Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 42	0.17 16	0.22 1	0.19 11	0.13 109	0.10 92	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 39	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 48	0.20 59	0.23 2	0.20 29	0.13 109	0.09 26	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 116	0.19 45	0.26 8	0.21 48	0.12 59	0.09 26	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 132	0.21 71	0.25 4	0.21 48	0.12 59	0.09 26	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 62	0.20 130	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 70	0.10 13	0.09 26	0.14 150	0.13 218	0.10 6	0.10 57

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 22	0.24 52	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 48	0.14 2	0.32 59	0.19 11	0.13 109	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.11 30	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 22	0.23 39	0.20 39	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 31	0.19 45	0.26 8	0.21 48	0.13 109	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 56	0.26 37	0.29 12	0.14 2	0.25 70	0.23 105	0.25 6	0.19 14	0.20 15	0.16 10	0.19 23	0.18 30	0.30 42	0.21 48	0.14 168	0.10 92	0.11 3	0.10 76	0.11 30	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 62	0.23 237	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 55	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 93	0.20 29	0.11 35	0.09 26	0.15 195	0.14 257	0.10 6	0.10 57

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 63	0.30 23	0.19 95	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 23	0.18 30	0.33 74	0.19 11	0.13 109	0.09 26	0.13 98	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 63	0.30 23	0.20 130	0.20 19	0.19 23	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 17	0.17 16	0.33 74	0.19 11	0.13 109	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 48	0.33 78	0.17 36	0.24 52	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 63	0.15 6	0.31 50	0.20 29	0.12 59	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 48	0.34 108	0.15 4	0.27 96	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 63	0.15 6	0.32 59	0.20 29	0.11 35	0.09 26	0.13 98	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 105	0.29 12	0.23 237	0.17 9	0.20 39	0.27 14	0.18 9	0.24 55	0.25 65	0.15 1	0.17 16	0.26 8	0.18 4	0.15 243	0.12 278	0.17 279	0.17 378	0.13 139	0.10 57

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 95	0.27 96	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 24	0.20 21	0.29 121	0.20 59	0.29 27	0.22 70	0.12 59	0.10 92	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 32	0.28 69	0.20 15	0.35 147	0.18 17	0.17 16	0.31 50	0.24 125	0.14 168	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.11 30	0.10 57
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 95	0.27 96	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 24	0.20 21	0.29 121	0.19 45	0.29 27	0.21 48	0.12 59	0.10 92	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 22	0.19 15	0.17 3	0.42 110	0.24 37	0.23 44	0.21 26	0.17 6	0.16 13	0.45 178	0.19 11	0.13 109	0.09 26	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 126

S2M2_XL	0.19 14	0.18 170	0.27 48	0.27 2	0.20 130	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 24	0.26 74	0.17 6	0.17 16	0.24 3	0.21 48	0.17 348	0.16 450	0.15 195	0.13 218	0.15 254	0.12 183
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 70	0.34 108	0.16 22	0.26 78	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 24	0.15 5	0.23 63	0.20 59	0.32 59	0.20 29	0.15 243	0.10 92	0.13 98	0.09 12	0.12 90	0.11 126

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 40	0.16 22	0.16 6	0.20 39	0.29 18	0.20 18	0.23 44	0.20 21	0.22 48	0.14 2	0.52 243	0.24 125	0.13 109	0.10 92	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

PointNet	0.20 22	0.15 56	0.25 26	0.32 62	0.18 65	0.29 129	0.23 105	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 55	0.28 116	0.17 16	0.34 83	0.20 29	0.13 109	0.11 216	0.13 98	0.10 76	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 22	0.14 24	0.31 105	0.31 40	0.23 237	0.24 52	0.21 64	0.31 25	0.30 89	0.21 24	0.19 18	0.24 78	0.19 45	0.31 50	0.20 29	0.13 109	0.11 216	0.13 98	0.10 76	0.10 6	0.11 126

LACA3	0.20 22	0.17 133	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 185	0.25 135	0.29 18	0.22 22	0.23 44	0.21 26	0.21 42	0.22 85	0.44 173	0.19 11	0.13 109	0.10 92	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

LACA2	0.20 22	0.15 56	0.26 37	0.30 23	0.15 4	0.29 129	0.29 213	0.30 21	0.22 22	0.21 24	0.23 41	0.28 116	0.20 59	0.34 83	0.19 11	0.13 109	0.10 92	0.10 1	0.09 12	0.12 90	0.09 6

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 65	0.24 52	0.21 64	0.39 80	0.31 99	0.21 24	0.22 36	0.17 6	0.17 16	0.34 83	0.19 11	0.13 109	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 220	0.17 3	0.40 90	0.22 22	0.21 24	0.21 26	0.20 31	0.24 109	0.33 74	0.25 156	0.13 109	0.09 26	0.11 3	0.09 12	0.12 90	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 37	0.30 23	0.19 95	0.23 39	0.18 12	0.36 55	0.26 55	0.20 15	0.23 41	0.27 110	0.16 13	0.30 42	0.23 108	0.12 59	0.10 92	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 36	0.29 129	0.20 39	0.39 80	0.22 22	0.22 38	0.21 26	0.26 102	0.20 59	0.30 42	0.20 29	0.13 109	0.12 278	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 22	0.15 56	0.26 37	0.33 78	0.19 95	0.23 39	0.18 12	0.41 101	0.34 125	0.22 38	0.21 26	0.19 23	0.18 30	0.28 15	0.22 70	0.14 168	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.10 6	0.10 57

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 48	0.33 78	0.18 65	0.17 9	0.21 64	0.32 32	0.23 31	0.25 66	0.34 140	0.22 48	0.24 109	0.27 13	0.21 48	0.09 1	0.09 26	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 40	0.20 130	0.23 39	0.19 23	0.40 90	0.29 81	0.22 38	0.34 140	0.20 31	0.15 6	0.31 50	0.19 11	0.11 35	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.10 6	0.10 57

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 48	0.33 78	0.17 36	0.38 258	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 55	0.15 5	0.26 102	0.17 16	0.32 59	0.21 48	0.13 109	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.11 30	0.10 57

MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LCMNet	0.21 37	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 130	0.26 78	0.19 23	0.38 72	0.43 208	0.21 24	0.21 26	0.27 110	0.17 16	0.36 97	0.23 108	0.12 59	0.11 216	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 37	0.14 24	0.26 37	0.34 108	0.14 2	0.40 277	0.27 178	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 116	0.29 187	0.32 59	0.20 29	0.10 13	0.08 2	0.11 3	0.10 76	0.11 30	0.10 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 37	0.19 211	0.29 70	0.31 40	0.17 36	0.25 70	0.23 105	0.36 55	0.28 69	0.27 95	0.24 55	0.18 17	0.21 71	0.40 129	0.21 48	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 57

asd	0.21 37	0.18 170	0.29 70	0.32 62	0.18 65	0.27 96	0.22 81	0.35 49	0.22 22	0.31 134	0.22 36	0.19 23	0.21 71	0.44 173	0.21 48	0.10 13	0.08 2	0.11 3	0.10 76	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 37	0.20 257	0.29 70	0.30 23	0.17 36	0.24 52	0.26 156	0.32 32	0.28 69	0.32 149	0.28 95	0.19 23	0.17 16	0.29 27	0.21 48	0.10 13	0.08 2	0.12 43	0.10 76	0.13 139	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 37	0.20 257	0.29 70	0.30 23	0.17 36	0.24 52	0.26 156	0.32 32	0.28 69	0.32 149	0.28 95	0.19 23	0.17 16	0.29 27	0.21 48	0.10 13	0.08 2	0.12 43	0.10 76	0.13 139	0.09 6

4w-stereo	0.21 37	0.19 211	0.31 105	0.31 40	0.17 36	0.29 129	0.19 23	0.31 25	0.21 20	0.31 134	0.24 55	0.20 31	0.24 109	0.41 139	0.22 70	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 76	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 37	0.18 170	0.31 105	0.32 62	0.18 65	0.31 166	0.25 135	0.31 25	0.23 31	0.28 109	0.35 147	0.18 17	0.17 16	0.39 121	0.21 48	0.10 13	0.08 2	0.11 3	0.10 76	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 37	0.18 170	0.28 63	0.29 12	0.17 36	0.23 39	0.34 316	0.36 55	0.28 69	0.34 160	0.26 74	0.17 6	0.22 85	0.36 97	0.23 108	0.10 13	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

111111	0.21 37	0.14 24	0.27 48	0.37 203	0.22 189	0.21 26	0.19 23	0.43 127	0.27 59	0.20 15	0.20 21	0.29 121	0.14 2	0.41 139	0.22 70	0.14 168	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.12 90	0.12 183

LG-G_1	0.21 37	0.13 3	0.30 84	0.34 108	0.16 22	0.52 353	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 24	0.21 26	0.26 102	0.19 45	0.37 107	0.20 29	0.14 168	0.10 92	0.13 98	0.09 12	0.11 30	0.10 57

LG-G	0.21 37	0.13 3	0.30 84	0.34 108	0.16 22	0.52 353	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 24	0.21 26	0.26 102	0.19 45	0.37 107	0.20 29	0.14 168	0.10 92	0.13 98	0.09 12	0.11 30	0.10 57

StereoAnything_RVC	0.21 37	0.68 618	0.39 244	0.28 7	0.15 4	0.23 39	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 85	0.30 42	0.18 4	0.16 299	0.09 26	0.12 43	0.08 1	0.16 303	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 37	0.15 56	0.27 48	0.37 203	0.19 95	0.22 30	0.18 12	0.42 110	0.35 138	0.22 38	0.28 95	0.24 78	0.18 30	0.27 13	0.22 70	0.12 59	0.09 26	0.12 43	0.10 76	0.12 90	0.10 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 51	0.15 56	0.35 181	0.33 78	0.17 36	0.23 39	0.25 135	0.42 110	0.24 37	0.26 77	0.26 74	0.21 42	0.30 206	0.31 50	0.20 29	0.10 13	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.12 90	0.10 57

aanet-new-16k	0.22 51	0.17 133	0.35 181	0.37 203	0.17 36	0.26 78	0.18 12	0.41 101	0.37 165	0.28 109	0.23 41	0.25 93	0.26 138	0.29 27	0.21 48	0.12 59	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.14 190	0.10 57

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 51	0.16 85	0.35 181	0.33 78	0.18 65	0.24 52	0.24 123	0.45 142	0.27 59	0.23 44	0.35 147	0.20 31	0.26 138	0.28 15	0.19 11	0.11 35	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.11 30	0.11 126

AdaDepth	0.22 51	0.17 133	0.32 125	0.37 203	0.18 65	0.34 209	0.22 81	0.33 43	0.23 31	0.21 24	0.21 26	0.20 31	0.20 59	0.56 277	0.21 48	0.10 13	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.11 30	0.12 183

qwe	0.22 51	0.18 170	0.28 63	0.31 40	0.18 65	0.29 129	0.21 64	0.38 72	0.32 113	0.35 169	0.30 109	0.20 31	0.20 59	0.43 161	0.21 48	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 90	0.09 6

2.25w	0.22 51	0.18 170	0.31 105	0.31 40	0.18 65	0.31 166	0.18 12	0.32 32	0.31 99	0.31 134	0.37 161	0.20 31	0.22 85	0.45 178	0.24 125	0.10 13	0.09 26	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 57

4.25_new	0.22 51	0.21 296	0.32 125	0.32 62	0.18 65	0.31 166	0.27 178	0.32 32	0.24 37	0.29 122	0.27 82	0.20 31	0.23 99	0.34 83	0.23 108	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 51	0.21 296	0.32 125	0.32 62	0.18 65	0.31 166	0.27 178	0.32 32	0.24 37	0.29 122	0.27 82	0.20 31	0.23 99	0.34 83	0.23 108	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 51	0.21 296	0.32 125	0.32 62	0.18 65	0.31 166	0.27 178	0.32 32	0.24 37	0.29 122	0.27 82	0.20 31	0.23 99	0.34 83	0.23 108	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 51	0.17 133	0.30 84	0.31 40	0.19 95	0.43 306	0.24 123	0.35 49	0.24 37	0.31 134	0.27 82	0.17 6	0.22 85	0.37 107	0.20 29	0.10 13	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 51	0.18 170	0.29 70	0.30 23	0.18 65	0.27 96	0.23 105	0.37 63	0.28 69	0.31 134	0.26 74	0.22 48	0.26 138	0.50 228	0.24 125	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 51	0.18 170	0.30 84	0.32 62	0.16 22	0.28 117	0.38 402	0.38 72	0.35 138	0.32 149	0.33 129	0.17 6	0.18 30	0.29 27	0.22 70	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 76	0.12 90	0.10 57

monsterstereo	0.22 51	0.14 24	0.26 37	0.34 108	0.18 65	0.21 26	0.20 39	0.37 63	0.35 138	0.33 156	0.40 174	0.19 23	0.18 30	0.45 178	0.21 48	0.11 35	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.13 139	0.08 1

monsters	0.22 51	0.14 24	0.26 37	0.31 40	0.19 95	0.23 39	0.19 23	0.44 135	0.33 119	0.36 174	0.30 109	0.16 4	0.18 30	0.43 161	0.19 11	0.11 35	0.09 26	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 57

SGD-Stereo	0.22 51	0.15 56	0.27 48	0.31 40	0.15 4	0.29 129	0.20 39	0.37 63	0.29 81	0.24 55	0.29 106	0.21 42	0.27 152	0.36 97	0.25 156	0.16 299	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.13 139	0.10 57

GREAT-IGEV	0.22 51	0.15 56	0.31 105	0.29 12	0.22 189	0.21 26	0.26 156	0.33 43	0.31 99	0.20 15	0.30 109	0.22 48	0.22 85	0.47 203	0.22 70	0.11 35	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.13 139	0.10 57
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 51	0.15 56	0.26 37	0.33 78	0.20 130	0.61 422	0.21 64	0.30 21	0.31 99	0.23 44	0.19 18	0.18 17	0.18 30	0.41 139	0.22 70	0.12 59	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.11 30	0.11 126

aanet-new-90k	0.23 68	0.16 85	0.45 325	0.35 151	0.17 36	0.33 194	0.27 178	0.38 72	0.26 55	0.20 15	0.24 55	0.21 42	0.35 261	0.46 194	0.17 1	0.11 35	0.09 26	0.12 43	0.10 76	0.14 190	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 68	0.16 85	0.41 268	0.35 151	0.17 36	0.38 258	0.25 135	0.36 55	0.25 50	0.23 44	0.31 123	0.24 78	0.35 261	0.43 161	0.17 1	0.10 13	0.09 26	0.12 43	0.10 76	0.13 139	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 68	0.17 133	0.39 244	0.34 108	0.18 65	0.38 258	0.20 39	0.36 55	0.26 55	0.24 55	0.28 95	0.25 93	0.35 261	0.25 4	0.21 48	0.11 35	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.14 190	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 68	0.17 133	0.30 84	0.35 151	0.16 22	0.35 220	0.25 135	0.40 90	0.30 89	0.25 66	0.24 55	0.25 93	0.36 288	0.41 139	0.19 11	0.10 13	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.12 90	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 68	0.16 85	0.37 209	0.34 108	0.16 22	0.24 52	0.24 123	0.43 127	0.36 148	0.26 77	0.27 82	0.23 63	0.35 261	0.28 15	0.20 29	0.10 13	0.09 26	0.13 98	0.09 12	0.12 90	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 68	0.16 85	0.30 84	0.36 179	0.17 36	0.26 78	0.26 156	0.33 43	0.30 89	0.27 95	0.30 109	0.23 63	0.34 255	0.42 150	0.18 4	0.13 109	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.15 254	0.10 57

aanet-new-32k	0.23 68	0.15 56	0.32 125	0.36 179	0.18 65	0.38 258	0.21 64	0.40 90	0.24 37	0.27 95	0.23 41	0.34 160	0.35 261	0.30 42	0.19 11	0.12 59	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.13 139	0.10 57

aanet-new-30k	0.23 68	0.15 56	0.32 125	0.36 179	0.18 65	0.38 258	0.21 64	0.40 90	0.24 37	0.27 95	0.23 41	0.34 160	0.35 261	0.30 42	0.19 11	0.12 59	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.13 139	0.10 57

aanet-new-28k	0.23 68	0.17 133	0.40 257	0.36 179	0.17 36	0.33 194	0.22 81	0.35 49	0.27 59	0.27 95	0.23 41	0.29 121	0.34 255	0.31 50	0.22 70	0.13 109	0.10 92	0.13 98	0.11 139	0.16 303	0.12 183

aanet-new-24k	0.23 68	0.16 85	0.29 70	0.35 151	0.17 36	0.39 271	0.23 105	0.35 49	0.30 89	0.30 130	0.27 82	0.25 93	0.32 227	0.30 42	0.20 29	0.11 35	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.14 190	0.10 57

aanet-new-22k	0.23 68	0.16 85	0.30 84	0.35 151	0.18 65	0.31 166	0.19 23	0.46 149	0.42 204	0.25 66	0.23 41	0.25 93	0.30 206	0.32 59	0.22 70	0.11 35	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.12 90	0.10 57

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 68	0.14 24	0.27 48	0.35 151	0.18 65	0.26 78	0.26 156	0.42 110	0.38 174	0.25 66	0.43 186	0.23 63	0.28 168	0.25 4	0.22 70	0.11 35	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.11 30	0.10 57

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 68	0.14 24	0.31 105	0.33 78	0.18 65	0.21 26	0.33 300	0.52 189	0.42 204	0.26 77	0.33 129	0.19 23	0.30 206	0.28 15	0.21 48	0.11 35	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 68	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 220	0.27 178	0.45 142	0.28 69	0.28 109	0.34 140	0.40 215	0.30 206	0.33 74	0.24 125	0.13 109	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 68	0.14 24	0.27 48	0.29 12	0.17 36	0.19 15	0.20 39	0.59 231	0.45 224	0.28 109	0.26 74	0.24 78	0.17 16	0.46 194	0.24 125	0.13 109	0.10 92	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 57

WQFJA1++	0.23 68	0.15 56	0.27 48	0.30 23	0.21 160	0.31 166	0.18 12	0.36 55	0.17 8	0.25 66	0.30 109	0.29 121	0.28 168	0.40 129	0.22 70	0.15 243	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.42 601	0.11 126

GEAStereo	0.23 68	0.16 85	0.30 84	0.33 78	0.25 299	0.36 234	0.30 233	0.42 110	0.28 69	0.26 77	0.28 95	0.24 78	0.21 71	0.32 59	0.22 70	0.18 382	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.14 190	0.12 183

GSStereo	0.23 68	0.16 85	0.30 84	0.33 78	0.25 299	0.36 234	0.30 233	0.42 110	0.27 59	0.30 130	0.28 95	0.23 63	0.21 71	0.32 59	0.22 70	0.16 299	0.09 26	0.12 43	0.10 76	0.14 190	0.12 183

Zero-FE251	0.23 68	0.16 85	0.30 84	0.33 78	0.20 130	0.44 314	0.19 23	0.37 63	0.25 50	0.27 95	0.29 106	0.38 196	0.24 109	0.32 59	0.22 70	0.14 168	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.11 30	0.10 57

3.25w_new	0.23 68	0.17 133	0.32 125	0.31 40	0.17 36	0.43 306	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 181	0.28 95	0.22 48	0.25 121	0.42 150	0.22 70	0.10 13	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 57

3.25w	0.23 68	0.17 133	0.32 125	0.31 40	0.17 36	0.43 306	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 181	0.28 95	0.22 48	0.25 121	0.42 150	0.22 70	0.10 13	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 57

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 68	0.16 85	0.32 125	0.39 271	0.21 160	0.18 12	0.21 64	0.34 46	0.26 55	0.28 109	0.51 224	0.28 116	0.29 187	0.26 8	0.24 125	0.14 168	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.14 190	0.12 183

AIO_rvc	0.23 68	0.16 85	0.32 125	0.34 108	0.19 95	0.26 78	0.33 300	0.40 90	0.22 22	0.26 77	0.24 55	0.34 160	0.15 6	0.51 236	0.24 125	0.12 59	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.12 90	0.10 57

AIO_test	0.23 68	0.16 85	0.28 63	0.34 108	0.20 130	0.30 147	0.39 424	0.38 72	0.25 50	0.25 66	0.28 95	0.32 143	0.22 85	0.38 115	0.25 156	0.12 59	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.12 90	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 68	0.14 24	0.26 37	0.32 62	0.19 95	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 81	0.21 24	0.15 5	0.22 48	0.22 85	0.40 129	0.22 70	0.14 168	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.15 254	0.86 648

TS12	0.24 93	0.15 56	0.29 70	0.37 203	0.17 36	0.32 185	0.26 156	0.42 110	0.24 37	0.31 134	0.51 224	0.25 93	0.27 152	0.40 129	0.29 246	0.11 35	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.13 139	0.10 57

aanet-new-60k	0.24 93	0.16 85	0.48 374	0.36 179	0.17 36	0.39 271	0.24 123	0.36 55	0.30 89	0.24 55	0.25 65	0.26 102	0.32 227	0.45 178	0.18 4	0.10 13	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.13 139	0.10 57

aanet-new-78k	0.24 93	0.17 133	0.51 415	0.36 179	0.16 22	0.26 78	0.29 213	0.36 55	0.29 81	0.22 38	0.29 106	0.23 63	0.37 295	0.42 150	0.17 1	0.10 13	0.09 26	0.12 43	0.10 76	0.14 190	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 93	0.19 211	0.39 244	0.41 350	0.17 36	0.33 194	0.22 81	0.41 101	0.37 165	0.27 95	0.23 41	0.22 48	0.35 261	0.29 27	0.24 125	0.12 59	0.08 2	0.14 150	0.11 139	0.16 303	0.11 126

Foundation-i1b	0.24 93	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 277	0.26 156	0.48 161	0.25 50	0.31 134	0.33 129	0.40 215	0.30 206	0.35 93	0.24 125	0.13 109	0.10 92	0.12 43	0.11 139	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 93	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 277	0.29 213	0.49 166	0.25 50	0.33 156	0.35 147	0.40 215	0.30 206	0.34 83	0.23 108	0.12 59	0.09 26	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 57

LiteMatch	0.24 93	0.17 133	0.24 15	0.37 203	0.20 130	0.27 96	0.27 178	0.31 25	0.24 37	0.21 24	0.20 21	0.29 121	0.40 318	0.29 27	0.43 393	0.16 299	0.10 92	0.15 195	0.13 218	0.14 190	0.14 277

Selective-IGEV-i32	0.24 93	0.18 170	0.35 181	0.35 151	0.19 95	0.27 96	0.25 135	0.55 206	0.23 31	0.27 95	0.25 65	0.34 160	0.19 45	0.58 310	0.22 70	0.12 59	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.12 90	0.10 57

VIP-Stereo	0.24 93	0.17 133	0.29 70	0.32 62	0.21 160	0.64 449	0.19 23	0.31 25	0.37 165	0.23 44	0.30 109	0.27 110	0.19 45	0.47 203	0.22 70	0.12 59	0.09 26	0.13 98	0.09 12	0.12 90	0.09 6

gasm-f	0.24 93	0.16 85	0.27 48	0.33 78	0.25 299	0.25 70	0.36 363	0.42 110	0.28 69	0.26 77	0.35 147	0.24 78	0.30 206	0.36 97	0.23 108	0.18 382	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.15 254	0.12 183

3w_stereo	0.24 93	0.20 257	0.37 209	0.33 78	0.16 22	0.32 185	0.42 461	0.41 101	0.38 174	0.31 134	0.27 82	0.16 4	0.26 138	0.34 83	0.22 70	0.10 13	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 90	0.11 126

1w_stereo	0.24 93	0.15 56	0.29 70	0.34 108	0.18 65	0.31 166	0.41 451	0.40 90	0.43 208	0.31 134	0.38 164	0.17 6	0.24 109	0.45 178	0.23 108	0.10 13	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo	0.24 93	0.18 170	0.40 257	0.39 271	0.20 130	0.22 30	0.27 178	0.32 32	0.36 148	0.26 77	0.44 188	0.22 48	0.16 13	0.37 107	0.27 204	0.11 35	0.12 278	0.16 232	0.15 289	0.13 139	0.09 6

HUF	0.24 93	0.16 85	0.33 144	0.32 62	0.18 65	0.25 70	0.40 435	0.42 110	0.34 125	0.25 66	0.23 41	0.32 143	0.28 168	0.34 83	0.24 125	0.13 109	0.10 92	0.13 98	0.09 12	0.12 90	0.10 57

GIP-stereo	0.24 93	0.18 170	0.30 84	0.37 203	0.24 268	0.26 78	0.20 39	0.46 149	0.36 148	0.24 55	0.39 169	0.35 175	0.20 59	0.31 50	0.21 48	0.15 243	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.12 90	0.11 126

RAStereo	0.24 93	0.17 133	0.29 70	0.40 314	0.21 160	0.23 39	0.26 156	0.42 110	0.45 224	0.23 44	0.34 140	0.30 132	0.19 45	0.34 83	0.25 156	0.15 243	0.12 278	0.16 232	0.13 218	0.14 190	0.11 126

IGEV++	0.24 93	0.17 133	0.31 105	0.38 239	0.22 189	0.24 52	0.22 81	0.50 176	0.23 31	0.28 109	0.35 147	0.30 132	0.22 85	0.31 50	0.28 227	0.14 168	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.13 139	0.13 231

Selective-IGEV	0.24 93	0.18 170	0.35 181	0.35 151	0.19 95	0.27 96	0.25 135	0.55 206	0.23 31	0.27 95	0.25 65	0.34 160	0.19 45	0.58 310	0.22 70	0.12 59	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.12 90	0.10 57

aanet-new-10k	0.25 111	0.18 170	0.44 312	0.38 239	0.18 65	0.45 323	0.21 64	0.44 135	0.35 138	0.27 95	0.31 123	0.25 93	0.30 206	0.28 15	0.21 48	0.13 109	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.16 303	0.10 57

aanet-new-14k	0.25 111	0.19 211	0.38 222	0.38 239	0.17 36	0.18 12	0.25 135	0.52 189	0.49 247	0.28 109	0.30 109	0.21 42	0.33 243	0.33 74	0.23 108	0.12 59	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.17 342	0.11 126

aanet-new-8k	0.25 111	0.19 211	0.32 125	0.37 203	0.20 130	0.40 277	0.29 213	0.49 166	0.39 186	0.24 55	0.25 65	0.22 48	0.34 255	0.49 220	0.21 48	0.11 35	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.12 90	0.10 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 111	0.16 85	0.33 144	0.38 239	0.20 130	0.46 328	0.27 178	0.41 101	0.34 125	0.28 109	0.38 164	0.24 78	0.35 261	0.29 27	0.24 125	0.11 35	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.13 139	0.10 57

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 111	0.14 24	0.30 84	0.34 108	0.21 160	0.44 314	0.25 135	0.44 135	0.35 138	0.27 95	0.35 147	0.37 187	0.35 261	0.28 15	0.26 185	0.12 59	0.09 26	0.13 98	0.11 139	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 111	0.14 24	0.74 529	0.33 78	0.19 95	0.29 129	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 66	0.22 36	0.23 63	0.32 227	0.28 15	0.19 11	0.11 35	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.12 90	0.30 552

zero-FE	0.25 111	0.15 56	0.30 84	0.35 151	0.29 435	0.19 15	0.20 39	0.35 49	0.31 99	0.26 77	0.27 82	0.29 121	0.29 187	0.33 74	0.24 125	0.17 348	0.10 92	0.14 150	0.10 76	0.64 635	0.12 183

