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 3	0.18 8	0.25 12	0.20 16	0.49 24	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 119	0.31 83	0.31 2	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 3	0.16 1	0.25 12	0.22 42	0.41 13	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 93	0.32 95	0.30 1	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 71	0.26 136	0.24 11	0.24 70	0.33 4	0.26 17	0.21 1	0.27 26	0.21 6	0.20 5	0.34 6	0.28 94	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 252	0.13 7	0.13 73

mm1	0.24 4	0.19 24	0.37 19	0.37 37	0.24 86	0.25 12	0.20 16	0.41 13	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 141	0.21 8	0.45 53	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 7	0.18 8	0.21 7	0.21 32	0.54 44	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 156	0.34 114	0.37 14	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 13	0.18 8	0.21 7	0.20 16	0.50 32	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 156	0.35 122	0.37 14	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 37	0.36 21	0.28 195	0.20 6	0.23 55	0.36 10	0.23 9	0.28 22	0.35 65	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 241	0.14 277	0.20 289	0.20 380	0.17 165	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 174	0.39 46	0.34 7	0.24 86	0.16 2	0.18 4	0.32 3	0.22 6	0.29 33	0.40 88	0.24 16	0.23 24	0.32 3	0.26 57	0.20 341	0.18 442	0.18 208	0.16 252	0.18 215	0.14 135
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 76	0.36 12	0.38 58	0.22 48	0.32 42	0.22 42	0.39 11	0.23 9	0.30 45	0.25 12	0.30 55	0.33 103	0.34 6	0.26 57	0.16 127	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 37	0.18 8	0.41 88	0.29 128	0.40 12	0.22 6	0.29 33	0.33 54	0.32 70	0.31 83	0.32 3	0.31 154	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 46	0.40 57	0.40 84	0.23 62	0.26 17	0.19 9	0.47 20	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 133	0.21 8	0.47 77	0.24 14	0.14 53	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

mm2	0.25 10	0.19 24	0.37 19	0.37 37	0.24 86	0.25 12	0.20 16	0.49 24	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 141	0.21 8	0.45 53	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 46	0.38 37	0.34 7	0.18 8	0.31 36	0.27 109	0.45 18	0.25 13	0.30 45	0.22 8	0.25 22	0.32 95	0.46 65	0.25 39	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.12 73	0.15 82	0.12 21

qqai	0.26 14	0.20 46	0.41 66	0.40 84	0.23 62	0.28 24	0.19 9	0.51 33	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 152	0.21 8	0.48 85	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

MGA	0.26 14	0.19 24	0.39 46	0.36 21	0.26 136	0.43 109	0.20 16	0.49 24	0.37 90	0.28 22	0.31 45	0.31 61	0.19 2	0.46 65	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.14 135

MSE-Stereo	0.26 14	0.19 24	0.39 46	0.36 21	0.25 115	0.39 73	0.20 16	0.52 34	0.36 82	0.28 22	0.33 54	0.29 46	0.19 2	0.46 65	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

GeoVLM	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.37 37	0.24 86	0.34 45	0.20 16	0.49 24	0.31 42	0.29 33	0.26 17	0.40 141	0.26 40	0.45 53	0.27 74	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.33 3	0.19 15	0.47 147	0.19 9	0.54 44	0.27 21	0.30 45	0.29 39	0.26 27	0.32 95	0.43 43	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.37 37	0.24 86	0.34 45	0.20 16	0.49 24	0.31 42	0.29 33	0.26 17	0.40 141	0.26 40	0.45 53	0.27 74	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 14	0.18 10	0.37 19	0.38 58	0.24 86	0.30 32	0.20 16	0.54 44	0.33 62	0.27 19	0.30 44	0.33 84	0.25 31	0.46 65	0.30 126	0.14 53	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

CSFM-Stereo	0.26 14	0.18 10	0.37 19	0.39 71	0.21 30	0.40 81	0.21 32	0.53 38	0.29 32	0.30 45	0.28 32	0.31 61	0.29 63	0.47 77	0.25 39	0.15 85	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 14	0.20 46	0.36 12	0.37 37	0.22 48	0.35 53	0.18 4	0.45 18	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 93	0.20 5	0.77 212	0.23 8	0.16 127	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LSFM	0.27 23	0.19 24	0.41 66	0.38 58	0.27 166	0.17 4	0.15 1	0.33 4	0.28 23	0.32 62	0.27 26	0.39 133	0.27 51	0.46 65	0.27 74	0.23 436	0.22 530	0.21 330	0.19 338	0.23 423	0.24 456

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 23	0.24 174	0.33 3	0.29 1	0.25 115	0.29 27	0.26 95	0.33 4	0.26 17	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 58	0.36 12	0.32 167	0.15 85	0.20 481	0.26 492	0.34 614	0.24 441	0.24 456

LGCAT	0.27 23	0.19 24	0.37 19	0.38 58	0.24 86	0.16 2	0.21 32	0.35 8	0.25 13	0.35 91	0.26 17	0.30 55	0.26 40	0.62 148	0.27 74	0.27 526	0.22 530	0.13 1	0.17 283	0.13 7	0.21 397

CAR	0.27 23	0.18 10	0.39 46	0.37 37	0.25 115	0.39 73	0.20 16	0.52 34	0.36 82	0.35 91	0.33 54	0.29 46	0.19 2	0.49 87	0.26 57	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

PointNet	0.27 23	0.19 24	0.37 19	0.39 71	0.23 62	0.39 73	0.26 95	0.54 44	0.34 71	0.24 9	0.31 45	0.38 130	0.21 8	0.49 87	0.26 57	0.15 85	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.15 82	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 24	0.49 141	0.38 58	0.27 166	0.31 36	0.23 55	0.49 24	0.38 98	0.29 33	0.28 32	0.36 106	0.29 63	0.46 65	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.13 73

LACA3	0.27 23	0.21 76	0.38 37	0.35 13	0.19 15	0.37 63	0.38 259	0.47 20	0.28 23	0.29 33	0.27 26	0.26 27	0.31 83	0.73 197	0.22 1	0.16 127	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 76	0.44 94	0.35 13	0.18 8	0.39 73	0.39 276	0.56 57	0.27 21	0.29 33	0.33 54	0.36 106	0.26 40	0.45 53	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.11 3

Test_v1	0.27 23	0.20 46	0.37 19	0.34 7	0.25 115	0.31 36	0.30 139	0.59 67	0.37 90	0.29 33	0.33 54	0.25 22	0.25 31	0.48 85	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 23	0.22 109	0.40 57	0.41 104	0.24 86	0.29 27	0.19 9	0.59 67	0.46 141	0.31 53	0.33 54	0.22 7	0.25 31	0.40 31	0.29 106	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 46	0.41 66	0.39 71	0.26 136	0.26 17	0.25 80	0.49 24	0.29 32	0.36 101	0.47 135	0.28 43	0.32 95	0.49 87	0.26 57	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 24	0.38 37	0.40 84	0.24 86	0.38 68	0.20 16	0.59 67	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 84	0.27 51	0.90 267	0.25 39	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 76	0.44 94	0.41 104	0.21 30	0.42 100	0.19 9	0.56 57	0.26 17	0.29 33	0.24 11	0.29 46	0.29 63	0.55 110	0.25 39	0.18 241	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.14 44	0.13 73

dual_stereo	0.27 23	0.19 24	0.35 9	0.39 71	0.21 30	0.25 12	0.22 42	0.48 22	0.31 42	0.32 62	0.26 17	0.37 119	0.24 27	0.83 240	0.29 106	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

flow	0.28 37	0.19 24	0.41 66	0.38 58	0.27 166	0.17 4	0.15 1	0.33 4	0.28 23	0.32 62	0.27 26	0.39 133	0.27 51	0.54 103	0.27 74	0.23 436	0.22 530	0.21 330	0.19 338	0.23 423	0.24 456

MCSU-Stereo	0.28 37	0.17 3	0.36 12	0.36 21	0.17 5	0.35 53	0.39 276	0.55 50	0.41 111	0.37 112	0.40 88	0.37 119	0.23 24	0.45 53	0.29 106	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

monster-pro	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 22	0.28 32	0.23 9	0.21 8	0.57 120	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 37	0.21 76	0.39 46	0.33 3	0.18 8	0.22 10	0.23 55	0.65 109	0.48 149	0.27 19	0.47 135	0.25 22	0.24 27	0.49 87	0.31 154	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 37	0.18 10	0.36 12	0.37 37	0.24 86	0.31 36	0.20 16	0.57 62	0.57 197	0.28 22	0.32 51	0.33 84	0.29 63	0.54 103	0.30 126	0.14 53	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MonStereo	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 22	0.28 32	0.23 9	0.21 8	0.57 120	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 22	0.28 32	0.23 9	0.21 8	0.56 115	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.37 37	0.31 276	0.45 125	0.21 32	0.59 67	0.40 104	0.31 53	0.43 111	0.26 27	0.21 8	0.43 43	0.25 39	0.13 26	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 37	0.18 10	0.42 82	0.40 84	0.23 62	0.47 147	0.19 9	0.61 79	0.29 32	0.35 91	0.21 6	0.35 100	0.21 8	0.60 139	0.25 39	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MonSter	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 22	0.29 39	0.23 9	0.21 8	0.56 115	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

over-8	0.29 47	0.23 145	0.40 57	0.43 144	0.16 1	0.47 147	0.26 95	0.52 34	0.28 23	0.30 45	0.32 51	0.35 100	0.37 138	0.69 176	0.25 39	0.17 186	0.13 208	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.13 73

over-9	0.29 47	0.24 174	0.41 66	0.43 144	0.16 1	0.46 132	0.26 95	0.53 38	0.28 23	0.30 45	0.32 51	0.35 100	0.39 150	0.68 174	0.26 57	0.17 186	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.13 73

depth_test_26	0.29 47	0.19 24	0.41 66	0.36 21	0.24 86	0.21 7	0.24 70	0.41 13	0.34 71	0.30 45	0.81 278	0.28 43	0.24 27	0.47 77	0.25 39	0.22 408	0.16 381	0.18 208	0.17 283	0.19 270	0.17 257

BridgeDepth	0.29 47	0.19 24	0.37 19	0.40 84	0.17 5	0.58 277	0.32 168	0.60 77	0.29 32	0.26 13	0.26 17	0.39 133	0.43 178	0.47 77	0.26 57	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 73	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 47	0.25 214	0.41 66	0.36 21	0.23 62	0.52 220	0.36 225	0.56 57	0.34 71	0.45 173	0.42 99	0.27 34	0.25 31	0.40 31	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 47	0.25 214	0.41 66	0.36 21	0.23 62	0.52 220	0.36 225	0.56 57	0.34 71	0.45 173	0.42 99	0.27 34	0.25 31	0.40 31	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 47	0.20 46	0.45 110	0.37 37	0.25 115	0.26 17	0.20 16	0.78 169	0.28 23	0.28 22	0.26 17	0.24 16	0.26 40	0.91 268	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 47	0.19 24	0.38 37	0.41 104	0.20 22	0.42 100	0.20 16	0.66 118	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 84	0.28 58	1.09 337	0.25 39	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

over v1	0.30 55	0.24 174	0.41 66	0.42 125	0.16 1	0.49 175	0.27 109	0.53 38	0.28 23	0.31 53	0.31 45	0.35 100	0.43 178	0.70 181	0.30 126	0.16 127	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.16 119	0.14 135

Monster-pub-mixall	0.30 55	0.19 24	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.28 24	0.18 4	0.58 65	0.34 71	0.36 101	0.34 61	0.26 27	0.20 5	1.40 434	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

AdaDepth	0.30 55	0.22 109	0.49 141	0.44 182	0.27 166	0.44 121	0.24 70	0.52 34	0.30 36	0.31 53	0.37 74	0.26 27	0.32 95	0.79 224	0.25 39	0.12 9	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.15 183

asda	0.30 55	0.24 174	0.42 82	0.38 58	0.23 62	0.43 109	0.34 197	0.58 65	0.37 90	0.38 128	0.42 99	0.27 34	0.34 114	0.52 98	0.30 126	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 55	0.21 76	0.41 66	0.39 71	0.24 86	0.47 147	0.30 139	0.69 132	0.30 36	0.41 145	0.39 83	0.28 43	0.33 103	0.62 148	0.27 74	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 55	0.26 249	0.44 94	0.38 58	0.26 136	0.49 175	0.40 292	0.59 67	0.31 42	0.38 128	0.42 99	0.27 34	0.34 114	0.46 65	0.31 154	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 55	0.26 249	0.44 94	0.38 58	0.26 136	0.49 175	0.40 292	0.59 67	0.31 42	0.38 128	0.42 99	0.27 34	0.34 114	0.46 65	0.31 154	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 55	0.26 249	0.44 94	0.38 58	0.26 136	0.49 175	0.40 292	0.59 67	0.32 52	0.38 128	0.42 99	0.27 34	0.34 114	0.46 65	0.31 154	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 55	0.24 174	0.44 94	0.37 37	0.23 62	0.46 132	0.27 109	0.63 91	0.31 42	0.41 145	0.44 120	0.27 34	0.36 133	0.59 127	0.30 126	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 55	0.20 46	0.44 94	0.37 37	0.26 136	0.29 27	0.21 32	0.66 118	0.26 17	0.25 11	0.25 12	0.24 16	0.22 21	1.24 377	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 55	0.20 46	0.40 57	0.46 220	0.30 247	0.33 43	0.22 42	0.75 159	0.45 135	0.32 62	0.41 96	0.32 70	0.48 231	0.38 17	0.27 74	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 66	0.25 214	0.46 122	0.43 144	0.23 62	0.36 59	0.26 95	0.61 79	0.36 82	0.32 62	0.36 68	0.37 119	0.22 21	0.61 145	0.34 203	0.17 186	0.13 208	0.21 330	0.18 311	0.21 366	0.14 135

over-6	0.31 66	0.22 109	0.42 82	0.40 84	0.17 5	0.41 88	0.31 151	0.63 91	0.30 36	0.31 53	0.36 68	0.30 55	0.37 138	0.82 237	0.26 57	0.19 295	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.17 165	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 66	0.20 46	0.57 240	0.40 84	0.22 48	0.36 59	0.33 181	0.73 150	0.31 42	0.37 112	0.40 88	0.31 61	0.44 190	0.50 93	0.26 57	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 66	0.22 109	0.48 132	0.41 104	0.26 136	0.41 88	0.26 95	0.76 162	0.33 62	0.33 71	0.43 111	0.29 46	0.46 205	0.35 8	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.18 288

Pro-Stereo	0.31 66	0.16 2	0.34 5	0.39 71	0.29 221	0.63 317	0.21 32	0.35 8	0.28 23	0.34 81	0.25 12	0.23 9	0.13 1	1.58 473	0.26 57	0.13 26	0.11 39	0.18 208	0.17 283	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 66	0.21 76	0.43 89	0.43 144	0.31 276	0.46 132	0.36 225	0.74 156	0.33 62	0.34 81	0.38 76	0.32 70	0.33 103	0.43 43	0.26 57	0.21 376	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.17 165	0.14 135

2.5w	0.31 66	0.23 145	0.46 122	0.39 71	0.24 86	0.42 100	0.39 276	0.61 79	0.30 36	0.37 112	0.53 173	0.24 16	0.25 31	0.77 212	0.28 94	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 66	0.23 145	0.43 89	0.35 13	0.23 62	0.42 100	0.42 316	0.54 44	0.35 79	0.47 185	0.43 111	0.24 16	0.30 72	0.66 167	0.33 188	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 66	0.20 46	0.44 94	0.42 125	0.20 22	0.64 321	0.18 4	0.70 137	0.25 13	0.29 33	0.29 39	0.36 106	0.35 122	0.87 258	0.24 14	0.16 127	0.12 102	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 66	0.20 46	0.44 94	0.42 125	0.20 22	0.64 321	0.18 4	0.70 137	0.25 13	0.29 33	0.29 39	0.36 106	0.35 122	0.87 258	0.24 14	0.16 127	0.12 102	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 76	0.23 145	0.50 152	0.42 125	0.22 48	0.49 175	0.20 16	0.57 62	0.50 159	0.38 128	0.28 32	0.33 84	0.31 83	0.45 53	0.28 94	0.21 376	0.17 416	0.24 432	0.19 338	0.27 484	0.20 372

Anonymus	0.32 76	0.20 46	0.41 66	0.45 201	0.28 195	0.43 109	0.24 70	0.54 44	0.40 104	0.33 71	0.31 45	0.50 203	0.38 145	0.57 120	0.32 167	0.14 53	0.12 102	0.18 208	0.17 283	0.15 82	0.16 224

aanet-new-32k	0.32 76	0.22 109	0.53 187	0.43 144	0.24 86	0.54 241	0.23 55	0.72 144	0.31 42	0.37 112	0.38 76	0.43 156	0.54 293	0.41 35	0.24 14	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 76	0.22 109	0.53 187	0.43 144	0.24 86	0.54 241	0.23 55	0.72 144	0.31 42	0.37 112	0.38 76	0.43 156	0.54 293	0.41 35	0.24 14	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.13 73

aanet-new-28k	0.32 76	0.21 76	0.66 296	0.43 144	0.21 30	0.47 147	0.28 117	0.64 99	0.33 62	0.36 101	0.39 83	0.36 106	0.49 248	0.39 24	0.27 74	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.22 394	0.15 183

aanet-new-22k	0.32 76	0.21 76	0.54 200	0.43 144	0.22 48	0.47 147	0.23 55	0.67 126	0.50 159	0.35 91	0.46 131	0.33 84	0.50 257	0.44 50	0.29 106	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.13 73

aanet-new-16k	0.32 76	0.21 76	0.56 226	0.45 201	0.22 48	0.43 109	0.21 32	0.66 118	0.44 131	0.36 101	0.43 111	0.37 119	0.48 231	0.41 35	0.28 94	0.14 53	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.13 73

LiteMatch	0.32 76	0.24 174	0.37 19	0.45 201	0.25 115	0.34 45	0.31 151	0.49 24	0.32 52	0.29 33	0.27 26	0.40 141	0.48 231	0.45 53	0.66 453	0.21 376	0.12 102	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.19 335

qwe	0.32 76	0.21 76	0.40 57	0.37 37	0.26 136	0.49 175	0.29 128	0.64 99	0.39 100	0.49 202	0.48 142	0.26 27	0.27 51	0.80 227	0.34 203	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

2.25w	0.32 76	0.24 174	0.48 132	0.37 37	0.24 86	0.45 125	0.25 80	0.62 83	0.40 104	0.45 173	0.58 198	0.27 34	0.32 95	0.74 206	0.35 216	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.14 135

3.25w_new	0.32 76	0.21 76	0.45 110	0.38 58	0.23 62	0.52 220	0.34 197	0.65 109	0.39 100	0.47 185	0.45 126	0.32 70	0.35 122	0.61 145	0.27 74	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 76	0.21 76	0.45 110	0.37 37	0.23 62	0.52 220	0.34 197	0.65 109	0.39 100	0.47 185	0.45 126	0.32 70	0.35 122	0.61 145	0.27 74	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 76	0.23 145	0.44 94	0.37 37	0.29 221	0.62 312	0.36 225	0.59 67	0.32 52	0.41 145	0.47 135	0.25 22	0.34 114	0.64 153	0.26 57	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 76	0.24 174	0.45 110	0.39 71	0.22 48	0.46 132	0.47 393	0.69 132	0.42 117	0.43 159	0.50 155	0.24 16	0.45 197	0.47 77	0.29 106	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

SGD-Stereo	0.32 76	0.20 46	0.40 57	0.38 58	0.19 15	0.43 109	0.22 42	0.64 99	0.33 62	0.42 152	0.34 61	0.27 34	0.35 122	1.15 353	0.30 126	0.20 341	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.17 165	0.13 73

GREAT-IGEV	0.32 76	0.20 46	0.42 82	0.37 37	0.29 221	0.36 59	0.28 117	0.56 57	0.58 202	0.28 22	0.50 155	0.29 46	0.29 63	0.84 245	0.27 74	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 165	0.14 135
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PhaseNet	0.33 92	0.23 145	0.44 94	0.43 144	0.28 195	0.57 271	0.24 70	0.62 83	0.42 117	0.30 45	0.39 83	0.54 230	0.30 72	0.55 110	0.37 240	0.15 85	0.13 208	0.20 289	0.19 338	0.17 165	0.17 257

aanet-new-40k	0.33 92	0.22 109	0.81 412	0.40 84	0.25 115	0.52 220	0.23 55	0.67 126	0.32 52	0.33 71	0.47 135	0.33 84	0.52 278	0.35 8	0.28 94	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 92	0.21 76	0.52 176	0.42 125	0.21 30	0.52 220	0.32 168	0.64 99	0.36 82	0.34 81	0.38 76	0.36 106	0.56 309	0.81 233	0.24 14	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

aanet-new-34k	0.33 92	0.22 109	0.65 286	0.40 84	0.20 22	0.34 45	0.30 139	0.80 185	0.42 117	0.34 81	0.53 173	0.34 93	0.57 322	0.38 17	0.25 39	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 92	0.23 145	0.55 215	0.43 144	0.23 62	0.50 193	0.32 168	0.55 50	0.36 82	0.34 81	0.42 99	0.36 106	0.55 301	0.77 212	0.24 14	0.16 127	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 270	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 92	0.21 76	0.51 163	0.42 125	0.23 62	0.53 231	0.30 139	0.62 83	0.37 90	0.40 142	0.61 203	0.34 93	0.48 231	0.44 50	0.25 39	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 92	0.23 145	0.77 392	0.48 271	0.21 30	0.48 158	0.25 80	0.80 185	0.44 131	0.38 128	0.29 39	0.32 70	0.48 231	0.39 24	0.29 106	0.14 53	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.19 270	0.15 183

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 92	0.20 46	0.45 110	0.44 182	0.30 247	0.40 81	0.34 197	0.73 150	0.43 123	0.37 112	0.61 203	0.41 149	0.51 270	0.36 12	0.27 74	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 119	0.14 135

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 92	0.20 46	0.45 110	0.40 84	0.26 136	0.43 109	0.39 276	0.86 215	0.51 171	0.36 101	0.48 142	0.34 93	0.45 197	0.35 8	0.26 57	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.12 21

DispViT+	0.33 92	0.19 24	0.37 19	0.36 21	0.56 551	0.30 32	0.23 55	0.72 144	0.55 192	0.33 71	0.34 61	0.30 55	0.25 31	1.12 347	0.29 106	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 92	0.21 76	0.43 89	0.45 201	0.31 276	0.46 132	0.36 225	0.92 242	0.47 145	0.37 112	0.38 76	0.32 70	0.33 103	0.43 43	0.26 57	0.19 295	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.15 183

3.5w_stereo	0.33 92	0.25 214	0.45 110	0.37 37	0.24 86	0.54 241	0.35 208	0.66 118	0.36 82	0.43 159	0.44 120	0.29 46	0.34 114	0.77 212	0.39 265	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

3w_stereo	0.33 92	0.25 214	0.52 176	0.40 84	0.21 30	0.53 231	0.54 454	0.65 109	0.46 141	0.44 165	0.48 142	0.23 9	0.45 197	0.46 65	0.29 106	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 183

DEFOM-Stereo	0.33 92	0.20 46	0.40 57	0.42 125	0.28 195	0.80 431	0.23 55	0.48 22	0.37 90	0.37 112	0.31 45	0.23 9	0.24 27	1.20 367	0.27 74	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 135

anonymous	0.34 106	0.35 493	0.35 9	0.35 13	0.31 276	0.37 63	0.25 80	0.31 1	0.30 36	0.31 53	0.36 68	0.20 4	0.30 72	0.70 181	0.42 299	0.26 509	0.29 600	0.37 610	0.40 637	0.36 567	0.31 550

aanet-new-90k	0.34 106	0.21 76	0.77 392	0.41 104	0.23 62	0.43 109	0.36 225	0.64 99	0.30 36	0.28 22	0.40 88	0.31 61	0.50 257	0.97 293	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 270	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 106	0.21 76	0.76 384	0.42 125	0.22 48	0.58 277	0.31 151	0.71 142	0.33 62	0.33 71	0.39 83	0.40 141	0.43 178	0.77 212	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.12 21

gasm-f	0.34 106	0.22 109	0.42 82	0.43 144	0.31 276	0.39 73	0.44 354	0.74 156	0.33 62	0.34 81	0.64 215	0.32 70	0.46 205	0.55 110	0.28 94	0.21 376	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.18 215	0.14 135

Zero-FE251	0.34 106	0.23 145	0.51 163	0.45 201	0.29 221	0.58 277	0.24 70	0.82 200	0.34 71	0.49 202	0.38 76	0.52 217	0.42 169	0.47 77	0.27 74	0.18 241	0.14 277	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.13 73

1w_stereo	0.34 106	0.20 46	0.42 82	0.43 144	0.26 136	0.47 147	0.54 454	0.59 67	0.50 159	0.41 145	0.66 223	0.25 22	0.44 190	0.62 148	0.33 188	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 106	0.20 46	0.44 94	0.45 201	0.35 354	0.27 23	0.29 128	0.53 38	0.51 171	0.44 165	0.61 203	0.26 27	0.25 31	1.19 364	0.27 74	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.10 1

monsters	0.34 106	0.20 46	0.41 66	0.39 71	0.36 371	0.34 45	0.27 109	0.66 118	0.43 123	0.47 185	0.40 88	0.22 7	0.23 24	1.33 402	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

111111	0.34 106	0.20 46	0.41 66	0.45 201	0.42 452	0.37 63	0.22 42	0.95 265	0.38 98	0.31 53	0.31 45	0.40 141	0.27 51	0.96 285	0.26 57	0.17 186	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

LG-Stereo	0.34 106	0.25 214	0.78 402	0.47 237	0.26 136	0.37 63	0.30 139	0.71 142	0.52 178	0.36 101	0.57 195	0.29 46	0.21 8	0.50 93	0.36 228	0.13 26	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.18 215	0.12 21

S2M2_L	0.34 106	0.28 313	0.45 110	0.40 84	0.30 247	0.31 36	0.16 3	0.60 77	0.64 227	0.31 53	0.48 142	0.47 181	0.34 114	0.38 17	0.32 167	0.25 485	0.22 530	0.20 289	0.22 455	0.25 457	0.22 420
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 106	0.23 145	0.45 110	0.50 306	0.36 371	0.38 68	0.23 55	0.78 169	0.52 178	0.34 81	0.51 161	0.46 174	0.38 145	0.51 96	0.27 74	0.20 341	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.14 135

