Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 108	0.31 70	0.31 2	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 34	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 80	0.30 1	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 25	0.54 29	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.34 99	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 21	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.35 107	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 60	0.26 118	0.24 7	0.24 62	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.16 234	0.13 5	0.13 69

Pro-Stereo	0.31 52	0.16 2	0.34 3	0.39 60	0.29 198	0.63 286	0.21 25	0.35 3	0.28 20	0.34 63	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 435	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.18 188	0.17 263	0.13 5	0.12 21

dual_stereo	0.27 18	0.19 22	0.35 7	0.39 60	0.21 24	0.25 8	0.22 34	0.48 12	0.31 32	0.32 48	0.26 16	0.37 108	0.24 21	0.83 214	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

XX-TBD	0.46 206	0.70 596	0.35 7	0.79 585	0.25 100	0.58 249	0.26 82	0.69 110	1.27 504	0.76 259	1.00 302	0.45 151	0.33 88	0.47 67	0.37 219	0.19 274	0.15 319	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125

Foundation-i1c-attn	0.35 99	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 191	0.48 372	0.96 245	0.37 73	0.42 131	0.43 90	0.52 196	0.49 224	0.66 147	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i1b	0.36 115	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 209	0.49 384	1.00 258	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.56 224	0.53 257	0.66 147	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.14 13	0.13 124	0.14 38	0.12 21

Foundation-i1	0.40 153	0.19 22	0.36 9	0.42 103	0.32 272	0.54 219	0.48 372	1.18 337	0.52 156	0.54 208	0.54 164	0.58 235	0.49 224	0.65 144	0.32 151	0.16 118	0.13 198	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.13 69

LCMNet	0.28 29	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 45	0.57 175	0.28 16	0.32 41	0.33 77	0.29 52	0.54 90	0.30 112	0.14 50	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 38	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 187	0.23 8	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

FoundationStereo	0.24 4	0.21 65	0.36 9	0.38 50	0.22 42	0.32 32	0.22 34	0.39 5	0.23 8	0.30 38	0.25 12	0.30 51	0.33 88	0.34 5	0.26 51	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PointNet	0.27 18	0.19 22	0.37 15	0.39 60	0.23 54	0.39 60	0.26 82	0.54 29	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 117	0.21 8	0.49 74	0.26 51	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.15 75	0.11 3

Foundation-i1a	0.37 125	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 191	0.47 359	1.01 265	0.42 98	0.51 197	0.44 99	0.57 228	0.57 291	0.78 194	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

LiteMatch	0.32 60	0.24 159	0.37 15	0.45 171	0.25 100	0.34 35	0.31 131	0.49 14	0.32 42	0.29 27	0.27 21	0.40 125	0.48 207	0.45 48	0.66 416	0.21 351	0.12 100	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.19 314

GeoVLM	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Test_v1	0.27 18	0.20 38	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 119	0.59 49	0.37 73	0.29 27	0.33 42	0.25 19	0.25 24	0.48 73	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

DispViT+	0.33 74	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 512	0.30 22	0.23 47	0.72 122	0.55 170	0.33 54	0.34 47	0.30 51	0.25 24	1.12 318	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 130	0.19 7	0.54 29	0.27 18	0.30 38	0.29 31	0.26 24	0.32 80	0.43 40	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 75	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 50	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 29	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 77	0.25 24	0.46 56	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 60	0.21 24	0.40 68	0.21 25	0.53 25	0.29 24	0.30 38	0.28 25	0.31 55	0.29 52	0.47 67	0.25 35	0.15 79	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

BridgeDepth	0.29 37	0.19 22	0.37 15	0.40 73	0.17 2	0.58 249	0.32 147	0.60 59	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 120	0.43 157	0.47 67	0.26 51	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 75	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 139	0.21 65	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 209	0.29 109	0.78 147	1.12 408	0.59 229	0.71 224	0.53 203	0.42 148	0.54 90	0.34 184	0.18 226	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

CAS	0.63 330	0.18 8	0.37 15	2.27 662	0.84 609	0.57 246	0.54 418	0.79 154	0.62 194	0.48 173	0.70 221	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.35 195	2.24 665	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 75	1.06 649

CES	0.48 220	0.20 38	0.37 15	0.39 60	1.39 654	0.55 232	0.35 184	0.98 252	0.66 219	0.44 144	0.66 201	0.35 92	0.27 43	0.56 99	0.33 169	0.15 79	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.19 248	1.46 655

LACA3	0.27 18	0.21 65	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 232	0.47 11	0.28 20	0.29 27	0.27 21	0.26 24	0.31 70	0.73 172	0.22 1	0.16 118	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 75	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 175	0.20 3	0.23 47	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 51	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.20 349	0.17 154	0.12 21

LACA1	0.25 9	0.20 38	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 92	0.45 9	0.25 12	0.30 38	0.22 8	0.25 19	0.32 80	0.46 56	0.25 35	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.12 63	0.15 75	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 18	0.19 22	0.38 29	0.40 73	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 49	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 77	0.27 43	0.90 241	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 37	0.19 22	0.38 29	0.41 89	0.20 16	0.42 85	0.20 12	0.66 96	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 77	0.28 48	1.09 308	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

CREStereo++_RVC	0.47 214	0.21 65	0.38 29	0.45 171	0.38 376	0.45 109	0.25 69	0.75 137	1.29 514	0.80 273	1.21 409	0.47 162	0.37 122	0.53 87	0.44 284	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.80 648	0.18 197	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
s12784h	0.52 238	0.20 38	0.38 29	0.41 89	0.19 9	0.96 461	0.34 174	1.17 332	1.25 493	0.81 278	0.90 274	0.63 258	0.50 233	1.45 408	0.42 271	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.11 12	0.18 197	0.11 3

CREStereo	0.39 139	0.21 65	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 209	0.29 109	0.77 144	1.11 404	0.58 221	0.71 224	0.51 188	0.41 140	0.54 90	0.34 184	0.18 226	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 125
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
PMTNet	0.46 206	0.21 65	0.38 29	0.37 32	0.23 54	0.71 344	0.27 92	0.74 134	1.04 366	0.64 239	0.70 221	0.55 213	0.47 193	0.86 229	0.35 195	1.00 647	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.15 75	0.13 69

MGA	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.26 118	0.43 94	0.20 12	0.49 14	0.37 73	0.28 16	0.31 37	0.31 55	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.14 125

CAR	0.27 18	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.35 73	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.49 74	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

MSE-Stereo	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.28 16	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

monster-pro	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

MatchStereo	0.28 29	0.21 65	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 47	0.65 88	0.48 129	0.27 14	0.47 114	0.25 19	0.24 21	0.49 74	0.31 139	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 42	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 47	0.34 56	0.36 82	0.34 47	0.26 24	0.20 5	1.40 400	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

S2M2_XL	0.24 4	0.24 159	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 27	0.40 69	0.24 13	0.23 19	0.32 3	0.26 51	0.20 316	0.18 415	0.18 188	0.16 234	0.18 197	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.31 250	0.45 109	0.21 25	0.59 49	0.40 87	0.31 42	0.43 90	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 35	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.12 1	0.12 21

MonSter	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

TS12	0.36 115	0.20 38	0.40 49	0.43 119	0.20 16	0.58 249	0.31 131	0.89 205	0.41 93	0.40 121	0.73 230	0.36 95	0.40 136	0.73 172	0.37 219	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.16 111	0.14 125

252Zero-FE	0.27 18	0.22 98	0.40 49	0.41 89	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 49	0.46 121	0.31 42	0.33 42	0.22 4	0.25 24	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

qwe	0.32 60	0.21 65	0.40 49	0.37 32	0.26 118	0.49 156	0.29 109	0.64 78	0.39 83	0.49 181	0.48 121	0.26 24	0.27 43	0.80 202	0.34 184	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 75	0.12 21

SGD-Stereo	0.32 60	0.20 38	0.40 49	0.38 50	0.19 9	0.43 94	0.22 34	0.64 78	0.33 47	0.42 131	0.34 47	0.27 31	0.35 107	1.15 324	0.30 112	0.20 316	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.17 154	0.13 69

DEFOM-Stereo	0.33 74	0.20 38	0.40 49	0.42 103	0.28 175	0.80 398	0.23 47	0.48 12	0.37 73	0.37 93	0.31 37	0.23 6	0.24 21	1.20 337	0.27 66	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 125

IGEV-Stereo++	0.30 42	0.20 38	0.40 49	0.46 187	0.30 222	0.33 33	0.22 34	0.75 137	0.45 115	0.32 48	0.41 76	0.32 64	0.48 207	0.38 14	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

LoS_RVC	0.42 168	0.26 221	0.40 49	0.44 153	0.82 607	0.51 191	0.44 323	0.64 78	0.41 93	0.44 144	0.78 244	0.44 143	0.47 193	0.56 99	0.36 207	0.13 26	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 637

Wavelet-MonSter	0.27 18	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.26 118	0.26 11	0.25 69	0.49 14	0.29 24	0.36 82	0.47 114	0.28 40	0.32 80	0.49 74	0.26 51	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

asd	0.30 42	0.21 65	0.41 56	0.39 60	0.24 75	0.47 130	0.30 119	0.69 110	0.30 28	0.41 124	0.39 65	0.28 40	0.33 88	0.62 129	0.27 66	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

4.5_new	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 198	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 198	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

monsters	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.36 334	0.34 35	0.27 92	0.66 96	0.43 103	0.47 164	0.40 69	0.22 4	0.23 19	1.33 372	0.25 35	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

111111	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.45 171	0.42 414	0.37 51	0.22 34	0.95 237	0.38 81	0.31 42	0.31 37	0.40 125	0.27 43	0.96 259	0.26 51	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.13 69

castereo++	0.38 132	0.23 133	0.41 56	0.43 119	0.31 250	0.97 465	0.22 34	0.86 193	0.58 179	0.32 48	0.44 99	0.51 188	0.39 131	0.93 252	0.24 14	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.14 125

GLC_STEREO	0.39 139	0.25 193	0.41 56	0.54 358	0.23 54	0.48 139	0.30 119	0.73 128	0.58 179	0.52 201	0.73 230	0.51 188	0.31 70	0.64 133	0.42 271	0.17 176	0.20 453	0.23 382	0.19 312	0.21 340	0.17 243

AnonymousM	0.59 309	1.11 633	0.41 56	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.47 359	1.05 286	0.64 202	0.98 324	0.63 188	0.67 271	0.43 157	0.59 110	0.41 260	0.20 316	0.15 319	1.84 662	0.84 650	0.14 38	0.13 69

gasm-f	0.34 87	0.22 98	0.42 65	0.43 119	0.31 250	0.39 60	0.44 323	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.64 193	0.32 64	0.46 182	0.55 96	0.28 82	0.21 351	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.14 125

asda	0.30 42	0.24 159	0.42 65	0.38 50	0.23 54	0.43 94	0.34 174	0.58 47	0.37 73	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.52 85	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

1w_stereo	0.34 87	0.20 38	0.42 65	0.43 119	0.26 118	0.47 130	0.54 418	0.59 49	0.50 139	0.41 124	0.66 201	0.25 19	0.44 168	0.62 129	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 29	0.18 8	0.42 65	0.40 73	0.23 54	0.47 130	0.19 7	0.61 61	0.29 24	0.35 73	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 122	0.25 35	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

GREAT-IGEV	0.32 60	0.20 38	0.42 65	0.37 32	0.29 198	0.36 48	0.28 99	0.56 40	0.58 179	0.28 16	0.50 134	0.29 42	0.29 52	0.84 219	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	0.67 589	0.42 65	0.64 492	0.29 198	0.48 139	0.25 69	0.85 191	0.44 111	0.38 108	0.36 54	0.30 51	0.70 355	1.15 324	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.18 197	0.12 21

NLSM3	0.36 115	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.36 334	0.43 94	0.32 147	0.69 110	0.58 179	0.41 124	0.68 211	0.39 120	0.43 157	0.60 122	0.35 195	0.14 50	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.16 111	0.13 69

GEAStereo	0.31 52	0.21 65	0.43 71	0.43 119	0.31 250	0.46 116	0.36 199	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.21 351	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.17 154	0.14 125

GSStereo	0.33 74	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.31 250	0.46 116	0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.19 274	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

2.75w_new	0.31 52	0.23 133	0.43 71	0.35 11	0.23 54	0.42 85	0.42 286	0.54 29	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.24 13	0.30 61	0.66 147	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

IGEV-Stereo+	0.45 198	0.21 65	0.43 71	0.41 89	0.39 387	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 55	0.41 140	1.43 403	0.30 112	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	1.16 646	1.70 661

LACA2	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 249	0.56 40	0.27 18	0.29 27	0.33 42	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 111	0.11 3

VMStereo-Base	0.38 132	0.23 133	0.44 76	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 174	0.70 115	0.86 285	0.43 138	0.69 216	0.60 246	0.33 88	0.73 172	0.35 195	0.17 176	0.14 257	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.17 243

4.25_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.32 42	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4w-stereo	0.30 42	0.24 159	0.44 76	0.37 32	0.23 54	0.46 116	0.27 92	0.63 71	0.31 32	0.41 124	0.44 99	0.27 31	0.36 118	0.59 110	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

3.75w	0.32 60	0.23 133	0.44 76	0.37 32	0.29 198	0.62 282	0.36 199	0.59 49	0.32 42	0.41 124	0.47 114	0.25 19	0.34 99	0.64 133	0.26 51	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

monsterstereo	0.34 87	0.20 38	0.44 76	0.45 171	0.35 319	0.27 16	0.29 109	0.53 25	0.51 149	0.44 144	0.61 181	0.26 24	0.25 24	1.19 335	0.27 66	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 42	0.20 38	0.44 76	0.37 32	0.26 118	0.29 19	0.21 25	0.66 96	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 17	1.24 347	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

LG-G_1	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 290	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 107	0.87 232	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 290	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 107	0.87 232	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LGtest1	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.42 85	0.19 7	0.56 40	0.26 15	0.29 27	0.24 11	0.29 42	0.29 52	0.55 96	0.25 35	0.18 226	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.14 38	0.13 69

AIO_test	0.35 99	0.22 98	0.44 76	0.43 119	0.27 148	0.57 246	0.44 323	0.79 154	0.41 93	0.32 48	0.47 114	0.46 155	0.30 61	0.69 155	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.12 21

LoS	0.40 153	0.21 65	0.44 76	0.37 32	0.22 42	0.50 171	0.40 264	1.00 258	0.94 318	0.48 173	0.66 201	0.48 169	0.40 136	0.60 122	0.37 219	0.18 226	0.14 257	0.16 96	0.11 12	0.14 38	0.14 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 189	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.65 306	0.26 82	0.79 154	0.83 277	0.93 306	0.98 296	0.51 188	0.46 182	0.54 90	0.35 195	0.18 226	0.24 521	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.26 460

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.44 153	0.30 222	0.40 68	0.34 174	0.73 128	0.43 103	0.37 93	0.61 181	0.41 131	0.51 242	0.36 10	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.14 125

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.40 73	0.26 118	0.43 94	0.39 249	0.86 193	0.51 149	0.36 82	0.48 121	0.34 85	0.45 174	0.35 7	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.12 21

PSi22	0.43 175	0.25 193	0.45 91	0.45 171	0.24 75	0.46 116	0.22 34	0.63 71	0.99 344	0.45 152	0.64 193	0.80 309	0.52 249	1.44 407	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.19 248	0.15 170

WQFJA1++	1.55 593	0.22 98	0.45 91	0.38 50	0.28 175	0.38 55	0.20 12	0.62 64	0.28 20	0.38 108	0.39 65	0.34 85	0.39 131	0.64 133	0.27 66	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.12 63	25.04 702	0.14 125

3.25w_new	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.38 50	0.23 54	0.52 198	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 107	0.61 127	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.37 32	0.23 54	0.52 198	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 107	0.61 127	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.45 91	0.37 32	0.24 75	0.54 219	0.35 184	0.66 96	0.36 66	0.43 138	0.44 99	0.29 42	0.34 99	0.77 187	0.39 242	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

2w_stereo	0.32 60	0.24 159	0.45 91	0.39 60	0.22 42	0.46 116	0.47 359	0.69 110	0.42 98	0.43 138	0.50 134	0.24 13	0.45 174	0.47 67	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

LG-Stereo_L2	0.29 37	0.20 38	0.45 91	0.37 32	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 147	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 33	0.91 242	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

S2M2_L	0.34 87	0.28 280	0.45 91	0.40 73	0.30 222	0.31 26	0.16 1	0.60 59	0.64 202	0.31 42	0.48 121	0.47 162	0.34 99	0.38 14	0.32 151	0.25 455	0.22 499	0.20 266	0.22 424	0.25 422	0.22 389
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 189	0.22 98	0.45 91	0.43 119	0.23 54	0.38 55	0.25 69	0.76 140	1.08 387	0.90 299	0.78 244	0.90 357	0.47 193	0.70 159	0.36 207	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

GIP-stereo	0.34 87	0.23 133	0.45 91	0.50 269	0.36 334	0.38 55	0.23 47	0.78 147	0.52 156	0.34 63	0.51 140	0.46 155	0.38 127	0.51 83	0.27 66	0.20 316	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.14 125

2.5w	0.31 52	0.23 133	0.46 103	0.39 60	0.24 75	0.42 85	0.39 249	0.61 61	0.30 28	0.37 93	0.53 152	0.24 13	0.25 24	0.77 187	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

castereo	0.41 162	0.22 98	0.46 103	0.44 153	0.30 222	0.61 273	0.56 444	0.97 248	0.80 267	0.38 108	0.69 216	0.45 151	0.69 350	0.51 83	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.12 21

tt45	0.45 198	0.23 133	0.46 103	0.45 171	0.33 294	0.79 389	0.32 147	0.78 147	0.41 93	0.51 197	0.44 99	0.49 178	0.37 122	2.14 509	0.34 184	0.16 118	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.18 270

RT-Monster	0.45 198	0.23 133	0.47 106	0.44 153	0.40 398	0.51 191	0.25 69	0.87 195	1.01 353	0.87 295	0.86 263	0.68 273	0.41 140	0.67 151	0.40 250	0.16 118	0.14 257	0.15 46	0.13 124	0.14 38	0.17 243

DDF-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.47 106	0.48 235	0.42 414	0.31 26	0.24 62	0.53 25	0.33 47	0.33 54	0.40 69	0.37 108	0.48 207	0.91 242	0.32 151	0.23 409	0.11 38	0.18 188	0.12 63	0.86 633	0.16 211

zero-FE	0.36 115	0.22 98	0.47 106	0.45 171	0.43 426	0.30 22	0.24 62	0.61 61	0.33 47	0.33 54	0.41 76	0.37 108	0.50 233	0.64 133	0.32 151	0.22 382	0.11 38	0.18 188	0.12 63	0.83 631	0.16 211

Any-RAFT	0.53 250	0.24 159	0.47 106	0.47 203	0.27 148	1.00 473	0.25 69	1.58 451	1.05 371	0.85 292	0.99 298	1.06 419	0.47 193	0.70 159	0.32 151	0.18 226	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.16 211

knoymous	0.51 236	0.29 315	0.47 106	0.43 119	0.30 222	0.55 232	0.55 436	1.02 267	0.77 258	0.98 324	0.85 261	0.94 373	0.56 279	0.85 225	0.45 299	0.20 316	0.14 257	0.26 460	0.14 163	0.23 394	0.23 409

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 52	0.22 98	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.41 75	0.26 82	0.76 140	0.33 47	0.33 54	0.43 90	0.29 42	0.46 182	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.18 270

water-stereo	0.39 139	0.20 38	0.48 111	0.44 153	0.27 148	0.50 171	0.26 82	0.92 217	0.51 149	0.53 202	0.78 244	0.55 213	0.49 224	0.42 39	0.42 271	0.16 118	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.15 170

2.25w	0.32 60	0.24 159	0.48 111	0.37 32	0.24 75	0.45 109	0.25 69	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.58 176	0.27 31	0.32 80	0.74 181	0.35 195	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 125

StereoAnything_RVC	0.45 198	1.43 651	0.48 111	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 25	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 118	1.27 354	0.22 1	0.21 351	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 661	0.11 3

IGEV-RUCA	0.37 125	0.23 133	0.48 111	0.49 257	0.36 334	0.60 267	0.23 47	0.64 78	0.49 132	0.39 119	0.49 131	0.44 143	0.31 70	0.85 225	0.30 112	0.24 427	0.13 198	0.16 96	0.12 63	0.20 295	0.19 314

Occ-G	0.42 168	0.21 65	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.42 85	0.62 480	0.77 144	0.49 132	0.43 138	0.66 201	1.02 408	0.46 182	0.78 194	0.41 260	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.13 124	0.16 111	0.16 211

CASnet	0.41 162	0.25 193	0.48 111	0.50 269	0.20 16	0.50 171	0.36 199	0.81 170	0.80 267	0.83 284	0.68 211	0.48 169	0.31 70	0.54 90	0.32 151	0.18 226	0.12 100	0.27 476	0.22 424	0.23 394	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 175	0.23 133	0.48 111	0.51 301	0.28 175	0.39 60	0.32 147	0.88 204	0.68 227	0.60 232	0.84 259	0.56 224	0.61 317	1.03 287	0.31 139	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.13 69

LiteMatch*	0.27 18	0.19 22	0.49 119	0.38 50	0.27 148	0.31 26	0.23 47	0.49 14	0.38 81	0.29 27	0.28 25	0.36 95	0.29 52	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

DN	0.42 168	0.24 159	0.49 119	0.47 203	0.41 408	0.58 249	0.32 147	0.81 170	0.84 281	0.45 152	0.52 145	0.77 299	0.35 107	0.64 133	0.33 169	0.24 427	0.17 390	0.19 213	0.16 234	0.20 295	0.21 369

VIP-Stereo	0.35 99	0.22 98	0.49 119	0.40 73	0.43 426	0.82 409	0.22 34	0.59 49	0.45 115	0.31 42	0.53 152	0.37 108	0.31 70	0.83 214	0.27 66	0.17 176	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.12 21

DA	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 269	0.25 100	1.08 490	0.44 323	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 193	0.46 56	0.32 151	0.19 274	0.13 198	0.19 213	0.13 124	0.18 197	0.14 125

GGEV	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 269	0.25 100	1.08 490	0.44 323	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 193	0.46 56	0.32 151	0.19 274	0.13 198	0.19 213	0.13 124	0.18 197	0.14 125

AdaDepth	0.30 42	0.22 98	0.49 119	0.44 153	0.27 148	0.44 105	0.24 62	0.52 22	0.30 28	0.31 42	0.37 57	0.26 24	0.32 80	0.79 199	0.25 35	0.12 9	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

AIO_rvc	0.36 115	0.23 133	0.49 119	0.43 119	0.27 148	0.59 260	0.38 232	0.94 232	0.45 115	0.33 54	0.46 110	0.49 178	0.22 17	0.84 219	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

999	0.48 220	0.22 98	0.49 119	0.48 235	0.34 315	0.75 363	0.31 131	0.85 191	0.55 170	0.37 93	0.48 121	0.50 184	0.36 118	2.45 536	0.39 242	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.16 111	0.19 314

RSM	0.39 139	0.24 159	0.49 119	0.46 187	0.26 118	0.47 130	0.40 264	0.92 217	0.44 111	0.41 124	0.42 78	0.65 264	0.33 88	1.07 302	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.13 69

MoCha-V2	0.40 153	0.20 38	0.49 119	0.50 269	0.21 24	0.44 105	0.33 160	0.93 226	0.53 163	0.53 202	0.53 152	0.42 134	0.58 302	1.09 308	0.27 66	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.15 170

UCFNet_RVC	0.69 376	0.35 456	0.49 119	0.64 492	0.39 387	0.85 427	0.58 459	1.75 496	1.14 423	0.97 319	1.19 402	1.17 454	0.93 463	0.99 277	0.62 400	0.28 508	0.20 453	0.34 555	0.31 555	0.32 507	0.27 471

aanet-new-8k	0.35 99	0.23 133	0.50 130	0.45 171	0.25 100	0.54 219	0.36 199	0.68 107	0.49 132	0.35 73	0.42 78	0.32 64	0.62 323	0.68 154	0.28 82	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 99	0.20 38	0.50 130	0.42 103	0.37 354	0.58 249	0.30 119	0.68 107	0.42 98	0.37 93	0.53 152	0.47 162	0.60 307	0.39 21	0.34 184	0.15 79	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.12 21

