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 34	0.18 205	0.22 3	0.25 1	0.20 160	0.23 58	0.23 137	0.19 2	0.19 21	0.19 21	0.28 124	0.12 1	0.22 114	0.24 5	0.26 223	0.12 65	0.14 438	0.18 384	0.27 630	0.17 390	0.19 485

NoBS	0.18 8	0.15 75	0.22 3	0.37 251	0.18 78	0.14 3	0.24 158	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 21	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 159	0.14 195	0.12 319	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.10 67

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.29 14	0.18 78	0.17 18	0.29 260	0.27 23	0.17 11	0.18 14	0.29 138	0.14 2	0.16 21	0.24 5	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

DepthFocus	0.19 20	0.13 5	0.31 140	0.29 14	0.23 285	0.17 18	0.20 54	0.27 23	0.18 15	0.24 81	0.25 86	0.15 4	0.17 28	0.26 13	0.18 7	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.17 434	0.13 165	0.10 67

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 160	0.16 14	0.22 103	0.20 3	0.22 33	0.14 1	0.18 17	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 96	0.10 15	0.09 28	0.14 179	0.13 255	0.10 8	0.10 67

StereoAnything_RVC	0.21 59	0.68 689	0.39 296	0.28 8	0.15 11	0.23 58	0.18 17	0.20 3	0.19 21	0.16 9	0.16 10	0.15 4	0.22 114	0.30 55	0.18 7	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.08 1	0.16 347	0.09 6

DF_test	0.19 20	0.13 5	0.26 49	0.33 108	0.24 324	0.10 1	0.23 137	0.26 20	0.30 120	0.22 55	0.27 110	0.16 7	0.18 46	0.22 2	0.20 36	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.12 206	0.13 165	0.10 67

3w_stereo	0.24 123	0.20 306	0.37 260	0.33 108	0.16 32	0.32 221	0.42 523	0.41 132	0.38 213	0.31 173	0.27 110	0.16 7	0.26 176	0.34 110	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.11 149

monsters	0.22 79	0.14 28	0.26 49	0.31 58	0.19 112	0.23 58	0.19 34	0.44 168	0.33 153	0.36 216	0.30 143	0.16 7	0.18 46	0.43 203	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

SCION-M(vits-remse)	0.24 123	0.14 28	0.74 593	0.51 608	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.19 470	0.15 471	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 231	0.32 565	0.74 593	0.51 608	0.42 633	1.15 657	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

CAR	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.19 112	0.25 92	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.23 65	0.25 86	0.17 10	0.14 3	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

MSE-Stereo	0.19 20	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.19 112	0.25 92	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.19 21	0.25 86	0.17 10	0.14 3	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

monster-pro	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Test_v1	0.20 34	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 72	0.21 83	0.39 107	0.31 131	0.21 37	0.22 50	0.17 10	0.17 28	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 285	0.16 14	0.19 34	0.20 3	0.22 33	0.24 81	0.18 17	0.17 10	0.11 1	0.35 121	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.15 236	0.14 299	0.10 8	0.10 67

MonStereo	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 20	0.13 5	0.25 33	0.31 58	0.16 32	0.19 28	0.17 7	0.42 141	0.24 53	0.23 65	0.21 37	0.17 10	0.16 21	0.45 221	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 149

S2M2_XL	0.19 20	0.18 205	0.27 64	0.27 3	0.20 160	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 37	0.26 101	0.17 10	0.17 28	0.24 5	0.21 69	0.17 399	0.16 507	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.12 212
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 59	0.18 205	0.28 87	0.29 14	0.17 46	0.23 58	0.34 371	0.36 81	0.28 99	0.34 199	0.26 101	0.17 10	0.22 114	0.36 125	0.23 138	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.75w	0.22 79	0.17 162	0.30 116	0.31 58	0.19 112	0.43 356	0.24 158	0.35 73	0.24 53	0.31 173	0.27 110	0.17 10	0.22 114	0.37 135	0.20 36	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2w_stereo	0.22 79	0.18 205	0.30 116	0.32 86	0.16 32	0.28 144	0.38 461	0.38 99	0.35 176	0.32 188	0.33 164	0.17 10	0.18 46	0.29 34	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.12 111	0.10 67

1w_stereo	0.24 123	0.15 75	0.29 98	0.34 141	0.18 78	0.31 201	0.41 512	0.40 121	0.43 251	0.31 173	0.38 207	0.17 10	0.24 142	0.45 221	0.23 138	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MonSter	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.38 143	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

rgla	0.20 34	0.15 75	0.27 64	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.20 54	0.32 49	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.18 46	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

416test	0.19 20	0.16 109	0.27 64	0.34 141	0.20 160	0.28 144	0.20 54	0.31 39	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.19 68	0.28 21	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

anonymous	0.20 34	0.16 109	0.29 98	0.32 86	0.21 195	0.14 3	0.21 83	0.24 10	0.28 99	0.25 95	0.36 196	0.18 26	0.16 21	0.27 18	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.10 67

MatchStereo	0.19 20	0.14 28	0.23 8	0.27 3	0.15 11	0.18 22	0.21 83	0.32 49	0.28 99	0.20 24	0.35 185	0.18 26	0.17 28	0.31 68	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asda	0.21 59	0.19 253	0.29 98	0.31 58	0.17 46	0.25 92	0.23 137	0.36 81	0.28 99	0.27 130	0.24 75	0.18 26	0.21 99	0.40 163	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

2.5w	0.21 59	0.18 205	0.31 140	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.25 171	0.31 39	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.18 26	0.17 28	0.39 151	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.30 27	0.20 160	0.20 32	0.19 34	0.27 23	0.19 21	0.15 2	0.15 5	0.18 26	0.17 28	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 79	0.15 75	0.26 49	0.33 108	0.20 160	0.61 481	0.21 83	0.30 31	0.31 131	0.23 65	0.19 21	0.18 26	0.18 46	0.41 175	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 556	3.08 758	2.43 722	0.31 58	0.18 78	0.29 159	0.20 54	0.37 89	0.32 145	0.28 145	0.24 75	0.18 26	0.18 46	0.31 68	0.22 96	1.09 734	0.08 2	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.97 730

416test1013	0.20 34	0.16 109	0.27 64	0.34 141	0.20 160	0.29 159	0.19 34	0.32 49	0.27 84	0.25 95	0.19 21	0.19 35	0.19 68	0.29 34	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MGA	0.19 20	0.14 28	0.26 49	0.30 27	0.20 160	0.29 159	0.18 17	0.35 73	0.27 84	0.19 21	0.21 37	0.19 35	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 97	0.14 28	0.31 140	0.33 108	0.18 78	0.21 40	0.33 352	0.52 227	0.42 246	0.26 110	0.33 164	0.19 35	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 49	0.29 14	0.14 7	0.25 92	0.23 137	0.25 12	0.19 21	0.20 24	0.16 10	0.19 35	0.18 46	0.30 55	0.21 69	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

252Zero-FE	0.20 34	0.15 75	0.26 49	0.33 108	0.19 112	0.23 58	0.18 17	0.41 132	0.34 163	0.22 55	0.21 37	0.19 35	0.18 46	0.28 21	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.10 67

asd	0.21 59	0.18 205	0.29 98	0.32 86	0.18 78	0.27 121	0.22 103	0.35 73	0.22 33	0.31 173	0.22 50	0.19 35	0.21 99	0.44 216	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

4.5_new	0.21 59	0.20 306	0.29 98	0.30 27	0.17 46	0.24 72	0.26 197	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 59	0.20 306	0.29 98	0.30 27	0.17 46	0.24 72	0.26 197	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

monsterstereo	0.22 79	0.14 28	0.26 49	0.34 141	0.18 78	0.21 40	0.20 54	0.37 89	0.35 176	0.33 195	0.40 218	0.19 35	0.18 46	0.45 221	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.30 27	0.19 112	0.20 32	0.18 17	0.30 31	0.21 31	0.18 14	0.15 5	0.19 35	0.18 46	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LACA_dic	0.18 8	0.20 306	0.25 33	0.30 27	0.14 7	0.20 32	0.18 17	0.25 12	0.20 28	0.23 65	0.17 15	0.20 45	0.16 21	0.32 81	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 422	0.10 67

LGCAT	0.20 34	0.14 28	0.24 18	0.29 14	0.19 112	0.14 3	0.19 34	0.24 10	0.18 15	0.26 110	0.20 26	0.20 45	0.19 68	0.32 81	0.21 69	0.23 565	0.18 553	0.11 5	0.14 299	0.10 8	0.19 485

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 79	0.16 109	0.35 227	0.33 108	0.18 78	0.24 72	0.24 158	0.45 175	0.27 84	0.23 65	0.35 185	0.20 45	0.26 176	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

BridgeDepth_RVC	0.20 34	0.14 28	0.24 18	0.26 2	0.15 11	0.35 262	0.17 7	0.40 121	0.22 33	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.24 142	0.33 100	0.25 193	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 111	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 79	0.17 162	0.32 164	0.37 251	0.18 78	0.34 251	0.22 103	0.33 62	0.23 45	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.20 85	0.56 328	0.21 69	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.12 212

qwe	0.22 79	0.18 205	0.28 87	0.31 58	0.18 78	0.29 159	0.21 83	0.38 99	0.32 145	0.35 211	0.30 143	0.20 45	0.20 85	0.43 203	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6

2.25w	0.22 79	0.18 205	0.31 140	0.31 58	0.18 78	0.31 201	0.18 17	0.32 49	0.31 131	0.31 173	0.37 203	0.20 45	0.22 114	0.45 221	0.24 159	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.25_new	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4w-stereo	0.21 59	0.19 253	0.31 140	0.31 58	0.17 46	0.29 159	0.19 34	0.31 39	0.21 31	0.31 173	0.24 75	0.20 45	0.24 142	0.41 175	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

IGEV	0.20 34	0.12 2	0.23 8	0.31 58	0.20 160	0.23 58	0.19 34	0.40 121	0.29 112	0.22 55	0.34 176	0.20 45	0.15 9	0.31 68	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.10 67

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.16 32	0.23 58	0.20 54	0.22 6	0.15 6	0.18 14	0.16 10	0.20 45	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

over-6	0.22 79	0.18 205	0.28 87	0.34 141	0.13 1	0.32 221	0.22 103	0.49 201	0.25 71	0.24 81	0.24 75	0.21 58	0.25 155	0.38 143	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 159	0.25 171	0.30 31	0.15 6	0.21 37	0.28 124	0.21 58	0.18 46	0.24 5	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 97	0.16 109	0.45 382	0.35 190	0.17 46	0.33 233	0.27 221	0.38 99	0.26 79	0.20 24	0.24 75	0.21 58	0.35 308	0.46 240	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 79	0.15 75	0.35 227	0.33 108	0.17 46	0.23 58	0.25 171	0.42 141	0.24 53	0.26 110	0.26 101	0.21 58	0.30 247	0.31 68	0.20 36	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 146	0.19 253	0.38 274	0.38 292	0.17 46	0.18 22	0.25 171	0.52 227	0.49 293	0.28 145	0.30 143	0.21 58	0.33 289	0.33 100	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.17 390	0.11 149

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 8	0.27 3	0.15 11	0.17 18	0.18 17	0.26 20	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 58	0.17 28	0.22 2	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 34	0.17 162	0.25 33	0.29 14	0.15 11	0.32 221	0.25 171	0.29 28	0.22 33	0.23 65	0.21 37	0.21 58	0.22 114	0.44 216	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 79	0.15 75	0.27 64	0.31 58	0.15 11	0.29 159	0.20 54	0.37 89	0.29 112	0.24 81	0.29 138	0.21 58	0.27 192	0.36 125	0.25 193	0.16 340	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

test410	0.20 34	0.15 75	0.33 185	0.32 86	0.20 160	0.36 278	0.16 4	0.34 68	0.22 33	0.22 55	0.23 58	0.22 66	0.18 46	0.30 55	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

depth_test_26	0.21 59	0.14 28	0.28 87	0.30 27	0.19 112	0.16 14	0.20 54	0.30 31	0.23 45	0.27 130	0.37 203	0.22 66	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.18 435	0.14 438	0.15 236	0.15 334	0.15 288	0.14 317

aanet-new-12k	0.24 123	0.19 253	0.39 296	0.41 408	0.17 46	0.33 233	0.22 103	0.41 132	0.37 203	0.27 130	0.23 58	0.22 66	0.35 308	0.29 34	0.24 159	0.12 65	0.08 2	0.14 179	0.11 164	0.16 347	0.11 149

aanet-new-8k	0.25 146	0.19 253	0.32 164	0.37 251	0.20 160	0.40 324	0.29 260	0.49 201	0.39 226	0.24 81	0.25 86	0.22 66	0.34 302	0.49 267	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 248	0.38 607	2.34 719	0.33 108	0.19 112	0.20 32	0.22 103	0.43 160	0.29 112	0.22 55	0.25 86	0.22 66	0.26 176	0.29 34	0.20 36	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 9	0.20 54	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 66	0.20 85	0.23 4	0.20 36	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 165	0.16 109	0.32 164	0.34 141	0.21 195	0.35 262	0.36 421	0.44 168	0.41 235	0.38 235	0.54 290	0.22 66	0.21 99	0.28 21	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

Wavelet-MonSter	0.20 34	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.18 78	0.17 18	0.21 83	0.32 49	0.23 45	0.25 95	0.34 176	0.22 66	0.24 142	0.27 18	0.21 69	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GASTEREO	0.25 146	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.20 160	0.22 45	0.30 281	0.43 160	0.31 131	0.37 223	0.33 164	0.22 66	0.35 308	0.41 175	0.23 138	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.11 149

3.25w_new	0.23 97	0.17 162	0.32 164	0.31 58	0.17 46	0.43 356	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 223	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 97	0.17 162	0.32 164	0.31 58	0.17 46	0.43 356	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 223	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.5w_stereo	0.22 79	0.18 205	0.29 98	0.30 27	0.18 78	0.27 121	0.23 137	0.37 89	0.28 99	0.31 173	0.26 101	0.22 66	0.26 176	0.50 275	0.24 159	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 33	0.31 58	0.16 32	0.24 72	0.17 7	0.25 12	0.13 2	0.17 12	0.17 15	0.22 66	0.14 3	0.32 81	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo	0.24 123	0.18 205	0.40 310	0.39 325	0.20 160	0.22 45	0.27 221	0.32 49	0.36 186	0.26 110	0.44 232	0.22 66	0.16 21	0.37 135	0.27 244	0.11 39	0.12 319	0.16 278	0.15 334	0.13 165	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 79	0.15 75	0.31 140	0.29 14	0.22 230	0.21 40	0.26 197	0.33 62	0.31 131	0.20 24	0.30 143	0.22 66	0.22 114	0.47 250	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.31 58	0.16 32	0.16 14	0.20 54	0.29 28	0.20 28	0.23 65	0.20 26	0.22 66	0.14 3	0.52 290	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 97	0.14 28	0.26 49	0.32 86	0.19 112	0.12 2	0.17 7	0.29 28	0.29 112	0.21 37	0.15 5	0.22 66	0.22 114	0.40 163	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.15 288	0.86 721

test410_97500	0.20 34	0.15 75	0.33 185	0.33 108	0.19 112	0.35 262	0.16 4	0.33 62	0.22 33	0.22 55	0.22 50	0.23 83	0.18 46	0.32 81	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 97	0.20 306	0.31 140	0.37 251	0.19 112	0.28 144	0.22 103	0.33 62	0.26 79	0.23 65	0.29 138	0.23 83	0.18 46	0.39 151	0.28 267	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.16 373	0.17 390	0.12 212

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 123	0.16 109	0.30 116	0.35 190	0.18 78	0.36 278	0.17 7	0.37 89	0.37 203	0.29 160	0.23 58	0.23 83	0.24 142	0.29 34	0.22 96	0.16 340	0.15 471	0.21 510	0.17 434	0.19 461	0.15 352

MCSU-Stereo	0.20 34	0.12 2	0.24 18	0.30 27	0.13 1	0.25 92	0.31 309	0.33 62	0.32 145	0.28 145	0.25 86	0.23 83	0.17 28	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 123	0.17 162	0.51 476	0.36 224	0.16 32	0.26 103	0.29 260	0.36 81	0.29 112	0.22 55	0.29 138	0.23 83	0.37 347	0.42 189	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 97	0.16 109	0.37 260	0.34 141	0.16 32	0.24 72	0.24 158	0.43 160	0.36 186	0.26 110	0.27 110	0.23 83	0.35 308	0.28 21	0.20 36	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.36 224	0.17 46	0.26 103	0.26 197	0.33 62	0.30 120	0.27 130	0.30 143	0.23 83	0.34 302	0.42 189	0.18 7	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.10 67

aanet-new	0.26 165	0.19 253	0.34 210	0.38 292	0.25 359	0.51 404	0.24 158	0.40 121	0.30 120	0.27 130	0.27 110	0.23 83	0.36 337	0.43 203	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.10 97	0.15 288	0.12 212

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 97	0.14 28	0.27 64	0.35 190	0.18 78	0.26 103	0.26 197	0.42 141	0.38 213	0.25 95	0.43 230	0.23 83	0.28 209	0.25 9	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 146	0.14 28	0.74 593	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 619

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.22 230	0.34 251	0.31 309	0.48 195	0.50 300	0.39 248	0.54 290	0.23 83	0.19 68	0.29 34	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

GSStereo	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.25 359	0.36 278	0.30 281	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 212

GS-Stereo							0.30 281	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 212

Replicate-Monster	0.26 165	0.15 75	1.07 652	0.30 27	0.17 46	0.38 305	0.19 34	0.43 160	0.39 226	0.23 65	0.21 37	0.23 83	0.21 99	0.45 221	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.09 1	0.14 317

MSCF	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.39 325	0.20 160	0.20 32	0.31 309	0.43 160	0.31 131	0.36 216	0.33 164	0.23 83	0.35 308	0.36 125	0.23 138	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.13 165	0.11 149

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.17 46	0.24 72	0.17 7	0.25 12	0.12 1	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 64	0.34 141	0.15 11	0.27 121	0.17 7	0.28 26	0.14 4	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.32 81	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LGtest1	0.19 20	0.14 28	0.29 98	0.34 141	0.16 32	0.26 103	0.17 7	0.32 49	0.20 28	0.21 37	0.15 5	0.23 83	0.20 85	0.32 81	0.20 36	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.11 149

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 146	0.14 28	0.74 593	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 619

LiteMatch*	0.20 34	0.14 28	0.31 140	0.31 58	0.23 285	0.24 72	0.21 83	0.31 39	0.30 120	0.21 37	0.19 21	0.24 102	0.19 68	0.31 68	0.20 36	0.13 128	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

aanet-new-70k	0.23 97	0.16 109	0.41 321	0.35 190	0.17 46	0.38 305	0.25 171	0.36 81	0.25 71	0.23 65	0.31 157	0.24 102	0.35 308	0.43 203	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.38 292	0.20 160	0.46 383	0.27 221	0.41 132	0.34 163	0.28 145	0.38 207	0.24 102	0.35 308	0.29 34	0.24 159	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.47 187	0.48 289	0.38 235	0.51 268	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.34 141	0.21 195	0.33 233	0.31 309	0.45 175	0.45 268	0.40 257	0.54 290	0.24 102	0.18 46	0.36 125	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

DispViT+	0.23 97	0.14 28	0.27 64	0.29 14	0.17 46	0.19 28	0.20 54	0.59 275	0.45 268	0.28 145	0.26 101	0.24 102	0.17 28	0.46 240	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

GEAStereo	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.25 359	0.36 278	0.30 281	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.28 124	0.24 102	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.18 435	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 212

gasm-f	0.24 123	0.16 109	0.27 64	0.33 108	0.25 359	0.25 92	0.36 421	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.35 185	0.24 102	0.30 247	0.36 125	0.23 138	0.18 435	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.12 212

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 146	0.31 560	0.24 18	0.51 608	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.40 121	0.37 203	0.26 110	0.24 75	0.24 102	0.31 264	0.44 216	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.14 219	0.10 67

IGEV-Stereo++	0.21 59	0.15 75	0.27 64	0.37 251	0.19 112	0.22 45	0.18 17	0.42 141	0.35 176	0.22 55	0.28 124	0.24 102	0.18 46	0.27 18	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

U	0.45 431	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.71 711	3.55 742	0.20 54	0.41 132	0.38 213	0.26 110	0.23 58	0.24 102	0.22 114	0.26 13	0.22 96	0.15 279	0.09 28	0.88 723	0.13 255	0.13 165	0.11 149

gcap-zeroshot	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.31 309	0.47 187	0.46 274	0.38 235	0.50 258	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.47 187	0.48 289	0.38 235	0.51 268	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.11 149

testlalala	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.31 309	0.47 187	0.46 274	0.38 235	0.50 258	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

CAS	0.34 280	0.13 5	0.25 33	1.28 729	0.30 518	0.46 383	0.38 461	0.48 195	0.47 281	0.34 199	0.52 281	0.24 102	0.19 68	0.29 34	0.27 244	0.69 720	0.08 2	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.15 352

over v1	0.21 59	0.19 253	0.26 49	0.35 190	0.13 1	0.35 262	0.20 54	0.31 39	0.16 10	0.23 65	0.23 58	0.25 117	0.27 192	0.41 175	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 212

TS12	0.24 123	0.15 75	0.29 98	0.37 251	0.17 46	0.32 221	0.26 197	0.42 141	0.24 53	0.31 173	0.51 268	0.25 117	0.27 192	0.40 163	0.29 290	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67

aanet-new-40k	0.23 97	0.17 162	0.39 296	0.34 141	0.18 78	0.38 305	0.20 54	0.36 81	0.26 79	0.24 81	0.28 124	0.25 117	0.35 308	0.25 9	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 97	0.17 162	0.30 116	0.35 190	0.16 32	0.35 262	0.25 171	0.40 121	0.30 120	0.25 95	0.24 75	0.25 117	0.36 337	0.41 175	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 97	0.16 109	0.29 98	0.35 190	0.17 46	0.39 318	0.23 137	0.35 73	0.30 120	0.30 169	0.27 110	0.25 117	0.32 270	0.30 55	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.35 190	0.18 78	0.31 201	0.19 34	0.46 183	0.42 246	0.25 95	0.23 58	0.25 117	0.30 247	0.32 81	0.22 96	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 79	0.17 162	0.35 227	0.37 251	0.17 46	0.26 103	0.18 17	0.41 132	0.37 203	0.28 145	0.23 58	0.25 117	0.26 176	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-10k	0.25 146	0.18 205	0.44 369	0.38 292	0.18 78	0.45 377	0.21 83	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.31 157	0.25 117	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.16 347	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 196	0.51 654	1.28 676	0.31 58	0.19 112	0.22 45	0.22 103	0.45 175	0.28 99	0.23 65	0.32 161	0.25 117	0.24 142	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

IGEV-RUCA	0.25 146	0.16 109	0.34 210	0.39 325	0.27 443	0.33 233	0.20 54	0.38 99	0.36 186	0.26 110	0.31 157	0.25 117	0.21 99	0.48 261	0.24 159	0.20 500	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.17 390	0.15 352

GELT-Stereo	0.24 123	0.17 162	0.27 64	0.37 251	0.21 195	0.24 72	0.25 171	0.57 259	0.42 246	0.34 199	0.26 101	0.26 127	0.21 99	0.34 110	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.14 179	0.13 255	0.11 38	0.09 6

over-8	0.21 59	0.19 253	0.27 64	0.35 190	0.13 1	0.33 233	0.21 83	0.34 68	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

over-9	0.21 59	0.19 253	0.27 64	0.35 190	0.13 1	0.33 233	0.21 83	0.35 73	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

aanet-new-60k	0.24 123	0.16 109	0.48 434	0.36 224	0.17 46	0.39 318	0.24 158	0.36 81	0.30 120	0.24 81	0.25 86	0.26 127	0.32 270	0.45 221	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.10 67

BStereo	0.27 188	0.16 109	0.88 626	0.34 141	0.22 230	0.22 45	0.31 309	0.39 107	0.41 235	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 267	0.10 15	0.12 319	0.12 63	0.16 373	0.12 111	0.14 317

Anonymus123	0.30 231	0.16 109	0.88 626	0.34 141	0.22 230	0.64 509	0.31 309	0.54 242	0.41 235	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 267	0.10 15	0.12 319	0.12 63	0.16 373	0.12 111	0.14 317

CSFM-Stereo	0.20 34	0.14 28	0.23 8	0.30 27	0.17 46	0.29 159	0.20 54	0.39 107	0.22 33	0.22 55	0.21 37	0.26 127	0.20 85	0.30 55	0.20 36	0.13 128	0.12 319	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo_test3	0.20 34	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.17 46	0.38 305	0.18 17	0.30 31	0.19 21	0.24 81	0.15 5	0.26 127	0.17 28	0.32 81	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G_1	0.21 59	0.13 5	0.30 116	0.34 141	0.16 32	0.52 410	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 59	0.13 5	0.30 116	0.34 141	0.16 32	0.52 410	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

CAS++	0.32 248	0.24 458	0.36 243	0.37 251	0.26 407	0.28 144	0.23 137	0.87 478	0.50 300	0.47 298	0.45 236	0.26 127	0.21 99	0.49 267	0.24 159	0.23 565	0.19 573	0.22 526	0.17 434	0.21 508	0.16 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FAST (zero-shot)	0.28 196	0.18 205	0.46 399	0.51 608	0.57 691	0.18 22	0.25 171	0.54 242	0.22 33	0.22 55	0.31 157	0.27 138	0.25 155	0.42 189	0.24 159	0.21 519	0.18 553	0.15 236	0.17 434	0.14 219	0.17 429

