 108	0.34 139	0.40 213	0.30 203	0.33 74	0.24 123	0.13 108	0.10 92	0.12 42	0.09 11	0.10 6	0.09 6

WQFJA1++	0.23 67	0.15 55	0.27 47	0.30 22	0.21 156	0.31 164	0.18 12	0.36 54	0.17 8	0.25 65	0.30 108	0.29 119	0.28 165	0.40 129	0.22 68	0.15 239	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.42 598	0.11 123

GEAStereo	0.23 67	0.16 81	0.30 81	0.33 76	0.25 296	0.36 231	0.30 230	0.42 110	0.28 66	0.26 76	0.28 94	0.24 79	0.21 70	0.32 59	0.22 68	0.18 379	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.14 186	0.12 179

GSStereo	0.23 67	0.16 81	0.30 81	0.33 76	0.25 296	0.36 231	0.30 230	0.42 110	0.27 58	0.30 127	0.28 94	0.23 64	0.21 70	0.32 59	0.22 68	0.16 295	0.09 26	0.12 42	0.10 74	0.14 186	0.12 179

Zero-FE251	0.23 67	0.16 81	0.30 81	0.33 76	0.20 126	0.44 311	0.19 23	0.37 62	0.25 49	0.27 94	0.29 105	0.38 194	0.24 107	0.32 59	0.22 68	0.14 165	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.11 29	0.10 56

3.25w_new	0.23 67	0.17 129	0.32 122	0.31 39	0.17 36	0.43 303	0.20 40	0.37 62	0.30 86	0.37 178	0.28 94	0.22 49	0.25 119	0.42 149	0.22 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.09 1	0.10 56

3.25w	0.23 67	0.17 129	0.32 122	0.31 39	0.17 36	0.43 303	0.20 40	0.37 62	0.30 86	0.37 178	0.28 94	0.22 49	0.25 119	0.42 149	0.22 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.09 1	0.10 56

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 67	0.16 81	0.32 122	0.39 268	0.21 156	0.18 12	0.21 64	0.34 45	0.26 54	0.28 108	0.51 222	0.28 115	0.29 184	0.26 8	0.24 123	0.14 165	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.14 186	0.12 179

AIO_rvc	0.23 67	0.16 81	0.32 122	0.34 106	0.19 92	0.26 78	0.33 297	0.40 90	0.22 22	0.26 76	0.24 55	0.34 158	0.15 6	0.51 233	0.24 123	0.12 58	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.12 88	0.10 56

AIO_test	0.23 67	0.16 81	0.28 61	0.34 106	0.20 126	0.30 145	0.39 421	0.38 71	0.25 49	0.25 65	0.28 94	0.32 141	0.22 84	0.38 115	0.25 153	0.12 58	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.12 88	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 67	0.14 24	0.26 36	0.32 61	0.19 92	0.12 1	0.17 3	0.29 17	0.29 78	0.21 23	0.15 5	0.22 49	0.22 84	0.40 129	0.22 68	0.14 165	0.10 92	0.12 42	0.09 11	0.15 250	0.86 645

aanet-new-60k	0.24 91	0.16 81	0.48 371	0.36 176	0.17 36	0.39 268	0.24 122	0.36 54	0.30 86	0.24 54	0.25 65	0.26 101	0.32 224	0.45 177	0.18 4	0.10 13	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.13 136	0.10 56

aanet-new-78k	0.24 91	0.17 129	0.51 412	0.36 176	0.16 22	0.26 78	0.29 210	0.36 54	0.29 78	0.22 37	0.29 105	0.23 64	0.37 292	0.42 149	0.17 1	0.10 13	0.09 26	0.12 42	0.10 74	0.14 186	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 91	0.19 207	0.39 241	0.41 347	0.17 36	0.33 191	0.22 81	0.41 101	0.37 163	0.27 94	0.23 41	0.22 49	0.35 258	0.29 27	0.24 123	0.12 58	0.08 2	0.14 147	0.11 135	0.16 299	0.11 123

Foundation-i1b	0.24 91	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 274	0.26 155	0.48 159	0.25 49	0.31 131	0.33 128	0.40 213	0.30 203	0.35 92	0.24 123	0.13 108	0.10 92	0.12 42	0.11 135	0.11 29	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 91	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 274	0.29 210	0.49 164	0.25 49	0.33 153	0.35 146	0.40 213	0.30 203	0.34 83	0.23 106	0.12 58	0.09 26	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.10 56

LiteMatch	0.24 91	0.17 129	0.24 15	0.37 201	0.20 126	0.27 95	0.27 175	0.31 24	0.24 37	0.21 23	0.20 21	0.29 119	0.40 315	0.29 27	0.43 390	0.16 295	0.10 92	0.15 192	0.13 215	0.14 186	0.14 274

Selective-IGEV-i32	0.24 91	0.18 166	0.35 178	0.35 149	0.19 92	0.27 95	0.25 134	0.55 204	0.23 31	0.27 94	0.25 65	0.34 158	0.19 43	0.58 307	0.22 68	0.12 58	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.12 88	0.10 56

DispViT+	0.24 91	0.21 292	0.36 189	0.36 176	0.23 233	0.24 51	0.19 23	0.39 79	0.33 116	0.31 131	0.24 55	0.21 42	0.20 57	0.37 106	0.35 313	0.17 344	0.12 274	0.13 96	0.11 135	0.16 299	0.12 179

VIP-Stereo	0.24 91	0.17 129	0.29 68	0.32 61	0.21 156	0.64 446	0.19 23	0.31 24	0.37 163	0.23 43	0.30 108	0.27 109	0.19 43	0.47 201	0.22 68	0.12 58	0.09 26	0.13 96	0.09 11	0.12 88	0.09 6

gasm-f	0.24 91	0.16 81	0.27 47	0.33 76	0.25 296	0.25 70	0.36 360	0.42 110	0.28 66	0.26 76	0.35 146	0.24 79	0.30 203	0.36 96	0.23 106	0.18 379	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.15 250	0.12 179

3w_stereo	0.24 91	0.20 253	0.37 207	0.33 76	0.16 22	0.32 183	0.42 458	0.41 101	0.38 172	0.31 131	0.27 81	0.16 4	0.26 136	0.34 83	0.22 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.12 88	0.11 123

1w_stereo	0.24 91	0.15 55	0.29 68	0.34 106	0.18 63	0.31 164	0.41 448	0.40 90	0.43 206	0.31 131	0.38 163	0.17 6	0.24 107	0.45 177	0.23 106	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 11	0.11 29	0.09 6

LG-Stereo	0.24 91	0.18 166	0.40 254	0.39 268	0.20 126	0.22 29	0.27 175	0.32 31	0.36 146	0.26 76	0.44 187	0.22 49	0.16 13	0.37 106	0.27 201	0.11 35	0.12 274	0.16 229	0.15 286	0.13 136	0.09 6

HUF	0.24 91	0.16 81	0.33 141	0.32 61	0.18 63	0.25 70	0.40 432	0.42 110	0.34 123	0.25 65	0.23 41	0.32 141	0.28 165	0.34 83	0.24 123	0.13 108	0.10 92	0.13 96	0.09 11	0.12 88	0.10 56

GIP-stereo	0.24 91	0.18 166	0.30 81	0.37 201	0.24 265	0.26 78	0.20 40	0.46 147	0.36 146	0.24 54	0.39 168	0.35 173	0.20 57	0.31 50	0.21 46	0.15 239	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.12 88	0.11 123

RAStereo	0.24 91	0.17 129	0.29 68	0.40 311	0.21 156	0.23 38	0.26 155	0.42 110	0.45 222	0.23 43	0.34 139	0.30 130	0.19 43	0.34 83	0.25 153	0.15 239	0.12 274	0.16 229	0.13 215	0.14 186	0.11 123

IGEV++	0.24 91	0.17 129	0.31 102	0.38 236	0.22 185	0.24 51	0.22 81	0.50 174	0.23 31	0.28 108	0.35 146	0.30 130	0.22 84	0.31 50	0.28 224	0.14 165	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.13 136	0.13 228

Selective-IGEV	0.24 91	0.18 166	0.35 178	0.35 149	0.19 92	0.27 95	0.25 134	0.55 204	0.23 31	0.27 94	0.25 65	0.34 158	0.19 43	0.58 307	0.22 68	0.12 58	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.12 88	0.10 56

aanet-new-10k	0.25 109	0.18 166	0.44 309	0.38 236	0.18 63	0.45 320	0.21 64	0.44 133	0.35 136	0.27 94	0.31 122	0.25 93	0.30 203	0.28 15	0.21 46	0.13 108	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.16 299	0.10 56

aanet-new-14k	0.25 109	0.19 207	0.38 220	0.38 236	0.17 36	0.18 12	0.25 134	0.52 187	0.49 244	0.28 108	0.30 108	0.21 42	0.33 240	0.33 74	0.23 106	0.12 58	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.17 339	0.11 123

aanet-new-8k	0.25 109	0.19 207	0.32 122	0.37 201	0.20 126	0.40 274	0.29 210	0.49 164	0.39 184	0.24 54	0.25 65	0.22 49	0.34 252	0.49 217	0.21 46	0.11 35	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.12 88	0.10 56

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 109	0.16 81	0.33 141	0.38 236	0.20 126	0.46 325	0.27 175	0.41 101	0.34 123	0.28 108	0.38 163	0.24 79	0.35 258	0.29 27	0.24 123	0.11 35	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.13 136	0.10 56

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 109	0.14 24	0.30 81	0.34 106	0.21 156	0.44 311	0.25 134	0.44 133	0.35 136	0.27 94	0.35 146	0.37 185	0.35 258	0.28 15	0.26 182	0.12 58	0.09 26	0.13 96	0.11 135	0.11 29	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 109	0.14 24	0.74 526	0.33 76	0.19 92	0.29 128	0.22 81	0.38 71	0.29 78	0.25 65	0.22 36	0.23 64	0.32 224	0.28 15	0.19 11	0.11 35	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.12 88	0.30 549

zero-FE	0.25 109	0.15 55	0.30 81	0.35 149	0.29 432	0.19 15	0.20 40	0.35 48	0.31 96	0.26 76	0.27 81	0.29 119	0.29 184	0.33 74	0.24 123	0.17 344	0.10 92	0.14 147	0.10 74	0.64 632	0.12 179

GASTEREO	0.25 109	0.16 81	0.32 122	0.40 311	0.20 126	0.22 29	0.30 230	0.43 125	0.31 96	0.37 178	0.33 128	0.22 49	0.35 258	0.41 138	0.23 106	0.15 239	0.10 92	0.13 96	0.11 135	0.12 88	0.11 123

MSCF	0.25 109	0.16 81	0.33 141	0.39 268	0.20 126	0.20 18	0.31 258	0.43 125	0.31 96	0.36 171	0.33 128	0.23 64	0.35 258	0.36 96	0.23 106	0.15 239	0.10 92	0.13 96	0.11 135	0.13 136	0.11 123

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 109	0.31 494	0.24 15	0.51 540	0.19 92	0.29 128	0.22 81	0.40 90	0.37 163	0.26 76	0.24 55	0.24 79	0.31 218	0.44 172	0.22 68	0.14 165	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.14 186	0.10 56

IGEV-RUCA	0.25 109	0.16 81	0.34 162	0.39 268	0.27 379	0.33 191	0.20 40	0.38 71	0.36 146	0.26 76	0.31 122	0.25 93	0.21 70	0.48 212	0.24 123	0.20 435	0.11 213	0.13 96	0.10 74	0.17 339	0.15 306

fffft	0.25 109	0.17 129	0.37 207	0.36 176	0.22 185	0.28 116	0.36 360	0.42 110	0.24 37	0.36 171	0.23 41	0.27 109	0.22 84	0.52 240	0.27 201	0.12 58	0.09 26	0.16 229	0.12 173	0.12 88	0.12 179
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 109	0.18 166	0.34 162	0.37 201	0.18 63	0.28 116	0.30 230	0.48 159	0.27 58	0.29 120	0.30 108	0.32 141	0.17 16	0.52 240	0.23 106	0.12 58	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.13 136	0.10 56

RSM++	0.25 109	0.18 166	0.34 162	0.36 176	0.20 126	0.28 116	0.30 230	0.51 177	0.32 110	0.25 65	0.22 36	0.37 185	0.21 70	0.50 225	0.24 123	0.12 58	0.10 92	0.14 147	0.12 173	0.14 186	0.10 56

RSM	0.25 109	0.18 166	0.33 141	0.36 176	0.20 126	0.27 95	0.34 313	0.51 177	0.27 58	0.26 76	0.23 41	0.39 201	0.21 70	0.56 274	0.22 68	0.12 58	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.14 186	0.10 56

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 109	0.14 24	0.74 526	0.33 76	0.19 92	0.29 128	0.22 81	0.38 71	0.29 78	0.25 65	0.22 36	0.23 64	0.32 224	0.28 15	0.19 11	0.11 35	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.12 88	0.30 549

MoCha-V2	0.25 109	0.15 55	0.29 68	0.40 311	0.18 63	0.27 95	0.26 155	0.49 164	0.27 58	0.36 171	0.27 81	0.33 154	0.35 258	0.49 217	0.22 68	0.12 58	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.13 136	0.11 123

EGLCR-Stereo	0.25 109	0.16 81	0.33 141	0.34 106	0.20 126	0.35 217	0.20 40	0.52 187	0.36 146	0.28 108	0.27 81	0.41 222	0.18 28	0.45 177	0.26 182	0.14 165	0.10 92	0.16 229	0.14 254	0.13 136	0.11 123

aanet-new	0.26 127	0.19 207	0.34 162	0.38 236	0.25 296	0.51 345	0.24 122	0.40 90	0.30 86	0.27 94	0.27 81	0.23 64	0.36 285	0.43 160	0.22 68	0.14 165	0.09 26	0.14 147	0.10 74	0.15 250	0.12 179

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 127	0.16 81	0.30 81	0.33 76	0.22 185	0.36 231	0.32 285	0.47 151	0.48 241	0.38 190	0.51 222	0.24 79	0.18 28	0.29 27	0.24 123	0.13 108	0.09 26	0.15 192	0.12 173	0.11 29	0.11 123

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 127	0.16 81	0.31 102	0.34 106	0.21 156	0.33 191	0.31 258	0.45 140	0.45 222	0.40 212	0.54 240	0.24 79	0.18 28	0.36 96	0.22 68	0.12 58	0.09 26	0.15 192	0.12 173	0.11 29	0.10 56

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 127	0.16 81	0.30 81	0.33 76	0.22 185	0.34 206	0.31 258	0.48 159	0.50 248	0.39 203	0.54 240	0.23 64	0.19 43	0.29 27	0.23 106	0.12 58	0.09 26	0.15 192	0.12 173	0.11 29	0.10 56

Foundation-i1	0.26 127	0.14 24	0.25 26	0.33 76	0.21 156	0.39 268	0.26 155	0.60 239	0.38 172	0.35 166	0.38 163	0.44 250	0.29 184	0.32 59	0.26 182	0.13 108	0.10 92	0.12 42	0.11 135	0.11 29	0.10 56

gcap_with_dpt	0.26 127	0.16 81	0.32 122	0.34 106	0.21 156	0.35 217	0.36 360	0.44 133	0.41 191	0.38 190	0.54 240	0.22 49	0.21 70	0.28 15	0.22 68	0.12 58	0.09 26	0.15 192	0.12 173	0.11 29	0.10 56

NLSM3	0.26 127	0.16 81	0.30 81	0.38 236	0.21 156	0.34 206	0.27 175	0.57 216	0.47 233	0.28 108	0.35 146	0.29 119	0.24 107	0.42 149	0.27 201	0.12 58	0.10 92	0.16 229	0.15 286	0.12 88	0.10 56

DDF-Stereo	0.26 127	0.15 55	0.30 81	0.36 176	0.29 432	0.19 15	0.20 40	0.32 31	0.31 96	0.26 76	0.26 74	0.29 119	0.29 184	0.38 115	0.24 123	0.17 344	0.10 92	0.14 147	0.10 74	0.70 635	0.12 179

Replicate-Monster	0.26 127	0.15 55	1.07 582	0.30 22	0.17 36	0.38 255	0.19 23	0.43 125	0.39 184	0.23 43	0.21 26	0.23 64	0.21 70	0.45 177	0.19 11	0.11 35	0.09 26	0.12 42	0.09 11	0.09 1	0.14 274

S2M2_L	0.26 127	0.22 334	0.33 141	0.31 39	0.25 296	0.24 51	0.13 1	0.35 48	0.41 191	0.25 65	0.36 155	0.30 130	0.25 119	0.30 42	0.26 182	0.22 479	0.19 507	0.17 276	0.19 434	0.21 443	0.18 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 127	0.18 166	0.34 162	0.35 149	0.24 265	0.23 38	0.28 201	0.51 177	0.36 146	0.31 131	0.36 155	0.37 185	0.20 57	0.57 286	0.22 68	0.13 108	0.10 92	0.13 96	0.11 135	0.16 299	0.12 179

SCV	0.26 127	0.19 207	0.33 141	0.35 149	0.21 156	0.27 95	0.34 313	0.56 208	0.28 66	0.24 54	0.28 94	0.37 185	0.23 97	0.49 217	0.22 68	0.18 379	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.15 250	0.11 123

castereo++	0.26 127	0.16 81	0.26 36	0.33 76	0.19 92	0.75 492	0.20 40	0.37 62	0.47 233	0.23 43	0.23 41	0.35 173	0.28 165	0.39 121	0.19 11	0.14 165	0.09 26	0.14 147	0.09 11	0.11 29	0.10 56

SMoEStereo_RVC	0.26 127	0.19 207	0.35 178	0.35 149	0.22 185	0.36 231	0.32 285	0.39 79	0.34 123	0.37 178	0.30 108	0.33 154	0.24 107	0.53 249	0.24 123	0.12 58	0.10 92	0.16 229	0.12 173	0.12 88	0.11 123

mms	0.26 127	0.21 292	0.33 141	0.37 201	0.25 296	0.30 145	0.33 297	0.40 90	0.32 110	0.28 108	0.34 139	0.34 158	0.20 57	0.45 177	0.26 182	0.12 58	0.11 213	0.16 229	0.12 173	0.14 186	0.11 123

ours_stereo	0.26 127	0.21 292	0.33 141	0.38 236	0.23 233	0.30 145	0.33 297	0.42 110	0.38 172	0.26 76	0.34 139	0.35 173	0.23 97	0.47 201	0.27 201	0.13 108	0.11 213	0.16 229	0.12 173	0.14 186	0.10 56

Occ-G	0.26 127	0.14 24	0.28 61	0.34 106	0.20 126	0.27 95	0.34 313	0.41 101	0.31 96	0.29 120	0.43 185	0.49 272	0.25 119	0.47 201	0.28 224	0.13 108	0.11 213	0.14 147	0.11 135	0.12 88	0.12 179

gcap-zeroshot	0.26 127	0.16 81	0.31 102	0.33 76	0.22 185	0.36 231	0.31 258	0.47 151	0.46 226	0.38 190	0.50 212	0.24 79	0.18 28	0.28 15	0.24 123	0.13 108	0.09 26	0.15 192	0.12 173	0.11 29	0.10 56

test_for_model	0.26 127	0.16 81	0.31 102	0.33 76	0.22 185	0.36 231	0.32 285	0.47 151	0.48 241	0.38 190	0.51 222	0.24 79	0.18 28	0.29 27	0.24 123	0.13 108	0.09 26	0.15 192	0.12 173	0.11 29	0.11 123

MaDis-Stereo	0.26 127	0.18 166	0.36 189	0.36 176	0.26 344	0.27 95	0.27 175	0.43 125	0.35 136	0.27 94	0.26 74	0.41 222	0.28 165	0.40 129	0.28 224	0.16 295	0.14 384	0.16 229	0.13 215	0.14 186	0.12 179

testlalala	0.26 127	0.16 81	0.31 102	0.33 76	0.22 185	0.36 231	0.31 258	0.47 151	0.46 226	0.38 190	0.50 212	0.24 79	0.18 28	0.28 15	0.24 123	0.13 108	0.09 26	0.15 192	0.12 173	0.11 29	0.10 56

CroCo-Stereo	0.26 127	0.22 334	0.36 189	0.48 495	0.22 185	0.20 18	0.29 210	0.51 177	0.44 213	0.28 108	0.23 41	0.42 232	0.26 136	0.29 27	0.26 182	0.15 239	0.13 346	0.13 96	0.11 135	0.16 299	0.12 179
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	0.27 149	0.16 81	0.88 557	0.34 106	0.22 185	0.22 29	0.31 258	0.39 79	0.41 191	0.26 76	0.24 55	0.26 101	0.19 43	0.42 149	0.28 224	0.10 13	0.12 274	0.12 42	0.16 320	0.12 88	0.14 274

tt45	0.27 149	0.17 129	0.34 162	0.35 149	0.23 233	0.38 255	0.28 201	0.46 147	0.28 66	0.40 212	0.27 81	0.38 194	0.25 119	0.57 286	0.26 182	0.13 108	0.11 213	0.16 229	0.13 215	0.12 88	0.14 274

999	0.27 149	0.16 81	0.35 178	0.36 176	0.24 265	0.31 164	0.27 175	0.49 164	0.38 172	0.26 76	0.30 108	0.39 201	0.23 97	0.63 358	0.25 153	0.13 108	0.10 92	0.14 147	0.12 173	0.12 88	0.14 274

Pointernet	0.27 149	0.14 24	0.33 141	0.35 149	0.23 233	0.35 217	0.21 64	0.72 340	0.38 172	0.39 203	0.36 155	0.34 158	0.25 119	0.36 96	0.25 153	0.15 239	0.10 92	0.12 42	0.08 1	0.11 29	0.10 56

trnet	0.27 149	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 242	0.23 105	0.52 187	0.72 344	0.42 222	0.51 222	0.34 158	0.26 136	0.39 121	0.25 153	0.15 239	0.11 213	0.12 42	0.08 1	0.11 29	0.10 56

UniTT-Stereo	0.27 149	0.17 129	0.37 207	0.40 311	0.27 379	0.30 145	0.28 201	0.39 79	0.31 96	0.29 120	0.46 196	0.27 109	0.25 119	0.47 201	0.34 295	0.17 344	0.13 346	0.13 96	0.12 173	0.14 186	0.12 179

AEACV	0.27 149	0.17 129	0.31 102	0.34 106	0.45 581	0.26 78	0.28 201	0.37 62	0.32 110	0.30 127	0.46 196	0.31 138	0.37 292	0.36 96	0.24 123	0.14 165	0.10 92	0.15 192	0.12 173	0.13 136	0.11 123

LoS_RVC	0.27 149	0.16 81	0.27 47	0.32 61	0.30 451	0.44 311	0.34 313	0.41 101	0.33 116	0.31 131	0.51 222	0.29 119	0.32 224	0.36 96	0.28 224	0.11 35	0.10 92	0.11 2	0.08 1	0.11 29	0.19 426

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 157	0.51 584	1.28 606	0.31 39	0.19 92	0.22 29	0.22 81	0.45 140	0.28 66	0.23 43	0.32 125	0.25 93	0.24 107	0.32 59	0.20 29	0.12 58	0.11 213	0.12 42	0.10 74	0.11 29	0.11 123

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 157	0.23 356	1.22 601	0.34 106	0.21 156	0.29 128	0.21 64	0.41 101	0.33 116	0.24 54	0.30 108	0.32 141	0.28 165	0.33 74	0.20 29	0.12 58	0.11 213	0.13 96	0.10 74	0.10 6	0.11 123

VMStereo-Base	0.28 157	0.16 81	0.27 47	0.30 22	0.17 36	0.30 145	0.27 175	0.50 174	0.65 311	0.32 146	0.47 202	0.42 232	0.24 107	0.41 138	0.27 201	0.15 239	0.11 213	0.12 42	0.10 74	0.13 136	0.14 274

water-stereo	0.28 157	0.14 24	0.29 68	0.35 149	0.19 92	0.36 231	0.23 105	0.62 251	0.38 172	0.39 203	0.62 268	0.41 222	0.35 258	0.28 15	0.27 201	0.14 165	0.13 346	0.13 96	0.12 173	0.12 88	0.10 56

castereo	0.28 157	0.16 81	0.32 122	0.35 149	0.21 156	0.40 274	0.42 458	0.50 174	0.66 315	0.26 76	0.41 176	0.37 185	0.36 285	0.33 74	0.24 123	0.13 108	0.09 26	0.13 96	0.10 74	0.11 29	0.10 56

fffy	0.28 157	0.21 292	0.34 162	0.37 201	0.23 233	0.33 191	0.29 210	0.51 177	0.41 191	0.32 146	0.37 160	0.39 201	0.27 150	0.50 225	0.27 201	0.12 58	0.11 213	0.16 229	0.13 215	0.14 186	0.11 123

WCG-NET	0.28 157	0.15 55	0.33 141	0.33 76	0.19 92	0.33 191	0.27 175	0.39 79	0.80 402	0.46 238	0.49 209	0.39 201	0.25 119	0.40 129	0.25 153	0.12 58	0.09 26	0.13 96	0.11 135	0.12 88	0.10 56