RAStereo	0.34 106	0.21 76	0.66 296	0.47 237	0.27 166	0.26 17	0.29 128	0.69 132	0.63 222	0.32 62	0.42 99	0.45 170	0.31 83	0.45 53	0.34 203	0.17 186	0.15 342	0.19 237	0.15 204	0.18 215	0.13 73

small-zeroshot	0.35 119	0.31 408	0.37 19	0.32 2	0.32 300	0.29 27	0.33 181	0.31 1	0.32 52	0.27 19	0.37 74	0.18 2	0.36 133	0.35 8	0.38 253	1.04 690	0.25 564	0.33 579	0.39 632	0.29 515	0.29 526

aanet-new-70k	0.35 119	0.20 46	0.79 405	0.42 125	0.21 30	0.50 193	0.30 139	0.65 109	0.31 42	0.33 71	0.40 88	0.31 61	0.51 270	1.00 309	0.24 14	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 119	0.22 109	0.91 467	0.43 144	0.21 30	0.33 43	0.36 225	0.65 109	0.32 52	0.32 62	0.40 88	0.31 61	0.59 334	0.91 268	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 119	0.22 109	0.87 445	0.47 237	0.23 62	0.66 346	0.24 70	0.63 91	0.40 104	0.38 128	0.42 99	0.40 141	0.53 286	0.40 31	0.29 106	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.19 270	0.13 73

aanet-new-8k	0.35 119	0.23 145	0.50 152	0.45 201	0.25 115	0.54 241	0.36 225	0.68 129	0.49 152	0.35 91	0.42 99	0.32 70	0.62 355	0.68 174	0.28 94	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 119	0.21 76	0.52 176	0.48 271	0.27 166	0.75 396	0.38 259	0.63 91	0.43 123	0.37 112	0.50 155	0.35 100	0.50 257	0.43 43	0.30 126	0.15 85	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 119	0.20 46	0.50 152	0.42 125	0.37 391	0.58 277	0.30 139	0.68 129	0.42 117	0.37 112	0.53 173	0.47 181	0.60 338	0.39 24	0.34 203	0.15 85	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 119	0.22 109	0.53 187	0.41 104	0.36 371	0.48 158	0.42 316	0.63 91	0.57 197	0.54 229	0.64 215	0.32 70	0.26 40	0.41 35	0.31 154	0.17 186	0.12 102	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 119	0.22 109	0.54 200	0.42 125	0.35 354	0.46 132	0.40 292	0.62 83	0.54 189	0.56 240	0.67 230	0.36 106	0.27 51	0.49 87	0.28 94	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 119	0.22 109	0.54 200	0.41 104	0.37 391	0.49 175	0.41 310	0.64 99	0.59 212	0.54 229	0.66 223	0.31 61	0.26 40	0.41 35	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.14 174	0.15 82	0.13 73

Foundation-i1c-attn	0.35 119	0.17 3	0.36 12	0.35 13	0.19 15	0.51 213	0.48 406	0.96 273	0.37 90	0.42 152	0.43 111	0.52 217	0.49 248	0.66 167	0.29 106	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 119	0.22 109	0.56 226	0.42 125	0.35 354	0.50 193	0.45 375	0.62 83	0.49 152	0.54 229	0.66 223	0.32 70	0.30 72	0.38 17	0.28 94	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.14 174	0.14 44	0.13 73

VIP-Stereo	0.35 119	0.22 109	0.49 141	0.40 84	0.43 463	0.82 442	0.22 42	0.59 67	0.45 135	0.31 53	0.53 173	0.37 119	0.31 83	0.83 240	0.27 74	0.17 186	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

AIO_test	0.35 119	0.22 109	0.44 94	0.43 144	0.27 166	0.57 271	0.44 354	0.79 176	0.41 111	0.32 62	0.47 135	0.46 174	0.30 72	0.69 176	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 119	0.22 109	0.55 215	0.41 104	0.37 391	0.48 158	0.42 316	0.64 99	0.54 189	0.53 223	0.63 210	0.33 84	0.26 40	0.38 17	0.31 154	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 119	0.22 109	0.53 187	0.41 104	0.36 371	0.48 158	0.42 316	0.63 91	0.57 197	0.54 229	0.64 215	0.32 70	0.26 40	0.41 35	0.31 154	0.17 186	0.12 102	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

testlalala	0.35 119	0.22 109	0.55 215	0.41 104	0.37 391	0.48 158	0.42 316	0.64 99	0.54 189	0.53 223	0.63 210	0.33 84	0.26 40	0.38 17	0.31 154	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

TS12	0.36 136	0.20 46	0.40 57	0.43 144	0.20 22	0.58 277	0.31 151	0.89 228	0.41 111	0.40 142	0.73 252	0.36 106	0.40 157	0.73 197	0.37 240	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.16 119	0.14 135

aanet-new-14k	0.36 136	0.24 174	0.83 421	0.46 220	0.22 48	0.46 132	0.33 181	0.66 118	0.61 215	0.39 140	0.48 142	0.29 46	0.64 366	0.41 35	0.29 106	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.21 366	0.14 135

Foundation-i1b	0.36 136	0.18 10	0.36 12	0.35 13	0.19 15	0.53 231	0.49 418	1.00 288	0.35 79	0.47 185	0.43 111	0.56 250	0.53 286	0.66 167	0.28 94	0.16 127	0.11 39	0.14 21	0.13 134	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 136	0.21 76	0.43 89	0.45 201	0.36 371	0.43 109	0.32 168	0.69 132	0.58 202	0.41 145	0.68 233	0.39 133	0.43 178	0.60 139	0.35 216	0.14 53	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.16 119	0.13 73

zero-FE	0.36 136	0.22 109	0.47 127	0.45 201	0.43 463	0.30 32	0.24 70	0.61 79	0.33 62	0.33 71	0.41 96	0.37 119	0.50 257	0.64 153	0.32 167	0.22 408	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.83 670	0.16 224

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 136	0.23 145	0.54 200	0.50 306	0.28 195	0.36 59	0.22 42	1.02 298	0.39 100	0.42 152	0.64 215	0.36 106	0.51 270	0.39 24	0.29 106	0.18 241	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.18 288

AIO_rvc	0.36 136	0.23 145	0.49 141	0.43 144	0.27 166	0.59 288	0.38 259	0.94 259	0.45 135	0.33 71	0.46 131	0.49 197	0.22 21	0.84 245	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

HUF	0.36 136	0.23 145	0.52 176	0.40 84	0.22 48	0.54 241	0.47 393	0.82 200	0.43 123	0.36 101	0.43 111	0.50 203	0.42 169	0.64 153	0.29 106	0.17 186	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.14 135

MaDis-Stereo	0.36 136	0.25 214	0.58 249	0.44 182	0.34 347	0.30 32	0.30 139	0.72 144	0.50 159	0.37 112	0.36 68	0.58 263	0.49 248	0.52 98	0.36 228	0.19 295	0.16 381	0.19 237	0.15 204	0.18 215	0.14 135

UniTT-Stereo	0.36 136	0.23 145	0.59 255	0.48 271	0.36 371	0.40 81	0.32 168	0.53 38	0.49 152	0.54 229	0.55 186	0.36 106	0.31 83	0.58 125	0.51 380	0.20 341	0.15 342	0.17 160	0.15 204	0.19 270	0.15 183

Foundation-i1a	0.37 146	0.18 10	0.37 19	0.34 7	0.19 15	0.51 213	0.47 393	1.01 296	0.42 117	0.51 218	0.44 120	0.57 256	0.57 322	0.78 219	0.29 106	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.13 73

DDF-Stereo	0.37 146	0.22 109	0.47 127	0.48 271	0.42 452	0.31 36	0.24 70	0.53 38	0.33 62	0.33 71	0.40 88	0.37 119	0.48 231	0.91 268	0.32 167	0.23 436	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.86 672	0.16 224

IGEV-RUCA	0.37 146	0.23 145	0.48 132	0.49 293	0.36 371	0.60 296	0.23 55	0.64 99	0.49 152	0.39 140	0.49 152	0.44 162	0.31 83	0.85 251	0.30 126	0.24 457	0.13 208	0.16 108	0.12 73	0.20 320	0.19 335

Pointernet	0.37 146	0.20 46	0.57 240	0.43 144	0.28 195	0.51 213	0.27 109	0.93 253	0.61 215	0.47 185	0.63 210	0.49 197	0.38 145	0.49 87	0.33 188	0.17 186	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 146	0.25 214	0.51 163	0.47 237	0.23 62	0.45 125	0.39 276	1.07 333	0.52 178	0.41 145	0.48 142	0.52 217	0.25 31	0.72 192	0.30 126	0.16 127	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

AEACV	0.37 146	0.24 174	0.52 176	0.47 237	0.51 520	0.37 63	0.38 259	0.65 109	0.53 185	0.42 152	0.56 190	0.46 174	0.60 338	0.53 100	0.30 126	0.16 127	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.17 165	0.14 135

EGLCR-Stereo	0.37 146	0.22 109	0.51 163	0.43 144	0.26 136	0.44 121	0.22 42	0.99 284	0.48 149	0.42 152	0.42 99	0.67 306	0.29 63	0.86 255	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.17 165	0.15 183

DF	0.38 153	0.22 109	0.60 258	0.46 220	0.26 136	0.46 132	0.31 151	0.84 211	0.47 145	0.43 159	0.66 223	0.58 263	0.31 83	0.79 224	0.30 126	0.18 241	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.15 183

VMStereo-Base	0.38 153	0.23 145	0.44 94	0.36 21	0.22 48	0.39 73	0.34 197	0.70 137	0.86 313	0.43 159	0.69 238	0.60 274	0.33 103	0.73 197	0.35 216	0.17 186	0.14 277	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.17 257

BStereo	0.38 153	0.25 214	1.42 598	0.42 125	0.28 195	0.55 256	0.39 276	0.55 50	0.52 178	0.36 101	0.35 65	0.37 119	0.29 63	0.64 153	0.38 253	0.13 26	0.14 277	0.15 57	0.19 338	0.15 82	0.16 224

MSCF	0.38 153	0.25 214	0.52 176	0.47 237	0.25 115	0.62 312	0.37 251	0.81 192	0.47 145	0.50 211	0.71 246	0.32 70	0.65 374	0.54 103	0.28 94	0.19 295	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.14 135

castereo++	0.38 153	0.23 145	0.41 66	0.43 144	0.31 276	0.97 499	0.22 42	0.86 215	0.58 202	0.32 62	0.44 120	0.51 209	0.39 150	0.93 278	0.24 14	0.17 186	0.11 39	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.14 135

fffft	0.38 153	0.23 145	0.51 163	0.44 182	0.32 300	0.43 109	0.48 406	0.76 162	0.36 82	0.44 165	0.34 61	0.38 130	0.31 83	1.31 394	0.32 167	0.14 53	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.16 224
1: 1. 1
RSM++	0.38 153	0.24 174	0.51 163	0.47 237	0.26 136	0.50 193	0.41 310	0.79 176	0.45 135	0.37 112	0.45 126	0.60 274	0.35 122	1.02 314	0.30 126	0.15 85	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.18 215	0.13 73

DNS	0.39 160	0.27 283	0.57 240	0.47 237	0.28 195	0.49 175	0.25 80	0.90 236	0.50 159	0.59 252	0.55 186	0.66 300	0.39 150	0.43 43	0.27 74	0.23 436	0.14 277	0.15 57	0.14 174	0.21 366	0.20 372

aanet-new	0.39 160	0.25 214	0.54 200	0.47 237	0.37 391	0.74 390	0.28 117	0.62 83	0.34 71	0.37 112	0.50 155	0.36 106	0.74 404	0.98 296	0.30 126	0.17 186	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.19 270	0.14 135

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 160	0.52 582	1.32 581	0.44 182	0.38 413	0.38 68	0.23 55	0.95 265	0.41 111	0.36 101	0.43 111	0.41 149	0.42 169	0.45 53	0.29 106	0.14 53	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.14 135

Selective-IGEV-i32	0.39 160	0.24 174	0.50 152	0.44 182	0.25 115	0.46 132	0.33 181	1.25 406	0.40 104	0.35 91	0.45 126	0.52 217	0.30 72	1.07 330	0.30 126	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

FlowAnything_test	0.39 160	0.26 249	0.61 263	0.59 474	0.33 325	0.62 312	0.36 225	0.62 83	0.40 104	0.45 173	0.36 68	0.45 170	0.37 138	0.53 100	0.48 358	0.24 457	0.18 442	0.28 524	0.33 607	0.21 366	0.19 335

water-stereo	0.39 160	0.20 46	0.48 132	0.44 182	0.27 166	0.50 193	0.26 95	0.92 242	0.51 171	0.53 223	0.78 266	0.55 236	0.49 248	0.42 42	0.42 299	0.16 127	0.15 342	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.15 183

SMoEStereo_RVC	0.39 160	0.25 214	0.50 152	0.45 201	0.30 247	0.61 302	0.36 225	0.72 144	0.45 135	0.46 180	0.43 111	0.42 152	0.35 122	1.39 428	0.29 106	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.15 204	0.16 119	0.15 183

ours_stereo	0.39 160	0.28 313	0.51 163	0.46 220	0.30 247	0.40 81	0.44 354	0.73 150	0.56 195	0.35 91	0.56 190	0.46 174	0.33 103	1.11 343	0.32 167	0.16 127	0.13 208	0.19 237	0.15 204	0.19 270	0.14 135

GCAP-BAT	0.39 160	0.22 109	0.65 286	0.43 144	0.35 354	0.34 45	0.37 251	0.83 205	0.67 246	0.48 194	0.56 190	0.55 236	0.38 145	0.74 206	0.31 154	0.17 186	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 183

RSM	0.39 160	0.24 174	0.49 141	0.46 220	0.26 136	0.47 147	0.40 292	0.92 242	0.44 131	0.41 145	0.42 99	0.65 295	0.33 103	1.07 330	0.29 106	0.15 85	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.17 165	0.13 73

trnet	0.39 160	0.21 76	0.37 19	0.36 21	0.20 22	0.53 231	0.29 128	0.78 169	1.12 445	0.59 252	0.71 246	0.53 224	0.42 169	0.54 103	0.34 203	0.18 241	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

GCAPDPT-zeroshot	0.39 160	0.22 109	0.65 286	0.43 144	0.35 354	0.34 45	0.37 251	0.83 205	0.67 246	0.48 194	0.56 190	0.55 236	0.38 145	0.74 206	0.31 154	0.17 186	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 183

Selective-IGEV	0.39 160	0.24 174	0.50 152	0.44 182	0.25 115	0.46 132	0.33 181	1.25 406	0.40 104	0.35 91	0.45 126	0.52 217	0.30 72	1.07 330	0.30 126	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

GLC_STEREO	0.39 160	0.25 214	0.41 66	0.54 395	0.23 62	0.48 158	0.30 139	0.73 150	0.58 202	0.52 222	0.73 252	0.51 209	0.31 83	0.64 153	0.42 299	0.17 186	0.20 481	0.23 410	0.19 338	0.21 366	0.17 257

CREStereo	0.39 160	0.21 76	0.38 37	0.34 7	0.22 48	0.53 231	0.29 128	0.77 166	1.11 441	0.58 244	0.71 246	0.51 209	0.41 161	0.54 103	0.34 203	0.18 241	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 135
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Foundation-i1	0.40 175	0.19 24	0.36 12	0.42 125	0.32 300	0.54 241	0.48 406	1.18 375	0.52 178	0.54 229	0.54 185	0.58 263	0.49 248	0.65 164	0.32 167	0.16 127	0.13 208	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.13 73

GASTEREO	0.40 175	0.25 214	0.51 163	0.48 271	0.25 115	0.65 337	0.36 225	0.81 192	0.49 152	0.51 218	0.82 279	0.30 55	0.66 378	0.62 148	0.28 94	0.19 295	0.12 102	0.16 108	0.14 174	0.16 119	0.14 135

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 175	0.67 627	0.42 82	0.64 531	0.29 221	0.48 158	0.25 80	0.85 213	0.44 131	0.38 128	0.36 68	0.30 55	0.70 391	1.15 353	0.29 106	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 215	0.12 21

mms	0.40 175	0.27 283	0.52 176	0.46 220	0.32 300	0.43 109	0.46 385	0.70 137	0.46 141	0.35 91	0.58 198	0.44 162	0.30 72	1.36 415	0.33 188	0.16 127	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.19 270	0.15 183

MoCha-V2	0.40 175	0.20 46	0.49 141	0.50 306	0.21 30	0.44 121	0.33 181	0.93 253	0.53 185	0.53 223	0.53 173	0.42 152	0.58 333	1.09 337	0.27 74	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.15 183

IGEV++	0.40 175	0.22 109	0.51 163	0.52 359	0.29 221	0.45 125	0.25 80	1.65 507	0.46 141	0.37 112	0.57 195	0.46 174	0.45 197	0.50 93	0.38 253	0.19 295	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.15 183

GCAP-Stereo	0.40 175	0.28 313	0.68 306	0.47 237	0.25 115	0.53 231	0.32 168	0.82 200	0.58 202	0.65 268	0.69 238	0.58 263	0.42 169	0.47 77	0.29 106	0.17 186	0.14 277	0.17 160	0.13 134	0.17 165	0.14 135

LoS	0.40 175	0.21 76	0.44 94	0.37 37	0.22 48	0.50 193	0.40 292	1.00 288	0.94 348	0.48 194	0.66 223	0.48 188	0.40 157	0.60 139	0.37 240	0.18 241	0.14 277	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 175	0.31 408	0.73 353	0.58 460	0.27 166	0.26 17	0.33 181	0.95 265	0.81 297	0.42 152	0.47 135	0.65 295	0.47 217	0.39 24	0.34 203	0.18 241	0.15 342	0.16 108	0.14 174	0.19 270	0.16 224
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	0.41 184	0.19 24	0.84 426	0.40 84	0.28 195	0.46 132	0.28 117	0.78 169	0.37 90	0.34 81	0.51 161	0.39 133	0.48 231	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	1.46 694

Replicate-Monster	0.41 184	0.26 249	2.03 648	0.36 21	0.21 30	0.46 132	0.23 55	0.67 126	0.48 149	0.42 152	0.27 26	0.31 61	0.30 72	0.98 296	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 519

depthmonostereo	0.41 184	0.23 145	0.53 187	0.47 237	0.23 62	0.61 302	0.35 208	1.00 288	0.76 280	0.48 194	0.65 222	0.47 181	0.49 248	0.67 171	0.37 240	0.16 127	0.15 342	0.16 108	0.14 174	0.16 119	0.15 183

castereo	0.41 184	0.22 109	0.46 122	0.44 182	0.30 247	0.61 302	0.56 480	0.97 277	0.80 293	0.38 128	0.69 238	0.45 170	0.69 386	0.51 96	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 184	0.19 24	0.83 421	0.40 84	0.28 195	0.46 132	0.28 117	0.78 169	0.37 90	0.34 81	0.51 161	0.39 133	0.48 231	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	1.46 694

CASnet	0.41 184	0.25 214	0.48 132	0.50 306	0.20 22	0.50 193	0.36 225	0.81 192	0.80 293	0.83 318	0.68 233	0.48 188	0.31 83	0.54 103	0.32 167	0.18 241	0.12 102	0.27 509	0.22 455	0.23 423	0.14 135
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 190	0.24 174	0.49 141	0.47 237	0.41 446	0.58 277	0.32 168	0.81 192	0.84 309	0.45 173	0.52 166	0.77 337	0.35 122	0.64 153	0.33 188	0.24 457	0.17 416	0.19 237	0.16 252	0.20 320	0.21 397

fffy	0.42 190	0.27 283	0.57 240	0.46 220	0.29 221	0.48 158	0.35 208	0.91 239	0.55 192	0.40 142	0.58 198	0.55 236	0.41 161	1.26 381	0.36 228	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.14 135

WCG-NET	0.42 190	0.21 76	0.54 200	0.40 84	0.25 115	0.47 147	0.32 168	0.73 150	1.15 474	0.76 289	0.73 252	0.58 263	0.45 197	0.60 139	0.34 203	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.13 73

Occ-G	0.42 190	0.21 76	0.48 132	0.41 104	0.26 136	0.42 100	0.62 516	0.77 166	0.49 152	0.43 159	0.66 223	1.02 447	0.46 205	0.78 219	0.41 285	0.16 127	0.13 208	0.18 208	0.13 134	0.16 119	0.16 224

MGS-Stereo	0.42 190	0.26 249	0.58 249	0.44 182	0.28 195	0.50 193	0.34 197	0.57 62	0.83 305	0.46 180	1.31 483	0.52 217	0.33 103	0.65 164	0.36 228	0.19 295	0.16 381	0.18 208	0.15 204	0.17 165	0.16 224

LoS_RVC	0.42 190	0.26 249	0.40 57	0.44 182	0.82 646	0.51 213	0.44 354	0.64 99	0.41 111	0.44 165	0.78 266	0.44 162	0.47 217	0.56 115	0.36 228	0.13 26	0.12 102	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 676

test_xeample3	0.42 190	0.28 313	0.69 318	0.43 144	0.33 325	0.56 266	0.38 259	0.79 176	0.45 135	0.53 223	0.46 131	0.44 162	0.44 190	1.38 421	0.31 154	0.18 241	0.14 277	0.19 237	0.15 204	0.17 165	0.16 224

PSi22	0.43 197	0.25 214	0.45 110	0.45 201	0.24 86	0.46 132	0.22 42	0.63 91	0.99 377	0.45 173	0.64 215	0.80 347	0.52 278	1.44 441	0.30 126	0.14 53	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.19 270	0.15 183

DA	0.43 197	0.23 145	0.49 141	0.50 306	0.25 115	1.08 527	0.44 354	1.18 375	0.58 202	0.46 180	0.64 215	0.54 230	0.47 217	0.46 65	0.32 167	0.19 295	0.13 208	0.19 237	0.13 134	0.18 215	0.14 135

GGEV	0.43 197	0.23 145	0.49 141	0.50 306	0.25 115	1.08 527	0.44 354	1.18 375	0.58 202	0.46 180	0.64 215	0.54 230	0.47 217	0.46 65	0.32 167	0.19 295	0.13 208	0.19 237	0.13 134	0.18 215	0.14 135

DilatedVolume-Stereo	0.43 197	0.21 76	0.55 215	0.43 144	0.32 300	0.72 380	0.29 128	0.80 185	0.51 171	0.77 295	0.73 252	0.48 188	0.40 157	1.13 350	0.39 265	0.15 85	0.14 277	0.15 57	0.14 174	0.16 119	0.14 135

MM-Stereo_test2	0.43 197	0.24 174	0.67 302	0.51 338	0.32 300	0.55 256	0.45 375	0.97 277	0.77 284	0.59 252	0.51 161	0.49 197	0.42 169	0.80 227	0.30 126	0.15 85	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.19 270	0.14 135

SCV_C0	0.43 197	0.26 249	0.65 286	0.43 144	0.29 221	0.47 147	0.31 151	1.34 422	0.73 269	0.38 128	0.49 152	0.54 230	0.29 63	1.24 377	0.30 126	0.17 186	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.20 320	0.15 183

ff7	0.43 197	0.27 283	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 173	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

ffff	0.43 197	0.27 283	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 173	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

11t	0.43 197	0.27 283	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 173	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

anonymousdsp	0.43 197	0.27 283	0.53 187	0.44 182	0.32 300	0.50 193	0.42 316	0.89 228	0.51 171	0.49 202	0.53 173	0.47 181	0.47 217	1.33 402	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

ProNet	0.43 197	0.28 313	0.58 249	0.43 144	0.30 247	0.56 266	0.52 439	1.00 288	0.58 202	0.44 165	0.49 152	0.43 156	0.43 178	1.28 387	0.36 228	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.16 224

MC-Stereo	0.43 197	0.23 145	0.48 132	0.51 338	0.28 195	0.39 73	0.32 168	0.88 227	0.68 252	0.60 256	0.84 283	0.56 250	0.61 349	1.03 315	0.31 154	0.17 186	0.11 39	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.13 73

ccc-4	0.43 197	0.27 283	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 173	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

IGEV-Stereo	0.43 197	0.27 283	0.54 200	0.45 201	0.32 300	0.50 193	0.42 316	0.90 236	0.51 171	0.49 202	0.53 173	0.47 181	0.47 217	1.32 398	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 211	1.50 696	1.55 618	0.37 37	0.33 325	0.41 88	0.26 95	0.79 176	0.35 79	0.34 81	0.46 131	0.41 149	0.41 161	0.45 53	0.24 14	0.15 85	0.13 208	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.18 288

Reg-Stereo(zero)	0.44 211	0.22 109	0.45 110	0.43 144	0.23 62	0.38 68	0.25 80	0.76 162	1.08 423	0.90 336	0.78 266	0.90 396	0.47 217	0.70 181	0.36 228	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 183

rvit_stereo_0081_aga	0.44 211	0.34 473	0.73 353	0.51 338	0.41 446	0.50 193	0.40 292	0.81 192	0.57 197	0.58 244	0.56 190	0.53 224	0.43 178	0.66 167	0.40 275	0.26 509	0.21 508	0.22 369	0.20 380	0.26 470	0.18 288

rvit_stereo_0081	0.44 211	0.33 448	0.64 279	0.54 395	0.35 354	0.41 88	0.44 354	0.66 118	0.95 350	0.48 194	0.52 166	0.50 203	0.46 205	0.82 237	0.44 314	0.25 485	0.20 481	0.22 369	0.19 338	0.25 457	0.17 257

rvit_stereo_0082	0.44 211	0.33 448	0.64 279	0.54 395	0.35 354	0.41 88	0.44 354	0.66 118	0.95 350	0.48 194	0.52 166	0.50 203	0.46 205	0.82 237	0.44 314	0.25 485	0.20 481	0.22 369	0.19 338	0.25 457	0.17 257

rvit_stereo_0080	0.44 211	0.32 425	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.42 100	0.55 472	0.82 200	0.68 252	0.50 211	0.60 201	0.55 236	0.47 217	0.59 127	0.44 314	0.26 509	0.21 508	0.20 289	0.20 380	0.31 535	0.19 335

whm_eth	0.44 211	0.32 425	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.42 100	0.55 472	0.82 200	0.68 252	0.50 211	0.60 201	0.55 236	0.47 217	0.59 127	0.44 314	0.26 509	0.21 508	0.20 289	0.20 380	0.31 535	0.19 335

CroCo-Stereo Lap2	0.44 211	0.34 473	0.77 392	0.61 501	0.79 637	0.28 24	0.35 208	0.75 159	0.71 262	0.38 128	0.50 155	0.72 323	0.55 301	0.57 120	0.47 352	0.17 186	0.18 442	0.19 237	0.16 252	0.21 366	0.20 372

TANstereo	0.44 211	0.21 76	0.44 94	0.41 104	0.21 30	0.65 337	0.26 95	0.79 176	0.83 305	0.93 343	0.98 327	0.51 209	0.46 205	0.54 103	0.35 216	0.18 241	0.24 555	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.26 495

RT-Monster	0.45 220	0.23 145	0.47 127	0.44 182	0.40 436	0.51 213	0.25 80	0.87 218	1.01 386	0.87 330	0.86 290	0.68 308	0.41 161	0.67 171	0.40 275	0.16 127	0.14 277	0.15 57	0.13 134	0.14 44	0.17 257

Anonymus123	0.45 220	0.25 214	1.42 598	0.42 125	0.28 195	1.78 631	0.39 276	0.72 144	0.52 178	0.36 101	0.35 65	0.37 119	0.29 63	0.64 153	0.38 253	0.13 26	0.14 277	0.15 57	0.19 338	0.15 82	0.16 224

HART	0.45 220	0.22 109	0.54 200	0.50 306	0.26 136	0.41 88	0.29 128	1.03 303	0.50 159	0.58 244	1.45 538	0.61 279	0.35 122	1.08 335	0.30 126	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.14 174	0.19 270	0.14 135

StereoAnything_RVC	0.45 220	1.43 690	0.48 132	0.35 13	0.20 22	0.26 17	0.21 32	0.43 16	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 133	1.27 385	0.22 1	0.21 376	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 700	0.11 3

tt45	0.45 220	0.23 145	0.46 122	0.45 201	0.33 325	0.79 422	0.32 168	0.78 169	0.41 111	0.51 218	0.44 120	0.49 197	0.37 138	2.14 547	0.34 203	0.16 127	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.18 288

