Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 120	0.31 85	0.31 2	0.22 1	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 42	0.41 13	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 94	0.32 97	0.30 1	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 70	0.26 137	0.24 14	0.24 70	0.33 2	0.26 18	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 97	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 255	0.13 7	0.13 73

mm1	0.24 4	0.19 26	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.41 13	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 142	0.21 8	0.45 54	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 32	0.54 45	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 157	0.34 116	0.37 13	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 16	0.50 33	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 157	0.35 124	0.37 13	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 35	0.36 20	0.28 197	0.20 7	0.23 55	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 66	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 243	0.14 280	0.20 292	0.20 383	0.17 167	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 177	0.39 45	0.34 6	0.24 87	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 32	0.40 87	0.24 16	0.23 25	0.32 3	0.26 60	0.20 344	0.18 445	0.18 209	0.16 255	0.18 217	0.14 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 78	0.36 11	0.38 57	0.22 48	0.32 44	0.22 42	0.39 10	0.23 10	0.30 45	0.25 12	0.30 56	0.33 105	0.34 6	0.26 60	0.16 129	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 35	0.40 84	0.30 249	0.11 1	0.26 95	0.40 11	0.36 82	0.30 45	0.34 61	0.23 8	0.26 41	0.39 24	0.24 15	0.18 243	0.13 210	0.16 108	0.15 205	0.18 217	0.15 185

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 81	0.35 12	0.23 62	0.21 8	0.41 310	0.42 16	0.19 2	0.29 32	0.45 125	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.18 209	0.15 205	0.15 82	0.13 73

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 36	0.18 8	0.41 89	0.29 129	0.40 11	0.22 7	0.29 32	0.33 54	0.32 71	0.31 85	0.32 3	0.31 157	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 48	0.40 56	0.40 84	0.23 62	0.26 20	0.19 9	0.47 21	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 134	0.21 8	0.47 78	0.24 15	0.14 53	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

mm2	0.25 10	0.19 26	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 142	0.21 8	0.45 54	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 48	0.38 35	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 110	0.45 19	0.25 14	0.30 45	0.22 8	0.25 23	0.32 97	0.46 66	0.25 42	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.12 73	0.15 82	0.12 21

qqai	0.26 16	0.20 48	0.41 65	0.40 84	0.23 62	0.28 27	0.19 9	0.51 34	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 153	0.21 8	0.48 86	0.24 15	0.15 85	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

MGA	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.26 137	0.43 110	0.20 16	0.49 25	0.37 91	0.28 21	0.31 45	0.31 62	0.19 2	0.46 66	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.14 137

MSE-Stereo	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.25 116	0.39 74	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.28 21	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.46 66	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

GeoVLM	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.34 47	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 142	0.26 41	0.45 54	0.27 77	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.33 2	0.19 15	0.47 148	0.19 9	0.54 45	0.27 22	0.30 45	0.29 39	0.26 28	0.32 97	0.43 44	0.30 129	0.16 129	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.34 47	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 142	0.26 41	0.45 54	0.27 77	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.38 57	0.24 87	0.30 34	0.20 16	0.54 45	0.33 61	0.27 19	0.30 44	0.33 85	0.25 32	0.46 66	0.30 129	0.14 53	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

CSFM-Stereo	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.39 70	0.21 30	0.40 82	0.21 32	0.53 39	0.29 33	0.30 45	0.28 32	0.31 62	0.29 66	0.47 78	0.25 42	0.15 85	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 16	0.20 48	0.36 11	0.37 36	0.22 48	0.35 55	0.18 4	0.45 19	0.21 5	0.26 13	0.23 10	0.34 94	0.20 5	0.77 213	0.23 8	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

VeloStereo	0.27 25	0.19 26	0.41 65	0.38 57	0.27 168	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 134	0.27 53	0.46 66	0.27 77	0.23 439	0.22 533	0.21 333	0.19 341	0.23 426	0.24 459

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 25	0.24 177	0.33 3	0.29 1	0.25 116	0.29 30	0.26 95	0.33 2	0.26 18	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 61	0.36 11	0.32 170	0.15 85	0.20 484	0.26 495	0.34 617	0.24 444	0.24 459

LGCAT	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.38 57	0.24 87	0.16 3	0.21 32	0.35 6	0.25 14	0.35 91	0.26 17	0.30 56	0.26 41	0.62 150	0.27 77	0.27 528	0.22 533	0.13 1	0.17 286	0.13 7	0.21 400

CAR	0.27 25	0.18 10	0.39 45	0.37 36	0.25 116	0.39 74	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.35 91	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.49 88	0.26 60	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

PointNet	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.39 70	0.23 62	0.39 74	0.26 95	0.54 45	0.34 70	0.24 9	0.31 45	0.38 131	0.21 8	0.49 88	0.26 60	0.15 85	0.12 104	0.17 161	0.12 73	0.15 82	0.11 3

LiteMatch*	0.27 25	0.19 26	0.49 142	0.38 57	0.27 168	0.31 38	0.23 55	0.49 25	0.38 99	0.29 32	0.28 32	0.36 107	0.29 66	0.46 66	0.24 15	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.13 73

LACA3	0.27 25	0.21 78	0.38 35	0.35 12	0.19 15	0.37 65	0.38 259	0.47 21	0.28 24	0.29 32	0.27 26	0.26 28	0.31 85	0.73 198	0.22 1	0.16 129	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

LACA2	0.27 25	0.21 78	0.44 95	0.35 12	0.18 8	0.39 74	0.39 276	0.56 58	0.27 22	0.29 32	0.33 54	0.36 107	0.26 41	0.45 54	0.22 1	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.11 3

Test_v1	0.27 25	0.20 48	0.37 18	0.34 6	0.25 116	0.31 38	0.30 140	0.59 68	0.37 91	0.29 32	0.33 54	0.25 23	0.25 32	0.48 86	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 25	0.22 111	0.40 56	0.41 105	0.24 87	0.29 30	0.19 9	0.59 68	0.46 142	0.31 54	0.33 54	0.22 6	0.25 32	0.40 32	0.29 109	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Wavelet-MonSter	0.27 25	0.20 48	0.41 65	0.39 70	0.26 137	0.26 20	0.25 81	0.49 25	0.29 33	0.36 101	0.47 135	0.28 44	0.32 97	0.49 88	0.26 60	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 25	0.19 26	0.38 35	0.40 84	0.24 87	0.38 69	0.20 16	0.59 68	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 85	0.27 53	0.90 268	0.25 42	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 25	0.21 78	0.44 95	0.41 105	0.21 30	0.42 101	0.19 9	0.56 58	0.26 18	0.29 32	0.24 11	0.29 47	0.29 66	0.55 112	0.25 42	0.18 243	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.14 44	0.13 73

dual_stereo	0.27 25	0.19 26	0.35 9	0.39 70	0.21 30	0.25 15	0.22 42	0.48 23	0.31 42	0.32 62	0.26 17	0.37 120	0.24 28	0.83 241	0.29 109	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

flow	0.28 39	0.19 26	0.41 65	0.38 57	0.27 168	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 134	0.27 53	0.54 105	0.27 77	0.23 439	0.22 533	0.21 333	0.19 341	0.23 426	0.24 459

anonymous	0.28 39	0.22 111	0.43 89	0.39 70	0.26 137	0.22 12	0.24 70	0.35 6	0.34 70	0.42 152	0.60 201	0.24 16	0.27 53	0.50 94	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.18 209	0.14 174	0.15 82	0.13 73

MCSU-Stereo	0.28 39	0.17 3	0.36 11	0.36 20	0.17 5	0.35 55	0.39 276	0.55 51	0.41 112	0.37 112	0.40 87	0.37 120	0.23 25	0.45 54	0.29 109	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

monster-pro	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 257	0.31 152	0.55 51	0.43 124	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 39	0.21 78	0.39 45	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 55	0.65 110	0.48 150	0.27 19	0.47 135	0.25 23	0.24 28	0.49 88	0.31 157	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 39	0.18 10	0.36 11	0.37 36	0.24 87	0.31 38	0.20 16	0.57 63	0.57 198	0.28 21	0.32 51	0.33 85	0.29 66	0.54 105	0.30 129	0.14 53	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MonStereo	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 257	0.31 152	0.55 51	0.43 124	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 257	0.31 152	0.55 51	0.43 124	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.56 117	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.37 36	0.31 279	0.45 126	0.21 32	0.59 68	0.40 105	0.31 54	0.43 110	0.26 28	0.21 8	0.43 44	0.25 42	0.13 26	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 39	0.18 10	0.42 81	0.40 84	0.23 62	0.47 148	0.19 9	0.61 80	0.29 33	0.35 91	0.21 6	0.35 101	0.21 8	0.60 141	0.25 42	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MonSter	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 257	0.31 152	0.55 51	0.43 124	0.28 21	0.29 39	0.23 8	0.21 8	0.56 117	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

over-8	0.29 50	0.23 148	0.40 56	0.43 145	0.16 1	0.47 148	0.26 95	0.52 35	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 101	0.37 139	0.69 178	0.25 42	0.17 188	0.13 210	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

over-9	0.29 50	0.24 177	0.41 65	0.43 145	0.16 1	0.46 133	0.26 95	0.53 39	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 101	0.39 151	0.68 176	0.26 60	0.17 188	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

depth_test_26	0.29 50	0.19 26	0.41 65	0.36 20	0.24 87	0.21 8	0.24 70	0.41 13	0.34 70	0.30 45	0.81 279	0.28 44	0.24 28	0.47 78	0.25 42	0.22 411	0.16 384	0.18 209	0.17 286	0.19 273	0.17 260

BridgeDepth	0.29 50	0.19 26	0.37 18	0.40 84	0.17 5	0.58 278	0.32 169	0.60 78	0.29 33	0.26 13	0.26 17	0.39 134	0.43 179	0.47 78	0.26 60	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 73	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 50	0.25 217	0.41 65	0.36 20	0.23 62	0.52 221	0.36 225	0.56 58	0.34 70	0.45 174	0.42 98	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 50	0.25 217	0.41 65	0.36 20	0.23 62	0.52 221	0.36 225	0.56 58	0.34 70	0.45 174	0.42 98	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 50	0.20 48	0.45 111	0.37 36	0.25 116	0.26 20	0.20 16	0.78 170	0.28 24	0.28 21	0.26 17	0.24 16	0.26 41	0.91 269	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 50	0.19 26	0.38 35	0.41 105	0.20 22	0.42 101	0.20 16	0.66 119	0.21 5	0.25 11	0.22 8	0.33 85	0.28 61	1.09 338	0.25 42	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

over v1	0.30 58	0.24 177	0.41 65	0.42 126	0.16 1	0.49 176	0.27 110	0.53 39	0.28 24	0.31 54	0.31 45	0.35 101	0.43 179	0.70 183	0.30 129	0.16 129	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.16 121	0.14 137

Monster-pub-mixall	0.30 58	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.28 27	0.18 4	0.58 66	0.34 70	0.36 101	0.34 61	0.26 28	0.20 5	1.40 435	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

AdaDepth	0.30 58	0.22 111	0.49 142	0.44 183	0.27 168	0.44 122	0.24 70	0.52 35	0.30 37	0.31 54	0.37 74	0.26 28	0.32 97	0.79 225	0.25 42	0.12 9	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.15 185

asda	0.30 58	0.24 177	0.42 81	0.38 57	0.23 62	0.43 110	0.34 197	0.58 66	0.37 91	0.38 128	0.42 98	0.27 35	0.34 116	0.52 100	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 58	0.21 78	0.41 65	0.39 70	0.24 87	0.47 148	0.30 140	0.69 133	0.30 37	0.41 145	0.39 82	0.28 44	0.33 105	0.62 150	0.27 77	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 58	0.26 252	0.44 95	0.38 57	0.26 137	0.49 176	0.40 292	0.59 68	0.31 42	0.38 128	0.42 98	0.27 35	0.34 116	0.46 66	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 58	0.26 252	0.44 95	0.38 57	0.26 137	0.49 176	0.40 292	0.59 68	0.31 42	0.38 128	0.42 98	0.27 35	0.34 116	0.46 66	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 58	0.26 252	0.44 95	0.38 57	0.26 137	0.49 176	0.40 292	0.59 68	0.32 52	0.38 128	0.42 98	0.27 35	0.34 116	0.46 66	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 58	0.24 177	0.44 95	0.37 36	0.23 62	0.46 133	0.27 110	0.63 92	0.31 42	0.41 145	0.44 119	0.27 35	0.36 135	0.59 129	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 58	0.20 48	0.44 95	0.37 36	0.26 137	0.29 30	0.21 32	0.66 119	0.26 18	0.25 11	0.25 12	0.24 16	0.22 22	1.24 378	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 58	0.20 48	0.40 56	0.46 221	0.30 249	0.33 45	0.22 42	0.75 160	0.45 136	0.32 62	0.41 95	0.32 71	0.48 232	0.38 17	0.27 77	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 69	0.25 217	0.46 123	0.43 145	0.23 62	0.36 61	0.26 95	0.61 80	0.36 82	0.32 62	0.36 69	0.37 120	0.22 22	0.61 147	0.34 206	0.17 188	0.13 210	0.21 333	0.18 314	0.21 369	0.14 137

over-6	0.31 69	0.22 111	0.42 81	0.40 84	0.17 5	0.41 89	0.31 152	0.63 92	0.30 37	0.31 54	0.36 69	0.30 56	0.37 139	0.82 238	0.26 60	0.19 298	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.17 167	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 69	0.20 48	0.57 241	0.40 84	0.22 48	0.36 61	0.33 182	0.73 151	0.31 42	0.37 112	0.40 87	0.31 62	0.44 191	0.50 94	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 69	0.22 111	0.48 133	0.41 105	0.26 137	0.41 89	0.26 95	0.76 163	0.33 61	0.33 71	0.43 110	0.29 47	0.46 206	0.35 8	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.18 291

Pro-Stereo	0.31 69	0.16 2	0.34 5	0.39 70	0.29 223	0.63 318	0.21 32	0.35 6	0.28 24	0.34 81	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 474	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.18 209	0.17 286	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 69	0.21 78	0.43 89	0.43 145	0.31 279	0.46 133	0.36 225	0.74 157	0.33 61	0.34 81	0.38 75	0.32 71	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.21 379	0.12 104	0.17 161	0.12 73	0.17 167	0.14 137

2.5w	0.31 69	0.23 148	0.46 123	0.39 70	0.24 87	0.42 101	0.39 276	0.61 80	0.30 37	0.37 112	0.53 173	0.24 16	0.25 32	0.77 213	0.28 97	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 69	0.23 148	0.43 89	0.35 12	0.23 62	0.42 101	0.42 317	0.54 45	0.35 79	0.47 186	0.43 110	0.24 16	0.30 75	0.66 169	0.33 191	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 69	0.20 48	0.44 95	0.42 126	0.20 22	0.64 322	0.18 4	0.70 138	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 107	0.35 124	0.87 259	0.24 15	0.16 129	0.12 104	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 69	0.20 48	0.44 95	0.42 126	0.20 22	0.64 322	0.18 4	0.70 138	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 107	0.35 124	0.87 259	0.24 15	0.16 129	0.12 104	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 79	0.23 148	0.50 153	0.42 126	0.22 48	0.49 176	0.20 16	0.57 63	0.50 160	0.38 128	0.28 32	0.33 85	0.31 85	0.45 54	0.28 97	0.21 379	0.17 419	0.24 435	0.19 341	0.27 487	0.20 375

Anonymus	0.32 79	0.20 48	0.41 65	0.45 202	0.28 197	0.43 110	0.24 70	0.54 45	0.40 105	0.33 71	0.31 45	0.50 204	0.38 146	0.57 122	0.32 170	0.14 53	0.12 104	0.18 209	0.17 286	0.15 82	0.16 227

aanet-new-32k	0.32 79	0.22 111	0.53 188	0.43 145	0.24 87	0.54 242	0.23 55	0.72 145	0.31 42	0.37 112	0.38 75	0.43 157	0.54 294	0.41 36	0.24 15	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 79	0.22 111	0.53 188	0.43 145	0.24 87	0.54 242	0.23 55	0.72 145	0.31 42	0.37 112	0.38 75	0.43 157	0.54 294	0.41 36	0.24 15	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.13 73

aanet-new-28k	0.32 79	0.21 78	0.66 297	0.43 145	0.21 30	0.47 148	0.28 118	0.64 100	0.33 61	0.36 101	0.39 82	0.36 107	0.49 249	0.39 24	0.27 77	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.22 397	0.15 185

aanet-new-22k	0.32 79	0.21 78	0.54 201	0.43 145	0.22 48	0.47 148	0.23 55	0.67 127	0.50 160	0.35 91	0.46 131	0.33 85	0.50 258	0.44 51	0.29 109	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.13 73

aanet-new-16k	0.32 79	0.21 78	0.56 227	0.45 202	0.22 48	0.43 110	0.21 32	0.66 119	0.44 132	0.36 101	0.43 110	0.37 120	0.48 232	0.41 36	0.28 97	0.14 53	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.13 73

LiteMatch	0.32 79	0.24 177	0.37 18	0.45 202	0.25 116	0.34 47	0.31 152	0.49 25	0.32 52	0.29 32	0.27 26	0.40 142	0.48 232	0.45 54	0.66 454	0.21 379	0.12 104	0.19 240	0.16 255	0.18 217	0.19 338

qwe	0.32 79	0.21 78	0.40 56	0.37 36	0.26 137	0.49 176	0.29 129	0.64 100	0.39 101	0.49 203	0.48 142	0.26 28	0.27 53	0.80 228	0.34 206	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

2.25w	0.32 79	0.24 177	0.48 133	0.37 36	0.24 87	0.45 126	0.25 81	0.62 84	0.40 105	0.45 174	0.58 198	0.27 35	0.32 97	0.74 207	0.35 219	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.14 137

3.25w_new	0.32 79	0.21 78	0.45 111	0.38 57	0.23 62	0.52 221	0.34 197	0.65 110	0.39 101	0.47 186	0.45 125	0.32 71	0.35 124	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 79	0.21 78	0.45 111	0.37 36	0.23 62	0.52 221	0.34 197	0.65 110	0.39 101	0.47 186	0.45 125	0.32 71	0.35 124	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 79	0.23 148	0.44 95	0.37 36	0.29 223	0.62 313	0.36 225	0.59 68	0.32 52	0.41 145	0.47 135	0.25 23	0.34 116	0.64 155	0.26 60	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 79	0.24 177	0.45 111	0.39 70	0.22 48	0.46 133	0.47 394	0.69 133	0.42 118	0.43 160	0.50 155	0.24 16	0.45 198	0.47 78	0.29 109	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

SGD-Stereo	0.32 79	0.20 48	0.40 56	0.38 57	0.19 15	0.43 110	0.22 42	0.64 100	0.33 61	0.42 152	0.34 61	0.27 35	0.35 124	1.15 354	0.30 129	0.20 344	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.17 167	0.13 73

GREAT-IGEV	0.32 79	0.20 48	0.42 81	0.37 36	0.29 223	0.36 61	0.28 118	0.56 58	0.58 203	0.28 21	0.50 155	0.29 47	0.29 66	0.84 246	0.27 77	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 167	0.14 137
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PhaseNet	0.33 95	0.23 148	0.44 95	0.43 145	0.28 197	0.57 272	0.24 70	0.62 84	0.42 118	0.30 45	0.39 82	0.54 231	0.30 75	0.55 112	0.37 243	0.15 85	0.13 210	0.20 292	0.19 341	0.17 167	0.17 260

aanet-new-40k	0.33 95	0.22 111	0.81 413	0.40 84	0.25 116	0.52 221	0.23 55	0.67 127	0.32 52	0.33 71	0.47 135	0.33 85	0.52 279	0.35 8	0.28 97	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 95	0.21 78	0.52 177	0.42 126	0.21 30	0.52 221	0.32 169	0.64 100	0.36 82	0.34 81	0.38 75	0.36 107	0.56 310	0.81 234	0.24 15	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

aanet-new-34k	0.33 95	0.22 111	0.65 287	0.40 84	0.20 22	0.34 47	0.30 140	0.80 186	0.42 118	0.34 81	0.53 173	0.34 94	0.57 323	0.38 17	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 95	0.23 148	0.55 216	0.43 145	0.23 62	0.50 194	0.32 169	0.55 51	0.36 82	0.34 81	0.42 98	0.36 107	0.55 302	0.77 213	0.24 15	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 273	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 95	0.21 78	0.51 164	0.42 126	0.23 62	0.53 232	0.30 140	0.62 84	0.37 91	0.40 142	0.61 204	0.34 94	0.48 232	0.44 51	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 95	0.23 148	0.77 393	0.48 272	0.21 30	0.48 159	0.25 81	0.80 186	0.44 132	0.38 128	0.29 39	0.32 71	0.48 232	0.39 24	0.29 109	0.14 53	0.10 9	0.17 161	0.13 134	0.19 273	0.15 185

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 95	0.20 48	0.45 111	0.44 183	0.30 249	0.40 82	0.34 197	0.73 151	0.43 124	0.37 112	0.61 204	0.41 150	0.51 271	0.36 11	0.27 77	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.14 137

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 95	0.20 48	0.45 111	0.40 84	0.26 137	0.43 110	0.39 276	0.86 216	0.51 172	0.36 101	0.48 142	0.34 94	0.45 198	0.35 8	0.26 60	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.12 21

DispViT+	0.33 95	0.19 26	0.37 18	0.36 20	0.56 552	0.30 34	0.23 55	0.72 145	0.55 193	0.33 71	0.34 61	0.30 56	0.25 32	1.12 348	0.29 109	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 95	0.21 78	0.43 89	0.45 202	0.31 279	0.46 133	0.36 225	0.92 243	0.47 146	0.37 112	0.38 75	0.32 71	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 298	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.15 185

3.5w_stereo	0.33 95	0.25 217	0.45 111	0.37 36	0.24 87	0.54 242	0.35 208	0.66 119	0.36 82	0.43 160	0.44 119	0.29 47	0.34 116	0.77 213	0.39 267	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

3w_stereo	0.33 95	0.25 217	0.52 177	0.40 84	0.21 30	0.53 232	0.54 455	0.65 110	0.46 142	0.44 166	0.48 142	0.23 8	0.45 198	0.46 66	0.29 109	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 185

DEFOM-Stereo	0.33 95	0.20 48	0.40 56	0.42 126	0.28 197	0.80 432	0.23 55	0.48 23	0.37 91	0.37 112	0.31 45	0.23 8	0.24 28	1.20 368	0.27 77	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 137

aanet-new-90k	0.34 109	0.21 78	0.77 393	0.41 105	0.23 62	0.43 110	0.36 225	0.64 100	0.30 37	0.28 21	0.40 87	0.31 62	0.50 258	0.97 294	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 273	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 109	0.21 78	0.76 385	0.42 126	0.22 48	0.58 278	0.31 152	0.71 143	0.33 61	0.33 71	0.39 82	0.40 142	0.43 179	0.77 213	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.12 21

gasm-f	0.34 109	0.22 111	0.42 81	0.43 145	0.31 279	0.39 74	0.44 355	0.74 157	0.33 61	0.34 81	0.64 216	0.32 71	0.46 206	0.55 112	0.28 97	0.21 379	0.12 104	0.17 161	0.12 73	0.18 217	0.14 137

Zero-FE251	0.34 109	0.23 148	0.51 164	0.45 202	0.29 223	0.58 278	0.24 70	0.82 201	0.34 70	0.49 203	0.38 75	0.52 218	0.42 170	0.47 78	0.27 77	0.18 243	0.14 280	0.17 161	0.12 73	0.14 44	0.13 73

1w_stereo	0.34 109	0.20 48	0.42 81	0.43 145	0.26 137	0.47 148	0.54 455	0.59 68	0.50 160	0.41 145	0.66 224	0.25 23	0.44 191	0.62 150	0.33 191	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 109	0.20 48	0.44 95	0.45 202	0.35 355	0.27 26	0.29 129	0.53 39	0.51 172	0.44 166	0.61 204	0.26 28	0.25 32	1.19 365	0.27 77	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.10 1

monsters	0.34 109	0.20 48	0.41 65	0.39 70	0.36 372	0.34 47	0.27 110	0.66 119	0.43 124	0.47 186	0.40 87	0.22 6	0.23 25	1.33 403	0.25 42	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

111111	0.34 109	0.20 48	0.41 65	0.45 202	0.42 453	0.37 65	0.22 42	0.95 266	0.38 99	0.31 54	0.31 45	0.40 142	0.27 53	0.96 286	0.26 60	0.17 188	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

LG-Stereo	0.34 109	0.25 217	0.78 403	0.47 238	0.26 137	0.37 65	0.30 140	0.71 143	0.52 179	0.36 101	0.57 195	0.29 47	0.21 8	0.50 94	0.36 231	0.13 26	0.13 210	0.20 292	0.18 314	0.18 217	0.12 21

S2M2_L	0.34 109	0.28 316	0.45 111	0.40 84	0.30 249	0.31 38	0.16 3	0.60 78	0.64 228	0.31 54	0.48 142	0.47 182	0.34 116	0.38 17	0.32 170	0.25 488	0.22 533	0.20 292	0.22 458	0.25 460	0.22 423
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 109	0.23 148	0.45 111	0.50 307	0.36 372	0.38 69	0.23 55	0.78 170	0.52 179	0.34 81	0.51 161	0.46 175	0.38 146	0.51 98	0.27 77	0.20 344	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.14 137

RAStereo	0.34 109	0.21 78	0.66 297	0.47 238	0.27 168	0.26 20	0.29 129	0.69 133	0.63 223	0.32 62	0.42 98	0.45 171	0.31 85	0.45 54	0.34 206	0.17 188	0.15 345	0.19 240	0.15 205	0.18 217	0.13 73

aanet-new-70k	0.35 121	0.20 48	0.79 406	0.42 126	0.21 30	0.50 194	0.30 140	0.65 110	0.31 42	0.33 71	0.40 87	0.31 62	0.51 271	1.00 310	0.24 15	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 121	0.22 111	0.91 468	0.43 145	0.21 30	0.33 45	0.36 225	0.65 110	0.32 52	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.59 335	0.91 269	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 121	0.22 111	0.87 446	0.47 238	0.23 62	0.66 347	0.24 70	0.63 92	0.40 105	0.38 128	0.42 98	0.40 142	0.53 287	0.40 32	0.29 109	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.19 273	0.13 73

aanet-new-8k	0.35 121	0.23 148	0.50 153	0.45 202	0.25 116	0.54 242	0.36 225	0.68 130	0.49 153	0.35 91	0.42 98	0.32 71	0.62 356	0.68 176	0.28 97	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 121	0.21 78	0.52 177	0.48 272	0.27 168	0.75 397	0.38 259	0.63 92	0.43 124	0.37 112	0.50 155	0.35 101	0.50 258	0.43 44	0.30 129	0.15 85	0.11 39	0.17 161	0.13 134	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 121	0.20 48	0.50 153	0.42 126	0.37 392	0.58 278	0.30 140	0.68 130	0.42 118	0.37 112	0.53 173	0.47 182	0.60 339	0.39 24	0.34 206	0.15 85	0.10 9	0.17 161	0.13 134	0.16 121	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 121	0.22 111	0.53 188	0.41 105	0.36 372	0.48 159	0.42 317	0.63 92	0.57 198	0.54 230	0.64 216	0.32 71	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 188	0.12 104	0.19 240	0.15 205	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 121	0.22 111	0.54 201	0.42 126	0.35 355	0.46 133	0.40 292	0.62 84	0.54 190	0.56 241	0.67 231	0.36 107	0.27 53	0.49 88	0.28 97	0.16 129	0.11 39	0.19 240	0.15 205	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 121	0.22 111	0.54 201	0.41 105	0.37 392	0.49 176	0.41 310	0.64 100	0.59 213	0.54 230	0.66 224	0.31 62	0.26 41	0.41 36	0.30 129	0.16 129	0.11 39	0.19 240	0.14 174	0.15 82	0.13 73

Foundation-i1c-attn	0.35 121	0.17 3	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.51 214	0.48 407	0.96 274	0.37 91	0.42 152	0.43 110	0.52 218	0.49 249	0.66 169	0.29 109	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 121	0.22 111	0.56 227	0.42 126	0.35 355	0.50 194	0.45 376	0.62 84	0.49 153	0.54 230	0.66 224	0.32 71	0.30 75	0.38 17	0.28 97	0.16 129	0.11 39	0.19 240	0.14 174	0.14 44	0.13 73

VIP-Stereo	0.35 121	0.22 111	0.49 142	0.40 84	0.43 464	0.82 443	0.22 42	0.59 68	0.45 136	0.31 54	0.53 173	0.37 120	0.31 85	0.83 241	0.27 77	0.17 188	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

