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

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 31	0.18 196	0.22 3	0.25 1	0.20 154	0.23 53	0.23 127	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 115	0.12 1	0.22 105	0.24 4	0.26 212	0.12 62	0.14 426	0.18 373	0.27 615	0.17 380	0.19 473

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.29 14	0.18 75	0.17 17	0.29 248	0.27 21	0.17 10	0.18 13	0.29 129	0.14 2	0.16 18	0.24 4	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

DepthFocus	0.19 18	0.13 5	0.31 134	0.29 14	0.23 275	0.17 17	0.20 50	0.27 21	0.18 14	0.24 74	0.25 79	0.15 3	0.17 24	0.26 12	0.18 4	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.17 422	0.13 158	0.10 64

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 84	0.20 154	0.16 13	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 88	0.10 14	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.10 8	0.10 64

StereoAnything_RVC	0.21 52	0.68 667	0.39 285	0.28 8	0.15 10	0.23 53	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 105	0.30 52	0.18 4	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 338	0.09 6

DF_test	0.19 18	0.13 5	0.26 46	0.33 105	0.24 313	0.10 1	0.23 127	0.26 18	0.30 112	0.22 51	0.27 101	0.16 6	0.18 42	0.22 1	0.20 30	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.12 196	0.13 158	0.10 64

3w_stereo	0.24 116	0.20 296	0.37 250	0.33 105	0.16 29	0.32 211	0.42 510	0.41 123	0.38 203	0.31 162	0.27 101	0.16 6	0.26 166	0.34 102	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.11 140

monsters	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.31 57	0.19 108	0.23 53	0.19 31	0.44 159	0.33 145	0.36 204	0.30 134	0.16 6	0.18 42	0.43 193	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

CAR	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 86	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.23 59	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

MSE-Stereo	0.19 18	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 86	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.19 20	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

monster-pro	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Test_v1	0.20 31	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 75	0.24 67	0.21 77	0.39 100	0.31 123	0.21 33	0.22 45	0.17 9	0.17 24	0.34 102	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 84	0.23 275	0.16 13	0.19 31	0.20 2	0.22 31	0.24 74	0.18 16	0.17 9	0.11 1	0.35 113	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 226	0.14 288	0.10 8	0.10 64

MonStereo	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 18	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.19 26	0.17 5	0.42 132	0.24 48	0.23 59	0.21 32	0.17 9	0.16 18	0.45 211	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 140

S2M2_XL	0.19 18	0.18 196	0.27 61	0.27 3	0.20 154	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 9	0.17 24	0.24 4	0.21 61	0.17 388	0.16 492	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.12 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 52	0.18 196	0.28 81	0.29 14	0.17 43	0.23 53	0.34 359	0.36 74	0.28 91	0.34 188	0.26 92	0.17 9	0.22 105	0.36 117	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.75w	0.22 72	0.17 153	0.30 110	0.31 57	0.19 108	0.43 344	0.24 148	0.35 66	0.24 48	0.31 162	0.27 101	0.17 9	0.22 105	0.37 127	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.30 110	0.32 84	0.16 29	0.28 138	0.38 448	0.38 92	0.35 166	0.32 177	0.33 155	0.17 9	0.18 42	0.29 32	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.12 105	0.10 64

1w_stereo	0.24 116	0.15 73	0.29 92	0.34 136	0.18 75	0.31 191	0.41 499	0.40 112	0.43 240	0.31 162	0.38 195	0.17 9	0.24 132	0.45 211	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

MonSter	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.38 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

anonymous	0.20 31	0.16 102	0.29 92	0.32 84	0.21 186	0.14 3	0.21 77	0.24 9	0.28 91	0.25 86	0.36 184	0.18 23	0.16 18	0.27 17	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.10 64

MatchStereo	0.19 18	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 21	0.21 77	0.32 46	0.28 91	0.20 23	0.35 175	0.18 23	0.17 24	0.31 63	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asda	0.21 52	0.19 244	0.29 92	0.31 57	0.17 43	0.25 86	0.23 127	0.36 74	0.28 91	0.27 120	0.24 68	0.18 23	0.21 90	0.40 153	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

2.5w	0.21 52	0.18 196	0.31 134	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.25 160	0.31 37	0.23 41	0.28 135	0.35 175	0.18 23	0.17 24	0.39 143	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.30 27	0.20 154	0.20 30	0.19 31	0.27 21	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 24	0.33 92	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.20 154	0.61 469	0.21 77	0.30 29	0.31 123	0.23 59	0.19 18	0.18 23	0.18 42	0.41 165	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 140

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 540	3.08 734	2.43 701	0.31 57	0.18 75	0.29 151	0.20 50	0.37 82	0.32 137	0.28 135	0.24 68	0.18 23	0.18 42	0.31 63	0.22 88	1.09 710	0.08 2	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.97 707

MGA	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.30 27	0.20 154	0.29 151	0.18 15	0.35 66	0.27 77	0.19 20	0.21 32	0.19 30	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 90	0.14 28	0.31 134	0.33 105	0.18 75	0.21 37	0.33 340	0.52 217	0.42 235	0.26 100	0.33 155	0.19 30	0.30 237	0.28 20	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 73	0.26 46	0.29 14	0.14 7	0.25 86	0.23 127	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 30	0.18 42	0.30 52	0.21 61	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

252Zero-FE	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.41 123	0.34 153	0.22 51	0.21 32	0.19 30	0.18 42	0.28 20	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 64

asd	0.21 52	0.18 196	0.29 92	0.32 84	0.18 75	0.27 115	0.22 97	0.35 66	0.22 31	0.31 162	0.22 45	0.19 30	0.21 90	0.44 206	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 52	0.20 296	0.29 92	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 186	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 115	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 52	0.20 296	0.29 92	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 186	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 115	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

monsterstereo	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.18 75	0.21 37	0.20 50	0.37 82	0.35 166	0.33 184	0.40 206	0.19 30	0.18 42	0.45 211	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.30 27	0.19 108	0.20 30	0.18 15	0.30 29	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 30	0.18 42	0.33 92	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LGCAT	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 108	0.14 3	0.19 31	0.24 9	0.18 14	0.26 100	0.20 21	0.20 39	0.19 61	0.32 75	0.21 61	0.23 548	0.18 537	0.11 5	0.14 288	0.10 8	0.19 473

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 72	0.16 102	0.35 218	0.33 105	0.18 75	0.24 67	0.24 148	0.45 166	0.27 77	0.23 59	0.35 175	0.20 39	0.26 166	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

BridgeDepth_RVC	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 252	0.17 5	0.40 112	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.24 132	0.33 92	0.25 182	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 72	0.17 153	0.32 157	0.37 243	0.18 75	0.34 241	0.22 97	0.33 57	0.23 41	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.20 76	0.56 316	0.21 61	0.10 14	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.12 203

qwe	0.22 72	0.18 196	0.28 81	0.31 57	0.18 75	0.29 151	0.21 77	0.38 92	0.32 137	0.35 199	0.30 134	0.20 39	0.20 76	0.43 193	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.09 6

2.25w	0.22 72	0.18 196	0.31 134	0.31 57	0.18 75	0.31 191	0.18 15	0.32 46	0.31 123	0.31 162	0.37 191	0.20 39	0.22 105	0.45 211	0.24 149	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

4.25_new	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4w-stereo	0.21 52	0.19 244	0.31 134	0.31 57	0.17 43	0.29 151	0.19 31	0.31 37	0.21 29	0.31 162	0.24 68	0.20 39	0.24 132	0.41 165	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 31	0.12 2	0.23 7	0.31 57	0.20 154	0.23 53	0.19 31	0.40 112	0.29 104	0.22 51	0.34 167	0.20 39	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.10 64

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 29	0.23 53	0.20 50	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 39	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

over-6	0.22 72	0.18 196	0.28 81	0.34 136	0.13 1	0.32 211	0.22 97	0.49 192	0.25 64	0.24 74	0.24 68	0.21 51	0.25 145	0.38 135	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.10 64

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 151	0.25 160	0.30 29	0.15 5	0.21 33	0.28 115	0.21 51	0.18 42	0.24 4	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 90	0.16 102	0.45 371	0.35 183	0.17 43	0.33 223	0.27 209	0.38 92	0.26 72	0.20 23	0.24 68	0.21 51	0.35 297	0.46 230	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 72	0.15 73	0.35 218	0.33 105	0.17 43	0.23 53	0.25 160	0.42 132	0.24 48	0.26 100	0.26 92	0.21 51	0.30 237	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

aanet-new-14k	0.25 137	0.19 244	0.38 263	0.38 283	0.17 43	0.18 21	0.25 160	0.52 217	0.49 282	0.28 135	0.30 134	0.21 51	0.33 278	0.33 92	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.17 380	0.11 140

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 17	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 51	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 31	0.17 153	0.25 32	0.29 14	0.15 10	0.32 211	0.25 160	0.29 26	0.22 31	0.23 59	0.21 32	0.21 51	0.22 105	0.44 206	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.27 61	0.31 57	0.15 10	0.29 151	0.20 50	0.37 82	0.29 104	0.24 74	0.29 129	0.21 51	0.27 182	0.36 117	0.25 182	0.16 331	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

depth_test_26	0.21 52	0.14 28	0.28 81	0.30 27	0.19 108	0.16 13	0.20 50	0.30 29	0.23 41	0.27 120	0.37 191	0.22 59	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 424	0.14 426	0.15 226	0.15 323	0.15 279	0.14 305

aanet-new-12k	0.24 116	0.19 244	0.39 285	0.41 397	0.17 43	0.33 223	0.22 97	0.41 123	0.37 193	0.27 120	0.23 52	0.22 59	0.35 297	0.29 32	0.24 149	0.12 62	0.08 2	0.14 171	0.11 155	0.16 338	0.11 140

aanet-new-8k	0.25 137	0.19 244	0.32 157	0.37 243	0.20 154	0.40 312	0.29 248	0.49 192	0.39 215	0.24 74	0.25 79	0.22 59	0.34 291	0.49 257	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 236	0.38 591	2.34 698	0.33 105	0.19 108	0.20 30	0.22 97	0.43 151	0.29 104	0.22 51	0.25 79	0.22 59	0.26 166	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 59	0.20 76	0.23 3	0.20 30	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 156	0.16 102	0.32 157	0.34 136	0.21 186	0.35 252	0.36 408	0.44 159	0.41 224	0.38 223	0.54 278	0.22 59	0.21 90	0.28 20	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

Wavelet-MonSter	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.18 75	0.17 17	0.21 77	0.32 46	0.23 41	0.25 86	0.34 167	0.22 59	0.24 132	0.27 17	0.21 61	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GASTEREO	0.25 137	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.20 154	0.22 42	0.30 269	0.43 151	0.31 123	0.37 211	0.33 155	0.22 59	0.35 297	0.41 165	0.23 129	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.12 105	0.11 140

3.25w_new	0.23 90	0.17 153	0.32 157	0.31 57	0.17 43	0.43 344	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 211	0.28 115	0.22 59	0.25 145	0.42 179	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.25w	0.23 90	0.17 153	0.32 157	0.31 57	0.17 43	0.43 344	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 211	0.28 115	0.22 59	0.25 145	0.42 179	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.5w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.29 92	0.30 27	0.18 75	0.27 115	0.23 127	0.37 82	0.28 91	0.31 162	0.26 92	0.22 59	0.26 166	0.50 265	0.24 149	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 59	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 116	0.18 196	0.40 299	0.39 315	0.20 154	0.22 42	0.27 209	0.32 46	0.36 176	0.26 100	0.44 220	0.22 59	0.16 18	0.37 127	0.27 233	0.11 36	0.12 309	0.16 267	0.15 323	0.13 158	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 72	0.15 73	0.31 134	0.29 14	0.22 221	0.21 37	0.26 186	0.33 57	0.31 123	0.20 23	0.30 134	0.22 59	0.22 105	0.47 240	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.10 64
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.31 57	0.16 29	0.16 13	0.20 50	0.29 26	0.20 27	0.23 59	0.20 21	0.22 59	0.14 2	0.52 280	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 90	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.12 2	0.17 5	0.29 26	0.29 104	0.21 33	0.15 5	0.22 59	0.22 105	0.40 153	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.15 279	0.86 698

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 90	0.20 296	0.31 134	0.37 243	0.19 108	0.28 138	0.22 97	0.33 57	0.26 72	0.23 59	0.29 129	0.23 75	0.18 42	0.39 143	0.28 256	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.16 362	0.17 380	0.12 203

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 116	0.16 102	0.30 110	0.35 183	0.18 75	0.36 267	0.17 5	0.37 82	0.37 193	0.29 149	0.23 52	0.23 75	0.24 132	0.29 32	0.22 88	0.16 331	0.15 459	0.21 495	0.17 422	0.19 448	0.15 340

MCSU-Stereo	0.20 31	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 86	0.31 297	0.33 57	0.32 137	0.28 135	0.25 79	0.23 75	0.17 24	0.31 63	0.20 30	0.12 62	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 116	0.17 153	0.51 465	0.36 217	0.16 29	0.26 97	0.29 248	0.36 74	0.29 104	0.22 51	0.29 129	0.23 75	0.37 335	0.42 179	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 90	0.16 102	0.37 250	0.34 136	0.16 29	0.24 67	0.24 148	0.43 151	0.36 176	0.26 100	0.27 101	0.23 75	0.35 297	0.28 20	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.36 217	0.17 43	0.26 97	0.26 186	0.33 57	0.30 112	0.27 120	0.30 134	0.23 75	0.34 291	0.42 179	0.18 4	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.15 279	0.10 64

aanet-new	0.26 156	0.19 244	0.34 201	0.38 283	0.25 347	0.51 392	0.24 148	0.40 112	0.30 112	0.27 120	0.27 101	0.23 75	0.36 325	0.43 193	0.22 88	0.14 188	0.09 27	0.14 171	0.10 89	0.15 279	0.12 203

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.35 183	0.18 75	0.26 97	0.26 186	0.42 132	0.38 203	0.25 86	0.43 218	0.23 75	0.28 199	0.25 8	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 137	0.14 28	0.74 579	0.33 105	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 260	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.30 601

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.22 221	0.34 241	0.31 297	0.48 186	0.50 288	0.39 236	0.54 278	0.23 75	0.19 61	0.29 32	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

GSStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.25 347	0.36 267	0.30 269	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 115	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.12 203

GS-Stereo							0.30 269	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 115	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.12 203

Replicate-Monster	0.26 156	0.15 73	1.07 635	0.30 27	0.17 43	0.38 293	0.19 31	0.43 151	0.39 215	0.23 59	0.21 32	0.23 75	0.21 90	0.45 211	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 305

MSCF	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.39 315	0.20 154	0.20 30	0.31 297	0.43 151	0.31 123	0.36 204	0.33 155	0.23 75	0.35 297	0.36 117	0.23 129	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.13 158	0.11 140

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.34 136	0.15 10	0.27 115	0.17 5	0.28 24	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LGtest1	0.19 18	0.14 28	0.29 92	0.34 136	0.16 29	0.26 97	0.17 5	0.32 46	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 75	0.20 76	0.32 75	0.20 30	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.11 140

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 137	0.14 28	0.74 579	0.33 105	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 260	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.30 601

LiteMatch*	0.20 31	0.14 28	0.31 134	0.31 57	0.23 275	0.24 67	0.21 77	0.31 37	0.30 112	0.21 33	0.19 18	0.24 93	0.19 61	0.31 63	0.20 30	0.13 122	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 140

aanet-new-70k	0.23 90	0.16 102	0.41 310	0.35 183	0.17 43	0.38 293	0.25 160	0.36 74	0.25 64	0.23 59	0.31 148	0.24 93	0.35 297	0.43 193	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.38 283	0.20 154	0.46 371	0.27 209	0.41 123	0.34 153	0.28 135	0.38 195	0.24 93	0.35 297	0.29 32	0.24 149	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.47 178	0.48 278	0.38 223	0.51 256	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.34 136	0.21 186	0.33 223	0.31 297	0.45 166	0.45 257	0.40 245	0.54 278	0.24 93	0.18 42	0.36 117	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

DispViT+	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.29 14	0.17 43	0.19 26	0.20 50	0.59 265	0.45 257	0.28 135	0.26 92	0.24 93	0.17 24	0.46 230	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 64

GEAStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.25 347	0.36 267	0.30 269	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.28 115	0.24 93	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.18 424	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.12 203

gasm-f	0.24 116	0.16 102	0.27 61	0.33 105	0.25 347	0.25 86	0.36 408	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.35 175	0.24 93	0.30 237	0.36 117	0.23 129	0.18 424	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.15 279	0.12 203

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 137	0.31 545	0.24 17	0.51 594	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.40 112	0.37 193	0.26 100	0.24 68	0.24 93	0.31 254	0.44 206	0.22 88	0.14 188	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 211	0.10 64

IGEV-Stereo++	0.21 52	0.15 73	0.27 61	0.37 243	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.42 132	0.35 166	0.22 51	0.28 115	0.24 93	0.18 42	0.27 17	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.10 64

U	0.45 419	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.71 688	3.55 721	0.20 50	0.41 123	0.38 203	0.26 100	0.23 52	0.24 93	0.22 105	0.26 12	0.22 88	0.15 270	0.09 27	0.88 699	0.13 244	0.13 158	0.11 140

gcap-zeroshot	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.31 297	0.47 178	0.46 263	0.38 223	0.50 246	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

test_for_model	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.47 178	0.48 278	0.38 223	0.51 256	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.11 140

testlalala	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.31 297	0.47 178	0.46 263	0.38 223	0.50 246	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

CAS	0.34 268	0.13 5	0.25 32	1.28 705	0.30 505	0.46 371	0.38 448	0.48 186	0.47 270	0.34 188	0.52 269	0.24 93	0.19 61	0.29 32	0.27 233	0.69 696	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.15 340

over v1	0.21 52	0.19 244	0.26 46	0.35 183	0.13 1	0.35 252	0.20 50	0.31 37	0.16 9	0.23 59	0.23 52	0.25 108	0.27 182	0.41 165	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 203

TS12	0.24 116	0.15 73	0.29 92	0.37 243	0.17 43	0.32 211	0.26 186	0.42 132	0.24 48	0.31 162	0.51 256	0.25 108	0.27 182	0.40 153	0.29 278	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.10 64

aanet-new-40k	0.23 90	0.17 153	0.39 285	0.34 136	0.18 75	0.38 293	0.20 50	0.36 74	0.26 72	0.24 74	0.28 115	0.25 108	0.35 297	0.25 8	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 90	0.17 153	0.30 110	0.35 183	0.16 29	0.35 252	0.25 160	0.40 112	0.30 112	0.25 86	0.24 68	0.25 108	0.36 325	0.41 165	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 90	0.16 102	0.29 92	0.35 183	0.17 43	0.39 306	0.23 127	0.35 66	0.30 112	0.30 158	0.27 101	0.25 108	0.32 260	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.10 64

aanet-new-22k	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.35 183	0.18 75	0.31 191	0.19 31	0.46 174	0.42 235	0.25 86	0.23 52	0.25 108	0.30 237	0.32 75	0.22 88	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.10 64

aanet-new-16k	0.22 72	0.17 153	0.35 218	0.37 243	0.17 43	0.26 97	0.18 15	0.41 123	0.37 193	0.28 135	0.23 52	0.25 108	0.26 166	0.29 32	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.10 64

aanet-new-10k	0.25 137	0.18 196	0.44 358	0.38 283	0.18 75	0.45 365	0.21 77	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.31 148	0.25 108	0.30 237	0.28 20	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.16 338	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 187	0.51 636	1.28 659	0.31 57	0.19 108	0.22 42	0.22 97	0.45 166	0.28 91	0.23 59	0.32 152	0.25 108	0.24 132	0.32 75	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

IGEV-RUCA	0.25 137	0.16 102	0.34 201	0.39 315	0.27 431	0.33 223	0.20 50	0.38 92	0.36 176	0.26 100	0.31 148	0.25 108	0.21 90	0.48 251	0.24 149	0.20 483	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.17 380	0.15 340

GELT-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.27 61	0.37 243	0.21 186	0.24 67	0.25 160	0.57 249	0.42 235	0.34 188	0.26 92	0.26 118	0.21 90	0.34 102	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.11 36	0.09 6

over-8	0.21 52	0.19 244	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 223	0.21 77	0.34 62	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 145	0.41 165	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 140

over-9	0.21 52	0.19 244	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 223	0.21 77	0.35 66	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 145	0.41 165	0.20 30	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 140

aanet-new-60k	0.24 116	0.16 102	0.48 423	0.36 217	0.17 43	0.39 306	0.24 148	0.36 74	0.30 112	0.24 74	0.25 79	0.26 118	0.32 260	0.45 211	0.18 4	0.10 14	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.10 64

BStereo	0.27 179	0.16 102	0.88 610	0.34 136	0.22 221	0.22 42	0.31 297	0.39 100	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 179	0.28 256	0.10 14	0.12 309	0.12 55	0.16 362	0.12 105	0.14 305

Anonymus123	0.30 221	0.16 102	0.88 610	0.34 136	0.22 221	0.64 497	0.31 297	0.54 232	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 179	0.28 256	0.10 14	0.12 309	0.12 55	0.16 362	0.12 105	0.14 305

CSFM-Stereo	0.20 31	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 43	0.29 151	0.20 50	0.39 100	0.22 31	0.22 51	0.21 32	0.26 118	0.20 76	0.30 52	0.20 30	0.13 122	0.12 309	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo_test3	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.38 293	0.18 15	0.30 29	0.19 20	0.24 74	0.15 5	0.26 118	0.17 24	0.32 75	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LG-G_1	0.21 52	0.13 5	0.30 110	0.34 136	0.16 29	0.52 398	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LG-G	0.21 52	0.13 5	0.30 110	0.34 136	0.16 29	0.52 398	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 64

CAS++	0.32 236	0.24 443	0.36 233	0.37 243	0.26 395	0.28 138	0.23 127	0.87 465	0.50 288	0.47 285	0.45 224	0.26 118	0.21 90	0.49 257	0.24 149	0.23 548	0.19 557	0.22 511	0.17 422	0.21 494	0.16 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FAST (zero-shot)	0.28 187	0.18 196	0.46 388	0.51 594	0.57 671	0.18 21	0.25 160	0.54 232	0.22 31	0.22 51	0.31 148	0.27 129	0.25 145	0.42 179	0.24 149	0.21 502	0.18 537	0.15 226	0.17 422	0.14 211	0.17 417

HiDET	0.20 31	0.13 5	0.26 46	0.30 27	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.36 74	0.26 72	0.20 23	0.23 52	0.27 129	0.16 18	0.30 52	0.23 129	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 52	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 154	0.26 97	0.19 31	0.38 92	0.43 240	0.21 33	0.21 32	0.27 129	0.17 24	0.36 117	0.23 129	0.12 62	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.29 92	0.32 84	0.21 186	0.64 497	0.19 31	0.31 37	0.37 193	0.23 59	0.30 134	0.27 129	0.19 61	0.47 240	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.09 6

fffft	0.25 137	0.17 153	0.37 250	0.36 217	0.22 221	0.28 138	0.36 408	0.42 132	0.24 48	0.36 204	0.23 52	0.27 129	0.22 105	0.52 280	0.27 233	0.12 62	0.09 27	0.16 267	0.12 196	0.12 105	0.12 203
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 179	0.17 153	0.37 250	0.40 359	0.27 431	0.30 171	0.28 239	0.39 100	0.31 123	0.29 149	0.46 229	0.27 129	0.25 145	0.47 240	0.34 336	0.17 388	0.13 385	0.13 114	0.12 196	0.14 211	0.12 203

CES	0.28 187	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 687	0.37 280	0.27 209	0.48 186	0.46 263	0.34 188	0.48 238	0.27 129	0.22 105	0.39 143	0.23 129	0.13 122	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.13 158	0.17 417

VeloStereo	0.21 52	0.14 28	0.29 92	0.30 27	0.23 275	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 136	0.20 76	0.31 63	0.23 129	0.20 483	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.20 468	0.21 519

flow	0.21 52	0.14 28	0.29 92	0.30 27	0.23 275	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 136	0.20 76	0.30 52	0.23 129	0.20 483	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.20 468	0.21 519

derf	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.21 37	0.18 15	0.30 29	0.24 48	0.17 11	0.20 21	0.28 136	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

PointNet	0.20 31	0.15 73	0.25 32	0.32 84	0.18 75	0.29 151	0.23 127	0.25 11	0.27 77	0.15 2	0.24 68	0.28 136	0.17 24	0.34 102	0.20 30	0.13 122	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 10	0.14 3	0.19 31	0.26 18	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 136	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LACA2	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.30 27	0.15 10	0.29 151	0.29 248	0.30 29	0.22 31	0.21 33	0.23 52	0.28 136	0.20 76	0.34 102	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.10 1	0.09 15	0.12 105	0.09 6

BridgeDepth	0.21 52	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.14 7	0.40 312	0.27 209	0.28 24	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 136	0.29 218	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.10 64
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 90	0.16 102	0.32 157	0.39 315	0.21 186	0.18 21	0.21 77	0.34 62	0.26 72	0.28 135	0.51 256	0.28 136	0.29 218	0.26 12	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.12 203

