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

Pro-Stereo	0.31 68	0.16 2	0.34 5	0.39 70	0.29 223	0.63 317	0.21 32	0.35 6	0.28 24	0.34 80	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 473	0.26 59	0.13 26	0.11 39	0.18 208	0.17 285	0.13 7	0.12 21

MGA	0.26 15	0.19 25	0.39 44	0.36 20	0.26 137	0.43 109	0.20 16	0.49 24	0.37 90	0.28 21	0.31 45	0.31 61	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.14 137

CAR	0.27 24	0.18 10	0.39 44	0.37 36	0.25 116	0.39 73	0.20 16	0.52 34	0.36 82	0.35 90	0.33 54	0.29 46	0.19 2	0.49 87	0.26 59	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

MSE-Stereo	0.26 15	0.19 25	0.39 44	0.36 20	0.25 116	0.39 73	0.20 16	0.52 34	0.36 82	0.28 21	0.33 54	0.29 46	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 70	0.26 137	0.24 13	0.24 70	0.33 2	0.26 18	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 254	0.13 7	0.13 73

Monster-pub-mixall	0.30 57	0.19 25	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.28 26	0.18 4	0.58 65	0.34 70	0.36 100	0.34 61	0.26 27	0.20 5	1.40 434	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

MLG-Stereo_test2	0.26 15	0.20 47	0.36 11	0.37 36	0.22 48	0.35 54	0.18 4	0.45 18	0.21 5	0.26 13	0.23 10	0.34 93	0.20 5	0.77 212	0.23 8	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 80	0.35 12	0.23 62	0.21 7	0.41 309	0.42 15	0.19 2	0.29 32	0.45 124	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.18 208	0.15 205	0.15 82	0.13 73

derf	0.25 10	0.20 47	0.40 55	0.40 84	0.23 62	0.26 19	0.19 9	0.47 20	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 133	0.21 8	0.47 77	0.24 15	0.14 53	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

mm2	0.25 10	0.19 25	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.25 14	0.20 16	0.49 24	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 141	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 25	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.25 14	0.20 16	0.41 12	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 141	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

qqai	0.26 15	0.20 47	0.41 64	0.40 84	0.23 62	0.28 26	0.19 9	0.51 33	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 152	0.21 8	0.48 85	0.24 15	0.15 85	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

monster-pro	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 121	0.25 41	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

PointNet	0.27 24	0.19 25	0.37 18	0.39 70	0.23 62	0.39 73	0.26 95	0.54 44	0.34 70	0.24 9	0.31 45	0.38 130	0.21 8	0.49 87	0.26 59	0.15 85	0.12 104	0.17 160	0.12 73	0.15 82	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 35	0.36 20	0.28 197	0.20 6	0.23 55	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 65	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 243	0.14 279	0.20 291	0.20 382	0.17 167	0.12 21

MonStereo	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 121	0.25 41	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 41	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.37 36	0.31 278	0.45 125	0.21 32	0.59 67	0.40 104	0.31 53	0.43 109	0.26 27	0.21 8	0.43 43	0.25 41	0.13 26	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 38	0.18 10	0.42 80	0.40 84	0.23 62	0.47 147	0.19 9	0.61 79	0.29 33	0.35 90	0.21 6	0.35 100	0.21 8	0.60 140	0.25 41	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-Stereo	0.34 108	0.25 216	0.78 402	0.47 237	0.26 137	0.37 64	0.30 139	0.71 142	0.52 178	0.36 100	0.57 194	0.29 46	0.21 8	0.50 93	0.36 230	0.13 26	0.13 210	0.20 291	0.18 313	0.18 217	0.12 21

MonSter	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 21	0.29 39	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 41	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 68	0.25 216	0.46 122	0.43 144	0.23 62	0.36 60	0.26 95	0.61 79	0.36 82	0.32 61	0.36 68	0.37 119	0.22 22	0.61 146	0.34 205	0.17 188	0.13 210	0.21 332	0.18 313	0.21 368	0.14 137

LG-Stereo_L1	0.30 57	0.20 47	0.44 94	0.37 36	0.26 137	0.29 29	0.21 32	0.66 118	0.26 18	0.25 11	0.25 12	0.24 15	0.22 22	1.24 377	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

AIO_rvc	0.36 136	0.23 147	0.49 141	0.43 144	0.27 168	0.59 288	0.38 258	0.94 259	0.45 135	0.33 70	0.46 130	0.49 197	0.22 22	0.84 245	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

MCSU-Stereo	0.28 38	0.17 3	0.36 11	0.36 20	0.17 5	0.35 54	0.39 275	0.55 50	0.41 111	0.37 111	0.40 86	0.37 119	0.23 25	0.45 53	0.29 108	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 176	0.39 44	0.34 6	0.24 87	0.16 2	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 32	0.40 86	0.24 15	0.23 25	0.32 3	0.26 59	0.20 343	0.18 444	0.18 208	0.16 254	0.18 217	0.14 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
monsters	0.34 108	0.20 47	0.41 64	0.39 70	0.36 371	0.34 46	0.27 109	0.66 118	0.43 123	0.47 185	0.40 86	0.22 6	0.23 25	1.33 402	0.25 41	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

depth_test_26	0.29 49	0.19 25	0.41 64	0.36 20	0.24 87	0.21 7	0.24 70	0.41 12	0.34 70	0.30 45	0.81 278	0.28 43	0.24 28	0.47 77	0.25 41	0.22 410	0.16 383	0.18 208	0.17 285	0.19 272	0.17 259

MatchStereo	0.28 38	0.21 77	0.39 44	0.33 2	0.18 8	0.22 11	0.23 55	0.65 109	0.48 149	0.27 19	0.47 134	0.25 22	0.24 28	0.49 87	0.31 156	0.16 129	0.12 104	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
DEFOM-Stereo	0.33 94	0.20 47	0.40 55	0.42 125	0.28 197	0.80 431	0.23 55	0.48 22	0.37 90	0.37 111	0.31 45	0.23 8	0.24 28	1.20 367	0.27 76	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 137

dual_stereo	0.27 24	0.19 25	0.35 9	0.39 70	0.21 30	0.25 14	0.22 42	0.48 22	0.31 42	0.32 61	0.26 17	0.37 119	0.24 28	0.83 240	0.29 108	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Test_v1	0.27 24	0.20 47	0.37 18	0.34 6	0.25 116	0.31 37	0.30 139	0.59 67	0.37 90	0.29 32	0.33 54	0.25 22	0.25 32	0.48 85	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.11 3

DispViT+	0.33 94	0.19 25	0.37 18	0.36 20	0.56 551	0.30 33	0.23 55	0.72 144	0.55 192	0.33 70	0.34 61	0.30 55	0.25 32	1.12 347	0.29 108	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 15	0.18 10	0.37 18	0.38 57	0.24 87	0.30 33	0.20 16	0.54 44	0.33 61	0.27 19	0.30 44	0.33 84	0.25 32	0.46 65	0.30 128	0.14 53	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

252Zero-FE	0.27 24	0.22 110	0.40 55	0.41 104	0.24 87	0.29 29	0.19 9	0.59 67	0.46 141	0.31 53	0.33 54	0.22 6	0.25 32	0.40 31	0.29 108	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

4.5_new	0.29 49	0.25 216	0.41 64	0.36 20	0.23 62	0.52 220	0.36 224	0.56 57	0.34 70	0.45 173	0.42 97	0.27 34	0.25 32	0.40 31	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 49	0.25 216	0.41 64	0.36 20	0.23 62	0.52 220	0.36 224	0.56 57	0.34 70	0.45 173	0.42 97	0.27 34	0.25 32	0.40 31	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.12 21

2.5w	0.31 68	0.23 147	0.46 122	0.39 70	0.24 87	0.42 100	0.39 275	0.61 79	0.30 37	0.37 111	0.53 172	0.24 15	0.25 32	0.77 212	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 108	0.20 47	0.44 94	0.45 201	0.35 354	0.27 25	0.29 128	0.53 38	0.51 171	0.44 165	0.61 203	0.26 27	0.25 32	1.19 364	0.27 76	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.10 1

AIO-Stereo	0.37 146	0.25 216	0.51 163	0.47 237	0.23 62	0.45 125	0.39 275	1.07 333	0.52 178	0.41 144	0.48 141	0.52 217	0.25 32	0.72 192	0.30 128	0.16 129	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.13 73

LGCAT	0.27 24	0.19 25	0.37 18	0.38 57	0.24 87	0.16 2	0.21 32	0.35 6	0.25 14	0.35 90	0.26 17	0.30 55	0.26 41	0.62 149	0.27 76	0.27 527	0.22 532	0.13 1	0.17 285	0.13 7	0.21 399

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 120	0.22 110	0.53 187	0.41 104	0.36 371	0.48 158	0.42 316	0.63 91	0.57 197	0.54 229	0.64 215	0.32 70	0.26 41	0.41 35	0.31 156	0.17 188	0.12 104	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 120	0.22 110	0.54 200	0.41 104	0.37 391	0.49 175	0.41 309	0.64 99	0.59 212	0.54 229	0.66 223	0.31 61	0.26 41	0.41 35	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.14 174	0.15 82	0.13 73

GeoVLM	0.26 15	0.19 25	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.34 46	0.20 16	0.49 24	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 141	0.26 41	0.45 53	0.27 76	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LACA2	0.27 24	0.21 77	0.44 94	0.35 12	0.18 8	0.39 73	0.39 275	0.56 57	0.27 22	0.29 32	0.33 54	0.36 106	0.26 41	0.45 53	0.22 1	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.11 3

MonSter++	0.26 15	0.19 25	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.34 46	0.20 16	0.49 24	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 141	0.26 41	0.45 53	0.27 76	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 49	0.20 47	0.45 110	0.37 36	0.25 116	0.26 19	0.20 16	0.78 169	0.28 24	0.28 21	0.26 17	0.24 15	0.26 41	0.91 268	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

gcap-zeroshot	0.35 120	0.22 110	0.55 215	0.41 104	0.37 391	0.48 158	0.42 316	0.64 99	0.54 189	0.53 223	0.63 210	0.33 84	0.26 41	0.38 17	0.31 156	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 120	0.22 110	0.53 187	0.41 104	0.36 371	0.48 158	0.42 316	0.63 91	0.57 197	0.54 229	0.64 215	0.32 70	0.26 41	0.41 35	0.31 156	0.17 188	0.12 104	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

testlalala	0.35 120	0.22 110	0.55 215	0.41 104	0.37 391	0.48 158	0.42 316	0.64 99	0.54 189	0.53 223	0.63 210	0.33 84	0.26 41	0.38 17	0.31 156	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

CAS	0.63 367	0.18 10	0.37 18	2.27 701	0.84 648	0.57 271	0.54 454	0.79 176	0.62 219	0.48 194	0.70 243	0.36 106	0.26 41	0.45 53	0.35 218	2.24 704	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 688

LSFM	0.27 24	0.19 25	0.41 64	0.38 57	0.27 168	0.17 4	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 61	0.27 26	0.39 133	0.27 52	0.46 65	0.27 76	0.23 438	0.22 532	0.21 332	0.19 340	0.23 425	0.24 458

flow	0.28 38	0.19 25	0.41 64	0.38 57	0.27 168	0.17 4	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 61	0.27 26	0.39 133	0.27 52	0.54 104	0.27 76	0.23 438	0.22 532	0.21 332	0.19 340	0.23 425	0.24 458

anonymous	0.28 38	0.22 110	0.43 88	0.39 70	0.26 137	0.22 11	0.24 70	0.35 6	0.34 70	0.42 151	0.60 200	0.24 15	0.27 52	0.50 93	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 120	0.22 110	0.54 200	0.42 125	0.35 354	0.46 132	0.40 291	0.62 83	0.54 189	0.56 240	0.67 230	0.36 106	0.27 52	0.49 87	0.28 96	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

qwe	0.32 78	0.21 77	0.40 55	0.37 36	0.26 137	0.49 175	0.29 128	0.64 99	0.39 100	0.49 202	0.48 141	0.26 27	0.27 52	0.80 227	0.34 205	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

111111	0.34 108	0.20 47	0.41 64	0.45 201	0.42 452	0.37 64	0.22 42	0.95 265	0.38 98	0.31 53	0.31 45	0.40 141	0.27 52	0.96 285	0.26 59	0.17 188	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

MLG-Stereo_test1	0.27 24	0.19 25	0.38 35	0.40 84	0.24 87	0.38 68	0.20 16	0.59 67	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 84	0.27 52	0.90 267	0.25 41	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

CES	0.48 242	0.20 47	0.37 18	0.39 70	1.39 693	0.55 256	0.35 207	0.98 281	0.66 244	0.44 165	0.66 223	0.35 100	0.27 52	0.56 116	0.33 190	0.15 85	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.19 272	1.46 694

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 24	0.24 176	0.33 3	0.29 1	0.25 116	0.29 29	0.26 95	0.33 2	0.26 18	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 60	0.36 11	0.32 169	0.15 85	0.20 483	0.26 494	0.34 616	0.24 443	0.24 458

MLG-Stereo	0.29 49	0.19 25	0.38 35	0.41 104	0.20 22	0.42 100	0.20 16	0.66 118	0.21 5	0.25 11	0.22 8	0.33 84	0.28 60	1.09 337	0.25 41	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 418	3.18 723	2.55 670	0.39 70	0.23 62	0.44 121	0.23 55	0.63 91	0.42 117	0.44 165	0.44 118	0.34 93	0.28 60	0.56 116	0.29 108	1.35 697	0.10 9	0.22 371	0.19 340	0.46 620	1.31 692

RAFT-Stereo-weight	0.47 236	0.24 176	0.53 187	0.48 271	0.27 168	0.60 296	0.35 207	1.02 298	1.07 416	0.99 366	0.78 266	0.76 335	0.28 60	0.76 209	0.36 230	0.16 129	0.12 104	0.17 160	0.15 205	0.16 121	0.15 185

CAS++	0.47 236	0.31 410	0.56 226	0.47 237	0.32 301	0.42 100	0.28 117	1.76 542	0.72 264	0.71 280	0.72 250	0.37 119	0.28 60	0.69 177	0.33 190	0.27 527	0.22 532	0.26 494	0.21 428	0.29 517	0.19 337
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LiteMatch*	0.27 24	0.19 25	0.49 141	0.38 57	0.27 168	0.31 37	0.23 55	0.49 24	0.38 98	0.29 32	0.28 32	0.36 106	0.29 65	0.46 65	0.24 15	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.13 73

BStereo	0.38 153	0.25 216	1.42 598	0.42 125	0.28 197	0.55 256	0.39 275	0.55 50	0.52 178	0.36 100	0.35 65	0.37 119	0.29 65	0.64 154	0.38 255	0.13 26	0.14 279	0.15 57	0.19 340	0.15 82	0.16 226

Anonymus123	0.45 220	0.25 216	1.42 598	0.42 125	0.28 197	1.78 631	0.39 275	0.72 144	0.52 178	0.36 100	0.35 65	0.37 119	0.29 65	0.64 154	0.38 255	0.13 26	0.14 279	0.15 57	0.19 340	0.15 82	0.16 226

LCMNet	0.28 38	0.18 10	0.36 11	0.37 36	0.24 87	0.31 37	0.20 16	0.57 62	0.57 197	0.28 21	0.32 51	0.33 84	0.29 65	0.54 104	0.30 128	0.14 53	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

CSFM-Stereo	0.26 15	0.18 10	0.37 18	0.39 70	0.21 30	0.40 81	0.21 32	0.53 38	0.29 33	0.30 45	0.28 32	0.31 61	0.29 65	0.47 77	0.25 41	0.15 85	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LGtest1	0.27 24	0.21 77	0.44 94	0.41 104	0.21 30	0.42 100	0.19 9	0.56 57	0.26 18	0.29 32	0.24 11	0.29 46	0.29 65	0.55 111	0.25 41	0.18 243	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.14 44	0.13 73

GREAT-IGEV	0.32 78	0.20 47	0.42 80	0.37 36	0.29 223	0.36 60	0.28 117	0.56 57	0.58 202	0.28 21	0.50 154	0.29 46	0.29 65	0.84 245	0.27 76	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 167	0.14 137
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.43 197	0.26 251	0.65 286	0.43 144	0.29 223	0.47 147	0.31 151	1.34 422	0.73 269	0.38 127	0.49 151	0.54 230	0.29 65	1.24 377	0.30 128	0.17 188	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.20 322	0.15 185

EGLCR-Stereo	0.37 146	0.22 110	0.51 163	0.43 144	0.26 137	0.44 121	0.22 42	0.99 284	0.48 149	0.42 151	0.42 97	0.67 306	0.29 65	0.86 255	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.19 239	0.17 285	0.17 167	0.15 185

PhaseNet	0.33 94	0.23 147	0.44 94	0.43 144	0.28 197	0.57 271	0.24 70	0.62 83	0.42 117	0.30 45	0.39 81	0.54 230	0.30 74	0.55 111	0.37 242	0.15 85	0.13 210	0.20 291	0.19 340	0.17 167	0.17 259

Selective-IGEV-i32	0.39 160	0.24 176	0.50 152	0.44 182	0.25 116	0.46 132	0.33 181	1.25 406	0.40 104	0.35 90	0.45 124	0.52 217	0.30 74	1.07 330	0.30 128	0.14 53	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.13 73

gcap_with_dpt	0.35 120	0.22 110	0.56 226	0.42 125	0.35 354	0.50 193	0.45 375	0.62 83	0.49 152	0.54 229	0.66 223	0.32 70	0.30 74	0.38 17	0.28 96	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.14 174	0.14 44	0.13 73

DLNR-FE	23.17 738	48.55 757	42.94 743	176.85 759	78.48 753	0.35 54	0.21 32	23.51 737	0.75 271	0.66 272	0.86 290	0.59 272	0.30 74	1.55 464	0.44 314	9.85 739	0.12 104	0.18 208	0.14 174	76.92 757	0.16 226

Replicate-Monster	0.41 184	0.26 251	2.03 648	0.36 20	0.21 30	0.46 132	0.23 55	0.67 126	0.48 149	0.42 151	0.27 26	0.31 61	0.30 74	0.98 296	0.24 15	0.14 53	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 521

2.75w_new	0.31 68	0.23 147	0.43 88	0.35 12	0.23 62	0.42 100	0.42 316	0.54 44	0.35 79	0.47 185	0.43 109	0.24 15	0.30 74	0.66 168	0.33 190	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

AIO_test	0.35 120	0.22 110	0.44 94	0.43 144	0.27 168	0.57 271	0.44 354	0.79 176	0.41 111	0.32 61	0.47 134	0.46 174	0.30 74	0.69 177	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.12 21

mms	0.40 175	0.27 285	0.52 176	0.46 220	0.32 301	0.43 109	0.46 385	0.70 137	0.46 141	0.35 90	0.58 197	0.44 162	0.30 74	1.36 415	0.33 190	0.16 129	0.13 210	0.18 208	0.15 205	0.19 272	0.15 185

DLNR_Zeroshot_test	23.17 738	48.52 756	43.29 744	176.68 758	78.69 754	0.35 54	0.21 32	23.41 736	0.75 271	0.66 272	0.86 290	0.59 272	0.30 74	1.56 469	0.44 314	9.57 735	0.12 104	0.18 208	0.14 174	76.92 757	0.16 226

Selective-IGEV	0.39 160	0.24 176	0.50 152	0.44 182	0.25 116	0.46 132	0.33 181	1.25 406	0.40 104	0.35 90	0.45 124	0.52 217	0.30 74	1.07 330	0.30 128	0.14 53	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.13 73

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 78	0.23 147	0.50 152	0.42 125	0.22 48	0.49 175	0.20 16	0.57 62	0.50 159	0.38 127	0.28 32	0.33 84	0.31 84	0.45 53	0.28 96	0.21 378	0.17 418	0.24 434	0.19 340	0.27 486	0.20 374

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 36	0.18 8	0.41 88	0.29 128	0.40 11	0.22 7	0.29 32	0.33 54	0.32 70	0.31 84	0.32 3	0.31 156	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

DF	0.38 153	0.22 110	0.60 258	0.46 220	0.26 137	0.46 132	0.31 151	0.84 211	0.47 145	0.43 159	0.66 223	0.58 263	0.31 84	0.79 224	0.30 128	0.18 243	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.15 185

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 14	0.20 16	0.49 24	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 119	0.31 84	0.31 2	0.22 1	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LACA3	0.27 24	0.21 77	0.38 35	0.35 12	0.19 15	0.37 64	0.38 258	0.47 20	0.28 24	0.29 32	0.27 26	0.26 27	0.31 84	0.73 197	0.22 1	0.16 129	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

VIP-Stereo	0.35 120	0.22 110	0.49 141	0.40 84	0.43 463	0.82 442	0.22 42	0.59 67	0.45 135	0.31 53	0.53 172	0.37 119	0.31 84	0.83 240	0.27 76	0.17 188	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

IGEV-RUCA	0.37 146	0.23 147	0.48 132	0.49 293	0.36 371	0.60 296	0.23 55	0.64 99	0.49 152	0.39 139	0.49 151	0.44 162	0.31 84	0.85 251	0.30 128	0.24 459	0.13 210	0.16 108	0.12 73	0.20 322	0.19 337

fffft	0.38 153	0.23 147	0.51 163	0.44 182	0.32 301	0.43 109	0.48 406	0.76 162	0.36 82	0.44 165	0.34 61	0.38 130	0.31 84	1.31 394	0.32 169	0.14 53	0.11 39	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.16 226
1: 1. 1
RAStereo	0.34 108	0.21 77	0.66 296	0.47 237	0.27 168	0.26 19	0.29 128	0.69 132	0.63 222	0.32 61	0.42 97	0.45 170	0.31 84	0.45 53	0.34 205	0.17 188	0.15 344	0.19 239	0.15 205	0.18 217	0.13 73

UniTT-Stereo	0.36 136	0.23 147	0.59 255	0.48 271	0.36 371	0.40 81	0.32 168	0.53 38	0.49 152	0.54 229	0.55 185	0.36 106	0.31 84	0.58 126	0.51 380	0.20 343	0.15 344	0.17 160	0.15 205	0.19 272	0.15 185

CASnet	0.41 184	0.25 216	0.48 132	0.50 306	0.20 22	0.50 193	0.36 224	0.81 192	0.80 293	0.83 318	0.68 233	0.48 188	0.31 84	0.54 104	0.32 169	0.18 243	0.12 104	0.27 511	0.22 457	0.23 425	0.14 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.39 160	0.25 216	0.41 64	0.54 395	0.23 62	0.48 158	0.30 139	0.73 150	0.58 202	0.52 222	0.73 252	0.51 209	0.31 84	0.64 154	0.42 300	0.17 188	0.20 483	0.23 412	0.19 340	0.21 368	0.17 259

quiztm	0.48 242	0.26 251	0.52 176	0.49 293	0.55 547	0.45 125	0.42 316	1.45 451	0.81 297	0.79 301	1.14 408	0.57 256	0.32 96	0.58 126	0.36 230	0.17 188	0.12 104	0.17 160	0.14 174	0.18 217	0.15 185

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 14	0.22 42	0.41 12	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 93	0.32 96	0.30 1	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

LACA1	0.25 10	0.20 47	0.38 35	0.34 6	0.18 8	0.31 37	0.27 109	0.45 18	0.25 14	0.30 45	0.22 8	0.25 22	0.32 96	0.46 65	0.25 41	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.12 73	0.15 82	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 15	0.19 25	0.37 18	0.33 2	0.19 15	0.47 147	0.19 9	0.54 44	0.27 22	0.30 45	0.29 39	0.26 27	0.32 96	0.43 43	0.30 128	0.16 129	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
Wavelet-MonSter	0.27 24	0.20 47	0.41 64	0.39 70	0.26 137	0.26 19	0.25 81	0.49 24	0.29 33	0.36 100	0.47 134	0.28 43	0.32 96	0.49 87	0.26 59	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

AdaDepth	0.30 57	0.22 110	0.49 141	0.44 182	0.27 168	0.44 121	0.24 70	0.52 34	0.30 37	0.31 53	0.37 73	0.26 27	0.32 96	0.79 224	0.25 41	0.12 9	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.15 185

2.25w	0.32 78	0.24 176	0.48 132	0.37 36	0.24 87	0.45 125	0.25 81	0.62 83	0.40 104	0.45 173	0.58 197	0.27 34	0.32 96	0.74 206	0.35 218	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.14 137

4D-IteraStereo	0.48 242	0.24 176	0.76 384	0.50 306	0.44 472	0.66 346	0.31 151	0.87 218	1.02 390	1.03 385	0.72 250	0.78 341	0.32 96	0.64 154	0.37 242	0.17 188	0.11 39	0.23 412	0.19 340	0.19 272	0.13 73