HiDET	0.20 34	0.13 5	0.26 49	0.30 27	0.19 112	0.23 58	0.18 17	0.36 81	0.26 79	0.20 24	0.23 58	0.27 138	0.16 21	0.30 55	0.23 138	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 59	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.20 160	0.26 103	0.19 34	0.38 99	0.43 251	0.21 37	0.21 37	0.27 138	0.17 28	0.36 125	0.23 138	0.12 65	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 123	0.17 162	0.29 98	0.32 86	0.21 195	0.64 509	0.19 34	0.31 39	0.37 203	0.23 65	0.30 143	0.27 138	0.19 68	0.47 250	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

fffft	0.25 146	0.17 162	0.37 260	0.36 224	0.22 230	0.28 144	0.36 421	0.42 141	0.24 53	0.36 216	0.23 58	0.27 138	0.22 114	0.52 290	0.27 244	0.12 65	0.09 28	0.16 278	0.12 206	0.12 111	0.12 212
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 188	0.17 162	0.37 260	0.40 370	0.27 443	0.30 181	0.28 251	0.39 107	0.31 131	0.29 160	0.46 241	0.27 138	0.25 155	0.47 250	0.34 348	0.17 399	0.13 396	0.13 122	0.12 206	0.14 219	0.12 212

CES	0.28 196	0.14 28	0.23 8	0.30 27	0.70 710	0.37 292	0.27 221	0.48 195	0.46 274	0.34 199	0.48 250	0.27 138	0.22 114	0.39 151	0.23 138	0.13 128	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.13 165	0.17 429

VeloStereo	0.21 59	0.14 28	0.29 98	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.31 68	0.23 138	0.20 500	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.20 482	0.21 531

flow	0.21 59	0.14 28	0.29 98	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.30 55	0.23 138	0.20 500	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.20 482	0.21 531

derf	0.19 20	0.14 28	0.26 49	0.32 86	0.19 112	0.21 40	0.18 17	0.30 31	0.24 53	0.17 12	0.20 26	0.28 145	0.16 21	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

PointNet	0.20 34	0.15 75	0.25 33	0.32 86	0.18 78	0.29 159	0.23 137	0.25 12	0.27 84	0.15 2	0.24 75	0.28 145	0.17 28	0.34 110	0.20 36	0.13 128	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 18	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 20	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.28 145	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LACA2	0.20 34	0.15 75	0.26 49	0.30 27	0.15 11	0.29 159	0.29 260	0.30 31	0.22 33	0.21 37	0.23 58	0.28 145	0.20 85	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 111	0.09 6

BridgeDepth	0.21 59	0.14 28	0.26 49	0.34 141	0.14 7	0.40 324	0.27 221	0.28 26	0.22 33	0.18 14	0.19 21	0.28 145	0.29 228	0.32 81	0.20 36	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 97	0.16 109	0.32 164	0.39 325	0.21 195	0.18 22	0.21 83	0.34 68	0.26 79	0.28 145	0.51 268	0.28 145	0.29 228	0.26 13	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 212

DNSM	0.82 635	1.54 738	0.27 64	0.30 27	0.17 46	0.27 121	0.25 171	0.49 201	0.25 71	0.34 199	0.36 196	0.29 153	0.26 176	2.84 735	1.96 711	0.16 340	0.12 319	0.12 63	0.10 97	3.66 761	2.58 757

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.15 9	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.15 9	0.19 34	0.25 12	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 20	0.14 28	0.27 64	0.32 86	0.19 112	0.22 45	0.18 17	0.30 31	0.25 71	0.18 14	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.33 100	0.21 69	0.13 128	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 97	0.17 162	0.40 310	0.36 224	0.17 46	0.33 233	0.22 103	0.35 73	0.27 84	0.27 130	0.23 58	0.29 153	0.34 302	0.31 68	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

LiteMatch	0.24 123	0.17 162	0.24 18	0.37 251	0.20 160	0.27 121	0.27 221	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.40 372	0.29 34	0.43 454	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.14 317

GeoVLM	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.27 121	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.20 85	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

WQFJA1++	0.23 97	0.15 75	0.27 64	0.30 27	0.21 195	0.31 201	0.18 17	0.36 81	0.17 11	0.25 95	0.30 143	0.29 153	0.28 209	0.40 163	0.22 96	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.42 667	0.11 149

NLSM3	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.38 292	0.21 195	0.34 251	0.27 221	0.57 259	0.47 281	0.28 145	0.35 185	0.29 153	0.24 142	0.42 189	0.27 244	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.15 334	0.12 111	0.10 67

NLSM1	0.32 248	0.18 205	0.34 210	0.39 325	0.25 359	0.66 521	0.27 221	0.57 259	0.50 300	0.37 223	0.53 287	0.29 153	0.28 209	0.54 306	0.32 317	0.16 340	0.17 528	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.12 212

MonSter++	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.27 121	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.19 68	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DDF-Stereo	0.26 165	0.15 75	0.30 116	0.36 224	0.29 499	0.19 28	0.20 54	0.32 49	0.31 131	0.26 110	0.26 101	0.29 153	0.29 228	0.38 143	0.24 159	0.17 399	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.70 711	0.12 212

zero-FE	0.25 146	0.15 75	0.30 116	0.35 190	0.29 499	0.19 28	0.20 54	0.35 73	0.31 131	0.26 110	0.27 110	0.29 153	0.29 228	0.33 100	0.24 159	0.17 399	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.64 706	0.12 212

111111	0.21 59	0.14 28	0.27 64	0.37 251	0.22 230	0.21 40	0.19 34	0.43 160	0.27 84	0.20 24	0.20 26	0.29 153	0.14 3	0.41 175	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.12 111	0.12 212

LoS_RVC	0.27 188	0.16 109	0.27 64	0.32 86	0.30 518	0.44 365	0.34 371	0.41 132	0.33 153	0.31 173	0.51 268	0.29 153	0.32 270	0.36 125	0.28 267	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 485

GEAR-Net	0.24 123	0.20 306	0.31 140	0.38 292	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 267	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.13 165	0.13 265

DNS	0.75 620	1.52 737	0.28 87	0.28 8	0.17 46	0.18 22	0.23 137	0.48 195	0.27 84	0.26 110	0.34 176	0.30 168	0.23 130	2.70 733	1.46 690	0.16 340	0.13 396	0.16 278	0.09 15	3.27 758	2.57 756

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 18	0.29 14	0.15 11	0.15 9	0.18 17	0.25 12	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.30 168	0.21 99	0.25 9	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

NLMM1	0.33 268	0.21 353	0.36 243	0.41 408	0.25 359	0.55 432	0.33 352	0.55 246	0.63 356	0.42 270	0.44 232	0.30 168	0.25 155	0.63 421	0.38 414	0.16 340	0.18 553	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.13 265

S2M2_L	0.26 165	0.22 394	0.33 185	0.31 58	0.25 359	0.24 72	0.13 1	0.35 73	0.41 235	0.25 95	0.36 196	0.30 168	0.25 155	0.30 55	0.26 223	0.22 547	0.19 573	0.17 328	0.19 497	0.21 508	0.18 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 123	0.17 162	0.29 98	0.40 370	0.21 195	0.23 58	0.26 197	0.42 141	0.45 268	0.23 65	0.34 176	0.30 168	0.19 68	0.34 110	0.25 193	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.11 149

IGEV++	0.24 123	0.17 162	0.31 140	0.38 292	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 267	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.13 265

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 280	0.27 519	0.45 382	0.36 224	0.25 359	0.48 392	0.30 281	0.58 268	0.90 537	0.42 270	0.36 196	0.30 168	0.29 228	0.49 267	0.30 298	0.16 340	0.14 438	0.18 384	0.15 334	0.18 422	0.15 352

plain	0.31 240	0.20 306	0.50 461	0.39 325	0.29 499	0.27 121	0.30 281	0.44 168	0.35 176	0.31 173	0.66 339	0.30 168	0.31 264	0.65 443	0.31 307	0.17 399	0.13 396	0.20 467	0.15 334	0.17 390	0.12 212

CREStereo++_RVC	0.32 248	0.15 75	0.23 8	0.31 58	0.24 324	0.27 121	0.22 103	0.46 183	0.88 518	0.46 291	0.80 412	0.30 168	0.26 176	0.36 125	0.33 331	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.51 715	0.13 165	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	0.29 213	0.14 28	0.31 140	0.35 190	0.17 46	0.46 383	0.27 221	0.69 369	0.57 334	0.35 211	0.42 224	0.31 178	0.35 308	0.35 121	0.27 244	0.14 195	0.12 319	0.13 122	0.12 206	0.11 38	0.10 67

AEACV	0.27 188	0.17 162	0.31 140	0.34 141	0.45 652	0.26 103	0.28 251	0.37 89	0.32 145	0.30 169	0.46 241	0.31 178	0.37 347	0.36 125	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.13 165	0.11 149

XX-TBD	0.32 248	0.53 665	0.26 49	0.51 608	0.20 160	0.37 292	0.24 158	0.40 121	0.73 413	0.54 330	0.69 352	0.31 178	0.25 155	0.32 81	0.27 244	0.16 340	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.11 149

SE	0.32 248	0.26 501	0.34 210	0.34 141	0.21 195	0.50 399	0.33 352	0.58 268	0.52 309	0.51 312	0.54 290	0.32 181	0.35 308	0.31 68	0.25 193	0.17 399	0.13 396	0.19 432	0.16 373	0.21 508	0.18 450

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 196	0.23 416	1.22 671	0.34 141	0.21 195	0.29 159	0.21 83	0.41 132	0.33 153	0.24 81	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.33 100	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

MM-Stereo_test2	0.30 231	0.18 205	0.39 296	0.40 370	0.24 324	0.42 351	0.42 523	0.63 311	0.41 235	0.37 223	0.35 185	0.32 181	0.26 176	0.53 299	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.15 288	0.10 67

HUF	0.24 123	0.16 109	0.33 185	0.32 86	0.18 78	0.25 92	0.40 496	0.42 141	0.34 163	0.25 95	0.23 58	0.32 181	0.28 209	0.34 110	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.10 67

AIO_test	0.23 97	0.16 109	0.28 87	0.34 141	0.20 160	0.30 181	0.39 483	0.38 99	0.25 71	0.25 95	0.28 124	0.32 181	0.22 114	0.38 143	0.25 193	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

AIO-Stereo	0.25 146	0.18 205	0.34 210	0.37 251	0.18 78	0.28 144	0.30 281	0.48 195	0.27 84	0.29 160	0.30 143	0.32 181	0.17 28	0.52 290	0.23 138	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.10 67

MyStereo07	0.32 248	0.22 394	0.34 210	0.42 456	0.28 468	0.40 324	0.50 577	0.72 401	0.37 203	0.37 223	0.34 176	0.32 181	0.31 264	0.59 381	0.27 244	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.16 403

ff7	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

ffff	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

11t	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

ProNet	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.35 190	0.24 324	0.32 221	0.43 532	0.57 259	0.37 203	0.33 195	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.57 340	0.26 223	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.13 265

ccc-4	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

IPLG	0.39 369	0.20 306	0.59 516	0.40 370	0.24 324	0.54 425	0.27 221	0.75 425	0.63 356	0.84 527	0.81 419	0.32 181	0.32 270	0.60 387	0.45 481	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.12 212

CREStereo	0.28 196	0.15 75	0.24 18	0.27 3	0.17 46	0.37 292	0.25 171	0.51 217	0.72 406	0.42 270	0.51 268	0.32 181	0.26 176	0.38 143	0.25 193	0.16 340	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149
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	0.26 165	0.19 253	0.35 227	0.35 190	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.39 107	0.34 163	0.37 223	0.30 143	0.33 195	0.24 142	0.53 299	0.24 159	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.12 206	0.12 111	0.11 149

MoCha-V2	0.25 146	0.15 75	0.29 98	0.40 370	0.18 78	0.27 121	0.26 197	0.49 201	0.27 84	0.36 216	0.27 110	0.33 195	0.35 308	0.49 267	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.11 149

anonymousdsp	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.35 398	0.63 311	0.35 176	0.39 248	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 381	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

IGEV-Stereo	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.35 398	0.63 311	0.35 176	0.39 248	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 381	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-32k	0.23 97	0.15 75	0.32 164	0.36 224	0.18 78	0.38 305	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 308	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 97	0.15 75	0.32 164	0.36 224	0.18 78	0.38 305	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 308	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

Selective-IGEV-i32	0.24 123	0.18 205	0.35 227	0.35 190	0.19 112	0.27 121	0.25 171	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 363	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

WQFJX1	0.33 268	0.19 253	0.34 210	0.41 408	0.28 468	0.53 418	0.33 352	0.51 217	0.50 300	0.39 248	0.36 196	0.34 199	0.31 264	0.69 480	0.39 422	0.15 279	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.14 317

WQFJX	0.32 248	0.18 205	0.33 185	0.39 325	0.27 443	0.60 478	0.30 281	0.53 239	0.47 281	0.39 248	0.38 207	0.34 199	0.33 289	0.61 397	0.40 430	0.14 195	0.17 528	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.14 317

NLCSM	0.34 280	0.21 353	0.34 210	0.44 500	0.29 499	0.54 425	0.36 421	0.52 227	0.47 281	0.46 291	0.37 203	0.34 199	0.34 302	0.71 493	0.41 436	0.16 340	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.17 390	0.16 403

AIO_rvc	0.23 97	0.16 109	0.32 164	0.34 141	0.19 112	0.26 103	0.33 352	0.40 121	0.22 33	0.26 110	0.24 75	0.34 199	0.15 9	0.51 283	0.24 159	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

mms	0.26 165	0.21 353	0.33 185	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.33 352	0.40 121	0.32 145	0.28 145	0.34 176	0.34 199	0.20 85	0.45 221	0.26 223	0.12 65	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.11 149

Pointernet	0.27 188	0.14 28	0.33 185	0.35 190	0.23 285	0.35 262	0.21 83	0.72 401	0.38 213	0.39 248	0.36 196	0.34 199	0.25 155	0.36 125	0.25 193	0.15 279	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

trnet	0.27 188	0.14 28	0.23 8	0.28 8	0.15 11	0.37 292	0.23 137	0.52 227	0.72 406	0.42 270	0.51 268	0.34 199	0.26 176	0.39 151	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

ACVNet-DCA	0.35 299	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.85 467	0.54 317	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.18 422	0.17 429

1test111	0.36 318	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.85 467	0.54 317	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.55 315	0.45 481	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.18 422	0.17 429

cc1	0.37 335	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.67 350	1.06 617	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.16 347	0.15 352

Selective-IGEV	0.24 123	0.18 205	0.35 227	0.35 190	0.19 112	0.27 121	0.25 171	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 363	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

test_xeample3	0.29 213	0.21 353	0.41 321	0.35 190	0.26 407	0.35 262	0.32 340	0.56 250	0.36 186	0.43 274	0.32 161	0.34 199	0.28 209	0.54 306	0.23 138	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.13 265

FlowAnything_test	0.29 213	0.19 253	0.39 296	0.47 555	0.26 407	0.46 383	0.25 171	0.43 160	0.31 131	0.29 160	0.26 101	0.35 214	0.26 176	0.40 163	0.37 404	0.21 519	0.15 471	0.22 526	0.26 623	0.16 347	0.16 403

DVStereo	0.30 231	0.15 75	0.34 210	0.33 108	0.20 160	0.53 418	0.25 171	0.56 250	0.43 251	0.56 337	0.50 258	0.35 214	0.29 228	0.49 267	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

castereo++	0.26 165	0.16 109	0.26 49	0.33 108	0.19 112	0.75 559	0.20 54	0.37 89	0.47 281	0.23 65	0.23 58	0.35 214	0.28 209	0.39 151	0.19 17	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GIP-stereo	0.24 123	0.18 205	0.30 116	0.37 251	0.24 324	0.26 103	0.20 54	0.46 183	0.36 186	0.24 81	0.39 212	0.35 214	0.20 85	0.31 68	0.21 69	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

ours_stereo	0.26 165	0.21 353	0.33 185	0.38 292	0.23 285	0.30 181	0.33 352	0.42 141	0.38 213	0.26 110	0.34 176	0.35 214	0.23 130	0.47 250	0.27 244	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.10 67

IGEVStereo-DCA	0.29 213	0.22 394	0.38 274	0.35 190	0.27 443	0.37 292	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.12 206	0.13 165	0.15 352

rrr	0.29 213	0.22 394	0.41 321	0.35 190	0.27 443	0.37 292	0.32 340	0.52 227	0.42 246	0.38 235	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.14 317

tt1	0.36 318	0.24 458	0.32 164	0.41 408	0.22 230	0.54 425	0.38 461	0.68 360	1.04 607	0.41 264	0.46 241	0.35 214	0.45 406	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.16 347	0.16 403

sAnonymous2	0.40 381	0.39 615	0.85 619	0.48 563	0.37 599	0.40 324	0.46 549	0.57 259	0.52 309	0.38 235	0.46 241	0.35 214	0.42 384	0.43 203	0.30 298	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.17 434	0.57 700	0.44 681

CroCo_RVC	0.40 381	0.39 615	0.85 619	0.48 563	0.37 599	0.40 324	0.46 549	0.57 259	0.52 309	0.38 235	0.46 241	0.35 214	0.42 384	0.43 203	0.30 298	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.17 434	0.57 700	0.44 681

HLf8	0.33 268	0.17 162	0.39 296	0.30 27	0.22 230	0.43 356	0.27 221	0.71 394	0.67 378	0.44 278	0.60 313	0.36 224	0.30 247	0.58 363	0.35 367	0.18 435	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.18 450

TestStereo_HLe17	0.34 280	0.17 162	0.46 399	0.32 86	0.21 195	0.42 351	0.31 309	0.70 385	0.66 373	0.46 291	0.68 348	0.36 224	0.30 247	0.61 397	0.36 385	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.13 255	0.15 288	0.15 352

MIF-Stereo (partial)	0.31 240	0.18 205	0.37 260	0.41 408	0.31 542	0.28 144	0.23 137	0.47 187	0.42 246	0.31 173	0.63 323	0.36 224	0.35 308	0.57 340	0.31 307	0.17 399	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.18 422	0.14 317

EAI-Stereo	0.34 280	0.19 253	0.44 369	0.39 325	0.21 195	0.31 201	0.30 281	1.15 604	0.30 120	0.49 303	0.75 376	0.36 224	0.28 209	0.62 407	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.13 165	0.12 212

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 146	0.14 28	0.30 116	0.34 141	0.21 195	0.44 365	0.25 171	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.35 185	0.37 228	0.35 308	0.28 21	0.26 223	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.11 38	0.09 6

SCV_C0	0.26 165	0.18 205	0.34 210	0.35 190	0.24 324	0.23 58	0.28 251	0.51 217	0.36 186	0.31 173	0.36 196	0.37 228	0.20 85	0.57 340	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

SCV	0.26 165	0.19 253	0.33 185	0.35 190	0.21 195	0.27 121	0.34 371	0.56 250	0.28 99	0.24 81	0.28 124	0.37 228	0.23 130	0.49 267	0.22 96	0.18 435	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.15 288	0.11 149

AIO-test2	0.39 369	0.21 353	0.41 321	0.47 555	0.25 359	0.45 377	0.35 398	0.77 435	1.27 668	0.36 216	0.87 459	0.37 228	0.30 247	0.47 250	0.27 244	0.15 279	0.13 396	0.21 510	0.23 582	0.15 288	0.13 265

castereo	0.28 196	0.16 109	0.32 164	0.35 190	0.21 195	0.40 324	0.42 523	0.50 213	0.66 373	0.26 110	0.41 221	0.37 228	0.36 337	0.33 100	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

RSM++	0.25 146	0.18 205	0.34 210	0.36 224	0.20 160	0.28 144	0.30 281	0.51 217	0.32 145	0.25 95	0.22 50	0.37 228	0.21 99	0.50 275	0.24 159	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.10 67

iRaftStereo_RVC	0.32 248	0.19 253	0.37 260	0.39 325	0.22 230	0.31 201	0.29 260	0.68 360	0.51 306	0.49 303	0.66 339	0.37 228	0.23 130	0.45 221	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.17 434	0.15 288	0.12 212

TANstereo	0.30 231	0.15 75	0.31 140	0.30 27	0.17 46	0.55 432	0.23 137	0.44 168	0.55 324	0.59 345	0.68 348	0.37 228	0.26 176	0.35 121	0.27 244	0.15 279	0.16 507	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 317

GMStereo	0.39 369	0.37 597	0.54 494	0.40 370	0.26 407	0.42 351	0.36 421	0.59 275	1.04 607	0.55 334	0.51 268	0.37 228	0.35 308	0.54 306	0.41 436	0.19 470	0.13 396	0.16 278	0.17 434	0.24 563	0.18 450
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Anonymus	0.24 123	0.14 28	0.29 98	0.37 251	0.23 285	0.30 181	0.22 103	0.39 107	0.32 145	0.23 65	0.20 26	0.38 237	0.26 176	0.45 221	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.13 255	0.12 111	0.13 265

PhaseNet	0.25 146	0.16 109	0.31 140	0.35 190	0.22 230	0.33 233	0.22 103	0.45 175	0.33 153	0.21 37	0.28 124	0.38 237	0.23 130	0.42 189	0.28 267	0.13 128	0.10 99	0.15 236	0.15 334	0.13 165	0.12 212

WQFJA1	0.32 248	0.19 253	0.34 210	0.39 325	0.26 407	0.62 489	0.30 281	0.56 250	0.47 281	0.37 223	0.39 212	0.38 237	0.33 289	0.50 275	0.42 444	0.14 195	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

NLMM	0.32 248	0.19 253	0.34 210	0.39 325	0.26 407	0.62 489	0.30 281	0.56 250	0.47 281	0.37 223	0.39 212	0.38 237	0.33 289	0.49 267	0.42 444	0.14 195	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

Zero-FE251	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.20 160	0.44 365	0.19 34	0.37 89	0.25 71	0.27 130	0.29 138	0.38 237	0.24 142	0.32 81	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

xyz-stereo-finetune	0.33 268	0.18 205	0.36 243	0.33 108	0.18 78	0.57 453	0.31 309	0.58 268	0.69 392	0.45 283	0.54 290	0.38 237	0.33 289	0.56 328	0.36 385	0.12 65	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.12 212

MM-Stereo_test1	0.33 268	0.19 253	0.36 243	0.41 408	0.23 285	0.36 278	0.45 545	0.58 268	0.54 317	0.60 349	0.50 258	0.38 237	0.37 347	0.60 387	0.26 223	0.15 279	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.12 212

tt45	0.27 188	0.17 162	0.34 210	0.35 190	0.23 285	0.38 305	0.28 251	0.46 183	0.28 99	0.40 257	0.27 110	0.38 237	0.25 155	0.57 340	0.26 223	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.12 111	0.14 317

sCroCo_RVC	0.35 299	0.28 533	0.69 570	0.51 608	0.39 615	0.41 344	0.31 309	0.49 201	0.45 268	0.31 173	0.48 250	0.38 237	0.32 270	0.46 240	0.32 317	0.21 519	0.22 606	0.19 432	0.19 497	0.21 508	0.20 511

S	0.40 381	0.20 306	0.35 227	0.39 325	0.24 324	0.71 542	0.42 523	0.62 301	0.61 341	0.60 349	0.97 513	0.39 246	0.46 413	0.42 189	0.32 317	0.30 633	0.17 528	0.31 638	0.31 654	0.18 422	0.13 265

quiztm	0.29 213	0.19 253	0.35 227	0.40 370	0.23 285	0.27 121	0.33 352	0.63 311	0.39 226	0.45 283	0.60 313	0.39 246	0.18 46	0.40 163	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

DA	0.29 213	0.17 162	0.31 140	0.40 370	0.20 160	0.74 553	0.33 352	0.47 187	0.44 259	0.34 199	0.39 212	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 159	0.15 279	0.11 246	0.16 278	0.11 164	0.15 288	0.10 67

GGEV	0.29 213	0.17 162	0.31 140	0.40 370	0.20 160	0.74 553	0.33 352	0.47 187	0.44 259	0.34 199	0.39 212	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 159	0.15 279	0.11 246	0.16 278	0.11 164	0.15 288	0.10 67

999	0.27 188	0.16 109	0.35 227	0.36 224	0.24 324	0.31 201	0.27 221	0.49 201	0.38 213	0.26 110	0.30 143	0.39 246	0.23 130	0.63 421	0.25 193	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.14 317

fffy	0.28 196	0.21 353	0.34 210	0.37 251	0.23 285	0.33 233	0.29 260	0.51 217	0.41 235	0.32 188	0.37 203	0.39 246	0.27 192	0.50 275	0.27 244	0.12 65	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.11 149

WCG-NET	0.28 196	0.15 75	0.33 185	0.33 108	0.19 112	0.33 233	0.27 221	0.39 107	0.80 468	0.46 291	0.49 254	0.39 246	0.25 155	0.40 163	0.25 193	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.10 67

rvit_stereo_0081	0.32 248	0.24 458	0.47 413	0.43 479	0.26 407	0.30 181	0.37 439	0.42 141	0.55 324	0.36 216	0.40 218	0.39 246	0.35 308	0.43 203	0.33 331	0.22 547	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.19 461	0.13 265

rvit_stereo_0082	0.32 248	0.24 458	0.47 413	0.43 479	0.26 407	0.30 181	0.37 439	0.42 141	0.55 324	0.36 216	0.40 218	0.39 246	0.35 308	0.43 203	0.33 331	0.22 547	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.19 461	0.13 265

RSM	0.25 146	0.18 205	0.33 185	0.36 224	0.20 160	0.27 121	0.34 371	0.51 217	0.27 84	0.26 110	0.23 58	0.39 246	0.21 99	0.56 328	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

CASnet	0.30 231	0.20 306	0.33 185	0.41 408	0.16 32	0.26 103	0.24 158	0.52 227	0.53 313	0.52 321	0.54 290	0.39 246	0.24 142	0.40 163	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.22 526	0.18 464	0.18 422	0.11 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 196	0.19 253	0.40 310	0.38 292	0.19 112	0.38 305	0.23 137	0.57 259	0.41 235	0.45 283	0.49 254	0.39 246	0.27 192	0.33 100	0.23 138	0.14 195	0.12 319	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.11 149

raft_robust	0.41 394	0.23 416	0.36 243	0.42 456	0.21 195	0.40 324	0.33 352	0.79 445	0.98 577	0.79 483	0.87 459	0.39 246	0.33 289	0.84 568	0.29 290	0.13 128	0.12 319	0.16 278	0.17 434	0.15 288	0.12 212

