Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 8	0.16 1	0.37 130	0.31 92	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 45	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 104	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 143	0.24 15	0.24 76	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 31	0.21 6	0.20 5	0.34 6	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 266	0.13 7	0.13 77

mm1	0.24 4	0.19 29	0.37 19	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 57	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 35	0.54 49	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 125	0.37 13	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 134	0.37 13	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 36	0.36 20	0.28 205	0.20 8	0.23 60	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 75	0.20 5	0.21 9	0.38 17	0.22 2	0.18 252	0.14 292	0.20 303	0.20 398	0.17 177	0.12 23

S2M2_XL	0.24 4	0.24 186	0.39 46	0.34 6	0.24 91	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 96	0.24 19	0.23 28	0.32 3	0.26 68	0.20 358	0.18 458	0.18 219	0.16 266	0.18 228	0.14 147
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 83	0.36 12	0.38 60	0.22 51	0.32 45	0.22 45	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 16	0.30 62	0.33 114	0.34 6	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA_dic	0.25 10	0.24 186	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 47	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 81	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 108	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 381	0.12 23

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 36	0.40 90	0.30 257	0.11 1	0.26 101	0.40 13	0.36 89	0.30 49	0.34 70	0.23 9	0.26 44	0.39 24	0.24 18	0.18 252	0.13 219	0.16 116	0.15 215	0.18 228	0.15 195

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 85	0.35 12	0.23 65	0.21 9	0.41 324	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 136	0.18 3	0.21 9	0.37 13	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 215	0.15 86	0.13 77

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 93	0.29 135	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 63	0.32 80	0.31 92	0.32 3	0.31 166	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

derf	0.25 10	0.20 51	0.40 59	0.40 90	0.23 65	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.21 9	0.47 83	0.24 18	0.14 57	0.13 219	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

mm2	0.25 10	0.19 29	0.37 19	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 57	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA1	0.25 10	0.20 51	0.38 36	0.34 6	0.18 8	0.31 39	0.27 116	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 10	0.25 26	0.32 104	0.46 71	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

qqai	0.26 17	0.20 51	0.41 69	0.40 90	0.23 65	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 16	0.42 165	0.21 9	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

MGA	0.26 17	0.19 29	0.39 46	0.36 20	0.26 143	0.43 115	0.20 18	0.49 27	0.37 98	0.28 22	0.31 54	0.31 69	0.19 2	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 147

MSE-Stereo	0.26 17	0.19 29	0.39 46	0.36 20	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.28 22	0.33 63	0.29 53	0.19 2	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

GeoVLM	0.26 17	0.19 29	0.37 19	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 57	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth_RVC	0.26 17	0.19 29	0.37 19	0.33 2	0.19 16	0.47 157	0.19 11	0.54 49	0.27 24	0.30 49	0.29 46	0.26 31	0.32 104	0.43 46	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 17	0.19 29	0.37 19	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 57	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 17	0.18 10	0.37 19	0.38 60	0.24 91	0.30 35	0.20 18	0.54 49	0.33 66	0.27 20	0.30 52	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

CSFM-Stereo	0.26 17	0.18 10	0.37 19	0.39 75	0.21 31	0.40 86	0.21 35	0.53 42	0.29 35	0.30 49	0.28 37	0.31 69	0.29 72	0.47 83	0.25 46	0.15 91	0.13 219	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 17	0.20 51	0.36 12	0.37 38	0.22 51	0.35 59	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 12	0.34 104	0.20 5	0.77 225	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

416test	0.27 26	0.20 51	0.46 128	0.43 153	0.31 287	0.43 115	0.22 45	0.52 37	0.32 56	0.30 49	0.24 13	0.26 31	0.28 66	0.39 24	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

VeloStereo	0.27 26	0.19 29	0.41 69	0.38 60	0.27 175	0.17 5	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.46 71	0.27 85	0.23 455	0.22 550	0.21 348	0.19 355	0.23 439	0.24 473

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 26	0.24 186	0.33 3	0.29 1	0.25 121	0.29 31	0.26 101	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 63	0.16 2	0.28 66	0.36 11	0.32 180	0.15 91	0.20 500	0.26 514	0.34 636	0.24 459	0.24 473

LGCAT	0.27 26	0.19 29	0.37 19	0.38 60	0.24 91	0.16 3	0.21 35	0.35 7	0.25 16	0.35 103	0.26 22	0.30 62	0.26 44	0.62 160	0.27 85	0.27 549	0.22 550	0.13 1	0.17 297	0.13 7	0.21 414

CAR	0.27 26	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.35 103	0.33 63	0.29 53	0.19 2	0.49 93	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

PointNet	0.27 26	0.19 29	0.37 19	0.39 75	0.23 65	0.39 78	0.26 101	0.54 49	0.34 75	0.24 9	0.31 54	0.38 141	0.21 9	0.49 93	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

LiteMatch*	0.27 26	0.19 29	0.49 150	0.38 60	0.27 175	0.31 39	0.23 60	0.49 27	0.38 106	0.29 36	0.28 37	0.36 117	0.29 72	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

LACA3	0.27 26	0.21 83	0.38 36	0.35 12	0.19 16	0.37 69	0.38 273	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 31	0.26 31	0.31 92	0.73 210	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

LACA2	0.27 26	0.21 83	0.44 99	0.35 12	0.18 8	0.39 78	0.39 290	0.56 67	0.27 24	0.29 36	0.33 63	0.36 117	0.26 44	0.45 57	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

Test_v1	0.27 26	0.20 51	0.37 19	0.34 6	0.25 121	0.31 39	0.30 148	0.59 77	0.37 98	0.29 36	0.33 63	0.25 26	0.25 35	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 26	0.22 119	0.40 59	0.41 111	0.24 91	0.29 31	0.19 11	0.59 77	0.46 153	0.31 61	0.33 63	0.22 7	0.25 35	0.40 33	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

Wavelet-MonSter	0.27 26	0.20 51	0.41 69	0.39 75	0.26 143	0.26 21	0.25 87	0.49 27	0.29 35	0.36 113	0.47 147	0.28 50	0.32 104	0.49 93	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo_test1	0.27 26	0.19 29	0.38 36	0.40 90	0.24 91	0.38 73	0.20 18	0.59 77	0.19 3	0.24 9	0.17 3	0.33 95	0.27 58	0.90 281	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGtest1	0.27 26	0.21 83	0.44 99	0.41 111	0.21 31	0.42 105	0.19 11	0.56 67	0.26 20	0.29 36	0.24 13	0.29 53	0.29 72	0.55 119	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

dual_stereo	0.27 26	0.19 29	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 16	0.22 45	0.48 25	0.31 45	0.32 70	0.26 22	0.37 130	0.24 31	0.83 254	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

rgla	0.28 41	0.21 83	0.47 134	0.41 111	0.31 287	0.46 140	0.23 60	0.55 55	0.34 75	0.31 61	0.24 13	0.26 31	0.26 44	0.44 52	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test1013	0.28 41	0.21 83	0.47 134	0.42 133	0.31 287	0.46 140	0.22 45	0.53 42	0.35 85	0.32 70	0.25 16	0.27 40	0.29 72	0.42 44	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

test410_97500	0.28 41	0.20 51	0.49 150	0.38 60	0.26 143	0.49 185	0.18 4	0.55 55	0.30 39	0.30 49	0.29 46	0.32 80	0.32 104	0.45 57	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 41	0.21 83	0.50 162	0.38 60	0.27 175	0.49 185	0.18 4	0.55 55	0.31 45	0.30 49	0.30 52	0.31 69	0.32 104	0.44 52	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

flow	0.28 41	0.19 29	0.41 69	0.38 60	0.27 175	0.17 5	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.54 112	0.27 85	0.23 455	0.22 550	0.21 348	0.19 355	0.23 439	0.24 473

anonymous	0.28 41	0.22 119	0.43 93	0.39 75	0.26 143	0.22 13	0.24 76	0.35 7	0.34 75	0.42 165	0.60 214	0.24 19	0.27 58	0.50 99	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

MCSU-Stereo	0.28 41	0.17 3	0.36 12	0.36 20	0.17 5	0.35 59	0.39 290	0.55 55	0.41 121	0.37 124	0.40 96	0.37 130	0.23 28	0.45 57	0.29 117	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

monster-pro	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 269	0.31 161	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

MatchStereo	0.28 41	0.21 83	0.39 46	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 60	0.65 119	0.48 163	0.27 20	0.47 147	0.25 26	0.24 31	0.49 93	0.31 166	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
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 41	0.18 10	0.36 12	0.37 38	0.24 91	0.31 39	0.20 18	0.57 72	0.57 211	0.28 22	0.32 60	0.33 95	0.29 72	0.54 112	0.30 138	0.14 57	0.13 219	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonStereo	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 269	0.31 161	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 269	0.31 161	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

IGEV	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.31 287	0.45 132	0.21 35	0.59 77	0.40 112	0.31 61	0.43 121	0.26 31	0.21 9	0.43 46	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 41	0.18 10	0.42 85	0.40 90	0.23 65	0.47 157	0.19 11	0.61 89	0.29 35	0.35 103	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 151	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonSter	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 269	0.31 161	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.29 46	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

over-8	0.29 56	0.23 157	0.40 59	0.43 153	0.16 1	0.47 157	0.26 101	0.52 37	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.37 150	0.69 188	0.25 46	0.17 197	0.13 219	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

over-9	0.29 56	0.24 186	0.41 69	0.43 153	0.16 1	0.46 140	0.26 101	0.53 42	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.39 162	0.68 186	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

depth_test_26	0.29 56	0.19 29	0.41 69	0.36 20	0.24 91	0.21 9	0.24 76	0.41 15	0.34 75	0.30 49	0.81 292	0.28 50	0.24 31	0.47 83	0.25 46	0.22 427	0.16 396	0.18 219	0.17 297	0.19 284	0.17 272

BridgeDepth	0.29 56	0.19 29	0.37 19	0.40 90	0.17 5	0.58 293	0.32 183	0.60 87	0.29 35	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.43 190	0.47 83	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 56	0.25 227	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 233	0.36 239	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 33	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 56	0.25 227	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 233	0.36 239	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 33	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

LG-Stereo_L2	0.29 56	0.20 51	0.45 115	0.37 38	0.25 121	0.26 21	0.20 18	0.78 180	0.28 26	0.28 22	0.26 22	0.24 19	0.26 44	0.91 282	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 56	0.19 29	0.38 36	0.41 111	0.20 23	0.42 105	0.20 18	0.66 128	0.21 6	0.25 12	0.22 10	0.33 95	0.28 66	1.09 352	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

over v1	0.30 64	0.24 186	0.41 69	0.42 133	0.16 1	0.49 185	0.27 116	0.53 42	0.28 26	0.31 61	0.31 54	0.35 111	0.43 190	0.70 194	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 147

Monster-pub-mixall	0.30 64	0.19 29	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 75	0.34 75	0.36 113	0.34 70	0.26 31	0.20 5	1.40 452	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

AdaDepth	0.30 64	0.22 119	0.49 150	0.44 192	0.27 175	0.44 128	0.24 76	0.52 37	0.30 39	0.31 61	0.37 83	0.26 31	0.32 104	0.79 237	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

asda	0.30 64	0.24 186	0.42 85	0.38 60	0.23 65	0.43 115	0.34 211	0.58 75	0.37 98	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.52 106	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

asd	0.30 64	0.21 83	0.41 69	0.39 75	0.24 91	0.47 157	0.30 148	0.69 143	0.30 39	0.41 158	0.39 91	0.28 50	0.33 114	0.62 160	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

4.25_new	0.30 64	0.26 262	0.44 99	0.38 60	0.26 143	0.49 185	0.40 306	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 64	0.26 262	0.44 99	0.38 60	0.26 143	0.49 185	0.40 306	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 64	0.26 262	0.44 99	0.38 60	0.26 143	0.49 185	0.40 306	0.59 77	0.32 56	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4w-stereo	0.30 64	0.24 186	0.44 99	0.37 38	0.23 65	0.46 140	0.27 116	0.63 101	0.31 45	0.41 158	0.44 130	0.27 40	0.36 146	0.59 139	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

LG-Stereo_L1	0.30 64	0.20 51	0.44 99	0.37 38	0.26 143	0.29 31	0.21 35	0.66 128	0.26 20	0.25 12	0.25 16	0.24 19	0.22 25	1.24 395	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 64	0.20 51	0.40 59	0.46 232	0.30 257	0.33 47	0.22 45	0.75 170	0.45 147	0.32 70	0.41 105	0.32 80	0.48 244	0.38 17	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

NoBS	0.31 75	0.18 10	2.02 667	0.44 192	0.23 65	0.19 7	0.29 135	0.22 1	0.18 2	0.24 9	0.21 6	0.15 1	0.20 5	0.45 57	0.28 104	0.19 309	0.13 219	0.20 303	0.17 297	0.16 128	0.13 77

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 75	0.25 227	0.46 128	0.43 153	0.23 65	0.36 65	0.26 101	0.61 89	0.36 89	0.32 70	0.36 78	0.37 130	0.22 25	0.61 157	0.34 216	0.17 197	0.13 219	0.21 348	0.18 327	0.21 381	0.14 147

over-6	0.31 75	0.22 119	0.42 85	0.40 90	0.17 5	0.41 93	0.31 161	0.63 101	0.30 39	0.31 61	0.36 78	0.30 62	0.37 150	0.82 251	0.26 68	0.19 309	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 177	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 75	0.20 51	0.57 253	0.40 90	0.22 51	0.36 65	0.33 196	0.73 161	0.31 45	0.37 124	0.40 96	0.31 69	0.44 202	0.50 99	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 75	0.22 119	0.48 141	0.41 111	0.26 143	0.41 93	0.26 101	0.76 173	0.33 66	0.33 81	0.43 121	0.29 53	0.46 218	0.35 8	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.18 303

Pro-Stereo	0.31 75	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 230	0.63 334	0.21 35	0.35 7	0.28 26	0.34 93	0.25 16	0.23 9	0.13 1	1.58 491	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 297	0.13 7	0.12 23

GEAStereo	0.31 75	0.21 83	0.43 93	0.43 153	0.31 287	0.46 140	0.36 239	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 46	0.26 68	0.21 395	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 177	0.14 147

2.5w	0.31 75	0.23 157	0.46 128	0.39 75	0.24 91	0.42 105	0.39 290	0.61 89	0.30 39	0.37 124	0.53 186	0.24 19	0.25 35	0.77 225	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

2.75w_new	0.31 75	0.23 157	0.43 93	0.35 12	0.23 65	0.42 105	0.42 331	0.54 49	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.24 19	0.30 82	0.66 179	0.33 201	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 75	0.20 51	0.44 99	0.42 133	0.20 23	0.64 338	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 75	0.20 51	0.44 99	0.42 133	0.20 23	0.64 338	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 86	0.23 157	0.50 162	0.42 133	0.22 51	0.49 185	0.20 18	0.57 72	0.50 173	0.38 141	0.28 37	0.33 95	0.31 92	0.45 57	0.28 104	0.21 395	0.17 432	0.24 454	0.19 355	0.27 504	0.20 390

Anonymus	0.32 86	0.20 51	0.41 69	0.45 213	0.28 205	0.43 115	0.24 76	0.54 49	0.40 112	0.33 81	0.31 54	0.50 218	0.38 157	0.57 130	0.32 180	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 297	0.15 86	0.16 238

aanet-new-32k	0.32 86	0.22 119	0.53 199	0.43 153	0.24 91	0.54 254	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 307	0.41 37	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 86	0.22 119	0.53 199	0.43 153	0.24 91	0.54 254	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 307	0.41 37	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.13 77

aanet-new-28k	0.32 86	0.21 83	0.66 308	0.43 153	0.21 31	0.47 157	0.28 124	0.64 109	0.33 66	0.36 113	0.39 91	0.36 117	0.49 261	0.39 24	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 410	0.15 195

aanet-new-22k	0.32 86	0.21 83	0.54 213	0.43 153	0.22 51	0.47 157	0.23 60	0.67 136	0.50 173	0.35 103	0.46 142	0.33 95	0.50 270	0.44 52	0.29 117	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

aanet-new-16k	0.32 86	0.21 83	0.56 239	0.45 213	0.22 51	0.43 115	0.21 35	0.66 128	0.44 143	0.36 113	0.43 121	0.37 130	0.48 244	0.41 37	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.13 77

LiteMatch	0.32 86	0.24 186	0.37 19	0.45 213	0.25 121	0.34 50	0.31 161	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 31	0.40 153	0.48 244	0.45 57	0.66 467	0.21 395	0.12 106	0.19 251	0.16 266	0.18 228	0.19 352

qwe	0.32 86	0.21 83	0.40 59	0.37 38	0.26 143	0.49 185	0.29 135	0.64 109	0.39 108	0.49 217	0.48 154	0.26 31	0.27 58	0.80 240	0.34 216	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

2.25w	0.32 86	0.24 186	0.48 141	0.37 38	0.24 91	0.45 132	0.25 87	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.58 210	0.27 40	0.32 104	0.74 219	0.35 229	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 147

3.25w_new	0.32 86	0.21 83	0.45 115	0.38 60	0.23 65	0.52 233	0.34 211	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 86	0.21 83	0.45 115	0.37 38	0.23 65	0.52 233	0.34 211	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.75w	0.32 86	0.23 157	0.44 99	0.37 38	0.29 230	0.62 328	0.36 239	0.59 77	0.32 56	0.41 158	0.47 147	0.25 26	0.34 125	0.64 165	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

2w_stereo	0.32 86	0.24 186	0.45 115	0.39 75	0.22 51	0.46 140	0.47 411	0.69 143	0.42 127	0.43 173	0.50 167	0.24 19	0.45 209	0.47 83	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

SGD-Stereo	0.32 86	0.20 51	0.40 59	0.38 60	0.19 16	0.43 115	0.22 45	0.64 109	0.33 66	0.42 165	0.34 70	0.27 40	0.35 134	1.15 369	0.30 138	0.20 358	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 177	0.13 77

GREAT-IGEV	0.32 86	0.20 51	0.42 85	0.37 38	0.29 230	0.36 65	0.28 124	0.56 67	0.58 216	0.28 22	0.50 167	0.29 53	0.29 72	0.84 259	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 177	0.14 147
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GELT-Stereo	0.33 102	0.22 119	0.45 115	0.44 192	0.36 385	0.32 45	0.29 135	0.67 136	0.55 205	0.52 237	0.41 105	0.39 144	0.35 134	0.56 124	0.31 166	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.13 77

PhaseNet	0.33 102	0.23 157	0.44 99	0.43 153	0.28 205	0.57 286	0.24 76	0.62 93	0.42 127	0.30 49	0.39 91	0.54 245	0.30 82	0.55 119	0.37 253	0.15 91	0.13 219	0.20 303	0.19 355	0.17 177	0.17 272

aanet-new-40k	0.33 102	0.22 119	0.81 425	0.40 90	0.25 121	0.52 233	0.23 60	0.67 136	0.32 56	0.33 81	0.47 147	0.33 95	0.52 292	0.35 8	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 102	0.21 83	0.52 188	0.42 133	0.21 31	0.52 233	0.32 183	0.64 109	0.36 89	0.34 93	0.38 84	0.36 117	0.56 323	0.81 247	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 102	0.22 119	0.65 298	0.40 90	0.20 23	0.34 50	0.30 148	0.80 196	0.42 127	0.34 93	0.53 186	0.34 104	0.57 336	0.38 17	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 102	0.23 157	0.55 228	0.43 153	0.23 65	0.50 205	0.32 183	0.55 55	0.36 89	0.34 93	0.42 109	0.36 117	0.55 315	0.77 225	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.12 23

aanet-new-24k	0.33 102	0.21 83	0.51 174	0.42 133	0.23 65	0.53 244	0.30 148	0.62 93	0.37 98	0.40 155	0.61 217	0.34 104	0.48 244	0.44 52	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.12 23

aanet-new-12k	0.33 102	0.23 157	0.77 405	0.48 282	0.21 31	0.48 168	0.25 87	0.80 196	0.44 143	0.38 141	0.29 46	0.32 80	0.48 244	0.39 24	0.29 117	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.15 195

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 102	0.20 51	0.45 115	0.44 192	0.30 257	0.40 86	0.34 211	0.73 161	0.43 133	0.37 124	0.61 217	0.41 162	0.51 284	0.36 11	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 102	0.20 51	0.45 115	0.40 90	0.26 143	0.43 115	0.39 290	0.86 227	0.51 184	0.36 113	0.48 154	0.34 104	0.45 209	0.35 8	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

DispViT+	0.33 102	0.19 29	0.37 19	0.36 20	0.56 569	0.30 35	0.23 60	0.72 155	0.55 205	0.33 81	0.34 70	0.30 62	0.25 35	1.12 363	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

GSStereo	0.33 102	0.21 83	0.43 93	0.45 213	0.31 287	0.46 140	0.36 239	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 46	0.26 68	0.19 309	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.15 195

3.5w_stereo	0.33 102	0.25 227	0.45 115	0.37 38	0.24 91	0.54 254	0.35 222	0.66 128	0.36 89	0.43 173	0.44 130	0.29 53	0.34 125	0.77 225	0.39 278	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

3w_stereo	0.33 102	0.25 227	0.52 188	0.40 90	0.21 31	0.53 244	0.54 474	0.65 119	0.46 153	0.44 180	0.48 154	0.23 9	0.45 209	0.46 71	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

DEFOM-Stereo	0.33 102	0.20 51	0.40 59	0.42 133	0.28 205	0.80 448	0.23 60	0.48 25	0.37 98	0.37 124	0.31 54	0.23 9	0.24 31	1.20 384	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 147

SCION-M(vits-remse)	0.34 117	0.18 10	1.23 581	0.67 582	0.21 31	0.55 269	0.31 161	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.23 455	0.18 458	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 117	0.21 83	0.77 405	0.41 111	0.23 65	0.43 115	0.36 239	0.64 109	0.30 39	0.28 22	0.40 96	0.31 69	0.50 270	0.97 308	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 117	0.21 83	0.76 397	0.42 133	0.22 51	0.58 293	0.31 161	0.71 153	0.33 66	0.33 81	0.39 91	0.40 153	0.43 190	0.77 225	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.12 23

gasm-f	0.34 117	0.22 119	0.42 85	0.43 153	0.31 287	0.39 78	0.44 370	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.64 229	0.32 80	0.46 218	0.55 119	0.28 104	0.21 395	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.14 147

Zero-FE251	0.34 117	0.23 157	0.51 174	0.45 213	0.29 230	0.58 293	0.24 76	0.82 211	0.34 75	0.49 217	0.38 84	0.52 232	0.42 181	0.47 83	0.27 85	0.18 252	0.14 292	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

1w_stereo	0.34 117	0.20 51	0.42 85	0.43 153	0.26 143	0.47 157	0.54 474	0.59 77	0.50 173	0.41 158	0.66 237	0.25 26	0.44 202	0.62 160	0.33 201	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

monsterstereo	0.34 117	0.20 51	0.44 99	0.45 213	0.35 367	0.27 27	0.29 135	0.53 42	0.51 184	0.44 180	0.61 217	0.26 31	0.25 35	1.19 381	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

monsters	0.34 117	0.20 51	0.41 69	0.39 75	0.36 385	0.34 50	0.27 116	0.66 128	0.43 133	0.47 200	0.40 96	0.22 7	0.23 28	1.33 420	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

111111	0.34 117	0.20 51	0.41 69	0.45 213	0.42 469	0.37 69	0.22 45	0.95 276	0.38 106	0.31 61	0.31 54	0.40 153	0.27 58	0.96 300	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

LG-Stereo	0.34 117	0.25 227	0.78 415	0.47 249	0.26 143	0.37 69	0.30 148	0.71 153	0.52 191	0.36 113	0.57 207	0.29 53	0.21 9	0.50 99	0.36 241	0.13 29	0.13 219	0.20 303	0.18 327	0.18 228	0.12 23

S2M2_L	0.34 117	0.28 327	0.45 115	0.40 90	0.30 257	0.31 39	0.16 3	0.60 87	0.64 241	0.31 61	0.48 154	0.47 196	0.34 125	0.38 17	0.32 180	0.25 508	0.22 550	0.20 303	0.22 476	0.25 476	0.22 437
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 117	0.23 157	0.45 115	0.50 317	0.36 385	0.38 73	0.23 60	0.78 180	0.52 191	0.34 93	0.51 174	0.46 188	0.38 157	0.51 104	0.27 85	0.20 358	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 147

RAStereo	0.34 117	0.21 83	0.66 308	0.47 249	0.27 175	0.26 21	0.29 135	0.69 143	0.63 236	0.32 70	0.42 109	0.45 184	0.31 92	0.45 57	0.34 216	0.17 197	0.15 357	0.19 251	0.15 215	0.18 228	0.13 77

aanet-new-70k	0.35 130	0.20 51	0.79 418	0.42 133	0.21 31	0.50 205	0.30 148	0.65 119	0.31 45	0.33 81	0.40 96	0.31 69	0.51 284	1.00 324	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 130	0.22 119	0.91 482	0.43 153	0.21 31	0.33 47	0.36 239	0.65 119	0.32 56	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.59 348	0.91 282	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-10k	0.35 130	0.22 119	0.87 458	0.47 249	0.23 65	0.66 363	0.24 76	0.63 101	0.40 112	0.38 141	0.42 109	0.40 153	0.53 300	0.40 33	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 284	0.13 77

aanet-new-8k	0.35 130	0.23 157	0.50 162	0.45 213	0.25 121	0.54 254	0.36 239	0.68 140	0.49 166	0.35 103	0.42 109	0.32 80	0.62 369	0.68 186	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 130	0.21 83	0.52 188	0.48 282	0.27 175	0.75 413	0.38 273	0.63 101	0.43 133	0.37 124	0.50 167	0.35 111	0.50 270	0.43 46	0.30 138	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 130	0.20 51	0.50 162	0.42 133	0.37 407	0.58 293	0.30 148	0.68 140	0.42 127	0.37 124	0.53 186	0.47 196	0.60 352	0.39 24	0.34 216	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 130	0.22 119	0.53 199	0.41 111	0.36 385	0.48 168	0.42 331	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 229	0.32 80	0.26 44	0.41 37	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 130	0.22 119	0.54 213	0.42 133	0.35 367	0.46 140	0.40 306	0.62 93	0.54 202	0.56 256	0.67 244	0.36 117	0.27 58	0.49 93	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 130	0.22 119	0.54 213	0.41 111	0.37 407	0.49 185	0.41 324	0.64 109	0.59 226	0.54 245	0.66 237	0.31 69	0.26 44	0.41 37	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Foundation-i1c-attn	0.35 130	0.17 3	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.51 225	0.48 424	0.96 285	0.37 98	0.42 165	0.43 121	0.52 232	0.49 261	0.66 179	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

gcap_with_dpt	0.35 130	0.22 119	0.56 239	0.42 133	0.35 367	0.50 205	0.45 391	0.62 93	0.49 166	0.54 245	0.66 237	0.32 80	0.30 82	0.38 17	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.14 185	0.14 46	0.13 77

VIP-Stereo	0.35 130	0.22 119	0.49 150	0.40 90	0.43 480	0.82 459	0.22 45	0.59 77	0.45 147	0.31 61	0.53 186	0.37 130	0.31 92	0.83 254	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

AIO_test	0.35 130	0.22 119	0.44 99	0.43 153	0.27 175	0.57 286	0.44 370	0.79 187	0.41 121	0.32 70	0.47 147	0.46 188	0.30 82	0.69 188	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

gcap-zeroshot	0.35 130	0.22 119	0.55 228	0.41 111	0.37 407	0.48 168	0.42 331	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 224	0.33 95	0.26 44	0.38 17	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

test_for_model	0.35 130	0.22 119	0.53 199	0.41 111	0.36 385	0.48 168	0.42 331	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 229	0.32 80	0.26 44	0.41 37	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

testlalala	0.35 130	0.22 119	0.55 228	0.41 111	0.37 407	0.48 168	0.42 331	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 224	0.33 95	0.26 44	0.38 17	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

TS12	0.36 146	0.20 51	0.40 59	0.43 153	0.20 23	0.58 293	0.31 161	0.89 240	0.41 121	0.40 155	0.73 266	0.36 117	0.40 169	0.73 210	0.37 253	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 147

aanet-new-14k	0.36 146	0.24 186	0.83 434	0.46 232	0.22 51	0.46 140	0.33 196	0.66 128	0.61 229	0.39 153	0.48 154	0.29 53	0.64 380	0.41 37	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 381	0.14 147

