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

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.32 25	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 26	0.61 30	0.21 37	0.13 56	0.15 1	0.16 77	0.21 1	0.36 135	0.11 1	0.17 52	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 101	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.11 155

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 65	0.19 3	0.12 25	0.35 80	0.17 91	0.27 6	0.31 45	0.16 27	0.13 16	0.15 40	0.15 58	0.28 95	0.13 1	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 161	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 161	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 26	0.51 2	0.22 67	0.17 184	0.35 80	0.14 28	0.27 6	0.25 9	0.19 85	0.21 88	0.14 16	0.15 58	0.27 77	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 276

VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.24 43	0.19 101	0.12 418	0.12 437	0.11 322	0.10 252	0.14 243	0.15 319

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.28 95	0.19 101	0.12 418	0.12 437	0.11 322	0.10 252	0.14 243	0.15 319

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 453	0.12 25	0.32 55	0.14 28	0.30 16	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.17 72	0.13 20	0.27 77	0.14 4	0.08 68	0.08 200	0.07 2	0.15 456	0.07 5	0.09 85

MGA	0.19 8	0.27 144	0.57 19	0.20 10	0.18 232	0.37 103	0.14 28	0.30 16	0.25 9	0.18 63	0.14 31	0.15 40	0.10 2	0.30 131	0.17 59	0.08 68	0.08 200	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.08 56

CAR	0.19 8	0.28 173	0.60 25	0.21 37	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.19 85	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.27 77	0.17 59	0.08 68	0.08 200	0.07 2	0.06 25	0.10 113	0.08 56

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 144	0.60 25	0.20 10	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.18 63	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.30 131	0.17 59	0.08 68	0.08 200	0.07 2	0.06 25	0.10 113	0.08 56

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 102	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.24 43	0.21 161	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 56

PipStereo	0.19 8	0.26 131	0.85 102	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.09 296	0.07 2	0.06 25	0.12 172	0.09 85

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 87	0.19 3	0.15 113	0.20 9	0.15 50	0.31 20	0.19 2	0.16 27	0.17 52	0.15 40	0.13 20	0.22 26	0.17 59	0.09 151	0.08 200	0.11 322	0.10 252	0.08 43	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 303	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 167	0.15 50	0.31 20	0.34 87	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 58	0.25 52	0.15 15	0.09 151	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 10	0.13 56	0.36 95	0.13 12	0.35 43	0.31 45	0.16 27	0.14 31	0.17 72	0.15 58	0.25 52	0.23 198	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 26	0.60 25	0.20 10	0.11 11	0.39 126	0.15 50	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.15 34	0.17 72	0.16 76	0.26 71	0.21 161	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 85

BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 95	0.09 1	0.38 120	0.15 50	0.32 25	0.33 73	0.16 27	0.12 13	0.23 163	0.19 139	0.27 77	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DF_test	0.20 21	0.28 173	1.00 147	0.23 95	0.16 150	0.15 1	0.15 50	0.28 9	0.25 9	0.15 15	0.16 47	0.14 16	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.11 150	0.08 56

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 121	0.17 1	0.13 56	0.21 15	0.17 91	0.29 10	0.24 6	0.15 15	0.17 52	0.10 1	0.13 20	0.20 4	0.19 101	0.08 68	0.09 296	0.11 322	0.14 429	0.13 209	0.11 155

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 198	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 85

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 97	0.21 37	0.12 25	0.37 103	0.16 77	0.33 35	0.28 26	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.13 20	0.22 26	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 21	0.26 131	0.88 113	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.10 348	0.07 2	0.06 25	0.12 172	0.09 85

PSi22a	0.20 21	0.28 173	0.89 117	0.20 10	0.11 11	0.16 3	0.14 28	0.32 25	0.35 103	0.12 2	0.09 1	0.22 146	0.16 76	0.20 4	0.14 4	0.09 151	0.09 296	0.07 2	0.05 1	0.13 209	0.11 155

Foundation-i32	0.20 21	0.28 173	0.87 110	0.20 10	0.11 11	0.20 9	0.15 50	0.32 25	0.36 135	0.13 5	0.10 3	0.25 197	0.14 33	0.19 2	0.15 15	0.09 151	0.09 296	0.07 2	0.06 25	0.11 150	0.12 204

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 79	0.17 1	0.12 25	0.32 55	0.12 6	0.33 35	0.46 262	0.15 15	0.15 34	0.16 54	0.19 139	0.23 36	0.18 73	0.10 262	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 21	0.21 42	0.61 30	0.20 10	0.13 56	0.39 126	0.14 28	0.34 41	0.34 87	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.15 58	0.27 77	0.22 187	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 56

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 198	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 85

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 198	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 85

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 169	0.19 3	0.13 56	0.16 3	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 69	0.15 40	0.14 33	0.19 2	0.21 161	0.11 355	0.09 296	0.10 243	0.08 159	0.10 113	0.08 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.22 67	0.17 184	0.41 152	0.14 28	0.35 43	0.32 58	0.24 173	0.20 79	0.15 40	0.18 112	0.26 71	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 37	0.15 113	0.39 126	0.13 12	0.39 78	0.33 73	0.22 139	0.21 88	0.13 5	0.20 154	0.29 115	0.21 161	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 88	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 88	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 95	0.21 37	0.22 335	0.21 15	0.16 77	0.25 3	0.38 157	0.15 15	0.11 8	0.18 92	0.17 85	0.23 36	0.16 37	0.09 151	0.13 463	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 198	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 85

small-0shot	0.21 39	0.38 290	0.93 130	0.20 10	0.14 81	0.22 17	0.21 204	0.31 20	0.39 172	0.14 10	0.24 136	0.14 16	0.12 12	0.20 4	0.19 101	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.09 80	0.07 12

Anonymus	0.21 39	0.21 42	0.75 80	0.25 153	0.14 81	0.34 71	0.16 77	0.32 25	0.31 45	0.18 63	0.15 34	0.23 163	0.17 85	0.27 77	0.24 224	0.09 151	0.07 83	0.09 173	0.08 159	0.10 113	0.10 124

qqai	0.21 39	0.20 26	0.63 38	0.39 525	0.13 56	0.32 55	0.15 50	0.35 43	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.27 77	0.15 15	0.08 68	0.08 200	0.07 2	0.27 589	0.07 5	0.09 85

Test_v1	0.21 39	0.27 144	0.95 136	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.37 61	0.27 19	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.13 20	0.25 52	0.19 101	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 155

Monster-pub-mixall	0.21 39	0.31 220	0.69 68	0.21 37	0.13 56	0.27 25	0.12 6	0.37 61	0.26 16	0.21 117	0.19 69	0.15 40	0.12 12	0.47 308	0.29 293	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 204

qwe	0.21 39	0.22 60	0.61 30	0.21 37	0.20 290	0.41 152	0.15 50	0.46 153	0.35 103	0.26 211	0.22 108	0.14 16	0.14 33	0.31 142	0.22 187	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

2.25w	0.21 39	0.22 60	0.51 2	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.42 112	0.34 87	0.23 162	0.27 175	0.14 16	0.18 112	0.33 171	0.24 224	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 39	0.23 81	0.64 41	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 88	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 39	0.23 81	0.64 41	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 88	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 193	0.22 108	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 161	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 193	0.22 108	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 161	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 39	0.23 81	0.64 41	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 88	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 39	0.23 81	0.50 1	0.22 67	0.15 113	0.39 126	0.19 129	0.47 175	0.36 135	0.21 117	0.22 108	0.13 5	0.17 85	0.33 171	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 39	0.21 42	0.57 19	0.20 10	0.14 81	0.40 141	0.18 114	0.47 175	0.36 135	0.24 173	0.20 79	0.13 5	0.19 139	0.31 142	0.21 161	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 39	0.21 42	0.61 30	0.21 37	0.20 290	0.44 187	0.16 77	0.44 129	0.30 39	0.22 139	0.20 79	0.13 5	0.18 112	0.29 115	0.21 161	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.5w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.55 14	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.14 28	0.43 120	0.33 73	0.21 117	0.24 136	0.14 16	0.18 112	0.34 185	0.22 187	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.59 23	0.22 67	0.12 25	0.37 103	0.22 247	0.50 210	0.38 157	0.22 139	0.21 88	0.12 3	0.22 186	0.26 71	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

2w_stereo	0.21 39	0.19 11	0.51 2	0.22 67	0.13 56	0.41 152	0.20 157	0.50 210	0.34 87	0.25 193	0.23 124	0.13 5	0.23 213	0.24 43	0.22 187	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 39	0.31 220	0.85 102	0.22 67	0.14 81	0.31 47	0.22 247	0.38 71	0.25 9	0.17 52	0.11 8	0.13 5	0.12 12	0.32 156	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 124

LG-Stereo_L1	0.21 39	0.31 220	0.85 102	0.22 67	0.14 81	0.28 28	0.21 204	0.38 71	0.26 16	0.16 27	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 218	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 124

MLG-Stereo_test3	0.21 39	0.35 264	0.65 51	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.37 61	0.40 190	0.21 117	0.12 13	0.17 72	0.12 12	0.25 52	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.10 124

MLG-Stereo_test2	0.21 39	0.36 274	0.68 66	0.21 37	0.17 184	0.45 196	0.12 6	0.35 43	0.42 217	0.15 15	0.11 8	0.22 146	0.10 2	0.28 95	0.16 37	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 85

MLG-Stereo_test1	0.21 39	0.33 238	0.61 30	0.23 95	0.21 306	0.45 196	0.13 12	0.33 35	0.46 262	0.13 5	0.09 1	0.18 92	0.12 12	0.32 156	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 85

MLG-Stereo	0.21 39	0.33 238	0.60 25	0.23 95	0.12 25	0.44 187	0.13 12	0.39 78	0.46 262	0.13 5	0.10 3	0.17 72	0.13 20	0.35 194	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 85

LGtest1	0.21 39	0.37 277	0.70 71	0.22 67	0.12 25	0.31 47	0.11 4	0.36 55	0.39 172	0.17 52	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.25 52	0.27 265	0.10 262	0.09 296	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.10 124

depth_test_26	0.22 64	0.28 173	0.91 125	0.20 10	0.13 56	0.18 7	0.13 12	0.31 20	0.41 203	0.16 27	0.31 227	0.19 118	0.13 20	0.22 26	0.14 4	0.11 355	0.09 296	0.10 243	0.09 209	0.10 113	0.14 276

Foundation-i1c-attn	0.22 64	0.18 7	0.68 66	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 157	0.49 201	0.37 149	0.20 102	0.23 124	0.24 181	0.25 245	0.29 115	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 85

Foundation-i1b	0.22 64	0.20 26	0.69 68	0.20 10	0.11 11	0.28 28	0.20 157	0.50 210	0.37 149	0.21 117	0.22 108	0.27 226	0.24 229	0.28 95	0.18 73	0.08 68	0.08 200	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 64	0.16 1	0.66 62	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 204	0.50 210	0.39 172	0.25 193	0.22 108	0.27 226	0.25 245	0.33 171	0.18 73	0.08 68	0.09 296	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

Pro-Stereo	0.22 64	0.25 113	0.66 62	0.22 67	0.14 81	0.49 261	0.15 50	0.23 2	0.35 103	0.16 27	0.13 16	0.14 16	0.09 1	0.49 326	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 173	0.37 648	0.08 43	0.09 85

asda	0.22 64	0.25 113	0.70 71	0.21 37	0.16 150	0.43 175	0.16 77	0.44 129	0.35 103	0.22 139	0.20 79	0.14 16	0.20 154	0.25 52	0.22 187	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 64	0.17 2	0.52 5	0.23 95	0.16 150	0.44 187	0.22 247	0.55 263	0.40 190	0.25 193	0.29 195	0.13 5	0.26 265	0.28 95	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

monsterstereo	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.25 153	0.27 426	0.39 126	0.14 28	0.51 221	0.33 73	0.25 193	0.27 175	0.13 5	0.13 20	0.38 229	0.21 161	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

monsters	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.23 95	0.28 440	0.42 167	0.14 28	0.46 153	0.31 45	0.24 173	0.20 79	0.13 5	0.14 33	0.43 262	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 159	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 64	0.28 173	0.88 113	0.21 37	0.24 371	0.42 167	0.17 91	0.35 43	0.37 149	0.20 102	0.22 108	0.14 16	0.12 12	0.24 43	0.20 140	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 64	0.28 173	0.77 87	0.22 67	0.11 11	0.40 141	0.16 77	0.31 20	0.36 135	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.17 85	0.37 218	0.16 37	0.10 262	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 113	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 64	0.22 60	0.91 125	0.23 95	0.13 56	0.49 261	0.18 114	0.30 16	0.28 26	0.19 85	0.17 52	0.14 16	0.14 33	0.41 249	0.16 37	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.09 85

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 76	0.41 321	0.59 23	0.27 227	0.24 371	0.34 71	0.17 91	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.19 69	0.16 54	0.12 12	0.32 156	0.19 101	0.08 68	0.07 83	0.11 322	0.09 209	0.11 150	0.31 570

over v1	0.23 76	0.77 523	0.73 77	0.23 95	0.10 2	0.31 47	0.12 6	0.39 78	0.35 103	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.20 154	0.29 115	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 150	0.07 12

over-8	0.23 76	0.76 513	0.79 91	0.24 126	0.10 2	0.34 71	0.13 12	0.35 43	0.33 73	0.15 15	0.15 34	0.19 118	0.18 112	0.29 115	0.17 59	0.09 151	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 150	0.07 12

MCSU-Stereo	0.23 76	0.19 11	0.73 77	0.22 67	0.16 150	0.48 242	0.20 157	0.33 35	0.38 157	0.20 102	0.21 88	0.24 181	0.13 20	0.42 257	0.19 101	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 124

DispViT+	0.23 76	0.23 81	0.98 144	0.19 3	0.44 601	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.37 149	0.19 85	0.16 47	0.18 92	0.15 58	0.38 229	0.17 59	0.11 355	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 76	0.40 311	0.94 135	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.13 12	0.40 89	0.36 135	0.22 139	0.15 34	0.15 40	0.15 58	0.40 244	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 319

FlowAnything_test	0.23 76	0.32 228	0.52 5	0.28 260	0.17 184	0.37 103	0.20 157	0.38 71	0.24 6	0.24 173	0.20 79	0.21 140	0.17 85	0.26 71	0.25 239	0.13 453	0.10 348	0.14 493	0.16 479	0.17 333	0.12 204

LG-G_1	0.23 76	0.37 277	0.71 73	0.23 95	0.11 11	0.51 290	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 207	0.16 37	0.09 151	0.08 200	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 155

LG-G	0.23 76	0.37 277	0.71 73	0.23 95	0.11 11	0.51 290	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 207	0.16 37	0.09 151	0.08 200	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 155

dual_stereo	0.23 76	0.25 113	0.66 62	0.21 37	0.15 113	0.27 25	0.15 50	0.62 311	0.40 190	0.15 15	0.13 16	0.18 92	0.14 33	0.37 218	0.19 101	0.09 151	0.31 647	0.07 2	0.10 252	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 76	0.23 81	0.64 41	0.24 126	0.22 335	0.47 226	0.13 12	0.52 237	0.33 73	0.18 63	0.24 136	0.17 72	0.22 186	0.32 156	0.19 101	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 333	0.09 85

over-9	0.24 87	0.77 523	0.85 102	0.23 95	0.11 11	0.35 80	0.13 12	0.37 61	0.34 87	0.15 15	0.14 31	0.19 118	0.19 139	0.29 115	0.17 59	0.09 151	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.07 12

anonymous	0.24 87	0.43 336	1.04 156	0.24 126	0.15 113	0.23 20	0.22 247	0.39 78	0.28 26	0.20 102	0.24 136	0.16 54	0.13 20	0.28 95	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.09 173	0.07 111	0.09 80	0.20 430

LGCAT	0.24 87	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.12 25	0.47 226	0.14 28	0.34 41	0.19 2	0.17 52	0.13 16	0.23 163	0.15 58	0.39 237	0.21 161	0.14 498	0.34 653	0.07 2	0.08 159	0.07 5	0.53 652

TS12	0.24 87	0.26 131	0.83 99	0.25 153	0.11 11	0.46 216	0.17 91	0.46 153	0.43 228	0.20 102	0.31 227	0.18 92	0.20 154	0.31 142	0.22 187	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.11 150	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 87	0.24 99	1.06 161	0.27 227	0.12 25	0.43 175	0.20 157	0.51 221	0.34 87	0.19 85	0.16 47	0.15 40	0.21 169	0.25 52	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 173	0.07 111	0.11 150	0.09 85

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 87	0.31 220	0.88 113	0.25 153	0.23 356	0.45 196	0.22 247	0.39 78	0.30 39	0.21 117	0.27 175	0.18 92	0.21 169	0.23 36	0.16 37	0.07 26	0.09 296	0.08 70	0.07 111	0.11 150	0.13 247

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 87	0.22 60	0.90 121	0.23 95	0.32 498	0.47 226	0.21 204	0.48 190	0.34 87	0.20 102	0.25 153	0.21 140	0.23 213	0.20 4	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 85

MatchStereo	0.24 87	0.38 290	1.37 232	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.40 190	0.14 10	0.25 153	0.15 40	0.15 58	0.25 52	0.18 73	0.09 151	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 87	0.18 7	1.03 152	0.25 153	0.21 306	0.46 216	0.16 77	0.30 16	0.27 19	0.17 52	0.19 69	0.14 16	0.18 112	0.35 194	0.17 59	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.25 576	0.10 113	0.10 124

water-stereo	0.24 87	0.17 2	0.88 113	0.24 126	0.14 81	0.37 103	0.17 91	0.43 120	0.32 58	0.26 211	0.35 261	0.26 212	0.24 229	0.22 26	0.25 239	0.09 151	0.09 296	0.09 173	0.08 159	0.10 113	0.10 124

111111	0.24 87	0.21 42	0.82 97	0.24 126	0.21 306	0.43 175	0.13 12	0.45 144	0.35 103	0.22 139	0.27 175	0.18 92	0.16 76	0.35 194	0.18 73	0.09 151	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 477	0.08 56

S2M2_L	0.24 87	0.29 188	0.90 121	0.23 95	0.17 184	0.24 22	0.09 3	0.36 55	0.45 251	0.17 52	0.25 153	0.23 163	0.17 85	0.24 43	0.28 279	0.15 519	0.12 437	0.11 322	0.12 366	0.15 271	0.11 155
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
testmc14	0.25 99	0.17 2	0.71 73	0.45 581	0.24 371	0.47 226	0.18 114	0.35 43	0.35 103	0.16 27	0.20 79	0.20 125	0.15 58	0.48 315	0.19 101	0.07 26	0.08 200	0.06 1	0.05 1	0.09 80	0.28 540

PhaseNet	0.25 99	0.26 131	0.96 141	0.25 153	0.15 113	0.31 47	0.16 77	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.18 63	0.28 239	0.17 85	0.30 131	0.27 265	0.09 151	0.08 200	0.10 243	0.10 252	0.14 243	0.26 523

aanet-new-40k	0.25 99	0.37 277	1.35 225	0.24 126	0.24 371	0.38 120	0.20 157	0.39 78	0.26 16	0.18 63	0.24 136	0.16 54	0.20 154	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.18 394

aanet-new-14k	0.25 99	0.33 238	1.13 172	0.26 201	0.12 25	0.37 103	0.21 204	0.45 144	0.36 135	0.20 102	0.27 175	0.15 40	0.29 328	0.24 43	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 150	0.12 204

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 99	0.35 264	0.69 68	0.23 95	0.27 426	0.35 80	0.20 157	0.44 129	0.28 26	0.21 117	0.22 108	0.14 16	0.22 186	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 200	0.08 70	0.47 667	0.09 80	0.34 595

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 99	0.24 99	0.76 83	0.22 67	0.33 513	0.48 242	0.20 157	0.47 175	0.35 103	0.26 211	0.30 210	0.22 146	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 68	0.06 24	0.10 243	0.08 159	0.07 5	0.15 319

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 99	0.24 99	0.84 101	0.22 67	0.32 498	0.48 242	0.20 157	0.45 144	0.35 103	0.26 211	0.30 210	0.22 146	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 173	0.08 159	0.07 5	0.13 247

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 99	0.41 321	1.08 163	0.23 95	0.23 356	0.45 196	0.20 157	0.44 129	0.30 39	0.18 63	0.21 88	0.22 146	0.20 154	0.23 36	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 276

LiteMatch	0.25 99	0.69 483	0.65 51	0.28 260	0.14 81	0.30 39	0.21 204	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.37 400	0.25 52	0.40 417	0.10 262	0.06 24	0.10 243	0.08 159	0.14 243	0.12 204

LACA2	0.25 99	0.74 509	1.30 211	0.20 10	0.10 2	0.39 126	0.17 91	0.32 25	0.36 135	0.15 15	0.15 34	0.18 92	0.14 33	0.22 26	0.14 4	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 99	0.22 60	1.00 147	0.22 67	0.30 467	0.48 242	0.21 204	0.45 144	0.32 58	0.27 227	0.31 227	0.20 125	0.14 33	0.20 4	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 173	0.08 159	0.08 43	0.13 247

rvit_stereo_0083	0.25 99	0.19 11	0.58 22	0.28 260	0.18 232	0.28 28	0.22 247	0.38 71	0.54 356	0.23 162	0.30 210	0.27 226	0.26 265	0.37 218	0.24 224	0.14 498	0.12 437	0.13 454	0.10 252	0.12 172	0.10 124

rvit_stereo_0081	0.25 99	0.21 42	0.61 30	0.28 260	0.17 184	0.31 47	0.22 247	0.42 112	0.53 341	0.24 173	0.25 153	0.25 197	0.21 169	0.34 185	0.23 198	0.13 453	0.10 348	0.11 322	0.10 252	0.12 172	0.09 85

rvit_stereo_0082	0.25 99	0.21 42	0.61 30	0.28 260	0.17 184	0.31 47	0.22 247	0.42 112	0.53 341	0.24 173	0.25 153	0.25 197	0.21 169	0.34 185	0.23 198	0.13 453	0.10 348	0.11 322	0.10 252	0.12 172	0.09 85

test_for_model	0.25 99	0.24 99	0.76 83	0.22 67	0.33 513	0.48 242	0.20 157	0.47 175	0.35 103	0.26 211	0.30 210	0.22 146	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 68	0.06 24	0.10 243	0.08 159	0.07 5	0.15 319

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 114	0.57 427	0.93 130	0.24 126	0.13 56	0.39 126	0.13 12	0.32 25	0.36 135	0.21 117	0.15 34	0.18 92	0.17 85	0.28 95	0.18 73	0.10 262	0.09 296	0.13 454	0.11 325	0.14 243	0.32 580

over-6	0.26 114	0.78 533	1.04 156	0.23 95	0.11 11	0.36 95	0.15 50	0.46 153	0.37 149	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.18 112	0.37 218	0.16 37	0.10 262	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 114	0.47 372	1.36 227	0.25 153	0.12 25	0.36 95	0.18 114	0.40 89	0.35 103	0.18 63	0.21 88	0.18 92	0.21 169	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.11 155

aanet-new-8k	0.26 114	0.38 290	1.21 191	0.25 153	0.13 56	0.44 187	0.22 247	0.49 201	0.34 87	0.18 63	0.21 88	0.17 72	0.25 245	0.29 115	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 204

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 114	0.23 81	1.00 147	0.22 67	0.31 488	0.47 226	0.20 157	0.44 129	0.33 73	0.27 227	0.32 238	0.24 181	0.14 33	0.23 36	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 173	0.08 159	0.08 43	0.16 353

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 114	0.38 290	0.90 121	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.22 247	0.44 129	0.33 73	0.21 117	0.25 153	0.16 54	0.22 186	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.45 663	0.08 43	0.27 532

Foundation-i1	0.26 114	0.29 188	0.75 80	0.23 95	0.21 306	0.30 39	0.22 247	0.60 302	0.43 228	0.24 173	0.31 227	0.35 297	0.23 213	0.27 77	0.19 101	0.09 151	0.08 200	0.08 70	0.07 111	0.11 150	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 114	0.27 144	1.26 200	0.20 10	0.12 25	0.42 167	0.17 91	0.37 61	0.40 190	0.22 139	0.31 227	0.29 252	0.21 169	0.32 156	0.20 140	0.10 262	0.08 200	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 85

NLSM3	0.26 114	0.39 303	0.75 80	0.25 153	0.24 371	0.43 175	0.19 129	0.58 281	0.45 251	0.20 102	0.26 166	0.20 125	0.25 245	0.29 115	0.24 224	0.07 26	0.06 24	0.10 243	0.09 209	0.10 113	0.07 12

depthmonostereo	0.26 114	0.23 81	0.65 51	0.41 545	0.13 56	0.41 152	0.19 129	0.51 221	0.40 190	0.25 193	0.29 195	0.26 212	0.28 305	0.44 271	0.23 198	0.09 151	0.10 348	0.09 173	0.07 111	0.10 113	0.08 56

DilatedVolume-Stereo	0.26 114	0.20 26	0.64 41	0.25 153	0.15 113	0.41 152	0.18 114	0.42 112	0.35 103	0.34 271	0.34 256	0.25 197	0.23 213	0.43 262	0.53 488	0.09 151	0.09 296	0.08 70	0.10 252	0.12 172	0.11 155

GIP-stereo	0.26 114	0.22 60	0.78 89	0.29 296	0.20 290	0.42 167	0.17 91	0.64 324	0.39 172	0.18 63	0.24 136	0.23 163	0.18 112	0.25 52	0.47 458	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.17 333	0.08 56

gcap-zeroshot	0.26 114	0.24 99	1.03 152	0.22 67	0.33 513	0.48 242	0.20 157	0.47 175	0.34 87	0.26 211	0.29 195	0.22 146	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 68	0.06 24	0.09 173	0.08 159	0.08 43	0.14 276

testlalala	0.26 114	0.24 99	1.03 152	0.22 67	0.33 513	0.48 242	0.20 157	0.47 175	0.34 87	0.26 211	0.29 195	0.22 146	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 68	0.06 24	0.09 173	0.08 159	0.08 43	0.14 276

FAST (zero-shot)	0.27 128	0.32 228	0.78 89	0.31 348	0.49 626	0.38 120	0.19 129	0.41 101	0.43 228	0.17 52	0.22 108	0.18 92	0.24 229	0.34 185	0.20 140	0.13 453	0.14 482	0.09 173	0.10 252	0.15 271	0.13 247

aanet-new-70k	0.27 128	0.48 377	1.33 218	0.25 153	0.12 25	0.39 126	0.19 129	0.45 144	0.33 73	0.17 52	0.21 88	0.16 54	0.21 169	0.38 229	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.22 460

aanet-new-34k	0.27 128	0.57 427	1.36 227	0.23 95	0.11 11	0.34 71	0.20 157	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.27 175	0.17 72	0.22 186	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 548

aanet-new-32k	0.27 128	0.49 381	1.73 320	0.25 153	0.17 184	0.40 141	0.20 157	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 88	0.20 125	0.22 186	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 155

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 128	0.46 362	1.39 239	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.21 204	0.40 89	0.25 9	0.18 63	0.21 88	0.17 72	0.18 112	0.25 52	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 593	0.08 43	0.27 532

aanet-new-24k	0.27 128	0.40 311	1.12 171	0.24 126	0.45 612	0.40 141	0.21 204	0.39 78	0.28 26	0.19 85	0.28 187	0.17 72	0.20 154	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 624	0.09 80	0.10 124

aanet-new-10k	0.27 128	0.52 395	1.27 203	0.27 227	0.15 113	0.49 261	0.21 204	0.46 153	0.31 45	0.21 117	0.20 79	0.19 118	0.22 186	0.26 71	0.18 73	0.08 68	0.08 200	0.08 70	0.07 111	0.10 113	0.16 353