Selective-IGEV-i32	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 116	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 302	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

SMoEStereo_RVC	0.39 139	0.25 193	0.50 130	0.45 171	0.30 222	0.61 273	0.36 199	0.72 122	0.45 115	0.46 159	0.43 90	0.42 134	0.35 107	1.39 394	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.15 188	0.16 111	0.15 170

MyStereo07	0.48 220	0.29 315	0.50 130	0.55 383	0.45 442	0.59 260	0.79 532	1.05 286	0.51 149	0.48 173	0.53 152	0.43 137	0.55 272	1.30 362	0.34 184	0.17 176	0.16 358	0.24 402	0.20 349	0.23 394	0.20 348

ACVNet-DCA	0.56 289	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.22 366	0.21 369

xx1	0.67 370	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	0.93 226	3.05 657	0.58 221	0.79 250	0.95 382	0.77 381	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.21 369

1test111	0.54 265	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	0.88 234	0.59 385	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.22 366	0.21 369

cc1	0.64 342	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	0.93 226	3.05 657	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.19 248	0.19 314

Selective-IGEV	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 116	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 302	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

aanet-new-24k	0.33 74	0.21 65	0.51 140	0.42 103	0.23 54	0.53 209	0.30 119	0.62 64	0.37 73	0.40 121	0.61 181	0.34 85	0.48 207	0.44 46	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.12 21

Zero-FE251	0.34 87	0.23 133	0.51 140	0.45 171	0.29 198	0.58 249	0.24 62	0.82 178	0.34 56	0.49 181	0.38 58	0.52 196	0.42 148	0.47 67	0.27 66	0.18 226	0.14 257	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.13 69

GASTEREO	0.40 153	0.25 193	0.51 140	0.48 235	0.25 100	0.65 306	0.36 199	0.81 170	0.49 132	0.51 197	0.82 256	0.30 51	0.66 344	0.62 129	0.28 82	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.14 125

fffft	0.38 132	0.23 133	0.51 140	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.48 372	0.76 140	0.36 66	0.44 144	0.34 47	0.38 117	0.31 70	1.31 364	0.32 151	0.14 50	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.16 211
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 139	0.28 280	0.51 140	0.46 187	0.30 222	0.40 68	0.44 323	0.73 128	0.56 173	0.35 73	0.56 168	0.46 155	0.33 88	1.11 314	0.32 151	0.16 118	0.13 198	0.19 213	0.15 188	0.19 248	0.14 125

AIO-Stereo	0.37 125	0.25 193	0.51 140	0.47 203	0.23 54	0.45 109	0.39 249	1.07 301	0.52 156	0.41 124	0.48 121	0.52 196	0.25 24	0.72 167	0.30 112	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

RSM++	0.38 132	0.24 159	0.51 140	0.47 203	0.26 118	0.50 171	0.41 281	0.79 154	0.45 115	0.37 93	0.45 105	0.60 246	0.35 107	1.02 286	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.13 69

IGEV++	0.40 153	0.22 98	0.51 140	0.52 322	0.29 198	0.45 109	0.25 69	1.65 469	0.46 121	0.37 93	0.57 173	0.46 155	0.45 174	0.50 80	0.38 231	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

tt1	0.62 323	0.32 388	0.51 140	0.54 358	0.26 118	1.16 510	0.48 372	0.95 237	2.47 643	0.57 219	0.77 242	0.49 178	0.81 403	1.55 429	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.15 188	0.19 248	0.20 348

EGLCR-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.51 140	0.43 119	0.26 118	0.44 105	0.22 34	0.99 254	0.48 129	0.42 131	0.42 78	0.67 271	0.29 52	0.86 229	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.17 154	0.15 170

quiztm	0.48 220	0.26 221	0.52 150	0.49 257	0.55 508	0.45 109	0.42 286	1.45 413	0.81 270	0.79 270	1.14 375	0.57 228	0.32 80	0.58 108	0.36 207	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.15 170

aanet-new-36k	0.33 74	0.21 65	0.52 150	0.42 103	0.21 24	0.52 198	0.32 147	0.64 78	0.36 66	0.34 63	0.38 58	0.36 95	0.56 279	0.81 208	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 99	0.21 65	0.52 150	0.48 235	0.27 148	0.75 363	0.38 232	0.63 71	0.43 103	0.37 93	0.50 134	0.35 92	0.50 233	0.43 40	0.30 112	0.15 79	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

WQFJX	0.51 236	0.27 254	0.52 150	0.46 187	0.87 618	0.75 363	0.39 249	1.29 376	0.77 258	0.53 202	0.52 145	0.55 213	0.55 272	0.95 258	0.60 393	0.17 176	0.19 433	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.18 270

MSCF	0.38 132	0.25 193	0.52 150	0.47 203	0.25 100	0.62 282	0.37 224	0.81 170	0.47 125	0.50 190	0.71 224	0.32 64	0.65 341	0.54 90	0.28 82	0.19 274	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.17 154	0.14 125

3w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.52 150	0.40 73	0.21 24	0.53 209	0.54 418	0.65 88	0.46 121	0.44 144	0.48 121	0.23 6	0.45 174	0.46 56	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

HUF	0.36 115	0.23 133	0.52 150	0.40 73	0.22 42	0.54 219	0.47 359	0.82 178	0.43 103	0.36 82	0.43 90	0.50 184	0.42 148	0.64 133	0.29 93	0.17 176	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.14 125

mms	0.40 153	0.27 254	0.52 150	0.46 187	0.32 272	0.43 94	0.46 351	0.70 115	0.46 121	0.35 73	0.58 176	0.44 143	0.30 61	1.36 383	0.33 169	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.19 248	0.15 170

AEACV	0.37 125	0.24 159	0.52 150	0.47 203	0.51 483	0.37 51	0.38 232	0.65 88	0.53 163	0.42 131	0.56 168	0.46 155	0.60 307	0.53 87	0.30 112	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.17 154	0.14 125

LCNet	0.72 389	0.28 280	0.52 150	0.55 383	0.31 250	0.69 333	0.54 418	1.00 258	0.88 294	1.19 429	1.34 465	0.97 390	1.34 575	2.56 545	0.45 299	0.18 226	0.13 198	0.21 305	0.25 475	0.27 449	0.73 632

aanet-new-32k	0.32 60	0.22 98	0.53 160	0.43 119	0.24 75	0.54 219	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 264	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 60	0.22 98	0.53 160	0.43 119	0.24 75	0.54 219	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 264	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 99	0.22 98	0.53 160	0.41 89	0.36 334	0.48 139	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

WQFJA1	0.48 220	0.27 254	0.53 160	0.46 187	0.85 612	0.79 389	0.39 249	1.11 317	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 233	0.71 163	0.65 410	0.17 176	0.21 477	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.16 211

NLMM	0.48 220	0.27 254	0.53 160	0.46 187	0.85 612	0.79 389	0.39 249	1.12 320	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 233	0.72 167	0.65 410	0.17 176	0.21 477	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.16 211

depthmonostereo	0.41 162	0.23 133	0.53 160	0.47 203	0.23 54	0.61 273	0.35 184	1.00 258	0.76 254	0.48 173	0.65 200	0.47 162	0.49 224	0.67 151	0.37 219	0.16 118	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.15 170

RAFT-Stereo-weight	0.47 214	0.24 159	0.53 160	0.48 235	0.27 148	0.60 267	0.35 184	1.02 267	1.07 381	0.99 327	0.78 244	0.76 297	0.28 48	0.76 184	0.36 207	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.15 170

test_for_model	0.35 99	0.22 98	0.53 160	0.41 89	0.36 334	0.48 139	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

anonymousdsp	0.43 175	0.27 254	0.53 160	0.44 153	0.32 272	0.50 171	0.42 286	0.89 205	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 193	1.33 372	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

PSM-AAD	0.79 441	0.27 254	0.53 160	0.55 383	0.28 175	0.77 378	1.24 614	0.99 254	0.91 306	1.66 587	1.57 536	0.81 314	2.19 642	1.65 447	0.44 284	0.19 274	0.14 257	0.38 578	0.32 563	0.21 340	0.70 629

Prome-Stereo	0.75 421	0.27 254	0.53 160	0.55 383	0.32 272	0.59 260	0.97 581	0.89 205	0.88 294	1.45 543	2.46 623	0.91 360	1.41 580	1.58 435	0.44 284	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.20 295	0.92 640

HSM-Net_RVC	0.87 479	0.29 315	0.53 160	0.53 341	0.30 222	1.15 508	0.55 436	3.57 663	1.28 509	1.53 560	1.74 569	1.68 565	0.93 463	1.49 416	0.77 456	0.22 382	0.17 390	0.19 213	0.18 287	0.20 295	0.19 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-22k	0.32 60	0.21 65	0.54 172	0.43 119	0.22 42	0.47 130	0.23 47	0.67 104	0.50 139	0.35 73	0.46 110	0.33 77	0.50 233	0.44 46	0.29 93	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.13 69

aanet-new	0.39 139	0.25 193	0.54 172	0.47 203	0.37 354	0.74 357	0.28 99	0.62 64	0.34 56	0.37 93	0.50 134	0.36 95	0.74 367	0.98 270	0.30 112	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.19 248	0.14 125

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 99	0.22 98	0.54 172	0.42 103	0.35 319	0.46 116	0.40 264	0.62 64	0.54 167	0.56 217	0.67 208	0.36 95	0.27 43	0.49 74	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 99	0.22 98	0.54 172	0.41 89	0.37 354	0.49 156	0.41 281	0.64 78	0.59 188	0.54 208	0.66 201	0.31 55	0.26 33	0.41 32	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.14 163	0.15 75	0.13 69

WQFJX1	0.57 297	0.26 221	0.54 172	0.48 235	0.72 572	0.68 327	0.47 359	2.46 643	0.71 237	0.54 208	0.50 134	0.53 203	0.51 242	1.36 383	0.60 393	0.18 226	0.20 453	0.20 266	0.16 234	0.20 295	0.20 348

xyz-stereo-finetune	0.48 220	0.25 193	0.54 172	0.42 103	0.23 54	0.80 398	0.42 286	0.80 163	0.80 267	0.61 233	0.62 185	0.54 208	0.43 157	1.70 459	0.58 382	0.15 79	0.15 319	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.15 170

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 115	0.23 133	0.54 172	0.50 269	0.28 175	0.36 48	0.22 34	1.02 267	0.39 83	0.42 131	0.64 193	0.36 95	0.51 242	0.39 21	0.29 93	0.18 226	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.18 270

MM-Stereo_test3	0.50 234	0.24 159	0.54 172	0.54 358	0.74 580	0.49 156	0.53 412	1.09 308	1.05 371	0.62 236	0.95 283	0.61 251	0.42 148	0.77 187	0.38 231	0.20 316	0.17 390	0.20 266	0.16 234	0.18 197	0.18 270

HART	0.45 198	0.22 98	0.54 172	0.50 269	0.26 118	0.41 75	0.29 109	1.03 272	0.50 139	0.58 221	1.45 500	0.61 251	0.35 107	1.08 307	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.14 163	0.19 248	0.14 125

WCG-NET	0.42 168	0.21 65	0.54 172	0.40 73	0.25 100	0.47 130	0.32 147	0.73 128	1.15 435	0.76 259	0.73 230	0.58 235	0.45 174	0.60 122	0.34 184	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.13 69

IGEV-Stereo	0.43 175	0.27 254	0.54 172	0.45 171	0.32 272	0.50 171	0.42 286	0.90 213	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 193	1.32 368	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 250	0.26 221	0.54 172	0.60 448	0.47 459	0.54 219	0.54 418	1.27 371	0.99 344	0.76 259	1.03 325	0.70 283	0.56 279	0.93 252	0.47 320	0.18 226	0.14 257	0.19 213	0.18 287	0.18 197	0.15 170

ACVNet	0.63 330	0.31 372	0.54 172	0.54 358	0.36 334	0.80 398	0.46 351	1.37 389	1.07 381	0.93 306	1.30 443	1.08 426	0.85 423	0.80 202	0.94 500	0.21 351	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.22 366	0.18 270

CFNet-ft	0.72 389	0.32 388	0.54 172	0.66 512	0.54 502	0.83 415	0.55 436	1.37 389	1.15 435	0.93 306	1.28 438	1.57 543	0.97 483	1.35 378	0.81 471	0.26 478	0.20 453	0.33 545	0.25 475	0.30 489	0.23 409

CFNet_RVC	0.72 389	0.32 388	0.54 172	0.66 512	0.54 502	0.83 415	0.55 436	1.37 389	1.15 435	0.93 306	1.28 438	1.57 543	0.97 483	1.35 378	0.81 471	0.26 478	0.20 453	0.33 545	0.25 475	0.30 489	0.23 409

aanet-32k-new	0.33 74	0.23 133	0.55 187	0.43 119	0.23 54	0.50 171	0.32 147	0.55 34	0.36 66	0.34 63	0.42 78	0.36 95	0.55 272	0.77 187	0.24 14	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 248	0.12 21

NLSM1	0.49 229	0.25 193	0.55 187	0.48 235	1.08 635	0.83 415	0.31 131	0.83 183	0.66 219	0.51 197	0.76 239	0.47 162	0.48 207	0.98 270	0.55 371	0.18 226	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.15 170

NLCSM	0.52 238	0.28 280	0.55 187	0.52 322	0.74 580	0.72 347	0.46 351	0.96 245	0.65 216	0.63 237	0.51 140	0.48 169	0.61 317	1.32 368	0.70 429	0.19 274	0.20 453	0.21 305	0.18 287	0.22 366	0.20 348

DilatedVolume-Stereo	0.43 175	0.21 65	0.55 187	0.43 119	0.32 272	0.72 347	0.29 109	0.80 163	0.51 149	0.77 264	0.73 230	0.48 169	0.40 136	1.13 321	0.39 242	0.15 79	0.14 257	0.15 46	0.14 163	0.16 111	0.14 125

SCV	0.46 206	0.26 221	0.55 187	0.47 203	0.25 100	0.39 60	0.38 232	1.98 572	0.60 190	0.35 73	0.48 121	0.55 213	0.36 118	1.28 356	0.32 151	0.24 427	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.14 125

AIO-test1	0.56 289	0.25 193	0.55 187	0.64 492	0.78 595	0.80 398	0.36 199	1.18 337	1.34 535	0.57 219	0.88 270	0.61 251	0.50 233	1.12 318	0.35 195	0.17 176	0.17 390	0.22 341	0.24 461	0.18 197	0.23 409

WCG-NET（raft）	0.45 198	0.21 65	0.55 187	0.40 73	0.24 75	0.50 171	0.36 199	0.73 128	1.09 395	0.71 252	0.76 239	0.92 368	0.51 242	0.84 219	0.34 184	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.14 125

gcap-zeroshot	0.35 99	0.22 98	0.55 187	0.41 89	0.37 354	0.48 139	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

testlalala	0.35 99	0.22 98	0.55 187	0.41 89	0.37 354	0.48 139	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

aanet-new-16k	0.32 60	0.21 65	0.56 196	0.45 171	0.22 42	0.43 94	0.21 25	0.66 96	0.44 111	0.36 82	0.43 90	0.37 108	0.48 207	0.41 32	0.28 82	0.14 50	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.13 69

gcap_with_dpt	0.35 99	0.22 98	0.56 196	0.42 103	0.35 319	0.50 171	0.45 343	0.62 64	0.49 132	0.54 208	0.66 201	0.32 64	0.30 61	0.38 14	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.14 163	0.14 38	0.13 69

Hybrid-DGEV-03	0.65 350	0.26 221	0.56 196	0.53 341	0.36 334	0.73 352	0.39 249	0.89 205	1.15 435	1.73 593	2.52 626	0.84 335	0.56 279	0.97 267	0.44 284	0.18 226	0.12 100	0.22 341	0.19 312	0.17 154	0.14 125

MM-Stereo_test1	0.49 229	0.24 159	0.56 196	0.51 301	0.30 222	0.50 171	0.54 418	0.91 214	1.03 361	0.84 287	0.69 216	0.54 208	0.60 307	1.16 328	0.33 169	0.18 226	0.16 358	0.20 266	0.17 263	0.19 248	0.15 170

CAS++	0.47 214	0.31 372	0.56 196	0.47 203	0.32 272	0.42 85	0.28 99	1.76 503	0.72 239	0.71 252	0.72 228	0.37 108	0.28 48	0.69 155	0.33 169	0.27 494	0.22 499	0.26 460	0.21 395	0.29 479	0.19 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

IGEVStereo-DCA	0.46 206	0.28 280	0.56 196	0.43 119	0.33 294	0.49 156	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 182	2.03 499	0.30 112	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.18 270

ffff	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

11t	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

ccc-4	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

test_4	0.53 250	0.22 98	0.56 196	0.54 358	0.32 272	0.64 290	0.39 249	0.80 163	0.62 194	0.92 305	1.87 587	0.68 273	0.42 148	1.16 328	0.37 219	0.15 79	0.13 198	0.20 266	0.22 424	0.20 295	0.15 170

FTStereo	0.91 488	0.26 221	0.56 196	0.54 358	0.33 294	0.66 315	1.87 653	1.00 258	0.75 245	1.75 595	4.15 651	1.04 417	1.65 605	1.57 433	0.46 313	0.19 274	0.16 358	0.23 382	0.21 395	0.18 197	0.63 620

raftrobust	0.52 238	0.25 193	0.56 196	0.65 506	0.52 495	0.49 156	0.34 174	0.98 252	0.91 306	1.30 484	0.87 268	0.63 258	0.81 403	0.78 194	0.41 260	0.19 274	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.16 211

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 52	0.20 38	0.57 209	0.40 73	0.22 42	0.36 48	0.33 160	0.73 128	0.31 32	0.37 93	0.40 69	0.31 55	0.44 168	0.50 80	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.13 69

xyz-stereo-finetune2	0.58 304	0.27 254	0.57 209	0.40 73	0.24 75	1.09 496	0.32 147	0.79 154	0.53 163	0.65 241	1.07 337	0.58 235	0.80 399	2.47 541	0.80 469	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.16 111	0.17 243

fffy	0.42 168	0.27 254	0.57 209	0.46 187	0.29 198	0.48 139	0.35 184	0.91 214	0.55 170	0.40 121	0.58 176	0.55 213	0.41 140	1.26 351	0.36 207	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.14 125

Pointernet	0.37 125	0.20 38	0.57 209	0.43 119	0.28 175	0.51 191	0.27 92	0.93 226	0.61 191	0.47 164	0.63 188	0.49 178	0.38 127	0.49 74	0.33 169	0.17 176	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MSKI-zero shot	0.55 280	0.26 221	0.57 209	0.51 301	0.26 118	0.69 333	0.28 99	1.18 337	0.64 202	0.91 303	1.32 456	0.82 319	0.33 88	1.92 487	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.16 211

ICVP	0.63 330	0.33 411	0.57 209	0.61 463	0.40 398	0.80 398	0.58 459	1.61 460	0.89 297	0.90 299	1.24 418	0.88 348	0.73 365	0.72 167	0.88 488	0.29 519	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.24 409	0.27 471
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 441	0.35 456	0.57 209	0.58 423	0.42 414	0.96 461	0.46 351	1.47 417	1.33 532	1.19 429	1.22 412	1.81 581	0.98 490	1.66 451	0.94 500	0.33 547	0.28 551	0.34 555	0.27 505	0.35 523	0.31 513

U	9.45 683	0.21 65	0.58 216	0.47 203	53.11 711	61.27 716	0.24 62	0.70 115	0.52 156	0.36 82	0.28 25	0.29 42	0.35 107	0.33 4	0.26 51	0.19 274	0.11 38	60.50 715	8.88 697	0.17 154	0.13 69

MGS-Stereo	0.42 168	0.26 221	0.58 216	0.44 153	0.28 175	0.50 171	0.34 174	0.57 45	0.83 277	0.46 159	1.31 449	0.52 196	0.33 88	0.65 144	0.36 207	0.19 274	0.16 358	0.18 188	0.15 188	0.17 154	0.16 211

MaDis-Stereo	0.36 115	0.25 193	0.58 216	0.44 153	0.34 315	0.30 22	0.30 119	0.72 122	0.50 139	0.37 93	0.36 54	0.58 235	0.49 224	0.52 85	0.36 207	0.19 274	0.16 358	0.19 213	0.15 188	0.18 197	0.14 125

ProNet	0.43 175	0.28 280	0.58 216	0.43 119	0.30 222	0.56 241	0.52 404	1.00 258	0.58 179	0.44 144	0.49 131	0.43 137	0.43 157	1.28 356	0.36 207	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.16 211

RCA-Stereo	0.50 234	0.23 133	0.58 216	0.48 235	0.33 294	0.55 232	0.45 343	0.97 248	1.38 556	0.68 246	1.05 331	0.63 258	0.80 399	0.59 110	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.14 125

GrayStereo	0.82 455	0.26 221	0.58 216	0.63 483	0.37 354	0.76 371	1.86 652	1.11 317	0.87 290	1.99 618	1.89 589	1.08 426	1.82 621	1.39 394	0.48 325	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.21 395	0.18 197	0.39 556

UniTT-Stereo	0.36 115	0.23 133	0.59 222	0.48 235	0.36 334	0.40 68	0.32 147	0.53 25	0.49 132	0.54 208	0.55 165	0.36 95	0.31 70	0.58 108	0.51 346	0.20 316	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.19 248	0.15 170

GMM-Stereo	0.74 412	0.25 193	0.59 222	0.54 358	0.34 315	0.72 347	0.99 586	1.01 265	0.87 290	1.36 516	1.78 575	1.12 444	0.81 403	2.09 505	0.46 313	0.18 226	0.12 100	0.25 441	0.25 475	0.20 295	0.85 638

rafts_anoy	0.52 238	0.29 315	0.59 222	0.59 436	0.50 471	0.53 209	0.40 264	1.11 317	1.03 361	0.84 287	0.83 257	0.68 273	0.54 264	0.72 167	0.51 346	0.19 274	0.14 257	0.24 402	0.26 493	0.21 340	0.18 270

DF	0.38 132	0.22 98	0.60 225	0.46 187	0.26 118	0.46 116	0.31 131	0.84 189	0.47 125	0.43 138	0.66 201	0.58 235	0.31 70	0.79 199	0.30 112	0.18 226	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.15 170

NLMM1	0.56 289	0.27 254	0.60 225	0.47 203	0.74 580	0.68 327	0.43 309	1.83 529	1.04 366	0.59 229	0.62 185	0.51 188	0.47 193	1.33 372	0.57 378	0.18 226	0.21 477	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.15 170

riskmin	0.56 289	0.27 254	0.60 225	0.43 119	0.31 250	0.83 415	0.42 286	1.14 326	1.04 366	0.73 258	0.75 237	1.11 443	1.01 502	0.81 208	0.51 346	0.20 316	0.14 257	0.24 402	0.15 188	0.24 409	0.25 436

RAFT+CT+SA	0.58 304	0.29 315	0.60 225	0.66 512	0.37 354	0.42 85	0.55 436	1.27 371	1.03 361	0.70 249	1.22 412	0.60 246	0.70 355	1.64 446	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.22 341	0.22 424	0.21 340	0.18 270