AIO_test	0.35 121	0.22 111	0.44 95	0.43 145	0.27 168	0.57 272	0.44 355	0.79 177	0.41 112	0.32 62	0.47 135	0.46 175	0.30 75	0.69 178	0.30 129	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 121	0.22 111	0.55 216	0.41 105	0.37 392	0.48 159	0.42 317	0.64 100	0.54 190	0.53 224	0.63 211	0.33 85	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 129	0.11 39	0.19 240	0.15 205	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 121	0.22 111	0.53 188	0.41 105	0.36 372	0.48 159	0.42 317	0.63 92	0.57 198	0.54 230	0.64 216	0.32 71	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 188	0.12 104	0.19 240	0.15 205	0.14 44	0.13 73

testlalala	0.35 121	0.22 111	0.55 216	0.41 105	0.37 392	0.48 159	0.42 317	0.64 100	0.54 190	0.53 224	0.63 211	0.33 85	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 129	0.11 39	0.19 240	0.15 205	0.14 44	0.13 73

TS12	0.36 137	0.20 48	0.40 56	0.43 145	0.20 22	0.58 278	0.31 152	0.89 229	0.41 112	0.40 142	0.73 253	0.36 107	0.40 158	0.73 198	0.37 243	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.16 121	0.14 137

aanet-new-14k	0.36 137	0.24 177	0.83 422	0.46 221	0.22 48	0.46 133	0.33 182	0.66 119	0.61 216	0.39 140	0.48 142	0.29 47	0.64 367	0.41 36	0.29 109	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.21 369	0.14 137

Foundation-i1b	0.36 137	0.18 10	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.53 232	0.49 419	1.00 289	0.35 79	0.47 186	0.43 110	0.56 251	0.53 287	0.66 169	0.28 97	0.16 129	0.11 39	0.14 21	0.13 134	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 137	0.21 78	0.43 89	0.45 202	0.36 372	0.43 110	0.32 169	0.69 133	0.58 203	0.41 145	0.68 234	0.39 134	0.43 179	0.60 141	0.35 219	0.14 53	0.12 104	0.19 240	0.17 286	0.16 121	0.13 73

zero-FE	0.36 137	0.22 111	0.47 128	0.45 202	0.43 464	0.30 34	0.24 70	0.61 80	0.33 61	0.33 71	0.41 95	0.37 120	0.50 258	0.64 155	0.32 170	0.22 411	0.11 39	0.18 209	0.12 73	0.83 671	0.16 227

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 137	0.23 148	0.54 201	0.50 307	0.28 197	0.36 61	0.22 42	1.02 299	0.39 101	0.42 152	0.64 216	0.36 107	0.51 271	0.39 24	0.29 109	0.18 243	0.12 104	0.17 161	0.13 134	0.18 217	0.18 291

AIO_rvc	0.36 137	0.23 148	0.49 142	0.43 145	0.27 168	0.59 289	0.38 259	0.94 260	0.45 136	0.33 71	0.46 131	0.49 198	0.22 22	0.84 246	0.30 129	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

HUF	0.36 137	0.23 148	0.52 177	0.40 84	0.22 48	0.54 242	0.47 394	0.82 201	0.43 124	0.36 101	0.43 110	0.50 204	0.42 170	0.64 155	0.29 109	0.17 188	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.14 137

MaDis-Stereo	0.36 137	0.25 217	0.58 250	0.44 183	0.34 348	0.30 34	0.30 140	0.72 145	0.50 160	0.37 112	0.36 69	0.58 264	0.49 249	0.52 100	0.36 231	0.19 298	0.16 384	0.19 240	0.15 205	0.18 217	0.14 137

UniTT-Stereo	0.36 137	0.23 148	0.59 256	0.48 272	0.36 372	0.40 82	0.32 169	0.53 39	0.49 153	0.54 230	0.55 186	0.36 107	0.31 85	0.58 127	0.51 381	0.20 344	0.15 345	0.17 161	0.15 205	0.19 273	0.15 185

Foundation-i1a	0.37 147	0.18 10	0.37 18	0.34 6	0.19 15	0.51 214	0.47 394	1.01 297	0.42 118	0.51 219	0.44 119	0.57 257	0.57 323	0.78 220	0.29 109	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.13 73

DDF-Stereo	0.37 147	0.22 111	0.47 128	0.48 272	0.42 453	0.31 38	0.24 70	0.53 39	0.33 61	0.33 71	0.40 87	0.37 120	0.48 232	0.91 269	0.32 170	0.23 439	0.11 39	0.18 209	0.12 73	0.86 673	0.16 227

IGEV-RUCA	0.37 147	0.23 148	0.48 133	0.49 294	0.36 372	0.60 297	0.23 55	0.64 100	0.49 153	0.39 140	0.49 152	0.44 163	0.31 85	0.85 252	0.30 129	0.24 460	0.13 210	0.16 108	0.12 73	0.20 323	0.19 338

Pointernet	0.37 147	0.20 48	0.57 241	0.43 145	0.28 197	0.51 214	0.27 110	0.93 254	0.61 216	0.47 186	0.63 211	0.49 198	0.38 146	0.49 88	0.33 191	0.17 188	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 147	0.25 217	0.51 164	0.47 238	0.23 62	0.45 126	0.39 276	1.07 334	0.52 179	0.41 145	0.48 142	0.52 218	0.25 32	0.72 193	0.30 129	0.16 129	0.12 104	0.17 161	0.13 134	0.16 121	0.13 73

AEACV	0.37 147	0.24 177	0.52 177	0.47 238	0.51 521	0.37 65	0.38 259	0.65 110	0.53 186	0.42 152	0.56 190	0.46 175	0.60 339	0.53 102	0.30 129	0.16 129	0.13 210	0.18 209	0.15 205	0.17 167	0.14 137

EGLCR-Stereo	0.37 147	0.22 111	0.51 164	0.43 145	0.26 137	0.44 122	0.22 42	0.99 285	0.48 150	0.42 152	0.42 98	0.67 307	0.29 66	0.86 256	0.33 191	0.17 188	0.12 104	0.19 240	0.17 286	0.17 167	0.15 185

DF	0.38 154	0.22 111	0.60 259	0.46 221	0.26 137	0.46 133	0.31 152	0.84 212	0.47 146	0.43 160	0.66 224	0.58 264	0.31 85	0.79 225	0.30 129	0.18 243	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.15 185

VMStereo-Base	0.38 154	0.23 148	0.44 95	0.36 20	0.22 48	0.39 74	0.34 197	0.70 138	0.86 314	0.43 160	0.69 239	0.60 275	0.33 105	0.73 198	0.35 219	0.17 188	0.14 280	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.17 260

BStereo	0.38 154	0.25 217	1.42 599	0.42 126	0.28 197	0.55 257	0.39 276	0.55 51	0.52 179	0.36 101	0.35 66	0.37 120	0.29 66	0.64 155	0.38 256	0.13 26	0.14 280	0.15 57	0.19 341	0.15 82	0.16 227

MSCF	0.38 154	0.25 217	0.52 177	0.47 238	0.25 116	0.62 313	0.37 251	0.81 193	0.47 146	0.50 212	0.71 247	0.32 71	0.65 375	0.54 105	0.28 97	0.19 298	0.12 104	0.17 161	0.14 174	0.17 167	0.14 137

castereo++	0.38 154	0.23 148	0.41 65	0.43 145	0.31 279	0.97 500	0.22 42	0.86 216	0.58 203	0.32 62	0.44 119	0.51 210	0.39 151	0.93 279	0.24 15	0.17 188	0.11 39	0.17 161	0.12 73	0.14 44	0.14 137

fffft	0.38 154	0.23 148	0.51 164	0.44 183	0.32 302	0.43 110	0.48 407	0.76 163	0.36 82	0.44 166	0.34 61	0.38 131	0.31 85	1.31 395	0.32 170	0.14 53	0.11 39	0.19 240	0.15 205	0.16 121	0.16 227
1: 1. 1
RSM++	0.38 154	0.24 177	0.51 164	0.47 238	0.26 137	0.50 194	0.41 310	0.79 177	0.45 136	0.37 112	0.45 125	0.60 275	0.35 124	1.02 315	0.30 129	0.15 85	0.13 210	0.17 161	0.14 174	0.18 217	0.13 73

DNS	0.39 161	0.27 286	0.57 241	0.47 238	0.28 197	0.49 176	0.25 81	0.90 237	0.50 160	0.59 253	0.55 186	0.66 301	0.39 151	0.43 44	0.27 77	0.23 439	0.14 280	0.15 57	0.14 174	0.21 369	0.20 375

aanet-new	0.39 161	0.25 217	0.54 201	0.47 238	0.37 392	0.74 391	0.28 118	0.62 84	0.34 70	0.37 112	0.50 155	0.36 107	0.74 405	0.98 297	0.30 129	0.17 188	0.11 39	0.17 161	0.13 134	0.19 273	0.14 137

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 161	0.52 583	1.32 582	0.44 183	0.38 414	0.38 69	0.23 55	0.95 266	0.41 112	0.36 101	0.43 110	0.41 150	0.42 170	0.45 54	0.29 109	0.14 53	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.14 137

Selective-IGEV-i32	0.39 161	0.24 177	0.50 153	0.44 183	0.25 116	0.46 133	0.33 182	1.25 407	0.40 105	0.35 91	0.45 125	0.52 218	0.30 75	1.07 331	0.30 129	0.14 53	0.12 104	0.17 161	0.13 134	0.16 121	0.13 73

FlowAnything_test	0.39 161	0.26 252	0.61 264	0.59 475	0.33 326	0.62 313	0.36 225	0.62 84	0.40 105	0.45 174	0.36 69	0.45 171	0.37 139	0.53 102	0.48 359	0.24 460	0.18 445	0.28 527	0.33 610	0.21 369	0.19 338

water-stereo	0.39 161	0.20 48	0.48 133	0.44 183	0.27 168	0.50 194	0.26 95	0.92 243	0.51 172	0.53 224	0.78 267	0.55 237	0.49 249	0.42 43	0.42 301	0.16 129	0.15 345	0.17 161	0.15 205	0.16 121	0.15 185

SMoEStereo_RVC	0.39 161	0.25 217	0.50 153	0.45 202	0.30 249	0.61 303	0.36 225	0.72 145	0.45 136	0.46 181	0.43 110	0.42 153	0.35 124	1.39 429	0.29 109	0.15 85	0.12 104	0.20 292	0.15 205	0.16 121	0.15 185

ours_stereo	0.39 161	0.28 316	0.51 164	0.46 221	0.30 249	0.40 82	0.44 355	0.73 151	0.56 196	0.35 91	0.56 190	0.46 175	0.33 105	1.11 344	0.32 170	0.16 129	0.13 210	0.19 240	0.15 205	0.19 273	0.14 137

GCAP-BAT	0.39 161	0.22 111	0.65 287	0.43 145	0.35 355	0.34 47	0.37 251	0.83 206	0.67 247	0.48 195	0.56 190	0.55 237	0.38 146	0.74 207	0.31 157	0.17 188	0.13 210	0.18 209	0.14 174	0.15 82	0.15 185

RSM	0.39 161	0.24 177	0.49 142	0.46 221	0.26 137	0.47 148	0.40 292	0.92 243	0.44 132	0.41 145	0.42 98	0.65 296	0.33 105	1.07 331	0.29 109	0.15 85	0.12 104	0.17 161	0.13 134	0.17 167	0.13 73

trnet	0.39 161	0.21 78	0.37 18	0.36 20	0.20 22	0.53 232	0.29 129	0.78 170	1.12 446	0.59 253	0.71 247	0.53 225	0.42 170	0.54 105	0.34 206	0.18 243	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

GCAPDPT-zeroshot	0.39 161	0.22 111	0.65 287	0.43 145	0.35 355	0.34 47	0.37 251	0.83 206	0.67 247	0.48 195	0.56 190	0.55 237	0.38 146	0.74 207	0.31 157	0.17 188	0.13 210	0.18 209	0.14 174	0.15 82	0.15 185

Selective-IGEV	0.39 161	0.24 177	0.50 153	0.44 183	0.25 116	0.46 133	0.33 182	1.25 407	0.40 105	0.35 91	0.45 125	0.52 218	0.30 75	1.07 331	0.30 129	0.14 53	0.12 104	0.17 161	0.13 134	0.16 121	0.13 73

GLC_STEREO	0.39 161	0.25 217	0.41 65	0.54 396	0.23 62	0.48 159	0.30 140	0.73 151	0.58 203	0.52 223	0.73 253	0.51 210	0.31 85	0.64 155	0.42 301	0.17 188	0.20 484	0.23 413	0.19 341	0.21 369	0.17 260

CREStereo	0.39 161	0.21 78	0.38 35	0.34 6	0.22 48	0.53 232	0.29 129	0.77 167	1.11 442	0.58 245	0.71 247	0.51 210	0.41 162	0.54 105	0.34 206	0.18 243	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 137
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
Foundation-i1	0.40 176	0.19 26	0.36 11	0.42 126	0.32 302	0.54 242	0.48 407	1.18 376	0.52 179	0.54 230	0.54 185	0.58 264	0.49 249	0.65 166	0.32 170	0.16 129	0.13 210	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.13 73

GASTEREO	0.40 176	0.25 217	0.51 164	0.48 272	0.25 116	0.65 338	0.36 225	0.81 193	0.49 153	0.51 219	0.82 280	0.30 56	0.66 379	0.62 150	0.28 97	0.19 298	0.12 104	0.16 108	0.14 174	0.16 121	0.14 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 176	0.67 628	0.42 81	0.64 532	0.29 223	0.48 159	0.25 81	0.85 214	0.44 132	0.38 128	0.36 69	0.30 56	0.70 392	1.15 354	0.29 109	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 217	0.12 21

mms	0.40 176	0.27 286	0.52 177	0.46 221	0.32 302	0.43 110	0.46 386	0.70 138	0.46 142	0.35 91	0.58 198	0.44 163	0.30 75	1.36 416	0.33 191	0.16 129	0.13 210	0.18 209	0.15 205	0.19 273	0.15 185

MoCha-V2	0.40 176	0.20 48	0.49 142	0.50 307	0.21 30	0.44 122	0.33 182	0.93 254	0.53 186	0.53 224	0.53 173	0.42 153	0.58 334	1.09 338	0.27 77	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.15 185

IGEV++	0.40 176	0.22 111	0.51 164	0.52 360	0.29 223	0.45 126	0.25 81	1.65 508	0.46 142	0.37 112	0.57 195	0.46 175	0.45 198	0.50 94	0.38 256	0.19 298	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.15 185

GCAP-Stereo	0.40 176	0.28 316	0.68 307	0.47 238	0.25 116	0.53 232	0.32 169	0.82 201	0.58 203	0.65 269	0.69 239	0.58 264	0.42 170	0.47 78	0.29 109	0.17 188	0.14 280	0.17 161	0.13 134	0.17 167	0.14 137

LoS	0.40 176	0.21 78	0.44 95	0.37 36	0.22 48	0.50 194	0.40 292	1.00 289	0.94 349	0.48 195	0.66 224	0.48 189	0.40 158	0.60 141	0.37 243	0.18 243	0.14 280	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 176	0.31 411	0.73 354	0.58 461	0.27 168	0.26 20	0.33 182	0.95 266	0.81 298	0.42 152	0.47 135	0.65 296	0.47 218	0.39 24	0.34 206	0.18 243	0.15 345	0.16 108	0.14 174	0.19 273	0.16 227
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 185	0.19 26	0.84 427	0.40 84	0.28 197	0.46 133	0.28 118	0.78 170	0.37 91	0.34 81	0.51 161	0.39 134	0.48 232	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	1.46 695

Replicate-Monster	0.41 185	0.26 252	2.03 649	0.36 20	0.21 30	0.46 133	0.23 55	0.67 127	0.48 150	0.42 152	0.27 26	0.31 62	0.30 75	0.98 297	0.24 15	0.14 53	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 522

depthmonostereo	0.41 185	0.23 148	0.53 188	0.47 238	0.23 62	0.61 303	0.35 208	1.00 289	0.76 281	0.48 195	0.65 223	0.47 182	0.49 249	0.67 173	0.37 243	0.16 129	0.15 345	0.16 108	0.14 174	0.16 121	0.15 185

castereo	0.41 185	0.22 111	0.46 123	0.44 183	0.30 249	0.61 303	0.56 481	0.97 278	0.80 294	0.38 128	0.69 239	0.45 171	0.69 387	0.51 98	0.30 129	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 185	0.19 26	0.83 422	0.40 84	0.28 197	0.46 133	0.28 118	0.78 170	0.37 91	0.34 81	0.51 161	0.39 134	0.48 232	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	1.46 695

CASnet	0.41 185	0.25 217	0.48 133	0.50 307	0.20 22	0.50 194	0.36 225	0.81 193	0.80 294	0.83 319	0.68 234	0.48 189	0.31 85	0.54 105	0.32 170	0.18 243	0.12 104	0.27 512	0.22 458	0.23 426	0.14 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 191	0.24 177	0.49 142	0.47 238	0.41 447	0.58 278	0.32 169	0.81 193	0.84 310	0.45 174	0.52 166	0.77 338	0.35 124	0.64 155	0.33 191	0.24 460	0.17 419	0.19 240	0.16 255	0.20 323	0.21 400

fffy	0.42 191	0.27 286	0.57 241	0.46 221	0.29 223	0.48 159	0.35 208	0.91 240	0.55 193	0.40 142	0.58 198	0.55 237	0.41 162	1.26 382	0.36 231	0.15 85	0.13 210	0.19 240	0.16 255	0.18 217	0.14 137

WCG-NET	0.42 191	0.21 78	0.54 201	0.40 84	0.25 116	0.47 148	0.32 169	0.73 151	1.15 475	0.76 290	0.73 253	0.58 264	0.45 198	0.60 141	0.34 206	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.13 73

Occ-G	0.42 191	0.21 78	0.48 133	0.41 105	0.26 137	0.42 101	0.62 517	0.77 167	0.49 153	0.43 160	0.66 224	1.02 448	0.46 206	0.78 220	0.41 287	0.16 129	0.13 210	0.18 209	0.13 134	0.16 121	0.16 227

MGS-Stereo	0.42 191	0.26 252	0.58 250	0.44 183	0.28 197	0.50 194	0.34 197	0.57 63	0.83 306	0.46 181	1.31 484	0.52 218	0.33 105	0.65 166	0.36 231	0.19 298	0.16 384	0.18 209	0.15 205	0.17 167	0.16 227

LoS_RVC	0.42 191	0.26 252	0.40 56	0.44 183	0.82 647	0.51 214	0.44 355	0.64 100	0.41 112	0.44 166	0.78 267	0.44 163	0.47 218	0.56 117	0.36 231	0.13 26	0.12 104	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 677

test_xeample3	0.42 191	0.28 316	0.69 319	0.43 145	0.33 326	0.56 267	0.38 259	0.79 177	0.45 136	0.53 224	0.46 131	0.44 163	0.44 191	1.38 422	0.31 157	0.18 243	0.14 280	0.19 240	0.15 205	0.17 167	0.16 227

PSi22	0.43 198	0.25 217	0.45 111	0.45 202	0.24 87	0.46 133	0.22 42	0.63 92	0.99 378	0.45 174	0.64 216	0.80 348	0.52 279	1.44 442	0.30 129	0.14 53	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.19 273	0.15 185

DA	0.43 198	0.23 148	0.49 142	0.50 307	0.25 116	1.08 528	0.44 355	1.18 376	0.58 203	0.46 181	0.64 216	0.54 231	0.47 218	0.46 66	0.32 170	0.19 298	0.13 210	0.19 240	0.13 134	0.18 217	0.14 137

GGEV	0.43 198	0.23 148	0.49 142	0.50 307	0.25 116	1.08 528	0.44 355	1.18 376	0.58 203	0.46 181	0.64 216	0.54 231	0.47 218	0.46 66	0.32 170	0.19 298	0.13 210	0.19 240	0.13 134	0.18 217	0.14 137

DilatedVolume-Stereo	0.43 198	0.21 78	0.55 216	0.43 145	0.32 302	0.72 381	0.29 129	0.80 186	0.51 172	0.77 296	0.73 253	0.48 189	0.40 158	1.13 351	0.39 267	0.15 85	0.14 280	0.15 57	0.14 174	0.16 121	0.14 137

MM-Stereo_test2	0.43 198	0.24 177	0.67 303	0.51 339	0.32 302	0.55 257	0.45 376	0.97 278	0.77 285	0.59 253	0.51 161	0.49 198	0.42 170	0.80 228	0.30 129	0.15 85	0.13 210	0.18 209	0.14 174	0.19 273	0.14 137

SCV_C0	0.43 198	0.26 252	0.65 287	0.43 145	0.29 223	0.47 148	0.31 152	1.34 423	0.73 270	0.38 128	0.49 152	0.54 231	0.29 66	1.24 378	0.30 129	0.17 188	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.20 323	0.15 185

ff7	0.43 198	0.27 286	0.56 227	0.44 183	0.33 326	0.50 194	0.42 317	0.87 219	0.50 160	0.49 203	0.53 173	0.44 163	0.48 232	1.38 422	0.33 191	0.17 188	0.12 104	0.21 333	0.15 205	0.18 217	0.18 291

ffff	0.43 198	0.27 286	0.56 227	0.44 183	0.33 326	0.50 194	0.42 317	0.87 219	0.50 160	0.49 203	0.53 173	0.44 163	0.48 232	1.38 422	0.33 191	0.17 188	0.12 104	0.21 333	0.15 205	0.18 217	0.18 291

11t	0.43 198	0.27 286	0.56 227	0.44 183	0.33 326	0.50 194	0.42 317	0.87 219	0.50 160	0.49 203	0.53 173	0.44 163	0.48 232	1.38 422	0.33 191	0.17 188	0.12 104	0.21 333	0.15 205	0.18 217	0.18 291

anonymousdsp	0.43 198	0.27 286	0.53 188	0.44 183	0.32 302	0.50 194	0.42 317	0.89 229	0.51 172	0.49 203	0.53 173	0.47 182	0.47 218	1.33 403	0.33 191	0.17 188	0.12 104	0.21 333	0.15 205	0.18 217	0.18 291

ProNet	0.43 198	0.28 316	0.58 250	0.43 145	0.30 249	0.56 267	0.52 440	1.00 289	0.58 203	0.44 166	0.49 152	0.43 157	0.43 179	1.28 388	0.36 231	0.15 85	0.13 210	0.19 240	0.16 255	0.17 167	0.16 227

MC-Stereo	0.43 198	0.23 148	0.48 133	0.51 339	0.28 197	0.39 74	0.32 169	0.88 228	0.68 253	0.60 257	0.84 284	0.56 251	0.61 350	1.03 316	0.31 157	0.17 188	0.11 39	0.17 161	0.15 205	0.16 121	0.13 73

ccc-4	0.43 198	0.27 286	0.56 227	0.44 183	0.33 326	0.50 194	0.42 317	0.87 219	0.50 160	0.49 203	0.53 173	0.44 163	0.48 232	1.38 422	0.33 191	0.17 188	0.12 104	0.21 333	0.15 205	0.18 217	0.18 291

IGEV-Stereo	0.43 198	0.27 286	0.54 201	0.45 202	0.32 302	0.50 194	0.42 317	0.90 237	0.51 172	0.49 203	0.53 173	0.47 182	0.47 218	1.32 399	0.33 191	0.17 188	0.12 104	0.21 333	0.15 205	0.18 217	0.18 291
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 212	1.50 697	1.55 619	0.37 36	0.33 326	0.41 89	0.26 95	0.79 177	0.35 79	0.34 81	0.46 131	0.41 150	0.41 162	0.45 54	0.24 15	0.15 85	0.13 210	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.18 291

Reg-Stereo(zero)	0.44 212	0.22 111	0.45 111	0.43 145	0.23 62	0.38 69	0.25 81	0.76 163	1.08 424	0.90 337	0.78 267	0.90 397	0.47 218	0.70 183	0.36 231	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 185

rvit_stereo_0081_aga	0.44 212	0.34 475	0.73 354	0.51 339	0.41 447	0.50 194	0.40 292	0.81 193	0.57 198	0.58 245	0.56 190	0.53 225	0.43 179	0.66 169	0.40 277	0.26 512	0.21 511	0.22 372	0.20 383	0.26 473	0.18 291

rvit_stereo_0081	0.44 212	0.33 450	0.64 280	0.54 396	0.35 355	0.41 89	0.44 355	0.66 119	0.95 351	0.48 195	0.52 166	0.50 204	0.46 206	0.82 238	0.44 315	0.25 488	0.20 484	0.22 372	0.19 341	0.25 460	0.17 260

rvit_stereo_0082	0.44 212	0.33 450	0.64 280	0.54 396	0.35 355	0.41 89	0.44 355	0.66 119	0.95 351	0.48 195	0.52 166	0.50 204	0.46 206	0.82 238	0.44 315	0.25 488	0.20 484	0.22 372	0.19 341	0.25 460	0.17 260

rvit_stereo_0080	0.44 212	0.32 427	0.71 336	0.47 238	0.36 372	0.42 101	0.55 473	0.82 201	0.68 253	0.50 212	0.60 201	0.55 237	0.47 218	0.59 129	0.44 315	0.26 512	0.21 511	0.20 292	0.20 383	0.31 537	0.19 338

whm_eth	0.44 212	0.32 427	0.71 336	0.47 238	0.36 372	0.42 101	0.55 473	0.82 201	0.68 253	0.50 212	0.60 201	0.55 237	0.47 218	0.59 129	0.44 315	0.26 512	0.21 511	0.20 292	0.20 383	0.31 537	0.19 338

CroCo-Stereo Lap2	0.44 212	0.34 475	0.77 393	0.61 502	0.79 638	0.28 27	0.35 208	0.75 160	0.71 263	0.38 128	0.50 155	0.72 324	0.55 302	0.57 122	0.47 353	0.17 188	0.18 445	0.19 240	0.16 255	0.21 369	0.20 375

TANstereo	0.44 212	0.21 78	0.44 95	0.41 105	0.21 30	0.65 338	0.26 95	0.79 177	0.83 306	0.93 344	0.98 328	0.51 210	0.46 206	0.54 105	0.35 219	0.18 243	0.24 558	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.26 498

RT-Monster	0.45 221	0.23 148	0.47 128	0.44 183	0.40 437	0.51 214	0.25 81	0.87 219	1.01 387	0.87 331	0.86 291	0.68 309	0.41 162	0.67 173	0.40 277	0.16 129	0.14 280	0.15 57	0.13 134	0.14 44	0.17 260

Anonymus123	0.45 221	0.25 217	1.42 599	0.42 126	0.28 197	1.78 632	0.39 276	0.72 145	0.52 179	0.36 101	0.35 66	0.37 120	0.29 66	0.64 155	0.38 256	0.13 26	0.14 280	0.15 57	0.19 341	0.15 82	0.16 227

HART	0.45 221	0.22 111	0.54 201	0.50 307	0.26 137	0.41 89	0.29 129	1.03 304	0.50 160	0.58 245	1.45 539	0.61 280	0.35 124	1.08 336	0.30 129	0.15 85	0.13 210	0.19 240	0.14 174	0.19 273	0.14 137

StereoAnything_RVC	0.45 221	1.43 691	0.48 133	0.35 12	0.20 22	0.26 20	0.21 32	0.43 17	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 135	1.27 386	0.22 1	0.21 379	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 701	0.11 3

tt45	0.45 221	0.23 148	0.46 123	0.45 202	0.33 326	0.79 423	0.32 169	0.78 170	0.41 112	0.51 219	0.44 119	0.49 198	0.37 139	2.14 548	0.34 206	0.16 129	0.13 210	0.19 240	0.16 255	0.17 167	0.18 291

IGEV-Stereo+	0.45 221	0.21 78	0.43 89	0.41 105	0.39 425	0.15 2	0.19 9	0.44 18	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 62	0.41 162	1.43 438	0.30 129	0.17 188	0.12 104	0.15 57	0.11 15	1.16 686	1.70 701

WCG-NET（raft）	0.45 221	0.21 78	0.55 216	0.40 84	0.24 87	0.50 194	0.36 225	0.73 151	1.09 432	0.71 281	0.76 262	0.92 408	0.51 271	0.84 246	0.34 206	0.16 129	0.12 104	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.14 137

MIF-Stereo (partial)	0.45 221	0.25 217	0.70 325	0.50 307	0.52 534	0.35 55	0.26 95	0.91 240	0.59 213	0.45 174	0.71 247	0.51 210	0.51 271	1.11 344	0.45 330	0.20 344	0.16 384	0.23 413	0.20 383	0.24 444	0.18 291