IGEV-Stereo+	0.45 220	0.21 76	0.43 89	0.41 104	0.39 424	0.15 1	0.19 9	0.44 17	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 61	0.41 161	1.43 437	0.30 126	0.17 186	0.12 102	0.15 57	0.11 15	1.16 685	1.70 700

WCG-NET（raft）	0.45 220	0.21 76	0.55 215	0.40 84	0.24 86	0.50 193	0.36 225	0.73 150	1.09 431	0.71 280	0.76 261	0.92 407	0.51 270	0.84 245	0.34 203	0.16 127	0.12 102	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.14 135

MIF-Stereo (partial)	0.45 220	0.25 214	0.70 324	0.50 306	0.52 533	0.35 53	0.26 95	0.91 239	0.59 212	0.45 173	0.71 246	0.51 209	0.51 270	1.11 343	0.45 329	0.20 341	0.16 381	0.23 410	0.20 380	0.24 441	0.18 288

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 228	1.22 680	2.46 667	0.39 71	0.30 247	0.29 27	0.28 117	0.81 192	0.34 71	0.33 71	0.47 135	0.38 130	0.44 190	0.37 14	0.25 39	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.16 119	0.16 224

SCV	0.46 228	0.26 249	0.55 215	0.47 237	0.25 115	0.39 73	0.38 259	1.98 611	0.60 214	0.35 91	0.48 142	0.55 236	0.36 133	1.28 387	0.32 167	0.24 457	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.14 135

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 228	0.36 504	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.67 352	0.35 208	0.78 169	1.12 445	0.61 257	0.62 207	0.39 133	0.39 150	0.71 188	0.39 265	0.20 341	0.17 416	0.22 369	0.18 311	0.23 423	0.19 335

IGEVStereo-DCA	0.46 228	0.28 313	0.56 226	0.43 144	0.33 325	0.49 175	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.47 185	0.48 142	0.48 188	0.46 205	2.03 537	0.30 126	0.19 295	0.14 277	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.18 288

rrr	0.46 228	0.28 313	0.73 353	0.43 144	0.33 325	0.49 175	0.38 259	0.76 162	0.50 159	0.47 185	0.48 142	0.48 188	0.46 205	2.03 537	0.30 126	0.19 295	0.14 277	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.16 224

plain	0.46 228	0.27 283	1.01 508	0.50 306	0.40 436	0.35 53	0.37 251	0.87 218	0.56 195	0.43 159	0.76 261	0.42 152	0.40 157	1.13 350	0.45 329	0.21 376	0.15 342	0.24 432	0.19 338	0.24 441	0.16 224

XX-TBD	0.46 228	0.70 634	0.35 9	0.79 624	0.25 115	0.58 277	0.26 95	0.69 132	1.27 543	0.76 289	1.00 334	0.45 170	0.33 103	0.47 77	0.37 240	0.19 295	0.15 342	0.15 57	0.11 15	0.17 165	0.14 135

PMTNet	0.46 228	0.21 76	0.38 37	0.37 37	0.23 62	0.71 377	0.27 109	0.74 156	1.04 399	0.64 265	0.70 243	0.55 236	0.47 217	0.86 255	0.35 216	1.00 685	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

rvit_stereo_0083	0.47 236	0.33 448	0.81 412	0.56 436	0.36 371	0.50 193	0.44 354	0.68 129	0.95 350	0.49 202	0.57 195	0.55 236	0.49 248	0.88 260	0.46 344	0.25 485	0.25 564	0.24 432	0.20 380	0.24 441	0.17 257

rvit_stereo_ft	0.47 236	0.35 493	0.87 445	0.67 563	0.42 452	0.40 81	0.59 505	0.81 192	0.74 270	0.46 180	0.55 186	0.57 256	0.49 248	0.65 164	0.50 375	0.25 485	0.17 416	0.22 369	0.22 455	0.24 441	0.17 257

RAFT-Stereo-weight	0.47 236	0.24 174	0.53 187	0.48 271	0.27 166	0.60 296	0.35 208	1.02 298	1.07 416	0.99 366	0.78 266	0.76 335	0.28 58	0.76 209	0.36 228	0.16 127	0.12 102	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.15 183

CAS++	0.47 236	0.31 408	0.56 226	0.47 237	0.32 300	0.42 100	0.28 117	1.76 542	0.72 264	0.71 280	0.72 250	0.37 119	0.28 58	0.69 176	0.33 188	0.27 526	0.22 530	0.26 492	0.21 426	0.29 515	0.19 335
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 236	0.26 249	0.64 279	0.50 306	0.29 221	0.53 231	0.33 181	1.05 317	0.77 284	0.84 321	1.00 334	0.55 236	0.37 138	0.81 233	0.40 275	0.17 186	0.12 102	0.22 369	0.20 380	0.19 270	0.15 183

CREStereo++_RVC	0.47 236	0.21 76	0.38 37	0.45 201	0.38 413	0.45 125	0.25 80	0.75 159	1.29 553	0.80 304	1.21 442	0.47 181	0.37 138	0.53 100	0.44 314	0.16 127	0.11 39	0.15 57	0.80 687	0.18 215	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	0.48 242	0.30 371	0.51 163	0.45 201	0.25 115	0.66 346	0.49 418	1.10 343	0.72 264	0.81 309	1.17 425	0.50 203	0.56 309	0.44 50	0.34 203	0.25 485	0.16 381	0.23 410	0.19 338	0.24 441	0.26 495

quiztm	0.48 242	0.26 249	0.52 176	0.49 293	0.55 547	0.45 125	0.42 316	1.45 451	0.81 297	0.79 301	1.14 408	0.57 256	0.32 95	0.58 125	0.36 228	0.17 186	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.18 215	0.15 183

WQFJA1	0.48 242	0.27 283	0.53 187	0.46 220	0.85 651	0.79 422	0.39 276	1.11 350	0.75 271	0.50 211	0.52 166	0.53 224	0.50 257	0.71 188	0.65 448	0.17 186	0.21 508	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.16 224

NLMM	0.48 242	0.27 283	0.53 187	0.46 220	0.85 651	0.79 422	0.39 276	1.12 353	0.75 271	0.50 211	0.52 166	0.53 224	0.50 257	0.72 192	0.65 448	0.17 186	0.21 508	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.16 224

xyz-stereo-finetune	0.48 242	0.25 214	0.54 200	0.42 125	0.23 62	0.80 431	0.42 316	0.80 185	0.80 293	0.61 257	0.62 207	0.54 230	0.43 178	1.70 497	0.58 419	0.15 85	0.15 342	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.15 183

999	0.48 242	0.22 109	0.49 141	0.48 271	0.34 347	0.75 396	0.31 151	0.85 213	0.55 192	0.37 112	0.48 142	0.50 203	0.36 133	2.45 574	0.39 265	0.16 127	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.16 119	0.19 335

model_zeroshot	0.48 242	0.29 348	0.86 433	0.51 338	0.36 371	0.69 366	0.37 251	1.12 353	0.62 219	0.85 326	0.84 283	0.66 300	0.37 138	0.73 197	0.34 203	0.20 341	0.16 381	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.16 224

MyStereo07	0.48 242	0.29 348	0.50 152	0.55 420	0.45 479	0.59 288	0.79 571	1.05 317	0.51 171	0.48 194	0.53 173	0.43 156	0.55 301	1.30 393	0.34 203	0.17 186	0.16 381	0.24 432	0.20 380	0.23 423	0.20 372

4D-IteraStereo	0.48 242	0.24 174	0.76 384	0.50 306	0.44 472	0.66 346	0.31 151	0.87 218	1.02 390	1.03 385	0.72 250	0.78 341	0.32 95	0.64 153	0.37 240	0.17 186	0.11 39	0.23 410	0.19 338	0.19 270	0.13 73

CES	0.48 242	0.20 46	0.37 19	0.39 71	1.39 693	0.55 256	0.35 208	0.98 281	0.66 244	0.44 165	0.66 223	0.35 100	0.27 51	0.56 115	0.33 188	0.15 85	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.19 270	1.46 694

GGDA	0.49 252	0.25 214	0.53 187	0.41 104	0.29 221	0.57 271	0.33 181	0.98 281	0.97 364	0.81 309	0.89 304	0.61 279	0.51 270	1.26 381	0.47 352	0.18 241	0.13 208	0.16 108	0.15 204	0.18 215	0.18 288

NLSM1	0.49 252	0.25 214	0.55 215	0.48 271	1.08 674	0.83 448	0.31 151	0.83 205	0.66 244	0.51 218	0.76 261	0.47 181	0.48 231	0.98 296	0.55 406	0.18 241	0.19 460	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.15 183

FE-Mocha	0.49 252	0.30 371	0.87 445	0.48 271	0.36 371	0.45 125	0.22 42	1.58 489	0.49 152	1.00 371	1.09 379	0.74 328	0.41 161	0.55 110	0.30 126	0.18 241	0.12 102	0.21 330	0.20 380	0.17 165	0.15 183

MM-Stereo_test1	0.49 252	0.24 174	0.56 226	0.51 338	0.30 247	0.50 193	0.54 454	0.91 239	1.03 394	0.84 321	0.69 238	0.54 230	0.60 338	1.16 357	0.33 188	0.18 241	0.16 381	0.20 289	0.17 283	0.19 270	0.15 183

AE-Stereo	0.49 252	0.27 283	0.67 302	0.60 486	0.39 424	0.67 352	0.46 385	1.18 375	1.09 431	0.47 185	0.75 259	0.69 314	0.47 217	0.59 127	0.40 275	0.16 127	0.15 342	0.21 330	0.20 380	0.19 270	0.15 183

sCroCo_RVC	0.49 252	0.40 530	1.02 515	0.65 545	0.60 575	0.52 220	0.40 292	0.83 205	0.61 215	0.44 165	0.74 257	0.49 197	0.50 257	0.63 152	0.48 358	0.26 509	0.27 580	0.23 410	0.22 455	0.29 515	0.25 471

MM-Stereo_test3	0.50 258	0.24 174	0.54 200	0.54 395	0.74 619	0.49 175	0.53 447	1.09 340	1.05 404	0.62 262	0.95 314	0.61 279	0.42 169	0.77 212	0.38 253	0.20 341	0.17 416	0.20 289	0.16 252	0.18 215	0.18 288

RCA-Stereo	0.50 258	0.23 145	0.58 249	0.48 271	0.33 325	0.55 256	0.45 375	0.97 277	1.38 595	0.68 275	1.05 363	0.63 289	0.80 438	0.59 127	0.32 167	0.17 186	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.16 119	0.14 135

HLf8	0.51 260	0.25 214	0.96 489	0.40 84	0.33 325	0.62 312	0.36 225	1.17 367	1.07 416	0.61 257	0.83 280	0.56 250	0.44 190	0.99 303	0.46 344	0.20 341	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.19 270	0.21 397

TestStereo_HL2	0.51 260	0.27 283	0.56 226	0.42 125	0.32 300	0.57 271	0.34 197	1.00 288	0.91 335	0.82 315	0.87 296	0.61 279	0.50 257	1.55 464	0.48 358	0.19 295	0.13 208	0.16 108	0.14 174	0.18 215	0.19 335

TestStereo-Hl	0.51 260	0.27 283	0.55 215	0.41 104	0.29 221	0.55 256	0.45 375	1.05 317	0.90 329	0.87 330	0.85 287	0.72 323	0.65 374	1.33 402	0.43 310	0.17 186	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.18 215	0.18 288

WQFJX	0.51 260	0.27 283	0.52 176	0.46 220	0.87 657	0.75 396	0.39 276	1.29 414	0.77 284	0.53 223	0.52 166	0.55 236	0.55 301	0.95 284	0.60 430	0.17 186	0.19 460	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.18 288

knoymous	0.51 260	0.29 348	0.47 127	0.43 144	0.30 247	0.55 256	0.55 472	1.02 298	0.77 284	0.98 363	0.85 287	0.94 412	0.56 309	0.85 251	0.45 329	0.20 341	0.14 277	0.26 492	0.14 174	0.23 423	0.23 440

Weightmod_eth	0.52 265	0.25 214	0.48 132	0.45 201	0.39 424	0.59 288	0.43 339	0.96 273	0.57 197	0.65 268	1.50 555	0.66 300	0.76 416	1.19 364	0.32 167	0.33 582	0.19 460	0.18 208	0.17 283	0.18 215	0.13 73

SMOE	0.52 265	0.25 214	0.55 215	0.47 237	0.22 48	0.92 479	0.65 526	0.92 242	0.81 297	0.71 280	1.21 442	0.69 314	0.67 381	0.55 110	0.41 285	0.28 542	0.15 342	0.38 615	0.19 338	0.23 423	0.18 288

ManiGeoR	0.52 265	0.24 174	0.97 492	0.41 104	0.34 347	0.54 241	0.35 208	1.16 363	1.05 404	0.54 229	0.84 283	0.55 236	0.50 257	1.38 421	0.55 406	0.18 241	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.19 335

HLf10	0.52 265	0.24 174	0.97 492	0.41 104	0.34 347	0.54 241	0.35 208	1.16 363	1.05 404	0.54 229	0.84 283	0.55 236	0.50 257	1.38 421	0.55 406	0.18 241	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.19 335

Lsterematch	0.52 265	0.24 174	0.64 279	0.45 201	0.25 115	0.71 377	0.31 151	0.81 192	1.05 404	0.96 353	1.28 472	0.69 314	0.48 231	0.84 245	0.66 453	0.21 376	0.12 102	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.19 335

NLCSM	0.52 265	0.28 313	0.55 215	0.52 359	0.74 619	0.72 380	0.46 385	0.96 273	0.65 241	0.63 263	0.51 161	0.48 188	0.61 349	1.32 398	0.70 466	0.19 295	0.20 481	0.21 330	0.18 311	0.22 394	0.20 372

tg	0.52 265	0.24 174	0.61 263	0.49 293	0.30 247	0.90 468	0.29 128	1.07 333	0.83 305	0.83 318	1.02 347	0.62 286	0.43 178	1.35 410	0.41 285	0.17 186	0.12 102	0.22 369	0.20 380	0.17 165	0.15 183

11t1	0.52 265	0.28 313	0.68 306	0.51 338	0.28 195	0.83 448	0.39 276	1.22 397	0.63 222	0.84 321	0.74 257	0.68 308	0.68 382	0.91 268	0.57 415	0.21 376	0.18 442	0.19 237	0.16 252	0.20 320	0.21 397

LL-Strereo2	0.52 265	0.33 448	0.69 318	0.52 359	0.37 391	0.70 373	0.30 139	1.13 357	0.67 246	0.94 348	0.78 266	0.91 399	0.42 169	1.05 324	0.42 299	0.17 186	0.16 381	0.29 535	0.25 508	0.21 366	0.16 224

Selective-RAFT	0.52 265	0.28 313	0.79 405	0.55 420	0.27 166	0.91 472	0.33 181	0.80 185	0.88 322	0.58 244	0.63 210	0.81 353	0.77 420	1.29 391	0.48 358	0.19 295	0.14 277	0.17 160	0.15 204	0.19 270	0.17 257

HUI-Stereo	0.52 265	0.30 371	0.73 353	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.30 139	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	0.79 224	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

test-1	0.52 265	0.26 249	1.04 524	0.56 436	0.32 300	0.61 302	0.38 259	1.10 343	0.91 335	0.78 298	1.01 339	0.77 337	0.52 278	0.60 139	0.42 299	0.17 186	0.14 277	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.23 440

rafts_anoy	0.52 265	0.29 348	0.59 255	0.59 474	0.50 508	0.53 231	0.40 292	1.11 350	1.03 394	0.84 321	0.83 280	0.68 308	0.54 293	0.72 192	0.51 380	0.19 295	0.14 277	0.24 432	0.26 526	0.21 366	0.18 288

s12784h	0.52 265	0.20 46	0.38 37	0.41 104	0.19 15	0.96 495	0.34 197	1.17 367	1.25 532	0.81 309	0.90 305	0.63 289	0.50 257	1.45 442	0.42 299	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.11 15	0.18 215	0.11 3

raftrobust	0.52 265	0.25 214	0.56 226	0.65 545	0.52 533	0.49 175	0.34 197	0.98 281	0.91 335	1.30 523	0.87 296	0.63 289	0.81 442	0.78 219	0.41 285	0.19 295	0.15 342	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.16 224

Gwc-CoAtRS	0.52 265	0.24 174	0.68 306	0.48 271	0.29 221	0.64 321	0.25 80	1.16 363	1.08 423	1.01 377	1.00 334	1.12 483	0.56 309	0.69 176	0.37 240	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.15 82	0.15 183

Weightmod	0.53 281	0.25 214	0.46 122	0.41 104	0.31 276	0.85 460	0.40 292	0.86 215	0.61 215	0.71 280	1.39 519	0.73 326	0.60 338	1.56 469	0.41 285	0.18 241	0.28 588	0.20 289	0.18 311	0.17 165	0.14 135

S0	0.53 281	0.24 174	0.52 176	0.49 293	0.32 300	1.14 539	0.68 540	0.90 236	0.58 202	0.76 289	1.32 490	0.65 295	0.55 301	0.70 181	0.39 265	0.27 526	0.25 564	0.29 535	0.26 526	0.20 320	0.17 257

HLF11	0.53 281	0.25 214	1.02 515	0.41 104	0.35 354	0.47 147	0.28 117	1.17 367	0.96 356	0.64 265	0.87 296	0.61 279	0.50 257	1.51 455	0.63 442	0.18 241	0.14 277	0.16 108	0.13 134	0.17 165	0.20 372

IGEV-FE	0.53 281	0.30 371	0.99 498	0.56 436	0.35 354	0.41 88	0.32 168	1.37 427	0.63 222	1.00 371	1.09 379	0.94 412	0.41 161	0.83 240	0.39 265	0.18 241	0.12 102	0.19 237	0.18 311	0.19 270	0.17 257

rvit_0105_6	0.53 281	0.37 511	0.98 497	0.65 545	0.38 413	0.51 213	0.51 428	0.77 166	1.20 508	0.54 229	0.55 186	0.65 295	0.53 286	0.94 281	0.44 314	0.32 573	0.32 620	0.28 524	0.24 494	0.28 504	0.21 397

IGEV_Zeroshot_test	0.53 281	0.30 371	0.99 498	0.56 436	0.35 354	0.41 88	0.32 168	1.37 427	0.63 222	1.00 371	1.09 379	0.95 421	0.41 161	0.83 240	0.39 265	0.18 241	0.12 102	0.19 237	0.18 311	0.19 270	0.17 257

EKT-Stereo	0.53 281	0.30 371	0.73 353	0.58 460	0.60 575	0.51 213	0.48 406	0.94 259	0.90 329	0.71 280	0.88 300	0.77 337	0.43 178	1.07 330	0.40 275	0.22 408	0.16 381	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.22 420

Any-RAFT	0.53 281	0.24 174	0.47 127	0.47 237	0.27 166	1.00 507	0.25 80	1.58 489	1.05 404	0.85 326	0.99 329	1.06 457	0.47 217	0.70 181	0.32 167	0.18 241	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.16 224

anonymousdsp2	0.53 281	0.27 283	0.74 370	0.48 271	0.29 221	0.76 404	0.47 393	1.61 498	0.82 304	0.77 295	0.77 264	0.75 331	0.47 217	1.03 315	0.40 275	0.18 241	0.13 208	0.18 208	0.13 134	0.19 270	0.18 288

fff	0.53 281	0.24 174	0.70 324	0.43 144	0.24 86	0.48 158	0.36 225	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 335

test_4	0.53 281	0.22 109	0.56 226	0.54 395	0.32 300	0.64 321	0.39 276	0.80 185	0.62 219	0.92 342	1.87 626	0.68 308	0.42 169	1.16 357	0.37 240	0.15 85	0.13 208	0.20 289	0.22 455	0.20 320	0.15 183

GMOStereo	0.53 281	0.26 249	0.65 286	0.50 306	0.29 221	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 127	0.38 253	0.16 127	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.20 320	0.15 183

error version	0.53 281	0.26 249	0.65 286	0.50 306	0.29 221	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 127	0.38 253	0.16 127	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.20 320	0.15 183

test-v	0.53 281	0.26 249	0.65 286	0.50 306	0.29 221	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 127	0.38 253	0.16 127	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.20 320	0.15 183

test-2	0.53 281	0.26 249	0.65 286	0.50 306	0.29 221	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 127	0.38 253	0.16 127	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.20 320	0.15 183

raft+_RVC	0.53 281	0.26 249	0.54 200	0.60 486	0.47 496	0.54 241	0.54 454	1.27 409	0.99 377	0.76 289	1.03 357	0.70 319	0.56 309	0.93 278	0.47 352	0.18 241	0.14 277	0.19 237	0.18 311	0.18 215	0.15 183

csc	0.53 281	0.24 174	0.70 324	0.43 144	0.24 86	0.48 158	0.36 225	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 335

cscssc	0.53 281	0.24 174	0.70 324	0.43 144	0.24 86	0.48 158	0.36 225	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 335

TestStereo_HLe17	0.54 299	0.24 174	1.22 563	0.41 104	0.30 247	0.61 302	0.41 310	1.22 397	1.09 431	0.61 257	0.86 290	0.53 224	0.46 205	1.33 402	0.45 329	0.19 295	0.12 102	0.18 208	0.16 252	0.18 215	0.18 288

1test111	0.54 299	0.31 408	0.50 152	0.54 395	0.26 136	1.18 551	0.51 428	1.42 439	0.78 288	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	0.88 260	0.59 422	0.20 341	0.12 102	0.25 473	0.15 204	0.22 394	0.21 397

RAFT-Test	0.54 299	0.25 214	0.64 279	0.47 237	0.30 247	0.97 499	0.27 109	1.24 404	0.81 297	0.96 353	1.12 398	1.28 525	0.48 231	0.71 188	0.36 228	0.17 186	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.16 119	0.16 224

DCANet-4	0.54 299	0.26 249	1.07 534	0.42 125	0.24 86	0.48 158	0.36 225	0.99 284	1.30 559	1.10 408	1.02 347	0.56 250	0.75 408	0.73 197	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 335

x	0.54 299	0.31 408	0.61 263	0.47 237	0.30 247	0.67 352	0.47 393	1.53 477	0.79 292	0.81 309	0.83 280	0.78 341	0.70 391	0.70 181	0.62 437	0.21 376	0.19 460	0.22 369	0.19 338	0.21 366	0.20 372

test-3	0.54 299	0.22 109	0.68 306	0.47 237	0.27 166	0.58 277	0.35 208	0.92 242	1.00 383	1.32 537	0.69 238	0.87 383	0.45 197	1.68 495	0.37 240	0.16 127	0.11 39	0.20 289	0.16 252	0.17 165	0.13 73

test_1	0.54 299	0.22 109	0.68 306	0.47 237	0.27 166	0.58 277	0.35 208	0.92 242	1.00 383	1.28 508	0.68 233	0.87 383	0.45 197	1.67 490	0.37 240	0.16 127	0.11 39	0.20 289	0.16 252	0.17 165	0.13 73

PSM-adaLoss	0.54 299	0.30 371	0.73 353	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.41 310	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.82 358	0.61 349	1.06 326	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

ROB_FTStereo_v2	0.54 299	0.30 371	0.73 353	0.50 306	0.27 166	0.64 321	0.42 316	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.12 347	0.46 344	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

ROB_FTStereo	0.54 299	0.30 371	0.73 353	0.50 306	0.27 166	0.64 321	0.25 80	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.95 314	0.82 358	0.61 349	1.15 353	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

cross-raft	0.54 299	0.25 214	0.61 263	0.52 359	0.29 221	0.68 360	0.37 251	1.46 453	0.76 280	1.01 377	1.06 365	1.28 525	0.46 205	0.71 188	0.35 216	0.15 85	0.12 102	0.18 208	0.16 252	0.19 270	0.14 135

RAFT-IKP	0.54 299	0.30 371	0.73 353	0.50 306	0.27 166	0.59 288	0.36 225	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.61 349	1.22 370	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

RALCasStereoNet	0.54 299	0.30 371	0.66 296	0.59 474	0.51 520	0.61 302	0.52 439	0.94 259	0.93 344	0.70 278	1.01 339	0.78 341	0.44 190	1.33 402	0.47 352	0.20 341	0.16 381	0.18 208	0.16 252	0.20 320	0.19 335

DCANet	0.54 299	0.24 174	0.70 324	0.43 144	0.24 86	0.49 175	0.36 225	1.05 317	1.30 559	1.12 416	1.03 357	0.58 263	0.92 493	0.81 233	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.19 335

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 299	0.25 214	0.68 306	0.43 144	0.24 86	0.40 81	0.34 197	1.04 309	1.09 431	1.32 537	1.60 581	0.80 347	0.68 382	0.67 171	0.39 265	0.13 26	0.10 9	0.18 208	0.17 283	0.17 165	0.13 73

CFNet-RSSM	0.54 299	0.24 174	0.70 324	0.48 271	0.28 195	0.60 296	0.27 109	1.49 459	1.14 462	1.06 390	0.93 311	1.08 464	0.54 293	0.70 181	0.35 216	0.16 127	0.12 102	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.14 135

MSKI-zero shot	0.55 315	0.26 249	0.57 240	0.51 338	0.26 136	0.69 366	0.28 117	1.18 375	0.64 227	0.91 340	1.32 490	0.82 358	0.33 103	1.92 525	0.32 167	0.17 186	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.16 224

test_3	0.55 315	0.23 145	0.71 335	0.53 378	0.28 195	0.61 302	0.40 292	0.92 242	1.05 404	1.19 468	0.68 233	0.93 409	0.44 190	1.67 490	0.39 265	0.15 85	0.12 102	0.22 369	0.19 338	0.21 366	0.14 135

Patchmatch Stereo++	0.55 315	0.30 371	0.73 353	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.29 128	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.37 417	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288
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	0.55 315	0.29 348	0.72 341	0.51 338	0.30 247	0.59 288	0.33 181	1.03 303	0.70 258	1.16 450	0.93 311	0.83 365	0.94 507	0.96 285	0.54 401	0.21 376	0.14 277	0.21 330	0.19 338	0.24 441	0.24 456

iRAFT	0.55 315	0.30 371	0.73 353	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.29 128	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.37 417	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

CRE-IMP	0.55 315	0.30 371	0.74 370	0.52 359	0.29 221	0.79 422	0.25 80	1.04 309	0.72 264	1.09 400	0.95 314	0.81 353	0.57 322	1.10 340	0.50 375	0.21 376	0.14 277	0.23 410	0.19 338	0.28 504	0.22 420

sAnonymous2	0.55 315	0.56 597	1.46 608	0.60 486	0.51 520	0.48 158	0.52 439	0.79 176	0.68 252	0.50 211	0.67 230	0.46 174	0.62 355	0.59 127	0.40 275	0.22 408	0.17 416	0.22 369	0.21 426	0.86 672	0.56 645

CroCo_RVC	0.55 315	0.56 597	1.46 608	0.60 486	0.51 520	0.48 158	0.52 439	0.79 176	0.68 252	0.50 211	0.67 230	0.46 174	0.62 355	0.59 127	0.40 275	0.22 408	0.17 416	0.22 369	0.21 426	0.86 672	0.56 645