GASTEREO	0.25 111	0.16 85	0.32 125	0.40 314	0.20 130	0.22 30	0.30 233	0.43 127	0.31 99	0.37 181	0.33 129	0.22 48	0.35 261	0.41 139	0.23 108	0.15 243	0.10 92	0.13 98	0.11 139	0.12 90	0.11 126

MSCF	0.25 111	0.16 85	0.33 144	0.39 271	0.20 130	0.20 19	0.31 261	0.43 127	0.31 99	0.36 174	0.33 129	0.23 63	0.35 261	0.36 97	0.23 108	0.15 243	0.10 92	0.13 98	0.11 139	0.13 139	0.11 126

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 111	0.31 497	0.24 15	0.51 543	0.19 95	0.29 129	0.22 81	0.40 90	0.37 165	0.26 77	0.24 55	0.24 78	0.31 221	0.44 173	0.22 70	0.14 168	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.14 190	0.10 57

IGEV-RUCA	0.25 111	0.16 85	0.34 165	0.39 271	0.27 382	0.33 194	0.20 39	0.38 72	0.36 148	0.26 77	0.31 123	0.25 93	0.21 71	0.48 214	0.24 125	0.20 438	0.11 216	0.13 98	0.10 76	0.17 342	0.15 309

fffft	0.25 111	0.17 133	0.37 209	0.36 179	0.22 189	0.28 117	0.36 363	0.42 110	0.24 37	0.36 174	0.23 41	0.27 110	0.22 85	0.52 243	0.27 204	0.12 59	0.09 26	0.16 232	0.12 176	0.12 90	0.12 183
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 111	0.18 170	0.34 165	0.37 203	0.18 65	0.28 117	0.30 233	0.48 161	0.27 59	0.29 122	0.30 109	0.32 143	0.17 16	0.52 243	0.23 108	0.12 59	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.13 139	0.10 57

RSM++	0.25 111	0.18 170	0.34 165	0.36 179	0.20 130	0.28 117	0.30 233	0.51 179	0.32 113	0.25 66	0.22 36	0.37 187	0.21 71	0.50 228	0.24 125	0.12 59	0.10 92	0.14 150	0.12 176	0.14 190	0.10 57

RSM	0.25 111	0.18 170	0.33 144	0.36 179	0.20 130	0.27 96	0.34 316	0.51 179	0.27 59	0.26 77	0.23 41	0.39 203	0.21 71	0.56 277	0.22 70	0.12 59	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.14 190	0.10 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 111	0.14 24	0.74 529	0.33 78	0.19 95	0.29 129	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 66	0.22 36	0.23 63	0.32 227	0.28 15	0.19 11	0.11 35	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.12 90	0.30 552

MoCha-V2	0.25 111	0.15 56	0.29 70	0.40 314	0.18 65	0.27 96	0.26 156	0.49 166	0.27 59	0.36 174	0.27 82	0.33 156	0.35 261	0.49 220	0.22 70	0.12 59	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.13 139	0.11 126

EGLCR-Stereo	0.25 111	0.16 85	0.33 144	0.34 108	0.20 130	0.35 220	0.20 39	0.52 189	0.36 148	0.28 109	0.27 82	0.41 224	0.18 30	0.45 178	0.26 185	0.14 168	0.10 92	0.16 232	0.14 257	0.13 139	0.11 126

DF	0.26 129	0.15 56	0.38 222	0.35 151	0.19 95	0.26 78	0.26 156	0.42 110	0.27 59	0.29 122	0.49 210	0.50 279	0.22 85	0.48 214	0.20 29	0.14 168	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.12 90	0.11 126

aanet-new	0.26 129	0.19 211	0.34 165	0.38 239	0.25 299	0.51 348	0.24 123	0.40 90	0.30 89	0.27 95	0.27 82	0.23 63	0.36 288	0.43 161	0.22 70	0.14 168	0.09 26	0.14 150	0.10 76	0.15 254	0.12 183

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 129	0.16 85	0.30 84	0.33 78	0.22 189	0.36 234	0.32 288	0.47 153	0.48 244	0.38 193	0.51 224	0.24 78	0.18 30	0.29 27	0.24 125	0.13 109	0.09 26	0.15 195	0.12 176	0.11 30	0.11 126

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 129	0.16 85	0.31 105	0.34 108	0.21 160	0.33 194	0.31 261	0.45 142	0.45 224	0.40 215	0.54 243	0.24 78	0.18 30	0.36 97	0.22 70	0.12 59	0.09 26	0.15 195	0.12 176	0.11 30	0.10 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 129	0.16 85	0.30 84	0.33 78	0.22 189	0.34 209	0.31 261	0.48 161	0.50 251	0.39 206	0.54 243	0.23 63	0.19 45	0.29 27	0.23 108	0.12 59	0.09 26	0.15 195	0.12 176	0.11 30	0.10 57

Foundation-i1	0.26 129	0.14 24	0.25 26	0.33 78	0.21 160	0.39 271	0.26 156	0.60 242	0.38 174	0.35 169	0.38 164	0.44 252	0.29 187	0.32 59	0.26 185	0.13 109	0.10 92	0.12 43	0.11 139	0.11 30	0.10 57

gcap_with_dpt	0.26 129	0.16 85	0.32 125	0.34 108	0.21 160	0.35 220	0.36 363	0.44 135	0.41 193	0.38 193	0.54 243	0.22 48	0.21 71	0.28 15	0.22 70	0.12 59	0.09 26	0.15 195	0.12 176	0.11 30	0.10 57

NLSM3	0.26 129	0.16 85	0.30 84	0.38 239	0.21 160	0.34 209	0.27 178	0.57 218	0.47 236	0.28 109	0.35 147	0.29 121	0.24 109	0.42 150	0.27 204	0.12 59	0.10 92	0.16 232	0.15 289	0.12 90	0.10 57

DDF-Stereo	0.26 129	0.15 56	0.30 84	0.36 179	0.29 435	0.19 15	0.20 39	0.32 32	0.31 99	0.26 77	0.26 74	0.29 121	0.29 187	0.38 115	0.24 125	0.17 348	0.10 92	0.14 150	0.10 76	0.70 638	0.12 183

Replicate-Monster	0.26 129	0.15 56	1.07 585	0.30 23	0.17 36	0.38 258	0.19 23	0.43 127	0.39 186	0.23 44	0.21 26	0.23 63	0.21 71	0.45 178	0.19 11	0.11 35	0.09 26	0.12 43	0.09 12	0.09 1	0.14 277

S2M2_L	0.26 129	0.22 337	0.33 144	0.31 40	0.25 299	0.24 52	0.13 1	0.35 49	0.41 193	0.25 66	0.36 156	0.30 132	0.25 121	0.30 42	0.26 185	0.22 482	0.19 510	0.17 279	0.19 437	0.21 446	0.18 396
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 129	0.18 170	0.34 165	0.35 151	0.24 268	0.23 39	0.28 204	0.51 179	0.36 148	0.31 134	0.36 156	0.37 187	0.20 59	0.57 289	0.22 70	0.13 109	0.10 92	0.13 98	0.11 139	0.16 303	0.12 183

SCV	0.26 129	0.19 211	0.33 144	0.35 151	0.21 160	0.27 96	0.34 316	0.56 210	0.28 69	0.24 55	0.28 95	0.37 187	0.23 99	0.49 220	0.22 70	0.18 382	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.15 254	0.11 126

castereo++	0.26 129	0.16 85	0.26 37	0.33 78	0.19 95	0.75 495	0.20 39	0.37 63	0.47 236	0.23 44	0.23 41	0.35 175	0.28 168	0.39 121	0.19 11	0.14 168	0.09 26	0.14 150	0.09 12	0.11 30	0.10 57

SMoEStereo_RVC	0.26 129	0.19 211	0.35 181	0.35 151	0.22 189	0.36 234	0.32 288	0.39 80	0.34 125	0.37 181	0.30 109	0.33 156	0.24 109	0.53 252	0.24 125	0.12 59	0.10 92	0.16 232	0.12 176	0.12 90	0.11 126

mms	0.26 129	0.21 296	0.33 144	0.37 203	0.25 299	0.30 147	0.33 300	0.40 90	0.32 113	0.28 109	0.34 140	0.34 160	0.20 59	0.45 178	0.26 185	0.12 59	0.11 216	0.16 232	0.12 176	0.14 190	0.11 126

ours_stereo	0.26 129	0.21 296	0.33 144	0.38 239	0.23 237	0.30 147	0.33 300	0.42 110	0.38 174	0.26 77	0.34 140	0.35 175	0.23 99	0.47 203	0.27 204	0.13 109	0.11 216	0.16 232	0.12 176	0.14 190	0.10 57

Occ-G	0.26 129	0.14 24	0.28 63	0.34 108	0.20 130	0.27 96	0.34 316	0.41 101	0.31 99	0.29 122	0.43 186	0.49 274	0.25 121	0.47 203	0.28 227	0.13 109	0.11 216	0.14 150	0.11 139	0.12 90	0.12 183

gcap-zeroshot	0.26 129	0.16 85	0.31 105	0.33 78	0.22 189	0.36 234	0.31 261	0.47 153	0.46 229	0.38 193	0.50 214	0.24 78	0.18 30	0.28 15	0.24 125	0.13 109	0.09 26	0.15 195	0.12 176	0.11 30	0.10 57

test_for_model	0.26 129	0.16 85	0.31 105	0.33 78	0.22 189	0.36 234	0.32 288	0.47 153	0.48 244	0.38 193	0.51 224	0.24 78	0.18 30	0.29 27	0.24 125	0.13 109	0.09 26	0.15 195	0.12 176	0.11 30	0.11 126

MaDis-Stereo	0.26 129	0.18 170	0.36 192	0.36 179	0.26 347	0.27 96	0.27 178	0.43 127	0.35 138	0.27 95	0.26 74	0.41 224	0.28 168	0.40 129	0.28 227	0.16 299	0.14 387	0.16 232	0.13 218	0.14 190	0.12 183

testlalala	0.26 129	0.16 85	0.31 105	0.33 78	0.22 189	0.36 234	0.31 261	0.47 153	0.46 229	0.38 193	0.50 214	0.24 78	0.18 30	0.28 15	0.24 125	0.13 109	0.09 26	0.15 195	0.12 176	0.11 30	0.10 57

CroCo-Stereo	0.26 129	0.22 337	0.36 192	0.48 498	0.22 189	0.20 19	0.29 213	0.51 179	0.44 215	0.28 109	0.23 41	0.42 234	0.26 138	0.29 27	0.26 185	0.15 243	0.13 349	0.13 98	0.11 139	0.16 303	0.12 183
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	0.27 152	0.16 85	0.88 560	0.34 108	0.22 189	0.22 30	0.31 261	0.39 80	0.41 193	0.26 77	0.24 55	0.26 102	0.19 45	0.42 150	0.28 227	0.10 13	0.12 278	0.12 43	0.16 323	0.12 90	0.14 277

tt45	0.27 152	0.17 133	0.34 165	0.35 151	0.23 237	0.38 258	0.28 204	0.46 149	0.28 69	0.40 215	0.27 82	0.38 196	0.25 121	0.57 289	0.26 185	0.13 109	0.11 216	0.16 232	0.13 218	0.12 90	0.14 277

999	0.27 152	0.16 85	0.35 181	0.36 179	0.24 268	0.31 166	0.27 178	0.49 166	0.38 174	0.26 77	0.30 109	0.39 203	0.23 99	0.63 361	0.25 156	0.13 109	0.10 92	0.14 150	0.12 176	0.12 90	0.14 277

Pointernet	0.27 152	0.14 24	0.33 144	0.35 151	0.23 237	0.35 220	0.21 64	0.72 343	0.38 174	0.39 206	0.36 156	0.34 160	0.25 121	0.36 97	0.25 156	0.15 243	0.10 92	0.12 43	0.08 1	0.11 30	0.10 57

trnet	0.27 152	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 245	0.23 105	0.52 189	0.72 347	0.42 225	0.51 224	0.34 160	0.26 138	0.39 121	0.25 156	0.15 243	0.11 216	0.12 43	0.08 1	0.11 30	0.10 57

UniTT-Stereo	0.27 152	0.17 133	0.37 209	0.40 314	0.27 382	0.30 147	0.28 204	0.39 80	0.31 99	0.29 122	0.46 197	0.27 110	0.25 121	0.47 203	0.34 299	0.17 348	0.13 349	0.13 98	0.12 176	0.14 190	0.12 183

AEACV	0.27 152	0.17 133	0.31 105	0.34 108	0.45 584	0.26 78	0.28 204	0.37 63	0.32 113	0.30 130	0.46 197	0.31 140	0.37 295	0.36 97	0.24 125	0.14 168	0.10 92	0.15 195	0.12 176	0.13 139	0.11 126

LoS_RVC	0.27 152	0.16 85	0.27 48	0.32 62	0.30 454	0.44 314	0.34 316	0.41 101	0.33 119	0.31 134	0.51 224	0.29 121	0.32 227	0.36 97	0.28 227	0.11 35	0.10 92	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 429

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 160	0.51 587	1.28 609	0.31 40	0.19 95	0.22 30	0.22 81	0.45 142	0.28 69	0.23 44	0.32 126	0.25 93	0.24 109	0.32 59	0.20 29	0.12 59	0.11 216	0.12 43	0.10 76	0.11 30	0.11 126

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 160	0.23 359	1.22 604	0.34 108	0.21 160	0.29 129	0.21 64	0.41 101	0.33 119	0.24 55	0.30 109	0.32 143	0.28 168	0.33 74	0.20 29	0.12 59	0.11 216	0.13 98	0.10 76	0.10 6	0.11 126

VMStereo-Base	0.28 160	0.16 85	0.27 48	0.30 23	0.17 36	0.30 147	0.27 178	0.50 176	0.65 314	0.32 149	0.47 203	0.42 234	0.24 109	0.41 139	0.27 204	0.15 243	0.11 216	0.12 43	0.10 76	0.13 139	0.14 277

water-stereo	0.28 160	0.14 24	0.29 70	0.35 151	0.19 95	0.36 234	0.23 105	0.62 254	0.38 174	0.39 206	0.62 271	0.41 224	0.35 261	0.28 15	0.27 204	0.14 168	0.13 349	0.13 98	0.12 176	0.12 90	0.10 57

castereo	0.28 160	0.16 85	0.32 125	0.35 151	0.21 160	0.40 277	0.42 461	0.50 176	0.66 318	0.26 77	0.41 177	0.37 187	0.36 288	0.33 74	0.24 125	0.13 109	0.09 26	0.13 98	0.10 76	0.11 30	0.10 57

fffy	0.28 160	0.21 296	0.34 165	0.37 203	0.23 237	0.33 194	0.29 213	0.51 179	0.41 193	0.32 149	0.37 161	0.39 203	0.27 152	0.50 228	0.27 204	0.12 59	0.11 216	0.16 232	0.13 218	0.14 190	0.11 126

WCG-NET	0.28 160	0.15 56	0.33 144	0.33 78	0.19 95	0.33 194	0.27 178	0.39 80	0.80 405	0.46 241	0.49 210	0.39 203	0.25 121	0.40 129	0.25 156	0.12 59	0.09 26	0.13 98	0.11 139	0.12 90	0.10 57

GCAP-BAT	0.28 160	0.15 56	0.42 289	0.33 78	0.21 160	0.25 70	0.25 135	0.45 142	0.54 266	0.34 160	0.42 180	0.43 243	0.27 152	0.48 214	0.24 125	0.14 168	0.11 216	0.14 150	0.12 176	0.11 30	0.12 183

MGS-Stereo	0.28 160	0.19 211	0.40 257	0.36 179	0.23 237	0.37 245	0.30 233	0.39 80	0.44 215	0.31 134	0.51 224	0.40 215	0.24 109	0.43 161	0.26 185	0.15 243	0.12 278	0.15 195	0.13 218	0.14 190	0.13 231

GCAPDPT-zeroshot	0.28 160	0.15 56	0.42 289	0.33 78	0.21 160	0.25 70	0.25 135	0.45 142	0.54 266	0.34 160	0.42 180	0.43 243	0.27 152	0.48 214	0.24 125	0.14 168	0.11 216	0.14 150	0.12 176	0.11 30	0.12 183

GCAP-Stereo	0.28 160	0.19 211	0.40 257	0.38 239	0.19 95	0.38 258	0.23 105	0.57 218	0.41 193	0.45 235	0.49 210	0.39 203	0.27 152	0.33 74	0.23 108	0.14 168	0.12 278	0.14 150	0.11 139	0.12 90	0.11 126

CES	0.28 160	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 635	0.37 245	0.27 178	0.48 161	0.46 229	0.34 160	0.48 206	0.27 110	0.22 85	0.39 121	0.23 108	0.13 109	0.11 216	0.12 43	0.08 1	0.13 139	0.17 378

MC-Stereo	0.28 160	0.17 133	0.32 125	0.38 239	0.20 130	0.26 78	0.26 156	0.49 166	0.37 165	0.37 181	0.61 268	0.41 224	0.31 221	0.55 266	0.25 156	0.13 109	0.09 26	0.14 150	0.12 176	0.12 90	0.11 126

CroCo-Stereo Lap2	0.28 160	0.24 397	0.39 244	0.50 527	0.29 435	0.20 19	0.31 261	0.49 166	0.38 174	0.24 55	0.27 82	0.46 261	0.31 221	0.39 121	0.30 253	0.14 168	0.15 418	0.16 232	0.13 218	0.16 303	0.15 309

CREStereo	0.28 160	0.15 56	0.24 15	0.27 2	0.17 36	0.37 245	0.25 135	0.51 179	0.72 347	0.42 225	0.51 224	0.32 143	0.26 138	0.38 115	0.25 156	0.16 299	0.11 216	0.12 43	0.08 1	0.12 90	0.11 126
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	0.29 175	0.17 133	0.31 105	0.40 314	0.20 130	0.74 489	0.33 300	0.47 153	0.44 215	0.34 160	0.39 169	0.39 203	0.32 227	0.32 59	0.24 125	0.15 243	0.11 216	0.16 232	0.11 139	0.15 254	0.10 57

GGEV	0.29 175	0.17 133	0.31 105	0.40 314	0.20 130	0.74 489	0.33 300	0.47 153	0.44 215	0.34 160	0.39 169	0.39 203	0.32 227	0.32 59	0.24 125	0.15 243	0.11 216	0.16 232	0.11 139	0.15 254	0.10 57

FlowAnything_test	0.29 175	0.19 211	0.39 244	0.47 490	0.26 347	0.46 328	0.25 135	0.43 127	0.31 99	0.29 122	0.26 74	0.35 175	0.26 138	0.40 129	0.37 349	0.21 455	0.15 418	0.22 463	0.26 559	0.16 303	0.16 356

depthmonostereo	0.29 175	0.14 24	0.31 105	0.35 151	0.17 36	0.46 328	0.27 178	0.69 315	0.57 282	0.35 169	0.42 180	0.31 140	0.35 261	0.35 93	0.27 204	0.14 168	0.12 278	0.13 98	0.12 176	0.11 30	0.10 57

HART	0.29 175	0.16 85	0.32 125	0.40 314	0.21 160	0.32 185	0.26 156	0.62 254	0.31 99	0.33 156	0.65 279	0.41 224	0.22 85	0.55 266	0.25 156	0.12 59	0.10 92	0.15 195	0.11 139	0.15 254	0.11 126

ff7	0.29 175	0.21 296	0.38 222	0.36 179	0.26 347	0.31 166	0.35 341	0.62 254	0.34 125	0.38 193	0.33 129	0.32 143	0.29 187	0.58 310	0.25 156	0.14 168	0.10 92	0.17 279	0.12 176	0.14 190	0.15 309

IGEVStereo-DCA	0.29 175	0.22 337	0.38 222	0.35 151	0.27 382	0.37 245	0.35 341	0.62 254	0.34 125	0.38 193	0.30 109	0.35 175	0.27 152	0.51 236	0.22 70	0.15 243	0.12 278	0.16 232	0.12 176	0.13 139	0.15 309

ffff	0.29 175	0.21 296	0.38 222	0.36 179	0.26 347	0.31 166	0.35 341	0.62 254	0.34 125	0.38 193	0.33 129	0.32 143	0.29 187	0.58 310	0.25 156	0.14 168	0.10 92	0.17 279	0.12 176	0.14 190	0.15 309

rrr	0.29 175	0.22 337	0.41 268	0.35 151	0.27 382	0.37 245	0.32 288	0.52 189	0.42 204	0.38 193	0.30 109	0.35 175	0.27 152	0.51 236	0.22 70	0.15 243	0.12 278	0.16 232	0.13 218	0.13 139	0.14 277

11t	0.29 175	0.21 296	0.38 222	0.36 179	0.26 347	0.31 166	0.35 341	0.62 254	0.34 125	0.38 193	0.33 129	0.32 143	0.29 187	0.58 310	0.25 156	0.14 168	0.10 92	0.17 279	0.12 176	0.14 190	0.15 309

anonymousdsp	0.29 175	0.21 296	0.38 222	0.37 203	0.25 299	0.30 147	0.35 341	0.63 262	0.35 138	0.39 206	0.33 129	0.33 156	0.28 168	0.59 327	0.25 156	0.14 168	0.10 92	0.17 279	0.12 176	0.14 190	0.15 309

LoS	0.29 175	0.15 56	0.30 84	0.29 12	0.18 65	0.33 194	0.29 213	0.51 179	0.72 347	0.34 160	0.52 236	0.41 224	0.28 168	0.47 203	0.28 227	0.15 243	0.11 216	0.13 98	0.09 12	0.11 30	0.11 126
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 175	0.21 296	0.38 222	0.35 151	0.24 268	0.32 185	0.43 468	0.57 218	0.37 165	0.33 156	0.30 109	0.32 143	0.28 168	0.57 289	0.26 185	0.13 109	0.11 216	0.16 232	0.13 218	0.13 139	0.13 231

ccc-4	0.29 175	0.21 296	0.38 222	0.36 179	0.26 347	0.31 166	0.35 341	0.62 254	0.34 125	0.38 193	0.33 129	0.32 143	0.29 187	0.58 310	0.25 156	0.14 168	0.10 92	0.17 279	0.12 176	0.14 190	0.15 309

IGEV-Stereo	0.29 175	0.21 296	0.38 222	0.37 203	0.25 299	0.30 147	0.35 341	0.63 262	0.35 138	0.39 206	0.33 129	0.33 156	0.28 168	0.59 327	0.25 156	0.14 168	0.10 92	0.17 279	0.12 176	0.14 190	0.15 309
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 175	0.19 211	0.27 48	0.44 436	0.19 95	0.31 166	0.26 156	0.47 153	0.43 208	0.37 181	0.47 203	0.41 224	0.23 99	0.50 228	0.34 299	0.14 168	0.18 492	0.19 376	0.16 323	0.16 303	0.13 231

test_xeample3	0.29 175	0.21 296	0.41 268	0.35 151	0.26 347	0.35 220	0.32 288	0.56 210	0.36 148	0.43 229	0.32 126	0.34 160	0.28 168	0.54 259	0.23 108	0.14 168	0.11 216	0.16 232	0.12 176	0.14 190	0.13 231

DN	0.30 192	0.17 133	0.33 144	0.37 203	0.26 347	0.35 220	0.27 178	0.54 204	0.55 273	0.32 149	0.42 180	0.50 279	0.23 99	0.39 121	0.22 70	0.21 455	0.14 387	0.16 232	0.13 218	0.17 342	0.18 396

PSi22	0.30 192	0.18 170	0.30 84	0.36 179	0.19 95	0.30 147	0.19 23	0.42 110	0.73 354	0.27 95	0.32 126	0.57 311	0.43 334	0.77 470	0.25 156	0.12 59	0.10 92	0.11 3	0.09 12	0.14 190	0.11 126

Wave_Phase_stereo	0.30 192	0.16 85	0.88 560	0.34 108	0.22 189	0.64 449	0.31 261	0.54 204	0.41 193	0.26 77	0.24 55	0.26 102	0.19 45	0.42 150	0.28 227	0.10 13	0.12 278	0.12 43	0.16 323	0.12 90	0.14 277

DilatedVolume-Stereo	0.30 192	0.15 56	0.34 165	0.33 78	0.20 130	0.53 361	0.25 135	0.56 210	0.43 208	0.56 276	0.50 214	0.35 175	0.29 187	0.49 220	0.28 227	0.13 109	0.11 216	0.12 43	0.11 139	0.11 30	0.10 57

MM-Stereo_test2	0.30 192	0.18 170	0.39 244	0.40 314	0.24 268	0.42 302	0.42 461	0.63 262	0.41 193	0.37 181	0.35 147	0.32 143	0.26 138	0.53 252	0.25 156	0.12 59	0.10 92	0.15 195	0.12 176	0.15 254	0.10 57

Reg-Stereo(zero)	0.30 192	0.16 85	0.28 63	0.34 108	0.18 65	0.32 185	0.20 39	0.63 262	0.68 326	0.50 255	0.52 236	0.51 285	0.30 206	0.45 178	0.25 156	0.13 109	0.10 92	0.12 43	0.10 76	0.12 90	0.11 126

CASnet	0.30 192	0.20 257	0.33 144	0.41 350	0.16 22	0.26 78	0.24 123	0.52 189	0.53 262	0.52 264	0.54 243	0.39 203	0.24 109	0.40 129	0.26 185	0.14 168	0.10 92	0.22 463	0.18 406	0.18 370	0.11 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 192	0.15 56	0.31 105	0.30 23	0.17 36	0.55 374	0.23 105	0.44 135	0.55 273	0.59 283	0.68 293	0.37 187	0.26 138	0.35 93	0.27 204	0.15 243	0.16 450	0.12 43	0.10 76	0.13 139	0.14 277

rvit_stereo_0081_aga	0.31 200	0.28 471	0.44 312	0.42 395	0.29 435	0.34 209	0.31 261	0.44 135	0.40 189	0.39 206	0.44 188	0.40 215	0.32 227	0.42 150	0.29 246	0.23 499	0.17 470	0.19 376	0.16 323	0.20 422	0.15 309

rvit_stereo_0080	0.31 200	0.25 423	0.40 257	0.39 271	0.28 407	0.27 96	0.46 484	0.49 166	0.44 215	0.35 169	0.42 180	0.40 215	0.28 168	0.41 139	0.33 283	0.22 482	0.17 470	0.17 279	0.16 323	0.22 469	0.15 309

WCG-NET（raft）	0.31 200	0.15 56	0.36 192	0.32 62	0.19 95	0.35 220	0.27 178	0.51 179	0.78 394	0.45 235	0.55 252	0.48 268	0.27 152	0.54 259	0.26 185	0.13 109	0.10 92	0.12 43	0.11 139	0.12 90	0.11 126

whm_eth	0.31 200	0.25 423	0.40 257	0.39 271	0.28 407	0.27 96	0.46 484	0.49 166	0.44 215	0.35 169	0.42 180	0.40 215	0.28 168	0.41 139	0.33 283	0.22 482	0.17 470	0.17 279	0.16 323	0.22 469	0.15 309

plain	0.31 200	0.20 257	0.50 400	0.39 271	0.29 435	0.27 96	0.30 233	0.44 135	0.35 138	0.31 134	0.66 286	0.30 132	0.31 221	0.65 383	0.31 261	0.17 348	0.13 349	0.20 406	0.15 289	0.17 342	0.12 183