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 229	1.22 681	2.46 668	0.39 70	0.30 249	0.29 30	0.28 118	0.81 193	0.34 70	0.33 71	0.47 135	0.38 131	0.44 191	0.37 13	0.25 42	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.16 227

SCV	0.46 229	0.26 252	0.55 216	0.47 238	0.25 116	0.39 74	0.38 259	1.98 612	0.60 215	0.35 91	0.48 142	0.55 237	0.36 135	1.28 388	0.32 170	0.24 460	0.12 104	0.17 161	0.13 134	0.18 217	0.14 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 229	0.36 505	0.71 336	0.47 238	0.36 372	0.67 353	0.35 208	0.78 170	1.12 446	0.61 258	0.62 208	0.39 134	0.39 151	0.71 189	0.39 267	0.20 344	0.17 419	0.22 372	0.18 314	0.23 426	0.19 338

IGEVStereo-DCA	0.46 229	0.28 316	0.56 227	0.43 145	0.33 326	0.49 176	0.42 317	0.87 219	0.50 160	0.47 186	0.48 142	0.48 189	0.46 206	2.03 538	0.30 129	0.19 298	0.14 280	0.19 240	0.15 205	0.16 121	0.18 291

rrr	0.46 229	0.28 316	0.73 354	0.43 145	0.33 326	0.49 176	0.38 259	0.76 163	0.50 160	0.47 186	0.48 142	0.48 189	0.46 206	2.03 538	0.30 129	0.19 298	0.14 280	0.19 240	0.15 205	0.16 121	0.16 227

plain	0.46 229	0.27 286	1.01 509	0.50 307	0.40 437	0.35 55	0.37 251	0.87 219	0.56 196	0.43 160	0.76 262	0.42 153	0.40 158	1.13 351	0.45 330	0.21 379	0.15 345	0.24 435	0.19 341	0.24 444	0.16 227

XX-TBD	0.46 229	0.70 635	0.35 9	0.79 625	0.25 116	0.58 278	0.26 95	0.69 133	1.27 544	0.76 290	1.00 335	0.45 171	0.33 105	0.47 78	0.37 243	0.19 298	0.15 345	0.15 57	0.11 15	0.17 167	0.14 137

PMTNet	0.46 229	0.21 78	0.38 35	0.37 36	0.23 62	0.71 378	0.27 110	0.74 157	1.04 400	0.64 266	0.70 244	0.55 237	0.47 218	0.86 256	0.35 219	1.00 687	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

rvit_stereo_0083	0.47 237	0.33 450	0.81 413	0.56 437	0.36 372	0.50 194	0.44 355	0.68 130	0.95 351	0.49 203	0.57 195	0.55 237	0.49 249	0.88 261	0.46 345	0.25 488	0.25 567	0.24 435	0.20 383	0.24 444	0.17 260

rvit_stereo_ft	0.47 237	0.35 495	0.87 446	0.67 564	0.42 453	0.40 82	0.59 506	0.81 193	0.74 271	0.46 181	0.55 186	0.57 257	0.49 249	0.65 166	0.50 376	0.25 488	0.17 419	0.22 372	0.22 458	0.24 444	0.17 260

RAFT-Stereo-weight	0.47 237	0.24 177	0.53 188	0.48 272	0.27 168	0.60 297	0.35 208	1.02 299	1.07 417	0.99 367	0.78 267	0.76 336	0.28 61	0.76 210	0.36 231	0.16 129	0.12 104	0.17 161	0.15 205	0.16 121	0.15 185

CAS++	0.47 237	0.31 411	0.56 227	0.47 238	0.32 302	0.42 101	0.28 118	1.76 543	0.72 265	0.71 281	0.72 251	0.37 120	0.28 61	0.69 178	0.33 191	0.27 528	0.22 533	0.26 495	0.21 429	0.29 518	0.19 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 237	0.26 252	0.64 280	0.50 307	0.29 223	0.53 232	0.33 182	1.05 318	0.77 285	0.84 322	1.00 335	0.55 237	0.37 139	0.81 234	0.40 277	0.17 188	0.12 104	0.22 372	0.20 383	0.19 273	0.15 185

CREStereo++_RVC	0.47 237	0.21 78	0.38 35	0.45 202	0.38 414	0.45 126	0.25 81	0.75 160	1.29 554	0.80 305	1.21 443	0.47 182	0.37 139	0.53 102	0.44 315	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.80 688	0.18 217	0.11 3
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
SE	0.48 243	0.30 374	0.51 164	0.45 202	0.25 116	0.66 347	0.49 419	1.10 344	0.72 265	0.81 310	1.17 426	0.50 204	0.56 310	0.44 51	0.34 206	0.25 488	0.16 384	0.23 413	0.19 341	0.24 444	0.26 498

quiztm	0.48 243	0.26 252	0.52 177	0.49 294	0.55 548	0.45 126	0.42 317	1.45 452	0.81 298	0.79 302	1.14 409	0.57 257	0.32 97	0.58 127	0.36 231	0.17 188	0.12 104	0.17 161	0.14 174	0.18 217	0.15 185

WQFJA1	0.48 243	0.27 286	0.53 188	0.46 221	0.85 652	0.79 423	0.39 276	1.11 351	0.75 272	0.50 212	0.52 166	0.53 225	0.50 258	0.71 189	0.65 449	0.17 188	0.21 511	0.19 240	0.16 255	0.19 273	0.16 227

NLMM	0.48 243	0.27 286	0.53 188	0.46 221	0.85 652	0.79 423	0.39 276	1.12 354	0.75 272	0.50 212	0.52 166	0.53 225	0.50 258	0.72 193	0.65 449	0.17 188	0.21 511	0.19 240	0.16 255	0.19 273	0.16 227

xyz-stereo-finetune	0.48 243	0.25 217	0.54 201	0.42 126	0.23 62	0.80 432	0.42 317	0.80 186	0.80 294	0.61 258	0.62 208	0.54 231	0.43 179	1.70 498	0.58 420	0.15 85	0.15 345	0.19 240	0.15 205	0.16 121	0.15 185

999	0.48 243	0.22 111	0.49 142	0.48 272	0.34 348	0.75 397	0.31 152	0.85 214	0.55 193	0.37 112	0.48 142	0.50 204	0.36 135	2.45 575	0.39 267	0.16 129	0.13 210	0.18 209	0.15 205	0.16 121	0.19 338

model_zeroshot	0.48 243	0.29 351	0.86 434	0.51 339	0.36 372	0.69 367	0.37 251	1.12 354	0.62 220	0.85 327	0.84 284	0.66 301	0.37 139	0.73 198	0.34 206	0.20 344	0.16 384	0.19 240	0.16 255	0.17 167	0.16 227

MyStereo07	0.48 243	0.29 351	0.50 153	0.55 421	0.45 480	0.59 289	0.79 572	1.05 318	0.51 172	0.48 195	0.53 173	0.43 157	0.55 302	1.30 394	0.34 206	0.17 188	0.16 384	0.24 435	0.20 383	0.23 426	0.20 375

4D-IteraStereo	0.48 243	0.24 177	0.76 385	0.50 307	0.44 473	0.66 347	0.31 152	0.87 219	1.02 391	1.03 386	0.72 251	0.78 342	0.32 97	0.64 155	0.37 243	0.17 188	0.11 39	0.23 413	0.19 341	0.19 273	0.13 73

CES	0.48 243	0.20 48	0.37 18	0.39 70	1.39 694	0.55 257	0.35 208	0.98 282	0.66 245	0.44 166	0.66 224	0.35 101	0.27 53	0.56 117	0.33 191	0.15 85	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.19 273	1.46 695

GGDA	0.49 253	0.25 217	0.53 188	0.41 105	0.29 223	0.57 272	0.33 182	0.98 282	0.97 365	0.81 310	0.89 305	0.61 280	0.51 271	1.26 382	0.47 353	0.18 243	0.13 210	0.16 108	0.15 205	0.18 217	0.18 291

NLSM1	0.49 253	0.25 217	0.55 216	0.48 272	1.08 675	0.83 449	0.31 152	0.83 206	0.66 245	0.51 219	0.76 262	0.47 182	0.48 232	0.98 297	0.55 407	0.18 243	0.19 463	0.21 333	0.18 314	0.20 323	0.15 185

FE-Mocha	0.49 253	0.30 374	0.87 446	0.48 272	0.36 372	0.45 126	0.22 42	1.58 490	0.49 153	1.00 372	1.09 380	0.74 329	0.41 162	0.55 112	0.30 129	0.18 243	0.12 104	0.21 333	0.20 383	0.17 167	0.15 185

MM-Stereo_test1	0.49 253	0.24 177	0.56 227	0.51 339	0.30 249	0.50 194	0.54 455	0.91 240	1.03 395	0.84 322	0.69 239	0.54 231	0.60 339	1.16 358	0.33 191	0.18 243	0.16 384	0.20 292	0.17 286	0.19 273	0.15 185

AE-Stereo	0.49 253	0.27 286	0.67 303	0.60 487	0.39 425	0.67 353	0.46 386	1.18 376	1.09 432	0.47 186	0.75 260	0.69 315	0.47 218	0.59 129	0.40 277	0.16 129	0.15 345	0.21 333	0.20 383	0.19 273	0.15 185

sCroCo_RVC	0.49 253	0.40 531	1.02 516	0.65 546	0.60 576	0.52 221	0.40 292	0.83 206	0.61 216	0.44 166	0.74 258	0.49 198	0.50 258	0.63 154	0.48 359	0.26 512	0.27 582	0.23 413	0.22 458	0.29 518	0.25 474

MM-Stereo_test3	0.50 259	0.24 177	0.54 201	0.54 396	0.74 620	0.49 176	0.53 448	1.09 341	1.05 405	0.62 263	0.95 315	0.61 280	0.42 170	0.77 213	0.38 256	0.20 344	0.17 419	0.20 292	0.16 255	0.18 217	0.18 291

RCA-Stereo	0.50 259	0.23 148	0.58 250	0.48 272	0.33 326	0.55 257	0.45 376	0.97 278	1.38 596	0.68 276	1.05 364	0.63 290	0.80 439	0.59 129	0.32 170	0.17 188	0.12 104	0.17 161	0.14 174	0.16 121	0.14 137

HLf8	0.51 261	0.25 217	0.96 490	0.40 84	0.33 326	0.62 313	0.36 225	1.17 368	1.07 417	0.61 258	0.83 281	0.56 251	0.44 191	0.99 304	0.46 345	0.20 344	0.13 210	0.17 161	0.14 174	0.19 273	0.21 400

TestStereo_HL2	0.51 261	0.27 286	0.56 227	0.42 126	0.32 302	0.57 272	0.34 197	1.00 289	0.91 336	0.82 316	0.87 297	0.61 280	0.50 258	1.55 465	0.48 359	0.19 298	0.13 210	0.16 108	0.14 174	0.18 217	0.19 338

TestStereo-Hl	0.51 261	0.27 286	0.55 216	0.41 105	0.29 223	0.55 257	0.45 376	1.05 318	0.90 330	0.87 331	0.85 288	0.72 324	0.65 375	1.33 403	0.43 311	0.17 188	0.13 210	0.17 161	0.15 205	0.18 217	0.18 291

WQFJX	0.51 261	0.27 286	0.52 177	0.46 221	0.87 658	0.75 397	0.39 276	1.29 415	0.77 285	0.53 224	0.52 166	0.55 237	0.55 302	0.95 285	0.60 431	0.17 188	0.19 463	0.19 240	0.16 255	0.19 273	0.18 291

knoymous	0.51 261	0.29 351	0.47 128	0.43 145	0.30 249	0.55 257	0.55 473	1.02 299	0.77 285	0.98 364	0.85 288	0.94 413	0.56 310	0.85 252	0.45 330	0.20 344	0.14 280	0.26 495	0.14 174	0.23 426	0.23 443

Weightmod_eth	0.52 266	0.25 217	0.48 133	0.45 202	0.39 425	0.59 289	0.43 340	0.96 274	0.57 198	0.65 269	1.50 556	0.66 301	0.76 417	1.19 365	0.32 170	0.33 584	0.19 463	0.18 209	0.17 286	0.18 217	0.13 73

SMOE	0.52 266	0.25 217	0.55 216	0.47 238	0.22 48	0.92 480	0.65 527	0.92 243	0.81 298	0.71 281	1.21 443	0.69 315	0.67 382	0.55 112	0.41 287	0.28 544	0.15 345	0.38 616	0.19 341	0.23 426	0.18 291

ManiGeoR	0.52 266	0.24 177	0.97 493	0.41 105	0.34 348	0.54 242	0.35 208	1.16 364	1.05 405	0.54 230	0.84 284	0.55 237	0.50 258	1.38 422	0.55 407	0.18 243	0.13 210	0.17 161	0.14 174	0.17 167	0.19 338

HLf10	0.52 266	0.24 177	0.97 493	0.41 105	0.34 348	0.54 242	0.35 208	1.16 364	1.05 405	0.54 230	0.84 284	0.55 237	0.50 258	1.38 422	0.55 407	0.18 243	0.13 210	0.17 161	0.14 174	0.17 167	0.19 338

Lsterematch	0.52 266	0.24 177	0.64 280	0.45 202	0.25 116	0.71 378	0.31 152	0.81 193	1.05 405	0.96 354	1.28 473	0.69 315	0.48 232	0.84 246	0.66 454	0.21 379	0.12 104	0.19 240	0.16 255	0.18 217	0.19 338

NLCSM	0.52 266	0.28 316	0.55 216	0.52 360	0.74 620	0.72 381	0.46 386	0.96 274	0.65 242	0.63 264	0.51 161	0.48 189	0.61 350	1.32 399	0.70 467	0.19 298	0.20 484	0.21 333	0.18 314	0.22 397	0.20 375

tg	0.52 266	0.24 177	0.61 264	0.49 294	0.30 249	0.90 469	0.29 129	1.07 334	0.83 306	0.83 319	1.02 348	0.62 287	0.43 179	1.35 411	0.41 287	0.17 188	0.12 104	0.22 372	0.20 383	0.17 167	0.15 185

11t1	0.52 266	0.28 316	0.68 307	0.51 339	0.28 197	0.83 449	0.39 276	1.22 398	0.63 223	0.84 322	0.74 258	0.68 309	0.68 383	0.91 269	0.57 416	0.21 379	0.18 445	0.19 240	0.16 255	0.20 323	0.21 400

LL-Strereo2	0.52 266	0.33 450	0.69 319	0.52 360	0.37 392	0.70 374	0.30 140	1.13 358	0.67 247	0.94 349	0.78 267	0.91 400	0.42 170	1.05 325	0.42 301	0.17 188	0.16 384	0.29 538	0.25 511	0.21 369	0.16 227

Selective-RAFT	0.52 266	0.28 316	0.79 406	0.55 421	0.27 168	0.91 473	0.33 182	0.80 186	0.88 323	0.58 245	0.63 211	0.81 354	0.77 421	1.29 392	0.48 359	0.19 298	0.14 280	0.17 161	0.15 205	0.19 273	0.17 260

HUI-Stereo	0.52 266	0.30 374	0.73 354	0.50 307	0.27 168	0.65 338	0.30 140	1.04 310	0.64 228	1.12 417	0.96 318	0.83 366	0.60 339	0.79 225	0.45 330	0.22 411	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.26 473	0.18 291

test-1	0.52 266	0.26 252	1.04 525	0.56 437	0.32 302	0.61 303	0.38 259	1.10 344	0.91 336	0.78 299	1.01 340	0.77 338	0.52 279	0.60 141	0.42 301	0.17 188	0.14 280	0.20 292	0.17 286	0.20 323	0.23 443

rafts_anoy	0.52 266	0.29 351	0.59 256	0.59 475	0.50 509	0.53 232	0.40 292	1.11 351	1.03 395	0.84 322	0.83 281	0.68 309	0.54 294	0.72 193	0.51 381	0.19 298	0.14 280	0.24 435	0.26 529	0.21 369	0.18 291

s12784h	0.52 266	0.20 48	0.38 35	0.41 105	0.19 15	0.96 496	0.34 197	1.17 368	1.25 533	0.81 310	0.90 306	0.63 290	0.50 258	1.45 443	0.42 301	0.14 53	0.12 104	0.17 161	0.11 15	0.18 217	0.11 3

raftrobust	0.52 266	0.25 217	0.56 227	0.65 546	0.52 534	0.49 176	0.34 197	0.98 282	0.91 336	1.30 524	0.87 297	0.63 290	0.81 443	0.78 220	0.41 287	0.19 298	0.15 345	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.16 227

Gwc-CoAtRS	0.52 266	0.24 177	0.68 307	0.48 272	0.29 223	0.64 322	0.25 81	1.16 364	1.08 424	1.01 378	1.00 335	1.12 484	0.56 310	0.69 178	0.37 243	0.16 129	0.13 210	0.17 161	0.15 205	0.15 82	0.15 185

Weightmod	0.53 282	0.25 217	0.46 123	0.41 105	0.31 279	0.85 461	0.40 292	0.86 216	0.61 216	0.71 281	1.39 520	0.73 327	0.60 339	1.56 470	0.41 287	0.18 243	0.28 590	0.20 292	0.18 314	0.17 167	0.14 137

S0	0.53 282	0.24 177	0.52 177	0.49 294	0.32 302	1.14 540	0.68 541	0.90 237	0.58 203	0.76 290	1.32 491	0.65 296	0.55 302	0.70 183	0.39 267	0.27 528	0.25 567	0.29 538	0.26 529	0.20 323	0.17 260

HLF11	0.53 282	0.25 217	1.02 516	0.41 105	0.35 355	0.47 148	0.28 118	1.17 368	0.96 357	0.64 266	0.87 297	0.61 280	0.50 258	1.51 456	0.63 443	0.18 243	0.14 280	0.16 108	0.13 134	0.17 167	0.20 375

IGEV-FE	0.53 282	0.30 374	0.99 499	0.56 437	0.35 355	0.41 89	0.32 169	1.37 428	0.63 223	1.00 372	1.09 380	0.94 413	0.41 162	0.83 241	0.39 267	0.18 243	0.12 104	0.19 240	0.18 314	0.19 273	0.17 260

rvit_0105_6	0.53 282	0.37 512	0.98 498	0.65 546	0.38 414	0.51 214	0.51 429	0.77 167	1.20 509	0.54 230	0.55 186	0.65 296	0.53 287	0.94 282	0.44 315	0.32 575	0.32 621	0.28 527	0.24 497	0.28 507	0.21 400

IGEV_Zeroshot_test	0.53 282	0.30 374	0.99 499	0.56 437	0.35 355	0.41 89	0.32 169	1.37 428	0.63 223	1.00 372	1.09 380	0.95 422	0.41 162	0.83 241	0.39 267	0.18 243	0.12 104	0.19 240	0.18 314	0.19 273	0.17 260

EKT-Stereo	0.53 282	0.30 374	0.73 354	0.58 461	0.60 576	0.51 214	0.48 407	0.94 260	0.90 330	0.71 281	0.88 301	0.77 338	0.43 179	1.07 331	0.40 277	0.22 411	0.16 384	0.21 333	0.18 314	0.20 323	0.22 423

Any-RAFT	0.53 282	0.24 177	0.47 128	0.47 238	0.27 168	1.00 508	0.25 81	1.58 490	1.05 405	0.85 327	0.99 330	1.06 458	0.47 218	0.70 183	0.32 170	0.18 243	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.16 227

anonymousdsp2	0.53 282	0.27 286	0.74 371	0.48 272	0.29 223	0.76 405	0.47 394	1.61 499	0.82 305	0.77 296	0.77 265	0.75 332	0.47 218	1.03 316	0.40 277	0.18 243	0.13 210	0.18 209	0.13 134	0.19 273	0.18 291

fff	0.53 282	0.24 177	0.70 325	0.43 145	0.24 87	0.48 159	0.36 225	1.07 334	1.25 533	1.10 409	1.02 348	0.57 257	1.06 560	0.73 198	0.52 389	0.16 129	0.13 210	0.17 161	0.13 134	0.15 82	0.19 338

test_4	0.53 282	0.22 111	0.56 227	0.54 396	0.32 302	0.64 322	0.39 276	0.80 186	0.62 220	0.92 343	1.87 627	0.68 309	0.42 170	1.16 358	0.37 243	0.15 85	0.13 210	0.20 292	0.22 458	0.20 323	0.15 185

GMOStereo	0.53 282	0.26 252	0.65 287	0.50 307	0.29 223	0.52 221	0.43 340	0.89 229	0.96 357	1.41 574	1.14 409	0.85 376	0.56 310	0.59 129	0.38 256	0.16 129	0.14 280	0.24 435	0.21 429	0.20 323	0.15 185

error version	0.53 282	0.26 252	0.65 287	0.50 307	0.29 223	0.52 221	0.43 340	0.89 229	0.96 357	1.41 574	1.14 409	0.85 376	0.56 310	0.59 129	0.38 256	0.16 129	0.14 280	0.24 435	0.21 429	0.20 323	0.15 185

test-v	0.53 282	0.26 252	0.65 287	0.50 307	0.29 223	0.52 221	0.43 340	0.89 229	0.96 357	1.41 574	1.14 409	0.85 376	0.56 310	0.59 129	0.38 256	0.16 129	0.14 280	0.24 435	0.21 429	0.20 323	0.15 185

test-2	0.53 282	0.26 252	0.65 287	0.50 307	0.29 223	0.52 221	0.43 340	0.89 229	0.96 357	1.41 574	1.14 409	0.85 376	0.56 310	0.59 129	0.38 256	0.16 129	0.14 280	0.24 435	0.21 429	0.20 323	0.15 185

raft+_RVC	0.53 282	0.26 252	0.54 201	0.60 487	0.47 497	0.54 242	0.54 455	1.27 410	0.99 378	0.76 290	1.03 358	0.70 320	0.56 310	0.93 279	0.47 353	0.18 243	0.14 280	0.19 240	0.18 314	0.18 217	0.15 185

csc	0.53 282	0.24 177	0.70 325	0.43 145	0.24 87	0.48 159	0.36 225	1.07 334	1.25 533	1.10 409	1.02 348	0.57 257	1.06 560	0.73 198	0.52 389	0.16 129	0.13 210	0.17 161	0.13 134	0.15 82	0.19 338

cscssc	0.53 282	0.24 177	0.70 325	0.43 145	0.24 87	0.48 159	0.36 225	1.07 334	1.25 533	1.10 409	1.02 348	0.57 257	1.06 560	0.73 198	0.52 389	0.16 129	0.13 210	0.17 161	0.13 134	0.15 82	0.19 338

TestStereo_HLe17	0.54 300	0.24 177	1.22 564	0.41 105	0.30 249	0.61 303	0.41 310	1.22 398	1.09 432	0.61 258	0.86 291	0.53 225	0.46 206	1.33 403	0.45 330	0.19 298	0.12 104	0.18 209	0.16 255	0.18 217	0.18 291

1test111	0.54 300	0.31 411	0.50 153	0.54 396	0.26 137	1.18 552	0.51 429	1.42 440	0.78 289	0.58 245	0.79 273	0.48 189	0.88 481	0.88 261	0.59 423	0.20 344	0.12 104	0.25 476	0.15 205	0.22 397	0.21 400

RAFT-Test	0.54 300	0.25 217	0.64 280	0.47 238	0.30 249	0.97 500	0.27 110	1.24 405	0.81 298	0.96 354	1.12 399	1.28 526	0.48 232	0.71 189	0.36 231	0.17 188	0.13 210	0.17 161	0.14 174	0.16 121	0.16 227

DCANet-4	0.54 300	0.26 252	1.07 535	0.42 126	0.24 87	0.48 159	0.36 225	0.99 285	1.30 560	1.10 409	1.02 348	0.56 251	0.75 409	0.73 198	0.52 389	0.16 129	0.13 210	0.17 161	0.13 134	0.15 82	0.19 338

x	0.54 300	0.31 411	0.61 264	0.47 238	0.30 249	0.67 353	0.47 394	1.53 478	0.79 293	0.81 310	0.83 281	0.78 342	0.70 392	0.70 183	0.62 438	0.21 379	0.19 463	0.22 372	0.19 341	0.21 369	0.20 375

test-3	0.54 300	0.22 111	0.68 307	0.47 238	0.27 168	0.58 278	0.35 208	0.92 243	1.00 384	1.32 538	0.69 239	0.87 384	0.45 198	1.68 496	0.37 243	0.16 129	0.11 39	0.20 292	0.16 255	0.17 167	0.13 73

test_1	0.54 300	0.22 111	0.68 307	0.47 238	0.27 168	0.58 278	0.35 208	0.92 243	1.00 384	1.28 509	0.68 234	0.87 384	0.45 198	1.67 491	0.37 243	0.16 129	0.11 39	0.20 292	0.16 255	0.17 167	0.13 73

PSM-adaLoss	0.54 300	0.30 374	0.73 354	0.50 307	0.27 168	0.65 338	0.41 310	1.04 310	0.64 228	1.12 417	0.96 318	0.82 359	0.61 350	1.06 327	0.45 330	0.22 411	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.26 473	0.18 291

ROB_FTStereo_v2	0.54 300	0.30 374	0.73 354	0.50 307	0.27 168	0.64 322	0.42 317	1.05 318	0.64 228	1.12 417	0.96 318	0.83 366	0.60 339	1.12 348	0.46 345	0.22 411	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.26 473	0.18 291

ROB_FTStereo	0.54 300	0.30 374	0.73 354	0.50 307	0.27 168	0.64 322	0.25 81	1.05 318	0.64 228	1.12 417	0.95 315	0.82 359	0.61 350	1.15 354	0.45 330	0.22 411	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.26 473	0.18 291

cross-raft	0.54 300	0.25 217	0.61 264	0.52 360	0.29 223	0.68 361	0.37 251	1.46 454	0.76 281	1.01 378	1.06 366	1.28 526	0.46 206	0.71 189	0.35 219	0.15 85	0.12 104	0.18 209	0.16 255	0.19 273	0.14 137

RAFT-IKP	0.54 300	0.30 374	0.73 354	0.50 307	0.27 168	0.59 289	0.36 225	1.04 310	0.64 228	1.12 417	0.96 318	0.83 366	0.61 350	1.22 371	0.45 330	0.22 411	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.26 473	0.18 291

RALCasStereoNet	0.54 300	0.30 374	0.66 297	0.59 475	0.51 521	0.61 303	0.52 440	0.94 260	0.93 345	0.70 279	1.01 340	0.78 342	0.44 191	1.33 403	0.47 353	0.20 344	0.16 384	0.18 209	0.16 255	0.20 323	0.19 338

DCANet	0.54 300	0.24 177	0.70 325	0.43 145	0.24 87	0.49 176	0.36 225	1.05 318	1.30 560	1.12 417	1.03 358	0.58 264	0.92 494	0.81 234	0.52 389	0.16 129	0.13 210	0.17 161	0.13 134	0.18 217	0.19 338

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 300	0.25 217	0.68 307	0.43 145	0.24 87	0.40 82	0.34 197	1.04 310	1.09 432	1.32 538	1.60 582	0.80 348	0.68 383	0.67 173	0.39 267	0.13 26	0.10 9	0.18 209	0.17 286	0.17 167	0.13 73

CFNet-RSSM	0.54 300	0.24 177	0.70 325	0.48 272	0.28 197	0.60 297	0.27 110	1.49 460	1.14 463	1.06 391	0.93 312	1.08 465	0.54 294	0.70 183	0.35 219	0.16 129	0.12 104	0.17 161	0.15 205	0.16 121	0.14 137

MSKI-zero shot	0.55 316	0.26 252	0.57 241	0.51 339	0.26 137	0.69 367	0.28 118	1.18 376	0.64 228	0.91 341	1.32 491	0.82 359	0.33 105	1.92 526	0.32 170	0.17 188	0.12 104	0.17 161	0.13 134	0.16 121	0.16 227

test_3	0.55 316	0.23 148	0.71 336	0.53 379	0.28 197	0.61 303	0.40 292	0.92 243	1.05 405	1.19 469	0.68 234	0.93 410	0.44 191	1.67 491	0.39 267	0.15 85	0.12 104	0.22 372	0.19 341	0.21 369	0.14 137