VMStereo-Base	0.38 153	0.23 147	0.44 94	0.36 20	0.22 48	0.39 73	0.34 196	0.70 137	0.86 313	0.43 159	0.69 238	0.60 274	0.33 104	0.73 197	0.35 218	0.17 188	0.14 279	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.17 259

GEAStereo	0.31 68	0.21 77	0.43 88	0.43 144	0.31 278	0.46 132	0.36 224	0.74 156	0.33 61	0.34 80	0.38 74	0.32 70	0.33 104	0.43 43	0.26 59	0.21 378	0.12 104	0.17 160	0.12 73	0.17 167	0.14 137

GSStereo	0.33 94	0.21 77	0.43 88	0.45 201	0.31 278	0.46 132	0.36 224	0.92 242	0.47 145	0.37 111	0.38 74	0.32 70	0.33 104	0.43 43	0.26 59	0.19 297	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.15 185

GS-Stereo							0.36 224	0.92 242	0.47 145	0.37 111	0.38 74	0.32 70	0.33 104	0.43 43	0.26 59	0.19 297	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.15 185

asd	0.30 57	0.21 77	0.41 64	0.39 70	0.24 87	0.47 147	0.30 139	0.69 132	0.30 37	0.41 144	0.39 81	0.28 43	0.33 104	0.62 149	0.27 76	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 77	0.36 11	0.38 57	0.22 48	0.32 43	0.22 42	0.39 10	0.23 10	0.30 45	0.25 12	0.30 55	0.33 104	0.34 6	0.26 59	0.16 129	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

ours_stereo	0.39 160	0.28 315	0.51 163	0.46 220	0.30 249	0.40 81	0.44 354	0.73 150	0.56 195	0.35 90	0.56 189	0.46 174	0.33 104	1.11 343	0.32 169	0.16 129	0.13 210	0.19 239	0.15 205	0.19 272	0.14 137

RSM	0.39 160	0.24 176	0.49 141	0.46 220	0.26 137	0.47 147	0.40 291	0.92 242	0.44 131	0.41 144	0.42 97	0.65 295	0.33 104	1.07 330	0.29 108	0.15 85	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.17 167	0.13 73

MGS-Stereo	0.42 190	0.26 251	0.58 249	0.44 182	0.28 197	0.50 193	0.34 196	0.57 62	0.83 305	0.46 180	1.31 483	0.52 217	0.33 104	0.65 165	0.36 230	0.19 297	0.16 383	0.18 208	0.15 205	0.17 167	0.16 226

MSKI-zero shot	0.55 315	0.26 251	0.57 240	0.51 338	0.26 137	0.69 366	0.28 117	1.18 375	0.64 227	0.91 340	1.32 490	0.82 358	0.33 104	1.92 525	0.32 169	0.17 188	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.16 226

XX-TBD	0.46 228	0.70 634	0.35 9	0.79 624	0.25 116	0.58 277	0.26 95	0.69 132	1.27 543	0.76 289	1.00 334	0.45 170	0.33 104	0.47 77	0.37 242	0.19 297	0.15 344	0.15 57	0.11 15	0.17 167	0.14 137

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 7	0.21 32	0.54 44	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 156	0.34 115	0.37 13	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

asda	0.30 57	0.24 176	0.42 80	0.38 57	0.23 62	0.43 109	0.34 196	0.58 65	0.37 90	0.38 127	0.42 97	0.27 34	0.34 115	0.52 99	0.30 128	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 57	0.26 251	0.44 94	0.38 57	0.26 137	0.49 175	0.40 291	0.59 67	0.31 42	0.38 127	0.42 97	0.27 34	0.34 115	0.46 65	0.31 156	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 57	0.26 251	0.44 94	0.38 57	0.26 137	0.49 175	0.40 291	0.59 67	0.31 42	0.38 127	0.42 97	0.27 34	0.34 115	0.46 65	0.31 156	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 57	0.26 251	0.44 94	0.38 57	0.26 137	0.49 175	0.40 291	0.59 67	0.32 52	0.38 127	0.42 97	0.27 34	0.34 115	0.46 65	0.31 156	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

3.75w	0.32 78	0.23 147	0.44 94	0.37 36	0.29 223	0.62 312	0.36 224	0.59 67	0.32 52	0.41 144	0.47 134	0.25 22	0.34 115	0.64 154	0.26 59	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 94	0.25 216	0.45 110	0.37 36	0.24 87	0.54 241	0.35 207	0.66 118	0.36 82	0.43 159	0.44 118	0.29 46	0.34 115	0.77 212	0.39 266	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

S2M2_L	0.34 108	0.28 315	0.45 110	0.40 84	0.30 249	0.31 37	0.16 3	0.60 77	0.64 227	0.31 53	0.48 141	0.47 181	0.34 115	0.38 17	0.32 169	0.25 487	0.22 532	0.20 291	0.22 457	0.25 459	0.22 422
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DN	0.42 190	0.24 176	0.49 141	0.47 237	0.41 446	0.58 277	0.32 168	0.81 192	0.84 309	0.45 173	0.52 165	0.77 337	0.35 123	0.64 154	0.33 190	0.24 459	0.17 418	0.19 239	0.16 254	0.20 322	0.21 399

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 7	0.20 16	0.50 32	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 156	0.35 123	0.37 13	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

3.25w_new	0.32 78	0.21 77	0.45 110	0.38 57	0.23 62	0.52 220	0.34 196	0.65 109	0.39 100	0.47 185	0.45 124	0.32 70	0.35 123	0.61 146	0.27 76	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 78	0.21 77	0.45 110	0.37 36	0.23 62	0.52 220	0.34 196	0.65 109	0.39 100	0.47 185	0.45 124	0.32 70	0.35 123	0.61 146	0.27 76	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

LG-G_1	0.31 68	0.20 47	0.44 94	0.42 125	0.20 22	0.64 321	0.18 4	0.70 137	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 106	0.35 123	0.87 258	0.24 15	0.16 129	0.12 104	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 68	0.20 47	0.44 94	0.42 125	0.20 22	0.64 321	0.18 4	0.70 137	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 106	0.35 123	0.87 258	0.24 15	0.16 129	0.12 104	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

SGD-Stereo	0.32 78	0.20 47	0.40 55	0.38 57	0.19 15	0.43 109	0.22 42	0.64 99	0.33 61	0.42 151	0.34 61	0.27 34	0.35 123	1.15 353	0.30 128	0.20 343	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.17 167	0.13 73

HART	0.45 220	0.22 110	0.54 200	0.50 306	0.26 137	0.41 88	0.29 128	1.03 303	0.50 159	0.58 244	1.45 538	0.61 279	0.35 123	1.08 335	0.30 128	0.15 85	0.13 210	0.19 239	0.14 174	0.19 272	0.14 137

SMoEStereo_RVC	0.39 160	0.25 216	0.50 152	0.45 201	0.30 249	0.61 302	0.36 224	0.72 144	0.45 135	0.46 180	0.43 109	0.42 152	0.35 123	1.39 428	0.29 108	0.15 85	0.12 104	0.20 291	0.15 205	0.16 121	0.15 185

U	9.45 722	0.21 77	0.58 249	0.47 237	53.11 751	61.27 756	0.24 70	0.70 137	0.52 178	0.36 100	0.28 32	0.29 46	0.35 123	0.33 5	0.26 59	0.19 297	0.11 39	60.50 755	8.88 736	0.17 167	0.13 73

RSM++	0.38 153	0.24 176	0.51 163	0.47 237	0.26 137	0.50 193	0.41 309	0.79 176	0.45 135	0.37 111	0.45 124	0.60 274	0.35 123	1.02 314	0.30 128	0.15 85	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.18 217	0.13 73

4w-stereo	0.30 57	0.24 176	0.44 94	0.37 36	0.23 62	0.46 132	0.27 109	0.63 91	0.31 42	0.41 144	0.44 118	0.27 34	0.36 134	0.59 128	0.30 128	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.12 21

SCV	0.46 228	0.26 251	0.55 215	0.47 237	0.25 116	0.39 73	0.38 258	1.98 611	0.60 214	0.35 90	0.48 141	0.55 236	0.36 134	1.28 387	0.32 169	0.24 459	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.18 217	0.14 137

StereoAnything_RVC	0.45 220	1.43 690	0.48 132	0.35 12	0.20 22	0.26 19	0.21 32	0.43 16	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 134	1.27 385	0.22 1	0.21 378	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 700	0.11 3

999	0.48 242	0.22 110	0.49 141	0.48 271	0.34 347	0.75 396	0.31 151	0.85 213	0.55 192	0.37 111	0.48 141	0.50 203	0.36 134	2.45 574	0.39 266	0.16 129	0.13 210	0.18 208	0.15 205	0.16 121	0.19 337

over-6	0.31 68	0.22 110	0.42 80	0.40 84	0.17 5	0.41 88	0.31 151	0.63 91	0.30 37	0.31 53	0.36 68	0.30 55	0.37 138	0.82 237	0.26 59	0.19 297	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.17 167	0.13 73

over-8	0.29 49	0.23 147	0.40 55	0.43 144	0.16 1	0.47 147	0.26 95	0.52 34	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 100	0.37 138	0.69 177	0.25 41	0.17 188	0.13 210	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

FlowAnything_test	0.39 160	0.26 251	0.61 263	0.59 474	0.33 325	0.62 312	0.36 224	0.62 83	0.40 104	0.45 173	0.36 68	0.45 170	0.37 138	0.53 101	0.48 358	0.24 459	0.18 444	0.28 526	0.33 609	0.21 368	0.19 337

tt45	0.45 220	0.23 147	0.46 122	0.45 201	0.33 325	0.79 422	0.32 168	0.78 169	0.41 111	0.51 218	0.44 118	0.49 197	0.37 138	2.14 547	0.34 205	0.16 129	0.13 210	0.19 239	0.16 254	0.17 167	0.18 290

model_zeroshot	0.48 242	0.29 350	0.86 433	0.51 338	0.36 371	0.69 366	0.37 250	1.12 353	0.62 219	0.85 326	0.84 283	0.66 300	0.37 138	0.73 197	0.34 205	0.20 343	0.16 383	0.19 239	0.16 254	0.17 167	0.16 226

iRaftStereo_RVC	0.47 236	0.26 251	0.64 279	0.50 306	0.29 223	0.53 231	0.33 181	1.05 317	0.77 284	0.84 321	1.00 334	0.55 236	0.37 138	0.81 233	0.40 276	0.17 188	0.12 104	0.22 371	0.20 382	0.19 272	0.15 185

CREStereo++_RVC	0.47 236	0.21 77	0.38 35	0.45 201	0.38 413	0.45 125	0.25 81	0.75 159	1.29 553	0.80 304	1.21 442	0.47 181	0.37 138	0.53 101	0.44 314	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.80 687	0.18 217	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
Anonymus	0.32 78	0.20 47	0.41 64	0.45 201	0.28 197	0.43 109	0.24 70	0.54 44	0.40 104	0.33 70	0.31 45	0.50 203	0.38 145	0.57 121	0.32 169	0.14 53	0.12 104	0.18 208	0.17 285	0.15 82	0.16 226

GIP-stereo	0.34 108	0.23 147	0.45 110	0.50 306	0.36 371	0.38 68	0.23 55	0.78 169	0.52 178	0.34 80	0.51 160	0.46 174	0.38 145	0.51 97	0.27 76	0.20 343	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.14 137

GCAP-BAT	0.39 160	0.22 110	0.65 286	0.43 144	0.35 354	0.34 46	0.37 250	0.83 205	0.67 246	0.48 194	0.56 189	0.55 236	0.38 145	0.74 206	0.31 156	0.17 188	0.13 210	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 185

Pointernet	0.37 146	0.20 47	0.57 240	0.43 144	0.28 197	0.51 213	0.27 109	0.93 253	0.61 215	0.47 185	0.63 210	0.49 197	0.38 145	0.49 87	0.33 190	0.17 188	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot	0.39 160	0.22 110	0.65 286	0.43 144	0.35 354	0.34 46	0.37 250	0.83 205	0.67 246	0.48 194	0.56 189	0.55 236	0.38 145	0.74 206	0.31 156	0.17 188	0.13 210	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 185

over-9	0.29 49	0.24 176	0.41 64	0.43 144	0.16 1	0.46 132	0.26 95	0.53 38	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 100	0.39 150	0.68 175	0.26 59	0.17 188	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

DNS	0.39 160	0.27 285	0.57 240	0.47 237	0.28 197	0.49 175	0.25 81	0.90 236	0.50 159	0.59 252	0.55 185	0.66 300	0.39 150	0.43 43	0.27 76	0.23 438	0.14 279	0.15 57	0.14 174	0.21 368	0.20 374

WQFJA1++	1.55 632	0.22 110	0.45 110	0.38 57	0.28 197	0.38 68	0.20 16	0.62 83	0.28 24	0.38 127	0.39 81	0.34 93	0.39 150	0.64 154	0.27 76	0.19 297	0.12 104	0.16 108	0.12 73	25.04 741	0.14 137

castereo++	0.38 153	0.23 147	0.41 64	0.43 144	0.31 278	0.97 499	0.22 42	0.86 215	0.58 202	0.32 61	0.44 118	0.51 209	0.39 150	0.93 278	0.24 15	0.17 188	0.11 39	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.14 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 228	0.36 504	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.67 352	0.35 207	0.78 169	1.12 445	0.61 257	0.62 207	0.39 133	0.39 150	0.71 188	0.39 266	0.20 343	0.17 418	0.22 371	0.18 313	0.23 425	0.19 337

TRStereo	0.60 349	0.60 615	0.97 492	0.74 610	0.67 598	0.46 132	0.38 258	1.85 573	0.89 325	0.79 301	0.80 277	0.88 387	0.39 150	1.10 340	0.41 286	0.23 438	0.15 344	0.23 412	0.24 496	0.17 167	0.15 185

XX-Stereo	0.63 367	0.26 251	1.90 644	0.81 630	0.67 598	0.43 109	0.23 55	1.03 303	0.58 202	0.65 268	1.56 571	1.41 550	0.39 150	1.28 387	0.35 218	0.20 343	0.14 279	0.20 291	0.19 340	0.18 217	0.14 137

TS12	0.36 136	0.20 47	0.40 55	0.43 144	0.20 22	0.58 277	0.31 151	0.89 228	0.41 111	0.40 141	0.73 252	0.36 106	0.40 157	0.73 197	0.37 242	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.16 121	0.14 137

DilatedVolume-Stereo	0.43 197	0.21 77	0.55 215	0.43 144	0.32 301	0.72 380	0.29 128	0.80 185	0.51 171	0.77 295	0.73 252	0.48 188	0.40 157	1.13 350	0.39 266	0.15 85	0.14 279	0.15 57	0.14 174	0.16 121	0.14 137

plain	0.46 228	0.27 285	1.01 508	0.50 306	0.40 436	0.35 54	0.37 250	0.87 218	0.56 195	0.43 159	0.76 261	0.42 152	0.40 157	1.13 350	0.45 329	0.21 378	0.15 344	0.24 434	0.19 340	0.24 443	0.16 226

LoS	0.40 175	0.21 77	0.44 94	0.37 36	0.22 48	0.50 193	0.40 291	1.00 288	0.94 348	0.48 194	0.66 223	0.48 188	0.40 157	0.60 140	0.37 242	0.18 243	0.14 279	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 211	1.50 696	1.55 618	0.37 36	0.33 325	0.41 88	0.26 95	0.79 176	0.35 79	0.34 80	0.46 130	0.41 149	0.41 161	0.45 53	0.24 15	0.15 85	0.13 210	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.18 290

RT-Monster	0.45 220	0.23 147	0.47 127	0.44 182	0.40 436	0.51 213	0.25 81	0.87 218	1.01 386	0.87 330	0.86 290	0.68 308	0.41 161	0.67 172	0.40 276	0.16 129	0.14 279	0.15 57	0.13 134	0.14 44	0.17 259

FE-Mocha	0.49 252	0.30 373	0.87 445	0.48 271	0.36 371	0.45 125	0.22 42	1.58 489	0.49 152	1.00 371	1.09 379	0.74 328	0.41 161	0.55 111	0.30 128	0.18 243	0.12 104	0.21 332	0.20 382	0.17 167	0.15 185

IGEV-FE	0.53 281	0.30 373	0.99 498	0.56 436	0.35 354	0.41 88	0.32 168	1.37 427	0.63 222	1.00 371	1.09 379	0.94 412	0.41 161	0.83 240	0.39 266	0.18 243	0.12 104	0.19 239	0.18 313	0.19 272	0.17 259

fffy	0.42 190	0.27 285	0.57 240	0.46 220	0.29 223	0.48 158	0.35 207	0.91 239	0.55 192	0.40 141	0.58 197	0.55 236	0.41 161	1.26 381	0.36 230	0.15 85	0.13 210	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.14 137

IGEV-Stereo+	0.45 220	0.21 77	0.43 88	0.41 104	0.39 424	0.15 1	0.19 9	0.44 17	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 61	0.41 161	1.43 437	0.30 128	0.17 188	0.12 104	0.15 57	0.11 15	1.16 685	1.70 700

IGEV_Zeroshot_test	0.53 281	0.30 373	0.99 498	0.56 436	0.35 354	0.41 88	0.32 168	1.37 427	0.63 222	1.00 371	1.09 379	0.95 421	0.41 161	0.83 240	0.39 266	0.18 243	0.12 104	0.19 239	0.18 313	0.19 272	0.17 259

CREStereo	0.39 160	0.21 77	0.38 35	0.34 6	0.22 48	0.53 231	0.29 128	0.77 166	1.11 441	0.58 244	0.71 246	0.51 209	0.41 161	0.54 104	0.34 205	0.18 243	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 137
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
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 160	0.52 582	1.32 581	0.44 182	0.38 413	0.38 68	0.23 55	0.95 265	0.41 111	0.36 100	0.43 109	0.41 149	0.42 169	0.45 53	0.29 108	0.14 53	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.14 137

Zero-FE251	0.34 108	0.23 147	0.51 163	0.45 201	0.29 223	0.58 277	0.24 70	0.82 200	0.34 70	0.49 202	0.38 74	0.52 217	0.42 169	0.47 77	0.27 76	0.18 243	0.14 279	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.13 73

MM-Stereo_test3	0.50 258	0.24 176	0.54 200	0.54 395	0.74 619	0.49 175	0.53 447	1.09 340	1.05 404	0.62 262	0.95 314	0.61 279	0.42 169	0.77 212	0.38 255	0.20 343	0.17 418	0.20 291	0.16 254	0.18 217	0.18 290

MM-Stereo_test2	0.43 197	0.24 176	0.67 302	0.51 338	0.32 301	0.55 256	0.45 375	0.97 277	0.77 284	0.59 252	0.51 160	0.49 197	0.42 169	0.80 227	0.30 128	0.15 85	0.13 210	0.18 208	0.14 174	0.19 272	0.14 137

HUF	0.36 136	0.23 147	0.52 176	0.40 84	0.22 48	0.54 241	0.47 393	0.82 200	0.43 123	0.36 100	0.43 109	0.50 203	0.42 169	0.64 154	0.29 108	0.17 188	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.14 137

trnet	0.39 160	0.21 77	0.37 18	0.36 20	0.20 22	0.53 231	0.29 128	0.78 169	1.12 445	0.59 252	0.71 246	0.53 224	0.42 169	0.54 104	0.34 205	0.18 243	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo	0.40 175	0.28 315	0.68 306	0.47 237	0.25 116	0.53 231	0.32 168	0.82 200	0.58 202	0.65 268	0.69 238	0.58 263	0.42 169	0.47 77	0.29 108	0.17 188	0.14 279	0.17 160	0.13 134	0.17 167	0.14 137

LL-Strereo2	0.52 265	0.33 449	0.69 318	0.52 359	0.37 391	0.70 373	0.30 139	1.13 357	0.67 246	0.94 348	0.78 266	0.91 399	0.42 169	1.05 324	0.42 300	0.17 188	0.16 383	0.29 537	0.25 510	0.21 368	0.16 226

test_4	0.53 281	0.22 110	0.56 226	0.54 395	0.32 301	0.64 321	0.39 275	0.80 185	0.62 219	0.92 342	1.87 626	0.68 308	0.42 169	1.16 357	0.37 242	0.15 85	0.13 210	0.20 291	0.22 457	0.20 322	0.15 185

over v1	0.30 57	0.24 176	0.41 64	0.42 125	0.16 1	0.49 175	0.27 109	0.53 38	0.28 24	0.31 53	0.31 45	0.35 100	0.43 178	0.70 182	0.30 128	0.16 129	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.16 121	0.14 137

aanet-new-60k	0.34 108	0.21 77	0.76 384	0.42 125	0.22 48	0.58 277	0.31 151	0.71 142	0.33 61	0.33 70	0.39 81	0.40 141	0.43 178	0.77 212	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.12 21

NLSM3	0.36 136	0.21 77	0.43 88	0.45 201	0.36 371	0.43 109	0.32 168	0.69 132	0.58 202	0.41 144	0.68 233	0.39 133	0.43 178	0.60 140	0.35 218	0.14 53	0.12 104	0.19 239	0.17 285	0.16 121	0.13 73

BridgeDepth	0.29 49	0.19 25	0.37 18	0.40 84	0.17 5	0.58 277	0.32 168	0.60 77	0.29 33	0.26 13	0.26 17	0.39 133	0.43 178	0.47 77	0.26 59	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
xyz-stereo-finetune	0.48 242	0.25 216	0.54 200	0.42 125	0.23 62	0.80 431	0.42 316	0.80 185	0.80 293	0.61 257	0.62 207	0.54 230	0.43 178	1.70 497	0.58 419	0.15 85	0.15 344	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.15 185

AIO-test2	0.57 333	0.28 315	0.63 272	0.61 501	0.58 564	0.79 422	0.51 428	1.18 375	1.40 605	0.63 263	1.15 417	0.51 209	0.43 178	1.09 337	0.35 218	0.21 378	0.17 418	0.26 494	0.30 583	0.20 322	0.19 337

tg	0.52 265	0.24 176	0.61 263	0.49 293	0.30 249	0.90 468	0.29 128	1.07 333	0.83 305	0.83 318	1.02 347	0.62 286	0.43 178	1.35 410	0.41 286	0.17 188	0.12 104	0.22 371	0.20 382	0.17 167	0.15 185

rvit_stereo_0081_aga	0.44 211	0.34 474	0.73 353	0.51 338	0.41 446	0.50 193	0.40 291	0.81 192	0.57 197	0.58 244	0.56 189	0.53 224	0.43 178	0.66 168	0.40 276	0.26 511	0.21 510	0.22 371	0.20 382	0.26 472	0.18 290

EKT-Stereo	0.53 281	0.30 373	0.73 353	0.58 460	0.60 575	0.51 213	0.48 406	0.94 259	0.90 329	0.71 280	0.88 300	0.77 337	0.43 178	1.07 330	0.40 276	0.22 410	0.16 383	0.21 332	0.18 313	0.20 322	0.22 422

ProNet	0.43 197	0.28 315	0.58 249	0.43 144	0.30 249	0.56 266	0.52 439	1.00 288	0.58 202	0.44 165	0.49 151	0.43 156	0.43 178	1.28 387	0.36 230	0.15 85	0.13 210	0.19 239	0.16 254	0.17 167	0.16 226

AnonymousM	0.59 346	1.11 672	0.41 64	0.44 182	0.32 301	0.43 109	0.47 393	1.05 317	0.64 227	0.98 363	0.63 210	0.67 306	0.43 178	0.59 128	0.41 286	0.20 343	0.15 344	1.84 701	0.84 689	0.14 44	0.13 73

EAI-Stereo	0.65 388	0.28 315	0.69 318	0.53 378	0.27 168	0.60 296	0.40 291	2.28 666	0.64 227	0.71 280	3.18 678	0.57 256	0.43 178	1.06 326	0.41 286	0.18 243	0.13 210	0.17 160	0.17 285	0.17 167	0.17 259

HLf8	0.51 260	0.25 216	0.96 489	0.40 84	0.33 325	0.62 312	0.36 224	1.17 367	1.07 416	0.61 257	0.83 280	0.56 250	0.44 190	0.99 303	0.46 344	0.20 343	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.19 272	0.21 399

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 68	0.20 47	0.57 240	0.40 84	0.22 48	0.36 60	0.33 181	0.73 150	0.31 42	0.37 111	0.40 86	0.31 61	0.44 190	0.50 93	0.26 59	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 228	1.22 680	2.46 667	0.39 70	0.30 249	0.29 29	0.28 117	0.81 192	0.34 70	0.33 70	0.47 134	0.38 130	0.44 190	0.37 13	0.25 41	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.16 226

1w_stereo	0.34 108	0.20 47	0.42 80	0.43 144	0.26 137	0.47 147	0.54 454	0.59 67	0.50 159	0.41 144	0.66 223	0.25 22	0.44 190	0.62 149	0.33 190	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

test_3	0.55 315	0.23 147	0.71 335	0.53 378	0.28 197	0.61 302	0.40 291	0.92 242	1.05 404	1.19 468	0.68 233	0.93 409	0.44 190	1.67 490	0.39 266	0.15 85	0.12 104	0.22 371	0.19 340	0.21 368	0.14 137