MIF-Stereo (partial)	0.31 200	0.18 170	0.37 209	0.41 350	0.31 476	0.28 117	0.23 105	0.47 153	0.42 204	0.31 134	0.63 272	0.36 185	0.35 261	0.57 289	0.31 261	0.17 348	0.13 349	0.19 376	0.17 378	0.18 370	0.14 277

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 206	0.38 542	2.34 648	0.33 78	0.19 95	0.20 19	0.22 81	0.43 127	0.29 81	0.22 38	0.25 65	0.22 48	0.26 138	0.29 27	0.20 29	0.11 35	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.11 30	0.10 57

RT-Monster	0.32 206	0.17 133	0.30 84	0.34 108	0.26 347	0.38 258	0.20 39	0.56 210	0.76 375	0.61 294	0.64 276	0.49 274	0.28 168	0.41 139	0.30 253	0.14 168	0.11 216	0.12 43	0.10 76	0.11 30	0.13 231

WQFJA1	0.32 206	0.19 211	0.34 165	0.39 271	0.26 347	0.62 430	0.30 233	0.56 210	0.47 236	0.37 181	0.39 169	0.38 196	0.33 243	0.50 228	0.42 386	0.14 168	0.18 492	0.16 232	0.14 257	0.14 190	0.13 231

WQFJX	0.32 206	0.18 170	0.33 144	0.39 271	0.27 382	0.60 419	0.30 233	0.53 201	0.47 236	0.39 206	0.38 164	0.34 160	0.33 243	0.61 341	0.40 374	0.14 168	0.17 470	0.16 232	0.13 218	0.14 190	0.14 277

NLMM	0.32 206	0.19 211	0.34 165	0.39 271	0.26 347	0.62 430	0.30 233	0.56 210	0.47 236	0.37 181	0.39 169	0.38 196	0.33 243	0.49 220	0.42 386	0.14 168	0.18 492	0.16 232	0.14 257	0.14 190	0.13 231

NLSM1	0.32 206	0.18 170	0.34 165	0.39 271	0.25 299	0.66 461	0.27 178	0.57 218	0.50 251	0.37 181	0.53 240	0.29 121	0.28 168	0.54 259	0.32 270	0.16 299	0.17 470	0.18 332	0.15 289	0.14 190	0.12 183

FE-Mocha	0.32 206	0.19 211	0.50 400	0.38 239	0.27 382	0.30 147	0.20 39	0.71 338	0.36 148	0.65 326	0.56 255	0.54 298	0.25 121	0.38 115	0.22 70	0.15 243	0.10 92	0.17 279	0.16 323	0.13 139	0.12 183

rvit_stereo_0081	0.32 206	0.24 397	0.47 354	0.43 416	0.26 347	0.30 147	0.37 380	0.42 110	0.55 273	0.36 174	0.40 174	0.39 203	0.35 261	0.43 161	0.33 283	0.22 482	0.16 450	0.19 376	0.16 323	0.19 404	0.13 231

rvit_stereo_0082	0.32 206	0.24 397	0.47 354	0.43 416	0.26 347	0.30 147	0.37 380	0.42 110	0.55 273	0.36 174	0.40 174	0.39 203	0.35 261	0.43 161	0.33 283	0.22 482	0.16 450	0.19 376	0.16 323	0.19 404	0.13 231

RAFT-Stereo-weight	0.32 206	0.18 170	0.33 144	0.39 271	0.22 189	0.26 78	0.29 213	0.67 296	0.80 405	0.53 267	0.51 224	0.58 320	0.20 59	0.47 203	0.27 204	0.13 109	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.13 139	0.11 126

CAS++	0.32 206	0.24 397	0.36 192	0.37 203	0.26 347	0.28 117	0.23 105	0.87 414	0.50 251	0.47 247	0.45 192	0.26 102	0.21 71	0.49 220	0.24 125	0.23 499	0.19 510	0.22 463	0.17 378	0.21 446	0.16 356
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 206	0.22 337	0.34 165	0.42 395	0.28 407	0.40 277	0.50 510	0.72 343	0.37 165	0.37 181	0.34 140	0.32 143	0.31 221	0.59 327	0.27 204	0.14 168	0.13 349	0.18 332	0.17 378	0.17 342	0.16 356

MSKI-zero shot	0.32 206	0.17 133	0.34 165	0.39 271	0.21 160	0.32 185	0.22 81	0.61 249	0.43 208	0.52 264	0.64 276	0.61 347	0.20 59	0.74 452	0.25 156	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.10 76	0.12 90	0.12 183

iRaftStereo_RVC	0.32 206	0.19 211	0.37 209	0.39 271	0.22 189	0.31 166	0.29 213	0.68 306	0.51 256	0.49 252	0.66 286	0.37 187	0.23 99	0.45 178	0.33 283	0.14 168	0.10 92	0.18 332	0.17 378	0.15 254	0.12 183

CREStereo++_RVC	0.32 206	0.15 56	0.23 5	0.31 40	0.24 268	0.27 96	0.22 81	0.46 149	0.88 454	0.46 241	0.80 350	0.30 132	0.26 138	0.36 97	0.33 283	0.13 109	0.09 26	0.13 98	0.51 641	0.13 139	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	0.32 206	0.53 598	0.26 37	0.51 543	0.20 130	0.37 245	0.24 123	0.40 90	0.73 354	0.54 271	0.69 294	0.31 140	0.25 121	0.32 59	0.27 204	0.16 299	0.10 92	0.12 43	0.09 12	0.13 139	0.11 126

PMTNet	0.32 206	0.16 85	0.24 15	0.29 12	0.18 65	0.45 323	0.22 81	0.56 210	0.63 301	0.46 241	0.54 243	0.39 203	0.34 255	0.48 214	0.24 125	0.75 646	0.10 92	0.12 43	0.08 1	0.12 90	0.11 126

WQFJX1	0.33 223	0.19 211	0.34 165	0.41 350	0.28 407	0.53 361	0.33 300	0.51 179	0.50 251	0.39 206	0.36 156	0.34 160	0.31 221	0.69 420	0.39 366	0.15 243	0.18 492	0.16 232	0.14 257	0.16 303	0.14 277

NLMM1	0.33 223	0.21 296	0.36 192	0.41 350	0.25 299	0.55 374	0.33 300	0.55 206	0.63 301	0.42 225	0.44 188	0.30 132	0.25 121	0.63 361	0.38 358	0.16 299	0.18 492	0.17 279	0.14 257	0.15 254	0.13 231

xyz-stereo-finetune	0.33 223	0.18 170	0.36 192	0.33 78	0.18 65	0.57 394	0.31 261	0.58 226	0.69 333	0.45 235	0.54 243	0.38 196	0.33 243	0.56 277	0.36 333	0.12 59	0.12 278	0.16 232	0.13 218	0.13 139	0.12 183

MM-Stereo_test1	0.33 223	0.19 211	0.36 192	0.41 350	0.23 237	0.36 234	0.45 480	0.58 226	0.54 266	0.60 287	0.50 214	0.38 196	0.37 295	0.60 333	0.26 185	0.15 243	0.13 349	0.17 279	0.14 257	0.15 254	0.12 183

tg	0.33 223	0.18 170	0.37 209	0.39 271	0.22 189	0.38 258	0.26 156	0.70 330	0.56 280	0.47 247	0.65 279	0.42 234	0.24 109	0.55 266	0.33 283	0.14 168	0.10 92	0.18 332	0.17 378	0.14 190	0.11 126

model_zeroshot	0.33 223	0.18 170	0.48 374	0.39 271	0.28 407	0.45 323	0.25 135	0.63 262	0.45 224	0.61 294	0.50 214	0.51 285	0.25 121	0.45 178	0.26 185	0.16 299	0.13 349	0.15 195	0.14 257	0.13 139	0.13 231

rvit_stereo_ft	0.33 223	0.25 423	0.47 354	0.52 556	0.32 493	0.33 194	0.47 491	0.49 166	0.50 251	0.34 160	0.41 177	0.41 224	0.32 227	0.48 214	0.34 299	0.22 482	0.14 387	0.19 376	0.18 406	0.19 404	0.14 277

4D-IteraStereo	0.33 223	0.18 170	0.40 257	0.40 314	0.24 268	0.32 185	0.27 178	0.58 226	0.72 347	0.65 326	0.54 243	0.42 234	0.23 99	0.45 178	0.28 227	0.14 168	0.09 26	0.19 376	0.16 323	0.16 303	0.11 126

NLCSM	0.34 231	0.21 296	0.34 165	0.44 436	0.29 435	0.54 368	0.36 363	0.52 189	0.47 236	0.46 241	0.37 161	0.34 160	0.34 255	0.71 432	0.41 380	0.16 299	0.17 470	0.17 279	0.16 323	0.17 342	0.16 356

IGEV-FE	0.34 231	0.18 170	0.67 495	0.39 271	0.28 407	0.30 147	0.25 135	0.74 356	0.31 99	0.62 297	0.57 257	0.54 298	0.25 121	0.53 252	0.27 204	0.14 168	0.10 92	0.15 195	0.14 257	0.14 190	0.12 183

MM-Stereo_test3	0.34 231	0.19 211	0.31 105	0.41 350	0.25 299	0.35 220	0.44 477	0.72 343	0.92 483	0.46 241	0.52 236	0.41 224	0.29 187	0.44 173	0.28 227	0.16 299	0.15 418	0.17 279	0.13 218	0.14 190	0.13 231

rvit_stereo_0083	0.34 231	0.24 397	0.50 400	0.44 436	0.27 382	0.34 209	0.35 341	0.45 142	0.62 290	0.37 181	0.47 203	0.42 234	0.35 261	0.40 129	0.36 333	0.22 482	0.20 522	0.20 406	0.17 378	0.20 422	0.14 277

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 231	0.27 457	0.45 325	0.36 179	0.25 299	0.48 337	0.30 233	0.58 226	0.90 471	0.42 225	0.36 156	0.30 132	0.29 187	0.49 220	0.30 253	0.16 299	0.14 387	0.18 332	0.15 289	0.18 370	0.15 309

AE-Stereo	0.34 231	0.21 296	0.42 289	0.48 498	0.31 476	0.48 337	0.35 341	0.61 249	0.62 290	0.32 149	0.55 252	0.52 290	0.27 152	0.47 203	0.29 246	0.13 109	0.13 349	0.18 332	0.16 323	0.15 254	0.12 183

IGEV_Zeroshot_test	0.34 231	0.18 170	0.67 495	0.39 271	0.28 407	0.30 147	0.25 135	0.74 356	0.31 99	0.62 297	0.57 257	0.54 298	0.25 121	0.53 252	0.27 204	0.14 168	0.10 92	0.15 195	0.14 257	0.14 190	0.12 183

RAFT-Test	0.34 231	0.18 170	0.37 209	0.38 239	0.23 237	0.50 344	0.23 105	0.69 315	0.40 189	0.60 287	0.85 384	0.61 347	0.28 168	0.46 194	0.27 204	0.14 168	0.11 216	0.14 150	0.11 139	0.13 139	0.12 183

CAS	0.34 231	0.13 3	0.25 26	1.28 653	0.30 454	0.46 328	0.38 402	0.48 161	0.47 236	0.34 160	0.52 236	0.24 78	0.19 45	0.29 27	0.27 204	0.69 644	0.08 2	0.12 43	0.08 1	0.12 90	0.15 309

test-3	0.34 231	0.16 85	0.43 302	0.39 271	0.21 160	0.43 306	0.22 81	0.63 262	0.78 394	0.71 371	0.45 192	0.64 362	0.27 152	0.43 161	0.31 261	0.12 59	0.09 26	0.17 279	0.13 218	0.12 90	0.10 57

test_1	0.34 231	0.16 85	0.43 302	0.39 271	0.21 160	0.43 306	0.23 105	0.63 262	0.78 394	0.68 350	0.45 192	0.64 362	0.27 152	0.43 161	0.31 261	0.12 59	0.09 26	0.17 279	0.13 218	0.12 90	0.10 57

cross-raft	0.34 231	0.20 257	0.37 209	0.44 436	0.23 237	0.32 185	0.35 341	0.74 356	0.40 189	0.60 287	0.77 326	0.57 311	0.27 152	0.43 161	0.28 227	0.12 59	0.10 92	0.15 195	0.13 218	0.15 254	0.11 126

raftrobust	0.34 231	0.19 211	0.36 192	0.41 350	0.27 382	0.30 147	0.25 135	0.71 338	0.63 301	0.58 281	0.55 252	0.45 254	0.46 356	0.51 236	0.29 246	0.16 299	0.12 278	0.14 150	0.12 176	0.12 90	0.13 231

EAI-Stereo	0.34 231	0.19 211	0.44 312	0.39 271	0.21 160	0.31 166	0.30 233	1.15 536	0.30 89	0.49 252	0.75 316	0.36 185	0.28 168	0.62 350	0.27 204	0.14 168	0.11 216	0.14 150	0.13 218	0.13 139	0.12 183

CFNet-RSSM	0.34 231	0.17 133	0.45 325	0.39 271	0.22 189	0.35 220	0.23 105	0.73 354	0.84 428	0.65 326	0.54 243	0.57 311	0.28 168	0.46 194	0.26 185	0.13 109	0.10 92	0.14 150	0.12 176	0.13 139	0.11 126

Gwc-CoAtRS	0.34 231	0.17 133	0.44 312	0.39 271	0.23 237	0.34 209	0.22 81	0.70 330	0.75 367	0.60 287	0.59 263	0.58 320	0.29 187	0.45 178	0.26 185	0.14 168	0.11 216	0.14 150	0.12 176	0.12 90	0.12 183

ACVNet-DCA	0.35 247	0.23 359	0.33 144	0.41 350	0.22 189	0.55 374	0.38 402	0.85 403	0.54 266	0.41 220	0.50 214	0.34 160	0.49 369	0.57 289	0.25 156	0.16 299	0.10 92	0.19 376	0.13 218	0.18 370	0.17 378

EKT-Stereo	0.35 247	0.23 359	0.39 244	0.43 416	0.29 435	0.38 258	0.31 261	0.69 315	0.64 309	0.45 235	0.63 272	0.49 274	0.27 152	0.56 277	0.33 283	0.18 382	0.14 387	0.18 332	0.15 289	0.16 303	0.16 356

Any-RAFT	0.35 247	0.16 85	0.30 84	0.34 108	0.21 160	0.52 353	0.22 81	0.88 419	0.73 354	0.53 267	0.73 305	0.64 362	0.28 168	0.46 194	0.24 125	0.15 243	0.10 92	0.13 98	0.10 76	0.13 139	0.12 183

HH	0.35 247	0.20 257	0.47 354	0.40 314	0.25 299	0.33 194	0.31 261	0.76 370	0.38 174	0.43 229	0.57 257	0.79 446	0.44 345	0.71 432	0.25 156	0.15 243	0.11 216	0.15 195	0.14 257	0.14 190	0.12 183

HanStereo	0.35 247	0.20 257	0.47 354	0.40 314	0.25 299	0.33 194	0.31 261	0.76 370	0.38 174	0.43 229	0.57 257	0.79 446	0.44 345	0.71 432	0.25 156	0.15 243	0.11 216	0.15 195	0.14 257	0.14 190	0.12 183

LL-Strereo2	0.35 247	0.24 397	0.48 374	0.41 350	0.26 347	0.35 220	0.24 123	0.67 296	0.44 215	0.54 271	0.51 224	0.66 380	0.25 121	0.66 392	0.30 253	0.14 168	0.12 278	0.23 484	0.20 462	0.18 370	0.13 231

anonymousdsp2	0.35 247	0.20 257	0.43 302	0.37 203	0.24 268	0.48 337	0.31 261	0.86 407	0.65 314	0.55 273	0.50 214	0.50 279	0.34 255	0.56 277	0.31 261	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.10 76	0.16 303	0.14 277

Selective-RAFT	0.35 247	0.23 359	0.51 415	0.44 436	0.21 160	0.64 449	0.27 178	0.59 231	0.63 301	0.40 215	0.38 164	0.55 303	0.40 318	0.57 289	0.35 317	0.13 109	0.11 216	0.14 150	0.12 176	0.16 303	0.13 231

RCA-Stereo	0.35 247	0.17 133	0.34 165	0.38 239	0.22 189	0.31 166	0.34 316	0.68 306	1.24 588	0.45 235	0.65 279	0.47 263	0.43 334	0.38 115	0.27 204	0.13 109	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.11 30	0.11 126

Patchmatch Stereo++	0.35 247	0.23 359	0.47 354	0.41 350	0.22 189	0.24 52	0.22 81	0.59 231	0.36 148	0.63 306	0.73 305	0.58 320	0.38 300	0.58 310	0.36 333	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.20 422	0.15 309
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	0.35 247	0.23 359	0.47 354	0.41 350	0.22 189	0.24 52	0.31 261	0.59 231	0.36 148	0.63 306	0.73 305	0.58 320	0.38 300	0.56 277	0.35 317	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.20 422	0.15 309

ROB_FTStereo_v2	0.35 247	0.23 359	0.47 354	0.41 350	0.22 189	0.24 52	0.31 261	0.59 231	0.36 148	0.63 306	0.73 305	0.57 311	0.38 300	0.57 289	0.36 333	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.20 422	0.15 309

ROB_FTStereo	0.35 247	0.23 359	0.47 354	0.41 350	0.22 189	0.25 70	0.21 64	0.59 231	0.36 148	0.63 306	0.73 305	0.58 320	0.38 300	0.57 289	0.35 317	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.20 422	0.15 309

HUI-Stereo	0.35 247	0.23 359	0.47 354	0.41 350	0.22 189	0.24 52	0.22 81	0.60 242	0.36 148	0.63 306	0.73 305	0.58 320	0.38 300	0.50 228	0.35 317	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.20 422	0.15 309

iGMRVC	0.35 247	0.23 359	0.47 354	0.41 350	0.22 189	0.24 52	0.30 233	0.59 231	0.36 148	0.63 306	0.73 305	0.58 320	0.38 300	0.58 310	0.36 333	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.20 422	0.15 309

iRAFT	0.35 247	0.23 359	0.47 354	0.41 350	0.22 189	0.24 52	0.22 81	0.59 231	0.36 148	0.63 306	0.73 305	0.58 320	0.38 300	0.58 310	0.36 333	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.20 422	0.15 309

RAFT-IKP	0.35 247	0.23 359	0.47 354	0.41 350	0.22 189	0.24 52	0.28 204	0.59 231	0.36 148	0.63 306	0.73 305	0.57 311	0.38 300	0.58 310	0.36 333	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.20 422	0.15 309

sCroCo_RVC	0.35 247	0.28 471	0.69 506	0.51 543	0.39 549	0.41 295	0.31 261	0.49 166	0.45 224	0.31 134	0.48 206	0.38 196	0.32 227	0.46 194	0.32 270	0.21 455	0.22 539	0.19 376	0.19 437	0.21 446	0.20 452

xyz-stereo-finetune2	0.36 265	0.19 211	0.38 222	0.32 62	0.19 95	0.82 526	0.29 213	0.52 189	0.32 113	0.51 258	0.78 337	0.43 243	0.45 350	0.69 420	0.44 411	0.13 109	0.12 278	0.17 279	0.13 218	0.12 90	0.13 231

1test111	0.36 265	0.23 359	0.33 144	0.41 350	0.22 189	0.55 374	0.38 402	0.85 403	0.54 266	0.41 220	0.50 214	0.34 160	0.49 369	0.55 266	0.45 420	0.16 299	0.10 92	0.19 376	0.13 218	0.18 370	0.17 378

11t1	0.36 265	0.21 296	0.42 289	0.35 151	0.22 189	0.62 430	0.29 213	0.69 315	0.43 208	0.60 287	0.53 240	0.53 294	0.48 365	0.56 277	0.40 374	0.18 382	0.14 387	0.16 232	0.13 218	0.17 342	0.17 378

tt1	0.36 265	0.24 397	0.32 125	0.41 350	0.22 189	0.54 368	0.38 402	0.68 306	1.04 540	0.41 220	0.46 197	0.35 175	0.45 350	0.57 289	0.25 156	0.16 299	0.10 92	0.19 376	0.13 218	0.16 303	0.16 356

knoymous	0.36 265	0.20 257	0.31 105	0.31 40	0.22 189	0.36 234	0.29 213	0.61 249	0.64 309	0.67 344	0.70 298	0.60 341	0.40 318	0.58 310	0.34 299	0.17 348	0.11 216	0.20 406	0.11 139	0.17 342	0.18 396

DCANet-4	0.36 265	0.20 257	0.48 374	0.34 108	0.19 95	0.29 129	0.30 233	0.66 286	0.92 483	0.69 358	0.78 337	0.40 215	0.47 360	0.45 178	0.34 299	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.11 30	0.13 231

test_4	0.36 265	0.18 170	0.31 105	0.44 436	0.25 299	0.20 19	0.34 316	0.56 210	0.41 193	0.59 283	1.45 589	0.43 243	0.25 121	0.63 361	0.28 227	0.12 59	0.10 92	0.17 279	0.19 437	0.15 254	0.11 126

test_3	0.36 265	0.19 211	0.44 312	0.44 436	0.23 237	0.48 337	0.36 363	0.66 286	0.82 418	0.64 317	0.45 192	0.68 388	0.25 121	0.41 139	0.31 261	0.12 59	0.10 92	0.18 332	0.16 323	0.15 254	0.11 126

NRIStereo	0.36 265	0.20 257	0.45 325	0.41 350	0.23 237	0.34 209	0.26 156	0.65 276	0.55 273	0.64 317	0.63 272	0.56 306	0.37 295	0.65 383	0.37 349	0.15 243	0.11 216	0.18 332	0.15 289	0.17 342	0.14 277

DeepStereo_RVC	0.36 265	0.21 296	0.47 354	0.40 314	0.24 268	0.26 78	0.22 81	0.60 242	0.38 174	0.69 358	0.67 291	0.57 311	0.51 384	0.56 277	0.39 366	0.16 299	0.12 278	0.18 332	0.15 289	0.19 404	0.18 396

CRE-IMP	0.36 265	0.23 359	0.49 387	0.42 395	0.24 268	0.41 295	0.21 64	0.57 218	0.41 193	0.65 326	0.72 301	0.53 294	0.37 295	0.61 341	0.38 358	0.17 348	0.11 216	0.19 376	0.15 289	0.21 446	0.18 396

test-1	0.36 265	0.19 211	0.71 515	0.46 482	0.26 347	0.44 314	0.36 363	0.60 242	0.59 285	0.48 250	0.67 291	0.53 294	0.36 288	0.40 129	0.29 246	0.14 168	0.11 216	0.16 232	0.14 257	0.15 254	0.16 356

s12784h	0.36 265	0.15 56	0.24 15	0.34 108	0.15 4	0.77 502	0.29 213	0.80 386	0.83 423	0.56 276	0.57 257	0.43 243	0.40 318	0.57 289	0.33 283	0.12 59	0.10 92	0.14 150	0.09 12	0.14 190	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 265	0.21 296	0.37 209	0.42 395	0.26 347	0.35 220	0.38 402	0.63 262	0.64 309	0.50 255	0.72 301	0.51 285	0.29 187	0.59 327	0.36 333	0.16 299	0.14 387	0.15 195	0.13 218	0.17 342	0.16 356

DCANet	0.36 265	0.16 85	0.41 268	0.34 108	0.19 95	0.30 147	0.30 233	0.68 306	0.91 478	0.70 364	0.77 326	0.43 243	0.57 417	0.45 178	0.34 299	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.13 139	0.12 183

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 265	0.17 133	0.41 268	0.35 151	0.19 95	0.33 194	0.29 213	0.65 276	0.73 354	0.68 350	1.01 460	0.56 306	0.40 318	0.42 150	0.30 253	0.11 35	0.09 26	0.15 195	0.14 257	0.13 139	0.10 57

H2IRNET	0.37 281	0.20 257	0.33 144	0.38 239	0.25 299	0.27 96	0.23 105	0.59 231	0.72 347	0.39 206	0.90 411	0.74 427	0.55 408	0.52 243	0.43 393	0.15 243	0.13 349	0.18 332	0.20 462	0.16 303	0.13 231

cc1	0.37 281	0.23 359	0.33 144	0.41 350	0.22 189	0.55 374	0.38 402	0.67 296	1.06 550	0.41 220	0.50 214	0.34 160	0.49 369	0.57 289	0.25 156	0.16 299	0.10 92	0.19 376	0.13 218	0.16 303	0.15 309

DCRE	0.37 281	0.18 170	0.46 342	0.45 461	0.32 493	0.42 302	0.37 380	0.63 262	0.51 256	0.47 247	0.94 422	0.56 306	0.36 288	0.52 243	0.32 270	0.14 168	0.13 349	0.15 195	0.14 257	0.14 190	0.13 231

fff	0.37 281	0.16 85	0.41 268	0.34 108	0.19 95	0.29 129	0.30 233	0.69 315	1.06 550	0.69 358	0.78 337	0.42 234	0.63 457	0.46 194	0.34 299	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.11 30	0.13 231

ADStereo(finetuned)	0.37 281	0.16 85	0.49 387	0.34 108	0.19 95	0.30 147	0.30 233	0.68 306	0.91 478	0.70 364	0.77 326	0.43 243	0.69 495	0.45 178	0.33 283	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.13 139	0.12 183

MIPNet	0.37 281	0.21 296	0.59 453	0.39 271	0.25 299	0.50 344	0.28 204	0.77 373	0.70 334	0.65 326	0.60 265	0.40 215	0.49 369	0.44 173	0.37 349	0.14 168	0.11 216	0.16 232	0.13 218	0.14 190	0.13 231

GMOStereo	0.37 281	0.19 211	0.38 222	0.43 416	0.24 268	0.37 245	0.38 402	0.52 189	0.62 290	0.87 479	0.84 374	0.64 362	0.35 261	0.37 107	0.28 227	0.13 109	0.11 216	0.20 406	0.18 406	0.15 254	0.11 126

error version	0.37 281	0.19 211	0.38 222	0.43 416	0.24 268	0.37 245	0.38 402	0.52 189	0.62 290	0.87 479	0.84 374	0.64 362	0.35 261	0.37 107	0.28 227	0.13 109	0.11 216	0.20 406	0.18 406	0.15 254	0.11 126

test-v	0.37 281	0.19 211	0.38 222	0.43 416	0.24 268	0.37 245	0.38 402	0.52 189	0.62 290	0.87 479	0.84 374	0.64 362	0.35 261	0.37 107	0.28 227	0.13 109	0.11 216	0.20 406	0.18 406	0.15 254	0.11 126

TRStereo	0.37 281	0.27 457	0.59 453	0.47 490	0.41 561	0.29 129	0.30 233	0.84 400	0.59 285	0.52 264	0.41 177	0.52 290	0.26 138	0.73 445	0.27 204	0.17 348	0.12 278	0.19 376	0.19 437	0.13 139	0.11 126

test-2	0.37 281	0.19 211	0.38 222	0.43 416	0.24 268	0.37 245	0.38 402	0.52 189	0.62 290	0.87 479	0.84 374	0.64 362	0.35 261	0.37 107	0.28 227	0.13 109	0.11 216	0.20 406	0.18 406	0.15 254	0.11 126

rafts_anoy	0.37 281	0.21 296	0.36 192	0.41 350	0.26 347	0.30 147	0.33 300	0.67 296	0.90 471	0.58 281	0.66 286	0.45 254	0.33 243	0.47 203	0.39 366	0.16 299	0.11 216	0.21 448	0.23 519	0.17 342	0.14 277