Patchmatch Stereo++	0.55 316	0.30 374	0.73 354	0.50 307	0.27 168	0.65 338	0.29 129	1.05 318	0.64 228	1.12 417	0.96 318	0.83 366	0.60 339	1.37 418	0.45 330	0.22 411	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.26 473	0.18 291
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
DeepStereo_RVC	0.55 316	0.29 351	0.72 342	0.51 339	0.30 249	0.59 289	0.33 182	1.03 304	0.70 259	1.16 451	0.93 312	0.83 366	0.94 508	0.96 286	0.54 402	0.21 379	0.14 280	0.21 333	0.19 341	0.24 444	0.24 459

iRAFT	0.55 316	0.30 374	0.73 354	0.50 307	0.27 168	0.65 338	0.29 129	1.05 318	0.64 228	1.12 417	0.96 318	0.83 366	0.60 339	1.37 418	0.45 330	0.22 411	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.26 473	0.18 291

CRE-IMP	0.55 316	0.30 374	0.74 371	0.52 360	0.29 223	0.79 423	0.25 81	1.04 310	0.72 265	1.09 401	0.95 315	0.81 354	0.57 323	1.10 341	0.50 376	0.21 379	0.14 280	0.23 413	0.19 341	0.28 507	0.22 423

sAnonymous2	0.55 316	0.56 598	1.46 609	0.60 487	0.51 521	0.48 159	0.52 440	0.79 177	0.68 253	0.50 212	0.67 231	0.46 175	0.62 356	0.59 129	0.40 277	0.22 411	0.17 419	0.22 372	0.21 429	0.86 673	0.56 646

CroCo_RVC	0.55 316	0.56 598	1.46 609	0.60 487	0.51 521	0.48 159	0.52 440	0.79 177	0.68 253	0.50 212	0.67 231	0.46 175	0.62 356	0.59 129	0.40 277	0.22 411	0.17 419	0.22 372	0.21 429	0.86 673	0.56 646

GMStereo	0.55 316	0.45 555	0.94 480	0.50 307	0.32 302	0.64 322	0.43 340	1.00 289	1.40 606	0.82 316	0.73 253	0.51 210	0.45 198	0.85 252	0.55 407	0.24 460	0.15 345	0.20 292	0.21 429	0.31 537	0.24 459
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 325	0.26 252	1.40 591	0.44 183	0.34 348	0.67 353	0.53 448	0.92 243	0.84 310	0.96 354	0.99 330	0.80 348	0.62 356	1.08 336	0.39 267	0.18 243	0.14 280	0.17 161	0.16 255	0.17 167	0.21 400

NLMM1	0.56 325	0.27 286	0.60 259	0.47 238	0.74 620	0.68 361	0.43 340	1.83 569	1.04 400	0.59 253	0.62 208	0.51 210	0.47 218	1.33 403	0.57 416	0.18 243	0.21 511	0.20 292	0.17 286	0.20 323	0.15 185

AIO-test1	0.56 325	0.25 217	0.55 216	0.64 532	0.78 635	0.80 432	0.36 225	1.18 376	1.34 575	0.57 243	0.88 301	0.61 280	0.50 258	1.12 348	0.35 219	0.17 188	0.17 419	0.22 372	0.24 497	0.18 217	0.23 443

rvit_0105_4	0.56 325	0.38 519	1.06 530	0.66 552	0.38 414	0.53 232	0.53 448	0.84 212	1.17 488	0.56 241	0.61 204	0.72 324	0.59 335	0.98 297	0.45 330	0.32 575	0.33 626	0.29 538	0.25 511	0.29 518	0.23 443

H2IRNET	0.56 325	0.26 252	0.66 297	0.47 238	0.35 355	0.41 89	0.26 95	0.92 243	1.17 488	0.61 258	1.28 473	1.08 465	0.86 471	0.99 304	0.63 443	0.19 298	0.16 384	0.22 372	0.25 511	0.21 369	0.18 291

ACVNet-DCA	0.56 325	0.31 411	0.50 153	0.54 396	0.26 137	1.18 552	0.51 429	1.42 440	0.78 289	0.58 245	0.79 273	0.48 189	0.88 481	1.46 445	0.32 170	0.20 344	0.12 104	0.25 476	0.15 205	0.22 397	0.21 400

riskmin	0.56 325	0.27 286	0.60 259	0.43 145	0.31 279	0.83 449	0.42 317	1.14 360	1.04 400	0.73 289	0.75 260	1.11 483	1.01 542	0.81 234	0.51 381	0.20 344	0.14 280	0.24 435	0.15 205	0.24 444	0.25 474

MIPNet	0.56 325	0.28 316	0.94 480	0.49 294	0.33 326	0.66 347	0.38 259	1.35 425	1.08 424	1.06 391	0.92 309	0.60 275	0.79 433	0.73 198	0.52 389	0.17 188	0.14 280	0.19 240	0.16 255	0.18 217	0.17 260

iGMRVC	0.56 325	0.30 374	0.73 354	0.50 307	0.27 168	0.65 338	0.38 259	1.05 318	0.64 228	1.12 417	0.96 318	0.83 366	0.60 339	1.52 457	0.46 345	0.22 411	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.26 473	0.18 291

WQFJX1	0.57 334	0.26 252	0.54 201	0.48 272	0.72 612	0.68 361	0.47 394	2.46 683	0.71 263	0.54 230	0.50 155	0.53 225	0.51 271	1.36 416	0.60 431	0.18 243	0.20 484	0.20 292	0.16 255	0.20 323	0.20 375

AIO-test2	0.57 334	0.28 316	0.63 273	0.61 502	0.58 565	0.79 423	0.51 429	1.18 376	1.40 606	0.63 264	1.15 418	0.51 210	0.43 179	1.09 338	0.35 219	0.21 379	0.17 419	0.26 495	0.30 584	0.20 323	0.19 338

MIM_Stereo	0.57 334	0.24 177	0.92 473	0.46 221	0.30 249	0.54 242	0.28 118	1.27 410	0.75 272	1.00 372	1.16 423	0.93 410	0.53 287	1.45 443	0.61 435	0.16 129	0.16 384	0.20 292	0.19 341	0.17 167	0.14 137

qqq	0.57 334	0.34 475	0.71 336	0.47 238	0.27 168	0.64 322	0.62 517	1.42 440	0.78 289	0.80 305	0.92 309	0.95 422	0.77 421	0.88 261	0.59 423	0.21 379	0.20 484	0.24 435	0.23 481	0.22 397	0.21 400

ADStereo(finetuned)	0.57 334	0.24 177	1.06 530	0.43 145	0.24 87	0.49 176	0.35 208	1.05 318	1.30 560	1.12 417	1.03 358	0.58 264	1.20 592	0.84 246	0.51 381	0.16 129	0.13 210	0.17 161	0.13 134	0.18 217	0.19 338

R-Stereo Train	0.57 334	0.26 252	0.63 273	0.54 396	0.36 372	0.69 367	0.54 455	1.22 398	0.72 265	1.61 618	1.50 556	0.75 332	0.53 287	0.64 155	0.44 315	0.18 243	0.15 345	0.17 161	0.15 205	0.17 167	0.17 260

RAFT-Stereo	0.57 334	0.26 252	0.63 273	0.54 396	0.36 372	0.69 367	0.54 455	1.22 398	0.72 265	1.61 618	1.50 556	0.75 332	0.53 287	0.64 155	0.44 315	0.18 243	0.15 345	0.17 161	0.15 205	0.17 167	0.17 260
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 341	0.27 286	0.57 241	0.46 221	0.54 541	1.03 516	0.58 496	0.94 260	0.80 294	0.95 351	1.42 526	0.56 251	0.71 397	0.60 141	0.41 287	0.38 615	0.20 484	0.37 612	0.36 627	0.22 397	0.17 260

xyz-stereo-finetune2	0.58 341	0.27 286	0.57 241	0.40 84	0.24 87	1.09 534	0.32 169	0.79 177	0.53 186	0.65 269	1.07 370	0.58 264	0.80 439	2.47 580	0.80 509	0.16 129	0.15 345	0.21 333	0.17 286	0.16 121	0.17 260

rvit_0105_5	0.58 341	0.39 524	1.05 526	0.66 552	0.37 392	0.58 278	0.56 481	0.94 260	1.18 495	0.64 266	0.68 234	0.75 332	0.63 363	0.88 261	0.50 376	0.32 575	0.32 621	0.30 552	0.27 542	0.28 507	0.25 474

RAFT+CT+SA	0.58 341	0.29 351	0.60 259	0.66 552	0.37 392	0.42 101	0.55 473	1.27 410	1.03 395	0.70 279	1.22 447	0.60 275	0.70 392	1.64 485	0.41 287	0.18 243	0.13 210	0.22 372	0.22 458	0.21 369	0.18 291

IPLGR	0.58 341	0.27 286	1.14 555	0.48 272	0.28 197	0.65 338	0.33 182	1.22 398	1.13 460	1.18 465	1.05 364	0.69 315	0.66 379	0.96 286	0.52 389	0.17 188	0.15 345	0.20 292	0.17 286	0.20 323	0.18 291

AFF-stereo	0.58 341	0.25 217	0.64 280	0.46 221	0.29 223	0.34 47	0.38 259	1.15 362	1.14 463	1.17 460	1.60 582	1.10 478	0.71 397	0.97 294	0.43 311	0.13 26	0.11 39	0.19 240	0.19 341	0.17 167	0.14 137

dd	0.59 347	0.48 566	0.97 493	0.55 421	0.32 302	0.64 322	0.47 394	1.02 299	1.34 575	0.78 299	0.86 291	0.58 264	0.54 294	1.01 312	0.86 526	0.28 544	0.18 445	0.26 495	0.19 341	0.32 546	0.24 459

PFNet+	0.59 347	0.28 316	0.77 393	0.53 379	0.30 249	0.59 289	0.31 152	0.92 243	1.14 463	1.33 547	1.10 386	0.79 346	0.57 323	1.31 395	0.49 369	0.25 488	0.17 419	0.28 527	0.26 529	0.21 369	0.25 474

AnonymousM	0.59 347	1.11 673	0.41 65	0.44 183	0.32 302	0.43 110	0.47 394	1.05 318	0.64 228	0.98 364	0.63 211	0.67 307	0.43 179	0.59 129	0.41 287	0.20 344	0.15 345	1.84 702	0.84 690	0.14 44	0.13 73

GANet-ADL	0.60 350	0.35 495	0.72 342	0.64 532	0.40 437	0.68 361	0.51 429	1.49 460	1.12 446	0.95 351	1.08 375	0.91 400	0.57 323	0.76 210	0.55 407	0.26 512	0.18 445	0.18 209	0.16 255	0.23 426	0.25 474

TRStereo	0.60 350	0.60 616	0.97 493	0.74 611	0.67 599	0.46 133	0.38 259	1.85 574	0.89 326	0.79 302	0.80 278	0.88 388	0.39 151	1.10 341	0.41 287	0.23 439	0.15 345	0.23 413	0.24 497	0.17 167	0.15 185

NRIStereo	0.60 350	0.29 351	0.69 319	0.53 379	0.28 197	0.63 318	0.33 182	1.08 340	0.87 319	1.14 435	0.87 297	0.91 400	0.59 335	2.24 559	0.49 369	0.20 344	0.14 280	0.21 333	0.19 341	0.21 369	0.17 260

RALAANet	0.60 350	0.33 450	0.87 446	0.62 514	0.50 509	0.69 367	0.31 152	1.21 390	1.06 412	1.09 401	1.16 423	0.88 388	0.46 206	1.22 371	0.42 301	0.19 298	0.15 345	0.21 333	0.17 286	0.27 487	0.17 260

111	0.60 350	0.23 148	0.70 325	0.43 145	0.24 87	0.72 381	0.42 317	1.18 376	1.41 612	0.80 305	1.38 516	1.10 478	0.79 433	0.96 286	0.58 420	0.18 243	0.13 210	0.17 161	0.15 205	0.17 167	0.19 338

FENet	0.60 350	0.28 316	0.63 273	0.54 396	0.33 326	0.83 449	0.38 259	1.27 410	1.07 417	1.00 372	0.86 291	0.99 438	0.85 463	0.96 286	0.68 463	0.22 411	0.15 345	0.23 413	0.20 383	0.22 397	0.23 443

test_sample1	0.61 356	0.29 351	0.75 375	0.50 307	0.31 279	0.76 405	0.48 407	1.59 492	0.84 310	0.90 337	0.94 314	0.88 388	0.95 513	1.16 358	0.67 459	0.22 411	0.18 445	0.20 292	0.19 341	0.21 369	0.21 400

MyStereo06	0.61 356	0.28 316	0.95 484	0.56 437	0.46 492	0.61 303	0.73 555	1.78 551	0.67 247	1.03 386	1.12 399	1.13 489	0.56 310	0.78 220	0.41 287	0.17 188	0.16 384	0.23 413	0.20 383	0.22 397	0.20 375

ACRE	0.61 356	0.33 450	1.01 509	0.58 461	0.49 502	0.75 397	0.47 394	1.06 332	0.95 351	1.37 559	1.55 568	0.62 287	0.46 206	0.83 241	0.70 467	0.23 439	0.15 345	0.19 240	0.16 255	0.18 217	0.21 400

Anonymous3	0.61 356	0.44 548	1.11 547	0.59 475	0.49 502	0.93 486	0.65 527	0.93 254	0.81 298	0.72 288	0.88 301	0.65 296	0.69 387	1.06 327	0.53 396	0.35 602	0.30 607	0.26 495	0.26 529	0.31 537	0.27 510

SME	0.62 360	0.29 351	0.51 164	0.61 502	0.25 116	1.23 563	0.44 355	1.17 368	1.12 446	0.89 335	1.12 399	0.66 301	0.74 405	1.55 465	0.51 381	0.19 298	0.20 484	0.23 413	0.23 481	0.24 444	0.20 375

test_sample2	0.62 360	0.29 351	0.74 371	0.50 307	0.28 197	0.80 432	0.61 514	1.61 499	1.00 384	0.88 333	0.99 330	0.94 413	0.83 456	1.16 358	0.51 381	0.23 439	0.18 445	0.22 372	0.21 429	0.23 426	0.22 423

tt1	0.62 360	0.32 427	0.51 164	0.54 396	0.26 137	1.16 549	0.48 407	0.95 266	2.47 683	0.57 243	0.77 265	0.49 198	0.81 443	1.55 465	0.32 170	0.20 344	0.12 104	0.24 435	0.15 205	0.19 273	0.20 375

CIPLG	0.62 360	0.33 450	0.96 490	0.58 461	0.50 509	0.75 397	0.48 407	1.05 318	0.96 357	1.40 572	1.57 576	0.64 293	0.48 232	0.89 266	0.70 467	0.23 439	0.15 345	0.19 240	0.16 255	0.19 273	0.21 400

IPLGR_C	0.62 360	0.33 450	0.99 499	0.58 461	0.49 502	0.76 405	0.48 407	1.10 344	0.96 357	1.40 572	1.56 572	0.62 287	0.48 232	0.80 228	0.71 473	0.23 439	0.15 345	0.19 240	0.16 255	0.19 273	0.21 400

HHNet	0.62 360	0.26 252	0.63 273	0.43 145	0.45 480	0.50 194	0.58 496	1.07 334	1.01 387	1.25 500	2.23 651	0.70 320	0.61 350	1.07 331	0.47 353	0.20 344	0.13 210	0.23 413	0.19 341	0.19 273	0.30 542

Pruner-Stereo	0.62 360	0.29 351	0.70 325	0.61 502	0.31 279	0.63 318	0.43 340	1.17 368	0.99 378	1.53 600	1.08 375	0.95 422	0.55 302	1.35 411	0.51 381	0.23 439	0.14 280	0.24 435	0.21 429	0.21 369	0.23 443

DIP-Stereo	0.62 360	0.30 374	0.83 422	0.48 272	0.36 372	0.95 490	0.33 182	2.37 676	0.67 247	1.25 500	1.00 335	0.68 309	0.51 271	0.91 269	0.61 435	0.18 243	0.15 345	0.21 333	0.17 286	0.19 273	0.19 338
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.63 368	0.99 663	0.51 164	0.47 238	0.35 355	1.07 526	0.63 522	0.65 110	0.95 351	0.66 273	0.41 95	0.55 237	0.66 379	1.00 310	0.76 488	0.62 673	0.27 582	0.38 616	0.33 610	0.74 669	0.68 667

FACV-RUCA	0.63 368	0.34 475	0.82 417	0.62 514	0.65 591	0.81 441	0.41 310	1.44 447	1.07 417	0.86 330	1.14 409	0.61 280	0.69 387	0.80 228	0.53 396	0.28 544	0.19 463	0.47 646	0.21 429	0.35 562	0.25 474

rvit_0105_3	0.63 368	0.44 548	1.08 539	0.72 599	0.40 437	0.64 322	0.71 551	1.03 304	1.17 488	0.82 316	0.70 244	0.80 348	0.70 392	0.91 269	0.56 413	0.35 602	0.34 627	0.34 592	0.32 600	0.27 487	0.28 522

mmm	0.63 368	0.35 495	0.72 342	0.51 339	0.30 249	0.86 463	0.54 455	1.59 492	0.86 314	1.07 394	1.38 516	0.79 346	0.75 409	0.91 269	0.58 420	0.22 411	0.18 445	0.29 538	0.25 511	0.25 460	0.23 443

HH	0.63 368	0.30 374	0.77 393	0.50 307	0.32 302	0.49 176	0.46 386	1.65 508	0.64 228	0.69 277	1.09 380	1.63 596	0.85 463	1.90 524	0.37 243	0.18 243	0.13 210	0.19 240	0.17 286	0.19 273	0.16 227

HanStereo	0.63 368	0.30 374	0.77 393	0.50 307	0.32 302	0.49 176	0.46 386	1.65 508	0.64 228	0.69 277	1.09 380	1.63 596	0.85 463	1.90 524	0.37 243	0.18 243	0.13 210	0.19 240	0.17 286	0.19 273	0.16 227

CAS	0.63 368	0.18 10	0.37 18	2.27 702	0.84 649	0.57 272	0.54 455	0.79 177	0.62 220	0.48 195	0.70 244	0.36 107	0.26 41	0.45 54	0.35 219	2.24 705	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 689

TestStereo1	0.63 368	0.28 316	0.75 375	0.76 618	0.31 279	0.48 159	0.43 340	1.30 416	1.21 515	0.97 359	1.31 484	0.64 293	0.77 421	1.75 506	0.42 301	0.20 344	0.15 345	0.22 372	0.18 314	0.21 369	0.17 260

RAFT_CTSACE	0.63 368	0.26 252	0.88 455	0.55 421	0.51 521	0.71 378	0.44 355	0.80 186	0.97 365	0.97 359	1.84 622	1.18 497	0.68 383	1.47 449	0.36 231	0.16 129	0.15 345	0.21 333	0.20 383	0.20 323	0.14 137

SA-5K	0.63 368	0.28 316	0.75 375	0.76 618	0.31 279	0.48 159	0.43 340	1.30 416	1.21 515	0.97 359	1.31 484	0.64 293	0.77 421	1.75 506	0.42 301	0.20 344	0.15 345	0.22 372	0.18 314	0.21 369	0.17 260

ICVP	0.63 368	0.33 450	0.57 241	0.61 502	0.40 437	0.80 432	0.58 496	1.61 499	0.89 326	0.90 337	1.24 453	0.88 388	0.73 403	0.72 193	0.88 528	0.29 556	0.21 511	0.22 372	0.21 429	0.24 444	0.27 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 368	0.26 252	1.90 645	0.81 631	0.67 599	0.43 110	0.23 55	1.03 304	0.58 203	0.65 269	1.56 572	1.41 551	0.39 151	1.28 388	0.35 219	0.20 344	0.14 280	0.20 292	0.19 341	0.18 217	0.14 137

ACVNet	0.63 368	0.31 411	0.54 201	0.54 396	0.36 372	0.80 432	0.46 386	1.37 428	1.07 417	0.93 344	1.30 478	1.08 465	0.85 463	0.80 228	0.94 540	0.21 379	0.19 463	0.21 333	0.18 314	0.22 397	0.18 291

FLISNet	0.64 381	0.32 427	0.68 307	0.47 238	0.51 521	0.41 89	0.36 225	1.04 310	0.75 272	1.31 534	1.43 531	1.62 591	1.12 573	0.94 282	0.88 528	0.15 85	0.12 104	0.20 292	0.20 383	0.20 323	0.18 291

CoSv	0.64 381	0.32 427	0.68 307	0.47 238	0.51 521	0.41 89	0.36 225	1.04 310	0.75 272	1.31 534	1.43 531	1.62 591	1.12 573	0.94 282	0.88 528	0.15 85	0.12 104	0.20 292	0.20 383	0.20 323	0.18 291

rvit_stereo_0075_2	0.64 381	0.46 557	1.05 526	0.66 552	0.66 595	0.53 232	0.48 407	1.20 389	1.12 446	0.76 290	0.92 309	0.78 342	0.53 287	1.03 316	0.59 423	0.37 610	0.28 590	0.40 629	0.31 592	0.37 573	0.32 559

cc1	0.64 381	0.31 411	0.50 153	0.54 396	0.26 137	1.18 552	0.51 429	0.93 254	3.05 697	0.58 245	0.79 273	0.48 189	0.88 481	1.46 445	0.32 170	0.20 344	0.12 104	0.25 476	0.15 205	0.19 273	0.19 338

GwcNet-ADL	0.64 381	0.31 411	0.79 406	0.56 437	0.41 447	0.60 297	0.58 496	1.41 438	1.26 538	1.08 395	1.13 405	0.91 400	0.60 339	1.04 322	0.78 497	0.27 528	0.18 445	0.18 209	0.18 314	0.25 460	0.29 529

RAFT	0.64 381	0.30 374	0.73 354	0.59 475	0.33 326	0.68 361	0.58 496	1.04 310	0.76 281	1.08 395	1.19 436	1.65 602	0.93 503	1.06 327	0.56 413	0.21 379	0.18 445	0.27 512	0.24 497	0.22 397	0.17 260

TestStereo	0.64 381	0.39 524	0.71 336	0.51 339	0.27 168	0.56 267	0.42 317	1.03 304	0.91 336	0.80 305	1.00 335	0.68 309	0.52 279	3.25 611	0.45 330	0.22 411	0.15 345	0.24 435	0.18 314	0.27 487	0.16 227

DN-CSS_ROB	0.64 381	0.32 427	1.05 526	0.55 421	0.40 437	0.54 242	0.45 376	1.21 390	0.93 345	1.03 386	1.47 546	0.69 315	0.63 363	1.76 511	0.49 369	0.18 243	0.14 280	0.25 476	0.22 458	0.22 397	0.20 375

Hybrid-DGEV-03	0.65 389	0.26 252	0.56 227	0.53 379	0.36 372	0.73 386	0.39 276	0.89 229	1.15 475	1.73 633	2.52 666	0.84 375	0.56 310	0.97 294	0.44 315	0.18 243	0.12 104	0.22 372	0.19 341	0.17 167	0.14 137

Hybrid-DGEV-2	0.65 389	0.31 411	0.73 354	0.60 487	0.37 392	1.08 528	0.28 118	1.45 452	1.40 606	1.32 538	0.85 288	1.03 452	1.01 542	1.05 325	0.48 359	0.18 243	0.15 345	0.22 372	0.19 341	0.17 167	0.15 185

MyStereo8	0.65 389	0.29 351	1.00 505	0.58 461	0.49 502	0.91 473	0.35 208	1.18 376	1.31 564	1.16 451	1.27 467	0.90 397	0.64 367	0.72 193	0.95 544	0.18 243	0.14 280	0.20 292	0.18 314	0.22 397	0.26 498

StereoVision	0.65 389	0.34 475	0.86 434	0.59 475	0.40 437	0.50 194	0.41 310	1.09 341	0.93 345	0.71 281	2.50 665	0.82 359	0.57 323	1.03 316	0.49 369	0.25 488	0.28 590	0.29 538	0.28 563	0.36 569	0.20 375

CASS	0.65 389	0.34 475	0.72 342	0.56 437	0.27 168	0.78 417	0.42 317	1.59 492	0.86 314	1.30 524	1.25 457	0.87 384	0.84 460	0.84 246	0.54 402	0.35 602	0.19 463	0.26 495	0.21 429	0.28 507	0.42 605
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 389	0.30 374	0.75 375	0.67 564	0.50 509	0.92 480	0.52 440	1.39 435	1.12 446	0.76 290	1.11 392	1.00 439	0.90 488	1.53 461	0.45 330	0.18 243	0.13 210	0.23 413	0.22 458	0.21 369	0.19 338

iRaft-Stereo_20w	0.65 389	0.31 411	1.00 505	0.47 238	0.34 348	0.73 386	0.30 140	2.96 694	0.70 259	1.15 441	1.14 409	0.76 336	0.65 375	1.11 344	0.38 256	0.17 188	0.13 210	0.18 209	0.16 255	0.19 273	0.18 291

EAI-Stereo	0.65 389	0.28 316	0.69 319	0.53 379	0.27 168	0.60 297	0.40 292	2.28 667	0.64 228	0.71 281	3.18 679	0.57 257	0.43 179	1.06 327	0.41 287	0.18 243	0.13 210	0.17 161	0.17 286	0.17 167	0.17 260

HITNet	0.65 389	0.40 531	0.77 393	0.48 272	0.24 87	1.05 521	0.49 419	1.76 543	1.02 391	1.18 465	1.18 429	0.89 396	0.80 439	0.85 252	0.79 504	0.17 188	0.12 104	0.21 333	0.17 286	0.29 518	0.15 185
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
IGEV_i1	0.66 398	0.29 351	0.89 461	0.55 421	0.28 197	0.92 480	0.60 510	1.98 612	0.83 306	1.00 372	1.04 361	1.09 475	0.68 383	1.29 392	0.62 438	0.20 344	0.17 419	0.21 333	0.17 286	0.21 369	0.21 400

Selective-IGEV-i1	0.66 398	0.27 286	0.86 434	0.54 396	0.33 326	1.01 509	0.78 568	1.75 536	1.18 495	0.88 333	1.19 436	1.19 498	0.56 310	0.98 297	0.54 402	0.19 298	0.16 384	0.20 292	0.17 286	0.19 273	0.20 375

MyStereo05	0.66 398	0.28 316	1.07 535	0.56 437	0.46 492	0.61 303	0.73 555	1.34 423	1.41 612	1.15 441	0.91 307	0.77 338	0.80 439	1.41 437	0.63 443	0.17 188	0.16 384	0.23 413	0.20 383	0.22 397	0.20 375

PCWNet_CMD	0.66 398	0.32 427	0.88 455	0.49 294	0.37 392	0.78 417	0.40 292	1.42 440	1.31 564	1.16 451	1.31 484	1.25 515	0.62 356	0.89 266	0.57 416	0.20 344	0.16 384	0.27 512	0.19 341	0.40 590	0.25 474

ToySt	0.66 398	0.33 450	1.23 566	0.51 339	0.33 326	0.86 463	0.68 541	1.10 344	0.97 365	0.84 322	1.08 375	1.25 515	0.94 508	1.01 312	0.74 480	0.19 298	0.19 463	0.24 435	0.24 497	0.27 487	0.23 443

DisPM	0.66 398	0.28 316	0.72 342	0.61 502	0.35 355	0.62 313	0.45 376	1.02 299	0.99 378	1.56 610	1.10 386	0.80 348	0.59 335	2.37 570	0.41 287	0.23 439	0.14 280	0.23 413	0.21 429	0.20 323	0.25 474

SA	0.66 398	0.30 374	0.82 417	0.61 502	0.30 249	0.58 278	0.38 259	1.44 447	1.30 560	0.96 354	1.36 509	0.66 301	0.95 513	1.85 521	0.42 301	0.19 298	0.15 345	0.25 476	0.23 481	0.21 369	0.17 260

CFNet_pseudo	0.66 398	0.32 427	0.86 434	0.48 272	0.39 425	0.70 374	0.40 292	1.33 418	1.22 521	1.16 451	1.34 501	1.24 511	0.64 367	0.98 297	0.59 423	0.21 379	0.16 384	0.33 582	0.19 341	0.36 569	0.25 474

GES	0.66 398	0.34 475	0.90 465	0.59 475	0.38 414	0.94 487	0.57 492	2.11 638	0.86 314	1.02 382	1.11 392	0.66 301	0.79 433	0.99 304	0.61 435	0.27 528	0.19 463	0.20 292	0.20 383	0.21 369	0.30 542

MSMDNet	0.66 398	0.32 427	0.87 446	0.49 294	0.37 392	0.79 423	0.40 292	1.43 446	1.31 564	1.15 441	1.31 484	1.24 511	0.63 363	0.88 261	0.57 416	0.21 379	0.16 384	0.26 495	0.19 341	0.39 586	0.24 459

ccs_rob	0.66 398	0.33 450	0.86 434	0.48 272	0.39 425	0.70 374	0.40 292	1.33 418	1.22 521	1.16 451	1.34 501	1.23 509	0.64 367	0.98 297	0.59 423	0.21 379	0.16 384	0.35 601	0.20 383	0.37 573	0.25 474