GMStereo	0.55 315	0.45 554	0.94 479	0.50 306	0.32 300	0.64 321	0.43 339	1.00 288	1.40 605	0.82 315	0.73 252	0.51 209	0.45 197	0.85 251	0.55 406	0.24 457	0.15 342	0.20 289	0.21 426	0.31 535	0.24 456
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 324	0.26 249	1.40 590	0.44 182	0.34 347	0.67 352	0.53 447	0.92 242	0.84 309	0.96 353	0.99 329	0.80 347	0.62 355	1.08 335	0.39 265	0.18 241	0.14 277	0.17 160	0.16 252	0.17 165	0.21 397

NLMM1	0.56 324	0.27 283	0.60 258	0.47 237	0.74 619	0.68 360	0.43 339	1.83 568	1.04 399	0.59 252	0.62 207	0.51 209	0.47 217	1.33 402	0.57 415	0.18 241	0.21 508	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.15 183

AIO-test1	0.56 324	0.25 214	0.55 215	0.64 531	0.78 634	0.80 431	0.36 225	1.18 375	1.34 574	0.57 242	0.88 300	0.61 279	0.50 257	1.12 347	0.35 216	0.17 186	0.17 416	0.22 369	0.24 494	0.18 215	0.23 440

rvit_0105_4	0.56 324	0.38 518	1.06 529	0.66 551	0.38 413	0.53 231	0.53 447	0.84 211	1.17 487	0.56 240	0.61 203	0.72 323	0.59 334	0.98 296	0.45 329	0.32 573	0.33 625	0.29 535	0.25 508	0.29 515	0.23 440

H2IRNET	0.56 324	0.26 249	0.66 296	0.47 237	0.35 354	0.41 88	0.26 95	0.92 242	1.17 487	0.61 257	1.28 472	1.08 464	0.86 470	0.99 303	0.63 442	0.19 295	0.16 381	0.22 369	0.25 508	0.21 366	0.18 288

ACVNet-DCA	0.56 324	0.31 408	0.50 152	0.54 395	0.26 136	1.18 551	0.51 428	1.42 439	0.78 288	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	1.46 444	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.25 473	0.15 204	0.22 394	0.21 397

riskmin	0.56 324	0.27 283	0.60 258	0.43 144	0.31 276	0.83 448	0.42 316	1.14 359	1.04 399	0.73 288	0.75 259	1.11 482	1.01 541	0.81 233	0.51 380	0.20 341	0.14 277	0.24 432	0.15 204	0.24 441	0.25 471

MIPNet	0.56 324	0.28 313	0.94 479	0.49 293	0.33 325	0.66 346	0.38 259	1.35 424	1.08 423	1.06 390	0.92 308	0.60 274	0.79 432	0.73 197	0.52 388	0.17 186	0.14 277	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.17 257

iGMRVC	0.56 324	0.30 371	0.73 353	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.38 259	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.52 456	0.46 344	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

WQFJX1	0.57 333	0.26 249	0.54 200	0.48 271	0.72 611	0.68 360	0.47 393	2.46 682	0.71 262	0.54 229	0.50 155	0.53 224	0.51 270	1.36 415	0.60 430	0.18 241	0.20 481	0.20 289	0.16 252	0.20 320	0.20 372

AIO-test2	0.57 333	0.28 313	0.63 272	0.61 501	0.58 564	0.79 422	0.51 428	1.18 375	1.40 605	0.63 263	1.15 417	0.51 209	0.43 178	1.09 337	0.35 216	0.21 376	0.17 416	0.26 492	0.30 581	0.20 320	0.19 335

MIM_Stereo	0.57 333	0.24 174	0.92 472	0.46 220	0.30 247	0.54 241	0.28 117	1.27 409	0.75 271	1.00 371	1.16 422	0.93 409	0.53 286	1.45 442	0.61 434	0.16 127	0.16 381	0.20 289	0.19 338	0.17 165	0.14 135

qqq	0.57 333	0.34 473	0.71 335	0.47 237	0.27 166	0.64 321	0.62 516	1.42 439	0.78 288	0.80 304	0.92 308	0.95 421	0.77 420	0.88 260	0.59 422	0.21 376	0.20 481	0.24 432	0.23 478	0.22 394	0.21 397

ADStereo(finetuned)	0.57 333	0.24 174	1.06 529	0.43 144	0.24 86	0.49 175	0.35 208	1.05 317	1.30 559	1.12 416	1.03 357	0.58 263	1.20 591	0.84 245	0.51 380	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.19 335

R-Stereo Train	0.57 333	0.26 249	0.63 272	0.54 395	0.36 371	0.69 366	0.54 454	1.22 397	0.72 264	1.61 617	1.50 555	0.75 331	0.53 286	0.64 153	0.44 314	0.18 241	0.15 342	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.17 257

RAFT-Stereo	0.57 333	0.26 249	0.63 272	0.54 395	0.36 371	0.69 366	0.54 454	1.22 397	0.72 264	1.61 617	1.50 555	0.75 331	0.53 286	0.64 153	0.44 314	0.18 241	0.15 342	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.17 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 340	0.27 283	0.57 240	0.46 220	0.54 540	1.03 515	0.58 495	0.94 259	0.80 293	0.95 350	1.42 525	0.56 250	0.71 396	0.60 139	0.41 285	0.38 613	0.20 481	0.37 610	0.36 624	0.22 394	0.17 257

xyz-stereo-finetune2	0.58 340	0.27 283	0.57 240	0.40 84	0.24 86	1.09 533	0.32 168	0.79 176	0.53 185	0.65 268	1.07 369	0.58 263	0.80 438	2.47 579	0.80 508	0.16 127	0.15 342	0.21 330	0.17 283	0.16 119	0.17 257

rvit_0105_5	0.58 340	0.39 523	1.05 525	0.66 551	0.37 391	0.58 277	0.56 480	0.94 259	1.18 494	0.64 265	0.68 233	0.75 331	0.63 362	0.88 260	0.50 375	0.32 573	0.32 620	0.30 549	0.27 539	0.28 504	0.25 471

RAFT+CT+SA	0.58 340	0.29 348	0.60 258	0.66 551	0.37 391	0.42 100	0.55 472	1.27 409	1.03 394	0.70 278	1.22 446	0.60 274	0.70 391	1.64 484	0.41 285	0.18 241	0.13 208	0.22 369	0.22 455	0.21 366	0.18 288

IPLGR	0.58 340	0.27 283	1.14 554	0.48 271	0.28 195	0.65 337	0.33 181	1.22 397	1.13 459	1.18 464	1.05 363	0.69 314	0.66 378	0.96 285	0.52 388	0.17 186	0.15 342	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.18 288

AFF-stereo	0.58 340	0.25 214	0.64 279	0.46 220	0.29 221	0.34 45	0.38 259	1.15 361	1.14 462	1.17 459	1.60 581	1.10 477	0.71 396	0.97 293	0.43 310	0.13 26	0.11 39	0.19 237	0.19 338	0.17 165	0.14 135

dd	0.59 346	0.48 565	0.97 492	0.55 420	0.32 300	0.64 321	0.47 393	1.02 298	1.34 574	0.78 298	0.86 290	0.58 263	0.54 293	1.01 311	0.86 525	0.28 542	0.18 442	0.26 492	0.19 338	0.32 544	0.24 456

PFNet+	0.59 346	0.28 313	0.77 392	0.53 378	0.30 247	0.59 288	0.31 151	0.92 242	1.14 462	1.33 546	1.10 385	0.79 345	0.57 322	1.31 394	0.49 368	0.25 485	0.17 416	0.28 524	0.26 526	0.21 366	0.25 471

AnonymousM	0.59 346	1.11 672	0.41 66	0.44 182	0.32 300	0.43 109	0.47 393	1.05 317	0.64 227	0.98 363	0.63 210	0.67 306	0.43 178	0.59 127	0.41 285	0.20 341	0.15 342	1.84 701	0.84 689	0.14 44	0.13 73

GANet-ADL	0.60 349	0.35 493	0.72 341	0.64 531	0.40 436	0.68 360	0.51 428	1.49 459	1.12 445	0.95 350	1.08 374	0.91 399	0.57 322	0.76 209	0.55 406	0.26 509	0.18 442	0.18 208	0.16 252	0.23 423	0.25 471

TRStereo	0.60 349	0.60 615	0.97 492	0.74 610	0.67 598	0.46 132	0.38 259	1.85 573	0.89 325	0.79 301	0.80 277	0.88 387	0.39 150	1.10 340	0.41 285	0.23 436	0.15 342	0.23 410	0.24 494	0.17 165	0.15 183

NRIStereo	0.60 349	0.29 348	0.69 318	0.53 378	0.28 195	0.63 317	0.33 181	1.08 339	0.87 318	1.14 434	0.87 296	0.91 399	0.59 334	2.24 558	0.49 368	0.20 341	0.14 277	0.21 330	0.19 338	0.21 366	0.17 257

RALAANet	0.60 349	0.33 448	0.87 445	0.62 513	0.50 508	0.69 366	0.31 151	1.21 389	1.06 411	1.09 400	1.16 422	0.88 387	0.46 205	1.22 370	0.42 299	0.19 295	0.15 342	0.21 330	0.17 283	0.27 484	0.17 257

111	0.60 349	0.23 145	0.70 324	0.43 144	0.24 86	0.72 380	0.42 316	1.18 375	1.41 611	0.80 304	1.38 515	1.10 477	0.79 432	0.96 285	0.58 419	0.18 241	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.19 335

FENet	0.60 349	0.28 313	0.63 272	0.54 395	0.33 325	0.83 448	0.38 259	1.27 409	1.07 416	1.00 371	0.86 290	0.99 437	0.85 462	0.96 285	0.68 462	0.22 408	0.15 342	0.23 410	0.20 380	0.22 394	0.23 440

test_sample1	0.61 355	0.29 348	0.75 374	0.50 306	0.31 276	0.76 404	0.48 406	1.59 491	0.84 309	0.90 336	0.94 313	0.88 387	0.95 512	1.16 357	0.67 458	0.22 408	0.18 442	0.20 289	0.19 338	0.21 366	0.21 397

MyStereo06	0.61 355	0.28 313	0.95 483	0.56 436	0.46 491	0.61 302	0.73 554	1.78 550	0.67 246	1.03 385	1.12 398	1.13 488	0.56 309	0.78 219	0.41 285	0.17 186	0.16 381	0.23 410	0.20 380	0.22 394	0.20 372

ACRE	0.61 355	0.33 448	1.01 508	0.58 460	0.49 501	0.75 396	0.47 393	1.06 331	0.95 350	1.37 558	1.55 567	0.62 286	0.46 205	0.83 240	0.70 466	0.23 436	0.15 342	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.21 397

Anonymous3	0.61 355	0.44 547	1.11 546	0.59 474	0.49 501	0.93 485	0.65 526	0.93 253	0.81 297	0.72 287	0.88 300	0.65 295	0.69 386	1.06 326	0.53 395	0.35 600	0.30 606	0.26 492	0.26 526	0.31 535	0.27 507

SME	0.62 359	0.29 348	0.51 163	0.61 501	0.25 115	1.23 562	0.44 354	1.17 367	1.12 445	0.89 334	1.12 398	0.66 300	0.74 404	1.55 464	0.51 380	0.19 295	0.20 481	0.23 410	0.23 478	0.24 441	0.20 372

test_sample2	0.62 359	0.29 348	0.74 370	0.50 306	0.28 195	0.80 431	0.61 513	1.61 498	1.00 383	0.88 332	0.99 329	0.94 412	0.83 455	1.16 357	0.51 380	0.23 436	0.18 442	0.22 369	0.21 426	0.23 423	0.22 420

tt1	0.62 359	0.32 425	0.51 163	0.54 395	0.26 136	1.16 548	0.48 406	0.95 265	2.47 682	0.57 242	0.77 264	0.49 197	0.81 442	1.55 464	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.24 432	0.15 204	0.19 270	0.20 372

CIPLG	0.62 359	0.33 448	0.96 489	0.58 460	0.50 508	0.75 396	0.48 406	1.05 317	0.96 356	1.40 571	1.57 575	0.64 292	0.48 231	0.89 265	0.70 466	0.23 436	0.15 342	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.21 397

IPLGR_C	0.62 359	0.33 448	0.99 498	0.58 460	0.49 501	0.76 404	0.48 406	1.10 343	0.96 356	1.40 571	1.56 571	0.62 286	0.48 231	0.80 227	0.71 472	0.23 436	0.15 342	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.21 397

HHNet	0.62 359	0.26 249	0.63 272	0.43 144	0.45 479	0.50 193	0.58 495	1.07 333	1.01 386	1.25 499	2.23 650	0.70 319	0.61 349	1.07 330	0.47 352	0.20 341	0.13 208	0.23 410	0.19 338	0.19 270	0.30 540

Pruner-Stereo	0.62 359	0.29 348	0.70 324	0.61 501	0.31 276	0.63 317	0.43 339	1.17 367	0.99 377	1.53 599	1.08 374	0.95 421	0.55 301	1.35 410	0.51 380	0.23 436	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.21 366	0.23 440

DIP-Stereo	0.62 359	0.30 371	0.83 421	0.48 271	0.36 371	0.95 489	0.33 181	2.37 675	0.67 246	1.25 499	1.00 334	0.68 308	0.51 270	0.91 268	0.61 434	0.18 241	0.15 342	0.21 330	0.17 283	0.19 270	0.19 335
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	0.63 367	0.99 662	0.51 163	0.47 237	0.35 354	1.07 525	0.63 521	0.65 109	0.95 350	0.66 272	0.41 96	0.55 236	0.66 378	1.00 309	0.76 487	0.62 671	0.27 580	0.38 615	0.33 607	0.74 668	0.68 666

FACV-RUCA	0.63 367	0.34 473	0.82 416	0.62 513	0.65 590	0.81 440	0.41 310	1.44 446	1.07 416	0.86 329	1.14 408	0.61 279	0.69 386	0.80 227	0.53 395	0.28 542	0.19 460	0.47 645	0.21 426	0.35 560	0.25 471

rvit_0105_3	0.63 367	0.44 547	1.08 538	0.72 598	0.40 436	0.64 321	0.71 550	1.03 303	1.17 487	0.82 315	0.70 243	0.80 347	0.70 391	0.91 268	0.56 412	0.35 600	0.34 626	0.34 590	0.32 597	0.27 484	0.28 519

mmm	0.63 367	0.35 493	0.72 341	0.51 338	0.30 247	0.86 462	0.54 454	1.59 491	0.86 313	1.07 393	1.38 515	0.79 345	0.75 408	0.91 268	0.58 419	0.22 408	0.18 442	0.29 535	0.25 508	0.25 457	0.23 440

HH	0.63 367	0.30 371	0.77 392	0.50 306	0.32 300	0.49 175	0.46 385	1.65 507	0.64 227	0.69 276	1.09 379	1.63 595	0.85 462	1.90 523	0.37 240	0.18 241	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.16 224

HanStereo	0.63 367	0.30 371	0.77 392	0.50 306	0.32 300	0.49 175	0.46 385	1.65 507	0.64 227	0.69 276	1.09 379	1.63 595	0.85 462	1.90 523	0.37 240	0.18 241	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.16 224

CAS	0.63 367	0.18 10	0.37 19	2.27 701	0.84 648	0.57 271	0.54 454	0.79 176	0.62 219	0.48 194	0.70 243	0.36 106	0.26 40	0.45 53	0.35 216	2.24 704	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 688

TestStereo1	0.63 367	0.28 313	0.75 374	0.76 617	0.31 276	0.48 158	0.43 339	1.30 415	1.21 514	0.97 358	1.31 483	0.64 292	0.77 420	1.75 505	0.42 299	0.20 341	0.15 342	0.22 369	0.18 311	0.21 366	0.17 257

RAFT_CTSACE	0.63 367	0.26 249	0.88 454	0.55 420	0.51 520	0.71 377	0.44 354	0.80 185	0.97 364	0.97 358	1.84 621	1.18 496	0.68 382	1.47 448	0.36 228	0.16 127	0.15 342	0.21 330	0.20 380	0.20 320	0.14 135

SA-5K	0.63 367	0.28 313	0.75 374	0.76 617	0.31 276	0.48 158	0.43 339	1.30 415	1.21 514	0.97 358	1.31 483	0.64 292	0.77 420	1.75 505	0.42 299	0.20 341	0.15 342	0.22 369	0.18 311	0.21 366	0.17 257

ICVP	0.63 367	0.33 448	0.57 240	0.61 501	0.40 436	0.80 431	0.58 495	1.61 498	0.89 325	0.90 336	1.24 452	0.88 387	0.73 402	0.72 192	0.88 527	0.29 554	0.21 508	0.22 369	0.21 426	0.24 441	0.27 507
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 367	0.26 249	1.90 644	0.81 630	0.67 598	0.43 109	0.23 55	1.03 303	0.58 202	0.65 268	1.56 571	1.41 550	0.39 150	1.28 387	0.35 216	0.20 341	0.14 277	0.20 289	0.19 338	0.18 215	0.14 135

ACVNet	0.63 367	0.31 408	0.54 200	0.54 395	0.36 371	0.80 431	0.46 385	1.37 427	1.07 416	0.93 343	1.30 477	1.08 464	0.85 462	0.80 227	0.94 539	0.21 376	0.19 460	0.21 330	0.18 311	0.22 394	0.18 288

fast-iter	0.64 380	0.32 425	0.68 306	0.47 237	0.51 520	0.41 88	0.36 225	1.04 309	0.75 271	1.31 533	1.43 530	1.62 590	1.12 572	0.94 281	0.88 527	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.20 380	0.20 320	0.18 288

CoSv	0.64 380	0.32 425	0.68 306	0.47 237	0.51 520	0.41 88	0.36 225	1.04 309	0.75 271	1.31 533	1.43 530	1.62 590	1.12 572	0.94 281	0.88 527	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.20 380	0.20 320	0.18 288

rvit_stereo_0075_2	0.64 380	0.46 556	1.05 525	0.66 551	0.66 594	0.53 231	0.48 406	1.20 388	1.12 445	0.76 289	0.92 308	0.78 341	0.53 286	1.03 315	0.59 422	0.37 608	0.28 588	0.40 628	0.31 589	0.37 572	0.32 558

cc1	0.64 380	0.31 408	0.50 152	0.54 395	0.26 136	1.18 551	0.51 428	0.93 253	3.05 696	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	1.46 444	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.25 473	0.15 204	0.19 270	0.19 335

GwcNet-ADL	0.64 380	0.31 408	0.79 405	0.56 436	0.41 446	0.60 296	0.58 495	1.41 437	1.26 537	1.08 394	1.13 404	0.91 399	0.60 338	1.04 321	0.78 496	0.27 526	0.18 442	0.18 208	0.18 311	0.25 457	0.29 526

RAFT	0.64 380	0.30 371	0.73 353	0.59 474	0.33 325	0.68 360	0.58 495	1.04 309	0.76 280	1.08 394	1.19 435	1.65 601	0.93 502	1.06 326	0.56 412	0.21 376	0.18 442	0.27 509	0.24 494	0.22 394	0.17 257

TestStereo	0.64 380	0.39 523	0.71 335	0.51 338	0.27 166	0.56 266	0.42 316	1.03 303	0.91 335	0.80 304	1.00 334	0.68 308	0.52 278	3.25 610	0.45 329	0.22 408	0.15 342	0.24 432	0.18 311	0.27 484	0.16 224

DN-CSS_ROB	0.64 380	0.32 425	1.05 525	0.55 420	0.40 436	0.54 241	0.45 375	1.21 389	0.93 344	1.03 385	1.47 545	0.69 314	0.63 362	1.76 510	0.49 368	0.18 241	0.14 277	0.25 473	0.22 455	0.22 394	0.20 372

Hybrid-DGEV-03	0.65 388	0.26 249	0.56 226	0.53 378	0.36 371	0.73 385	0.39 276	0.89 228	1.15 474	1.73 632	2.52 665	0.84 374	0.56 309	0.97 293	0.44 314	0.18 241	0.12 102	0.22 369	0.19 338	0.17 165	0.14 135

Hybrid-DGEV-2	0.65 388	0.31 408	0.73 353	0.60 486	0.37 391	1.08 527	0.28 117	1.45 451	1.40 605	1.32 537	0.85 287	1.03 451	1.01 541	1.05 324	0.48 358	0.18 241	0.15 342	0.22 369	0.19 338	0.17 165	0.15 183

MyStereo8	0.65 388	0.29 348	1.00 504	0.58 460	0.49 501	0.91 472	0.35 208	1.18 375	1.31 563	1.16 450	1.27 466	0.90 396	0.64 366	0.72 192	0.95 543	0.18 241	0.14 277	0.20 289	0.18 311	0.22 394	0.26 495

StereoVision	0.65 388	0.34 473	0.86 433	0.59 474	0.40 436	0.50 193	0.41 310	1.09 340	0.93 344	0.71 280	2.50 664	0.82 358	0.57 322	1.03 315	0.49 368	0.25 485	0.28 588	0.29 535	0.28 560	0.36 567	0.20 372

CASS	0.65 388	0.34 473	0.72 341	0.56 436	0.27 166	0.78 416	0.42 316	1.59 491	0.86 313	1.30 523	1.25 456	0.87 383	0.84 459	0.84 245	0.54 401	0.35 600	0.19 460	0.26 492	0.21 426	0.28 504	0.42 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 388	0.30 371	0.75 374	0.67 563	0.50 508	0.92 479	0.52 439	1.39 434	1.12 445	0.76 289	1.11 391	1.00 438	0.90 487	1.53 460	0.45 329	0.18 241	0.13 208	0.23 410	0.22 455	0.21 366	0.19 335

iRaft-Stereo_20w	0.65 388	0.31 408	1.00 504	0.47 237	0.34 347	0.73 385	0.30 139	2.96 693	0.70 258	1.15 440	1.14 408	0.76 335	0.65 374	1.11 343	0.38 253	0.17 186	0.13 208	0.18 208	0.16 252	0.19 270	0.18 288

EAI-Stereo	0.65 388	0.28 313	0.69 318	0.53 378	0.27 166	0.60 296	0.40 292	2.28 666	0.64 227	0.71 280	3.18 678	0.57 256	0.43 178	1.06 326	0.41 285	0.18 241	0.13 208	0.17 160	0.17 283	0.17 165	0.17 257

HITNet	0.65 388	0.40 530	0.77 392	0.48 271	0.24 86	1.05 520	0.49 418	1.76 542	1.02 390	1.18 464	1.18 428	0.89 395	0.80 438	0.85 251	0.79 503	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.17 283	0.29 515	0.15 183
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	0.66 397	0.29 348	0.89 460	0.55 420	0.28 195	0.92 479	0.60 509	1.98 611	0.83 305	1.00 371	1.04 360	1.09 474	0.68 382	1.29 391	0.62 437	0.20 341	0.17 416	0.21 330	0.17 283	0.21 366	0.21 397

Selective-IGEV-i1	0.66 397	0.27 283	0.86 433	0.54 395	0.33 325	1.01 508	0.78 567	1.75 535	1.18 494	0.88 332	1.19 435	1.19 497	0.56 309	0.98 296	0.54 401	0.19 295	0.16 381	0.20 289	0.17 283	0.19 270	0.20 372

MyStereo05	0.66 397	0.28 313	1.07 534	0.56 436	0.46 491	0.61 302	0.73 554	1.34 422	1.41 611	1.15 440	0.91 306	0.77 337	0.80 438	1.41 436	0.63 442	0.17 186	0.16 381	0.23 410	0.20 380	0.22 394	0.20 372

PCWNet_CMD	0.66 397	0.32 425	0.88 454	0.49 293	0.37 391	0.78 416	0.40 292	1.42 439	1.31 563	1.16 450	1.31 483	1.25 514	0.62 355	0.89 265	0.57 415	0.20 341	0.16 381	0.27 509	0.19 338	0.40 589	0.25 471

ToySt	0.66 397	0.33 448	1.23 565	0.51 338	0.33 325	0.86 462	0.68 540	1.10 343	0.97 364	0.84 321	1.08 374	1.25 514	0.94 507	1.01 311	0.74 479	0.19 295	0.19 460	0.24 432	0.24 494	0.27 484	0.23 440

DisPM	0.66 397	0.28 313	0.72 341	0.61 501	0.35 354	0.62 312	0.45 375	1.02 298	0.99 377	1.56 609	1.10 385	0.80 347	0.59 334	2.37 569	0.41 285	0.23 436	0.14 277	0.23 410	0.21 426	0.20 320	0.25 471

SA	0.66 397	0.30 371	0.82 416	0.61 501	0.30 247	0.58 277	0.38 259	1.44 446	1.30 559	0.96 353	1.36 508	0.66 300	0.95 512	1.85 520	0.42 299	0.19 295	0.15 342	0.25 473	0.23 478	0.21 366	0.17 257

CFNet_pseudo	0.66 397	0.32 425	0.86 433	0.48 271	0.39 424	0.70 373	0.40 292	1.33 417	1.22 520	1.16 450	1.34 500	1.24 510	0.64 366	0.98 296	0.59 422	0.21 376	0.16 381	0.33 579	0.19 338	0.36 567	0.25 471

GES	0.66 397	0.34 473	0.90 464	0.59 474	0.38 413	0.94 486	0.57 491	2.11 637	0.86 313	1.02 381	1.11 391	0.66 300	0.79 432	0.99 303	0.61 434	0.27 526	0.19 460	0.20 289	0.20 380	0.21 366	0.30 540

MSMDNet	0.66 397	0.32 425	0.87 445	0.49 293	0.37 391	0.79 422	0.40 292	1.43 445	1.31 563	1.15 440	1.31 483	1.24 510	0.63 362	0.88 260	0.57 415	0.21 376	0.16 381	0.26 492	0.19 338	0.39 585	0.24 456

ccs_rob	0.66 397	0.33 448	0.86 433	0.48 271	0.39 424	0.70 373	0.40 292	1.33 417	1.22 520	1.16 450	1.34 500	1.23 508	0.64 366	0.98 296	0.59 422	0.21 376	0.16 381	0.35 599	0.20 380	0.37 572	0.25 471

MyStereo04	0.67 408	0.29 348	1.07 534	0.55 420	0.45 479	0.59 288	0.79 571	1.50 463	1.40 605	0.91 340	0.91 306	0.74 328	0.86 470	1.52 456	0.62 437	0.17 186	0.16 381	0.24 432	0.20 380	0.23 423	0.20 372

xx1	0.67 408	0.31 408	0.50 152	0.54 395	0.26 136	1.18 551	0.51 428	0.93 253	3.05 696	0.58 244	0.79 272	0.95 421	0.77 420	1.46 444	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.24 432	0.23 478	0.22 394	0.21 397

GMStereo_Zeroshot	0.67 408	0.61 617	1.01 508	0.64 531	0.37 391	0.84 457	0.35 208	1.05 317	1.12 445	1.12 416	1.06 365	1.27 522	0.54 293	1.19 364	0.59 422	0.32 573	0.17 416	0.31 555	0.18 311	0.52 637	0.22 420