RALCasStereoNet	0.54 299	0.30 373	0.66 296	0.59 474	0.51 520	0.61 302	0.52 439	0.94 259	0.93 344	0.70 278	1.01 339	0.78 341	0.44 190	1.33 402	0.47 352	0.20 343	0.16 383	0.18 208	0.16 254	0.20 322	0.19 337

test_xeample3	0.42 190	0.28 315	0.69 318	0.43 144	0.33 325	0.56 266	0.38 258	0.79 176	0.45 135	0.53 223	0.46 130	0.44 162	0.44 190	1.38 421	0.31 156	0.18 243	0.14 279	0.19 239	0.15 205	0.17 167	0.16 226

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 94	0.20 47	0.45 110	0.40 84	0.26 137	0.43 109	0.39 275	0.86 215	0.51 171	0.36 100	0.48 141	0.34 93	0.45 197	0.35 8	0.26 59	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.12 21

3w_stereo	0.33 94	0.25 216	0.52 176	0.40 84	0.21 30	0.53 231	0.54 454	0.65 109	0.46 141	0.44 165	0.48 141	0.23 8	0.45 197	0.46 65	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 185

2w_stereo	0.32 78	0.24 176	0.45 110	0.39 70	0.22 48	0.46 132	0.47 393	0.69 132	0.42 117	0.43 159	0.50 154	0.24 15	0.45 197	0.47 77	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

WCG-NET	0.42 190	0.21 77	0.54 200	0.40 84	0.25 116	0.47 147	0.32 168	0.73 150	1.15 474	0.76 289	0.73 252	0.58 263	0.45 197	0.60 140	0.34 205	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.13 73

IGEV++	0.40 175	0.22 110	0.51 163	0.52 359	0.29 223	0.45 125	0.25 81	1.65 507	0.46 141	0.37 111	0.57 194	0.46 174	0.45 197	0.50 93	0.38 255	0.19 297	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.15 185

test-3	0.54 299	0.22 110	0.68 306	0.47 237	0.27 168	0.58 277	0.35 207	0.92 242	1.00 383	1.32 537	0.69 238	0.87 383	0.45 197	1.68 495	0.37 242	0.16 129	0.11 39	0.20 291	0.16 254	0.17 167	0.13 73

test_1	0.54 299	0.22 110	0.68 306	0.47 237	0.27 168	0.58 277	0.35 207	0.92 242	1.00 383	1.28 508	0.68 233	0.87 383	0.45 197	1.67 490	0.37 242	0.16 129	0.11 39	0.20 291	0.16 254	0.17 167	0.13 73

GMStereo	0.55 315	0.45 554	0.94 479	0.50 306	0.32 301	0.64 321	0.43 339	1.00 288	1.40 605	0.82 315	0.73 252	0.51 209	0.45 197	0.85 251	0.55 406	0.24 459	0.15 344	0.20 291	0.21 428	0.31 536	0.24 458
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HLe17	0.54 299	0.24 176	1.22 563	0.41 104	0.30 249	0.61 302	0.41 309	1.22 397	1.09 431	0.61 257	0.86 290	0.53 224	0.46 205	1.33 402	0.45 329	0.19 297	0.12 104	0.18 208	0.16 254	0.18 217	0.18 290

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 68	0.22 110	0.48 132	0.41 104	0.26 137	0.41 88	0.26 95	0.76 162	0.33 61	0.33 70	0.43 109	0.29 46	0.46 205	0.35 8	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.18 290

gasm-f	0.34 108	0.22 110	0.42 80	0.43 144	0.31 278	0.39 73	0.44 354	0.74 156	0.33 61	0.34 80	0.64 215	0.32 70	0.46 205	0.55 111	0.28 96	0.21 378	0.12 104	0.17 160	0.12 73	0.18 217	0.14 137

rvit_stereo_0081	0.44 211	0.33 449	0.64 279	0.54 395	0.35 354	0.41 88	0.44 354	0.66 118	0.95 350	0.48 194	0.52 165	0.50 203	0.46 205	0.82 237	0.44 314	0.25 487	0.20 483	0.22 371	0.19 340	0.25 459	0.17 259

rvit_stereo_0082	0.44 211	0.33 449	0.64 279	0.54 395	0.35 354	0.41 88	0.44 354	0.66 118	0.95 350	0.48 194	0.52 165	0.50 203	0.46 205	0.82 237	0.44 314	0.25 487	0.20 483	0.22 371	0.19 340	0.25 459	0.17 259

Occ-G	0.42 190	0.21 77	0.48 132	0.41 104	0.26 137	0.42 100	0.62 516	0.77 166	0.49 152	0.43 159	0.66 223	1.02 447	0.46 205	0.78 219	0.41 286	0.16 129	0.13 210	0.18 208	0.13 134	0.16 121	0.16 226

IGEVStereo-DCA	0.46 228	0.28 315	0.56 226	0.43 144	0.33 325	0.49 175	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.47 185	0.48 141	0.48 188	0.46 205	2.03 537	0.30 128	0.19 297	0.14 279	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.18 290

rrr	0.46 228	0.28 315	0.73 353	0.43 144	0.33 325	0.49 175	0.38 258	0.76 162	0.50 159	0.47 185	0.48 141	0.48 188	0.46 205	2.03 537	0.30 128	0.19 297	0.14 279	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.16 226

ACRE	0.61 355	0.33 449	1.01 508	0.58 460	0.49 501	0.75 396	0.47 393	1.06 331	0.95 350	1.37 558	1.55 567	0.62 286	0.46 205	0.83 240	0.70 466	0.23 438	0.15 344	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.21 399

cross-raft	0.54 299	0.25 216	0.61 263	0.52 359	0.29 223	0.68 360	0.37 250	1.46 453	0.76 280	1.01 377	1.06 365	1.28 525	0.46 205	0.71 188	0.35 218	0.15 85	0.12 104	0.18 208	0.16 254	0.19 272	0.14 137

TANstereo	0.44 211	0.21 77	0.44 94	0.41 104	0.21 30	0.65 337	0.26 95	0.79 176	0.83 305	0.93 343	0.98 327	0.51 209	0.46 205	0.54 104	0.35 218	0.18 243	0.24 557	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.26 497

RALAANet	0.60 349	0.33 449	0.87 445	0.62 513	0.50 508	0.69 366	0.31 151	1.21 389	1.06 411	1.09 400	1.16 422	0.88 387	0.46 205	1.22 370	0.42 300	0.19 297	0.15 344	0.21 332	0.17 285	0.27 486	0.17 259

NLMM1	0.56 324	0.27 285	0.60 258	0.47 237	0.74 619	0.68 360	0.43 339	1.83 568	1.04 399	0.59 252	0.62 207	0.51 209	0.47 217	1.33 402	0.57 415	0.18 243	0.21 510	0.20 291	0.17 285	0.20 322	0.15 185

DA	0.43 197	0.23 147	0.49 141	0.50 306	0.25 116	1.08 527	0.44 354	1.18 375	0.58 202	0.46 180	0.64 215	0.54 230	0.47 217	0.46 65	0.32 169	0.19 297	0.13 210	0.19 239	0.13 134	0.18 217	0.14 137

GGEV	0.43 197	0.23 147	0.49 141	0.50 306	0.25 116	1.08 527	0.44 354	1.18 375	0.58 202	0.46 180	0.64 215	0.54 230	0.47 217	0.46 65	0.32 169	0.19 297	0.13 210	0.19 239	0.13 134	0.18 217	0.14 137

Reg-Stereo(zero)	0.44 211	0.22 110	0.45 110	0.43 144	0.23 62	0.38 68	0.25 81	0.76 162	1.08 423	0.90 336	0.78 266	0.90 396	0.47 217	0.70 182	0.36 230	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 185

rvit_stereo_0080	0.44 211	0.32 426	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.42 100	0.55 472	0.82 200	0.68 252	0.50 211	0.60 200	0.55 236	0.47 217	0.59 128	0.44 314	0.26 511	0.21 510	0.20 291	0.20 382	0.31 536	0.19 337

AE-Stereo	0.49 252	0.27 285	0.67 302	0.60 486	0.39 424	0.67 352	0.46 385	1.18 375	1.09 431	0.47 185	0.75 259	0.69 314	0.47 217	0.59 128	0.40 276	0.16 129	0.15 344	0.21 332	0.20 382	0.19 272	0.15 185

whm_eth	0.44 211	0.32 426	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.42 100	0.55 472	0.82 200	0.68 252	0.50 211	0.60 200	0.55 236	0.47 217	0.59 128	0.44 314	0.26 511	0.21 510	0.20 291	0.20 382	0.31 536	0.19 337

Any-RAFT	0.53 281	0.24 176	0.47 127	0.47 237	0.27 168	1.00 507	0.25 81	1.58 489	1.05 404	0.85 326	0.99 329	1.06 457	0.47 217	0.70 182	0.32 169	0.18 243	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.16 226

LoS_RVC	0.42 190	0.26 251	0.40 55	0.44 182	0.82 646	0.51 213	0.44 354	0.64 99	0.41 111	0.44 165	0.78 266	0.44 162	0.47 217	0.56 116	0.36 230	0.13 26	0.12 104	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 676

anonymousdsp2	0.53 281	0.27 285	0.74 370	0.48 271	0.29 223	0.76 404	0.47 393	1.61 498	0.82 304	0.77 295	0.77 264	0.75 331	0.47 217	1.03 315	0.40 276	0.18 243	0.13 210	0.18 208	0.13 134	0.19 272	0.18 290

anonymousdsp	0.43 197	0.27 285	0.53 187	0.44 182	0.32 301	0.50 193	0.42 316	0.89 228	0.51 171	0.49 202	0.53 172	0.47 181	0.47 217	1.33 402	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

IGEV-Stereo	0.43 197	0.27 285	0.54 200	0.45 201	0.32 301	0.50 193	0.42 316	0.90 236	0.51 171	0.49 202	0.53 172	0.47 181	0.47 217	1.32 398	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.40 175	0.31 410	0.73 353	0.58 460	0.27 168	0.26 19	0.33 181	0.95 265	0.81 297	0.42 151	0.47 134	0.65 295	0.47 217	0.39 24	0.34 205	0.18 243	0.15 344	0.16 108	0.14 174	0.19 272	0.16 226
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
PMTNet	0.46 228	0.21 77	0.38 35	0.37 36	0.23 62	0.71 377	0.27 109	0.74 156	1.04 399	0.64 265	0.70 243	0.55 236	0.47 217	0.86 255	0.35 218	1.00 686	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

aanet-new-24k	0.33 94	0.21 77	0.51 163	0.42 125	0.23 62	0.53 231	0.30 139	0.62 83	0.37 90	0.40 141	0.61 203	0.34 93	0.48 231	0.44 50	0.25 41	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.12 21

aanet-new-16k	0.32 78	0.21 77	0.56 226	0.45 201	0.22 48	0.43 109	0.21 32	0.66 118	0.44 131	0.36 100	0.43 109	0.37 119	0.48 231	0.41 35	0.28 96	0.14 53	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.13 73

aanet-new-12k	0.33 94	0.23 147	0.77 392	0.48 271	0.21 30	0.48 158	0.25 81	0.80 185	0.44 131	0.38 127	0.29 39	0.32 70	0.48 231	0.39 24	0.29 108	0.14 53	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.19 272	0.15 185

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 184	0.19 25	0.84 426	0.40 84	0.28 197	0.46 132	0.28 117	0.78 169	0.37 90	0.34 80	0.51 160	0.39 133	0.48 231	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	1.46 694

LiteMatch	0.32 78	0.24 176	0.37 18	0.45 201	0.25 116	0.34 46	0.31 151	0.49 24	0.32 52	0.29 32	0.27 26	0.40 141	0.48 231	0.45 53	0.66 453	0.21 378	0.12 104	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.19 337

Lsterematch	0.52 265	0.24 176	0.64 279	0.45 201	0.25 116	0.71 377	0.31 151	0.81 192	1.05 404	0.96 353	1.28 472	0.69 314	0.48 231	0.84 245	0.66 453	0.21 378	0.12 104	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.19 337

NLSM1	0.49 252	0.25 216	0.55 215	0.48 271	1.08 674	0.83 448	0.31 151	0.83 205	0.66 244	0.51 218	0.76 261	0.47 181	0.48 231	0.98 296	0.55 406	0.18 243	0.19 462	0.21 332	0.18 313	0.20 322	0.15 185

DDF-Stereo	0.37 146	0.22 110	0.47 127	0.48 271	0.42 452	0.31 37	0.24 70	0.53 38	0.33 61	0.33 70	0.40 86	0.37 119	0.48 231	0.91 268	0.32 169	0.23 438	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.86 672	0.16 226

IGEV-Stereo++	0.30 57	0.20 47	0.40 55	0.46 220	0.30 249	0.33 44	0.22 42	0.75 159	0.45 135	0.32 61	0.41 94	0.32 70	0.48 231	0.38 17	0.27 76	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 184	0.19 25	0.83 421	0.40 84	0.28 197	0.46 132	0.28 117	0.78 169	0.37 90	0.34 80	0.51 160	0.39 133	0.48 231	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	1.46 694

ff7	0.43 197	0.27 285	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 172	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

ffff	0.43 197	0.27 285	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 172	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

11t	0.43 197	0.27 285	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 172	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

RAFT-Test	0.54 299	0.25 216	0.64 279	0.47 237	0.30 249	0.97 499	0.27 109	1.24 404	0.81 297	0.96 353	1.12 398	1.28 525	0.48 231	0.71 188	0.36 230	0.17 188	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.16 121	0.16 226

ccc-4	0.43 197	0.27 285	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 172	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

CIPLG	0.62 359	0.33 449	0.96 489	0.58 460	0.50 508	0.75 396	0.48 406	1.05 317	0.96 356	1.40 571	1.57 575	0.64 292	0.48 231	0.89 265	0.70 466	0.23 438	0.15 344	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.21 399

IPLGR_C	0.62 359	0.33 449	0.99 498	0.58 460	0.49 501	0.76 404	0.48 406	1.10 343	0.96 356	1.40 571	1.56 571	0.62 286	0.48 231	0.80 227	0.71 472	0.23 438	0.15 344	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.21 399

aanet-new-28k	0.32 78	0.21 77	0.66 296	0.43 144	0.21 30	0.47 147	0.28 117	0.64 99	0.33 61	0.36 100	0.39 81	0.36 106	0.49 248	0.39 24	0.27 76	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.22 396	0.15 185

Foundation-i1c-attn	0.35 120	0.17 3	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.51 213	0.48 406	0.96 273	0.37 90	0.42 151	0.43 109	0.52 217	0.49 248	0.66 168	0.29 108	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1	0.40 175	0.19 25	0.36 11	0.42 125	0.32 301	0.54 241	0.48 406	1.18 375	0.52 178	0.54 229	0.54 184	0.58 263	0.49 248	0.65 165	0.32 169	0.16 129	0.13 210	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.13 73

water-stereo	0.39 160	0.20 47	0.48 132	0.44 182	0.27 168	0.50 193	0.26 95	0.92 242	0.51 171	0.53 223	0.78 266	0.55 236	0.49 248	0.42 42	0.42 300	0.16 129	0.15 344	0.17 160	0.15 205	0.16 121	0.15 185

depthmonostereo	0.41 184	0.23 147	0.53 187	0.47 237	0.23 62	0.61 302	0.35 207	1.00 288	0.76 280	0.48 194	0.65 222	0.47 181	0.49 248	0.67 172	0.37 242	0.16 129	0.15 344	0.16 108	0.14 174	0.16 121	0.15 185

rvit_stereo_0083	0.47 236	0.33 449	0.81 412	0.56 436	0.36 371	0.50 193	0.44 354	0.68 129	0.95 350	0.49 202	0.57 194	0.55 236	0.49 248	0.88 260	0.46 344	0.25 487	0.25 566	0.24 434	0.20 382	0.24 443	0.17 259

rvit_stereo_ft	0.47 236	0.35 494	0.87 445	0.67 563	0.42 452	0.40 81	0.59 505	0.81 192	0.74 270	0.46 180	0.55 185	0.57 256	0.49 248	0.65 165	0.50 375	0.25 487	0.17 418	0.22 371	0.22 457	0.24 443	0.17 259

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

MaDis-Stereo	0.36 136	0.25 216	0.58 249	0.44 182	0.34 347	0.30 33	0.30 139	0.72 144	0.50 159	0.37 111	0.36 68	0.58 263	0.49 248	0.52 99	0.36 230	0.19 297	0.16 383	0.19 239	0.15 205	0.18 217	0.14 137

ManiGeoR	0.52 265	0.24 176	0.97 492	0.41 104	0.34 347	0.54 241	0.35 207	1.16 363	1.05 404	0.54 229	0.84 283	0.55 236	0.50 257	1.38 421	0.55 406	0.18 243	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.17 167	0.19 337

HLF11	0.53 281	0.25 216	1.02 515	0.41 104	0.35 354	0.47 147	0.28 117	1.17 367	0.96 356	0.64 265	0.87 296	0.61 279	0.50 257	1.51 455	0.63 442	0.18 243	0.14 279	0.16 108	0.13 134	0.17 167	0.20 374

HLf10	0.52 265	0.24 176	0.97 492	0.41 104	0.34 347	0.54 241	0.35 207	1.16 363	1.05 404	0.54 229	0.84 283	0.55 236	0.50 257	1.38 421	0.55 406	0.18 243	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.17 167	0.19 337

TestStereo_HL2	0.51 260	0.27 285	0.56 226	0.42 125	0.32 301	0.57 271	0.34 196	1.00 288	0.91 335	0.82 315	0.87 296	0.61 279	0.50 257	1.55 464	0.48 358	0.19 297	0.13 210	0.16 108	0.14 174	0.18 217	0.19 337

aanet-new-90k	0.34 108	0.21 77	0.77 392	0.41 104	0.23 62	0.43 109	0.36 224	0.64 99	0.30 37	0.28 21	0.40 86	0.31 61	0.50 257	0.97 293	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 272	0.11 3

aanet-new-22k	0.32 78	0.21 77	0.54 200	0.43 144	0.22 48	0.47 147	0.23 55	0.67 126	0.50 159	0.35 90	0.46 130	0.33 84	0.50 257	0.44 50	0.29 108	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 120	0.21 77	0.52 176	0.48 271	0.27 168	0.75 396	0.38 258	0.63 91	0.43 123	0.37 111	0.50 154	0.35 100	0.50 257	0.43 43	0.30 128	0.15 85	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.13 73

WQFJA1	0.48 242	0.27 285	0.53 187	0.46 220	0.85 651	0.79 422	0.39 275	1.11 350	0.75 271	0.50 211	0.52 165	0.53 224	0.50 257	0.71 188	0.65 448	0.17 188	0.21 510	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.16 226

NLMM	0.48 242	0.27 285	0.53 187	0.46 220	0.85 651	0.79 422	0.39 275	1.12 353	0.75 271	0.50 211	0.52 165	0.53 224	0.50 257	0.72 192	0.65 448	0.17 188	0.21 510	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.16 226

zero-FE	0.36 136	0.22 110	0.47 127	0.45 201	0.43 463	0.30 33	0.24 70	0.61 79	0.33 61	0.33 70	0.41 94	0.37 119	0.50 257	0.64 154	0.32 169	0.22 410	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.83 670	0.16 226

AIO-test1	0.56 324	0.25 216	0.55 215	0.64 531	0.78 634	0.80 431	0.36 224	1.18 375	1.34 574	0.57 242	0.88 300	0.61 279	0.50 257	1.12 347	0.35 218	0.17 188	0.17 418	0.22 371	0.24 496	0.18 217	0.23 442

s12784h	0.52 265	0.20 47	0.38 35	0.41 104	0.19 15	0.96 495	0.34 196	1.17 367	1.25 532	0.81 309	0.90 305	0.63 289	0.50 257	1.45 442	0.42 300	0.14 53	0.12 104	0.17 160	0.11 15	0.18 217	0.11 3

sCroCo_RVC	0.49 252	0.40 530	1.02 515	0.65 545	0.60 575	0.52 220	0.40 291	0.83 205	0.61 215	0.44 165	0.74 257	0.49 197	0.50 257	0.63 153	0.48 358	0.26 511	0.27 581	0.23 412	0.22 457	0.29 517	0.25 473

GGDA	0.49 252	0.25 216	0.53 187	0.41 104	0.29 223	0.57 271	0.33 181	0.98 281	0.97 364	0.81 309	0.89 304	0.61 279	0.51 270	1.26 381	0.47 352	0.18 243	0.13 210	0.16 108	0.15 205	0.18 217	0.18 290

aanet-new-70k	0.35 120	0.20 47	0.79 405	0.42 125	0.21 30	0.50 193	0.30 139	0.65 109	0.31 42	0.33 70	0.40 86	0.31 61	0.51 270	1.00 309	0.24 15	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 94	0.20 47	0.45 110	0.44 182	0.30 249	0.40 81	0.34 196	0.73 150	0.43 123	0.37 111	0.61 203	0.41 149	0.51 270	0.36 11	0.27 76	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.14 137

WQFJX1	0.57 333	0.26 251	0.54 200	0.48 271	0.72 611	0.68 360	0.47 393	2.46 682	0.71 262	0.54 229	0.50 154	0.53 224	0.51 270	1.36 415	0.60 430	0.18 243	0.20 483	0.20 291	0.16 254	0.20 322	0.20 374

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 136	0.23 147	0.54 200	0.50 306	0.28 197	0.36 60	0.22 42	1.02 298	0.39 100	0.42 151	0.64 215	0.36 106	0.51 270	0.39 24	0.29 108	0.18 243	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.18 217	0.18 290

WCG-NET（raft）	0.45 220	0.21 77	0.55 215	0.40 84	0.24 87	0.50 193	0.36 224	0.73 150	1.09 431	0.71 280	0.76 261	0.92 407	0.51 270	0.84 245	0.34 205	0.16 129	0.12 104	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.14 137

MIF-Stereo (partial)	0.45 220	0.25 216	0.70 324	0.50 306	0.52 533	0.35 54	0.26 95	0.91 239	0.59 212	0.45 173	0.71 246	0.51 209	0.51 270	1.11 343	0.45 329	0.20 343	0.16 383	0.23 412	0.20 382	0.24 443	0.18 290

DIP-Stereo	0.62 359	0.30 373	0.83 421	0.48 271	0.36 371	0.95 489	0.33 181	2.37 675	0.67 246	1.25 499	1.00 334	0.68 308	0.51 270	0.91 268	0.61 434	0.18 243	0.15 344	0.21 332	0.17 285	0.19 272	0.19 337
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-40k	0.33 94	0.22 110	0.81 412	0.40 84	0.25 116	0.52 220	0.23 55	0.67 126	0.32 52	0.33 70	0.47 134	0.33 84	0.52 278	0.35 8	0.28 96	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.12 21

PSi22	0.43 197	0.25 216	0.45 110	0.45 201	0.24 87	0.46 132	0.22 42	0.63 91	0.99 377	0.45 173	0.64 215	0.80 347	0.52 278	1.44 441	0.30 128	0.14 53	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.19 272	0.15 185

FSD					0.50 508	0.54 241	0.58 495	0.65 109	0.53 185	0.54 229	0.52 165	0.56 250	0.52 278	0.57 121	0.55 406	0.51 655	0.47 672	0.50 650	0.49 659	0.50 630

DCRE	0.82 494	0.26 251	0.70 324	0.58 460	0.44 472	0.54 241	0.48 406	0.95 265	0.78 288	0.78 298	7.33 712	0.86 379	0.52 278	0.76 209	0.41 286	0.16 129	0.16 383	0.19 239	0.17 285	0.18 217	0.17 259

PSM-softLoss	0.78 475	0.31 410	0.77 392	0.58 460	0.32 301	0.56 266	0.40 291	1.18 375	0.70 258	1.24 494	1.07 369	0.83 365	0.52 278	5.36 652	0.53 395	0.24 459	0.15 344	0.25 475	0.22 457	0.20 322	0.25 473

KMStereo	0.78 475	0.31 410	0.77 392	0.58 460	0.32 301	0.56 266	0.40 291	1.18 375	0.70 258	1.24 494	1.07 369	0.83 365	0.52 278	5.36 652	0.53 395	0.24 459	0.15 344	0.25 475	0.22 457	0.20 322	0.25 473

test-1	0.52 265	0.26 251	1.04 524	0.56 436	0.32 301	0.61 302	0.38 258	1.10 343	0.91 335	0.78 298	1.01 339	0.77 337	0.52 278	0.60 140	0.42 300	0.17 188	0.14 279	0.20 291	0.17 285	0.20 322	0.23 442