MyStereo04	0.67 409	0.29 351	1.07 535	0.55 421	0.45 480	0.59 289	0.79 572	1.50 464	1.40 606	0.91 341	0.91 307	0.74 329	0.86 471	1.52 457	0.62 438	0.17 188	0.16 384	0.24 435	0.20 383	0.23 426	0.20 375

xx1	0.67 409	0.31 411	0.50 153	0.54 396	0.26 137	1.18 552	0.51 429	0.93 254	3.05 697	0.58 245	0.79 273	0.95 422	0.77 421	1.46 445	0.32 170	0.20 344	0.12 104	0.24 435	0.23 481	0.22 397	0.21 400

GMStereo_Zeroshot	0.67 409	0.61 618	1.01 509	0.64 532	0.37 392	0.84 458	0.35 208	1.05 318	1.12 446	1.12 417	1.06 366	1.27 523	0.54 294	1.19 365	0.59 423	0.32 575	0.17 419	0.31 558	0.18 314	0.52 638	0.22 423

DMCA	0.67 409	0.34 475	0.90 465	0.51 339	0.44 473	0.86 463	0.47 394	1.42 440	1.02 391	1.17 460	1.12 399	1.23 509	0.75 409	0.78 220	0.95 544	0.25 488	0.19 463	0.27 512	0.19 341	0.24 444	0.27 510

test_sample3	0.68 413	0.32 427	0.88 455	0.52 360	0.30 249	0.97 500	0.52 440	1.86 577	1.15 475	1.08 395	1.11 392	0.88 388	0.71 397	1.17 362	0.68 463	0.25 488	0.20 484	0.25 476	0.25 511	0.25 460	0.25 474

raft_robust	0.68 413	0.30 374	0.64 280	0.52 360	0.26 137	0.54 242	0.35 208	1.33 418	1.24 530	1.16 451	1.07 370	0.60 275	0.54 294	3.58 621	0.37 243	0.18 243	0.14 280	0.20 292	0.22 458	0.20 323	0.16 227

test_sample5	0.69 415	0.34 475	0.87 446	0.52 360	0.30 249	0.84 458	0.54 455	1.83 569	1.14 463	1.11 415	1.25 457	0.88 388	0.78 429	1.23 373	0.65 449	0.26 512	0.20 484	0.27 512	0.27 542	0.27 487	0.26 498

test_sample4	0.69 415	0.33 450	0.91 468	0.51 339	0.30 249	0.92 480	0.52 440	1.87 580	1.15 475	1.14 435	1.18 429	0.87 384	0.75 409	1.18 364	0.68 463	0.25 488	0.20 484	0.26 495	0.26 529	0.26 473	0.25 474

IPLG	0.69 415	0.27 286	0.97 493	0.51 339	0.43 464	0.79 423	0.33 182	1.21 390	1.06 412	1.30 524	1.10 386	0.52 218	0.55 302	3.16 609	0.63 443	0.16 129	0.14 280	0.19 240	0.16 255	0.18 217	0.17 260

UCFNet_RVC	0.69 415	0.35 495	0.49 142	0.64 532	0.39 425	0.85 461	0.58 496	1.75 536	1.14 463	0.97 359	1.19 436	1.17 494	0.93 503	0.99 304	0.62 438	0.28 544	0.20 484	0.34 592	0.31 592	0.32 546	0.27 510

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 419	3.18 724	2.55 671	0.39 70	0.23 62	0.44 122	0.23 55	0.63 92	0.42 118	0.44 166	0.44 119	0.34 94	0.28 61	0.56 117	0.29 109	1.35 698	0.10 9	0.22 372	0.19 341	0.46 621	1.31 693

DualNet	0.70 419	0.34 475	0.87 446	0.52 360	0.30 249	0.84 458	0.54 455	1.83 569	1.14 463	1.14 435	1.33 494	0.88 388	0.78 429	1.23 373	0.65 449	0.26 512	0.20 484	0.27 512	0.27 542	0.27 487	0.26 498

CFNet_ucs	0.70 419	0.33 450	0.88 455	0.50 307	0.43 464	0.74 391	0.44 355	1.60 496	1.29 554	1.22 482	1.54 566	1.09 475	0.63 363	0.99 304	0.59 423	0.25 488	0.20 484	0.37 612	0.21 429	0.40 590	0.28 522

IER	0.70 419	0.31 411	1.02 516	0.48 272	0.52 534	1.34 581	0.51 429	1.17 368	0.99 378	1.23 488	1.34 501	1.12 484	1.11 570	0.99 304	0.71 473	0.20 344	0.16 384	0.21 333	0.21 429	0.20 323	0.19 338

HCRNet	0.70 419	0.39 524	0.73 354	0.60 487	0.59 573	0.76 405	0.35 208	1.22 398	1.13 460	1.02 382	0.99 330	1.02 448	0.76 417	2.19 556	0.70 467	0.28 544	0.19 463	0.28 527	0.23 481	0.25 460	0.23 443

SFCPSM	0.70 419	0.28 316	1.02 516	0.51 339	0.38 414	1.37 584	0.66 533	2.00 616	1.03 395	1.17 460	1.21 443	0.82 359	0.78 429	1.03 316	0.53 396	0.21 379	0.17 419	0.22 372	0.24 497	0.21 369	0.19 338

AdaStereo	0.70 419	0.43 545	0.75 375	0.73 607	0.37 392	0.92 480	0.53 448	1.85 574	1.18 495	1.12 417	1.23 451	1.07 464	0.65 375	0.96 286	0.63 443	0.31 568	0.15 345	0.32 573	0.21 429	0.29 518	0.22 423
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.
test_sample6	0.71 426	0.34 475	0.87 446	0.52 360	0.30 249	0.82 443	0.58 496	1.79 557	1.15 475	1.14 435	1.33 494	0.91 400	0.79 433	1.31 395	0.74 480	0.27 528	0.21 511	0.27 512	0.29 575	0.28 507	0.27 510

BSDual-CNN	0.71 426	0.32 427	0.68 307	0.54 396	0.44 473	1.27 569	0.65 527	2.16 648	0.98 371	1.20 473	1.11 392	1.12 484	0.74 405	0.91 269	0.66 454	0.24 460	0.17 419	0.25 476	0.22 458	0.22 397	0.22 423

DFGA-Net	0.72 428	0.40 531	1.40 591	0.52 360	0.45 480	0.83 449	0.44 355	1.28 414	1.08 424	0.99 367	1.19 436	0.70 320	0.55 302	2.14 548	1.16 578	0.18 243	0.16 384	0.24 435	0.23 481	0.27 487	0.25 474

rvit_105_1	0.72 428	0.52 583	1.01 509	0.78 623	0.49 502	0.75 397	0.87 597	1.12 354	1.18 495	0.99 367	0.79 273	0.90 397	0.77 421	1.26 382	0.75 485	0.41 627	0.36 643	0.36 609	0.41 640	0.30 528	0.33 565

DCVSM-stereo	0.72 428	0.35 495	0.76 385	0.55 421	0.42 453	0.73 386	0.38 259	1.21 390	1.02 391	1.79 641	1.04 361	1.62 591	1.03 551	1.04 322	0.79 504	0.24 460	0.27 582	0.29 538	0.24 497	0.30 528	0.36 581

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 428	0.35 495	1.70 630	0.49 294	0.56 552	0.63 318	0.38 259	2.41 679	0.65 242	0.77 296	1.07 370	1.82 624	0.95 513	0.93 279	0.43 311	0.20 344	0.13 210	0.21 333	0.25 511	0.28 507	0.26 498

qqq1	0.72 428	0.30 374	0.86 434	0.46 221	0.26 137	0.82 443	0.43 340	2.05 628	1.39 601	1.23 488	1.47 546	0.98 432	0.95 513	1.71 500	0.44 315	0.24 460	0.20 484	0.18 209	0.15 205	0.18 217	0.18 291

fff1	0.72 428	0.30 374	0.86 434	0.46 221	0.26 137	0.82 443	0.43 340	2.05 628	1.39 601	1.23 488	1.47 546	0.98 432	0.95 513	1.71 500	0.44 315	0.24 460	0.20 484	0.18 209	0.15 205	0.18 217	0.18 291

ffm	0.72 428	0.33 450	0.85 428	0.53 379	0.37 392	0.74 391	0.56 481	0.95 266	2.47 683	1.15 441	1.45 539	1.06 458	0.82 448	1.55 465	0.32 170	0.20 344	0.12 104	0.31 558	0.27 542	0.19 273	0.20 375

anonymousa	0.72 428	0.27 286	0.75 375	0.47 238	0.63 586	1.43 598	0.45 376	1.24 405	0.89 326	1.28 509	1.75 612	1.62 591	1.13 577	0.69 178	0.59 423	0.19 298	0.16 384	0.23 413	0.25 511	0.20 323	0.18 291

Sa-1000	0.72 428	0.29 351	0.76 385	0.59 475	0.30 249	0.73 386	0.37 251	1.62 503	1.33 572	1.28 509	2.04 642	0.86 380	0.75 409	1.84 518	0.38 256	0.19 298	0.14 280	0.25 476	0.23 481	0.20 323	0.16 227

psmg	0.72 428	0.32 427	0.68 307	0.50 307	0.44 473	1.48 602	0.75 560	1.94 603	0.98 371	1.21 477	1.33 494	1.12 484	0.74 405	0.91 269	0.66 454	0.24 460	0.19 463	0.25 476	0.25 511	0.23 426	0.22 423

UDGNet	0.72 428	1.17 679	0.80 412	0.77 621	0.41 447	0.77 412	0.38 259	0.97 278	1.34 575	0.81 310	0.88 301	0.71 323	0.60 339	1.21 370	0.54 402	0.52 657	0.19 463	1.02 692	0.26 529	0.71 667	0.31 552

PSMNet-ADL	0.72 428	0.35 495	0.62 270	0.69 581	0.46 492	1.14 540	0.44 355	1.37 428	1.01 387	0.83 319	1.17 426	1.33 537	0.96 520	1.43 438	0.95 544	0.33 584	0.22 533	0.21 333	0.23 481	0.27 487	0.29 529

LCNet	0.72 428	0.28 316	0.52 177	0.55 421	0.31 279	0.69 367	0.54 455	1.00 289	0.88 323	1.19 469	1.34 501	0.97 430	1.34 615	2.56 584	0.45 330	0.18 243	0.13 210	0.21 333	0.25 511	0.27 487	0.73 672

GANet-RSSM	0.72 428	0.28 316	0.63 273	0.64 532	0.58 565	0.80 432	0.58 496	1.89 586	1.08 424	1.04 389	1.25 457	1.15 492	1.04 553	1.49 451	0.62 438	0.25 488	0.19 463	0.22 372	0.22 458	0.22 397	0.21 400

PSMNet-RSSM	0.72 428	0.30 374	0.61 264	0.63 523	0.42 453	0.73 386	0.56 481	1.92 596	1.10 440	1.09 401	1.37 511	1.22 504	0.98 530	1.28 388	0.72 476	0.27 528	0.19 463	0.27 512	0.29 575	0.24 444	0.24 459

CFNet-ft	0.72 428	0.32 427	0.54 201	0.66 552	0.54 541	0.83 449	0.55 473	1.37 428	1.15 475	0.93 344	1.28 473	1.57 583	0.97 523	1.35 411	0.81 511	0.26 512	0.20 484	0.33 582	0.25 511	0.30 528	0.23 443

CFNet_RVC	0.72 428	0.32 427	0.54 201	0.66 552	0.54 541	0.83 449	0.55 473	1.37 428	1.15 475	0.93 344	1.28 473	1.57 583	0.97 523	1.35 411	0.81 511	0.26 512	0.20 484	0.33 582	0.25 511	0.30 528	0.23 443

MLCV	0.72 428	0.34 475	1.10 545	0.51 339	0.23 62	0.91 473	0.39 276	1.33 418	1.23 524	1.46 585	1.55 568	1.01 446	0.64 367	1.95 531	0.80 509	0.18 243	0.12 104	0.18 209	0.14 174	0.19 273	0.17 260

G2L-ROB	0.73 446	0.25 217	0.76 385	0.54 396	0.39 425	0.95 490	0.66 533	1.66 513	1.09 432	1.24 495	1.02 348	1.64 599	0.71 397	1.63 483	1.02 556	0.20 344	0.14 280	0.17 161	0.15 205	0.20 323	0.22 423

G2L-Stereo_test	0.73 446	0.27 286	0.74 371	0.49 294	0.40 437	0.90 469	0.81 581	1.53 478	1.14 463	1.28 509	1.27 467	1.52 577	0.72 401	1.62 481	0.94 540	0.19 298	0.14 280	0.16 108	0.15 205	0.18 217	0.19 338

CoDeX	0.73 446	0.29 351	0.93 475	0.54 396	0.36 372	1.14 540	0.61 514	2.34 673	1.17 488	1.16 451	1.25 457	0.91 400	0.87 476	1.33 403	0.64 448	0.20 344	0.16 384	0.21 333	0.18 314	0.20 323	0.18 291

cf-r	0.73 446	0.30 374	0.77 393	0.55 421	0.63 586	0.78 417	0.48 407	1.79 557	1.15 475	1.13 432	1.26 464	1.43 553	0.87 476	1.40 435	0.85 524	0.25 488	0.18 445	0.22 372	0.23 481	0.19 273	0.19 338

BEATNet_4x	0.73 446	0.49 569	1.17 559	0.53 379	0.26 137	1.03 516	0.55 473	1.82 564	1.06 412	1.21 477	1.22 447	0.96 428	0.91 491	1.01 312	1.06 560	0.21 379	0.14 280	0.24 435	0.19 341	0.37 573	0.21 400

Select-FE	0.74 451	0.39 524	1.56 620	0.55 421	0.46 492	0.40 82	0.22 42	1.86 577	0.68 253	1.05 390	1.31 484	1.82 624	1.74 652	1.11 344	0.38 256	0.21 379	0.16 384	0.21 333	0.25 511	0.19 273	0.31 552

test_sample7	0.74 451	0.37 512	0.76 385	0.52 360	0.35 355	0.91 473	0.67 537	1.78 551	1.21 515	1.22 482	1.18 429	1.08 465	0.92 494	1.23 373	0.67 459	0.31 568	0.28 590	0.32 573	0.31 592	0.33 555	0.29 529

gwcnet-sp	0.74 451	0.33 450	1.44 602	0.57 455	0.45 480	1.40 591	0.54 455	1.50 464	1.14 463	1.30 524	1.02 348	0.94 413	0.82 448	1.39 429	0.76 488	0.21 379	0.21 511	0.22 372	0.21 429	0.22 397	0.22 423

scenet	0.74 451	0.33 450	1.44 602	0.57 455	0.45 480	1.40 591	0.54 455	1.50 464	1.14 463	1.30 524	1.02 348	0.94 413	0.82 448	1.39 429	0.76 488	0.21 379	0.21 511	0.22 372	0.21 429	0.22 397	0.22 423

ssnet	0.74 451	0.33 450	1.44 602	0.57 455	0.45 480	1.40 591	0.54 455	1.50 464	1.14 463	1.30 524	1.02 348	0.94 413	0.82 448	1.39 429	0.76 488	0.21 379	0.21 511	0.22 372	0.21 429	0.22 397	0.22 423

BUS	0.74 451	0.32 427	0.68 307	0.54 396	0.44 473	2.34 668	0.42 317	2.16 648	0.98 371	1.20 473	1.11 392	1.03 452	0.62 356	0.91 269	0.70 467	0.24 460	0.17 419	0.25 476	0.22 458	0.22 397	0.22 423

GMM-Stereo	0.74 451	0.25 217	0.59 256	0.54 396	0.34 348	0.72 381	0.99 626	1.01 297	0.87 319	1.36 556	1.78 615	1.12 484	0.81 443	2.09 544	0.46 345	0.18 243	0.12 104	0.25 476	0.25 511	0.20 323	0.85 678

DMCA-RVC	0.74 451	0.40 531	1.27 575	0.66 552	0.49 502	0.77 412	0.47 394	1.35 425	1.01 387	1.53 600	1.01 340	1.29 529	0.82 448	1.31 395	0.78 497	0.27 528	0.21 511	0.35 601	0.27 542	0.32 546	0.24 459

DeepPruner_ROB	0.74 451	0.48 566	0.87 446	0.57 455	0.44 473	0.79 423	0.54 455	1.73 528	0.96 357	1.38 565	1.27 467	1.24 511	0.73 403	1.43 438	0.73 479	0.34 595	0.28 590	0.27 512	0.26 529	0.31 537	0.31 552

SMFormer	0.75 460	0.30 374	0.86 434	0.46 221	0.26 137	0.82 443	0.43 340	2.05 628	1.39 601	1.23 488	1.47 546	0.98 432	0.95 513	1.71 500	0.82 516	0.24 460	0.20 484	0.22 372	0.21 429	0.23 426	0.24 459

tta	0.75 460	0.30 374	0.86 434	0.46 221	0.26 137	0.82 443	0.43 340	2.05 628	1.39 601	1.23 488	1.47 546	0.98 432	0.95 513	1.71 500	0.82 516	0.24 460	0.20 484	0.22 372	0.21 429	0.18 217	0.18 291

KYRaft	0.75 460	0.28 316	0.62 270	0.56 437	0.29 223	0.67 353	0.86 595	0.94 260	0.84 310	1.62 622	2.21 650	1.16 493	1.02 549	1.57 472	0.40 277	0.20 344	0.13 210	0.22 372	0.28 563	0.20 323	1.02 684

Prome-Stereo	0.75 460	0.27 286	0.53 188	0.55 421	0.32 302	0.59 289	0.97 621	0.89 229	0.88 323	1.45 583	2.46 663	0.91 400	1.41 620	1.58 474	0.44 315	0.18 243	0.13 210	0.19 240	0.17 286	0.20 323	0.92 680

acv_ft	0.75 460	0.31 411	0.95 484	0.70 587	0.86 656	1.24 565	0.53 448	1.44 447	1.07 417	1.24 495	1.30 478	1.08 465	0.92 494	0.80 228	1.34 600	0.21 379	0.19 463	0.21 333	0.18 314	0.21 369	0.18 291

iResNet	0.75 460	0.40 531	1.36 589	0.67 564	0.29 223	0.92 480	0.59 506	1.52 472	1.25 533	1.28 509	1.48 551	0.94 413	0.76 417	1.62 481	0.78 497	0.18 243	0.14 280	0.18 209	0.15 205	0.22 397	0.23 443

PAM	0.76 466	0.29 351	1.08 539	0.52 360	0.33 326	1.38 587	0.39 276	2.01 620	0.67 247	1.06 391	0.96 318	2.89 681	1.43 622	0.86 256	0.35 219	0.19 298	0.12 104	0.19 240	0.17 286	0.19 273	0.20 375

AASNet	0.76 466	0.35 495	0.91 468	0.79 625	0.81 645	1.14 540	0.56 481	2.02 624	1.08 424	1.22 482	1.24 453	0.93 410	0.76 417	0.77 213	1.16 578	0.27 528	0.23 549	0.24 435	0.20 383	0.28 507	0.24 459

RT-IGEV	0.77 468	0.28 316	0.93 475	0.55 421	0.33 326	1.01 509	0.83 586	2.03 627	0.93 345	1.28 509	1.58 579	1.77 617	1.17 581	1.04 322	0.49 369	0.23 439	0.16 384	0.21 333	0.17 286	0.19 273	0.26 498

PAM_32	0.77 468	0.28 316	1.03 521	0.52 360	0.30 249	1.32 577	0.35 208	1.97 610	0.65 242	1.02 382	1.06 366	3.05 683	1.49 632	0.96 286	0.36 231	0.19 298	0.13 210	0.20 292	0.18 314	0.19 273	0.19 338

NINENet	0.77 468	0.37 512	0.78 403	0.62 514	0.51 521	2.34 668	0.42 317	1.83 569	1.04 400	1.14 435	1.23 451	1.03 452	0.62 356	1.24 378	0.70 467	0.28 544	0.23 549	0.31 558	0.21 429	0.26 473	0.25 474

hknet	0.77 468	0.32 427	0.95 484	0.54 396	0.38 414	1.27 569	0.65 527	2.16 648	1.07 417	1.20 473	1.11 392	1.59 587	0.81 443	1.37 418	0.66 454	0.22 411	0.17 419	0.25 476	0.22 458	0.22 397	0.22 423

ARAFT	0.77 468	0.36 505	1.49 616	0.51 339	0.31 279	0.90 469	0.82 583	1.90 589	1.06 412	1.62 622	1.24 453	1.02 448	0.64 367	1.84 518	0.50 376	0.18 243	0.14 280	0.28 527	0.27 542	0.17 167	0.16 227

psm_up	0.77 468	0.34 475	0.70 325	0.66 552	0.58 565	1.05 521	0.92 609	1.52 472	1.12 446	1.26 504	1.16 423	1.31 534	1.23 597	1.20 368	0.81 511	0.25 488	0.29 602	0.31 558	0.27 542	0.27 487	0.25 474

GwcNet-RSSM	0.77 468	0.32 427	1.01 509	0.62 514	0.54 541	0.78 417	0.51 429	1.73 528	1.20 509	1.09 401	1.37 511	1.46 563	0.85 463	1.53 461	1.09 566	0.25 488	0.18 445	0.23 413	0.24 497	0.20 323	0.19 338

iResNet_ROB	0.77 468	0.30 374	0.99 499	0.57 455	0.36 372	0.83 449	0.36 225	2.33 670	1.58 635	1.27 507	1.30 478	1.25 515	0.84 460	1.65 486	0.79 504	0.20 344	0.14 280	0.17 161	0.12 73	0.18 217	0.27 510

DDVS	0.78 476	0.41 538	0.94 480	0.60 487	0.43 464	1.30 574	0.43 340	1.40 437	0.91 336	1.20 473	1.15 418	1.43 553	0.64 367	2.18 554	0.89 531	0.28 544	0.22 533	0.26 495	0.23 481	0.31 537	0.33 565

PSM-softLoss	0.78 476	0.31 411	0.77 393	0.58 461	0.32 302	0.56 267	0.40 292	1.18 376	0.70 259	1.24 495	1.07 370	0.83 366	0.52 279	5.36 653	0.53 396	0.24 460	0.15 345	0.25 476	0.22 458	0.20 323	0.25 474

KMStereo	0.78 476	0.31 411	0.77 393	0.58 461	0.32 302	0.56 267	0.40 292	1.18 376	0.70 259	1.24 495	1.07 370	0.83 366	0.52 279	5.36 653	0.53 396	0.24 460	0.15 345	0.25 476	0.22 458	0.20 323	0.25 474

CCAANet	0.78 476	0.30 374	0.83 422	0.58 461	0.51 521	1.04 519	0.45 376	1.68 516	1.12 446	0.85 327	1.35 507	1.10 478	0.77 421	3.04 603	0.78 497	0.17 188	0.16 384	0.24 435	0.23 481	0.19 273	0.23 443

STTStereo	0.78 476	0.50 576	1.22 564	0.64 532	0.54 541	0.89 466	0.54 455	1.44 447	1.11 442	1.38 565	1.09 380	1.27 523	0.85 463	1.43 438	0.83 518	0.29 556	0.27 582	0.33 582	0.39 635	0.32 546	0.30 542

PSM-AAD	0.79 481	0.27 286	0.53 188	0.55 421	0.28 197	0.77 412	1.24 654	0.99 285	0.91 336	1.66 627	1.57 576	0.81 354	2.19 682	1.65 486	0.44 315	0.19 298	0.14 280	0.38 616	0.32 600	0.21 369	0.70 669

hitnet-ft	0.79 481	0.35 495	0.57 241	0.58 461	0.42 453	0.96 496	0.46 386	1.47 456	1.33 572	1.19 469	1.22 447	1.81 621	0.98 530	1.66 490	0.94 540	0.33 584	0.28 590	0.34 592	0.27 542	0.35 562	0.31 552

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 481	0.43 545	1.05 526	0.64 532	0.58 565	0.95 490	0.53 448	1.53 478	1.18 495	1.37 559	1.15 418	1.43 553	0.88 481	1.61 480	0.84 521	0.25 488	0.22 533	0.27 512	0.27 542	0.29 518	0.29 529
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	0.80 484	0.28 316	0.73 354	0.70 587	0.51 521	0.95 490	0.60 510	1.78 551	1.23 524	1.36 556	1.37 511	1.82 624	0.81 443	1.32 399	1.13 575	0.26 512	0.17 419	0.19 240	0.20 383	0.24 444	0.25 474

G2L-Stereo	0.80 484	0.32 427	0.95 484	0.60 487	0.42 453	0.78 417	0.69 546	1.50 464	1.09 432	1.33 547	1.14 409	1.45 560	0.72 401	2.45 575	1.10 569	0.25 488	0.20 484	0.26 495	0.21 429	0.20 323	0.26 498

ISRNet	0.80 484	0.33 450	1.07 535	0.81 631	0.66 595	0.60 297	0.34 197	1.19 387	1.13 460	1.59 617	1.53 561	1.35 542	0.77 421	1.27 386	0.94 540	0.39 619	0.34 627	0.43 636	0.38 633	0.34 559	0.49 632

NF-Stereo	0.80 484	0.30 374	0.75 375	0.60 487	0.31 279	0.64 322	0.44 355	1.21 390	0.90 330	1.29 516	1.02 348	0.82 359	0.57 323	5.40 658	0.48 359	0.23 439	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.20 323	0.30 542

OCTAStereo	0.80 484	0.30 374	0.75 375	0.60 487	0.31 279	0.64 322	0.44 355	1.21 390	0.90 330	1.29 516	1.01 340	0.82 359	0.57 323	5.35 652	0.48 359	0.24 460	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.20 323	0.30 542

DRaft	0.80 484	0.24 177	0.70 325	0.45 202	0.30 249	0.97 500	0.53 448	1.05 318	0.97 365	1.78 638	2.02 641	0.80 348	1.74 652	2.73 592	0.72 476	0.17 188	0.14 280	0.20 292	0.20 383	0.18 217	0.21 400

RE-Stereo	0.80 484	0.30 374	0.75 375	0.60 487	0.31 279	0.64 322	0.44 355	1.21 390	0.90 330	1.29 516	1.01 340	0.81 354	0.57 323	5.37 655	0.48 359	0.24 460	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.20 323	0.30 542

TVStereo	0.80 484	0.30 374	0.75 375	0.60 487	0.31 279	0.64 322	0.44 355	1.21 390	0.90 330	1.29 516	1.01 340	0.81 354	0.57 323	5.37 655	0.48 359	0.24 460	0.14 280	0.24 435	0.20 383	0.20 323	0.30 542

UPFNet	0.80 484	0.32 427	0.90 465	0.59 475	0.74 620	1.26 568	0.80 578	1.52 472	1.10 440	1.30 524	1.12 399	1.30 530	0.84 460	1.67 491	1.09 566	0.24 460	0.24 558	0.24 435	0.23 481	0.25 460	0.18 291

iResNetv2_ROB	0.80 484	0.37 512	1.71 632	0.56 437	0.37 392	0.94 487	0.64 525	1.73 528	1.34 575	1.23 488	1.42 526	1.26 519	0.92 494	1.85 521	0.56 413	0.23 439	0.15 345	0.19 240	0.14 174	0.24 444	0.19 338

StereoDRNet-Refined	0.80 484	0.41 538	0.88 455	0.62 514	0.42 453	1.33 579	0.48 407	1.52 472	1.17 488	1.45 583	1.44 536	1.44 558	0.90 488	1.26 382	1.24 587	0.20 344	0.16 384	0.27 512	0.24 497	0.25 460	0.28 522
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 495	0.36 505	0.82 417	0.54 396	0.31 279	0.80 432	0.47 394	2.17 654	1.67 642	1.13 432	1.13 405	0.94 413	0.86 471	2.46 578	1.00 554	0.26 512	0.23 549	0.28 527	0.27 542	0.28 507	0.36 581

DCRE	0.82 495	0.26 252	0.70 325	0.58 461	0.44 473	0.54 242	0.48 407	0.95 266	0.78 289	0.78 299	7.33 713	0.86 380	0.52 279	0.76 210	0.41 287	0.16 129	0.16 384	0.19 240	0.17 286	0.18 217	0.17 260

SepStereo	0.82 495	0.34 475	1.03 521	0.64 532	0.69 607	0.77 412	0.63 522	1.54 481	1.20 509	1.79 641	1.55 568	0.95 422	1.04 553	2.30 565	0.60 431	0.21 379	0.16 384	0.25 476	0.18 314	0.27 487	0.22 423