DMCA	0.67 408	0.34 473	0.90 464	0.51 338	0.44 472	0.86 462	0.47 393	1.42 439	1.02 390	1.17 459	1.12 398	1.23 508	0.75 408	0.78 219	0.95 543	0.25 485	0.19 460	0.27 509	0.19 338	0.24 441	0.27 507

test_sample3	0.68 412	0.32 425	0.88 454	0.52 359	0.30 247	0.97 499	0.52 439	1.86 576	1.15 474	1.08 394	1.11 391	0.88 387	0.71 396	1.17 361	0.68 462	0.25 485	0.20 481	0.25 473	0.25 508	0.25 457	0.25 471

raft_robust	0.68 412	0.30 371	0.64 279	0.52 359	0.26 136	0.54 241	0.35 208	1.33 417	1.24 529	1.16 450	1.07 369	0.60 274	0.54 293	3.58 620	0.37 240	0.18 241	0.14 277	0.20 289	0.22 455	0.20 320	0.16 224

test_sample5	0.69 414	0.34 473	0.87 445	0.52 359	0.30 247	0.84 457	0.54 454	1.83 568	1.14 462	1.11 414	1.25 456	0.88 387	0.78 428	1.23 372	0.65 448	0.26 509	0.20 481	0.27 509	0.27 539	0.27 484	0.26 495

test_sample4	0.69 414	0.33 448	0.91 467	0.51 338	0.30 247	0.92 479	0.52 439	1.87 579	1.15 474	1.14 434	1.18 428	0.87 383	0.75 408	1.18 363	0.68 462	0.25 485	0.20 481	0.26 492	0.26 526	0.26 470	0.25 471

IPLG	0.69 414	0.27 283	0.97 492	0.51 338	0.43 463	0.79 422	0.33 181	1.21 389	1.06 411	1.30 523	1.10 385	0.52 217	0.55 301	3.16 608	0.63 442	0.16 127	0.14 277	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.17 257

UCFNet_RVC	0.69 414	0.35 493	0.49 141	0.64 531	0.39 424	0.85 460	0.58 495	1.75 535	1.14 462	0.97 358	1.19 435	1.17 493	0.93 502	0.99 303	0.62 437	0.28 542	0.20 481	0.34 590	0.31 589	0.32 544	0.27 507

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 418	3.18 723	2.55 670	0.39 71	0.23 62	0.44 121	0.23 55	0.63 91	0.42 117	0.44 165	0.44 120	0.34 93	0.28 58	0.56 115	0.29 106	1.35 697	0.10 9	0.22 369	0.19 338	0.46 620	1.31 692

DualNet	0.70 418	0.34 473	0.87 445	0.52 359	0.30 247	0.84 457	0.54 454	1.83 568	1.14 462	1.14 434	1.33 493	0.88 387	0.78 428	1.23 372	0.65 448	0.26 509	0.20 481	0.27 509	0.27 539	0.27 484	0.26 495

CFNet_ucs	0.70 418	0.33 448	0.88 454	0.50 306	0.43 463	0.74 390	0.44 354	1.60 495	1.29 553	1.22 481	1.54 565	1.09 474	0.63 362	0.99 303	0.59 422	0.25 485	0.20 481	0.37 610	0.21 426	0.40 589	0.28 519

IER	0.70 418	0.31 408	1.02 515	0.48 271	0.52 533	1.34 580	0.51 428	1.17 367	0.99 377	1.23 487	1.34 500	1.12 483	1.11 569	0.99 303	0.71 472	0.20 341	0.16 381	0.21 330	0.21 426	0.20 320	0.19 335

HCRNet	0.70 418	0.39 523	0.73 353	0.60 486	0.59 572	0.76 404	0.35 208	1.22 397	1.13 459	1.02 381	0.99 329	1.02 447	0.76 416	2.19 555	0.70 466	0.28 542	0.19 460	0.28 524	0.23 478	0.25 457	0.23 440

SFCPSM	0.70 418	0.28 313	1.02 515	0.51 338	0.38 413	1.37 583	0.66 532	2.00 615	1.03 394	1.17 459	1.21 442	0.82 358	0.78 428	1.03 315	0.53 395	0.21 376	0.17 416	0.22 369	0.24 494	0.21 366	0.19 335

AdaStereo	0.70 418	0.43 544	0.75 374	0.73 606	0.37 391	0.92 479	0.53 447	1.85 573	1.18 494	1.12 416	1.23 450	1.07 463	0.65 374	0.96 285	0.63 442	0.31 566	0.15 342	0.32 570	0.21 426	0.29 515	0.22 420
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	0.71 425	0.34 473	0.87 445	0.52 359	0.30 247	0.82 442	0.58 495	1.79 556	1.15 474	1.14 434	1.33 493	0.91 399	0.79 432	1.31 394	0.74 479	0.27 526	0.21 508	0.27 509	0.29 572	0.28 504	0.27 507

BSDual-CNN	0.71 425	0.32 425	0.68 306	0.54 395	0.44 472	1.27 568	0.65 526	2.16 647	0.98 370	1.20 472	1.11 391	1.12 483	0.74 404	0.91 268	0.66 453	0.24 457	0.17 416	0.25 473	0.22 455	0.22 394	0.22 420

DFGA-Net	0.72 427	0.40 530	1.40 590	0.52 359	0.45 479	0.83 448	0.44 354	1.28 413	1.08 423	0.99 366	1.19 435	0.70 319	0.55 301	2.14 547	1.16 577	0.18 241	0.16 381	0.24 432	0.23 478	0.27 484	0.25 471

rvit_105_1	0.72 427	0.52 582	1.01 508	0.78 622	0.49 501	0.75 396	0.87 596	1.12 353	1.18 494	0.99 366	0.79 272	0.90 396	0.77 420	1.26 381	0.75 484	0.41 625	0.36 642	0.36 607	0.41 639	0.30 526	0.33 564

DCVSM-stereo	0.72 427	0.35 493	0.76 384	0.55 420	0.42 452	0.73 385	0.38 259	1.21 389	1.02 390	1.79 640	1.04 360	1.62 590	1.03 550	1.04 321	0.79 503	0.24 457	0.27 580	0.29 535	0.24 494	0.30 526	0.36 580

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 427	0.35 493	1.70 629	0.49 293	0.56 551	0.63 317	0.38 259	2.41 678	0.65 241	0.77 295	1.07 369	1.82 623	0.95 512	0.93 278	0.43 310	0.20 341	0.13 208	0.21 330	0.25 508	0.28 504	0.26 495

qqq1	0.72 427	0.30 371	0.86 433	0.46 220	0.26 136	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.44 314	0.24 457	0.20 481	0.18 208	0.15 204	0.18 215	0.18 288

fff1	0.72 427	0.30 371	0.86 433	0.46 220	0.26 136	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.44 314	0.24 457	0.20 481	0.18 208	0.15 204	0.18 215	0.18 288

ffm	0.72 427	0.33 448	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	0.95 265	2.47 682	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	1.55 464	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.31 555	0.27 539	0.19 270	0.20 372

anonymousa	0.72 427	0.27 283	0.75 374	0.47 237	0.63 585	1.43 597	0.45 375	1.24 404	0.89 325	1.28 508	1.75 611	1.62 590	1.13 576	0.69 176	0.59 422	0.19 295	0.16 381	0.23 410	0.25 508	0.20 320	0.18 288

Sa-1000	0.72 427	0.29 348	0.76 384	0.59 474	0.30 247	0.73 385	0.37 251	1.62 502	1.33 571	1.28 508	2.04 641	0.86 379	0.75 408	1.84 517	0.38 253	0.19 295	0.14 277	0.25 473	0.23 478	0.20 320	0.16 224

psmg	0.72 427	0.32 425	0.68 306	0.50 306	0.44 472	1.48 601	0.75 559	1.94 602	0.98 370	1.21 476	1.33 493	1.12 483	0.74 404	0.91 268	0.66 453	0.24 457	0.19 460	0.25 473	0.25 508	0.23 423	0.22 420

UDGNet	0.72 427	1.17 678	0.80 411	0.77 620	0.41 446	0.77 411	0.38 259	0.97 277	1.34 574	0.81 309	0.88 300	0.71 322	0.60 338	1.21 369	0.54 401	0.52 655	0.19 460	1.02 691	0.26 526	0.71 666	0.31 550

PSMNet-ADL	0.72 427	0.35 493	0.62 269	0.69 580	0.46 491	1.14 539	0.44 354	1.37 427	1.01 386	0.83 318	1.17 425	1.33 536	0.96 519	1.43 437	0.95 543	0.33 582	0.22 530	0.21 330	0.23 478	0.27 484	0.29 526

LCNet	0.72 427	0.28 313	0.52 176	0.55 420	0.31 276	0.69 366	0.54 454	1.00 288	0.88 322	1.19 468	1.34 500	0.97 429	1.34 614	2.56 583	0.45 329	0.18 241	0.13 208	0.21 330	0.25 508	0.27 484	0.73 671

GANet-RSSM	0.72 427	0.28 313	0.63 272	0.64 531	0.58 564	0.80 431	0.58 495	1.89 585	1.08 423	1.04 388	1.25 456	1.15 491	1.04 552	1.49 450	0.62 437	0.25 485	0.19 460	0.22 369	0.22 455	0.22 394	0.21 397

PSMNet-RSSM	0.72 427	0.30 371	0.61 263	0.63 522	0.42 452	0.73 385	0.56 480	1.92 595	1.10 439	1.09 400	1.37 510	1.22 503	0.98 529	1.28 387	0.72 475	0.27 526	0.19 460	0.27 509	0.29 572	0.24 441	0.24 456

CFNet-ft	0.72 427	0.32 425	0.54 200	0.66 551	0.54 540	0.83 448	0.55 472	1.37 427	1.15 474	0.93 343	1.28 472	1.57 582	0.97 522	1.35 410	0.81 510	0.26 509	0.20 481	0.33 579	0.25 508	0.30 526	0.23 440

CFNet_RVC	0.72 427	0.32 425	0.54 200	0.66 551	0.54 540	0.83 448	0.55 472	1.37 427	1.15 474	0.93 343	1.28 472	1.57 582	0.97 522	1.35 410	0.81 510	0.26 509	0.20 481	0.33 579	0.25 508	0.30 526	0.23 440

MLCV	0.72 427	0.34 473	1.10 544	0.51 338	0.23 62	0.91 472	0.39 276	1.33 417	1.23 523	1.46 584	1.55 567	1.01 445	0.64 366	1.95 530	0.80 508	0.18 241	0.12 102	0.18 208	0.14 174	0.19 270	0.17 257

G2L-ROB	0.73 445	0.25 214	0.76 384	0.54 395	0.39 424	0.95 489	0.66 532	1.66 512	1.09 431	1.24 494	1.02 347	1.64 598	0.71 396	1.63 482	1.02 555	0.20 341	0.14 277	0.17 160	0.15 204	0.20 320	0.22 420

G2L-Stereo_test	0.73 445	0.27 283	0.74 370	0.49 293	0.40 436	0.90 468	0.81 580	1.53 477	1.14 462	1.28 508	1.27 466	1.52 576	0.72 400	1.62 480	0.94 539	0.19 295	0.14 277	0.16 108	0.15 204	0.18 215	0.19 335

CoDeX	0.73 445	0.29 348	0.93 474	0.54 395	0.36 371	1.14 539	0.61 513	2.34 672	1.17 487	1.16 450	1.25 456	0.91 399	0.87 475	1.33 402	0.64 447	0.20 341	0.16 381	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.18 288

cf-r	0.73 445	0.30 371	0.77 392	0.55 420	0.63 585	0.78 416	0.48 406	1.79 556	1.15 474	1.13 431	1.26 463	1.43 552	0.87 475	1.40 434	0.85 523	0.25 485	0.18 442	0.22 369	0.23 478	0.19 270	0.19 335

BEATNet_4x	0.73 445	0.49 568	1.17 558	0.53 378	0.26 136	1.03 515	0.55 472	1.82 563	1.06 411	1.21 476	1.22 446	0.96 427	0.91 490	1.01 311	1.06 559	0.21 376	0.14 277	0.24 432	0.19 338	0.37 572	0.21 397

Select-FE	0.74 450	0.39 523	1.56 619	0.55 420	0.46 491	0.40 81	0.22 42	1.86 576	0.68 252	1.05 389	1.31 483	1.82 623	1.74 651	1.11 343	0.38 253	0.21 376	0.16 381	0.21 330	0.25 508	0.19 270	0.31 550

test_sample7	0.74 450	0.37 511	0.76 384	0.52 359	0.35 354	0.91 472	0.67 536	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	1.23 372	0.67 458	0.31 566	0.28 588	0.32 570	0.31 589	0.33 553	0.29 526

gwcnet-sp	0.74 450	0.33 448	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 376	0.21 508	0.22 369	0.21 426	0.22 394	0.22 420

scenet	0.74 450	0.33 448	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 376	0.21 508	0.22 369	0.21 426	0.22 394	0.22 420

ssnet	0.74 450	0.33 448	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 376	0.21 508	0.22 369	0.21 426	0.22 394	0.22 420

BUS	0.74 450	0.32 425	0.68 306	0.54 395	0.44 472	2.34 667	0.42 316	2.16 647	0.98 370	1.20 472	1.11 391	1.03 451	0.62 355	0.91 268	0.70 466	0.24 457	0.17 416	0.25 473	0.22 455	0.22 394	0.22 420

GMM-Stereo	0.74 450	0.25 214	0.59 255	0.54 395	0.34 347	0.72 380	0.99 625	1.01 296	0.87 318	1.36 555	1.78 614	1.12 483	0.81 442	2.09 543	0.46 344	0.18 241	0.12 102	0.25 473	0.25 508	0.20 320	0.85 677

DMCA-RVC	0.74 450	0.40 530	1.27 574	0.66 551	0.49 501	0.77 411	0.47 393	1.35 424	1.01 386	1.53 599	1.01 339	1.29 528	0.82 447	1.31 394	0.78 496	0.27 526	0.21 508	0.35 599	0.27 539	0.32 544	0.24 456

DeepPruner_ROB	0.74 450	0.48 565	0.87 445	0.57 454	0.44 472	0.79 422	0.54 454	1.73 527	0.96 356	1.38 564	1.27 466	1.24 510	0.73 402	1.43 437	0.73 478	0.34 593	0.28 588	0.27 509	0.26 526	0.31 535	0.31 550

SMFormer	0.75 459	0.30 371	0.86 433	0.46 220	0.26 136	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.82 515	0.24 457	0.20 481	0.22 369	0.21 426	0.23 423	0.24 456

tta	0.75 459	0.30 371	0.86 433	0.46 220	0.26 136	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.82 515	0.24 457	0.20 481	0.22 369	0.21 426	0.18 215	0.18 288

KYRaft	0.75 459	0.28 313	0.62 269	0.56 436	0.29 221	0.67 352	0.86 594	0.94 259	0.84 309	1.62 621	2.21 649	1.16 492	1.02 548	1.57 471	0.40 275	0.20 341	0.13 208	0.22 369	0.28 560	0.20 320	1.02 683

Prome-Stereo	0.75 459	0.27 283	0.53 187	0.55 420	0.32 300	0.59 288	0.97 620	0.89 228	0.88 322	1.45 582	2.46 662	0.91 399	1.41 619	1.58 473	0.44 314	0.18 241	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.20 320	0.92 679

acv_ft	0.75 459	0.31 408	0.95 483	0.70 586	0.86 655	1.24 564	0.53 447	1.44 446	1.07 416	1.24 494	1.30 477	1.08 464	0.92 493	0.80 227	1.34 599	0.21 376	0.19 460	0.21 330	0.18 311	0.21 366	0.18 288

iResNet	0.75 459	0.40 530	1.36 588	0.67 563	0.29 221	0.92 479	0.59 505	1.52 471	1.25 532	1.28 508	1.48 550	0.94 412	0.76 416	1.62 480	0.78 496	0.18 241	0.14 277	0.18 208	0.15 204	0.22 394	0.23 440

PAM	0.76 465	0.29 348	1.08 538	0.52 359	0.33 325	1.38 586	0.39 276	2.01 619	0.67 246	1.06 390	0.96 317	2.89 680	1.43 621	0.86 255	0.35 216	0.19 295	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.20 372

AASNet	0.76 465	0.35 493	0.91 467	0.79 624	0.81 644	1.14 539	0.56 480	2.02 623	1.08 423	1.22 481	1.24 452	0.93 409	0.76 416	0.77 212	1.16 577	0.27 526	0.23 546	0.24 432	0.20 380	0.28 504	0.24 456

RT-IGEV	0.77 467	0.28 313	0.93 474	0.55 420	0.33 325	1.01 508	0.83 585	2.03 626	0.93 344	1.28 508	1.58 578	1.77 616	1.17 580	1.04 321	0.49 368	0.23 436	0.16 381	0.21 330	0.17 283	0.19 270	0.26 495

PAM_32	0.77 467	0.28 313	1.03 520	0.52 359	0.30 247	1.32 576	0.35 208	1.97 609	0.65 241	1.02 381	1.06 365	3.05 682	1.49 631	0.96 285	0.36 228	0.19 295	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.19 270	0.19 335

NINENet	0.77 467	0.37 511	0.78 402	0.62 513	0.51 520	2.34 667	0.42 316	1.83 568	1.04 399	1.14 434	1.23 450	1.03 451	0.62 355	1.24 377	0.70 466	0.28 542	0.23 546	0.31 555	0.21 426	0.26 470	0.25 471

hknet	0.77 467	0.32 425	0.95 483	0.54 395	0.38 413	1.27 568	0.65 526	2.16 647	1.07 416	1.20 472	1.11 391	1.59 586	0.81 442	1.37 417	0.66 453	0.22 408	0.17 416	0.25 473	0.22 455	0.22 394	0.22 420

ARAFT	0.77 467	0.36 504	1.49 615	0.51 338	0.31 276	0.90 468	0.82 582	1.90 588	1.06 411	1.62 621	1.24 452	1.02 447	0.64 366	1.84 517	0.50 375	0.18 241	0.14 277	0.28 524	0.27 539	0.17 165	0.16 224

psm_up	0.77 467	0.34 473	0.70 324	0.66 551	0.58 564	1.05 520	0.92 608	1.52 471	1.12 445	1.26 503	1.16 422	1.31 533	1.23 596	1.20 367	0.81 510	0.25 485	0.29 600	0.31 555	0.27 539	0.27 484	0.25 471

GwcNet-RSSM	0.77 467	0.32 425	1.01 508	0.62 513	0.54 540	0.78 416	0.51 428	1.73 527	1.20 508	1.09 400	1.37 510	1.46 562	0.85 462	1.53 460	1.09 565	0.25 485	0.18 442	0.23 410	0.24 494	0.20 320	0.19 335

iResNet_ROB	0.77 467	0.30 371	0.99 498	0.57 454	0.36 371	0.83 448	0.36 225	2.33 669	1.58 634	1.27 506	1.30 477	1.25 514	0.84 459	1.65 485	0.79 503	0.20 341	0.14 277	0.17 160	0.12 73	0.18 215	0.27 507

DDVS	0.78 475	0.41 537	0.94 479	0.60 486	0.43 463	1.30 573	0.43 339	1.40 436	0.91 335	1.20 472	1.15 417	1.43 552	0.64 366	2.18 553	0.89 530	0.28 542	0.22 530	0.26 492	0.23 478	0.31 535	0.33 564

PSM-softLoss	0.78 475	0.31 408	0.77 392	0.58 460	0.32 300	0.56 266	0.40 292	1.18 375	0.70 258	1.24 494	1.07 369	0.83 365	0.52 278	5.36 652	0.53 395	0.24 457	0.15 342	0.25 473	0.22 455	0.20 320	0.25 471

KMStereo	0.78 475	0.31 408	0.77 392	0.58 460	0.32 300	0.56 266	0.40 292	1.18 375	0.70 258	1.24 494	1.07 369	0.83 365	0.52 278	5.36 652	0.53 395	0.24 457	0.15 342	0.25 473	0.22 455	0.20 320	0.25 471

CCAANet	0.78 475	0.30 371	0.83 421	0.58 460	0.51 520	1.04 518	0.45 375	1.68 515	1.12 445	0.85 326	1.35 506	1.10 477	0.77 420	3.04 602	0.78 496	0.17 186	0.16 381	0.24 432	0.23 478	0.19 270	0.23 440

STTStereo	0.78 475	0.50 575	1.22 563	0.64 531	0.54 540	0.89 465	0.54 454	1.44 446	1.11 441	1.38 564	1.09 379	1.27 522	0.85 462	1.43 437	0.83 517	0.29 554	0.27 580	0.33 579	0.39 632	0.32 544	0.30 540

PSM-AAD	0.79 480	0.27 283	0.53 187	0.55 420	0.28 195	0.77 411	1.24 653	0.99 284	0.91 335	1.66 626	1.57 575	0.81 353	2.19 681	1.65 485	0.44 314	0.19 295	0.14 277	0.38 615	0.32 597	0.21 366	0.70 668

hitnet-ft	0.79 480	0.35 493	0.57 240	0.58 460	0.42 452	0.96 495	0.46 385	1.47 455	1.33 571	1.19 468	1.22 446	1.81 620	0.98 529	1.66 489	0.94 539	0.33 582	0.28 588	0.34 590	0.27 539	0.35 560	0.31 550

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 480	0.43 544	1.05 525	0.64 531	0.58 564	0.95 489	0.53 447	1.53 477	1.18 494	1.37 558	1.15 417	1.43 552	0.88 480	1.61 479	0.84 520	0.25 485	0.22 530	0.27 509	0.27 539	0.29 515	0.29 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 483	0.28 313	0.73 353	0.70 586	0.51 520	0.95 489	0.60 509	1.78 550	1.23 523	1.36 555	1.37 510	1.82 623	0.81 442	1.32 398	1.13 574	0.26 509	0.17 416	0.19 237	0.20 380	0.24 441	0.25 471

G2L-Stereo	0.80 483	0.32 425	0.95 483	0.60 486	0.42 452	0.78 416	0.69 545	1.50 463	1.09 431	1.33 546	1.14 408	1.45 559	0.72 400	2.45 574	1.10 568	0.25 485	0.20 481	0.26 492	0.21 426	0.20 320	0.26 495

ISRNet	0.80 483	0.33 448	1.07 534	0.81 630	0.66 594	0.60 296	0.34 197	1.19 386	1.13 459	1.59 616	1.53 560	1.35 541	0.77 420	1.27 385	0.94 539	0.39 617	0.34 626	0.43 635	0.38 630	0.34 557	0.49 631

NF-Stereo	0.80 483	0.30 371	0.75 374	0.60 486	0.31 276	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.02 347	0.82 358	0.57 322	5.40 657	0.48 358	0.23 436	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.20 320	0.30 540

OCTAStereo	0.80 483	0.30 371	0.75 374	0.60 486	0.31 276	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.82 358	0.57 322	5.35 651	0.48 358	0.24 457	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.20 320	0.30 540

DRaft	0.80 483	0.24 174	0.70 324	0.45 201	0.30 247	0.97 499	0.53 447	1.05 317	0.97 364	1.78 637	2.02 640	0.80 347	1.74 651	2.73 591	0.72 475	0.17 186	0.14 277	0.20 289	0.20 380	0.18 215	0.21 397

RE-Stereo	0.80 483	0.30 371	0.75 374	0.60 486	0.31 276	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.81 353	0.57 322	5.37 654	0.48 358	0.24 457	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.20 320	0.30 540

TVStereo	0.80 483	0.30 371	0.75 374	0.60 486	0.31 276	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.81 353	0.57 322	5.37 654	0.48 358	0.24 457	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.20 320	0.30 540

UPFNet	0.80 483	0.32 425	0.90 464	0.59 474	0.74 619	1.26 567	0.80 577	1.52 471	1.10 439	1.30 523	1.12 398	1.30 529	0.84 459	1.67 490	1.09 565	0.24 457	0.24 555	0.24 432	0.23 478	0.25 457	0.18 288

iResNetv2_ROB	0.80 483	0.37 511	1.71 631	0.56 436	0.37 391	0.94 486	0.64 524	1.73 527	1.34 574	1.23 487	1.42 525	1.26 518	0.92 493	1.85 520	0.56 412	0.23 436	0.15 342	0.19 237	0.14 174	0.24 441	0.19 335

StereoDRNet-Refined	0.80 483	0.41 537	0.88 454	0.62 513	0.42 452	1.33 578	0.48 406	1.52 471	1.17 487	1.45 582	1.44 535	1.44 557	0.90 487	1.26 381	1.24 586	0.20 341	0.16 381	0.27 509	0.24 494	0.25 457	0.28 519
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 494	0.36 504	0.82 416	0.54 395	0.31 276	0.80 431	0.47 393	2.17 653	1.67 641	1.13 431	1.13 404	0.94 412	0.86 470	2.46 577	1.00 553	0.26 509	0.23 546	0.28 524	0.27 539	0.28 504	0.36 580

DCRE	0.82 494	0.26 249	0.70 324	0.58 460	0.44 472	0.54 241	0.48 406	0.95 265	0.78 288	0.78 298	7.33 712	0.86 379	0.52 278	0.76 209	0.41 285	0.16 127	0.16 381	0.19 237	0.17 283	0.18 215	0.17 257

SepStereo	0.82 494	0.34 473	1.03 520	0.64 531	0.69 606	0.77 411	0.63 521	1.54 480	1.20 508	1.79 640	1.55 567	0.95 421	1.04 552	2.30 564	0.60 430	0.21 376	0.16 381	0.25 473	0.18 311	0.27 484	0.22 420

GrayStereo	0.82 494	0.26 249	0.58 249	0.63 522	0.37 391	0.76 404	1.86 691	1.11 350	0.87 318	1.99 657	1.89 628	1.08 464	1.82 660	1.39 428	0.48 358	0.19 295	0.14 277	0.19 237	0.21 426	0.18 215	0.39 594

LMCR-Stereo	0.82 494	0.46 556	0.88 454	0.75 614	0.43 463	1.33 578	0.56 480	2.43 680	0.98 370	1.53 599	1.49 552	0.74 328	1.00 539	1.63 482	0.89 530	0.28 542	0.17 416	0.22 369	0.17 283	0.29 515	0.20 372

ac_64	0.82 494	0.29 348	0.81 412	0.71 594	0.60 575	1.05 520	0.54 454	1.99 614	0.92 342	1.18 464	1.06 365	1.99 643	1.08 564	1.94 529	0.97 548	0.27 526	0.22 530	0.24 432	0.23 478	0.22 394	0.19 335

DualNet (step1)	0.83 500	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	1.23 372	0.67 458	0.57 664	0.28 588	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

SST-Stereo	0.83 500	0.28 313	0.72 341	0.59 474	0.31 276	0.72 380	0.26 95	1.09 340	0.86 313	1.47 585	1.10 385	1.00 438	0.87 475	5.73 665	0.45 329	0.22 408	0.13 208	0.23 410	0.19 338	0.23 423	0.18 288

RAFT_R40	0.83 500	0.28 313	0.73 353	0.59 474	0.31 276	0.69 366	0.44 354	1.10 343	0.95 350	1.47 585	1.10 385	1.00 438	0.85 462	5.53 659	0.46 344	0.22 408	0.13 208	0.23 410	0.20 380	0.23 423	0.18 288

UNet	0.83 500	0.34 473	1.31 578	0.58 460	0.74 619	1.58 610	0.49 418	1.41 437	1.04 399	1.21 476	1.08 374	1.54 578	1.12 572	1.65 485	1.09 565	0.23 436	0.17 416	0.25 473	0.20 380	0.25 457	0.22 420

FADNet_RVC	0.83 500	0.51 578	1.83 642	0.54 395	0.42 452	1.19 555	0.46 385	1.51 469	1.09 431	0.89 334	1.24 452	0.91 399	0.87 475	2.11 545	1.11 571	0.27 526	0.22 530	0.31 555	0.28 560	0.43 603	0.38 591