Foundation-i1b	0.36 146	0.18 10	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.53 244	0.49 436	1.00 301	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.56 265	0.53 300	0.66 179	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

NLSM3	0.36 146	0.21 83	0.43 93	0.45 213	0.36 385	0.43 115	0.32 183	0.69 143	0.58 216	0.41 158	0.68 247	0.39 144	0.43 190	0.60 151	0.35 229	0.14 57	0.12 106	0.19 251	0.17 297	0.16 128	0.13 77

zero-FE	0.36 146	0.22 119	0.47 134	0.45 213	0.43 480	0.30 35	0.24 76	0.61 89	0.33 66	0.33 81	0.41 105	0.37 130	0.50 270	0.64 165	0.32 180	0.22 427	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 690	0.16 238

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.23 157	0.54 213	0.50 317	0.28 205	0.36 65	0.22 45	1.02 311	0.39 108	0.42 165	0.64 229	0.36 117	0.51 284	0.39 24	0.29 117	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.18 303

AIO_rvc	0.36 146	0.23 157	0.49 150	0.43 153	0.27 175	0.59 304	0.38 273	0.94 270	0.45 147	0.33 81	0.46 142	0.49 212	0.22 25	0.84 259	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

HUF	0.36 146	0.23 157	0.52 188	0.40 90	0.22 51	0.54 254	0.47 411	0.82 211	0.43 133	0.36 113	0.43 121	0.50 218	0.42 181	0.64 165	0.29 117	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 147

MaDis-Stereo	0.36 146	0.25 227	0.58 261	0.44 192	0.34 360	0.30 35	0.30 148	0.72 155	0.50 173	0.37 124	0.36 78	0.58 278	0.49 261	0.52 106	0.36 241	0.19 309	0.16 396	0.19 251	0.15 215	0.18 228	0.14 147

UniTT-Stereo	0.36 146	0.23 157	0.59 267	0.48 282	0.36 385	0.40 86	0.32 183	0.53 42	0.49 166	0.54 245	0.55 199	0.36 117	0.31 92	0.58 137	0.51 393	0.20 358	0.15 357	0.17 170	0.15 215	0.19 284	0.15 195

Foundation-i1a	0.37 156	0.18 10	0.37 19	0.34 6	0.19 16	0.51 225	0.47 411	1.01 309	0.42 127	0.51 233	0.44 130	0.57 271	0.57 336	0.78 232	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

DDF-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.47 134	0.48 282	0.42 469	0.31 39	0.24 76	0.53 42	0.33 66	0.33 81	0.40 96	0.37 130	0.48 244	0.91 282	0.32 180	0.23 455	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 692	0.16 238

IGEV-RUCA	0.37 156	0.23 157	0.48 141	0.49 304	0.36 385	0.60 312	0.23 60	0.64 109	0.49 166	0.39 153	0.49 164	0.44 176	0.31 92	0.85 265	0.30 138	0.24 480	0.13 219	0.16 116	0.12 82	0.20 334	0.19 352

Pointernet	0.37 156	0.20 51	0.57 253	0.43 153	0.28 205	0.51 225	0.27 116	0.93 264	0.61 229	0.47 200	0.63 224	0.49 212	0.38 157	0.49 93	0.33 201	0.17 197	0.13 219	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

AIO-Stereo	0.37 156	0.25 227	0.51 174	0.47 249	0.23 65	0.45 132	0.39 290	1.07 347	0.52 191	0.41 158	0.48 154	0.52 232	0.25 35	0.72 204	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

AEACV	0.37 156	0.24 186	0.52 188	0.47 249	0.51 537	0.37 69	0.38 273	0.65 119	0.53 198	0.42 165	0.56 202	0.46 188	0.60 352	0.53 108	0.30 138	0.16 137	0.13 219	0.18 219	0.15 215	0.17 177	0.14 147

EGLCR-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.51 174	0.43 153	0.26 143	0.44 128	0.22 45	0.99 297	0.48 163	0.42 165	0.42 109	0.67 320	0.29 72	0.86 269	0.33 201	0.17 197	0.12 106	0.19 251	0.17 297	0.17 177	0.15 195

DF	0.38 163	0.22 119	0.60 270	0.46 232	0.26 143	0.46 140	0.31 161	0.84 222	0.47 158	0.43 173	0.66 237	0.58 278	0.31 92	0.79 237	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 195

VMStereo-Base	0.38 163	0.23 157	0.44 99	0.36 20	0.22 51	0.39 78	0.34 211	0.70 148	0.86 327	0.43 173	0.69 252	0.60 289	0.33 114	0.73 210	0.35 229	0.17 197	0.14 292	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.17 272

BStereo	0.38 163	0.25 227	1.42 616	0.42 133	0.28 205	0.55 269	0.39 290	0.55 55	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 266	0.13 29	0.14 292	0.15 65	0.19 355	0.15 86	0.16 238

MSCF	0.38 163	0.25 227	0.52 188	0.47 249	0.25 121	0.62 328	0.37 265	0.81 203	0.47 158	0.50 226	0.71 260	0.32 80	0.65 388	0.54 112	0.28 104	0.19 309	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 177	0.14 147

castereo++	0.38 163	0.23 157	0.41 69	0.43 153	0.31 287	0.97 516	0.22 45	0.86 227	0.58 216	0.32 70	0.44 130	0.51 224	0.39 162	0.93 293	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 147

fffft	0.38 163	0.23 157	0.51 174	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.48 424	0.76 173	0.36 89	0.44 180	0.34 70	0.38 141	0.31 92	1.31 412	0.32 180	0.14 57	0.11 40	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.16 238
1: 1. 1
RSM++	0.38 163	0.24 186	0.51 174	0.47 249	0.26 143	0.50 205	0.41 324	0.79 187	0.45 147	0.37 124	0.45 136	0.60 289	0.35 134	1.02 329	0.30 138	0.15 91	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.13 77

aanet-new	0.39 170	0.25 227	0.54 213	0.47 249	0.37 407	0.74 407	0.28 124	0.62 93	0.34 75	0.37 124	0.50 167	0.36 117	0.74 419	0.98 311	0.30 138	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 170	0.52 599	1.32 599	0.44 192	0.38 429	0.38 73	0.23 60	0.95 276	0.41 121	0.36 113	0.43 121	0.41 162	0.42 181	0.45 57	0.29 117	0.14 57	0.13 219	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 147

Selective-IGEV-i32	0.39 170	0.24 186	0.50 162	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 196	1.25 421	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 345	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

FlowAnything_test	0.39 170	0.26 262	0.61 275	0.59 491	0.33 337	0.62 328	0.36 239	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.36 78	0.45 184	0.37 150	0.53 108	0.48 371	0.24 480	0.18 458	0.28 546	0.33 629	0.21 381	0.19 352

water-stereo	0.39 170	0.20 51	0.48 141	0.44 192	0.27 175	0.50 205	0.26 101	0.92 253	0.51 184	0.53 239	0.78 280	0.55 251	0.49 261	0.42 44	0.42 312	0.16 137	0.15 357	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.15 195

SMoEStereo_RVC	0.39 170	0.25 227	0.50 162	0.45 213	0.30 257	0.61 318	0.36 239	0.72 155	0.45 147	0.46 195	0.43 121	0.42 165	0.35 134	1.39 446	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.20 303	0.15 215	0.16 128	0.15 195

ours_stereo	0.39 170	0.28 327	0.51 174	0.46 232	0.30 257	0.40 86	0.44 370	0.73 161	0.56 209	0.35 103	0.56 202	0.46 188	0.33 114	1.11 358	0.32 180	0.16 137	0.13 219	0.19 251	0.15 215	0.19 284	0.14 147

GCAP-BAT	0.39 170	0.22 119	0.65 298	0.43 153	0.35 367	0.34 50	0.37 265	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 219	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

RSM	0.39 170	0.24 186	0.49 150	0.46 232	0.26 143	0.47 157	0.40 306	0.92 253	0.44 143	0.41 158	0.42 109	0.65 310	0.33 114	1.07 345	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 177	0.13 77

trnet	0.39 170	0.21 83	0.37 19	0.36 20	0.20 23	0.53 244	0.29 135	0.78 180	1.12 463	0.59 268	0.71 260	0.53 239	0.42 181	0.54 112	0.34 216	0.18 252	0.13 219	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot	0.39 170	0.22 119	0.65 298	0.43 153	0.35 367	0.34 50	0.37 265	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 219	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

Selective-IGEV	0.39 170	0.24 186	0.50 162	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 196	1.25 421	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 345	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GLC_STEREO	0.39 170	0.25 227	0.41 69	0.54 410	0.23 65	0.48 168	0.30 148	0.73 161	0.58 216	0.52 237	0.73 266	0.51 224	0.31 92	0.64 165	0.42 312	0.17 197	0.20 500	0.23 430	0.19 355	0.21 381	0.17 272

CREStereo	0.39 170	0.21 83	0.38 36	0.34 6	0.22 51	0.53 244	0.29 135	0.77 177	1.11 459	0.58 260	0.71 260	0.51 224	0.41 173	0.54 112	0.34 216	0.18 252	0.13 219	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 147
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GEAR-Net	0.40 184	0.26 262	0.51 174	0.52 371	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.66 532	0.46 153	0.37 124	0.58 210	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 266	0.19 309	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

Foundation-i1	0.40 184	0.19 29	0.36 12	0.42 133	0.32 313	0.54 254	0.48 424	1.18 390	0.52 191	0.54 245	0.54 198	0.58 278	0.49 261	0.65 176	0.32 180	0.16 137	0.13 219	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

GASTEREO	0.40 184	0.25 227	0.51 174	0.48 282	0.25 121	0.65 354	0.36 239	0.81 203	0.49 166	0.51 233	0.82 293	0.30 62	0.66 392	0.62 160	0.28 104	0.19 309	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 147

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	0.67 645	0.42 85	0.64 549	0.29 230	0.48 168	0.25 87	0.85 225	0.44 143	0.38 141	0.36 78	0.30 62	0.70 406	1.15 369	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 228	0.12 23

mms	0.40 184	0.27 297	0.52 188	0.46 232	0.32 313	0.43 115	0.46 401	0.70 148	0.46 153	0.35 103	0.58 210	0.44 176	0.30 82	1.36 433	0.33 201	0.16 137	0.13 219	0.18 219	0.15 215	0.19 284	0.15 195

MoCha-V2	0.40 184	0.20 51	0.49 150	0.50 317	0.21 31	0.44 128	0.33 196	0.93 264	0.53 198	0.53 239	0.53 186	0.42 165	0.58 347	1.09 352	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.15 195

IGEV++	0.40 184	0.22 119	0.51 174	0.52 371	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.65 527	0.46 153	0.37 124	0.57 207	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 266	0.19 309	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

GCAP-Stereo	0.40 184	0.28 327	0.68 318	0.47 249	0.25 121	0.53 244	0.32 183	0.82 211	0.58 216	0.65 284	0.69 252	0.58 278	0.42 181	0.47 83	0.29 117	0.17 197	0.14 292	0.17 170	0.13 144	0.17 177	0.14 147

LoS	0.40 184	0.21 83	0.44 99	0.37 38	0.22 51	0.50 205	0.40 306	1.00 301	0.94 363	0.48 209	0.66 237	0.48 203	0.40 169	0.60 151	0.37 253	0.18 252	0.14 292	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 184	0.31 422	0.73 366	0.58 476	0.27 175	0.26 21	0.33 196	0.95 276	0.81 311	0.42 165	0.47 147	0.65 310	0.47 230	0.39 24	0.34 216	0.18 252	0.15 357	0.16 116	0.14 185	0.19 284	0.16 238
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	0.41 194	0.19 29	0.84 439	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 124	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 24	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	1.46 714

Replicate-Monster	0.41 194	0.26 262	2.03 668	0.36 20	0.21 31	0.46 140	0.23 60	0.67 136	0.48 163	0.42 165	0.27 31	0.31 69	0.30 82	0.98 311	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 538

depthmonostereo	0.41 194	0.23 157	0.53 199	0.47 249	0.23 65	0.61 318	0.35 222	1.00 301	0.76 294	0.48 209	0.65 236	0.47 196	0.49 261	0.67 183	0.37 253	0.16 137	0.15 357	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 195

castereo	0.41 194	0.22 119	0.46 128	0.44 192	0.30 257	0.61 318	0.56 500	0.97 289	0.80 307	0.38 141	0.69 252	0.45 184	0.69 400	0.51 104	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 194	0.19 29	0.83 434	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 124	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 24	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	1.46 714

CASnet	0.41 194	0.25 227	0.48 141	0.50 317	0.20 23	0.50 205	0.36 239	0.81 203	0.80 307	0.83 336	0.68 247	0.48 203	0.31 92	0.54 112	0.32 180	0.18 252	0.12 106	0.27 531	0.22 476	0.23 439	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 200	0.24 186	0.49 150	0.47 249	0.41 463	0.58 293	0.32 183	0.81 203	0.84 323	0.45 188	0.52 179	0.77 351	0.35 134	0.64 165	0.33 201	0.24 480	0.17 432	0.19 251	0.16 266	0.20 334	0.21 414

fffy	0.42 200	0.27 297	0.57 253	0.46 232	0.29 230	0.48 168	0.35 222	0.91 250	0.55 205	0.40 155	0.58 210	0.55 251	0.41 173	1.26 399	0.36 241	0.15 91	0.13 219	0.19 251	0.16 266	0.18 228	0.14 147

WCG-NET	0.42 200	0.21 83	0.54 213	0.40 90	0.25 121	0.47 157	0.32 183	0.73 161	1.15 492	0.76 307	0.73 266	0.58 278	0.45 209	0.60 151	0.34 216	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Occ-G	0.42 200	0.21 83	0.48 141	0.41 111	0.26 143	0.42 105	0.62 536	0.77 177	0.49 166	0.43 173	0.66 237	1.02 461	0.46 218	0.78 232	0.41 298	0.16 137	0.13 219	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 238

MGS-Stereo	0.42 200	0.26 262	0.58 261	0.44 192	0.28 205	0.50 205	0.34 211	0.57 72	0.83 319	0.46 195	1.31 503	0.52 232	0.33 114	0.65 176	0.36 241	0.19 309	0.16 396	0.18 219	0.15 215	0.17 177	0.16 238

LoS_RVC	0.42 200	0.26 262	0.40 59	0.44 192	0.82 665	0.51 225	0.44 370	0.64 109	0.41 121	0.44 180	0.78 280	0.44 176	0.47 230	0.56 124	0.36 241	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 696

test_xeample3	0.42 200	0.28 327	0.69 330	0.43 153	0.33 337	0.56 281	0.38 273	0.79 187	0.45 147	0.53 239	0.46 142	0.44 176	0.44 202	1.38 439	0.31 166	0.18 252	0.14 292	0.19 251	0.15 215	0.17 177	0.16 238

FAST (zero-shot)	0.43 207	0.27 297	0.71 347	0.64 549	1.27 711	0.49 185	0.31 161	0.84 222	0.47 158	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.34 125	0.72 204	0.29 117	0.25 508	0.23 568	0.18 219	0.20 398	0.17 177	0.19 352

PSi22	0.43 207	0.25 227	0.45 115	0.45 213	0.24 91	0.46 140	0.22 45	0.63 101	0.99 392	0.45 188	0.64 229	0.80 361	0.52 292	1.44 459	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 284	0.15 195

DA	0.43 207	0.23 157	0.49 150	0.50 317	0.25 121	1.08 544	0.44 370	1.18 390	0.58 216	0.46 195	0.64 229	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 309	0.13 219	0.19 251	0.13 144	0.18 228	0.14 147

GGEV	0.43 207	0.23 157	0.49 150	0.50 317	0.25 121	1.08 544	0.44 370	1.18 390	0.58 216	0.46 195	0.64 229	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 309	0.13 219	0.19 251	0.13 144	0.18 228	0.14 147

DVStereo	0.43 207	0.21 83	0.55 228	0.43 153	0.32 313	0.72 397	0.29 135	0.80 196	0.51 184	0.77 313	0.73 266	0.48 203	0.40 169	1.13 366	0.39 278	0.15 91	0.14 292	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 147

MM-Stereo_test2	0.43 207	0.24 186	0.67 314	0.51 349	0.32 313	0.55 269	0.45 391	0.97 289	0.77 298	0.59 268	0.51 174	0.49 212	0.42 181	0.80 240	0.30 138	0.15 91	0.13 219	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.14 147

SCV_C0	0.43 207	0.26 262	0.65 298	0.43 153	0.29 230	0.47 157	0.31 161	1.34 437	0.73 283	0.38 141	0.49 164	0.54 245	0.29 72	1.24 395	0.30 138	0.17 197	0.13 219	0.16 116	0.13 144	0.20 334	0.15 195

ff7	0.43 207	0.27 297	0.56 239	0.44 192	0.33 337	0.50 205	0.42 331	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 439	0.33 201	0.17 197	0.12 106	0.21 348	0.15 215	0.18 228	0.18 303

ffff	0.43 207	0.27 297	0.56 239	0.44 192	0.33 337	0.50 205	0.42 331	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 439	0.33 201	0.17 197	0.12 106	0.21 348	0.15 215	0.18 228	0.18 303

11t	0.43 207	0.27 297	0.56 239	0.44 192	0.33 337	0.50 205	0.42 331	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 439	0.33 201	0.17 197	0.12 106	0.21 348	0.15 215	0.18 228	0.18 303

anonymousdsp	0.43 207	0.27 297	0.53 199	0.44 192	0.32 313	0.50 205	0.42 331	0.89 240	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.33 420	0.33 201	0.17 197	0.12 106	0.21 348	0.15 215	0.18 228	0.18 303

ProNet	0.43 207	0.28 327	0.58 261	0.43 153	0.30 257	0.56 281	0.52 459	1.00 301	0.58 216	0.44 180	0.49 164	0.43 170	0.43 190	1.28 405	0.36 241	0.15 91	0.13 219	0.19 251	0.16 266	0.17 177	0.16 238

MC-Stereo	0.43 207	0.23 157	0.48 141	0.51 349	0.28 205	0.39 78	0.32 183	0.88 239	0.68 266	0.60 272	0.84 298	0.56 265	0.61 363	1.03 330	0.31 166	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.13 77

ccc-4	0.43 207	0.27 297	0.56 239	0.44 192	0.33 337	0.50 205	0.42 331	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 439	0.33 201	0.17 197	0.12 106	0.21 348	0.15 215	0.18 228	0.18 303

IGEV-Stereo	0.43 207	0.27 297	0.54 213	0.45 213	0.32 313	0.50 205	0.42 331	0.90 248	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.32 416	0.33 201	0.17 197	0.12 106	0.21 348	0.15 215	0.18 228	0.18 303
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 222	1.50 715	1.55 637	0.37 38	0.33 337	0.41 93	0.26 101	0.79 187	0.35 85	0.34 93	0.46 142	0.41 162	0.41 173	0.45 57	0.24 18	0.15 91	0.13 219	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 303

Reg-Stereo(zero)	0.44 222	0.22 119	0.45 115	0.43 153	0.23 65	0.38 73	0.25 87	0.76 173	1.08 440	0.90 354	0.78 280	0.90 410	0.47 230	0.70 194	0.36 241	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

rvit_stereo_0081_aga	0.44 222	0.34 490	0.73 366	0.51 349	0.41 463	0.50 205	0.40 306	0.81 203	0.57 211	0.58 260	0.56 202	0.53 239	0.43 190	0.66 179	0.40 288	0.26 533	0.21 528	0.22 389	0.20 398	0.26 490	0.18 303

rvit_stereo_0081	0.44 222	0.33 465	0.64 291	0.54 410	0.35 367	0.41 93	0.44 370	0.66 128	0.95 365	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 326	0.25 508	0.20 500	0.22 389	0.19 355	0.25 476	0.17 272

rvit_stereo_0082	0.44 222	0.33 465	0.64 291	0.54 410	0.35 367	0.41 93	0.44 370	0.66 128	0.95 365	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 326	0.25 508	0.20 500	0.22 389	0.19 355	0.25 476	0.17 272

rvit_stereo_0080	0.44 222	0.32 441	0.71 347	0.47 249	0.36 385	0.42 105	0.55 492	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 214	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 326	0.26 533	0.21 528	0.20 303	0.20 398	0.31 554	0.19 352

whm_eth	0.44 222	0.32 441	0.71 347	0.47 249	0.36 385	0.42 105	0.55 492	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 214	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 326	0.26 533	0.21 528	0.20 303	0.20 398	0.31 554	0.19 352

CroCo-Stereo Lap2	0.44 222	0.34 490	0.77 405	0.61 519	0.79 656	0.28 28	0.35 222	0.75 170	0.71 276	0.38 141	0.50 167	0.72 337	0.55 315	0.57 130	0.47 365	0.17 197	0.18 458	0.19 251	0.16 266	0.21 381	0.20 390

TANstereo	0.44 222	0.21 83	0.44 99	0.41 111	0.21 31	0.65 354	0.26 101	0.79 187	0.83 319	0.93 361	0.98 344	0.51 224	0.46 218	0.54 112	0.35 229	0.18 252	0.24 578	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 512

RT-Monster	0.45 231	0.23 157	0.47 134	0.44 192	0.40 452	0.51 225	0.25 87	0.87 230	1.01 401	0.87 348	0.86 305	0.68 322	0.41 173	0.67 183	0.40 288	0.16 137	0.14 292	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 272

Anonymus123	0.45 231	0.25 227	1.42 616	0.42 133	0.28 205	1.78 652	0.39 290	0.72 155	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 266	0.13 29	0.14 292	0.15 65	0.19 355	0.15 86	0.16 238

HART	0.45 231	0.22 119	0.54 213	0.50 317	0.26 143	0.41 93	0.29 135	1.03 316	0.50 173	0.58 260	1.45 559	0.61 294	0.35 134	1.08 350	0.30 138	0.15 91	0.13 219	0.19 251	0.14 185	0.19 284	0.14 147

StereoAnything_RVC	0.45 231	1.43 709	0.48 141	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 35	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 146	1.27 403	0.22 2	0.21 395	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 720	0.11 3

tt45	0.45 231	0.23 157	0.46 128	0.45 213	0.33 337	0.79 439	0.32 183	0.78 180	0.41 121	0.51 233	0.44 130	0.49 212	0.37 150	2.14 566	0.34 216	0.16 137	0.13 219	0.19 251	0.16 266	0.17 177	0.18 303

IGEV-Stereo+	0.45 231	0.21 83	0.43 93	0.41 111	0.39 440	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 89	0.26 14	0.25 16	0.31 69	0.41 173	1.43 455	0.30 138	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 705	1.70 720

WCG-NET（raft）	0.45 231	0.21 83	0.55 228	0.40 90	0.24 91	0.50 205	0.36 239	0.73 161	1.09 449	0.71 296	0.76 275	0.92 421	0.51 284	0.84 259	0.34 216	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 147

MIF-Stereo (partial)	0.45 231	0.25 227	0.70 336	0.50 317	0.52 550	0.35 59	0.26 101	0.91 250	0.59 226	0.45 188	0.71 260	0.51 224	0.51 284	1.11 358	0.45 341	0.20 358	0.16 396	0.23 430	0.20 398	0.24 459	0.18 303

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 239	0.48 581	1.23 581	0.67 582	1.31 712	1.59 632	0.31 161	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 239	1.22 698	2.46 687	0.39 75	0.30 257	0.29 31	0.28 124	0.81 203	0.34 75	0.33 81	0.47 147	0.38 141	0.44 202	0.37 13	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 238

SCV	0.46 239	0.26 262	0.55 228	0.47 249	0.25 121	0.39 78	0.38 273	1.98 633	0.60 228	0.35 103	0.48 154	0.55 251	0.36 146	1.28 405	0.32 180	0.24 480	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.14 147

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 239	0.36 520	0.71 347	0.47 249	0.36 385	0.67 369	0.35 222	0.78 180	1.12 463	0.61 273	0.62 221	0.39 144	0.39 162	0.71 200	0.39 278	0.20 358	0.17 432	0.22 389	0.18 327	0.23 439	0.19 352

IGEVStereo-DCA	0.46 239	0.28 327	0.56 239	0.43 153	0.33 337	0.49 185	0.42 331	0.87 230	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 556	0.30 138	0.19 309	0.14 292	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.18 303

rrr	0.46 239	0.28 327	0.73 366	0.43 153	0.33 337	0.49 185	0.38 273	0.76 173	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 556	0.30 138	0.19 309	0.14 292	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.16 238

plain	0.46 239	0.27 297	1.01 523	0.50 317	0.40 452	0.35 59	0.37 265	0.87 230	0.56 209	0.43 173	0.76 275	0.42 165	0.40 169	1.13 366	0.45 341	0.21 395	0.15 357	0.24 454	0.19 355	0.24 459	0.16 238

XX-TBD	0.46 239	0.70 652	0.35 9	0.79 646	0.25 121	0.58 293	0.26 101	0.69 143	1.27 565	0.76 307	1.00 351	0.45 184	0.33 114	0.47 83	0.37 253	0.19 309	0.15 357	0.15 65	0.11 15	0.17 177	0.14 147

PMTNet	0.46 239	0.21 83	0.38 36	0.37 38	0.23 65	0.71 394	0.27 116	0.74 167	1.04 416	0.64 281	0.70 257	0.55 251	0.47 230	0.86 269	0.35 229	1.00 708	0.13 219	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

rvit_stereo_0083	0.47 248	0.33 465	0.81 425	0.56 451	0.36 385	0.50 205	0.44 370	0.68 140	0.95 365	0.49 217	0.57 207	0.55 251	0.49 261	0.88 274	0.46 356	0.25 508	0.25 588	0.24 454	0.20 398	0.24 459	0.17 272

rvit_stereo_ft	0.47 248	0.35 510	0.87 458	0.67 582	0.42 469	0.40 86	0.59 525	0.81 203	0.74 284	0.46 195	0.55 199	0.57 271	0.49 261	0.65 176	0.50 388	0.25 508	0.17 432	0.22 389	0.22 476	0.24 459	0.17 272

RAFT-Stereo-weight	0.47 248	0.24 186	0.53 199	0.48 282	0.27 175	0.60 312	0.35 222	1.02 311	1.07 433	0.99 384	0.78 280	0.76 349	0.28 66	0.76 222	0.36 241	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.15 195

CAS++	0.47 248	0.31 422	0.56 239	0.47 249	0.32 313	0.42 105	0.28 124	1.76 564	0.72 278	0.71 296	0.72 264	0.37 130	0.28 66	0.69 188	0.33 201	0.27 549	0.22 550	0.26 514	0.21 445	0.29 535	0.19 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 248	0.26 262	0.64 291	0.50 317	0.29 230	0.53 244	0.33 196	1.05 331	0.77 298	0.84 339	1.00 351	0.55 251	0.37 150	0.81 247	0.40 288	0.17 197	0.12 106	0.22 389	0.20 398	0.19 284	0.15 195

CREStereo++_RVC	0.47 248	0.21 83	0.38 36	0.45 213	0.38 429	0.45 132	0.25 87	0.75 170	1.29 575	0.80 322	1.21 462	0.47 196	0.37 150	0.53 108	0.44 326	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 709	0.18 228	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	0.48 254	0.30 385	0.51 174	0.45 213	0.25 121	0.66 363	0.49 436	1.10 357	0.72 278	0.81 327	1.17 444	0.50 218	0.56 323	0.44 52	0.34 216	0.25 508	0.16 396	0.23 430	0.19 355	0.24 459	0.26 512

quiztm	0.48 254	0.26 262	0.52 188	0.49 304	0.55 565	0.45 132	0.42 331	1.45 470	0.81 311	0.79 319	1.14 427	0.57 271	0.32 104	0.58 137	0.36 241	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.15 195

WQFJA1	0.48 254	0.27 297	0.53 199	0.46 232	0.85 670	0.79 439	0.39 290	1.11 364	0.75 285	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.71 200	0.65 461	0.17 197	0.21 528	0.19 251	0.16 266	0.19 284	0.16 238