XX-Stereo	0.37 281	0.17 133	0.45 325	0.55 580	0.36 526	0.38 258	0.20 39	0.60 242	0.30 89	0.46 241	1.30 561	0.73 421	0.26 138	0.56 277	0.26 185	0.16 299	0.11 216	0.17 279	0.16 323	0.14 190	0.10 57

csc	0.37 281	0.16 85	0.41 268	0.34 108	0.19 95	0.29 129	0.30 233	0.69 315	1.06 550	0.69 358	0.78 337	0.42 234	0.63 457	0.46 194	0.34 299	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.11 30	0.13 231

cscssc	0.37 281	0.16 85	0.41 268	0.34 108	0.19 95	0.29 129	0.30 233	0.69 315	1.06 550	0.69 358	0.78 337	0.42 234	0.63 457	0.46 194	0.34 299	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.11 139	0.11 30	0.13 231

Lsterematch	0.38 296	0.17 133	0.38 222	0.37 203	0.20 130	0.42 302	0.27 178	0.57 218	0.71 345	0.66 339	1.02 469	0.49 274	0.40 318	0.57 289	0.43 393	0.16 299	0.10 92	0.15 195	0.13 218	0.14 190	0.14 277

AIO-test1	0.38 296	0.18 170	0.38 222	0.50 527	0.24 268	0.46 328	0.30 233	0.70 330	1.19 579	0.40 215	0.71 300	0.45 254	0.29 187	0.53 252	0.27 204	0.15 243	0.13 349	0.19 376	0.21 485	0.13 139	0.17 378

rvit_0105_6	0.38 296	0.28 471	0.64 479	0.50 527	0.30 454	0.39 271	0.38 402	0.51 179	0.67 321	0.40 215	0.45 192	0.50 279	0.41 326	0.54 259	0.36 333	0.27 541	0.26 572	0.24 501	0.21 485	0.22 469	0.16 356

MyStereo06	0.38 296	0.21 296	0.61 461	0.41 350	0.28 407	0.41 295	0.50 510	0.95 447	0.35 138	0.62 297	0.54 243	0.76 436	0.27 152	0.50 228	0.29 246	0.14 168	0.13 349	0.18 332	0.17 378	0.17 342	0.15 309

MIM_Stereo	0.38 296	0.17 133	0.53 428	0.37 203	0.24 268	0.27 96	0.24 123	0.70 330	0.54 266	0.72 382	1.00 457	0.63 356	0.29 187	0.64 376	0.38 358	0.13 109	0.14 387	0.17 279	0.16 323	0.14 190	0.11 126

riskmin	0.38 296	0.20 257	0.39 244	0.32 62	0.23 237	0.53 361	0.30 233	0.63 262	0.80 405	0.49 252	0.56 255	0.73 421	0.58 427	0.55 266	0.36 333	0.17 348	0.11 216	0.19 376	0.13 218	0.19 404	0.20 452

NF-Stereo	0.38 296	0.20 257	0.45 325	0.41 350	0.25 299	0.26 78	0.31 261	0.69 315	0.70 334	0.65 326	0.77 326	0.57 311	0.30 206	0.67 403	0.35 317	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.16 303	0.27 529

OCTAStereo	0.38 296	0.20 257	0.46 342	0.41 350	0.25 299	0.26 78	0.31 261	0.69 315	0.70 334	0.65 326	0.77 326	0.58 320	0.30 206	0.67 403	0.35 317	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.16 303	0.27 529

PSM-softLoss	0.38 296	0.20 257	0.48 374	0.41 350	0.26 347	0.30 147	0.35 341	0.69 315	0.46 229	0.62 297	0.82 363	0.59 335	0.33 243	0.70 427	0.39 366	0.19 414	0.12 278	0.20 406	0.18 406	0.16 303	0.22 490

KMStereo	0.38 296	0.20 257	0.48 374	0.41 350	0.26 347	0.30 147	0.35 341	0.69 315	0.46 229	0.62 297	0.82 363	0.59 335	0.33 243	0.70 427	0.39 366	0.19 414	0.12 278	0.20 406	0.18 406	0.16 303	0.22 490

RE-Stereo	0.38 296	0.20 257	0.46 342	0.41 350	0.25 299	0.26 78	0.31 261	0.69 315	0.70 334	0.65 326	0.77 326	0.58 320	0.30 206	0.67 403	0.35 317	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.16 303	0.27 529

Pruner-Stereo	0.38 296	0.20 257	0.45 325	0.40 314	0.25 299	0.22 30	0.24 123	0.67 296	0.55 273	0.89 493	0.76 322	0.68 388	0.29 187	0.62 350	0.35 317	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.17 378	0.17 342	0.18 396

TVStereo	0.38 296	0.20 257	0.46 342	0.41 350	0.25 299	0.26 78	0.31 261	0.69 315	0.70 334	0.65 326	0.77 326	0.58 320	0.30 206	0.67 403	0.35 317	0.18 382	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.16 303	0.27 529

TestStereo	0.38 296	0.31 497	0.40 257	0.45 461	0.20 130	0.40 277	0.37 380	0.66 286	0.65 314	0.53 267	0.78 337	0.47 263	0.40 318	0.55 266	0.37 349	0.18 382	0.13 349	0.20 406	0.15 289	0.22 469	0.13 231

raft+_RVC	0.38 296	0.19 211	0.35 181	0.37 203	0.25 299	0.45 323	0.37 380	0.78 379	0.89 468	0.51 258	0.78 337	0.50 279	0.29 187	0.53 252	0.40 374	0.15 243	0.12 278	0.17 279	0.15 289	0.14 190	0.12 183

RALAANet	0.38 296	0.23 359	0.48 374	0.42 395	0.29 435	0.35 220	0.25 135	0.86 407	0.64 309	0.67 344	0.65 279	0.60 341	0.29 187	0.60 333	0.34 299	0.15 243	0.12 278	0.17 279	0.15 289	0.21 446	0.13 231

AFF-stereo	0.38 296	0.19 211	0.39 244	0.37 203	0.21 160	0.27 96	0.31 261	0.65 276	0.66 318	0.64 317	1.13 514	0.76 436	0.39 312	0.55 266	0.33 283	0.11 35	0.09 26	0.16 232	0.16 323	0.13 139	0.11 126

AIO-test2	0.39 313	0.21 296	0.41 268	0.47 490	0.25 299	0.45 323	0.35 341	0.77 373	1.27 598	0.36 174	0.87 395	0.37 187	0.30 206	0.47 203	0.27 204	0.15 243	0.13 349	0.21 448	0.23 519	0.15 254	0.13 231

xx1	0.39 313	0.23 359	0.33 144	0.41 350	0.22 189	0.55 374	0.38 402	0.67 296	1.06 550	0.41 220	0.50 214	0.65 375	0.53 390	0.57 289	0.25 156	0.16 299	0.10 92	0.20 406	0.19 437	0.18 370	0.17 378

x	0.39 313	0.24 397	0.41 268	0.34 108	0.23 237	0.52 353	0.32 288	0.86 407	0.52 259	0.57 279	0.70 298	0.59 335	0.50 379	0.49 220	0.46 430	0.17 348	0.15 418	0.17 279	0.15 289	0.17 342	0.16 356

DisPM	0.39 313	0.19 211	0.44 312	0.41 350	0.27 382	0.24 52	0.31 261	0.65 276	0.57 282	0.87 479	0.87 395	0.60 341	0.32 227	0.76 462	0.32 270	0.18 382	0.12 278	0.19 376	0.17 378	0.15 254	0.20 452

RAFT+CT+SA	0.39 313	0.23 359	0.36 192	0.51 543	0.27 382	0.29 129	0.46 484	0.75 363	0.80 405	0.51 258	0.89 407	0.41 224	0.40 318	0.78 475	0.32 270	0.14 168	0.11 216	0.18 332	0.18 406	0.15 254	0.14 277

iRaft-Stereo_20w	0.39 313	0.19 211	0.57 448	0.37 203	0.27 382	0.31 166	0.24 123	1.44 620	0.29 81	0.69 358	0.53 240	0.60 341	0.42 328	0.83 496	0.27 204	0.14 168	0.11 216	0.14 150	0.13 218	0.15 254	0.13 231

IPLG	0.39 313	0.20 257	0.59 453	0.40 314	0.24 268	0.54 368	0.27 178	0.75 363	0.63 301	0.84 460	0.81 357	0.32 143	0.32 227	0.60 333	0.45 420	0.13 109	0.11 216	0.16 232	0.13 218	0.13 139	0.12 183

IPLGR	0.39 313	0.21 296	0.63 474	0.39 271	0.22 189	0.49 342	0.29 213	0.76 370	0.74 362	0.78 412	0.77 326	0.44 252	0.42 328	0.47 203	0.38 358	0.13 109	0.12 278	0.16 232	0.14 257	0.15 254	0.13 231

GMStereo	0.39 313	0.37 532	0.54 433	0.40 314	0.26 347	0.42 302	0.36 363	0.59 231	1.04 540	0.55 273	0.51 224	0.37 187	0.35 261	0.54 259	0.41 380	0.19 414	0.13 349	0.16 232	0.17 378	0.24 499	0.18 396
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 313	0.21 296	0.50 400	0.41 350	0.28 407	0.62 430	0.27 178	0.77 373	0.40 189	0.64 317	0.86 387	0.52 290	0.33 243	0.66 392	0.42 386	0.15 243	0.13 349	0.17 279	0.14 257	0.15 254	0.15 309
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	0.39 313	0.18 170	0.42 289	0.42 395	0.26 347	0.40 277	0.32 288	0.72 343	0.34 125	0.89 493	1.28 554	0.57 311	0.35 261	0.42 150	0.32 270	0.15 243	0.12 278	0.14 150	0.12 176	0.14 190	0.13 231

RAFT-Stereo	0.39 313	0.18 170	0.42 289	0.42 395	0.26 347	0.40 277	0.32 288	0.72 343	0.34 125	0.89 493	1.28 554	0.57 311	0.35 261	0.42 150	0.32 270	0.15 243	0.12 278	0.14 150	0.12 176	0.14 190	0.13 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 325	0.20 257	0.54 433	0.41 350	0.29 435	0.53 361	0.29 213	0.65 276	0.49 247	0.71 371	0.98 449	0.58 320	0.43 334	0.50 228	0.51 456	0.15 243	0.12 278	0.16 232	0.14 257	0.19 404	0.19 429

qqq	0.40 325	0.26 440	0.44 312	0.36 179	0.22 189	0.46 328	0.36 363	0.85 403	0.54 266	0.56 276	0.69 294	0.65 375	0.53 390	0.55 266	0.45 420	0.17 348	0.16 450	0.20 406	0.19 437	0.18 370	0.17 378

IPLGR_C	0.40 325	0.21 296	0.64 479	0.45 461	0.33 505	0.52 353	0.34 316	0.66 286	0.62 290	0.82 441	0.92 418	0.45 254	0.32 227	0.52 243	0.46 430	0.17 348	0.12 278	0.15 195	0.14 257	0.13 139	0.14 277

ACRE	0.40 325	0.21 296	0.65 485	0.45 461	0.33 505	0.51 348	0.33 300	0.66 286	0.63 301	0.80 419	0.92 418	0.45 254	0.32 227	0.52 243	0.45 420	0.16 299	0.12 278	0.15 195	0.14 257	0.13 139	0.14 277

PFNet+	0.40 325	0.19 211	0.49 387	0.39 271	0.25 299	0.28 117	0.23 105	0.64 275	0.70 334	0.85 464	0.79 347	0.64 362	0.35 261	0.72 438	0.34 299	0.19 414	0.14 387	0.23 484	0.20 462	0.16 303	0.20 452

SST-Stereo	0.40 325	0.19 211	0.45 325	0.42 395	0.25 299	0.25 70	0.21 64	0.66 286	0.47 236	1.08 577	0.79 347	0.72 410	0.43 334	0.77 470	0.35 317	0.16 299	0.11 216	0.20 406	0.16 323	0.19 404	0.15 309

RAFT_R40	0.40 325	0.19 211	0.44 312	0.43 416	0.25 299	0.23 39	0.26 156	0.67 296	0.67 321	0.98 540	0.78 337	0.72 410	0.43 334	0.76 462	0.35 317	0.16 299	0.11 216	0.20 406	0.16 323	0.18 370	0.14 277

RAFT-345	0.40 325	0.18 170	0.40 257	0.38 239	0.22 189	0.33 194	0.26 156	0.61 249	0.51 256	0.74 393	1.79 613	0.45 254	0.33 243	0.66 392	0.36 333	0.14 168	0.11 216	0.18 332	0.14 257	0.13 139	0.13 231

sAnonymous2	0.40 325	0.39 550	0.85 553	0.48 498	0.37 533	0.40 277	0.46 484	0.57 218	0.52 259	0.38 193	0.46 197	0.35 175	0.42 328	0.43 161	0.30 253	0.19 414	0.14 387	0.18 332	0.17 378	0.57 630	0.44 614

CroCo_RVC	0.40 325	0.39 550	0.85 553	0.48 498	0.37 533	0.40 277	0.46 484	0.57 218	0.52 259	0.38 193	0.46 197	0.35 175	0.42 328	0.43 161	0.30 253	0.19 414	0.14 387	0.18 332	0.17 378	0.57 630	0.44 614

111	0.40 325	0.17 133	0.41 268	0.34 108	0.19 95	0.52 353	0.28 204	0.74 356	1.16 573	0.50 255	0.91 414	0.63 356	0.48 365	0.61 341	0.35 317	0.14 168	0.10 92	0.14 150	0.12 176	0.13 139	0.13 231

Hybrid-DGEV-2	0.41 336	0.21 296	0.42 289	0.47 490	0.29 435	0.59 412	0.23 105	0.82 392	0.99 515	0.64 317	0.63 272	0.60 341	0.65 474	0.58 310	0.33 283	0.14 168	0.12 278	0.18 332	0.16 323	0.14 190	0.12 183

rvit_0105_4	0.41 336	0.29 483	0.71 515	0.50 527	0.29 435	0.41 295	0.41 451	0.55 206	0.73 354	0.45 235	0.48 206	0.55 303	0.44 345	0.57 289	0.36 333	0.28 552	0.26 572	0.25 514	0.22 503	0.23 486	0.18 396

raft_robust	0.41 336	0.23 359	0.36 192	0.42 395	0.21 160	0.40 277	0.33 300	0.79 383	0.98 510	0.79 417	0.87 395	0.39 203	0.33 243	0.84 501	0.29 246	0.13 109	0.12 278	0.16 232	0.17 378	0.15 254	0.12 183

CIPLG	0.41 336	0.21 296	0.63 474	0.45 461	0.33 505	0.52 353	0.33 300	0.65 276	0.60 287	0.82 441	0.96 435	0.46 261	0.32 227	0.55 266	0.44 411	0.16 299	0.12 278	0.15 195	0.14 257	0.13 139	0.14 277

LCNet	0.41 336	0.20 257	0.32 125	0.44 436	0.24 268	0.47 334	0.29 213	0.67 296	0.53 262	0.72 382	1.03 474	0.66 380	0.60 438	0.58 310	0.34 299	0.14 168	0.10 92	0.19 376	0.19 437	0.21 446	0.36 586

HHNet	0.41 336	0.17 133	0.41 268	0.34 108	0.37 533	0.33 194	0.34 316	0.69 315	0.75 367	0.86 471	1.30 561	0.52 290	0.32 227	0.52 243	0.35 317	0.15 243	0.11 216	0.19 376	0.15 289	0.15 254	0.24 506

AnonymousM	0.41 336	0.81 629	0.29 70	0.34 108	0.22 189	0.28 117	0.38 402	0.53 201	0.41 193	0.70 364	0.49 210	0.47 263	0.27 152	0.41 139	0.31 261	0.15 243	0.12 278	1.51 656	0.26 559	0.12 90	0.10 57

HITNet	0.41 336	0.26 440	0.45 325	0.33 78	0.17 36	0.63 442	0.30 233	0.93 435	0.64 309	0.71 371	0.82 363	0.64 362	0.52 386	0.59 327	0.43 393	0.14 168	0.10 92	0.15 195	0.13 218	0.19 404	0.12 183
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	0.42 344	0.31 497	0.73 524	0.50 527	0.29 435	0.44 314	0.42 461	0.61 249	0.74 362	0.51 258	0.51 224	0.60 341	0.47 360	0.57 289	0.38 358	0.27 541	0.25 566	0.25 514	0.23 519	0.22 469	0.18 396

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 344	0.20 257	0.74 529	0.38 239	0.43 573	0.39 271	0.26 156	0.94 440	0.49 247	0.53 267	0.77 326	0.93 500	0.45 350	0.63 361	0.24 125	0.16 299	0.10 92	0.17 279	0.18 406	0.20 422	0.20 452

test_sample2	0.42 344	0.22 337	0.43 302	0.33 78	0.21 160	0.58 400	0.39 424	0.95 447	0.67 321	0.63 306	0.77 326	0.69 393	0.57 417	0.61 341	0.38 358	0.19 414	0.14 387	0.18 332	0.16 323	0.19 404	0.18 396

test_sample1	0.42 344	0.22 337	0.46 342	0.34 108	0.23 237	0.58 400	0.35 341	0.99 460	0.49 247	0.62 297	0.75 316	0.69 393	0.61 444	0.58 310	0.44 411	0.18 382	0.14 387	0.17 279	0.15 289	0.17 342	0.17 378

StereoVision	0.42 344	0.28 471	0.45 325	0.49 513	0.28 407	0.38 258	0.38 402	0.72 343	0.62 290	0.44 232	1.14 519	0.54 298	0.39 312	0.56 277	0.34 299	0.21 455	0.24 558	0.25 514	0.24 535	0.26 515	0.16 356

GANet-ADL	0.42 344	0.25 423	0.45 325	0.43 416	0.29 435	0.54 368	0.35 341	0.89 421	0.86 441	0.63 306	0.72 301	0.68 388	0.42 328	0.52 243	0.41 380	0.21 455	0.14 387	0.15 195	0.13 218	0.18 370	0.19 429

OMP-Stereo	0.42 344	0.22 337	0.46 342	0.52 556	0.24 268	0.36 234	0.25 135	0.71 338	0.78 394	0.77 408	0.64 276	0.89 485	0.39 312	0.91 532	0.35 317	0.15 243	0.12 278	0.20 406	0.15 289	0.15 254	0.12 183

PFNet	0.42 344	0.18 170	0.58 452	0.43 416	0.24 268	0.43 306	0.32 288	0.74 356	0.78 394	1.00 547	0.74 314	0.68 388	0.39 312	0.72 438	0.37 349	0.16 299	0.10 92	0.20 406	0.15 289	0.16 303	0.13 231

IRAFT_RVC	0.42 344	0.20 257	0.48 374	0.44 436	0.24 268	0.27 96	0.54 538	0.74 356	0.77 384	0.76 402	0.80 350	0.73 421	0.51 384	0.70 427	0.36 333	0.17 348	0.10 92	0.21 448	0.16 323	0.16 303	0.14 277

FENet	0.42 344	0.22 337	0.38 222	0.39 271	0.24 268	0.55 374	0.32 288	0.79 383	0.70 334	0.71 371	0.72 301	0.63 356	0.57 417	0.62 350	0.44 411	0.19 414	0.13 349	0.19 376	0.17 378	0.18 370	0.19 429

IGEV_i1	0.43 354	0.22 337	0.50 400	0.39 271	0.22 189	0.64 449	0.40 435	0.96 451	0.61 288	0.68 350	0.69 294	0.75 429	0.45 350	0.72 438	0.41 380	0.15 243	0.13 349	0.16 232	0.13 218	0.17 342	0.16 356

FACV-RUCA	0.43 354	0.28 471	0.47 354	0.45 461	0.33 505	0.58 400	0.34 316	0.82 392	0.73 354	0.57 279	0.84 374	0.47 263	0.50 379	0.54 259	0.39 366	0.22 482	0.15 418	0.35 587	0.16 323	0.28 530	0.21 472

TestStereo1	0.43 354	0.23 359	0.41 268	0.51 543	0.24 268	0.34 209	0.40 435	0.77 373	0.90 471	0.68 350	0.96 435	0.48 268	0.46 356	0.91 532	0.32 270	0.16 299	0.13 349	0.18 332	0.15 289	0.14 190	0.13 231

test_5	0.43 354	0.24 397	0.43 302	0.52 556	0.28 407	0.28 117	0.42 461	0.72 343	0.82 418	0.62 297	0.91 414	0.72 410	0.55 408	0.79 481	0.35 317	0.14 168	0.11 216	0.18 332	0.18 406	0.18 370	0.16 356

SA-5K	0.43 354	0.23 359	0.41 268	0.51 543	0.24 268	0.34 209	0.40 435	0.77 373	0.90 471	0.68 350	0.96 435	0.48 268	0.46 356	0.91 532	0.32 270	0.16 299	0.13 349	0.18 332	0.15 289	0.14 190	0.13 231

dd	0.43 354	0.38 542	0.55 438	0.44 436	0.25 299	0.47 334	0.38 402	0.70 330	1.05 544	0.59 283	0.65 279	0.42 234	0.39 312	0.66 392	0.50 446	0.24 511	0.15 418	0.21 448	0.15 289	0.22 469	0.18 396

IIG-Stereo	0.43 354	0.21 296	0.44 312	0.50 527	0.25 299	0.44 314	0.21 64	0.71 338	0.76 375	0.83 453	0.95 431	0.83 460	0.43 334	0.90 525	0.35 317	0.15 243	0.12 278	0.19 376	0.14 257	0.15 254	0.11 126

DN-CSS_ROB	0.43 354	0.26 440	0.62 464	0.40 314	0.29 435	0.44 314	0.27 178	0.77 373	0.75 367	0.72 382	1.09 500	0.48 268	0.43 334	0.69 420	0.37 349	0.15 243	0.12 278	0.21 448	0.19 437	0.18 370	0.16 356

Selective-IGEV-i1	0.44 362	0.20 257	0.53 428	0.41 350	0.22 189	0.62 430	0.50 510	1.01 474	0.88 454	0.63 306	0.81 357	0.79 446	0.38 300	0.54 259	0.38 358	0.16 299	0.13 349	0.15 195	0.13 218	0.15 254	0.15 309

MyStereo05	0.44 362	0.21 296	0.45 325	0.41 350	0.28 407	0.41 295	0.50 510	0.93 435	1.09 561	0.76 402	0.61 268	0.51 285	0.57 417	0.73 445	0.42 386	0.14 168	0.13 349	0.18 332	0.17 378	0.17 342	0.15 309

MyStereo04	0.44 362	0.22 337	0.44 312	0.42 395	0.28 407	0.40 277	0.50 510	1.00 464	1.08 559	0.62 297	0.58 262	0.55 303	0.57 417	0.71 432	0.44 411	0.14 168	0.13 349	0.18 332	0.17 378	0.17 342	0.16 356

mmm	0.44 362	0.27 457	0.46 342	0.38 239	0.24 268	0.61 422	0.35 341	0.94 440	0.53 262	0.72 382	1.05 484	0.63 356	0.50 379	0.57 289	0.45 420	0.18 382	0.15 418	0.23 484	0.20 462	0.20 422	0.18 396

ffm	0.44 362	0.26 440	0.49 387	0.37 203	0.25 299	0.55 374	0.37 380	0.68 306	1.04 540	0.73 388	0.96 435	0.71 401	0.53 390	0.57 289	0.25 156	0.16 299	0.10 92	0.25 514	0.21 485	0.16 303	0.16 356

SA	0.44 362	0.25 423	0.46 342	0.46 482	0.24 268	0.43 306	0.36 363	0.75 363	0.96 503	0.59 283	1.03 474	0.48 268	0.52 386	0.94 548	0.32 270	0.16 299	0.12 278	0.21 448	0.19 437	0.15 254	0.13 231

GwcNet-ADL	0.44 362	0.22 337	0.48 374	0.45 461	0.30 454	0.40 277	0.37 380	0.92 433	0.97 506	0.71 371	0.78 337	0.61 347	0.42 328	0.62 350	0.50 446	0.19 414	0.14 387	0.15 195	0.14 257	0.18 370	0.18 396

TransformOpticalFlow	0.44 362	0.20 257	0.47 354	0.41 350	0.23 237	0.37 245	0.47 491	0.94 440	0.76 375	0.65 326	1.14 519	0.73 421	0.56 415	0.76 462	0.32 270	0.15 243	0.10 92	0.17 279	0.15 289	0.14 190	0.13 231

GMM-Stereo	0.44 362	0.19 211	0.36 192	0.42 395	0.25 299	0.51 348	0.47 491	0.71 338	0.53 262	0.76 402	1.37 570	0.76 436	0.38 300	0.60 333	0.33 283	0.15 243	0.10 92	0.20 406	0.19 437	0.16 303	0.27 529

GES	0.44 362	0.23 359	0.57 448	0.40 314	0.30 454	0.59 412	0.36 363	0.96 451	0.68 326	0.74 393	0.83 369	0.47 263	0.48 365	0.67 403	0.43 393	0.22 482	0.16 450	0.17 279	0.16 323	0.18 370	0.23 497

HCRNet	0.44 362	0.34 514	0.41 268	0.53 566	0.26 347	0.53 361	0.29 213	0.83 397	0.63 301	0.71 371	0.81 357	0.77 442	0.50 379	0.66 392	0.36 333	0.24 511	0.16 450	0.24 501	0.20 462	0.21 446	0.18 396

Hybrid-DGEV-03	0.45 373	0.19 211	0.33 144	0.43 416	0.27 382	0.56 388	0.26 156	0.65 276	0.74 362	0.94 521	1.92 620	0.61 347	0.30 206	0.55 266	0.34 299	0.14 168	0.10 92	0.18 332	0.16 323	0.14 190	0.11 126

DFGA-Net	0.45 373	0.29 483	0.80 549	0.42 395	0.32 493	0.53 361	0.35 341	0.78 379	0.89 468	0.66 339	0.75 316	0.48 268	0.39 312	0.74 452	0.60 488	0.15 243	0.13 349	0.19 376	0.18 406	0.20 422	0.17 378

HI	0.45 373	0.21 296	0.36 192	0.34 108	0.35 521	0.28 117	0.31 261	0.72 343	0.46 229	0.87 479	1.13 514	1.09 548	0.76 529	0.69 420	0.56 478	0.12 59	0.10 92	0.17 279	0.17 378	0.17 342	0.15 309

CoSv	0.45 373	0.21 296	0.36 192	0.34 108	0.35 521	0.28 117	0.31 261	0.72 343	0.46 229	0.87 479	1.13 514	1.09 548	0.76 529	0.69 420	0.56 478	0.12 59	0.10 92	0.17 279	0.17 378	0.17 342	0.15 309

U	0.45 373	0.16 85	0.32 125	0.40 314	0.71 636	3.55 669	0.20 39	0.41 101	0.38 174	0.26 77	0.23 41	0.24 78	0.22 85	0.26 8	0.22 70	0.15 243	0.09 26	0.88 647	0.13 218	0.13 139	0.11 126