DNSM	0.82 618	1.54 714	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.27 115	0.25 160	0.49 192	0.25 64	0.34 188	0.36 184	0.29 144	0.26 166	2.84 714	1.96 693	0.16 331	0.12 309	0.12 55	0.10 89	3.66 737	2.58 733

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.25 11	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 18	0.14 28	0.27 61	0.32 84	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.30 29	0.25 64	0.18 13	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.33 92	0.21 61	0.13 122	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

aanet-new-28k	0.23 90	0.17 153	0.40 299	0.36 217	0.17 43	0.33 223	0.22 97	0.35 66	0.27 77	0.27 120	0.23 52	0.29 144	0.34 291	0.31 63	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203

LiteMatch	0.24 116	0.17 153	0.24 17	0.37 243	0.20 154	0.27 115	0.27 209	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.40 360	0.29 32	0.43 441	0.16 331	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.14 305

GeoVLM	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 115	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.20 76	0.29 32	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

WQFJA1++	0.23 90	0.15 73	0.27 61	0.30 27	0.21 186	0.31 191	0.18 15	0.36 74	0.17 10	0.25 86	0.30 134	0.29 144	0.28 199	0.40 153	0.22 88	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.42 650	0.11 140

NLSM3	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.38 283	0.21 186	0.34 241	0.27 209	0.57 249	0.47 270	0.28 135	0.35 175	0.29 144	0.24 132	0.42 179	0.27 233	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.15 323	0.12 105	0.10 64

NLSM1	0.32 236	0.18 196	0.34 201	0.39 315	0.25 347	0.66 509	0.27 209	0.57 249	0.50 288	0.37 211	0.53 275	0.29 144	0.28 199	0.54 296	0.32 305	0.16 331	0.17 513	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.12 203

MonSter++	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 115	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.19 61	0.29 32	0.21 61	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DDF-Stereo	0.26 156	0.15 73	0.30 110	0.36 217	0.29 486	0.19 26	0.20 50	0.32 46	0.31 123	0.26 100	0.26 92	0.29 144	0.29 218	0.38 135	0.24 149	0.17 388	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.70 688	0.12 203

zero-FE	0.25 137	0.15 73	0.30 110	0.35 183	0.29 486	0.19 26	0.20 50	0.35 66	0.31 123	0.26 100	0.27 101	0.29 144	0.29 218	0.33 92	0.24 149	0.17 388	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.64 685	0.12 203

111111	0.21 52	0.14 28	0.27 61	0.37 243	0.22 221	0.21 37	0.19 31	0.43 151	0.27 77	0.20 23	0.20 21	0.29 144	0.14 2	0.41 165	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.12 105	0.12 203

LoS_RVC	0.27 179	0.16 102	0.27 61	0.32 84	0.30 505	0.44 353	0.34 359	0.41 123	0.33 145	0.31 162	0.51 256	0.29 144	0.32 260	0.36 117	0.28 256	0.11 36	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 473

DNS	0.75 603	1.52 713	0.28 81	0.28 8	0.17 43	0.18 21	0.23 127	0.48 186	0.27 77	0.26 100	0.34 167	0.30 159	0.23 120	2.70 712	1.46 673	0.16 331	0.13 385	0.16 267	0.09 15	3.27 734	2.57 732

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 10	0.15 8	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 159	0.21 90	0.25 8	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

NLMM1	0.33 256	0.21 341	0.36 233	0.41 397	0.25 347	0.55 420	0.33 340	0.55 236	0.63 344	0.42 258	0.44 220	0.30 159	0.25 145	0.63 408	0.38 402	0.16 331	0.18 537	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.13 255

S2M2_L	0.26 156	0.22 382	0.33 178	0.31 57	0.25 347	0.24 67	0.13 1	0.35 66	0.41 224	0.25 86	0.36 184	0.30 159	0.25 145	0.30 52	0.26 212	0.22 530	0.19 557	0.17 317	0.19 483	0.21 494	0.18 438
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 116	0.17 153	0.29 92	0.40 359	0.21 186	0.23 53	0.26 186	0.42 132	0.45 257	0.23 59	0.34 167	0.30 159	0.19 61	0.34 102	0.25 182	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.11 140

IGEV++	0.24 116	0.17 153	0.31 134	0.38 283	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.50 204	0.23 41	0.28 135	0.35 175	0.30 159	0.22 105	0.31 63	0.28 256	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.13 255

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 268	0.27 504	0.45 371	0.36 217	0.25 347	0.48 380	0.30 269	0.58 258	0.90 523	0.42 258	0.36 184	0.30 159	0.29 218	0.49 257	0.30 286	0.16 331	0.14 426	0.18 373	0.15 323	0.18 411	0.15 340

plain	0.31 229	0.20 296	0.50 450	0.39 315	0.29 486	0.27 115	0.30 269	0.44 159	0.35 166	0.31 162	0.66 327	0.30 159	0.31 254	0.65 430	0.31 295	0.17 388	0.13 385	0.20 453	0.15 323	0.17 380	0.12 203

CREStereo++_RVC	0.32 236	0.15 73	0.23 7	0.31 57	0.24 313	0.27 115	0.22 97	0.46 174	0.88 505	0.46 278	0.80 399	0.30 159	0.26 166	0.36 117	0.33 319	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.51 693	0.13 158	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
depthmonostereo	0.29 203	0.14 28	0.31 134	0.35 183	0.17 43	0.46 371	0.27 209	0.69 357	0.57 322	0.35 199	0.42 212	0.31 168	0.35 297	0.35 113	0.27 233	0.14 188	0.12 309	0.13 114	0.12 196	0.11 36	0.10 64

AEACV	0.27 179	0.17 153	0.31 134	0.34 136	0.45 635	0.26 97	0.28 239	0.37 82	0.32 137	0.30 158	0.46 229	0.31 168	0.37 335	0.36 117	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.12 196	0.13 158	0.11 140

XX-TBD	0.32 236	0.53 647	0.26 46	0.51 594	0.20 154	0.37 280	0.24 148	0.40 112	0.73 401	0.54 317	0.69 340	0.31 168	0.25 145	0.32 75	0.27 233	0.16 331	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.11 140

SE	0.32 236	0.26 486	0.34 201	0.34 136	0.21 186	0.50 387	0.33 340	0.58 258	0.52 297	0.51 299	0.54 278	0.32 171	0.35 297	0.31 63	0.25 182	0.17 388	0.13 385	0.19 420	0.16 362	0.21 494	0.18 438

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 187	0.23 404	1.22 654	0.34 136	0.21 186	0.29 151	0.21 77	0.41 123	0.33 145	0.24 74	0.30 134	0.32 171	0.28 199	0.33 92	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 140

MM-Stereo_test2	0.30 221	0.18 196	0.39 285	0.40 359	0.24 313	0.42 339	0.42 510	0.63 300	0.41 224	0.37 211	0.35 175	0.32 171	0.26 166	0.53 289	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.12 196	0.15 279	0.10 64

HUF	0.24 116	0.16 102	0.33 178	0.32 84	0.18 75	0.25 86	0.40 483	0.42 132	0.34 153	0.25 86	0.23 52	0.32 171	0.28 199	0.34 102	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.10 64

AIO_test	0.23 90	0.16 102	0.28 81	0.34 136	0.20 154	0.30 171	0.39 470	0.38 92	0.25 64	0.25 86	0.28 115	0.32 171	0.22 105	0.38 135	0.25 182	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.09 6

AIO-Stereo	0.25 137	0.18 196	0.34 201	0.37 243	0.18 75	0.28 138	0.30 269	0.48 186	0.27 77	0.29 149	0.30 134	0.32 171	0.17 24	0.52 280	0.23 129	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.10 64

MyStereo07	0.32 236	0.22 382	0.34 201	0.42 443	0.28 456	0.40 312	0.50 561	0.72 389	0.37 193	0.37 211	0.34 167	0.32 171	0.31 254	0.59 369	0.27 233	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.16 391

ff7	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

ffff	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

11t	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

ProNet	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.35 183	0.24 313	0.32 211	0.43 518	0.57 249	0.37 193	0.33 184	0.30 134	0.32 171	0.28 199	0.57 328	0.26 212	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.13 255

ccc-4	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

IPLG	0.39 357	0.20 296	0.59 503	0.40 359	0.24 313	0.54 413	0.27 209	0.75 413	0.63 344	0.84 512	0.81 406	0.32 171	0.32 260	0.60 375	0.45 468	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.12 203

CREStereo	0.28 187	0.15 73	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 280	0.25 160	0.51 207	0.72 394	0.42 258	0.51 256	0.32 171	0.26 166	0.38 135	0.25 182	0.16 331	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.11 140
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
SMoEStereo_RVC	0.26 156	0.19 244	0.35 218	0.35 183	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.39 100	0.34 153	0.37 211	0.30 134	0.33 185	0.24 132	0.53 289	0.24 149	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.12 196	0.12 105	0.11 140

MoCha-V2	0.25 137	0.15 73	0.29 92	0.40 359	0.18 75	0.27 115	0.26 186	0.49 192	0.27 77	0.36 204	0.27 101	0.33 185	0.35 297	0.49 257	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.11 140

anonymousdsp	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.35 385	0.63 300	0.35 166	0.39 236	0.33 155	0.33 185	0.28 199	0.59 369	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

IGEV-Stereo	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.35 385	0.63 300	0.35 166	0.39 236	0.33 155	0.33 185	0.28 199	0.59 369	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-32k	0.23 90	0.15 73	0.32 157	0.36 217	0.18 75	0.38 293	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 189	0.35 297	0.30 52	0.19 12	0.12 62	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

aanet-new-30k	0.23 90	0.15 73	0.32 157	0.36 217	0.18 75	0.38 293	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 189	0.35 297	0.30 52	0.19 12	0.12 62	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

Selective-IGEV-i32	0.24 116	0.18 196	0.35 218	0.35 183	0.19 108	0.27 115	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 189	0.19 61	0.58 351	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

WQFJX1	0.33 256	0.19 244	0.34 201	0.41 397	0.28 456	0.53 406	0.33 340	0.51 207	0.50 288	0.39 236	0.36 184	0.34 189	0.31 254	0.69 467	0.39 410	0.15 270	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.14 305

WQFJX	0.32 236	0.18 196	0.33 178	0.39 315	0.27 431	0.60 466	0.30 269	0.53 229	0.47 270	0.39 236	0.38 195	0.34 189	0.33 278	0.61 385	0.40 418	0.14 188	0.17 513	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.14 305

NLCSM	0.34 268	0.21 341	0.34 201	0.44 487	0.29 486	0.54 413	0.36 408	0.52 217	0.47 270	0.46 278	0.37 191	0.34 189	0.34 291	0.71 480	0.41 424	0.16 331	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.17 380	0.16 391

AIO_rvc	0.23 90	0.16 102	0.32 157	0.34 136	0.19 108	0.26 97	0.33 340	0.40 112	0.22 31	0.26 100	0.24 68	0.34 189	0.15 8	0.51 273	0.24 149	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

mms	0.26 156	0.21 341	0.33 178	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.33 340	0.40 112	0.32 137	0.28 135	0.34 167	0.34 189	0.20 76	0.45 211	0.26 212	0.12 62	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.11 140

Pointernet	0.27 179	0.14 28	0.33 178	0.35 183	0.23 275	0.35 252	0.21 77	0.72 389	0.38 203	0.39 236	0.36 184	0.34 189	0.25 145	0.36 117	0.25 182	0.15 270	0.10 98	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 64

trnet	0.27 179	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.37 280	0.23 127	0.52 217	0.72 394	0.42 258	0.51 256	0.34 189	0.26 166	0.39 143	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 64

ACVNet-DCA	0.35 287	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.85 454	0.54 305	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.18 411	0.17 417

1test111	0.36 306	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.85 454	0.54 305	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.55 303	0.45 468	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.18 411	0.17 417

cc1	0.37 323	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.67 338	1.06 602	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.16 338	0.15 340

Selective-IGEV	0.24 116	0.18 196	0.35 218	0.35 183	0.19 108	0.27 115	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 189	0.19 61	0.58 351	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

test_xeample3	0.29 203	0.21 341	0.41 310	0.35 183	0.26 395	0.35 252	0.32 328	0.56 240	0.36 176	0.43 262	0.32 152	0.34 189	0.28 199	0.54 296	0.23 129	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.13 255

FlowAnything_test	0.29 203	0.19 244	0.39 285	0.47 541	0.26 395	0.46 371	0.25 160	0.43 151	0.31 123	0.29 149	0.26 92	0.35 204	0.26 166	0.40 153	0.37 392	0.21 502	0.15 459	0.22 511	0.26 608	0.16 338	0.16 391

DVStereo	0.30 221	0.15 73	0.34 201	0.33 105	0.20 154	0.53 406	0.25 160	0.56 240	0.43 240	0.56 324	0.50 246	0.35 204	0.29 218	0.49 257	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 64

castereo++	0.26 156	0.16 102	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.75 545	0.20 50	0.37 82	0.47 270	0.23 59	0.23 52	0.35 204	0.28 199	0.39 143	0.19 12	0.14 188	0.09 27	0.14 171	0.09 15	0.11 36	0.10 64

GIP-stereo	0.24 116	0.18 196	0.30 110	0.37 243	0.24 313	0.26 97	0.20 50	0.46 174	0.36 176	0.24 74	0.39 200	0.35 204	0.20 76	0.31 63	0.21 61	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.11 140

ours_stereo	0.26 156	0.21 341	0.33 178	0.38 283	0.23 275	0.30 171	0.33 340	0.42 132	0.38 203	0.26 100	0.34 167	0.35 204	0.23 120	0.47 240	0.27 233	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.10 64

IGEVStereo-DCA	0.29 203	0.22 382	0.38 263	0.35 183	0.27 431	0.37 280	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.30 134	0.35 204	0.27 182	0.51 273	0.22 88	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.12 196	0.13 158	0.15 340

rrr	0.29 203	0.22 382	0.41 310	0.35 183	0.27 431	0.37 280	0.32 328	0.52 217	0.42 235	0.38 223	0.30 134	0.35 204	0.27 182	0.51 273	0.22 88	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.14 305

tt1	0.36 306	0.24 443	0.32 157	0.41 397	0.22 221	0.54 413	0.38 448	0.68 348	1.04 592	0.41 252	0.46 229	0.35 204	0.45 394	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.16 338	0.16 391

sAnonymous2	0.40 369	0.39 599	0.85 603	0.48 549	0.37 584	0.40 312	0.46 534	0.57 249	0.52 297	0.38 223	0.46 229	0.35 204	0.42 372	0.43 193	0.30 286	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.17 422	0.57 679	0.44 663

CroCo_RVC	0.40 369	0.39 599	0.85 603	0.48 549	0.37 584	0.40 312	0.46 534	0.57 249	0.52 297	0.38 223	0.46 229	0.35 204	0.42 372	0.43 193	0.30 286	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.17 422	0.57 679	0.44 663

HLf8	0.33 256	0.17 153	0.39 285	0.30 27	0.22 221	0.43 344	0.27 209	0.71 382	0.67 366	0.44 265	0.60 301	0.36 214	0.30 237	0.58 351	0.35 355	0.18 424	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.18 438

TestStereo_HLe17	0.34 268	0.17 153	0.46 388	0.32 84	0.21 186	0.42 339	0.31 297	0.70 373	0.66 361	0.46 278	0.68 336	0.36 214	0.30 237	0.61 385	0.36 373	0.16 331	0.10 98	0.14 171	0.13 244	0.15 279	0.15 340

MIF-Stereo (partial)	0.31 229	0.18 196	0.37 250	0.41 397	0.31 527	0.28 138	0.23 127	0.47 178	0.42 235	0.31 162	0.63 311	0.36 214	0.35 297	0.57 328	0.31 295	0.17 388	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.18 411	0.14 305

EAI-Stereo	0.34 268	0.19 244	0.44 358	0.39 315	0.21 186	0.31 191	0.30 269	1.15 588	0.30 112	0.49 290	0.75 364	0.36 214	0.28 199	0.62 395	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.13 158	0.12 203

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 137	0.14 28	0.30 110	0.34 136	0.21 186	0.44 353	0.25 160	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.35 175	0.37 218	0.35 297	0.28 20	0.26 212	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.11 36	0.09 6

SCV_C0	0.26 156	0.18 196	0.34 201	0.35 183	0.24 313	0.23 53	0.28 239	0.51 207	0.36 176	0.31 162	0.36 184	0.37 218	0.20 76	0.57 328	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203

SCV	0.26 156	0.19 244	0.33 178	0.35 183	0.21 186	0.27 115	0.34 359	0.56 240	0.28 91	0.24 74	0.28 115	0.37 218	0.23 120	0.49 257	0.22 88	0.18 424	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.15 279	0.11 140

AIO-test2	0.39 357	0.21 341	0.41 310	0.47 541	0.25 347	0.45 365	0.35 385	0.77 423	1.27 650	0.36 204	0.87 445	0.37 218	0.30 237	0.47 240	0.27 233	0.15 270	0.13 385	0.21 495	0.23 568	0.15 279	0.13 255

castereo	0.28 187	0.16 102	0.32 157	0.35 183	0.21 186	0.40 312	0.42 510	0.50 204	0.66 361	0.26 100	0.41 209	0.37 218	0.36 325	0.33 92	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 64

RSM++	0.25 137	0.18 196	0.34 201	0.36 217	0.20 154	0.28 138	0.30 269	0.51 207	0.32 137	0.25 86	0.22 45	0.37 218	0.21 90	0.50 265	0.24 149	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.10 64

iRaftStereo_RVC	0.32 236	0.19 244	0.37 250	0.39 315	0.22 221	0.31 191	0.29 248	0.68 348	0.51 294	0.49 290	0.66 327	0.37 218	0.23 120	0.45 211	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.17 422	0.15 279	0.12 203

TANstereo	0.30 221	0.15 73	0.31 134	0.30 27	0.17 43	0.55 420	0.23 127	0.44 159	0.55 312	0.59 332	0.68 336	0.37 218	0.26 166	0.35 113	0.27 233	0.15 270	0.16 492	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.14 305

GMStereo	0.39 357	0.37 581	0.54 483	0.40 359	0.26 395	0.42 339	0.36 408	0.59 265	1.04 592	0.55 321	0.51 256	0.37 218	0.35 297	0.54 296	0.41 424	0.19 458	0.13 385	0.16 267	0.17 422	0.24 548	0.18 438
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Anonymus	0.24 116	0.14 28	0.29 92	0.37 243	0.23 275	0.30 171	0.22 97	0.39 100	0.32 137	0.23 59	0.20 21	0.38 227	0.26 166	0.45 211	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.13 244	0.12 105	0.13 255

PhaseNet	0.25 137	0.16 102	0.31 134	0.35 183	0.22 221	0.33 223	0.22 97	0.45 166	0.33 145	0.21 33	0.28 115	0.38 227	0.23 120	0.42 179	0.28 256	0.13 122	0.10 98	0.15 226	0.15 323	0.13 158	0.12 203

WQFJA1	0.32 236	0.19 244	0.34 201	0.39 315	0.26 395	0.62 477	0.30 269	0.56 240	0.47 270	0.37 211	0.39 200	0.38 227	0.33 278	0.50 265	0.42 432	0.14 188	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

NLMM	0.32 236	0.19 244	0.34 201	0.39 315	0.26 395	0.62 477	0.30 269	0.56 240	0.47 270	0.37 211	0.39 200	0.38 227	0.33 278	0.49 257	0.42 432	0.14 188	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

Zero-FE251	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.20 154	0.44 353	0.19 31	0.37 82	0.25 64	0.27 120	0.29 129	0.38 227	0.24 132	0.32 75	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 64

xyz-stereo-finetune	0.33 256	0.18 196	0.36 233	0.33 105	0.18 75	0.57 441	0.31 297	0.58 258	0.69 380	0.45 270	0.54 278	0.38 227	0.33 278	0.56 316	0.36 373	0.12 62	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.12 203

MM-Stereo_test1	0.33 256	0.19 244	0.36 233	0.41 397	0.23 275	0.36 267	0.45 530	0.58 258	0.54 305	0.60 336	0.50 246	0.38 227	0.37 335	0.60 375	0.26 212	0.15 270	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.12 203

tt45	0.27 179	0.17 153	0.34 201	0.35 183	0.23 275	0.38 293	0.28 239	0.46 174	0.28 91	0.40 245	0.27 101	0.38 227	0.25 145	0.57 328	0.26 212	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.12 105	0.14 305

sCroCo_RVC	0.35 287	0.28 518	0.69 556	0.51 594	0.39 600	0.41 332	0.31 297	0.49 192	0.45 257	0.31 162	0.48 238	0.38 227	0.32 260	0.46 230	0.32 305	0.21 502	0.22 589	0.19 420	0.19 483	0.21 494	0.20 499

S	0.40 369	0.20 296	0.35 218	0.39 315	0.24 313	0.71 529	0.42 510	0.62 290	0.61 329	0.60 336	0.97 498	0.39 236	0.46 401	0.42 179	0.32 305	0.30 616	0.17 513	0.31 623	0.31 639	0.18 411	0.13 255

quiztm	0.29 203	0.19 244	0.35 218	0.40 359	0.23 275	0.27 115	0.33 340	0.63 300	0.39 215	0.45 270	0.60 301	0.39 236	0.18 42	0.40 153	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.14 211	0.10 64

DA	0.29 203	0.17 153	0.31 134	0.40 359	0.20 154	0.74 539	0.33 340	0.47 178	0.44 248	0.34 188	0.39 200	0.39 236	0.32 260	0.32 75	0.24 149	0.15 270	0.11 236	0.16 267	0.11 155	0.15 279	0.10 64

GGEV	0.29 203	0.17 153	0.31 134	0.40 359	0.20 154	0.74 539	0.33 340	0.47 178	0.44 248	0.34 188	0.39 200	0.39 236	0.32 260	0.32 75	0.24 149	0.15 270	0.11 236	0.16 267	0.11 155	0.15 279	0.10 64

999	0.27 179	0.16 102	0.35 218	0.36 217	0.24 313	0.31 191	0.27 209	0.49 192	0.38 203	0.26 100	0.30 134	0.39 236	0.23 120	0.63 408	0.25 182	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.14 305

fffy	0.28 187	0.21 341	0.34 201	0.37 243	0.23 275	0.33 223	0.29 248	0.51 207	0.41 224	0.32 177	0.37 191	0.39 236	0.27 182	0.50 265	0.27 233	0.12 62	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.11 140

WCG-NET	0.28 187	0.15 73	0.33 178	0.33 105	0.19 108	0.33 223	0.27 209	0.39 100	0.80 456	0.46 278	0.49 242	0.39 236	0.25 145	0.40 153	0.25 182	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.12 105	0.10 64

rvit_stereo_0081	0.32 236	0.24 443	0.47 402	0.43 466	0.26 395	0.30 171	0.37 426	0.42 132	0.55 312	0.36 204	0.40 206	0.39 236	0.35 297	0.43 193	0.33 319	0.22 530	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.19 448	0.13 255

rvit_stereo_0082	0.32 236	0.24 443	0.47 402	0.43 466	0.26 395	0.30 171	0.37 426	0.42 132	0.55 312	0.36 204	0.40 206	0.39 236	0.35 297	0.43 193	0.33 319	0.22 530	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.19 448	0.13 255

RSM	0.25 137	0.18 196	0.33 178	0.36 217	0.20 154	0.27 115	0.34 359	0.51 207	0.27 77	0.26 100	0.23 52	0.39 236	0.21 90	0.56 316	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.14 211	0.10 64

CASnet	0.30 221	0.20 296	0.33 178	0.41 397	0.16 29	0.26 97	0.24 148	0.52 217	0.53 301	0.52 308	0.54 278	0.39 236	0.24 132	0.40 153	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.22 511	0.18 452	0.18 411	0.11 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 187	0.19 244	0.40 299	0.38 283	0.19 108	0.38 293	0.23 127	0.57 249	0.41 224	0.45 270	0.49 242	0.39 236	0.27 182	0.33 92	0.23 129	0.14 188	0.12 309	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.11 140

raft_robust	0.41 382	0.23 404	0.36 233	0.42 443	0.21 186	0.40 312	0.33 340	0.79 433	0.98 562	0.79 469	0.87 445	0.39 236	0.33 278	0.84 551	0.29 278	0.13 122	0.12 309	0.16 267	0.17 422	0.15 279	0.12 203

PMTNet	0.32 236	0.16 102	0.24 17	0.29 14	0.18 75	0.45 365	0.22 97	0.56 240	0.63 344	0.46 278	0.54 278	0.39 236	0.34 291	0.48 251	0.24 149	0.75 698	0.10 98	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.11 140

ManiGeoR	0.33 256	0.17 153	0.43 346	0.31 57	0.22 221	0.40 312	0.27 209	0.73 400	0.49 282	0.40 245	0.63 311	0.40 250	0.32 260	0.62 395	0.41 424	0.16 331	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.16 391

HLf10	0.33 256	0.17 153	0.43 346	0.31 57	0.22 221	0.40 312	0.27 209	0.73 400	0.49 282	0.40 245	0.63 311	0.40 250	0.32 260	0.62 395	0.41 424	0.16 331	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.16 391

GGDA	0.32 236	0.18 196	0.32 157	0.31 57	0.21 186	0.31 191	0.26 186	0.59 265	0.66 361	0.50 294	0.68 336	0.40 250	0.36 325	0.55 303	0.35 355	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.12 196	0.15 279	0.15 340