GrayStereo	0.82 495	0.26 252	0.58 250	0.63 523	0.37 392	0.76 405	1.86 692	1.11 351	0.87 319	1.99 658	1.89 629	1.08 465	1.82 661	1.39 429	0.48 359	0.19 298	0.14 280	0.19 240	0.21 429	0.18 217	0.39 595

LMCR-Stereo	0.82 495	0.46 557	0.88 455	0.75 615	0.43 464	1.33 579	0.56 481	2.43 681	0.98 371	1.53 600	1.49 553	0.74 329	1.00 540	1.63 483	0.89 531	0.28 544	0.17 419	0.22 372	0.17 286	0.29 518	0.20 375

ac_64	0.82 495	0.29 351	0.81 413	0.71 595	0.60 576	1.05 521	0.54 455	1.99 615	0.92 343	1.18 465	1.06 366	1.99 644	1.08 565	1.94 530	0.97 549	0.27 528	0.22 533	0.24 435	0.23 481	0.22 397	0.19 338

DualNet (step1)	0.83 501	0.49 569	1.13 551	0.56 437	0.39 425	1.02 513	0.73 555	1.78 551	1.21 515	1.22 482	1.18 429	1.08 465	0.92 494	1.23 373	0.67 459	0.57 666	0.28 590	0.62 673	0.67 681	0.45 614	0.42 605

SST-Stereo	0.83 501	0.28 316	0.72 342	0.59 475	0.31 279	0.72 381	0.26 95	1.09 341	0.86 314	1.47 586	1.10 386	1.00 439	0.87 476	5.73 666	0.45 330	0.22 411	0.13 210	0.23 413	0.19 341	0.23 426	0.18 291

RAFT_R40	0.83 501	0.28 316	0.73 354	0.59 475	0.31 279	0.69 367	0.44 355	1.10 344	0.95 351	1.47 586	1.10 386	1.00 439	0.85 463	5.53 660	0.46 345	0.22 411	0.13 210	0.23 413	0.20 383	0.23 426	0.18 291

UNet	0.83 501	0.34 475	1.31 579	0.58 461	0.74 620	1.58 611	0.49 419	1.41 438	1.04 400	1.21 477	1.08 375	1.54 579	1.12 573	1.65 486	1.09 566	0.23 439	0.17 419	0.25 476	0.20 383	0.25 460	0.22 423

FADNet_RVC	0.83 501	0.51 579	1.83 643	0.54 396	0.42 453	1.19 556	0.46 386	1.51 470	1.09 432	0.89 335	1.24 453	0.91 400	0.87 476	2.11 546	1.11 572	0.27 528	0.22 533	0.31 558	0.28 563	0.43 604	0.38 592

DAS	0.84 506	0.34 475	1.03 521	0.64 532	0.69 607	0.77 412	0.63 522	1.54 481	1.20 509	1.79 641	1.55 568	0.95 422	1.04 553	2.83 594	0.60 431	0.21 379	0.16 384	0.25 476	0.18 314	0.27 487	0.22 423

RAFT-345	0.84 506	0.25 217	0.66 297	0.50 307	0.27 168	0.54 242	0.42 317	0.83 206	1.11 442	1.32 538	2.34 656	0.86 380	0.54 294	5.72 665	0.47 353	0.18 243	0.13 210	0.22 372	0.17 286	0.17 167	0.16 227

MMNet	0.84 506	0.32 427	1.09 542	0.60 487	0.59 573	1.85 640	0.49 419	1.51 470	1.27 544	1.37 559	1.15 418	1.26 519	1.18 586	1.67 491	1.22 585	0.19 298	0.18 445	0.23 413	0.22 458	0.25 460	0.21 400

FADNet-RVC-Resample	0.84 506	0.47 562	2.10 653	0.61 502	0.45 480	1.07 526	0.61 514	1.59 492	1.20 509	1.08 395	0.98 328	1.03 452	0.98 530	2.17 551	0.72 476	0.23 439	0.22 533	0.30 552	0.32 600	0.35 562	0.34 570

iRaft-Stereo_5w	0.85 510	0.29 351	0.91 468	0.53 379	0.43 464	0.49 176	0.68 541	0.99 285	0.87 319	0.79 302	1.34 501	1.46 563	0.91 491	5.11 647	1.11 572	0.17 188	0.14 280	0.22 372	0.18 314	0.20 323	0.20 375

SACVNet	0.85 510	0.46 557	0.85 428	0.81 631	0.56 552	0.80 432	0.79 572	1.68 516	1.12 446	1.34 551	1.33 494	1.25 515	0.94 508	2.39 572	0.76 488	0.34 595	0.26 574	0.31 558	0.29 575	0.35 562	0.44 615

ADLNet	0.85 510	0.36 505	0.89 461	0.85 648	0.72 612	1.24 565	0.76 563	1.82 564	1.36 588	1.52 598	1.35 507	1.27 523	0.99 538	1.23 373	1.15 577	0.27 528	0.20 484	0.26 495	0.25 511	0.28 507	0.30 542

delet	0.85 510	0.32 427	0.95 484	0.65 546	0.66 595	1.64 617	0.84 587	1.75 536	1.35 584	1.32 538	1.30 478	1.30 530	0.88 481	1.68 496	1.10 569	0.21 379	0.21 511	0.24 435	0.24 497	0.21 369	0.21 400

HGLStereo	0.85 510	0.38 519	0.94 480	0.80 628	1.03 671	1.17 551	0.58 496	1.52 472	1.20 509	1.19 469	1.62 588	1.13 489	1.20 592	1.80 515	1.06 560	0.24 460	0.24 558	0.24 435	0.21 429	0.23 426	0.27 510

CRFU-Net	0.86 515	0.39 524	1.00 505	0.65 546	0.57 556	1.78 632	0.86 595	2.15 645	0.81 298	1.38 565	1.18 429	1.64 599	1.19 589	1.35 411	0.90 534	0.26 512	0.22 533	0.21 333	0.19 341	0.23 426	0.24 459

dad	0.86 515	0.66 627	1.06 530	0.56 437	0.37 392	0.76 405	0.44 355	1.17 368	1.50 625	1.44 581	1.27 467	1.34 541	0.75 409	2.52 583	0.84 521	0.42 631	0.27 582	0.83 682	0.26 529	0.41 593	0.29 529

AACVNet	0.86 515	0.35 495	0.79 406	0.82 639	0.39 425	0.76 405	0.49 419	1.61 499	0.81 298	1.08 395	1.33 494	1.30 530	0.93 503	4.34 632	0.74 480	0.25 488	0.21 511	0.28 527	0.22 458	0.29 518	0.25 474

DLCB_ROB	0.86 515	0.40 531	0.78 403	0.68 577	0.54 541	1.11 535	0.84 587	1.49 460	1.23 524	1.64 626	1.65 595	1.70 608	0.91 491	1.70 498	1.05 558	0.25 488	0.24 558	0.26 495	0.27 542	0.27 487	0.24 459

HSM-Net_RVC	0.87 519	0.29 351	0.53 188	0.53 379	0.30 249	1.15 547	0.55 473	3.57 703	1.28 549	1.53 600	1.74 609	1.68 605	0.93 503	1.49 451	0.77 495	0.22 411	0.17 419	0.19 240	0.18 314	0.20 323	0.19 338
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 520	0.36 505	1.02 516	0.62 514	0.38 414	1.32 577	0.97 621	2.07 634	1.34 575	1.37 559	1.18 429	1.54 579	0.92 494	1.10 341	1.65 635	0.30 561	0.27 582	0.30 552	0.28 563	0.27 487	0.26 498

ADLNet2	0.88 520	0.34 475	1.17 559	0.77 621	0.64 589	1.12 538	0.76 563	1.74 533	1.24 530	1.21 477	1.65 595	1.71 609	1.05 557	1.67 491	1.17 581	0.24 460	0.21 511	0.21 333	0.22 458	0.26 473	0.29 529

ASMatch	0.88 520	0.26 252	0.69 319	0.51 339	0.35 355	0.48 159	0.37 251	1.12 354	0.92 343	1.10 409	3.28 681	0.96 428	0.98 530	4.90 644	0.49 369	0.19 298	0.16 384	0.22 372	0.19 341	0.19 273	0.27 510

IRAFT_RVC	0.88 520	0.28 316	0.76 385	0.63 523	0.31 279	0.65 338	1.02 631	1.22 398	0.94 349	1.22 482	1.04 361	1.01 446	0.98 530	5.82 668	0.53 396	0.22 411	0.12 104	0.25 476	0.20 383	0.20 323	0.19 338

FADNet-RVC	0.88 520	0.67 628	1.93 647	0.60 487	0.48 498	0.91 473	0.60 510	1.71 526	1.18 495	0.90 337	0.96 318	1.36 543	0.92 494	2.25 561	1.17 581	0.30 561	0.29 602	0.32 573	0.32 600	0.41 593	0.35 575

GEStereo_RVC	0.90 525	0.37 512	0.99 499	0.64 532	0.50 509	0.95 490	0.79 572	2.42 680	1.17 488	1.16 451	1.11 392	1.26 519	0.92 494	3.24 610	0.90 534	0.29 556	0.19 463	0.23 413	0.20 383	0.27 487	0.29 529

CBMV_ROB	0.90 525	0.44 548	0.63 273	0.51 339	0.37 392	1.25 567	0.49 419	1.77 547	1.27 544	1.41 574	2.00 638	1.33 537	1.08 565	2.17 551	0.76 488	0.43 637	0.42 660	0.47 646	0.44 648	0.41 593	0.36 581

PSMNet_ROB	0.90 525	0.52 583	1.17 559	0.72 599	0.61 579	1.27 569	1.12 643	1.76 543	1.12 446	1.09 401	1.28 473	1.45 560	0.89 487	1.65 486	1.42 618	0.33 584	0.25 567	0.37 612	0.39 635	0.35 562	0.29 529

FTStereo	0.91 528	0.26 252	0.56 227	0.54 396	0.33 326	0.66 347	1.87 693	1.00 289	0.75 272	1.75 635	4.15 691	1.04 456	1.65 645	1.57 472	0.46 345	0.19 298	0.16 384	0.23 413	0.21 429	0.18 217	0.63 659

PFNet	0.91 528	0.26 252	1.10 545	0.63 523	0.32 302	0.64 322	0.56 481	1.17 368	0.99 378	1.47 586	1.08 375	0.98 432	0.69 387	6.62 682	0.54 402	0.20 344	0.12 104	0.24 435	0.19 341	0.20 323	0.17 260

CBFPSM	0.92 530	0.33 450	1.86 644	0.49 294	0.38 414	1.75 625	0.84 587	1.39 435	1.12 446	1.09 401	0.99 330	2.37 663	1.66 649	1.32 399	1.42 618	0.19 298	0.18 445	0.20 292	0.20 383	0.21 369	0.33 565

FADNet	0.92 530	0.61 618	1.81 639	0.62 514	0.55 548	0.96 496	0.57 492	1.78 551	1.33 572	0.93 344	1.01 340	1.36 543	1.01 542	2.71 591	0.75 485	0.33 584	0.34 627	0.31 558	0.34 617	0.59 651	0.40 596

NVstereo2D	0.92 530	0.41 538	1.48 614	0.72 599	0.72 612	1.20 558	0.87 597	1.75 536	1.38 596	0.99 367	1.13 405	1.26 519	0.98 530	2.21 558	0.89 531	0.43 637	0.20 484	0.38 616	0.24 497	0.57 647	0.63 659

DispNO	0.93 533	0.30 374	1.34 588	0.55 421	0.55 548	0.89 466	0.49 419	1.48 458	1.21 515	1.17 460	1.27 467	1.19 498	0.90 488	5.23 650	0.74 480	0.22 411	0.17 419	0.24 435	0.21 429	0.19 273	0.20 375

DSFCA	0.93 533	0.34 475	1.06 530	0.52 360	0.65 591	1.55 609	0.93 613	1.49 460	1.19 504	1.56 610	1.15 418	1.50 572	0.96 520	3.07 604	1.02 556	0.30 561	0.26 574	0.25 476	0.25 511	0.28 507	0.24 459

fast-acv-ft	0.94 535	0.44 548	1.40 591	0.58 461	0.51 521	1.77 630	0.69 546	1.36 427	1.42 615	1.29 516	1.86 625	1.74 613	1.25 601	1.52 457	1.38 606	0.26 512	0.28 590	0.28 527	0.28 563	0.27 487	0.26 498

OMP-Stereo	0.94 535	0.33 450	0.72 342	0.90 662	0.31 279	0.49 176	0.36 225	1.16 364	1.06 412	1.58 616	1.12 399	1.46 563	0.69 387	6.94 690	0.49 369	0.19 298	0.14 280	0.24 435	0.18 314	0.20 323	0.14 137

CBMV	0.95 537	0.44 548	0.66 297	0.53 379	0.35 355	1.53 607	1.63 683	1.69 519	1.42 615	2.00 661	1.60 582	1.43 553	1.17 581	1.59 477	0.99 553	0.34 595	0.34 627	0.39 624	0.33 610	0.33 555	0.32 559
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 538	0.58 605	0.72 342	0.61 502	0.46 492	1.64 617	0.76 563	1.86 577	1.28 549	1.30 524	1.53 561	0.86 380	0.94 508	3.27 612	0.69 466	0.45 643	0.44 664	0.54 661	0.48 657	0.47 622	0.40 596

TransformOpticalFlow	0.96 538	0.28 316	0.89 461	0.52 360	0.31 279	0.66 347	0.54 455	1.75 536	1.12 446	1.09 401	1.44 536	1.37 546	1.01 542	6.70 687	0.42 301	0.19 298	0.12 104	0.20 292	0.19 341	0.18 217	0.19 338

IIG-Stereo	0.96 538	0.31 411	0.72 342	0.88 658	0.33 326	0.61 303	0.26 95	1.19 387	1.03 395	1.69 630	1.37 511	1.46 563	0.75 409	6.96 692	0.51 381	0.19 298	0.14 280	0.23 413	0.18 314	0.20 323	0.14 137

CFNet	0.96 538	0.36 505	1.01 509	0.62 514	0.42 453	0.99 506	0.47 394	1.90 589	1.32 568	0.99 367	1.39 520	1.10 478	0.86 471	5.58 663	0.79 504	0.23 439	0.17 419	0.28 527	0.27 542	0.26 473	0.21 400

XPNet_ROB	0.96 538	0.49 569	1.09 542	0.72 599	0.57 556	1.11 535	1.14 645	1.66 513	1.23 524	1.85 648	1.39 520	1.64 599	1.11 570	1.80 515	1.42 618	0.38 615	0.30 607	0.33 582	0.29 575	0.37 573	0.34 570

ETE_ROB	0.96 538	0.64 625	1.16 557	0.69 581	0.48 498	1.14 540	1.13 644	1.77 547	1.19 504	1.91 655	1.45 539	1.73 611	1.05 557	1.60 478	1.14 576	0.32 575	0.26 574	0.38 616	0.34 617	0.39 586	0.41 601

CSP-Net	0.97 544	0.38 519	0.83 422	0.53 379	0.41 447	1.63 615	0.77 566	2.00 616	1.05 405	1.25 500	1.20 441	1.33 537	0.83 456	4.93 646	0.85 524	0.32 575	0.22 533	0.20 292	0.20 383	0.23 426	0.25 474

DEmStereo	0.97 544	0.23 148	0.79 406	0.47 238	0.32 302	1.04 519	0.56 481	0.93 254	0.89 326	1.39 571	2.14 648	1.02 448	2.07 677	5.64 664	0.77 495	0.17 188	0.15 345	0.20 292	0.20 383	0.18 217	0.20 375

pcwnet_v2	0.97 544	0.37 512	4.33 688	0.62 514	0.54 541	0.79 423	0.45 376	2.02 624	1.58 635	1.42 580	1.64 593	1.09 475	0.79 433	1.24 378	0.67 459	0.32 575	0.25 567	0.29 538	0.27 542	0.37 573	0.35 575

FINET	0.97 544	0.54 589	1.60 624	0.63 523	0.79 638	1.08 528	1.07 638	1.56 488	2.20 676	1.15 441	1.49 553	0.94 413	0.88 481	2.32 566	1.05 558	0.42 631	0.35 638	0.32 573	0.28 563	0.43 604	0.38 592

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 548	0.39 524	3.21 680	0.50 307	0.63 586	0.64 322	0.39 276	2.36 674	0.75 272	0.95 351	4.63 696	1.81 621	0.56 310	0.96 286	0.41 287	0.18 243	0.13 210	0.21 333	0.26 529	0.32 546	0.35 575

StereoDRNet	0.98 548	0.47 562	1.70 630	0.76 618	0.94 665	1.51 605	0.91 607	1.92 596	1.32 568	1.61 618	1.13 405	1.47 568	0.97 523	1.75 506	1.46 625	0.28 544	0.23 549	0.29 538	0.27 542	0.35 562	0.27 510

ACV-stereo	0.99 550	0.51 579	1.41 597	0.56 437	0.41 447	2.43 672	0.57 492	1.15 362	1.18 495	0.81 310	1.01 340	3.39 689	2.14 680	1.60 478	1.07 563	0.27 528	0.22 533	0.22 372	0.22 458	0.28 507	0.32 559

iinet-f	0.99 550	0.45 555	3.71 685	0.55 421	0.43 464	1.81 635	0.68 541	1.14 360	1.14 463	1.18 465	1.42 526	1.58 586	1.44 624	1.34 410	1.59 634	0.24 460	0.23 549	0.20 292	0.19 341	0.26 473	0.25 474

GASNet	0.99 550	0.97 660	1.72 633	0.98 671	0.68 605	0.83 449	0.67 537	1.60 496	1.28 549	1.31 534	1.22 447	1.22 504	1.21 595	2.41 573	1.41 614	0.43 637	0.26 574	0.36 609	0.34 617	0.55 644	0.31 552

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 550	0.40 531	1.82 641	0.66 552	0.62 585	2.05 654	0.78 568	1.91 593	1.29 554	1.54 606	1.42 526	1.51 574	1.23 597	1.99 534	1.33 598	0.23 439	0.14 280	0.20 292	0.15 205	0.27 487	0.26 498

PS-NSSS	0.99 550	0.58 605	0.93 475	0.58 461	0.57 556	0.91 473	0.80 578	1.81 563	1.14 463	1.14 435	1.67 600	1.00 439	0.83 456	4.62 637	0.78 497	0.37 610	0.31 613	0.52 655	0.32 600	0.45 614	0.38 592

YMNet	1.00 555	0.54 589	1.40 591	0.81 631	0.85 652	1.87 642	0.62 517	1.55 485	1.18 495	1.63 624	1.99 636	1.77 617	0.97 523	1.50 453	1.45 622	0.33 584	0.37 645	0.31 558	0.32 600	0.32 546	0.29 529

YMNet_1	1.00 555	0.54 589	1.40 591	0.81 631	0.85 652	1.87 642	0.62 517	1.55 485	1.18 495	1.63 624	1.99 636	1.77 617	0.97 523	1.50 453	1.45 622	0.33 584	0.37 645	0.31 558	0.32 600	0.32 546	0.29 529

UGAM-zero	1.00 555	0.30 374	0.93 475	0.47 238	0.30 249	0.57 272	0.25 81	2.25 664	0.63 223	1.01 378	1.10 386	2.73 677	1.85 662	6.26 674	0.40 277	0.17 188	0.14 280	0.19 240	0.15 205	0.16 121	0.17 260

RAFT + AFF	1.00 555	0.42 542	1.09 542	0.67 564	0.50 509	1.22 562	1.24 654	2.24 663	1.19 504	1.30 524	1.56 572	1.17 494	1.49 632	3.44 618	0.83 518	0.21 379	0.25 567	0.30 552	0.26 529	0.27 487	0.27 510

DRN-Test	1.00 555	0.44 548	1.13 551	0.70 587	0.81 645	1.62 614	0.79 572	2.14 643	1.44 618	1.78 638	1.33 494	1.43 553	1.05 557	2.18 554	1.53 631	0.27 528	0.21 511	0.31 558	0.30 584	0.32 546	0.28 522

NCCL2	1.00 555	0.56 598	1.06 530	0.75 615	0.57 556	1.31 576	1.72 684	1.77 547	1.36 588	1.50 595	1.17 426	1.91 633	1.17 581	1.54 463	1.29 595	0.35 602	0.31 613	0.45 641	0.44 648	0.40 590	0.40 596

TCMNet	1.01 561	0.60 616	2.10 653	0.86 650	1.33 693	1.14 540	0.67 537	1.69 519	1.23 524	1.11 415	1.57 576	1.30 530	0.97 523	2.01 536	1.50 629	0.31 568	0.31 613	0.38 616	0.34 617	0.42 598	0.36 581

PA-Net	1.01 561	0.57 602	1.29 577	0.64 532	0.74 620	1.19 556	0.84 587	1.69 519	1.43 617	1.16 451	1.19 436	1.32 535	1.19 589	3.42 616	1.25 588	0.29 556	0.45 668	0.33 582	0.49 660	0.32 546	0.47 625
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 561	0.59 608	1.16 557	0.67 564	0.51 521	1.63 615	1.26 658	1.69 519	1.38 596	1.81 645	1.37 511	1.94 638	1.02 549	1.58 474	1.38 606	0.37 610	0.27 582	0.43 636	0.37 631	0.43 604	0.37 586

z-ln-s-r	1.02 564	0.55 594	2.09 652	0.52 360	0.55 548	0.78 417	0.87 597	1.47 456	1.34 575	1.12 417	1.62 588	1.37 546	1.06 560	2.62 588	3.32 682	0.19 298	0.14 280	0.21 333	0.17 286	0.27 487	0.21 400

PSMNet-RUCA	1.02 564	0.97 660	1.44 602	1.23 686	1.10 676	1.40 591	0.62 517	1.69 519	1.38 596	0.94 349	1.53 561	0.97 430	0.83 456	1.17 362	0.93 538	0.69 680	0.34 627	0.99 690	0.60 677	0.97 678	0.64 663

THIR-Stereo	1.02 564	0.27 286	0.69 319	0.49 294	0.28 197	0.95 490	1.34 663	1.03 304	0.97 365	1.34 551	1.90 630	1.17 494	1.58 638	6.44 679	0.78 497	0.19 298	0.14 280	0.21 333	0.22 458	0.19 273	0.20 375

Wz-Net-LNSev	1.03 567	0.67 628	2.71 676	0.64 532	0.84 649	1.75 625	1.00 628	1.80 560	1.32 568	1.28 509	1.25 457	1.65 602	1.22 596	1.39 429	1.40 610	0.28 544	0.26 574	0.24 435	0.23 481	0.33 555	0.32 559

RAFT-RH_RVC	1.03 567	0.24 177	0.67 303	0.49 294	0.28 197	0.81 441	0.33 182	0.83 206	1.08 424	2.05 662	4.65 698	1.04 456	0.57 323	5.98 673	0.50 376	0.18 243	0.13 210	0.26 495	0.20 383	0.16 121	0.17 260

DISCO	1.03 567	0.34 475	1.11 547	0.69 581	0.45 480	2.07 655	0.84 587	2.13 639	1.50 625	1.15 441	1.33 494	2.40 665	1.07 564	2.60 586	1.51 630	0.23 439	0.18 445	0.22 372	0.20 383	0.31 537	0.27 510

STrans-v2	1.04 570	0.28 316	0.96 490	0.49 294	0.32 302	0.68 361	0.79 572	2.47 684	1.12 446	1.12 417	1.46 545	1.40 549	1.46 627	6.70 687	0.43 311	0.18 243	0.13 210	0.20 292	0.18 314	0.18 217	0.18 291

APVNet	1.06 571	0.53 588	1.42 599	0.84 643	0.79 638	1.92 645	0.82 583	1.90 589	1.08 424	1.08 395	1.43 531	1.56 582	1.13 577	3.07 604	1.58 632	0.31 568	0.34 627	0.42 634	0.36 627	0.36 569	0.37 586

TDLM	1.06 571	0.44 548	0.79 406	0.63 523	0.50 509	0.89 466	1.44 668	1.48 458	1.26 538	1.12 417	1.40 523	1.08 465	0.98 530	6.65 683	0.78 497	0.33 584	0.21 511	0.33 582	0.26 529	0.37 573	0.24 459

FAT-Stereo	1.07 573	0.41 538	1.32 582	0.72 599	0.58 565	1.08 528	0.89 602	1.96 606	1.65 640	1.75 635	1.98 635	2.03 649	1.48 630	2.02 537	1.18 584	0.42 631	0.35 638	0.34 592	0.29 575	0.35 562	0.53 640

GANetREF_RVC	1.07 573	0.86 653	1.31 579	0.82 639	0.53 537	1.41 596	1.31 661	1.76 543	1.52 628	1.27 507	1.31 484	1.46 563	1.24 600	2.03 538	0.96 548	0.56 665	0.45 668	0.67 676	0.50 663	0.88 676	0.59 653
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
CVANet_RVC	1.07 573	0.43 545	0.76 385	0.60 487	0.50 509	0.90 469	0.97 621	1.52 472	1.26 538	1.33 547	1.38 516	1.24 511	1.18 586	6.75 689	0.75 485	0.34 595	0.23 549	0.34 592	0.29 575	0.42 598	0.27 510

GCST	1.08 576	1.47 694	0.93 475	1.73 697	1.14 683	1.30 574	0.31 152	1.33 418	1.16 485	1.29 516	0.97 327	0.98 432	0.49 249	2.08 543	0.46 345	1.19 697	0.70 697	1.30 697	0.85 692	1.02 682	0.89 679

GwcNet	1.08 576	0.51 579	2.33 664	0.79 625	1.18 686	1.76 627	0.70 549	1.68 516	1.47 621	1.41 574	1.64 593	1.74 613	1.04 553	2.20 557	1.41 614	0.30 561	0.29 602	0.29 538	0.27 542	0.30 528	0.35 575

DANet	1.08 576	0.61 618	1.32 582	0.85 648	0.72 612	1.37 584	0.51 429	1.54 481	1.15 475	1.78 638	1.54 566	2.01 646	1.11 570	2.90 597	2.00 652	0.33 584	0.30 607	0.40 629	0.30 584	0.44 610	0.45 617
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 579	0.50 576	1.12 549	0.90 662	1.04 672	1.11 535	0.84 587	1.80 560	1.62 637	1.55 609	2.00 638	1.90 632	1.78 656	1.84 518	1.25 588	0.52 657	0.36 643	0.48 648	0.36 627	0.45 614	0.43 612

Nwc_Net	1.09 579	0.49 569	1.33 585	0.89 661	0.80 643	1.49 604	0.66 533	2.19 657	1.27 544	1.32 538	2.26 652	1.96 641	1.54 635	1.92 526	1.34 600	0.40 622	0.30 607	0.43 636	0.45 650	0.38 582	0.37 586

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 581	1.02 666	1.00 505	0.82 639	0.67 599	1.93 646	0.93 613	1.62 503	1.11 442	1.15 441	1.25 457	1.50 572	0.79 433	1.96 532	0.76 488	1.89 701	0.34 627	0.79 681	0.36 627	1.25 690	0.83 676

NCC-stereo	1.10 581	0.54 589	1.24 569	0.84 643	0.94 665	1.29 572	0.89 602	2.01 620	1.34 575	1.32 538	1.74 609	1.88 628	1.74 652	2.35 568	1.25 588	0.45 643	0.37 645	0.45 641	0.58 673	0.42 598	0.42 605

Abc-Net	1.10 581	0.54 589	1.24 569	0.84 643	0.94 665	1.29 572	0.89 602	2.01 620	1.34 575	1.32 538	1.74 609	1.88 628	1.74 652	2.35 568	1.25 588	0.45 643	0.37 645	0.45 641	0.58 673	0.42 598	0.42 605
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 584	0.58 605	2.23 662	0.66 552	0.71 610	1.95 648	1.46 669	1.98 612	1.45 619	1.79 641	1.43 531	1.49 571	1.33 614	1.97 533	1.42 618	0.27 528	0.23 549	0.28 527	0.28 563	0.34 559	0.31 552

edge stereo	1.11 584	0.50 576	1.30 578	0.71 595	0.65 591	1.14 540	0.75 560	1.93 601	1.37 592	1.71 631	1.83 620	2.54 670	1.44 624	2.43 574	1.23 586	0.42 631	0.41 658	0.54 661	0.35 623	0.42 598	0.46 621

anonymity	1.12 586	0.97 660	1.21 562	1.07 679	1.12 680	1.08 528	0.89 602	1.95 605	1.16 485	1.29 516	1.26 464	1.22 504	1.09 568	1.15 354	1.01 555	1.02 690	1.00 713	0.97 687	0.97 699	0.98 679	0.99 683

ccnet	1.12 586	0.67 628	1.01 509	0.78 623	0.73 619	1.72 623	0.99 626	1.84 573	1.26 538	1.47 586	1.85 624	1.75 616	1.29 606	1.75 506	1.88 646	0.57 666	0.53 683	0.57 670	0.55 670	0.59 651	0.54 642