PMTNet	0.32 248	0.16 109	0.24 18	0.29 14	0.18 78	0.45 377	0.22 103	0.56 250	0.63 356	0.46 291	0.54 290	0.39 246	0.34 302	0.48 261	0.24 159	0.75 722	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149

ManiGeoR	0.33 268	0.17 162	0.43 357	0.31 58	0.22 230	0.40 324	0.27 221	0.73 412	0.49 293	0.40 257	0.63 323	0.40 260	0.32 270	0.62 407	0.41 436	0.16 340	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.16 403

HLf10	0.33 268	0.17 162	0.43 357	0.31 58	0.22 230	0.40 324	0.27 221	0.73 412	0.49 293	0.40 257	0.63 323	0.40 260	0.32 270	0.62 407	0.41 436	0.16 340	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.16 403

GGDA	0.32 248	0.18 205	0.32 164	0.31 58	0.21 195	0.31 201	0.26 197	0.59 275	0.66 373	0.50 307	0.68 348	0.40 260	0.36 337	0.55 315	0.35 367	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.12 206	0.15 288	0.15 352

Foundation-i1c-attn	0.23 97	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 11	0.35 262	0.27 221	0.45 175	0.28 99	0.28 145	0.34 176	0.40 260	0.30 247	0.33 100	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 123	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 11	0.40 324	0.26 197	0.48 195	0.25 71	0.31 173	0.33 164	0.40 260	0.30 247	0.35 121	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 123	0.13 5	0.23 8	0.28 8	0.15 11	0.40 324	0.29 260	0.49 201	0.25 71	0.33 195	0.35 185	0.40 260	0.30 247	0.34 110	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

rvit_stereo_0081_aga	0.31 240	0.28 533	0.44 369	0.42 456	0.29 499	0.34 251	0.31 309	0.44 168	0.40 231	0.39 248	0.44 232	0.40 260	0.32 270	0.42 189	0.29 290	0.23 565	0.17 528	0.19 432	0.16 373	0.20 482	0.15 352

rvit_stereo_0080	0.31 240	0.25 484	0.40 310	0.39 325	0.28 468	0.27 121	0.46 549	0.49 201	0.44 259	0.35 211	0.42 224	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 331	0.22 547	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.22 533	0.15 352

MGS-Stereo	0.28 196	0.19 253	0.40 310	0.36 224	0.23 285	0.37 292	0.30 281	0.39 107	0.44 259	0.31 173	0.51 268	0.40 260	0.24 142	0.43 203	0.26 223	0.15 279	0.12 319	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.13 265

whm_eth	0.31 240	0.25 484	0.40 310	0.39 325	0.28 468	0.27 121	0.46 549	0.49 201	0.44 259	0.35 211	0.42 224	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 331	0.22 547	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.22 533	0.15 352

DCANet-4	0.36 318	0.20 306	0.48 434	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.66 340	0.92 549	0.69 423	0.78 398	0.40 260	0.47 419	0.45 221	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

MIPNet	0.37 335	0.21 353	0.59 516	0.39 325	0.25 359	0.50 399	0.28 251	0.77 435	0.70 393	0.65 391	0.60 313	0.40 260	0.49 429	0.44 216	0.37 404	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.13 265

TestStereo_HL2	0.33 268	0.18 205	0.33 185	0.31 58	0.22 230	0.32 221	0.25 171	0.58 268	0.61 341	0.54 330	0.68 348	0.41 272	0.36 337	0.57 340	0.36 385	0.16 340	0.11 246	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.16 403

water-stereo	0.28 196	0.14 28	0.29 98	0.35 190	0.19 112	0.36 278	0.23 137	0.62 301	0.38 213	0.39 248	0.62 322	0.41 272	0.35 308	0.28 21	0.27 244	0.14 195	0.13 396	0.13 122	0.12 206	0.12 111	0.10 67

MM-Stereo_test3	0.34 280	0.19 253	0.31 140	0.41 408	0.25 359	0.35 262	0.44 542	0.72 401	0.92 549	0.46 291	0.52 281	0.41 272	0.29 228	0.44 216	0.28 267	0.16 340	0.15 471	0.17 328	0.13 255	0.14 219	0.13 265

HART	0.29 213	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.21 195	0.32 221	0.26 197	0.62 301	0.31 131	0.33 195	0.65 332	0.41 272	0.22 114	0.55 315	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.11 164	0.15 288	0.11 149

rvit_stereo_ft	0.33 268	0.25 484	0.47 413	0.52 624	0.32 559	0.33 233	0.47 557	0.49 201	0.50 300	0.34 199	0.41 221	0.41 272	0.32 270	0.48 261	0.34 348	0.22 547	0.14 438	0.19 432	0.18 464	0.19 461	0.14 317

MaDis-Stereo	0.26 165	0.18 205	0.36 243	0.36 224	0.26 407	0.27 121	0.27 221	0.43 160	0.35 176	0.27 130	0.26 101	0.41 272	0.28 209	0.40 163	0.28 267	0.16 340	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.12 212

LoS	0.29 213	0.15 75	0.30 116	0.29 14	0.18 78	0.33 233	0.29 260	0.51 217	0.72 406	0.34 199	0.52 281	0.41 272	0.28 209	0.47 250	0.28 267	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.11 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.34 141	0.20 160	0.35 262	0.20 54	0.52 227	0.36 186	0.28 145	0.27 110	0.41 272	0.18 46	0.45 221	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.16 278	0.14 299	0.13 165	0.11 149

MC-Stereo	0.28 196	0.17 162	0.32 164	0.38 292	0.20 160	0.26 103	0.26 197	0.49 201	0.37 203	0.37 223	0.61 318	0.41 272	0.31 264	0.55 315	0.25 193	0.13 128	0.09 28	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.11 149

RAFT+CT+SA	0.39 369	0.23 416	0.36 243	0.51 608	0.27 443	0.29 159	0.46 549	0.75 425	0.80 468	0.51 312	0.89 471	0.41 272	0.40 372	0.78 540	0.32 317	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.18 464	0.15 288	0.14 317

GLC_STEREO	0.29 213	0.19 253	0.27 64	0.44 500	0.19 112	0.31 201	0.26 197	0.47 187	0.43 251	0.37 223	0.47 247	0.41 272	0.23 130	0.50 275	0.34 348	0.14 195	0.18 553	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.13 265

VMStereo-Base	0.28 196	0.16 109	0.27 64	0.30 27	0.17 46	0.30 181	0.27 221	0.50 213	0.65 369	0.32 188	0.47 247	0.42 283	0.24 142	0.41 175	0.27 244	0.15 279	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 317

tg	0.33 268	0.18 205	0.37 260	0.39 325	0.22 230	0.38 305	0.26 197	0.70 385	0.56 332	0.47 298	0.65 332	0.42 283	0.24 142	0.55 315	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.17 434	0.14 219	0.11 149

rvit_stereo_0083	0.34 280	0.24 458	0.50 461	0.44 500	0.27 443	0.34 251	0.35 398	0.45 175	0.62 345	0.37 223	0.47 247	0.42 283	0.35 308	0.40 163	0.36 385	0.22 547	0.20 588	0.20 467	0.17 434	0.20 482	0.14 317

4D-IteraStereo	0.33 268	0.18 205	0.40 310	0.40 370	0.24 324	0.32 221	0.27 221	0.58 268	0.72 406	0.65 391	0.54 290	0.42 283	0.23 130	0.45 221	0.28 267	0.14 195	0.09 28	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.11 149

fff	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

dd	0.43 412	0.38 607	0.55 500	0.44 500	0.25 359	0.47 389	0.38 461	0.70 385	1.05 611	0.59 345	0.65 332	0.42 283	0.39 366	0.66 452	0.50 508	0.24 578	0.15 471	0.21 510	0.15 334	0.22 533	0.18 450

CroCo-Stereo	0.26 165	0.22 394	0.36 243	0.48 563	0.22 230	0.20 32	0.29 260	0.51 217	0.44 259	0.28 145	0.23 58	0.42 283	0.26 176	0.29 34	0.26 223	0.15 279	0.13 396	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212
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	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

cscssc	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

SME	0.40 381	0.20 306	0.35 227	0.36 224	0.19 112	0.79 574	0.31 309	0.79 445	0.73 413	0.56 337	0.77 386	0.43 292	0.51 444	0.57 340	0.36 385	0.16 340	0.17 528	0.19 432	0.19 497	0.18 422	0.16 403

HLF11	0.34 280	0.17 162	0.42 342	0.30 27	0.23 285	0.36 278	0.22 103	0.69 369	0.48 289	0.49 303	0.66 339	0.43 292	0.37 347	0.70 487	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.17 429

DLNR-FE	20.05 774	36.38 782	38.08 779	170.06 799	60.08 791	0.23 58	0.20 54	14.13 771	0.36 186	0.44 278	0.66 339	0.43 292	0.21 99	0.63 421	0.28 267	5.38 765	0.10 99	0.15 236	0.11 164	73.09 798	0.11 149

xyz-stereo-finetune2	0.36 318	0.19 253	0.38 274	0.32 86	0.19 112	0.82 593	0.29 260	0.52 227	0.32 145	0.51 312	0.78 398	0.43 292	0.45 406	0.69 480	0.44 472	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.13 265

GCAP-BAT	0.28 196	0.15 75	0.42 342	0.33 108	0.21 195	0.25 92	0.25 171	0.45 175	0.54 317	0.34 199	0.42 224	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 159	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.11 38	0.12 212

DLNR_Zeroshot_test	20.09 775	36.28 781	38.04 778	169.85 798	61.80 792	0.23 58	0.20 54	13.88 770	0.37 203	0.44 278	0.66 339	0.43 292	0.21 99	0.62 407	0.28 267	5.46 766	0.10 99	0.15 236	0.11 164	72.60 797	0.11 149

GCAPDPT-zeroshot	0.28 196	0.15 75	0.42 342	0.33 108	0.21 195	0.25 92	0.25 171	0.45 175	0.54 317	0.34 199	0.42 224	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 159	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.11 38	0.12 212

ADStereo(finetuned)	0.37 335	0.16 109	0.49 447	0.34 141	0.19 112	0.30 181	0.30 281	0.68 360	0.91 544	0.70 429	0.77 386	0.43 292	0.69 561	0.45 221	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

test_4	0.36 318	0.18 205	0.31 140	0.44 500	0.25 359	0.20 32	0.34 371	0.56 250	0.41 235	0.59 345	1.45 658	0.43 292	0.25 155	0.63 421	0.28 267	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.19 497	0.15 288	0.11 149

s12784h	0.36 318	0.15 75	0.24 18	0.34 141	0.15 11	0.77 566	0.29 260	0.80 449	0.83 486	0.56 337	0.57 305	0.43 292	0.40 372	0.57 340	0.33 331	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.09 15	0.14 219	0.09 6

DCANet	0.36 318	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.30 181	0.30 281	0.68 360	0.91 544	0.70 429	0.77 386	0.43 292	0.57 482	0.45 221	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

S0	0.37 335	0.18 205	0.33 185	0.40 370	0.21 195	0.79 574	0.56 616	0.63 311	0.45 268	0.53 324	0.61 318	0.44 303	0.36 337	0.45 221	0.31 307	0.22 547	0.21 598	0.26 596	0.22 565	0.16 347	0.12 212

Foundation-i1	0.26 165	0.14 28	0.25 33	0.33 108	0.21 195	0.39 318	0.26 197	0.60 288	0.38 213	0.35 211	0.38 207	0.44 303	0.29 228	0.32 81	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

IPLGR	0.39 369	0.21 353	0.63 538	0.39 325	0.22 230	0.49 397	0.29 260	0.76 432	0.74 423	0.78 478	0.77 386	0.44 303	0.42 384	0.47 250	0.38 414	0.13 128	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.15 288	0.13 265

AIO-test1	0.38 352	0.18 205	0.38 274	0.50 592	0.24 324	0.46 383	0.30 281	0.70 385	1.19 648	0.40 257	0.71 359	0.45 306	0.29 228	0.53 299	0.27 244	0.15 279	0.13 396	0.19 432	0.21 547	0.13 165	0.17 429

IPLGR_C	0.40 381	0.21 353	0.64 543	0.45 525	0.33 571	0.52 410	0.34 371	0.66 340	0.62 345	0.82 508	0.92 482	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.46 492	0.17 399	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

ACRE	0.40 381	0.21 353	0.65 549	0.45 525	0.33 571	0.51 404	0.33 352	0.66 340	0.63 356	0.80 486	0.92 482	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.45 481	0.16 340	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

RAFT-345	0.40 381	0.18 205	0.40 310	0.38 292	0.22 230	0.33 233	0.26 197	0.61 296	0.51 306	0.74 458	1.79 682	0.45 306	0.33 289	0.66 452	0.36 385	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.14 299	0.13 165	0.13 265

rafts_anoy	0.37 335	0.21 353	0.36 243	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.33 352	0.67 350	0.90 537	0.58 343	0.66 339	0.45 306	0.33 289	0.47 250	0.39 422	0.16 340	0.11 246	0.21 510	0.23 582	0.17 390	0.14 317

Anonymous3	0.46 442	0.34 579	0.86 624	0.50 592	0.37 599	0.81 585	0.50 577	0.72 401	0.65 369	0.51 312	0.65 332	0.45 306	0.45 406	0.64 436	0.38 414	0.24 578	0.24 626	0.22 526	0.21 547	0.23 550	0.23 561

raftrobust	0.34 280	0.19 253	0.36 243	0.41 408	0.27 443	0.30 181	0.25 171	0.71 394	0.63 356	0.58 343	0.55 300	0.45 306	0.46 413	0.51 283	0.29 290	0.16 340	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.13 265

TestStereo-Hl	0.34 280	0.20 306	0.32 164	0.32 86	0.22 230	0.32 221	0.27 221	0.64 326	0.59 337	0.50 307	0.67 345	0.46 313	0.45 406	0.60 387	0.34 348	0.14 195	0.11 246	0.13 122	0.13 255	0.15 288	0.15 352

CroCo-Stereo Lap2	0.28 196	0.24 458	0.39 296	0.50 592	0.29 499	0.20 32	0.31 309	0.49 201	0.38 213	0.24 81	0.27 110	0.46 313	0.31 264	0.39 151	0.30 298	0.14 195	0.15 471	0.16 278	0.13 255	0.16 347	0.15 352

CIPLG	0.41 394	0.21 353	0.63 538	0.45 525	0.33 571	0.52 410	0.33 352	0.65 329	0.60 340	0.82 508	0.96 500	0.46 313	0.32 270	0.55 315	0.44 472	0.16 340	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

EE1	0.28 196	0.15 75	0.35 227	0.36 224	0.24 324	0.18 22	0.26 197	0.59 275	0.38 213	0.34 199	0.35 185	0.47 316	0.35 308	0.54 306	0.22 96	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.12 212

FACV-RUCA	0.43 412	0.28 533	0.47 413	0.45 525	0.33 571	0.58 459	0.34 371	0.82 455	0.73 413	0.57 341	0.84 437	0.47 316	0.50 439	0.54 306	0.39 422	0.22 547	0.15 471	0.35 655	0.16 373	0.28 595	0.21 531

RCA-Stereo	0.35 299	0.17 162	0.34 210	0.38 292	0.22 230	0.31 201	0.34 371	0.68 360	1.24 657	0.45 283	0.65 332	0.47 316	0.43 390	0.38 143	0.27 244	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.11 149

AnonymousM	0.41 394	0.81 703	0.29 98	0.34 141	0.22 230	0.28 144	0.38 461	0.53 239	0.41 235	0.70 429	0.49 254	0.47 316	0.27 192	0.41 175	0.31 307	0.15 279	0.12 319	1.51 732	0.26 623	0.12 111	0.10 67

TestStereo	0.38 352	0.31 560	0.40 310	0.45 525	0.20 160	0.40 324	0.37 439	0.66 340	0.65 369	0.53 324	0.78 398	0.47 316	0.40 372	0.55 315	0.37 404	0.18 435	0.13 396	0.20 467	0.15 334	0.22 533	0.13 265

GES	0.44 420	0.23 416	0.57 510	0.40 370	0.30 518	0.59 471	0.36 421	0.96 517	0.68 385	0.74 458	0.83 431	0.47 316	0.48 424	0.67 463	0.43 454	0.22 547	0.16 507	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.23 561

Weightmod_eth	0.31 240	0.19 253	0.31 140	0.35 190	0.18 78	0.45 377	0.35 398	0.62 301	0.39 226	0.44 278	0.39 212	0.48 322	0.41 381	0.45 221	0.23 138	0.17 399	0.16 507	0.15 236	0.14 299	0.15 288	0.09 6

Weightmod	0.32 248	0.18 205	0.30 116	0.34 141	0.19 112	0.54 425	0.34 371	0.56 250	0.50 300	0.41 264	0.52 281	0.48 322	0.33 289	0.46 240	0.29 290	0.15 279	0.23 616	0.16 278	0.15 334	0.14 219	0.11 149

DFGA-Net	0.45 431	0.29 545	0.80 615	0.42 456	0.32 559	0.53 418	0.35 398	0.78 441	0.89 534	0.66 404	0.75 376	0.48 322	0.39 366	0.74 514	0.60 552	0.15 279	0.13 396	0.19 432	0.18 464	0.20 482	0.17 429

WCG-NET（raft）	0.31 240	0.15 75	0.36 243	0.32 86	0.19 112	0.35 262	0.27 221	0.51 217	0.78 457	0.45 283	0.55 300	0.48 322	0.27 192	0.54 306	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.12 111	0.11 149

TestStereo1	0.43 412	0.23 416	0.41 321	0.51 608	0.24 324	0.34 251	0.40 496	0.77 435	0.90 537	0.68 415	0.96 500	0.48 322	0.46 413	0.91 599	0.32 317	0.16 340	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.13 265

SA-5K	0.43 412	0.23 416	0.41 321	0.51 608	0.24 324	0.34 251	0.40 496	0.77 435	0.90 537	0.68 415	0.96 500	0.48 322	0.46 413	0.91 599	0.32 317	0.16 340	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.13 265

SA	0.44 420	0.25 484	0.46 399	0.46 547	0.24 324	0.43 356	0.36 421	0.75 425	0.96 570	0.59 345	1.03 540	0.48 322	0.52 448	0.94 615	0.32 317	0.16 340	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.15 288	0.13 265

DN-CSS_ROB	0.43 412	0.26 501	0.62 528	0.40 370	0.29 499	0.44 365	0.27 221	0.77 435	0.75 428	0.72 447	1.09 567	0.48 322	0.43 390	0.69 480	0.37 404	0.15 279	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.18 422	0.16 403

SMOE	0.36 318	0.20 306	0.35 227	0.36 224	0.17 46	0.63 501	0.41 512	0.65 329	0.55 324	0.54 330	0.72 360	0.49 330	0.38 353	0.40 163	0.30 298	0.19 470	0.12 319	0.28 618	0.15 334	0.19 461	0.14 317

RT-Monster	0.32 248	0.17 162	0.30 116	0.34 141	0.26 407	0.38 305	0.20 54	0.56 250	0.76 437	0.61 357	0.64 329	0.49 330	0.28 209	0.41 175	0.30 298	0.14 195	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.13 265

Lsterematch	0.38 352	0.17 162	0.38 274	0.37 251	0.20 160	0.42 351	0.27 221	0.57 259	0.71 404	0.66 404	1.02 535	0.49 330	0.40 372	0.57 340	0.43 454	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.14 317

FSD					0.46 660	0.48 392	0.52 596	0.53 239	0.48 289	0.48 301	0.48 250	0.49 330	0.48 424	0.51 283	0.49 506	0.45 694	0.42 709	0.47 688	0.46 698	0.46 676

Occ-G	0.26 165	0.14 28	0.28 87	0.34 141	0.20 160	0.27 121	0.34 371	0.41 132	0.31 131	0.29 160	0.43 230	0.49 330	0.25 155	0.47 250	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.12 212

EKT-Stereo	0.35 299	0.23 416	0.39 296	0.43 479	0.29 499	0.38 305	0.31 309	0.69 369	0.64 364	0.45 283	0.63 323	0.49 330	0.27 192	0.56 328	0.33 331	0.18 435	0.14 438	0.18 384	0.15 334	0.16 347	0.16 403

DF	0.26 165	0.15 75	0.38 274	0.35 190	0.19 112	0.26 103	0.26 197	0.42 141	0.27 84	0.29 160	0.49 254	0.50 336	0.22 114	0.48 261	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

DN	0.30 231	0.17 162	0.33 185	0.37 251	0.26 407	0.35 262	0.27 221	0.54 242	0.55 324	0.32 188	0.42 224	0.50 336	0.23 130	0.39 151	0.22 96	0.21 519	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.18 450

rvit_0105_6	0.38 352	0.28 533	0.64 543	0.50 592	0.30 518	0.39 318	0.38 461	0.51 217	0.67 378	0.40 257	0.45 236	0.50 336	0.41 381	0.54 306	0.36 385	0.27 608	0.26 641	0.24 564	0.21 547	0.22 533	0.16 403

anonymousdsp2	0.35 299	0.20 306	0.43 357	0.37 251	0.24 324	0.48 392	0.31 309	0.86 471	0.65 369	0.55 334	0.50 258	0.50 336	0.34 302	0.56 328	0.31 307	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.16 347	0.14 317

DRaft	0.49 489	0.17 162	0.47 413	0.37 251	0.25 359	0.58 459	0.40 496	0.65 329	0.85 499	1.02 624	1.75 681	0.50 336	0.82 620	0.63 421	0.40 430	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.16 373	0.14 219	0.15 352

raft+_RVC	0.38 352	0.19 253	0.35 227	0.37 251	0.25 359	0.45 377	0.37 439	0.78 441	0.89 534	0.51 312	0.78 398	0.50 336	0.29 228	0.53 299	0.40 430	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.12 212

PStereo	0.50 505	0.75 696	0.42 342	0.37 251	0.28 468	0.55 432	0.46 549	0.54 242	0.88 518	0.53 324	0.33 164	0.51 342	0.51 444	0.78 540	0.67 574	0.51 707	0.25 634	0.30 637	0.27 630	0.59 703	0.49 698

DStereoRT	0.74 617	0.19 253	0.50 461	0.51 608	0.33 571	1.10 649	0.34 371	0.82 455	0.76 437	0.78 478	1.05 550	0.51 342	0.73 585	0.76 525	0.48 503	0.16 340	0.13 396	3.96 769	1.37 754	0.19 461	0.14 317

Reg-Stereo(zero)	0.30 231	0.16 109	0.28 87	0.34 141	0.18 78	0.32 221	0.20 54	0.63 311	0.68 385	0.50 307	0.52 281	0.51 342	0.30 247	0.45 221	0.25 193	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.11 149

model_zeroshot	0.33 268	0.18 205	0.48 434	0.39 325	0.28 468	0.45 377	0.25 171	0.63 311	0.45 268	0.61 357	0.50 258	0.51 342	0.25 155	0.45 221	0.26 223	0.16 340	0.13 396	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.13 265

MyStereo05	0.44 420	0.21 353	0.45 382	0.41 408	0.28 468	0.41 344	0.50 577	0.93 501	1.09 630	0.76 468	0.61 318	0.51 342	0.57 482	0.73 506	0.42 444	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.15 352

RALCasStereoNet	0.36 318	0.21 353	0.37 260	0.42 456	0.26 407	0.35 262	0.38 461	0.63 311	0.64 364	0.50 307	0.72 360	0.51 342	0.29 228	0.59 381	0.36 385	0.16 340	0.14 438	0.15 236	0.13 255	0.17 390	0.16 403

AE-Stereo	0.34 280	0.21 353	0.42 342	0.48 563	0.31 542	0.48 392	0.35 398	0.61 296	0.62 345	0.32 188	0.55 300	0.52 348	0.27 192	0.47 250	0.29 290	0.13 128	0.13 396	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.12 212

TRStereo	0.37 335	0.27 519	0.59 516	0.47 555	0.41 627	0.29 159	0.30 281	0.84 464	0.59 337	0.52 321	0.41 221	0.52 348	0.26 176	0.73 506	0.27 244	0.17 399	0.12 319	0.19 432	0.19 497	0.13 165	0.11 149

HHNet	0.41 394	0.17 162	0.41 321	0.34 141	0.37 599	0.33 233	0.34 371	0.69 369	0.75 428	0.86 539	1.30 630	0.52 348	0.32 270	0.52 290	0.35 367	0.15 279	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.15 288	0.24 570

DIP-Stereo	0.39 369	0.21 353	0.50 461	0.41 408	0.28 468	0.62 489	0.27 221	0.77 435	0.40 231	0.64 382	0.86 451	0.52 348	0.33 289	0.66 452	0.42 444	0.15 279	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.15 352
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	0.36 318	0.21 353	0.42 342	0.35 190	0.22 230	0.62 489	0.29 260	0.69 369	0.43 251	0.60 349	0.53 287	0.53 352	0.48 424	0.56 328	0.40 430	0.18 435	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.17 429

Sa-1000	0.48 471	0.24 458	0.41 321	0.45 525	0.25 359	0.59 471	0.34 371	0.81 453	0.93 556	0.82 508	1.50 662	0.53 352	0.45 406	0.92 602	0.30 298	0.15 279	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.15 288	0.13 265

CRE-IMP	0.36 318	0.23 416	0.49 447	0.42 456	0.24 324	0.41 344	0.21 83	0.57 259	0.41 235	0.65 391	0.72 360	0.53 352	0.37 347	0.61 397	0.38 414	0.17 399	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.21 508	0.18 450

test-1	0.36 318	0.19 253	0.71 579	0.46 547	0.26 407	0.44 365	0.36 421	0.60 288	0.59 337	0.48 301	0.67 345	0.53 352	0.36 337	0.40 163	0.29 290	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.15 288	0.16 403

FE-Mocha	0.32 248	0.19 253	0.50 461	0.38 292	0.27 443	0.30 181	0.20 54	0.71 394	0.36 186	0.65 391	0.56 303	0.54 356	0.25 155	0.38 143	0.22 96	0.15 279	0.10 99	0.17 328	0.16 373	0.13 165	0.12 212