NLMM	0.48 254	0.27 297	0.53 199	0.46 232	0.85 670	0.79 439	0.39 290	1.12 367	0.75 285	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.72 204	0.65 461	0.17 197	0.21 528	0.19 251	0.16 266	0.19 284	0.16 238

xyz-stereo-finetune	0.48 254	0.25 227	0.54 213	0.42 133	0.23 65	0.80 448	0.42 331	0.80 196	0.80 307	0.61 273	0.62 221	0.54 245	0.43 190	1.70 516	0.58 432	0.15 91	0.15 357	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.15 195

999	0.48 254	0.22 119	0.49 150	0.48 282	0.34 360	0.75 413	0.31 161	0.85 225	0.55 205	0.37 124	0.48 154	0.50 218	0.36 146	2.45 593	0.39 278	0.16 137	0.13 219	0.18 219	0.15 215	0.16 128	0.19 352

model_zeroshot	0.48 254	0.29 362	0.86 446	0.51 349	0.36 385	0.69 383	0.37 265	1.12 367	0.62 233	0.85 344	0.84 298	0.66 315	0.37 150	0.73 210	0.34 216	0.20 358	0.16 396	0.19 251	0.16 266	0.17 177	0.16 238

MyStereo07	0.48 254	0.29 362	0.50 162	0.55 435	0.45 496	0.59 304	0.79 592	1.05 331	0.51 184	0.48 209	0.53 186	0.43 170	0.55 315	1.30 411	0.34 216	0.17 197	0.16 396	0.24 454	0.20 398	0.23 439	0.20 390

4D-IteraStereo	0.48 254	0.24 186	0.76 397	0.50 317	0.44 489	0.66 363	0.31 161	0.87 230	1.02 405	1.03 403	0.72 264	0.78 355	0.32 104	0.64 165	0.37 253	0.17 197	0.11 40	0.23 430	0.19 355	0.19 284	0.13 77

CES	0.48 254	0.20 51	0.37 19	0.39 75	1.39 715	0.55 269	0.35 222	0.98 294	0.66 258	0.44 180	0.66 237	0.35 111	0.27 58	0.56 124	0.33 201	0.15 91	0.13 219	0.15 65	0.10 2	0.19 284	1.46 714

GGDA	0.49 264	0.25 227	0.53 199	0.41 111	0.29 230	0.57 286	0.33 196	0.98 294	0.97 379	0.81 327	0.89 320	0.61 294	0.51 284	1.26 399	0.47 365	0.18 252	0.13 219	0.16 116	0.15 215	0.18 228	0.18 303

NLSM1	0.49 264	0.25 227	0.55 228	0.48 282	1.08 693	0.83 465	0.31 161	0.83 216	0.66 258	0.51 233	0.76 275	0.47 196	0.48 244	0.98 311	0.55 419	0.18 252	0.19 479	0.21 348	0.18 327	0.20 334	0.15 195

FE-Mocha	0.49 264	0.30 385	0.87 458	0.48 282	0.36 385	0.45 132	0.22 45	1.58 509	0.49 166	1.00 389	1.09 397	0.74 342	0.41 173	0.55 119	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.21 348	0.20 398	0.17 177	0.15 195

MM-Stereo_test1	0.49 264	0.24 186	0.56 239	0.51 349	0.30 257	0.50 205	0.54 474	0.91 250	1.03 411	0.84 339	0.69 252	0.54 245	0.60 352	1.16 373	0.33 201	0.18 252	0.16 396	0.20 303	0.17 297	0.19 284	0.15 195

AE-Stereo	0.49 264	0.27 297	0.67 314	0.60 503	0.39 440	0.67 369	0.46 401	1.18 390	1.09 449	0.47 200	0.75 273	0.69 328	0.47 230	0.59 139	0.40 288	0.16 137	0.15 357	0.21 348	0.20 398	0.19 284	0.15 195

sCroCo_RVC	0.49 264	0.40 546	1.02 530	0.65 564	0.60 593	0.52 233	0.40 306	0.83 216	0.61 229	0.44 180	0.74 271	0.49 212	0.50 270	0.63 164	0.48 371	0.26 533	0.27 603	0.23 430	0.22 476	0.29 535	0.25 488

monster_256*512	0.50 270	0.31 422	0.53 199	0.51 349	0.35 367	0.51 225	0.46 401	1.03 316	0.92 356	0.59 268	0.87 311	1.10 492	0.69 400	0.69 188	0.46 356	0.16 137	0.13 219	0.21 348	0.18 327	0.20 334	0.18 303

MM-Stereo_test3	0.50 270	0.24 186	0.54 213	0.54 410	0.74 638	0.49 185	0.53 467	1.09 354	1.05 421	0.62 278	0.95 330	0.61 294	0.42 181	0.77 225	0.38 266	0.20 358	0.17 432	0.20 303	0.16 266	0.18 228	0.18 303

RCA-Stereo	0.50 270	0.23 157	0.58 261	0.48 282	0.33 337	0.55 269	0.45 391	0.97 289	1.38 617	0.68 291	1.05 380	0.63 304	0.80 454	0.59 139	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 147

HLf8	0.51 273	0.25 227	0.96 504	0.40 90	0.33 337	0.62 328	0.36 239	1.17 382	1.07 433	0.61 273	0.83 294	0.56 265	0.44 202	0.99 318	0.46 356	0.20 358	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.19 284	0.21 414

TestStereo_HL2	0.51 273	0.27 297	0.56 239	0.42 133	0.32 313	0.57 286	0.34 211	1.00 301	0.91 349	0.82 333	0.87 311	0.61 294	0.50 270	1.55 482	0.48 371	0.19 309	0.13 219	0.16 116	0.14 185	0.18 228	0.19 352

TestStereo-Hl	0.51 273	0.27 297	0.55 228	0.41 111	0.29 230	0.55 269	0.45 391	1.05 331	0.90 343	0.87 348	0.85 302	0.72 337	0.65 388	1.33 420	0.43 322	0.17 197	0.13 219	0.17 170	0.15 215	0.18 228	0.18 303

WQFJX	0.51 273	0.27 297	0.52 188	0.46 232	0.87 676	0.75 413	0.39 290	1.29 429	0.77 298	0.53 239	0.52 179	0.55 251	0.55 315	0.95 299	0.60 443	0.17 197	0.19 479	0.19 251	0.16 266	0.19 284	0.18 303

knoymous	0.51 273	0.29 362	0.47 134	0.43 153	0.30 257	0.55 269	0.55 492	1.02 311	0.77 298	0.98 381	0.85 302	0.94 426	0.56 323	0.85 265	0.45 341	0.20 358	0.14 292	0.26 514	0.14 185	0.23 439	0.23 457

Weightmod_eth	0.52 278	0.25 227	0.48 141	0.45 213	0.39 440	0.59 304	0.43 355	0.96 285	0.57 211	0.65 284	1.50 576	0.66 315	0.76 431	1.19 381	0.32 180	0.33 605	0.19 479	0.18 219	0.17 297	0.18 228	0.13 77

SMOE	0.52 278	0.25 227	0.55 228	0.47 249	0.22 51	0.92 496	0.65 546	0.92 253	0.81 311	0.71 296	1.21 462	0.69 328	0.67 395	0.55 119	0.41 298	0.28 565	0.15 357	0.38 635	0.19 355	0.23 439	0.18 303

ManiGeoR	0.52 278	0.24 186	0.97 507	0.41 111	0.34 360	0.54 254	0.35 222	1.16 378	1.05 421	0.54 245	0.84 298	0.55 251	0.50 270	1.38 439	0.55 419	0.18 252	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.17 177	0.19 352

HLf10	0.52 278	0.24 186	0.97 507	0.41 111	0.34 360	0.54 254	0.35 222	1.16 378	1.05 421	0.54 245	0.84 298	0.55 251	0.50 270	1.38 439	0.55 419	0.18 252	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.17 177	0.19 352

Lsterematch	0.52 278	0.24 186	0.64 291	0.45 213	0.25 121	0.71 394	0.31 161	0.81 203	1.05 421	0.96 371	1.28 492	0.69 328	0.48 244	0.84 259	0.66 467	0.21 395	0.12 106	0.19 251	0.16 266	0.18 228	0.19 352

NLCSM	0.52 278	0.28 327	0.55 228	0.52 371	0.74 638	0.72 397	0.46 401	0.96 285	0.65 255	0.63 279	0.51 174	0.48 203	0.61 363	1.32 416	0.70 481	0.19 309	0.20 500	0.21 348	0.18 327	0.22 410	0.20 390

tg	0.52 278	0.24 186	0.61 275	0.49 304	0.30 257	0.90 485	0.29 135	1.07 347	0.83 319	0.83 336	1.02 364	0.62 301	0.43 190	1.35 428	0.41 298	0.17 197	0.12 106	0.22 389	0.20 398	0.17 177	0.15 195

11t1	0.52 278	0.28 327	0.68 318	0.51 349	0.28 205	0.83 465	0.39 290	1.22 412	0.63 236	0.84 339	0.74 271	0.68 322	0.68 396	0.91 282	0.57 428	0.21 395	0.18 458	0.19 251	0.16 266	0.20 334	0.21 414

LL-Strereo2	0.52 278	0.33 465	0.69 330	0.52 371	0.37 407	0.70 390	0.30 148	1.13 371	0.67 260	0.94 366	0.78 280	0.91 413	0.42 181	1.05 339	0.42 312	0.17 197	0.16 396	0.29 557	0.25 529	0.21 381	0.16 238

Selective-RAFT	0.52 278	0.28 327	0.79 418	0.55 435	0.27 175	0.91 489	0.33 196	0.80 196	0.88 336	0.58 260	0.63 224	0.81 367	0.77 435	1.29 409	0.48 371	0.19 309	0.14 292	0.17 170	0.15 215	0.19 284	0.17 272

HUI-Stereo	0.52 278	0.30 385	0.73 366	0.50 317	0.27 175	0.65 354	0.30 148	1.04 323	0.64 241	1.12 436	0.96 334	0.83 379	0.60 352	0.79 237	0.45 341	0.22 427	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.26 490	0.18 303

test-1	0.52 278	0.26 262	1.04 540	0.56 451	0.32 313	0.61 318	0.38 273	1.10 357	0.91 349	0.78 316	1.01 356	0.77 351	0.52 292	0.60 151	0.42 312	0.17 197	0.14 292	0.20 303	0.17 297	0.20 334	0.23 457

rafts_anoy	0.52 278	0.29 362	0.59 267	0.59 491	0.50 525	0.53 244	0.40 306	1.11 364	1.03 411	0.84 339	0.83 294	0.68 322	0.54 307	0.72 204	0.51 393	0.19 309	0.14 292	0.24 454	0.26 547	0.21 381	0.18 303

s12784h	0.52 278	0.20 51	0.38 36	0.41 111	0.19 16	0.96 512	0.34 211	1.17 382	1.25 554	0.81 327	0.90 321	0.63 304	0.50 270	1.45 460	0.42 312	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 228	0.11 3

raftrobust	0.52 278	0.25 227	0.56 239	0.65 564	0.52 550	0.49 185	0.34 211	0.98 294	0.91 349	1.30 544	0.87 311	0.63 304	0.81 458	0.78 232	0.41 298	0.19 309	0.15 357	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 238

Gwc-CoAtRS	0.52 278	0.24 186	0.68 318	0.48 282	0.29 230	0.64 338	0.25 87	1.16 378	1.08 440	1.01 395	1.00 351	1.12 500	0.56 323	0.69 188	0.37 253	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.15 215	0.15 86	0.15 195

Weightmod	0.53 294	0.25 227	0.46 128	0.41 111	0.31 287	0.85 477	0.40 306	0.86 227	0.61 229	0.71 296	1.39 540	0.73 340	0.60 352	1.56 487	0.41 298	0.18 252	0.28 611	0.20 303	0.18 327	0.17 177	0.14 147

S0	0.53 294	0.24 186	0.52 188	0.49 304	0.32 313	1.14 558	0.68 560	0.90 248	0.58 216	0.76 307	1.32 510	0.65 310	0.55 315	0.70 194	0.39 278	0.27 549	0.25 588	0.29 557	0.26 547	0.20 334	0.17 272

HLF11	0.53 294	0.25 227	1.02 530	0.41 111	0.35 367	0.47 157	0.28 124	1.17 382	0.96 371	0.64 281	0.87 311	0.61 294	0.50 270	1.51 473	0.63 455	0.18 252	0.14 292	0.16 116	0.13 144	0.17 177	0.20 390

IGEV-FE	0.53 294	0.30 385	0.99 513	0.56 451	0.35 367	0.41 93	0.32 183	1.37 443	0.63 236	1.00 389	1.09 397	0.94 426	0.41 173	0.83 254	0.39 278	0.18 252	0.12 106	0.19 251	0.18 327	0.19 284	0.17 272

rvit_0105_6	0.53 294	0.37 527	0.98 512	0.65 564	0.38 429	0.51 225	0.51 448	0.77 177	1.20 527	0.54 245	0.55 199	0.65 310	0.53 300	0.94 296	0.44 326	0.32 596	0.32 642	0.28 546	0.24 515	0.28 524	0.21 414

IGEV_Zeroshot_test	0.53 294	0.30 385	0.99 513	0.56 451	0.35 367	0.41 93	0.32 183	1.37 443	0.63 236	1.00 389	1.09 397	0.95 435	0.41 173	0.83 254	0.39 278	0.18 252	0.12 106	0.19 251	0.18 327	0.19 284	0.17 272

EKT-Stereo	0.53 294	0.30 385	0.73 366	0.58 476	0.60 593	0.51 225	0.48 424	0.94 270	0.90 343	0.71 296	0.88 316	0.77 351	0.43 190	1.07 345	0.40 288	0.22 427	0.16 396	0.21 348	0.18 327	0.20 334	0.22 437

Any-RAFT	0.53 294	0.24 186	0.47 134	0.47 249	0.27 175	1.00 524	0.25 87	1.58 509	1.05 421	0.85 344	0.99 346	1.06 472	0.47 230	0.70 194	0.32 180	0.18 252	0.13 219	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 238

anonymousdsp2	0.53 294	0.27 297	0.74 383	0.48 282	0.29 230	0.76 421	0.47 411	1.61 518	0.82 318	0.77 313	0.77 278	0.75 345	0.47 230	1.03 330	0.40 288	0.18 252	0.13 219	0.18 219	0.13 144	0.19 284	0.18 303

fff	0.53 294	0.24 186	0.70 336	0.43 153	0.24 91	0.48 168	0.36 239	1.07 347	1.25 554	1.10 428	1.02 364	0.57 271	1.06 578	0.73 210	0.52 401	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 352

test_4	0.53 294	0.22 119	0.56 239	0.54 410	0.32 313	0.64 338	0.39 290	0.80 196	0.62 233	0.92 360	1.87 648	0.68 322	0.42 181	1.16 373	0.37 253	0.15 91	0.13 219	0.20 303	0.22 476	0.20 334	0.15 195

GMOStereo	0.53 294	0.26 262	0.65 298	0.50 317	0.29 230	0.52 233	0.43 355	0.89 240	0.96 371	1.41 595	1.14 427	0.85 389	0.56 323	0.59 139	0.38 266	0.16 137	0.14 292	0.24 454	0.21 445	0.20 334	0.15 195

error version	0.53 294	0.26 262	0.65 298	0.50 317	0.29 230	0.52 233	0.43 355	0.89 240	0.96 371	1.41 595	1.14 427	0.85 389	0.56 323	0.59 139	0.38 266	0.16 137	0.14 292	0.24 454	0.21 445	0.20 334	0.15 195

test-v	0.53 294	0.26 262	0.65 298	0.50 317	0.29 230	0.52 233	0.43 355	0.89 240	0.96 371	1.41 595	1.14 427	0.85 389	0.56 323	0.59 139	0.38 266	0.16 137	0.14 292	0.24 454	0.21 445	0.20 334	0.15 195

test-2	0.53 294	0.26 262	0.65 298	0.50 317	0.29 230	0.52 233	0.43 355	0.89 240	0.96 371	1.41 595	1.14 427	0.85 389	0.56 323	0.59 139	0.38 266	0.16 137	0.14 292	0.24 454	0.21 445	0.20 334	0.15 195

raft+_RVC	0.53 294	0.26 262	0.54 213	0.60 503	0.47 513	0.54 254	0.54 474	1.27 424	0.99 392	0.76 307	1.03 374	0.70 333	0.56 323	0.93 293	0.47 365	0.18 252	0.14 292	0.19 251	0.18 327	0.18 228	0.15 195

csc	0.53 294	0.24 186	0.70 336	0.43 153	0.24 91	0.48 168	0.36 239	1.07 347	1.25 554	1.10 428	1.02 364	0.57 271	1.06 578	0.73 210	0.52 401	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 352

cscssc	0.53 294	0.24 186	0.70 336	0.43 153	0.24 91	0.48 168	0.36 239	1.07 347	1.25 554	1.10 428	1.02 364	0.57 271	1.06 578	0.73 210	0.52 401	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 352

TestStereo_HLe17	0.54 312	0.24 186	1.22 579	0.41 111	0.30 257	0.61 318	0.41 324	1.22 412	1.09 449	0.61 273	0.86 305	0.53 239	0.46 218	1.33 420	0.45 341	0.19 309	0.12 106	0.18 219	0.16 266	0.18 228	0.18 303

1test111	0.54 312	0.31 422	0.50 162	0.54 410	0.26 143	1.18 570	0.51 448	1.42 458	0.78 302	0.58 260	0.79 286	0.48 203	0.88 496	0.88 274	0.59 435	0.20 358	0.12 106	0.25 495	0.15 215	0.22 410	0.21 414

RAFT-Test	0.54 312	0.25 227	0.64 291	0.47 249	0.30 257	0.97 516	0.27 116	1.24 419	0.81 311	0.96 371	1.12 416	1.28 544	0.48 244	0.71 200	0.36 241	0.17 197	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 238

DCANet-4	0.54 312	0.26 262	1.07 550	0.42 133	0.24 91	0.48 168	0.36 239	0.99 297	1.30 581	1.10 428	1.02 364	0.56 265	0.75 423	0.73 210	0.52 401	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 352

x	0.54 312	0.31 422	0.61 275	0.47 249	0.30 257	0.67 369	0.47 411	1.53 497	0.79 306	0.81 327	0.83 294	0.78 355	0.70 406	0.70 194	0.62 450	0.21 395	0.19 479	0.22 389	0.19 355	0.21 381	0.20 390

test-3	0.54 312	0.22 119	0.68 318	0.47 249	0.27 175	0.58 293	0.35 222	0.92 253	1.00 398	1.32 558	0.69 252	0.87 397	0.45 209	1.68 514	0.37 253	0.16 137	0.11 40	0.20 303	0.16 266	0.17 177	0.13 77

test_1	0.54 312	0.22 119	0.68 318	0.47 249	0.27 175	0.58 293	0.35 222	0.92 253	1.00 398	1.28 529	0.68 247	0.87 397	0.45 209	1.67 509	0.37 253	0.16 137	0.11 40	0.20 303	0.16 266	0.17 177	0.13 77

PSM-adaLoss	0.54 312	0.30 385	0.73 366	0.50 317	0.27 175	0.65 354	0.41 324	1.04 323	0.64 241	1.12 436	0.96 334	0.82 372	0.61 363	1.06 341	0.45 341	0.22 427	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.26 490	0.18 303

ROB_FTStereo_v2	0.54 312	0.30 385	0.73 366	0.50 317	0.27 175	0.64 338	0.42 331	1.05 331	0.64 241	1.12 436	0.96 334	0.83 379	0.60 352	1.12 363	0.46 356	0.22 427	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.26 490	0.18 303

ROB_FTStereo	0.54 312	0.30 385	0.73 366	0.50 317	0.27 175	0.64 338	0.25 87	1.05 331	0.64 241	1.12 436	0.95 330	0.82 372	0.61 363	1.15 369	0.45 341	0.22 427	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.26 490	0.18 303

cross-raft	0.54 312	0.25 227	0.61 275	0.52 371	0.29 230	0.68 377	0.37 265	1.46 472	0.76 294	1.01 395	1.06 382	1.28 544	0.46 218	0.71 200	0.35 229	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 266	0.19 284	0.14 147

RAFT-IKP	0.54 312	0.30 385	0.73 366	0.50 317	0.27 175	0.59 304	0.36 239	1.04 323	0.64 241	1.12 436	0.96 334	0.83 379	0.61 363	1.22 387	0.45 341	0.22 427	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.26 490	0.18 303

RALCasStereoNet	0.54 312	0.30 385	0.66 308	0.59 491	0.51 537	0.61 318	0.52 459	0.94 270	0.93 359	0.70 294	1.01 356	0.78 355	0.44 202	1.33 420	0.47 365	0.20 358	0.16 396	0.18 219	0.16 266	0.20 334	0.19 352

DCANet	0.54 312	0.24 186	0.70 336	0.43 153	0.24 91	0.49 185	0.36 239	1.05 331	1.30 581	1.12 436	1.03 374	0.58 278	0.92 510	0.81 247	0.52 401	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 352

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 312	0.25 227	0.68 318	0.43 153	0.24 91	0.40 86	0.34 211	1.04 323	1.09 449	1.32 558	1.60 603	0.80 361	0.68 396	0.67 183	0.39 278	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 297	0.17 177	0.13 77

CFNet-RSSM	0.54 312	0.24 186	0.70 336	0.48 282	0.28 205	0.60 312	0.27 116	1.49 478	1.14 480	1.06 409	0.93 327	1.08 479	0.54 307	0.70 194	0.35 229	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.14 147

MSKI-zero shot	0.55 328	0.26 262	0.57 253	0.51 349	0.26 143	0.69 383	0.28 124	1.18 390	0.64 241	0.91 358	1.32 510	0.82 372	0.33 114	1.92 544	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 238

test_3	0.55 328	0.23 157	0.71 347	0.53 393	0.28 205	0.61 318	0.40 306	0.92 253	1.05 421	1.19 488	0.68 247	0.93 423	0.44 202	1.67 509	0.39 278	0.15 91	0.12 106	0.22 389	0.19 355	0.21 381	0.14 147

Patchmatch Stereo++	0.55 328	0.30 385	0.73 366	0.50 317	0.27 175	0.65 354	0.29 135	1.05 331	0.64 241	1.12 436	0.96 334	0.83 379	0.60 352	1.37 435	0.45 341	0.22 427	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.26 490	0.18 303
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	0.55 328	0.29 362	0.72 354	0.51 349	0.30 257	0.59 304	0.33 196	1.03 316	0.70 272	1.16 470	0.93 327	0.83 379	0.94 525	0.96 300	0.54 414	0.21 395	0.14 292	0.21 348	0.19 355	0.24 459	0.24 473

iRAFT	0.55 328	0.30 385	0.73 366	0.50 317	0.27 175	0.65 354	0.29 135	1.05 331	0.64 241	1.12 436	0.96 334	0.83 379	0.60 352	1.37 435	0.45 341	0.22 427	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.26 490	0.18 303

CRE-IMP	0.55 328	0.30 385	0.74 383	0.52 371	0.29 230	0.79 439	0.25 87	1.04 323	0.72 278	1.09 420	0.95 330	0.81 367	0.57 336	1.10 355	0.50 388	0.21 395	0.14 292	0.23 430	0.19 355	0.28 524	0.22 437

sAnonymous2	0.55 328	0.56 614	1.46 627	0.60 503	0.51 537	0.48 168	0.52 459	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 244	0.46 188	0.62 369	0.59 139	0.40 288	0.22 427	0.17 432	0.22 389	0.21 445	0.86 692	0.56 665

CroCo_RVC	0.55 328	0.56 614	1.46 627	0.60 503	0.51 537	0.48 168	0.52 459	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 244	0.46 188	0.62 369	0.59 139	0.40 288	0.22 427	0.17 432	0.22 389	0.21 445	0.86 692	0.56 665

GMStereo	0.55 328	0.45 570	0.94 494	0.50 317	0.32 313	0.64 338	0.43 355	1.00 301	1.40 627	0.82 333	0.73 266	0.51 224	0.45 209	0.85 265	0.55 419	0.24 480	0.15 357	0.20 303	0.21 445	0.31 554	0.24 473
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 337	0.26 262	1.40 608	0.44 192	0.34 360	0.67 369	0.53 467	0.92 253	0.84 323	0.96 371	0.99 346	0.80 361	0.62 369	1.08 350	0.39 278	0.18 252	0.14 292	0.17 170	0.16 266	0.17 177	0.21 414

NLMM1	0.56 337	0.27 297	0.60 270	0.47 249	0.74 638	0.68 377	0.43 355	1.83 590	1.04 416	0.59 268	0.62 221	0.51 224	0.47 230	1.33 420	0.57 428	0.18 252	0.21 528	0.20 303	0.17 297	0.20 334	0.15 195

AIO-test1	0.56 337	0.25 227	0.55 228	0.64 549	0.78 653	0.80 448	0.36 239	1.18 390	1.34 596	0.57 258	0.88 316	0.61 294	0.50 270	1.12 363	0.35 229	0.17 197	0.17 432	0.22 389	0.24 515	0.18 228	0.23 457

rvit_0105_4	0.56 337	0.38 534	1.06 545	0.66 570	0.38 429	0.53 244	0.53 467	0.84 222	1.17 505	0.56 256	0.61 217	0.72 337	0.59 348	0.98 311	0.45 341	0.32 596	0.33 647	0.29 557	0.25 529	0.29 535	0.23 457

H2IRNET	0.56 337	0.26 262	0.66 308	0.47 249	0.35 367	0.41 93	0.26 101	0.92 253	1.17 505	0.61 273	1.28 492	1.08 479	0.86 486	0.99 318	0.63 455	0.19 309	0.16 396	0.22 389	0.25 529	0.21 381	0.18 303

ACVNet-DCA	0.56 337	0.31 422	0.50 162	0.54 410	0.26 143	1.18 570	0.51 448	1.42 458	0.78 302	0.58 260	0.79 286	0.48 203	0.88 496	1.46 462	0.32 180	0.20 358	0.12 106	0.25 495	0.15 215	0.22 410	0.21 414

riskmin	0.56 337	0.27 297	0.60 270	0.43 153	0.31 287	0.83 465	0.42 331	1.14 373	1.04 416	0.73 306	0.75 273	1.11 499	1.01 560	0.81 247	0.51 393	0.20 358	0.14 292	0.24 454	0.15 215	0.24 459	0.25 488

MIPNet	0.56 337	0.28 327	0.94 494	0.49 304	0.33 337	0.66 363	0.38 273	1.35 439	1.08 440	1.06 409	0.92 324	0.60 289	0.79 448	0.73 210	0.52 401	0.17 197	0.14 292	0.19 251	0.16 266	0.18 228	0.17 272

iGMRVC	0.56 337	0.30 385	0.73 366	0.50 317	0.27 175	0.65 354	0.38 273	1.05 331	0.64 241	1.12 436	0.96 334	0.83 379	0.60 352	1.52 474	0.46 356	0.22 427	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.26 490	0.18 303

WQFJX1	0.57 346	0.26 262	0.54 213	0.48 282	0.72 630	0.68 377	0.47 411	2.46 704	0.71 276	0.54 245	0.50 167	0.53 239	0.51 284	1.36 433	0.60 443	0.18 252	0.20 500	0.20 303	0.16 266	0.20 334	0.20 390

AIO-test2	0.57 346	0.28 327	0.63 284	0.61 519	0.58 582	0.79 439	0.51 448	1.18 390	1.40 627	0.63 279	1.15 436	0.51 224	0.43 190	1.09 352	0.35 229	0.21 395	0.17 432	0.26 514	0.30 603	0.20 334	0.19 352

MIM_Stereo	0.57 346	0.24 186	0.92 487	0.46 232	0.30 257	0.54 254	0.28 124	1.27 424	0.75 285	1.00 389	1.16 441	0.93 423	0.53 300	1.45 460	0.61 447	0.16 137	0.16 396	0.20 303	0.19 355	0.17 177	0.14 147

qqq	0.57 346	0.34 490	0.71 347	0.47 249	0.27 175	0.64 338	0.62 536	1.42 458	0.78 302	0.80 322	0.92 324	0.95 435	0.77 435	0.88 274	0.59 435	0.21 395	0.20 500	0.24 454	0.23 499	0.22 410	0.21 414

ADStereo(finetuned)	0.57 346	0.24 186	1.06 545	0.43 153	0.24 91	0.49 185	0.35 222	1.05 331	1.30 581	1.12 436	1.03 374	0.58 278	1.20 610	0.84 259	0.51 393	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 352