TestStereo	0.64 380	0.39 523	0.71 335	0.51 338	0.27 168	0.56 266	0.42 316	1.03 303	0.91 335	0.80 304	1.00 334	0.68 308	0.52 278	3.25 610	0.45 329	0.22 410	0.15 344	0.24 434	0.18 313	0.27 486	0.16 226

aanet-new-10k	0.35 120	0.22 110	0.87 445	0.47 237	0.23 62	0.66 346	0.24 70	0.63 91	0.40 104	0.38 127	0.42 97	0.40 141	0.53 286	0.40 31	0.29 108	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.19 272	0.13 73

Foundation-i1b	0.36 136	0.18 10	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.53 231	0.49 418	1.00 288	0.35 79	0.47 185	0.43 109	0.56 250	0.53 286	0.66 168	0.28 96	0.16 129	0.11 39	0.14 21	0.13 134	0.14 44	0.12 21

rvit_0105_6	0.53 281	0.37 511	0.98 497	0.65 545	0.38 413	0.51 213	0.51 428	0.77 166	1.20 508	0.54 229	0.55 185	0.65 295	0.53 286	0.94 281	0.44 314	0.32 574	0.32 620	0.28 526	0.24 496	0.28 506	0.21 399

rvit_stereo_0075_2	0.64 380	0.46 556	1.05 525	0.66 551	0.66 594	0.53 231	0.48 406	1.20 388	1.12 445	0.76 289	0.92 308	0.78 341	0.53 286	1.03 315	0.59 422	0.37 609	0.28 589	0.40 628	0.31 591	0.37 572	0.32 558

MIM_Stereo	0.57 333	0.24 176	0.92 472	0.46 220	0.30 249	0.54 241	0.28 117	1.27 409	0.75 271	1.00 371	1.16 422	0.93 409	0.53 286	1.45 442	0.61 434	0.16 129	0.16 383	0.20 291	0.19 340	0.17 167	0.14 137

R-Stereo Train	0.57 333	0.26 251	0.63 272	0.54 395	0.36 371	0.69 366	0.54 454	1.22 397	0.72 264	1.61 617	1.50 555	0.75 331	0.53 286	0.64 154	0.44 314	0.18 243	0.15 344	0.17 160	0.15 205	0.17 167	0.17 259

RAFT-Stereo	0.57 333	0.26 251	0.63 272	0.54 395	0.36 371	0.69 366	0.54 454	1.22 397	0.72 264	1.61 617	1.50 555	0.75 331	0.53 286	0.64 154	0.44 314	0.18 243	0.15 344	0.17 160	0.15 205	0.17 167	0.17 259
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-32k	0.32 78	0.22 110	0.53 187	0.43 144	0.24 87	0.54 241	0.23 55	0.72 144	0.31 42	0.37 111	0.38 74	0.43 156	0.54 293	0.41 35	0.24 15	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 78	0.22 110	0.53 187	0.43 144	0.24 87	0.54 241	0.23 55	0.72 144	0.31 42	0.37 111	0.38 74	0.43 156	0.54 293	0.41 35	0.24 15	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.13 73

GMStereo_Zeroshot	0.67 408	0.61 617	1.01 508	0.64 531	0.37 391	0.84 457	0.35 207	1.05 317	1.12 445	1.12 416	1.06 365	1.27 522	0.54 293	1.19 364	0.59 422	0.32 574	0.17 418	0.31 557	0.18 313	0.52 637	0.22 422

raft_robust	0.68 412	0.30 373	0.64 279	0.52 359	0.26 137	0.54 241	0.35 207	1.33 417	1.24 529	1.16 450	1.07 369	0.60 274	0.54 293	3.58 620	0.37 242	0.18 243	0.14 279	0.20 291	0.22 457	0.20 322	0.16 226

dd	0.59 346	0.48 565	0.97 492	0.55 420	0.32 301	0.64 321	0.47 393	1.02 298	1.34 574	0.78 298	0.86 290	0.58 263	0.54 293	1.01 311	0.86 525	0.28 543	0.18 444	0.26 494	0.19 340	0.32 545	0.24 458

RAFT-345	0.84 505	0.25 216	0.66 296	0.50 306	0.27 168	0.54 241	0.42 316	0.83 205	1.11 441	1.32 537	2.34 655	0.86 379	0.54 293	5.72 664	0.47 352	0.18 243	0.13 210	0.22 371	0.17 285	0.17 167	0.16 226

rafts_anoy	0.52 265	0.29 350	0.59 255	0.59 474	0.50 508	0.53 231	0.40 291	1.11 350	1.03 394	0.84 321	0.83 280	0.68 308	0.54 293	0.72 192	0.51 380	0.19 297	0.14 279	0.24 434	0.26 528	0.21 368	0.18 290

CFNet-RSSM	0.54 299	0.24 176	0.70 324	0.48 271	0.28 197	0.60 296	0.27 109	1.49 459	1.14 462	1.06 390	0.93 311	1.08 464	0.54 293	0.70 182	0.35 218	0.16 129	0.12 104	0.17 160	0.15 205	0.16 121	0.14 137

S0	0.53 281	0.24 176	0.52 176	0.49 293	0.32 301	1.14 539	0.68 540	0.90 236	0.58 202	0.76 289	1.32 490	0.65 295	0.55 301	0.70 182	0.39 266	0.27 527	0.25 566	0.29 537	0.26 528	0.20 322	0.17 259

aanet-32k-new	0.33 94	0.23 147	0.55 215	0.43 144	0.23 62	0.50 193	0.32 168	0.55 50	0.36 82	0.34 80	0.42 97	0.36 106	0.55 301	0.77 212	0.24 15	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 272	0.12 21

WQFJX	0.51 260	0.27 285	0.52 176	0.46 220	0.87 657	0.75 396	0.39 275	1.29 414	0.77 284	0.53 223	0.52 165	0.55 236	0.55 301	0.95 284	0.60 430	0.17 188	0.19 462	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.18 290

DFGA-Net	0.72 427	0.40 530	1.40 590	0.52 359	0.45 479	0.83 448	0.44 354	1.28 413	1.08 423	0.99 366	1.19 435	0.70 319	0.55 301	2.14 547	1.16 577	0.18 243	0.16 383	0.24 434	0.23 480	0.27 486	0.25 473

MyStereo07	0.48 242	0.29 350	0.50 152	0.55 420	0.45 479	0.59 288	0.79 571	1.05 317	0.51 171	0.48 194	0.53 172	0.43 156	0.55 301	1.30 393	0.34 205	0.17 188	0.16 383	0.24 434	0.20 382	0.23 425	0.20 374

CroCo-Stereo Lap2	0.44 211	0.34 474	0.77 392	0.61 501	0.79 637	0.28 26	0.35 207	0.75 159	0.71 262	0.38 127	0.50 154	0.72 323	0.55 301	0.57 121	0.47 352	0.17 188	0.18 444	0.19 239	0.16 254	0.21 368	0.20 374

IPLG	0.69 414	0.27 285	0.97 492	0.51 338	0.43 463	0.79 422	0.33 181	1.21 389	1.06 411	1.30 523	1.10 385	0.52 217	0.55 301	3.16 608	0.63 442	0.16 129	0.14 279	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.17 259

Pruner-Stereo	0.62 359	0.29 350	0.70 324	0.61 501	0.31 278	0.63 317	0.43 339	1.17 367	0.99 377	1.53 599	1.08 374	0.95 421	0.55 301	1.35 410	0.51 380	0.23 438	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.21 368	0.23 442

SE	0.48 242	0.30 373	0.51 163	0.45 201	0.25 116	0.66 346	0.49 418	1.10 343	0.72 264	0.81 309	1.17 425	0.50 203	0.56 309	0.44 50	0.34 205	0.25 487	0.16 383	0.23 412	0.19 340	0.24 443	0.26 497

aanet-new-36k	0.33 94	0.21 77	0.52 176	0.42 125	0.21 30	0.52 220	0.32 168	0.64 99	0.36 82	0.34 80	0.38 74	0.36 106	0.56 309	0.81 233	0.24 15	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

Selective-IGEV-i1	0.66 397	0.27 285	0.86 433	0.54 395	0.33 325	1.01 508	0.78 567	1.75 535	1.18 494	0.88 332	1.19 435	1.19 497	0.56 309	0.98 296	0.54 401	0.19 297	0.16 383	0.20 291	0.17 285	0.19 272	0.20 374

Hybrid-DGEV-03	0.65 388	0.26 251	0.56 226	0.53 378	0.36 371	0.73 385	0.39 275	0.89 228	1.15 474	1.73 632	2.52 665	0.84 374	0.56 309	0.97 293	0.44 314	0.18 243	0.12 104	0.22 371	0.19 340	0.17 167	0.14 137

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 547	0.39 523	3.21 679	0.50 306	0.63 585	0.64 321	0.39 275	2.36 673	0.75 271	0.95 350	4.63 695	1.81 620	0.56 309	0.96 285	0.41 286	0.18 243	0.13 210	0.21 332	0.26 528	0.32 545	0.35 574

MyStereo06	0.61 355	0.28 315	0.95 483	0.56 436	0.46 491	0.61 302	0.73 554	1.78 550	0.67 246	1.03 385	1.12 398	1.13 488	0.56 309	0.78 219	0.41 286	0.17 188	0.16 383	0.23 412	0.20 382	0.22 396	0.20 374

knoymous	0.51 260	0.29 350	0.47 127	0.43 144	0.30 249	0.55 256	0.55 472	1.02 298	0.77 284	0.98 363	0.85 287	0.94 412	0.56 309	0.85 251	0.45 329	0.20 343	0.14 279	0.26 494	0.14 174	0.23 425	0.23 442

GMOStereo	0.53 281	0.26 251	0.65 286	0.50 306	0.29 223	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 128	0.38 255	0.16 129	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.20 322	0.15 185

error version	0.53 281	0.26 251	0.65 286	0.50 306	0.29 223	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 128	0.38 255	0.16 129	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.20 322	0.15 185

test-v	0.53 281	0.26 251	0.65 286	0.50 306	0.29 223	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 128	0.38 255	0.16 129	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.20 322	0.15 185

test-2	0.53 281	0.26 251	0.65 286	0.50 306	0.29 223	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 128	0.38 255	0.16 129	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.20 322	0.15 185

raft+_RVC	0.53 281	0.26 251	0.54 200	0.60 486	0.47 496	0.54 241	0.54 454	1.27 409	0.99 377	0.76 289	1.03 357	0.70 319	0.56 309	0.93 278	0.47 352	0.18 243	0.14 279	0.19 239	0.18 313	0.18 217	0.15 185

Gwc-CoAtRS	0.52 265	0.24 176	0.68 306	0.48 271	0.29 223	0.64 321	0.25 81	1.16 363	1.08 423	1.01 377	1.00 334	1.12 483	0.56 309	0.69 177	0.37 242	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.15 205	0.15 82	0.15 185

aanet-new-34k	0.33 94	0.22 110	0.65 286	0.40 84	0.20 22	0.34 46	0.30 139	0.80 185	0.42 117	0.34 80	0.53 172	0.34 93	0.57 322	0.38 17	0.25 41	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 146	0.18 10	0.37 18	0.34 6	0.19 15	0.51 213	0.47 393	1.01 296	0.42 117	0.51 218	0.44 118	0.57 256	0.57 322	0.78 219	0.29 108	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.13 73

StereoVision	0.65 388	0.34 474	0.86 433	0.59 474	0.40 436	0.50 193	0.41 309	1.09 340	0.93 344	0.71 280	2.50 664	0.82 358	0.57 322	1.03 315	0.49 368	0.25 487	0.28 589	0.29 537	0.28 562	0.36 568	0.20 374

GANet-ADL	0.60 349	0.35 494	0.72 341	0.64 531	0.40 436	0.68 360	0.51 428	1.49 459	1.12 445	0.95 350	1.08 374	0.91 399	0.57 322	0.76 209	0.55 406	0.26 511	0.18 444	0.18 208	0.16 254	0.23 425	0.25 473

PFNet+	0.59 346	0.28 315	0.77 392	0.53 378	0.30 249	0.59 288	0.31 151	0.92 242	1.14 462	1.33 546	1.10 385	0.79 345	0.57 322	1.31 394	0.49 368	0.25 487	0.17 418	0.28 526	0.26 528	0.21 368	0.25 473

NF-Stereo	0.80 483	0.30 373	0.75 374	0.60 486	0.31 278	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.02 347	0.82 358	0.57 322	5.40 657	0.48 358	0.23 438	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.20 322	0.30 541

OCTAStereo	0.80 483	0.30 373	0.75 374	0.60 486	0.31 278	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.82 358	0.57 322	5.35 651	0.48 358	0.24 459	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.20 322	0.30 541

RE-Stereo	0.80 483	0.30 373	0.75 374	0.60 486	0.31 278	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.81 353	0.57 322	5.37 654	0.48 358	0.24 459	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.20 322	0.30 541

TVStereo	0.80 483	0.30 373	0.75 374	0.60 486	0.31 278	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.81 353	0.57 322	5.37 654	0.48 358	0.24 459	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.20 322	0.30 541

RAFT-RH_RVC	1.03 566	0.24 176	0.67 302	0.49 293	0.28 197	0.81 440	0.33 181	0.83 205	1.08 423	2.05 661	4.65 697	1.04 455	0.57 322	5.98 672	0.50 375	0.18 243	0.13 210	0.26 494	0.20 382	0.16 121	0.17 259

CRE-IMP	0.55 315	0.30 373	0.74 370	0.52 359	0.29 223	0.79 422	0.25 81	1.04 309	0.72 264	1.09 400	0.95 314	0.81 353	0.57 322	1.10 340	0.50 375	0.21 378	0.14 279	0.23 412	0.19 340	0.28 506	0.22 422

MoCha-V2	0.40 175	0.20 47	0.49 141	0.50 306	0.21 30	0.44 121	0.33 181	0.93 253	0.53 185	0.53 223	0.53 172	0.42 152	0.58 333	1.09 337	0.27 76	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.15 185

aanet-new-78k	0.35 120	0.22 110	0.91 467	0.43 144	0.21 30	0.33 44	0.36 224	0.65 109	0.32 52	0.32 61	0.40 86	0.31 61	0.59 334	0.91 268	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.12 21

rvit_0105_4	0.56 324	0.38 518	1.06 529	0.66 551	0.38 413	0.53 231	0.53 447	0.84 211	1.17 487	0.56 240	0.61 203	0.72 323	0.59 334	0.98 296	0.45 329	0.32 574	0.33 625	0.29 537	0.25 510	0.29 517	0.23 442

DisPM	0.66 397	0.28 315	0.72 341	0.61 501	0.35 354	0.62 312	0.45 375	1.02 298	0.99 377	1.56 609	1.10 385	0.80 347	0.59 334	2.37 569	0.41 286	0.23 438	0.14 279	0.23 412	0.21 428	0.20 322	0.25 473

NRIStereo	0.60 349	0.29 350	0.69 318	0.53 378	0.28 197	0.63 317	0.33 181	1.08 339	0.87 318	1.14 434	0.87 296	0.91 399	0.59 334	2.24 558	0.49 368	0.20 343	0.14 279	0.21 332	0.19 340	0.21 368	0.17 259

Weightmod	0.53 281	0.25 216	0.46 122	0.41 104	0.31 278	0.85 460	0.40 291	0.86 215	0.61 215	0.71 280	1.39 519	0.73 326	0.60 338	1.56 469	0.41 286	0.18 243	0.28 589	0.20 291	0.18 313	0.17 167	0.14 137

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 120	0.20 47	0.50 152	0.42 125	0.37 391	0.58 277	0.30 139	0.68 129	0.42 117	0.37 111	0.53 172	0.47 181	0.60 338	0.39 24	0.34 205	0.15 85	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.12 21

MM-Stereo_test1	0.49 252	0.24 176	0.56 226	0.51 338	0.30 249	0.50 193	0.54 454	0.91 239	1.03 394	0.84 321	0.69 238	0.54 230	0.60 338	1.16 357	0.33 190	0.18 243	0.16 383	0.20 291	0.17 285	0.19 272	0.15 185

AEACV	0.37 146	0.24 176	0.52 176	0.47 237	0.51 520	0.37 64	0.38 258	0.65 109	0.53 185	0.42 151	0.56 189	0.46 174	0.60 338	0.53 101	0.30 128	0.16 129	0.13 210	0.18 208	0.15 205	0.17 167	0.14 137

UDGNet	0.72 427	1.17 678	0.80 411	0.77 620	0.41 446	0.77 411	0.38 258	0.97 277	1.34 574	0.81 309	0.88 300	0.71 322	0.60 338	1.21 369	0.54 401	0.52 656	0.19 462	1.02 691	0.26 528	0.71 666	0.31 551

GwcNet-ADL	0.64 380	0.31 410	0.79 405	0.56 436	0.41 446	0.60 296	0.58 495	1.41 437	1.26 537	1.08 394	1.13 404	0.91 399	0.60 338	1.04 321	0.78 496	0.27 527	0.18 444	0.18 208	0.18 313	0.25 459	0.29 528

Patchmatch Stereo++	0.55 315	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.29 128	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.37 417	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290
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
ROB_FTStereo_v2	0.54 299	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.64 321	0.42 316	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.12 347	0.46 344	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

HUI-Stereo	0.52 265	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.30 139	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	0.79 224	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

iGMRVC	0.56 324	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.38 258	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.52 456	0.46 344	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

iRAFT	0.55 315	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.29 128	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.37 417	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

NLCSM	0.52 265	0.28 315	0.55 215	0.52 359	0.74 619	0.72 380	0.46 385	0.96 273	0.65 241	0.63 263	0.51 160	0.48 188	0.61 349	1.32 398	0.70 466	0.19 297	0.20 483	0.21 332	0.18 313	0.22 396	0.20 374

MC-Stereo	0.43 197	0.23 147	0.48 132	0.51 338	0.28 197	0.39 73	0.32 168	0.88 227	0.68 252	0.60 256	0.84 283	0.56 250	0.61 349	1.03 315	0.31 156	0.17 188	0.11 39	0.17 160	0.15 205	0.16 121	0.13 73

HHNet	0.62 359	0.26 251	0.63 272	0.43 144	0.45 479	0.50 193	0.58 495	1.07 333	1.01 386	1.25 499	2.23 650	0.70 319	0.61 349	1.07 330	0.47 352	0.20 343	0.13 210	0.23 412	0.19 340	0.19 272	0.30 541

PSM-adaLoss	0.54 299	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.41 309	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.82 358	0.61 349	1.06 326	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

ROB_FTStereo	0.54 299	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.64 321	0.25 81	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.95 314	0.82 358	0.61 349	1.15 353	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

RAFT-IKP	0.54 299	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.59 288	0.36 224	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.61 349	1.22 370	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

TestStereo_HL3	0.56 324	0.26 251	1.40 590	0.44 182	0.34 347	0.67 352	0.53 447	0.92 242	0.84 309	0.96 353	0.99 329	0.80 347	0.62 355	1.08 335	0.39 266	0.18 243	0.14 279	0.17 160	0.16 254	0.17 167	0.21 399

aanet-new-8k	0.35 120	0.23 147	0.50 152	0.45 201	0.25 116	0.54 241	0.36 224	0.68 129	0.49 152	0.35 90	0.42 97	0.32 70	0.62 355	0.68 175	0.28 96	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.13 73

PCWNet_CMD	0.66 397	0.32 426	0.88 454	0.49 293	0.37 391	0.78 416	0.40 291	1.42 439	1.31 563	1.16 450	1.31 483	1.25 514	0.62 355	0.89 265	0.57 415	0.20 343	0.16 383	0.27 511	0.19 340	0.40 589	0.25 473

BUS	0.74 450	0.32 426	0.68 306	0.54 395	0.44 472	2.34 667	0.42 316	2.16 647	0.98 370	1.20 472	1.11 391	1.03 451	0.62 355	0.91 268	0.70 466	0.24 459	0.17 418	0.25 475	0.22 457	0.22 396	0.22 422

NINENet	0.77 467	0.37 511	0.78 402	0.62 513	0.51 520	2.34 667	0.42 316	1.83 568	1.04 399	1.14 434	1.23 450	1.03 451	0.62 355	1.24 377	0.70 466	0.28 543	0.23 548	0.31 557	0.21 428	0.26 472	0.25 473

sAnonymous2	0.55 315	0.56 597	1.46 608	0.60 486	0.51 520	0.48 158	0.52 439	0.79 176	0.68 252	0.50 211	0.67 230	0.46 174	0.62 355	0.59 128	0.40 276	0.22 410	0.17 418	0.22 371	0.21 428	0.86 672	0.56 645

CroCo_RVC	0.55 315	0.56 597	1.46 608	0.60 486	0.51 520	0.48 158	0.52 439	0.79 176	0.68 252	0.50 211	0.67 230	0.46 174	0.62 355	0.59 128	0.40 276	0.22 410	0.17 418	0.22 371	0.21 428	0.86 672	0.56 645

rvit_0105_5	0.58 340	0.39 523	1.05 525	0.66 551	0.37 391	0.58 277	0.56 480	0.94 259	1.18 494	0.64 265	0.68 233	0.75 331	0.63 362	0.88 260	0.50 375	0.32 574	0.32 620	0.30 551	0.27 541	0.28 506	0.25 473

CFNet_ucs	0.70 418	0.33 449	0.88 454	0.50 306	0.43 463	0.74 390	0.44 354	1.60 495	1.29 553	1.22 481	1.54 565	1.09 474	0.63 362	0.99 303	0.59 422	0.25 487	0.20 483	0.37 611	0.21 428	0.40 589	0.28 521

MSMDNet	0.66 397	0.32 426	0.87 445	0.49 293	0.37 391	0.79 422	0.40 291	1.43 445	1.31 563	1.15 440	1.31 483	1.24 510	0.63 362	0.88 260	0.57 415	0.21 378	0.16 383	0.26 494	0.19 340	0.39 585	0.24 458

DN-CSS_ROB	0.64 380	0.32 426	1.05 525	0.55 420	0.40 436	0.54 241	0.45 375	1.21 389	0.93 344	1.03 385	1.47 545	0.69 314	0.63 362	1.76 510	0.49 368	0.18 243	0.14 279	0.25 475	0.22 457	0.22 396	0.20 374

aanet-new-14k	0.36 136	0.24 176	0.83 421	0.46 220	0.22 48	0.46 132	0.33 181	0.66 118	0.61 215	0.39 139	0.48 141	0.29 46	0.64 366	0.41 35	0.29 108	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.21 368	0.14 137

Selective-IGEV-i16pc	2.07 669	0.29 350	19.83 723	0.53 378	0.39 424	2.74 682	1.51 671	1.13 357	1.28 548	0.80 304	1.21 442	1.06 457	0.64 366	7.77 705	0.79 503	0.40 621	0.22 532	0.21 332	0.23 480	0.22 396	0.23 442

DDVS	0.78 475	0.41 537	0.94 479	0.60 486	0.43 463	1.30 573	0.43 339	1.40 436	0.91 335	1.20 472	1.15 417	1.43 552	0.64 366	2.18 553	0.89 530	0.28 543	0.22 532	0.26 494	0.23 480	0.31 536	0.33 564

MyStereo8	0.65 388	0.29 350	1.00 504	0.58 460	0.49 501	0.91 472	0.35 207	1.18 375	1.31 563	1.16 450	1.27 466	0.90 396	0.64 366	0.72 192	0.95 543	0.18 243	0.14 279	0.20 291	0.18 313	0.22 396	0.26 497

CFNet_pseudo	0.66 397	0.32 426	0.86 433	0.48 271	0.39 424	0.70 373	0.40 291	1.33 417	1.22 520	1.16 450	1.34 500	1.24 510	0.64 366	0.98 296	0.59 422	0.21 378	0.16 383	0.33 581	0.19 340	0.36 568	0.25 473

ARAFT	0.77 467	0.36 504	1.49 615	0.51 338	0.31 278	0.90 468	0.82 582	1.90 588	1.06 411	1.62 621	1.24 452	1.02 447	0.64 366	1.84 517	0.50 375	0.18 243	0.14 279	0.28 526	0.27 541	0.17 167	0.16 226

ccs_rob	0.66 397	0.33 449	0.86 433	0.48 271	0.39 424	0.70 373	0.40 291	1.33 417	1.22 520	1.16 450	1.34 500	1.23 508	0.64 366	0.98 296	0.59 422	0.21 378	0.16 383	0.35 600	0.20 382	0.37 572	0.25 473

MLCV	0.72 427	0.34 474	1.10 544	0.51 338	0.23 62	0.91 472	0.39 275	1.33 417	1.23 523	1.46 584	1.55 567	1.01 445	0.64 366	1.95 530	0.80 508	0.18 243	0.12 104	0.18 208	0.14 174	0.19 272	0.17 259

TestStereo-Hl	0.51 260	0.27 285	0.55 215	0.41 104	0.29 223	0.55 256	0.45 375	1.05 317	0.90 329	0.87 330	0.85 287	0.72 323	0.65 374	1.33 402	0.43 310	0.17 188	0.13 210	0.17 160	0.15 205	0.18 217	0.18 290

