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 26	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 124	0.31 88	0.31 2	0.22 2	0.15 88	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 43	0.41 14	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 98	0.32 100	0.30 1	0.24 16	0.15 88	0.11 40	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 73	0.26 142	0.24 14	0.24 71	0.33 2	0.26 19	0.21 1	0.27 27	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 99	0.12 10	0.10 9	0.16 111	0.16 261	0.13 7	0.13 76

mm1	0.24 4	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.25 15	0.20 16	0.41 14	0.32 53	0.22 2	0.26 18	0.40 147	0.21 8	0.45 53	0.24 16	0.13 27	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 33	0.54 46	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 164	0.34 119	0.37 13	0.24 16	0.14 55	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 16	0.50 34	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 164	0.35 128	0.37 13	0.24 16	0.14 55	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 36	0.36 20	0.28 202	0.20 7	0.23 56	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 69	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 2	0.18 247	0.14 286	0.20 298	0.20 392	0.17 171	0.12 23

S2M2_XL	0.24 4	0.24 180	0.39 46	0.34 6	0.24 90	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 35	0.40 90	0.24 18	0.23 27	0.32 3	0.26 63	0.20 352	0.18 452	0.18 214	0.16 261	0.18 222	0.14 141
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 80	0.36 12	0.38 60	0.22 51	0.32 44	0.22 43	0.39 10	0.23 10	0.30 48	0.25 13	0.30 58	0.33 108	0.34 6	0.26 63	0.16 132	0.12 106	0.15 60	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA_dic	0.25 10	0.24 180	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 46	0.20 16	0.39 10	0.23 10	0.33 75	0.21 6	0.30 58	0.26 43	0.53 102	0.21 1	0.14 55	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 375	0.12 23

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 36	0.40 88	0.30 254	0.11 1	0.26 96	0.40 12	0.36 83	0.30 48	0.34 64	0.23 8	0.26 43	0.39 24	0.24 16	0.18 247	0.13 214	0.16 111	0.15 210	0.18 222	0.15 189

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 85	0.35 12	0.23 65	0.21 8	0.41 318	0.42 17	0.19 2	0.29 35	0.45 130	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 16	0.15 88	0.11 40	0.18 214	0.15 210	0.15 84	0.13 76

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 92	0.29 130	0.40 12	0.22 7	0.29 35	0.33 57	0.32 75	0.31 88	0.32 3	0.31 160	0.13 27	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 23

derf	0.25 10	0.20 50	0.40 59	0.40 88	0.23 65	0.26 20	0.19 9	0.47 22	0.32 53	0.26 13	0.26 18	0.39 138	0.21 8	0.47 77	0.24 16	0.14 55	0.13 214	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 76

mm2	0.25 10	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.25 15	0.20 16	0.49 26	0.32 53	0.22 2	0.26 18	0.40 147	0.21 8	0.45 53	0.24 16	0.13 27	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA1	0.25 10	0.20 50	0.38 36	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 111	0.45 20	0.25 15	0.30 48	0.22 9	0.25 25	0.32 100	0.46 65	0.25 43	0.16 132	0.12 106	0.14 22	0.12 77	0.15 84	0.12 23

qqai	0.26 17	0.20 50	0.41 69	0.40 88	0.23 65	0.28 27	0.19 9	0.51 35	0.32 53	0.26 13	0.25 13	0.42 159	0.21 8	0.48 85	0.24 16	0.15 88	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 76

MGA	0.26 17	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.26 142	0.43 114	0.20 16	0.49 26	0.37 92	0.28 21	0.31 48	0.31 65	0.19 2	0.46 65	0.24 16	0.15 88	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.14 44	0.14 141

MSE-Stereo	0.26 17	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.25 120	0.39 77	0.20 16	0.52 36	0.36 83	0.28 21	0.33 57	0.29 49	0.19 2	0.46 65	0.24 16	0.14 55	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.14 44	0.13 76

GeoVLM	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.34 49	0.20 16	0.49 26	0.31 43	0.29 35	0.26 18	0.40 147	0.26 43	0.45 53	0.27 80	0.13 27	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth_RVC	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.33 2	0.19 16	0.47 153	0.19 9	0.54 46	0.27 23	0.30 48	0.29 42	0.26 30	0.32 100	0.43 44	0.30 132	0.16 132	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 84	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 17	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.34 49	0.20 16	0.49 26	0.31 43	0.29 35	0.26 18	0.40 147	0.26 43	0.45 53	0.27 80	0.13 27	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 17	0.18 10	0.37 19	0.38 60	0.24 90	0.30 34	0.20 16	0.54 46	0.33 62	0.27 19	0.30 47	0.33 89	0.25 34	0.46 65	0.30 132	0.14 55	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

CSFM-Stereo	0.26 17	0.18 10	0.37 19	0.39 73	0.21 31	0.40 85	0.21 33	0.53 40	0.29 34	0.30 48	0.28 33	0.31 65	0.29 69	0.47 77	0.25 43	0.15 88	0.13 214	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 17	0.20 50	0.36 12	0.37 38	0.22 51	0.35 58	0.18 4	0.45 20	0.21 5	0.26 13	0.23 11	0.34 98	0.20 5	0.77 219	0.23 9	0.16 132	0.11 40	0.15 60	0.11 15	0.13 7	0.11 3

VeloStereo	0.27 26	0.19 28	0.41 69	0.38 60	0.27 173	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 25	0.32 65	0.27 27	0.39 138	0.27 56	0.46 65	0.27 80	0.23 449	0.22 544	0.21 342	0.19 349	0.23 433	0.24 467

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 26	0.24 180	0.33 3	0.29 1	0.25 120	0.29 30	0.26 96	0.33 2	0.26 19	0.26 13	0.33 57	0.16 1	0.28 64	0.36 11	0.32 174	0.15 88	0.20 494	0.26 508	0.34 630	0.24 453	0.24 467

LGCAT	0.27 26	0.19 28	0.37 19	0.38 60	0.24 90	0.16 3	0.21 33	0.35 6	0.25 15	0.35 97	0.26 18	0.30 58	0.26 43	0.62 154	0.27 80	0.27 543	0.22 544	0.13 1	0.17 292	0.13 7	0.21 408

CAR	0.27 26	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.25 120	0.39 77	0.20 16	0.52 36	0.36 83	0.35 97	0.33 57	0.29 49	0.19 2	0.49 87	0.26 63	0.14 55	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.14 44	0.13 76

PointNet	0.27 26	0.19 28	0.37 19	0.39 73	0.23 65	0.39 77	0.26 96	0.54 46	0.34 71	0.24 9	0.31 48	0.38 135	0.21 8	0.49 87	0.26 63	0.15 88	0.12 106	0.17 165	0.12 77	0.15 84	0.11 3

LiteMatch*	0.27 26	0.19 28	0.49 147	0.38 60	0.27 173	0.31 38	0.23 56	0.49 26	0.38 100	0.29 35	0.28 33	0.36 111	0.29 69	0.46 65	0.24 16	0.15 88	0.12 106	0.15 60	0.12 77	0.13 7	0.13 76

LACA3	0.27 26	0.21 80	0.38 36	0.35 12	0.19 16	0.37 68	0.38 267	0.47 22	0.28 25	0.29 35	0.27 27	0.26 30	0.31 88	0.73 204	0.22 2	0.16 132	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 84	0.11 3

LACA2	0.27 26	0.21 80	0.44 99	0.35 12	0.18 8	0.39 77	0.39 284	0.56 61	0.27 23	0.29 35	0.33 57	0.36 111	0.26 43	0.45 53	0.22 2	0.15 88	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 123	0.11 3

Test_v1	0.27 26	0.20 50	0.37 19	0.34 6	0.25 120	0.31 38	0.30 142	0.59 71	0.37 92	0.29 35	0.33 57	0.25 25	0.25 34	0.48 85	0.24 16	0.15 88	0.11 40	0.14 22	0.12 77	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 26	0.22 113	0.40 59	0.41 109	0.24 90	0.29 30	0.19 9	0.59 71	0.46 147	0.31 57	0.33 57	0.22 6	0.25 34	0.40 32	0.29 111	0.16 132	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

Wavelet-MonSter	0.27 26	0.20 50	0.41 69	0.39 73	0.26 142	0.26 20	0.25 82	0.49 26	0.29 34	0.36 107	0.47 141	0.28 46	0.32 100	0.49 87	0.26 63	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo_test1	0.27 26	0.19 28	0.38 36	0.40 88	0.24 90	0.38 72	0.20 16	0.59 71	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 89	0.27 56	0.90 275	0.25 43	0.14 55	0.11 40	0.16 111	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGtest1	0.27 26	0.21 80	0.44 99	0.41 109	0.21 31	0.42 104	0.19 9	0.56 61	0.26 19	0.29 35	0.24 12	0.29 49	0.29 69	0.55 113	0.25 43	0.18 247	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.14 44	0.13 76

dual_stereo	0.27 26	0.19 28	0.35 9	0.39 73	0.21 31	0.25 15	0.22 43	0.48 24	0.31 43	0.32 65	0.26 18	0.37 124	0.24 30	0.83 248	0.29 111	0.16 132	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.11 3

flow	0.28 40	0.19 28	0.41 69	0.38 60	0.27 173	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 25	0.32 65	0.27 27	0.39 138	0.27 56	0.54 106	0.27 80	0.23 449	0.22 544	0.21 342	0.19 349	0.23 433	0.24 467

anonymous	0.28 40	0.22 113	0.43 93	0.39 73	0.26 142	0.22 12	0.24 71	0.35 6	0.34 71	0.42 159	0.60 208	0.24 18	0.27 56	0.50 93	0.23 9	0.15 88	0.11 40	0.18 214	0.14 180	0.15 84	0.13 76

MCSU-Stereo	0.28 40	0.17 3	0.36 12	0.36 20	0.17 5	0.35 58	0.39 284	0.55 52	0.41 115	0.37 118	0.40 90	0.37 124	0.23 27	0.45 53	0.29 111	0.14 55	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

monster-pro	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 263	0.31 155	0.55 52	0.43 127	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 124	0.25 43	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 40	0.21 80	0.39 46	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 56	0.65 113	0.48 157	0.27 19	0.47 141	0.25 25	0.24 30	0.49 87	0.31 160	0.16 132	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 76
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 40	0.18 10	0.36 12	0.37 38	0.24 90	0.31 38	0.20 16	0.57 66	0.57 205	0.28 21	0.32 54	0.33 89	0.29 69	0.54 106	0.30 132	0.14 55	0.13 214	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

MonStereo	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 263	0.31 155	0.55 52	0.43 127	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 124	0.25 43	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 263	0.31 155	0.55 52	0.43 127	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.56 118	0.25 43	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.31 284	0.45 130	0.21 33	0.59 71	0.40 106	0.31 57	0.43 115	0.26 30	0.21 8	0.43 44	0.25 43	0.13 27	0.12 106	0.16 111	0.13 139	0.12 1	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 40	0.18 10	0.42 85	0.40 88	0.23 65	0.47 153	0.19 9	0.61 83	0.29 34	0.35 97	0.21 6	0.35 105	0.21 8	0.60 145	0.25 43	0.15 88	0.11 40	0.16 111	0.11 15	0.13 7	0.13 76

MonSter	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 263	0.31 155	0.55 52	0.43 127	0.28 21	0.29 42	0.23 8	0.21 8	0.56 118	0.25 43	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.11 3

over-8	0.29 51	0.23 151	0.40 59	0.43 149	0.16 1	0.47 153	0.26 96	0.52 36	0.28 25	0.30 48	0.32 54	0.35 105	0.37 144	0.69 182	0.25 43	0.17 192	0.13 214	0.13 1	0.11 15	0.16 123	0.13 76

over-9	0.29 51	0.24 180	0.41 69	0.43 149	0.16 1	0.46 138	0.26 96	0.53 40	0.28 25	0.30 48	0.32 54	0.35 105	0.39 156	0.68 180	0.26 63	0.17 192	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 123	0.13 76

depth_test_26	0.29 51	0.19 28	0.41 69	0.36 20	0.24 90	0.21 8	0.24 71	0.41 14	0.34 71	0.30 48	0.81 286	0.28 46	0.24 30	0.47 77	0.25 43	0.22 421	0.16 390	0.18 214	0.17 292	0.19 278	0.17 266

BridgeDepth	0.29 51	0.19 28	0.37 19	0.40 88	0.17 5	0.58 287	0.32 177	0.60 81	0.29 34	0.26 13	0.26 18	0.39 138	0.43 184	0.47 77	0.26 63	0.13 27	0.10 9	0.13 1	0.12 77	0.15 84	0.12 23
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 51	0.25 221	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 227	0.36 233	0.56 61	0.34 71	0.45 182	0.42 103	0.27 37	0.25 34	0.40 32	0.24 16	0.13 27	0.10 9	0.15 60	0.13 139	0.16 123	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 51	0.25 221	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 227	0.36 233	0.56 61	0.34 71	0.45 182	0.42 103	0.27 37	0.25 34	0.40 32	0.24 16	0.13 27	0.10 9	0.15 60	0.13 139	0.16 123	0.12 23

LG-Stereo_L2	0.29 51	0.20 50	0.45 115	0.37 38	0.25 120	0.26 20	0.20 16	0.78 174	0.28 25	0.28 21	0.26 18	0.24 18	0.26 43	0.91 276	0.23 9	0.15 88	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 51	0.19 28	0.38 36	0.41 109	0.20 23	0.42 104	0.20 16	0.66 122	0.21 5	0.25 11	0.22 9	0.33 89	0.28 64	1.09 346	0.25 43	0.14 55	0.11 40	0.16 111	0.11 15	0.13 7	0.12 23

over v1	0.30 59	0.24 180	0.41 69	0.42 130	0.16 1	0.49 181	0.27 111	0.53 40	0.28 25	0.31 57	0.31 48	0.35 105	0.43 184	0.70 188	0.30 132	0.16 132	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 123	0.14 141

Monster-pub-mixall	0.30 59	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.28 27	0.18 4	0.58 69	0.34 71	0.36 107	0.34 64	0.26 30	0.20 5	1.40 446	0.24 16	0.15 88	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 76

AdaDepth	0.30 59	0.22 113	0.49 147	0.44 187	0.27 173	0.44 126	0.24 71	0.52 36	0.30 38	0.31 57	0.37 77	0.26 30	0.32 100	0.79 231	0.25 43	0.12 10	0.12 106	0.16 111	0.13 139	0.16 123	0.15 189

asda	0.30 59	0.24 180	0.42 85	0.38 60	0.23 65	0.43 114	0.34 205	0.58 69	0.37 92	0.38 135	0.42 103	0.27 37	0.34 119	0.52 100	0.30 132	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.12 23

asd	0.30 59	0.21 80	0.41 69	0.39 73	0.24 90	0.47 153	0.30 142	0.69 137	0.30 38	0.41 152	0.39 85	0.28 46	0.33 108	0.62 154	0.27 80	0.13 27	0.09 1	0.14 22	0.12 77	0.14 44	0.12 23

4.25_new	0.30 59	0.26 256	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 300	0.59 71	0.31 43	0.38 135	0.42 103	0.27 37	0.34 119	0.46 65	0.31 160	0.12 10	0.09 1	0.15 60	0.11 15	0.14 44	0.12 23

4.5w_new	0.30 59	0.26 256	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 300	0.59 71	0.31 43	0.38 135	0.42 103	0.27 37	0.34 119	0.46 65	0.31 160	0.12 10	0.09 1	0.15 60	0.11 15	0.14 44	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 59	0.26 256	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 300	0.59 71	0.32 53	0.38 135	0.42 103	0.27 37	0.34 119	0.46 65	0.31 160	0.12 10	0.09 1	0.15 60	0.11 15	0.14 44	0.12 23

4w-stereo	0.30 59	0.24 180	0.44 99	0.37 38	0.23 65	0.46 138	0.27 111	0.63 95	0.31 43	0.41 152	0.44 124	0.27 37	0.36 140	0.59 133	0.30 132	0.11 1	0.09 1	0.15 60	0.12 77	0.13 7	0.12 23

LG-Stereo_L1	0.30 59	0.20 50	0.44 99	0.37 38	0.26 142	0.29 30	0.21 33	0.66 122	0.26 19	0.25 11	0.25 13	0.24 18	0.22 24	1.24 389	0.23 9	0.15 88	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 59	0.20 50	0.40 59	0.46 226	0.30 254	0.33 46	0.22 43	0.75 164	0.45 141	0.32 65	0.41 99	0.32 75	0.48 238	0.38 17	0.27 80	0.15 88	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.15 84	0.13 76

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 70	0.25 221	0.46 128	0.43 149	0.23 65	0.36 64	0.26 96	0.61 83	0.36 83	0.32 65	0.36 72	0.37 124	0.22 24	0.61 151	0.34 210	0.17 192	0.13 214	0.21 342	0.18 321	0.21 375	0.14 141

over-6	0.31 70	0.22 113	0.42 85	0.40 88	0.17 5	0.41 92	0.31 155	0.63 95	0.30 38	0.31 57	0.36 72	0.30 58	0.37 144	0.82 245	0.26 63	0.19 304	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 171	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 70	0.20 50	0.57 248	0.40 88	0.22 51	0.36 64	0.33 190	0.73 155	0.31 43	0.37 118	0.40 90	0.31 65	0.44 196	0.50 93	0.26 63	0.13 27	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.16 123	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 70	0.22 113	0.48 138	0.41 109	0.26 142	0.41 92	0.26 96	0.76 167	0.33 62	0.33 75	0.43 115	0.29 49	0.46 212	0.35 8	0.24 16	0.13 27	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.17 171	0.18 297

Pro-Stereo	0.31 70	0.16 2	0.34 5	0.39 73	0.29 227	0.63 328	0.21 33	0.35 6	0.28 25	0.34 87	0.25 13	0.23 8	0.13 1	1.58 485	0.26 63	0.13 27	0.11 40	0.18 214	0.17 292	0.13 7	0.12 23

GEAStereo	0.31 70	0.21 80	0.43 93	0.43 149	0.31 284	0.46 138	0.36 233	0.74 161	0.33 62	0.34 87	0.38 78	0.32 75	0.33 108	0.43 44	0.26 63	0.21 389	0.12 106	0.17 165	0.12 77	0.17 171	0.14 141

2.5w	0.31 70	0.23 151	0.46 128	0.39 73	0.24 90	0.42 104	0.39 284	0.61 83	0.30 38	0.37 118	0.53 180	0.24 18	0.25 34	0.77 219	0.28 99	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 77	0.14 44	0.12 23

2.75w_new	0.31 70	0.23 151	0.43 93	0.35 12	0.23 65	0.42 104	0.42 325	0.54 46	0.35 80	0.47 194	0.43 115	0.24 18	0.30 78	0.66 173	0.33 195	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 70	0.20 50	0.44 99	0.42 130	0.20 23	0.64 332	0.18 4	0.70 142	0.25 15	0.29 35	0.29 42	0.36 111	0.35 128	0.87 266	0.24 16	0.16 132	0.12 106	0.16 111	0.11 15	0.13 7	0.13 76

LG-G	0.31 70	0.20 50	0.44 99	0.42 130	0.20 23	0.64 332	0.18 4	0.70 142	0.25 15	0.29 35	0.29 42	0.36 111	0.35 128	0.87 266	0.24 16	0.16 132	0.12 106	0.16 111	0.11 15	0.13 7	0.13 76

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 80	0.23 151	0.50 158	0.42 130	0.22 51	0.49 181	0.20 16	0.57 66	0.50 167	0.38 135	0.28 33	0.33 89	0.31 88	0.45 53	0.28 99	0.21 389	0.17 426	0.24 448	0.19 349	0.27 498	0.20 384

Anonymus	0.32 80	0.20 50	0.41 69	0.45 207	0.28 202	0.43 114	0.24 71	0.54 46	0.40 106	0.33 75	0.31 48	0.50 212	0.38 151	0.57 124	0.32 174	0.14 55	0.12 106	0.18 214	0.17 292	0.15 84	0.16 232

aanet-new-32k	0.32 80	0.22 113	0.53 194	0.43 149	0.24 90	0.54 248	0.23 56	0.72 149	0.31 43	0.37 118	0.38 78	0.43 164	0.54 301	0.41 36	0.24 16	0.14 55	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.17 171	0.13 76

aanet-new-30k	0.32 80	0.22 113	0.53 194	0.43 149	0.24 90	0.54 248	0.23 56	0.72 149	0.31 43	0.37 118	0.38 78	0.43 164	0.54 301	0.41 36	0.24 16	0.14 55	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.17 171	0.13 76

aanet-new-28k	0.32 80	0.21 80	0.66 303	0.43 149	0.21 31	0.47 153	0.28 119	0.64 103	0.33 62	0.36 107	0.39 85	0.36 111	0.49 255	0.39 24	0.27 80	0.15 88	0.11 40	0.16 111	0.13 139	0.22 404	0.15 189

aanet-new-22k	0.32 80	0.21 80	0.54 208	0.43 149	0.22 51	0.47 153	0.23 56	0.67 130	0.50 167	0.35 97	0.46 136	0.33 89	0.50 264	0.44 50	0.29 111	0.14 55	0.12 106	0.15 60	0.13 139	0.16 123	0.13 76

aanet-new-16k	0.32 80	0.21 80	0.56 234	0.45 207	0.22 51	0.43 114	0.21 33	0.66 122	0.44 137	0.36 107	0.43 115	0.37 124	0.48 238	0.41 36	0.28 99	0.14 55	0.10 9	0.16 111	0.12 77	0.18 222	0.13 76

LiteMatch	0.32 80	0.24 180	0.37 19	0.45 207	0.25 120	0.34 49	0.31 155	0.49 26	0.32 53	0.29 35	0.27 27	0.40 147	0.48 238	0.45 53	0.66 461	0.21 389	0.12 106	0.19 246	0.16 261	0.18 222	0.19 346

qwe	0.32 80	0.21 80	0.40 59	0.37 38	0.26 142	0.49 181	0.29 130	0.64 103	0.39 102	0.49 211	0.48 148	0.26 30	0.27 56	0.80 234	0.34 210	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 84	0.12 23

2.25w	0.32 80	0.24 180	0.48 138	0.37 38	0.24 90	0.45 130	0.25 82	0.62 87	0.40 106	0.45 182	0.58 204	0.27 37	0.32 100	0.74 213	0.35 223	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 77	0.13 7	0.14 141

3.25w_new	0.32 80	0.21 80	0.45 115	0.38 60	0.23 65	0.52 227	0.34 205	0.65 113	0.39 102	0.47 194	0.45 130	0.32 75	0.35 128	0.61 151	0.27 80	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 80	0.21 80	0.45 115	0.37 38	0.23 65	0.52 227	0.34 205	0.65 113	0.39 102	0.47 194	0.45 130	0.32 75	0.35 128	0.61 151	0.27 80	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.75w	0.32 80	0.23 151	0.44 99	0.37 38	0.29 227	0.62 322	0.36 233	0.59 71	0.32 53	0.41 152	0.47 141	0.25 25	0.34 119	0.64 159	0.26 63	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 77	0.13 7	0.12 23

2w_stereo	0.32 80	0.24 180	0.45 115	0.39 73	0.22 51	0.46 138	0.47 405	0.69 137	0.42 121	0.43 167	0.50 161	0.24 18	0.45 203	0.47 77	0.29 111	0.12 10	0.10 9	0.15 60	0.12 77	0.15 84	0.13 76

SGD-Stereo	0.32 80	0.20 50	0.40 59	0.38 60	0.19 16	0.43 114	0.22 43	0.64 103	0.33 62	0.42 159	0.34 64	0.27 37	0.35 128	1.15 363	0.30 132	0.20 352	0.10 9	0.15 60	0.13 139	0.17 171	0.13 76

GREAT-IGEV	0.32 80	0.20 50	0.42 85	0.37 38	0.29 227	0.36 64	0.28 119	0.56 61	0.58 210	0.28 21	0.50 161	0.29 49	0.29 69	0.84 253	0.27 80	0.14 55	0.11 40	0.15 60	0.11 15	0.17 171	0.14 141
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GELT-Stereo	0.33 96	0.22 113	0.45 115	0.44 187	0.36 379	0.32 44	0.29 130	0.67 130	0.55 199	0.52 231	0.41 99	0.39 138	0.35 128	0.56 118	0.31 160	0.13 27	0.11 40	0.17 165	0.15 210	0.16 123	0.13 76

PhaseNet	0.33 96	0.23 151	0.44 99	0.43 149	0.28 202	0.57 280	0.24 71	0.62 87	0.42 121	0.30 48	0.39 85	0.54 239	0.30 78	0.55 113	0.37 247	0.15 88	0.13 214	0.20 298	0.19 349	0.17 171	0.17 266

aanet-new-40k	0.33 96	0.22 113	0.81 420	0.40 88	0.25 120	0.52 227	0.23 56	0.67 130	0.32 53	0.33 75	0.47 141	0.33 89	0.52 286	0.35 8	0.28 99	0.13 27	0.10 9	0.16 111	0.12 77	0.18 222	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 96	0.21 80	0.52 183	0.42 130	0.21 31	0.52 227	0.32 177	0.64 103	0.36 83	0.34 87	0.38 78	0.36 111	0.56 317	0.81 241	0.24 16	0.13 27	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.15 84	0.13 76

aanet-new-34k	0.33 96	0.22 113	0.65 293	0.40 88	0.20 23	0.34 49	0.30 142	0.80 190	0.42 121	0.34 87	0.53 180	0.34 98	0.57 330	0.38 17	0.25 43	0.13 27	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.15 84	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 96	0.23 151	0.55 223	0.43 149	0.23 65	0.50 199	0.32 177	0.55 52	0.36 83	0.34 87	0.42 103	0.36 111	0.55 309	0.77 219	0.24 16	0.16 132	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.19 278	0.12 23

aanet-new-24k	0.33 96	0.21 80	0.51 169	0.42 130	0.23 65	0.53 238	0.30 142	0.62 87	0.37 92	0.40 149	0.61 211	0.34 98	0.48 238	0.44 50	0.25 43	0.13 27	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.17 171	0.12 23

aanet-new-12k	0.33 96	0.23 151	0.77 400	0.48 276	0.21 31	0.48 164	0.25 82	0.80 190	0.44 137	0.38 135	0.29 42	0.32 75	0.48 238	0.39 24	0.29 111	0.14 55	0.10 9	0.17 165	0.13 139	0.19 278	0.15 189

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 96	0.20 50	0.45 115	0.44 187	0.30 254	0.40 85	0.34 205	0.73 155	0.43 127	0.37 118	0.61 211	0.41 156	0.51 278	0.36 11	0.27 80	0.14 55	0.11 40	0.15 60	0.11 15	0.16 123	0.14 141

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 96	0.20 50	0.45 115	0.40 88	0.26 142	0.43 114	0.39 284	0.86 221	0.51 178	0.36 107	0.48 148	0.34 98	0.45 203	0.35 8	0.26 63	0.14 55	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.15 84	0.12 23

DispViT+	0.33 96	0.19 28	0.37 19	0.36 20	0.56 563	0.30 34	0.23 56	0.72 149	0.55 199	0.33 75	0.34 64	0.30 58	0.25 34	1.12 357	0.29 111	0.15 88	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

GSStereo	0.33 96	0.21 80	0.43 93	0.45 207	0.31 284	0.46 138	0.36 233	0.92 247	0.47 152	0.37 118	0.38 78	0.32 75	0.33 108	0.43 44	0.26 63	0.19 304	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.17 171	0.15 189

3.5w_stereo	0.33 96	0.25 221	0.45 115	0.37 38	0.24 90	0.54 248	0.35 216	0.66 122	0.36 83	0.43 167	0.44 124	0.29 49	0.34 119	0.77 219	0.39 272	0.11 1	0.09 1	0.15 60	0.11 15	0.14 44	0.13 76

3w_stereo	0.33 96	0.25 221	0.52 183	0.40 88	0.21 31	0.53 238	0.54 468	0.65 113	0.46 147	0.44 174	0.48 148	0.23 8	0.45 203	0.46 65	0.29 111	0.12 10	0.10 9	0.15 60	0.12 77	0.15 84	0.15 189

DEFOM-Stereo	0.33 96	0.20 50	0.40 59	0.42 130	0.28 202	0.80 442	0.23 56	0.48 24	0.37 92	0.37 118	0.31 48	0.23 8	0.24 30	1.20 378	0.27 80	0.16 132	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.14 141

SCION-M(vits-remse)	0.34 111	0.18 10	1.23 576	0.67 576	0.21 31	0.55 263	0.31 155	0.55 52	0.43 127	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 124	0.25 43	0.23 449	0.18 452	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 111	0.21 80	0.77 400	0.41 109	0.23 65	0.43 114	0.36 233	0.64 103	0.30 38	0.28 21	0.40 90	0.31 65	0.50 264	0.97 302	0.22 2	0.13 27	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.19 278	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 111	0.21 80	0.76 392	0.42 130	0.22 51	0.58 287	0.31 155	0.71 147	0.33 62	0.33 75	0.39 85	0.40 147	0.43 184	0.77 219	0.23 9	0.13 27	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.17 171	0.12 23

gasm-f	0.34 111	0.22 113	0.42 85	0.43 149	0.31 284	0.39 77	0.44 364	0.74 161	0.33 62	0.34 87	0.64 223	0.32 75	0.46 212	0.55 113	0.28 99	0.21 389	0.12 106	0.17 165	0.12 77	0.18 222	0.14 141

Zero-FE251	0.34 111	0.23 151	0.51 169	0.45 207	0.29 227	0.58 287	0.24 71	0.82 205	0.34 71	0.49 211	0.38 78	0.52 226	0.42 175	0.47 77	0.27 80	0.18 247	0.14 286	0.17 165	0.12 77	0.14 44	0.13 76

1w_stereo	0.34 111	0.20 50	0.42 85	0.43 149	0.26 142	0.47 153	0.54 468	0.59 71	0.50 167	0.41 152	0.66 231	0.25 25	0.44 196	0.62 154	0.33 195	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.12 23

monsterstereo	0.34 111	0.20 50	0.44 99	0.45 207	0.35 361	0.27 26	0.29 130	0.53 40	0.51 178	0.44 174	0.61 211	0.26 30	0.25 34	1.19 375	0.27 80	0.13 27	0.11 40	0.15 60	0.12 77	0.15 84	0.10 1

monsters	0.34 111	0.20 50	0.41 69	0.39 73	0.36 379	0.34 49	0.27 111	0.66 122	0.43 127	0.47 194	0.40 90	0.22 6	0.23 27	1.33 414	0.25 43	0.13 27	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