CASS	0.45 373	0.27 457	0.42 289	0.48 498	0.22 189	0.61 422	0.34 316	0.97 455	0.62 290	0.71 371	0.85 384	0.61 347	0.55 408	0.57 289	0.41 380	0.29 559	0.16 450	0.22 463	0.18 406	0.22 469	0.28 536
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 373	0.25 423	0.43 302	0.45 461	0.28 407	0.70 475	0.34 316	0.94 440	0.76 375	0.75 395	0.80 350	0.65 375	0.49 369	0.64 376	0.51 456	0.20 438	0.14 387	0.22 463	0.19 437	0.18 370	0.18 396

RAFT_CTSACE	0.45 373	0.20 257	0.44 312	0.45 461	0.27 382	0.34 209	0.39 424	0.60 242	0.73 354	0.76 402	1.44 586	0.83 460	0.38 300	1.08 571	0.26 185	0.12 59	0.13 349	0.18 332	0.16 323	0.15 254	0.11 126

iRaft-Stereo_5w	0.45 373	0.21 296	0.48 374	0.42 395	0.28 407	0.31 166	0.54 538	0.63 262	0.62 290	0.62 297	0.89 407	1.01 523	0.69 495	0.75 458	0.66 507	0.13 109	0.12 278	0.17 279	0.15 289	0.14 190	0.15 309

RAFT	0.45 373	0.22 337	0.45 325	0.47 490	0.26 347	0.54 368	0.47 491	0.66 286	0.58 284	0.80 419	0.82 363	0.94 502	0.57 417	0.75 458	0.34 299	0.17 348	0.15 418	0.22 463	0.20 462	0.16 303	0.12 183

DMCA	0.45 373	0.26 440	0.50 400	0.38 239	0.28 407	0.51 348	0.34 316	0.93 435	0.68 326	0.75 395	0.83 369	0.79 446	0.53 390	0.51 236	0.54 471	0.21 455	0.16 450	0.21 448	0.16 323	0.19 404	0.21 472

Select-FE	0.46 384	0.24 397	0.88 560	0.42 395	0.35 521	0.33 194	0.19 23	0.90 426	0.37 165	0.60 287	1.01 460	0.97 509	0.80 547	0.72 438	0.28 227	0.16 299	0.12 278	0.17 279	0.20 462	0.15 254	0.24 506

PAM_32	0.46 384	0.19 211	0.67 495	0.39 271	0.24 268	0.75 495	0.27 178	0.95 447	0.34 125	0.68 350	0.44 188	1.91 632	0.65 474	0.62 350	0.26 185	0.15 243	0.10 92	0.16 232	0.15 289	0.14 190	0.13 231

PAM	0.46 384	0.19 211	0.70 510	0.40 314	0.26 347	0.75 495	0.33 300	0.85 403	0.34 125	0.70 364	0.46 197	1.83 627	0.63 457	0.61 341	0.26 185	0.15 243	0.10 92	0.16 232	0.14 257	0.14 190	0.13 231

UGAM-zero	0.46 384	0.19 211	0.62 464	0.37 203	0.23 237	0.34 209	0.21 64	1.15 536	0.39 186	0.66 339	0.61 268	1.70 624	0.91 572	0.75 458	0.25 156	0.14 168	0.11 216	0.15 195	0.12 176	0.13 139	0.13 231

test_sample3	0.46 384	0.25 423	0.50 400	0.35 151	0.23 237	0.69 470	0.37 380	1.15 536	0.81 413	0.75 395	0.79 347	0.66 380	0.49 369	0.63 361	0.46 430	0.21 455	0.15 418	0.20 406	0.19 437	0.21 446	0.19 429

IER	0.46 384	0.23 359	0.50 400	0.38 239	0.28 407	0.69 470	0.35 341	0.80 386	0.66 318	0.83 453	0.94 422	0.75 429	0.77 536	0.60 333	0.42 386	0.17 348	0.14 387	0.17 279	0.17 378	0.17 342	0.15 309

BSDual-CNN	0.46 384	0.25 423	0.43 302	0.45 461	0.28 407	0.77 502	0.40 435	0.94 440	0.76 375	0.75 395	0.80 350	0.76 436	0.54 402	0.64 376	0.43 393	0.20 438	0.14 387	0.22 463	0.19 437	0.18 370	0.18 396

STrans-v2	0.46 384	0.20 257	0.48 374	0.40 314	0.24 268	0.55 374	0.50 510	1.07 498	0.73 354	0.65 326	1.05 484	0.72 410	0.69 495	0.72 438	0.33 283	0.14 168	0.10 92	0.17 279	0.14 257	0.13 139	0.12 183

Prome-Stereo	0.46 384	0.19 211	0.35 181	0.44 436	0.26 347	0.40 277	0.45 480	0.68 306	0.44 215	0.96 530	1.84 616	0.59 335	0.67 485	0.61 341	0.32 270	0.14 168	0.11 216	0.16 232	0.14 257	0.16 303	0.29 543

ICVP	0.46 384	0.25 423	0.38 222	0.48 498	0.28 407	0.58 400	0.43 468	1.00 464	0.70 334	0.67 344	0.95 431	0.75 429	0.55 408	0.53 252	0.54 471	0.23 499	0.17 470	0.19 376	0.17 378	0.19 404	0.20 452
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 384	0.34 514	0.86 558	0.50 527	0.37 533	0.81 518	0.50 510	0.72 343	0.65 314	0.51 258	0.65 279	0.45 254	0.45 350	0.64 376	0.38 358	0.24 511	0.24 558	0.22 463	0.21 485	0.23 486	0.23 497

CFNet_pseudo	0.46 384	0.24 397	0.52 421	0.37 203	0.27 382	0.58 400	0.30 233	0.86 407	0.88 454	0.82 441	1.03 474	0.75 429	0.47 360	0.58 310	0.44 411	0.17 348	0.12 278	0.24 501	0.16 323	0.24 499	0.19 429

ACVNet	0.46 384	0.23 359	0.36 192	0.39 271	0.28 407	0.58 400	0.40 435	0.87 414	0.80 405	0.64 317	0.96 435	0.79 446	0.60 438	0.63 361	0.67 510	0.17 348	0.15 418	0.16 232	0.15 289	0.18 370	0.15 309

BEATNet_4x	0.46 384	0.32 501	0.56 444	0.37 203	0.19 95	0.63 442	0.35 341	1.01 474	0.72 347	0.77 408	0.83 369	0.70 397	0.59 434	0.68 414	0.53 466	0.16 299	0.12 278	0.16 232	0.14 257	0.24 499	0.16 356

ccs_rob	0.46 384	0.24 397	0.52 421	0.37 203	0.27 382	0.58 400	0.31 261	0.86 407	0.88 454	0.82 441	1.02 469	0.75 429	0.47 360	0.58 310	0.44 411	0.17 348	0.12 278	0.24 501	0.16 323	0.24 499	0.19 429

G2L-ROB	0.47 399	0.19 211	0.42 289	0.35 151	0.22 189	0.57 394	0.42 461	1.14 532	0.71 345	0.84 460	0.75 316	1.09 548	0.53 390	0.74 452	0.53 466	0.17 348	0.12 278	0.14 150	0.12 176	0.17 342	0.19 429

rvit_0105_3	0.47 399	0.34 514	0.77 545	0.54 573	0.31 476	0.49 342	0.47 491	0.63 262	0.79 403	0.65 326	0.59 263	0.64 362	0.50 379	0.65 383	0.39 366	0.29 559	0.27 581	0.29 563	0.28 572	0.21 446	0.20 452

rvit_stereo_0075_2	0.47 399	0.37 532	0.70 510	0.53 566	0.46 592	0.43 306	0.36 363	0.81 390	0.67 321	0.55 273	0.74 314	0.59 335	0.43 334	0.63 361	0.43 393	0.32 581	0.23 549	0.35 587	0.25 544	0.30 543	0.25 513

test_sample5	0.47 399	0.26 440	0.49 387	0.36 179	0.22 189	0.64 449	0.39 424	1.13 523	0.81 413	0.77 408	0.94 422	0.64 362	0.54 402	0.65 383	0.43 393	0.21 455	0.16 450	0.22 463	0.20 462	0.22 469	0.20 452

test_sample4	0.47 399	0.26 440	0.50 400	0.35 151	0.22 189	0.69 470	0.38 402	1.15 536	0.81 413	0.78 412	0.82 363	0.62 354	0.53 390	0.63 361	0.44 411	0.21 455	0.15 418	0.21 448	0.19 437	0.21 446	0.19 429

DispNO	0.47 399	0.23 359	0.71 515	0.39 271	0.31 476	0.60 419	0.38 402	0.89 421	0.77 384	0.75 395	0.84 374	0.72 410	0.54 402	0.73 445	0.46 430	0.19 414	0.14 387	0.20 406	0.18 406	0.16 303	0.17 378

CoDeX	0.47 399	0.20 257	0.49 387	0.42 395	0.25 299	0.75 495	0.36 363	1.27 588	0.80 405	0.82 441	0.96 435	0.62 354	0.57 417	0.60 333	0.36 333	0.17 348	0.12 278	0.17 279	0.15 289	0.16 303	0.14 277

ARAFT	0.47 399	0.24 397	0.79 547	0.42 395	0.25 299	0.55 374	0.55 543	0.75 363	0.81 413	0.89 493	0.75 316	0.73 421	0.47 360	0.88 517	0.37 349	0.15 243	0.12 278	0.23 484	0.22 503	0.14 190	0.13 231

SFCPSM	0.47 399	0.21 296	0.55 438	0.40 314	0.27 382	0.87 537	0.37 380	1.33 599	0.77 384	0.80 419	0.84 374	0.54 298	0.49 369	0.57 289	0.37 349	0.18 382	0.13 349	0.18 332	0.20 462	0.16 303	0.15 309

cf-r	0.47 399	0.23 359	0.41 268	0.39 271	0.23 237	0.59 412	0.37 380	0.88 419	0.85 436	0.72 382	1.05 484	0.94 502	0.62 451	0.56 277	0.54 471	0.21 455	0.14 387	0.17 279	0.19 437	0.15 254	0.15 309

GANet-RSSM	0.47 399	0.21 296	0.37 209	0.38 239	0.25 299	0.58 400	0.36 363	1.07 498	0.78 394	0.68 350	1.01 460	0.86 470	0.67 485	0.62 350	0.44 411	0.21 455	0.15 418	0.18 332	0.18 406	0.18 370	0.17 378

MLCV	0.47 399	0.24 397	0.61 461	0.37 203	0.17 36	0.61 422	0.33 300	0.80 386	0.87 450	0.94 521	1.13 514	0.72 410	0.43 334	0.89 523	0.51 456	0.13 109	0.10 92	0.13 98	0.11 139	0.14 190	0.12 183

G2L-Stereo_test	0.48 411	0.20 257	0.40 257	0.34 108	0.23 237	0.57 394	0.58 553	1.10 509	0.77 384	0.86 471	0.94 422	0.95 504	0.54 402	0.68 414	0.60 488	0.16 299	0.12 278	0.14 150	0.12 176	0.15 254	0.15 309

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 411	0.21 296	1.26 608	0.39 271	0.51 605	0.28 117	0.30 233	1.25 584	0.44 215	0.68 350	1.11 503	0.86 470	0.33 243	0.67 403	0.27 204	0.15 243	0.11 216	0.17 279	0.20 462	0.22 469	0.24 506

DualNet	0.48 411	0.26 440	0.49 387	0.36 179	0.22 189	0.64 449	0.39 424	1.13 523	0.81 413	0.80 419	1.03 474	0.64 362	0.54 402	0.65 383	0.43 393	0.21 455	0.16 450	0.22 463	0.20 462	0.22 469	0.20 452

PCWNet_CMD	0.48 411	0.24 397	0.52 421	0.39 271	0.27 382	0.63 442	0.30 233	0.95 447	0.96 503	0.86 471	1.07 494	0.79 446	0.44 345	0.57 289	0.43 393	0.17 348	0.12 278	0.21 448	0.16 323	0.24 499	0.19 429

gwcnet-sp	0.48 411	0.23 359	0.70 510	0.40 314	0.26 347	0.81 518	0.41 451	0.89 421	0.84 428	0.91 506	0.76 322	0.66 380	0.61 444	0.66 392	0.50 446	0.18 382	0.17 470	0.18 332	0.18 406	0.18 370	0.18 396

scenet	0.48 411	0.23 359	0.70 510	0.40 314	0.26 347	0.81 518	0.41 451	0.89 421	0.84 428	0.91 506	0.76 322	0.66 380	0.61 444	0.66 392	0.50 446	0.18 382	0.17 470	0.18 332	0.18 406	0.18 370	0.18 396

ssnet	0.48 411	0.23 359	0.70 510	0.40 314	0.26 347	0.81 518	0.41 451	0.89 421	0.84 428	0.91 506	0.76 322	0.66 380	0.61 444	0.66 392	0.50 446	0.18 382	0.17 470	0.18 332	0.18 406	0.18 370	0.18 396

Sa-1000	0.48 411	0.24 397	0.41 268	0.45 461	0.25 299	0.59 412	0.34 316	0.81 390	0.93 489	0.82 441	1.50 593	0.53 294	0.45 350	0.92 535	0.30 253	0.15 243	0.12 278	0.21 448	0.19 437	0.15 254	0.13 231

UDGNet	0.48 411	0.77 626	0.50 400	0.48 498	0.31 476	0.41 295	0.34 316	0.70 330	0.92 483	0.65 326	0.60 265	0.58 320	0.43 334	0.63 361	0.41 380	0.32 581	0.15 418	0.66 638	0.19 437	0.36 579	0.21 472

PSMNet-ADL	0.48 411	0.27 457	0.40 257	0.48 498	0.30 454	0.68 468	0.37 380	0.90 426	0.80 405	0.61 294	0.80 350	0.92 497	0.62 451	0.72 438	0.63 499	0.23 499	0.18 492	0.18 332	0.20 462	0.22 469	0.20 452

PSM-AAD	0.48 411	0.20 257	0.37 209	0.43 416	0.23 237	0.56 388	0.50 510	0.65 276	0.70 334	1.07 573	1.12 507	0.58 320	0.92 577	0.61 341	0.32 270	0.15 243	0.11 216	0.25 514	0.26 559	0.18 370	0.43 613

KYRaft	0.48 411	0.20 257	0.38 222	0.44 436	0.23 237	0.44 314	0.37 380	0.66 286	0.41 193	0.94 521	1.73 609	0.79 446	0.41 326	0.63 361	0.31 261	0.16 299	0.11 216	0.18 332	0.22 503	0.16 303	0.78 643

ASMatch	0.48 411	0.19 211	0.45 325	0.39 271	0.28 407	0.37 245	0.26 156	0.74 356	0.68 326	0.76 402	2.34 633	0.61 347	0.52 386	0.62 350	0.37 349	0.14 168	0.12 278	0.17 279	0.15 289	0.14 190	0.21 472

DEmStereo	0.48 411	0.17 133	0.50 400	0.38 239	0.25 299	0.59 412	0.34 316	0.63 262	0.74 362	0.89 493	1.66 605	0.58 320	1.06 599	0.60 333	0.42 386	0.14 168	0.11 216	0.16 232	0.16 323	0.14 190	0.15 309

PSMNet-RSSM	0.48 411	0.22 337	0.38 222	0.42 395	0.25 299	0.50 344	0.37 380	1.10 509	0.77 384	0.70 364	1.06 491	0.84 463	0.64 468	0.62 350	0.47 437	0.23 499	0.15 418	0.23 484	0.25 544	0.20 422	0.19 429

CFNet-ft	0.48 411	0.23 359	0.36 192	0.40 314	0.26 347	0.64 449	0.37 380	0.87 414	0.85 436	0.64 317	1.00 457	1.01 523	0.64 468	0.61 341	0.53 466	0.23 499	0.15 418	0.24 501	0.21 485	0.23 486	0.18 396

MSMDNet	0.48 411	0.24 397	0.52 421	0.39 271	0.27 382	0.63 442	0.30 233	0.96 451	0.96 503	0.86 471	1.07 494	0.79 446	0.44 345	0.57 289	0.43 393	0.17 348	0.12 278	0.20 406	0.16 323	0.23 486	0.19 429

CFNet_RVC	0.48 411	0.23 359	0.36 192	0.40 314	0.26 347	0.64 449	0.37 380	0.87 414	0.85 436	0.64 317	1.00 457	1.01 523	0.64 468	0.61 341	0.53 466	0.23 499	0.15 418	0.24 501	0.21 485	0.23 486	0.18 396

G2L-Stereo	0.49 429	0.23 359	0.48 374	0.43 416	0.26 347	0.47 334	0.42 461	0.93 435	0.78 394	0.84 460	0.86 387	0.91 492	0.52 386	0.78 475	0.70 517	0.20 438	0.17 470	0.22 463	0.18 406	0.17 342	0.21 472

DCVSM-stereo	0.49 429	0.27 457	0.53 428	0.39 271	0.29 435	0.51 348	0.26 156	0.75 363	0.75 367	1.11 583	0.75 316	1.05 536	0.72 516	0.60 333	0.47 437	0.20 438	0.19 510	0.24 501	0.20 462	0.25 508	0.30 552

test_sample6	0.49 429	0.26 440	0.50 400	0.37 203	0.22 189	0.63 442	0.40 435	1.12 521	0.83 423	0.80 419	1.03 474	0.66 380	0.55 408	0.67 403	0.46 430	0.22 482	0.16 450	0.22 463	0.22 503	0.23 486	0.21 472

qqq1	0.49 429	0.23 359	0.62 464	0.34 108	0.20 130	0.62 430	0.34 316	1.21 560	1.02 529	0.81 432	1.01 460	0.71 401	0.65 474	0.84 501	0.34 299	0.19 414	0.15 418	0.14 150	0.12 176	0.15 254	0.14 277

fff1	0.49 429	0.23 359	0.62 464	0.34 108	0.20 130	0.62 430	0.34 316	1.21 560	1.02 529	0.81 432	1.01 460	0.71 401	0.65 474	0.84 501	0.34 299	0.19 414	0.15 418	0.14 150	0.12 176	0.15 254	0.14 277

ff1	0.49 429	0.26 440	0.49 387	0.37 203	0.25 299	0.55 374	0.37 380	0.68 306	1.04 540	0.73 388	0.96 435	0.71 401	0.53 390	1.01 555	0.88 559	0.16 299	0.10 92	0.25 514	0.21 485	0.16 303	0.16 356

GMStereo_Zeroshot	0.49 429	0.44 568	0.74 529	0.49 513	0.27 382	0.56 388	0.29 213	0.73 354	0.76 375	0.86 471	0.94 422	0.91 492	0.36 288	0.74 452	0.43 393	0.26 531	0.14 387	0.26 533	0.15 289	0.36 579	0.18 396

ToySt	0.49 429	0.27 457	0.75 535	0.40 314	0.27 382	0.64 449	0.49 505	0.84 400	0.77 384	0.60 287	0.83 369	0.88 481	0.66 482	0.70 427	0.56 478	0.16 299	0.17 470	0.21 448	0.20 462	0.21 446	0.19 429

anonymousa	0.49 429	0.20 257	0.42 289	0.38 239	0.23 237	0.91 541	0.35 341	0.75 363	0.62 290	0.85 464	1.54 598	1.06 538	0.66 482	0.51 236	0.43 393	0.16 299	0.13 349	0.19 376	0.21 485	0.16 303	0.14 277

hknet	0.49 429	0.25 423	0.51 415	0.45 461	0.29 435	0.77 502	0.40 435	0.94 440	0.83 423	0.75 395	0.80 350	0.97 509	0.61 444	0.73 445	0.45 420	0.18 382	0.14 387	0.22 463	0.19 437	0.18 370	0.18 396

psmg	0.49 429	0.25 423	0.43 302	0.41 350	0.28 407	0.85 533	0.43 468	0.99 460	0.76 375	0.91 506	0.94 422	0.76 436	0.54 402	0.64 376	0.43 393	0.20 438	0.15 418	0.20 406	0.20 462	0.18 370	0.18 396

DRaft	0.49 429	0.17 133	0.47 354	0.37 203	0.25 299	0.58 400	0.40 435	0.65 276	0.85 436	1.02 555	1.75 612	0.50 279	0.82 552	0.63 361	0.40 374	0.13 109	0.11 216	0.16 232	0.16 323	0.14 190	0.15 309

GrayStereo	0.49 429	0.19 211	0.42 289	0.46 482	0.28 407	0.53 361	0.67 579	0.69 315	0.63 301	1.02 555	1.47 592	0.78 444	0.76 529	0.56 277	0.33 283	0.14 168	0.12 278	0.17 279	0.17 378	0.15 254	0.29 543

GwcNet-RSSM	0.49 429	0.24 397	0.42 289	0.40 314	0.23 237	0.55 374	0.38 402	0.93 435	0.93 489	0.71 371	1.16 530	0.86 470	0.60 438	0.62 350	0.66 507	0.21 455	0.14 387	0.19 376	0.20 462	0.16 303	0.15 309

UCFNet_RVC	0.49 429	0.26 440	0.35 181	0.39 271	0.26 347	0.64 449	0.36 363	1.15 536	0.84 428	0.67 344	0.88 403	0.88 481	0.59 434	0.58 310	0.45 420	0.24 511	0.17 470	0.27 546	0.27 566	0.25 508	0.23 497

iResNet	0.49 429	0.29 483	0.79 547	0.42 395	0.21 160	0.61 422	0.40 435	0.82 392	0.99 515	0.87 479	1.12 507	0.69 393	0.53 390	0.78 475	0.51 456	0.15 243	0.11 216	0.14 150	0.12 176	0.17 342	0.15 309

CFNet_ucs	0.50 445	0.24 397	0.55 438	0.38 239	0.31 476	0.58 400	0.33 300	0.98 458	0.93 489	0.88 489	1.19 538	0.80 455	0.49 369	0.63 361	0.43 393	0.21 455	0.15 418	0.26 533	0.18 406	0.26 515	0.22 490

NINENet	0.50 445	0.29 483	0.51 415	0.45 461	0.32 493	0.70 475	0.34 316	1.10 509	0.88 454	0.80 419	0.94 422	0.65 375	0.49 369	0.73 445	0.51 456	0.22 482	0.20 522	0.25 514	0.18 406	0.22 469	0.21 472

AACVNet	0.50 445	0.23 359	0.49 387	0.46 482	0.29 435	0.52 353	0.38 402	0.90 426	0.55 273	0.81 432	1.03 474	1.00 519	0.70 508	0.83 496	0.54 471	0.21 455	0.18 492	0.24 501	0.18 406	0.23 486	0.20 452

CrosDoStereo	0.50 445	0.18 170	0.45 325	0.38 239	0.24 268	0.40 277	1.18 644	0.67 296	0.86 441	0.94 521	1.37 570	0.63 356	0.77 536	0.65 383	0.45 420	0.15 243	0.12 278	0.17 279	0.18 406	0.14 190	0.14 277

DeepStereo_LL	0.50 445	0.18 170	0.45 325	0.38 239	0.24 268	0.40 277	1.18 644	0.67 296	0.86 441	0.94 521	1.37 570	0.63 356	0.77 536	0.65 383	0.45 420	0.15 243	0.12 278	0.17 279	0.18 406	0.14 190	0.14 277

THIR-Stereo	0.50 445	0.18 170	0.45 325	0.38 239	0.23 237	0.75 495	0.67 579	0.66 286	0.87 450	1.02 555	1.40 576	0.72 410	0.76 529	0.62 350	0.42 386	0.15 243	0.11 216	0.17 279	0.18 406	0.14 190	0.15 309

AdaStereo	0.50 445	0.32 501	0.47 354	0.48 498	0.25 299	0.67 466	0.32 288	1.17 549	0.88 454	0.75 395	0.99 454	0.75 429	0.49 369	0.67 403	0.46 430	0.27 541	0.12 278	0.28 554	0.18 406	0.23 486	0.18 396
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	0.51 452	0.23 359	0.62 464	0.34 108	0.20 130	0.62 430	0.34 316	1.21 560	1.02 529	0.81 432	1.01 460	0.71 401	0.65 474	0.84 501	0.55 476	0.19 414	0.15 418	0.18 332	0.16 323	0.18 370	0.18 396

tta	0.51 452	0.23 359	0.62 464	0.34 108	0.20 130	0.62 430	0.34 316	1.21 560	1.02 529	0.81 432	1.01 460	0.71 401	0.65 474	0.84 501	0.55 476	0.19 414	0.15 418	0.18 332	0.16 323	0.15 254	0.14 277

DAS	0.51 452	0.25 423	0.60 459	0.48 498	0.31 476	0.58 400	0.41 451	0.83 397	0.97 506	0.89 493	1.12 507	0.70 397	0.75 526	0.82 488	0.43 393	0.17 348	0.13 349	0.18 332	0.15 289	0.20 422	0.18 396

SepStereo	0.51 452	0.25 423	0.60 459	0.48 498	0.31 476	0.58 400	0.41 451	0.83 397	0.97 506	0.89 493	1.12 507	0.70 397	0.75 526	0.93 541	0.43 393	0.17 348	0.13 349	0.18 332	0.15 289	0.20 422	0.18 396

acv_ft	0.51 452	0.23 359	0.56 444	0.44 436	0.28 407	0.86 536	0.39 424	0.91 431	0.80 405	0.97 535	0.96 435	0.79 446	0.59 434	0.63 361	0.87 556	0.17 348	0.15 418	0.16 232	0.15 289	0.17 342	0.15 309

DMCA-RVC	0.51 452	0.30 492	0.59 453	0.50 527	0.32 493	0.54 368	0.38 402	0.86 407	0.68 326	0.94 521	0.86 387	0.91 492	0.68 491	0.70 427	0.59 486	0.23 499	0.18 492	0.31 572	0.23 519	0.26 515	0.19 429

CFNet	0.51 452	0.29 483	0.46 342	0.41 350	0.27 382	0.70 475	0.32 288	1.13 523	1.00 522	0.72 382	1.07 494	0.85 465	0.60 438	0.76 462	0.52 463	0.19 414	0.14 387	0.23 484	0.23 519	0.21 446	0.16 356

HSM	0.51 452	0.24 397	0.41 268	0.39 271	0.24 268	0.75 495	0.40 435	1.22 568	0.75 367	0.81 432	0.91 414	1.21 570	0.69 495	0.87 514	0.46 430	0.17 348	0.13 349	0.17 279	0.14 257	0.17 342	0.17 378

RT-IGEV	0.52 460	0.19 211	0.59 453	0.40 314	0.25 299	0.79 509	0.62 566	1.15 536	0.74 362	0.89 493	0.99 454	1.18 569	0.61 444	0.65 383	0.31 261	0.19 414	0.13 349	0.17 279	0.13 218	0.15 254	0.20 452

DDVS	0.52 460	0.30 492	0.56 444	0.41 350	0.31 476	0.71 480	0.34 316	0.91 431	0.67 321	0.85 464	0.89 407	1.12 556	0.46 356	0.86 512	0.60 488	0.22 482	0.16 450	0.22 463	0.18 406	0.25 508	0.26 519