MSCF	0.38 153	0.25 216	0.52 176	0.47 237	0.25 116	0.62 312	0.37 250	0.81 192	0.47 145	0.50 211	0.71 246	0.32 70	0.65 374	0.54 104	0.28 96	0.19 297	0.12 104	0.17 160	0.14 174	0.17 167	0.14 137

iRaft-Stereo_20w	0.65 388	0.31 410	1.00 504	0.47 237	0.34 347	0.73 385	0.30 139	2.96 693	0.70 258	1.15 440	1.14 408	0.76 335	0.65 374	1.11 343	0.38 255	0.17 188	0.13 210	0.18 208	0.16 254	0.19 272	0.18 290

AdaStereo	0.70 418	0.43 544	0.75 374	0.73 606	0.37 391	0.92 479	0.53 447	1.85 573	1.18 494	1.12 416	1.23 450	1.07 463	0.65 374	0.96 285	0.63 442	0.31 567	0.15 344	0.32 572	0.21 428	0.29 517	0.22 422
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.
PStereo	0.63 367	0.99 662	0.51 163	0.47 237	0.35 354	1.07 525	0.63 521	0.65 109	0.95 350	0.66 272	0.41 94	0.55 236	0.66 378	1.00 309	0.76 487	0.62 672	0.27 581	0.38 615	0.33 609	0.74 668	0.68 666

GASTEREO	0.40 175	0.25 216	0.51 163	0.48 271	0.25 116	0.65 337	0.36 224	0.81 192	0.49 152	0.51 218	0.82 279	0.30 55	0.66 378	0.62 149	0.28 96	0.19 297	0.12 104	0.16 108	0.14 174	0.16 121	0.14 137

IPLGR	0.58 340	0.27 285	1.14 554	0.48 271	0.28 197	0.65 337	0.33 181	1.22 397	1.13 459	1.18 464	1.05 363	0.69 314	0.66 378	0.96 285	0.52 388	0.17 188	0.15 344	0.20 291	0.17 285	0.20 322	0.18 290

SMOE	0.52 265	0.25 216	0.55 215	0.47 237	0.22 48	0.92 479	0.65 526	0.92 242	0.81 297	0.71 280	1.21 442	0.69 314	0.67 381	0.55 111	0.41 286	0.28 543	0.15 344	0.38 615	0.19 340	0.23 425	0.18 290

IGEV_i1	0.66 397	0.29 350	0.89 460	0.55 420	0.28 197	0.92 479	0.60 509	1.98 611	0.83 305	1.00 371	1.04 360	1.09 474	0.68 382	1.29 391	0.62 437	0.20 343	0.17 418	0.21 332	0.17 285	0.21 368	0.21 399

11t1	0.52 265	0.28 315	0.68 306	0.51 338	0.28 197	0.83 448	0.39 275	1.22 397	0.63 222	0.84 321	0.74 257	0.68 308	0.68 382	0.91 268	0.57 415	0.21 378	0.18 444	0.19 239	0.16 254	0.20 322	0.21 399

RAFT_CTSACE	0.63 367	0.26 251	0.88 454	0.55 420	0.51 520	0.71 377	0.44 354	0.80 185	0.97 364	0.97 358	1.84 621	1.18 496	0.68 382	1.47 448	0.36 230	0.16 129	0.15 344	0.21 332	0.20 382	0.20 322	0.14 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 299	0.25 216	0.68 306	0.43 144	0.24 87	0.40 81	0.34 196	1.04 309	1.09 431	1.32 537	1.60 581	0.80 347	0.68 382	0.67 172	0.39 266	0.13 26	0.10 9	0.18 208	0.17 285	0.17 167	0.13 73

FACV-RUCA	0.63 367	0.34 474	0.82 416	0.62 513	0.65 590	0.81 440	0.41 309	1.44 446	1.07 416	0.86 329	1.14 408	0.61 279	0.69 386	0.80 227	0.53 395	0.28 543	0.19 462	0.47 645	0.21 428	0.35 561	0.25 473

castereo	0.41 184	0.22 110	0.46 122	0.44 182	0.30 249	0.61 302	0.56 480	0.97 277	0.80 293	0.38 127	0.69 238	0.45 170	0.69 386	0.51 97	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.12 21

OMP-Stereo	0.94 534	0.33 449	0.72 341	0.90 661	0.31 278	0.49 175	0.36 224	1.16 363	1.06 411	1.58 615	1.12 398	1.46 562	0.69 386	6.94 689	0.49 368	0.19 297	0.14 279	0.24 434	0.18 313	0.20 322	0.14 137

PFNet	0.91 527	0.26 251	1.10 544	0.63 522	0.32 301	0.64 321	0.56 480	1.17 367	0.99 377	1.47 585	1.08 374	0.98 431	0.69 386	6.62 681	0.54 401	0.20 343	0.12 104	0.24 434	0.19 340	0.20 322	0.17 259

Anonymous3	0.61 355	0.44 547	1.11 546	0.59 474	0.49 501	0.93 485	0.65 526	0.93 253	0.81 297	0.72 287	0.88 300	0.65 295	0.69 386	1.06 326	0.53 395	0.35 601	0.30 606	0.26 494	0.26 528	0.31 536	0.27 509

MultiAttention	4.51 707	0.33 449	0.82 416	0.73 606	0.45 479	30.98 742	4.50 725	2.18 655	1.40 605	1.61 617	2.41 659	2.43 666	0.70 391	38.42 746	1.36 603	0.22 410	0.15 344	0.29 537	0.30 583	0.47 621	0.43 611

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 175	0.67 627	0.42 80	0.64 531	0.29 223	0.48 158	0.25 81	0.85 213	0.44 131	0.38 127	0.36 68	0.30 55	0.70 391	1.15 353	0.29 108	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 217	0.12 21

rvit_0105_3	0.63 367	0.44 547	1.08 538	0.72 598	0.40 436	0.64 321	0.71 550	1.03 303	1.17 487	0.82 315	0.70 243	0.80 347	0.70 391	0.91 268	0.56 412	0.35 601	0.34 626	0.34 591	0.32 599	0.27 486	0.28 521

x	0.54 299	0.31 410	0.61 263	0.47 237	0.30 249	0.67 352	0.47 393	1.53 477	0.79 292	0.81 309	0.83 280	0.78 341	0.70 391	0.70 182	0.62 437	0.21 378	0.19 462	0.22 371	0.19 340	0.21 368	0.20 374

RAFT+CT+SA	0.58 340	0.29 350	0.60 258	0.66 551	0.37 391	0.42 100	0.55 472	1.27 409	1.03 394	0.70 278	1.22 446	0.60 274	0.70 391	1.64 484	0.41 286	0.18 243	0.13 210	0.22 371	0.22 457	0.21 368	0.18 290

S	0.58 340	0.27 285	0.57 240	0.46 220	0.54 540	1.03 515	0.58 495	0.94 259	0.80 293	0.95 350	1.42 525	0.56 250	0.71 396	0.60 140	0.41 286	0.38 614	0.20 483	0.37 611	0.36 626	0.22 396	0.17 259

G2L-ROB	0.73 445	0.25 216	0.76 384	0.54 395	0.39 424	0.95 489	0.66 532	1.66 512	1.09 431	1.24 494	1.02 347	1.64 598	0.71 396	1.63 482	1.02 555	0.20 343	0.14 279	0.17 160	0.15 205	0.20 322	0.22 422

test_sample3	0.68 412	0.32 426	0.88 454	0.52 359	0.30 249	0.97 499	0.52 439	1.86 576	1.15 474	1.08 394	1.11 391	0.88 387	0.71 396	1.17 361	0.68 462	0.25 487	0.20 483	0.25 475	0.25 510	0.25 459	0.25 473

AFF-stereo	0.58 340	0.25 216	0.64 279	0.46 220	0.29 223	0.34 46	0.38 258	1.15 361	1.14 462	1.17 459	1.60 581	1.10 477	0.71 396	0.97 293	0.43 310	0.13 26	0.11 39	0.19 239	0.19 340	0.17 167	0.14 137

G2L-Stereo_test	0.73 445	0.27 285	0.74 370	0.49 293	0.40 436	0.90 468	0.81 580	1.53 477	1.14 462	1.28 508	1.27 466	1.52 576	0.72 400	1.62 480	0.94 539	0.19 297	0.14 279	0.16 108	0.15 205	0.18 217	0.19 337

G2L-Stereo	0.80 483	0.32 426	0.95 483	0.60 486	0.42 452	0.78 416	0.69 545	1.50 463	1.09 431	1.33 546	1.14 408	1.45 559	0.72 400	2.45 574	1.10 568	0.25 487	0.20 483	0.26 494	0.21 428	0.20 322	0.26 497

ICVP	0.63 367	0.33 449	0.57 240	0.61 501	0.40 436	0.80 431	0.58 495	1.61 498	0.89 325	0.90 336	1.24 452	0.88 387	0.73 402	0.72 192	0.88 527	0.29 555	0.21 510	0.22 371	0.21 428	0.24 443	0.27 509
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DeepPruner_ROB	0.74 450	0.48 565	0.87 445	0.57 454	0.44 472	0.79 422	0.54 454	1.73 527	0.96 356	1.38 564	1.27 466	1.24 510	0.73 402	1.43 437	0.73 478	0.34 594	0.28 589	0.27 511	0.26 528	0.31 536	0.31 551

SME	0.62 359	0.29 350	0.51 163	0.61 501	0.25 116	1.23 562	0.44 354	1.17 367	1.12 445	0.89 334	1.12 398	0.66 300	0.74 404	1.55 464	0.51 380	0.19 297	0.20 483	0.23 412	0.23 480	0.24 443	0.20 374

aanet-new	0.39 160	0.25 216	0.54 200	0.47 237	0.37 391	0.74 390	0.28 117	0.62 83	0.34 70	0.37 111	0.50 154	0.36 106	0.74 404	0.98 296	0.30 128	0.17 188	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.19 272	0.14 137

BSDual-CNN	0.71 425	0.32 426	0.68 306	0.54 395	0.44 472	1.27 568	0.65 526	2.16 647	0.98 370	1.20 472	1.11 391	1.12 483	0.74 404	0.91 268	0.66 453	0.24 459	0.17 418	0.25 475	0.22 457	0.22 396	0.22 422

psmg	0.72 427	0.32 426	0.68 306	0.50 306	0.44 472	1.48 601	0.75 559	1.94 602	0.98 370	1.21 476	1.33 493	1.12 483	0.74 404	0.91 268	0.66 453	0.24 459	0.19 462	0.25 475	0.25 510	0.23 425	0.22 422

test_sample4	0.69 414	0.33 449	0.91 467	0.51 338	0.30 249	0.92 479	0.52 439	1.87 579	1.15 474	1.14 434	1.18 428	0.87 383	0.75 408	1.18 363	0.68 462	0.25 487	0.20 483	0.26 494	0.26 528	0.26 472	0.25 473

mmm	0.63 367	0.35 494	0.72 341	0.51 338	0.30 249	0.86 462	0.54 454	1.59 491	0.86 313	1.07 393	1.38 515	0.79 345	0.75 408	0.91 268	0.58 419	0.22 410	0.18 444	0.29 537	0.25 510	0.25 459	0.23 442

DCANet-4	0.54 299	0.26 251	1.07 534	0.42 125	0.24 87	0.48 158	0.36 224	0.99 284	1.30 559	1.10 408	1.02 347	0.56 250	0.75 408	0.73 197	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 337

Sa-1000	0.72 427	0.29 350	0.76 384	0.59 474	0.30 249	0.73 385	0.37 250	1.62 502	1.33 571	1.28 508	2.04 641	0.86 379	0.75 408	1.84 517	0.38 255	0.19 297	0.14 279	0.25 475	0.23 480	0.20 322	0.16 226

dad	0.86 514	0.66 626	1.06 529	0.56 436	0.37 391	0.76 404	0.44 354	1.17 367	1.50 624	1.44 580	1.27 466	1.34 540	0.75 408	2.52 582	0.84 520	0.42 630	0.27 581	0.83 681	0.26 528	0.41 592	0.29 528

IIG-Stereo	0.96 537	0.31 410	0.72 341	0.88 657	0.33 325	0.61 302	0.26 95	1.19 386	1.03 394	1.69 629	1.37 510	1.46 562	0.75 408	6.96 691	0.51 380	0.19 297	0.14 279	0.23 412	0.18 313	0.20 322	0.14 137

DMCA	0.67 408	0.34 474	0.90 464	0.51 338	0.44 472	0.86 462	0.47 393	1.42 439	1.02 390	1.17 459	1.12 398	1.23 508	0.75 408	0.78 219	0.95 543	0.25 487	0.19 462	0.27 511	0.19 340	0.24 443	0.27 509

NOSS_ROB	1.26 604	0.46 556	0.62 269	0.56 436	0.38 413	1.06 523	0.78 567	1.73 527	1.40 605	1.01 377	1.43 530	1.10 477	0.75 408	10.62 726	0.65 448	0.45 642	0.43 660	0.48 647	0.45 649	0.44 609	0.41 600

Weightmod_eth	0.52 265	0.25 216	0.48 132	0.45 201	0.39 424	0.59 288	0.43 339	0.96 273	0.57 197	0.65 268	1.50 555	0.66 300	0.76 416	1.19 364	0.32 169	0.33 583	0.19 462	0.18 208	0.17 285	0.18 217	0.13 73

AASNet	0.76 465	0.35 494	0.91 467	0.79 624	0.81 644	1.14 539	0.56 480	2.02 623	1.08 423	1.22 481	1.24 452	0.93 409	0.76 416	0.77 212	1.16 577	0.27 527	0.23 548	0.24 434	0.20 382	0.28 506	0.24 458

HCRNet	0.70 418	0.39 523	0.73 353	0.60 486	0.59 572	0.76 404	0.35 207	1.22 397	1.13 459	1.02 381	0.99 329	1.02 447	0.76 416	2.19 555	0.70 466	0.28 543	0.19 462	0.28 526	0.23 480	0.25 459	0.23 442

iResNet	0.75 459	0.40 530	1.36 588	0.67 563	0.29 223	0.92 479	0.59 505	1.52 471	1.25 532	1.28 508	1.48 550	0.94 412	0.76 416	1.62 480	0.78 496	0.18 243	0.14 279	0.18 208	0.15 205	0.22 396	0.23 442

ISRNet	0.80 483	0.33 449	1.07 534	0.81 630	0.66 594	0.60 296	0.34 196	1.19 386	1.13 459	1.59 616	1.53 560	1.35 541	0.77 420	1.27 385	0.94 539	0.39 618	0.34 626	0.43 635	0.38 632	0.34 558	0.49 631

rvit_105_1	0.72 427	0.52 582	1.01 508	0.78 622	0.49 501	0.75 396	0.87 596	1.12 353	1.18 494	0.99 366	0.79 272	0.90 396	0.77 420	1.26 381	0.75 484	0.41 626	0.36 642	0.36 608	0.41 639	0.30 527	0.33 564

xx1	0.67 408	0.31 410	0.50 152	0.54 395	0.26 137	1.18 551	0.51 428	0.93 253	3.05 696	0.58 244	0.79 272	0.95 421	0.77 420	1.46 444	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.24 434	0.23 480	0.22 396	0.21 399

Selective-RAFT	0.52 265	0.28 315	0.79 405	0.55 420	0.27 168	0.91 472	0.33 181	0.80 185	0.88 322	0.58 244	0.63 210	0.81 353	0.77 420	1.29 391	0.48 358	0.19 297	0.14 279	0.17 160	0.15 205	0.19 272	0.17 259

TestStereo1	0.63 367	0.28 315	0.75 374	0.76 617	0.31 278	0.48 158	0.43 339	1.30 415	1.21 514	0.97 358	1.31 483	0.64 292	0.77 420	1.75 505	0.42 300	0.20 343	0.15 344	0.22 371	0.18 313	0.21 368	0.17 259

qqq	0.57 333	0.34 474	0.71 335	0.47 237	0.27 168	0.64 321	0.62 516	1.42 439	0.78 288	0.80 304	0.92 308	0.95 421	0.77 420	0.88 260	0.59 422	0.21 378	0.20 483	0.24 434	0.23 480	0.22 396	0.21 399

SA-5K	0.63 367	0.28 315	0.75 374	0.76 617	0.31 278	0.48 158	0.43 339	1.30 415	1.21 514	0.97 358	1.31 483	0.64 292	0.77 420	1.75 505	0.42 300	0.20 343	0.15 344	0.22 371	0.18 313	0.21 368	0.17 259

CCAANet	0.78 475	0.30 373	0.83 421	0.58 460	0.51 520	1.04 518	0.45 375	1.68 515	1.12 445	0.85 326	1.35 506	1.10 477	0.77 420	3.04 602	0.78 496	0.17 188	0.16 383	0.24 434	0.23 480	0.19 272	0.23 442

test_sample5	0.69 414	0.34 474	0.87 445	0.52 359	0.30 249	0.84 457	0.54 454	1.83 568	1.14 462	1.11 414	1.25 456	0.88 387	0.78 428	1.23 372	0.65 448	0.26 511	0.20 483	0.27 511	0.27 541	0.27 486	0.26 497

DualNet	0.70 418	0.34 474	0.87 445	0.52 359	0.30 249	0.84 457	0.54 454	1.83 568	1.14 462	1.14 434	1.33 493	0.88 387	0.78 428	1.23 372	0.65 448	0.26 511	0.20 483	0.27 511	0.27 541	0.27 486	0.26 497

SFCPSM	0.70 418	0.28 315	1.02 515	0.51 338	0.38 413	1.37 583	0.66 532	2.00 615	1.03 394	1.17 459	1.21 442	0.82 358	0.78 428	1.03 315	0.53 395	0.21 378	0.17 418	0.22 371	0.24 496	0.21 368	0.19 337

AANet_RVC	1.16 596	0.52 582	1.49 615	0.65 545	0.45 479	0.75 396	0.69 545	1.42 439	1.55 632	1.34 550	1.87 626	1.53 577	0.78 428	7.43 699	1.38 605	0.25 487	0.17 418	0.19 239	0.16 254	0.22 396	0.26 497

test_sample6	0.71 425	0.34 474	0.87 445	0.52 359	0.30 249	0.82 442	0.58 495	1.79 556	1.15 474	1.14 434	1.33 493	0.91 399	0.79 432	1.31 394	0.74 479	0.27 527	0.21 510	0.27 511	0.29 574	0.28 506	0.27 509

MIPNet	0.56 324	0.28 315	0.94 479	0.49 293	0.33 325	0.66 346	0.38 258	1.35 424	1.08 423	1.06 390	0.92 308	0.60 274	0.79 432	0.73 197	0.52 388	0.17 188	0.14 279	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.17 259

pcwnet_v2	0.97 543	0.37 511	4.33 687	0.62 513	0.54 540	0.79 422	0.45 375	2.02 623	1.58 634	1.42 579	1.64 592	1.09 474	0.79 432	1.24 377	0.67 458	0.32 574	0.25 566	0.29 537	0.27 541	0.37 572	0.35 574

GES	0.66 397	0.34 474	0.90 464	0.59 474	0.38 413	0.94 486	0.57 491	2.11 637	0.86 313	1.02 381	1.11 391	0.66 300	0.79 432	0.99 303	0.61 434	0.27 527	0.19 462	0.20 291	0.20 382	0.21 368	0.30 541

111	0.60 349	0.23 147	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.72 380	0.42 316	1.18 375	1.41 611	0.80 304	1.38 515	1.10 477	0.79 432	0.96 285	0.58 419	0.18 243	0.13 210	0.17 160	0.15 205	0.17 167	0.19 337

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

xyz-stereo-finetune2	0.58 340	0.27 285	0.57 240	0.40 84	0.24 87	1.09 533	0.32 168	0.79 176	0.53 185	0.65 268	1.07 369	0.58 263	0.80 438	2.47 579	0.80 508	0.16 129	0.15 344	0.21 332	0.17 285	0.16 121	0.17 259

MyStereo05	0.66 397	0.28 315	1.07 534	0.56 436	0.46 491	0.61 302	0.73 554	1.34 422	1.41 611	1.15 440	0.91 306	0.77 337	0.80 438	1.41 436	0.63 442	0.17 188	0.16 383	0.23 412	0.20 382	0.22 396	0.20 374

RCA-Stereo	0.50 258	0.23 147	0.58 249	0.48 271	0.33 325	0.55 256	0.45 375	0.97 277	1.38 595	0.68 275	1.05 363	0.63 289	0.80 438	0.59 128	0.32 169	0.17 188	0.12 104	0.17 160	0.14 174	0.16 121	0.14 137

HITNet	0.65 388	0.40 530	0.77 392	0.48 271	0.24 87	1.05 520	0.49 418	1.76 542	1.02 390	1.18 464	1.18 428	0.89 395	0.80 438	0.85 251	0.79 503	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.17 285	0.29 517	0.15 185
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
coex_refinement	0.80 483	0.28 315	0.73 353	0.70 586	0.51 520	0.95 489	0.60 509	1.78 550	1.23 523	1.36 555	1.37 510	1.82 623	0.81 442	1.32 398	1.13 574	0.26 511	0.17 418	0.19 239	0.20 382	0.24 443	0.25 473

tt1	0.62 359	0.32 426	0.51 163	0.54 395	0.26 137	1.16 548	0.48 406	0.95 265	2.47 682	0.57 242	0.77 264	0.49 197	0.81 442	1.55 464	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.24 434	0.15 205	0.19 272	0.20 374

hknet	0.77 467	0.32 426	0.95 483	0.54 395	0.38 413	1.27 568	0.65 526	2.16 647	1.07 416	1.20 472	1.11 391	1.59 586	0.81 442	1.37 417	0.66 453	0.22 410	0.17 418	0.25 475	0.22 457	0.22 396	0.22 422

GMM-Stereo	0.74 450	0.25 216	0.59 255	0.54 395	0.34 347	0.72 380	0.99 625	1.01 296	0.87 318	1.36 555	1.78 614	1.12 483	0.81 442	2.09 543	0.46 344	0.18 243	0.12 104	0.25 475	0.25 510	0.20 322	0.85 677

raftrobust	0.52 265	0.25 216	0.56 226	0.65 545	0.52 533	0.49 175	0.34 196	0.98 281	0.91 335	1.30 523	0.87 296	0.63 289	0.81 442	0.78 219	0.41 286	0.19 297	0.15 344	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.16 226

ffm	0.72 427	0.33 449	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	0.95 265	2.47 682	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	1.55 464	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.31 557	0.27 541	0.19 272	0.20 374

ff1	1.37 616	0.33 449	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	0.95 265	2.47 682	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.20 343	0.12 104	0.31 557	0.27 541	0.19 272	0.20 374

mmx	1.39 619	0.33 449	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	2.13 638	1.37 591	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.24 459	0.19 462	0.31 557	0.27 541	0.30 527	0.25 473

xxx	1.39 619	0.33 449	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	2.13 638	1.37 591	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.24 459	0.19 462	0.31 557	0.27 541	0.30 527	0.25 473

gwcnet-sp	0.74 450	0.33 449	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 378	0.21 510	0.22 371	0.21 428	0.22 396	0.22 422

scenet	0.74 450	0.33 449	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 378	0.21 510	0.22 371	0.21 428	0.22 396	0.22 422

ssnet	0.74 450	0.33 449	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 378	0.21 510	0.22 371	0.21 428	0.22 396	0.22 422

DMCA-RVC	0.74 450	0.40 530	1.27 574	0.66 551	0.49 501	0.77 411	0.47 393	1.35 424	1.01 386	1.53 599	1.01 339	1.29 528	0.82 447	1.31 394	0.78 496	0.27 527	0.21 510	0.35 600	0.27 541	0.32 545	0.24 458

PSMNet-RUCA	1.02 563	0.97 659	1.44 601	1.23 685	1.10 675	1.40 590	0.62 516	1.69 518	1.38 595	0.94 348	1.53 560	0.97 429	0.83 455	1.17 361	0.93 537	0.69 679	0.34 626	0.99 689	0.60 676	0.97 677	0.64 662

test_sample2	0.62 359	0.29 350	0.74 370	0.50 306	0.28 197	0.80 431	0.61 513	1.61 498	1.00 383	0.88 332	0.99 329	0.94 412	0.83 455	1.16 357	0.51 380	0.23 438	0.18 444	0.22 371	0.21 428	0.23 425	0.22 422

CSP-Net	0.97 543	0.38 518	0.83 421	0.53 378	0.41 446	1.63 614	0.77 565	2.00 615	1.05 404	1.25 499	1.20 440	1.33 536	0.83 455	4.93 645	0.85 523	0.32 574	0.22 532	0.20 291	0.20 382	0.23 425	0.25 473

