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 18	0.49 26	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 126	0.31 88	0.31 2	0.22 2	0.15 90	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 45	0.41 14	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 100	0.32 100	0.30 1	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 142	0.24 14	0.24 73	0.33 2	0.26 19	0.21 1	0.27 27	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 101	0.12 10	0.10 9	0.16 113	0.16 263	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 18	0.41 14	0.32 55	0.22 2	0.26 18	0.40 149	0.21 8	0.45 54	0.24 18	0.13 29	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 35	0.54 46	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 166	0.34 121	0.37 13	0.24 18	0.14 57	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 18	0.50 34	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 166	0.35 130	0.37 13	0.24 18	0.14 57	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	0.28 204	0.20 7	0.23 58	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 71	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 2	0.18 249	0.14 288	0.20 300	0.20 394	0.17 173	0.12 23

S2M2_XL	0.24 4	0.24 182	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 92	0.24 18	0.23 27	0.32 3	0.26 65	0.20 354	0.18 454	0.18 216	0.16 263	0.18 224	0.14 143
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 81	0.36 12	0.38 60	0.22 51	0.32 44	0.22 45	0.39 10	0.23 10	0.30 48	0.25 13	0.30 58	0.33 110	0.34 6	0.26 65	0.16 134	0.12 106	0.15 62	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA_dic	0.25 10	0.24 182	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 46	0.20 18	0.39 10	0.23 10	0.33 77	0.21 6	0.30 58	0.26 43	0.53 104	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 377	0.12 23

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 36	0.40 90	0.30 256	0.11 1	0.26 98	0.40 12	0.36 85	0.30 48	0.34 66	0.23 8	0.26 43	0.39 24	0.24 18	0.18 249	0.13 216	0.16 113	0.15 212	0.18 224	0.15 191

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 85	0.35 12	0.23 65	0.21 8	0.41 320	0.42 17	0.19 2	0.29 35	0.45 132	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.18 216	0.15 212	0.15 86	0.13 76

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 92	0.29 132	0.40 12	0.22 7	0.29 35	0.33 59	0.32 76	0.31 88	0.32 3	0.31 162	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

derf	0.25 10	0.20 50	0.40 59	0.40 90	0.23 65	0.26 20	0.19 11	0.47 22	0.32 55	0.26 13	0.26 18	0.39 140	0.21 8	0.47 79	0.24 18	0.14 57	0.13 216	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 18	0.49 26	0.32 55	0.22 2	0.26 18	0.40 149	0.21 8	0.45 54	0.24 18	0.13 29	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	0.27 113	0.45 20	0.25 15	0.30 48	0.22 9	0.25 25	0.32 100	0.46 67	0.25 45	0.16 134	0.12 106	0.14 22	0.12 79	0.15 86	0.12 23

qqai	0.26 17	0.20 50	0.41 69	0.40 90	0.23 65	0.28 27	0.19 11	0.51 35	0.32 55	0.26 13	0.25 13	0.42 161	0.21 8	0.48 87	0.24 18	0.15 90	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 18	0.49 26	0.37 94	0.28 21	0.31 50	0.31 65	0.19 2	0.46 67	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.14 143

MSE-Stereo	0.26 17	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.25 120	0.39 77	0.20 18	0.52 36	0.36 85	0.28 21	0.33 59	0.29 49	0.19 2	0.46 67	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.13 76

GeoVLM	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.34 49	0.20 18	0.49 26	0.31 44	0.29 35	0.26 18	0.40 149	0.26 43	0.45 54	0.27 82	0.13 29	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 11	0.54 46	0.27 23	0.30 48	0.29 42	0.26 30	0.32 100	0.43 44	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	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 18	0.49 26	0.31 44	0.29 35	0.26 18	0.40 149	0.26 43	0.45 54	0.27 82	0.13 29	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 18	0.54 46	0.33 64	0.27 19	0.30 48	0.33 91	0.25 34	0.46 67	0.30 134	0.14 57	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 75	0.21 31	0.40 85	0.21 35	0.53 40	0.29 34	0.30 48	0.28 33	0.31 65	0.29 69	0.47 79	0.25 45	0.15 90	0.13 216	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	0.34 100	0.20 5	0.77 221	0.23 9	0.16 134	0.11 40	0.15 62	0.11 15	0.13 7	0.11 3

VeloStereo	0.27 26	0.19 28	0.41 69	0.38 60	0.27 174	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 25	0.32 67	0.27 27	0.39 140	0.27 56	0.46 67	0.27 82	0.23 451	0.22 546	0.21 344	0.19 351	0.23 435	0.24 469

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 26	0.24 182	0.33 3	0.29 1	0.25 120	0.29 30	0.26 98	0.33 2	0.26 19	0.26 13	0.33 59	0.16 1	0.28 64	0.36 11	0.32 176	0.15 90	0.20 496	0.26 510	0.34 632	0.24 455	0.24 469

LGCAT	0.27 26	0.19 28	0.37 19	0.38 60	0.24 90	0.16 3	0.21 35	0.35 6	0.25 15	0.35 99	0.26 18	0.30 58	0.26 43	0.62 156	0.27 82	0.27 545	0.22 546	0.13 1	0.17 294	0.13 7	0.21 410

CAR	0.27 26	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.25 120	0.39 77	0.20 18	0.52 36	0.36 85	0.35 99	0.33 59	0.29 49	0.19 2	0.49 89	0.26 65	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.13 76

PointNet	0.27 26	0.19 28	0.37 19	0.39 75	0.23 65	0.39 77	0.26 98	0.54 46	0.34 73	0.24 9	0.31 50	0.38 137	0.21 8	0.49 89	0.26 65	0.15 90	0.12 106	0.17 167	0.12 79	0.15 86	0.11 3

LiteMatch*	0.27 26	0.19 28	0.49 147	0.38 60	0.27 174	0.31 38	0.23 58	0.49 26	0.38 102	0.29 35	0.28 33	0.36 113	0.29 69	0.46 67	0.24 18	0.15 90	0.12 106	0.15 62	0.12 79	0.13 7	0.13 76

LACA3	0.27 26	0.21 81	0.38 36	0.35 12	0.19 16	0.37 68	0.38 269	0.47 22	0.28 25	0.29 35	0.27 27	0.26 30	0.31 88	0.73 206	0.22 2	0.16 134	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

LACA2	0.27 26	0.21 81	0.44 99	0.35 12	0.18 8	0.39 77	0.39 286	0.56 63	0.27 23	0.29 35	0.33 59	0.36 113	0.26 43	0.45 54	0.22 2	0.15 90	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 125	0.11 3

Test_v1	0.27 26	0.20 50	0.37 19	0.34 6	0.25 120	0.31 38	0.30 144	0.59 73	0.37 94	0.29 35	0.33 59	0.25 25	0.25 34	0.48 87	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.14 22	0.12 79	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 26	0.22 115	0.40 59	0.41 111	0.24 90	0.29 30	0.19 11	0.59 73	0.46 149	0.31 59	0.33 59	0.22 6	0.25 34	0.40 32	0.29 113	0.16 134	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 75	0.26 142	0.26 20	0.25 84	0.49 26	0.29 34	0.36 109	0.47 143	0.28 46	0.32 100	0.49 89	0.26 65	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 90	0.24 90	0.38 72	0.20 18	0.59 73	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 91	0.27 56	0.90 277	0.25 45	0.14 57	0.11 40	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGtest1	0.27 26	0.21 81	0.44 99	0.41 111	0.21 31	0.42 104	0.19 11	0.56 63	0.26 19	0.29 35	0.24 12	0.29 49	0.29 69	0.55 115	0.25 45	0.18 249	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.14 46	0.13 76

dual_stereo	0.27 26	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 15	0.22 45	0.48 24	0.31 44	0.32 67	0.26 18	0.37 126	0.24 30	0.83 250	0.29 113	0.16 134	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

test410_97500	0.28 40	0.20 50	0.49 147	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.18 4	0.55 52	0.30 38	0.30 48	0.29 42	0.32 76	0.32 100	0.45 54	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

test410	0.28 40	0.21 81	0.50 159	0.38 60	0.27 174	0.49 181	0.18 4	0.55 52	0.31 44	0.30 48	0.30 48	0.31 65	0.32 100	0.44 50	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

flow	0.28 40	0.19 28	0.41 69	0.38 60	0.27 174	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 25	0.32 67	0.27 27	0.39 140	0.27 56	0.54 108	0.27 82	0.23 451	0.22 546	0.21 344	0.19 351	0.23 435	0.24 469

anonymous	0.28 40	0.22 115	0.43 93	0.39 75	0.26 142	0.22 12	0.24 73	0.35 6	0.34 73	0.42 161	0.60 210	0.24 18	0.27 56	0.50 95	0.23 9	0.15 90	0.11 40	0.18 216	0.14 182	0.15 86	0.13 76

MCSU-Stereo	0.28 40	0.17 3	0.36 12	0.36 20	0.17 5	0.35 58	0.39 286	0.55 52	0.41 117	0.37 120	0.40 92	0.37 126	0.23 27	0.45 54	0.29 113	0.14 57	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	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 126	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

MatchStereo	0.28 40	0.21 81	0.39 46	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 58	0.65 115	0.48 159	0.27 19	0.47 143	0.25 25	0.24 30	0.49 89	0.31 162	0.16 134	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 18	0.57 68	0.57 207	0.28 21	0.32 56	0.33 91	0.29 69	0.54 108	0.30 134	0.14 57	0.13 216	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	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 126	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.56 120	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

IGEV	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.31 286	0.45 130	0.21 35	0.59 73	0.40 108	0.31 59	0.43 117	0.26 30	0.21 8	0.43 44	0.25 45	0.13 29	0.12 106	0.16 113	0.13 141	0.12 1	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 40	0.18 10	0.42 85	0.40 90	0.23 65	0.47 153	0.19 11	0.61 85	0.29 34	0.35 99	0.21 6	0.35 107	0.21 8	0.60 147	0.25 45	0.15 90	0.11 40	0.16 113	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	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.29 42	0.23 8	0.21 8	0.56 120	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

over-8	0.29 53	0.23 153	0.40 59	0.43 151	0.16 1	0.47 153	0.26 98	0.52 36	0.28 25	0.30 48	0.32 56	0.35 107	0.37 146	0.69 184	0.25 45	0.17 194	0.13 216	0.13 1	0.11 15	0.16 125	0.13 76

over-9	0.29 53	0.24 182	0.41 69	0.43 151	0.16 1	0.46 138	0.26 98	0.53 40	0.28 25	0.30 48	0.32 56	0.35 107	0.39 158	0.68 182	0.26 65	0.17 194	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 125	0.13 76

depth_test_26	0.29 53	0.19 28	0.41 69	0.36 20	0.24 90	0.21 8	0.24 73	0.41 14	0.34 73	0.30 48	0.81 288	0.28 46	0.24 30	0.47 79	0.25 45	0.22 423	0.16 392	0.18 216	0.17 294	0.19 280	0.17 268

BridgeDepth	0.29 53	0.19 28	0.37 19	0.40 90	0.17 5	0.58 289	0.32 179	0.60 83	0.29 34	0.26 13	0.26 18	0.39 140	0.43 186	0.47 79	0.26 65	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 79	0.15 86	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 53	0.25 223	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 229	0.36 235	0.56 63	0.34 73	0.45 184	0.42 105	0.27 37	0.25 34	0.40 32	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 62	0.13 141	0.16 125	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 53	0.25 223	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 229	0.36 235	0.56 63	0.34 73	0.45 184	0.42 105	0.27 37	0.25 34	0.40 32	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 62	0.13 141	0.16 125	0.12 23

LG-Stereo_L2	0.29 53	0.20 50	0.45 115	0.37 38	0.25 120	0.26 20	0.20 18	0.78 176	0.28 25	0.28 21	0.26 18	0.24 18	0.26 43	0.91 278	0.23 9	0.15 90	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 53	0.19 28	0.38 36	0.41 111	0.20 23	0.42 104	0.20 18	0.66 124	0.21 5	0.25 11	0.22 9	0.33 91	0.28 64	1.09 348	0.25 45	0.14 57	0.11 40	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.12 23

over v1	0.30 61	0.24 182	0.41 69	0.42 132	0.16 1	0.49 181	0.27 113	0.53 40	0.28 25	0.31 59	0.31 50	0.35 107	0.43 186	0.70 190	0.30 134	0.16 134	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 125	0.14 143

Monster-pub-mixall	0.30 61	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.28 27	0.18 4	0.58 71	0.34 73	0.36 109	0.34 66	0.26 30	0.20 5	1.40 448	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 76

AdaDepth	0.30 61	0.22 115	0.49 147	0.44 189	0.27 174	0.44 126	0.24 73	0.52 36	0.30 38	0.31 59	0.37 79	0.26 30	0.32 100	0.79 233	0.25 45	0.12 10	0.12 106	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.15 191

asda	0.30 61	0.24 182	0.42 85	0.38 60	0.23 65	0.43 114	0.34 207	0.58 71	0.37 94	0.38 137	0.42 105	0.27 37	0.34 121	0.52 102	0.30 134	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

asd	0.30 61	0.21 81	0.41 69	0.39 75	0.24 90	0.47 153	0.30 144	0.69 139	0.30 38	0.41 154	0.39 87	0.28 46	0.33 110	0.62 156	0.27 82	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 79	0.14 46	0.12 23

4.25_new	0.30 61	0.26 258	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 302	0.59 73	0.31 44	0.38 137	0.42 105	0.27 37	0.34 121	0.46 67	0.31 162	0.12 10	0.09 1	0.15 62	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 61	0.26 258	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 302	0.59 73	0.31 44	0.38 137	0.42 105	0.27 37	0.34 121	0.46 67	0.31 162	0.12 10	0.09 1	0.15 62	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 61	0.26 258	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 302	0.59 73	0.32 55	0.38 137	0.42 105	0.27 37	0.34 121	0.46 67	0.31 162	0.12 10	0.09 1	0.15 62	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4w-stereo	0.30 61	0.24 182	0.44 99	0.37 38	0.23 65	0.46 138	0.27 113	0.63 97	0.31 44	0.41 154	0.44 126	0.27 37	0.36 142	0.59 135	0.30 134	0.11 1	0.09 1	0.15 62	0.12 79	0.13 7	0.12 23

LG-Stereo_L1	0.30 61	0.20 50	0.44 99	0.37 38	0.26 142	0.29 30	0.21 35	0.66 124	0.26 19	0.25 11	0.25 13	0.24 18	0.22 24	1.24 391	0.23 9	0.15 90	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 61	0.20 50	0.40 59	0.46 228	0.30 256	0.33 46	0.22 45	0.75 166	0.45 143	0.32 67	0.41 101	0.32 76	0.48 240	0.38 17	0.27 82	0.15 90	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.13 76

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 72	0.25 223	0.46 128	0.43 151	0.23 65	0.36 64	0.26 98	0.61 85	0.36 85	0.32 67	0.36 74	0.37 126	0.22 24	0.61 153	0.34 212	0.17 194	0.13 216	0.21 344	0.18 323	0.21 377	0.14 143

over-6	0.31 72	0.22 115	0.42 85	0.40 90	0.17 5	0.41 92	0.31 157	0.63 97	0.30 38	0.31 59	0.36 74	0.30 58	0.37 146	0.82 247	0.26 65	0.19 306	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 173	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 72	0.20 50	0.57 250	0.40 90	0.22 51	0.36 64	0.33 192	0.73 157	0.31 44	0.37 120	0.40 92	0.31 65	0.44 198	0.50 95	0.26 65	0.13 29	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.16 125	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 72	0.22 115	0.48 138	0.41 111	0.26 142	0.41 92	0.26 98	0.76 169	0.33 64	0.33 77	0.43 117	0.29 49	0.46 214	0.35 8	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.18 299

Pro-Stereo	0.31 72	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 229	0.63 330	0.21 35	0.35 6	0.28 25	0.34 89	0.25 13	0.23 8	0.13 1	1.58 487	0.26 65	0.13 29	0.11 40	0.18 216	0.17 294	0.13 7	0.12 23

GEAStereo	0.31 72	0.21 81	0.43 93	0.43 151	0.31 286	0.46 138	0.36 235	0.74 163	0.33 64	0.34 89	0.38 80	0.32 76	0.33 110	0.43 44	0.26 65	0.21 391	0.12 106	0.17 167	0.12 79	0.17 173	0.14 143

2.5w	0.31 72	0.23 153	0.46 128	0.39 75	0.24 90	0.42 104	0.39 286	0.61 85	0.30 38	0.37 120	0.53 182	0.24 18	0.25 34	0.77 221	0.28 101	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 79	0.14 46	0.12 23

2.75w_new	0.31 72	0.23 153	0.43 93	0.35 12	0.23 65	0.42 104	0.42 327	0.54 46	0.35 82	0.47 196	0.43 117	0.24 18	0.30 78	0.66 175	0.33 197	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 72	0.20 50	0.44 99	0.42 132	0.20 23	0.64 334	0.18 4	0.70 144	0.25 15	0.29 35	0.29 42	0.36 113	0.35 130	0.87 268	0.24 18	0.16 134	0.12 106	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.13 76

LG-G	0.31 72	0.20 50	0.44 99	0.42 132	0.20 23	0.64 334	0.18 4	0.70 144	0.25 15	0.29 35	0.29 42	0.36 113	0.35 130	0.87 268	0.24 18	0.16 134	0.12 106	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.13 76

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 82	0.23 153	0.50 159	0.42 132	0.22 51	0.49 181	0.20 18	0.57 68	0.50 169	0.38 137	0.28 33	0.33 91	0.31 88	0.45 54	0.28 101	0.21 391	0.17 428	0.24 450	0.19 351	0.27 500	0.20 386

Anonymus	0.32 82	0.20 50	0.41 69	0.45 209	0.28 204	0.43 114	0.24 73	0.54 46	0.40 108	0.33 77	0.31 50	0.50 214	0.38 153	0.57 126	0.32 176	0.14 57	0.12 106	0.18 216	0.17 294	0.15 86	0.16 234

aanet-new-32k	0.32 82	0.22 115	0.53 196	0.43 151	0.24 90	0.54 250	0.23 58	0.72 151	0.31 44	0.37 120	0.38 80	0.43 166	0.54 303	0.41 36	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.13 76

aanet-new-30k	0.32 82	0.22 115	0.53 196	0.43 151	0.24 90	0.54 250	0.23 58	0.72 151	0.31 44	0.37 120	0.38 80	0.43 166	0.54 303	0.41 36	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.13 76

aanet-new-28k	0.32 82	0.21 81	0.66 305	0.43 151	0.21 31	0.47 153	0.28 121	0.64 105	0.33 64	0.36 109	0.39 87	0.36 113	0.49 257	0.39 24	0.27 82	0.15 90	0.11 40	0.16 113	0.13 141	0.22 406	0.15 191

aanet-new-22k	0.32 82	0.21 81	0.54 210	0.43 151	0.22 51	0.47 153	0.23 58	0.67 132	0.50 169	0.35 99	0.46 138	0.33 91	0.50 266	0.44 50	0.29 113	0.14 57	0.12 106	0.15 62	0.13 141	0.16 125	0.13 76

aanet-new-16k	0.32 82	0.21 81	0.56 236	0.45 209	0.22 51	0.43 114	0.21 35	0.66 124	0.44 139	0.36 109	0.43 117	0.37 126	0.48 240	0.41 36	0.28 101	0.14 57	0.10 9	0.16 113	0.12 79	0.18 224	0.13 76

LiteMatch	0.32 82	0.24 182	0.37 19	0.45 209	0.25 120	0.34 49	0.31 157	0.49 26	0.32 55	0.29 35	0.27 27	0.40 149	0.48 240	0.45 54	0.66 463	0.21 391	0.12 106	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.19 348

qwe	0.32 82	0.21 81	0.40 59	0.37 38	0.26 142	0.49 181	0.29 132	0.64 105	0.39 104	0.49 213	0.48 150	0.26 30	0.27 56	0.80 236	0.34 212	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

2.25w	0.32 82	0.24 182	0.48 138	0.37 38	0.24 90	0.45 130	0.25 84	0.62 89	0.40 108	0.45 184	0.58 206	0.27 37	0.32 100	0.74 215	0.35 225	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 79	0.13 7	0.14 143

3.25w_new	0.32 82	0.21 81	0.45 115	0.38 60	0.23 65	0.52 229	0.34 207	0.65 115	0.39 104	0.47 196	0.45 132	0.32 76	0.35 130	0.61 153	0.27 82	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 82	0.21 81	0.45 115	0.37 38	0.23 65	0.52 229	0.34 207	0.65 115	0.39 104	0.47 196	0.45 132	0.32 76	0.35 130	0.61 153	0.27 82	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.75w	0.32 82	0.23 153	0.44 99	0.37 38	0.29 229	0.62 324	0.36 235	0.59 73	0.32 55	0.41 154	0.47 143	0.25 25	0.34 121	0.64 161	0.26 65	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 79	0.13 7	0.12 23

2w_stereo	0.32 82	0.24 182	0.45 115	0.39 75	0.22 51	0.46 138	0.47 407	0.69 139	0.42 123	0.43 169	0.50 163	0.24 18	0.45 205	0.47 79	0.29 113	0.12 10	0.10 9	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.13 76

SGD-Stereo	0.32 82	0.20 50	0.40 59	0.38 60	0.19 16	0.43 114	0.22 45	0.64 105	0.33 64	0.42 161	0.34 66	0.27 37	0.35 130	1.15 365	0.30 134	0.20 354	0.10 9	0.15 62	0.13 141	0.17 173	0.13 76

GREAT-IGEV	0.32 82	0.20 50	0.42 85	0.37 38	0.29 229	0.36 64	0.28 121	0.56 63	0.58 212	0.28 21	0.50 163	0.29 49	0.29 69	0.84 255	0.27 82	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.11 15	0.17 173	0.14 143
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 98	0.22 115	0.45 115	0.44 189	0.36 381	0.32 44	0.29 132	0.67 132	0.55 201	0.52 233	0.41 101	0.39 140	0.35 130	0.56 120	0.31 162	0.13 29	0.11 40	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.13 76

PhaseNet	0.33 98	0.23 153	0.44 99	0.43 151	0.28 204	0.57 282	0.24 73	0.62 89	0.42 123	0.30 48	0.39 87	0.54 241	0.30 78	0.55 115	0.37 249	0.15 90	0.13 216	0.20 300	0.19 351	0.17 173	0.17 268

aanet-new-40k	0.33 98	0.22 115	0.81 422	0.40 90	0.25 120	0.52 229	0.23 58	0.67 132	0.32 55	0.33 77	0.47 143	0.33 91	0.52 288	0.35 8	0.28 101	0.13 29	0.10 9	0.16 113	0.12 79	0.18 224	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 98	0.21 81	0.52 185	0.42 132	0.21 31	0.52 229	0.32 179	0.64 105	0.36 85	0.34 89	0.38 80	0.36 113	0.56 319	0.81 243	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.15 86	0.13 76

aanet-new-34k	0.33 98	0.22 115	0.65 295	0.40 90	0.20 23	0.34 49	0.30 144	0.80 192	0.42 123	0.34 89	0.53 182	0.34 100	0.57 332	0.38 17	0.25 45	0.13 29	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.15 86	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 98	0.23 153	0.55 225	0.43 151	0.23 65	0.50 201	0.32 179	0.55 52	0.36 85	0.34 89	0.42 105	0.36 113	0.55 311	0.77 221	0.24 18	0.16 134	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.19 280	0.12 23

aanet-new-24k	0.33 98	0.21 81	0.51 171	0.42 132	0.23 65	0.53 240	0.30 144	0.62 89	0.37 94	0.40 151	0.61 213	0.34 100	0.48 240	0.44 50	0.25 45	0.13 29	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.12 23

aanet-new-12k	0.33 98	0.23 153	0.77 402	0.48 278	0.21 31	0.48 164	0.25 84	0.80 192	0.44 139	0.38 137	0.29 42	0.32 76	0.48 240	0.39 24	0.29 113	0.14 57	0.10 9	0.17 167	0.13 141	0.19 280	0.15 191

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 98	0.20 50	0.45 115	0.44 189	0.30 256	0.40 85	0.34 207	0.73 157	0.43 129	0.37 120	0.61 213	0.41 158	0.51 280	0.36 11	0.27 82	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.11 15	0.16 125	0.14 143

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 98	0.20 50	0.45 115	0.40 90	0.26 142	0.43 114	0.39 286	0.86 223	0.51 180	0.36 109	0.48 150	0.34 100	0.45 205	0.35 8	0.26 65	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.12 23

DispViT+	0.33 98	0.19 28	0.37 19	0.36 20	0.56 565	0.30 34	0.23 58	0.72 151	0.55 201	0.33 77	0.34 66	0.30 58	0.25 34	1.12 359	0.29 113	0.15 90	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

GSStereo	0.33 98	0.21 81	0.43 93	0.45 209	0.31 286	0.46 138	0.36 235	0.92 249	0.47 154	0.37 120	0.38 80	0.32 76	0.33 110	0.43 44	0.26 65	0.19 306	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.15 191

3.5w_stereo	0.33 98	0.25 223	0.45 115	0.37 38	0.24 90	0.54 250	0.35 218	0.66 124	0.36 85	0.43 169	0.44 126	0.29 49	0.34 121	0.77 221	0.39 274	0.11 1	0.09 1	0.15 62	0.11 15	0.14 46	0.13 76

3w_stereo	0.33 98	0.25 223	0.52 185	0.40 90	0.21 31	0.53 240	0.54 470	0.65 115	0.46 149	0.44 176	0.48 150	0.23 8	0.45 205	0.46 67	0.29 113	0.12 10	0.10 9	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.15 191

DEFOM-Stereo	0.33 98	0.20 50	0.40 59	0.42 132	0.28 204	0.80 444	0.23 58	0.48 24	0.37 94	0.37 120	0.31 50	0.23 8	0.24 30	1.20 380	0.27 82	0.16 134	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 143

SCION-M(vits-remse)	0.34 113	0.18 10	1.23 578	0.67 578	0.21 31	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 126	0.25 45	0.23 451	0.18 454	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 113	0.21 81	0.77 402	0.41 111	0.23 65	0.43 114	0.36 235	0.64 105	0.30 38	0.28 21	0.40 92	0.31 65	0.50 266	0.97 304	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.19 280	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 113	0.21 81	0.76 394	0.42 132	0.22 51	0.58 289	0.31 157	0.71 149	0.33 64	0.33 77	0.39 87	0.40 149	0.43 186	0.77 221	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.17 173	0.12 23

gasm-f	0.34 113	0.22 115	0.42 85	0.43 151	0.31 286	0.39 77	0.44 366	0.74 163	0.33 64	0.34 89	0.64 225	0.32 76	0.46 214	0.55 115	0.28 101	0.21 391	0.12 106	0.17 167	0.12 79	0.18 224	0.14 143

Zero-FE251	0.34 113	0.23 153	0.51 171	0.45 209	0.29 229	0.58 289	0.24 73	0.82 207	0.34 73	0.49 213	0.38 80	0.52 228	0.42 177	0.47 79	0.27 82	0.18 249	0.14 288	0.17 167	0.12 79	0.14 46	0.13 76

1w_stereo	0.34 113	0.20 50	0.42 85	0.43 151	0.26 142	0.47 153	0.54 470	0.59 73	0.50 169	0.41 154	0.66 233	0.25 25	0.44 198	0.62 156	0.33 197	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

monsterstereo	0.34 113	0.20 50	0.44 99	0.45 209	0.35 363	0.27 26	0.29 132	0.53 40	0.51 180	0.44 176	0.61 213	0.26 30	0.25 34	1.19 377	0.27 82	0.13 29	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.10 1

monsters	0.34 113	0.20 50	0.41 69	0.39 75	0.36 381	0.34 49	0.27 113	0.66 124	0.43 129	0.47 196	0.40 92	0.22 6	0.23 27	1.33 416	0.25 45	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

111111	0.34 113	0.20 50	0.41 69	0.45 209	0.42 465	0.37 68	0.22 45	0.95 272	0.38 102	0.31 59	0.31 50	0.40 149	0.27 56	0.96 296	0.26 65	0.17 194	0.12 106	0.15 62	0.11 15	0.15 86	0.13 76

LG-Stereo	0.34 113	0.25 223	0.78 412	0.47 245	0.26 142	0.37 68	0.30 144	0.71 149	0.52 187	0.36 109	0.57 203	0.29 49	0.21 8	0.50 95	0.36 237	0.13 29	0.13 216	0.20 300	0.18 323	0.18 224	0.12 23

S2M2_L	0.34 113	0.28 323	0.45 115	0.40 90	0.30 256	0.31 38	0.16 3	0.60 83	0.64 237	0.31 59	0.48 150	0.47 192	0.34 121	0.38 17	0.32 176	0.25 504	0.22 546	0.20 300	0.22 472	0.25 472	0.22 433
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 113	0.23 153	0.45 115	0.50 313	0.36 381	0.38 72	0.23 58	0.78 176	0.52 187	0.34 89	0.51 170	0.46 184	0.38 153	0.51 100	0.27 82	0.20 354	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.16 125	0.14 143