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 128	0.39 303	0.79 91	0.24 126	0.24 371	0.37 103	0.21 204	0.37 61	0.33 73	0.19 85	0.27 175	0.18 92	0.22 186	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 482	0.08 70	0.51 676	0.08 43	0.39 622

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 128	0.40 311	0.87 110	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 129	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 136	0.18 92	0.23 213	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 200	0.08 70	0.30 609	0.13 209	0.55 656

LG-Stereo	0.27 128	0.25 113	0.95 136	0.25 153	0.15 113	0.43 175	0.21 204	0.50 210	0.40 190	0.18 63	0.29 195	0.25 197	0.16 76	0.28 95	0.35 377	0.07 26	0.07 83	0.11 322	0.10 252	0.24 463	0.10 124

mms	0.27 128	0.26 131	0.91 125	0.25 153	0.18 232	0.32 55	0.23 288	0.37 61	0.31 45	0.21 117	0.30 210	0.23 163	0.17 85	0.46 296	0.21 161	0.08 68	0.10 348	0.10 243	0.08 159	0.22 431	0.47 643

ours_stereo	0.27 128	0.25 113	1.21 191	0.25 153	0.17 184	0.35 80	0.23 288	0.38 71	0.35 103	0.20 102	0.31 227	0.23 163	0.17 85	0.41 249	0.20 140	0.08 68	0.07 83	0.10 243	0.08 159	0.22 431	0.18 394

rvit_stereo_0081_aga	0.27 128	0.29 188	1.08 163	0.26 201	0.20 290	0.33 61	0.21 204	0.41 101	0.42 217	0.26 211	0.28 187	0.27 226	0.21 169	0.31 142	0.21 161	0.14 498	0.10 348	0.11 322	0.10 252	0.14 243	0.10 124

rvit_stereo_0080	0.27 128	0.38 290	0.76 83	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 397	0.54 259	0.44 235	0.24 173	0.26 166	0.27 226	0.22 186	0.29 115	0.23 198	0.13 453	0.10 348	0.10 243	0.10 252	0.15 271	0.11 155

RSM++	0.27 128	0.26 131	0.87 110	0.28 260	0.13 56	0.39 126	0.20 157	0.45 144	0.45 251	0.20 102	0.24 136	0.24 181	0.17 85	0.36 207	0.20 140	0.08 68	0.07 83	0.09 173	0.35 636	0.26 498	0.18 394

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 128	0.40 311	0.86 107	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 129	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 136	0.18 92	0.23 213	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 200	0.08 70	0.30 609	0.13 209	0.55 656

whm_eth	0.27 128	0.38 290	0.76 83	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 397	0.54 259	0.44 235	0.24 173	0.26 166	0.27 226	0.22 186	0.29 115	0.23 198	0.13 453	0.10 348	0.10 243	0.10 252	0.15 271	0.11 155

aanet-new-30k	0.28 145	0.49 381	1.75 332	0.25 153	0.17 184	0.40 141	0.20 157	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 88	0.20 125	0.22 186	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 155

aanet-new-22k	0.28 145	0.52 395	1.51 272	0.24 126	0.13 56	0.33 61	0.22 247	0.37 61	0.32 58	0.18 63	0.24 136	0.18 92	0.21 169	0.27 77	0.16 37	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.09 80	0.31 570

BStereo	0.28 145	0.33 238	1.34 222	0.23 95	0.29 450	0.33 61	0.20 157	0.46 153	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 239	0.07 26	0.07 83	0.16 543	0.21 554	0.12 172	0.11 155

VIP-Stereo	0.28 145	0.56 421	1.05 159	0.23 95	0.19 269	0.52 311	0.17 91	0.44 129	0.39 172	0.18 63	0.25 153	0.24 181	0.15 58	0.33 171	0.19 101	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.14 243	0.32 580

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 145	0.28 173	1.09 167	0.33 404	0.15 113	0.30 39	0.16 77	0.58 281	0.42 217	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.26 265	0.38 229	0.37 391	0.09 151	0.08 200	0.08 70	0.25 576	0.10 113	0.06 1

castereo++	0.28 145	0.43 336	0.93 130	0.28 260	0.17 184	0.53 320	0.21 204	0.55 263	0.45 251	0.17 52	0.26 166	0.32 273	0.17 85	0.33 171	0.16 37	0.09 151	0.08 200	0.09 173	0.29 599	0.13 209	0.06 1

fffy	0.28 145	0.24 99	1.19 185	0.27 227	0.15 113	0.37 103	0.22 247	0.42 112	0.32 58	0.20 102	0.29 195	0.26 212	0.20 154	0.44 271	0.20 140	0.08 68	0.10 348	0.10 243	0.08 159	0.22 431	0.18 394

RAStereo	0.28 145	0.48 377	1.52 274	0.26 201	0.18 232	0.25 23	0.19 129	0.42 112	0.35 103	0.20 102	0.25 153	0.20 125	0.16 76	0.24 43	0.24 224	0.09 151	0.08 200	0.10 243	0.08 159	0.12 172	0.08 56

RSM	0.28 145	0.26 131	0.97 142	0.25 153	0.24 371	0.37 103	0.21 204	0.49 201	0.44 235	0.21 117	0.27 175	0.28 239	0.17 85	0.38 229	0.20 140	0.07 26	0.07 83	0.09 173	0.34 632	0.21 414	0.16 353

trnet	0.28 145	0.26 131	1.32 216	0.19 3	0.12 25	0.54 327	0.15 50	0.48 190	0.46 262	0.27 227	0.33 248	0.24 181	0.21 169	0.30 131	0.21 161	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.09 80	0.07 12

CASnet	0.28 145	0.31 220	1.20 189	0.28 260	0.11 11	0.47 226	0.19 129	0.44 129	0.44 235	0.38 299	0.31 227	0.23 163	0.17 85	0.29 115	0.19 101	0.10 262	0.06 24	0.15 524	0.12 366	0.16 309	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 145	0.27 144	1.36 227	0.28 260	0.12 25	0.41 152	0.20 157	0.37 61	0.38 157	0.26 211	0.30 210	0.25 197	0.19 139	0.33 171	0.24 224	0.09 151	0.11 403	0.12 391	0.10 252	0.13 209	0.09 85

CREStereo	0.28 145	0.30 206	1.33 218	0.19 3	0.13 56	0.55 342	0.17 91	0.48 190	0.46 262	0.27 227	0.33 248	0.24 181	0.21 169	0.31 142	0.21 161	0.11 355	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.10 113	0.07 12
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
aanet-new-90k	0.29 158	0.47 372	1.41 242	0.26 201	0.18 232	0.43 175	0.19 129	0.47 175	0.32 58	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.21 169	0.37 218	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.46 641

aanet-new-60k	0.29 158	0.51 393	1.68 303	0.25 153	0.12 25	0.39 126	0.19 129	0.43 120	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.17 72	0.19 139	0.31 142	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.26 523

aanet-new-36k	0.29 158	0.63 455	1.51 272	0.24 126	0.11 11	0.43 175	0.19 129	0.44 129	0.35 103	0.19 85	0.24 136	0.16 54	0.22 186	0.29 115	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 500

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 158	0.58 429	0.98 144	0.21 37	0.31 488	0.41 152	0.20 157	0.46 153	0.34 87	0.21 117	0.22 108	0.19 118	0.17 85	0.24 43	0.15 15	0.08 68	0.10 348	0.08 70	0.45 663	0.09 80	0.29 548

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 158	0.53 402	1.28 205	0.22 67	0.32 498	0.35 80	0.19 129	0.46 153	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.18 92	0.18 112	0.21 12	0.14 4	0.08 68	0.10 348	0.08 70	0.46 666	0.10 113	0.32 580

RT-Monster	0.29 158	0.30 206	0.95 136	0.25 153	0.28 440	0.46 216	0.15 50	0.53 246	0.55 363	0.37 289	0.36 265	0.28 239	0.21 169	0.32 156	0.21 161	0.09 151	0.08 200	0.08 70	0.06 25	0.15 271	0.14 276

Selective-IGEV-i32	0.29 158	0.23 81	1.28 205	0.27 227	0.30 467	0.35 80	0.20 157	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 210	0.22 146	0.18 112	0.37 218	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 456	0.16 309	0.29 548

fffft	0.29 158	0.21 42	1.10 169	0.24 126	0.15 113	0.42 167	0.24 325	0.42 112	0.38 157	0.21 117	0.18 63	0.20 125	0.16 76	0.44 271	0.70 544	0.07 26	0.06 24	0.10 243	0.08 159	0.28 515	0.20 430
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 158	0.26 131	1.03 152	0.25 153	0.14 81	0.46 216	0.22 247	0.36 55	0.38 157	0.23 162	0.23 124	0.21 140	0.18 112	0.45 287	0.60 518	0.07 26	0.06 24	0.10 243	0.08 159	0.20 398	0.20 430

tt45	0.29 158	0.24 99	1.06 161	0.25 153	0.17 184	0.55 342	0.22 247	0.41 101	0.35 103	0.24 173	0.25 153	0.25 197	0.18 112	0.64 389	0.34 365	0.08 68	0.07 83	0.10 243	0.08 159	0.21 414	0.11 155

999	0.29 158	0.25 113	1.05 159	0.26 201	0.18 232	0.49 261	0.23 288	0.38 71	0.37 149	0.20 102	0.32 238	0.23 163	0.18 112	0.73 425	0.36 383	0.08 68	0.07 83	0.09 173	0.08 159	0.24 463	0.10 124

Pointernet	0.29 158	0.25 113	1.49 265	0.24 126	0.20 290	0.47 226	0.15 50	0.62 311	0.47 282	0.22 139	0.29 195	0.26 212	0.20 154	0.28 95	0.20 140	0.10 262	0.07 83	0.07 2	0.12 366	0.10 113	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 158	0.29 188	0.86 107	0.25 153	0.34 526	0.30 39	0.14 28	0.32 25	0.53 341	0.18 63	0.12 13	0.18 92	0.19 139	0.49 326	0.17 59	0.09 151	0.08 200	0.08 70	0.20 546	0.46 645	0.59 662

MaDis-Stereo	0.29 158	0.54 410	1.44 250	0.24 126	0.29 450	0.29 35	0.16 77	0.45 144	0.37 149	0.19 85	0.21 88	0.28 239	0.22 186	0.30 131	0.29 293	0.10 262	0.09 296	0.10 243	0.08 159	0.11 150	0.11 155

LoS_RVC	0.29 158	0.33 238	1.19 185	0.25 153	0.34 526	0.43 175	0.22 247	0.42 112	0.32 58	0.22 139	0.33 248	0.23 163	0.24 229	0.31 142	0.21 161	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.31 570

Selective-IGEV	0.29 158	0.23 81	1.28 205	0.27 227	0.30 467	0.35 80	0.20 157	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 210	0.22 146	0.18 112	0.37 218	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 456	0.16 309	0.29 548

EGLCR-Stereo	0.29 158	0.27 144	0.97 142	0.30 318	0.19 269	0.56 359	0.17 91	0.68 349	0.36 135	0.30 248	0.18 63	0.27 226	0.17 85	0.38 229	0.19 101	0.09 151	0.07 83	0.10 243	0.08 159	0.10 113	0.35 598

aanet-32k-new	0.30 175	0.60 434	1.61 290	0.25 153	0.15 113	0.46 216	0.21 204	0.41 101	0.33 73	0.17 52	0.24 136	0.17 72	0.23 213	0.30 131	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.39 622

castereo	0.30 175	0.44 348	0.81 95	0.24 126	0.29 450	0.41 152	0.27 397	0.72 371	0.45 251	0.22 139	0.30 210	0.24 181	0.31 349	0.25 52	0.21 161	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.31 618	0.12 172	0.09 85

WCG-NET	0.30 175	0.42 330	1.26 200	0.24 126	0.12 25	0.43 175	0.24 325	0.40 89	0.56 375	0.35 276	0.37 271	0.26 212	0.24 229	0.29 115	0.19 101	0.08 68	0.12 437	0.08 70	0.07 111	0.22 431	0.10 124

Occ-G	0.30 175	0.30 206	1.33 218	0.23 95	0.15 113	0.36 95	0.25 349	0.43 120	0.31 45	0.26 211	0.35 261	0.46 390	0.22 186	0.30 131	0.25 239	0.09 151	0.07 83	0.09 173	0.16 479	0.31 541	0.08 56

AIO-Stereo	0.30 175	0.27 144	1.25 198	0.27 227	0.24 371	0.37 103	0.20 157	0.52 237	0.36 135	0.21 117	0.30 210	0.23 163	0.14 33	0.31 142	0.20 140	0.08 68	0.07 83	0.09 173	0.38 649	0.19 382	0.31 570

UniTT-Stereo	0.30 175	0.36 274	1.68 303	0.27 227	0.24 371	0.29 35	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.26 211	0.37 271	0.18 92	0.18 112	0.31 142	0.27 265	0.10 262	0.08 200	0.08 70	0.07 111	0.25 477	0.08 56

CES	0.30 175	0.27 144	1.09 167	0.23 95	0.50 628	0.40 141	0.20 157	0.46 153	0.44 235	0.22 139	0.28 187	0.26 212	0.19 139	0.33 171	0.21 161	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.15 271	0.49 647

ProNet	0.30 175	0.54 410	1.29 208	0.25 153	0.15 113	0.47 226	0.25 349	0.48 190	0.39 172	0.21 117	0.23 124	0.22 146	0.20 154	0.44 271	0.19 101	0.08 68	0.08 200	0.10 243	0.08 159	0.23 446	0.12 204

CroCo-Stereo	0.30 175	0.45 358	1.08 163	0.31 348	0.17 184	0.19 8	0.21 204	0.73 385	0.50 305	0.21 117	0.24 136	0.55 436	0.22 186	0.27 77	0.26 253	0.09 151	0.08 200	0.08 70	0.07 111	0.12 172	0.09 85
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
Anonymus123	0.31 184	0.33 238	1.34 222	0.23 95	0.29 450	0.98 642	0.20 157	0.49 201	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 239	0.07 26	0.07 83	0.16 543	0.21 554	0.12 172	0.11 155

xyz-stereo-finetune	0.31 184	0.46 362	0.79 91	0.21 37	0.12 25	0.53 320	0.25 349	0.52 237	0.54 356	0.28 234	0.32 238	0.29 252	0.23 213	0.59 370	0.55 497	0.08 68	0.07 83	0.10 243	0.08 159	0.13 209	0.08 56

rvit_0105_6	0.31 184	0.29 188	1.00 147	0.31 348	0.18 232	0.35 80	0.25 349	0.51 221	0.61 423	0.25 193	0.28 187	0.32 273	0.25 245	0.39 237	0.25 239	0.18 568	0.16 531	0.15 524	0.13 400	0.14 243	0.13 247

rvit_stereo_ft	0.31 184	0.61 439	1.18 183	0.32 378	0.21 306	0.28 28	0.27 397	0.55 263	0.48 286	0.23 162	0.27 175	0.28 239	0.26 265	0.32 156	0.25 239	0.13 453	0.09 296	0.11 322	0.11 325	0.13 209	0.14 276

CAS++	0.31 184	0.33 238	1.43 248	0.25 153	0.17 184	0.31 47	0.20 157	0.78 439	0.41 203	0.30 248	0.30 210	0.21 140	0.16 76	0.33 171	0.18 73	0.15 519	0.12 437	0.13 454	0.10 252	0.15 271	0.11 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 184	0.30 206	1.52 274	0.23 95	0.13 56	0.54 327	0.20 157	0.48 190	0.49 294	0.25 193	0.28 187	0.37 309	0.24 229	0.38 229	0.23 198	0.10 262	0.08 200	0.08 70	0.05 1	0.15 271	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 184	0.35 264	1.30 211	0.20 10	0.14 81	0.57 378	0.25 349	0.46 153	0.42 217	0.27 227	0.32 238	0.27 226	0.24 229	0.39 237	0.23 198	0.43 668	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.18 361	0.07 12

aanet-new	0.32 191	0.29 188	2.39 550	0.25 153	0.25 395	0.43 175	0.21 204	0.41 101	0.31 45	0.18 63	0.23 124	0.16 54	0.30 339	0.33 171	0.15 15	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.13 247

DA	0.32 191	0.26 131	0.89 117	0.29 296	0.25 395	0.63 485	0.22 247	0.60 302	0.39 172	0.23 162	0.30 210	0.24 181	0.26 265	0.60 377	0.18 73	0.10 262	0.12 437	0.09 173	0.07 111	0.10 113	0.52 650

GGEV	0.32 191	0.26 131	0.89 117	0.29 296	0.25 395	0.63 485	0.22 247	0.60 302	0.39 172	0.23 162	0.30 210	0.24 181	0.26 265	0.60 377	0.18 73	0.10 262	0.12 437	0.09 173	0.07 111	0.10 113	0.52 650

WCG-NET（raft）	0.32 191	0.53 402	1.21 191	0.23 95	0.12 25	0.44 187	0.24 325	0.40 89	0.50 305	0.35 276	0.35 261	0.47 398	0.25 245	0.35 194	0.20 140	0.08 68	0.29 642	0.08 70	0.07 111	0.22 431	0.11 155

MGS-Stereo	0.32 191	0.34 255	1.70 309	0.25 153	0.14 81	0.40 141	0.22 247	0.38 71	0.43 228	0.24 173	0.51 389	0.25 197	0.18 112	0.31 142	0.20 140	0.09 151	0.08 200	0.09 173	0.08 159	0.47 647	0.08 56

ff7	0.32 191	0.52 395	1.38 234	0.25 153	0.16 150	0.56 359	0.23 288	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 124	0.20 125	0.23 213	0.48 315	0.19 101	0.09 151	0.08 200	0.10 243	0.18 513	0.23 446	0.22 460

ffff	0.32 191	0.52 395	1.38 234	0.25 153	0.16 150	0.56 359	0.23 288	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 124	0.20 125	0.23 213	0.48 315	0.19 101	0.09 151	0.08 200	0.10 243	0.18 513	0.23 446	0.22 460

11t	0.32 191	0.52 395	1.38 234	0.25 153	0.16 150	0.56 359	0.23 288	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 124	0.20 125	0.23 213	0.48 315	0.19 101	0.09 151	0.08 200	0.10 243	0.18 513	0.23 446	0.22 460

MC-Stereo	0.32 191	0.31 220	1.46 255	0.31 348	0.15 113	0.53 320	0.19 129	0.44 129	0.35 103	0.36 283	0.38 284	0.27 226	0.27 286	0.42 257	0.19 101	0.09 151	0.13 463	0.09 173	0.16 479	0.20 398	0.13 247

ccc-4	0.32 191	0.52 395	1.38 234	0.25 153	0.16 150	0.56 359	0.23 288	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 124	0.20 125	0.23 213	0.48 315	0.19 101	0.09 151	0.08 200	0.10 243	0.18 513	0.23 446	0.22 460

SE	0.33 201	0.44 348	0.89 117	0.29 296	0.15 113	0.50 275	0.24 325	0.50 210	0.34 87	0.34 271	0.46 335	0.27 226	0.36 383	0.28 95	0.29 293	0.18 568	0.08 200	0.12 391	0.15 456	0.41 624	0.32 580

SMOE	0.33 201	0.37 277	0.95 136	0.28 260	0.13 56	0.50 275	0.32 486	0.47 175	0.39 172	0.34 271	0.47 342	0.31 263	0.32 358	0.30 131	0.29 293	0.12 418	0.08 200	0.17 564	0.10 252	0.48 649	0.20 430

aanet-new-78k	0.33 201	0.44 348	2.51 586	0.26 201	0.12 25	0.42 167	0.20 157	0.45 144	0.31 45	0.16 27	0.22 108	0.15 40	0.25 245	0.34 185	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.31 570

SCV_C0	0.33 201	0.43 336	1.42 247	0.25 153	0.16 150	0.35 80	0.20 157	0.68 349	0.44 235	0.24 173	0.27 175	0.29 252	0.20 154	0.58 364	0.18 73	0.09 151	0.08 200	0.08 70	0.30 609	0.26 498	0.17 374

11t1	0.33 201	0.19 11	1.41 242	0.33 404	0.16 150	0.48 242	0.21 204	0.67 344	0.48 286	0.40 308	0.34 256	0.32 273	0.33 366	0.42 257	0.27 265	0.11 355	0.12 437	0.10 243	0.08 159	0.13 209	0.14 276

IGEVStereo-DCA	0.33 201	0.34 255	1.38 234	0.27 227	0.16 150	0.45 196	0.23 288	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.21 88	0.26 212	0.25 245	0.64 389	0.52 484	0.09 151	0.07 83	0.10 243	0.18 513	0.16 309	0.22 460

AEACV	0.33 201	0.24 99	1.44 250	0.28 260	0.35 539	0.47 226	0.21 204	0.43 120	0.28 26	0.26 211	0.25 153	0.22 146	0.38 409	0.30 131	0.18 73	0.09 151	0.35 655	0.09 173	0.36 645	0.23 446	0.25 512

CroCo-Stereo Lap2	0.33 201	0.61 439	1.47 259	0.32 378	0.38 566	0.23 20	0.22 247	0.58 281	0.46 262	0.22 139	0.27 175	0.29 252	0.23 213	0.32 156	0.26 253	0.09 151	0.09 296	0.10 243	0.08 159	0.21 414	0.14 276

CREStereo++_RVC	0.33 201	0.29 188	1.74 325	0.24 126	0.16 150	0.54 327	0.15 50	0.40 89	0.55 363	0.37 289	0.51 389	0.24 181	0.19 139	0.27 77	0.26 253	0.09 151	0.06 24	0.08 70	0.30 609	0.08 43	0.06 1
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
TANstereo	0.33 201	0.49 381	1.75 332	0.23 95	0.12 25	0.54 327	0.16 77	0.40 89	0.45 251	0.45 346	0.51 389	0.26 212	0.22 186	0.29 115	0.20 140	0.10 262	0.10 348	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 155

sCroCo_RVC	0.33 201	0.32 228	1.89 419	0.34 437	0.27 426	0.30 39	0.22 247	0.48 190	0.44 235	0.22 139	0.33 248	0.25 197	0.25 245	0.32 156	0.24 224	0.14 498	0.16 531	0.12 391	0.12 366	0.15 271	0.13 247

DF	0.34 212	0.29 188	0.95 136	0.31 348	0.44 601	0.40 141	0.21 204	0.71 365	0.32 58	0.23 162	0.37 271	0.32 273	0.17 85	0.39 237	0.85 573	0.10 262	0.09 296	0.08 70	0.29 599	0.09 80	0.20 430

aanet-new-28k	0.34 212	0.53 402	2.69 615	0.25 153	0.12 25	0.39 126	0.21 204	0.37 61	0.29 38	0.18 63	0.24 136	0.17 72	0.21 169	0.22 26	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.31 618	0.10 113	0.23 486

RAFT-Stereo-weight	0.34 212	0.29 188	1.43 248	0.28 260	0.28 440	0.55 342	0.22 247	0.78 439	0.48 286	0.46 357	0.38 284	0.36 304	0.17 85	0.33 171	0.23 198	0.09 151	0.08 200	0.09 173	0.07 111	0.09 80	0.09 85

IGEV++	0.34 212	0.43 336	1.32 216	0.31 348	0.14 81	0.32 55	0.21 204	0.70 361	0.34 87	0.22 139	0.28 187	0.22 146	0.27 286	0.35 194	0.27 265	0.09 151	0.39 670	0.08 70	0.15 456	0.25 477	0.45 638

MyStereo07	0.34 212	0.40 311	1.46 255	0.29 296	0.23 356	0.60 426	0.31 463	0.53 246	0.42 217	0.25 193	0.25 153	0.20 125	0.26 265	0.57 360	0.19 101	0.09 151	0.18 563	0.12 391	0.11 325	0.16 309	0.19 411

MIF-Stereo (partial)	0.34 212	0.41 321	1.93 436	0.26 201	0.24 371	0.32 55	0.17 91	0.53 246	0.42 217	0.25 193	0.37 271	0.25 197	0.26 265	0.44 271	0.31 329	0.11 355	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.19 382	0.14 276

GCAP-Stereo	0.34 212	0.89 575	1.76 341	0.26 201	0.12 25	0.52 311	0.14 28	0.49 201	0.38 157	0.29 243	0.30 210	0.29 252	0.22 186	0.30 131	0.20 140	0.09 151	0.17 551	0.09 173	0.07 111	0.21 414	0.11 155

anonymousdsp2	0.34 212	0.24 99	1.16 180	0.28 260	0.15 113	0.57 378	0.23 288	0.79 455	0.47 282	0.38 299	0.37 271	0.40 334	0.25 245	0.47 308	0.21 161	0.09 151	0.07 83	0.10 243	0.13 400	0.19 382	0.27 532

anonymousdsp	0.34 212	0.53 402	1.47 259	0.25 153	0.16 150	0.56 359	0.23 288	0.49 201	0.40 190	0.25 193	0.24 136	0.22 146	0.24 229	0.55 356	0.19 101	0.09 151	0.11 403	0.10 243	0.18 513	0.24 463	0.29 548

knoymous	0.34 212	0.25 113	1.75 332	0.24 126	0.18 232	0.45 196	0.24 325	0.57 275	0.38 157	0.41 317	0.39 293	0.55 436	0.25 245	0.38 229	0.23 198	0.11 355	0.08 200	0.12 391	0.07 111	0.13 209	0.12 204

RCA-Stereo	0.34 212	0.32 228	1.30 211	0.26 201	0.14 81	0.58 395	0.23 288	0.78 439	0.62 441	0.40 308	0.44 322	0.28 239	0.35 377	0.29 115	0.20 140	0.09 151	0.10 348	0.09 173	0.07 111	0.19 382	0.08 56

IGEV-Stereo	0.34 212	0.54 410	1.47 259	0.25 153	0.16 150	0.56 359	0.23 288	0.49 201	0.40 190	0.25 193	0.24 136	0.22 146	0.24 229	0.54 352	0.19 101	0.09 151	0.10 348	0.10 243	0.18 513	0.24 463	0.29 548
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 212	0.77 523	1.75 332	0.34 437	0.13 56	0.51 290	0.17 91	0.43 120	0.50 305	0.37 289	0.49 373	0.23 163	0.18 112	0.28 95	0.24 224	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

GEAStereo	0.35 225	0.32 228	1.17 181	0.53 621	0.60 656	0.55 342	0.21 204	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.22 108	0.16 54	0.18 112	0.44 271	0.16 37	0.11 355	0.37 659	0.08 70	0.06 25	0.33 559	0.71 673

GASTEREO	0.35 225	0.72 496	1.15 177	0.56 635	0.20 290	0.52 311	0.22 247	0.56 269	0.40 190	0.30 248	0.31 227	0.16 54	0.31 349	0.35 194	0.26 253	0.09 151	0.14 482	0.08 70	0.28 593	0.14 243	0.20 430

MSCF	0.35 225	0.72 496	1.15 177	0.58 643	0.21 306	0.50 275	0.22 247	0.56 269	0.38 157	0.29 243	0.29 195	0.17 72	0.30 339	0.35 194	0.26 253	0.09 151	0.12 437	0.08 70	0.29 599	0.15 271	0.21 445

xyz-stereo-finetune2	0.35 225	0.45 358	1.04 156	0.21 37	0.12 25	0.58 395	0.23 288	0.50 210	0.45 251	0.31 254	0.46 335	0.30 260	0.41 443	0.81 445	0.51 480	0.08 68	0.07 83	0.11 322	0.09 209	0.12 172	0.09 85

SCV	0.35 225	0.59 432	1.37 232	0.34 437	0.22 335	0.28 28	0.23 288	0.72 371	0.35 103	0.19 85	0.30 210	0.24 181	0.20 154	0.64 389	0.19 101	0.11 355	0.08 200	0.09 173	0.29 599	0.34 571	0.29 548