R-Stereo Train	0.57 346	0.26 262	0.63 284	0.54 410	0.36 385	0.69 383	0.54 474	1.22 412	0.72 278	1.61 639	1.50 576	0.75 345	0.53 300	0.64 165	0.44 326	0.18 252	0.15 357	0.17 170	0.15 215	0.17 177	0.17 272

RAFT-Stereo	0.57 346	0.26 262	0.63 284	0.54 410	0.36 385	0.69 383	0.54 474	1.22 412	0.72 278	1.61 639	1.50 576	0.75 345	0.53 300	0.64 165	0.44 326	0.18 252	0.15 357	0.17 170	0.15 215	0.17 177	0.17 272
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 353	0.27 297	0.57 253	0.46 232	0.54 558	1.03 532	0.58 515	0.94 270	0.80 307	0.95 368	1.42 546	0.56 265	0.71 411	0.60 151	0.41 298	0.38 636	0.20 500	0.37 631	0.36 646	0.22 410	0.17 272

xyz-stereo-finetune2	0.58 353	0.27 297	0.57 253	0.40 90	0.24 91	1.09 550	0.32 183	0.79 187	0.53 198	0.65 284	1.07 386	0.58 278	0.80 454	2.47 598	0.80 523	0.16 137	0.15 357	0.21 348	0.17 297	0.16 128	0.17 272

rvit_0105_5	0.58 353	0.39 539	1.05 541	0.66 570	0.37 407	0.58 293	0.56 500	0.94 270	1.18 513	0.64 281	0.68 247	0.75 345	0.63 376	0.88 274	0.50 388	0.32 596	0.32 642	0.30 571	0.27 560	0.28 524	0.25 488

RAFT+CT+SA	0.58 353	0.29 362	0.60 270	0.66 570	0.37 407	0.42 105	0.55 492	1.27 424	1.03 411	0.70 294	1.22 466	0.60 289	0.70 406	1.64 503	0.41 298	0.18 252	0.13 219	0.22 389	0.22 476	0.21 381	0.18 303

IPLGR	0.58 353	0.27 297	1.14 570	0.48 282	0.28 205	0.65 354	0.33 196	1.22 412	1.13 477	1.18 484	1.05 380	0.69 328	0.66 392	0.96 300	0.52 401	0.17 197	0.15 357	0.20 303	0.17 297	0.20 334	0.18 303

AFF-stereo	0.58 353	0.25 227	0.64 291	0.46 232	0.29 230	0.34 50	0.38 273	1.15 376	1.14 480	1.17 479	1.60 603	1.10 492	0.71 411	0.97 308	0.43 322	0.13 29	0.11 40	0.19 251	0.19 355	0.17 177	0.14 147

dd	0.59 359	0.48 581	0.97 507	0.55 435	0.32 313	0.64 338	0.47 411	1.02 311	1.34 596	0.78 316	0.86 305	0.58 278	0.54 307	1.01 326	0.86 541	0.28 565	0.18 458	0.26 514	0.19 355	0.32 563	0.24 473

PFNet+	0.59 359	0.28 327	0.77 405	0.53 393	0.30 257	0.59 304	0.31 161	0.92 253	1.14 480	1.33 568	1.10 403	0.79 359	0.57 336	1.31 412	0.49 381	0.25 508	0.17 432	0.28 546	0.26 547	0.21 381	0.25 488

AnonymousM	0.59 359	1.11 690	0.41 69	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.47 411	1.05 331	0.64 241	0.98 381	0.63 224	0.67 320	0.43 190	0.59 139	0.41 298	0.20 358	0.15 357	1.84 723	0.84 711	0.14 46	0.13 77

GANet-ADL	0.60 362	0.35 510	0.72 354	0.64 549	0.40 452	0.68 377	0.51 448	1.49 478	1.12 463	0.95 368	1.08 392	0.91 413	0.57 336	0.76 222	0.55 419	0.26 533	0.18 458	0.18 219	0.16 266	0.23 439	0.25 488

TRStereo	0.60 362	0.60 633	0.97 507	0.74 632	0.67 617	0.46 140	0.38 273	1.85 595	0.89 339	0.79 319	0.80 291	0.88 401	0.39 162	1.10 355	0.41 298	0.23 455	0.15 357	0.23 430	0.24 515	0.17 177	0.15 195

NRIStereo	0.60 362	0.29 362	0.69 330	0.53 393	0.28 205	0.63 334	0.33 196	1.08 353	0.87 332	1.14 454	0.87 311	0.91 413	0.59 348	2.24 577	0.49 381	0.20 358	0.14 292	0.21 348	0.19 355	0.21 381	0.17 272

RALAANet	0.60 362	0.33 465	0.87 458	0.62 531	0.50 525	0.69 383	0.31 161	1.21 404	1.06 428	1.09 420	1.16 441	0.88 401	0.46 218	1.22 387	0.42 312	0.19 309	0.15 357	0.21 348	0.17 297	0.27 504	0.17 272

111	0.60 362	0.23 157	0.70 336	0.43 153	0.24 91	0.72 397	0.42 331	1.18 390	1.41 633	0.80 322	1.38 536	1.10 492	0.79 448	0.96 300	0.58 432	0.18 252	0.13 219	0.17 170	0.15 215	0.17 177	0.19 352

FENet	0.60 362	0.28 327	0.63 284	0.54 410	0.33 337	0.83 465	0.38 273	1.27 424	1.07 433	1.00 389	0.86 305	0.99 451	0.85 478	0.96 300	0.68 477	0.22 427	0.15 357	0.23 430	0.20 398	0.22 410	0.23 457

test_sample1	0.61 368	0.29 362	0.75 387	0.50 317	0.31 287	0.76 421	0.48 424	1.59 511	0.84 323	0.90 354	0.94 329	0.88 401	0.95 530	1.16 373	0.67 472	0.22 427	0.18 458	0.20 303	0.19 355	0.21 381	0.21 414

MyStereo06	0.61 368	0.28 327	0.95 498	0.56 451	0.46 508	0.61 318	0.73 574	1.78 572	0.67 260	1.03 403	1.12 416	1.13 506	0.56 323	0.78 232	0.41 298	0.17 197	0.16 396	0.23 430	0.20 398	0.22 410	0.20 390

ACRE	0.61 368	0.33 465	1.01 523	0.58 476	0.49 518	0.75 413	0.47 411	1.06 345	0.95 365	1.37 580	1.55 589	0.62 301	0.46 218	0.83 254	0.70 481	0.23 455	0.15 357	0.19 251	0.16 266	0.18 228	0.21 414

Anonymous3	0.61 368	0.44 563	1.11 562	0.59 491	0.49 518	0.93 502	0.65 546	0.93 264	0.81 311	0.72 304	0.88 316	0.65 310	0.69 400	1.06 341	0.53 408	0.35 623	0.30 628	0.26 514	0.26 547	0.31 554	0.27 524

SME	0.62 372	0.29 362	0.51 174	0.61 519	0.25 121	1.23 581	0.44 370	1.17 382	1.12 463	0.89 352	1.12 416	0.66 315	0.74 419	1.55 482	0.51 393	0.19 309	0.20 500	0.23 430	0.23 499	0.24 459	0.20 390

test_sample2	0.62 372	0.29 362	0.74 383	0.50 317	0.28 205	0.80 448	0.61 533	1.61 518	1.00 398	0.88 350	0.99 346	0.94 426	0.83 471	1.16 373	0.51 393	0.23 455	0.18 458	0.22 389	0.21 445	0.23 439	0.22 437

tt1	0.62 372	0.32 441	0.51 174	0.54 410	0.26 143	1.16 567	0.48 424	0.95 276	2.47 704	0.57 258	0.77 278	0.49 212	0.81 458	1.55 482	0.32 180	0.20 358	0.12 106	0.24 454	0.15 215	0.19 284	0.20 390

CIPLG	0.62 372	0.33 465	0.96 504	0.58 476	0.50 525	0.75 413	0.48 424	1.05 331	0.96 371	1.40 593	1.57 597	0.64 307	0.48 244	0.89 279	0.70 481	0.23 455	0.15 357	0.19 251	0.16 266	0.19 284	0.21 414

IPLGR_C	0.62 372	0.33 465	0.99 513	0.58 476	0.49 518	0.76 421	0.48 424	1.10 357	0.96 371	1.40 593	1.56 593	0.62 301	0.48 244	0.80 240	0.71 487	0.23 455	0.15 357	0.19 251	0.16 266	0.19 284	0.21 414

HHNet	0.62 372	0.26 262	0.63 284	0.43 153	0.45 496	0.50 205	0.58 515	1.07 347	1.01 401	1.25 520	2.23 672	0.70 333	0.61 363	1.07 345	0.47 365	0.20 358	0.13 219	0.23 430	0.19 355	0.19 284	0.30 559

Pruner-Stereo	0.62 372	0.29 362	0.70 336	0.61 519	0.31 287	0.63 334	0.43 355	1.17 382	0.99 392	1.53 621	1.08 392	0.95 435	0.55 315	1.35 428	0.51 393	0.23 455	0.14 292	0.24 454	0.21 445	0.21 381	0.23 457

DIP-Stereo	0.62 372	0.30 385	0.83 434	0.48 282	0.36 385	0.95 506	0.33 196	2.37 697	0.67 260	1.25 520	1.00 351	0.68 322	0.51 284	0.91 282	0.61 447	0.18 252	0.15 357	0.21 348	0.17 297	0.19 284	0.19 352
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.63 380	0.99 680	0.51 174	0.47 249	0.35 367	1.07 542	0.63 541	0.65 119	0.95 365	0.66 288	0.41 105	0.55 251	0.66 392	1.00 324	0.76 502	0.62 694	0.27 603	0.38 635	0.33 629	0.74 688	0.68 686

FACV-RUCA	0.63 380	0.34 490	0.82 429	0.62 531	0.65 608	0.81 457	0.41 324	1.44 465	1.07 433	0.86 347	1.14 427	0.61 294	0.69 400	0.80 240	0.53 408	0.28 565	0.19 479	0.47 666	0.21 445	0.35 579	0.25 488

rvit_0105_3	0.63 380	0.44 563	1.08 554	0.72 620	0.40 452	0.64 338	0.71 570	1.03 316	1.17 505	0.82 333	0.70 257	0.80 361	0.70 406	0.91 282	0.56 425	0.35 623	0.34 648	0.34 611	0.32 619	0.27 504	0.28 538

mmm	0.63 380	0.35 510	0.72 354	0.51 349	0.30 257	0.86 479	0.54 474	1.59 511	0.86 327	1.07 413	1.38 536	0.79 359	0.75 423	0.91 282	0.58 432	0.22 427	0.18 458	0.29 557	0.25 529	0.25 476	0.23 457

HH	0.63 380	0.30 385	0.77 405	0.50 317	0.32 313	0.49 185	0.46 401	1.65 527	0.64 241	0.69 292	1.09 397	1.63 617	0.85 478	1.90 542	0.37 253	0.18 252	0.13 219	0.19 251	0.17 297	0.19 284	0.16 238

HanStereo	0.63 380	0.30 385	0.77 405	0.50 317	0.32 313	0.49 185	0.46 401	1.65 527	0.64 241	0.69 292	1.09 397	1.63 617	0.85 478	1.90 542	0.37 253	0.18 252	0.13 219	0.19 251	0.17 297	0.19 284	0.16 238

CAS	0.63 380	0.18 10	0.37 19	2.27 723	0.84 667	0.57 286	0.54 474	0.79 187	0.62 233	0.48 209	0.70 257	0.36 117	0.26 44	0.45 57	0.35 229	2.24 726	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 708

TestStereo1	0.63 380	0.28 327	0.75 387	0.76 639	0.31 287	0.48 168	0.43 355	1.30 430	1.21 534	0.97 376	1.31 503	0.64 307	0.77 435	1.75 524	0.42 312	0.20 358	0.15 357	0.22 389	0.18 327	0.21 381	0.17 272

RAFT_CTSACE	0.63 380	0.26 262	0.88 467	0.55 435	0.51 537	0.71 394	0.44 370	0.80 196	0.97 379	0.97 376	1.84 643	1.18 515	0.68 396	1.47 466	0.36 241	0.16 137	0.15 357	0.21 348	0.20 398	0.20 334	0.14 147

SA-5K	0.63 380	0.28 327	0.75 387	0.76 639	0.31 287	0.48 168	0.43 355	1.30 430	1.21 534	0.97 376	1.31 503	0.64 307	0.77 435	1.75 524	0.42 312	0.20 358	0.15 357	0.22 389	0.18 327	0.21 381	0.17 272

ICVP	0.63 380	0.33 465	0.57 253	0.61 519	0.40 452	0.80 448	0.58 515	1.61 518	0.89 339	0.90 354	1.24 472	0.88 401	0.73 417	0.72 204	0.88 543	0.29 577	0.21 528	0.22 389	0.21 445	0.24 459	0.27 524
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 380	0.26 262	1.90 663	0.81 652	0.67 617	0.43 115	0.23 60	1.03 316	0.58 216	0.65 284	1.56 593	1.41 570	0.39 162	1.28 405	0.35 229	0.20 358	0.14 292	0.20 303	0.19 355	0.18 228	0.14 147

ACVNet	0.63 380	0.31 422	0.54 213	0.54 410	0.36 385	0.80 448	0.46 401	1.37 443	1.07 433	0.93 361	1.30 497	1.08 479	0.85 478	0.80 240	0.94 557	0.21 395	0.19 479	0.21 348	0.18 327	0.22 410	0.18 303

FLISNet	0.64 393	0.32 441	0.68 318	0.47 249	0.51 537	0.41 93	0.36 239	1.04 323	0.75 285	1.31 554	1.43 551	1.62 612	1.12 591	0.94 296	0.88 543	0.15 91	0.12 106	0.20 303	0.20 398	0.20 334	0.18 303

CoSv	0.64 393	0.32 441	0.68 318	0.47 249	0.51 537	0.41 93	0.36 239	1.04 323	0.75 285	1.31 554	1.43 551	1.62 612	1.12 591	0.94 296	0.88 543	0.15 91	0.12 106	0.20 303	0.20 398	0.20 334	0.18 303

rvit_stereo_0075_2	0.64 393	0.46 572	1.05 541	0.66 570	0.66 613	0.53 244	0.48 424	1.20 403	1.12 463	0.76 307	0.92 324	0.78 355	0.53 300	1.03 330	0.59 435	0.37 631	0.28 611	0.40 649	0.31 611	0.37 590	0.32 577

cc1	0.64 393	0.31 422	0.50 162	0.54 410	0.26 143	1.18 570	0.51 448	0.93 264	3.05 718	0.58 260	0.79 286	0.48 203	0.88 496	1.46 462	0.32 180	0.20 358	0.12 106	0.25 495	0.15 215	0.19 284	0.19 352

GwcNet-ADL	0.64 393	0.31 422	0.79 418	0.56 451	0.41 463	0.60 312	0.58 515	1.41 456	1.26 559	1.08 414	1.13 422	0.91 413	0.60 352	1.04 336	0.78 511	0.27 549	0.18 458	0.18 219	0.18 327	0.25 476	0.29 546

RAFT	0.64 393	0.30 385	0.73 366	0.59 491	0.33 337	0.68 377	0.58 515	1.04 323	0.76 294	1.08 414	1.19 454	1.65 623	0.93 519	1.06 341	0.56 425	0.21 395	0.18 458	0.27 531	0.24 515	0.22 410	0.17 272

TestStereo	0.64 393	0.39 539	0.71 347	0.51 349	0.27 175	0.56 281	0.42 331	1.03 316	0.91 349	0.80 322	1.00 351	0.68 322	0.52 292	3.25 632	0.45 341	0.22 427	0.15 357	0.24 454	0.18 327	0.27 504	0.16 238

DN-CSS_ROB	0.64 393	0.32 441	1.05 541	0.55 435	0.40 452	0.54 254	0.45 391	1.21 404	0.93 359	1.03 403	1.47 566	0.69 328	0.63 376	1.76 529	0.49 381	0.18 252	0.14 292	0.25 495	0.22 476	0.22 410	0.20 390

SCION-MonSter(vits)	0.65 401	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 269	0.31 161	1.40 453	1.21 534	0.28 22	1.36 528	1.10 492	0.78 443	1.22 387	1.81 661	0.23 455	0.18 458	0.38 635	0.40 658	0.41 610	0.31 569

Hybrid-DGEV-03	0.65 401	0.26 262	0.56 239	0.53 393	0.36 385	0.73 402	0.39 290	0.89 240	1.15 492	1.73 654	2.52 687	0.84 388	0.56 323	0.97 308	0.44 326	0.18 252	0.12 106	0.22 389	0.19 355	0.17 177	0.14 147

Hybrid-DGEV-2	0.65 401	0.31 422	0.73 366	0.60 503	0.37 407	1.08 544	0.28 124	1.45 470	1.40 627	1.32 558	0.85 302	1.03 465	1.01 560	1.05 339	0.48 371	0.18 252	0.15 357	0.22 389	0.19 355	0.17 177	0.15 195

MyStereo8	0.65 401	0.29 362	1.00 519	0.58 476	0.49 518	0.91 489	0.35 222	1.18 390	1.31 585	1.16 470	1.27 486	0.90 410	0.64 380	0.72 204	0.95 561	0.18 252	0.14 292	0.20 303	0.18 327	0.22 410	0.26 512

StereoVision	0.65 401	0.34 490	0.86 446	0.59 491	0.40 452	0.50 205	0.41 324	1.09 354	0.93 359	0.71 296	2.50 686	0.82 372	0.57 336	1.03 330	0.49 381	0.25 508	0.28 611	0.29 557	0.28 581	0.36 586	0.20 390

CASS	0.65 401	0.34 490	0.72 354	0.56 451	0.27 175	0.78 433	0.42 331	1.59 511	0.86 327	1.30 544	1.25 476	0.87 397	0.84 475	0.84 259	0.54 414	0.35 623	0.19 479	0.26 514	0.21 445	0.28 524	0.42 624
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 401	0.30 385	0.75 387	0.67 582	0.50 525	0.92 496	0.52 459	1.39 451	1.12 463	0.76 307	1.11 409	1.00 452	0.90 504	1.53 478	0.45 341	0.18 252	0.13 219	0.23 430	0.22 476	0.21 381	0.19 352

iRaft-Stereo_20w	0.65 401	0.31 422	1.00 519	0.47 249	0.34 360	0.73 402	0.30 148	2.96 715	0.70 272	1.15 460	1.14 427	0.76 349	0.65 388	1.11 358	0.38 266	0.17 197	0.13 219	0.18 219	0.16 266	0.19 284	0.18 303

EAI-Stereo	0.65 401	0.28 327	0.69 330	0.53 393	0.27 175	0.60 312	0.40 306	2.28 688	0.64 241	0.71 296	3.18 700	0.57 271	0.43 190	1.06 341	0.41 298	0.18 252	0.13 219	0.17 170	0.17 297	0.17 177	0.17 272

HITNet	0.65 401	0.40 546	0.77 405	0.48 282	0.24 91	1.05 537	0.49 436	1.76 564	1.02 405	1.18 484	1.18 447	0.89 409	0.80 454	0.85 265	0.79 518	0.17 197	0.12 106	0.21 348	0.17 297	0.29 535	0.15 195
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	0.66 411	0.29 362	0.89 474	0.55 435	0.28 205	0.92 496	0.60 529	1.98 633	0.83 319	1.00 389	1.04 377	1.09 489	0.68 396	1.29 409	0.62 450	0.20 358	0.17 432	0.21 348	0.17 297	0.21 381	0.21 414

Selective-IGEV-i1	0.66 411	0.27 297	0.86 446	0.54 410	0.33 337	1.01 525	0.78 588	1.75 557	1.18 513	0.88 350	1.19 454	1.19 516	0.56 323	0.98 311	0.54 414	0.19 309	0.16 396	0.20 303	0.17 297	0.19 284	0.20 390

MyStereo05	0.66 411	0.28 327	1.07 550	0.56 451	0.46 508	0.61 318	0.73 574	1.34 437	1.41 633	1.15 460	0.91 322	0.77 351	0.80 454	1.41 454	0.63 455	0.17 197	0.16 396	0.23 430	0.20 398	0.22 410	0.20 390

PCWNet_CMD	0.66 411	0.32 441	0.88 467	0.49 304	0.37 407	0.78 433	0.40 306	1.42 458	1.31 585	1.16 470	1.31 503	1.25 533	0.62 369	0.89 279	0.57 428	0.20 358	0.16 396	0.27 531	0.19 355	0.40 607	0.25 488

ToySt	0.66 411	0.33 465	1.23 581	0.51 349	0.33 337	0.86 479	0.68 560	1.10 357	0.97 379	0.84 339	1.08 392	1.25 533	0.94 525	1.01 326	0.74 494	0.19 309	0.19 479	0.24 454	0.24 515	0.27 504	0.23 457

DisPM	0.66 411	0.28 327	0.72 354	0.61 519	0.35 367	0.62 328	0.45 391	1.02 311	0.99 392	1.56 631	1.10 403	0.80 361	0.59 348	2.37 588	0.41 298	0.23 455	0.14 292	0.23 430	0.21 445	0.20 334	0.25 488

SA	0.66 411	0.30 385	0.82 429	0.61 519	0.30 257	0.58 293	0.38 273	1.44 465	1.30 581	0.96 371	1.36 528	0.66 315	0.95 530	1.85 539	0.42 312	0.19 309	0.15 357	0.25 495	0.23 499	0.21 381	0.17 272

CFNet_pseudo	0.66 411	0.32 441	0.86 446	0.48 282	0.39 440	0.70 390	0.40 306	1.33 432	1.22 541	1.16 470	1.34 520	1.24 529	0.64 380	0.98 311	0.59 435	0.21 395	0.16 396	0.33 601	0.19 355	0.36 586	0.25 488

GES	0.66 411	0.34 490	0.90 479	0.59 491	0.38 429	0.94 503	0.57 511	2.11 659	0.86 327	1.02 399	1.11 409	0.66 315	0.79 448	0.99 318	0.61 447	0.27 549	0.19 479	0.20 303	0.20 398	0.21 381	0.30 559

MSMDNet	0.66 411	0.32 441	0.87 458	0.49 304	0.37 407	0.79 439	0.40 306	1.43 464	1.31 585	1.15 460	1.31 503	1.24 529	0.63 376	0.88 274	0.57 428	0.21 395	0.16 396	0.26 514	0.19 355	0.39 603	0.24 473

ccs_rob	0.66 411	0.33 465	0.86 446	0.48 282	0.39 440	0.70 390	0.40 306	1.33 432	1.22 541	1.16 470	1.34 520	1.23 527	0.64 380	0.98 311	0.59 435	0.21 395	0.16 396	0.35 620	0.20 398	0.37 590	0.25 488

MyStereo04	0.67 422	0.29 362	1.07 550	0.55 435	0.45 496	0.59 304	0.79 592	1.50 482	1.40 627	0.91 358	0.91 322	0.74 342	0.86 486	1.52 474	0.62 450	0.17 197	0.16 396	0.24 454	0.20 398	0.23 439	0.20 390

xx1	0.67 422	0.31 422	0.50 162	0.54 410	0.26 143	1.18 570	0.51 448	0.93 264	3.05 718	0.58 260	0.79 286	0.95 435	0.77 435	1.46 462	0.32 180	0.20 358	0.12 106	0.24 454	0.23 499	0.22 410	0.21 414

GMStereo_Zeroshot	0.67 422	0.61 635	1.01 523	0.64 549	0.37 407	0.84 474	0.35 222	1.05 331	1.12 463	1.12 436	1.06 382	1.27 541	0.54 307	1.19 381	0.59 435	0.32 596	0.17 432	0.31 577	0.18 327	0.52 657	0.22 437

DMCA	0.67 422	0.34 490	0.90 479	0.51 349	0.44 489	0.86 479	0.47 411	1.42 458	1.02 405	1.17 479	1.12 416	1.23 527	0.75 423	0.78 232	0.95 561	0.25 508	0.19 479	0.27 531	0.19 355	0.24 459	0.27 524

test_sample3	0.68 426	0.32 441	0.88 467	0.52 371	0.30 257	0.97 516	0.52 459	1.86 598	1.15 492	1.08 414	1.11 409	0.88 401	0.71 411	1.17 378	0.68 477	0.25 508	0.20 500	0.25 495	0.25 529	0.25 476	0.25 488

raft_robust	0.68 426	0.30 385	0.64 291	0.52 371	0.26 143	0.54 254	0.35 222	1.33 432	1.24 550	1.16 470	1.07 386	0.60 289	0.54 307	3.58 642	0.37 253	0.18 252	0.14 292	0.20 303	0.22 476	0.20 334	0.16 238

test_sample5	0.69 428	0.34 490	0.87 458	0.52 371	0.30 257	0.84 474	0.54 474	1.83 590	1.14 480	1.11 434	1.25 476	0.88 401	0.78 443	1.23 390	0.65 461	0.26 533	0.20 500	0.27 531	0.27 560	0.27 504	0.26 512

test_sample4	0.69 428	0.33 465	0.91 482	0.51 349	0.30 257	0.92 496	0.52 459	1.87 601	1.15 492	1.14 454	1.18 447	0.87 397	0.75 423	1.18 380	0.68 477	0.25 508	0.20 500	0.26 514	0.26 547	0.26 490	0.25 488

IPLG	0.69 428	0.27 297	0.97 507	0.51 349	0.43 480	0.79 439	0.33 196	1.21 404	1.06 428	1.30 544	1.10 403	0.52 232	0.55 315	3.16 630	0.63 455	0.16 137	0.14 292	0.19 251	0.16 266	0.18 228	0.17 272

UCFNet_RVC	0.69 428	0.35 510	0.49 150	0.64 549	0.39 440	0.85 477	0.58 515	1.75 557	1.14 480	0.97 376	1.19 454	1.17 512	0.93 519	0.99 318	0.62 450	0.28 565	0.20 500	0.34 611	0.31 611	0.32 563	0.27 524

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 432	3.18 745	2.55 690	0.39 75	0.23 65	0.44 128	0.23 60	0.63 101	0.42 127	0.44 180	0.44 130	0.34 104	0.28 66	0.56 124	0.29 117	1.35 719	0.10 9	0.22 389	0.19 355	0.46 639	1.31 712

DualNet	0.70 432	0.34 490	0.87 458	0.52 371	0.30 257	0.84 474	0.54 474	1.83 590	1.14 480	1.14 454	1.33 513	0.88 401	0.78 443	1.23 390	0.65 461	0.26 533	0.20 500	0.27 531	0.27 560	0.27 504	0.26 512

CFNet_ucs	0.70 432	0.33 465	0.88 467	0.50 317	0.43 480	0.74 407	0.44 370	1.60 515	1.29 575	1.22 502	1.54 587	1.09 489	0.63 376	0.99 318	0.59 435	0.25 508	0.20 500	0.37 631	0.21 445	0.40 607	0.28 538

IER	0.70 432	0.31 422	1.02 530	0.48 282	0.52 550	1.34 600	0.51 448	1.17 382	0.99 392	1.23 508	1.34 520	1.12 500	1.11 588	0.99 318	0.71 487	0.20 358	0.16 396	0.21 348	0.21 445	0.20 334	0.19 352

HCRNet	0.70 432	0.39 539	0.73 366	0.60 503	0.59 590	0.76 421	0.35 222	1.22 412	1.13 477	1.02 399	0.99 346	1.02 461	0.76 431	2.19 574	0.70 481	0.28 565	0.19 479	0.28 546	0.23 499	0.25 476	0.23 457

SFCPSM	0.70 432	0.28 327	1.02 530	0.51 349	0.38 429	1.37 603	0.66 552	2.00 637	1.03 411	1.17 479	1.21 462	0.82 372	0.78 443	1.03 330	0.53 408	0.21 395	0.17 432	0.22 389	0.24 515	0.21 381	0.19 352

AdaStereo	0.70 432	0.43 560	0.75 387	0.73 628	0.37 407	0.92 496	0.53 467	1.85 595	1.18 513	1.12 436	1.23 470	1.07 478	0.65 388	0.96 300	0.63 455	0.31 589	0.15 357	0.32 592	0.21 445	0.29 535	0.22 437
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	0.71 439	0.34 490	0.87 458	0.52 371	0.30 257	0.82 459	0.58 515	1.79 578	1.15 492	1.14 454	1.33 513	0.91 413	0.79 448	1.31 412	0.74 494	0.27 549	0.21 528	0.27 531	0.29 594	0.28 524	0.27 524