UGAM	0.52 460	0.22 337	0.46 342	0.45 461	0.25 299	0.41 295	0.52 529	0.62 254	1.16 573	0.76 402	1.13 514	1.32 588	0.57 417	1.00 554	0.53 466	0.17 348	0.14 387	0.25 514	0.21 485	0.15 254	0.13 231

test_sample7	0.52 460	0.29 483	0.50 400	0.36 179	0.27 382	0.62 430	0.41 451	1.06 494	0.88 454	0.92 514	0.86 387	0.85 465	0.69 495	0.68 414	0.50 446	0.26 531	0.20 522	0.27 546	0.26 559	0.27 526	0.24 506

ac_64	0.52 460	0.22 337	0.50 400	0.45 461	0.28 407	0.80 513	0.45 480	1.02 478	0.61 288	0.91 506	0.83 369	1.07 543	0.68 491	0.74 452	0.70 517	0.21 455	0.18 492	0.20 406	0.19 437	0.18 370	0.15 309

iResNetv2_ROB	0.52 460	0.27 457	0.69 506	0.38 239	0.25 299	0.62 430	0.35 341	1.17 549	1.01 526	0.99 542	1.06 491	0.88 481	0.67 485	0.66 392	0.39 366	0.19 414	0.13 349	0.15 195	0.11 139	0.18 370	0.16 356

iResNet_ROB	0.52 460	0.21 296	0.53 428	0.37 203	0.21 160	0.61 422	0.29 213	1.51 629	1.32 605	0.90 501	1.02 469	0.80 455	0.62 451	0.76 462	0.43 393	0.16 299	0.12 278	0.13 98	0.09 12	0.15 254	0.18 396

coex_refinement	0.53 467	0.21 296	0.39 244	0.44 436	0.30 454	0.76 501	0.39 424	1.09 506	0.90 471	0.85 464	1.12 507	1.00 519	0.56 415	0.63 361	0.81 540	0.21 455	0.13 349	0.16 232	0.16 323	0.20 422	0.21 472

ITSA-stereo	0.53 467	0.28 471	0.52 421	0.40 314	0.23 237	0.56 388	0.34 316	1.24 580	1.24 588	0.80 419	0.81 357	0.72 410	0.58 427	0.82 488	0.65 504	0.21 455	0.17 470	0.23 484	0.21 485	0.22 469	0.26 519

mmx	0.53 467	0.26 440	0.49 387	0.37 203	0.25 299	0.55 374	0.37 380	1.16 544	1.03 534	0.73 388	0.96 435	0.71 401	0.53 390	1.01 555	0.88 559	0.20 438	0.15 418	0.25 514	0.21 485	0.22 469	0.20 452

xxx	0.53 467	0.26 440	0.49 387	0.37 203	0.25 299	0.55 374	0.37 380	1.16 544	1.03 534	0.73 388	0.96 435	0.71 401	0.53 390	1.01 555	0.88 559	0.20 438	0.15 418	0.25 514	0.21 485	0.22 469	0.20 452

AASNet	0.53 467	0.25 423	0.52 421	0.49 513	0.32 493	0.74 489	0.40 435	1.50 626	0.86 441	0.86 471	0.92 418	0.64 362	0.59 434	0.59 327	0.79 535	0.23 499	0.19 510	0.20 406	0.16 323	0.21 446	0.19 429

LMCR-Stereo	0.53 467	0.30 492	0.53 428	0.58 591	0.30 454	0.83 529	0.36 363	1.19 553	0.76 375	0.88 489	1.04 480	0.56 306	0.62 451	0.82 488	0.67 510	0.19 414	0.15 418	0.19 376	0.14 257	0.23 486	0.17 378

RAFT + AFF	0.53 467	0.29 483	0.75 535	0.51 543	0.32 493	0.63 442	0.60 559	1.00 464	0.91 478	0.78 412	0.87 395	0.83 460	0.58 427	0.80 482	0.47 437	0.17 348	0.20 522	0.23 484	0.22 503	0.18 370	0.18 396

UPFNet	0.53 467	0.24 397	0.51 415	0.45 461	0.38 543	0.84 532	0.49 505	0.99 460	0.75 367	0.87 479	0.88 403	0.86 470	0.64 468	0.80 482	0.71 522	0.20 438	0.20 522	0.20 406	0.20 462	0.19 404	0.15 309

RASNet	0.53 467	0.22 337	0.52 421	0.38 239	0.22 189	0.68 468	0.38 402	0.97 455	0.88 454	0.73 388	1.04 480	1.03 530	0.92 577	0.90 525	0.86 550	0.16 299	0.14 387	0.14 150	0.17 378	0.15 254	0.13 231

HSM-Net_RVC	0.53 467	0.22 337	0.35 181	0.37 203	0.21 160	0.85 533	0.37 380	1.23 573	0.93 489	0.90 501	1.15 525	1.26 575	0.63 457	0.72 438	0.48 441	0.17 348	0.13 349	0.16 232	0.15 289	0.17 342	0.15 309
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 467	0.32 501	0.64 479	0.44 436	0.30 454	0.66 461	0.44 477	1.04 485	0.88 454	0.91 506	0.91 414	0.99 515	0.60 438	0.68 414	0.60 488	0.21 455	0.17 470	0.22 463	0.22 503	0.21 446	0.21 472
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	0.53 467	0.34 514	0.59 453	0.41 350	0.30 454	0.50 344	0.43 468	1.19 553	0.70 334	0.85 464	1.05 484	0.86 470	0.55 408	0.84 501	0.51 456	0.29 559	0.23 549	0.22 463	0.22 503	0.26 515	0.25 513

rvit_105_1	0.54 479	0.40 555	0.76 540	0.58 591	0.37 533	0.59 412	0.68 584	0.70 330	0.94 496	0.82 441	0.69 294	0.73 421	0.58 427	0.78 475	0.54 471	0.32 581	0.29 590	0.31 572	0.34 600	0.23 486	0.20 452

UNet	0.54 479	0.26 440	0.66 491	0.44 436	0.40 554	0.99 560	0.41 451	0.98 458	0.75 367	0.83 453	0.89 407	1.04 532	0.72 516	0.73 445	0.62 495	0.19 414	0.14 387	0.20 406	0.17 378	0.20 422	0.17 378

1111x	0.55 481	0.22 337	0.46 342	0.38 239	0.20 130	0.66 461	0.43 468	1.23 573	0.99 515	0.71 371	0.99 454	0.95 504	0.69 495	0.90 525	1.08 597	0.18 382	0.17 470	0.18 332	0.19 437	0.20 422	0.18 396

ADLNet2	0.55 481	0.25 423	0.65 485	0.47 490	0.30 454	0.83 529	0.50 510	1.05 490	0.95 502	0.80 419	0.98 449	0.99 515	0.69 495	0.77 470	0.73 525	0.20 438	0.16 450	0.17 279	0.18 406	0.21 446	0.21 472

GEStereo_RVC	0.55 481	0.29 483	0.63 474	0.49 513	0.31 476	0.70 475	0.54 538	1.22 568	0.92 483	0.82 441	0.85 384	0.85 465	0.63 457	0.90 525	0.65 504	0.24 511	0.16 450	0.19 376	0.16 323	0.21 446	0.22 490

ADLNet	0.55 481	0.27 457	0.51 415	0.44 436	0.35 521	0.78 506	0.46 484	1.08 502	0.86 441	0.99 542	0.98 449	0.92 497	0.63 457	0.69 420	0.81 540	0.22 482	0.16 450	0.22 463	0.22 503	0.21 446	0.21 472

MMNet	0.55 481	0.25 423	0.61 461	0.43 416	0.34 514	1.07 574	0.39 424	0.87 414	0.91 478	0.91 506	0.93 421	0.86 470	0.76 529	0.81 485	0.76 530	0.15 243	0.14 387	0.18 332	0.19 437	0.20 422	0.16 356

delet	0.55 481	0.24 397	0.55 438	0.44 436	0.33 505	1.07 574	0.50 510	1.00 464	0.86 441	0.85 464	0.96 435	0.90 490	0.63 457	0.83 496	0.74 528	0.18 382	0.18 492	0.20 406	0.21 485	0.16 303	0.15 309

psm_up	0.55 481	0.26 440	0.47 354	0.49 513	0.32 493	0.65 459	0.56 549	1.04 485	0.82 418	0.82 441	0.88 403	1.01 523	0.94 583	0.74 452	0.61 492	0.21 455	0.25 566	0.26 533	0.23 519	0.21 446	0.20 452

hitnet-ft	0.55 481	0.27 457	0.39 244	0.41 350	0.28 407	0.78 506	0.40 435	0.92 433	0.90 471	0.82 441	1.01 460	1.13 562	0.70 508	0.78 475	0.67 510	0.28 552	0.20 522	0.28 554	0.22 503	0.29 534	0.26 519

DSFCA	0.55 481	0.25 423	0.62 464	0.40 314	0.36 526	0.74 489	0.52 529	1.04 485	0.82 418	1.06 570	0.84 374	0.89 485	0.63 457	0.99 551	0.58 481	0.25 521	0.21 532	0.21 448	0.21 485	0.21 446	0.19 429

FADNet_RVC	0.55 481	0.37 532	1.17 598	0.44 436	0.31 476	0.56 388	0.34 316	1.06 494	0.88 454	0.67 344	0.90 411	0.61 347	0.65 474	0.93 541	0.70 517	0.21 455	0.18 492	0.26 533	0.23 519	0.31 549	0.28 536

STTStereo	0.55 481	0.37 532	0.76 540	0.44 436	0.31 476	0.60 419	0.44 477	0.96 451	0.86 441	0.99 542	0.90 411	0.96 507	0.58 427	0.71 432	0.61 492	0.25 521	0.23 549	0.26 533	0.32 595	0.24 499	0.23 497

Selective-IGEV-i16pc	0.56 492	0.20 257	1.13 591	0.40 314	0.31 476	2.00 643	0.66 576	0.68 306	1.11 563	0.51 258	0.81 357	0.68 388	0.36 288	0.67 403	0.40 374	0.31 569	0.17 470	0.17 279	0.18 406	0.19 404	0.20 452

ISRNet	0.56 492	0.24 397	0.66 491	0.56 583	0.36 526	0.44 314	0.25 135	0.82 392	0.84 428	1.07 573	1.25 549	0.91 492	0.60 438	0.66 392	0.58 481	0.35 600	0.26 572	0.36 592	0.33 598	0.30 543	0.42 607

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 492	3.08 682	2.43 651	0.31 40	0.18 65	0.29 129	0.20 39	0.37 63	0.32 113	0.28 109	0.24 55	0.18 17	0.18 30	0.31 50	0.22 70	1.09 658	0.08 2	0.17 279	0.16 323	0.14 190	0.97 657

CSP-Net	0.56 492	0.27 457	0.49 387	0.41 350	0.28 407	1.22 600	0.50 510	1.23 573	0.72 347	0.95 529	0.95 431	0.89 485	0.62 451	0.83 496	0.62 495	0.26 531	0.17 470	0.17 279	0.17 378	0.18 370	0.17 378

FTStereo	0.56 492	0.20 257	0.37 209	0.41 350	0.25 299	0.40 277	0.79 612	0.66 286	0.43 208	1.09 579	3.27 655	0.70 397	0.73 519	0.55 266	0.33 283	0.14 168	0.13 349	0.19 376	0.17 378	0.15 254	0.30 552

RAFT-RH_RVC	0.56 492	0.17 133	0.41 268	0.37 203	0.23 237	0.57 394	0.24 123	0.60 242	0.70 334	1.19 593	3.94 667	0.56 306	0.38 300	0.65 383	0.36 333	0.13 109	0.11 216	0.20 406	0.14 257	0.12 90	0.13 231

HGLStereo	0.56 492	0.28 471	0.57 448	0.50 527	0.37 533	0.80 513	0.45 480	1.02 478	0.78 394	0.86 471	1.14 519	0.89 485	0.82 552	0.76 462	0.73 525	0.21 455	0.20 522	0.19 376	0.18 406	0.19 404	0.21 472

FADNet-RVC-Resample	0.56 492	0.33 509	1.16 594	0.49 513	0.34 514	0.71 480	0.43 468	1.01 474	0.93 489	0.82 441	0.87 395	0.74 427	0.67 485	0.73 445	0.45 420	0.18 382	0.18 492	0.26 533	0.27 566	0.26 515	0.27 529

DualNet (step1)	0.57 500	0.36 525	0.72 520	0.38 239	0.30 454	0.71 480	0.43 468	1.06 494	0.88 454	0.92 514	0.86 387	0.85 465	0.69 495	0.68 414	0.50 446	0.41 615	0.20 522	0.40 605	0.41 619	0.36 579	0.33 571

LL-Strereo	0.57 500	0.27 457	0.68 500	0.48 498	0.34 514	0.39 271	0.48 499	0.94 440	0.97 506	0.83 453	0.78 337	1.10 552	1.18 611	1.33 606	0.49 444	0.17 348	0.14 387	0.22 463	0.19 437	0.16 303	0.17 378

CRFU-Net	0.57 500	0.27 457	0.57 448	0.46 482	0.30 454	1.20 598	0.52 529	1.10 509	0.56 280	1.00 547	0.98 449	1.06 538	0.79 543	0.81 485	0.71 522	0.21 455	0.19 510	0.18 332	0.16 323	0.18 370	0.19 429

TDLM	0.57 500	0.33 509	0.49 387	0.51 543	0.30 454	0.66 461	0.73 604	1.03 482	1.01 526	0.82 441	1.10 502	0.84 463	0.70 508	0.86 512	0.58 481	0.28 552	0.17 470	0.25 514	0.22 503	0.26 515	0.19 429

CVANet_RVC	0.57 500	0.33 509	0.44 312	0.47 490	0.32 493	0.67 466	0.61 564	1.05 490	0.93 489	0.85 464	1.04 480	1.01 523	0.73 519	0.83 496	0.52 463	0.29 559	0.19 510	0.27 546	0.25 544	0.31 549	0.21 472

AANet_RVC	0.57 500	0.32 501	0.54 433	0.45 461	0.27 382	0.57 394	0.48 499	1.00 464	1.28 600	0.86 471	1.33 565	0.87 476	0.58 427	1.07 568	0.75 529	0.18 382	0.12 278	0.15 195	0.13 218	0.18 370	0.18 396

NOSS_ROB	0.57 500	0.39 550	0.39 244	0.44 436	0.30 454	0.73 488	0.54 538	1.03 482	1.08 559	0.67 344	0.87 395	0.76 436	0.57 417	0.77 470	0.47 437	0.38 608	0.38 626	0.44 613	0.42 623	0.37 584	0.34 579

ssnet_v2	0.58 507	0.28 471	0.56 444	0.43 416	0.29 435	0.95 550	0.59 556	1.13 523	0.99 515	0.93 518	0.80 350	0.99 515	0.64 468	0.82 488	0.94 575	0.25 521	0.22 539	0.23 484	0.24 535	0.20 422	0.19 429

dad	0.58 507	0.50 583	0.64 479	0.43 416	0.30 454	0.59 412	0.36 363	0.78 379	1.25 594	1.01 552	1.17 532	1.15 566	0.53 390	0.68 414	0.50 446	0.35 600	0.23 549	0.37 597	0.21 485	0.29 534	0.20 452

SACVNet	0.58 507	0.34 514	0.55 438	0.55 580	0.36 526	0.63 442	0.48 499	1.13 523	0.77 384	1.02 555	1.06 491	1.02 528	0.74 522	0.90 525	0.51 456	0.27 541	0.21 532	0.25 514	0.24 535	0.29 534	0.36 586

pcwnet_v2	0.58 507	0.28 471	0.84 552	0.45 461	0.35 521	0.61 422	0.35 341	1.27 588	1.21 583	0.99 542	1.27 552	0.72 410	0.58 427	0.67 403	0.48 441	0.27 541	0.21 532	0.24 501	0.23 519	0.29 534	0.29 543

PS-NSSS	0.58 507	0.44 568	0.62 464	0.42 395	0.33 505	0.66 461	0.58 553	1.02 478	0.86 441	0.77 408	1.28 554	0.72 410	0.64 468	0.82 488	0.59 486	0.31 569	0.26 572	0.40 605	0.27 566	0.33 562	0.26 519

StereoDRNet-Refined	0.58 507	0.32 501	0.54 433	0.46 482	0.30 454	0.96 553	0.40 435	1.00 464	0.94 496	1.12 584	1.08 497	0.96 507	0.67 485	0.90 525	0.89 569	0.17 348	0.13 349	0.22 463	0.21 485	0.20 422	0.19 429
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 507	0.28 471	0.47 354	0.49 513	0.32 493	0.77 502	0.50 510	0.99 460	0.92 483	1.04 564	1.14 519	1.21 570	0.69 495	0.88 517	0.69 514	0.20 438	0.20 522	0.22 463	0.22 503	0.21 446	0.18 396

CBFPSM	0.59 514	0.22 337	1.31 614	0.38 239	0.27 382	1.12 586	0.65 573	0.79 383	0.82 418	0.80 419	0.81 357	1.35 597	0.87 565	0.67 403	0.76 530	0.16 299	0.15 418	0.15 195	0.16 323	0.17 342	0.22 490

HBP-ISP	0.59 514	0.45 572	0.43 302	0.45 461	0.33 505	0.70 475	0.28 204	1.11 515	1.00 522	0.83 453	1.18 534	0.65 375	0.68 491	0.88 517	0.52 463	0.35 600	0.38 626	0.47 618	0.41 619	0.38 588	0.31 562

CBMV_ROB	0.59 514	0.37 532	0.38 222	0.39 271	0.28 407	0.74 489	0.28 204	1.00 464	0.98 510	0.94 521	1.25 549	0.81 458	0.78 541	0.87 514	0.50 446	0.36 604	0.37 624	0.43 611	0.40 614	0.33 562	0.30 552

FADNet-RVC	0.60 517	0.53 598	1.14 593	0.46 482	0.39 549	0.61 422	0.39 424	1.12 521	0.87 450	0.70 364	0.84 374	1.04 532	0.55 408	0.94 548	0.69 514	0.26 531	0.25 566	0.28 554	0.28 572	0.31 549	0.31 562

NVstereo2D	0.60 517	0.30 492	0.75 535	0.48 498	0.43 573	0.89 538	0.48 499	1.05 490	1.15 572	0.66 339	0.86 387	0.88 481	0.70 508	0.99 551	0.65 504	0.32 581	0.15 418	0.28 554	0.20 462	0.40 591	0.36 586

FADNet	0.61 519	0.51 587	1.10 587	0.45 461	0.44 580	0.65 459	0.41 451	1.19 553	1.05 544	0.70 364	0.84 374	0.98 513	0.66 482	0.82 488	0.50 446	0.29 559	0.30 595	0.27 546	0.30 580	0.46 610	0.35 584

ACV-stereo	0.62 520	0.34 514	1.00 576	0.43 416	0.31 476	1.20 598	0.40 435	0.75 363	0.83 423	0.64 317	0.77 326	2.10 636	1.03 596	0.81 485	0.64 502	0.21 455	0.17 470	0.18 332	0.18 406	0.21 446	0.21 472

SGM-Forest	0.62 520	0.32 501	0.39 244	0.43 416	0.30 454	1.02 564	0.55 543	1.09 506	1.05 544	1.06 570	1.18 534	1.10 552	0.67 485	0.88 517	0.62 495	0.31 569	0.33 616	0.33 583	0.30 580	0.30 543	0.28 536
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	0.63 522	0.28 471	0.99 575	0.40 314	0.30 454	1.03 567	0.56 549	1.10 509	0.99 515	0.97 535	1.22 541	1.06 538	0.69 495	1.07 568	0.95 578	0.19 414	0.11 216	0.16 232	0.13 218	0.22 469	0.21 472

fast-acv-ft	0.64 523	0.30 492	0.73 524	0.45 461	0.34 514	1.17 594	0.49 505	0.86 407	0.98 510	1.02 555	1.36 567	1.29 580	0.85 560	0.76 462	0.81 540	0.21 455	0.23 549	0.23 484	0.23 519	0.21 446	0.20 452

StereoDRNet	0.64 523	0.33 509	0.68 500	0.51 543	0.43 573	1.03 567	0.53 534	1.47 622	0.99 515	1.10 581	0.87 395	1.07 543	0.71 512	0.82 488	0.88 559	0.23 499	0.19 510	0.25 514	0.23 519	0.27 526	0.19 429

PSMNet_ROB	0.64 523	0.37 532	0.65 485	0.56 583	0.42 567	0.97 555	0.83 615	1.21 560	0.92 483	0.79 417	1.02 469	1.08 545	0.63 457	0.82 488	0.91 573	0.29 559	0.20 522	0.31 572	0.31 588	0.26 515	0.23 497

CBMV	0.64 523	0.35 520	0.41 268	0.42 395	0.25 299	1.01 562	0.77 608	1.13 523	1.09 561	1.17 589	1.22 541	1.04 532	0.75 526	0.88 517	0.63 499	0.28 552	0.30 595	0.34 585	0.30 580	0.26 515	0.26 519
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	0.66 527	0.36 525	1.30 613	0.39 271	0.26 347	0.57 394	0.63 568	0.80 386	1.03 534	0.80 419	1.43 583	0.91 492	0.76 529	1.08 571	1.87 639	0.16 299	0.12 278	0.17 279	0.14 257	0.20 422	0.16 356

TCMNet	0.66 527	0.39 550	0.98 574	0.59 595	0.61 625	0.96 553	0.55 543	1.05 490	0.90 471	0.84 460	1.14 519	0.89 485	0.65 474	0.85 507	1.01 590	0.26 531	0.26 572	0.31 572	0.28 572	0.32 555	0.29 543

YMNet	0.66 527	0.38 542	0.90 565	0.52 556	0.46 592	1.08 578	0.49 505	1.00 464	0.77 384	1.18 591	1.29 558	1.12 556	0.74 522	0.85 507	0.86 550	0.27 541	0.31 604	0.25 514	0.25 544	0.24 499	0.23 497

YMNet_1	0.66 527	0.38 542	0.90 565	0.52 556	0.46 592	1.08 578	0.49 505	1.00 464	0.77 384	1.18 591	1.29 558	1.12 556	0.74 522	0.85 507	0.86 550	0.27 541	0.31 604	0.25 514	0.25 544	0.24 499	0.23 497

DRN-Test	0.66 527	0.32 501	0.66 491	0.50 527	0.39 549	1.15 590	0.61 564	1.49 625	1.01 526	1.12 584	1.08 497	1.06 538	0.69 495	0.77 470	0.94 575	0.23 499	0.17 470	0.26 533	0.25 544	0.25 508	0.21 472

iinet-f	0.67 532	0.26 440	2.15 645	0.39 271	0.31 476	1.19 597	0.56 549	0.84 400	0.84 428	0.80 419	1.17 532	1.05 536	0.84 559	0.71 432	1.21 608	0.20 438	0.18 492	0.17 279	0.15 289	0.20 422	0.20 452

GASNet	0.67 532	0.72 620	0.96 571	0.70 627	0.48 597	0.62 430	0.47 491	1.08 502	1.03 534	0.94 521	0.82 363	0.93 500	0.83 557	1.33 606	0.80 537	0.31 569	0.22 539	0.29 563	0.28 572	0.44 603	0.24 506

FINET	0.67 532	0.42 561	1.00 576	0.46 482	0.43 573	0.83 529	0.89 623	1.08 502	1.50 621	0.87 479	1.14 519	0.71 401	0.68 491	0.92 535	0.70 517	0.36 604	0.30 595	0.26 533	0.24 535	0.35 573	0.33 571

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 532	0.81 629	0.73 524	0.53 566	0.37 533	1.40 612	0.53 534	1.04 485	0.79 403	0.88 489	0.94 422	0.95 504	0.53 390	0.93 541	0.58 481	0.39 610	0.30 595	0.57 633	0.31 588	0.53 624	0.30 552

PA-Net	0.67 532	0.43 563	0.83 551	0.50 527	0.53 610	0.94 547	0.68 584	1.10 509	1.14 571	0.80 419	0.88 403	0.87 476	0.77 536	1.02 560	0.88 559	0.24 511	0.41 633	0.29 563	0.44 624	0.26 515	0.34 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 537	0.36 525	1.10 587	0.51 543	0.42 567	1.08 578	0.50 510	1.21 560	1.16 573	1.00 547	1.37 570	1.06 538	0.79 543	0.92 535	0.94 575	0.25 521	0.24 558	0.24 501	0.22 503	0.23 486	0.26 519

NaN_ROB	0.69 537	0.44 568	0.69 506	0.51 543	0.33 505	0.97 555	1.06 638	1.22 568	1.19 579	1.24 603	0.96 435	1.08 545	0.78 541	1.20 588	0.67 510	0.24 511	0.30 595	0.23 484	0.24 535	0.23 486	0.25 513

GANet	0.70 539	0.37 532	0.55 438	0.51 543	0.34 514	0.94 547	0.96 631	1.08 502	0.94 496	1.04 564	1.98 624	1.13 562	0.88 569	1.12 578	0.66 507	0.25 521	0.26 572	0.27 546	0.22 503	0.31 549	0.22 490

DISCO	0.70 539	0.26 440	0.68 500	0.44 436	0.31 476	1.14 588	0.51 526	1.23 573	1.23 586	0.81 432	1.05 484	1.50 612	0.85 560	1.82 637	1.03 591	0.19 414	0.15 418	0.18 332	0.16 323	0.24 499	0.23 497

XPNet_ROB	0.70 539	0.35 520	0.68 500	0.52 556	0.40 554	0.79 509	0.85 621	1.16 544	0.94 496	1.33 610	1.15 525	1.38 599	0.83 557	1.03 562	0.90 571	0.32 581	0.25 566	0.26 533	0.24 535	0.31 549	0.28 536

ETE_ROB	0.70 539	0.49 579	0.73 524	0.56 583	0.36 526	0.79 509	0.87 622	1.14 532	0.93 489	1.19 593	1.18 534	1.39 600	0.82 552	0.99 551	0.80 537	0.26 531	0.21 532	0.31 572	0.26 559	0.33 562	0.34 579

Wz-Net-LNSev	0.71 543	0.51 587	1.36 623	0.50 527	0.41 561	1.15 590	0.69 589	1.21 560	1.07 556	1.02 555	1.12 507	1.08 545	0.87 565	0.89 523	0.89 569	0.24 511	0.22 539	0.21 448	0.19 437	0.26 515	0.26 519

APVNet	0.71 543	0.37 532	0.89 564	0.56 583	0.45 584	1.18 596	0.68 584	1.41 616	0.85 436	0.81 432	1.15 525	1.04 532	0.81 548	1.10 575	1.17 605	0.26 531	0.28 585	0.32 578	0.31 588	0.29 534	0.30 552

Syn2CoEx	0.71 543	0.51 587	0.95 569	0.64 610	0.45 584	0.91 541	0.53 534	1.48 623	1.13 568	0.93 518	1.35 566	1.02 528	0.99 591	0.92 535	0.80 537	0.30 566	0.27 581	0.28 554	0.24 535	0.23 486	0.24 506

DANet	0.71 543	0.45 572	0.91 567	0.59 595	0.40 554	0.81 518	0.40 435	0.97 455	0.84 428	1.20 598	1.22 541	1.33 591	0.88 569	1.16 582	1.24 609	0.27 541	0.23 549	0.31 572	0.25 544	0.35 573	0.32 566
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 547	0.35 520	0.64 479	0.53 566	0.67 631	1.31 608	0.67 579	1.20 558	1.18 577	1.05 566	0.87 395	1.27 577	0.93 582	0.93 541	1.27 613	0.22 482	0.16 450	0.26 533	0.23 519	0.40 591	0.39 600