SGM-Forest	1.24 562	0.38 480	0.60 225	0.52 322	0.37 354	1.56 570	1.30 620	1.65 469	1.36 548	2.11 625	1.79 576	1.63 556	0.93 463	7.48 662	0.95 504	0.36 568	0.37 605	0.39 584	0.34 579	0.37 534	0.32 520
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 139	0.26 221	0.61 230	0.59 436	0.33 294	0.62 282	0.36 199	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.36 54	0.45 151	0.37 122	0.53 87	0.48 325	0.24 427	0.18 415	0.28 491	0.33 573	0.21 340	0.19 314

tg	0.52 238	0.24 159	0.61 230	0.49 257	0.30 222	0.90 434	0.29 109	1.07 301	0.83 277	0.83 284	1.02 315	0.62 255	0.43 157	1.35 378	0.41 260	0.17 176	0.12 100	0.22 341	0.20 349	0.17 154	0.15 170

x	0.54 265	0.31 372	0.61 230	0.47 203	0.30 222	0.67 320	0.47 359	1.53 439	0.79 266	0.81 278	0.83 257	0.78 303	0.70 355	0.70 159	0.62 400	0.21 351	0.19 433	0.22 341	0.19 312	0.21 340	0.20 348

cross-raft	0.54 265	0.25 193	0.61 230	0.52 322	0.29 198	0.68 327	0.37 224	1.46 415	0.76 254	1.01 338	1.06 333	1.28 486	0.46 182	0.71 163	0.35 195	0.15 79	0.12 100	0.18 188	0.16 234	0.19 248	0.14 125

PSMNet-RSSM	0.72 389	0.30 337	0.61 230	0.63 483	0.42 414	0.73 352	0.56 444	1.92 556	1.10 402	1.09 361	1.37 474	1.22 464	0.98 490	1.28 356	0.72 438	0.27 494	0.19 433	0.27 476	0.29 538	0.24 409	0.24 424

CCAANet	0.60 312	0.24 159	0.61 230	0.47 203	0.42 414	0.94 451	0.59 468	1.20 350	0.84 281	0.70 249	1.16 389	1.02 408	0.77 381	1.30 362	0.65 410	0.20 316	0.15 319	0.19 213	0.19 312	0.18 197	0.18 270

SGM_RVC	1.68 607	0.36 466	0.61 230	0.59 436	0.29 198	2.25 623	1.18 610	2.38 637	1.68 604	3.60 663	2.67 630	3.69 653	2.42 649	8.13 670	1.90 607	0.31 531	0.31 573	0.30 515	0.28 526	0.30 489	0.29 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 389	0.35 456	0.62 237	0.69 541	0.46 454	1.14 502	0.44 323	1.37 389	1.01 353	0.83 284	1.17 393	1.33 497	0.96 480	1.43 403	0.95 504	0.33 547	0.22 499	0.21 305	0.23 447	0.27 449	0.29 490

KYRaft	0.75 421	0.28 280	0.62 237	0.56 399	0.29 198	0.67 320	0.86 555	0.94 232	0.84 281	1.62 582	2.21 610	1.16 453	1.02 509	1.57 433	0.40 250	0.20 316	0.13 198	0.22 341	0.28 526	0.20 295	1.02 644

NOSS_ROB	1.26 565	0.46 518	0.62 237	0.56 399	0.38 376	1.06 487	0.78 528	1.73 488	1.40 566	1.01 338	1.43 492	1.10 439	0.75 370	10.62 687	0.65 410	0.45 604	0.43 621	0.48 608	0.45 610	0.44 571	0.41 562

AIO-test2	0.57 297	0.28 280	0.63 240	0.61 463	0.58 525	0.79 389	0.51 393	1.18 337	1.40 566	0.63 237	1.15 384	0.51 188	0.43 157	1.09 308	0.35 195	0.21 351	0.17 390	0.26 460	0.30 547	0.20 295	0.19 314

HHNet	0.62 323	0.26 221	0.63 240	0.43 119	0.45 442	0.50 171	0.58 459	1.07 301	1.01 353	1.25 460	2.23 611	0.70 283	0.61 317	1.07 302	0.47 320	0.20 316	0.13 198	0.23 382	0.19 312	0.19 248	0.30 503

FENet	0.60 312	0.28 280	0.63 240	0.54 358	0.33 294	0.83 415	0.38 232	1.27 371	1.07 381	1.00 332	0.86 263	0.99 398	0.85 423	0.96 259	0.68 425	0.22 382	0.15 319	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.23 409

GANet-RSSM	0.72 389	0.28 280	0.63 240	0.64 492	0.58 525	0.80 398	0.58 459	1.89 546	1.08 387	1.04 349	1.25 422	1.15 452	1.04 513	1.49 416	0.62 400	0.25 455	0.19 433	0.22 341	0.22 424	0.22 366	0.21 369

R-Stereo Train	0.57 297	0.26 221	0.63 240	0.54 358	0.36 334	0.69 333	0.54 418	1.22 360	0.72 239	1.61 578	1.50 517	0.75 293	0.53 257	0.64 133	0.44 284	0.18 226	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.17 243

RAFT-Stereo	0.57 297	0.26 221	0.63 240	0.54 358	0.36 334	0.69 333	0.54 418	1.22 360	0.72 239	1.61 578	1.50 517	0.75 293	0.53 257	0.64 133	0.44 284	0.18 226	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.17 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 485	0.44 509	0.63 240	0.51 301	0.37 354	1.25 527	0.49 384	1.77 507	1.27 504	1.41 534	2.00 598	1.33 497	1.08 525	2.17 512	0.76 450	0.43 598	0.42 620	0.47 606	0.44 608	0.41 554	0.36 542

Lsterematch	0.52 238	0.24 159	0.64 247	0.45 171	0.25 100	0.71 344	0.31 131	0.81 170	1.05 371	0.96 315	1.28 438	0.69 279	0.48 207	0.84 219	0.66 416	0.21 351	0.12 100	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.19 314

rvit_stereo_0081	0.44 189	0.33 411	0.64 247	0.54 358	0.35 319	0.41 75	0.44 323	0.66 96	0.95 320	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 182	0.82 212	0.44 284	0.25 455	0.20 453	0.22 341	0.19 312	0.25 422	0.17 243

rvit_stereo_0082	0.44 189	0.33 411	0.64 247	0.54 358	0.35 319	0.41 75	0.44 323	0.66 96	0.95 320	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 182	0.82 212	0.44 284	0.25 455	0.20 453	0.22 341	0.19 312	0.25 422	0.17 243

RAFT-Test	0.54 265	0.25 193	0.64 247	0.47 203	0.30 222	0.97 465	0.27 92	1.24 366	0.81 270	0.96 315	1.12 366	1.28 486	0.48 207	0.71 163	0.36 207	0.17 176	0.13 198	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.16 211

raft_robust	0.68 374	0.30 337	0.64 247	0.52 322	0.26 118	0.54 219	0.35 184	1.33 379	1.24 490	1.16 411	1.07 337	0.60 246	0.54 264	3.58 581	0.37 219	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.22 424	0.20 295	0.16 211

iRaftStereo_RVC	0.47 214	0.26 221	0.64 247	0.50 269	0.29 198	0.53 209	0.33 160	1.05 286	0.77 258	0.84 287	1.00 302	0.55 213	0.37 122	0.81 208	0.40 250	0.17 176	0.12 100	0.22 341	0.20 349	0.19 248	0.15 170

AFF-stereo	0.58 304	0.25 193	0.64 247	0.46 187	0.29 198	0.34 35	0.38 232	1.15 328	1.14 423	1.17 420	1.60 542	1.10 439	0.71 360	0.97 267	0.43 281	0.13 26	0.11 38	0.19 213	0.19 312	0.17 154	0.14 125

aanet-new-34k	0.33 74	0.22 98	0.65 254	0.40 73	0.20 16	0.34 35	0.30 119	0.80 163	0.42 98	0.34 63	0.53 152	0.34 85	0.57 291	0.38 14	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.12 21

SCV_C0	0.43 175	0.26 221	0.65 254	0.43 119	0.29 198	0.47 130	0.31 131	1.34 384	0.73 243	0.38 108	0.49 131	0.54 208	0.29 52	1.24 347	0.30 112	0.17 176	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.20 295	0.15 170

GCAP-BAT	0.39 139	0.22 98	0.65 254	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 127	0.74 181	0.31 139	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.15 75	0.15 170

GCAPDPT-zeroshot	0.39 139	0.22 98	0.65 254	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 127	0.74 181	0.31 139	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.15 75	0.15 170

GMOStereo	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 534	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

error version	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 534	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

test-v	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 534	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

test-2	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 534	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

test_xeample	1.45 586	0.28 280	0.65 254	0.51 301	0.28 175	0.94 451	0.59 468	2.14 603	1.29 514	1.24 455	1.51 519	0.88 348	0.86 431	1.46 410	15.10 687	0.22 382	0.20 453	0.22 341	0.20 349	0.22 366	0.22 389

HSM	1.19 560	0.32 388	0.65 254	0.57 417	0.38 376	1.23 524	0.59 468	2.25 624	1.19 464	1.30 484	1.25 422	1.94 598	1.03 511	9.32 678	0.71 435	0.22 382	0.16 358	0.20 266	0.16 234	0.21 340	0.21 369

aanet-new-28k	0.32 60	0.21 65	0.66 264	0.43 119	0.21 24	0.47 130	0.28 99	0.64 78	0.33 47	0.36 82	0.39 65	0.36 95	0.49 224	0.39 21	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.22 366	0.15 170

RAStereo	0.34 87	0.21 65	0.66 264	0.47 203	0.27 148	0.26 11	0.29 109	0.69 110	0.63 197	0.32 48	0.42 78	0.45 151	0.31 70	0.45 48	0.34 184	0.17 176	0.15 319	0.19 213	0.15 188	0.18 197	0.13 69

H2IRNET	0.56 289	0.26 221	0.66 264	0.47 203	0.35 319	0.41 75	0.26 82	0.92 217	1.17 448	0.61 233	1.28 438	1.08 426	0.86 431	0.99 277	0.63 405	0.19 274	0.16 358	0.22 341	0.25 475	0.21 340	0.18 270

RAFT-345	0.84 466	0.25 193	0.66 264	0.50 269	0.27 148	0.54 219	0.42 286	0.83 183	1.11 404	1.32 498	2.34 616	0.86 340	0.54 264	5.72 625	0.47 320	0.18 226	0.13 198	0.22 341	0.17 263	0.17 154	0.16 211

RALCasStereoNet	0.54 265	0.30 337	0.66 264	0.59 436	0.51 483	0.61 273	0.52 404	0.94 232	0.93 314	0.70 249	1.01 307	0.78 303	0.44 168	1.33 372	0.47 320	0.20 316	0.16 358	0.18 188	0.16 234	0.20 295	0.19 314

CBMV	0.95 497	0.44 509	0.66 264	0.53 341	0.35 319	1.53 567	1.63 643	1.69 479	1.42 575	2.00 621	1.60 542	1.43 513	1.17 541	1.59 438	0.99 513	0.34 557	0.34 587	0.39 584	0.33 573	0.33 516	0.32 520
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 175	0.24 159	0.67 270	0.51 301	0.32 272	0.55 232	0.45 343	0.97 248	0.77 258	0.59 229	0.51 140	0.49 178	0.42 148	0.80 202	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.19 248	0.14 125

AE-Stereo	0.49 229	0.27 254	0.67 270	0.60 448	0.39 387	0.67 320	0.46 351	1.18 337	1.09 395	0.47 164	0.75 237	0.69 279	0.47 193	0.59 110	0.40 250	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.20 349	0.19 248	0.15 170

RAFT-RH_RVC	1.03 527	0.24 159	0.67 270	0.49 257	0.28 175	0.81 407	0.33 160	0.83 183	1.08 387	2.05 622	4.65 658	1.04 417	0.57 291	5.98 633	0.50 341	0.18 226	0.13 198	0.26 460	0.20 349	0.16 111	0.17 243

222	1.61 600	0.29 315	0.67 270	0.56 399	0.29 198	1.06 487	0.42 286	2.17 614	1.31 524	1.31 494	1.52 520	0.92 368	0.94 468	1.76 472	17.65 691	0.24 427	0.20 453	0.21 305	0.19 312	0.22 366	0.23 409

HI	0.64 342	0.32 388	0.68 274	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 494	1.43 492	1.62 551	1.12 533	0.94 255	0.88 488	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.20 349	0.20 295	0.18 270

CoSv	0.64 342	0.32 388	0.68 274	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 494	1.43 492	1.62 551	1.12 533	0.94 255	0.88 488	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.20 349	0.20 295	0.18 270

11t1	0.52 238	0.28 280	0.68 274	0.51 301	0.28 175	0.83 415	0.39 249	1.22 360	0.63 197	0.84 287	0.74 235	0.68 273	0.68 346	0.91 242	0.57 378	0.21 351	0.18 415	0.19 213	0.16 234	0.20 295	0.21 369

GCAP-Stereo	0.40 153	0.28 280	0.68 274	0.47 203	0.25 100	0.53 209	0.32 147	0.82 178	0.58 179	0.65 241	0.69 216	0.58 235	0.42 148	0.47 67	0.29 93	0.17 176	0.14 257	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.14 125

BUS	0.74 412	0.32 388	0.68 274	0.54 358	0.44 435	2.34 628	0.42 286	2.16 608	0.98 337	1.20 433	1.11 359	1.03 413	0.62 323	0.91 242	0.70 429	0.24 427	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

BSDual-CNN	0.71 387	0.32 388	0.68 274	0.54 358	0.44 435	1.27 529	0.65 489	2.16 608	0.98 337	1.20 433	1.11 359	1.12 444	0.74 367	0.91 242	0.66 416	0.24 427	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

psmg	0.72 389	0.32 388	0.68 274	0.50 269	0.44 435	1.48 562	0.75 520	1.94 563	0.98 337	1.21 437	1.33 458	1.12 444	0.74 367	0.91 242	0.66 416	0.24 427	0.19 433	0.25 441	0.25 475	0.23 394	0.22 389

test-3	0.54 265	0.22 98	0.68 274	0.47 203	0.27 148	0.58 249	0.35 184	0.92 217	1.00 350	1.32 498	0.69 216	0.87 344	0.45 174	1.68 457	0.37 219	0.16 118	0.11 38	0.20 266	0.16 234	0.17 154	0.13 69

test_1	0.54 265	0.22 98	0.68 274	0.47 203	0.27 148	0.58 249	0.35 184	0.92 217	1.00 350	1.28 469	0.68 211	0.87 344	0.45 174	1.67 452	0.37 219	0.16 118	0.11 38	0.20 266	0.16 234	0.17 154	0.13 69

xxxx	1.51 590	0.28 280	0.68 274	0.54 358	0.28 175	1.16 510	0.44 323	2.19 617	1.29 514	1.09 361	1.36 472	1.22 464	0.85 423	1.79 475	15.70 690	0.24 427	0.21 477	0.21 305	0.20 349	0.22 366	0.23 409

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 265	0.25 193	0.68 274	0.43 119	0.24 75	0.40 68	0.34 174	1.04 278	1.09 395	1.32 498	1.60 542	0.80 309	0.68 346	0.67 151	0.39 242	0.13 26	0.10 9	0.18 188	0.17 263	0.17 154	0.13 69

Gwc-CoAtRS	0.52 238	0.24 159	0.68 274	0.48 235	0.29 198	0.64 290	0.25 69	1.16 330	1.08 387	1.01 338	1.00 302	1.12 444	0.56 279	0.69 155	0.37 219	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.15 188	0.15 75	0.15 170

LL-Strereo2	0.52 238	0.33 411	0.69 286	0.52 322	0.37 354	0.70 340	0.30 119	1.13 324	0.67 221	0.94 311	0.78 244	0.91 360	0.42 148	1.05 296	0.42 271	0.17 176	0.16 358	0.29 502	0.25 475	0.21 340	0.16 211

NRIStereo	0.60 312	0.29 315	0.69 286	0.53 341	0.28 175	0.63 286	0.33 160	1.08 307	0.87 290	1.14 395	0.87 268	0.91 360	0.59 303	2.24 520	0.49 334	0.20 316	0.14 257	0.21 305	0.19 312	0.21 340	0.17 243

ASMatch	0.88 480	0.26 221	0.69 286	0.51 301	0.35 319	0.48 139	0.37 224	1.12 320	0.92 312	1.10 369	3.28 641	0.96 388	0.98 490	4.90 604	0.49 334	0.19 274	0.16 358	0.22 341	0.19 312	0.19 248	0.27 471

THIR-Stereo	1.02 524	0.27 254	0.69 286	0.49 257	0.28 175	0.95 455	1.34 623	1.03 272	0.97 332	1.34 511	1.90 590	1.17 454	1.58 598	6.44 639	0.78 458	0.19 274	0.14 257	0.21 305	0.22 424	0.19 248	0.20 348

test_xeample3	0.42 168	0.28 280	0.69 286	0.43 119	0.33 294	0.56 241	0.38 232	0.79 154	0.45 115	0.53 202	0.46 110	0.44 143	0.44 168	1.38 389	0.31 139	0.18 226	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.17 154	0.16 211

EAI-Stereo	0.65 350	0.28 280	0.69 286	0.53 341	0.27 148	0.60 267	0.40 264	2.28 627	0.64 202	0.71 252	3.18 639	0.57 228	0.43 157	1.06 298	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.17 145	0.17 263	0.17 154	0.17 243

MIF-Stereo (partial)	0.45 198	0.25 193	0.70 292	0.50 269	0.52 495	0.35 43	0.26 82	0.91 214	0.59 188	0.45 152	0.71 224	0.51 188	0.51 242	1.11 314	0.45 299	0.20 316	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.24 409	0.18 270

DCRE	0.82 455	0.26 221	0.70 292	0.58 423	0.44 435	0.54 219	0.48 372	0.95 237	0.78 262	0.78 267	7.33 673	0.86 340	0.52 249	0.76 184	0.41 260	0.16 118	0.16 358	0.19 213	0.17 263	0.18 197	0.17 243

fff	0.53 250	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

DRaft	0.80 444	0.24 159	0.70 292	0.45 171	0.30 222	0.97 465	0.53 412	1.05 286	0.97 332	1.78 598	2.02 601	0.80 309	1.74 612	2.73 553	0.72 438	0.17 176	0.14 257	0.20 266	0.20 349	0.18 197	0.21 369

Pruner-Stereo	0.62 323	0.29 315	0.70 292	0.61 463	0.31 250	0.63 286	0.43 309	1.17 332	0.99 344	1.53 560	1.08 342	0.95 382	0.55 272	1.35 378	0.51 346	0.23 409	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.21 340	0.23 409

DCANet	0.54 265	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.49 156	0.36 199	1.05 286	1.30 520	1.12 377	1.03 325	0.58 235	0.92 454	0.81 208	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 314

csc	0.53 250	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

cscssc	0.53 250	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

111	0.60 312	0.23 133	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.72 347	0.42 286	1.18 337	1.41 572	0.80 273	1.38 479	1.10 439	0.79 393	0.96 259	0.58 382	0.18 226	0.13 198	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.19 314

CFNet-RSSM	0.54 265	0.24 159	0.70 292	0.48 235	0.28 175	0.60 267	0.27 92	1.49 421	1.14 423	1.06 351	0.93 280	1.08 426	0.54 264	0.70 159	0.35 195	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.14 125

psm_up	0.77 429	0.34 436	0.70 292	0.66 512	0.58 525	1.05 484	0.92 569	1.52 433	1.12 408	1.26 464	1.16 389	1.31 494	1.23 557	1.20 337	0.81 471	0.25 455	0.29 562	0.31 521	0.27 505	0.27 449	0.25 436

rvit_stereo_0080	0.44 189	0.32 388	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 436	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 193	0.59 110	0.44 284	0.26 478	0.21 477	0.20 266	0.20 349	0.31 498	0.19 314

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 206	0.36 466	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.67 320	0.35 184	0.78 147	1.12 408	0.61 233	0.62 185	0.39 120	0.39 131	0.71 163	0.39 242	0.20 316	0.17 390	0.22 341	0.18 287	0.23 394	0.19 314

whm_eth	0.44 189	0.32 388	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 436	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 193	0.59 110	0.44 284	0.26 478	0.21 477	0.20 266	0.20 349	0.31 498	0.19 314

qqq	0.57 297	0.34 436	0.71 303	0.47 203	0.27 148	0.64 290	0.62 480	1.42 401	0.78 262	0.80 273	0.92 277	0.95 382	0.77 381	0.88 234	0.59 385	0.21 351	0.20 453	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.21 369

test_3	0.55 280	0.23 133	0.71 303	0.53 341	0.28 175	0.61 273	0.40 264	0.92 217	1.05 371	1.19 429	0.68 211	0.93 370	0.44 168	1.67 452	0.39 242	0.15 79	0.12 100	0.22 341	0.19 312	0.21 340	0.14 125

TestStereo	0.64 342	0.39 485	0.71 303	0.51 301	0.27 148	0.56 241	0.42 286	1.03 272	0.91 306	0.80 273	1.00 302	0.68 273	0.52 249	3.25 571	0.45 299	0.22 382	0.15 319	0.24 402	0.18 287	0.27 449	0.16 211

mmm	0.63 330	0.35 456	0.72 309	0.51 301	0.30 222	0.86 428	0.54 418	1.59 453	0.86 285	1.07 354	1.38 479	0.79 307	0.75 370	0.91 242	0.58 382	0.22 382	0.18 415	0.29 502	0.25 475	0.25 422	0.23 409

CASS	0.65 350	0.34 436	0.72 309	0.56 399	0.27 148	0.78 383	0.42 286	1.59 453	0.86 285	1.30 484	1.25 422	0.87 344	0.84 420	0.84 219	0.54 366	0.35 564	0.19 433	0.26 460	0.21 395	0.28 468	0.42 566
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 498	0.58 566	0.72 309	0.61 463	0.46 454	1.64 577	0.76 523	1.86 537	1.28 509	1.30 484	1.53 521	0.86 340	0.94 468	3.27 572	0.69 428	0.45 604	0.44 624	0.54 621	0.48 617	0.47 583	0.40 557

DisPM	0.66 359	0.28 280	0.72 309	0.61 463	0.35 319	0.62 282	0.45 343	1.02 267	0.99 344	1.56 570	1.10 353	0.80 309	0.59 303	2.37 531	0.41 260	0.23 409	0.14 257	0.23 382	0.21 395	0.20 295	0.25 436

GANet-ADL	0.60 312	0.35 456	0.72 309	0.64 492	0.40 398	0.68 327	0.51 393	1.49 421	1.12 408	0.95 313	1.08 342	0.91 360	0.57 291	0.76 184	0.55 371	0.26 478	0.18 415	0.18 188	0.16 234	0.23 394	0.25 436

CrosDoStereo	1.58 596	0.24 159	0.72 309	0.48 235	0.29 198	0.67 320	12.49 691	1.10 311	0.98 337	1.34 511	1.75 572	1.00 399	1.89 625	6.65 643	0.81 471	0.19 274	0.15 319	0.20 266	0.22 424	0.18 197	0.19 314

AAGNet	1.83 616	0.28 280	0.72 309	0.61 463	0.32 272	0.67 320	0.51 393	0.96 245	0.98 337	1.47 546	1.20 407	1.00 399	1.18 546	2.83 555	22.77 698	0.22 382	0.13 198	0.22 341	0.19 312	0.23 394	0.15 170

OMP-Stereo	0.94 495	0.33 411	0.72 309	0.90 622	0.31 250	0.49 156	0.36 199	1.16 330	1.06 376	1.58 576	1.12 366	1.46 523	0.69 350	6.94 650	0.49 334	0.19 274	0.14 257	0.24 402	0.18 287	0.20 295	0.14 125

IIG-Stereo	0.96 498	0.31 372	0.72 309	0.88 618	0.33 294	0.61 273	0.26 82	1.19 348	1.03 361	1.69 590	1.37 474	1.46 523	0.75 370	6.96 652	0.51 346	0.19 274	0.14 257	0.23 382	0.18 287	0.20 295	0.14 125

DeepStereo_LL	1.58 596	0.24 159	0.72 309	0.48 235	0.29 198	0.67 320	12.49 691	1.10 311	0.98 337	1.34 511	1.75 572	1.00 399	1.89 625	6.65 643	0.81 471	0.19 274	0.15 319	0.20 266	0.22 424	0.18 197	0.19 314

SST-Stereo	0.83 461	0.28 280	0.72 309	0.59 436	0.31 250	0.72 347	0.26 82	1.09 308	0.86 285	1.47 546	1.10 353	1.00 399	0.87 436	5.73 626	0.45 299	0.22 382	0.13 198	0.23 382	0.19 312	0.23 394	0.18 270

