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 10	0.20 14	0.49 22	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 119	0.31 79	0.31 2	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 10	0.22 40	0.41 11	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 93	0.32 91	0.30 1	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 68	0.26 134	0.24 9	0.24 68	0.33 4	0.26 17	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 92	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 252	0.13 7	0.13 73

mm1	0.24 4	0.19 24	0.37 19	0.37 36	0.24 85	0.25 10	0.20 14	0.41 11	0.32 50	0.22 2	0.26 17	0.40 138	0.21 8	0.45 52	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 5	0.21 30	0.54 42	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 153	0.34 110	0.37 13	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 5	0.20 14	0.50 30	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 153	0.35 118	0.37 13	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 191	0.20 4	0.23 53	0.36 8	0.23 9	0.28 21	0.35 62	0.20 3	0.21 8	0.38 16	0.22 1	0.18 239	0.14 276	0.20 289	0.20 377	0.17 165	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 172	0.39 46	0.34 6	0.24 85	0.16 2	0.18 2	0.32 3	0.22 6	0.29 32	0.40 85	0.24 15	0.23 23	0.32 3	0.26 57	0.20 339	0.18 441	0.18 208	0.16 252	0.18 215	0.14 135
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 74	0.36 12	0.38 57	0.22 48	0.32 39	0.22 40	0.39 9	0.23 9	0.30 44	0.25 12	0.30 55	0.33 99	0.34 6	0.26 57	0.16 126	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 36	0.18 8	0.41 85	0.29 125	0.40 10	0.22 6	0.29 32	0.33 52	0.32 70	0.31 79	0.32 3	0.31 152	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 44	0.40 57	0.40 81	0.23 62	0.26 15	0.19 7	0.47 18	0.32 50	0.26 13	0.26 17	0.39 132	0.21 8	0.47 75	0.24 14	0.14 53	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

mm2	0.25 10	0.19 24	0.37 19	0.37 36	0.24 85	0.25 10	0.20 14	0.49 22	0.32 50	0.22 2	0.26 17	0.40 138	0.21 8	0.45 52	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 44	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 33	0.27 106	0.45 16	0.25 13	0.30 44	0.22 8	0.25 22	0.32 91	0.46 64	0.25 39	0.16 126	0.12 102	0.14 21	0.12 73	0.15 82	0.12 21

qqai	0.26 14	0.20 44	0.41 66	0.40 81	0.23 62	0.28 22	0.19 7	0.51 31	0.32 50	0.26 13	0.25 12	0.42 149	0.21 8	0.48 83	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

MGA	0.26 14	0.19 24	0.39 46	0.36 20	0.26 134	0.43 106	0.20 14	0.49 22	0.37 87	0.28 21	0.31 43	0.31 61	0.19 2	0.46 64	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.14 135

MSE-Stereo	0.26 14	0.19 24	0.39 46	0.36 20	0.25 114	0.39 70	0.20 14	0.52 32	0.36 80	0.28 21	0.33 52	0.29 46	0.19 2	0.46 64	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

GeoVLM	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.37 36	0.24 85	0.34 43	0.20 14	0.49 22	0.31 40	0.29 32	0.26 17	0.40 138	0.26 39	0.45 52	0.27 74	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.33 2	0.19 15	0.47 144	0.19 7	0.54 42	0.27 20	0.30 44	0.29 37	0.26 27	0.32 91	0.43 42	0.30 124	0.16 126	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.37 36	0.24 85	0.34 43	0.20 14	0.49 22	0.31 40	0.29 32	0.26 17	0.40 138	0.26 39	0.45 52	0.27 74	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 14	0.18 10	0.37 19	0.38 57	0.24 85	0.30 29	0.20 14	0.54 42	0.33 60	0.27 18	0.30 42	0.33 84	0.25 30	0.46 64	0.30 124	0.14 53	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

CSFM-Stereo	0.26 14	0.18 10	0.37 19	0.39 68	0.21 30	0.40 78	0.21 30	0.53 36	0.29 29	0.30 44	0.28 30	0.31 61	0.29 59	0.47 75	0.25 39	0.15 85	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 14	0.20 44	0.36 12	0.37 36	0.22 48	0.35 51	0.18 2	0.45 16	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 93	0.20 5	0.77 208	0.23 8	0.16 126	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LGCAT	0.27 23	0.19 24	0.37 19	0.38 57	0.24 85	0.16 2	0.21 30	0.35 5	0.25 13	0.35 88	0.26 17	0.30 55	0.26 39	0.62 144	0.27 74	0.27 523	0.22 528	0.13 1	0.17 283	0.13 7	0.21 396

CAR	0.27 23	0.18 10	0.39 46	0.37 36	0.25 114	0.39 70	0.20 14	0.52 32	0.36 80	0.35 88	0.33 52	0.29 46	0.19 2	0.49 85	0.26 57	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

PointNet	0.27 23	0.19 24	0.37 19	0.39 68	0.23 62	0.39 70	0.26 93	0.54 42	0.34 69	0.24 9	0.31 43	0.38 129	0.21 8	0.49 85	0.26 57	0.15 85	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.15 82	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 24	0.49 138	0.38 57	0.27 164	0.31 33	0.23 53	0.49 22	0.38 95	0.29 32	0.28 30	0.36 106	0.29 59	0.46 64	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.13 73

LACA3	0.27 23	0.21 74	0.38 37	0.35 12	0.19 15	0.37 60	0.38 256	0.47 18	0.28 22	0.29 32	0.27 26	0.26 27	0.31 79	0.73 193	0.22 1	0.16 126	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 74	0.44 92	0.35 12	0.18 8	0.39 70	0.39 273	0.56 55	0.27 20	0.29 32	0.33 52	0.36 106	0.26 39	0.45 52	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.11 3

Test_v1	0.27 23	0.20 44	0.37 19	0.34 6	0.25 114	0.31 33	0.30 136	0.59 65	0.37 87	0.29 32	0.33 52	0.25 22	0.25 30	0.48 83	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 23	0.22 107	0.40 57	0.41 102	0.24 85	0.29 25	0.19 7	0.59 65	0.46 138	0.31 52	0.33 52	0.22 6	0.25 30	0.40 30	0.29 104	0.16 126	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 44	0.41 66	0.39 68	0.26 134	0.26 15	0.25 78	0.49 22	0.29 29	0.36 98	0.47 132	0.28 43	0.32 91	0.49 85	0.26 57	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 24	0.38 37	0.40 81	0.24 85	0.38 65	0.20 14	0.59 65	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 84	0.27 50	0.90 264	0.25 39	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 74	0.44 92	0.41 102	0.21 30	0.42 97	0.19 7	0.56 55	0.26 17	0.29 32	0.24 11	0.29 46	0.29 59	0.55 107	0.25 39	0.18 239	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.14 44	0.13 73

dual_stereo	0.27 23	0.19 24	0.35 9	0.39 68	0.21 30	0.25 10	0.22 40	0.48 20	0.31 40	0.32 62	0.26 17	0.37 119	0.24 26	0.83 237	0.29 104	0.16 126	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

MCSU-Stereo	0.28 35	0.17 3	0.36 12	0.36 20	0.17 5	0.35 51	0.39 273	0.55 48	0.41 108	0.37 109	0.40 85	0.37 119	0.23 23	0.45 52	0.29 104	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

monster-pro	0.28 35	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 30	0.55 253	0.31 148	0.55 48	0.43 120	0.28 21	0.28 30	0.23 8	0.21 8	0.57 117	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 35	0.21 74	0.39 46	0.33 2	0.18 8	0.22 8	0.23 53	0.65 106	0.48 146	0.27 18	0.47 132	0.25 22	0.24 26	0.49 85	0.31 152	0.16 126	0.12 102	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 35	0.18 10	0.36 12	0.37 36	0.24 85	0.31 33	0.20 14	0.57 60	0.57 194	0.28 21	0.32 49	0.33 84	0.29 59	0.54 101	0.30 124	0.14 53	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MonStereo	0.28 35	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 30	0.55 253	0.31 148	0.55 48	0.43 120	0.28 21	0.28 30	0.23 8	0.21 8	0.57 117	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 35	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 30	0.55 253	0.31 148	0.55 48	0.43 120	0.28 21	0.28 30	0.23 8	0.21 8	0.56 112	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 35	0.18 10	0.39 46	0.37 36	0.31 272	0.45 122	0.21 30	0.59 65	0.40 101	0.31 52	0.43 108	0.26 27	0.21 8	0.43 42	0.25 39	0.13 26	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 35	0.18 10	0.42 80	0.40 81	0.23 62	0.47 144	0.19 7	0.61 77	0.29 29	0.35 88	0.21 6	0.35 100	0.21 8	0.60 136	0.25 39	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MonSter	0.28 35	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 30	0.55 253	0.31 148	0.55 48	0.43 120	0.28 21	0.29 37	0.23 8	0.21 8	0.56 112	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

over-8	0.29 44	0.23 143	0.40 57	0.43 142	0.16 1	0.47 144	0.26 93	0.52 32	0.28 22	0.30 44	0.32 49	0.35 100	0.37 135	0.69 172	0.25 39	0.17 185	0.13 208	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.13 73

over-9	0.29 44	0.24 172	0.41 66	0.43 142	0.16 1	0.46 129	0.26 93	0.53 36	0.28 22	0.30 44	0.32 49	0.35 100	0.39 147	0.68 170	0.26 57	0.17 185	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.13 73

depth_test_26	0.29 44	0.19 24	0.41 66	0.36 20	0.24 85	0.21 5	0.24 68	0.41 11	0.34 69	0.30 44	0.81 275	0.28 43	0.24 26	0.47 75	0.25 39	0.22 407	0.16 380	0.18 208	0.17 283	0.19 270	0.17 256

BridgeDepth	0.29 44	0.19 24	0.37 19	0.40 81	0.17 5	0.58 274	0.32 165	0.60 75	0.29 29	0.26 13	0.26 17	0.39 132	0.43 175	0.47 75	0.26 57	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 73	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 44	0.25 211	0.41 66	0.36 20	0.23 62	0.52 217	0.36 222	0.56 55	0.34 69	0.45 170	0.42 96	0.27 34	0.25 30	0.40 30	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 44	0.25 211	0.41 66	0.36 20	0.23 62	0.52 217	0.36 222	0.56 55	0.34 69	0.45 170	0.42 96	0.27 34	0.25 30	0.40 30	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 44	0.20 44	0.45 108	0.37 36	0.25 114	0.26 15	0.20 14	0.78 166	0.28 22	0.28 21	0.26 17	0.24 15	0.26 39	0.91 265	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 44	0.19 24	0.38 37	0.41 102	0.20 22	0.42 97	0.20 14	0.66 115	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 84	0.28 55	1.09 334	0.25 39	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

over v1	0.30 52	0.24 172	0.41 66	0.42 123	0.16 1	0.49 172	0.27 106	0.53 36	0.28 22	0.31 52	0.31 43	0.35 100	0.43 175	0.70 177	0.30 124	0.16 126	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.16 119	0.14 135

Monster-pub-mixall	0.30 52	0.19 24	0.39 46	0.36 20	0.21 30	0.28 22	0.18 2	0.58 63	0.34 69	0.36 98	0.34 58	0.26 27	0.20 5	1.40 431	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

AdaDepth	0.30 52	0.22 107	0.49 138	0.44 179	0.27 164	0.44 118	0.24 68	0.52 32	0.30 34	0.31 52	0.37 71	0.26 27	0.32 91	0.79 221	0.25 39	0.12 9	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.15 182

asda	0.30 52	0.24 172	0.42 80	0.38 57	0.23 62	0.43 106	0.34 194	0.58 63	0.37 87	0.38 125	0.42 96	0.27 34	0.34 110	0.52 96	0.30 124	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 52	0.21 74	0.41 66	0.39 68	0.24 85	0.47 144	0.30 136	0.69 129	0.30 34	0.41 142	0.39 80	0.28 43	0.33 99	0.62 144	0.27 74	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 52	0.26 245	0.44 92	0.38 57	0.26 134	0.49 172	0.40 289	0.59 65	0.31 40	0.38 125	0.42 96	0.27 34	0.34 110	0.46 64	0.31 152	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 52	0.26 245	0.44 92	0.38 57	0.26 134	0.49 172	0.40 289	0.59 65	0.31 40	0.38 125	0.42 96	0.27 34	0.34 110	0.46 64	0.31 152	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 52	0.26 245	0.44 92	0.38 57	0.26 134	0.49 172	0.40 289	0.59 65	0.32 50	0.38 125	0.42 96	0.27 34	0.34 110	0.46 64	0.31 152	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 52	0.24 172	0.44 92	0.37 36	0.23 62	0.46 129	0.27 106	0.63 88	0.31 40	0.41 142	0.44 117	0.27 34	0.36 130	0.59 124	0.30 124	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 52	0.20 44	0.44 92	0.37 36	0.26 134	0.29 25	0.21 30	0.66 115	0.26 17	0.25 11	0.25 12	0.24 15	0.22 21	1.24 374	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 52	0.20 44	0.40 57	0.46 217	0.30 243	0.33 41	0.22 40	0.75 156	0.45 132	0.32 62	0.41 93	0.32 70	0.48 228	0.38 16	0.27 74	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

over-6	0.31 63	0.22 107	0.42 80	0.40 81	0.17 5	0.41 85	0.31 148	0.63 88	0.30 34	0.31 52	0.36 65	0.30 55	0.37 135	0.82 234	0.26 57	0.19 293	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.17 165	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 63	0.20 44	0.57 237	0.40 81	0.22 48	0.36 57	0.33 178	0.73 147	0.31 40	0.37 109	0.40 85	0.31 61	0.44 187	0.50 91	0.26 57	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 63	0.22 107	0.48 129	0.41 102	0.26 134	0.41 85	0.26 93	0.76 159	0.33 60	0.33 68	0.43 108	0.29 46	0.46 202	0.35 8	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.18 287

Pro-Stereo	0.31 63	0.16 2	0.34 5	0.39 68	0.29 217	0.63 314	0.21 30	0.35 5	0.28 22	0.34 78	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 470	0.26 57	0.13 26	0.11 39	0.18 208	0.17 283	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 63	0.21 74	0.43 87	0.43 142	0.31 272	0.46 129	0.36 222	0.74 153	0.33 60	0.34 78	0.38 73	0.32 70	0.33 99	0.43 42	0.26 57	0.21 374	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.17 165	0.14 135

2.5w	0.31 63	0.23 143	0.46 120	0.39 68	0.24 85	0.42 97	0.39 273	0.61 77	0.30 34	0.37 109	0.53 170	0.24 15	0.25 30	0.77 208	0.28 92	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 63	0.23 143	0.43 87	0.35 12	0.23 62	0.42 97	0.42 313	0.54 42	0.35 77	0.47 182	0.43 108	0.24 15	0.30 68	0.66 163	0.33 185	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 63	0.20 44	0.44 92	0.42 123	0.20 22	0.64 318	0.18 2	0.70 134	0.25 13	0.29 32	0.29 37	0.36 106	0.35 118	0.87 255	0.24 14	0.16 126	0.12 102	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 63	0.20 44	0.44 92	0.42 123	0.20 22	0.64 318	0.18 2	0.70 134	0.25 13	0.29 32	0.29 37	0.36 106	0.35 118	0.87 255	0.24 14	0.16 126	0.12 102	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 72	0.23 143	0.50 149	0.42 123	0.22 48	0.49 172	0.20 14	0.57 60	0.50 156	0.38 125	0.28 30	0.33 84	0.31 79	0.45 52	0.28 92	0.21 374	0.17 415	0.24 429	0.19 337	0.27 480	0.20 371

Anonymus	0.32 72	0.20 44	0.41 66	0.45 198	0.28 191	0.43 106	0.24 68	0.54 42	0.40 101	0.33 68	0.31 43	0.50 200	0.38 142	0.57 117	0.32 165	0.14 53	0.12 102	0.18 208	0.17 283	0.15 82	0.16 223

aanet-new-32k	0.32 72	0.22 107	0.53 184	0.43 142	0.24 85	0.54 238	0.23 53	0.72 141	0.31 40	0.37 109	0.38 73	0.43 153	0.54 290	0.41 34	0.24 14	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 72	0.22 107	0.53 184	0.43 142	0.24 85	0.54 238	0.23 53	0.72 141	0.31 40	0.37 109	0.38 73	0.43 153	0.54 290	0.41 34	0.24 14	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.13 73

aanet-new-28k	0.32 72	0.21 74	0.66 293	0.43 142	0.21 30	0.47 144	0.28 114	0.64 96	0.33 60	0.36 98	0.39 80	0.36 106	0.49 245	0.39 23	0.27 74	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.22 393	0.15 182

aanet-new-22k	0.32 72	0.21 74	0.54 197	0.43 142	0.22 48	0.47 144	0.23 53	0.67 123	0.50 156	0.35 88	0.46 128	0.33 84	0.50 254	0.44 49	0.29 104	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.13 73

aanet-new-16k	0.32 72	0.21 74	0.56 223	0.45 198	0.22 48	0.43 106	0.21 30	0.66 115	0.44 128	0.36 98	0.43 108	0.37 119	0.48 228	0.41 34	0.28 92	0.14 53	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.13 73

LiteMatch	0.32 72	0.24 172	0.37 19	0.45 198	0.25 114	0.34 43	0.31 148	0.49 22	0.32 50	0.29 32	0.27 26	0.40 138	0.48 228	0.45 52	0.66 450	0.21 374	0.12 102	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.19 334

qwe	0.32 72	0.21 74	0.40 57	0.37 36	0.26 134	0.49 172	0.29 125	0.64 96	0.39 97	0.49 199	0.48 139	0.26 27	0.27 50	0.80 224	0.34 200	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

2.25w	0.32 72	0.24 172	0.48 129	0.37 36	0.24 85	0.45 122	0.25 78	0.62 80	0.40 101	0.45 170	0.58 195	0.27 34	0.32 91	0.74 202	0.35 212	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.14 135

3.25w_new	0.32 72	0.21 74	0.45 108	0.38 57	0.23 62	0.52 217	0.34 194	0.65 106	0.39 97	0.47 182	0.45 123	0.32 70	0.35 118	0.61 142	0.27 74	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 72	0.21 74	0.45 108	0.37 36	0.23 62	0.52 217	0.34 194	0.65 106	0.39 97	0.47 182	0.45 123	0.32 70	0.35 118	0.61 142	0.27 74	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 72	0.23 143	0.44 92	0.37 36	0.29 217	0.62 309	0.36 222	0.59 65	0.32 50	0.41 142	0.47 132	0.25 22	0.34 110	0.64 149	0.26 57	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 72	0.24 172	0.45 108	0.39 68	0.22 48	0.46 129	0.47 390	0.69 129	0.42 114	0.43 156	0.50 152	0.24 15	0.45 194	0.47 75	0.29 104	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

SGD-Stereo	0.32 72	0.20 44	0.40 57	0.38 57	0.19 15	0.43 106	0.22 40	0.64 96	0.33 60	0.42 149	0.34 58	0.27 34	0.35 118	1.15 350	0.30 124	0.20 339	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.17 165	0.13 73

GREAT-IGEV	0.32 72	0.20 44	0.42 80	0.37 36	0.29 217	0.36 57	0.28 114	0.56 55	0.58 199	0.28 21	0.50 152	0.29 46	0.29 59	0.84 242	0.27 74	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 165	0.14 135
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PhaseNet	0.33 88	0.23 143	0.44 92	0.43 142	0.28 191	0.57 268	0.24 68	0.62 80	0.42 114	0.30 44	0.39 80	0.54 227	0.30 68	0.55 107	0.37 236	0.15 85	0.13 208	0.20 289	0.19 337	0.17 165	0.17 256

aanet-new-40k	0.33 88	0.22 107	0.81 409	0.40 81	0.25 114	0.52 217	0.23 53	0.67 123	0.32 50	0.33 68	0.47 132	0.33 84	0.52 275	0.35 8	0.28 92	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 88	0.21 74	0.52 173	0.42 123	0.21 30	0.52 217	0.32 165	0.64 96	0.36 80	0.34 78	0.38 73	0.36 106	0.56 306	0.81 230	0.24 14	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

aanet-new-34k	0.33 88	0.22 107	0.65 283	0.40 81	0.20 22	0.34 43	0.30 136	0.80 182	0.42 114	0.34 78	0.53 170	0.34 93	0.57 319	0.38 16	0.25 39	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 88	0.23 143	0.55 212	0.43 142	0.23 62	0.50 190	0.32 165	0.55 48	0.36 80	0.34 78	0.42 96	0.36 106	0.55 298	0.77 208	0.24 14	0.16 126	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 270	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 88	0.21 74	0.51 160	0.42 123	0.23 62	0.53 228	0.30 136	0.62 80	0.37 87	0.40 139	0.61 200	0.34 93	0.48 228	0.44 49	0.25 39	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 88	0.23 143	0.77 389	0.48 268	0.21 30	0.48 155	0.25 78	0.80 182	0.44 128	0.38 125	0.29 37	0.32 70	0.48 228	0.39 23	0.29 104	0.14 53	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.19 270	0.15 182

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 88	0.20 44	0.45 108	0.44 179	0.30 243	0.40 78	0.34 194	0.73 147	0.43 120	0.37 109	0.61 200	0.41 146	0.51 267	0.36 12	0.27 74	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 119	0.14 135

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 88	0.20 44	0.45 108	0.40 81	0.26 134	0.43 106	0.39 273	0.86 212	0.51 168	0.36 98	0.48 139	0.34 93	0.45 194	0.35 8	0.26 57	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.12 21

DispViT+	0.33 88	0.19 24	0.37 19	0.36 20	0.56 548	0.30 29	0.23 53	0.72 141	0.55 189	0.33 68	0.34 58	0.30 55	0.25 30	1.12 344	0.29 104	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 88	0.21 74	0.43 87	0.45 198	0.31 272	0.46 129	0.36 222	0.92 239	0.47 142	0.37 109	0.38 73	0.32 70	0.33 99	0.43 42	0.26 57	0.19 293	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.15 182

3.5w_stereo	0.33 88	0.25 211	0.45 108	0.37 36	0.24 85	0.54 238	0.35 205	0.66 115	0.36 80	0.43 156	0.44 117	0.29 46	0.34 110	0.77 208	0.39 261	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

3w_stereo	0.33 88	0.25 211	0.52 173	0.40 81	0.21 30	0.53 228	0.54 451	0.65 106	0.46 138	0.44 162	0.48 139	0.23 8	0.45 194	0.46 64	0.29 104	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 182

DEFOM-Stereo	0.33 88	0.20 44	0.40 57	0.42 123	0.28 191	0.80 428	0.23 53	0.48 20	0.37 87	0.37 109	0.31 43	0.23 8	0.24 26	1.20 364	0.27 74	0.16 126	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 135

WAFT-Stereo (ZS)	0.34 102	0.35 490	0.35 9	0.35 12	0.31 272	0.37 60	0.25 78	0.31 1	0.30 34	0.31 52	0.36 65	0.20 3	0.30 68	0.70 177	0.42 296	0.26 506	0.29 596	0.37 606	0.40 634	0.36 564	0.31 546

aanet-new-90k	0.34 102	0.21 74	0.77 389	0.41 102	0.23 62	0.43 106	0.36 222	0.64 96	0.30 34	0.28 21	0.40 85	0.31 61	0.50 254	0.97 290	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 270	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 102	0.21 74	0.76 381	0.42 123	0.22 48	0.58 274	0.31 148	0.71 139	0.33 60	0.33 68	0.39 80	0.40 138	0.43 175	0.77 208	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.12 21

gasm-f	0.34 102	0.22 107	0.42 80	0.43 142	0.31 272	0.39 70	0.44 351	0.74 153	0.33 60	0.34 78	0.64 212	0.32 70	0.46 202	0.55 107	0.28 92	0.21 374	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.18 215	0.14 135

Zero-FE251	0.34 102	0.23 143	0.51 160	0.45 198	0.29 217	0.58 274	0.24 68	0.82 197	0.34 69	0.49 199	0.38 73	0.52 214	0.42 166	0.47 75	0.27 74	0.18 239	0.14 276	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.13 73

1w_stereo	0.34 102	0.20 44	0.42 80	0.43 142	0.26 134	0.47 144	0.54 451	0.59 65	0.50 156	0.41 142	0.66 220	0.25 22	0.44 187	0.62 144	0.33 185	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 102	0.20 44	0.44 92	0.45 198	0.35 351	0.27 21	0.29 125	0.53 36	0.51 168	0.44 162	0.61 200	0.26 27	0.25 30	1.19 361	0.27 74	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.10 1

monsters	0.34 102	0.20 44	0.41 66	0.39 68	0.36 368	0.34 43	0.27 106	0.66 115	0.43 120	0.47 182	0.40 85	0.22 6	0.23 23	1.33 399	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

111111	0.34 102	0.20 44	0.41 66	0.45 198	0.42 449	0.37 60	0.22 40	0.95 262	0.38 95	0.31 52	0.31 43	0.40 138	0.27 50	0.96 282	0.26 57	0.17 185	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

LG-Stereo	0.34 102	0.25 211	0.78 399	0.47 234	0.26 134	0.37 60	0.30 136	0.71 139	0.52 175	0.36 98	0.57 192	0.29 46	0.21 8	0.50 91	0.36 224	0.13 26	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.18 215	0.12 21

S2M2_L	0.34 102	0.28 309	0.45 108	0.40 81	0.30 243	0.31 33	0.16 1	0.60 75	0.64 224	0.31 52	0.48 139	0.47 178	0.34 110	0.38 16	0.32 165	0.25 482	0.22 528	0.20 289	0.22 452	0.25 453	0.22 419
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 102	0.23 143	0.45 108	0.50 303	0.36 368	0.38 65	0.23 53	0.78 166	0.52 175	0.34 78	0.51 158	0.46 171	0.38 142	0.51 94	0.27 74	0.20 339	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.14 135

RAStereo	0.34 102	0.21 74	0.66 293	0.47 234	0.27 164	0.26 15	0.29 125	0.69 129	0.63 219	0.32 62	0.42 96	0.45 167	0.31 79	0.45 52	0.34 200	0.17 185	0.15 341	0.19 237	0.15 204	0.18 215	0.13 73

small-zeroshot	0.35 115	0.31 405	0.37 19	0.32 1	0.32 297	0.29 25	0.33 178	0.31 1	0.32 50	0.27 18	0.37 71	0.18 1	0.36 130	0.35 8	0.38 249	1.04 687	0.25 560	0.33 575	0.39 628	0.29 511	0.29 522

WAFT-Stereo (FT)	0.35 115	0.29 344	0.33 3	0.40 81	0.31 272	0.32 39	0.26 93	0.35 5	0.29 29	0.31 52	0.36 65	0.24 15	0.35 118	0.78 215	0.39 261	0.21 374	0.29 596	0.43 631	0.39 628	0.31 531	0.33 560

aanet-new-70k	0.35 115	0.20 44	0.79 402	0.42 123	0.21 30	0.50 190	0.30 136	0.65 106	0.31 40	0.33 68	0.40 85	0.31 61	0.51 267	1.00 306	0.24 14	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 115	0.22 107	0.91 464	0.43 142	0.21 30	0.33 41	0.36 222	0.65 106	0.32 50	0.32 62	0.40 85	0.31 61	0.59 331	0.91 265	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 115	0.22 107	0.87 442	0.47 234	0.23 62	0.66 343	0.24 68	0.63 88	0.40 101	0.38 125	0.42 96	0.40 138	0.53 283	0.40 30	0.29 104	0.16 126	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.19 270	0.13 73

aanet-new-8k	0.35 115	0.23 143	0.50 149	0.45 198	0.25 114	0.54 238	0.36 222	0.68 126	0.49 149	0.35 88	0.42 96	0.32 70	0.62 352	0.68 170	0.28 92	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 115	0.21 74	0.52 173	0.48 268	0.27 164	0.75 393	0.38 256	0.63 88	0.43 120	0.37 109	0.50 152	0.35 100	0.50 254	0.43 42	0.30 124	0.15 85	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 115	0.20 44	0.50 149	0.42 123	0.37 388	0.58 274	0.30 136	0.68 126	0.42 114	0.37 109	0.53 170	0.47 178	0.60 335	0.39 23	0.34 200	0.15 85	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 115	0.22 107	0.53 184	0.41 102	0.36 368	0.48 155	0.42 313	0.63 88	0.57 194	0.54 226	0.64 212	0.32 70	0.26 39	0.41 34	0.31 152	0.17 185	0.12 102	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 115	0.22 107	0.54 197	0.42 123	0.35 351	0.46 129	0.40 289	0.62 80	0.54 186	0.56 237	0.67 227	0.36 106	0.27 50	0.49 85	0.28 92	0.16 126	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 115	0.22 107	0.54 197	0.41 102	0.37 388	0.49 172	0.41 307	0.64 96	0.59 209	0.54 226	0.66 220	0.31 61	0.26 39	0.41 34	0.30 124	0.16 126	0.11 39	0.19 237	0.14 174	0.15 82	0.13 73