Foundation-i1c-attn	0.23 90	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.35 252	0.27 209	0.45 166	0.28 91	0.28 135	0.34 167	0.40 250	0.30 237	0.33 92	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.40 312	0.26 186	0.48 186	0.25 64	0.31 162	0.33 155	0.40 250	0.30 237	0.35 113	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.40 312	0.29 248	0.49 192	0.25 64	0.33 184	0.35 175	0.40 250	0.30 237	0.34 102	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

rvit_stereo_0081_aga	0.31 229	0.28 518	0.44 358	0.42 443	0.29 486	0.34 241	0.31 297	0.44 159	0.40 220	0.39 236	0.44 220	0.40 250	0.32 260	0.42 179	0.29 278	0.23 548	0.17 513	0.19 420	0.16 362	0.20 468	0.15 340

rvit_stereo_0080	0.31 229	0.25 469	0.40 299	0.39 315	0.28 456	0.27 115	0.46 534	0.49 192	0.44 248	0.35 199	0.42 212	0.40 250	0.28 199	0.41 165	0.33 319	0.22 530	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.22 518	0.15 340

MGS-Stereo	0.28 187	0.19 244	0.40 299	0.36 217	0.23 275	0.37 280	0.30 269	0.39 100	0.44 248	0.31 162	0.51 256	0.40 250	0.24 132	0.43 193	0.26 212	0.15 270	0.12 309	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.13 255

whm_eth	0.31 229	0.25 469	0.40 299	0.39 315	0.28 456	0.27 115	0.46 534	0.49 192	0.44 248	0.35 199	0.42 212	0.40 250	0.28 199	0.41 165	0.33 319	0.22 530	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.22 518	0.15 340

DCANet-4	0.36 306	0.20 296	0.48 423	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.66 328	0.92 535	0.69 410	0.78 386	0.40 250	0.47 407	0.45 211	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

MIPNet	0.37 323	0.21 341	0.59 503	0.39 315	0.25 347	0.50 387	0.28 239	0.77 423	0.70 381	0.65 378	0.60 301	0.40 250	0.49 417	0.44 206	0.37 392	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.13 255

TestStereo_HL2	0.33 256	0.18 196	0.33 178	0.31 57	0.22 221	0.32 211	0.25 160	0.58 258	0.61 329	0.54 317	0.68 336	0.41 262	0.36 325	0.57 328	0.36 373	0.16 331	0.11 236	0.13 114	0.11 155	0.15 279	0.16 391

water-stereo	0.28 187	0.14 28	0.29 92	0.35 183	0.19 108	0.36 267	0.23 127	0.62 290	0.38 203	0.39 236	0.62 310	0.41 262	0.35 297	0.28 20	0.27 233	0.14 188	0.13 385	0.13 114	0.12 196	0.12 105	0.10 64

MM-Stereo_test3	0.34 268	0.19 244	0.31 134	0.41 397	0.25 347	0.35 252	0.44 527	0.72 389	0.92 535	0.46 278	0.52 269	0.41 262	0.29 218	0.44 206	0.28 256	0.16 331	0.15 459	0.17 317	0.13 244	0.14 211	0.13 255

HART	0.29 203	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.21 186	0.32 211	0.26 186	0.62 290	0.31 123	0.33 184	0.65 320	0.41 262	0.22 105	0.55 303	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.11 155	0.15 279	0.11 140

rvit_stereo_ft	0.33 256	0.25 469	0.47 402	0.52 608	0.32 544	0.33 223	0.47 542	0.49 192	0.50 288	0.34 188	0.41 209	0.41 262	0.32 260	0.48 251	0.34 336	0.22 530	0.14 426	0.19 420	0.18 452	0.19 448	0.14 305

MaDis-Stereo	0.26 156	0.18 196	0.36 233	0.36 217	0.26 395	0.27 115	0.27 209	0.43 151	0.35 166	0.27 120	0.26 92	0.41 262	0.28 199	0.40 153	0.28 256	0.16 331	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.12 203

LoS	0.29 203	0.15 73	0.30 110	0.29 14	0.18 75	0.33 223	0.29 248	0.51 207	0.72 394	0.34 188	0.52 269	0.41 262	0.28 199	0.47 240	0.28 256	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.11 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.34 136	0.20 154	0.35 252	0.20 50	0.52 217	0.36 176	0.28 135	0.27 101	0.41 262	0.18 42	0.45 211	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.16 267	0.14 288	0.13 158	0.11 140

MC-Stereo	0.28 187	0.17 153	0.32 157	0.38 283	0.20 154	0.26 97	0.26 186	0.49 192	0.37 193	0.37 211	0.61 306	0.41 262	0.31 254	0.55 303	0.25 182	0.13 122	0.09 27	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.11 140

RAFT+CT+SA	0.39 357	0.23 404	0.36 233	0.51 594	0.27 431	0.29 151	0.46 534	0.75 413	0.80 456	0.51 299	0.89 457	0.41 262	0.40 360	0.78 523	0.32 305	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.18 452	0.15 279	0.14 305

GLC_STEREO	0.29 203	0.19 244	0.27 61	0.44 487	0.19 108	0.31 191	0.26 186	0.47 178	0.43 240	0.37 211	0.47 235	0.41 262	0.23 120	0.50 265	0.34 336	0.14 188	0.18 537	0.19 420	0.16 362	0.16 338	0.13 255

VMStereo-Base	0.28 187	0.16 102	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.30 171	0.27 209	0.50 204	0.65 357	0.32 177	0.47 235	0.42 273	0.24 132	0.41 165	0.27 233	0.15 270	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.14 305

tg	0.33 256	0.18 196	0.37 250	0.39 315	0.22 221	0.38 293	0.26 186	0.70 373	0.56 320	0.47 285	0.65 320	0.42 273	0.24 132	0.55 303	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.17 422	0.14 211	0.11 140

rvit_stereo_0083	0.34 268	0.24 443	0.50 450	0.44 487	0.27 431	0.34 241	0.35 385	0.45 166	0.62 333	0.37 211	0.47 235	0.42 273	0.35 297	0.40 153	0.36 373	0.22 530	0.20 571	0.20 453	0.17 422	0.20 468	0.14 305

4D-IteraStereo	0.33 256	0.18 196	0.40 299	0.40 359	0.24 313	0.32 211	0.27 209	0.58 258	0.72 394	0.65 378	0.54 278	0.42 273	0.23 120	0.45 211	0.28 256	0.14 188	0.09 27	0.19 420	0.16 362	0.16 338	0.11 140

fff	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

dd	0.43 400	0.38 591	0.55 488	0.44 487	0.25 347	0.47 377	0.38 448	0.70 373	1.05 596	0.59 332	0.65 320	0.42 273	0.39 354	0.66 439	0.50 495	0.24 561	0.15 459	0.21 495	0.15 323	0.22 518	0.18 438

CroCo-Stereo	0.26 156	0.22 382	0.36 233	0.48 549	0.22 221	0.20 30	0.29 248	0.51 207	0.44 248	0.28 135	0.23 52	0.42 273	0.26 166	0.29 32	0.26 212	0.15 270	0.13 385	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203
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
csc	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

cscssc	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

SME	0.40 369	0.20 296	0.35 218	0.36 217	0.19 108	0.79 559	0.31 297	0.79 433	0.73 401	0.56 324	0.77 374	0.43 282	0.51 432	0.57 328	0.36 373	0.16 331	0.17 513	0.19 420	0.19 483	0.18 411	0.16 391

HLF11	0.34 268	0.17 153	0.42 331	0.30 27	0.23 275	0.36 267	0.22 97	0.69 357	0.48 278	0.49 290	0.66 327	0.43 282	0.37 335	0.70 474	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.13 114	0.11 155	0.15 279	0.17 417

DLNR-FE	20.05 750	36.38 758	38.08 755	170.06 775	60.08 767	0.23 53	0.20 50	14.13 748	0.36 176	0.44 265	0.66 327	0.43 282	0.21 90	0.63 408	0.28 256	5.38 741	0.10 98	0.15 226	0.11 155	73.09 774	0.11 140

xyz-stereo-finetune2	0.36 306	0.19 244	0.38 263	0.32 84	0.19 108	0.82 578	0.29 248	0.52 217	0.32 137	0.51 299	0.78 386	0.43 282	0.45 394	0.69 467	0.44 459	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.13 255

GCAP-BAT	0.28 187	0.15 73	0.42 331	0.33 105	0.21 186	0.25 86	0.25 160	0.45 166	0.54 305	0.34 188	0.42 212	0.43 282	0.27 182	0.48 251	0.24 149	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 203

DLNR_Zeroshot_test	20.09 751	36.28 757	38.04 754	169.85 774	61.80 768	0.23 53	0.20 50	13.88 747	0.37 193	0.44 265	0.66 327	0.43 282	0.21 90	0.62 395	0.28 256	5.46 742	0.10 98	0.15 226	0.11 155	72.60 773	0.11 140

GCAPDPT-zeroshot	0.28 187	0.15 73	0.42 331	0.33 105	0.21 186	0.25 86	0.25 160	0.45 166	0.54 305	0.34 188	0.42 212	0.43 282	0.27 182	0.48 251	0.24 149	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 203

ADStereo(finetuned)	0.37 323	0.16 102	0.49 436	0.34 136	0.19 108	0.30 171	0.30 269	0.68 348	0.91 530	0.70 416	0.77 374	0.43 282	0.69 547	0.45 211	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

test_4	0.36 306	0.18 196	0.31 134	0.44 487	0.25 347	0.20 30	0.34 359	0.56 240	0.41 224	0.59 332	1.45 641	0.43 282	0.25 145	0.63 408	0.28 256	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.19 483	0.15 279	0.11 140

s12784h	0.36 306	0.15 73	0.24 17	0.34 136	0.15 10	0.77 552	0.29 248	0.80 437	0.83 474	0.56 324	0.57 293	0.43 282	0.40 360	0.57 328	0.33 319	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.09 15	0.14 211	0.09 6

DCANet	0.36 306	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.30 171	0.30 269	0.68 348	0.91 530	0.70 416	0.77 374	0.43 282	0.57 469	0.45 211	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

S0	0.37 323	0.18 196	0.33 178	0.40 359	0.21 186	0.79 559	0.56 600	0.63 300	0.45 257	0.53 311	0.61 306	0.44 293	0.36 325	0.45 211	0.31 295	0.22 530	0.21 581	0.26 581	0.22 551	0.16 338	0.12 203

Foundation-i1	0.26 156	0.14 28	0.25 32	0.33 105	0.21 186	0.39 306	0.26 186	0.60 277	0.38 203	0.35 199	0.38 195	0.44 293	0.29 218	0.32 75	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 64

IPLGR	0.39 357	0.21 341	0.63 524	0.39 315	0.22 221	0.49 385	0.29 248	0.76 420	0.74 411	0.78 464	0.77 374	0.44 293	0.42 372	0.47 240	0.38 402	0.13 122	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.15 279	0.13 255

AIO-test1	0.38 340	0.18 196	0.38 263	0.50 578	0.24 313	0.46 371	0.30 269	0.70 373	1.19 631	0.40 245	0.71 347	0.45 296	0.29 218	0.53 289	0.27 233	0.15 270	0.13 385	0.19 420	0.21 533	0.13 158	0.17 417

IPLGR_C	0.40 369	0.21 341	0.64 529	0.45 512	0.33 556	0.52 398	0.34 359	0.66 328	0.62 333	0.82 493	0.92 468	0.45 296	0.32 260	0.52 280	0.46 479	0.17 388	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

ACRE	0.40 369	0.21 341	0.65 535	0.45 512	0.33 556	0.51 392	0.33 340	0.66 328	0.63 344	0.80 471	0.92 468	0.45 296	0.32 260	0.52 280	0.45 468	0.16 331	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

RAFT-345	0.40 369	0.18 196	0.40 299	0.38 283	0.22 221	0.33 223	0.26 186	0.61 285	0.51 294	0.74 445	1.79 665	0.45 296	0.33 278	0.66 439	0.36 373	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.14 288	0.13 158	0.13 255

rafts_anoy	0.37 323	0.21 341	0.36 233	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.33 340	0.67 338	0.90 523	0.58 330	0.66 327	0.45 296	0.33 278	0.47 240	0.39 410	0.16 331	0.11 236	0.21 495	0.23 568	0.17 380	0.14 305

Anonymous3	0.46 430	0.34 563	0.86 608	0.50 578	0.37 584	0.81 570	0.50 561	0.72 389	0.65 357	0.51 299	0.65 320	0.45 296	0.45 394	0.64 423	0.38 402	0.24 561	0.24 609	0.22 511	0.21 533	0.23 535	0.23 546

raftrobust	0.34 268	0.19 244	0.36 233	0.41 397	0.27 431	0.30 171	0.25 160	0.71 382	0.63 344	0.58 330	0.55 288	0.45 296	0.46 401	0.51 273	0.29 278	0.16 331	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.13 255

TestStereo-Hl	0.34 268	0.20 296	0.32 157	0.32 84	0.22 221	0.32 211	0.27 209	0.64 315	0.59 325	0.50 294	0.67 333	0.46 303	0.45 394	0.60 375	0.34 336	0.14 188	0.11 236	0.13 114	0.13 244	0.15 279	0.15 340

CroCo-Stereo Lap2	0.28 187	0.24 443	0.39 285	0.50 578	0.29 486	0.20 30	0.31 297	0.49 192	0.38 203	0.24 74	0.27 101	0.46 303	0.31 254	0.39 143	0.30 286	0.14 188	0.15 459	0.16 267	0.13 244	0.16 338	0.15 340

CIPLG	0.41 382	0.21 341	0.63 524	0.45 512	0.33 556	0.52 398	0.33 340	0.65 317	0.60 328	0.82 493	0.96 485	0.46 303	0.32 260	0.55 303	0.44 459	0.16 331	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

FACV-RUCA	0.43 400	0.28 518	0.47 402	0.45 512	0.33 556	0.58 447	0.34 359	0.82 443	0.73 401	0.57 328	0.84 424	0.47 306	0.50 427	0.54 296	0.39 410	0.22 530	0.15 459	0.35 639	0.16 362	0.28 579	0.21 519

RCA-Stereo	0.35 287	0.17 153	0.34 201	0.38 283	0.22 221	0.31 191	0.34 359	0.68 348	1.24 640	0.45 270	0.65 320	0.47 306	0.43 378	0.38 135	0.27 233	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.11 140

AnonymousM	0.41 382	0.81 679	0.29 92	0.34 136	0.22 221	0.28 138	0.38 448	0.53 229	0.41 224	0.70 416	0.49 242	0.47 306	0.27 182	0.41 165	0.31 295	0.15 270	0.12 309	1.51 708	0.26 608	0.12 105	0.10 64

TestStereo	0.38 340	0.31 545	0.40 299	0.45 512	0.20 154	0.40 312	0.37 426	0.66 328	0.65 357	0.53 311	0.78 386	0.47 306	0.40 360	0.55 303	0.37 392	0.18 424	0.13 385	0.20 453	0.15 323	0.22 518	0.13 255

GES	0.44 408	0.23 404	0.57 498	0.40 359	0.30 505	0.59 459	0.36 408	0.96 502	0.68 373	0.74 445	0.83 418	0.47 306	0.48 412	0.67 450	0.43 441	0.22 530	0.16 492	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.23 546

Weightmod_eth	0.31 229	0.19 244	0.31 134	0.35 183	0.18 75	0.45 365	0.35 385	0.62 290	0.39 215	0.44 265	0.39 200	0.48 311	0.41 369	0.45 211	0.23 129	0.17 388	0.16 492	0.15 226	0.14 288	0.15 279	0.09 6

Weightmod	0.32 236	0.18 196	0.30 110	0.34 136	0.19 108	0.54 413	0.34 359	0.56 240	0.50 288	0.41 252	0.52 269	0.48 311	0.33 278	0.46 230	0.29 278	0.15 270	0.23 599	0.16 267	0.15 323	0.14 211	0.11 140

DFGA-Net	0.45 419	0.29 530	0.80 599	0.42 443	0.32 544	0.53 406	0.35 385	0.78 429	0.89 520	0.66 391	0.75 364	0.48 311	0.39 354	0.74 500	0.60 537	0.15 270	0.13 385	0.19 420	0.18 452	0.20 468	0.17 417

WCG-NET（raft）	0.31 229	0.15 73	0.36 233	0.32 84	0.19 108	0.35 252	0.27 209	0.51 207	0.78 445	0.45 270	0.55 288	0.48 311	0.27 182	0.54 296	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.12 105	0.11 140

TestStereo1	0.43 400	0.23 404	0.41 310	0.51 594	0.24 313	0.34 241	0.40 483	0.77 423	0.90 523	0.68 402	0.96 485	0.48 311	0.46 401	0.91 582	0.32 305	0.16 331	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.13 255

SA-5K	0.43 400	0.23 404	0.41 310	0.51 594	0.24 313	0.34 241	0.40 483	0.77 423	0.90 523	0.68 402	0.96 485	0.48 311	0.46 401	0.91 582	0.32 305	0.16 331	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.13 255

SA	0.44 408	0.25 469	0.46 388	0.46 533	0.24 313	0.43 344	0.36 408	0.75 413	0.96 555	0.59 332	1.03 525	0.48 311	0.52 436	0.94 598	0.32 305	0.16 331	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.15 279	0.13 255

DN-CSS_ROB	0.43 400	0.26 486	0.62 514	0.40 359	0.29 486	0.44 353	0.27 209	0.77 423	0.75 416	0.72 434	1.09 551	0.48 311	0.43 378	0.69 467	0.37 392	0.15 270	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.18 411	0.16 391

SMOE	0.36 306	0.20 296	0.35 218	0.36 217	0.17 43	0.63 489	0.41 499	0.65 317	0.55 312	0.54 317	0.72 348	0.49 319	0.38 341	0.40 153	0.30 286	0.19 458	0.12 309	0.28 603	0.15 323	0.19 448	0.14 305

RT-Monster	0.32 236	0.17 153	0.30 110	0.34 136	0.26 395	0.38 293	0.20 50	0.56 240	0.76 425	0.61 344	0.64 317	0.49 319	0.28 199	0.41 165	0.30 286	0.14 188	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.13 255

Lsterematch	0.38 340	0.17 153	0.38 263	0.37 243	0.20 154	0.42 339	0.27 209	0.57 249	0.71 392	0.66 391	1.02 520	0.49 319	0.40 360	0.57 328	0.43 441	0.16 331	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.14 305

FSD					0.46 643	0.48 380	0.52 580	0.53 229	0.48 278	0.48 288	0.48 238	0.49 319	0.48 412	0.51 273	0.49 493	0.45 673	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.46 659

Occ-G	0.26 156	0.14 28	0.28 81	0.34 136	0.20 154	0.27 115	0.34 359	0.41 123	0.31 123	0.29 149	0.43 218	0.49 319	0.25 145	0.47 240	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.12 203

EKT-Stereo	0.35 287	0.23 404	0.39 285	0.43 466	0.29 486	0.38 293	0.31 297	0.69 357	0.64 352	0.45 270	0.63 311	0.49 319	0.27 182	0.56 316	0.33 319	0.18 424	0.14 426	0.18 373	0.15 323	0.16 338	0.16 391

DF	0.26 156	0.15 73	0.38 263	0.35 183	0.19 108	0.26 97	0.26 186	0.42 132	0.27 77	0.29 149	0.49 242	0.50 325	0.22 105	0.48 251	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.11 140

DN	0.30 221	0.17 153	0.33 178	0.37 243	0.26 395	0.35 252	0.27 209	0.54 232	0.55 312	0.32 177	0.42 212	0.50 325	0.23 120	0.39 143	0.22 88	0.21 502	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.18 438

rvit_0105_6	0.38 340	0.28 518	0.64 529	0.50 578	0.30 505	0.39 306	0.38 448	0.51 207	0.67 366	0.40 245	0.45 224	0.50 325	0.41 369	0.54 296	0.36 373	0.27 591	0.26 624	0.24 549	0.21 533	0.22 518	0.16 391

anonymousdsp2	0.35 287	0.20 296	0.43 346	0.37 243	0.24 313	0.48 380	0.31 297	0.86 458	0.65 357	0.55 321	0.50 246	0.50 325	0.34 291	0.56 316	0.31 295	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.16 338	0.14 305

DRaft	0.49 476	0.17 153	0.47 402	0.37 243	0.25 347	0.58 447	0.40 483	0.65 317	0.85 487	1.02 607	1.75 664	0.50 325	0.82 604	0.63 408	0.40 418	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.16 362	0.14 211	0.15 340

raft+_RVC	0.38 340	0.19 244	0.35 218	0.37 243	0.25 347	0.45 365	0.37 426	0.78 429	0.89 520	0.51 299	0.78 386	0.50 325	0.29 218	0.53 289	0.40 418	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.12 203

PStereo	0.50 492	0.75 672	0.42 331	0.37 243	0.28 456	0.55 420	0.46 534	0.54 232	0.88 505	0.53 311	0.33 155	0.51 331	0.51 432	0.78 523	0.67 559	0.51 684	0.25 617	0.30 622	0.27 615	0.59 682	0.49 679

DStereoRT	0.74 600	0.19 244	0.50 450	0.51 594	0.33 556	1.10 634	0.34 359	0.82 443	0.76 425	0.78 464	1.05 535	0.51 331	0.73 571	0.76 510	0.48 490	0.16 331	0.13 385	3.96 745	1.37 730	0.19 448	0.14 305

Reg-Stereo(zero)	0.30 221	0.16 102	0.28 81	0.34 136	0.18 75	0.32 211	0.20 50	0.63 300	0.68 373	0.50 294	0.52 269	0.51 331	0.30 237	0.45 211	0.25 182	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.11 140

model_zeroshot	0.33 256	0.18 196	0.48 423	0.39 315	0.28 456	0.45 365	0.25 160	0.63 300	0.45 257	0.61 344	0.50 246	0.51 331	0.25 145	0.45 211	0.26 212	0.16 331	0.13 385	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.13 255

MyStereo05	0.44 408	0.21 341	0.45 371	0.41 397	0.28 456	0.41 332	0.50 561	0.93 486	1.09 613	0.76 454	0.61 306	0.51 331	0.57 469	0.73 493	0.42 432	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.15 340

RALCasStereoNet	0.36 306	0.21 341	0.37 250	0.42 443	0.26 395	0.35 252	0.38 448	0.63 300	0.64 352	0.50 294	0.72 348	0.51 331	0.29 218	0.59 369	0.36 373	0.16 331	0.14 426	0.15 226	0.13 244	0.17 380	0.16 391

AE-Stereo	0.34 268	0.21 341	0.42 331	0.48 549	0.31 527	0.48 380	0.35 385	0.61 285	0.62 333	0.32 177	0.55 288	0.52 337	0.27 182	0.47 240	0.29 278	0.13 122	0.13 385	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.12 203

TRStereo	0.37 323	0.27 504	0.59 503	0.47 541	0.41 612	0.29 151	0.30 269	0.84 451	0.59 325	0.52 308	0.41 209	0.52 337	0.26 166	0.73 493	0.27 233	0.17 388	0.12 309	0.19 420	0.19 483	0.13 158	0.11 140

HHNet	0.41 382	0.17 153	0.41 310	0.34 136	0.37 584	0.33 223	0.34 359	0.69 357	0.75 416	0.86 523	1.30 613	0.52 337	0.32 260	0.52 280	0.35 355	0.15 270	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.15 279	0.24 555

DIP-Stereo	0.39 357	0.21 341	0.50 450	0.41 397	0.28 456	0.62 477	0.27 209	0.77 423	0.40 220	0.64 369	0.86 437	0.52 337	0.33 278	0.66 439	0.42 432	0.15 270	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.15 340
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 306	0.21 341	0.42 331	0.35 183	0.22 221	0.62 477	0.29 248	0.69 357	0.43 240	0.60 336	0.53 275	0.53 341	0.48 412	0.56 316	0.40 418	0.18 424	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.17 417

Sa-1000	0.48 458	0.24 443	0.41 310	0.45 512	0.25 347	0.59 459	0.34 359	0.81 441	0.93 541	0.82 493	1.50 645	0.53 341	0.45 394	0.92 585	0.30 286	0.15 270	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.15 279	0.13 255

CRE-IMP	0.36 306	0.23 404	0.49 436	0.42 443	0.24 313	0.41 332	0.21 77	0.57 249	0.41 224	0.65 378	0.72 348	0.53 341	0.37 335	0.61 385	0.38 402	0.17 388	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.21 494	0.18 438

test-1	0.36 306	0.19 244	0.71 565	0.46 533	0.26 395	0.44 353	0.36 408	0.60 277	0.59 325	0.48 288	0.67 333	0.53 341	0.36 325	0.40 153	0.29 278	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.15 279	0.16 391

FE-Mocha	0.32 236	0.19 244	0.50 450	0.38 283	0.27 431	0.30 171	0.20 50	0.71 382	0.36 176	0.65 378	0.56 291	0.54 345	0.25 145	0.38 135	0.22 88	0.15 270	0.10 98	0.17 317	0.16 362	0.13 158	0.12 203

IGEV-FE	0.34 268	0.18 196	0.67 545	0.39 315	0.28 456	0.30 171	0.25 160	0.74 406	0.31 123	0.62 348	0.57 293	0.54 345	0.25 145	0.53 289	0.27 233	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