GCAP-BAT	0.28 157	0.15 55	0.42 286	0.33 76	0.21 156	0.25 70	0.25 134	0.45 140	0.54 263	0.34 157	0.42 179	0.43 241	0.27 150	0.48 212	0.24 123	0.14 165	0.11 213	0.14 147	0.12 173	0.11 29	0.12 179

MGS-Stereo	0.28 157	0.19 207	0.40 254	0.36 176	0.23 233	0.37 242	0.30 230	0.39 79	0.44 213	0.31 131	0.51 222	0.40 213	0.24 107	0.43 160	0.26 182	0.15 239	0.12 274	0.15 192	0.13 215	0.14 186	0.13 228

GCAPDPT-zeroshot	0.28 157	0.15 55	0.42 286	0.33 76	0.21 156	0.25 70	0.25 134	0.45 140	0.54 263	0.34 157	0.42 179	0.43 241	0.27 150	0.48 212	0.24 123	0.14 165	0.11 213	0.14 147	0.12 173	0.11 29	0.12 179

GCAP-Stereo	0.28 157	0.19 207	0.40 254	0.38 236	0.19 92	0.38 255	0.23 105	0.57 216	0.41 191	0.45 232	0.49 209	0.39 201	0.27 150	0.33 74	0.23 106	0.14 165	0.12 274	0.14 147	0.11 135	0.12 88	0.11 123

CES	0.28 157	0.14 24	0.23 5	0.30 22	0.70 632	0.37 242	0.27 175	0.48 159	0.46 226	0.34 157	0.48 205	0.27 109	0.22 84	0.39 121	0.23 106	0.13 108	0.11 213	0.12 42	0.08 1	0.13 136	0.17 375

MC-Stereo	0.28 157	0.17 129	0.32 122	0.38 236	0.20 126	0.26 78	0.26 155	0.49 164	0.37 163	0.37 178	0.61 265	0.41 222	0.31 218	0.55 263	0.25 153	0.13 108	0.09 26	0.14 147	0.12 173	0.12 88	0.11 123

CroCo-Stereo Lap2	0.28 157	0.24 394	0.39 241	0.50 524	0.29 432	0.20 18	0.31 258	0.49 164	0.38 172	0.24 54	0.27 81	0.46 259	0.31 218	0.39 121	0.30 249	0.14 165	0.15 415	0.16 229	0.13 215	0.16 299	0.15 306

CREStereo	0.28 157	0.15 55	0.24 15	0.27 2	0.17 36	0.37 242	0.25 134	0.51 177	0.72 344	0.42 222	0.51 222	0.32 141	0.26 136	0.38 115	0.25 153	0.16 295	0.11 213	0.12 42	0.08 1	0.12 88	0.11 123
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DA	0.29 172	0.17 129	0.31 102	0.40 311	0.20 126	0.74 486	0.33 297	0.47 151	0.44 213	0.34 157	0.39 168	0.39 201	0.32 224	0.32 59	0.24 123	0.15 239	0.11 213	0.16 229	0.11 135	0.15 250	0.10 56

GGEV	0.29 172	0.17 129	0.31 102	0.40 311	0.20 126	0.74 486	0.33 297	0.47 151	0.44 213	0.34 157	0.39 168	0.39 201	0.32 224	0.32 59	0.24 123	0.15 239	0.11 213	0.16 229	0.11 135	0.15 250	0.10 56

FlowAnything_test	0.29 172	0.19 207	0.39 241	0.47 487	0.26 344	0.46 325	0.25 134	0.43 125	0.31 96	0.29 120	0.26 74	0.35 173	0.26 136	0.40 129	0.37 346	0.21 452	0.15 415	0.22 460	0.26 556	0.16 299	0.16 353

depthmonostereo	0.29 172	0.14 24	0.31 102	0.35 149	0.17 36	0.46 325	0.27 175	0.69 312	0.57 279	0.35 166	0.42 179	0.31 138	0.35 258	0.35 92	0.27 201	0.14 165	0.12 274	0.13 96	0.12 173	0.11 29	0.10 56

HART	0.29 172	0.16 81	0.32 122	0.40 311	0.21 156	0.32 183	0.26 155	0.62 251	0.31 96	0.33 153	0.65 276	0.41 222	0.22 84	0.55 263	0.25 153	0.12 58	0.10 92	0.15 192	0.11 135	0.15 250	0.11 123

ff7	0.29 172	0.21 292	0.38 220	0.36 176	0.26 344	0.31 164	0.35 338	0.62 251	0.34 123	0.38 190	0.33 128	0.32 141	0.29 184	0.58 307	0.25 153	0.14 165	0.10 92	0.17 276	0.12 173	0.14 186	0.15 306

IGEVStereo-DCA	0.29 172	0.22 334	0.38 220	0.35 149	0.27 379	0.37 242	0.35 338	0.62 251	0.34 123	0.38 190	0.30 108	0.35 173	0.27 150	0.51 233	0.22 68	0.15 239	0.12 274	0.16 229	0.12 173	0.13 136	0.15 306

ffff	0.29 172	0.21 292	0.38 220	0.36 176	0.26 344	0.31 164	0.35 338	0.62 251	0.34 123	0.38 190	0.33 128	0.32 141	0.29 184	0.58 307	0.25 153	0.14 165	0.10 92	0.17 276	0.12 173	0.14 186	0.15 306

rrr	0.29 172	0.22 334	0.41 265	0.35 149	0.27 379	0.37 242	0.32 285	0.52 187	0.42 202	0.38 190	0.30 108	0.35 173	0.27 150	0.51 233	0.22 68	0.15 239	0.12 274	0.16 229	0.13 215	0.13 136	0.14 274

11t	0.29 172	0.21 292	0.38 220	0.36 176	0.26 344	0.31 164	0.35 338	0.62 251	0.34 123	0.38 190	0.33 128	0.32 141	0.29 184	0.58 307	0.25 153	0.14 165	0.10 92	0.17 276	0.12 173	0.14 186	0.15 306

anonymousdsp	0.29 172	0.21 292	0.38 220	0.37 201	0.25 296	0.30 145	0.35 338	0.63 259	0.35 136	0.39 203	0.33 128	0.33 154	0.28 165	0.59 324	0.25 153	0.14 165	0.10 92	0.17 276	0.12 173	0.14 186	0.15 306

LoS	0.29 172	0.15 55	0.30 81	0.29 12	0.18 63	0.33 191	0.29 210	0.51 177	0.72 344	0.34 157	0.52 233	0.41 222	0.28 165	0.47 201	0.28 224	0.15 239	0.11 213	0.13 96	0.09 11	0.11 29	0.11 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 172	0.21 292	0.38 220	0.35 149	0.24 265	0.32 183	0.43 465	0.57 216	0.37 163	0.33 153	0.30 108	0.32 141	0.28 165	0.57 286	0.26 182	0.13 108	0.11 213	0.16 229	0.13 215	0.13 136	0.13 228

ccc-4	0.29 172	0.21 292	0.38 220	0.36 176	0.26 344	0.31 164	0.35 338	0.62 251	0.34 123	0.38 190	0.33 128	0.32 141	0.29 184	0.58 307	0.25 153	0.14 165	0.10 92	0.17 276	0.12 173	0.14 186	0.15 306

IGEV-Stereo	0.29 172	0.21 292	0.38 220	0.37 201	0.25 296	0.30 145	0.35 338	0.63 259	0.35 136	0.39 203	0.33 128	0.33 154	0.28 165	0.59 324	0.25 153	0.14 165	0.10 92	0.17 276	0.12 173	0.14 186	0.15 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 172	0.19 207	0.27 47	0.44 433	0.19 92	0.31 164	0.26 155	0.47 151	0.43 206	0.37 178	0.47 202	0.41 222	0.23 97	0.50 225	0.34 295	0.14 165	0.18 489	0.19 373	0.16 320	0.16 299	0.13 228

test_xeample3	0.29 172	0.21 292	0.41 265	0.35 149	0.26 344	0.35 217	0.32 285	0.56 208	0.36 146	0.43 226	0.32 125	0.34 158	0.28 165	0.54 256	0.23 106	0.14 165	0.11 213	0.16 229	0.12 173	0.14 186	0.13 228

DN	0.30 189	0.17 129	0.33 141	0.37 201	0.26 344	0.35 217	0.27 175	0.54 202	0.55 270	0.32 146	0.42 179	0.50 277	0.23 97	0.39 121	0.22 68	0.21 452	0.14 384	0.16 229	0.13 215	0.17 339	0.18 393

PSi22	0.30 189	0.18 166	0.30 81	0.36 176	0.19 92	0.30 145	0.19 23	0.42 110	0.73 351	0.27 94	0.32 125	0.57 308	0.43 331	0.77 467	0.25 153	0.12 58	0.10 92	0.11 2	0.09 11	0.14 186	0.11 123

Wave_Phase_stereo	0.30 189	0.16 81	0.88 557	0.34 106	0.22 185	0.64 446	0.31 258	0.54 202	0.41 191	0.26 76	0.24 55	0.26 101	0.19 43	0.42 149	0.28 224	0.10 13	0.12 274	0.12 42	0.16 320	0.12 88	0.14 274

DilatedVolume-Stereo	0.30 189	0.15 55	0.34 162	0.33 76	0.20 126	0.53 358	0.25 134	0.56 208	0.43 206	0.56 273	0.50 212	0.35 173	0.29 184	0.49 217	0.28 224	0.13 108	0.11 213	0.12 42	0.11 135	0.11 29	0.10 56

MM-Stereo_test2	0.30 189	0.18 166	0.39 241	0.40 311	0.24 265	0.42 299	0.42 458	0.63 259	0.41 191	0.37 178	0.35 146	0.32 141	0.26 136	0.53 249	0.25 153	0.12 58	0.10 92	0.15 192	0.12 173	0.15 250	0.10 56

Reg-Stereo(zero)	0.30 189	0.16 81	0.28 61	0.34 106	0.18 63	0.32 183	0.20 40	0.63 259	0.68 323	0.50 252	0.52 233	0.51 282	0.30 203	0.45 177	0.25 153	0.13 108	0.10 92	0.12 42	0.10 74	0.12 88	0.11 123

CASnet	0.30 189	0.20 253	0.33 141	0.41 347	0.16 22	0.26 78	0.24 122	0.52 187	0.53 259	0.52 261	0.54 240	0.39 201	0.24 107	0.40 129	0.26 182	0.14 165	0.10 92	0.22 460	0.18 403	0.18 367	0.11 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 189	0.15 55	0.31 102	0.30 22	0.17 36	0.55 371	0.23 105	0.44 133	0.55 270	0.59 280	0.68 290	0.37 185	0.26 136	0.35 92	0.27 201	0.15 239	0.16 447	0.12 42	0.10 74	0.13 136	0.14 274

rvit_stereo_0081_aga	0.31 197	0.28 468	0.44 309	0.42 392	0.29 432	0.34 206	0.31 258	0.44 133	0.40 187	0.39 203	0.44 187	0.40 213	0.32 224	0.42 149	0.29 243	0.23 496	0.17 467	0.19 373	0.16 320	0.20 419	0.15 306

rvit_stereo_0080	0.31 197	0.25 420	0.40 254	0.39 268	0.28 404	0.27 95	0.46 481	0.49 164	0.44 213	0.35 166	0.42 179	0.40 213	0.28 165	0.41 138	0.33 279	0.22 479	0.17 467	0.17 276	0.16 320	0.22 466	0.15 306

WCG-NET（raft）	0.31 197	0.15 55	0.36 189	0.32 61	0.19 92	0.35 217	0.27 175	0.51 177	0.78 391	0.45 232	0.55 249	0.48 266	0.27 150	0.54 256	0.26 182	0.13 108	0.10 92	0.12 42	0.11 135	0.12 88	0.11 123

whm_eth	0.31 197	0.25 420	0.40 254	0.39 268	0.28 404	0.27 95	0.46 481	0.49 164	0.44 213	0.35 166	0.42 179	0.40 213	0.28 165	0.41 138	0.33 279	0.22 479	0.17 467	0.17 276	0.16 320	0.22 466	0.15 306

plain	0.31 197	0.20 253	0.50 397	0.39 268	0.29 432	0.27 95	0.30 230	0.44 133	0.35 136	0.31 131	0.66 283	0.30 130	0.31 218	0.65 380	0.31 257	0.17 344	0.13 346	0.20 403	0.15 286	0.17 339	0.12 179

MIF-Stereo (partial)	0.31 197	0.18 166	0.37 207	0.41 347	0.31 473	0.28 116	0.23 105	0.47 151	0.42 202	0.31 131	0.63 269	0.36 183	0.35 258	0.57 286	0.31 257	0.17 344	0.13 346	0.19 373	0.17 375	0.18 367	0.14 274

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 203	0.38 539	2.34 645	0.33 76	0.19 92	0.20 18	0.22 81	0.43 125	0.29 78	0.22 37	0.25 65	0.22 49	0.26 136	0.29 27	0.20 29	0.11 35	0.10 92	0.12 42	0.09 11	0.11 29	0.10 56

RT-Monster	0.32 203	0.17 129	0.30 81	0.34 106	0.26 344	0.38 255	0.20 40	0.56 208	0.76 372	0.61 291	0.64 273	0.49 272	0.28 165	0.41 138	0.30 249	0.14 165	0.11 213	0.12 42	0.10 74	0.11 29	0.13 228

WQFJA1	0.32 203	0.19 207	0.34 162	0.39 268	0.26 344	0.62 427	0.30 230	0.56 208	0.47 233	0.37 178	0.39 168	0.38 194	0.33 240	0.50 225	0.42 383	0.14 165	0.18 489	0.16 229	0.14 254	0.14 186	0.13 228

WQFJX	0.32 203	0.18 166	0.33 141	0.39 268	0.27 379	0.60 416	0.30 230	0.53 199	0.47 233	0.39 203	0.38 163	0.34 158	0.33 240	0.61 338	0.40 371	0.14 165	0.17 467	0.16 229	0.13 215	0.14 186	0.14 274

NLMM	0.32 203	0.19 207	0.34 162	0.39 268	0.26 344	0.62 427	0.30 230	0.56 208	0.47 233	0.37 178	0.39 168	0.38 194	0.33 240	0.49 217	0.42 383	0.14 165	0.18 489	0.16 229	0.14 254	0.14 186	0.13 228

NLSM1	0.32 203	0.18 166	0.34 162	0.39 268	0.25 296	0.66 458	0.27 175	0.57 216	0.50 248	0.37 178	0.53 237	0.29 119	0.28 165	0.54 256	0.32 266	0.16 295	0.17 467	0.18 329	0.15 286	0.14 186	0.12 179

FE-Mocha	0.32 203	0.19 207	0.50 397	0.38 236	0.27 379	0.30 145	0.20 40	0.71 335	0.36 146	0.65 323	0.56 252	0.54 295	0.25 119	0.38 115	0.22 68	0.15 239	0.10 92	0.17 276	0.16 320	0.13 136	0.12 179

rvit_stereo_0081	0.32 203	0.24 394	0.47 351	0.43 413	0.26 344	0.30 145	0.37 377	0.42 110	0.55 270	0.36 171	0.40 173	0.39 201	0.35 258	0.43 160	0.33 279	0.22 479	0.16 447	0.19 373	0.16 320	0.19 401	0.13 228

rvit_stereo_0082	0.32 203	0.24 394	0.47 351	0.43 413	0.26 344	0.30 145	0.37 377	0.42 110	0.55 270	0.36 171	0.40 173	0.39 201	0.35 258	0.43 160	0.33 279	0.22 479	0.16 447	0.19 373	0.16 320	0.19 401	0.13 228

RAFT-Stereo-weight	0.32 203	0.18 166	0.33 141	0.39 268	0.22 185	0.26 78	0.29 210	0.67 293	0.80 402	0.53 264	0.51 222	0.58 317	0.20 57	0.47 201	0.27 201	0.13 108	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.13 136	0.11 123

CAS++	0.32 203	0.24 394	0.36 189	0.37 201	0.26 344	0.28 116	0.23 105	0.87 411	0.50 248	0.47 244	0.45 191	0.26 101	0.21 70	0.49 217	0.24 123	0.23 496	0.19 507	0.22 460	0.17 375	0.21 443	0.16 353
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 203	0.22 334	0.34 162	0.42 392	0.28 404	0.40 274	0.50 507	0.72 340	0.37 163	0.37 178	0.34 139	0.32 141	0.31 218	0.59 324	0.27 201	0.14 165	0.13 346	0.18 329	0.17 375	0.17 339	0.16 353

MSKI-zero shot	0.32 203	0.17 129	0.34 162	0.39 268	0.21 156	0.32 183	0.22 81	0.61 246	0.43 206	0.52 261	0.64 273	0.61 344	0.20 57	0.74 449	0.25 153	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.10 74	0.12 88	0.12 179

iRaftStereo_RVC	0.32 203	0.19 207	0.37 207	0.39 268	0.22 185	0.31 164	0.29 210	0.68 303	0.51 253	0.49 249	0.66 283	0.37 185	0.23 97	0.45 177	0.33 279	0.14 165	0.10 92	0.18 329	0.17 375	0.15 250	0.12 179

CREStereo++_RVC	0.32 203	0.15 55	0.23 5	0.31 39	0.24 265	0.27 95	0.22 81	0.46 147	0.88 451	0.46 238	0.80 347	0.30 130	0.26 136	0.36 96	0.33 279	0.13 108	0.09 26	0.13 96	0.51 638	0.13 136	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	0.32 203	0.53 595	0.26 36	0.51 540	0.20 126	0.37 242	0.24 122	0.40 90	0.73 351	0.54 268	0.69 291	0.31 138	0.25 119	0.32 59	0.27 201	0.16 295	0.10 92	0.12 42	0.09 11	0.13 136	0.11 123

PMTNet	0.32 203	0.16 81	0.24 15	0.29 12	0.18 63	0.45 320	0.22 81	0.56 208	0.63 298	0.46 238	0.54 240	0.39 201	0.34 252	0.48 212	0.24 123	0.75 643	0.10 92	0.12 42	0.08 1	0.12 88	0.11 123

WQFJX1	0.33 220	0.19 207	0.34 162	0.41 347	0.28 404	0.53 358	0.33 297	0.51 177	0.50 248	0.39 203	0.36 155	0.34 158	0.31 218	0.69 417	0.39 363	0.15 239	0.18 489	0.16 229	0.14 254	0.16 299	0.14 274

NLMM1	0.33 220	0.21 292	0.36 189	0.41 347	0.25 296	0.55 371	0.33 297	0.55 204	0.63 298	0.42 222	0.44 187	0.30 130	0.25 119	0.63 358	0.38 355	0.16 295	0.18 489	0.17 276	0.14 254	0.15 250	0.13 228

xyz-stereo-finetune	0.33 220	0.18 166	0.36 189	0.33 76	0.18 63	0.57 391	0.31 258	0.58 224	0.69 330	0.45 232	0.54 240	0.38 194	0.33 240	0.56 274	0.36 330	0.12 58	0.12 274	0.16 229	0.13 215	0.13 136	0.12 179

MM-Stereo_test1	0.33 220	0.19 207	0.36 189	0.41 347	0.23 233	0.36 231	0.45 477	0.58 224	0.54 263	0.60 284	0.50 212	0.38 194	0.37 292	0.60 330	0.26 182	0.15 239	0.13 346	0.17 276	0.14 254	0.15 250	0.12 179

tg	0.33 220	0.18 166	0.37 207	0.39 268	0.22 185	0.38 255	0.26 155	0.70 327	0.56 277	0.47 244	0.65 276	0.42 232	0.24 107	0.55 263	0.33 279	0.14 165	0.10 92	0.18 329	0.17 375	0.14 186	0.11 123

model_zeroshot	0.33 220	0.18 166	0.48 371	0.39 268	0.28 404	0.45 320	0.25 134	0.63 259	0.45 222	0.61 291	0.50 212	0.51 282	0.25 119	0.45 177	0.26 182	0.16 295	0.13 346	0.15 192	0.14 254	0.13 136	0.13 228

rvit_stereo_ft	0.33 220	0.25 420	0.47 351	0.52 553	0.32 490	0.33 191	0.47 488	0.49 164	0.50 248	0.34 157	0.41 176	0.41 222	0.32 224	0.48 212	0.34 295	0.22 479	0.14 384	0.19 373	0.18 403	0.19 401	0.14 274

4D-IteraStereo	0.33 220	0.18 166	0.40 254	0.40 311	0.24 265	0.32 183	0.27 175	0.58 224	0.72 344	0.65 323	0.54 240	0.42 232	0.23 97	0.45 177	0.28 224	0.14 165	0.09 26	0.19 373	0.16 320	0.16 299	0.11 123

NLCSM	0.34 228	0.21 292	0.34 162	0.44 433	0.29 432	0.54 365	0.36 360	0.52 187	0.47 233	0.46 238	0.37 160	0.34 158	0.34 252	0.71 429	0.41 377	0.16 295	0.17 467	0.17 276	0.16 320	0.17 339	0.16 353

IGEV-FE	0.34 228	0.18 166	0.67 492	0.39 268	0.28 404	0.30 145	0.25 134	0.74 353	0.31 96	0.62 294	0.57 254	0.54 295	0.25 119	0.53 249	0.27 201	0.14 165	0.10 92	0.15 192	0.14 254	0.14 186	0.12 179

MM-Stereo_test3	0.34 228	0.19 207	0.31 102	0.41 347	0.25 296	0.35 217	0.44 474	0.72 340	0.92 480	0.46 238	0.52 233	0.41 222	0.29 184	0.44 172	0.28 224	0.16 295	0.15 415	0.17 276	0.13 215	0.14 186	0.13 228

rvit_stereo_0083	0.34 228	0.24 394	0.50 397	0.44 433	0.27 379	0.34 206	0.35 338	0.45 140	0.62 287	0.37 178	0.47 202	0.42 232	0.35 258	0.40 129	0.36 330	0.22 479	0.20 519	0.20 403	0.17 375	0.20 419	0.14 274

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 228	0.27 454	0.45 322	0.36 176	0.25 296	0.48 334	0.30 230	0.58 224	0.90 468	0.42 222	0.36 155	0.30 130	0.29 184	0.49 217	0.30 249	0.16 295	0.14 384	0.18 329	0.15 286	0.18 367	0.15 306

AE-Stereo	0.34 228	0.21 292	0.42 286	0.48 495	0.31 473	0.48 334	0.35 338	0.61 246	0.62 287	0.32 146	0.55 249	0.52 287	0.27 150	0.47 201	0.29 243	0.13 108	0.13 346	0.18 329	0.16 320	0.15 250	0.12 179

IGEV_Zeroshot_test	0.34 228	0.18 166	0.67 492	0.39 268	0.28 404	0.30 145	0.25 134	0.74 353	0.31 96	0.62 294	0.57 254	0.54 295	0.25 119	0.53 249	0.27 201	0.14 165	0.10 92	0.15 192	0.14 254	0.14 186	0.12 179

RAFT-Test	0.34 228	0.18 166	0.37 207	0.38 236	0.23 233	0.50 341	0.23 105	0.69 312	0.40 187	0.60 284	0.85 381	0.61 344	0.28 165	0.46 193	0.27 201	0.14 165	0.11 213	0.14 147	0.11 135	0.13 136	0.12 179

CAS	0.34 228	0.13 3	0.25 26	1.28 650	0.30 451	0.46 325	0.38 399	0.48 159	0.47 233	0.34 157	0.52 233	0.24 79	0.19 43	0.29 27	0.27 201	0.69 641	0.08 2	0.12 42	0.08 1	0.12 88	0.15 306

test-3	0.34 228	0.16 81	0.43 299	0.39 268	0.21 156	0.43 303	0.22 81	0.63 259	0.78 391	0.71 368	0.45 191	0.64 359	0.27 150	0.43 160	0.31 257	0.12 58	0.09 26	0.17 276	0.13 215	0.12 88	0.10 56

test_1	0.34 228	0.16 81	0.43 299	0.39 268	0.21 156	0.43 303	0.23 105	0.63 259	0.78 391	0.68 347	0.45 191	0.64 359	0.27 150	0.43 160	0.31 257	0.12 58	0.09 26	0.17 276	0.13 215	0.12 88	0.10 56

cross-raft	0.34 228	0.20 253	0.37 207	0.44 433	0.23 233	0.32 183	0.35 338	0.74 353	0.40 187	0.60 284	0.77 323	0.57 308	0.27 150	0.43 160	0.28 224	0.12 58	0.10 92	0.15 192	0.13 215	0.15 250	0.11 123

raftrobust	0.34 228	0.19 207	0.36 189	0.41 347	0.27 379	0.30 145	0.25 134	0.71 335	0.63 298	0.58 278	0.55 249	0.45 252	0.46 353	0.51 233	0.29 243	0.16 295	0.12 274	0.14 147	0.12 173	0.12 88	0.13 228

EAI-Stereo	0.34 228	0.19 207	0.44 309	0.39 268	0.21 156	0.31 164	0.30 230	1.15 533	0.30 86	0.49 249	0.75 313	0.36 183	0.28 165	0.62 347	0.27 201	0.14 165	0.11 213	0.14 147	0.13 215	0.13 136	0.12 179