DAS	0.84 505	0.34 473	1.03 520	0.64 531	0.69 606	0.77 411	0.63 521	1.54 480	1.20 508	1.79 640	1.55 567	0.95 421	1.04 552	2.83 593	0.60 430	0.21 376	0.16 381	0.25 473	0.18 311	0.27 484	0.22 420

RAFT-345	0.84 505	0.25 214	0.66 296	0.50 306	0.27 166	0.54 241	0.42 316	0.83 205	1.11 441	1.32 537	2.34 655	0.86 379	0.54 293	5.72 664	0.47 352	0.18 241	0.13 208	0.22 369	0.17 283	0.17 165	0.16 224

MMNet	0.84 505	0.32 425	1.09 541	0.60 486	0.59 572	1.85 639	0.49 418	1.51 469	1.27 543	1.37 558	1.15 417	1.26 518	1.18 585	1.67 490	1.22 584	0.19 295	0.18 442	0.23 410	0.22 455	0.25 457	0.21 397

FADNet-RVC-Resample	0.84 505	0.47 561	2.10 652	0.61 501	0.45 479	1.07 525	0.61 513	1.59 491	1.20 508	1.08 394	0.98 327	1.03 451	0.98 529	2.17 550	0.72 475	0.23 436	0.22 530	0.30 549	0.32 597	0.35 560	0.34 569

iRaft-Stereo_5w	0.85 509	0.29 348	0.91 467	0.53 378	0.43 463	0.49 175	0.68 540	0.99 284	0.87 318	0.79 301	1.34 500	1.46 562	0.91 490	5.11 646	1.11 571	0.17 186	0.14 277	0.22 369	0.18 311	0.20 320	0.20 372

SACVNet	0.85 509	0.46 556	0.85 427	0.81 630	0.56 551	0.80 431	0.79 571	1.68 515	1.12 445	1.34 550	1.33 493	1.25 514	0.94 507	2.39 571	0.76 487	0.34 593	0.26 572	0.31 555	0.29 572	0.35 560	0.44 614

ADLNet	0.85 509	0.36 504	0.89 460	0.85 647	0.72 611	1.24 564	0.76 562	1.82 563	1.36 587	1.52 597	1.35 506	1.27 522	0.99 537	1.23 372	1.15 576	0.27 526	0.20 481	0.26 492	0.25 508	0.28 504	0.30 540

delet	0.85 509	0.32 425	0.95 483	0.65 545	0.66 594	1.64 616	0.84 586	1.75 535	1.35 583	1.32 537	1.30 477	1.30 529	0.88 480	1.68 495	1.10 568	0.21 376	0.21 508	0.24 432	0.24 494	0.21 366	0.21 397

HGLStereo	0.85 509	0.38 518	0.94 479	0.80 627	1.03 670	1.17 550	0.58 495	1.52 471	1.20 508	1.19 468	1.62 587	1.13 488	1.20 591	1.80 514	1.06 559	0.24 457	0.24 555	0.24 432	0.21 426	0.23 423	0.27 507

CRFU-Net	0.86 514	0.39 523	1.00 504	0.65 545	0.57 555	1.78 631	0.86 594	2.15 644	0.81 297	1.38 564	1.18 428	1.64 598	1.19 588	1.35 410	0.90 533	0.26 509	0.22 530	0.21 330	0.19 338	0.23 423	0.24 456

dad	0.86 514	0.66 626	1.06 529	0.56 436	0.37 391	0.76 404	0.44 354	1.17 367	1.50 624	1.44 580	1.27 466	1.34 540	0.75 408	2.52 582	0.84 520	0.42 629	0.27 580	0.83 681	0.26 526	0.41 592	0.29 526

AACVNet	0.86 514	0.35 493	0.79 405	0.82 638	0.39 424	0.76 404	0.49 418	1.61 498	0.81 297	1.08 394	1.33 493	1.30 529	0.93 502	4.34 631	0.74 479	0.25 485	0.21 508	0.28 524	0.22 455	0.29 515	0.25 471

DLCB_ROB	0.86 514	0.40 530	0.78 402	0.68 576	0.54 540	1.11 534	0.84 586	1.49 459	1.23 523	1.64 625	1.65 594	1.70 607	0.91 490	1.70 497	1.05 557	0.25 485	0.24 555	0.26 492	0.27 539	0.27 484	0.24 456

HSM-Net_RVC	0.87 518	0.29 348	0.53 187	0.53 378	0.30 247	1.15 546	0.55 472	3.57 702	1.28 548	1.53 599	1.74 608	1.68 604	0.93 502	1.49 450	0.77 494	0.22 408	0.17 416	0.19 237	0.18 311	0.20 320	0.19 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 519	0.36 504	1.02 515	0.62 513	0.38 413	1.32 576	0.97 620	2.07 633	1.34 574	1.37 558	1.18 428	1.54 578	0.92 493	1.10 340	1.65 634	0.30 559	0.27 580	0.30 549	0.28 560	0.27 484	0.26 495

ADLNet2	0.88 519	0.34 473	1.17 558	0.77 620	0.64 588	1.12 537	0.76 562	1.74 532	1.24 529	1.21 476	1.65 594	1.71 608	1.05 556	1.67 490	1.17 580	0.24 457	0.21 508	0.21 330	0.22 455	0.26 470	0.29 526

ASMatch	0.88 519	0.26 249	0.69 318	0.51 338	0.35 354	0.48 158	0.37 251	1.12 353	0.92 342	1.10 408	3.28 680	0.96 427	0.98 529	4.90 643	0.49 368	0.19 295	0.16 381	0.22 369	0.19 338	0.19 270	0.27 507

IRAFT_RVC	0.88 519	0.28 313	0.76 384	0.63 522	0.31 276	0.65 337	1.02 630	1.22 397	0.94 348	1.22 481	1.04 360	1.01 445	0.98 529	5.82 667	0.53 395	0.22 408	0.12 102	0.25 473	0.20 380	0.20 320	0.19 335

FADNet-RVC	0.88 519	0.67 627	1.93 646	0.60 486	0.48 497	0.91 472	0.60 509	1.71 525	1.18 494	0.90 336	0.96 317	1.36 542	0.92 493	2.25 560	1.17 580	0.30 559	0.29 600	0.32 570	0.32 597	0.41 592	0.35 574

GEStereo_RVC	0.90 524	0.37 511	0.99 498	0.64 531	0.50 508	0.95 489	0.79 571	2.42 679	1.17 487	1.16 450	1.11 391	1.26 518	0.92 493	3.24 609	0.90 533	0.29 554	0.19 460	0.23 410	0.20 380	0.27 484	0.29 526

CBMV_ROB	0.90 524	0.44 547	0.63 272	0.51 338	0.37 391	1.25 566	0.49 418	1.77 546	1.27 543	1.41 573	2.00 637	1.33 536	1.08 564	2.17 550	0.76 487	0.43 635	0.42 659	0.47 645	0.44 647	0.41 592	0.36 580

PSMNet_ROB	0.90 524	0.52 582	1.17 558	0.72 598	0.61 578	1.27 568	1.12 642	1.76 542	1.12 445	1.09 400	1.28 472	1.45 559	0.89 486	1.65 485	1.42 617	0.33 582	0.25 564	0.37 610	0.39 632	0.35 560	0.29 526

FTStereo	0.91 527	0.26 249	0.56 226	0.54 395	0.33 325	0.66 346	1.87 692	1.00 288	0.75 271	1.75 634	4.15 690	1.04 455	1.65 644	1.57 471	0.46 344	0.19 295	0.16 381	0.23 410	0.21 426	0.18 215	0.63 658

PFNet	0.91 527	0.26 249	1.10 544	0.63 522	0.32 300	0.64 321	0.56 480	1.17 367	0.99 377	1.47 585	1.08 374	0.98 431	0.69 386	6.62 681	0.54 401	0.20 341	0.12 102	0.24 432	0.19 338	0.20 320	0.17 257

CBFPSM	0.92 529	0.33 448	1.86 643	0.49 293	0.38 413	1.75 624	0.84 586	1.39 434	1.12 445	1.09 400	0.99 329	2.37 662	1.66 648	1.32 398	1.42 617	0.19 295	0.18 442	0.20 289	0.20 380	0.21 366	0.33 564

FADNet	0.92 529	0.61 617	1.81 638	0.62 513	0.55 547	0.96 495	0.57 491	1.78 550	1.33 571	0.93 343	1.01 339	1.36 542	1.01 541	2.71 590	0.75 484	0.33 582	0.34 626	0.31 555	0.34 614	0.59 650	0.40 595

NVstereo2D	0.92 529	0.41 537	1.48 613	0.72 598	0.72 611	1.20 557	0.87 596	1.75 535	1.38 595	0.99 366	1.13 404	1.26 518	0.98 529	2.21 557	0.89 530	0.43 635	0.20 481	0.38 615	0.24 494	0.57 646	0.63 658

DispNO	0.93 532	0.30 371	1.34 587	0.55 420	0.55 547	0.89 465	0.49 418	1.48 457	1.21 514	1.17 459	1.27 466	1.19 497	0.90 487	5.23 649	0.74 479	0.22 408	0.17 416	0.24 432	0.21 426	0.19 270	0.20 372

DSFCA	0.93 532	0.34 473	1.06 529	0.52 359	0.65 590	1.55 608	0.93 612	1.49 459	1.19 503	1.56 609	1.15 417	1.50 571	0.96 519	3.07 603	1.02 555	0.30 559	0.26 572	0.25 473	0.25 508	0.28 504	0.24 456

fast-acv-ft	0.94 534	0.44 547	1.40 590	0.58 460	0.51 520	1.77 629	0.69 545	1.36 426	1.42 614	1.29 515	1.86 624	1.74 612	1.25 600	1.52 456	1.38 605	0.26 509	0.28 588	0.28 524	0.28 560	0.27 484	0.26 495

OMP-Stereo	0.94 534	0.33 448	0.72 341	0.90 661	0.31 276	0.49 175	0.36 225	1.16 363	1.06 411	1.58 615	1.12 398	1.46 562	0.69 386	6.94 689	0.49 368	0.19 295	0.14 277	0.24 432	0.18 311	0.20 320	0.14 135

CBMV	0.95 536	0.44 547	0.66 296	0.53 378	0.35 354	1.53 606	1.63 682	1.69 518	1.42 614	2.00 660	1.60 581	1.43 552	1.17 580	1.59 476	0.99 552	0.34 593	0.34 626	0.39 623	0.33 607	0.33 553	0.32 558
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 537	0.58 604	0.72 341	0.61 501	0.46 491	1.64 616	0.76 562	1.86 576	1.28 548	1.30 523	1.53 560	0.86 379	0.94 507	3.27 611	0.69 465	0.45 641	0.44 663	0.54 660	0.48 656	0.47 621	0.40 595

TransformOpticalFlow	0.96 537	0.28 313	0.89 460	0.52 359	0.31 276	0.66 346	0.54 454	1.75 535	1.12 445	1.09 400	1.44 535	1.37 545	1.01 541	6.70 686	0.42 299	0.19 295	0.12 102	0.20 289	0.19 338	0.18 215	0.19 335

IIG-Stereo	0.96 537	0.31 408	0.72 341	0.88 657	0.33 325	0.61 302	0.26 95	1.19 386	1.03 394	1.69 629	1.37 510	1.46 562	0.75 408	6.96 691	0.51 380	0.19 295	0.14 277	0.23 410	0.18 311	0.20 320	0.14 135

CFNet	0.96 537	0.36 504	1.01 508	0.62 513	0.42 452	0.99 505	0.47 393	1.90 588	1.32 567	0.99 366	1.39 519	1.10 477	0.86 470	5.58 662	0.79 503	0.23 436	0.17 416	0.28 524	0.27 539	0.26 470	0.21 397

XPNet_ROB	0.96 537	0.49 568	1.09 541	0.72 598	0.57 555	1.11 534	1.14 644	1.66 512	1.23 523	1.85 647	1.39 519	1.64 598	1.11 569	1.80 514	1.42 617	0.38 613	0.30 606	0.33 579	0.29 572	0.37 572	0.34 569

ETE_ROB	0.96 537	0.64 624	1.16 556	0.69 580	0.48 497	1.14 539	1.13 643	1.77 546	1.19 503	1.91 654	1.45 538	1.73 610	1.05 556	1.60 477	1.14 575	0.32 573	0.26 572	0.38 615	0.34 614	0.39 585	0.41 600

CSP-Net	0.97 543	0.38 518	0.83 421	0.53 378	0.41 446	1.63 614	0.77 565	2.00 615	1.05 404	1.25 499	1.20 440	1.33 536	0.83 455	4.93 645	0.85 523	0.32 573	0.22 530	0.20 289	0.20 380	0.23 423	0.25 471

DEmStereo	0.97 543	0.23 145	0.79 405	0.47 237	0.32 300	1.04 518	0.56 480	0.93 253	0.89 325	1.39 570	2.14 647	1.02 447	2.07 676	5.64 663	0.77 494	0.17 186	0.15 342	0.20 289	0.20 380	0.18 215	0.20 372

pcwnet_v2	0.97 543	0.37 511	4.33 687	0.62 513	0.54 540	0.79 422	0.45 375	2.02 623	1.58 634	1.42 579	1.64 592	1.09 474	0.79 432	1.24 377	0.67 458	0.32 573	0.25 564	0.29 535	0.27 539	0.37 572	0.35 574

FINET	0.97 543	0.54 588	1.60 623	0.63 522	0.79 637	1.08 527	1.07 637	1.56 487	2.20 675	1.15 440	1.49 552	0.94 412	0.88 480	2.32 565	1.05 557	0.42 629	0.35 637	0.32 570	0.28 560	0.43 603	0.38 591

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 547	0.39 523	3.21 679	0.50 306	0.63 585	0.64 321	0.39 276	2.36 673	0.75 271	0.95 350	4.63 695	1.81 620	0.56 309	0.96 285	0.41 285	0.18 241	0.13 208	0.21 330	0.26 526	0.32 544	0.35 574

StereoDRNet	0.98 547	0.47 561	1.70 629	0.76 617	0.94 664	1.51 604	0.91 606	1.92 595	1.32 567	1.61 617	1.13 404	1.47 567	0.97 522	1.75 505	1.46 624	0.28 542	0.23 546	0.29 535	0.27 539	0.35 560	0.27 507

ACV-stereo	0.99 549	0.51 578	1.41 596	0.56 436	0.41 446	2.43 671	0.57 491	1.15 361	1.18 494	0.81 309	1.01 339	3.39 688	2.14 679	1.60 477	1.07 562	0.27 526	0.22 530	0.22 369	0.22 455	0.28 504	0.32 558

iinet-f	0.99 549	0.45 554	3.71 684	0.55 420	0.43 463	1.81 634	0.68 540	1.14 359	1.14 462	1.18 464	1.42 525	1.58 585	1.44 623	1.34 409	1.59 633	0.24 457	0.23 546	0.20 289	0.19 338	0.26 470	0.25 471

GASNet	0.99 549	0.97 659	1.72 632	0.98 670	0.68 604	0.83 448	0.67 536	1.60 495	1.28 548	1.31 533	1.22 446	1.22 503	1.21 594	2.41 572	1.41 613	0.43 635	0.26 572	0.36 607	0.34 614	0.55 643	0.31 550

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 549	0.40 530	1.82 640	0.66 551	0.62 584	2.05 653	0.78 567	1.91 592	1.29 553	1.54 605	1.42 525	1.51 573	1.23 596	1.99 533	1.33 597	0.23 436	0.14 277	0.20 289	0.15 204	0.27 484	0.26 495

PS-NSSS	0.99 549	0.58 604	0.93 474	0.58 460	0.57 555	0.91 472	0.80 577	1.81 562	1.14 462	1.14 434	1.67 599	1.00 438	0.83 455	4.62 636	0.78 496	0.37 608	0.31 612	0.52 654	0.32 597	0.45 613	0.38 591

YMNet	1.00 554	0.54 588	1.40 590	0.81 630	0.85 651	1.87 641	0.62 516	1.55 484	1.18 494	1.63 623	1.99 635	1.77 616	0.97 522	1.50 452	1.45 621	0.33 582	0.37 644	0.31 555	0.32 597	0.32 544	0.29 526

YMNet_1	1.00 554	0.54 588	1.40 590	0.81 630	0.85 651	1.87 641	0.62 516	1.55 484	1.18 494	1.63 623	1.99 635	1.77 616	0.97 522	1.50 452	1.45 621	0.33 582	0.37 644	0.31 555	0.32 597	0.32 544	0.29 526

UGAM-zero	1.00 554	0.30 371	0.93 474	0.47 237	0.30 247	0.57 271	0.25 80	2.25 663	0.63 222	1.01 377	1.10 385	2.73 676	1.85 661	6.26 673	0.40 275	0.17 186	0.14 277	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.17 257

RAFT + AFF	1.00 554	0.42 541	1.09 541	0.67 563	0.50 508	1.22 561	1.24 653	2.24 662	1.19 503	1.30 523	1.56 571	1.17 493	1.49 631	3.44 617	0.83 517	0.21 376	0.25 564	0.30 549	0.26 526	0.27 484	0.27 507

DRN-Test	1.00 554	0.44 547	1.13 550	0.70 586	0.81 644	1.62 613	0.79 571	2.14 642	1.44 617	1.78 637	1.33 493	1.43 552	1.05 556	2.18 553	1.53 630	0.27 526	0.21 508	0.31 555	0.30 581	0.32 544	0.28 519

NCCL2	1.00 554	0.56 597	1.06 529	0.75 614	0.57 555	1.31 575	1.72 683	1.77 546	1.36 587	1.50 594	1.17 425	1.91 632	1.17 580	1.54 462	1.29 594	0.35 600	0.31 612	0.45 640	0.44 647	0.40 589	0.40 595

TCMNet	1.01 560	0.60 615	2.10 652	0.86 649	1.33 692	1.14 539	0.67 536	1.69 518	1.23 523	1.11 414	1.57 575	1.30 529	0.97 522	2.01 535	1.50 628	0.31 566	0.31 612	0.38 615	0.34 614	0.42 597	0.36 580

PA-Net	1.01 560	0.57 601	1.29 576	0.64 531	0.74 619	1.19 555	0.84 586	1.69 518	1.43 616	1.16 450	1.19 435	1.32 534	1.19 588	3.42 615	1.25 587	0.29 554	0.45 667	0.33 579	0.49 659	0.32 544	0.47 624
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 560	0.59 607	1.16 556	0.67 563	0.51 520	1.63 614	1.26 657	1.69 518	1.38 595	1.81 644	1.37 510	1.94 637	1.02 548	1.58 473	1.38 605	0.37 608	0.27 580	0.43 635	0.37 628	0.43 603	0.37 585

z-ln-s-r	1.02 563	0.55 593	2.09 651	0.52 359	0.55 547	0.78 416	0.87 596	1.47 455	1.34 574	1.12 416	1.62 587	1.37 545	1.06 559	2.62 587	3.32 681	0.19 295	0.14 277	0.21 330	0.17 283	0.27 484	0.21 397

PSMNet-RUCA	1.02 563	0.97 659	1.44 601	1.23 685	1.10 675	1.40 590	0.62 516	1.69 518	1.38 595	0.94 348	1.53 560	0.97 429	0.83 455	1.17 361	0.93 537	0.69 678	0.34 626	0.99 689	0.60 676	0.97 677	0.64 662

THIR-Stereo	1.02 563	0.27 283	0.69 318	0.49 293	0.28 195	0.95 489	1.34 662	1.03 303	0.97 364	1.34 550	1.90 629	1.17 493	1.58 637	6.44 678	0.78 496	0.19 295	0.14 277	0.21 330	0.22 455	0.19 270	0.20 372

Wz-Net-LNSev	1.03 566	0.67 627	2.71 675	0.64 531	0.84 648	1.75 624	1.00 627	1.80 559	1.32 567	1.28 508	1.25 456	1.65 601	1.22 595	1.39 428	1.40 609	0.28 542	0.26 572	0.24 432	0.23 478	0.33 553	0.32 558

RAFT-RH_RVC	1.03 566	0.24 174	0.67 302	0.49 293	0.28 195	0.81 440	0.33 181	0.83 205	1.08 423	2.05 661	4.65 697	1.04 455	0.57 322	5.98 672	0.50 375	0.18 241	0.13 208	0.26 492	0.20 380	0.16 119	0.17 257

DISCO	1.03 566	0.34 473	1.11 546	0.69 580	0.45 479	2.07 654	0.84 586	2.13 638	1.50 624	1.15 440	1.33 493	2.40 664	1.07 563	2.60 585	1.51 629	0.23 436	0.18 442	0.22 369	0.20 380	0.31 535	0.27 507

STrans-v2	1.04 569	0.28 313	0.96 489	0.49 293	0.32 300	0.68 360	0.79 571	2.47 683	1.12 445	1.12 416	1.46 544	1.40 548	1.46 626	6.70 686	0.43 310	0.18 241	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.18 215	0.18 288

APVNet	1.06 570	0.53 587	1.42 598	0.84 642	0.79 637	1.92 644	0.82 582	1.90 588	1.08 423	1.08 394	1.43 530	1.56 581	1.13 576	3.07 603	1.58 631	0.31 566	0.34 626	0.42 633	0.36 624	0.36 567	0.37 585

TDLM	1.06 570	0.44 547	0.79 405	0.63 522	0.50 508	0.89 465	1.44 667	1.48 457	1.26 537	1.12 416	1.40 522	1.08 464	0.98 529	6.65 682	0.78 496	0.33 582	0.21 508	0.33 579	0.26 526	0.37 572	0.24 456

FAT-Stereo	1.07 572	0.41 537	1.32 581	0.72 598	0.58 564	1.08 527	0.89 601	1.96 605	1.65 639	1.75 634	1.98 634	2.03 648	1.48 629	2.02 536	1.18 583	0.42 629	0.35 637	0.34 590	0.29 572	0.35 560	0.53 639

GANetREF_RVC	1.07 572	0.86 652	1.31 578	0.82 638	0.53 536	1.41 595	1.31 660	1.76 542	1.52 627	1.27 506	1.31 483	1.46 562	1.24 599	2.03 537	0.96 547	0.56 663	0.45 667	0.67 675	0.50 662	0.88 675	0.59 652
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	1.07 572	0.43 544	0.76 384	0.60 486	0.50 508	0.90 468	0.97 620	1.52 471	1.26 537	1.33 546	1.38 515	1.24 510	1.18 585	6.75 688	0.75 484	0.34 593	0.23 546	0.34 590	0.29 572	0.42 597	0.27 507

GCST	1.08 575	1.47 693	0.93 474	1.73 696	1.14 682	1.30 573	0.31 151	1.33 417	1.16 484	1.29 515	0.97 326	0.98 431	0.49 248	2.08 542	0.46 344	1.19 696	0.70 696	1.30 696	0.85 691	1.02 681	0.89 678

GwcNet	1.08 575	0.51 578	2.33 663	0.79 624	1.18 685	1.76 626	0.70 548	1.68 515	1.47 620	1.41 573	1.64 592	1.74 612	1.04 552	2.20 556	1.41 613	0.30 559	0.29 600	0.29 535	0.27 539	0.30 526	0.35 574

DANet	1.08 575	0.61 617	1.32 581	0.85 647	0.72 611	1.37 583	0.51 428	1.54 480	1.15 474	1.78 637	1.54 565	2.01 645	1.11 569	2.90 596	2.00 651	0.33 582	0.30 606	0.40 628	0.30 581	0.44 609	0.45 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 578	0.50 575	1.12 548	0.90 661	1.04 671	1.11 534	0.84 586	1.80 559	1.62 636	1.55 608	2.00 637	1.90 631	1.78 655	1.84 517	1.25 587	0.52 655	0.36 642	0.48 647	0.36 624	0.45 613	0.43 611

Nwc_Net	1.09 578	0.49 568	1.33 584	0.89 660	0.80 642	1.49 603	0.66 532	2.19 656	1.27 543	1.32 537	2.26 651	1.96 640	1.54 634	1.92 525	1.34 599	0.40 620	0.30 606	0.43 635	0.45 649	0.38 581	0.37 585

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 580	1.02 665	1.00 504	0.82 638	0.67 598	1.93 645	0.93 612	1.62 502	1.11 441	1.15 440	1.25 456	1.50 571	0.79 432	1.96 531	0.76 487	1.89 700	0.34 626	0.79 680	0.36 624	1.25 689	0.83 675

NCC-stereo	1.10 580	0.54 588	1.24 568	0.84 642	0.94 664	1.29 571	0.89 601	2.01 619	1.34 574	1.32 537	1.74 608	1.88 627	1.74 651	2.35 567	1.25 587	0.45 641	0.37 644	0.45 640	0.58 672	0.42 597	0.42 604

Abc-Net	1.10 580	0.54 588	1.24 568	0.84 642	0.94 664	1.29 571	0.89 601	2.01 619	1.34 574	1.32 537	1.74 608	1.88 627	1.74 651	2.35 567	1.25 587	0.45 641	0.37 644	0.45 640	0.58 672	0.42 597	0.42 604
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	1.11 583	0.58 604	2.23 661	0.66 551	0.71 609	1.95 647	1.46 668	1.98 611	1.45 618	1.79 640	1.43 530	1.49 570	1.33 613	1.97 532	1.42 617	0.27 526	0.23 546	0.28 524	0.28 560	0.34 557	0.31 550

edge stereo	1.11 583	0.50 575	1.30 577	0.71 594	0.65 590	1.14 539	0.75 559	1.93 600	1.37 591	1.71 630	1.83 619	2.54 669	1.44 623	2.43 573	1.23 585	0.42 629	0.41 657	0.54 660	0.35 620	0.42 597	0.46 620

anonymity	1.12 585	0.97 659	1.21 561	1.07 678	1.12 679	1.08 527	0.89 601	1.95 604	1.16 484	1.29 515	1.26 463	1.22 503	1.09 567	1.15 353	1.01 554	1.02 688	1.00 712	0.97 686	0.97 698	0.98 678	0.99 682

ccnet	1.12 585	0.67 627	1.01 508	0.78 622	0.73 618	1.72 622	0.99 625	1.84 572	1.26 537	1.47 585	1.85 623	1.75 615	1.29 605	1.75 505	1.88 645	0.57 664	0.53 682	0.57 669	0.55 669	0.59 650	0.54 641

RASNet	1.12 585	0.30 371	0.91 467	0.66 551	0.77 632	0.97 499	0.57 491	1.37 427	1.35 583	1.02 381	1.34 500	2.11 652	1.43 621	7.09 693	1.39 608	0.19 295	0.17 416	0.17 160	0.19 338	0.18 215	0.16 224

AF-Net	1.13 588	0.52 582	1.33 584	0.86 649	0.91 660	1.38 586	0.71 550	2.16 647	1.62 636	1.56 609	2.40 658	1.99 643	1.65 644	1.81 516	1.48 626	0.48 649	0.28 588	0.49 649	0.33 607	0.39 585	0.32 558

NaN_ROB	1.13 588	0.55 593	1.15 555	0.64 531	0.48 497	1.61 612	2.03 700	1.72 526	1.48 621	2.09 663	1.27 466	1.40 548	1.08 564	3.94 623	1.30 595	0.28 542	0.34 626	0.28 524	0.28 560	0.30 526	0.33 564