IGEV-FE	0.34 280	0.18 205	0.67 559	0.39 325	0.28 468	0.30 181	0.25 171	0.74 418	0.31 131	0.62 361	0.57 305	0.54 356	0.25 155	0.53 299	0.27 244	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

IGEV_Zeroshot_test	0.34 280	0.18 205	0.67 559	0.39 325	0.28 468	0.30 181	0.25 171	0.74 418	0.31 131	0.62 361	0.57 305	0.54 356	0.25 155	0.53 299	0.27 244	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

StereoVision	0.42 402	0.28 533	0.45 382	0.49 578	0.28 468	0.38 305	0.38 461	0.72 401	0.62 345	0.44 278	1.14 587	0.54 356	0.39 366	0.56 328	0.34 348	0.21 519	0.24 626	0.25 577	0.24 598	0.26 580	0.16 403

SFCPSM	0.47 458	0.21 353	0.55 500	0.40 370	0.27 443	0.87 604	0.37 439	1.33 668	0.77 446	0.80 486	0.84 437	0.54 356	0.49 429	0.57 340	0.37 404	0.18 435	0.13 396	0.18 384	0.20 524	0.16 347	0.15 352

AnonStereo	0.31 240	0.19 253	0.37 260	0.39 325	0.23 285	0.28 144	0.34 371	0.64 326	0.49 293	0.43 274	0.34 176	0.55 361	0.32 270	0.54 306	0.23 138	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.17 390	0.13 265

rvit_0105_4	0.41 394	0.29 545	0.71 579	0.50 592	0.29 499	0.41 344	0.41 512	0.55 246	0.73 413	0.45 283	0.48 250	0.55 361	0.44 401	0.57 340	0.36 385	0.28 619	0.26 641	0.25 577	0.22 565	0.23 550	0.18 450

MyStereo04	0.44 420	0.22 394	0.44 369	0.42 456	0.28 468	0.40 324	0.50 577	1.00 531	1.08 628	0.62 361	0.58 310	0.55 361	0.57 482	0.71 493	0.44 472	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.16 403

Selective-RAFT	0.35 299	0.23 416	0.51 476	0.44 500	0.21 195	0.64 509	0.27 221	0.59 275	0.63 356	0.40 257	0.38 207	0.55 361	0.40 372	0.57 340	0.35 367	0.13 128	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.16 347	0.13 265

TestStereo_HL3	0.37 335	0.19 253	0.49 447	0.34 141	0.24 324	0.51 404	0.39 483	0.60 288	0.43 251	0.61 357	0.83 431	0.56 365	0.46 413	0.55 315	0.28 267	0.15 279	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.14 219	0.17 429

DCRE	0.37 335	0.18 205	0.46 399	0.45 525	0.32 559	0.42 351	0.37 439	0.63 311	0.51 306	0.47 298	0.94 486	0.56 365	0.36 337	0.52 290	0.32 317	0.14 195	0.13 396	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.13 265

NRIStereo	0.36 318	0.20 306	0.45 382	0.41 408	0.23 285	0.34 251	0.26 197	0.65 329	0.55 324	0.64 382	0.63 323	0.56 365	0.37 347	0.65 443	0.37 404	0.15 279	0.11 246	0.18 384	0.15 334	0.17 390	0.14 317

RAFT-RH_RVC	0.56 556	0.17 162	0.41 321	0.37 251	0.23 285	0.57 453	0.24 158	0.60 288	0.70 393	1.19 662	3.94 739	0.56 365	0.38 353	0.65 443	0.36 385	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.14 299	0.12 111	0.13 265

LMCR-Stereo	0.53 530	0.30 555	0.53 489	0.58 660	0.30 518	0.83 596	0.36 421	1.19 622	0.76 437	0.88 557	1.04 546	0.56 365	0.62 516	0.82 555	0.67 574	0.19 470	0.15 471	0.19 432	0.14 299	0.23 550	0.17 429

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 318	0.17 162	0.41 321	0.35 190	0.19 112	0.33 233	0.29 260	0.65 329	0.73 413	0.68 415	1.01 526	0.56 365	0.40 372	0.42 189	0.30 298	0.11 39	0.09 28	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.10 67

PSi22	0.30 231	0.18 205	0.30 116	0.36 224	0.19 112	0.30 181	0.19 34	0.42 141	0.73 413	0.27 130	0.32 161	0.57 371	0.43 390	0.77 535	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 219	0.11 149

NF-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.45 382	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.57 371	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

ROB_FTStereo_v2	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.31 309	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.57 371	0.38 353	0.57 340	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

DeepStereo_RVC	0.36 318	0.21 353	0.47 413	0.40 370	0.24 324	0.26 103	0.22 103	0.60 288	0.38 213	0.69 423	0.67 345	0.57 371	0.51 444	0.56 328	0.39 422	0.16 340	0.12 319	0.18 384	0.15 334	0.19 461	0.18 450

cross-raft	0.34 280	0.20 306	0.37 260	0.44 500	0.23 285	0.32 221	0.35 398	0.74 418	0.40 231	0.60 349	0.77 386	0.57 371	0.27 192	0.43 203	0.28 267	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.11 149

RAFT-IKP	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.28 251	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.57 371	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

CFNet-RSSM	0.34 280	0.17 162	0.45 382	0.39 325	0.22 230	0.35 262	0.23 137	0.73 412	0.84 491	0.65 391	0.54 290	0.57 371	0.28 209	0.46 240	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.13 165	0.11 149

R-Stereo Train	0.39 369	0.18 205	0.42 342	0.42 456	0.26 407	0.40 324	0.32 340	0.72 401	0.34 163	0.89 561	1.28 623	0.57 371	0.35 308	0.42 189	0.32 317	0.15 279	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.13 265

RAFT-Stereo	0.39 369	0.18 205	0.42 342	0.42 456	0.26 407	0.40 324	0.32 340	0.72 401	0.34 163	0.89 561	1.28 623	0.57 371	0.35 308	0.42 189	0.32 317	0.15 279	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.13 265
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 248	0.18 205	0.33 185	0.39 325	0.22 230	0.26 103	0.29 260	0.67 350	0.80 468	0.53 324	0.51 268	0.58 380	0.20 85	0.47 250	0.27 244	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.11 149

MyStereo8	0.40 381	0.20 306	0.54 494	0.41 408	0.29 499	0.53 418	0.29 260	0.65 329	0.49 293	0.71 436	0.98 515	0.58 380	0.43 390	0.50 275	0.51 518	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.19 461	0.19 485

UDGNet	0.48 471	0.77 700	0.50 461	0.48 563	0.31 542	0.41 344	0.34 371	0.70 385	0.92 549	0.65 391	0.60 313	0.58 380	0.43 390	0.63 421	0.41 436	0.32 649	0.15 471	0.66 712	0.19 497	0.36 645	0.21 531

Patchmatch Stereo++	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352
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	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

PSM-adaLoss	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.31 309	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.56 328	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

PSM-AAD	0.48 471	0.20 306	0.37 260	0.43 479	0.23 285	0.56 447	0.50 577	0.65 329	0.70 393	1.07 642	1.12 574	0.58 380	0.92 646	0.61 397	0.32 317	0.15 279	0.11 246	0.25 577	0.26 623	0.18 422	0.43 680

ROB_FTStereo	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.25 92	0.21 83	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.57 340	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

HUI-Stereo	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.60 288	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.50 275	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

DEmStereo	0.48 471	0.17 162	0.50 461	0.38 292	0.25 359	0.59 471	0.34 371	0.63 311	0.74 423	0.89 561	1.66 674	0.58 380	1.06 668	0.60 387	0.42 444	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.16 373	0.14 219	0.15 352

RE-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

TVStereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

iGMRVC	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.30 281	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

iRAFT	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

Gwc-CoAtRS	0.34 280	0.17 162	0.44 369	0.39 325	0.23 285	0.34 251	0.22 103	0.70 385	0.75 428	0.60 349	0.59 311	0.58 380	0.29 228	0.45 221	0.26 223	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.12 212

rvit_stereo_0075_2	0.47 458	0.37 597	0.70 574	0.53 634	0.46 660	0.43 356	0.36 421	0.81 453	0.67 378	0.55 334	0.74 374	0.59 395	0.43 390	0.63 421	0.43 454	0.32 649	0.23 616	0.35 655	0.25 608	0.30 608	0.25 578

SDNR	0.86 644	0.37 597	1.47 696	0.40 370	0.38 609	3.38 741	0.33 352	0.90 491	0.98 577	0.99 611	2.09 698	0.59 395	0.71 578	1.29 668	0.70 582	0.51 707	0.56 726	0.36 660	0.26 623	0.43 668	0.46 687

x	0.39 369	0.24 458	0.41 321	0.34 141	0.23 285	0.52 410	0.32 340	0.86 471	0.52 309	0.57 341	0.70 356	0.59 395	0.50 439	0.49 267	0.46 492	0.17 399	0.15 471	0.17 328	0.15 334	0.17 390	0.16 403

PSM-softLoss	0.38 352	0.20 306	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.35 398	0.69 369	0.46 274	0.62 361	0.82 425	0.59 395	0.33 289	0.70 487	0.39 422	0.19 470	0.12 319	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.22 553

KMStereo	0.38 352	0.20 306	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.35 398	0.69 369	0.46 274	0.62 361	0.82 425	0.59 395	0.33 289	0.70 487	0.39 422	0.19 470	0.12 319	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.22 553

Prome-Stereo	0.46 442	0.19 253	0.35 227	0.44 500	0.26 407	0.40 324	0.45 545	0.68 360	0.44 259	0.96 598	1.84 685	0.59 395	0.67 550	0.61 397	0.32 317	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.29 609

Hybrid-DGEV-2	0.41 394	0.21 353	0.42 342	0.47 555	0.29 499	0.59 471	0.23 137	0.82 455	0.99 582	0.64 382	0.63 323	0.60 401	0.65 539	0.58 363	0.33 331	0.14 195	0.12 319	0.18 384	0.16 373	0.14 219	0.12 212

rvit_0105_5	0.42 402	0.31 560	0.73 588	0.50 592	0.29 499	0.44 365	0.42 523	0.61 296	0.74 423	0.51 312	0.51 268	0.60 401	0.47 419	0.57 340	0.38 414	0.27 608	0.25 634	0.25 577	0.23 582	0.22 533	0.18 450

knoymous	0.36 318	0.20 306	0.31 140	0.31 58	0.22 230	0.36 278	0.29 260	0.61 296	0.64 364	0.67 409	0.70 356	0.60 401	0.40 372	0.58 363	0.34 348	0.17 399	0.11 246	0.20 467	0.11 164	0.17 390	0.18 450

DisPM	0.39 369	0.19 253	0.44 369	0.41 408	0.27 443	0.24 72	0.31 309	0.65 329	0.57 334	0.87 547	0.87 459	0.60 401	0.32 270	0.76 525	0.32 317	0.18 435	0.12 319	0.19 432	0.17 434	0.15 288	0.20 511

iRaft-Stereo_20w	0.39 369	0.19 253	0.57 510	0.37 251	0.27 443	0.31 201	0.24 158	1.44 689	0.29 112	0.69 423	0.53 287	0.60 401	0.42 384	0.83 563	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.15 288	0.13 265

RALAANet	0.38 352	0.23 416	0.48 434	0.42 456	0.29 499	0.35 262	0.25 171	0.86 471	0.64 364	0.67 409	0.65 332	0.60 401	0.29 228	0.60 387	0.34 348	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.21 508	0.13 265

Hybrid-DGEV-03	0.45 431	0.19 253	0.33 185	0.43 479	0.27 443	0.56 447	0.26 197	0.65 329	0.74 423	0.94 589	1.92 689	0.61 407	0.30 247	0.55 315	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.16 373	0.14 219	0.11 149

MSKI-zero shot	0.32 248	0.17 162	0.34 210	0.39 325	0.21 195	0.32 221	0.22 103	0.61 296	0.43 251	0.52 321	0.64 329	0.61 407	0.20 85	0.74 514	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.12 111	0.12 212

RAFT-Test	0.34 280	0.18 205	0.37 260	0.38 292	0.23 285	0.50 399	0.23 137	0.69 369	0.40 231	0.60 349	0.85 447	0.61 407	0.28 209	0.46 240	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

CASS	0.45 431	0.27 519	0.42 342	0.48 563	0.22 230	0.61 481	0.34 371	0.97 521	0.62 345	0.71 436	0.85 447	0.61 407	0.55 472	0.57 340	0.41 436	0.29 626	0.16 507	0.22 526	0.18 464	0.22 533	0.28 602
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 420	0.22 394	0.48 434	0.45 525	0.30 518	0.40 324	0.37 439	0.92 499	0.97 573	0.71 436	0.78 398	0.61 407	0.42 384	0.62 407	0.50 508	0.19 470	0.14 438	0.15 236	0.14 299	0.18 422	0.18 450

ASMatch	0.48 471	0.19 253	0.45 382	0.39 325	0.28 468	0.37 292	0.26 197	0.74 418	0.68 385	0.76 468	2.34 703	0.61 407	0.52 448	0.62 407	0.37 404	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.21 531

FADNet_RVC	0.55 545	0.37 597	1.17 665	0.44 500	0.31 542	0.56 447	0.34 371	1.06 562	0.88 518	0.67 409	0.90 475	0.61 407	0.65 539	0.93 608	0.70 582	0.21 519	0.18 553	0.26 596	0.23 582	0.31 615	0.28 602

monster_256*512	0.35 299	0.23 416	0.30 116	0.42 456	0.23 285	0.44 365	0.36 421	0.71 394	0.67 378	0.45 283	0.52 281	0.62 414	0.40 372	0.38 143	0.33 331	0.13 128	0.10 99	0.17 328	0.15 334	0.16 347	0.13 265

test_sample4	0.47 458	0.26 501	0.50 461	0.35 190	0.22 230	0.69 531	0.38 461	1.15 604	0.81 476	0.78 478	0.82 425	0.62 414	0.53 454	0.63 421	0.44 472	0.21 519	0.15 471	0.21 510	0.19 497	0.21 508	0.19 485

CoDeX	0.47 458	0.20 306	0.49 447	0.42 456	0.25 359	0.75 559	0.36 421	1.27 657	0.80 468	0.82 508	0.96 500	0.62 414	0.57 482	0.60 387	0.36 385	0.17 399	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.16 347	0.14 317

mmm	0.44 420	0.27 519	0.46 399	0.38 292	0.24 324	0.61 481	0.35 398	0.94 506	0.53 313	0.72 447	1.05 550	0.63 417	0.50 439	0.57 340	0.45 481	0.18 435	0.15 471	0.23 547	0.20 524	0.20 482	0.18 450

MIM_Stereo	0.38 352	0.17 162	0.53 489	0.37 251	0.24 324	0.27 121	0.24 158	0.70 385	0.54 317	0.72 447	1.00 523	0.63 417	0.29 228	0.64 436	0.38 414	0.13 128	0.14 438	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.11 149

CrosDoStereo	0.50 505	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.24 324	0.40 324	1.18 715	0.67 350	0.86 504	0.94 589	1.37 639	0.63 417	0.77 603	0.65 443	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.14 317

DeepStereo_LL	0.50 505	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.24 324	0.40 324	1.18 715	0.67 350	0.86 504	0.94 589	1.37 639	0.63 417	0.77 603	0.65 443	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.14 317

111	0.40 381	0.17 162	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.52 410	0.28 251	0.74 418	1.16 642	0.50 307	0.91 478	0.63 417	0.48 424	0.61 397	0.35 367	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.13 165	0.13 265

FENet	0.42 402	0.22 394	0.38 274	0.39 325	0.24 324	0.55 432	0.32 340	0.79 445	0.70 393	0.71 436	0.72 360	0.63 417	0.57 482	0.62 407	0.44 472	0.19 470	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.18 422	0.19 485

rvit_0105_3	0.47 458	0.34 579	0.77 611	0.54 641	0.31 542	0.49 397	0.47 557	0.63 311	0.79 466	0.65 391	0.59 311	0.64 423	0.50 439	0.65 443	0.39 422	0.29 626	0.27 650	0.29 628	0.28 638	0.21 508	0.20 511

test_sample5	0.47 458	0.26 501	0.49 447	0.36 224	0.22 230	0.64 509	0.39 483	1.13 591	0.81 476	0.77 474	0.94 486	0.64 423	0.54 466	0.65 443	0.43 454	0.21 519	0.16 507	0.22 526	0.20 524	0.22 533	0.20 511

DualNet	0.48 471	0.26 501	0.49 447	0.36 224	0.22 230	0.64 509	0.39 483	1.13 591	0.81 476	0.80 486	1.03 540	0.64 423	0.54 466	0.65 443	0.43 454	0.21 519	0.16 507	0.22 526	0.20 524	0.22 533	0.20 511

Any-RAFT	0.35 299	0.16 109	0.30 116	0.34 141	0.21 195	0.52 410	0.22 103	0.88 483	0.73 413	0.53 324	0.73 365	0.64 423	0.28 209	0.46 240	0.24 159	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.12 212

AASNet	0.53 530	0.25 484	0.52 482	0.49 578	0.32 559	0.74 553	0.40 496	1.50 696	0.86 504	0.86 539	0.92 482	0.64 423	0.59 499	0.59 381	0.79 600	0.23 565	0.19 573	0.20 467	0.16 373	0.21 508	0.19 485

GMOStereo	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

error version	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

test-v	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

test-3	0.34 280	0.16 109	0.43 357	0.39 325	0.21 195	0.43 356	0.22 103	0.63 311	0.78 457	0.71 436	0.45 236	0.64 423	0.27 192	0.43 203	0.31 307	0.12 65	0.09 28	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.10 67

test_1	0.34 280	0.16 109	0.43 357	0.39 325	0.21 195	0.43 356	0.23 137	0.63 311	0.78 457	0.68 415	0.45 236	0.64 423	0.27 192	0.43 203	0.31 307	0.12 65	0.09 28	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.10 67

PFNet+	0.40 381	0.19 253	0.49 447	0.39 325	0.25 359	0.28 144	0.23 137	0.64 326	0.70 393	0.85 531	0.79 409	0.64 423	0.35 308	0.72 499	0.34 348	0.19 470	0.14 438	0.23 547	0.20 524	0.16 347	0.20 511

test-2	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

HITNet	0.41 394	0.26 501	0.45 382	0.33 108	0.17 46	0.63 501	0.30 281	0.93 501	0.64 364	0.71 436	0.82 425	0.64 423	0.52 448	0.59 381	0.43 454	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.19 461	0.12 212
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	0.39 369	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.67 350	1.06 617	0.41 264	0.50 258	0.65 436	0.53 454	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.17 429

HBP-ISP	0.59 578	0.45 638	0.43 357	0.45 525	0.33 571	0.70 536	0.28 251	1.11 583	1.00 589	0.83 520	1.18 602	0.65 436	0.68 557	0.88 584	0.52 525	0.35 668	0.38 698	0.47 688	0.41 690	0.38 654	0.31 629

qqq	0.40 381	0.26 501	0.44 369	0.36 224	0.22 230	0.46 383	0.36 421	0.85 467	0.54 317	0.56 337	0.69 352	0.65 436	0.53 454	0.55 315	0.45 481	0.17 399	0.16 507	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.17 429

BUS	0.45 431	0.25 484	0.43 357	0.45 525	0.28 468	0.70 536	0.34 371	0.94 506	0.76 437	0.75 460	0.80 412	0.65 436	0.49 429	0.64 436	0.51 518	0.20 500	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

NINENet	0.50 505	0.29 545	0.51 476	0.45 525	0.32 559	0.70 536	0.34 371	1.10 577	0.88 518	0.80 486	0.94 486	0.65 436	0.49 429	0.73 506	0.51 518	0.22 547	0.20 588	0.25 577	0.18 464	0.22 533	0.21 531

test_sample6	0.49 489	0.26 501	0.50 461	0.37 251	0.22 230	0.63 501	0.40 496	1.12 589	0.83 486	0.80 486	1.03 540	0.66 441	0.55 472	0.67 463	0.46 492	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.22 565	0.23 550	0.21 531

test_sample3	0.46 442	0.25 484	0.50 461	0.35 190	0.23 285	0.69 531	0.37 439	1.15 604	0.81 476	0.75 460	0.79 409	0.66 441	0.49 429	0.63 421	0.46 492	0.21 519	0.15 471	0.20 467	0.19 497	0.21 508	0.19 485

LL-Strereo2	0.35 299	0.24 458	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.35 262	0.24 158	0.67 350	0.44 259	0.54 330	0.51 268	0.66 441	0.25 155	0.66 452	0.30 298	0.14 195	0.12 319	0.23 547	0.20 524	0.18 422	0.13 265

gwcnet-sp	0.48 471	0.23 416	0.70 574	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

scenet	0.48 471	0.23 416	0.70 574	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

ssnet	0.48 471	0.23 416	0.70 574	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

LCNet	0.41 394	0.20 306	0.32 164	0.44 500	0.24 324	0.47 389	0.29 260	0.67 350	0.53 313	0.72 447	1.03 540	0.66 441	0.60 503	0.58 363	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.19 432	0.19 497	0.21 508	0.36 653

AAGNet	1.43 704	0.20 306	0.48 434	0.44 500	0.25 359	0.29 159	0.31 309	0.65 329	0.68 385	0.97 603	0.86 451	0.67 448	0.62 516	0.64 436	20.63 772	0.16 340	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.19 461	0.12 212

Selective-IGEV-i16pc	0.56 556	0.20 306	1.13 658	0.40 370	0.31 542	2.00 714	0.66 644	0.68 360	1.11 632	0.51 312	0.81 419	0.68 449	0.36 337	0.67 463	0.40 430	0.31 637	0.17 528	0.17 328	0.18 464	0.19 461	0.20 511

test_3	0.36 318	0.19 253	0.44 369	0.44 500	0.23 285	0.48 392	0.36 421	0.66 340	0.82 481	0.64 382	0.45 236	0.68 449	0.25 155	0.41 175	0.31 307	0.12 65	0.10 99	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.11 149

GANet-ADL	0.42 402	0.25 484	0.45 382	0.43 479	0.29 499	0.54 425	0.35 398	0.89 486	0.86 504	0.63 370	0.72 360	0.68 449	0.42 384	0.52 290	0.41 436	0.21 519	0.14 438	0.15 236	0.13 255	0.18 422	0.19 485

PFNet	0.42 402	0.18 205	0.58 514	0.43 479	0.24 324	0.43 356	0.32 340	0.74 418	0.78 457	1.00 616	0.74 374	0.68 449	0.39 366	0.72 499	0.37 404	0.16 340	0.10 99	0.20 467	0.15 334	0.16 347	0.13 265

Pruner-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.45 382	0.40 370	0.25 359	0.22 45	0.24 158	0.67 350	0.55 324	0.89 561	0.76 382	0.68 449	0.29 228	0.62 407	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.17 434	0.17 390	0.18 450

test_sample2	0.42 402	0.22 394	0.43 357	0.33 108	0.21 195	0.58 459	0.39 483	0.95 513	0.67 378	0.63 370	0.77 386	0.69 454	0.57 482	0.61 397	0.38 414	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.16 373	0.19 461	0.18 450

test_sample1	0.42 402	0.22 394	0.46 399	0.34 141	0.23 285	0.58 459	0.35 398	0.99 526	0.49 293	0.62 361	0.75 376	0.69 454	0.61 509	0.58 363	0.44 472	0.18 435	0.14 438	0.17 328	0.15 334	0.17 390	0.17 429

test_xeample	1.01 664	0.21 353	0.42 342	0.35 190	0.21 195	0.71 542	0.39 483	1.23 642	0.86 504	0.81 499	1.04 546	0.69 454	0.61 509	0.69 480	10.93 763	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.17 434	0.18 422	0.17 429

CCAANet	0.47 458	0.20 306	0.47 413	0.41 408	0.28 468	0.67 526	0.31 309	0.99 526	0.75 428	0.63 370	1.22 609	0.69 454	0.52 448	0.79 547	0.42 444	0.14 195	0.13 396	0.19 432	0.19 497	0.15 288	0.19 485

iResNet	0.49 489	0.29 545	0.79 613	0.42 456	0.21 195	0.61 481	0.40 496	0.82 455	0.99 582	0.87 547	1.12 574	0.69 454	0.53 454	0.78 540	0.51 518	0.15 279	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.15 352

DAS	0.51 514	0.25 484	0.60 522	0.48 563	0.31 542	0.58 459	0.41 512	0.83 460	0.97 573	0.89 561	1.12 574	0.70 459	0.75 593	0.82 555	0.43 454	0.17 399	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.20 482	0.18 450

SepStereo	0.51 514	0.25 484	0.60 522	0.48 563	0.31 542	0.58 459	0.41 512	0.83 460	0.97 573	0.89 561	1.12 574	0.70 459	0.75 593	0.93 608	0.43 454	0.17 399	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.20 482	0.18 450

FTStereo	0.56 556	0.20 306	0.37 260	0.41 408	0.25 359	0.40 324	0.79 680	0.66 340	0.43 251	1.09 648	3.27 727	0.70 459	0.73 585	0.55 315	0.33 331	0.14 195	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.15 288	0.30 619

BEATNet_4x	0.46 442	0.32 565	0.56 506	0.37 251	0.19 112	0.63 501	0.35 398	1.01 541	0.72 406	0.77 474	0.83 431	0.70 459	0.59 499	0.68 474	0.53 529	0.16 340	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.24 563	0.16 403

SMFormer	0.51 514	0.23 416	0.62 528	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.55 539	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.18 422	0.18 450

tta	0.51 514	0.23 416	0.62 528	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.55 539	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.14 317

qqq1	0.49 489	0.23 416	0.62 528	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.34 348	0.19 470	0.15 471	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.14 317

fff1	0.49 489	0.23 416	0.62 528	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.34 348	0.19 470	0.15 471	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.14 317

ffm	0.44 420	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	0.68 360	1.04 607	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.25 577	0.21 547	0.16 347	0.16 403

ff1	0.49 489	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	0.68 360	1.04 607	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 624	0.16 340	0.10 99	0.25 577	0.21 547	0.16 347	0.16 403

mmx	0.53 530	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	1.16 612	1.03 601	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 624	0.20 500	0.15 471	0.25 577	0.21 547	0.22 533	0.20 511

xxx	0.53 530	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	1.16 612	1.03 601	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 624	0.20 500	0.15 471	0.25 577	0.21 547	0.22 533	0.20 511