CFNet-RSSM	0.34 228	0.17 129	0.45 322	0.39 268	0.22 185	0.35 217	0.23 105	0.73 351	0.84 425	0.65 323	0.54 240	0.57 308	0.28 165	0.46 193	0.26 182	0.13 108	0.10 92	0.14 147	0.12 173	0.13 136	0.11 123

Gwc-CoAtRS	0.34 228	0.17 129	0.44 309	0.39 268	0.23 233	0.34 206	0.22 81	0.70 327	0.75 364	0.60 284	0.59 260	0.58 317	0.29 184	0.45 177	0.26 182	0.14 165	0.11 213	0.14 147	0.12 173	0.12 88	0.12 179

ACVNet-DCA	0.35 244	0.23 356	0.33 141	0.41 347	0.22 185	0.55 371	0.38 399	0.85 400	0.54 263	0.41 217	0.50 212	0.34 158	0.49 366	0.57 286	0.25 153	0.16 295	0.10 92	0.19 373	0.13 215	0.18 367	0.17 375

EKT-Stereo	0.35 244	0.23 356	0.39 241	0.43 413	0.29 432	0.38 255	0.31 258	0.69 312	0.64 306	0.45 232	0.63 269	0.49 272	0.27 150	0.56 274	0.33 279	0.18 379	0.14 384	0.18 329	0.15 286	0.16 299	0.16 353

Any-RAFT	0.35 244	0.16 81	0.30 81	0.34 106	0.21 156	0.52 350	0.22 81	0.88 416	0.73 351	0.53 264	0.73 302	0.64 359	0.28 165	0.46 193	0.24 123	0.15 239	0.10 92	0.13 96	0.10 74	0.13 136	0.12 179

HH	0.35 244	0.20 253	0.47 351	0.40 311	0.25 296	0.33 191	0.31 258	0.76 367	0.38 172	0.43 226	0.57 254	0.79 443	0.44 342	0.71 429	0.25 153	0.15 239	0.11 213	0.15 192	0.14 254	0.14 186	0.12 179

HanStereo	0.35 244	0.20 253	0.47 351	0.40 311	0.25 296	0.33 191	0.31 258	0.76 367	0.38 172	0.43 226	0.57 254	0.79 443	0.44 342	0.71 429	0.25 153	0.15 239	0.11 213	0.15 192	0.14 254	0.14 186	0.12 179

LL-Strereo2	0.35 244	0.24 394	0.48 371	0.41 347	0.26 344	0.35 217	0.24 122	0.67 293	0.44 213	0.54 268	0.51 222	0.66 377	0.25 119	0.66 389	0.30 249	0.14 165	0.12 274	0.23 481	0.20 459	0.18 367	0.13 228

anonymousdsp2	0.35 244	0.20 253	0.43 299	0.37 201	0.24 265	0.48 334	0.31 258	0.86 404	0.65 311	0.55 270	0.50 212	0.50 277	0.34 252	0.56 274	0.31 257	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.10 74	0.16 299	0.14 274

Selective-RAFT	0.35 244	0.23 356	0.51 412	0.44 433	0.21 156	0.64 446	0.27 175	0.59 229	0.63 298	0.40 212	0.38 163	0.55 300	0.40 315	0.57 286	0.35 313	0.13 108	0.11 213	0.14 147	0.12 173	0.16 299	0.13 228

RCA-Stereo	0.35 244	0.17 129	0.34 162	0.38 236	0.22 185	0.31 164	0.34 313	0.68 303	1.24 585	0.45 232	0.65 276	0.47 261	0.43 331	0.38 115	0.27 201	0.13 108	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.11 29	0.11 123

Patchmatch Stereo++	0.35 244	0.23 356	0.47 351	0.41 347	0.22 185	0.24 51	0.22 81	0.59 229	0.36 146	0.63 303	0.73 302	0.58 317	0.38 297	0.58 307	0.36 330	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.20 419	0.15 306
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	0.35 244	0.23 356	0.47 351	0.41 347	0.22 185	0.24 51	0.31 258	0.59 229	0.36 146	0.63 303	0.73 302	0.58 317	0.38 297	0.56 274	0.35 313	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.20 419	0.15 306

ROB_FTStereo_v2	0.35 244	0.23 356	0.47 351	0.41 347	0.22 185	0.24 51	0.31 258	0.59 229	0.36 146	0.63 303	0.73 302	0.57 308	0.38 297	0.57 286	0.36 330	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.20 419	0.15 306

ROB_FTStereo	0.35 244	0.23 356	0.47 351	0.41 347	0.22 185	0.25 70	0.21 64	0.59 229	0.36 146	0.63 303	0.73 302	0.58 317	0.38 297	0.57 286	0.35 313	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.20 419	0.15 306

HUI-Stereo	0.35 244	0.23 356	0.47 351	0.41 347	0.22 185	0.24 51	0.22 81	0.60 239	0.36 146	0.63 303	0.73 302	0.58 317	0.38 297	0.50 225	0.35 313	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.20 419	0.15 306

iGMRVC	0.35 244	0.23 356	0.47 351	0.41 347	0.22 185	0.24 51	0.30 230	0.59 229	0.36 146	0.63 303	0.73 302	0.58 317	0.38 297	0.58 307	0.36 330	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.20 419	0.15 306

iRAFT	0.35 244	0.23 356	0.47 351	0.41 347	0.22 185	0.24 51	0.22 81	0.59 229	0.36 146	0.63 303	0.73 302	0.58 317	0.38 297	0.58 307	0.36 330	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.20 419	0.15 306

RAFT-IKP	0.35 244	0.23 356	0.47 351	0.41 347	0.22 185	0.24 51	0.28 201	0.59 229	0.36 146	0.63 303	0.73 302	0.57 308	0.38 297	0.58 307	0.36 330	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.20 419	0.15 306

sCroCo_RVC	0.35 244	0.28 468	0.69 503	0.51 540	0.39 546	0.41 292	0.31 258	0.49 164	0.45 222	0.31 131	0.48 205	0.38 194	0.32 224	0.46 193	0.32 266	0.21 452	0.22 536	0.19 373	0.19 434	0.21 443	0.20 449

xyz-stereo-finetune2	0.36 262	0.19 207	0.38 220	0.32 61	0.19 92	0.82 523	0.29 210	0.52 187	0.32 110	0.51 255	0.78 334	0.43 241	0.45 347	0.69 417	0.44 408	0.13 108	0.12 274	0.17 276	0.13 215	0.12 88	0.13 228

1test111	0.36 262	0.23 356	0.33 141	0.41 347	0.22 185	0.55 371	0.38 399	0.85 400	0.54 263	0.41 217	0.50 212	0.34 158	0.49 366	0.55 263	0.45 417	0.16 295	0.10 92	0.19 373	0.13 215	0.18 367	0.17 375

11t1	0.36 262	0.21 292	0.42 286	0.35 149	0.22 185	0.62 427	0.29 210	0.69 312	0.43 206	0.60 284	0.53 237	0.53 291	0.48 362	0.56 274	0.40 371	0.18 379	0.14 384	0.16 229	0.13 215	0.17 339	0.17 375

tt1	0.36 262	0.24 394	0.32 122	0.41 347	0.22 185	0.54 365	0.38 399	0.68 303	1.04 537	0.41 217	0.46 196	0.35 173	0.45 347	0.57 286	0.25 153	0.16 295	0.10 92	0.19 373	0.13 215	0.16 299	0.16 353

knoymous	0.36 262	0.20 253	0.31 102	0.31 39	0.22 185	0.36 231	0.29 210	0.61 246	0.64 306	0.67 341	0.70 295	0.60 338	0.40 315	0.58 307	0.34 295	0.17 344	0.11 213	0.20 403	0.11 135	0.17 339	0.18 393

DCANet-4	0.36 262	0.20 253	0.48 371	0.34 106	0.19 92	0.29 128	0.30 230	0.66 283	0.92 480	0.69 355	0.78 334	0.40 213	0.47 357	0.45 177	0.34 295	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.11 29	0.13 228

test_4	0.36 262	0.18 166	0.31 102	0.44 433	0.25 296	0.20 18	0.34 313	0.56 208	0.41 191	0.59 280	1.45 586	0.43 241	0.25 119	0.63 358	0.28 224	0.12 58	0.10 92	0.17 276	0.19 434	0.15 250	0.11 123

test_3	0.36 262	0.19 207	0.44 309	0.44 433	0.23 233	0.48 334	0.36 360	0.66 283	0.82 415	0.64 314	0.45 191	0.68 385	0.25 119	0.41 138	0.31 257	0.12 58	0.10 92	0.18 329	0.16 320	0.15 250	0.11 123

NRIStereo	0.36 262	0.20 253	0.45 322	0.41 347	0.23 233	0.34 206	0.26 155	0.65 273	0.55 270	0.64 314	0.63 269	0.56 303	0.37 292	0.65 380	0.37 346	0.15 239	0.11 213	0.18 329	0.15 286	0.17 339	0.14 274

DeepStereo_RVC	0.36 262	0.21 292	0.47 351	0.40 311	0.24 265	0.26 78	0.22 81	0.60 239	0.38 172	0.69 355	0.67 288	0.57 308	0.51 381	0.56 274	0.39 363	0.16 295	0.12 274	0.18 329	0.15 286	0.19 401	0.18 393

CRE-IMP	0.36 262	0.23 356	0.49 384	0.42 392	0.24 265	0.41 292	0.21 64	0.57 216	0.41 191	0.65 323	0.72 298	0.53 291	0.37 292	0.61 338	0.38 355	0.17 344	0.11 213	0.19 373	0.15 286	0.21 443	0.18 393

test-1	0.36 262	0.19 207	0.71 512	0.46 479	0.26 344	0.44 311	0.36 360	0.60 239	0.59 282	0.48 247	0.67 288	0.53 291	0.36 285	0.40 129	0.29 243	0.14 165	0.11 213	0.16 229	0.14 254	0.15 250	0.16 353

s12784h	0.36 262	0.15 55	0.24 15	0.34 106	0.15 4	0.77 499	0.29 210	0.80 383	0.83 420	0.56 273	0.57 254	0.43 241	0.40 315	0.57 286	0.33 279	0.12 58	0.10 92	0.14 147	0.09 11	0.14 186	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 262	0.21 292	0.37 207	0.42 392	0.26 344	0.35 217	0.38 399	0.63 259	0.64 306	0.50 252	0.72 298	0.51 282	0.29 184	0.59 324	0.36 330	0.16 295	0.14 384	0.15 192	0.13 215	0.17 339	0.16 353

DCANet	0.36 262	0.16 81	0.41 265	0.34 106	0.19 92	0.30 145	0.30 230	0.68 303	0.91 475	0.70 361	0.77 323	0.43 241	0.57 414	0.45 177	0.34 295	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.13 136	0.12 179

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 262	0.17 129	0.41 265	0.35 149	0.19 92	0.33 191	0.29 210	0.65 273	0.73 351	0.68 347	1.01 457	0.56 303	0.40 315	0.42 149	0.30 249	0.11 35	0.09 26	0.15 192	0.14 254	0.13 136	0.10 56

H2IRNET	0.37 278	0.20 253	0.33 141	0.38 236	0.25 296	0.27 95	0.23 105	0.59 229	0.72 344	0.39 203	0.90 408	0.74 424	0.55 405	0.52 240	0.43 390	0.15 239	0.13 346	0.18 329	0.20 459	0.16 299	0.13 228

cc1	0.37 278	0.23 356	0.33 141	0.41 347	0.22 185	0.55 371	0.38 399	0.67 293	1.06 547	0.41 217	0.50 212	0.34 158	0.49 366	0.57 286	0.25 153	0.16 295	0.10 92	0.19 373	0.13 215	0.16 299	0.15 306

DCRE	0.37 278	0.18 166	0.46 339	0.45 458	0.32 490	0.42 299	0.37 377	0.63 259	0.51 253	0.47 244	0.94 419	0.56 303	0.36 285	0.52 240	0.32 266	0.14 165	0.13 346	0.15 192	0.14 254	0.14 186	0.13 228

fff	0.37 278	0.16 81	0.41 265	0.34 106	0.19 92	0.29 128	0.30 230	0.69 312	1.06 547	0.69 355	0.78 334	0.42 232	0.63 454	0.46 193	0.34 295	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.11 29	0.13 228

ADStereo(finetuned)	0.37 278	0.16 81	0.49 384	0.34 106	0.19 92	0.30 145	0.30 230	0.68 303	0.91 475	0.70 361	0.77 323	0.43 241	0.69 492	0.45 177	0.33 279	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.13 136	0.12 179

MIPNet	0.37 278	0.21 292	0.59 450	0.39 268	0.25 296	0.50 341	0.28 201	0.77 370	0.70 331	0.65 323	0.60 262	0.40 213	0.49 366	0.44 172	0.37 346	0.14 165	0.11 213	0.16 229	0.13 215	0.14 186	0.13 228

GMOStereo	0.37 278	0.19 207	0.38 220	0.43 413	0.24 265	0.37 242	0.38 399	0.52 187	0.62 287	0.87 476	0.84 371	0.64 359	0.35 258	0.37 106	0.28 224	0.13 108	0.11 213	0.20 403	0.18 403	0.15 250	0.11 123

error version	0.37 278	0.19 207	0.38 220	0.43 413	0.24 265	0.37 242	0.38 399	0.52 187	0.62 287	0.87 476	0.84 371	0.64 359	0.35 258	0.37 106	0.28 224	0.13 108	0.11 213	0.20 403	0.18 403	0.15 250	0.11 123

test-v	0.37 278	0.19 207	0.38 220	0.43 413	0.24 265	0.37 242	0.38 399	0.52 187	0.62 287	0.87 476	0.84 371	0.64 359	0.35 258	0.37 106	0.28 224	0.13 108	0.11 213	0.20 403	0.18 403	0.15 250	0.11 123

TRStereo	0.37 278	0.27 454	0.59 450	0.47 487	0.41 558	0.29 128	0.30 230	0.84 397	0.59 282	0.52 261	0.41 176	0.52 287	0.26 136	0.73 442	0.27 201	0.17 344	0.12 274	0.19 373	0.19 434	0.13 136	0.11 123

test-2	0.37 278	0.19 207	0.38 220	0.43 413	0.24 265	0.37 242	0.38 399	0.52 187	0.62 287	0.87 476	0.84 371	0.64 359	0.35 258	0.37 106	0.28 224	0.13 108	0.11 213	0.20 403	0.18 403	0.15 250	0.11 123

rafts_anoy	0.37 278	0.21 292	0.36 189	0.41 347	0.26 344	0.30 145	0.33 297	0.67 293	0.90 468	0.58 278	0.66 283	0.45 252	0.33 240	0.47 201	0.39 363	0.16 295	0.11 213	0.21 445	0.23 516	0.17 339	0.14 274

XX-Stereo	0.37 278	0.17 129	0.45 322	0.55 577	0.36 523	0.38 255	0.20 40	0.60 239	0.30 86	0.46 238	1.30 558	0.73 418	0.26 136	0.56 274	0.26 182	0.16 295	0.11 213	0.17 276	0.16 320	0.14 186	0.10 56

csc	0.37 278	0.16 81	0.41 265	0.34 106	0.19 92	0.29 128	0.30 230	0.69 312	1.06 547	0.69 355	0.78 334	0.42 232	0.63 454	0.46 193	0.34 295	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.11 29	0.13 228

cscssc	0.37 278	0.16 81	0.41 265	0.34 106	0.19 92	0.29 128	0.30 230	0.69 312	1.06 547	0.69 355	0.78 334	0.42 232	0.63 454	0.46 193	0.34 295	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.11 135	0.11 29	0.13 228

Lsterematch	0.38 293	0.17 129	0.38 220	0.37 201	0.20 126	0.42 299	0.27 175	0.57 216	0.71 342	0.66 336	1.02 466	0.49 272	0.40 315	0.57 286	0.43 390	0.16 295	0.10 92	0.15 192	0.13 215	0.14 186	0.14 274

AIO-test1	0.38 293	0.18 166	0.38 220	0.50 524	0.24 265	0.46 325	0.30 230	0.70 327	1.19 576	0.40 212	0.71 297	0.45 252	0.29 184	0.53 249	0.27 201	0.15 239	0.13 346	0.19 373	0.21 482	0.13 136	0.17 375

rvit_0105_6	0.38 293	0.28 468	0.64 476	0.50 524	0.30 451	0.39 268	0.38 399	0.51 177	0.67 318	0.40 212	0.45 191	0.50 277	0.41 323	0.54 256	0.36 330	0.27 538	0.26 569	0.24 498	0.21 482	0.22 466	0.16 353

MyStereo06	0.38 293	0.21 292	0.61 458	0.41 347	0.28 404	0.41 292	0.50 507	0.95 444	0.35 136	0.62 294	0.54 240	0.76 433	0.27 150	0.50 225	0.29 243	0.14 165	0.13 346	0.18 329	0.17 375	0.17 339	0.15 306

MIM_Stereo	0.38 293	0.17 129	0.53 425	0.37 201	0.24 265	0.27 95	0.24 122	0.70 327	0.54 263	0.72 379	1.00 454	0.63 353	0.29 184	0.64 373	0.38 355	0.13 108	0.14 384	0.17 276	0.16 320	0.14 186	0.11 123

riskmin	0.38 293	0.20 253	0.39 241	0.32 61	0.23 233	0.53 358	0.30 230	0.63 259	0.80 402	0.49 249	0.56 252	0.73 418	0.58 424	0.55 263	0.36 330	0.17 344	0.11 213	0.19 373	0.13 215	0.19 401	0.20 449

NF-Stereo	0.38 293	0.20 253	0.45 322	0.41 347	0.25 296	0.26 78	0.31 258	0.69 312	0.70 331	0.65 323	0.77 323	0.57 308	0.30 203	0.67 400	0.35 313	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.16 299	0.27 526

OCTAStereo	0.38 293	0.20 253	0.46 339	0.41 347	0.25 296	0.26 78	0.31 258	0.69 312	0.70 331	0.65 323	0.77 323	0.58 317	0.30 203	0.67 400	0.35 313	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.16 299	0.27 526

PSM-softLoss	0.38 293	0.20 253	0.48 371	0.41 347	0.26 344	0.30 145	0.35 338	0.69 312	0.46 226	0.62 294	0.82 360	0.59 332	0.33 240	0.70 424	0.39 363	0.19 411	0.12 274	0.20 403	0.18 403	0.16 299	0.22 487

KMStereo	0.38 293	0.20 253	0.48 371	0.41 347	0.26 344	0.30 145	0.35 338	0.69 312	0.46 226	0.62 294	0.82 360	0.59 332	0.33 240	0.70 424	0.39 363	0.19 411	0.12 274	0.20 403	0.18 403	0.16 299	0.22 487

RE-Stereo	0.38 293	0.20 253	0.46 339	0.41 347	0.25 296	0.26 78	0.31 258	0.69 312	0.70 331	0.65 323	0.77 323	0.58 317	0.30 203	0.67 400	0.35 313	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.16 299	0.27 526

Pruner-Stereo	0.38 293	0.20 253	0.45 322	0.40 311	0.25 296	0.22 29	0.24 122	0.67 293	0.55 270	0.89 490	0.76 319	0.68 385	0.29 184	0.62 347	0.35 313	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.17 375	0.17 339	0.18 393

TVStereo	0.38 293	0.20 253	0.46 339	0.41 347	0.25 296	0.26 78	0.31 258	0.69 312	0.70 331	0.65 323	0.77 323	0.58 317	0.30 203	0.67 400	0.35 313	0.18 379	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.16 299	0.27 526

TestStereo	0.38 293	0.31 494	0.40 254	0.45 458	0.20 126	0.40 274	0.37 377	0.66 283	0.65 311	0.53 264	0.78 334	0.47 261	0.40 315	0.55 263	0.37 346	0.18 379	0.13 346	0.20 403	0.15 286	0.22 466	0.13 228

raft+_RVC	0.38 293	0.19 207	0.35 178	0.37 201	0.25 296	0.45 320	0.37 377	0.78 376	0.89 465	0.51 255	0.78 334	0.50 277	0.29 184	0.53 249	0.40 371	0.15 239	0.12 274	0.17 276	0.15 286	0.14 186	0.12 179

RALAANet	0.38 293	0.23 356	0.48 371	0.42 392	0.29 432	0.35 217	0.25 134	0.86 404	0.64 306	0.67 341	0.65 276	0.60 338	0.29 184	0.60 330	0.34 295	0.15 239	0.12 274	0.17 276	0.15 286	0.21 443	0.13 228

AFF-stereo	0.38 293	0.19 207	0.39 241	0.37 201	0.21 156	0.27 95	0.31 258	0.65 273	0.66 315	0.64 314	1.13 511	0.76 433	0.39 309	0.55 263	0.33 279	0.11 35	0.09 26	0.16 229	0.16 320	0.13 136	0.11 123

AIO-test2	0.39 310	0.21 292	0.41 265	0.47 487	0.25 296	0.45 320	0.35 338	0.77 370	1.27 595	0.36 171	0.87 392	0.37 185	0.30 203	0.47 201	0.27 201	0.15 239	0.13 346	0.21 445	0.23 516	0.15 250	0.13 228

xx1	0.39 310	0.23 356	0.33 141	0.41 347	0.22 185	0.55 371	0.38 399	0.67 293	1.06 547	0.41 217	0.50 212	0.65 372	0.53 387	0.57 286	0.25 153	0.16 295	0.10 92	0.20 403	0.19 434	0.18 367	0.17 375

x	0.39 310	0.24 394	0.41 265	0.34 106	0.23 233	0.52 350	0.32 285	0.86 404	0.52 256	0.57 276	0.70 295	0.59 332	0.50 376	0.49 217	0.46 427	0.17 344	0.15 415	0.17 276	0.15 286	0.17 339	0.16 353

DisPM	0.39 310	0.19 207	0.44 309	0.41 347	0.27 379	0.24 51	0.31 258	0.65 273	0.57 279	0.87 476	0.87 392	0.60 338	0.32 224	0.76 459	0.32 266	0.18 379	0.12 274	0.19 373	0.17 375	0.15 250	0.20 449

RAFT+CT+SA	0.39 310	0.23 356	0.36 189	0.51 540	0.27 379	0.29 128	0.46 481	0.75 360	0.80 402	0.51 255	0.89 404	0.41 222	0.40 315	0.78 472	0.32 266	0.14 165	0.11 213	0.18 329	0.18 403	0.15 250	0.14 274

iRaft-Stereo_20w	0.39 310	0.19 207	0.57 445	0.37 201	0.27 379	0.31 164	0.24 122	1.44 617	0.29 78	0.69 355	0.53 237	0.60 338	0.42 325	0.83 493	0.27 201	0.14 165	0.11 213	0.14 147	0.13 215	0.15 250	0.13 228

IPLG	0.39 310	0.20 253	0.59 450	0.40 311	0.24 265	0.54 365	0.27 175	0.75 360	0.63 298	0.84 457	0.81 354	0.32 141	0.32 224	0.60 330	0.45 417	0.13 108	0.11 213	0.16 229	0.13 215	0.13 136	0.12 179

IPLGR	0.39 310	0.21 292	0.63 471	0.39 268	0.22 185	0.49 339	0.29 210	0.76 367	0.74 359	0.78 409	0.77 323	0.44 250	0.42 325	0.47 201	0.38 355	0.13 108	0.12 274	0.16 229	0.14 254	0.15 250	0.13 228

GMStereo	0.39 310	0.37 529	0.54 430	0.40 311	0.26 344	0.42 299	0.36 360	0.59 229	1.04 537	0.55 270	0.51 222	0.37 185	0.35 258	0.54 256	0.41 377	0.19 411	0.13 346	0.16 229	0.17 375	0.24 496	0.18 393
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 310	0.21 292	0.50 397	0.41 347	0.28 404	0.62 427	0.27 175	0.77 370	0.40 187	0.64 314	0.86 384	0.52 287	0.33 240	0.66 389	0.42 383	0.15 239	0.13 346	0.17 276	0.14 254	0.15 250	0.15 306
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	0.39 310	0.18 166	0.42 286	0.42 392	0.26 344	0.40 274	0.32 285	0.72 340	0.34 123	0.89 490	1.28 551	0.57 308	0.35 258	0.42 149	0.32 266	0.15 239	0.12 274	0.14 147	0.12 173	0.14 186	0.13 228

RAFT-Stereo	0.39 310	0.18 166	0.42 286	0.42 392	0.26 344	0.40 274	0.32 285	0.72 340	0.34 123	0.89 490	1.28 551	0.57 308	0.35 258	0.42 149	0.32 266	0.15 239	0.12 274	0.14 147	0.12 173	0.14 186	0.13 228
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 322	0.20 253	0.54 430	0.41 347	0.29 432	0.53 358	0.29 210	0.65 273	0.49 244	0.71 368	0.98 446	0.58 317	0.43 331	0.50 225	0.51 453	0.15 239	0.12 274	0.16 229	0.14 254	0.19 401	0.19 426

qqq	0.40 322	0.26 437	0.44 309	0.36 176	0.22 185	0.46 325	0.36 360	0.85 400	0.54 263	0.56 273	0.69 291	0.65 372	0.53 387	0.55 263	0.45 417	0.17 344	0.16 447	0.20 403	0.19 434	0.18 367	0.17 375