Foundation-i1c-attn	0.35 115	0.17 3	0.36 12	0.35 12	0.19 15	0.51 210	0.48 403	0.96 270	0.37 87	0.42 149	0.43 108	0.52 214	0.49 245	0.66 163	0.29 104	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 115	0.22 107	0.56 223	0.42 123	0.35 351	0.50 190	0.45 372	0.62 80	0.49 149	0.54 226	0.66 220	0.32 70	0.30 68	0.38 16	0.28 92	0.16 126	0.11 39	0.19 237	0.14 174	0.14 44	0.13 73

VIP-Stereo	0.35 115	0.22 107	0.49 138	0.40 81	0.43 460	0.82 439	0.22 40	0.59 65	0.45 132	0.31 52	0.53 170	0.37 119	0.31 79	0.83 237	0.27 74	0.17 185	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

AIO_test	0.35 115	0.22 107	0.44 92	0.43 142	0.27 164	0.57 268	0.44 351	0.79 173	0.41 108	0.32 62	0.47 132	0.46 171	0.30 68	0.69 172	0.30 124	0.16 126	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 115	0.22 107	0.55 212	0.41 102	0.37 388	0.48 155	0.42 313	0.64 96	0.54 186	0.53 220	0.63 207	0.33 84	0.26 39	0.38 16	0.31 152	0.16 126	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 115	0.22 107	0.53 184	0.41 102	0.36 368	0.48 155	0.42 313	0.63 88	0.57 194	0.54 226	0.64 212	0.32 70	0.26 39	0.41 34	0.31 152	0.17 185	0.12 102	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

testlalala	0.35 115	0.22 107	0.55 212	0.41 102	0.37 388	0.48 155	0.42 313	0.64 96	0.54 186	0.53 220	0.63 207	0.33 84	0.26 39	0.38 16	0.31 152	0.16 126	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

TS12	0.36 133	0.20 44	0.40 57	0.43 142	0.20 22	0.58 274	0.31 148	0.89 225	0.41 108	0.40 139	0.73 249	0.36 106	0.40 154	0.73 193	0.37 236	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.16 119	0.14 135

aanet-new-14k	0.36 133	0.24 172	0.83 418	0.46 217	0.22 48	0.46 129	0.33 178	0.66 115	0.61 212	0.39 137	0.48 139	0.29 46	0.64 363	0.41 34	0.29 104	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.21 366	0.14 135

Foundation-i1b	0.36 133	0.18 10	0.36 12	0.35 12	0.19 15	0.53 228	0.49 415	1.00 285	0.35 77	0.47 182	0.43 108	0.56 247	0.53 283	0.66 163	0.28 92	0.16 126	0.11 39	0.14 21	0.13 134	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 133	0.21 74	0.43 87	0.45 198	0.36 368	0.43 106	0.32 165	0.69 129	0.58 199	0.41 142	0.68 230	0.39 132	0.43 175	0.60 136	0.35 212	0.14 53	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.16 119	0.13 73

zero-FE	0.36 133	0.22 107	0.47 124	0.45 198	0.43 460	0.30 29	0.24 68	0.61 77	0.33 60	0.33 68	0.41 93	0.37 119	0.50 254	0.64 149	0.32 165	0.22 407	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.83 667	0.16 223

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 133	0.23 143	0.54 197	0.50 303	0.28 191	0.36 57	0.22 40	1.02 295	0.39 97	0.42 149	0.64 212	0.36 106	0.51 267	0.39 23	0.29 104	0.18 239	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.18 287

AIO_rvc	0.36 133	0.23 143	0.49 138	0.43 142	0.27 164	0.59 285	0.38 256	0.94 256	0.45 132	0.33 68	0.46 128	0.49 194	0.22 21	0.84 242	0.30 124	0.16 126	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

HUF	0.36 133	0.23 143	0.52 173	0.40 81	0.22 48	0.54 238	0.47 390	0.82 197	0.43 120	0.36 98	0.43 108	0.50 200	0.42 166	0.64 149	0.29 104	0.17 185	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.14 135

MaDis-Stereo	0.36 133	0.25 211	0.58 246	0.44 179	0.34 344	0.30 29	0.30 136	0.72 141	0.50 156	0.37 109	0.36 65	0.58 260	0.49 245	0.52 96	0.36 224	0.19 293	0.16 380	0.19 237	0.15 204	0.18 215	0.14 135

UniTT-Stereo	0.36 133	0.23 143	0.59 252	0.48 268	0.36 368	0.40 78	0.32 165	0.53 36	0.49 149	0.54 226	0.55 183	0.36 106	0.31 79	0.58 122	0.51 377	0.20 339	0.15 341	0.17 160	0.15 204	0.19 270	0.15 182

Foundation-i1a	0.37 143	0.18 10	0.37 19	0.34 6	0.19 15	0.51 210	0.47 390	1.01 293	0.42 114	0.51 215	0.44 117	0.57 253	0.57 319	0.78 215	0.29 104	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.13 73

DDF-Stereo	0.37 143	0.22 107	0.47 124	0.48 268	0.42 449	0.31 33	0.24 68	0.53 36	0.33 60	0.33 68	0.40 85	0.37 119	0.48 228	0.91 265	0.32 165	0.23 435	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.86 669	0.16 223

IGEV-RUCA	0.37 143	0.23 143	0.48 129	0.49 290	0.36 368	0.60 293	0.23 53	0.64 96	0.49 149	0.39 137	0.49 149	0.44 159	0.31 79	0.85 248	0.30 124	0.24 454	0.13 208	0.16 108	0.12 73	0.20 320	0.19 334

Pointernet	0.37 143	0.20 44	0.57 237	0.43 142	0.28 191	0.51 210	0.27 106	0.93 250	0.61 212	0.47 182	0.63 207	0.49 194	0.38 142	0.49 85	0.33 185	0.17 185	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 143	0.25 211	0.51 160	0.47 234	0.23 62	0.45 122	0.39 273	1.07 330	0.52 175	0.41 142	0.48 139	0.52 214	0.25 30	0.72 188	0.30 124	0.16 126	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

AEACV	0.37 143	0.24 172	0.52 173	0.47 234	0.51 517	0.37 60	0.38 256	0.65 106	0.53 182	0.42 149	0.56 187	0.46 171	0.60 335	0.53 98	0.30 124	0.16 126	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.17 165	0.14 135

EGLCR-Stereo	0.37 143	0.22 107	0.51 160	0.43 142	0.26 134	0.44 118	0.22 40	0.99 281	0.48 146	0.42 149	0.42 96	0.67 303	0.29 59	0.86 252	0.33 185	0.17 185	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.17 165	0.15 182

DF	0.38 150	0.22 107	0.60 255	0.46 217	0.26 134	0.46 129	0.31 148	0.84 208	0.47 142	0.43 156	0.66 220	0.58 260	0.31 79	0.79 221	0.30 124	0.18 239	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.15 182

VMStereo-Base	0.38 150	0.23 143	0.44 92	0.36 20	0.22 48	0.39 70	0.34 194	0.70 134	0.86 310	0.43 156	0.69 235	0.60 271	0.33 99	0.73 193	0.35 212	0.17 185	0.14 276	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.17 256

BStereo	0.38 150	0.25 211	1.42 595	0.42 123	0.28 191	0.55 253	0.39 273	0.55 48	0.52 175	0.36 98	0.35 62	0.37 119	0.29 59	0.64 149	0.38 249	0.13 26	0.14 276	0.15 57	0.19 337	0.15 82	0.16 223

MSCF	0.38 150	0.25 211	0.52 173	0.47 234	0.25 114	0.62 309	0.37 248	0.81 189	0.47 142	0.50 208	0.71 243	0.32 70	0.65 371	0.54 101	0.28 92	0.19 293	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.14 135

castereo++	0.38 150	0.23 143	0.41 66	0.43 142	0.31 272	0.97 496	0.22 40	0.86 212	0.58 199	0.32 62	0.44 117	0.51 206	0.39 147	0.93 275	0.24 14	0.17 185	0.11 39	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.14 135

fffft	0.38 150	0.23 143	0.51 160	0.44 179	0.32 297	0.43 106	0.48 403	0.76 159	0.36 80	0.44 162	0.34 58	0.38 129	0.31 79	1.31 391	0.32 165	0.14 53	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.16 223
1: 1. 1
RSM++	0.38 150	0.24 172	0.51 160	0.47 234	0.26 134	0.50 190	0.41 307	0.79 173	0.45 132	0.37 109	0.45 123	0.60 271	0.35 118	1.02 311	0.30 124	0.15 85	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.18 215	0.13 73

DNS	0.39 157	0.27 279	0.57 237	0.47 234	0.28 191	0.49 172	0.25 78	0.90 233	0.50 156	0.59 249	0.55 183	0.66 297	0.39 147	0.43 42	0.27 74	0.23 435	0.14 276	0.15 57	0.14 174	0.21 366	0.20 371

aanet-new	0.39 157	0.25 211	0.54 197	0.47 234	0.37 388	0.74 387	0.28 114	0.62 80	0.34 69	0.37 109	0.50 152	0.36 106	0.74 401	0.98 293	0.30 124	0.17 185	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.19 270	0.14 135

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 157	0.52 579	1.32 578	0.44 179	0.38 410	0.38 65	0.23 53	0.95 262	0.41 108	0.36 98	0.43 108	0.41 146	0.42 166	0.45 52	0.29 104	0.14 53	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.14 135

Selective-IGEV-i32	0.39 157	0.24 172	0.50 149	0.44 179	0.25 114	0.46 129	0.33 178	1.25 403	0.40 101	0.35 88	0.45 123	0.52 214	0.30 68	1.07 327	0.30 124	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

FlowAnything_test	0.39 157	0.26 245	0.61 260	0.59 471	0.33 322	0.62 309	0.36 222	0.62 80	0.40 101	0.45 170	0.36 65	0.45 167	0.37 135	0.53 98	0.48 355	0.24 454	0.18 441	0.28 520	0.33 604	0.21 366	0.19 334

water-stereo	0.39 157	0.20 44	0.48 129	0.44 179	0.27 164	0.50 190	0.26 93	0.92 239	0.51 168	0.53 220	0.78 263	0.55 233	0.49 245	0.42 41	0.42 296	0.16 126	0.15 341	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.15 182

SMoEStereo_RVC	0.39 157	0.25 211	0.50 149	0.45 198	0.30 243	0.61 299	0.36 222	0.72 141	0.45 132	0.46 177	0.43 108	0.42 149	0.35 118	1.39 425	0.29 104	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.15 204	0.16 119	0.15 182

ours_stereo	0.39 157	0.28 309	0.51 160	0.46 217	0.30 243	0.40 78	0.44 351	0.73 147	0.56 192	0.35 88	0.56 187	0.46 171	0.33 99	1.11 340	0.32 165	0.16 126	0.13 208	0.19 237	0.15 204	0.19 270	0.14 135

GCAP-BAT	0.39 157	0.22 107	0.65 283	0.43 142	0.35 351	0.34 43	0.37 248	0.83 202	0.67 243	0.48 191	0.56 187	0.55 233	0.38 142	0.74 202	0.31 152	0.17 185	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 182

RSM	0.39 157	0.24 172	0.49 138	0.46 217	0.26 134	0.47 144	0.40 289	0.92 239	0.44 128	0.41 142	0.42 96	0.65 292	0.33 99	1.07 327	0.29 104	0.15 85	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.17 165	0.13 73

trnet	0.39 157	0.21 74	0.37 19	0.36 20	0.20 22	0.53 228	0.29 125	0.78 166	1.12 442	0.59 249	0.71 243	0.53 221	0.42 166	0.54 101	0.34 200	0.18 239	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

GCAPDPT-zeroshot	0.39 157	0.22 107	0.65 283	0.43 142	0.35 351	0.34 43	0.37 248	0.83 202	0.67 243	0.48 191	0.56 187	0.55 233	0.38 142	0.74 202	0.31 152	0.17 185	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 182

Selective-IGEV	0.39 157	0.24 172	0.50 149	0.44 179	0.25 114	0.46 129	0.33 178	1.25 403	0.40 101	0.35 88	0.45 123	0.52 214	0.30 68	1.07 327	0.30 124	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

GLC_STEREO	0.39 157	0.25 211	0.41 66	0.54 392	0.23 62	0.48 155	0.30 136	0.73 147	0.58 199	0.52 219	0.73 249	0.51 206	0.31 79	0.64 149	0.42 296	0.17 185	0.20 480	0.23 407	0.19 337	0.21 366	0.17 256

CREStereo	0.39 157	0.21 74	0.38 37	0.34 6	0.22 48	0.53 228	0.29 125	0.77 163	1.11 438	0.58 241	0.71 243	0.51 206	0.41 158	0.54 101	0.34 200	0.18 239	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 135
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Foundation-i1	0.40 172	0.19 24	0.36 12	0.42 123	0.32 297	0.54 238	0.48 403	1.18 372	0.52 175	0.54 226	0.54 182	0.58 260	0.49 245	0.65 160	0.32 165	0.16 126	0.13 208	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.13 73

GASTEREO	0.40 172	0.25 211	0.51 160	0.48 268	0.25 114	0.65 334	0.36 222	0.81 189	0.49 149	0.51 215	0.82 276	0.30 55	0.66 375	0.62 144	0.28 92	0.19 293	0.12 102	0.16 108	0.14 174	0.16 119	0.14 135

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 172	0.67 624	0.42 80	0.64 528	0.29 217	0.48 155	0.25 78	0.85 210	0.44 128	0.38 125	0.36 65	0.30 55	0.70 388	1.15 350	0.29 104	0.16 126	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 215	0.12 21

mms	0.40 172	0.27 279	0.52 173	0.46 217	0.32 297	0.43 106	0.46 382	0.70 134	0.46 138	0.35 88	0.58 195	0.44 159	0.30 68	1.36 412	0.33 185	0.16 126	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.19 270	0.15 182

MoCha-V2	0.40 172	0.20 44	0.49 138	0.50 303	0.21 30	0.44 118	0.33 178	0.93 250	0.53 182	0.53 220	0.53 170	0.42 149	0.58 330	1.09 334	0.27 74	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.15 182

IGEV++	0.40 172	0.22 107	0.51 160	0.52 356	0.29 217	0.45 122	0.25 78	1.65 504	0.46 138	0.37 109	0.57 192	0.46 171	0.45 194	0.50 91	0.38 249	0.19 293	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.15 182

GCAP-Stereo	0.40 172	0.28 309	0.68 303	0.47 234	0.25 114	0.53 228	0.32 165	0.82 197	0.58 199	0.65 265	0.69 235	0.58 260	0.42 166	0.47 75	0.29 104	0.17 185	0.14 276	0.17 160	0.13 134	0.17 165	0.14 135

LoS	0.40 172	0.21 74	0.44 92	0.37 36	0.22 48	0.50 190	0.40 289	1.00 285	0.94 345	0.48 191	0.66 220	0.48 185	0.40 154	0.60 136	0.37 236	0.18 239	0.14 276	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 172	0.31 405	0.73 350	0.58 457	0.27 164	0.26 15	0.33 178	0.95 262	0.81 294	0.42 149	0.47 132	0.65 292	0.47 214	0.39 23	0.34 200	0.18 239	0.15 341	0.16 108	0.14 174	0.19 270	0.16 223
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	0.41 181	0.19 24	0.84 423	0.40 81	0.28 191	0.46 129	0.28 114	0.78 166	0.37 87	0.34 78	0.51 158	0.39 132	0.48 228	0.39 23	0.23 8	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	1.46 691

Replicate-Monster	0.41 181	0.26 245	2.03 645	0.36 20	0.21 30	0.46 129	0.23 53	0.67 123	0.48 146	0.42 149	0.27 26	0.31 61	0.30 68	0.98 293	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 515

depthmonostereo	0.41 181	0.23 143	0.53 184	0.47 234	0.23 62	0.61 299	0.35 205	1.00 285	0.76 277	0.48 191	0.65 219	0.47 178	0.49 245	0.67 167	0.37 236	0.16 126	0.15 341	0.16 108	0.14 174	0.16 119	0.15 182

castereo	0.41 181	0.22 107	0.46 120	0.44 179	0.30 243	0.61 299	0.56 477	0.97 274	0.80 290	0.38 125	0.69 235	0.45 167	0.69 383	0.51 94	0.30 124	0.16 126	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 181	0.19 24	0.83 418	0.40 81	0.28 191	0.46 129	0.28 114	0.78 166	0.37 87	0.34 78	0.51 158	0.39 132	0.48 228	0.39 23	0.23 8	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	1.46 691

CASnet	0.41 181	0.25 211	0.48 129	0.50 303	0.20 22	0.50 190	0.36 222	0.81 189	0.80 290	0.83 315	0.68 230	0.48 185	0.31 79	0.54 101	0.32 165	0.18 239	0.12 102	0.27 505	0.22 452	0.23 422	0.14 135
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 187	0.24 172	0.49 138	0.47 234	0.41 443	0.58 274	0.32 165	0.81 189	0.84 306	0.45 170	0.52 163	0.77 334	0.35 118	0.64 149	0.33 185	0.24 454	0.17 415	0.19 237	0.16 252	0.20 320	0.21 396

fffy	0.42 187	0.27 279	0.57 237	0.46 217	0.29 217	0.48 155	0.35 205	0.91 236	0.55 189	0.40 139	0.58 195	0.55 233	0.41 158	1.26 378	0.36 224	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.14 135

WCG-NET	0.42 187	0.21 74	0.54 197	0.40 81	0.25 114	0.47 144	0.32 165	0.73 147	1.15 471	0.76 286	0.73 249	0.58 260	0.45 194	0.60 136	0.34 200	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.13 73

Occ-G	0.42 187	0.21 74	0.48 129	0.41 102	0.26 134	0.42 97	0.62 513	0.77 163	0.49 149	0.43 156	0.66 220	1.02 444	0.46 202	0.78 215	0.41 282	0.16 126	0.13 208	0.18 208	0.13 134	0.16 119	0.16 223

MGS-Stereo	0.42 187	0.26 245	0.58 246	0.44 179	0.28 191	0.50 190	0.34 194	0.57 60	0.83 302	0.46 177	1.31 480	0.52 214	0.33 99	0.65 160	0.36 224	0.19 293	0.16 380	0.18 208	0.15 204	0.17 165	0.16 223

LoS_RVC	0.42 187	0.26 245	0.40 57	0.44 179	0.82 643	0.51 210	0.44 351	0.64 96	0.41 108	0.44 162	0.78 263	0.44 159	0.47 214	0.56 112	0.36 224	0.13 26	0.12 102	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 673

test_xeample3	0.42 187	0.28 309	0.69 315	0.43 142	0.33 322	0.56 263	0.38 256	0.79 173	0.45 132	0.53 220	0.46 128	0.44 159	0.44 187	1.38 418	0.31 152	0.18 239	0.14 276	0.19 237	0.15 204	0.17 165	0.16 223

PSi22	0.43 194	0.25 211	0.45 108	0.45 198	0.24 85	0.46 129	0.22 40	0.63 88	0.99 374	0.45 170	0.64 212	0.80 344	0.52 275	1.44 438	0.30 124	0.14 53	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.19 270	0.15 182

DA	0.43 194	0.23 143	0.49 138	0.50 303	0.25 114	1.08 524	0.44 351	1.18 372	0.58 199	0.46 177	0.64 212	0.54 227	0.47 214	0.46 64	0.32 165	0.19 293	0.13 208	0.19 237	0.13 134	0.18 215	0.14 135

GGEV	0.43 194	0.23 143	0.49 138	0.50 303	0.25 114	1.08 524	0.44 351	1.18 372	0.58 199	0.46 177	0.64 212	0.54 227	0.47 214	0.46 64	0.32 165	0.19 293	0.13 208	0.19 237	0.13 134	0.18 215	0.14 135

DilatedVolume-Stereo	0.43 194	0.21 74	0.55 212	0.43 142	0.32 297	0.72 377	0.29 125	0.80 182	0.51 168	0.77 292	0.73 249	0.48 185	0.40 154	1.13 347	0.39 261	0.15 85	0.14 276	0.15 57	0.14 174	0.16 119	0.14 135

MM-Stereo_test2	0.43 194	0.24 172	0.67 299	0.51 335	0.32 297	0.55 253	0.45 372	0.97 274	0.77 281	0.59 249	0.51 158	0.49 194	0.42 166	0.80 224	0.30 124	0.15 85	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.19 270	0.14 135

SCV_C0	0.43 194	0.26 245	0.65 283	0.43 142	0.29 217	0.47 144	0.31 148	1.34 419	0.73 266	0.38 125	0.49 149	0.54 227	0.29 59	1.24 374	0.30 124	0.17 185	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.20 320	0.15 182

ff7	0.43 194	0.27 279	0.56 223	0.44 179	0.33 322	0.50 190	0.42 313	0.87 215	0.50 156	0.49 199	0.53 170	0.44 159	0.48 228	1.38 418	0.33 185	0.17 185	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 287

ffff	0.43 194	0.27 279	0.56 223	0.44 179	0.33 322	0.50 190	0.42 313	0.87 215	0.50 156	0.49 199	0.53 170	0.44 159	0.48 228	1.38 418	0.33 185	0.17 185	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 287

11t	0.43 194	0.27 279	0.56 223	0.44 179	0.33 322	0.50 190	0.42 313	0.87 215	0.50 156	0.49 199	0.53 170	0.44 159	0.48 228	1.38 418	0.33 185	0.17 185	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 287

anonymousdsp	0.43 194	0.27 279	0.53 184	0.44 179	0.32 297	0.50 190	0.42 313	0.89 225	0.51 168	0.49 199	0.53 170	0.47 178	0.47 214	1.33 399	0.33 185	0.17 185	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 287

ProNet	0.43 194	0.28 309	0.58 246	0.43 142	0.30 243	0.56 263	0.52 436	1.00 285	0.58 199	0.44 162	0.49 149	0.43 153	0.43 175	1.28 384	0.36 224	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.16 223

MC-Stereo	0.43 194	0.23 143	0.48 129	0.51 335	0.28 191	0.39 70	0.32 165	0.88 224	0.68 249	0.60 253	0.84 280	0.56 247	0.61 346	1.03 312	0.31 152	0.17 185	0.11 39	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.13 73

ccc-4	0.43 194	0.27 279	0.56 223	0.44 179	0.33 322	0.50 190	0.42 313	0.87 215	0.50 156	0.49 199	0.53 170	0.44 159	0.48 228	1.38 418	0.33 185	0.17 185	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 287

IGEV-Stereo	0.43 194	0.27 279	0.54 197	0.45 198	0.32 297	0.50 190	0.42 313	0.90 233	0.51 168	0.49 199	0.53 170	0.47 178	0.47 214	1.32 395	0.33 185	0.17 185	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 208	1.50 693	1.55 615	0.37 36	0.33 322	0.41 85	0.26 93	0.79 173	0.35 77	0.34 78	0.46 128	0.41 146	0.41 158	0.45 52	0.24 14	0.15 85	0.13 208	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.18 287

Reg-Stereo(zero)	0.44 208	0.22 107	0.45 108	0.43 142	0.23 62	0.38 65	0.25 78	0.76 159	1.08 420	0.90 333	0.78 263	0.90 393	0.47 214	0.70 177	0.36 224	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 182

rvit_stereo_0081_aga	0.44 208	0.34 470	0.73 350	0.51 335	0.41 443	0.50 190	0.40 289	0.81 189	0.57 194	0.58 241	0.56 187	0.53 221	0.43 175	0.66 163	0.40 272	0.26 506	0.21 506	0.22 366	0.20 377	0.26 466	0.18 287

rvit_stereo_0081	0.44 208	0.33 445	0.64 276	0.54 392	0.35 351	0.41 85	0.44 351	0.66 115	0.95 347	0.48 191	0.52 163	0.50 200	0.46 202	0.82 234	0.44 311	0.25 482	0.20 480	0.22 366	0.19 337	0.25 453	0.17 256

rvit_stereo_0082	0.44 208	0.33 445	0.64 276	0.54 392	0.35 351	0.41 85	0.44 351	0.66 115	0.95 347	0.48 191	0.52 163	0.50 200	0.46 202	0.82 234	0.44 311	0.25 482	0.20 480	0.22 366	0.19 337	0.25 453	0.17 256

rvit_stereo_0080	0.44 208	0.32 422	0.71 332	0.47 234	0.36 368	0.42 97	0.55 469	0.82 197	0.68 249	0.50 208	0.60 198	0.55 233	0.47 214	0.59 124	0.44 311	0.26 506	0.21 506	0.20 289	0.20 377	0.31 531	0.19 334

whm_eth	0.44 208	0.32 422	0.71 332	0.47 234	0.36 368	0.42 97	0.55 469	0.82 197	0.68 249	0.50 208	0.60 198	0.55 233	0.47 214	0.59 124	0.44 311	0.26 506	0.21 506	0.20 289	0.20 377	0.31 531	0.19 334

CroCo-Stereo Lap2	0.44 208	0.34 470	0.77 389	0.61 498	0.79 634	0.28 22	0.35 205	0.75 156	0.71 259	0.38 125	0.50 152	0.72 320	0.55 298	0.57 117	0.47 349	0.17 185	0.18 441	0.19 237	0.16 252	0.21 366	0.20 371

TANstereo	0.44 208	0.21 74	0.44 92	0.41 102	0.21 30	0.65 334	0.26 93	0.79 173	0.83 302	0.93 340	0.98 324	0.51 206	0.46 202	0.54 101	0.35 212	0.18 239	0.24 551	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.26 491

RT-Monster	0.45 217	0.23 143	0.47 124	0.44 179	0.40 433	0.51 210	0.25 78	0.87 215	1.01 383	0.87 327	0.86 287	0.68 305	0.41 158	0.67 167	0.40 272	0.16 126	0.14 276	0.15 57	0.13 134	0.14 44	0.17 256

Anonymus123	0.45 217	0.25 211	1.42 595	0.42 123	0.28 191	1.78 628	0.39 273	0.72 141	0.52 175	0.36 98	0.35 62	0.37 119	0.29 59	0.64 149	0.38 249	0.13 26	0.14 276	0.15 57	0.19 337	0.15 82	0.16 223

HART	0.45 217	0.22 107	0.54 197	0.50 303	0.26 134	0.41 85	0.29 125	1.03 300	0.50 156	0.58 241	1.45 535	0.61 276	0.35 118	1.08 332	0.30 124	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.14 174	0.19 270	0.14 135

StereoAnything_RVC	0.45 217	1.43 687	0.48 129	0.35 12	0.20 22	0.26 15	0.21 30	0.43 14	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 2	0.36 130	1.27 382	0.22 1	0.21 374	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 697	0.11 3

tt45	0.45 217	0.23 143	0.46 120	0.45 198	0.33 322	0.79 419	0.32 165	0.78 166	0.41 108	0.51 215	0.44 117	0.49 194	0.37 135	2.14 544	0.34 200	0.16 126	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.18 287

IGEV-Stereo+	0.45 217	0.21 74	0.43 87	0.41 102	0.39 421	0.15 1	0.19 7	0.44 15	0.36 80	0.26 13	0.25 12	0.31 61	0.41 158	1.43 434	0.30 124	0.17 185	0.12 102	0.15 57	0.11 15	1.16 682	1.70 697

WCG-NET（raft）	0.45 217	0.21 74	0.55 212	0.40 81	0.24 85	0.50 190	0.36 222	0.73 147	1.09 428	0.71 277	0.76 258	0.92 404	0.51 267	0.84 242	0.34 200	0.16 126	0.12 102	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.14 135