111111	0.34 111	0.20 50	0.41 69	0.45 207	0.42 463	0.37 68	0.22 43	0.95 270	0.38 100	0.31 57	0.31 48	0.40 147	0.27 56	0.96 294	0.26 63	0.17 192	0.12 106	0.15 60	0.11 15	0.15 84	0.13 76

LG-Stereo	0.34 111	0.25 221	0.78 410	0.47 243	0.26 142	0.37 68	0.30 142	0.71 147	0.52 185	0.36 107	0.57 201	0.29 49	0.21 8	0.50 93	0.36 235	0.13 27	0.13 214	0.20 298	0.18 321	0.18 222	0.12 23

S2M2_L	0.34 111	0.28 321	0.45 115	0.40 88	0.30 254	0.31 38	0.16 3	0.60 81	0.64 235	0.31 57	0.48 148	0.47 190	0.34 119	0.38 17	0.32 174	0.25 502	0.22 544	0.20 298	0.22 470	0.25 470	0.22 431
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 111	0.23 151	0.45 115	0.50 311	0.36 379	0.38 72	0.23 56	0.78 174	0.52 185	0.34 87	0.51 168	0.46 182	0.38 151	0.51 98	0.27 80	0.20 352	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.16 123	0.14 141

RAStereo	0.34 111	0.21 80	0.66 303	0.47 243	0.27 173	0.26 20	0.29 130	0.69 137	0.63 230	0.32 65	0.42 103	0.45 178	0.31 88	0.45 53	0.34 210	0.17 192	0.15 351	0.19 246	0.15 210	0.18 222	0.13 76

aanet-new-70k	0.35 124	0.20 50	0.79 413	0.42 130	0.21 31	0.50 199	0.30 142	0.65 113	0.31 43	0.33 75	0.40 90	0.31 65	0.51 278	1.00 318	0.24 16	0.12 10	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.16 123	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 124	0.22 113	0.91 477	0.43 149	0.21 31	0.33 46	0.36 233	0.65 113	0.32 53	0.32 65	0.40 90	0.31 65	0.59 342	0.91 276	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 111	0.12 77	0.18 222	0.12 23

aanet-new-10k	0.35 124	0.22 113	0.87 453	0.47 243	0.23 65	0.66 357	0.24 71	0.63 95	0.40 106	0.38 135	0.42 103	0.40 147	0.53 294	0.40 32	0.29 111	0.16 132	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.19 278	0.13 76

aanet-new-8k	0.35 124	0.23 151	0.50 158	0.45 207	0.25 120	0.54 248	0.36 233	0.68 134	0.49 160	0.35 97	0.42 103	0.32 75	0.62 363	0.68 180	0.28 99	0.14 55	0.11 40	0.16 111	0.13 139	0.15 84	0.13 76

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 124	0.21 80	0.52 183	0.48 276	0.27 173	0.75 407	0.38 267	0.63 95	0.43 127	0.37 118	0.50 161	0.35 105	0.50 264	0.43 44	0.30 132	0.15 88	0.11 40	0.17 165	0.13 139	0.16 123	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 124	0.20 50	0.50 158	0.42 130	0.37 401	0.58 287	0.30 142	0.68 134	0.42 121	0.37 118	0.53 180	0.47 190	0.60 346	0.39 24	0.34 210	0.15 88	0.10 9	0.17 165	0.13 139	0.16 123	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 124	0.22 113	0.53 194	0.41 109	0.36 379	0.48 164	0.42 325	0.63 95	0.57 205	0.54 239	0.64 223	0.32 75	0.26 43	0.41 36	0.31 160	0.17 192	0.12 106	0.19 246	0.15 210	0.14 44	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 124	0.22 113	0.54 208	0.42 130	0.35 361	0.46 138	0.40 300	0.62 87	0.54 196	0.56 250	0.67 238	0.36 111	0.27 56	0.49 87	0.28 99	0.16 132	0.11 40	0.19 246	0.15 210	0.14 44	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 124	0.22 113	0.54 208	0.41 109	0.37 401	0.49 181	0.41 318	0.64 103	0.59 220	0.54 239	0.66 231	0.31 65	0.26 43	0.41 36	0.30 132	0.16 132	0.11 40	0.19 246	0.14 180	0.15 84	0.13 76

Foundation-i1c-attn	0.35 124	0.17 3	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.51 219	0.48 418	0.96 279	0.37 92	0.42 159	0.43 115	0.52 226	0.49 255	0.66 173	0.29 111	0.15 88	0.12 106	0.15 60	0.11 15	0.13 7	0.12 23

gcap_with_dpt	0.35 124	0.22 113	0.56 234	0.42 130	0.35 361	0.50 199	0.45 385	0.62 87	0.49 160	0.54 239	0.66 231	0.32 75	0.30 78	0.38 17	0.28 99	0.16 132	0.11 40	0.19 246	0.14 180	0.14 44	0.13 76

VIP-Stereo	0.35 124	0.22 113	0.49 147	0.40 88	0.43 474	0.82 453	0.22 43	0.59 71	0.45 141	0.31 57	0.53 180	0.37 124	0.31 88	0.83 248	0.27 80	0.17 192	0.11 40	0.15 60	0.11 15	0.15 84	0.12 23

AIO_test	0.35 124	0.22 113	0.44 99	0.43 149	0.27 173	0.57 280	0.44 364	0.79 181	0.41 115	0.32 65	0.47 141	0.46 182	0.30 78	0.69 182	0.30 132	0.16 132	0.11 40	0.16 111	0.13 139	0.15 84	0.12 23

gcap-zeroshot	0.35 124	0.22 113	0.55 223	0.41 109	0.37 401	0.48 164	0.42 325	0.64 103	0.54 196	0.53 233	0.63 218	0.33 89	0.26 43	0.38 17	0.31 160	0.16 132	0.11 40	0.19 246	0.15 210	0.14 44	0.13 76

test_for_model	0.35 124	0.22 113	0.53 194	0.41 109	0.36 379	0.48 164	0.42 325	0.63 95	0.57 205	0.54 239	0.64 223	0.32 75	0.26 43	0.41 36	0.31 160	0.17 192	0.12 106	0.19 246	0.15 210	0.14 44	0.13 76

testlalala	0.35 124	0.22 113	0.55 223	0.41 109	0.37 401	0.48 164	0.42 325	0.64 103	0.54 196	0.53 233	0.63 218	0.33 89	0.26 43	0.38 17	0.31 160	0.16 132	0.11 40	0.19 246	0.15 210	0.14 44	0.13 76

TS12	0.36 140	0.20 50	0.40 59	0.43 149	0.20 23	0.58 287	0.31 155	0.89 234	0.41 115	0.40 149	0.73 260	0.36 111	0.40 163	0.73 204	0.37 247	0.14 55	0.12 106	0.15 60	0.12 77	0.16 123	0.14 141

aanet-new-14k	0.36 140	0.24 180	0.83 429	0.46 226	0.22 51	0.46 138	0.33 190	0.66 122	0.61 223	0.39 147	0.48 148	0.29 49	0.64 374	0.41 36	0.29 111	0.15 88	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.21 375	0.14 141

Foundation-i1b	0.36 140	0.18 10	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.53 238	0.49 430	1.00 295	0.35 80	0.47 194	0.43 115	0.56 259	0.53 294	0.66 173	0.28 99	0.16 132	0.11 40	0.14 22	0.13 139	0.14 44	0.12 23

NLSM3	0.36 140	0.21 80	0.43 93	0.45 207	0.36 379	0.43 114	0.32 177	0.69 137	0.58 210	0.41 152	0.68 241	0.39 138	0.43 184	0.60 145	0.35 223	0.14 55	0.12 106	0.19 246	0.17 292	0.16 123	0.13 76

zero-FE	0.36 140	0.22 113	0.47 133	0.45 207	0.43 474	0.30 34	0.24 71	0.61 83	0.33 62	0.33 75	0.41 99	0.37 124	0.50 264	0.64 159	0.32 174	0.22 421	0.11 40	0.18 214	0.12 77	0.83 684	0.16 232

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 140	0.23 151	0.54 208	0.50 311	0.28 202	0.36 64	0.22 43	1.02 305	0.39 102	0.42 159	0.64 223	0.36 111	0.51 278	0.39 24	0.29 111	0.18 247	0.12 106	0.17 165	0.13 139	0.18 222	0.18 297

AIO_rvc	0.36 140	0.23 151	0.49 147	0.43 149	0.27 173	0.59 298	0.38 267	0.94 264	0.45 141	0.33 75	0.46 136	0.49 206	0.22 24	0.84 253	0.30 132	0.16 132	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.15 84	0.13 76

HUF	0.36 140	0.23 151	0.52 183	0.40 88	0.22 51	0.54 248	0.47 405	0.82 205	0.43 127	0.36 107	0.43 115	0.50 212	0.42 175	0.64 159	0.29 111	0.17 192	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.15 84	0.14 141

MaDis-Stereo	0.36 140	0.25 221	0.58 256	0.44 187	0.34 354	0.30 34	0.30 142	0.72 149	0.50 167	0.37 118	0.36 72	0.58 272	0.49 255	0.52 100	0.36 235	0.19 304	0.16 390	0.19 246	0.15 210	0.18 222	0.14 141

UniTT-Stereo	0.36 140	0.23 151	0.59 262	0.48 276	0.36 379	0.40 85	0.32 177	0.53 40	0.49 160	0.54 239	0.55 193	0.36 111	0.31 88	0.58 131	0.51 387	0.20 352	0.15 351	0.17 165	0.15 210	0.19 278	0.15 189

Foundation-i1a	0.37 150	0.18 10	0.37 19	0.34 6	0.19 16	0.51 219	0.47 405	1.01 303	0.42 121	0.51 227	0.44 124	0.57 265	0.57 330	0.78 226	0.29 111	0.15 88	0.11 40	0.14 22	0.12 77	0.13 7	0.13 76

DDF-Stereo	0.37 150	0.22 113	0.47 133	0.48 276	0.42 463	0.31 38	0.24 71	0.53 40	0.33 62	0.33 75	0.40 90	0.37 124	0.48 238	0.91 276	0.32 174	0.23 449	0.11 40	0.18 214	0.12 77	0.86 686	0.16 232

IGEV-RUCA	0.37 150	0.23 151	0.48 138	0.49 298	0.36 379	0.60 306	0.23 56	0.64 103	0.49 160	0.39 147	0.49 158	0.44 170	0.31 88	0.85 259	0.30 132	0.24 474	0.13 214	0.16 111	0.12 77	0.20 328	0.19 346

Pointernet	0.37 150	0.20 50	0.57 248	0.43 149	0.28 202	0.51 219	0.27 111	0.93 258	0.61 223	0.47 194	0.63 218	0.49 206	0.38 151	0.49 87	0.33 195	0.17 192	0.13 214	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

AIO-Stereo	0.37 150	0.25 221	0.51 169	0.47 243	0.23 65	0.45 130	0.39 284	1.07 341	0.52 185	0.41 152	0.48 148	0.52 226	0.25 34	0.72 198	0.30 132	0.16 132	0.12 106	0.17 165	0.13 139	0.16 123	0.13 76

AEACV	0.37 150	0.24 180	0.52 183	0.47 243	0.51 531	0.37 68	0.38 267	0.65 113	0.53 192	0.42 159	0.56 196	0.46 182	0.60 346	0.53 102	0.30 132	0.16 132	0.13 214	0.18 214	0.15 210	0.17 171	0.14 141

EGLCR-Stereo	0.37 150	0.22 113	0.51 169	0.43 149	0.26 142	0.44 126	0.22 43	0.99 291	0.48 157	0.42 159	0.42 103	0.67 314	0.29 69	0.86 263	0.33 195	0.17 192	0.12 106	0.19 246	0.17 292	0.17 171	0.15 189

DF	0.38 157	0.22 113	0.60 265	0.46 226	0.26 142	0.46 138	0.31 155	0.84 216	0.47 152	0.43 167	0.66 231	0.58 272	0.31 88	0.79 231	0.30 132	0.18 247	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.16 123	0.15 189

VMStereo-Base	0.38 157	0.23 151	0.44 99	0.36 20	0.22 51	0.39 77	0.34 205	0.70 142	0.86 321	0.43 167	0.69 246	0.60 283	0.33 108	0.73 204	0.35 223	0.17 192	0.14 286	0.15 60	0.12 77	0.17 171	0.17 266

BStereo	0.38 157	0.25 221	1.42 611	0.42 130	0.28 202	0.55 263	0.39 284	0.55 52	0.52 185	0.36 107	0.35 69	0.37 124	0.29 69	0.64 159	0.38 260	0.13 27	0.14 286	0.15 60	0.19 349	0.15 84	0.16 232

MSCF	0.38 157	0.25 221	0.52 183	0.47 243	0.25 120	0.62 322	0.37 259	0.81 197	0.47 152	0.50 220	0.71 254	0.32 75	0.65 382	0.54 106	0.28 99	0.19 304	0.12 106	0.17 165	0.14 180	0.17 171	0.14 141

castereo++	0.38 157	0.23 151	0.41 69	0.43 149	0.31 284	0.97 510	0.22 43	0.86 221	0.58 210	0.32 65	0.44 124	0.51 218	0.39 156	0.93 287	0.24 16	0.17 192	0.11 40	0.17 165	0.12 77	0.14 44	0.14 141

fffft	0.38 157	0.23 151	0.51 169	0.44 187	0.32 307	0.43 114	0.48 418	0.76 167	0.36 83	0.44 174	0.34 64	0.38 135	0.31 88	1.31 406	0.32 174	0.14 55	0.11 40	0.19 246	0.15 210	0.16 123	0.16 232
1: 1. 1
RSM++	0.38 157	0.24 180	0.51 169	0.47 243	0.26 142	0.50 199	0.41 318	0.79 181	0.45 141	0.37 118	0.45 130	0.60 283	0.35 128	1.02 323	0.30 132	0.15 88	0.13 214	0.17 165	0.14 180	0.18 222	0.13 76

aanet-new	0.39 164	0.25 221	0.54 208	0.47 243	0.37 401	0.74 401	0.28 119	0.62 87	0.34 71	0.37 118	0.50 161	0.36 111	0.74 413	0.98 305	0.30 132	0.17 192	0.11 40	0.17 165	0.13 139	0.19 278	0.14 141

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 164	0.52 593	1.32 594	0.44 187	0.38 423	0.38 72	0.23 56	0.95 270	0.41 115	0.36 107	0.43 115	0.41 156	0.42 175	0.45 53	0.29 111	0.14 55	0.13 214	0.16 111	0.13 139	0.15 84	0.14 141

Selective-IGEV-i32	0.39 164	0.24 180	0.50 158	0.44 187	0.25 120	0.46 138	0.33 190	1.25 415	0.40 106	0.35 97	0.45 130	0.52 226	0.30 78	1.07 339	0.30 132	0.14 55	0.12 106	0.17 165	0.13 139	0.16 123	0.13 76

FlowAnything_test	0.39 164	0.26 256	0.61 270	0.59 485	0.33 331	0.62 322	0.36 233	0.62 87	0.40 106	0.45 182	0.36 72	0.45 178	0.37 144	0.53 102	0.48 365	0.24 474	0.18 452	0.28 540	0.33 623	0.21 375	0.19 346

water-stereo	0.39 164	0.20 50	0.48 138	0.44 187	0.27 173	0.50 199	0.26 96	0.92 247	0.51 178	0.53 233	0.78 274	0.55 245	0.49 255	0.42 43	0.42 306	0.16 132	0.15 351	0.17 165	0.15 210	0.16 123	0.15 189

SMoEStereo_RVC	0.39 164	0.25 221	0.50 158	0.45 207	0.30 254	0.61 312	0.36 233	0.72 149	0.45 141	0.46 189	0.43 115	0.42 159	0.35 128	1.39 440	0.29 111	0.15 88	0.12 106	0.20 298	0.15 210	0.16 123	0.15 189

ours_stereo	0.39 164	0.28 321	0.51 169	0.46 226	0.30 254	0.40 85	0.44 364	0.73 155	0.56 203	0.35 97	0.56 196	0.46 182	0.33 108	1.11 352	0.32 174	0.16 132	0.13 214	0.19 246	0.15 210	0.19 278	0.14 141

GCAP-BAT	0.39 164	0.22 113	0.65 293	0.43 149	0.35 361	0.34 49	0.37 259	0.83 210	0.67 254	0.48 203	0.56 196	0.55 245	0.38 151	0.74 213	0.31 160	0.17 192	0.13 214	0.18 214	0.14 180	0.15 84	0.15 189

RSM	0.39 164	0.24 180	0.49 147	0.46 226	0.26 142	0.47 153	0.40 300	0.92 247	0.44 137	0.41 152	0.42 103	0.65 304	0.33 108	1.07 339	0.29 111	0.15 88	0.12 106	0.17 165	0.13 139	0.17 171	0.13 76

trnet	0.39 164	0.21 80	0.37 19	0.36 20	0.20 23	0.53 238	0.29 130	0.78 174	1.12 457	0.59 262	0.71 254	0.53 233	0.42 175	0.54 106	0.34 210	0.18 247	0.13 214	0.15 60	0.10 2	0.14 44	0.13 76

GCAPDPT-zeroshot	0.39 164	0.22 113	0.65 293	0.43 149	0.35 361	0.34 49	0.37 259	0.83 210	0.67 254	0.48 203	0.56 196	0.55 245	0.38 151	0.74 213	0.31 160	0.17 192	0.13 214	0.18 214	0.14 180	0.15 84	0.15 189

Selective-IGEV	0.39 164	0.24 180	0.50 158	0.44 187	0.25 120	0.46 138	0.33 190	1.25 415	0.40 106	0.35 97	0.45 130	0.52 226	0.30 78	1.07 339	0.30 132	0.14 55	0.12 106	0.17 165	0.13 139	0.16 123	0.13 76

GLC_STEREO	0.39 164	0.25 221	0.41 69	0.54 404	0.23 65	0.48 164	0.30 142	0.73 155	0.58 210	0.52 231	0.73 260	0.51 218	0.31 88	0.64 159	0.42 306	0.17 192	0.20 494	0.23 424	0.19 349	0.21 375	0.17 266

CREStereo	0.39 164	0.21 80	0.38 36	0.34 6	0.22 51	0.53 238	0.29 130	0.77 171	1.11 453	0.58 254	0.71 254	0.51 218	0.41 167	0.54 106	0.34 210	0.18 247	0.13 214	0.15 60	0.10 2	0.14 44	0.14 141
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
GEAR-Net	0.40 178	0.26 256	0.51 169	0.52 365	0.29 227	0.45 130	0.25 82	1.66 526	0.46 147	0.37 118	0.58 204	0.46 182	0.45 203	0.50 93	0.38 260	0.19 304	0.12 106	0.16 111	0.13 139	0.16 123	0.15 189

Foundation-i1	0.40 178	0.19 28	0.36 12	0.42 130	0.32 307	0.54 248	0.48 418	1.18 384	0.52 185	0.54 239	0.54 192	0.58 272	0.49 255	0.65 170	0.32 174	0.16 132	0.13 214	0.15 60	0.14 180	0.14 44	0.13 76

GASTEREO	0.40 178	0.25 221	0.51 169	0.48 276	0.25 120	0.65 348	0.36 233	0.81 197	0.49 160	0.51 227	0.82 287	0.30 58	0.66 386	0.62 154	0.28 99	0.19 304	0.12 106	0.16 111	0.14 180	0.16 123	0.14 141

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 178	0.67 639	0.42 85	0.64 543	0.29 227	0.48 164	0.25 82	0.85 219	0.44 137	0.38 135	0.36 72	0.30 58	0.70 400	1.15 363	0.29 111	0.16 132	0.11 40	0.16 111	0.11 15	0.18 222	0.12 23

mms	0.40 178	0.27 291	0.52 183	0.46 226	0.32 307	0.43 114	0.46 395	0.70 142	0.46 147	0.35 97	0.58 204	0.44 170	0.30 78	1.36 427	0.33 195	0.16 132	0.13 214	0.18 214	0.15 210	0.19 278	0.15 189

MoCha-V2	0.40 178	0.20 50	0.49 147	0.50 311	0.21 31	0.44 126	0.33 190	0.93 258	0.53 192	0.53 233	0.53 180	0.42 159	0.58 341	1.09 346	0.27 80	0.14 55	0.12 106	0.15 60	0.12 77	0.17 171	0.15 189

IGEV++	0.40 178	0.22 113	0.51 169	0.52 365	0.29 227	0.45 130	0.25 82	1.65 521	0.46 147	0.37 118	0.57 201	0.46 182	0.45 203	0.50 93	0.38 260	0.19 304	0.12 106	0.16 111	0.13 139	0.16 123	0.15 189

GCAP-Stereo	0.40 178	0.28 321	0.68 313	0.47 243	0.25 120	0.53 238	0.32 177	0.82 205	0.58 210	0.65 278	0.69 246	0.58 272	0.42 175	0.47 77	0.29 111	0.17 192	0.14 286	0.17 165	0.13 139	0.17 171	0.14 141

LoS	0.40 178	0.21 80	0.44 99	0.37 38	0.22 51	0.50 199	0.40 300	1.00 295	0.94 357	0.48 203	0.66 231	0.48 197	0.40 163	0.60 145	0.37 247	0.18 247	0.14 286	0.16 111	0.11 15	0.14 44	0.14 141
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 178	0.31 416	0.73 361	0.58 470	0.27 173	0.26 20	0.33 190	0.95 270	0.81 305	0.42 159	0.47 141	0.65 304	0.47 224	0.39 24	0.34 210	0.18 247	0.15 351	0.16 111	0.14 180	0.19 278	0.16 232
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	0.41 188	0.19 28	0.84 434	0.40 88	0.28 202	0.46 138	0.28 119	0.78 174	0.37 92	0.34 87	0.51 168	0.39 138	0.48 238	0.39 24	0.23 9	0.14 55	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.17 171	1.46 708

Replicate-Monster	0.41 188	0.26 256	2.03 662	0.36 20	0.21 31	0.46 138	0.23 56	0.67 130	0.48 157	0.42 159	0.27 27	0.31 65	0.30 78	0.98 305	0.24 16	0.14 55	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 532

depthmonostereo	0.41 188	0.23 151	0.53 194	0.47 243	0.23 65	0.61 312	0.35 216	1.00 295	0.76 288	0.48 203	0.65 230	0.47 190	0.49 255	0.67 177	0.37 247	0.16 132	0.15 351	0.16 111	0.14 180	0.16 123	0.15 189

castereo	0.41 188	0.22 113	0.46 128	0.44 187	0.30 254	0.61 312	0.56 494	0.97 283	0.80 301	0.38 135	0.69 246	0.45 178	0.69 394	0.51 98	0.30 132	0.16 132	0.11 40	0.16 111	0.13 139	0.16 123	0.12 23

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 188	0.19 28	0.83 429	0.40 88	0.28 202	0.46 138	0.28 119	0.78 174	0.37 92	0.34 87	0.51 168	0.39 138	0.48 238	0.39 24	0.23 9	0.14 55	0.12 106	0.16 111	0.12 77	0.17 171	1.46 708

CASnet	0.41 188	0.25 221	0.48 138	0.50 311	0.20 23	0.50 199	0.36 233	0.81 197	0.80 301	0.83 330	0.68 241	0.48 197	0.31 88	0.54 106	0.32 174	0.18 247	0.12 106	0.27 525	0.22 470	0.23 433	0.14 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 194	0.24 180	0.49 147	0.47 243	0.41 457	0.58 287	0.32 177	0.81 197	0.84 317	0.45 182	0.52 173	0.77 345	0.35 128	0.64 159	0.33 195	0.24 474	0.17 426	0.19 246	0.16 261	0.20 328	0.21 408

fffy	0.42 194	0.27 291	0.57 248	0.46 226	0.29 227	0.48 164	0.35 216	0.91 244	0.55 199	0.40 149	0.58 204	0.55 245	0.41 167	1.26 393	0.36 235	0.15 88	0.13 214	0.19 246	0.16 261	0.18 222	0.14 141

WCG-NET	0.42 194	0.21 80	0.54 208	0.40 88	0.25 120	0.47 153	0.32 177	0.73 155	1.15 486	0.76 301	0.73 260	0.58 272	0.45 203	0.60 145	0.34 210	0.15 88	0.11 40	0.16 111	0.14 180	0.15 84	0.13 76

Occ-G	0.42 194	0.21 80	0.48 138	0.41 109	0.26 142	0.42 104	0.62 530	0.77 171	0.49 160	0.43 167	0.66 231	1.02 455	0.46 212	0.78 226	0.41 292	0.16 132	0.13 214	0.18 214	0.13 139	0.16 123	0.16 232

MGS-Stereo	0.42 194	0.26 256	0.58 256	0.44 187	0.28 202	0.50 199	0.34 205	0.57 66	0.83 313	0.46 189	1.31 497	0.52 226	0.33 108	0.65 170	0.36 235	0.19 304	0.16 390	0.18 214	0.15 210	0.17 171	0.16 232

LoS_RVC	0.42 194	0.26 256	0.40 59	0.44 187	0.82 659	0.51 219	0.44 364	0.64 103	0.41 115	0.44 174	0.78 274	0.44 170	0.47 224	0.56 118	0.36 235	0.13 27	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 690

test_xeample3	0.42 194	0.28 321	0.69 325	0.43 149	0.33 331	0.56 275	0.38 267	0.79 181	0.45 141	0.53 233	0.46 136	0.44 170	0.44 196	1.38 433	0.31 160	0.18 247	0.14 286	0.19 246	0.15 210	0.17 171	0.16 232

FAST (zero-shot)	0.43 201	0.27 291	0.71 342	0.64 543	1.27 705	0.49 181	0.31 155	0.84 216	0.47 152	0.32 65	0.40 90	0.31 65	0.34 119	0.72 198	0.29 111	0.25 502	0.23 562	0.18 214	0.20 392	0.17 171	0.19 346

PSi22	0.43 201	0.25 221	0.45 115	0.45 207	0.24 90	0.46 138	0.22 43	0.63 95	0.99 386	0.45 182	0.64 223	0.80 355	0.52 286	1.44 453	0.30 132	0.14 55	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 278	0.15 189

DA	0.43 201	0.23 151	0.49 147	0.50 311	0.25 120	1.08 538	0.44 364	1.18 384	0.58 210	0.46 189	0.64 223	0.54 239	0.47 224	0.46 65	0.32 174	0.19 304	0.13 214	0.19 246	0.13 139	0.18 222	0.14 141

GGEV	0.43 201	0.23 151	0.49 147	0.50 311	0.25 120	1.08 538	0.44 364	1.18 384	0.58 210	0.46 189	0.64 223	0.54 239	0.47 224	0.46 65	0.32 174	0.19 304	0.13 214	0.19 246	0.13 139	0.18 222	0.14 141

DVStereo	0.43 201	0.21 80	0.55 223	0.43 149	0.32 307	0.72 391	0.29 130	0.80 190	0.51 178	0.77 307	0.73 260	0.48 197	0.40 163	1.13 360	0.39 272	0.15 88	0.14 286	0.15 60	0.14 180	0.16 123	0.14 141

MM-Stereo_test2	0.43 201	0.24 180	0.67 309	0.51 343	0.32 307	0.55 263	0.45 385	0.97 283	0.77 292	0.59 262	0.51 168	0.49 206	0.42 175	0.80 234	0.30 132	0.15 88	0.13 214	0.18 214	0.14 180	0.19 278	0.14 141

SCV_C0	0.43 201	0.26 256	0.65 293	0.43 149	0.29 227	0.47 153	0.31 155	1.34 431	0.73 277	0.38 135	0.49 158	0.54 239	0.29 69	1.24 389	0.30 132	0.17 192	0.13 214	0.16 111	0.13 139	0.20 328	0.15 189

ff7	0.43 201	0.27 291	0.56 234	0.44 187	0.33 331	0.50 199	0.42 325	0.87 224	0.50 167	0.49 211	0.53 180	0.44 170	0.48 238	1.38 433	0.33 195	0.17 192	0.12 106	0.21 342	0.15 210	0.18 222	0.18 297

ffff	0.43 201	0.27 291	0.56 234	0.44 187	0.33 331	0.50 199	0.42 325	0.87 224	0.50 167	0.49 211	0.53 180	0.44 170	0.48 238	1.38 433	0.33 195	0.17 192	0.12 106	0.21 342	0.15 210	0.18 222	0.18 297

11t	0.43 201	0.27 291	0.56 234	0.44 187	0.33 331	0.50 199	0.42 325	0.87 224	0.50 167	0.49 211	0.53 180	0.44 170	0.48 238	1.38 433	0.33 195	0.17 192	0.12 106	0.21 342	0.15 210	0.18 222	0.18 297

anonymousdsp	0.43 201	0.27 291	0.53 194	0.44 187	0.32 307	0.50 199	0.42 325	0.89 234	0.51 178	0.49 211	0.53 180	0.47 190	0.47 224	1.33 414	0.33 195	0.17 192	0.12 106	0.21 342	0.15 210	0.18 222	0.18 297

ProNet	0.43 201	0.28 321	0.58 256	0.43 149	0.30 254	0.56 275	0.52 453	1.00 295	0.58 210	0.44 174	0.49 158	0.43 164	0.43 184	1.28 399	0.36 235	0.15 88	0.13 214	0.19 246	0.16 261	0.17 171	0.16 232

MC-Stereo	0.43 201	0.23 151	0.48 138	0.51 343	0.28 202	0.39 77	0.32 177	0.88 233	0.68 260	0.60 266	0.84 292	0.56 259	0.61 357	1.03 324	0.31 160	0.17 192	0.11 40	0.17 165	0.15 210	0.16 123	0.13 76

ccc-4	0.43 201	0.27 291	0.56 234	0.44 187	0.33 331	0.50 199	0.42 325	0.87 224	0.50 167	0.49 211	0.53 180	0.44 170	0.48 238	1.38 433	0.33 195	0.17 192	0.12 106	0.21 342	0.15 210	0.18 222	0.18 297

IGEV-Stereo	0.43 201	0.27 291	0.54 208	0.45 207	0.32 307	0.50 199	0.42 325	0.90 242	0.51 178	0.49 211	0.53 180	0.47 190	0.47 224	1.32 410	0.33 195	0.17 192	0.12 106	0.21 342	0.15 210	0.18 222	0.18 297
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 216	1.50 709	1.55 632	0.37 38	0.33 331	0.41 92	0.26 96	0.79 181	0.35 80	0.34 87	0.46 136	0.41 156	0.41 167	0.45 53	0.24 16	0.15 88	0.13 214	0.15 60	0.12 77	0.15 84	0.18 297