DeepStereo_RVC	0.55 280	0.29 315	0.72 309	0.51 301	0.30 222	0.59 260	0.33 160	1.03 272	0.70 233	1.16 411	0.93 280	0.83 326	0.94 468	0.96 259	0.54 366	0.21 351	0.14 257	0.21 305	0.19 312	0.24 409	0.24 424

Hybrid-DGEV-2	0.65 350	0.31 372	0.73 321	0.60 448	0.37 354	1.08 490	0.28 99	1.45 413	1.40 566	1.32 498	0.85 261	1.03 413	1.01 502	1.05 296	0.48 325	0.18 226	0.15 319	0.22 341	0.19 312	0.17 154	0.15 170

coex_refinement	0.80 444	0.28 280	0.73 321	0.70 547	0.51 483	0.95 455	0.60 473	1.78 511	1.23 484	1.36 516	1.37 474	1.82 584	0.81 403	1.32 368	1.13 535	0.26 478	0.17 390	0.19 213	0.20 349	0.24 409	0.25 436

rvit_stereo_0081_aga	0.44 189	0.34 436	0.73 321	0.51 301	0.41 408	0.50 171	0.40 264	0.81 170	0.57 175	0.58 221	0.56 168	0.53 203	0.43 157	0.66 147	0.40 250	0.26 478	0.21 477	0.22 341	0.20 349	0.26 435	0.18 270

rrr	0.46 206	0.28 280	0.73 321	0.43 119	0.33 294	0.49 156	0.38 232	0.76 140	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 182	2.03 499	0.30 112	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.16 211

EKT-Stereo	0.53 250	0.30 337	0.73 321	0.58 423	0.60 536	0.51 191	0.48 372	0.94 232	0.90 301	0.71 252	0.88 270	0.77 299	0.43 157	1.07 302	0.40 250	0.22 382	0.16 358	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.22 389

Patchmatch Stereo++	0.55 280	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.37 385	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270
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
PSM-adaLoss	0.54 265	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.41 281	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.82 319	0.61 317	1.06 298	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

ROB_FTStereo_v2	0.54 265	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.64 290	0.42 286	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.12 318	0.46 313	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

ROB_FTStereo	0.54 265	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.64 290	0.25 69	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.95 283	0.82 319	0.61 317	1.15 324	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

HUI-Stereo	0.52 238	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.30 119	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	0.79 199	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

RAFT_R40	0.83 461	0.28 280	0.73 321	0.59 436	0.31 250	0.69 333	0.44 323	1.10 311	0.95 320	1.47 546	1.10 353	1.00 399	0.85 423	5.53 620	0.46 313	0.22 382	0.13 198	0.23 382	0.20 349	0.23 394	0.18 270

iGMRVC	0.56 289	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.38 232	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.52 421	0.46 313	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

iRAFT	0.55 280	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.37 385	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

CroCo-Stereo	0.40 153	0.31 372	0.73 321	0.58 423	0.27 148	0.26 11	0.33 160	0.95 237	0.81 270	0.42 131	0.47 114	0.65 264	0.47 193	0.39 21	0.34 184	0.18 226	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.19 248	0.16 211
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
RAFT	0.64 342	0.30 337	0.73 321	0.59 436	0.33 294	0.68 327	0.58 459	1.04 278	0.76 254	1.08 355	1.19 402	1.65 562	0.93 463	1.06 298	0.56 375	0.21 351	0.18 415	0.27 476	0.24 461	0.22 366	0.17 243

RAFT-IKP	0.54 265	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.59 260	0.36 199	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.61 317	1.22 340	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

HCRNet	0.70 380	0.39 485	0.73 321	0.60 448	0.59 533	0.76 371	0.35 184	1.22 360	1.13 420	1.02 342	0.99 298	1.02 408	0.76 378	2.19 517	0.70 429	0.28 508	0.19 433	0.28 491	0.23 447	0.25 422	0.23 409

G2L-Stereo_test	0.73 407	0.27 254	0.74 338	0.49 257	0.40 398	0.90 434	0.81 541	1.53 439	1.14 423	1.28 469	1.27 432	1.52 537	0.72 363	1.62 442	0.94 500	0.19 274	0.14 257	0.16 96	0.15 188	0.18 197	0.19 314

test_sample2	0.62 323	0.29 315	0.74 338	0.50 269	0.28 175	0.80 398	0.61 477	1.61 460	1.00 350	0.88 296	0.99 298	0.94 373	0.83 416	1.16 328	0.51 346	0.23 409	0.18 415	0.22 341	0.21 395	0.23 394	0.22 389

anonymousdsp2	0.53 250	0.27 254	0.74 338	0.48 235	0.29 198	0.76 371	0.47 359	1.61 460	0.82 276	0.77 264	0.77 242	0.75 293	0.47 193	1.03 287	0.40 250	0.18 226	0.13 198	0.18 188	0.13 124	0.19 248	0.18 270

CRE-IMP	0.55 280	0.30 337	0.74 338	0.52 322	0.29 198	0.79 389	0.25 69	1.04 278	0.72 239	1.09 361	0.95 283	0.81 314	0.57 291	1.10 311	0.50 341	0.21 351	0.14 257	0.23 382	0.19 312	0.28 468	0.22 389

test_sample1	0.61 319	0.29 315	0.75 342	0.50 269	0.31 250	0.76 371	0.48 372	1.59 453	0.84 281	0.90 299	0.94 282	0.88 348	0.95 473	1.16 328	0.67 421	0.22 382	0.18 415	0.20 266	0.19 312	0.21 340	0.21 369

anonymousa	0.72 389	0.27 254	0.75 342	0.47 203	0.63 546	1.43 558	0.45 343	1.24 366	0.89 297	1.28 469	1.75 572	1.62 551	1.13 537	0.69 155	0.59 385	0.19 274	0.16 358	0.23 382	0.25 475	0.20 295	0.18 270

TestStereo1	0.63 330	0.28 280	0.75 342	0.76 578	0.31 250	0.48 139	0.43 309	1.30 377	1.21 475	0.97 319	1.31 449	0.64 261	0.77 381	1.75 467	0.42 271	0.20 316	0.15 319	0.22 341	0.18 287	0.21 340	0.17 243

test_5	0.65 350	0.30 337	0.75 342	0.67 524	0.50 471	0.92 445	0.52 404	1.39 396	1.12 408	0.76 259	1.11 359	1.00 399	0.90 448	1.53 425	0.45 299	0.18 226	0.13 198	0.23 382	0.22 424	0.21 340	0.19 314

SA-5K	0.63 330	0.28 280	0.75 342	0.76 578	0.31 250	0.48 139	0.43 309	1.30 377	1.21 475	0.97 319	1.31 449	0.64 261	0.77 381	1.75 467	0.42 271	0.20 316	0.15 319	0.22 341	0.18 287	0.21 340	0.17 243

NF-Stereo	0.80 444	0.30 337	0.75 342	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.02 315	0.82 319	0.57 291	5.40 618	0.48 325	0.23 409	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

OCTAStereo	0.80 444	0.30 337	0.75 342	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.82 319	0.57 291	5.35 612	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

RE-Stereo	0.80 444	0.30 337	0.75 342	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.81 314	0.57 291	5.37 615	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

TVStereo	0.80 444	0.30 337	0.75 342	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.81 314	0.57 291	5.37 615	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

AdaStereo	0.70 380	0.43 506	0.75 342	0.73 567	0.37 354	0.92 445	0.53 412	1.85 534	1.18 455	1.12 377	1.23 416	1.07 425	0.65 341	0.96 259	0.63 405	0.31 531	0.15 319	0.32 536	0.21 395	0.29 479	0.22 389
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.
aanet-new-60k	0.34 87	0.21 65	0.76 352	0.42 103	0.22 42	0.58 249	0.31 131	0.71 120	0.33 47	0.33 54	0.39 65	0.40 125	0.43 157	0.77 187	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.12 21

G2L-ROB	0.73 407	0.25 193	0.76 352	0.54 358	0.39 387	0.95 455	0.66 494	1.66 474	1.09 395	1.24 455	1.02 315	1.64 559	0.71 360	1.63 444	1.02 516	0.20 316	0.14 257	0.17 145	0.15 188	0.20 295	0.22 389

DCVSM-stereo	0.72 389	0.35 456	0.76 352	0.55 383	0.42 414	0.73 352	0.38 232	1.21 352	1.02 357	1.79 601	1.04 328	1.62 551	1.03 511	1.04 293	0.79 464	0.24 427	0.27 544	0.29 502	0.24 461	0.30 489	0.36 542

test_sample7	0.74 412	0.37 473	0.76 352	0.52 322	0.35 319	0.91 438	0.67 498	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	1.23 342	0.67 421	0.31 531	0.28 551	0.32 536	0.31 555	0.33 516	0.29 490

4D-IteraStereo	0.48 220	0.24 159	0.76 352	0.50 269	0.44 435	0.66 315	0.31 131	0.87 195	1.02 357	1.03 346	0.72 228	0.78 303	0.32 80	0.64 133	0.37 219	0.17 176	0.11 38	0.23 382	0.19 312	0.19 248	0.13 69

Sa-1000	0.72 389	0.29 315	0.76 352	0.59 436	0.30 222	0.73 352	0.37 224	1.62 464	1.33 532	1.28 469	2.04 602	0.86 340	0.75 370	1.84 479	0.38 231	0.19 274	0.14 257	0.25 441	0.23 447	0.20 295	0.16 211

IRAFT_RVC	0.88 480	0.28 280	0.76 352	0.63 483	0.31 250	0.65 306	1.02 591	1.22 360	0.94 318	1.22 442	1.04 328	1.01 406	0.98 490	5.82 628	0.53 360	0.22 382	0.12 100	0.25 441	0.20 349	0.20 295	0.19 314

CVANet_RVC	1.07 533	0.43 506	0.76 352	0.60 448	0.50 471	0.90 434	0.97 581	1.52 433	1.26 498	1.33 507	1.38 479	1.24 471	1.18 546	6.75 649	0.75 447	0.34 557	0.23 512	0.34 555	0.29 538	0.42 559	0.27 471

aanet-new-90k	0.34 87	0.21 65	0.77 360	0.41 89	0.23 54	0.43 94	0.36 199	0.64 78	0.30 28	0.28 16	0.40 69	0.31 55	0.50 233	0.97 267	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 248	0.11 3

aanet-new-12k	0.33 74	0.23 133	0.77 360	0.48 235	0.21 24	0.48 139	0.25 69	0.80 163	0.44 111	0.38 108	0.29 31	0.32 64	0.48 207	0.39 21	0.29 93	0.14 50	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.19 248	0.15 170

HH	0.63 330	0.30 337	0.77 360	0.50 269	0.32 272	0.49 156	0.46 351	1.65 469	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 556	0.85 423	1.90 485	0.37 219	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.16 211

HanStereo	0.63 330	0.30 337	0.77 360	0.50 269	0.32 272	0.49 156	0.46 351	1.65 469	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 556	0.85 423	1.90 485	0.37 219	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.16 211

CroCo-Stereo Lap2	0.44 189	0.34 436	0.77 360	0.61 463	0.79 598	0.28 17	0.35 184	0.75 137	0.71 237	0.38 108	0.50 134	0.72 287	0.55 272	0.57 104	0.47 320	0.17 176	0.18 415	0.19 213	0.16 234	0.21 340	0.20 348

PFNet+	0.59 309	0.28 280	0.77 360	0.53 341	0.30 222	0.59 260	0.31 131	0.92 217	1.14 423	1.33 507	1.10 353	0.79 307	0.57 291	1.31 364	0.49 334	0.25 455	0.17 390	0.28 491	0.26 493	0.21 340	0.25 436

PSM-softLoss	0.78 437	0.31 372	0.77 360	0.58 423	0.32 272	0.56 241	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 455	1.07 337	0.83 326	0.52 249	5.36 613	0.53 360	0.24 427	0.15 319	0.25 441	0.22 424	0.20 295	0.25 436

KMStereo	0.78 437	0.31 372	0.77 360	0.58 423	0.32 272	0.56 241	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 455	1.07 337	0.83 326	0.52 249	5.36 613	0.53 360	0.24 427	0.15 319	0.25 441	0.22 424	0.20 295	0.25 436

cf-r	0.73 407	0.30 337	0.77 360	0.55 383	0.63 546	0.78 383	0.48 372	1.79 517	1.15 435	1.13 392	1.26 429	1.43 513	0.87 436	1.40 400	0.85 484	0.25 455	0.18 415	0.22 341	0.23 447	0.19 248	0.19 314

HITNet	0.65 350	0.40 492	0.77 360	0.48 235	0.24 75	1.05 484	0.49 384	1.76 503	1.02 357	1.18 425	1.18 395	0.89 356	0.80 399	0.85 225	0.79 464	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.17 263	0.29 479	0.15 170
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
LG-Stereo	0.34 87	0.25 193	0.78 370	0.47 203	0.26 118	0.37 51	0.30 119	0.71 120	0.52 156	0.36 82	0.57 173	0.29 42	0.21 8	0.50 80	0.36 207	0.13 26	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.18 197	0.12 21

NINENet	0.77 429	0.37 473	0.78 370	0.62 474	0.51 483	2.34 628	0.42 286	1.83 529	1.04 366	1.14 395	1.23 416	1.03 413	0.62 323	1.24 347	0.70 429	0.28 508	0.23 512	0.31 521	0.21 395	0.26 435	0.25 436

DLCB_ROB	0.86 475	0.40 492	0.78 370	0.68 537	0.54 502	1.11 497	0.84 547	1.49 421	1.23 484	1.64 586	1.65 555	1.70 568	0.91 451	1.70 459	1.05 518	0.25 455	0.24 521	0.26 460	0.27 505	0.27 449	0.24 424

aanet-new-70k	0.35 99	0.20 38	0.79 373	0.42 103	0.21 24	0.50 171	0.30 119	0.65 88	0.31 32	0.33 54	0.40 69	0.31 55	0.51 242	1.00 282	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.12 21

Selective-RAFT	0.52 238	0.28 280	0.79 373	0.55 383	0.27 148	0.91 438	0.33 160	0.80 163	0.88 294	0.58 221	0.63 188	0.81 314	0.77 381	1.29 360	0.48 325	0.19 274	0.14 257	0.17 145	0.15 188	0.19 248	0.17 243

AACVNet	0.86 475	0.35 456	0.79 373	0.82 599	0.39 387	0.76 371	0.49 384	1.61 460	0.81 270	1.08 355	1.33 458	1.30 490	0.93 463	4.34 592	0.74 442	0.25 455	0.21 477	0.28 491	0.22 424	0.29 479	0.25 436

GwcNet-ADL	0.64 342	0.31 372	0.79 373	0.56 399	0.41 408	0.60 267	0.58 459	1.41 399	1.26 498	1.08 355	1.13 371	0.91 360	0.60 307	1.04 293	0.78 458	0.27 494	0.18 415	0.18 188	0.18 287	0.25 422	0.29 490

DEmStereo	0.97 504	0.23 133	0.79 373	0.47 203	0.32 272	1.04 483	0.56 444	0.93 226	0.89 297	1.39 531	2.14 608	1.02 408	2.07 637	5.64 624	0.77 456	0.17 176	0.15 319	0.20 266	0.20 349	0.18 197	0.20 348

TDLM	1.06 531	0.44 509	0.79 373	0.63 483	0.50 471	0.89 431	1.44 628	1.48 419	1.26 498	1.12 377	1.40 485	1.08 426	0.98 490	6.65 643	0.78 458	0.33 547	0.21 477	0.33 545	0.26 493	0.37 534	0.24 424

UDGNet	0.72 389	1.17 639	0.80 379	0.77 581	0.41 408	0.77 378	0.38 232	0.97 248	1.34 535	0.81 278	0.88 270	0.71 286	0.60 307	1.21 339	0.54 366	0.52 618	0.19 433	1.02 652	0.26 493	0.71 628	0.31 513

aanet-new-40k	0.33 74	0.22 98	0.81 380	0.40 73	0.25 100	0.52 198	0.23 47	0.67 104	0.32 42	0.33 54	0.47 114	0.33 77	0.52 249	0.35 7	0.28 82	0.13 26	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

rvit_stereo_0083	0.47 214	0.33 411	0.81 380	0.56 399	0.36 334	0.50 171	0.44 323	0.68 107	0.95 320	0.49 181	0.57 173	0.55 213	0.49 224	0.88 234	0.46 313	0.25 455	0.25 530	0.24 402	0.20 349	0.24 409	0.17 243

FCDSN-DC	2.32 639	0.63 584	0.81 380	0.84 603	0.75 589	2.23 622	0.94 576	2.09 597	1.80 614	5.45 681	7.72 677	7.77 678	6.93 684	3.39 573	1.80 602	0.52 618	0.48 635	0.52 615	0.51 626	0.57 608	0.58 612
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 455	0.29 315	0.81 380	0.71 555	0.60 536	1.05 484	0.54 418	1.99 575	0.92 312	1.18 425	1.06 333	1.99 604	1.08 525	1.94 491	0.97 509	0.27 494	0.22 499	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.19 314

MultiAttention	4.51 668	0.33 411	0.82 384	0.73 567	0.45 442	30.98 703	4.50 686	2.18 616	1.40 566	1.61 578	2.41 620	2.43 627	0.70 355	38.42 707	1.36 564	0.22 382	0.15 319	0.29 502	0.30 547	0.47 583	0.43 573

FACV-RUCA	0.63 330	0.34 436	0.82 384	0.62 474	0.65 551	0.81 407	0.41 281	1.44 408	1.07 381	0.86 294	1.14 375	0.61 251	0.69 350	0.80 202	0.53 360	0.28 508	0.19 433	0.47 606	0.21 395	0.35 523	0.25 436

ITSA-stereo	0.82 455	0.36 466	0.82 384	0.54 358	0.31 250	0.80 398	0.47 359	2.17 614	1.67 602	1.13 392	1.13 371	0.94 373	0.86 431	2.46 539	1.00 514	0.26 478	0.23 512	0.28 491	0.27 505	0.28 468	0.36 542

Anonymous_2	1.30 568	0.55 555	0.82 384	0.52 322	0.58 525	1.01 474	0.64 487	1.25 368	0.97 332	0.96 315	0.78 244	1.33 497	1.29 566	1.03 287	0.74 442	0.62 634	0.64 653	1.06 653	9.63 698	1.16 646	0.49 593

SA	0.66 359	0.30 337	0.82 384	0.61 463	0.30 222	0.58 249	0.38 232	1.44 408	1.30 520	0.96 315	1.36 472	0.66 268	0.95 473	1.85 482	0.42 271	0.19 274	0.15 319	0.25 441	0.23 447	0.21 340	0.17 243

aanet-new-14k	0.36 115	0.24 159	0.83 389	0.46 187	0.22 42	0.46 116	0.33 160	0.66 96	0.61 191	0.39 119	0.48 121	0.29 42	0.64 333	0.41 32	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.21 340	0.14 125

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 162	0.19 22	0.83 389	0.40 73	0.28 175	0.46 116	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 207	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 655

CSP-Net	0.97 504	0.38 480	0.83 389	0.53 341	0.41 408	1.63 575	0.77 526	2.00 576	1.05 371	1.25 460	1.20 407	1.33 497	0.83 416	4.93 606	0.85 484	0.32 538	0.22 499	0.20 266	0.20 349	0.23 394	0.25 436

DIP-Stereo	0.62 323	0.30 337	0.83 389	0.48 235	0.36 334	0.95 455	0.33 160	2.37 636	0.67 221	1.25 460	1.00 302	0.68 273	0.51 242	0.91 242	0.61 397	0.18 226	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.19 248	0.19 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 162	0.19 22	0.84 393	0.40 73	0.28 175	0.46 116	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 207	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 655

FC-DCNN v2	2.81 655	0.59 569	0.85 394	0.73 567	0.57 516	2.97 650	1.05 595	3.39 661	2.61 648	6.98 684	7.67 676	10.38 686	6.31 681	5.75 627	3.37 643	0.53 624	0.48 635	0.51 613	0.50 623	0.53 601	0.51 599

ffm	0.72 389	0.33 411	0.85 394	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	0.95 237	2.47 643	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	1.55 429	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.31 521	0.27 505	0.19 248	0.20 348

ff1	1.37 577	0.33 411	0.85 394	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	0.95 237	2.47 643	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 666	0.20 316	0.12 100	0.31 521	0.27 505	0.19 248	0.20 348

mmx	1.39 580	0.33 411	0.85 394	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	2.13 599	1.37 552	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 666	0.24 427	0.19 433	0.31 521	0.27 505	0.30 489	0.25 436

xxx	1.39 580	0.33 411	0.85 394	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	2.13 599	1.37 552	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 666	0.24 427	0.19 433	0.31 521	0.27 505	0.30 489	0.25 436

SACVNet	0.85 470	0.46 518	0.85 394	0.81 591	0.56 512	0.80 398	0.79 532	1.68 477	1.12 408	1.34 511	1.33 458	1.25 475	0.94 468	2.39 533	0.76 450	0.34 557	0.26 536	0.31 521	0.29 538	0.35 523	0.44 576

Selective-IGEV-i1	0.66 359	0.27 254	0.86 400	0.54 358	0.33 294	1.01 474	0.78 528	1.75 496	1.18 455	0.88 296	1.19 402	1.19 458	0.56 279	0.98 270	0.54 366	0.19 274	0.16 358	0.20 266	0.17 263	0.19 248	0.20 348

model_zeroshot	0.48 220	0.29 315	0.86 400	0.51 301	0.36 334	0.69 333	0.37 224	1.12 320	0.62 194	0.85 292	0.84 259	0.66 268	0.37 122	0.73 172	0.34 184	0.20 316	0.16 358	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.16 211

SMFormer	0.75 421	0.30 337	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.82 476	0.24 427	0.20 453	0.22 341	0.21 395	0.23 394	0.24 424

tta	0.75 421	0.30 337	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.82 476	0.24 427	0.20 453	0.22 341	0.21 395	0.18 197	0.18 270

qqq1	0.72 389	0.30 337	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.44 284	0.24 427	0.20 453	0.18 188	0.15 188	0.18 197	0.18 270

fff1	0.72 389	0.30 337	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.44 284	0.24 427	0.20 453	0.18 188	0.15 188	0.18 197	0.18 270

1111x	1.70 609	0.29 315	0.86 400	0.51 301	0.27 148	1.01 474	0.68 502	2.22 621	1.28 509	1.13 392	1.40 485	1.21 462	1.10 529	5.53 620	15.20 688	0.22 382	0.21 477	0.22 341	0.22 424	0.24 409	0.22 389

StereoVision	0.65 350	0.34 436	0.86 400	0.59 436	0.40 398	0.50 171	0.41 281	1.09 308	0.93 314	0.71 252	2.50 625	0.82 319	0.57 291	1.03 287	0.49 334	0.25 455	0.28 551	0.29 502	0.28 526	0.36 530	0.20 348

CFNet_pseudo	0.66 359	0.32 388	0.86 400	0.48 235	0.39 387	0.70 340	0.40 264	1.33 379	1.22 481	1.16 411	1.34 465	1.24 471	0.64 333	0.98 270	0.59 385	0.21 351	0.16 358	0.33 545	0.19 312	0.36 530	0.25 436

GANet	1.36 575	0.47 523	0.86 400	0.67 524	0.45 442	1.34 541	1.73 645	1.64 468	1.24 490	1.49 554	2.38 617	1.55 541	1.20 552	9.30 677	0.93 498	0.30 524	0.31 573	0.33 545	0.28 526	0.39 547	0.30 503

ccs_rob	0.66 359	0.33 411	0.86 400	0.48 235	0.39 387	0.70 340	0.40 264	1.33 379	1.22 481	1.16 411	1.34 465	1.23 469	0.64 333	0.98 270	0.59 385	0.21 351	0.16 358	0.35 564	0.20 349	0.37 534	0.25 436

FC-DCNN	2.72 654	0.59 569	0.86 400	0.73 567	0.57 516	2.91 648	1.04 593	3.01 655	2.60 647	6.83 683	7.64 675	9.92 683	6.33 682	5.21 609	3.14 637	0.53 624	0.48 635	0.51 613	0.50 623	0.53 601	0.51 599

aanet-new-10k	0.35 99	0.22 98	0.87 412	0.47 203	0.23 54	0.66 315	0.24 62	0.63 71	0.40 87	0.38 108	0.42 78	0.40 125	0.53 257	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.19 248	0.13 69