MIF-Stereo (partial)	0.45 217	0.25 211	0.70 321	0.50 303	0.52 530	0.35 51	0.26 93	0.91 236	0.59 209	0.45 170	0.71 243	0.51 206	0.51 267	1.11 340	0.45 326	0.20 339	0.16 380	0.23 407	0.20 377	0.24 438	0.18 287

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 225	1.22 677	2.46 664	0.39 68	0.30 243	0.29 25	0.28 114	0.81 189	0.34 69	0.33 68	0.47 132	0.38 129	0.44 187	0.37 13	0.25 39	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.16 119	0.16 223

SCV	0.46 225	0.26 245	0.55 212	0.47 234	0.25 114	0.39 70	0.38 256	1.98 608	0.60 211	0.35 88	0.48 139	0.55 233	0.36 130	1.28 384	0.32 165	0.24 454	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.14 135

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 225	0.36 501	0.71 332	0.47 234	0.36 368	0.67 349	0.35 205	0.78 166	1.12 442	0.61 254	0.62 204	0.39 132	0.39 147	0.71 184	0.39 261	0.20 339	0.17 415	0.22 366	0.18 311	0.23 422	0.19 334

IGEVStereo-DCA	0.46 225	0.28 309	0.56 223	0.43 142	0.33 322	0.49 172	0.42 313	0.87 215	0.50 156	0.47 182	0.48 139	0.48 185	0.46 202	2.03 534	0.30 124	0.19 293	0.14 276	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.18 287

rrr	0.46 225	0.28 309	0.73 350	0.43 142	0.33 322	0.49 172	0.38 256	0.76 159	0.50 156	0.47 182	0.48 139	0.48 185	0.46 202	2.03 534	0.30 124	0.19 293	0.14 276	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.16 223

plain	0.46 225	0.27 279	1.01 505	0.50 303	0.40 433	0.35 51	0.37 248	0.87 215	0.56 192	0.43 156	0.76 258	0.42 149	0.40 154	1.13 347	0.45 326	0.21 374	0.15 341	0.24 429	0.19 337	0.24 438	0.16 223

XX-TBD	0.46 225	0.70 631	0.35 9	0.79 621	0.25 114	0.58 274	0.26 93	0.69 129	1.27 540	0.76 286	1.00 331	0.45 167	0.33 99	0.47 75	0.37 236	0.19 293	0.15 341	0.15 57	0.11 15	0.17 165	0.14 135

PMTNet	0.46 225	0.21 74	0.38 37	0.37 36	0.23 62	0.71 374	0.27 106	0.74 153	1.04 396	0.64 262	0.70 240	0.55 233	0.47 214	0.86 252	0.35 212	1.00 682	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

rvit_stereo_0083	0.47 233	0.33 445	0.81 409	0.56 433	0.36 368	0.50 190	0.44 351	0.68 126	0.95 347	0.49 199	0.57 192	0.55 233	0.49 245	0.88 257	0.46 341	0.25 482	0.25 560	0.24 429	0.20 377	0.24 438	0.17 256

rvit_stereo_ft	0.47 233	0.35 490	0.87 442	0.67 560	0.42 449	0.40 78	0.59 502	0.81 189	0.74 267	0.46 177	0.55 183	0.57 253	0.49 245	0.65 160	0.50 372	0.25 482	0.17 415	0.22 366	0.22 452	0.24 438	0.17 256

RAFT-Stereo-weight	0.47 233	0.24 172	0.53 184	0.48 268	0.27 164	0.60 293	0.35 205	1.02 295	1.07 413	0.99 363	0.78 263	0.76 332	0.28 55	0.76 205	0.36 224	0.16 126	0.12 102	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.15 182

CAS++	0.47 233	0.31 405	0.56 223	0.47 234	0.32 297	0.42 97	0.28 114	1.76 539	0.72 261	0.71 277	0.72 247	0.37 119	0.28 55	0.69 172	0.33 185	0.27 523	0.22 528	0.26 489	0.21 423	0.29 511	0.19 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 233	0.26 245	0.64 276	0.50 303	0.29 217	0.53 228	0.33 178	1.05 314	0.77 281	0.84 318	1.00 331	0.55 233	0.37 135	0.81 230	0.40 272	0.17 185	0.12 102	0.22 366	0.20 377	0.19 270	0.15 182

CREStereo++_RVC	0.47 233	0.21 74	0.38 37	0.45 198	0.38 410	0.45 122	0.25 78	0.75 156	1.29 550	0.80 301	1.21 439	0.47 178	0.37 135	0.53 98	0.44 311	0.16 126	0.11 39	0.15 57	0.80 684	0.18 215	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
SE	0.48 239	0.30 368	0.51 160	0.45 198	0.25 114	0.66 343	0.49 415	1.10 340	0.72 261	0.81 306	1.17 422	0.50 200	0.56 306	0.44 49	0.34 200	0.25 482	0.16 380	0.23 407	0.19 337	0.24 438	0.26 491

quiztm	0.48 239	0.26 245	0.52 173	0.49 290	0.55 544	0.45 122	0.42 313	1.45 448	0.81 294	0.79 298	1.14 405	0.57 253	0.32 91	0.58 122	0.36 224	0.17 185	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.18 215	0.15 182

WQFJA1	0.48 239	0.27 279	0.53 184	0.46 217	0.85 648	0.79 419	0.39 273	1.11 347	0.75 268	0.50 208	0.52 163	0.53 221	0.50 254	0.71 184	0.65 445	0.17 185	0.21 506	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.16 223

NLMM	0.48 239	0.27 279	0.53 184	0.46 217	0.85 648	0.79 419	0.39 273	1.12 350	0.75 268	0.50 208	0.52 163	0.53 221	0.50 254	0.72 188	0.65 445	0.17 185	0.21 506	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.16 223

xyz-stereo-finetune	0.48 239	0.25 211	0.54 197	0.42 123	0.23 62	0.80 428	0.42 313	0.80 182	0.80 290	0.61 254	0.62 204	0.54 227	0.43 175	1.70 494	0.58 416	0.15 85	0.15 341	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.15 182

999	0.48 239	0.22 107	0.49 138	0.48 268	0.34 344	0.75 393	0.31 148	0.85 210	0.55 189	0.37 109	0.48 139	0.50 200	0.36 130	2.45 571	0.39 261	0.16 126	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.16 119	0.19 334

model_zeroshot	0.48 239	0.29 344	0.86 430	0.51 335	0.36 368	0.69 363	0.37 248	1.12 350	0.62 216	0.85 323	0.84 280	0.66 297	0.37 135	0.73 193	0.34 200	0.20 339	0.16 380	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.16 223

MyStereo07	0.48 239	0.29 344	0.50 149	0.55 417	0.45 476	0.59 285	0.79 568	1.05 314	0.51 168	0.48 191	0.53 170	0.43 153	0.55 298	1.30 390	0.34 200	0.17 185	0.16 380	0.24 429	0.20 377	0.23 422	0.20 371

4D-IteraStereo	0.48 239	0.24 172	0.76 381	0.50 303	0.44 469	0.66 343	0.31 148	0.87 215	1.02 387	1.03 382	0.72 247	0.78 338	0.32 91	0.64 149	0.37 236	0.17 185	0.11 39	0.23 407	0.19 337	0.19 270	0.13 73

CES	0.48 239	0.20 44	0.37 19	0.39 68	1.39 690	0.55 253	0.35 205	0.98 278	0.66 241	0.44 162	0.66 220	0.35 100	0.27 50	0.56 112	0.33 185	0.15 85	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.19 270	1.46 691

GGDA	0.49 249	0.25 211	0.53 184	0.41 102	0.29 217	0.57 268	0.33 178	0.98 278	0.97 361	0.81 306	0.89 301	0.61 276	0.51 267	1.26 378	0.47 349	0.18 239	0.13 208	0.16 108	0.15 204	0.18 215	0.18 287

NLSM1	0.49 249	0.25 211	0.55 212	0.48 268	1.08 671	0.83 445	0.31 148	0.83 202	0.66 241	0.51 215	0.76 258	0.47 178	0.48 228	0.98 293	0.55 403	0.18 239	0.19 459	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.15 182

FE-Mocha	0.49 249	0.30 368	0.87 442	0.48 268	0.36 368	0.45 122	0.22 40	1.58 486	0.49 149	1.00 368	1.09 376	0.74 325	0.41 158	0.55 107	0.30 124	0.18 239	0.12 102	0.21 330	0.20 377	0.17 165	0.15 182

MM-Stereo_test1	0.49 249	0.24 172	0.56 223	0.51 335	0.30 243	0.50 190	0.54 451	0.91 236	1.03 391	0.84 318	0.69 235	0.54 227	0.60 335	1.16 354	0.33 185	0.18 239	0.16 380	0.20 289	0.17 283	0.19 270	0.15 182

AE-Stereo	0.49 249	0.27 279	0.67 299	0.60 483	0.39 421	0.67 349	0.46 382	1.18 372	1.09 428	0.47 182	0.75 256	0.69 311	0.47 214	0.59 124	0.40 272	0.16 126	0.15 341	0.21 330	0.20 377	0.19 270	0.15 182

sCroCo_RVC	0.49 249	0.40 527	1.02 512	0.65 542	0.60 572	0.52 217	0.40 289	0.83 202	0.61 212	0.44 162	0.74 254	0.49 194	0.50 254	0.63 148	0.48 355	0.26 506	0.27 576	0.23 407	0.22 452	0.29 511	0.25 467

MM-Stereo_test3	0.50 255	0.24 172	0.54 197	0.54 392	0.74 616	0.49 172	0.53 444	1.09 337	1.05 401	0.62 259	0.95 311	0.61 276	0.42 166	0.77 208	0.38 249	0.20 339	0.17 415	0.20 289	0.16 252	0.18 215	0.18 287

RCA-Stereo	0.50 255	0.23 143	0.58 246	0.48 268	0.33 322	0.55 253	0.45 372	0.97 274	1.38 592	0.68 272	1.05 360	0.63 286	0.80 435	0.59 124	0.32 165	0.17 185	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.16 119	0.14 135

HLf8	0.51 257	0.25 211	0.96 486	0.40 81	0.33 322	0.62 309	0.36 222	1.17 364	1.07 413	0.61 254	0.83 277	0.56 247	0.44 187	0.99 300	0.46 341	0.20 339	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.19 270	0.21 396

TestStereo_HL2	0.51 257	0.27 279	0.56 223	0.42 123	0.32 297	0.57 268	0.34 194	1.00 285	0.91 332	0.82 312	0.87 293	0.61 276	0.50 254	1.55 461	0.48 355	0.19 293	0.13 208	0.16 108	0.14 174	0.18 215	0.19 334

TestStereo-Hl	0.51 257	0.27 279	0.55 212	0.41 102	0.29 217	0.55 253	0.45 372	1.05 314	0.90 326	0.87 327	0.85 284	0.72 320	0.65 371	1.33 399	0.43 307	0.17 185	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.18 215	0.18 287

WQFJX	0.51 257	0.27 279	0.52 173	0.46 217	0.87 654	0.75 393	0.39 273	1.29 411	0.77 281	0.53 220	0.52 163	0.55 233	0.55 298	0.95 281	0.60 427	0.17 185	0.19 459	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.18 287

knoymous	0.51 257	0.29 344	0.47 124	0.43 142	0.30 243	0.55 253	0.55 469	1.02 295	0.77 281	0.98 360	0.85 284	0.94 409	0.56 306	0.85 248	0.45 326	0.20 339	0.14 276	0.26 489	0.14 174	0.23 422	0.23 439

Weightmod_eth	0.52 262	0.25 211	0.48 129	0.45 198	0.39 421	0.59 285	0.43 336	0.96 270	0.57 194	0.65 265	1.50 552	0.66 297	0.76 413	1.19 361	0.32 165	0.33 579	0.19 459	0.18 208	0.17 283	0.18 215	0.13 73

SMOE	0.52 262	0.25 211	0.55 212	0.47 234	0.22 48	0.92 476	0.65 523	0.92 239	0.81 294	0.71 277	1.21 439	0.69 311	0.67 378	0.55 107	0.41 282	0.28 539	0.15 341	0.38 611	0.19 337	0.23 422	0.18 287

ManiGeoR	0.52 262	0.24 172	0.97 489	0.41 102	0.34 344	0.54 238	0.35 205	1.16 360	1.05 401	0.54 226	0.84 280	0.55 233	0.50 254	1.38 418	0.55 403	0.18 239	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.19 334

HLf10	0.52 262	0.24 172	0.97 489	0.41 102	0.34 344	0.54 238	0.35 205	1.16 360	1.05 401	0.54 226	0.84 280	0.55 233	0.50 254	1.38 418	0.55 403	0.18 239	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.19 334

Lsterematch	0.52 262	0.24 172	0.64 276	0.45 198	0.25 114	0.71 374	0.31 148	0.81 189	1.05 401	0.96 350	1.28 469	0.69 311	0.48 228	0.84 242	0.66 450	0.21 374	0.12 102	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.19 334

NLCSM	0.52 262	0.28 309	0.55 212	0.52 356	0.74 616	0.72 377	0.46 382	0.96 270	0.65 238	0.63 260	0.51 158	0.48 185	0.61 346	1.32 395	0.70 463	0.19 293	0.20 480	0.21 330	0.18 311	0.22 393	0.20 371

tg	0.52 262	0.24 172	0.61 260	0.49 290	0.30 243	0.90 465	0.29 125	1.07 330	0.83 302	0.83 315	1.02 344	0.62 283	0.43 175	1.35 407	0.41 282	0.17 185	0.12 102	0.22 366	0.20 377	0.17 165	0.15 182

11t1	0.52 262	0.28 309	0.68 303	0.51 335	0.28 191	0.83 445	0.39 273	1.22 394	0.63 219	0.84 318	0.74 254	0.68 305	0.68 379	0.91 265	0.57 412	0.21 374	0.18 441	0.19 237	0.16 252	0.20 320	0.21 396

LL-Strereo2	0.52 262	0.33 445	0.69 315	0.52 356	0.37 388	0.70 370	0.30 136	1.13 354	0.67 243	0.94 345	0.78 263	0.91 396	0.42 166	1.05 321	0.42 296	0.17 185	0.16 380	0.29 531	0.25 505	0.21 366	0.16 223

Selective-RAFT	0.52 262	0.28 309	0.79 402	0.55 417	0.27 164	0.91 469	0.33 178	0.80 182	0.88 319	0.58 241	0.63 207	0.81 350	0.77 417	1.29 388	0.48 355	0.19 293	0.14 276	0.17 160	0.15 204	0.19 270	0.17 256

HUI-Stereo	0.52 262	0.30 368	0.73 350	0.50 303	0.27 164	0.65 334	0.30 136	1.04 306	0.64 224	1.12 413	0.96 314	0.83 362	0.60 335	0.79 221	0.45 326	0.22 407	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.26 466	0.18 287

test-1	0.52 262	0.26 245	1.04 521	0.56 433	0.32 297	0.61 299	0.38 256	1.10 340	0.91 332	0.78 295	1.01 336	0.77 334	0.52 275	0.60 136	0.42 296	0.17 185	0.14 276	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.23 439

rafts_anoy	0.52 262	0.29 344	0.59 252	0.59 471	0.50 505	0.53 228	0.40 289	1.11 347	1.03 391	0.84 318	0.83 277	0.68 305	0.54 290	0.72 188	0.51 377	0.19 293	0.14 276	0.24 429	0.26 523	0.21 366	0.18 287

s12784h	0.52 262	0.20 44	0.38 37	0.41 102	0.19 15	0.96 492	0.34 194	1.17 364	1.25 529	0.81 306	0.90 302	0.63 286	0.50 254	1.45 439	0.42 296	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.11 15	0.18 215	0.11 3

raftrobust	0.52 262	0.25 211	0.56 223	0.65 542	0.52 530	0.49 172	0.34 194	0.98 278	0.91 332	1.30 520	0.87 293	0.63 286	0.81 439	0.78 215	0.41 282	0.19 293	0.15 341	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.16 223

Gwc-CoAtRS	0.52 262	0.24 172	0.68 303	0.48 268	0.29 217	0.64 318	0.25 78	1.16 360	1.08 420	1.01 374	1.00 331	1.12 480	0.56 306	0.69 172	0.37 236	0.16 126	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.15 82	0.15 182

Weightmod	0.53 278	0.25 211	0.46 120	0.41 102	0.31 272	0.85 457	0.40 289	0.86 212	0.61 212	0.71 277	1.39 516	0.73 323	0.60 335	1.56 466	0.41 282	0.18 239	0.28 584	0.20 289	0.18 311	0.17 165	0.14 135

S0	0.53 278	0.24 172	0.52 173	0.49 290	0.32 297	1.14 536	0.68 537	0.90 233	0.58 199	0.76 286	1.32 487	0.65 292	0.55 298	0.70 177	0.39 261	0.27 523	0.25 560	0.29 531	0.26 523	0.20 320	0.17 256

HLF11	0.53 278	0.25 211	1.02 512	0.41 102	0.35 351	0.47 144	0.28 114	1.17 364	0.96 353	0.64 262	0.87 293	0.61 276	0.50 254	1.51 452	0.63 439	0.18 239	0.14 276	0.16 108	0.13 134	0.17 165	0.20 371

IGEV-FE	0.53 278	0.30 368	0.99 495	0.56 433	0.35 351	0.41 85	0.32 165	1.37 424	0.63 219	1.00 368	1.09 376	0.94 409	0.41 158	0.83 237	0.39 261	0.18 239	0.12 102	0.19 237	0.18 311	0.19 270	0.17 256

rvit_0105_6	0.53 278	0.37 508	0.98 494	0.65 542	0.38 410	0.51 210	0.51 425	0.77 163	1.20 505	0.54 226	0.55 183	0.65 292	0.53 283	0.94 278	0.44 311	0.32 570	0.32 617	0.28 520	0.24 491	0.28 500	0.21 396

IGEV_Zeroshot_test	0.53 278	0.30 368	0.99 495	0.56 433	0.35 351	0.41 85	0.32 165	1.37 424	0.63 219	1.00 368	1.09 376	0.95 418	0.41 158	0.83 237	0.39 261	0.18 239	0.12 102	0.19 237	0.18 311	0.19 270	0.17 256

EKT-Stereo	0.53 278	0.30 368	0.73 350	0.58 457	0.60 572	0.51 210	0.48 403	0.94 256	0.90 326	0.71 277	0.88 297	0.77 334	0.43 175	1.07 327	0.40 272	0.22 407	0.16 380	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.22 419

Any-RAFT	0.53 278	0.24 172	0.47 124	0.47 234	0.27 164	1.00 504	0.25 78	1.58 486	1.05 401	0.85 323	0.99 326	1.06 454	0.47 214	0.70 177	0.32 165	0.18 239	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.16 223

anonymousdsp2	0.53 278	0.27 279	0.74 367	0.48 268	0.29 217	0.76 401	0.47 390	1.61 495	0.82 301	0.77 292	0.77 261	0.75 328	0.47 214	1.03 312	0.40 272	0.18 239	0.13 208	0.18 208	0.13 134	0.19 270	0.18 287

fff	0.53 278	0.24 172	0.70 321	0.43 142	0.24 85	0.48 155	0.36 222	1.07 330	1.25 529	1.10 405	1.02 344	0.57 253	1.06 556	0.73 193	0.52 385	0.16 126	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 334

test_4	0.53 278	0.22 107	0.56 223	0.54 392	0.32 297	0.64 318	0.39 273	0.80 182	0.62 216	0.92 339	1.87 623	0.68 305	0.42 166	1.16 354	0.37 236	0.15 85	0.13 208	0.20 289	0.22 452	0.20 320	0.15 182

GMOStereo	0.53 278	0.26 245	0.65 283	0.50 303	0.29 217	0.52 217	0.43 336	0.89 225	0.96 353	1.41 570	1.14 405	0.85 372	0.56 306	0.59 124	0.38 249	0.16 126	0.14 276	0.24 429	0.21 423	0.20 320	0.15 182

error version	0.53 278	0.26 245	0.65 283	0.50 303	0.29 217	0.52 217	0.43 336	0.89 225	0.96 353	1.41 570	1.14 405	0.85 372	0.56 306	0.59 124	0.38 249	0.16 126	0.14 276	0.24 429	0.21 423	0.20 320	0.15 182

test-v	0.53 278	0.26 245	0.65 283	0.50 303	0.29 217	0.52 217	0.43 336	0.89 225	0.96 353	1.41 570	1.14 405	0.85 372	0.56 306	0.59 124	0.38 249	0.16 126	0.14 276	0.24 429	0.21 423	0.20 320	0.15 182

test-2	0.53 278	0.26 245	0.65 283	0.50 303	0.29 217	0.52 217	0.43 336	0.89 225	0.96 353	1.41 570	1.14 405	0.85 372	0.56 306	0.59 124	0.38 249	0.16 126	0.14 276	0.24 429	0.21 423	0.20 320	0.15 182

raft+_RVC	0.53 278	0.26 245	0.54 197	0.60 483	0.47 493	0.54 238	0.54 451	1.27 406	0.99 374	0.76 286	1.03 354	0.70 316	0.56 306	0.93 275	0.47 349	0.18 239	0.14 276	0.19 237	0.18 311	0.18 215	0.15 182

csc	0.53 278	0.24 172	0.70 321	0.43 142	0.24 85	0.48 155	0.36 222	1.07 330	1.25 529	1.10 405	1.02 344	0.57 253	1.06 556	0.73 193	0.52 385	0.16 126	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 334

cscssc	0.53 278	0.24 172	0.70 321	0.43 142	0.24 85	0.48 155	0.36 222	1.07 330	1.25 529	1.10 405	1.02 344	0.57 253	1.06 556	0.73 193	0.52 385	0.16 126	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 334

TestStereo_HLe17	0.54 296	0.24 172	1.22 560	0.41 102	0.30 243	0.61 299	0.41 307	1.22 394	1.09 428	0.61 254	0.86 287	0.53 221	0.46 202	1.33 399	0.45 326	0.19 293	0.12 102	0.18 208	0.16 252	0.18 215	0.18 287

1test111	0.54 296	0.31 405	0.50 149	0.54 392	0.26 134	1.18 548	0.51 425	1.42 436	0.78 285	0.58 241	0.79 269	0.48 185	0.88 477	0.88 257	0.59 419	0.20 339	0.12 102	0.25 470	0.15 204	0.22 393	0.21 396

RAFT-Test	0.54 296	0.25 211	0.64 276	0.47 234	0.30 243	0.97 496	0.27 106	1.24 401	0.81 294	0.96 350	1.12 395	1.28 522	0.48 228	0.71 184	0.36 224	0.17 185	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.16 119	0.16 223

DCANet-4	0.54 296	0.26 245	1.07 531	0.42 123	0.24 85	0.48 155	0.36 222	0.99 281	1.30 556	1.10 405	1.02 344	0.56 247	0.75 405	0.73 193	0.52 385	0.16 126	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 334

x	0.54 296	0.31 405	0.61 260	0.47 234	0.30 243	0.67 349	0.47 390	1.53 474	0.79 289	0.81 306	0.83 277	0.78 338	0.70 388	0.70 177	0.62 434	0.21 374	0.19 459	0.22 366	0.19 337	0.21 366	0.20 371

test-3	0.54 296	0.22 107	0.68 303	0.47 234	0.27 164	0.58 274	0.35 205	0.92 239	1.00 380	1.32 534	0.69 235	0.87 380	0.45 194	1.68 492	0.37 236	0.16 126	0.11 39	0.20 289	0.16 252	0.17 165	0.13 73

test_1	0.54 296	0.22 107	0.68 303	0.47 234	0.27 164	0.58 274	0.35 205	0.92 239	1.00 380	1.28 505	0.68 230	0.87 380	0.45 194	1.67 487	0.37 236	0.16 126	0.11 39	0.20 289	0.16 252	0.17 165	0.13 73

PSM-adaLoss	0.54 296	0.30 368	0.73 350	0.50 303	0.27 164	0.65 334	0.41 307	1.04 306	0.64 224	1.12 413	0.96 314	0.82 355	0.61 346	1.06 323	0.45 326	0.22 407	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.26 466	0.18 287

ROB_FTStereo_v2	0.54 296	0.30 368	0.73 350	0.50 303	0.27 164	0.64 318	0.42 313	1.05 314	0.64 224	1.12 413	0.96 314	0.83 362	0.60 335	1.12 344	0.46 341	0.22 407	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.26 466	0.18 287

ROB_FTStereo	0.54 296	0.30 368	0.73 350	0.50 303	0.27 164	0.64 318	0.25 78	1.05 314	0.64 224	1.12 413	0.95 311	0.82 355	0.61 346	1.15 350	0.45 326	0.22 407	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.26 466	0.18 287

cross-raft	0.54 296	0.25 211	0.61 260	0.52 356	0.29 217	0.68 357	0.37 248	1.46 450	0.76 277	1.01 374	1.06 362	1.28 522	0.46 202	0.71 184	0.35 212	0.15 85	0.12 102	0.18 208	0.16 252	0.19 270	0.14 135

RAFT-IKP	0.54 296	0.30 368	0.73 350	0.50 303	0.27 164	0.59 285	0.36 222	1.04 306	0.64 224	1.12 413	0.96 314	0.83 362	0.61 346	1.22 367	0.45 326	0.22 407	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.26 466	0.18 287

RALCasStereoNet	0.54 296	0.30 368	0.66 293	0.59 471	0.51 517	0.61 299	0.52 436	0.94 256	0.93 341	0.70 275	1.01 336	0.78 338	0.44 187	1.33 399	0.47 349	0.20 339	0.16 380	0.18 208	0.16 252	0.20 320	0.19 334

DCANet	0.54 296	0.24 172	0.70 321	0.43 142	0.24 85	0.49 172	0.36 222	1.05 314	1.30 556	1.12 413	1.03 354	0.58 260	0.92 490	0.81 230	0.52 385	0.16 126	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.19 334

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 296	0.25 211	0.68 303	0.43 142	0.24 85	0.40 78	0.34 194	1.04 306	1.09 428	1.32 534	1.60 578	0.80 344	0.68 379	0.67 167	0.39 261	0.13 26	0.10 9	0.18 208	0.17 283	0.17 165	0.13 73

CFNet-RSSM	0.54 296	0.24 172	0.70 321	0.48 268	0.28 191	0.60 293	0.27 106	1.49 456	1.14 459	1.06 387	0.93 308	1.08 461	0.54 290	0.70 177	0.35 212	0.16 126	0.12 102	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.14 135

MSKI-zero shot	0.55 312	0.26 245	0.57 237	0.51 335	0.26 134	0.69 363	0.28 114	1.18 372	0.64 224	0.91 337	1.32 487	0.82 355	0.33 99	1.92 522	0.32 165	0.17 185	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.16 223

test_3	0.55 312	0.23 143	0.71 332	0.53 375	0.28 191	0.61 299	0.40 289	0.92 239	1.05 401	1.19 465	0.68 230	0.93 406	0.44 187	1.67 487	0.39 261	0.15 85	0.12 102	0.22 366	0.19 337	0.21 366	0.14 135

Patchmatch Stereo++	0.55 312	0.30 368	0.73 350	0.50 303	0.27 164	0.65 334	0.29 125	1.05 314	0.64 224	1.12 413	0.96 314	0.83 362	0.60 335	1.37 414	0.45 326	0.22 407	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.26 466	0.18 287
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	0.55 312	0.29 344	0.72 338	0.51 335	0.30 243	0.59 285	0.33 178	1.03 300	0.70 255	1.16 447	0.93 308	0.83 362	0.94 504	0.96 282	0.54 398	0.21 374	0.14 276	0.21 330	0.19 337	0.24 438	0.24 455

iRAFT	0.55 312	0.30 368	0.73 350	0.50 303	0.27 164	0.65 334	0.29 125	1.05 314	0.64 224	1.12 413	0.96 314	0.83 362	0.60 335	1.37 414	0.45 326	0.22 407	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.26 466	0.18 287