RAStereo	0.34 113	0.21 81	0.66 305	0.47 245	0.27 174	0.26 20	0.29 132	0.69 139	0.63 232	0.32 67	0.42 105	0.45 180	0.31 88	0.45 54	0.34 212	0.17 194	0.15 353	0.19 248	0.15 212	0.18 224	0.13 76

aanet-new-70k	0.35 126	0.20 50	0.79 415	0.42 132	0.21 31	0.50 201	0.30 144	0.65 115	0.31 44	0.33 77	0.40 92	0.31 65	0.51 280	1.00 320	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.16 125	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 126	0.22 115	0.91 479	0.43 151	0.21 31	0.33 46	0.36 235	0.65 115	0.32 55	0.32 67	0.40 92	0.31 65	0.59 344	0.91 278	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 113	0.12 79	0.18 224	0.12 23

aanet-new-10k	0.35 126	0.22 115	0.87 455	0.47 245	0.23 65	0.66 359	0.24 73	0.63 97	0.40 108	0.38 137	0.42 105	0.40 149	0.53 296	0.40 32	0.29 113	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.19 280	0.13 76

aanet-new-8k	0.35 126	0.23 153	0.50 159	0.45 209	0.25 120	0.54 250	0.36 235	0.68 136	0.49 162	0.35 99	0.42 105	0.32 76	0.62 365	0.68 182	0.28 101	0.14 57	0.11 40	0.16 113	0.13 141	0.15 86	0.13 76

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 126	0.21 81	0.52 185	0.48 278	0.27 174	0.75 409	0.38 269	0.63 97	0.43 129	0.37 120	0.50 163	0.35 107	0.50 266	0.43 44	0.30 134	0.15 90	0.11 40	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 126	0.20 50	0.50 159	0.42 132	0.37 403	0.58 289	0.30 144	0.68 136	0.42 123	0.37 120	0.53 182	0.47 192	0.60 348	0.39 24	0.34 212	0.15 90	0.10 9	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 126	0.22 115	0.53 196	0.41 111	0.36 381	0.48 164	0.42 327	0.63 97	0.57 207	0.54 241	0.64 225	0.32 76	0.26 43	0.41 36	0.31 162	0.17 194	0.12 106	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 126	0.22 115	0.54 210	0.42 132	0.35 363	0.46 138	0.40 302	0.62 89	0.54 198	0.56 252	0.67 240	0.36 113	0.27 56	0.49 89	0.28 101	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 126	0.22 115	0.54 210	0.41 111	0.37 403	0.49 181	0.41 320	0.64 105	0.59 222	0.54 241	0.66 233	0.31 65	0.26 43	0.41 36	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.14 182	0.15 86	0.13 76

Foundation-i1c-attn	0.35 126	0.17 3	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.51 221	0.48 420	0.96 281	0.37 94	0.42 161	0.43 117	0.52 228	0.49 257	0.66 175	0.29 113	0.15 90	0.12 106	0.15 62	0.11 15	0.13 7	0.12 23

gcap_with_dpt	0.35 126	0.22 115	0.56 236	0.42 132	0.35 363	0.50 201	0.45 387	0.62 89	0.49 162	0.54 241	0.66 233	0.32 76	0.30 78	0.38 17	0.28 101	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.14 182	0.14 46	0.13 76

VIP-Stereo	0.35 126	0.22 115	0.49 147	0.40 90	0.43 476	0.82 455	0.22 45	0.59 73	0.45 143	0.31 59	0.53 182	0.37 126	0.31 88	0.83 250	0.27 82	0.17 194	0.11 40	0.15 62	0.11 15	0.15 86	0.12 23

AIO_test	0.35 126	0.22 115	0.44 99	0.43 151	0.27 174	0.57 282	0.44 366	0.79 183	0.41 117	0.32 67	0.47 143	0.46 184	0.30 78	0.69 184	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.13 141	0.15 86	0.12 23

gcap-zeroshot	0.35 126	0.22 115	0.55 225	0.41 111	0.37 403	0.48 164	0.42 327	0.64 105	0.54 198	0.53 235	0.63 220	0.33 91	0.26 43	0.38 17	0.31 162	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

test_for_model	0.35 126	0.22 115	0.53 196	0.41 111	0.36 381	0.48 164	0.42 327	0.63 97	0.57 207	0.54 241	0.64 225	0.32 76	0.26 43	0.41 36	0.31 162	0.17 194	0.12 106	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

testlalala	0.35 126	0.22 115	0.55 225	0.41 111	0.37 403	0.48 164	0.42 327	0.64 105	0.54 198	0.53 235	0.63 220	0.33 91	0.26 43	0.38 17	0.31 162	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

TS12	0.36 142	0.20 50	0.40 59	0.43 151	0.20 23	0.58 289	0.31 157	0.89 236	0.41 117	0.40 151	0.73 262	0.36 113	0.40 165	0.73 206	0.37 249	0.14 57	0.12 106	0.15 62	0.12 79	0.16 125	0.14 143

aanet-new-14k	0.36 142	0.24 182	0.83 431	0.46 228	0.22 51	0.46 138	0.33 192	0.66 124	0.61 225	0.39 149	0.48 150	0.29 49	0.64 376	0.41 36	0.29 113	0.15 90	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.21 377	0.14 143

Foundation-i1b	0.36 142	0.18 10	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.53 240	0.49 432	1.00 297	0.35 82	0.47 196	0.43 117	0.56 261	0.53 296	0.66 175	0.28 101	0.16 134	0.11 40	0.14 22	0.13 141	0.14 46	0.12 23

NLSM3	0.36 142	0.21 81	0.43 93	0.45 209	0.36 381	0.43 114	0.32 179	0.69 139	0.58 212	0.41 154	0.68 243	0.39 140	0.43 186	0.60 147	0.35 225	0.14 57	0.12 106	0.19 248	0.17 294	0.16 125	0.13 76

zero-FE	0.36 142	0.22 115	0.47 133	0.45 209	0.43 476	0.30 34	0.24 73	0.61 85	0.33 64	0.33 77	0.41 101	0.37 126	0.50 266	0.64 161	0.32 176	0.22 423	0.11 40	0.18 216	0.12 79	0.83 686	0.16 234

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 142	0.23 153	0.54 210	0.50 313	0.28 204	0.36 64	0.22 45	1.02 307	0.39 104	0.42 161	0.64 225	0.36 113	0.51 280	0.39 24	0.29 113	0.18 249	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.18 224	0.18 299

AIO_rvc	0.36 142	0.23 153	0.49 147	0.43 151	0.27 174	0.59 300	0.38 269	0.94 266	0.45 143	0.33 77	0.46 138	0.49 208	0.22 24	0.84 255	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.15 86	0.13 76

HUF	0.36 142	0.23 153	0.52 185	0.40 90	0.22 51	0.54 250	0.47 407	0.82 207	0.43 129	0.36 109	0.43 117	0.50 214	0.42 177	0.64 161	0.29 113	0.17 194	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.15 86	0.14 143

MaDis-Stereo	0.36 142	0.25 223	0.58 258	0.44 189	0.34 356	0.30 34	0.30 144	0.72 151	0.50 169	0.37 120	0.36 74	0.58 274	0.49 257	0.52 102	0.36 237	0.19 306	0.16 392	0.19 248	0.15 212	0.18 224	0.14 143

UniTT-Stereo	0.36 142	0.23 153	0.59 264	0.48 278	0.36 381	0.40 85	0.32 179	0.53 40	0.49 162	0.54 241	0.55 195	0.36 113	0.31 88	0.58 133	0.51 389	0.20 354	0.15 353	0.17 167	0.15 212	0.19 280	0.15 191

Foundation-i1a	0.37 152	0.18 10	0.37 19	0.34 6	0.19 16	0.51 221	0.47 407	1.01 305	0.42 123	0.51 229	0.44 126	0.57 267	0.57 332	0.78 228	0.29 113	0.15 90	0.11 40	0.14 22	0.12 79	0.13 7	0.13 76

DDF-Stereo	0.37 152	0.22 115	0.47 133	0.48 278	0.42 465	0.31 38	0.24 73	0.53 40	0.33 64	0.33 77	0.40 92	0.37 126	0.48 240	0.91 278	0.32 176	0.23 451	0.11 40	0.18 216	0.12 79	0.86 688	0.16 234

IGEV-RUCA	0.37 152	0.23 153	0.48 138	0.49 300	0.36 381	0.60 308	0.23 58	0.64 105	0.49 162	0.39 149	0.49 160	0.44 172	0.31 88	0.85 261	0.30 134	0.24 476	0.13 216	0.16 113	0.12 79	0.20 330	0.19 348

Pointernet	0.37 152	0.20 50	0.57 250	0.43 151	0.28 204	0.51 221	0.27 113	0.93 260	0.61 225	0.47 196	0.63 220	0.49 208	0.38 153	0.49 89	0.33 197	0.17 194	0.13 216	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

AIO-Stereo	0.37 152	0.25 223	0.51 171	0.47 245	0.23 65	0.45 130	0.39 286	1.07 343	0.52 187	0.41 154	0.48 150	0.52 228	0.25 34	0.72 200	0.30 134	0.16 134	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.13 76

AEACV	0.37 152	0.24 182	0.52 185	0.47 245	0.51 533	0.37 68	0.38 269	0.65 115	0.53 194	0.42 161	0.56 198	0.46 184	0.60 348	0.53 104	0.30 134	0.16 134	0.13 216	0.18 216	0.15 212	0.17 173	0.14 143

EGLCR-Stereo	0.37 152	0.22 115	0.51 171	0.43 151	0.26 142	0.44 126	0.22 45	0.99 293	0.48 159	0.42 161	0.42 105	0.67 316	0.29 69	0.86 265	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.19 248	0.17 294	0.17 173	0.15 191

DF	0.38 159	0.22 115	0.60 267	0.46 228	0.26 142	0.46 138	0.31 157	0.84 218	0.47 154	0.43 169	0.66 233	0.58 274	0.31 88	0.79 233	0.30 134	0.18 249	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.16 125	0.15 191

VMStereo-Base	0.38 159	0.23 153	0.44 99	0.36 20	0.22 51	0.39 77	0.34 207	0.70 144	0.86 323	0.43 169	0.69 248	0.60 285	0.33 110	0.73 206	0.35 225	0.17 194	0.14 288	0.15 62	0.12 79	0.17 173	0.17 268

BStereo	0.38 159	0.25 223	1.42 613	0.42 132	0.28 204	0.55 265	0.39 286	0.55 52	0.52 187	0.36 109	0.35 71	0.37 126	0.29 69	0.64 161	0.38 262	0.13 29	0.14 288	0.15 62	0.19 351	0.15 86	0.16 234

MSCF	0.38 159	0.25 223	0.52 185	0.47 245	0.25 120	0.62 324	0.37 261	0.81 199	0.47 154	0.50 222	0.71 256	0.32 76	0.65 384	0.54 108	0.28 101	0.19 306	0.12 106	0.17 167	0.14 182	0.17 173	0.14 143

castereo++	0.38 159	0.23 153	0.41 69	0.43 151	0.31 286	0.97 512	0.22 45	0.86 223	0.58 212	0.32 67	0.44 126	0.51 220	0.39 158	0.93 289	0.24 18	0.17 194	0.11 40	0.17 167	0.12 79	0.14 46	0.14 143

fffft	0.38 159	0.23 153	0.51 171	0.44 189	0.32 309	0.43 114	0.48 420	0.76 169	0.36 85	0.44 176	0.34 66	0.38 137	0.31 88	1.31 408	0.32 176	0.14 57	0.11 40	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.16 234
1: 1. 1
RSM++	0.38 159	0.24 182	0.51 171	0.47 245	0.26 142	0.50 201	0.41 320	0.79 183	0.45 143	0.37 120	0.45 132	0.60 285	0.35 130	1.02 325	0.30 134	0.15 90	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.18 224	0.13 76

aanet-new	0.39 166	0.25 223	0.54 210	0.47 245	0.37 403	0.74 403	0.28 121	0.62 89	0.34 73	0.37 120	0.50 163	0.36 113	0.74 415	0.98 307	0.30 134	0.17 194	0.11 40	0.17 167	0.13 141	0.19 280	0.14 143

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 166	0.52 595	1.32 596	0.44 189	0.38 425	0.38 72	0.23 58	0.95 272	0.41 117	0.36 109	0.43 117	0.41 158	0.42 177	0.45 54	0.29 113	0.14 57	0.13 216	0.16 113	0.13 141	0.15 86	0.14 143

Selective-IGEV-i32	0.39 166	0.24 182	0.50 159	0.44 189	0.25 120	0.46 138	0.33 192	1.25 417	0.40 108	0.35 99	0.45 132	0.52 228	0.30 78	1.07 341	0.30 134	0.14 57	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.13 76

FlowAnything_test	0.39 166	0.26 258	0.61 272	0.59 487	0.33 333	0.62 324	0.36 235	0.62 89	0.40 108	0.45 184	0.36 74	0.45 180	0.37 146	0.53 104	0.48 367	0.24 476	0.18 454	0.28 542	0.33 625	0.21 377	0.19 348

water-stereo	0.39 166	0.20 50	0.48 138	0.44 189	0.27 174	0.50 201	0.26 98	0.92 249	0.51 180	0.53 235	0.78 276	0.55 247	0.49 257	0.42 43	0.42 308	0.16 134	0.15 353	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.15 191

SMoEStereo_RVC	0.39 166	0.25 223	0.50 159	0.45 209	0.30 256	0.61 314	0.36 235	0.72 151	0.45 143	0.46 191	0.43 117	0.42 161	0.35 130	1.39 442	0.29 113	0.15 90	0.12 106	0.20 300	0.15 212	0.16 125	0.15 191

ours_stereo	0.39 166	0.28 323	0.51 171	0.46 228	0.30 256	0.40 85	0.44 366	0.73 157	0.56 205	0.35 99	0.56 198	0.46 184	0.33 110	1.11 354	0.32 176	0.16 134	0.13 216	0.19 248	0.15 212	0.19 280	0.14 143

GCAP-BAT	0.39 166	0.22 115	0.65 295	0.43 151	0.35 363	0.34 49	0.37 261	0.83 212	0.67 256	0.48 205	0.56 198	0.55 247	0.38 153	0.74 215	0.31 162	0.17 194	0.13 216	0.18 216	0.14 182	0.15 86	0.15 191

RSM	0.39 166	0.24 182	0.49 147	0.46 228	0.26 142	0.47 153	0.40 302	0.92 249	0.44 139	0.41 154	0.42 105	0.65 306	0.33 110	1.07 341	0.29 113	0.15 90	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.17 173	0.13 76

trnet	0.39 166	0.21 81	0.37 19	0.36 20	0.20 23	0.53 240	0.29 132	0.78 176	1.12 459	0.59 264	0.71 256	0.53 235	0.42 177	0.54 108	0.34 212	0.18 249	0.13 216	0.15 62	0.10 2	0.14 46	0.13 76

GCAPDPT-zeroshot	0.39 166	0.22 115	0.65 295	0.43 151	0.35 363	0.34 49	0.37 261	0.83 212	0.67 256	0.48 205	0.56 198	0.55 247	0.38 153	0.74 215	0.31 162	0.17 194	0.13 216	0.18 216	0.14 182	0.15 86	0.15 191

Selective-IGEV	0.39 166	0.24 182	0.50 159	0.44 189	0.25 120	0.46 138	0.33 192	1.25 417	0.40 108	0.35 99	0.45 132	0.52 228	0.30 78	1.07 341	0.30 134	0.14 57	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.13 76

GLC_STEREO	0.39 166	0.25 223	0.41 69	0.54 406	0.23 65	0.48 164	0.30 144	0.73 157	0.58 212	0.52 233	0.73 262	0.51 220	0.31 88	0.64 161	0.42 308	0.17 194	0.20 496	0.23 426	0.19 351	0.21 377	0.17 268

CREStereo	0.39 166	0.21 81	0.38 36	0.34 6	0.22 51	0.53 240	0.29 132	0.77 173	1.11 455	0.58 256	0.71 256	0.51 220	0.41 169	0.54 108	0.34 212	0.18 249	0.13 216	0.15 62	0.10 2	0.14 46	0.14 143
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	0.40 180	0.26 258	0.51 171	0.52 367	0.29 229	0.45 130	0.25 84	1.66 528	0.46 149	0.37 120	0.58 206	0.46 184	0.45 205	0.50 95	0.38 262	0.19 306	0.12 106	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.15 191

Foundation-i1	0.40 180	0.19 28	0.36 12	0.42 132	0.32 309	0.54 250	0.48 420	1.18 386	0.52 187	0.54 241	0.54 194	0.58 274	0.49 257	0.65 172	0.32 176	0.16 134	0.13 216	0.15 62	0.14 182	0.14 46	0.13 76

GASTEREO	0.40 180	0.25 223	0.51 171	0.48 278	0.25 120	0.65 350	0.36 235	0.81 199	0.49 162	0.51 229	0.82 289	0.30 58	0.66 388	0.62 156	0.28 101	0.19 306	0.12 106	0.16 113	0.14 182	0.16 125	0.14 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 180	0.67 641	0.42 85	0.64 545	0.29 229	0.48 164	0.25 84	0.85 221	0.44 139	0.38 137	0.36 74	0.30 58	0.70 402	1.15 365	0.29 113	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.11 15	0.18 224	0.12 23

mms	0.40 180	0.27 293	0.52 185	0.46 228	0.32 309	0.43 114	0.46 397	0.70 144	0.46 149	0.35 99	0.58 206	0.44 172	0.30 78	1.36 429	0.33 197	0.16 134	0.13 216	0.18 216	0.15 212	0.19 280	0.15 191

MoCha-V2	0.40 180	0.20 50	0.49 147	0.50 313	0.21 31	0.44 126	0.33 192	0.93 260	0.53 194	0.53 235	0.53 182	0.42 161	0.58 343	1.09 348	0.27 82	0.14 57	0.12 106	0.15 62	0.12 79	0.17 173	0.15 191

IGEV++	0.40 180	0.22 115	0.51 171	0.52 367	0.29 229	0.45 130	0.25 84	1.65 523	0.46 149	0.37 120	0.57 203	0.46 184	0.45 205	0.50 95	0.38 262	0.19 306	0.12 106	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.15 191

GCAP-Stereo	0.40 180	0.28 323	0.68 315	0.47 245	0.25 120	0.53 240	0.32 179	0.82 207	0.58 212	0.65 280	0.69 248	0.58 274	0.42 177	0.47 79	0.29 113	0.17 194	0.14 288	0.17 167	0.13 141	0.17 173	0.14 143

LoS	0.40 180	0.21 81	0.44 99	0.37 38	0.22 51	0.50 201	0.40 302	1.00 297	0.94 359	0.48 205	0.66 233	0.48 199	0.40 165	0.60 147	0.37 249	0.18 249	0.14 288	0.16 113	0.11 15	0.14 46	0.14 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 180	0.31 418	0.73 363	0.58 472	0.27 174	0.26 20	0.33 192	0.95 272	0.81 307	0.42 161	0.47 143	0.65 306	0.47 226	0.39 24	0.34 212	0.18 249	0.15 353	0.16 113	0.14 182	0.19 280	0.16 234
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	0.41 190	0.19 28	0.84 436	0.40 90	0.28 204	0.46 138	0.28 121	0.78 176	0.37 94	0.34 89	0.51 170	0.39 140	0.48 240	0.39 24	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	1.46 710

Replicate-Monster	0.41 190	0.26 258	2.03 664	0.36 20	0.21 31	0.46 138	0.23 58	0.67 132	0.48 159	0.42 161	0.27 27	0.31 65	0.30 78	0.98 307	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 534

depthmonostereo	0.41 190	0.23 153	0.53 196	0.47 245	0.23 65	0.61 314	0.35 218	1.00 297	0.76 290	0.48 205	0.65 232	0.47 192	0.49 257	0.67 179	0.37 249	0.16 134	0.15 353	0.16 113	0.14 182	0.16 125	0.15 191

castereo	0.41 190	0.22 115	0.46 128	0.44 189	0.30 256	0.61 314	0.56 496	0.97 285	0.80 303	0.38 137	0.69 248	0.45 180	0.69 396	0.51 100	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.12 23

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 190	0.19 28	0.83 431	0.40 90	0.28 204	0.46 138	0.28 121	0.78 176	0.37 94	0.34 89	0.51 170	0.39 140	0.48 240	0.39 24	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	1.46 710

CASnet	0.41 190	0.25 223	0.48 138	0.50 313	0.20 23	0.50 201	0.36 235	0.81 199	0.80 303	0.83 332	0.68 243	0.48 199	0.31 88	0.54 108	0.32 176	0.18 249	0.12 106	0.27 527	0.22 472	0.23 435	0.14 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 196	0.24 182	0.49 147	0.47 245	0.41 459	0.58 289	0.32 179	0.81 199	0.84 319	0.45 184	0.52 175	0.77 347	0.35 130	0.64 161	0.33 197	0.24 476	0.17 428	0.19 248	0.16 263	0.20 330	0.21 410

fffy	0.42 196	0.27 293	0.57 250	0.46 228	0.29 229	0.48 164	0.35 218	0.91 246	0.55 201	0.40 151	0.58 206	0.55 247	0.41 169	1.26 395	0.36 237	0.15 90	0.13 216	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.14 143

WCG-NET	0.42 196	0.21 81	0.54 210	0.40 90	0.25 120	0.47 153	0.32 179	0.73 157	1.15 488	0.76 303	0.73 262	0.58 274	0.45 205	0.60 147	0.34 212	0.15 90	0.11 40	0.16 113	0.14 182	0.15 86	0.13 76

Occ-G	0.42 196	0.21 81	0.48 138	0.41 111	0.26 142	0.42 104	0.62 532	0.77 173	0.49 162	0.43 169	0.66 233	1.02 457	0.46 214	0.78 228	0.41 294	0.16 134	0.13 216	0.18 216	0.13 141	0.16 125	0.16 234

MGS-Stereo	0.42 196	0.26 258	0.58 258	0.44 189	0.28 204	0.50 201	0.34 207	0.57 68	0.83 315	0.46 191	1.31 499	0.52 228	0.33 110	0.65 172	0.36 237	0.19 306	0.16 392	0.18 216	0.15 212	0.17 173	0.16 234

LoS_RVC	0.42 196	0.26 258	0.40 59	0.44 189	0.82 661	0.51 221	0.44 366	0.64 105	0.41 117	0.44 176	0.78 276	0.44 172	0.47 226	0.56 120	0.36 237	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 692

test_xeample3	0.42 196	0.28 323	0.69 327	0.43 151	0.33 333	0.56 277	0.38 269	0.79 183	0.45 143	0.53 235	0.46 138	0.44 172	0.44 198	1.38 435	0.31 162	0.18 249	0.14 288	0.19 248	0.15 212	0.17 173	0.16 234

FAST (zero-shot)	0.43 203	0.27 293	0.71 344	0.64 545	1.27 707	0.49 181	0.31 157	0.84 218	0.47 154	0.32 67	0.40 92	0.31 65	0.34 121	0.72 200	0.29 113	0.25 504	0.23 564	0.18 216	0.20 394	0.17 173	0.19 348

PSi22	0.43 203	0.25 223	0.45 115	0.45 209	0.24 90	0.46 138	0.22 45	0.63 97	0.99 388	0.45 184	0.64 225	0.80 357	0.52 288	1.44 455	0.30 134	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 280	0.15 191

DA	0.43 203	0.23 153	0.49 147	0.50 313	0.25 120	1.08 540	0.44 366	1.18 386	0.58 212	0.46 191	0.64 225	0.54 241	0.47 226	0.46 67	0.32 176	0.19 306	0.13 216	0.19 248	0.13 141	0.18 224	0.14 143

GGEV	0.43 203	0.23 153	0.49 147	0.50 313	0.25 120	1.08 540	0.44 366	1.18 386	0.58 212	0.46 191	0.64 225	0.54 241	0.47 226	0.46 67	0.32 176	0.19 306	0.13 216	0.19 248	0.13 141	0.18 224	0.14 143

DVStereo	0.43 203	0.21 81	0.55 225	0.43 151	0.32 309	0.72 393	0.29 132	0.80 192	0.51 180	0.77 309	0.73 262	0.48 199	0.40 165	1.13 362	0.39 274	0.15 90	0.14 288	0.15 62	0.14 182	0.16 125	0.14 143

MM-Stereo_test2	0.43 203	0.24 182	0.67 311	0.51 345	0.32 309	0.55 265	0.45 387	0.97 285	0.77 294	0.59 264	0.51 170	0.49 208	0.42 177	0.80 236	0.30 134	0.15 90	0.13 216	0.18 216	0.14 182	0.19 280	0.14 143

SCV_C0	0.43 203	0.26 258	0.65 295	0.43 151	0.29 229	0.47 153	0.31 157	1.34 433	0.73 279	0.38 137	0.49 160	0.54 241	0.29 69	1.24 391	0.30 134	0.17 194	0.13 216	0.16 113	0.13 141	0.20 330	0.15 191

ff7	0.43 203	0.27 293	0.56 236	0.44 189	0.33 333	0.50 201	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.49 213	0.53 182	0.44 172	0.48 240	1.38 435	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

ffff	0.43 203	0.27 293	0.56 236	0.44 189	0.33 333	0.50 201	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.49 213	0.53 182	0.44 172	0.48 240	1.38 435	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

11t	0.43 203	0.27 293	0.56 236	0.44 189	0.33 333	0.50 201	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.49 213	0.53 182	0.44 172	0.48 240	1.38 435	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

anonymousdsp	0.43 203	0.27 293	0.53 196	0.44 189	0.32 309	0.50 201	0.42 327	0.89 236	0.51 180	0.49 213	0.53 182	0.47 192	0.47 226	1.33 416	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

ProNet	0.43 203	0.28 323	0.58 258	0.43 151	0.30 256	0.56 277	0.52 455	1.00 297	0.58 212	0.44 176	0.49 160	0.43 166	0.43 186	1.28 401	0.36 237	0.15 90	0.13 216	0.19 248	0.16 263	0.17 173	0.16 234

MC-Stereo	0.43 203	0.23 153	0.48 138	0.51 345	0.28 204	0.39 77	0.32 179	0.88 235	0.68 262	0.60 268	0.84 294	0.56 261	0.61 359	1.03 326	0.31 162	0.17 194	0.11 40	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.13 76

ccc-4	0.43 203	0.27 293	0.56 236	0.44 189	0.33 333	0.50 201	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.49 213	0.53 182	0.44 172	0.48 240	1.38 435	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

IGEV-Stereo	0.43 203	0.27 293	0.54 210	0.45 209	0.32 309	0.50 201	0.42 327	0.90 244	0.51 180	0.49 213	0.53 182	0.47 192	0.47 226	1.32 412	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 218	1.50 711	1.55 634	0.37 38	0.33 333	0.41 92	0.26 98	0.79 183	0.35 82	0.34 89	0.46 138	0.41 158	0.41 169	0.45 54	0.24 18	0.15 90	0.13 216	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.18 299

Reg-Stereo(zero)	0.44 218	0.22 115	0.45 115	0.43 151	0.23 65	0.38 72	0.25 84	0.76 169	1.08 436	0.90 350	0.78 276	0.90 406	0.47 226	0.70 190	0.36 237	0.15 90	0.12 106	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.15 191

rvit_stereo_0081_aga	0.44 218	0.34 486	0.73 363	0.51 345	0.41 459	0.50 201	0.40 302	0.81 199	0.57 207	0.58 256	0.56 198	0.53 235	0.43 186	0.66 175	0.40 284	0.26 529	0.21 524	0.22 385	0.20 394	0.26 486	0.18 299

rvit_stereo_0081	0.44 218	0.33 461	0.64 288	0.54 406	0.35 363	0.41 92	0.44 366	0.66 124	0.95 361	0.48 205	0.52 175	0.50 214	0.46 214	0.82 247	0.44 322	0.25 504	0.20 496	0.22 385	0.19 351	0.25 472	0.17 268

rvit_stereo_0082	0.44 218	0.33 461	0.64 288	0.54 406	0.35 363	0.41 92	0.44 366	0.66 124	0.95 361	0.48 205	0.52 175	0.50 214	0.46 214	0.82 247	0.44 322	0.25 504	0.20 496	0.22 385	0.19 351	0.25 472	0.17 268

rvit_stereo_0080	0.44 218	0.32 437	0.71 344	0.47 245	0.36 381	0.42 104	0.55 488	0.82 207	0.68 262	0.50 222	0.60 210	0.55 247	0.47 226	0.59 135	0.44 322	0.26 529	0.21 524	0.20 300	0.20 394	0.31 550	0.19 348

whm_eth	0.44 218	0.32 437	0.71 344	0.47 245	0.36 381	0.42 104	0.55 488	0.82 207	0.68 262	0.50 222	0.60 210	0.55 247	0.47 226	0.59 135	0.44 322	0.26 529	0.21 524	0.20 300	0.20 394	0.31 550	0.19 348

CroCo-Stereo Lap2	0.44 218	0.34 486	0.77 402	0.61 515	0.79 652	0.28 27	0.35 218	0.75 166	0.71 272	0.38 137	0.50 163	0.72 333	0.55 311	0.57 126	0.47 361	0.17 194	0.18 454	0.19 248	0.16 263	0.21 377	0.20 386

TANstereo	0.44 218	0.21 81	0.44 99	0.41 111	0.21 31	0.65 350	0.26 98	0.79 183	0.83 315	0.93 357	0.98 340	0.51 220	0.46 214	0.54 108	0.35 225	0.18 249	0.24 574	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.26 508

RT-Monster	0.45 227	0.23 153	0.47 133	0.44 189	0.40 448	0.51 221	0.25 84	0.87 226	1.01 397	0.87 344	0.86 301	0.68 318	0.41 169	0.67 179	0.40 284	0.16 134	0.14 288	0.15 62	0.13 141	0.14 46	0.17 268