BSDual-CNN	0.71 439	0.32 441	0.68 318	0.54 410	0.44 489	1.27 588	0.65 546	2.16 669	0.98 385	1.20 492	1.11 409	1.12 500	0.74 419	0.91 282	0.66 467	0.24 480	0.17 432	0.25 495	0.22 476	0.22 410	0.22 437

DFGA-Net	0.72 441	0.40 546	1.40 608	0.52 371	0.45 496	0.83 465	0.44 370	1.28 428	1.08 440	0.99 384	1.19 454	0.70 333	0.55 315	2.14 566	1.16 595	0.18 252	0.16 396	0.24 454	0.23 499	0.27 504	0.25 488

rvit_105_1	0.72 441	0.52 599	1.01 523	0.78 644	0.49 518	0.75 413	0.87 617	1.12 367	1.18 513	0.99 384	0.79 286	0.90 410	0.77 435	1.26 399	0.75 499	0.41 648	0.36 664	0.36 628	0.41 660	0.30 545	0.33 583

DCVSM-stereo	0.72 441	0.35 510	0.76 397	0.55 435	0.42 469	0.73 402	0.38 273	1.21 404	1.02 405	1.79 662	1.04 377	1.62 612	1.03 569	1.04 336	0.79 518	0.24 480	0.27 603	0.29 557	0.24 515	0.30 545	0.36 600

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 441	0.35 510	1.70 648	0.49 304	0.56 569	0.63 334	0.38 273	2.41 700	0.65 255	0.77 313	1.07 386	1.82 645	0.95 530	0.93 293	0.43 322	0.20 358	0.13 219	0.21 348	0.25 529	0.28 524	0.26 512

qqq1	0.72 441	0.30 385	0.86 446	0.46 232	0.26 143	0.82 459	0.43 355	2.05 649	1.39 622	1.23 508	1.47 566	0.98 445	0.95 530	1.71 518	0.44 326	0.24 480	0.20 500	0.18 219	0.15 215	0.18 228	0.18 303

fff1	0.72 441	0.30 385	0.86 446	0.46 232	0.26 143	0.82 459	0.43 355	2.05 649	1.39 622	1.23 508	1.47 566	0.98 445	0.95 530	1.71 518	0.44 326	0.24 480	0.20 500	0.18 219	0.15 215	0.18 228	0.18 303

ffm	0.72 441	0.33 465	0.85 440	0.53 393	0.37 407	0.74 407	0.56 500	0.95 276	2.47 704	1.15 460	1.45 559	1.06 472	0.82 463	1.55 482	0.32 180	0.20 358	0.12 106	0.31 577	0.27 560	0.19 284	0.20 390

anonymousa	0.72 441	0.27 297	0.75 387	0.47 249	0.63 603	1.43 617	0.45 391	1.24 419	0.89 339	1.28 529	1.75 633	1.62 612	1.13 595	0.69 188	0.59 435	0.19 309	0.16 396	0.23 430	0.25 529	0.20 334	0.18 303

Sa-1000	0.72 441	0.29 362	0.76 397	0.59 491	0.30 257	0.73 402	0.37 265	1.62 522	1.33 593	1.28 529	2.04 663	0.86 393	0.75 423	1.84 536	0.38 266	0.19 309	0.14 292	0.25 495	0.23 499	0.20 334	0.16 238

psmg	0.72 441	0.32 441	0.68 318	0.50 317	0.44 489	1.48 621	0.75 580	1.94 624	0.98 385	1.21 496	1.33 513	1.12 500	0.74 419	0.91 282	0.66 467	0.24 480	0.19 479	0.25 495	0.25 529	0.23 439	0.22 437

UDGNet	0.72 441	1.17 696	0.80 424	0.77 642	0.41 463	0.77 428	0.38 273	0.97 289	1.34 596	0.81 327	0.88 316	0.71 336	0.60 352	1.21 386	0.54 414	0.52 678	0.19 479	1.02 713	0.26 547	0.71 686	0.31 569

PSMNet-ADL	0.72 441	0.35 510	0.62 281	0.69 602	0.46 508	1.14 558	0.44 370	1.37 443	1.01 401	0.83 336	1.17 444	1.33 555	0.96 537	1.43 455	0.95 561	0.33 605	0.22 550	0.21 348	0.23 499	0.27 504	0.29 546

LCNet	0.72 441	0.28 327	0.52 188	0.55 435	0.31 287	0.69 383	0.54 474	1.00 301	0.88 336	1.19 488	1.34 520	0.97 443	1.34 636	2.56 602	0.45 341	0.18 252	0.13 219	0.21 348	0.25 529	0.27 504	0.73 691

GANet-RSSM	0.72 441	0.28 327	0.63 284	0.64 549	0.58 582	0.80 448	0.58 515	1.89 607	1.08 440	1.04 407	1.25 476	1.15 509	1.04 571	1.49 468	0.62 450	0.25 508	0.19 479	0.22 389	0.22 476	0.22 410	0.21 414

PSMNet-RSSM	0.72 441	0.30 385	0.61 275	0.63 540	0.42 469	0.73 402	0.56 500	1.92 617	1.10 457	1.09 420	1.37 531	1.22 522	0.98 547	1.28 405	0.72 490	0.27 549	0.19 479	0.27 531	0.29 594	0.24 459	0.24 473

CFNet-ft	0.72 441	0.32 441	0.54 213	0.66 570	0.54 558	0.83 465	0.55 492	1.37 443	1.15 492	0.93 361	1.28 492	1.57 604	0.97 540	1.35 428	0.81 526	0.26 533	0.20 500	0.33 601	0.25 529	0.30 545	0.23 457

CFNet_RVC	0.72 441	0.32 441	0.54 213	0.66 570	0.54 558	0.83 465	0.55 492	1.37 443	1.15 492	0.93 361	1.28 492	1.57 604	0.97 540	1.35 428	0.81 526	0.26 533	0.20 500	0.33 601	0.25 529	0.30 545	0.23 457

MLCV	0.72 441	0.34 490	1.10 560	0.51 349	0.23 65	0.91 489	0.39 290	1.33 432	1.23 544	1.46 606	1.55 589	1.01 459	0.64 380	1.95 549	0.80 523	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.17 272

G2L-ROB	0.73 459	0.25 227	0.76 397	0.54 410	0.39 440	0.95 506	0.66 552	1.66 532	1.09 449	1.24 515	1.02 364	1.64 620	0.71 411	1.63 501	1.02 573	0.20 358	0.14 292	0.17 170	0.15 215	0.20 334	0.22 437

G2L-Stereo_test	0.73 459	0.27 297	0.74 383	0.49 304	0.40 452	0.90 485	0.81 601	1.53 497	1.14 480	1.28 529	1.27 486	1.52 598	0.72 415	1.62 499	0.94 557	0.19 309	0.14 292	0.16 116	0.15 215	0.18 228	0.19 352

CoDeX	0.73 459	0.29 362	0.93 489	0.54 410	0.36 385	1.14 558	0.61 533	2.34 694	1.17 505	1.16 470	1.25 476	0.91 413	0.87 491	1.33 420	0.64 460	0.20 358	0.16 396	0.21 348	0.18 327	0.20 334	0.18 303

cf-r	0.73 459	0.30 385	0.77 405	0.55 435	0.63 603	0.78 433	0.48 424	1.79 578	1.15 492	1.13 451	1.26 483	1.43 572	0.87 491	1.40 452	0.85 539	0.25 508	0.18 458	0.22 389	0.23 499	0.19 284	0.19 352

BEATNet_4x	0.73 459	0.49 585	1.17 574	0.53 393	0.26 143	1.03 532	0.55 492	1.82 585	1.06 428	1.21 496	1.22 466	0.96 441	0.91 507	1.01 326	1.06 577	0.21 395	0.14 292	0.24 454	0.19 355	0.37 590	0.21 414

Select-FE	0.74 464	0.39 539	1.56 638	0.55 435	0.46 508	0.40 86	0.22 45	1.86 598	0.68 266	1.05 408	1.31 503	1.82 645	1.74 673	1.11 358	0.38 266	0.21 395	0.16 396	0.21 348	0.25 529	0.19 284	0.31 569

test_sample7	0.74 464	0.37 527	0.76 397	0.52 371	0.35 367	0.91 489	0.67 556	1.78 572	1.21 534	1.22 502	1.18 447	1.08 479	0.92 510	1.23 390	0.67 472	0.31 589	0.28 611	0.32 592	0.31 611	0.33 572	0.29 546

gwcnet-sp	0.74 464	0.33 465	1.44 619	0.57 470	0.45 496	1.40 610	0.54 474	1.50 482	1.14 480	1.30 544	1.02 364	0.94 426	0.82 463	1.39 446	0.76 502	0.21 395	0.21 528	0.22 389	0.21 445	0.22 410	0.22 437

scenet	0.74 464	0.33 465	1.44 619	0.57 470	0.45 496	1.40 610	0.54 474	1.50 482	1.14 480	1.30 544	1.02 364	0.94 426	0.82 463	1.39 446	0.76 502	0.21 395	0.21 528	0.22 389	0.21 445	0.22 410	0.22 437

ssnet	0.74 464	0.33 465	1.44 619	0.57 470	0.45 496	1.40 610	0.54 474	1.50 482	1.14 480	1.30 544	1.02 364	0.94 426	0.82 463	1.39 446	0.76 502	0.21 395	0.21 528	0.22 389	0.21 445	0.22 410	0.22 437

BUS	0.74 464	0.32 441	0.68 318	0.54 410	0.44 489	2.34 689	0.42 331	2.16 669	0.98 385	1.20 492	1.11 409	1.03 465	0.62 369	0.91 282	0.70 481	0.24 480	0.17 432	0.25 495	0.22 476	0.22 410	0.22 437

GMM-Stereo	0.74 464	0.25 227	0.59 267	0.54 410	0.34 360	0.72 397	0.99 646	1.01 309	0.87 332	1.36 577	1.78 636	1.12 500	0.81 458	2.09 562	0.46 356	0.18 252	0.12 106	0.25 495	0.25 529	0.20 334	0.85 697

DMCA-RVC	0.74 464	0.40 546	1.27 592	0.66 570	0.49 518	0.77 428	0.47 411	1.35 439	1.01 401	1.53 621	1.01 356	1.29 547	0.82 463	1.31 412	0.78 511	0.27 549	0.21 528	0.35 620	0.27 560	0.32 563	0.24 473

DeepPruner_ROB	0.74 464	0.48 581	0.87 458	0.57 470	0.44 489	0.79 439	0.54 474	1.73 548	0.96 371	1.38 586	1.27 486	1.24 529	0.73 417	1.43 455	0.73 493	0.34 616	0.28 611	0.27 531	0.26 547	0.31 554	0.31 569

SMFormer	0.75 473	0.30 385	0.86 446	0.46 232	0.26 143	0.82 459	0.43 355	2.05 649	1.39 622	1.23 508	1.47 566	0.98 445	0.95 530	1.71 518	0.82 531	0.24 480	0.20 500	0.22 389	0.21 445	0.23 439	0.24 473

tta	0.75 473	0.30 385	0.86 446	0.46 232	0.26 143	0.82 459	0.43 355	2.05 649	1.39 622	1.23 508	1.47 566	0.98 445	0.95 530	1.71 518	0.82 531	0.24 480	0.20 500	0.22 389	0.21 445	0.18 228	0.18 303

KYRaft	0.75 473	0.28 327	0.62 281	0.56 451	0.29 230	0.67 369	0.86 615	0.94 270	0.84 323	1.62 643	2.21 671	1.16 511	1.02 567	1.57 489	0.40 288	0.20 358	0.13 219	0.22 389	0.28 581	0.20 334	1.02 703

Prome-Stereo	0.75 473	0.27 297	0.53 199	0.55 435	0.32 313	0.59 304	0.97 641	0.89 240	0.88 336	1.45 604	2.46 684	0.91 413	1.41 641	1.58 491	0.44 326	0.18 252	0.13 219	0.19 251	0.17 297	0.20 334	0.92 699

acv_ft	0.75 473	0.31 422	0.95 498	0.70 608	0.86 674	1.24 583	0.53 467	1.44 465	1.07 433	1.24 515	1.30 497	1.08 479	0.92 510	0.80 240	1.34 617	0.21 395	0.19 479	0.21 348	0.18 327	0.21 381	0.18 303

iResNet	0.75 473	0.40 546	1.36 606	0.67 582	0.29 230	0.92 496	0.59 525	1.52 490	1.25 554	1.28 529	1.48 571	0.94 426	0.76 431	1.62 499	0.78 511	0.18 252	0.14 292	0.18 219	0.15 215	0.22 410	0.23 457

PAM	0.76 479	0.29 362	1.08 554	0.52 371	0.33 337	1.38 606	0.39 290	2.01 641	0.67 260	1.06 409	0.96 334	2.89 702	1.43 643	0.86 269	0.35 229	0.19 309	0.12 106	0.19 251	0.17 297	0.19 284	0.20 390

AASNet	0.76 479	0.35 510	0.91 482	0.79 646	0.81 663	1.14 558	0.56 500	2.02 645	1.08 440	1.22 502	1.24 472	0.93 423	0.76 431	0.77 225	1.16 595	0.27 549	0.23 568	0.24 454	0.20 398	0.28 524	0.24 473

RT-IGEV	0.77 481	0.28 327	0.93 489	0.55 435	0.33 337	1.01 525	0.83 606	2.03 648	0.93 359	1.28 529	1.58 600	1.77 638	1.17 599	1.04 336	0.49 381	0.23 455	0.16 396	0.21 348	0.17 297	0.19 284	0.26 512

PAM_32	0.77 481	0.28 327	1.03 535	0.52 371	0.30 257	1.32 596	0.35 222	1.97 631	0.65 255	1.02 399	1.06 382	3.05 704	1.49 653	0.96 300	0.36 241	0.19 309	0.13 219	0.20 303	0.18 327	0.19 284	0.19 352

NINENet	0.77 481	0.37 527	0.78 415	0.62 531	0.51 537	2.34 689	0.42 331	1.83 590	1.04 416	1.14 454	1.23 470	1.03 465	0.62 369	1.24 395	0.70 481	0.28 565	0.23 568	0.31 577	0.21 445	0.26 490	0.25 488

hknet	0.77 481	0.32 441	0.95 498	0.54 410	0.38 429	1.27 588	0.65 546	2.16 669	1.07 433	1.20 492	1.11 409	1.59 608	0.81 458	1.37 435	0.66 467	0.22 427	0.17 432	0.25 495	0.22 476	0.22 410	0.22 437

ARAFT	0.77 481	0.36 520	1.49 634	0.51 349	0.31 287	0.90 485	0.82 603	1.90 610	1.06 428	1.62 643	1.24 472	1.02 461	0.64 380	1.84 536	0.50 388	0.18 252	0.14 292	0.28 546	0.27 560	0.17 177	0.16 238

psm_up	0.77 481	0.34 490	0.70 336	0.66 570	0.58 582	1.05 537	0.92 629	1.52 490	1.12 463	1.26 524	1.16 441	1.31 552	1.23 615	1.20 384	0.81 526	0.25 508	0.29 623	0.31 577	0.27 560	0.27 504	0.25 488

GwcNet-RSSM	0.77 481	0.32 441	1.01 523	0.62 531	0.54 558	0.78 433	0.51 448	1.73 548	1.20 527	1.09 420	1.37 531	1.46 584	0.85 478	1.53 478	1.09 583	0.25 508	0.18 458	0.23 430	0.24 515	0.20 334	0.19 352

iResNet_ROB	0.77 481	0.30 385	0.99 513	0.57 470	0.36 385	0.83 465	0.36 239	2.33 691	1.58 656	1.27 527	1.30 497	1.25 533	0.84 475	1.65 504	0.79 518	0.20 358	0.14 292	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.27 524

MWSP-net	0.78 489	0.31 422	0.89 474	0.60 503	0.40 452	1.09 550	1.50 692	1.52 490	1.17 505	1.06 409	1.07 386	1.44 577	1.32 633	0.91 282	0.93 553	0.23 455	0.20 500	0.23 430	0.21 445	0.25 476	0.28 538

DDVS	0.78 489	0.41 553	0.94 494	0.60 503	0.43 480	1.30 593	0.43 355	1.40 453	0.91 349	1.20 492	1.15 436	1.43 572	0.64 380	2.18 572	0.89 546	0.28 565	0.22 550	0.26 514	0.23 499	0.31 554	0.33 583

PSM-softLoss	0.78 489	0.31 422	0.77 405	0.58 476	0.32 313	0.56 281	0.40 306	1.18 390	0.70 272	1.24 515	1.07 386	0.83 379	0.52 292	5.36 674	0.53 408	0.24 480	0.15 357	0.25 495	0.22 476	0.20 334	0.25 488

KMStereo	0.78 489	0.31 422	0.77 405	0.58 476	0.32 313	0.56 281	0.40 306	1.18 390	0.70 272	1.24 515	1.07 386	0.83 379	0.52 292	5.36 674	0.53 408	0.24 480	0.15 357	0.25 495	0.22 476	0.20 334	0.25 488

CCAANet	0.78 489	0.30 385	0.83 434	0.58 476	0.51 537	1.04 535	0.45 391	1.68 536	1.12 463	0.85 344	1.35 526	1.10 492	0.77 435	3.04 624	0.78 511	0.17 197	0.16 396	0.24 454	0.23 499	0.19 284	0.23 457

STTStereo	0.78 489	0.50 592	1.22 579	0.64 549	0.54 558	0.89 482	0.54 474	1.44 465	1.11 459	1.38 586	1.09 397	1.27 541	0.85 478	1.43 455	0.83 533	0.29 577	0.27 603	0.33 601	0.39 654	0.32 563	0.30 559

PSM-AAD	0.79 495	0.27 297	0.53 199	0.55 435	0.28 205	0.77 428	1.24 674	0.99 297	0.91 349	1.66 648	1.57 597	0.81 367	2.19 703	1.65 504	0.44 326	0.19 309	0.14 292	0.38 635	0.32 619	0.21 381	0.70 688

hitnet-ft	0.79 495	0.35 510	0.57 253	0.58 476	0.42 469	0.96 512	0.46 401	1.47 474	1.33 593	1.19 488	1.22 466	1.81 642	0.98 547	1.66 508	0.94 557	0.33 605	0.28 611	0.34 611	0.27 560	0.35 579	0.31 569

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 495	0.43 560	1.05 541	0.64 549	0.58 582	0.95 506	0.53 467	1.53 497	1.18 513	1.37 580	1.15 436	1.43 572	0.88 496	1.61 497	0.84 536	0.25 508	0.22 550	0.27 531	0.27 560	0.29 535	0.29 546
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.80 498	0.31 422	1.03 535	0.56 451	0.36 385	1.26 586	0.50 446	1.74 553	1.20 527	1.21 496	1.19 454	1.45 580	1.31 632	1.61 497	0.93 553	0.20 358	0.22 550	0.23 430	0.28 581	0.23 439	0.27 524

coex_refinement	0.80 498	0.28 327	0.73 366	0.70 608	0.51 537	0.95 506	0.60 529	1.78 572	1.23 544	1.36 577	1.37 531	1.82 645	0.81 458	1.32 416	1.13 592	0.26 533	0.17 432	0.19 251	0.20 398	0.24 459	0.25 488

G2L-Stereo	0.80 498	0.32 441	0.95 498	0.60 503	0.42 469	0.78 433	0.69 565	1.50 482	1.09 449	1.33 568	1.14 427	1.45 580	0.72 415	2.45 593	1.10 586	0.25 508	0.20 500	0.26 514	0.21 445	0.20 334	0.26 512

ISRNet	0.80 498	0.33 465	1.07 550	0.81 652	0.66 613	0.60 312	0.34 211	1.19 401	1.13 477	1.59 638	1.53 582	1.35 561	0.77 435	1.27 403	0.94 557	0.39 640	0.34 648	0.43 656	0.38 652	0.34 576	0.49 651

NF-Stereo	0.80 498	0.30 385	0.75 387	0.60 503	0.31 287	0.64 338	0.44 370	1.21 404	0.90 343	1.29 536	1.02 364	0.82 372	0.57 336	5.40 679	0.48 371	0.23 455	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.20 334	0.30 559

OCTAStereo	0.80 498	0.30 385	0.75 387	0.60 503	0.31 287	0.64 338	0.44 370	1.21 404	0.90 343	1.29 536	1.01 356	0.82 372	0.57 336	5.35 673	0.48 371	0.24 480	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.20 334	0.30 559

DRaft	0.80 498	0.24 186	0.70 336	0.45 213	0.30 257	0.97 516	0.53 467	1.05 331	0.97 379	1.78 659	2.02 662	0.80 361	1.74 673	2.73 610	0.72 490	0.17 197	0.14 292	0.20 303	0.20 398	0.18 228	0.21 414

RE-Stereo	0.80 498	0.30 385	0.75 387	0.60 503	0.31 287	0.64 338	0.44 370	1.21 404	0.90 343	1.29 536	1.01 356	0.81 367	0.57 336	5.37 676	0.48 371	0.24 480	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.20 334	0.30 559

TVStereo	0.80 498	0.30 385	0.75 387	0.60 503	0.31 287	0.64 338	0.44 370	1.21 404	0.90 343	1.29 536	1.01 356	0.81 367	0.57 336	5.37 676	0.48 371	0.24 480	0.14 292	0.24 454	0.20 398	0.20 334	0.30 559

UPFNet	0.80 498	0.32 441	0.90 479	0.59 491	0.74 638	1.26 586	0.80 598	1.52 490	1.10 457	1.30 544	1.12 416	1.30 548	0.84 475	1.67 509	1.09 583	0.24 480	0.24 578	0.24 454	0.23 499	0.25 476	0.18 303

iResNetv2_ROB	0.80 498	0.37 527	1.71 650	0.56 451	0.37 407	0.94 503	0.64 544	1.73 548	1.34 596	1.23 508	1.42 546	1.26 537	0.92 510	1.85 539	0.56 425	0.23 455	0.15 357	0.19 251	0.14 185	0.24 459	0.19 352

StereoDRNet-Refined	0.80 498	0.41 553	0.88 467	0.62 531	0.42 469	1.33 598	0.48 424	1.52 490	1.17 505	1.45 604	1.44 556	1.44 577	0.90 504	1.26 399	1.24 604	0.20 358	0.16 396	0.27 531	0.24 515	0.25 476	0.28 538
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.82 510	0.32 441	0.88 467	0.58 476	0.52 550	1.13 556	0.73 574	1.37 443	1.08 440	1.32 558	1.13 422	1.15 509	1.28 624	2.86 615	0.65 461	0.23 455	0.16 396	0.21 348	0.21 445	0.23 439	0.27 524

ITSA-stereo	0.82 510	0.36 520	0.82 429	0.54 410	0.31 287	0.80 448	0.47 411	2.17 675	1.67 663	1.13 451	1.13 422	0.94 426	0.86 486	2.46 596	1.00 571	0.26 533	0.23 568	0.28 546	0.27 560	0.28 524	0.36 600

DCRE	0.82 510	0.26 262	0.70 336	0.58 476	0.44 489	0.54 254	0.48 424	0.95 276	0.78 302	0.78 316	7.33 739	0.86 393	0.52 292	0.76 222	0.41 298	0.16 137	0.16 396	0.19 251	0.17 297	0.18 228	0.17 272

SepStereo	0.82 510	0.34 490	1.03 535	0.64 549	0.69 625	0.77 428	0.63 541	1.54 500	1.20 527	1.79 662	1.55 589	0.95 435	1.04 571	2.30 583	0.60 443	0.21 395	0.16 396	0.25 495	0.18 327	0.27 504	0.22 437

GrayStereo	0.82 510	0.26 262	0.58 261	0.63 540	0.37 407	0.76 421	1.86 713	1.11 364	0.87 332	1.99 679	1.89 650	1.08 479	1.82 682	1.39 446	0.48 371	0.19 309	0.14 292	0.19 251	0.21 445	0.18 228	0.39 614

LMCR-Stereo	0.82 510	0.46 572	0.88 467	0.75 636	0.43 480	1.33 598	0.56 500	2.43 702	0.98 385	1.53 621	1.49 573	0.74 342	1.00 558	1.63 501	0.89 546	0.28 565	0.17 432	0.22 389	0.17 297	0.29 535	0.20 390

ac_64	0.82 510	0.29 362	0.81 425	0.71 616	0.60 593	1.05 537	0.54 474	1.99 636	0.92 356	1.18 484	1.06 382	1.99 665	1.08 583	1.94 548	0.97 566	0.27 549	0.22 550	0.24 454	0.23 499	0.22 410	0.19 352

DualNet (step1)	0.83 517	0.49 585	1.13 566	0.56 451	0.39 440	1.02 529	0.73 574	1.78 572	1.21 534	1.22 502	1.18 447	1.08 479	0.92 510	1.23 390	0.67 472	0.57 687	0.28 611	0.62 694	0.67 702	0.45 632	0.42 624

SST-Stereo	0.83 517	0.28 327	0.72 354	0.59 491	0.31 287	0.72 397	0.26 101	1.09 354	0.86 327	1.47 607	1.10 403	1.00 452	0.87 491	5.73 687	0.45 341	0.22 427	0.13 219	0.23 430	0.19 355	0.23 439	0.18 303

RAFT_R40	0.83 517	0.28 327	0.73 366	0.59 491	0.31 287	0.69 383	0.44 370	1.10 357	0.95 365	1.47 607	1.10 403	1.00 452	0.85 478	5.53 681	0.46 356	0.22 427	0.13 219	0.23 430	0.20 398	0.23 439	0.18 303

UNet	0.83 517	0.34 490	1.31 596	0.58 476	0.74 638	1.58 630	0.49 436	1.41 456	1.04 416	1.21 496	1.08 392	1.54 600	1.12 591	1.65 504	1.09 583	0.23 455	0.17 432	0.25 495	0.20 398	0.25 476	0.22 437

FADNet_RVC	0.83 517	0.51 595	1.83 661	0.54 410	0.42 469	1.19 574	0.46 401	1.51 488	1.09 449	0.89 352	1.24 472	0.91 413	0.87 491	2.11 564	1.11 589	0.27 549	0.22 550	0.31 577	0.28 581	0.43 622	0.38 611

DAS	0.84 522	0.34 490	1.03 535	0.64 549	0.69 625	0.77 428	0.63 541	1.54 500	1.20 527	1.79 662	1.55 589	0.95 435	1.04 571	2.83 612	0.60 443	0.21 395	0.16 396	0.25 495	0.18 327	0.27 504	0.22 437

RAFT-345	0.84 522	0.25 227	0.66 308	0.50 317	0.27 175	0.54 254	0.42 331	0.83 216	1.11 459	1.32 558	2.34 677	0.86 393	0.54 307	5.72 686	0.47 365	0.18 252	0.13 219	0.22 389	0.17 297	0.17 177	0.16 238

MMNet	0.84 522	0.32 441	1.09 557	0.60 503	0.59 590	1.85 661	0.49 436	1.51 488	1.27 565	1.37 580	1.15 436	1.26 537	1.18 604	1.67 509	1.22 602	0.19 309	0.18 458	0.23 430	0.22 476	0.25 476	0.21 414

FADNet-RVC-Resample	0.84 522	0.47 577	2.10 672	0.61 519	0.45 496	1.07 542	0.61 533	1.59 511	1.20 527	1.08 414	0.98 344	1.03 465	0.98 547	2.17 569	0.72 490	0.23 455	0.22 550	0.30 571	0.32 619	0.35 579	0.34 589

iRaft-Stereo_5w	0.85 526	0.29 362	0.91 482	0.53 393	0.43 480	0.49 185	0.68 560	0.99 297	0.87 332	0.79 319	1.34 520	1.46 584	0.91 507	5.11 668	1.11 589	0.17 197	0.14 292	0.22 389	0.18 327	0.20 334	0.20 390

SACVNet	0.85 526	0.46 572	0.85 440	0.81 652	0.56 569	0.80 448	0.79 592	1.68 536	1.12 463	1.34 572	1.33 513	1.25 533	0.94 525	2.39 590	0.76 502	0.34 616	0.26 595	0.31 577	0.29 594	0.35 579	0.44 634