IGEV_Zeroshot_test	0.34 268	0.18 196	0.67 545	0.39 315	0.28 456	0.30 171	0.25 160	0.74 406	0.31 123	0.62 348	0.57 293	0.54 345	0.25 145	0.53 289	0.27 233	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

StereoVision	0.42 390	0.28 518	0.45 371	0.49 564	0.28 456	0.38 293	0.38 448	0.72 389	0.62 333	0.44 265	1.14 570	0.54 345	0.39 354	0.56 316	0.34 336	0.21 502	0.24 609	0.25 562	0.24 584	0.26 564	0.16 391

SFCPSM	0.47 445	0.21 341	0.55 488	0.40 359	0.27 431	0.87 589	0.37 426	1.33 651	0.77 434	0.80 471	0.84 424	0.54 345	0.49 417	0.57 328	0.37 392	0.18 424	0.13 385	0.18 373	0.20 510	0.16 338	0.15 340

rvit_0105_4	0.41 382	0.29 530	0.71 565	0.50 578	0.29 486	0.41 332	0.41 499	0.55 236	0.73 401	0.45 270	0.48 238	0.55 350	0.44 389	0.57 328	0.36 373	0.28 602	0.26 624	0.25 562	0.22 551	0.23 535	0.18 438

MyStereo04	0.44 408	0.22 382	0.44 358	0.42 443	0.28 456	0.40 312	0.50 561	1.00 516	1.08 611	0.62 348	0.58 298	0.55 350	0.57 469	0.71 480	0.44 459	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.16 391

Selective-RAFT	0.35 287	0.23 404	0.51 465	0.44 487	0.21 186	0.64 497	0.27 209	0.59 265	0.63 344	0.40 245	0.38 195	0.55 350	0.40 360	0.57 328	0.35 355	0.13 122	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.16 338	0.13 255

TestStereo_HL3	0.37 323	0.19 244	0.49 436	0.34 136	0.24 313	0.51 392	0.39 470	0.60 277	0.43 240	0.61 344	0.83 418	0.56 353	0.46 401	0.55 303	0.28 256	0.15 270	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.14 211	0.17 417

DCRE	0.37 323	0.18 196	0.46 388	0.45 512	0.32 544	0.42 339	0.37 426	0.63 300	0.51 294	0.47 285	0.94 472	0.56 353	0.36 325	0.52 280	0.32 305	0.14 188	0.13 385	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.13 255

NRIStereo	0.36 306	0.20 296	0.45 371	0.41 397	0.23 275	0.34 241	0.26 186	0.65 317	0.55 312	0.64 369	0.63 311	0.56 353	0.37 335	0.65 430	0.37 392	0.15 270	0.11 236	0.18 373	0.15 323	0.17 380	0.14 305

RAFT-RH_RVC	0.56 540	0.17 153	0.41 310	0.37 243	0.23 275	0.57 441	0.24 148	0.60 277	0.70 381	1.19 645	3.94 719	0.56 353	0.38 341	0.65 430	0.36 373	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.14 288	0.12 105	0.13 255

LMCR-Stereo	0.53 515	0.30 540	0.53 478	0.58 643	0.30 505	0.83 581	0.36 408	1.19 605	0.76 425	0.88 541	1.04 531	0.56 353	0.62 503	0.82 538	0.67 559	0.19 458	0.15 459	0.19 420	0.14 288	0.23 535	0.17 417

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 306	0.17 153	0.41 310	0.35 183	0.19 108	0.33 223	0.29 248	0.65 317	0.73 401	0.68 402	1.01 511	0.56 353	0.40 360	0.42 179	0.30 286	0.11 36	0.09 27	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.10 64

PSi22	0.30 221	0.18 196	0.30 110	0.36 217	0.19 108	0.30 171	0.19 31	0.42 132	0.73 401	0.27 120	0.32 152	0.57 359	0.43 378	0.77 518	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.14 211	0.11 140

NF-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.45 371	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.57 359	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

ROB_FTStereo_v2	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.31 297	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.57 359	0.38 341	0.57 328	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

DeepStereo_RVC	0.36 306	0.21 341	0.47 402	0.40 359	0.24 313	0.26 97	0.22 97	0.60 277	0.38 203	0.69 410	0.67 333	0.57 359	0.51 432	0.56 316	0.39 410	0.16 331	0.12 309	0.18 373	0.15 323	0.19 448	0.18 438

cross-raft	0.34 268	0.20 296	0.37 250	0.44 487	0.23 275	0.32 211	0.35 385	0.74 406	0.40 220	0.60 336	0.77 374	0.57 359	0.27 182	0.43 193	0.28 256	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.11 140

RAFT-IKP	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.28 239	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.57 359	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

CFNet-RSSM	0.34 268	0.17 153	0.45 371	0.39 315	0.22 221	0.35 252	0.23 127	0.73 400	0.84 479	0.65 378	0.54 278	0.57 359	0.28 199	0.46 230	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.13 158	0.11 140

R-Stereo Train	0.39 357	0.18 196	0.42 331	0.42 443	0.26 395	0.40 312	0.32 328	0.72 389	0.34 153	0.89 545	1.28 606	0.57 359	0.35 297	0.42 179	0.32 305	0.15 270	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.13 255

RAFT-Stereo	0.39 357	0.18 196	0.42 331	0.42 443	0.26 395	0.40 312	0.32 328	0.72 389	0.34 153	0.89 545	1.28 606	0.57 359	0.35 297	0.42 179	0.32 305	0.15 270	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.13 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 236	0.18 196	0.33 178	0.39 315	0.22 221	0.26 97	0.29 248	0.67 338	0.80 456	0.53 311	0.51 256	0.58 368	0.20 76	0.47 240	0.27 233	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.11 140

MyStereo8	0.40 369	0.20 296	0.54 483	0.41 397	0.29 486	0.53 406	0.29 248	0.65 317	0.49 282	0.71 423	0.98 500	0.58 368	0.43 378	0.50 265	0.51 505	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.19 448	0.19 473

UDGNet	0.48 458	0.77 676	0.50 450	0.48 549	0.31 527	0.41 332	0.34 359	0.70 373	0.92 535	0.65 378	0.60 301	0.58 368	0.43 378	0.63 408	0.41 424	0.32 632	0.15 459	0.66 690	0.19 483	0.36 628	0.21 519

Patchmatch Stereo++	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340
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
OCTAStereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

PSM-adaLoss	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.31 297	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.56 316	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

PSM-AAD	0.48 458	0.20 296	0.37 250	0.43 466	0.23 275	0.56 435	0.50 561	0.65 317	0.70 381	1.07 625	1.12 558	0.58 368	0.92 629	0.61 385	0.32 305	0.15 270	0.11 236	0.25 562	0.26 608	0.18 411	0.43 662

ROB_FTStereo	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.25 86	0.21 77	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.57 328	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

HUI-Stereo	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.60 277	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.50 265	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

DEmStereo	0.48 458	0.17 153	0.50 450	0.38 283	0.25 347	0.59 459	0.34 359	0.63 300	0.74 411	0.89 545	1.66 657	0.58 368	1.06 651	0.60 375	0.42 432	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.16 362	0.14 211	0.15 340

RE-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

TVStereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

iGMRVC	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.30 269	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

iRAFT	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

Gwc-CoAtRS	0.34 268	0.17 153	0.44 358	0.39 315	0.23 275	0.34 241	0.22 97	0.70 373	0.75 416	0.60 336	0.59 299	0.58 368	0.29 218	0.45 211	0.26 212	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.12 203

rvit_stereo_0075_2	0.47 445	0.37 581	0.70 560	0.53 618	0.46 643	0.43 344	0.36 408	0.81 441	0.67 366	0.55 321	0.74 362	0.59 383	0.43 378	0.63 408	0.43 441	0.32 632	0.23 599	0.35 639	0.25 593	0.30 592	0.25 562

SDNR	0.86 627	0.37 581	1.47 679	0.40 359	0.38 594	3.38 720	0.33 340	0.90 477	0.98 562	0.99 594	2.09 681	0.59 383	0.71 564	1.29 651	0.70 567	0.51 684	0.56 702	0.36 644	0.26 608	0.43 651	0.46 668

x	0.39 357	0.24 443	0.41 310	0.34 136	0.23 275	0.52 398	0.32 328	0.86 458	0.52 297	0.57 328	0.70 344	0.59 383	0.50 427	0.49 257	0.46 479	0.17 388	0.15 459	0.17 317	0.15 323	0.17 380	0.16 391

PSM-softLoss	0.38 340	0.20 296	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.35 385	0.69 357	0.46 263	0.62 348	0.82 412	0.59 383	0.33 278	0.70 474	0.39 410	0.19 458	0.12 309	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.22 539

KMStereo	0.38 340	0.20 296	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.35 385	0.69 357	0.46 263	0.62 348	0.82 412	0.59 383	0.33 278	0.70 474	0.39 410	0.19 458	0.12 309	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.22 539

Prome-Stereo	0.46 430	0.19 244	0.35 218	0.44 487	0.26 395	0.40 312	0.45 530	0.68 348	0.44 248	0.96 582	1.84 668	0.59 383	0.67 537	0.61 385	0.32 305	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.29 592

Hybrid-DGEV-2	0.41 382	0.21 341	0.42 331	0.47 541	0.29 486	0.59 459	0.23 127	0.82 443	0.99 567	0.64 369	0.63 311	0.60 389	0.65 526	0.58 351	0.33 319	0.14 188	0.12 309	0.18 373	0.16 362	0.14 211	0.12 203

rvit_0105_5	0.42 390	0.31 545	0.73 574	0.50 578	0.29 486	0.44 353	0.42 510	0.61 285	0.74 411	0.51 299	0.51 256	0.60 389	0.47 407	0.57 328	0.38 402	0.27 591	0.25 617	0.25 562	0.23 568	0.22 518	0.18 438

knoymous	0.36 306	0.20 296	0.31 134	0.31 57	0.22 221	0.36 267	0.29 248	0.61 285	0.64 352	0.67 396	0.70 344	0.60 389	0.40 360	0.58 351	0.34 336	0.17 388	0.11 236	0.20 453	0.11 155	0.17 380	0.18 438

DisPM	0.39 357	0.19 244	0.44 358	0.41 397	0.27 431	0.24 67	0.31 297	0.65 317	0.57 322	0.87 531	0.87 445	0.60 389	0.32 260	0.76 510	0.32 305	0.18 424	0.12 309	0.19 420	0.17 422	0.15 279	0.20 499

iRaft-Stereo_20w	0.39 357	0.19 244	0.57 498	0.37 243	0.27 431	0.31 191	0.24 148	1.44 672	0.29 104	0.69 410	0.53 275	0.60 389	0.42 372	0.83 546	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.15 279	0.13 255

RALAANet	0.38 340	0.23 404	0.48 423	0.42 443	0.29 486	0.35 252	0.25 160	0.86 458	0.64 352	0.67 396	0.65 320	0.60 389	0.29 218	0.60 375	0.34 336	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.21 494	0.13 255

Hybrid-DGEV-03	0.45 419	0.19 244	0.33 178	0.43 466	0.27 431	0.56 435	0.26 186	0.65 317	0.74 411	0.94 573	1.92 672	0.61 395	0.30 237	0.55 303	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.16 362	0.14 211	0.11 140

MSKI-zero shot	0.32 236	0.17 153	0.34 201	0.39 315	0.21 186	0.32 211	0.22 97	0.61 285	0.43 240	0.52 308	0.64 317	0.61 395	0.20 76	0.74 500	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.12 105	0.12 203

RAFT-Test	0.34 268	0.18 196	0.37 250	0.38 283	0.23 275	0.50 387	0.23 127	0.69 357	0.40 220	0.60 336	0.85 434	0.61 395	0.28 199	0.46 230	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

CASS	0.45 419	0.27 504	0.42 331	0.48 549	0.22 221	0.61 469	0.34 359	0.97 506	0.62 333	0.71 423	0.85 434	0.61 395	0.55 460	0.57 328	0.41 424	0.29 609	0.16 492	0.22 511	0.18 452	0.22 518	0.28 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 408	0.22 382	0.48 423	0.45 512	0.30 505	0.40 312	0.37 426	0.92 484	0.97 558	0.71 423	0.78 386	0.61 395	0.42 372	0.62 395	0.50 495	0.19 458	0.14 426	0.15 226	0.14 288	0.18 411	0.18 438

ASMatch	0.48 458	0.19 244	0.45 371	0.39 315	0.28 456	0.37 280	0.26 186	0.74 406	0.68 373	0.76 454	2.34 685	0.61 395	0.52 436	0.62 395	0.37 392	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.21 519

FADNet_RVC	0.55 529	0.37 581	1.17 648	0.44 487	0.31 527	0.56 435	0.34 359	1.06 546	0.88 505	0.67 396	0.90 461	0.61 395	0.65 526	0.93 591	0.70 567	0.21 502	0.18 537	0.26 581	0.23 568	0.31 598	0.28 585

monster_256*512	0.35 287	0.23 404	0.30 110	0.42 443	0.23 275	0.44 353	0.36 408	0.71 382	0.67 366	0.45 270	0.52 269	0.62 402	0.40 360	0.38 135	0.33 319	0.13 122	0.10 98	0.17 317	0.15 323	0.16 338	0.13 255

test_sample4	0.47 445	0.26 486	0.50 450	0.35 183	0.22 221	0.69 519	0.38 448	1.15 588	0.81 464	0.78 464	0.82 412	0.62 402	0.53 442	0.63 408	0.44 459	0.21 502	0.15 459	0.21 495	0.19 483	0.21 494	0.19 473

CoDeX	0.47 445	0.20 296	0.49 436	0.42 443	0.25 347	0.75 545	0.36 408	1.27 640	0.80 456	0.82 493	0.96 485	0.62 402	0.57 469	0.60 375	0.36 373	0.17 388	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.16 338	0.14 305

mmm	0.44 408	0.27 504	0.46 388	0.38 283	0.24 313	0.61 469	0.35 385	0.94 491	0.53 301	0.72 434	1.05 535	0.63 405	0.50 427	0.57 328	0.45 468	0.18 424	0.15 459	0.23 532	0.20 510	0.20 468	0.18 438

MIM_Stereo	0.38 340	0.17 153	0.53 478	0.37 243	0.24 313	0.27 115	0.24 148	0.70 373	0.54 305	0.72 434	1.00 508	0.63 405	0.29 218	0.64 423	0.38 402	0.13 122	0.14 426	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.11 140

CrosDoStereo	0.50 492	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.24 313	0.40 312	1.18 696	0.67 338	0.86 492	0.94 573	1.37 622	0.63 405	0.77 588	0.65 430	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.14 305

DeepStereo_LL	0.50 492	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.24 313	0.40 312	1.18 696	0.67 338	0.86 492	0.94 573	1.37 622	0.63 405	0.77 588	0.65 430	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.14 305

111	0.40 369	0.17 153	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.52 398	0.28 239	0.74 406	1.16 625	0.50 294	0.91 464	0.63 405	0.48 412	0.61 385	0.35 355	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.13 158	0.13 255

FENet	0.42 390	0.22 382	0.38 263	0.39 315	0.24 313	0.55 420	0.32 328	0.79 433	0.70 381	0.71 423	0.72 348	0.63 405	0.57 469	0.62 395	0.44 459	0.19 458	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.18 411	0.19 473

rvit_0105_3	0.47 445	0.34 563	0.77 595	0.54 625	0.31 527	0.49 385	0.47 542	0.63 300	0.79 454	0.65 378	0.59 299	0.64 411	0.50 427	0.65 430	0.39 410	0.29 609	0.27 633	0.29 613	0.28 623	0.21 494	0.20 499

test_sample5	0.47 445	0.26 486	0.49 436	0.36 217	0.22 221	0.64 497	0.39 470	1.13 575	0.81 464	0.77 460	0.94 472	0.64 411	0.54 454	0.65 430	0.43 441	0.21 502	0.16 492	0.22 511	0.20 510	0.22 518	0.20 499

DualNet	0.48 458	0.26 486	0.49 436	0.36 217	0.22 221	0.64 497	0.39 470	1.13 575	0.81 464	0.80 471	1.03 525	0.64 411	0.54 454	0.65 430	0.43 441	0.21 502	0.16 492	0.22 511	0.20 510	0.22 518	0.20 499

Any-RAFT	0.35 287	0.16 102	0.30 110	0.34 136	0.21 186	0.52 398	0.22 97	0.88 470	0.73 401	0.53 311	0.73 353	0.64 411	0.28 199	0.46 230	0.24 149	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.12 203

AASNet	0.53 515	0.25 469	0.52 471	0.49 564	0.32 544	0.74 539	0.40 483	1.50 678	0.86 492	0.86 523	0.92 468	0.64 411	0.59 486	0.59 369	0.79 585	0.23 548	0.19 557	0.20 453	0.16 362	0.21 494	0.19 473

GMOStereo	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

error version	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

test-v	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

test-3	0.34 268	0.16 102	0.43 346	0.39 315	0.21 186	0.43 344	0.22 97	0.63 300	0.78 445	0.71 423	0.45 224	0.64 411	0.27 182	0.43 193	0.31 295	0.12 62	0.09 27	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.10 64

test_1	0.34 268	0.16 102	0.43 346	0.39 315	0.21 186	0.43 344	0.23 127	0.63 300	0.78 445	0.68 402	0.45 224	0.64 411	0.27 182	0.43 193	0.31 295	0.12 62	0.09 27	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.10 64

PFNet+	0.40 369	0.19 244	0.49 436	0.39 315	0.25 347	0.28 138	0.23 127	0.64 315	0.70 381	0.85 516	0.79 396	0.64 411	0.35 297	0.72 486	0.34 336	0.19 458	0.14 426	0.23 532	0.20 510	0.16 338	0.20 499

test-2	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

HITNet	0.41 382	0.26 486	0.45 371	0.33 105	0.17 43	0.63 489	0.30 269	0.93 486	0.64 352	0.71 423	0.82 412	0.64 411	0.52 436	0.59 369	0.43 441	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.19 448	0.12 203
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
xx1	0.39 357	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.67 338	1.06 602	0.41 252	0.50 246	0.65 424	0.53 442	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.17 417

HBP-ISP	0.59 562	0.45 621	0.43 346	0.45 512	0.33 556	0.70 524	0.28 239	1.11 567	1.00 574	0.83 505	1.18 585	0.65 424	0.68 543	0.88 567	0.52 512	0.35 651	0.38 678	0.47 670	0.41 671	0.38 637	0.31 611

qqq	0.40 369	0.26 486	0.44 358	0.36 217	0.22 221	0.46 371	0.36 408	0.85 454	0.54 305	0.56 324	0.69 340	0.65 424	0.53 442	0.55 303	0.45 468	0.17 388	0.16 492	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.17 417

BUS	0.45 419	0.25 469	0.43 346	0.45 512	0.28 456	0.70 524	0.34 359	0.94 491	0.76 425	0.75 447	0.80 399	0.65 424	0.49 417	0.64 423	0.51 505	0.20 483	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

NINENet	0.50 492	0.29 530	0.51 465	0.45 512	0.32 544	0.70 524	0.34 359	1.10 561	0.88 505	0.80 471	0.94 472	0.65 424	0.49 417	0.73 493	0.51 505	0.22 530	0.20 571	0.25 562	0.18 452	0.22 518	0.21 519

test_sample6	0.49 476	0.26 486	0.50 450	0.37 243	0.22 221	0.63 489	0.40 483	1.12 573	0.83 474	0.80 471	1.03 525	0.66 429	0.55 460	0.67 450	0.46 479	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.22 551	0.23 535	0.21 519

test_sample3	0.46 430	0.25 469	0.50 450	0.35 183	0.23 275	0.69 519	0.37 426	1.15 588	0.81 464	0.75 447	0.79 396	0.66 429	0.49 417	0.63 408	0.46 479	0.21 502	0.15 459	0.20 453	0.19 483	0.21 494	0.19 473

LL-Strereo2	0.35 287	0.24 443	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.35 252	0.24 148	0.67 338	0.44 248	0.54 317	0.51 256	0.66 429	0.25 145	0.66 439	0.30 286	0.14 188	0.12 309	0.23 532	0.20 510	0.18 411	0.13 255

gwcnet-sp	0.48 458	0.23 404	0.70 560	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

scenet	0.48 458	0.23 404	0.70 560	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

ssnet	0.48 458	0.23 404	0.70 560	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

LCNet	0.41 382	0.20 296	0.32 157	0.44 487	0.24 313	0.47 377	0.29 248	0.67 338	0.53 301	0.72 434	1.03 525	0.66 429	0.60 490	0.58 351	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.19 420	0.19 483	0.21 494	0.36 635

AAGNet	1.43 686	0.20 296	0.48 423	0.44 487	0.25 347	0.29 151	0.31 297	0.65 317	0.68 373	0.97 587	0.86 437	0.67 436	0.62 503	0.64 423	20.63 748	0.16 331	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.19 448	0.12 203

Selective-IGEV-i16pc	0.56 540	0.20 296	1.13 641	0.40 359	0.31 527	2.00 695	0.66 628	0.68 348	1.11 615	0.51 299	0.81 406	0.68 437	0.36 325	0.67 450	0.40 418	0.31 620	0.17 513	0.17 317	0.18 452	0.19 448	0.20 499

test_3	0.36 306	0.19 244	0.44 358	0.44 487	0.23 275	0.48 380	0.36 408	0.66 328	0.82 469	0.64 369	0.45 224	0.68 437	0.25 145	0.41 165	0.31 295	0.12 62	0.10 98	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.11 140

GANet-ADL	0.42 390	0.25 469	0.45 371	0.43 466	0.29 486	0.54 413	0.35 385	0.89 472	0.86 492	0.63 357	0.72 348	0.68 437	0.42 372	0.52 280	0.41 424	0.21 502	0.14 426	0.15 226	0.13 244	0.18 411	0.19 473

PFNet	0.42 390	0.18 196	0.58 502	0.43 466	0.24 313	0.43 344	0.32 328	0.74 406	0.78 445	1.00 599	0.74 362	0.68 437	0.39 354	0.72 486	0.37 392	0.16 331	0.10 98	0.20 453	0.15 323	0.16 338	0.13 255

Pruner-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.45 371	0.40 359	0.25 347	0.22 42	0.24 148	0.67 338	0.55 312	0.89 545	0.76 370	0.68 437	0.29 218	0.62 395	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.17 422	0.17 380	0.18 438

test_sample2	0.42 390	0.22 382	0.43 346	0.33 105	0.21 186	0.58 447	0.39 470	0.95 498	0.67 366	0.63 357	0.77 374	0.69 442	0.57 469	0.61 385	0.38 402	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.16 362	0.19 448	0.18 438

test_sample1	0.42 390	0.22 382	0.46 388	0.34 136	0.23 275	0.58 447	0.35 385	0.99 511	0.49 282	0.62 348	0.75 364	0.69 442	0.61 496	0.58 351	0.44 459	0.18 424	0.14 426	0.17 317	0.15 323	0.17 380	0.17 417

test_xeample	1.01 647	0.21 341	0.42 331	0.35 183	0.21 186	0.71 529	0.39 470	1.23 625	0.86 492	0.81 484	1.04 531	0.69 442	0.61 496	0.69 467	10.93 740	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.17 422	0.18 411	0.17 417

CCAANet	0.47 445	0.20 296	0.47 402	0.41 397	0.28 456	0.67 514	0.31 297	0.99 511	0.75 416	0.63 357	1.22 592	0.69 442	0.52 436	0.79 530	0.42 432	0.14 188	0.13 385	0.19 420	0.19 483	0.15 279	0.19 473

iResNet	0.49 476	0.29 530	0.79 597	0.42 443	0.21 186	0.61 469	0.40 483	0.82 443	0.99 567	0.87 531	1.12 558	0.69 442	0.53 442	0.78 523	0.51 505	0.15 270	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.15 340

DAS	0.51 500	0.25 469	0.60 509	0.48 549	0.31 527	0.58 447	0.41 499	0.83 448	0.97 558	0.89 545	1.12 558	0.70 447	0.75 578	0.82 538	0.43 441	0.17 388	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.20 468	0.18 438

SepStereo	0.51 500	0.25 469	0.60 509	0.48 549	0.31 527	0.58 447	0.41 499	0.83 448	0.97 558	0.89 545	1.12 558	0.70 447	0.75 578	0.93 591	0.43 441	0.17 388	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.20 468	0.18 438

FTStereo	0.56 540	0.20 296	0.37 250	0.41 397	0.25 347	0.40 312	0.79 664	0.66 328	0.43 240	1.09 631	3.27 707	0.70 447	0.73 571	0.55 303	0.33 319	0.14 188	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.15 279	0.30 601

BEATNet_4x	0.46 430	0.32 550	0.56 494	0.37 243	0.19 108	0.63 489	0.35 385	1.01 526	0.72 394	0.77 460	0.83 418	0.70 447	0.59 486	0.68 461	0.53 515	0.16 331	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.24 548	0.16 391