FE-Mocha	0.49 229	0.30 337	0.87 412	0.48 235	0.36 334	0.45 109	0.22 34	1.58 451	0.49 132	1.00 332	1.09 347	0.74 290	0.41 140	0.55 96	0.30 112	0.18 226	0.12 100	0.21 305	0.20 349	0.17 154	0.15 170

rvit_stereo_ft	0.47 214	0.35 456	0.87 412	0.67 524	0.42 414	0.40 68	0.59 468	0.81 170	0.74 244	0.46 159	0.55 165	0.57 228	0.49 224	0.65 144	0.50 341	0.25 455	0.17 390	0.22 341	0.22 424	0.24 409	0.17 243

test_sample6	0.71 387	0.34 436	0.87 412	0.52 322	0.30 222	0.82 409	0.58 459	1.79 517	1.15 435	1.14 395	1.33 458	0.91 360	0.79 393	1.31 364	0.74 442	0.27 494	0.21 477	0.27 476	0.29 538	0.28 468	0.27 471

test_sample5	0.69 376	0.34 436	0.87 412	0.52 322	0.30 222	0.84 424	0.54 418	1.83 529	1.14 423	1.11 375	1.25 422	0.88 348	0.78 389	1.23 342	0.65 410	0.26 478	0.20 453	0.27 476	0.27 505	0.27 449	0.26 460

DualNet	0.70 380	0.34 436	0.87 412	0.52 322	0.30 222	0.84 424	0.54 418	1.83 529	1.14 423	1.14 395	1.33 458	0.88 348	0.78 389	1.23 342	0.65 410	0.26 478	0.20 453	0.27 476	0.27 505	0.27 449	0.26 460

RALAANet	0.60 312	0.33 411	0.87 412	0.62 474	0.50 471	0.69 333	0.31 131	1.21 352	1.06 376	1.09 361	1.16 389	0.88 348	0.46 182	1.22 340	0.42 271	0.19 274	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.27 449	0.17 243

MSMDNet	0.66 359	0.32 388	0.87 412	0.49 257	0.37 354	0.79 389	0.40 264	1.43 407	1.31 524	1.15 401	1.31 449	1.24 471	0.63 329	0.88 234	0.57 378	0.21 351	0.16 358	0.26 460	0.19 312	0.39 547	0.24 424

DeepPruner_ROB	0.74 412	0.48 527	0.87 412	0.57 417	0.44 435	0.79 389	0.54 418	1.73 488	0.96 325	1.38 525	1.27 432	1.24 471	0.73 365	1.43 403	0.73 441	0.34 557	0.28 551	0.27 476	0.26 493	0.31 498	0.31 513

test_sample3	0.68 374	0.32 388	0.88 421	0.52 322	0.30 222	0.97 465	0.52 404	1.86 537	1.15 435	1.08 355	1.11 359	0.88 348	0.71 360	1.17 332	0.68 425	0.25 455	0.20 453	0.25 441	0.25 475	0.25 422	0.25 436

PCWNet_CMD	0.66 359	0.32 388	0.88 421	0.49 257	0.37 354	0.78 383	0.40 264	1.42 401	1.31 524	1.16 411	1.31 449	1.25 475	0.62 323	0.89 239	0.57 378	0.20 316	0.16 358	0.27 476	0.19 312	0.40 551	0.25 436

CFNet_ucs	0.70 380	0.33 411	0.88 421	0.50 269	0.43 426	0.74 357	0.44 323	1.60 457	1.29 514	1.22 442	1.54 526	1.09 436	0.63 329	0.99 277	0.59 385	0.25 455	0.20 453	0.37 575	0.21 395	0.40 551	0.28 483

RAFT_CTSACE	0.63 330	0.26 221	0.88 421	0.55 383	0.51 483	0.71 344	0.44 323	0.80 163	0.97 332	0.97 319	1.84 582	1.18 457	0.68 346	1.47 414	0.36 207	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.20 349	0.20 295	0.14 125

LMCR-Stereo	0.82 455	0.46 518	0.88 421	0.75 575	0.43 426	1.33 539	0.56 444	2.43 641	0.98 337	1.53 560	1.49 514	0.74 290	1.00 500	1.63 444	0.89 491	0.28 508	0.17 390	0.22 341	0.17 263	0.29 479	0.20 348

StereoDRNet-Refined	0.80 444	0.41 499	0.88 421	0.62 474	0.42 414	1.33 539	0.48 372	1.52 433	1.17 448	1.45 543	1.44 497	1.44 518	0.90 448	1.26 351	1.24 547	0.20 316	0.16 358	0.27 476	0.24 461	0.25 422	0.28 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.66 359	0.29 315	0.89 427	0.55 383	0.28 175	0.92 445	0.60 473	1.98 572	0.83 277	1.00 332	1.04 328	1.09 436	0.68 346	1.29 360	0.62 400	0.20 316	0.17 390	0.21 305	0.17 263	0.21 340	0.21 369

TransformOpticalFlow	0.96 498	0.28 280	0.89 427	0.52 322	0.31 250	0.66 315	0.54 418	1.75 496	1.12 408	1.09 361	1.44 497	1.37 506	1.01 502	6.70 647	0.42 271	0.19 274	0.12 100	0.20 266	0.19 312	0.18 197	0.19 314

ADLNet	0.85 470	0.36 466	0.89 427	0.85 608	0.72 572	1.24 525	0.76 523	1.82 524	1.36 548	1.52 558	1.35 471	1.27 483	0.99 498	1.23 342	1.15 537	0.27 494	0.20 453	0.26 460	0.25 475	0.28 468	0.30 503

MSMD_ROB	1.99 628	0.59 569	0.89 427	0.70 547	0.61 539	3.95 664	0.94 576	1.80 520	1.79 613	4.41 671	4.43 652	8.17 679	3.66 667	3.40 574	1.33 558	0.52 618	0.48 635	0.54 621	0.58 633	0.53 601	0.50 595

GES	0.66 359	0.34 436	0.90 431	0.59 436	0.38 376	0.94 451	0.57 455	2.11 598	0.86 285	1.02 342	1.11 359	0.66 268	0.79 393	0.99 277	0.61 397	0.27 494	0.19 433	0.20 266	0.20 349	0.21 340	0.30 503

UPFNet	0.80 444	0.32 388	0.90 431	0.59 436	0.74 580	1.26 528	0.80 538	1.52 433	1.10 402	1.30 484	1.12 366	1.30 490	0.84 420	1.67 452	1.09 526	0.24 427	0.24 521	0.24 402	0.23 447	0.25 422	0.18 270

DMCA	0.67 370	0.34 436	0.90 431	0.51 301	0.44 435	0.86 428	0.47 359	1.42 401	1.02 357	1.17 420	1.12 366	1.23 469	0.75 370	0.78 194	0.95 504	0.25 455	0.19 433	0.27 476	0.19 312	0.24 409	0.27 471

aanet-new-78k	0.35 99	0.22 98	0.91 434	0.43 119	0.21 24	0.33 33	0.36 199	0.65 88	0.32 42	0.32 48	0.40 69	0.31 55	0.59 303	0.91 242	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

test_sample4	0.69 376	0.33 411	0.91 434	0.51 301	0.30 222	0.92 445	0.52 404	1.87 540	1.15 435	1.14 395	1.18 395	0.87 344	0.75 370	1.18 334	0.68 425	0.25 455	0.20 453	0.26 460	0.26 493	0.26 435	0.25 436

iRaft-Stereo_5w	0.85 470	0.29 315	0.91 434	0.53 341	0.43 426	0.49 156	0.68 502	0.99 254	0.87 290	0.79 270	1.34 465	1.46 523	0.91 451	5.11 607	1.11 532	0.17 176	0.14 257	0.22 341	0.18 287	0.20 295	0.20 348

AASNet	0.76 427	0.35 456	0.91 434	0.79 585	0.81 605	1.14 502	0.56 444	2.02 584	1.08 387	1.22 442	1.24 418	0.93 370	0.76 378	0.77 187	1.16 538	0.27 494	0.23 512	0.24 402	0.20 349	0.28 468	0.24 424

RASNet	1.12 546	0.30 337	0.91 434	0.66 512	0.77 593	0.97 465	0.57 455	1.37 389	1.35 544	1.02 342	1.34 465	2.11 613	1.43 582	7.09 654	1.39 569	0.19 274	0.17 390	0.17 145	0.19 312	0.18 197	0.16 211

MIM_Stereo	0.57 297	0.24 159	0.92 439	0.46 187	0.30 222	0.54 219	0.28 99	1.27 371	0.75 245	1.00 332	1.16 389	0.93 370	0.53 257	1.45 408	0.61 397	0.16 118	0.16 358	0.20 266	0.19 312	0.17 154	0.14 125

MeshStereo	2.26 636	0.56 559	0.92 439	0.61 463	0.49 464	2.60 637	1.02 591	3.18 657	2.05 631	7.40 688	4.98 662	7.58 676	2.98 659	6.37 637	1.96 610	0.43 598	0.43 621	0.45 601	0.39 595	0.43 565	0.42 566
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
RT-IGEV	0.77 429	0.28 280	0.93 441	0.55 383	0.33 294	1.01 474	0.83 546	2.03 587	0.93 314	1.28 469	1.58 539	1.77 577	1.17 541	1.04 293	0.49 334	0.23 409	0.16 358	0.21 305	0.17 263	0.19 248	0.26 460

UGAM-zero	1.00 515	0.30 337	0.93 441	0.47 203	0.30 222	0.57 246	0.25 69	2.25 624	0.63 197	1.01 338	1.10 353	2.73 637	1.85 622	6.26 634	0.40 250	0.17 176	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.17 243

GCST	1.08 536	1.47 654	0.93 441	1.73 657	1.14 643	1.30 534	0.31 131	1.33 379	1.16 445	1.29 476	0.97 295	0.98 392	0.49 224	2.08 504	0.46 313	1.19 657	0.70 657	1.30 657	0.85 652	1.02 642	0.89 639

CoDeX	0.73 407	0.29 315	0.93 441	0.54 358	0.36 334	1.14 502	0.61 477	2.34 633	1.17 448	1.16 411	1.25 422	0.91 360	0.87 436	1.33 372	0.64 409	0.20 316	0.16 358	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.18 270

PS-NSSS	0.99 510	0.58 566	0.93 441	0.58 423	0.57 516	0.91 438	0.80 538	1.81 523	1.14 423	1.14 395	1.67 560	1.00 399	0.83 416	4.62 597	0.78 458	0.37 572	0.31 573	0.52 615	0.32 563	0.45 575	0.38 553

DDVS	0.78 437	0.41 499	0.94 446	0.60 448	0.43 426	1.30 534	0.43 309	1.40 398	0.91 306	1.20 433	1.15 384	1.43 513	0.64 333	2.18 515	0.89 491	0.28 508	0.22 499	0.26 460	0.23 447	0.31 498	0.33 526

MIPNet	0.56 289	0.28 280	0.94 446	0.49 257	0.33 294	0.66 315	0.38 232	1.35 386	1.08 387	1.06 351	0.92 277	0.60 246	0.79 393	0.73 172	0.52 353	0.17 176	0.14 257	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.17 243

GMStereo	0.55 280	0.45 516	0.94 446	0.50 269	0.32 272	0.64 290	0.43 309	1.00 258	1.40 566	0.82 282	0.73 230	0.51 188	0.45 174	0.85 225	0.55 371	0.24 427	0.15 319	0.20 266	0.21 395	0.31 498	0.24 424
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 470	0.38 480	0.94 446	0.80 588	1.03 631	1.17 512	0.58 459	1.52 433	1.20 469	1.19 429	1.62 548	1.13 449	1.20 552	1.80 476	1.06 520	0.24 427	0.24 521	0.24 402	0.21 395	0.23 394	0.27 471

G2L-Stereo	0.80 444	0.32 388	0.95 450	0.60 448	0.42 414	0.78 383	0.69 506	1.50 425	1.09 395	1.33 507	1.14 375	1.45 520	0.72 363	2.45 536	1.10 529	0.25 455	0.20 453	0.26 460	0.21 395	0.20 295	0.26 460

UGAM	1.14 551	0.27 254	0.95 450	0.53 341	0.42 414	0.70 340	0.72 514	0.95 237	1.32 528	0.98 324	1.48 512	1.78 580	0.87 436	9.65 683	0.87 487	0.21 351	0.18 415	0.30 515	0.24 461	0.19 248	0.16 211

MyStereo06	0.61 319	0.28 280	0.95 450	0.56 399	0.46 454	0.61 273	0.73 515	1.78 511	0.67 221	1.03 346	1.12 366	1.13 449	0.56 279	0.78 194	0.41 260	0.17 176	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.20 348

hknet	0.77 429	0.32 388	0.95 450	0.54 358	0.38 376	1.27 529	0.65 489	2.16 608	1.07 381	1.20 433	1.11 359	1.59 547	0.81 403	1.37 385	0.66 416	0.22 382	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

delet	0.85 470	0.32 388	0.95 450	0.65 506	0.66 555	1.64 577	0.84 547	1.75 496	1.35 544	1.32 498	1.30 443	1.30 490	0.88 441	1.68 457	1.10 529	0.21 351	0.21 477	0.24 402	0.24 461	0.21 340	0.21 369

acv_ft	0.75 421	0.31 372	0.95 450	0.70 547	0.86 616	1.24 525	0.53 412	1.44 408	1.07 381	1.24 455	1.30 443	1.08 426	0.92 454	0.80 202	1.34 560	0.21 351	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.21 340	0.18 270

CIPLG	0.62 323	0.33 411	0.96 456	0.58 423	0.50 471	0.75 363	0.48 372	1.05 286	0.96 325	1.40 532	1.57 536	0.64 261	0.48 207	0.89 239	0.70 429	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.21 369

STrans-v2	1.04 530	0.28 280	0.96 456	0.49 257	0.32 272	0.68 327	0.79 532	2.47 644	1.12 408	1.12 377	1.46 506	1.40 509	1.46 587	6.70 647	0.43 281	0.18 226	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.18 197	0.18 270

dd	0.59 309	0.48 527	0.97 458	0.55 383	0.32 272	0.64 290	0.47 359	1.02 267	1.34 535	0.78 267	0.86 263	0.58 235	0.54 264	1.01 283	0.86 486	0.28 508	0.18 415	0.26 460	0.19 312	0.32 507	0.24 424

IPLG	0.69 376	0.27 254	0.97 458	0.51 301	0.43 426	0.79 389	0.33 160	1.21 352	1.06 376	1.30 484	1.10 353	0.52 196	0.55 272	3.16 569	0.63 405	0.16 118	0.14 257	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.17 243

TRStereo	0.60 312	0.60 577	0.97 458	0.74 571	0.67 559	0.46 116	0.38 232	1.85 534	0.89 297	0.79 270	0.80 255	0.88 348	0.39 131	1.10 311	0.41 260	0.23 409	0.15 319	0.23 382	0.24 461	0.17 154	0.15 170

rvit_0105_6	0.53 250	0.37 473	0.98 461	0.65 506	0.38 376	0.51 191	0.51 393	0.77 144	1.20 469	0.54 208	0.55 165	0.65 264	0.53 257	0.94 255	0.44 284	0.32 538	0.32 581	0.28 491	0.24 461	0.28 468	0.21 369

IGEV-FE	0.53 250	0.30 337	0.99 462	0.56 399	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 332	1.09 347	0.94 373	0.41 140	0.83 214	0.39 242	0.18 226	0.12 100	0.19 213	0.18 287	0.19 248	0.17 243

IGEV_Zeroshot_test	0.53 250	0.30 337	0.99 462	0.56 399	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 332	1.09 347	0.95 382	0.41 140	0.83 214	0.39 242	0.18 226	0.12 100	0.19 213	0.18 287	0.19 248	0.17 243

UDG	1.41 583	2.65 680	0.99 462	1.44 653	1.64 659	1.34 541	0.80 538	1.60 457	1.23 484	1.23 448	1.71 565	2.01 606	1.34 575	1.47 414	1.41 574	0.90 645	0.54 646	2.29 666	0.75 645	1.84 655	1.04 646

IPLGR_C	0.62 323	0.33 411	0.99 462	0.58 423	0.49 464	0.76 371	0.48 372	1.10 311	0.96 325	1.40 532	1.56 532	0.62 255	0.48 207	0.80 202	0.71 435	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.21 369

GEStereo_RVC	0.90 485	0.37 473	0.99 462	0.64 492	0.50 471	0.95 455	0.79 532	2.42 640	1.17 448	1.16 411	1.11 359	1.26 479	0.92 454	3.24 570	0.90 494	0.29 519	0.19 433	0.23 382	0.20 349	0.27 449	0.29 490

iResNet_ROB	0.77 429	0.30 337	0.99 462	0.57 417	0.36 334	0.83 415	0.36 199	2.33 630	1.58 595	1.27 467	1.30 443	1.25 475	0.84 420	1.65 447	0.79 464	0.20 316	0.14 257	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.27 471

MyStereo8	0.65 350	0.29 315	1.00 468	0.58 423	0.49 464	0.91 438	0.35 184	1.18 337	1.31 524	1.16 411	1.27 432	0.90 357	0.64 333	0.72 167	0.95 504	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.18 287	0.22 366	0.26 460

CRFU-Net	0.86 475	0.39 485	1.00 468	0.65 506	0.57 516	1.78 592	0.86 555	2.15 605	0.81 270	1.38 525	1.18 395	1.64 559	1.19 549	1.35 378	0.90 494	0.26 478	0.22 499	0.21 305	0.19 312	0.23 394	0.24 424

iRaft-Stereo_20w	0.65 350	0.31 372	1.00 468	0.47 203	0.34 315	0.73 352	0.30 119	2.96 654	0.70 233	1.15 401	1.14 375	0.76 297	0.65 341	1.11 314	0.38 231	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.16 234	0.19 248	0.18 270

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 541	1.02 626	1.00 468	0.82 599	0.67 559	1.93 606	0.93 573	1.62 464	1.11 404	1.15 401	1.25 422	1.50 532	0.79 393	1.96 493	0.76 450	1.89 661	0.34 587	0.79 641	0.36 588	1.25 650	0.83 636

rvit_105_1	0.72 389	0.52 544	1.01 472	0.78 583	0.49 464	0.75 363	0.87 557	1.12 320	1.18 455	0.99 327	0.79 250	0.90 357	0.77 381	1.26 351	0.75 447	0.41 588	0.36 603	0.36 572	0.41 600	0.30 489	0.33 526

GMStereo_Zeroshot	0.67 370	0.61 579	1.01 472	0.64 492	0.37 354	0.84 424	0.35 184	1.05 286	1.12 408	1.12 377	1.06 333	1.27 483	0.54 264	1.19 335	0.59 385	0.32 538	0.17 390	0.31 521	0.18 287	0.52 599	0.22 389

plain	0.46 206	0.27 254	1.01 472	0.50 269	0.40 398	0.35 43	0.37 224	0.87 195	0.56 173	0.43 138	0.76 239	0.42 134	0.40 136	1.13 321	0.45 299	0.21 351	0.15 319	0.24 402	0.19 312	0.24 409	0.16 211

ACRE	0.61 319	0.33 411	1.01 472	0.58 423	0.49 464	0.75 363	0.47 359	1.06 299	0.95 320	1.37 519	1.55 528	0.62 255	0.46 182	0.83 214	0.70 429	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.21 369

ccnet	1.12 546	0.67 589	1.01 472	0.78 583	0.73 579	1.72 583	0.99 586	1.84 533	1.26 498	1.47 546	1.85 584	1.75 576	1.29 566	1.75 467	1.88 606	0.57 627	0.53 643	0.57 630	0.55 630	0.59 612	0.54 603

GwcNet-RSSM	0.77 429	0.32 388	1.01 472	0.62 474	0.54 502	0.78 383	0.51 393	1.73 488	1.20 469	1.09 361	1.37 474	1.46 523	0.85 423	1.53 425	1.09 526	0.25 455	0.18 415	0.23 382	0.24 461	0.20 295	0.19 314

CFNet	0.96 498	0.36 466	1.01 472	0.62 474	0.42 414	0.99 471	0.47 359	1.90 549	1.32 528	0.99 327	1.39 483	1.10 439	0.86 431	5.58 623	0.79 464	0.23 409	0.17 390	0.28 491	0.27 505	0.26 435	0.21 369

ssnet_v2	0.88 480	0.36 466	1.02 479	0.62 474	0.38 376	1.32 537	0.97 581	2.07 594	1.34 535	1.37 519	1.18 395	1.54 539	0.92 454	1.10 311	1.65 595	0.30 524	0.27 544	0.30 515	0.28 526	0.27 449	0.26 460

IER	0.70 380	0.31 372	1.02 479	0.48 235	0.52 495	1.34 541	0.51 393	1.17 332	0.99 344	1.23 448	1.34 465	1.12 444	1.11 530	0.99 277	0.71 435	0.20 316	0.16 358	0.21 305	0.21 395	0.20 295	0.19 314

sCroCo_RVC	0.49 229	0.40 492	1.02 479	0.65 506	0.60 536	0.52 198	0.40 264	0.83 183	0.61 191	0.44 144	0.74 235	0.49 178	0.50 233	0.63 132	0.48 325	0.26 478	0.27 544	0.23 382	0.22 424	0.29 479	0.25 436

SFCPSM	0.70 380	0.28 280	1.02 479	0.51 301	0.38 376	1.37 544	0.66 494	2.00 576	1.03 361	1.17 420	1.21 409	0.82 319	0.78 389	1.03 287	0.53 360	0.21 351	0.17 390	0.22 341	0.24 461	0.21 340	0.19 314

PAM_32	0.77 429	0.28 280	1.03 483	0.52 322	0.30 222	1.32 537	0.35 184	1.97 570	0.65 216	1.02 342	1.06 333	3.05 643	1.49 592	0.96 259	0.36 207	0.19 274	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.19 248	0.19 314

DAS	0.84 466	0.34 436	1.03 483	0.64 492	0.69 567	0.77 378	0.63 485	1.54 442	1.20 469	1.79 601	1.55 528	0.95 382	1.04 513	2.83 555	0.60 393	0.21 351	0.16 358	0.25 441	0.18 287	0.27 449	0.22 389

SepStereo	0.82 455	0.34 436	1.03 483	0.64 492	0.69 567	0.77 378	0.63 485	1.54 442	1.20 469	1.79 601	1.55 528	0.95 382	1.04 513	2.30 526	0.60 393	0.21 351	0.16 358	0.25 441	0.18 287	0.27 449	0.22 389

MANE	6.19 674	0.59 569	1.03 483	0.93 628	1.22 649	13.38 688	2.69 675	12.81 692	17.94 699	8.21 689	10.82 687	14.72 689	11.68 686	11.39 689	11.90 682	0.59 631	0.50 640	0.52 615	1.76 677	0.55 605	0.54 603

test-1	0.52 238	0.26 221	1.04 487	0.56 399	0.32 272	0.61 273	0.38 232	1.10 311	0.91 306	0.78 267	1.01 307	0.77 299	0.52 249	0.60 122	0.42 271	0.17 176	0.14 257	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.23 409

rvit_0105_5	0.58 304	0.39 485	1.05 488	0.66 512	0.37 354	0.58 249	0.56 444	0.94 232	1.18 455	0.64 239	0.68 211	0.75 293	0.63 329	0.88 234	0.50 341	0.32 538	0.32 581	0.30 515	0.27 505	0.28 468	0.25 436

rvit_stereo_0075_2	0.64 342	0.46 518	1.05 488	0.66 512	0.66 555	0.53 209	0.48 372	1.20 350	1.12 408	0.76 259	0.92 277	0.78 303	0.53 257	1.03 287	0.59 385	0.37 572	0.28 551	0.40 589	0.31 555	0.37 534	0.32 520