IPLGR_C	0.40 322	0.21 292	0.64 476	0.45 458	0.33 502	0.52 350	0.34 313	0.66 283	0.62 287	0.82 438	0.92 415	0.45 252	0.32 224	0.52 240	0.46 427	0.17 344	0.12 274	0.15 192	0.14 254	0.13 136	0.14 274

ACRE	0.40 322	0.21 292	0.65 482	0.45 458	0.33 502	0.51 345	0.33 297	0.66 283	0.63 298	0.80 416	0.92 415	0.45 252	0.32 224	0.52 240	0.45 417	0.16 295	0.12 274	0.15 192	0.14 254	0.13 136	0.14 274

PFNet+	0.40 322	0.19 207	0.49 384	0.39 268	0.25 296	0.28 116	0.23 105	0.64 272	0.70 331	0.85 461	0.79 344	0.64 359	0.35 258	0.72 435	0.34 295	0.19 411	0.14 384	0.23 481	0.20 459	0.16 299	0.20 449

SST-Stereo	0.40 322	0.19 207	0.45 322	0.42 392	0.25 296	0.25 70	0.21 64	0.66 283	0.47 233	1.08 574	0.79 344	0.72 407	0.43 331	0.77 467	0.35 313	0.16 295	0.11 213	0.20 403	0.16 320	0.19 401	0.15 306

RAFT_R40	0.40 322	0.19 207	0.44 309	0.43 413	0.25 296	0.23 38	0.26 155	0.67 293	0.67 318	0.98 537	0.78 334	0.72 407	0.43 331	0.76 459	0.35 313	0.16 295	0.11 213	0.20 403	0.16 320	0.18 367	0.14 274

RAFT-345	0.40 322	0.18 166	0.40 254	0.38 236	0.22 185	0.33 191	0.26 155	0.61 246	0.51 253	0.74 390	1.79 610	0.45 252	0.33 240	0.66 389	0.36 330	0.14 165	0.11 213	0.18 329	0.14 254	0.13 136	0.13 228

sAnonymous2	0.40 322	0.39 547	0.85 550	0.48 495	0.37 530	0.40 274	0.46 481	0.57 216	0.52 256	0.38 190	0.46 196	0.35 173	0.42 325	0.43 160	0.30 249	0.19 411	0.14 384	0.18 329	0.17 375	0.57 627	0.44 611

CroCo_RVC	0.40 322	0.39 547	0.85 550	0.48 495	0.37 530	0.40 274	0.46 481	0.57 216	0.52 256	0.38 190	0.46 196	0.35 173	0.42 325	0.43 160	0.30 249	0.19 411	0.14 384	0.18 329	0.17 375	0.57 627	0.44 611

111	0.40 322	0.17 129	0.41 265	0.34 106	0.19 92	0.52 350	0.28 201	0.74 353	1.16 570	0.50 252	0.91 411	0.63 353	0.48 362	0.61 338	0.35 313	0.14 165	0.10 92	0.14 147	0.12 173	0.13 136	0.13 228

Hybrid-DGEV-2	0.41 333	0.21 292	0.42 286	0.47 487	0.29 432	0.59 409	0.23 105	0.82 389	0.99 512	0.64 314	0.63 269	0.60 338	0.65 471	0.58 307	0.33 279	0.14 165	0.12 274	0.18 329	0.16 320	0.14 186	0.12 179

rvit_0105_4	0.41 333	0.29 480	0.71 512	0.50 524	0.29 432	0.41 292	0.41 448	0.55 204	0.73 351	0.45 232	0.48 205	0.55 300	0.44 342	0.57 286	0.36 330	0.28 549	0.26 569	0.25 511	0.22 500	0.23 483	0.18 393

raft_robust	0.41 333	0.23 356	0.36 189	0.42 392	0.21 156	0.40 274	0.33 297	0.79 380	0.98 507	0.79 414	0.87 392	0.39 201	0.33 240	0.84 498	0.29 243	0.13 108	0.12 274	0.16 229	0.17 375	0.15 250	0.12 179

CIPLG	0.41 333	0.21 292	0.63 471	0.45 458	0.33 502	0.52 350	0.33 297	0.65 273	0.60 284	0.82 438	0.96 432	0.46 259	0.32 224	0.55 263	0.44 408	0.16 295	0.12 274	0.15 192	0.14 254	0.13 136	0.14 274

LCNet	0.41 333	0.20 253	0.32 122	0.44 433	0.24 265	0.47 331	0.29 210	0.67 293	0.53 259	0.72 379	1.03 471	0.66 377	0.60 435	0.58 307	0.34 295	0.14 165	0.10 92	0.19 373	0.19 434	0.21 443	0.36 583

HHNet	0.41 333	0.17 129	0.41 265	0.34 106	0.37 530	0.33 191	0.34 313	0.69 312	0.75 364	0.86 468	1.30 558	0.52 287	0.32 224	0.52 240	0.35 313	0.15 239	0.11 213	0.19 373	0.15 286	0.15 250	0.24 503

AnonymousM	0.41 333	0.81 626	0.29 68	0.34 106	0.22 185	0.28 116	0.38 399	0.53 199	0.41 191	0.70 361	0.49 209	0.47 261	0.27 150	0.41 138	0.31 257	0.15 239	0.12 274	1.51 653	0.26 556	0.12 88	0.10 56

HITNet	0.41 333	0.26 437	0.45 322	0.33 76	0.17 36	0.63 439	0.30 230	0.93 432	0.64 306	0.71 368	0.82 360	0.64 359	0.52 383	0.59 324	0.43 390	0.14 165	0.10 92	0.15 192	0.13 215	0.19 401	0.12 179
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	0.42 341	0.31 494	0.73 521	0.50 524	0.29 432	0.44 311	0.42 458	0.61 246	0.74 359	0.51 255	0.51 222	0.60 338	0.47 357	0.57 286	0.38 355	0.27 538	0.25 563	0.25 511	0.23 516	0.22 466	0.18 393

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 341	0.20 253	0.74 526	0.38 236	0.43 570	0.39 268	0.26 155	0.94 437	0.49 244	0.53 264	0.77 323	0.93 497	0.45 347	0.63 358	0.24 123	0.16 295	0.10 92	0.17 276	0.18 403	0.20 419	0.20 449

test_sample2	0.42 341	0.22 334	0.43 299	0.33 76	0.21 156	0.58 397	0.39 421	0.95 444	0.67 318	0.63 303	0.77 323	0.69 390	0.57 414	0.61 338	0.38 355	0.19 411	0.14 384	0.18 329	0.16 320	0.19 401	0.18 393

test_sample1	0.42 341	0.22 334	0.46 339	0.34 106	0.23 233	0.58 397	0.35 338	0.99 457	0.49 244	0.62 294	0.75 313	0.69 390	0.61 441	0.58 307	0.44 408	0.18 379	0.14 384	0.17 276	0.15 286	0.17 339	0.17 375

StereoVision	0.42 341	0.28 468	0.45 322	0.49 510	0.28 404	0.38 255	0.38 399	0.72 340	0.62 287	0.44 229	1.14 516	0.54 295	0.39 309	0.56 274	0.34 295	0.21 452	0.24 555	0.25 511	0.24 532	0.26 512	0.16 353

GANet-ADL	0.42 341	0.25 420	0.45 322	0.43 413	0.29 432	0.54 365	0.35 338	0.89 418	0.86 438	0.63 303	0.72 298	0.68 385	0.42 325	0.52 240	0.41 377	0.21 452	0.14 384	0.15 192	0.13 215	0.18 367	0.19 426

OMP-Stereo	0.42 341	0.22 334	0.46 339	0.52 553	0.24 265	0.36 231	0.25 134	0.71 335	0.78 391	0.77 405	0.64 273	0.89 482	0.39 309	0.91 529	0.35 313	0.15 239	0.12 274	0.20 403	0.15 286	0.15 250	0.12 179

PFNet	0.42 341	0.18 166	0.58 449	0.43 413	0.24 265	0.43 303	0.32 285	0.74 353	0.78 391	1.00 544	0.74 311	0.68 385	0.39 309	0.72 435	0.37 346	0.16 295	0.10 92	0.20 403	0.15 286	0.16 299	0.13 228

IRAFT_RVC	0.42 341	0.20 253	0.48 371	0.44 433	0.24 265	0.27 95	0.54 535	0.74 353	0.77 381	0.76 399	0.80 347	0.73 418	0.51 381	0.70 424	0.36 330	0.17 344	0.10 92	0.21 445	0.16 320	0.16 299	0.14 274

FENet	0.42 341	0.22 334	0.38 220	0.39 268	0.24 265	0.55 371	0.32 285	0.79 380	0.70 331	0.71 368	0.72 298	0.63 353	0.57 414	0.62 347	0.44 408	0.19 411	0.13 346	0.19 373	0.17 375	0.18 367	0.19 426

IGEV_i1	0.43 351	0.22 334	0.50 397	0.39 268	0.22 185	0.64 446	0.40 432	0.96 448	0.61 285	0.68 347	0.69 291	0.75 426	0.45 347	0.72 435	0.41 377	0.15 239	0.13 346	0.16 229	0.13 215	0.17 339	0.16 353

FACV-RUCA	0.43 351	0.28 468	0.47 351	0.45 458	0.33 502	0.58 397	0.34 313	0.82 389	0.73 351	0.57 276	0.84 371	0.47 261	0.50 376	0.54 256	0.39 363	0.22 479	0.15 415	0.35 584	0.16 320	0.28 527	0.21 469

TestStereo1	0.43 351	0.23 356	0.41 265	0.51 540	0.24 265	0.34 206	0.40 432	0.77 370	0.90 468	0.68 347	0.96 432	0.48 266	0.46 353	0.91 529	0.32 266	0.16 295	0.13 346	0.18 329	0.15 286	0.14 186	0.13 228

test_5	0.43 351	0.24 394	0.43 299	0.52 553	0.28 404	0.28 116	0.42 458	0.72 340	0.82 415	0.62 294	0.91 411	0.72 407	0.55 405	0.79 478	0.35 313	0.14 165	0.11 213	0.18 329	0.18 403	0.18 367	0.16 353

SA-5K	0.43 351	0.23 356	0.41 265	0.51 540	0.24 265	0.34 206	0.40 432	0.77 370	0.90 468	0.68 347	0.96 432	0.48 266	0.46 353	0.91 529	0.32 266	0.16 295	0.13 346	0.18 329	0.15 286	0.14 186	0.13 228

dd	0.43 351	0.38 539	0.55 435	0.44 433	0.25 296	0.47 331	0.38 399	0.70 327	1.05 541	0.59 280	0.65 276	0.42 232	0.39 309	0.66 389	0.50 443	0.24 508	0.15 415	0.21 445	0.15 286	0.22 466	0.18 393

IIG-Stereo	0.43 351	0.21 292	0.44 309	0.50 524	0.25 296	0.44 311	0.21 64	0.71 335	0.76 372	0.83 450	0.95 428	0.83 457	0.43 331	0.90 522	0.35 313	0.15 239	0.12 274	0.19 373	0.14 254	0.15 250	0.11 123

DN-CSS_ROB	0.43 351	0.26 437	0.62 461	0.40 311	0.29 432	0.44 311	0.27 175	0.77 370	0.75 364	0.72 379	1.09 497	0.48 266	0.43 331	0.69 417	0.37 346	0.15 239	0.12 274	0.21 445	0.19 434	0.18 367	0.16 353

Selective-IGEV-i1	0.44 359	0.20 253	0.53 425	0.41 347	0.22 185	0.62 427	0.50 507	1.01 471	0.88 451	0.63 303	0.81 354	0.79 443	0.38 297	0.54 256	0.38 355	0.16 295	0.13 346	0.15 192	0.13 215	0.15 250	0.15 306

MyStereo05	0.44 359	0.21 292	0.45 322	0.41 347	0.28 404	0.41 292	0.50 507	0.93 432	1.09 558	0.76 399	0.61 265	0.51 282	0.57 414	0.73 442	0.42 383	0.14 165	0.13 346	0.18 329	0.17 375	0.17 339	0.15 306

MyStereo04	0.44 359	0.22 334	0.44 309	0.42 392	0.28 404	0.40 274	0.50 507	1.00 461	1.08 556	0.62 294	0.58 259	0.55 300	0.57 414	0.71 429	0.44 408	0.14 165	0.13 346	0.18 329	0.17 375	0.17 339	0.16 353

mmm	0.44 359	0.27 454	0.46 339	0.38 236	0.24 265	0.61 419	0.35 338	0.94 437	0.53 259	0.72 379	1.05 481	0.63 353	0.50 376	0.57 286	0.45 417	0.18 379	0.15 415	0.23 481	0.20 459	0.20 419	0.18 393

ffm	0.44 359	0.26 437	0.49 384	0.37 201	0.25 296	0.55 371	0.37 377	0.68 303	1.04 537	0.73 385	0.96 432	0.71 398	0.53 387	0.57 286	0.25 153	0.16 295	0.10 92	0.25 511	0.21 482	0.16 299	0.16 353

SA	0.44 359	0.25 420	0.46 339	0.46 479	0.24 265	0.43 303	0.36 360	0.75 360	0.96 500	0.59 280	1.03 471	0.48 266	0.52 383	0.94 545	0.32 266	0.16 295	0.12 274	0.21 445	0.19 434	0.15 250	0.13 228

GwcNet-ADL	0.44 359	0.22 334	0.48 371	0.45 458	0.30 451	0.40 274	0.37 377	0.92 430	0.97 503	0.71 368	0.78 334	0.61 344	0.42 325	0.62 347	0.50 443	0.19 411	0.14 384	0.15 192	0.14 254	0.18 367	0.18 393

TransformOpticalFlow	0.44 359	0.20 253	0.47 351	0.41 347	0.23 233	0.37 242	0.47 488	0.94 437	0.76 372	0.65 323	1.14 516	0.73 418	0.56 412	0.76 459	0.32 266	0.15 239	0.10 92	0.17 276	0.15 286	0.14 186	0.13 228

GMM-Stereo	0.44 359	0.19 207	0.36 189	0.42 392	0.25 296	0.51 345	0.47 488	0.71 335	0.53 259	0.76 399	1.37 567	0.76 433	0.38 297	0.60 330	0.33 279	0.15 239	0.10 92	0.20 403	0.19 434	0.16 299	0.27 526

GES	0.44 359	0.23 356	0.57 445	0.40 311	0.30 451	0.59 409	0.36 360	0.96 448	0.68 323	0.74 390	0.83 366	0.47 261	0.48 362	0.67 400	0.43 390	0.22 479	0.16 447	0.17 276	0.16 320	0.18 367	0.23 494

HCRNet	0.44 359	0.34 511	0.41 265	0.53 563	0.26 344	0.53 358	0.29 210	0.83 394	0.63 298	0.71 368	0.81 354	0.77 439	0.50 376	0.66 389	0.36 330	0.24 508	0.16 447	0.24 498	0.20 459	0.21 443	0.18 393

Hybrid-DGEV-03	0.45 370	0.19 207	0.33 141	0.43 413	0.27 379	0.56 385	0.26 155	0.65 273	0.74 359	0.94 518	1.92 617	0.61 344	0.30 203	0.55 263	0.34 295	0.14 165	0.10 92	0.18 329	0.16 320	0.14 186	0.11 123

DFGA-Net	0.45 370	0.29 480	0.80 546	0.42 392	0.32 490	0.53 358	0.35 338	0.78 376	0.89 465	0.66 336	0.75 313	0.48 266	0.39 309	0.74 449	0.60 485	0.15 239	0.13 346	0.19 373	0.18 403	0.20 419	0.17 375

HI	0.45 370	0.21 292	0.36 189	0.34 106	0.35 518	0.28 116	0.31 258	0.72 340	0.46 226	0.87 476	1.13 511	1.09 545	0.76 526	0.69 417	0.56 475	0.12 58	0.10 92	0.17 276	0.17 375	0.17 339	0.15 306

CoSv	0.45 370	0.21 292	0.36 189	0.34 106	0.35 518	0.28 116	0.31 258	0.72 340	0.46 226	0.87 476	1.13 511	1.09 545	0.76 526	0.69 417	0.56 475	0.12 58	0.10 92	0.17 276	0.17 375	0.17 339	0.15 306

U	0.45 370	0.16 81	0.32 122	0.40 311	0.71 633	3.55 666	0.20 40	0.41 101	0.38 172	0.26 76	0.23 41	0.24 79	0.22 84	0.26 8	0.22 68	0.15 239	0.09 26	0.88 644	0.13 215	0.13 136	0.11 123

CASS	0.45 370	0.27 454	0.42 286	0.48 495	0.22 185	0.61 419	0.34 313	0.97 452	0.62 287	0.71 368	0.85 381	0.61 344	0.55 405	0.57 286	0.41 377	0.29 556	0.16 447	0.22 460	0.18 403	0.22 466	0.28 533
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 370	0.25 420	0.43 299	0.45 458	0.28 404	0.70 472	0.34 313	0.94 437	0.76 372	0.75 392	0.80 347	0.65 372	0.49 366	0.64 373	0.51 453	0.20 435	0.14 384	0.22 460	0.19 434	0.18 367	0.18 393

RAFT_CTSACE	0.45 370	0.20 253	0.44 309	0.45 458	0.27 379	0.34 206	0.39 421	0.60 239	0.73 351	0.76 399	1.44 583	0.83 457	0.38 297	1.08 568	0.26 182	0.12 58	0.13 346	0.18 329	0.16 320	0.15 250	0.11 123

iRaft-Stereo_5w	0.45 370	0.21 292	0.48 371	0.42 392	0.28 404	0.31 164	0.54 535	0.63 259	0.62 287	0.62 294	0.89 404	1.01 520	0.69 492	0.75 455	0.66 504	0.13 108	0.12 274	0.17 276	0.15 286	0.14 186	0.15 306

RAFT	0.45 370	0.22 334	0.45 322	0.47 487	0.26 344	0.54 365	0.47 488	0.66 283	0.58 281	0.80 416	0.82 360	0.94 499	0.57 414	0.75 455	0.34 295	0.17 344	0.15 415	0.22 460	0.20 459	0.16 299	0.12 179

DMCA	0.45 370	0.26 437	0.50 397	0.38 236	0.28 404	0.51 345	0.34 313	0.93 432	0.68 323	0.75 392	0.83 366	0.79 443	0.53 387	0.51 233	0.54 468	0.21 452	0.16 447	0.21 445	0.16 320	0.19 401	0.21 469

Select-FE	0.46 381	0.24 394	0.88 557	0.42 392	0.35 518	0.33 191	0.19 23	0.90 423	0.37 163	0.60 284	1.01 457	0.97 506	0.80 544	0.72 435	0.28 224	0.16 295	0.12 274	0.17 276	0.20 459	0.15 250	0.24 503

PAM_32	0.46 381	0.19 207	0.67 492	0.39 268	0.24 265	0.75 492	0.27 175	0.95 444	0.34 123	0.68 347	0.44 187	1.91 629	0.65 471	0.62 347	0.26 182	0.15 239	0.10 92	0.16 229	0.15 286	0.14 186	0.13 228

PAM	0.46 381	0.19 207	0.70 507	0.40 311	0.26 344	0.75 492	0.33 297	0.85 400	0.34 123	0.70 361	0.46 196	1.83 624	0.63 454	0.61 338	0.26 182	0.15 239	0.10 92	0.16 229	0.14 254	0.14 186	0.13 228

UGAM-zero	0.46 381	0.19 207	0.62 461	0.37 201	0.23 233	0.34 206	0.21 64	1.15 533	0.39 184	0.66 336	0.61 265	1.70 621	0.91 569	0.75 455	0.25 153	0.14 165	0.11 213	0.15 192	0.12 173	0.13 136	0.13 228

test_sample3	0.46 381	0.25 420	0.50 397	0.35 149	0.23 233	0.69 467	0.37 377	1.15 533	0.81 410	0.75 392	0.79 344	0.66 377	0.49 366	0.63 358	0.46 427	0.21 452	0.15 415	0.20 403	0.19 434	0.21 443	0.19 426

IER	0.46 381	0.23 356	0.50 397	0.38 236	0.28 404	0.69 467	0.35 338	0.80 383	0.66 315	0.83 450	0.94 419	0.75 426	0.77 533	0.60 330	0.42 383	0.17 344	0.14 384	0.17 276	0.17 375	0.17 339	0.15 306

BSDual-CNN	0.46 381	0.25 420	0.43 299	0.45 458	0.28 404	0.77 499	0.40 432	0.94 437	0.76 372	0.75 392	0.80 347	0.76 433	0.54 399	0.64 373	0.43 390	0.20 435	0.14 384	0.22 460	0.19 434	0.18 367	0.18 393

STrans-v2	0.46 381	0.20 253	0.48 371	0.40 311	0.24 265	0.55 371	0.50 507	1.07 495	0.73 351	0.65 323	1.05 481	0.72 407	0.69 492	0.72 435	0.33 279	0.14 165	0.10 92	0.17 276	0.14 254	0.13 136	0.12 179

Prome-Stereo	0.46 381	0.19 207	0.35 178	0.44 433	0.26 344	0.40 274	0.45 477	0.68 303	0.44 213	0.96 527	1.84 613	0.59 332	0.67 482	0.61 338	0.32 266	0.14 165	0.11 213	0.16 229	0.14 254	0.16 299	0.29 540

ICVP	0.46 381	0.25 420	0.38 220	0.48 495	0.28 404	0.58 397	0.43 465	1.00 461	0.70 331	0.67 341	0.95 428	0.75 426	0.55 405	0.53 249	0.54 468	0.23 496	0.17 467	0.19 373	0.17 375	0.19 401	0.20 449
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 381	0.34 511	0.86 555	0.50 524	0.37 530	0.81 515	0.50 507	0.72 340	0.65 311	0.51 255	0.65 276	0.45 252	0.45 347	0.64 373	0.38 355	0.24 508	0.24 555	0.22 460	0.21 482	0.23 483	0.23 494

CFNet_pseudo	0.46 381	0.24 394	0.52 418	0.37 201	0.27 379	0.58 397	0.30 230	0.86 404	0.88 451	0.82 438	1.03 471	0.75 426	0.47 357	0.58 307	0.44 408	0.17 344	0.12 274	0.24 498	0.16 320	0.24 496	0.19 426

ACVNet	0.46 381	0.23 356	0.36 189	0.39 268	0.28 404	0.58 397	0.40 432	0.87 411	0.80 402	0.64 314	0.96 432	0.79 443	0.60 435	0.63 358	0.67 507	0.17 344	0.15 415	0.16 229	0.15 286	0.18 367	0.15 306

BEATNet_4x	0.46 381	0.32 498	0.56 441	0.37 201	0.19 92	0.63 439	0.35 338	1.01 471	0.72 344	0.77 405	0.83 366	0.70 394	0.59 431	0.68 411	0.53 463	0.16 295	0.12 274	0.16 229	0.14 254	0.24 496	0.16 353

ccs_rob	0.46 381	0.24 394	0.52 418	0.37 201	0.27 379	0.58 397	0.31 258	0.86 404	0.88 451	0.82 438	1.02 466	0.75 426	0.47 357	0.58 307	0.44 408	0.17 344	0.12 274	0.24 498	0.16 320	0.24 496	0.19 426

G2L-ROB	0.47 396	0.19 207	0.42 286	0.35 149	0.22 185	0.57 391	0.42 458	1.14 529	0.71 342	0.84 457	0.75 313	1.09 545	0.53 387	0.74 449	0.53 463	0.17 344	0.12 274	0.14 147	0.12 173	0.17 339	0.19 426

rvit_0105_3	0.47 396	0.34 511	0.77 542	0.54 570	0.31 473	0.49 339	0.47 488	0.63 259	0.79 400	0.65 323	0.59 260	0.64 359	0.50 376	0.65 380	0.39 363	0.29 556	0.27 578	0.29 560	0.28 569	0.21 443	0.20 449

rvit_stereo_0075_2	0.47 396	0.37 529	0.70 507	0.53 563	0.46 589	0.43 303	0.36 360	0.81 387	0.67 318	0.55 270	0.74 311	0.59 332	0.43 331	0.63 358	0.43 390	0.32 578	0.23 546	0.35 584	0.25 541	0.30 540	0.25 510

test_sample5	0.47 396	0.26 437	0.49 384	0.36 176	0.22 185	0.64 446	0.39 421	1.13 520	0.81 410	0.77 405	0.94 419	0.64 359	0.54 399	0.65 380	0.43 390	0.21 452	0.16 447	0.22 460	0.20 459	0.22 466	0.20 449

test_sample4	0.47 396	0.26 437	0.50 397	0.35 149	0.22 185	0.69 467	0.38 399	1.15 533	0.81 410	0.78 409	0.82 360	0.62 351	0.53 387	0.63 358	0.44 408	0.21 452	0.15 415	0.21 445	0.19 434	0.21 443	0.19 426

DispNO	0.47 396	0.23 356	0.71 512	0.39 268	0.31 473	0.60 416	0.38 399	0.89 418	0.77 381	0.75 392	0.84 371	0.72 407	0.54 399	0.73 442	0.46 427	0.19 411	0.14 384	0.20 403	0.18 403	0.16 299	0.17 375