SMFormer	0.51 500	0.23 404	0.62 514	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.55 525	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.18 411	0.18 438

tta	0.51 500	0.23 404	0.62 514	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.55 525	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.14 305

qqq1	0.49 476	0.23 404	0.62 514	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.34 336	0.19 458	0.15 459	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.14 305

fff1	0.49 476	0.23 404	0.62 514	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.34 336	0.19 458	0.15 459	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.14 305

ffm	0.44 408	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	0.68 348	1.04 592	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.25 562	0.21 533	0.16 338	0.16 391

ff1	0.49 476	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	0.68 348	1.04 592	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 609	0.16 331	0.10 98	0.25 562	0.21 533	0.16 338	0.16 391

mmx	0.53 515	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	1.16 596	1.03 586	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 609	0.20 483	0.15 459	0.25 562	0.21 533	0.22 518	0.20 499

xxx	0.53 515	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	1.16 596	1.03 586	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 609	0.20 483	0.15 459	0.25 562	0.21 533	0.22 518	0.20 499

FINET	0.67 582	0.42 610	1.00 626	0.46 533	0.43 624	0.83 581	0.89 675	1.08 554	1.50 673	0.87 531	1.14 570	0.71 451	0.68 543	0.92 585	0.70 567	0.36 655	0.30 647	0.26 581	0.24 584	0.35 622	0.33 620

zzzzzzz1	0.60 565	0.31 545	4.33 717	0.42 443	0.26 395	0.44 353	0.39 470	0.73 400	0.77 434	0.51 299	0.70 344	0.72 460	0.48 412	0.60 375	0.42 432	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.14 305

ITSA-stereo	0.53 515	0.28 518	0.52 471	0.40 359	0.23 275	0.56 435	0.34 359	1.24 632	1.24 640	0.80 471	0.81 406	0.72 460	0.58 479	0.82 538	0.65 553	0.21 502	0.17 513	0.23 532	0.21 533	0.22 518	0.26 568

DispNO	0.47 445	0.23 404	0.71 565	0.39 315	0.31 527	0.60 466	0.38 448	0.89 472	0.77 434	0.75 447	0.84 424	0.72 460	0.54 454	0.73 493	0.46 479	0.19 458	0.14 426	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.17 417

test_5	0.43 400	0.24 443	0.43 346	0.52 608	0.28 456	0.28 138	0.42 510	0.72 389	0.82 469	0.62 348	0.91 464	0.72 460	0.55 460	0.79 530	0.35 355	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.16 391

STrans-v2	0.46 430	0.20 296	0.48 423	0.40 359	0.24 313	0.55 420	0.50 561	1.07 550	0.73 401	0.65 378	1.05 535	0.72 460	0.69 547	0.72 486	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.14 288	0.13 158	0.12 203

SST-Stereo	0.40 369	0.19 244	0.45 371	0.42 443	0.25 347	0.25 86	0.21 77	0.66 328	0.47 270	1.08 629	0.79 396	0.72 460	0.43 378	0.77 518	0.35 355	0.16 331	0.11 236	0.20 453	0.16 362	0.19 448	0.15 340

THIR-Stereo	0.50 492	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.23 275	0.75 545	0.67 631	0.66 328	0.87 501	1.02 607	1.40 628	0.72 460	0.76 581	0.62 395	0.42 432	0.15 270	0.11 236	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.15 340

RAFT_R40	0.40 369	0.19 244	0.44 358	0.43 466	0.25 347	0.23 53	0.26 186	0.67 338	0.67 366	0.98 592	0.78 386	0.72 460	0.43 378	0.76 510	0.35 355	0.16 331	0.11 236	0.20 453	0.16 362	0.18 411	0.14 305

pcwnet_v2	0.58 555	0.28 518	0.84 602	0.45 512	0.35 572	0.61 469	0.35 385	1.27 640	1.21 635	0.99 594	1.27 604	0.72 460	0.58 479	0.67 450	0.48 490	0.27 591	0.21 581	0.24 549	0.23 568	0.29 583	0.29 592

222	1.18 672	0.22 382	0.44 358	0.37 243	0.22 221	0.79 559	0.37 426	1.31 648	0.89 520	0.92 566	1.08 548	0.72 460	0.71 564	0.66 439	13.89 743	0.20 483	0.15 459	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.19 473

PS-NSSS	0.58 555	0.44 617	0.62 514	0.42 443	0.33 556	0.66 509	0.58 605	1.02 530	0.86 492	0.77 460	1.28 606	0.72 460	0.64 520	0.82 538	0.59 535	0.31 620	0.26 624	0.40 657	0.27 615	0.33 611	0.26 568

MLCV	0.47 445	0.24 443	0.61 511	0.37 243	0.17 43	0.61 469	0.33 340	0.80 437	0.87 501	0.94 573	1.13 565	0.72 460	0.43 378	0.89 573	0.51 505	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.14 211	0.12 203

rvit_105_1	0.54 527	0.40 604	0.76 590	0.58 643	0.37 584	0.59 459	0.68 636	0.70 373	0.94 548	0.82 493	0.69 340	0.73 472	0.58 479	0.78 523	0.54 520	0.32 632	0.29 642	0.31 623	0.34 652	0.23 535	0.20 499

riskmin	0.38 340	0.20 296	0.39 285	0.32 84	0.23 275	0.53 406	0.30 269	0.63 300	0.80 456	0.49 290	0.56 291	0.73 472	0.58 479	0.55 303	0.36 373	0.17 388	0.11 236	0.19 420	0.13 244	0.19 448	0.20 499

TransformOpticalFlow	0.44 408	0.20 296	0.47 402	0.41 397	0.23 275	0.37 280	0.47 542	0.94 491	0.76 425	0.65 378	1.14 570	0.73 472	0.56 467	0.76 510	0.32 305	0.15 270	0.10 98	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.13 255

IRAFT_RVC	0.42 390	0.20 296	0.48 423	0.44 487	0.24 313	0.27 115	0.54 589	0.74 406	0.77 434	0.76 454	0.80 399	0.73 472	0.51 432	0.70 474	0.36 373	0.17 388	0.10 98	0.21 495	0.16 362	0.16 338	0.14 305

XX-Stereo	0.37 323	0.17 153	0.45 371	0.55 632	0.36 577	0.38 293	0.20 50	0.60 277	0.30 112	0.46 278	1.30 613	0.73 472	0.26 166	0.56 316	0.26 212	0.16 331	0.11 236	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.10 64

ARAFT	0.47 445	0.24 443	0.79 597	0.42 443	0.25 347	0.55 420	0.55 594	0.75 413	0.81 464	0.89 545	0.75 364	0.73 472	0.47 407	0.88 567	0.37 392	0.15 270	0.12 309	0.23 532	0.22 551	0.14 211	0.13 255

H2IRNET	0.37 323	0.20 296	0.33 178	0.38 283	0.25 347	0.27 115	0.23 127	0.59 265	0.72 394	0.39 236	0.90 461	0.74 478	0.55 460	0.52 280	0.43 441	0.15 270	0.13 385	0.18 373	0.20 510	0.16 338	0.13 255

FADNet-RVC-Resample	0.56 540	0.33 558	1.16 644	0.49 564	0.34 565	0.71 529	0.43 518	1.01 526	0.93 541	0.82 493	0.87 445	0.74 478	0.67 537	0.73 493	0.45 468	0.18 424	0.18 537	0.26 581	0.27 615	0.26 564	0.27 578

noway7	0.60 565	0.29 530	4.94 719	0.43 466	0.23 275	0.44 353	0.33 340	0.73 400	0.73 401	0.51 299	0.51 256	0.75 480	0.52 436	0.43 193	0.37 392	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.13 255

IGEV_i1	0.43 400	0.22 382	0.50 450	0.39 315	0.22 221	0.64 497	0.40 483	0.96 502	0.61 329	0.68 402	0.69 340	0.75 480	0.45 394	0.72 486	0.41 424	0.15 270	0.13 385	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.16 391

IER	0.46 430	0.23 404	0.50 450	0.38 283	0.28 456	0.69 519	0.35 385	0.80 437	0.66 361	0.83 505	0.94 472	0.75 480	0.77 588	0.60 375	0.42 432	0.17 388	0.14 426	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

ICVP	0.46 430	0.25 469	0.38 263	0.48 549	0.28 456	0.58 447	0.43 518	1.00 516	0.70 381	0.67 396	0.95 481	0.75 480	0.55 460	0.53 289	0.54 520	0.23 548	0.17 513	0.19 420	0.17 422	0.19 448	0.20 499
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 430	0.24 443	0.52 471	0.37 243	0.27 431	0.58 447	0.30 269	0.86 458	0.88 505	0.82 493	1.03 525	0.75 480	0.47 407	0.58 351	0.44 459	0.17 388	0.12 309	0.24 549	0.16 362	0.24 548	0.19 473

SuperB	1.04 652	0.37 581	4.81 718	0.43 466	0.31 527	0.99 612	0.46 534	1.02 530	2.09 698	1.09 631	1.09 551	0.75 480	0.81 600	1.06 615	1.76 683	0.19 458	0.15 459	0.17 317	0.15 323	2.82 731	0.26 568

ccs_rob	0.46 430	0.24 443	0.52 471	0.37 243	0.27 431	0.58 447	0.31 297	0.86 458	0.88 505	0.82 493	1.02 520	0.75 480	0.47 407	0.58 351	0.44 459	0.17 388	0.12 309	0.24 549	0.16 362	0.24 548	0.19 473

AdaStereo	0.50 492	0.32 550	0.47 402	0.48 549	0.25 347	0.67 514	0.32 328	1.17 601	0.88 505	0.75 447	0.99 505	0.75 480	0.49 417	0.67 450	0.46 479	0.27 591	0.12 309	0.28 603	0.18 452	0.23 535	0.18 438
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.
MyStereo06	0.38 340	0.21 341	0.61 511	0.41 397	0.28 456	0.41 332	0.50 561	0.95 498	0.35 166	0.62 348	0.54 278	0.76 488	0.27 182	0.50 265	0.29 278	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.15 340

BSDual-CNN	0.46 430	0.25 469	0.43 346	0.45 512	0.28 456	0.77 552	0.40 483	0.94 491	0.76 425	0.75 447	0.80 399	0.76 488	0.54 454	0.64 423	0.43 441	0.20 483	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

psmg	0.49 476	0.25 469	0.43 346	0.41 397	0.28 456	0.85 585	0.43 518	0.99 511	0.76 425	0.91 558	0.94 472	0.76 488	0.54 454	0.64 423	0.43 441	0.20 483	0.15 459	0.20 453	0.20 510	0.18 411	0.18 438

GMM-Stereo	0.44 408	0.19 244	0.36 233	0.42 443	0.25 347	0.51 392	0.47 542	0.71 382	0.53 301	0.76 454	1.37 622	0.76 488	0.38 341	0.60 375	0.33 319	0.15 270	0.10 98	0.20 453	0.19 483	0.16 338	0.27 578

AFF-stereo	0.38 340	0.19 244	0.39 285	0.37 243	0.21 186	0.27 115	0.31 297	0.65 317	0.66 361	0.64 369	1.13 565	0.76 488	0.39 354	0.55 303	0.33 319	0.11 36	0.09 27	0.16 267	0.16 362	0.13 158	0.11 140

NOSS_ROB	0.57 548	0.39 599	0.39 285	0.44 487	0.30 505	0.73 538	0.54 589	1.03 534	1.08 611	0.67 396	0.87 445	0.76 488	0.57 469	0.77 518	0.47 486	0.38 659	0.38 678	0.44 665	0.42 675	0.37 633	0.34 628

xyz-stereo	4.23 726	0.17 153	61.76 769	0.34 136	0.16 29	12.16 737	0.37 426	0.58 258	0.68 373	1.01 604	3.36 712	0.77 494	0.82 604	1.21 642	0.40 418	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.11 155	0.13 158	0.10 64

HCRNet	0.44 408	0.34 563	0.41 310	0.53 618	0.26 395	0.53 406	0.29 248	0.83 448	0.63 344	0.71 423	0.81 406	0.77 494	0.50 427	0.66 439	0.36 373	0.24 561	0.16 492	0.24 549	0.20 510	0.21 494	0.18 438

GCST	0.83 624	1.22 702	0.74 579	1.58 708	1.01 703	1.06 625	0.23 127	0.78 429	0.78 445	0.97 587	0.65 320	0.78 496	0.35 297	0.92 585	0.34 336	0.96 704	0.65 706	1.20 705	0.81 709	0.91 693	0.70 690

GrayStereo	0.49 476	0.19 244	0.42 331	0.46 533	0.28 456	0.53 406	0.67 631	0.69 357	0.63 344	1.02 607	1.47 644	0.78 496	0.76 581	0.56 316	0.33 319	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.17 422	0.15 279	0.29 592

Selective-IGEV-i1	0.44 408	0.20 296	0.53 478	0.41 397	0.22 221	0.62 477	0.50 561	1.01 526	0.88 505	0.63 357	0.81 406	0.79 498	0.38 341	0.54 296	0.38 402	0.16 331	0.13 385	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.15 340

PCWNet_CMD	0.48 458	0.24 443	0.52 471	0.39 315	0.27 431	0.63 489	0.30 269	0.95 498	0.96 555	0.86 523	1.07 545	0.79 498	0.44 389	0.57 328	0.43 441	0.17 388	0.12 309	0.21 495	0.16 362	0.24 548	0.19 473

HH	0.35 287	0.20 296	0.47 402	0.40 359	0.25 347	0.33 223	0.31 297	0.76 420	0.38 203	0.43 262	0.57 293	0.79 498	0.44 389	0.71 480	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

HanStereo	0.35 287	0.20 296	0.47 402	0.40 359	0.25 347	0.33 223	0.31 297	0.76 420	0.38 203	0.43 262	0.57 293	0.79 498	0.44 389	0.71 480	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

KYRaft	0.48 458	0.20 296	0.38 263	0.44 487	0.23 275	0.44 353	0.37 426	0.66 328	0.41 224	0.94 573	1.73 661	0.79 498	0.41 369	0.63 408	0.31 295	0.16 331	0.11 236	0.18 373	0.22 551	0.16 338	0.78 693

ACVNet	0.46 430	0.23 404	0.36 233	0.39 315	0.28 456	0.58 447	0.40 483	0.87 465	0.80 456	0.64 369	0.96 485	0.79 498	0.60 490	0.63 408	0.67 559	0.17 388	0.15 459	0.16 267	0.15 323	0.18 411	0.15 340

acv_ft	0.51 500	0.23 404	0.56 494	0.44 487	0.28 456	0.86 588	0.39 470	0.91 482	0.80 456	0.97 587	0.96 485	0.79 498	0.59 486	0.63 408	0.87 606	0.17 388	0.15 459	0.16 267	0.15 323	0.17 380	0.15 340

DMCA	0.45 419	0.26 486	0.50 450	0.38 283	0.28 456	0.51 392	0.34 359	0.93 486	0.68 373	0.75 447	0.83 418	0.79 498	0.53 442	0.51 273	0.54 520	0.21 502	0.16 492	0.21 495	0.16 362	0.19 448	0.21 519

MSMDNet	0.48 458	0.24 443	0.52 471	0.39 315	0.27 431	0.63 489	0.30 269	0.96 502	0.96 555	0.86 523	1.07 545	0.79 498	0.44 389	0.57 328	0.43 441	0.17 388	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.23 535	0.19 473

PSMNet-RUCA	0.76 604	0.75 672	1.08 636	1.01 696	0.90 693	0.69 519	0.50 561	1.11 567	1.03 586	0.78 464	1.11 554	0.80 507	0.72 568	0.88 567	0.63 548	0.53 690	0.27 633	0.76 693	0.46 677	0.66 686	0.47 673

CFNet_ucs	0.50 492	0.24 443	0.55 488	0.38 283	0.31 527	0.58 447	0.33 340	0.98 509	0.93 541	0.88 541	1.19 589	0.80 507	0.49 417	0.63 408	0.43 441	0.21 502	0.15 459	0.26 581	0.18 452	0.26 564	0.22 539

iResNet_ROB	0.52 508	0.21 341	0.53 478	0.37 243	0.21 186	0.61 469	0.29 248	1.51 681	1.32 657	0.90 553	1.02 520	0.80 507	0.62 503	0.76 510	0.43 441	0.16 331	0.12 309	0.13 114	0.09 15	0.15 279	0.18 438

CBMV_ROB	0.59 562	0.37 581	0.38 263	0.39 315	0.28 456	0.74 539	0.28 239	1.00 516	0.98 562	0.94 573	1.25 601	0.81 510	0.78 593	0.87 564	0.50 495	0.36 655	0.37 676	0.43 663	0.40 666	0.33 611	0.30 601

PWCDC_ROB	0.89 632	0.49 628	0.80 599	0.74 683	0.40 605	1.03 619	0.39 470	1.33 651	2.35 713	1.02 607	3.77 714	0.81 510	0.92 629	1.20 638	0.90 621	0.34 647	0.22 589	0.24 549	0.20 510	0.34 617	0.29 592

RAFT_CTSACE	0.45 419	0.20 296	0.44 358	0.45 512	0.27 431	0.34 241	0.39 470	0.60 277	0.73 401	0.76 454	1.44 638	0.83 512	0.38 341	1.08 621	0.26 212	0.12 62	0.13 385	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.11 140

IIG-Stereo	0.43 400	0.21 341	0.44 358	0.50 578	0.25 347	0.44 353	0.21 77	0.71 382	0.76 425	0.83 505	0.95 481	0.83 512	0.43 378	0.90 575	0.35 355	0.15 270	0.12 309	0.19 420	0.14 288	0.15 279	0.11 140

RAFT + AFF	0.53 515	0.29 530	0.75 585	0.51 594	0.32 544	0.63 489	0.60 611	1.00 516	0.91 530	0.78 464	0.87 445	0.83 512	0.58 479	0.80 532	0.47 486	0.17 388	0.20 571	0.23 532	0.22 551	0.18 411	0.18 438

PSMNet-RSSM	0.48 458	0.22 382	0.38 263	0.42 443	0.25 347	0.50 387	0.37 426	1.10 561	0.77 434	0.70 416	1.06 542	0.84 515	0.64 520	0.62 395	0.47 486	0.23 548	0.15 459	0.23 532	0.25 593	0.20 468	0.19 473

TDLM	0.57 548	0.33 558	0.49 436	0.51 594	0.30 505	0.66 509	0.73 656	1.03 534	1.01 578	0.82 493	1.10 553	0.84 515	0.70 560	0.86 562	0.58 530	0.28 602	0.17 513	0.25 562	0.22 551	0.26 564	0.19 473

DualNet (step1)	0.57 548	0.36 574	0.72 570	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	0.68 461	0.50 495	0.41 666	0.20 571	0.40 657	0.41 671	0.36 628	0.33 620

test_sample9	1.05 656	0.36 574	0.72 570	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	1.20 638	1.36 667	0.41 666	8.41 747	0.40 657	0.41 671	0.36 628	0.33 620

test_sample7	0.52 508	0.29 530	0.50 450	0.36 217	0.27 431	0.62 477	0.41 499	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	0.68 461	0.50 495	0.26 581	0.20 571	0.27 595	0.26 608	0.27 575	0.24 555

GEStereo_RVC	0.55 529	0.29 530	0.63 524	0.49 564	0.31 527	0.70 524	0.54 589	1.22 620	0.92 535	0.82 493	0.85 434	0.85 517	0.63 509	0.90 575	0.65 553	0.24 561	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.21 494	0.22 539

CFNet	0.51 500	0.29 530	0.46 388	0.41 397	0.27 431	0.70 524	0.32 328	1.13 575	1.00 574	0.72 434	1.07 545	0.85 517	0.60 490	0.76 510	0.52 512	0.19 458	0.14 426	0.23 532	0.23 568	0.21 494	0.16 391

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 458	0.21 341	1.26 658	0.39 315	0.51 656	0.28 138	0.30 269	1.25 636	0.44 248	0.68 402	1.11 554	0.86 522	0.33 278	0.67 450	0.27 233	0.15 270	0.11 236	0.17 317	0.20 510	0.22 518	0.24 555

MMNet	0.55 529	0.25 469	0.61 511	0.43 466	0.34 565	1.07 626	0.39 470	0.87 465	0.91 530	0.91 558	0.93 471	0.86 522	0.76 581	0.81 535	0.76 580	0.15 270	0.14 426	0.18 373	0.19 483	0.20 468	0.16 391

UPFNet	0.53 515	0.24 443	0.51 465	0.45 512	0.38 594	0.84 584	0.49 556	0.99 511	0.75 416	0.87 531	0.88 453	0.86 522	0.64 520	0.80 532	0.71 572	0.20 483	0.20 571	0.20 453	0.20 510	0.19 448	0.15 340

GANet-RSSM	0.47 445	0.21 341	0.37 250	0.38 283	0.25 347	0.58 447	0.36 408	1.07 550	0.78 445	0.68 402	1.01 511	0.86 522	0.67 537	0.62 395	0.44 459	0.21 502	0.15 459	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.17 417

GwcNet-RSSM	0.49 476	0.24 443	0.42 331	0.40 359	0.23 275	0.55 420	0.38 448	0.93 486	0.93 541	0.71 423	1.16 581	0.86 522	0.60 490	0.62 395	0.66 556	0.21 502	0.14 426	0.19 420	0.20 510	0.16 338	0.15 340

DeepPruner_ROB	0.53 515	0.34 563	0.59 503	0.41 397	0.30 505	0.50 387	0.43 518	1.19 605	0.70 381	0.85 516	1.05 535	0.86 522	0.55 460	0.84 551	0.51 505	0.29 609	0.23 599	0.22 511	0.22 551	0.26 564	0.25 562

Anonymous_2	0.82 618	0.44 617	0.63 524	0.40 359	0.43 624	0.80 565	0.52 580	0.72 389	0.77 434	0.71 423	0.60 301	0.87 528	0.76 581	0.75 506	0.58 530	0.52 686	0.54 700	0.54 683	4.82 747	0.56 677	0.40 652

ADCRef	0.80 614	0.43 612	1.32 666	0.50 578	0.45 635	1.07 626	0.51 577	1.07 550	0.98 562	1.17 641	1.42 632	0.87 528	0.91 624	0.85 557	3.19 711	0.18 424	0.16 492	0.23 532	0.23 568	0.22 518	0.21 519

DeepPrunerF	0.89 632	0.52 644	3.43 709	0.68 676	0.81 690	0.72 537	0.72 654	1.22 620	1.99 697	0.93 570	1.01 511	0.87 528	0.86 614	1.08 621	0.95 628	0.34 647	0.28 637	0.43 663	0.39 664	0.30 592	0.32 615

PA-Net	0.67 582	0.43 612	0.83 601	0.50 578	0.53 661	0.94 599	0.68 636	1.10 561	1.14 623	0.80 471	0.88 453	0.87 528	0.77 588	1.02 610	0.88 609	0.24 561	0.41 685	0.29 613	0.44 676	0.26 564	0.34 628
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 548	0.32 550	0.54 483	0.45 512	0.27 431	0.57 441	0.48 550	1.00 516	1.28 652	0.86 523	1.33 617	0.87 528	0.58 479	1.07 618	0.75 579	0.18 424	0.12 309	0.15 226	0.13 244	0.18 411	0.18 438

ToySt	0.49 476	0.27 504	0.75 585	0.40 359	0.27 431	0.64 497	0.49 556	0.84 451	0.77 434	0.60 336	0.83 418	0.88 533	0.66 534	0.70 474	0.56 527	0.16 331	0.17 513	0.21 495	0.20 510	0.21 494	0.19 473

UCFNet_RVC	0.49 476	0.26 486	0.35 218	0.39 315	0.26 395	0.64 497	0.36 408	1.15 588	0.84 479	0.67 396	0.88 453	0.88 533	0.59 486	0.58 351	0.45 468	0.24 561	0.17 513	0.27 595	0.27 615	0.25 557	0.23 546

NVstereo2D	0.60 565	0.30 540	0.75 585	0.48 549	0.43 624	0.89 590	0.48 550	1.05 542	1.15 624	0.66 391	0.86 437	0.88 533	0.70 560	0.99 601	0.65 553	0.32 632	0.15 459	0.28 603	0.20 510	0.40 640	0.36 635

iResNetv2_ROB	0.52 508	0.27 504	0.69 556	0.38 283	0.25 347	0.62 477	0.35 385	1.17 601	1.01 578	0.99 594	1.06 542	0.88 533	0.67 537	0.66 439	0.39 410	0.19 458	0.13 385	0.15 226	0.11 155	0.18 411	0.16 391

TCMNet	0.66 577	0.39 599	0.98 624	0.59 647	0.61 677	0.96 605	0.55 594	1.05 542	0.90 523	0.84 512	1.14 570	0.89 537	0.65 526	0.85 557	1.01 640	0.26 581	0.26 624	0.31 623	0.28 623	0.32 604	0.29 592

CSP-Net	0.56 540	0.27 504	0.49 436	0.41 397	0.28 456	1.22 652	0.50 561	1.23 625	0.72 394	0.95 581	0.95 481	0.89 537	0.62 503	0.83 546	0.62 544	0.26 581	0.17 513	0.17 317	0.17 422	0.18 411	0.17 417

OMP-Stereo	0.42 390	0.22 382	0.46 388	0.52 608	0.24 313	0.36 267	0.25 160	0.71 382	0.78 445	0.77 460	0.64 317	0.89 537	0.39 354	0.91 582	0.35 355	0.15 270	0.12 309	0.20 453	0.15 323	0.15 279	0.12 203