Reg-Stereo(zero)	0.44 216	0.22 113	0.45 115	0.43 149	0.23 65	0.38 72	0.25 82	0.76 167	1.08 434	0.90 348	0.78 274	0.90 404	0.47 224	0.70 188	0.36 235	0.15 88	0.12 106	0.15 60	0.12 77	0.15 84	0.15 189

rvit_stereo_0081_aga	0.44 216	0.34 484	0.73 361	0.51 343	0.41 457	0.50 199	0.40 300	0.81 197	0.57 205	0.58 254	0.56 196	0.53 233	0.43 184	0.66 173	0.40 282	0.26 527	0.21 522	0.22 383	0.20 392	0.26 484	0.18 297

rvit_stereo_0081	0.44 216	0.33 459	0.64 286	0.54 404	0.35 361	0.41 92	0.44 364	0.66 122	0.95 359	0.48 203	0.52 173	0.50 212	0.46 212	0.82 245	0.44 320	0.25 502	0.20 494	0.22 383	0.19 349	0.25 470	0.17 266

rvit_stereo_0082	0.44 216	0.33 459	0.64 286	0.54 404	0.35 361	0.41 92	0.44 364	0.66 122	0.95 359	0.48 203	0.52 173	0.50 212	0.46 212	0.82 245	0.44 320	0.25 502	0.20 494	0.22 383	0.19 349	0.25 470	0.17 266

rvit_stereo_0080	0.44 216	0.32 435	0.71 342	0.47 243	0.36 379	0.42 104	0.55 486	0.82 205	0.68 260	0.50 220	0.60 208	0.55 245	0.47 224	0.59 133	0.44 320	0.26 527	0.21 522	0.20 298	0.20 392	0.31 548	0.19 346

whm_eth	0.44 216	0.32 435	0.71 342	0.47 243	0.36 379	0.42 104	0.55 486	0.82 205	0.68 260	0.50 220	0.60 208	0.55 245	0.47 224	0.59 133	0.44 320	0.26 527	0.21 522	0.20 298	0.20 392	0.31 548	0.19 346

CroCo-Stereo Lap2	0.44 216	0.34 484	0.77 400	0.61 513	0.79 650	0.28 27	0.35 216	0.75 164	0.71 270	0.38 135	0.50 161	0.72 331	0.55 309	0.57 124	0.47 359	0.17 192	0.18 452	0.19 246	0.16 261	0.21 375	0.20 384

TANstereo	0.44 216	0.21 80	0.44 99	0.41 109	0.21 31	0.65 348	0.26 96	0.79 181	0.83 313	0.93 355	0.98 338	0.51 218	0.46 212	0.54 106	0.35 223	0.18 247	0.24 572	0.16 111	0.13 139	0.16 123	0.26 506

RT-Monster	0.45 225	0.23 151	0.47 133	0.44 187	0.40 446	0.51 219	0.25 82	0.87 224	1.01 395	0.87 342	0.86 299	0.68 316	0.41 167	0.67 177	0.40 282	0.16 132	0.14 286	0.15 60	0.13 139	0.14 44	0.17 266

Anonymus123	0.45 225	0.25 221	1.42 611	0.42 130	0.28 202	1.78 646	0.39 284	0.72 149	0.52 185	0.36 107	0.35 69	0.37 124	0.29 69	0.64 159	0.38 260	0.13 27	0.14 286	0.15 60	0.19 349	0.15 84	0.16 232

HART	0.45 225	0.22 113	0.54 208	0.50 311	0.26 142	0.41 92	0.29 130	1.03 310	0.50 167	0.58 254	1.45 553	0.61 288	0.35 128	1.08 344	0.30 132	0.15 88	0.13 214	0.19 246	0.14 180	0.19 278	0.14 141

StereoAnything_RVC	0.45 225	1.43 703	0.48 138	0.35 12	0.20 23	0.26 20	0.21 33	0.43 18	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 140	1.27 397	0.22 2	0.21 389	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 714	0.11 3

tt45	0.45 225	0.23 151	0.46 128	0.45 207	0.33 331	0.79 433	0.32 177	0.78 174	0.41 115	0.51 227	0.44 124	0.49 206	0.37 144	2.14 560	0.34 210	0.16 132	0.13 214	0.19 246	0.16 261	0.17 171	0.18 297

IGEV-Stereo+	0.45 225	0.21 80	0.43 93	0.41 109	0.39 434	0.15 2	0.19 9	0.44 19	0.36 83	0.26 13	0.25 13	0.31 65	0.41 167	1.43 449	0.30 132	0.17 192	0.12 106	0.15 60	0.11 15	1.16 699	1.70 714

WCG-NET（raft）	0.45 225	0.21 80	0.55 223	0.40 88	0.24 90	0.50 199	0.36 233	0.73 155	1.09 443	0.71 290	0.76 269	0.92 415	0.51 278	0.84 253	0.34 210	0.16 132	0.12 106	0.15 60	0.14 180	0.14 44	0.14 141

MIF-Stereo (partial)	0.45 225	0.25 221	0.70 331	0.50 311	0.52 544	0.35 58	0.26 96	0.91 244	0.59 220	0.45 182	0.71 254	0.51 218	0.51 278	1.11 352	0.45 335	0.20 352	0.16 390	0.23 424	0.20 392	0.24 453	0.18 297

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 233	0.48 575	1.23 576	0.67 576	1.31 706	1.59 626	0.31 155	0.55 52	0.43 127	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 124	0.25 43	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 44	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 233	1.22 692	2.46 681	0.39 73	0.30 254	0.29 30	0.28 119	0.81 197	0.34 71	0.33 75	0.47 141	0.38 135	0.44 196	0.37 13	0.25 43	0.15 88	0.12 106	0.15 60	0.11 15	0.16 123	0.16 232

SCV	0.46 233	0.26 256	0.55 223	0.47 243	0.25 120	0.39 77	0.38 267	1.98 627	0.60 222	0.35 97	0.48 148	0.55 245	0.36 140	1.28 399	0.32 174	0.24 474	0.12 106	0.17 165	0.13 139	0.18 222	0.14 141

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 233	0.36 514	0.71 342	0.47 243	0.36 379	0.67 363	0.35 216	0.78 174	1.12 457	0.61 267	0.62 215	0.39 138	0.39 156	0.71 194	0.39 272	0.20 352	0.17 426	0.22 383	0.18 321	0.23 433	0.19 346

IGEVStereo-DCA	0.46 233	0.28 321	0.56 234	0.43 149	0.33 331	0.49 181	0.42 325	0.87 224	0.50 167	0.47 194	0.48 148	0.48 197	0.46 212	2.03 550	0.30 132	0.19 304	0.14 286	0.19 246	0.15 210	0.16 123	0.18 297

rrr	0.46 233	0.28 321	0.73 361	0.43 149	0.33 331	0.49 181	0.38 267	0.76 167	0.50 167	0.47 194	0.48 148	0.48 197	0.46 212	2.03 550	0.30 132	0.19 304	0.14 286	0.19 246	0.15 210	0.16 123	0.16 232

plain	0.46 233	0.27 291	1.01 518	0.50 311	0.40 446	0.35 58	0.37 259	0.87 224	0.56 203	0.43 167	0.76 269	0.42 159	0.40 163	1.13 360	0.45 335	0.21 389	0.15 351	0.24 448	0.19 349	0.24 453	0.16 232

XX-TBD	0.46 233	0.70 646	0.35 9	0.79 640	0.25 120	0.58 287	0.26 96	0.69 137	1.27 559	0.76 301	1.00 345	0.45 178	0.33 108	0.47 77	0.37 247	0.19 304	0.15 351	0.15 60	0.11 15	0.17 171	0.14 141

PMTNet	0.46 233	0.21 80	0.38 36	0.37 38	0.23 65	0.71 388	0.27 111	0.74 161	1.04 410	0.64 275	0.70 251	0.55 245	0.47 224	0.86 263	0.35 223	1.00 702	0.13 214	0.15 60	0.10 2	0.15 84	0.13 76

rvit_stereo_0083	0.47 242	0.33 459	0.81 420	0.56 445	0.36 379	0.50 199	0.44 364	0.68 134	0.95 359	0.49 211	0.57 201	0.55 245	0.49 255	0.88 268	0.46 350	0.25 502	0.25 582	0.24 448	0.20 392	0.24 453	0.17 266

rvit_stereo_ft	0.47 242	0.35 504	0.87 453	0.67 576	0.42 463	0.40 85	0.59 519	0.81 197	0.74 278	0.46 189	0.55 193	0.57 265	0.49 255	0.65 170	0.50 382	0.25 502	0.17 426	0.22 383	0.22 470	0.24 453	0.17 266

RAFT-Stereo-weight	0.47 242	0.24 180	0.53 194	0.48 276	0.27 173	0.60 306	0.35 216	1.02 305	1.07 427	0.99 378	0.78 274	0.76 343	0.28 64	0.76 216	0.36 235	0.16 132	0.12 106	0.17 165	0.15 210	0.16 123	0.15 189

CAS++	0.47 242	0.31 416	0.56 234	0.47 243	0.32 307	0.42 104	0.28 119	1.76 558	0.72 272	0.71 290	0.72 258	0.37 124	0.28 64	0.69 182	0.33 195	0.27 543	0.22 544	0.26 508	0.21 439	0.29 529	0.19 346
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 242	0.26 256	0.64 286	0.50 311	0.29 227	0.53 238	0.33 190	1.05 325	0.77 292	0.84 333	1.00 345	0.55 245	0.37 144	0.81 241	0.40 282	0.17 192	0.12 106	0.22 383	0.20 392	0.19 278	0.15 189

CREStereo++_RVC	0.47 242	0.21 80	0.38 36	0.45 207	0.38 423	0.45 130	0.25 82	0.75 164	1.29 569	0.80 316	1.21 456	0.47 190	0.37 144	0.53 102	0.44 320	0.16 132	0.11 40	0.15 60	0.80 703	0.18 222	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	0.48 248	0.30 379	0.51 169	0.45 207	0.25 120	0.66 357	0.49 430	1.10 351	0.72 272	0.81 321	1.17 438	0.50 212	0.56 317	0.44 50	0.34 210	0.25 502	0.16 390	0.23 424	0.19 349	0.24 453	0.26 506

quiztm	0.48 248	0.26 256	0.52 183	0.49 298	0.55 559	0.45 130	0.42 325	1.45 464	0.81 305	0.79 313	1.14 421	0.57 265	0.32 100	0.58 131	0.36 235	0.17 192	0.12 106	0.17 165	0.14 180	0.18 222	0.15 189

WQFJA1	0.48 248	0.27 291	0.53 194	0.46 226	0.85 664	0.79 433	0.39 284	1.11 358	0.75 279	0.50 220	0.52 173	0.53 233	0.50 264	0.71 194	0.65 455	0.17 192	0.21 522	0.19 246	0.16 261	0.19 278	0.16 232

NLMM	0.48 248	0.27 291	0.53 194	0.46 226	0.85 664	0.79 433	0.39 284	1.12 361	0.75 279	0.50 220	0.52 173	0.53 233	0.50 264	0.72 198	0.65 455	0.17 192	0.21 522	0.19 246	0.16 261	0.19 278	0.16 232

xyz-stereo-finetune	0.48 248	0.25 221	0.54 208	0.42 130	0.23 65	0.80 442	0.42 325	0.80 190	0.80 301	0.61 267	0.62 215	0.54 239	0.43 184	1.70 510	0.58 426	0.15 88	0.15 351	0.19 246	0.15 210	0.16 123	0.15 189

999	0.48 248	0.22 113	0.49 147	0.48 276	0.34 354	0.75 407	0.31 155	0.85 219	0.55 199	0.37 118	0.48 148	0.50 212	0.36 140	2.45 587	0.39 272	0.16 132	0.13 214	0.18 214	0.15 210	0.16 123	0.19 346

model_zeroshot	0.48 248	0.29 356	0.86 441	0.51 343	0.36 379	0.69 377	0.37 259	1.12 361	0.62 227	0.85 338	0.84 292	0.66 309	0.37 144	0.73 204	0.34 210	0.20 352	0.16 390	0.19 246	0.16 261	0.17 171	0.16 232

MyStereo07	0.48 248	0.29 356	0.50 158	0.55 429	0.45 490	0.59 298	0.79 586	1.05 325	0.51 178	0.48 203	0.53 180	0.43 164	0.55 309	1.30 405	0.34 210	0.17 192	0.16 390	0.24 448	0.20 392	0.23 433	0.20 384

4D-IteraStereo	0.48 248	0.24 180	0.76 392	0.50 311	0.44 483	0.66 357	0.31 155	0.87 224	1.02 399	1.03 397	0.72 258	0.78 349	0.32 100	0.64 159	0.37 247	0.17 192	0.11 40	0.23 424	0.19 349	0.19 278	0.13 76

CES	0.48 248	0.20 50	0.37 19	0.39 73	1.39 709	0.55 263	0.35 216	0.98 288	0.66 252	0.44 174	0.66 231	0.35 105	0.27 56	0.56 118	0.33 195	0.15 88	0.13 214	0.15 60	0.10 2	0.19 278	1.46 708

GGDA	0.49 258	0.25 221	0.53 194	0.41 109	0.29 227	0.57 280	0.33 190	0.98 288	0.97 373	0.81 321	0.89 314	0.61 288	0.51 278	1.26 393	0.47 359	0.18 247	0.13 214	0.16 111	0.15 210	0.18 222	0.18 297

NLSM1	0.49 258	0.25 221	0.55 223	0.48 276	1.08 687	0.83 459	0.31 155	0.83 210	0.66 252	0.51 227	0.76 269	0.47 190	0.48 238	0.98 305	0.55 413	0.18 247	0.19 473	0.21 342	0.18 321	0.20 328	0.15 189

FE-Mocha	0.49 258	0.30 379	0.87 453	0.48 276	0.36 379	0.45 130	0.22 43	1.58 503	0.49 160	1.00 383	1.09 391	0.74 336	0.41 167	0.55 113	0.30 132	0.18 247	0.12 106	0.21 342	0.20 392	0.17 171	0.15 189

MM-Stereo_test1	0.49 258	0.24 180	0.56 234	0.51 343	0.30 254	0.50 199	0.54 468	0.91 244	1.03 405	0.84 333	0.69 246	0.54 239	0.60 346	1.16 367	0.33 195	0.18 247	0.16 390	0.20 298	0.17 292	0.19 278	0.15 189

AE-Stereo	0.49 258	0.27 291	0.67 309	0.60 497	0.39 434	0.67 363	0.46 395	1.18 384	1.09 443	0.47 194	0.75 267	0.69 322	0.47 224	0.59 133	0.40 282	0.16 132	0.15 351	0.21 342	0.20 392	0.19 278	0.15 189

sCroCo_RVC	0.49 258	0.40 540	1.02 525	0.65 558	0.60 587	0.52 227	0.40 300	0.83 210	0.61 223	0.44 174	0.74 265	0.49 206	0.50 264	0.63 158	0.48 365	0.26 527	0.27 597	0.23 424	0.22 470	0.29 529	0.25 482

monster_256*512	0.50 264	0.31 416	0.53 194	0.51 343	0.35 361	0.51 219	0.46 395	1.03 310	0.92 350	0.59 262	0.87 305	1.10 486	0.69 394	0.69 182	0.46 350	0.16 132	0.13 214	0.21 342	0.18 321	0.20 328	0.18 297

MM-Stereo_test3	0.50 264	0.24 180	0.54 208	0.54 404	0.74 632	0.49 181	0.53 461	1.09 348	1.05 415	0.62 272	0.95 324	0.61 288	0.42 175	0.77 219	0.38 260	0.20 352	0.17 426	0.20 298	0.16 261	0.18 222	0.18 297

RCA-Stereo	0.50 264	0.23 151	0.58 256	0.48 276	0.33 331	0.55 263	0.45 385	0.97 283	1.38 611	0.68 285	1.05 374	0.63 298	0.80 448	0.59 133	0.32 174	0.17 192	0.12 106	0.17 165	0.14 180	0.16 123	0.14 141

HLf8	0.51 267	0.25 221	0.96 499	0.40 88	0.33 331	0.62 322	0.36 233	1.17 376	1.07 427	0.61 267	0.83 288	0.56 259	0.44 196	0.99 312	0.46 350	0.20 352	0.13 214	0.17 165	0.14 180	0.19 278	0.21 408

TestStereo_HL2	0.51 267	0.27 291	0.56 234	0.42 130	0.32 307	0.57 280	0.34 205	1.00 295	0.91 343	0.82 327	0.87 305	0.61 288	0.50 264	1.55 476	0.48 365	0.19 304	0.13 214	0.16 111	0.14 180	0.18 222	0.19 346

TestStereo-Hl	0.51 267	0.27 291	0.55 223	0.41 109	0.29 227	0.55 263	0.45 385	1.05 325	0.90 337	0.87 342	0.85 296	0.72 331	0.65 382	1.33 414	0.43 316	0.17 192	0.13 214	0.17 165	0.15 210	0.18 222	0.18 297

WQFJX	0.51 267	0.27 291	0.52 183	0.46 226	0.87 670	0.75 407	0.39 284	1.29 423	0.77 292	0.53 233	0.52 173	0.55 245	0.55 309	0.95 293	0.60 437	0.17 192	0.19 473	0.19 246	0.16 261	0.19 278	0.18 297

knoymous	0.51 267	0.29 356	0.47 133	0.43 149	0.30 254	0.55 263	0.55 486	1.02 305	0.77 292	0.98 375	0.85 296	0.94 420	0.56 317	0.85 259	0.45 335	0.20 352	0.14 286	0.26 508	0.14 180	0.23 433	0.23 451

Weightmod_eth	0.52 272	0.25 221	0.48 138	0.45 207	0.39 434	0.59 298	0.43 349	0.96 279	0.57 205	0.65 278	1.50 570	0.66 309	0.76 425	1.19 375	0.32 174	0.33 599	0.19 473	0.18 214	0.17 292	0.18 222	0.13 76

SMOE	0.52 272	0.25 221	0.55 223	0.47 243	0.22 51	0.92 490	0.65 540	0.92 247	0.81 305	0.71 290	1.21 456	0.69 322	0.67 389	0.55 113	0.41 292	0.28 559	0.15 351	0.38 629	0.19 349	0.23 433	0.18 297

ManiGeoR	0.52 272	0.24 180	0.97 502	0.41 109	0.34 354	0.54 248	0.35 216	1.16 372	1.05 415	0.54 239	0.84 292	0.55 245	0.50 264	1.38 433	0.55 413	0.18 247	0.13 214	0.17 165	0.14 180	0.17 171	0.19 346

HLf10	0.52 272	0.24 180	0.97 502	0.41 109	0.34 354	0.54 248	0.35 216	1.16 372	1.05 415	0.54 239	0.84 292	0.55 245	0.50 264	1.38 433	0.55 413	0.18 247	0.13 214	0.17 165	0.14 180	0.17 171	0.19 346

Lsterematch	0.52 272	0.24 180	0.64 286	0.45 207	0.25 120	0.71 388	0.31 155	0.81 197	1.05 415	0.96 365	1.28 486	0.69 322	0.48 238	0.84 253	0.66 461	0.21 389	0.12 106	0.19 246	0.16 261	0.18 222	0.19 346

NLCSM	0.52 272	0.28 321	0.55 223	0.52 365	0.74 632	0.72 391	0.46 395	0.96 279	0.65 249	0.63 273	0.51 168	0.48 197	0.61 357	1.32 410	0.70 475	0.19 304	0.20 494	0.21 342	0.18 321	0.22 404	0.20 384

tg	0.52 272	0.24 180	0.61 270	0.49 298	0.30 254	0.90 479	0.29 130	1.07 341	0.83 313	0.83 330	1.02 358	0.62 295	0.43 184	1.35 422	0.41 292	0.17 192	0.12 106	0.22 383	0.20 392	0.17 171	0.15 189

11t1	0.52 272	0.28 321	0.68 313	0.51 343	0.28 202	0.83 459	0.39 284	1.22 406	0.63 230	0.84 333	0.74 265	0.68 316	0.68 390	0.91 276	0.57 422	0.21 389	0.18 452	0.19 246	0.16 261	0.20 328	0.21 408

LL-Strereo2	0.52 272	0.33 459	0.69 325	0.52 365	0.37 401	0.70 384	0.30 142	1.13 365	0.67 254	0.94 360	0.78 274	0.91 407	0.42 175	1.05 333	0.42 306	0.17 192	0.16 390	0.29 551	0.25 523	0.21 375	0.16 232

Selective-RAFT	0.52 272	0.28 321	0.79 413	0.55 429	0.27 173	0.91 483	0.33 190	0.80 190	0.88 330	0.58 254	0.63 218	0.81 361	0.77 429	1.29 403	0.48 365	0.19 304	0.14 286	0.17 165	0.15 210	0.19 278	0.17 266

HUI-Stereo	0.52 272	0.30 379	0.73 361	0.50 311	0.27 173	0.65 348	0.30 142	1.04 317	0.64 235	1.12 430	0.96 328	0.83 373	0.60 346	0.79 231	0.45 335	0.22 421	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.26 484	0.18 297

test-1	0.52 272	0.26 256	1.04 535	0.56 445	0.32 307	0.61 312	0.38 267	1.10 351	0.91 343	0.78 310	1.01 350	0.77 345	0.52 286	0.60 145	0.42 306	0.17 192	0.14 286	0.20 298	0.17 292	0.20 328	0.23 451

rafts_anoy	0.52 272	0.29 356	0.59 262	0.59 485	0.50 519	0.53 238	0.40 300	1.11 358	1.03 405	0.84 333	0.83 288	0.68 316	0.54 301	0.72 198	0.51 387	0.19 304	0.14 286	0.24 448	0.26 541	0.21 375	0.18 297

s12784h	0.52 272	0.20 50	0.38 36	0.41 109	0.19 16	0.96 506	0.34 205	1.17 376	1.25 548	0.81 321	0.90 315	0.63 298	0.50 264	1.45 454	0.42 306	0.14 55	0.12 106	0.17 165	0.11 15	0.18 222	0.11 3

raftrobust	0.52 272	0.25 221	0.56 234	0.65 558	0.52 544	0.49 181	0.34 205	0.98 288	0.91 343	1.30 538	0.87 305	0.63 298	0.81 452	0.78 226	0.41 292	0.19 304	0.15 351	0.16 111	0.14 180	0.15 84	0.16 232

Gwc-CoAtRS	0.52 272	0.24 180	0.68 313	0.48 276	0.29 227	0.64 332	0.25 82	1.16 372	1.08 434	1.01 389	1.00 345	1.12 494	0.56 317	0.69 182	0.37 247	0.16 132	0.13 214	0.17 165	0.15 210	0.15 84	0.15 189

Weightmod	0.53 288	0.25 221	0.46 128	0.41 109	0.31 284	0.85 471	0.40 300	0.86 221	0.61 223	0.71 290	1.39 534	0.73 334	0.60 346	1.56 481	0.41 292	0.18 247	0.28 605	0.20 298	0.18 321	0.17 171	0.14 141

S0	0.53 288	0.24 180	0.52 183	0.49 298	0.32 307	1.14 552	0.68 554	0.90 242	0.58 210	0.76 301	1.32 504	0.65 304	0.55 309	0.70 188	0.39 272	0.27 543	0.25 582	0.29 551	0.26 541	0.20 328	0.17 266

HLF11	0.53 288	0.25 221	1.02 525	0.41 109	0.35 361	0.47 153	0.28 119	1.17 376	0.96 365	0.64 275	0.87 305	0.61 288	0.50 264	1.51 467	0.63 449	0.18 247	0.14 286	0.16 111	0.13 139	0.17 171	0.20 384

IGEV-FE	0.53 288	0.30 379	0.99 508	0.56 445	0.35 361	0.41 92	0.32 177	1.37 437	0.63 230	1.00 383	1.09 391	0.94 420	0.41 167	0.83 248	0.39 272	0.18 247	0.12 106	0.19 246	0.18 321	0.19 278	0.17 266

rvit_0105_6	0.53 288	0.37 521	0.98 507	0.65 558	0.38 423	0.51 219	0.51 442	0.77 171	1.20 521	0.54 239	0.55 193	0.65 304	0.53 294	0.94 290	0.44 320	0.32 590	0.32 636	0.28 540	0.24 509	0.28 518	0.21 408

IGEV_Zeroshot_test	0.53 288	0.30 379	0.99 508	0.56 445	0.35 361	0.41 92	0.32 177	1.37 437	0.63 230	1.00 383	1.09 391	0.95 429	0.41 167	0.83 248	0.39 272	0.18 247	0.12 106	0.19 246	0.18 321	0.19 278	0.17 266

EKT-Stereo	0.53 288	0.30 379	0.73 361	0.58 470	0.60 587	0.51 219	0.48 418	0.94 264	0.90 337	0.71 290	0.88 310	0.77 345	0.43 184	1.07 339	0.40 282	0.22 421	0.16 390	0.21 342	0.18 321	0.20 328	0.22 431

Any-RAFT	0.53 288	0.24 180	0.47 133	0.47 243	0.27 173	1.00 518	0.25 82	1.58 503	1.05 415	0.85 338	0.99 340	1.06 466	0.47 224	0.70 188	0.32 174	0.18 247	0.13 214	0.16 111	0.13 139	0.16 123	0.16 232

anonymousdsp2	0.53 288	0.27 291	0.74 378	0.48 276	0.29 227	0.76 415	0.47 405	1.61 512	0.82 312	0.77 307	0.77 272	0.75 339	0.47 224	1.03 324	0.40 282	0.18 247	0.13 214	0.18 214	0.13 139	0.19 278	0.18 297

fff	0.53 288	0.24 180	0.70 331	0.43 149	0.24 90	0.48 164	0.36 233	1.07 341	1.25 548	1.10 422	1.02 358	0.57 265	1.06 572	0.73 204	0.52 395	0.16 132	0.13 214	0.17 165	0.13 139	0.15 84	0.19 346

test_4	0.53 288	0.22 113	0.56 234	0.54 404	0.32 307	0.64 332	0.39 284	0.80 190	0.62 227	0.92 354	1.87 642	0.68 316	0.42 175	1.16 367	0.37 247	0.15 88	0.13 214	0.20 298	0.22 470	0.20 328	0.15 189

GMOStereo	0.53 288	0.26 256	0.65 293	0.50 311	0.29 227	0.52 227	0.43 349	0.89 234	0.96 365	1.41 589	1.14 421	0.85 383	0.56 317	0.59 133	0.38 260	0.16 132	0.14 286	0.24 448	0.21 439	0.20 328	0.15 189

error version	0.53 288	0.26 256	0.65 293	0.50 311	0.29 227	0.52 227	0.43 349	0.89 234	0.96 365	1.41 589	1.14 421	0.85 383	0.56 317	0.59 133	0.38 260	0.16 132	0.14 286	0.24 448	0.21 439	0.20 328	0.15 189

test-v	0.53 288	0.26 256	0.65 293	0.50 311	0.29 227	0.52 227	0.43 349	0.89 234	0.96 365	1.41 589	1.14 421	0.85 383	0.56 317	0.59 133	0.38 260	0.16 132	0.14 286	0.24 448	0.21 439	0.20 328	0.15 189

test-2	0.53 288	0.26 256	0.65 293	0.50 311	0.29 227	0.52 227	0.43 349	0.89 234	0.96 365	1.41 589	1.14 421	0.85 383	0.56 317	0.59 133	0.38 260	0.16 132	0.14 286	0.24 448	0.21 439	0.20 328	0.15 189

raft+_RVC	0.53 288	0.26 256	0.54 208	0.60 497	0.47 507	0.54 248	0.54 468	1.27 418	0.99 386	0.76 301	1.03 368	0.70 327	0.56 317	0.93 287	0.47 359	0.18 247	0.14 286	0.19 246	0.18 321	0.18 222	0.15 189

csc	0.53 288	0.24 180	0.70 331	0.43 149	0.24 90	0.48 164	0.36 233	1.07 341	1.25 548	1.10 422	1.02 358	0.57 265	1.06 572	0.73 204	0.52 395	0.16 132	0.13 214	0.17 165	0.13 139	0.15 84	0.19 346

cscssc	0.53 288	0.24 180	0.70 331	0.43 149	0.24 90	0.48 164	0.36 233	1.07 341	1.25 548	1.10 422	1.02 358	0.57 265	1.06 572	0.73 204	0.52 395	0.16 132	0.13 214	0.17 165	0.13 139	0.15 84	0.19 346

TestStereo_HLe17	0.54 306	0.24 180	1.22 574	0.41 109	0.30 254	0.61 312	0.41 318	1.22 406	1.09 443	0.61 267	0.86 299	0.53 233	0.46 212	1.33 414	0.45 335	0.19 304	0.12 106	0.18 214	0.16 261	0.18 222	0.18 297

1test111	0.54 306	0.31 416	0.50 158	0.54 404	0.26 142	1.18 564	0.51 442	1.42 452	0.78 296	0.58 254	0.79 280	0.48 197	0.88 490	0.88 268	0.59 429	0.20 352	0.12 106	0.25 489	0.15 210	0.22 404	0.21 408

RAFT-Test	0.54 306	0.25 221	0.64 286	0.47 243	0.30 254	0.97 510	0.27 111	1.24 413	0.81 305	0.96 365	1.12 410	1.28 538	0.48 238	0.71 194	0.36 235	0.17 192	0.13 214	0.17 165	0.14 180	0.16 123	0.16 232

DCANet-4	0.54 306	0.26 256	1.07 545	0.42 130	0.24 90	0.48 164	0.36 233	0.99 291	1.30 575	1.10 422	1.02 358	0.56 259	0.75 417	0.73 204	0.52 395	0.16 132	0.13 214	0.17 165	0.13 139	0.15 84	0.19 346

x	0.54 306	0.31 416	0.61 270	0.47 243	0.30 254	0.67 363	0.47 405	1.53 491	0.79 300	0.81 321	0.83 288	0.78 349	0.70 400	0.70 188	0.62 444	0.21 389	0.19 473	0.22 383	0.19 349	0.21 375	0.20 384

test-3	0.54 306	0.22 113	0.68 313	0.47 243	0.27 173	0.58 287	0.35 216	0.92 247	1.00 392	1.32 552	0.69 246	0.87 391	0.45 203	1.68 508	0.37 247	0.16 132	0.11 40	0.20 298	0.16 261	0.17 171	0.13 76

test_1	0.54 306	0.22 113	0.68 313	0.47 243	0.27 173	0.58 287	0.35 216	0.92 247	1.00 392	1.28 523	0.68 241	0.87 391	0.45 203	1.67 503	0.37 247	0.16 132	0.11 40	0.20 298	0.16 261	0.17 171	0.13 76