StereoAnything_RVC	0.35 225	1.25 669	1.82 387	0.20 10	0.12 25	0.26 24	0.15 50	0.43 120	0.37 149	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 139	0.46 296	0.14 4	0.11 355	0.09 296	0.08 70	0.05 1	0.76 682	0.18 394

rvit_0105_4	0.35 225	0.35 264	1.45 253	0.31 348	0.18 232	0.37 103	0.28 417	0.59 290	0.62 441	0.27 227	0.31 227	0.35 297	0.27 286	0.43 262	0.25 239	0.18 568	0.16 531	0.15 524	0.13 400	0.15 271	0.12 204

CAS	0.35 225	0.25 113	1.30 211	0.79 670	0.34 526	0.51 290	0.23 288	0.46 153	0.39 172	0.22 139	0.31 227	0.20 125	0.17 85	0.28 95	0.23 198	0.73 690	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 80	0.37 613

Selective-RAFT	0.35 225	0.26 131	1.48 262	0.31 348	0.15 113	0.61 446	0.19 129	0.60 302	0.54 356	0.28 234	0.29 195	0.40 334	0.33 366	0.50 333	0.27 265	0.10 262	0.07 83	0.09 173	0.35 636	0.19 382	0.08 56

x	0.35 225	0.20 26	1.36 227	0.33 404	0.17 184	0.47 226	0.24 325	0.75 400	0.54 356	0.40 308	0.40 297	0.42 354	0.34 375	0.45 287	0.32 342	0.11 355	0.14 482	0.11 322	0.09 209	0.12 172	0.14 276

GSStereo	0.36 235	0.32 228	1.17 181	0.34 437	0.60 656	0.55 342	0.21 204	0.62 311	0.41 203	0.22 139	0.22 108	0.17 72	0.18 112	0.44 271	0.16 37	0.10 262	0.16 531	0.08 70	0.11 325	0.33 559	0.84 684

gasm-f	0.36 235	0.34 255	1.13 172	0.53 621	0.44 601	0.54 327	0.27 397	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.33 248	0.16 54	0.22 186	0.36 207	0.25 239	0.11 355	0.37 659	0.08 70	0.06 25	0.38 606	0.71 673

rvit_0105_5	0.36 235	0.39 303	1.48 262	0.30 318	0.18 232	0.41 152	0.30 450	0.64 324	0.62 441	0.30 248	0.33 248	0.37 309	0.29 328	0.41 249	0.28 279	0.18 568	0.16 531	0.15 524	0.15 456	0.15 271	0.14 276

MoCha-V2	0.36 235	0.32 228	1.41 242	0.36 474	0.31 488	0.35 80	0.19 129	0.57 275	0.39 172	0.30 248	0.32 238	0.28 239	0.27 286	0.47 308	0.24 224	0.08 68	0.56 689	0.08 70	0.38 649	0.18 361	0.12 204

s12784h	0.36 235	0.28 173	1.58 283	0.23 95	0.11 11	0.62 467	0.24 325	0.79 455	0.64 461	0.44 335	0.52 404	0.28 239	0.26 265	0.50 333	0.24 224	0.11 355	0.06 24	0.09 173	0.06 25	0.16 309	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 235	0.21 42	1.70 309	0.29 296	0.18 232	0.55 342	0.26 373	0.78 439	0.36 135	0.57 481	0.67 541	0.33 285	0.24 229	0.32 156	0.23 198	0.10 262	0.08 200	0.09 173	0.07 111	0.09 80	0.12 204

RAFT-Stereo	0.36 235	0.21 42	1.70 309	0.29 296	0.18 232	0.55 342	0.26 373	0.78 439	0.36 135	0.57 481	0.67 541	0.33 285	0.24 229	0.32 156	0.23 198	0.10 262	0.08 200	0.09 173	0.07 111	0.09 80	0.12 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 242	0.82 547	1.45 253	0.40 537	0.29 450	0.42 167	0.23 288	0.73 385	0.47 282	0.36 283	0.42 308	0.28 239	0.20 154	0.29 115	0.26 253	0.10 262	0.06 24	0.09 173	0.09 209	0.34 571	0.09 85

DN	0.37 242	0.23 81	1.40 240	0.37 498	0.40 582	0.48 242	0.21 204	0.51 221	0.40 190	0.23 162	0.24 136	0.36 304	0.18 112	0.81 445	0.54 494	0.13 453	0.11 403	0.11 322	0.34 632	0.12 172	0.19 411

PSi22	0.37 242	0.73 504	1.71 316	0.28 260	0.13 56	0.44 187	0.14 28	0.64 324	0.51 312	0.22 139	0.28 187	0.36 304	0.22 186	0.65 400	0.27 265	0.07 26	0.14 482	0.07 2	0.06 25	0.28 515	0.12 204

DDF-Stereo	0.37 242	0.27 144	0.79 91	0.39 525	0.29 450	0.38 120	0.21 204	0.47 175	0.51 312	0.32 264	0.17 52	0.79 578	0.23 213	0.64 389	1.04 603	0.11 355	0.07 83	0.09 173	0.12 366	0.35 584	0.15 319

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 242	0.37 277	1.21 191	0.26 201	0.18 232	0.73 566	0.18 114	0.53 246	0.41 203	0.35 276	0.30 210	0.58 463	0.22 186	0.33 171	0.95 582	0.09 151	0.07 83	0.09 173	0.35 636	0.13 209	0.15 319

GREAT-IGEV	0.37 242	0.28 173	1.48 262	0.25 153	0.38 566	0.46 216	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.15 15	0.29 195	0.15 40	0.17 85	0.36 207	0.23 198	0.07 26	0.76 707	0.07 2	0.26 584	0.21 414	1.03 702
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 242	0.55 419	1.35 225	0.28 260	0.16 150	0.57 378	0.18 114	0.57 275	0.49 294	0.37 289	0.44 322	0.38 318	0.24 229	0.46 296	0.24 224	0.09 151	0.08 200	0.11 322	0.11 325	0.43 633	0.36 606

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 242	1.34 681	1.24 197	0.23 95	0.12 25	0.33 61	0.20 157	0.40 89	0.33 73	0.25 193	0.21 88	0.16 54	0.14 33	0.27 77	0.63 525	0.55 679	0.06 24	0.11 322	0.13 400	0.25 477	0.49 647

plain	0.37 242	0.47 372	2.15 502	0.27 227	0.19 269	0.33 61	0.20 157	0.58 281	0.46 262	0.23 162	0.37 271	0.23 163	0.25 245	0.45 287	0.28 279	0.11 355	0.08 200	0.13 454	0.09 209	0.42 631	0.12 204

riskmin	0.37 242	0.22 60	1.74 325	0.32 378	0.20 290	0.48 242	0.20 157	0.66 334	0.46 262	0.36 283	0.34 256	0.69 527	0.45 485	0.39 237	0.27 265	0.11 355	0.08 200	0.12 391	0.08 159	0.13 209	0.16 353

AnonymousM	0.37 242	0.44 348	1.50 269	0.25 153	0.15 113	0.52 311	0.23 288	0.60 302	0.42 217	0.42 322	0.32 238	0.30 260	0.25 245	0.34 185	0.23 198	0.11 355	0.09 296	0.71 690	0.36 645	0.12 172	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 242	0.53 402	1.41 242	0.28 260	0.15 113	0.52 311	0.20 157	0.54 259	0.46 262	0.37 289	0.43 311	0.41 340	0.23 213	0.36 207	0.26 253	0.09 151	0.15 513	0.12 391	0.11 325	0.41 624	0.37 613

DIP-Stereo	0.37 242	0.34 255	1.50 269	0.27 227	0.18 232	0.63 485	0.17 91	0.92 561	0.53 341	0.49 390	0.48 356	0.30 260	0.30 339	0.39 237	0.30 316	0.10 262	0.08 200	0.10 243	0.08 159	0.15 271	0.12 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 255	0.28 173	2.46 566	0.43 560	0.15 113	0.50 275	0.25 349	0.47 175	0.38 157	0.33 268	0.26 166	0.23 163	0.22 186	0.34 185	0.29 293	0.08 68	0.09 296	0.09 173	0.10 252	0.36 591	0.22 460

HART	0.38 255	0.53 402	1.66 299	0.26 201	0.15 113	0.30 39	0.19 129	0.67 344	0.46 262	0.29 243	0.52 404	0.38 318	0.16 76	0.41 249	0.20 140	0.08 68	0.68 700	0.09 173	0.07 111	0.34 571	0.21 445

mmm	0.38 255	0.21 42	1.18 183	0.35 453	0.17 184	0.49 261	0.26 373	0.78 439	0.52 323	0.50 397	0.57 460	0.41 340	0.37 400	0.71 422	0.31 329	0.11 355	0.13 463	0.14 493	0.13 400	0.15 271	0.14 276

Any-RAFT	0.38 255	0.25 113	1.89 419	0.27 227	0.17 184	0.68 539	0.21 204	0.78 439	0.53 341	0.43 328	0.43 311	0.54 433	0.30 339	0.41 249	0.20 140	0.10 262	0.12 437	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.09 85

qqq	0.38 255	0.21 42	1.34 222	0.28 260	0.15 113	0.45 196	0.26 373	0.76 412	0.52 323	0.39 306	0.41 302	0.46 390	0.36 383	0.96 465	0.30 316	0.11 355	0.14 482	0.12 391	0.12 366	0.12 172	0.14 276

PSM-adaLoss	0.38 255	0.27 144	1.78 354	0.44 567	0.17 184	0.60 426	0.29 442	0.51 221	0.52 323	0.47 359	0.43 311	0.44 369	0.28 305	0.47 308	0.28 279	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.17 333	0.12 204

ROB_FTStereo_v2	0.38 255	0.27 144	1.78 354	0.44 567	0.17 184	0.61 446	0.28 417	0.51 221	0.52 323	0.47 359	0.43 311	0.44 369	0.28 305	0.47 308	0.28 279	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.17 333	0.12 204

ROB_FTStereo	0.38 255	0.27 144	1.78 354	0.44 567	0.17 184	0.61 446	0.26 373	0.51 221	0.52 323	0.47 359	0.43 311	0.43 358	0.28 305	0.49 326	0.28 279	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.17 333	0.12 204

HUI-Stereo	0.38 255	0.27 144	1.79 374	0.44 567	0.17 184	0.61 446	0.28 417	0.51 221	0.52 323	0.47 359	0.43 311	0.44 369	0.28 305	0.45 287	0.28 279	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.17 333	0.12 204

RAFT-IKP	0.38 255	0.27 144	1.79 374	0.44 567	0.16 150	0.60 426	0.28 417	0.51 221	0.52 323	0.47 359	0.43 311	0.43 358	0.28 305	0.50 333	0.28 279	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.17 333	0.12 204

raftrobust	0.38 255	0.68 479	1.54 276	0.32 378	0.46 620	0.52 311	0.21 204	0.56 269	0.42 217	0.52 419	0.35 261	0.31 263	0.33 366	0.37 218	0.30 316	0.10 262	0.11 403	0.08 70	0.07 111	0.21 414	0.19 411

sAnonymous2	0.38 255	0.62 445	2.15 502	0.31 348	0.24 371	0.34 71	0.27 397	0.53 246	0.46 262	0.24 173	0.29 195	0.23 163	0.28 305	0.28 95	0.22 187	0.12 418	0.09 296	0.11 322	0.13 400	0.38 606	0.35 598

CroCo_RVC	0.38 255	0.62 445	2.15 502	0.31 348	0.24 371	0.34 71	0.27 397	0.53 246	0.46 262	0.24 173	0.29 195	0.23 163	0.28 305	0.28 95	0.22 187	0.12 418	0.09 296	0.11 322	0.13 400	0.38 606	0.35 598

GMStereo	0.38 255	0.99 619	1.91 430	0.27 227	0.16 150	0.39 126	0.23 288	0.47 175	0.62 441	0.38 299	0.34 256	0.25 197	0.25 245	0.39 237	0.29 293	0.14 498	0.08 200	0.10 243	0.12 366	0.15 271	0.11 155
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 255	0.33 238	1.92 433	0.27 227	0.41 591	0.48 242	0.19 129	0.59 290	0.46 262	0.43 328	0.39 293	0.57 456	0.26 265	0.32 156	0.26 253	0.09 151	0.09 296	0.09 173	0.31 618	0.11 150	0.09 85

Weightmod_eth	0.39 270	0.45 358	0.99 146	0.28 260	0.28 440	0.39 126	0.23 288	0.46 153	0.36 135	0.28 234	0.63 510	0.33 285	0.36 383	0.76 433	0.27 265	0.67 686	0.10 348	0.10 243	0.09 209	0.47 647	0.22 460

TestStereo-Hl	0.39 270	0.50 389	1.74 325	0.25 153	0.15 113	0.49 261	0.21 204	0.70 361	0.51 312	0.38 299	0.39 293	0.37 309	0.31 349	1.07 479	0.25 239	0.09 151	0.07 83	0.09 173	0.08 159	0.12 172	0.09 85

Lsterematch	0.39 270	0.69 483	1.65 294	0.28 260	0.14 81	0.50 275	0.21 204	0.47 175	0.58 390	0.43 328	0.59 469	0.44 369	0.37 400	0.44 271	0.40 417	0.10 262	0.06 24	0.10 243	0.08 159	0.14 243	0.12 204

NLSM1	0.39 270	0.24 99	0.56 17	0.27 227	0.40 582	0.49 261	0.21 204	1.44 687	1.64 691	0.25 193	0.33 248	0.25 197	0.26 265	0.40 244	0.32 342	0.10 262	0.10 348	0.11 322	0.10 252	0.22 431	0.13 247

AIO_test	0.39 270	0.37 277	1.19 185	0.73 663	0.67 665	0.35 80	0.25 349	0.47 175	0.34 87	0.34 271	0.22 108	0.33 285	0.17 85	1.31 512	0.19 101	0.11 355	0.15 513	0.08 70	0.21 554	0.15 271	0.23 486

rvit_0105_3	0.39 270	0.47 372	1.46 255	0.33 404	0.19 269	0.45 196	0.35 510	0.69 353	0.65 476	0.37 289	0.37 271	0.40 334	0.31 349	0.44 271	0.30 316	0.18 568	0.17 551	0.17 564	0.18 513	0.15 271	0.15 319

CASS	0.39 270	0.30 206	1.61 290	0.32 378	0.17 184	0.53 320	0.24 325	0.70 361	0.49 294	0.59 513	0.54 429	0.40 334	0.40 432	0.41 249	0.30 316	0.17 555	0.10 348	0.14 493	0.11 325	0.18 361	0.17 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 270	0.27 144	1.78 354	0.44 567	0.16 150	0.61 446	0.27 397	0.51 221	0.52 323	0.47 359	0.43 311	0.43 358	0.28 305	0.54 352	0.28 279	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.17 333	0.12 204
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
iGMRVC	0.39 270	0.27 144	1.78 354	0.44 567	0.17 184	0.61 446	0.27 397	0.51 221	0.52 323	0.47 359	0.43 311	0.44 369	0.28 305	0.55 356	0.28 279	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.17 333	0.12 204

iRAFT	0.39 270	0.27 144	1.78 354	0.44 567	0.16 150	0.61 446	0.27 397	0.51 221	0.52 323	0.47 359	0.43 311	0.43 358	0.28 305	0.54 352	0.28 279	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.17 333	0.12 204

S0	0.40 280	0.69 483	1.02 151	0.30 318	0.19 269	0.61 446	0.35 510	0.48 190	0.31 45	0.34 271	0.50 383	0.32 273	0.32 358	0.34 185	0.36 383	0.19 584	0.14 482	0.17 564	0.20 546	0.46 645	0.65 668

MM-Stereo_test3	0.40 280	0.58 429	1.75 332	0.36 474	0.30 467	0.45 196	0.30 450	0.72 371	0.59 400	0.31 254	0.43 311	0.32 273	0.23 213	0.35 194	0.29 293	0.10 262	0.20 587	0.10 243	0.08 159	0.40 621	0.11 155

rvit_stereo_0075_2	0.40 280	0.40 311	1.88 412	0.33 404	0.32 498	0.41 152	0.22 247	0.58 281	0.53 341	0.38 299	0.51 389	0.40 334	0.27 286	0.44 271	0.29 293	0.20 595	0.15 513	0.22 615	0.15 456	0.18 361	0.23 486

test_sample1	0.40 280	0.18 7	1.19 185	0.31 348	0.18 232	0.48 242	0.23 288	0.78 439	0.49 294	0.44 335	0.44 322	0.45 378	0.41 443	1.39 521	0.33 355	0.11 355	0.09 296	0.10 243	0.09 209	0.12 172	0.13 247

H2IRNET	0.40 280	0.61 439	1.90 424	0.29 296	0.17 184	0.54 327	0.18 114	0.52 237	0.50 305	0.27 227	0.56 451	0.47 398	0.35 377	0.46 296	0.33 355	0.10 262	0.07 83	0.12 391	0.14 429	0.32 550	0.12 204

DCANet-4	0.40 280	0.27 144	2.21 513	0.25 153	0.14 81	0.51 290	0.22 247	0.77 424	0.72 541	0.54 443	0.47 342	0.28 239	0.37 400	0.37 218	0.34 365	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 460

test_4	0.40 280	0.37 277	2.01 467	0.29 296	0.21 306	0.50 275	0.28 417	0.47 175	0.39 172	0.42 322	0.76 589	0.38 318	0.22 186	0.52 341	0.33 355	0.08 68	0.07 83	0.11 322	0.15 456	0.28 515	0.07 12

cross-raft	0.40 280	0.27 144	2.22 517	0.30 318	0.17 184	0.49 261	0.35 510	0.71 365	0.39 172	0.43 328	0.45 326	0.64 491	0.25 245	0.32 156	0.25 239	0.08 68	0.08 200	0.09 173	0.23 568	0.11 150	0.14 276

TestStereo_HL2	0.41 288	0.86 562	1.82 387	0.26 201	0.16 150	0.48 242	0.20 157	0.62 311	0.51 312	0.35 276	0.41 302	0.32 273	0.27 286	1.09 482	0.29 293	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.10 124

GGDA	0.41 288	0.90 579	1.83 391	0.26 201	0.15 113	0.50 275	0.20 157	0.63 320	0.52 323	0.35 276	0.41 302	0.31 263	0.27 286	1.11 487	0.27 265	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.10 124

FE-Mocha	0.41 288	0.31 220	1.44 250	0.28 260	0.33 513	0.41 152	0.17 91	0.69 353	0.45 251	0.44 335	0.50 383	0.41 340	0.45 485	0.36 207	1.17 622	0.10 262	0.08 200	0.11 322	0.21 554	0.13 209	0.13 247

MM-Stereo_test1	0.41 288	0.39 303	2.29 532	0.38 515	0.26 413	0.44 187	0.28 417	0.63 320	0.51 312	0.40 308	0.32 238	0.26 212	0.26 265	0.46 296	0.22 187	0.09 151	0.21 597	0.10 243	0.09 209	0.39 616	0.15 319

FLISNet	0.41 288	0.63 455	1.72 317	0.27 227	0.21 306	0.45 196	0.19 129	0.55 263	0.41 203	0.57 481	0.59 469	0.65 496	0.45 485	0.45 287	0.39 409	0.08 68	0.09 296	0.10 243	0.11 325	0.20 398	0.10 124

CoSv	0.41 288	0.63 455	1.72 317	0.27 227	0.21 306	0.45 196	0.19 129	0.55 263	0.41 203	0.57 481	0.59 469	0.65 496	0.45 485	0.45 287	0.39 409	0.08 68	0.09 296	0.10 243	0.11 325	0.20 398	0.10 124

AIO_rvc	0.41 288	0.64 460	1.29 208	0.58 643	0.39 572	0.37 103	0.24 325	0.50 210	0.43 228	0.28 234	0.23 124	0.25 197	0.16 76	0.99 468	0.19 101	0.10 262	0.16 531	0.08 70	0.11 325	0.25 477	0.85 686

test_sample2	0.41 288	0.19 11	1.23 195	0.31 348	0.17 184	0.51 290	0.27 397	0.81 463	0.55 363	0.44 335	0.45 326	0.46 390	0.38 409	1.51 543	0.30 316	0.12 418	0.09 296	0.11 322	0.10 252	0.14 243	0.14 276

GMStereo_Zeroshot	0.41 288	0.36 274	1.54 276	0.41 545	0.19 269	0.52 311	0.19 129	0.59 290	0.52 323	0.57 481	0.59 469	0.63 482	0.29 328	0.58 364	0.33 355	0.15 519	0.09 296	0.16 543	0.09 209	0.24 463	0.12 204

MIM_Stereo	0.41 288	0.60 434	1.88 412	0.31 348	0.21 306	0.50 275	0.19 129	0.64 324	0.44 235	0.43 328	0.53 417	0.43 358	0.27 286	0.51 337	0.28 279	0.08 68	0.14 482	0.11 322	0.10 252	0.26 498	0.26 523

LL-Strereo2	0.41 288	0.90 579	1.83 391	0.44 567	0.24 371	0.54 327	0.27 397	0.58 281	0.45 251	0.41 317	0.33 248	0.44 369	0.21 169	0.44 271	0.34 365	0.09 151	0.08 200	0.16 543	0.14 429	0.17 333	0.17 374

BUS	0.41 288	0.27 144	1.13 172	0.30 318	0.21 306	0.91 633	0.23 288	1.00 631	0.61 423	0.63 552	0.53 417	0.66 503	0.30 339	0.43 262	0.32 342	0.13 453	0.10 348	0.14 493	0.12 366	0.12 172	0.11 155

BSDual-CNN	0.41 288	0.27 144	1.13 172	0.30 318	0.21 306	0.76 582	0.31 463	1.00 631	0.61 423	0.63 552	0.53 417	0.63 482	0.37 400	0.43 262	0.38 398	0.13 453	0.10 348	0.14 493	0.12 366	0.12 172	0.11 155

psmg	0.41 288	0.27 144	1.13 172	0.27 227	0.21 306	0.75 578	0.36 518	0.90 540	0.61 423	0.59 513	0.59 469	0.63 482	0.37 400	0.43 262	0.38 398	0.13 453	0.10 348	0.13 454	0.12 366	0.13 209	0.11 155

GMOStereo	0.41 288	0.62 445	1.78 354	0.28 260	0.36 548	0.51 290	0.31 463	0.53 246	0.44 235	0.57 481	0.48 356	0.41 340	0.27 286	0.28 95	0.23 198	0.08 68	0.38 663	0.13 454	0.11 325	0.34 571	0.11 155

error version	0.41 288	0.62 445	1.78 354	0.28 260	0.36 548	0.51 290	0.31 463	0.53 246	0.44 235	0.57 481	0.48 356	0.41 340	0.27 286	0.28 95	0.23 198	0.08 68	0.38 663	0.13 454	0.11 325	0.34 571	0.11 155

test-v	0.41 288	0.62 445	1.78 354	0.28 260	0.36 548	0.51 290	0.31 463	0.53 246	0.44 235	0.57 481	0.48 356	0.41 340	0.27 286	0.28 95	0.23 198	0.08 68	0.38 663	0.13 454	0.11 325	0.34 571	0.11 155

CRE-IMP	0.41 288	0.22 60	1.76 341	0.48 600	0.17 184	0.79 599	0.69 653	0.52 237	0.52 323	0.47 359	0.42 308	0.45 378	0.26 265	0.41 249	0.31 329	0.11 355	0.07 83	0.12 391	0.09 209	0.17 333	0.23 486

test-2	0.41 288	0.62 445	1.78 354	0.28 260	0.36 548	0.51 290	0.31 463	0.53 246	0.44 235	0.57 481	0.48 356	0.41 340	0.27 286	0.28 95	0.23 198	0.08 68	0.38 663	0.13 454	0.11 325	0.34 571	0.11 155

CFNet-RSSM	0.41 288	0.32 228	2.20 512	0.27 227	0.44 601	0.52 311	0.19 129	0.76 412	0.48 286	0.43 328	0.36 265	0.54 433	0.26 265	0.33 171	0.25 239	0.09 151	0.08 200	0.09 173	0.38 649	0.10 113	0.09 85

DMCA	0.41 288	0.52 395	1.26 200	0.31 348	0.24 371	0.59 414	0.26 373	0.77 424	0.63 453	0.58 499	0.48 356	0.57 456	0.35 377	0.40 244	0.50 474	0.14 498	0.10 348	0.14 493	0.10 252	0.15 271	0.15 319

WQFJA1	0.42 309	0.24 99	0.53 11	0.26 201	0.38 566	0.48 242	0.23 288	1.72 698	2.07 707	0.25 193	0.25 153	0.28 239	0.27 286	0.32 156	0.34 365	0.09 151	0.11 403	0.10 243	0.08 159	0.20 398	0.13 247

WQFJX	0.42 309	0.25 113	0.55 14	0.26 201	0.39 572	0.47 226	0.23 288	1.76 700	1.82 701	0.26 211	0.26 166	0.28 239	0.28 305	0.42 257	0.32 342	0.10 262	0.10 348	0.09 173	0.08 159	0.24 463	0.16 353

NLMM	0.42 309	0.24 99	0.53 11	0.26 201	0.38 566	0.48 242	0.23 288	1.72 698	2.06 706	0.25 193	0.25 153	0.28 239	0.27 286	0.32 156	0.34 365	0.09 151	0.11 403	0.10 243	0.08 159	0.20 398	0.13 247

AE-Stereo	0.42 309	0.29 188	1.65 294	0.43 560	0.47 623	0.56 359	0.23 288	0.86 508	0.46 262	0.31 254	0.41 302	0.43 358	0.24 229	0.34 185	0.24 224	0.09 151	0.48 684	0.11 322	0.45 663	0.22 431	0.19 411

ACVNet-DCA	0.42 309	0.64 460	2.07 479	0.35 453	0.14 81	0.76 582	0.25 349	0.76 412	0.52 323	0.31 254	0.38 284	0.24 181	0.38 409	0.69 415	0.19 101	0.10 262	0.24 615	0.11 322	0.09 209	0.12 172	0.14 276

dd	0.42 309	0.96 601	1.77 350	0.31 348	0.17 184	0.57 378	0.26 373	0.49 201	0.68 502	0.41 317	0.40 297	0.34 293	0.27 286	0.45 287	0.40 417	0.17 555	0.10 348	0.13 454	0.12 366	0.21 414	0.12 204

Anonymous3	0.42 309	0.35 264	2.09 485	0.33 404	0.24 371	0.72 559	0.31 463	0.74 390	0.55 363	0.35 276	0.40 297	0.33 285	0.29 328	0.44 271	0.28 279	0.18 568	0.18 563	0.13 454	0.13 400	0.17 333	0.17 374

DCANet	0.42 309	0.77 523	1.95 449	0.25 153	0.14 81	0.51 290	0.22 247	0.77 424	0.72 541	0.54 443	0.48 356	0.31 263	0.41 443	0.36 207	0.39 409	0.09 151	0.07 83	0.09 173	0.07 111	0.13 209	0.23 486

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 309	0.86 562	1.78 354	0.28 260	0.17 184	0.52 311	0.20 157	0.62 311	0.61 423	0.50 397	0.61 492	0.39 325	0.32 358	0.35 194	0.30 316	0.07 26	0.10 348	0.09 173	0.09 209	0.35 584	0.10 124

Weightmod	0.43 318	0.56 421	0.91 125	0.26 201	0.22 335	0.56 359	0.22 247	0.45 144	0.38 157	0.30 248	0.72 577	0.38 318	0.32 358	0.61 383	0.33 355	0.40 666	0.14 482	0.10 243	0.10 252	0.52 661	1.06 704

fff	0.43 318	0.77 523	1.95 449	0.24 126	0.13 56	0.51 290	0.22 247	0.77 424	0.75 574	0.54 443	0.47 342	0.31 263	0.65 589	0.36 207	0.34 365	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 460