ADLNet	0.85 526	0.36 520	0.89 474	0.85 669	0.72 630	1.24 583	0.76 583	1.82 585	1.36 609	1.52 619	1.35 526	1.27 541	0.99 556	1.23 390	1.15 594	0.27 549	0.20 500	0.26 514	0.25 529	0.28 524	0.30 559

delet	0.85 526	0.32 441	0.95 498	0.65 564	0.66 613	1.64 637	0.84 607	1.75 557	1.35 605	1.32 558	1.30 497	1.30 548	0.88 496	1.68 514	1.10 586	0.21 395	0.21 528	0.24 454	0.24 515	0.21 381	0.21 414

HGLStereo	0.85 526	0.38 534	0.94 494	0.80 649	1.03 689	1.17 569	0.58 515	1.52 490	1.20 527	1.19 488	1.62 609	1.13 506	1.20 610	1.80 533	1.06 577	0.24 480	0.24 578	0.24 454	0.21 445	0.23 439	0.27 524

CRFU-Net	0.86 531	0.39 539	1.00 519	0.65 564	0.57 573	1.78 652	0.86 615	2.15 666	0.81 311	1.38 586	1.18 447	1.64 620	1.19 607	1.35 428	0.90 549	0.26 533	0.22 550	0.21 348	0.19 355	0.23 439	0.24 473

dad	0.86 531	0.66 644	1.06 545	0.56 451	0.37 407	0.76 421	0.44 370	1.17 382	1.50 646	1.44 602	1.27 486	1.34 560	0.75 423	2.52 601	0.84 536	0.42 652	0.27 603	0.83 703	0.26 547	0.41 610	0.29 546

AACVNet	0.86 531	0.35 510	0.79 418	0.82 660	0.39 440	0.76 421	0.49 436	1.61 518	0.81 311	1.08 414	1.33 513	1.30 548	0.93 519	4.34 653	0.74 494	0.25 508	0.21 528	0.28 546	0.22 476	0.29 535	0.25 488

DLCB_ROB	0.86 531	0.40 546	0.78 415	0.68 598	0.54 558	1.11 552	0.84 607	1.49 478	1.23 544	1.64 647	1.65 616	1.70 629	0.91 507	1.70 516	1.05 575	0.25 508	0.24 578	0.26 514	0.27 560	0.27 504	0.24 473

HSM-Net_RVC	0.87 535	0.29 362	0.53 199	0.53 393	0.30 257	1.15 565	0.55 492	3.57 724	1.28 570	1.53 621	1.74 630	1.68 626	0.93 519	1.49 468	0.77 509	0.22 427	0.17 432	0.19 251	0.18 327	0.20 334	0.19 352
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 536	0.36 520	1.02 530	0.62 531	0.38 429	1.32 596	0.97 641	2.07 655	1.34 596	1.37 580	1.18 447	1.54 600	0.92 510	1.10 355	1.65 653	0.30 582	0.27 603	0.30 571	0.28 581	0.27 504	0.26 512

ADLNet2	0.88 536	0.34 490	1.17 574	0.77 642	0.64 606	1.12 555	0.76 583	1.74 553	1.24 550	1.21 496	1.65 616	1.71 630	1.05 575	1.67 509	1.17 598	0.24 480	0.21 528	0.21 348	0.22 476	0.26 490	0.29 546

ASMatch	0.88 536	0.26 262	0.69 330	0.51 349	0.35 367	0.48 168	0.37 265	1.12 367	0.92 356	1.10 428	3.28 702	0.96 441	0.98 547	4.90 665	0.49 381	0.19 309	0.16 396	0.22 389	0.19 355	0.19 284	0.27 524

IRAFT_RVC	0.88 536	0.28 327	0.76 397	0.63 540	0.31 287	0.65 354	1.02 651	1.22 412	0.94 363	1.22 502	1.04 377	1.01 459	0.98 547	5.82 689	0.53 408	0.22 427	0.12 106	0.25 495	0.20 398	0.20 334	0.19 352

FADNet-RVC	0.88 536	0.67 645	1.93 665	0.60 503	0.48 514	0.91 489	0.60 529	1.71 546	1.18 513	0.90 354	0.96 334	1.36 562	0.92 510	2.25 579	1.17 598	0.30 582	0.29 623	0.32 592	0.32 619	0.41 610	0.35 594

GEStereo_RVC	0.90 541	0.37 527	0.99 513	0.64 549	0.50 525	0.95 506	0.79 592	2.42 701	1.17 505	1.16 470	1.11 409	1.26 537	0.92 510	3.24 631	0.90 549	0.29 577	0.19 479	0.23 430	0.20 398	0.27 504	0.29 546

CBMV_ROB	0.90 541	0.44 563	0.63 284	0.51 349	0.37 407	1.25 585	0.49 436	1.77 568	1.27 565	1.41 595	2.00 659	1.33 555	1.08 583	2.17 569	0.76 502	0.43 658	0.42 681	0.47 666	0.44 668	0.41 610	0.36 600

PSMNet_ROB	0.90 541	0.52 599	1.17 574	0.72 620	0.61 596	1.27 588	1.12 663	1.76 564	1.12 463	1.09 420	1.28 492	1.45 580	0.89 502	1.65 504	1.42 635	0.33 605	0.25 588	0.37 631	0.39 654	0.35 579	0.29 546

FTStereo	0.91 544	0.26 262	0.56 239	0.54 410	0.33 337	0.66 363	1.87 714	1.00 301	0.75 285	1.75 656	4.15 712	1.04 470	1.65 666	1.57 489	0.46 356	0.19 309	0.16 396	0.23 430	0.21 445	0.18 228	0.63 678

PFNet	0.91 544	0.26 262	1.10 560	0.63 540	0.32 313	0.64 338	0.56 500	1.17 382	0.99 392	1.47 607	1.08 392	0.98 445	0.69 400	6.62 703	0.54 414	0.20 358	0.12 106	0.24 454	0.19 355	0.20 334	0.17 272

CBFPSM	0.92 546	0.33 465	1.86 662	0.49 304	0.38 429	1.75 645	0.84 607	1.39 451	1.12 463	1.09 420	0.99 346	2.37 684	1.66 670	1.32 416	1.42 635	0.19 309	0.18 458	0.20 303	0.20 398	0.21 381	0.33 583

FADNet	0.92 546	0.61 635	1.81 657	0.62 531	0.55 565	0.96 512	0.57 511	1.78 572	1.33 593	0.93 361	1.01 356	1.36 562	1.01 560	2.71 609	0.75 499	0.33 605	0.34 648	0.31 577	0.34 636	0.59 670	0.40 615

NVstereo2D	0.92 546	0.41 553	1.48 632	0.72 620	0.72 630	1.20 576	0.87 617	1.75 557	1.38 617	0.99 384	1.13 422	1.26 537	0.98 547	2.21 576	0.89 546	0.43 658	0.20 500	0.38 635	0.24 515	0.57 666	0.63 678

DispNO	0.93 549	0.30 385	1.34 605	0.55 435	0.55 565	0.89 482	0.49 436	1.48 476	1.21 534	1.17 479	1.27 486	1.19 516	0.90 504	5.23 671	0.74 494	0.22 427	0.17 432	0.24 454	0.21 445	0.19 284	0.20 390

DSFCA	0.93 549	0.34 490	1.06 545	0.52 371	0.65 608	1.55 628	0.93 633	1.49 478	1.19 522	1.56 631	1.15 436	1.50 593	0.96 537	3.07 625	1.02 573	0.30 582	0.26 595	0.25 495	0.25 529	0.28 524	0.24 473

SCION-MonSter	0.94 551	0.59 624	1.44 619	0.67 582	1.14 701	1.80 655	0.50 446	1.40 453	1.24 550	1.03 403	1.50 576	1.03 465	0.89 502	1.11 358	2.12 678	0.23 455	0.24 578	0.52 675	0.50 683	0.51 654	0.33 583

fast-acv-ft	0.94 551	0.44 563	1.40 608	0.58 476	0.51 537	1.77 650	0.69 565	1.36 442	1.42 636	1.29 536	1.86 646	1.74 634	1.25 619	1.52 474	1.38 623	0.26 533	0.28 611	0.28 546	0.28 581	0.27 504	0.26 512

OMP-Stereo	0.94 551	0.33 465	0.72 354	0.90 683	0.31 287	0.49 185	0.36 239	1.16 378	1.06 428	1.58 637	1.12 416	1.46 584	0.69 400	6.94 711	0.49 381	0.19 309	0.14 292	0.24 454	0.18 327	0.20 334	0.14 147

CBMV	0.95 554	0.44 563	0.66 308	0.53 393	0.35 367	1.53 626	1.63 704	1.69 539	1.42 636	2.00 682	1.60 603	1.43 572	1.17 599	1.59 494	0.99 570	0.34 616	0.34 648	0.39 644	0.33 629	0.33 572	0.32 577
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 555	0.58 621	0.72 354	0.61 519	0.46 508	1.64 637	0.76 583	1.86 598	1.28 570	1.30 544	1.53 582	0.86 393	0.94 525	3.27 633	0.69 480	0.45 664	0.44 685	0.54 682	0.48 677	0.47 640	0.40 615

TransformOpticalFlow	0.96 555	0.28 327	0.89 474	0.52 371	0.31 287	0.66 363	0.54 474	1.75 557	1.12 463	1.09 420	1.44 556	1.37 565	1.01 560	6.70 708	0.42 312	0.19 309	0.12 106	0.20 303	0.19 355	0.18 228	0.19 352

IIG-Stereo	0.96 555	0.31 422	0.72 354	0.88 679	0.33 337	0.61 318	0.26 101	1.19 401	1.03 411	1.69 651	1.37 531	1.46 584	0.75 423	6.96 713	0.51 393	0.19 309	0.14 292	0.23 430	0.18 327	0.20 334	0.14 147

CFNet	0.96 555	0.36 520	1.01 523	0.62 531	0.42 469	0.99 522	0.47 411	1.90 610	1.32 589	0.99 384	1.39 540	1.10 492	0.86 486	5.58 684	0.79 518	0.23 455	0.17 432	0.28 546	0.27 560	0.26 490	0.21 414

XPNet_ROB	0.96 555	0.49 585	1.09 557	0.72 620	0.57 573	1.11 552	1.14 665	1.66 532	1.23 544	1.85 669	1.39 540	1.64 620	1.11 588	1.80 533	1.42 635	0.38 636	0.30 628	0.33 601	0.29 594	0.37 590	0.34 589

ETE_ROB	0.96 555	0.64 642	1.16 572	0.69 602	0.48 514	1.14 558	1.13 664	1.77 568	1.19 522	1.91 676	1.45 559	1.73 632	1.05 575	1.60 495	1.14 593	0.32 596	0.26 595	0.38 635	0.34 636	0.39 603	0.41 620

CSP-Net	0.97 561	0.38 534	0.83 434	0.53 393	0.41 463	1.63 635	0.77 586	2.00 637	1.05 421	1.25 520	1.20 460	1.33 555	0.83 471	4.93 667	0.85 539	0.32 596	0.22 550	0.20 303	0.20 398	0.23 439	0.25 488

DEmStereo	0.97 561	0.23 157	0.79 418	0.47 249	0.32 313	1.04 535	0.56 500	0.93 264	0.89 339	1.39 592	2.14 669	1.02 461	2.07 698	5.64 685	0.77 509	0.17 197	0.15 357	0.20 303	0.20 398	0.18 228	0.20 390

pcwnet_v2	0.97 561	0.37 527	4.33 707	0.62 531	0.54 558	0.79 439	0.45 391	2.02 645	1.58 656	1.42 601	1.64 614	1.09 489	0.79 448	1.24 395	0.67 472	0.32 596	0.25 588	0.29 557	0.27 560	0.37 590	0.35 594

FINET	0.97 561	0.54 605	1.60 642	0.63 540	0.79 656	1.08 544	1.07 658	1.56 507	2.20 697	1.15 460	1.49 573	0.94 426	0.88 496	2.32 584	1.05 575	0.42 652	0.35 659	0.32 592	0.28 581	0.43 622	0.38 611

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 565	0.39 539	3.21 699	0.50 317	0.63 603	0.64 338	0.39 290	2.36 695	0.75 285	0.95 368	4.63 717	1.81 642	0.56 323	0.96 300	0.41 298	0.18 252	0.13 219	0.21 348	0.26 547	0.32 563	0.35 594

StereoDRNet	0.98 565	0.47 577	1.70 648	0.76 639	0.94 683	1.51 624	0.91 627	1.92 617	1.32 589	1.61 639	1.13 422	1.47 589	0.97 540	1.75 524	1.46 642	0.28 565	0.23 568	0.29 557	0.27 560	0.35 579	0.27 524

ACV-stereo	0.99 567	0.51 595	1.41 614	0.56 451	0.41 463	2.43 693	0.57 511	1.15 376	1.18 513	0.81 327	1.01 356	3.39 710	2.14 701	1.60 495	1.07 580	0.27 549	0.22 550	0.22 389	0.22 476	0.28 524	0.32 577

iinet-f	0.99 567	0.45 570	3.71 704	0.55 435	0.43 480	1.81 656	0.68 560	1.14 373	1.14 480	1.18 484	1.42 546	1.58 607	1.44 645	1.34 427	1.59 651	0.24 480	0.23 568	0.20 303	0.19 355	0.26 490	0.25 488

GASNet	0.99 567	0.97 677	1.72 651	0.98 692	0.68 623	0.83 465	0.67 556	1.60 515	1.28 570	1.31 554	1.22 466	1.22 522	1.21 613	2.41 591	1.41 631	0.43 658	0.26 595	0.36 628	0.34 636	0.55 663	0.31 569

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 567	0.40 546	1.82 659	0.66 570	0.62 602	2.05 675	0.78 588	1.91 614	1.29 575	1.54 627	1.42 546	1.51 595	1.23 615	1.99 552	1.33 615	0.23 455	0.14 292	0.20 303	0.15 215	0.27 504	0.26 512

PS-NSSS	0.99 567	0.58 621	0.93 489	0.58 476	0.57 573	0.91 489	0.80 598	1.81 584	1.14 480	1.14 454	1.67 621	1.00 452	0.83 471	4.62 658	0.78 511	0.37 631	0.31 634	0.52 675	0.32 619	0.45 632	0.38 611

YMNet	1.00 572	0.54 605	1.40 608	0.81 652	0.85 670	1.87 663	0.62 536	1.55 504	1.18 513	1.63 645	1.99 657	1.77 638	0.97 540	1.50 470	1.45 639	0.33 605	0.37 666	0.31 577	0.32 619	0.32 563	0.29 546

YMNet_1	1.00 572	0.54 605	1.40 608	0.81 652	0.85 670	1.87 663	0.62 536	1.55 504	1.18 513	1.63 645	1.99 657	1.77 638	0.97 540	1.50 470	1.45 639	0.33 605	0.37 666	0.31 577	0.32 619	0.32 563	0.29 546

UGAM-zero	1.00 572	0.30 385	0.93 489	0.47 249	0.30 257	0.57 286	0.25 87	2.25 685	0.63 236	1.01 395	1.10 403	2.73 698	1.85 683	6.26 695	0.40 288	0.17 197	0.14 292	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.17 272

RAFT + AFF	1.00 572	0.42 557	1.09 557	0.67 582	0.50 525	1.22 580	1.24 674	2.24 684	1.19 522	1.30 544	1.56 593	1.17 512	1.49 653	3.44 639	0.83 533	0.21 395	0.25 588	0.30 571	0.26 547	0.27 504	0.27 524

DRN-Test	1.00 572	0.44 563	1.13 566	0.70 608	0.81 663	1.62 634	0.79 592	2.14 664	1.44 639	1.78 659	1.33 513	1.43 572	1.05 575	2.18 572	1.53 648	0.27 549	0.21 528	0.31 577	0.30 603	0.32 563	0.28 538

NCCL2	1.00 572	0.56 614	1.06 545	0.75 636	0.57 573	1.31 595	1.72 705	1.77 568	1.36 609	1.50 616	1.17 444	1.91 654	1.17 599	1.54 480	1.29 612	0.35 623	0.31 634	0.45 661	0.44 668	0.40 607	0.40 615

DNS	1.01 578	1.88 728	0.39 46	0.36 20	0.24 91	0.34 50	0.31 161	0.95 276	0.40 112	0.33 81	0.50 167	0.42 165	0.39 162	2.86 615	1.63 652	0.19 309	0.22 550	0.20 303	0.11 15	4.26 747	4.24 750

TCMNet	1.01 578	0.60 633	2.10 672	0.86 671	1.33 714	1.14 558	0.67 556	1.69 539	1.23 544	1.11 434	1.57 597	1.30 548	0.97 540	2.01 554	1.50 646	0.31 589	0.31 634	0.38 635	0.34 636	0.42 616	0.36 600

PA-Net	1.01 578	0.57 618	1.29 594	0.64 549	0.74 638	1.19 574	0.84 607	1.69 539	1.43 638	1.16 470	1.19 454	1.32 553	1.19 607	3.42 637	1.25 605	0.29 577	0.45 689	0.33 601	0.49 680	0.32 563	0.47 644
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 578	0.59 624	1.16 572	0.67 582	0.51 537	1.63 635	1.26 678	1.69 539	1.38 617	1.81 666	1.37 531	1.94 659	1.02 567	1.58 491	1.38 623	0.37 631	0.27 603	0.43 656	0.37 650	0.43 622	0.37 605

z-ln-s-r	1.02 582	0.55 610	2.09 671	0.52 371	0.55 565	0.78 433	0.87 617	1.47 474	1.34 596	1.12 436	1.62 609	1.37 565	1.06 578	2.62 606	3.32 703	0.19 309	0.14 292	0.21 348	0.17 297	0.27 504	0.21 414

PSMNet-RUCA	1.02 582	0.97 677	1.44 619	1.23 707	1.10 694	1.40 610	0.62 536	1.69 539	1.38 617	0.94 366	1.53 582	0.97 443	0.83 471	1.17 378	0.93 553	0.69 701	0.34 648	0.99 711	0.60 698	0.97 697	0.64 682

THIR-Stereo	1.02 582	0.27 297	0.69 330	0.49 304	0.28 205	0.95 506	1.34 683	1.03 316	0.97 379	1.34 572	1.90 651	1.17 512	1.58 659	6.44 700	0.78 511	0.19 309	0.14 292	0.21 348	0.22 476	0.19 284	0.20 390

Wz-Net-LNSev	1.03 585	0.67 645	2.71 695	0.64 549	0.84 667	1.75 645	1.00 648	1.80 581	1.32 589	1.28 529	1.25 476	1.65 623	1.22 614	1.39 446	1.40 627	0.28 565	0.26 595	0.24 454	0.23 499	0.33 572	0.32 577

RAFT-RH_RVC	1.03 585	0.24 186	0.67 314	0.49 304	0.28 205	0.81 457	0.33 196	0.83 216	1.08 440	2.05 683	4.65 719	1.04 470	0.57 336	5.98 694	0.50 388	0.18 252	0.13 219	0.26 514	0.20 398	0.16 128	0.17 272

DISCO	1.03 585	0.34 490	1.11 562	0.69 602	0.45 496	2.07 676	0.84 607	2.13 660	1.50 646	1.15 460	1.33 513	2.40 686	1.07 582	2.60 604	1.51 647	0.23 455	0.18 458	0.22 389	0.20 398	0.31 554	0.27 524

STrans-v2	1.04 588	0.28 327	0.96 504	0.49 304	0.32 313	0.68 377	0.79 592	2.47 705	1.12 463	1.12 436	1.46 565	1.40 568	1.46 648	6.70 708	0.43 322	0.18 252	0.13 219	0.20 303	0.18 327	0.18 228	0.18 303

APVNet	1.06 589	0.53 604	1.42 616	0.84 664	0.79 656	1.92 666	0.82 603	1.90 610	1.08 440	1.08 414	1.43 551	1.56 603	1.13 595	3.07 625	1.58 649	0.31 589	0.34 648	0.42 654	0.36 646	0.36 586	0.37 605

TDLM	1.06 589	0.44 563	0.79 418	0.63 540	0.50 525	0.89 482	1.44 688	1.48 476	1.26 559	1.12 436	1.40 543	1.08 479	0.98 547	6.65 704	0.78 511	0.33 605	0.21 528	0.33 601	0.26 547	0.37 590	0.24 473

DNSM	1.07 591	1.92 729	0.40 59	0.39 75	0.25 121	0.42 105	0.30 148	0.97 289	0.40 112	0.43 173	0.46 142	0.40 153	0.50 270	3.03 623	2.08 675	0.20 358	0.18 458	0.15 65	0.12 82	4.57 750	4.29 751

FAT-Stereo	1.07 591	0.41 553	1.32 599	0.72 620	0.58 582	1.08 544	0.89 622	1.96 627	1.65 661	1.75 656	1.98 656	2.03 670	1.48 651	2.02 555	1.18 601	0.42 652	0.35 659	0.34 611	0.29 594	0.35 579	0.53 659

GANetREF_RVC	1.07 591	0.86 670	1.31 596	0.82 660	0.53 554	1.41 615	1.31 681	1.76 564	1.52 649	1.27 527	1.31 503	1.46 584	1.24 618	2.03 556	0.96 565	0.56 686	0.45 689	0.67 697	0.50 683	0.88 695	0.59 672
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	1.07 591	0.43 560	0.76 397	0.60 503	0.50 525	0.90 485	0.97 641	1.52 490	1.26 559	1.33 568	1.38 536	1.24 529	1.18 604	6.75 710	0.75 499	0.34 616	0.23 568	0.34 611	0.29 594	0.42 616	0.27 524

GCST	1.08 595	1.47 712	0.93 489	1.73 718	1.14 701	1.30 593	0.31 161	1.33 432	1.16 502	1.29 536	0.97 343	0.98 445	0.49 261	2.08 561	0.46 356	1.19 718	0.70 718	1.30 718	0.85 713	1.02 701	0.89 698

GwcNet	1.08 595	0.51 595	2.33 683	0.79 646	1.18 705	1.76 647	0.70 568	1.68 536	1.47 642	1.41 595	1.64 614	1.74 634	1.04 571	2.20 575	1.41 631	0.30 582	0.29 623	0.29 557	0.27 560	0.30 545	0.35 594

DANet	1.08 595	0.61 635	1.32 599	0.85 669	0.72 630	1.37 603	0.51 448	1.54 500	1.15 492	1.78 659	1.54 587	2.01 667	1.11 588	2.90 617	2.00 671	0.33 605	0.30 628	0.40 649	0.30 603	0.44 628	0.45 636
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 598	0.50 592	1.12 564	0.90 683	1.04 690	1.11 552	0.84 607	1.80 581	1.62 658	1.55 630	2.00 659	1.90 653	1.78 677	1.84 536	1.25 605	0.52 678	0.36 664	0.48 668	0.36 646	0.45 632	0.43 631

Nwc_Net	1.09 598	0.49 585	1.33 602	0.89 682	0.80 661	1.49 623	0.66 552	2.19 678	1.27 565	1.32 558	2.26 673	1.96 662	1.54 656	1.92 544	1.34 617	0.40 643	0.30 628	0.43 656	0.45 670	0.38 599	0.37 605

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 600	1.02 683	1.00 519	0.82 660	0.67 617	1.93 667	0.93 633	1.62 522	1.11 459	1.15 460	1.25 476	1.50 593	0.79 448	1.96 550	0.76 502	1.89 722	0.34 648	0.79 702	0.36 646	1.25 709	0.83 695

NCC-stereo	1.10 600	0.54 605	1.24 586	0.84 664	0.94 683	1.29 591	0.89 622	2.01 641	1.34 596	1.32 558	1.74 630	1.88 649	1.74 673	2.35 586	1.25 605	0.45 664	0.37 666	0.45 661	0.58 694	0.42 616	0.42 624

Abc-Net	1.10 600	0.54 605	1.24 586	0.84 664	0.94 683	1.29 591	0.89 622	2.01 641	1.34 596	1.32 558	1.74 630	1.88 649	1.74 673	2.35 586	1.25 605	0.45 664	0.37 666	0.45 661	0.58 694	0.42 616	0.42 624
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	1.11 603	0.58 621	2.23 681	0.66 570	0.71 628	1.95 669	1.46 689	1.98 633	1.45 640	1.79 662	1.43 551	1.49 592	1.33 635	1.97 551	1.42 635	0.27 549	0.23 568	0.28 546	0.28 581	0.34 576	0.31 569

edge stereo	1.11 603	0.50 592	1.30 595	0.71 616	0.65 608	1.14 558	0.75 580	1.93 622	1.37 613	1.71 652	1.83 641	2.54 691	1.44 645	2.43 592	1.23 603	0.42 652	0.41 679	0.54 682	0.35 642	0.42 616	0.46 640

anonymity	1.12 605	0.97 677	1.21 577	1.07 700	1.12 698	1.08 544	0.89 622	1.95 626	1.16 502	1.29 536	1.26 483	1.22 522	1.09 586	1.15 369	1.01 572	1.02 711	1.00 734	0.97 708	0.97 720	0.98 698	0.99 702

ccnet	1.12 605	0.67 645	1.01 523	0.78 644	0.73 637	1.72 643	0.99 646	1.84 594	1.26 559	1.47 607	1.85 645	1.75 637	1.29 625	1.75 524	1.88 665	0.57 687	0.53 704	0.57 691	0.55 691	0.59 670	0.54 661

RASNet	1.12 605	0.30 385	0.91 482	0.66 570	0.77 651	0.97 516	0.57 511	1.37 443	1.35 605	1.02 399	1.34 520	2.11 674	1.43 643	7.09 715	1.39 626	0.19 309	0.17 432	0.17 170	0.19 355	0.18 228	0.16 238

AF-Net	1.13 608	0.52 599	1.33 602	0.86 671	0.91 679	1.38 606	0.71 570	2.16 669	1.62 658	1.56 631	2.40 680	1.99 665	1.65 666	1.81 535	1.48 644	0.48 672	0.28 611	0.49 670	0.33 629	0.39 603	0.32 577

NaN_ROB	1.13 608	0.55 610	1.15 571	0.64 549	0.48 514	1.61 633	2.03 722	1.72 547	1.48 643	2.09 685	1.27 486	1.40 568	1.08 583	3.94 645	1.30 613	0.28 565	0.34 648	0.28 546	0.28 581	0.30 545	0.33 583

UGAM	1.14 610	0.27 297	0.95 498	0.53 393	0.42 469	0.70 390	0.72 573	0.95 276	1.32 589	0.98 381	1.48 571	1.78 641	0.87 491	9.65 749	0.87 542	0.21 395	0.18 458	0.30 571	0.24 515	0.19 284	0.16 238

DGSMNet	1.14 610	0.76 661	2.49 689	0.81 652	0.86 674	1.39 608	1.39 685	2.13 660	1.35 605	1.26 524	1.63 613	1.48 591	0.98 547	1.75 524	1.10 586	0.45 664	0.43 682	0.55 686	0.49 680	0.75 689	0.70 688

Syn2CoEx	1.14 610	0.69 649	1.66 645	0.80 649	0.67 617	1.40 610	0.88 620	2.06 654	1.54 652	1.25 520	1.58 600	1.42 571	1.50 655	4.09 647	1.40 627	0.36 627	0.32 642	0.34 611	0.29 594	0.29 535	0.34 589

RGC	1.14 610	0.79 663	1.26 589	0.91 686	0.96 686	1.52 625	0.77 586	1.92 617	1.26 559	1.54 627	1.93 653	2.02 669	1.54 656	2.25 579	1.31 614	0.44 663	0.35 659	0.58 692	0.48 677	0.47 640	0.46 640

S-Stereo	1.15 614	0.46 572	2.17 677	0.81 652	0.80 661	1.21 578	1.19 671	1.93 622	2.02 690	1.47 607	2.11 666	1.57 604	1.17 599	2.05 559	1.41 631	0.40 643	0.40 677	0.35 620	0.31 611	0.44 628	0.70 688

stereogan	1.15 614	0.42 557	1.40 608	0.86 671	0.84 667	2.38 691	0.71 570	1.88 604	1.73 670	1.72 653	1.94 655	2.31 681	1.29 625	2.07 560	1.08 581	0.36 627	0.35 659	0.39 644	0.31 611	0.51 654	0.46 640

AANet_RVC	1.16 616	0.52 599	1.49 634	0.65 564	0.45 496	0.75 413	0.69 565	1.42 458	1.55 654	1.34 572	1.87 648	1.53 599	0.78 443	7.43 721	1.38 623	0.25 508	0.17 432	0.19 251	0.16 266	0.22 410	0.26 512