RASNet	1.12 586	0.30 374	0.91 468	0.66 552	0.77 633	0.97 500	0.57 492	1.37 428	1.35 584	1.02 382	1.34 501	2.11 653	1.43 622	7.09 694	1.39 609	0.19 298	0.17 419	0.17 161	0.19 341	0.18 217	0.16 227

AF-Net	1.13 589	0.52 583	1.33 585	0.86 650	0.91 661	1.38 587	0.71 551	2.16 648	1.62 637	1.56 610	2.40 659	1.99 644	1.65 645	1.81 517	1.48 627	0.48 651	0.28 590	0.49 650	0.33 610	0.39 586	0.32 559

NaN_ROB	1.13 589	0.55 594	1.15 556	0.64 532	0.48 498	1.61 613	2.03 701	1.72 527	1.48 622	2.09 664	1.27 467	1.40 549	1.08 565	3.94 624	1.30 596	0.28 544	0.34 627	0.28 527	0.28 563	0.30 528	0.33 565

UGAM	1.14 591	0.27 286	0.95 484	0.53 379	0.42 453	0.70 374	0.72 554	0.95 266	1.32 568	0.98 364	1.48 551	1.78 620	0.87 476	9.65 723	0.87 527	0.21 379	0.18 445	0.30 552	0.24 497	0.19 273	0.16 227

DGSMNet	1.14 591	0.76 644	2.49 670	0.81 631	0.86 656	1.39 589	1.39 665	2.13 639	1.35 584	1.26 504	1.63 592	1.48 570	0.98 530	1.75 506	1.10 569	0.45 643	0.43 661	0.55 665	0.49 660	0.75 670	0.70 669

Syn2CoEx	1.14 591	0.69 632	1.66 627	0.80 628	0.67 599	1.40 591	0.88 600	2.06 633	1.54 631	1.25 500	1.58 579	1.42 552	1.50 634	4.09 626	1.40 610	0.36 606	0.32 621	0.34 592	0.29 575	0.29 518	0.34 570

RGC	1.14 591	0.79 646	1.26 572	0.91 665	0.96 668	1.52 606	0.77 566	1.92 596	1.26 538	1.54 606	1.93 632	2.02 648	1.54 635	2.25 561	1.31 597	0.44 642	0.35 638	0.58 671	0.48 657	0.47 622	0.46 621

S-Stereo	1.15 595	0.46 557	2.17 658	0.81 631	0.80 643	1.21 560	1.19 651	1.93 601	2.02 669	1.47 586	2.11 645	1.57 583	1.17 581	2.05 541	1.41 614	0.40 622	0.40 656	0.35 601	0.31 592	0.44 610	0.70 669

stereogan	1.15 595	0.42 542	1.40 591	0.86 650	0.84 649	2.38 670	0.71 551	1.88 583	1.73 649	1.72 632	1.94 634	2.31 660	1.29 606	2.07 542	1.08 564	0.36 606	0.35 638	0.39 624	0.31 592	0.51 636	0.46 621

AANet_RVC	1.16 597	0.52 583	1.49 616	0.65 546	0.45 480	0.75 397	0.69 546	1.42 440	1.55 633	1.34 551	1.87 627	1.53 578	0.78 429	7.43 700	1.38 606	0.25 488	0.17 419	0.19 240	0.16 255	0.22 397	0.26 498

RYNet	1.17 598	0.49 569	1.24 569	0.70 587	0.97 669	1.71 621	0.92 609	1.91 593	1.46 620	1.38 565	1.14 409	1.88 628	1.30 610	4.24 628	1.87 644	0.26 512	0.21 511	0.35 601	0.27 542	0.55 644	0.54 642

w-ln-seven-2	1.18 599	0.61 618	4.25 687	0.68 577	0.61 579	1.20 558	0.93 613	1.63 505	1.35 584	1.66 627	1.53 561	1.47 568	1.37 618	3.00 602	1.74 639	0.25 488	0.24 558	0.29 538	0.26 529	0.33 555	0.28 522

HSM	1.19 600	0.32 427	0.65 287	0.57 455	0.38 414	1.23 563	0.59 506	2.25 664	1.19 504	1.30 524	1.25 457	1.94 638	1.03 551	9.32 718	0.71 473	0.22 411	0.16 384	0.20 292	0.16 255	0.21 369	0.21 400

aanetorigin	1.23 601	0.79 646	2.78 678	0.70 587	0.79 638	0.99 506	1.06 637	1.06 332	1.37 592	3.52 702	2.61 668	1.72 610	1.63 643	1.99 534	1.78 641	0.25 488	0.24 558	0.26 495	0.25 511	0.38 582	0.45 617

PWC_ROB	1.24 602	0.76 644	2.46 668	0.72 599	0.78 635	1.15 547	0.49 419	1.75 536	1.92 663	2.31 670	3.07 677	1.59 587	1.40 619	2.46 578	2.10 656	0.33 584	0.22 533	0.35 601	0.24 497	0.38 582	0.41 601

SGM-Forest	1.24 602	0.38 519	0.60 259	0.52 360	0.37 392	1.56 610	1.30 660	1.65 508	1.36 588	2.11 665	1.79 616	1.63 596	0.93 503	7.48 702	0.95 544	0.36 606	0.37 645	0.39 624	0.34 617	0.37 573	0.32 559
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 604	0.99 663	1.93 647	1.02 675	1.21 688	0.96 496	1.01 630	1.75 536	1.92 663	1.36 556	2.12 646	1.44 558	1.01 542	1.14 353	1.40 610	0.72 681	0.82 700	0.89 685	0.98 701	1.31 692	0.95 681

NOSS_ROB	1.26 605	0.46 557	0.62 270	0.56 437	0.38 414	1.06 524	0.78 568	1.73 528	1.40 606	1.01 378	1.43 531	1.10 478	0.75 409	10.62 727	0.65 449	0.45 643	0.43 661	0.48 648	0.45 650	0.44 610	0.41 601

RTSC	1.29 606	0.73 638	2.44 667	0.83 642	0.57 556	1.85 640	0.65 527	1.88 583	2.00 668	2.20 667	1.66 598	1.60 589	1.26 603	2.33 567	3.92 688	0.32 575	0.23 549	0.27 512	0.29 575	0.37 573	0.37 586

PWCDC_ROB	1.29 606	0.75 643	1.33 585	1.05 676	0.88 660	1.73 624	0.52 440	1.89 586	3.28 699	1.29 516	4.88 701	1.22 504	1.46 627	1.77 513	1.45 622	0.60 671	0.26 574	0.29 538	0.25 511	0.52 638	0.37 586

Anonymous_2	1.30 608	0.55 594	0.82 417	0.52 360	0.58 565	1.01 509	0.64 525	1.25 407	0.97 365	0.96 354	0.78 267	1.33 537	1.29 606	1.03 316	0.74 480	0.62 673	0.64 693	1.06 693	9.63 738	1.16 686	0.49 632

SQANet	1.31 609	0.88 656	1.08 539	1.83 699	1.44 695	1.44 599	0.75 560	1.74 533	1.09 432	1.32 538	1.26 464	1.28 526	1.01 542	1.50 453	0.83 518	2.50 708	0.34 627	1.47 698	0.55 670	2.32 700	1.57 698

SHD	1.31 609	0.71 637	2.34 665	0.86 650	0.75 629	1.77 630	0.65 527	2.22 661	2.50 686	2.40 677	1.71 605	1.91 633	1.60 641	1.93 529	2.37 663	0.38 615	0.31 613	0.38 616	0.40 639	0.48 627	0.50 634

PDISCO_ROB	1.32 611	0.65 626	1.44 602	1.36 688	1.46 696	2.55 675	0.92 609	2.45 682	2.07 672	1.37 559	1.49 553	1.65 602	1.00 540	2.82 593	1.35 603	1.01 688	0.27 582	0.54 661	0.47 655	0.71 667	0.73 672

LL-Strereo	1.33 612	0.39 524	1.38 590	0.61 502	0.61 579	0.75 397	0.66 533	1.63 505	1.17 488	1.56 610	1.60 582	2.03 649	2.12 679	9.72 724	0.97 549	0.21 379	0.18 445	0.27 512	0.23 481	0.22 397	0.25 474

PASM	1.34 613	0.92 657	2.62 674	0.86 650	0.87 658	1.03 516	1.08 639	1.50 464	1.51 627	1.82 646	1.41 525	1.68 605	1.26 603	4.87 643	1.34 600	0.61 672	0.65 695	0.68 677	0.78 687	0.69 665	0.68 667

ADCRef	1.35 614	0.55 594	2.37 666	0.72 599	0.77 633	1.94 647	0.78 568	1.91 593	1.27 544	1.57 614	1.59 581	1.36 543	1.41 620	1.54 463	7.53 705	0.23 439	0.20 484	0.32 573	0.30 584	0.29 518	0.29 529

DStereoRT	1.36 615	0.32 427	1.41 597	0.67 564	0.50 509	2.07 655	0.60 510	1.44 447	0.91 336	1.37 559	1.44 536	0.73 327	1.30 610	6.39 678	0.90 534	0.23 439	0.17 419	4.29 730	1.94 720	0.24 444	0.20 375

GANet	1.36 615	0.47 562	0.86 434	0.67 564	0.45 480	1.34 581	1.73 685	1.64 507	1.24 530	1.49 594	2.38 657	1.55 581	1.20 592	9.30 717	0.93 538	0.30 561	0.31 613	0.33 582	0.28 563	0.39 586	0.30 542

ff1	1.37 617	0.33 450	0.85 428	0.53 379	0.37 392	0.74 391	0.56 481	0.95 266	2.47 683	1.15 441	1.45 539	1.06 458	0.82 448	7.22 695	7.61 706	0.20 344	0.12 104	0.31 558	0.27 542	0.19 273	0.20 375

XQC	1.37 617	0.87 654	2.56 672	0.84 643	0.69 607	1.83 638	0.89 602	2.07 634	1.88 659	1.88 651	1.53 561	1.91 633	1.55 637	2.85 596	3.05 674	0.48 651	0.29 602	0.44 640	0.39 635	0.69 665	0.60 656

w-ln-seven	1.38 619	0.70 635	3.91 686	0.75 615	0.72 612	2.69 682	0.95 618	2.02 624	1.99 667	1.99 658	1.73 607	1.82 624	1.17 581	2.45 575	2.84 671	0.28 544	0.25 567	0.31 558	0.30 584	0.41 593	0.33 565

mmx	1.39 620	0.33 450	0.85 428	0.53 379	0.37 392	0.74 391	0.56 481	2.13 639	1.37 592	1.15 441	1.45 539	1.06 458	0.82 448	7.22 695	7.61 706	0.24 460	0.19 463	0.31 558	0.27 542	0.30 528	0.25 474

xxx	1.39 620	0.33 450	0.85 428	0.53 379	0.37 392	0.74 391	0.56 481	2.13 639	1.37 592	1.15 441	1.45 539	1.06 458	0.82 448	7.22 695	7.61 706	0.24 460	0.19 463	0.31 558	0.27 542	0.30 528	0.25 474

MFMNet_re	1.40 622	1.14 676	1.68 628	1.39 690	1.07 673	1.48 602	1.43 667	1.87 580	1.82 656	2.26 668	2.19 649	1.51 574	1.86 663	1.52 457	1.25 588	0.93 686	0.83 701	0.84 683	0.80 688	0.99 681	1.05 688

UDG	1.41 623	2.65 720	0.99 499	1.44 693	1.64 699	1.34 581	0.80 578	1.60 496	1.23 524	1.23 488	1.71 605	2.01 646	1.34 615	1.47 449	1.41 614	0.90 685	0.54 686	2.29 706	0.75 685	1.84 695	1.04 686

CSAN	1.41 623	0.59 608	1.26 572	0.70 587	0.50 509	1.76 627	1.78 686	1.77 547	1.90 662	2.35 673	2.32 654	1.92 636	1.94 669	5.56 662	1.49 628	0.43 637	0.35 638	0.40 629	0.41 640	0.43 604	0.41 601

DStereoO	1.44 625	1.11 673	1.69 629	1.16 682	0.72 612	1.21 560	1.56 676	1.74 533	1.63 639	1.52 598	1.67 600	1.51 574	3.16 701	1.73 504	1.72 638	2.35 707	0.45 668	0.97 687	0.42 643	2.01 697	0.53 640

test_xeample	1.45 626	0.28 316	0.65 287	0.51 339	0.28 197	0.94 487	0.59 506	2.14 643	1.29 554	1.24 495	1.51 559	0.88 388	0.86 471	1.46 445	15.10 727	0.22 411	0.20 484	0.22 372	0.20 383	0.22 397	0.22 423

Wz-Net-SNSev	1.49 627	1.23 682	6.27 700	0.68 577	0.67 599	1.37 584	1.41 666	2.00 616	1.39 601	1.48 592	1.61 586	2.29 658	1.32 613	3.93 623	2.14 658	0.31 568	0.28 590	0.31 558	0.33 610	0.42 598	0.36 581

CC-Net-ROB	1.49 627	1.26 683	1.27 575	0.88 658	0.79 638	1.76 627	1.00 628	1.79 557	1.26 538	1.10 409	1.61 586	1.21 502	0.99 538	8.13 710	0.84 521	1.09 694	0.41 658	2.20 704	0.46 653	1.20 689	0.48 628

DDUNet	1.50 629	2.69 721	1.12 549	1.77 698	1.88 701	1.84 639	0.92 609	1.70 524	1.16 485	1.38 565	1.79 616	1.60 589	1.12 573	1.37 418	1.08 564	1.10 695	0.76 698	2.37 708	0.94 697	2.00 696	1.37 694

xxxx	1.51 630	0.28 316	0.68 307	0.54 396	0.28 197	1.16 549	0.44 355	2.19 657	1.29 554	1.09 401	1.36 509	1.22 504	0.85 463	1.79 514	15.70 730	0.24 460	0.21 511	0.21 333	0.20 383	0.22 397	0.23 443

psmorigin	1.52 631	0.69 632	10.52 714	0.68 577	0.59 573	1.13 539	0.70 549	1.57 489	1.19 504	1.99 658	1.79 616	2.26 657	1.47 629	2.09 544	1.36 604	0.39 619	0.40 656	0.34 592	0.33 610	0.43 604	0.56 646

MFN_U_SF_RVC	1.52 631	0.84 649	3.42 681	0.87 657	0.66 595	2.56 676	0.95 618	2.36 674	1.70 645	1.98 657	1.86 625	2.45 668	1.79 657	2.95 598	2.58 666	0.52 657	0.48 675	0.55 665	0.59 676	0.59 651	0.61 657

WQFJA1++	1.55 633	0.22 111	0.45 111	0.38 57	0.28 197	0.38 69	0.20 16	0.62 84	0.28 24	0.38 128	0.39 82	0.34 94	0.39 151	0.64 155	0.27 77	0.19 298	0.12 104	0.16 108	0.12 73	25.04 742	0.14 137

SAMSARA	1.55 633	0.84 649	2.61 673	1.22 685	1.07 673	2.50 674	1.93 696	2.05 628	1.89 660	2.75 687	1.66 598	2.81 678	1.69 650	3.08 606	1.97 651	0.46 649	0.51 681	0.42 634	0.46 653	0.58 649	0.59 653

z-mn7	1.56 635	0.84 649	4.36 690	0.71 595	0.51 521	2.60 677	1.04 633	1.73 528	2.70 692	1.53 600	2.99 676	1.94 638	1.34 615	4.78 641	2.41 664	0.29 556	0.24 558	0.27 512	0.24 497	0.34 559	0.31 552

CrosDoStereo	1.58 636	0.24 177	0.72 342	0.48 272	0.29 223	0.67 353	12.49 731	1.10 344	0.98 371	1.34 551	1.75 612	1.00 439	1.89 665	6.65 683	0.81 511	0.19 298	0.15 345	0.20 292	0.22 458	0.18 217	0.19 338

DeepStereo_LL	1.58 636	0.24 177	0.72 342	0.48 272	0.29 223	0.67 353	12.49 731	1.10 344	0.98 371	1.34 551	1.75 612	1.00 439	1.89 665	6.65 683	0.81 511	0.19 298	0.15 345	0.20 292	0.22 458	0.18 217	0.19 338

otaku	1.60 638	1.11 673	1.21 562	2.20 701	1.56 697	1.97 649	1.24 654	2.07 634	1.36 588	1.44 581	1.62 588	1.73 611	1.19 589	1.73 504	0.98 552	2.89 712	0.57 688	1.74 699	0.60 677	2.78 707	1.94 704

DeepPrunerF	1.60 638	0.73 638	5.81 698	0.88 658	1.19 687	0.91 473	0.95 618	2.19 657	5.24 716	1.17 460	1.30 478	1.19 498	1.30 610	4.90 644	1.66 637	0.42 631	0.34 627	0.52 655	0.47 655	0.41 593	0.40 596

222	1.61 640	0.29 351	0.67 303	0.56 437	0.29 223	1.06 524	0.42 317	2.17 654	1.31 564	1.31 534	1.52 560	0.92 408	0.94 508	1.76 511	17.65 731	0.24 460	0.20 484	0.21 333	0.19 341	0.22 397	0.23 443

SDNR	1.62 641	0.51 579	2.17 658	0.53 379	0.56 552	3.80 702	0.45 376	1.54 481	1.29 554	1.33 547	2.41 660	1.08 465	0.96 520	11.18 728	1.16 578	0.66 678	0.63 692	0.43 636	0.32 600	0.64 658	0.67 665

AANet	1.64 642	1.27 684	5.08 693	0.67 564	0.65 591	1.41 596	0.84 587	1.92 596	2.90 695	3.11 700	3.20 680	2.91 682	2.06 676	2.49 581	2.10 656	0.42 631	0.29 602	0.34 592	0.30 584	0.45 614	0.45 617

Ntro	1.64 642	1.15 677	1.23 566	2.48 707	1.83 700	2.09 657	1.16 648	1.96 606	1.38 596	1.21 477	1.62 588	1.62 591	1.29 606	1.87 523	1.11 572	3.04 713	0.56 687	1.82 701	0.64 679	2.80 708	2.05 706

G-Net	1.66 644	0.63 623	1.56 620	1.11 681	0.74 620	2.98 691	0.91 607	1.55 485	1.22 521	2.76 688	8.18 720	2.32 661	2.53 693	1.92 526	1.87 644	0.48 651	0.44 664	0.45 641	0.31 592	0.60 655	0.57 650

MDST_ROB	1.67 645	0.34 475	1.58 623	0.92 667	0.58 565	4.26 708	1.11 641	2.83 691	1.41 612	4.49 713	2.55 667	1.45 560	0.97 523	7.79 707	1.17 581	0.31 568	0.25 567	0.37 612	0.33 610	0.31 537	0.30 542

SPS-STEREO	1.67 645	1.04 667	1.23 566	1.21 684	1.13 682	1.82 637	1.11 641	2.16 648	1.52 628	3.07 698	2.32 654	2.82 679	1.80 658	4.11 627	2.04 653	1.03 691	0.99 712	0.97 687	0.94 697	1.03 684	1.02 684
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 647	0.36 505	0.61 264	0.59 475	0.29 223	2.25 663	1.18 650	2.38 677	1.68 644	3.60 703	2.67 670	3.69 693	2.42 689	8.13 710	1.90 647	0.31 568	0.31 613	0.30 552	0.28 563	0.30 528	0.29 529
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 648	0.59 608	4.33 688	0.70 587	0.57 556	2.02 653	1.62 682	3.35 700	1.78 652	1.48 592	1.38 516	2.17 654	2.84 696	4.77 640	3.66 685	0.48 651	0.31 613	0.29 538	0.25 511	0.64 658	0.48 628

zh-mn7	1.70 649	1.21 680	8.30 708	0.69 581	0.53 537	1.45 600	0.84 587	1.70 524	2.09 673	2.41 678	2.67 670	1.68 605	1.23 597	4.49 633	2.87 672	0.30 561	0.26 574	0.27 512	0.27 542	0.31 537	0.35 575

1111x	1.70 649	0.29 351	0.86 434	0.51 339	0.27 168	1.01 509	0.68 541	2.22 661	1.28 549	1.13 432	1.40 523	1.21 502	1.10 569	5.53 660	15.20 728	0.22 411	0.21 511	0.22 372	0.22 458	0.24 444	0.22 423

PVD	1.70 649	0.84 649	2.26 663	0.94 670	0.83 648	2.48 673	0.97 621	2.59 688	3.35 700	3.01 696	2.77 672	2.34 662	2.47 691	2.67 590	3.14 677	0.47 650	0.45 668	0.59 672	0.48 657	0.59 651	0.75 674

FBW_ROB	1.71 652	0.62 622	1.45 607	0.67 564	0.61 579	1.81 635	1.08 639	2.52 685	1.70 645	1.77 637	1.73 607	1.98 643	1.25 601	12.57 730	1.84 643	0.34 595	0.37 645	0.56 668	0.38 633	0.45 614	0.43 612

ADCL	1.72 653	0.57 602	3.66 683	0.67 564	0.61 579	2.61 679	1.85 691	1.96 606	1.67 642	1.90 654	1.83 620	2.06 652	1.90 667	2.13 547	9.15 714	0.26 512	0.24 558	0.34 592	0.32 600	0.38 582	0.35 575

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 654	0.87 654	3.56 682	0.80 628	0.75 629	3.72 699	2.44 714	1.82 564	1.82 656	1.74 634	1.91 631	1.92 636	1.26 603	7.69 705	1.28 594	0.45 643	0.47 673	0.52 655	0.77 686	0.50 631	0.50 634

zh-sn7	1.76 655	1.38 685	6.58 701	0.74 611	0.72 612	1.78 632	1.31 661	1.88 583	1.56 634	1.86 650	2.47 664	1.81 621	2.08 678	5.12 648	3.80 687	0.32 575	0.32 621	0.32 573	0.32 600	0.44 610	0.40 596

AAGNet	1.83 656	0.28 316	0.72 342	0.61 502	0.32 302	0.67 353	0.51 429	0.96 274	0.98 371	1.47 586	1.20 441	1.00 439	1.18 586	2.83 594	22.77 738	0.22 411	0.13 210	0.22 372	0.19 341	0.23 426	0.15 185

WCMA_ROB	1.84 657	0.47 562	1.31 579	0.69 581	0.57 556	2.11 658	1.14 645	1.87 580	1.73 649	4.04 707	6.43 707	5.62 710	3.61 706	2.59 585	1.94 649	0.52 657	0.44 664	0.39 624	0.42 643	0.48 627	0.47 625

ADCPNet	1.85 658	0.69 632	8.07 705	0.71 595	0.58 565	2.79 686	1.22 653	1.94 603	1.54 631	1.88 651	1.69 603	2.46 669	2.04 673	2.37 570	6.48 700	0.38 615	0.37 645	0.38 616	0.43 646	0.47 622	0.45 617

test_sample9	1.86 659	0.49 569	1.13 551	0.56 437	0.39 425	1.02 513	0.73 555	1.78 551	1.21 515	1.22 482	1.18 429	1.08 465	0.92 494	2.27 563	7.92 710	0.57 666	12.61 743	0.62 673	0.67 681	0.45 614	0.42 605

Wz-Net-TNSev	1.88 660	2.08 714	7.66 703	0.67 564	0.64 589	2.42 671	1.83 690	2.33 670	1.74 651	1.57 614	1.56 572	2.58 671	1.90 667	4.86 642	3.12 676	0.39 619	0.37 645	0.33 582	0.37 631	0.53 640	0.58 651

NVStereoNet_ROB	1.88 660	1.07 668	1.45 607	1.07 679	1.17 684	1.47 601	1.48 671	1.89 586	1.93 665	1.94 656	4.67 699	3.08 686	1.80 658	6.51 680	1.65 635	1.06 693	0.86 707	1.08 694	1.32 707	0.93 677	1.26 692
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 660	0.57 602	2.18 660	0.63 523	0.40 437	2.80 687	1.57 679	2.39 678	5.88 719	2.36 675	3.57 685	3.72 694	2.97 698	4.74 639	1.76 640	0.34 595	0.30 607	0.32 573	0.29 575	0.48 627	0.37 586

ADCMid	1.89 663	0.73 638	5.06 692	0.72 599	0.67 599	2.00 652	1.14 645	1.97 610	1.48 622	2.86 691	1.81 619	2.37 663	2.05 675	2.24 559	10.39 719	0.33 584	0.31 613	0.39 624	0.43 646	0.50 631	0.44 615

WZ-Net	1.95 664	0.95 659	10.10 710	0.86 650	0.78 635	1.69 620	1.60 681	2.20 660	1.98 666	2.08 663	1.93 632	2.30 659	1.97 670	5.30 651	3.17 679	0.34 595	0.26 574	0.29 538	0.31 592	0.51 636	0.47 625

AnyNet_C32	1.96 665	1.10 670	5.17 694	0.90 662	1.11 678	2.12 659	2.37 712	1.85 574	1.48 622	2.45 679	1.70 604	2.05 651	1.64 644	2.50 582	10.28 718	0.37 610	0.34 627	0.35 601	0.41 640	0.49 630	0.54 642

MSAF-DinoV2	1.97 666	0.80 648	10.38 713	0.86 650	0.48 498	1.39 589	0.97 621	2.55 687	1.72 648	1.53 600	1.65 595	3.59 691	2.20 683	5.39 657	3.94 689	0.27 528	0.17 419	0.26 495	0.28 563	0.47 622	0.46 621

RainbowNet	1.97 666	1.76 702	1.57 622	2.81 710	2.21 705	1.98 651	1.81 688	2.54 686	1.89 660	1.50 595	1.84 622	1.96 641	1.65 645	2.14 548	1.25 588	3.33 719	0.85 705	2.39 711	0.98 701	2.82 710	2.22 707

ADCP+	1.99 668	0.48 566	7.73 704	0.66 552	0.91 661	2.30 666	1.05 635	1.82 564	1.34 575	1.54 606	1.32 491	1.74 613	1.61 642	2.17 551	13.37 723	0.24 460	0.21 511	0.32 573	0.28 563	0.37 573	0.29 529

MSMD_ROB	1.99 668	0.59 608	0.89 461	0.70 587	0.61 579	3.95 704	0.94 616	1.80 560	1.79 653	4.41 711	4.43 692	8.17 719	3.66 707	3.40 614	1.33 598	0.52 657	0.48 675	0.54 661	0.58 673	0.53 640	0.50 634

Selective-IGEV-i16pc	2.07 670	0.29 351	19.83 724	0.53 379	0.39 425	2.74 683	1.51 672	1.13 358	1.28 549	0.80 305	1.21 443	1.06 458	0.64 367	7.77 706	0.79 504	0.40 622	0.22 533	0.21 333	0.23 481	0.22 397	0.23 443

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 671	1.15 677	3.10 679	1.05 676	0.76 632	5.03 714	2.40 713	2.16 648	2.62 689	1.89 653	2.28 653	2.69 675	1.65 645	9.35 719	2.04 653	0.64 677	0.51 681	0.68 677	0.71 684	1.09 685	0.67 665

ACVNet-4b	2.15 672	1.41 689	1.64 625	2.80 709	2.31 709	2.31 667	1.24 654	2.32 669	2.14 674	1.26 504	2.39 658	2.66 674	1.48 630	5.95 672	1.06 560	3.20 717	0.45 668	2.37 708	0.89 693	2.83 711	2.37 711

ACVNet_1	2.18 673	1.45 692	1.72 633	2.85 711	2.33 711	2.28 664	1.46 669	3.08 696	2.22 677	1.82 646	2.05 643	3.56 690	1.98 671	3.09 607	1.40 610	3.17 714	0.60 690	2.40 712	0.92 695	2.91 714	2.37 711

test_sample8	2.19 674	0.49 569	1.13 551	0.56 437	0.39 425	1.02 513	0.73 555	1.82 564	1.15 475	2.26 668	1.30 478	4.94 705	2.52 692	2.27 563	7.92 710	0.57 666	12.61 743	0.62 673	0.67 681	0.45 614	0.42 605