FINET	0.67 598	0.42 627	1.00 643	0.46 547	0.43 640	0.83 596	0.89 692	1.08 570	1.50 691	0.87 547	1.14 587	0.71 463	0.68 557	0.92 602	0.70 582	0.36 672	0.30 665	0.26 596	0.24 598	0.35 639	0.33 638

MWDA-net	0.50 505	0.23 416	0.58 514	0.41 408	0.30 518	0.78 570	0.48 565	0.83 460	0.86 504	0.98 608	0.85 447	0.72 472	0.81 615	0.75 520	0.42 444	0.19 470	0.13 396	0.18 384	0.18 464	0.19 461	0.21 531

zzzzzzz1	0.60 581	0.31 560	4.33 739	0.42 456	0.26 407	0.44 365	0.39 483	0.73 412	0.77 446	0.51 312	0.70 356	0.72 472	0.48 424	0.60 387	0.42 444	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.14 317

ITSA-stereo	0.53 530	0.28 533	0.52 482	0.40 370	0.23 285	0.56 447	0.34 371	1.24 649	1.24 657	0.80 486	0.81 419	0.72 472	0.58 492	0.82 555	0.65 568	0.21 519	0.17 528	0.23 547	0.21 547	0.22 533	0.26 584

DispNO	0.47 458	0.23 416	0.71 579	0.39 325	0.31 542	0.60 478	0.38 461	0.89 486	0.77 446	0.75 460	0.84 437	0.72 472	0.54 466	0.73 506	0.46 492	0.19 470	0.14 438	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.17 429

test_5	0.43 412	0.24 458	0.43 357	0.52 624	0.28 468	0.28 144	0.42 523	0.72 401	0.82 481	0.62 361	0.91 478	0.72 472	0.55 472	0.79 547	0.35 367	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.16 403

STrans-v2	0.46 442	0.20 306	0.48 434	0.40 370	0.24 324	0.55 432	0.50 577	1.07 566	0.73 413	0.65 391	1.05 550	0.72 472	0.69 561	0.72 499	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.14 299	0.13 165	0.12 212

SST-Stereo	0.40 381	0.19 253	0.45 382	0.42 456	0.25 359	0.25 92	0.21 83	0.66 340	0.47 281	1.08 646	0.79 409	0.72 472	0.43 390	0.77 535	0.35 367	0.16 340	0.11 246	0.20 467	0.16 373	0.19 461	0.15 352

THIR-Stereo	0.50 505	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.23 285	0.75 559	0.67 647	0.66 340	0.87 514	1.02 624	1.40 645	0.72 472	0.76 596	0.62 407	0.42 444	0.15 279	0.11 246	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.15 352

RAFT_R40	0.40 381	0.19 253	0.44 369	0.43 479	0.25 359	0.23 58	0.26 197	0.67 350	0.67 378	0.98 608	0.78 398	0.72 472	0.43 390	0.76 525	0.35 367	0.16 340	0.11 246	0.20 467	0.16 373	0.18 422	0.14 317

pcwnet_v2	0.58 571	0.28 533	0.84 618	0.45 525	0.35 587	0.61 481	0.35 398	1.27 657	1.21 652	0.99 611	1.27 621	0.72 472	0.58 492	0.67 463	0.48 503	0.27 608	0.21 598	0.24 564	0.23 582	0.29 599	0.29 609

222	1.18 690	0.22 394	0.44 369	0.37 251	0.22 230	0.79 574	0.37 439	1.31 665	0.89 534	0.92 582	1.08 564	0.72 472	0.71 578	0.66 452	13.89 766	0.20 500	0.15 471	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.19 485

PS-NSSS	0.58 571	0.44 634	0.62 528	0.42 456	0.33 571	0.66 521	0.58 621	1.02 545	0.86 504	0.77 474	1.28 623	0.72 472	0.64 533	0.82 555	0.59 550	0.31 637	0.26 641	0.40 673	0.27 630	0.33 628	0.26 584

MLCV	0.47 458	0.24 458	0.61 524	0.37 251	0.17 46	0.61 481	0.33 352	0.80 449	0.87 514	0.94 589	1.13 581	0.72 472	0.43 390	0.89 590	0.51 518	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.14 219	0.12 212

SCION-MonSter(vits)	0.46 442	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.88 483	1.07 624	0.20 24	1.06 557	0.73 485	0.56 479	0.76 525	1.14 670	0.19 470	0.15 471	0.33 650	0.34 667	0.25 572	0.24 570

rvit_105_1	0.54 542	0.40 620	0.76 606	0.58 660	0.37 599	0.59 471	0.68 652	0.70 385	0.94 563	0.82 508	0.69 352	0.73 485	0.58 492	0.78 540	0.54 534	0.32 649	0.29 660	0.31 638	0.34 667	0.23 550	0.20 511

riskmin	0.38 352	0.20 306	0.39 296	0.32 86	0.23 285	0.53 418	0.30 281	0.63 311	0.80 468	0.49 303	0.56 303	0.73 485	0.58 492	0.55 315	0.36 385	0.17 399	0.11 246	0.19 432	0.13 255	0.19 461	0.20 511

TransformOpticalFlow	0.44 420	0.20 306	0.47 413	0.41 408	0.23 285	0.37 292	0.47 557	0.94 506	0.76 437	0.65 391	1.14 587	0.73 485	0.56 479	0.76 525	0.32 317	0.15 279	0.10 99	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.13 265

IRAFT_RVC	0.42 402	0.20 306	0.48 434	0.44 500	0.24 324	0.27 121	0.54 605	0.74 418	0.77 446	0.76 468	0.80 412	0.73 485	0.51 444	0.70 487	0.36 385	0.17 399	0.10 99	0.21 510	0.16 373	0.16 347	0.14 317

XX-Stereo	0.37 335	0.17 162	0.45 382	0.55 649	0.36 592	0.38 305	0.20 54	0.60 288	0.30 120	0.46 291	1.30 630	0.73 485	0.26 176	0.56 328	0.26 223	0.16 340	0.11 246	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.10 67

ARAFT	0.47 458	0.24 458	0.79 613	0.42 456	0.25 359	0.55 432	0.55 610	0.75 425	0.81 476	0.89 561	0.75 376	0.73 485	0.47 419	0.88 584	0.37 404	0.15 279	0.12 319	0.23 547	0.22 565	0.14 219	0.13 265

SCION-MonSter	0.67 598	0.40 620	0.95 635	0.54 641	0.44 647	1.30 676	0.42 523	0.91 496	1.06 617	0.79 483	1.13 581	0.74 492	0.67 550	0.76 525	1.43 688	0.19 470	0.19 573	0.45 683	0.42 695	0.30 608	0.26 584

H2IRNET	0.37 335	0.20 306	0.33 185	0.38 292	0.25 359	0.27 121	0.23 137	0.59 275	0.72 406	0.39 248	0.90 475	0.74 492	0.55 472	0.52 290	0.43 454	0.15 279	0.13 396	0.18 384	0.20 524	0.16 347	0.13 265

FADNet-RVC-Resample	0.56 556	0.33 574	1.16 661	0.49 578	0.34 580	0.71 542	0.43 532	1.01 541	0.93 556	0.82 508	0.87 459	0.74 492	0.67 550	0.73 506	0.45 481	0.18 435	0.18 553	0.26 596	0.27 630	0.26 580	0.27 595

noway7	0.60 581	0.29 545	4.94 741	0.43 479	0.23 285	0.44 365	0.33 352	0.73 412	0.73 413	0.51 312	0.51 268	0.75 495	0.52 448	0.43 203	0.37 404	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.13 265

IGEV_i1	0.43 412	0.22 394	0.50 461	0.39 325	0.22 230	0.64 509	0.40 496	0.96 517	0.61 341	0.68 415	0.69 352	0.75 495	0.45 406	0.72 499	0.41 436	0.15 279	0.13 396	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.16 403

IER	0.46 442	0.23 416	0.50 461	0.38 292	0.28 468	0.69 531	0.35 398	0.80 449	0.66 373	0.83 520	0.94 486	0.75 495	0.77 603	0.60 387	0.42 444	0.17 399	0.14 438	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

ICVP	0.46 442	0.25 484	0.38 274	0.48 563	0.28 468	0.58 459	0.43 532	1.00 531	0.70 393	0.67 409	0.95 496	0.75 495	0.55 472	0.53 299	0.54 534	0.23 565	0.17 528	0.19 432	0.17 434	0.19 461	0.20 511
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 442	0.24 458	0.52 482	0.37 251	0.27 443	0.58 459	0.30 281	0.86 471	0.88 518	0.82 508	1.03 540	0.75 495	0.47 419	0.58 363	0.44 472	0.17 399	0.12 319	0.24 564	0.16 373	0.24 563	0.19 485

SuperB	1.04 669	0.37 597	4.81 740	0.43 479	0.31 542	0.99 627	0.46 549	1.02 545	2.09 717	1.09 648	1.09 567	0.75 495	0.81 615	1.06 632	1.76 701	0.19 470	0.15 471	0.17 328	0.15 334	2.82 755	0.26 584

ccs_rob	0.46 442	0.24 458	0.52 482	0.37 251	0.27 443	0.58 459	0.31 309	0.86 471	0.88 518	0.82 508	1.02 535	0.75 495	0.47 419	0.58 363	0.44 472	0.17 399	0.12 319	0.24 564	0.16 373	0.24 563	0.19 485

AdaStereo	0.50 505	0.32 565	0.47 413	0.48 563	0.25 359	0.67 526	0.32 340	1.17 617	0.88 518	0.75 460	0.99 520	0.75 495	0.49 429	0.67 463	0.46 492	0.27 608	0.12 319	0.28 618	0.18 464	0.23 550	0.18 450
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	0.38 352	0.21 353	0.61 524	0.41 408	0.28 468	0.41 344	0.50 577	0.95 513	0.35 176	0.62 361	0.54 290	0.76 503	0.27 192	0.50 275	0.29 290	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.15 352

BSDual-CNN	0.46 442	0.25 484	0.43 357	0.45 525	0.28 468	0.77 566	0.40 496	0.94 506	0.76 437	0.75 460	0.80 412	0.76 503	0.54 466	0.64 436	0.43 454	0.20 500	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

psmg	0.49 489	0.25 484	0.43 357	0.41 408	0.28 468	0.85 600	0.43 532	0.99 526	0.76 437	0.91 574	0.94 486	0.76 503	0.54 466	0.64 436	0.43 454	0.20 500	0.15 471	0.20 467	0.20 524	0.18 422	0.18 450

GMM-Stereo	0.44 420	0.19 253	0.36 243	0.42 456	0.25 359	0.51 404	0.47 557	0.71 394	0.53 313	0.76 468	1.37 639	0.76 503	0.38 353	0.60 387	0.33 331	0.15 279	0.10 99	0.20 467	0.19 497	0.16 347	0.27 595

AFF-stereo	0.38 352	0.19 253	0.39 296	0.37 251	0.21 195	0.27 121	0.31 309	0.65 329	0.66 373	0.64 382	1.13 581	0.76 503	0.39 366	0.55 315	0.33 331	0.11 39	0.09 28	0.16 278	0.16 373	0.13 165	0.11 149

NOSS_ROB	0.57 564	0.39 615	0.39 296	0.44 500	0.30 518	0.73 552	0.54 605	1.03 550	1.08 628	0.67 409	0.87 459	0.76 503	0.57 482	0.77 535	0.47 499	0.38 676	0.38 698	0.44 682	0.42 695	0.37 650	0.34 646

xyz-stereo	4.23 748	0.17 162	61.76 793	0.34 141	0.16 32	12.16 760	0.37 439	0.58 268	0.68 385	1.01 621	3.36 732	0.77 509	0.82 620	1.21 659	0.40 430	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.11 164	0.13 165	0.10 67

HCRNet	0.44 420	0.34 579	0.41 321	0.53 634	0.26 407	0.53 418	0.29 260	0.83 460	0.63 356	0.71 436	0.81 419	0.77 509	0.50 439	0.66 452	0.36 385	0.24 578	0.16 507	0.24 564	0.20 524	0.21 508	0.18 450

GCST	0.83 641	1.22 726	0.74 593	1.58 732	1.01 727	1.06 640	0.23 137	0.78 441	0.78 457	0.97 603	0.65 332	0.78 511	0.35 308	0.92 602	0.34 348	0.96 728	0.65 730	1.20 729	0.81 733	0.91 717	0.70 712

GrayStereo	0.49 489	0.19 253	0.42 342	0.46 547	0.28 468	0.53 418	0.67 647	0.69 369	0.63 356	1.02 624	1.47 661	0.78 511	0.76 596	0.56 328	0.33 331	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.17 434	0.15 288	0.29 609

Selective-IGEV-i1	0.44 420	0.20 306	0.53 489	0.41 408	0.22 230	0.62 489	0.50 577	1.01 541	0.88 518	0.63 370	0.81 419	0.79 513	0.38 353	0.54 306	0.38 414	0.16 340	0.13 396	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.15 352

PCWNet_CMD	0.48 471	0.24 458	0.52 482	0.39 325	0.27 443	0.63 501	0.30 281	0.95 513	0.96 570	0.86 539	1.07 561	0.79 513	0.44 401	0.57 340	0.43 454	0.17 399	0.12 319	0.21 510	0.16 373	0.24 563	0.19 485

HH	0.35 299	0.20 306	0.47 413	0.40 370	0.25 359	0.33 233	0.31 309	0.76 432	0.38 213	0.43 274	0.57 305	0.79 513	0.44 401	0.71 493	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

HanStereo	0.35 299	0.20 306	0.47 413	0.40 370	0.25 359	0.33 233	0.31 309	0.76 432	0.38 213	0.43 274	0.57 305	0.79 513	0.44 401	0.71 493	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

KYRaft	0.48 471	0.20 306	0.38 274	0.44 500	0.23 285	0.44 365	0.37 439	0.66 340	0.41 235	0.94 589	1.73 678	0.79 513	0.41 381	0.63 421	0.31 307	0.16 340	0.11 246	0.18 384	0.22 565	0.16 347	0.78 716

ACVNet	0.46 442	0.23 416	0.36 243	0.39 325	0.28 468	0.58 459	0.40 496	0.87 478	0.80 468	0.64 382	0.96 500	0.79 513	0.60 503	0.63 421	0.67 574	0.17 399	0.15 471	0.16 278	0.15 334	0.18 422	0.15 352

acv_ft	0.51 514	0.23 416	0.56 506	0.44 500	0.28 468	0.86 603	0.39 483	0.91 496	0.80 468	0.97 603	0.96 500	0.79 513	0.59 499	0.63 421	0.87 621	0.17 399	0.15 471	0.16 278	0.15 334	0.17 390	0.15 352

DMCA	0.45 431	0.26 501	0.50 461	0.38 292	0.28 468	0.51 404	0.34 371	0.93 501	0.68 385	0.75 460	0.83 431	0.79 513	0.53 454	0.51 283	0.54 534	0.21 519	0.16 507	0.21 510	0.16 373	0.19 461	0.21 531

MSMDNet	0.48 471	0.24 458	0.52 482	0.39 325	0.27 443	0.63 501	0.30 281	0.96 517	0.96 570	0.86 539	1.07 561	0.79 513	0.44 401	0.57 340	0.43 454	0.17 399	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.23 550	0.19 485

PSMNet-RUCA	0.76 621	0.75 696	1.08 653	1.01 720	0.90 717	0.69 531	0.50 577	1.11 583	1.03 601	0.78 478	1.11 570	0.80 522	0.72 582	0.88 584	0.63 563	0.53 713	0.27 650	0.76 717	0.46 698	0.66 708	0.47 692

CFNet_ucs	0.50 505	0.24 458	0.55 500	0.38 292	0.31 542	0.58 459	0.33 352	0.98 524	0.93 556	0.88 557	1.19 606	0.80 522	0.49 429	0.63 421	0.43 454	0.21 519	0.15 471	0.26 596	0.18 464	0.26 580	0.22 553

iResNet_ROB	0.52 522	0.21 353	0.53 489	0.37 251	0.21 195	0.61 481	0.29 260	1.51 699	1.32 675	0.90 569	1.02 535	0.80 522	0.62 516	0.76 525	0.43 454	0.16 340	0.12 319	0.13 122	0.09 15	0.15 288	0.18 450

CBMV_ROB	0.59 578	0.37 597	0.38 274	0.39 325	0.28 468	0.74 553	0.28 251	1.00 531	0.98 577	0.94 589	1.25 618	0.81 525	0.78 608	0.87 581	0.50 508	0.36 672	0.37 696	0.43 679	0.40 685	0.33 628	0.30 619

PWCDC_ROB	0.89 649	0.49 646	0.80 615	0.74 702	0.40 620	1.03 634	0.39 483	1.33 668	2.35 732	1.02 624	3.77 734	0.81 525	0.92 646	1.20 655	0.90 636	0.34 664	0.22 606	0.24 564	0.20 524	0.34 634	0.29 609

RAFT_CTSACE	0.45 431	0.20 306	0.44 369	0.45 525	0.27 443	0.34 251	0.39 483	0.60 288	0.73 413	0.76 468	1.44 655	0.83 527	0.38 353	1.08 638	0.26 223	0.12 65	0.13 396	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.11 149

IIG-Stereo	0.43 412	0.21 353	0.44 369	0.50 592	0.25 359	0.44 365	0.21 83	0.71 394	0.76 437	0.83 520	0.95 496	0.83 527	0.43 390	0.90 592	0.35 367	0.15 279	0.12 319	0.19 432	0.14 299	0.15 288	0.11 149

RAFT + AFF	0.53 530	0.29 545	0.75 601	0.51 608	0.32 559	0.63 501	0.60 627	1.00 531	0.91 544	0.78 478	0.87 459	0.83 527	0.58 492	0.80 549	0.47 499	0.17 399	0.20 588	0.23 547	0.22 565	0.18 422	0.18 450

PSMNet-RSSM	0.48 471	0.22 394	0.38 274	0.42 456	0.25 359	0.50 399	0.37 439	1.10 577	0.77 446	0.70 429	1.06 557	0.84 530	0.64 533	0.62 407	0.47 499	0.23 565	0.15 471	0.23 547	0.25 608	0.20 482	0.19 485

TDLM	0.57 564	0.33 574	0.49 447	0.51 608	0.30 518	0.66 521	0.73 672	1.03 550	1.01 593	0.82 508	1.10 569	0.84 530	0.70 574	0.86 579	0.58 545	0.28 619	0.17 528	0.25 577	0.22 565	0.26 580	0.19 485

DualNet (step1)	0.57 564	0.36 590	0.72 584	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	0.68 474	0.50 508	0.41 685	0.20 588	0.40 673	0.41 690	0.36 645	0.33 638

test_sample9	1.05 673	0.36 590	0.72 584	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	1.20 655	1.36 683	0.41 685	8.41 771	0.40 673	0.41 690	0.36 645	0.33 638

test_sample7	0.52 522	0.29 545	0.50 461	0.36 224	0.27 443	0.62 489	0.41 512	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	0.68 474	0.50 508	0.26 598	0.20 588	0.27 610	0.26 623	0.27 591	0.24 570

GEStereo_RVC	0.55 545	0.29 545	0.63 538	0.49 578	0.31 542	0.70 536	0.54 605	1.22 637	0.92 549	0.82 508	0.85 447	0.85 532	0.63 522	0.90 592	0.65 568	0.24 578	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.21 508	0.22 553

CFNet	0.51 514	0.29 545	0.46 399	0.41 408	0.27 443	0.70 536	0.32 340	1.13 591	1.00 589	0.72 447	1.07 561	0.85 532	0.60 503	0.76 525	0.52 525	0.19 470	0.14 438	0.23 547	0.23 582	0.21 508	0.16 403

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 471	0.21 353	1.26 675	0.39 325	0.51 674	0.28 144	0.30 281	1.25 653	0.44 259	0.68 415	1.11 570	0.86 537	0.33 289	0.67 463	0.27 244	0.15 279	0.11 246	0.17 328	0.20 524	0.22 533	0.24 570

MMNet	0.55 545	0.25 484	0.61 524	0.43 479	0.34 580	1.07 641	0.39 483	0.87 478	0.91 544	0.91 574	0.93 485	0.86 537	0.76 596	0.81 552	0.76 595	0.15 279	0.14 438	0.18 384	0.19 497	0.20 482	0.16 403

UPFNet	0.53 530	0.24 458	0.51 476	0.45 525	0.38 609	0.84 599	0.49 572	0.99 526	0.75 428	0.87 547	0.88 467	0.86 537	0.64 533	0.80 549	0.71 587	0.20 500	0.20 588	0.20 467	0.20 524	0.19 461	0.15 352

GANet-RSSM	0.47 458	0.21 353	0.37 260	0.38 292	0.25 359	0.58 459	0.36 421	1.07 566	0.78 457	0.68 415	1.01 526	0.86 537	0.67 550	0.62 407	0.44 472	0.21 519	0.15 471	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.17 429

GwcNet-RSSM	0.49 489	0.24 458	0.42 342	0.40 370	0.23 285	0.55 432	0.38 461	0.93 501	0.93 556	0.71 436	1.16 598	0.86 537	0.60 503	0.62 407	0.66 571	0.21 519	0.14 438	0.19 432	0.20 524	0.16 347	0.15 352

DeepPruner_ROB	0.53 530	0.34 579	0.59 516	0.41 408	0.30 518	0.50 399	0.43 532	1.19 622	0.70 393	0.85 531	1.05 550	0.86 537	0.55 472	0.84 568	0.51 518	0.29 626	0.23 616	0.22 526	0.22 565	0.26 580	0.25 578

Anonymous_2	0.82 635	0.44 634	0.63 538	0.40 370	0.43 640	0.80 580	0.52 596	0.72 401	0.77 446	0.71 436	0.60 313	0.87 543	0.76 596	0.75 520	0.58 545	0.52 709	0.54 724	0.54 704	4.82 771	0.56 697	0.40 670

ADCRef	0.80 631	0.43 629	1.32 683	0.50 592	0.45 652	1.07 641	0.51 593	1.07 566	0.98 577	1.17 658	1.42 649	0.87 543	0.91 641	0.85 574	3.19 731	0.18 435	0.16 507	0.23 547	0.23 582	0.22 533	0.21 531

DeepPrunerF	0.89 649	0.52 662	3.43 731	0.68 694	0.81 714	0.72 551	0.72 670	1.22 637	1.99 716	0.93 586	1.01 526	0.87 543	0.86 631	1.08 638	0.95 643	0.34 664	0.28 654	0.43 679	0.39 683	0.30 608	0.32 633

PA-Net	0.67 598	0.43 629	0.83 617	0.50 592	0.53 679	0.94 614	0.68 652	1.10 577	1.14 640	0.80 486	0.88 467	0.87 543	0.77 603	1.02 627	0.88 624	0.24 578	0.41 707	0.29 628	0.44 697	0.26 580	0.34 646
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 564	0.32 565	0.54 494	0.45 525	0.27 443	0.57 453	0.48 565	1.00 531	1.28 670	0.86 539	1.33 634	0.87 543	0.58 492	1.07 635	0.75 594	0.18 435	0.12 319	0.15 236	0.13 255	0.18 422	0.18 450

ToySt	0.49 489	0.27 519	0.75 601	0.40 370	0.27 443	0.64 509	0.49 572	0.84 464	0.77 446	0.60 349	0.83 431	0.88 548	0.66 547	0.70 487	0.56 541	0.16 340	0.17 528	0.21 510	0.20 524	0.21 508	0.19 485

UCFNet_RVC	0.49 489	0.26 501	0.35 227	0.39 325	0.26 407	0.64 509	0.36 421	1.15 604	0.84 491	0.67 409	0.88 467	0.88 548	0.59 499	0.58 363	0.45 481	0.24 578	0.17 528	0.27 610	0.27 630	0.25 572	0.23 561

NVstereo2D	0.60 581	0.30 555	0.75 601	0.48 563	0.43 640	0.89 605	0.48 565	1.05 558	1.15 641	0.66 404	0.86 451	0.88 548	0.70 574	0.99 618	0.65 568	0.32 649	0.15 471	0.28 618	0.20 524	0.40 657	0.36 653

iResNetv2_ROB	0.52 522	0.27 519	0.69 570	0.38 292	0.25 359	0.62 489	0.35 398	1.17 617	1.01 593	0.99 611	1.06 557	0.88 548	0.67 550	0.66 452	0.39 422	0.19 470	0.13 396	0.15 236	0.11 164	0.18 422	0.16 403

TCMNet	0.66 593	0.39 615	0.98 641	0.59 664	0.61 699	0.96 620	0.55 610	1.05 558	0.90 537	0.84 527	1.14 587	0.89 552	0.65 539	0.85 574	1.01 655	0.26 598	0.26 641	0.31 638	0.28 638	0.32 621	0.29 609

CSP-Net	0.56 556	0.27 519	0.49 447	0.41 408	0.28 468	1.22 668	0.50 577	1.23 642	0.72 406	0.95 597	0.95 496	0.89 552	0.62 516	0.83 563	0.62 559	0.26 598	0.17 528	0.17 328	0.17 434	0.18 422	0.17 429

OMP-Stereo	0.42 402	0.22 394	0.46 399	0.52 624	0.24 324	0.36 278	0.25 171	0.71 394	0.78 457	0.77 474	0.64 329	0.89 552	0.39 366	0.91 599	0.35 367	0.15 279	0.12 319	0.20 467	0.15 334	0.15 288	0.12 212

HGLStereo	0.56 556	0.28 533	0.57 510	0.50 592	0.37 599	0.80 580	0.45 545	1.02 545	0.78 457	0.86 539	1.14 587	0.89 552	0.82 620	0.76 525	0.73 590	0.21 519	0.20 588	0.19 432	0.18 464	0.19 461	0.21 531