RYNet	1.17 617	0.49 585	1.24 586	0.70 608	0.97 687	1.71 641	0.92 629	1.91 614	1.46 641	1.38 586	1.14 427	1.88 649	1.30 629	4.24 649	1.87 663	0.26 533	0.21 528	0.35 620	0.27 560	0.55 663	0.54 661

w-ln-seven-2	1.18 618	0.61 635	4.25 706	0.68 598	0.61 596	1.20 576	0.93 633	1.63 524	1.35 605	1.66 648	1.53 582	1.47 589	1.37 639	3.00 622	1.74 657	0.25 508	0.24 578	0.29 557	0.26 547	0.33 572	0.28 538

HSM	1.19 619	0.32 441	0.65 298	0.57 470	0.38 429	1.23 581	0.59 525	2.25 685	1.19 522	1.30 544	1.25 476	1.94 659	1.03 569	9.32 744	0.71 487	0.22 427	0.16 396	0.20 303	0.16 266	0.21 381	0.21 414

aanetorigin	1.23 620	0.79 663	2.78 697	0.70 608	0.79 656	0.99 522	1.06 657	1.06 345	1.37 613	3.52 723	2.61 689	1.72 631	1.63 664	1.99 552	1.78 659	0.25 508	0.24 578	0.26 514	0.25 529	0.38 599	0.45 636

PWC_ROB	1.24 621	0.76 661	2.46 687	0.72 620	0.78 653	1.15 565	0.49 436	1.75 557	1.92 684	2.31 691	3.07 698	1.59 608	1.40 640	2.46 596	2.10 676	0.33 605	0.22 550	0.35 620	0.24 515	0.38 599	0.41 620

SGM-Forest	1.24 621	0.38 534	0.60 270	0.52 371	0.37 407	1.56 629	1.30 680	1.65 527	1.36 609	2.11 686	1.79 637	1.63 617	0.93 519	7.48 723	0.95 561	0.36 627	0.37 666	0.39 644	0.34 636	0.37 590	0.32 577
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 623	0.99 680	1.93 665	1.02 696	1.21 707	0.96 512	1.01 650	1.75 557	1.92 684	1.36 577	2.12 667	1.44 577	1.01 560	1.14 368	1.40 627	0.72 702	0.82 721	0.89 706	0.98 722	1.31 711	0.95 700

NOSS_ROB	1.26 624	0.46 572	0.62 281	0.56 451	0.38 429	1.06 540	0.78 588	1.73 548	1.40 627	1.01 395	1.43 551	1.10 492	0.75 423	10.62 753	0.65 461	0.45 664	0.43 682	0.48 668	0.45 670	0.44 628	0.41 620

noway7	1.29 625	1.22 698	14.37 738	0.52 371	0.33 337	0.57 286	0.42 331	1.14 373	1.02 405	0.72 304	0.83 294	1.12 500	0.93 519	0.80 240	0.67 472	0.18 252	0.13 219	0.20 303	0.17 297	0.21 381	0.16 238

RTSC	1.29 625	0.73 655	2.44 686	0.83 663	0.57 573	1.85 661	0.65 546	1.88 604	2.00 689	2.20 688	1.66 619	1.60 610	1.26 621	2.33 585	3.92 709	0.32 596	0.23 568	0.27 531	0.29 594	0.37 590	0.37 605

PWCDC_ROB	1.29 625	0.75 660	1.33 602	1.05 697	0.88 678	1.73 644	0.52 459	1.89 607	3.28 720	1.29 536	4.88 722	1.22 522	1.46 648	1.77 531	1.45 639	0.60 692	0.26 595	0.29 557	0.25 529	0.52 657	0.37 605

Anonymous_2	1.30 628	0.55 610	0.82 429	0.52 371	0.58 582	1.01 525	0.64 544	1.25 421	0.97 379	0.96 371	0.78 280	1.33 555	1.29 625	1.03 330	0.74 494	0.62 694	0.64 714	1.06 714	9.63 764	1.16 705	0.49 651

zzzzzzz1	1.31 629	1.54 717	13.00 735	0.52 371	0.65 608	0.62 328	0.46 401	1.35 439	1.02 405	0.71 296	0.95 330	1.33 555	0.98 547	1.16 373	0.80 523	0.18 252	0.14 292	0.20 303	0.19 355	0.24 459	0.18 303

SQANet	1.31 629	0.88 673	1.08 554	1.83 720	1.44 716	1.44 618	0.75 580	1.74 553	1.09 449	1.32 558	1.26 483	1.28 544	1.01 560	1.50 470	0.83 533	2.50 729	0.34 648	1.47 719	0.55 691	2.32 719	1.57 717

SHD	1.31 629	0.71 654	2.34 684	0.86 671	0.75 647	1.77 650	0.65 546	2.22 682	2.50 707	2.40 698	1.71 626	1.91 654	1.60 662	1.93 547	2.37 684	0.38 636	0.31 634	0.38 635	0.40 658	0.48 645	0.50 653

PDISCO_ROB	1.32 632	0.65 643	1.44 619	1.36 709	1.46 717	2.55 696	0.92 629	2.45 703	2.07 693	1.37 580	1.49 573	1.65 623	1.00 558	2.82 611	1.35 620	1.01 709	0.27 603	0.54 682	0.47 675	0.71 686	0.73 691

LL-Strereo	1.33 633	0.39 539	1.38 607	0.61 519	0.61 596	0.75 413	0.66 552	1.63 524	1.17 505	1.56 631	1.60 603	2.03 670	2.12 700	9.72 750	0.97 566	0.21 395	0.18 458	0.27 531	0.23 499	0.22 410	0.25 488

PASM	1.34 634	0.92 674	2.62 693	0.86 671	0.87 676	1.03 532	1.08 659	1.50 482	1.51 648	1.82 667	1.41 545	1.68 626	1.26 621	4.87 664	1.34 617	0.61 693	0.65 716	0.68 698	0.78 708	0.69 684	0.68 686

ADCRef	1.35 635	0.55 610	2.37 685	0.72 620	0.77 651	1.94 668	0.78 588	1.91 614	1.27 565	1.57 635	1.59 602	1.36 562	1.41 641	1.54 480	7.53 726	0.23 455	0.20 500	0.32 592	0.30 603	0.29 535	0.29 546

DStereoRT	1.36 636	0.32 441	1.41 614	0.67 582	0.50 525	2.07 676	0.60 529	1.44 465	0.91 349	1.37 580	1.44 556	0.73 340	1.30 629	6.39 699	0.90 549	0.23 455	0.17 432	4.29 751	1.94 741	0.24 459	0.20 390

GANet	1.36 636	0.47 577	0.86 446	0.67 582	0.45 496	1.34 600	1.73 706	1.64 526	1.24 550	1.49 615	2.38 678	1.55 602	1.20 610	9.30 743	0.93 553	0.30 582	0.31 634	0.33 601	0.28 581	0.39 603	0.30 559

ff1	1.37 638	0.33 465	0.85 440	0.53 393	0.37 407	0.74 407	0.56 500	0.95 276	2.47 704	1.15 460	1.45 559	1.06 472	0.82 463	7.22 716	7.61 727	0.20 358	0.12 106	0.31 577	0.27 560	0.19 284	0.20 390

XQC	1.37 638	0.87 671	2.56 691	0.84 664	0.69 625	1.83 659	0.89 622	2.07 655	1.88 680	1.88 672	1.53 582	1.91 654	1.55 658	2.85 614	3.05 695	0.48 672	0.29 623	0.44 660	0.39 654	0.69 684	0.60 675

w-ln-seven	1.38 640	0.70 652	3.91 705	0.75 636	0.72 630	2.69 703	0.95 638	2.02 645	1.99 688	1.99 679	1.73 628	1.82 645	1.17 599	2.45 593	2.84 692	0.28 565	0.25 588	0.31 577	0.30 603	0.41 610	0.33 583

mmx	1.39 641	0.33 465	0.85 440	0.53 393	0.37 407	0.74 407	0.56 500	2.13 660	1.37 613	1.15 460	1.45 559	1.06 472	0.82 463	7.22 716	7.61 727	0.24 480	0.19 479	0.31 577	0.27 560	0.30 545	0.25 488

xxx	1.39 641	0.33 465	0.85 440	0.53 393	0.37 407	0.74 407	0.56 500	2.13 660	1.37 613	1.15 460	1.45 559	1.06 472	0.82 463	7.22 716	7.61 727	0.24 480	0.19 479	0.31 577	0.27 560	0.30 545	0.25 488

MFMNet_re	1.40 643	1.14 693	1.68 646	1.39 711	1.07 691	1.48 621	1.43 687	1.87 601	1.82 677	2.26 689	2.19 670	1.51 595	1.86 684	1.52 474	1.25 605	0.93 707	0.83 722	0.84 704	0.80 709	0.99 700	1.05 707

UDG	1.41 644	2.65 741	0.99 513	1.44 714	1.64 720	1.34 600	0.80 598	1.60 515	1.23 544	1.23 508	1.71 626	2.01 667	1.34 636	1.47 466	1.41 631	0.90 706	0.54 707	2.29 727	0.75 706	1.84 714	1.04 705

CSAN	1.41 644	0.59 624	1.26 589	0.70 608	0.50 525	1.76 647	1.78 707	1.77 568	1.90 683	2.35 694	2.32 675	1.92 657	1.94 690	5.56 683	1.49 645	0.43 658	0.35 659	0.40 649	0.41 660	0.43 622	0.41 620

DStereoO	1.44 646	1.11 690	1.69 647	1.16 703	0.72 630	1.21 578	1.56 697	1.74 553	1.63 660	1.52 619	1.67 621	1.51 595	3.16 722	1.73 522	1.72 656	2.35 728	0.45 689	0.97 708	0.42 663	2.01 716	0.53 659

test_xeample	1.45 647	0.28 327	0.65 298	0.51 349	0.28 205	0.94 503	0.59 525	2.14 664	1.29 575	1.24 515	1.51 580	0.88 401	0.86 486	1.46 462	15.10 753	0.22 427	0.20 500	0.22 389	0.20 398	0.22 410	0.22 437

Wz-Net-SNSev	1.49 648	1.23 700	6.27 719	0.68 598	0.67 617	1.37 603	1.41 686	2.00 637	1.39 622	1.48 613	1.61 607	2.29 679	1.32 633	3.93 644	2.14 679	0.31 589	0.28 611	0.31 577	0.33 629	0.42 616	0.36 600

CC-Net-ROB	1.49 648	1.26 701	1.27 592	0.88 679	0.79 656	1.76 647	1.00 648	1.79 578	1.26 559	1.10 428	1.61 607	1.21 520	0.99 556	8.13 736	0.84 536	1.09 715	0.41 679	2.20 725	0.46 673	1.20 708	0.48 647

DDUNet	1.50 650	2.69 742	1.12 564	1.77 719	1.88 722	1.84 660	0.92 629	1.70 544	1.16 502	1.38 586	1.79 637	1.60 610	1.12 591	1.37 435	1.08 581	1.10 716	0.76 719	2.37 729	0.94 718	2.00 715	1.37 713

xxxx	1.51 651	0.28 327	0.68 318	0.54 410	0.28 205	1.16 567	0.44 370	2.19 678	1.29 575	1.09 420	1.36 528	1.22 522	0.85 478	1.79 532	15.70 756	0.24 480	0.21 528	0.21 348	0.20 398	0.22 410	0.23 457

psmorigin	1.52 652	0.69 649	10.52 733	0.68 598	0.59 590	1.13 556	0.70 568	1.57 508	1.19 522	1.99 679	1.79 637	2.26 678	1.47 650	2.09 562	1.36 621	0.39 640	0.40 677	0.34 611	0.33 629	0.43 622	0.56 665

MFN_U_SF_RVC	1.52 652	0.84 666	3.42 700	0.87 678	0.66 613	2.56 697	0.95 638	2.36 695	1.70 666	1.98 678	1.86 646	2.45 689	1.79 678	2.95 618	2.58 687	0.52 678	0.48 696	0.55 686	0.59 697	0.59 670	0.61 676

WQFJA1++	1.55 654	0.22 119	0.45 115	0.38 60	0.28 205	0.38 73	0.20 18	0.62 93	0.28 26	0.38 141	0.39 91	0.34 104	0.39 162	0.64 165	0.27 85	0.19 309	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 768	0.14 147

SAMSARA	1.55 654	0.84 666	2.61 692	1.22 706	1.07 691	2.50 695	1.93 717	2.05 649	1.89 681	2.75 708	1.66 619	2.81 699	1.69 671	3.08 627	1.97 670	0.46 670	0.51 702	0.42 654	0.46 673	0.58 668	0.59 672

z-mn7	1.56 656	0.84 666	4.36 709	0.71 616	0.51 537	2.60 698	1.04 653	1.73 548	2.70 713	1.53 621	2.99 697	1.94 659	1.34 636	4.78 662	2.41 685	0.29 577	0.24 578	0.27 531	0.24 515	0.34 576	0.31 569

CrosDoStereo	1.58 657	0.24 186	0.72 354	0.48 282	0.29 230	0.67 369	12.49 757	1.10 357	0.98 385	1.34 572	1.75 633	1.00 452	1.89 686	6.65 704	0.81 526	0.19 309	0.15 357	0.20 303	0.22 476	0.18 228	0.19 352

DeepStereo_LL	1.58 657	0.24 186	0.72 354	0.48 282	0.29 230	0.67 369	12.49 757	1.10 357	0.98 385	1.34 572	1.75 633	1.00 452	1.89 686	6.65 704	0.81 526	0.19 309	0.15 357	0.20 303	0.22 476	0.18 228	0.19 352

otaku	1.60 659	1.11 690	1.21 577	2.20 722	1.56 718	1.97 670	1.24 674	2.07 655	1.36 609	1.44 602	1.62 609	1.73 632	1.19 607	1.73 522	0.98 569	2.89 733	0.57 709	1.74 720	0.60 698	2.78 726	1.94 723

DeepPrunerF	1.60 659	0.73 655	5.81 717	0.88 679	1.19 706	0.91 489	0.95 638	2.19 678	5.24 742	1.17 479	1.30 497	1.19 516	1.30 629	4.90 665	1.66 655	0.42 652	0.34 648	0.52 675	0.47 675	0.41 610	0.40 615

222	1.61 661	0.29 362	0.67 314	0.56 451	0.29 230	1.06 540	0.42 331	2.17 675	1.31 585	1.31 554	1.52 581	0.92 421	0.94 525	1.76 529	17.65 757	0.24 480	0.20 500	0.21 348	0.19 355	0.22 410	0.23 457

SDNR	1.62 662	0.51 595	2.17 677	0.53 393	0.56 569	3.80 723	0.45 391	1.54 500	1.29 575	1.33 568	2.41 681	1.08 479	0.96 537	11.18 754	1.16 595	0.66 699	0.63 713	0.43 656	0.32 619	0.64 677	0.67 684

AANet	1.64 663	1.27 702	5.08 712	0.67 582	0.65 608	1.41 615	0.84 607	1.92 617	2.90 716	3.11 721	3.20 701	2.91 703	2.06 697	2.49 599	2.10 676	0.42 652	0.29 623	0.34 611	0.30 603	0.45 632	0.45 636

Ntro	1.64 663	1.15 694	1.23 581	2.48 728	1.83 721	2.09 678	1.16 668	1.96 627	1.38 617	1.21 496	1.62 609	1.62 612	1.29 625	1.87 541	1.11 589	3.04 734	0.56 708	1.82 722	0.64 700	2.80 727	2.05 725

G-Net	1.66 665	0.63 640	1.56 638	1.11 702	0.74 638	2.98 712	0.91 627	1.55 504	1.22 541	2.76 709	8.18 746	2.32 682	2.53 714	1.92 544	1.87 663	0.48 672	0.44 685	0.45 661	0.31 611	0.60 674	0.57 669

MDST_ROB	1.67 666	0.34 490	1.58 641	0.92 688	0.58 582	4.26 729	1.11 661	2.83 712	1.41 633	4.49 734	2.55 688	1.45 580	0.97 540	7.79 733	1.17 598	0.31 589	0.25 588	0.37 631	0.33 629	0.31 554	0.30 559

SPS-STEREO	1.67 666	1.04 684	1.23 581	1.21 705	1.13 700	1.82 658	1.11 661	2.16 669	1.52 649	3.07 719	2.32 675	2.82 700	1.80 679	4.11 648	2.04 672	1.03 712	0.99 733	0.97 708	0.94 718	1.03 703	1.02 703
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 668	0.36 520	0.61 275	0.59 491	0.29 230	2.25 684	1.18 670	2.38 698	1.68 665	3.60 724	2.67 691	3.69 714	2.42 710	8.13 736	1.90 666	0.31 589	0.31 634	0.30 571	0.28 581	0.30 545	0.29 546
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 669	0.59 624	4.33 707	0.70 608	0.57 573	2.02 674	1.62 703	3.35 721	1.78 673	1.48 613	1.38 536	2.17 675	2.84 717	4.77 661	3.66 706	0.48 672	0.31 634	0.29 557	0.25 529	0.64 677	0.48 647

zh-mn7	1.70 670	1.21 697	8.30 727	0.69 602	0.53 554	1.45 619	0.84 607	1.70 544	2.09 694	2.41 699	2.67 691	1.68 626	1.23 615	4.49 654	2.87 693	0.30 582	0.26 595	0.27 531	0.27 560	0.31 554	0.35 594

1111x	1.70 670	0.29 362	0.86 446	0.51 349	0.27 175	1.01 525	0.68 560	2.22 682	1.28 570	1.13 451	1.40 543	1.21 520	1.10 587	5.53 681	15.20 754	0.22 427	0.21 528	0.22 389	0.22 476	0.24 459	0.22 437

PVD	1.70 670	0.84 666	2.26 682	0.94 691	0.83 666	2.48 694	0.97 641	2.59 709	3.35 721	3.01 717	2.77 693	2.34 683	2.47 712	2.67 608	3.14 698	0.47 671	0.45 689	0.59 693	0.48 677	0.59 670	0.75 693

FBW_ROB	1.71 673	0.62 639	1.45 625	0.67 582	0.61 596	1.81 656	1.08 659	2.52 706	1.70 666	1.77 658	1.73 628	1.98 664	1.25 619	12.57 756	1.84 662	0.34 616	0.37 666	0.56 689	0.38 652	0.45 632	0.43 631

ADCL	1.72 674	0.57 618	3.66 702	0.67 582	0.61 596	2.61 700	1.85 712	1.96 627	1.67 663	1.90 675	1.83 641	2.06 673	1.90 688	2.13 565	9.15 735	0.26 533	0.24 578	0.34 611	0.32 619	0.38 599	0.35 594

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 675	0.87 671	3.56 701	0.80 649	0.75 647	3.72 720	2.44 735	1.82 585	1.82 677	1.74 655	1.91 652	1.92 657	1.26 621	7.69 731	1.28 611	0.45 664	0.47 694	0.52 675	0.77 707	0.50 649	0.50 653

zh-sn7	1.76 676	1.38 703	6.58 720	0.74 632	0.72 630	1.78 652	1.31 681	1.88 604	1.56 655	1.86 671	2.47 685	1.81 642	2.08 699	5.12 669	3.80 708	0.32 596	0.32 642	0.32 592	0.32 619	0.44 628	0.40 615

AAGNet	1.83 677	0.28 327	0.72 354	0.61 519	0.32 313	0.67 369	0.51 448	0.96 285	0.98 385	1.47 607	1.20 460	1.00 452	1.18 604	2.83 612	22.77 764	0.22 427	0.13 219	0.22 389	0.19 355	0.23 439	0.15 195

WCMA_ROB	1.84 678	0.47 577	1.31 596	0.69 602	0.57 573	2.11 679	1.14 665	1.87 601	1.73 670	4.04 728	6.43 733	5.62 731	3.61 727	2.59 603	1.94 668	0.52 678	0.44 685	0.39 644	0.42 663	0.48 645	0.47 644

ADCPNet	1.85 679	0.69 649	8.07 724	0.71 616	0.58 582	2.79 707	1.22 673	1.94 624	1.54 652	1.88 672	1.69 624	2.46 690	2.04 694	2.37 588	6.48 721	0.38 636	0.37 666	0.38 635	0.43 666	0.47 640	0.45 636

test_sample9	1.86 680	0.49 585	1.13 566	0.56 451	0.39 440	1.02 529	0.73 574	1.78 572	1.21 534	1.22 502	1.18 447	1.08 479	0.92 510	2.27 581	7.92 731	0.57 687	12.61 769	0.62 694	0.67 702	0.45 632	0.42 624

Wz-Net-TNSev	1.88 681	2.08 735	7.66 722	0.67 582	0.64 606	2.42 692	1.83 711	2.33 691	1.74 672	1.57 635	1.56 593	2.58 692	1.90 688	4.86 663	3.12 697	0.39 640	0.37 666	0.33 601	0.37 650	0.53 659	0.58 670

NVStereoNet_ROB	1.88 681	1.07 685	1.45 625	1.07 700	1.17 703	1.47 620	1.48 691	1.89 607	1.93 686	1.94 677	4.67 720	3.08 707	1.80 679	6.51 701	1.65 653	1.06 714	0.86 728	1.08 715	1.32 728	0.93 696	1.26 711
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	1.88 681	0.57 618	2.18 679	0.63 540	0.40 452	2.80 708	1.57 700	2.39 699	5.88 745	2.36 696	3.57 706	3.72 715	2.97 719	4.74 660	1.76 658	0.34 616	0.30 628	0.32 592	0.29 594	0.48 645	0.37 605

ADCMid	1.89 684	0.73 655	5.06 711	0.72 620	0.67 617	2.00 673	1.14 665	1.97 631	1.48 643	2.86 712	1.81 640	2.37 684	2.05 696	2.24 577	10.39 745	0.33 605	0.31 634	0.39 644	0.43 666	0.50 649	0.44 634

WZ-Net	1.95 685	0.95 676	10.10 729	0.86 671	0.78 653	1.69 640	1.60 702	2.20 681	1.98 687	2.08 684	1.93 653	2.30 680	1.97 691	5.30 672	3.17 700	0.34 616	0.26 595	0.29 557	0.31 611	0.51 654	0.47 644

AnyNet_C32	1.96 686	1.10 687	5.17 713	0.90 683	1.11 696	2.12 680	2.37 733	1.85 595	1.48 643	2.45 700	1.70 625	2.05 672	1.64 665	2.50 600	10.28 741	0.37 631	0.34 648	0.35 620	0.41 660	0.49 648	0.54 661

MSAF-DinoV2	1.97 687	0.80 665	10.38 732	0.86 671	0.48 514	1.39 608	0.97 641	2.55 708	1.72 669	1.53 621	1.65 616	3.59 712	2.20 704	5.39 678	3.94 710	0.27 549	0.17 432	0.26 514	0.28 581	0.47 640	0.46 640

RainbowNet	1.97 687	1.76 721	1.57 640	2.81 731	2.21 726	1.98 672	1.81 709	2.54 707	1.89 681	1.50 616	1.84 643	1.96 662	1.65 666	2.14 566	1.25 605	3.33 740	0.85 726	2.39 732	0.98 722	2.82 729	2.22 726

ADCP+	1.99 689	0.48 581	7.73 723	0.66 570	0.91 679	2.30 687	1.05 655	1.82 585	1.34 596	1.54 627	1.32 510	1.74 634	1.61 663	2.17 569	13.37 749	0.24 480	0.21 528	0.32 592	0.28 581	0.37 590	0.29 546

MSMD_ROB	1.99 689	0.59 624	0.89 474	0.70 608	0.61 596	3.95 725	0.94 636	1.80 581	1.79 674	4.41 732	4.43 713	8.17 740	3.66 728	3.40 635	1.33 615	0.52 678	0.48 696	0.54 682	0.58 694	0.53 659	0.50 653

Selective-IGEV-i16pc	2.07 691	0.29 362	19.83 750	0.53 393	0.39 440	2.74 704	1.51 693	1.13 371	1.28 570	0.80 322	1.21 462	1.06 472	0.64 380	7.77 732	0.79 518	0.40 643	0.22 550	0.21 348	0.23 499	0.22 410	0.23 457

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 692	1.15 694	3.10 698	1.05 697	0.76 650	5.03 735	2.40 734	2.16 669	2.62 710	1.89 674	2.28 674	2.69 696	1.65 666	9.35 745	2.04 672	0.64 698	0.51 702	0.68 698	0.71 705	1.09 704	0.67 684

ACVNet-4b	2.15 693	1.41 707	1.64 643	2.80 730	2.31 730	2.31 688	1.24 674	2.32 690	2.14 695	1.26 524	2.39 679	2.66 695	1.48 651	5.95 693	1.06 577	3.20 738	0.45 689	2.37 729	0.89 714	2.83 730	2.37 730

ACVNet_1	2.18 694	1.45 710	1.72 651	2.85 732	2.33 732	2.28 685	1.46 689	3.08 717	2.22 698	1.82 667	2.05 664	3.56 711	1.98 692	3.09 628	1.40 627	3.17 735	0.60 711	2.40 733	0.92 716	2.91 733	2.37 730

test_sample8	2.19 695	0.49 585	1.13 566	0.56 451	0.39 440	1.02 529	0.73 574	1.82 585	1.15 492	2.26 689	1.30 497	4.94 726	2.52 713	2.27 581	7.92 731	0.57 687	12.61 769	0.62 694	0.67 702	0.45 632	0.42 624

ADCS	2.25 696	0.99 680	5.55 714	0.81 652	0.74 638	2.19 682	1.80 708	2.27 687	2.14 695	2.80 711	2.13 668	2.40 686	2.03 693	2.64 607	13.69 750	0.41 648	0.39 675	0.40 649	0.45 670	0.58 668	0.56 665

AnyNet_C01	2.26 697	1.78 722	10.22 731	0.93 689	0.74 638	2.92 710	2.20 728	2.29 689	1.80 675	2.53 702	2.41 681	2.71 697	1.73 672	3.41 636	6.72 723	0.41 648	0.39 675	0.40 649	0.42 663	0.67 682	0.63 678

MeshStereo	2.26 697	0.56 614	0.92 487	0.61 519	0.49 518	2.60 698	1.02 651	3.18 718	2.05 692	7.40 754	4.98 723	7.58 737	2.98 720	6.37 698	1.96 669	0.43 658	0.43 682	0.45 661	0.39 654	0.43 622	0.42 624
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	2.29 699	0.33 465	20.08 751	0.56 451	0.40 452	2.61 700	1.54 696	2.60 710	1.87 679	0.97 376	1.68 623	1.38 567	1.01 560	8.19 739	0.92 552	0.37 631	0.21 528	0.22 389	0.26 547	0.25 476	0.28 538

FCDSN-DC	2.32 700	0.63 640	0.81 425	0.84 664	0.75 647	2.23 683	0.94 636	2.09 658	1.80 675	5.45 746	7.72 743	7.77 739	6.93 745	3.39 634	1.80 660	0.52 678	0.48 696	0.52 675	0.51 687	0.57 666	0.58 670
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 701	2.85 743	3.66 702	3.08 738	2.27 728	1.97 670	0.67 556	2.00 637	1.70 666	2.52 701	2.00 659	2.23 676	5.86 738	3.44 639	1.58 649	1.01 709	0.32 642	2.64 738	1.94 741	2.85 731	2.24 727

EDNetEfficient	2.37 702	1.10 687	8.08 725	0.74 632	0.71 628	0.98 521	1.56 697	1.46 472	4.06 734	4.90 737	2.82 694	2.25 677	3.48 726	2.95 618	9.97 736	0.26 533	0.24 578	0.26 514	0.30 603	0.68 683	0.61 676

pmcnn	2.37 702	0.42 557	2.71 695	0.63 540	0.43 480	1.54 627	1.19 671	2.01 641	1.53 651	2.64 705	7.60 740	18.07 759	1.45 647	3.44 639	2.78 691	0.18 252	0.15 357	0.15 65	0.12 82	0.20 334	0.18 303

ELAS	2.37 702	0.74 658	1.54 636	0.99 693	0.92 681	4.78 732	2.33 732	3.33 720	3.37 722	5.05 740	4.77 721	3.67 713	4.53 735	3.42 637	4.50 713	0.62 694	0.53 704	0.55 686	0.53 689	0.63 675	0.64 682
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 705	1.07 685	2.14 676	1.18 704	1.10 694	2.14 681	1.36 684	1.96 627	1.66 662	5.46 747	7.07 737	4.95 727	4.32 734	5.50 680	2.26 681	1.04 713	1.02 736	0.99 711	0.97 720	1.02 701	1.04 705