CRE-IMP	0.55 312	0.30 368	0.74 367	0.52 356	0.29 217	0.79 419	0.25 78	1.04 306	0.72 261	1.09 397	0.95 311	0.81 350	0.57 319	1.10 337	0.50 372	0.21 374	0.14 276	0.23 407	0.19 337	0.28 500	0.22 419

sAnonymous2	0.55 312	0.56 594	1.46 605	0.60 483	0.51 517	0.48 155	0.52 436	0.79 173	0.68 249	0.50 208	0.67 227	0.46 171	0.62 352	0.59 124	0.40 272	0.22 407	0.17 415	0.22 366	0.21 423	0.86 669	0.56 642

CroCo_RVC	0.55 312	0.56 594	1.46 605	0.60 483	0.51 517	0.48 155	0.52 436	0.79 173	0.68 249	0.50 208	0.67 227	0.46 171	0.62 352	0.59 124	0.40 272	0.22 407	0.17 415	0.22 366	0.21 423	0.86 669	0.56 642

GMStereo	0.55 312	0.45 551	0.94 476	0.50 303	0.32 297	0.64 318	0.43 336	1.00 285	1.40 602	0.82 312	0.73 249	0.51 206	0.45 194	0.85 248	0.55 403	0.24 454	0.15 341	0.20 289	0.21 423	0.31 531	0.24 455
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 321	0.26 245	1.40 587	0.44 179	0.34 344	0.67 349	0.53 444	0.92 239	0.84 306	0.96 350	0.99 326	0.80 344	0.62 352	1.08 332	0.39 261	0.18 239	0.14 276	0.17 160	0.16 252	0.17 165	0.21 396

NLMM1	0.56 321	0.27 279	0.60 255	0.47 234	0.74 616	0.68 357	0.43 336	1.83 565	1.04 396	0.59 249	0.62 204	0.51 206	0.47 214	1.33 399	0.57 412	0.18 239	0.21 506	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.15 182

AIO-test1	0.56 321	0.25 211	0.55 212	0.64 528	0.78 631	0.80 428	0.36 222	1.18 372	1.34 571	0.57 239	0.88 297	0.61 276	0.50 254	1.12 344	0.35 212	0.17 185	0.17 415	0.22 366	0.24 491	0.18 215	0.23 439

rvit_0105_4	0.56 321	0.38 515	1.06 526	0.66 548	0.38 410	0.53 228	0.53 444	0.84 208	1.17 484	0.56 237	0.61 200	0.72 320	0.59 331	0.98 293	0.45 326	0.32 570	0.33 622	0.29 531	0.25 505	0.29 511	0.23 439

H2IRNET	0.56 321	0.26 245	0.66 293	0.47 234	0.35 351	0.41 85	0.26 93	0.92 239	1.17 484	0.61 254	1.28 469	1.08 461	0.86 467	0.99 300	0.63 439	0.19 293	0.16 380	0.22 366	0.25 505	0.21 366	0.18 287

ACVNet-DCA	0.56 321	0.31 405	0.50 149	0.54 392	0.26 134	1.18 548	0.51 425	1.42 436	0.78 285	0.58 241	0.79 269	0.48 185	0.88 477	1.46 441	0.32 165	0.20 339	0.12 102	0.25 470	0.15 204	0.22 393	0.21 396

riskmin	0.56 321	0.27 279	0.60 255	0.43 142	0.31 272	0.83 445	0.42 313	1.14 356	1.04 396	0.73 285	0.75 256	1.11 479	1.01 538	0.81 230	0.51 377	0.20 339	0.14 276	0.24 429	0.15 204	0.24 438	0.25 467

MIPNet	0.56 321	0.28 309	0.94 476	0.49 290	0.33 322	0.66 343	0.38 256	1.35 421	1.08 420	1.06 387	0.92 305	0.60 271	0.79 429	0.73 193	0.52 385	0.17 185	0.14 276	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.17 256

iGMRVC	0.56 321	0.30 368	0.73 350	0.50 303	0.27 164	0.65 334	0.38 256	1.05 314	0.64 224	1.12 413	0.96 314	0.83 362	0.60 335	1.52 453	0.46 341	0.22 407	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.26 466	0.18 287

WQFJX1	0.57 330	0.26 245	0.54 197	0.48 268	0.72 608	0.68 357	0.47 390	2.46 679	0.71 259	0.54 226	0.50 152	0.53 221	0.51 267	1.36 412	0.60 427	0.18 239	0.20 480	0.20 289	0.16 252	0.20 320	0.20 371

AIO-test2	0.57 330	0.28 309	0.63 269	0.61 498	0.58 561	0.79 419	0.51 425	1.18 372	1.40 602	0.63 260	1.15 414	0.51 206	0.43 175	1.09 334	0.35 212	0.21 374	0.17 415	0.26 489	0.30 578	0.20 320	0.19 334

MIM_Stereo	0.57 330	0.24 172	0.92 469	0.46 217	0.30 243	0.54 238	0.28 114	1.27 406	0.75 268	1.00 368	1.16 419	0.93 406	0.53 283	1.45 439	0.61 431	0.16 126	0.16 380	0.20 289	0.19 337	0.17 165	0.14 135

qqq	0.57 330	0.34 470	0.71 332	0.47 234	0.27 164	0.64 318	0.62 513	1.42 436	0.78 285	0.80 301	0.92 305	0.95 418	0.77 417	0.88 257	0.59 419	0.21 374	0.20 480	0.24 429	0.23 475	0.22 393	0.21 396

ADStereo(finetuned)	0.57 330	0.24 172	1.06 526	0.43 142	0.24 85	0.49 172	0.35 205	1.05 314	1.30 556	1.12 413	1.03 354	0.58 260	1.20 588	0.84 242	0.51 377	0.16 126	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.19 334

R-Stereo Train	0.57 330	0.26 245	0.63 269	0.54 392	0.36 368	0.69 363	0.54 451	1.22 394	0.72 261	1.61 614	1.50 552	0.75 328	0.53 283	0.64 149	0.44 311	0.18 239	0.15 341	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.17 256

RAFT-Stereo	0.57 330	0.26 245	0.63 269	0.54 392	0.36 368	0.69 363	0.54 451	1.22 394	0.72 261	1.61 614	1.50 552	0.75 328	0.53 283	0.64 149	0.44 311	0.18 239	0.15 341	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.17 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 337	0.27 279	0.57 237	0.46 217	0.54 537	1.03 512	0.58 492	0.94 256	0.80 290	0.95 347	1.42 522	0.56 247	0.71 393	0.60 136	0.41 282	0.38 610	0.20 480	0.37 606	0.36 620	0.22 393	0.17 256

xyz-stereo-finetune2	0.58 337	0.27 279	0.57 237	0.40 81	0.24 85	1.09 530	0.32 165	0.79 173	0.53 182	0.65 265	1.07 366	0.58 260	0.80 435	2.47 576	0.80 505	0.16 126	0.15 341	0.21 330	0.17 283	0.16 119	0.17 256

rvit_0105_5	0.58 337	0.39 520	1.05 522	0.66 548	0.37 388	0.58 274	0.56 477	0.94 256	1.18 491	0.64 262	0.68 230	0.75 328	0.63 359	0.88 257	0.50 372	0.32 570	0.32 617	0.30 545	0.27 536	0.28 500	0.25 467

RAFT+CT+SA	0.58 337	0.29 344	0.60 255	0.66 548	0.37 388	0.42 97	0.55 469	1.27 406	1.03 391	0.70 275	1.22 443	0.60 271	0.70 388	1.64 481	0.41 282	0.18 239	0.13 208	0.22 366	0.22 452	0.21 366	0.18 287

IPLGR	0.58 337	0.27 279	1.14 551	0.48 268	0.28 191	0.65 334	0.33 178	1.22 394	1.13 456	1.18 461	1.05 360	0.69 311	0.66 375	0.96 282	0.52 385	0.17 185	0.15 341	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.18 287

AFF-stereo	0.58 337	0.25 211	0.64 276	0.46 217	0.29 217	0.34 43	0.38 256	1.15 358	1.14 459	1.17 456	1.60 578	1.10 474	0.71 393	0.97 290	0.43 307	0.13 26	0.11 39	0.19 237	0.19 337	0.17 165	0.14 135

dd	0.59 343	0.48 562	0.97 489	0.55 417	0.32 297	0.64 318	0.47 390	1.02 295	1.34 571	0.78 295	0.86 287	0.58 260	0.54 290	1.01 308	0.86 522	0.28 539	0.18 441	0.26 489	0.19 337	0.32 541	0.24 455

PFNet+	0.59 343	0.28 309	0.77 389	0.53 375	0.30 243	0.59 285	0.31 148	0.92 239	1.14 459	1.33 543	1.10 382	0.79 342	0.57 319	1.31 391	0.49 365	0.25 482	0.17 415	0.28 520	0.26 523	0.21 366	0.25 467

AnonymousM	0.59 343	1.11 669	0.41 66	0.44 179	0.32 297	0.43 106	0.47 390	1.05 314	0.64 224	0.98 360	0.63 207	0.67 303	0.43 175	0.59 124	0.41 282	0.20 339	0.15 341	1.84 698	0.84 686	0.14 44	0.13 73

GANet-ADL	0.60 346	0.35 490	0.72 338	0.64 528	0.40 433	0.68 357	0.51 425	1.49 456	1.12 442	0.95 347	1.08 371	0.91 396	0.57 319	0.76 205	0.55 403	0.26 506	0.18 441	0.18 208	0.16 252	0.23 422	0.25 467

TRStereo	0.60 346	0.60 612	0.97 489	0.74 607	0.67 595	0.46 129	0.38 256	1.85 570	0.89 322	0.79 298	0.80 274	0.88 384	0.39 147	1.10 337	0.41 282	0.23 435	0.15 341	0.23 407	0.24 491	0.17 165	0.15 182

NRIStereo	0.60 346	0.29 344	0.69 315	0.53 375	0.28 191	0.63 314	0.33 178	1.08 336	0.87 315	1.14 431	0.87 293	0.91 396	0.59 331	2.24 555	0.49 365	0.20 339	0.14 276	0.21 330	0.19 337	0.21 366	0.17 256

RALAANet	0.60 346	0.33 445	0.87 442	0.62 510	0.50 505	0.69 363	0.31 148	1.21 386	1.06 408	1.09 397	1.16 419	0.88 384	0.46 202	1.22 367	0.42 296	0.19 293	0.15 341	0.21 330	0.17 283	0.27 480	0.17 256

111	0.60 346	0.23 143	0.70 321	0.43 142	0.24 85	0.72 377	0.42 313	1.18 372	1.41 608	0.80 301	1.38 512	1.10 474	0.79 429	0.96 282	0.58 416	0.18 239	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.19 334

FENet	0.60 346	0.28 309	0.63 269	0.54 392	0.33 322	0.83 445	0.38 256	1.27 406	1.07 413	1.00 368	0.86 287	0.99 434	0.85 459	0.96 282	0.68 459	0.22 407	0.15 341	0.23 407	0.20 377	0.22 393	0.23 439

test_sample1	0.61 352	0.29 344	0.75 371	0.50 303	0.31 272	0.76 401	0.48 403	1.59 488	0.84 306	0.90 333	0.94 310	0.88 384	0.95 509	1.16 354	0.67 455	0.22 407	0.18 441	0.20 289	0.19 337	0.21 366	0.21 396

MyStereo06	0.61 352	0.28 309	0.95 480	0.56 433	0.46 488	0.61 299	0.73 551	1.78 547	0.67 243	1.03 382	1.12 395	1.13 485	0.56 306	0.78 215	0.41 282	0.17 185	0.16 380	0.23 407	0.20 377	0.22 393	0.20 371

ACRE	0.61 352	0.33 445	1.01 505	0.58 457	0.49 498	0.75 393	0.47 390	1.06 328	0.95 347	1.37 555	1.55 564	0.62 283	0.46 202	0.83 237	0.70 463	0.23 435	0.15 341	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.21 396

Anonymous3	0.61 352	0.44 544	1.11 543	0.59 471	0.49 498	0.93 482	0.65 523	0.93 250	0.81 294	0.72 284	0.88 297	0.65 292	0.69 383	1.06 323	0.53 392	0.35 597	0.30 603	0.26 489	0.26 523	0.31 531	0.27 503

SME	0.62 356	0.29 344	0.51 160	0.61 498	0.25 114	1.23 559	0.44 351	1.17 364	1.12 442	0.89 331	1.12 395	0.66 297	0.74 401	1.55 461	0.51 377	0.19 293	0.20 480	0.23 407	0.23 475	0.24 438	0.20 371

test_sample2	0.62 356	0.29 344	0.74 367	0.50 303	0.28 191	0.80 428	0.61 510	1.61 495	1.00 380	0.88 329	0.99 326	0.94 409	0.83 452	1.16 354	0.51 377	0.23 435	0.18 441	0.22 366	0.21 423	0.23 422	0.22 419

tt1	0.62 356	0.32 422	0.51 160	0.54 392	0.26 134	1.16 545	0.48 403	0.95 262	2.47 679	0.57 239	0.77 261	0.49 194	0.81 439	1.55 461	0.32 165	0.20 339	0.12 102	0.24 429	0.15 204	0.19 270	0.20 371

CIPLG	0.62 356	0.33 445	0.96 486	0.58 457	0.50 505	0.75 393	0.48 403	1.05 314	0.96 353	1.40 568	1.57 572	0.64 289	0.48 228	0.89 262	0.70 463	0.23 435	0.15 341	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.21 396

IPLGR_C	0.62 356	0.33 445	0.99 495	0.58 457	0.49 498	0.76 401	0.48 403	1.10 340	0.96 353	1.40 568	1.56 568	0.62 283	0.48 228	0.80 224	0.71 469	0.23 435	0.15 341	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.21 396

HHNet	0.62 356	0.26 245	0.63 269	0.43 142	0.45 476	0.50 190	0.58 492	1.07 330	1.01 383	1.25 496	2.23 647	0.70 316	0.61 346	1.07 327	0.47 349	0.20 339	0.13 208	0.23 407	0.19 337	0.19 270	0.30 536

Pruner-Stereo	0.62 356	0.29 344	0.70 321	0.61 498	0.31 272	0.63 314	0.43 336	1.17 364	0.99 374	1.53 596	1.08 371	0.95 418	0.55 298	1.35 407	0.51 377	0.23 435	0.14 276	0.24 429	0.21 423	0.21 366	0.23 439

DIP-Stereo	0.62 356	0.30 368	0.83 418	0.48 268	0.36 368	0.95 486	0.33 178	2.37 672	0.67 243	1.25 496	1.00 331	0.68 305	0.51 267	0.91 265	0.61 431	0.18 239	0.15 341	0.21 330	0.17 283	0.19 270	0.19 334
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	0.63 364	0.99 659	0.51 160	0.47 234	0.35 351	1.07 522	0.63 518	0.65 106	0.95 347	0.66 269	0.41 93	0.55 233	0.66 375	1.00 306	0.76 484	0.62 668	0.27 576	0.38 611	0.33 604	0.74 665	0.68 663

FACV-RUCA	0.63 364	0.34 470	0.82 413	0.62 510	0.65 587	0.81 437	0.41 307	1.44 443	1.07 413	0.86 326	1.14 405	0.61 276	0.69 383	0.80 224	0.53 392	0.28 539	0.19 459	0.47 642	0.21 423	0.35 557	0.25 467

rvit_0105_3	0.63 364	0.44 544	1.08 535	0.72 595	0.40 433	0.64 318	0.71 547	1.03 300	1.17 484	0.82 312	0.70 240	0.80 344	0.70 388	0.91 265	0.56 409	0.35 597	0.34 623	0.34 586	0.32 594	0.27 480	0.28 515

mmm	0.63 364	0.35 490	0.72 338	0.51 335	0.30 243	0.86 459	0.54 451	1.59 488	0.86 310	1.07 390	1.38 512	0.79 342	0.75 405	0.91 265	0.58 416	0.22 407	0.18 441	0.29 531	0.25 505	0.25 453	0.23 439

HH	0.63 364	0.30 368	0.77 389	0.50 303	0.32 297	0.49 172	0.46 382	1.65 504	0.64 224	0.69 273	1.09 376	1.63 592	0.85 459	1.90 520	0.37 236	0.18 239	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.16 223

HanStereo	0.63 364	0.30 368	0.77 389	0.50 303	0.32 297	0.49 172	0.46 382	1.65 504	0.64 224	0.69 273	1.09 376	1.63 592	0.85 459	1.90 520	0.37 236	0.18 239	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.16 223

CAS	0.63 364	0.18 10	0.37 19	2.27 698	0.84 645	0.57 268	0.54 451	0.79 173	0.62 216	0.48 191	0.70 240	0.36 106	0.26 39	0.45 52	0.35 212	2.24 701	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 685

TestStereo1	0.63 364	0.28 309	0.75 371	0.76 614	0.31 272	0.48 155	0.43 336	1.30 412	1.21 511	0.97 355	1.31 480	0.64 289	0.77 417	1.75 502	0.42 296	0.20 339	0.15 341	0.22 366	0.18 311	0.21 366	0.17 256

RAFT_CTSACE	0.63 364	0.26 245	0.88 451	0.55 417	0.51 517	0.71 374	0.44 351	0.80 182	0.97 361	0.97 355	1.84 618	1.18 493	0.68 379	1.47 445	0.36 224	0.16 126	0.15 341	0.21 330	0.20 377	0.20 320	0.14 135

SA-5K	0.63 364	0.28 309	0.75 371	0.76 614	0.31 272	0.48 155	0.43 336	1.30 412	1.21 511	0.97 355	1.31 480	0.64 289	0.77 417	1.75 502	0.42 296	0.20 339	0.15 341	0.22 366	0.18 311	0.21 366	0.17 256

ICVP	0.63 364	0.33 445	0.57 237	0.61 498	0.40 433	0.80 428	0.58 492	1.61 495	0.89 322	0.90 333	1.24 449	0.88 384	0.73 399	0.72 188	0.88 524	0.29 551	0.21 506	0.22 366	0.21 423	0.24 438	0.27 503
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 364	0.26 245	1.90 641	0.81 627	0.67 595	0.43 106	0.23 53	1.03 300	0.58 199	0.65 265	1.56 568	1.41 547	0.39 147	1.28 384	0.35 212	0.20 339	0.14 276	0.20 289	0.19 337	0.18 215	0.14 135

ACVNet	0.63 364	0.31 405	0.54 197	0.54 392	0.36 368	0.80 428	0.46 382	1.37 424	1.07 413	0.93 340	1.30 474	1.08 461	0.85 459	0.80 224	0.94 536	0.21 374	0.19 459	0.21 330	0.18 311	0.22 393	0.18 287

fast-iter	0.64 377	0.32 422	0.68 303	0.47 234	0.51 517	0.41 85	0.36 222	1.04 306	0.75 268	1.31 530	1.43 527	1.62 587	1.12 569	0.94 278	0.88 524	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.20 377	0.20 320	0.18 287

CoSv	0.64 377	0.32 422	0.68 303	0.47 234	0.51 517	0.41 85	0.36 222	1.04 306	0.75 268	1.31 530	1.43 527	1.62 587	1.12 569	0.94 278	0.88 524	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.20 377	0.20 320	0.18 287

rvit_stereo_0075_2	0.64 377	0.46 553	1.05 522	0.66 548	0.66 591	0.53 228	0.48 403	1.20 385	1.12 442	0.76 286	0.92 305	0.78 338	0.53 283	1.03 312	0.59 419	0.37 605	0.28 584	0.40 624	0.31 586	0.37 569	0.32 554

cc1	0.64 377	0.31 405	0.50 149	0.54 392	0.26 134	1.18 548	0.51 425	0.93 250	3.05 693	0.58 241	0.79 269	0.48 185	0.88 477	1.46 441	0.32 165	0.20 339	0.12 102	0.25 470	0.15 204	0.19 270	0.19 334

GwcNet-ADL	0.64 377	0.31 405	0.79 402	0.56 433	0.41 443	0.60 293	0.58 492	1.41 434	1.26 534	1.08 391	1.13 401	0.91 396	0.60 335	1.04 318	0.78 493	0.27 523	0.18 441	0.18 208	0.18 311	0.25 453	0.29 522

RAFT	0.64 377	0.30 368	0.73 350	0.59 471	0.33 322	0.68 357	0.58 492	1.04 306	0.76 277	1.08 391	1.19 432	1.65 598	0.93 499	1.06 323	0.56 409	0.21 374	0.18 441	0.27 505	0.24 491	0.22 393	0.17 256

TestStereo	0.64 377	0.39 520	0.71 332	0.51 335	0.27 164	0.56 263	0.42 313	1.03 300	0.91 332	0.80 301	1.00 331	0.68 305	0.52 275	3.25 607	0.45 326	0.22 407	0.15 341	0.24 429	0.18 311	0.27 480	0.16 223

DN-CSS_ROB	0.64 377	0.32 422	1.05 522	0.55 417	0.40 433	0.54 238	0.45 372	1.21 386	0.93 341	1.03 382	1.47 542	0.69 311	0.63 359	1.76 507	0.49 365	0.18 239	0.14 276	0.25 470	0.22 452	0.22 393	0.20 371

Hybrid-DGEV-03	0.65 385	0.26 245	0.56 223	0.53 375	0.36 368	0.73 382	0.39 273	0.89 225	1.15 471	1.73 629	2.52 662	0.84 371	0.56 306	0.97 290	0.44 311	0.18 239	0.12 102	0.22 366	0.19 337	0.17 165	0.14 135

Hybrid-DGEV-2	0.65 385	0.31 405	0.73 350	0.60 483	0.37 388	1.08 524	0.28 114	1.45 448	1.40 602	1.32 534	0.85 284	1.03 448	1.01 538	1.05 321	0.48 355	0.18 239	0.15 341	0.22 366	0.19 337	0.17 165	0.15 182

MyStereo8	0.65 385	0.29 344	1.00 501	0.58 457	0.49 498	0.91 469	0.35 205	1.18 372	1.31 560	1.16 447	1.27 463	0.90 393	0.64 363	0.72 188	0.95 540	0.18 239	0.14 276	0.20 289	0.18 311	0.22 393	0.26 491

StereoVision	0.65 385	0.34 470	0.86 430	0.59 471	0.40 433	0.50 190	0.41 307	1.09 337	0.93 341	0.71 277	2.50 661	0.82 355	0.57 319	1.03 312	0.49 365	0.25 482	0.28 584	0.29 531	0.28 557	0.36 564	0.20 371

CASS	0.65 385	0.34 470	0.72 338	0.56 433	0.27 164	0.78 413	0.42 313	1.59 488	0.86 310	1.30 520	1.25 453	0.87 380	0.84 456	0.84 242	0.54 398	0.35 597	0.19 459	0.26 489	0.21 423	0.28 500	0.42 601
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 385	0.30 368	0.75 371	0.67 560	0.50 505	0.92 476	0.52 436	1.39 431	1.12 442	0.76 286	1.11 388	1.00 435	0.90 484	1.53 457	0.45 326	0.18 239	0.13 208	0.23 407	0.22 452	0.21 366	0.19 334

iRaft-Stereo_20w	0.65 385	0.31 405	1.00 501	0.47 234	0.34 344	0.73 382	0.30 136	2.96 690	0.70 255	1.15 437	1.14 405	0.76 332	0.65 371	1.11 340	0.38 249	0.17 185	0.13 208	0.18 208	0.16 252	0.19 270	0.18 287

EAI-Stereo	0.65 385	0.28 309	0.69 315	0.53 375	0.27 164	0.60 293	0.40 289	2.28 663	0.64 224	0.71 277	3.18 675	0.57 253	0.43 175	1.06 323	0.41 282	0.18 239	0.13 208	0.17 160	0.17 283	0.17 165	0.17 256

HITNet	0.65 385	0.40 527	0.77 389	0.48 268	0.24 85	1.05 517	0.49 415	1.76 539	1.02 387	1.18 461	1.18 425	0.89 392	0.80 435	0.85 248	0.79 500	0.17 185	0.12 102	0.21 330	0.17 283	0.29 511	0.15 182
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	0.66 394	0.29 344	0.89 457	0.55 417	0.28 191	0.92 476	0.60 506	1.98 608	0.83 302	1.00 368	1.04 357	1.09 471	0.68 379	1.29 388	0.62 434	0.20 339	0.17 415	0.21 330	0.17 283	0.21 366	0.21 396

Selective-IGEV-i1	0.66 394	0.27 279	0.86 430	0.54 392	0.33 322	1.01 505	0.78 564	1.75 532	1.18 491	0.88 329	1.19 432	1.19 494	0.56 306	0.98 293	0.54 398	0.19 293	0.16 380	0.20 289	0.17 283	0.19 270	0.20 371

MyStereo05	0.66 394	0.28 309	1.07 531	0.56 433	0.46 488	0.61 299	0.73 551	1.34 419	1.41 608	1.15 437	0.91 303	0.77 334	0.80 435	1.41 433	0.63 439	0.17 185	0.16 380	0.23 407	0.20 377	0.22 393	0.20 371

PCWNet_CMD	0.66 394	0.32 422	0.88 451	0.49 290	0.37 388	0.78 413	0.40 289	1.42 436	1.31 560	1.16 447	1.31 480	1.25 511	0.62 352	0.89 262	0.57 412	0.20 339	0.16 380	0.27 505	0.19 337	0.40 586	0.25 467

ToySt	0.66 394	0.33 445	1.23 562	0.51 335	0.33 322	0.86 459	0.68 537	1.10 340	0.97 361	0.84 318	1.08 371	1.25 511	0.94 504	1.01 308	0.74 476	0.19 293	0.19 459	0.24 429	0.24 491	0.27 480	0.23 439

DisPM	0.66 394	0.28 309	0.72 338	0.61 498	0.35 351	0.62 309	0.45 372	1.02 295	0.99 374	1.56 606	1.10 382	0.80 344	0.59 331	2.37 566	0.41 282	0.23 435	0.14 276	0.23 407	0.21 423	0.20 320	0.25 467

SA	0.66 394	0.30 368	0.82 413	0.61 498	0.30 243	0.58 274	0.38 256	1.44 443	1.30 556	0.96 350	1.36 505	0.66 297	0.95 509	1.85 517	0.42 296	0.19 293	0.15 341	0.25 470	0.23 475	0.21 366	0.17 256

CFNet_pseudo	0.66 394	0.32 422	0.86 430	0.48 268	0.39 421	0.70 370	0.40 289	1.33 414	1.22 517	1.16 447	1.34 497	1.24 507	0.64 363	0.98 293	0.59 419	0.21 374	0.16 380	0.33 575	0.19 337	0.36 564	0.25 467

GES	0.66 394	0.34 470	0.90 461	0.59 471	0.38 410	0.94 483	0.57 488	2.11 634	0.86 310	1.02 378	1.11 388	0.66 297	0.79 429	0.99 300	0.61 431	0.27 523	0.19 459	0.20 289	0.20 377	0.21 366	0.30 536

MSMDNet	0.66 394	0.32 422	0.87 442	0.49 290	0.37 388	0.79 419	0.40 289	1.43 442	1.31 560	1.15 437	1.31 480	1.24 507	0.63 359	0.88 257	0.57 412	0.21 374	0.16 380	0.26 489	0.19 337	0.39 582	0.24 455

ccs_rob	0.66 394	0.33 445	0.86 430	0.48 268	0.39 421	0.70 370	0.40 289	1.33 414	1.22 517	1.16 447	1.34 497	1.23 505	0.64 363	0.98 293	0.59 419	0.21 374	0.16 380	0.35 595	0.20 377	0.37 569	0.25 467

MyStereo04	0.67 405	0.29 344	1.07 531	0.55 417	0.45 476	0.59 285	0.79 568	1.50 460	1.40 602	0.91 337	0.91 303	0.74 325	0.86 467	1.52 453	0.62 434	0.17 185	0.16 380	0.24 429	0.20 377	0.23 422	0.20 371

xx1	0.67 405	0.31 405	0.50 149	0.54 392	0.26 134	1.18 548	0.51 425	0.93 250	3.05 693	0.58 241	0.79 269	0.95 418	0.77 417	1.46 441	0.32 165	0.20 339	0.12 102	0.24 429	0.23 475	0.22 393	0.21 396

GMStereo_Zeroshot	0.67 405	0.61 614	1.01 505	0.64 528	0.37 388	0.84 454	0.35 205	1.05 314	1.12 442	1.12 413	1.06 362	1.27 519	0.54 290	1.19 361	0.59 419	0.32 570	0.17 415	0.31 551	0.18 311	0.52 634	0.22 419