ADCS	2.25 675	0.99 663	5.55 695	0.81 631	0.74 620	2.19 661	1.80 687	2.27 666	2.14 674	2.80 690	2.13 647	2.40 665	2.03 672	2.64 589	13.69 724	0.41 627	0.39 654	0.40 629	0.45 650	0.58 649	0.56 646

AnyNet_C01	2.26 676	1.78 703	10.22 712	0.93 668	0.74 620	2.92 689	2.20 707	2.29 668	1.80 654	2.53 681	2.41 660	2.71 676	1.73 651	3.41 615	6.72 702	0.41 627	0.39 654	0.40 629	0.42 643	0.67 663	0.63 659

MeshStereo	2.26 676	0.56 598	0.92 473	0.61 502	0.49 502	2.60 677	1.02 631	3.18 697	2.05 671	7.40 728	4.98 702	7.58 716	2.98 699	6.37 677	1.96 650	0.43 637	0.43 661	0.45 641	0.39 635	0.43 604	0.42 605
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 678	0.33 450	20.08 725	0.56 437	0.40 437	2.61 679	1.54 675	2.60 689	1.87 658	0.97 359	1.68 602	1.38 548	1.01 542	8.19 713	0.92 537	0.37 610	0.21 511	0.22 372	0.26 529	0.25 460	0.28 522

FCDSN-DC	2.32 679	0.63 623	0.81 413	0.84 643	0.75 629	2.23 662	0.94 616	2.09 637	1.80 654	5.45 721	7.72 717	7.77 718	6.93 724	3.39 613	1.80 642	0.52 657	0.48 675	0.52 655	0.51 666	0.57 647	0.58 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 680	2.85 722	3.66 683	3.08 717	2.27 707	1.97 649	0.67 537	2.00 616	1.70 645	2.52 680	2.00 638	2.23 655	5.86 717	3.44 618	1.58 632	1.01 688	0.32 621	2.64 717	1.94 720	2.85 712	2.24 708

EDNetEfficient	2.37 681	1.10 670	8.08 706	0.74 611	0.71 610	0.98 505	1.56 676	1.46 454	4.06 708	4.90 716	2.82 673	2.25 656	3.48 705	2.95 598	9.97 715	0.26 512	0.24 558	0.26 495	0.30 584	0.68 664	0.61 657

pmcnn	2.37 681	0.42 542	2.71 676	0.63 523	0.43 464	1.54 608	1.19 651	2.01 620	1.53 630	2.64 684	7.60 714	18.07 733	1.45 626	3.44 618	2.78 670	0.18 243	0.15 345	0.15 57	0.12 73	0.20 323	0.18 291

ELAS	2.37 681	0.74 641	1.54 618	0.99 672	0.92 663	4.78 711	2.33 711	3.33 699	3.37 701	5.05 719	4.77 700	3.67 692	4.53 714	3.42 616	4.50 692	0.62 673	0.53 683	0.55 665	0.53 668	0.63 656	0.64 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 684	1.07 668	2.14 657	1.18 683	1.10 676	2.14 660	1.36 664	1.96 606	1.66 641	5.46 722	7.07 711	4.95 706	4.32 713	5.50 659	2.26 660	1.04 692	1.02 715	0.99 690	0.97 699	1.02 682	1.04 686

ACVNet_2	2.43 685	1.41 689	2.04 650	2.62 708	2.24 706	2.63 681	1.88 694	3.31 698	3.01 696	2.19 666	3.45 684	4.62 698	2.04 673	4.50 635	1.47 626	2.55 709	0.64 693	2.22 705	0.84 690	2.69 706	2.29 709

ELAS_RVC	2.48 686	0.74 641	1.90 645	1.05 676	0.92 663	2.76 684	4.01 724	2.76 690	4.11 709	4.69 714	4.63 696	4.62 698	5.96 719	3.97 625	3.96 690	0.63 676	0.53 683	0.56 668	0.52 667	0.64 658	0.63 659
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 687	0.59 608	18.45 723	0.69 581	0.50 509	1.87 642	0.88 600	1.67 515	2.39 680	1.50 595	1.42 526	1.14 491	1.15 579	4.28 631	5.07 695	0.24 460	0.19 463	0.22 372	0.19 341	7.86 734	0.34 570

WAO-7	2.66 688	1.40 688	1.73 635	1.39 690	1.17 684	3.93 703	1.94 697	4.11 709	3.88 707	2.92 692	5.50 703	4.18 696	3.00 700	7.63 704	3.71 686	1.13 696	1.00 713	1.17 695	1.13 706	1.18 688	1.09 690

RTS	2.67 689	1.38 685	15.28 719	0.99 672	1.26 690	3.78 700	1.96 698	2.15 645	2.62 689	2.61 682	2.85 674	2.60 672	1.59 639	6.27 675	5.71 698	0.40 622	0.28 590	0.35 601	0.35 623	0.50 631	0.48 628

RTSA	2.67 689	1.38 685	15.28 719	0.99 672	1.26 690	3.78 700	1.96 698	2.15 645	2.62 689	2.61 682	2.85 674	2.60 672	1.59 639	6.27 675	5.71 698	0.40 622	0.28 590	0.35 601	0.35 623	0.50 631	0.48 628

MADNet+	2.69 691	3.22 725	11.53 715	1.44 693	1.12 680	3.19 693	1.81 688	2.85 692	2.37 679	1.68 629	2.07 644	2.85 680	2.18 681	7.41 699	5.23 696	0.79 683	0.76 698	0.69 679	0.65 680	0.98 679	0.95 681

IMH-64-1	2.70 692	1.79 704	1.46 609	3.26 719	2.66 715	3.23 695	2.10 702	4.08 707	2.75 693	2.34 671	3.81 688	3.06 684	2.22 684	4.25 629	2.59 667	3.75 723	0.84 702	2.75 718	1.35 708	3.15 716	2.60 718

IMH-64	2.70 692	1.79 704	1.46 609	3.26 719	2.66 715	3.23 695	2.10 702	4.08 707	2.75 693	2.34 671	3.81 688	3.06 684	2.22 684	4.25 629	2.59 667	3.75 723	0.84 702	2.75 718	1.35 708	3.15 716	2.60 718

FC-DCNN	2.72 694	0.59 608	0.86 434	0.73 607	0.57 556	2.91 688	1.04 633	3.01 695	2.60 687	6.83 723	7.64 715	9.92 723	6.33 722	5.21 649	3.14 677	0.53 663	0.48 675	0.51 653	0.50 663	0.53 640	0.51 638

FC-DCNN v2	2.81 695	0.59 608	0.85 428	0.73 607	0.57 556	2.97 690	1.05 635	3.39 701	2.61 688	6.98 724	7.67 716	10.38 726	6.31 721	5.75 667	3.37 683	0.53 663	0.48 675	0.51 653	0.50 663	0.53 640	0.51 638

WAO-6	2.81 695	1.60 699	1.46 609	2.36 705	2.28 708	3.55 697	2.29 710	4.21 710	4.56 713	2.36 675	4.51 693	4.88 704	2.66 694	4.60 636	4.07 691	1.72 700	1.15 719	2.31 707	1.46 713	2.31 699	1.85 702

PWCK	2.88 697	2.05 712	5.72 697	2.08 700	1.11 678	3.55 697	3.90 723	2.86 693	3.54 705	3.03 697	3.63 686	3.10 687	2.31 686	8.15 712	3.09 675	2.12 704	0.91 710	1.75 700	0.98 701	2.57 705	1.18 691

Dean	2.91 698	1.53 698	2.07 651	2.96 716	2.51 713	3.15 692	2.14 705	4.75 714	4.41 712	2.76 688	6.10 706	5.53 709	2.37 687	2.97 600	1.92 648	3.18 715	0.85 705	2.51 715	1.04 704	2.88 713	2.47 715

MonStereo1	3.14 699	1.66 700	1.81 639	2.43 706	2.32 710	5.80 717	1.58 680	3.52 702	4.70 714	3.09 699	8.22 721	4.76 702	3.36 703	6.52 681	2.29 662	2.33 706	0.61 691	1.91 703	1.05 705	2.44 702	2.34 710

IMH	3.21 700	1.85 708	1.48 614	3.25 718	2.69 717	4.07 706	2.02 700	4.41 712	3.80 706	2.72 685	7.11 712	4.75 701	2.92 697	5.92 670	2.55 665	3.85 727	0.88 708	2.78 720	1.36 710	3.19 718	2.59 717

LVE	3.31 701	1.67 701	1.64 625	2.85 711	2.42 712	3.20 694	2.26 709	4.78 715	5.05 715	2.35 673	6.91 709	6.02 711	2.37 687	9.15 715	2.17 659	3.19 716	1.08 718	2.38 710	1.47 714	2.81 709	2.40 713

DStereoFS	3.67 702	1.49 696	2.18 660	1.32 687	1.32 692	4.41 709	1.26 658	3.75 706	9.27 723	3.36 701	6.80 708	4.81 703	13.54 730	6.95 691	4.76 694	0.73 682	0.69 696	1.17 695	2.40 726	1.27 691	1.95 705

JetBlue	3.97 703	2.01 709	10.19 711	1.38 689	2.84 719	10.53 723	9.54 728	3.60 704	2.41 681	2.73 686	3.39 683	4.54 697	4.31 712	7.85 709	6.84 703	0.88 684	0.93 711	0.89 685	0.91 694	1.74 694	1.91 703

notaker	3.98 704	2.40 719	2.68 675	3.82 726	3.27 724	3.97 705	2.14 705	4.78 715	3.45 703	4.12 710	6.94 710	7.65 717	3.26 702	7.82 708	5.30 697	4.04 728	1.41 721	3.36 727	2.10 723	3.88 724	3.31 724

WAO-8	4.40 705	1.82 706	1.79 637	2.34 703	2.20 703	9.19 720	1.53 673	6.09 721	16.46 733	3.94 705	7.84 718	7.32 713	3.72 709	9.41 721	3.31 680	2.00 702	1.07 716	2.44 713	1.37 711	2.50 703	1.68 699

Venus	4.40 705	1.82 706	1.79 637	2.34 703	2.20 703	9.19 720	1.53 673	6.09 721	16.46 733	3.94 705	7.84 718	7.32 713	3.72 709	9.41 721	3.31 680	2.00 702	1.07 716	2.44 713	1.37 711	2.50 703	1.68 699

DStereoSA	4.44 707	0.92 657	6.79 702	1.58 696	2.54 714	2.29 665	14.04 733	2.33 670	2.31 678	1.85 648	10.58 726	1.32 535	13.05 728	7.07 693	11.18 721	0.67 679	1.97 725	0.88 684	3.29 727	1.69 693	2.44 714

MultiAttention	4.51 708	0.33 450	0.82 417	0.73 607	0.45 480	30.98 743	4.50 726	2.18 656	1.40 606	1.61 618	2.41 660	2.43 667	0.70 392	38.42 747	1.36 604	0.22 411	0.15 345	0.29 538	0.30 584	0.47 622	0.43 612

ktn	4.70 709	2.38 718	2.12 656	3.76 724	3.24 722	4.85 712	2.95 720	5.52 717	7.37 722	4.07 709	19.32 737	7.46 715	3.47 704	7.39 698	2.95 673	4.04 728	1.85 724	3.26 726	2.22 724	3.08 715	2.65 720

MADNet++	5.01 710	3.14 723	4.91 691	4.55 730	3.94 728	5.20 715	4.41 725	4.40 711	4.13 710	4.95 717	6.08 705	4.74 700	5.37 715	9.40 720	10.67 720	4.65 730	4.15 731	3.97 729	3.34 729	4.09 726	4.08 730

UNDER WATER	5.08 711	2.33 717	5.55 695	3.94 728	3.51 725	5.20 715	2.72 717	5.61 719	16.52 735	3.84 704	4.60 695	9.21 721	5.89 718	5.90 669	8.66 713	3.75 723	1.34 720	3.18 725	1.88 718	4.33 729	3.61 726

UNDER WATER-64	5.27 712	2.32 716	8.78 709	3.93 727	3.54 726	7.61 718	3.03 721	5.84 720	14.19 727	4.04 707	4.04 690	9.39 722	6.26 720	5.93 671	8.48 712	3.60 722	1.51 722	3.13 723	1.88 718	4.29 728	3.61 726

TorneroNet-64	5.30 713	2.03 710	1.74 636	3.43 721	2.81 718	10.09 722	2.12 704	9.10 728	17.12 738	4.96 718	9.27 724	10.72 728	3.70 708	9.20 716	4.55 693	3.31 718	0.84 702	2.88 721	1.55 715	3.49 721	3.04 721

MANE	6.19 714	0.59 608	1.03 521	0.93 668	1.22 689	13.38 728	2.69 715	12.81 732	17.94 739	8.21 729	10.82 727	14.72 729	11.68 726	11.39 729	11.90 722	0.59 670	0.50 680	0.52 655	1.76 717	0.55 644	0.54 642

LSM	6.33 715	1.10 670	13.19 716	1.41 692	68.17 753	1.64 617	1.90 695	1.92 596	2.46 682	2.99 694	3.11 678	1.88 628	1.80 658	2.61 587	2.06 655	0.41 627	0.58 689	0.50 651	0.57 672	0.64 658	17.66 742

SGM-ForestM	6.52 716	0.38 519	1.26 572	0.63 523	0.35 355	13.59 729	5.32 727	6.32 724	6.70 721	11.14 731	9.18 723	22.51 743	13.93 731	16.89 732	20.07 733	0.36 606	0.37 645	0.36 609	0.35 623	0.36 569	0.34 570

tt	6.58 717	0.26 252	6.10 699	3.77 725	2.16 702	11.55 725	19.63 735	13.33 733	5.74 718	2.96 693	2.65 669	4.97 707	6.33 722	3.81 622	7.24 704	9.15 735	11.32 742	5.89 735	6.24 736	6.03 730	2.55 716

JetRed	6.91 718	8.80 730	25.96 737	2.85 711	3.25 723	13.98 731	11.87 730	6.25 723	4.28 711	4.45 712	4.56 694	6.69 712	5.46 716	7.46 701	14.05 725	2.59 710	3.31 728	2.59 716	2.29 725	4.20 727	3.36 725

xyz-stereo	7.16 719	0.22 111	69.90 757	0.42 126	0.21 30	32.92 746	0.49 419	0.87 219	0.76 281	1.38 565	27.04 740	1.19 498	1.16 580	4.69 638	0.97 549	0.16 129	0.12 104	0.20 292	0.14 174	0.16 121	0.12 21

LE_ROB	8.05 720	0.37 512	23.53 731	0.74 611	0.33 326	2.77 685	2.87 719	3.71 705	27.24 744	25.39 744	8.87 722	8.46 720	26.71 743	6.65 683	21.99 734	0.21 379	0.19 463	0.20 292	0.21 429	0.25 460	0.22 423

coex-ft	8.13 721	2.13 715	98.04 759	0.67 564	0.53 537	1.71 621	1.56 676	1.65 508	11.11 725	18.17 742	3.75 687	3.88 695	7.61 725	2.98 601	6.49 701	0.30 561	0.30 607	0.32 573	0.31 592	0.66 662	0.50 634

KSHMR	8.75 722	2.06 713	2.11 655	3.53 723	3.11 721	4.13 707	2.69 715	5.60 718	61.37 760	3.00 695	55.83 758	4.98 708	2.45 690	4.49 633	2.61 669	3.46 720	1.55 723	3.14 724	1.94 720	3.72 723	3.18 723

U	9.45 723	0.21 78	0.58 250	0.47 238	53.11 752	61.27 757	0.24 70	0.70 138	0.52 179	0.36 101	0.28 32	0.29 47	0.35 124	0.33 5	0.26 60	0.19 298	0.11 39	60.50 756	8.88 737	0.17 167	0.13 73

TCMNet-wrong-test	10.31 724	11.40 732	14.84 718	20.96 738	18.45 733	13.80 730	10.76 729	15.78 734	3.53 704	5.20 720	5.52 704	16.26 731	12.61 727	7.51 703	10.15 716	7.43 733	2.37 726	4.31 731	3.43 730	11.36 736	10.61 734

EDNetEfficientorigin	10.57 725	1.47 694	177.42 760	0.67 564	0.53 537	1.58 611	1.16 648	1.90 589	3.37 701	4.71 715	3.38 682	3.10 687	2.69 695	3.13 608	3.58 684	0.25 488	0.23 549	0.33 582	0.27 542	0.83 671	0.81 675

TorneroNet	10.70 726	2.03 710	1.82 641	3.43 721	3.01 720	43.83 747	2.22 708	8.87 727	67.47 761	7.17 727	27.36 741	10.68 727	3.85 711	8.67 714	7.65 709	3.59 721	0.88 708	3.04 722	1.57 716	3.71 722	3.17 722

HanzoNet	11.04 727	3.62 726	8.10 707	4.08 729	3.55 727	4.90 713	2.73 718	7.19 725	10.10 724	31.86 754	28.92 743	21.96 742	36.36 747	18.08 734	10.17 717	7.94 734	3.32 729	3.47 728	3.31 728	7.06 733	4.04 729

DPSimNet_ROB	11.20 728	4.98 727	35.43 741	2.90 714	4.52 729	7.89 719	17.09 734	4.66 713	6.06 720	14.89 737	10.93 728	17.29 732	36.81 749	13.18 731	15.68 729	2.86 711	6.29 734	5.75 734	5.09 734	3.91 725	7.70 732

light-stereo	12.42 729	1.45 692	18.02 722	17.94 735	23.64 739	11.13 724	0.82 583	9.91 729	5.73 717	15.42 738	42.83 753	55.24 757	1.88 664	28.77 745	2.26 660	1.61 699	3.00 727	0.78 680	0.93 696	3.48 720	3.62 728

DGTPSM_ROB	13.01 730	8.23 728	21.87 727	9.51 732	18.10 731	11.56 726	32.01 741	10.63 730	16.20 731	7.03 725	19.48 738	10.15 724	16.66 733	9.83 725	22.42 735	4.75 731	8.68 735	5.37 732	10.25 741	6.16 731	11.36 735

DPSMNet_ROB	13.02 731	8.23 728	21.91 728	9.53 733	18.11 732	11.56 726	32.02 742	10.64 731	16.23 732	7.05 726	19.49 739	10.16 725	16.66 733	9.85 726	22.43 736	4.77 732	8.68 735	5.38 733	10.26 742	6.17 732	11.36 735

USTest	14.33 732	14.94 734	21.04 726	17.44 734	16.05 730	23.26 732	33.84 743	21.73 735	11.80 726	9.36 730	10.14 725	15.97 730	13.20 729	17.28 733	22.43 736	3.78 726	5.01 732	6.17 736	6.16 735	9.25 735	7.72 733

iinet-test	17.98 733	18.06 735	23.82 733	20.87 736	19.70 734	26.55 733	35.70 744	25.04 739	15.93 728	13.33 732	13.25 729	20.58 734	17.79 735	20.62 735	25.11 739	9.58 737	8.78 737	9.88 738	9.85 739	13.23 737	11.95 737

IINet	17.98 733	18.06 735	23.81 732	20.87 736	19.70 734	26.55 733	35.70 744	25.04 739	15.93 728	13.33 732	13.25 729	20.58 734	17.79 735	20.62 735	25.11 739	9.58 737	8.78 737	9.88 738	9.85 739	13.23 737	11.95 737

DPSM_ROB	19.08 735	19.14 738	25.17 735	22.15 740	20.85 737	28.17 736	37.82 747	26.56 741	16.85 736	14.14 734	14.84 732	21.70 737	18.75 738	21.87 738	26.55 743	10.16 741	9.30 740	10.47 740	10.42 743	14.03 739	12.61 740

DPSM	19.08 735	19.14 738	25.17 735	22.15 740	20.85 737	28.17 736	37.82 747	26.56 741	16.85 736	14.14 734	14.84 732	21.70 737	18.75 738	21.87 738	26.55 743	10.16 741	9.30 740	10.47 740	10.42 743	14.03 739	12.61 740

Selective-IGEV-i1pa	19.94 737	26.52 743	23.52 730	2.94 715	1.59 698	31.97 745	20.54 736	30.88 745	25.25 740	23.87 743	27.58 742	33.01 745	26.91 744	32.38 746	25.47 741	20.69 751	5.85 733	12.49 742	4.43 732	3.35 719	19.48 743

LRCNet_RVC	22.74 738	32.10 744	21.97 729	29.84 742	26.23 740	4.42 710	0.81 581	22.66 736	2.02 669	26.93 745	29.26 744	23.06 744	15.59 732	23.84 740	18.88 732	31.75 752	19.90 754	34.65 752	32.13 753	30.54 751	28.32 751

DLNR-FE	23.17 739	48.55 758	42.94 744	176.85 760	78.48 754	0.35 55	0.21 32	23.51 738	0.75 272	0.66 273	0.86 291	0.59 273	0.30 75	1.55 465	0.44 315	9.85 740	0.12 104	0.18 209	0.14 174	76.92 758	0.16 227

DLNR_Zeroshot_test	23.17 739	48.52 757	43.29 745	176.68 759	78.69 755	0.35 55	0.21 32	23.41 737	0.75 272	0.66 273	0.86 291	0.59 273	0.30 75	1.56 470	0.44 315	9.57 736	0.12 104	0.18 209	0.14 174	76.92 758	0.16 227

BEATNet-Init1	26.87 741	13.43 733	70.68 758	0.91 665	0.68 605	57.02 755	21.06 737	32.82 749	32.67 746	52.12 760	53.61 757	66.05 758	49.56 758	48.79 759	34.71 748	0.49 655	0.44 664	0.53 660	0.53 668	0.63 656	0.59 653

fast-reg	37.99 742	38.31 746	50.02 747	45.00 752	43.04 750	57.29 756	76.35 754	53.18 752	33.49 747	28.15 746	29.55 748	41.27 749	35.82 746	42.63 750	52.86 752	19.57 743	18.63 747	20.88 743	20.79 745	28.20 743	24.79 744

RAFT-FEzeroshot	38.32 743	38.45 748	50.28 748	44.74 747	41.87 745	56.68 750	76.38 757	53.24 754	33.76 749	28.29 748	29.37 745	43.69 754	37.66 751	43.83 752	53.41 756	20.32 745	18.70 749	21.07 745	21.07 748	28.25 746	25.35 748

RAFT-FE	38.32 743	38.45 748	50.28 748	44.74 747	41.87 745	56.68 750	76.38 757	53.24 754	33.76 749	28.29 748	29.37 745	43.69 754	37.66 751	43.83 752	53.41 756	20.32 745	18.70 749	21.07 745	21.07 748	28.25 746	25.35 748

CasAABBNet	38.33 745	38.46 750	50.35 751	44.75 749	41.84 744	56.68 750	76.37 756	53.22 753	33.83 752	28.31 751	29.54 747	43.62 753	37.71 753	43.84 755	53.41 756	20.30 744	18.70 749	21.07 745	21.07 748	28.24 745	25.34 746

Hybrid-DGEV	38.35 746	38.46 750	50.28 748	44.82 751	41.90 747	56.66 749	76.35 754	53.24 754	33.80 751	28.29 748	29.84 750	43.58 750	37.86 755	43.84 755	53.39 755	20.34 747	18.69 748	21.06 744	21.00 746	28.25 746	25.34 746

FlowAnything	38.37 747	38.41 747	50.38 752	44.76 750	41.94 748	56.64 748	76.34 753	53.28 758	34.23 754	28.25 747	29.72 749	43.60 751	37.79 754	43.83 752	53.38 754	20.39 749	18.71 753	21.07 745	21.14 752	28.23 744	25.29 745

Selective-RAFT-Error	38.39 748	38.47 752	50.44 753	44.73 746	41.97 749	56.68 750	76.38 757	53.24 754	33.92 753	28.34 752	29.85 751	43.60 751	38.20 756	43.75 751	53.34 753	20.38 748	18.70 749	21.09 749	21.05 747	28.30 749	25.43 750

HaxPig	38.92 749	41.40 754	41.64 742	29.95 743	32.27 741	28.90 738	27.60 738	29.73 744	37.71 755	43.82 755	43.87 754	33.17 746	35.56 745	41.53 748	40.37 750	43.94 756	47.51 759	45.82 753	47.08 755	42.38 752	44.15 754

AVERAGE_ROB	40.43 750	42.37 755	42.73 743	36.96 745	35.58 743	30.50 739	27.61 739	36.71 751	38.39 756	44.91 756	44.36 755	37.45 748	36.70 748	41.88 749	40.35 749	45.43 757	46.81 758	47.11 754	46.35 754	42.51 753	43.87 753

MEDIAN_ROB	42.00 751	44.40 756	44.29 746	35.15 744	34.95 742	31.28 744	29.60 740	35.88 750	40.02 757	47.20 759	46.64 756	37.37 747	38.48 757	44.35 758	42.45 751	48.03 758	49.39 760	49.71 755	49.03 756	45.14 754	46.65 755

LSM0	42.82 752	38.75 753	50.81 754	47.07 753	109.38 761	57.00 754	76.02 752	53.74 759	33.71 748	29.02 753	30.41 752	43.87 756	37.22 750	43.91 757	53.54 759	20.52 750	18.62 746	21.10 750	21.11 751	28.41 750	42.22 752

Anonymous_1	43.04 753	18.73 737	24.79 734	21.81 739	46.26 751	27.80 735	37.60 746	28.08 743	16.14 730	14.66 736	14.30 731	20.65 736	17.88 737	21.56 737	25.94 742	117.93 761	8.92 739	100.65 757	126.50 759	158.64 762	12.08 739

PML	51.67 754	36.25 745	13.28 717	7.46 731	20.81 736	108.69 760	232.22 763	8.72 726	27.82 745	87.01 761	269.67 763	69.67 759	61.95 759	24.76 744	14.20 726	9.74 739	3.40 730	9.62 737	4.70 733	18.74 741	4.72 731

xxxxx1	54.10 755	25.67 740	27.13 738	113.43 756	96.96 756	30.69 740	47.44 749	32.38 746	25.60 741	17.75 739	17.27 734	21.81 739	21.02 740	24.43 741	33.82 745	33.37 753	40.54 755	157.71 760	175.86 760	66.16 755	72.93 758

tt_ll	54.10 755	25.67 740	27.13 738	113.43 756	96.96 756	30.69 740	47.44 749	32.38 746	25.60 741	17.75 739	17.27 734	21.81 739	21.02 740	24.43 741	33.82 745	33.37 753	40.54 755	157.71 760	175.86 760	66.16 755	72.93 758

ff	54.10 755	25.67 740	27.13 738	113.43 756	96.96 756	30.69 740	47.44 749	32.38 746	25.60 741	17.75 739	17.27 734	21.81 739	21.02 740	24.43 741	33.82 745	33.37 753	40.54 755	157.71 760	175.86 760	66.16 755	72.93 758

RSGM-EC	88.84 758	82.86 759	51.22 755	105.38 754	99.51 759	94.51 758	125.67 760	90.02 760	46.43 758	45.14 757	57.50 759	101.22 760	88.55 760	154.40 760	153.26 761	105.54 759	59.55 761	113.88 758	53.02 757	92.89 760	56.17 756

acva	88.84 758	82.86 759	51.22 755	105.38 754	99.51 759	94.51 758	125.67 760	90.02 760	46.43 758	45.14 757	57.50 759	101.22 760	88.55 760	154.40 760	153.26 761	105.54 759	59.55 761	113.88 758	53.02 757	92.89 760	56.17 756

Selective-IGEV-i16pa	97.29 760	136.83 761	17.95 721	1.52 695	1.00 670	188.16 762	3.63 722	183.02 763	169.43 763	88.01 762	178.60 761	119.35 762	191.45 763	226.33 763	135.51 760	131.38 762	17.89 745	32.25 751	3.46 731	2.02 698	117.94 761

test_example2	192.40 761	210.76 762	206.48 761	199.83 761	204.73 762	172.94 761	183.52 762	133.93 762	133.41 762	191.38 763	196.19 762	187.13 763	178.77 762	205.33 762	208.00 763	222.09 763	238.72 763	186.54 763	190.54 763	227.34 763	170.31 762

GS-Stereo							0.36 225	0.92 243	0.47 146	0.37 112	0.38 75	0.32 71	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 298	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.15 185

FSD					0.50 509	0.54 242	0.58 496	0.65 110	0.53 186	0.54 230	0.52 166	0.56 251	0.52 279	0.57 122	0.55 407	0.51 656	0.47 673	0.50 651	0.49 660	0.50 631

ccccc		492.34 763		530.87 762	530.37 763	478.08 763		491.76 764		448.18 764		476.12 764		541.64 764		663.49 764	459.54 764	353.94 764	309.79 764	586.66 764

ASD4		10.99 731

Low-res two-view benchmark