NCCL2	0.72 547	0.41 559	0.65 485	0.64 610	0.44 580	0.98 559	1.20 646	1.11 515	1.00 522	0.98 540	0.96 435	1.49 611	0.87 565	0.90 525	0.79 535	0.31 569	0.26 572	0.39 602	0.39 612	0.32 555	0.32 566

FAT-Stereo	0.73 549	0.33 509	0.75 535	0.49 513	0.37 533	0.71 480	0.59 556	1.36 608	1.30 603	1.03 563	1.40 576	1.59 621	1.15 607	0.87 514	0.86 550	0.28 552	0.28 585	0.28 554	0.23 519	0.28 530	0.38 597

DStereoRT	0.74 550	0.19 211	0.50 400	0.51 543	0.33 505	1.10 582	0.34 316	0.82 392	0.76 375	0.78 412	1.05 484	0.51 285	0.73 519	0.76 462	0.48 441	0.16 299	0.13 349	3.96 688	1.37 678	0.19 404	0.14 277

S-Stereo	0.74 550	0.35 520	0.96 571	0.56 583	0.45 584	0.82 526	0.60 559	1.24 580	1.60 633	0.96 530	1.41 578	1.12 556	0.94 583	0.80 482	1.04 594	0.26 531	0.31 604	0.28 554	0.25 544	0.32 555	0.47 624

LALA_ROB	0.74 550	0.43 563	0.69 506	0.54 573	0.40 554	1.01 562	0.95 630	1.21 560	1.07 556	1.22 600	1.12 507	1.56 618	0.79 543	1.04 564	0.86 550	0.33 590	0.22 539	0.35 587	0.30 580	0.35 573	0.31 562

w-ln-seven-2	0.76 553	0.43 563	2.32 647	0.52 556	0.38 543	0.90 540	0.65 573	1.11 515	1.12 567	1.19 593	1.28 554	1.09 548	0.99 591	1.07 568	0.87 556	0.20 438	0.19 510	0.23 484	0.22 503	0.26 515	0.22 490

PSMNet-RUCA	0.76 553	0.75 623	1.08 586	1.01 644	0.90 641	0.69 470	0.50 510	1.11 515	1.03 534	0.78 412	1.11 503	0.80 455	0.72 516	0.88 517	0.63 499	0.53 638	0.27 581	0.76 641	0.46 625	0.66 636	0.47 624

Wz-Net-MNSev	0.76 553	0.40 555	1.34 618	0.50 527	0.40 554	1.44 618	0.83 615	1.15 536	1.16 573	1.25 605	1.20 539	1.13 562	0.81 548	1.16 582	1.00 589	0.22 482	0.19 510	0.24 501	0.23 519	0.28 530	0.26 519

DGSMNet	0.76 553	0.55 600	1.29 612	0.58 591	0.62 626	0.94 547	0.70 594	1.26 586	1.11 563	0.83 453	1.24 547	1.00 519	0.71 512	1.03 562	0.81 540	0.34 596	0.29 590	0.41 609	0.40 614	0.57 630	0.55 636

RP	0.76 553	0.36 525	0.63 474	0.66 618	0.58 622	0.80 513	0.55 543	1.14 532	1.22 585	0.97 535	1.65 603	1.43 605	1.32 621	1.01 555	0.84 545	0.33 590	0.30 595	0.36 592	0.30 580	0.34 568	0.34 579

edge stereo	0.76 553	0.38 542	0.74 529	0.52 556	0.43 573	0.80 513	0.53 534	1.28 591	1.06 550	1.28 606	1.38 575	1.81 626	1.11 604	1.08 571	0.85 549	0.33 590	0.32 610	0.41 609	0.28 572	0.32 555	0.36 586

NCC-stereo	0.78 559	0.40 555	0.76 540	0.61 603	0.67 631	0.81 518	0.69 589	1.54 634	1.11 563	0.90 501	1.36 567	1.33 591	1.16 608	1.19 586	0.88 559	0.31 569	0.30 595	0.37 597	0.48 634	0.33 562	0.33 571

Nwc_Net	0.78 559	0.38 542	0.73 524	0.60 601	0.55 614	1.05 572	0.55 543	1.67 643	1.05 544	0.88 489	1.86 618	1.40 602	1.09 602	1.10 575	0.87 556	0.30 566	0.25 566	0.36 592	0.38 608	0.29 534	0.29 543

Abc-Net	0.78 559	0.40 555	0.76 540	0.61 603	0.67 631	0.81 518	0.69 589	1.54 634	1.11 563	0.90 501	1.36 567	1.33 591	1.16 608	1.19 586	0.88 559	0.31 569	0.30 595	0.37 597	0.48 634	0.33 562	0.33 571
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 562	0.59 605	0.71 515	0.65 615	0.65 629	0.92 546	0.58 553	1.29 592	1.05 544	1.07 573	1.45 589	1.47 609	1.03 596	1.21 592	0.88 559	0.32 581	0.30 595	0.48 623	0.40 614	0.37 584	0.37 591

stereogan	0.80 563	0.31 497	0.71 515	0.59 595	0.50 601	1.72 635	0.48 499	1.35 605	1.37 608	1.00 547	1.46 591	1.56 618	0.95 586	1.29 601	0.84 545	0.28 552	0.29 590	0.29 563	0.25 544	0.38 588	0.38 597

ADCRef	0.80 563	0.43 563	1.32 616	0.50 527	0.45 584	1.07 574	0.51 526	1.07 498	0.98 510	1.17 589	1.42 580	0.87 476	0.91 572	0.85 507	3.19 659	0.18 382	0.16 450	0.23 484	0.23 519	0.22 469	0.21 472

GANetREF_RVC	0.80 563	0.75 623	0.86 558	0.66 618	0.42 567	1.15 590	0.98 632	1.14 532	1.19 579	1.01 552	1.02 469	1.10 552	0.90 571	1.15 580	0.76 530	0.48 628	0.39 630	0.57 633	0.38 608	0.63 634	0.46 619
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	0.81 566	0.39 550	0.68 500	0.64 610	0.54 612	0.91 541	0.51 526	1.61 639	1.31 604	0.96 530	2.02 626	1.46 606	1.26 619	1.11 577	0.99 585	0.32 581	0.24 558	0.39 602	0.27 566	0.30 543	0.25 513

SQANet	0.82 567	0.74 622	0.67 495	1.13 648	0.98 649	1.11 583	0.47 491	1.07 498	0.83 423	0.91 506	1.05 484	1.03 530	0.74 522	1.01 555	0.64 502	0.61 641	0.24 558	1.03 651	0.35 603	1.18 654	0.58 637

Anonymous_2	0.82 567	0.44 568	0.63 474	0.40 314	0.43 573	0.80 513	0.52 529	0.72 343	0.77 384	0.71 371	0.60 265	0.87 476	0.76 529	0.75 458	0.58 481	0.52 634	0.54 648	0.54 631	4.82 690	0.56 628	0.40 603

ccnet	0.82 567	0.57 603	0.75 535	0.54 573	0.59 623	1.09 581	0.66 576	1.38 611	0.94 496	1.12 584	1.44 586	1.29 580	0.92 577	0.95 550	1.24 609	0.49 630	0.42 635	0.50 628	0.47 632	0.51 619	0.46 619

psmorigin	0.82 567	0.51 587	2.09 643	0.49 513	0.41 561	0.85 533	0.50 510	1.04 485	0.88 454	1.45 615	1.43 583	1.50 612	1.06 599	1.22 594	0.97 581	0.31 569	0.32 610	0.27 546	0.27 566	0.33 562	0.42 607

CC-Net-ROB	0.82 567	0.96 641	0.85 553	0.58 591	0.45 584	1.27 606	0.70 594	1.17 549	1.02 529	0.83 453	1.23 545	0.90 490	0.77 536	1.06 565	0.69 514	0.46 624	0.34 618	1.71 659	0.38 608	0.59 633	0.36 586

GCST	0.83 572	1.22 652	0.74 529	1.58 656	1.01 651	1.06 573	0.23 105	0.78 379	0.78 394	0.97 535	0.65 279	0.78 444	0.35 261	0.92 535	0.34 299	0.96 652	0.65 654	1.20 653	0.81 657	0.91 643	0.70 640

aanetorigin	0.83 572	0.56 601	1.87 640	0.49 513	0.38 543	0.56 388	0.66 576	0.70 330	1.00 522	2.42 656	2.02 626	1.31 583	1.18 611	0.93 541	1.13 604	0.20 438	0.18 492	0.20 406	0.19 437	0.27 526	0.30 552

CSAN	0.83 572	0.49 579	0.77 545	0.60 601	0.41 561	1.14 588	1.06 638	1.19 553	1.46 619	1.32 608	1.43 583	1.37 598	1.19 613	1.27 600	0.86 550	0.39 610	0.31 604	0.36 592	0.37 605	0.35 573	0.34 579

SDNR	0.86 575	0.37 532	1.47 629	0.40 314	0.38 543	3.38 668	0.33 300	0.90 426	0.98 510	0.99 542	2.09 629	0.59 335	0.71 512	1.29 601	0.70 517	0.51 633	0.56 650	0.36 592	0.26 559	0.43 602	0.46 619

RTSC	0.87 576	0.48 575	1.23 605	0.52 556	0.37 533	1.13 587	0.50 510	1.34 601	1.79 639	1.51 619	1.24 547	1.12 556	0.81 548	1.62 625	2.16 645	0.25 521	0.19 510	0.23 484	0.24 535	0.30 543	0.31 562

PWC_ROB	0.87 576	0.52 595	1.28 609	0.50 527	0.32 493	0.91 541	0.37 380	1.36 608	1.46 619	1.61 626	2.59 644	1.16 567	1.01 595	1.34 608	1.40 621	0.25 521	0.18 492	0.28 554	0.20 462	0.29 534	0.28 536

UDG	0.88 578	0.82 632	0.67 495	1.00 643	0.96 646	1.02 564	0.57 552	1.13 523	0.99 515	0.90 501	0.97 448	1.31 583	0.99 591	0.85 507	0.84 545	0.54 639	0.32 610	1.77 660	0.40 614	0.94 645	0.66 639

FBW_ROB	0.88 578	0.50 583	0.85 553	0.55 580	0.40 554	1.17 594	0.78 610	1.50 626	1.37 608	1.33 610	1.27 552	1.48 610	1.00 594	2.57 661	0.98 584	0.25 521	0.32 610	0.45 614	0.30 580	0.34 568	0.28 536

XQC	0.89 580	0.65 614	1.31 614	0.67 621	0.52 609	1.22 600	0.68 584	1.26 586	1.52 622	1.14 587	1.11 503	1.28 579	1.04 598	1.40 616	1.77 633	0.38 608	0.24 558	0.37 597	0.31 588	0.53 624	0.47 624

DeepPrunerF	0.89 580	0.52 595	3.43 659	0.68 624	0.81 638	0.72 487	0.72 602	1.22 568	1.99 645	0.93 518	1.01 460	0.87 476	0.86 562	1.08 571	0.95 578	0.34 596	0.28 585	0.43 611	0.39 612	0.30 543	0.32 566

PWCDC_ROB	0.89 580	0.49 579	0.80 549	0.74 631	0.40 554	1.03 567	0.39 424	1.33 599	2.35 656	1.02 555	3.77 662	0.81 458	0.92 577	1.20 588	0.90 571	0.34 596	0.22 539	0.24 501	0.20 462	0.34 568	0.29 543

PASM	0.90 583	0.64 613	1.69 634	0.69 626	0.69 634	0.78 506	0.84 618	1.03 482	1.26 597	1.19 593	1.15 525	1.31 583	0.98 590	1.24 596	1.03 591	0.52 634	0.56 650	0.59 636	0.66 649	0.56 628	0.54 635

Wz-Net-SNSev	0.91 584	0.73 621	2.13 644	0.56 583	0.45 584	0.95 550	1.13 643	1.34 601	1.24 588	1.02 555	1.30 561	1.46 606	0.86 562	1.81 636	1.50 623	0.25 521	0.23 549	0.25 514	0.26 559	0.32 555	0.29 543

MDST_ROB	0.91 584	0.27 457	0.85 553	0.63 609	0.41 561	2.53 651	0.71 600	1.60 637	1.13 568	2.83 663	1.73 609	0.97 509	0.69 495	1.61 624	0.73 525	0.25 521	0.22 539	0.32 578	0.28 572	0.25 508	0.24 506

PDISCO_ROB	0.91 584	0.48 575	1.06 582	0.99 641	0.97 647	1.67 633	0.63 568	1.64 641	1.59 630	1.06 570	1.18 534	1.31 583	0.79 543	1.55 619	0.97 581	0.49 630	0.22 539	0.45 614	0.40 614	0.45 607	0.37 591

SHD	0.93 587	0.50 583	1.18 599	0.59 595	0.46 592	0.97 555	0.48 499	1.70 645	2.15 647	1.58 623	1.37 570	1.42 603	1.19 613	1.31 604	1.60 626	0.31 569	0.26 572	0.32 578	0.33 598	0.40 591	0.42 607

G-Net	0.95 588	0.46 574	1.04 580	0.64 610	0.48 597	2.12 647	0.64 571	1.01 474	0.87 450	1.75 635	2.82 651	1.30 582	1.64 642	1.06 565	0.96 580	0.36 604	0.29 590	0.35 587	0.25 544	0.45 607	0.42 607

DStereoO	0.96 589	0.70 619	0.72 520	0.62 607	0.45 584	0.74 489	0.92 628	1.09 506	1.29 602	1.19 593	1.23 545	0.99 515	1.71 644	1.29 601	0.99 585	2.01 675	0.35 620	0.77 642	0.30 580	1.42 656	0.38 597

w-ln-seven	0.96 589	0.48 575	2.41 650	0.54 573	0.50 601	1.41 614	0.70 594	1.67 643	1.81 640	1.49 616	1.50 593	1.26 575	0.87 565	1.15 580	1.80 637	0.23 499	0.21 532	0.25 514	0.25 544	0.31 549	0.26 519

anonymity	0.97 591	0.89 636	1.05 581	0.92 639	1.03 652	0.97 555	0.81 614	1.29 592	0.91 478	1.07 573	0.98 449	1.00 519	0.95 586	1.02 560	0.92 574	0.96 652	0.95 674	0.90 648	0.91 664	0.92 644	0.94 651

SGM_RVC	0.97 591	0.28 471	0.41 268	0.39 271	0.22 189	1.55 624	0.73 604	1.51 629	1.25 594	2.25 652	1.92 620	2.58 648	1.56 636	2.02 646	1.19 607	0.27 541	0.27 581	0.27 546	0.25 544	0.25 508	0.25 513
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 593	0.42 561	1.88 641	0.53 566	0.41 561	1.59 627	1.26 652	2.21 656	1.43 614	1.10 581	1.11 503	1.46 606	1.95 653	1.34 608	1.26 611	0.34 596	0.25 566	0.25 514	0.21 485	0.46 610	0.37 591

z-mn7	1.00 594	0.50 583	1.70 636	0.53 566	0.36 526	1.75 636	0.71 600	1.22 568	2.28 651	0.96 530	2.54 640	1.42 603	0.95 586	2.19 653	1.54 624	0.22 482	0.19 510	0.21 448	0.20 462	0.27 526	0.25 513

Consistency-Raft	1.01 595	0.81 629	1.24 606	0.84 636	0.97 647	0.81 518	0.84 618	1.30 595	1.59 630	1.05 566	1.68 608	1.12 556	0.91 572	0.92 535	1.11 599	0.65 642	0.74 658	0.79 644	0.90 661	1.06 652	0.79 645

xxxx	1.01 595	0.22 337	0.43 302	0.36 179	0.21 160	0.82 526	0.36 363	1.32 597	0.88 454	0.71 371	0.94 422	0.97 509	0.63 457	0.64 376	10.58 682	0.20 438	0.16 450	0.18 332	0.17 378	0.19 404	0.19 429

test_xeample	1.01 595	0.21 296	0.42 289	0.35 151	0.21 160	0.71 480	0.39 424	1.23 573	0.86 441	0.81 432	1.04 480	0.69 393	0.61 444	0.69 420	10.93 683	0.19 414	0.15 418	0.18 332	0.17 378	0.18 370	0.17 378

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 598	0.57 603	1.51 631	0.67 621	0.50 601	2.57 652	1.66 668	1.20 558	1.43 614	1.38 612	1.57 600	1.33 591	0.92 577	1.64 628	0.88 559	0.37 607	0.39 630	0.46 617	0.60 646	0.41 597	0.40 603

ADCPNet	1.03 599	0.48 575	2.70 652	0.54 573	0.42 567	1.40 612	0.75 606	1.13 523	1.07 556	1.22 600	1.42 580	1.68 623	1.09 602	1.36 613	3.45 663	0.30 566	0.28 585	0.29 563	0.32 595	0.37 584	0.35 584

MSAF-DinoV2	1.04 600	0.38 542	1.32 616	0.54 573	0.29 435	0.89 538	0.72 602	1.52 632	1.24 588	1.05 566	1.41 578	2.98 651	1.49 631	2.74 662	2.83 657	0.22 482	0.14 387	0.20 406	0.22 503	0.32 555	0.32 566

otaku	1.04 600	0.93 638	0.88 560	1.33 654	1.05 654	1.66 631	0.70 594	1.40 615	1.18 577	1.08 577	1.32 564	1.33 591	0.91 572	1.23 595	0.76 530	0.72 645	0.46 645	1.24 654	0.50 639	1.40 655	0.75 641

SuperB	1.04 600	0.37 532	4.81 667	0.43 416	0.31 476	0.99 560	0.46 484	1.02 478	2.09 646	1.09 579	1.09 500	0.75 429	0.81 548	1.06 565	1.76 632	0.19 414	0.15 418	0.17 279	0.15 289	2.82 681	0.26 519

ADCL	1.04 600	0.38 542	1.35 619	0.50 527	0.39 549	1.61 628	0.89 623	1.29 592	1.39 611	1.29 607	1.50 593	1.24 573	1.24 616	1.37 614	4.87 671	0.21 455	0.19 510	0.25 514	0.25 544	0.29 534	0.27 529

test_sample9	1.05 604	0.36 525	0.72 520	0.38 239	0.30 454	0.71 480	0.43 468	1.06 494	0.88 454	0.92 514	0.86 387	0.85 465	0.69 495	1.20 588	1.36 617	0.41 615	8.41 690	0.40 605	0.41 619	0.36 579	0.33 571

DDUNet	1.06 605	2.56 679	0.68 500	1.21 650	1.26 657	1.03 567	0.69 589	1.11 515	0.94 496	0.96 530	1.22 541	1.27 577	0.82 552	0.93 541	0.72 524	0.84 649	0.38 626	1.99 663	0.60 646	1.10 653	0.85 647

ADCP+	1.06 605	0.35 520	1.51 631	0.49 513	0.51 605	1.45 619	0.55 543	1.25 584	1.03 534	1.16 588	1.15 525	1.10 552	1.07 601	1.56 621	6.75 678	0.19 414	0.16 450	0.23 484	0.21 485	0.28 530	0.21 472

Selective-IGEV-i16pb	1.07 607	0.24 397	9.45 674	0.41 350	0.32 493	1.76 637	0.59 556	1.00 464	1.54 625	0.66 339	1.20 539	0.98 513	0.57 417	0.78 475	0.62 495	0.27 541	0.17 470	0.18 332	0.20 462	0.21 446	0.23 497

SAMSARA	1.07 607	0.65 614	1.19 600	1.06 647	0.90 641	1.76 637	1.76 672	1.46 621	1.44 617	1.51 619	1.16 530	2.00 635	1.14 606	1.48 617	1.31 615	0.39 610	0.44 642	0.35 587	0.38 608	0.49 616	0.49 630

SANet	1.07 607	0.41 559	1.06 582	0.48 498	0.30 454	1.41 614	0.94 629	1.42 617	3.36 668	1.58 623	2.43 637	2.33 643	1.70 643	1.34 608	1.07 596	0.28 552	0.24 558	0.26 533	0.23 519	0.34 568	0.30 552

zh-mn7	1.08 610	0.65 614	4.00 663	0.52 556	0.38 543	1.16 593	0.62 566	1.15 536	1.77 638	1.74 634	2.31 630	1.17 568	0.91 572	2.10 648	1.77 633	0.24 511	0.21 532	0.22 463	0.22 503	0.25 508	0.28 536

zh-sn7	1.09 611	0.75 623	3.23 657	0.57 589	0.42 567	1.11 583	0.89 623	1.19 553	1.27 598	1.41 614	1.98 624	1.25 574	1.47 630	1.99 645	2.62 654	0.26 531	0.26 572	0.26 533	0.27 566	0.35 573	0.30 552

Ntro	1.09 611	0.97 644	0.91 567	1.44 655	1.19 656	1.69 634	0.80 613	1.35 605	1.25 594	1.00 547	1.29 558	1.31 583	0.97 589	1.26 598	0.84 545	0.84 649	0.43 640	1.36 655	0.50 639	1.56 657	0.78 643

MFN_U_SF_RVC	1.09 611	0.59 605	1.97 642	0.67 621	0.44 580	1.93 641	0.60 559	1.85 649	1.36 606	1.61 626	1.54 598	1.95 634	1.37 624	1.64 628	1.73 629	0.40 614	0.37 624	0.45 614	0.48 634	0.44 603	0.44 614

AANet	1.13 614	1.01 646	2.99 655	0.44 436	0.37 533	0.91 541	0.54 538	1.27 588	2.31 654	2.35 654	2.37 636	2.22 638	1.53 632	1.18 585	1.43 622	0.32 581	0.23 549	0.28 554	0.25 544	0.35 573	0.33 571

Wz-Net-TNSev	1.14 615	1.06 649	4.32 666	0.49 513	0.42 567	1.51 622	1.11 642	1.48 623	1.40 613	1.22 600	1.26 551	1.58 620	1.43 628	1.76 634	1.70 628	0.32 581	0.31 604	0.26 533	0.30 580	0.41 597	0.41 606

ADCMid	1.14 615	0.52 595	2.23 646	0.53 566	0.43 573	1.07 574	0.75 606	1.23 573	1.05 544	2.15 648	1.44 586	1.50 612	1.43 628	1.56 621	5.01 672	0.26 531	0.24 558	0.29 563	0.31 588	0.37 584	0.33 571

MFMNet_re	1.14 615	0.97 644	1.19 600	0.99 641	0.95 645	1.25 604	1.22 649	1.39 612	1.55 626	1.69 633	1.67 607	1.21 570	1.53 632	1.12 578	0.99 585	0.87 651	0.75 662	0.79 644	0.75 653	0.90 642	0.94 651

WCMA_ROB	1.14 615	0.36 525	0.76 540	0.49 513	0.44 580	1.23 602	0.67 579	1.11 515	1.23 586	2.84 664	3.95 668	3.28 658	1.83 649	1.25 597	0.99 585	0.44 620	0.34 618	0.34 585	0.37 605	0.41 597	0.40 603

AnyNet_C32	1.16 619	0.62 611	2.40 649	0.57 589	0.55 614	1.41 614	1.34 658	1.18 552	1.24 588	1.49 616	1.42 580	1.39 600	1.20 615	1.55 619	4.82 670	0.29 559	0.28 585	0.29 563	0.34 600	0.38 588	0.42 607

222	1.18 620	0.22 337	0.44 312	0.37 203	0.22 189	0.79 509	0.37 380	1.31 596	0.89 468	0.92 514	1.08 497	0.72 410	0.71 512	0.66 392	13.89 686	0.20 438	0.15 418	0.17 279	0.16 323	0.18 370	0.19 429

WZ-Net	1.19 621	0.59 605	4.07 664	0.62 607	0.51 605	1.34 609	1.31 657	1.32 597	1.74 637	1.53 622	1.65 603	1.74 625	1.28 620	2.25 655	2.01 642	0.27 541	0.21 532	0.23 484	0.25 544	0.40 591	0.39 600

MSMD_ROB	1.21 622	0.49 579	0.62 464	0.59 595	0.50 601	1.62 630	0.67 579	1.23 573	1.24 588	2.45 657	3.77 662	3.09 655	2.98 669	1.32 605	0.81 540	0.45 622	0.41 633	0.49 626	0.51 641	0.47 613	0.44 614

pmcnn	1.23 623	0.29 483	0.96 571	0.40 314	0.23 237	0.95 550	0.69 589	1.16 544	1.28 600	1.67 632	2.33 632	11.15 686	0.86 562	0.93 541	0.88 559	0.15 243	0.12 278	0.12 43	0.10 76	0.15 254	0.15 309

NVStereoNet_ROB	1.24 624	0.90 637	1.13 591	0.86 637	0.88 640	1.11 583	0.99 634	1.42 617	1.53 623	1.59 625	2.48 638	2.24 640	1.53 632	1.96 644	1.30 614	0.76 647	0.70 655	0.78 643	1.00 667	0.71 639	0.88 649
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	1.25 625	0.36 525	0.72 520	0.38 239	0.30 454	0.71 480	0.43 468	1.13 523	0.75 367	1.50 618	0.95 431	3.29 659	1.59 638	1.20 588	1.36 617	0.41 615	8.41 690	0.40 605	0.41 619	0.36 579	0.33 571

SPS-STEREO	1.25 625	0.93 638	1.06 582	1.04 645	1.03 652	1.41 614	0.91 627	1.51 629	1.19 579	2.09 646	1.83 615	1.94 633	1.39 625	1.62 625	1.39 620	0.97 654	0.94 673	0.90 648	0.89 660	0.96 647	0.96 654
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 627	0.67 617	1.28 609	0.74 631	0.62 626	1.50 621	0.84 618	1.99 652	2.96 663	2.18 649	2.36 635	1.85 630	1.95 653	1.92 641	1.94 640	0.39 610	0.36 623	0.49 626	0.37 605	0.51 619	0.64 638

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 628	0.87 635	1.76 638	0.86 637	0.56 617	4.29 673	1.79 673	1.50 626	1.98 644	1.61 626	1.85 617	1.84 628	1.41 626	1.89 639	1.36 617	0.48 628	0.40 632	0.56 632	0.57 644	0.69 637	0.48 627

MeshStereo	1.34 628	0.43 563	0.54 433	0.44 436	0.34 514	1.66 631	0.60 559	1.94 650	1.37 608	4.47 677	3.25 653	4.71 668	1.94 652	1.92 641	1.17 605	0.35 600	0.35 620	0.37 597	0.31 588	0.32 555	0.32 566
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	1.35 630	1.49 660	1.19 600	1.88 664	1.45 658	1.48 620	1.07 640	1.61 639	1.55 626	1.20 598	1.59 601	1.54 616	1.13 605	1.34 608	0.97 581	1.36 667	0.70 655	1.82 661	0.79 656	1.71 660	1.07 660

ACVNet-4b	1.35 630	1.31 655	1.10 587	1.90 665	1.59 660	1.92 640	0.77 608	1.52 632	1.62 634	1.05 566	1.60 602	2.11 637	0.94 583	1.64 628	0.77 534	1.30 664	0.35 620	2.03 667	0.67 650	1.88 668	0.84 646

SGM+DAISY	1.35 630	0.94 640	1.25 607	0.96 640	1.00 650	1.52 623	1.02 637	1.34 601	1.21 583	2.64 659	2.65 646	2.44 645	1.56 636	1.64 628	1.26 611	0.97 654	0.95 674	0.90 648	0.90 661	0.94 645	0.96 654