DisPM	0.43 318	0.33 238	1.78 354	0.57 641	0.18 232	0.59 414	0.63 641	0.53 246	0.61 423	0.60 523	0.53 417	0.38 318	0.26 265	0.75 429	0.29 293	0.12 418	0.07 83	0.12 391	0.11 325	0.11 150	0.14 276

IER	0.43 318	0.38 290	1.69 305	0.26 201	0.25 395	0.66 520	0.26 373	0.71 365	0.55 363	0.54 443	0.59 469	0.60 473	0.53 537	0.52 341	0.39 409	0.11 355	0.08 200	0.11 322	0.11 325	0.14 243	0.11 155

test-3	0.43 318	0.20 26	1.70 309	0.34 437	0.32 498	0.45 196	0.23 288	0.71 365	0.46 262	0.51 410	0.29 195	0.45 378	0.21 169	0.59 370	0.98 587	0.08 68	0.07 83	0.10 243	0.35 636	0.29 522	0.28 540

test_1	0.43 318	0.20 26	1.70 309	0.34 437	0.32 498	0.45 196	0.23 288	0.71 365	0.46 262	0.50 397	0.29 195	0.45 378	0.21 169	0.59 370	0.98 587	0.08 68	0.07 83	0.10 243	0.35 636	0.29 522	0.29 548

rafts_anoy	0.43 318	0.89 575	1.96 458	0.32 378	0.30 467	0.48 242	0.24 325	0.62 311	0.49 294	0.37 289	0.38 284	0.33 285	0.30 339	0.51 337	0.34 365	0.10 262	0.39 670	0.13 454	0.15 456	0.17 333	0.15 319

RALAANet	0.43 318	0.98 614	1.90 424	0.32 378	0.23 356	0.48 242	0.19 129	0.67 344	0.53 341	0.48 378	0.45 326	0.39 325	0.30 339	0.48 315	0.37 391	0.10 262	0.08 200	0.11 322	0.14 429	0.27 509	0.10 124

csc	0.43 318	0.77 523	1.95 449	0.24 126	0.13 56	0.51 290	0.22 247	0.77 424	0.75 574	0.54 443	0.47 342	0.31 263	0.65 589	0.36 207	0.34 365	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 460

cscssc	0.43 318	0.77 523	1.95 449	0.24 126	0.13 56	0.51 290	0.22 247	0.77 424	0.75 574	0.54 443	0.47 342	0.31 263	0.65 589	0.36 207	0.34 365	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 460

S	0.44 328	0.42 330	1.08 163	0.27 227	0.24 371	0.66 520	0.28 417	0.53 246	0.46 262	0.45 346	0.56 451	0.33 285	0.39 423	0.31 142	0.30 316	0.17 555	0.11 403	0.19 593	0.20 546	0.52 661	1.29 710

ManiGeoR	0.44 328	1.04 632	2.50 581	0.22 67	0.19 269	0.47 226	0.18 114	0.72 371	0.53 341	0.28 234	0.36 265	0.32 273	0.28 305	0.85 451	0.33 355	0.10 262	0.07 83	0.09 173	0.07 111	0.12 172	0.10 124

HLF11	0.44 328	0.97 609	2.44 562	0.22 67	0.19 269	0.43 175	0.17 91	0.66 334	0.51 312	0.33 268	0.40 297	0.31 263	0.29 328	0.88 458	0.35 377	0.10 262	0.08 200	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.11 155

HLf10	0.44 328	1.04 632	2.50 581	0.22 67	0.19 269	0.47 226	0.18 114	0.72 371	0.53 341	0.28 234	0.36 265	0.32 273	0.28 305	0.85 451	0.33 355	0.10 262	0.07 83	0.09 173	0.07 111	0.12 172	0.10 124

IGEV_i1	0.44 328	0.26 131	2.01 467	0.33 404	0.18 232	0.58 395	0.27 397	0.84 489	0.49 294	0.45 346	0.47 342	0.55 436	0.33 366	0.65 400	0.36 383	0.11 355	0.11 403	0.13 454	0.19 533	0.17 333	0.28 540

Selective-IGEV-i1	0.44 328	0.23 81	1.30 211	0.33 404	0.45 612	0.60 426	0.32 486	0.85 498	0.64 461	0.42 322	0.52 404	0.60 473	0.28 305	0.46 296	0.34 365	0.10 262	0.10 348	0.13 454	0.28 593	0.14 243	0.75 677

rvit_105_1	0.44 328	0.54 410	1.46 255	0.36 474	0.24 371	0.51 290	0.45 579	0.75 400	0.74 560	0.45 346	0.44 322	0.44 369	0.36 383	0.62 384	0.38 398	0.20 595	0.18 563	0.18 586	0.22 565	0.18 361	0.18 394

model_zeroshot	0.44 328	0.68 479	1.97 463	0.28 260	0.18 232	0.69 545	0.21 204	0.63 320	0.40 190	1.00 653	0.34 256	0.42 354	0.20 154	0.69 415	0.24 224	0.10 262	0.22 603	0.10 243	0.22 565	0.12 172	0.10 124

1test111	0.44 328	0.64 460	2.07 479	0.35 453	0.14 81	0.76 582	0.25 349	0.76 412	0.52 323	0.31 254	0.38 284	0.24 181	0.38 409	0.96 465	0.30 316	0.10 262	0.24 615	0.11 322	0.09 209	0.12 172	0.14 276

tt1	0.44 328	0.64 460	1.83 391	0.35 453	0.14 81	0.76 582	0.25 349	0.74 390	0.88 625	0.31 254	0.37 271	0.25 197	0.35 377	0.63 387	0.19 101	0.10 262	0.24 615	0.11 322	0.09 209	0.25 477	0.36 606

RAFT-Test	0.44 328	0.38 290	2.01 467	0.27 227	0.44 601	0.64 499	0.37 527	0.72 371	0.57 379	0.45 346	0.48 356	0.65 496	0.24 229	0.35 194	0.29 293	0.09 151	0.11 403	0.09 173	0.38 649	0.10 113	0.11 155

4D-IteraStereo	0.44 328	0.96 601	2.63 605	0.27 227	0.30 467	0.45 196	0.25 349	0.52 237	0.50 305	0.40 308	0.31 227	0.40 334	0.19 139	0.35 194	0.32 342	0.09 151	0.06 24	0.12 391	0.11 325	0.19 382	0.30 561

ToySt	0.44 328	0.61 439	1.89 419	0.29 296	0.18 232	0.55 342	0.35 510	0.67 344	0.53 341	0.39 306	0.50 383	0.59 466	0.43 472	0.51 337	0.49 469	0.10 262	0.12 437	0.13 454	0.16 479	0.24 463	0.19 411

UDGNet	0.44 328	1.02 630	1.74 325	0.35 453	0.19 269	0.58 395	0.23 288	0.49 201	0.66 491	0.41 317	0.38 284	0.34 293	0.29 328	0.53 347	0.30 316	0.24 629	0.10 348	0.37 664	0.19 533	0.27 509	0.15 319

test_3	0.44 328	0.20 26	1.70 309	0.36 474	0.32 498	0.47 226	0.30 450	0.73 385	0.49 294	0.50 397	0.30 210	0.45 378	0.22 186	0.59 370	0.98 587	0.08 68	0.10 348	0.11 322	0.35 636	0.29 522	0.28 540

GANet-ADL	0.44 328	0.41 321	2.31 534	0.33 404	0.20 290	0.57 378	0.25 349	0.75 400	0.54 356	0.42 322	0.59 469	0.56 449	0.30 339	0.40 244	0.38 398	0.14 498	0.11 403	0.09 173	0.08 159	0.22 431	0.17 374

DeepStereo_RVC	0.44 328	0.28 173	1.92 433	0.49 602	0.17 184	0.60 426	0.59 627	0.50 210	0.52 323	0.49 390	0.45 326	0.39 325	0.86 636	0.45 287	0.33 355	0.11 355	0.08 200	0.11 322	0.09 209	0.15 271	0.19 411

test-1	0.44 328	0.48 377	1.69 305	0.30 318	0.27 426	0.50 275	0.28 417	0.80 459	0.43 228	0.40 308	0.54 429	0.41 340	0.24 229	0.31 142	1.16 620	0.09 151	0.20 587	0.10 243	0.17 499	0.11 150	0.26 523

raft+_RVC	0.44 328	0.67 476	1.85 397	0.34 437	0.71 670	0.51 290	0.25 349	0.64 324	0.51 312	0.35 276	0.45 326	0.32 273	0.28 305	0.43 262	0.32 342	0.09 151	0.19 576	0.10 243	0.09 209	0.20 398	0.40 628

GES	0.44 328	0.28 173	1.88 412	0.30 318	0.18 232	0.61 446	0.30 450	0.88 528	0.46 262	0.47 359	0.52 404	0.39 325	0.42 461	0.58 364	0.67 537	0.15 519	0.11 403	0.12 391	0.10 252	0.15 271	0.17 374

AFF-stereo	0.44 328	0.96 601	1.78 354	0.31 348	0.15 113	0.50 275	0.21 204	0.64 324	0.63 453	0.47 359	0.64 527	0.49 411	0.34 375	0.46 296	0.31 329	0.08 68	0.09 296	0.10 243	0.10 252	0.37 599	0.10 124

FENet	0.44 328	0.30 206	2.42 556	0.32 378	0.17 184	0.58 395	0.22 247	0.77 424	0.59 400	0.47 359	0.42 308	0.55 436	0.38 409	0.49 326	0.47 458	0.12 418	0.09 296	0.12 391	0.11 325	0.13 209	0.16 353

AdaStereo	0.44 328	0.38 290	1.79 374	0.34 437	0.20 290	0.57 378	0.28 417	0.92 561	0.69 511	0.52 419	0.55 439	0.61 476	0.33 366	0.48 315	0.39 409	0.17 555	0.08 200	0.17 564	0.11 325	0.18 361	0.12 204
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.
HLf8	0.45 351	1.10 642	2.46 566	0.21 37	0.19 269	0.51 290	0.18 114	0.76 412	0.58 390	0.32 264	0.37 271	0.32 273	0.28 305	0.92 460	0.26 253	0.12 418	0.07 83	0.09 173	0.07 111	0.14 243	0.11 155

Hybrid-DGEV-03	0.45 351	0.88 570	1.75 332	0.29 296	0.17 184	0.58 395	0.24 325	0.65 331	0.48 286	0.59 513	1.01 639	0.39 325	0.28 305	0.41 249	0.34 365	0.09 151	0.08 200	0.12 391	0.09 209	0.34 571	0.24 500

WQFJX1	0.45 351	0.28 173	0.56 17	0.27 227	0.35 539	0.48 242	0.25 349	1.98 711	2.08 708	0.26 211	0.26 166	0.29 252	0.28 305	0.50 333	0.31 329	0.10 262	0.11 403	0.10 243	0.08 159	0.23 446	0.14 276

AIO-test1	0.45 351	0.87 566	2.27 528	0.33 404	0.33 513	0.50 275	0.22 247	0.74 390	0.66 491	0.29 243	0.41 302	0.29 252	0.22 186	0.73 425	0.29 293	0.09 151	0.08 200	0.12 391	0.14 429	0.30 533	0.22 460

StereoVision	0.45 351	0.72 496	1.94 446	0.33 404	0.32 498	0.47 226	0.26 373	0.68 349	0.57 379	0.32 264	0.89 619	0.45 378	0.27 286	0.49 326	0.36 383	0.13 453	0.15 513	0.16 543	0.15 456	0.19 382	0.13 247

ADStereo(finetuned)	0.45 351	0.77 523	2.12 494	0.25 153	0.14 81	0.51 290	0.22 247	0.77 424	0.72 541	0.54 443	0.48 356	0.31 263	0.76 619	0.37 218	0.38 398	0.09 151	0.07 83	0.09 173	0.07 111	0.13 209	0.23 486

PFNet+	0.45 351	0.37 277	1.86 405	0.46 587	0.18 232	0.58 395	0.77 665	0.52 237	0.64 461	0.56 470	0.48 356	0.39 325	0.26 265	0.93 461	0.32 342	0.13 453	0.09 296	0.14 493	0.13 400	0.12 172	0.15 319

RAFT	0.45 351	0.92 583	1.59 284	0.34 437	0.19 269	0.46 216	0.35 510	0.65 331	0.49 294	0.49 390	0.49 373	0.70 537	0.40 432	0.47 308	0.32 342	0.11 355	0.16 531	0.14 493	0.13 400	0.51 657	0.13 247

TestStereo	0.45 351	0.54 410	2.11 490	0.29 296	0.16 150	0.43 175	0.24 325	0.54 259	0.45 251	0.37 289	0.46 335	0.34 293	0.27 286	1.98 628	0.27 265	0.11 355	0.08 200	0.12 391	0.09 209	0.14 243	0.08 56

CFNet_pseudo	0.45 351	0.46 362	2.23 521	0.25 153	0.19 269	0.56 359	0.21 204	0.77 424	0.60 405	0.49 390	0.56 451	0.69 527	0.47 509	0.52 341	0.31 329	0.11 355	0.10 348	0.15 524	0.10 252	0.17 333	0.14 276

RALCasStereoNet	0.45 351	0.88 570	1.85 397	0.30 318	0.26 413	0.49 261	0.26 373	0.58 281	0.51 312	0.36 283	0.48 356	0.36 304	0.28 305	0.55 356	0.34 365	0.10 262	0.53 687	0.09 173	0.08 159	0.25 477	0.34 595

ACVNet	0.45 351	0.44 348	1.79 374	0.28 260	0.21 306	0.59 414	0.36 518	0.66 334	0.68 502	0.45 346	0.59 469	0.69 527	0.40 432	0.44 271	0.55 497	0.11 355	0.09 296	0.10 243	0.09 209	0.34 571	0.10 124

ccs_rob	0.45 351	0.46 362	2.22 517	0.26 201	0.19 269	0.56 359	0.21 204	0.77 424	0.60 405	0.49 390	0.56 451	0.69 527	0.47 509	0.52 341	0.31 329	0.11 355	0.09 296	0.16 543	0.10 252	0.17 333	0.14 276

NLMM1	0.46 364	0.27 144	0.53 11	0.27 227	0.38 566	0.49 261	0.24 325	1.97 710	2.38 711	0.28 234	0.27 175	0.26 212	0.25 245	0.47 308	0.31 329	0.10 262	0.11 403	0.10 243	0.09 209	0.23 446	0.15 319

NLCSM	0.46 364	0.37 277	0.72 76	0.29 296	0.36 548	0.49 261	0.27 397	1.33 681	1.59 690	0.29 243	0.29 195	0.29 252	0.31 349	1.44 527	0.35 377	0.11 355	0.11 403	0.11 322	0.10 252	0.35 584	0.14 276

Reg-Stereo(zero)	0.46 364	0.17 2	2.10 489	0.24 126	0.34 526	0.51 290	0.42 553	0.50 210	0.54 356	0.37 289	0.46 335	0.54 433	0.60 568	0.43 262	1.10 610	0.08 68	0.09 296	0.08 70	0.22 565	0.12 172	0.22 460

xx1	0.46 364	0.64 460	2.07 479	0.35 453	0.14 81	0.76 582	0.25 349	0.74 390	1.01 648	0.31 254	0.38 284	0.46 390	0.36 383	0.69 415	0.19 101	0.10 262	0.24 615	0.12 391	0.12 366	0.12 172	0.14 276

rrr	0.46 364	0.34 255	3.08 663	0.27 227	0.16 150	0.45 196	0.28 417	1.09 661	0.51 312	0.24 173	0.21 88	0.26 212	0.25 245	0.64 389	0.52 484	0.09 151	0.07 83	0.10 243	0.29 599	0.16 309	0.25 512

MSKI-zero shot	0.46 364	0.38 290	2.47 572	0.27 227	0.43 600	0.56 359	0.20 157	0.77 424	0.43 228	0.60 523	0.51 389	0.44 369	0.17 85	0.68 409	0.21 161	0.09 151	0.29 642	0.09 173	0.32 624	0.14 243	0.10 124

PCWNet_CMD	0.46 364	0.45 358	2.28 530	0.26 201	0.20 290	0.55 342	0.21 204	0.75 400	0.64 461	0.48 378	0.55 439	0.68 520	0.57 555	0.46 296	0.30 316	0.11 355	0.10 348	0.14 493	0.10 252	0.18 361	0.14 276

RAFT_CTSACE	0.46 364	0.76 513	2.07 479	0.35 453	0.30 467	0.54 327	0.30 450	0.61 307	0.48 286	0.49 390	0.76 589	0.55 436	0.36 383	0.58 364	0.22 187	0.08 68	0.13 463	0.11 322	0.10 252	0.41 624	0.08 56

NRIStereo	0.46 364	0.25 113	1.77 350	0.47 592	0.16 150	0.95 638	0.74 661	0.51 221	0.56 375	0.48 378	0.39 293	0.59 466	0.29 328	0.77 438	0.32 342	0.11 355	0.13 463	0.11 322	0.09 209	0.21 414	0.24 500

ICVP	0.46 364	0.29 188	2.41 554	0.33 404	0.22 335	0.59 414	0.55 614	0.75 400	0.50 305	0.44 335	0.60 485	0.49 411	0.35 377	0.53 347	0.37 391	0.16 540	0.16 531	0.14 493	0.11 325	0.15 271	0.15 319
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 364	0.49 381	1.65 294	0.38 515	0.29 450	0.58 395	0.22 247	0.75 400	0.62 441	0.47 359	0.49 373	0.48 409	0.36 383	1.12 491	0.37 391	0.15 519	0.10 348	0.15 524	0.13 400	0.17 333	0.17 374

test_xeample3	0.46 364	0.34 255	2.99 657	0.37 498	0.16 150	0.49 261	0.33 496	1.06 655	0.44 235	0.25 193	0.23 124	0.24 181	0.25 245	0.49 326	0.56 505	0.09 151	0.07 83	0.10 243	0.40 655	0.17 333	0.26 523

SFCPSM	0.46 364	0.24 99	2.35 543	0.27 227	0.27 426	0.70 551	0.32 486	0.96 597	0.63 453	0.49 390	0.52 404	0.43 358	0.36 383	0.52 341	0.43 437	0.12 418	0.09 296	0.12 391	0.16 479	0.16 309	0.12 204

UPFNet	0.46 364	0.28 173	1.73 320	0.33 404	0.32 498	0.65 513	0.38 534	0.83 477	0.59 400	0.57 481	0.52 404	0.61 476	0.40 432	0.75 429	0.52 484	0.13 453	0.12 437	0.13 454	0.12 366	0.15 271	0.11 155

MSMDNet	0.46 364	0.44 348	2.28 530	0.26 201	0.20 290	0.55 342	0.21 204	0.75 400	0.64 461	0.48 378	0.55 439	0.68 520	0.56 549	0.46 296	0.30 316	0.11 355	0.10 348	0.13 454	0.10 252	0.18 361	0.15 319

HITNet	0.46 364	0.92 583	2.09 485	0.33 404	0.14 81	0.55 342	0.22 247	0.83 477	0.56 375	0.51 410	0.49 373	0.48 409	0.37 400	0.48 315	0.54 494	0.09 151	0.06 24	0.10 243	0.08 159	0.23 446	0.09 85
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
PStereo	0.47 380	1.01 625	1.49 265	0.56 635	0.20 290	0.51 290	0.33 496	0.48 190	0.60 405	0.36 283	0.22 108	0.35 297	0.44 480	0.53 347	0.54 494	0.31 655	0.20 587	0.20 603	0.17 499	0.43 633	0.45 638

ISRNet	0.47 380	0.44 348	1.55 278	0.37 498	0.31 488	0.49 261	0.19 129	0.75 400	0.66 491	0.63 552	0.71 572	0.67 513	0.39 423	0.58 364	0.44 443	0.23 620	0.16 531	0.21 612	0.20 546	0.21 414	0.25 512

test_sample7	0.47 380	0.33 238	1.49 265	0.34 437	0.20 290	0.51 290	0.30 450	0.93 569	0.66 491	0.57 481	0.51 389	0.55 436	0.45 485	1.11 487	0.38 398	0.17 555	0.14 482	0.16 543	0.15 456	0.19 382	0.18 394

cc1	0.47 380	0.64 460	2.07 479	0.35 453	0.14 81	0.76 582	0.25 349	0.74 390	1.01 648	0.31 254	0.38 284	0.24 181	0.38 409	0.69 415	0.19 101	0.10 262	0.24 615	0.11 322	0.09 209	0.25 477	0.40 628

ffm	0.47 380	0.23 81	2.01 467	0.30 318	0.21 306	0.57 378	0.26 373	0.74 390	0.88 625	0.53 430	0.63 510	0.66 503	0.39 423	0.63 387	0.19 101	0.10 262	0.24 615	0.15 524	0.13 400	0.25 477	0.36 606

hknet	0.47 380	0.29 188	1.70 309	0.30 318	0.24 371	0.76 582	0.31 463	1.00 631	0.64 461	0.63 552	0.53 417	0.80 582	0.38 409	0.77 438	0.37 391	0.11 355	0.10 348	0.14 493	0.12 366	0.12 172	0.11 155

BEATNet_4x	0.47 380	0.73 504	1.91 430	0.33 404	0.15 113	0.56 359	0.25 349	0.85 498	0.58 390	0.54 443	0.51 389	0.57 456	0.42 461	0.57 360	0.61 521	0.11 355	0.08 200	0.12 391	0.09 209	0.20 398	0.16 353

TestStereo_HLe17	0.48 387	1.17 661	2.73 624	0.22 67	0.18 232	0.50 275	0.21 204	0.78 439	0.58 390	0.31 254	0.37 271	0.31 263	0.28 305	1.06 478	0.25 239	0.10 262	0.06 24	0.09 173	0.08 159	0.13 209	0.09 85

ITSA-stereo	0.48 387	0.33 238	1.20 189	0.33 404	0.18 232	0.60 426	0.29 442	0.94 578	0.80 601	0.50 397	0.49 373	0.53 425	0.59 564	1.25 509	0.64 530	0.15 519	0.12 437	0.17 564	0.16 479	0.18 361	0.23 486

qqq1	0.48 387	0.46 362	1.60 286	0.30 318	0.15 113	0.45 196	0.24 325	0.90 540	0.72 541	0.56 470	0.64 527	0.51 417	0.41 443	1.87 609	0.23 198	0.13 453	0.10 348	0.09 173	0.08 159	0.14 243	0.11 155

fff1	0.48 387	0.46 362	1.60 286	0.30 318	0.15 113	0.45 196	0.24 325	0.90 540	0.72 541	0.56 470	0.64 527	0.51 417	0.41 443	1.87 609	0.23 198	0.13 453	0.10 348	0.09 173	0.08 159	0.14 243	0.11 155

MyStereo04	0.48 387	0.40 311	2.65 609	0.29 296	0.23 356	0.60 426	0.31 463	0.83 477	0.75 574	0.47 359	0.36 265	0.53 425	0.42 461	0.53 347	0.39 409	0.09 151	0.18 563	0.12 391	0.11 325	0.16 309	0.19 411

CFNet_ucs	0.48 387	0.50 389	2.32 535	0.26 201	0.22 335	0.57 378	0.22 247	0.85 498	0.65 476	0.53 430	0.64 527	0.68 520	0.44 480	0.54 352	0.31 329	0.13 453	0.12 437	0.16 543	0.11 325	0.19 382	0.17 374

anonymousa	0.48 387	0.46 362	2.44 562	0.29 296	0.34 526	0.61 446	0.25 349	0.66 334	0.54 356	0.53 430	0.77 593	0.73 549	0.46 500	0.33 171	0.31 329	0.10 262	0.09 296	0.12 391	0.29 599	0.10 113	0.19 411

NF-Stereo	0.48 387	0.25 113	1.81 381	0.52 615	0.16 150	0.61 446	0.44 571	0.66 334	0.61 423	0.50 397	0.47 342	0.37 309	0.26 265	1.45 532	0.79 566	0.11 355	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.13 209	0.16 353

OCTAStereo	0.48 387	0.25 113	1.81 381	0.52 615	0.16 150	0.61 446	0.43 560	0.66 334	0.61 423	0.50 397	0.47 342	0.37 309	0.26 265	1.44 527	0.80 567	0.11 355	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.13 209	0.17 374

PSM-softLoss	0.48 387	0.27 144	1.85 397	0.51 611	0.17 184	0.61 446	0.40 543	0.61 307	0.57 379	0.52 419	0.48 356	0.39 325	0.25 245	1.46 533	0.77 560	0.12 418	0.08 200	0.13 454	0.12 366	0.12 172	0.14 276

KMStereo	0.48 387	0.27 144	1.85 397	0.51 611	0.17 184	0.61 446	0.40 543	0.61 307	0.57 379	0.52 419	0.48 356	0.39 325	0.25 245	1.46 533	0.77 560	0.12 418	0.08 200	0.13 454	0.12 366	0.12 172	0.14 276

KYRaft	0.48 387	0.29 188	1.75 332	0.33 404	0.21 306	0.75 578	0.44 571	0.58 281	0.57 379	0.64 562	0.93 626	0.53 425	0.72 608	0.60 377	0.24 224	0.10 262	0.07 83	0.12 391	0.14 429	0.12 172	0.54 653

RE-Stereo	0.48 387	0.25 113	1.81 381	0.52 615	0.16 150	0.61 446	0.43 560	0.66 334	0.60 405	0.50 397	0.47 342	0.37 309	0.26 265	1.44 527	0.78 562	0.11 355	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.13 209	0.17 374

TVStereo	0.48 387	0.25 113	1.81 381	0.52 615	0.16 150	0.61 446	0.43 560	0.66 334	0.60 405	0.50 397	0.47 342	0.37 309	0.26 265	1.44 527	0.78 562	0.11 355	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.13 209	0.17 374

111	0.48 387	1.09 641	1.95 449	0.24 126	0.13 56	0.59 414	0.26 373	0.83 477	0.78 593	0.48 378	0.52 404	0.56 449	0.38 409	0.49 326	0.38 398	0.09 151	0.07 83	0.09 173	0.07 111	0.23 446	0.35 598

acv_ft	0.48 387	0.44 348	1.76 341	0.32 378	0.41 591	0.63 485	0.28 417	0.81 463	0.68 502	0.61 532	0.59 469	0.69 527	0.45 485	0.44 271	0.63 525	0.11 355	0.09 296	0.10 243	0.09 209	0.41 624	0.10 124

UCFNet_RVC	0.48 387	0.82 547	1.85 397	0.30 318	0.27 426	0.64 499	0.26 373	0.74 390	0.55 363	0.48 378	0.53 417	0.63 482	0.41 443	0.88 458	0.38 398	0.15 519	0.10 348	0.17 564	0.17 499	0.18 361	0.15 319

MLCV	0.48 387	0.89 575	1.85 397	0.29 296	0.14 81	0.59 414	0.23 288	0.72 371	0.59 400	0.66 571	0.66 538	0.55 436	0.36 383	1.03 475	0.49 469	0.09 151	0.06 24	0.09 173	0.07 111	0.19 382	0.11 155

DN-CSS_ROB	0.48 387	1.23 666	1.99 464	0.39 525	0.22 335	0.56 359	0.19 129	0.75 400	0.61 423	0.45 346	0.62 497	0.41 340	0.31 349	0.70 420	0.32 342	0.11 355	0.08 200	0.14 493	0.13 400	0.36 591	0.12 204

TestStereo_HL3	0.49 406	0.88 570	3.21 678	0.25 153	0.17 184	0.47 226	0.23 288	0.68 349	0.39 172	0.45 346	0.52 404	0.36 304	0.28 305	1.16 497	0.21 161	0.10 262	0.08 200	0.09 173	0.08 159	0.10 113	0.11 155