PS-NSSS	0.99 549	0.58 604	0.93 474	0.58 460	0.57 555	0.91 472	0.80 577	1.81 562	1.14 462	1.14 434	1.67 599	1.00 438	0.83 455	4.62 636	0.78 496	0.37 609	0.31 612	0.52 654	0.32 599	0.45 613	0.38 591

CASS	0.65 388	0.34 474	0.72 341	0.56 436	0.27 168	0.78 416	0.42 316	1.59 491	0.86 313	1.30 523	1.25 456	0.87 383	0.84 459	0.84 245	0.54 401	0.35 601	0.19 462	0.26 494	0.21 428	0.28 506	0.42 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UPFNet	0.80 483	0.32 426	0.90 464	0.59 474	0.74 619	1.26 567	0.80 577	1.52 471	1.10 439	1.30 523	1.12 398	1.30 529	0.84 459	1.67 490	1.09 565	0.24 459	0.24 557	0.24 434	0.23 480	0.25 459	0.18 290

iResNet_ROB	0.77 467	0.30 373	0.99 498	0.57 454	0.36 371	0.83 448	0.36 224	2.33 669	1.58 634	1.27 506	1.30 477	1.25 514	0.84 459	1.65 485	0.79 503	0.20 343	0.14 279	0.17 160	0.12 73	0.18 217	0.27 509

HH	0.63 367	0.30 373	0.77 392	0.50 306	0.32 301	0.49 175	0.46 385	1.65 507	0.64 227	0.69 276	1.09 379	1.63 595	0.85 462	1.90 523	0.37 242	0.18 243	0.13 210	0.19 239	0.17 285	0.19 272	0.16 226

HanStereo	0.63 367	0.30 373	0.77 392	0.50 306	0.32 301	0.49 175	0.46 385	1.65 507	0.64 227	0.69 276	1.09 379	1.63 595	0.85 462	1.90 523	0.37 242	0.18 243	0.13 210	0.19 239	0.17 285	0.19 272	0.16 226

RAFT_R40	0.83 500	0.28 315	0.73 353	0.59 474	0.31 278	0.69 366	0.44 354	1.10 343	0.95 350	1.47 585	1.10 385	1.00 438	0.85 462	5.53 659	0.46 344	0.22 410	0.13 210	0.23 412	0.20 382	0.23 425	0.18 290

xxxx	1.51 629	0.28 315	0.68 306	0.54 395	0.28 197	1.16 548	0.44 354	2.19 656	1.29 553	1.09 400	1.36 508	1.22 503	0.85 462	1.79 513	15.70 729	0.24 459	0.21 510	0.21 332	0.20 382	0.22 396	0.23 442

FENet	0.60 349	0.28 315	0.63 272	0.54 395	0.33 325	0.83 448	0.38 258	1.27 409	1.07 416	1.00 371	0.86 290	0.99 437	0.85 462	0.96 285	0.68 462	0.22 410	0.15 344	0.23 412	0.20 382	0.22 396	0.23 442

ACVNet	0.63 367	0.31 410	0.54 200	0.54 395	0.36 371	0.80 431	0.46 385	1.37 427	1.07 416	0.93 343	1.30 477	1.08 464	0.85 462	0.80 227	0.94 539	0.21 378	0.19 462	0.21 332	0.18 313	0.22 396	0.18 290

GwcNet-RSSM	0.77 467	0.32 426	1.01 508	0.62 513	0.54 540	0.78 416	0.51 428	1.73 527	1.20 508	1.09 400	1.37 510	1.46 562	0.85 462	1.53 460	1.09 565	0.25 487	0.18 444	0.23 412	0.24 496	0.20 322	0.19 337

STTStereo	0.78 475	0.50 575	1.22 563	0.64 531	0.54 540	0.89 465	0.54 454	1.44 446	1.11 441	1.38 564	1.09 379	1.27 522	0.85 462	1.43 437	0.83 517	0.29 555	0.27 581	0.33 581	0.39 634	0.32 545	0.30 541

ITSA-stereo	0.82 494	0.36 504	0.82 416	0.54 395	0.31 278	0.80 431	0.47 393	2.17 653	1.67 641	1.13 431	1.13 404	0.94 412	0.86 470	2.46 577	1.00 553	0.26 511	0.23 548	0.28 526	0.27 541	0.28 506	0.36 580

H2IRNET	0.56 324	0.26 251	0.66 296	0.47 237	0.35 354	0.41 88	0.26 95	0.92 242	1.17 487	0.61 257	1.28 472	1.08 464	0.86 470	0.99 303	0.63 442	0.19 297	0.16 383	0.22 371	0.25 510	0.21 368	0.18 290

MyStereo04	0.67 408	0.29 350	1.07 534	0.55 420	0.45 479	0.59 288	0.79 571	1.50 463	1.40 605	0.91 340	0.91 306	0.74 328	0.86 470	1.52 456	0.62 437	0.17 188	0.16 383	0.24 434	0.20 382	0.23 425	0.20 374

test_xeample	1.45 625	0.28 315	0.65 286	0.51 338	0.28 197	0.94 486	0.59 505	2.14 642	1.29 553	1.24 494	1.51 558	0.88 387	0.86 470	1.46 444	15.10 726	0.22 410	0.20 483	0.22 371	0.20 382	0.22 396	0.22 422

CFNet	0.96 537	0.36 504	1.01 508	0.62 513	0.42 452	0.99 505	0.47 393	1.90 588	1.32 567	0.99 366	1.39 519	1.10 477	0.86 470	5.58 662	0.79 503	0.23 438	0.17 418	0.28 526	0.27 541	0.26 472	0.21 399

UGAM	1.14 590	0.27 285	0.95 483	0.53 378	0.42 452	0.70 373	0.72 553	0.95 265	1.32 567	0.98 363	1.48 550	1.78 619	0.87 475	9.65 722	0.87 526	0.21 378	0.18 444	0.30 551	0.24 496	0.19 272	0.16 226

CoDeX	0.73 445	0.29 350	0.93 474	0.54 395	0.36 371	1.14 539	0.61 513	2.34 672	1.17 487	1.16 450	1.25 456	0.91 399	0.87 475	1.33 402	0.64 447	0.20 343	0.16 383	0.21 332	0.18 313	0.20 322	0.18 290

SST-Stereo	0.83 500	0.28 315	0.72 341	0.59 474	0.31 278	0.72 380	0.26 95	1.09 340	0.86 313	1.47 585	1.10 385	1.00 438	0.87 475	5.73 665	0.45 329	0.22 410	0.13 210	0.23 412	0.19 340	0.23 425	0.18 290

cf-r	0.73 445	0.30 373	0.77 392	0.55 420	0.63 585	0.78 416	0.48 406	1.79 556	1.15 474	1.13 431	1.26 463	1.43 552	0.87 475	1.40 434	0.85 523	0.25 487	0.18 444	0.22 371	0.23 480	0.19 272	0.19 337

FADNet_RVC	0.83 500	0.51 578	1.83 642	0.54 395	0.42 452	1.19 555	0.46 385	1.51 469	1.09 431	0.89 334	1.24 452	0.91 399	0.87 475	2.11 545	1.11 571	0.27 527	0.22 532	0.31 557	0.28 562	0.43 603	0.38 591

ACVNet-DCA	0.56 324	0.31 410	0.50 152	0.54 395	0.26 137	1.18 551	0.51 428	1.42 439	0.78 288	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	1.46 444	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.25 475	0.15 205	0.22 396	0.21 399

1test111	0.54 299	0.31 410	0.50 152	0.54 395	0.26 137	1.18 551	0.51 428	1.42 439	0.78 288	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	0.88 260	0.59 422	0.20 343	0.12 104	0.25 475	0.15 205	0.22 396	0.21 399

cc1	0.64 380	0.31 410	0.50 152	0.54 395	0.26 137	1.18 551	0.51 428	0.93 253	3.05 696	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	1.46 444	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.25 475	0.15 205	0.19 272	0.19 337

FINET	0.97 543	0.54 588	1.60 623	0.63 522	0.79 637	1.08 527	1.07 637	1.56 487	2.20 675	1.15 440	1.49 552	0.94 412	0.88 480	2.32 565	1.05 557	0.42 630	0.35 637	0.32 572	0.28 562	0.43 603	0.38 591

delet	0.85 509	0.32 426	0.95 483	0.65 545	0.66 594	1.64 616	0.84 586	1.75 535	1.35 583	1.32 537	1.30 477	1.30 529	0.88 480	1.68 495	1.10 568	0.21 378	0.21 510	0.24 434	0.24 496	0.21 368	0.21 399

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 480	0.43 544	1.05 525	0.64 531	0.58 564	0.95 489	0.53 447	1.53 477	1.18 494	1.37 558	1.15 417	1.43 552	0.88 480	1.61 479	0.84 520	0.25 487	0.22 532	0.27 511	0.27 541	0.29 517	0.29 528
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 524	0.52 582	1.17 558	0.72 598	0.61 578	1.27 568	1.12 642	1.76 542	1.12 445	1.09 400	1.28 472	1.45 559	0.89 486	1.65 485	1.42 617	0.33 583	0.25 566	0.37 611	0.39 634	0.35 561	0.29 528

DispNO	0.93 532	0.30 373	1.34 587	0.55 420	0.55 547	0.89 465	0.49 418	1.48 457	1.21 514	1.17 459	1.27 466	1.19 497	0.90 487	5.23 649	0.74 479	0.22 410	0.17 418	0.24 434	0.21 428	0.19 272	0.20 374

test_5	0.65 388	0.30 373	0.75 374	0.67 563	0.50 508	0.92 479	0.52 439	1.39 434	1.12 445	0.76 289	1.11 391	1.00 438	0.90 487	1.53 460	0.45 329	0.18 243	0.13 210	0.23 412	0.22 457	0.21 368	0.19 337

StereoDRNet-Refined	0.80 483	0.41 537	0.88 454	0.62 513	0.42 452	1.33 578	0.48 406	1.52 471	1.17 487	1.45 582	1.44 535	1.44 557	0.90 487	1.26 381	1.24 586	0.20 343	0.16 383	0.27 511	0.24 496	0.25 459	0.28 521
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iRaft-Stereo_5w	0.85 509	0.29 350	0.91 467	0.53 378	0.43 463	0.49 175	0.68 540	0.99 284	0.87 318	0.79 301	1.34 500	1.46 562	0.91 490	5.11 646	1.11 571	0.17 188	0.14 279	0.22 371	0.18 313	0.20 322	0.20 374

BEATNet_4x	0.73 445	0.49 568	1.17 558	0.53 378	0.26 137	1.03 515	0.55 472	1.82 563	1.06 411	1.21 476	1.22 446	0.96 427	0.91 490	1.01 311	1.06 559	0.21 378	0.14 279	0.24 434	0.19 340	0.37 572	0.21 399

DLCB_ROB	0.86 514	0.40 530	0.78 402	0.68 576	0.54 540	1.11 534	0.84 586	1.49 459	1.23 523	1.64 625	1.65 594	1.70 607	0.91 490	1.70 497	1.05 557	0.25 487	0.24 557	0.26 494	0.27 541	0.27 486	0.24 458

DualNet (step1)	0.83 500	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	1.23 372	0.67 458	0.57 665	0.28 589	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

test_sample9	1.86 658	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	2.27 562	7.92 709	0.57 665	12.61 742	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

test_sample7	0.74 450	0.37 511	0.76 384	0.52 359	0.35 354	0.91 472	0.67 536	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	1.23 372	0.67 458	0.31 567	0.28 589	0.32 572	0.31 591	0.33 554	0.29 528

ssnet_v2	0.88 519	0.36 504	1.02 515	0.62 513	0.38 413	1.32 576	0.97 620	2.07 633	1.34 574	1.37 558	1.18 428	1.54 578	0.92 493	1.10 340	1.65 634	0.30 560	0.27 581	0.30 551	0.28 562	0.27 486	0.26 497

GEStereo_RVC	0.90 524	0.37 511	0.99 498	0.64 531	0.50 508	0.95 489	0.79 571	2.42 679	1.17 487	1.16 450	1.11 391	1.26 518	0.92 493	3.24 609	0.90 533	0.29 555	0.19 462	0.23 412	0.20 382	0.27 486	0.29 528

DCANet	0.54 299	0.24 176	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.49 175	0.36 224	1.05 317	1.30 559	1.12 416	1.03 357	0.58 263	0.92 493	0.81 233	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.18 217	0.19 337

acv_ft	0.75 459	0.31 410	0.95 483	0.70 586	0.86 655	1.24 564	0.53 447	1.44 446	1.07 416	1.24 494	1.30 477	1.08 464	0.92 493	0.80 227	1.34 599	0.21 378	0.19 462	0.21 332	0.18 313	0.21 368	0.18 290

FADNet-RVC	0.88 519	0.67 627	1.93 646	0.60 486	0.48 497	0.91 472	0.60 509	1.71 525	1.18 494	0.90 336	0.96 317	1.36 542	0.92 493	2.25 560	1.17 580	0.30 560	0.29 601	0.32 572	0.32 599	0.41 592	0.35 574

iResNetv2_ROB	0.80 483	0.37 511	1.71 631	0.56 436	0.37 391	0.94 486	0.64 524	1.73 527	1.34 574	1.23 487	1.42 525	1.26 518	0.92 493	1.85 520	0.56 412	0.23 438	0.15 344	0.19 239	0.14 174	0.24 443	0.19 337

AACVNet	0.86 514	0.35 494	0.79 405	0.82 638	0.39 424	0.76 404	0.49 418	1.61 498	0.81 297	1.08 394	1.33 493	1.30 529	0.93 502	4.34 631	0.74 479	0.25 487	0.21 510	0.28 526	0.22 457	0.29 517	0.25 473

RAFT	0.64 380	0.30 373	0.73 353	0.59 474	0.33 325	0.68 360	0.58 495	1.04 309	0.76 280	1.08 394	1.19 435	1.65 601	0.93 502	1.06 326	0.56 412	0.21 378	0.18 444	0.27 511	0.24 496	0.22 396	0.17 259

HSM-Net_RVC	0.87 518	0.29 350	0.53 187	0.53 378	0.30 249	1.15 546	0.55 472	3.57 702	1.28 548	1.53 599	1.74 608	1.68 604	0.93 502	1.49 450	0.77 494	0.22 410	0.17 418	0.19 239	0.18 313	0.20 322	0.19 337
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.69 414	0.35 494	0.49 141	0.64 531	0.39 424	0.85 460	0.58 495	1.75 535	1.14 462	0.97 358	1.19 435	1.17 493	0.93 502	0.99 303	0.62 437	0.28 543	0.20 483	0.34 591	0.31 591	0.32 545	0.27 509

SGM-Forest	1.24 601	0.38 518	0.60 258	0.52 359	0.37 391	1.56 609	1.30 659	1.65 507	1.36 587	2.11 664	1.79 615	1.63 595	0.93 502	7.48 701	0.95 543	0.36 605	0.37 644	0.39 623	0.34 616	0.37 572	0.32 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ToySt	0.66 397	0.33 449	1.23 565	0.51 338	0.33 325	0.86 462	0.68 540	1.10 343	0.97 364	0.84 321	1.08 374	1.25 514	0.94 507	1.01 311	0.74 479	0.19 297	0.19 462	0.24 434	0.24 496	0.27 486	0.23 442

HBP-ISP	0.96 537	0.58 604	0.72 341	0.61 501	0.46 491	1.64 616	0.76 562	1.86 576	1.28 548	1.30 523	1.53 560	0.86 379	0.94 507	3.27 611	0.69 465	0.45 642	0.44 663	0.54 660	0.48 656	0.47 621	0.40 595

SACVNet	0.85 509	0.46 556	0.85 427	0.81 630	0.56 551	0.80 431	0.79 571	1.68 515	1.12 445	1.34 550	1.33 493	1.25 514	0.94 507	2.39 571	0.76 487	0.34 594	0.26 573	0.31 557	0.29 574	0.35 561	0.44 614

DeepStereo_RVC	0.55 315	0.29 350	0.72 341	0.51 338	0.30 249	0.59 288	0.33 181	1.03 303	0.70 258	1.16 450	0.93 311	0.83 365	0.94 507	0.96 285	0.54 401	0.21 378	0.14 279	0.21 332	0.19 340	0.24 443	0.24 458

222	1.61 639	0.29 350	0.67 302	0.56 436	0.29 223	1.06 523	0.42 316	2.17 653	1.31 563	1.31 533	1.52 559	0.92 407	0.94 507	1.76 510	17.65 730	0.24 459	0.20 483	0.21 332	0.19 340	0.22 396	0.23 442

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 427	0.35 494	1.70 629	0.49 293	0.56 551	0.63 317	0.38 258	2.41 678	0.65 241	0.77 295	1.07 369	1.82 623	0.95 512	0.93 278	0.43 310	0.20 343	0.13 210	0.21 332	0.25 510	0.28 506	0.26 497

test_sample1	0.61 355	0.29 350	0.75 374	0.50 306	0.31 278	0.76 404	0.48 406	1.59 491	0.84 309	0.90 336	0.94 313	0.88 387	0.95 512	1.16 357	0.67 458	0.22 410	0.18 444	0.20 291	0.19 340	0.21 368	0.21 399

SMFormer	0.75 459	0.30 373	0.86 433	0.46 220	0.26 137	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.82 515	0.24 459	0.20 483	0.22 371	0.21 428	0.23 425	0.24 458

tta	0.75 459	0.30 373	0.86 433	0.46 220	0.26 137	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.82 515	0.24 459	0.20 483	0.22 371	0.21 428	0.18 217	0.18 290

qqq1	0.72 427	0.30 373	0.86 433	0.46 220	0.26 137	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.44 314	0.24 459	0.20 483	0.18 208	0.15 205	0.18 217	0.18 290

fff1	0.72 427	0.30 373	0.86 433	0.46 220	0.26 137	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.44 314	0.24 459	0.20 483	0.18 208	0.15 205	0.18 217	0.18 290

SA	0.66 397	0.30 373	0.82 416	0.61 501	0.30 249	0.58 277	0.38 258	1.44 446	1.30 559	0.96 353	1.36 508	0.66 300	0.95 512	1.85 520	0.42 300	0.19 297	0.15 344	0.25 475	0.23 480	0.21 368	0.17 259

SDNR	1.62 640	0.51 578	2.17 657	0.53 378	0.56 551	3.80 701	0.45 375	1.54 480	1.29 553	1.33 546	2.41 659	1.08 464	0.96 519	11.18 727	1.16 577	0.66 677	0.63 691	0.43 635	0.32 599	0.64 657	0.67 664

PSMNet-ADL	0.72 427	0.35 494	0.62 269	0.69 580	0.46 491	1.14 539	0.44 354	1.37 427	1.01 386	0.83 318	1.17 425	1.33 536	0.96 519	1.43 437	0.95 543	0.33 583	0.22 532	0.21 332	0.23 480	0.27 486	0.29 528

DSFCA	0.93 532	0.34 474	1.06 529	0.52 359	0.65 590	1.55 608	0.93 612	1.49 459	1.19 503	1.56 609	1.15 417	1.50 571	0.96 519	3.07 603	1.02 555	0.30 560	0.26 573	0.25 475	0.25 510	0.28 506	0.24 458

TCMNet	1.01 560	0.60 615	2.10 652	0.86 649	1.33 692	1.14 539	0.67 536	1.69 518	1.23 523	1.11 414	1.57 575	1.30 529	0.97 522	2.01 535	1.50 628	0.31 567	0.31 612	0.38 615	0.34 616	0.42 597	0.36 580

YMNet	1.00 554	0.54 588	1.40 590	0.81 630	0.85 651	1.87 641	0.62 516	1.55 484	1.18 494	1.63 623	1.99 635	1.77 616	0.97 522	1.50 452	1.45 621	0.33 583	0.37 644	0.31 557	0.32 599	0.32 545	0.29 528

YMNet_1	1.00 554	0.54 588	1.40 590	0.81 630	0.85 651	1.87 641	0.62 516	1.55 484	1.18 494	1.63 623	1.99 635	1.77 616	0.97 522	1.50 452	1.45 621	0.33 583	0.37 644	0.31 557	0.32 599	0.32 545	0.29 528

CFNet-ft	0.72 427	0.32 426	0.54 200	0.66 551	0.54 540	0.83 448	0.55 472	1.37 427	1.15 474	0.93 343	1.28 472	1.57 582	0.97 522	1.35 410	0.81 510	0.26 511	0.20 483	0.33 581	0.25 510	0.30 527	0.23 442

CFNet_RVC	0.72 427	0.32 426	0.54 200	0.66 551	0.54 540	0.83 448	0.55 472	1.37 427	1.15 474	0.93 343	1.28 472	1.57 582	0.97 522	1.35 410	0.81 510	0.26 511	0.20 483	0.33 581	0.25 510	0.30 527	0.23 442

StereoDRNet	0.98 547	0.47 561	1.70 629	0.76 617	0.94 664	1.51 604	0.91 606	1.92 595	1.32 567	1.61 617	1.13 404	1.47 567	0.97 522	1.75 505	1.46 624	0.28 543	0.23 548	0.29 537	0.27 541	0.35 561	0.27 509

MDST_ROB	1.67 644	0.34 474	1.58 622	0.92 666	0.58 564	4.26 707	1.11 640	2.83 690	1.41 611	4.49 712	2.55 666	1.45 559	0.97 522	7.79 706	1.17 580	0.31 567	0.25 566	0.37 611	0.33 609	0.31 536	0.30 541

ASMatch	0.88 519	0.26 251	0.69 318	0.51 338	0.35 354	0.48 158	0.37 250	1.12 353	0.92 342	1.10 408	3.28 680	0.96 427	0.98 529	4.90 643	0.49 368	0.19 297	0.16 383	0.22 371	0.19 340	0.19 272	0.27 509

IRAFT_RVC	0.88 519	0.28 315	0.76 384	0.63 522	0.31 278	0.65 337	1.02 630	1.22 397	0.94 348	1.22 481	1.04 360	1.01 445	0.98 529	5.82 667	0.53 395	0.22 410	0.12 104	0.25 475	0.20 382	0.20 322	0.19 337

DGSMNet	1.14 590	0.76 643	2.49 669	0.81 630	0.86 655	1.39 588	1.39 664	2.13 638	1.35 583	1.26 503	1.63 591	1.48 569	0.98 529	1.75 505	1.10 568	0.45 642	0.43 660	0.55 664	0.49 659	0.75 669	0.70 668

hitnet-ft	0.79 480	0.35 494	0.57 240	0.58 460	0.42 452	0.96 495	0.46 385	1.47 455	1.33 571	1.19 468	1.22 446	1.81 620	0.98 529	1.66 489	0.94 539	0.33 583	0.28 589	0.34 591	0.27 541	0.35 561	0.31 551

PSMNet-RSSM	0.72 427	0.30 373	0.61 263	0.63 522	0.42 452	0.73 385	0.56 480	1.92 595	1.10 439	1.09 400	1.37 510	1.22 503	0.98 529	1.28 387	0.72 475	0.27 527	0.19 462	0.27 511	0.29 574	0.24 443	0.24 458

FADNet-RVC-Resample	0.84 505	0.47 561	2.10 652	0.61 501	0.45 479	1.07 525	0.61 513	1.59 491	1.20 508	1.08 394	0.98 327	1.03 451	0.98 529	2.17 550	0.72 475	0.23 438	0.22 532	0.30 551	0.32 599	0.35 561	0.34 569

TDLM	1.06 570	0.44 547	0.79 405	0.63 522	0.50 508	0.89 465	1.44 667	1.48 457	1.26 537	1.12 416	1.40 522	1.08 464	0.98 529	6.65 682	0.78 496	0.33 583	0.21 510	0.33 581	0.26 528	0.37 572	0.24 458

NVstereo2D	0.92 529	0.41 537	1.48 613	0.72 598	0.72 611	1.20 557	0.87 596	1.75 535	1.38 595	0.99 366	1.13 404	1.26 518	0.98 529	2.21 557	0.89 530	0.43 636	0.20 483	0.38 615	0.24 496	0.57 646	0.63 658

ADLNet	0.85 509	0.36 504	0.89 460	0.85 647	0.72 611	1.24 564	0.76 562	1.82 563	1.36 587	1.52 597	1.35 506	1.27 522	0.99 537	1.23 372	1.15 576	0.27 527	0.20 483	0.26 494	0.25 510	0.28 506	0.30 541

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

LMCR-Stereo	0.82 494	0.46 556	0.88 454	0.75 614	0.43 463	1.33 578	0.56 480	2.43 680	0.98 370	1.53 599	1.49 552	0.74 328	1.00 539	1.63 482	0.89 530	0.28 543	0.17 418	0.22 371	0.17 285	0.29 517	0.20 374

PDISCO_ROB	1.32 610	0.65 625	1.44 601	1.36 687	1.46 695	2.55 674	0.92 608	2.45 681	2.07 671	1.37 558	1.49 552	1.65 601	1.00 539	2.82 592	1.35 602	1.01 687	0.27 581	0.54 660	0.47 654	0.71 666	0.73 671