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 441	0.43 506	1.05 488	0.64 492	0.58 525	0.95 455	0.53 412	1.53 439	1.18 455	1.37 519	1.15 384	1.43 513	0.88 441	1.61 441	0.84 481	0.25 455	0.22 499	0.27 476	0.27 505	0.29 479	0.29 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 342	0.32 388	1.05 488	0.55 383	0.40 398	0.54 219	0.45 343	1.21 352	0.93 314	1.03 346	1.47 507	0.69 279	0.63 329	1.76 472	0.49 334	0.18 226	0.14 257	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.20 348

rvit_0105_4	0.56 289	0.38 480	1.06 492	0.66 512	0.38 376	0.53 209	0.53 412	0.84 189	1.17 448	0.56 217	0.61 181	0.72 287	0.59 303	0.98 270	0.45 299	0.32 538	0.33 586	0.29 502	0.25 475	0.29 479	0.23 409

ADStereo(finetuned)	0.57 297	0.24 159	1.06 492	0.43 119	0.24 75	0.49 156	0.35 184	1.05 286	1.30 520	1.12 377	1.03 325	0.58 235	1.20 552	0.84 219	0.51 346	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 314

dad	0.86 475	0.66 588	1.06 492	0.56 399	0.37 354	0.76 371	0.44 323	1.17 332	1.50 585	1.44 541	1.27 432	1.34 501	0.75 370	2.52 544	0.84 481	0.42 592	0.27 544	0.83 642	0.26 493	0.41 554	0.29 490

DSFCA	0.93 493	0.34 436	1.06 492	0.52 322	0.65 551	1.55 569	0.93 573	1.49 421	1.19 464	1.56 570	1.15 384	1.50 532	0.96 480	3.07 564	1.02 516	0.30 524	0.26 536	0.25 441	0.25 475	0.28 468	0.24 424

NCCL2	1.00 515	0.56 559	1.06 492	0.75 575	0.57 516	1.31 536	1.72 644	1.77 507	1.36 548	1.50 555	1.17 393	1.91 593	1.17 541	1.54 427	1.29 555	0.35 564	0.31 573	0.45 601	0.44 608	0.40 551	0.40 557

ISRNet	0.80 444	0.33 411	1.07 497	0.81 591	0.66 555	0.60 267	0.34 174	1.19 348	1.13 420	1.59 577	1.53 521	1.35 502	0.77 381	1.27 354	0.94 500	0.39 580	0.34 587	0.43 596	0.38 593	0.34 520	0.49 593

MyStereo05	0.66 359	0.28 280	1.07 497	0.56 399	0.46 454	0.61 273	0.73 515	1.34 384	1.41 572	1.15 401	0.91 275	0.77 299	0.80 399	1.41 402	0.63 405	0.17 176	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.20 348

MyStereo04	0.67 370	0.29 315	1.07 497	0.55 383	0.45 442	0.59 260	0.79 532	1.50 425	1.40 566	0.91 303	0.91 275	0.74 290	0.86 431	1.52 421	0.62 400	0.17 176	0.16 358	0.24 402	0.20 349	0.23 394	0.20 348

DCANet-4	0.54 265	0.26 221	1.07 497	0.42 103	0.24 75	0.48 139	0.36 199	0.99 254	1.30 520	1.10 369	1.02 315	0.56 224	0.75 370	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

PAM	0.76 427	0.29 315	1.08 501	0.52 322	0.33 294	1.38 547	0.39 249	2.01 580	0.67 221	1.06 351	0.96 286	2.89 641	1.43 582	0.86 229	0.35 195	0.19 274	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.20 348

rvit_0105_3	0.63 330	0.44 509	1.08 501	0.72 559	0.40 398	0.64 290	0.71 511	1.03 272	1.17 448	0.82 282	0.70 221	0.80 309	0.70 355	0.91 242	0.56 375	0.35 564	0.34 587	0.34 555	0.32 563	0.27 449	0.28 483

SQANet	1.31 569	0.88 617	1.08 501	1.83 659	1.44 655	1.44 559	0.75 520	1.74 493	1.09 395	1.32 498	1.26 429	1.28 486	1.01 502	1.50 418	0.83 478	2.50 668	0.34 587	1.47 658	0.55 630	2.32 660	1.57 658

RAFT + AFF	1.00 515	0.42 503	1.09 504	0.67 524	0.50 471	1.22 523	1.24 614	2.24 623	1.19 464	1.30 484	1.56 532	1.17 454	1.49 592	3.44 578	0.83 478	0.21 351	0.25 530	0.30 515	0.26 493	0.27 449	0.27 471

MMNet	0.84 466	0.32 388	1.09 504	0.60 448	0.59 533	1.85 600	0.49 384	1.51 431	1.27 504	1.37 519	1.15 384	1.26 479	1.18 546	1.67 452	1.22 545	0.19 274	0.18 415	0.23 382	0.22 424	0.25 422	0.21 369

XPNet_ROB	0.96 498	0.49 530	1.09 504	0.72 559	0.57 516	1.11 497	1.14 605	1.66 474	1.23 484	1.85 608	1.39 483	1.64 559	1.11 530	1.80 476	1.42 578	0.38 577	0.30 567	0.33 545	0.29 538	0.37 534	0.34 531

PFNet	0.91 488	0.26 221	1.10 507	0.63 483	0.32 272	0.64 290	0.56 444	1.17 332	0.99 344	1.47 546	1.08 342	0.98 392	0.69 350	6.62 642	0.54 366	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.19 312	0.20 295	0.17 243

MLCV	0.72 389	0.34 436	1.10 507	0.51 301	0.23 54	0.91 438	0.39 249	1.33 379	1.23 484	1.46 545	1.55 528	1.01 406	0.64 333	1.95 492	0.80 469	0.18 226	0.12 100	0.18 188	0.14 163	0.19 248	0.17 243

Anonymous3	0.61 319	0.44 509	1.11 509	0.59 436	0.49 464	0.93 450	0.65 489	0.93 226	0.81 270	0.72 257	0.88 270	0.65 264	0.69 350	1.06 298	0.53 360	0.35 564	0.30 567	0.26 460	0.26 493	0.31 498	0.27 471

DISCO	1.03 527	0.34 436	1.11 509	0.69 541	0.45 442	2.07 615	0.84 547	2.13 599	1.50 585	1.15 401	1.33 458	2.40 625	1.07 524	2.60 547	1.51 590	0.23 409	0.18 415	0.22 341	0.20 349	0.31 498	0.27 471

DDUNet	1.50 589	2.69 681	1.12 511	1.77 658	1.88 661	1.84 599	0.92 569	1.70 484	1.16 445	1.38 525	1.79 576	1.60 549	1.12 533	1.37 385	1.08 524	1.10 655	0.76 658	2.37 668	0.94 657	2.00 656	1.37 654

RP	1.09 539	0.50 537	1.12 511	0.90 622	1.04 632	1.11 497	0.84 547	1.80 520	1.62 597	1.55 569	2.00 598	1.90 592	1.78 616	1.84 479	1.25 548	0.52 618	0.36 603	0.48 608	0.36 588	0.45 575	0.43 573

DualNet (step1)	0.83 461	0.49 530	1.13 513	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	1.23 342	0.67 421	0.57 627	0.28 551	0.62 633	0.67 641	0.45 575	0.42 566

test_sample9	1.86 619	0.49 530	1.13 513	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	2.27 524	7.92 670	0.57 627	12.61 703	0.62 633	0.67 641	0.45 575	0.42 566

test_sample8	2.19 634	0.49 530	1.13 513	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.82 524	1.15 435	2.26 628	1.30 443	4.94 665	2.52 652	2.27 524	7.92 670	0.57 627	12.61 703	0.62 633	0.67 641	0.45 575	0.42 566

DRN-Test	1.00 515	0.44 509	1.13 513	0.70 547	0.81 605	1.62 574	0.79 532	2.14 603	1.44 578	1.78 598	1.33 458	1.43 513	1.05 517	2.18 515	1.53 591	0.27 494	0.21 477	0.31 521	0.30 547	0.32 507	0.28 483

IPLGR	0.58 304	0.27 254	1.14 517	0.48 235	0.28 175	0.65 306	0.33 160	1.22 360	1.13 420	1.18 425	1.05 331	0.69 279	0.66 344	0.96 259	0.52 353	0.17 176	0.15 319	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.18 270

NaN_ROB	1.13 549	0.55 555	1.15 518	0.64 492	0.48 460	1.61 573	2.03 661	1.72 487	1.48 582	2.09 624	1.27 432	1.40 509	1.08 525	3.94 584	1.30 556	0.28 508	0.34 587	0.28 491	0.28 526	0.30 489	0.33 526

ETE_ROB	0.96 498	0.64 586	1.16 519	0.69 541	0.48 460	1.14 502	1.13 604	1.77 507	1.19 464	1.91 615	1.45 500	1.73 571	1.05 517	1.60 439	1.14 536	0.32 538	0.26 536	0.38 578	0.34 579	0.39 547	0.41 562

LALA_ROB	1.01 521	0.59 569	1.16 519	0.67 524	0.51 483	1.63 575	1.26 618	1.69 479	1.38 556	1.81 605	1.37 474	1.94 598	1.02 509	1.58 435	1.38 566	0.37 572	0.27 544	0.43 596	0.37 591	0.43 565	0.37 547

ADLNet2	0.88 480	0.34 436	1.17 521	0.77 581	0.64 549	1.12 500	0.76 523	1.74 493	1.24 490	1.21 437	1.65 555	1.71 569	1.05 517	1.67 452	1.17 541	0.24 427	0.21 477	0.21 305	0.22 424	0.26 435	0.29 490

BEATNet_4x	0.73 407	0.49 530	1.17 521	0.53 341	0.26 118	1.03 481	0.55 436	1.82 524	1.06 376	1.21 437	1.22 412	0.96 388	0.91 451	1.01 283	1.06 520	0.21 351	0.14 257	0.24 402	0.19 312	0.37 534	0.21 369

PSMNet_ROB	0.90 485	0.52 544	1.17 521	0.72 559	0.61 539	1.27 529	1.12 603	1.76 503	1.12 408	1.09 361	1.28 438	1.45 520	0.89 447	1.65 447	1.42 578	0.33 547	0.25 530	0.37 575	0.39 595	0.35 523	0.29 490

otaku	1.60 598	1.11 633	1.21 524	2.20 661	1.56 657	1.97 609	1.24 614	2.07 594	1.36 548	1.44 541	1.62 548	1.73 571	1.19 549	1.73 465	0.98 512	2.89 672	0.57 648	1.74 659	0.60 637	2.78 667	1.94 664

anonymity	1.12 546	0.97 621	1.21 524	1.07 639	1.12 640	1.08 490	0.89 562	1.95 565	1.16 445	1.29 476	1.26 429	1.22 464	1.09 528	1.15 324	1.01 515	1.02 650	1.00 673	0.97 647	0.97 659	0.98 639	0.99 643

STTStereo	0.78 437	0.50 537	1.22 526	0.64 492	0.54 502	0.89 431	0.54 418	1.44 408	1.11 404	1.38 525	1.09 347	1.27 483	0.85 423	1.43 403	0.83 478	0.29 519	0.27 544	0.33 545	0.39 595	0.32 507	0.30 503

Ntro	1.64 602	1.15 637	1.23 527	2.48 667	1.83 660	2.09 617	1.16 608	1.96 566	1.38 556	1.21 437	1.62 548	1.62 551	1.29 566	1.87 484	1.11 532	3.04 673	0.56 647	1.82 661	0.64 639	2.80 668	2.05 666

ToySt	0.66 359	0.33 411	1.23 527	0.51 301	0.33 294	0.86 428	0.68 502	1.10 311	0.97 332	0.84 287	1.08 342	1.25 475	0.94 468	1.01 283	0.74 442	0.19 274	0.19 433	0.24 402	0.24 461	0.27 449	0.23 409

SPS-STEREO	1.67 605	1.04 627	1.23 527	1.21 644	1.13 642	1.82 597	1.11 601	2.16 608	1.52 588	3.07 658	2.32 614	2.82 639	1.80 618	4.11 587	2.04 613	1.03 651	0.99 672	0.97 647	0.94 657	1.03 644	1.02 644
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 541	0.54 550	1.24 530	0.84 603	0.94 625	1.29 532	0.89 562	2.01 580	1.34 535	1.32 498	1.74 569	1.88 588	1.74 612	2.35 529	1.25 548	0.45 604	0.37 605	0.45 601	0.58 633	0.42 559	0.42 566

Abc-Net	1.10 541	0.54 550	1.24 530	0.84 603	0.94 625	1.29 532	0.89 562	2.01 580	1.34 535	1.32 498	1.74 569	1.88 588	1.74 612	2.35 529	1.25 548	0.45 604	0.37 605	0.45 601	0.58 633	0.42 559	0.42 566
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 558	0.49 530	1.24 530	0.70 547	0.97 629	1.71 581	0.92 569	1.91 553	1.46 580	1.38 525	1.14 375	1.88 588	1.30 570	4.24 588	1.87 604	0.26 478	0.21 477	0.35 564	0.27 505	0.55 605	0.54 603

RGC	1.14 551	0.79 607	1.26 533	0.91 625	0.96 628	1.52 566	0.77 526	1.92 556	1.26 498	1.54 566	1.93 592	2.02 608	1.54 595	2.25 522	1.31 557	0.44 603	0.35 598	0.58 631	0.48 617	0.47 583	0.46 582

SGM-ForestM	6.52 676	0.38 480	1.26 533	0.63 483	0.35 319	13.59 689	5.32 687	6.32 684	6.70 681	11.14 691	9.18 683	22.51 703	13.93 691	16.89 692	20.07 693	0.36 568	0.37 605	0.36 572	0.35 584	0.36 530	0.34 531

CSAN	1.41 583	0.59 569	1.26 533	0.70 547	0.50 471	1.76 587	1.78 646	1.77 507	1.90 622	2.35 633	2.32 614	1.92 596	1.94 629	5.56 622	1.49 588	0.43 598	0.35 598	0.40 589	0.41 600	0.43 565	0.41 562

DMCA-RVC	0.74 412	0.40 492	1.27 536	0.66 512	0.49 464	0.77 378	0.47 359	1.35 386	1.01 353	1.53 560	1.01 307	1.29 489	0.82 408	1.31 364	0.78 458	0.27 494	0.21 477	0.35 564	0.27 505	0.32 507	0.24 424

CC-Net-ROB	1.49 587	1.26 643	1.27 536	0.88 618	0.79 598	1.76 587	1.00 588	1.79 517	1.26 498	1.10 369	1.61 546	1.21 462	0.99 498	8.13 670	0.84 481	1.09 654	0.41 618	2.20 664	0.46 613	1.20 649	0.48 589

PA-Net	1.01 521	0.57 563	1.29 538	0.64 492	0.74 580	1.19 517	0.84 547	1.69 479	1.43 577	1.16 411	1.19 402	1.32 495	1.19 549	3.42 576	1.25 548	0.29 519	0.45 628	0.33 545	0.49 620	0.32 507	0.47 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 544	0.50 537	1.30 539	0.71 555	0.65 551	1.14 502	0.75 520	1.93 561	1.37 552	1.71 591	1.83 580	2.54 630	1.44 584	2.43 535	1.23 546	0.42 592	0.41 618	0.54 621	0.35 584	0.42 559	0.46 582

UNet	0.83 461	0.34 436	1.31 540	0.58 423	0.74 580	1.58 571	0.49 384	1.41 399	1.04 366	1.21 437	1.08 342	1.54 539	1.12 533	1.65 447	1.09 526	0.23 409	0.17 390	0.25 441	0.20 349	0.25 422	0.22 389

GANetREF_RVC	1.07 533	0.86 614	1.31 540	0.82 599	0.53 498	1.41 556	1.31 621	1.76 503	1.52 588	1.27 467	1.31 449	1.46 523	1.24 560	2.03 499	0.96 508	0.56 626	0.45 628	0.67 636	0.50 623	0.88 636	0.59 614
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
WCMA_ROB	1.84 617	0.47 523	1.31 540	0.69 541	0.57 516	2.11 618	1.14 605	1.87 540	1.73 609	4.04 667	6.43 667	5.62 670	3.61 666	2.59 546	1.94 609	0.52 618	0.44 624	0.39 584	0.42 603	0.48 588	0.47 586

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 139	0.52 544	1.32 543	0.44 153	0.38 376	0.38 55	0.23 47	0.95 237	0.41 93	0.36 82	0.43 90	0.41 131	0.42 148	0.45 48	0.29 93	0.14 50	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.14 125

FAT-Stereo	1.07 533	0.41 499	1.32 543	0.72 559	0.58 525	1.08 490	0.89 562	1.96 566	1.65 600	1.75 595	1.98 595	2.03 609	1.48 590	2.02 498	1.18 544	0.42 592	0.35 598	0.34 555	0.29 538	0.35 523	0.53 601

DANet	1.08 536	0.61 579	1.32 543	0.85 608	0.72 572	1.37 544	0.51 393	1.54 442	1.15 435	1.78 598	1.54 526	2.01 606	1.11 530	2.90 558	2.00 612	0.33 547	0.30 567	0.40 589	0.30 547	0.44 571	0.45 578
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 549	0.52 544	1.33 546	0.86 610	0.91 621	1.38 547	0.71 511	2.16 608	1.62 597	1.56 570	2.40 619	1.99 604	1.65 605	1.81 478	1.48 587	0.48 612	0.28 551	0.49 610	0.33 573	0.39 547	0.32 520

Nwc_Net	1.09 539	0.49 530	1.33 546	0.89 621	0.80 603	1.49 564	0.66 494	2.19 617	1.27 504	1.32 498	2.26 612	1.96 601	1.54 595	1.92 487	1.34 560	0.40 583	0.30 567	0.43 596	0.45 610	0.38 543	0.37 547

PWCDC_ROB	1.29 566	0.75 604	1.33 546	1.05 636	0.88 620	1.73 584	0.52 404	1.89 546	3.28 659	1.29 476	4.88 661	1.22 464	1.46 587	1.77 474	1.45 582	0.60 632	0.26 536	0.29 502	0.25 475	0.52 599	0.37 547

DispNO	0.93 493	0.30 337	1.34 549	0.55 383	0.55 508	0.89 431	0.49 384	1.48 419	1.21 475	1.17 420	1.27 432	1.19 458	0.90 448	5.23 610	0.74 442	0.22 382	0.17 390	0.24 402	0.21 395	0.19 248	0.20 348

iResNet	0.75 421	0.40 492	1.36 550	0.67 524	0.29 198	0.92 445	0.59 468	1.52 433	1.25 493	1.28 469	1.48 512	0.94 373	0.76 378	1.62 442	0.78 458	0.18 226	0.14 257	0.18 188	0.15 188	0.22 366	0.23 409

LL-Strereo	1.33 572	0.39 485	1.38 551	0.61 463	0.61 539	0.75 363	0.66 494	1.63 466	1.17 448	1.56 570	1.60 542	2.03 609	2.12 639	9.72 684	0.97 509	0.21 351	0.18 415	0.27 476	0.23 447	0.22 366	0.25 436

DFGA-Net	0.72 389	0.40 492	1.40 552	0.52 322	0.45 442	0.83 415	0.44 323	1.28 375	1.08 387	0.99 327	1.19 402	0.70 283	0.55 272	2.14 509	1.16 538	0.18 226	0.16 358	0.24 402	0.23 447	0.27 449	0.25 436

YMNet	1.00 515	0.54 550	1.40 552	0.81 591	0.85 612	1.87 602	0.62 480	1.55 446	1.18 455	1.63 584	1.99 596	1.77 577	0.97 483	1.50 418	1.45 582	0.33 547	0.37 605	0.31 521	0.32 563	0.32 507	0.29 490

YMNet_1	1.00 515	0.54 550	1.40 552	0.81 591	0.85 612	1.87 602	0.62 480	1.55 446	1.18 455	1.63 584	1.99 596	1.77 577	0.97 483	1.50 418	1.45 582	0.33 547	0.37 605	0.31 521	0.32 563	0.32 507	0.29 490

fast-acv-ft	0.94 495	0.44 509	1.40 552	0.58 423	0.51 483	1.77 590	0.69 506	1.36 388	1.42 575	1.29 476	1.86 585	1.74 573	1.25 561	1.52 421	1.38 566	0.26 478	0.28 551	0.28 491	0.28 526	0.27 449	0.26 460

stereogan	1.15 555	0.42 503	1.40 552	0.86 610	0.84 609	2.38 630	0.71 511	1.88 543	1.73 609	1.72 592	1.94 594	2.31 620	1.29 566	2.07 503	1.08 524	0.36 568	0.35 598	0.39 584	0.31 555	0.51 597	0.46 582

DStereoRT	1.36 575	0.32 388	1.41 557	0.67 524	0.50 471	2.07 615	0.60 473	1.44 408	0.91 306	1.37 519	1.44 497	0.73 289	1.30 570	6.39 638	0.90 494	0.23 409	0.17 390	4.29 690	1.94 680	0.24 409	0.20 348

ACV-stereo	0.99 510	0.51 540	1.41 557	0.56 399	0.41 408	2.43 632	0.57 455	1.15 328	1.18 455	0.81 278	1.01 307	3.39 649	2.14 640	1.60 439	1.07 523	0.27 494	0.22 499	0.22 341	0.22 424	0.28 468	0.32 520

BStereo	0.38 132	0.25 193	1.42 559	0.42 103	0.28 175	0.55 232	0.39 249	0.55 34	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 133	0.38 231	0.13 26	0.14 257	0.15 46	0.19 312	0.15 75	0.16 211

Wave_Phase_stereo	0.45 198	0.25 193	1.42 559	0.42 103	0.28 175	1.78 592	0.39 249	0.72 122	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 133	0.38 231	0.13 26	0.14 257	0.15 46	0.19 312	0.15 75	0.16 211

APVNet	1.06 531	0.53 549	1.42 559	0.84 603	0.79 598	1.92 605	0.82 543	1.90 549	1.08 387	1.08 355	1.43 492	1.56 542	1.13 537	3.07 564	1.58 592	0.31 531	0.34 587	0.42 594	0.36 588	0.36 530	0.37 547

PSMNet-RUCA	1.02 524	0.97 621	1.44 562	1.23 646	1.10 636	1.40 551	0.62 480	1.69 479	1.38 556	0.94 311	1.53 521	0.97 390	0.83 416	1.17 332	0.93 498	0.69 640	0.34 587	0.99 650	0.60 637	0.97 638	0.64 624

gwcnet-sp	0.74 412	0.33 411	1.44 562	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 484	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

scenet	0.74 412	0.33 411	1.44 562	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 484	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

ssnet	0.74 412	0.33 411	1.44 562	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 484	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

PDISCO_ROB	1.32 571	0.65 587	1.44 562	1.36 648	1.46 656	2.55 635	0.92 569	2.45 642	2.07 632	1.37 519	1.49 514	1.65 562	1.00 500	2.82 554	1.35 563	1.01 648	0.27 544	0.54 621	0.47 615	0.71 628	0.73 632

NVStereoNet_ROB	1.88 620	1.07 628	1.45 567	1.07 639	1.17 644	1.47 561	1.48 631	1.89 546	1.93 625	1.94 616	4.67 659	3.08 646	1.80 618	6.51 640	1.65 595	1.06 653	0.86 667	1.08 654	1.32 667	0.93 637	1.26 652
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 612	0.62 583	1.45 567	0.67 524	0.61 539	1.81 595	1.08 599	2.52 645	1.70 605	1.77 597	1.73 567	1.98 603	1.25 561	12.57 690	1.84 603	0.34 557	0.37 605	0.56 628	0.38 593	0.45 575	0.43 573

WAO-6	2.81 655	1.60 659	1.46 569	2.36 665	2.28 668	3.55 657	2.29 670	4.21 670	4.56 673	2.36 635	4.51 653	4.88 664	2.66 654	4.60 596	4.07 651	1.72 660	1.15 679	2.31 667	1.46 673	2.31 659	1.85 662

IMH-64-1	2.70 652	1.79 664	1.46 569	3.26 679	2.66 675	3.23 655	2.10 662	4.08 667	2.75 653	2.34 631	3.81 648	3.06 644	2.22 644	4.25 589	2.59 627	3.75 683	0.84 662	2.75 678	1.35 668	3.15 676	2.60 678