PSM-adaLoss	0.54 306	0.30 379	0.73 361	0.50 311	0.27 173	0.65 348	0.41 318	1.04 317	0.64 235	1.12 430	0.96 328	0.82 366	0.61 357	1.06 335	0.45 335	0.22 421	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.26 484	0.18 297

ROB_FTStereo_v2	0.54 306	0.30 379	0.73 361	0.50 311	0.27 173	0.64 332	0.42 325	1.05 325	0.64 235	1.12 430	0.96 328	0.83 373	0.60 346	1.12 357	0.46 350	0.22 421	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.26 484	0.18 297

ROB_FTStereo	0.54 306	0.30 379	0.73 361	0.50 311	0.27 173	0.64 332	0.25 82	1.05 325	0.64 235	1.12 430	0.95 324	0.82 366	0.61 357	1.15 363	0.45 335	0.22 421	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.26 484	0.18 297

cross-raft	0.54 306	0.25 221	0.61 270	0.52 365	0.29 227	0.68 371	0.37 259	1.46 466	0.76 288	1.01 389	1.06 376	1.28 538	0.46 212	0.71 194	0.35 223	0.15 88	0.12 106	0.18 214	0.16 261	0.19 278	0.14 141

RAFT-IKP	0.54 306	0.30 379	0.73 361	0.50 311	0.27 173	0.59 298	0.36 233	1.04 317	0.64 235	1.12 430	0.96 328	0.83 373	0.61 357	1.22 381	0.45 335	0.22 421	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.26 484	0.18 297

RALCasStereoNet	0.54 306	0.30 379	0.66 303	0.59 485	0.51 531	0.61 312	0.52 453	0.94 264	0.93 353	0.70 288	1.01 350	0.78 349	0.44 196	1.33 414	0.47 359	0.20 352	0.16 390	0.18 214	0.16 261	0.20 328	0.19 346

DCANet	0.54 306	0.24 180	0.70 331	0.43 149	0.24 90	0.49 181	0.36 233	1.05 325	1.30 575	1.12 430	1.03 368	0.58 272	0.92 504	0.81 241	0.52 395	0.16 132	0.13 214	0.17 165	0.13 139	0.18 222	0.19 346

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 306	0.25 221	0.68 313	0.43 149	0.24 90	0.40 85	0.34 205	1.04 317	1.09 443	1.32 552	1.60 597	0.80 355	0.68 390	0.67 177	0.39 272	0.13 27	0.10 9	0.18 214	0.17 292	0.17 171	0.13 76

CFNet-RSSM	0.54 306	0.24 180	0.70 331	0.48 276	0.28 202	0.60 306	0.27 111	1.49 472	1.14 474	1.06 403	0.93 321	1.08 473	0.54 301	0.70 188	0.35 223	0.16 132	0.12 106	0.17 165	0.15 210	0.16 123	0.14 141

MSKI-zero shot	0.55 322	0.26 256	0.57 248	0.51 343	0.26 142	0.69 377	0.28 119	1.18 384	0.64 235	0.91 352	1.32 504	0.82 366	0.33 108	1.92 538	0.32 174	0.17 192	0.12 106	0.17 165	0.13 139	0.16 123	0.16 232

test_3	0.55 322	0.23 151	0.71 342	0.53 387	0.28 202	0.61 312	0.40 300	0.92 247	1.05 415	1.19 482	0.68 241	0.93 417	0.44 196	1.67 503	0.39 272	0.15 88	0.12 106	0.22 383	0.19 349	0.21 375	0.14 141

Patchmatch Stereo++	0.55 322	0.30 379	0.73 361	0.50 311	0.27 173	0.65 348	0.29 130	1.05 325	0.64 235	1.12 430	0.96 328	0.83 373	0.60 346	1.37 429	0.45 335	0.22 421	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.26 484	0.18 297
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	0.55 322	0.29 356	0.72 349	0.51 343	0.30 254	0.59 298	0.33 190	1.03 310	0.70 266	1.16 464	0.93 321	0.83 373	0.94 519	0.96 294	0.54 408	0.21 389	0.14 286	0.21 342	0.19 349	0.24 453	0.24 467

iRAFT	0.55 322	0.30 379	0.73 361	0.50 311	0.27 173	0.65 348	0.29 130	1.05 325	0.64 235	1.12 430	0.96 328	0.83 373	0.60 346	1.37 429	0.45 335	0.22 421	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.26 484	0.18 297

CRE-IMP	0.55 322	0.30 379	0.74 378	0.52 365	0.29 227	0.79 433	0.25 82	1.04 317	0.72 272	1.09 414	0.95 324	0.81 361	0.57 330	1.10 349	0.50 382	0.21 389	0.14 286	0.23 424	0.19 349	0.28 518	0.22 431

sAnonymous2	0.55 322	0.56 608	1.46 622	0.60 497	0.51 531	0.48 164	0.52 453	0.79 181	0.68 260	0.50 220	0.67 238	0.46 182	0.62 363	0.59 133	0.40 282	0.22 421	0.17 426	0.22 383	0.21 439	0.86 686	0.56 659

CroCo_RVC	0.55 322	0.56 608	1.46 622	0.60 497	0.51 531	0.48 164	0.52 453	0.79 181	0.68 260	0.50 220	0.67 238	0.46 182	0.62 363	0.59 133	0.40 282	0.22 421	0.17 426	0.22 383	0.21 439	0.86 686	0.56 659

GMStereo	0.55 322	0.45 564	0.94 489	0.50 311	0.32 307	0.64 332	0.43 349	1.00 295	1.40 621	0.82 327	0.73 260	0.51 218	0.45 203	0.85 259	0.55 413	0.24 474	0.15 351	0.20 298	0.21 439	0.31 548	0.24 467
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 331	0.26 256	1.40 603	0.44 187	0.34 354	0.67 363	0.53 461	0.92 247	0.84 317	0.96 365	0.99 340	0.80 355	0.62 363	1.08 344	0.39 272	0.18 247	0.14 286	0.17 165	0.16 261	0.17 171	0.21 408

NLMM1	0.56 331	0.27 291	0.60 265	0.47 243	0.74 632	0.68 371	0.43 349	1.83 584	1.04 410	0.59 262	0.62 215	0.51 218	0.47 224	1.33 414	0.57 422	0.18 247	0.21 522	0.20 298	0.17 292	0.20 328	0.15 189

AIO-test1	0.56 331	0.25 221	0.55 223	0.64 543	0.78 647	0.80 442	0.36 233	1.18 384	1.34 590	0.57 252	0.88 310	0.61 288	0.50 264	1.12 357	0.35 223	0.17 192	0.17 426	0.22 383	0.24 509	0.18 222	0.23 451

rvit_0105_4	0.56 331	0.38 528	1.06 540	0.66 564	0.38 423	0.53 238	0.53 461	0.84 216	1.17 499	0.56 250	0.61 211	0.72 331	0.59 342	0.98 305	0.45 335	0.32 590	0.33 641	0.29 551	0.25 523	0.29 529	0.23 451

H2IRNET	0.56 331	0.26 256	0.66 303	0.47 243	0.35 361	0.41 92	0.26 96	0.92 247	1.17 499	0.61 267	1.28 486	1.08 473	0.86 480	0.99 312	0.63 449	0.19 304	0.16 390	0.22 383	0.25 523	0.21 375	0.18 297

ACVNet-DCA	0.56 331	0.31 416	0.50 158	0.54 404	0.26 142	1.18 564	0.51 442	1.42 452	0.78 296	0.58 254	0.79 280	0.48 197	0.88 490	1.46 456	0.32 174	0.20 352	0.12 106	0.25 489	0.15 210	0.22 404	0.21 408

riskmin	0.56 331	0.27 291	0.60 265	0.43 149	0.31 284	0.83 459	0.42 325	1.14 367	1.04 410	0.73 300	0.75 267	1.11 493	1.01 554	0.81 241	0.51 387	0.20 352	0.14 286	0.24 448	0.15 210	0.24 453	0.25 482

MIPNet	0.56 331	0.28 321	0.94 489	0.49 298	0.33 331	0.66 357	0.38 267	1.35 433	1.08 434	1.06 403	0.92 318	0.60 283	0.79 442	0.73 204	0.52 395	0.17 192	0.14 286	0.19 246	0.16 261	0.18 222	0.17 266

iGMRVC	0.56 331	0.30 379	0.73 361	0.50 311	0.27 173	0.65 348	0.38 267	1.05 325	0.64 235	1.12 430	0.96 328	0.83 373	0.60 346	1.52 468	0.46 350	0.22 421	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.26 484	0.18 297

WQFJX1	0.57 340	0.26 256	0.54 208	0.48 276	0.72 624	0.68 371	0.47 405	2.46 698	0.71 270	0.54 239	0.50 161	0.53 233	0.51 278	1.36 427	0.60 437	0.18 247	0.20 494	0.20 298	0.16 261	0.20 328	0.20 384

AIO-test2	0.57 340	0.28 321	0.63 279	0.61 513	0.58 576	0.79 433	0.51 442	1.18 384	1.40 621	0.63 273	1.15 430	0.51 218	0.43 184	1.09 346	0.35 223	0.21 389	0.17 426	0.26 508	0.30 597	0.20 328	0.19 346

MIM_Stereo	0.57 340	0.24 180	0.92 482	0.46 226	0.30 254	0.54 248	0.28 119	1.27 418	0.75 279	1.00 383	1.16 435	0.93 417	0.53 294	1.45 454	0.61 441	0.16 132	0.16 390	0.20 298	0.19 349	0.17 171	0.14 141

qqq	0.57 340	0.34 484	0.71 342	0.47 243	0.27 173	0.64 332	0.62 530	1.42 452	0.78 296	0.80 316	0.92 318	0.95 429	0.77 429	0.88 268	0.59 429	0.21 389	0.20 494	0.24 448	0.23 493	0.22 404	0.21 408

ADStereo(finetuned)	0.57 340	0.24 180	1.06 540	0.43 149	0.24 90	0.49 181	0.35 216	1.05 325	1.30 575	1.12 430	1.03 368	0.58 272	1.20 604	0.84 253	0.51 387	0.16 132	0.13 214	0.17 165	0.13 139	0.18 222	0.19 346

R-Stereo Train	0.57 340	0.26 256	0.63 279	0.54 404	0.36 379	0.69 377	0.54 468	1.22 406	0.72 272	1.61 633	1.50 570	0.75 339	0.53 294	0.64 159	0.44 320	0.18 247	0.15 351	0.17 165	0.15 210	0.17 171	0.17 266

RAFT-Stereo	0.57 340	0.26 256	0.63 279	0.54 404	0.36 379	0.69 377	0.54 468	1.22 406	0.72 272	1.61 633	1.50 570	0.75 339	0.53 294	0.64 159	0.44 320	0.18 247	0.15 351	0.17 165	0.15 210	0.17 171	0.17 266
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 347	0.27 291	0.57 248	0.46 226	0.54 552	1.03 526	0.58 509	0.94 264	0.80 301	0.95 362	1.42 540	0.56 259	0.71 405	0.60 145	0.41 292	0.38 630	0.20 494	0.37 625	0.36 640	0.22 404	0.17 266

xyz-stereo-finetune2	0.58 347	0.27 291	0.57 248	0.40 88	0.24 90	1.09 544	0.32 177	0.79 181	0.53 192	0.65 278	1.07 380	0.58 272	0.80 448	2.47 592	0.80 517	0.16 132	0.15 351	0.21 342	0.17 292	0.16 123	0.17 266

rvit_0105_5	0.58 347	0.39 533	1.05 536	0.66 564	0.37 401	0.58 287	0.56 494	0.94 264	1.18 507	0.64 275	0.68 241	0.75 339	0.63 370	0.88 268	0.50 382	0.32 590	0.32 636	0.30 565	0.27 554	0.28 518	0.25 482

RAFT+CT+SA	0.58 347	0.29 356	0.60 265	0.66 564	0.37 401	0.42 104	0.55 486	1.27 418	1.03 405	0.70 288	1.22 460	0.60 283	0.70 400	1.64 497	0.41 292	0.18 247	0.13 214	0.22 383	0.22 470	0.21 375	0.18 297

IPLGR	0.58 347	0.27 291	1.14 565	0.48 276	0.28 202	0.65 348	0.33 190	1.22 406	1.13 471	1.18 478	1.05 374	0.69 322	0.66 386	0.96 294	0.52 395	0.17 192	0.15 351	0.20 298	0.17 292	0.20 328	0.18 297

AFF-stereo	0.58 347	0.25 221	0.64 286	0.46 226	0.29 227	0.34 49	0.38 267	1.15 370	1.14 474	1.17 473	1.60 597	1.10 486	0.71 405	0.97 302	0.43 316	0.13 27	0.11 40	0.19 246	0.19 349	0.17 171	0.14 141

dd	0.59 353	0.48 575	0.97 502	0.55 429	0.32 307	0.64 332	0.47 405	1.02 305	1.34 590	0.78 310	0.86 299	0.58 272	0.54 301	1.01 320	0.86 535	0.28 559	0.18 452	0.26 508	0.19 349	0.32 557	0.24 467

PFNet+	0.59 353	0.28 321	0.77 400	0.53 387	0.30 254	0.59 298	0.31 155	0.92 247	1.14 474	1.33 562	1.10 397	0.79 353	0.57 330	1.31 406	0.49 375	0.25 502	0.17 426	0.28 540	0.26 541	0.21 375	0.25 482

AnonymousM	0.59 353	1.11 684	0.41 69	0.44 187	0.32 307	0.43 114	0.47 405	1.05 325	0.64 235	0.98 375	0.63 218	0.67 314	0.43 184	0.59 133	0.41 292	0.20 352	0.15 351	1.84 717	0.84 705	0.14 44	0.13 76

GANet-ADL	0.60 356	0.35 504	0.72 349	0.64 543	0.40 446	0.68 371	0.51 442	1.49 472	1.12 457	0.95 362	1.08 386	0.91 407	0.57 330	0.76 216	0.55 413	0.26 527	0.18 452	0.18 214	0.16 261	0.23 433	0.25 482

TRStereo	0.60 356	0.60 627	0.97 502	0.74 626	0.67 611	0.46 138	0.38 267	1.85 589	0.89 333	0.79 313	0.80 285	0.88 395	0.39 156	1.10 349	0.41 292	0.23 449	0.15 351	0.23 424	0.24 509	0.17 171	0.15 189

NRIStereo	0.60 356	0.29 356	0.69 325	0.53 387	0.28 202	0.63 328	0.33 190	1.08 347	0.87 326	1.14 448	0.87 305	0.91 407	0.59 342	2.24 571	0.49 375	0.20 352	0.14 286	0.21 342	0.19 349	0.21 375	0.17 266

RALAANet	0.60 356	0.33 459	0.87 453	0.62 525	0.50 519	0.69 377	0.31 155	1.21 398	1.06 422	1.09 414	1.16 435	0.88 395	0.46 212	1.22 381	0.42 306	0.19 304	0.15 351	0.21 342	0.17 292	0.27 498	0.17 266

111	0.60 356	0.23 151	0.70 331	0.43 149	0.24 90	0.72 391	0.42 325	1.18 384	1.41 627	0.80 316	1.38 530	1.10 486	0.79 442	0.96 294	0.58 426	0.18 247	0.13 214	0.17 165	0.15 210	0.17 171	0.19 346

FENet	0.60 356	0.28 321	0.63 279	0.54 404	0.33 331	0.83 459	0.38 267	1.27 418	1.07 427	1.00 383	0.86 299	0.99 445	0.85 472	0.96 294	0.68 471	0.22 421	0.15 351	0.23 424	0.20 392	0.22 404	0.23 451

test_sample1	0.61 362	0.29 356	0.75 382	0.50 311	0.31 284	0.76 415	0.48 418	1.59 505	0.84 317	0.90 348	0.94 323	0.88 395	0.95 524	1.16 367	0.67 466	0.22 421	0.18 452	0.20 298	0.19 349	0.21 375	0.21 408

MyStereo06	0.61 362	0.28 321	0.95 493	0.56 445	0.46 502	0.61 312	0.73 568	1.78 566	0.67 254	1.03 397	1.12 410	1.13 500	0.56 317	0.78 226	0.41 292	0.17 192	0.16 390	0.23 424	0.20 392	0.22 404	0.20 384

ACRE	0.61 362	0.33 459	1.01 518	0.58 470	0.49 512	0.75 407	0.47 405	1.06 339	0.95 359	1.37 574	1.55 583	0.62 295	0.46 212	0.83 248	0.70 475	0.23 449	0.15 351	0.19 246	0.16 261	0.18 222	0.21 408

Anonymous3	0.61 362	0.44 557	1.11 557	0.59 485	0.49 512	0.93 496	0.65 540	0.93 258	0.81 305	0.72 298	0.88 310	0.65 304	0.69 394	1.06 335	0.53 402	0.35 617	0.30 622	0.26 508	0.26 541	0.31 548	0.27 518

SME	0.62 366	0.29 356	0.51 169	0.61 513	0.25 120	1.23 575	0.44 364	1.17 376	1.12 457	0.89 346	1.12 410	0.66 309	0.74 413	1.55 476	0.51 387	0.19 304	0.20 494	0.23 424	0.23 493	0.24 453	0.20 384

test_sample2	0.62 366	0.29 356	0.74 378	0.50 311	0.28 202	0.80 442	0.61 527	1.61 512	1.00 392	0.88 344	0.99 340	0.94 420	0.83 465	1.16 367	0.51 387	0.23 449	0.18 452	0.22 383	0.21 439	0.23 433	0.22 431

tt1	0.62 366	0.32 435	0.51 169	0.54 404	0.26 142	1.16 561	0.48 418	0.95 270	2.47 698	0.57 252	0.77 272	0.49 206	0.81 452	1.55 476	0.32 174	0.20 352	0.12 106	0.24 448	0.15 210	0.19 278	0.20 384

CIPLG	0.62 366	0.33 459	0.96 499	0.58 470	0.50 519	0.75 407	0.48 418	1.05 325	0.96 365	1.40 587	1.57 591	0.64 301	0.48 238	0.89 273	0.70 475	0.23 449	0.15 351	0.19 246	0.16 261	0.19 278	0.21 408

IPLGR_C	0.62 366	0.33 459	0.99 508	0.58 470	0.49 512	0.76 415	0.48 418	1.10 351	0.96 365	1.40 587	1.56 587	0.62 295	0.48 238	0.80 234	0.71 481	0.23 449	0.15 351	0.19 246	0.16 261	0.19 278	0.21 408

HHNet	0.62 366	0.26 256	0.63 279	0.43 149	0.45 490	0.50 199	0.58 509	1.07 341	1.01 395	1.25 514	2.23 666	0.70 327	0.61 357	1.07 339	0.47 359	0.20 352	0.13 214	0.23 424	0.19 349	0.19 278	0.30 553

Pruner-Stereo	0.62 366	0.29 356	0.70 331	0.61 513	0.31 284	0.63 328	0.43 349	1.17 376	0.99 386	1.53 615	1.08 386	0.95 429	0.55 309	1.35 422	0.51 387	0.23 449	0.14 286	0.24 448	0.21 439	0.21 375	0.23 451

DIP-Stereo	0.62 366	0.30 379	0.83 429	0.48 276	0.36 379	0.95 500	0.33 190	2.37 691	0.67 254	1.25 514	1.00 345	0.68 316	0.51 278	0.91 276	0.61 441	0.18 247	0.15 351	0.21 342	0.17 292	0.19 278	0.19 346
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	0.63 374	0.99 674	0.51 169	0.47 243	0.35 361	1.07 536	0.63 535	0.65 113	0.95 359	0.66 282	0.41 99	0.55 245	0.66 386	1.00 318	0.76 496	0.62 688	0.27 597	0.38 629	0.33 623	0.74 682	0.68 680

FACV-RUCA	0.63 374	0.34 484	0.82 424	0.62 525	0.65 602	0.81 451	0.41 318	1.44 459	1.07 427	0.86 341	1.14 421	0.61 288	0.69 394	0.80 234	0.53 402	0.28 559	0.19 473	0.47 660	0.21 439	0.35 573	0.25 482

rvit_0105_3	0.63 374	0.44 557	1.08 549	0.72 614	0.40 446	0.64 332	0.71 564	1.03 310	1.17 499	0.82 327	0.70 251	0.80 355	0.70 400	0.91 276	0.56 419	0.35 617	0.34 642	0.34 605	0.32 613	0.27 498	0.28 532

mmm	0.63 374	0.35 504	0.72 349	0.51 343	0.30 254	0.86 473	0.54 468	1.59 505	0.86 321	1.07 407	1.38 530	0.79 353	0.75 417	0.91 276	0.58 426	0.22 421	0.18 452	0.29 551	0.25 523	0.25 470	0.23 451

HH	0.63 374	0.30 379	0.77 400	0.50 311	0.32 307	0.49 181	0.46 395	1.65 521	0.64 235	0.69 286	1.09 391	1.63 611	0.85 472	1.90 536	0.37 247	0.18 247	0.13 214	0.19 246	0.17 292	0.19 278	0.16 232

HanStereo	0.63 374	0.30 379	0.77 400	0.50 311	0.32 307	0.49 181	0.46 395	1.65 521	0.64 235	0.69 286	1.09 391	1.63 611	0.85 472	1.90 536	0.37 247	0.18 247	0.13 214	0.19 246	0.17 292	0.19 278	0.16 232

CAS	0.63 374	0.18 10	0.37 19	2.27 717	0.84 661	0.57 280	0.54 468	0.79 181	0.62 227	0.48 203	0.70 251	0.36 111	0.26 43	0.45 53	0.35 223	2.24 720	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 84	1.06 702

TestStereo1	0.63 374	0.28 321	0.75 382	0.76 633	0.31 284	0.48 164	0.43 349	1.30 424	1.21 528	0.97 370	1.31 497	0.64 301	0.77 429	1.75 518	0.42 306	0.20 352	0.15 351	0.22 383	0.18 321	0.21 375	0.17 266

RAFT_CTSACE	0.63 374	0.26 256	0.88 462	0.55 429	0.51 531	0.71 388	0.44 364	0.80 190	0.97 373	0.97 370	1.84 637	1.18 509	0.68 390	1.47 460	0.36 235	0.16 132	0.15 351	0.21 342	0.20 392	0.20 328	0.14 141

SA-5K	0.63 374	0.28 321	0.75 382	0.76 633	0.31 284	0.48 164	0.43 349	1.30 424	1.21 528	0.97 370	1.31 497	0.64 301	0.77 429	1.75 518	0.42 306	0.20 352	0.15 351	0.22 383	0.18 321	0.21 375	0.17 266

ICVP	0.63 374	0.33 459	0.57 248	0.61 513	0.40 446	0.80 442	0.58 509	1.61 512	0.89 333	0.90 348	1.24 466	0.88 395	0.73 411	0.72 198	0.88 537	0.29 571	0.21 522	0.22 383	0.21 439	0.24 453	0.27 518
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 374	0.26 256	1.90 658	0.81 646	0.67 611	0.43 114	0.23 56	1.03 310	0.58 210	0.65 278	1.56 587	1.41 564	0.39 156	1.28 399	0.35 223	0.20 352	0.14 286	0.20 298	0.19 349	0.18 222	0.14 141

ACVNet	0.63 374	0.31 416	0.54 208	0.54 404	0.36 379	0.80 442	0.46 395	1.37 437	1.07 427	0.93 355	1.30 491	1.08 473	0.85 472	0.80 234	0.94 551	0.21 389	0.19 473	0.21 342	0.18 321	0.22 404	0.18 297

FLISNet	0.64 387	0.32 435	0.68 313	0.47 243	0.51 531	0.41 92	0.36 233	1.04 317	0.75 279	1.31 548	1.43 545	1.62 606	1.12 585	0.94 290	0.88 537	0.15 88	0.12 106	0.20 298	0.20 392	0.20 328	0.18 297

CoSv	0.64 387	0.32 435	0.68 313	0.47 243	0.51 531	0.41 92	0.36 233	1.04 317	0.75 279	1.31 548	1.43 545	1.62 606	1.12 585	0.94 290	0.88 537	0.15 88	0.12 106	0.20 298	0.20 392	0.20 328	0.18 297

rvit_stereo_0075_2	0.64 387	0.46 566	1.05 536	0.66 564	0.66 607	0.53 238	0.48 418	1.20 397	1.12 457	0.76 301	0.92 318	0.78 349	0.53 294	1.03 324	0.59 429	0.37 625	0.28 605	0.40 643	0.31 605	0.37 584	0.32 571

cc1	0.64 387	0.31 416	0.50 158	0.54 404	0.26 142	1.18 564	0.51 442	0.93 258	3.05 712	0.58 254	0.79 280	0.48 197	0.88 490	1.46 456	0.32 174	0.20 352	0.12 106	0.25 489	0.15 210	0.19 278	0.19 346

GwcNet-ADL	0.64 387	0.31 416	0.79 413	0.56 445	0.41 457	0.60 306	0.58 509	1.41 450	1.26 553	1.08 408	1.13 416	0.91 407	0.60 346	1.04 330	0.78 505	0.27 543	0.18 452	0.18 214	0.18 321	0.25 470	0.29 540

RAFT	0.64 387	0.30 379	0.73 361	0.59 485	0.33 331	0.68 371	0.58 509	1.04 317	0.76 288	1.08 408	1.19 448	1.65 617	0.93 513	1.06 335	0.56 419	0.21 389	0.18 452	0.27 525	0.24 509	0.22 404	0.17 266

TestStereo	0.64 387	0.39 533	0.71 342	0.51 343	0.27 173	0.56 275	0.42 325	1.03 310	0.91 343	0.80 316	1.00 345	0.68 316	0.52 286	3.25 626	0.45 335	0.22 421	0.15 351	0.24 448	0.18 321	0.27 498	0.16 232

DN-CSS_ROB	0.64 387	0.32 435	1.05 536	0.55 429	0.40 446	0.54 248	0.45 385	1.21 398	0.93 353	1.03 397	1.47 560	0.69 322	0.63 370	1.76 523	0.49 375	0.18 247	0.14 286	0.25 489	0.22 470	0.22 404	0.20 384

SCION-MonSter(vits)	0.65 395	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 263	0.31 155	1.40 447	1.21 528	0.28 21	1.36 522	1.10 486	0.78 437	1.22 381	1.81 655	0.23 449	0.18 452	0.38 629	0.40 652	0.41 604	0.31 563

Hybrid-DGEV-03	0.65 395	0.26 256	0.56 234	0.53 387	0.36 379	0.73 396	0.39 284	0.89 234	1.15 486	1.73 648	2.52 681	0.84 382	0.56 317	0.97 302	0.44 320	0.18 247	0.12 106	0.22 383	0.19 349	0.17 171	0.14 141

Hybrid-DGEV-2	0.65 395	0.31 416	0.73 361	0.60 497	0.37 401	1.08 538	0.28 119	1.45 464	1.40 621	1.32 552	0.85 296	1.03 459	1.01 554	1.05 333	0.48 365	0.18 247	0.15 351	0.22 383	0.19 349	0.17 171	0.15 189

MyStereo8	0.65 395	0.29 356	1.00 514	0.58 470	0.49 512	0.91 483	0.35 216	1.18 384	1.31 579	1.16 464	1.27 480	0.90 404	0.64 374	0.72 198	0.95 555	0.18 247	0.14 286	0.20 298	0.18 321	0.22 404	0.26 506

StereoVision	0.65 395	0.34 484	0.86 441	0.59 485	0.40 446	0.50 199	0.41 318	1.09 348	0.93 353	0.71 290	2.50 680	0.82 366	0.57 330	1.03 324	0.49 375	0.25 502	0.28 605	0.29 551	0.28 575	0.36 580	0.20 384

CASS	0.65 395	0.34 484	0.72 349	0.56 445	0.27 173	0.78 427	0.42 325	1.59 505	0.86 321	1.30 538	1.25 470	0.87 391	0.84 469	0.84 253	0.54 408	0.35 617	0.19 473	0.26 508	0.21 439	0.28 518	0.42 618
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 395	0.30 379	0.75 382	0.67 576	0.50 519	0.92 490	0.52 453	1.39 445	1.12 457	0.76 301	1.11 403	1.00 446	0.90 498	1.53 472	0.45 335	0.18 247	0.13 214	0.23 424	0.22 470	0.21 375	0.19 346

iRaft-Stereo_20w	0.65 395	0.31 416	1.00 514	0.47 243	0.34 354	0.73 396	0.30 142	2.96 709	0.70 266	1.15 454	1.14 421	0.76 343	0.65 382	1.11 352	0.38 260	0.17 192	0.13 214	0.18 214	0.16 261	0.19 278	0.18 297

EAI-Stereo	0.65 395	0.28 321	0.69 325	0.53 387	0.27 173	0.60 306	0.40 300	2.28 682	0.64 235	0.71 290	3.18 694	0.57 265	0.43 184	1.06 335	0.41 292	0.18 247	0.13 214	0.17 165	0.17 292	0.17 171	0.17 266

HITNet	0.65 395	0.40 540	0.77 400	0.48 276	0.24 90	1.05 531	0.49 430	1.76 558	1.02 399	1.18 478	1.18 441	0.89 403	0.80 448	0.85 259	0.79 512	0.17 192	0.12 106	0.21 342	0.17 292	0.29 529	0.15 189
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	0.66 405	0.29 356	0.89 469	0.55 429	0.28 202	0.92 490	0.60 523	1.98 627	0.83 313	1.00 383	1.04 371	1.09 483	0.68 390	1.29 403	0.62 444	0.20 352	0.17 426	0.21 342	0.17 292	0.21 375	0.21 408

Selective-IGEV-i1	0.66 405	0.27 291	0.86 441	0.54 404	0.33 331	1.01 519	0.78 582	1.75 551	1.18 507	0.88 344	1.19 448	1.19 510	0.56 317	0.98 305	0.54 408	0.19 304	0.16 390	0.20 298	0.17 292	0.19 278	0.20 384

MyStereo05	0.66 405	0.28 321	1.07 545	0.56 445	0.46 502	0.61 312	0.73 568	1.34 431	1.41 627	1.15 454	0.91 316	0.77 345	0.80 448	1.41 448	0.63 449	0.17 192	0.16 390	0.23 424	0.20 392	0.22 404	0.20 384