DSFCA	0.55 545	0.25 484	0.62 528	0.40 370	0.36 592	0.74 553	0.52 596	1.04 553	0.82 481	1.06 639	0.84 437	0.89 552	0.63 522	0.99 618	0.58 545	0.25 588	0.21 598	0.21 510	0.21 547	0.21 508	0.19 485

delet	0.55 545	0.24 458	0.55 500	0.44 500	0.33 571	1.07 641	0.50 577	1.00 531	0.86 504	0.85 531	0.96 500	0.90 557	0.63 522	0.83 563	0.74 593	0.18 435	0.18 553	0.20 467	0.21 547	0.16 347	0.15 352

CC-Net-ROB	0.82 635	0.96 715	0.85 619	0.58 660	0.45 652	1.27 674	0.70 662	1.17 617	1.02 596	0.83 520	1.23 614	0.90 557	0.77 603	1.06 632	0.69 579	0.46 697	0.34 689	1.71 735	0.38 678	0.59 703	0.36 653

MWSP-net	0.52 522	0.23 416	0.54 494	0.45 525	0.30 518	0.70 536	0.81 682	1.02 545	0.92 549	0.75 460	0.78 398	0.91 559	0.73 585	0.62 407	0.52 525	0.19 470	0.15 471	0.19 432	0.18 464	0.21 508	0.22 553

z-ln-s-r	0.66 593	0.36 590	1.30 680	0.39 325	0.26 407	0.57 453	0.63 636	0.80 449	1.03 601	0.80 486	1.43 652	0.91 559	0.76 596	1.08 638	1.87 708	0.16 340	0.12 319	0.17 328	0.14 299	0.20 482	0.16 403

G2L-Stereo	0.49 489	0.23 416	0.48 434	0.43 479	0.26 407	0.47 389	0.42 523	0.93 501	0.78 457	0.84 527	0.86 451	0.91 559	0.52 448	0.78 540	0.70 582	0.20 500	0.17 528	0.22 526	0.18 464	0.17 390	0.21 531

ISRNet	0.56 556	0.24 458	0.66 555	0.56 652	0.36 592	0.44 365	0.25 171	0.82 455	0.84 491	1.07 642	1.25 618	0.91 559	0.60 503	0.66 452	0.58 545	0.35 668	0.26 641	0.36 660	0.33 665	0.30 608	0.42 674

GMStereo_Zeroshot	0.49 489	0.44 634	0.74 593	0.49 578	0.27 443	0.56 447	0.29 260	0.73 412	0.76 437	0.86 539	0.94 486	0.91 559	0.36 337	0.74 514	0.43 454	0.26 598	0.14 438	0.26 596	0.15 334	0.36 645	0.18 450

DMCA-RVC	0.51 514	0.30 555	0.59 516	0.50 592	0.32 559	0.54 425	0.38 461	0.86 471	0.68 385	0.94 589	0.86 451	0.91 559	0.68 557	0.70 487	0.59 550	0.23 565	0.18 553	0.31 638	0.23 582	0.26 580	0.19 485

DStereoSA	1.73 717	0.63 682	1.57 701	0.80 709	0.79 713	1.26 673	1.30 724	1.34 670	1.43 684	1.24 672	7.52 762	0.92 565	7.68 755	1.65 700	2.29 723	0.41 685	0.29 660	0.63 710	0.60 720	1.04 724	1.18 740

PSMNet-ADL	0.48 471	0.27 519	0.40 310	0.48 563	0.30 518	0.68 529	0.37 439	0.90 491	0.80 468	0.61 357	0.80 412	0.92 565	0.62 516	0.72 499	0.63 563	0.23 565	0.18 553	0.18 384	0.20 524	0.22 533	0.20 511

ADLNet	0.55 545	0.27 519	0.51 476	0.44 500	0.35 587	0.78 570	0.46 549	1.08 570	0.86 504	0.99 611	0.98 515	0.92 565	0.63 522	0.69 480	0.81 605	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.21 531

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 402	0.20 306	0.74 593	0.38 292	0.43 640	0.39 318	0.26 197	0.94 506	0.49 293	0.53 324	0.77 386	0.93 568	0.45 406	0.63 421	0.24 159	0.16 340	0.10 99	0.17 328	0.18 464	0.20 482	0.20 511

GASNet	0.67 598	0.72 693	0.96 638	0.70 697	0.48 666	0.62 489	0.47 557	1.08 570	1.03 601	0.94 589	0.82 425	0.93 568	0.83 625	1.33 673	0.80 602	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.28 638	0.44 669	0.24 570

RAFT	0.45 431	0.22 394	0.45 382	0.47 555	0.26 407	0.54 425	0.47 557	0.66 340	0.58 336	0.80 486	0.82 425	0.94 570	0.57 482	0.75 520	0.34 348	0.17 399	0.15 471	0.22 526	0.20 524	0.16 347	0.12 212

cf-r	0.47 458	0.23 416	0.41 321	0.39 325	0.23 285	0.59 471	0.37 439	0.88 483	0.85 499	0.72 447	1.05 550	0.94 570	0.62 516	0.56 328	0.54 534	0.21 519	0.14 438	0.17 328	0.19 497	0.15 288	0.15 352

G2L-Stereo_test	0.48 471	0.20 306	0.40 310	0.34 141	0.23 285	0.57 453	0.58 621	1.10 577	0.77 446	0.86 539	0.94 486	0.95 572	0.54 466	0.68 474	0.60 552	0.16 340	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.15 352

1111x	0.55 545	0.22 394	0.46 399	0.38 292	0.20 160	0.66 521	0.43 532	1.23 642	0.99 582	0.71 436	0.99 520	0.95 572	0.69 561	0.90 592	1.08 662	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.19 497	0.20 482	0.18 450

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 598	0.81 703	0.73 588	0.53 634	0.37 599	1.40 681	0.53 601	1.04 553	0.79 466	0.88 557	0.94 486	0.95 572	0.53 454	0.93 608	0.58 545	0.39 679	0.30 665	0.57 706	0.31 654	0.53 692	0.30 619

STTStereo	0.55 545	0.37 597	0.76 606	0.44 500	0.31 542	0.60 478	0.44 542	0.96 517	0.86 504	0.99 611	0.90 475	0.96 575	0.58 492	0.71 493	0.61 556	0.25 588	0.23 616	0.26 596	0.32 662	0.24 563	0.23 561

StereoDRNet-Refined	0.58 571	0.32 565	0.54 494	0.46 547	0.30 518	0.96 620	0.40 496	1.00 531	0.94 563	1.12 653	1.08 564	0.96 575	0.67 550	0.90 592	0.89 634	0.17 399	0.13 396	0.22 526	0.21 547	0.20 482	0.19 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 442	0.24 458	0.88 626	0.42 456	0.35 587	0.33 233	0.19 34	0.90 491	0.37 203	0.60 349	1.01 526	0.97 577	0.80 614	0.72 499	0.28 267	0.16 340	0.12 319	0.17 328	0.20 524	0.15 288	0.24 570

hknet	0.49 489	0.25 484	0.51 476	0.45 525	0.29 499	0.77 566	0.40 496	0.94 506	0.83 486	0.75 460	0.80 412	0.97 577	0.61 509	0.73 506	0.45 481	0.18 435	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

xxxx	1.01 664	0.22 394	0.43 357	0.36 224	0.21 195	0.82 593	0.36 421	1.32 666	0.88 518	0.71 436	0.94 486	0.97 577	0.63 522	0.64 436	10.58 762	0.20 500	0.16 507	0.18 384	0.17 434	0.19 461	0.19 485

MDST_ROB	0.91 653	0.27 519	0.85 619	0.63 678	0.41 627	2.53 722	0.71 668	1.60 707	1.13 637	2.83 736	1.73 678	0.97 577	0.69 561	1.61 692	0.73 590	0.25 588	0.22 606	0.32 645	0.28 638	0.25 572	0.24 570

Selective-IGEV-i16pb	1.07 676	0.24 458	9.45 750	0.41 408	0.32 559	1.76 707	0.59 624	1.00 531	1.54 695	0.66 404	1.20 607	0.98 581	0.57 482	0.78 540	0.62 559	0.27 608	0.17 528	0.18 384	0.20 524	0.21 508	0.23 561

FADNet	0.61 585	0.51 654	1.10 654	0.45 525	0.44 647	0.65 519	0.41 512	1.19 622	1.05 611	0.70 429	0.84 437	0.98 581	0.66 547	0.82 555	0.50 508	0.29 626	0.30 665	0.27 610	0.30 646	0.46 676	0.35 651

DStereoO	0.96 658	0.70 692	0.72 584	0.62 676	0.45 652	0.74 553	0.92 697	1.09 574	1.29 672	1.19 662	1.23 614	0.99 583	1.71 714	1.29 668	0.99 650	2.01 751	0.35 691	0.77 718	0.30 646	1.42 730	0.38 664

ssnet_v2	0.58 571	0.28 533	0.56 506	0.43 479	0.29 499	0.95 617	0.59 624	1.13 591	0.99 582	0.93 586	0.80 412	0.99 583	0.64 533	0.82 555	0.94 640	0.25 588	0.22 606	0.23 547	0.24 598	0.20 482	0.19 485

ADLNet2	0.55 545	0.25 484	0.65 549	0.47 555	0.30 518	0.83 596	0.50 577	1.05 558	0.95 569	0.80 486	0.98 515	0.99 583	0.69 561	0.77 535	0.73 590	0.20 500	0.16 507	0.17 328	0.18 464	0.21 508	0.21 531

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 530	0.32 565	0.64 543	0.44 500	0.30 518	0.66 521	0.44 542	1.04 553	0.88 518	0.91 574	0.91 478	0.99 583	0.60 503	0.68 474	0.60 552	0.21 519	0.17 528	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.21 531
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	0.53 530	0.21 353	0.39 296	0.44 500	0.30 518	0.76 565	0.39 483	1.09 574	0.90 537	0.85 531	1.12 574	1.00 587	0.56 479	0.63 421	0.81 605	0.21 519	0.13 396	0.16 278	0.16 373	0.20 482	0.21 531

anonymity	0.97 660	0.89 710	1.05 648	0.92 715	1.03 728	0.97 622	0.81 682	1.29 661	0.91 544	1.07 642	0.98 515	1.00 587	0.95 655	1.02 627	0.92 639	0.96 728	0.95 755	0.90 724	0.91 740	0.92 718	0.94 724

AACVNet	0.50 505	0.23 416	0.49 447	0.46 547	0.29 499	0.52 410	0.38 461	0.90 491	0.55 324	0.81 499	1.03 540	1.00 587	0.70 574	0.83 563	0.54 534	0.21 519	0.18 553	0.24 564	0.18 464	0.23 550	0.20 511

DGSMNet	0.76 621	0.55 668	1.29 679	0.58 660	0.62 700	0.94 614	0.70 662	1.26 655	1.11 632	0.83 520	1.24 616	1.00 587	0.71 578	1.03 629	0.81 605	0.34 664	0.29 660	0.41 677	0.40 685	0.57 700	0.55 706

iRaft-Stereo_5w	0.45 431	0.21 353	0.48 434	0.42 456	0.28 468	0.31 201	0.54 605	0.63 311	0.62 345	0.62 361	0.89 471	1.01 591	0.69 561	0.75 520	0.66 571	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.15 352

psm_up	0.55 545	0.26 501	0.47 413	0.49 578	0.32 559	0.65 519	0.56 616	1.04 553	0.82 481	0.82 508	0.88 467	1.01 591	0.94 652	0.74 514	0.61 556	0.21 519	0.25 634	0.26 596	0.23 582	0.21 508	0.20 511

CFNet-ft	0.48 471	0.23 416	0.36 243	0.40 370	0.26 407	0.64 509	0.37 439	0.87 478	0.85 499	0.64 382	1.00 523	1.01 591	0.64 533	0.61 397	0.53 529	0.23 565	0.15 471	0.24 564	0.21 547	0.23 550	0.18 450

CFNet_RVC	0.48 471	0.23 416	0.36 243	0.40 370	0.26 407	0.64 509	0.37 439	0.87 478	0.85 499	0.64 382	1.00 523	1.01 591	0.64 533	0.61 397	0.53 529	0.23 565	0.15 471	0.24 564	0.21 547	0.23 550	0.18 450

CVANet_RVC	0.57 564	0.33 574	0.44 369	0.47 555	0.32 559	0.67 526	0.61 632	1.05 558	0.93 556	0.85 531	1.04 546	1.01 591	0.73 585	0.83 563	0.52 525	0.29 626	0.19 573	0.27 610	0.25 608	0.31 615	0.21 531

SACVNet	0.58 571	0.34 579	0.55 500	0.55 649	0.36 592	0.63 501	0.48 565	1.13 591	0.77 446	1.02 624	1.06 557	1.02 596	0.74 589	0.90 592	0.51 518	0.27 608	0.21 598	0.25 577	0.24 598	0.29 599	0.36 653

Syn2CoEx	0.71 610	0.51 654	0.95 635	0.64 679	0.45 652	0.91 608	0.53 601	1.48 692	1.13 637	0.93 586	1.35 635	1.02 596	0.99 660	0.92 602	0.80 602	0.30 633	0.27 650	0.28 618	0.24 598	0.23 550	0.24 570

SQANet	0.82 635	0.74 695	0.67 559	1.13 724	0.98 725	1.11 650	0.47 557	1.07 566	0.83 486	0.91 574	1.05 550	1.03 598	0.74 589	1.01 622	0.64 566	0.61 717	0.24 626	1.03 727	0.35 671	1.18 728	0.58 707

RASNet	0.53 530	0.22 394	0.52 482	0.38 292	0.22 230	0.68 529	0.38 461	0.97 521	0.88 518	0.73 453	1.04 546	1.03 598	0.92 646	0.90 592	0.86 615	0.16 340	0.14 438	0.14 179	0.17 434	0.15 288	0.13 265

MEA-ACV	0.54 542	0.23 416	0.61 524	0.41 408	0.28 468	0.71 542	0.43 532	1.18 620	0.88 518	0.85 531	0.94 486	1.04 600	0.85 628	0.73 506	0.57 544	0.18 435	0.17 528	0.20 467	0.24 598	0.18 422	0.21 531

APVNet	0.71 610	0.37 597	0.89 630	0.56 652	0.45 652	1.18 664	0.68 652	1.41 685	0.85 499	0.81 499	1.15 593	1.04 600	0.81 615	1.10 642	1.17 671	0.26 598	0.28 654	0.32 645	0.31 654	0.29 599	0.30 619

UNet	0.54 542	0.26 501	0.66 555	0.44 500	0.40 620	0.99 627	0.41 512	0.98 524	0.75 428	0.83 520	0.89 471	1.04 600	0.72 582	0.73 506	0.62 559	0.19 470	0.14 438	0.20 467	0.17 434	0.20 482	0.17 429

FADNet-RVC	0.60 581	0.53 665	1.14 660	0.46 547	0.39 615	0.61 481	0.39 483	1.12 589	0.87 514	0.70 429	0.84 437	1.04 600	0.55 472	0.94 615	0.69 579	0.26 598	0.25 634	0.28 618	0.28 638	0.31 615	0.31 629

CBMV	0.64 589	0.35 585	0.41 321	0.42 456	0.25 359	1.01 629	0.77 676	1.13 591	1.09 630	1.17 658	1.22 609	1.04 600	0.75 593	0.88 584	0.63 563	0.28 619	0.30 665	0.34 653	0.30 646	0.26 580	0.26 584
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 489	0.27 519	0.53 489	0.39 325	0.29 499	0.51 404	0.26 197	0.75 425	0.75 428	1.11 652	0.75 376	1.05 605	0.72 582	0.60 387	0.47 499	0.20 500	0.19 573	0.24 564	0.20 524	0.25 572	0.30 619

iinet-f	0.67 598	0.26 501	2.15 715	0.39 325	0.31 542	1.19 665	0.56 616	0.84 464	0.84 491	0.80 486	1.17 600	1.05 605	0.84 627	0.71 493	1.21 674	0.20 500	0.18 553	0.17 328	0.15 334	0.20 482	0.20 511

anonymousa	0.49 489	0.20 306	0.42 342	0.38 292	0.23 285	0.91 608	0.35 398	0.75 425	0.62 345	0.85 531	1.54 667	1.06 607	0.66 547	0.51 283	0.43 454	0.16 340	0.13 396	0.19 432	0.21 547	0.16 347	0.14 317

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 588	0.28 533	0.99 642	0.40 370	0.30 518	1.03 634	0.56 616	1.10 577	0.99 582	0.97 603	1.22 609	1.06 607	0.69 561	1.07 635	0.95 643	0.19 470	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.22 533	0.21 531

CRFU-Net	0.57 564	0.27 519	0.57 510	0.46 547	0.30 518	1.20 666	0.52 596	1.10 577	0.56 332	1.00 616	0.98 515	1.06 607	0.79 610	0.81 552	0.71 587	0.21 519	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.18 422	0.19 485

GwcNet	0.69 604	0.36 590	1.10 654	0.51 608	0.42 633	1.08 645	0.50 577	1.21 629	1.16 642	1.00 616	1.37 639	1.06 607	0.79 610	0.92 602	0.94 640	0.25 588	0.24 626	0.24 564	0.22 565	0.23 550	0.26 584

DRN-Test	0.66 593	0.32 565	0.66 555	0.50 592	0.39 615	1.15 657	0.61 632	1.49 694	1.01 593	1.12 653	1.08 564	1.06 607	0.69 561	0.77 535	0.94 640	0.23 565	0.17 528	0.26 596	0.25 608	0.25 572	0.21 531

ac_64	0.52 522	0.22 394	0.50 461	0.45 525	0.28 468	0.80 580	0.45 545	1.02 545	0.61 341	0.91 574	0.83 431	1.07 612	0.68 557	0.74 514	0.70 582	0.21 519	0.18 553	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.15 352

StereoDRNet	0.64 589	0.33 574	0.68 564	0.51 608	0.43 640	1.03 634	0.53 601	1.47 691	0.99 582	1.10 650	0.87 459	1.07 612	0.71 578	0.82 555	0.88 624	0.23 565	0.19 573	0.25 577	0.23 582	0.27 591	0.19 485

Wz-Net-LNSev	0.71 610	0.51 654	1.36 690	0.50 592	0.41 627	1.15 657	0.69 657	1.21 629	1.07 624	1.02 624	1.12 574	1.08 614	0.87 634	0.89 590	0.89 634	0.24 578	0.22 606	0.21 510	0.19 497	0.26 580	0.26 584

NaN_ROB	0.69 604	0.44 634	0.69 570	0.51 608	0.33 571	0.97 622	1.06 708	1.22 637	1.19 648	1.24 672	0.96 500	1.08 614	0.78 608	1.20 655	0.67 574	0.24 578	0.30 665	0.23 547	0.24 598	0.23 550	0.25 578

PSMNet_ROB	0.64 589	0.37 597	0.65 549	0.56 652	0.42 633	0.97 622	0.83 684	1.21 629	0.92 549	0.79 483	1.02 535	1.08 614	0.63 522	0.82 555	0.91 638	0.29 626	0.20 588	0.31 638	0.31 654	0.26 580	0.23 561

w-ln-seven-2	0.76 621	0.43 629	2.32 718	0.52 624	0.38 609	0.90 607	0.65 641	1.11 583	1.12 636	1.19 662	1.28 623	1.09 617	0.99 660	1.07 635	0.87 621	0.20 500	0.19 573	0.23 547	0.22 565	0.26 580	0.22 553

G2L-ROB	0.47 458	0.19 253	0.42 342	0.35 190	0.22 230	0.57 453	0.42 523	1.14 600	0.71 404	0.84 527	0.75 376	1.09 617	0.53 454	0.74 514	0.53 529	0.17 399	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.19 485

FLISNet	0.45 431	0.21 353	0.36 243	0.34 141	0.35 587	0.28 144	0.31 309	0.72 401	0.46 274	0.87 547	1.13 581	1.09 617	0.76 596	0.69 480	0.56 541	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

CoSv	0.45 431	0.21 353	0.36 243	0.34 141	0.35 587	0.28 144	0.31 309	0.72 401	0.46 274	0.87 547	1.13 581	1.09 617	0.76 596	0.69 480	0.56 541	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

LL-Strereo	0.57 564	0.27 519	0.68 564	0.48 563	0.34 580	0.39 318	0.48 565	0.94 506	0.97 573	0.83 520	0.78 398	1.10 621	1.18 680	1.33 673	0.49 506	0.17 399	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.16 347	0.17 429

ADCP+	1.06 674	0.35 585	1.51 698	0.49 578	0.51 674	1.45 688	0.55 610	1.25 653	1.03 601	1.16 657	1.15 593	1.10 621	1.07 670	1.56 689	6.75 753	0.19 470	0.16 507	0.23 547	0.21 547	0.28 595	0.21 531

GANetREF_RVC	0.80 631	0.75 696	0.86 624	0.66 688	0.42 633	1.15 657	0.98 701	1.14 600	1.19 648	1.01 621	1.02 535	1.10 621	0.90 640	1.15 647	0.76 595	0.48 702	0.39 703	0.57 706	0.38 678	0.63 705	0.46 687
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	0.62 586	0.32 565	0.39 296	0.43 479	0.30 518	1.02 631	0.55 610	1.09 574	1.05 611	1.06 639	1.18 602	1.10 621	0.67 550	0.88 584	0.62 559	0.31 637	0.33 687	0.33 650	0.30 646	0.30 608	0.28 602
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 593	0.38 607	0.90 631	0.52 624	0.46 660	1.08 645	0.49 572	1.00 531	0.77 446	1.18 660	1.29 627	1.12 625	0.74 589	0.85 574	0.86 615	0.27 608	0.31 675	0.25 577	0.25 608	0.24 563	0.23 561

YMNet_1	0.66 593	0.38 607	0.90 631	0.52 624	0.46 660	1.08 645	0.49 572	1.00 531	0.77 446	1.18 660	1.29 627	1.12 625	0.74 589	0.85 574	0.86 615	0.27 608	0.31 675	0.25 577	0.25 608	0.24 563	0.23 561

DDVS	0.52 522	0.30 555	0.56 506	0.41 408	0.31 542	0.71 542	0.34 371	0.91 496	0.67 378	0.85 531	0.89 471	1.12 625	0.46 413	0.86 579	0.60 552	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.18 464	0.25 572	0.26 584

Consistency-Raft	1.01 664	0.81 703	1.24 673	0.84 712	0.97 723	0.81 585	0.84 687	1.30 664	1.59 700	1.05 635	1.68 677	1.12 625	0.91 641	0.92 602	1.11 664	0.65 718	0.74 734	0.79 720	0.90 737	1.06 726	0.79 718

S-Stereo	0.74 617	0.35 585	0.96 638	0.56 652	0.45 652	0.82 593	0.60 627	1.24 649	1.60 703	0.96 598	1.41 647	1.12 625	0.94 652	0.80 549	1.04 659	0.26 598	0.31 675	0.28 618	0.25 608	0.32 621	0.47 692

RTSC	0.87 645	0.48 642	1.23 672	0.52 624	0.37 599	1.13 654	0.50 577	1.34 670	1.79 709	1.51 689	1.24 616	1.12 625	0.81 615	1.62 693	2.16 715	0.25 588	0.19 573	0.23 547	0.24 598	0.30 608	0.31 629

Wz-Net-MNSev	0.76 621	0.40 620	1.34 685	0.50 592	0.40 620	1.44 687	0.83 684	1.15 604	1.16 642	1.25 675	1.20 607	1.13 631	0.81 615	1.16 649	1.00 654	0.22 547	0.19 573	0.24 564	0.23 582	0.28 595	0.26 584

hitnet-ft	0.55 545	0.27 519	0.39 296	0.41 408	0.28 468	0.78 570	0.40 496	0.92 499	0.90 537	0.82 508	1.01 526	1.13 631	0.70 574	0.78 540	0.67 574	0.28 619	0.20 588	0.28 618	0.22 565	0.29 599	0.26 584

GANet	0.70 606	0.37 597	0.55 500	0.51 608	0.34 580	0.94 614	0.96 700	1.08 570	0.94 563	1.04 633	1.98 693	1.13 631	0.88 638	1.12 645	0.66 571	0.25 588	0.26 641	0.27 610	0.22 565	0.31 615	0.22 553

MultiAttention	3.58 743	0.24 458	0.62 528	0.54 641	0.34 580	22.90 771	2.72 756	1.60 707	1.13 637	0.80 486	1.81 683	1.14 634	0.43 390	35.29 784	0.61 556	0.17 399	0.12 319	0.23 547	0.23 582	0.34 634	0.29 609

dad	0.58 571	0.50 650	0.64 543	0.43 479	0.30 518	0.59 471	0.36 421	0.78 441	1.25 664	1.01 621	1.17 600	1.15 635	0.53 454	0.68 474	0.50 508	0.35 668	0.23 616	0.37 665	0.21 547	0.29 599	0.20 511

PWC_ROB	0.87 645	0.52 662	1.28 676	0.50 592	0.32 559	0.91 608	0.37 439	1.36 677	1.46 689	1.61 696	2.59 714	1.16 636	1.01 664	1.34 675	1.40 687	0.25 588	0.18 553	0.28 618	0.20 524	0.29 599	0.28 602

zh-mn7	1.08 679	0.65 685	4.00 735	0.52 624	0.38 609	1.16 661	0.62 634	1.15 604	1.77 708	1.74 704	2.31 700	1.17 637	0.91 641	2.10 716	1.77 702	0.24 578	0.21 598	0.22 526	0.22 565	0.25 572	0.28 602

RT-IGEV	0.52 522	0.19 253	0.59 516	0.40 370	0.25 359	0.79 574	0.62 634	1.15 604	0.74 423	0.89 561	0.99 520	1.18 638	0.61 509	0.65 443	0.31 307	0.19 470	0.13 396	0.17 328	0.13 255	0.15 288	0.20 511

HSM	0.51 514	0.24 458	0.41 321	0.39 325	0.24 324	0.75 559	0.40 496	1.22 637	0.75 428	0.81 499	0.91 478	1.21 639	0.69 561	0.87 581	0.46 492	0.17 399	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.17 390	0.17 429