DMCA	0.67 405	0.34 470	0.90 461	0.51 335	0.44 469	0.86 459	0.47 390	1.42 436	1.02 387	1.17 456	1.12 395	1.23 505	0.75 405	0.78 215	0.95 540	0.25 482	0.19 459	0.27 505	0.19 337	0.24 438	0.27 503

test_sample3	0.68 409	0.32 422	0.88 451	0.52 356	0.30 243	0.97 496	0.52 436	1.86 573	1.15 471	1.08 391	1.11 388	0.88 384	0.71 393	1.17 358	0.68 459	0.25 482	0.20 480	0.25 470	0.25 505	0.25 453	0.25 467

raft_robust	0.68 409	0.30 368	0.64 276	0.52 356	0.26 134	0.54 238	0.35 205	1.33 414	1.24 526	1.16 447	1.07 366	0.60 271	0.54 290	3.58 617	0.37 236	0.18 239	0.14 276	0.20 289	0.22 452	0.20 320	0.16 223

test_sample5	0.69 411	0.34 470	0.87 442	0.52 356	0.30 243	0.84 454	0.54 451	1.83 565	1.14 459	1.11 411	1.25 453	0.88 384	0.78 425	1.23 369	0.65 445	0.26 506	0.20 480	0.27 505	0.27 536	0.27 480	0.26 491

test_sample4	0.69 411	0.33 445	0.91 464	0.51 335	0.30 243	0.92 476	0.52 436	1.87 576	1.15 471	1.14 431	1.18 425	0.87 380	0.75 405	1.18 360	0.68 459	0.25 482	0.20 480	0.26 489	0.26 523	0.26 466	0.25 467

IPLG	0.69 411	0.27 279	0.97 489	0.51 335	0.43 460	0.79 419	0.33 178	1.21 386	1.06 408	1.30 520	1.10 382	0.52 214	0.55 298	3.16 605	0.63 439	0.16 126	0.14 276	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.17 256

UCFNet_RVC	0.69 411	0.35 490	0.49 138	0.64 528	0.39 421	0.85 457	0.58 492	1.75 532	1.14 459	0.97 355	1.19 432	1.17 490	0.93 499	0.99 300	0.62 434	0.28 539	0.20 480	0.34 586	0.31 586	0.32 541	0.27 503

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 415	3.18 720	2.55 667	0.39 68	0.23 62	0.44 118	0.23 53	0.63 88	0.42 114	0.44 162	0.44 117	0.34 93	0.28 55	0.56 112	0.29 104	1.35 694	0.10 9	0.22 366	0.19 337	0.46 617	1.31 689

DualNet	0.70 415	0.34 470	0.87 442	0.52 356	0.30 243	0.84 454	0.54 451	1.83 565	1.14 459	1.14 431	1.33 490	0.88 384	0.78 425	1.23 369	0.65 445	0.26 506	0.20 480	0.27 505	0.27 536	0.27 480	0.26 491

CFNet_ucs	0.70 415	0.33 445	0.88 451	0.50 303	0.43 460	0.74 387	0.44 351	1.60 492	1.29 550	1.22 478	1.54 562	1.09 471	0.63 359	0.99 300	0.59 419	0.25 482	0.20 480	0.37 606	0.21 423	0.40 586	0.28 515

IER	0.70 415	0.31 405	1.02 512	0.48 268	0.52 530	1.34 577	0.51 425	1.17 364	0.99 374	1.23 484	1.34 497	1.12 480	1.11 566	0.99 300	0.71 469	0.20 339	0.16 380	0.21 330	0.21 423	0.20 320	0.19 334

HCRNet	0.70 415	0.39 520	0.73 350	0.60 483	0.59 569	0.76 401	0.35 205	1.22 394	1.13 456	1.02 378	0.99 326	1.02 444	0.76 413	2.19 552	0.70 463	0.28 539	0.19 459	0.28 520	0.23 475	0.25 453	0.23 439

SFCPSM	0.70 415	0.28 309	1.02 512	0.51 335	0.38 410	1.37 580	0.66 529	2.00 612	1.03 391	1.17 456	1.21 439	0.82 355	0.78 425	1.03 312	0.53 392	0.21 374	0.17 415	0.22 366	0.24 491	0.21 366	0.19 334

AdaStereo	0.70 415	0.43 541	0.75 371	0.73 603	0.37 388	0.92 476	0.53 444	1.85 570	1.18 491	1.12 413	1.23 447	1.07 460	0.65 371	0.96 282	0.63 439	0.31 563	0.15 341	0.32 566	0.21 423	0.29 511	0.22 419
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	0.71 422	0.34 470	0.87 442	0.52 356	0.30 243	0.82 439	0.58 492	1.79 553	1.15 471	1.14 431	1.33 490	0.91 396	0.79 429	1.31 391	0.74 476	0.27 523	0.21 506	0.27 505	0.29 569	0.28 500	0.27 503

BSDual-CNN	0.71 422	0.32 422	0.68 303	0.54 392	0.44 469	1.27 565	0.65 523	2.16 644	0.98 367	1.20 469	1.11 388	1.12 480	0.74 401	0.91 265	0.66 450	0.24 454	0.17 415	0.25 470	0.22 452	0.22 393	0.22 419

DFGA-Net	0.72 424	0.40 527	1.40 587	0.52 356	0.45 476	0.83 445	0.44 351	1.28 410	1.08 420	0.99 363	1.19 432	0.70 316	0.55 298	2.14 544	1.16 574	0.18 239	0.16 380	0.24 429	0.23 475	0.27 480	0.25 467

rvit_105_1	0.72 424	0.52 579	1.01 505	0.78 619	0.49 498	0.75 393	0.87 593	1.12 350	1.18 491	0.99 363	0.79 269	0.90 393	0.77 417	1.26 378	0.75 481	0.41 622	0.36 639	0.36 603	0.41 636	0.30 522	0.33 560

DCVSM-stereo	0.72 424	0.35 490	0.76 381	0.55 417	0.42 449	0.73 382	0.38 256	1.21 386	1.02 387	1.79 637	1.04 357	1.62 587	1.03 547	1.04 318	0.79 500	0.24 454	0.27 576	0.29 531	0.24 491	0.30 522	0.36 577

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 424	0.35 490	1.70 626	0.49 290	0.56 548	0.63 314	0.38 256	2.41 675	0.65 238	0.77 292	1.07 366	1.82 620	0.95 509	0.93 275	0.43 307	0.20 339	0.13 208	0.21 330	0.25 505	0.28 500	0.26 491

qqq1	0.72 424	0.30 368	0.86 430	0.46 217	0.26 134	0.82 439	0.43 336	2.05 624	1.39 597	1.23 484	1.47 542	0.98 428	0.95 509	1.71 496	0.44 311	0.24 454	0.20 480	0.18 208	0.15 204	0.18 215	0.18 287

fff1	0.72 424	0.30 368	0.86 430	0.46 217	0.26 134	0.82 439	0.43 336	2.05 624	1.39 597	1.23 484	1.47 542	0.98 428	0.95 509	1.71 496	0.44 311	0.24 454	0.20 480	0.18 208	0.15 204	0.18 215	0.18 287

ffm	0.72 424	0.33 445	0.85 424	0.53 375	0.37 388	0.74 387	0.56 477	0.95 262	2.47 679	1.15 437	1.45 535	1.06 454	0.82 444	1.55 461	0.32 165	0.20 339	0.12 102	0.31 551	0.27 536	0.19 270	0.20 371

anonymousa	0.72 424	0.27 279	0.75 371	0.47 234	0.63 582	1.43 594	0.45 372	1.24 401	0.89 322	1.28 505	1.75 608	1.62 587	1.13 573	0.69 172	0.59 419	0.19 293	0.16 380	0.23 407	0.25 505	0.20 320	0.18 287

Sa-1000	0.72 424	0.29 344	0.76 381	0.59 471	0.30 243	0.73 382	0.37 248	1.62 499	1.33 568	1.28 505	2.04 638	0.86 376	0.75 405	1.84 514	0.38 249	0.19 293	0.14 276	0.25 470	0.23 475	0.20 320	0.16 223

psmg	0.72 424	0.32 422	0.68 303	0.50 303	0.44 469	1.48 598	0.75 556	1.94 599	0.98 367	1.21 473	1.33 490	1.12 480	0.74 401	0.91 265	0.66 450	0.24 454	0.19 459	0.25 470	0.25 505	0.23 422	0.22 419

UDGNet	0.72 424	1.17 675	0.80 408	0.77 617	0.41 443	0.77 408	0.38 256	0.97 274	1.34 571	0.81 306	0.88 297	0.71 319	0.60 335	1.21 366	0.54 398	0.52 652	0.19 459	1.02 688	0.26 523	0.71 663	0.31 546

PSMNet-ADL	0.72 424	0.35 490	0.62 266	0.69 577	0.46 488	1.14 536	0.44 351	1.37 424	1.01 383	0.83 315	1.17 422	1.33 533	0.96 516	1.43 434	0.95 540	0.33 579	0.22 528	0.21 330	0.23 475	0.27 480	0.29 522

LCNet	0.72 424	0.28 309	0.52 173	0.55 417	0.31 272	0.69 363	0.54 451	1.00 285	0.88 319	1.19 465	1.34 497	0.97 426	1.34 611	2.56 580	0.45 326	0.18 239	0.13 208	0.21 330	0.25 505	0.27 480	0.73 668

GANet-RSSM	0.72 424	0.28 309	0.63 269	0.64 528	0.58 561	0.80 428	0.58 492	1.89 582	1.08 420	1.04 385	1.25 453	1.15 488	1.04 549	1.49 447	0.62 434	0.25 482	0.19 459	0.22 366	0.22 452	0.22 393	0.21 396

PSMNet-RSSM	0.72 424	0.30 368	0.61 260	0.63 519	0.42 449	0.73 382	0.56 477	1.92 592	1.10 436	1.09 397	1.37 507	1.22 500	0.98 526	1.28 384	0.72 472	0.27 523	0.19 459	0.27 505	0.29 569	0.24 438	0.24 455

CFNet-ft	0.72 424	0.32 422	0.54 197	0.66 548	0.54 537	0.83 445	0.55 469	1.37 424	1.15 471	0.93 340	1.28 469	1.57 579	0.97 519	1.35 407	0.81 507	0.26 506	0.20 480	0.33 575	0.25 505	0.30 522	0.23 439

CFNet_RVC	0.72 424	0.32 422	0.54 197	0.66 548	0.54 537	0.83 445	0.55 469	1.37 424	1.15 471	0.93 340	1.28 469	1.57 579	0.97 519	1.35 407	0.81 507	0.26 506	0.20 480	0.33 575	0.25 505	0.30 522	0.23 439

MLCV	0.72 424	0.34 470	1.10 541	0.51 335	0.23 62	0.91 469	0.39 273	1.33 414	1.23 520	1.46 581	1.55 564	1.01 442	0.64 363	1.95 527	0.80 505	0.18 239	0.12 102	0.18 208	0.14 174	0.19 270	0.17 256

G2L-ROB	0.73 442	0.25 211	0.76 381	0.54 392	0.39 421	0.95 486	0.66 529	1.66 509	1.09 428	1.24 491	1.02 344	1.64 595	0.71 393	1.63 479	1.02 552	0.20 339	0.14 276	0.17 160	0.15 204	0.20 320	0.22 419

G2L-Stereo_test	0.73 442	0.27 279	0.74 367	0.49 290	0.40 433	0.90 465	0.81 577	1.53 474	1.14 459	1.28 505	1.27 463	1.52 573	0.72 397	1.62 477	0.94 536	0.19 293	0.14 276	0.16 108	0.15 204	0.18 215	0.19 334

CoDeX	0.73 442	0.29 344	0.93 471	0.54 392	0.36 368	1.14 536	0.61 510	2.34 669	1.17 484	1.16 447	1.25 453	0.91 396	0.87 472	1.33 399	0.64 444	0.20 339	0.16 380	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.18 287

cf-r	0.73 442	0.30 368	0.77 389	0.55 417	0.63 582	0.78 413	0.48 403	1.79 553	1.15 471	1.13 428	1.26 460	1.43 549	0.87 472	1.40 431	0.85 520	0.25 482	0.18 441	0.22 366	0.23 475	0.19 270	0.19 334

BEATNet_4x	0.73 442	0.49 565	1.17 555	0.53 375	0.26 134	1.03 512	0.55 469	1.82 560	1.06 408	1.21 473	1.22 443	0.96 424	0.91 487	1.01 308	1.06 556	0.21 374	0.14 276	0.24 429	0.19 337	0.37 569	0.21 396

Select-FE	0.74 447	0.39 520	1.56 616	0.55 417	0.46 488	0.40 78	0.22 40	1.86 573	0.68 249	1.05 386	1.31 480	1.82 620	1.74 648	1.11 340	0.38 249	0.21 374	0.16 380	0.21 330	0.25 505	0.19 270	0.31 546

test_sample7	0.74 447	0.37 508	0.76 381	0.52 356	0.35 351	0.91 469	0.67 533	1.78 547	1.21 511	1.22 478	1.18 425	1.08 461	0.92 490	1.23 369	0.67 455	0.31 563	0.28 584	0.32 566	0.31 586	0.33 550	0.29 522

gwcnet-sp	0.74 447	0.33 445	1.44 598	0.57 451	0.45 476	1.40 587	0.54 451	1.50 460	1.14 459	1.30 520	1.02 344	0.94 409	0.82 444	1.39 425	0.76 484	0.21 374	0.21 506	0.22 366	0.21 423	0.22 393	0.22 419

scenet	0.74 447	0.33 445	1.44 598	0.57 451	0.45 476	1.40 587	0.54 451	1.50 460	1.14 459	1.30 520	1.02 344	0.94 409	0.82 444	1.39 425	0.76 484	0.21 374	0.21 506	0.22 366	0.21 423	0.22 393	0.22 419

ssnet	0.74 447	0.33 445	1.44 598	0.57 451	0.45 476	1.40 587	0.54 451	1.50 460	1.14 459	1.30 520	1.02 344	0.94 409	0.82 444	1.39 425	0.76 484	0.21 374	0.21 506	0.22 366	0.21 423	0.22 393	0.22 419

BUS	0.74 447	0.32 422	0.68 303	0.54 392	0.44 469	2.34 664	0.42 313	2.16 644	0.98 367	1.20 469	1.11 388	1.03 448	0.62 352	0.91 265	0.70 463	0.24 454	0.17 415	0.25 470	0.22 452	0.22 393	0.22 419

GMM-Stereo	0.74 447	0.25 211	0.59 252	0.54 392	0.34 344	0.72 377	0.99 622	1.01 293	0.87 315	1.36 552	1.78 611	1.12 480	0.81 439	2.09 540	0.46 341	0.18 239	0.12 102	0.25 470	0.25 505	0.20 320	0.85 674

DMCA-RVC	0.74 447	0.40 527	1.27 571	0.66 548	0.49 498	0.77 408	0.47 390	1.35 421	1.01 383	1.53 596	1.01 336	1.29 525	0.82 444	1.31 391	0.78 493	0.27 523	0.21 506	0.35 595	0.27 536	0.32 541	0.24 455

DeepPruner_ROB	0.74 447	0.48 562	0.87 442	0.57 451	0.44 469	0.79 419	0.54 451	1.73 524	0.96 353	1.38 561	1.27 463	1.24 507	0.73 399	1.43 434	0.73 475	0.34 590	0.28 584	0.27 505	0.26 523	0.31 531	0.31 546

SMFormer	0.75 456	0.30 368	0.86 430	0.46 217	0.26 134	0.82 439	0.43 336	2.05 624	1.39 597	1.23 484	1.47 542	0.98 428	0.95 509	1.71 496	0.82 512	0.24 454	0.20 480	0.22 366	0.21 423	0.23 422	0.24 455

tta	0.75 456	0.30 368	0.86 430	0.46 217	0.26 134	0.82 439	0.43 336	2.05 624	1.39 597	1.23 484	1.47 542	0.98 428	0.95 509	1.71 496	0.82 512	0.24 454	0.20 480	0.22 366	0.21 423	0.18 215	0.18 287

KYRaft	0.75 456	0.28 309	0.62 266	0.56 433	0.29 217	0.67 349	0.86 591	0.94 256	0.84 306	1.62 618	2.21 646	1.16 489	1.02 545	1.57 468	0.40 272	0.20 339	0.13 208	0.22 366	0.28 557	0.20 320	1.02 680

Prome-Stereo	0.75 456	0.27 279	0.53 184	0.55 417	0.32 297	0.59 285	0.97 617	0.89 225	0.88 319	1.45 579	2.46 659	0.91 396	1.41 616	1.58 470	0.44 311	0.18 239	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.20 320	0.92 676

acv_ft	0.75 456	0.31 405	0.95 480	0.70 583	0.86 652	1.24 561	0.53 444	1.44 443	1.07 413	1.24 491	1.30 474	1.08 461	0.92 490	0.80 224	1.34 596	0.21 374	0.19 459	0.21 330	0.18 311	0.21 366	0.18 287

iResNet	0.75 456	0.40 527	1.36 585	0.67 560	0.29 217	0.92 476	0.59 502	1.52 468	1.25 529	1.28 505	1.48 547	0.94 409	0.76 413	1.62 477	0.78 493	0.18 239	0.14 276	0.18 208	0.15 204	0.22 393	0.23 439

PAM	0.76 462	0.29 344	1.08 535	0.52 356	0.33 322	1.38 583	0.39 273	2.01 616	0.67 243	1.06 387	0.96 314	2.89 677	1.43 618	0.86 252	0.35 212	0.19 293	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.20 371

AASNet	0.76 462	0.35 490	0.91 464	0.79 621	0.81 641	1.14 536	0.56 477	2.02 620	1.08 420	1.22 478	1.24 449	0.93 406	0.76 413	0.77 208	1.16 574	0.27 523	0.23 542	0.24 429	0.20 377	0.28 500	0.24 455

RT-IGEV	0.77 464	0.28 309	0.93 471	0.55 417	0.33 322	1.01 505	0.83 582	2.03 623	0.93 341	1.28 505	1.58 575	1.77 613	1.17 577	1.04 318	0.49 365	0.23 435	0.16 380	0.21 330	0.17 283	0.19 270	0.26 491

PAM_32	0.77 464	0.28 309	1.03 517	0.52 356	0.30 243	1.32 573	0.35 205	1.97 606	0.65 238	1.02 378	1.06 362	3.05 679	1.49 628	0.96 282	0.36 224	0.19 293	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.19 270	0.19 334

NINENet	0.77 464	0.37 508	0.78 399	0.62 510	0.51 517	2.34 664	0.42 313	1.83 565	1.04 396	1.14 431	1.23 447	1.03 448	0.62 352	1.24 374	0.70 463	0.28 539	0.23 542	0.31 551	0.21 423	0.26 466	0.25 467

hknet	0.77 464	0.32 422	0.95 480	0.54 392	0.38 410	1.27 565	0.65 523	2.16 644	1.07 413	1.20 469	1.11 388	1.59 583	0.81 439	1.37 414	0.66 450	0.22 407	0.17 415	0.25 470	0.22 452	0.22 393	0.22 419

ARAFT	0.77 464	0.36 501	1.49 612	0.51 335	0.31 272	0.90 465	0.82 579	1.90 585	1.06 408	1.62 618	1.24 449	1.02 444	0.64 363	1.84 514	0.50 372	0.18 239	0.14 276	0.28 520	0.27 536	0.17 165	0.16 223

psm_up	0.77 464	0.34 470	0.70 321	0.66 548	0.58 561	1.05 517	0.92 605	1.52 468	1.12 442	1.26 500	1.16 419	1.31 530	1.23 593	1.20 364	0.81 507	0.25 482	0.29 596	0.31 551	0.27 536	0.27 480	0.25 467

GwcNet-RSSM	0.77 464	0.32 422	1.01 505	0.62 510	0.54 537	0.78 413	0.51 425	1.73 524	1.20 505	1.09 397	1.37 507	1.46 559	0.85 459	1.53 457	1.09 562	0.25 482	0.18 441	0.23 407	0.24 491	0.20 320	0.19 334

iResNet_ROB	0.77 464	0.30 368	0.99 495	0.57 451	0.36 368	0.83 445	0.36 222	2.33 666	1.58 631	1.27 503	1.30 474	1.25 511	0.84 456	1.65 482	0.79 500	0.20 339	0.14 276	0.17 160	0.12 73	0.18 215	0.27 503

DDVS	0.78 472	0.41 534	0.94 476	0.60 483	0.43 460	1.30 570	0.43 336	1.40 433	0.91 332	1.20 469	1.15 414	1.43 549	0.64 363	2.18 550	0.89 527	0.28 539	0.22 528	0.26 489	0.23 475	0.31 531	0.33 560

PSM-softLoss	0.78 472	0.31 405	0.77 389	0.58 457	0.32 297	0.56 263	0.40 289	1.18 372	0.70 255	1.24 491	1.07 366	0.83 362	0.52 275	5.36 649	0.53 392	0.24 454	0.15 341	0.25 470	0.22 452	0.20 320	0.25 467

KMStereo	0.78 472	0.31 405	0.77 389	0.58 457	0.32 297	0.56 263	0.40 289	1.18 372	0.70 255	1.24 491	1.07 366	0.83 362	0.52 275	5.36 649	0.53 392	0.24 454	0.15 341	0.25 470	0.22 452	0.20 320	0.25 467

CCAANet	0.78 472	0.30 368	0.83 418	0.58 457	0.51 517	1.04 515	0.45 372	1.68 512	1.12 442	0.85 323	1.35 503	1.10 474	0.77 417	3.04 599	0.78 493	0.17 185	0.16 380	0.24 429	0.23 475	0.19 270	0.23 439

STTStereo	0.78 472	0.50 572	1.22 560	0.64 528	0.54 537	0.89 462	0.54 451	1.44 443	1.11 438	1.38 561	1.09 376	1.27 519	0.85 459	1.43 434	0.83 514	0.29 551	0.27 576	0.33 575	0.39 628	0.32 541	0.30 536

PSM-AAD	0.79 477	0.27 279	0.53 184	0.55 417	0.28 191	0.77 408	1.24 650	0.99 281	0.91 332	1.66 623	1.57 572	0.81 350	2.19 678	1.65 482	0.44 311	0.19 293	0.14 276	0.38 611	0.32 594	0.21 366	0.70 665

hitnet-ft	0.79 477	0.35 490	0.57 237	0.58 457	0.42 449	0.96 492	0.46 382	1.47 452	1.33 568	1.19 465	1.22 443	1.81 617	0.98 526	1.66 486	0.94 536	0.33 579	0.28 584	0.34 586	0.27 536	0.35 557	0.31 546

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 477	0.43 541	1.05 522	0.64 528	0.58 561	0.95 486	0.53 444	1.53 474	1.18 491	1.37 555	1.15 414	1.43 549	0.88 477	1.61 476	0.84 517	0.25 482	0.22 528	0.27 505	0.27 536	0.29 511	0.29 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 480	0.28 309	0.73 350	0.70 583	0.51 517	0.95 486	0.60 506	1.78 547	1.23 520	1.36 552	1.37 507	1.82 620	0.81 439	1.32 395	1.13 571	0.26 506	0.17 415	0.19 237	0.20 377	0.24 438	0.25 467

G2L-Stereo	0.80 480	0.32 422	0.95 480	0.60 483	0.42 449	0.78 413	0.69 542	1.50 460	1.09 428	1.33 543	1.14 405	1.45 556	0.72 397	2.45 571	1.10 565	0.25 482	0.20 480	0.26 489	0.21 423	0.20 320	0.26 491

ISRNet	0.80 480	0.33 445	1.07 531	0.81 627	0.66 591	0.60 293	0.34 194	1.19 383	1.13 456	1.59 613	1.53 557	1.35 538	0.77 417	1.27 382	0.94 536	0.39 614	0.34 623	0.43 631	0.38 626	0.34 554	0.49 628

NF-Stereo	0.80 480	0.30 368	0.75 371	0.60 483	0.31 272	0.64 318	0.44 351	1.21 386	0.90 326	1.29 512	1.02 344	0.82 355	0.57 319	5.40 654	0.48 355	0.23 435	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.20 320	0.30 536

OCTAStereo	0.80 480	0.30 368	0.75 371	0.60 483	0.31 272	0.64 318	0.44 351	1.21 386	0.90 326	1.29 512	1.01 336	0.82 355	0.57 319	5.35 648	0.48 355	0.24 454	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.20 320	0.30 536

DRaft	0.80 480	0.24 172	0.70 321	0.45 198	0.30 243	0.97 496	0.53 444	1.05 314	0.97 361	1.78 634	2.02 637	0.80 344	1.74 648	2.73 588	0.72 472	0.17 185	0.14 276	0.20 289	0.20 377	0.18 215	0.21 396

RE-Stereo	0.80 480	0.30 368	0.75 371	0.60 483	0.31 272	0.64 318	0.44 351	1.21 386	0.90 326	1.29 512	1.01 336	0.81 350	0.57 319	5.37 651	0.48 355	0.24 454	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.20 320	0.30 536

TVStereo	0.80 480	0.30 368	0.75 371	0.60 483	0.31 272	0.64 318	0.44 351	1.21 386	0.90 326	1.29 512	1.01 336	0.81 350	0.57 319	5.37 651	0.48 355	0.24 454	0.14 276	0.24 429	0.20 377	0.20 320	0.30 536

UPFNet	0.80 480	0.32 422	0.90 461	0.59 471	0.74 616	1.26 564	0.80 574	1.52 468	1.10 436	1.30 520	1.12 395	1.30 526	0.84 456	1.67 487	1.09 562	0.24 454	0.24 551	0.24 429	0.23 475	0.25 453	0.18 287

iResNetv2_ROB	0.80 480	0.37 508	1.71 628	0.56 433	0.37 388	0.94 483	0.64 521	1.73 524	1.34 571	1.23 484	1.42 522	1.26 515	0.92 490	1.85 517	0.56 409	0.23 435	0.15 341	0.19 237	0.14 174	0.24 438	0.19 334

StereoDRNet-Refined	0.80 480	0.41 534	0.88 451	0.62 510	0.42 449	1.33 575	0.48 403	1.52 468	1.17 484	1.45 579	1.44 532	1.44 554	0.90 484	1.26 378	1.24 583	0.20 339	0.16 380	0.27 505	0.24 491	0.25 453	0.28 515
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 491	0.36 501	0.82 413	0.54 392	0.31 272	0.80 428	0.47 390	2.17 650	1.67 638	1.13 428	1.13 401	0.94 409	0.86 467	2.46 574	1.00 550	0.26 506	0.23 542	0.28 520	0.27 536	0.28 500	0.36 577

DCRE	0.82 491	0.26 245	0.70 321	0.58 457	0.44 469	0.54 238	0.48 403	0.95 262	0.78 285	0.78 295	7.33 709	0.86 376	0.52 275	0.76 205	0.41 282	0.16 126	0.16 380	0.19 237	0.17 283	0.18 215	0.17 256

SepStereo	0.82 491	0.34 470	1.03 517	0.64 528	0.69 603	0.77 408	0.63 518	1.54 477	1.20 505	1.79 637	1.55 564	0.95 418	1.04 549	2.30 561	0.60 427	0.21 374	0.16 380	0.25 470	0.18 311	0.27 480	0.22 419

GrayStereo	0.82 491	0.26 245	0.58 246	0.63 519	0.37 388	0.76 401	1.86 688	1.11 347	0.87 315	1.99 654	1.89 625	1.08 461	1.82 657	1.39 425	0.48 355	0.19 293	0.14 276	0.19 237	0.21 423	0.18 215	0.39 591

LMCR-Stereo	0.82 491	0.46 553	0.88 451	0.75 611	0.43 460	1.33 575	0.56 477	2.43 677	0.98 367	1.53 596	1.49 549	0.74 325	1.00 536	1.63 479	0.89 527	0.28 539	0.17 415	0.22 366	0.17 283	0.29 511	0.20 371

ac_64	0.82 491	0.29 344	0.81 409	0.71 591	0.60 572	1.05 517	0.54 451	1.99 611	0.92 339	1.18 461	1.06 362	1.99 640	1.08 561	1.94 526	0.97 545	0.27 523	0.22 528	0.24 429	0.23 475	0.22 393	0.19 334