UGAM	1.14 590	0.27 283	0.95 483	0.53 378	0.42 452	0.70 373	0.72 553	0.95 265	1.32 567	0.98 363	1.48 550	1.78 619	0.87 475	9.65 722	0.87 526	0.21 376	0.18 442	0.30 549	0.24 494	0.19 270	0.16 224

DGSMNet	1.14 590	0.76 643	2.49 669	0.81 630	0.86 655	1.39 588	1.39 664	2.13 638	1.35 583	1.26 503	1.63 591	1.48 569	0.98 529	1.75 505	1.10 568	0.45 641	0.43 660	0.55 664	0.49 659	0.75 669	0.70 668

Syn2CoEx	1.14 590	0.69 631	1.66 626	0.80 627	0.67 598	1.40 590	0.88 599	2.06 632	1.54 630	1.25 499	1.58 578	1.42 551	1.50 633	4.09 625	1.40 609	0.36 604	0.32 620	0.34 590	0.29 572	0.29 515	0.34 569

RGC	1.14 590	0.79 645	1.26 571	0.91 664	0.96 667	1.52 605	0.77 565	1.92 595	1.26 537	1.54 605	1.93 631	2.02 647	1.54 634	2.25 560	1.31 596	0.44 640	0.35 637	0.58 670	0.48 656	0.47 621	0.46 620

S-Stereo	1.15 594	0.46 556	2.17 657	0.81 630	0.80 642	1.21 559	1.19 650	1.93 600	2.02 668	1.47 585	2.11 644	1.57 582	1.17 580	2.05 540	1.41 613	0.40 620	0.40 655	0.35 599	0.31 589	0.44 609	0.70 668

stereogan	1.15 594	0.42 541	1.40 590	0.86 649	0.84 648	2.38 669	0.71 550	1.88 582	1.73 648	1.72 631	1.94 633	2.31 659	1.29 605	2.07 541	1.08 563	0.36 604	0.35 637	0.39 623	0.31 589	0.51 635	0.46 620

AANet_RVC	1.16 596	0.52 582	1.49 615	0.65 545	0.45 479	0.75 396	0.69 545	1.42 439	1.55 632	1.34 550	1.87 626	1.53 577	0.78 428	7.43 699	1.38 605	0.25 485	0.17 416	0.19 237	0.16 252	0.22 394	0.26 495

RYNet	1.17 597	0.49 568	1.24 568	0.70 586	0.97 668	1.71 620	0.92 608	1.91 592	1.46 619	1.38 564	1.14 408	1.88 627	1.30 609	4.24 627	1.87 643	0.26 509	0.21 508	0.35 599	0.27 539	0.55 643	0.54 641

w-ln-seven-2	1.18 598	0.61 617	4.25 686	0.68 576	0.61 578	1.20 557	0.93 612	1.63 504	1.35 583	1.66 626	1.53 560	1.47 567	1.37 617	3.00 601	1.74 638	0.25 485	0.24 555	0.29 535	0.26 526	0.33 553	0.28 519

HSM	1.19 599	0.32 425	0.65 286	0.57 454	0.38 413	1.23 562	0.59 505	2.25 663	1.19 503	1.30 523	1.25 456	1.94 637	1.03 550	9.32 717	0.71 472	0.22 408	0.16 381	0.20 289	0.16 252	0.21 366	0.21 397

aanetorigin	1.23 600	0.79 645	2.78 677	0.70 586	0.79 637	0.99 505	1.06 636	1.06 331	1.37 591	3.52 701	2.61 667	1.72 609	1.63 642	1.99 533	1.78 640	0.25 485	0.24 555	0.26 492	0.25 508	0.38 581	0.45 616

PWC_ROB	1.24 601	0.76 643	2.46 667	0.72 598	0.78 634	1.15 546	0.49 418	1.75 535	1.92 662	2.31 669	3.07 676	1.59 586	1.40 618	2.46 577	2.10 655	0.33 582	0.22 530	0.35 599	0.24 494	0.38 581	0.41 600

SGM-Forest	1.24 601	0.38 518	0.60 258	0.52 359	0.37 391	1.56 609	1.30 659	1.65 507	1.36 587	2.11 664	1.79 615	1.63 595	0.93 502	7.48 701	0.95 543	0.36 604	0.37 644	0.39 623	0.34 614	0.37 572	0.32 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 603	0.99 662	1.93 646	1.02 674	1.21 687	0.96 495	1.01 629	1.75 535	1.92 662	1.36 555	2.12 645	1.44 557	1.01 541	1.14 352	1.40 609	0.72 679	0.82 699	0.89 684	0.98 700	1.31 691	0.95 680

NOSS_ROB	1.26 604	0.46 556	0.62 269	0.56 436	0.38 413	1.06 523	0.78 567	1.73 527	1.40 605	1.01 377	1.43 530	1.10 477	0.75 408	10.62 726	0.65 448	0.45 641	0.43 660	0.48 647	0.45 649	0.44 609	0.41 600

RTSC	1.29 605	0.73 637	2.44 666	0.83 641	0.57 555	1.85 639	0.65 526	1.88 582	2.00 667	2.20 666	1.66 597	1.60 588	1.26 602	2.33 566	3.92 687	0.32 573	0.23 546	0.27 509	0.29 572	0.37 572	0.37 585

PWCDC_ROB	1.29 605	0.75 642	1.33 584	1.05 675	0.88 659	1.73 623	0.52 439	1.89 585	3.28 698	1.29 515	4.88 700	1.22 503	1.46 626	1.77 512	1.45 621	0.60 669	0.26 572	0.29 535	0.25 508	0.52 637	0.37 585

Anonymous_2	1.30 607	0.55 593	0.82 416	0.52 359	0.58 564	1.01 508	0.64 524	1.25 406	0.97 364	0.96 353	0.78 266	1.33 536	1.29 605	1.03 315	0.74 479	0.62 671	0.64 692	1.06 692	9.63 737	1.16 685	0.49 631

SQANet	1.31 608	0.88 655	1.08 538	1.83 698	1.44 694	1.44 598	0.75 559	1.74 532	1.09 431	1.32 537	1.26 463	1.28 525	1.01 541	1.50 452	0.83 517	2.50 707	0.34 626	1.47 697	0.55 669	2.32 699	1.57 697

SHD	1.31 608	0.71 636	2.34 664	0.86 649	0.75 628	1.77 629	0.65 526	2.22 660	2.50 685	2.40 676	1.71 604	1.91 632	1.60 640	1.93 528	2.37 662	0.38 613	0.31 612	0.38 615	0.40 637	0.48 626	0.50 633

PDISCO_ROB	1.32 610	0.65 625	1.44 601	1.36 687	1.46 695	2.55 674	0.92 608	2.45 681	2.07 671	1.37 558	1.49 552	1.65 601	1.00 539	2.82 592	1.35 602	1.01 686	0.27 580	0.54 660	0.47 654	0.71 666	0.73 671

LL-Strereo	1.33 611	0.39 523	1.38 589	0.61 501	0.61 578	0.75 396	0.66 532	1.63 504	1.17 487	1.56 609	1.60 581	2.03 648	2.12 678	9.72 723	0.97 548	0.21 376	0.18 442	0.27 509	0.23 478	0.22 394	0.25 471

PASM	1.34 612	0.92 656	2.62 673	0.86 649	0.87 657	1.03 515	1.08 638	1.50 463	1.51 626	1.82 645	1.41 524	1.68 604	1.26 602	4.87 642	1.34 599	0.61 670	0.65 694	0.68 676	0.78 686	0.69 664	0.68 666

ADCRef	1.35 613	0.55 593	2.37 665	0.72 598	0.77 632	1.94 646	0.78 567	1.91 592	1.27 543	1.57 613	1.59 580	1.36 542	1.41 619	1.54 462	7.53 704	0.23 436	0.20 481	0.32 570	0.30 581	0.29 515	0.29 526

DStereoRT	1.36 614	0.32 425	1.41 596	0.67 563	0.50 508	2.07 654	0.60 509	1.44 446	0.91 335	1.37 558	1.44 535	0.73 326	1.30 609	6.39 677	0.90 533	0.23 436	0.17 416	4.29 729	1.94 719	0.24 441	0.20 372

GANet	1.36 614	0.47 561	0.86 433	0.67 563	0.45 479	1.34 580	1.73 684	1.64 506	1.24 529	1.49 593	2.38 656	1.55 580	1.20 591	9.30 716	0.93 537	0.30 559	0.31 612	0.33 579	0.28 560	0.39 585	0.30 540

ff1	1.37 616	0.33 448	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	0.95 265	2.47 682	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.20 341	0.12 102	0.31 555	0.27 539	0.19 270	0.20 372

XQC	1.37 616	0.87 653	2.56 671	0.84 642	0.69 606	1.83 637	0.89 601	2.07 633	1.88 658	1.88 650	1.53 560	1.91 632	1.55 636	2.85 595	3.05 673	0.48 649	0.29 600	0.44 639	0.39 632	0.69 664	0.60 655

w-ln-seven	1.38 618	0.70 634	3.91 685	0.75 614	0.72 611	2.69 681	0.95 617	2.02 623	1.99 666	1.99 657	1.73 606	1.82 623	1.17 580	2.45 574	2.84 670	0.28 542	0.25 564	0.31 555	0.30 581	0.41 592	0.33 564

mmx	1.39 619	0.33 448	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	2.13 638	1.37 591	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.24 457	0.19 460	0.31 555	0.27 539	0.30 526	0.25 471

xxx	1.39 619	0.33 448	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	2.13 638	1.37 591	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.24 457	0.19 460	0.31 555	0.27 539	0.30 526	0.25 471

MFMNet_re	1.40 621	1.14 675	1.68 627	1.39 689	1.07 672	1.48 601	1.43 666	1.87 579	1.82 655	2.26 667	2.19 648	1.51 573	1.86 662	1.52 456	1.25 587	0.93 684	0.83 700	0.84 682	0.80 687	0.99 680	1.05 687

UDG	1.41 622	2.65 719	0.99 498	1.44 692	1.64 698	1.34 580	0.80 577	1.60 495	1.23 523	1.23 487	1.71 604	2.01 645	1.34 614	1.47 448	1.41 613	0.90 683	0.54 685	2.29 705	0.75 684	1.84 694	1.04 685

CSAN	1.41 622	0.59 607	1.26 571	0.70 586	0.50 508	1.76 626	1.78 685	1.77 546	1.90 661	2.35 672	2.32 653	1.92 635	1.94 668	5.56 661	1.49 627	0.43 635	0.35 637	0.40 628	0.41 639	0.43 603	0.41 600

DStereoO	1.44 624	1.11 672	1.69 628	1.16 681	0.72 611	1.21 559	1.56 675	1.74 532	1.63 638	1.52 597	1.67 599	1.51 573	3.16 700	1.73 503	1.72 637	2.35 706	0.45 667	0.97 686	0.42 642	2.01 696	0.53 639

test_xeample	1.45 625	0.28 313	0.65 286	0.51 338	0.28 195	0.94 486	0.59 505	2.14 642	1.29 553	1.24 494	1.51 558	0.88 387	0.86 470	1.46 444	15.10 726	0.22 408	0.20 481	0.22 369	0.20 380	0.22 394	0.22 420

Wz-Net-SNSev	1.49 626	1.23 681	6.27 699	0.68 576	0.67 598	1.37 583	1.41 665	2.00 615	1.39 600	1.48 591	1.61 585	2.29 657	1.32 612	3.93 622	2.14 657	0.31 566	0.28 588	0.31 555	0.33 607	0.42 597	0.36 580

CC-Net-ROB	1.49 626	1.26 682	1.27 574	0.88 657	0.79 637	1.76 626	1.00 627	1.79 556	1.26 537	1.10 408	1.61 585	1.21 501	0.99 537	8.13 709	0.84 520	1.09 693	0.41 657	2.20 703	0.46 652	1.20 688	0.48 627

DDUNet	1.50 628	2.69 720	1.12 548	1.77 697	1.88 700	1.84 638	0.92 608	1.70 523	1.16 484	1.38 564	1.79 615	1.60 588	1.12 572	1.37 417	1.08 563	1.10 694	0.76 697	2.37 707	0.94 696	2.00 695	1.37 693

xxxx	1.51 629	0.28 313	0.68 306	0.54 395	0.28 195	1.16 548	0.44 354	2.19 656	1.29 553	1.09 400	1.36 508	1.22 503	0.85 462	1.79 513	15.70 729	0.24 457	0.21 508	0.21 330	0.20 380	0.22 394	0.23 440

psmorigin	1.52 630	0.69 631	10.52 713	0.68 576	0.59 572	1.13 538	0.70 548	1.57 488	1.19 503	1.99 657	1.79 615	2.26 656	1.47 628	2.09 543	1.36 603	0.39 617	0.40 655	0.34 590	0.33 607	0.43 603	0.56 645

MFN_U_SF_RVC	1.52 630	0.84 648	3.42 680	0.87 656	0.66 594	2.56 675	0.95 617	2.36 673	1.70 644	1.98 656	1.86 624	2.45 667	1.79 656	2.95 597	2.58 665	0.52 655	0.48 674	0.55 664	0.59 675	0.59 650	0.61 656

WQFJA1++	1.55 632	0.22 109	0.45 110	0.38 58	0.28 195	0.38 68	0.20 16	0.62 83	0.28 23	0.38 128	0.39 83	0.34 93	0.39 150	0.64 153	0.27 74	0.19 295	0.12 102	0.16 108	0.12 73	25.04 741	0.14 135

SAMSARA	1.55 632	0.84 648	2.61 672	1.22 684	1.07 672	2.50 673	1.93 695	2.05 627	1.89 659	2.75 686	1.66 597	2.81 677	1.69 649	3.08 605	1.97 650	0.46 647	0.51 680	0.42 633	0.46 652	0.58 648	0.59 652

z-mn7	1.56 634	0.84 648	4.36 689	0.71 594	0.51 520	2.60 676	1.04 632	1.73 527	2.70 691	1.53 599	2.99 675	1.94 637	1.34 614	4.78 640	2.41 663	0.29 554	0.24 555	0.27 509	0.24 494	0.34 557	0.31 550

CrosDoStereo	1.58 635	0.24 174	0.72 341	0.48 271	0.29 221	0.67 352	12.49 730	1.10 343	0.98 370	1.34 550	1.75 611	1.00 438	1.89 664	6.65 682	0.81 510	0.19 295	0.15 342	0.20 289	0.22 455	0.18 215	0.19 335

DeepStereo_LL	1.58 635	0.24 174	0.72 341	0.48 271	0.29 221	0.67 352	12.49 730	1.10 343	0.98 370	1.34 550	1.75 611	1.00 438	1.89 664	6.65 682	0.81 510	0.19 295	0.15 342	0.20 289	0.22 455	0.18 215	0.19 335

otaku	1.60 637	1.11 672	1.21 561	2.20 700	1.56 696	1.97 648	1.24 653	2.07 633	1.36 587	1.44 580	1.62 587	1.73 610	1.19 588	1.73 503	0.98 551	2.89 711	0.57 687	1.74 698	0.60 676	2.78 706	1.94 703

DeepPrunerF	1.60 637	0.73 637	5.81 697	0.88 657	1.19 686	0.91 472	0.95 617	2.19 656	5.24 715	1.17 459	1.30 477	1.19 497	1.30 609	4.90 643	1.66 636	0.42 629	0.34 626	0.52 654	0.47 654	0.41 592	0.40 595

222	1.61 639	0.29 348	0.67 302	0.56 436	0.29 221	1.06 523	0.42 316	2.17 653	1.31 563	1.31 533	1.52 559	0.92 407	0.94 507	1.76 510	17.65 730	0.24 457	0.20 481	0.21 330	0.19 338	0.22 394	0.23 440

SDNR	1.62 640	0.51 578	2.17 657	0.53 378	0.56 551	3.80 701	0.45 375	1.54 480	1.29 553	1.33 546	2.41 659	1.08 464	0.96 519	11.18 727	1.16 577	0.66 676	0.63 691	0.43 635	0.32 597	0.64 657	0.67 664

AANet	1.64 641	1.27 683	5.08 692	0.67 563	0.65 590	1.41 595	0.84 586	1.92 595	2.90 694	3.11 699	3.20 679	2.91 681	2.06 675	2.49 580	2.10 655	0.42 629	0.29 600	0.34 590	0.30 581	0.45 613	0.45 616

Ntro	1.64 641	1.15 676	1.23 565	2.48 706	1.83 699	2.09 656	1.16 647	1.96 605	1.38 595	1.21 476	1.62 587	1.62 590	1.29 605	1.87 522	1.11 571	3.04 712	0.56 686	1.82 700	0.64 678	2.80 707	2.05 705

G-Net	1.66 643	0.63 622	1.56 619	1.11 680	0.74 619	2.98 690	0.91 606	1.55 484	1.22 520	2.76 687	8.18 719	2.32 660	2.53 692	1.92 525	1.87 643	0.48 649	0.44 663	0.45 640	0.31 589	0.60 654	0.57 649

MDST_ROB	1.67 644	0.34 473	1.58 622	0.92 666	0.58 564	4.26 707	1.11 640	2.83 690	1.41 611	4.49 712	2.55 666	1.45 559	0.97 522	7.79 706	1.17 580	0.31 566	0.25 564	0.37 610	0.33 607	0.31 535	0.30 540

SPS-STEREO	1.67 644	1.04 666	1.23 565	1.21 683	1.13 681	1.82 636	1.11 640	2.16 647	1.52 627	3.07 697	2.32 653	2.82 678	1.80 657	4.11 626	2.04 652	1.03 689	0.99 711	0.97 686	0.94 696	1.03 683	1.02 683
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 646	0.36 504	0.61 263	0.59 474	0.29 221	2.25 662	1.18 649	2.38 676	1.68 643	3.60 702	2.67 669	3.69 692	2.42 688	8.13 709	1.90 646	0.31 566	0.31 612	0.30 549	0.28 560	0.30 526	0.29 526
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 647	0.59 607	4.33 687	0.70 586	0.57 555	2.02 652	1.62 681	3.35 699	1.78 651	1.48 591	1.38 515	2.17 653	2.84 695	4.77 639	3.66 684	0.48 649	0.31 612	0.29 535	0.25 508	0.64 657	0.48 627

zh-mn7	1.70 648	1.21 679	8.30 707	0.69 580	0.53 536	1.45 599	0.84 586	1.70 523	2.09 672	2.41 677	2.67 669	1.68 604	1.23 596	4.49 632	2.87 671	0.30 559	0.26 572	0.27 509	0.27 539	0.31 535	0.35 574

1111x	1.70 648	0.29 348	0.86 433	0.51 338	0.27 166	1.01 508	0.68 540	2.22 660	1.28 548	1.13 431	1.40 522	1.21 501	1.10 568	5.53 659	15.20 727	0.22 408	0.21 508	0.22 369	0.22 455	0.24 441	0.22 420

PVD	1.70 648	0.84 648	2.26 662	0.94 669	0.83 647	2.48 672	0.97 620	2.59 687	3.35 699	3.01 695	2.77 671	2.34 661	2.47 690	2.67 589	3.14 676	0.47 648	0.45 667	0.59 671	0.48 656	0.59 650	0.75 673

FBW_ROB	1.71 651	0.62 621	1.45 606	0.67 563	0.61 578	1.81 634	1.08 638	2.52 684	1.70 644	1.77 636	1.73 606	1.98 642	1.25 600	12.57 729	1.84 642	0.34 593	0.37 644	0.56 667	0.38 630	0.45 613	0.43 611

ADCL	1.72 652	0.57 601	3.66 682	0.67 563	0.61 578	2.61 678	1.85 690	1.96 605	1.67 641	1.90 653	1.83 619	2.06 651	1.90 666	2.13 546	9.15 713	0.26 509	0.24 555	0.34 590	0.32 597	0.38 581	0.35 574

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 653	0.87 653	3.56 681	0.80 627	0.75 628	3.72 698	2.44 713	1.82 563	1.82 655	1.74 633	1.91 630	1.92 635	1.26 602	7.69 704	1.28 593	0.45 641	0.47 672	0.52 654	0.77 685	0.50 630	0.50 633

zh-sn7	1.76 654	1.38 684	6.58 700	0.74 610	0.72 611	1.78 631	1.31 660	1.88 582	1.56 633	1.86 649	2.47 663	1.81 620	2.08 677	5.12 647	3.80 686	0.32 573	0.32 620	0.32 570	0.32 597	0.44 609	0.40 595

AAGNet	1.83 655	0.28 313	0.72 341	0.61 501	0.32 300	0.67 352	0.51 428	0.96 273	0.98 370	1.47 585	1.20 440	1.00 438	1.18 585	2.83 593	22.77 737	0.22 408	0.13 208	0.22 369	0.19 338	0.23 423	0.15 183

WCMA_ROB	1.84 656	0.47 561	1.31 578	0.69 580	0.57 555	2.11 657	1.14 644	1.87 579	1.73 648	4.04 706	6.43 706	5.62 709	3.61 705	2.59 584	1.94 648	0.52 655	0.44 663	0.39 623	0.42 642	0.48 626	0.47 624

ADCPNet	1.85 657	0.69 631	8.07 704	0.71 594	0.58 564	2.79 685	1.22 652	1.94 602	1.54 630	1.88 650	1.69 602	2.46 668	2.04 672	2.37 569	6.48 699	0.38 613	0.37 644	0.38 615	0.43 645	0.47 621	0.45 616

test_sample9	1.86 658	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	2.27 562	7.92 709	0.57 664	12.61 742	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

Wz-Net-TNSev	1.88 659	2.08 713	7.66 702	0.67 563	0.64 588	2.42 670	1.83 689	2.33 669	1.74 650	1.57 613	1.56 571	2.58 670	1.90 666	4.86 641	3.12 675	0.39 617	0.37 644	0.33 579	0.37 628	0.53 639	0.58 650

NVStereoNet_ROB	1.88 659	1.07 667	1.45 606	1.07 678	1.17 683	1.47 600	1.48 670	1.89 585	1.93 664	1.94 655	4.67 698	3.08 685	1.80 657	6.51 679	1.65 634	1.06 692	0.86 706	1.08 693	1.32 706	0.93 676	1.26 691
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	1.88 659	0.57 601	2.18 659	0.63 522	0.40 436	2.80 686	1.57 678	2.39 677	5.88 718	2.36 674	3.57 684	3.72 693	2.97 697	4.74 638	1.76 639	0.34 593	0.30 606	0.32 570	0.29 572	0.48 626	0.37 585

ADCMid	1.89 662	0.73 637	5.06 691	0.72 598	0.67 598	2.00 651	1.14 644	1.97 609	1.48 621	2.86 690	1.81 618	2.37 662	2.05 674	2.24 558	10.39 718	0.33 582	0.31 612	0.39 623	0.43 645	0.50 630	0.44 614

WZ-Net	1.95 663	0.95 658	10.10 709	0.86 649	0.78 634	1.69 619	1.60 680	2.20 659	1.98 665	2.08 662	1.93 631	2.30 658	1.97 669	5.30 650	3.17 678	0.34 593	0.26 572	0.29 535	0.31 589	0.51 635	0.47 624

AnyNet_C32	1.96 664	1.10 669	5.17 693	0.90 661	1.11 677	2.12 658	2.37 711	1.85 573	1.48 621	2.45 678	1.70 603	2.05 650	1.64 643	2.50 581	10.28 717	0.37 608	0.34 626	0.35 599	0.41 639	0.49 629	0.54 641

MSAF-DinoV2	1.97 665	0.80 647	10.38 712	0.86 649	0.48 497	1.39 588	0.97 620	2.55 686	1.72 647	1.53 599	1.65 594	3.59 690	2.20 682	5.39 656	3.94 688	0.27 526	0.17 416	0.26 492	0.28 560	0.47 621	0.46 620

RainbowNet	1.97 665	1.76 701	1.57 621	2.81 709	2.21 704	1.98 650	1.81 687	2.54 685	1.89 659	1.50 594	1.84 621	1.96 640	1.65 644	2.14 547	1.25 587	3.33 718	0.85 704	2.39 710	0.98 700	2.82 709	2.22 706

ADCP+	1.99 667	0.48 565	7.73 703	0.66 551	0.91 660	2.30 665	1.05 634	1.82 563	1.34 574	1.54 605	1.32 490	1.74 612	1.61 641	2.17 550	13.37 722	0.24 457	0.21 508	0.32 570	0.28 560	0.37 572	0.29 526

MSMD_ROB	1.99 667	0.59 607	0.89 460	0.70 586	0.61 578	3.95 703	0.94 615	1.80 559	1.79 652	4.41 710	4.43 691	8.17 718	3.66 706	3.40 613	1.33 597	0.52 655	0.48 674	0.54 660	0.58 672	0.53 639	0.50 633

Selective-IGEV-i16pc	2.07 669	0.29 348	19.83 723	0.53 378	0.39 424	2.74 682	1.51 671	1.13 357	1.28 548	0.80 304	1.21 442	1.06 457	0.64 366	7.77 705	0.79 503	0.40 620	0.22 530	0.21 330	0.23 478	0.22 394	0.23 440

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 670	1.15 676	3.10 678	1.05 675	0.76 631	5.03 713	2.40 712	2.16 647	2.62 688	1.89 652	2.28 652	2.69 674	1.65 644	9.35 718	2.04 652	0.64 675	0.51 680	0.68 676	0.71 683	1.09 684	0.67 664

ACVNet-4b	2.15 671	1.41 688	1.64 624	2.80 708	2.31 708	2.31 666	1.24 653	2.32 668	2.14 673	1.26 503	2.39 657	2.66 673	1.48 629	5.95 671	1.06 559	3.20 716	0.45 667	2.37 707	0.89 692	2.83 710	2.37 710

ACVNet_1	2.18 672	1.45 691	1.72 632	2.85 710	2.33 710	2.28 663	1.46 668	3.08 695	2.22 676	1.82 645	2.05 642	3.56 689	1.98 670	3.09 606	1.40 609	3.17 713	0.60 689	2.40 711	0.92 694	2.91 713	2.37 710

test_sample8	2.19 673	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.82 563	1.15 474	2.26 667	1.30 477	4.94 704	2.52 691	2.27 562	7.92 709	0.57 664	12.61 742	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

ADCS	2.25 674	0.99 662	5.55 694	0.81 630	0.74 619	2.19 660	1.80 686	2.27 665	2.14 673	2.80 689	2.13 646	2.40 664	2.03 671	2.64 588	13.69 723	0.41 625	0.39 653	0.40 628	0.45 649	0.58 648	0.56 645

AnyNet_C01	2.26 675	1.78 702	10.22 711	0.93 667	0.74 619	2.92 688	2.20 706	2.29 667	1.80 653	2.53 680	2.41 659	2.71 675	1.73 650	3.41 614	6.72 701	0.41 625	0.39 653	0.40 628	0.42 642	0.67 662	0.63 658

MeshStereo	2.26 675	0.56 597	0.92 472	0.61 501	0.49 501	2.60 676	1.02 630	3.18 696	2.05 670	7.40 727	4.98 701	7.58 715	2.98 698	6.37 676	1.96 649	0.43 635	0.43 660	0.45 640	0.39 632	0.43 603	0.42 604
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	2.29 677	0.33 448	20.08 724	0.56 436	0.40 436	2.61 678	1.54 674	2.60 688	1.87 657	0.97 358	1.68 601	1.38 547	1.01 541	8.19 712	0.92 536	0.37 608	0.21 508	0.22 369	0.26 526	0.25 457	0.28 519