CoDeX	0.47 396	0.20 253	0.49 384	0.42 392	0.25 296	0.75 492	0.36 360	1.27 585	0.80 402	0.82 438	0.96 432	0.62 351	0.57 414	0.60 330	0.36 330	0.17 344	0.12 274	0.17 276	0.15 286	0.16 299	0.14 274

ARAFT	0.47 396	0.24 394	0.79 544	0.42 392	0.25 296	0.55 371	0.55 540	0.75 360	0.81 410	0.89 490	0.75 313	0.73 418	0.47 357	0.88 514	0.37 346	0.15 239	0.12 274	0.23 481	0.22 500	0.14 186	0.13 228

SFCPSM	0.47 396	0.21 292	0.55 435	0.40 311	0.27 379	0.87 534	0.37 377	1.33 596	0.77 381	0.80 416	0.84 371	0.54 295	0.49 366	0.57 286	0.37 346	0.18 379	0.13 346	0.18 329	0.20 459	0.16 299	0.15 306

cf-r	0.47 396	0.23 356	0.41 265	0.39 268	0.23 233	0.59 409	0.37 377	0.88 416	0.85 433	0.72 379	1.05 481	0.94 499	0.62 448	0.56 274	0.54 468	0.21 452	0.14 384	0.17 276	0.19 434	0.15 250	0.15 306

GANet-RSSM	0.47 396	0.21 292	0.37 207	0.38 236	0.25 296	0.58 397	0.36 360	1.07 495	0.78 391	0.68 347	1.01 457	0.86 467	0.67 482	0.62 347	0.44 408	0.21 452	0.15 415	0.18 329	0.18 403	0.18 367	0.17 375

MLCV	0.47 396	0.24 394	0.61 458	0.37 201	0.17 36	0.61 419	0.33 297	0.80 383	0.87 447	0.94 518	1.13 511	0.72 407	0.43 331	0.89 520	0.51 453	0.13 108	0.10 92	0.13 96	0.11 135	0.14 186	0.12 179

G2L-Stereo_test	0.48 408	0.20 253	0.40 254	0.34 106	0.23 233	0.57 391	0.58 550	1.10 506	0.77 381	0.86 468	0.94 419	0.95 501	0.54 399	0.68 411	0.60 485	0.16 295	0.12 274	0.14 147	0.12 173	0.15 250	0.15 306

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 408	0.21 292	1.26 605	0.39 268	0.51 602	0.28 116	0.30 230	1.25 581	0.44 213	0.68 347	1.11 500	0.86 467	0.33 240	0.67 400	0.27 201	0.15 239	0.11 213	0.17 276	0.20 459	0.22 466	0.24 503

DualNet	0.48 408	0.26 437	0.49 384	0.36 176	0.22 185	0.64 446	0.39 421	1.13 520	0.81 410	0.80 416	1.03 471	0.64 359	0.54 399	0.65 380	0.43 390	0.21 452	0.16 447	0.22 460	0.20 459	0.22 466	0.20 449

PCWNet_CMD	0.48 408	0.24 394	0.52 418	0.39 268	0.27 379	0.63 439	0.30 230	0.95 444	0.96 500	0.86 468	1.07 491	0.79 443	0.44 342	0.57 286	0.43 390	0.17 344	0.12 274	0.21 445	0.16 320	0.24 496	0.19 426

gwcnet-sp	0.48 408	0.23 356	0.70 507	0.40 311	0.26 344	0.81 515	0.41 448	0.89 418	0.84 425	0.91 503	0.76 319	0.66 377	0.61 441	0.66 389	0.50 443	0.18 379	0.17 467	0.18 329	0.18 403	0.18 367	0.18 393

scenet	0.48 408	0.23 356	0.70 507	0.40 311	0.26 344	0.81 515	0.41 448	0.89 418	0.84 425	0.91 503	0.76 319	0.66 377	0.61 441	0.66 389	0.50 443	0.18 379	0.17 467	0.18 329	0.18 403	0.18 367	0.18 393

ssnet	0.48 408	0.23 356	0.70 507	0.40 311	0.26 344	0.81 515	0.41 448	0.89 418	0.84 425	0.91 503	0.76 319	0.66 377	0.61 441	0.66 389	0.50 443	0.18 379	0.17 467	0.18 329	0.18 403	0.18 367	0.18 393

Sa-1000	0.48 408	0.24 394	0.41 265	0.45 458	0.25 296	0.59 409	0.34 313	0.81 387	0.93 486	0.82 438	1.50 590	0.53 291	0.45 347	0.92 532	0.30 249	0.15 239	0.12 274	0.21 445	0.19 434	0.15 250	0.13 228

UDGNet	0.48 408	0.77 623	0.50 397	0.48 495	0.31 473	0.41 292	0.34 313	0.70 327	0.92 480	0.65 323	0.60 262	0.58 317	0.43 331	0.63 358	0.41 377	0.32 578	0.15 415	0.66 635	0.19 434	0.36 576	0.21 469

PSMNet-ADL	0.48 408	0.27 454	0.40 254	0.48 495	0.30 451	0.68 465	0.37 377	0.90 423	0.80 402	0.61 291	0.80 347	0.92 494	0.62 448	0.72 435	0.63 496	0.23 496	0.18 489	0.18 329	0.20 459	0.22 466	0.20 449

PSM-AAD	0.48 408	0.20 253	0.37 207	0.43 413	0.23 233	0.56 385	0.50 507	0.65 273	0.70 331	1.07 570	1.12 504	0.58 317	0.92 574	0.61 338	0.32 266	0.15 239	0.11 213	0.25 511	0.26 556	0.18 367	0.43 610

KYRaft	0.48 408	0.20 253	0.38 220	0.44 433	0.23 233	0.44 311	0.37 377	0.66 283	0.41 191	0.94 518	1.73 606	0.79 443	0.41 323	0.63 358	0.31 257	0.16 295	0.11 213	0.18 329	0.22 500	0.16 299	0.78 640

ASMatch	0.48 408	0.19 207	0.45 322	0.39 268	0.28 404	0.37 242	0.26 155	0.74 353	0.68 323	0.76 399	2.34 630	0.61 344	0.52 383	0.62 347	0.37 346	0.14 165	0.12 274	0.17 276	0.15 286	0.14 186	0.21 469

DEmStereo	0.48 408	0.17 129	0.50 397	0.38 236	0.25 296	0.59 409	0.34 313	0.63 259	0.74 359	0.89 490	1.66 602	0.58 317	1.06 596	0.60 330	0.42 383	0.14 165	0.11 213	0.16 229	0.16 320	0.14 186	0.15 306

PSMNet-RSSM	0.48 408	0.22 334	0.38 220	0.42 392	0.25 296	0.50 341	0.37 377	1.10 506	0.77 381	0.70 361	1.06 488	0.84 460	0.64 465	0.62 347	0.47 434	0.23 496	0.15 415	0.23 481	0.25 541	0.20 419	0.19 426

CFNet-ft	0.48 408	0.23 356	0.36 189	0.40 311	0.26 344	0.64 446	0.37 377	0.87 411	0.85 433	0.64 314	1.00 454	1.01 520	0.64 465	0.61 338	0.53 463	0.23 496	0.15 415	0.24 498	0.21 482	0.23 483	0.18 393

MSMDNet	0.48 408	0.24 394	0.52 418	0.39 268	0.27 379	0.63 439	0.30 230	0.96 448	0.96 500	0.86 468	1.07 491	0.79 443	0.44 342	0.57 286	0.43 390	0.17 344	0.12 274	0.20 403	0.16 320	0.23 483	0.19 426

CFNet_RVC	0.48 408	0.23 356	0.36 189	0.40 311	0.26 344	0.64 446	0.37 377	0.87 411	0.85 433	0.64 314	1.00 454	1.01 520	0.64 465	0.61 338	0.53 463	0.23 496	0.15 415	0.24 498	0.21 482	0.23 483	0.18 393

G2L-Stereo	0.49 426	0.23 356	0.48 371	0.43 413	0.26 344	0.47 331	0.42 458	0.93 432	0.78 391	0.84 457	0.86 384	0.91 489	0.52 383	0.78 472	0.70 514	0.20 435	0.17 467	0.22 460	0.18 403	0.17 339	0.21 469

DCVSM-stereo	0.49 426	0.27 454	0.53 425	0.39 268	0.29 432	0.51 345	0.26 155	0.75 360	0.75 364	1.11 580	0.75 313	1.05 533	0.72 513	0.60 330	0.47 434	0.20 435	0.19 507	0.24 498	0.20 459	0.25 505	0.30 549

test_sample6	0.49 426	0.26 437	0.50 397	0.37 201	0.22 185	0.63 439	0.40 432	1.12 518	0.83 420	0.80 416	1.03 471	0.66 377	0.55 405	0.67 400	0.46 427	0.22 479	0.16 447	0.22 460	0.22 500	0.23 483	0.21 469

qqq1	0.49 426	0.23 356	0.62 461	0.34 106	0.20 126	0.62 427	0.34 313	1.21 557	1.02 526	0.81 429	1.01 457	0.71 398	0.65 471	0.84 498	0.34 295	0.19 411	0.15 415	0.14 147	0.12 173	0.15 250	0.14 274

fff1	0.49 426	0.23 356	0.62 461	0.34 106	0.20 126	0.62 427	0.34 313	1.21 557	1.02 526	0.81 429	1.01 457	0.71 398	0.65 471	0.84 498	0.34 295	0.19 411	0.15 415	0.14 147	0.12 173	0.15 250	0.14 274

ff1	0.49 426	0.26 437	0.49 384	0.37 201	0.25 296	0.55 371	0.37 377	0.68 303	1.04 537	0.73 385	0.96 432	0.71 398	0.53 387	1.01 552	0.88 556	0.16 295	0.10 92	0.25 511	0.21 482	0.16 299	0.16 353

GMStereo_Zeroshot	0.49 426	0.44 565	0.74 526	0.49 510	0.27 379	0.56 385	0.29 210	0.73 351	0.76 372	0.86 468	0.94 419	0.91 489	0.36 285	0.74 449	0.43 390	0.26 528	0.14 384	0.26 530	0.15 286	0.36 576	0.18 393

ToySt	0.49 426	0.27 454	0.75 532	0.40 311	0.27 379	0.64 446	0.49 502	0.84 397	0.77 381	0.60 284	0.83 366	0.88 478	0.66 479	0.70 424	0.56 475	0.16 295	0.17 467	0.21 445	0.20 459	0.21 443	0.19 426

anonymousa	0.49 426	0.20 253	0.42 286	0.38 236	0.23 233	0.91 538	0.35 338	0.75 360	0.62 287	0.85 461	1.54 595	1.06 535	0.66 479	0.51 233	0.43 390	0.16 295	0.13 346	0.19 373	0.21 482	0.16 299	0.14 274

hknet	0.49 426	0.25 420	0.51 412	0.45 458	0.29 432	0.77 499	0.40 432	0.94 437	0.83 420	0.75 392	0.80 347	0.97 506	0.61 441	0.73 442	0.45 417	0.18 379	0.14 384	0.22 460	0.19 434	0.18 367	0.18 393

psmg	0.49 426	0.25 420	0.43 299	0.41 347	0.28 404	0.85 530	0.43 465	0.99 457	0.76 372	0.91 503	0.94 419	0.76 433	0.54 399	0.64 373	0.43 390	0.20 435	0.15 415	0.20 403	0.20 459	0.18 367	0.18 393

DRaft	0.49 426	0.17 129	0.47 351	0.37 201	0.25 296	0.58 397	0.40 432	0.65 273	0.85 433	1.02 552	1.75 609	0.50 277	0.82 549	0.63 358	0.40 371	0.13 108	0.11 213	0.16 229	0.16 320	0.14 186	0.15 306

GrayStereo	0.49 426	0.19 207	0.42 286	0.46 479	0.28 404	0.53 358	0.67 576	0.69 312	0.63 298	1.02 552	1.47 589	0.78 441	0.76 526	0.56 274	0.33 279	0.14 165	0.12 274	0.17 276	0.17 375	0.15 250	0.29 540

GwcNet-RSSM	0.49 426	0.24 394	0.42 286	0.40 311	0.23 233	0.55 371	0.38 399	0.93 432	0.93 486	0.71 368	1.16 527	0.86 467	0.60 435	0.62 347	0.66 504	0.21 452	0.14 384	0.19 373	0.20 459	0.16 299	0.15 306

UCFNet_RVC	0.49 426	0.26 437	0.35 178	0.39 268	0.26 344	0.64 446	0.36 360	1.15 533	0.84 425	0.67 341	0.88 400	0.88 478	0.59 431	0.58 307	0.45 417	0.24 508	0.17 467	0.27 543	0.27 563	0.25 505	0.23 494

iResNet	0.49 426	0.29 480	0.79 544	0.42 392	0.21 156	0.61 419	0.40 432	0.82 389	0.99 512	0.87 476	1.12 504	0.69 390	0.53 387	0.78 472	0.51 453	0.15 239	0.11 213	0.14 147	0.12 173	0.17 339	0.15 306

CFNet_ucs	0.50 442	0.24 394	0.55 435	0.38 236	0.31 473	0.58 397	0.33 297	0.98 455	0.93 486	0.88 486	1.19 535	0.80 452	0.49 366	0.63 358	0.43 390	0.21 452	0.15 415	0.26 530	0.18 403	0.26 512	0.22 487

NINENet	0.50 442	0.29 480	0.51 412	0.45 458	0.32 490	0.70 472	0.34 313	1.10 506	0.88 451	0.80 416	0.94 419	0.65 372	0.49 366	0.73 442	0.51 453	0.22 479	0.20 519	0.25 511	0.18 403	0.22 466	0.21 469

AACVNet	0.50 442	0.23 356	0.49 384	0.46 479	0.29 432	0.52 350	0.38 399	0.90 423	0.55 270	0.81 429	1.03 471	1.00 516	0.70 505	0.83 493	0.54 468	0.21 452	0.18 489	0.24 498	0.18 403	0.23 483	0.20 449

CrosDoStereo	0.50 442	0.18 166	0.45 322	0.38 236	0.24 265	0.40 274	1.18 641	0.67 293	0.86 438	0.94 518	1.37 567	0.63 353	0.77 533	0.65 380	0.45 417	0.15 239	0.12 274	0.17 276	0.18 403	0.14 186	0.14 274

DeepStereo_LL	0.50 442	0.18 166	0.45 322	0.38 236	0.24 265	0.40 274	1.18 641	0.67 293	0.86 438	0.94 518	1.37 567	0.63 353	0.77 533	0.65 380	0.45 417	0.15 239	0.12 274	0.17 276	0.18 403	0.14 186	0.14 274

THIR-Stereo	0.50 442	0.18 166	0.45 322	0.38 236	0.23 233	0.75 492	0.67 576	0.66 283	0.87 447	1.02 552	1.40 573	0.72 407	0.76 526	0.62 347	0.42 383	0.15 239	0.11 213	0.17 276	0.18 403	0.14 186	0.15 306

AdaStereo	0.50 442	0.32 498	0.47 351	0.48 495	0.25 296	0.67 463	0.32 285	1.17 546	0.88 451	0.75 392	0.99 451	0.75 426	0.49 366	0.67 400	0.46 427	0.27 538	0.12 274	0.28 551	0.18 403	0.23 483	0.18 393
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	0.51 449	0.23 356	0.62 461	0.34 106	0.20 126	0.62 427	0.34 313	1.21 557	1.02 526	0.81 429	1.01 457	0.71 398	0.65 471	0.84 498	0.55 473	0.19 411	0.15 415	0.18 329	0.16 320	0.18 367	0.18 393

tta	0.51 449	0.23 356	0.62 461	0.34 106	0.20 126	0.62 427	0.34 313	1.21 557	1.02 526	0.81 429	1.01 457	0.71 398	0.65 471	0.84 498	0.55 473	0.19 411	0.15 415	0.18 329	0.16 320	0.15 250	0.14 274

DAS	0.51 449	0.25 420	0.60 456	0.48 495	0.31 473	0.58 397	0.41 448	0.83 394	0.97 503	0.89 490	1.12 504	0.70 394	0.75 523	0.82 485	0.43 390	0.17 344	0.13 346	0.18 329	0.15 286	0.20 419	0.18 393

SepStereo	0.51 449	0.25 420	0.60 456	0.48 495	0.31 473	0.58 397	0.41 448	0.83 394	0.97 503	0.89 490	1.12 504	0.70 394	0.75 523	0.93 538	0.43 390	0.17 344	0.13 346	0.18 329	0.15 286	0.20 419	0.18 393

acv_ft	0.51 449	0.23 356	0.56 441	0.44 433	0.28 404	0.86 533	0.39 421	0.91 428	0.80 402	0.97 532	0.96 432	0.79 443	0.59 431	0.63 358	0.87 553	0.17 344	0.15 415	0.16 229	0.15 286	0.17 339	0.15 306

DMCA-RVC	0.51 449	0.30 489	0.59 450	0.50 524	0.32 490	0.54 365	0.38 399	0.86 404	0.68 323	0.94 518	0.86 384	0.91 489	0.68 488	0.70 424	0.59 483	0.23 496	0.18 489	0.31 569	0.23 516	0.26 512	0.19 426

CFNet	0.51 449	0.29 480	0.46 339	0.41 347	0.27 379	0.70 472	0.32 285	1.13 520	1.00 519	0.72 379	1.07 491	0.85 462	0.60 435	0.76 459	0.52 460	0.19 411	0.14 384	0.23 481	0.23 516	0.21 443	0.16 353

HSM	0.51 449	0.24 394	0.41 265	0.39 268	0.24 265	0.75 492	0.40 432	1.22 565	0.75 364	0.81 429	0.91 411	1.21 567	0.69 492	0.87 511	0.46 427	0.17 344	0.13 346	0.17 276	0.14 254	0.17 339	0.17 375

RT-IGEV	0.52 457	0.19 207	0.59 450	0.40 311	0.25 296	0.79 506	0.62 563	1.15 533	0.74 359	0.89 490	0.99 451	1.18 566	0.61 441	0.65 380	0.31 257	0.19 411	0.13 346	0.17 276	0.13 215	0.15 250	0.20 449

DDVS	0.52 457	0.30 489	0.56 441	0.41 347	0.31 473	0.71 477	0.34 313	0.91 428	0.67 318	0.85 461	0.89 404	1.12 553	0.46 353	0.86 509	0.60 485	0.22 479	0.16 447	0.22 460	0.18 403	0.25 505	0.26 516

UGAM	0.52 457	0.22 334	0.46 339	0.45 458	0.25 296	0.41 292	0.52 526	0.62 251	1.16 570	0.76 399	1.13 511	1.32 585	0.57 414	1.00 551	0.53 463	0.17 344	0.14 384	0.25 511	0.21 482	0.15 250	0.13 228

test_sample7	0.52 457	0.29 480	0.50 397	0.36 176	0.27 379	0.62 427	0.41 448	1.06 491	0.88 451	0.92 511	0.86 384	0.85 462	0.69 492	0.68 411	0.50 443	0.26 528	0.20 519	0.27 543	0.26 556	0.27 523	0.24 503

ac_64	0.52 457	0.22 334	0.50 397	0.45 458	0.28 404	0.80 510	0.45 477	1.02 475	0.61 285	0.91 503	0.83 366	1.07 540	0.68 488	0.74 449	0.70 514	0.21 452	0.18 489	0.20 403	0.19 434	0.18 367	0.15 306

iResNetv2_ROB	0.52 457	0.27 454	0.69 503	0.38 236	0.25 296	0.62 427	0.35 338	1.17 546	1.01 523	0.99 539	1.06 488	0.88 478	0.67 482	0.66 389	0.39 363	0.19 411	0.13 346	0.15 192	0.11 135	0.18 367	0.16 353

iResNet_ROB	0.52 457	0.21 292	0.53 425	0.37 201	0.21 156	0.61 419	0.29 210	1.51 626	1.32 602	0.90 498	1.02 466	0.80 452	0.62 448	0.76 459	0.43 390	0.16 295	0.12 274	0.13 96	0.09 11	0.15 250	0.18 393

coex_refinement	0.53 464	0.21 292	0.39 241	0.44 433	0.30 451	0.76 498	0.39 421	1.09 503	0.90 468	0.85 461	1.12 504	1.00 516	0.56 412	0.63 358	0.81 537	0.21 452	0.13 346	0.16 229	0.16 320	0.20 419	0.21 469

ITSA-stereo	0.53 464	0.28 468	0.52 418	0.40 311	0.23 233	0.56 385	0.34 313	1.24 577	1.24 585	0.80 416	0.81 354	0.72 407	0.58 424	0.82 485	0.65 501	0.21 452	0.17 467	0.23 481	0.21 482	0.22 466	0.26 516

mmx	0.53 464	0.26 437	0.49 384	0.37 201	0.25 296	0.55 371	0.37 377	1.16 541	1.03 531	0.73 385	0.96 432	0.71 398	0.53 387	1.01 552	0.88 556	0.20 435	0.15 415	0.25 511	0.21 482	0.22 466	0.20 449

xxx	0.53 464	0.26 437	0.49 384	0.37 201	0.25 296	0.55 371	0.37 377	1.16 541	1.03 531	0.73 385	0.96 432	0.71 398	0.53 387	1.01 552	0.88 556	0.20 435	0.15 415	0.25 511	0.21 482	0.22 466	0.20 449

AASNet	0.53 464	0.25 420	0.52 418	0.49 510	0.32 490	0.74 486	0.40 432	1.50 623	0.86 438	0.86 468	0.92 415	0.64 359	0.59 431	0.59 324	0.79 532	0.23 496	0.19 507	0.20 403	0.16 320	0.21 443	0.19 426

LMCR-Stereo	0.53 464	0.30 489	0.53 425	0.58 588	0.30 451	0.83 526	0.36 360	1.19 550	0.76 372	0.88 486	1.04 477	0.56 303	0.62 448	0.82 485	0.67 507	0.19 411	0.15 415	0.19 373	0.14 254	0.23 483	0.17 375

RAFT + AFF	0.53 464	0.29 480	0.75 532	0.51 540	0.32 490	0.63 439	0.60 556	1.00 461	0.91 475	0.78 409	0.87 392	0.83 457	0.58 424	0.80 479	0.47 434	0.17 344	0.20 519	0.23 481	0.22 500	0.18 367	0.18 393

UPFNet	0.53 464	0.24 394	0.51 412	0.45 458	0.38 540	0.84 529	0.49 502	0.99 457	0.75 364	0.87 476	0.88 400	0.86 467	0.64 465	0.80 479	0.71 519	0.20 435	0.20 519	0.20 403	0.20 459	0.19 401	0.15 306

RASNet	0.53 464	0.22 334	0.52 418	0.38 236	0.22 185	0.68 465	0.38 399	0.97 452	0.88 451	0.73 385	1.04 477	1.03 527	0.92 574	0.90 522	0.86 547	0.16 295	0.14 384	0.14 147	0.17 375	0.15 250	0.13 228

HSM-Net_RVC	0.53 464	0.22 334	0.35 178	0.37 201	0.21 156	0.85 530	0.37 377	1.23 570	0.93 486	0.90 498	1.15 522	1.26 572	0.63 454	0.72 435	0.48 438	0.17 344	0.13 346	0.16 229	0.15 286	0.17 339	0.15 306
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 464	0.32 498	0.64 476	0.44 433	0.30 451	0.66 458	0.44 474	1.04 482	0.88 451	0.91 503	0.91 411	0.99 512	0.60 435	0.68 411	0.60 485	0.21 452	0.17 467	0.22 460	0.22 500	0.21 443	0.21 469
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	0.53 464	0.34 511	0.59 450	0.41 347	0.30 451	0.50 341	0.43 465	1.19 550	0.70 331	0.85 461	1.05 481	0.86 467	0.55 405	0.84 498	0.51 453	0.29 556	0.23 546	0.22 460	0.22 500	0.26 512	0.25 510

rvit_105_1	0.54 476	0.40 552	0.76 537	0.58 588	0.37 530	0.59 409	0.68 581	0.70 327	0.94 493	0.82 438	0.69 291	0.73 418	0.58 424	0.78 472	0.54 468	0.32 578	0.29 587	0.31 569	0.34 597	0.23 483	0.20 449

UNet	0.54 476	0.26 437	0.66 488	0.44 433	0.40 551	0.99 557	0.41 448	0.98 455	0.75 364	0.83 450	0.89 404	1.04 529	0.72 513	0.73 442	0.62 492	0.19 411	0.14 384	0.20 403	0.17 375	0.20 419	0.17 375

1111x	0.55 478	0.22 334	0.46 339	0.38 236	0.20 126	0.66 458	0.43 465	1.23 570	0.99 512	0.71 368	0.99 451	0.95 501	0.69 492	0.90 522	1.08 594	0.18 379	0.17 467	0.18 329	0.19 434	0.20 419	0.18 393

ADLNet2	0.55 478	0.25 420	0.65 482	0.47 487	0.30 451	0.83 526	0.50 507	1.05 487	0.95 499	0.80 416	0.98 446	0.99 512	0.69 492	0.77 467	0.73 522	0.20 435	0.16 447	0.17 276	0.18 403	0.21 443	0.21 469