HGLStereo	0.56 540	0.28 518	0.57 498	0.50 578	0.37 584	0.80 565	0.45 530	1.02 530	0.78 445	0.86 523	1.14 570	0.89 537	0.82 604	0.76 510	0.73 575	0.21 502	0.20 571	0.19 420	0.18 452	0.19 448	0.21 519

DSFCA	0.55 529	0.25 469	0.62 514	0.40 359	0.36 577	0.74 539	0.52 580	1.04 537	0.82 469	1.06 622	0.84 424	0.89 537	0.63 509	0.99 601	0.58 530	0.25 571	0.21 581	0.21 495	0.21 533	0.21 494	0.19 473

delet	0.55 529	0.24 443	0.55 488	0.44 487	0.33 556	1.07 626	0.50 561	1.00 516	0.86 492	0.85 516	0.96 485	0.90 542	0.63 509	0.83 546	0.74 578	0.18 424	0.18 537	0.20 453	0.21 533	0.16 338	0.15 340

CC-Net-ROB	0.82 618	0.96 691	0.85 603	0.58 643	0.45 635	1.27 658	0.70 646	1.17 601	1.02 581	0.83 505	1.23 597	0.90 542	0.77 588	1.06 615	0.69 564	0.46 675	0.34 670	1.71 711	0.38 660	0.59 682	0.36 635

z-ln-s-r	0.66 577	0.36 574	1.30 663	0.39 315	0.26 395	0.57 441	0.63 620	0.80 437	1.03 586	0.80 471	1.43 635	0.91 544	0.76 581	1.08 621	1.87 690	0.16 331	0.12 309	0.17 317	0.14 288	0.20 468	0.16 391

G2L-Stereo	0.49 476	0.23 404	0.48 423	0.43 466	0.26 395	0.47 377	0.42 510	0.93 486	0.78 445	0.84 512	0.86 437	0.91 544	0.52 436	0.78 523	0.70 567	0.20 483	0.17 513	0.22 511	0.18 452	0.17 380	0.21 519

ISRNet	0.56 540	0.24 443	0.66 541	0.56 635	0.36 577	0.44 353	0.25 160	0.82 443	0.84 479	1.07 625	1.25 601	0.91 544	0.60 490	0.66 439	0.58 530	0.35 651	0.26 624	0.36 644	0.33 650	0.30 592	0.42 656

GMStereo_Zeroshot	0.49 476	0.44 617	0.74 579	0.49 564	0.27 431	0.56 435	0.29 248	0.73 400	0.76 425	0.86 523	0.94 472	0.91 544	0.36 325	0.74 500	0.43 441	0.26 581	0.14 426	0.26 581	0.15 323	0.36 628	0.18 438

DMCA-RVC	0.51 500	0.30 540	0.59 503	0.50 578	0.32 544	0.54 413	0.38 448	0.86 458	0.68 373	0.94 573	0.86 437	0.91 544	0.68 543	0.70 474	0.59 535	0.23 548	0.18 537	0.31 623	0.23 568	0.26 564	0.19 473

DStereoSA	1.73 697	0.63 661	1.57 683	0.80 687	0.79 689	1.26 657	1.30 705	1.34 653	1.43 666	1.24 655	7.52 741	0.92 549	7.68 733	1.65 682	2.29 704	0.41 666	0.29 642	0.63 689	0.60 698	1.04 700	1.18 717

PSMNet-ADL	0.48 458	0.27 504	0.40 299	0.48 549	0.30 505	0.68 517	0.37 426	0.90 477	0.80 456	0.61 344	0.80 399	0.92 549	0.62 503	0.72 486	0.63 548	0.23 548	0.18 537	0.18 373	0.20 510	0.22 518	0.20 499

ADLNet	0.55 529	0.27 504	0.51 465	0.44 487	0.35 572	0.78 556	0.46 534	1.08 554	0.86 492	0.99 594	0.98 500	0.92 549	0.63 509	0.69 467	0.81 590	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.21 519

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 390	0.20 296	0.74 579	0.38 283	0.43 624	0.39 306	0.26 186	0.94 491	0.49 282	0.53 311	0.77 374	0.93 552	0.45 394	0.63 408	0.24 149	0.16 331	0.10 98	0.17 317	0.18 452	0.20 468	0.20 499

GASNet	0.67 582	0.72 669	0.96 621	0.70 679	0.48 648	0.62 477	0.47 542	1.08 554	1.03 586	0.94 573	0.82 412	0.93 552	0.83 609	1.33 656	0.80 587	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.28 623	0.44 652	0.24 555

RAFT	0.45 419	0.22 382	0.45 371	0.47 541	0.26 395	0.54 413	0.47 542	0.66 328	0.58 324	0.80 471	0.82 412	0.94 554	0.57 469	0.75 506	0.34 336	0.17 388	0.15 459	0.22 511	0.20 510	0.16 338	0.12 203

cf-r	0.47 445	0.23 404	0.41 310	0.39 315	0.23 275	0.59 459	0.37 426	0.88 470	0.85 487	0.72 434	1.05 535	0.94 554	0.62 503	0.56 316	0.54 520	0.21 502	0.14 426	0.17 317	0.19 483	0.15 279	0.15 340

G2L-Stereo_test	0.48 458	0.20 296	0.40 299	0.34 136	0.23 275	0.57 441	0.58 605	1.10 561	0.77 434	0.86 523	0.94 472	0.95 556	0.54 454	0.68 461	0.60 537	0.16 331	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.15 340

1111x	0.55 529	0.22 382	0.46 388	0.38 283	0.20 154	0.66 509	0.43 518	1.23 625	0.99 567	0.71 423	0.99 505	0.95 556	0.69 547	0.90 575	1.08 647	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.19 483	0.20 468	0.18 438

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 582	0.81 679	0.73 574	0.53 618	0.37 584	1.40 664	0.53 585	1.04 537	0.79 454	0.88 541	0.94 472	0.95 556	0.53 442	0.93 591	0.58 530	0.39 661	0.30 647	0.57 685	0.31 639	0.53 673	0.30 601

STTStereo	0.55 529	0.37 581	0.76 590	0.44 487	0.31 527	0.60 466	0.44 527	0.96 502	0.86 492	0.99 594	0.90 461	0.96 559	0.58 479	0.71 480	0.61 541	0.25 571	0.23 599	0.26 581	0.32 647	0.24 548	0.23 546

StereoDRNet-Refined	0.58 555	0.32 550	0.54 483	0.46 533	0.30 505	0.96 605	0.40 483	1.00 516	0.94 548	1.12 636	1.08 548	0.96 559	0.67 537	0.90 575	0.89 619	0.17 388	0.13 385	0.22 511	0.21 533	0.20 468	0.19 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 430	0.24 443	0.88 610	0.42 443	0.35 572	0.33 223	0.19 31	0.90 477	0.37 193	0.60 336	1.01 511	0.97 561	0.80 599	0.72 486	0.28 256	0.16 331	0.12 309	0.17 317	0.20 510	0.15 279	0.24 555

hknet	0.49 476	0.25 469	0.51 465	0.45 512	0.29 486	0.77 552	0.40 483	0.94 491	0.83 474	0.75 447	0.80 399	0.97 561	0.61 496	0.73 493	0.45 468	0.18 424	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

xxxx	1.01 647	0.22 382	0.43 346	0.36 217	0.21 186	0.82 578	0.36 408	1.32 649	0.88 505	0.71 423	0.94 472	0.97 561	0.63 509	0.64 423	10.58 739	0.20 483	0.16 492	0.18 373	0.17 422	0.19 448	0.19 473

MDST_ROB	0.91 636	0.27 504	0.85 603	0.63 661	0.41 612	2.53 703	0.71 652	1.60 689	1.13 620	2.83 715	1.73 661	0.97 561	0.69 547	1.61 674	0.73 575	0.25 571	0.22 589	0.32 630	0.28 623	0.25 557	0.24 555

Selective-IGEV-i16pb	1.07 659	0.24 443	9.45 727	0.41 397	0.32 544	1.76 689	0.59 608	1.00 516	1.54 677	0.66 391	1.20 590	0.98 565	0.57 469	0.78 523	0.62 544	0.27 591	0.17 513	0.18 373	0.20 510	0.21 494	0.23 546

FADNet	0.61 569	0.51 636	1.10 637	0.45 512	0.44 631	0.65 507	0.41 499	1.19 605	1.05 596	0.70 416	0.84 424	0.98 565	0.66 534	0.82 538	0.50 495	0.29 609	0.30 647	0.27 595	0.30 631	0.46 659	0.35 633

DStereoO	0.96 641	0.70 668	0.72 570	0.62 659	0.45 635	0.74 539	0.92 680	1.09 558	1.29 654	1.19 645	1.23 597	0.99 567	1.71 696	1.29 651	0.99 635	2.01 727	0.35 672	0.77 694	0.30 631	1.42 706	0.38 646

ssnet_v2	0.58 555	0.28 518	0.56 494	0.43 466	0.29 486	0.95 602	0.59 608	1.13 575	0.99 567	0.93 570	0.80 399	0.99 567	0.64 520	0.82 538	0.94 625	0.25 571	0.22 589	0.23 532	0.24 584	0.20 468	0.19 473

ADLNet2	0.55 529	0.25 469	0.65 535	0.47 541	0.30 505	0.83 581	0.50 561	1.05 542	0.95 554	0.80 471	0.98 500	0.99 567	0.69 547	0.77 518	0.73 575	0.20 483	0.16 492	0.17 317	0.18 452	0.21 494	0.21 519

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 515	0.32 550	0.64 529	0.44 487	0.30 505	0.66 509	0.44 527	1.04 537	0.88 505	0.91 558	0.91 464	0.99 567	0.60 490	0.68 461	0.60 537	0.21 502	0.17 513	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.21 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.53 515	0.21 341	0.39 285	0.44 487	0.30 505	0.76 551	0.39 470	1.09 558	0.90 523	0.85 516	1.12 558	1.00 571	0.56 467	0.63 408	0.81 590	0.21 502	0.13 385	0.16 267	0.16 362	0.20 468	0.21 519

anonymity	0.97 643	0.89 686	1.05 631	0.92 691	1.03 704	0.97 607	0.81 666	1.29 644	0.91 530	1.07 625	0.98 500	1.00 571	0.95 638	1.02 610	0.92 624	0.96 704	0.95 731	0.90 700	0.91 716	0.92 694	0.94 701

AACVNet	0.50 492	0.23 404	0.49 436	0.46 533	0.29 486	0.52 398	0.38 448	0.90 477	0.55 312	0.81 484	1.03 525	1.00 571	0.70 560	0.83 546	0.54 520	0.21 502	0.18 537	0.24 549	0.18 452	0.23 535	0.20 499

DGSMNet	0.76 604	0.55 649	1.29 662	0.58 643	0.62 678	0.94 599	0.70 646	1.26 638	1.11 615	0.83 505	1.24 599	1.00 571	0.71 564	1.03 612	0.81 590	0.34 647	0.29 642	0.41 661	0.40 666	0.57 679	0.55 686

iRaft-Stereo_5w	0.45 419	0.21 341	0.48 423	0.42 443	0.28 456	0.31 191	0.54 589	0.63 300	0.62 333	0.62 348	0.89 457	1.01 575	0.69 547	0.75 506	0.66 556	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.15 340

psm_up	0.55 529	0.26 486	0.47 402	0.49 564	0.32 544	0.65 507	0.56 600	1.04 537	0.82 469	0.82 493	0.88 453	1.01 575	0.94 635	0.74 500	0.61 541	0.21 502	0.25 617	0.26 581	0.23 568	0.21 494	0.20 499

CFNet-ft	0.48 458	0.23 404	0.36 233	0.40 359	0.26 395	0.64 497	0.37 426	0.87 465	0.85 487	0.64 369	1.00 508	1.01 575	0.64 520	0.61 385	0.53 515	0.23 548	0.15 459	0.24 549	0.21 533	0.23 535	0.18 438

CFNet_RVC	0.48 458	0.23 404	0.36 233	0.40 359	0.26 395	0.64 497	0.37 426	0.87 465	0.85 487	0.64 369	1.00 508	1.01 575	0.64 520	0.61 385	0.53 515	0.23 548	0.15 459	0.24 549	0.21 533	0.23 535	0.18 438

CVANet_RVC	0.57 548	0.33 558	0.44 358	0.47 541	0.32 544	0.67 514	0.61 616	1.05 542	0.93 541	0.85 516	1.04 531	1.01 575	0.73 571	0.83 546	0.52 512	0.29 609	0.19 557	0.27 595	0.25 593	0.31 598	0.21 519

SACVNet	0.58 555	0.34 563	0.55 488	0.55 632	0.36 577	0.63 489	0.48 550	1.13 575	0.77 434	1.02 607	1.06 542	1.02 580	0.74 574	0.90 575	0.51 505	0.27 591	0.21 581	0.25 562	0.24 584	0.29 583	0.36 635

Syn2CoEx	0.71 593	0.51 636	0.95 619	0.64 662	0.45 635	0.91 593	0.53 585	1.48 675	1.13 620	0.93 570	1.35 618	1.02 580	0.99 643	0.92 585	0.80 587	0.30 616	0.27 633	0.28 603	0.24 584	0.23 535	0.24 555

SQANet	0.82 618	0.74 671	0.67 545	1.13 700	0.98 701	1.11 635	0.47 542	1.07 550	0.83 474	0.91 558	1.05 535	1.03 582	0.74 574	1.01 605	0.64 551	0.61 693	0.24 609	1.03 703	0.35 655	1.18 704	0.58 687

RASNet	0.53 515	0.22 382	0.52 471	0.38 283	0.22 221	0.68 517	0.38 448	0.97 506	0.88 505	0.73 440	1.04 531	1.03 582	0.92 629	0.90 575	0.86 600	0.16 331	0.14 426	0.14 171	0.17 422	0.15 279	0.13 255

APVNet	0.71 593	0.37 581	0.89 614	0.56 635	0.45 635	1.18 648	0.68 636	1.41 668	0.85 487	0.81 484	1.15 576	1.04 584	0.81 600	1.10 625	1.17 655	0.26 581	0.28 637	0.32 630	0.31 639	0.29 583	0.30 601

UNet	0.54 527	0.26 486	0.66 541	0.44 487	0.40 605	0.99 612	0.41 499	0.98 509	0.75 416	0.83 505	0.89 457	1.04 584	0.72 568	0.73 493	0.62 544	0.19 458	0.14 426	0.20 453	0.17 422	0.20 468	0.17 417

FADNet-RVC	0.60 565	0.53 647	1.14 643	0.46 533	0.39 600	0.61 469	0.39 470	1.12 573	0.87 501	0.70 416	0.84 424	1.04 584	0.55 460	0.94 598	0.69 564	0.26 581	0.25 617	0.28 603	0.28 623	0.31 598	0.31 611

CBMV	0.64 573	0.35 569	0.41 310	0.42 443	0.25 347	1.01 614	0.77 660	1.13 575	1.09 613	1.17 641	1.22 592	1.04 584	0.75 578	0.88 567	0.63 548	0.28 602	0.30 647	0.34 637	0.30 631	0.26 564	0.26 568
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 476	0.27 504	0.53 478	0.39 315	0.29 486	0.51 392	0.26 186	0.75 413	0.75 416	1.11 635	0.75 364	1.05 588	0.72 568	0.60 375	0.47 486	0.20 483	0.19 557	0.24 549	0.20 510	0.25 557	0.30 601

iinet-f	0.67 582	0.26 486	2.15 695	0.39 315	0.31 527	1.19 649	0.56 600	0.84 451	0.84 479	0.80 471	1.17 583	1.05 588	0.84 611	0.71 480	1.21 658	0.20 483	0.18 537	0.17 317	0.15 323	0.20 468	0.20 499

anonymousa	0.49 476	0.20 296	0.42 331	0.38 283	0.23 275	0.91 593	0.35 385	0.75 413	0.62 333	0.85 516	1.54 650	1.06 590	0.66 534	0.51 273	0.43 441	0.16 331	0.13 385	0.19 420	0.21 533	0.16 338	0.14 305

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 572	0.28 518	0.99 625	0.40 359	0.30 505	1.03 619	0.56 600	1.10 561	0.99 567	0.97 587	1.22 592	1.06 590	0.69 547	1.07 618	0.95 628	0.19 458	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.22 518	0.21 519

CRFU-Net	0.57 548	0.27 504	0.57 498	0.46 533	0.30 505	1.20 650	0.52 580	1.10 561	0.56 320	1.00 599	0.98 500	1.06 590	0.79 595	0.81 535	0.71 572	0.21 502	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.18 411	0.19 473

GwcNet	0.69 587	0.36 574	1.10 637	0.51 594	0.42 618	1.08 630	0.50 561	1.21 612	1.16 625	1.00 599	1.37 622	1.06 590	0.79 595	0.92 585	0.94 625	0.25 571	0.24 609	0.24 549	0.22 551	0.23 535	0.26 568

DRN-Test	0.66 577	0.32 550	0.66 541	0.50 578	0.39 600	1.15 642	0.61 616	1.49 677	1.01 578	1.12 636	1.08 548	1.06 590	0.69 547	0.77 518	0.94 625	0.23 548	0.17 513	0.26 581	0.25 593	0.25 557	0.21 519

ac_64	0.52 508	0.22 382	0.50 450	0.45 512	0.28 456	0.80 565	0.45 530	1.02 530	0.61 329	0.91 558	0.83 418	1.07 595	0.68 543	0.74 500	0.70 567	0.21 502	0.18 537	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.15 340

StereoDRNet	0.64 573	0.33 558	0.68 550	0.51 594	0.43 624	1.03 619	0.53 585	1.47 674	0.99 567	1.10 633	0.87 445	1.07 595	0.71 564	0.82 538	0.88 609	0.23 548	0.19 557	0.25 562	0.23 568	0.27 575	0.19 473

Wz-Net-LNSev	0.71 593	0.51 636	1.36 673	0.50 578	0.41 612	1.15 642	0.69 641	1.21 612	1.07 608	1.02 607	1.12 558	1.08 597	0.87 617	0.89 573	0.89 619	0.24 561	0.22 589	0.21 495	0.19 483	0.26 564	0.26 568

NaN_ROB	0.69 587	0.44 617	0.69 556	0.51 594	0.33 556	0.97 607	1.06 690	1.22 620	1.19 631	1.24 655	0.96 485	1.08 597	0.78 593	1.20 638	0.67 559	0.24 561	0.30 647	0.23 532	0.24 584	0.23 535	0.25 562

PSMNet_ROB	0.64 573	0.37 581	0.65 535	0.56 635	0.42 618	0.97 607	0.83 667	1.21 612	0.92 535	0.79 469	1.02 520	1.08 597	0.63 509	0.82 538	0.91 623	0.29 609	0.20 571	0.31 623	0.31 639	0.26 564	0.23 546

w-ln-seven-2	0.76 604	0.43 612	2.32 697	0.52 608	0.38 594	0.90 592	0.65 625	1.11 567	1.12 619	1.19 645	1.28 606	1.09 600	0.99 643	1.07 618	0.87 606	0.20 483	0.19 557	0.23 532	0.22 551	0.26 564	0.22 539

G2L-ROB	0.47 445	0.19 244	0.42 331	0.35 183	0.22 221	0.57 441	0.42 510	1.14 584	0.71 392	0.84 512	0.75 364	1.09 600	0.53 442	0.74 500	0.53 515	0.17 388	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.19 473

FLISNet	0.45 419	0.21 341	0.36 233	0.34 136	0.35 572	0.28 138	0.31 297	0.72 389	0.46 263	0.87 531	1.13 565	1.09 600	0.76 581	0.69 467	0.56 527	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

CoSv	0.45 419	0.21 341	0.36 233	0.34 136	0.35 572	0.28 138	0.31 297	0.72 389	0.46 263	0.87 531	1.13 565	1.09 600	0.76 581	0.69 467	0.56 527	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

LL-Strereo	0.57 548	0.27 504	0.68 550	0.48 549	0.34 565	0.39 306	0.48 550	0.94 491	0.97 558	0.83 505	0.78 386	1.10 604	1.18 663	1.33 656	0.49 493	0.17 388	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.16 338	0.17 417

ADCP+	1.06 657	0.35 569	1.51 681	0.49 564	0.51 656	1.45 671	0.55 594	1.25 636	1.03 586	1.16 640	1.15 576	1.10 604	1.07 653	1.56 671	6.75 730	0.19 458	0.16 492	0.23 532	0.21 533	0.28 579	0.21 519

GANetREF_RVC	0.80 614	0.75 672	0.86 608	0.66 670	0.42 618	1.15 642	0.98 684	1.14 584	1.19 631	1.01 604	1.02 520	1.10 604	0.90 623	1.15 630	0.76 580	0.48 679	0.39 682	0.57 685	0.38 660	0.63 684	0.46 668
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
SGM-Forest	0.62 570	0.32 550	0.39 285	0.43 466	0.30 505	1.02 616	0.55 594	1.09 558	1.05 596	1.06 622	1.18 585	1.10 604	0.67 537	0.88 567	0.62 544	0.31 620	0.33 668	0.33 635	0.30 631	0.30 592	0.28 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 577	0.38 591	0.90 615	0.52 608	0.46 643	1.08 630	0.49 556	1.00 516	0.77 434	1.18 643	1.29 610	1.12 608	0.74 574	0.85 557	0.86 600	0.27 591	0.31 656	0.25 562	0.25 593	0.24 548	0.23 546

YMNet_1	0.66 577	0.38 591	0.90 615	0.52 608	0.46 643	1.08 630	0.49 556	1.00 516	0.77 434	1.18 643	1.29 610	1.12 608	0.74 574	0.85 557	0.86 600	0.27 591	0.31 656	0.25 562	0.25 593	0.24 548	0.23 546

DDVS	0.52 508	0.30 540	0.56 494	0.41 397	0.31 527	0.71 529	0.34 359	0.91 482	0.67 366	0.85 516	0.89 457	1.12 608	0.46 401	0.86 562	0.60 537	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.18 452	0.25 557	0.26 568

Consistency-Raft	1.01 647	0.81 679	1.24 656	0.84 688	0.97 699	0.81 570	0.84 670	1.30 647	1.59 682	1.05 618	1.68 660	1.12 608	0.91 624	0.92 585	1.11 649	0.65 694	0.74 710	0.79 696	0.90 713	1.06 702	0.79 695

S-Stereo	0.74 600	0.35 569	0.96 621	0.56 635	0.45 635	0.82 578	0.60 611	1.24 632	1.60 685	0.96 582	1.41 630	1.12 608	0.94 635	0.80 532	1.04 644	0.26 581	0.31 656	0.28 603	0.25 593	0.32 604	0.47 673

RTSC	0.87 628	0.48 624	1.23 655	0.52 608	0.37 584	1.13 639	0.50 561	1.34 653	1.79 691	1.51 671	1.24 599	1.12 608	0.81 600	1.62 675	2.16 697	0.25 571	0.19 557	0.23 532	0.24 584	0.30 592	0.31 611

Wz-Net-MNSev	0.76 604	0.40 604	1.34 668	0.50 578	0.40 605	1.44 670	0.83 667	1.15 588	1.16 625	1.25 657	1.20 590	1.13 614	0.81 600	1.16 632	1.00 639	0.22 530	0.19 557	0.24 549	0.23 568	0.28 579	0.26 568

hitnet-ft	0.55 529	0.27 504	0.39 285	0.41 397	0.28 456	0.78 556	0.40 483	0.92 484	0.90 523	0.82 493	1.01 511	1.13 614	0.70 560	0.78 523	0.67 559	0.28 602	0.20 571	0.28 603	0.22 551	0.29 583	0.26 568

GANet	0.70 589	0.37 581	0.55 488	0.51 594	0.34 565	0.94 599	0.96 683	1.08 554	0.94 548	1.04 616	1.98 676	1.13 614	0.88 621	1.12 628	0.66 556	0.25 571	0.26 624	0.27 595	0.22 551	0.31 598	0.22 539

MultiAttention	3.58 721	0.24 443	0.62 514	0.54 625	0.34 565	22.90 748	2.72 735	1.60 689	1.13 620	0.80 471	1.81 666	1.14 617	0.43 378	35.29 760	0.61 541	0.17 388	0.12 309	0.23 532	0.23 568	0.34 617	0.29 592

dad	0.58 555	0.50 632	0.64 529	0.43 466	0.30 505	0.59 459	0.36 408	0.78 429	1.25 646	1.01 604	1.17 583	1.15 618	0.53 442	0.68 461	0.50 495	0.35 651	0.23 599	0.37 649	0.21 533	0.29 583	0.20 499

PWC_ROB	0.87 628	0.52 644	1.28 659	0.50 578	0.32 544	0.91 593	0.37 426	1.36 660	1.46 671	1.61 678	2.59 696	1.16 619	1.01 647	1.34 658	1.40 671	0.25 571	0.18 537	0.28 603	0.20 510	0.29 583	0.28 585

zh-mn7	1.08 662	0.65 663	4.00 713	0.52 608	0.38 594	1.16 645	0.62 618	1.15 588	1.77 690	1.74 686	2.31 682	1.17 620	0.91 624	2.10 698	1.77 684	0.24 561	0.21 581	0.22 511	0.22 551	0.25 557	0.28 585