Selective-IGEV-i16pb	2.29 677	0.33 449	20.08 724	0.56 436	0.40 436	2.61 678	1.54 674	2.60 688	1.87 657	0.97 358	1.68 601	1.38 547	1.01 541	8.19 712	0.92 536	0.37 609	0.21 510	0.22 371	0.26 528	0.25 459	0.28 521

Hybrid-DGEV-2	0.65 388	0.31 410	0.73 353	0.60 486	0.37 391	1.08 527	0.28 117	1.45 451	1.40 605	1.32 537	0.85 287	1.03 451	1.01 541	1.05 324	0.48 358	0.18 243	0.15 344	0.22 371	0.19 340	0.17 167	0.15 185

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

riskmin	0.56 324	0.27 285	0.60 258	0.43 144	0.31 278	0.83 448	0.42 316	1.14 359	1.04 399	0.73 288	0.75 259	1.11 482	1.01 541	0.81 233	0.51 380	0.20 343	0.14 279	0.24 434	0.15 205	0.24 443	0.25 473

TransformOpticalFlow	0.96 537	0.28 315	0.89 460	0.52 359	0.31 278	0.66 346	0.54 454	1.75 535	1.12 445	1.09 400	1.44 535	1.37 545	1.01 541	6.70 686	0.42 300	0.19 297	0.12 104	0.20 291	0.19 340	0.18 217	0.19 337

Consistency-Raft	1.25 603	0.99 662	1.93 646	1.02 674	1.21 687	0.96 495	1.01 629	1.75 535	1.92 662	1.36 555	2.12 645	1.44 557	1.01 541	1.14 352	1.40 609	0.72 680	0.82 699	0.89 684	0.98 700	1.31 691	0.95 680

FADNet	0.92 529	0.61 617	1.81 638	0.62 513	0.55 547	0.96 495	0.57 491	1.78 550	1.33 571	0.93 343	1.01 339	1.36 542	1.01 541	2.71 590	0.75 484	0.33 583	0.34 626	0.31 557	0.34 616	0.59 650	0.40 595

KYRaft	0.75 459	0.28 315	0.62 269	0.56 436	0.29 223	0.67 352	0.86 594	0.94 259	0.84 309	1.62 621	2.21 649	1.16 492	1.02 548	1.57 471	0.40 276	0.20 343	0.13 210	0.22 371	0.28 562	0.20 322	1.02 683

LALA_ROB	1.01 560	0.59 607	1.16 556	0.67 563	0.51 520	1.63 614	1.26 657	1.69 518	1.38 595	1.81 644	1.37 510	1.94 637	1.02 548	1.58 473	1.38 605	0.37 609	0.27 581	0.43 635	0.37 630	0.43 603	0.37 585

DCVSM-stereo	0.72 427	0.35 494	0.76 384	0.55 420	0.42 452	0.73 385	0.38 258	1.21 389	1.02 390	1.79 640	1.04 360	1.62 590	1.03 550	1.04 321	0.79 503	0.24 459	0.27 581	0.29 537	0.24 496	0.30 527	0.36 580

HSM	1.19 599	0.32 426	0.65 286	0.57 454	0.38 413	1.23 562	0.59 505	2.25 663	1.19 503	1.30 523	1.25 456	1.94 637	1.03 550	9.32 717	0.71 472	0.22 410	0.16 383	0.20 291	0.16 254	0.21 368	0.21 399

DAS	0.84 505	0.34 474	1.03 520	0.64 531	0.69 606	0.77 411	0.63 521	1.54 480	1.20 508	1.79 640	1.55 567	0.95 421	1.04 552	2.83 593	0.60 430	0.21 378	0.16 383	0.25 475	0.18 313	0.27 486	0.22 422

SepStereo	0.82 494	0.34 474	1.03 520	0.64 531	0.69 606	0.77 411	0.63 521	1.54 480	1.20 508	1.79 640	1.55 567	0.95 421	1.04 552	2.30 564	0.60 430	0.21 378	0.16 383	0.25 475	0.18 313	0.27 486	0.22 422

GwcNet	1.08 575	0.51 578	2.33 663	0.79 624	1.18 685	1.76 626	0.70 548	1.68 515	1.47 620	1.41 573	1.64 592	1.74 612	1.04 552	2.20 556	1.41 613	0.30 560	0.29 601	0.29 537	0.27 541	0.30 527	0.35 574

GANet-RSSM	0.72 427	0.28 315	0.63 272	0.64 531	0.58 564	0.80 431	0.58 495	1.89 585	1.08 423	1.04 388	1.25 456	1.15 491	1.04 552	1.49 450	0.62 437	0.25 487	0.19 462	0.22 371	0.22 457	0.22 396	0.21 399

ADLNet2	0.88 519	0.34 474	1.17 558	0.77 620	0.64 588	1.12 537	0.76 562	1.74 532	1.24 529	1.21 476	1.65 594	1.71 608	1.05 556	1.67 490	1.17 580	0.24 459	0.21 510	0.21 332	0.22 457	0.26 472	0.29 528

DRN-Test	1.00 554	0.44 547	1.13 550	0.70 586	0.81 644	1.62 613	0.79 571	2.14 642	1.44 617	1.78 637	1.33 493	1.43 552	1.05 556	2.18 553	1.53 630	0.27 527	0.21 510	0.31 557	0.30 583	0.32 545	0.28 521

ETE_ROB	0.96 537	0.64 624	1.16 556	0.69 580	0.48 497	1.14 539	1.13 643	1.77 546	1.19 503	1.91 654	1.45 538	1.73 610	1.05 556	1.60 477	1.14 575	0.32 574	0.26 573	0.38 615	0.34 616	0.39 585	0.41 600

z-ln-s-r	1.02 563	0.55 593	2.09 651	0.52 359	0.55 547	0.78 416	0.87 596	1.47 455	1.34 574	1.12 416	1.62 587	1.37 545	1.06 559	2.62 587	3.32 681	0.19 297	0.14 279	0.21 332	0.17 285	0.27 486	0.21 399

fff	0.53 281	0.24 176	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.48 158	0.36 224	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 337

csc	0.53 281	0.24 176	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.48 158	0.36 224	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 337

cscssc	0.53 281	0.24 176	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.48 158	0.36 224	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 337

DISCO	1.03 566	0.34 474	1.11 546	0.69 580	0.45 479	2.07 654	0.84 586	2.13 638	1.50 624	1.15 440	1.33 493	2.40 664	1.07 563	2.60 585	1.51 629	0.23 438	0.18 444	0.22 371	0.20 382	0.31 536	0.27 509

ac_64	0.82 494	0.29 350	0.81 412	0.71 594	0.60 575	1.05 520	0.54 454	1.99 614	0.92 342	1.18 464	1.06 365	1.99 643	1.08 564	1.94 529	0.97 548	0.27 527	0.22 532	0.24 434	0.23 480	0.22 396	0.19 337

NaN_ROB	1.13 588	0.55 593	1.15 555	0.64 531	0.48 497	1.61 612	2.03 700	1.72 526	1.48 621	2.09 663	1.27 466	1.40 548	1.08 564	3.94 623	1.30 595	0.28 543	0.34 626	0.28 526	0.28 562	0.30 527	0.33 564

CBMV_ROB	0.90 524	0.44 547	0.63 272	0.51 338	0.37 391	1.25 566	0.49 418	1.77 546	1.27 543	1.41 573	2.00 637	1.33 536	1.08 564	2.17 550	0.76 487	0.43 636	0.42 659	0.47 645	0.44 647	0.41 592	0.36 580

anonymity	1.12 585	0.97 659	1.21 561	1.07 678	1.12 679	1.08 527	0.89 601	1.95 604	1.16 484	1.29 515	1.26 463	1.22 503	1.09 567	1.15 353	1.01 554	1.02 689	1.00 712	0.97 686	0.97 698	0.98 678	0.99 682

1111x	1.70 648	0.29 350	0.86 433	0.51 338	0.27 168	1.01 508	0.68 540	2.22 660	1.28 548	1.13 431	1.40 522	1.21 501	1.10 568	5.53 659	15.20 727	0.22 410	0.21 510	0.22 371	0.22 457	0.24 443	0.22 422

IER	0.70 418	0.31 410	1.02 515	0.48 271	0.52 533	1.34 580	0.51 428	1.17 367	0.99 377	1.23 487	1.34 500	1.12 483	1.11 569	0.99 303	0.71 472	0.20 343	0.16 383	0.21 332	0.21 428	0.20 322	0.19 337

DANet	1.08 575	0.61 617	1.32 581	0.85 647	0.72 611	1.37 583	0.51 428	1.54 480	1.15 474	1.78 637	1.54 565	2.01 645	1.11 569	2.90 596	2.00 651	0.33 583	0.30 606	0.40 628	0.30 583	0.44 609	0.45 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.96 537	0.49 568	1.09 541	0.72 598	0.57 555	1.11 534	1.14 644	1.66 512	1.23 523	1.85 647	1.39 519	1.64 598	1.11 569	1.80 514	1.42 617	0.38 614	0.30 606	0.33 581	0.29 574	0.37 572	0.34 569

fast-iter	0.64 380	0.32 426	0.68 306	0.47 237	0.51 520	0.41 88	0.36 224	1.04 309	0.75 271	1.31 533	1.43 530	1.62 590	1.12 572	0.94 281	0.88 527	0.15 85	0.12 104	0.20 291	0.20 382	0.20 322	0.18 290

CoSv	0.64 380	0.32 426	0.68 306	0.47 237	0.51 520	0.41 88	0.36 224	1.04 309	0.75 271	1.31 533	1.43 530	1.62 590	1.12 572	0.94 281	0.88 527	0.15 85	0.12 104	0.20 291	0.20 382	0.20 322	0.18 290

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

UNet	0.83 500	0.34 474	1.31 578	0.58 460	0.74 619	1.58 610	0.49 418	1.41 437	1.04 399	1.21 476	1.08 374	1.54 578	1.12 572	1.65 485	1.09 565	0.23 438	0.17 418	0.25 475	0.20 382	0.25 459	0.22 422

anonymousa	0.72 427	0.27 285	0.75 374	0.47 237	0.63 585	1.43 597	0.45 375	1.24 404	0.89 325	1.28 508	1.75 611	1.62 590	1.13 576	0.69 177	0.59 422	0.19 297	0.16 383	0.23 412	0.25 510	0.20 322	0.18 290

APVNet	1.06 570	0.53 587	1.42 598	0.84 642	0.79 637	1.92 644	0.82 582	1.90 588	1.08 423	1.08 394	1.43 530	1.56 581	1.13 576	3.07 603	1.58 631	0.31 567	0.34 626	0.42 633	0.36 626	0.36 568	0.37 585

SuperB	2.53 686	0.59 607	18.45 722	0.69 580	0.50 508	1.87 641	0.88 599	1.67 514	2.39 679	1.50 594	1.42 525	1.14 490	1.15 578	4.28 630	5.07 694	0.24 459	0.19 462	0.22 371	0.19 340	7.86 733	0.34 569

xyz-stereo	7.16 718	0.22 110	69.90 756	0.42 125	0.21 30	32.92 745	0.49 418	0.87 218	0.76 280	1.38 564	27.04 739	1.19 497	1.16 579	4.69 637	0.97 548	0.16 129	0.12 104	0.20 291	0.14 174	0.16 121	0.12 21

RT-IGEV	0.77 467	0.28 315	0.93 474	0.55 420	0.33 325	1.01 508	0.83 585	2.03 626	0.93 344	1.28 508	1.58 578	1.77 616	1.17 580	1.04 321	0.49 368	0.23 438	0.16 383	0.21 332	0.17 285	0.19 272	0.26 497

w-ln-seven	1.38 618	0.70 634	3.91 685	0.75 614	0.72 611	2.69 681	0.95 617	2.02 623	1.99 666	1.99 657	1.73 606	1.82 623	1.17 580	2.45 574	2.84 670	0.28 543	0.25 566	0.31 557	0.30 583	0.41 592	0.33 564

S-Stereo	1.15 594	0.46 556	2.17 657	0.81 630	0.80 642	1.21 559	1.19 650	1.93 600	2.02 668	1.47 585	2.11 644	1.57 582	1.17 580	2.05 540	1.41 613	0.40 621	0.40 655	0.35 600	0.31 591	0.44 609	0.70 668

NCCL2	1.00 554	0.56 597	1.06 529	0.75 614	0.57 555	1.31 575	1.72 683	1.77 546	1.36 587	1.50 594	1.17 425	1.91 632	1.17 580	1.54 462	1.29 594	0.35 601	0.31 612	0.45 640	0.44 647	0.40 589	0.40 595

CBMV	0.95 536	0.44 547	0.66 296	0.53 378	0.35 354	1.53 606	1.63 682	1.69 518	1.42 614	2.00 660	1.60 581	1.43 552	1.17 580	1.59 476	0.99 552	0.34 594	0.34 626	0.39 623	0.33 609	0.33 554	0.32 558
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AAGNet	1.83 655	0.28 315	0.72 341	0.61 501	0.32 301	0.67 352	0.51 428	0.96 273	0.98 370	1.47 585	1.20 440	1.00 438	1.18 585	2.83 593	22.77 737	0.22 410	0.13 210	0.22 371	0.19 340	0.23 425	0.15 185

MMNet	0.84 505	0.32 426	1.09 541	0.60 486	0.59 572	1.85 639	0.49 418	1.51 469	1.27 543	1.37 558	1.15 417	1.26 518	1.18 585	1.67 490	1.22 584	0.19 297	0.18 444	0.23 412	0.22 457	0.25 459	0.21 399

CVANet_RVC	1.07 572	0.43 544	0.76 384	0.60 486	0.50 508	0.90 468	0.97 620	1.52 471	1.26 537	1.33 546	1.38 515	1.24 510	1.18 585	6.75 688	0.75 484	0.34 594	0.23 548	0.34 591	0.29 574	0.42 597	0.27 509

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

CRFU-Net	0.86 514	0.39 523	1.00 504	0.65 545	0.57 555	1.78 631	0.86 594	2.15 644	0.81 297	1.38 564	1.18 428	1.64 598	1.19 588	1.35 410	0.90 533	0.26 511	0.22 532	0.21 332	0.19 340	0.23 425	0.24 458

PA-Net	1.01 560	0.57 601	1.29 576	0.64 531	0.74 619	1.19 555	0.84 586	1.69 518	1.43 616	1.16 450	1.19 435	1.32 534	1.19 588	3.42 615	1.25 587	0.29 555	0.45 667	0.33 581	0.49 659	0.32 545	0.47 624
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADStereo(finetuned)	0.57 333	0.24 176	1.06 529	0.43 144	0.24 87	0.49 175	0.35 207	1.05 317	1.30 559	1.12 416	1.03 357	0.58 263	1.20 591	0.84 245	0.51 380	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.18 217	0.19 337

HGLStereo	0.85 509	0.38 518	0.94 479	0.80 627	1.03 670	1.17 550	0.58 495	1.52 471	1.20 508	1.19 468	1.62 587	1.13 488	1.20 591	1.80 514	1.06 559	0.24 459	0.24 557	0.24 434	0.21 428	0.23 425	0.27 509

GANet	1.36 614	0.47 561	0.86 433	0.67 563	0.45 479	1.34 580	1.73 684	1.64 506	1.24 529	1.49 593	2.38 656	1.55 580	1.20 591	9.30 716	0.93 537	0.30 560	0.31 612	0.33 581	0.28 562	0.39 585	0.30 541

GASNet	0.99 549	0.97 659	1.72 632	0.98 670	0.68 604	0.83 448	0.67 536	1.60 495	1.28 548	1.31 533	1.22 446	1.22 503	1.21 594	2.41 572	1.41 613	0.43 636	0.26 573	0.36 608	0.34 616	0.55 643	0.31 551

Wz-Net-LNSev	1.03 566	0.67 627	2.71 675	0.64 531	0.84 648	1.75 624	1.00 627	1.80 559	1.32 567	1.28 508	1.25 456	1.65 601	1.22 595	1.39 428	1.40 609	0.28 543	0.26 573	0.24 434	0.23 480	0.33 554	0.32 558

zh-mn7	1.70 648	1.21 679	8.30 707	0.69 580	0.53 536	1.45 599	0.84 586	1.70 523	2.09 672	2.41 677	2.67 669	1.68 604	1.23 596	4.49 632	2.87 671	0.30 560	0.26 573	0.27 511	0.27 541	0.31 536	0.35 574

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 549	0.40 530	1.82 640	0.66 551	0.62 584	2.05 653	0.78 567	1.91 592	1.29 553	1.54 605	1.42 525	1.51 573	1.23 596	1.99 533	1.33 597	0.23 438	0.14 279	0.20 291	0.15 205	0.27 486	0.26 497

psm_up	0.77 467	0.34 474	0.70 324	0.66 551	0.58 564	1.05 520	0.92 608	1.52 471	1.12 445	1.26 503	1.16 422	1.31 533	1.23 596	1.20 367	0.81 510	0.25 487	0.29 601	0.31 557	0.27 541	0.27 486	0.25 473

GANetREF_RVC	1.07 572	0.86 652	1.31 578	0.82 638	0.53 536	1.41 595	1.31 660	1.76 542	1.52 627	1.27 506	1.31 483	1.46 562	1.24 599	2.03 537	0.96 547	0.56 664	0.45 667	0.67 675	0.50 662	0.88 675	0.59 652
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
fast-acv-ft	0.94 534	0.44 547	1.40 590	0.58 460	0.51 520	1.77 629	0.69 545	1.36 426	1.42 614	1.29 515	1.86 624	1.74 612	1.25 600	1.52 456	1.38 605	0.26 511	0.28 589	0.28 526	0.28 562	0.27 486	0.26 497

FBW_ROB	1.71 651	0.62 621	1.45 606	0.67 563	0.61 578	1.81 634	1.08 638	2.52 684	1.70 644	1.77 636	1.73 606	1.98 642	1.25 600	12.57 729	1.84 642	0.34 594	0.37 644	0.56 667	0.38 632	0.45 613	0.43 611

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 653	0.87 653	3.56 681	0.80 627	0.75 628	3.72 698	2.44 713	1.82 563	1.82 655	1.74 633	1.91 630	1.92 635	1.26 602	7.69 704	1.28 593	0.45 642	0.47 672	0.52 654	0.77 685	0.50 630	0.50 633

RTSC	1.29 605	0.73 637	2.44 666	0.83 641	0.57 555	1.85 639	0.65 526	1.88 582	2.00 667	2.20 666	1.66 597	1.60 588	1.26 602	2.33 566	3.92 687	0.32 574	0.23 548	0.27 511	0.29 574	0.37 572	0.37 585

PASM	1.34 612	0.92 656	2.62 673	0.86 649	0.87 657	1.03 515	1.08 638	1.50 463	1.51 626	1.82 645	1.41 524	1.68 604	1.26 602	4.87 642	1.34 599	0.61 671	0.65 694	0.68 676	0.78 686	0.69 664	0.68 666

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

Anonymous_2	1.30 607	0.55 593	0.82 416	0.52 359	0.58 564	1.01 508	0.64 524	1.25 406	0.97 364	0.96 353	0.78 266	1.33 536	1.29 605	1.03 315	0.74 479	0.62 672	0.64 692	1.06 692	9.63 737	1.16 685	0.49 631

ccnet	1.12 585	0.67 627	1.01 508	0.78 622	0.73 618	1.72 622	0.99 625	1.84 572	1.26 537	1.47 585	1.85 623	1.75 615	1.29 605	1.75 505	1.88 645	0.57 665	0.53 682	0.57 669	0.55 669	0.59 650	0.54 641

stereogan	1.15 594	0.42 541	1.40 590	0.86 649	0.84 648	2.38 669	0.71 550	1.88 582	1.73 648	1.72 631	1.94 633	2.31 659	1.29 605	2.07 541	1.08 563	0.36 605	0.35 637	0.39 623	0.31 591	0.51 635	0.46 620

DStereoRT	1.36 614	0.32 426	1.41 596	0.67 563	0.50 508	2.07 654	0.60 509	1.44 446	0.91 335	1.37 558	1.44 535	0.73 326	1.30 609	6.39 677	0.90 533	0.23 438	0.17 418	4.29 729	1.94 719	0.24 443	0.20 374

DeepPrunerF	1.60 637	0.73 637	5.81 697	0.88 657	1.19 686	0.91 472	0.95 617	2.19 656	5.24 715	1.17 459	1.30 477	1.19 497	1.30 609	4.90 643	1.66 636	0.42 630	0.34 626	0.52 654	0.47 654	0.41 592	0.40 595

RYNet	1.17 597	0.49 568	1.24 568	0.70 586	0.97 668	1.71 620	0.92 608	1.91 592	1.46 619	1.38 564	1.14 408	1.88 627	1.30 609	4.24 627	1.87 643	0.26 511	0.21 510	0.35 600	0.27 541	0.55 643	0.54 641

Wz-Net-SNSev	1.49 626	1.23 681	6.27 699	0.68 576	0.67 598	1.37 583	1.41 665	2.00 615	1.39 600	1.48 591	1.61 585	2.29 657	1.32 612	3.93 622	2.14 657	0.31 567	0.28 589	0.31 557	0.33 609	0.42 597	0.36 580

Wz-Net-MNSev	1.11 583	0.58 604	2.23 661	0.66 551	0.71 609	1.95 647	1.46 668	1.98 611	1.45 618	1.79 640	1.43 530	1.49 570	1.33 613	1.97 532	1.42 617	0.27 527	0.23 548	0.28 526	0.28 562	0.34 558	0.31 551

z-mn7	1.56 634	0.84 648	4.36 689	0.71 594	0.51 520	2.60 676	1.04 632	1.73 527	2.70 691	1.53 599	2.99 675	1.94 637	1.34 614	4.78 640	2.41 663	0.29 555	0.24 557	0.27 511	0.24 496	0.34 558	0.31 551

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

LCNet	0.72 427	0.28 315	0.52 176	0.55 420	0.31 278	0.69 366	0.54 454	1.00 288	0.88 322	1.19 468	1.34 500	0.97 429	1.34 614	2.56 583	0.45 329	0.18 243	0.13 210	0.21 332	0.25 510	0.27 486	0.73 671

w-ln-seven-2	1.18 598	0.61 617	4.25 686	0.68 576	0.61 578	1.20 557	0.93 612	1.63 504	1.35 583	1.66 626	1.53 560	1.47 567	1.37 617	3.00 601	1.74 638	0.25 487	0.24 557	0.29 537	0.26 528	0.33 554	0.28 521

PWC_ROB	1.24 601	0.76 643	2.46 667	0.72 598	0.78 634	1.15 546	0.49 418	1.75 535	1.92 662	2.31 669	3.07 676	1.59 586	1.40 618	2.46 577	2.10 655	0.33 583	0.22 532	0.35 600	0.24 496	0.38 581	0.41 600

Prome-Stereo	0.75 459	0.27 285	0.53 187	0.55 420	0.32 301	0.59 288	0.97 620	0.89 228	0.88 322	1.45 582	2.46 662	0.91 399	1.41 619	1.58 473	0.44 314	0.18 243	0.13 210	0.19 239	0.17 285	0.20 322	0.92 679

ADCRef	1.35 613	0.55 593	2.37 665	0.72 598	0.77 632	1.94 646	0.78 567	1.91 592	1.27 543	1.57 613	1.59 580	1.36 542	1.41 619	1.54 462	7.53 704	0.23 438	0.20 483	0.32 572	0.30 583	0.29 517	0.29 528

PAM	0.76 465	0.29 350	1.08 538	0.52 359	0.33 325	1.38 586	0.39 275	2.01 619	0.67 246	1.06 390	0.96 317	2.89 680	1.43 621	0.86 255	0.35 218	0.19 297	0.12 104	0.19 239	0.17 285	0.19 272	0.20 374

RASNet	1.12 585	0.30 373	0.91 467	0.66 551	0.77 632	0.97 499	0.57 491	1.37 427	1.35 583	1.02 381	1.34 500	2.11 652	1.43 621	7.09 693	1.39 608	0.19 297	0.17 418	0.17 160	0.19 340	0.18 217	0.16 226

iinet-f	0.99 549	0.45 554	3.71 684	0.55 420	0.43 463	1.81 634	0.68 540	1.14 359	1.14 462	1.18 464	1.42 525	1.58 585	1.44 623	1.34 409	1.59 633	0.24 459	0.23 548	0.20 291	0.19 340	0.26 472	0.25 473

edge stereo	1.11 583	0.50 575	1.30 577	0.71 594	0.65 590	1.14 539	0.75 559	1.93 600	1.37 591	1.71 630	1.83 619	2.54 669	1.44 623	2.43 573	1.23 585	0.42 630	0.41 657	0.54 660	0.35 622	0.42 597	0.46 620

pmcnn	2.37 680	0.42 541	2.71 675	0.63 522	0.43 463	1.54 607	1.19 650	2.01 619	1.53 629	2.64 683	7.60 713	18.07 732	1.45 625	3.44 617	2.78 669	0.18 243	0.15 344	0.15 57	0.12 73	0.20 322	0.18 290