GEStereo_RVC	0.55 478	0.29 480	0.63 471	0.49 510	0.31 473	0.70 472	0.54 535	1.22 565	0.92 480	0.82 438	0.85 381	0.85 462	0.63 454	0.90 522	0.65 501	0.24 508	0.16 447	0.19 373	0.16 320	0.21 443	0.22 487

ADLNet	0.55 478	0.27 454	0.51 412	0.44 433	0.35 518	0.78 503	0.46 481	1.08 499	0.86 438	0.99 539	0.98 446	0.92 494	0.63 454	0.69 417	0.81 537	0.22 479	0.16 447	0.22 460	0.22 500	0.21 443	0.21 469

MMNet	0.55 478	0.25 420	0.61 458	0.43 413	0.34 511	1.07 571	0.39 421	0.87 411	0.91 475	0.91 503	0.93 418	0.86 467	0.76 526	0.81 482	0.76 527	0.15 239	0.14 384	0.18 329	0.19 434	0.20 419	0.16 353

delet	0.55 478	0.24 394	0.55 435	0.44 433	0.33 502	1.07 571	0.50 507	1.00 461	0.86 438	0.85 461	0.96 432	0.90 487	0.63 454	0.83 493	0.74 525	0.18 379	0.18 489	0.20 403	0.21 482	0.16 299	0.15 306

psm_up	0.55 478	0.26 437	0.47 351	0.49 510	0.32 490	0.65 456	0.56 546	1.04 482	0.82 415	0.82 438	0.88 400	1.01 520	0.94 580	0.74 449	0.61 489	0.21 452	0.25 563	0.26 530	0.23 516	0.21 443	0.20 449

hitnet-ft	0.55 478	0.27 454	0.39 241	0.41 347	0.28 404	0.78 503	0.40 432	0.92 430	0.90 468	0.82 438	1.01 457	1.13 559	0.70 505	0.78 472	0.67 507	0.28 549	0.20 519	0.28 551	0.22 500	0.29 531	0.26 516

DSFCA	0.55 478	0.25 420	0.62 461	0.40 311	0.36 523	0.74 486	0.52 526	1.04 482	0.82 415	1.06 567	0.84 371	0.89 482	0.63 454	0.99 548	0.58 478	0.25 518	0.21 529	0.21 445	0.21 482	0.21 443	0.19 426

FADNet_RVC	0.55 478	0.37 529	1.17 595	0.44 433	0.31 473	0.56 385	0.34 313	1.06 491	0.88 451	0.67 341	0.90 408	0.61 344	0.65 471	0.93 538	0.70 514	0.21 452	0.18 489	0.26 530	0.23 516	0.31 546	0.28 533

STTStereo	0.55 478	0.37 529	0.76 537	0.44 433	0.31 473	0.60 416	0.44 474	0.96 448	0.86 438	0.99 539	0.90 408	0.96 504	0.58 424	0.71 429	0.61 489	0.25 518	0.23 546	0.26 530	0.32 592	0.24 496	0.23 494

Selective-IGEV-i16pc	0.56 489	0.20 253	1.13 588	0.40 311	0.31 473	2.00 640	0.66 573	0.68 303	1.11 560	0.51 255	0.81 354	0.68 385	0.36 285	0.67 400	0.40 371	0.31 566	0.17 467	0.17 276	0.18 403	0.19 401	0.20 449

ISRNet	0.56 489	0.24 394	0.66 488	0.56 580	0.36 523	0.44 311	0.25 134	0.82 389	0.84 425	1.07 570	1.25 546	0.91 489	0.60 435	0.66 389	0.58 478	0.35 597	0.26 569	0.36 589	0.33 595	0.30 540	0.42 604

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 489	3.08 679	2.43 648	0.31 39	0.18 63	0.29 128	0.20 40	0.37 62	0.32 110	0.28 108	0.24 55	0.18 17	0.18 28	0.31 50	0.22 68	1.09 655	0.08 2	0.17 276	0.16 320	0.14 186	0.97 654

CSP-Net	0.56 489	0.27 454	0.49 384	0.41 347	0.28 404	1.22 597	0.50 507	1.23 570	0.72 344	0.95 526	0.95 428	0.89 482	0.62 448	0.83 493	0.62 492	0.26 528	0.17 467	0.17 276	0.17 375	0.18 367	0.17 375

FTStereo	0.56 489	0.20 253	0.37 207	0.41 347	0.25 296	0.40 274	0.79 609	0.66 283	0.43 206	1.09 576	3.27 652	0.70 394	0.73 516	0.55 263	0.33 279	0.14 165	0.13 346	0.19 373	0.17 375	0.15 250	0.30 549

RAFT-RH_RVC	0.56 489	0.17 129	0.41 265	0.37 201	0.23 233	0.57 391	0.24 122	0.60 239	0.70 331	1.19 590	3.94 664	0.56 303	0.38 297	0.65 380	0.36 330	0.13 108	0.11 213	0.20 403	0.14 254	0.12 88	0.13 228

HGLStereo	0.56 489	0.28 468	0.57 445	0.50 524	0.37 530	0.80 510	0.45 477	1.02 475	0.78 391	0.86 468	1.14 516	0.89 482	0.82 549	0.76 459	0.73 522	0.21 452	0.20 519	0.19 373	0.18 403	0.19 401	0.21 469

FADNet-RVC-Resample	0.56 489	0.33 506	1.16 591	0.49 510	0.34 511	0.71 477	0.43 465	1.01 471	0.93 486	0.82 438	0.87 392	0.74 424	0.67 482	0.73 442	0.45 417	0.18 379	0.18 489	0.26 530	0.27 563	0.26 512	0.27 526

DualNet (step1)	0.57 497	0.36 522	0.72 517	0.38 236	0.30 451	0.71 477	0.43 465	1.06 491	0.88 451	0.92 511	0.86 384	0.85 462	0.69 492	0.68 411	0.50 443	0.41 612	0.20 519	0.40 602	0.41 616	0.36 576	0.33 568

LL-Strereo	0.57 497	0.27 454	0.68 497	0.48 495	0.34 511	0.39 268	0.48 496	0.94 437	0.97 503	0.83 450	0.78 334	1.10 549	1.18 608	1.33 603	0.49 441	0.17 344	0.14 384	0.22 460	0.19 434	0.16 299	0.17 375

CRFU-Net	0.57 497	0.27 454	0.57 445	0.46 479	0.30 451	1.20 595	0.52 526	1.10 506	0.56 277	1.00 544	0.98 446	1.06 535	0.79 540	0.81 482	0.71 519	0.21 452	0.19 507	0.18 329	0.16 320	0.18 367	0.19 426

TDLM	0.57 497	0.33 506	0.49 384	0.51 540	0.30 451	0.66 458	0.73 601	1.03 479	1.01 523	0.82 438	1.10 499	0.84 460	0.70 505	0.86 509	0.58 478	0.28 549	0.17 467	0.25 511	0.22 500	0.26 512	0.19 426

CVANet_RVC	0.57 497	0.33 506	0.44 309	0.47 487	0.32 490	0.67 463	0.61 561	1.05 487	0.93 486	0.85 461	1.04 477	1.01 520	0.73 516	0.83 493	0.52 460	0.29 556	0.19 507	0.27 543	0.25 541	0.31 546	0.21 469

AANet_RVC	0.57 497	0.32 498	0.54 430	0.45 458	0.27 379	0.57 391	0.48 496	1.00 461	1.28 597	0.86 468	1.33 562	0.87 473	0.58 424	1.07 565	0.75 526	0.18 379	0.12 274	0.15 192	0.13 215	0.18 367	0.18 393

NOSS_ROB	0.57 497	0.39 547	0.39 241	0.44 433	0.30 451	0.73 485	0.54 535	1.03 479	1.08 556	0.67 341	0.87 392	0.76 433	0.57 414	0.77 467	0.47 434	0.38 605	0.38 623	0.44 610	0.42 620	0.37 581	0.34 576

ssnet_v2	0.58 504	0.28 468	0.56 441	0.43 413	0.29 432	0.95 547	0.59 553	1.13 520	0.99 512	0.93 515	0.80 347	0.99 512	0.64 465	0.82 485	0.94 572	0.25 518	0.22 536	0.23 481	0.24 532	0.20 419	0.19 426

dad	0.58 504	0.50 580	0.64 476	0.43 413	0.30 451	0.59 409	0.36 360	0.78 376	1.25 591	1.01 549	1.17 529	1.15 563	0.53 387	0.68 411	0.50 443	0.35 597	0.23 546	0.37 594	0.21 482	0.29 531	0.20 449

SACVNet	0.58 504	0.34 511	0.55 435	0.55 577	0.36 523	0.63 439	0.48 496	1.13 520	0.77 381	1.02 552	1.06 488	1.02 525	0.74 519	0.90 522	0.51 453	0.27 538	0.21 529	0.25 511	0.24 532	0.29 531	0.36 583

pcwnet_v2	0.58 504	0.28 468	0.84 549	0.45 458	0.35 518	0.61 419	0.35 338	1.27 585	1.21 580	0.99 539	1.27 549	0.72 407	0.58 424	0.67 400	0.48 438	0.27 538	0.21 529	0.24 498	0.23 516	0.29 531	0.29 540

PS-NSSS	0.58 504	0.44 565	0.62 461	0.42 392	0.33 502	0.66 458	0.58 550	1.02 475	0.86 438	0.77 405	1.28 551	0.72 407	0.64 465	0.82 485	0.59 483	0.31 566	0.26 569	0.40 602	0.27 563	0.33 559	0.26 516

StereoDRNet-Refined	0.58 504	0.32 498	0.54 430	0.46 479	0.30 451	0.96 550	0.40 432	1.00 461	0.94 493	1.12 581	1.08 494	0.96 504	0.67 482	0.90 522	0.89 566	0.17 344	0.13 346	0.22 460	0.21 482	0.20 419	0.19 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 504	0.28 468	0.47 351	0.49 510	0.32 490	0.77 499	0.50 507	0.99 457	0.92 480	1.04 561	1.14 516	1.21 567	0.69 492	0.88 514	0.69 511	0.20 435	0.20 519	0.22 460	0.22 500	0.21 443	0.18 393

CBFPSM	0.59 511	0.22 334	1.31 611	0.38 236	0.27 379	1.12 583	0.65 570	0.79 380	0.82 415	0.80 416	0.81 354	1.35 594	0.87 562	0.67 400	0.76 527	0.16 295	0.15 415	0.15 192	0.16 320	0.17 339	0.22 487

HBP-ISP	0.59 511	0.45 569	0.43 299	0.45 458	0.33 502	0.70 472	0.28 201	1.11 512	1.00 519	0.83 450	1.18 531	0.65 372	0.68 488	0.88 514	0.52 460	0.35 597	0.38 623	0.47 615	0.41 616	0.38 585	0.31 559

CBMV_ROB	0.59 511	0.37 529	0.38 220	0.39 268	0.28 404	0.74 486	0.28 201	1.00 461	0.98 507	0.94 518	1.25 546	0.81 455	0.78 538	0.87 511	0.50 443	0.36 601	0.37 621	0.43 608	0.40 611	0.33 559	0.30 549

FADNet-RVC	0.60 514	0.53 595	1.14 590	0.46 479	0.39 546	0.61 419	0.39 421	1.12 518	0.87 447	0.70 361	0.84 371	1.04 529	0.55 405	0.94 545	0.69 511	0.26 528	0.25 563	0.28 551	0.28 569	0.31 546	0.31 559

NVstereo2D	0.60 514	0.30 489	0.75 532	0.48 495	0.43 570	0.89 535	0.48 496	1.05 487	1.15 569	0.66 336	0.86 384	0.88 478	0.70 505	0.99 548	0.65 501	0.32 578	0.15 415	0.28 551	0.20 459	0.40 588	0.36 583

FADNet	0.61 516	0.51 584	1.10 584	0.45 458	0.44 577	0.65 456	0.41 448	1.19 550	1.05 541	0.70 361	0.84 371	0.98 510	0.66 479	0.82 485	0.50 443	0.29 556	0.30 592	0.27 543	0.30 577	0.46 607	0.35 581

ACV-stereo	0.62 517	0.34 511	1.00 573	0.43 413	0.31 473	1.20 595	0.40 432	0.75 360	0.83 420	0.64 314	0.77 323	2.10 633	1.03 593	0.81 482	0.64 499	0.21 452	0.17 467	0.18 329	0.18 403	0.21 443	0.21 469

SGM-Forest	0.62 517	0.32 498	0.39 241	0.43 413	0.30 451	1.02 561	0.55 540	1.09 503	1.05 541	1.06 567	1.18 531	1.10 549	0.67 482	0.88 514	0.62 492	0.31 566	0.33 613	0.33 580	0.30 577	0.30 540	0.28 533
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	0.63 519	0.28 468	0.99 572	0.40 311	0.30 451	1.03 564	0.56 546	1.10 506	0.99 512	0.97 532	1.22 538	1.06 535	0.69 492	1.07 565	0.95 575	0.19 411	0.11 213	0.16 229	0.13 215	0.22 466	0.21 469

fast-acv-ft	0.64 520	0.30 489	0.73 521	0.45 458	0.34 511	1.17 591	0.49 502	0.86 404	0.98 507	1.02 552	1.36 564	1.29 577	0.85 557	0.76 459	0.81 537	0.21 452	0.23 546	0.23 481	0.23 516	0.21 443	0.20 449

StereoDRNet	0.64 520	0.33 506	0.68 497	0.51 540	0.43 570	1.03 564	0.53 531	1.47 619	0.99 512	1.10 578	0.87 392	1.07 540	0.71 509	0.82 485	0.88 556	0.23 496	0.19 507	0.25 511	0.23 516	0.27 523	0.19 426

PSMNet_ROB	0.64 520	0.37 529	0.65 482	0.56 580	0.42 564	0.97 552	0.83 612	1.21 557	0.92 480	0.79 414	1.02 466	1.08 542	0.63 454	0.82 485	0.91 570	0.29 556	0.20 519	0.31 569	0.31 585	0.26 512	0.23 494

CBMV	0.64 520	0.35 517	0.41 265	0.42 392	0.25 296	1.01 559	0.77 605	1.13 520	1.09 558	1.17 586	1.22 538	1.04 529	0.75 523	0.88 514	0.63 496	0.28 549	0.30 592	0.34 582	0.30 577	0.26 512	0.26 516
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	0.66 524	0.36 522	1.30 610	0.39 268	0.26 344	0.57 391	0.63 565	0.80 383	1.03 531	0.80 416	1.43 580	0.91 489	0.76 526	1.08 568	1.87 636	0.16 295	0.12 274	0.17 276	0.14 254	0.20 419	0.16 353

TCMNet	0.66 524	0.39 547	0.98 571	0.59 592	0.61 622	0.96 550	0.55 540	1.05 487	0.90 468	0.84 457	1.14 516	0.89 482	0.65 471	0.85 504	1.01 587	0.26 528	0.26 569	0.31 569	0.28 569	0.32 552	0.29 540

YMNet	0.66 524	0.38 539	0.90 562	0.52 553	0.46 589	1.08 575	0.49 502	1.00 461	0.77 381	1.18 588	1.29 555	1.12 553	0.74 519	0.85 504	0.86 547	0.27 538	0.31 601	0.25 511	0.25 541	0.24 496	0.23 494

YMNet_1	0.66 524	0.38 539	0.90 562	0.52 553	0.46 589	1.08 575	0.49 502	1.00 461	0.77 381	1.18 588	1.29 555	1.12 553	0.74 519	0.85 504	0.86 547	0.27 538	0.31 601	0.25 511	0.25 541	0.24 496	0.23 494

DRN-Test	0.66 524	0.32 498	0.66 488	0.50 524	0.39 546	1.15 587	0.61 561	1.49 622	1.01 523	1.12 581	1.08 494	1.06 535	0.69 492	0.77 467	0.94 572	0.23 496	0.17 467	0.26 530	0.25 541	0.25 505	0.21 469

iinet-f	0.67 529	0.26 437	2.15 642	0.39 268	0.31 473	1.19 594	0.56 546	0.84 397	0.84 425	0.80 416	1.17 529	1.05 533	0.84 556	0.71 429	1.21 605	0.20 435	0.18 489	0.17 276	0.15 286	0.20 419	0.20 449

GASNet	0.67 529	0.72 617	0.96 568	0.70 624	0.48 594	0.62 427	0.47 488	1.08 499	1.03 531	0.94 518	0.82 360	0.93 497	0.83 554	1.33 603	0.80 534	0.31 566	0.22 536	0.29 560	0.28 569	0.44 600	0.24 503

FINET	0.67 529	0.42 558	1.00 573	0.46 479	0.43 570	0.83 526	0.89 620	1.08 499	1.50 618	0.87 476	1.14 516	0.71 398	0.68 488	0.92 532	0.70 514	0.36 601	0.30 592	0.26 530	0.24 532	0.35 570	0.33 568

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 529	0.81 626	0.73 521	0.53 563	0.37 530	1.40 609	0.53 531	1.04 482	0.79 400	0.88 486	0.94 419	0.95 501	0.53 387	0.93 538	0.58 478	0.39 607	0.30 592	0.57 630	0.31 585	0.53 621	0.30 549

PA-Net	0.67 529	0.43 560	0.83 548	0.50 524	0.53 607	0.94 544	0.68 581	1.10 506	1.14 568	0.80 416	0.88 400	0.87 473	0.77 533	1.02 557	0.88 556	0.24 508	0.41 630	0.29 560	0.44 621	0.26 512	0.34 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 534	0.36 522	1.10 584	0.51 540	0.42 564	1.08 575	0.50 507	1.21 557	1.16 570	1.00 544	1.37 567	1.06 535	0.79 540	0.92 532	0.94 572	0.25 518	0.24 555	0.24 498	0.22 500	0.23 483	0.26 516

NaN_ROB	0.69 534	0.44 565	0.69 503	0.51 540	0.33 502	0.97 552	1.06 635	1.22 565	1.19 576	1.24 600	0.96 432	1.08 542	0.78 538	1.20 585	0.67 507	0.24 508	0.30 592	0.23 481	0.24 532	0.23 483	0.25 510

GANet	0.70 536	0.37 529	0.55 435	0.51 540	0.34 511	0.94 544	0.96 628	1.08 499	0.94 493	1.04 561	1.98 621	1.13 559	0.88 566	1.12 575	0.66 504	0.25 518	0.26 569	0.27 543	0.22 500	0.31 546	0.22 487

DISCO	0.70 536	0.26 437	0.68 497	0.44 433	0.31 473	1.14 585	0.51 523	1.23 570	1.23 583	0.81 429	1.05 481	1.50 609	0.85 557	1.82 634	1.03 588	0.19 411	0.15 415	0.18 329	0.16 320	0.24 496	0.23 494

XPNet_ROB	0.70 536	0.35 517	0.68 497	0.52 553	0.40 551	0.79 506	0.85 618	1.16 541	0.94 493	1.33 607	1.15 522	1.38 596	0.83 554	1.03 559	0.90 568	0.32 578	0.25 563	0.26 530	0.24 532	0.31 546	0.28 533

ETE_ROB	0.70 536	0.49 576	0.73 521	0.56 580	0.36 523	0.79 506	0.87 619	1.14 529	0.93 486	1.19 590	1.18 531	1.39 597	0.82 549	0.99 548	0.80 534	0.26 528	0.21 529	0.31 569	0.26 556	0.33 559	0.34 576

Wz-Net-LNSev	0.71 540	0.51 584	1.36 620	0.50 524	0.41 558	1.15 587	0.69 586	1.21 557	1.07 553	1.02 552	1.12 504	1.08 542	0.87 562	0.89 520	0.89 566	0.24 508	0.22 536	0.21 445	0.19 434	0.26 512	0.26 516

APVNet	0.71 540	0.37 529	0.89 561	0.56 580	0.45 581	1.18 593	0.68 581	1.41 613	0.85 433	0.81 429	1.15 522	1.04 529	0.81 545	1.10 572	1.17 602	0.26 528	0.28 582	0.32 575	0.31 585	0.29 531	0.30 549

Syn2CoEx	0.71 540	0.51 584	0.95 566	0.64 607	0.45 581	0.91 538	0.53 531	1.48 620	1.13 565	0.93 515	1.35 563	1.02 525	0.99 588	0.92 532	0.80 534	0.30 563	0.27 578	0.28 551	0.24 532	0.23 483	0.24 503

DANet	0.71 540	0.45 569	0.91 564	0.59 592	0.40 551	0.81 515	0.40 432	0.97 452	0.84 425	1.20 595	1.22 538	1.33 588	0.88 566	1.16 579	1.24 606	0.27 538	0.23 546	0.31 569	0.25 541	0.35 570	0.32 563
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 544	0.35 517	0.64 476	0.53 563	0.67 628	1.31 605	0.67 576	1.20 555	1.18 574	1.05 563	0.87 392	1.27 574	0.93 579	0.93 538	1.27 610	0.22 479	0.16 447	0.26 530	0.23 516	0.40 588	0.39 597

NCCL2	0.72 544	0.41 556	0.65 482	0.64 607	0.44 577	0.98 556	1.20 643	1.11 512	1.00 519	0.98 537	0.96 432	1.49 608	0.87 562	0.90 522	0.79 532	0.31 566	0.26 569	0.39 599	0.39 609	0.32 552	0.32 563

FAT-Stereo	0.73 546	0.33 506	0.75 532	0.49 510	0.37 530	0.71 477	0.59 553	1.36 605	1.30 600	1.03 560	1.40 573	1.59 618	1.15 604	0.87 511	0.86 547	0.28 549	0.28 582	0.28 551	0.23 516	0.28 527	0.38 594

DStereoRT	0.74 547	0.19 207	0.50 397	0.51 540	0.33 502	1.10 579	0.34 313	0.82 389	0.76 372	0.78 409	1.05 481	0.51 282	0.73 516	0.76 459	0.48 438	0.16 295	0.13 346	3.96 685	1.37 675	0.19 401	0.14 274

S-Stereo	0.74 547	0.35 517	0.96 568	0.56 580	0.45 581	0.82 523	0.60 556	1.24 577	1.60 630	0.96 527	1.41 575	1.12 553	0.94 580	0.80 479	1.04 591	0.26 528	0.31 601	0.28 551	0.25 541	0.32 552	0.47 621

LALA_ROB	0.74 547	0.43 560	0.69 503	0.54 570	0.40 551	1.01 559	0.95 627	1.21 557	1.07 553	1.22 597	1.12 504	1.56 615	0.79 540	1.04 561	0.86 547	0.33 587	0.22 536	0.35 584	0.30 577	0.35 570	0.31 559

w-ln-seven-2	0.76 550	0.43 560	2.32 644	0.52 553	0.38 540	0.90 537	0.65 570	1.11 512	1.12 564	1.19 590	1.28 551	1.09 545	0.99 588	1.07 565	0.87 553	0.20 435	0.19 507	0.23 481	0.22 500	0.26 512	0.22 487

PSMNet-RUCA	0.76 550	0.75 620	1.08 583	1.01 641	0.90 638	0.69 467	0.50 507	1.11 512	1.03 531	0.78 409	1.11 500	0.80 452	0.72 513	0.88 514	0.63 496	0.53 635	0.27 578	0.76 638	0.46 622	0.66 633	0.47 621

Wz-Net-MNSev	0.76 550	0.40 552	1.34 615	0.50 524	0.40 551	1.44 615	0.83 612	1.15 533	1.16 570	1.25 602	1.20 536	1.13 559	0.81 545	1.16 579	1.00 586	0.22 479	0.19 507	0.24 498	0.23 516	0.28 527	0.26 516

DGSMNet	0.76 550	0.55 597	1.29 609	0.58 588	0.62 623	0.94 544	0.70 591	1.26 583	1.11 560	0.83 450	1.24 544	1.00 516	0.71 509	1.03 559	0.81 537	0.34 593	0.29 587	0.41 606	0.40 611	0.57 627	0.55 633

RP	0.76 550	0.36 522	0.63 471	0.66 615	0.58 619	0.80 510	0.55 540	1.14 529	1.22 582	0.97 532	1.65 600	1.43 602	1.32 618	1.01 552	0.84 542	0.33 587	0.30 592	0.36 589	0.30 577	0.34 565	0.34 576

edge stereo	0.76 550	0.38 539	0.74 526	0.52 553	0.43 570	0.80 510	0.53 531	1.28 588	1.06 547	1.28 603	1.38 572	1.81 623	1.11 601	1.08 568	0.85 546	0.33 587	0.32 607	0.41 606	0.28 569	0.32 552	0.36 583

NCC-stereo	0.78 556	0.40 552	0.76 537	0.61 600	0.67 628	0.81 515	0.69 586	1.54 631	1.11 560	0.90 498	1.36 564	1.33 588	1.16 605	1.19 583	0.88 556	0.31 566	0.30 592	0.37 594	0.48 631	0.33 559	0.33 568

Nwc_Net	0.78 556	0.38 539	0.73 521	0.60 598	0.55 611	1.05 569	0.55 540	1.67 640	1.05 541	0.88 486	1.86 615	1.40 599	1.09 599	1.10 572	0.87 553	0.30 563	0.25 563	0.36 589	0.38 605	0.29 531	0.29 540