Anonymus123	0.45 227	0.25 223	1.42 613	0.42 132	0.28 204	1.78 648	0.39 286	0.72 151	0.52 187	0.36 109	0.35 71	0.37 126	0.29 69	0.64 161	0.38 262	0.13 29	0.14 288	0.15 62	0.19 351	0.15 86	0.16 234

HART	0.45 227	0.22 115	0.54 210	0.50 313	0.26 142	0.41 92	0.29 132	1.03 312	0.50 169	0.58 256	1.45 555	0.61 290	0.35 130	1.08 346	0.30 134	0.15 90	0.13 216	0.19 248	0.14 182	0.19 280	0.14 143

StereoAnything_RVC	0.45 227	1.43 705	0.48 138	0.35 12	0.20 23	0.26 20	0.21 35	0.43 18	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 142	1.27 399	0.22 2	0.21 391	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 716	0.11 3

tt45	0.45 227	0.23 153	0.46 128	0.45 209	0.33 333	0.79 435	0.32 179	0.78 176	0.41 117	0.51 229	0.44 126	0.49 208	0.37 146	2.14 562	0.34 212	0.16 134	0.13 216	0.19 248	0.16 263	0.17 173	0.18 299

IGEV-Stereo+	0.45 227	0.21 81	0.43 93	0.41 111	0.39 436	0.15 2	0.19 11	0.44 19	0.36 85	0.26 13	0.25 13	0.31 65	0.41 169	1.43 451	0.30 134	0.17 194	0.12 106	0.15 62	0.11 15	1.16 701	1.70 716

WCG-NET（raft）	0.45 227	0.21 81	0.55 225	0.40 90	0.24 90	0.50 201	0.36 235	0.73 157	1.09 445	0.71 292	0.76 271	0.92 417	0.51 280	0.84 255	0.34 212	0.16 134	0.12 106	0.15 62	0.14 182	0.14 46	0.14 143

MIF-Stereo (partial)	0.45 227	0.25 223	0.70 333	0.50 313	0.52 546	0.35 58	0.26 98	0.91 246	0.59 222	0.45 184	0.71 256	0.51 220	0.51 280	1.11 354	0.45 337	0.20 354	0.16 392	0.23 426	0.20 394	0.24 455	0.18 299

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 235	0.48 577	1.23 578	0.67 578	1.31 708	1.59 628	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 126	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 235	1.22 694	2.46 683	0.39 75	0.30 256	0.29 30	0.28 121	0.81 199	0.34 73	0.33 77	0.47 143	0.38 137	0.44 198	0.37 13	0.25 45	0.15 90	0.12 106	0.15 62	0.11 15	0.16 125	0.16 234

SCV	0.46 235	0.26 258	0.55 225	0.47 245	0.25 120	0.39 77	0.38 269	1.98 629	0.60 224	0.35 99	0.48 150	0.55 247	0.36 142	1.28 401	0.32 176	0.24 476	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.18 224	0.14 143

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 235	0.36 516	0.71 344	0.47 245	0.36 381	0.67 365	0.35 218	0.78 176	1.12 459	0.61 269	0.62 217	0.39 140	0.39 158	0.71 196	0.39 274	0.20 354	0.17 428	0.22 385	0.18 323	0.23 435	0.19 348

IGEVStereo-DCA	0.46 235	0.28 323	0.56 236	0.43 151	0.33 333	0.49 181	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.47 196	0.48 150	0.48 199	0.46 214	2.03 552	0.30 134	0.19 306	0.14 288	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.18 299

rrr	0.46 235	0.28 323	0.73 363	0.43 151	0.33 333	0.49 181	0.38 269	0.76 169	0.50 169	0.47 196	0.48 150	0.48 199	0.46 214	2.03 552	0.30 134	0.19 306	0.14 288	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.16 234

plain	0.46 235	0.27 293	1.01 520	0.50 313	0.40 448	0.35 58	0.37 261	0.87 226	0.56 205	0.43 169	0.76 271	0.42 161	0.40 165	1.13 362	0.45 337	0.21 391	0.15 353	0.24 450	0.19 351	0.24 455	0.16 234

XX-TBD	0.46 235	0.70 648	0.35 9	0.79 642	0.25 120	0.58 289	0.26 98	0.69 139	1.27 561	0.76 303	1.00 347	0.45 180	0.33 110	0.47 79	0.37 249	0.19 306	0.15 353	0.15 62	0.11 15	0.17 173	0.14 143

PMTNet	0.46 235	0.21 81	0.38 36	0.37 38	0.23 65	0.71 390	0.27 113	0.74 163	1.04 412	0.64 277	0.70 253	0.55 247	0.47 226	0.86 265	0.35 225	1.00 704	0.13 216	0.15 62	0.10 2	0.15 86	0.13 76

rvit_stereo_0083	0.47 244	0.33 461	0.81 422	0.56 447	0.36 381	0.50 201	0.44 366	0.68 136	0.95 361	0.49 213	0.57 203	0.55 247	0.49 257	0.88 270	0.46 352	0.25 504	0.25 584	0.24 450	0.20 394	0.24 455	0.17 268

rvit_stereo_ft	0.47 244	0.35 506	0.87 455	0.67 578	0.42 465	0.40 85	0.59 521	0.81 199	0.74 280	0.46 191	0.55 195	0.57 267	0.49 257	0.65 172	0.50 384	0.25 504	0.17 428	0.22 385	0.22 472	0.24 455	0.17 268

RAFT-Stereo-weight	0.47 244	0.24 182	0.53 196	0.48 278	0.27 174	0.60 308	0.35 218	1.02 307	1.07 429	0.99 380	0.78 276	0.76 345	0.28 64	0.76 218	0.36 237	0.16 134	0.12 106	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.15 191

CAS++	0.47 244	0.31 418	0.56 236	0.47 245	0.32 309	0.42 104	0.28 121	1.76 560	0.72 274	0.71 292	0.72 260	0.37 126	0.28 64	0.69 184	0.33 197	0.27 545	0.22 546	0.26 510	0.21 441	0.29 531	0.19 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 244	0.26 258	0.64 288	0.50 313	0.29 229	0.53 240	0.33 192	1.05 327	0.77 294	0.84 335	1.00 347	0.55 247	0.37 146	0.81 243	0.40 284	0.17 194	0.12 106	0.22 385	0.20 394	0.19 280	0.15 191

CREStereo++_RVC	0.47 244	0.21 81	0.38 36	0.45 209	0.38 425	0.45 130	0.25 84	0.75 166	1.29 571	0.80 318	1.21 458	0.47 192	0.37 146	0.53 104	0.44 322	0.16 134	0.11 40	0.15 62	0.80 705	0.18 224	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	0.48 250	0.30 381	0.51 171	0.45 209	0.25 120	0.66 359	0.49 432	1.10 353	0.72 274	0.81 323	1.17 440	0.50 214	0.56 319	0.44 50	0.34 212	0.25 504	0.16 392	0.23 426	0.19 351	0.24 455	0.26 508

quiztm	0.48 250	0.26 258	0.52 185	0.49 300	0.55 561	0.45 130	0.42 327	1.45 466	0.81 307	0.79 315	1.14 423	0.57 267	0.32 100	0.58 133	0.36 237	0.17 194	0.12 106	0.17 167	0.14 182	0.18 224	0.15 191

WQFJA1	0.48 250	0.27 293	0.53 196	0.46 228	0.85 666	0.79 435	0.39 286	1.11 360	0.75 281	0.50 222	0.52 175	0.53 235	0.50 266	0.71 196	0.65 457	0.17 194	0.21 524	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.16 234

NLMM	0.48 250	0.27 293	0.53 196	0.46 228	0.85 666	0.79 435	0.39 286	1.12 363	0.75 281	0.50 222	0.52 175	0.53 235	0.50 266	0.72 200	0.65 457	0.17 194	0.21 524	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.16 234

xyz-stereo-finetune	0.48 250	0.25 223	0.54 210	0.42 132	0.23 65	0.80 444	0.42 327	0.80 192	0.80 303	0.61 269	0.62 217	0.54 241	0.43 186	1.70 512	0.58 428	0.15 90	0.15 353	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.15 191

999	0.48 250	0.22 115	0.49 147	0.48 278	0.34 356	0.75 409	0.31 157	0.85 221	0.55 201	0.37 120	0.48 150	0.50 214	0.36 142	2.45 589	0.39 274	0.16 134	0.13 216	0.18 216	0.15 212	0.16 125	0.19 348

model_zeroshot	0.48 250	0.29 358	0.86 443	0.51 345	0.36 381	0.69 379	0.37 261	1.12 363	0.62 229	0.85 340	0.84 294	0.66 311	0.37 146	0.73 206	0.34 212	0.20 354	0.16 392	0.19 248	0.16 263	0.17 173	0.16 234

MyStereo07	0.48 250	0.29 358	0.50 159	0.55 431	0.45 492	0.59 300	0.79 588	1.05 327	0.51 180	0.48 205	0.53 182	0.43 166	0.55 311	1.30 407	0.34 212	0.17 194	0.16 392	0.24 450	0.20 394	0.23 435	0.20 386

4D-IteraStereo	0.48 250	0.24 182	0.76 394	0.50 313	0.44 485	0.66 359	0.31 157	0.87 226	1.02 401	1.03 399	0.72 260	0.78 351	0.32 100	0.64 161	0.37 249	0.17 194	0.11 40	0.23 426	0.19 351	0.19 280	0.13 76

CES	0.48 250	0.20 50	0.37 19	0.39 75	1.39 711	0.55 265	0.35 218	0.98 290	0.66 254	0.44 176	0.66 233	0.35 107	0.27 56	0.56 120	0.33 197	0.15 90	0.13 216	0.15 62	0.10 2	0.19 280	1.46 710

GGDA	0.49 260	0.25 223	0.53 196	0.41 111	0.29 229	0.57 282	0.33 192	0.98 290	0.97 375	0.81 323	0.89 316	0.61 290	0.51 280	1.26 395	0.47 361	0.18 249	0.13 216	0.16 113	0.15 212	0.18 224	0.18 299

NLSM1	0.49 260	0.25 223	0.55 225	0.48 278	1.08 689	0.83 461	0.31 157	0.83 212	0.66 254	0.51 229	0.76 271	0.47 192	0.48 240	0.98 307	0.55 415	0.18 249	0.19 475	0.21 344	0.18 323	0.20 330	0.15 191

FE-Mocha	0.49 260	0.30 381	0.87 455	0.48 278	0.36 381	0.45 130	0.22 45	1.58 505	0.49 162	1.00 385	1.09 393	0.74 338	0.41 169	0.55 115	0.30 134	0.18 249	0.12 106	0.21 344	0.20 394	0.17 173	0.15 191

MM-Stereo_test1	0.49 260	0.24 182	0.56 236	0.51 345	0.30 256	0.50 201	0.54 470	0.91 246	1.03 407	0.84 335	0.69 248	0.54 241	0.60 348	1.16 369	0.33 197	0.18 249	0.16 392	0.20 300	0.17 294	0.19 280	0.15 191

AE-Stereo	0.49 260	0.27 293	0.67 311	0.60 499	0.39 436	0.67 365	0.46 397	1.18 386	1.09 445	0.47 196	0.75 269	0.69 324	0.47 226	0.59 135	0.40 284	0.16 134	0.15 353	0.21 344	0.20 394	0.19 280	0.15 191

sCroCo_RVC	0.49 260	0.40 542	1.02 527	0.65 560	0.60 589	0.52 229	0.40 302	0.83 212	0.61 225	0.44 176	0.74 267	0.49 208	0.50 266	0.63 160	0.48 367	0.26 529	0.27 599	0.23 426	0.22 472	0.29 531	0.25 484

monster_256*512	0.50 266	0.31 418	0.53 196	0.51 345	0.35 363	0.51 221	0.46 397	1.03 312	0.92 352	0.59 264	0.87 307	1.10 488	0.69 396	0.69 184	0.46 352	0.16 134	0.13 216	0.21 344	0.18 323	0.20 330	0.18 299

MM-Stereo_test3	0.50 266	0.24 182	0.54 210	0.54 406	0.74 634	0.49 181	0.53 463	1.09 350	1.05 417	0.62 274	0.95 326	0.61 290	0.42 177	0.77 221	0.38 262	0.20 354	0.17 428	0.20 300	0.16 263	0.18 224	0.18 299

RCA-Stereo	0.50 266	0.23 153	0.58 258	0.48 278	0.33 333	0.55 265	0.45 387	0.97 285	1.38 613	0.68 287	1.05 376	0.63 300	0.80 450	0.59 135	0.32 176	0.17 194	0.12 106	0.17 167	0.14 182	0.16 125	0.14 143

HLf8	0.51 269	0.25 223	0.96 501	0.40 90	0.33 333	0.62 324	0.36 235	1.17 378	1.07 429	0.61 269	0.83 290	0.56 261	0.44 198	0.99 314	0.46 352	0.20 354	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.19 280	0.21 410

TestStereo_HL2	0.51 269	0.27 293	0.56 236	0.42 132	0.32 309	0.57 282	0.34 207	1.00 297	0.91 345	0.82 329	0.87 307	0.61 290	0.50 266	1.55 478	0.48 367	0.19 306	0.13 216	0.16 113	0.14 182	0.18 224	0.19 348

TestStereo-Hl	0.51 269	0.27 293	0.55 225	0.41 111	0.29 229	0.55 265	0.45 387	1.05 327	0.90 339	0.87 344	0.85 298	0.72 333	0.65 384	1.33 416	0.43 318	0.17 194	0.13 216	0.17 167	0.15 212	0.18 224	0.18 299

WQFJX	0.51 269	0.27 293	0.52 185	0.46 228	0.87 672	0.75 409	0.39 286	1.29 425	0.77 294	0.53 235	0.52 175	0.55 247	0.55 311	0.95 295	0.60 439	0.17 194	0.19 475	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.18 299

knoymous	0.51 269	0.29 358	0.47 133	0.43 151	0.30 256	0.55 265	0.55 488	1.02 307	0.77 294	0.98 377	0.85 298	0.94 422	0.56 319	0.85 261	0.45 337	0.20 354	0.14 288	0.26 510	0.14 182	0.23 435	0.23 453

Weightmod_eth	0.52 274	0.25 223	0.48 138	0.45 209	0.39 436	0.59 300	0.43 351	0.96 281	0.57 207	0.65 280	1.50 572	0.66 311	0.76 427	1.19 377	0.32 176	0.33 601	0.19 475	0.18 216	0.17 294	0.18 224	0.13 76

SMOE	0.52 274	0.25 223	0.55 225	0.47 245	0.22 51	0.92 492	0.65 542	0.92 249	0.81 307	0.71 292	1.21 458	0.69 324	0.67 391	0.55 115	0.41 294	0.28 561	0.15 353	0.38 631	0.19 351	0.23 435	0.18 299

ManiGeoR	0.52 274	0.24 182	0.97 504	0.41 111	0.34 356	0.54 250	0.35 218	1.16 374	1.05 417	0.54 241	0.84 294	0.55 247	0.50 266	1.38 435	0.55 415	0.18 249	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.17 173	0.19 348

HLf10	0.52 274	0.24 182	0.97 504	0.41 111	0.34 356	0.54 250	0.35 218	1.16 374	1.05 417	0.54 241	0.84 294	0.55 247	0.50 266	1.38 435	0.55 415	0.18 249	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.17 173	0.19 348

Lsterematch	0.52 274	0.24 182	0.64 288	0.45 209	0.25 120	0.71 390	0.31 157	0.81 199	1.05 417	0.96 367	1.28 488	0.69 324	0.48 240	0.84 255	0.66 463	0.21 391	0.12 106	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.19 348

NLCSM	0.52 274	0.28 323	0.55 225	0.52 367	0.74 634	0.72 393	0.46 397	0.96 281	0.65 251	0.63 275	0.51 170	0.48 199	0.61 359	1.32 412	0.70 477	0.19 306	0.20 496	0.21 344	0.18 323	0.22 406	0.20 386

tg	0.52 274	0.24 182	0.61 272	0.49 300	0.30 256	0.90 481	0.29 132	1.07 343	0.83 315	0.83 332	1.02 360	0.62 297	0.43 186	1.35 424	0.41 294	0.17 194	0.12 106	0.22 385	0.20 394	0.17 173	0.15 191

11t1	0.52 274	0.28 323	0.68 315	0.51 345	0.28 204	0.83 461	0.39 286	1.22 408	0.63 232	0.84 335	0.74 267	0.68 318	0.68 392	0.91 278	0.57 424	0.21 391	0.18 454	0.19 248	0.16 263	0.20 330	0.21 410

LL-Strereo2	0.52 274	0.33 461	0.69 327	0.52 367	0.37 403	0.70 386	0.30 144	1.13 367	0.67 256	0.94 362	0.78 276	0.91 409	0.42 177	1.05 335	0.42 308	0.17 194	0.16 392	0.29 553	0.25 525	0.21 377	0.16 234

Selective-RAFT	0.52 274	0.28 323	0.79 415	0.55 431	0.27 174	0.91 485	0.33 192	0.80 192	0.88 332	0.58 256	0.63 220	0.81 363	0.77 431	1.29 405	0.48 367	0.19 306	0.14 288	0.17 167	0.15 212	0.19 280	0.17 268

HUI-Stereo	0.52 274	0.30 381	0.73 363	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.30 144	1.04 319	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	0.79 233	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

test-1	0.52 274	0.26 258	1.04 537	0.56 447	0.32 309	0.61 314	0.38 269	1.10 353	0.91 345	0.78 312	1.01 352	0.77 347	0.52 288	0.60 147	0.42 308	0.17 194	0.14 288	0.20 300	0.17 294	0.20 330	0.23 453

rafts_anoy	0.52 274	0.29 358	0.59 264	0.59 487	0.50 521	0.53 240	0.40 302	1.11 360	1.03 407	0.84 335	0.83 290	0.68 318	0.54 303	0.72 200	0.51 389	0.19 306	0.14 288	0.24 450	0.26 543	0.21 377	0.18 299

s12784h	0.52 274	0.20 50	0.38 36	0.41 111	0.19 16	0.96 508	0.34 207	1.17 378	1.25 550	0.81 323	0.90 317	0.63 300	0.50 266	1.45 456	0.42 308	0.14 57	0.12 106	0.17 167	0.11 15	0.18 224	0.11 3

raftrobust	0.52 274	0.25 223	0.56 236	0.65 560	0.52 546	0.49 181	0.34 207	0.98 290	0.91 345	1.30 540	0.87 307	0.63 300	0.81 454	0.78 228	0.41 294	0.19 306	0.15 353	0.16 113	0.14 182	0.15 86	0.16 234

Gwc-CoAtRS	0.52 274	0.24 182	0.68 315	0.48 278	0.29 229	0.64 334	0.25 84	1.16 374	1.08 436	1.01 391	1.00 347	1.12 496	0.56 319	0.69 184	0.37 249	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.15 212	0.15 86	0.15 191

Weightmod	0.53 290	0.25 223	0.46 128	0.41 111	0.31 286	0.85 473	0.40 302	0.86 223	0.61 225	0.71 292	1.39 536	0.73 336	0.60 348	1.56 483	0.41 294	0.18 249	0.28 607	0.20 300	0.18 323	0.17 173	0.14 143

S0	0.53 290	0.24 182	0.52 185	0.49 300	0.32 309	1.14 554	0.68 556	0.90 244	0.58 212	0.76 303	1.32 506	0.65 306	0.55 311	0.70 190	0.39 274	0.27 545	0.25 584	0.29 553	0.26 543	0.20 330	0.17 268

HLF11	0.53 290	0.25 223	1.02 527	0.41 111	0.35 363	0.47 153	0.28 121	1.17 378	0.96 367	0.64 277	0.87 307	0.61 290	0.50 266	1.51 469	0.63 451	0.18 249	0.14 288	0.16 113	0.13 141	0.17 173	0.20 386

IGEV-FE	0.53 290	0.30 381	0.99 510	0.56 447	0.35 363	0.41 92	0.32 179	1.37 439	0.63 232	1.00 385	1.09 393	0.94 422	0.41 169	0.83 250	0.39 274	0.18 249	0.12 106	0.19 248	0.18 323	0.19 280	0.17 268

rvit_0105_6	0.53 290	0.37 523	0.98 509	0.65 560	0.38 425	0.51 221	0.51 444	0.77 173	1.20 523	0.54 241	0.55 195	0.65 306	0.53 296	0.94 292	0.44 322	0.32 592	0.32 638	0.28 542	0.24 511	0.28 520	0.21 410

IGEV_Zeroshot_test	0.53 290	0.30 381	0.99 510	0.56 447	0.35 363	0.41 92	0.32 179	1.37 439	0.63 232	1.00 385	1.09 393	0.95 431	0.41 169	0.83 250	0.39 274	0.18 249	0.12 106	0.19 248	0.18 323	0.19 280	0.17 268

EKT-Stereo	0.53 290	0.30 381	0.73 363	0.58 472	0.60 589	0.51 221	0.48 420	0.94 266	0.90 339	0.71 292	0.88 312	0.77 347	0.43 186	1.07 341	0.40 284	0.22 423	0.16 392	0.21 344	0.18 323	0.20 330	0.22 433

Any-RAFT	0.53 290	0.24 182	0.47 133	0.47 245	0.27 174	1.00 520	0.25 84	1.58 505	1.05 417	0.85 340	0.99 342	1.06 468	0.47 226	0.70 190	0.32 176	0.18 249	0.13 216	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.16 234

anonymousdsp2	0.53 290	0.27 293	0.74 380	0.48 278	0.29 229	0.76 417	0.47 407	1.61 514	0.82 314	0.77 309	0.77 274	0.75 341	0.47 226	1.03 326	0.40 284	0.18 249	0.13 216	0.18 216	0.13 141	0.19 280	0.18 299

fff	0.53 290	0.24 182	0.70 333	0.43 151	0.24 90	0.48 164	0.36 235	1.07 343	1.25 550	1.10 424	1.02 360	0.57 267	1.06 574	0.73 206	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.15 86	0.19 348

test_4	0.53 290	0.22 115	0.56 236	0.54 406	0.32 309	0.64 334	0.39 286	0.80 192	0.62 229	0.92 356	1.87 644	0.68 318	0.42 177	1.16 369	0.37 249	0.15 90	0.13 216	0.20 300	0.22 472	0.20 330	0.15 191

GMOStereo	0.53 290	0.26 258	0.65 295	0.50 313	0.29 229	0.52 229	0.43 351	0.89 236	0.96 367	1.41 591	1.14 423	0.85 385	0.56 319	0.59 135	0.38 262	0.16 134	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.20 330	0.15 191

error version	0.53 290	0.26 258	0.65 295	0.50 313	0.29 229	0.52 229	0.43 351	0.89 236	0.96 367	1.41 591	1.14 423	0.85 385	0.56 319	0.59 135	0.38 262	0.16 134	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.20 330	0.15 191

test-v	0.53 290	0.26 258	0.65 295	0.50 313	0.29 229	0.52 229	0.43 351	0.89 236	0.96 367	1.41 591	1.14 423	0.85 385	0.56 319	0.59 135	0.38 262	0.16 134	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.20 330	0.15 191

test-2	0.53 290	0.26 258	0.65 295	0.50 313	0.29 229	0.52 229	0.43 351	0.89 236	0.96 367	1.41 591	1.14 423	0.85 385	0.56 319	0.59 135	0.38 262	0.16 134	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.20 330	0.15 191

raft+_RVC	0.53 290	0.26 258	0.54 210	0.60 499	0.47 509	0.54 250	0.54 470	1.27 420	0.99 388	0.76 303	1.03 370	0.70 329	0.56 319	0.93 289	0.47 361	0.18 249	0.14 288	0.19 248	0.18 323	0.18 224	0.15 191

csc	0.53 290	0.24 182	0.70 333	0.43 151	0.24 90	0.48 164	0.36 235	1.07 343	1.25 550	1.10 424	1.02 360	0.57 267	1.06 574	0.73 206	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.15 86	0.19 348

cscssc	0.53 290	0.24 182	0.70 333	0.43 151	0.24 90	0.48 164	0.36 235	1.07 343	1.25 550	1.10 424	1.02 360	0.57 267	1.06 574	0.73 206	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.15 86	0.19 348

TestStereo_HLe17	0.54 308	0.24 182	1.22 576	0.41 111	0.30 256	0.61 314	0.41 320	1.22 408	1.09 445	0.61 269	0.86 301	0.53 235	0.46 214	1.33 416	0.45 337	0.19 306	0.12 106	0.18 216	0.16 263	0.18 224	0.18 299

1test111	0.54 308	0.31 418	0.50 159	0.54 406	0.26 142	1.18 566	0.51 444	1.42 454	0.78 298	0.58 256	0.79 282	0.48 199	0.88 492	0.88 270	0.59 431	0.20 354	0.12 106	0.25 491	0.15 212	0.22 406	0.21 410

RAFT-Test	0.54 308	0.25 223	0.64 288	0.47 245	0.30 256	0.97 512	0.27 113	1.24 415	0.81 307	0.96 367	1.12 412	1.28 540	0.48 240	0.71 196	0.36 237	0.17 194	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.16 125	0.16 234

DCANet-4	0.54 308	0.26 258	1.07 547	0.42 132	0.24 90	0.48 164	0.36 235	0.99 293	1.30 577	1.10 424	1.02 360	0.56 261	0.75 419	0.73 206	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.15 86	0.19 348

x	0.54 308	0.31 418	0.61 272	0.47 245	0.30 256	0.67 365	0.47 407	1.53 493	0.79 302	0.81 323	0.83 290	0.78 351	0.70 402	0.70 190	0.62 446	0.21 391	0.19 475	0.22 385	0.19 351	0.21 377	0.20 386

test-3	0.54 308	0.22 115	0.68 315	0.47 245	0.27 174	0.58 289	0.35 218	0.92 249	1.00 394	1.32 554	0.69 248	0.87 393	0.45 205	1.68 510	0.37 249	0.16 134	0.11 40	0.20 300	0.16 263	0.17 173	0.13 76

test_1	0.54 308	0.22 115	0.68 315	0.47 245	0.27 174	0.58 289	0.35 218	0.92 249	1.00 394	1.28 525	0.68 243	0.87 393	0.45 205	1.67 505	0.37 249	0.16 134	0.11 40	0.20 300	0.16 263	0.17 173	0.13 76

PSM-adaLoss	0.54 308	0.30 381	0.73 363	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.41 320	1.04 319	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.82 368	0.61 359	1.06 337	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

ROB_FTStereo_v2	0.54 308	0.30 381	0.73 363	0.50 313	0.27 174	0.64 334	0.42 327	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	1.12 359	0.46 352	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

ROB_FTStereo	0.54 308	0.30 381	0.73 363	0.50 313	0.27 174	0.64 334	0.25 84	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.95 326	0.82 368	0.61 359	1.15 365	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

cross-raft	0.54 308	0.25 223	0.61 272	0.52 367	0.29 229	0.68 373	0.37 261	1.46 468	0.76 290	1.01 391	1.06 378	1.28 540	0.46 214	0.71 196	0.35 225	0.15 90	0.12 106	0.18 216	0.16 263	0.19 280	0.14 143

RAFT-IKP	0.54 308	0.30 381	0.73 363	0.50 313	0.27 174	0.59 300	0.36 235	1.04 319	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.61 359	1.22 383	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

RALCasStereoNet	0.54 308	0.30 381	0.66 305	0.59 487	0.51 533	0.61 314	0.52 455	0.94 266	0.93 355	0.70 290	1.01 352	0.78 351	0.44 198	1.33 416	0.47 361	0.20 354	0.16 392	0.18 216	0.16 263	0.20 330	0.19 348

DCANet	0.54 308	0.24 182	0.70 333	0.43 151	0.24 90	0.49 181	0.36 235	1.05 327	1.30 577	1.12 432	1.03 370	0.58 274	0.92 506	0.81 243	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.18 224	0.19 348

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 308	0.25 223	0.68 315	0.43 151	0.24 90	0.40 85	0.34 207	1.04 319	1.09 445	1.32 554	1.60 599	0.80 357	0.68 392	0.67 179	0.39 274	0.13 29	0.10 9	0.18 216	0.17 294	0.17 173	0.13 76

CFNet-RSSM	0.54 308	0.24 182	0.70 333	0.48 278	0.28 204	0.60 308	0.27 113	1.49 474	1.14 476	1.06 405	0.93 323	1.08 475	0.54 303	0.70 190	0.35 225	0.16 134	0.12 106	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.14 143

MSKI-zero shot	0.55 324	0.26 258	0.57 250	0.51 345	0.26 142	0.69 379	0.28 121	1.18 386	0.64 237	0.91 354	1.32 506	0.82 368	0.33 110	1.92 540	0.32 176	0.17 194	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.16 234

test_3	0.55 324	0.23 153	0.71 344	0.53 389	0.28 204	0.61 314	0.40 302	0.92 249	1.05 417	1.19 484	0.68 243	0.93 419	0.44 198	1.67 505	0.39 274	0.15 90	0.12 106	0.22 385	0.19 351	0.21 377	0.14 143

Patchmatch Stereo++	0.55 324	0.30 381	0.73 363	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.29 132	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	1.37 431	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299
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	0.55 324	0.29 358	0.72 351	0.51 345	0.30 256	0.59 300	0.33 192	1.03 312	0.70 268	1.16 466	0.93 323	0.83 375	0.94 521	0.96 296	0.54 410	0.21 391	0.14 288	0.21 344	0.19 351	0.24 455	0.24 469

iRAFT	0.55 324	0.30 381	0.73 363	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.29 132	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	1.37 431	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