PCWNet_CMD	0.66 405	0.32 435	0.88 462	0.49 298	0.37 401	0.78 427	0.40 300	1.42 452	1.31 579	1.16 464	1.31 497	1.25 527	0.62 363	0.89 273	0.57 422	0.20 352	0.16 390	0.27 525	0.19 349	0.40 601	0.25 482

ToySt	0.66 405	0.33 459	1.23 576	0.51 343	0.33 331	0.86 473	0.68 554	1.10 351	0.97 373	0.84 333	1.08 386	1.25 527	0.94 519	1.01 320	0.74 488	0.19 304	0.19 473	0.24 448	0.24 509	0.27 498	0.23 451

DisPM	0.66 405	0.28 321	0.72 349	0.61 513	0.35 361	0.62 322	0.45 385	1.02 305	0.99 386	1.56 625	1.10 397	0.80 355	0.59 342	2.37 582	0.41 292	0.23 449	0.14 286	0.23 424	0.21 439	0.20 328	0.25 482

SA	0.66 405	0.30 379	0.82 424	0.61 513	0.30 254	0.58 287	0.38 267	1.44 459	1.30 575	0.96 365	1.36 522	0.66 309	0.95 524	1.85 533	0.42 306	0.19 304	0.15 351	0.25 489	0.23 493	0.21 375	0.17 266

CFNet_pseudo	0.66 405	0.32 435	0.86 441	0.48 276	0.39 434	0.70 384	0.40 300	1.33 426	1.22 535	1.16 464	1.34 514	1.24 523	0.64 374	0.98 305	0.59 429	0.21 389	0.16 390	0.33 595	0.19 349	0.36 580	0.25 482

GES	0.66 405	0.34 484	0.90 474	0.59 485	0.38 423	0.94 497	0.57 505	2.11 653	0.86 321	1.02 393	1.11 403	0.66 309	0.79 442	0.99 312	0.61 441	0.27 543	0.19 473	0.20 298	0.20 392	0.21 375	0.30 553

MSMDNet	0.66 405	0.32 435	0.87 453	0.49 298	0.37 401	0.79 433	0.40 300	1.43 458	1.31 579	1.15 454	1.31 497	1.24 523	0.63 370	0.88 268	0.57 422	0.21 389	0.16 390	0.26 508	0.19 349	0.39 597	0.24 467

ccs_rob	0.66 405	0.33 459	0.86 441	0.48 276	0.39 434	0.70 384	0.40 300	1.33 426	1.22 535	1.16 464	1.34 514	1.23 521	0.64 374	0.98 305	0.59 429	0.21 389	0.16 390	0.35 614	0.20 392	0.37 584	0.25 482

MyStereo04	0.67 416	0.29 356	1.07 545	0.55 429	0.45 490	0.59 298	0.79 586	1.50 476	1.40 621	0.91 352	0.91 316	0.74 336	0.86 480	1.52 468	0.62 444	0.17 192	0.16 390	0.24 448	0.20 392	0.23 433	0.20 384

xx1	0.67 416	0.31 416	0.50 158	0.54 404	0.26 142	1.18 564	0.51 442	0.93 258	3.05 712	0.58 254	0.79 280	0.95 429	0.77 429	1.46 456	0.32 174	0.20 352	0.12 106	0.24 448	0.23 493	0.22 404	0.21 408

GMStereo_Zeroshot	0.67 416	0.61 629	1.01 518	0.64 543	0.37 401	0.84 468	0.35 216	1.05 325	1.12 457	1.12 430	1.06 376	1.27 535	0.54 301	1.19 375	0.59 429	0.32 590	0.17 426	0.31 571	0.18 321	0.52 651	0.22 431

DMCA	0.67 416	0.34 484	0.90 474	0.51 343	0.44 483	0.86 473	0.47 405	1.42 452	1.02 399	1.17 473	1.12 410	1.23 521	0.75 417	0.78 226	0.95 555	0.25 502	0.19 473	0.27 525	0.19 349	0.24 453	0.27 518

test_sample3	0.68 420	0.32 435	0.88 462	0.52 365	0.30 254	0.97 510	0.52 453	1.86 592	1.15 486	1.08 408	1.11 403	0.88 395	0.71 405	1.17 372	0.68 471	0.25 502	0.20 494	0.25 489	0.25 523	0.25 470	0.25 482

raft_robust	0.68 420	0.30 379	0.64 286	0.52 365	0.26 142	0.54 248	0.35 216	1.33 426	1.24 544	1.16 464	1.07 380	0.60 283	0.54 301	3.58 636	0.37 247	0.18 247	0.14 286	0.20 298	0.22 470	0.20 328	0.16 232

test_sample5	0.69 422	0.34 484	0.87 453	0.52 365	0.30 254	0.84 468	0.54 468	1.83 584	1.14 474	1.11 428	1.25 470	0.88 395	0.78 437	1.23 384	0.65 455	0.26 527	0.20 494	0.27 525	0.27 554	0.27 498	0.26 506

test_sample4	0.69 422	0.33 459	0.91 477	0.51 343	0.30 254	0.92 490	0.52 453	1.87 595	1.15 486	1.14 448	1.18 441	0.87 391	0.75 417	1.18 374	0.68 471	0.25 502	0.20 494	0.26 508	0.26 541	0.26 484	0.25 482

IPLG	0.69 422	0.27 291	0.97 502	0.51 343	0.43 474	0.79 433	0.33 190	1.21 398	1.06 422	1.30 538	1.10 397	0.52 226	0.55 309	3.16 624	0.63 449	0.16 132	0.14 286	0.19 246	0.16 261	0.18 222	0.17 266

UCFNet_RVC	0.69 422	0.35 504	0.49 147	0.64 543	0.39 434	0.85 471	0.58 509	1.75 551	1.14 474	0.97 370	1.19 448	1.17 506	0.93 513	0.99 312	0.62 444	0.28 559	0.20 494	0.34 605	0.31 605	0.32 557	0.27 518

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 426	3.18 739	2.55 684	0.39 73	0.23 65	0.44 126	0.23 56	0.63 95	0.42 121	0.44 174	0.44 124	0.34 98	0.28 64	0.56 118	0.29 111	1.35 713	0.10 9	0.22 383	0.19 349	0.46 633	1.31 706

DualNet	0.70 426	0.34 484	0.87 453	0.52 365	0.30 254	0.84 468	0.54 468	1.83 584	1.14 474	1.14 448	1.33 507	0.88 395	0.78 437	1.23 384	0.65 455	0.26 527	0.20 494	0.27 525	0.27 554	0.27 498	0.26 506

CFNet_ucs	0.70 426	0.33 459	0.88 462	0.50 311	0.43 474	0.74 401	0.44 364	1.60 509	1.29 569	1.22 496	1.54 581	1.09 483	0.63 370	0.99 312	0.59 429	0.25 502	0.20 494	0.37 625	0.21 439	0.40 601	0.28 532

IER	0.70 426	0.31 416	1.02 525	0.48 276	0.52 544	1.34 594	0.51 442	1.17 376	0.99 386	1.23 502	1.34 514	1.12 494	1.11 582	0.99 312	0.71 481	0.20 352	0.16 390	0.21 342	0.21 439	0.20 328	0.19 346

HCRNet	0.70 426	0.39 533	0.73 361	0.60 497	0.59 584	0.76 415	0.35 216	1.22 406	1.13 471	1.02 393	0.99 340	1.02 455	0.76 425	2.19 568	0.70 475	0.28 559	0.19 473	0.28 540	0.23 493	0.25 470	0.23 451

SFCPSM	0.70 426	0.28 321	1.02 525	0.51 343	0.38 423	1.37 597	0.66 546	2.00 631	1.03 405	1.17 473	1.21 456	0.82 366	0.78 437	1.03 324	0.53 402	0.21 389	0.17 426	0.22 383	0.24 509	0.21 375	0.19 346

AdaStereo	0.70 426	0.43 554	0.75 382	0.73 622	0.37 401	0.92 490	0.53 461	1.85 589	1.18 507	1.12 430	1.23 464	1.07 472	0.65 382	0.96 294	0.63 449	0.31 583	0.15 351	0.32 586	0.21 439	0.29 529	0.22 431
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	0.71 433	0.34 484	0.87 453	0.52 365	0.30 254	0.82 453	0.58 509	1.79 572	1.15 486	1.14 448	1.33 507	0.91 407	0.79 442	1.31 406	0.74 488	0.27 543	0.21 522	0.27 525	0.29 588	0.28 518	0.27 518

BSDual-CNN	0.71 433	0.32 435	0.68 313	0.54 404	0.44 483	1.27 582	0.65 540	2.16 663	0.98 379	1.20 486	1.11 403	1.12 494	0.74 413	0.91 276	0.66 461	0.24 474	0.17 426	0.25 489	0.22 470	0.22 404	0.22 431

DFGA-Net	0.72 435	0.40 540	1.40 603	0.52 365	0.45 490	0.83 459	0.44 364	1.28 422	1.08 434	0.99 378	1.19 448	0.70 327	0.55 309	2.14 560	1.16 589	0.18 247	0.16 390	0.24 448	0.23 493	0.27 498	0.25 482

rvit_105_1	0.72 435	0.52 593	1.01 518	0.78 638	0.49 512	0.75 407	0.87 611	1.12 361	1.18 507	0.99 378	0.79 280	0.90 404	0.77 429	1.26 393	0.75 493	0.41 642	0.36 658	0.36 622	0.41 654	0.30 539	0.33 577

DCVSM-stereo	0.72 435	0.35 504	0.76 392	0.55 429	0.42 463	0.73 396	0.38 267	1.21 398	1.02 399	1.79 656	1.04 371	1.62 606	1.03 563	1.04 330	0.79 512	0.24 474	0.27 597	0.29 551	0.24 509	0.30 539	0.36 594

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 435	0.35 504	1.70 643	0.49 298	0.56 563	0.63 328	0.38 267	2.41 694	0.65 249	0.77 307	1.07 380	1.82 639	0.95 524	0.93 287	0.43 316	0.20 352	0.13 214	0.21 342	0.25 523	0.28 518	0.26 506

qqq1	0.72 435	0.30 379	0.86 441	0.46 226	0.26 142	0.82 453	0.43 349	2.05 643	1.39 616	1.23 502	1.47 560	0.98 439	0.95 524	1.71 512	0.44 320	0.24 474	0.20 494	0.18 214	0.15 210	0.18 222	0.18 297

fff1	0.72 435	0.30 379	0.86 441	0.46 226	0.26 142	0.82 453	0.43 349	2.05 643	1.39 616	1.23 502	1.47 560	0.98 439	0.95 524	1.71 512	0.44 320	0.24 474	0.20 494	0.18 214	0.15 210	0.18 222	0.18 297

ffm	0.72 435	0.33 459	0.85 435	0.53 387	0.37 401	0.74 401	0.56 494	0.95 270	2.47 698	1.15 454	1.45 553	1.06 466	0.82 457	1.55 476	0.32 174	0.20 352	0.12 106	0.31 571	0.27 554	0.19 278	0.20 384

anonymousa	0.72 435	0.27 291	0.75 382	0.47 243	0.63 597	1.43 611	0.45 385	1.24 413	0.89 333	1.28 523	1.75 627	1.62 606	1.13 589	0.69 182	0.59 429	0.19 304	0.16 390	0.23 424	0.25 523	0.20 328	0.18 297

Sa-1000	0.72 435	0.29 356	0.76 392	0.59 485	0.30 254	0.73 396	0.37 259	1.62 516	1.33 587	1.28 523	2.04 657	0.86 387	0.75 417	1.84 530	0.38 260	0.19 304	0.14 286	0.25 489	0.23 493	0.20 328	0.16 232

psmg	0.72 435	0.32 435	0.68 313	0.50 311	0.44 483	1.48 615	0.75 574	1.94 618	0.98 379	1.21 490	1.33 507	1.12 494	0.74 413	0.91 276	0.66 461	0.24 474	0.19 473	0.25 489	0.25 523	0.23 433	0.22 431

UDGNet	0.72 435	1.17 690	0.80 419	0.77 636	0.41 457	0.77 422	0.38 267	0.97 283	1.34 590	0.81 321	0.88 310	0.71 330	0.60 346	1.21 380	0.54 408	0.52 672	0.19 473	1.02 707	0.26 541	0.71 680	0.31 563

PSMNet-ADL	0.72 435	0.35 504	0.62 276	0.69 596	0.46 502	1.14 552	0.44 364	1.37 437	1.01 395	0.83 330	1.17 438	1.33 549	0.96 531	1.43 449	0.95 555	0.33 599	0.22 544	0.21 342	0.23 493	0.27 498	0.29 540

LCNet	0.72 435	0.28 321	0.52 183	0.55 429	0.31 284	0.69 377	0.54 468	1.00 295	0.88 330	1.19 482	1.34 514	0.97 437	1.34 630	2.56 596	0.45 335	0.18 247	0.13 214	0.21 342	0.25 523	0.27 498	0.73 685

GANet-RSSM	0.72 435	0.28 321	0.63 279	0.64 543	0.58 576	0.80 442	0.58 509	1.89 601	1.08 434	1.04 401	1.25 470	1.15 503	1.04 565	1.49 462	0.62 444	0.25 502	0.19 473	0.22 383	0.22 470	0.22 404	0.21 408

PSMNet-RSSM	0.72 435	0.30 379	0.61 270	0.63 534	0.42 463	0.73 396	0.56 494	1.92 611	1.10 451	1.09 414	1.37 525	1.22 516	0.98 541	1.28 399	0.72 484	0.27 543	0.19 473	0.27 525	0.29 588	0.24 453	0.24 467

CFNet-ft	0.72 435	0.32 435	0.54 208	0.66 564	0.54 552	0.83 459	0.55 486	1.37 437	1.15 486	0.93 355	1.28 486	1.57 598	0.97 534	1.35 422	0.81 520	0.26 527	0.20 494	0.33 595	0.25 523	0.30 539	0.23 451

CFNet_RVC	0.72 435	0.32 435	0.54 208	0.66 564	0.54 552	0.83 459	0.55 486	1.37 437	1.15 486	0.93 355	1.28 486	1.57 598	0.97 534	1.35 422	0.81 520	0.26 527	0.20 494	0.33 595	0.25 523	0.30 539	0.23 451

MLCV	0.72 435	0.34 484	1.10 555	0.51 343	0.23 65	0.91 483	0.39 284	1.33 426	1.23 538	1.46 600	1.55 583	1.01 453	0.64 374	1.95 543	0.80 517	0.18 247	0.12 106	0.18 214	0.14 180	0.19 278	0.17 266

G2L-ROB	0.73 453	0.25 221	0.76 392	0.54 404	0.39 434	0.95 500	0.66 546	1.66 526	1.09 443	1.24 509	1.02 358	1.64 614	0.71 405	1.63 495	1.02 567	0.20 352	0.14 286	0.17 165	0.15 210	0.20 328	0.22 431

G2L-Stereo_test	0.73 453	0.27 291	0.74 378	0.49 298	0.40 446	0.90 479	0.81 595	1.53 491	1.14 474	1.28 523	1.27 480	1.52 592	0.72 409	1.62 493	0.94 551	0.19 304	0.14 286	0.16 111	0.15 210	0.18 222	0.19 346

CoDeX	0.73 453	0.29 356	0.93 484	0.54 404	0.36 379	1.14 552	0.61 527	2.34 688	1.17 499	1.16 464	1.25 470	0.91 407	0.87 485	1.33 414	0.64 454	0.20 352	0.16 390	0.21 342	0.18 321	0.20 328	0.18 297

cf-r	0.73 453	0.30 379	0.77 400	0.55 429	0.63 597	0.78 427	0.48 418	1.79 572	1.15 486	1.13 445	1.26 477	1.43 566	0.87 485	1.40 446	0.85 533	0.25 502	0.18 452	0.22 383	0.23 493	0.19 278	0.19 346

BEATNet_4x	0.73 453	0.49 579	1.17 569	0.53 387	0.26 142	1.03 526	0.55 486	1.82 579	1.06 422	1.21 490	1.22 460	0.96 435	0.91 501	1.01 320	1.06 571	0.21 389	0.14 286	0.24 448	0.19 349	0.37 584	0.21 408

Select-FE	0.74 458	0.39 533	1.56 633	0.55 429	0.46 502	0.40 85	0.22 43	1.86 592	0.68 260	1.05 402	1.31 497	1.82 639	1.74 667	1.11 352	0.38 260	0.21 389	0.16 390	0.21 342	0.25 523	0.19 278	0.31 563

test_sample7	0.74 458	0.37 521	0.76 392	0.52 365	0.35 361	0.91 483	0.67 550	1.78 566	1.21 528	1.22 496	1.18 441	1.08 473	0.92 504	1.23 384	0.67 466	0.31 583	0.28 605	0.32 586	0.31 605	0.33 566	0.29 540

gwcnet-sp	0.74 458	0.33 459	1.44 614	0.57 464	0.45 490	1.40 604	0.54 468	1.50 476	1.14 474	1.30 538	1.02 358	0.94 420	0.82 457	1.39 440	0.76 496	0.21 389	0.21 522	0.22 383	0.21 439	0.22 404	0.22 431

scenet	0.74 458	0.33 459	1.44 614	0.57 464	0.45 490	1.40 604	0.54 468	1.50 476	1.14 474	1.30 538	1.02 358	0.94 420	0.82 457	1.39 440	0.76 496	0.21 389	0.21 522	0.22 383	0.21 439	0.22 404	0.22 431

ssnet	0.74 458	0.33 459	1.44 614	0.57 464	0.45 490	1.40 604	0.54 468	1.50 476	1.14 474	1.30 538	1.02 358	0.94 420	0.82 457	1.39 440	0.76 496	0.21 389	0.21 522	0.22 383	0.21 439	0.22 404	0.22 431

BUS	0.74 458	0.32 435	0.68 313	0.54 404	0.44 483	2.34 683	0.42 325	2.16 663	0.98 379	1.20 486	1.11 403	1.03 459	0.62 363	0.91 276	0.70 475	0.24 474	0.17 426	0.25 489	0.22 470	0.22 404	0.22 431

GMM-Stereo	0.74 458	0.25 221	0.59 262	0.54 404	0.34 354	0.72 391	0.99 640	1.01 303	0.87 326	1.36 571	1.78 630	1.12 494	0.81 452	2.09 556	0.46 350	0.18 247	0.12 106	0.25 489	0.25 523	0.20 328	0.85 691

DMCA-RVC	0.74 458	0.40 540	1.27 587	0.66 564	0.49 512	0.77 422	0.47 405	1.35 433	1.01 395	1.53 615	1.01 350	1.29 541	0.82 457	1.31 406	0.78 505	0.27 543	0.21 522	0.35 614	0.27 554	0.32 557	0.24 467

DeepPruner_ROB	0.74 458	0.48 575	0.87 453	0.57 464	0.44 483	0.79 433	0.54 468	1.73 542	0.96 365	1.38 580	1.27 480	1.24 523	0.73 411	1.43 449	0.73 487	0.34 610	0.28 605	0.27 525	0.26 541	0.31 548	0.31 563

SMFormer	0.75 467	0.30 379	0.86 441	0.46 226	0.26 142	0.82 453	0.43 349	2.05 643	1.39 616	1.23 502	1.47 560	0.98 439	0.95 524	1.71 512	0.82 525	0.24 474	0.20 494	0.22 383	0.21 439	0.23 433	0.24 467

tta	0.75 467	0.30 379	0.86 441	0.46 226	0.26 142	0.82 453	0.43 349	2.05 643	1.39 616	1.23 502	1.47 560	0.98 439	0.95 524	1.71 512	0.82 525	0.24 474	0.20 494	0.22 383	0.21 439	0.18 222	0.18 297

KYRaft	0.75 467	0.28 321	0.62 276	0.56 445	0.29 227	0.67 363	0.86 609	0.94 264	0.84 317	1.62 637	2.21 665	1.16 505	1.02 561	1.57 483	0.40 282	0.20 352	0.13 214	0.22 383	0.28 575	0.20 328	1.02 697

Prome-Stereo	0.75 467	0.27 291	0.53 194	0.55 429	0.32 307	0.59 298	0.97 635	0.89 234	0.88 330	1.45 598	2.46 678	0.91 407	1.41 635	1.58 485	0.44 320	0.18 247	0.13 214	0.19 246	0.17 292	0.20 328	0.92 693

acv_ft	0.75 467	0.31 416	0.95 493	0.70 602	0.86 668	1.24 577	0.53 461	1.44 459	1.07 427	1.24 509	1.30 491	1.08 473	0.92 504	0.80 234	1.34 611	0.21 389	0.19 473	0.21 342	0.18 321	0.21 375	0.18 297

iResNet	0.75 467	0.40 540	1.36 601	0.67 576	0.29 227	0.92 490	0.59 519	1.52 484	1.25 548	1.28 523	1.48 565	0.94 420	0.76 425	1.62 493	0.78 505	0.18 247	0.14 286	0.18 214	0.15 210	0.22 404	0.23 451

PAM	0.76 473	0.29 356	1.08 549	0.52 365	0.33 331	1.38 600	0.39 284	2.01 635	0.67 254	1.06 403	0.96 328	2.89 696	1.43 637	0.86 263	0.35 223	0.19 304	0.12 106	0.19 246	0.17 292	0.19 278	0.20 384

AASNet	0.76 473	0.35 504	0.91 477	0.79 640	0.81 657	1.14 552	0.56 494	2.02 639	1.08 434	1.22 496	1.24 466	0.93 417	0.76 425	0.77 219	1.16 589	0.27 543	0.23 562	0.24 448	0.20 392	0.28 518	0.24 467

RT-IGEV	0.77 475	0.28 321	0.93 484	0.55 429	0.33 331	1.01 519	0.83 600	2.03 642	0.93 353	1.28 523	1.58 594	1.77 632	1.17 593	1.04 330	0.49 375	0.23 449	0.16 390	0.21 342	0.17 292	0.19 278	0.26 506

PAM_32	0.77 475	0.28 321	1.03 530	0.52 365	0.30 254	1.32 590	0.35 216	1.97 625	0.65 249	1.02 393	1.06 376	3.05 698	1.49 647	0.96 294	0.36 235	0.19 304	0.13 214	0.20 298	0.18 321	0.19 278	0.19 346

NINENet	0.77 475	0.37 521	0.78 410	0.62 525	0.51 531	2.34 683	0.42 325	1.83 584	1.04 410	1.14 448	1.23 464	1.03 459	0.62 363	1.24 389	0.70 475	0.28 559	0.23 562	0.31 571	0.21 439	0.26 484	0.25 482

hknet	0.77 475	0.32 435	0.95 493	0.54 404	0.38 423	1.27 582	0.65 540	2.16 663	1.07 427	1.20 486	1.11 403	1.59 602	0.81 452	1.37 429	0.66 461	0.22 421	0.17 426	0.25 489	0.22 470	0.22 404	0.22 431

ARAFT	0.77 475	0.36 514	1.49 629	0.51 343	0.31 284	0.90 479	0.82 597	1.90 604	1.06 422	1.62 637	1.24 466	1.02 455	0.64 374	1.84 530	0.50 382	0.18 247	0.14 286	0.28 540	0.27 554	0.17 171	0.16 232

psm_up	0.77 475	0.34 484	0.70 331	0.66 564	0.58 576	1.05 531	0.92 623	1.52 484	1.12 457	1.26 518	1.16 435	1.31 546	1.23 609	1.20 378	0.81 520	0.25 502	0.29 617	0.31 571	0.27 554	0.27 498	0.25 482

GwcNet-RSSM	0.77 475	0.32 435	1.01 518	0.62 525	0.54 552	0.78 427	0.51 442	1.73 542	1.20 521	1.09 414	1.37 525	1.46 578	0.85 472	1.53 472	1.09 577	0.25 502	0.18 452	0.23 424	0.24 509	0.20 328	0.19 346

iResNet_ROB	0.77 475	0.30 379	0.99 508	0.57 464	0.36 379	0.83 459	0.36 233	2.33 685	1.58 650	1.27 521	1.30 491	1.25 527	0.84 469	1.65 498	0.79 512	0.20 352	0.14 286	0.17 165	0.12 77	0.18 222	0.27 518

MWSP-net	0.78 483	0.31 416	0.89 469	0.60 497	0.40 446	1.09 544	1.50 686	1.52 484	1.17 499	1.06 403	1.07 380	1.44 571	1.32 627	0.91 276	0.93 547	0.23 449	0.20 494	0.23 424	0.21 439	0.25 470	0.28 532

DDVS	0.78 483	0.41 547	0.94 489	0.60 497	0.43 474	1.30 587	0.43 349	1.40 447	0.91 343	1.20 486	1.15 430	1.43 566	0.64 374	2.18 566	0.89 540	0.28 559	0.22 544	0.26 508	0.23 493	0.31 548	0.33 577

PSM-softLoss	0.78 483	0.31 416	0.77 400	0.58 470	0.32 307	0.56 275	0.40 300	1.18 384	0.70 266	1.24 509	1.07 380	0.83 373	0.52 286	5.36 668	0.53 402	0.24 474	0.15 351	0.25 489	0.22 470	0.20 328	0.25 482

KMStereo	0.78 483	0.31 416	0.77 400	0.58 470	0.32 307	0.56 275	0.40 300	1.18 384	0.70 266	1.24 509	1.07 380	0.83 373	0.52 286	5.36 668	0.53 402	0.24 474	0.15 351	0.25 489	0.22 470	0.20 328	0.25 482

CCAANet	0.78 483	0.30 379	0.83 429	0.58 470	0.51 531	1.04 529	0.45 385	1.68 530	1.12 457	0.85 338	1.35 520	1.10 486	0.77 429	3.04 618	0.78 505	0.17 192	0.16 390	0.24 448	0.23 493	0.19 278	0.23 451

STTStereo	0.78 483	0.50 586	1.22 574	0.64 543	0.54 552	0.89 476	0.54 468	1.44 459	1.11 453	1.38 580	1.09 391	1.27 535	0.85 472	1.43 449	0.83 527	0.29 571	0.27 597	0.33 595	0.39 648	0.32 557	0.30 553

PSM-AAD	0.79 489	0.27 291	0.53 194	0.55 429	0.28 202	0.77 422	1.24 668	0.99 291	0.91 343	1.66 642	1.57 591	0.81 361	2.19 697	1.65 498	0.44 320	0.19 304	0.14 286	0.38 629	0.32 613	0.21 375	0.70 682

hitnet-ft	0.79 489	0.35 504	0.57 248	0.58 470	0.42 463	0.96 506	0.46 395	1.47 468	1.33 587	1.19 482	1.22 460	1.81 636	0.98 541	1.66 502	0.94 551	0.33 599	0.28 605	0.34 605	0.27 554	0.35 573	0.31 563

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 489	0.43 554	1.05 536	0.64 543	0.58 576	0.95 500	0.53 461	1.53 491	1.18 507	1.37 574	1.15 430	1.43 566	0.88 490	1.61 491	0.84 530	0.25 502	0.22 544	0.27 525	0.27 554	0.29 529	0.29 540
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.80 492	0.31 416	1.03 530	0.56 445	0.36 379	1.26 580	0.50 440	1.74 547	1.20 521	1.21 490	1.19 448	1.45 574	1.31 626	1.61 491	0.93 547	0.20 352	0.22 544	0.23 424	0.28 575	0.23 433	0.27 518

coex_refinement	0.80 492	0.28 321	0.73 361	0.70 602	0.51 531	0.95 500	0.60 523	1.78 566	1.23 538	1.36 571	1.37 525	1.82 639	0.81 452	1.32 410	1.13 586	0.26 527	0.17 426	0.19 246	0.20 392	0.24 453	0.25 482

G2L-Stereo	0.80 492	0.32 435	0.95 493	0.60 497	0.42 463	0.78 427	0.69 559	1.50 476	1.09 443	1.33 562	1.14 421	1.45 574	0.72 409	2.45 587	1.10 580	0.25 502	0.20 494	0.26 508	0.21 439	0.20 328	0.26 506

ISRNet	0.80 492	0.33 459	1.07 545	0.81 646	0.66 607	0.60 306	0.34 205	1.19 395	1.13 471	1.59 632	1.53 576	1.35 555	0.77 429	1.27 397	0.94 551	0.39 634	0.34 642	0.43 650	0.38 646	0.34 570	0.49 645

NF-Stereo	0.80 492	0.30 379	0.75 382	0.60 497	0.31 284	0.64 332	0.44 364	1.21 398	0.90 337	1.29 530	1.02 358	0.82 366	0.57 330	5.40 673	0.48 365	0.23 449	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.20 328	0.30 553

OCTAStereo	0.80 492	0.30 379	0.75 382	0.60 497	0.31 284	0.64 332	0.44 364	1.21 398	0.90 337	1.29 530	1.01 350	0.82 366	0.57 330	5.35 667	0.48 365	0.24 474	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.20 328	0.30 553

DRaft	0.80 492	0.24 180	0.70 331	0.45 207	0.30 254	0.97 510	0.53 461	1.05 325	0.97 373	1.78 653	2.02 656	0.80 355	1.74 667	2.73 604	0.72 484	0.17 192	0.14 286	0.20 298	0.20 392	0.18 222	0.21 408

RE-Stereo	0.80 492	0.30 379	0.75 382	0.60 497	0.31 284	0.64 332	0.44 364	1.21 398	0.90 337	1.29 530	1.01 350	0.81 361	0.57 330	5.37 670	0.48 365	0.24 474	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.20 328	0.30 553

TVStereo	0.80 492	0.30 379	0.75 382	0.60 497	0.31 284	0.64 332	0.44 364	1.21 398	0.90 337	1.29 530	1.01 350	0.81 361	0.57 330	5.37 670	0.48 365	0.24 474	0.14 286	0.24 448	0.20 392	0.20 328	0.30 553

UPFNet	0.80 492	0.32 435	0.90 474	0.59 485	0.74 632	1.26 580	0.80 592	1.52 484	1.10 451	1.30 538	1.12 410	1.30 542	0.84 469	1.67 503	1.09 577	0.24 474	0.24 572	0.24 448	0.23 493	0.25 470	0.18 297

iResNetv2_ROB	0.80 492	0.37 521	1.71 645	0.56 445	0.37 401	0.94 497	0.64 538	1.73 542	1.34 590	1.23 502	1.42 540	1.26 531	0.92 504	1.85 533	0.56 419	0.23 449	0.15 351	0.19 246	0.14 180	0.24 453	0.19 346