MFMNet_re	1.14 684	0.97 718	1.19 667	0.99 717	0.95 721	1.25 672	1.22 720	1.39 681	1.55 696	1.69 703	1.67 676	1.21 639	1.53 702	1.12 645	0.99 650	0.87 727	0.75 738	0.79 720	0.75 729	0.90 716	0.94 724

DLCB_ROB	0.58 571	0.28 533	0.47 413	0.49 578	0.32 559	0.77 566	0.50 577	0.99 526	0.92 549	1.04 633	1.14 587	1.21 639	0.69 561	0.88 584	0.69 579	0.20 500	0.20 588	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.18 450

ADCL	1.04 669	0.38 607	1.35 686	0.50 592	0.39 615	1.61 698	0.89 692	1.29 661	1.39 681	1.29 677	1.50 662	1.24 642	1.24 685	1.37 681	4.87 745	0.21 519	0.19 573	0.25 577	0.25 608	0.29 599	0.27 595

zh-sn7	1.09 680	0.75 696	3.23 729	0.57 658	0.42 633	1.11 650	0.89 692	1.19 622	1.27 668	1.41 684	1.98 693	1.25 643	1.47 700	1.99 713	2.62 726	0.26 598	0.26 641	0.26 596	0.27 630	0.35 639	0.30 619

w-ln-seven	0.96 658	0.48 642	2.41 721	0.54 641	0.50 670	1.41 683	0.70 662	1.67 713	1.81 710	1.49 686	1.50 662	1.26 644	0.87 634	1.15 647	1.80 706	0.23 565	0.21 598	0.25 577	0.25 608	0.31 615	0.26 584

HSM-Net_RVC	0.53 530	0.22 394	0.35 227	0.37 251	0.21 195	0.85 600	0.37 439	1.23 642	0.93 556	0.90 569	1.15 593	1.26 644	0.63 522	0.72 499	0.48 503	0.17 399	0.13 396	0.16 278	0.15 334	0.17 390	0.15 352
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 674	2.56 755	0.68 564	1.21 726	1.26 733	1.03 634	0.69 657	1.11 583	0.94 563	0.96 598	1.22 609	1.27 646	0.82 620	0.93 608	0.72 589	0.84 725	0.38 698	1.99 739	0.60 720	1.10 727	0.85 720

RYNet	0.72 614	0.35 585	0.64 543	0.53 634	0.67 706	1.31 677	0.67 647	1.20 627	1.18 646	1.05 635	0.87 459	1.27 646	0.93 651	0.93 608	1.27 679	0.22 547	0.16 507	0.26 596	0.23 582	0.40 657	0.39 667

XQC	0.89 649	0.65 685	1.31 681	0.67 691	0.52 678	1.22 668	0.68 652	1.26 655	1.52 692	1.14 656	1.11 570	1.28 648	1.04 667	1.40 683	1.77 702	0.38 676	0.24 626	0.37 665	0.31 654	0.53 692	0.47 692

fast-acv-ft	0.64 589	0.30 555	0.73 588	0.45 525	0.34 580	1.17 662	0.49 572	0.86 471	0.98 577	1.02 624	1.36 636	1.29 649	0.85 628	0.76 525	0.81 605	0.21 519	0.23 616	0.23 547	0.23 582	0.21 508	0.20 511

ccnet	0.82 635	0.57 671	0.75 601	0.54 641	0.59 697	1.09 648	0.66 644	1.38 680	0.94 563	1.12 653	1.44 655	1.29 649	0.92 646	0.95 617	1.24 675	0.49 704	0.42 709	0.50 700	0.47 705	0.51 687	0.46 687

G-Net	0.95 657	0.46 641	1.04 647	0.64 679	0.48 666	2.12 718	0.64 639	1.01 541	0.87 514	1.75 705	2.82 723	1.30 651	1.64 712	1.06 632	0.96 645	0.36 672	0.29 660	0.35 655	0.25 608	0.45 673	0.42 674

Ntro	1.09 680	0.97 718	0.91 633	1.44 731	1.19 732	1.69 704	0.80 681	1.35 674	1.25 664	1.00 616	1.29 627	1.31 652	0.97 658	1.26 665	0.84 610	0.84 725	0.43 714	1.36 731	0.50 713	1.56 731	0.78 716

UDG	0.88 647	0.82 706	0.67 559	1.00 719	0.96 722	1.02 631	0.57 620	1.13 591	0.99 582	0.90 569	0.97 513	1.31 652	0.99 660	0.85 574	0.84 610	0.54 715	0.32 681	1.77 736	0.40 685	0.94 719	0.66 711

aanetorigin	0.83 641	0.56 669	1.87 709	0.49 578	0.38 609	0.56 447	0.66 644	0.70 385	1.00 589	2.42 728	2.02 695	1.31 652	1.18 680	0.93 608	1.13 669	0.20 500	0.18 553	0.20 467	0.19 497	0.27 591	0.30 619

PASM	0.90 652	0.64 683	1.69 702	0.69 696	0.69 709	0.78 570	0.84 687	1.03 550	1.26 667	1.19 662	1.15 593	1.31 652	0.98 659	1.24 663	1.03 656	0.52 709	0.56 726	0.59 709	0.66 725	0.56 697	0.54 705

PDISCO_ROB	0.91 653	0.48 642	1.06 649	0.99 717	0.97 723	1.67 703	0.63 636	1.64 711	1.59 700	1.06 639	1.18 602	1.31 652	0.79 610	1.55 687	0.97 646	0.49 704	0.22 606	0.45 683	0.40 685	0.45 673	0.37 658

UGAM	0.52 522	0.22 394	0.46 399	0.45 525	0.25 359	0.41 344	0.52 596	0.62 301	1.16 642	0.76 468	1.13 581	1.32 657	0.57 482	1.00 621	0.53 529	0.17 399	0.14 438	0.25 577	0.21 547	0.15 288	0.13 265

RTS	1.98 724	0.96 715	11.36 758	0.65 685	0.57 691	2.77 730	1.40 732	1.39 681	2.26 721	1.89 709	2.56 711	1.32 657	1.25 686	5.20 751	4.05 740	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.29 644	0.40 657	0.37 658

RTSA	1.98 724	0.96 715	11.36 758	0.65 685	0.57 691	2.77 730	1.40 732	1.39 681	2.26 721	1.89 709	2.56 711	1.32 657	1.25 686	5.20 751	4.05 740	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.29 644	0.40 657	0.37 658

otaku	1.04 669	0.93 712	0.88 626	1.33 730	1.05 730	1.66 701	0.70 662	1.40 684	1.18 646	1.08 646	1.32 633	1.33 660	0.91 641	1.23 662	0.76 595	0.72 721	0.46 720	1.24 730	0.50 713	1.40 729	0.75 714

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 667	0.57 671	1.51 698	0.67 691	0.50 670	2.57 723	1.66 740	1.20 627	1.43 684	1.38 682	1.57 669	1.33 660	0.92 646	1.64 696	0.88 624	0.37 675	0.39 703	0.46 687	0.60 720	0.41 663	0.40 670

NCC-stereo	0.78 627	0.40 620	0.76 606	0.61 672	0.67 706	0.81 585	0.69 657	1.54 704	1.11 632	0.90 569	1.36 636	1.33 660	1.16 677	1.19 653	0.88 624	0.31 637	0.30 665	0.37 665	0.48 707	0.33 628	0.33 638

Abc-Net	0.78 627	0.40 620	0.76 606	0.61 672	0.67 706	0.81 585	0.69 657	1.54 704	1.11 632	0.90 569	1.36 636	1.33 660	1.16 677	1.19 653	0.88 624	0.31 637	0.30 665	0.37 665	0.48 707	0.33 628	0.33 638
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 610	0.45 638	0.91 633	0.59 664	0.40 620	0.81 585	0.40 496	0.97 521	0.84 491	1.20 667	1.22 609	1.33 660	0.88 638	1.16 649	1.24 675	0.27 608	0.23 616	0.31 638	0.25 608	0.35 639	0.32 633
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 751	0.77 700	10.16 751	0.70 697	56.56 788	1.02 631	1.00 705	1.24 649	1.62 704	2.04 714	2.34 703	1.33 660	1.17 679	1.38 682	1.09 663	0.33 658	0.49 721	0.39 670	0.46 698	0.51 687	10.09 770

CBFPSM	0.59 578	0.22 394	1.31 681	0.38 292	0.27 443	1.12 653	0.65 641	0.79 445	0.82 481	0.80 486	0.81 419	1.35 666	0.87 634	0.67 463	0.76 595	0.16 340	0.15 471	0.15 236	0.16 373	0.17 390	0.22 553

CSAN	0.83 641	0.49 646	0.77 611	0.60 670	0.41 627	1.14 655	1.06 708	1.19 622	1.46 689	1.32 678	1.43 652	1.37 667	1.19 682	1.27 667	0.86 615	0.39 679	0.31 675	0.36 660	0.37 674	0.35 639	0.34 646

XPNet_ROB	0.70 606	0.35 585	0.68 564	0.52 624	0.40 620	0.79 574	0.85 690	1.16 612	0.94 563	1.33 680	1.15 593	1.38 668	0.83 625	1.03 629	0.90 636	0.32 649	0.25 634	0.26 596	0.24 598	0.31 615	0.28 602

AnyNet_C32	1.16 689	0.62 680	2.40 720	0.57 658	0.55 685	1.41 683	1.34 729	1.18 620	1.24 657	1.49 686	1.42 649	1.39 669	1.20 684	1.55 687	4.82 744	0.29 626	0.28 654	0.29 628	0.34 667	0.38 654	0.42 674

ETE_ROB	0.70 606	0.49 646	0.73 588	0.56 652	0.36 592	0.79 574	0.87 691	1.14 600	0.93 556	1.19 662	1.18 602	1.39 669	0.82 620	0.99 618	0.80 602	0.26 598	0.21 598	0.31 638	0.26 623	0.33 628	0.34 646

Nwc_Net	0.78 627	0.38 607	0.73 588	0.60 670	0.55 685	1.05 639	0.55 610	1.67 713	1.05 611	0.88 557	1.86 687	1.40 671	1.09 671	1.10 642	0.87 621	0.30 633	0.25 634	0.36 660	0.38 678	0.29 599	0.29 609

z-mn7	1.00 663	0.50 650	1.70 704	0.53 634	0.36 592	1.75 706	0.71 668	1.22 637	2.28 725	0.96 598	2.54 710	1.42 672	0.95 655	2.19 721	1.54 692	0.22 547	0.19 573	0.21 510	0.20 524	0.27 591	0.25 578

SHD	0.93 656	0.50 650	1.18 666	0.59 664	0.46 660	0.97 622	0.48 565	1.70 715	2.15 718	1.58 693	1.37 639	1.42 672	1.19 682	1.31 671	1.60 694	0.31 637	0.26 641	0.32 645	0.33 665	0.40 657	0.42 674

RP	0.76 621	0.36 590	0.63 538	0.66 688	0.58 696	0.80 580	0.55 610	1.14 600	1.22 654	0.97 603	1.65 672	1.43 674	1.32 691	1.01 622	0.84 610	0.33 658	0.30 665	0.36 660	0.30 646	0.34 634	0.34 646

Wz-Net-SNSev	0.91 653	0.73 694	2.13 713	0.56 652	0.45 652	0.95 617	1.13 713	1.34 670	1.24 657	1.02 624	1.30 630	1.46 675	0.86 631	1.81 704	1.50 691	0.25 588	0.23 616	0.25 577	0.26 623	0.32 621	0.29 609

AF-Net	0.81 634	0.39 615	0.68 564	0.64 679	0.54 681	0.91 608	0.51 593	1.61 709	1.31 674	0.96 598	2.02 695	1.46 675	1.26 689	1.11 644	0.99 650	0.32 649	0.24 626	0.39 670	0.27 630	0.30 608	0.25 578

DPSNet	0.99 662	0.42 627	1.88 710	0.53 634	0.41 627	1.59 697	1.26 723	2.21 729	1.43 684	1.10 650	1.11 570	1.46 675	1.95 724	1.34 675	1.26 677	0.34 664	0.25 634	0.25 577	0.21 547	0.46 676	0.37 658

RGC	0.79 630	0.59 673	0.71 579	0.65 685	0.65 704	0.92 613	0.58 621	1.29 661	1.05 611	1.07 642	1.45 658	1.47 678	1.03 665	1.21 659	0.88 624	0.32 649	0.30 665	0.48 694	0.40 685	0.37 650	0.37 658

FBW_ROB	0.88 647	0.50 650	0.85 619	0.55 649	0.40 620	1.17 662	0.78 678	1.50 696	1.37 678	1.33 680	1.27 621	1.48 679	1.00 663	2.57 732	0.98 649	0.25 588	0.32 681	0.45 683	0.30 646	0.34 634	0.28 602

NCCL2	0.72 614	0.41 625	0.65 549	0.64 679	0.44 647	0.98 626	1.20 717	1.11 583	1.00 589	0.98 608	0.96 500	1.49 680	0.87 634	0.90 592	0.79 600	0.31 637	0.26 641	0.39 670	0.39 683	0.32 621	0.32 633

psmorigin	0.82 635	0.51 654	2.09 712	0.49 578	0.41 627	0.85 600	0.50 577	1.04 553	0.88 518	1.45 685	1.43 652	1.50 681	1.06 668	1.22 661	0.97 646	0.31 637	0.32 681	0.27 610	0.27 630	0.33 628	0.42 674

ADCMid	1.14 684	0.52 662	2.23 717	0.53 634	0.43 640	1.07 641	0.75 674	1.23 642	1.05 611	2.15 718	1.44 655	1.50 681	1.43 698	1.56 689	5.01 746	0.26 598	0.24 626	0.29 628	0.31 654	0.37 650	0.33 638

DISCO	0.70 606	0.26 501	0.68 564	0.44 500	0.31 542	1.14 655	0.51 593	1.23 642	1.23 655	0.81 499	1.05 550	1.50 681	0.85 628	1.82 705	1.03 656	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.24 563	0.23 561

ADCS	1.51 708	0.61 677	3.42 730	0.59 664	0.51 674	1.27 674	1.08 711	1.59 706	1.81 710	1.91 712	1.66 674	1.51 684	1.42 697	1.94 711	8.60 755	0.33 658	0.32 681	0.33 650	0.36 672	0.44 669	0.42 674

RainbowNet	1.35 700	1.49 734	1.19 667	1.88 740	1.45 734	1.48 689	1.07 710	1.61 709	1.55 696	1.20 667	1.59 670	1.54 685	1.13 674	1.34 675	0.97 646	1.36 743	0.70 731	1.82 737	0.79 732	1.71 734	1.07 733

DispFullNet	1.60 711	2.63 756	2.75 725	2.56 751	1.79 744	1.24 671	0.47 557	1.37 679	1.45 688	1.87 708	1.50 662	1.55 686	2.46 731	2.04 715	1.04 659	0.59 716	0.18 553	2.32 748	0.68 727	2.29 748	1.14 735

stereogan	0.80 631	0.31 560	0.71 579	0.59 664	0.50 670	1.72 705	0.48 565	1.35 674	1.37 678	1.00 616	1.46 660	1.56 687	0.95 655	1.29 668	0.84 610	0.28 619	0.29 660	0.29 628	0.25 608	0.38 654	0.38 664

LALA_ROB	0.74 617	0.43 629	0.69 570	0.54 641	0.40 620	1.01 629	0.95 699	1.21 629	1.07 624	1.22 669	1.12 574	1.56 687	0.79 610	1.04 631	0.86 615	0.33 658	0.22 606	0.35 655	0.30 646	0.35 639	0.31 629

Wz-Net-TNSev	1.14 684	1.06 723	4.32 738	0.49 578	0.42 633	1.51 691	1.11 712	1.48 692	1.40 683	1.22 669	1.26 620	1.58 689	1.43 698	1.76 702	1.70 697	0.32 649	0.31 675	0.26 596	0.30 646	0.41 663	0.41 673

FAT-Stereo	0.73 616	0.33 574	0.75 601	0.49 578	0.37 599	0.71 542	0.59 624	1.36 677	1.30 673	1.03 632	1.40 645	1.59 690	1.15 676	0.87 581	0.86 615	0.28 619	0.28 654	0.28 618	0.23 582	0.28 595	0.38 664

EDNetEfficient	1.46 705	0.80 702	6.12 743	0.47 555	0.39 615	0.69 531	0.83 684	0.90 491	2.77 740	3.50 746	1.96 692	1.66 691	2.03 726	1.26 665	4.18 742	0.21 519	0.18 553	0.21 510	0.20 524	0.41 663	0.39 667

ADCPNet	1.03 668	0.48 642	2.70 724	0.54 641	0.42 633	1.40 681	0.75 674	1.13 591	1.07 624	1.22 669	1.42 649	1.68 692	1.09 671	1.36 680	3.45 737	0.30 633	0.28 654	0.29 628	0.32 662	0.37 650	0.35 651

UGAM-zero	0.46 442	0.19 253	0.62 528	0.37 251	0.23 285	0.34 251	0.21 83	1.15 604	0.39 226	0.66 404	0.61 318	1.70 693	0.91 641	0.75 520	0.25 193	0.14 195	0.11 246	0.15 236	0.12 206	0.13 165	0.13 265

WZ-Net	1.19 691	0.59 673	4.07 736	0.62 676	0.51 674	1.34 678	1.31 728	1.32 666	1.74 707	1.53 692	1.65 672	1.74 694	1.28 690	2.25 723	2.01 712	0.27 608	0.21 598	0.23 547	0.25 608	0.40 657	0.39 667

edge stereo	0.76 621	0.38 607	0.74 593	0.52 624	0.43 640	0.80 580	0.53 601	1.28 660	1.06 617	1.28 676	1.38 644	1.81 695	1.11 673	1.08 638	0.85 614	0.33 658	0.32 681	0.41 677	0.28 638	0.32 621	0.36 653

PAM	0.46 442	0.19 253	0.70 574	0.40 370	0.26 407	0.75 559	0.33 352	0.85 467	0.34 163	0.70 429	0.46 241	1.83 696	0.63 522	0.61 397	0.26 223	0.15 279	0.10 99	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 698	0.87 709	1.76 706	0.86 713	0.56 688	4.29 746	1.79 746	1.50 696	1.98 715	1.61 696	1.85 686	1.84 697	1.41 696	1.89 707	1.36 683	0.48 702	0.40 705	0.56 705	0.57 718	0.69 709	0.48 695

AnyNet_C01	1.56 709	1.05 721	7.45 745	0.64 679	0.54 681	1.99 713	1.38 731	1.43 688	1.36 676	1.63 699	1.92 689	1.84 697	1.33 693	2.40 726	4.03 739	0.33 658	0.32 681	0.32 645	0.34 667	0.44 669	0.45 685

PVD	1.28 697	0.67 688	1.28 676	0.74 702	0.62 700	1.50 690	0.84 687	1.99 723	2.96 741	2.18 719	2.36 705	1.85 699	1.95 724	1.92 709	1.94 709	0.39 679	0.36 695	0.49 698	0.37 674	0.51 687	0.64 710

MADNet+	2.23 731	2.43 752	10.85 755	1.22 727	0.91 719	2.76 729	1.40 732	2.12 727	1.67 706	1.32 678	1.74 680	1.86 700	1.74 715	6.25 753	4.41 743	0.65 718	0.64 729	0.58 708	0.54 717	0.80 713	0.76 715

PAM_32	0.46 442	0.19 253	0.67 559	0.39 325	0.24 324	0.75 559	0.27 221	0.95 513	0.34 163	0.68 415	0.44 232	1.91 701	0.65 539	0.62 407	0.26 223	0.15 279	0.10 99	0.16 278	0.15 334	0.14 219	0.13 265

SPS-STEREO	1.25 695	0.93 712	1.06 649	1.04 721	1.03 728	1.41 683	0.91 696	1.51 699	1.19 648	2.09 716	1.83 684	1.94 702	1.39 695	1.62 693	1.39 686	0.97 730	0.94 754	0.90 724	0.89 736	0.96 721	0.96 727
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 680	0.59 673	1.97 711	0.67 691	0.44 647	1.93 712	0.60 627	1.85 720	1.36 676	1.61 696	1.54 667	1.95 703	1.37 694	1.64 696	1.73 698	0.40 684	0.37 696	0.45 683	0.48 707	0.44 669	0.44 681

SAMSARA	1.07 676	0.65 685	1.19 667	1.06 723	0.90 717	1.76 707	1.76 745	1.46 690	1.44 687	1.51 689	1.16 598	2.00 704	1.14 675	1.48 684	1.31 681	0.39 679	0.44 716	0.35 655	0.38 678	0.49 684	0.49 698

ACV-stereo	0.62 586	0.34 579	1.00 643	0.43 479	0.31 542	1.20 666	0.40 496	0.75 425	0.83 486	0.64 382	0.77 386	2.10 705	1.03 665	0.81 552	0.64 566	0.21 519	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.21 508	0.21 531

ACVNet-4b	1.35 700	1.31 729	1.10 654	1.90 741	1.59 736	1.92 711	0.77 676	1.52 702	1.62 704	1.05 635	1.60 671	2.11 706	0.94 652	1.64 696	0.77 599	1.30 740	0.35 691	2.03 743	0.67 726	1.88 742	0.84 719

AANet	1.13 683	1.01 720	2.99 727	0.44 500	0.37 599	0.91 608	0.54 605	1.27 657	2.31 729	2.35 726	2.37 706	2.22 707	1.53 702	1.18 652	1.43 688	0.32 649	0.23 616	0.28 618	0.25 608	0.35 639	0.33 638

PWCK	1.92 722	1.66 744	3.12 728	1.65 733	0.91 719	2.84 732	2.26 752	2.10 726	2.41 734	2.36 727	2.31 700	2.22 707	1.82 718	3.43 739	2.03 713	1.61 746	0.71 733	1.51 732	0.82 734	1.69 733	0.91 723

NVStereoNet_ROB	1.24 694	0.90 711	1.13 658	0.86 713	0.88 716	1.11 650	0.99 703	1.42 686	1.53 693	1.59 695	2.48 708	2.24 709	1.53 702	1.96 712	1.30 680	0.76 723	0.70 731	0.78 719	1.00 743	0.71 712	0.88 722
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	9.93 763	1.15 724	175.16 799	0.48 563	0.36 592	1.04 638	0.68 652	1.24 649	2.69 738	3.17 743	2.50 709	2.30 710	2.07 727	1.76 702	2.21 716	0.20 500	0.18 553	0.24 564	0.19 497	0.51 687	0.50 700

ACVNet_1	1.46 705	1.33 730	1.12 657	1.91 742	1.62 737	1.83 710	0.98 701	2.00 724	1.85 712	1.39 683	1.53 666	2.32 711	1.53 702	1.34 675	1.11 664	1.30 740	0.50 722	2.06 745	0.58 719	1.93 744	0.95 726

SANet	1.07 676	0.41 625	1.06 649	0.48 563	0.30 518	1.41 683	0.94 698	1.42 686	3.36 746	1.58 693	2.43 707	2.33 712	1.70 713	1.34 675	1.07 661	0.28 619	0.24 626	0.26 596	0.23 582	0.34 634	0.30 619

DStereoFS	1.87 720	0.85 708	1.03 646	0.75 705	0.62 700	2.04 716	0.65 641	1.74 717	1.55 696	1.52 691	1.90 688	2.36 713	12.92 766	3.85 746	1.74 699	0.44 692	0.31 675	0.82 722	0.46 698	0.84 715	1.10 734

SGM+DAISY	1.35 700	0.94 714	1.25 674	0.96 716	1.00 726	1.52 692	1.02 707	1.34 670	1.21 652	2.64 731	2.65 717	2.44 714	1.56 706	1.64 696	1.26 677	0.97 730	0.95 755	0.90 724	0.90 737	0.94 719	0.96 727

IMH-64-1	1.86 718	1.62 741	1.16 661	2.20 745	1.89 746	2.33 720	1.30 724	2.89 735	2.29 726	1.66 700	2.80 721	2.49 715	1.61 709	2.10 716	1.78 704	1.60 744	0.74 734	2.43 749	1.02 744	2.12 745	1.17 738

IMH-64	1.86 718	1.62 741	1.16 661	2.20 745	1.89 746	2.33 720	1.30 724	2.89 735	2.29 726	1.66 700	2.80 721	2.49 715	1.61 709	2.10 716	1.78 704	1.60 744	0.74 734	2.43 749	1.02 744	2.12 745	1.17 738

SGM_RVC	0.97 660	0.28 533	0.41 321	0.39 325	0.22 230	1.55 693	0.73 672	1.51 699	1.25 664	2.25 723	1.92 689	2.58 717	1.56 706	2.02 714	1.19 673	0.27 608	0.27 650	0.27 610	0.25 608	0.25 572	0.25 578
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmmmmm	1.48 707	0.69 691	1.79 707	0.78 707	0.54 681	2.60 724	1.44 735	1.77 719	2.54 735	2.20 720	2.61 715	2.61 718	1.78 716	2.35 724	2.56 725	0.45 694	0.45 717	0.75 715	0.64 724	0.64 706	0.45 685

ELAS	1.63 713	0.61 677	0.95 635	0.68 694	0.55 685	3.01 739	1.55 738	2.39 731	2.33 730	3.64 747	3.89 738	2.75 719	2.90 740	2.15 719	2.27 721	0.52 709	0.45 717	0.50 700	0.48 707	0.54 694	0.52 702
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 755	1.51 736	87.33 798	0.49 578	0.38 609	1.34 678	1.21 719	1.16 612	8.09 759	12.12 768	2.79 720	2.77 720	3.31 744	1.16 649	3.15 730	0.24 578	0.23 616	0.27 610	0.24 598	0.45 673	0.37 658

MSAF-DinoV2	1.04 669	0.38 607	1.32 683	0.54 641	0.29 499	0.89 605	0.72 670	1.52 702	1.24 657	1.05 635	1.41 647	2.98 721	1.49 701	2.74 734	2.83 729	0.22 547	0.14 438	0.20 467	0.22 565	0.32 621	0.32 633

IMH	2.04 728	1.62 741	1.20 670	2.20 745	1.89 746	2.91 738	1.30 724	3.11 738	3.03 742	1.81 707	3.35 731	3.03 722	1.90 721	2.48 728	1.80 706	1.66 747	0.77 740	2.45 751	1.04 747	2.15 747	1.19 742