CRE-IMP	0.55 324	0.30 381	0.74 380	0.52 367	0.29 229	0.79 435	0.25 84	1.04 319	0.72 274	1.09 416	0.95 326	0.81 363	0.57 332	1.10 351	0.50 384	0.21 391	0.14 288	0.23 426	0.19 351	0.28 520	0.22 433

sAnonymous2	0.55 324	0.56 610	1.46 624	0.60 499	0.51 533	0.48 164	0.52 455	0.79 183	0.68 262	0.50 222	0.67 240	0.46 184	0.62 365	0.59 135	0.40 284	0.22 423	0.17 428	0.22 385	0.21 441	0.86 688	0.56 661

CroCo_RVC	0.55 324	0.56 610	1.46 624	0.60 499	0.51 533	0.48 164	0.52 455	0.79 183	0.68 262	0.50 222	0.67 240	0.46 184	0.62 365	0.59 135	0.40 284	0.22 423	0.17 428	0.22 385	0.21 441	0.86 688	0.56 661

GMStereo	0.55 324	0.45 566	0.94 491	0.50 313	0.32 309	0.64 334	0.43 351	1.00 297	1.40 623	0.82 329	0.73 262	0.51 220	0.45 205	0.85 261	0.55 415	0.24 476	0.15 353	0.20 300	0.21 441	0.31 550	0.24 469
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 333	0.26 258	1.40 605	0.44 189	0.34 356	0.67 365	0.53 463	0.92 249	0.84 319	0.96 367	0.99 342	0.80 357	0.62 365	1.08 346	0.39 274	0.18 249	0.14 288	0.17 167	0.16 263	0.17 173	0.21 410

NLMM1	0.56 333	0.27 293	0.60 267	0.47 245	0.74 634	0.68 373	0.43 351	1.83 586	1.04 412	0.59 264	0.62 217	0.51 220	0.47 226	1.33 416	0.57 424	0.18 249	0.21 524	0.20 300	0.17 294	0.20 330	0.15 191

AIO-test1	0.56 333	0.25 223	0.55 225	0.64 545	0.78 649	0.80 444	0.36 235	1.18 386	1.34 592	0.57 254	0.88 312	0.61 290	0.50 266	1.12 359	0.35 225	0.17 194	0.17 428	0.22 385	0.24 511	0.18 224	0.23 453

rvit_0105_4	0.56 333	0.38 530	1.06 542	0.66 566	0.38 425	0.53 240	0.53 463	0.84 218	1.17 501	0.56 252	0.61 213	0.72 333	0.59 344	0.98 307	0.45 337	0.32 592	0.33 643	0.29 553	0.25 525	0.29 531	0.23 453

H2IRNET	0.56 333	0.26 258	0.66 305	0.47 245	0.35 363	0.41 92	0.26 98	0.92 249	1.17 501	0.61 269	1.28 488	1.08 475	0.86 482	0.99 314	0.63 451	0.19 306	0.16 392	0.22 385	0.25 525	0.21 377	0.18 299

ACVNet-DCA	0.56 333	0.31 418	0.50 159	0.54 406	0.26 142	1.18 566	0.51 444	1.42 454	0.78 298	0.58 256	0.79 282	0.48 199	0.88 492	1.46 458	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.25 491	0.15 212	0.22 406	0.21 410

riskmin	0.56 333	0.27 293	0.60 267	0.43 151	0.31 286	0.83 461	0.42 327	1.14 369	1.04 412	0.73 302	0.75 269	1.11 495	1.01 556	0.81 243	0.51 389	0.20 354	0.14 288	0.24 450	0.15 212	0.24 455	0.25 484

MIPNet	0.56 333	0.28 323	0.94 491	0.49 300	0.33 333	0.66 359	0.38 269	1.35 435	1.08 436	1.06 405	0.92 320	0.60 285	0.79 444	0.73 206	0.52 397	0.17 194	0.14 288	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.17 268

iGMRVC	0.56 333	0.30 381	0.73 363	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.38 269	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	1.52 470	0.46 352	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

WQFJX1	0.57 342	0.26 258	0.54 210	0.48 278	0.72 626	0.68 373	0.47 407	2.46 700	0.71 272	0.54 241	0.50 163	0.53 235	0.51 280	1.36 429	0.60 439	0.18 249	0.20 496	0.20 300	0.16 263	0.20 330	0.20 386

AIO-test2	0.57 342	0.28 323	0.63 281	0.61 515	0.58 578	0.79 435	0.51 444	1.18 386	1.40 623	0.63 275	1.15 432	0.51 220	0.43 186	1.09 348	0.35 225	0.21 391	0.17 428	0.26 510	0.30 599	0.20 330	0.19 348

MIM_Stereo	0.57 342	0.24 182	0.92 484	0.46 228	0.30 256	0.54 250	0.28 121	1.27 420	0.75 281	1.00 385	1.16 437	0.93 419	0.53 296	1.45 456	0.61 443	0.16 134	0.16 392	0.20 300	0.19 351	0.17 173	0.14 143

qqq	0.57 342	0.34 486	0.71 344	0.47 245	0.27 174	0.64 334	0.62 532	1.42 454	0.78 298	0.80 318	0.92 320	0.95 431	0.77 431	0.88 270	0.59 431	0.21 391	0.20 496	0.24 450	0.23 495	0.22 406	0.21 410

ADStereo(finetuned)	0.57 342	0.24 182	1.06 542	0.43 151	0.24 90	0.49 181	0.35 218	1.05 327	1.30 577	1.12 432	1.03 370	0.58 274	1.20 606	0.84 255	0.51 389	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.18 224	0.19 348

R-Stereo Train	0.57 342	0.26 258	0.63 281	0.54 406	0.36 381	0.69 379	0.54 470	1.22 408	0.72 274	1.61 635	1.50 572	0.75 341	0.53 296	0.64 161	0.44 322	0.18 249	0.15 353	0.17 167	0.15 212	0.17 173	0.17 268

RAFT-Stereo	0.57 342	0.26 258	0.63 281	0.54 406	0.36 381	0.69 379	0.54 470	1.22 408	0.72 274	1.61 635	1.50 572	0.75 341	0.53 296	0.64 161	0.44 322	0.18 249	0.15 353	0.17 167	0.15 212	0.17 173	0.17 268
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 349	0.27 293	0.57 250	0.46 228	0.54 554	1.03 528	0.58 511	0.94 266	0.80 303	0.95 364	1.42 542	0.56 261	0.71 407	0.60 147	0.41 294	0.38 632	0.20 496	0.37 627	0.36 642	0.22 406	0.17 268

xyz-stereo-finetune2	0.58 349	0.27 293	0.57 250	0.40 90	0.24 90	1.09 546	0.32 179	0.79 183	0.53 194	0.65 280	1.07 382	0.58 274	0.80 450	2.47 594	0.80 519	0.16 134	0.15 353	0.21 344	0.17 294	0.16 125	0.17 268

rvit_0105_5	0.58 349	0.39 535	1.05 538	0.66 566	0.37 403	0.58 289	0.56 496	0.94 266	1.18 509	0.64 277	0.68 243	0.75 341	0.63 372	0.88 270	0.50 384	0.32 592	0.32 638	0.30 567	0.27 556	0.28 520	0.25 484

RAFT+CT+SA	0.58 349	0.29 358	0.60 267	0.66 566	0.37 403	0.42 104	0.55 488	1.27 420	1.03 407	0.70 290	1.22 462	0.60 285	0.70 402	1.64 499	0.41 294	0.18 249	0.13 216	0.22 385	0.22 472	0.21 377	0.18 299

IPLGR	0.58 349	0.27 293	1.14 567	0.48 278	0.28 204	0.65 350	0.33 192	1.22 408	1.13 473	1.18 480	1.05 376	0.69 324	0.66 388	0.96 296	0.52 397	0.17 194	0.15 353	0.20 300	0.17 294	0.20 330	0.18 299

AFF-stereo	0.58 349	0.25 223	0.64 288	0.46 228	0.29 229	0.34 49	0.38 269	1.15 372	1.14 476	1.17 475	1.60 599	1.10 488	0.71 407	0.97 304	0.43 318	0.13 29	0.11 40	0.19 248	0.19 351	0.17 173	0.14 143

dd	0.59 355	0.48 577	0.97 504	0.55 431	0.32 309	0.64 334	0.47 407	1.02 307	1.34 592	0.78 312	0.86 301	0.58 274	0.54 303	1.01 322	0.86 537	0.28 561	0.18 454	0.26 510	0.19 351	0.32 559	0.24 469

PFNet+	0.59 355	0.28 323	0.77 402	0.53 389	0.30 256	0.59 300	0.31 157	0.92 249	1.14 476	1.33 564	1.10 399	0.79 355	0.57 332	1.31 408	0.49 377	0.25 504	0.17 428	0.28 542	0.26 543	0.21 377	0.25 484

AnonymousM	0.59 355	1.11 686	0.41 69	0.44 189	0.32 309	0.43 114	0.47 407	1.05 327	0.64 237	0.98 377	0.63 220	0.67 316	0.43 186	0.59 135	0.41 294	0.20 354	0.15 353	1.84 719	0.84 707	0.14 46	0.13 76

GANet-ADL	0.60 358	0.35 506	0.72 351	0.64 545	0.40 448	0.68 373	0.51 444	1.49 474	1.12 459	0.95 364	1.08 388	0.91 409	0.57 332	0.76 218	0.55 415	0.26 529	0.18 454	0.18 216	0.16 263	0.23 435	0.25 484

TRStereo	0.60 358	0.60 629	0.97 504	0.74 628	0.67 613	0.46 138	0.38 269	1.85 591	0.89 335	0.79 315	0.80 287	0.88 397	0.39 158	1.10 351	0.41 294	0.23 451	0.15 353	0.23 426	0.24 511	0.17 173	0.15 191

NRIStereo	0.60 358	0.29 358	0.69 327	0.53 389	0.28 204	0.63 330	0.33 192	1.08 349	0.87 328	1.14 450	0.87 307	0.91 409	0.59 344	2.24 573	0.49 377	0.20 354	0.14 288	0.21 344	0.19 351	0.21 377	0.17 268

RALAANet	0.60 358	0.33 461	0.87 455	0.62 527	0.50 521	0.69 379	0.31 157	1.21 400	1.06 424	1.09 416	1.16 437	0.88 397	0.46 214	1.22 383	0.42 308	0.19 306	0.15 353	0.21 344	0.17 294	0.27 500	0.17 268

111	0.60 358	0.23 153	0.70 333	0.43 151	0.24 90	0.72 393	0.42 327	1.18 386	1.41 629	0.80 318	1.38 532	1.10 488	0.79 444	0.96 296	0.58 428	0.18 249	0.13 216	0.17 167	0.15 212	0.17 173	0.19 348

FENet	0.60 358	0.28 323	0.63 281	0.54 406	0.33 333	0.83 461	0.38 269	1.27 420	1.07 429	1.00 385	0.86 301	0.99 447	0.85 474	0.96 296	0.68 473	0.22 423	0.15 353	0.23 426	0.20 394	0.22 406	0.23 453

test_sample1	0.61 364	0.29 358	0.75 384	0.50 313	0.31 286	0.76 417	0.48 420	1.59 507	0.84 319	0.90 350	0.94 325	0.88 397	0.95 526	1.16 369	0.67 468	0.22 423	0.18 454	0.20 300	0.19 351	0.21 377	0.21 410

MyStereo06	0.61 364	0.28 323	0.95 495	0.56 447	0.46 504	0.61 314	0.73 570	1.78 568	0.67 256	1.03 399	1.12 412	1.13 502	0.56 319	0.78 228	0.41 294	0.17 194	0.16 392	0.23 426	0.20 394	0.22 406	0.20 386

ACRE	0.61 364	0.33 461	1.01 520	0.58 472	0.49 514	0.75 409	0.47 407	1.06 341	0.95 361	1.37 576	1.55 585	0.62 297	0.46 214	0.83 250	0.70 477	0.23 451	0.15 353	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.21 410

Anonymous3	0.61 364	0.44 559	1.11 559	0.59 487	0.49 514	0.93 498	0.65 542	0.93 260	0.81 307	0.72 300	0.88 312	0.65 306	0.69 396	1.06 337	0.53 404	0.35 619	0.30 624	0.26 510	0.26 543	0.31 550	0.27 520

SME	0.62 368	0.29 358	0.51 171	0.61 515	0.25 120	1.23 577	0.44 366	1.17 378	1.12 459	0.89 348	1.12 412	0.66 311	0.74 415	1.55 478	0.51 389	0.19 306	0.20 496	0.23 426	0.23 495	0.24 455	0.20 386

test_sample2	0.62 368	0.29 358	0.74 380	0.50 313	0.28 204	0.80 444	0.61 529	1.61 514	1.00 394	0.88 346	0.99 342	0.94 422	0.83 467	1.16 369	0.51 389	0.23 451	0.18 454	0.22 385	0.21 441	0.23 435	0.22 433

tt1	0.62 368	0.32 437	0.51 171	0.54 406	0.26 142	1.16 563	0.48 420	0.95 272	2.47 700	0.57 254	0.77 274	0.49 208	0.81 454	1.55 478	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.24 450	0.15 212	0.19 280	0.20 386

CIPLG	0.62 368	0.33 461	0.96 501	0.58 472	0.50 521	0.75 409	0.48 420	1.05 327	0.96 367	1.40 589	1.57 593	0.64 303	0.48 240	0.89 275	0.70 477	0.23 451	0.15 353	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.21 410

IPLGR_C	0.62 368	0.33 461	0.99 510	0.58 472	0.49 514	0.76 417	0.48 420	1.10 353	0.96 367	1.40 589	1.56 589	0.62 297	0.48 240	0.80 236	0.71 483	0.23 451	0.15 353	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.21 410

HHNet	0.62 368	0.26 258	0.63 281	0.43 151	0.45 492	0.50 201	0.58 511	1.07 343	1.01 397	1.25 516	2.23 668	0.70 329	0.61 359	1.07 341	0.47 361	0.20 354	0.13 216	0.23 426	0.19 351	0.19 280	0.30 555

Pruner-Stereo	0.62 368	0.29 358	0.70 333	0.61 515	0.31 286	0.63 330	0.43 351	1.17 378	0.99 388	1.53 617	1.08 388	0.95 431	0.55 311	1.35 424	0.51 389	0.23 451	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.21 377	0.23 453

DIP-Stereo	0.62 368	0.30 381	0.83 431	0.48 278	0.36 381	0.95 502	0.33 192	2.37 693	0.67 256	1.25 516	1.00 347	0.68 318	0.51 280	0.91 278	0.61 443	0.18 249	0.15 353	0.21 344	0.17 294	0.19 280	0.19 348
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	0.63 376	0.99 676	0.51 171	0.47 245	0.35 363	1.07 538	0.63 537	0.65 115	0.95 361	0.66 284	0.41 101	0.55 247	0.66 388	1.00 320	0.76 498	0.62 690	0.27 599	0.38 631	0.33 625	0.74 684	0.68 682

FACV-RUCA	0.63 376	0.34 486	0.82 426	0.62 527	0.65 604	0.81 453	0.41 320	1.44 461	1.07 429	0.86 343	1.14 423	0.61 290	0.69 396	0.80 236	0.53 404	0.28 561	0.19 475	0.47 662	0.21 441	0.35 575	0.25 484

rvit_0105_3	0.63 376	0.44 559	1.08 551	0.72 616	0.40 448	0.64 334	0.71 566	1.03 312	1.17 501	0.82 329	0.70 253	0.80 357	0.70 402	0.91 278	0.56 421	0.35 619	0.34 644	0.34 607	0.32 615	0.27 500	0.28 534

mmm	0.63 376	0.35 506	0.72 351	0.51 345	0.30 256	0.86 475	0.54 470	1.59 507	0.86 323	1.07 409	1.38 532	0.79 355	0.75 419	0.91 278	0.58 428	0.22 423	0.18 454	0.29 553	0.25 525	0.25 472	0.23 453

HH	0.63 376	0.30 381	0.77 402	0.50 313	0.32 309	0.49 181	0.46 397	1.65 523	0.64 237	0.69 288	1.09 393	1.63 613	0.85 474	1.90 538	0.37 249	0.18 249	0.13 216	0.19 248	0.17 294	0.19 280	0.16 234

HanStereo	0.63 376	0.30 381	0.77 402	0.50 313	0.32 309	0.49 181	0.46 397	1.65 523	0.64 237	0.69 288	1.09 393	1.63 613	0.85 474	1.90 538	0.37 249	0.18 249	0.13 216	0.19 248	0.17 294	0.19 280	0.16 234

CAS	0.63 376	0.18 10	0.37 19	2.27 719	0.84 663	0.57 282	0.54 470	0.79 183	0.62 229	0.48 205	0.70 253	0.36 113	0.26 43	0.45 54	0.35 225	2.24 722	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 704

TestStereo1	0.63 376	0.28 323	0.75 384	0.76 635	0.31 286	0.48 164	0.43 351	1.30 426	1.21 530	0.97 372	1.31 499	0.64 303	0.77 431	1.75 520	0.42 308	0.20 354	0.15 353	0.22 385	0.18 323	0.21 377	0.17 268

RAFT_CTSACE	0.63 376	0.26 258	0.88 464	0.55 431	0.51 533	0.71 390	0.44 366	0.80 192	0.97 375	0.97 372	1.84 639	1.18 511	0.68 392	1.47 462	0.36 237	0.16 134	0.15 353	0.21 344	0.20 394	0.20 330	0.14 143

SA-5K	0.63 376	0.28 323	0.75 384	0.76 635	0.31 286	0.48 164	0.43 351	1.30 426	1.21 530	0.97 372	1.31 499	0.64 303	0.77 431	1.75 520	0.42 308	0.20 354	0.15 353	0.22 385	0.18 323	0.21 377	0.17 268

ICVP	0.63 376	0.33 461	0.57 250	0.61 515	0.40 448	0.80 444	0.58 511	1.61 514	0.89 335	0.90 350	1.24 468	0.88 397	0.73 413	0.72 200	0.88 539	0.29 573	0.21 524	0.22 385	0.21 441	0.24 455	0.27 520
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 376	0.26 258	1.90 660	0.81 648	0.67 613	0.43 114	0.23 58	1.03 312	0.58 212	0.65 280	1.56 589	1.41 566	0.39 158	1.28 401	0.35 225	0.20 354	0.14 288	0.20 300	0.19 351	0.18 224	0.14 143

ACVNet	0.63 376	0.31 418	0.54 210	0.54 406	0.36 381	0.80 444	0.46 397	1.37 439	1.07 429	0.93 357	1.30 493	1.08 475	0.85 474	0.80 236	0.94 553	0.21 391	0.19 475	0.21 344	0.18 323	0.22 406	0.18 299

FLISNet	0.64 389	0.32 437	0.68 315	0.47 245	0.51 533	0.41 92	0.36 235	1.04 319	0.75 281	1.31 550	1.43 547	1.62 608	1.12 587	0.94 292	0.88 539	0.15 90	0.12 106	0.20 300	0.20 394	0.20 330	0.18 299

CoSv	0.64 389	0.32 437	0.68 315	0.47 245	0.51 533	0.41 92	0.36 235	1.04 319	0.75 281	1.31 550	1.43 547	1.62 608	1.12 587	0.94 292	0.88 539	0.15 90	0.12 106	0.20 300	0.20 394	0.20 330	0.18 299

rvit_stereo_0075_2	0.64 389	0.46 568	1.05 538	0.66 566	0.66 609	0.53 240	0.48 420	1.20 399	1.12 459	0.76 303	0.92 320	0.78 351	0.53 296	1.03 326	0.59 431	0.37 627	0.28 607	0.40 645	0.31 607	0.37 586	0.32 573

cc1	0.64 389	0.31 418	0.50 159	0.54 406	0.26 142	1.18 566	0.51 444	0.93 260	3.05 714	0.58 256	0.79 282	0.48 199	0.88 492	1.46 458	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.25 491	0.15 212	0.19 280	0.19 348

GwcNet-ADL	0.64 389	0.31 418	0.79 415	0.56 447	0.41 459	0.60 308	0.58 511	1.41 452	1.26 555	1.08 410	1.13 418	0.91 409	0.60 348	1.04 332	0.78 507	0.27 545	0.18 454	0.18 216	0.18 323	0.25 472	0.29 542

RAFT	0.64 389	0.30 381	0.73 363	0.59 487	0.33 333	0.68 373	0.58 511	1.04 319	0.76 290	1.08 410	1.19 450	1.65 619	0.93 515	1.06 337	0.56 421	0.21 391	0.18 454	0.27 527	0.24 511	0.22 406	0.17 268

TestStereo	0.64 389	0.39 535	0.71 344	0.51 345	0.27 174	0.56 277	0.42 327	1.03 312	0.91 345	0.80 318	1.00 347	0.68 318	0.52 288	3.25 628	0.45 337	0.22 423	0.15 353	0.24 450	0.18 323	0.27 500	0.16 234

DN-CSS_ROB	0.64 389	0.32 437	1.05 538	0.55 431	0.40 448	0.54 250	0.45 387	1.21 400	0.93 355	1.03 399	1.47 562	0.69 324	0.63 372	1.76 525	0.49 377	0.18 249	0.14 288	0.25 491	0.22 472	0.22 406	0.20 386

SCION-MonSter(vits)	0.65 397	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 265	0.31 157	1.40 449	1.21 530	0.28 21	1.36 524	1.10 488	0.78 439	1.22 383	1.81 657	0.23 451	0.18 454	0.38 631	0.40 654	0.41 606	0.31 565

Hybrid-DGEV-03	0.65 397	0.26 258	0.56 236	0.53 389	0.36 381	0.73 398	0.39 286	0.89 236	1.15 488	1.73 650	2.52 683	0.84 384	0.56 319	0.97 304	0.44 322	0.18 249	0.12 106	0.22 385	0.19 351	0.17 173	0.14 143

Hybrid-DGEV-2	0.65 397	0.31 418	0.73 363	0.60 499	0.37 403	1.08 540	0.28 121	1.45 466	1.40 623	1.32 554	0.85 298	1.03 461	1.01 556	1.05 335	0.48 367	0.18 249	0.15 353	0.22 385	0.19 351	0.17 173	0.15 191

MyStereo8	0.65 397	0.29 358	1.00 516	0.58 472	0.49 514	0.91 485	0.35 218	1.18 386	1.31 581	1.16 466	1.27 482	0.90 406	0.64 376	0.72 200	0.95 557	0.18 249	0.14 288	0.20 300	0.18 323	0.22 406	0.26 508

StereoVision	0.65 397	0.34 486	0.86 443	0.59 487	0.40 448	0.50 201	0.41 320	1.09 350	0.93 355	0.71 292	2.50 682	0.82 368	0.57 332	1.03 326	0.49 377	0.25 504	0.28 607	0.29 553	0.28 577	0.36 582	0.20 386

CASS	0.65 397	0.34 486	0.72 351	0.56 447	0.27 174	0.78 429	0.42 327	1.59 507	0.86 323	1.30 540	1.25 472	0.87 393	0.84 471	0.84 255	0.54 410	0.35 619	0.19 475	0.26 510	0.21 441	0.28 520	0.42 620
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 397	0.30 381	0.75 384	0.67 578	0.50 521	0.92 492	0.52 455	1.39 447	1.12 459	0.76 303	1.11 405	1.00 448	0.90 500	1.53 474	0.45 337	0.18 249	0.13 216	0.23 426	0.22 472	0.21 377	0.19 348

iRaft-Stereo_20w	0.65 397	0.31 418	1.00 516	0.47 245	0.34 356	0.73 398	0.30 144	2.96 711	0.70 268	1.15 456	1.14 423	0.76 345	0.65 384	1.11 354	0.38 262	0.17 194	0.13 216	0.18 216	0.16 263	0.19 280	0.18 299

EAI-Stereo	0.65 397	0.28 323	0.69 327	0.53 389	0.27 174	0.60 308	0.40 302	2.28 684	0.64 237	0.71 292	3.18 696	0.57 267	0.43 186	1.06 337	0.41 294	0.18 249	0.13 216	0.17 167	0.17 294	0.17 173	0.17 268

HITNet	0.65 397	0.40 542	0.77 402	0.48 278	0.24 90	1.05 533	0.49 432	1.76 560	1.02 401	1.18 480	1.18 443	0.89 405	0.80 450	0.85 261	0.79 514	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.17 294	0.29 531	0.15 191
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	0.66 407	0.29 358	0.89 471	0.55 431	0.28 204	0.92 492	0.60 525	1.98 629	0.83 315	1.00 385	1.04 373	1.09 485	0.68 392	1.29 405	0.62 446	0.20 354	0.17 428	0.21 344	0.17 294	0.21 377	0.21 410

Selective-IGEV-i1	0.66 407	0.27 293	0.86 443	0.54 406	0.33 333	1.01 521	0.78 584	1.75 553	1.18 509	0.88 346	1.19 450	1.19 512	0.56 319	0.98 307	0.54 410	0.19 306	0.16 392	0.20 300	0.17 294	0.19 280	0.20 386

MyStereo05	0.66 407	0.28 323	1.07 547	0.56 447	0.46 504	0.61 314	0.73 570	1.34 433	1.41 629	1.15 456	0.91 318	0.77 347	0.80 450	1.41 450	0.63 451	0.17 194	0.16 392	0.23 426	0.20 394	0.22 406	0.20 386

PCWNet_CMD	0.66 407	0.32 437	0.88 464	0.49 300	0.37 403	0.78 429	0.40 302	1.42 454	1.31 581	1.16 466	1.31 499	1.25 529	0.62 365	0.89 275	0.57 424	0.20 354	0.16 392	0.27 527	0.19 351	0.40 603	0.25 484

ToySt	0.66 407	0.33 461	1.23 578	0.51 345	0.33 333	0.86 475	0.68 556	1.10 353	0.97 375	0.84 335	1.08 388	1.25 529	0.94 521	1.01 322	0.74 490	0.19 306	0.19 475	0.24 450	0.24 511	0.27 500	0.23 453

DisPM	0.66 407	0.28 323	0.72 351	0.61 515	0.35 363	0.62 324	0.45 387	1.02 307	0.99 388	1.56 627	1.10 399	0.80 357	0.59 344	2.37 584	0.41 294	0.23 451	0.14 288	0.23 426	0.21 441	0.20 330	0.25 484

SA	0.66 407	0.30 381	0.82 426	0.61 515	0.30 256	0.58 289	0.38 269	1.44 461	1.30 577	0.96 367	1.36 524	0.66 311	0.95 526	1.85 535	0.42 308	0.19 306	0.15 353	0.25 491	0.23 495	0.21 377	0.17 268

CFNet_pseudo	0.66 407	0.32 437	0.86 443	0.48 278	0.39 436	0.70 386	0.40 302	1.33 428	1.22 537	1.16 466	1.34 516	1.24 525	0.64 376	0.98 307	0.59 431	0.21 391	0.16 392	0.33 597	0.19 351	0.36 582	0.25 484

GES	0.66 407	0.34 486	0.90 476	0.59 487	0.38 425	0.94 499	0.57 507	2.11 655	0.86 323	1.02 395	1.11 405	0.66 311	0.79 444	0.99 314	0.61 443	0.27 545	0.19 475	0.20 300	0.20 394	0.21 377	0.30 555

MSMDNet	0.66 407	0.32 437	0.87 455	0.49 300	0.37 403	0.79 435	0.40 302	1.43 460	1.31 581	1.15 456	1.31 499	1.24 525	0.63 372	0.88 270	0.57 424	0.21 391	0.16 392	0.26 510	0.19 351	0.39 599	0.24 469

ccs_rob	0.66 407	0.33 461	0.86 443	0.48 278	0.39 436	0.70 386	0.40 302	1.33 428	1.22 537	1.16 466	1.34 516	1.23 523	0.64 376	0.98 307	0.59 431	0.21 391	0.16 392	0.35 616	0.20 394	0.37 586	0.25 484

MyStereo04	0.67 418	0.29 358	1.07 547	0.55 431	0.45 492	0.59 300	0.79 588	1.50 478	1.40 623	0.91 354	0.91 318	0.74 338	0.86 482	1.52 470	0.62 446	0.17 194	0.16 392	0.24 450	0.20 394	0.23 435	0.20 386

xx1	0.67 418	0.31 418	0.50 159	0.54 406	0.26 142	1.18 566	0.51 444	0.93 260	3.05 714	0.58 256	0.79 282	0.95 431	0.77 431	1.46 458	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.24 450	0.23 495	0.22 406	0.21 410

GMStereo_Zeroshot	0.67 418	0.61 631	1.01 520	0.64 545	0.37 403	0.84 470	0.35 218	1.05 327	1.12 459	1.12 432	1.06 378	1.27 537	0.54 303	1.19 377	0.59 431	0.32 592	0.17 428	0.31 573	0.18 323	0.52 653	0.22 433