StereoDRNet-Refined	0.80 492	0.41 547	0.88 462	0.62 525	0.42 463	1.33 592	0.48 418	1.52 484	1.17 499	1.45 598	1.44 550	1.44 571	0.90 498	1.26 393	1.24 598	0.20 352	0.16 390	0.27 525	0.24 509	0.25 470	0.28 532
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.82 504	0.32 435	0.88 462	0.58 470	0.52 544	1.13 550	0.73 568	1.37 437	1.08 434	1.32 552	1.13 416	1.15 503	1.28 618	2.86 609	0.65 455	0.23 449	0.16 390	0.21 342	0.21 439	0.23 433	0.27 518

ITSA-stereo	0.82 504	0.36 514	0.82 424	0.54 404	0.31 284	0.80 442	0.47 405	2.17 669	1.67 657	1.13 445	1.13 416	0.94 420	0.86 480	2.46 590	1.00 565	0.26 527	0.23 562	0.28 540	0.27 554	0.28 518	0.36 594

DCRE	0.82 504	0.26 256	0.70 331	0.58 470	0.44 483	0.54 248	0.48 418	0.95 270	0.78 296	0.78 310	7.33 733	0.86 387	0.52 286	0.76 216	0.41 292	0.16 132	0.16 390	0.19 246	0.17 292	0.18 222	0.17 266

SepStereo	0.82 504	0.34 484	1.03 530	0.64 543	0.69 619	0.77 422	0.63 535	1.54 494	1.20 521	1.79 656	1.55 583	0.95 429	1.04 565	2.30 577	0.60 437	0.21 389	0.16 390	0.25 489	0.18 321	0.27 498	0.22 431

GrayStereo	0.82 504	0.26 256	0.58 256	0.63 534	0.37 401	0.76 415	1.86 707	1.11 358	0.87 326	1.99 673	1.89 644	1.08 473	1.82 676	1.39 440	0.48 365	0.19 304	0.14 286	0.19 246	0.21 439	0.18 222	0.39 608

LMCR-Stereo	0.82 504	0.46 566	0.88 462	0.75 630	0.43 474	1.33 592	0.56 494	2.43 696	0.98 379	1.53 615	1.49 567	0.74 336	1.00 552	1.63 495	0.89 540	0.28 559	0.17 426	0.22 383	0.17 292	0.29 529	0.20 384

ac_64	0.82 504	0.29 356	0.81 420	0.71 610	0.60 587	1.05 531	0.54 468	1.99 630	0.92 350	1.18 478	1.06 376	1.99 659	1.08 577	1.94 542	0.97 560	0.27 543	0.22 544	0.24 448	0.23 493	0.22 404	0.19 346

DualNet (step1)	0.83 511	0.49 579	1.13 561	0.56 445	0.39 434	1.02 523	0.73 568	1.78 566	1.21 528	1.22 496	1.18 441	1.08 473	0.92 504	1.23 384	0.67 466	0.57 681	0.28 605	0.62 688	0.67 696	0.45 626	0.42 618

SST-Stereo	0.83 511	0.28 321	0.72 349	0.59 485	0.31 284	0.72 391	0.26 96	1.09 348	0.86 321	1.47 601	1.10 397	1.00 446	0.87 485	5.73 681	0.45 335	0.22 421	0.13 214	0.23 424	0.19 349	0.23 433	0.18 297

RAFT_R40	0.83 511	0.28 321	0.73 361	0.59 485	0.31 284	0.69 377	0.44 364	1.10 351	0.95 359	1.47 601	1.10 397	1.00 446	0.85 472	5.53 675	0.46 350	0.22 421	0.13 214	0.23 424	0.20 392	0.23 433	0.18 297

UNet	0.83 511	0.34 484	1.31 591	0.58 470	0.74 632	1.58 624	0.49 430	1.41 450	1.04 410	1.21 490	1.08 386	1.54 594	1.12 585	1.65 498	1.09 577	0.23 449	0.17 426	0.25 489	0.20 392	0.25 470	0.22 431

FADNet_RVC	0.83 511	0.51 589	1.83 656	0.54 404	0.42 463	1.19 568	0.46 395	1.51 482	1.09 443	0.89 346	1.24 466	0.91 407	0.87 485	2.11 558	1.11 583	0.27 543	0.22 544	0.31 571	0.28 575	0.43 616	0.38 605

DAS	0.84 516	0.34 484	1.03 530	0.64 543	0.69 619	0.77 422	0.63 535	1.54 494	1.20 521	1.79 656	1.55 583	0.95 429	1.04 565	2.83 606	0.60 437	0.21 389	0.16 390	0.25 489	0.18 321	0.27 498	0.22 431

RAFT-345	0.84 516	0.25 221	0.66 303	0.50 311	0.27 173	0.54 248	0.42 325	0.83 210	1.11 453	1.32 552	2.34 671	0.86 387	0.54 301	5.72 680	0.47 359	0.18 247	0.13 214	0.22 383	0.17 292	0.17 171	0.16 232

MMNet	0.84 516	0.32 435	1.09 552	0.60 497	0.59 584	1.85 655	0.49 430	1.51 482	1.27 559	1.37 574	1.15 430	1.26 531	1.18 598	1.67 503	1.22 596	0.19 304	0.18 452	0.23 424	0.22 470	0.25 470	0.21 408

FADNet-RVC-Resample	0.84 516	0.47 571	2.10 666	0.61 513	0.45 490	1.07 536	0.61 527	1.59 505	1.20 521	1.08 408	0.98 338	1.03 459	0.98 541	2.17 563	0.72 484	0.23 449	0.22 544	0.30 565	0.32 613	0.35 573	0.34 583

iRaft-Stereo_5w	0.85 520	0.29 356	0.91 477	0.53 387	0.43 474	0.49 181	0.68 554	0.99 291	0.87 326	0.79 313	1.34 514	1.46 578	0.91 501	5.11 662	1.11 583	0.17 192	0.14 286	0.22 383	0.18 321	0.20 328	0.20 384

SACVNet	0.85 520	0.46 566	0.85 435	0.81 646	0.56 563	0.80 442	0.79 586	1.68 530	1.12 457	1.34 566	1.33 507	1.25 527	0.94 519	2.39 584	0.76 496	0.34 610	0.26 589	0.31 571	0.29 588	0.35 573	0.44 628

ADLNet	0.85 520	0.36 514	0.89 469	0.85 663	0.72 624	1.24 577	0.76 577	1.82 579	1.36 603	1.52 613	1.35 520	1.27 535	0.99 550	1.23 384	1.15 588	0.27 543	0.20 494	0.26 508	0.25 523	0.28 518	0.30 553

delet	0.85 520	0.32 435	0.95 493	0.65 558	0.66 607	1.64 631	0.84 601	1.75 551	1.35 599	1.32 552	1.30 491	1.30 542	0.88 490	1.68 508	1.10 580	0.21 389	0.21 522	0.24 448	0.24 509	0.21 375	0.21 408

HGLStereo	0.85 520	0.38 528	0.94 489	0.80 643	1.03 683	1.17 563	0.58 509	1.52 484	1.20 521	1.19 482	1.62 603	1.13 500	1.20 604	1.80 527	1.06 571	0.24 474	0.24 572	0.24 448	0.21 439	0.23 433	0.27 518

CRFU-Net	0.86 525	0.39 533	1.00 514	0.65 558	0.57 567	1.78 646	0.86 609	2.15 660	0.81 305	1.38 580	1.18 441	1.64 614	1.19 601	1.35 422	0.90 543	0.26 527	0.22 544	0.21 342	0.19 349	0.23 433	0.24 467

dad	0.86 525	0.66 638	1.06 540	0.56 445	0.37 401	0.76 415	0.44 364	1.17 376	1.50 640	1.44 596	1.27 480	1.34 554	0.75 417	2.52 595	0.84 530	0.42 646	0.27 597	0.83 697	0.26 541	0.41 604	0.29 540

AACVNet	0.86 525	0.35 504	0.79 413	0.82 654	0.39 434	0.76 415	0.49 430	1.61 512	0.81 305	1.08 408	1.33 507	1.30 542	0.93 513	4.34 647	0.74 488	0.25 502	0.21 522	0.28 540	0.22 470	0.29 529	0.25 482

DLCB_ROB	0.86 525	0.40 540	0.78 410	0.68 592	0.54 552	1.11 546	0.84 601	1.49 472	1.23 538	1.64 641	1.65 610	1.70 623	0.91 501	1.70 510	1.05 569	0.25 502	0.24 572	0.26 508	0.27 554	0.27 498	0.24 467

HSM-Net_RVC	0.87 529	0.29 356	0.53 194	0.53 387	0.30 254	1.15 559	0.55 486	3.57 718	1.28 564	1.53 615	1.74 624	1.68 620	0.93 513	1.49 462	0.77 503	0.22 421	0.17 426	0.19 246	0.18 321	0.20 328	0.19 346
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 530	0.36 514	1.02 525	0.62 525	0.38 423	1.32 590	0.97 635	2.07 649	1.34 590	1.37 574	1.18 441	1.54 594	0.92 504	1.10 349	1.65 647	0.30 576	0.27 597	0.30 565	0.28 575	0.27 498	0.26 506

ADLNet2	0.88 530	0.34 484	1.17 569	0.77 636	0.64 600	1.12 549	0.76 577	1.74 547	1.24 544	1.21 490	1.65 610	1.71 624	1.05 569	1.67 503	1.17 592	0.24 474	0.21 522	0.21 342	0.22 470	0.26 484	0.29 540

ASMatch	0.88 530	0.26 256	0.69 325	0.51 343	0.35 361	0.48 164	0.37 259	1.12 361	0.92 350	1.10 422	3.28 696	0.96 435	0.98 541	4.90 659	0.49 375	0.19 304	0.16 390	0.22 383	0.19 349	0.19 278	0.27 518

IRAFT_RVC	0.88 530	0.28 321	0.76 392	0.63 534	0.31 284	0.65 348	1.02 645	1.22 406	0.94 357	1.22 496	1.04 371	1.01 453	0.98 541	5.82 683	0.53 402	0.22 421	0.12 106	0.25 489	0.20 392	0.20 328	0.19 346

FADNet-RVC	0.88 530	0.67 639	1.93 660	0.60 497	0.48 508	0.91 483	0.60 523	1.71 540	1.18 507	0.90 348	0.96 328	1.36 556	0.92 504	2.25 573	1.17 592	0.30 576	0.29 617	0.32 586	0.32 613	0.41 604	0.35 588

GEStereo_RVC	0.90 535	0.37 521	0.99 508	0.64 543	0.50 519	0.95 500	0.79 586	2.42 695	1.17 499	1.16 464	1.11 403	1.26 531	0.92 504	3.24 625	0.90 543	0.29 571	0.19 473	0.23 424	0.20 392	0.27 498	0.29 540

CBMV_ROB	0.90 535	0.44 557	0.63 279	0.51 343	0.37 401	1.25 579	0.49 430	1.77 562	1.27 559	1.41 589	2.00 653	1.33 549	1.08 577	2.17 563	0.76 496	0.43 652	0.42 675	0.47 660	0.44 662	0.41 604	0.36 594

PSMNet_ROB	0.90 535	0.52 593	1.17 569	0.72 614	0.61 590	1.27 582	1.12 657	1.76 558	1.12 457	1.09 414	1.28 486	1.45 574	0.89 496	1.65 498	1.42 629	0.33 599	0.25 582	0.37 625	0.39 648	0.35 573	0.29 540

FTStereo	0.91 538	0.26 256	0.56 234	0.54 404	0.33 331	0.66 357	1.87 708	1.00 295	0.75 279	1.75 650	4.15 706	1.04 464	1.65 660	1.57 483	0.46 350	0.19 304	0.16 390	0.23 424	0.21 439	0.18 222	0.63 672

PFNet	0.91 538	0.26 256	1.10 555	0.63 534	0.32 307	0.64 332	0.56 494	1.17 376	0.99 386	1.47 601	1.08 386	0.98 439	0.69 394	6.62 697	0.54 408	0.20 352	0.12 106	0.24 448	0.19 349	0.20 328	0.17 266

CBFPSM	0.92 540	0.33 459	1.86 657	0.49 298	0.38 423	1.75 639	0.84 601	1.39 445	1.12 457	1.09 414	0.99 340	2.37 678	1.66 664	1.32 410	1.42 629	0.19 304	0.18 452	0.20 298	0.20 392	0.21 375	0.33 577

FADNet	0.92 540	0.61 629	1.81 652	0.62 525	0.55 559	0.96 506	0.57 505	1.78 566	1.33 587	0.93 355	1.01 350	1.36 556	1.01 554	2.71 603	0.75 493	0.33 599	0.34 642	0.31 571	0.34 630	0.59 664	0.40 609

NVstereo2D	0.92 540	0.41 547	1.48 627	0.72 614	0.72 624	1.20 570	0.87 611	1.75 551	1.38 611	0.99 378	1.13 416	1.26 531	0.98 541	2.21 570	0.89 540	0.43 652	0.20 494	0.38 629	0.24 509	0.57 660	0.63 672

DispNO	0.93 543	0.30 379	1.34 600	0.55 429	0.55 559	0.89 476	0.49 430	1.48 470	1.21 528	1.17 473	1.27 480	1.19 510	0.90 498	5.23 665	0.74 488	0.22 421	0.17 426	0.24 448	0.21 439	0.19 278	0.20 384

DSFCA	0.93 543	0.34 484	1.06 540	0.52 365	0.65 602	1.55 622	0.93 627	1.49 472	1.19 516	1.56 625	1.15 430	1.50 587	0.96 531	3.07 619	1.02 567	0.30 576	0.26 589	0.25 489	0.25 523	0.28 518	0.24 467

SCION-MonSter	0.94 545	0.59 618	1.44 614	0.67 576	1.14 695	1.80 649	0.50 440	1.40 447	1.24 544	1.03 397	1.50 570	1.03 459	0.89 496	1.11 352	2.12 672	0.23 449	0.24 572	0.52 669	0.50 677	0.51 648	0.33 577

fast-acv-ft	0.94 545	0.44 557	1.40 603	0.58 470	0.51 531	1.77 644	0.69 559	1.36 436	1.42 630	1.29 530	1.86 640	1.74 628	1.25 613	1.52 468	1.38 617	0.26 527	0.28 605	0.28 540	0.28 575	0.27 498	0.26 506

OMP-Stereo	0.94 545	0.33 459	0.72 349	0.90 677	0.31 284	0.49 181	0.36 233	1.16 372	1.06 422	1.58 631	1.12 410	1.46 578	0.69 394	6.94 705	0.49 375	0.19 304	0.14 286	0.24 448	0.18 321	0.20 328	0.14 141

CBMV	0.95 548	0.44 557	0.66 303	0.53 387	0.35 361	1.53 620	1.63 698	1.69 533	1.42 630	2.00 676	1.60 597	1.43 566	1.17 593	1.59 488	0.99 564	0.34 610	0.34 642	0.39 638	0.33 623	0.33 566	0.32 571
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 549	0.58 615	0.72 349	0.61 513	0.46 502	1.64 631	0.76 577	1.86 592	1.28 564	1.30 538	1.53 576	0.86 387	0.94 519	3.27 627	0.69 474	0.45 658	0.44 679	0.54 676	0.48 671	0.47 634	0.40 609

TransformOpticalFlow	0.96 549	0.28 321	0.89 469	0.52 365	0.31 284	0.66 357	0.54 468	1.75 551	1.12 457	1.09 414	1.44 550	1.37 559	1.01 554	6.70 702	0.42 306	0.19 304	0.12 106	0.20 298	0.19 349	0.18 222	0.19 346

IIG-Stereo	0.96 549	0.31 416	0.72 349	0.88 673	0.33 331	0.61 312	0.26 96	1.19 395	1.03 405	1.69 645	1.37 525	1.46 578	0.75 417	6.96 707	0.51 387	0.19 304	0.14 286	0.23 424	0.18 321	0.20 328	0.14 141

CFNet	0.96 549	0.36 514	1.01 518	0.62 525	0.42 463	0.99 516	0.47 405	1.90 604	1.32 583	0.99 378	1.39 534	1.10 486	0.86 480	5.58 678	0.79 512	0.23 449	0.17 426	0.28 540	0.27 554	0.26 484	0.21 408

XPNet_ROB	0.96 549	0.49 579	1.09 552	0.72 614	0.57 567	1.11 546	1.14 659	1.66 526	1.23 538	1.85 663	1.39 534	1.64 614	1.11 582	1.80 527	1.42 629	0.38 630	0.30 622	0.33 595	0.29 588	0.37 584	0.34 583

ETE_ROB	0.96 549	0.64 636	1.16 567	0.69 596	0.48 508	1.14 552	1.13 658	1.77 562	1.19 516	1.91 670	1.45 553	1.73 626	1.05 569	1.60 489	1.14 587	0.32 590	0.26 589	0.38 629	0.34 630	0.39 597	0.41 614

CSP-Net	0.97 555	0.38 528	0.83 429	0.53 387	0.41 457	1.63 629	0.77 580	2.00 631	1.05 415	1.25 514	1.20 454	1.33 549	0.83 465	4.93 661	0.85 533	0.32 590	0.22 544	0.20 298	0.20 392	0.23 433	0.25 482

DEmStereo	0.97 555	0.23 151	0.79 413	0.47 243	0.32 307	1.04 529	0.56 494	0.93 258	0.89 333	1.39 586	2.14 663	1.02 455	2.07 692	5.64 679	0.77 503	0.17 192	0.15 351	0.20 298	0.20 392	0.18 222	0.20 384

pcwnet_v2	0.97 555	0.37 521	4.33 701	0.62 525	0.54 552	0.79 433	0.45 385	2.02 639	1.58 650	1.42 595	1.64 608	1.09 483	0.79 442	1.24 389	0.67 466	0.32 590	0.25 582	0.29 551	0.27 554	0.37 584	0.35 588

FINET	0.97 555	0.54 599	1.60 637	0.63 534	0.79 650	1.08 538	1.07 652	1.56 501	2.20 691	1.15 454	1.49 567	0.94 420	0.88 490	2.32 578	1.05 569	0.42 646	0.35 653	0.32 586	0.28 575	0.43 616	0.38 605

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 559	0.39 533	3.21 693	0.50 311	0.63 597	0.64 332	0.39 284	2.36 689	0.75 279	0.95 362	4.63 711	1.81 636	0.56 317	0.96 294	0.41 292	0.18 247	0.13 214	0.21 342	0.26 541	0.32 557	0.35 588

StereoDRNet	0.98 559	0.47 571	1.70 643	0.76 633	0.94 677	1.51 618	0.91 621	1.92 611	1.32 583	1.61 633	1.13 416	1.47 583	0.97 534	1.75 518	1.46 636	0.28 559	0.23 562	0.29 551	0.27 554	0.35 573	0.27 518

ACV-stereo	0.99 561	0.51 589	1.41 609	0.56 445	0.41 457	2.43 687	0.57 505	1.15 370	1.18 507	0.81 321	1.01 350	3.39 704	2.14 695	1.60 489	1.07 574	0.27 543	0.22 544	0.22 383	0.22 470	0.28 518	0.32 571

iinet-f	0.99 561	0.45 564	3.71 698	0.55 429	0.43 474	1.81 650	0.68 554	1.14 367	1.14 474	1.18 478	1.42 540	1.58 601	1.44 639	1.34 421	1.59 645	0.24 474	0.23 562	0.20 298	0.19 349	0.26 484	0.25 482

GASNet	0.99 561	0.97 671	1.72 646	0.98 686	0.68 617	0.83 459	0.67 550	1.60 509	1.28 564	1.31 548	1.22 460	1.22 516	1.21 607	2.41 585	1.41 625	0.43 652	0.26 589	0.36 622	0.34 630	0.55 657	0.31 563

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 561	0.40 540	1.82 654	0.66 564	0.62 596	2.05 669	0.78 582	1.91 608	1.29 569	1.54 621	1.42 540	1.51 589	1.23 609	1.99 546	1.33 609	0.23 449	0.14 286	0.20 298	0.15 210	0.27 498	0.26 506

PS-NSSS	0.99 561	0.58 615	0.93 484	0.58 470	0.57 567	0.91 483	0.80 592	1.81 578	1.14 474	1.14 448	1.67 615	1.00 446	0.83 465	4.62 652	0.78 505	0.37 625	0.31 628	0.52 669	0.32 613	0.45 626	0.38 605

YMNet	1.00 566	0.54 599	1.40 603	0.81 646	0.85 664	1.87 657	0.62 530	1.55 498	1.18 507	1.63 639	1.99 651	1.77 632	0.97 534	1.50 464	1.45 633	0.33 599	0.37 660	0.31 571	0.32 613	0.32 557	0.29 540

YMNet_1	1.00 566	0.54 599	1.40 603	0.81 646	0.85 664	1.87 657	0.62 530	1.55 498	1.18 507	1.63 639	1.99 651	1.77 632	0.97 534	1.50 464	1.45 633	0.33 599	0.37 660	0.31 571	0.32 613	0.32 557	0.29 540

UGAM-zero	1.00 566	0.30 379	0.93 484	0.47 243	0.30 254	0.57 280	0.25 82	2.25 679	0.63 230	1.01 389	1.10 397	2.73 692	1.85 677	6.26 689	0.40 282	0.17 192	0.14 286	0.19 246	0.15 210	0.16 123	0.17 266

RAFT + AFF	1.00 566	0.42 551	1.09 552	0.67 576	0.50 519	1.22 574	1.24 668	2.24 678	1.19 516	1.30 538	1.56 587	1.17 506	1.49 647	3.44 633	0.83 527	0.21 389	0.25 582	0.30 565	0.26 541	0.27 498	0.27 518

DRN-Test	1.00 566	0.44 557	1.13 561	0.70 602	0.81 657	1.62 628	0.79 586	2.14 658	1.44 633	1.78 653	1.33 507	1.43 566	1.05 569	2.18 566	1.53 642	0.27 543	0.21 522	0.31 571	0.30 597	0.32 557	0.28 532

NCCL2	1.00 566	0.56 608	1.06 540	0.75 630	0.57 567	1.31 589	1.72 699	1.77 562	1.36 603	1.50 610	1.17 438	1.91 648	1.17 593	1.54 474	1.29 606	0.35 617	0.31 628	0.45 655	0.44 662	0.40 601	0.40 609

DNS	1.01 572	1.88 722	0.39 46	0.36 20	0.24 90	0.34 49	0.31 155	0.95 270	0.40 106	0.33 75	0.50 161	0.42 159	0.39 156	2.86 609	1.63 646	0.19 304	0.22 544	0.20 298	0.11 15	4.26 741	4.24 744

TCMNet	1.01 572	0.60 627	2.10 666	0.86 665	1.33 708	1.14 552	0.67 550	1.69 533	1.23 538	1.11 428	1.57 591	1.30 542	0.97 534	2.01 548	1.50 640	0.31 583	0.31 628	0.38 629	0.34 630	0.42 610	0.36 594

PA-Net	1.01 572	0.57 612	1.29 589	0.64 543	0.74 632	1.19 568	0.84 601	1.69 533	1.43 632	1.16 464	1.19 448	1.32 547	1.19 601	3.42 631	1.25 599	0.29 571	0.45 683	0.33 595	0.49 674	0.32 557	0.47 638
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 572	0.59 618	1.16 567	0.67 576	0.51 531	1.63 629	1.26 672	1.69 533	1.38 611	1.81 660	1.37 525	1.94 653	1.02 561	1.58 485	1.38 617	0.37 625	0.27 597	0.43 650	0.37 644	0.43 616	0.37 599

z-ln-s-r	1.02 576	0.55 604	2.09 665	0.52 365	0.55 559	0.78 427	0.87 611	1.47 468	1.34 590	1.12 430	1.62 603	1.37 559	1.06 572	2.62 600	3.32 697	0.19 304	0.14 286	0.21 342	0.17 292	0.27 498	0.21 408

PSMNet-RUCA	1.02 576	0.97 671	1.44 614	1.23 701	1.10 688	1.40 604	0.62 530	1.69 533	1.38 611	0.94 360	1.53 576	0.97 437	0.83 465	1.17 372	0.93 547	0.69 695	0.34 642	0.99 705	0.60 692	0.97 691	0.64 676

THIR-Stereo	1.02 576	0.27 291	0.69 325	0.49 298	0.28 202	0.95 500	1.34 677	1.03 310	0.97 373	1.34 566	1.90 645	1.17 506	1.58 653	6.44 694	0.78 505	0.19 304	0.14 286	0.21 342	0.22 470	0.19 278	0.20 384

Wz-Net-LNSev	1.03 579	0.67 639	2.71 689	0.64 543	0.84 661	1.75 639	1.00 642	1.80 575	1.32 583	1.28 523	1.25 470	1.65 617	1.22 608	1.39 440	1.40 621	0.28 559	0.26 589	0.24 448	0.23 493	0.33 566	0.32 571

RAFT-RH_RVC	1.03 579	0.24 180	0.67 309	0.49 298	0.28 202	0.81 451	0.33 190	0.83 210	1.08 434	2.05 677	4.65 713	1.04 464	0.57 330	5.98 688	0.50 382	0.18 247	0.13 214	0.26 508	0.20 392	0.16 123	0.17 266

DISCO	1.03 579	0.34 484	1.11 557	0.69 596	0.45 490	2.07 670	0.84 601	2.13 654	1.50 640	1.15 454	1.33 507	2.40 680	1.07 576	2.60 598	1.51 641	0.23 449	0.18 452	0.22 383	0.20 392	0.31 548	0.27 518

STrans-v2	1.04 582	0.28 321	0.96 499	0.49 298	0.32 307	0.68 371	0.79 586	2.47 699	1.12 457	1.12 430	1.46 559	1.40 562	1.46 642	6.70 702	0.43 316	0.18 247	0.13 214	0.20 298	0.18 321	0.18 222	0.18 297

APVNet	1.06 583	0.53 598	1.42 611	0.84 658	0.79 650	1.92 660	0.82 597	1.90 604	1.08 434	1.08 408	1.43 545	1.56 597	1.13 589	3.07 619	1.58 643	0.31 583	0.34 642	0.42 648	0.36 640	0.36 580	0.37 599

TDLM	1.06 583	0.44 557	0.79 413	0.63 534	0.50 519	0.89 476	1.44 682	1.48 470	1.26 553	1.12 430	1.40 537	1.08 473	0.98 541	6.65 698	0.78 505	0.33 599	0.21 522	0.33 595	0.26 541	0.37 584	0.24 467

DNSM	1.07 585	1.92 723	0.40 59	0.39 73	0.25 120	0.42 104	0.30 142	0.97 283	0.40 106	0.43 167	0.46 136	0.40 147	0.50 264	3.03 617	2.08 669	0.20 352	0.18 452	0.15 60	0.12 77	4.57 744	4.29 745

FAT-Stereo	1.07 585	0.41 547	1.32 594	0.72 614	0.58 576	1.08 538	0.89 616	1.96 621	1.65 655	1.75 650	1.98 650	2.03 664	1.48 645	2.02 549	1.18 595	0.42 646	0.35 653	0.34 605	0.29 588	0.35 573	0.53 653

GANetREF_RVC	1.07 585	0.86 664	1.31 591	0.82 654	0.53 548	1.41 609	1.31 675	1.76 558	1.52 643	1.27 521	1.31 497	1.46 578	1.24 612	2.03 550	0.96 559	0.56 680	0.45 683	0.67 691	0.50 677	0.88 689	0.59 666
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	1.07 585	0.43 554	0.76 392	0.60 497	0.50 519	0.90 479	0.97 635	1.52 484	1.26 553	1.33 562	1.38 530	1.24 523	1.18 598	6.75 704	0.75 493	0.34 610	0.23 562	0.34 605	0.29 588	0.42 610	0.27 518

GCST	1.08 589	1.47 706	0.93 484	1.73 712	1.14 695	1.30 587	0.31 155	1.33 426	1.16 496	1.29 530	0.97 337	0.98 439	0.49 255	2.08 555	0.46 350	1.19 712	0.70 712	1.30 712	0.85 707	1.02 695	0.89 692

GwcNet	1.08 589	0.51 589	2.33 677	0.79 640	1.18 699	1.76 641	0.70 562	1.68 530	1.47 636	1.41 589	1.64 608	1.74 628	1.04 565	2.20 569	1.41 625	0.30 576	0.29 617	0.29 551	0.27 554	0.30 539	0.35 588

DANet	1.08 589	0.61 629	1.32 594	0.85 663	0.72 624	1.37 597	0.51 442	1.54 494	1.15 486	1.78 653	1.54 581	2.01 661	1.11 582	2.90 611	2.00 665	0.33 599	0.30 622	0.40 643	0.30 597	0.44 622	0.45 630
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 592	0.50 586	1.12 559	0.90 677	1.04 684	1.11 546	0.84 601	1.80 575	1.62 652	1.55 624	2.00 653	1.90 647	1.78 671	1.84 530	1.25 599	0.52 672	0.36 658	0.48 662	0.36 640	0.45 626	0.43 625

Nwc_Net	1.09 592	0.49 579	1.33 597	0.89 676	0.80 655	1.49 617	0.66 546	2.19 672	1.27 559	1.32 552	2.26 667	1.96 656	1.54 650	1.92 538	1.34 611	0.40 637	0.30 622	0.43 650	0.45 664	0.38 593	0.37 599

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 594	1.02 677	1.00 514	0.82 654	0.67 611	1.93 661	0.93 627	1.62 516	1.11 453	1.15 454	1.25 470	1.50 587	0.79 442	1.96 544	0.76 496	1.89 716	0.34 642	0.79 696	0.36 640	1.25 703	0.83 689

NCC-stereo	1.10 594	0.54 599	1.24 581	0.84 658	0.94 677	1.29 585	0.89 616	2.01 635	1.34 590	1.32 552	1.74 624	1.88 643	1.74 667	2.35 580	1.25 599	0.45 658	0.37 660	0.45 655	0.58 688	0.42 610	0.42 618