DualNet (step1)	0.83 497	0.49 565	1.13 547	0.56 433	0.39 421	1.02 509	0.73 551	1.78 547	1.21 511	1.22 478	1.18 425	1.08 461	0.92 490	1.23 369	0.67 455	0.57 661	0.28 584	0.62 669	0.67 677	0.45 610	0.42 601

SST-Stereo	0.83 497	0.28 309	0.72 338	0.59 471	0.31 272	0.72 377	0.26 93	1.09 337	0.86 310	1.47 582	1.10 382	1.00 435	0.87 472	5.73 662	0.45 326	0.22 407	0.13 208	0.23 407	0.19 337	0.23 422	0.18 287

RAFT_R40	0.83 497	0.28 309	0.73 350	0.59 471	0.31 272	0.69 363	0.44 351	1.10 340	0.95 347	1.47 582	1.10 382	1.00 435	0.85 459	5.53 656	0.46 341	0.22 407	0.13 208	0.23 407	0.20 377	0.23 422	0.18 287

UNet	0.83 497	0.34 470	1.31 575	0.58 457	0.74 616	1.58 607	0.49 415	1.41 434	1.04 396	1.21 473	1.08 371	1.54 575	1.12 569	1.65 482	1.09 562	0.23 435	0.17 415	0.25 470	0.20 377	0.25 453	0.22 419

FADNet_RVC	0.83 497	0.51 575	1.83 639	0.54 392	0.42 449	1.19 552	0.46 382	1.51 466	1.09 428	0.89 331	1.24 449	0.91 396	0.87 472	2.11 542	1.11 568	0.27 523	0.22 528	0.31 551	0.28 557	0.43 600	0.38 588

DAS	0.84 502	0.34 470	1.03 517	0.64 528	0.69 603	0.77 408	0.63 518	1.54 477	1.20 505	1.79 637	1.55 564	0.95 418	1.04 549	2.83 590	0.60 427	0.21 374	0.16 380	0.25 470	0.18 311	0.27 480	0.22 419

RAFT-345	0.84 502	0.25 211	0.66 293	0.50 303	0.27 164	0.54 238	0.42 313	0.83 202	1.11 438	1.32 534	2.34 652	0.86 376	0.54 290	5.72 661	0.47 349	0.18 239	0.13 208	0.22 366	0.17 283	0.17 165	0.16 223

MMNet	0.84 502	0.32 422	1.09 538	0.60 483	0.59 569	1.85 636	0.49 415	1.51 466	1.27 540	1.37 555	1.15 414	1.26 515	1.18 582	1.67 487	1.22 581	0.19 293	0.18 441	0.23 407	0.22 452	0.25 453	0.21 396

FADNet-RVC-Resample	0.84 502	0.47 558	2.10 649	0.61 498	0.45 476	1.07 522	0.61 510	1.59 488	1.20 505	1.08 391	0.98 324	1.03 448	0.98 526	2.17 547	0.72 472	0.23 435	0.22 528	0.30 545	0.32 594	0.35 557	0.34 566

iRaft-Stereo_5w	0.85 506	0.29 344	0.91 464	0.53 375	0.43 460	0.49 172	0.68 537	0.99 281	0.87 315	0.79 298	1.34 497	1.46 559	0.91 487	5.11 643	1.11 568	0.17 185	0.14 276	0.22 366	0.18 311	0.20 320	0.20 371

SACVNet	0.85 506	0.46 553	0.85 424	0.81 627	0.56 548	0.80 428	0.79 568	1.68 512	1.12 442	1.34 547	1.33 490	1.25 511	0.94 504	2.39 568	0.76 484	0.34 590	0.26 568	0.31 551	0.29 569	0.35 557	0.44 611

ADLNet	0.85 506	0.36 501	0.89 457	0.85 644	0.72 608	1.24 561	0.76 559	1.82 560	1.36 584	1.52 594	1.35 503	1.27 519	0.99 534	1.23 369	1.15 573	0.27 523	0.20 480	0.26 489	0.25 505	0.28 500	0.30 536

delet	0.85 506	0.32 422	0.95 480	0.65 542	0.66 591	1.64 613	0.84 583	1.75 532	1.35 580	1.32 534	1.30 474	1.30 526	0.88 477	1.68 492	1.10 565	0.21 374	0.21 506	0.24 429	0.24 491	0.21 366	0.21 396

HGLStereo	0.85 506	0.38 515	0.94 476	0.80 624	1.03 667	1.17 547	0.58 492	1.52 468	1.20 505	1.19 465	1.62 584	1.13 485	1.20 588	1.80 511	1.06 556	0.24 454	0.24 551	0.24 429	0.21 423	0.23 422	0.27 503

CRFU-Net	0.86 511	0.39 520	1.00 501	0.65 542	0.57 552	1.78 628	0.86 591	2.15 641	0.81 294	1.38 561	1.18 425	1.64 595	1.19 585	1.35 407	0.90 530	0.26 506	0.22 528	0.21 330	0.19 337	0.23 422	0.24 455

dad	0.86 511	0.66 623	1.06 526	0.56 433	0.37 388	0.76 401	0.44 351	1.17 364	1.50 621	1.44 577	1.27 463	1.34 537	0.75 405	2.52 579	0.84 517	0.42 626	0.27 576	0.83 678	0.26 523	0.41 589	0.29 522

AACVNet	0.86 511	0.35 490	0.79 402	0.82 635	0.39 421	0.76 401	0.49 415	1.61 495	0.81 294	1.08 391	1.33 490	1.30 526	0.93 499	4.34 628	0.74 476	0.25 482	0.21 506	0.28 520	0.22 452	0.29 511	0.25 467

DLCB_ROB	0.86 511	0.40 527	0.78 399	0.68 573	0.54 537	1.11 531	0.84 583	1.49 456	1.23 520	1.64 622	1.65 591	1.70 604	0.91 487	1.70 494	1.05 554	0.25 482	0.24 551	0.26 489	0.27 536	0.27 480	0.24 455

HSM-Net_RVC	0.87 515	0.29 344	0.53 184	0.53 375	0.30 243	1.15 543	0.55 469	3.57 699	1.28 545	1.53 596	1.74 605	1.68 601	0.93 499	1.49 447	0.77 491	0.22 407	0.17 415	0.19 237	0.18 311	0.20 320	0.19 334
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 516	0.36 501	1.02 512	0.62 510	0.38 410	1.32 573	0.97 617	2.07 630	1.34 571	1.37 555	1.18 425	1.54 575	0.92 490	1.10 337	1.65 631	0.30 556	0.27 576	0.30 545	0.28 557	0.27 480	0.26 491

ADLNet2	0.88 516	0.34 470	1.17 555	0.77 617	0.64 585	1.12 534	0.76 559	1.74 529	1.24 526	1.21 473	1.65 591	1.71 605	1.05 553	1.67 487	1.17 577	0.24 454	0.21 506	0.21 330	0.22 452	0.26 466	0.29 522

ASMatch	0.88 516	0.26 245	0.69 315	0.51 335	0.35 351	0.48 155	0.37 248	1.12 350	0.92 339	1.10 405	3.28 677	0.96 424	0.98 526	4.90 640	0.49 365	0.19 293	0.16 380	0.22 366	0.19 337	0.19 270	0.27 503

IRAFT_RVC	0.88 516	0.28 309	0.76 381	0.63 519	0.31 272	0.65 334	1.02 627	1.22 394	0.94 345	1.22 478	1.04 357	1.01 442	0.98 526	5.82 664	0.53 392	0.22 407	0.12 102	0.25 470	0.20 377	0.20 320	0.19 334

FADNet-RVC	0.88 516	0.67 624	1.93 643	0.60 483	0.48 494	0.91 469	0.60 506	1.71 522	1.18 491	0.90 333	0.96 314	1.36 539	0.92 490	2.25 557	1.17 577	0.30 556	0.29 596	0.32 566	0.32 594	0.41 589	0.35 571

GEStereo_RVC	0.90 521	0.37 508	0.99 495	0.64 528	0.50 505	0.95 486	0.79 568	2.42 676	1.17 484	1.16 447	1.11 388	1.26 515	0.92 490	3.24 606	0.90 530	0.29 551	0.19 459	0.23 407	0.20 377	0.27 480	0.29 522

CBMV_ROB	0.90 521	0.44 544	0.63 269	0.51 335	0.37 388	1.25 563	0.49 415	1.77 543	1.27 540	1.41 570	2.00 634	1.33 533	1.08 561	2.17 547	0.76 484	0.43 632	0.42 656	0.47 642	0.44 644	0.41 589	0.36 577

PSMNet_ROB	0.90 521	0.52 579	1.17 555	0.72 595	0.61 575	1.27 565	1.12 639	1.76 539	1.12 442	1.09 397	1.28 469	1.45 556	0.89 483	1.65 482	1.42 614	0.33 579	0.25 560	0.37 606	0.39 628	0.35 557	0.29 522

FTStereo	0.91 524	0.26 245	0.56 223	0.54 392	0.33 322	0.66 343	1.87 689	1.00 285	0.75 268	1.75 631	4.15 687	1.04 452	1.65 641	1.57 468	0.46 341	0.19 293	0.16 380	0.23 407	0.21 423	0.18 215	0.63 655

PFNet	0.91 524	0.26 245	1.10 541	0.63 519	0.32 297	0.64 318	0.56 477	1.17 364	0.99 374	1.47 582	1.08 371	0.98 428	0.69 383	6.62 678	0.54 398	0.20 339	0.12 102	0.24 429	0.19 337	0.20 320	0.17 256

CBFPSM	0.92 526	0.33 445	1.86 640	0.49 290	0.38 410	1.75 621	0.84 583	1.39 431	1.12 442	1.09 397	0.99 326	2.37 659	1.66 645	1.32 395	1.42 614	0.19 293	0.18 441	0.20 289	0.20 377	0.21 366	0.33 560

FADNet	0.92 526	0.61 614	1.81 635	0.62 510	0.55 544	0.96 492	0.57 488	1.78 547	1.33 568	0.93 340	1.01 336	1.36 539	1.01 538	2.71 587	0.75 481	0.33 579	0.34 623	0.31 551	0.34 611	0.59 647	0.40 592

NVstereo2D	0.92 526	0.41 534	1.48 610	0.72 595	0.72 608	1.20 554	0.87 593	1.75 532	1.38 592	0.99 363	1.13 401	1.26 515	0.98 526	2.21 554	0.89 527	0.43 632	0.20 480	0.38 611	0.24 491	0.57 643	0.63 655

DispNO	0.93 529	0.30 368	1.34 584	0.55 417	0.55 544	0.89 462	0.49 415	1.48 454	1.21 511	1.17 456	1.27 463	1.19 494	0.90 484	5.23 646	0.74 476	0.22 407	0.17 415	0.24 429	0.21 423	0.19 270	0.20 371

DSFCA	0.93 529	0.34 470	1.06 526	0.52 356	0.65 587	1.55 605	0.93 609	1.49 456	1.19 500	1.56 606	1.15 414	1.50 568	0.96 516	3.07 600	1.02 552	0.30 556	0.26 568	0.25 470	0.25 505	0.28 500	0.24 455

fast-acv-ft	0.94 531	0.44 544	1.40 587	0.58 457	0.51 517	1.77 626	0.69 542	1.36 423	1.42 611	1.29 512	1.86 621	1.74 609	1.25 597	1.52 453	1.38 602	0.26 506	0.28 584	0.28 520	0.28 557	0.27 480	0.26 491

OMP-Stereo	0.94 531	0.33 445	0.72 338	0.90 658	0.31 272	0.49 172	0.36 222	1.16 360	1.06 408	1.58 612	1.12 395	1.46 559	0.69 383	6.94 686	0.49 365	0.19 293	0.14 276	0.24 429	0.18 311	0.20 320	0.14 135

CBMV	0.95 533	0.44 544	0.66 293	0.53 375	0.35 351	1.53 603	1.63 679	1.69 515	1.42 611	2.00 657	1.60 578	1.43 549	1.17 577	1.59 473	0.99 549	0.34 590	0.34 623	0.39 619	0.33 604	0.33 550	0.32 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 534	0.58 601	0.72 338	0.61 498	0.46 488	1.64 613	0.76 559	1.86 573	1.28 545	1.30 520	1.53 557	0.86 376	0.94 504	3.27 608	0.69 462	0.45 638	0.44 660	0.54 657	0.48 653	0.47 618	0.40 592

TransformOpticalFlow	0.96 534	0.28 309	0.89 457	0.52 356	0.31 272	0.66 343	0.54 451	1.75 532	1.12 442	1.09 397	1.44 532	1.37 542	1.01 538	6.70 683	0.42 296	0.19 293	0.12 102	0.20 289	0.19 337	0.18 215	0.19 334

IIG-Stereo	0.96 534	0.31 405	0.72 338	0.88 654	0.33 322	0.61 299	0.26 93	1.19 383	1.03 391	1.69 626	1.37 507	1.46 559	0.75 405	6.96 688	0.51 377	0.19 293	0.14 276	0.23 407	0.18 311	0.20 320	0.14 135

CFNet	0.96 534	0.36 501	1.01 505	0.62 510	0.42 449	0.99 502	0.47 390	1.90 585	1.32 564	0.99 363	1.39 516	1.10 474	0.86 467	5.58 659	0.79 500	0.23 435	0.17 415	0.28 520	0.27 536	0.26 466	0.21 396

XPNet_ROB	0.96 534	0.49 565	1.09 538	0.72 595	0.57 552	1.11 531	1.14 641	1.66 509	1.23 520	1.85 644	1.39 516	1.64 595	1.11 566	1.80 511	1.42 614	0.38 610	0.30 603	0.33 575	0.29 569	0.37 569	0.34 566

ETE_ROB	0.96 534	0.64 621	1.16 553	0.69 577	0.48 494	1.14 536	1.13 640	1.77 543	1.19 500	1.91 651	1.45 535	1.73 607	1.05 553	1.60 474	1.14 572	0.32 570	0.26 568	0.38 611	0.34 611	0.39 582	0.41 597

CSP-Net	0.97 540	0.38 515	0.83 418	0.53 375	0.41 443	1.63 611	0.77 562	2.00 612	1.05 401	1.25 496	1.20 437	1.33 533	0.83 452	4.93 642	0.85 520	0.32 570	0.22 528	0.20 289	0.20 377	0.23 422	0.25 467

DEmStereo	0.97 540	0.23 143	0.79 402	0.47 234	0.32 297	1.04 515	0.56 477	0.93 250	0.89 322	1.39 567	2.14 644	1.02 444	2.07 673	5.64 660	0.77 491	0.17 185	0.15 341	0.20 289	0.20 377	0.18 215	0.20 371

pcwnet_v2	0.97 540	0.37 508	4.33 684	0.62 510	0.54 537	0.79 419	0.45 372	2.02 620	1.58 631	1.42 576	1.64 589	1.09 471	0.79 429	1.24 374	0.67 455	0.32 570	0.25 560	0.29 531	0.27 536	0.37 569	0.35 571

FINET	0.97 540	0.54 585	1.60 620	0.63 519	0.79 634	1.08 524	1.07 634	1.56 484	2.20 672	1.15 437	1.49 549	0.94 409	0.88 477	2.32 562	1.05 554	0.42 626	0.35 634	0.32 566	0.28 557	0.43 600	0.38 588

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 544	0.39 520	3.21 676	0.50 303	0.63 582	0.64 318	0.39 273	2.36 670	0.75 268	0.95 347	4.63 692	1.81 617	0.56 306	0.96 282	0.41 282	0.18 239	0.13 208	0.21 330	0.26 523	0.32 541	0.35 571

StereoDRNet	0.98 544	0.47 558	1.70 626	0.76 614	0.94 661	1.51 601	0.91 603	1.92 592	1.32 564	1.61 614	1.13 401	1.47 564	0.97 519	1.75 502	1.46 621	0.28 539	0.23 542	0.29 531	0.27 536	0.35 557	0.27 503

ACV-stereo	0.99 546	0.51 575	1.41 593	0.56 433	0.41 443	2.43 668	0.57 488	1.15 358	1.18 491	0.81 306	1.01 336	3.39 685	2.14 676	1.60 474	1.07 559	0.27 523	0.22 528	0.22 366	0.22 452	0.28 500	0.32 554

iinet-f	0.99 546	0.45 551	3.71 681	0.55 417	0.43 460	1.81 631	0.68 537	1.14 356	1.14 459	1.18 461	1.42 522	1.58 582	1.44 620	1.34 406	1.59 630	0.24 454	0.23 542	0.20 289	0.19 337	0.26 466	0.25 467

GASNet	0.99 546	0.97 656	1.72 629	0.98 667	0.68 601	0.83 445	0.67 533	1.60 492	1.28 545	1.31 530	1.22 443	1.22 500	1.21 591	2.41 569	1.41 610	0.43 632	0.26 568	0.36 603	0.34 611	0.55 640	0.31 546

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 546	0.40 527	1.82 637	0.66 548	0.62 581	2.05 650	0.78 564	1.91 589	1.29 550	1.54 602	1.42 522	1.51 570	1.23 593	1.99 530	1.33 594	0.23 435	0.14 276	0.20 289	0.15 204	0.27 480	0.26 491

PS-NSSS	0.99 546	0.58 601	0.93 471	0.58 457	0.57 552	0.91 469	0.80 574	1.81 559	1.14 459	1.14 431	1.67 596	1.00 435	0.83 452	4.62 633	0.78 493	0.37 605	0.31 609	0.52 651	0.32 594	0.45 610	0.38 588

YMNet	1.00 551	0.54 585	1.40 587	0.81 627	0.85 648	1.87 638	0.62 513	1.55 481	1.18 491	1.63 620	1.99 632	1.77 613	0.97 519	1.50 449	1.45 618	0.33 579	0.37 641	0.31 551	0.32 594	0.32 541	0.29 522

YMNet_1	1.00 551	0.54 585	1.40 587	0.81 627	0.85 648	1.87 638	0.62 513	1.55 481	1.18 491	1.63 620	1.99 632	1.77 613	0.97 519	1.50 449	1.45 618	0.33 579	0.37 641	0.31 551	0.32 594	0.32 541	0.29 522

UGAM-zero	1.00 551	0.30 368	0.93 471	0.47 234	0.30 243	0.57 268	0.25 78	2.25 660	0.63 219	1.01 374	1.10 382	2.73 673	1.85 658	6.26 670	0.40 272	0.17 185	0.14 276	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.17 256

RAFT + AFF	1.00 551	0.42 538	1.09 538	0.67 560	0.50 505	1.22 558	1.24 650	2.24 659	1.19 500	1.30 520	1.56 568	1.17 490	1.49 628	3.44 614	0.83 514	0.21 374	0.25 560	0.30 545	0.26 523	0.27 480	0.27 503

DRN-Test	1.00 551	0.44 544	1.13 547	0.70 583	0.81 641	1.62 610	0.79 568	2.14 639	1.44 614	1.78 634	1.33 490	1.43 549	1.05 553	2.18 550	1.53 627	0.27 523	0.21 506	0.31 551	0.30 578	0.32 541	0.28 515

NCCL2	1.00 551	0.56 594	1.06 526	0.75 611	0.57 552	1.31 572	1.72 680	1.77 543	1.36 584	1.50 591	1.17 422	1.91 629	1.17 577	1.54 459	1.29 591	0.35 597	0.31 609	0.45 637	0.44 644	0.40 586	0.40 592

TCMNet	1.01 557	0.60 612	2.10 649	0.86 646	1.33 689	1.14 536	0.67 533	1.69 515	1.23 520	1.11 411	1.57 572	1.30 526	0.97 519	2.01 532	1.50 625	0.31 563	0.31 609	0.38 611	0.34 611	0.42 594	0.36 577

PA-Net	1.01 557	0.57 598	1.29 573	0.64 528	0.74 616	1.19 552	0.84 583	1.69 515	1.43 613	1.16 447	1.19 432	1.32 531	1.19 585	3.42 612	1.25 584	0.29 551	0.45 664	0.33 575	0.49 656	0.32 541	0.47 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 557	0.59 604	1.16 553	0.67 560	0.51 517	1.63 611	1.26 654	1.69 515	1.38 592	1.81 641	1.37 507	1.94 634	1.02 545	1.58 470	1.38 602	0.37 605	0.27 576	0.43 631	0.37 624	0.43 600	0.37 582

z-ln-s-r	1.02 560	0.55 590	2.09 648	0.52 356	0.55 544	0.78 413	0.87 593	1.47 452	1.34 571	1.12 413	1.62 584	1.37 542	1.06 556	2.62 584	3.32 678	0.19 293	0.14 276	0.21 330	0.17 283	0.27 480	0.21 396

PSMNet-RUCA	1.02 560	0.97 656	1.44 598	1.23 682	1.10 672	1.40 587	0.62 513	1.69 515	1.38 592	0.94 345	1.53 557	0.97 426	0.83 452	1.17 358	0.93 534	0.69 675	0.34 623	0.99 686	0.60 673	0.97 674	0.64 659

THIR-Stereo	1.02 560	0.27 279	0.69 315	0.49 290	0.28 191	0.95 486	1.34 659	1.03 300	0.97 361	1.34 547	1.90 626	1.17 490	1.58 634	6.44 675	0.78 493	0.19 293	0.14 276	0.21 330	0.22 452	0.19 270	0.20 371

Wz-Net-LNSev	1.03 563	0.67 624	2.71 672	0.64 528	0.84 645	1.75 621	1.00 624	1.80 556	1.32 564	1.28 505	1.25 453	1.65 598	1.22 592	1.39 425	1.40 606	0.28 539	0.26 568	0.24 429	0.23 475	0.33 550	0.32 554

RAFT-RH_RVC	1.03 563	0.24 172	0.67 299	0.49 290	0.28 191	0.81 437	0.33 178	0.83 202	1.08 420	2.05 658	4.65 694	1.04 452	0.57 319	5.98 669	0.50 372	0.18 239	0.13 208	0.26 489	0.20 377	0.16 119	0.17 256

DISCO	1.03 563	0.34 470	1.11 543	0.69 577	0.45 476	2.07 651	0.84 583	2.13 635	1.50 621	1.15 437	1.33 490	2.40 661	1.07 560	2.60 582	1.51 626	0.23 435	0.18 441	0.22 366	0.20 377	0.31 531	0.27 503

STrans-v2	1.04 566	0.28 309	0.96 486	0.49 290	0.32 297	0.68 357	0.79 568	2.47 680	1.12 442	1.12 413	1.46 541	1.40 545	1.46 623	6.70 683	0.43 307	0.18 239	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.18 215	0.18 287

APVNet	1.06 567	0.53 584	1.42 595	0.84 639	0.79 634	1.92 641	0.82 579	1.90 585	1.08 420	1.08 391	1.43 527	1.56 578	1.13 573	3.07 600	1.58 628	0.31 563	0.34 623	0.42 629	0.36 620	0.36 564	0.37 582

TDLM	1.06 567	0.44 544	0.79 402	0.63 519	0.50 505	0.89 462	1.44 664	1.48 454	1.26 534	1.12 413	1.40 519	1.08 461	0.98 526	6.65 679	0.78 493	0.33 579	0.21 506	0.33 575	0.26 523	0.37 569	0.24 455

FAT-Stereo	1.07 569	0.41 534	1.32 578	0.72 595	0.58 561	1.08 524	0.89 598	1.96 602	1.65 636	1.75 631	1.98 631	2.03 645	1.48 626	2.02 533	1.18 580	0.42 626	0.35 634	0.34 586	0.29 569	0.35 557	0.53 636

GANetREF_RVC	1.07 569	0.86 649	1.31 575	0.82 635	0.53 533	1.41 592	1.31 657	1.76 539	1.52 624	1.27 503	1.31 480	1.46 559	1.24 596	2.03 534	0.96 544	0.56 660	0.45 664	0.67 672	0.50 659	0.88 672	0.59 649
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	1.07 569	0.43 541	0.76 381	0.60 483	0.50 505	0.90 465	0.97 617	1.52 468	1.26 534	1.33 543	1.38 512	1.24 507	1.18 582	6.75 685	0.75 481	0.34 590	0.23 542	0.34 586	0.29 569	0.42 594	0.27 503

GCST	1.08 572	1.47 690	0.93 471	1.73 693	1.14 679	1.30 570	0.31 148	1.33 414	1.16 481	1.29 512	0.97 323	0.98 428	0.49 245	2.08 539	0.46 341	1.19 693	0.70 693	1.30 693	0.85 688	1.02 678	0.89 675

GwcNet	1.08 572	0.51 575	2.33 660	0.79 621	1.18 682	1.76 623	0.70 545	1.68 512	1.47 617	1.41 570	1.64 589	1.74 609	1.04 549	2.20 553	1.41 610	0.30 556	0.29 596	0.29 531	0.27 536	0.30 522	0.35 571

DANet	1.08 572	0.61 614	1.32 578	0.85 644	0.72 608	1.37 580	0.51 425	1.54 477	1.15 471	1.78 634	1.54 562	2.01 642	1.11 566	2.90 593	2.00 648	0.33 579	0.30 603	0.40 624	0.30 578	0.44 606	0.45 613
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 575	0.50 572	1.12 545	0.90 658	1.04 668	1.11 531	0.84 583	1.80 556	1.62 633	1.55 605	2.00 634	1.90 628	1.78 652	1.84 514	1.25 584	0.52 652	0.36 639	0.48 644	0.36 620	0.45 610	0.43 608

Nwc_Net	1.09 575	0.49 565	1.33 581	0.89 657	0.80 639	1.49 600	0.66 529	2.19 653	1.27 540	1.32 534	2.26 648	1.96 637	1.54 631	1.92 522	1.34 596	0.40 617	0.30 603	0.43 631	0.45 646	0.38 578	0.37 582

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 577	1.02 662	1.00 501	0.82 635	0.67 595	1.93 642	0.93 609	1.62 499	1.11 438	1.15 437	1.25 453	1.50 568	0.79 429	1.96 528	0.76 484	1.89 697	0.34 623	0.79 677	0.36 620	1.25 686	0.83 672

NCC-stereo	1.10 577	0.54 585	1.24 565	0.84 639	0.94 661	1.29 568	0.89 598	2.01 616	1.34 571	1.32 534	1.74 605	1.88 624	1.74 648	2.35 564	1.25 584	0.45 638	0.37 641	0.45 637	0.58 669	0.42 594	0.42 601

Abc-Net	1.10 577	0.54 585	1.24 565	0.84 639	0.94 661	1.29 568	0.89 598	2.01 616	1.34 571	1.32 534	1.74 605	1.88 624	1.74 648	2.35 564	1.25 584	0.45 638	0.37 641	0.45 637	0.58 669	0.42 594	0.42 601
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	1.11 580	0.58 601	2.23 658	0.66 548	0.71 606	1.95 644	1.46 665	1.98 608	1.45 615	1.79 637	1.43 527	1.49 567	1.33 610	1.97 529	1.42 614	0.27 523	0.23 542	0.28 520	0.28 557	0.34 554	0.31 546

edge stereo	1.11 580	0.50 572	1.30 574	0.71 591	0.65 587	1.14 536	0.75 556	1.93 597	1.37 588	1.71 627	1.83 616	2.54 666	1.44 620	2.43 570	1.23 582	0.42 626	0.41 654	0.54 657	0.35 616	0.42 594	0.46 617

anonymity	1.12 582	0.97 656	1.21 558	1.07 675	1.12 676	1.08 524	0.89 598	1.95 601	1.16 481	1.29 512	1.26 460	1.22 500	1.09 564	1.15 350	1.01 551	1.02 685	1.00 709	0.97 683	0.97 695	0.98 675	0.99 679

ccnet	1.12 582	0.67 624	1.01 505	0.78 619	0.73 615	1.72 619	0.99 622	1.84 569	1.26 534	1.47 582	1.85 620	1.75 612	1.29 602	1.75 502	1.88 642	0.57 661	0.53 679	0.57 666	0.55 666	0.59 647	0.54 638

RASNet	1.12 582	0.30 368	0.91 464	0.66 548	0.77 629	0.97 496	0.57 488	1.37 424	1.35 580	1.02 378	1.34 497	2.11 649	1.43 618	7.09 690	1.39 605	0.19 293	0.17 415	0.17 160	0.19 337	0.18 215	0.16 223