DMCA	0.67 418	0.34 486	0.90 476	0.51 345	0.44 485	0.86 475	0.47 407	1.42 454	1.02 401	1.17 475	1.12 412	1.23 523	0.75 419	0.78 228	0.95 557	0.25 504	0.19 475	0.27 527	0.19 351	0.24 455	0.27 520

test_sample3	0.68 422	0.32 437	0.88 464	0.52 367	0.30 256	0.97 512	0.52 455	1.86 594	1.15 488	1.08 410	1.11 405	0.88 397	0.71 407	1.17 374	0.68 473	0.25 504	0.20 496	0.25 491	0.25 525	0.25 472	0.25 484

raft_robust	0.68 422	0.30 381	0.64 288	0.52 367	0.26 142	0.54 250	0.35 218	1.33 428	1.24 546	1.16 466	1.07 382	0.60 285	0.54 303	3.58 638	0.37 249	0.18 249	0.14 288	0.20 300	0.22 472	0.20 330	0.16 234

test_sample5	0.69 424	0.34 486	0.87 455	0.52 367	0.30 256	0.84 470	0.54 470	1.83 586	1.14 476	1.11 430	1.25 472	0.88 397	0.78 439	1.23 386	0.65 457	0.26 529	0.20 496	0.27 527	0.27 556	0.27 500	0.26 508

test_sample4	0.69 424	0.33 461	0.91 479	0.51 345	0.30 256	0.92 492	0.52 455	1.87 597	1.15 488	1.14 450	1.18 443	0.87 393	0.75 419	1.18 376	0.68 473	0.25 504	0.20 496	0.26 510	0.26 543	0.26 486	0.25 484

IPLG	0.69 424	0.27 293	0.97 504	0.51 345	0.43 476	0.79 435	0.33 192	1.21 400	1.06 424	1.30 540	1.10 399	0.52 228	0.55 311	3.16 626	0.63 451	0.16 134	0.14 288	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.17 268

UCFNet_RVC	0.69 424	0.35 506	0.49 147	0.64 545	0.39 436	0.85 473	0.58 511	1.75 553	1.14 476	0.97 372	1.19 450	1.17 508	0.93 515	0.99 314	0.62 446	0.28 561	0.20 496	0.34 607	0.31 607	0.32 559	0.27 520

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 428	3.18 741	2.55 686	0.39 75	0.23 65	0.44 126	0.23 58	0.63 97	0.42 123	0.44 176	0.44 126	0.34 100	0.28 64	0.56 120	0.29 113	1.35 715	0.10 9	0.22 385	0.19 351	0.46 635	1.31 708

DualNet	0.70 428	0.34 486	0.87 455	0.52 367	0.30 256	0.84 470	0.54 470	1.83 586	1.14 476	1.14 450	1.33 509	0.88 397	0.78 439	1.23 386	0.65 457	0.26 529	0.20 496	0.27 527	0.27 556	0.27 500	0.26 508

CFNet_ucs	0.70 428	0.33 461	0.88 464	0.50 313	0.43 476	0.74 403	0.44 366	1.60 511	1.29 571	1.22 498	1.54 583	1.09 485	0.63 372	0.99 314	0.59 431	0.25 504	0.20 496	0.37 627	0.21 441	0.40 603	0.28 534

IER	0.70 428	0.31 418	1.02 527	0.48 278	0.52 546	1.34 596	0.51 444	1.17 378	0.99 388	1.23 504	1.34 516	1.12 496	1.11 584	0.99 314	0.71 483	0.20 354	0.16 392	0.21 344	0.21 441	0.20 330	0.19 348

HCRNet	0.70 428	0.39 535	0.73 363	0.60 499	0.59 586	0.76 417	0.35 218	1.22 408	1.13 473	1.02 395	0.99 342	1.02 457	0.76 427	2.19 570	0.70 477	0.28 561	0.19 475	0.28 542	0.23 495	0.25 472	0.23 453

SFCPSM	0.70 428	0.28 323	1.02 527	0.51 345	0.38 425	1.37 599	0.66 548	2.00 633	1.03 407	1.17 475	1.21 458	0.82 368	0.78 439	1.03 326	0.53 404	0.21 391	0.17 428	0.22 385	0.24 511	0.21 377	0.19 348

AdaStereo	0.70 428	0.43 556	0.75 384	0.73 624	0.37 403	0.92 492	0.53 463	1.85 591	1.18 509	1.12 432	1.23 466	1.07 474	0.65 384	0.96 296	0.63 451	0.31 585	0.15 353	0.32 588	0.21 441	0.29 531	0.22 433
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	0.71 435	0.34 486	0.87 455	0.52 367	0.30 256	0.82 455	0.58 511	1.79 574	1.15 488	1.14 450	1.33 509	0.91 409	0.79 444	1.31 408	0.74 490	0.27 545	0.21 524	0.27 527	0.29 590	0.28 520	0.27 520

BSDual-CNN	0.71 435	0.32 437	0.68 315	0.54 406	0.44 485	1.27 584	0.65 542	2.16 665	0.98 381	1.20 488	1.11 405	1.12 496	0.74 415	0.91 278	0.66 463	0.24 476	0.17 428	0.25 491	0.22 472	0.22 406	0.22 433

DFGA-Net	0.72 437	0.40 542	1.40 605	0.52 367	0.45 492	0.83 461	0.44 366	1.28 424	1.08 436	0.99 380	1.19 450	0.70 329	0.55 311	2.14 562	1.16 591	0.18 249	0.16 392	0.24 450	0.23 495	0.27 500	0.25 484

rvit_105_1	0.72 437	0.52 595	1.01 520	0.78 640	0.49 514	0.75 409	0.87 613	1.12 363	1.18 509	0.99 380	0.79 282	0.90 406	0.77 431	1.26 395	0.75 495	0.41 644	0.36 660	0.36 624	0.41 656	0.30 541	0.33 579

DCVSM-stereo	0.72 437	0.35 506	0.76 394	0.55 431	0.42 465	0.73 398	0.38 269	1.21 400	1.02 401	1.79 658	1.04 373	1.62 608	1.03 565	1.04 332	0.79 514	0.24 476	0.27 599	0.29 553	0.24 511	0.30 541	0.36 596

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 437	0.35 506	1.70 645	0.49 300	0.56 565	0.63 330	0.38 269	2.41 696	0.65 251	0.77 309	1.07 382	1.82 641	0.95 526	0.93 289	0.43 318	0.20 354	0.13 216	0.21 344	0.25 525	0.28 520	0.26 508

qqq1	0.72 437	0.30 381	0.86 443	0.46 228	0.26 142	0.82 455	0.43 351	2.05 645	1.39 618	1.23 504	1.47 562	0.98 441	0.95 526	1.71 514	0.44 322	0.24 476	0.20 496	0.18 216	0.15 212	0.18 224	0.18 299

fff1	0.72 437	0.30 381	0.86 443	0.46 228	0.26 142	0.82 455	0.43 351	2.05 645	1.39 618	1.23 504	1.47 562	0.98 441	0.95 526	1.71 514	0.44 322	0.24 476	0.20 496	0.18 216	0.15 212	0.18 224	0.18 299

ffm	0.72 437	0.33 461	0.85 437	0.53 389	0.37 403	0.74 403	0.56 496	0.95 272	2.47 700	1.15 456	1.45 555	1.06 468	0.82 459	1.55 478	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.31 573	0.27 556	0.19 280	0.20 386

anonymousa	0.72 437	0.27 293	0.75 384	0.47 245	0.63 599	1.43 613	0.45 387	1.24 415	0.89 335	1.28 525	1.75 629	1.62 608	1.13 591	0.69 184	0.59 431	0.19 306	0.16 392	0.23 426	0.25 525	0.20 330	0.18 299

Sa-1000	0.72 437	0.29 358	0.76 394	0.59 487	0.30 256	0.73 398	0.37 261	1.62 518	1.33 589	1.28 525	2.04 659	0.86 389	0.75 419	1.84 532	0.38 262	0.19 306	0.14 288	0.25 491	0.23 495	0.20 330	0.16 234

psmg	0.72 437	0.32 437	0.68 315	0.50 313	0.44 485	1.48 617	0.75 576	1.94 620	0.98 381	1.21 492	1.33 509	1.12 496	0.74 415	0.91 278	0.66 463	0.24 476	0.19 475	0.25 491	0.25 525	0.23 435	0.22 433

UDGNet	0.72 437	1.17 692	0.80 421	0.77 638	0.41 459	0.77 424	0.38 269	0.97 285	1.34 592	0.81 323	0.88 312	0.71 332	0.60 348	1.21 382	0.54 410	0.52 674	0.19 475	1.02 709	0.26 543	0.71 682	0.31 565

PSMNet-ADL	0.72 437	0.35 506	0.62 278	0.69 598	0.46 504	1.14 554	0.44 366	1.37 439	1.01 397	0.83 332	1.17 440	1.33 551	0.96 533	1.43 451	0.95 557	0.33 601	0.22 546	0.21 344	0.23 495	0.27 500	0.29 542

LCNet	0.72 437	0.28 323	0.52 185	0.55 431	0.31 286	0.69 379	0.54 470	1.00 297	0.88 332	1.19 484	1.34 516	0.97 439	1.34 632	2.56 598	0.45 337	0.18 249	0.13 216	0.21 344	0.25 525	0.27 500	0.73 687

GANet-RSSM	0.72 437	0.28 323	0.63 281	0.64 545	0.58 578	0.80 444	0.58 511	1.89 603	1.08 436	1.04 403	1.25 472	1.15 505	1.04 567	1.49 464	0.62 446	0.25 504	0.19 475	0.22 385	0.22 472	0.22 406	0.21 410

PSMNet-RSSM	0.72 437	0.30 381	0.61 272	0.63 536	0.42 465	0.73 398	0.56 496	1.92 613	1.10 453	1.09 416	1.37 527	1.22 518	0.98 543	1.28 401	0.72 486	0.27 545	0.19 475	0.27 527	0.29 590	0.24 455	0.24 469

CFNet-ft	0.72 437	0.32 437	0.54 210	0.66 566	0.54 554	0.83 461	0.55 488	1.37 439	1.15 488	0.93 357	1.28 488	1.57 600	0.97 536	1.35 424	0.81 522	0.26 529	0.20 496	0.33 597	0.25 525	0.30 541	0.23 453

CFNet_RVC	0.72 437	0.32 437	0.54 210	0.66 566	0.54 554	0.83 461	0.55 488	1.37 439	1.15 488	0.93 357	1.28 488	1.57 600	0.97 536	1.35 424	0.81 522	0.26 529	0.20 496	0.33 597	0.25 525	0.30 541	0.23 453

MLCV	0.72 437	0.34 486	1.10 557	0.51 345	0.23 65	0.91 485	0.39 286	1.33 428	1.23 540	1.46 602	1.55 585	1.01 455	0.64 376	1.95 545	0.80 519	0.18 249	0.12 106	0.18 216	0.14 182	0.19 280	0.17 268

G2L-ROB	0.73 455	0.25 223	0.76 394	0.54 406	0.39 436	0.95 502	0.66 548	1.66 528	1.09 445	1.24 511	1.02 360	1.64 616	0.71 407	1.63 497	1.02 569	0.20 354	0.14 288	0.17 167	0.15 212	0.20 330	0.22 433

G2L-Stereo_test	0.73 455	0.27 293	0.74 380	0.49 300	0.40 448	0.90 481	0.81 597	1.53 493	1.14 476	1.28 525	1.27 482	1.52 594	0.72 411	1.62 495	0.94 553	0.19 306	0.14 288	0.16 113	0.15 212	0.18 224	0.19 348

CoDeX	0.73 455	0.29 358	0.93 486	0.54 406	0.36 381	1.14 554	0.61 529	2.34 690	1.17 501	1.16 466	1.25 472	0.91 409	0.87 487	1.33 416	0.64 456	0.20 354	0.16 392	0.21 344	0.18 323	0.20 330	0.18 299

cf-r	0.73 455	0.30 381	0.77 402	0.55 431	0.63 599	0.78 429	0.48 420	1.79 574	1.15 488	1.13 447	1.26 479	1.43 568	0.87 487	1.40 448	0.85 535	0.25 504	0.18 454	0.22 385	0.23 495	0.19 280	0.19 348

BEATNet_4x	0.73 455	0.49 581	1.17 571	0.53 389	0.26 142	1.03 528	0.55 488	1.82 581	1.06 424	1.21 492	1.22 462	0.96 437	0.91 503	1.01 322	1.06 573	0.21 391	0.14 288	0.24 450	0.19 351	0.37 586	0.21 410

Select-FE	0.74 460	0.39 535	1.56 635	0.55 431	0.46 504	0.40 85	0.22 45	1.86 594	0.68 262	1.05 404	1.31 499	1.82 641	1.74 669	1.11 354	0.38 262	0.21 391	0.16 392	0.21 344	0.25 525	0.19 280	0.31 565

test_sample7	0.74 460	0.37 523	0.76 394	0.52 367	0.35 363	0.91 485	0.67 552	1.78 568	1.21 530	1.22 498	1.18 443	1.08 475	0.92 506	1.23 386	0.67 468	0.31 585	0.28 607	0.32 588	0.31 607	0.33 568	0.29 542

gwcnet-sp	0.74 460	0.33 461	1.44 616	0.57 466	0.45 492	1.40 606	0.54 470	1.50 478	1.14 476	1.30 540	1.02 360	0.94 422	0.82 459	1.39 442	0.76 498	0.21 391	0.21 524	0.22 385	0.21 441	0.22 406	0.22 433

scenet	0.74 460	0.33 461	1.44 616	0.57 466	0.45 492	1.40 606	0.54 470	1.50 478	1.14 476	1.30 540	1.02 360	0.94 422	0.82 459	1.39 442	0.76 498	0.21 391	0.21 524	0.22 385	0.21 441	0.22 406	0.22 433

ssnet	0.74 460	0.33 461	1.44 616	0.57 466	0.45 492	1.40 606	0.54 470	1.50 478	1.14 476	1.30 540	1.02 360	0.94 422	0.82 459	1.39 442	0.76 498	0.21 391	0.21 524	0.22 385	0.21 441	0.22 406	0.22 433

BUS	0.74 460	0.32 437	0.68 315	0.54 406	0.44 485	2.34 685	0.42 327	2.16 665	0.98 381	1.20 488	1.11 405	1.03 461	0.62 365	0.91 278	0.70 477	0.24 476	0.17 428	0.25 491	0.22 472	0.22 406	0.22 433

GMM-Stereo	0.74 460	0.25 223	0.59 264	0.54 406	0.34 356	0.72 393	0.99 642	1.01 305	0.87 328	1.36 573	1.78 632	1.12 496	0.81 454	2.09 558	0.46 352	0.18 249	0.12 106	0.25 491	0.25 525	0.20 330	0.85 693

DMCA-RVC	0.74 460	0.40 542	1.27 589	0.66 566	0.49 514	0.77 424	0.47 407	1.35 435	1.01 397	1.53 617	1.01 352	1.29 543	0.82 459	1.31 408	0.78 507	0.27 545	0.21 524	0.35 616	0.27 556	0.32 559	0.24 469

DeepPruner_ROB	0.74 460	0.48 577	0.87 455	0.57 466	0.44 485	0.79 435	0.54 470	1.73 544	0.96 367	1.38 582	1.27 482	1.24 525	0.73 413	1.43 451	0.73 489	0.34 612	0.28 607	0.27 527	0.26 543	0.31 550	0.31 565

SMFormer	0.75 469	0.30 381	0.86 443	0.46 228	0.26 142	0.82 455	0.43 351	2.05 645	1.39 618	1.23 504	1.47 562	0.98 441	0.95 526	1.71 514	0.82 527	0.24 476	0.20 496	0.22 385	0.21 441	0.23 435	0.24 469

tta	0.75 469	0.30 381	0.86 443	0.46 228	0.26 142	0.82 455	0.43 351	2.05 645	1.39 618	1.23 504	1.47 562	0.98 441	0.95 526	1.71 514	0.82 527	0.24 476	0.20 496	0.22 385	0.21 441	0.18 224	0.18 299

KYRaft	0.75 469	0.28 323	0.62 278	0.56 447	0.29 229	0.67 365	0.86 611	0.94 266	0.84 319	1.62 639	2.21 667	1.16 507	1.02 563	1.57 485	0.40 284	0.20 354	0.13 216	0.22 385	0.28 577	0.20 330	1.02 699

Prome-Stereo	0.75 469	0.27 293	0.53 196	0.55 431	0.32 309	0.59 300	0.97 637	0.89 236	0.88 332	1.45 600	2.46 680	0.91 409	1.41 637	1.58 487	0.44 322	0.18 249	0.13 216	0.19 248	0.17 294	0.20 330	0.92 695

acv_ft	0.75 469	0.31 418	0.95 495	0.70 604	0.86 670	1.24 579	0.53 463	1.44 461	1.07 429	1.24 511	1.30 493	1.08 475	0.92 506	0.80 236	1.34 613	0.21 391	0.19 475	0.21 344	0.18 323	0.21 377	0.18 299

iResNet	0.75 469	0.40 542	1.36 603	0.67 578	0.29 229	0.92 492	0.59 521	1.52 486	1.25 550	1.28 525	1.48 567	0.94 422	0.76 427	1.62 495	0.78 507	0.18 249	0.14 288	0.18 216	0.15 212	0.22 406	0.23 453

PAM	0.76 475	0.29 358	1.08 551	0.52 367	0.33 333	1.38 602	0.39 286	2.01 637	0.67 256	1.06 405	0.96 330	2.89 698	1.43 639	0.86 265	0.35 225	0.19 306	0.12 106	0.19 248	0.17 294	0.19 280	0.20 386

AASNet	0.76 475	0.35 506	0.91 479	0.79 642	0.81 659	1.14 554	0.56 496	2.02 641	1.08 436	1.22 498	1.24 468	0.93 419	0.76 427	0.77 221	1.16 591	0.27 545	0.23 564	0.24 450	0.20 394	0.28 520	0.24 469

RT-IGEV	0.77 477	0.28 323	0.93 486	0.55 431	0.33 333	1.01 521	0.83 602	2.03 644	0.93 355	1.28 525	1.58 596	1.77 634	1.17 595	1.04 332	0.49 377	0.23 451	0.16 392	0.21 344	0.17 294	0.19 280	0.26 508

PAM_32	0.77 477	0.28 323	1.03 532	0.52 367	0.30 256	1.32 592	0.35 218	1.97 627	0.65 251	1.02 395	1.06 378	3.05 700	1.49 649	0.96 296	0.36 237	0.19 306	0.13 216	0.20 300	0.18 323	0.19 280	0.19 348

NINENet	0.77 477	0.37 523	0.78 412	0.62 527	0.51 533	2.34 685	0.42 327	1.83 586	1.04 412	1.14 450	1.23 466	1.03 461	0.62 365	1.24 391	0.70 477	0.28 561	0.23 564	0.31 573	0.21 441	0.26 486	0.25 484

hknet	0.77 477	0.32 437	0.95 495	0.54 406	0.38 425	1.27 584	0.65 542	2.16 665	1.07 429	1.20 488	1.11 405	1.59 604	0.81 454	1.37 431	0.66 463	0.22 423	0.17 428	0.25 491	0.22 472	0.22 406	0.22 433

ARAFT	0.77 477	0.36 516	1.49 631	0.51 345	0.31 286	0.90 481	0.82 599	1.90 606	1.06 424	1.62 639	1.24 468	1.02 457	0.64 376	1.84 532	0.50 384	0.18 249	0.14 288	0.28 542	0.27 556	0.17 173	0.16 234

psm_up	0.77 477	0.34 486	0.70 333	0.66 566	0.58 578	1.05 533	0.92 625	1.52 486	1.12 459	1.26 520	1.16 437	1.31 548	1.23 611	1.20 380	0.81 522	0.25 504	0.29 619	0.31 573	0.27 556	0.27 500	0.25 484

GwcNet-RSSM	0.77 477	0.32 437	1.01 520	0.62 527	0.54 554	0.78 429	0.51 444	1.73 544	1.20 523	1.09 416	1.37 527	1.46 580	0.85 474	1.53 474	1.09 579	0.25 504	0.18 454	0.23 426	0.24 511	0.20 330	0.19 348

iResNet_ROB	0.77 477	0.30 381	0.99 510	0.57 466	0.36 381	0.83 461	0.36 235	2.33 687	1.58 652	1.27 523	1.30 493	1.25 529	0.84 471	1.65 500	0.79 514	0.20 354	0.14 288	0.17 167	0.12 79	0.18 224	0.27 520

MWSP-net	0.78 485	0.31 418	0.89 471	0.60 499	0.40 448	1.09 546	1.50 688	1.52 486	1.17 501	1.06 405	1.07 382	1.44 573	1.32 629	0.91 278	0.93 549	0.23 451	0.20 496	0.23 426	0.21 441	0.25 472	0.28 534

DDVS	0.78 485	0.41 549	0.94 491	0.60 499	0.43 476	1.30 589	0.43 351	1.40 449	0.91 345	1.20 488	1.15 432	1.43 568	0.64 376	2.18 568	0.89 542	0.28 561	0.22 546	0.26 510	0.23 495	0.31 550	0.33 579

PSM-softLoss	0.78 485	0.31 418	0.77 402	0.58 472	0.32 309	0.56 277	0.40 302	1.18 386	0.70 268	1.24 511	1.07 382	0.83 375	0.52 288	5.36 670	0.53 404	0.24 476	0.15 353	0.25 491	0.22 472	0.20 330	0.25 484

KMStereo	0.78 485	0.31 418	0.77 402	0.58 472	0.32 309	0.56 277	0.40 302	1.18 386	0.70 268	1.24 511	1.07 382	0.83 375	0.52 288	5.36 670	0.53 404	0.24 476	0.15 353	0.25 491	0.22 472	0.20 330	0.25 484

CCAANet	0.78 485	0.30 381	0.83 431	0.58 472	0.51 533	1.04 531	0.45 387	1.68 532	1.12 459	0.85 340	1.35 522	1.10 488	0.77 431	3.04 620	0.78 507	0.17 194	0.16 392	0.24 450	0.23 495	0.19 280	0.23 453

STTStereo	0.78 485	0.50 588	1.22 576	0.64 545	0.54 554	0.89 478	0.54 470	1.44 461	1.11 455	1.38 582	1.09 393	1.27 537	0.85 474	1.43 451	0.83 529	0.29 573	0.27 599	0.33 597	0.39 650	0.32 559	0.30 555

PSM-AAD	0.79 491	0.27 293	0.53 196	0.55 431	0.28 204	0.77 424	1.24 670	0.99 293	0.91 345	1.66 644	1.57 593	0.81 363	2.19 699	1.65 500	0.44 322	0.19 306	0.14 288	0.38 631	0.32 615	0.21 377	0.70 684

hitnet-ft	0.79 491	0.35 506	0.57 250	0.58 472	0.42 465	0.96 508	0.46 397	1.47 470	1.33 589	1.19 484	1.22 462	1.81 638	0.98 543	1.66 504	0.94 553	0.33 601	0.28 607	0.34 607	0.27 556	0.35 575	0.31 565

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 491	0.43 556	1.05 538	0.64 545	0.58 578	0.95 502	0.53 463	1.53 493	1.18 509	1.37 576	1.15 432	1.43 568	0.88 492	1.61 493	0.84 532	0.25 504	0.22 546	0.27 527	0.27 556	0.29 531	0.29 542
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	0.80 494	0.31 418	1.03 532	0.56 447	0.36 381	1.26 582	0.50 442	1.74 549	1.20 523	1.21 492	1.19 450	1.45 576	1.31 628	1.61 493	0.93 549	0.20 354	0.22 546	0.23 426	0.28 577	0.23 435	0.27 520

coex_refinement	0.80 494	0.28 323	0.73 363	0.70 604	0.51 533	0.95 502	0.60 525	1.78 568	1.23 540	1.36 573	1.37 527	1.82 641	0.81 454	1.32 412	1.13 588	0.26 529	0.17 428	0.19 248	0.20 394	0.24 455	0.25 484

G2L-Stereo	0.80 494	0.32 437	0.95 495	0.60 499	0.42 465	0.78 429	0.69 561	1.50 478	1.09 445	1.33 564	1.14 423	1.45 576	0.72 411	2.45 589	1.10 582	0.25 504	0.20 496	0.26 510	0.21 441	0.20 330	0.26 508

ISRNet	0.80 494	0.33 461	1.07 547	0.81 648	0.66 609	0.60 308	0.34 207	1.19 397	1.13 473	1.59 634	1.53 578	1.35 557	0.77 431	1.27 399	0.94 553	0.39 636	0.34 644	0.43 652	0.38 648	0.34 572	0.49 647

NF-Stereo	0.80 494	0.30 381	0.75 384	0.60 499	0.31 286	0.64 334	0.44 366	1.21 400	0.90 339	1.29 532	1.02 360	0.82 368	0.57 332	5.40 675	0.48 367	0.23 451	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.20 330	0.30 555

OCTAStereo	0.80 494	0.30 381	0.75 384	0.60 499	0.31 286	0.64 334	0.44 366	1.21 400	0.90 339	1.29 532	1.01 352	0.82 368	0.57 332	5.35 669	0.48 367	0.24 476	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.20 330	0.30 555

DRaft	0.80 494	0.24 182	0.70 333	0.45 209	0.30 256	0.97 512	0.53 463	1.05 327	0.97 375	1.78 655	2.02 658	0.80 357	1.74 669	2.73 606	0.72 486	0.17 194	0.14 288	0.20 300	0.20 394	0.18 224	0.21 410

RE-Stereo	0.80 494	0.30 381	0.75 384	0.60 499	0.31 286	0.64 334	0.44 366	1.21 400	0.90 339	1.29 532	1.01 352	0.81 363	0.57 332	5.37 672	0.48 367	0.24 476	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.20 330	0.30 555

TVStereo	0.80 494	0.30 381	0.75 384	0.60 499	0.31 286	0.64 334	0.44 366	1.21 400	0.90 339	1.29 532	1.01 352	0.81 363	0.57 332	5.37 672	0.48 367	0.24 476	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.20 330	0.30 555

UPFNet	0.80 494	0.32 437	0.90 476	0.59 487	0.74 634	1.26 582	0.80 594	1.52 486	1.10 453	1.30 540	1.12 412	1.30 544	0.84 471	1.67 505	1.09 579	0.24 476	0.24 574	0.24 450	0.23 495	0.25 472	0.18 299

iResNetv2_ROB	0.80 494	0.37 523	1.71 647	0.56 447	0.37 403	0.94 499	0.64 540	1.73 544	1.34 592	1.23 504	1.42 542	1.26 533	0.92 506	1.85 535	0.56 421	0.23 451	0.15 353	0.19 248	0.14 182	0.24 455	0.19 348

StereoDRNet-Refined	0.80 494	0.41 549	0.88 464	0.62 527	0.42 465	1.33 594	0.48 420	1.52 486	1.17 501	1.45 600	1.44 552	1.44 573	0.90 500	1.26 395	1.24 600	0.20 354	0.16 392	0.27 527	0.24 511	0.25 472	0.28 534
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.82 506	0.32 437	0.88 464	0.58 472	0.52 546	1.13 552	0.73 570	1.37 439	1.08 436	1.32 554	1.13 418	1.15 505	1.28 620	2.86 611	0.65 457	0.23 451	0.16 392	0.21 344	0.21 441	0.23 435	0.27 520

ITSA-stereo	0.82 506	0.36 516	0.82 426	0.54 406	0.31 286	0.80 444	0.47 407	2.17 671	1.67 659	1.13 447	1.13 418	0.94 422	0.86 482	2.46 592	1.00 567	0.26 529	0.23 564	0.28 542	0.27 556	0.28 520	0.36 596

DCRE	0.82 506	0.26 258	0.70 333	0.58 472	0.44 485	0.54 250	0.48 420	0.95 272	0.78 298	0.78 312	7.33 735	0.86 389	0.52 288	0.76 218	0.41 294	0.16 134	0.16 392	0.19 248	0.17 294	0.18 224	0.17 268

SepStereo	0.82 506	0.34 486	1.03 532	0.64 545	0.69 621	0.77 424	0.63 537	1.54 496	1.20 523	1.79 658	1.55 585	0.95 431	1.04 567	2.30 579	0.60 439	0.21 391	0.16 392	0.25 491	0.18 323	0.27 500	0.22 433

GrayStereo	0.82 506	0.26 258	0.58 258	0.63 536	0.37 403	0.76 417	1.86 709	1.11 360	0.87 328	1.99 675	1.89 646	1.08 475	1.82 678	1.39 442	0.48 367	0.19 306	0.14 288	0.19 248	0.21 441	0.18 224	0.39 610

LMCR-Stereo	0.82 506	0.46 568	0.88 464	0.75 632	0.43 476	1.33 594	0.56 496	2.43 698	0.98 381	1.53 617	1.49 569	0.74 338	1.00 554	1.63 497	0.89 542	0.28 561	0.17 428	0.22 385	0.17 294	0.29 531	0.20 386

ac_64	0.82 506	0.29 358	0.81 422	0.71 612	0.60 589	1.05 533	0.54 470	1.99 632	0.92 352	1.18 480	1.06 378	1.99 661	1.08 579	1.94 544	0.97 562	0.27 545	0.22 546	0.24 450	0.23 495	0.22 406	0.19 348

DualNet (step1)	0.83 513	0.49 581	1.13 563	0.56 447	0.39 436	1.02 525	0.73 570	1.78 568	1.21 530	1.22 498	1.18 443	1.08 475	0.92 506	1.23 386	0.67 468	0.57 683	0.28 607	0.62 690	0.67 698	0.45 628	0.42 620

SST-Stereo	0.83 513	0.28 323	0.72 351	0.59 487	0.31 286	0.72 393	0.26 98	1.09 350	0.86 323	1.47 603	1.10 399	1.00 448	0.87 487	5.73 683	0.45 337	0.22 423	0.13 216	0.23 426	0.19 351	0.23 435	0.18 299