Abc-Net	1.10 594	0.54 599	1.24 581	0.84 658	0.94 677	1.29 585	0.89 616	2.01 635	1.34 590	1.32 552	1.74 624	1.88 643	1.74 667	2.35 580	1.25 599	0.45 658	0.37 660	0.45 655	0.58 688	0.42 610	0.42 618
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	1.11 597	0.58 615	2.23 675	0.66 564	0.71 622	1.95 663	1.46 683	1.98 627	1.45 634	1.79 656	1.43 545	1.49 586	1.33 629	1.97 545	1.42 629	0.27 543	0.23 562	0.28 540	0.28 575	0.34 570	0.31 563

edge stereo	1.11 597	0.50 586	1.30 590	0.71 610	0.65 602	1.14 552	0.75 574	1.93 616	1.37 607	1.71 646	1.83 635	2.54 685	1.44 639	2.43 586	1.23 597	0.42 646	0.41 673	0.54 676	0.35 636	0.42 610	0.46 634

anonymity	1.12 599	0.97 671	1.21 572	1.07 694	1.12 692	1.08 538	0.89 616	1.95 620	1.16 496	1.29 530	1.26 477	1.22 516	1.09 580	1.15 363	1.01 566	1.02 705	1.00 728	0.97 702	0.97 714	0.98 692	0.99 696

ccnet	1.12 599	0.67 639	1.01 518	0.78 638	0.73 631	1.72 637	0.99 640	1.84 588	1.26 553	1.47 601	1.85 639	1.75 631	1.29 619	1.75 518	1.88 659	0.57 681	0.53 698	0.57 685	0.55 685	0.59 664	0.54 655

RASNet	1.12 599	0.30 379	0.91 477	0.66 564	0.77 645	0.97 510	0.57 505	1.37 437	1.35 599	1.02 393	1.34 514	2.11 668	1.43 637	7.09 709	1.39 620	0.19 304	0.17 426	0.17 165	0.19 349	0.18 222	0.16 232

AF-Net	1.13 602	0.52 593	1.33 597	0.86 665	0.91 673	1.38 600	0.71 564	2.16 663	1.62 652	1.56 625	2.40 674	1.99 659	1.65 660	1.81 529	1.48 638	0.48 666	0.28 605	0.49 664	0.33 623	0.39 597	0.32 571

NaN_ROB	1.13 602	0.55 604	1.15 566	0.64 543	0.48 508	1.61 627	2.03 716	1.72 541	1.48 637	2.09 679	1.27 480	1.40 562	1.08 577	3.94 639	1.30 607	0.28 559	0.34 642	0.28 540	0.28 575	0.30 539	0.33 577

UGAM	1.14 604	0.27 291	0.95 493	0.53 387	0.42 463	0.70 384	0.72 567	0.95 270	1.32 583	0.98 375	1.48 565	1.78 635	0.87 485	9.65 743	0.87 536	0.21 389	0.18 452	0.30 565	0.24 509	0.19 278	0.16 232

DGSMNet	1.14 604	0.76 655	2.49 683	0.81 646	0.86 668	1.39 602	1.39 679	2.13 654	1.35 599	1.26 518	1.63 607	1.48 585	0.98 541	1.75 518	1.10 580	0.45 658	0.43 676	0.55 680	0.49 674	0.75 683	0.70 682

Syn2CoEx	1.14 604	0.69 643	1.66 640	0.80 643	0.67 611	1.40 604	0.88 614	2.06 648	1.54 646	1.25 514	1.58 594	1.42 565	1.50 649	4.09 641	1.40 621	0.36 621	0.32 636	0.34 605	0.29 588	0.29 529	0.34 583

RGC	1.14 604	0.79 657	1.26 584	0.91 680	0.96 680	1.52 619	0.77 580	1.92 611	1.26 553	1.54 621	1.93 647	2.02 663	1.54 650	2.25 573	1.31 608	0.44 657	0.35 653	0.58 686	0.48 671	0.47 634	0.46 634

S-Stereo	1.15 608	0.46 566	2.17 671	0.81 646	0.80 655	1.21 572	1.19 665	1.93 616	2.02 684	1.47 601	2.11 660	1.57 598	1.17 593	2.05 553	1.41 625	0.40 637	0.40 671	0.35 614	0.31 605	0.44 622	0.70 682

stereogan	1.15 608	0.42 551	1.40 603	0.86 665	0.84 661	2.38 685	0.71 564	1.88 598	1.73 664	1.72 647	1.94 649	2.31 675	1.29 619	2.07 554	1.08 575	0.36 621	0.35 653	0.39 638	0.31 605	0.51 648	0.46 634

AANet_RVC	1.16 610	0.52 593	1.49 629	0.65 558	0.45 490	0.75 407	0.69 559	1.42 452	1.55 648	1.34 566	1.87 642	1.53 593	0.78 437	7.43 715	1.38 617	0.25 502	0.17 426	0.19 246	0.16 261	0.22 404	0.26 506

RYNet	1.17 611	0.49 579	1.24 581	0.70 602	0.97 681	1.71 635	0.92 623	1.91 608	1.46 635	1.38 580	1.14 421	1.88 643	1.30 623	4.24 643	1.87 657	0.26 527	0.21 522	0.35 614	0.27 554	0.55 657	0.54 655

w-ln-seven-2	1.18 612	0.61 629	4.25 700	0.68 592	0.61 590	1.20 570	0.93 627	1.63 518	1.35 599	1.66 642	1.53 576	1.47 583	1.37 633	3.00 616	1.74 651	0.25 502	0.24 572	0.29 551	0.26 541	0.33 566	0.28 532

HSM	1.19 613	0.32 435	0.65 293	0.57 464	0.38 423	1.23 575	0.59 519	2.25 679	1.19 516	1.30 538	1.25 470	1.94 653	1.03 563	9.32 738	0.71 481	0.22 421	0.16 390	0.20 298	0.16 261	0.21 375	0.21 408

aanetorigin	1.23 614	0.79 657	2.78 691	0.70 602	0.79 650	0.99 516	1.06 651	1.06 339	1.37 607	3.52 717	2.61 683	1.72 625	1.63 658	1.99 546	1.78 653	0.25 502	0.24 572	0.26 508	0.25 523	0.38 593	0.45 630

PWC_ROB	1.24 615	0.76 655	2.46 681	0.72 614	0.78 647	1.15 559	0.49 430	1.75 551	1.92 678	2.31 685	3.07 692	1.59 602	1.40 634	2.46 590	2.10 670	0.33 599	0.22 544	0.35 614	0.24 509	0.38 593	0.41 614

SGM-Forest	1.24 615	0.38 528	0.60 265	0.52 365	0.37 401	1.56 623	1.30 674	1.65 521	1.36 603	2.11 680	1.79 631	1.63 611	0.93 513	7.48 717	0.95 555	0.36 621	0.37 660	0.39 638	0.34 630	0.37 584	0.32 571
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 617	0.99 674	1.93 660	1.02 690	1.21 701	0.96 506	1.01 644	1.75 551	1.92 678	1.36 571	2.12 661	1.44 571	1.01 554	1.14 362	1.40 621	0.72 696	0.82 715	0.89 700	0.98 716	1.31 705	0.95 694

NOSS_ROB	1.26 618	0.46 566	0.62 276	0.56 445	0.38 423	1.06 534	0.78 582	1.73 542	1.40 621	1.01 389	1.43 545	1.10 486	0.75 417	10.62 747	0.65 455	0.45 658	0.43 676	0.48 662	0.45 664	0.44 622	0.41 614

noway7	1.29 619	1.22 692	14.37 732	0.52 365	0.33 331	0.57 280	0.42 325	1.14 367	1.02 399	0.72 298	0.83 288	1.12 494	0.93 513	0.80 234	0.67 466	0.18 247	0.13 214	0.20 298	0.17 292	0.21 375	0.16 232

RTSC	1.29 619	0.73 649	2.44 680	0.83 657	0.57 567	1.85 655	0.65 540	1.88 598	2.00 683	2.20 682	1.66 613	1.60 604	1.26 615	2.33 579	3.92 703	0.32 590	0.23 562	0.27 525	0.29 588	0.37 584	0.37 599

PWCDC_ROB	1.29 619	0.75 654	1.33 597	1.05 691	0.88 672	1.73 638	0.52 453	1.89 601	3.28 714	1.29 530	4.88 716	1.22 516	1.46 642	1.77 525	1.45 633	0.60 686	0.26 589	0.29 551	0.25 523	0.52 651	0.37 599

Anonymous_2	1.30 622	0.55 604	0.82 424	0.52 365	0.58 576	1.01 519	0.64 538	1.25 415	0.97 373	0.96 365	0.78 274	1.33 549	1.29 619	1.03 324	0.74 488	0.62 688	0.64 708	1.06 708	9.63 758	1.16 699	0.49 645

zzzzzzz1	1.31 623	1.54 711	13.00 729	0.52 365	0.65 602	0.62 322	0.46 395	1.35 433	1.02 399	0.71 290	0.95 324	1.33 549	0.98 541	1.16 367	0.80 517	0.18 247	0.14 286	0.20 298	0.19 349	0.24 453	0.18 297

SQANet	1.31 623	0.88 667	1.08 549	1.83 714	1.44 710	1.44 612	0.75 574	1.74 547	1.09 443	1.32 552	1.26 477	1.28 538	1.01 554	1.50 464	0.83 527	2.50 723	0.34 642	1.47 713	0.55 685	2.32 713	1.57 711

SHD	1.31 623	0.71 648	2.34 678	0.86 665	0.75 641	1.77 644	0.65 540	2.22 676	2.50 701	2.40 692	1.71 620	1.91 648	1.60 656	1.93 541	2.37 678	0.38 630	0.31 628	0.38 629	0.40 652	0.48 639	0.50 647

PDISCO_ROB	1.32 626	0.65 637	1.44 614	1.36 703	1.46 711	2.55 690	0.92 623	2.45 697	2.07 687	1.37 574	1.49 567	1.65 617	1.00 552	2.82 605	1.35 614	1.01 703	0.27 597	0.54 676	0.47 669	0.71 680	0.73 685

LL-Strereo	1.33 627	0.39 533	1.38 602	0.61 513	0.61 590	0.75 407	0.66 546	1.63 518	1.17 499	1.56 625	1.60 597	2.03 664	2.12 694	9.72 744	0.97 560	0.21 389	0.18 452	0.27 525	0.23 493	0.22 404	0.25 482

PASM	1.34 628	0.92 668	2.62 687	0.86 665	0.87 670	1.03 526	1.08 653	1.50 476	1.51 642	1.82 661	1.41 539	1.68 620	1.26 615	4.87 658	1.34 611	0.61 687	0.65 710	0.68 692	0.78 702	0.69 678	0.68 680

ADCRef	1.35 629	0.55 604	2.37 679	0.72 614	0.77 645	1.94 662	0.78 582	1.91 608	1.27 559	1.57 629	1.59 596	1.36 556	1.41 635	1.54 474	7.53 720	0.23 449	0.20 494	0.32 586	0.30 597	0.29 529	0.29 540

DStereoRT	1.36 630	0.32 435	1.41 609	0.67 576	0.50 519	2.07 670	0.60 523	1.44 459	0.91 343	1.37 574	1.44 550	0.73 334	1.30 623	6.39 693	0.90 543	0.23 449	0.17 426	4.29 745	1.94 735	0.24 453	0.20 384

GANet	1.36 630	0.47 571	0.86 441	0.67 576	0.45 490	1.34 594	1.73 700	1.64 520	1.24 544	1.49 609	2.38 672	1.55 596	1.20 604	9.30 737	0.93 547	0.30 576	0.31 628	0.33 595	0.28 575	0.39 597	0.30 553

ff1	1.37 632	0.33 459	0.85 435	0.53 387	0.37 401	0.74 401	0.56 494	0.95 270	2.47 698	1.15 454	1.45 553	1.06 466	0.82 457	7.22 710	7.61 721	0.20 352	0.12 106	0.31 571	0.27 554	0.19 278	0.20 384

XQC	1.37 632	0.87 665	2.56 685	0.84 658	0.69 619	1.83 653	0.89 616	2.07 649	1.88 674	1.88 666	1.53 576	1.91 648	1.55 652	2.85 608	3.05 689	0.48 666	0.29 617	0.44 654	0.39 648	0.69 678	0.60 669

w-ln-seven	1.38 634	0.70 646	3.91 699	0.75 630	0.72 624	2.69 697	0.95 632	2.02 639	1.99 682	1.99 673	1.73 622	1.82 639	1.17 593	2.45 587	2.84 686	0.28 559	0.25 582	0.31 571	0.30 597	0.41 604	0.33 577

mmx	1.39 635	0.33 459	0.85 435	0.53 387	0.37 401	0.74 401	0.56 494	2.13 654	1.37 607	1.15 454	1.45 553	1.06 466	0.82 457	7.22 710	7.61 721	0.24 474	0.19 473	0.31 571	0.27 554	0.30 539	0.25 482

xxx	1.39 635	0.33 459	0.85 435	0.53 387	0.37 401	0.74 401	0.56 494	2.13 654	1.37 607	1.15 454	1.45 553	1.06 466	0.82 457	7.22 710	7.61 721	0.24 474	0.19 473	0.31 571	0.27 554	0.30 539	0.25 482

MFMNet_re	1.40 637	1.14 687	1.68 641	1.39 705	1.07 685	1.48 615	1.43 681	1.87 595	1.82 671	2.26 683	2.19 664	1.51 589	1.86 678	1.52 468	1.25 599	0.93 701	0.83 716	0.84 698	0.80 703	0.99 694	1.05 701

UDG	1.41 638	2.65 735	0.99 508	1.44 708	1.64 714	1.34 594	0.80 592	1.60 509	1.23 538	1.23 502	1.71 620	2.01 661	1.34 630	1.47 460	1.41 625	0.90 700	0.54 701	2.29 721	0.75 700	1.84 708	1.04 699

CSAN	1.41 638	0.59 618	1.26 584	0.70 602	0.50 519	1.76 641	1.78 701	1.77 562	1.90 677	2.35 688	2.32 669	1.92 651	1.94 684	5.56 677	1.49 639	0.43 652	0.35 653	0.40 643	0.41 654	0.43 616	0.41 614

DStereoO	1.44 640	1.11 684	1.69 642	1.16 697	0.72 624	1.21 572	1.56 691	1.74 547	1.63 654	1.52 613	1.67 615	1.51 589	3.16 716	1.73 516	1.72 650	2.35 722	0.45 683	0.97 702	0.42 657	2.01 710	0.53 653

test_xeample	1.45 641	0.28 321	0.65 293	0.51 343	0.28 202	0.94 497	0.59 519	2.14 658	1.29 569	1.24 509	1.51 574	0.88 395	0.86 480	1.46 456	15.10 747	0.22 421	0.20 494	0.22 383	0.20 392	0.22 404	0.22 431

Wz-Net-SNSev	1.49 642	1.23 694	6.27 713	0.68 592	0.67 611	1.37 597	1.41 680	2.00 631	1.39 616	1.48 607	1.61 601	2.29 673	1.32 627	3.93 638	2.14 673	0.31 583	0.28 605	0.31 571	0.33 623	0.42 610	0.36 594

CC-Net-ROB	1.49 642	1.26 695	1.27 587	0.88 673	0.79 650	1.76 641	1.00 642	1.79 572	1.26 553	1.10 422	1.61 601	1.21 514	0.99 550	8.13 730	0.84 530	1.09 709	0.41 673	2.20 719	0.46 667	1.20 702	0.48 641

DDUNet	1.50 644	2.69 736	1.12 559	1.77 713	1.88 716	1.84 654	0.92 623	1.70 538	1.16 496	1.38 580	1.79 631	1.60 604	1.12 585	1.37 429	1.08 575	1.10 710	0.76 713	2.37 723	0.94 712	2.00 709	1.37 707

xxxx	1.51 645	0.28 321	0.68 313	0.54 404	0.28 202	1.16 561	0.44 364	2.19 672	1.29 569	1.09 414	1.36 522	1.22 516	0.85 472	1.79 526	15.70 750	0.24 474	0.21 522	0.21 342	0.20 392	0.22 404	0.23 451

psmorigin	1.52 646	0.69 643	10.52 727	0.68 592	0.59 584	1.13 550	0.70 562	1.57 502	1.19 516	1.99 673	1.79 631	2.26 672	1.47 644	2.09 556	1.36 615	0.39 634	0.40 671	0.34 605	0.33 623	0.43 616	0.56 659

MFN_U_SF_RVC	1.52 646	0.84 660	3.42 694	0.87 672	0.66 607	2.56 691	0.95 632	2.36 689	1.70 660	1.98 672	1.86 640	2.45 683	1.79 672	2.95 612	2.58 681	0.52 672	0.48 690	0.55 680	0.59 691	0.59 664	0.61 670

WQFJA1++	1.55 648	0.22 113	0.45 115	0.38 60	0.28 202	0.38 72	0.20 16	0.62 87	0.28 25	0.38 135	0.39 85	0.34 98	0.39 156	0.64 159	0.27 80	0.19 304	0.12 106	0.16 111	0.12 77	25.04 762	0.14 141

SAMSARA	1.55 648	0.84 660	2.61 686	1.22 700	1.07 685	2.50 689	1.93 711	2.05 643	1.89 675	2.75 702	1.66 613	2.81 693	1.69 665	3.08 621	1.97 664	0.46 664	0.51 696	0.42 648	0.46 667	0.58 662	0.59 666

z-mn7	1.56 650	0.84 660	4.36 703	0.71 610	0.51 531	2.60 692	1.04 647	1.73 542	2.70 707	1.53 615	2.99 691	1.94 653	1.34 630	4.78 656	2.41 679	0.29 571	0.24 572	0.27 525	0.24 509	0.34 570	0.31 563

CrosDoStereo	1.58 651	0.24 180	0.72 349	0.48 276	0.29 227	0.67 363	12.49 751	1.10 351	0.98 379	1.34 566	1.75 627	1.00 446	1.89 680	6.65 698	0.81 520	0.19 304	0.15 351	0.20 298	0.22 470	0.18 222	0.19 346

DeepStereo_LL	1.58 651	0.24 180	0.72 349	0.48 276	0.29 227	0.67 363	12.49 751	1.10 351	0.98 379	1.34 566	1.75 627	1.00 446	1.89 680	6.65 698	0.81 520	0.19 304	0.15 351	0.20 298	0.22 470	0.18 222	0.19 346

otaku	1.60 653	1.11 684	1.21 572	2.20 716	1.56 712	1.97 664	1.24 668	2.07 649	1.36 603	1.44 596	1.62 603	1.73 626	1.19 601	1.73 516	0.98 563	2.89 727	0.57 703	1.74 714	0.60 692	2.78 720	1.94 717

DeepPrunerF	1.60 653	0.73 649	5.81 711	0.88 673	1.19 700	0.91 483	0.95 632	2.19 672	5.24 736	1.17 473	1.30 491	1.19 510	1.30 623	4.90 659	1.66 649	0.42 646	0.34 642	0.52 669	0.47 669	0.41 604	0.40 609

222	1.61 655	0.29 356	0.67 309	0.56 445	0.29 227	1.06 534	0.42 325	2.17 669	1.31 579	1.31 548	1.52 575	0.92 415	0.94 519	1.76 523	17.65 751	0.24 474	0.20 494	0.21 342	0.19 349	0.22 404	0.23 451

SDNR	1.62 656	0.51 589	2.17 671	0.53 387	0.56 563	3.80 717	0.45 385	1.54 494	1.29 569	1.33 562	2.41 675	1.08 473	0.96 531	11.18 748	1.16 589	0.66 693	0.63 707	0.43 650	0.32 613	0.64 671	0.67 678

AANet	1.64 657	1.27 696	5.08 706	0.67 576	0.65 602	1.41 609	0.84 601	1.92 611	2.90 710	3.11 715	3.20 695	2.91 697	2.06 691	2.49 593	2.10 670	0.42 646	0.29 617	0.34 605	0.30 597	0.45 626	0.45 630

Ntro	1.64 657	1.15 688	1.23 576	2.48 722	1.83 715	2.09 672	1.16 662	1.96 621	1.38 611	1.21 490	1.62 603	1.62 606	1.29 619	1.87 535	1.11 583	3.04 728	0.56 702	1.82 716	0.64 694	2.80 721	2.05 719

G-Net	1.66 659	0.63 634	1.56 633	1.11 696	0.74 632	2.98 706	0.91 621	1.55 498	1.22 535	2.76 703	8.18 740	2.32 676	2.53 708	1.92 538	1.87 657	0.48 666	0.44 679	0.45 655	0.31 605	0.60 668	0.57 663

MDST_ROB	1.67 660	0.34 484	1.58 636	0.92 682	0.58 576	4.26 723	1.11 655	2.83 706	1.41 627	4.49 728	2.55 682	1.45 574	0.97 534	7.79 727	1.17 592	0.31 583	0.25 582	0.37 625	0.33 623	0.31 548	0.30 553

SPS-STEREO	1.67 660	1.04 678	1.23 576	1.21 699	1.13 694	1.82 652	1.11 655	2.16 663	1.52 643	3.07 713	2.32 669	2.82 694	1.80 673	4.11 642	2.04 666	1.03 706	0.99 727	0.97 702	0.94 712	1.03 697	1.02 697
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 662	0.36 514	0.61 270	0.59 485	0.29 227	2.25 678	1.18 664	2.38 692	1.68 659	3.60 718	2.67 685	3.69 708	2.42 704	8.13 730	1.90 660	0.31 583	0.31 628	0.30 565	0.28 575	0.30 539	0.29 540
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 663	0.59 618	4.33 701	0.70 602	0.57 567	2.02 668	1.62 697	3.35 715	1.78 667	1.48 607	1.38 530	2.17 669	2.84 711	4.77 655	3.66 700	0.48 666	0.31 628	0.29 551	0.25 523	0.64 671	0.48 641

zh-mn7	1.70 664	1.21 691	8.30 721	0.69 596	0.53 548	1.45 613	0.84 601	1.70 538	2.09 688	2.41 693	2.67 685	1.68 620	1.23 609	4.49 648	2.87 687	0.30 576	0.26 589	0.27 525	0.27 554	0.31 548	0.35 588

1111x	1.70 664	0.29 356	0.86 441	0.51 343	0.27 173	1.01 519	0.68 554	2.22 676	1.28 564	1.13 445	1.40 537	1.21 514	1.10 581	5.53 675	15.20 748	0.22 421	0.21 522	0.22 383	0.22 470	0.24 453	0.22 431

PVD	1.70 664	0.84 660	2.26 676	0.94 685	0.83 660	2.48 688	0.97 635	2.59 703	3.35 715	3.01 711	2.77 687	2.34 677	2.47 706	2.67 602	3.14 692	0.47 665	0.45 683	0.59 687	0.48 671	0.59 664	0.75 687

FBW_ROB	1.71 667	0.62 633	1.45 620	0.67 576	0.61 590	1.81 650	1.08 653	2.52 700	1.70 660	1.77 652	1.73 622	1.98 658	1.25 613	12.57 750	1.84 656	0.34 610	0.37 660	0.56 683	0.38 646	0.45 626	0.43 625

ADCL	1.72 668	0.57 612	3.66 696	0.67 576	0.61 590	2.61 694	1.85 706	1.96 621	1.67 657	1.90 669	1.83 635	2.06 667	1.90 682	2.13 559	9.15 729	0.26 527	0.24 572	0.34 605	0.32 613	0.38 593	0.35 588

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 669	0.87 665	3.56 695	0.80 643	0.75 641	3.72 714	2.44 729	1.82 579	1.82 671	1.74 649	1.91 646	1.92 651	1.26 615	7.69 725	1.28 605	0.45 658	0.47 688	0.52 669	0.77 701	0.50 643	0.50 647

zh-sn7	1.76 670	1.38 697	6.58 714	0.74 626	0.72 624	1.78 646	1.31 675	1.88 598	1.56 649	1.86 665	2.47 679	1.81 636	2.08 693	5.12 663	3.80 702	0.32 590	0.32 636	0.32 586	0.32 613	0.44 622	0.40 609

AAGNet	1.83 671	0.28 321	0.72 349	0.61 513	0.32 307	0.67 363	0.51 442	0.96 279	0.98 379	1.47 601	1.20 454	1.00 446	1.18 598	2.83 606	22.77 758	0.22 421	0.13 214	0.22 383	0.19 349	0.23 433	0.15 189

WCMA_ROB	1.84 672	0.47 571	1.31 591	0.69 596	0.57 567	2.11 673	1.14 659	1.87 595	1.73 664	4.04 722	6.43 727	5.62 725	3.61 721	2.59 597	1.94 662	0.52 672	0.44 679	0.39 638	0.42 657	0.48 639	0.47 638

ADCPNet	1.85 673	0.69 643	8.07 718	0.71 610	0.58 576	2.79 701	1.22 667	1.94 618	1.54 646	1.88 666	1.69 618	2.46 684	2.04 688	2.37 582	6.48 715	0.38 630	0.37 660	0.38 629	0.43 660	0.47 634	0.45 630

test_sample9	1.86 674	0.49 579	1.13 561	0.56 445	0.39 434	1.02 523	0.73 568	1.78 566	1.21 528	1.22 496	1.18 441	1.08 473	0.92 504	2.27 575	7.92 725	0.57 681	12.61 763	0.62 688	0.67 696	0.45 626	0.42 618

Wz-Net-TNSev	1.88 675	2.08 729	7.66 716	0.67 576	0.64 600	2.42 686	1.83 705	2.33 685	1.74 666	1.57 629	1.56 587	2.58 686	1.90 682	4.86 657	3.12 691	0.39 634	0.37 660	0.33 595	0.37 644	0.53 653	0.58 664

NVStereoNet_ROB	1.88 675	1.07 679	1.45 620	1.07 694	1.17 697	1.47 614	1.48 685	1.89 601	1.93 680	1.94 671	4.67 714	3.08 701	1.80 673	6.51 695	1.65 647	1.06 708	0.86 722	1.08 709	1.32 722	0.93 690	1.26 705
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	1.88 675	0.57 612	2.18 673	0.63 534	0.40 446	2.80 702	1.57 694	2.39 693	5.88 739	2.36 690	3.57 700	3.72 709	2.97 713	4.74 654	1.76 652	0.34 610	0.30 622	0.32 586	0.29 588	0.48 639	0.37 599

ADCMid	1.89 678	0.73 649	5.06 705	0.72 614	0.67 611	2.00 667	1.14 659	1.97 625	1.48 637	2.86 706	1.81 634	2.37 678	2.05 690	2.24 571	10.39 739	0.33 599	0.31 628	0.39 638	0.43 660	0.50 643	0.44 628

WZ-Net	1.95 679	0.95 670	10.10 723	0.86 665	0.78 647	1.69 634	1.60 696	2.20 675	1.98 681	2.08 678	1.93 647	2.30 674	1.97 685	5.30 666	3.17 694	0.34 610	0.26 589	0.29 551	0.31 605	0.51 648	0.47 638

AnyNet_C32	1.96 680	1.10 681	5.17 707	0.90 677	1.11 690	2.12 674	2.37 727	1.85 589	1.48 637	2.45 694	1.70 619	2.05 666	1.64 659	2.50 594	10.28 735	0.37 625	0.34 642	0.35 614	0.41 654	0.49 642	0.54 655

MSAF-DinoV2	1.97 681	0.80 659	10.38 726	0.86 665	0.48 508	1.39 602	0.97 635	2.55 702	1.72 663	1.53 615	1.65 610	3.59 706	2.20 698	5.39 672	3.94 704	0.27 543	0.17 426	0.26 508	0.28 575	0.47 634	0.46 634

RainbowNet	1.97 681	1.76 715	1.57 635	2.81 725	2.21 720	1.98 666	1.81 703	2.54 701	1.89 675	1.50 610	1.84 637	1.96 656	1.65 660	2.14 560	1.25 599	3.33 734	0.85 720	2.39 726	0.98 716	2.82 723	2.22 720

ADCP+	1.99 683	0.48 575	7.73 717	0.66 564	0.91 673	2.30 681	1.05 649	1.82 579	1.34 590	1.54 621	1.32 504	1.74 628	1.61 657	2.17 563	13.37 743	0.24 474	0.21 522	0.32 586	0.28 575	0.37 584	0.29 540

MSMD_ROB	1.99 683	0.59 618	0.89 469	0.70 602	0.61 590	3.95 719	0.94 630	1.80 575	1.79 668	4.41 726	4.43 707	8.17 734	3.66 722	3.40 629	1.33 609	0.52 672	0.48 690	0.54 676	0.58 688	0.53 653	0.50 647

Selective-IGEV-i16pc	2.07 685	0.29 356	19.83 744	0.53 387	0.39 434	2.74 698	1.51 687	1.13 365	1.28 564	0.80 316	1.21 456	1.06 466	0.64 374	7.77 726	0.79 512	0.40 637	0.22 544	0.21 342	0.23 493	0.22 404	0.23 451

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 686	1.15 688	3.10 692	1.05 691	0.76 644	5.03 729	2.40 728	2.16 663	2.62 704	1.89 668	2.28 668	2.69 690	1.65 660	9.35 739	2.04 666	0.64 692	0.51 696	0.68 692	0.71 699	1.09 698	0.67 678

ACVNet-4b	2.15 687	1.41 701	1.64 638	2.80 724	2.31 724	2.31 682	1.24 668	2.32 684	2.14 689	1.26 518	2.39 673	2.66 689	1.48 645	5.95 687	1.06 571	3.20 732	0.45 683	2.37 723	0.89 708	2.83 724	2.37 724

ACVNet_1	2.18 688	1.45 704	1.72 646	2.85 726	2.33 726	2.28 679	1.46 683	3.08 711	2.22 692	1.82 661	2.05 658	3.56 705	1.98 686	3.09 622	1.40 621	3.17 729	0.60 705	2.40 727	0.92 710	2.91 727	2.37 724

test_sample8	2.19 689	0.49 579	1.13 561	0.56 445	0.39 434	1.02 523	0.73 568	1.82 579	1.15 486	2.26 683	1.30 491	4.94 720	2.52 707	2.27 575	7.92 725	0.57 681	12.61 763	0.62 688	0.67 696	0.45 626	0.42 618

ADCS	2.25 690	0.99 674	5.55 708	0.81 646	0.74 632	2.19 676	1.80 702	2.27 681	2.14 689	2.80 705	2.13 662	2.40 680	2.03 687	2.64 601	13.69 744	0.41 642	0.39 669	0.40 643	0.45 664	0.58 662	0.56 659

AnyNet_C01	2.26 691	1.78 716	10.22 725	0.93 683	0.74 632	2.92 704	2.20 722	2.29 683	1.80 669	2.53 696	2.41 675	2.71 691	1.73 666	3.41 630	6.72 717	0.41 642	0.39 669	0.40 643	0.42 657	0.67 676	0.63 672

MeshStereo	2.26 691	0.56 608	0.92 482	0.61 513	0.49 512	2.60 692	1.02 645	3.18 712	2.05 686	7.40 748	4.98 717	7.58 731	2.98 714	6.37 692	1.96 663	0.43 652	0.43 676	0.45 655	0.39 648	0.43 616	0.42 618
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	2.29 693	0.33 459	20.08 745	0.56 445	0.40 446	2.61 694	1.54 690	2.60 704	1.87 673	0.97 370	1.68 617	1.38 561	1.01 554	8.19 733	0.92 546	0.37 625	0.21 522	0.22 383	0.26 541	0.25 470	0.28 532