IMH-64	2.70 652	1.79 664	1.46 569	3.26 679	2.66 675	3.23 655	2.10 662	4.08 667	2.75 653	2.34 631	3.81 648	3.06 644	2.22 644	4.25 589	2.59 627	3.75 683	0.84 662	2.75 678	1.35 668	3.15 676	2.60 678

sAnonymous2	0.55 280	0.56 559	1.46 569	0.60 448	0.51 483	0.48 139	0.52 404	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 323	0.59 110	0.40 250	0.22 382	0.17 390	0.22 341	0.21 395	0.86 633	0.56 607

CroCo_RVC	0.55 280	0.56 559	1.46 569	0.60 448	0.51 483	0.48 139	0.52 404	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 323	0.59 110	0.40 250	0.22 382	0.17 390	0.22 341	0.21 395	0.86 633	0.56 607

IMH	3.21 660	1.85 668	1.48 574	3.25 678	2.69 677	4.07 666	2.02 660	4.41 672	3.80 666	2.72 645	7.11 672	4.75 661	2.92 657	5.92 630	2.55 625	3.85 687	0.88 668	2.78 680	1.36 670	3.19 678	2.59 677

NVstereo2D	0.92 490	0.41 499	1.48 574	0.72 559	0.72 572	1.20 519	0.87 557	1.75 496	1.38 556	0.99 327	1.13 371	1.26 479	0.98 490	2.21 519	0.89 491	0.43 598	0.20 453	0.38 578	0.24 461	0.57 608	0.63 620

ARAFT	0.77 429	0.36 466	1.49 576	0.51 301	0.31 250	0.90 434	0.82 543	1.90 549	1.06 376	1.62 582	1.24 418	1.02 408	0.64 333	1.84 479	0.50 341	0.18 226	0.14 257	0.28 491	0.27 505	0.17 154	0.16 211

AANet_RVC	1.16 557	0.52 544	1.49 576	0.65 506	0.45 442	0.75 363	0.69 506	1.42 401	1.55 593	1.34 511	1.87 587	1.53 538	0.78 389	7.43 660	1.38 566	0.25 455	0.17 390	0.19 213	0.16 234	0.22 366	0.26 460

ELAS	2.37 641	0.74 602	1.54 578	0.99 632	0.92 623	4.78 671	2.33 671	3.33 659	3.37 661	5.05 679	4.77 660	3.67 652	4.53 674	3.42 576	4.50 652	0.62 634	0.53 643	0.55 625	0.53 628	0.63 617	0.64 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 189	1.50 657	1.55 579	0.37 32	0.33 294	0.41 75	0.26 82	0.79 154	0.35 63	0.34 63	0.46 110	0.41 131	0.41 140	0.45 48	0.24 14	0.15 79	0.13 198	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.18 270

Select-FE	0.74 412	0.39 485	1.56 580	0.55 383	0.46 454	0.40 68	0.22 34	1.86 537	0.68 227	1.05 350	1.31 449	1.82 584	1.74 612	1.11 314	0.38 231	0.21 351	0.16 358	0.21 305	0.25 475	0.19 248	0.31 513

G-Net	1.66 604	0.63 584	1.56 580	1.11 641	0.74 580	2.98 651	0.91 567	1.55 446	1.22 481	2.76 648	8.18 680	2.32 621	2.53 653	1.92 487	1.87 604	0.48 612	0.44 624	0.45 601	0.31 555	0.60 616	0.57 611

RainbowNet	1.97 626	1.76 662	1.57 582	2.81 670	2.21 665	1.98 611	1.81 648	2.54 646	1.89 620	1.50 555	1.84 582	1.96 601	1.65 605	2.14 509	1.25 548	3.33 679	0.85 665	2.39 671	0.98 661	2.82 670	2.22 667

MDST_ROB	1.67 605	0.34 436	1.58 583	0.92 627	0.58 525	4.26 668	1.11 601	2.83 651	1.41 572	4.49 673	2.55 627	1.45 520	0.97 483	7.79 667	1.17 541	0.31 531	0.25 530	0.37 575	0.33 573	0.31 498	0.30 503

FINET	0.97 504	0.54 550	1.60 584	0.63 483	0.79 598	1.08 490	1.07 598	1.56 449	2.20 636	1.15 401	1.49 514	0.94 373	0.88 441	2.32 527	1.05 518	0.42 592	0.35 598	0.32 536	0.28 526	0.43 565	0.38 553

LVE	3.31 661	1.67 661	1.64 585	2.85 671	2.42 672	3.20 654	2.26 669	4.78 675	5.05 675	2.35 633	6.91 669	6.02 671	2.37 647	9.15 675	2.17 619	3.19 676	1.08 678	2.38 670	1.47 674	2.81 669	2.40 673

ACVNet-4b	2.15 632	1.41 649	1.64 585	2.80 669	2.31 669	2.31 627	1.24 614	2.32 629	2.14 634	1.26 464	2.39 618	2.66 634	1.48 590	5.95 632	1.06 520	3.20 677	0.45 628	2.37 668	0.89 653	2.83 671	2.37 671

Syn2CoEx	1.14 551	0.69 593	1.66 587	0.80 588	0.67 559	1.40 551	0.88 560	2.06 593	1.54 591	1.25 460	1.58 539	1.42 512	1.50 594	4.09 586	1.40 570	0.36 568	0.32 581	0.34 555	0.29 538	0.29 479	0.34 531

MFMNet_re	1.40 582	1.14 636	1.68 588	1.39 650	1.07 633	1.48 562	1.43 627	1.87 540	1.82 616	2.26 628	2.19 609	1.51 534	1.86 623	1.52 421	1.25 548	0.93 646	0.83 661	0.84 643	0.80 648	0.99 641	1.05 648

DStereoO	1.44 585	1.11 633	1.69 589	1.16 642	0.72 572	1.21 521	1.56 636	1.74 493	1.63 599	1.52 558	1.67 560	1.51 534	3.16 661	1.73 465	1.72 598	2.35 667	0.45 628	0.97 647	0.42 603	2.01 657	0.53 601

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 389	0.35 456	1.70 590	0.49 257	0.56 512	0.63 286	0.38 232	2.41 639	0.65 216	0.77 264	1.07 337	1.82 584	0.95 473	0.93 252	0.43 281	0.20 316	0.13 198	0.21 305	0.25 475	0.28 468	0.26 460

StereoDRNet	0.98 508	0.47 523	1.70 590	0.76 578	0.94 625	1.51 565	0.91 567	1.92 556	1.32 528	1.61 578	1.13 371	1.47 528	0.97 483	1.75 467	1.46 585	0.28 508	0.23 512	0.29 502	0.27 505	0.35 523	0.27 471

iResNetv2_ROB	0.80 444	0.37 473	1.71 592	0.56 399	0.37 354	0.94 451	0.64 487	1.73 488	1.34 535	1.23 448	1.42 488	1.26 479	0.92 454	1.85 482	0.56 375	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.14 163	0.24 409	0.19 314

ACVNet_1	2.18 633	1.45 652	1.72 593	2.85 671	2.33 671	2.28 624	1.46 629	3.08 656	2.22 637	1.82 606	2.05 603	3.56 650	1.98 631	3.09 567	1.40 570	3.17 674	0.60 650	2.40 672	0.92 655	2.91 674	2.37 671

GASNet	0.99 510	0.97 621	1.72 593	0.98 631	0.68 565	0.83 415	0.67 498	1.60 457	1.28 509	1.31 494	1.22 412	1.22 464	1.21 555	2.41 534	1.41 574	0.43 598	0.26 536	0.36 572	0.34 579	0.55 605	0.31 513

WAO-7	2.66 648	1.40 648	1.73 595	1.39 650	1.17 644	3.93 663	1.94 657	4.11 669	3.88 667	2.92 652	5.50 663	4.18 656	3.00 660	7.63 664	3.71 646	1.13 656	1.00 673	1.17 655	1.13 666	1.18 648	1.09 650

TorneroNet-64	5.30 673	2.03 670	1.74 596	3.43 681	2.81 678	10.09 682	2.12 664	9.10 688	17.12 698	4.96 678	9.27 684	10.72 688	3.70 668	9.20 676	4.55 653	3.31 678	0.84 662	2.88 681	1.55 675	3.49 681	3.04 681

WAO-8	4.40 665	1.82 666	1.79 597	2.34 663	2.20 663	9.19 680	1.53 633	6.09 681	16.46 693	3.94 665	7.84 678	7.32 673	3.72 669	9.41 681	3.31 640	2.00 662	1.07 676	2.44 673	1.37 671	2.50 663	1.68 659

Venus	4.40 665	1.82 666	1.79 597	2.34 663	2.20 663	9.19 680	1.53 633	6.09 681	16.46 693	3.94 665	7.84 678	7.32 673	3.72 669	9.41 681	3.31 640	2.00 662	1.07 676	2.44 673	1.37 671	2.50 663	1.68 659

MonStereo1	3.14 659	1.66 660	1.81 599	2.43 666	2.32 670	5.80 677	1.58 640	3.52 662	4.70 674	3.09 659	8.22 681	4.76 662	3.36 663	6.52 641	2.29 622	2.33 666	0.61 651	1.91 663	1.05 665	2.44 662	2.34 670

FADNet	0.92 490	0.61 579	1.81 599	0.62 474	0.55 508	0.96 461	0.57 455	1.78 511	1.33 532	0.93 306	1.01 307	1.36 503	1.01 502	2.71 552	0.75 447	0.33 547	0.34 587	0.31 521	0.34 579	0.59 612	0.40 557

TorneroNet	10.70 686	2.03 670	1.82 601	3.43 681	3.01 680	43.83 707	2.22 668	8.87 687	67.47 720	7.17 687	27.36 701	10.68 687	3.85 671	8.67 674	7.65 669	3.59 681	0.88 668	3.04 682	1.57 676	3.71 682	3.17 682

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 510	0.40 492	1.82 601	0.66 512	0.62 545	2.05 614	0.78 528	1.91 553	1.29 514	1.54 566	1.42 488	1.51 534	1.23 557	1.99 495	1.33 558	0.23 409	0.14 257	0.20 266	0.15 188	0.27 449	0.26 460

FADNet_RVC	0.83 461	0.51 540	1.83 603	0.54 358	0.42 414	1.19 517	0.46 351	1.51 431	1.09 395	0.89 298	1.24 418	0.91 360	0.87 436	2.11 507	1.11 532	0.27 494	0.22 499	0.31 521	0.28 526	0.43 565	0.38 553

CBFPSM	0.92 490	0.33 411	1.86 604	0.49 257	0.38 376	1.75 585	0.84 547	1.39 396	1.12 408	1.09 361	0.99 298	2.37 623	1.66 609	1.32 368	1.42 578	0.19 274	0.18 415	0.20 266	0.20 349	0.21 340	0.33 526

XX-Stereo	0.63 330	0.26 221	1.90 605	0.81 591	0.67 559	0.43 94	0.23 47	1.03 272	0.58 179	0.65 241	1.56 532	1.41 511	0.39 131	1.28 356	0.35 195	0.20 316	0.14 257	0.20 266	0.19 312	0.18 197	0.14 125

ELAS_RVC	2.48 646	0.74 602	1.90 605	1.05 636	0.92 623	2.76 644	4.01 684	2.76 650	4.11 669	4.69 674	4.63 656	4.62 658	5.96 679	3.97 585	3.96 650	0.63 636	0.53 643	0.56 628	0.52 627	0.64 619	0.63 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 564	0.99 624	1.93 607	1.02 635	1.21 648	0.96 461	1.01 590	1.75 496	1.92 623	1.36 516	2.12 606	1.44 518	1.01 502	1.14 323	1.40 570	0.72 641	0.82 660	0.89 645	0.98 661	1.31 652	0.95 641

FADNet-RVC	0.88 480	0.67 589	1.93 607	0.60 448	0.48 460	0.91 438	0.60 473	1.71 486	1.18 455	0.90 299	0.96 286	1.36 503	0.92 454	2.25 522	1.17 541	0.30 524	0.29 562	0.32 536	0.32 563	0.41 554	0.35 536

Replicate-Monster	0.41 162	0.26 221	2.03 609	0.36 18	0.21 24	0.46 116	0.23 47	0.67 104	0.48 129	0.42 131	0.27 21	0.31 55	0.30 61	0.98 270	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 483

ACVNet_2	2.43 645	1.41 649	2.04 610	2.62 668	2.24 666	2.63 641	1.88 654	3.31 658	3.01 656	2.19 626	3.45 644	4.62 658	2.04 633	4.50 595	1.47 586	2.55 669	0.64 653	2.22 665	0.84 650	2.69 666	2.29 669

Dean	2.91 658	1.53 658	2.07 611	2.96 676	2.51 673	3.15 652	2.14 665	4.75 674	4.41 672	2.76 648	6.10 666	5.53 669	2.37 647	2.97 561	1.92 608	3.18 675	0.85 665	2.51 675	1.04 664	2.88 673	2.47 675

z-ln-s-r	1.02 524	0.55 555	2.09 612	0.52 322	0.55 508	0.78 383	0.87 557	1.47 417	1.34 535	1.12 377	1.62 548	1.37 506	1.06 520	2.62 549	3.32 642	0.19 274	0.14 257	0.21 305	0.17 263	0.27 449	0.21 369

TCMNet	1.01 521	0.60 577	2.10 613	0.86 610	1.33 653	1.14 502	0.67 498	1.69 479	1.23 484	1.11 375	1.57 536	1.30 490	0.97 483	2.01 497	1.50 589	0.31 531	0.31 573	0.38 578	0.34 579	0.42 559	0.36 542

FADNet-RVC-Resample	0.84 466	0.47 523	2.10 613	0.61 463	0.45 442	1.07 489	0.61 477	1.59 453	1.20 469	1.08 355	0.98 296	1.03 413	0.98 490	2.17 512	0.72 438	0.23 409	0.22 499	0.30 515	0.32 563	0.35 523	0.34 531

KSHMR	8.75 682	2.06 673	2.11 615	3.53 683	3.11 681	4.13 667	2.69 675	5.60 678	61.37 719	3.00 655	55.83 717	4.98 668	2.45 650	4.49 593	2.61 629	3.46 680	1.55 683	3.14 684	1.94 680	3.72 683	3.18 683

ktn	4.70 669	2.38 678	2.12 616	3.76 684	3.24 682	4.85 672	2.95 680	5.52 677	7.37 682	4.07 669	19.32 697	7.46 675	3.47 664	7.39 658	2.95 633	4.04 688	1.85 684	3.26 686	2.22 684	3.08 675	2.65 680

SGM+DAISY	2.41 644	1.07 628	2.14 617	1.18 643	1.10 636	2.14 620	1.36 624	1.96 566	1.66 601	5.46 682	7.07 671	4.95 666	4.32 673	5.50 619	2.26 620	1.04 652	1.02 675	0.99 650	0.97 659	1.02 642	1.04 646

SDNR	1.62 601	0.51 540	2.17 618	0.53 341	0.56 512	3.80 662	0.45 343	1.54 442	1.29 514	1.33 507	2.41 620	1.08 426	0.96 480	11.18 688	1.16 538	0.66 638	0.63 652	0.43 596	0.32 563	0.64 619	0.67 626

S-Stereo	1.15 555	0.46 518	2.17 618	0.81 591	0.80 603	1.21 521	1.19 611	1.93 561	2.02 629	1.47 546	2.11 605	1.57 543	1.17 541	2.05 502	1.41 574	0.40 583	0.40 616	0.35 564	0.31 555	0.44 571	0.70 629

DStereoFS	3.67 662	1.49 656	2.18 620	1.32 647	1.32 652	4.41 669	1.26 618	3.75 666	9.27 683	3.36 661	6.80 668	4.81 663	13.54 690	6.95 651	4.76 654	0.73 642	0.69 656	1.17 655	2.40 686	1.27 651	1.95 665

SANet	1.88 620	0.57 563	2.18 620	0.63 483	0.40 398	2.80 647	1.57 639	2.39 638	5.88 679	2.36 635	3.57 645	3.72 654	2.97 658	4.74 599	1.76 600	0.34 557	0.30 567	0.32 536	0.29 538	0.48 588	0.37 547

Wz-Net-MNSev	1.11 544	0.58 566	2.23 622	0.66 512	0.71 570	1.95 608	1.46 629	1.98 572	1.45 579	1.79 601	1.43 492	1.49 531	1.33 574	1.97 494	1.42 578	0.27 494	0.23 512	0.28 491	0.28 526	0.34 520	0.31 513

PVD	1.70 609	0.84 610	2.26 623	0.94 630	0.83 608	2.48 633	0.97 581	2.59 648	3.35 660	3.01 656	2.77 632	2.34 622	2.47 651	2.67 551	3.14 637	0.47 611	0.45 628	0.59 632	0.48 617	0.59 612	0.75 634

GwcNet	1.08 536	0.51 540	2.33 624	0.79 585	1.18 646	1.76 587	0.70 509	1.68 477	1.47 581	1.41 534	1.64 553	1.74 573	1.04 513	2.20 518	1.41 574	0.30 524	0.29 562	0.29 502	0.27 505	0.30 489	0.35 536

SHD	1.31 569	0.71 598	2.34 625	0.86 610	0.75 589	1.77 590	0.65 489	2.22 621	2.50 646	2.40 637	1.71 565	1.91 593	1.60 601	1.93 490	2.37 623	0.38 577	0.31 573	0.38 578	0.40 599	0.48 588	0.50 595

ADCRef	1.35 574	0.55 555	2.37 626	0.72 559	0.77 593	1.94 607	0.78 528	1.91 553	1.27 504	1.57 574	1.59 541	1.36 503	1.41 580	1.54 427	7.53 665	0.23 409	0.20 453	0.32 536	0.30 547	0.29 479	0.29 490

RTSC	1.29 566	0.73 599	2.44 627	0.83 602	0.57 516	1.85 600	0.65 489	1.88 543	2.00 628	2.20 627	1.66 558	1.60 549	1.26 563	2.33 528	3.92 648	0.32 538	0.23 512	0.27 476	0.29 538	0.37 534	0.37 547

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 206	1.22 641	2.46 628	0.39 60	0.30 222	0.29 19	0.28 99	0.81 170	0.34 56	0.33 54	0.47 114	0.38 117	0.44 168	0.37 11	0.25 35	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.16 211

PWC_ROB	1.24 562	0.76 605	2.46 628	0.72 559	0.78 595	1.15 508	0.49 384	1.75 496	1.92 623	2.31 630	3.07 637	1.59 547	1.40 579	2.46 539	2.10 616	0.33 547	0.22 499	0.35 564	0.24 461	0.38 543	0.41 562

DGSMNet	1.14 551	0.76 605	2.49 630	0.81 591	0.86 616	1.39 549	1.39 625	2.13 599	1.35 544	1.26 464	1.63 552	1.48 530	0.98 490	1.75 467	1.10 529	0.45 604	0.43 621	0.55 625	0.49 620	0.75 630	0.70 629

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 380	3.18 684	2.55 631	0.39 60	0.23 54	0.44 105	0.23 47	0.63 71	0.42 98	0.44 144	0.44 99	0.34 85	0.28 48	0.56 99	0.29 93	1.35 658	0.10 9	0.22 341	0.19 312	0.46 582	1.31 653

XQC	1.37 577	0.87 615	2.56 632	0.84 603	0.69 567	1.83 598	0.89 562	2.07 594	1.88 619	1.88 611	1.53 521	1.91 593	1.55 597	2.85 557	3.05 634	0.48 612	0.29 562	0.44 600	0.39 595	0.69 626	0.60 617

SAMSARA	1.55 593	0.84 610	2.61 633	1.22 645	1.07 633	2.50 634	1.93 656	2.05 588	1.89 620	2.75 647	1.66 558	2.81 638	1.69 610	3.08 566	1.97 611	0.46 610	0.51 641	0.42 594	0.46 613	0.58 610	0.59 614

PASM	1.34 573	0.92 618	2.62 634	0.86 610	0.87 618	1.03 481	1.08 599	1.50 425	1.51 587	1.82 606	1.41 487	1.68 565	1.26 563	4.87 603	1.34 560	0.61 633	0.65 655	0.68 637	0.78 647	0.69 626	0.68 628

notaker	3.98 664	2.40 679	2.68 635	3.82 686	3.27 684	3.97 665	2.14 665	4.78 675	3.45 663	4.12 670	6.94 670	7.65 677	3.26 662	7.82 668	5.30 657	4.04 688	1.41 681	3.36 687	2.10 683	3.88 684	3.31 684

Wz-Net-LNSev	1.03 527	0.67 589	2.71 636	0.64 492	0.84 609	1.75 585	1.00 588	1.80 520	1.32 528	1.28 469	1.25 422	1.65 562	1.22 556	1.39 394	1.40 570	0.28 508	0.26 536	0.24 402	0.23 447	0.33 516	0.32 520

pmcnn	2.37 641	0.42 503	2.71 636	0.63 483	0.43 426	1.54 568	1.19 611	2.01 580	1.53 590	2.64 644	7.60 674	18.07 693	1.45 586	3.44 578	2.78 630	0.18 226	0.15 319	0.15 46	0.12 63	0.20 295	0.18 270

aanetorigin	1.23 561	0.79 607	2.78 638	0.70 547	0.79 598	0.99 471	1.06 597	1.06 299	1.37 552	3.52 662	2.61 628	1.72 570	1.63 603	1.99 495	1.78 601	0.25 455	0.24 521	0.26 460	0.25 475	0.38 543	0.45 578

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 631	1.15 637	3.10 639	1.05 636	0.76 592	5.03 674	2.40 673	2.16 608	2.62 649	1.89 613	2.28 613	2.69 635	1.65 605	9.35 679	2.04 613	0.64 637	0.51 641	0.68 637	0.71 644	1.09 645	0.67 626

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 508	0.39 485	3.21 640	0.50 269	0.63 546	0.64 290	0.39 249	2.36 634	0.75 245	0.95 313	4.63 656	1.81 581	0.56 279	0.96 259	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.21 305	0.26 493	0.32 507	0.35 536

MFN_U_SF_RVC	1.52 591	0.84 610	3.42 641	0.87 617	0.66 555	2.56 636	0.95 578	2.36 634	1.70 605	1.98 617	1.86 585	2.45 628	1.79 617	2.95 559	2.58 626	0.52 618	0.48 635	0.55 625	0.59 636	0.59 612	0.61 618

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 614	0.87 615	3.56 642	0.80 588	0.75 589	3.72 659	2.44 674	1.82 524	1.82 616	1.74 594	1.91 591	1.92 596	1.26 563	7.69 665	1.28 554	0.45 604	0.47 633	0.52 615	0.77 646	0.50 592	0.50 595

ADCL	1.72 613	0.57 563	3.66 643	0.67 524	0.61 539	2.61 639	1.85 651	1.96 566	1.67 602	1.90 614	1.83 580	2.06 612	1.90 627	2.13 508	9.15 674	0.26 478	0.24 521	0.34 555	0.32 563	0.38 543	0.35 536

DispFullNet	2.34 640	2.85 682	3.66 643	3.08 677	2.27 667	1.97 609	0.67 498	2.00 576	1.70 605	2.52 640	2.00 598	2.23 615	5.86 677	3.44 578	1.58 592	1.01 648	0.32 581	2.64 677	1.94 680	2.85 672	2.24 668

iinet-f	0.99 510	0.45 516	3.71 645	0.55 383	0.43 426	1.81 595	0.68 502	1.14 326	1.14 423	1.18 425	1.42 488	1.58 546	1.44 584	1.34 377	1.59 594	0.24 427	0.23 512	0.20 266	0.19 312	0.26 435	0.25 436

w-ln-seven	1.38 579	0.70 596	3.91 646	0.75 575	0.72 572	2.69 642	0.95 578	2.02 584	1.99 627	1.99 618	1.73 567	1.82 584	1.17 541	2.45 536	2.84 631	0.28 508	0.25 530	0.31 521	0.30 547	0.41 554	0.33 526

w-ln-seven-2	1.18 559	0.61 579	4.25 647	0.68 537	0.61 539	1.20 519	0.93 573	1.63 466	1.35 544	1.66 587	1.53 521	1.47 528	1.37 578	3.00 563	1.74 599	0.25 455	0.24 521	0.29 502	0.26 493	0.33 516	0.28 483

pcwnet_v2	0.97 504	0.37 473	4.33 648	0.62 474	0.54 502	0.79 389	0.45 343	2.02 584	1.58 595	1.42 540	1.64 553	1.09 436	0.79 393	1.24 347	0.67 421	0.32 538	0.25 530	0.29 502	0.27 505	0.37 534	0.35 536