RT-IGEV	0.52 508	0.19 244	0.59 503	0.40 359	0.25 347	0.79 559	0.62 618	1.15 588	0.74 411	0.89 545	0.99 505	1.18 621	0.61 496	0.65 430	0.31 295	0.19 458	0.13 385	0.17 317	0.13 244	0.15 279	0.20 499

HSM	0.51 500	0.24 443	0.41 310	0.39 315	0.24 313	0.75 545	0.40 483	1.22 620	0.75 416	0.81 484	0.91 464	1.21 622	0.69 547	0.87 564	0.46 479	0.17 388	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.17 380	0.17 417

MFMNet_re	1.14 667	0.97 694	1.19 650	0.99 693	0.95 697	1.25 656	1.22 701	1.39 664	1.55 678	1.69 685	1.67 659	1.21 622	1.53 684	1.12 628	0.99 635	0.87 703	0.75 714	0.79 696	0.75 705	0.90 692	0.94 701

DLCB_ROB	0.58 555	0.28 518	0.47 402	0.49 564	0.32 544	0.77 552	0.50 561	0.99 511	0.92 535	1.04 616	1.14 570	1.21 622	0.69 547	0.88 567	0.69 564	0.20 483	0.20 571	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.18 438

ADCL	1.04 652	0.38 591	1.35 669	0.50 578	0.39 600	1.61 680	0.89 675	1.29 644	1.39 663	1.29 659	1.50 645	1.24 625	1.24 668	1.37 664	4.87 723	0.21 502	0.19 557	0.25 562	0.25 593	0.29 583	0.27 578

zh-sn7	1.09 663	0.75 672	3.23 707	0.57 641	0.42 618	1.11 635	0.89 675	1.19 605	1.27 650	1.41 666	1.98 676	1.25 626	1.47 682	1.99 695	2.62 706	0.26 581	0.26 624	0.26 581	0.27 615	0.35 622	0.30 601

w-ln-seven	0.96 641	0.48 624	2.41 700	0.54 625	0.50 652	1.41 666	0.70 646	1.67 695	1.81 692	1.49 668	1.50 645	1.26 627	0.87 617	1.15 630	1.80 688	0.23 548	0.21 581	0.25 562	0.25 593	0.31 598	0.26 568

HSM-Net_RVC	0.53 515	0.22 382	0.35 218	0.37 243	0.21 186	0.85 585	0.37 426	1.23 625	0.93 541	0.90 553	1.15 576	1.26 627	0.63 509	0.72 486	0.48 490	0.17 388	0.13 385	0.16 267	0.15 323	0.17 380	0.15 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 657	2.56 731	0.68 550	1.21 702	1.26 709	1.03 619	0.69 641	1.11 567	0.94 548	0.96 582	1.22 592	1.27 629	0.82 604	0.93 591	0.72 574	0.84 701	0.38 678	1.99 715	0.60 698	1.10 703	0.85 697

RYNet	0.72 597	0.35 569	0.64 529	0.53 618	0.67 683	1.31 660	0.67 631	1.20 610	1.18 629	1.05 618	0.87 445	1.27 629	0.93 634	0.93 591	1.27 663	0.22 530	0.16 492	0.26 581	0.23 568	0.40 640	0.39 649

XQC	0.89 632	0.65 663	1.31 664	0.67 673	0.52 660	1.22 652	0.68 636	1.26 638	1.52 674	1.14 639	1.11 554	1.28 631	1.04 650	1.40 666	1.77 684	0.38 659	0.24 609	0.37 649	0.31 639	0.53 673	0.47 673

fast-acv-ft	0.64 573	0.30 540	0.73 574	0.45 512	0.34 565	1.17 646	0.49 556	0.86 458	0.98 562	1.02 607	1.36 619	1.29 632	0.85 612	0.76 510	0.81 590	0.21 502	0.23 599	0.23 532	0.23 568	0.21 494	0.20 499

ccnet	0.82 618	0.57 652	0.75 585	0.54 625	0.59 675	1.09 633	0.66 628	1.38 663	0.94 548	1.12 636	1.44 638	1.29 632	0.92 629	0.95 600	1.24 659	0.49 681	0.42 687	0.50 680	0.47 684	0.51 668	0.46 668

G-Net	0.95 640	0.46 623	1.04 630	0.64 662	0.48 648	2.12 699	0.64 623	1.01 526	0.87 501	1.75 687	2.82 703	1.30 634	1.64 694	1.06 615	0.96 630	0.36 655	0.29 642	0.35 639	0.25 593	0.45 656	0.42 656

Ntro	1.09 663	0.97 694	0.91 617	1.44 707	1.19 708	1.69 686	0.80 665	1.35 657	1.25 646	1.00 599	1.29 610	1.31 635	0.97 641	1.26 648	0.84 595	0.84 701	0.43 692	1.36 707	0.50 691	1.56 707	0.78 693

UDG	0.88 630	0.82 682	0.67 545	1.00 695	0.96 698	1.02 616	0.57 604	1.13 575	0.99 567	0.90 553	0.97 498	1.31 635	0.99 643	0.85 557	0.84 595	0.54 691	0.32 662	1.77 712	0.40 666	0.94 695	0.66 689

aanetorigin	0.83 624	0.56 650	1.87 690	0.49 564	0.38 594	0.56 435	0.66 628	0.70 373	1.00 574	2.42 708	2.02 678	1.31 635	1.18 663	0.93 591	1.13 654	0.20 483	0.18 537	0.20 453	0.19 483	0.27 575	0.30 601

PASM	0.90 635	0.64 662	1.69 684	0.69 678	0.69 686	0.78 556	0.84 670	1.03 534	1.26 649	1.19 645	1.15 576	1.31 635	0.98 642	1.24 646	1.03 641	0.52 686	0.56 702	0.59 688	0.66 701	0.56 677	0.54 685

PDISCO_ROB	0.91 636	0.48 624	1.06 632	0.99 693	0.97 699	1.67 685	0.63 620	1.64 693	1.59 682	1.06 622	1.18 585	1.31 635	0.79 595	1.55 669	0.97 631	0.49 681	0.22 589	0.45 666	0.40 666	0.45 656	0.37 640

UGAM	0.52 508	0.22 382	0.46 388	0.45 512	0.25 347	0.41 332	0.52 580	0.62 290	1.16 625	0.76 454	1.13 565	1.32 640	0.57 469	1.00 604	0.53 515	0.17 388	0.14 426	0.25 562	0.21 533	0.15 279	0.13 255

RTS	1.98 703	0.96 691	11.36 735	0.65 667	0.57 671	2.77 709	1.40 713	1.39 664	2.26 702	1.89 691	2.56 693	1.32 640	1.25 669	5.20 728	4.05 718	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.29 629	0.40 640	0.37 640

RTSA	1.98 703	0.96 691	11.36 735	0.65 667	0.57 671	2.77 709	1.40 713	1.39 664	2.26 702	1.89 691	2.56 693	1.32 640	1.25 669	5.20 728	4.05 718	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.29 629	0.40 640	0.37 640

otaku	1.04 652	0.93 688	0.88 610	1.33 706	1.05 706	1.66 683	0.70 646	1.40 667	1.18 629	1.08 629	1.32 616	1.33 643	0.91 624	1.23 645	0.76 580	0.72 697	0.46 697	1.24 706	0.50 691	1.40 705	0.75 691

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 650	0.57 652	1.51 681	0.67 673	0.50 652	2.57 704	1.66 720	1.20 610	1.43 666	1.38 664	1.57 652	1.33 643	0.92 629	1.64 678	0.88 609	0.37 658	0.39 682	0.46 669	0.60 698	0.41 646	0.40 652

NCC-stereo	0.78 610	0.40 604	0.76 590	0.61 655	0.67 683	0.81 570	0.69 641	1.54 686	1.11 615	0.90 553	1.36 619	1.33 643	1.16 660	1.19 636	0.88 609	0.31 620	0.30 647	0.37 649	0.48 686	0.33 611	0.33 620

Abc-Net	0.78 610	0.40 604	0.76 590	0.61 655	0.67 683	0.81 570	0.69 641	1.54 686	1.11 615	0.90 553	1.36 619	1.33 643	1.16 660	1.19 636	0.88 609	0.31 620	0.30 647	0.37 649	0.48 686	0.33 611	0.33 620
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 593	0.45 621	0.91 617	0.59 647	0.40 605	0.81 570	0.40 483	0.97 506	0.84 479	1.20 650	1.22 592	1.33 643	0.88 621	1.16 632	1.24 659	0.27 591	0.23 599	0.31 623	0.25 593	0.35 622	0.32 615
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 729	0.77 676	10.16 728	0.70 679	56.56 764	1.02 616	1.00 688	1.24 632	1.62 686	2.04 696	2.34 685	1.33 643	1.17 662	1.38 665	1.09 648	0.33 641	0.49 698	0.39 654	0.46 677	0.51 668	10.09 746

CBFPSM	0.59 562	0.22 382	1.31 664	0.38 283	0.27 431	1.12 638	0.65 625	0.79 433	0.82 469	0.80 471	0.81 406	1.35 649	0.87 617	0.67 450	0.76 580	0.16 331	0.15 459	0.15 226	0.16 362	0.17 380	0.22 539

CSAN	0.83 624	0.49 628	0.77 595	0.60 653	0.41 612	1.14 640	1.06 690	1.19 605	1.46 671	1.32 660	1.43 635	1.37 650	1.19 665	1.27 650	0.86 600	0.39 661	0.31 656	0.36 644	0.37 657	0.35 622	0.34 628

XPNet_ROB	0.70 589	0.35 569	0.68 550	0.52 608	0.40 605	0.79 559	0.85 673	1.16 596	0.94 548	1.33 662	1.15 576	1.38 651	0.83 609	1.03 612	0.90 621	0.32 632	0.25 617	0.26 581	0.24 584	0.31 598	0.28 585

AnyNet_C32	1.16 671	0.62 660	2.40 699	0.57 641	0.55 665	1.41 666	1.34 710	1.18 604	1.24 640	1.49 668	1.42 632	1.39 652	1.20 667	1.55 669	4.82 722	0.29 609	0.28 637	0.29 613	0.34 652	0.38 637	0.42 656

ETE_ROB	0.70 589	0.49 628	0.73 574	0.56 635	0.36 577	0.79 559	0.87 674	1.14 584	0.93 541	1.19 645	1.18 585	1.39 652	0.82 604	0.99 601	0.80 587	0.26 581	0.21 581	0.31 623	0.26 608	0.33 611	0.34 628

Nwc_Net	0.78 610	0.38 591	0.73 574	0.60 653	0.55 665	1.05 624	0.55 594	1.67 695	1.05 596	0.88 541	1.86 670	1.40 654	1.09 654	1.10 625	0.87 606	0.30 616	0.25 617	0.36 644	0.38 660	0.29 583	0.29 592

z-mn7	1.00 646	0.50 632	1.70 686	0.53 618	0.36 577	1.75 688	0.71 652	1.22 620	2.28 706	0.96 582	2.54 692	1.42 655	0.95 638	2.19 703	1.54 675	0.22 530	0.19 557	0.21 495	0.20 510	0.27 575	0.25 562

SHD	0.93 639	0.50 632	1.18 649	0.59 647	0.46 643	0.97 607	0.48 550	1.70 697	2.15 699	1.58 675	1.37 622	1.42 655	1.19 665	1.31 654	1.60 677	0.31 620	0.26 624	0.32 630	0.33 650	0.40 640	0.42 656

RP	0.76 604	0.36 574	0.63 524	0.66 670	0.58 674	0.80 565	0.55 594	1.14 584	1.22 637	0.97 587	1.65 655	1.43 657	1.32 673	1.01 605	0.84 595	0.33 641	0.30 647	0.36 644	0.30 631	0.34 617	0.34 628

Wz-Net-SNSev	0.91 636	0.73 670	2.13 694	0.56 635	0.45 635	0.95 602	1.13 695	1.34 653	1.24 640	1.02 607	1.30 613	1.46 658	0.86 614	1.81 686	1.50 674	0.25 571	0.23 599	0.25 562	0.26 608	0.32 604	0.29 592

AF-Net	0.81 617	0.39 599	0.68 550	0.64 662	0.54 663	0.91 593	0.51 577	1.61 691	1.31 656	0.96 582	2.02 678	1.46 658	1.26 671	1.11 627	0.99 635	0.32 632	0.24 609	0.39 654	0.27 615	0.30 592	0.25 562

DPSNet	0.99 645	0.42 610	1.88 691	0.53 618	0.41 612	1.59 679	1.26 704	2.21 708	1.43 666	1.10 633	1.11 554	1.46 658	1.95 705	1.34 658	1.26 661	0.34 647	0.25 617	0.25 562	0.21 533	0.46 659	0.37 640

RGC	0.79 613	0.59 654	0.71 565	0.65 667	0.65 681	0.92 598	0.58 605	1.29 644	1.05 596	1.07 625	1.45 641	1.47 661	1.03 648	1.21 642	0.88 609	0.32 632	0.30 647	0.48 675	0.40 666	0.37 633	0.37 640

FBW_ROB	0.88 630	0.50 632	0.85 603	0.55 632	0.40 605	1.17 646	0.78 662	1.50 678	1.37 660	1.33 662	1.27 604	1.48 662	1.00 646	2.57 711	0.98 634	0.25 571	0.32 662	0.45 666	0.30 631	0.34 617	0.28 585

NCCL2	0.72 597	0.41 608	0.65 535	0.64 662	0.44 631	0.98 611	1.20 698	1.11 567	1.00 574	0.98 592	0.96 485	1.49 663	0.87 617	0.90 575	0.79 585	0.31 620	0.26 624	0.39 654	0.39 664	0.32 604	0.32 615

psmorigin	0.82 618	0.51 636	2.09 693	0.49 564	0.41 612	0.85 585	0.50 561	1.04 537	0.88 505	1.45 667	1.43 635	1.50 664	1.06 651	1.22 644	0.97 631	0.31 620	0.32 662	0.27 595	0.27 615	0.33 611	0.42 656

ADCMid	1.14 667	0.52 644	2.23 696	0.53 618	0.43 624	1.07 626	0.75 658	1.23 625	1.05 596	2.15 700	1.44 638	1.50 664	1.43 680	1.56 671	5.01 724	0.26 581	0.24 609	0.29 613	0.31 639	0.37 633	0.33 620

DISCO	0.70 589	0.26 486	0.68 550	0.44 487	0.31 527	1.14 640	0.51 577	1.23 625	1.23 638	0.81 484	1.05 535	1.50 664	0.85 612	1.82 687	1.03 641	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.24 548	0.23 546

ADCS	1.51 689	0.61 657	3.42 708	0.59 647	0.51 656	1.27 658	1.08 693	1.59 688	1.81 692	1.91 694	1.66 657	1.51 667	1.42 679	1.94 693	8.60 732	0.33 641	0.32 662	0.33 635	0.36 656	0.44 652	0.42 656

RainbowNet	1.35 682	1.49 710	1.19 650	1.88 716	1.45 710	1.48 672	1.07 692	1.61 691	1.55 678	1.20 650	1.59 653	1.54 668	1.13 657	1.34 658	0.97 631	1.36 719	0.70 707	1.82 713	0.79 708	1.71 710	1.07 710

DispFullNet	1.60 692	2.63 732	2.75 703	2.56 727	1.79 720	1.24 655	0.47 542	1.37 662	1.45 670	1.87 690	1.50 645	1.55 669	2.46 711	2.04 697	1.04 644	0.59 692	0.18 537	2.32 724	0.68 703	2.29 724	1.14 712

stereogan	0.80 614	0.31 545	0.71 565	0.59 647	0.50 652	1.72 687	0.48 550	1.35 657	1.37 660	1.00 599	1.46 643	1.56 670	0.95 638	1.29 651	0.84 595	0.28 602	0.29 642	0.29 613	0.25 593	0.38 637	0.38 646

LALA_ROB	0.74 600	0.43 612	0.69 556	0.54 625	0.40 605	1.01 614	0.95 682	1.21 612	1.07 608	1.22 652	1.12 558	1.56 670	0.79 595	1.04 614	0.86 600	0.33 641	0.22 589	0.35 639	0.30 631	0.35 622	0.31 611

Wz-Net-TNSev	1.14 667	1.06 699	4.32 716	0.49 564	0.42 618	1.51 674	1.11 694	1.48 675	1.40 665	1.22 652	1.26 603	1.58 672	1.43 680	1.76 684	1.70 679	0.32 632	0.31 656	0.26 581	0.30 631	0.41 646	0.41 655

FAT-Stereo	0.73 599	0.33 558	0.75 585	0.49 564	0.37 584	0.71 529	0.59 608	1.36 660	1.30 655	1.03 615	1.40 628	1.59 673	1.15 659	0.87 564	0.86 600	0.28 602	0.28 637	0.28 603	0.23 568	0.28 579	0.38 646

EDNetEfficient	1.46 687	0.80 678	6.12 721	0.47 541	0.39 600	0.69 519	0.83 667	0.90 477	2.77 719	3.50 725	1.96 675	1.66 674	2.03 707	1.26 648	4.18 720	0.21 502	0.18 537	0.21 495	0.20 510	0.41 646	0.39 649

ADCPNet	1.03 651	0.48 624	2.70 702	0.54 625	0.42 618	1.40 664	0.75 658	1.13 575	1.07 608	1.22 652	1.42 632	1.68 675	1.09 654	1.36 663	3.45 715	0.30 616	0.28 637	0.29 613	0.32 647	0.37 633	0.35 633

UGAM-zero	0.46 430	0.19 244	0.62 514	0.37 243	0.23 275	0.34 241	0.21 77	1.15 588	0.39 215	0.66 391	0.61 306	1.70 676	0.91 624	0.75 506	0.25 182	0.14 188	0.11 236	0.15 226	0.12 196	0.13 158	0.13 255

WZ-Net	1.19 673	0.59 654	4.07 714	0.62 659	0.51 656	1.34 661	1.31 709	1.32 649	1.74 689	1.53 674	1.65 655	1.74 677	1.28 672	2.25 705	2.01 694	0.27 591	0.21 581	0.23 532	0.25 593	0.40 640	0.39 649

edge stereo	0.76 604	0.38 591	0.74 579	0.52 608	0.43 624	0.80 565	0.53 585	1.28 643	1.06 602	1.28 658	1.38 627	1.81 678	1.11 656	1.08 621	0.85 599	0.33 641	0.32 662	0.41 661	0.28 623	0.32 604	0.36 635

PAM	0.46 430	0.19 244	0.70 560	0.40 359	0.26 395	0.75 545	0.33 340	0.85 454	0.34 153	0.70 416	0.46 229	1.83 679	0.63 509	0.61 385	0.26 212	0.15 270	0.10 98	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 680	0.87 685	1.76 688	0.86 689	0.56 668	4.29 725	1.79 725	1.50 678	1.98 696	1.61 678	1.85 669	1.84 680	1.41 678	1.89 689	1.36 667	0.48 679	0.40 684	0.56 684	0.57 696	0.69 687	0.48 676

AnyNet_C01	1.56 690	1.05 697	7.45 723	0.64 662	0.54 663	1.99 694	1.38 712	1.43 671	1.36 658	1.63 681	1.92 672	1.84 680	1.33 675	2.40 707	4.03 717	0.33 641	0.32 662	0.32 630	0.34 652	0.44 652	0.45 667

PVD	1.28 679	0.67 666	1.28 659	0.74 683	0.62 678	1.50 673	0.84 670	1.99 704	2.96 720	2.18 701	2.36 687	1.85 682	1.95 705	1.92 691	1.94 691	0.39 661	0.36 675	0.49 678	0.37 657	0.51 668	0.64 688

MADNet+	2.23 710	2.43 728	10.85 732	1.22 703	0.91 695	2.76 708	1.40 713	2.12 707	1.67 688	1.32 660	1.74 663	1.86 683	1.74 697	6.25 730	4.41 721	0.65 694	0.64 705	0.58 687	0.54 695	0.80 690	0.76 692

PAM_32	0.46 430	0.19 244	0.67 545	0.39 315	0.24 313	0.75 545	0.27 209	0.95 498	0.34 153	0.68 402	0.44 220	1.91 684	0.65 526	0.62 395	0.26 212	0.15 270	0.10 98	0.16 267	0.15 323	0.14 211	0.13 255

SPS-STEREO	1.25 677	0.93 688	1.06 632	1.04 697	1.03 704	1.41 666	0.91 679	1.51 681	1.19 631	2.09 698	1.83 667	1.94 685	1.39 677	1.62 675	1.39 670	0.97 706	0.94 730	0.90 700	0.89 712	0.96 697	0.96 704
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 663	0.59 654	1.97 692	0.67 673	0.44 631	1.93 693	0.60 611	1.85 701	1.36 658	1.61 678	1.54 650	1.95 686	1.37 676	1.64 678	1.73 680	0.40 665	0.37 676	0.45 666	0.48 686	0.44 652	0.44 663

SAMSARA	1.07 659	0.65 663	1.19 650	1.06 699	0.90 693	1.76 689	1.76 724	1.46 673	1.44 669	1.51 671	1.16 581	2.00 687	1.14 658	1.48 667	1.31 665	0.39 661	0.44 694	0.35 639	0.38 660	0.49 665	0.49 679

ACV-stereo	0.62 570	0.34 563	1.00 626	0.43 466	0.31 527	1.20 650	0.40 483	0.75 413	0.83 474	0.64 369	0.77 374	2.10 688	1.03 648	0.81 535	0.64 551	0.21 502	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.21 494	0.21 519

ACVNet-4b	1.35 682	1.31 705	1.10 637	1.90 717	1.59 712	1.92 692	0.77 660	1.52 684	1.62 686	1.05 618	1.60 654	2.11 689	0.94 635	1.64 678	0.77 584	1.30 716	0.35 672	2.03 719	0.67 702	1.88 718	0.84 696

AANet	1.13 666	1.01 696	2.99 705	0.44 487	0.37 584	0.91 593	0.54 589	1.27 640	2.31 710	2.35 706	2.37 688	2.22 690	1.53 684	1.18 635	1.43 672	0.32 632	0.23 599	0.28 603	0.25 593	0.35 622	0.33 620

PWCK	1.92 702	1.66 720	3.12 706	1.65 709	0.91 695	2.84 711	2.26 731	2.10 706	2.41 714	2.36 707	2.31 682	2.22 690	1.82 699	3.43 718	2.03 695	1.61 722	0.71 709	1.51 708	0.82 710	1.69 709	0.91 700

NVStereoNet_ROB	1.24 676	0.90 687	1.13 641	0.86 689	0.88 692	1.11 635	0.99 686	1.42 669	1.53 675	1.59 677	2.48 690	2.24 692	1.53 684	1.96 694	1.30 664	0.76 699	0.70 707	0.78 695	1.00 719	0.71 689	0.88 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 740	1.15 700	175.16 775	0.48 549	0.36 577	1.04 623	0.68 636	1.24 632	2.69 717	3.17 722	2.50 691	2.30 693	2.07 708	1.76 684	2.21 698	0.20 483	0.18 537	0.24 549	0.19 483	0.51 668	0.50 681

ACVNet_1	1.46 687	1.33 706	1.12 640	1.91 718	1.62 713	1.83 691	0.98 684	2.00 705	1.85 694	1.39 665	1.53 649	2.32 694	1.53 684	1.34 658	1.11 649	1.30 716	0.50 699	2.06 721	0.58 697	1.93 720	0.95 703

SANet	1.07 659	0.41 608	1.06 632	0.48 549	0.30 505	1.41 666	0.94 681	1.42 669	3.36 725	1.58 675	2.43 689	2.33 695	1.70 695	1.34 658	1.07 646	0.28 602	0.24 609	0.26 581	0.23 568	0.34 617	0.30 601

DStereoFS	1.87 700	0.85 684	1.03 629	0.75 686	0.62 678	2.04 697	0.65 625	1.74 699	1.55 678	1.52 673	1.90 671	2.36 696	12.92 743	3.85 724	1.74 681	0.44 671	0.31 656	0.82 698	0.46 677	0.84 691	1.10 711

SGM+DAISY	1.35 682	0.94 690	1.25 657	0.96 692	1.00 702	1.52 675	1.02 689	1.34 653	1.21 635	2.64 711	2.65 698	2.44 697	1.56 688	1.64 678	1.26 661	0.97 706	0.95 731	0.90 700	0.90 713	0.94 695	0.96 704

IMH-64-1	1.86 698	1.62 717	1.16 644	2.20 721	1.89 722	2.33 701	1.30 705	2.89 714	2.29 707	1.66 682	2.80 701	2.49 698	1.61 691	2.10 698	1.78 686	1.60 720	0.74 710	2.43 725	1.02 720	2.12 721	1.17 715

IMH-64	1.86 698	1.62 717	1.16 644	2.20 721	1.89 722	2.33 701	1.30 705	2.89 714	2.29 707	1.66 682	2.80 701	2.49 698	1.61 691	2.10 698	1.78 686	1.60 720	0.74 710	2.43 725	1.02 720	2.12 721	1.17 715