FCDSN-DC	2.32 694	0.63 634	0.81 420	0.84 658	0.75 641	2.23 677	0.94 630	2.09 652	1.80 669	5.45 740	7.72 737	7.77 733	6.93 739	3.39 628	1.80 654	0.52 672	0.48 690	0.52 669	0.51 681	0.57 660	0.58 664
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 695	2.85 737	3.66 696	3.08 732	2.27 722	1.97 664	0.67 550	2.00 631	1.70 660	2.52 695	2.00 653	2.23 670	5.86 732	3.44 633	1.58 643	1.01 703	0.32 636	2.64 732	1.94 735	2.85 725	2.24 721

EDNetEfficient	2.37 696	1.10 681	8.08 719	0.74 626	0.71 622	0.98 515	1.56 691	1.46 466	4.06 728	4.90 731	2.82 688	2.25 671	3.48 720	2.95 612	9.97 730	0.26 527	0.24 572	0.26 508	0.30 597	0.68 677	0.61 670

pmcnn	2.37 696	0.42 551	2.71 689	0.63 534	0.43 474	1.54 621	1.19 665	2.01 635	1.53 645	2.64 699	7.60 734	18.07 753	1.45 641	3.44 633	2.78 685	0.18 247	0.15 351	0.15 60	0.12 77	0.20 328	0.18 297

ELAS	2.37 696	0.74 652	1.54 631	0.99 687	0.92 675	4.78 726	2.33 726	3.33 714	3.37 716	5.05 734	4.77 715	3.67 707	4.53 729	3.42 631	4.50 707	0.62 688	0.53 698	0.55 680	0.53 683	0.63 669	0.64 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 699	1.07 679	2.14 670	1.18 698	1.10 688	2.14 675	1.36 678	1.96 621	1.66 656	5.46 741	7.07 731	4.95 721	4.32 728	5.50 674	2.26 675	1.04 707	1.02 730	0.99 705	0.97 714	1.02 695	1.04 699

ACVNet_2	2.43 700	1.41 701	2.04 663	2.62 723	2.24 721	2.63 696	1.88 709	3.31 713	3.01 711	2.19 681	3.45 699	4.62 713	2.04 688	4.50 650	1.47 637	2.55 724	0.64 708	2.22 720	0.84 705	2.69 719	2.29 722

ELAS_RVC	2.48 701	0.74 652	1.90 658	1.05 691	0.92 675	2.76 699	4.01 739	2.76 705	4.11 729	4.69 729	4.63 711	4.62 713	5.96 734	3.97 640	3.96 705	0.63 691	0.53 698	0.56 683	0.52 682	0.64 671	0.63 672
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 702	0.59 618	18.45 743	0.69 596	0.50 519	1.87 657	0.88 614	1.67 529	2.39 695	1.50 610	1.42 540	1.14 502	1.15 591	4.28 646	5.07 710	0.24 474	0.19 473	0.22 383	0.19 349	7.86 749	0.34 583

WAO-7	2.66 703	1.40 700	1.73 648	1.39 705	1.17 697	3.93 718	1.94 712	4.11 724	3.88 727	2.92 707	5.50 718	4.18 711	3.00 715	7.63 724	3.71 701	1.13 711	1.00 728	1.17 710	1.13 721	1.18 701	1.09 703

RTS	2.67 704	1.38 697	15.28 736	0.99 687	1.26 703	3.78 715	1.96 713	2.15 660	2.62 704	2.61 697	2.85 689	2.60 687	1.59 654	6.27 690	5.71 713	0.40 637	0.28 605	0.35 614	0.35 636	0.50 643	0.48 641

RTSA	2.67 704	1.38 697	15.28 736	0.99 687	1.26 703	3.78 715	1.96 713	2.15 660	2.62 704	2.61 697	2.85 689	2.60 687	1.59 654	6.27 690	5.71 713	0.40 637	0.28 605	0.35 614	0.35 636	0.50 643	0.48 641

MADNet+	2.69 706	3.22 740	11.53 728	1.44 708	1.12 692	3.19 708	1.81 703	2.85 707	2.37 694	1.68 644	2.07 659	2.85 695	2.18 696	7.41 714	5.23 711	0.79 698	0.76 713	0.69 694	0.65 695	0.98 692	0.95 694

IMH-64-1	2.70 707	1.79 717	1.46 622	3.26 734	2.66 730	3.23 710	2.10 717	4.08 722	2.75 708	2.34 686	3.81 703	3.06 699	2.22 699	4.25 644	2.59 682	3.75 738	0.84 717	2.75 733	1.35 723	3.15 729	2.60 731

IMH-64	2.70 707	1.79 717	1.46 622	3.26 734	2.66 730	3.23 710	2.10 717	4.08 722	2.75 708	2.34 686	3.81 703	3.06 699	2.22 699	4.25 644	2.59 682	3.75 738	0.84 717	2.75 733	1.35 723	3.15 729	2.60 731

FC-DCNN	2.72 709	0.59 618	0.86 441	0.73 622	0.57 567	2.91 703	1.04 647	3.01 710	2.60 702	6.83 743	7.64 735	9.92 738	6.33 737	5.21 664	3.14 692	0.53 678	0.48 690	0.51 667	0.50 677	0.53 653	0.51 651

FC-DCNN v2	2.81 710	0.59 618	0.85 435	0.73 622	0.57 567	2.97 705	1.05 649	3.39 716	2.61 703	6.98 744	7.67 736	10.38 741	6.31 736	5.75 682	3.37 698	0.53 678	0.48 690	0.51 667	0.50 677	0.53 653	0.51 651

WAO-6	2.81 710	1.60 712	1.46 622	2.36 720	2.28 723	3.55 712	2.29 725	4.21 725	4.56 733	2.36 690	4.51 708	4.88 719	2.66 709	4.60 651	4.07 706	1.72 715	1.15 734	2.31 722	1.46 728	2.31 712	1.85 715

PWCK	2.88 712	2.05 727	5.72 710	2.08 715	1.11 690	3.55 712	3.90 738	2.86 708	3.54 720	3.03 712	3.63 701	3.10 702	2.31 701	8.15 732	3.09 690	2.12 719	0.91 725	1.75 715	0.98 716	2.57 718	1.18 704

Dean	2.91 713	1.53 710	2.07 664	2.96 731	2.51 728	3.15 707	2.14 720	4.75 729	4.41 732	2.76 703	6.10 726	5.53 724	2.37 702	2.97 614	1.92 661	3.18 730	0.85 720	2.51 730	1.04 719	2.88 726	2.47 728

MonStereo1	3.14 714	1.66 713	1.81 652	2.43 721	2.32 725	5.80 732	1.58 695	3.52 717	4.70 734	3.09 714	8.22 741	4.76 717	3.36 718	6.52 696	2.29 677	2.33 721	0.61 706	1.91 718	1.05 720	2.44 715	2.34 723

IMH	3.21 715	1.85 721	1.48 627	3.25 733	2.69 732	4.07 721	2.02 715	4.41 727	3.80 725	2.72 700	7.11 732	4.75 716	2.92 712	5.92 685	2.55 680	3.85 742	0.88 723	2.78 735	1.36 725	3.19 731	2.59 730

LVE	3.31 716	1.67 714	1.64 638	2.85 726	2.42 727	3.20 709	2.26 724	4.78 730	5.05 735	2.35 688	6.91 729	6.02 726	2.37 702	9.15 735	2.17 674	3.19 731	1.08 733	2.38 725	1.47 729	2.81 722	2.40 726

DStereoFS	3.67 717	1.49 708	2.18 673	1.32 702	1.32 707	4.41 724	1.26 672	3.75 721	9.27 743	3.36 716	6.80 728	4.81 718	13.54 750	6.95 706	4.76 709	0.73 697	0.69 711	1.17 710	2.40 741	1.27 704	1.95 718

JetBlue	3.97 718	2.01 724	10.19 724	1.38 704	2.84 734	10.53 738	9.54 743	3.60 719	2.41 696	2.73 701	3.39 698	4.54 712	4.31 727	7.85 729	6.84 718	0.88 699	0.93 726	0.89 700	0.91 709	1.74 707	1.91 716

notaker	3.98 719	2.40 734	2.68 688	3.82 741	3.27 739	3.97 720	2.14 720	4.78 730	3.45 718	4.12 725	6.94 730	7.65 732	3.26 717	7.82 728	5.30 712	4.04 743	1.41 736	3.36 742	2.10 738	3.88 737	3.31 737

WAO-8	4.40 720	1.82 719	1.79 650	2.34 718	2.20 718	9.19 735	1.53 688	6.09 736	16.46 753	3.94 720	7.84 738	7.32 728	3.72 724	9.41 741	3.31 695	2.00 717	1.07 731	2.44 728	1.37 726	2.50 716	1.68 712

Venus	4.40 720	1.82 719	1.79 650	2.34 718	2.20 718	9.19 735	1.53 688	6.09 736	16.46 753	3.94 720	7.84 738	7.32 728	3.72 724	9.41 741	3.31 695	2.00 717	1.07 731	2.44 728	1.37 726	2.50 716	1.68 712

DStereoSA	4.44 722	0.92 668	6.79 715	1.58 711	2.54 729	2.29 680	14.04 753	2.33 685	2.31 693	1.85 663	10.58 746	1.32 547	13.05 748	7.07 708	11.18 741	0.67 694	1.97 740	0.88 699	3.29 742	1.69 706	2.44 727

MultiAttention	4.51 723	0.33 459	0.82 424	0.73 622	0.45 490	30.98 763	4.50 741	2.18 671	1.40 621	1.61 633	2.41 675	2.43 682	0.70 400	38.42 767	1.36 615	0.22 421	0.15 351	0.29 551	0.30 597	0.47 634	0.43 625

ktn	4.70 724	2.38 733	2.12 669	3.76 739	3.24 737	4.85 727	2.95 735	5.52 732	7.37 742	4.07 724	19.32 757	7.46 730	3.47 719	7.39 713	2.95 688	4.04 743	1.85 739	3.26 741	2.22 739	3.08 728	2.65 733

MADNet++	5.01 725	3.14 738	4.91 704	4.55 745	3.94 743	5.20 730	4.41 740	4.40 726	4.13 730	4.95 732	6.08 725	4.74 715	5.37 730	9.40 740	10.67 740	4.65 745	4.15 751	3.97 744	3.34 744	4.09 739	4.08 743

UNDER WATER	5.08 726	2.33 732	5.55 708	3.94 743	3.51 740	5.20 730	2.72 732	5.61 734	16.52 755	3.84 719	4.60 710	9.21 736	5.89 733	5.90 684	8.66 728	3.75 738	1.34 735	3.18 740	1.88 733	4.33 743	3.61 739

UNDER WATER-64	5.27 727	2.32 731	8.78 722	3.93 742	3.54 741	7.61 733	3.03 736	5.84 735	14.19 747	4.04 722	4.04 705	9.39 737	6.26 735	5.93 686	8.48 727	3.60 737	1.51 737	3.13 738	1.88 733	4.29 742	3.61 739

TorneroNet-64	5.30 728	2.03 725	1.74 649	3.43 736	2.81 733	10.09 737	2.12 719	9.10 743	17.12 758	4.96 733	9.27 744	10.72 743	3.70 723	9.20 736	4.55 708	3.31 733	0.84 717	2.88 736	1.55 730	3.49 734	3.04 734

MANE	6.19 729	0.59 618	1.03 530	0.93 683	1.22 702	13.38 743	2.69 730	12.81 747	17.94 759	8.21 749	10.82 747	14.72 744	11.68 741	11.39 749	11.90 742	0.59 685	0.50 695	0.52 669	1.76 732	0.55 657	0.54 655

LSM	6.33 730	1.10 681	13.19 730	1.41 707	68.17 775	1.64 631	1.90 710	1.92 611	2.46 697	2.99 709	3.11 693	1.88 643	1.80 673	2.61 599	2.06 668	0.41 642	0.58 704	0.50 665	0.57 687	0.64 671	17.66 762

SGM-ForestM	6.52 731	0.38 528	1.26 584	0.63 534	0.35 361	13.59 744	5.32 742	6.32 739	6.70 741	11.14 751	9.18 743	22.51 763	13.93 751	16.89 752	20.07 753	0.36 621	0.37 660	0.36 622	0.35 636	0.36 580	0.34 583

tt	6.58 732	0.26 256	6.10 712	3.77 740	2.16 717	11.55 740	19.63 755	13.33 748	5.74 738	2.96 708	2.65 684	4.97 722	6.33 737	3.81 637	7.24 719	9.15 755	11.32 762	5.89 755	6.24 756	6.03 745	2.55 729

JetRed	6.91 733	8.80 745	25.96 757	2.85 726	3.25 738	13.98 746	11.87 750	6.25 738	4.28 731	4.45 727	4.56 709	6.69 727	5.46 731	7.46 716	14.05 745	2.59 725	3.31 748	2.59 731	2.29 740	4.20 740	3.36 738

xyz-stereo	7.16 734	0.22 113	69.90 777	0.42 130	0.21 31	32.92 766	0.49 430	0.87 224	0.76 288	1.38 580	27.04 760	1.19 510	1.16 592	4.69 653	0.97 560	0.16 132	0.12 106	0.20 298	0.14 180	0.16 123	0.12 23

LE_ROB	8.05 735	0.37 521	23.53 751	0.74 626	0.33 331	2.77 700	2.87 734	3.71 720	27.24 764	25.39 764	8.87 742	8.46 735	26.71 763	6.65 698	21.99 754	0.21 389	0.19 473	0.20 298	0.21 439	0.25 470	0.22 431

coex-ft	8.13 736	2.13 730	98.04 783	0.67 576	0.53 548	1.71 635	1.56 691	1.65 521	11.11 745	18.17 762	3.75 702	3.88 710	7.61 740	2.98 615	6.49 716	0.30 576	0.30 622	0.32 586	0.31 605	0.66 675	0.50 647

KSHMR	8.75 737	2.06 728	2.11 668	3.53 738	3.11 736	4.13 722	2.69 730	5.60 733	61.37 784	3.00 710	55.83 782	4.98 723	2.45 705	4.49 648	2.61 684	3.46 735	1.55 738	3.14 739	1.94 735	3.72 736	3.18 736

U	9.45 738	0.21 80	0.58 256	0.47 243	53.11 772	61.27 777	0.24 71	0.70 142	0.52 185	0.36 107	0.28 33	0.29 49	0.35 128	0.33 5	0.26 63	0.19 304	0.11 40	60.50 780	8.88 757	0.17 171	0.13 76

TCMNet-wrong-test	10.31 739	11.40 749	14.84 733	20.96 755	18.45 748	13.80 745	10.76 749	15.78 749	3.53 719	5.20 735	5.52 719	16.26 749	12.61 744	7.51 718	10.15 731	7.43 750	2.37 741	4.31 746	3.43 745	11.36 752	10.61 749

noway3	10.35 740	11.00 748	15.02 734	20.39 751	18.94 749	14.12 747	10.56 744	15.98 752	3.54 720	5.46 741	5.85 720	16.09 746	12.69 745	7.52 720	10.27 733	7.32 748	2.42 742	4.36 751	3.53 750	11.32 751	10.69 750

noway2	10.40 741	10.97 746	15.08 735	20.56 752	18.94 749	14.22 748	10.66 747	15.84 750	3.63 722	5.40 739	5.90 722	16.26 749	12.75 747	7.52 720	10.27 733	7.37 749	2.47 743	4.33 749	3.54 751	11.37 753	10.96 751

noway1	10.55 742	11.90 752	15.90 739	21.17 756	19.04 753	14.32 749	10.58 745	16.25 754	3.67 723	5.37 737	5.92 723	16.18 747	12.57 742	7.55 722	10.38 737	7.43 750	2.52 744	4.32 747	3.52 748	11.46 754	11.03 752

zzzz4	10.56 743	11.89 751	15.95 740	21.17 756	19.03 752	14.33 750	10.58 745	16.24 753	3.67 723	5.38 738	5.93 724	16.23 748	12.58 743	7.55 722	10.38 737	7.43 750	2.52 744	4.32 747	3.52 748	11.46 754	11.03 752

noway4	10.57 744	11.82 750	15.74 738	21.37 758	19.02 751	14.35 751	10.72 748	15.85 751	3.82 726	5.34 736	5.85 720	16.62 751	12.73 746	7.51 718	10.29 736	7.45 753	2.57 746	4.33 749	3.51 747	11.47 756	11.08 754

EDNetEfficientorigin	10.57 744	1.47 706	177.42 784	0.67 576	0.53 548	1.58 624	1.16 662	1.90 604	3.37 716	4.71 730	3.38 697	3.10 702	2.69 710	3.13 623	3.58 699	0.25 502	0.23 562	0.33 595	0.27 554	0.83 684	0.81 688

TorneroNet	10.70 746	2.03 725	1.82 654	3.43 736	3.01 735	43.83 767	2.22 723	8.87 742	67.47 785	7.17 747	27.36 761	10.68 742	3.85 726	8.67 734	7.65 724	3.59 736	0.88 723	3.04 737	1.57 731	3.71 735	3.17 735

HanzoNet	11.04 747	3.62 741	8.10 720	4.08 744	3.55 742	4.90 728	2.73 733	7.19 740	10.10 744	31.86 774	28.92 763	21.96 762	36.36 767	18.08 754	10.17 732	7.94 754	3.32 749	3.47 743	3.31 743	7.06 748	4.04 742

DPSimNet_ROB	11.20 748	4.98 742	35.43 761	2.90 729	4.52 744	7.89 734	17.09 754	4.66 728	6.06 740	14.89 757	10.93 748	17.29 752	36.81 769	13.18 751	15.68 749	2.86 726	6.29 754	5.75 754	5.09 754	3.91 738	7.70 747

light-stereo	12.42 749	1.45 704	18.02 742	17.94 750	23.64 759	11.13 739	0.82 597	9.91 744	5.73 737	15.42 758	42.83 773	55.24 777	1.88 679	28.77 765	2.26 675	1.61 714	3.00 747	0.78 695	0.93 711	3.48 733	3.62 741

DGTPSM_ROB	13.01 750	8.23 743	21.87 747	9.51 747	18.10 746	11.56 741	32.01 761	10.63 745	16.20 751	7.03 745	19.48 758	10.15 739	16.66 753	9.83 745	22.42 755	4.75 746	8.68 755	5.37 752	10.25 761	6.16 746	11.36 755

DPSMNet_ROB	13.02 751	8.23 743	21.91 748	9.53 748	18.11 747	11.56 741	32.02 762	10.64 746	16.23 752	7.05 746	19.49 759	10.16 740	16.66 753	9.85 746	22.43 756	4.77 747	8.68 755	5.38 753	10.26 762	6.17 747	11.36 755

USTest	14.33 752	14.94 754	21.04 746	17.44 749	16.05 745	23.26 752	33.84 763	21.73 755	11.80 746	9.36 750	10.14 745	15.97 745	13.20 749	17.28 753	22.43 756	3.78 741	5.01 752	6.17 756	6.16 755	9.25 750	7.72 748

iinet-test	17.98 753	18.06 755	23.82 753	20.87 753	19.70 754	26.55 753	35.70 764	25.04 759	15.93 748	13.33 752	13.25 749	20.58 754	17.79 755	20.62 755	25.11 759	9.58 757	8.78 757	9.88 758	9.85 759	13.23 757	11.95 757

IINet	17.98 753	18.06 755	23.81 752	20.87 753	19.70 754	26.55 753	35.70 764	25.04 759	15.93 748	13.33 752	13.25 749	20.58 754	17.79 755	20.62 755	25.11 759	9.58 757	8.78 757	9.88 758	9.85 759	13.23 757	11.95 757

DPSM_ROB	19.08 755	19.14 758	25.17 755	22.15 760	20.85 757	28.17 756	37.82 767	26.56 761	16.85 756	14.14 754	14.84 752	21.70 757	18.75 758	21.87 758	26.55 763	10.16 761	9.30 760	10.47 760	10.42 763	14.03 759	12.61 760

DPSM	19.08 755	19.14 758	25.17 755	22.15 760	20.85 757	28.17 756	37.82 767	26.56 761	16.85 756	14.14 754	14.84 752	21.70 757	18.75 758	21.87 758	26.55 763	10.16 761	9.30 760	10.47 760	10.42 763	14.03 759	12.61 760

Selective-IGEV-i1pa	19.94 757	26.52 763	23.52 750	2.94 730	1.59 713	31.97 765	20.54 756	30.88 765	25.25 760	23.87 763	27.58 762	33.01 765	26.91 764	32.38 766	25.47 761	20.69 771	5.85 753	12.49 762	4.43 752	3.35 732	19.48 763

LRCNet_RVC	22.74 758	32.10 764	21.97 749	29.84 762	26.23 760	4.42 725	0.81 595	22.66 756	2.02 684	26.93 765	29.26 764	23.06 764	15.59 752	23.84 760	18.88 752	31.75 774	19.90 774	34.65 774	32.13 775	30.54 771	28.32 771

DLNR-FE	23.17 759	48.55 778	42.94 764	176.85 784	78.48 776	0.35 58	0.21 33	23.51 758	0.75 279	0.66 282	0.86 299	0.59 281	0.30 78	1.55 476	0.44 320	9.85 760	0.12 106	0.18 214	0.14 180	76.92 782	0.16 232

DLNR_Zeroshot_test	23.17 759	48.52 777	43.29 765	176.68 783	78.69 777	0.35 58	0.21 33	23.41 757	0.75 279	0.66 282	0.86 299	0.59 281	0.30 78	1.56 481	0.44 320	9.57 756	0.12 106	0.18 214	0.14 180	76.92 782	0.16 232

BEATNet-Init1	26.87 761	13.43 753	70.68 778	0.91 680	0.68 617	57.02 775	21.06 757	32.82 769	32.67 766	52.12 784	53.61 781	66.05 780	49.56 778	48.79 779	34.71 768	0.49 670	0.44 679	0.53 675	0.53 683	0.63 669	0.59 666

fast-reg	37.99 762	38.31 766	50.02 767	45.00 772	43.04 770	57.29 776	76.35 774	53.18 772	33.49 767	28.15 766	29.55 768	41.27 769	35.82 766	42.63 770	52.86 772	19.57 763	18.63 767	20.88 763	20.79 765	28.20 763	24.79 764

RAFT-FEzeroshot	38.32 763	38.45 768	50.28 768	44.74 767	41.87 765	56.68 770	76.38 777	53.24 774	33.76 769	28.29 768	29.37 765	43.69 774	37.66 771	43.83 772	53.41 776	20.32 765	18.70 769	21.07 765	21.07 768	28.25 766	25.35 768

RAFT-FE	38.32 763	38.45 768	50.28 768	44.74 767	41.87 765	56.68 770	76.38 777	53.24 774	33.76 769	28.29 768	29.37 765	43.69 774	37.66 771	43.83 772	53.41 776	20.32 765	18.70 769	21.07 765	21.07 768	28.25 766	25.35 768

CasAABBNet	38.33 765	38.46 770	50.35 771	44.75 769	41.84 764	56.68 770	76.37 776	53.22 773	33.83 772	28.31 771	29.54 767	43.62 773	37.71 773	43.84 775	53.41 776	20.30 764	18.70 769	21.07 765	21.07 768	28.24 765	25.34 766

Hybrid-DGEV	38.35 766	38.46 770	50.28 768	44.82 771	41.90 767	56.66 769	76.35 774	53.24 774	33.80 771	28.29 768	29.84 770	43.58 770	37.86 775	43.84 775	53.39 775	20.34 767	18.69 768	21.06 764	21.00 766	28.25 766	25.34 766

FlowAnything	38.37 767	38.41 767	50.38 772	44.76 770	41.94 768	56.64 768	76.34 773	53.28 778	34.23 774	28.25 767	29.72 769	43.60 771	37.79 774	43.83 772	53.38 774	20.39 769	18.71 773	21.07 765	21.14 772	28.23 764	25.29 765

Selective-RAFT-Error	38.39 768	38.47 772	50.44 773	44.73 766	41.97 769	56.68 770	76.38 777	53.24 774	33.92 773	28.34 772	29.85 771	43.60 771	38.20 776	43.75 771	53.34 773	20.38 768	18.70 769	21.09 769	21.05 767	28.30 769	25.43 770

HaxPig	38.92 769	41.40 774	41.64 762	29.95 763	32.27 761	28.90 758	27.60 758	29.73 764	37.71 775	43.82 779	43.87 774	33.17 766	35.56 765	41.53 768	40.37 770	43.94 780	47.51 783	45.82 777	47.08 779	42.38 772	44.15 778

AVERAGE_ROB	40.43 770	42.37 775	42.73 763	36.96 765	35.58 763	30.50 759	27.61 759	36.71 771	38.39 776	44.91 780	44.36 777	37.45 768	36.70 768	41.88 769	40.35 769	45.43 781	46.81 782	47.11 778	46.35 778	42.51 773	43.87 777

MEDIAN_ROB	42.00 771	44.40 776	44.29 766	35.15 764	34.95 762	31.28 764	29.60 760	35.88 770	40.02 777	47.20 783	46.64 778	37.37 767	38.48 777	44.35 778	42.45 771	48.03 782	49.39 784	49.71 779	49.03 780	45.14 776	46.65 779

LSM0	42.82 772	38.75 773	50.81 774	47.07 773	109.38 785	57.00 774	76.02 772	53.74 779	33.71 768	29.02 773	30.41 772	43.87 776	37.22 770	43.91 777	53.54 779	20.52 770	18.62 766	21.10 770	21.11 771	28.41 770	42.22 774

Anonymous_1	43.04 773	18.73 757	24.79 754	21.81 759	46.26 771	27.80 755	37.60 766	28.08 763	16.14 750	14.66 756	14.30 751	20.65 756	17.88 757	21.56 757	25.94 762	117.93 785	8.92 759	100.65 781	126.50 783	158.64 786	12.08 759

PML	51.67 774	36.25 765	13.28 731	7.46 746	20.81 756	108.69 784	232.22 787	8.72 741	27.82 765	87.01 785	269.67 787	69.67 781	61.95 781	24.76 764	14.20 746	9.74 759	3.40 750	9.62 757	4.70 753	18.74 761	4.72 746

xxxxx1	54.10 775	25.67 760	27.13 758	113.43 780	96.96 780	30.69 760	47.44 769	32.38 766	25.60 761	17.75 759	17.27 754	21.81 759	21.02 760	24.43 761	33.82 765	33.37 775	40.54 779	157.71 784	175.86 784	66.16 779	72.93 782

tt_ll	54.10 775	25.67 760	27.13 758	113.43 780	96.96 780	30.69 760	47.44 769	32.38 766	25.60 761	17.75 759	17.27 754	21.81 759	21.02 760	24.43 761	33.82 765	33.37 775	40.54 779	157.71 784	175.86 784	66.16 779	72.93 782

ff	54.10 775	25.67 760	27.13 758	113.43 780	96.96 780	30.69 760	47.44 769	32.38 766	25.60 761	17.75 759	17.27 754	21.81 759	21.02 760	24.43 761	33.82 765	33.37 775	40.54 779	157.71 784	175.86 784	66.16 779	72.93 782

zzzz2	57.17 778	57.86 779	75.47 779	67.94 774	62.74 773	84.92 780	114.99 782	79.18 780	50.68 780	42.39 775	44.33 775	61.67 778	53.81 779	65.07 780	79.30 780	30.51 772	28.15 775	31.78 771	32.01 773	42.61 774	38.08 772

noway5	57.17 778	57.86 779	75.47 779	67.94 774	62.74 773	84.92 780	114.99 782	79.18 780	50.68 780	42.39 775	44.33 775	61.67 778	53.81 779	65.07 780	79.30 780	30.51 772	28.15 775	31.78 771	32.01 773	42.61 774	38.08 772

zzz1	61.79 780	59.16 782	84.91 782	83.86 777	80.22 779	82.74 778	99.25 780	85.15 783	52.28 783	43.59 778	48.47 780	77.02 782	69.19 782	65.23 783	79.63 782	33.72 778	28.30 777	35.17 775	34.66 776	50.16 777	43.13 775

zzzzzz3	61.80 781	59.14 781	84.88 781	83.84 776	80.20 778	82.87 779	99.25 780	85.10 782	52.26 782	43.57 777	48.41 779	77.21 783	69.20 783	65.22 782	79.68 783	33.72 778	28.30 777	35.17 775	34.66 776	50.16 777	43.13 775

RSGM-EC	88.84 782	82.86 783	51.22 775	105.38 778	99.51 783	94.51 782	125.67 784	90.02 784	46.43 778	45.14 781	57.50 783	101.22 784	88.55 784	154.40 784	153.26 785	105.54 783	59.55 785	113.88 782	53.02 781	92.89 784	56.17 780

acva	88.84 782	82.86 783	51.22 775	105.38 778	99.51 783	94.51 782	125.67 784	90.02 784	46.43 778	45.14 781	57.50 783	101.22 784	88.55 784	154.40 784	153.26 785	105.54 783	59.55 785	113.88 782	53.02 781	92.89 784	56.17 780

Selective-IGEV-i16pa	97.29 784	136.83 785	17.95 741	1.52 710	1.00 682	188.16 786	3.63 737	183.02 787	169.43 787	88.01 786	178.60 785	119.35 786	191.45 787	226.33 787	135.51 784	131.38 786	17.89 765	32.25 773	3.46 746	2.02 711	117.94 785

test_example2	192.40 785	210.76 786	206.48 785	199.83 785	204.73 786	172.94 785	183.52 786	133.93 786	133.41 786	191.38 787	196.19 786	187.13 787	178.77 786	205.33 786	208.00 787	222.09 787	238.72 787	186.54 787	190.54 787	227.34 787	170.31 786

GS-Stereo							0.36 233	0.92 247	0.47 152	0.37 118	0.38 78	0.32 75	0.33 108	0.43 44	0.26 63	0.19 304	0.11 40	0.16 111	0.12 77	0.17 171	0.15 189

FSD					0.50 519	0.54 248	0.58 509	0.65 113	0.53 192	0.54 239	0.52 173	0.56 259	0.52 286	0.57 124	0.55 413	0.51 671	0.47 688	0.50 665	0.49 674	0.50 643

ccccc		492.34 787		530.87 786	530.37 787	478.08 787		491.76 788		448.18 788		476.12 788		541.64 788		663.49 788	459.54 788	353.94 788	309.79 788	586.66 788

ASD4		10.99 747

Low-res two-view benchmark