RAFT_R40	0.83 513	0.28 323	0.73 363	0.59 487	0.31 286	0.69 379	0.44 366	1.10 353	0.95 361	1.47 603	1.10 399	1.00 448	0.85 474	5.53 677	0.46 352	0.22 423	0.13 216	0.23 426	0.20 394	0.23 435	0.18 299

UNet	0.83 513	0.34 486	1.31 593	0.58 472	0.74 634	1.58 626	0.49 432	1.41 452	1.04 412	1.21 492	1.08 388	1.54 596	1.12 587	1.65 500	1.09 579	0.23 451	0.17 428	0.25 491	0.20 394	0.25 472	0.22 433

FADNet_RVC	0.83 513	0.51 591	1.83 658	0.54 406	0.42 465	1.19 570	0.46 397	1.51 484	1.09 445	0.89 348	1.24 468	0.91 409	0.87 487	2.11 560	1.11 585	0.27 545	0.22 546	0.31 573	0.28 577	0.43 618	0.38 607

DAS	0.84 518	0.34 486	1.03 532	0.64 545	0.69 621	0.77 424	0.63 537	1.54 496	1.20 523	1.79 658	1.55 585	0.95 431	1.04 567	2.83 608	0.60 439	0.21 391	0.16 392	0.25 491	0.18 323	0.27 500	0.22 433

RAFT-345	0.84 518	0.25 223	0.66 305	0.50 313	0.27 174	0.54 250	0.42 327	0.83 212	1.11 455	1.32 554	2.34 673	0.86 389	0.54 303	5.72 682	0.47 361	0.18 249	0.13 216	0.22 385	0.17 294	0.17 173	0.16 234

MMNet	0.84 518	0.32 437	1.09 554	0.60 499	0.59 586	1.85 657	0.49 432	1.51 484	1.27 561	1.37 576	1.15 432	1.26 533	1.18 600	1.67 505	1.22 598	0.19 306	0.18 454	0.23 426	0.22 472	0.25 472	0.21 410

FADNet-RVC-Resample	0.84 518	0.47 573	2.10 668	0.61 515	0.45 492	1.07 538	0.61 529	1.59 507	1.20 523	1.08 410	0.98 340	1.03 461	0.98 543	2.17 565	0.72 486	0.23 451	0.22 546	0.30 567	0.32 615	0.35 575	0.34 585

iRaft-Stereo_5w	0.85 522	0.29 358	0.91 479	0.53 389	0.43 476	0.49 181	0.68 556	0.99 293	0.87 328	0.79 315	1.34 516	1.46 580	0.91 503	5.11 664	1.11 585	0.17 194	0.14 288	0.22 385	0.18 323	0.20 330	0.20 386

SACVNet	0.85 522	0.46 568	0.85 437	0.81 648	0.56 565	0.80 444	0.79 588	1.68 532	1.12 459	1.34 568	1.33 509	1.25 529	0.94 521	2.39 586	0.76 498	0.34 612	0.26 591	0.31 573	0.29 590	0.35 575	0.44 630

ADLNet	0.85 522	0.36 516	0.89 471	0.85 665	0.72 626	1.24 579	0.76 579	1.82 581	1.36 605	1.52 615	1.35 522	1.27 537	0.99 552	1.23 386	1.15 590	0.27 545	0.20 496	0.26 510	0.25 525	0.28 520	0.30 555

delet	0.85 522	0.32 437	0.95 495	0.65 560	0.66 609	1.64 633	0.84 603	1.75 553	1.35 601	1.32 554	1.30 493	1.30 544	0.88 492	1.68 510	1.10 582	0.21 391	0.21 524	0.24 450	0.24 511	0.21 377	0.21 410

HGLStereo	0.85 522	0.38 530	0.94 491	0.80 645	1.03 685	1.17 565	0.58 511	1.52 486	1.20 523	1.19 484	1.62 605	1.13 502	1.20 606	1.80 529	1.06 573	0.24 476	0.24 574	0.24 450	0.21 441	0.23 435	0.27 520

CRFU-Net	0.86 527	0.39 535	1.00 516	0.65 560	0.57 569	1.78 648	0.86 611	2.15 662	0.81 307	1.38 582	1.18 443	1.64 616	1.19 603	1.35 424	0.90 545	0.26 529	0.22 546	0.21 344	0.19 351	0.23 435	0.24 469

dad	0.86 527	0.66 640	1.06 542	0.56 447	0.37 403	0.76 417	0.44 366	1.17 378	1.50 642	1.44 598	1.27 482	1.34 556	0.75 419	2.52 597	0.84 532	0.42 648	0.27 599	0.83 699	0.26 543	0.41 606	0.29 542

AACVNet	0.86 527	0.35 506	0.79 415	0.82 656	0.39 436	0.76 417	0.49 432	1.61 514	0.81 307	1.08 410	1.33 509	1.30 544	0.93 515	4.34 649	0.74 490	0.25 504	0.21 524	0.28 542	0.22 472	0.29 531	0.25 484

DLCB_ROB	0.86 527	0.40 542	0.78 412	0.68 594	0.54 554	1.11 548	0.84 603	1.49 474	1.23 540	1.64 643	1.65 612	1.70 625	0.91 503	1.70 512	1.05 571	0.25 504	0.24 574	0.26 510	0.27 556	0.27 500	0.24 469

HSM-Net_RVC	0.87 531	0.29 358	0.53 196	0.53 389	0.30 256	1.15 561	0.55 488	3.57 720	1.28 566	1.53 617	1.74 626	1.68 622	0.93 515	1.49 464	0.77 505	0.22 423	0.17 428	0.19 248	0.18 323	0.20 330	0.19 348
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 532	0.36 516	1.02 527	0.62 527	0.38 425	1.32 592	0.97 637	2.07 651	1.34 592	1.37 576	1.18 443	1.54 596	0.92 506	1.10 351	1.65 649	0.30 578	0.27 599	0.30 567	0.28 577	0.27 500	0.26 508

ADLNet2	0.88 532	0.34 486	1.17 571	0.77 638	0.64 602	1.12 551	0.76 579	1.74 549	1.24 546	1.21 492	1.65 612	1.71 626	1.05 571	1.67 505	1.17 594	0.24 476	0.21 524	0.21 344	0.22 472	0.26 486	0.29 542

ASMatch	0.88 532	0.26 258	0.69 327	0.51 345	0.35 363	0.48 164	0.37 261	1.12 363	0.92 352	1.10 424	3.28 698	0.96 437	0.98 543	4.90 661	0.49 377	0.19 306	0.16 392	0.22 385	0.19 351	0.19 280	0.27 520

IRAFT_RVC	0.88 532	0.28 323	0.76 394	0.63 536	0.31 286	0.65 350	1.02 647	1.22 408	0.94 359	1.22 498	1.04 373	1.01 455	0.98 543	5.82 685	0.53 404	0.22 423	0.12 106	0.25 491	0.20 394	0.20 330	0.19 348

FADNet-RVC	0.88 532	0.67 641	1.93 662	0.60 499	0.48 510	0.91 485	0.60 525	1.71 542	1.18 509	0.90 350	0.96 330	1.36 558	0.92 506	2.25 575	1.17 594	0.30 578	0.29 619	0.32 588	0.32 615	0.41 606	0.35 590

GEStereo_RVC	0.90 537	0.37 523	0.99 510	0.64 545	0.50 521	0.95 502	0.79 588	2.42 697	1.17 501	1.16 466	1.11 405	1.26 533	0.92 506	3.24 627	0.90 545	0.29 573	0.19 475	0.23 426	0.20 394	0.27 500	0.29 542

CBMV_ROB	0.90 537	0.44 559	0.63 281	0.51 345	0.37 403	1.25 581	0.49 432	1.77 564	1.27 561	1.41 591	2.00 655	1.33 551	1.08 579	2.17 565	0.76 498	0.43 654	0.42 677	0.47 662	0.44 664	0.41 606	0.36 596

PSMNet_ROB	0.90 537	0.52 595	1.17 571	0.72 616	0.61 592	1.27 584	1.12 659	1.76 560	1.12 459	1.09 416	1.28 488	1.45 576	0.89 498	1.65 500	1.42 631	0.33 601	0.25 584	0.37 627	0.39 650	0.35 575	0.29 542

FTStereo	0.91 540	0.26 258	0.56 236	0.54 406	0.33 333	0.66 359	1.87 710	1.00 297	0.75 281	1.75 652	4.15 708	1.04 466	1.65 662	1.57 485	0.46 352	0.19 306	0.16 392	0.23 426	0.21 441	0.18 224	0.63 674

PFNet	0.91 540	0.26 258	1.10 557	0.63 536	0.32 309	0.64 334	0.56 496	1.17 378	0.99 388	1.47 603	1.08 388	0.98 441	0.69 396	6.62 699	0.54 410	0.20 354	0.12 106	0.24 450	0.19 351	0.20 330	0.17 268

CBFPSM	0.92 542	0.33 461	1.86 659	0.49 300	0.38 425	1.75 641	0.84 603	1.39 447	1.12 459	1.09 416	0.99 342	2.37 680	1.66 666	1.32 412	1.42 631	0.19 306	0.18 454	0.20 300	0.20 394	0.21 377	0.33 579

FADNet	0.92 542	0.61 631	1.81 654	0.62 527	0.55 561	0.96 508	0.57 507	1.78 568	1.33 589	0.93 357	1.01 352	1.36 558	1.01 556	2.71 605	0.75 495	0.33 601	0.34 644	0.31 573	0.34 632	0.59 666	0.40 611

NVstereo2D	0.92 542	0.41 549	1.48 629	0.72 616	0.72 626	1.20 572	0.87 613	1.75 553	1.38 613	0.99 380	1.13 418	1.26 533	0.98 543	2.21 572	0.89 542	0.43 654	0.20 496	0.38 631	0.24 511	0.57 662	0.63 674

DispNO	0.93 545	0.30 381	1.34 602	0.55 431	0.55 561	0.89 478	0.49 432	1.48 472	1.21 530	1.17 475	1.27 482	1.19 512	0.90 500	5.23 667	0.74 490	0.22 423	0.17 428	0.24 450	0.21 441	0.19 280	0.20 386

DSFCA	0.93 545	0.34 486	1.06 542	0.52 367	0.65 604	1.55 624	0.93 629	1.49 474	1.19 518	1.56 627	1.15 432	1.50 589	0.96 533	3.07 621	1.02 569	0.30 578	0.26 591	0.25 491	0.25 525	0.28 520	0.24 469

SCION-MonSter	0.94 547	0.59 620	1.44 616	0.67 578	1.14 697	1.80 651	0.50 442	1.40 449	1.24 546	1.03 399	1.50 572	1.03 461	0.89 498	1.11 354	2.12 674	0.23 451	0.24 574	0.52 671	0.50 679	0.51 650	0.33 579

fast-acv-ft	0.94 547	0.44 559	1.40 605	0.58 472	0.51 533	1.77 646	0.69 561	1.36 438	1.42 632	1.29 532	1.86 642	1.74 630	1.25 615	1.52 470	1.38 619	0.26 529	0.28 607	0.28 542	0.28 577	0.27 500	0.26 508

OMP-Stereo	0.94 547	0.33 461	0.72 351	0.90 679	0.31 286	0.49 181	0.36 235	1.16 374	1.06 424	1.58 633	1.12 412	1.46 580	0.69 396	6.94 707	0.49 377	0.19 306	0.14 288	0.24 450	0.18 323	0.20 330	0.14 143

CBMV	0.95 550	0.44 559	0.66 305	0.53 389	0.35 363	1.53 622	1.63 700	1.69 535	1.42 632	2.00 678	1.60 599	1.43 568	1.17 595	1.59 490	0.99 566	0.34 612	0.34 644	0.39 640	0.33 625	0.33 568	0.32 573
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 551	0.58 617	0.72 351	0.61 515	0.46 504	1.64 633	0.76 579	1.86 594	1.28 566	1.30 540	1.53 578	0.86 389	0.94 521	3.27 629	0.69 476	0.45 660	0.44 681	0.54 678	0.48 673	0.47 636	0.40 611

TransformOpticalFlow	0.96 551	0.28 323	0.89 471	0.52 367	0.31 286	0.66 359	0.54 470	1.75 553	1.12 459	1.09 416	1.44 552	1.37 561	1.01 556	6.70 704	0.42 308	0.19 306	0.12 106	0.20 300	0.19 351	0.18 224	0.19 348

IIG-Stereo	0.96 551	0.31 418	0.72 351	0.88 675	0.33 333	0.61 314	0.26 98	1.19 397	1.03 407	1.69 647	1.37 527	1.46 580	0.75 419	6.96 709	0.51 389	0.19 306	0.14 288	0.23 426	0.18 323	0.20 330	0.14 143

CFNet	0.96 551	0.36 516	1.01 520	0.62 527	0.42 465	0.99 518	0.47 407	1.90 606	1.32 585	0.99 380	1.39 536	1.10 488	0.86 482	5.58 680	0.79 514	0.23 451	0.17 428	0.28 542	0.27 556	0.26 486	0.21 410

XPNet_ROB	0.96 551	0.49 581	1.09 554	0.72 616	0.57 569	1.11 548	1.14 661	1.66 528	1.23 540	1.85 665	1.39 536	1.64 616	1.11 584	1.80 529	1.42 631	0.38 632	0.30 624	0.33 597	0.29 590	0.37 586	0.34 585

ETE_ROB	0.96 551	0.64 638	1.16 569	0.69 598	0.48 510	1.14 554	1.13 660	1.77 564	1.19 518	1.91 672	1.45 555	1.73 628	1.05 571	1.60 491	1.14 589	0.32 592	0.26 591	0.38 631	0.34 632	0.39 599	0.41 616

CSP-Net	0.97 557	0.38 530	0.83 431	0.53 389	0.41 459	1.63 631	0.77 582	2.00 633	1.05 417	1.25 516	1.20 456	1.33 551	0.83 467	4.93 663	0.85 535	0.32 592	0.22 546	0.20 300	0.20 394	0.23 435	0.25 484

DEmStereo	0.97 557	0.23 153	0.79 415	0.47 245	0.32 309	1.04 531	0.56 496	0.93 260	0.89 335	1.39 588	2.14 665	1.02 457	2.07 694	5.64 681	0.77 505	0.17 194	0.15 353	0.20 300	0.20 394	0.18 224	0.20 386

pcwnet_v2	0.97 557	0.37 523	4.33 703	0.62 527	0.54 554	0.79 435	0.45 387	2.02 641	1.58 652	1.42 597	1.64 610	1.09 485	0.79 444	1.24 391	0.67 468	0.32 592	0.25 584	0.29 553	0.27 556	0.37 586	0.35 590

FINET	0.97 557	0.54 601	1.60 639	0.63 536	0.79 652	1.08 540	1.07 654	1.56 503	2.20 693	1.15 456	1.49 569	0.94 422	0.88 492	2.32 580	1.05 571	0.42 648	0.35 655	0.32 588	0.28 577	0.43 618	0.38 607

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 561	0.39 535	3.21 695	0.50 313	0.63 599	0.64 334	0.39 286	2.36 691	0.75 281	0.95 364	4.63 713	1.81 638	0.56 319	0.96 296	0.41 294	0.18 249	0.13 216	0.21 344	0.26 543	0.32 559	0.35 590

StereoDRNet	0.98 561	0.47 573	1.70 645	0.76 635	0.94 679	1.51 620	0.91 623	1.92 613	1.32 585	1.61 635	1.13 418	1.47 585	0.97 536	1.75 520	1.46 638	0.28 561	0.23 564	0.29 553	0.27 556	0.35 575	0.27 520

ACV-stereo	0.99 563	0.51 591	1.41 611	0.56 447	0.41 459	2.43 689	0.57 507	1.15 372	1.18 509	0.81 323	1.01 352	3.39 706	2.14 697	1.60 491	1.07 576	0.27 545	0.22 546	0.22 385	0.22 472	0.28 520	0.32 573

iinet-f	0.99 563	0.45 566	3.71 700	0.55 431	0.43 476	1.81 652	0.68 556	1.14 369	1.14 476	1.18 480	1.42 542	1.58 603	1.44 641	1.34 423	1.59 647	0.24 476	0.23 564	0.20 300	0.19 351	0.26 486	0.25 484

GASNet	0.99 563	0.97 673	1.72 648	0.98 688	0.68 619	0.83 461	0.67 552	1.60 511	1.28 566	1.31 550	1.22 462	1.22 518	1.21 609	2.41 587	1.41 627	0.43 654	0.26 591	0.36 624	0.34 632	0.55 659	0.31 565

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 563	0.40 542	1.82 656	0.66 566	0.62 598	2.05 671	0.78 584	1.91 610	1.29 571	1.54 623	1.42 542	1.51 591	1.23 611	1.99 548	1.33 611	0.23 451	0.14 288	0.20 300	0.15 212	0.27 500	0.26 508

PS-NSSS	0.99 563	0.58 617	0.93 486	0.58 472	0.57 569	0.91 485	0.80 594	1.81 580	1.14 476	1.14 450	1.67 617	1.00 448	0.83 467	4.62 654	0.78 507	0.37 627	0.31 630	0.52 671	0.32 615	0.45 628	0.38 607

YMNet	1.00 568	0.54 601	1.40 605	0.81 648	0.85 666	1.87 659	0.62 532	1.55 500	1.18 509	1.63 641	1.99 653	1.77 634	0.97 536	1.50 466	1.45 635	0.33 601	0.37 662	0.31 573	0.32 615	0.32 559	0.29 542

YMNet_1	1.00 568	0.54 601	1.40 605	0.81 648	0.85 666	1.87 659	0.62 532	1.55 500	1.18 509	1.63 641	1.99 653	1.77 634	0.97 536	1.50 466	1.45 635	0.33 601	0.37 662	0.31 573	0.32 615	0.32 559	0.29 542

UGAM-zero	1.00 568	0.30 381	0.93 486	0.47 245	0.30 256	0.57 282	0.25 84	2.25 681	0.63 232	1.01 391	1.10 399	2.73 694	1.85 679	6.26 691	0.40 284	0.17 194	0.14 288	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.17 268

RAFT + AFF	1.00 568	0.42 553	1.09 554	0.67 578	0.50 521	1.22 576	1.24 670	2.24 680	1.19 518	1.30 540	1.56 589	1.17 508	1.49 649	3.44 635	0.83 529	0.21 391	0.25 584	0.30 567	0.26 543	0.27 500	0.27 520

DRN-Test	1.00 568	0.44 559	1.13 563	0.70 604	0.81 659	1.62 630	0.79 588	2.14 660	1.44 635	1.78 655	1.33 509	1.43 568	1.05 571	2.18 568	1.53 644	0.27 545	0.21 524	0.31 573	0.30 599	0.32 559	0.28 534

NCCL2	1.00 568	0.56 610	1.06 542	0.75 632	0.57 569	1.31 591	1.72 701	1.77 564	1.36 605	1.50 612	1.17 440	1.91 650	1.17 595	1.54 476	1.29 608	0.35 619	0.31 630	0.45 657	0.44 664	0.40 603	0.40 611

DNS	1.01 574	1.88 724	0.39 46	0.36 20	0.24 90	0.34 49	0.31 157	0.95 272	0.40 108	0.33 77	0.50 163	0.42 161	0.39 158	2.86 611	1.63 648	0.19 306	0.22 546	0.20 300	0.11 15	4.26 743	4.24 746

TCMNet	1.01 574	0.60 629	2.10 668	0.86 667	1.33 710	1.14 554	0.67 552	1.69 535	1.23 540	1.11 430	1.57 593	1.30 544	0.97 536	2.01 550	1.50 642	0.31 585	0.31 630	0.38 631	0.34 632	0.42 612	0.36 596

PA-Net	1.01 574	0.57 614	1.29 591	0.64 545	0.74 634	1.19 570	0.84 603	1.69 535	1.43 634	1.16 466	1.19 450	1.32 549	1.19 603	3.42 633	1.25 601	0.29 573	0.45 685	0.33 597	0.49 676	0.32 559	0.47 640
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 574	0.59 620	1.16 569	0.67 578	0.51 533	1.63 631	1.26 674	1.69 535	1.38 613	1.81 662	1.37 527	1.94 655	1.02 563	1.58 487	1.38 619	0.37 627	0.27 599	0.43 652	0.37 646	0.43 618	0.37 601

z-ln-s-r	1.02 578	0.55 606	2.09 667	0.52 367	0.55 561	0.78 429	0.87 613	1.47 470	1.34 592	1.12 432	1.62 605	1.37 561	1.06 574	2.62 602	3.32 699	0.19 306	0.14 288	0.21 344	0.17 294	0.27 500	0.21 410

PSMNet-RUCA	1.02 578	0.97 673	1.44 616	1.23 703	1.10 690	1.40 606	0.62 532	1.69 535	1.38 613	0.94 362	1.53 578	0.97 439	0.83 467	1.17 374	0.93 549	0.69 697	0.34 644	0.99 707	0.60 694	0.97 693	0.64 678

THIR-Stereo	1.02 578	0.27 293	0.69 327	0.49 300	0.28 204	0.95 502	1.34 679	1.03 312	0.97 375	1.34 568	1.90 647	1.17 508	1.58 655	6.44 696	0.78 507	0.19 306	0.14 288	0.21 344	0.22 472	0.19 280	0.20 386

Wz-Net-LNSev	1.03 581	0.67 641	2.71 691	0.64 545	0.84 663	1.75 641	1.00 644	1.80 577	1.32 585	1.28 525	1.25 472	1.65 619	1.22 610	1.39 442	1.40 623	0.28 561	0.26 591	0.24 450	0.23 495	0.33 568	0.32 573

RAFT-RH_RVC	1.03 581	0.24 182	0.67 311	0.49 300	0.28 204	0.81 453	0.33 192	0.83 212	1.08 436	2.05 679	4.65 715	1.04 466	0.57 332	5.98 690	0.50 384	0.18 249	0.13 216	0.26 510	0.20 394	0.16 125	0.17 268

DISCO	1.03 581	0.34 486	1.11 559	0.69 598	0.45 492	2.07 672	0.84 603	2.13 656	1.50 642	1.15 456	1.33 509	2.40 682	1.07 578	2.60 600	1.51 643	0.23 451	0.18 454	0.22 385	0.20 394	0.31 550	0.27 520

STrans-v2	1.04 584	0.28 323	0.96 501	0.49 300	0.32 309	0.68 373	0.79 588	2.47 701	1.12 459	1.12 432	1.46 561	1.40 564	1.46 644	6.70 704	0.43 318	0.18 249	0.13 216	0.20 300	0.18 323	0.18 224	0.18 299

APVNet	1.06 585	0.53 600	1.42 613	0.84 660	0.79 652	1.92 662	0.82 599	1.90 606	1.08 436	1.08 410	1.43 547	1.56 599	1.13 591	3.07 621	1.58 645	0.31 585	0.34 644	0.42 650	0.36 642	0.36 582	0.37 601

TDLM	1.06 585	0.44 559	0.79 415	0.63 536	0.50 521	0.89 478	1.44 684	1.48 472	1.26 555	1.12 432	1.40 539	1.08 475	0.98 543	6.65 700	0.78 507	0.33 601	0.21 524	0.33 597	0.26 543	0.37 586	0.24 469

DNSM	1.07 587	1.92 725	0.40 59	0.39 75	0.25 120	0.42 104	0.30 144	0.97 285	0.40 108	0.43 169	0.46 138	0.40 149	0.50 266	3.03 619	2.08 671	0.20 354	0.18 454	0.15 62	0.12 79	4.57 746	4.29 747

FAT-Stereo	1.07 587	0.41 549	1.32 596	0.72 616	0.58 578	1.08 540	0.89 618	1.96 623	1.65 657	1.75 652	1.98 652	2.03 666	1.48 647	2.02 551	1.18 597	0.42 648	0.35 655	0.34 607	0.29 590	0.35 575	0.53 655

GANetREF_RVC	1.07 587	0.86 666	1.31 593	0.82 656	0.53 550	1.41 611	1.31 677	1.76 560	1.52 645	1.27 523	1.31 499	1.46 580	1.24 614	2.03 552	0.96 561	0.56 682	0.45 685	0.67 693	0.50 679	0.88 691	0.59 668
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.07 587	0.43 556	0.76 394	0.60 499	0.50 521	0.90 481	0.97 637	1.52 486	1.26 555	1.33 564	1.38 532	1.24 525	1.18 600	6.75 706	0.75 495	0.34 612	0.23 564	0.34 607	0.29 590	0.42 612	0.27 520

GCST	1.08 591	1.47 708	0.93 486	1.73 714	1.14 697	1.30 589	0.31 157	1.33 428	1.16 498	1.29 532	0.97 339	0.98 441	0.49 257	2.08 557	0.46 352	1.19 714	0.70 714	1.30 714	0.85 709	1.02 697	0.89 694

GwcNet	1.08 591	0.51 591	2.33 679	0.79 642	1.18 701	1.76 643	0.70 564	1.68 532	1.47 638	1.41 591	1.64 610	1.74 630	1.04 567	2.20 571	1.41 627	0.30 578	0.29 619	0.29 553	0.27 556	0.30 541	0.35 590

DANet	1.08 591	0.61 631	1.32 596	0.85 665	0.72 626	1.37 599	0.51 444	1.54 496	1.15 488	1.78 655	1.54 583	2.01 663	1.11 584	2.90 613	2.00 667	0.33 601	0.30 624	0.40 645	0.30 599	0.44 624	0.45 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 594	0.50 588	1.12 561	0.90 679	1.04 686	1.11 548	0.84 603	1.80 577	1.62 654	1.55 626	2.00 655	1.90 649	1.78 673	1.84 532	1.25 601	0.52 674	0.36 660	0.48 664	0.36 642	0.45 628	0.43 627

Nwc_Net	1.09 594	0.49 581	1.33 599	0.89 678	0.80 657	1.49 619	0.66 548	2.19 674	1.27 561	1.32 554	2.26 669	1.96 658	1.54 652	1.92 540	1.34 613	0.40 639	0.30 624	0.43 652	0.45 666	0.38 595	0.37 601

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 596	1.02 679	1.00 516	0.82 656	0.67 613	1.93 663	0.93 629	1.62 518	1.11 455	1.15 456	1.25 472	1.50 589	0.79 444	1.96 546	0.76 498	1.89 718	0.34 644	0.79 698	0.36 642	1.25 705	0.83 691

NCC-stereo	1.10 596	0.54 601	1.24 583	0.84 660	0.94 679	1.29 587	0.89 618	2.01 637	1.34 592	1.32 554	1.74 626	1.88 645	1.74 669	2.35 582	1.25 601	0.45 660	0.37 662	0.45 657	0.58 690	0.42 612	0.42 620

Abc-Net	1.10 596	0.54 601	1.24 583	0.84 660	0.94 679	1.29 587	0.89 618	2.01 637	1.34 592	1.32 554	1.74 626	1.88 645	1.74 669	2.35 582	1.25 601	0.45 660	0.37 662	0.45 657	0.58 690	0.42 612	0.42 620
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	1.11 599	0.58 617	2.23 677	0.66 566	0.71 624	1.95 665	1.46 685	1.98 629	1.45 636	1.79 658	1.43 547	1.49 588	1.33 631	1.97 547	1.42 631	0.27 545	0.23 564	0.28 542	0.28 577	0.34 572	0.31 565

edge stereo	1.11 599	0.50 588	1.30 592	0.71 612	0.65 604	1.14 554	0.75 576	1.93 618	1.37 609	1.71 648	1.83 637	2.54 687	1.44 641	2.43 588	1.23 599	0.42 648	0.41 675	0.54 678	0.35 638	0.42 612	0.46 636

anonymity	1.12 601	0.97 673	1.21 574	1.07 696	1.12 694	1.08 540	0.89 618	1.95 622	1.16 498	1.29 532	1.26 479	1.22 518	1.09 582	1.15 365	1.01 568	1.02 707	1.00 730	0.97 704	0.97 716	0.98 694	0.99 698

ccnet	1.12 601	0.67 641	1.01 520	0.78 640	0.73 633	1.72 639	0.99 642	1.84 590	1.26 555	1.47 603	1.85 641	1.75 633	1.29 621	1.75 520	1.88 661	0.57 683	0.53 700	0.57 687	0.55 687	0.59 666	0.54 657

RASNet	1.12 601	0.30 381	0.91 479	0.66 566	0.77 647	0.97 512	0.57 507	1.37 439	1.35 601	1.02 395	1.34 516	2.11 670	1.43 639	7.09 711	1.39 622	0.19 306	0.17 428	0.17 167	0.19 351	0.18 224	0.16 234

AF-Net	1.13 604	0.52 595	1.33 599	0.86 667	0.91 675	1.38 602	0.71 566	2.16 665	1.62 654	1.56 627	2.40 676	1.99 661	1.65 662	1.81 531	1.48 640	0.48 668	0.28 607	0.49 666	0.33 625	0.39 599	0.32 573

NaN_ROB	1.13 604	0.55 606	1.15 568	0.64 545	0.48 510	1.61 629	2.03 718	1.72 543	1.48 639	2.09 681	1.27 482	1.40 564	1.08 579	3.94 641	1.30 609	0.28 561	0.34 644	0.28 542	0.28 577	0.30 541	0.33 579

UGAM	1.14 606	0.27 293	0.95 495	0.53 389	0.42 465	0.70 386	0.72 569	0.95 272	1.32 585	0.98 377	1.48 567	1.78 637	0.87 487	9.65 745	0.87 538	0.21 391	0.18 454	0.30 567	0.24 511	0.19 280	0.16 234