AIO-test2	0.49 406	1.15 655	1.96 458	0.42 556	0.37 560	0.50 275	0.23 288	0.79 455	0.70 521	0.33 268	0.53 417	0.27 226	0.22 186	0.67 406	0.29 293	0.73 690	0.08 200	0.13 454	0.17 499	0.17 333	0.18 394

DCVSM-stereo	0.49 406	0.29 188	2.49 577	0.29 296	0.22 335	0.53 320	0.52 602	0.58 281	0.49 294	0.69 583	0.46 335	0.79 578	0.48 518	0.53 347	0.42 428	0.13 453	0.14 482	0.15 524	0.12 366	0.20 398	0.20 430

MyStereo05	0.49 406	0.41 321	2.72 619	0.30 318	0.23 356	0.60 426	0.30 450	0.82 471	0.77 589	0.52 419	0.37 271	0.51 417	0.42 461	0.52 341	0.38 398	0.09 151	0.17 551	0.12 391	0.10 252	0.16 309	0.20 430

HH	0.49 406	0.49 381	2.78 633	0.50 606	0.41 591	0.38 120	0.23 288	0.72 371	0.38 157	0.63 552	0.48 356	0.87 610	0.41 443	0.64 389	0.21 161	0.09 151	0.17 551	0.10 243	0.09 209	0.16 309	0.12 204

HanStereo	0.49 406	0.49 381	2.78 633	0.50 606	0.41 591	0.38 120	0.23 288	0.72 371	0.38 157	0.63 552	0.48 356	0.87 610	0.41 443	0.64 389	0.21 161	0.09 151	0.17 551	0.10 243	0.09 209	0.16 309	0.12 204

gwcnet-sp	0.49 406	0.43 336	2.54 593	0.31 348	0.22 335	0.67 527	0.31 463	0.78 439	0.65 476	0.58 499	0.47 342	0.46 390	0.43 472	0.76 433	0.46 449	0.11 355	0.11 403	0.11 322	0.11 325	0.15 271	0.14 276

scenet	0.49 406	0.43 336	2.54 593	0.31 348	0.22 335	0.67 527	0.31 463	0.78 439	0.65 476	0.58 499	0.47 342	0.46 390	0.43 472	0.76 433	0.46 449	0.11 355	0.11 403	0.11 322	0.11 325	0.15 271	0.14 276

ssnet	0.49 406	0.43 336	2.54 593	0.31 348	0.22 335	0.67 527	0.31 463	0.78 439	0.65 476	0.58 499	0.47 342	0.46 390	0.43 472	0.76 433	0.46 449	0.11 355	0.11 403	0.11 322	0.11 325	0.15 271	0.14 276

TestStereo1	0.49 406	0.81 543	1.85 397	0.39 525	0.57 647	0.56 359	0.34 502	0.75 400	0.69 511	0.44 335	0.63 510	0.35 297	0.42 461	0.64 389	0.29 293	0.10 262	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.33 559	0.26 523

SA-5K	0.49 406	0.81 543	1.85 397	0.39 525	0.57 647	0.56 359	0.34 502	0.75 400	0.69 511	0.44 335	0.63 510	0.35 297	0.42 461	0.64 389	0.29 293	0.10 262	0.08 200	0.12 391	0.10 252	0.33 559	0.26 523

Prome-Stereo	0.49 406	0.30 206	1.76 341	0.60 652	0.23 356	0.63 485	0.42 553	0.62 311	0.60 405	0.59 513	1.03 644	0.43 358	0.72 608	0.60 377	0.33 355	0.09 151	0.07 83	0.10 243	0.09 209	0.11 150	0.43 635

test_sample4	0.50 418	0.42 330	1.88 412	0.32 378	0.19 269	0.56 359	0.26 373	0.93 569	0.65 476	0.54 443	0.54 429	0.45 378	0.36 383	1.79 591	0.36 383	0.13 453	0.10 348	0.13 454	0.12 366	0.17 333	0.16 353

test_sample3	0.50 418	0.41 321	1.88 412	0.32 378	0.19 269	0.57 378	0.25 349	0.92 561	0.64 461	0.52 419	0.49 373	0.47 398	0.35 377	1.79 591	0.37 391	0.13 453	0.10 348	0.12 391	0.11 325	0.16 309	0.16 353

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 418	0.33 238	0.93 130	0.26 201	0.22 335	0.46 216	0.20 157	1.10 662	1.34 678	3.16 722	0.32 238	0.22 146	0.20 154	0.30 131	0.22 187	0.10 262	0.09 296	0.11 322	0.09 209	0.15 271	0.19 411

SMFormer	0.50 418	0.46 362	1.60 286	0.30 318	0.15 113	0.45 196	0.24 325	0.90 540	0.72 541	0.56 470	0.64 527	0.51 417	0.41 443	1.87 609	0.49 469	0.13 453	0.10 348	0.11 322	0.10 252	0.15 271	0.16 353

tta	0.50 418	0.46 362	1.60 286	0.30 318	0.15 113	0.45 196	0.24 325	0.90 540	0.72 541	0.56 470	0.64 527	0.51 417	0.41 443	1.87 609	0.49 469	0.13 453	0.10 348	0.11 322	0.10 252	0.14 243	0.11 155

DCRE	0.50 418	0.63 455	2.13 496	0.30 318	0.23 356	0.45 196	0.24 325	0.59 290	0.53 341	0.50 397	2.10 690	0.42 354	0.26 265	0.35 194	0.23 198	0.09 151	0.14 482	0.10 243	0.32 624	0.16 309	0.15 319

RAFT+CT+SA	0.50 418	0.86 562	1.82 387	0.37 498	0.75 672	0.54 327	0.34 502	0.77 424	0.63 453	0.38 299	0.55 439	0.34 293	0.29 328	0.68 409	0.27 265	0.09 151	0.07 83	0.11 322	0.51 676	0.29 522	0.41 633

NINENet	0.50 418	0.33 238	1.69 305	0.55 633	0.25 395	0.91 633	0.23 288	0.98 610	0.71 531	0.53 430	0.55 439	0.66 503	0.30 339	1.22 502	0.32 342	0.15 519	0.13 463	0.16 543	0.11 325	0.16 309	0.13 247

SA	0.50 418	0.75 512	1.95 449	0.31 348	0.61 660	0.57 378	0.31 463	0.91 552	0.73 556	0.42 322	0.62 497	0.38 318	0.47 509	0.68 409	0.29 293	0.09 151	0.09 296	0.13 454	0.32 624	0.30 533	0.10 124

CSP-Net	0.50 418	0.39 303	1.25 198	0.29 296	0.23 356	0.77 590	0.35 510	0.86 508	0.57 379	0.59 513	0.59 469	0.65 496	0.40 432	1.77 586	0.44 443	0.16 540	0.11 403	0.10 243	0.10 252	0.20 398	0.14 276

GwcNet-ADL	0.50 418	0.74 509	2.90 648	0.31 348	0.20 290	0.58 395	0.29 442	0.87 519	0.64 461	0.47 359	0.47 342	0.56 449	0.33 366	0.46 296	0.46 449	0.13 453	0.12 437	0.09 173	0.09 209	0.14 243	0.21 445

RAFT_R40	0.50 418	0.21 42	1.76 341	0.50 606	0.40 582	0.61 446	0.53 606	0.56 269	0.60 405	0.56 470	0.54 429	0.55 436	0.51 530	1.57 553	0.53 488	0.11 355	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.16 309	0.09 85

GMM-Stereo	0.50 418	0.23 81	2.41 554	0.54 626	0.24 371	0.77 590	0.46 582	0.59 290	0.57 379	0.58 499	0.73 580	0.47 398	0.43 472	0.68 409	0.27 265	0.10 262	0.06 24	0.13 454	0.13 400	0.14 243	0.44 637

MMNet	0.50 418	0.48 377	1.93 436	0.33 404	0.27 426	0.79 599	0.28 417	0.81 463	0.74 560	0.60 523	0.56 451	0.59 466	0.55 545	0.79 443	0.59 516	0.10 262	0.09 296	0.12 391	0.11 325	0.13 209	0.14 276

DeepPruner_ROB	0.50 418	0.70 489	1.94 446	0.29 296	0.26 413	0.63 485	0.31 463	0.80 459	0.48 286	0.61 532	0.55 439	0.66 503	0.38 409	0.98 467	0.40 417	0.19 584	0.14 482	0.14 493	0.14 429	0.23 446	0.17 374

StereoDRNet-Refined	0.50 418	0.41 321	1.50 269	0.33 404	0.21 306	0.68 539	0.26 373	0.81 463	0.68 502	0.67 575	0.68 549	0.73 549	0.42 461	1.10 484	0.59 516	0.11 355	0.08 200	0.14 493	0.14 429	0.25 477	0.21 445
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 418	1.15 655	1.73 320	0.31 348	0.21 306	0.58 395	0.22 247	0.95 592	0.82 609	0.58 499	0.62 497	0.57 456	0.39 423	0.84 449	0.40 417	0.11 355	0.08 200	0.09 173	0.06 25	0.21 414	0.13 247

Hybrid-DGEV-2	0.51 435	0.84 554	1.75 332	0.32 378	0.17 184	0.73 566	0.18 114	0.83 477	0.69 511	0.52 419	0.38 284	0.53 425	0.42 461	0.99 468	0.92 577	0.10 262	0.08 200	0.11 322	0.10 252	0.25 477	0.23 486

G2L-ROB	0.51 435	0.95 598	1.96 458	0.29 296	0.22 335	0.59 414	0.28 417	0.76 412	0.57 379	0.55 461	0.45 326	0.70 537	0.32 358	1.38 520	0.47 458	0.11 355	0.07 83	0.09 173	0.08 159	0.20 398	0.13 247

DFGA-Net	0.51 435	1.06 637	1.75 332	0.30 318	0.24 371	0.54 327	0.22 247	0.63 320	0.60 405	0.48 378	0.51 389	0.35 297	0.27 286	1.82 600	0.53 488	0.10 262	0.08 200	0.12 391	0.12 366	0.37 599	0.15 319

test_sample5	0.51 435	0.43 336	1.83 391	0.32 378	0.18 232	0.55 342	0.26 373	0.92 561	0.65 476	0.53 430	0.59 469	0.45 378	0.36 383	1.87 609	0.36 383	0.13 453	0.10 348	0.13 454	0.12 366	0.17 333	0.16 353

DualNet	0.51 435	0.43 336	1.83 391	0.32 378	0.18 232	0.55 342	0.26 373	0.92 561	0.65 476	0.54 443	0.62 497	0.45 378	0.36 383	1.87 609	0.36 383	0.13 453	0.10 348	0.13 454	0.12 366	0.17 333	0.16 353

test_5	0.51 435	0.87 566	1.99 464	0.37 498	0.65 664	0.58 395	0.35 510	0.78 439	0.62 441	0.48 378	0.55 439	0.45 378	0.40 432	0.72 424	0.30 316	0.09 151	0.07 83	0.12 391	0.12 366	0.33 559	0.38 616

Sa-1000	0.51 435	0.72 496	1.90 424	0.31 348	0.60 656	0.60 426	0.31 463	0.94 578	0.71 531	0.52 419	0.83 603	0.42 354	0.33 366	0.68 409	0.28 279	0.10 262	0.09 296	0.13 454	0.29 599	0.29 522	0.10 124

dad	0.51 435	1.01 625	1.74 325	0.29 296	0.19 269	0.60 426	0.26 373	0.52 237	0.75 574	0.63 552	0.63 510	0.63 482	0.33 366	0.85 451	0.47 458	0.27 644	0.15 513	0.40 667	0.18 513	0.22 431	0.14 276

PSMNet-ADL	0.51 435	0.38 290	1.65 294	0.35 453	0.21 306	0.67 527	0.26 373	0.74 390	0.55 363	0.42 322	0.52 404	0.70 537	0.45 485	1.91 621	0.57 509	0.15 519	0.13 463	0.11 322	0.13 400	0.15 271	0.20 430

Pruner-Stereo	0.51 435	0.27 144	1.78 354	1.79 710	0.19 269	0.62 467	0.45 579	0.57 275	0.60 405	0.61 532	0.48 356	0.41 340	0.24 229	0.46 296	1.00 593	0.12 418	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.12 172	0.13 247

CFNet-ft	0.51 435	0.76 513	1.79 374	0.28 260	0.30 467	0.63 485	0.28 417	0.66 334	0.55 363	0.45 346	0.57 460	0.74 555	0.41 443	1.46 533	0.42 428	0.14 498	0.10 348	0.28 641	0.13 400	0.18 361	0.14 276

STTStereo	0.51 435	0.69 483	2.14 501	0.36 474	0.30 467	0.61 446	0.32 486	0.77 424	0.60 405	0.60 523	0.54 429	0.67 513	0.43 472	0.86 454	0.42 428	0.16 540	0.15 513	0.17 564	0.20 546	0.16 309	0.15 319

CFNet_RVC	0.51 435	0.76 513	1.79 374	0.28 260	0.30 467	0.63 485	0.28 417	0.66 334	0.55 363	0.45 346	0.57 460	0.74 555	0.41 443	1.46 533	0.42 428	0.14 498	0.10 348	0.28 641	0.13 400	0.18 361	0.14 276

iResNet	0.51 435	0.76 513	2.59 601	0.41 545	0.17 184	0.64 499	0.27 397	0.82 471	0.70 521	0.57 481	0.64 527	0.43 358	0.36 383	0.70 420	0.52 484	0.10 262	0.07 83	0.09 173	0.08 159	0.21 414	0.13 247

test_sample6	0.52 449	0.44 348	1.81 381	0.33 404	0.18 232	0.55 342	0.27 397	0.94 578	0.66 491	0.54 443	0.62 497	0.47 398	0.36 383	1.97 627	0.38 398	0.14 498	0.10 348	0.13 454	0.13 400	0.17 333	0.16 353

CoDeX	0.52 449	0.43 336	2.25 525	0.29 296	0.26 413	0.61 446	0.32 486	0.99 622	0.68 502	0.48 378	0.55 439	0.52 423	0.40 432	1.60 560	0.35 377	0.12 418	0.09 296	0.11 322	0.10 252	0.13 209	0.12 204

SepStereo	0.52 449	0.35 264	1.55 278	0.33 404	0.34 526	0.50 275	0.42 553	0.83 477	0.74 560	0.83 631	0.68 549	0.56 449	0.48 518	1.56 549	0.46 449	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.09 209	0.18 361	0.15 319

SST-Stereo	0.52 449	0.20 26	1.76 341	0.62 654	0.53 637	0.62 467	0.66 644	0.55 263	0.61 423	0.58 499	0.53 417	0.52 423	0.60 568	1.59 559	0.29 293	0.11 355	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.16 309	0.10 124

LMCR-Stereo	0.52 449	0.71 491	2.39 550	0.40 537	0.21 306	0.74 572	0.31 463	1.02 642	0.64 461	0.61 532	0.63 510	0.39 325	0.51 530	0.62 384	0.42 428	0.19 584	0.09 296	0.12 391	0.09 209	0.23 446	0.12 204

delet	0.52 449	0.54 410	1.62 292	0.31 348	0.35 539	0.74 572	0.46 582	0.85 498	0.74 560	0.55 461	0.60 485	0.67 513	0.50 528	1.12 491	0.57 509	0.11 355	0.11 403	0.13 454	0.14 429	0.16 309	0.12 204

SME	0.53 455	1.10 642	1.55 278	0.35 453	0.20 290	0.65 513	0.25 349	0.67 344	0.48 286	0.47 359	0.49 373	0.35 297	0.36 383	1.79 591	0.51 480	0.26 638	0.10 348	0.12 391	0.13 400	0.45 643	0.25 512

IGEV-FE	0.53 455	0.34 255	2.91 649	0.32 378	0.18 232	0.54 327	0.21 204	0.72 371	0.42 217	0.81 625	0.51 389	0.70 537	0.41 443	0.48 315	1.13 614	0.09 151	0.15 513	0.10 243	0.35 636	0.19 382	0.09 85

IGEV_Zeroshot_test	0.53 455	0.33 238	2.91 649	0.32 378	0.18 232	0.54 327	0.21 204	0.72 371	0.42 217	0.81 625	0.51 389	0.71 542	0.41 443	0.48 315	1.13 614	0.09 151	0.15 513	0.10 243	0.35 636	0.19 382	0.09 85

TRStereo	0.53 455	0.76 513	2.38 548	0.42 556	0.29 450	0.69 545	0.23 288	1.81 703	0.55 363	0.36 283	0.32 238	0.47 398	0.40 432	0.46 296	0.25 239	0.12 418	0.11 403	0.11 322	0.41 658	0.13 209	0.32 580

RAFT-345	0.53 455	0.30 206	2.34 540	0.38 515	0.34 526	0.58 395	0.42 553	0.47 175	0.61 423	0.51 410	1.00 638	0.43 358	0.28 305	1.57 553	0.82 569	0.10 262	0.07 83	0.11 322	0.09 209	0.10 113	0.08 56

cf-r	0.53 455	0.81 543	2.15 502	0.33 404	0.28 440	0.60 426	0.28 417	0.78 439	0.64 461	0.51 410	0.60 485	0.75 561	0.40 432	1.32 513	0.43 437	0.13 453	0.09 296	0.11 322	0.12 366	0.15 271	0.14 276

PSMNet-RSSM	0.53 455	0.82 547	1.78 354	0.31 348	0.25 395	0.58 395	0.28 417	0.84 489	0.60 405	0.50 397	0.61 492	0.67 513	0.43 472	1.68 570	0.42 428	0.15 519	0.10 348	0.14 493	0.16 479	0.15 271	0.13 247

MyStereo8	0.54 462	0.80 538	2.76 628	0.32 378	0.33 513	0.71 553	0.20 157	0.87 519	0.57 379	0.51 410	0.59 469	0.50 414	0.33 366	0.68 409	0.55 497	0.10 262	0.29 642	0.10 243	0.13 400	0.21 414	0.34 595

MyStereo06	0.54 462	0.41 321	2.68 612	0.30 318	0.23 356	0.60 426	0.30 450	0.81 463	0.44 235	0.84 633	0.52 404	0.78 573	0.58 561	0.48 315	1.10 610	0.09 151	0.17 551	0.12 391	0.10 252	0.16 309	0.20 430

iRaft-Stereo_5w	0.54 462	1.01 625	2.08 484	0.27 227	0.21 306	0.49 261	0.28 417	0.73 385	0.58 390	0.40 308	0.61 492	0.62 480	0.46 500	1.78 587	0.47 458	0.09 151	0.07 83	0.11 322	0.10 252	0.39 616	0.12 204

IPLGR	0.54 462	0.56 421	2.68 612	0.36 474	0.18 232	0.62 467	0.54 610	1.02 642	0.64 461	0.73 601	0.46 335	0.47 398	0.45 485	1.12 491	0.29 293	0.09 151	0.08 200	0.11 322	0.09 209	0.19 382	0.12 204

AACVNet	0.54 462	0.78 533	1.73 320	0.36 474	0.21 306	0.57 378	0.25 349	0.71 365	0.51 312	0.55 461	0.59 469	0.64 491	0.41 443	2.13 647	0.41 425	0.14 498	0.11 403	0.14 493	0.11 325	0.33 559	0.15 319

LCNet	0.54 462	0.37 277	1.78 354	0.92 680	0.22 335	0.96 639	0.30 450	0.59 290	0.58 390	0.51 410	0.55 439	0.41 340	0.76 619	0.84 449	0.26 253	0.09 151	0.06 24	0.12 391	0.18 513	0.98 694	0.39 622

IRAFT_RVC	0.54 462	0.53 402	1.78 354	0.46 587	0.21 306	0.58 395	0.43 560	0.65 331	0.66 491	0.54 443	0.50 383	0.49 411	0.51 530	1.58 557	1.01 597	0.11 355	0.25 628	0.13 454	0.10 252	0.15 271	0.13 247

GEStereo_RVC	0.54 462	0.87 566	1.95 449	0.47 592	0.25 395	0.62 467	0.37 527	1.00 631	0.74 560	0.53 430	0.54 429	0.59 466	0.44 480	1.10 484	0.46 449	0.15 519	0.11 403	0.12 391	0.10 252	0.26 498	0.19 411

UNet	0.54 462	0.44 348	2.83 638	0.31 348	0.33 513	0.74 572	0.27 397	0.82 471	0.61 423	0.53 430	0.54 429	0.72 545	0.54 540	0.78 442	0.56 505	0.11 355	0.09 296	0.13 454	0.11 325	0.14 243	0.12 204

HGLStereo	0.54 462	0.69 483	2.00 466	0.35 453	0.40 582	0.66 520	0.30 450	0.83 477	0.62 441	0.57 481	0.69 558	0.69 527	0.54 540	1.07 479	0.55 497	0.13 453	0.13 463	0.13 454	0.11 325	0.19 382	0.17 374

DSFCA	0.54 462	0.35 264	1.41 242	0.28 260	0.28 440	0.79 599	0.88 674	0.76 412	0.70 521	0.72 597	0.66 538	0.67 513	0.57 555	1.17 498	0.63 525	0.16 540	0.14 482	0.13 454	0.14 429	0.16 309	0.13 247

DLCB_ROB	0.54 462	0.55 419	1.49 265	0.36 474	0.25 395	0.65 513	0.36 518	0.80 459	0.70 521	0.72 597	0.69 558	0.83 592	0.46 500	1.53 546	0.60 518	0.13 453	0.12 437	0.14 493	0.14 429	0.14 243	0.13 247

DNS	0.55 474	0.72 496	0.93 130	0.30 318	0.50 628	0.41 152	0.20 157	0.48 190	0.39 172	0.18 63	0.49 373	0.27 226	0.19 139	1.22 502	0.66 533	0.10 262	0.48 684	0.11 322	0.21 554	1.72 714	1.49 714

G2L-Stereo_test	0.55 474	0.97 609	1.89 419	0.33 404	0.24 371	0.75 578	0.38 534	0.79 455	0.60 405	0.60 523	0.54 429	0.74 555	0.39 423	1.56 549	0.43 437	0.10 262	0.08 200	0.08 70	0.08 159	0.28 515	0.13 247

G2L-Stereo	0.55 474	0.85 559	2.18 509	0.31 348	0.27 426	0.59 414	0.27 397	0.77 424	0.55 363	0.54 443	0.52 404	0.71 542	0.36 383	1.75 582	0.50 474	0.13 453	0.11 403	0.13 454	0.11 325	0.29 522	0.15 319

ssnet_v2	0.55 474	0.60 434	1.86 405	0.32 378	0.22 335	0.72 559	0.44 571	0.94 578	0.74 560	0.63 552	0.54 429	0.81 585	0.47 509	0.77 438	0.70 544	0.16 540	0.14 482	0.14 493	0.14 429	0.30 533	0.30 561

raft_robust	0.55 474	0.84 554	1.73 320	0.28 260	0.54 639	0.53 320	0.25 349	0.88 528	0.75 574	0.48 378	0.46 335	0.76 567	0.75 617	1.46 533	0.27 265	0.09 151	0.10 348	0.10 243	0.30 609	0.26 498	0.16 353

XX-Stereo	0.55 474	0.54 410	3.50 690	0.48 600	0.39 572	0.54 327	0.17 91	0.89 534	0.40 190	0.44 335	0.65 536	0.85 601	0.19 139	0.77 438	0.21 161	0.10 262	0.14 482	0.10 243	0.32 624	0.17 333	0.14 276

ac_64	0.55 474	0.46 362	1.92 433	0.36 474	0.34 526	0.63 485	0.31 463	0.82 471	0.61 423	0.55 461	0.51 389	0.89 616	0.48 518	1.83 601	0.55 497	0.14 498	0.11 403	0.12 391	0.12 366	0.18 361	0.12 204

GANet-RSSM	0.55 474	0.73 504	1.90 424	0.36 474	0.26 413	0.59 414	0.27 397	0.78 439	0.52 323	0.47 359	0.57 460	0.63 482	0.45 485	1.92 625	0.43 437	0.14 498	0.10 348	0.25 634	0.11 325	0.34 571	0.14 276

CCAANet	0.55 474	0.73 504	2.47 572	0.30 318	0.24 371	0.55 342	0.24 325	0.84 489	0.64 461	0.40 308	0.67 541	0.56 449	0.36 383	1.87 609	0.41 425	0.10 262	0.08 200	0.13 454	0.12 366	0.11 150	0.13 247

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 474	0.92 583	2.36 546	0.38 515	0.37 560	0.60 426	0.28 417	0.82 471	0.62 441	0.62 543	0.55 439	0.72 545	0.45 485	1.00 471	0.43 437	0.15 519	0.11 403	0.14 493	0.14 429	0.15 271	0.16 353
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DNSM	0.56 484	0.71 491	0.86 107	0.25 153	0.14 81	0.44 187	0.20 157	0.48 190	0.44 235	0.21 117	0.45 326	0.26 212	0.22 186	1.29 511	1.02 599	0.11 355	0.47 680	0.08 70	0.14 429	1.91 718	1.50 716

Zero-FE251	0.56 484	0.29 188	1.27 203	0.26 201	0.16 150	0.44 187	0.16 77	0.44 129	0.35 103	5.31 727	0.19 69	0.22 146	0.19 139	0.24 43	1.08 607	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.13 247

CBFPSM	0.56 484	0.91 581	1.82 387	0.28 260	0.23 356	0.71 553	0.37 527	0.72 371	0.64 461	0.50 397	0.49 373	1.03 648	0.83 629	0.62 384	1.35 639	0.10 262	0.12 437	0.10 243	0.10 252	0.18 361	0.19 411

CRFU-Net	0.56 484	0.38 290	1.86 405	0.46 587	0.26 413	0.82 610	0.36 518	0.90 540	0.49 294	0.62 543	0.59 469	0.78 573	1.35 679	1.00 471	0.48 464	0.15 519	0.14 482	0.17 564	0.10 252	0.19 382	0.14 276

CIPLG	0.56 484	1.19 662	2.46 566	0.80 671	0.31 488	0.61 446	0.57 623	0.76 412	0.57 379	0.56 470	0.63 510	0.41 340	0.30 339	0.45 287	0.40 417	0.11 355	0.20 587	0.13 454	0.13 400	0.35 584	0.19 411

DAS	0.56 484	0.35 264	1.55 278	0.33 404	0.34 526	0.50 275	0.42 553	0.83 477	0.74 560	0.83 631	0.68 549	0.56 449	0.48 518	2.40 667	0.46 449	0.12 418	0.08 200	0.12 391	0.09 209	0.18 361	0.15 319

AASNet	0.56 484	1.03 631	2.34 540	0.37 498	0.33 513	0.65 513	0.29 442	0.96 597	0.73 556	0.54 443	0.60 485	0.55 436	0.38 409	0.59 370	0.58 514	0.14 498	0.12 437	0.13 454	0.10 252	0.43 633	0.24 500

ACRE	0.56 484	1.14 651	2.77 631	0.76 667	0.28 440	0.60 426	0.56 619	0.76 412	0.58 390	0.55 461	0.62 497	0.41 340	0.29 328	0.44 271	0.39 409	0.11 355	0.19 576	0.13 454	0.14 429	0.36 591	0.18 394

iinet-f	0.57 492	0.93 589	2.27 528	0.31 348	0.25 395	0.83 613	0.33 496	0.81 463	0.65 476	0.54 443	0.63 510	0.73 549	0.67 596	0.73 425	0.67 537	0.13 453	0.13 463	0.11 322	0.10 252	0.43 633	0.16 353

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 492	0.87 566	2.11 490	0.32 378	0.30 467	0.84 615	0.40 543	0.88 528	0.72 541	0.65 569	0.73 580	0.66 503	0.57 555	0.93 461	0.71 547	0.13 453	0.07 83	0.10 243	0.08 159	0.15 271	0.14 276

psm_up	0.57 492	0.61 439	1.83 391	0.35 453	0.30 467	0.64 499	0.37 527	0.90 540	0.68 502	0.59 513	0.55 439	0.68 520	0.54 540	1.91 621	0.46 449	0.16 540	0.15 513	0.16 543	0.15 456	0.23 446	0.13 247