FCDSN-DC	1.39 633	0.56 601	0.65 485	0.74 631	0.59 623	1.38 611	0.63 568	1.35 605	1.39 611	3.26 671	4.50 674	4.61 666	2.63 664	1.58 623	1.03 591	0.46 624	0.42 635	0.48 623	0.47 632	0.50 618	0.50 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 634	0.20 257	0.48 374	0.44 436	0.25 299	0.29 129	0.31 261	0.65 276	0.68 326	0.97 535	0.86 387	0.67 387	0.62 451	0.64 376	20.63 691	0.16 299	0.11 216	0.19 376	0.15 289	0.19 404	0.12 183

ACVNet_1	1.46 635	1.33 656	1.12 590	1.91 666	1.62 661	1.83 639	0.98 632	2.00 653	1.85 642	1.39 613	1.53 597	2.32 642	1.53 632	1.34 608	1.11 599	1.30 664	0.50 647	2.06 669	0.58 645	1.93 670	0.95 653

EDNetEfficient	1.46 635	0.80 628	6.12 669	0.47 490	0.39 549	0.69 470	0.83 615	0.90 426	2.77 662	3.50 673	1.96 623	1.66 622	2.03 655	1.26 598	4.18 668	0.21 455	0.18 492	0.21 448	0.20 462	0.41 597	0.39 600

ADCS	1.51 637	0.61 608	3.42 658	0.59 595	0.51 605	1.27 606	1.08 641	1.59 636	1.81 640	1.91 642	1.66 605	1.51 615	1.42 627	1.94 643	8.60 680	0.33 590	0.32 610	0.33 583	0.36 604	0.44 603	0.42 607

AnyNet_C01	1.56 638	1.05 647	7.45 671	0.64 610	0.54 612	1.99 642	1.38 660	1.43 619	1.36 606	1.63 629	1.92 620	1.84 628	1.33 623	2.40 657	4.03 665	0.33 590	0.32 610	0.32 578	0.34 600	0.44 603	0.45 618

FC-DCNN	1.59 639	0.51 587	0.66 491	0.61 603	0.49 599	1.56 625	0.70 594	1.66 642	1.53 623	4.64 678	4.62 675	5.85 675	3.34 673	1.84 638	1.11 599	0.46 624	0.42 635	0.47 618	0.46 625	0.48 614	0.46 619

DispFullNet	1.60 640	2.63 680	2.75 653	2.56 675	1.79 668	1.24 603	0.47 491	1.37 610	1.45 618	1.87 638	1.50 593	1.55 617	2.46 659	2.04 647	1.04 594	0.59 640	0.18 492	2.32 672	0.68 651	2.29 674	1.14 662

ELAS_RVC	1.60 640	0.61 608	1.01 578	0.70 627	0.56 617	2.00 643	1.89 675	1.96 651	2.65 659	3.33 672	3.26 654	3.03 652	3.41 674	2.49 659	2.09 644	0.52 634	0.45 643	0.50 628	0.48 634	0.54 626	0.52 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 642	0.61 608	0.95 569	0.68 624	0.55 614	3.01 666	1.55 666	2.39 658	2.33 655	3.64 674	3.89 666	2.75 649	2.90 668	2.15 651	2.27 651	0.52 634	0.45 643	0.50 628	0.48 634	0.54 626	0.52 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 643	0.51 587	0.65 485	0.61 603	0.49 599	1.61 628	0.70 594	1.75 648	1.56 629	4.74 681	4.91 677	6.46 679	3.31 671	1.91 640	1.11 599	0.46 624	0.42 635	0.47 618	0.46 625	0.48 614	0.46 619

ACVNet_2	1.65 643	1.27 654	1.41 626	1.75 660	1.62 661	2.22 648	1.20 646	2.30 657	2.62 658	1.78 636	2.56 641	3.03 652	1.61 639	1.54 618	1.12 603	1.06 657	0.58 652	1.82 661	0.70 652	1.82 664	0.96 654

DStereoSA	1.73 645	0.63 612	1.57 633	0.80 635	0.79 637	1.26 605	1.30 653	1.34 601	1.43 614	1.24 603	7.52 684	0.92 497	7.68 681	1.65 632	2.29 652	0.41 615	0.29 590	0.63 637	0.60 646	1.04 650	1.18 667

IMH-64-1	1.86 646	1.62 665	1.16 594	2.20 669	1.89 670	2.33 649	1.30 653	2.89 662	2.29 652	1.66 630	2.80 649	2.49 646	1.61 639	2.10 648	1.78 635	1.60 668	0.74 658	2.43 673	1.02 668	2.12 671	1.17 665

IMH-64	1.86 646	1.62 665	1.16 594	2.20 669	1.89 670	2.33 649	1.30 653	2.89 662	2.29 652	1.66 630	2.80 649	2.49 646	1.61 639	2.10 648	1.78 635	1.60 668	0.74 658	2.43 673	1.02 668	2.12 671	1.17 665

DStereoFS	1.87 648	0.85 634	1.03 579	0.75 634	0.62 626	2.04 645	0.65 573	1.74 647	1.55 626	1.52 621	1.90 619	2.36 644	12.92 686	3.85 672	1.74 630	0.44 620	0.31 604	0.82 646	0.46 625	0.84 641	1.10 661

WAO-7	1.90 649	1.20 651	1.35 619	1.27 652	1.06 655	2.84 659	1.56 667	3.23 667	3.06 666	2.23 651	3.33 658	3.17 656	2.28 658	3.12 663	2.21 646	1.02 656	0.91 669	1.06 652	1.03 670	1.04 650	0.97 657

PWCK	1.92 650	1.66 668	3.12 656	1.65 657	0.91 643	2.84 659	2.26 679	2.10 654	2.41 657	2.36 655	2.31 630	2.22 638	1.82 647	3.43 666	2.03 643	1.61 670	0.71 657	1.51 656	0.82 658	1.69 659	0.91 650

MonStereo1	1.98 651	1.48 659	1.43 628	1.81 663	1.69 666	2.88 662	0.78 610	2.47 659	3.47 669	2.20 650	4.36 673	3.39 661	2.50 661	2.18 652	1.58 625	1.19 659	0.54 648	1.65 658	0.87 659	1.78 662	1.29 671

Dean	1.98 651	1.36 657	1.36 623	2.12 668	1.81 669	2.74 654	1.36 659	3.37 671	3.80 673	2.08 645	3.32 657	3.21 657	1.82 647	1.71 633	1.67 627	1.27 661	0.77 664	1.99 663	0.90 661	1.86 665	1.03 659

RTS	1.98 651	0.96 641	11.36 678	0.65 615	0.57 620	2.77 657	1.40 661	1.39 612	2.26 649	1.89 639	2.56 641	1.32 588	1.25 617	5.20 676	4.05 666	0.31 569	0.22 539	0.29 563	0.29 578	0.40 591	0.37 591

RTSA	1.98 651	0.96 641	11.36 678	0.65 615	0.57 620	2.77 657	1.40 661	1.39 612	2.26 649	1.89 639	2.56 641	1.32 588	1.25 617	5.20 676	4.05 666	0.31 569	0.22 539	0.29 563	0.29 578	0.40 591	0.37 591

WAO-6	2.04 655	1.50 661	1.16 594	1.70 658	1.67 665	2.69 653	1.44 664	3.06 664	3.63 672	1.98 643	3.27 655	3.54 664	2.07 656	2.36 656	2.22 648	1.31 666	0.91 669	2.04 668	1.22 677	1.73 661	1.27 670

IMH	2.04 655	1.62 665	1.20 603	2.20 669	1.89 670	2.91 665	1.30 653	3.11 665	3.03 664	1.81 637	3.35 659	3.03 652	1.90 650	2.48 658	1.80 637	1.66 671	0.77 664	2.45 675	1.04 671	2.15 673	1.19 669

LVE	2.12 657	1.44 658	1.36 623	1.99 667	1.78 667	2.75 655	1.79 673	2.82 661	3.95 674	1.90 641	4.33 672	3.52 663	1.81 646	2.24 654	1.74 630	1.74 672	0.87 667	2.06 669	1.13 673	1.91 669	1.35 672

MADNet+	2.23 658	2.43 676	10.85 677	1.22 651	0.91 643	2.76 656	1.40 661	2.12 655	1.67 636	1.32 608	1.74 611	1.86 631	1.74 645	6.25 678	4.41 669	0.65 642	0.64 653	0.58 635	0.54 643	0.80 640	0.76 642

KSHMR	2.57 659	1.93 671	1.69 634	2.63 677	2.42 677	2.86 661	2.07 676	3.27 669	6.50 678	2.49 658	3.36 660	3.41 662	1.92 651	2.49 659	1.94 640	2.13 678	1.40 681	2.79 683	1.50 681	2.73 679	1.77 675

notaker	2.76 660	2.29 675	1.80 639	2.96 679	2.58 681	2.90 664	1.75 671	3.24 668	3.05 665	2.78 662	4.24 671	6.15 678	2.51 662	3.34 665	2.75 656	2.31 680	1.18 677	3.00 684	1.65 682	2.84 682	1.97 677

JetBlue	2.78 661	1.26 653	7.04 670	1.16 649	1.48 659	8.00 681	6.02 686	2.60 660	1.92 643	2.12 647	2.64 645	3.34 660	3.05 670	6.49 679	3.39 661	0.78 648	0.76 663	0.75 640	0.76 654	0.97 649	1.18 667

WAO-8	2.92 662	1.55 663	1.35 619	1.79 661	1.63 663	5.23 675	1.22 649	4.58 678	12.56 685	2.84 664	4.07 670	4.83 669	2.72 666	3.49 667	2.25 649	1.27 661	0.91 669	1.99 663	1.15 675	1.86 665	1.15 663

Venus	2.92 662	1.55 663	1.35 619	1.79 661	1.63 663	5.23 675	1.22 649	4.58 678	12.56 685	2.84 664	4.06 669	4.83 669	2.72 666	3.49 667	2.25 649	1.27 661	0.91 669	1.99 663	1.15 675	1.86 665	1.15 663

ktn	2.98 664	2.25 674	1.73 637	2.84 678	2.53 680	3.76 672	2.15 677	3.70 673	5.47 677	2.75 661	5.17 681	5.94 676	2.48 660	3.23 664	2.46 653	2.34 682	1.44 682	2.78 682	2.03 684	2.45 677	2.01 679

TorneroNet-64	3.44 665	1.86 669	1.42 627	2.58 676	2.28 675	6.87 678	1.68 669	4.70 680	12.03 682	2.31 653	5.59 682	8.25 682	2.55 663	3.97 673	2.73 655	1.81 673	0.74 658	2.57 677	1.07 672	2.35 675	1.44 673

UNDER WATER	3.46 666	2.07 673	3.64 661	3.09 680	2.48 678	3.75 671	2.42 681	3.31 670	13.77 687	2.90 668	2.95 652	5.84 674	3.69 675	3.69 669	3.48 664	2.07 677	1.11 676	2.70 681	1.40 679	2.84 682	1.98 678

light-stereo	3.53 667	1.05 647	10.69 676	9.45 688	6.82 685	2.10 646	0.64 571	3.71 674	2.70 661	4.77 682	4.98 678	6.83 680	1.32 621	6.71 680	1.35 616	1.20 660	1.29 680	0.66 638	0.77 655	1.79 663	1.85 676

UNDER WATER-64	3.53 667	2.01 672	3.94 662	3.22 682	2.49 679	5.41 677	2.60 682	3.43 672	12.41 684	3.03 669	2.68 647	6.07 677	4.04 676	3.79 671	3.33 660	2.02 676	1.24 679	2.63 678	1.46 680	2.78 680	2.08 680

MultiAttention	3.58 669	0.24 397	0.62 464	0.54 573	0.34 514	22.90 691	2.72 683	1.60 637	1.13 568	0.80 419	1.81 614	1.14 565	0.43 334	35.29 703	0.61 492	0.17 348	0.12 278	0.23 484	0.23 519	0.34 568	0.29 543

DPSimNet_ROB	3.58 669	2.45 677	8.57 672	2.53 673	2.37 676	2.88 662	3.77 685	3.14 666	3.23 667	4.71 680	3.86 665	4.68 667	4.87 679	4.07 674	5.62 673	2.33 681	2.33 684	2.47 676	2.52 685	2.51 678	2.64 682

MADNet++	4.03 671	2.70 681	3.44 660	3.72 684	3.44 684	4.44 674	3.52 684	3.95 676	3.61 671	4.46 676	4.98 678	4.10 665	4.58 678	7.00 682	5.89 674	3.74 684	3.67 688	3.27 686	2.71 687	3.70 686	3.66 685

SGM-ForestM	4.04 672	0.32 501	0.46 342	0.43 416	0.27 382	7.50 680	1.45 665	3.84 675	4.24 675	8.19 686	6.76 683	19.00 696	9.08 682	10.74 687	6.62 677	0.31 569	0.33 616	0.32 578	0.32 595	0.29 534	0.29 543

MANE	4.13 673	0.51 587	0.64 479	0.66 618	0.56 617	6.89 679	0.99 634	7.55 683	12.04 683	6.68 685	8.57 686	10.69 685	9.45 683	7.59 684	6.39 676	0.49 630	0.43 640	0.48 623	0.98 665	0.49 616	0.48 627

xyz-stereo	4.23 674	0.17 133	61.76 711	0.34 108	0.16 22	12.16 685	0.37 380	0.58 226	0.68 326	1.01 552	3.36 660	0.77 442	0.82 552	1.21 592	0.40 374	0.12 59	0.10 92	0.16 232	0.11 139	0.13 139	0.10 57

LE_ROB	4.42 675	0.24 397	2.75 653	0.42 395	0.23 237	1.57 626	0.90 626	1.71 646	17.88 696	16.56 698	4.88 676	5.17 673	18.85 698	1.63 627	14.62 687	0.17 348	0.14 387	0.16 232	0.16 323	0.19 404	0.17 378

TorneroNet	4.53 676	1.89 670	1.48 630	2.55 674	2.27 674	13.78 688	1.69 670	4.84 682	23.73 702	2.89 667	7.70 685	7.06 681	2.69 665	4.26 675	3.42 662	1.84 674	0.77 664	2.68 679	1.13 673	2.42 676	1.47 674

LSM	4.74 677	0.77 626	10.16 675	0.70 627	56.56 706	1.02 564	1.00 636	1.24 580	1.62 634	2.04 644	2.34 633	1.33 591	1.17 610	1.38 615	1.09 598	0.33 590	0.49 646	0.39 602	0.46 625	0.51 619	10.09 689

JetRed	5.27 678	5.84 683	12.81 681	2.36 672	2.83 682	12.23 686	10.50 689	4.46 677	3.60 670	3.86 675	3.83 664	4.85 671	4.18 677	6.78 681	11.96 684	2.17 679	2.96 687	2.18 671	1.97 683	3.38 685	2.68 683

tt	6.20 679	0.20 257	5.89 668	3.55 683	2.07 673	11.26 684	19.21 691	11.74 687	5.46 676	2.69 660	2.04 628	4.87 672	6.25 680	3.70 670	7.09 679	8.32 691	11.17 699	4.93 689	5.41 692	5.74 687	2.37 681

coex-ft	6.43 680	1.51 662	87.33 712	0.49 513	0.38 543	1.34 609	1.21 648	1.16 544	8.09 680	12.12 688	2.79 648	2.77 650	3.31 671	1.16 582	3.15 658	0.24 511	0.23 549	0.27 546	0.24 535	0.45 607	0.37 591

HanzoNet	6.76 681	2.45 677	4.22 665	3.19 681	2.94 683	3.62 670	2.28 680	4.79 681	7.20 679	14.00 694	13.19 693	17.49 692	22.30 699	13.25 688	6.19 675	4.20 685	1.93 683	3.10 685	2.56 686	3.35 684	2.88 684

TCMNet-wrong-test	8.97 682	10.42 687	8.74 673	19.56 690	17.61 690	12.53 687	9.01 688	13.59 689	2.18 648	4.64 678	5.11 680	14.63 688	11.09 685	7.19 683	9.73 681	5.56 690	0.89 668	3.77 687	3.11 688	10.34 691	9.80 688

EDNetEfficientorigin	9.93 683	1.15 650	175.16 713	0.48 498	0.36 526	1.04 571	0.68 584	1.24 580	2.69 660	3.17 670	2.50 639	2.30 641	2.07 656	1.76 634	2.21 646	0.20 438	0.18 492	0.24 501	0.19 437	0.51 619	0.50 631

DGTPSM_ROB	12.07 684	8.00 684	20.99 685	8.93 686	16.78 688	10.67 682	30.87 695	9.01 685	15.16 689	6.50 683	15.41 697	9.04 683	14.85 688	9.25 685	21.67 693	4.57 686	8.57 692	5.08 690	9.28 693	5.90 688	10.95 690

DPSMNet_ROB	12.08 685	8.00 684	21.00 686	8.97 687	16.79 689	10.67 682	30.89 696	9.02 686	15.17 690	6.51 684	15.41 697	9.04 683	14.85 688	9.27 686	21.67 693	4.58 687	8.57 692	5.09 692	9.29 696	5.90 688	10.95 690

USTest	12.99 686	14.18 688	20.00 684	16.24 689	14.97 687	20.80 690	31.95 697	16.20 692	10.91 681	8.79 687	9.48 687	13.94 687	10.50 684	16.11 689	21.44 692	3.17 683	4.82 689	5.08 690	5.36 691	8.81 690	7.13 687

BEATNet-Init1	15.13 687	0.82 632	50.86 710	0.72 630	0.53 610	38.10 703	7.03 687	11.83 688	14.25 688	29.78 708	30.17 708	48.21 711	22.64 700	26.78 700	18.11 690	0.42 619	0.38 626	0.47 618	0.46 625	0.51 619	0.48 627

Selective-IGEV-i1pa	15.35 688	22.27 697	18.31 683	1.71 659	0.87 639	28.61 702	12.26 690	25.48 703	20.48 700	19.78 699	22.75 699	28.20 701	22.64 700	29.07 701	17.31 689	12.88 697	2.88 685	6.84 693	0.99 666	1.67 658	12.03 697

iinet-test	16.76 689	17.57 689	22.97 688	19.69 691	18.39 691	24.48 692	34.18 698	20.02 693	15.35 691	12.55 689	12.85 688	18.13 694	15.39 691	19.59 690	24.25 695	8.86 693	8.72 694	8.95 695	9.28 693	12.74 692	11.26 693

IINet	16.76 689	17.57 689	22.97 688	19.69 691	18.39 691	24.48 692	34.18 698	20.02 693	15.35 691	12.55 689	12.85 688	18.13 694	15.39 691	19.59 690	24.25 695	8.86 693	8.72 694	8.95 695	9.28 693	12.74 692	11.26 693

DPSM_ROB	17.78 691	18.63 692	24.31 694	20.90 694	19.47 693	25.97 695	36.21 701	21.23 700	16.24 694	13.38 692	14.06 695	19.18 697	16.30 693	20.78 693	25.67 698	9.38 695	9.23 697	9.49 697	9.82 697	13.51 695	11.91 695

DPSM	17.78 691	18.63 692	24.31 694	20.90 694	19.47 693	25.97 695	36.21 701	21.23 700	16.24 694	13.38 692	14.06 695	19.18 697	16.30 693	20.78 693	25.67 698	9.38 695	9.23 697	9.49 697	9.82 697	13.51 695	11.91 695

DLNR-FE	20.05 693	36.38 701	38.08 698	170.06 713	60.08 707	0.23 39	0.20 39	14.13 691	0.36 148	0.44 232	0.66 286	0.43 243	0.21 71	0.63 361	0.28 227	5.38 688	0.10 92	0.15 195	0.11 139	73.09 712	0.11 126

DLNR_Zeroshot_test	20.09 694	36.28 700	38.04 697	169.85 712	61.80 708	0.23 39	0.20 39	13.88 690	0.37 165	0.44 232	0.66 286	0.43 243	0.21 71	0.62 350	0.28 227	5.46 689	0.10 92	0.15 195	0.11 139	72.60 711	0.11 126

LRCNet_RVC	21.24 695	31.15 699	21.41 687	28.98 697	23.82 696	3.13 667	0.60 559	20.96 699	1.59 630	25.58 700	28.15 704	21.99 699	14.79 687	21.94 699	16.41 688	28.89 709	14.87 700	33.53 706	31.28 706	29.51 707	26.16 704

HaxPig	31.96 696	37.24 702	34.27 696	24.37 696	24.88 697	18.26 689	19.86 692	20.64 698	28.52 703	35.97 709	38.75 709	25.57 700	28.72 703	33.88 702	34.39 703	35.94 710	38.87 711	37.80 707	40.48 709	39.68 708	41.15 709

Anonymous_1	33.25 697	18.26 691	23.92 690	20.54 693	21.28 695	25.59 694	35.94 700	22.01 702	15.57 693	13.33 691	13.49 694	18.08 693	15.29 690	20.36 692	24.60 697	16.28 701	8.84 696	66.59 710	118.00 712	155.73 715	11.23 692

RAFT-FEzeroshot	35.73 698	37.45 704	48.67 704	42.23 702	39.22 702	52.25 705	73.13 710	42.62 708	32.59 705	26.71 702	27.70 700	38.57 705	32.57 704	41.68 709	51.67 710	18.75 703	18.58 707	19.15 700	19.78 701	27.21 700	23.98 700

RAFT-FE	35.73 698	37.45 704	48.67 704	42.23 702	39.22 702	52.25 705	73.13 710	42.62 708	32.59 705	26.71 702	27.70 700	38.57 705	32.57 704	41.68 709	51.67 710	18.75 703	18.58 707	19.15 700	19.78 701	27.21 700	23.98 700

CasAABBNet	35.74 700	37.43 703	48.72 706	42.22 701	39.20 700	52.24 704	73.12 709	42.61 707	32.62 708	26.78 705	27.95 702	38.58 707	32.60 706	41.67 707	51.65 709	18.74 702	18.57 706	19.15 700	19.77 700	27.20 698	23.98 700

Hybrid-DGEV	35.78 701	37.50 707	48.96 709	42.25 704	39.20 700	52.33 709	73.10 708	42.63 710	32.52 704	26.62 701	28.31 707	38.50 704	32.87 707	41.67 707	51.55 706	18.77 706	18.56 705	19.18 704	19.83 704	27.20 698	23.97 699

FlowAnything	35.81 702	37.53 708	48.80 707	42.20 700	39.22 702	52.25 705	73.16 712	42.56 706	32.89 710	26.76 704	28.30 705	38.69 709	33.09 709	41.63 706	51.62 708	18.76 705	18.59 710	19.21 705	19.92 705	27.16 697	23.91 698

Selective-RAFT-Error	35.84 703	37.49 706	48.83 708	42.26 705	39.24 705	52.30 708	73.09 707	42.66 711	32.61 707	26.80 706	28.30 705	38.84 710	33.51 710	41.68 709	51.59 707	18.82 707	18.58 707	19.17 703	19.80 703	27.28 702	24.05 703

xxxxx1	36.64 704	19.51 694	24.21 691	61.66 707	64.63 709	27.28 698	40.10 703	20.25 695	18.63 697	14.07 695	12.97 690	17.26 689	17.36 695	21.70 696	27.93 700	13.18 698	18.50 702	111.26 713	133.37 713	29.24 704	39.73 706

tt_ll	36.64 704	19.51 694	24.21 691	61.66 707	64.63 709	27.28 698	40.10 703	20.25 695	18.63 697	14.07 695	12.97 690	17.26 689	17.36 695	21.70 696	27.93 700	13.18 698	18.50 702	111.26 713	133.37 713	29.24 704	39.73 706

ff	36.64 704	19.51 694	24.21 691	61.66 707	64.63 709	27.28 698	40.10 703	20.25 695	18.63 697	14.07 695	12.97 690	17.26 689	17.36 695	21.70 696	27.93 700	13.18 698	18.50 702	111.26 713	133.37 713	29.24 704	39.73 706

MEDIAN_ROB	37.38 707	40.85 711	40.60 700	32.31 698	31.85 698	27.20 697	24.55 693	29.10 704	33.19 711	42.09 713	41.76 711	33.35 702	34.39 711	39.78 705	37.07 704	43.64 712	44.10 713	44.12 709	43.40 711	41.51 710	42.76 711

AVERAGE_ROB	37.58 708	40.13 710	40.15 699	34.81 699	33.82 699	28.55 701	25.10 694	32.02 705	34.06 712	41.28 712	40.66 710	34.46 703	34.81 712	39.18 704	37.57 705	42.78 711	43.44 712	43.82 708	43.03 710	40.47 709	41.51 710

LSM0	38.95 709	37.60 709	48.58 703	43.57 706	91.06 712	52.57 710	72.57 706	43.17 712	32.63 709	26.97 707	27.97 703	38.65 708	32.94 708	41.86 712	51.78 712	18.89 708	18.41 701	19.13 699	19.63 699	27.29 703	33.77 705

PML	40.80 710	29.24 698	11.87 680	7.20 685	14.47 686	92.13 713	213.69 716	7.63 684	23.35 701	74.72 715	190.14 716	50.17 712	26.15 702	21.39 695	12.70 685	8.76 692	2.92 686	8.45 694	3.25 689	13.26 694	4.42 686

RSGM-EC	74.81 711	63.03 712	41.60 701	97.74 710	92.11 713	74.93 711	114.81 713	53.77 713	38.96 713	39.88 710	48.98 712	90.73 713	64.81 713	139.63 713	128.53 714	93.27 713	53.96 714	95.12 711	38.31 707	81.45 713	44.63 712

acva	74.81 711	63.03 712	41.60 701	97.74 710	92.11 713	74.93 711	114.81 713	53.77 713	38.96 713	39.88 710	48.98 712	90.73 713	64.81 713	139.63 713	128.53 714	93.27 713	53.96 714	95.12 711	38.31 707	81.45 713	44.63 712

Selective-IGEV-i16pa	78.59 713	120.99 714	16.46 682	1.04 645	0.66 630	181.07 715	2.17 678	153.90 716	139.75 716	56.45 714	153.05 714	107.32 715	157.92 716	200.46 716	96.57 713	94.09 715	1.23 678	2.69 680	0.31 588	0.96 647	84.68 714

test_example2	176.61 714	205.14 715	198.86 714	188.60 714	190.98 715	152.67 714	170.61 715	94.86 715	123.55 715	178.88 716	179.48 715	158.94 716	141.34 715	192.61 715	198.96 716	203.76 716	236.37 716	164.13 716	173.55 716	218.58 716	160.41 715

GS-Stereo							0.30 233	0.42 110	0.27 59	0.30 130	0.28 95	0.23 63	0.21 71	0.32 59	0.22 70	0.16 299	0.09 26	0.12 43	0.10 76	0.14 190	0.12 183

FSD					0.46 592	0.48 337	0.52 529	0.53 201	0.48 244	0.48 250	0.48 206	0.49 274	0.48 365	0.51 236	0.49 444	0.45 622	0.42 635	0.47 618	0.46 625	0.46 610

ccccc		429.19 716		507.10 715	501.20 716	356.95 716		380.82 717		334.51 717		372.86 717		499.17 717		561.44 717	431.22 717	334.28 717	290.86 717	540.88 717

ASD4		8.86 686

Low-res two-view benchmark