DGSMNet	1.14 606	0.76 657	2.49 685	0.81 648	0.86 670	1.39 604	1.39 681	2.13 656	1.35 601	1.26 520	1.63 609	1.48 587	0.98 543	1.75 520	1.10 582	0.45 660	0.43 678	0.55 682	0.49 676	0.75 685	0.70 684

Syn2CoEx	1.14 606	0.69 645	1.66 642	0.80 645	0.67 613	1.40 606	0.88 616	2.06 650	1.54 648	1.25 516	1.58 596	1.42 567	1.50 651	4.09 643	1.40 623	0.36 623	0.32 638	0.34 607	0.29 590	0.29 531	0.34 585

RGC	1.14 606	0.79 659	1.26 586	0.91 682	0.96 682	1.52 621	0.77 582	1.92 613	1.26 555	1.54 623	1.93 649	2.02 665	1.54 652	2.25 575	1.31 610	0.44 659	0.35 655	0.58 688	0.48 673	0.47 636	0.46 636

S-Stereo	1.15 610	0.46 568	2.17 673	0.81 648	0.80 657	1.21 574	1.19 667	1.93 618	2.02 686	1.47 603	2.11 662	1.57 600	1.17 595	2.05 555	1.41 627	0.40 639	0.40 673	0.35 616	0.31 607	0.44 624	0.70 684

stereogan	1.15 610	0.42 553	1.40 605	0.86 667	0.84 663	2.38 687	0.71 566	1.88 600	1.73 666	1.72 649	1.94 651	2.31 677	1.29 621	2.07 556	1.08 577	0.36 623	0.35 655	0.39 640	0.31 607	0.51 650	0.46 636

AANet_RVC	1.16 612	0.52 595	1.49 631	0.65 560	0.45 492	0.75 409	0.69 561	1.42 454	1.55 650	1.34 568	1.87 644	1.53 595	0.78 439	7.43 717	1.38 619	0.25 504	0.17 428	0.19 248	0.16 263	0.22 406	0.26 508

RYNet	1.17 613	0.49 581	1.24 583	0.70 604	0.97 683	1.71 637	0.92 625	1.91 610	1.46 637	1.38 582	1.14 423	1.88 645	1.30 625	4.24 645	1.87 659	0.26 529	0.21 524	0.35 616	0.27 556	0.55 659	0.54 657

w-ln-seven-2	1.18 614	0.61 631	4.25 702	0.68 594	0.61 592	1.20 572	0.93 629	1.63 520	1.35 601	1.66 644	1.53 578	1.47 585	1.37 635	3.00 618	1.74 653	0.25 504	0.24 574	0.29 553	0.26 543	0.33 568	0.28 534

HSM	1.19 615	0.32 437	0.65 295	0.57 466	0.38 425	1.23 577	0.59 521	2.25 681	1.19 518	1.30 540	1.25 472	1.94 655	1.03 565	9.32 740	0.71 483	0.22 423	0.16 392	0.20 300	0.16 263	0.21 377	0.21 410

aanetorigin	1.23 616	0.79 659	2.78 693	0.70 604	0.79 652	0.99 518	1.06 653	1.06 341	1.37 609	3.52 719	2.61 685	1.72 627	1.63 660	1.99 548	1.78 655	0.25 504	0.24 574	0.26 510	0.25 525	0.38 595	0.45 632

PWC_ROB	1.24 617	0.76 657	2.46 683	0.72 616	0.78 649	1.15 561	0.49 432	1.75 553	1.92 680	2.31 687	3.07 694	1.59 604	1.40 636	2.46 592	2.10 672	0.33 601	0.22 546	0.35 616	0.24 511	0.38 595	0.41 616

SGM-Forest	1.24 617	0.38 530	0.60 267	0.52 367	0.37 403	1.56 625	1.30 676	1.65 523	1.36 605	2.11 682	1.79 633	1.63 613	0.93 515	7.48 719	0.95 557	0.36 623	0.37 662	0.39 640	0.34 632	0.37 586	0.32 573
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 619	0.99 676	1.93 662	1.02 692	1.21 703	0.96 508	1.01 646	1.75 553	1.92 680	1.36 573	2.12 663	1.44 573	1.01 556	1.14 364	1.40 623	0.72 698	0.82 717	0.89 702	0.98 718	1.31 707	0.95 696

NOSS_ROB	1.26 620	0.46 568	0.62 278	0.56 447	0.38 425	1.06 536	0.78 584	1.73 544	1.40 623	1.01 391	1.43 547	1.10 488	0.75 419	10.62 749	0.65 457	0.45 660	0.43 678	0.48 664	0.45 666	0.44 624	0.41 616

noway7	1.29 621	1.22 694	14.37 734	0.52 367	0.33 333	0.57 282	0.42 327	1.14 369	1.02 401	0.72 300	0.83 290	1.12 496	0.93 515	0.80 236	0.67 468	0.18 249	0.13 216	0.20 300	0.17 294	0.21 377	0.16 234

RTSC	1.29 621	0.73 651	2.44 682	0.83 659	0.57 569	1.85 657	0.65 542	1.88 600	2.00 685	2.20 684	1.66 615	1.60 606	1.26 617	2.33 581	3.92 705	0.32 592	0.23 564	0.27 527	0.29 590	0.37 586	0.37 601

PWCDC_ROB	1.29 621	0.75 656	1.33 599	1.05 693	0.88 674	1.73 640	0.52 455	1.89 603	3.28 716	1.29 532	4.88 718	1.22 518	1.46 644	1.77 527	1.45 635	0.60 688	0.26 591	0.29 553	0.25 525	0.52 653	0.37 601

Anonymous_2	1.30 624	0.55 606	0.82 426	0.52 367	0.58 578	1.01 521	0.64 540	1.25 417	0.97 375	0.96 367	0.78 276	1.33 551	1.29 621	1.03 326	0.74 490	0.62 690	0.64 710	1.06 710	9.63 760	1.16 701	0.49 647

zzzzzzz1	1.31 625	1.54 713	13.00 731	0.52 367	0.65 604	0.62 324	0.46 397	1.35 435	1.02 401	0.71 292	0.95 326	1.33 551	0.98 543	1.16 369	0.80 519	0.18 249	0.14 288	0.20 300	0.19 351	0.24 455	0.18 299

SQANet	1.31 625	0.88 669	1.08 551	1.83 716	1.44 712	1.44 614	0.75 576	1.74 549	1.09 445	1.32 554	1.26 479	1.28 540	1.01 556	1.50 466	0.83 529	2.50 725	0.34 644	1.47 715	0.55 687	2.32 715	1.57 713

SHD	1.31 625	0.71 650	2.34 680	0.86 667	0.75 643	1.77 646	0.65 542	2.22 678	2.50 703	2.40 694	1.71 622	1.91 650	1.60 658	1.93 543	2.37 680	0.38 632	0.31 630	0.38 631	0.40 654	0.48 641	0.50 649

PDISCO_ROB	1.32 628	0.65 639	1.44 616	1.36 705	1.46 713	2.55 692	0.92 625	2.45 699	2.07 689	1.37 576	1.49 569	1.65 619	1.00 554	2.82 607	1.35 616	1.01 705	0.27 599	0.54 678	0.47 671	0.71 682	0.73 687

LL-Strereo	1.33 629	0.39 535	1.38 604	0.61 515	0.61 592	0.75 409	0.66 548	1.63 520	1.17 501	1.56 627	1.60 599	2.03 666	2.12 696	9.72 746	0.97 562	0.21 391	0.18 454	0.27 527	0.23 495	0.22 406	0.25 484

PASM	1.34 630	0.92 670	2.62 689	0.86 667	0.87 672	1.03 528	1.08 655	1.50 478	1.51 644	1.82 663	1.41 541	1.68 622	1.26 617	4.87 660	1.34 613	0.61 689	0.65 712	0.68 694	0.78 704	0.69 680	0.68 682

ADCRef	1.35 631	0.55 606	2.37 681	0.72 616	0.77 647	1.94 664	0.78 584	1.91 610	1.27 561	1.57 631	1.59 598	1.36 558	1.41 637	1.54 476	7.53 722	0.23 451	0.20 496	0.32 588	0.30 599	0.29 531	0.29 542

DStereoRT	1.36 632	0.32 437	1.41 611	0.67 578	0.50 521	2.07 672	0.60 525	1.44 461	0.91 345	1.37 576	1.44 552	0.73 336	1.30 625	6.39 695	0.90 545	0.23 451	0.17 428	4.29 747	1.94 737	0.24 455	0.20 386

GANet	1.36 632	0.47 573	0.86 443	0.67 578	0.45 492	1.34 596	1.73 702	1.64 522	1.24 546	1.49 611	2.38 674	1.55 598	1.20 606	9.30 739	0.93 549	0.30 578	0.31 630	0.33 597	0.28 577	0.39 599	0.30 555

ff1	1.37 634	0.33 461	0.85 437	0.53 389	0.37 403	0.74 403	0.56 496	0.95 272	2.47 700	1.15 456	1.45 555	1.06 468	0.82 459	7.22 712	7.61 723	0.20 354	0.12 106	0.31 573	0.27 556	0.19 280	0.20 386

XQC	1.37 634	0.87 667	2.56 687	0.84 660	0.69 621	1.83 655	0.89 618	2.07 651	1.88 676	1.88 668	1.53 578	1.91 650	1.55 654	2.85 610	3.05 691	0.48 668	0.29 619	0.44 656	0.39 650	0.69 680	0.60 671

w-ln-seven	1.38 636	0.70 648	3.91 701	0.75 632	0.72 626	2.69 699	0.95 634	2.02 641	1.99 684	1.99 675	1.73 624	1.82 641	1.17 595	2.45 589	2.84 688	0.28 561	0.25 584	0.31 573	0.30 599	0.41 606	0.33 579

mmx	1.39 637	0.33 461	0.85 437	0.53 389	0.37 403	0.74 403	0.56 496	2.13 656	1.37 609	1.15 456	1.45 555	1.06 468	0.82 459	7.22 712	7.61 723	0.24 476	0.19 475	0.31 573	0.27 556	0.30 541	0.25 484

xxx	1.39 637	0.33 461	0.85 437	0.53 389	0.37 403	0.74 403	0.56 496	2.13 656	1.37 609	1.15 456	1.45 555	1.06 468	0.82 459	7.22 712	7.61 723	0.24 476	0.19 475	0.31 573	0.27 556	0.30 541	0.25 484

MFMNet_re	1.40 639	1.14 689	1.68 643	1.39 707	1.07 687	1.48 617	1.43 683	1.87 597	1.82 673	2.26 685	2.19 666	1.51 591	1.86 680	1.52 470	1.25 601	0.93 703	0.83 718	0.84 700	0.80 705	0.99 696	1.05 703

UDG	1.41 640	2.65 737	0.99 510	1.44 710	1.64 716	1.34 596	0.80 594	1.60 511	1.23 540	1.23 504	1.71 622	2.01 663	1.34 632	1.47 462	1.41 627	0.90 702	0.54 703	2.29 723	0.75 702	1.84 710	1.04 701

CSAN	1.41 640	0.59 620	1.26 586	0.70 604	0.50 521	1.76 643	1.78 703	1.77 564	1.90 679	2.35 690	2.32 671	1.92 653	1.94 686	5.56 679	1.49 641	0.43 654	0.35 655	0.40 645	0.41 656	0.43 618	0.41 616

DStereoO	1.44 642	1.11 686	1.69 644	1.16 699	0.72 626	1.21 574	1.56 693	1.74 549	1.63 656	1.52 615	1.67 617	1.51 591	3.16 718	1.73 518	1.72 652	2.35 724	0.45 685	0.97 704	0.42 659	2.01 712	0.53 655

test_xeample	1.45 643	0.28 323	0.65 295	0.51 345	0.28 204	0.94 499	0.59 521	2.14 660	1.29 571	1.24 511	1.51 576	0.88 397	0.86 482	1.46 458	15.10 749	0.22 423	0.20 496	0.22 385	0.20 394	0.22 406	0.22 433

Wz-Net-SNSev	1.49 644	1.23 696	6.27 715	0.68 594	0.67 613	1.37 599	1.41 682	2.00 633	1.39 618	1.48 609	1.61 603	2.29 675	1.32 629	3.93 640	2.14 675	0.31 585	0.28 607	0.31 573	0.33 625	0.42 612	0.36 596

CC-Net-ROB	1.49 644	1.26 697	1.27 589	0.88 675	0.79 652	1.76 643	1.00 644	1.79 574	1.26 555	1.10 424	1.61 603	1.21 516	0.99 552	8.13 732	0.84 532	1.09 711	0.41 675	2.20 721	0.46 669	1.20 704	0.48 643

DDUNet	1.50 646	2.69 738	1.12 561	1.77 715	1.88 718	1.84 656	0.92 625	1.70 540	1.16 498	1.38 582	1.79 633	1.60 606	1.12 587	1.37 431	1.08 577	1.10 712	0.76 715	2.37 725	0.94 714	2.00 711	1.37 709

xxxx	1.51 647	0.28 323	0.68 315	0.54 406	0.28 204	1.16 563	0.44 366	2.19 674	1.29 571	1.09 416	1.36 524	1.22 518	0.85 474	1.79 528	15.70 752	0.24 476	0.21 524	0.21 344	0.20 394	0.22 406	0.23 453

psmorigin	1.52 648	0.69 645	10.52 729	0.68 594	0.59 586	1.13 552	0.70 564	1.57 504	1.19 518	1.99 675	1.79 633	2.26 674	1.47 646	2.09 558	1.36 617	0.39 636	0.40 673	0.34 607	0.33 625	0.43 618	0.56 661

MFN_U_SF_RVC	1.52 648	0.84 662	3.42 696	0.87 674	0.66 609	2.56 693	0.95 634	2.36 691	1.70 662	1.98 674	1.86 642	2.45 685	1.79 674	2.95 614	2.58 683	0.52 674	0.48 692	0.55 682	0.59 693	0.59 666	0.61 672

WQFJA1++	1.55 650	0.22 115	0.45 115	0.38 60	0.28 204	0.38 72	0.20 18	0.62 89	0.28 25	0.38 137	0.39 87	0.34 100	0.39 158	0.64 161	0.27 82	0.19 306	0.12 106	0.16 113	0.12 79	25.04 764	0.14 143

SAMSARA	1.55 650	0.84 662	2.61 688	1.22 702	1.07 687	2.50 691	1.93 713	2.05 645	1.89 677	2.75 704	1.66 615	2.81 695	1.69 667	3.08 623	1.97 666	0.46 666	0.51 698	0.42 650	0.46 669	0.58 664	0.59 668

z-mn7	1.56 652	0.84 662	4.36 705	0.71 612	0.51 533	2.60 694	1.04 649	1.73 544	2.70 709	1.53 617	2.99 693	1.94 655	1.34 632	4.78 658	2.41 681	0.29 573	0.24 574	0.27 527	0.24 511	0.34 572	0.31 565

CrosDoStereo	1.58 653	0.24 182	0.72 351	0.48 278	0.29 229	0.67 365	12.49 753	1.10 353	0.98 381	1.34 568	1.75 629	1.00 448	1.89 682	6.65 700	0.81 522	0.19 306	0.15 353	0.20 300	0.22 472	0.18 224	0.19 348

DeepStereo_LL	1.58 653	0.24 182	0.72 351	0.48 278	0.29 229	0.67 365	12.49 753	1.10 353	0.98 381	1.34 568	1.75 629	1.00 448	1.89 682	6.65 700	0.81 522	0.19 306	0.15 353	0.20 300	0.22 472	0.18 224	0.19 348

otaku	1.60 655	1.11 686	1.21 574	2.20 718	1.56 714	1.97 666	1.24 670	2.07 651	1.36 605	1.44 598	1.62 605	1.73 628	1.19 603	1.73 518	0.98 565	2.89 729	0.57 705	1.74 716	0.60 694	2.78 722	1.94 719

DeepPrunerF	1.60 655	0.73 651	5.81 713	0.88 675	1.19 702	0.91 485	0.95 634	2.19 674	5.24 738	1.17 475	1.30 493	1.19 512	1.30 625	4.90 661	1.66 651	0.42 648	0.34 644	0.52 671	0.47 671	0.41 606	0.40 611

222	1.61 657	0.29 358	0.67 311	0.56 447	0.29 229	1.06 536	0.42 327	2.17 671	1.31 581	1.31 550	1.52 577	0.92 417	0.94 521	1.76 525	17.65 753	0.24 476	0.20 496	0.21 344	0.19 351	0.22 406	0.23 453

SDNR	1.62 658	0.51 591	2.17 673	0.53 389	0.56 565	3.80 719	0.45 387	1.54 496	1.29 571	1.33 564	2.41 677	1.08 475	0.96 533	11.18 750	1.16 591	0.66 695	0.63 709	0.43 652	0.32 615	0.64 673	0.67 680

AANet	1.64 659	1.27 698	5.08 708	0.67 578	0.65 604	1.41 611	0.84 603	1.92 613	2.90 712	3.11 717	3.20 697	2.91 699	2.06 693	2.49 595	2.10 672	0.42 648	0.29 619	0.34 607	0.30 599	0.45 628	0.45 632

Ntro	1.64 659	1.15 690	1.23 578	2.48 724	1.83 717	2.09 674	1.16 664	1.96 623	1.38 613	1.21 492	1.62 605	1.62 608	1.29 621	1.87 537	1.11 585	3.04 730	0.56 704	1.82 718	0.64 696	2.80 723	2.05 721

G-Net	1.66 661	0.63 636	1.56 635	1.11 698	0.74 634	2.98 708	0.91 623	1.55 500	1.22 537	2.76 705	8.18 742	2.32 678	2.53 710	1.92 540	1.87 659	0.48 668	0.44 681	0.45 657	0.31 607	0.60 670	0.57 665

MDST_ROB	1.67 662	0.34 486	1.58 638	0.92 684	0.58 578	4.26 725	1.11 657	2.83 708	1.41 629	4.49 730	2.55 684	1.45 576	0.97 536	7.79 729	1.17 594	0.31 585	0.25 584	0.37 627	0.33 625	0.31 550	0.30 555

SPS-STEREO	1.67 662	1.04 680	1.23 578	1.21 701	1.13 696	1.82 654	1.11 657	2.16 665	1.52 645	3.07 715	2.32 671	2.82 696	1.80 675	4.11 644	2.04 668	1.03 708	0.99 729	0.97 704	0.94 714	1.03 699	1.02 699
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 664	0.36 516	0.61 272	0.59 487	0.29 229	2.25 680	1.18 666	2.38 694	1.68 661	3.60 720	2.67 687	3.69 710	2.42 706	8.13 732	1.90 662	0.31 585	0.31 630	0.30 567	0.28 577	0.30 541	0.29 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 665	0.59 620	4.33 703	0.70 604	0.57 569	2.02 670	1.62 699	3.35 717	1.78 669	1.48 609	1.38 532	2.17 671	2.84 713	4.77 657	3.66 702	0.48 668	0.31 630	0.29 553	0.25 525	0.64 673	0.48 643

zh-mn7	1.70 666	1.21 693	8.30 723	0.69 598	0.53 550	1.45 615	0.84 603	1.70 540	2.09 690	2.41 695	2.67 687	1.68 622	1.23 611	4.49 650	2.87 689	0.30 578	0.26 591	0.27 527	0.27 556	0.31 550	0.35 590

1111x	1.70 666	0.29 358	0.86 443	0.51 345	0.27 174	1.01 521	0.68 556	2.22 678	1.28 566	1.13 447	1.40 539	1.21 516	1.10 583	5.53 677	15.20 750	0.22 423	0.21 524	0.22 385	0.22 472	0.24 455	0.22 433

PVD	1.70 666	0.84 662	2.26 678	0.94 687	0.83 662	2.48 690	0.97 637	2.59 705	3.35 717	3.01 713	2.77 689	2.34 679	2.47 708	2.67 604	3.14 694	0.47 667	0.45 685	0.59 689	0.48 673	0.59 666	0.75 689

FBW_ROB	1.71 669	0.62 635	1.45 622	0.67 578	0.61 592	1.81 652	1.08 655	2.52 702	1.70 662	1.77 654	1.73 624	1.98 660	1.25 615	12.57 752	1.84 658	0.34 612	0.37 662	0.56 685	0.38 648	0.45 628	0.43 627

ADCL	1.72 670	0.57 614	3.66 698	0.67 578	0.61 592	2.61 696	1.85 708	1.96 623	1.67 659	1.90 671	1.83 637	2.06 669	1.90 684	2.13 561	9.15 731	0.26 529	0.24 574	0.34 607	0.32 615	0.38 595	0.35 590

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 671	0.87 667	3.56 697	0.80 645	0.75 643	3.72 716	2.44 731	1.82 581	1.82 673	1.74 651	1.91 648	1.92 653	1.26 617	7.69 727	1.28 607	0.45 660	0.47 690	0.52 671	0.77 703	0.50 645	0.50 649

zh-sn7	1.76 672	1.38 699	6.58 716	0.74 628	0.72 626	1.78 648	1.31 677	1.88 600	1.56 651	1.86 667	2.47 681	1.81 638	2.08 695	5.12 665	3.80 704	0.32 592	0.32 638	0.32 588	0.32 615	0.44 624	0.40 611

AAGNet	1.83 673	0.28 323	0.72 351	0.61 515	0.32 309	0.67 365	0.51 444	0.96 281	0.98 381	1.47 603	1.20 456	1.00 448	1.18 600	2.83 608	22.77 760	0.22 423	0.13 216	0.22 385	0.19 351	0.23 435	0.15 191

WCMA_ROB	1.84 674	0.47 573	1.31 593	0.69 598	0.57 569	2.11 675	1.14 661	1.87 597	1.73 666	4.04 724	6.43 729	5.62 727	3.61 723	2.59 599	1.94 664	0.52 674	0.44 681	0.39 640	0.42 659	0.48 641	0.47 640

ADCPNet	1.85 675	0.69 645	8.07 720	0.71 612	0.58 578	2.79 703	1.22 669	1.94 620	1.54 648	1.88 668	1.69 620	2.46 686	2.04 690	2.37 584	6.48 717	0.38 632	0.37 662	0.38 631	0.43 662	0.47 636	0.45 632

test_sample9	1.86 676	0.49 581	1.13 563	0.56 447	0.39 436	1.02 525	0.73 570	1.78 568	1.21 530	1.22 498	1.18 443	1.08 475	0.92 506	2.27 577	7.92 727	0.57 683	12.61 765	0.62 690	0.67 698	0.45 628	0.42 620

Wz-Net-TNSev	1.88 677	2.08 731	7.66 718	0.67 578	0.64 602	2.42 688	1.83 707	2.33 687	1.74 668	1.57 631	1.56 589	2.58 688	1.90 684	4.86 659	3.12 693	0.39 636	0.37 662	0.33 597	0.37 646	0.53 655	0.58 666

NVStereoNet_ROB	1.88 677	1.07 681	1.45 622	1.07 696	1.17 699	1.47 616	1.48 687	1.89 603	1.93 682	1.94 673	4.67 716	3.08 703	1.80 675	6.51 697	1.65 649	1.06 710	0.86 724	1.08 711	1.32 724	0.93 692	1.26 707
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	1.88 677	0.57 614	2.18 675	0.63 536	0.40 448	2.80 704	1.57 696	2.39 695	5.88 741	2.36 692	3.57 702	3.72 711	2.97 715	4.74 656	1.76 654	0.34 612	0.30 624	0.32 588	0.29 590	0.48 641	0.37 601

ADCMid	1.89 680	0.73 651	5.06 707	0.72 616	0.67 613	2.00 669	1.14 661	1.97 627	1.48 639	2.86 708	1.81 636	2.37 680	2.05 692	2.24 573	10.39 741	0.33 601	0.31 630	0.39 640	0.43 662	0.50 645	0.44 630

WZ-Net	1.95 681	0.95 672	10.10 725	0.86 667	0.78 649	1.69 636	1.60 698	2.20 677	1.98 683	2.08 680	1.93 649	2.30 676	1.97 687	5.30 668	3.17 696	0.34 612	0.26 591	0.29 553	0.31 607	0.51 650	0.47 640

AnyNet_C32	1.96 682	1.10 683	5.17 709	0.90 679	1.11 692	2.12 676	2.37 729	1.85 591	1.48 639	2.45 696	1.70 621	2.05 668	1.64 661	2.50 596	10.28 737	0.37 627	0.34 644	0.35 616	0.41 656	0.49 644	0.54 657

MSAF-DinoV2	1.97 683	0.80 661	10.38 728	0.86 667	0.48 510	1.39 604	0.97 637	2.55 704	1.72 665	1.53 617	1.65 612	3.59 708	2.20 700	5.39 674	3.94 706	0.27 545	0.17 428	0.26 510	0.28 577	0.47 636	0.46 636

RainbowNet	1.97 683	1.76 717	1.57 637	2.81 727	2.21 722	1.98 668	1.81 705	2.54 703	1.89 677	1.50 612	1.84 639	1.96 658	1.65 662	2.14 562	1.25 601	3.33 736	0.85 722	2.39 728	0.98 718	2.82 725	2.22 722

ADCP+	1.99 685	0.48 577	7.73 719	0.66 566	0.91 675	2.30 683	1.05 651	1.82 581	1.34 592	1.54 623	1.32 506	1.74 630	1.61 659	2.17 565	13.37 745	0.24 476	0.21 524	0.32 588	0.28 577	0.37 586	0.29 542

MSMD_ROB	1.99 685	0.59 620	0.89 471	0.70 604	0.61 592	3.95 721	0.94 632	1.80 577	1.79 670	4.41 728	4.43 709	8.17 736	3.66 724	3.40 631	1.33 611	0.52 674	0.48 692	0.54 678	0.58 690	0.53 655	0.50 649

Selective-IGEV-i16pc	2.07 687	0.29 358	19.83 746	0.53 389	0.39 436	2.74 700	1.51 689	1.13 367	1.28 566	0.80 318	1.21 458	1.06 468	0.64 376	7.77 728	0.79 514	0.40 639	0.22 546	0.21 344	0.23 495	0.22 406	0.23 453

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 688	1.15 690	3.10 694	1.05 693	0.76 646	5.03 731	2.40 730	2.16 665	2.62 706	1.89 670	2.28 670	2.69 692	1.65 662	9.35 741	2.04 668	0.64 694	0.51 698	0.68 694	0.71 701	1.09 700	0.67 680

ACVNet-4b	2.15 689	1.41 703	1.64 640	2.80 726	2.31 726	2.31 684	1.24 670	2.32 686	2.14 691	1.26 520	2.39 675	2.66 691	1.48 647	5.95 689	1.06 573	3.20 734	0.45 685	2.37 725	0.89 710	2.83 726	2.37 726

ACVNet_1	2.18 690	1.45 706	1.72 648	2.85 728	2.33 728	2.28 681	1.46 685	3.08 713	2.22 694	1.82 663	2.05 660	3.56 707	1.98 688	3.09 624	1.40 623	3.17 731	0.60 707	2.40 729	0.92 712	2.91 729	2.37 726

test_sample8	2.19 691	0.49 581	1.13 563	0.56 447	0.39 436	1.02 525	0.73 570	1.82 581	1.15 488	2.26 685	1.30 493	4.94 722	2.52 709	2.27 577	7.92 727	0.57 683	12.61 765	0.62 690	0.67 698	0.45 628	0.42 620

ADCS	2.25 692	0.99 676	5.55 710	0.81 648	0.74 634	2.19 678	1.80 704	2.27 683	2.14 691	2.80 707	2.13 664	2.40 682	2.03 689	2.64 603	13.69 746	0.41 644	0.39 671	0.40 645	0.45 666	0.58 664	0.56 661

AnyNet_C01	2.26 693	1.78 718	10.22 727	0.93 685	0.74 634	2.92 706	2.20 724	2.29 685	1.80 671	2.53 698	2.41 677	2.71 693	1.73 668	3.41 632	6.72 719	0.41 644	0.39 671	0.40 645	0.42 659	0.67 678	0.63 674

MeshStereo	2.26 693	0.56 610	0.92 484	0.61 515	0.49 514	2.60 694	1.02 647	3.18 714	2.05 688	7.40 750	4.98 719	7.58 733	2.98 716	6.37 694	1.96 665	0.43 654	0.43 678	0.45 657	0.39 650	0.43 618	0.42 620
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	2.29 695	0.33 461	20.08 747	0.56 447	0.40 448	2.61 696	1.54 692	2.60 706	1.87 675	0.97 372	1.68 619	1.38 563	1.01 556	8.19 735	0.92 548	0.37 627	0.21 524	0.22 385	0.26 543	0.25 472	0.28 534

FCDSN-DC	2.32 696	0.63 636	0.81 422	0.84 660	0.75 643	2.23 679	0.94 632	2.09 654	1.80 671	5.45 742	7.72 739	7.77 735	6.93 741	3.39 630	1.80 656	0.52 674	0.48 692	0.52 671	0.51 683	0.57 662	0.58 666
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 697	2.85 739	3.66 698	3.08 734	2.27 724	1.97 666	0.67 552	2.00 633	1.70 662	2.52 697	2.00 655	2.23 672	5.86 734	3.44 635	1.58 645	1.01 705	0.32 638	2.64 734	1.94 737	2.85 727	2.24 723