AF-Net	1.13 585	0.52 579	1.33 581	0.86 646	0.91 657	1.38 583	0.71 547	2.16 644	1.62 633	1.56 606	2.40 655	1.99 640	1.65 641	1.81 513	1.48 623	0.48 646	0.28 584	0.49 646	0.33 604	0.39 582	0.32 554

NaN_ROB	1.13 585	0.55 590	1.15 552	0.64 528	0.48 494	1.61 609	2.03 697	1.72 523	1.48 618	2.09 660	1.27 463	1.40 545	1.08 561	3.94 620	1.30 592	0.28 539	0.34 623	0.28 520	0.28 557	0.30 522	0.33 560

UGAM	1.14 587	0.27 279	0.95 480	0.53 375	0.42 449	0.70 370	0.72 550	0.95 262	1.32 564	0.98 360	1.48 547	1.78 616	0.87 472	9.65 719	0.87 523	0.21 374	0.18 441	0.30 545	0.24 491	0.19 270	0.16 223

DGSMNet	1.14 587	0.76 640	2.49 666	0.81 627	0.86 652	1.39 585	1.39 661	2.13 635	1.35 580	1.26 500	1.63 588	1.48 566	0.98 526	1.75 502	1.10 565	0.45 638	0.43 657	0.55 661	0.49 656	0.75 666	0.70 665

Syn2CoEx	1.14 587	0.69 628	1.66 623	0.80 624	0.67 595	1.40 587	0.88 596	2.06 629	1.54 627	1.25 496	1.58 575	1.42 548	1.50 630	4.09 622	1.40 606	0.36 601	0.32 617	0.34 586	0.29 569	0.29 511	0.34 566

RGC	1.14 587	0.79 642	1.26 568	0.91 661	0.96 664	1.52 602	0.77 562	1.92 592	1.26 534	1.54 602	1.93 628	2.02 644	1.54 631	2.25 557	1.31 593	0.44 637	0.35 634	0.58 667	0.48 653	0.47 618	0.46 617

S-Stereo	1.15 591	0.46 553	2.17 654	0.81 627	0.80 639	1.21 556	1.19 647	1.93 597	2.02 665	1.47 582	2.11 641	1.57 579	1.17 577	2.05 537	1.41 610	0.40 617	0.40 652	0.35 595	0.31 586	0.44 606	0.70 665

stereogan	1.15 591	0.42 538	1.40 587	0.86 646	0.84 645	2.38 666	0.71 547	1.88 579	1.73 645	1.72 628	1.94 630	2.31 656	1.29 602	2.07 538	1.08 560	0.36 601	0.35 634	0.39 619	0.31 586	0.51 632	0.46 617

AANet_RVC	1.16 593	0.52 579	1.49 612	0.65 542	0.45 476	0.75 393	0.69 542	1.42 436	1.55 629	1.34 547	1.87 623	1.53 574	0.78 425	7.43 696	1.38 602	0.25 482	0.17 415	0.19 237	0.16 252	0.22 393	0.26 491

RYNet	1.17 594	0.49 565	1.24 565	0.70 583	0.97 665	1.71 617	0.92 605	1.91 589	1.46 616	1.38 561	1.14 405	1.88 624	1.30 606	4.24 624	1.87 640	0.26 506	0.21 506	0.35 595	0.27 536	0.55 640	0.54 638

w-ln-seven-2	1.18 595	0.61 614	4.25 683	0.68 573	0.61 575	1.20 554	0.93 609	1.63 501	1.35 580	1.66 623	1.53 557	1.47 564	1.37 614	3.00 598	1.74 635	0.25 482	0.24 551	0.29 531	0.26 523	0.33 550	0.28 515

HSM	1.19 596	0.32 422	0.65 283	0.57 451	0.38 410	1.23 559	0.59 502	2.25 660	1.19 500	1.30 520	1.25 453	1.94 634	1.03 547	9.32 714	0.71 469	0.22 407	0.16 380	0.20 289	0.16 252	0.21 366	0.21 396

aanetorigin	1.23 597	0.79 642	2.78 674	0.70 583	0.79 634	0.99 502	1.06 633	1.06 328	1.37 588	3.52 698	2.61 664	1.72 606	1.63 639	1.99 530	1.78 637	0.25 482	0.24 551	0.26 489	0.25 505	0.38 578	0.45 613

PWC_ROB	1.24 598	0.76 640	2.46 664	0.72 595	0.78 631	1.15 543	0.49 415	1.75 532	1.92 659	2.31 666	3.07 673	1.59 583	1.40 615	2.46 574	2.10 652	0.33 579	0.22 528	0.35 595	0.24 491	0.38 578	0.41 597

SGM-Forest	1.24 598	0.38 515	0.60 255	0.52 356	0.37 388	1.56 606	1.30 656	1.65 504	1.36 584	2.11 661	1.79 612	1.63 592	0.93 499	7.48 698	0.95 540	0.36 601	0.37 641	0.39 619	0.34 611	0.37 569	0.32 554
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 600	0.99 659	1.93 643	1.02 671	1.21 684	0.96 492	1.01 626	1.75 532	1.92 659	1.36 552	2.12 642	1.44 554	1.01 538	1.14 349	1.40 606	0.72 676	0.82 696	0.89 681	0.98 697	1.31 688	0.95 677

NOSS_ROB	1.26 601	0.46 553	0.62 266	0.56 433	0.38 410	1.06 520	0.78 564	1.73 524	1.40 602	1.01 374	1.43 527	1.10 474	0.75 405	10.62 723	0.65 445	0.45 638	0.43 657	0.48 644	0.45 646	0.44 606	0.41 597

RTSC	1.29 602	0.73 634	2.44 663	0.83 638	0.57 552	1.85 636	0.65 523	1.88 579	2.00 664	2.20 663	1.66 594	1.60 585	1.26 599	2.33 563	3.92 684	0.32 570	0.23 542	0.27 505	0.29 569	0.37 569	0.37 582

PWCDC_ROB	1.29 602	0.75 639	1.33 581	1.05 672	0.88 656	1.73 620	0.52 436	1.89 582	3.28 695	1.29 512	4.88 697	1.22 500	1.46 623	1.77 509	1.45 618	0.60 666	0.26 568	0.29 531	0.25 505	0.52 634	0.37 582

Anonymous_2	1.30 604	0.55 590	0.82 413	0.52 356	0.58 561	1.01 505	0.64 521	1.25 403	0.97 361	0.96 350	0.78 263	1.33 533	1.29 602	1.03 312	0.74 476	0.62 668	0.64 689	1.06 689	9.63 734	1.16 682	0.49 628

SQANet	1.31 605	0.88 652	1.08 535	1.83 695	1.44 691	1.44 595	0.75 556	1.74 529	1.09 428	1.32 534	1.26 460	1.28 522	1.01 538	1.50 449	0.83 514	2.50 704	0.34 623	1.47 694	0.55 666	2.32 696	1.57 694

SHD	1.31 605	0.71 633	2.34 661	0.86 646	0.75 625	1.77 626	0.65 523	2.22 657	2.50 682	2.40 673	1.71 601	1.91 629	1.60 637	1.93 525	2.37 659	0.38 610	0.31 609	0.38 611	0.40 634	0.48 623	0.50 630

PDISCO_ROB	1.32 607	0.65 622	1.44 598	1.36 684	1.46 692	2.55 671	0.92 605	2.45 678	2.07 668	1.37 555	1.49 549	1.65 598	1.00 536	2.82 589	1.35 599	1.01 683	0.27 576	0.54 657	0.47 651	0.71 663	0.73 668

LL-Strereo	1.33 608	0.39 520	1.38 586	0.61 498	0.61 575	0.75 393	0.66 529	1.63 501	1.17 484	1.56 606	1.60 578	2.03 645	2.12 675	9.72 720	0.97 545	0.21 374	0.18 441	0.27 505	0.23 475	0.22 393	0.25 467

PASM	1.34 609	0.92 653	2.62 670	0.86 646	0.87 654	1.03 512	1.08 635	1.50 460	1.51 623	1.82 642	1.41 521	1.68 601	1.26 599	4.87 639	1.34 596	0.61 667	0.65 691	0.68 673	0.78 683	0.69 661	0.68 663

ADCRef	1.35 610	0.55 590	2.37 662	0.72 595	0.77 629	1.94 643	0.78 564	1.91 589	1.27 540	1.57 610	1.59 577	1.36 539	1.41 616	1.54 459	7.53 701	0.23 435	0.20 480	0.32 566	0.30 578	0.29 511	0.29 522

DStereoRT	1.36 611	0.32 422	1.41 593	0.67 560	0.50 505	2.07 651	0.60 506	1.44 443	0.91 332	1.37 555	1.44 532	0.73 323	1.30 606	6.39 674	0.90 530	0.23 435	0.17 415	4.29 726	1.94 716	0.24 438	0.20 371

GANet	1.36 611	0.47 558	0.86 430	0.67 560	0.45 476	1.34 577	1.73 681	1.64 503	1.24 526	1.49 590	2.38 653	1.55 577	1.20 588	9.30 713	0.93 534	0.30 556	0.31 609	0.33 575	0.28 557	0.39 582	0.30 536

ff1	1.37 613	0.33 445	0.85 424	0.53 375	0.37 388	0.74 387	0.56 477	0.95 262	2.47 679	1.15 437	1.45 535	1.06 454	0.82 444	7.22 691	7.61 702	0.20 339	0.12 102	0.31 551	0.27 536	0.19 270	0.20 371

XQC	1.37 613	0.87 650	2.56 668	0.84 639	0.69 603	1.83 634	0.89 598	2.07 630	1.88 655	1.88 647	1.53 557	1.91 629	1.55 633	2.85 592	3.05 670	0.48 646	0.29 596	0.44 636	0.39 628	0.69 661	0.60 652

w-ln-seven	1.38 615	0.70 631	3.91 682	0.75 611	0.72 608	2.69 678	0.95 614	2.02 620	1.99 663	1.99 654	1.73 603	1.82 620	1.17 577	2.45 571	2.84 667	0.28 539	0.25 560	0.31 551	0.30 578	0.41 589	0.33 560

mmx	1.39 616	0.33 445	0.85 424	0.53 375	0.37 388	0.74 387	0.56 477	2.13 635	1.37 588	1.15 437	1.45 535	1.06 454	0.82 444	7.22 691	7.61 702	0.24 454	0.19 459	0.31 551	0.27 536	0.30 522	0.25 467

xxx	1.39 616	0.33 445	0.85 424	0.53 375	0.37 388	0.74 387	0.56 477	2.13 635	1.37 588	1.15 437	1.45 535	1.06 454	0.82 444	7.22 691	7.61 702	0.24 454	0.19 459	0.31 551	0.27 536	0.30 522	0.25 467

MFMNet_re	1.40 618	1.14 672	1.68 624	1.39 686	1.07 669	1.48 598	1.43 663	1.87 576	1.82 652	2.26 664	2.19 645	1.51 570	1.86 659	1.52 453	1.25 584	0.93 681	0.83 697	0.84 679	0.80 684	0.99 677	1.05 684

UDG	1.41 619	2.65 716	0.99 495	1.44 689	1.64 695	1.34 577	0.80 574	1.60 492	1.23 520	1.23 484	1.71 601	2.01 642	1.34 611	1.47 445	1.41 610	0.90 680	0.54 682	2.29 702	0.75 681	1.84 691	1.04 682

CSAN	1.41 619	0.59 604	1.26 568	0.70 583	0.50 505	1.76 623	1.78 682	1.77 543	1.90 658	2.35 669	2.32 650	1.92 632	1.94 665	5.56 658	1.49 624	0.43 632	0.35 634	0.40 624	0.41 636	0.43 600	0.41 597

DStereoO	1.44 621	1.11 669	1.69 625	1.16 678	0.72 608	1.21 556	1.56 672	1.74 529	1.63 635	1.52 594	1.67 596	1.51 570	3.16 697	1.73 500	1.72 634	2.35 703	0.45 664	0.97 683	0.42 639	2.01 693	0.53 636

test_xeample	1.45 622	0.28 309	0.65 283	0.51 335	0.28 191	0.94 483	0.59 502	2.14 639	1.29 550	1.24 491	1.51 555	0.88 384	0.86 467	1.46 441	15.10 723	0.22 407	0.20 480	0.22 366	0.20 377	0.22 393	0.22 419

Wz-Net-SNSev	1.49 623	1.23 678	6.27 696	0.68 573	0.67 595	1.37 580	1.41 662	2.00 612	1.39 597	1.48 588	1.61 582	2.29 654	1.32 609	3.93 619	2.14 654	0.31 563	0.28 584	0.31 551	0.33 604	0.42 594	0.36 577

CC-Net-ROB	1.49 623	1.26 679	1.27 571	0.88 654	0.79 634	1.76 623	1.00 624	1.79 553	1.26 534	1.10 405	1.61 582	1.21 498	0.99 534	8.13 706	0.84 517	1.09 690	0.41 654	2.20 700	0.46 649	1.20 685	0.48 624

DDUNet	1.50 625	2.69 717	1.12 545	1.77 694	1.88 697	1.84 635	0.92 605	1.70 520	1.16 481	1.38 561	1.79 612	1.60 585	1.12 569	1.37 414	1.08 560	1.10 691	0.76 694	2.37 704	0.94 693	2.00 692	1.37 690

xxxx	1.51 626	0.28 309	0.68 303	0.54 392	0.28 191	1.16 545	0.44 351	2.19 653	1.29 550	1.09 397	1.36 505	1.22 500	0.85 459	1.79 510	15.70 726	0.24 454	0.21 506	0.21 330	0.20 377	0.22 393	0.23 439

psmorigin	1.52 627	0.69 628	10.52 710	0.68 573	0.59 569	1.13 535	0.70 545	1.57 485	1.19 500	1.99 654	1.79 612	2.26 653	1.47 625	2.09 540	1.36 600	0.39 614	0.40 652	0.34 586	0.33 604	0.43 600	0.56 642

MFN_U_SF_RVC	1.52 627	0.84 645	3.42 677	0.87 653	0.66 591	2.56 672	0.95 614	2.36 670	1.70 641	1.98 653	1.86 621	2.45 664	1.79 653	2.95 594	2.58 662	0.52 652	0.48 671	0.55 661	0.59 672	0.59 647	0.61 653

WQFJA1++	1.55 629	0.22 107	0.45 108	0.38 57	0.28 191	0.38 65	0.20 14	0.62 80	0.28 22	0.38 125	0.39 80	0.34 93	0.39 147	0.64 149	0.27 74	0.19 293	0.12 102	0.16 108	0.12 73	25.04 738	0.14 135

SAMSARA	1.55 629	0.84 645	2.61 669	1.22 681	1.07 669	2.50 670	1.93 692	2.05 624	1.89 656	2.75 683	1.66 594	2.81 674	1.69 646	3.08 602	1.97 647	0.46 644	0.51 677	0.42 629	0.46 649	0.58 645	0.59 649

z-mn7	1.56 631	0.84 645	4.36 686	0.71 591	0.51 517	2.60 673	1.04 629	1.73 524	2.70 688	1.53 596	2.99 672	1.94 634	1.34 611	4.78 637	2.41 660	0.29 551	0.24 551	0.27 505	0.24 491	0.34 554	0.31 546

CrosDoStereo	1.58 632	0.24 172	0.72 338	0.48 268	0.29 217	0.67 349	12.49 727	1.10 340	0.98 367	1.34 547	1.75 608	1.00 435	1.89 661	6.65 679	0.81 507	0.19 293	0.15 341	0.20 289	0.22 452	0.18 215	0.19 334

DeepStereo_LL	1.58 632	0.24 172	0.72 338	0.48 268	0.29 217	0.67 349	12.49 727	1.10 340	0.98 367	1.34 547	1.75 608	1.00 435	1.89 661	6.65 679	0.81 507	0.19 293	0.15 341	0.20 289	0.22 452	0.18 215	0.19 334

otaku	1.60 634	1.11 669	1.21 558	2.20 697	1.56 693	1.97 645	1.24 650	2.07 630	1.36 584	1.44 577	1.62 584	1.73 607	1.19 585	1.73 500	0.98 548	2.89 708	0.57 684	1.74 695	0.60 673	2.78 703	1.94 700

DeepPrunerF	1.60 634	0.73 634	5.81 694	0.88 654	1.19 683	0.91 469	0.95 614	2.19 653	5.24 712	1.17 456	1.30 474	1.19 494	1.30 606	4.90 640	1.66 633	0.42 626	0.34 623	0.52 651	0.47 651	0.41 589	0.40 592

222	1.61 636	0.29 344	0.67 299	0.56 433	0.29 217	1.06 520	0.42 313	2.17 650	1.31 560	1.31 530	1.52 556	0.92 404	0.94 504	1.76 507	17.65 727	0.24 454	0.20 480	0.21 330	0.19 337	0.22 393	0.23 439

SDNR	1.62 637	0.51 575	2.17 654	0.53 375	0.56 548	3.80 698	0.45 372	1.54 477	1.29 550	1.33 543	2.41 656	1.08 461	0.96 516	11.18 724	1.16 574	0.66 673	0.63 688	0.43 631	0.32 594	0.64 654	0.67 661

AANet	1.64 638	1.27 680	5.08 689	0.67 560	0.65 587	1.41 592	0.84 583	1.92 592	2.90 691	3.11 696	3.20 676	2.91 678	2.06 672	2.49 577	2.10 652	0.42 626	0.29 596	0.34 586	0.30 578	0.45 610	0.45 613

Ntro	1.64 638	1.15 673	1.23 562	2.48 703	1.83 696	2.09 653	1.16 644	1.96 602	1.38 592	1.21 473	1.62 584	1.62 587	1.29 602	1.87 519	1.11 568	3.04 709	0.56 683	1.82 697	0.64 675	2.80 704	2.05 702

G-Net	1.66 640	0.63 619	1.56 616	1.11 677	0.74 616	2.98 687	0.91 603	1.55 481	1.22 517	2.76 684	8.18 716	2.32 657	2.53 689	1.92 522	1.87 640	0.48 646	0.44 660	0.45 637	0.31 586	0.60 651	0.57 646

MDST_ROB	1.67 641	0.34 470	1.58 619	0.92 663	0.58 561	4.26 704	1.11 637	2.83 687	1.41 608	4.49 709	2.55 663	1.45 556	0.97 519	7.79 703	1.17 577	0.31 563	0.25 560	0.37 606	0.33 604	0.31 531	0.30 536

SPS-STEREO	1.67 641	1.04 663	1.23 562	1.21 680	1.13 678	1.82 633	1.11 637	2.16 644	1.52 624	3.07 694	2.32 650	2.82 675	1.80 654	4.11 623	2.04 649	1.03 686	0.99 708	0.97 683	0.94 693	1.03 680	1.02 680
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 643	0.36 501	0.61 260	0.59 471	0.29 217	2.25 659	1.18 646	2.38 673	1.68 640	3.60 699	2.67 666	3.69 689	2.42 685	8.13 706	1.90 643	0.31 563	0.31 609	0.30 545	0.28 557	0.30 522	0.29 522
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 644	0.59 604	4.33 684	0.70 583	0.57 552	2.02 649	1.62 678	3.35 696	1.78 648	1.48 588	1.38 512	2.17 650	2.84 692	4.77 636	3.66 681	0.48 646	0.31 609	0.29 531	0.25 505	0.64 654	0.48 624

zh-mn7	1.70 645	1.21 676	8.30 704	0.69 577	0.53 533	1.45 596	0.84 583	1.70 520	2.09 669	2.41 674	2.67 666	1.68 601	1.23 593	4.49 629	2.87 668	0.30 556	0.26 568	0.27 505	0.27 536	0.31 531	0.35 571

1111x	1.70 645	0.29 344	0.86 430	0.51 335	0.27 164	1.01 505	0.68 537	2.22 657	1.28 545	1.13 428	1.40 519	1.21 498	1.10 565	5.53 656	15.20 724	0.22 407	0.21 506	0.22 366	0.22 452	0.24 438	0.22 419

PVD	1.70 645	0.84 645	2.26 659	0.94 666	0.83 644	2.48 669	0.97 617	2.59 684	3.35 696	3.01 692	2.77 668	2.34 658	2.47 687	2.67 586	3.14 673	0.47 645	0.45 664	0.59 668	0.48 653	0.59 647	0.75 670

FBW_ROB	1.71 648	0.62 618	1.45 603	0.67 560	0.61 575	1.81 631	1.08 635	2.52 681	1.70 641	1.77 633	1.73 603	1.98 639	1.25 597	12.57 726	1.84 639	0.34 590	0.37 641	0.56 664	0.38 626	0.45 610	0.43 608

ADCL	1.72 649	0.57 598	3.66 679	0.67 560	0.61 575	2.61 675	1.85 687	1.96 602	1.67 638	1.90 650	1.83 616	2.06 648	1.90 663	2.13 543	9.15 710	0.26 506	0.24 551	0.34 586	0.32 594	0.38 578	0.35 571

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 650	0.87 650	3.56 678	0.80 624	0.75 625	3.72 695	2.44 710	1.82 560	1.82 652	1.74 630	1.91 627	1.92 632	1.26 599	7.69 701	1.28 590	0.45 638	0.47 669	0.52 651	0.77 682	0.50 627	0.50 630

zh-sn7	1.76 651	1.38 681	6.58 697	0.74 607	0.72 608	1.78 628	1.31 657	1.88 579	1.56 630	1.86 646	2.47 660	1.81 617	2.08 674	5.12 644	3.80 683	0.32 570	0.32 617	0.32 566	0.32 594	0.44 606	0.40 592

AAGNet	1.83 652	0.28 309	0.72 338	0.61 498	0.32 297	0.67 349	0.51 425	0.96 270	0.98 367	1.47 582	1.20 437	1.00 435	1.18 582	2.83 590	22.77 734	0.22 407	0.13 208	0.22 366	0.19 337	0.23 422	0.15 182

WCMA_ROB	1.84 653	0.47 558	1.31 575	0.69 577	0.57 552	2.11 654	1.14 641	1.87 576	1.73 645	4.04 703	6.43 703	5.62 706	3.61 702	2.59 581	1.94 645	0.52 652	0.44 660	0.39 619	0.42 639	0.48 623	0.47 621

ADCPNet	1.85 654	0.69 628	8.07 701	0.71 591	0.58 561	2.79 682	1.22 649	1.94 599	1.54 627	1.88 647	1.69 599	2.46 665	2.04 669	2.37 566	6.48 696	0.38 610	0.37 641	0.38 611	0.43 642	0.47 618	0.45 613

test_sample9	1.86 655	0.49 565	1.13 547	0.56 433	0.39 421	1.02 509	0.73 551	1.78 547	1.21 511	1.22 478	1.18 425	1.08 461	0.92 490	2.27 559	7.92 706	0.57 661	12.61 739	0.62 669	0.67 677	0.45 610	0.42 601

Wz-Net-TNSev	1.88 656	2.08 710	7.66 699	0.67 560	0.64 585	2.42 667	1.83 686	2.33 666	1.74 647	1.57 610	1.56 568	2.58 667	1.90 663	4.86 638	3.12 672	0.39 614	0.37 641	0.33 575	0.37 624	0.53 636	0.58 647

NVStereoNet_ROB	1.88 656	1.07 664	1.45 603	1.07 675	1.17 680	1.47 597	1.48 667	1.89 582	1.93 661	1.94 652	4.67 695	3.08 682	1.80 654	6.51 676	1.65 631	1.06 689	0.86 703	1.08 690	1.32 703	0.93 673	1.26 688
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	1.88 656	0.57 598	2.18 656	0.63 519	0.40 433	2.80 683	1.57 675	2.39 674	5.88 715	2.36 671	3.57 681	3.72 690	2.97 694	4.74 635	1.76 636	0.34 590	0.30 603	0.32 566	0.29 569	0.48 623	0.37 582

ADCMid	1.89 659	0.73 634	5.06 688	0.72 595	0.67 595	2.00 648	1.14 641	1.97 606	1.48 618	2.86 687	1.81 615	2.37 659	2.05 671	2.24 555	10.39 715	0.33 579	0.31 609	0.39 619	0.43 642	0.50 627	0.44 611

WZ-Net	1.95 660	0.95 655	10.10 706	0.86 646	0.78 631	1.69 616	1.60 677	2.20 656	1.98 662	2.08 659	1.93 628	2.30 655	1.97 666	5.30 647	3.17 675	0.34 590	0.26 568	0.29 531	0.31 586	0.51 632	0.47 621

AnyNet_C32	1.96 661	1.10 666	5.17 690	0.90 658	1.11 674	2.12 655	2.37 708	1.85 570	1.48 618	2.45 675	1.70 600	2.05 647	1.64 640	2.50 578	10.28 714	0.37 605	0.34 623	0.35 595	0.41 636	0.49 626	0.54 638

MSAF-DinoV2	1.97 662	0.80 644	10.38 709	0.86 646	0.48 494	1.39 585	0.97 617	2.55 683	1.72 644	1.53 596	1.65 591	3.59 687	2.20 679	5.39 653	3.94 685	0.27 523	0.17 415	0.26 489	0.28 557	0.47 618	0.46 617

RainbowNet	1.97 662	1.76 698	1.57 618	2.81 706	2.21 701	1.98 647	1.81 684	2.54 682	1.89 656	1.50 591	1.84 618	1.96 637	1.65 641	2.14 544	1.25 584	3.33 715	0.85 701	2.39 707	0.98 697	2.82 706	2.22 703

ADCP+	1.99 664	0.48 562	7.73 700	0.66 548	0.91 657	2.30 662	1.05 631	1.82 560	1.34 571	1.54 602	1.32 487	1.74 609	1.61 638	2.17 547	13.37 719	0.24 454	0.21 506	0.32 566	0.28 557	0.37 569	0.29 522

MSMD_ROB	1.99 664	0.59 604	0.89 457	0.70 583	0.61 575	3.95 700	0.94 612	1.80 556	1.79 649	4.41 707	4.43 688	8.17 715	3.66 703	3.40 610	1.33 594	0.52 652	0.48 671	0.54 657	0.58 669	0.53 636	0.50 630

Selective-IGEV-i16pc	2.07 666	0.29 344	19.83 720	0.53 375	0.39 421	2.74 679	1.51 668	1.13 354	1.28 545	0.80 301	1.21 439	1.06 454	0.64 363	7.77 702	0.79 500	0.40 617	0.22 528	0.21 330	0.23 475	0.22 393	0.23 439

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 667	1.15 673	3.10 675	1.05 672	0.76 628	5.03 710	2.40 709	2.16 644	2.62 685	1.89 649	2.28 649	2.69 671	1.65 641	9.35 715	2.04 649	0.64 672	0.51 677	0.68 673	0.71 680	1.09 681	0.67 661

ACVNet-4b	2.15 668	1.41 685	1.64 621	2.80 705	2.31 705	2.31 663	1.24 650	2.32 665	2.14 670	1.26 500	2.39 654	2.66 670	1.48 626	5.95 668	1.06 556	3.20 713	0.45 664	2.37 704	0.89 689	2.83 707	2.37 707

ACVNet_1	2.18 669	1.45 688	1.72 629	2.85 707	2.33 707	2.28 660	1.46 665	3.08 692	2.22 673	1.82 642	2.05 639	3.56 686	1.98 667	3.09 603	1.40 606	3.17 710	0.60 686	2.40 708	0.92 691	2.91 710	2.37 707

test_sample8	2.19 670	0.49 565	1.13 547	0.56 433	0.39 421	1.02 509	0.73 551	1.82 560	1.15 471	2.26 664	1.30 474	4.94 701	2.52 688	2.27 559	7.92 706	0.57 661	12.61 739	0.62 669	0.67 677	0.45 610	0.42 601

ADCS	2.25 671	0.99 659	5.55 691	0.81 627	0.74 616	2.19 657	1.80 683	2.27 662	2.14 670	2.80 686	2.13 643	2.40 661	2.03 668	2.64 585	13.69 720	0.41 622	0.39 650	0.40 624	0.45 646	0.58 645	0.56 642

AnyNet_C01	2.26 672	1.78 699	10.22 708	0.93 664	0.74 616	2.92 685	2.20 703	2.29 664	1.80 650	2.53 677	2.41 656	2.71 672	1.73 647	3.41 611	6.72 698	0.41 622	0.39 650	0.40 624	0.42 639	0.67 659	0.63 655