DPSNet	1.69 608	0.59 569	4.33 648	0.70 547	0.57 516	2.02 613	1.62 642	3.35 660	1.78 612	1.48 552	1.38 479	2.17 614	2.84 656	4.77 600	3.66 645	0.48 612	0.31 573	0.29 502	0.25 475	0.64 619	0.48 589

z-mn7	1.56 595	0.84 610	4.36 650	0.71 555	0.51 483	2.60 637	1.04 593	1.73 488	2.70 652	1.53 560	2.99 636	1.94 598	1.34 575	4.78 601	2.41 624	0.29 519	0.24 521	0.27 476	0.24 461	0.34 520	0.31 513

MADNet++	5.01 670	3.14 683	4.91 651	4.55 690	3.94 688	5.20 675	4.41 685	4.40 671	4.13 670	4.95 677	6.08 665	4.74 660	5.37 675	9.40 680	10.67 680	4.65 690	4.15 691	3.97 689	3.34 689	4.09 686	4.08 690

ADCMid	1.89 623	0.73 599	5.06 652	0.72 559	0.67 559	2.00 612	1.14 605	1.97 570	1.48 582	2.86 651	1.81 579	2.37 623	2.05 635	2.24 520	10.39 679	0.33 547	0.31 573	0.39 584	0.43 606	0.50 592	0.44 576

AANet	1.64 602	1.27 644	5.08 653	0.67 524	0.65 551	1.41 556	0.84 547	1.92 556	2.90 655	3.11 660	3.20 640	2.91 642	2.06 636	2.49 542	2.10 616	0.42 592	0.29 562	0.34 555	0.30 547	0.45 575	0.45 578

AnyNet_C32	1.96 625	1.10 630	5.17 654	0.90 622	1.11 638	2.12 619	2.37 672	1.85 534	1.48 582	2.45 639	1.70 564	2.05 611	1.64 604	2.50 543	10.28 678	0.37 572	0.34 587	0.35 564	0.41 600	0.49 591	0.54 603

UNDER WATER	5.08 671	2.33 677	5.55 655	3.94 688	3.51 685	5.20 675	2.72 677	5.61 679	16.52 695	3.84 664	4.60 655	9.21 681	5.89 678	5.90 629	8.66 673	3.75 683	1.34 680	3.18 685	1.88 678	4.33 689	3.61 686

ADCS	2.25 635	0.99 624	5.55 655	0.81 591	0.74 580	2.19 621	1.80 647	2.27 626	2.14 634	2.80 650	2.13 607	2.40 625	2.03 632	2.64 550	13.69 684	0.41 588	0.39 614	0.40 589	0.45 610	0.58 610	0.56 607

PWCK	2.88 657	2.05 672	5.72 657	2.08 660	1.11 638	3.55 657	3.90 683	2.86 653	3.54 665	3.03 657	3.63 646	3.10 647	2.31 646	8.15 672	3.09 635	2.12 664	0.91 670	1.75 660	0.98 661	2.57 665	1.18 651

DeepPrunerF	1.60 598	0.73 599	5.81 658	0.88 618	1.19 647	0.91 438	0.95 578	2.19 617	5.24 676	1.17 420	1.30 443	1.19 458	1.30 570	4.90 604	1.66 597	0.42 592	0.34 587	0.52 615	0.47 615	0.41 554	0.40 557

tt	6.58 677	0.26 221	6.10 659	3.77 685	2.16 662	11.55 685	19.63 695	13.33 693	5.74 678	2.96 653	2.65 629	4.97 667	6.33 682	3.81 582	7.24 664	9.15 695	11.32 702	5.89 695	6.24 696	6.03 690	2.55 676

Wz-Net-SNSev	1.49 587	1.23 642	6.27 660	0.68 537	0.67 559	1.37 544	1.41 626	2.00 576	1.39 561	1.48 552	1.61 546	2.29 618	1.32 573	3.93 583	2.14 618	0.31 531	0.28 551	0.31 521	0.33 573	0.42 559	0.36 542

zh-sn7	1.76 615	1.38 645	6.58 661	0.74 571	0.72 572	1.78 592	1.31 621	1.88 543	1.56 594	1.86 610	2.47 624	1.81 581	2.08 638	5.12 608	3.80 647	0.32 538	0.32 581	0.32 536	0.32 563	0.44 571	0.40 557

DStereoSA	4.44 667	0.92 618	6.79 662	1.58 656	2.54 674	2.29 625	14.04 693	2.33 630	2.31 638	1.85 608	10.58 686	1.32 495	13.05 688	7.07 653	11.18 681	0.67 639	1.97 685	0.88 644	3.29 687	1.69 653	2.44 674

Wz-Net-TNSev	1.88 620	2.08 674	7.66 663	0.67 524	0.64 549	2.42 631	1.83 650	2.33 630	1.74 611	1.57 574	1.56 532	2.58 631	1.90 627	4.86 602	3.12 636	0.39 580	0.37 605	0.33 545	0.37 591	0.53 601	0.58 612

ADCP+	1.99 628	0.48 527	7.73 664	0.66 512	0.91 621	2.30 626	1.05 595	1.82 524	1.34 535	1.54 566	1.32 456	1.74 573	1.61 602	2.17 512	13.37 683	0.24 427	0.21 477	0.32 536	0.28 526	0.37 534	0.29 490

ADCPNet	1.85 618	0.69 593	8.07 665	0.71 555	0.58 525	2.79 646	1.22 613	1.94 563	1.54 591	1.88 611	1.69 563	2.46 629	2.04 633	2.37 531	6.48 660	0.38 577	0.37 605	0.38 578	0.43 606	0.47 583	0.45 578

EDNetEfficient	2.37 641	1.10 630	8.08 666	0.74 571	0.71 570	0.98 470	1.56 636	1.46 415	4.06 668	4.90 676	2.82 633	2.25 616	3.48 665	2.95 559	9.97 675	0.26 478	0.24 521	0.26 460	0.30 547	0.68 625	0.61 618

HanzoNet	11.04 687	3.62 686	8.10 667	4.08 689	3.55 687	4.90 673	2.73 678	7.19 685	10.10 684	31.86 713	28.92 703	21.96 702	36.36 706	18.08 694	10.17 677	7.94 694	3.32 689	3.47 688	3.31 688	7.06 693	4.04 689

zh-mn7	1.70 609	1.21 640	8.30 668	0.69 541	0.53 498	1.45 560	0.84 547	1.70 484	2.09 633	2.41 638	2.67 630	1.68 565	1.23 557	4.49 593	2.87 632	0.30 524	0.26 536	0.27 476	0.27 505	0.31 498	0.35 536

UNDER WATER-64	5.27 672	2.32 676	8.78 669	3.93 687	3.54 686	7.61 678	3.03 681	5.84 680	14.19 687	4.04 667	4.04 650	9.39 682	6.26 680	5.93 631	8.48 672	3.60 682	1.51 682	3.13 683	1.88 678	4.29 688	3.61 686

WZ-Net	1.95 624	0.95 620	10.10 670	0.86 610	0.78 595	1.69 580	1.60 641	2.20 620	1.98 626	2.08 623	1.93 592	2.30 619	1.97 630	5.30 611	3.17 639	0.34 557	0.26 536	0.29 502	0.31 555	0.51 597	0.47 586

JetBlue	3.97 663	2.01 669	10.19 671	1.38 649	2.84 679	10.53 683	9.54 688	3.60 664	2.41 641	2.73 646	3.39 643	4.54 657	4.31 672	7.85 669	6.84 663	0.88 644	0.93 671	0.89 645	0.91 654	1.74 654	1.91 663

AnyNet_C01	2.26 636	1.78 663	10.22 672	0.93 628	0.74 580	2.92 649	2.20 667	2.29 628	1.80 614	2.53 641	2.41 620	2.71 636	1.73 611	3.41 575	6.72 662	0.41 588	0.39 614	0.40 589	0.42 603	0.67 624	0.63 620

MSAF-DinoV2	1.97 626	0.80 609	10.38 673	0.86 610	0.48 460	1.39 549	0.97 581	2.55 647	1.72 608	1.53 560	1.65 555	3.59 651	2.20 643	5.39 617	3.94 649	0.27 494	0.17 390	0.26 460	0.28 526	0.47 583	0.46 582

psmorigin	1.52 591	0.69 593	10.52 674	0.68 537	0.59 533	1.13 501	0.70 509	1.57 450	1.19 464	1.99 618	1.79 576	2.26 617	1.47 589	2.09 505	1.36 564	0.39 580	0.40 616	0.34 555	0.33 573	0.43 565	0.56 607

MADNet+	2.69 651	3.22 685	11.53 675	1.44 653	1.12 640	3.19 653	1.81 648	2.85 652	2.37 639	1.68 589	2.07 604	2.85 640	2.18 641	7.41 659	5.23 656	0.79 643	0.76 658	0.69 639	0.65 640	0.98 639	0.95 641

LSM	6.33 675	1.10 630	13.19 676	1.41 652	68.17 712	1.64 577	1.90 655	1.92 556	2.46 642	2.99 654	3.11 638	1.88 588	1.80 618	2.61 548	2.06 615	0.41 588	0.58 649	0.50 611	0.57 632	0.64 619	17.66 702

PML	51.67 713	36.25 705	13.28 677	7.46 691	20.81 696	108.69 719	232.22 722	8.72 686	27.82 705	87.01 720	269.67 722	69.67 718	61.95 718	24.76 704	14.20 686	9.74 699	3.40 690	9.62 697	4.70 693	18.74 701	4.72 691

TCMNet-wrong-test	10.31 684	11.40 692	14.84 678	20.96 698	18.45 693	13.80 690	10.76 689	15.78 694	3.53 664	5.20 680	5.52 664	16.26 691	12.61 687	7.51 663	10.15 676	7.43 693	2.37 686	4.31 691	3.43 690	11.36 696	10.61 694

RTS	2.67 649	1.38 645	15.28 679	0.99 632	1.26 650	3.78 660	1.96 658	2.15 605	2.62 649	2.61 642	2.85 634	2.60 632	1.59 599	6.27 635	5.71 658	0.40 583	0.28 551	0.35 564	0.35 584	0.50 592	0.48 589

RTSA	2.67 649	1.38 645	15.28 679	0.99 632	1.26 650	3.78 660	1.96 658	2.15 605	2.62 649	2.61 642	2.85 634	2.60 632	1.59 599	6.27 635	5.71 658	0.40 583	0.28 551	0.35 564	0.35 584	0.50 592	0.48 589

Selective-IGEV-i16pa	97.29 719	136.83 720	17.95 681	1.52 655	1.00 630	188.16 721	3.63 682	183.02 722	169.43 722	88.01 721	178.60 720	119.35 721	191.45 722	226.33 722	135.51 719	131.38 721	17.89 705	32.25 710	3.46 691	2.02 658	117.94 720

light-stereo	12.42 689	1.45 652	18.02 682	17.94 695	23.64 699	11.13 684	0.82 543	9.91 689	5.73 677	15.42 698	42.83 712	55.24 716	1.88 624	28.77 705	2.26 620	1.61 659	3.00 687	0.78 640	0.93 656	3.48 680	3.62 688

SuperB	2.53 647	0.59 569	18.45 683	0.69 541	0.50 471	1.87 602	0.88 560	1.67 476	2.39 640	1.50 555	1.42 488	1.14 451	1.15 539	4.28 591	5.07 655	0.24 427	0.19 433	0.22 341	0.19 312	7.86 694	0.34 531

Selective-IGEV-i16pc	2.07 630	0.29 315	19.83 684	0.53 341	0.39 387	2.74 643	1.51 632	1.13 324	1.28 509	0.80 273	1.21 409	1.06 419	0.64 333	7.77 666	0.79 464	0.40 583	0.22 499	0.21 305	0.23 447	0.22 366	0.23 409

Selective-IGEV-i16pb	2.29 638	0.33 411	20.08 685	0.56 399	0.40 398	2.61 639	1.54 635	2.60 649	1.87 618	0.97 319	1.68 562	1.38 508	1.01 502	8.19 673	0.92 497	0.37 572	0.21 477	0.22 341	0.26 493	0.25 422	0.28 483

USTest	14.33 692	14.94 694	21.04 686	17.44 694	16.05 690	23.26 692	33.84 703	21.73 695	11.80 686	9.36 690	10.14 685	15.97 690	13.20 689	17.28 693	22.43 696	3.78 686	5.01 692	6.17 696	6.16 695	9.25 695	7.72 693

DGTPSM_ROB	13.01 690	8.23 688	21.87 687	9.51 692	18.10 691	11.56 686	32.01 701	10.63 690	16.20 691	7.03 685	19.48 698	10.15 684	16.66 693	9.83 685	22.42 695	4.75 691	8.68 695	5.37 692	10.25 701	6.16 691	11.36 695

DPSMNet_ROB	13.02 691	8.23 688	21.91 688	9.53 693	18.11 692	11.56 686	32.02 702	10.64 691	16.23 692	7.05 686	19.49 699	10.16 685	16.66 693	9.85 686	22.43 696	4.77 692	8.68 695	5.38 693	10.26 702	6.17 692	11.36 695

LRCNet_RVC	22.74 698	32.10 704	21.97 689	29.84 702	26.23 700	4.42 670	0.81 541	22.66 696	2.02 629	26.93 705	29.26 704	23.06 704	15.59 692	23.84 700	18.88 692	31.75 711	19.90 713	34.65 711	32.13 712	30.54 710	28.32 710

Selective-IGEV-i1pa	19.94 697	26.52 703	23.52 690	2.94 675	1.59 658	31.97 705	20.54 696	30.88 705	25.25 700	23.87 703	27.58 702	33.01 705	26.91 704	32.38 706	25.47 701	20.69 710	5.85 693	12.49 702	4.43 692	3.35 679	19.48 703

LE_ROB	8.05 680	0.37 473	23.53 691	0.74 571	0.33 294	2.77 645	2.87 679	3.71 665	27.24 704	25.39 704	8.87 682	8.46 680	26.71 703	6.65 643	21.99 694	0.21 351	0.19 433	0.20 266	0.21 395	0.25 422	0.22 389

IINet	17.98 693	18.06 695	23.81 692	20.87 696	19.70 694	26.55 693	35.70 704	25.04 699	15.93 688	13.33 692	13.25 689	20.58 694	17.79 695	20.62 695	25.11 699	9.58 697	8.78 697	9.88 698	9.85 699	13.23 697	11.95 697

iinet-test	17.98 693	18.06 695	23.82 693	20.87 696	19.70 694	26.55 693	35.70 704	25.04 699	15.93 688	13.33 692	13.25 689	20.58 694	17.79 695	20.62 695	25.11 699	9.58 697	8.78 697	9.88 698	9.85 699	13.23 697	11.95 697

Anonymous_1	43.04 712	18.73 697	24.79 694	21.81 699	46.26 710	27.80 695	37.60 706	28.08 703	16.14 690	14.66 696	14.30 691	20.65 696	17.88 697	21.56 697	25.94 702	117.93 720	8.92 699	100.65 716	126.50 718	158.64 721	12.08 699

DPSM_ROB	19.08 695	19.14 698	25.17 695	22.15 700	20.85 697	28.17 696	37.82 707	26.56 701	16.85 696	14.14 694	14.84 692	21.70 697	18.75 698	21.87 698	26.55 703	10.16 701	9.30 700	10.47 700	10.42 703	14.03 699	12.61 700

DPSM	19.08 695	19.14 698	25.17 695	22.15 700	20.85 697	28.17 696	37.82 707	26.56 701	16.85 696	14.14 694	14.84 692	21.70 697	18.75 698	21.87 698	26.55 703	10.16 701	9.30 700	10.47 700	10.42 703	14.03 699	12.61 700

JetRed	6.91 678	8.80 690	25.96 697	2.85 671	3.25 683	13.98 691	11.87 690	6.25 683	4.28 671	4.45 672	4.56 654	6.69 672	5.46 676	7.46 661	14.05 685	2.59 670	3.31 688	2.59 676	2.29 685	4.20 687	3.36 685

xxxxx1	54.10 714	25.67 700	27.13 698	113.43 715	96.96 715	30.69 700	47.44 709	32.38 706	25.60 701	17.75 699	17.27 694	21.81 699	21.02 700	24.43 701	33.82 705	33.37 712	40.54 714	157.71 719	175.86 719	66.16 714	72.93 717

tt_ll	54.10 714	25.67 700	27.13 698	113.43 715	96.96 715	30.69 700	47.44 709	32.38 706	25.60 701	17.75 699	17.27 694	21.81 699	21.02 700	24.43 701	33.82 705	33.37 712	40.54 714	157.71 719	175.86 719	66.16 714	72.93 717

ff	54.10 714	25.67 700	27.13 698	113.43 715	96.96 715	30.69 700	47.44 709	32.38 706	25.60 701	17.75 699	17.27 694	21.81 699	21.02 700	24.43 701	33.82 705	33.37 712	40.54 714	157.71 719	175.86 719	66.16 714	72.93 717

DPSimNet_ROB	11.20 688	4.98 687	35.43 701	2.90 674	4.52 689	7.89 679	17.09 694	4.66 673	6.06 680	14.89 697	10.93 688	17.29 692	36.81 708	13.18 691	15.68 689	2.86 671	6.29 694	5.75 694	5.09 694	3.91 685	7.70 692

HaxPig	38.92 708	41.40 713	41.64 702	29.95 703	32.27 701	28.90 698	27.60 698	29.73 704	37.71 714	43.82 714	43.87 713	33.17 706	35.56 705	41.53 708	40.37 710	43.94 715	47.51 718	45.82 712	47.08 714	42.38 711	44.15 713

AVERAGE_ROB	40.43 709	42.37 714	42.73 703	36.96 705	35.58 703	30.50 699	27.61 699	36.71 711	38.39 715	44.91 715	44.36 714	37.45 708	36.70 707	41.88 709	40.35 709	45.43 716	46.81 717	47.11 713	46.35 713	42.51 712	43.87 712

DLNR-FE	23.17 699	48.55 717	42.94 704	176.85 719	78.48 713	0.35 43	0.21 25	23.51 698	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 244	0.30 61	1.55 429	0.44 284	9.85 700	0.12 100	0.18 188	0.14 163	76.92 717	0.16 211

DLNR_Zeroshot_test	23.17 699	48.52 716	43.29 705	176.68 718	78.69 714	0.35 43	0.21 25	23.41 697	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 244	0.30 61	1.56 432	0.44 284	9.57 696	0.12 100	0.18 188	0.14 163	76.92 717	0.16 211

MEDIAN_ROB	42.00 710	44.40 715	44.29 706	35.15 704	34.95 702	31.28 704	29.60 700	35.88 710	40.02 716	47.20 718	46.64 715	37.37 707	38.48 716	44.35 717	42.45 711	48.03 717	49.39 719	49.71 714	49.03 715	45.14 713	46.65 714

Hybrid-DGEV	38.35 705	38.46 709	50.28 707	44.82 711	41.90 707	56.66 709	76.35 714	53.24 713	33.80 710	28.29 707	29.84 709	43.58 709	37.86 714	43.84 714	53.39 714	20.34 706	18.69 707	21.06 703	21.00 705	28.25 705	25.34 705

RAFT-FEzeroshot	38.32 702	38.45 707	50.28 707	44.74 707	41.87 705	56.68 710	76.38 716	53.24 713	33.76 708	28.29 707	29.37 705	43.69 713	37.66 710	43.83 711	53.41 715	20.32 704	18.70 708	21.07 704	21.07 707	28.25 705	25.35 707

RAFT-FE	38.32 702	38.45 707	50.28 707	44.74 707	41.87 705	56.68 710	76.38 716	53.24 713	33.76 708	28.29 707	29.37 705	43.69 713	37.66 710	43.83 711	53.41 715	20.32 704	18.70 708	21.07 704	21.07 707	28.25 705	25.35 707

CasAABBNet	38.33 704	38.46 709	50.35 710	44.75 709	41.84 704	56.68 710	76.37 715	53.22 712	33.83 711	28.31 710	29.54 707	43.62 712	37.71 712	43.84 714	53.41 715	20.30 703	18.70 708	21.07 704	21.07 707	28.24 704	25.34 705

FlowAnything	38.37 706	38.41 706	50.38 711	44.76 710	41.94 708	56.64 708	76.34 713	53.28 717	34.23 713	28.25 706	29.72 708	43.60 710	37.79 713	43.83 711	53.38 713	20.39 708	18.71 712	21.07 704	21.14 711	28.23 703	25.29 704

Selective-RAFT-Error	38.39 707	38.47 711	50.44 712	44.73 706	41.97 709	56.68 710	76.38 716	53.24 713	33.92 712	28.34 711	29.85 710	43.60 710	38.20 715	43.75 710	53.34 712	20.38 707	18.70 708	21.09 708	21.05 706	28.30 708	25.43 709

LSM0	42.82 711	38.75 712	50.81 713	47.07 712	109.38 720	57.00 714	76.02 712	53.74 718	33.71 707	29.02 712	30.41 711	43.87 715	37.22 709	43.91 716	53.54 718	20.52 709	18.62 706	21.10 709	21.11 710	28.41 709	42.22 711

RSGM-EC	88.84 717	82.86 718	51.22 714	105.38 713	99.51 718	94.51 717	125.67 719	90.02 719	46.43 717	45.14 716	57.50 718	101.22 719	88.55 719	154.40 719	153.26 720	105.54 718	59.55 720	113.88 717	53.02 716	92.89 719	56.17 715

acva	88.84 717	82.86 718	51.22 714	105.38 713	99.51 718	94.51 717	125.67 719	90.02 719	46.43 717	45.14 716	57.50 718	101.22 719	88.55 719	154.40 719	153.26 720	105.54 718	59.55 720	113.88 717	53.02 716	92.89 719	56.17 715

xyz-stereo	7.16 679	0.22 98	69.90 716	0.42 103	0.21 24	32.92 706	0.49 384	0.87 195	0.76 254	1.38 525	27.04 700	1.19 458	1.16 540	4.69 598	0.97 509	0.16 118	0.12 100	0.20 266	0.14 163	0.16 111	0.12 21

BEATNet-Init1	26.87 701	13.43 693	70.68 717	0.91 625	0.68 565	57.02 715	21.06 697	32.82 709	32.67 706	52.12 719	53.61 716	66.05 717	49.56 717	48.79 718	34.71 708	0.49 616	0.44 624	0.53 620	0.53 628	0.63 617	0.59 614

coex-ft	8.13 681	2.13 675	98.04 718	0.67 524	0.53 498	1.71 581	1.56 636	1.65 469	11.11 685	18.17 702	3.75 647	3.88 655	7.61 685	2.98 562	6.49 661	0.30 524	0.30 567	0.32 536	0.31 555	0.66 623	0.50 595

EDNetEfficientorigin	10.57 685	1.47 654	177.42 719	0.67 524	0.53 498	1.58 571	1.16 608	1.90 549	3.37 661	4.71 675	3.38 642	3.10 647	2.69 655	3.13 568	3.58 644	0.25 455	0.23 512	0.33 545	0.27 505	0.83 631	0.81 635

test_example2	192.40 720	210.76 721	206.48 720	199.83 720	204.73 721	172.94 720	183.52 721	133.93 721	133.41 721	191.38 722	196.19 721	187.13 722	178.77 721	205.33 721	208.00 722	222.09 722	238.72 722	186.54 722	190.54 722	227.34 722	170.31 721

GS-Stereo							0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.19 274	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

FSD					0.50 471	0.54 219	0.58 459	0.65 88	0.53 163	0.54 208	0.52 145	0.56 224	0.52 249	0.57 104	0.55 371	0.51 617	0.47 633	0.50 611	0.49 620	0.50 592

ccccc		492.34 722		530.87 721	530.37 722	478.08 722		491.76 723		448.18 723		476.12 723		541.64 723		663.49 723	459.54 723	353.94 723	309.79 723	586.66 723

ASD4		10.99 691

Low-res two-view benchmark