Abc-Net	0.78 556	0.40 552	0.76 537	0.61 600	0.67 628	0.81 515	0.69 586	1.54 631	1.11 560	0.90 498	1.36 564	1.33 588	1.16 605	1.19 583	0.88 556	0.31 566	0.30 592	0.37 594	0.48 631	0.33 559	0.33 568
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 559	0.59 602	0.71 512	0.65 612	0.65 626	0.92 543	0.58 550	1.29 589	1.05 541	1.07 570	1.45 586	1.47 606	1.03 593	1.21 589	0.88 556	0.32 578	0.30 592	0.48 620	0.40 611	0.37 581	0.37 588

stereogan	0.80 560	0.31 494	0.71 512	0.59 592	0.50 598	1.72 632	0.48 496	1.35 602	1.37 605	1.00 544	1.46 588	1.56 615	0.95 583	1.29 598	0.84 542	0.28 549	0.29 587	0.29 560	0.25 541	0.38 585	0.38 594

ADCRef	0.80 560	0.43 560	1.32 613	0.50 524	0.45 581	1.07 571	0.51 523	1.07 495	0.98 507	1.17 586	1.42 577	0.87 473	0.91 569	0.85 504	3.19 656	0.18 379	0.16 447	0.23 481	0.23 516	0.22 466	0.21 469

GANetREF_RVC	0.80 560	0.75 620	0.86 555	0.66 615	0.42 564	1.15 587	0.98 629	1.14 529	1.19 576	1.01 549	1.02 466	1.10 549	0.90 568	1.15 577	0.76 527	0.48 625	0.39 627	0.57 630	0.38 605	0.63 631	0.46 616
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	0.81 563	0.39 547	0.68 497	0.64 607	0.54 609	0.91 538	0.51 523	1.61 636	1.31 601	0.96 527	2.02 623	1.46 603	1.26 616	1.11 574	0.99 582	0.32 578	0.24 555	0.39 599	0.27 563	0.30 540	0.25 510

SQANet	0.82 564	0.74 619	0.67 492	1.13 645	0.98 646	1.11 580	0.47 488	1.07 495	0.83 420	0.91 503	1.05 481	1.03 527	0.74 519	1.01 552	0.64 499	0.61 638	0.24 555	1.03 648	0.35 600	1.18 651	0.58 634

Anonymous_2	0.82 564	0.44 565	0.63 471	0.40 311	0.43 570	0.80 510	0.52 526	0.72 340	0.77 381	0.71 368	0.60 262	0.87 473	0.76 526	0.75 455	0.58 478	0.52 631	0.54 645	0.54 628	4.82 687	0.56 625	0.40 600

ccnet	0.82 564	0.57 600	0.75 532	0.54 570	0.59 620	1.09 578	0.66 573	1.38 608	0.94 493	1.12 581	1.44 583	1.29 577	0.92 574	0.95 547	1.24 606	0.49 627	0.42 632	0.50 625	0.47 629	0.51 616	0.46 616

psmorigin	0.82 564	0.51 584	2.09 640	0.49 510	0.41 558	0.85 530	0.50 507	1.04 482	0.88 451	1.45 612	1.43 580	1.50 609	1.06 596	1.22 591	0.97 578	0.31 566	0.32 607	0.27 543	0.27 563	0.33 559	0.42 604

CC-Net-ROB	0.82 564	0.96 638	0.85 550	0.58 588	0.45 581	1.27 603	0.70 591	1.17 546	1.02 526	0.83 450	1.23 542	0.90 487	0.77 533	1.06 562	0.69 511	0.46 621	0.34 615	1.71 656	0.38 605	0.59 630	0.36 583

GCST	0.83 569	1.22 649	0.74 526	1.58 653	1.01 648	1.06 570	0.23 105	0.78 376	0.78 391	0.97 532	0.65 276	0.78 441	0.35 258	0.92 532	0.34 295	0.96 649	0.65 651	1.20 650	0.81 654	0.91 640	0.70 637

aanetorigin	0.83 569	0.56 598	1.87 637	0.49 510	0.38 540	0.56 385	0.66 573	0.70 327	1.00 519	2.42 653	2.02 623	1.31 580	1.18 608	0.93 538	1.13 601	0.20 435	0.18 489	0.20 403	0.19 434	0.27 523	0.30 549

CSAN	0.83 569	0.49 576	0.77 542	0.60 598	0.41 558	1.14 585	1.06 635	1.19 550	1.46 616	1.32 605	1.43 580	1.37 595	1.19 610	1.27 597	0.86 547	0.39 607	0.31 601	0.36 589	0.37 602	0.35 570	0.34 576

SDNR	0.86 572	0.37 529	1.47 626	0.40 311	0.38 540	3.38 665	0.33 297	0.90 423	0.98 507	0.99 539	2.09 626	0.59 332	0.71 509	1.29 598	0.70 514	0.51 630	0.56 647	0.36 589	0.26 556	0.43 599	0.46 616

RTSC	0.87 573	0.48 572	1.23 602	0.52 553	0.37 530	1.13 584	0.50 507	1.34 598	1.79 636	1.51 616	1.24 544	1.12 553	0.81 545	1.62 622	2.16 642	0.25 518	0.19 507	0.23 481	0.24 532	0.30 540	0.31 559

PWC_ROB	0.87 573	0.52 592	1.28 606	0.50 524	0.32 490	0.91 538	0.37 377	1.36 605	1.46 616	1.61 623	2.59 641	1.16 564	1.01 592	1.34 605	1.40 618	0.25 518	0.18 489	0.28 551	0.20 459	0.29 531	0.28 533

UDG	0.88 575	0.82 629	0.67 492	1.00 640	0.96 643	1.02 561	0.57 549	1.13 520	0.99 512	0.90 498	0.97 445	1.31 580	0.99 588	0.85 504	0.84 542	0.54 636	0.32 607	1.77 657	0.40 611	0.94 642	0.66 636

FBW_ROB	0.88 575	0.50 580	0.85 550	0.55 577	0.40 551	1.17 591	0.78 607	1.50 623	1.37 605	1.33 607	1.27 549	1.48 607	1.00 591	2.57 658	0.98 581	0.25 518	0.32 607	0.45 611	0.30 577	0.34 565	0.28 533

XQC	0.89 577	0.65 611	1.31 611	0.67 618	0.52 606	1.22 597	0.68 581	1.26 583	1.52 619	1.14 584	1.11 500	1.28 576	1.04 595	1.40 613	1.77 630	0.38 605	0.24 555	0.37 594	0.31 585	0.53 621	0.47 621

DeepPrunerF	0.89 577	0.52 592	3.43 656	0.68 621	0.81 635	0.72 484	0.72 599	1.22 565	1.99 642	0.93 515	1.01 457	0.87 473	0.86 559	1.08 568	0.95 575	0.34 593	0.28 582	0.43 608	0.39 609	0.30 540	0.32 563

PWCDC_ROB	0.89 577	0.49 576	0.80 546	0.74 628	0.40 551	1.03 564	0.39 421	1.33 596	2.35 653	1.02 552	3.77 659	0.81 455	0.92 574	1.20 585	0.90 568	0.34 593	0.22 536	0.24 498	0.20 459	0.34 565	0.29 540

PASM	0.90 580	0.64 610	1.69 631	0.69 623	0.69 631	0.78 503	0.84 615	1.03 479	1.26 594	1.19 590	1.15 522	1.31 580	0.98 587	1.24 593	1.03 588	0.52 631	0.56 647	0.59 633	0.66 646	0.56 625	0.54 632

Wz-Net-SNSev	0.91 581	0.73 618	2.13 641	0.56 580	0.45 581	0.95 547	1.13 640	1.34 598	1.24 585	1.02 552	1.30 558	1.46 603	0.86 559	1.81 633	1.50 620	0.25 518	0.23 546	0.25 511	0.26 556	0.32 552	0.29 540

MDST_ROB	0.91 581	0.27 454	0.85 550	0.63 606	0.41 558	2.53 648	0.71 597	1.60 634	1.13 565	2.83 660	1.73 606	0.97 506	0.69 492	1.61 621	0.73 522	0.25 518	0.22 536	0.32 575	0.28 569	0.25 505	0.24 503

PDISCO_ROB	0.91 581	0.48 572	1.06 579	0.99 638	0.97 644	1.67 630	0.63 565	1.64 638	1.59 627	1.06 567	1.18 531	1.31 580	0.79 540	1.55 616	0.97 578	0.49 627	0.22 536	0.45 611	0.40 611	0.45 604	0.37 588

SHD	0.93 584	0.50 580	1.18 596	0.59 592	0.46 589	0.97 552	0.48 496	1.70 642	2.15 644	1.58 620	1.37 567	1.42 600	1.19 610	1.31 601	1.60 623	0.31 566	0.26 569	0.32 575	0.33 595	0.40 588	0.42 604

G-Net	0.95 585	0.46 571	1.04 577	0.64 607	0.48 594	2.12 644	0.64 568	1.01 471	0.87 447	1.75 632	2.82 648	1.30 579	1.64 639	1.06 562	0.96 577	0.36 601	0.29 587	0.35 584	0.25 541	0.45 604	0.42 604

DStereoO	0.96 586	0.70 616	0.72 517	0.62 604	0.45 581	0.74 486	0.92 625	1.09 503	1.29 599	1.19 590	1.23 542	0.99 512	1.71 641	1.29 598	0.99 582	2.01 672	0.35 617	0.77 639	0.30 577	1.42 653	0.38 594

w-ln-seven	0.96 586	0.48 572	2.41 647	0.54 570	0.50 598	1.41 611	0.70 591	1.67 640	1.81 637	1.49 613	1.50 590	1.26 572	0.87 562	1.15 577	1.80 634	0.23 496	0.21 529	0.25 511	0.25 541	0.31 546	0.26 516

anonymity	0.97 588	0.89 633	1.05 578	0.92 636	1.03 649	0.97 552	0.81 611	1.29 589	0.91 475	1.07 570	0.98 446	1.00 516	0.95 583	1.02 557	0.92 571	0.96 649	0.95 671	0.90 645	0.91 661	0.92 641	0.94 648

SGM_RVC	0.97 588	0.28 468	0.41 265	0.39 268	0.22 185	1.55 621	0.73 601	1.51 626	1.25 591	2.25 649	1.92 617	2.58 645	1.56 633	2.02 643	1.19 604	0.27 538	0.27 578	0.27 543	0.25 541	0.25 505	0.25 510
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 590	0.42 558	1.88 638	0.53 563	0.41 558	1.59 624	1.26 649	2.21 653	1.43 611	1.10 578	1.11 500	1.46 603	1.95 650	1.34 605	1.26 608	0.34 593	0.25 563	0.25 511	0.21 482	0.46 607	0.37 588

z-mn7	1.00 591	0.50 580	1.70 633	0.53 563	0.36 523	1.75 633	0.71 597	1.22 565	2.28 648	0.96 527	2.54 637	1.42 600	0.95 583	2.19 650	1.54 621	0.22 479	0.19 507	0.21 445	0.20 459	0.27 523	0.25 510

Consistency-Raft	1.01 592	0.81 626	1.24 603	0.84 633	0.97 644	0.81 515	0.84 615	1.30 592	1.59 627	1.05 563	1.68 605	1.12 553	0.91 569	0.92 532	1.11 596	0.65 639	0.74 655	0.79 641	0.90 658	1.06 649	0.79 642

xxxx	1.01 592	0.22 334	0.43 299	0.36 176	0.21 156	0.82 523	0.36 360	1.32 594	0.88 451	0.71 368	0.94 419	0.97 506	0.63 454	0.64 373	10.58 679	0.20 435	0.16 447	0.18 329	0.17 375	0.19 401	0.19 426

test_xeample	1.01 592	0.21 292	0.42 286	0.35 149	0.21 156	0.71 477	0.39 421	1.23 570	0.86 438	0.81 429	1.04 477	0.69 390	0.61 441	0.69 417	10.93 680	0.19 411	0.15 415	0.18 329	0.17 375	0.18 367	0.17 375

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 595	0.57 600	1.51 628	0.67 618	0.50 598	2.57 649	1.66 665	1.20 555	1.43 611	1.38 609	1.57 597	1.33 588	0.92 574	1.64 625	0.88 556	0.37 604	0.39 627	0.46 614	0.60 643	0.41 594	0.40 600

ADCPNet	1.03 596	0.48 572	2.70 649	0.54 570	0.42 564	1.40 609	0.75 603	1.13 520	1.07 553	1.22 597	1.42 577	1.68 620	1.09 599	1.36 610	3.45 660	0.30 563	0.28 582	0.29 560	0.32 592	0.37 581	0.35 581

MSAF-DinoV2	1.04 597	0.38 539	1.32 613	0.54 570	0.29 432	0.89 535	0.72 599	1.52 629	1.24 585	1.05 563	1.41 575	2.98 648	1.49 628	2.74 659	2.83 654	0.22 479	0.14 384	0.20 403	0.22 500	0.32 552	0.32 563

otaku	1.04 597	0.93 635	0.88 557	1.33 651	1.05 651	1.66 628	0.70 591	1.40 612	1.18 574	1.08 574	1.32 561	1.33 588	0.91 569	1.23 592	0.76 527	0.72 642	0.46 642	1.24 651	0.50 636	1.40 652	0.75 638

SuperB	1.04 597	0.37 529	4.81 664	0.43 413	0.31 473	0.99 557	0.46 481	1.02 475	2.09 643	1.09 576	1.09 497	0.75 426	0.81 545	1.06 562	1.76 629	0.19 411	0.15 415	0.17 276	0.15 286	2.82 678	0.26 516

ADCL	1.04 597	0.38 539	1.35 616	0.50 524	0.39 546	1.61 625	0.89 620	1.29 589	1.39 608	1.29 604	1.50 590	1.24 570	1.24 613	1.37 611	4.87 668	0.21 452	0.19 507	0.25 511	0.25 541	0.29 531	0.27 526

test_sample9	1.05 601	0.36 522	0.72 517	0.38 236	0.30 451	0.71 477	0.43 465	1.06 491	0.88 451	0.92 511	0.86 384	0.85 462	0.69 492	1.20 585	1.36 614	0.41 612	8.41 687	0.40 602	0.41 616	0.36 576	0.33 568

DDUNet	1.06 602	2.56 676	0.68 497	1.21 647	1.26 654	1.03 564	0.69 586	1.11 512	0.94 493	0.96 527	1.22 538	1.27 574	0.82 549	0.93 538	0.72 521	0.84 646	0.38 623	1.99 660	0.60 643	1.10 650	0.85 644

ADCP+	1.06 602	0.35 517	1.51 628	0.49 510	0.51 602	1.45 616	0.55 540	1.25 581	1.03 531	1.16 585	1.15 522	1.10 549	1.07 598	1.56 618	6.75 675	0.19 411	0.16 447	0.23 481	0.21 482	0.28 527	0.21 469

Selective-IGEV-i16pb	1.07 604	0.24 394	9.45 671	0.41 347	0.32 490	1.76 634	0.59 553	1.00 461	1.54 622	0.66 336	1.20 536	0.98 510	0.57 414	0.78 472	0.62 492	0.27 538	0.17 467	0.18 329	0.20 459	0.21 443	0.23 494

SAMSARA	1.07 604	0.65 611	1.19 597	1.06 644	0.90 638	1.76 634	1.76 669	1.46 618	1.44 614	1.51 616	1.16 527	2.00 632	1.14 603	1.48 614	1.31 612	0.39 607	0.44 639	0.35 584	0.38 605	0.49 613	0.49 627

SANet	1.07 604	0.41 556	1.06 579	0.48 495	0.30 451	1.41 611	0.94 626	1.42 614	3.36 665	1.58 620	2.43 634	2.33 640	1.70 640	1.34 605	1.07 593	0.28 549	0.24 555	0.26 530	0.23 516	0.34 565	0.30 549

zh-mn7	1.08 607	0.65 611	4.00 660	0.52 553	0.38 540	1.16 590	0.62 563	1.15 533	1.77 635	1.74 631	2.31 627	1.17 565	0.91 569	2.10 645	1.77 630	0.24 508	0.21 529	0.22 460	0.22 500	0.25 505	0.28 533

zh-sn7	1.09 608	0.75 620	3.23 654	0.57 586	0.42 564	1.11 580	0.89 620	1.19 550	1.27 595	1.41 611	1.98 621	1.25 571	1.47 627	1.99 642	2.62 651	0.26 528	0.26 569	0.26 530	0.27 563	0.35 570	0.30 549

Ntro	1.09 608	0.97 641	0.91 564	1.44 652	1.19 653	1.69 631	0.80 610	1.35 602	1.25 591	1.00 544	1.29 555	1.31 580	0.97 586	1.26 595	0.84 542	0.84 646	0.43 637	1.36 652	0.50 636	1.56 654	0.78 640

MFN_U_SF_RVC	1.09 608	0.59 602	1.97 639	0.67 618	0.44 577	1.93 638	0.60 556	1.85 646	1.36 603	1.61 623	1.54 595	1.95 631	1.37 621	1.64 625	1.73 626	0.40 611	0.37 621	0.45 611	0.48 631	0.44 600	0.44 611

AANet	1.13 611	1.01 643	2.99 652	0.44 433	0.37 530	0.91 538	0.54 535	1.27 585	2.31 651	2.35 651	2.37 633	2.22 635	1.53 629	1.18 582	1.43 619	0.32 578	0.23 546	0.28 551	0.25 541	0.35 570	0.33 568

Wz-Net-TNSev	1.14 612	1.06 646	4.32 663	0.49 510	0.42 564	1.51 619	1.11 639	1.48 620	1.40 610	1.22 597	1.26 548	1.58 617	1.43 625	1.76 631	1.70 625	0.32 578	0.31 601	0.26 530	0.30 577	0.41 594	0.41 603

ADCMid	1.14 612	0.52 592	2.23 643	0.53 563	0.43 570	1.07 571	0.75 603	1.23 570	1.05 541	2.15 645	1.44 583	1.50 609	1.43 625	1.56 618	5.01 669	0.26 528	0.24 555	0.29 560	0.31 585	0.37 581	0.33 568

MFMNet_re	1.14 612	0.97 641	1.19 597	0.99 638	0.95 642	1.25 601	1.22 646	1.39 609	1.55 623	1.69 630	1.67 604	1.21 567	1.53 629	1.12 575	0.99 582	0.87 648	0.75 659	0.79 641	0.75 650	0.90 639	0.94 648

WCMA_ROB	1.14 612	0.36 522	0.76 537	0.49 510	0.44 577	1.23 599	0.67 576	1.11 512	1.23 583	2.84 661	3.95 665	3.28 655	1.83 646	1.25 594	0.99 582	0.44 617	0.34 615	0.34 582	0.37 602	0.41 594	0.40 600

AnyNet_C32	1.16 616	0.62 608	2.40 646	0.57 586	0.55 611	1.41 611	1.34 655	1.18 549	1.24 585	1.49 613	1.42 577	1.39 597	1.20 612	1.55 616	4.82 667	0.29 556	0.28 582	0.29 560	0.34 597	0.38 585	0.42 604

222	1.18 617	0.22 334	0.44 309	0.37 201	0.22 185	0.79 506	0.37 377	1.31 593	0.89 465	0.92 511	1.08 494	0.72 407	0.71 509	0.66 389	13.89 683	0.20 435	0.15 415	0.17 276	0.16 320	0.18 367	0.19 426

WZ-Net	1.19 618	0.59 602	4.07 661	0.62 604	0.51 602	1.34 606	1.31 654	1.32 594	1.74 634	1.53 619	1.65 600	1.74 622	1.28 617	2.25 652	2.01 639	0.27 538	0.21 529	0.23 481	0.25 541	0.40 588	0.39 597

MSMD_ROB	1.21 619	0.49 576	0.62 461	0.59 592	0.50 598	1.62 627	0.67 576	1.23 570	1.24 585	2.45 654	3.77 659	3.09 652	2.98 666	1.32 602	0.81 537	0.45 619	0.41 630	0.49 623	0.51 638	0.47 610	0.44 611

pmcnn	1.23 620	0.29 480	0.96 568	0.40 311	0.23 233	0.95 547	0.69 586	1.16 541	1.28 597	1.67 629	2.33 629	11.15 683	0.86 559	0.93 538	0.88 556	0.15 239	0.12 274	0.12 42	0.10 74	0.15 250	0.15 306

NVStereoNet_ROB	1.24 621	0.90 634	1.13 588	0.86 634	0.88 637	1.11 580	0.99 631	1.42 614	1.53 620	1.59 622	2.48 635	2.24 637	1.53 629	1.96 641	1.30 611	0.76 644	0.70 652	0.78 640	1.00 664	0.71 636	0.88 646
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	1.25 622	0.36 522	0.72 517	0.38 236	0.30 451	0.71 477	0.43 465	1.13 520	0.75 364	1.50 615	0.95 428	3.29 656	1.59 635	1.20 585	1.36 614	0.41 612	8.41 687	0.40 602	0.41 616	0.36 576	0.33 568

SPS-STEREO	1.25 622	0.93 635	1.06 579	1.04 642	1.03 649	1.41 611	0.91 624	1.51 626	1.19 576	2.09 643	1.83 612	1.94 630	1.39 622	1.62 622	1.39 617	0.97 651	0.94 670	0.90 645	0.89 657	0.96 644	0.96 651
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 624	0.67 614	1.28 606	0.74 628	0.62 623	1.50 618	0.84 615	1.99 649	2.96 660	2.18 646	2.36 632	1.85 627	1.95 650	1.92 638	1.94 637	0.39 607	0.36 620	0.49 623	0.37 602	0.51 616	0.64 635

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 625	0.87 632	1.76 635	0.86 634	0.56 614	4.29 670	1.79 670	1.50 623	1.98 641	1.61 623	1.85 614	1.84 625	1.41 623	1.89 636	1.36 614	0.48 625	0.40 629	0.56 629	0.57 641	0.69 634	0.48 624

MeshStereo	1.34 625	0.43 560	0.54 430	0.44 433	0.34 511	1.66 628	0.60 556	1.94 647	1.37 605	4.47 674	3.25 650	4.71 665	1.94 649	1.92 638	1.17 602	0.35 597	0.35 617	0.37 594	0.31 585	0.32 552	0.32 563
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	1.35 627	1.49 657	1.19 597	1.88 661	1.45 655	1.48 617	1.07 637	1.61 636	1.55 623	1.20 595	1.59 598	1.54 613	1.13 602	1.34 605	0.97 578	1.36 664	0.70 652	1.82 658	0.79 653	1.71 657	1.07 657

ACVNet-4b	1.35 627	1.31 652	1.10 584	1.90 662	1.59 657	1.92 637	0.77 605	1.52 629	1.62 631	1.05 563	1.60 599	2.11 634	0.94 580	1.64 625	0.77 531	1.30 661	0.35 617	2.03 664	0.67 647	1.88 665	0.84 643

SGM+DAISY	1.35 627	0.94 637	1.25 604	0.96 637	1.00 647	1.52 620	1.02 634	1.34 598	1.21 580	2.64 656	2.65 643	2.44 642	1.56 633	1.64 625	1.26 608	0.97 651	0.95 671	0.90 645	0.90 658	0.94 642	0.96 651

FCDSN-DC	1.39 630	0.56 598	0.65 482	0.74 628	0.59 620	1.38 608	0.63 565	1.35 602	1.39 608	3.26 668	4.50 671	4.61 663	2.63 661	1.58 620	1.03 588	0.46 621	0.42 632	0.48 620	0.47 629	0.50 615	0.50 628
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 631	0.20 253	0.48 371	0.44 433	0.25 296	0.29 128	0.31 258	0.65 273	0.68 323	0.97 532	0.86 384	0.67 384	0.62 448	0.64 373	20.63 688	0.16 295	0.11 213	0.19 373	0.15 286	0.19 401	0.12 179

ACVNet_1	1.46 632	1.33 653	1.12 587	1.91 663	1.62 658	1.83 636	0.98 629	2.00 650	1.85 639	1.39 610	1.53 594	2.32 639	1.53 629	1.34 605	1.11 596	1.30 661	0.50 644	2.06 666	0.58 642	1.93 667	0.95 650

EDNetEfficient	1.46 632	0.80 625	6.12 666	0.47 487	0.39 546	0.69 467	0.83 612	0.90 423	2.77 659	3.50 670	1.96 620	1.66 619	2.03 652	1.26 595	4.18 665	0.21 452	0.18 489	0.21 445	0.20 459	0.41 594	0.39 597

ADCS	1.51 634	0.61 605	3.42 655	0.59 592	0.51 602	1.27 603	1.08 638	1.59 633	1.81 637	1.91 639	1.66 602	1.51 612	1.42 624	1.94 640	8.60 677	0.33 587	0.32 607	0.33 580	0.36 601	0.44 600	0.42 604

AnyNet_C01	1.56 635	1.05 644	7.45 668	0.64 607	0.54 609	1.99 639	1.38 657	1.43 616	1.36 603	1.63 626	1.92 617	1.84 625	1.33 620	2.40 654	4.03 662	0.33 587	0.32 607	0.32 575	0.34 597	0.44 600	0.45 615