ACVNet_2	1.65 714	1.27 728	1.41 693	1.75 736	1.62 737	2.22 719	1.20 717	2.30 730	2.62 736	1.78 706	2.56 711	3.03 722	1.61 709	1.54 686	1.12 668	1.06 733	0.58 728	1.82 737	0.70 728	1.82 738	0.96 727

ELAS_RVC	1.60 711	0.61 677	1.01 645	0.70 697	0.56 688	2.00 714	1.89 748	1.96 722	2.65 737	3.33 745	3.26 726	3.03 722	3.41 747	2.49 729	2.09 714	0.52 709	0.45 717	0.50 700	0.48 707	0.54 694	0.52 702
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 692	0.49 646	0.62 528	0.59 664	0.50 670	1.62 700	0.67 647	1.23 642	1.24 657	2.45 729	3.77 734	3.09 725	2.98 741	1.32 672	0.81 605	0.45 694	0.41 707	0.49 698	0.51 715	0.47 679	0.44 681

WAO-7	1.90 721	1.20 725	1.35 686	1.27 728	1.06 731	2.84 732	1.56 739	3.23 740	3.06 744	2.23 722	3.33 730	3.17 726	2.28 729	3.12 736	2.21 716	1.02 732	0.91 750	1.06 728	1.03 746	1.04 724	0.97 730

2222	1.14 684	0.53 665	1.55 700	0.79 708	0.47 665	1.56 694	1.67 741	1.49 694	1.24 657	1.24 672	2.23 699	3.21 727	1.25 686	1.53 685	1.63 695	0.47 701	0.28 654	0.50 700	0.36 672	0.48 681	0.29 609

1111	1.92 722	0.60 676	2.43 722	0.71 700	0.57 691	2.60 724	3.13 757	2.12 727	1.97 714	2.27 724	2.74 719	3.21 727	3.13 743	5.16 750	5.06 747	0.38 676	0.35 691	0.47 688	0.38 678	0.54 694	0.53 704

Dean	1.98 724	1.36 731	1.36 690	2.12 744	1.81 745	2.74 727	1.36 730	3.37 744	3.80 751	2.08 715	3.32 729	3.21 727	1.82 718	1.71 701	1.67 696	1.27 737	0.77 740	1.99 739	0.90 737	1.86 739	1.03 732

WCMA_ROB	1.14 684	0.36 590	0.76 606	0.49 578	0.44 647	1.23 670	0.67 647	1.11 583	1.23 655	2.84 737	3.95 740	3.28 730	1.83 720	1.25 664	0.99 650	0.44 692	0.34 689	0.34 653	0.37 674	0.41 663	0.40 670

test_sample8	1.25 695	0.36 590	0.72 584	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.13 591	0.75 428	1.50 688	0.95 496	3.29 731	1.59 708	1.20 655	1.36 683	0.41 685	8.41 771	0.40 673	0.41 690	0.36 645	0.33 638

JetBlue	2.78 734	1.26 727	7.04 744	1.16 725	1.48 735	8.00 755	6.02 762	2.60 733	1.92 713	2.12 717	2.64 716	3.34 732	3.05 742	6.49 754	3.39 734	0.78 724	0.76 739	0.75 715	0.76 730	0.97 723	1.18 740

MonStereo1	1.98 724	1.48 733	1.43 695	1.81 739	1.69 742	2.88 735	0.78 678	2.47 732	3.47 747	2.20 720	4.36 746	3.39 733	2.50 733	2.18 720	1.58 693	1.19 735	0.54 724	1.65 734	0.87 735	1.78 736	1.29 744

KSHMR	2.57 732	1.93 747	1.69 702	2.63 753	2.42 753	2.86 734	2.07 749	3.27 742	6.50 756	2.49 730	3.36 732	3.41 734	1.92 722	2.49 729	1.94 709	2.13 754	1.40 762	2.79 759	1.50 757	2.73 753	1.77 748

LVE	2.12 730	1.44 732	1.36 690	1.99 743	1.78 743	2.75 728	1.79 746	2.82 734	3.95 752	1.90 711	4.33 745	3.52 735	1.81 717	2.24 722	1.74 699	1.74 748	0.87 746	2.06 745	1.13 749	1.91 743	1.35 745

WAO-6	2.04 728	1.50 735	1.16 661	1.70 734	1.67 741	2.69 726	1.44 735	3.06 737	3.63 750	1.98 713	3.27 727	3.54 736	2.07 727	2.36 725	2.22 718	1.31 742	0.91 750	2.04 744	1.22 753	1.73 735	1.27 743

MADNet++	4.03 745	2.70 757	3.44 732	3.72 760	3.44 760	4.44 747	3.52 758	3.95 750	3.61 749	4.46 749	4.98 751	4.10 737	4.58 751	7.00 757	5.89 749	3.74 760	3.67 769	3.27 762	2.71 763	3.70 762	3.66 761

FCDSN-DC	1.39 703	0.56 669	0.65 549	0.74 702	0.59 697	1.38 680	0.63 636	1.35 674	1.39 681	3.26 744	4.50 747	4.61 738	2.63 736	1.58 691	1.03 656	0.46 697	0.42 709	0.48 694	0.47 705	0.50 686	0.50 700
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 743	2.45 753	8.57 746	2.53 749	2.37 752	2.88 735	3.77 759	3.14 739	3.23 745	4.71 753	3.86 737	4.68 739	4.87 752	4.07 748	5.62 748	2.33 757	2.33 765	2.47 752	2.52 761	2.51 752	2.64 758

nnnnnnn	1.69 716	0.64 683	2.14 714	0.80 709	0.73 712	1.79 709	1.01 706	2.00 724	2.36 733	2.69 732	4.20 743	4.71 740	2.34 730	2.45 727	2.27 721	0.53 713	0.53 723	0.66 712	0.62 723	0.69 709	0.62 709

MeshStereo	1.34 698	0.43 629	0.54 494	0.44 500	0.34 580	1.66 701	0.60 627	1.94 721	1.37 678	4.47 750	3.25 725	4.71 740	1.94 723	1.92 709	1.17 671	0.35 668	0.35 691	0.37 665	0.31 654	0.32 621	0.32 633
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	2.92 735	1.55 739	1.35 686	1.79 737	1.63 739	5.23 748	1.22 720	4.58 752	12.56 764	2.84 737	4.07 742	4.83 742	2.72 738	3.49 740	2.25 719	1.27 737	0.91 750	1.99 739	1.15 751	1.86 739	1.15 736

Venus	2.92 735	1.55 739	1.35 686	1.79 737	1.63 739	5.23 748	1.22 720	4.58 752	12.56 764	2.84 737	4.06 741	4.83 742	2.72 738	3.49 740	2.25 719	1.27 737	0.91 750	1.99 739	1.15 751	1.86 739	1.15 736

JetRed	5.27 752	5.84 759	12.81 761	2.36 748	2.83 758	12.23 761	10.50 770	4.46 751	3.60 748	3.86 748	3.83 736	4.85 744	4.18 750	6.78 756	11.96 764	2.17 755	2.96 768	2.18 747	1.97 759	3.38 760	2.68 759

tt	6.20 754	0.20 306	5.89 742	3.55 759	2.07 749	11.26 759	19.21 772	11.74 762	5.46 754	2.69 732	2.04 697	4.87 745	6.25 754	3.70 743	7.09 754	8.32 772	11.17 780	4.93 770	5.41 773	5.74 763	2.37 755

LE_ROB	4.42 749	0.24 458	2.75 725	0.42 456	0.23 285	1.57 696	0.90 695	1.71 716	17.88 776	16.56 778	4.88 749	5.17 746	18.85 778	1.63 695	14.62 768	0.17 399	0.14 438	0.16 278	0.16 373	0.19 461	0.17 429

UNDER WATER	3.46 740	2.07 749	3.64 733	3.09 756	2.48 754	3.75 744	2.42 754	3.31 743	13.77 767	2.90 741	2.95 724	5.84 747	3.69 748	3.69 742	3.48 738	2.07 753	1.11 757	2.70 757	1.40 755	2.84 756	1.98 751

FC-DCNN	1.59 710	0.51 654	0.66 555	0.61 672	0.49 668	1.56 694	0.70 662	1.66 712	1.53 693	4.64 751	4.62 748	5.85 748	3.34 746	1.84 706	1.11 664	0.46 697	0.42 709	0.47 688	0.46 698	0.48 681	0.46 687

ktn	2.98 737	2.25 750	1.73 705	2.84 754	2.53 756	3.76 745	2.15 750	3.70 746	5.47 755	2.75 734	5.17 754	5.94 749	2.48 732	3.23 737	2.46 724	2.34 758	1.44 763	2.78 758	2.03 760	2.45 751	2.01 752

UNDER WATER-64	3.53 741	2.01 748	3.94 734	3.22 758	2.49 755	5.41 750	2.60 755	3.43 745	12.41 763	3.03 742	2.68 718	6.07 750	4.04 749	3.79 744	3.33 732	2.02 752	1.24 760	2.63 754	1.46 756	2.78 754	2.08 753

notaker	2.76 733	2.29 751	1.80 708	2.96 755	2.58 757	2.90 737	1.75 744	3.24 741	3.05 743	2.78 735	4.24 744	6.15 751	2.51 734	3.34 738	2.75 728	2.31 756	1.18 758	3.00 760	1.65 758	2.84 756	1.97 750

FC-DCNN v2	1.65 714	0.51 654	0.65 549	0.61 672	0.49 668	1.61 698	0.70 662	1.75 718	1.56 699	4.74 754	4.91 750	6.46 752	3.31 744	1.91 708	1.11 664	0.46 697	0.42 709	0.47 688	0.46 698	0.48 681	0.46 687

light-stereo	3.53 741	1.05 721	10.69 754	9.45 764	6.82 761	2.10 717	0.64 639	3.71 747	2.70 739	4.77 755	4.98 751	6.83 753	1.32 691	6.71 755	1.35 682	1.20 736	1.29 761	0.66 712	0.77 731	1.79 737	1.85 749

TorneroNet	4.53 750	1.89 746	1.48 697	2.55 750	2.27 750	13.78 768	1.69 743	4.84 756	23.73 782	2.89 740	7.70 763	7.06 754	2.69 737	4.26 749	3.42 735	1.84 750	0.77 740	2.68 755	1.13 749	2.42 750	1.47 747

TorneroNet-64	3.44 739	1.86 745	1.42 694	2.58 752	2.28 751	6.87 751	1.68 742	4.70 754	12.03 761	2.31 725	5.59 759	8.25 755	2.55 735	3.97 747	2.73 727	1.81 749	0.74 734	2.57 753	1.07 748	2.35 749	1.44 746

DPSMNet_ROB	12.08 765	8.00 760	21.00 767	8.97 763	16.79 765	10.67 757	30.89 777	9.02 761	15.17 770	6.51 763	15.41 777	9.04 756	14.85 768	9.27 766	21.67 774	4.58 763	8.57 773	5.09 773	9.29 777	5.90 764	10.95 771

DGTPSM_ROB	12.07 764	8.00 760	20.99 766	8.93 762	16.78 764	10.67 757	30.87 776	9.01 760	15.16 769	6.50 762	15.41 777	9.04 756	14.85 768	9.25 765	21.67 774	4.57 762	8.57 773	5.08 771	9.28 774	5.90 764	10.95 771

MANE	4.13 747	0.51 654	0.64 543	0.66 688	0.56 688	6.89 752	0.99 703	7.55 757	12.04 762	6.68 764	8.57 764	10.69 758	9.45 757	7.59 764	6.39 751	0.49 704	0.43 714	0.48 694	0.98 741	0.49 684	0.48 695

pmcnn	1.23 693	0.29 545	0.96 638	0.40 370	0.23 285	0.95 617	0.69 657	1.16 612	1.28 670	1.67 702	2.33 702	11.15 759	0.86 631	0.93 608	0.88 624	0.15 279	0.12 319	0.12 63	0.10 97	0.15 288	0.15 352

fsdfsdds	3.34 738	0.62 680	2.19 716	0.75 705	0.54 681	7.70 754	1.13 713	3.94 749	6.50 756	6.05 761	10.49 766	11.93 760	6.06 753	2.52 731	3.44 736	0.39 679	0.38 698	0.65 711	0.49 712	0.47 679	0.61 708

USTest	12.99 767	14.18 769	20.00 765	16.24 765	14.97 763	20.80 770	31.95 778	16.20 772	10.91 760	8.79 766	9.48 765	13.94 761	10.50 758	16.11 770	21.44 773	3.17 759	4.82 770	5.08 771	5.36 772	8.81 766	7.13 763

noway3	9.04 758	9.99 764	10.50 753	19.30 766	17.88 767	12.49 762	8.93 766	13.62 766	2.27 724	4.85 757	5.57 756	14.37 762	10.99 759	7.30 759	9.94 757	5.36 764	0.86 743	3.94 767	3.20 766	10.28 767	9.17 764

noway1	9.20 761	11.07 767	10.41 752	19.80 771	17.91 770	12.67 765	8.90 765	13.79 768	2.26 721	4.85 757	5.58 757	14.44 763	11.03 760	7.33 762	10.03 760	5.51 768	0.86 743	3.93 764	3.20 766	10.42 770	9.93 767

zzzz4	9.23 762	11.07 767	11.03 756	19.80 771	17.91 770	12.68 766	8.89 764	13.79 768	2.29 726	4.85 757	5.58 757	14.47 764	11.04 761	7.33 762	10.03 760	5.51 768	0.87 746	3.94 767	3.20 766	10.42 770	9.93 767

noway2	9.12 759	9.84 763	11.24 757	19.40 767	17.88 767	12.54 764	8.94 767	13.58 764	2.22 720	4.85 757	5.59 759	14.48 765	11.09 763	7.31 760	9.96 758	5.48 767	0.86 743	3.93 764	3.20 766	10.34 768	9.76 765

noway4	9.14 760	10.89 766	8.97 748	19.91 773	17.90 769	12.71 767	9.04 769	13.72 767	2.34 731	4.80 756	5.47 755	14.56 766	11.25 765	7.32 761	9.98 759	5.54 770	0.89 748	3.93 764	3.19 765	10.47 772	10.04 769

TCMNet-wrong-test	8.97 757	10.42 765	8.74 747	19.56 768	17.61 766	12.53 763	9.01 768	13.59 765	2.18 719	4.64 751	5.11 753	14.63 767	11.09 763	7.19 758	9.73 756	5.56 771	0.89 748	3.77 763	3.11 764	10.34 768	9.80 766

TARStereo	5.47 753	0.45 638	9.36 749	0.64 679	0.57 691	8.94 756	4.10 760	8.88 759	13.09 766	10.59 767	15.01 776	16.60 768	11.04 761	3.84 745	3.37 733	0.42 689	0.40 705	0.43 679	0.41 690	0.56 697	0.72 713

xxxxx1	36.64 786	19.51 775	24.21 772	61.66 789	64.63 793	27.28 779	40.10 784	20.25 775	18.63 777	14.07 775	12.97 769	17.26 769	17.36 775	21.70 777	27.93 781	13.18 779	18.50 783	111.26 799	133.37 799	29.24 786	39.73 792

tt_ll	36.64 786	19.51 775	24.21 772	61.66 789	64.63 793	27.28 779	40.10 784	20.25 775	18.63 777	14.07 775	12.97 769	17.26 769	17.36 775	21.70 777	27.93 781	13.18 779	18.50 783	111.26 799	133.37 799	29.24 786	39.73 792

ff	36.64 786	19.51 775	24.21 772	61.66 789	64.63 793	27.28 779	40.10 784	20.25 775	18.63 777	14.07 775	12.97 769	17.26 769	17.36 775	21.70 777	27.93 781	13.18 779	18.50 783	111.26 799	133.37 799	29.24 786	39.73 792

HanzoNet	6.76 756	2.45 753	4.22 737	3.19 757	2.94 759	3.62 743	2.28 753	4.79 755	7.20 758	14.00 774	13.19 772	17.49 772	22.30 779	13.25 768	6.19 750	4.20 761	1.93 764	3.10 761	2.56 762	3.35 759	2.88 760

Anonymous_1	33.25 778	18.26 772	23.92 771	20.54 774	21.28 776	25.59 775	35.94 781	22.01 783	15.57 773	13.33 771	13.49 773	18.08 773	15.29 770	20.36 773	24.60 778	16.28 782	8.84 777	66.59 796	118.00 798	155.73 801	11.23 773

iinet-test	16.76 770	17.57 770	22.97 769	19.69 769	18.39 772	24.48 772	34.18 779	20.02 773	15.35 771	12.55 769	12.85 767	18.13 774	15.39 771	19.59 771	24.25 776	8.86 774	8.72 775	8.95 776	9.28 774	12.74 773	11.26 774

IINet	16.76 770	17.57 770	22.97 769	19.69 769	18.39 772	24.48 772	34.18 779	20.02 773	15.35 771	12.55 769	12.85 767	18.13 774	15.39 771	19.59 771	24.25 776	8.86 774	8.72 775	8.95 776	9.28 774	12.74 773	11.26 774

SGM-ForestM	4.04 746	0.32 565	0.46 399	0.43 479	0.27 443	7.50 753	1.45 737	3.84 748	4.24 753	8.19 765	6.76 761	19.00 776	9.08 756	10.74 767	6.62 752	0.31 637	0.33 687	0.32 645	0.32 662	0.29 599	0.29 609

DPSM_ROB	17.78 772	18.63 773	24.31 775	20.90 775	19.47 774	25.97 776	36.21 782	21.23 780	16.24 774	13.38 772	14.06 774	19.18 777	16.30 773	20.78 774	25.67 779	9.38 776	9.23 778	9.49 778	9.82 778	13.51 776	11.91 776

DPSM	17.78 772	18.63 773	24.31 775	20.90 775	19.47 774	25.97 776	36.21 782	21.23 780	16.24 774	13.38 772	14.06 774	19.18 777	16.30 773	20.78 774	25.67 779	9.38 776	9.23 778	9.49 778	9.82 778	13.51 776	11.91 776

LRCNet_RVC	21.24 776	31.15 780	21.41 768	28.98 778	23.82 777	3.13 740	0.60 627	20.96 779	1.59 700	25.58 781	28.15 785	21.99 779	14.79 767	21.94 780	16.41 769	28.89 793	14.87 781	33.53 792	31.28 790	29.51 789	26.16 786

UHP	12.84 766	0.68 689	18.22 763	0.82 711	0.62 700	25.49 774	5.53 761	21.64 782	40.95 796	23.57 780	34.53 790	25.52 780	26.31 783	14.39 769	14.00 767	0.43 691	0.30 665	0.48 694	0.37 674	0.81 714	2.09 754

HaxPig	31.96 777	37.24 783	34.27 777	24.37 777	24.88 778	18.26 769	19.86 773	20.64 778	28.52 783	35.97 791	38.75 791	25.57 781	28.72 784	33.88 783	34.39 784	35.94 796	38.87 797	37.80 793	40.48 795	39.68 790	41.15 795

Selective-IGEV-i1pa	15.35 769	22.27 778	18.31 764	1.71 735	0.87 715	28.61 783	12.26 771	25.48 784	20.48 780	19.78 779	22.75 779	28.20 782	22.64 780	29.07 782	17.31 770	12.88 778	2.88 766	6.84 774	0.99 742	1.67 732	12.03 778

MEDIAN_ROB	37.38 789	40.85 793	40.60 781	32.31 779	31.85 779	27.20 778	24.55 774	29.10 785	33.19 792	42.09 799	41.76 793	33.35 783	34.39 793	39.78 786	37.07 785	43.64 798	44.10 799	44.12 795	43.40 797	41.51 794	42.76 797

AVERAGE_ROB	37.58 790	40.13 792	40.15 780	34.81 780	33.82 780	28.55 782	25.10 775	32.02 786	34.06 793	41.28 798	40.66 792	34.46 784	34.81 794	39.18 785	37.57 786	42.78 797	43.44 798	43.82 794	43.03 796	40.47 791	41.51 796

fast-reg	35.48 779	37.51 789	48.70 787	42.44 787	40.46 787	52.73 792	73.11 790	42.56 787	32.38 784	26.19 782	27.27 780	36.81 785	30.62 785	41.02 787	51.32 787	18.30 783	18.53 786	19.10 780	19.67 781	27.14 778	23.66 779

Hybrid-DGEV	35.78 783	37.50 788	48.96 791	42.25 785	39.20 781	52.33 790	73.10 789	42.63 792	32.52 785	26.62 783	28.31 788	38.50 786	32.87 789	41.67 789	51.55 788	18.77 788	18.56 787	19.18 786	19.83 786	27.20 780	23.97 781

RAFT-FEzeroshot	35.73 780	37.45 785	48.67 785	42.23 783	39.22 783	52.25 786	73.13 792	42.62 790	32.59 786	26.71 784	27.70 781	38.57 787	32.57 786	41.68 791	51.67 792	18.75 785	18.58 789	19.15 782	19.78 783	27.21 782	23.98 782

RAFT-FE	35.73 780	37.45 785	48.67 785	42.23 783	39.22 783	52.25 786	73.13 792	42.62 790	32.59 786	26.71 784	27.70 781	38.57 787	32.57 786	41.68 791	51.67 792	18.75 785	18.58 789	19.15 782	19.78 783	27.21 782	23.98 782

CasAABBNet	35.74 782	37.43 784	48.72 788	42.22 782	39.20 781	52.24 785	73.12 791	42.61 789	32.62 789	26.78 787	27.95 783	38.58 789	32.60 788	41.67 789	51.65 791	18.74 784	18.57 788	19.15 782	19.77 782	27.20 780	23.98 782

LSM0	38.95 791	37.60 791	48.58 784	43.57 788	91.06 798	52.57 791	72.57 787	43.17 794	32.63 790	26.97 789	27.97 784	38.65 790	32.94 790	41.86 794	51.78 794	18.89 790	18.41 782	19.13 781	19.63 780	27.29 785	33.77 787

FlowAnything	35.81 784	37.53 790	48.80 789	42.20 781	39.22 783	52.25 786	73.16 794	42.56 787	32.89 791	26.76 786	28.30 786	38.69 791	33.09 791	41.63 788	51.62 790	18.76 787	18.59 792	19.21 787	19.92 787	27.16 779	23.91 780

Selective-RAFT-Error	35.84 785	37.49 787	48.83 790	42.26 786	39.24 786	52.30 789	73.09 788	42.66 793	32.61 788	26.80 788	28.30 786	38.84 792	33.51 792	41.68 791	51.59 789	18.82 789	18.58 789	19.17 785	19.80 785	27.28 784	24.05 785

BEATNet-Init1	15.13 768	0.82 706	50.86 792	0.72 701	0.53 679	38.10 784	7.03 763	11.83 763	14.25 768	29.78 790	30.17 789	48.21 793	22.64 780	26.78 781	18.11 771	0.42 689	0.38 698	0.47 688	0.46 698	0.51 687	0.48 695

PML	40.80 792	29.24 779	11.87 760	7.20 761	14.47 762	92.13 799	213.69 802	7.63 758	23.35 781	74.72 801	190.14 802	50.17 794	26.15 782	21.39 776	12.70 765	8.76 773	2.92 767	8.45 775	3.25 770	13.26 775	4.42 762

zzzz2	53.63 793	56.68 794	73.37 794	63.97 792	58.93 789	78.37 797	110.06 797	64.29 799	48.31 797	40.26 794	42.53 794	57.21 795	47.86 795	62.08 797	77.14 797	28.03 791	27.91 793	28.80 788	29.89 788	40.95 792	35.94 788

noway5	53.63 793	56.68 794	73.37 794	63.97 792	58.93 789	78.37 797	110.06 797	64.29 799	48.31 797	40.26 794	42.53 794	57.21 795	47.86 795	62.08 797	77.14 797	28.03 791	27.91 793	28.80 788	29.89 788	40.95 792	35.94 788

zzzzzz3	56.43 795	57.01 796	74.40 796	78.00 794	76.38 796	77.61 796	92.21 796	62.81 797	50.42 799	40.52 796	45.11 796	70.20 797	62.22 797	61.64 795	77.00 796	29.64 794	27.99 795	31.12 790	32.03 791	45.83 796	36.59 790

zzz1	56.46 796	57.02 797	74.61 797	78.01 795	76.39 797	77.52 795	92.13 795	62.93 798	50.48 800	40.59 797	45.21 797	70.20 797	62.34 798	61.65 796	76.98 795	29.64 794	27.99 795	31.12 790	32.03 791	45.82 795	36.60 791

RSGM-EC	74.81 797	63.03 798	41.60 782	97.74 796	92.11 799	74.93 793	114.81 799	53.77 795	38.96 794	39.88 792	48.98 798	90.73 799	64.81 799	139.63 799	128.53 800	93.27 799	53.96 800	95.12 797	38.31 793	81.45 799	44.63 798

acva	74.81 797	63.03 798	41.60 782	97.74 796	92.11 799	74.93 793	114.81 799	53.77 795	38.96 794	39.88 792	48.98 798	90.73 799	64.81 799	139.63 799	128.53 800	93.27 799	53.96 800	95.12 797	38.31 793	81.45 799	44.63 798

Selective-IGEV-i16pa	78.59 799	120.99 800	16.46 762	1.04 721	0.66 705	181.07 801	2.17 751	153.90 802	139.75 802	56.45 800	153.05 800	107.32 801	157.92 802	200.46 802	96.57 799	94.09 801	1.23 759	2.69 756	0.31 654	0.96 721	84.68 800

test_example2	176.61 800	205.14 801	198.86 800	188.60 800	190.98 801	152.67 800	170.61 801	94.86 801	123.55 801	178.88 802	179.48 801	158.94 802	141.34 801	192.61 801	198.96 802	203.76 802	236.37 802	164.13 802	173.55 802	218.58 802	160.41 801

ccccc		429.19 802		507.10 801	501.20 802	356.95 802		380.82 803		334.51 803		372.86 803		499.17 803		561.44 803	431.22 803	334.28 803	290.86 803	540.88 803

ASD4		8.86 762

Low-res two-view benchmark