FCDSN-DC	2.32 678	0.63 622	0.81 412	0.84 642	0.75 628	2.23 661	0.94 615	2.09 636	1.80 653	5.45 720	7.72 716	7.77 717	6.93 723	3.39 612	1.80 641	0.52 655	0.48 674	0.52 654	0.51 665	0.57 646	0.58 650
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 679	2.85 721	3.66 682	3.08 716	2.27 706	1.97 648	0.67 536	2.00 615	1.70 644	2.52 679	2.00 637	2.23 654	5.86 716	3.44 617	1.58 631	1.01 686	0.32 620	2.64 716	1.94 719	2.85 711	2.24 707

EDNetEfficient	2.37 680	1.10 669	8.08 705	0.74 610	0.71 609	0.98 504	1.56 675	1.46 453	4.06 707	4.90 715	2.82 672	2.25 655	3.48 704	2.95 597	9.97 714	0.26 509	0.24 555	0.26 492	0.30 581	0.68 663	0.61 656

pmcnn	2.37 680	0.42 541	2.71 675	0.63 522	0.43 463	1.54 607	1.19 650	2.01 619	1.53 629	2.64 683	7.60 713	18.07 732	1.45 625	3.44 617	2.78 669	0.18 241	0.15 342	0.15 57	0.12 73	0.20 320	0.18 288

ELAS	2.37 680	0.74 640	1.54 617	0.99 671	0.92 662	4.78 710	2.33 710	3.33 698	3.37 700	5.05 718	4.77 699	3.67 691	4.53 713	3.42 615	4.50 691	0.62 671	0.53 682	0.55 664	0.53 667	0.63 655	0.64 662
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 683	1.07 667	2.14 656	1.18 682	1.10 675	2.14 659	1.36 663	1.96 605	1.66 640	5.46 721	7.07 710	4.95 705	4.32 712	5.50 658	2.26 659	1.04 690	1.02 714	0.99 689	0.97 698	1.02 681	1.04 685

ACVNet_2	2.43 684	1.41 688	2.04 649	2.62 707	2.24 705	2.63 680	1.88 693	3.31 697	3.01 695	2.19 665	3.45 683	4.62 697	2.04 672	4.50 634	1.47 625	2.55 708	0.64 692	2.22 704	0.84 689	2.69 705	2.29 708

ELAS_RVC	2.48 685	0.74 640	1.90 644	1.05 675	0.92 662	2.76 683	4.01 723	2.76 689	4.11 708	4.69 713	4.63 695	4.62 697	5.96 718	3.97 624	3.96 689	0.63 674	0.53 682	0.56 667	0.52 666	0.64 657	0.63 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 686	0.59 607	18.45 722	0.69 580	0.50 508	1.87 641	0.88 599	1.67 514	2.39 679	1.50 594	1.42 525	1.14 490	1.15 578	4.28 630	5.07 694	0.24 457	0.19 460	0.22 369	0.19 338	7.86 733	0.34 569

WAO-7	2.66 687	1.40 687	1.73 634	1.39 689	1.17 683	3.93 702	1.94 696	4.11 708	3.88 706	2.92 691	5.50 702	4.18 695	3.00 699	7.63 703	3.71 685	1.13 695	1.00 712	1.17 694	1.13 705	1.18 687	1.09 689

RTS	2.67 688	1.38 684	15.28 718	0.99 671	1.26 689	3.78 699	1.96 697	2.15 644	2.62 688	2.61 681	2.85 673	2.60 671	1.59 638	6.27 674	5.71 697	0.40 620	0.28 588	0.35 599	0.35 620	0.50 630	0.48 627

RTSA	2.67 688	1.38 684	15.28 718	0.99 671	1.26 689	3.78 699	1.96 697	2.15 644	2.62 688	2.61 681	2.85 673	2.60 671	1.59 638	6.27 674	5.71 697	0.40 620	0.28 588	0.35 599	0.35 620	0.50 630	0.48 627

MADNet+	2.69 690	3.22 724	11.53 714	1.44 692	1.12 679	3.19 692	1.81 687	2.85 691	2.37 678	1.68 628	2.07 643	2.85 679	2.18 680	7.41 698	5.23 695	0.79 681	0.76 697	0.69 678	0.65 679	0.98 678	0.95 680

IMH-64-1	2.70 691	1.79 703	1.46 608	3.26 718	2.66 714	3.23 694	2.10 701	4.08 706	2.75 692	2.34 670	3.81 687	3.06 683	2.22 683	4.25 628	2.59 666	3.75 722	0.84 701	2.75 717	1.35 707	3.15 715	2.60 717

IMH-64	2.70 691	1.79 703	1.46 608	3.26 718	2.66 714	3.23 694	2.10 701	4.08 706	2.75 692	2.34 670	3.81 687	3.06 683	2.22 683	4.25 628	2.59 666	3.75 722	0.84 701	2.75 717	1.35 707	3.15 715	2.60 717

FC-DCNN	2.72 693	0.59 607	0.86 433	0.73 606	0.57 555	2.91 687	1.04 632	3.01 694	2.60 686	6.83 722	7.64 714	9.92 722	6.33 721	5.21 648	3.14 676	0.53 661	0.48 674	0.51 652	0.50 662	0.53 639	0.51 637

FC-DCNN v2	2.81 694	0.59 607	0.85 427	0.73 606	0.57 555	2.97 689	1.05 634	3.39 700	2.61 687	6.98 723	7.67 715	10.38 725	6.31 720	5.75 666	3.37 682	0.53 661	0.48 674	0.51 652	0.50 662	0.53 639	0.51 637

WAO-6	2.81 694	1.60 698	1.46 608	2.36 704	2.28 707	3.55 696	2.29 709	4.21 709	4.56 712	2.36 674	4.51 692	4.88 703	2.66 693	4.60 635	4.07 690	1.72 699	1.15 718	2.31 706	1.46 712	2.31 698	1.85 701

PWCK	2.88 696	2.05 711	5.72 696	2.08 699	1.11 677	3.55 696	3.90 722	2.86 692	3.54 704	3.03 696	3.63 685	3.10 686	2.31 685	8.15 711	3.09 674	2.12 703	0.91 709	1.75 699	0.98 700	2.57 704	1.18 690

Dean	2.91 697	1.53 697	2.07 650	2.96 715	2.51 712	3.15 691	2.14 704	4.75 713	4.41 711	2.76 687	6.10 705	5.53 708	2.37 686	2.97 599	1.92 647	3.18 714	0.85 704	2.51 714	1.04 703	2.88 712	2.47 714

MonStereo1	3.14 698	1.66 699	1.81 638	2.43 705	2.32 709	5.80 716	1.58 679	3.52 701	4.70 713	3.09 698	8.22 720	4.76 701	3.36 702	6.52 680	2.29 661	2.33 705	0.61 690	1.91 702	1.05 704	2.44 701	2.34 709

IMH	3.21 699	1.85 707	1.48 613	3.25 717	2.69 716	4.07 705	2.02 699	4.41 711	3.80 705	2.72 684	7.11 711	4.75 700	2.92 696	5.92 669	2.55 664	3.85 726	0.88 707	2.78 719	1.36 709	3.19 717	2.59 716

LVE	3.31 700	1.67 700	1.64 624	2.85 710	2.42 711	3.20 693	2.26 708	4.78 714	5.05 714	2.35 672	6.91 708	6.02 710	2.37 686	9.15 714	2.17 658	3.19 715	1.08 717	2.38 709	1.47 713	2.81 708	2.40 712

DStereoFS	3.67 701	1.49 695	2.18 659	1.32 686	1.32 691	4.41 708	1.26 657	3.75 705	9.27 722	3.36 700	6.80 707	4.81 702	13.54 729	6.95 690	4.76 693	0.73 680	0.69 695	1.17 694	2.40 725	1.27 690	1.95 704

JetBlue	3.97 702	2.01 708	10.19 710	1.38 688	2.84 718	10.53 722	9.54 727	3.60 703	2.41 680	2.73 685	3.39 682	4.54 696	4.31 711	7.85 708	6.84 702	0.88 682	0.93 710	0.89 684	0.91 693	1.74 693	1.91 702

notaker	3.98 703	2.40 718	2.68 674	3.82 725	3.27 723	3.97 704	2.14 704	4.78 714	3.45 702	4.12 709	6.94 709	7.65 716	3.26 701	7.82 707	5.30 696	4.04 727	1.41 720	3.36 726	2.10 722	3.88 723	3.31 723

WAO-8	4.40 704	1.82 705	1.79 636	2.34 702	2.20 702	9.19 719	1.53 672	6.09 720	16.46 732	3.94 704	7.84 717	7.32 712	3.72 708	9.41 720	3.31 679	2.00 701	1.07 715	2.44 712	1.37 710	2.50 702	1.68 698

Venus	4.40 704	1.82 705	1.79 636	2.34 702	2.20 702	9.19 719	1.53 672	6.09 720	16.46 732	3.94 704	7.84 717	7.32 712	3.72 708	9.41 720	3.31 679	2.00 701	1.07 715	2.44 712	1.37 710	2.50 702	1.68 698

DStereoSA	4.44 706	0.92 656	6.79 701	1.58 695	2.54 713	2.29 664	14.04 732	2.33 669	2.31 677	1.85 647	10.58 725	1.32 534	13.05 727	7.07 692	11.18 720	0.67 677	1.97 724	0.88 683	3.29 726	1.69 692	2.44 713

MultiAttention	4.51 707	0.33 448	0.82 416	0.73 606	0.45 479	30.98 742	4.50 725	2.18 655	1.40 605	1.61 617	2.41 659	2.43 666	0.70 391	38.42 746	1.36 603	0.22 408	0.15 342	0.29 535	0.30 581	0.47 621	0.43 611

ktn	4.70 708	2.38 717	2.12 655	3.76 723	3.24 721	4.85 711	2.95 719	5.52 716	7.37 721	4.07 708	19.32 736	7.46 714	3.47 703	7.39 697	2.95 672	4.04 727	1.85 723	3.26 725	2.22 723	3.08 714	2.65 719

MADNet++	5.01 709	3.14 722	4.91 690	4.55 729	3.94 727	5.20 714	4.41 724	4.40 710	4.13 709	4.95 716	6.08 704	4.74 699	5.37 714	9.40 719	10.67 719	4.65 729	4.15 730	3.97 728	3.34 728	4.09 725	4.08 729

UNDER WATER	5.08 710	2.33 716	5.55 694	3.94 727	3.51 724	5.20 714	2.72 716	5.61 718	16.52 734	3.84 703	4.60 694	9.21 720	5.89 717	5.90 668	8.66 712	3.75 722	1.34 719	3.18 724	1.88 717	4.33 728	3.61 725

UNDER WATER-64	5.27 711	2.32 715	8.78 708	3.93 726	3.54 725	7.61 717	3.03 720	5.84 719	14.19 726	4.04 706	4.04 689	9.39 721	6.26 719	5.93 670	8.48 711	3.60 721	1.51 721	3.13 722	1.88 717	4.29 727	3.61 725

TorneroNet-64	5.30 712	2.03 709	1.74 635	3.43 720	2.81 717	10.09 721	2.12 703	9.10 727	17.12 737	4.96 717	9.27 723	10.72 727	3.70 707	9.20 715	4.55 692	3.31 717	0.84 701	2.88 720	1.55 714	3.49 720	3.04 720

MANE	6.19 713	0.59 607	1.03 520	0.93 667	1.22 688	13.38 727	2.69 714	12.81 731	17.94 738	8.21 728	10.82 726	14.72 728	11.68 725	11.39 728	11.90 721	0.59 668	0.50 679	0.52 654	1.76 716	0.55 643	0.54 641

LSM	6.33 714	1.10 669	13.19 715	1.41 691	68.17 752	1.64 616	1.90 694	1.92 595	2.46 681	2.99 693	3.11 677	1.88 627	1.80 657	2.61 586	2.06 654	0.41 625	0.58 688	0.50 650	0.57 671	0.64 657	17.66 741

SGM-ForestM	6.52 715	0.38 518	1.26 571	0.63 522	0.35 354	13.59 728	5.32 726	6.32 723	6.70 720	11.14 730	9.18 722	22.51 742	13.93 730	16.89 731	20.07 732	0.36 604	0.37 644	0.36 607	0.35 620	0.36 567	0.34 569

tt	6.58 716	0.26 249	6.10 698	3.77 724	2.16 701	11.55 724	19.63 734	13.33 732	5.74 717	2.96 692	2.65 668	4.97 706	6.33 721	3.81 621	7.24 703	9.15 734	11.32 741	5.89 734	6.24 735	6.03 729	2.55 715

JetRed	6.91 717	8.80 729	25.96 736	2.85 710	3.25 722	13.98 730	11.87 729	6.25 722	4.28 710	4.45 711	4.56 693	6.69 711	5.46 715	7.46 700	14.05 724	2.59 709	3.31 727	2.59 715	2.29 724	4.20 726	3.36 724

xyz-stereo	7.16 718	0.22 109	69.90 756	0.42 125	0.21 30	32.92 745	0.49 418	0.87 218	0.76 280	1.38 564	27.04 739	1.19 497	1.16 579	4.69 637	0.97 548	0.16 127	0.12 102	0.20 289	0.14 174	0.16 119	0.12 21

LE_ROB	8.05 719	0.37 511	23.53 730	0.74 610	0.33 325	2.77 684	2.87 718	3.71 704	27.24 743	25.39 743	8.87 721	8.46 719	26.71 742	6.65 682	21.99 733	0.21 376	0.19 460	0.20 289	0.21 426	0.25 457	0.22 420

coex-ft	8.13 720	2.13 714	98.04 758	0.67 563	0.53 536	1.71 620	1.56 675	1.65 507	11.11 724	18.17 741	3.75 686	3.88 694	7.61 724	2.98 600	6.49 700	0.30 559	0.30 606	0.32 570	0.31 589	0.66 661	0.50 633

KSHMR	8.75 721	2.06 712	2.11 654	3.53 722	3.11 720	4.13 706	2.69 714	5.60 717	61.37 759	3.00 694	55.83 757	4.98 707	2.45 689	4.49 632	2.61 668	3.46 719	1.55 722	3.14 723	1.94 719	3.72 722	3.18 722

U	9.45 722	0.21 76	0.58 249	0.47 237	53.11 751	61.27 756	0.24 70	0.70 137	0.52 178	0.36 101	0.28 32	0.29 46	0.35 122	0.33 5	0.26 57	0.19 295	0.11 39	60.50 755	8.88 736	0.17 165	0.13 73

TCMNet-wrong-test	10.31 723	11.40 731	14.84 717	20.96 737	18.45 732	13.80 729	10.76 728	15.78 733	3.53 703	5.20 719	5.52 703	16.26 730	12.61 726	7.51 702	10.15 715	7.43 732	2.37 725	4.31 730	3.43 729	11.36 735	10.61 733

EDNetEfficientorigin	10.57 724	1.47 693	177.42 759	0.67 563	0.53 536	1.58 610	1.16 647	1.90 588	3.37 700	4.71 714	3.38 681	3.10 686	2.69 694	3.13 607	3.58 683	0.25 485	0.23 546	0.33 579	0.27 539	0.83 670	0.81 674

TorneroNet	10.70 725	2.03 709	1.82 640	3.43 720	3.01 719	43.83 746	2.22 707	8.87 726	67.47 760	7.17 726	27.36 740	10.68 726	3.85 710	8.67 713	7.65 708	3.59 720	0.88 707	3.04 721	1.57 715	3.71 721	3.17 721

HanzoNet	11.04 726	3.62 725	8.10 706	4.08 728	3.55 726	4.90 712	2.73 717	7.19 724	10.10 723	31.86 753	28.92 742	21.96 741	36.36 746	18.08 733	10.17 716	7.94 733	3.32 728	3.47 727	3.31 727	7.06 732	4.04 728

DPSimNet_ROB	11.20 727	4.98 726	35.43 740	2.90 713	4.52 728	7.89 718	17.09 733	4.66 712	6.06 719	14.89 736	10.93 727	17.29 731	36.81 748	13.18 730	15.68 728	2.86 710	6.29 733	5.75 733	5.09 733	3.91 724	7.70 731

light-stereo	12.42 728	1.45 691	18.02 721	17.94 734	23.64 738	11.13 723	0.82 582	9.91 728	5.73 716	15.42 737	42.83 752	55.24 756	1.88 663	28.77 744	2.26 659	1.61 698	3.00 726	0.78 679	0.93 695	3.48 719	3.62 727

DGTPSM_ROB	13.01 729	8.23 727	21.87 726	9.51 731	18.10 730	11.56 725	32.01 740	10.63 729	16.20 730	7.03 724	19.48 737	10.15 723	16.66 732	9.83 724	22.42 734	4.75 730	8.68 734	5.37 731	10.25 740	6.16 730	11.36 734

DPSMNet_ROB	13.02 730	8.23 727	21.91 727	9.53 732	18.11 731	11.56 725	32.02 741	10.64 730	16.23 731	7.05 725	19.49 738	10.16 724	16.66 732	9.85 725	22.43 735	4.77 731	8.68 734	5.38 732	10.26 741	6.17 731	11.36 734

USTest	14.33 731	14.94 733	21.04 725	17.44 733	16.05 729	23.26 731	33.84 742	21.73 734	11.80 725	9.36 729	10.14 724	15.97 729	13.20 728	17.28 732	22.43 735	3.78 725	5.01 731	6.17 735	6.16 734	9.25 734	7.72 732

iinet-test	17.98 732	18.06 734	23.82 732	20.87 735	19.70 733	26.55 732	35.70 743	25.04 738	15.93 727	13.33 731	13.25 728	20.58 733	17.79 734	20.62 734	25.11 738	9.58 736	8.78 736	9.88 737	9.85 738	13.23 736	11.95 736

IINet	17.98 732	18.06 734	23.81 731	20.87 735	19.70 733	26.55 732	35.70 743	25.04 738	15.93 727	13.33 731	13.25 728	20.58 733	17.79 734	20.62 734	25.11 738	9.58 736	8.78 736	9.88 737	9.85 738	13.23 736	11.95 736

DPSM_ROB	19.08 734	19.14 737	25.17 734	22.15 739	20.85 736	28.17 735	37.82 746	26.56 740	16.85 735	14.14 733	14.84 731	21.70 736	18.75 737	21.87 737	26.55 742	10.16 740	9.30 739	10.47 739	10.42 742	14.03 738	12.61 739

DPSM	19.08 734	19.14 737	25.17 734	22.15 739	20.85 736	28.17 735	37.82 746	26.56 740	16.85 735	14.14 733	14.84 731	21.70 736	18.75 737	21.87 737	26.55 742	10.16 740	9.30 739	10.47 739	10.42 742	14.03 738	12.61 739

Selective-IGEV-i1pa	19.94 736	26.52 742	23.52 729	2.94 714	1.59 697	31.97 744	20.54 735	30.88 744	25.25 739	23.87 742	27.58 741	33.01 744	26.91 743	32.38 745	25.47 740	20.69 750	5.85 732	12.49 741	4.43 731	3.35 718	19.48 742

LRCNet_RVC	22.74 737	32.10 743	21.97 728	29.84 741	26.23 739	4.42 709	0.81 580	22.66 735	2.02 668	26.93 744	29.26 743	23.06 743	15.59 731	23.84 739	18.88 731	31.75 751	19.90 753	34.65 751	32.13 752	30.54 750	28.32 750

DLNR-FE	23.17 738	48.55 757	42.94 743	176.85 759	78.48 753	0.35 53	0.21 32	23.51 737	0.75 271	0.66 272	0.86 290	0.59 272	0.30 72	1.55 464	0.44 314	9.85 739	0.12 102	0.18 208	0.14 174	76.92 757	0.16 224

DLNR_Zeroshot_test	23.17 738	48.52 756	43.29 744	176.68 758	78.69 754	0.35 53	0.21 32	23.41 736	0.75 271	0.66 272	0.86 290	0.59 272	0.30 72	1.56 469	0.44 314	9.57 735	0.12 102	0.18 208	0.14 174	76.92 757	0.16 224

BEATNet-Init1	26.87 740	13.43 732	70.68 757	0.91 664	0.68 604	57.02 754	21.06 736	32.82 748	32.67 745	52.12 759	53.61 756	66.05 757	49.56 757	48.79 758	34.71 747	0.49 653	0.44 663	0.53 659	0.53 667	0.63 655	0.59 652

fast-reg	37.99 741	38.31 745	50.02 746	45.00 751	43.04 749	57.29 755	76.35 753	53.18 751	33.49 746	28.15 745	29.55 747	41.27 748	35.82 745	42.63 749	52.86 751	19.57 742	18.63 746	20.88 742	20.79 744	28.20 742	24.79 743

RAFT-FEzeroshot	38.32 742	38.45 747	50.28 747	44.74 746	41.87 744	56.68 749	76.38 756	53.24 753	33.76 748	28.29 747	29.37 744	43.69 753	37.66 750	43.83 751	53.41 755	20.32 744	18.70 748	21.07 744	21.07 747	28.25 745	25.35 747

RAFT-FE	38.32 742	38.45 747	50.28 747	44.74 746	41.87 744	56.68 749	76.38 756	53.24 753	33.76 748	28.29 747	29.37 744	43.69 753	37.66 750	43.83 751	53.41 755	20.32 744	18.70 748	21.07 744	21.07 747	28.25 745	25.35 747

CasAABBNet	38.33 744	38.46 749	50.35 750	44.75 748	41.84 743	56.68 749	76.37 755	53.22 752	33.83 751	28.31 750	29.54 746	43.62 752	37.71 752	43.84 754	53.41 755	20.30 743	18.70 748	21.07 744	21.07 747	28.24 744	25.34 745

Hybrid-DGEV	38.35 745	38.46 749	50.28 747	44.82 750	41.90 746	56.66 748	76.35 753	53.24 753	33.80 750	28.29 747	29.84 749	43.58 749	37.86 754	43.84 754	53.39 754	20.34 746	18.69 747	21.06 743	21.00 745	28.25 745	25.34 745

FlowAnything	38.37 746	38.41 746	50.38 751	44.76 749	41.94 747	56.64 747	76.34 752	53.28 757	34.23 753	28.25 746	29.72 748	43.60 750	37.79 753	43.83 751	53.38 753	20.39 748	18.71 752	21.07 744	21.14 751	28.23 743	25.29 744

Selective-RAFT-Error	38.39 747	38.47 751	50.44 752	44.73 745	41.97 748	56.68 749	76.38 756	53.24 753	33.92 752	28.34 751	29.85 750	43.60 750	38.20 755	43.75 750	53.34 752	20.38 747	18.70 748	21.09 748	21.05 746	28.30 748	25.43 749

HaxPig	38.92 748	41.40 753	41.64 741	29.95 742	32.27 740	28.90 737	27.60 737	29.73 743	37.71 754	43.82 754	43.87 753	33.17 745	35.56 744	41.53 747	40.37 749	43.94 755	47.51 758	45.82 752	47.08 754	42.38 751	44.15 753

AVERAGE_ROB	40.43 749	42.37 754	42.73 742	36.96 744	35.58 742	30.50 738	27.61 738	36.71 750	38.39 755	44.91 755	44.36 754	37.45 747	36.70 747	41.88 748	40.35 748	45.43 756	46.81 757	47.11 753	46.35 753	42.51 752	43.87 752

MEDIAN_ROB	42.00 750	44.40 755	44.29 745	35.15 743	34.95 741	31.28 743	29.60 739	35.88 749	40.02 756	47.20 758	46.64 755	37.37 746	38.48 756	44.35 757	42.45 750	48.03 757	49.39 759	49.71 754	49.03 755	45.14 753	46.65 754

LSM0	42.82 751	38.75 752	50.81 753	47.07 752	109.38 760	57.00 753	76.02 751	53.74 758	33.71 747	29.02 752	30.41 751	43.87 755	37.22 749	43.91 756	53.54 758	20.52 749	18.62 745	21.10 749	21.11 750	28.41 749	42.22 751

Anonymous_1	43.04 752	18.73 736	24.79 733	21.81 738	46.26 750	27.80 734	37.60 745	28.08 742	16.14 729	14.66 735	14.30 730	20.65 735	17.88 736	21.56 736	25.94 741	117.93 760	8.92 738	100.65 756	126.50 758	158.64 761	12.08 738

PML	51.67 753	36.25 744	13.28 716	7.46 730	20.81 735	108.69 759	232.22 762	8.72 725	27.82 744	87.01 760	269.67 762	69.67 758	61.95 758	24.76 743	14.20 725	9.74 738	3.40 729	9.62 736	4.70 732	18.74 740	4.72 730

xxxxx1	54.10 754	25.67 739	27.13 737	113.43 755	96.96 755	30.69 739	47.44 748	32.38 745	25.60 740	17.75 738	17.27 733	21.81 738	21.02 739	24.43 740	33.82 744	33.37 752	40.54 754	157.71 759	175.86 759	66.16 754	72.93 757

tt_ll	54.10 754	25.67 739	27.13 737	113.43 755	96.96 755	30.69 739	47.44 748	32.38 745	25.60 740	17.75 738	17.27 733	21.81 738	21.02 739	24.43 740	33.82 744	33.37 752	40.54 754	157.71 759	175.86 759	66.16 754	72.93 757

ff	54.10 754	25.67 739	27.13 737	113.43 755	96.96 755	30.69 739	47.44 748	32.38 745	25.60 740	17.75 738	17.27 733	21.81 738	21.02 739	24.43 740	33.82 744	33.37 752	40.54 754	157.71 759	175.86 759	66.16 754	72.93 757

RSGM-EC	88.84 757	82.86 758	51.22 754	105.38 753	99.51 758	94.51 757	125.67 759	90.02 759	46.43 757	45.14 756	57.50 758	101.22 759	88.55 759	154.40 759	153.26 760	105.54 758	59.55 760	113.88 757	53.02 756	92.89 759	56.17 755

acva	88.84 757	82.86 758	51.22 754	105.38 753	99.51 758	94.51 757	125.67 759	90.02 759	46.43 757	45.14 756	57.50 758	101.22 759	88.55 759	154.40 759	153.26 760	105.54 758	59.55 760	113.88 757	53.02 756	92.89 759	56.17 755

Selective-IGEV-i16pa	97.29 759	136.83 760	17.95 720	1.52 694	1.00 669	188.16 761	3.63 721	183.02 762	169.43 762	88.01 761	178.60 760	119.35 761	191.45 762	226.33 762	135.51 759	131.38 761	17.89 744	32.25 750	3.46 730	2.02 697	117.94 760

test_example2	192.40 760	210.76 761	206.48 760	199.83 760	204.73 761	172.94 760	183.52 761	133.93 761	133.41 761	191.38 762	196.19 761	187.13 762	178.77 761	205.33 761	208.00 762	222.09 762	238.72 762	186.54 762	190.54 762	227.34 762	170.31 761

GS-Stereo							0.36 225	0.92 242	0.47 145	0.37 112	0.38 76	0.32 70	0.33 103	0.43 43	0.26 57	0.19 295	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.15 183

FSD					0.50 508	0.54 241	0.58 495	0.65 109	0.53 185	0.54 229	0.52 166	0.56 250	0.52 278	0.57 120	0.55 406	0.51 654	0.47 672	0.50 650	0.49 659	0.50 630

ccccc		492.34 762		530.87 761	530.37 762	478.08 762		491.76 763		448.18 763		476.12 763		541.64 763		663.49 763	459.54 763	353.94 763	309.79 763	586.66 763

ASD4		10.99 730

Low-res two-view benchmark