GwcNet-RSSM	0.57 492	0.94 591	2.13 496	0.32 378	0.25 395	0.60 426	0.30 450	0.80 459	0.66 491	0.52 419	0.64 527	0.71 542	0.40 432	1.79 591	0.50 474	0.13 453	0.09 296	0.12 391	0.12 366	0.21 414	0.15 319

DISCO	0.57 492	0.34 255	1.87 410	0.45 581	0.34 526	0.84 615	0.35 510	0.84 489	0.78 593	0.59 513	0.63 510	1.06 655	0.53 537	1.10 484	0.82 569	0.12 418	0.09 296	0.11 322	0.10 252	0.22 431	0.18 394

coex_refinement	0.58 497	0.94 591	1.87 410	0.38 515	0.25 395	0.64 499	0.34 502	0.83 477	0.65 476	0.60 523	0.63 510	0.81 585	0.48 518	1.85 608	0.56 505	0.13 453	0.09 296	0.10 243	0.10 252	0.16 309	0.16 353

PSMNet-RUCA	0.58 497	0.82 547	1.89 419	0.59 648	0.56 645	0.64 499	0.36 518	0.84 489	0.69 511	0.51 410	0.68 549	0.53 425	0.43 472	0.56 359	0.43 437	0.34 661	0.18 563	0.44 673	0.29 599	0.48 649	0.30 561

FACV-RUCA	0.58 497	0.40 311	1.78 354	0.43 560	1.67 714	0.48 242	0.28 417	0.69 353	0.62 441	0.40 308	0.53 417	0.33 285	0.63 585	0.40 244	0.31 329	0.13 453	0.11 403	0.62 685	0.12 366	0.70 676	0.98 694

UGAM	0.58 497	0.47 372	2.21 513	0.30 318	0.19 269	0.53 320	0.34 502	0.59 290	0.63 453	0.44 335	0.73 580	0.78 573	0.37 400	2.58 684	0.39 409	0.10 262	0.08 200	0.17 564	0.14 429	0.42 631	0.17 374

iRaft-Stereo_20w	0.58 497	0.39 303	1.96 458	0.45 581	0.32 498	0.92 635	0.57 623	1.14 667	0.56 375	0.81 625	0.40 297	0.55 436	0.69 601	0.65 400	1.04 603	0.09 151	0.16 531	0.09 173	0.36 645	0.17 333	0.25 512

IPLGR_C	0.58 497	1.25 669	2.72 619	0.80 671	0.31 488	0.60 426	0.61 633	0.76 412	0.58 390	0.56 470	0.62 497	0.41 340	0.31 349	0.43 262	0.40 417	0.11 355	0.22 603	0.13 454	0.15 456	0.35 584	0.19 411

CFNet	0.58 497	0.96 601	1.78 354	0.33 404	0.25 395	0.63 485	0.22 247	0.88 528	0.75 574	0.46 357	0.59 469	0.58 463	0.40 432	2.29 655	0.48 464	0.12 418	0.09 296	0.15 524	0.14 429	0.30 533	0.15 319

NVstereo2D	0.58 497	0.40 311	2.03 475	0.35 453	0.35 539	0.69 545	0.39 540	0.91 552	0.80 601	0.47 359	0.53 417	0.67 513	0.46 500	1.99 631	0.48 464	0.19 584	0.11 403	0.17 564	0.13 400	0.25 477	0.25 512

HUF	0.59 505	0.65 467	2.46 566	0.45 581	0.77 676	0.34 71	0.24 325	0.46 153	0.39 172	0.31 254	0.28 187	0.25 197	0.19 139	0.67 406	0.18 73	0.12 418	2.03 727	0.08 70	0.06 25	0.31 541	1.59 720

DualNet (step1)	0.59 505	0.62 445	1.93 436	0.27 227	0.22 335	0.68 539	0.31 463	0.93 569	0.66 491	0.57 481	0.51 389	0.55 436	0.45 485	1.11 487	0.38 398	0.61 681	0.14 482	0.87 694	0.56 684	0.25 477	0.23 486

Wz-Net-LNSev	0.59 505	0.96 601	2.47 572	0.34 437	0.37 560	0.79 599	0.44 571	0.86 508	0.77 589	0.61 532	0.67 541	0.79 578	0.56 549	0.64 389	0.62 523	0.15 519	0.14 482	0.12 391	0.12 366	0.18 361	0.19 411

OMP-Stereo	0.59 505	0.65 467	1.74 325	0.56 635	0.37 560	0.60 426	0.26 373	0.70 361	0.65 476	0.66 571	0.60 485	0.69 527	0.32 358	2.09 643	1.20 626	0.10 262	0.07 83	0.12 391	0.09 209	0.17 333	0.10 124

IIG-Stereo	0.59 505	0.65 467	1.74 325	0.54 626	0.23 356	0.61 446	0.21 204	0.73 385	0.65 476	0.64 562	0.69 558	0.69 527	0.38 409	2.09 643	1.39 642	0.11 355	0.07 83	0.11 322	0.09 209	0.15 271	0.09 85

iResNetv2_ROB	0.59 505	1.43 684	2.96 652	0.40 537	0.22 335	0.58 395	0.28 417	0.91 552	0.73 556	0.57 481	0.63 510	0.60 473	0.41 443	0.74 428	0.35 377	0.11 355	0.08 200	0.10 243	0.07 111	0.43 633	0.17 374

SACVNet	0.60 511	0.74 509	1.90 424	0.37 498	0.28 440	0.64 499	0.37 527	0.86 508	0.61 423	0.65 569	0.62 497	0.69 527	0.44 480	2.08 641	0.42 428	0.18 568	0.14 482	0.16 543	0.15 456	0.38 606	0.24 500

HHNet	0.60 511	0.65 467	2.60 603	0.36 474	0.25 395	0.64 499	0.61 633	0.64 324	0.62 441	0.55 461	1.13 655	0.32 273	0.60 568	0.42 257	1.79 663	0.15 519	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.18 361	0.15 319

ASMatch	0.60 511	0.43 336	2.58 599	0.91 679	0.36 548	0.56 359	0.25 349	0.52 237	0.61 423	0.47 359	1.21 658	0.47 398	0.66 594	1.34 516	0.94 580	0.10 262	0.08 200	0.11 322	0.11 325	0.10 113	0.16 353

PFNet	0.60 511	0.33 238	2.47 572	0.41 545	0.55 642	0.62 467	0.27 397	0.61 307	0.63 453	0.61 532	0.56 451	0.45 378	0.32 358	1.88 618	1.14 616	0.28 648	0.09 296	0.12 391	0.16 479	0.26 498	0.20 430

ADLNet	0.60 511	0.71 491	1.95 449	0.35 453	0.34 526	0.67 527	0.34 502	0.90 540	0.74 560	0.68 581	0.62 497	0.80 582	0.45 485	1.78 587	0.64 530	0.14 498	0.11 403	0.14 493	0.14 429	0.29 522	0.21 445

ARAFT	0.60 511	1.23 666	3.10 666	0.28 260	0.16 150	0.64 499	0.36 518	0.90 540	0.67 500	0.61 532	0.49 373	0.55 436	0.31 349	1.24 508	0.32 342	0.10 262	0.08 200	0.14 493	0.13 400	0.37 599	0.21 445

ETE_ROB	0.60 511	0.71 491	1.55 278	0.37 498	0.25 395	0.69 545	0.51 599	1.47 688	0.70 521	0.80 619	0.69 558	0.85 601	0.49 525	1.36 518	0.58 514	0.16 540	0.13 463	0.19 593	0.16 479	0.21 414	0.23 486

LALA_ROB	0.60 511	0.76 513	1.69 305	0.36 474	0.29 450	0.79 599	0.55 614	0.94 578	0.77 589	0.81 625	0.67 541	0.94 630	0.49 525	0.99 468	0.73 554	0.21 603	0.15 513	0.20 603	0.18 513	0.23 446	0.21 445

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 519	0.61 439	3.35 687	0.33 404	0.58 649	0.66 520	0.20 157	0.98 610	0.55 363	0.73 601	0.52 404	0.99 640	0.65 589	0.58 364	0.29 293	0.10 262	0.16 531	0.10 243	0.41 658	0.29 522	0.20 430

RAFT-RH_RVC	0.61 519	0.50 389	2.33 538	0.36 474	0.29 450	0.60 426	0.18 114	0.44 129	0.58 390	0.76 609	1.91 686	0.47 398	0.29 328	1.60 560	1.23 630	0.14 498	0.07 83	0.13 454	0.13 400	0.10 113	0.09 85

FADNet-RVC	0.61 519	1.26 671	2.12 494	0.33 404	0.26 413	0.59 414	0.29 442	0.86 508	0.62 441	0.45 346	0.50 383	0.62 480	0.46 500	1.73 578	0.55 497	0.17 555	0.20 587	0.17 564	0.18 513	0.59 667	0.28 540

RASNet	0.61 519	0.68 479	2.03 475	0.35 453	0.46 620	0.65 513	0.28 417	0.78 439	0.70 521	0.48 378	0.64 527	0.93 626	0.61 577	2.21 651	0.73 554	0.12 418	0.09 296	0.09 173	0.10 252	0.14 243	0.11 155

XPNet_ROB	0.61 519	0.72 496	1.66 299	0.37 498	0.27 426	0.67 527	0.47 590	0.89 534	0.71 531	0.78 615	0.70 568	0.81 585	0.53 537	1.70 573	0.76 558	0.21 603	0.16 531	0.16 543	0.15 456	0.20 398	0.21 445

252Zero-FE	0.62 524	0.27 144	0.83 99	0.24 126	0.13 56	0.31 47	0.13 12	0.39 78	0.32 58	8.03 730	0.23 124	0.12 3	0.12 12	0.26 71	0.44 443	0.09 151	0.12 437	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.12 204

YMNet	0.62 524	0.72 496	1.93 436	0.41 545	0.41 591	0.87 625	0.43 560	0.87 519	0.71 531	0.74 604	0.81 598	0.83 592	0.46 500	0.86 454	0.93 578	0.19 584	0.22 603	0.20 603	0.17 499	0.41 624	0.21 445

YMNet_1	0.62 524	0.72 496	1.93 436	0.41 545	0.41 591	0.87 625	0.43 560	0.87 519	0.71 531	0.74 604	0.81 598	0.83 592	0.46 500	0.86 454	0.93 578	0.19 584	0.22 603	0.20 603	0.17 499	0.41 624	0.21 445

DDVS	0.62 524	0.40 311	1.40 240	2.21 718	0.35 539	0.87 625	1.00 684	0.69 353	0.50 305	0.53 430	0.56 451	0.90 618	0.37 400	1.22 502	0.47 458	0.15 519	0.14 482	0.14 493	0.12 366	0.19 382	0.22 460

DRaft	0.62 524	0.38 290	1.76 341	0.24 126	0.16 150	0.64 499	0.66 644	0.53 246	0.53 341	0.67 575	0.99 636	0.38 318	1.00 653	1.44 527	2.10 677	0.10 262	0.14 482	0.10 243	0.14 429	0.18 361	0.21 445

DMCA-RVC	0.62 524	0.96 601	2.63 605	0.36 474	0.90 682	0.56 359	0.31 463	0.69 353	0.57 379	0.68 581	0.52 404	0.59 466	0.56 549	1.23 505	0.53 488	0.16 540	0.38 663	0.20 603	0.15 456	0.20 398	0.15 319

HSM	0.62 524	0.76 513	1.72 317	0.30 318	0.29 450	0.64 499	0.28 417	0.94 578	0.62 441	0.58 499	0.57 460	1.40 681	0.64 587	2.59 685	0.42 428	0.11 355	0.08 200	0.10 243	0.08 159	0.14 243	0.11 155

UGAM-zero	0.63 531	0.39 303	2.49 577	0.30 318	0.49 626	0.67 527	0.19 129	0.91 552	0.45 251	0.77 613	0.45 326	1.16 669	0.82 628	2.05 636	0.29 293	0.09 151	0.15 513	0.09 173	0.44 662	0.11 150	0.22 460

fast-acv-ft	0.63 531	0.88 570	3.10 666	0.38 515	0.30 467	0.79 599	0.48 594	0.69 353	0.72 541	0.58 499	0.78 594	0.76 567	0.60 568	0.67 406	0.73 554	0.15 519	0.15 513	0.18 586	0.17 499	0.37 599	0.16 353

PSM-AAD	0.63 531	0.22 60	1.77 350	0.37 498	0.23 356	0.86 621	1.17 696	0.59 290	0.60 405	0.64 562	0.71 572	0.68 520	2.93 712	0.65 400	0.31 329	0.09 151	0.07 83	0.17 564	0.15 456	0.13 209	0.33 591

PS-NSSS	0.63 531	1.00 621	1.81 381	0.30 318	0.31 488	0.63 485	0.34 502	0.98 610	0.69 511	0.54 443	0.74 583	0.51 417	0.41 443	2.43 672	0.48 464	0.24 629	0.17 551	0.27 638	0.18 513	0.27 509	0.21 445

z-ln-s-r	0.64 535	0.89 575	2.23 521	0.32 378	0.26 413	0.57 378	0.37 527	0.84 489	0.76 584	0.51 410	0.81 598	0.64 491	0.45 485	2.06 637	1.27 634	0.10 262	0.07 83	0.11 322	0.09 209	0.24 463	0.13 247

TransformOpticalFlow	0.64 535	0.56 421	2.66 610	0.44 567	0.26 413	0.62 467	0.28 417	0.83 477	0.71 531	0.76 609	0.74 583	0.91 620	0.85 633	1.83 601	0.81 568	0.10 262	0.07 83	0.11 322	0.09 209	0.11 150	0.12 204

pcwnet_v2	0.64 535	0.49 381	4.41 705	0.32 378	0.27 426	0.60 426	0.25 349	0.97 606	0.88 625	0.59 513	0.70 568	0.63 482	0.55 545	0.66 405	0.37 391	0.17 555	0.15 513	0.15 524	0.14 429	0.21 414	0.23 486

RAFT + AFF	0.64 535	1.20 663	1.95 449	0.34 437	0.33 513	0.67 527	0.52 602	0.99 622	0.74 560	0.53 430	0.58 466	0.57 456	0.80 625	1.76 583	0.51 480	0.12 418	0.27 638	0.15 524	0.14 429	0.43 633	0.29 548

FADNet	0.64 535	1.22 665	2.06 477	0.32 378	0.30 467	0.66 520	0.29 442	0.88 528	0.72 541	0.44 335	0.48 356	0.66 503	0.57 555	1.84 606	0.45 448	0.46 673	0.20 587	0.17 564	0.19 533	0.59 667	0.24 500

DRN-Test	0.64 535	0.43 336	2.44 562	0.39 525	0.44 601	0.80 606	0.41 549	1.02 642	0.78 593	0.80 619	0.63 510	0.69 527	0.56 549	1.79 591	0.69 542	0.15 519	0.12 437	0.17 564	0.16 479	0.18 361	0.17 374

StereoDRNet	0.64 535	0.88 570	2.35 543	0.41 545	0.45 612	0.73 566	0.47 590	0.94 578	0.74 560	0.75 606	0.54 429	0.74 555	0.47 509	1.70 573	0.72 551	0.15 519	0.14 482	0.15 524	0.14 429	0.20 398	0.19 411

NOSS_ROB	0.64 535	0.65 467	1.62 292	0.46 587	0.25 395	0.67 527	0.30 450	0.93 569	0.77 589	0.59 513	0.57 460	0.77 569	0.38 409	2.78 696	0.44 443	0.23 620	0.24 615	0.28 641	0.26 584	0.27 509	0.39 622

Select-FE	0.65 543	0.67 476	2.76 628	0.49 602	0.55 642	0.79 599	0.16 77	0.90 540	0.53 341	0.84 633	0.55 439	0.91 620	0.75 617	0.57 360	1.16 620	0.11 355	0.18 563	0.11 322	0.49 672	0.14 243	0.31 570

Wz-Net-MNSev	0.65 543	0.97 609	2.19 511	0.36 474	0.33 513	0.90 631	0.60 629	0.92 561	0.81 608	0.75 606	0.72 577	0.73 549	0.65 589	1.39 521	0.71 547	0.16 540	0.13 463	0.14 493	0.14 429	0.24 463	0.18 394

FINET	0.65 543	0.95 598	3.06 662	0.35 453	0.40 582	0.58 395	0.48 594	0.92 561	1.10 660	0.57 481	0.68 549	0.47 398	0.44 480	1.15 496	0.60 518	0.23 620	0.21 597	0.17 564	0.15 456	0.26 498	0.25 512

CVANet_RVC	0.65 543	0.80 538	2.13 496	0.36 474	0.26 413	0.62 467	0.42 553	0.84 489	0.72 541	0.69 583	0.68 549	0.68 520	0.52 535	2.64 687	0.42 428	0.19 584	0.12 437	0.22 615	0.17 499	0.37 599	0.15 319

NCCL2	0.65 543	0.94 591	1.96 458	0.43 560	0.30 467	0.71 553	0.68 650	0.84 489	0.65 476	0.70 589	0.60 485	0.86 608	0.54 540	1.56 549	0.57 509	0.20 595	0.16 531	0.67 688	0.25 576	0.22 431	0.24 500

RT-IGEV	0.66 548	0.25 113	2.11 490	0.56 635	0.46 620	0.62 467	0.54 610	0.99 622	0.75 574	0.79 617	0.93 626	0.85 601	0.78 623	0.59 370	1.64 656	0.12 418	0.16 531	0.11 322	0.47 667	0.28 515	0.30 561

TCMNet	0.66 548	0.85 559	2.55 598	0.50 606	0.52 636	0.72 559	0.39 540	0.87 519	0.72 541	0.58 499	0.68 549	0.63 482	0.46 500	1.70 573	0.63 525	0.18 568	0.18 563	0.23 622	0.18 513	0.38 606	0.27 532

ACV-stereo	0.66 548	0.76 513	2.86 639	0.32 378	0.25 395	1.01 647	0.60 629	0.59 290	0.52 323	0.41 317	0.45 326	1.55 687	0.94 648	1.40 524	0.69 542	0.14 498	0.13 463	0.12 391	0.11 325	0.20 398	0.19 411

GrayStereo	0.66 548	0.19 11	1.76 341	0.90 678	0.23 356	0.62 467	1.42 711	0.62 311	0.60 405	0.72 597	0.78 594	0.56 449	3.07 715	0.60 377	0.26 253	0.09 151	0.08 200	0.10 243	0.21 554	0.11 150	0.18 394

PSMNet_ROB	0.66 548	1.01 625	2.33 538	0.38 515	0.31 488	0.72 559	0.55 614	0.86 508	0.69 511	0.54 443	0.60 485	0.75 561	0.47 509	2.00 632	0.82 569	0.17 555	0.13 463	0.19 593	0.19 533	0.24 463	0.27 532

DispNO	0.67 553	0.98 614	2.58 599	0.31 348	0.27 426	0.59 414	0.29 442	0.83 477	0.68 502	0.53 430	0.79 597	0.83 592	0.47 509	2.46 675	0.68 540	0.12 418	0.10 348	0.19 593	0.31 618	0.16 309	0.17 374

STrans-v2	0.67 553	0.56 421	2.64 607	0.27 227	0.23 356	0.57 378	0.33 496	0.96 597	0.69 511	0.92 645	0.85 610	0.89 616	0.93 645	1.83 601	1.21 628	0.09 151	0.07 83	0.10 243	0.09 209	0.11 150	0.12 204

hitnet-ft	0.67 553	0.80 538	1.90 424	0.28 260	0.22 335	0.69 545	0.36 518	0.85 498	0.65 476	0.56 470	0.84 606	1.03 648	0.95 651	2.32 658	0.55 497	0.23 620	0.14 482	0.41 668	0.13 400	0.24 463	0.17 374

FADNet-RVC-Resample	0.67 553	1.16 660	3.16 672	0.37 498	0.29 450	0.62 467	0.38 534	0.86 508	0.63 453	0.51 410	0.50 383	0.57 456	0.45 485	1.57 553	0.49 469	0.24 629	0.32 652	0.23 622	0.19 533	0.27 509	0.62 665

RP	0.67 553	0.82 547	1.94 446	0.43 560	0.44 601	0.65 513	0.45 579	0.89 534	0.82 609	0.66 571	0.92 622	0.99 640	0.76 619	1.55 548	0.66 533	0.25 634	0.18 563	0.23 622	0.20 546	0.31 541	0.22 460

HSM-Net_RVC	0.67 553	0.34 255	2.23 521	0.26 201	0.19 269	0.67 527	0.29 442	1.26 678	0.69 511	0.72 597	0.70 568	0.78 573	0.42 461	3.77 716	0.41 425	0.13 453	0.09 296	0.10 243	0.09 209	0.12 172	0.11 155
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 553	0.92 583	1.76 341	0.37 498	0.24 371	0.66 520	0.56 619	0.82 471	0.74 560	1.16 666	0.62 497	0.61 476	0.48 518	2.70 692	0.50 474	0.20 595	0.11 403	0.35 658	0.14 429	0.32 550	0.16 353

w-ln-seven-2	0.68 560	1.13 649	2.46 566	0.36 474	0.27 426	0.65 513	0.44 571	0.87 519	0.83 612	0.69 583	0.75 586	0.72 545	0.63 585	1.56 549	1.15 618	0.13 453	0.13 463	0.15 524	0.14 429	0.35 584	0.19 411

ADLNet2	0.68 560	0.84 554	3.19 676	0.33 404	0.36 548	0.64 499	0.37 527	0.89 534	0.79 598	0.54 443	0.65 536	0.93 626	0.48 518	2.07 639	0.56 505	0.13 453	0.11 403	0.11 322	0.11 325	0.33 559	0.18 394

DEmStereo	0.68 560	0.31 220	2.25 525	0.42 556	0.17 184	0.66 520	0.89 675	0.51 221	0.59 400	0.60 523	1.01 639	0.45 378	1.26 671	1.54 547	2.26 683	0.10 262	0.08 200	0.10 243	0.10 252	0.10 113	0.11 155

Nwc_Net	0.68 560	0.83 552	2.53 587	0.41 545	0.39 572	0.77 590	0.38 534	1.01 639	0.70 521	0.60 523	0.99 636	0.98 637	0.68 599	1.41 525	0.63 525	0.23 620	0.15 513	0.23 622	0.25 576	0.23 446	0.18 394

AANet_RVC	0.68 560	1.00 621	2.09 485	0.33 404	0.25 395	0.58 395	0.32 486	0.81 463	0.80 601	0.61 532	0.94 628	0.80 582	0.41 443	2.46 675	1.02 599	0.36 664	0.14 482	0.10 243	0.09 209	0.23 446	0.22 460

IPLG	0.69 565	0.84 554	2.43 560	0.35 453	0.21 306	1.65 688	0.61 633	1.36 683	0.58 390	1.39 688	0.51 389	0.37 309	0.87 637	1.41 525	0.36 383	0.09 151	0.07 83	0.14 493	0.12 366	0.32 550	0.11 155

GwcNet	0.69 565	0.71 491	3.12 669	0.36 474	0.45 612	0.81 607	0.44 571	0.86 508	0.84 615	0.60 523	0.74 583	0.82 590	0.49 525	1.65 566	0.66 533	0.16 540	0.15 513	0.15 524	0.15 456	0.31 541	0.24 500

AF-Net	0.69 565	0.92 583	2.21 513	0.41 545	0.40 582	0.68 539	0.40 543	1.02 642	0.86 618	0.69 583	1.03 644	1.04 651	0.84 632	1.19 499	0.78 562	0.22 616	0.14 482	0.25 634	0.17 499	0.30 533	0.18 394

stereogan	0.69 565	0.51 393	2.44 562	0.39 525	0.39 572	1.01 647	0.41 549	0.94 578	0.92 636	0.73 601	0.85 610	1.15 667	0.69 601	1.57 553	0.53 488	0.19 584	0.18 563	0.20 603	0.16 479	0.36 591	0.24 500

PAM_32	0.70 569	0.35 264	2.73 624	0.54 626	0.61 660	1.07 658	0.43 560	0.84 489	0.49 294	0.90 642	0.91 620	1.23 671	0.77 622	0.65 400	1.10 610	0.10 262	0.19 576	0.10 243	0.49 672	0.15 271	0.38 616

PAM	0.70 569	0.35 264	2.72 619	0.56 635	0.62 662	1.08 660	0.53 606	0.85 498	0.44 235	0.93 647	0.92 622	1.24 672	0.68 599	0.64 389	1.01 597	0.10 262	0.19 576	0.10 243	0.48 670	0.14 243	0.38 616

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 569	0.65 467	3.45 688	0.50 606	0.60 656	0.75 578	0.23 288	0.96 597	0.60 405	0.76 609	1.30 665	0.81 585	0.60 568	0.57 360	0.82 569	0.10 262	0.16 531	0.11 322	0.43 661	0.31 541	0.22 460

xxxx	0.70 569	0.21 42	1.33 218	0.28 260	0.18 232	0.63 485	0.24 325	1.02 642	0.69 511	0.50 397	0.62 497	0.58 463	0.38 409	1.47 540	5.21 722	0.13 453	0.12 437	0.11 322	0.10 252	0.12 172	0.15 319

APVNet	0.70 569	0.67 476	2.71 617	0.38 515	0.36 548	0.85 619	0.43 560	0.91 552	0.68 502	0.55 461	0.69 558	0.75 561	0.55 545	2.31 656	0.78 562	0.17 555	0.17 551	0.24 629	0.19 533	0.33 559	0.23 486

Syn2CoEx	0.70 569	1.07 640	2.74 626	0.43 560	0.30 467	0.64 499	0.42 553	0.99 622	0.78 593	0.62 543	0.78 594	0.74 555	0.72 608	1.92 625	0.61 521	0.20 595	0.17 551	0.19 593	0.15 456	0.29 522	0.22 460

FAT-Stereo	0.70 569	0.54 410	2.88 641	0.36 474	0.29 450	0.62 467	0.54 610	0.97 606	0.87 621	0.76 609	0.92 622	0.94 630	0.80 625	1.84 606	0.57 509	0.18 568	0.19 576	0.17 564	0.16 479	0.22 431	0.25 512

RYNet	0.70 569	0.56 421	2.25 525	0.35 453	0.41 591	0.86 621	0.43 560	0.94 578	0.82 609	0.62 543	0.53 417	0.91 620	0.60 568	2.70 692	1.00 593	0.14 498	0.11 403	0.16 543	0.14 429	0.25 477	0.27 532

PWC_ROB	0.70 569	0.94 591	1.88 412	0.39 525	0.39 572	0.62 467	0.30 450	0.98 610	0.94 638	0.91 644	1.29 664	0.77 569	0.62 582	1.62 564	1.03 602	0.18 568	0.11 403	0.18 586	0.13 400	0.51 657	0.22 460

ccnet	0.71 578	0.41 321	1.59 284	0.40 537	0.45 612	1.06 653	0.55 614	0.98 610	0.71 531	0.88 638	0.97 633	0.82 590	0.88 641	1.68 570	0.94 580	0.32 657	0.26 631	0.32 654	0.27 589	0.34 571	0.30 561

RGC	0.71 578	0.97 609	2.18 509	0.44 567	0.44 601	0.73 566	0.40 543	0.94 578	0.71 531	0.71 594	1.04 647	1.01 644	0.71 605	1.74 580	0.70 544	0.23 620	0.18 563	0.28 641	0.26 584	0.29 522	0.27 532