EDNetEfficient	2.37 698	1.10 683	8.08 721	0.74 628	0.71 624	0.98 517	1.56 693	1.46 468	4.06 730	4.90 733	2.82 690	2.25 673	3.48 722	2.95 614	9.97 732	0.26 529	0.24 574	0.26 510	0.30 599	0.68 679	0.61 672

pmcnn	2.37 698	0.42 553	2.71 691	0.63 536	0.43 476	1.54 623	1.19 667	2.01 637	1.53 647	2.64 701	7.60 736	18.07 755	1.45 643	3.44 635	2.78 687	0.18 249	0.15 353	0.15 62	0.12 79	0.20 330	0.18 299

ELAS	2.37 698	0.74 654	1.54 633	0.99 689	0.92 677	4.78 728	2.33 728	3.33 716	3.37 718	5.05 736	4.77 717	3.67 709	4.53 731	3.42 633	4.50 709	0.62 690	0.53 700	0.55 682	0.53 685	0.63 671	0.64 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 701	1.07 681	2.14 672	1.18 700	1.10 690	2.14 677	1.36 680	1.96 623	1.66 658	5.46 743	7.07 733	4.95 723	4.32 730	5.50 676	2.26 677	1.04 709	1.02 732	0.99 707	0.97 716	1.02 697	1.04 701

ACVNet_2	2.43 702	1.41 703	2.04 665	2.62 725	2.24 723	2.63 698	1.88 711	3.31 715	3.01 713	2.19 683	3.45 701	4.62 715	2.04 690	4.50 652	1.47 639	2.55 726	0.64 710	2.22 722	0.84 707	2.69 721	2.29 724

ELAS_RVC	2.48 703	0.74 654	1.90 660	1.05 693	0.92 677	2.76 701	4.01 741	2.76 707	4.11 731	4.69 731	4.63 713	4.62 715	5.96 736	3.97 642	3.96 707	0.63 693	0.53 700	0.56 685	0.52 684	0.64 673	0.63 674
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 704	0.59 620	18.45 745	0.69 598	0.50 521	1.87 659	0.88 616	1.67 531	2.39 697	1.50 612	1.42 542	1.14 504	1.15 593	4.28 648	5.07 712	0.24 476	0.19 475	0.22 385	0.19 351	7.86 751	0.34 585

WAO-7	2.66 705	1.40 702	1.73 650	1.39 707	1.17 699	3.93 720	1.94 714	4.11 726	3.88 729	2.92 709	5.50 720	4.18 713	3.00 717	7.63 726	3.71 703	1.13 713	1.00 730	1.17 712	1.13 723	1.18 703	1.09 705

RTS	2.67 706	1.38 699	15.28 738	0.99 689	1.26 705	3.78 717	1.96 715	2.15 662	2.62 706	2.61 699	2.85 691	2.60 689	1.59 656	6.27 692	5.71 715	0.40 639	0.28 607	0.35 616	0.35 638	0.50 645	0.48 643

RTSA	2.67 706	1.38 699	15.28 738	0.99 689	1.26 705	3.78 717	1.96 715	2.15 662	2.62 706	2.61 699	2.85 691	2.60 689	1.59 656	6.27 692	5.71 715	0.40 639	0.28 607	0.35 616	0.35 638	0.50 645	0.48 643

MADNet+	2.69 708	3.22 742	11.53 730	1.44 710	1.12 694	3.19 710	1.81 705	2.85 709	2.37 696	1.68 646	2.07 661	2.85 697	2.18 698	7.41 716	5.23 713	0.79 700	0.76 715	0.69 696	0.65 697	0.98 694	0.95 696

IMH-64-1	2.70 709	1.79 719	1.46 624	3.26 736	2.66 732	3.23 712	2.10 719	4.08 724	2.75 710	2.34 688	3.81 705	3.06 701	2.22 701	4.25 646	2.59 684	3.75 740	0.84 719	2.75 735	1.35 725	3.15 731	2.60 733

IMH-64	2.70 709	1.79 719	1.46 624	3.26 736	2.66 732	3.23 712	2.10 719	4.08 724	2.75 710	2.34 688	3.81 705	3.06 701	2.22 701	4.25 646	2.59 684	3.75 740	0.84 719	2.75 735	1.35 725	3.15 731	2.60 733

FC-DCNN	2.72 711	0.59 620	0.86 443	0.73 624	0.57 569	2.91 705	1.04 649	3.01 712	2.60 704	6.83 745	7.64 737	9.92 740	6.33 739	5.21 666	3.14 694	0.53 680	0.48 692	0.51 669	0.50 679	0.53 655	0.51 653

FC-DCNN v2	2.81 712	0.59 620	0.85 437	0.73 624	0.57 569	2.97 707	1.05 651	3.39 718	2.61 705	6.98 746	7.67 738	10.38 743	6.31 738	5.75 684	3.37 700	0.53 680	0.48 692	0.51 669	0.50 679	0.53 655	0.51 653

WAO-6	2.81 712	1.60 714	1.46 624	2.36 722	2.28 725	3.55 714	2.29 727	4.21 727	4.56 735	2.36 692	4.51 710	4.88 721	2.66 711	4.60 653	4.07 708	1.72 717	1.15 736	2.31 724	1.46 730	2.31 714	1.85 717

PWCK	2.88 714	2.05 729	5.72 712	2.08 717	1.11 692	3.55 714	3.90 740	2.86 710	3.54 722	3.03 714	3.63 703	3.10 704	2.31 703	8.15 734	3.09 692	2.12 721	0.91 727	1.75 717	0.98 718	2.57 720	1.18 706

Dean	2.91 715	1.53 712	2.07 666	2.96 733	2.51 730	3.15 709	2.14 722	4.75 731	4.41 734	2.76 705	6.10 728	5.53 726	2.37 704	2.97 616	1.92 663	3.18 732	0.85 722	2.51 732	1.04 721	2.88 728	2.47 730

MonStereo1	3.14 716	1.66 715	1.81 654	2.43 723	2.32 727	5.80 734	1.58 697	3.52 719	4.70 736	3.09 716	8.22 743	4.76 719	3.36 720	6.52 698	2.29 679	2.33 723	0.61 708	1.91 720	1.05 722	2.44 717	2.34 725

IMH	3.21 717	1.85 723	1.48 629	3.25 735	2.69 734	4.07 723	2.02 717	4.41 729	3.80 727	2.72 702	7.11 734	4.75 718	2.92 714	5.92 687	2.55 682	3.85 744	0.88 725	2.78 737	1.36 727	3.19 733	2.59 732

LVE	3.31 718	1.67 716	1.64 640	2.85 728	2.42 729	3.20 711	2.26 726	4.78 732	5.05 737	2.35 690	6.91 731	6.02 728	2.37 704	9.15 737	2.17 676	3.19 733	1.08 735	2.38 727	1.47 731	2.81 724	2.40 728

DStereoFS	3.67 719	1.49 710	2.18 675	1.32 704	1.32 709	4.41 726	1.26 674	3.75 723	9.27 745	3.36 718	6.80 730	4.81 720	13.54 752	6.95 708	4.76 711	0.73 699	0.69 713	1.17 712	2.40 743	1.27 706	1.95 720

JetBlue	3.97 720	2.01 726	10.19 726	1.38 706	2.84 736	10.53 740	9.54 745	3.60 721	2.41 698	2.73 703	3.39 700	4.54 714	4.31 729	7.85 731	6.84 720	0.88 701	0.93 728	0.89 702	0.91 711	1.74 709	1.91 718

notaker	3.98 721	2.40 736	2.68 690	3.82 743	3.27 741	3.97 722	2.14 722	4.78 732	3.45 720	4.12 727	6.94 732	7.65 734	3.26 719	7.82 730	5.30 714	4.04 745	1.41 738	3.36 744	2.10 740	3.88 739	3.31 739

WAO-8	4.40 722	1.82 721	1.79 652	2.34 720	2.20 720	9.19 737	1.53 690	6.09 738	16.46 755	3.94 722	7.84 740	7.32 730	3.72 726	9.41 743	3.31 697	2.00 719	1.07 733	2.44 730	1.37 728	2.50 718	1.68 714

Venus	4.40 722	1.82 721	1.79 652	2.34 720	2.20 720	9.19 737	1.53 690	6.09 738	16.46 755	3.94 722	7.84 740	7.32 730	3.72 726	9.41 743	3.31 697	2.00 719	1.07 733	2.44 730	1.37 728	2.50 718	1.68 714

DStereoSA	4.44 724	0.92 670	6.79 717	1.58 713	2.54 731	2.29 682	14.04 755	2.33 687	2.31 695	1.85 665	10.58 748	1.32 549	13.05 750	7.07 710	11.18 743	0.67 696	1.97 742	0.88 701	3.29 744	1.69 708	2.44 729

MultiAttention	4.51 725	0.33 461	0.82 426	0.73 624	0.45 492	30.98 765	4.50 743	2.18 673	1.40 623	1.61 635	2.41 677	2.43 684	0.70 402	38.42 769	1.36 617	0.22 423	0.15 353	0.29 553	0.30 599	0.47 636	0.43 627

ktn	4.70 726	2.38 735	2.12 671	3.76 741	3.24 739	4.85 729	2.95 737	5.52 734	7.37 744	4.07 726	19.32 759	7.46 732	3.47 721	7.39 715	2.95 690	4.04 745	1.85 741	3.26 743	2.22 741	3.08 730	2.65 735

MADNet++	5.01 727	3.14 740	4.91 706	4.55 747	3.94 745	5.20 732	4.41 742	4.40 728	4.13 732	4.95 734	6.08 727	4.74 717	5.37 732	9.40 742	10.67 742	4.65 747	4.15 753	3.97 746	3.34 746	4.09 741	4.08 745

UNDER WATER	5.08 728	2.33 734	5.55 710	3.94 745	3.51 742	5.20 732	2.72 734	5.61 736	16.52 757	3.84 721	4.60 712	9.21 738	5.89 735	5.90 686	8.66 730	3.75 740	1.34 737	3.18 742	1.88 735	4.33 745	3.61 741

UNDER WATER-64	5.27 729	2.32 733	8.78 724	3.93 744	3.54 743	7.61 735	3.03 738	5.84 737	14.19 749	4.04 724	4.04 707	9.39 739	6.26 737	5.93 688	8.48 729	3.60 739	1.51 739	3.13 740	1.88 735	4.29 744	3.61 741

TorneroNet-64	5.30 730	2.03 727	1.74 651	3.43 738	2.81 735	10.09 739	2.12 721	9.10 745	17.12 760	4.96 735	9.27 746	10.72 745	3.70 725	9.20 738	4.55 710	3.31 735	0.84 719	2.88 738	1.55 732	3.49 736	3.04 736

MANE	6.19 731	0.59 620	1.03 532	0.93 685	1.22 704	13.38 745	2.69 732	12.81 749	17.94 761	8.21 751	10.82 749	14.72 746	11.68 743	11.39 751	11.90 744	0.59 687	0.50 697	0.52 671	1.76 734	0.55 659	0.54 657

LSM	6.33 732	1.10 683	13.19 732	1.41 709	68.17 777	1.64 633	1.90 712	1.92 613	2.46 699	2.99 711	3.11 695	1.88 645	1.80 675	2.61 601	2.06 670	0.41 644	0.58 706	0.50 667	0.57 689	0.64 673	17.66 764

SGM-ForestM	6.52 733	0.38 530	1.26 586	0.63 536	0.35 363	13.59 746	5.32 744	6.32 741	6.70 743	11.14 753	9.18 745	22.51 765	13.93 753	16.89 754	20.07 755	0.36 623	0.37 662	0.36 624	0.35 638	0.36 582	0.34 585

tt	6.58 734	0.26 258	6.10 714	3.77 742	2.16 719	11.55 742	19.63 757	13.33 750	5.74 740	2.96 710	2.65 686	4.97 724	6.33 739	3.81 639	7.24 721	9.15 757	11.32 764	5.89 757	6.24 758	6.03 747	2.55 731

JetRed	6.91 735	8.80 747	25.96 759	2.85 728	3.25 740	13.98 748	11.87 752	6.25 740	4.28 733	4.45 729	4.56 711	6.69 729	5.46 733	7.46 718	14.05 747	2.59 727	3.31 750	2.59 733	2.29 742	4.20 742	3.36 740

xyz-stereo	7.16 736	0.22 115	69.90 779	0.42 132	0.21 31	32.92 768	0.49 432	0.87 226	0.76 290	1.38 582	27.04 762	1.19 512	1.16 594	4.69 655	0.97 562	0.16 134	0.12 106	0.20 300	0.14 182	0.16 125	0.12 23

LE_ROB	8.05 737	0.37 523	23.53 753	0.74 628	0.33 333	2.77 702	2.87 736	3.71 722	27.24 766	25.39 766	8.87 744	8.46 737	26.71 765	6.65 700	21.99 756	0.21 391	0.19 475	0.20 300	0.21 441	0.25 472	0.22 433

coex-ft	8.13 738	2.13 732	98.04 785	0.67 578	0.53 550	1.71 637	1.56 693	1.65 523	11.11 747	18.17 764	3.75 704	3.88 712	7.61 742	2.98 617	6.49 718	0.30 578	0.30 624	0.32 588	0.31 607	0.66 677	0.50 649

KSHMR	8.75 739	2.06 730	2.11 670	3.53 740	3.11 738	4.13 724	2.69 732	5.60 735	61.37 786	3.00 712	55.83 784	4.98 725	2.45 707	4.49 650	2.61 686	3.46 737	1.55 740	3.14 741	1.94 737	3.72 738	3.18 738

U	9.45 740	0.21 81	0.58 258	0.47 245	53.11 774	61.27 779	0.24 73	0.70 144	0.52 187	0.36 109	0.28 33	0.29 49	0.35 130	0.33 5	0.26 65	0.19 306	0.11 40	60.50 782	8.88 759	0.17 173	0.13 76

TCMNet-wrong-test	10.31 741	11.40 751	14.84 735	20.96 757	18.45 750	13.80 747	10.76 751	15.78 751	3.53 721	5.20 737	5.52 721	16.26 751	12.61 746	7.51 720	10.15 733	7.43 752	2.37 743	4.31 748	3.43 747	11.36 754	10.61 751

noway3	10.35 742	11.00 750	15.02 736	20.39 753	18.94 751	14.12 749	10.56 746	15.98 754	3.54 722	5.46 743	5.85 722	16.09 748	12.69 747	7.52 722	10.27 735	7.32 750	2.42 744	4.36 753	3.53 752	11.32 753	10.69 752

noway2	10.40 743	10.97 748	15.08 737	20.56 754	18.94 751	14.22 750	10.66 749	15.84 752	3.63 724	5.40 741	5.90 724	16.26 751	12.75 749	7.52 722	10.27 735	7.37 751	2.47 745	4.33 751	3.54 753	11.37 755	10.96 753

noway1	10.55 744	11.90 754	15.90 741	21.17 758	19.04 755	14.32 751	10.58 747	16.25 756	3.67 725	5.37 739	5.92 725	16.18 749	12.57 744	7.55 724	10.38 739	7.43 752	2.52 746	4.32 749	3.52 750	11.46 756	11.03 754

zzzz4	10.56 745	11.89 753	15.95 742	21.17 758	19.03 754	14.33 752	10.58 747	16.24 755	3.67 725	5.38 740	5.93 726	16.23 750	12.58 745	7.55 724	10.38 739	7.43 752	2.52 746	4.32 749	3.52 750	11.46 756	11.03 754

noway4	10.57 746	11.82 752	15.74 740	21.37 760	19.02 753	14.35 753	10.72 750	15.85 753	3.82 728	5.34 738	5.85 722	16.62 753	12.73 748	7.51 720	10.29 738	7.45 755	2.57 748	4.33 751	3.51 749	11.47 758	11.08 756

EDNetEfficientorigin	10.57 746	1.47 708	177.42 786	0.67 578	0.53 550	1.58 626	1.16 664	1.90 606	3.37 718	4.71 732	3.38 699	3.10 704	2.69 712	3.13 625	3.58 701	0.25 504	0.23 564	0.33 597	0.27 556	0.83 686	0.81 690

TorneroNet	10.70 748	2.03 727	1.82 656	3.43 738	3.01 737	43.83 769	2.22 725	8.87 744	67.47 787	7.17 749	27.36 763	10.68 744	3.85 728	8.67 736	7.65 726	3.59 738	0.88 725	3.04 739	1.57 733	3.71 737	3.17 737

HanzoNet	11.04 749	3.62 743	8.10 722	4.08 746	3.55 744	4.90 730	2.73 735	7.19 742	10.10 746	31.86 776	28.92 765	21.96 764	36.36 769	18.08 756	10.17 734	7.94 756	3.32 751	3.47 745	3.31 745	7.06 750	4.04 744

DPSimNet_ROB	11.20 750	4.98 744	35.43 763	2.90 731	4.52 746	7.89 736	17.09 756	4.66 730	6.06 742	14.89 759	10.93 750	17.29 754	36.81 771	13.18 753	15.68 751	2.86 728	6.29 756	5.75 756	5.09 756	3.91 740	7.70 749

light-stereo	12.42 751	1.45 706	18.02 744	17.94 752	23.64 761	11.13 741	0.82 599	9.91 746	5.73 739	15.42 760	42.83 775	55.24 779	1.88 681	28.77 767	2.26 677	1.61 716	3.00 749	0.78 697	0.93 713	3.48 735	3.62 743

DGTPSM_ROB	13.01 752	8.23 745	21.87 749	9.51 749	18.10 748	11.56 743	32.01 763	10.63 747	16.20 753	7.03 747	19.48 760	10.15 741	16.66 755	9.83 747	22.42 757	4.75 748	8.68 757	5.37 754	10.25 763	6.16 748	11.36 757

DPSMNet_ROB	13.02 753	8.23 745	21.91 750	9.53 750	18.11 749	11.56 743	32.02 764	10.64 748	16.23 754	7.05 748	19.49 761	10.16 742	16.66 755	9.85 748	22.43 758	4.77 749	8.68 757	5.38 755	10.26 764	6.17 749	11.36 757

USTest	14.33 754	14.94 756	21.04 748	17.44 751	16.05 747	23.26 754	33.84 765	21.73 757	11.80 748	9.36 752	10.14 747	15.97 747	13.20 751	17.28 755	22.43 758	3.78 743	5.01 754	6.17 758	6.16 757	9.25 752	7.72 750

iinet-test	17.98 755	18.06 757	23.82 755	20.87 755	19.70 756	26.55 755	35.70 766	25.04 761	15.93 750	13.33 754	13.25 751	20.58 756	17.79 757	20.62 757	25.11 761	9.58 759	8.78 759	9.88 760	9.85 761	13.23 759	11.95 759

IINet	17.98 755	18.06 757	23.81 754	20.87 755	19.70 756	26.55 755	35.70 766	25.04 761	15.93 750	13.33 754	13.25 751	20.58 756	17.79 757	20.62 757	25.11 761	9.58 759	8.78 759	9.88 760	9.85 761	13.23 759	11.95 759

DPSM_ROB	19.08 757	19.14 760	25.17 757	22.15 762	20.85 759	28.17 758	37.82 769	26.56 763	16.85 758	14.14 756	14.84 754	21.70 759	18.75 760	21.87 760	26.55 765	10.16 763	9.30 762	10.47 762	10.42 765	14.03 761	12.61 762

DPSM	19.08 757	19.14 760	25.17 757	22.15 762	20.85 759	28.17 758	37.82 769	26.56 763	16.85 758	14.14 756	14.84 754	21.70 759	18.75 760	21.87 760	26.55 765	10.16 763	9.30 762	10.47 762	10.42 765	14.03 761	12.61 762

Selective-IGEV-i1pa	19.94 759	26.52 765	23.52 752	2.94 732	1.59 715	31.97 767	20.54 758	30.88 767	25.25 762	23.87 765	27.58 764	33.01 767	26.91 766	32.38 768	25.47 763	20.69 773	5.85 755	12.49 764	4.43 754	3.35 734	19.48 765

LRCNet_RVC	22.74 760	32.10 766	21.97 751	29.84 764	26.23 762	4.42 727	0.81 597	22.66 758	2.02 686	26.93 767	29.26 766	23.06 766	15.59 754	23.84 762	18.88 754	31.75 776	19.90 776	34.65 776	32.13 777	30.54 773	28.32 773

DLNR-FE	23.17 761	48.55 780	42.94 766	176.85 786	78.48 778	0.35 58	0.21 35	23.51 760	0.75 281	0.66 284	0.86 301	0.59 283	0.30 78	1.55 478	0.44 322	9.85 762	0.12 106	0.18 216	0.14 182	76.92 784	0.16 234

DLNR_Zeroshot_test	23.17 761	48.52 779	43.29 767	176.68 785	78.69 779	0.35 58	0.21 35	23.41 759	0.75 281	0.66 284	0.86 301	0.59 283	0.30 78	1.56 483	0.44 322	9.57 758	0.12 106	0.18 216	0.14 182	76.92 784	0.16 234

BEATNet-Init1	26.87 763	13.43 755	70.68 780	0.91 682	0.68 619	57.02 777	21.06 759	32.82 771	32.67 768	52.12 786	53.61 783	66.05 782	49.56 780	48.79 781	34.71 770	0.49 672	0.44 681	0.53 677	0.53 685	0.63 671	0.59 668

fast-reg	37.99 764	38.31 768	50.02 769	45.00 774	43.04 772	57.29 778	76.35 776	53.18 774	33.49 769	28.15 768	29.55 770	41.27 771	35.82 768	42.63 772	52.86 774	19.57 765	18.63 769	20.88 765	20.79 767	28.20 765	24.79 766

RAFT-FEzeroshot	38.32 765	38.45 770	50.28 770	44.74 769	41.87 767	56.68 772	76.38 779	53.24 776	33.76 771	28.29 770	29.37 767	43.69 776	37.66 773	43.83 774	53.41 778	20.32 767	18.70 771	21.07 767	21.07 770	28.25 768	25.35 770

RAFT-FE	38.32 765	38.45 770	50.28 770	44.74 769	41.87 767	56.68 772	76.38 779	53.24 776	33.76 771	28.29 770	29.37 767	43.69 776	37.66 773	43.83 774	53.41 778	20.32 767	18.70 771	21.07 767	21.07 770	28.25 768	25.35 770

CasAABBNet	38.33 767	38.46 772	50.35 773	44.75 771	41.84 766	56.68 772	76.37 778	53.22 775	33.83 774	28.31 773	29.54 769	43.62 775	37.71 775	43.84 777	53.41 778	20.30 766	18.70 771	21.07 767	21.07 770	28.24 767	25.34 768

Hybrid-DGEV	38.35 768	38.46 772	50.28 770	44.82 773	41.90 769	56.66 771	76.35 776	53.24 776	33.80 773	28.29 770	29.84 772	43.58 772	37.86 777	43.84 777	53.39 777	20.34 769	18.69 770	21.06 766	21.00 768	28.25 768	25.34 768

FlowAnything	38.37 769	38.41 769	50.38 774	44.76 772	41.94 770	56.64 770	76.34 775	53.28 780	34.23 776	28.25 769	29.72 771	43.60 773	37.79 776	43.83 774	53.38 776	20.39 771	18.71 775	21.07 767	21.14 774	28.23 766	25.29 767

Selective-RAFT-Error	38.39 770	38.47 774	50.44 775	44.73 768	41.97 771	56.68 772	76.38 779	53.24 776	33.92 775	28.34 774	29.85 773	43.60 773	38.20 778	43.75 773	53.34 775	20.38 770	18.70 771	21.09 771	21.05 769	28.30 771	25.43 772

HaxPig	38.92 771	41.40 776	41.64 764	29.95 765	32.27 763	28.90 760	27.60 760	29.73 766	37.71 777	43.82 781	43.87 776	33.17 768	35.56 767	41.53 770	40.37 772	43.94 782	47.51 785	45.82 779	47.08 781	42.38 774	44.15 780

AVERAGE_ROB	40.43 772	42.37 777	42.73 765	36.96 767	35.58 765	30.50 761	27.61 761	36.71 773	38.39 778	44.91 782	44.36 779	37.45 770	36.70 770	41.88 771	40.35 771	45.43 783	46.81 784	47.11 780	46.35 780	42.51 775	43.87 779

MEDIAN_ROB	42.00 773	44.40 778	44.29 768	35.15 766	34.95 764	31.28 766	29.60 762	35.88 772	40.02 779	47.20 785	46.64 780	37.37 769	38.48 779	44.35 780	42.45 773	48.03 784	49.39 786	49.71 781	49.03 782	45.14 778	46.65 781

LSM0	42.82 774	38.75 775	50.81 776	47.07 775	109.38 787	57.00 776	76.02 774	53.74 781	33.71 770	29.02 775	30.41 774	43.87 778	37.22 772	43.91 779	53.54 781	20.52 772	18.62 768	21.10 772	21.11 773	28.41 772	42.22 776

Anonymous_1	43.04 775	18.73 759	24.79 756	21.81 761	46.26 773	27.80 757	37.60 768	28.08 765	16.14 752	14.66 758	14.30 753	20.65 758	17.88 759	21.56 759	25.94 764	117.93 787	8.92 761	100.65 783	126.50 785	158.64 788	12.08 761

PML	51.67 776	36.25 767	13.28 733	7.46 748	20.81 758	108.69 786	232.22 789	8.72 743	27.82 767	87.01 787	269.67 789	69.67 783	61.95 783	24.76 766	14.20 748	9.74 761	3.40 752	9.62 759	4.70 755	18.74 763	4.72 748

xxxxx1	54.10 777	25.67 762	27.13 760	113.43 782	96.96 782	30.69 762	47.44 771	32.38 768	25.60 763	17.75 761	17.27 756	21.81 761	21.02 762	24.43 763	33.82 767	33.37 777	40.54 781	157.71 786	175.86 786	66.16 781	72.93 784

tt_ll	54.10 777	25.67 762	27.13 760	113.43 782	96.96 782	30.69 762	47.44 771	32.38 768	25.60 763	17.75 761	17.27 756	21.81 761	21.02 762	24.43 763	33.82 767	33.37 777	40.54 781	157.71 786	175.86 786	66.16 781	72.93 784

ff	54.10 777	25.67 762	27.13 760	113.43 782	96.96 782	30.69 762	47.44 771	32.38 768	25.60 763	17.75 761	17.27 756	21.81 761	21.02 762	24.43 763	33.82 767	33.37 777	40.54 781	157.71 786	175.86 786	66.16 781	72.93 784

zzzz2	57.17 780	57.86 781	75.47 781	67.94 776	62.74 775	84.92 782	114.99 784	79.18 782	50.68 782	42.39 777	44.33 777	61.67 780	53.81 781	65.07 782	79.30 782	30.51 774	28.15 777	31.78 773	32.01 775	42.61 776	38.08 774

noway5	57.17 780	57.86 781	75.47 781	67.94 776	62.74 775	84.92 782	114.99 784	79.18 782	50.68 782	42.39 777	44.33 777	61.67 780	53.81 781	65.07 782	79.30 782	30.51 774	28.15 777	31.78 773	32.01 775	42.61 776	38.08 774

zzz1	61.79 782	59.16 784	84.91 784	83.86 779	80.22 781	82.74 780	99.25 782	85.15 785	52.28 785	43.59 780	48.47 782	77.02 784	69.19 784	65.23 785	79.63 784	33.72 780	28.30 779	35.17 777	34.66 778	50.16 779	43.13 777

zzzzzz3	61.80 783	59.14 783	84.88 783	83.84 778	80.20 780	82.87 781	99.25 782	85.10 784	52.26 784	43.57 779	48.41 781	77.21 785	69.20 785	65.22 784	79.68 785	33.72 780	28.30 779	35.17 777	34.66 778	50.16 779	43.13 777

RSGM-EC	88.84 784	82.86 785	51.22 777	105.38 780	99.51 785	94.51 784	125.67 786	90.02 786	46.43 780	45.14 783	57.50 785	101.22 786	88.55 786	154.40 786	153.26 787	105.54 785	59.55 787	113.88 784	53.02 783	92.89 786	56.17 782

acva	88.84 784	82.86 785	51.22 777	105.38 780	99.51 785	94.51 784	125.67 786	90.02 786	46.43 780	45.14 783	57.50 785	101.22 786	88.55 786	154.40 786	153.26 787	105.54 785	59.55 787	113.88 784	53.02 783	92.89 786	56.17 782

Selective-IGEV-i16pa	97.29 786	136.83 787	17.95 743	1.52 712	1.00 684	188.16 788	3.63 739	183.02 789	169.43 789	88.01 788	178.60 787	119.35 788	191.45 789	226.33 789	135.51 786	131.38 788	17.89 767	32.25 775	3.46 748	2.02 713	117.94 787

test_example2	192.40 787	210.76 788	206.48 787	199.83 787	204.73 788	172.94 787	183.52 788	133.93 788	133.41 788	191.38 789	196.19 788	187.13 789	178.77 788	205.33 788	208.00 789	222.09 789	238.72 789	186.54 789	190.54 789	227.34 789	170.31 788

GS-Stereo							0.36 235	0.92 249	0.47 154	0.37 120	0.38 80	0.32 76	0.33 110	0.43 44	0.26 65	0.19 306	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.15 191

FSD					0.50 521	0.54 250	0.58 511	0.65 115	0.53 194	0.54 241	0.52 175	0.56 261	0.52 288	0.57 126	0.55 415	0.51 673	0.47 690	0.50 667	0.49 676	0.50 645

ccccc		492.34 789		530.87 788	530.37 789	478.08 789		491.76 790		448.18 790		476.12 790		541.64 790		663.49 790	459.54 790	353.94 790	309.79 790	586.66 790

ASD4		10.99 749

Low-res two-view benchmark