SGM_RVC	0.97 643	0.28 518	0.41 310	0.39 315	0.22 221	1.55 676	0.73 656	1.51 681	1.25 646	2.25 704	1.92 672	2.58 700	1.56 688	2.02 696	1.19 657	0.27 591	0.27 633	0.27 595	0.25 593	0.25 557	0.25 562
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.63 694	0.61 657	0.95 619	0.68 676	0.55 665	3.01 718	1.55 718	2.39 710	2.33 711	3.64 726	3.89 718	2.75 701	2.90 720	2.15 701	2.27 703	0.52 686	0.45 695	0.50 680	0.48 686	0.54 675	0.52 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 732	1.51 712	87.33 774	0.49 564	0.38 594	1.34 661	1.21 700	1.16 596	8.09 737	12.12 745	2.79 700	2.77 702	3.31 723	1.16 632	3.15 710	0.24 561	0.23 599	0.27 595	0.24 584	0.45 656	0.37 640

MSAF-DinoV2	1.04 652	0.38 591	1.32 666	0.54 625	0.29 486	0.89 590	0.72 654	1.52 684	1.24 640	1.05 618	1.41 630	2.98 703	1.49 683	2.74 713	2.83 709	0.22 530	0.14 426	0.20 453	0.22 551	0.32 604	0.32 615

IMH	2.04 707	1.62 717	1.20 653	2.20 721	1.89 722	2.91 717	1.30 705	3.11 717	3.03 721	1.81 689	3.35 711	3.03 704	1.90 702	2.48 708	1.80 688	1.66 723	0.77 716	2.45 727	1.04 723	2.15 723	1.19 719

ACVNet_2	1.65 695	1.27 704	1.41 676	1.75 712	1.62 713	2.22 700	1.20 698	2.30 709	2.62 715	1.78 688	2.56 693	3.03 704	1.61 691	1.54 668	1.12 653	1.06 709	0.58 704	1.82 713	0.70 704	1.82 714	0.96 704

ELAS_RVC	1.60 692	0.61 657	1.01 628	0.70 679	0.56 668	2.00 695	1.89 727	1.96 703	2.65 716	3.33 724	3.26 706	3.03 704	3.41 726	2.49 709	2.09 696	0.52 686	0.45 695	0.50 680	0.48 686	0.54 675	0.52 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 674	0.49 628	0.62 514	0.59 647	0.50 652	1.62 682	0.67 631	1.23 625	1.24 640	2.45 709	3.77 714	3.09 707	2.98 721	1.32 655	0.81 590	0.45 673	0.41 685	0.49 678	0.51 693	0.47 662	0.44 663

WAO-7	1.90 701	1.20 701	1.35 669	1.27 704	1.06 707	2.84 711	1.56 719	3.23 719	3.06 723	2.23 703	3.33 710	3.17 708	2.28 710	3.12 715	2.21 698	1.02 708	0.91 726	1.06 704	1.03 722	1.04 700	0.97 707

Dean	1.98 703	1.36 707	1.36 673	2.12 720	1.81 721	2.74 706	1.36 711	3.37 723	3.80 730	2.08 697	3.32 709	3.21 709	1.82 699	1.71 683	1.67 678	1.27 713	0.77 716	1.99 715	0.90 713	1.86 715	1.03 709

WCMA_ROB	1.14 667	0.36 574	0.76 590	0.49 564	0.44 631	1.23 654	0.67 631	1.11 567	1.23 638	2.84 716	3.95 720	3.28 710	1.83 701	1.25 647	0.99 635	0.44 671	0.34 670	0.34 637	0.37 657	0.41 646	0.40 652

test_sample8	1.25 677	0.36 574	0.72 570	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.13 575	0.75 416	1.50 670	0.95 481	3.29 711	1.59 690	1.20 638	1.36 667	0.41 666	8.41 747	0.40 657	0.41 671	0.36 628	0.33 620

JetBlue	2.78 713	1.26 703	7.04 722	1.16 701	1.48 711	8.00 733	6.02 738	2.60 712	1.92 695	2.12 699	2.64 697	3.34 712	3.05 722	6.49 731	3.39 713	0.78 700	0.76 715	0.75 692	0.76 706	0.97 699	1.18 717

MonStereo1	1.98 703	1.48 709	1.43 678	1.81 715	1.69 718	2.88 714	0.78 662	2.47 711	3.47 726	2.20 702	4.36 725	3.39 713	2.50 713	2.18 702	1.58 676	1.19 711	0.54 700	1.65 710	0.87 711	1.78 712	1.29 721

KSHMR	2.57 711	1.93 723	1.69 684	2.63 729	2.42 729	2.86 713	2.07 728	3.27 721	6.50 735	2.49 710	3.36 712	3.41 714	1.92 703	2.49 709	1.94 691	2.13 730	1.40 738	2.79 735	1.50 733	2.73 729	1.77 725

LVE	2.12 709	1.44 708	1.36 673	1.99 719	1.78 719	2.75 707	1.79 725	2.82 713	3.95 731	1.90 693	4.33 724	3.52 715	1.81 698	2.24 704	1.74 681	1.74 724	0.87 722	2.06 721	1.13 725	1.91 719	1.35 722

WAO-6	2.04 707	1.50 711	1.16 644	1.70 710	1.67 717	2.69 705	1.44 716	3.06 716	3.63 729	1.98 695	3.27 707	3.54 716	2.07 708	2.36 706	2.22 700	1.31 718	0.91 726	2.04 720	1.22 729	1.73 711	1.27 720

MADNet++	4.03 723	2.70 733	3.44 710	3.72 736	3.44 736	4.44 726	3.52 736	3.95 728	3.61 728	4.46 728	4.98 730	4.10 717	4.58 730	7.00 734	5.89 726	3.74 736	3.67 745	3.27 738	2.71 739	3.70 738	3.66 737

FCDSN-DC	1.39 685	0.56 650	0.65 535	0.74 683	0.59 675	1.38 663	0.63 620	1.35 657	1.39 663	3.26 723	4.50 726	4.61 718	2.63 716	1.58 673	1.03 641	0.46 675	0.42 687	0.48 675	0.47 684	0.50 667	0.50 681
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 721	2.45 729	8.57 724	2.53 725	2.37 728	2.88 714	3.77 737	3.14 718	3.23 724	4.71 732	3.86 717	4.68 719	4.87 731	4.07 726	5.62 725	2.33 733	2.33 741	2.47 728	2.52 737	2.51 728	2.64 734

MeshStereo	1.34 680	0.43 612	0.54 483	0.44 487	0.34 565	1.66 683	0.60 611	1.94 702	1.37 660	4.47 729	3.25 705	4.71 720	1.94 704	1.92 691	1.17 655	0.35 651	0.35 672	0.37 649	0.31 639	0.32 604	0.32 615
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
WAO-8	2.92 714	1.55 715	1.35 669	1.79 713	1.63 715	5.23 727	1.22 701	4.58 730	12.56 742	2.84 716	4.07 722	4.83 721	2.72 718	3.49 719	2.25 701	1.27 713	0.91 726	1.99 715	1.15 727	1.86 715	1.15 713

Venus	2.92 714	1.55 715	1.35 669	1.79 713	1.63 715	5.23 727	1.22 701	4.58 730	12.56 742	2.84 716	4.06 721	4.83 721	2.72 718	3.49 719	2.25 701	1.27 713	0.91 726	1.99 715	1.15 727	1.86 715	1.15 713

JetRed	5.27 730	5.84 735	12.81 738	2.36 724	2.83 734	12.23 738	10.50 746	4.46 729	3.60 727	3.86 727	3.83 716	4.85 723	4.18 729	6.78 733	11.96 741	2.17 731	2.96 744	2.18 723	1.97 735	3.38 736	2.68 735

tt	6.20 731	0.20 296	5.89 720	3.55 735	2.07 725	11.26 736	19.21 748	11.74 739	5.46 733	2.69 712	2.04 680	4.87 724	6.25 732	3.70 722	7.09 731	8.32 748	11.17 756	4.93 746	5.41 749	5.74 739	2.37 731

LE_ROB	4.42 727	0.24 443	2.75 703	0.42 443	0.23 275	1.57 678	0.90 678	1.71 698	17.88 753	16.56 755	4.88 728	5.17 725	18.85 755	1.63 677	14.62 744	0.17 388	0.14 426	0.16 267	0.16 362	0.19 448	0.17 417

UNDER WATER	3.46 718	2.07 725	3.64 711	3.09 732	2.48 730	3.75 723	2.42 733	3.31 722	13.77 744	2.90 720	2.95 704	5.84 726	3.69 727	3.69 721	3.48 716	2.07 729	1.11 733	2.70 733	1.40 731	2.84 732	1.98 728

FC-DCNN	1.59 691	0.51 636	0.66 541	0.61 655	0.49 650	1.56 677	0.70 646	1.66 694	1.53 675	4.64 730	4.62 727	5.85 727	3.34 725	1.84 688	1.11 649	0.46 675	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.48 663	0.46 668

ktn	2.98 716	2.25 726	1.73 687	2.84 730	2.53 732	3.76 724	2.15 729	3.70 725	5.47 734	2.75 713	5.17 733	5.94 728	2.48 712	3.23 716	2.46 705	2.34 734	1.44 739	2.78 734	2.03 736	2.45 727	2.01 729

UNDER WATER-64	3.53 719	2.01 724	3.94 712	3.22 734	2.49 731	5.41 729	2.60 734	3.43 724	12.41 741	3.03 721	2.68 699	6.07 729	4.04 728	3.79 723	3.33 712	2.02 728	1.24 736	2.63 730	1.46 732	2.78 730	2.08 730

notaker	2.76 712	2.29 727	1.80 689	2.96 731	2.58 733	2.90 716	1.75 723	3.24 720	3.05 722	2.78 714	4.24 723	6.15 730	2.51 714	3.34 717	2.75 708	2.31 732	1.18 734	3.00 736	1.65 734	2.84 732	1.97 727

FC-DCNN v2	1.65 695	0.51 636	0.65 535	0.61 655	0.49 650	1.61 680	0.70 646	1.75 700	1.56 681	4.74 733	4.91 729	6.46 731	3.31 723	1.91 690	1.11 649	0.46 675	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.48 663	0.46 668

light-stereo	3.53 719	1.05 697	10.69 731	9.45 740	6.82 737	2.10 698	0.64 623	3.71 726	2.70 718	4.77 734	4.98 730	6.83 732	1.32 673	6.71 732	1.35 666	1.20 712	1.29 737	0.66 690	0.77 707	1.79 713	1.85 726

TorneroNet	4.53 728	1.89 722	1.48 680	2.55 726	2.27 726	13.78 745	1.69 722	4.84 734	23.73 759	2.89 719	7.70 742	7.06 733	2.69 717	4.26 727	3.42 714	1.84 726	0.77 716	2.68 731	1.13 725	2.42 726	1.47 724

TorneroNet-64	3.44 717	1.86 721	1.42 677	2.58 728	2.28 727	6.87 730	1.68 721	4.70 732	12.03 739	2.31 705	5.59 738	8.25 734	2.55 715	3.97 725	2.73 707	1.81 725	0.74 710	2.57 729	1.07 724	2.35 725	1.44 723

DPSMNet_ROB	12.08 742	8.00 736	21.00 743	8.97 739	16.79 741	10.67 734	30.89 753	9.02 738	15.17 747	6.51 741	15.41 754	9.04 735	14.85 745	9.27 743	21.67 750	4.58 739	8.57 749	5.09 749	9.29 753	5.90 740	10.95 747

DGTPSM_ROB	12.07 741	8.00 736	20.99 742	8.93 738	16.78 740	10.67 734	30.87 752	9.01 737	15.16 746	6.50 740	15.41 754	9.04 735	14.85 745	9.25 742	21.67 750	4.57 738	8.57 749	5.08 747	9.28 750	5.90 740	10.95 747

MANE	4.13 725	0.51 636	0.64 529	0.66 670	0.56 668	6.89 731	0.99 686	7.55 735	12.04 740	6.68 742	8.57 743	10.69 737	9.45 735	7.59 741	6.39 728	0.49 681	0.43 692	0.48 675	0.98 717	0.49 665	0.48 676

pmcnn	1.23 675	0.29 530	0.96 621	0.40 359	0.23 275	0.95 602	0.69 641	1.16 596	1.28 652	1.67 684	2.33 684	11.15 738	0.86 614	0.93 591	0.88 609	0.15 270	0.12 309	0.12 55	0.10 89	0.15 279	0.15 340

USTest	12.99 743	14.18 745	20.00 741	16.24 741	14.97 739	20.80 747	31.95 754	16.20 749	10.91 738	8.79 744	9.48 744	13.94 739	10.50 736	16.11 746	21.44 749	3.17 735	4.82 746	5.08 747	5.36 748	8.81 742	7.13 739

noway3	9.04 735	9.99 740	10.50 730	19.30 742	17.88 743	12.49 739	8.93 742	13.62 743	2.27 705	4.85 736	5.57 735	14.37 740	10.99 737	7.30 736	9.94 734	5.36 740	0.86 719	3.94 743	3.20 742	10.28 743	9.17 740

noway1	9.20 738	11.07 743	10.41 729	19.80 747	17.91 746	12.67 742	8.90 741	13.79 745	2.26 702	4.85 736	5.58 736	14.44 741	11.03 738	7.33 739	10.03 737	5.51 744	0.86 719	3.93 740	3.20 742	10.42 746	9.93 743

zzzz4	9.23 739	11.07 743	11.03 733	19.80 747	17.91 746	12.68 743	8.89 740	13.79 745	2.29 707	4.85 736	5.58 736	14.47 742	11.04 739	7.33 739	10.03 737	5.51 744	0.87 722	3.94 743	3.20 742	10.42 746	9.93 743

noway2	9.12 736	9.84 739	11.24 734	19.40 743	17.88 743	12.54 741	8.94 743	13.58 741	2.22 701	4.85 736	5.59 738	14.48 743	11.09 740	7.31 737	9.96 735	5.48 743	0.86 719	3.93 740	3.20 742	10.34 744	9.76 741

noway4	9.14 737	10.89 742	8.97 726	19.91 749	17.90 745	12.71 744	9.04 745	13.72 744	2.34 712	4.80 735	5.47 734	14.56 744	11.25 742	7.32 738	9.98 736	5.54 746	0.89 724	3.93 740	3.19 741	10.47 748	10.04 745

TCMNet-wrong-test	8.97 734	10.42 741	8.74 725	19.56 744	17.61 742	12.53 740	9.01 744	13.59 742	2.18 700	4.64 730	5.11 732	14.63 745	11.09 740	7.19 735	9.73 733	5.56 747	0.89 724	3.77 739	3.11 740	10.34 744	9.80 742

xxxxx1	36.64 762	19.51 751	24.21 748	61.66 765	64.63 769	27.28 755	40.10 760	20.25 752	18.63 754	14.07 752	12.97 747	17.26 746	17.36 752	21.70 753	27.93 757	13.18 755	18.50 759	111.26 775	133.37 775	29.24 762	39.73 768

tt_ll	36.64 762	19.51 751	24.21 748	61.66 765	64.63 769	27.28 755	40.10 760	20.25 752	18.63 754	14.07 752	12.97 747	17.26 746	17.36 752	21.70 753	27.93 757	13.18 755	18.50 759	111.26 775	133.37 775	29.24 762	39.73 768

ff	36.64 762	19.51 751	24.21 748	61.66 765	64.63 769	27.28 755	40.10 760	20.25 752	18.63 754	14.07 752	12.97 747	17.26 746	17.36 752	21.70 753	27.93 757	13.18 755	18.50 759	111.26 775	133.37 775	29.24 762	39.73 768

HanzoNet	6.76 733	2.45 729	4.22 715	3.19 733	2.94 735	3.62 722	2.28 732	4.79 733	7.20 736	14.00 751	13.19 750	17.49 749	22.30 756	13.25 745	6.19 727	4.20 737	1.93 740	3.10 737	2.56 738	3.35 735	2.88 736

Anonymous_1	33.25 754	18.26 748	23.92 747	20.54 750	21.28 752	25.59 751	35.94 757	22.01 759	15.57 750	13.33 748	13.49 751	18.08 750	15.29 747	20.36 749	24.60 754	16.28 758	8.84 753	66.59 772	118.00 774	155.73 777	11.23 749

iinet-test	16.76 746	17.57 746	22.97 745	19.69 745	18.39 748	24.48 749	34.18 755	20.02 750	15.35 748	12.55 746	12.85 745	18.13 751	15.39 748	19.59 747	24.25 752	8.86 750	8.72 751	8.95 752	9.28 750	12.74 749	11.26 750

IINet	16.76 746	17.57 746	22.97 745	19.69 745	18.39 748	24.48 749	34.18 755	20.02 750	15.35 748	12.55 746	12.85 745	18.13 751	15.39 748	19.59 747	24.25 752	8.86 750	8.72 751	8.95 752	9.28 750	12.74 749	11.26 750

SGM-ForestM	4.04 724	0.32 550	0.46 388	0.43 466	0.27 431	7.50 732	1.45 717	3.84 727	4.24 732	8.19 743	6.76 740	19.00 753	9.08 734	10.74 744	6.62 729	0.31 620	0.33 668	0.32 630	0.32 647	0.29 583	0.29 592

DPSM_ROB	17.78 748	18.63 749	24.31 751	20.90 751	19.47 750	25.97 752	36.21 758	21.23 757	16.24 751	13.38 749	14.06 752	19.18 754	16.30 750	20.78 750	25.67 755	9.38 752	9.23 754	9.49 754	9.82 754	13.51 752	11.91 752

DPSM	17.78 748	18.63 749	24.31 751	20.90 751	19.47 750	25.97 752	36.21 758	21.23 757	16.24 751	13.38 749	14.06 752	19.18 754	16.30 750	20.78 750	25.67 755	9.38 752	9.23 754	9.49 754	9.82 754	13.51 752	11.91 752

LRCNet_RVC	21.24 752	31.15 756	21.41 744	28.98 754	23.82 753	3.13 719	0.60 611	20.96 756	1.59 682	25.58 757	28.15 762	21.99 756	14.79 744	21.94 756	16.41 745	28.89 769	14.87 757	33.53 768	31.28 766	29.51 765	26.16 762

HaxPig	31.96 753	37.24 759	34.27 753	24.37 753	24.88 754	18.26 746	19.86 749	20.64 755	28.52 760	35.97 767	38.75 767	25.57 757	28.72 760	33.88 759	34.39 760	35.94 772	38.87 773	37.80 769	40.48 771	39.68 766	41.15 771

Selective-IGEV-i1pa	15.35 745	22.27 754	18.31 740	1.71 711	0.87 691	28.61 759	12.26 747	25.48 760	20.48 757	19.78 756	22.75 756	28.20 758	22.64 757	29.07 758	17.31 746	12.88 754	2.88 742	6.84 750	0.99 718	1.67 708	12.03 754

MEDIAN_ROB	37.38 765	40.85 769	40.60 757	32.31 755	31.85 755	27.20 754	24.55 750	29.10 761	33.19 769	42.09 775	41.76 769	33.35 759	34.39 769	39.78 762	37.07 761	43.64 774	44.10 775	44.12 771	43.40 773	41.51 770	42.76 773

AVERAGE_ROB	37.58 766	40.13 768	40.15 756	34.81 756	33.82 756	28.55 758	25.10 751	32.02 762	34.06 770	41.28 774	40.66 768	34.46 760	34.81 770	39.18 761	37.57 762	42.78 773	43.44 774	43.82 770	43.03 772	40.47 767	41.51 772

fast-reg	35.48 755	37.51 765	48.70 763	42.44 763	40.46 763	52.73 768	73.11 766	42.56 763	32.38 761	26.19 758	27.27 757	36.81 761	30.62 761	41.02 763	51.32 763	18.30 759	18.53 762	19.10 756	19.67 757	27.14 754	23.66 755

Hybrid-DGEV	35.78 759	37.50 764	48.96 767	42.25 761	39.20 757	52.33 766	73.10 765	42.63 768	32.52 762	26.62 759	28.31 765	38.50 762	32.87 765	41.67 765	51.55 764	18.77 764	18.56 763	19.18 762	19.83 762	27.20 756	23.97 757

RAFT-FEzeroshot	35.73 756	37.45 761	48.67 761	42.23 759	39.22 759	52.25 762	73.13 768	42.62 766	32.59 763	26.71 760	27.70 758	38.57 763	32.57 762	41.68 767	51.67 768	18.75 761	18.58 765	19.15 758	19.78 759	27.21 758	23.98 758

RAFT-FE	35.73 756	37.45 761	48.67 761	42.23 759	39.22 759	52.25 762	73.13 768	42.62 766	32.59 763	26.71 760	27.70 758	38.57 763	32.57 762	41.68 767	51.67 768	18.75 761	18.58 765	19.15 758	19.78 759	27.21 758	23.98 758

CasAABBNet	35.74 758	37.43 760	48.72 764	42.22 758	39.20 757	52.24 761	73.12 767	42.61 765	32.62 766	26.78 763	27.95 760	38.58 765	32.60 764	41.67 765	51.65 767	18.74 760	18.57 764	19.15 758	19.77 758	27.20 756	23.98 758

LSM0	38.95 767	37.60 767	48.58 760	43.57 764	91.06 774	52.57 767	72.57 763	43.17 770	32.63 767	26.97 765	27.97 761	38.65 766	32.94 766	41.86 770	51.78 770	18.89 766	18.41 758	19.13 757	19.63 756	27.29 761	33.77 763

FlowAnything	35.81 760	37.53 766	48.80 765	42.20 757	39.22 759	52.25 762	73.16 770	42.56 763	32.89 768	26.76 762	28.30 763	38.69 767	33.09 767	41.63 764	51.62 766	18.76 763	18.59 768	19.21 763	19.92 763	27.16 755	23.91 756

Selective-RAFT-Error	35.84 761	37.49 763	48.83 766	42.26 762	39.24 762	52.30 765	73.09 764	42.66 769	32.61 765	26.80 764	28.30 763	38.84 768	33.51 768	41.68 767	51.59 765	18.82 765	18.58 765	19.17 761	19.80 761	27.28 760	24.05 761

BEATNet-Init1	15.13 744	0.82 682	50.86 768	0.72 682	0.53 661	38.10 760	7.03 739	11.83 740	14.25 745	29.78 766	30.17 766	48.21 769	22.64 757	26.78 757	18.11 747	0.42 670	0.38 678	0.47 670	0.46 677	0.51 668	0.48 676

PML	40.80 768	29.24 755	11.87 737	7.20 737	14.47 738	92.13 775	213.69 778	7.63 736	23.35 758	74.72 777	190.14 778	50.17 770	26.15 759	21.39 752	12.70 742	8.76 749	2.92 743	8.45 751	3.25 746	13.26 751	4.42 738

zzzz2	53.63 769	56.68 770	73.37 770	63.97 768	58.93 765	78.37 773	110.06 773	64.29 775	48.31 773	40.26 770	42.53 770	57.21 771	47.86 771	62.08 773	77.14 773	28.03 767	27.91 769	28.80 764	29.89 764	40.95 768	35.94 764

noway5	53.63 769	56.68 770	73.37 770	63.97 768	58.93 765	78.37 773	110.06 773	64.29 775	48.31 773	40.26 770	42.53 770	57.21 771	47.86 771	62.08 773	77.14 773	28.03 767	27.91 769	28.80 764	29.89 764	40.95 768	35.94 764

zzzzzz3	56.43 771	57.01 772	74.40 772	78.00 770	76.38 772	77.61 772	92.21 772	62.81 773	50.42 775	40.52 772	45.11 772	70.20 773	62.22 773	61.64 771	77.00 772	29.64 770	27.99 771	31.12 766	32.03 767	45.83 772	36.59 766

zzz1	56.46 772	57.02 773	74.61 773	78.01 771	76.39 773	77.52 771	92.13 771	62.93 774	50.48 776	40.59 773	45.21 773	70.20 773	62.34 774	61.65 772	76.98 771	29.64 770	27.99 771	31.12 766	32.03 767	45.82 771	36.60 767

RSGM-EC	74.81 773	63.03 774	41.60 758	97.74 772	92.11 775	74.93 769	114.81 775	53.77 771	38.96 771	39.88 768	48.98 774	90.73 775	64.81 775	139.63 775	128.53 776	93.27 775	53.96 776	95.12 773	38.31 769	81.45 775	44.63 774

acva	74.81 773	63.03 774	41.60 758	97.74 772	92.11 775	74.93 769	114.81 775	53.77 771	38.96 771	39.88 768	48.98 774	90.73 775	64.81 775	139.63 775	128.53 776	93.27 775	53.96 776	95.12 773	38.31 769	81.45 775	44.63 774

Selective-IGEV-i16pa	78.59 775	120.99 776	16.46 739	1.04 697	0.66 682	181.07 777	2.17 730	153.90 778	139.75 778	56.45 776	153.05 776	107.32 777	157.92 778	200.46 778	96.57 775	94.09 777	1.23 735	2.69 732	0.31 639	0.96 697	84.68 776

test_example2	176.61 776	205.14 777	198.86 776	188.60 776	190.98 777	152.67 776	170.61 777	94.86 777	123.55 777	178.88 778	179.48 777	158.94 778	141.34 777	192.61 777	198.96 778	203.76 778	236.37 778	164.13 778	173.55 778	218.58 778	160.41 777

ccccc		429.19 778		507.10 777	501.20 778	356.95 778		380.82 779		334.51 779		372.86 779		499.17 779		561.44 779	431.22 779	334.28 779	290.86 779	540.88 779

ASD4		8.86 738

Low-res two-view benchmark