MeshStereo	2.26 672	0.56 594	0.92 469	0.61 498	0.49 498	2.60 673	1.02 627	3.18 693	2.05 667	7.40 724	4.98 698	7.58 712	2.98 695	6.37 673	1.96 646	0.43 632	0.43 657	0.45 637	0.39 628	0.43 600	0.42 601
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	2.29 674	0.33 445	20.08 721	0.56 433	0.40 433	2.61 675	1.54 671	2.60 685	1.87 654	0.97 355	1.68 598	1.38 544	1.01 538	8.19 709	0.92 533	0.37 605	0.21 506	0.22 366	0.26 523	0.25 453	0.28 515

FCDSN-DC	2.32 675	0.63 619	0.81 409	0.84 639	0.75 625	2.23 658	0.94 612	2.09 633	1.80 650	5.45 717	7.72 713	7.77 714	6.93 720	3.39 609	1.80 638	0.52 652	0.48 671	0.52 651	0.51 662	0.57 643	0.58 647
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 676	2.85 718	3.66 679	3.08 713	2.27 703	1.97 645	0.67 533	2.00 612	1.70 641	2.52 676	2.00 634	2.23 651	5.86 713	3.44 614	1.58 628	1.01 683	0.32 617	2.64 713	1.94 716	2.85 708	2.24 704

EDNetEfficient	2.37 677	1.10 666	8.08 702	0.74 607	0.71 606	0.98 501	1.56 672	1.46 450	4.06 704	4.90 712	2.82 669	2.25 652	3.48 701	2.95 594	9.97 711	0.26 506	0.24 551	0.26 489	0.30 578	0.68 660	0.61 653

pmcnn	2.37 677	0.42 538	2.71 672	0.63 519	0.43 460	1.54 604	1.19 647	2.01 616	1.53 626	2.64 680	7.60 710	18.07 729	1.45 622	3.44 614	2.78 666	0.18 239	0.15 341	0.15 57	0.12 73	0.20 320	0.18 287

ELAS	2.37 677	0.74 637	1.54 614	0.99 668	0.92 659	4.78 707	2.33 707	3.33 695	3.37 697	5.05 715	4.77 696	3.67 688	4.53 710	3.42 612	4.50 688	0.62 668	0.53 679	0.55 661	0.53 664	0.63 652	0.64 659
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 680	1.07 664	2.14 653	1.18 679	1.10 672	2.14 656	1.36 660	1.96 602	1.66 637	5.46 718	7.07 707	4.95 702	4.32 709	5.50 655	2.26 656	1.04 687	1.02 711	0.99 686	0.97 695	1.02 678	1.04 682

ACVNet_2	2.43 681	1.41 685	2.04 646	2.62 704	2.24 702	2.63 677	1.88 690	3.31 694	3.01 692	2.19 662	3.45 680	4.62 694	2.04 669	4.50 631	1.47 622	2.55 705	0.64 689	2.22 701	0.84 686	2.69 702	2.29 705

ELAS_RVC	2.48 682	0.74 637	1.90 641	1.05 672	0.92 659	2.76 680	4.01 720	2.76 686	4.11 705	4.69 710	4.63 692	4.62 694	5.96 715	3.97 621	3.96 686	0.63 671	0.53 679	0.56 664	0.52 663	0.64 654	0.63 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 683	0.59 604	18.45 719	0.69 577	0.50 505	1.87 638	0.88 596	1.67 511	2.39 676	1.50 591	1.42 522	1.14 487	1.15 575	4.28 627	5.07 691	0.24 454	0.19 459	0.22 366	0.19 337	7.86 730	0.34 566

WAO-7	2.66 684	1.40 684	1.73 631	1.39 686	1.17 680	3.93 699	1.94 693	4.11 705	3.88 703	2.92 688	5.50 699	4.18 692	3.00 696	7.63 700	3.71 682	1.13 692	1.00 709	1.17 691	1.13 702	1.18 684	1.09 686

RTS	2.67 685	1.38 681	15.28 715	0.99 668	1.26 686	3.78 696	1.96 694	2.15 641	2.62 685	2.61 678	2.85 670	2.60 668	1.59 635	6.27 671	5.71 694	0.40 617	0.28 584	0.35 595	0.35 616	0.50 627	0.48 624

RTSA	2.67 685	1.38 681	15.28 715	0.99 668	1.26 686	3.78 696	1.96 694	2.15 641	2.62 685	2.61 678	2.85 670	2.60 668	1.59 635	6.27 671	5.71 694	0.40 617	0.28 584	0.35 595	0.35 616	0.50 627	0.48 624

MADNet+	2.69 687	3.22 721	11.53 711	1.44 689	1.12 676	3.19 689	1.81 684	2.85 688	2.37 675	1.68 625	2.07 640	2.85 676	2.18 677	7.41 695	5.23 692	0.79 678	0.76 694	0.69 675	0.65 676	0.98 675	0.95 677

IMH-64-1	2.70 688	1.79 700	1.46 605	3.26 715	2.66 711	3.23 691	2.10 698	4.08 703	2.75 689	2.34 667	3.81 684	3.06 680	2.22 680	4.25 625	2.59 663	3.75 719	0.84 698	2.75 714	1.35 704	3.15 712	2.60 714

IMH-64	2.70 688	1.79 700	1.46 605	3.26 715	2.66 711	3.23 691	2.10 698	4.08 703	2.75 689	2.34 667	3.81 684	3.06 680	2.22 680	4.25 625	2.59 663	3.75 719	0.84 698	2.75 714	1.35 704	3.15 712	2.60 714

FC-DCNN	2.72 690	0.59 604	0.86 430	0.73 603	0.57 552	2.91 684	1.04 629	3.01 691	2.60 683	6.83 719	7.64 711	9.92 719	6.33 718	5.21 645	3.14 673	0.53 658	0.48 671	0.51 649	0.50 659	0.53 636	0.51 634

FC-DCNN v2	2.81 691	0.59 604	0.85 424	0.73 603	0.57 552	2.97 686	1.05 631	3.39 697	2.61 684	6.98 720	7.67 712	10.38 722	6.31 717	5.75 663	3.37 679	0.53 658	0.48 671	0.51 649	0.50 659	0.53 636	0.51 634

WAO-6	2.81 691	1.60 695	1.46 605	2.36 701	2.28 704	3.55 693	2.29 706	4.21 706	4.56 709	2.36 671	4.51 689	4.88 700	2.66 690	4.60 632	4.07 687	1.72 696	1.15 715	2.31 703	1.46 709	2.31 695	1.85 698

PWCK	2.88 693	2.05 708	5.72 693	2.08 696	1.11 674	3.55 693	3.90 719	2.86 689	3.54 701	3.03 693	3.63 682	3.10 683	2.31 682	8.15 708	3.09 671	2.12 700	0.91 706	1.75 696	0.98 697	2.57 701	1.18 687

Dean	2.91 694	1.53 694	2.07 647	2.96 712	2.51 709	3.15 688	2.14 701	4.75 710	4.41 708	2.76 684	6.10 702	5.53 705	2.37 683	2.97 596	1.92 644	3.18 711	0.85 701	2.51 711	1.04 700	2.88 709	2.47 711

MonStereo1	3.14 695	1.66 696	1.81 635	2.43 702	2.32 706	5.80 713	1.58 676	3.52 698	4.70 710	3.09 695	8.22 717	4.76 698	3.36 699	6.52 677	2.29 658	2.33 702	0.61 687	1.91 699	1.05 701	2.44 698	2.34 706

IMH	3.21 696	1.85 704	1.48 610	3.25 714	2.69 713	4.07 702	2.02 696	4.41 708	3.80 702	2.72 681	7.11 708	4.75 697	2.92 693	5.92 666	2.55 661	3.85 723	0.88 704	2.78 716	1.36 706	3.19 714	2.59 713

LVE	3.31 697	1.67 697	1.64 621	2.85 707	2.42 708	3.20 690	2.26 705	4.78 711	5.05 711	2.35 669	6.91 705	6.02 707	2.37 683	9.15 711	2.17 655	3.19 712	1.08 714	2.38 706	1.47 710	2.81 705	2.40 709

DStereoFS	3.67 698	1.49 692	2.18 656	1.32 683	1.32 688	4.41 705	1.26 654	3.75 702	9.27 719	3.36 697	6.80 704	4.81 699	13.54 726	6.95 687	4.76 690	0.73 677	0.69 692	1.17 691	2.40 722	1.27 687	1.95 701

JetBlue	3.97 699	2.01 705	10.19 707	1.38 685	2.84 715	10.53 719	9.54 724	3.60 700	2.41 677	2.73 682	3.39 679	4.54 693	4.31 708	7.85 705	6.84 699	0.88 679	0.93 707	0.89 681	0.91 690	1.74 690	1.91 699

notaker	3.98 700	2.40 715	2.68 671	3.82 722	3.27 720	3.97 701	2.14 701	4.78 711	3.45 699	4.12 706	6.94 706	7.65 713	3.26 698	7.82 704	5.30 693	4.04 724	1.41 717	3.36 723	2.10 719	3.88 720	3.31 720

WAO-8	4.40 701	1.82 702	1.79 633	2.34 699	2.20 699	9.19 716	1.53 669	6.09 717	16.46 729	3.94 701	7.84 714	7.32 709	3.72 705	9.41 717	3.31 676	2.00 698	1.07 712	2.44 709	1.37 707	2.50 699	1.68 695

Venus	4.40 701	1.82 702	1.79 633	2.34 699	2.20 699	9.19 716	1.53 669	6.09 717	16.46 729	3.94 701	7.84 714	7.32 709	3.72 705	9.41 717	3.31 676	2.00 698	1.07 712	2.44 709	1.37 707	2.50 699	1.68 695

DStereoSA	4.44 703	0.92 653	6.79 698	1.58 692	2.54 710	2.29 661	14.04 729	2.33 666	2.31 674	1.85 644	10.58 722	1.32 531	13.05 724	7.07 689	11.18 717	0.67 674	1.97 721	0.88 680	3.29 723	1.69 689	2.44 710

MultiAttention	4.51 704	0.33 445	0.82 413	0.73 603	0.45 476	30.98 739	4.50 722	2.18 652	1.40 602	1.61 614	2.41 656	2.43 663	0.70 388	38.42 743	1.36 600	0.22 407	0.15 341	0.29 531	0.30 578	0.47 618	0.43 608

ktn	4.70 705	2.38 714	2.12 652	3.76 720	3.24 718	4.85 708	2.95 716	5.52 713	7.37 718	4.07 705	19.32 733	7.46 711	3.47 700	7.39 694	2.95 669	4.04 724	1.85 720	3.26 722	2.22 720	3.08 711	2.65 716

MADNet++	5.01 706	3.14 719	4.91 687	4.55 726	3.94 724	5.20 711	4.41 721	4.40 707	4.13 706	4.95 713	6.08 701	4.74 696	5.37 711	9.40 716	10.67 716	4.65 726	4.15 727	3.97 725	3.34 725	4.09 722	4.08 726

UNDER WATER	5.08 707	2.33 713	5.55 691	3.94 724	3.51 721	5.20 711	2.72 713	5.61 715	16.52 731	3.84 700	4.60 691	9.21 717	5.89 714	5.90 665	8.66 709	3.75 719	1.34 716	3.18 721	1.88 714	4.33 725	3.61 722

UNDER WATER-64	5.27 708	2.32 712	8.78 705	3.93 723	3.54 722	7.61 714	3.03 717	5.84 716	14.19 723	4.04 703	4.04 686	9.39 718	6.26 716	5.93 667	8.48 708	3.60 718	1.51 718	3.13 719	1.88 714	4.29 724	3.61 722

TorneroNet-64	5.30 709	2.03 706	1.74 632	3.43 717	2.81 714	10.09 718	2.12 700	9.10 724	17.12 734	4.96 714	9.27 720	10.72 724	3.70 704	9.20 712	4.55 689	3.31 714	0.84 698	2.88 717	1.55 711	3.49 717	3.04 717

MANE	6.19 710	0.59 604	1.03 517	0.93 664	1.22 685	13.38 724	2.69 711	12.81 728	17.94 735	8.21 725	10.82 723	14.72 725	11.68 722	11.39 725	11.90 718	0.59 665	0.50 676	0.52 651	1.76 713	0.55 640	0.54 638

LSM	6.33 711	1.10 666	13.19 712	1.41 688	68.17 749	1.64 613	1.90 691	1.92 592	2.46 678	2.99 690	3.11 674	1.88 624	1.80 654	2.61 583	2.06 651	0.41 622	0.58 685	0.50 647	0.57 668	0.64 654	17.66 738

SGM-ForestM	6.52 712	0.38 515	1.26 568	0.63 519	0.35 351	13.59 725	5.32 723	6.32 720	6.70 717	11.14 727	9.18 719	22.51 739	13.93 727	16.89 728	20.07 729	0.36 601	0.37 641	0.36 603	0.35 616	0.36 564	0.34 566

tt	6.58 713	0.26 245	6.10 695	3.77 721	2.16 698	11.55 721	19.63 731	13.33 729	5.74 714	2.96 689	2.65 665	4.97 703	6.33 718	3.81 618	7.24 700	9.15 731	11.32 738	5.89 731	6.24 732	6.03 726	2.55 712

JetRed	6.91 714	8.80 726	25.96 733	2.85 707	3.25 719	13.98 727	11.87 726	6.25 719	4.28 707	4.45 708	4.56 690	6.69 708	5.46 712	7.46 697	14.05 721	2.59 706	3.31 724	2.59 712	2.29 721	4.20 723	3.36 721

xyz-stereo	7.16 715	0.22 107	69.90 753	0.42 123	0.21 30	32.92 742	0.49 415	0.87 215	0.76 277	1.38 561	27.04 736	1.19 494	1.16 576	4.69 634	0.97 545	0.16 126	0.12 102	0.20 289	0.14 174	0.16 119	0.12 21

LE_ROB	8.05 716	0.37 508	23.53 727	0.74 607	0.33 322	2.77 681	2.87 715	3.71 701	27.24 740	25.39 740	8.87 718	8.46 716	26.71 739	6.65 679	21.99 730	0.21 374	0.19 459	0.20 289	0.21 423	0.25 453	0.22 419

coex-ft	8.13 717	2.13 711	98.04 755	0.67 560	0.53 533	1.71 617	1.56 672	1.65 504	11.11 721	18.17 738	3.75 683	3.88 691	7.61 721	2.98 597	6.49 697	0.30 556	0.30 603	0.32 566	0.31 586	0.66 658	0.50 630

KSHMR	8.75 718	2.06 709	2.11 651	3.53 719	3.11 717	4.13 703	2.69 711	5.60 714	61.37 756	3.00 691	55.83 754	4.98 704	2.45 686	4.49 629	2.61 665	3.46 716	1.55 719	3.14 720	1.94 716	3.72 719	3.18 719

U	9.45 719	0.21 74	0.58 246	0.47 234	53.11 748	61.27 753	0.24 68	0.70 134	0.52 175	0.36 98	0.28 30	0.29 46	0.35 118	0.33 5	0.26 57	0.19 293	0.11 39	60.50 752	8.88 733	0.17 165	0.13 73

TCMNet-wrong-test	10.31 720	11.40 728	14.84 714	20.96 734	18.45 729	13.80 726	10.76 725	15.78 730	3.53 700	5.20 716	5.52 700	16.26 727	12.61 723	7.51 699	10.15 712	7.43 729	2.37 722	4.31 727	3.43 726	11.36 732	10.61 730

EDNetEfficientorigin	10.57 721	1.47 690	177.42 756	0.67 560	0.53 533	1.58 607	1.16 644	1.90 585	3.37 697	4.71 711	3.38 678	3.10 683	2.69 691	3.13 604	3.58 680	0.25 482	0.23 542	0.33 575	0.27 536	0.83 667	0.81 671

TorneroNet	10.70 722	2.03 706	1.82 637	3.43 717	3.01 716	43.83 743	2.22 704	8.87 723	67.47 757	7.17 723	27.36 737	10.68 723	3.85 707	8.67 710	7.65 705	3.59 717	0.88 704	3.04 718	1.57 712	3.71 718	3.17 718

HanzoNet	11.04 723	3.62 722	8.10 703	4.08 725	3.55 723	4.90 709	2.73 714	7.19 721	10.10 720	31.86 750	28.92 739	21.96 738	36.36 743	18.08 730	10.17 713	7.94 730	3.32 725	3.47 724	3.31 724	7.06 729	4.04 725

DPSimNet_ROB	11.20 724	4.98 723	35.43 737	2.90 710	4.52 725	7.89 715	17.09 730	4.66 709	6.06 716	14.89 733	10.93 724	17.29 728	36.81 745	13.18 727	15.68 725	2.86 707	6.29 730	5.75 730	5.09 730	3.91 721	7.70 728

light-stereo	12.42 725	1.45 688	18.02 718	17.94 731	23.64 735	11.13 720	0.82 579	9.91 725	5.73 713	15.42 734	42.83 749	55.24 753	1.88 660	28.77 741	2.26 656	1.61 695	3.00 723	0.78 676	0.93 692	3.48 716	3.62 724

DGTPSM_ROB	13.01 726	8.23 724	21.87 723	9.51 728	18.10 727	11.56 722	32.01 737	10.63 726	16.20 727	7.03 721	19.48 734	10.15 720	16.66 729	9.83 721	22.42 731	4.75 727	8.68 731	5.37 728	10.25 737	6.16 727	11.36 731

DPSMNet_ROB	13.02 727	8.23 724	21.91 724	9.53 729	18.11 728	11.56 722	32.02 738	10.64 727	16.23 728	7.05 722	19.49 735	10.16 721	16.66 729	9.85 722	22.43 732	4.77 728	8.68 731	5.38 729	10.26 738	6.17 728	11.36 731

USTest	14.33 728	14.94 730	21.04 722	17.44 730	16.05 726	23.26 728	33.84 739	21.73 731	11.80 722	9.36 726	10.14 721	15.97 726	13.20 725	17.28 729	22.43 732	3.78 722	5.01 728	6.17 732	6.16 731	9.25 731	7.72 729

iinet-test	17.98 729	18.06 731	23.82 729	20.87 732	19.70 730	26.55 729	35.70 740	25.04 735	15.93 724	13.33 728	13.25 725	20.58 730	17.79 731	20.62 731	25.11 735	9.58 733	8.78 733	9.88 734	9.85 735	13.23 733	11.95 733

IINet	17.98 729	18.06 731	23.81 728	20.87 732	19.70 730	26.55 729	35.70 740	25.04 735	15.93 724	13.33 728	13.25 725	20.58 730	17.79 731	20.62 731	25.11 735	9.58 733	8.78 733	9.88 734	9.85 735	13.23 733	11.95 733

DPSM_ROB	19.08 731	19.14 734	25.17 731	22.15 736	20.85 733	28.17 732	37.82 743	26.56 737	16.85 732	14.14 730	14.84 728	21.70 733	18.75 734	21.87 734	26.55 739	10.16 737	9.30 736	10.47 736	10.42 739	14.03 735	12.61 736

DPSM	19.08 731	19.14 734	25.17 731	22.15 736	20.85 733	28.17 732	37.82 743	26.56 737	16.85 732	14.14 730	14.84 728	21.70 733	18.75 734	21.87 734	26.55 739	10.16 737	9.30 736	10.47 736	10.42 739	14.03 735	12.61 736

Selective-IGEV-i1pa	19.94 733	26.52 739	23.52 726	2.94 711	1.59 694	31.97 741	20.54 732	30.88 741	25.25 736	23.87 739	27.58 738	33.01 741	26.91 740	32.38 742	25.47 737	20.69 747	5.85 729	12.49 738	4.43 728	3.35 715	19.48 739

LRCNet_RVC	22.74 734	32.10 740	21.97 725	29.84 738	26.23 736	4.42 706	0.81 577	22.66 732	2.02 665	26.93 741	29.26 740	23.06 740	15.59 728	23.84 736	18.88 728	31.75 748	19.90 750	34.65 748	32.13 749	30.54 747	28.32 747

DLNR-FE	23.17 735	48.55 754	42.94 740	176.85 756	78.48 750	0.35 51	0.21 30	23.51 734	0.75 268	0.66 269	0.86 287	0.59 269	0.30 68	1.55 461	0.44 311	9.85 736	0.12 102	0.18 208	0.14 174	76.92 754	0.16 223

DLNR_Zeroshot_test	23.17 735	48.52 753	43.29 741	176.68 755	78.69 751	0.35 51	0.21 30	23.41 733	0.75 268	0.66 269	0.86 287	0.59 269	0.30 68	1.56 466	0.44 311	9.57 732	0.12 102	0.18 208	0.14 174	76.92 754	0.16 223

BEATNet-Init1	26.87 737	13.43 729	70.68 754	0.91 661	0.68 601	57.02 751	21.06 733	32.82 745	32.67 742	52.12 756	53.61 753	66.05 754	49.56 754	48.79 755	34.71 744	0.49 650	0.44 660	0.53 656	0.53 664	0.63 652	0.59 649

fast-reg	37.99 738	38.31 742	50.02 743	45.00 748	43.04 746	57.29 752	76.35 750	53.18 748	33.49 743	28.15 742	29.55 744	41.27 745	35.82 742	42.63 746	52.86 748	19.57 739	18.63 743	20.88 739	20.79 741	28.20 739	24.79 740

RAFT-FEzeroshot	38.32 739	38.45 744	50.28 744	44.74 743	41.87 741	56.68 746	76.38 753	53.24 750	33.76 745	28.29 744	29.37 741	43.69 750	37.66 747	43.83 748	53.41 752	20.32 741	18.70 745	21.07 741	21.07 744	28.25 742	25.35 744

RAFT-FE	38.32 739	38.45 744	50.28 744	44.74 743	41.87 741	56.68 746	76.38 753	53.24 750	33.76 745	28.29 744	29.37 741	43.69 750	37.66 747	43.83 748	53.41 752	20.32 741	18.70 745	21.07 741	21.07 744	28.25 742	25.35 744

CasAABBNet	38.33 741	38.46 746	50.35 747	44.75 745	41.84 740	56.68 746	76.37 752	53.22 749	33.83 748	28.31 747	29.54 743	43.62 749	37.71 749	43.84 751	53.41 752	20.30 740	18.70 745	21.07 741	21.07 744	28.24 741	25.34 742

Hybrid-DGEV	38.35 742	38.46 746	50.28 744	44.82 747	41.90 743	56.66 745	76.35 750	53.24 750	33.80 747	28.29 744	29.84 746	43.58 746	37.86 751	43.84 751	53.39 751	20.34 743	18.69 744	21.06 740	21.00 742	28.25 742	25.34 742

FlowAnything	38.37 743	38.41 743	50.38 748	44.76 746	41.94 744	56.64 744	76.34 749	53.28 754	34.23 750	28.25 743	29.72 745	43.60 747	37.79 750	43.83 748	53.38 750	20.39 745	18.71 749	21.07 741	21.14 748	28.23 740	25.29 741

Selective-RAFT-Error	38.39 744	38.47 748	50.44 749	44.73 742	41.97 745	56.68 746	76.38 753	53.24 750	33.92 749	28.34 748	29.85 747	43.60 747	38.20 752	43.75 747	53.34 749	20.38 744	18.70 745	21.09 745	21.05 743	28.30 745	25.43 746

HaxPig	38.92 745	41.40 750	41.64 738	29.95 739	32.27 737	28.90 734	27.60 734	29.73 740	37.71 751	43.82 751	43.87 750	33.17 742	35.56 741	41.53 744	40.37 746	43.94 752	47.51 755	45.82 749	47.08 751	42.38 748	44.15 750

AVERAGE_ROB	40.43 746	42.37 751	42.73 739	36.96 741	35.58 739	30.50 735	27.61 735	36.71 747	38.39 752	44.91 752	44.36 751	37.45 744	36.70 744	41.88 745	40.35 745	45.43 753	46.81 754	47.11 750	46.35 750	42.51 749	43.87 749

MEDIAN_ROB	42.00 747	44.40 752	44.29 742	35.15 740	34.95 738	31.28 740	29.60 736	35.88 746	40.02 753	47.20 755	46.64 752	37.37 743	38.48 753	44.35 754	42.45 747	48.03 754	49.39 756	49.71 751	49.03 752	45.14 750	46.65 751

LSM0	42.82 748	38.75 749	50.81 750	47.07 749	109.38 757	57.00 750	76.02 748	53.74 755	33.71 744	29.02 749	30.41 748	43.87 752	37.22 746	43.91 753	53.54 755	20.52 746	18.62 742	21.10 746	21.11 747	28.41 746	42.22 748

Anonymous_1	43.04 749	18.73 733	24.79 730	21.81 735	46.26 747	27.80 731	37.60 742	28.08 739	16.14 726	14.66 732	14.30 727	20.65 732	17.88 733	21.56 733	25.94 738	117.93 757	8.92 735	100.65 753	126.50 755	158.64 758	12.08 735

PML	51.67 750	36.25 741	13.28 713	7.46 727	20.81 732	108.69 756	232.22 759	8.72 722	27.82 741	87.01 757	269.67 759	69.67 755	61.95 755	24.76 740	14.20 722	9.74 735	3.40 726	9.62 733	4.70 729	18.74 737	4.72 727

xxxxx1	54.10 751	25.67 736	27.13 734	113.43 752	96.96 752	30.69 736	47.44 745	32.38 742	25.60 737	17.75 735	17.27 730	21.81 735	21.02 736	24.43 737	33.82 741	33.37 749	40.54 751	157.71 756	175.86 756	66.16 751	72.93 754

tt_ll	54.10 751	25.67 736	27.13 734	113.43 752	96.96 752	30.69 736	47.44 745	32.38 742	25.60 737	17.75 735	17.27 730	21.81 735	21.02 736	24.43 737	33.82 741	33.37 749	40.54 751	157.71 756	175.86 756	66.16 751	72.93 754

ff	54.10 751	25.67 736	27.13 734	113.43 752	96.96 752	30.69 736	47.44 745	32.38 742	25.60 737	17.75 735	17.27 730	21.81 735	21.02 736	24.43 737	33.82 741	33.37 749	40.54 751	157.71 756	175.86 756	66.16 751	72.93 754

RSGM-EC	88.84 754	82.86 755	51.22 751	105.38 750	99.51 755	94.51 754	125.67 756	90.02 756	46.43 754	45.14 753	57.50 755	101.22 756	88.55 756	154.40 756	153.26 757	105.54 755	59.55 757	113.88 754	53.02 753	92.89 756	56.17 752

acva	88.84 754	82.86 755	51.22 751	105.38 750	99.51 755	94.51 754	125.67 756	90.02 756	46.43 754	45.14 753	57.50 755	101.22 756	88.55 756	154.40 756	153.26 757	105.54 755	59.55 757	113.88 754	53.02 753	92.89 756	56.17 752

Selective-IGEV-i16pa	97.29 756	136.83 757	17.95 717	1.52 691	1.00 666	188.16 758	3.63 718	183.02 759	169.43 759	88.01 758	178.60 757	119.35 758	191.45 759	226.33 759	135.51 756	131.38 758	17.89 741	32.25 747	3.46 727	2.02 694	117.94 757

test_example2	192.40 757	210.76 758	206.48 757	199.83 757	204.73 758	172.94 757	183.52 758	133.93 758	133.41 758	191.38 759	196.19 758	187.13 759	178.77 758	205.33 758	208.00 759	222.09 759	238.72 759	186.54 759	190.54 759	227.34 759	170.31 758

GS-Stereo							0.36 222	0.92 239	0.47 142	0.37 109	0.38 73	0.32 70	0.33 99	0.43 42	0.26 57	0.19 293	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.15 182

FSD					0.50 505	0.54 238	0.58 492	0.65 106	0.53 182	0.54 226	0.52 163	0.56 247	0.52 275	0.57 117	0.55 403	0.51 651	0.47 669	0.50 647	0.49 656	0.50 627

ccccc		492.34 759		530.87 758	530.37 759	478.08 759		491.76 760		448.18 760		476.12 760		541.64 760		663.49 760	459.54 760	353.94 760	309.79 760	586.66 760

ASD4		10.99 727

Low-res two-view benchmark