CBMV	0.71 578	0.76 513	2.64 607	0.33 404	0.20 290	0.78 595	0.79 666	0.98 610	0.78 593	0.85 637	0.71 572	0.86 608	1.10 663	1.46 533	0.62 523	0.18 568	0.20 587	0.21 612	0.19 533	0.25 477	0.33 591
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 581	1.10 642	2.15 502	1.11 693	0.59 651	0.62 467	0.19 129	0.75 400	0.53 341	0.56 470	0.63 510	0.47 398	0.31 349	1.11 487	0.33 355	0.75 692	0.45 675	0.84 693	0.64 697	0.69 675	0.54 653

mmx	0.72 581	0.23 81	2.01 467	0.30 318	0.21 306	0.57 378	0.26 373	0.99 622	0.76 584	0.53 430	0.63 510	0.66 503	0.39 423	2.52 680	3.43 708	0.13 453	0.10 348	0.15 524	0.13 400	0.15 271	0.15 319

xxx	0.72 581	0.23 81	2.01 467	0.30 318	0.21 306	0.57 378	0.26 373	0.99 622	0.76 584	0.53 430	0.63 510	0.66 503	0.39 423	2.52 680	3.43 708	0.13 453	0.10 348	0.15 524	0.13 400	0.15 271	0.15 319

LL-Strereo	0.72 581	1.29 673	2.49 577	0.36 474	0.45 612	0.55 342	0.32 486	0.93 569	0.71 531	0.67 575	0.58 466	0.85 601	0.79 624	2.67 691	0.46 449	0.10 262	0.18 563	0.14 493	0.12 366	0.40 621	0.42 634

test_xeample	0.72 581	0.21 42	1.36 227	0.27 227	0.17 184	0.59 414	0.28 417	1.01 639	0.70 521	0.55 461	0.67 541	0.44 369	0.39 423	1.88 618	5.17 721	0.12 418	0.10 348	0.11 322	0.10 252	0.13 209	0.15 319

SHD	0.72 581	0.77 523	2.36 546	0.45 581	0.40 582	0.71 553	0.32 486	1.02 642	1.25 671	1.07 659	0.84 606	0.90 618	0.73 611	1.09 482	0.98 587	0.21 603	0.18 563	0.20 603	0.21 554	0.32 550	0.31 570

RTSC	0.72 581	1.00 621	2.22 517	0.40 537	0.29 450	0.82 610	0.31 463	0.96 597	1.10 660	0.92 645	0.81 598	0.78 573	0.58 561	1.23 505	1.55 651	0.18 568	0.17 551	0.14 493	0.17 499	0.43 633	0.30 561

PASM	0.72 581	0.68 479	1.91 430	0.47 592	0.44 601	0.60 426	0.51 599	0.76 412	0.80 601	0.77 613	0.67 541	0.87 610	0.61 577	2.40 667	0.67 537	0.32 657	0.35 655	0.36 660	0.41 658	0.45 643	0.39 622

PWCDC_ROB	0.72 581	1.06 637	2.09 485	0.47 592	0.36 548	0.78 595	0.26 373	0.98 610	1.34 678	0.61 532	2.07 688	0.64 491	0.61 577	0.83 447	0.71 547	0.31 655	0.14 482	0.15 524	0.12 366	0.60 670	0.21 445

ff1	0.73 590	0.23 81	2.01 467	0.30 318	0.21 306	0.57 378	0.26 373	0.74 390	0.88 625	0.53 430	0.63 510	0.66 503	0.39 423	2.52 680	3.43 708	0.10 262	0.24 615	0.15 524	0.13 400	0.25 477	0.36 606

GASNet	0.73 590	1.47 686	3.04 660	0.47 592	0.33 513	0.57 378	0.34 502	0.91 552	0.75 574	0.58 499	0.58 466	0.74 555	0.55 545	2.03 633	0.65 532	0.21 603	0.15 513	0.19 593	0.17 499	0.51 657	0.28 540

XQC	0.73 590	0.98 614	2.39 550	0.46 587	0.35 539	0.81 607	0.46 582	1.00 631	1.00 646	0.80 619	0.69 558	0.88 614	0.74 616	1.32 513	1.20 626	0.24 629	0.16 531	0.23 622	0.20 546	0.41 624	0.33 591

w-ln-seven	0.74 593	1.05 635	2.54 593	0.37 498	0.34 526	1.03 650	0.47 590	1.00 631	1.08 657	0.90 642	0.85 610	0.85 601	0.57 555	1.37 519	1.26 633	0.14 498	0.13 463	0.16 543	0.15 456	0.31 541	0.20 430

1111x	0.74 593	0.21 42	1.93 436	0.31 348	0.17 184	0.63 485	0.32 486	1.03 649	0.74 560	0.52 419	0.62 497	0.57 456	0.47 509	2.38 663	4.25 716	0.12 418	0.14 482	0.11 322	0.12 366	0.12 172	0.14 276

Anonymous_2	0.74 593	0.32 228	1.65 294	0.33 404	0.30 467	0.67 527	0.32 486	0.69 353	0.46 262	0.48 378	0.41 302	0.84 597	0.58 561	0.51 337	0.40 417	0.32 657	0.38 663	1.43 717	3.69 735	0.80 685	0.27 532

Selective-IGEV-i16pc	0.75 596	0.29 188	5.48 713	0.32 378	0.19 269	1.18 670	0.62 638	0.86 508	0.74 560	0.37 289	0.51 389	0.53 425	0.29 328	2.10 645	0.35 377	0.22 616	0.23 611	0.12 391	0.16 479	0.22 431	0.19 411

GANetREF_RVC	0.75 596	1.15 655	2.46 566	0.47 592	0.26 413	0.83 613	0.61 633	0.97 606	0.89 629	0.62 543	0.61 492	0.72 545	0.59 564	2.42 669	0.55 497	0.32 657	0.25 628	0.36 660	0.24 570	0.39 616	0.31 570
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
GANet	0.75 596	0.84 554	2.01 467	0.40 537	0.25 395	0.74 572	0.66 644	0.87 519	0.73 556	0.71 594	1.07 650	0.84 597	0.59 564	2.71 694	1.15 618	0.17 555	0.16 531	0.44 673	0.16 479	0.31 541	0.20 430

PDISCO_ROB	0.75 596	1.06 637	2.11 490	0.64 656	0.59 651	1.13 665	0.43 560	1.14 667	1.05 652	0.64 562	0.71 572	0.96 633	0.61 577	1.21 500	0.76 558	0.37 665	0.18 563	0.27 638	0.24 570	0.56 666	0.32 580

HBP-ISP	0.76 600	1.30 674	3.19 676	0.35 453	0.26 413	0.85 619	0.54 610	1.03 649	0.72 541	0.80 619	0.69 558	0.68 520	0.83 629	2.04 635	0.44 443	0.23 620	0.24 615	0.29 648	0.25 576	0.28 515	0.24 500

Wz-Net-SNSev	0.76 600	1.32 678	3.11 668	0.40 537	0.31 488	0.71 553	0.60 629	0.98 610	0.87 621	0.67 575	0.83 603	0.96 633	0.60 568	1.67 569	0.97 584	0.16 540	0.15 513	0.16 543	0.17 499	0.36 591	0.24 500

FTStereo	0.76 600	0.18 7	2.35 543	0.71 662	0.21 306	0.73 566	1.79 715	0.57 275	0.53 341	1.07 659	1.63 680	1.29 675	2.13 704	0.75 429	0.29 293	0.19 584	0.08 200	0.12 391	0.11 325	0.11 150	0.40 628

CBMV_ROB	0.76 600	0.42 330	2.68 612	0.33 404	0.22 335	0.74 572	0.47 590	0.96 597	0.76 584	1.04 658	0.96 631	0.88 614	0.93 645	2.06 637	1.19 625	0.22 616	0.24 615	0.27 638	0.25 576	0.25 477	0.28 540

DDUNet	0.77 604	1.12 646	1.88 412	0.76 667	0.69 668	0.84 615	0.43 560	0.85 498	0.65 476	0.67 575	0.75 586	0.91 620	0.52 535	1.03 475	0.57 509	0.54 677	0.37 659	0.95 700	0.52 679	0.71 678	0.57 659

UDG	0.77 604	1.23 666	2.15 502	0.67 660	0.59 651	0.78 595	0.38 534	0.90 540	0.70 521	0.61 532	0.69 558	1.01 644	0.67 596	1.02 473	0.73 554	0.45 671	0.34 653	0.87 694	0.51 676	0.67 674	0.46 641

aanetorigin	0.77 604	0.80 538	2.59 601	0.43 560	0.44 601	0.58 395	1.01 686	0.57 275	0.68 502	1.53 694	1.23 659	0.81 585	1.08 661	1.07 479	1.07 606	0.18 568	0.15 513	0.17 564	0.21 554	0.54 664	0.30 561

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 604	1.04 632	2.06 477	0.94 682	0.35 539	0.89 630	0.40 543	0.85 498	0.63 453	0.55 461	0.63 510	0.75 561	0.38 409	2.38 663	0.48 464	1.10 706	0.31 647	0.36 660	0.21 554	0.53 663	0.55 656

222	0.78 608	0.23 81	1.23 195	0.28 260	0.18 232	0.62 467	0.24 325	1.02 642	0.70 521	0.58 499	0.66 538	0.46 390	0.42 461	1.80 596	6.53 728	0.13 453	0.10 348	0.11 322	0.10 252	0.12 172	0.17 374

EAI-Stereo	0.78 608	0.25 113	1.67 301	0.54 626	0.59 651	1.95 697	2.05 718	1.11 666	0.64 461	0.95 650	1.49 675	0.50 414	0.67 596	0.59 370	1.44 646	0.09 151	0.19 576	0.09 173	0.49 672	0.13 209	0.22 460

NCC-stereo	0.79 610	0.94 591	2.42 556	0.59 648	0.45 612	1.90 695	0.46 582	0.99 622	0.72 541	0.64 562	0.84 606	0.91 620	0.73 611	1.80 596	1.00 593	0.27 644	0.19 576	0.23 622	0.31 618	0.24 463	0.22 460

Abc-Net	0.79 610	0.94 591	2.42 556	0.59 648	0.45 612	1.90 695	0.46 582	0.99 622	0.72 541	0.64 562	0.84 606	0.91 620	0.73 611	1.80 596	1.00 593	0.27 644	0.19 576	0.23 622	0.31 618	0.24 463	0.22 460
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 612	0.27 144	8.23 722	0.49 602	0.98 686	0.33 61	0.20 157	0.48 190	1.28 674	0.17 52	0.20 79	0.77 569	0.22 186	0.60 377	0.97 584	0.11 355	0.07 83	0.09 173	0.10 252	0.33 559	0.14 276

zh-mn7	0.80 612	1.54 689	3.00 658	0.35 453	0.27 426	0.72 559	0.41 549	0.93 569	1.11 662	1.00 653	1.28 662	0.75 561	0.57 555	1.87 609	1.18 623	0.16 540	0.13 463	0.14 493	0.14 429	0.26 498	0.21 445

z-mn7	0.80 612	1.52 688	2.62 604	0.36 474	0.28 440	1.01 647	0.48 594	0.90 540	1.29 675	0.69 583	1.35 670	0.85 601	0.59 564	2.03 633	1.09 609	0.14 498	0.12 437	0.14 493	0.12 366	0.32 550	0.20 430

SQANet	0.80 612	1.58 691	2.53 587	0.76 667	0.83 677	0.76 582	0.36 518	0.83 477	0.64 461	0.63 552	0.69 558	0.73 549	0.51 530	1.21 500	0.53 488	0.77 693	0.29 642	0.59 684	0.29 599	0.86 688	0.61 664

anonymity	0.80 612	0.66 474	1.29 208	0.59 648	0.75 672	0.67 527	0.52 602	0.95 592	0.71 531	0.94 648	0.70 568	0.67 513	0.87 637	0.71 422	1.35 639	0.64 684	0.62 693	0.58 682	1.44 721	0.60 670	0.65 668

S-Stereo	0.80 612	0.69 483	3.89 696	0.39 525	0.37 560	0.69 545	0.70 656	0.94 578	0.98 645	0.62 543	0.91 620	0.83 592	0.60 568	2.37 660	0.66 533	0.18 568	0.21 597	0.17 564	0.18 513	0.30 533	0.35 598

ADCRef	0.80 612	0.96 601	2.29 532	0.37 498	0.35 539	0.96 639	0.51 599	0.87 519	0.75 574	0.88 638	0.83 603	0.61 476	1.36 680	1.02 473	3.27 702	0.13 453	0.11 403	0.17 564	0.19 533	0.25 477	0.21 445

DANet	0.80 612	0.65 467	2.21 513	1.19 696	0.48 625	0.74 572	1.25 699	0.89 534	1.53 687	0.89 640	0.71 572	0.96 633	0.56 549	1.83 601	0.96 583	0.18 568	0.16 531	0.19 593	0.16 479	0.26 498	0.29 548
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 620	0.53 402	2.23 521	0.36 474	0.33 513	0.92 635	0.36 518	0.86 508	0.80 601	0.57 481	0.62 497	0.59 466	1.15 668	1.76 583	1.04 603	0.14 498	0.13 463	2.17 728	0.78 703	0.16 309	0.66 671

FADNet_RVC	0.81 620	1.14 651	2.42 556	0.30 318	0.24 371	0.71 553	0.24 325	0.95 592	0.61 423	0.44 335	0.56 451	0.59 466	0.42 461	1.52 545	0.68 540	0.94 698	0.96 714	0.28 641	1.00 713	0.90 689	1.36 712

edge stereo	0.81 620	0.73 504	3.30 683	0.37 498	1.21 702	0.62 467	0.39 540	0.93 569	0.79 598	0.80 619	0.88 617	1.14 666	0.71 605	2.18 649	0.71 547	0.21 603	0.20 587	0.26 637	0.18 513	0.38 606	0.26 523

AANet	0.82 623	0.91 581	2.89 644	0.34 437	0.29 450	0.63 485	0.38 534	0.81 463	1.31 676	1.33 683	1.39 671	1.26 674	1.14 667	1.32 513	0.97 584	0.20 595	0.17 551	0.18 586	0.19 533	0.33 559	0.31 570

MIPNet	0.83 624	0.81 543	2.40 553	0.61 653	0.18 232	1.48 678	1.39 707	1.60 695	0.74 560	1.94 699	0.85 610	0.73 549	1.68 695	0.87 457	0.31 329	0.09 151	0.08 200	0.11 322	0.32 624	0.25 477	0.12 204

FBW_ROB	0.83 624	0.77 523	1.77 350	0.44 567	0.30 467	0.87 625	0.46 582	1.10 662	0.91 632	0.81 625	0.75 586	1.01 644	0.61 577	3.66 715	1.23 630	0.26 638	0.23 611	0.36 660	0.25 576	0.27 509	0.62 665

PA-Net	0.84 626	1.00 621	3.49 689	0.63 655	0.40 582	0.70 551	0.52 602	0.86 508	0.84 615	0.52 419	0.59 469	0.70 537	0.54 540	2.35 659	2.23 681	0.17 555	0.27 638	0.19 593	0.28 593	0.22 431	0.36 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 627	1.15 655	2.13 496	0.88 677	0.38 566	0.88 629	0.44 571	1.06 655	0.79 598	0.58 499	0.69 558	0.65 496	0.50 528	2.74 695	0.51 480	0.93 696	0.39 670	0.87 694	0.29 599	0.54 664	0.54 653

Selective-IGEV-i16pb	0.86 628	0.33 238	6.08 716	0.32 378	0.21 306	1.08 660	0.68 650	1.06 655	0.92 636	0.43 328	0.76 589	0.66 503	0.46 500	2.31 656	0.50 474	0.23 620	0.25 628	0.14 493	0.19 533	0.26 498	0.24 500

THIR-Stereo	0.86 628	0.62 445	2.13 496	0.25 153	0.16 150	0.58 395	2.74 726	0.59 290	0.51 312	0.62 543	1.62 679	0.97 636	1.80 700	1.69 572	2.25 682	0.10 262	0.08 200	0.14 493	0.11 325	0.15 271	0.11 155

DeepPrunerF	0.86 628	0.86 562	2.91 649	0.45 581	0.50 628	0.64 499	0.48 594	1.14 667	2.64 716	0.63 552	0.61 492	0.65 496	0.62 582	2.21 651	1.31 636	0.23 620	0.19 576	0.30 649	0.28 593	0.36 591	0.25 512

DPSNet	0.86 628	0.60 434	2.34 540	0.58 643	0.36 548	1.07 658	0.75 662	1.30 679	1.05 652	0.70 589	0.68 549	0.94 630	1.29 672	2.08 641	1.82 664	0.26 638	0.23 611	0.16 543	0.17 499	0.48 649	0.40 628

AAGNet	0.88 632	0.33 238	1.79 374	0.54 626	0.98 686	0.62 467	0.46 582	0.50 210	0.60 405	0.58 499	0.53 417	0.50 414	0.73 611	1.23 505	7.48 729	0.11 355	0.07 83	0.12 391	0.10 252	0.14 243	0.09 85

Consistency-Raft	0.88 632	0.93 589	3.23 681	0.99 686	0.64 663	0.77 590	0.55 614	0.98 610	0.97 642	0.61 532	1.03 644	0.65 496	1.05 658	0.79 443	1.38 641	0.44 669	0.46 677	0.51 679	0.58 690	0.65 672	0.47 643

zh-sn7	0.89 634	1.73 702	3.09 665	0.39 525	0.30 467	0.82 610	0.63 641	0.96 597	0.87 621	0.79 617	1.12 653	0.84 597	0.87 637	2.42 669	1.63 654	0.16 540	0.17 551	0.16 543	0.16 479	0.34 571	0.29 548

PVD	0.90 635	0.85 559	2.15 502	0.53 621	0.50 628	0.99 643	0.56 619	1.15 670	1.64 691	1.41 690	1.41 674	1.11 663	1.13 666	1.35 517	1.31 636	0.26 638	0.28 641	0.28 641	0.26 584	0.37 599	0.49 647

Wz-Net-TNSev	0.91 636	1.73 702	3.08 663	0.36 474	0.31 488	1.00 646	0.71 657	1.06 655	0.97 642	0.71 594	0.72 577	1.09 659	0.87 637	2.42 669	1.59 652	0.20 595	0.20 587	0.16 543	0.20 546	0.44 642	0.35 598

SAMSARA	0.91 636	0.97 609	2.22 517	0.80 671	0.58 649	1.32 672	1.31 701	1.01 639	0.94 638	1.36 684	0.87 614	1.38 680	0.90 643	1.72 577	1.02 599	0.24 629	0.30 646	0.22 615	0.25 576	0.36 591	0.35 598

WZ-Net	0.92 638	1.31 675	3.76 693	0.41 545	0.36 548	0.86 621	0.71 657	1.00 631	1.06 655	0.82 630	0.92 622	1.06 655	1.05 658	2.16 648	1.61 653	0.19 584	0.13 463	0.15 524	0.16 479	0.32 550	0.28 540

MFMNet_re	0.92 638	1.28 672	2.53 587	0.82 675	0.76 675	0.90 631	0.75 662	0.98 610	1.04 651	1.03 656	1.05 648	0.84 597	0.94 648	0.83 447	0.72 551	0.68 687	0.60 691	0.63 686	0.60 693	0.77 683	0.74 675

test_sample9	0.94 640	0.62 445	1.93 436	0.27 227	0.22 335	0.68 539	0.31 463	0.93 569	0.66 491	0.57 481	0.51 389	0.55 436	0.45 485	1.91 621	2.55 690	0.61 681	4.16 734	0.87 694	0.56 684	0.25 477	0.23 486

CrosDoStereo	0.94 640	0.37 277	2.53 587	0.25 153	0.32 498	0.54 327	3.76 730	0.72 371	0.60 405	0.70 589	1.40 672	0.53 425	1.49 687	1.78 587	3.09 697	0.10 262	0.08 200	0.11 322	0.11 325	0.21 414	0.11 155

DeepStereo_LL	0.94 640	0.37 277	2.53 587	0.25 153	0.32 498	0.54 327	3.76 730	0.72 371	0.60 405	0.70 589	1.40 672	0.53 425	1.49 687	1.78 587	3.09 697	0.10 262	0.08 200	0.11 322	0.11 325	0.21 414	0.11 155

ADCP+	0.94 640	1.12 646	3.14 670	0.34 437	0.39 572	1.06 653	0.79 666	0.89 534	0.80 601	0.66 571	0.67 541	0.85 601	1.55 690	0.93 461	4.55 718	0.13 453	0.11 403	0.16 543	0.15 456	0.26 498	0.25 512

ADCMid	0.96 644	1.32 678	2.74 626	0.38 515	0.35 539	0.99 643	0.58 625	0.94 578	0.86 618	1.23 676	1.01 639	1.01 644	1.00 653	1.05 477	3.97 711	0.21 603	0.19 576	0.42 669	0.32 624	0.40 621	0.29 548

DStereoO	0.99 645	0.66 474	1.67 301	0.75 666	0.99 689	0.73 566	1.33 703	0.94 578	0.91 632	0.70 589	1.06 649	0.75 561	1.75 699	0.95 464	2.39 687	1.20 710	0.41 673	0.48 676	0.59 692	0.85 687	0.60 663

G-Net	0.99 645	0.64 460	2.76 628	0.57 641	0.67 665	2.03 703	0.72 660	0.76 412	0.67 500	1.14 665	2.56 702	1.30 678	1.02 655	1.48 541	1.74 661	0.25 634	0.24 615	0.24 629	0.26 584	0.37 599	0.31 570

ADCL	0.99 645	0.79 536	2.43 560	0.39 525	0.32 498	1.50 680	1.90 716	0.92 561	0.97 642	1.26 680	1.27 661	1.00 642	1.42 685	1.14 494	3.31 704	0.17 555	0.14 482	0.22 615	0.21 554	0.30 533	0.22 460

ADCPNet	0.99 645	0.99 619	3.93 699	0.37 498	0.68 667	1.36 674	0.62 638	0.87 519	0.76 584	0.78 615	0.81 598	1.08 657	1.18 669	1.14 494	2.49 689	0.21 603	0.69 702	0.21 612	0.95 711	0.29 522	0.37 613

Ntro	1.00 649	1.68 698	2.80 635	0.95 683	0.85 678	1.06 653	0.53 606	0.98 610	0.90 631	0.62 543	0.76 589	0.93 626	0.66 594	1.66 567	0.98 587	0.99 701	0.45 675	0.75 692	0.40 655	1.19 700	0.75 677

AnyNet_C32	1.00 649	1.33 680	2.53 587	0.49 602	0.54 639	1.15 667	1.14 694	0.91 552	0.89 629	1.11 662	0.95 630	0.87 610	0.93 645	1.50 542	4.07 713	0.21 603	0.20 587	0.25 634	0.24 570	0.38 606	0.33 591

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 651	1.67 696	2.32 535	0.47 592	0.39 572	1.47 677	0.95 678	0.95 592	0.91 632	0.84 633	0.94 628	1.05 653	0.60 568	2.95 702	0.72 551	0.41 667	0.72 706	0.32 654	0.55 681	0.74 679	1.22 708

otaku	1.03 652	1.68 698	2.72 619	0.95 683	0.73 671	1.03 650	0.59 627	0.99 622	0.86 618	0.69 583	1.61 678	0.98 637	0.64 587	1.46 533	1.14 616	0.95 699	0.46 677	0.72 691	0.40 655	1.24 704	0.78 681

SGM-Forest	1.04 653	0.42 330	3.59 692	0.41 545	0.32 498	1.05 652	1.32 702	0.94 578	0.83 612	1.16 666	2.23 696	1.03 648	1.39 683	2.49 678	2.35 685	0.21 603	0.21 597	0.20 603	0.19 533	0.23 446	0.32 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 654	1.36 683	2.98 656	0.42 556	0.36 548	0.96 639	0.81 670	1.06 655	1.12 663	1.25 677	0.97 633	1.08 657	0.90 643	1.25 509	4.86 720	0.21 603	0.21 597	0.22 615	0.23 568	0.36 591	0.38 616

SPS-STEREO	1.07 655	1.13 649	2.88 641	0.65 658	0.69 668	0.99 643	0.68 650	1.05 654	0.87 621	1.36 684	1.23 659	1.46 683	0.94 648	1.87 609	1.72 660	0.66 685	0.61 692	0.58 682	0.57 687	0.65 672	0.77 680
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 656	0.30 206	8.70 723	3.22 726	5.88 727	0.39 126	0.20 157	0.59 290	0.41 203	0.26 211	0.26 166	0.23 163	0.17 85	0.31 142	0.19 101	0.09 151	0.08 200	0.09 173	0.07 111	0.13 209	0.19 411

test_sample8	1.12 657	0.62 445	1.93 436	0.27 227	0.22 335	0.68 539	0.31 463	0.95 592	0.61 423	1.18 674	0.56 451	2.53 703	1.31 675	1.91 621	2.55 690	0.61 681	4.16 734	0.87 694	0.56 684	0.25 477	0.23 486

WCMA_ROB	1.12 657	0.83 552	2.66 610	0.58 643	0.34 526	1.17 669	0.71 657	0.93 569	0.94 638	1.74 697	2.63 705	3.09 708	1.71 697	1.70 573	1.84 665	0.26 638	0.21 597	0.20 603	0.21 554	0.28 515	0.43 635

GCAP-BAT	1.13 659	0.30 206	9.45 726	3.22 726	5.97 728	0.39 126	0.20 157	0.59 290	0.41 203	0.26 211	0.26 166	0.23 163	0.17 85	0.31 142	0.19 101	0.09 151	0.08 200	0.09 173	0.07 111	0.13 209	0.17 374

AnyNet_C01	1.14 660	1.49 687	4.23 704	0.54 626	0.53 637	1.51 681	1.37 705	1.04 653	1.07 656	1.17 672	1.33 668	1.15 667	1.08 661	1.61 563	2.74 693	0.25 634	0.22 603	0.28 641	0.24 570	0.48 649	0.40 628

NaN_ROB	1.14 660	0.94 591	2.96 652	0.53 621	0.56 645	1.13 665	0.99 681	0.98 610	1.00 646	1.09 661	0.87 614	0.77 569	1.06 660	5.90 725	2.72 692	0.16 540	0.23 611	0.16 543	0.24 570	0.22 431	0.36 606

RainbowNet	1.15 662	1.78 704	2.72 619	1.12 694	0.91 683	1.06 653	0.76 664	1.16 671	1.13 665	0.75 606	0.97 633	1.09 659	0.80 625	1.60 560	1.21 628	1.17 708	1.26 718	1.01 704	0.57 687	1.13 698	0.88 691

SuperB	1.15 662	1.14 651	5.43 712	0.36 474	0.26 413	0.81 607	0.89 675	0.88 528	1.17 666	0.67 575	0.68 549	0.63 482	1.39 683	1.74 580	3.37 706	0.15 519	0.12 437	0.17 564	0.16 479	2.80 726	0.25 512

NVStereoNet_ROB	1.16 664	0.95 598	2.54 593	0.58 643	0.55 642	0.78 595	0.63 641	1.00 631	1.08 657	1.03 656	4.07 723	1.48 684	1.22 670	2.88 701	1.27 634	0.50 674	0.46 677	0.54 680	0.62 694	0.50 655	0.63 667
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 665	0.42 330	3.87 695	0.54 626	0.44 601	4.11 723	0.58 625	1.31 680	0.84 615	2.12 701	1.12 653	0.98 637	0.71 605	4.24 720	0.99 592	0.16 540	0.14 482	0.19 593	0.17 499	0.18 361	0.35 598

SANet	1.20 666	1.21 664	3.33 686	0.38 515	0.27 426	1.73 692	0.85 672	1.10 662	2.49 714	1.16 666	1.83 684	1.72 690	1.50 689	2.37 660	2.84 695	0.18 568	0.16 531	0.16 543	0.15 456	0.32 550	0.32 580