FC-DCNN	1.59 636	0.51 584	0.66 488	0.61 600	0.49 596	1.56 622	0.70 591	1.66 639	1.53 620	4.64 675	4.62 672	5.85 672	3.34 670	1.84 635	1.11 596	0.46 621	0.42 632	0.47 615	0.46 622	0.48 611	0.46 616

DispFullNet	1.60 637	2.63 677	2.75 650	2.56 672	1.79 665	1.24 600	0.47 488	1.37 607	1.45 615	1.87 635	1.50 590	1.55 614	2.46 656	2.04 644	1.04 591	0.59 637	0.18 489	2.32 669	0.68 648	2.29 671	1.14 659

ELAS_RVC	1.60 637	0.61 605	1.01 575	0.70 624	0.56 614	2.00 640	1.89 672	1.96 648	2.65 656	3.33 669	3.26 651	3.03 649	3.41 671	2.49 656	2.09 641	0.52 631	0.45 640	0.50 625	0.48 631	0.54 623	0.52 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 639	0.61 605	0.95 566	0.68 621	0.55 611	3.01 663	1.55 663	2.39 655	2.33 652	3.64 671	3.89 663	2.75 646	2.90 665	2.15 648	2.27 648	0.52 631	0.45 640	0.50 625	0.48 631	0.54 623	0.52 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 640	0.51 584	0.65 482	0.61 600	0.49 596	1.61 625	0.70 591	1.75 645	1.56 626	4.74 678	4.91 674	6.46 676	3.31 668	1.91 637	1.11 596	0.46 621	0.42 632	0.47 615	0.46 622	0.48 611	0.46 616

ACVNet_2	1.65 640	1.27 651	1.41 623	1.75 657	1.62 658	2.22 645	1.20 643	2.30 654	2.62 655	1.78 633	2.56 638	3.03 649	1.61 636	1.54 615	1.12 600	1.06 654	0.58 649	1.82 658	0.70 649	1.82 661	0.96 651

DStereoSA	1.73 642	0.63 609	1.57 630	0.80 632	0.79 634	1.26 602	1.30 650	1.34 598	1.43 611	1.24 600	7.52 681	0.92 494	7.68 678	1.65 629	2.29 649	0.41 612	0.29 587	0.63 634	0.60 643	1.04 647	1.18 664

IMH-64-1	1.86 643	1.62 662	1.16 591	2.20 666	1.89 667	2.33 646	1.30 650	2.89 659	2.29 649	1.66 627	2.80 646	2.49 643	1.61 636	2.10 645	1.78 632	1.60 665	0.74 655	2.43 670	1.02 665	2.12 668	1.17 662

IMH-64	1.86 643	1.62 662	1.16 591	2.20 666	1.89 667	2.33 646	1.30 650	2.89 659	2.29 649	1.66 627	2.80 646	2.49 643	1.61 636	2.10 645	1.78 632	1.60 665	0.74 655	2.43 670	1.02 665	2.12 668	1.17 662

DStereoFS	1.87 645	0.85 631	1.03 576	0.75 631	0.62 623	2.04 642	0.65 570	1.74 644	1.55 623	1.52 618	1.90 616	2.36 641	12.92 683	3.85 669	1.74 627	0.44 617	0.31 601	0.82 643	0.46 622	0.84 638	1.10 658

WAO-7	1.90 646	1.20 648	1.35 616	1.27 649	1.06 652	2.84 656	1.56 664	3.23 664	3.06 663	2.23 648	3.33 655	3.17 653	2.28 655	3.12 660	2.21 643	1.02 653	0.91 666	1.06 649	1.03 667	1.04 647	0.97 654

PWCK	1.92 647	1.66 665	3.12 653	1.65 654	0.91 640	2.84 656	2.26 676	2.10 651	2.41 654	2.36 652	2.31 627	2.22 635	1.82 644	3.43 663	2.03 640	1.61 667	0.71 654	1.51 653	0.82 655	1.69 656	0.91 647

MonStereo1	1.98 648	1.48 656	1.43 625	1.81 660	1.69 663	2.88 659	0.78 607	2.47 656	3.47 666	2.20 647	4.36 670	3.39 658	2.50 658	2.18 649	1.58 622	1.19 656	0.54 645	1.65 655	0.87 656	1.78 659	1.29 668

Dean	1.98 648	1.36 654	1.36 620	2.12 665	1.81 666	2.74 651	1.36 656	3.37 668	3.80 670	2.08 642	3.32 654	3.21 654	1.82 644	1.71 630	1.67 624	1.27 658	0.77 661	1.99 660	0.90 658	1.86 662	1.03 656

RTS	1.98 648	0.96 638	11.36 675	0.65 612	0.57 617	2.77 654	1.40 658	1.39 609	2.26 646	1.89 636	2.56 638	1.32 585	1.25 614	5.20 673	4.05 663	0.31 566	0.22 536	0.29 560	0.29 575	0.40 588	0.37 588

RTSA	1.98 648	0.96 638	11.36 675	0.65 612	0.57 617	2.77 654	1.40 658	1.39 609	2.26 646	1.89 636	2.56 638	1.32 585	1.25 614	5.20 673	4.05 663	0.31 566	0.22 536	0.29 560	0.29 575	0.40 588	0.37 588

WAO-6	2.04 652	1.50 658	1.16 591	1.70 655	1.67 662	2.69 650	1.44 661	3.06 661	3.63 669	1.98 640	3.27 652	3.54 661	2.07 653	2.36 653	2.22 645	1.31 663	0.91 666	2.04 665	1.22 674	1.73 658	1.27 667

IMH	2.04 652	1.62 662	1.20 600	2.20 666	1.89 667	2.91 662	1.30 650	3.11 662	3.03 661	1.81 634	3.35 656	3.03 649	1.90 647	2.48 655	1.80 634	1.66 668	0.77 661	2.45 672	1.04 668	2.15 670	1.19 666

LVE	2.12 654	1.44 655	1.36 620	1.99 664	1.78 664	2.75 652	1.79 670	2.82 658	3.95 671	1.90 638	4.33 669	3.52 660	1.81 643	2.24 651	1.74 627	1.74 669	0.87 664	2.06 666	1.13 670	1.91 666	1.35 669

MADNet+	2.23 655	2.43 673	10.85 674	1.22 648	0.91 640	2.76 653	1.40 658	2.12 652	1.67 633	1.32 605	1.74 608	1.86 628	1.74 642	6.25 675	4.41 666	0.65 639	0.64 650	0.58 632	0.54 640	0.80 637	0.76 639

KSHMR	2.57 656	1.93 668	1.69 631	2.63 674	2.42 674	2.86 658	2.07 673	3.27 666	6.50 675	2.49 655	3.36 657	3.41 659	1.92 648	2.49 656	1.94 637	2.13 675	1.40 678	2.79 680	1.50 678	2.73 676	1.77 672

notaker	2.76 657	2.29 672	1.80 636	2.96 676	2.58 678	2.90 661	1.75 668	3.24 665	3.05 662	2.78 659	4.24 668	6.15 675	2.51 659	3.34 662	2.75 653	2.31 677	1.18 674	3.00 681	1.65 679	2.84 679	1.97 674

JetBlue	2.78 658	1.26 650	7.04 667	1.16 646	1.48 656	8.00 678	6.02 683	2.60 657	1.92 640	2.12 644	2.64 642	3.34 657	3.05 667	6.49 676	3.39 658	0.78 645	0.76 660	0.75 637	0.76 651	0.97 646	1.18 664

WAO-8	2.92 659	1.55 660	1.35 616	1.79 658	1.63 660	5.23 672	1.22 646	4.58 675	12.56 682	2.84 661	4.07 667	4.83 666	2.72 663	3.49 664	2.25 646	1.27 658	0.91 666	1.99 660	1.15 672	1.86 662	1.15 660

Venus	2.92 659	1.55 660	1.35 616	1.79 658	1.63 660	5.23 672	1.22 646	4.58 675	12.56 682	2.84 661	4.06 666	4.83 666	2.72 663	3.49 664	2.25 646	1.27 658	0.91 666	1.99 660	1.15 672	1.86 662	1.15 660

ktn	2.98 661	2.25 671	1.73 634	2.84 675	2.53 677	3.76 669	2.15 674	3.70 670	5.47 674	2.75 658	5.17 678	5.94 673	2.48 657	3.23 661	2.46 650	2.34 679	1.44 679	2.78 679	2.03 681	2.45 674	2.01 676

TorneroNet-64	3.44 662	1.86 666	1.42 624	2.58 673	2.28 672	6.87 675	1.68 666	4.70 677	12.03 679	2.31 650	5.59 679	8.25 679	2.55 660	3.97 670	2.73 652	1.81 670	0.74 655	2.57 674	1.07 669	2.35 672	1.44 670

UNDER WATER	3.46 663	2.07 670	3.64 658	3.09 677	2.48 675	3.75 668	2.42 678	3.31 667	13.77 684	2.90 665	2.95 649	5.84 671	3.69 672	3.69 666	3.48 661	2.07 674	1.11 673	2.70 678	1.40 676	2.84 679	1.98 675

light-stereo	3.53 664	1.05 644	10.69 673	9.45 685	6.82 682	2.10 643	0.64 568	3.71 671	2.70 658	4.77 679	4.98 675	6.83 677	1.32 618	6.71 677	1.35 613	1.20 657	1.29 677	0.66 635	0.77 652	1.79 660	1.85 673

UNDER WATER-64	3.53 664	2.01 669	3.94 659	3.22 679	2.49 676	5.41 674	2.60 679	3.43 669	12.41 681	3.03 666	2.68 644	6.07 674	4.04 673	3.79 668	3.33 657	2.02 673	1.24 676	2.63 675	1.46 677	2.78 677	2.08 677

MultiAttention	3.58 666	0.24 394	0.62 461	0.54 570	0.34 511	22.90 688	2.72 680	1.60 634	1.13 565	0.80 416	1.81 611	1.14 562	0.43 331	35.29 700	0.61 489	0.17 344	0.12 274	0.23 481	0.23 516	0.34 565	0.29 540

DPSimNet_ROB	3.58 666	2.45 674	8.57 669	2.53 670	2.37 673	2.88 659	3.77 682	3.14 663	3.23 664	4.71 677	3.86 662	4.68 664	4.87 676	4.07 671	5.62 670	2.33 678	2.33 681	2.47 673	2.52 682	2.51 675	2.64 679

MADNet++	4.03 668	2.70 678	3.44 657	3.72 681	3.44 681	4.44 671	3.52 681	3.95 673	3.61 668	4.46 673	4.98 675	4.10 662	4.58 675	7.00 679	5.89 671	3.74 681	3.67 685	3.27 683	2.71 684	3.70 683	3.66 682

SGM-ForestM	4.04 669	0.32 498	0.46 339	0.43 413	0.27 379	7.50 677	1.45 662	3.84 672	4.24 672	8.19 683	6.76 680	19.00 693	9.08 679	10.74 684	6.62 674	0.31 566	0.33 613	0.32 575	0.32 592	0.29 531	0.29 540

MANE	4.13 670	0.51 584	0.64 476	0.66 615	0.56 614	6.89 676	0.99 631	7.55 680	12.04 680	6.68 682	8.57 683	10.69 682	9.45 680	7.59 681	6.39 673	0.49 627	0.43 637	0.48 620	0.98 662	0.49 613	0.48 624

xyz-stereo	4.23 671	0.17 129	61.76 708	0.34 106	0.16 22	12.16 682	0.37 377	0.58 224	0.68 323	1.01 549	3.36 657	0.77 439	0.82 549	1.21 589	0.40 371	0.12 58	0.10 92	0.16 229	0.11 135	0.13 136	0.10 56

LE_ROB	4.42 672	0.24 394	2.75 650	0.42 392	0.23 233	1.57 623	0.90 623	1.71 643	17.88 693	16.56 695	4.88 673	5.17 670	18.85 695	1.63 624	14.62 684	0.17 344	0.14 384	0.16 229	0.16 320	0.19 401	0.17 375

TorneroNet	4.53 673	1.89 667	1.48 627	2.55 671	2.27 671	13.78 685	1.69 667	4.84 679	23.73 699	2.89 664	7.70 682	7.06 678	2.69 662	4.26 672	3.42 659	1.84 671	0.77 661	2.68 676	1.13 670	2.42 673	1.47 671

LSM	4.74 674	0.77 623	10.16 672	0.70 624	56.56 703	1.02 561	1.00 633	1.24 577	1.62 631	2.04 641	2.34 630	1.33 588	1.17 607	1.38 612	1.09 595	0.33 587	0.49 643	0.39 599	0.46 622	0.51 616	10.09 686

JetRed	5.27 675	5.84 680	12.81 678	2.36 669	2.83 679	12.23 683	10.50 686	4.46 674	3.60 667	3.86 672	3.83 661	4.85 668	4.18 674	6.78 678	11.96 681	2.17 676	2.96 684	2.18 668	1.97 680	3.38 682	2.68 680

tt	6.20 676	0.20 253	5.89 665	3.55 680	2.07 670	11.26 681	19.21 688	11.74 684	5.46 673	2.69 657	2.04 625	4.87 669	6.25 677	3.70 667	7.09 676	8.32 688	11.17 696	4.93 686	5.41 689	5.74 684	2.37 678

coex-ft	6.43 677	1.51 659	87.33 709	0.49 510	0.38 540	1.34 606	1.21 645	1.16 541	8.09 677	12.12 685	2.79 645	2.77 647	3.31 668	1.16 579	3.15 655	0.24 508	0.23 546	0.27 543	0.24 532	0.45 604	0.37 588

HanzoNet	6.76 678	2.45 674	4.22 662	3.19 678	2.94 680	3.62 667	2.28 677	4.79 678	7.20 676	14.00 691	13.19 690	17.49 689	22.30 696	13.25 685	6.19 672	4.20 682	1.93 680	3.10 682	2.56 683	3.35 681	2.88 681

TCMNet-wrong-test	8.97 679	10.42 684	8.74 670	19.56 687	17.61 687	12.53 684	9.01 685	13.59 686	2.18 645	4.64 675	5.11 677	14.63 685	11.09 682	7.19 680	9.73 678	5.56 687	0.89 665	3.77 684	3.11 685	10.34 688	9.80 685

EDNetEfficientorigin	9.93 680	1.15 647	175.16 710	0.48 495	0.36 523	1.04 568	0.68 581	1.24 577	2.69 657	3.17 667	2.50 636	2.30 638	2.07 653	1.76 631	2.21 643	0.20 435	0.18 489	0.24 498	0.19 434	0.51 616	0.50 628

DGTPSM_ROB	12.07 681	8.00 681	20.99 682	8.93 683	16.78 685	10.67 679	30.87 692	9.01 682	15.16 686	6.50 680	15.41 694	9.04 680	14.85 685	9.25 682	21.67 690	4.57 683	8.57 689	5.08 687	9.28 690	5.90 685	10.95 687

DPSMNet_ROB	12.08 682	8.00 681	21.00 683	8.97 684	16.79 686	10.67 679	30.89 693	9.02 683	15.17 687	6.51 681	15.41 694	9.04 680	14.85 685	9.27 683	21.67 690	4.58 684	8.57 689	5.09 689	9.29 693	5.90 685	10.95 687

USTest	12.99 683	14.18 685	20.00 681	16.24 686	14.97 684	20.80 687	31.95 694	16.20 689	10.91 678	8.79 684	9.48 684	13.94 684	10.50 681	16.11 686	21.44 689	3.17 680	4.82 686	5.08 687	5.36 688	8.81 687	7.13 684

BEATNet-Init1	15.13 684	0.82 629	50.86 707	0.72 627	0.53 607	38.10 700	7.03 684	11.83 685	14.25 685	29.78 705	30.17 705	48.21 708	22.64 697	26.78 697	18.11 687	0.42 616	0.38 623	0.47 615	0.46 622	0.51 616	0.48 624

Selective-IGEV-i1pa	15.35 685	22.27 694	18.31 680	1.71 656	0.87 636	28.61 699	12.26 687	25.48 700	20.48 697	19.78 696	22.75 696	28.20 698	22.64 697	29.07 698	17.31 686	12.88 694	2.88 682	6.84 690	0.99 663	1.67 655	12.03 694

iinet-test	16.76 686	17.57 686	22.97 685	19.69 688	18.39 688	24.48 689	34.18 695	20.02 690	15.35 688	12.55 686	12.85 685	18.13 691	15.39 688	19.59 687	24.25 692	8.86 690	8.72 691	8.95 692	9.28 690	12.74 689	11.26 690

IINet	16.76 686	17.57 686	22.97 685	19.69 688	18.39 688	24.48 689	34.18 695	20.02 690	15.35 688	12.55 686	12.85 685	18.13 691	15.39 688	19.59 687	24.25 692	8.86 690	8.72 691	8.95 692	9.28 690	12.74 689	11.26 690

DPSM_ROB	17.78 688	18.63 689	24.31 691	20.90 691	19.47 690	25.97 692	36.21 698	21.23 697	16.24 691	13.38 689	14.06 692	19.18 694	16.30 690	20.78 690	25.67 695	9.38 692	9.23 694	9.49 694	9.82 694	13.51 692	11.91 692

DPSM	17.78 688	18.63 689	24.31 691	20.90 691	19.47 690	25.97 692	36.21 698	21.23 697	16.24 691	13.38 689	14.06 692	19.18 694	16.30 690	20.78 690	25.67 695	9.38 692	9.23 694	9.49 694	9.82 694	13.51 692	11.91 692

DLNR-FE	20.05 690	36.38 698	38.08 695	170.06 710	60.08 704	0.23 38	0.20 40	14.13 688	0.36 146	0.44 229	0.66 283	0.43 241	0.21 70	0.63 358	0.28 224	5.38 685	0.10 92	0.15 192	0.11 135	73.09 709	0.11 123

DLNR_Zeroshot_test	20.09 691	36.28 697	38.04 694	169.85 709	61.80 705	0.23 38	0.20 40	13.88 687	0.37 163	0.44 229	0.66 283	0.43 241	0.21 70	0.62 347	0.28 224	5.46 686	0.10 92	0.15 192	0.11 135	72.60 708	0.11 123

LRCNet_RVC	21.24 692	31.15 696	21.41 684	28.98 694	23.82 693	3.13 664	0.60 556	20.96 696	1.59 627	25.58 697	28.15 701	21.99 696	14.79 684	21.94 696	16.41 685	28.89 706	14.87 697	33.53 703	31.28 703	29.51 704	26.16 701

HaxPig	31.96 693	37.24 699	34.27 693	24.37 693	24.88 694	18.26 686	19.86 689	20.64 695	28.52 700	35.97 706	38.75 706	25.57 697	28.72 700	33.88 699	34.39 700	35.94 707	38.87 708	37.80 704	40.48 706	39.68 705	41.15 706

Anonymous_1	33.25 694	18.26 688	23.92 687	20.54 690	21.28 692	25.59 691	35.94 697	22.01 699	15.57 690	13.33 688	13.49 691	18.08 690	15.29 687	20.36 689	24.60 694	16.28 698	8.84 693	66.59 707	118.00 709	155.73 712	11.23 689

RAFT-FEzeroshot	35.73 695	37.45 701	48.67 701	42.23 699	39.22 699	52.25 702	73.13 707	42.62 705	32.59 702	26.71 699	27.70 697	38.57 702	32.57 701	41.68 706	51.67 707	18.75 700	18.58 704	19.15 697	19.78 698	27.21 697	23.98 697

RAFT-FE	35.73 695	37.45 701	48.67 701	42.23 699	39.22 699	52.25 702	73.13 707	42.62 705	32.59 702	26.71 699	27.70 697	38.57 702	32.57 701	41.68 706	51.67 707	18.75 700	18.58 704	19.15 697	19.78 698	27.21 697	23.98 697

CasAABBNet	35.74 697	37.43 700	48.72 703	42.22 698	39.20 697	52.24 701	73.12 706	42.61 704	32.62 705	26.78 702	27.95 699	38.58 704	32.60 703	41.67 704	51.65 706	18.74 699	18.57 703	19.15 697	19.77 697	27.20 695	23.98 697

Hybrid-DGEV	35.78 698	37.50 704	48.96 706	42.25 701	39.20 697	52.33 706	73.10 705	42.63 707	32.52 701	26.62 698	28.31 704	38.50 701	32.87 704	41.67 704	51.55 703	18.77 703	18.56 702	19.18 701	19.83 701	27.20 695	23.97 696

FlowAnything	35.81 699	37.53 705	48.80 704	42.20 697	39.22 699	52.25 702	73.16 709	42.56 703	32.89 707	26.76 701	28.30 702	38.69 706	33.09 706	41.63 703	51.62 705	18.76 702	18.59 707	19.21 702	19.92 702	27.16 694	23.91 695

Selective-RAFT-Error	35.84 700	37.49 703	48.83 705	42.26 702	39.24 702	52.30 705	73.09 704	42.66 708	32.61 704	26.80 703	28.30 702	38.84 707	33.51 707	41.68 706	51.59 704	18.82 704	18.58 704	19.17 700	19.80 700	27.28 699	24.05 700

xxxxx1	36.64 701	19.51 691	24.21 688	61.66 704	64.63 706	27.28 695	40.10 700	20.25 692	18.63 694	14.07 692	12.97 687	17.26 686	17.36 692	21.70 693	27.93 697	13.18 695	18.50 699	111.26 710	133.37 710	29.24 701	39.73 703

tt_ll	36.64 701	19.51 691	24.21 688	61.66 704	64.63 706	27.28 695	40.10 700	20.25 692	18.63 694	14.07 692	12.97 687	17.26 686	17.36 692	21.70 693	27.93 697	13.18 695	18.50 699	111.26 710	133.37 710	29.24 701	39.73 703

ff	36.64 701	19.51 691	24.21 688	61.66 704	64.63 706	27.28 695	40.10 700	20.25 692	18.63 694	14.07 692	12.97 687	17.26 686	17.36 692	21.70 693	27.93 697	13.18 695	18.50 699	111.26 710	133.37 710	29.24 701	39.73 703

MEDIAN_ROB	37.38 704	40.85 708	40.60 697	32.31 695	31.85 695	27.20 694	24.55 690	29.10 701	33.19 708	42.09 710	41.76 708	33.35 699	34.39 708	39.78 702	37.07 701	43.64 709	44.10 710	44.12 706	43.40 708	41.51 707	42.76 708

AVERAGE_ROB	37.58 705	40.13 707	40.15 696	34.81 696	33.82 696	28.55 698	25.10 691	32.02 702	34.06 709	41.28 709	40.66 707	34.46 700	34.81 709	39.18 701	37.57 702	42.78 708	43.44 709	43.82 705	43.03 707	40.47 706	41.51 707

LSM0	38.95 706	37.60 706	48.58 700	43.57 703	91.06 709	52.57 707	72.57 703	43.17 709	32.63 706	26.97 704	27.97 700	38.65 705	32.94 705	41.86 709	51.78 709	18.89 705	18.41 698	19.13 696	19.63 696	27.29 700	33.77 702

PML	40.80 707	29.24 695	11.87 677	7.20 682	14.47 683	92.13 710	213.69 713	7.63 681	23.35 698	74.72 712	190.14 713	50.17 709	26.15 699	21.39 692	12.70 682	8.76 689	2.92 683	8.45 691	3.25 686	13.26 691	4.42 683

RSGM-EC	74.81 708	63.03 709	41.60 698	97.74 707	92.11 710	74.93 708	114.81 710	53.77 710	38.96 710	39.88 707	48.98 709	90.73 710	64.81 710	139.63 710	128.53 711	93.27 710	53.96 711	95.12 708	38.31 704	81.45 710	44.63 709

acva	74.81 708	63.03 709	41.60 698	97.74 707	92.11 710	74.93 708	114.81 710	53.77 710	38.96 710	39.88 707	48.98 709	90.73 710	64.81 710	139.63 710	128.53 711	93.27 710	53.96 711	95.12 708	38.31 704	81.45 710	44.63 709

Selective-IGEV-i16pa	78.59 710	120.99 711	16.46 679	1.04 642	0.66 627	181.07 712	2.17 675	153.90 713	139.75 713	56.45 711	153.05 711	107.32 712	157.92 713	200.46 713	96.57 710	94.09 712	1.23 675	2.69 677	0.31 585	0.96 644	84.68 711

test_example2	176.61 711	205.14 712	198.86 711	188.60 711	190.98 712	152.67 711	170.61 712	94.86 712	123.55 712	178.88 713	179.48 712	158.94 713	141.34 712	192.61 712	198.96 713	203.76 713	236.37 713	164.13 713	173.55 713	218.58 713	160.41 712

GS-Stereo							0.30 230	0.42 110	0.27 58	0.30 127	0.28 94	0.23 64	0.21 70	0.32 59	0.22 68	0.16 295	0.09 26	0.12 42	0.10 74	0.14 186	0.12 179

FSD					0.46 589	0.48 334	0.52 526	0.53 199	0.48 241	0.48 247	0.48 205	0.49 272	0.48 362	0.51 233	0.49 441	0.45 619	0.42 632	0.47 615	0.46 622	0.46 607

ccccc		429.19 713		507.10 712	501.20 713	356.95 713		380.82 714		334.51 714		372.86 714		499.17 714		561.44 714	431.22 714	334.28 714	290.86 714	540.88 714

ASD4		8.86 683

Low-res two-view benchmark