ACVNet_2	2.43 706	1.41 707	2.04 669	2.62 729	2.24 727	2.63 702	1.88 715	3.31 719	3.01 717	2.19 687	3.45 705	4.62 719	2.04 694	4.50 656	1.47 643	2.55 730	0.64 714	2.22 726	0.84 711	2.69 725	2.29 728

ELAS_RVC	2.48 707	0.74 658	1.90 663	1.05 697	0.92 681	2.76 705	4.01 745	2.76 711	4.11 735	4.69 735	4.63 717	4.62 719	5.96 740	3.97 646	3.96 711	0.63 697	0.53 704	0.56 689	0.52 688	0.64 677	0.63 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 708	0.59 624	18.45 749	0.69 602	0.50 525	1.87 663	0.88 620	1.67 535	2.39 701	1.50 616	1.42 546	1.14 508	1.15 597	4.28 652	5.07 716	0.24 480	0.19 479	0.22 389	0.19 355	7.86 755	0.34 589

WAO-7	2.66 709	1.40 706	1.73 653	1.39 711	1.17 703	3.93 724	1.94 718	4.11 730	3.88 733	2.92 713	5.50 724	4.18 717	3.00 721	7.63 730	3.71 707	1.13 717	1.00 734	1.17 716	1.13 727	1.18 707	1.09 709

RTS	2.67 710	1.38 703	15.28 742	0.99 693	1.26 709	3.78 721	1.96 719	2.15 666	2.62 710	2.61 703	2.85 695	2.60 693	1.59 660	6.27 696	5.71 719	0.40 643	0.28 611	0.35 620	0.35 642	0.50 649	0.48 647

RTSA	2.67 710	1.38 703	15.28 742	0.99 693	1.26 709	3.78 721	1.96 719	2.15 666	2.62 710	2.61 703	2.85 695	2.60 693	1.59 660	6.27 696	5.71 719	0.40 643	0.28 611	0.35 620	0.35 642	0.50 649	0.48 647

MADNet+	2.69 712	3.22 746	11.53 734	1.44 714	1.12 698	3.19 714	1.81 709	2.85 713	2.37 700	1.68 650	2.07 665	2.85 701	2.18 702	7.41 720	5.23 717	0.79 704	0.76 719	0.69 700	0.65 701	0.98 698	0.95 700

IMH-64-1	2.70 713	1.79 723	1.46 627	3.26 740	2.66 736	3.23 716	2.10 723	4.08 728	2.75 714	2.34 692	3.81 709	3.06 705	2.22 705	4.25 650	2.59 688	3.75 744	0.84 723	2.75 739	1.35 729	3.15 735	2.60 737

IMH-64	2.70 713	1.79 723	1.46 627	3.26 740	2.66 736	3.23 716	2.10 723	4.08 728	2.75 714	2.34 692	3.81 709	3.06 705	2.22 705	4.25 650	2.59 688	3.75 744	0.84 723	2.75 739	1.35 729	3.15 735	2.60 737

FC-DCNN	2.72 715	0.59 624	0.86 446	0.73 628	0.57 573	2.91 709	1.04 653	3.01 716	2.60 708	6.83 749	7.64 741	9.92 744	6.33 743	5.21 670	3.14 698	0.53 684	0.48 696	0.51 673	0.50 683	0.53 659	0.51 657

FC-DCNN v2	2.81 716	0.59 624	0.85 440	0.73 628	0.57 573	2.97 711	1.05 655	3.39 722	2.61 709	6.98 750	7.67 742	10.38 747	6.31 742	5.75 688	3.37 704	0.53 684	0.48 696	0.51 673	0.50 683	0.53 659	0.51 657

WAO-6	2.81 716	1.60 718	1.46 627	2.36 726	2.28 729	3.55 718	2.29 731	4.21 731	4.56 739	2.36 696	4.51 714	4.88 725	2.66 715	4.60 657	4.07 712	1.72 721	1.15 740	2.31 728	1.46 734	2.31 718	1.85 721

PWCK	2.88 718	2.05 733	5.72 716	2.08 721	1.11 696	3.55 718	3.90 744	2.86 714	3.54 726	3.03 718	3.63 707	3.10 708	2.31 707	8.15 738	3.09 696	2.12 725	0.91 731	1.75 721	0.98 722	2.57 724	1.18 710

Dean	2.91 719	1.53 716	2.07 670	2.96 737	2.51 734	3.15 713	2.14 726	4.75 735	4.41 738	2.76 709	6.10 732	5.53 730	2.37 708	2.97 620	1.92 667	3.18 736	0.85 726	2.51 736	1.04 725	2.88 732	2.47 734

MonStereo1	3.14 720	1.66 719	1.81 657	2.43 727	2.32 731	5.80 738	1.58 701	3.52 723	4.70 740	3.09 720	8.22 747	4.76 723	3.36 724	6.52 702	2.29 683	2.33 727	0.61 712	1.91 724	1.05 726	2.44 721	2.34 729

IMH	3.21 721	1.85 727	1.48 632	3.25 739	2.69 738	4.07 727	2.02 721	4.41 733	3.80 731	2.72 706	7.11 738	4.75 722	2.92 718	5.92 691	2.55 686	3.85 748	0.88 729	2.78 741	1.36 731	3.19 737	2.59 736

LVE	3.31 722	1.67 720	1.64 643	2.85 732	2.42 733	3.20 715	2.26 730	4.78 736	5.05 741	2.35 694	6.91 735	6.02 732	2.37 708	9.15 741	2.17 680	3.19 737	1.08 739	2.38 731	1.47 735	2.81 728	2.40 732

DStereoFS	3.67 723	1.49 714	2.18 679	1.32 708	1.32 713	4.41 730	1.26 678	3.75 727	9.27 749	3.36 722	6.80 734	4.81 724	13.54 756	6.95 712	4.76 715	0.73 703	0.69 717	1.17 716	2.40 747	1.27 710	1.95 724

JetBlue	3.97 724	2.01 730	10.19 730	1.38 710	2.84 740	10.53 744	9.54 749	3.60 725	2.41 702	2.73 707	3.39 704	4.54 718	4.31 733	7.85 735	6.84 724	0.88 705	0.93 732	0.89 706	0.91 715	1.74 713	1.91 722

notaker	3.98 725	2.40 740	2.68 694	3.82 747	3.27 745	3.97 726	2.14 726	4.78 736	3.45 724	4.12 731	6.94 736	7.65 738	3.26 723	7.82 734	5.30 718	4.04 749	1.41 742	3.36 748	2.10 744	3.88 743	3.31 743

WAO-8	4.40 726	1.82 725	1.79 655	2.34 724	2.20 724	9.19 741	1.53 694	6.09 742	16.46 759	3.94 726	7.84 744	7.32 734	3.72 730	9.41 747	3.31 701	2.00 723	1.07 737	2.44 734	1.37 732	2.50 722	1.68 718

Venus	4.40 726	1.82 725	1.79 655	2.34 724	2.20 724	9.19 741	1.53 694	6.09 742	16.46 759	3.94 726	7.84 744	7.32 734	3.72 730	9.41 747	3.31 701	2.00 723	1.07 737	2.44 734	1.37 732	2.50 722	1.68 718

DStereoSA	4.44 728	0.92 674	6.79 721	1.58 717	2.54 735	2.29 686	14.04 759	2.33 691	2.31 699	1.85 669	10.58 752	1.32 553	13.05 754	7.07 714	11.18 747	0.67 700	1.97 746	0.88 705	3.29 748	1.69 712	2.44 733

MultiAttention	4.51 729	0.33 465	0.82 429	0.73 628	0.45 496	30.98 769	4.50 747	2.18 677	1.40 627	1.61 639	2.41 681	2.43 688	0.70 406	38.42 773	1.36 621	0.22 427	0.15 357	0.29 557	0.30 603	0.47 640	0.43 631

ktn	4.70 730	2.38 739	2.12 675	3.76 745	3.24 743	4.85 733	2.95 741	5.52 738	7.37 748	4.07 730	19.32 763	7.46 736	3.47 725	7.39 719	2.95 694	4.04 749	1.85 745	3.26 747	2.22 745	3.08 734	2.65 739

MADNet++	5.01 731	3.14 744	4.91 710	4.55 751	3.94 749	5.20 736	4.41 746	4.40 732	4.13 736	4.95 738	6.08 731	4.74 721	5.37 736	9.40 746	10.67 746	4.65 751	4.15 757	3.97 750	3.34 750	4.09 745	4.08 749

UNDER WATER	5.08 732	2.33 738	5.55 714	3.94 749	3.51 746	5.20 736	2.72 738	5.61 740	16.52 761	3.84 725	4.60 716	9.21 742	5.89 739	5.90 690	8.66 734	3.75 744	1.34 741	3.18 746	1.88 739	4.33 749	3.61 745

UNDER WATER-64	5.27 733	2.32 737	8.78 728	3.93 748	3.54 747	7.61 739	3.03 742	5.84 741	14.19 753	4.04 728	4.04 711	9.39 743	6.26 741	5.93 692	8.48 733	3.60 743	1.51 743	3.13 744	1.88 739	4.29 748	3.61 745

TorneroNet-64	5.30 734	2.03 731	1.74 654	3.43 742	2.81 739	10.09 743	2.12 725	9.10 749	17.12 764	4.96 739	9.27 750	10.72 749	3.70 729	9.20 742	4.55 714	3.31 739	0.84 723	2.88 742	1.55 736	3.49 740	3.04 740

MANE	6.19 735	0.59 624	1.03 535	0.93 689	1.22 708	13.38 749	2.69 736	12.81 753	17.94 765	8.21 755	10.82 753	14.72 750	11.68 747	11.39 755	11.90 748	0.59 691	0.50 701	0.52 675	1.76 738	0.55 663	0.54 661

LSM	6.33 736	1.10 687	13.19 736	1.41 713	68.17 781	1.64 637	1.90 716	1.92 617	2.46 703	2.99 715	3.11 699	1.88 649	1.80 679	2.61 605	2.06 674	0.41 648	0.58 710	0.50 671	0.57 693	0.64 677	17.66 768

SGM-ForestM	6.52 737	0.38 534	1.26 589	0.63 540	0.35 367	13.59 750	5.32 748	6.32 745	6.70 747	11.14 757	9.18 749	22.51 769	13.93 757	16.89 758	20.07 759	0.36 627	0.37 666	0.36 628	0.35 642	0.36 586	0.34 589

tt	6.58 738	0.26 262	6.10 718	3.77 746	2.16 723	11.55 746	19.63 761	13.33 754	5.74 744	2.96 714	2.65 690	4.97 728	6.33 743	3.81 643	7.24 725	9.15 761	11.32 768	5.89 761	6.24 762	6.03 751	2.55 735

JetRed	6.91 739	8.80 751	25.96 763	2.85 732	3.25 744	13.98 752	11.87 756	6.25 744	4.28 737	4.45 733	4.56 715	6.69 733	5.46 737	7.46 722	14.05 751	2.59 731	3.31 754	2.59 737	2.29 746	4.20 746	3.36 744

xyz-stereo	7.16 740	0.22 119	69.90 783	0.42 133	0.21 31	32.92 772	0.49 436	0.87 230	0.76 294	1.38 586	27.04 766	1.19 516	1.16 598	4.69 659	0.97 566	0.16 137	0.12 106	0.20 303	0.14 185	0.16 128	0.12 23

LE_ROB	8.05 741	0.37 527	23.53 757	0.74 632	0.33 337	2.77 706	2.87 740	3.71 726	27.24 770	25.39 770	8.87 748	8.46 741	26.71 769	6.65 704	21.99 760	0.21 395	0.19 479	0.20 303	0.21 445	0.25 476	0.22 437

coex-ft	8.13 742	2.13 736	98.04 789	0.67 582	0.53 554	1.71 641	1.56 697	1.65 527	11.11 751	18.17 768	3.75 708	3.88 716	7.61 746	2.98 621	6.49 722	0.30 582	0.30 628	0.32 592	0.31 611	0.66 681	0.50 653

KSHMR	8.75 743	2.06 734	2.11 674	3.53 744	3.11 742	4.13 728	2.69 736	5.60 739	61.37 790	3.00 716	55.83 788	4.98 729	2.45 711	4.49 654	2.61 690	3.46 741	1.55 744	3.14 745	1.94 741	3.72 742	3.18 742

U	9.45 744	0.21 83	0.58 261	0.47 249	53.11 778	61.27 783	0.24 76	0.70 148	0.52 191	0.36 113	0.28 37	0.29 53	0.35 134	0.33 5	0.26 68	0.19 309	0.11 40	60.50 786	8.88 763	0.17 177	0.13 77

TCMNet-wrong-test	10.31 745	11.40 755	14.84 739	20.96 761	18.45 754	13.80 751	10.76 755	15.78 755	3.53 725	5.20 741	5.52 725	16.26 755	12.61 750	7.51 724	10.15 737	7.43 756	2.37 747	4.31 752	3.43 751	11.36 758	10.61 755

noway3	10.35 746	11.00 754	15.02 740	20.39 757	18.94 755	14.12 753	10.56 750	15.98 758	3.54 726	5.46 747	5.85 726	16.09 752	12.69 751	7.52 726	10.27 739	7.32 754	2.42 748	4.36 757	3.53 756	11.32 757	10.69 756

noway2	10.40 747	10.97 752	15.08 741	20.56 758	18.94 755	14.22 754	10.66 753	15.84 756	3.63 728	5.40 745	5.90 728	16.26 755	12.75 753	7.52 726	10.27 739	7.37 755	2.47 749	4.33 755	3.54 757	11.37 759	10.96 757

noway1	10.55 748	11.90 758	15.90 745	21.17 762	19.04 759	14.32 755	10.58 751	16.25 760	3.67 729	5.37 743	5.92 729	16.18 753	12.57 748	7.55 728	10.38 743	7.43 756	2.52 750	4.32 753	3.52 754	11.46 760	11.03 758

zzzz4	10.56 749	11.89 757	15.95 746	21.17 762	19.03 758	14.33 756	10.58 751	16.24 759	3.67 729	5.38 744	5.93 730	16.23 754	12.58 749	7.55 728	10.38 743	7.43 756	2.52 750	4.32 753	3.52 754	11.46 760	11.03 758

noway4	10.57 750	11.82 756	15.74 744	21.37 764	19.02 757	14.35 757	10.72 754	15.85 757	3.82 732	5.34 742	5.85 726	16.62 757	12.73 752	7.51 724	10.29 742	7.45 759	2.57 752	4.33 755	3.51 753	11.47 762	11.08 760

EDNetEfficientorigin	10.57 750	1.47 712	177.42 790	0.67 582	0.53 554	1.58 630	1.16 668	1.90 610	3.37 722	4.71 736	3.38 703	3.10 708	2.69 716	3.13 629	3.58 705	0.25 508	0.23 568	0.33 601	0.27 560	0.83 690	0.81 694

TorneroNet	10.70 752	2.03 731	1.82 659	3.43 742	3.01 741	43.83 773	2.22 729	8.87 748	67.47 791	7.17 753	27.36 767	10.68 748	3.85 732	8.67 740	7.65 730	3.59 742	0.88 729	3.04 743	1.57 737	3.71 741	3.17 741

HanzoNet	11.04 753	3.62 747	8.10 726	4.08 750	3.55 748	4.90 734	2.73 739	7.19 746	10.10 750	31.86 780	28.92 769	21.96 768	36.36 773	18.08 760	10.17 738	7.94 760	3.32 755	3.47 749	3.31 749	7.06 754	4.04 748

DPSimNet_ROB	11.20 754	4.98 748	35.43 767	2.90 735	4.52 750	7.89 740	17.09 760	4.66 734	6.06 746	14.89 763	10.93 754	17.29 758	36.81 775	13.18 757	15.68 755	2.86 732	6.29 760	5.75 760	5.09 760	3.91 744	7.70 753

light-stereo	12.42 755	1.45 710	18.02 748	17.94 756	23.64 765	11.13 745	0.82 603	9.91 750	5.73 743	15.42 764	42.83 779	55.24 783	1.88 685	28.77 771	2.26 681	1.61 720	3.00 753	0.78 701	0.93 717	3.48 739	3.62 747

DGTPSM_ROB	13.01 756	8.23 749	21.87 753	9.51 753	18.10 752	11.56 747	32.01 767	10.63 751	16.20 757	7.03 751	19.48 764	10.15 745	16.66 759	9.83 751	22.42 761	4.75 752	8.68 761	5.37 758	10.25 767	6.16 752	11.36 761

DPSMNet_ROB	13.02 757	8.23 749	21.91 754	9.53 754	18.11 753	11.56 747	32.02 768	10.64 752	16.23 758	7.05 752	19.49 765	10.16 746	16.66 759	9.85 752	22.43 762	4.77 753	8.68 761	5.38 759	10.26 768	6.17 753	11.36 761

USTest	14.33 758	14.94 760	21.04 752	17.44 755	16.05 751	23.26 758	33.84 769	21.73 761	11.80 752	9.36 756	10.14 751	15.97 751	13.20 755	17.28 759	22.43 762	3.78 747	5.01 758	6.17 762	6.16 761	9.25 756	7.72 754

iinet-test	17.98 759	18.06 761	23.82 759	20.87 759	19.70 760	26.55 759	35.70 770	25.04 765	15.93 754	13.33 758	13.25 755	20.58 760	17.79 761	20.62 761	25.11 765	9.58 763	8.78 763	9.88 764	9.85 765	13.23 763	11.95 763

IINet	17.98 759	18.06 761	23.81 758	20.87 759	19.70 760	26.55 759	35.70 770	25.04 765	15.93 754	13.33 758	13.25 755	20.58 760	17.79 761	20.62 761	25.11 765	9.58 763	8.78 763	9.88 764	9.85 765	13.23 763	11.95 763

DPSM_ROB	19.08 761	19.14 764	25.17 761	22.15 766	20.85 763	28.17 762	37.82 773	26.56 767	16.85 762	14.14 760	14.84 758	21.70 763	18.75 764	21.87 764	26.55 769	10.16 767	9.30 766	10.47 766	10.42 769	14.03 765	12.61 766

DPSM	19.08 761	19.14 764	25.17 761	22.15 766	20.85 763	28.17 762	37.82 773	26.56 767	16.85 762	14.14 760	14.84 758	21.70 763	18.75 764	21.87 764	26.55 769	10.16 767	9.30 766	10.47 766	10.42 769	14.03 765	12.61 766

Selective-IGEV-i1pa	19.94 763	26.52 769	23.52 756	2.94 736	1.59 719	31.97 771	20.54 762	30.88 771	25.25 766	23.87 769	27.58 768	33.01 771	26.91 770	32.38 772	25.47 767	20.69 777	5.85 759	12.49 768	4.43 758	3.35 738	19.48 769

LRCNet_RVC	22.74 764	32.10 770	21.97 755	29.84 768	26.23 766	4.42 731	0.81 601	22.66 762	2.02 690	26.93 771	29.26 770	23.06 770	15.59 758	23.84 766	18.88 758	31.75 780	19.90 780	34.65 780	32.13 781	30.54 777	28.32 777

DLNR-FE	23.17 765	48.55 784	42.94 770	176.85 790	78.48 782	0.35 59	0.21 35	23.51 764	0.75 285	0.66 288	0.86 305	0.59 287	0.30 82	1.55 482	0.44 326	9.85 766	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 788	0.16 238

DLNR_Zeroshot_test	23.17 765	48.52 783	43.29 771	176.68 789	78.69 783	0.35 59	0.21 35	23.41 763	0.75 285	0.66 288	0.86 305	0.59 287	0.30 82	1.56 487	0.44 326	9.57 762	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 788	0.16 238

BEATNet-Init1	26.87 767	13.43 759	70.68 784	0.91 686	0.68 623	57.02 781	21.06 763	32.82 775	32.67 772	52.12 790	53.61 787	66.05 786	49.56 784	48.79 785	34.71 774	0.49 676	0.44 685	0.53 681	0.53 689	0.63 675	0.59 672

fast-reg	37.99 768	38.31 772	50.02 773	45.00 778	43.04 776	57.29 782	76.35 780	53.18 778	33.49 773	28.15 772	29.55 774	41.27 775	35.82 772	42.63 776	52.86 778	19.57 769	18.63 773	20.88 769	20.79 771	28.20 769	24.79 770

RAFT-FEzeroshot	38.32 769	38.45 774	50.28 774	44.74 773	41.87 771	56.68 776	76.38 783	53.24 780	33.76 775	28.29 774	29.37 771	43.69 780	37.66 777	43.83 778	53.41 782	20.32 771	18.70 775	21.07 771	21.07 774	28.25 772	25.35 774

RAFT-FE	38.32 769	38.45 774	50.28 774	44.74 773	41.87 771	56.68 776	76.38 783	53.24 780	33.76 775	28.29 774	29.37 771	43.69 780	37.66 777	43.83 778	53.41 782	20.32 771	18.70 775	21.07 771	21.07 774	28.25 772	25.35 774

CasAABBNet	38.33 771	38.46 776	50.35 777	44.75 775	41.84 770	56.68 776	76.37 782	53.22 779	33.83 778	28.31 777	29.54 773	43.62 779	37.71 779	43.84 781	53.41 782	20.30 770	18.70 775	21.07 771	21.07 774	28.24 771	25.34 772

Hybrid-DGEV	38.35 772	38.46 776	50.28 774	44.82 777	41.90 773	56.66 775	76.35 780	53.24 780	33.80 777	28.29 774	29.84 776	43.58 776	37.86 781	43.84 781	53.39 781	20.34 773	18.69 774	21.06 770	21.00 772	28.25 772	25.34 772

FlowAnything	38.37 773	38.41 773	50.38 778	44.76 776	41.94 774	56.64 774	76.34 779	53.28 784	34.23 780	28.25 773	29.72 775	43.60 777	37.79 780	43.83 778	53.38 780	20.39 775	18.71 779	21.07 771	21.14 778	28.23 770	25.29 771

Selective-RAFT-Error	38.39 774	38.47 778	50.44 779	44.73 772	41.97 775	56.68 776	76.38 783	53.24 780	33.92 779	28.34 778	29.85 777	43.60 777	38.20 782	43.75 777	53.34 779	20.38 774	18.70 775	21.09 775	21.05 773	28.30 775	25.43 776

HaxPig	38.92 775	41.40 780	41.64 768	29.95 769	32.27 767	28.90 764	27.60 764	29.73 770	37.71 781	43.82 785	43.87 780	33.17 772	35.56 771	41.53 774	40.37 776	43.94 786	47.51 789	45.82 783	47.08 785	42.38 778	44.15 784

AVERAGE_ROB	40.43 776	42.37 781	42.73 769	36.96 771	35.58 769	30.50 765	27.61 765	36.71 777	38.39 782	44.91 786	44.36 783	37.45 774	36.70 774	41.88 775	40.35 775	45.43 787	46.81 788	47.11 784	46.35 784	42.51 779	43.87 783

MEDIAN_ROB	42.00 777	44.40 782	44.29 772	35.15 770	34.95 768	31.28 770	29.60 766	35.88 776	40.02 783	47.20 789	46.64 784	37.37 773	38.48 783	44.35 784	42.45 777	48.03 788	49.39 790	49.71 785	49.03 786	45.14 782	46.65 785

LSM0	42.82 778	38.75 779	50.81 780	47.07 779	109.38 791	57.00 780	76.02 778	53.74 785	33.71 774	29.02 779	30.41 778	43.87 782	37.22 776	43.91 783	53.54 785	20.52 776	18.62 772	21.10 776	21.11 777	28.41 776	42.22 780

Anonymous_1	43.04 779	18.73 763	24.79 760	21.81 765	46.26 777	27.80 761	37.60 772	28.08 769	16.14 756	14.66 762	14.30 757	20.65 762	17.88 763	21.56 763	25.94 768	117.93 791	8.92 765	100.65 787	126.50 789	158.64 792	12.08 765

PML	51.67 780	36.25 771	13.28 737	7.46 752	20.81 762	108.69 790	232.22 793	8.72 747	27.82 771	87.01 791	269.67 793	69.67 787	61.95 787	24.76 770	14.20 752	9.74 765	3.40 756	9.62 763	4.70 759	18.74 767	4.72 752

xxxxx1	54.10 781	25.67 766	27.13 764	113.43 786	96.96 786	30.69 766	47.44 775	32.38 772	25.60 767	17.75 765	17.27 760	21.81 765	21.02 766	24.43 767	33.82 771	33.37 781	40.54 785	157.71 790	175.86 790	66.16 785	72.93 788

tt_ll	54.10 781	25.67 766	27.13 764	113.43 786	96.96 786	30.69 766	47.44 775	32.38 772	25.60 767	17.75 765	17.27 760	21.81 765	21.02 766	24.43 767	33.82 771	33.37 781	40.54 785	157.71 790	175.86 790	66.16 785	72.93 788

ff	54.10 781	25.67 766	27.13 764	113.43 786	96.96 786	30.69 766	47.44 775	32.38 772	25.60 767	17.75 765	17.27 760	21.81 765	21.02 766	24.43 767	33.82 771	33.37 781	40.54 785	157.71 790	175.86 790	66.16 785	72.93 788

zzzz2	57.17 784	57.86 785	75.47 785	67.94 780	62.74 779	84.92 786	114.99 788	79.18 786	50.68 786	42.39 781	44.33 781	61.67 784	53.81 785	65.07 786	79.30 786	30.51 778	28.15 781	31.78 777	32.01 779	42.61 780	38.08 778

noway5	57.17 784	57.86 785	75.47 785	67.94 780	62.74 779	84.92 786	114.99 788	79.18 786	50.68 786	42.39 781	44.33 781	61.67 784	53.81 785	65.07 786	79.30 786	30.51 778	28.15 781	31.78 777	32.01 779	42.61 780	38.08 778

zzz1	61.79 786	59.16 788	84.91 788	83.86 783	80.22 785	82.74 784	99.25 786	85.15 789	52.28 789	43.59 784	48.47 786	77.02 788	69.19 788	65.23 789	79.63 788	33.72 784	28.30 783	35.17 781	34.66 782	50.16 783	43.13 781

zzzzzz3	61.80 787	59.14 787	84.88 787	83.84 782	80.20 784	82.87 785	99.25 786	85.10 788	52.26 788	43.57 783	48.41 785	77.21 789	69.20 789	65.22 788	79.68 789	33.72 784	28.30 783	35.17 781	34.66 782	50.16 783	43.13 781

RSGM-EC	88.84 788	82.86 789	51.22 781	105.38 784	99.51 789	94.51 788	125.67 790	90.02 790	46.43 784	45.14 787	57.50 789	101.22 790	88.55 790	154.40 790	153.26 791	105.54 789	59.55 791	113.88 788	53.02 787	92.89 790	56.17 786

acva	88.84 788	82.86 789	51.22 781	105.38 784	99.51 789	94.51 788	125.67 790	90.02 790	46.43 784	45.14 787	57.50 789	101.22 790	88.55 790	154.40 790	153.26 791	105.54 789	59.55 791	113.88 788	53.02 787	92.89 790	56.17 786

Selective-IGEV-i16pa	97.29 790	136.83 791	17.95 747	1.52 716	1.00 688	188.16 792	3.63 743	183.02 793	169.43 793	88.01 792	178.60 791	119.35 792	191.45 793	226.33 793	135.51 790	131.38 792	17.89 771	32.25 779	3.46 752	2.02 717	117.94 791

test_example2	192.40 791	210.76 792	206.48 791	199.83 791	204.73 792	172.94 791	183.52 792	133.93 792	133.41 792	191.38 793	196.19 792	187.13 793	178.77 792	205.33 792	208.00 793	222.09 793	238.72 793	186.54 793	190.54 793	227.34 793	170.31 792

GS-Stereo							0.36 239	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 46	0.26 68	0.19 309	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.15 195

FSD					0.50 525	0.54 254	0.58 515	0.65 119	0.53 198	0.54 245	0.52 179	0.56 265	0.52 292	0.57 130	0.55 419	0.51 677	0.47 694	0.50 671	0.49 680	0.50 649

ccccc		492.34 793		530.87 792	530.37 793	478.08 793		491.76 794		448.18 794		476.12 794		541.64 794		663.49 794	459.54 794	353.94 794	309.79 794	586.66 794

ASD4		10.99 753

Low-res two-view benchmark