STrans-v2	1.04 569	0.28 315	0.96 489	0.49 293	0.32 301	0.68 360	0.79 571	2.47 683	1.12 445	1.12 416	1.46 544	1.40 548	1.46 626	6.70 686	0.43 310	0.18 243	0.13 210	0.20 291	0.18 313	0.18 217	0.18 290

PWCDC_ROB	1.29 605	0.75 642	1.33 584	1.05 675	0.88 659	1.73 623	0.52 439	1.89 585	3.28 698	1.29 515	4.88 700	1.22 503	1.46 626	1.77 512	1.45 621	0.60 670	0.26 573	0.29 537	0.25 510	0.52 637	0.37 585

psmorigin	1.52 630	0.69 631	10.52 713	0.68 576	0.59 572	1.13 538	0.70 548	1.57 488	1.19 503	1.99 657	1.79 615	2.26 656	1.47 628	2.09 543	1.36 603	0.39 618	0.40 655	0.34 591	0.33 609	0.43 603	0.56 645

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

FAT-Stereo	1.07 572	0.41 537	1.32 581	0.72 598	0.58 564	1.08 527	0.89 601	1.96 605	1.65 639	1.75 634	1.98 634	2.03 648	1.48 629	2.02 536	1.18 583	0.42 630	0.35 637	0.34 591	0.29 574	0.35 561	0.53 639

PAM_32	0.77 467	0.28 315	1.03 520	0.52 359	0.30 249	1.32 576	0.35 207	1.97 609	0.65 241	1.02 381	1.06 365	3.05 682	1.49 631	0.96 285	0.36 230	0.19 297	0.13 210	0.20 291	0.18 313	0.19 272	0.19 337

RAFT + AFF	1.00 554	0.42 541	1.09 541	0.67 563	0.50 508	1.22 561	1.24 653	2.24 662	1.19 503	1.30 523	1.56 571	1.17 493	1.49 631	3.44 617	0.83 517	0.21 378	0.25 566	0.30 551	0.26 528	0.27 486	0.27 509

Syn2CoEx	1.14 590	0.69 631	1.66 626	0.80 627	0.67 598	1.40 590	0.88 599	2.06 632	1.54 630	1.25 499	1.58 578	1.42 551	1.50 633	4.09 625	1.40 609	0.36 605	0.32 620	0.34 591	0.29 574	0.29 517	0.34 569

RGC	1.14 590	0.79 645	1.26 571	0.91 664	0.96 667	1.52 605	0.77 565	1.92 595	1.26 537	1.54 605	1.93 631	2.02 647	1.54 634	2.25 560	1.31 596	0.44 641	0.35 637	0.58 670	0.48 656	0.47 621	0.46 620

Nwc_Net	1.09 578	0.49 568	1.33 584	0.89 660	0.80 642	1.49 603	0.66 532	2.19 656	1.27 543	1.32 537	2.26 651	1.96 640	1.54 634	1.92 525	1.34 599	0.40 621	0.30 606	0.43 635	0.45 649	0.38 581	0.37 585

XQC	1.37 616	0.87 653	2.56 671	0.84 642	0.69 606	1.83 637	0.89 601	2.07 633	1.88 658	1.88 650	1.53 560	1.91 632	1.55 636	2.85 595	3.05 673	0.48 650	0.29 601	0.44 639	0.39 634	0.69 664	0.60 655

THIR-Stereo	1.02 563	0.27 285	0.69 318	0.49 293	0.28 197	0.95 489	1.34 662	1.03 303	0.97 364	1.34 550	1.90 629	1.17 493	1.58 637	6.44 678	0.78 496	0.19 297	0.14 279	0.21 332	0.22 457	0.19 272	0.20 374

RTS	2.67 688	1.38 684	15.28 718	0.99 671	1.26 689	3.78 699	1.96 697	2.15 644	2.62 688	2.61 681	2.85 673	2.60 671	1.59 638	6.27 674	5.71 697	0.40 621	0.28 589	0.35 600	0.35 622	0.50 630	0.48 627

RTSA	2.67 688	1.38 684	15.28 718	0.99 671	1.26 689	3.78 699	1.96 697	2.15 644	2.62 688	2.61 681	2.85 673	2.60 671	1.59 638	6.27 674	5.71 697	0.40 621	0.28 589	0.35 600	0.35 622	0.50 630	0.48 627

SHD	1.31 608	0.71 636	2.34 664	0.86 649	0.75 628	1.77 629	0.65 526	2.22 660	2.50 685	2.40 676	1.71 604	1.91 632	1.60 640	1.93 528	2.37 662	0.38 614	0.31 612	0.38 615	0.40 638	0.48 626	0.50 633

ADCP+	1.99 667	0.48 565	7.73 703	0.66 551	0.91 660	2.30 665	1.05 634	1.82 563	1.34 574	1.54 605	1.32 490	1.74 612	1.61 641	2.17 550	13.37 722	0.24 459	0.21 510	0.32 572	0.28 562	0.37 572	0.29 528

aanetorigin	1.23 600	0.79 645	2.78 677	0.70 586	0.79 637	0.99 505	1.06 636	1.06 331	1.37 591	3.52 701	2.61 667	1.72 609	1.63 642	1.99 533	1.78 640	0.25 487	0.24 557	0.26 494	0.25 510	0.38 581	0.45 616

AnyNet_C32	1.96 664	1.10 669	5.17 693	0.90 661	1.11 677	2.12 658	2.37 711	1.85 573	1.48 621	2.45 678	1.70 603	2.05 650	1.64 643	2.50 581	10.28 717	0.37 609	0.34 626	0.35 600	0.41 639	0.49 629	0.54 641

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

FTStereo	0.91 527	0.26 251	0.56 226	0.54 395	0.33 325	0.66 346	1.87 692	1.00 288	0.75 271	1.75 634	4.15 690	1.04 455	1.65 644	1.57 471	0.46 344	0.19 297	0.16 383	0.23 412	0.21 428	0.18 217	0.63 658

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

AF-Net	1.13 588	0.52 582	1.33 584	0.86 649	0.91 660	1.38 586	0.71 550	2.16 647	1.62 636	1.56 609	2.40 658	1.99 643	1.65 644	1.81 516	1.48 626	0.48 650	0.28 589	0.49 649	0.33 609	0.39 585	0.32 558

CBFPSM	0.92 529	0.33 449	1.86 643	0.49 293	0.38 413	1.75 624	0.84 586	1.39 434	1.12 445	1.09 400	0.99 329	2.37 662	1.66 648	1.32 398	1.42 617	0.19 297	0.18 444	0.20 291	0.20 382	0.21 368	0.33 564

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

AnyNet_C01	2.26 675	1.78 702	10.22 711	0.93 667	0.74 619	2.92 688	2.20 706	2.29 667	1.80 653	2.53 680	2.41 659	2.71 675	1.73 650	3.41 614	6.72 701	0.41 626	0.39 653	0.40 628	0.42 642	0.67 662	0.63 658

Select-FE	0.74 450	0.39 523	1.56 619	0.55 420	0.46 491	0.40 81	0.22 42	1.86 576	0.68 252	1.05 389	1.31 483	1.82 623	1.74 651	1.11 343	0.38 255	0.21 378	0.16 383	0.21 332	0.25 510	0.19 272	0.31 551

DRaft	0.80 483	0.24 176	0.70 324	0.45 201	0.30 249	0.97 499	0.53 447	1.05 317	0.97 364	1.78 637	2.02 640	0.80 347	1.74 651	2.73 591	0.72 475	0.17 188	0.14 279	0.20 291	0.20 382	0.18 217	0.21 399

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

Abc-Net	1.10 580	0.54 588	1.24 568	0.84 642	0.94 664	1.29 571	0.89 601	2.01 619	1.34 574	1.32 537	1.74 608	1.88 627	1.74 651	2.35 567	1.25 587	0.45 642	0.37 644	0.45 640	0.58 672	0.42 597	0.42 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	1.09 578	0.50 575	1.12 548	0.90 661	1.04 671	1.11 534	0.84 586	1.80 559	1.62 636	1.55 608	2.00 637	1.90 631	1.78 655	1.84 517	1.25 587	0.52 656	0.36 642	0.48 647	0.36 626	0.45 613	0.43 611

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

LSM	6.33 714	1.10 669	13.19 715	1.41 691	68.17 752	1.64 616	1.90 694	1.92 595	2.46 681	2.99 693	3.11 677	1.88 627	1.80 657	2.61 586	2.06 654	0.41 626	0.58 688	0.50 650	0.57 671	0.64 657	17.66 741

NVStereoNet_ROB	1.88 659	1.07 667	1.45 606	1.07 678	1.17 683	1.47 600	1.48 670	1.89 585	1.93 664	1.94 655	4.67 698	3.08 685	1.80 657	6.51 679	1.65 634	1.06 692	0.86 706	1.08 693	1.32 706	0.93 676	1.26 691
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	1.67 644	1.04 666	1.23 565	1.21 683	1.13 681	1.82 636	1.11 640	2.16 647	1.52 627	3.07 697	2.32 653	2.82 678	1.80 657	4.11 626	2.04 652	1.03 690	0.99 711	0.97 686	0.94 696	1.03 683	1.02 683
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GrayStereo	0.82 494	0.26 251	0.58 249	0.63 522	0.37 391	0.76 404	1.86 691	1.11 350	0.87 318	1.99 657	1.89 628	1.08 464	1.82 660	1.39 428	0.48 358	0.19 297	0.14 279	0.19 239	0.21 428	0.18 217	0.39 594

UGAM-zero	1.00 554	0.30 373	0.93 474	0.47 237	0.30 249	0.57 271	0.25 81	2.25 663	0.63 222	1.01 377	1.10 385	2.73 676	1.85 661	6.26 673	0.40 276	0.17 188	0.14 279	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.17 259

MFMNet_re	1.40 621	1.14 675	1.68 627	1.39 689	1.07 672	1.48 601	1.43 666	1.87 579	1.82 655	2.26 667	2.19 648	1.51 573	1.86 662	1.52 456	1.25 587	0.93 685	0.83 700	0.84 682	0.80 687	0.99 680	1.05 687

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

CrosDoStereo	1.58 635	0.24 176	0.72 341	0.48 271	0.29 223	0.67 352	12.49 730	1.10 343	0.98 370	1.34 550	1.75 611	1.00 438	1.89 664	6.65 682	0.81 510	0.19 297	0.15 344	0.20 291	0.22 457	0.18 217	0.19 337

DeepStereo_LL	1.58 635	0.24 176	0.72 341	0.48 271	0.29 223	0.67 352	12.49 730	1.10 343	0.98 370	1.34 550	1.75 611	1.00 438	1.89 664	6.65 682	0.81 510	0.19 297	0.15 344	0.20 291	0.22 457	0.18 217	0.19 337

Wz-Net-TNSev	1.88 659	2.08 713	7.66 702	0.67 563	0.64 588	2.42 670	1.83 689	2.33 669	1.74 650	1.57 613	1.56 571	2.58 670	1.90 666	4.86 641	3.12 675	0.39 618	0.37 644	0.33 581	0.37 630	0.53 639	0.58 650

ADCL	1.72 652	0.57 601	3.66 682	0.67 563	0.61 578	2.61 678	1.85 690	1.96 605	1.67 641	1.90 653	1.83 619	2.06 651	1.90 666	2.13 546	9.15 713	0.26 511	0.24 557	0.34 591	0.32 599	0.38 581	0.35 574

CSAN	1.41 622	0.59 607	1.26 571	0.70 586	0.50 508	1.76 626	1.78 685	1.77 546	1.90 661	2.35 672	2.32 653	1.92 635	1.94 668	5.56 661	1.49 627	0.43 636	0.35 637	0.40 628	0.41 639	0.43 603	0.41 600

WZ-Net	1.95 663	0.95 658	10.10 709	0.86 649	0.78 634	1.69 619	1.60 680	2.20 659	1.98 665	2.08 662	1.93 631	2.30 658	1.97 669	5.30 650	3.17 678	0.34 594	0.26 573	0.29 537	0.31 591	0.51 635	0.47 624

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

ADCS	2.25 674	0.99 662	5.55 694	0.81 630	0.74 619	2.19 660	1.80 686	2.27 665	2.14 673	2.80 689	2.13 646	2.40 664	2.03 671	2.64 588	13.69 723	0.41 626	0.39 653	0.40 628	0.45 649	0.58 648	0.56 645

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

ADCPNet	1.85 657	0.69 631	8.07 704	0.71 594	0.58 564	2.79 685	1.22 652	1.94 602	1.54 630	1.88 650	1.69 602	2.46 668	2.04 672	2.37 569	6.48 699	0.38 614	0.37 644	0.38 615	0.43 645	0.47 621	0.45 616

ADCMid	1.89 662	0.73 637	5.06 691	0.72 598	0.67 598	2.00 651	1.14 644	1.97 609	1.48 621	2.86 690	1.81 618	2.37 662	2.05 674	2.24 558	10.39 718	0.33 583	0.31 612	0.39 623	0.43 645	0.50 630	0.44 614

AANet	1.64 641	1.27 683	5.08 692	0.67 563	0.65 590	1.41 595	0.84 586	1.92 595	2.90 694	3.11 699	3.20 679	2.91 681	2.06 675	2.49 580	2.10 655	0.42 630	0.29 601	0.34 591	0.30 583	0.45 613	0.45 616

DEmStereo	0.97 543	0.23 147	0.79 405	0.47 237	0.32 301	1.04 518	0.56 480	0.93 253	0.89 325	1.39 570	2.14 647	1.02 447	2.07 676	5.64 663	0.77 494	0.17 188	0.15 344	0.20 291	0.20 382	0.18 217	0.20 374

zh-sn7	1.76 654	1.38 684	6.58 700	0.74 610	0.72 611	1.78 631	1.31 660	1.88 582	1.56 633	1.86 649	2.47 663	1.81 620	2.08 677	5.12 647	3.80 686	0.32 574	0.32 620	0.32 572	0.32 599	0.44 609	0.40 595

LL-Strereo	1.33 611	0.39 523	1.38 589	0.61 501	0.61 578	0.75 396	0.66 532	1.63 504	1.17 487	1.56 609	1.60 581	2.03 648	2.12 678	9.72 723	0.97 548	0.21 378	0.18 444	0.27 511	0.23 480	0.22 396	0.25 473

ACV-stereo	0.99 549	0.51 578	1.41 596	0.56 436	0.41 446	2.43 671	0.57 491	1.15 361	1.18 494	0.81 309	1.01 339	3.39 688	2.14 679	1.60 477	1.07 562	0.27 527	0.22 532	0.22 371	0.22 457	0.28 506	0.32 558

MADNet+	2.69 690	3.22 724	11.53 714	1.44 692	1.12 679	3.19 692	1.81 687	2.85 691	2.37 678	1.68 628	2.07 643	2.85 679	2.18 680	7.41 698	5.23 695	0.79 682	0.76 697	0.69 678	0.65 679	0.98 678	0.95 680

PSM-AAD	0.79 480	0.27 285	0.53 187	0.55 420	0.28 197	0.77 411	1.24 653	0.99 284	0.91 335	1.66 626	1.57 575	0.81 353	2.19 681	1.65 485	0.44 314	0.19 297	0.14 279	0.38 615	0.32 599	0.21 368	0.70 668

MSAF-DinoV2	1.97 665	0.80 647	10.38 712	0.86 649	0.48 497	1.39 588	0.97 620	2.55 686	1.72 647	1.53 599	1.65 594	3.59 690	2.20 682	5.39 656	3.94 688	0.27 527	0.17 418	0.26 494	0.28 562	0.47 621	0.46 620

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.68 646	0.36 504	0.61 263	0.59 474	0.29 223	2.25 662	1.18 649	2.38 676	1.68 643	3.60 702	2.67 669	3.69 692	2.42 688	8.13 709	1.90 646	0.31 567	0.31 612	0.30 551	0.28 562	0.30 527	0.29 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
KSHMR	8.75 721	2.06 712	2.11 654	3.53 722	3.11 720	4.13 706	2.69 714	5.60 717	61.37 759	3.00 694	55.83 757	4.98 707	2.45 689	4.49 632	2.61 668	3.46 719	1.55 722	3.14 723	1.94 719	3.72 722	3.18 722

PVD	1.70 648	0.84 648	2.26 662	0.94 669	0.83 647	2.48 672	0.97 620	2.59 687	3.35 699	3.01 695	2.77 671	2.34 661	2.47 690	2.67 589	3.14 676	0.47 649	0.45 667	0.59 671	0.48 656	0.59 650	0.75 673

test_sample8	2.19 673	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.82 563	1.15 474	2.26 667	1.30 477	4.94 704	2.52 691	2.27 562	7.92 709	0.57 665	12.61 742	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

G-Net	1.66 643	0.63 622	1.56 619	1.11 680	0.74 619	2.98 690	0.91 606	1.55 484	1.22 520	2.76 687	8.18 719	2.32 660	2.53 692	1.92 525	1.87 643	0.48 650	0.44 663	0.45 640	0.31 591	0.60 654	0.57 649

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

EDNetEfficientorigin	10.57 724	1.47 693	177.42 759	0.67 563	0.53 536	1.58 610	1.16 647	1.90 588	3.37 700	4.71 714	3.38 681	3.10 686	2.69 694	3.13 607	3.58 683	0.25 487	0.23 548	0.33 581	0.27 541	0.83 670	0.81 674

DPSNet	1.69 647	0.59 607	4.33 687	0.70 586	0.57 555	2.02 652	1.62 681	3.35 699	1.78 651	1.48 591	1.38 515	2.17 653	2.84 695	4.77 639	3.66 684	0.48 650	0.31 612	0.29 537	0.25 510	0.64 657	0.48 627

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

SANet	1.88 659	0.57 601	2.18 659	0.63 522	0.40 436	2.80 686	1.57 678	2.39 677	5.88 718	2.36 674	3.57 684	3.72 693	2.97 697	4.74 638	1.76 639	0.34 594	0.30 606	0.32 572	0.29 574	0.48 626	0.37 585

MeshStereo	2.26 675	0.56 597	0.92 472	0.61 501	0.49 501	2.60 676	1.02 630	3.18 696	2.05 670	7.40 727	4.98 701	7.58 715	2.98 698	6.37 676	1.96 649	0.43 636	0.43 660	0.45 640	0.39 634	0.43 603	0.42 604
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WAO-7	2.66 687	1.40 687	1.73 634	1.39 689	1.17 683	3.93 702	1.94 696	4.11 708	3.88 706	2.92 691	5.50 702	4.18 695	3.00 699	7.63 703	3.71 685	1.13 695	1.00 712	1.17 694	1.13 705	1.18 687	1.09 689

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

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

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

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

EDNetEfficient	2.37 680	1.10 669	8.08 705	0.74 610	0.71 609	0.98 504	1.56 675	1.46 453	4.06 707	4.90 715	2.82 672	2.25 655	3.48 704	2.95 597	9.97 714	0.26 511	0.24 557	0.26 494	0.30 583	0.68 663	0.61 656

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

MSMD_ROB	1.99 667	0.59 607	0.89 460	0.70 586	0.61 578	3.95 703	0.94 615	1.80 559	1.79 652	4.41 710	4.43 691	8.17 718	3.66 706	3.40 613	1.33 597	0.52 656	0.48 674	0.54 660	0.58 672	0.53 639	0.50 633

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

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

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

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

JetBlue	3.97 702	2.01 708	10.19 710	1.38 688	2.84 718	10.53 722	9.54 727	3.60 703	2.41 680	2.73 685	3.39 682	4.54 696	4.31 711	7.85 708	6.84 702	0.88 683	0.93 710	0.89 684	0.91 693	1.74 693	1.91 702

SGM+DAISY	2.41 683	1.07 667	2.14 656	1.18 682	1.10 675	2.14 659	1.36 663	1.96 605	1.66 640	5.46 721	7.07 710	4.95 705	4.32 712	5.50 658	2.26 659	1.04 691	1.02 714	0.99 689	0.97 698	1.02 681	1.04 685

ELAS	2.37 680	0.74 640	1.54 617	0.99 671	0.92 662	4.78 710	2.33 710	3.33 698	3.37 700	5.05 718	4.77 699	3.67 691	4.53 713	3.42 615	4.50 691	0.62 672	0.53 682	0.55 664	0.53 667	0.63 655	0.64 662
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 709	3.14 722	4.91 690	4.55 729	3.94 727	5.20 714	4.41 724	4.40 710	4.13 709	4.95 716	6.08 704	4.74 699	5.37 714	9.40 719	10.67 719	4.65 729	4.15 730	3.97 728	3.34 728	4.09 725	4.08 729

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

DispFullNet	2.34 679	2.85 721	3.66 682	3.08 716	2.27 706	1.97 648	0.67 536	2.00 615	1.70 644	2.52 679	2.00 637	2.23 654	5.86 716	3.44 617	1.58 631	1.01 687	0.32 620	2.64 716	1.94 719	2.85 711	2.24 707

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

ELAS_RVC	2.48 685	0.74 640	1.90 644	1.05 675	0.92 662	2.76 683	4.01 723	2.76 689	4.11 708	4.69 713	4.63 695	4.62 697	5.96 718	3.97 624	3.96 689	0.63 675	0.53 682	0.56 667	0.52 666	0.64 657	0.63 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	5.27 711	2.32 715	8.78 708	3.93 726	3.54 725	7.61 717	3.03 720	5.84 719	14.19 726	4.04 706	4.04 689	9.39 721	6.26 719	5.93 670	8.48 711	3.60 721	1.51 721	3.13 722	1.88 717	4.29 727	3.61 725

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

tt	6.58 716	0.26 251	6.10 698	3.77 724	2.16 701	11.55 724	19.63 734	13.33 732	5.74 717	2.96 692	2.65 668	4.97 706	6.33 721	3.81 621	7.24 703	9.15 734	11.32 741	5.89 734	6.24 735	6.03 729	2.55 715

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

FCDSN-DC	2.32 678	0.63 622	0.81 412	0.84 642	0.75 628	2.23 661	0.94 615	2.09 636	1.80 653	5.45 720	7.72 716	7.77 717	6.93 723	3.39 612	1.80 641	0.52 656	0.48 674	0.52 654	0.51 665	0.57 646	0.58 650
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
coex-ft	8.13 720	2.13 714	98.04 758	0.67 563	0.53 536	1.71 620	1.56 675	1.65 507	11.11 724	18.17 741	3.75 686	3.88 694	7.61 724	2.98 600	6.49 700	0.30 560	0.30 606	0.32 572	0.31 591	0.66 661	0.50 633

MANE	6.19 713	0.59 607	1.03 520	0.93 667	1.22 688	13.38 727	2.69 714	12.81 731	17.94 738	8.21 728	10.82 726	14.72 728	11.68 725	11.39 728	11.90 721	0.59 669	0.50 679	0.52 654	1.76 716	0.55 643	0.54 641

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

DStereoSA	4.44 706	0.92 656	6.79 701	1.58 695	2.54 713	2.29 664	14.04 732	2.33 669	2.31 677	1.85 647	10.58 725	1.32 534	13.05 727	7.07 692	11.18 720	0.67 678	1.97 724	0.88 683	3.29 726	1.69 692	2.44 713

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

DStereoFS	3.67 701	1.49 695	2.18 659	1.32 686	1.32 691	4.41 708	1.26 657	3.75 705	9.27 722	3.36 700	6.80 707	4.81 702	13.54 729	6.95 690	4.76 693	0.73 681	0.69 695	1.17 694	2.40 725	1.27 690	1.95 704

SGM-ForestM	6.52 715	0.38 518	1.26 571	0.63 522	0.35 354	13.59 728	5.32 726	6.32 723	6.70 720	11.14 730	9.18 722	22.51 742	13.93 730	16.89 731	20.07 732	0.36 605	0.37 644	0.36 608	0.35 622	0.36 568	0.34 569

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LE_ROB	8.05 719	0.37 511	23.53 730	0.74 610	0.33 325	2.77 684	2.87 718	3.71 704	27.24 743	25.39 743	8.87 721	8.46 719	26.71 742	6.65 682	21.99 733	0.21 378	0.19 462	0.20 291	0.21 428	0.25 459	0.22 422

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BEATNet-Init1	26.87 740	13.43 732	70.68 757	0.91 664	0.68 604	57.02 754	21.06 736	32.82 748	32.67 745	52.12 759	53.61 756	66.05 757	49.56 757	48.79 758	34.71 747	0.49 654	0.44 663	0.53 659	0.53 667	0.63 655	0.59 652

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

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

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

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

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

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

ASD4		10.99 730

Low-res two-view benchmark