RTS	1.21 667	1.31 675	6.39 718	0.52 615	0.51 634	1.61 684	0.79 666	1.03 649	1.37 680	1.13 663	1.30 665	1.10 661	0.85 633	2.65 688	2.08 674	0.21 603	0.24 615	0.18 586	0.18 513	0.43 633	0.32 580

RTSA	1.21 667	1.31 675	6.39 718	0.52 615	0.51 634	1.61 684	0.79 666	1.03 649	1.37 680	1.13 663	1.30 665	1.10 661	0.85 633	2.65 688	2.08 674	0.21 603	0.24 615	0.18 586	0.18 513	0.43 633	0.32 580

MeshStereo	1.21 667	1.15 655	3.01 659	0.34 437	0.28 440	1.10 662	0.69 653	1.35 682	1.01 648	2.71 716	2.41 699	2.96 706	1.45 686	2.80 698	1.40 644	0.22 616	0.22 603	0.22 615	0.19 533	0.50 655	0.26 523
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
SDNR	1.22 670	0.80 538	2.71 617	0.33 404	1.48 710	1.98 702	0.23 288	1.93 707	2.44 712	0.89 640	2.52 700	1.36 679	0.51 530	3.65 714	1.93 666	0.30 653	0.31 647	0.22 615	0.16 479	0.33 559	0.36 606

CSAN	1.25 671	1.12 646	3.04 660	0.51 611	0.37 560	1.06 653	1.15 695	1.22 672	1.08 657	1.17 672	1.91 686	1.04 651	1.31 675	5.96 726	2.43 688	0.26 638	0.22 603	0.24 629	0.24 570	0.31 541	0.30 561

EDNetEfficient	1.27 672	0.70 489	4.05 701	0.64 656	0.98 686	0.94 637	1.40 708	0.85 498	1.75 696	2.34 710	1.33 668	1.05 653	2.21 706	1.58 557	4.15 714	0.15 519	0.19 576	0.14 493	0.27 589	0.38 606	0.32 580

FCDSN-DC	1.29 673	0.54 410	2.50 581	0.47 592	0.41 591	1.12 663	0.60 629	1.10 662	1.27 673	2.23 707	2.87 708	3.67 713	3.12 717	2.39 666	1.69 658	0.30 653	0.26 631	0.31 650	0.30 609	0.35 584	0.38 616
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 674	1.05 635	2.77 631	0.74 665	1.43 705	0.72 559	0.56 619	0.96 597	0.91 632	0.99 652	2.92 711	6.01 727	0.70 603	2.38 663	3.32 705	0.13 453	0.10 348	0.08 70	0.06 25	0.34 571	0.22 460

ACVNet_1	1.33 675	1.91 713	4.03 700	1.09 691	0.88 680	1.19 671	0.66 644	1.24 676	1.17 666	0.94 648	0.96 631	3.09 708	1.04 657	2.37 660	1.11 613	1.04 703	0.48 684	1.03 705	0.48 670	1.12 697	0.83 683

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 676	1.70 700	2.50 581	0.56 635	0.40 582	2.15 707	0.99 681	1.24 676	1.26 672	1.02 655	1.10 652	1.29 675	0.88 641	3.10 706	1.08 607	1.66 719	0.83 710	0.68 689	0.88 708	1.57 711	1.80 723

MSMD_ROB	1.34 676	0.96 601	2.38 548	0.39 525	0.32 498	1.96 698	0.62 638	0.91 552	1.43 682	2.94 720	2.60 703	4.77 722	1.95 702	2.43 672	1.33 638	0.29 650	0.26 631	0.32 654	0.32 624	0.30 533	0.30 561

psmorigin	1.36 678	0.60 434	13.80 739	0.37 498	0.29 450	0.62 467	0.33 496	0.77 424	0.61 423	0.96 651	0.88 617	1.17 670	0.73 611	4.00 717	0.86 574	0.19 584	0.22 603	0.17 564	0.18 513	0.24 463	0.29 548

MADNet+	1.36 678	1.93 715	5.95 714	0.81 674	0.59 651	1.57 683	1.09 690	1.39 686	1.22 669	0.84 633	1.01 639	1.25 673	1.12 665	3.19 707	2.36 686	0.45 671	0.47 680	0.38 666	0.34 632	0.59 667	0.57 659

ELAS_RVC	1.37 680	0.78 533	3.21 678	0.55 633	0.50 628	1.49 679	2.48 724	1.48 689	1.71 695	2.13 704	2.09 689	2.07 695	2.56 710	1.90 620	2.02 671	0.35 662	0.36 657	0.37 664	0.34 632	0.49 653	0.47 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 681	1.64 694	1.86 405	1.36 700	1.11 697	1.39 675	1.19 697	1.76 700	1.45 684	1.16 666	2.21 694	1.53 685	1.38 681	1.98 628	1.52 649	1.29 711	0.67 696	1.27 711	0.69 698	1.29 706	0.98 694

IMH-64	1.39 681	1.64 694	1.86 405	1.36 700	1.11 697	1.39 675	1.19 697	1.76 700	1.45 684	1.16 666	2.21 694	1.53 685	1.38 681	1.98 628	1.52 649	1.29 711	0.67 696	1.27 711	0.69 698	1.29 706	0.98 694

ELAS	1.39 681	0.79 536	2.86 639	0.53 621	0.50 628	2.81 714	2.20 720	1.61 696	1.50 686	2.28 709	2.35 697	1.82 691	2.13 704	1.73 578	2.22 680	0.35 662	0.37 659	0.35 658	0.35 636	0.49 653	0.47 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 684	1.81 705	3.23 681	1.08 689	0.92 684	1.32 672	0.85 672	1.49 690	1.69 693	1.19 675	1.73 682	2.13 696	1.03 656	2.50 679	1.40 644	0.91 695	0.53 687	1.00 703	0.55 681	2.11 720	0.85 686

EKT-Stereo	1.47 685	0.49 381	1.93 436	2.57 722	19.31 744	0.55 342	0.22 247	0.69 353	0.42 217	0.38 299	0.36 265	0.43 358	0.27 286	0.69 415	0.26 253	0.12 418	0.14 482	0.11 322	0.16 479	0.20 398	0.15 319

WAO-7	1.48 686	1.63 692	2.49 577	0.93 681	0.75 672	1.72 691	1.10 691	1.84 705	1.96 705	1.43 691	2.54 701	1.97 693	1.61 693	3.06 704	2.08 674	0.69 688	0.66 695	0.94 699	0.74 701	0.80 685	0.69 672

FC-DCNN	1.49 687	0.59 432	2.88 641	0.44 567	0.39 572	1.97 700	0.66 644	1.67 697	1.70 694	2.72 717	2.89 709	4.22 716	2.97 714	2.55 683	2.19 679	0.29 650	0.26 631	0.31 650	0.30 609	0.32 550	0.39 622

PWCK	1.49 687	1.90 712	3.22 680	1.09 691	0.54 639	1.71 690	1.73 714	1.49 690	1.53 687	1.44 692	1.80 683	1.82 691	1.30 674	3.34 710	1.76 662	1.07 705	0.56 689	0.97 702	0.58 690	1.38 710	0.65 668

FC-DCNN v2	1.54 689	0.58 429	2.80 635	0.44 567	0.39 572	2.05 704	0.66 644	1.90 706	1.84 702	2.79 718	2.97 712	4.41 720	3.07 715	2.65 688	2.30 684	0.29 650	0.26 631	0.31 650	0.30 609	0.32 550	0.38 616

MFN_U_SF_RVC	1.55 690	2.39 726	3.16 672	0.65 658	0.41 591	1.12 663	0.46 582	1.23 675	1.33 677	1.61 695	1.20 657	1.43 682	0.98 652	1.76 583	1.97 668	1.90 722	1.80 722	1.98 726	2.15 728	1.63 712	1.77 722

WAO-6	1.58 691	1.54 689	2.32 535	1.14 695	1.00 690	2.30 709	1.03 687	1.82 704	2.85 718	1.25 677	2.61 704	2.20 697	1.56 691	2.47 677	1.99 670	0.95 699	0.67 696	1.19 710	0.83 706	1.08 695	0.88 691

DispFullNet	1.67 692	2.10 718	5.22 709	1.53 705	8.90 729	0.86 621	0.31 463	0.96 597	0.96 641	1.37 687	1.01 639	1.13 664	1.98 703	1.51 543	0.91 576	0.54 677	0.31 647	1.18 707	0.63 696	1.13 698	0.80 682

JetBlue	1.78 693	1.63 692	3.92 697	0.73 663	1.21 702	4.38 724	3.35 727	1.59 694	1.20 668	1.26 680	1.52 677	2.37 700	1.88 701	3.23 708	3.00 696	0.53 675	0.47 680	0.48 676	0.49 672	1.29 706	0.97 693

Dean	1.79 694	1.83 706	3.92 697	1.29 699	1.07 696	1.55 682	1.00 684	1.95 708	2.33 710	1.47 693	4.19 724	4.26 719	1.33 678	2.21 651	1.48 648	1.14 707	0.68 700	1.18 707	0.74 701	1.24 704	0.98 694

SGM+DAISY	1.83 695	1.43 684	3.81 694	0.87 676	1.01 691	2.38 711	2.53 725	1.36 683	1.75 696	2.92 719	3.22 715	2.65 704	2.93 712	2.22 654	3.10 699	0.72 689	0.69 702	0.63 686	0.62 694	0.77 683	0.98 694

SGM_RVC	1.89 696	0.92 583	2.50 581	0.96 685	0.93 685	1.63 686	1.37 705	1.52 692	12.43 734	1.85 698	1.69 681	2.40 702	1.74 698	2.81 699	1.71 659	0.53 675	0.47 680	0.42 669	0.47 667	0.74 679	0.74 675
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 697	1.85 708	4.10 702	1.07 688	0.86 679	1.15 667	0.53 606	1.06 655	1.12 663	0.64 562	1.09 651	1.99 694	0.70 603	2.20 650	9.86 736	5.62 733	0.41 673	1.03 705	0.55 681	1.86 717	0.85 686

LVE	1.96 698	2.17 725	3.14 670	1.68 707	1.80 716	1.63 686	1.03 687	2.34 714	2.81 717	1.25 677	2.89 709	4.24 718	1.29 672	2.79 697	1.44 646	2.85 727	0.91 713	1.18 707	1.46 722	1.23 703	1.10 705

MonStereo1	1.98 699	1.01 625	1.78 354	1.19 696	1.04 693	3.58 718	0.61 633	1.53 693	1.93 704	1.39 688	3.37 717	2.23 699	10.80 735	2.84 700	1.25 632	1.04 703	0.38 663	0.96 701	0.57 687	1.10 696	1.00 701

IMH	2.02 700	2.15 724	2.69 615	1.68 707	1.12 699	1.66 689	0.92 677	2.10 712	1.92 703	1.32 682	2.66 706	2.21 698	1.69 696	5.78 724	1.68 657	5.54 732	0.96 714	1.31 713	0.71 700	1.32 709	0.99 699

DStereoSA	2.12 701	0.98 614	2.80 635	1.25 698	2.23 719	1.97 700	4.62 732	1.22 672	2.54 715	1.16 666	3.84 722	1.00 642	4.05 721	2.07 639	5.29 723	0.93 696	1.48 721	0.48 676	1.51 723	0.95 693	1.95 724

DStereoFS	2.23 702	2.10 718	2.47 572	1.61 706	1.88 718	3.81 719	2.06 719	1.95 708	3.33 720	2.38 711	3.31 716	2.37 700	4.92 723	2.45 674	3.27 702	1.03 702	1.27 720	0.55 681	1.04 714	0.70 676	2.05 725

IGEV-RUCA	2.28 703	0.30 206	1.15 177	0.40 537	1.86 717	2.06 705	1.90 716	1.36 683	1.80 700	3.70 724	3.76 720	5.02 723	8.19 732	2.12 646	1.63 654	0.25 634	0.76 707	2.72 730	1.91 726	2.39 723	2.36 728

WQFJA1++	2.30 704	0.22 60	6.03 715	1.08 689	1.15 700	0.29 35	0.14 28	0.39 78	0.24 6	13.61 741	0.19 69	3.34 712	0.17 85	0.33 171	0.24 224	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	18.19 751	0.14 276

MultiAttention	2.38 705	0.50 389	1.93 436	1.80 711	2.56 722	10.86 732	2.30 721	1.22 672	0.80 601	0.62 543	1.16 656	1.13 664	0.56 549	16.09 743	1.18 623	0.20 595	0.09 296	0.43 672	1.62 724	0.94 691	1.58 719

UNDER WATER-64	2.47 706	1.89 711	4.86 707	1.82 714	1.44 707	3.18 716	1.57 713	2.62 715	5.64 725	2.05 700	2.13 691	4.13 715	3.76 719	2.62 686	3.42 707	1.47 716	0.85 711	1.57 721	1.07 716	1.82 716	1.49 714

TorneroNet-64	2.65 707	1.83 706	3.30 683	1.46 703	1.20 701	3.89 720	0.99 681	3.51 727	6.71 729	2.56 713	4.60 725	4.22 716	3.85 720	3.33 709	3.14 700	1.19 709	0.65 694	1.39 716	0.79 705	3.31 728	1.15 706

notaker	2.66 708	2.07 717	3.31 685	2.61 723	1.43 705	1.76 693	1.11 692	2.76 718	1.79 698	2.26 708	11.53 738	3.96 714	4.29 722	3.09 705	2.76 694	1.55 718	0.88 712	1.70 724	1.07 716	2.00 719	1.35 711

UNDER WATER	2.74 709	1.85 708	4.54 706	1.81 713	1.44 707	2.34 710	1.40 708	3.24 722	6.60 728	2.60 714	2.76 707	5.75 725	5.24 726	3.02 703	4.01 712	1.45 715	0.81 709	1.59 722	1.06 715	1.80 715	1.51 717

MADNet++	2.79 710	2.11 721	2.97 655	2.49 721	2.28 720	2.95 715	2.31 722	2.67 716	2.47 713	3.03 721	3.13 714	2.70 705	2.92 711	4.10 718	4.48 717	2.68 726	2.24 730	3.04 733	2.44 730	2.37 722	2.34 727

WAO-8	2.80 711	2.14 722	2.89 644	1.91 715	1.04 693	3.98 721	0.96 679	3.26 723	6.17 726	2.15 705	3.37 717	3.31 710	2.41 708	11.84 733	2.03 672	2.05 723	1.86 724	1.54 719	0.92 709	1.22 701	0.87 689

Venus	2.80 711	2.14 722	2.89 644	1.91 715	1.04 693	3.98 721	0.96 679	3.26 723	6.17 726	2.15 705	3.37 717	3.31 710	2.41 708	11.84 733	2.03 672	2.05 723	1.86 724	1.54 719	0.92 709	1.22 701	0.87 689

DGSMNet	2.89 713	0.63 455	3.18 675	3.43 728	4.17 726	2.57 713	6.98 735	0.97 606	0.83 612	0.56 470	1.86 685	0.79 578	0.62 582	1.64 565	1.39 642	4.61 731	5.01 736	5.17 736	4.71 736	4.44 733	4.19 732

MANE	2.90 714	1.14 651	2.96 652	1.03 687	1.01 691	5.01 725	2.45 723	5.36 729	6.88 730	3.58 723	4.76 727	5.99 726	4.99 724	4.23 719	4.61 719	0.56 680	0.67 696	0.44 673	0.78 703	0.51 657	1.03 702

SGM-ForestM	2.98 715	1.70 700	3.52 691	0.67 660	0.47 623	5.18 726	3.36 728	3.30 725	2.86 719	4.44 725	3.79 721	9.80 733	5.50 727	6.29 727	6.52 727	0.27 644	0.36 657	0.24 629	0.27 589	0.38 606	0.58 661

xyz-stereo	3.02 716	0.29 188	30.64 760	0.23 95	0.12 25	15.52 736	0.24 325	0.51 221	0.47 282	0.59 513	7.99 729	0.64 491	0.47 509	1.39 521	0.50 474	0.09 151	0.07 83	0.34 657	0.07 111	0.13 209	0.08 56

MSAF-DinoV2	3.10 717	1.86 710	10.68 730	3.61 729	0.30 467	3.34 717	0.82 671	2.81 719	1.79 698	0.80 619	0.87 614	1.56 688	1.10 663	26.49 758	1.96 667	0.17 555	0.13 463	0.19 593	1.63 725	0.92 690	0.99 699

JetRed	3.29 718	4.93 729	10.17 729	1.45 702	1.72 715	7.44 728	5.05 733	3.06 720	2.12 709	2.41 712	2.39 698	2.99 707	2.37 707	3.51 713	6.44 726	1.32 714	1.90 726	1.37 715	1.23 720	2.21 721	1.76 721

LSM	3.31 719	1.11 645	5.29 711	9.40 735	30.65 755	0.84 615	1.12 693	0.91 552	1.22 669	1.36 684	2.19 693	0.93 626	0.83 629	1.66 567	0.90 575	0.21 603	0.31 647	0.24 629	0.28 593	0.39 616	6.33 735

U	3.37 720	0.17 2	0.91 125	0.26 201	13.79 741	19.19 745	0.15 50	0.41 101	0.31 45	0.17 52	0.18 63	0.27 226	0.15 58	0.21 12	0.16 37	0.09 151	0.06 24	17.88 752	12.81 745	0.10 113	0.08 56

KSHMR	4.10 721	1.97 716	5.27 710	1.71 709	1.47 709	1.96 698	1.28 700	3.19 721	17.33 747	2.12 701	15.91 741	9.18 732	1.57 692	8.42 730	1.98 669	1.52 717	1.26 718	1.67 723	1.19 718	1.67 713	1.40 713

ktn	4.35 722	2.10 718	2.89 644	1.80 711	1.49 711	2.13 706	1.41 710	2.26 713	12.72 735	11.41 737	16.43 742	11.15 735	3.75 718	4.36 721	3.18 701	1.82 721	0.98 716	1.73 725	1.21 719	2.97 727	1.27 709

LE_ROB	4.43 723	1.35 682	9.38 725	2.79 724	3.93 724	2.43 712	3.46 729	2.68 717	11.19 732	11.66 738	4.73 726	5.26 724	10.46 734	4.50 722	9.49 733	0.82 694	0.69 702	1.34 714	0.98 712	0.75 681	0.76 679

tt	4.93 724	0.27 144	4.20 703	2.29 719	1.58 713	10.20 731	16.97 741	9.42 737	5.02 724	1.67 696	1.28 662	4.68 721	5.03 725	3.37 712	5.92 724	6.16 734	9.47 745	2.82 731	3.18 733	3.60 729	1.53 718

TorneroNet	5.50 725	1.92 714	3.16 672	1.47 704	1.25 704	14.07 734	1.06 689	4.90 728	20.99 752	10.17 733	16.48 743	11.88 739	6.93 729	3.34 710	4.20 715	1.30 713	0.69 702	1.45 718	0.86 707	2.61 725	1.20 707

TCMNet-wrong-test	5.51 726	6.62 732	6.20 717	13.02 742	11.90 735	7.14 727	5.53 734	6.99 734	1.44 683	2.65 715	3.10 713	8.37 731	5.95 728	4.75 723	6.05 725	3.07 729	0.98 716	2.38 729	1.99 727	6.62 736	5.43 734

coex-ft	5.95 727	1.67 696	60.57 761	0.34 437	0.30 467	0.77 590	0.69 653	0.74 390	4.41 723	19.22 747	2.15 692	1.62 689	7.97 731	1.81 599	8.96 732	0.44 669	2.08 728	0.18 586	0.19 533	0.38 606	4.62 733

HanzoNet	7.64 728	2.86 728	5.05 708	7.01 732	3.97 725	2.18 708	1.34 704	3.37 726	4.05 722	13.17 739	10.58 732	10.73 734	16.52 744	8.45 731	10.51 737	10.48 744	9.72 746	5.59 738	13.46 746	6.84 737	6.83 736

USTest	8.10 729	7.17 733	8.96 724	9.25 734	9.05 730	15.27 735	23.78 743	9.96 738	9.47 731	5.94 729	6.75 728	7.80 730	7.48 730	8.83 732	11.21 738	2.21 725	3.56 733	2.86 732	3.20 734	5.02 734	4.16 731

light-stereo	8.15 730	2.75 727	9.83 728	12.24 738	9.63 731	19.16 744	0.44 571	6.84 733	3.57 721	13.44 740	22.94 758	23.04 750	1.65 694	17.20 747	7.61 730	3.06 728	2.25 731	0.42 669	0.52 679	4.07 731	2.31 726

EDNetEfficientorigin	8.18 731	0.98 614	145.96 763	0.51 611	0.89 681	0.72 559	0.48 594	0.85 498	1.56 689	2.12 701	1.49 675	1.29 675	1.31 675	1.83 601	2.13 678	0.13 453	0.12 437	0.17 564	0.18 513	0.39 616	0.45 638

DGTPSM_ROB	8.89 732	5.62 730	12.25 734	5.92 731	11.32 733	8.54 729	24.18 744	6.40 731	13.49 738	5.15 726	11.46 736	6.19 728	10.92 736	7.00 728	13.72 739	4.47 730	7.65 737	3.92 734	7.45 741	4.38 732	7.87 740

Selective-IGEV-i1pa	9.22 733	12.57 740	9.49 727	2.20 717	1.49 711	16.83 738	8.03 736	14.34 744	11.26 733	10.52 734	15.24 740	14.52 743	11.94 743	18.22 748	9.78 735	7.79 743	3.09 732	5.20 737	2.49 731	2.46 724	6.90 737

DPSMNet_ROB	9.48 734	5.64 731	13.01 738	8.82 733	11.82 734	8.54 729	24.20 745	6.41 732	13.65 741	5.32 728	11.47 737	6.33 729	10.92 736	7.69 729	13.89 740	7.25 742	8.19 741	5.06 735	7.78 742	5.31 735	8.26 741

iinet-test	11.61 735	10.56 734	11.80 731	12.17 736	12.09 736	18.69 739	26.70 749	13.53 740	13.46 736	9.91 731	10.28 730	11.17 736	11.16 738	12.37 737	14.43 741	6.71 738	7.85 738	6.13 739	6.95 737	8.33 738	7.85 738

IINet	11.61 735	10.56 734	11.80 731	12.17 736	12.09 736	18.69 739	26.70 749	13.53 740	13.46 736	9.91 731	10.28 730	11.17 736	11.16 738	12.37 737	14.43 741	6.71 738	7.85 738	6.13 739	6.95 737	8.33 738	7.85 738

BEATNet-Init1	12.10 737	11.19 736	27.29 758	2.99 725	3.51 723	21.84 751	11.10 737	14.34 744	13.83 742	20.34 748	20.33 748	26.35 760	20.03 746	19.06 749	14.80 745	1.74 720	1.81 723	2.05 727	2.49 731	3.69 730	3.12 730

DPSM_ROB	12.34 738	11.21 738	12.51 735	12.91 740	12.80 739	19.84 748	28.28 752	14.38 746	14.28 743	10.58 735	11.26 734	12.03 740	11.85 741	13.15 741	15.34 746	7.11 740	8.31 742	6.50 742	7.35 739	8.84 740	8.31 742

DPSM	12.34 738	11.21 738	12.51 735	12.91 740	12.80 739	19.84 748	28.28 752	14.38 746	14.28 743	10.58 735	11.26 734	12.03 740	11.85 741	13.15 741	15.34 746	7.11 740	8.31 742	6.50 742	7.35 739	8.84 740	8.31 742

DLNR-FE	13.43 740	20.01 745	23.53 746	121.73 763	33.87 756	0.46 216	0.15 50	8.09 736	0.35 103	0.28 234	0.37 271	0.26 212	0.17 85	0.75 429	0.29 293	6.68 737	0.26 631	0.09 173	0.38 649	50.82 763	0.18 394

DLNR_Zeroshot_test	13.43 740	19.94 744	23.55 747	121.61 762	35.03 757	0.46 216	0.15 50	8.02 735	0.35 103	0.28 234	0.37 271	0.26 212	0.17 85	0.76 433	0.29 293	6.42 736	0.26 631	0.09 173	0.38 649	50.13 762	0.18 394

LRCNet_RVC	13.74 742	19.30 742	12.75 737	19.46 745	12.69 738	1.86 694	0.41 549	12.33 739	1.05 652	15.77 743	18.83 747	12.62 742	8.70 733	12.21 736	9.62 734	22.22 754	8.37 744	25.85 756	24.01 756	19.32 753	17.44 753

DPSimNet_ROB	17.97 743	20.20 749	24.98 751	17.62 743	15.92 742	21.53 750	21.00 742	13.70 742	15.61 745	23.89 760	14.69 739	22.87 748	24.58 760	12.70 740	14.56 743	18.48 753	12.91 747	20.21 754	12.05 744	17.76 743	14.17 745

HaxPig	19.86 744	22.40 750	22.34 745	17.95 744	17.95 743	11.77 733	11.89 738	16.02 748	15.89 746	21.10 750	21.41 749	18.74 747	18.39 745	20.08 750	19.69 748	23.63 758	23.22 757	24.06 755	23.69 755	23.00 754	23.95 755

Anonymous_1	22.91 745	11.20 737	12.13 733	12.75 739	26.28 753	19.43 746	27.92 751	14.08 743	13.61 739	14.96 742	10.58 732	11.26 738	11.19 740	12.55 739	14.57 744	38.28 761	7.88 740	34.96 759	63.99 761	89.57 764	10.94 744

PML	23.15 746	16.83 741	7.78 721	5.49 730	9.93 732	51.13 762	104.50 764	5.76 730	13.62 740	37.30 764	105.93 764	30.86 761	23.50 752	12.07 735	7.87 731	6.30 735	2.12 729	6.32 741	2.43 729	10.44 742	2.90 729

MEDIAN_ROB	23.96 747	27.05 759	26.39 756	22.16 746	22.13 745	16.12 737	13.97 739	20.24 749	20.05 748	25.50 761	25.31 759	22.96 749	22.63 750	24.39 751	23.24 752	28.20 759	27.23 761	28.62 757	27.75 759	27.50 755	27.76 758

RAFT-FEzeroshot	24.80 748	22.55 753	24.73 748	26.10 749	25.76 748	39.84 754	57.07 760	28.84 754	28.79 757	21.14 752	22.48 752	24.18 753	23.88 754	26.38 752	30.87 756	14.26 746	16.71 752	13.09 744	14.82 749	17.79 747	16.72 750

RAFT-FE	24.80 748	22.55 753	24.73 748	26.10 749	25.76 748	39.84 754	57.07 760	28.84 754	28.79 757	21.14 752	22.48 752	24.18 753	23.88 754	26.38 752	30.87 756	14.26 746	16.71 752	13.09 744	14.82 749	17.79 747	16.72 750

CasAABBNet	24.81 750	22.53 751	24.83 750	26.08 748	25.74 747	39.86 756	57.06 758	28.87 757	28.83 759	21.16 755	22.54 754	24.22 755	23.89 757	26.38 752	30.87 756	14.25 745	16.71 752	13.09 744	14.81 748	17.78 744	16.71 747

FlowAnything	24.85 751	22.54 752	25.10 752	26.11 751	25.76 748	39.86 756	57.00 755	28.89 758	28.87 760	21.31 757	22.68 757	24.22 755	23.87 753	26.39 755	30.89 760	14.26 746	16.78 756	13.10 748	14.90 753	17.78 744	16.69 746

Hybrid-DGEV	24.86 752	22.58 755	25.22 754	26.11 751	25.76 748	39.92 758	57.06 758	29.03 761	29.01 763	21.12 751	22.64 755	24.13 752	23.91 758	26.46 757	30.82 754	14.27 749	16.70 751	13.09 744	14.83 752	17.78 744	16.71 747

Selective-RAFT-Error	24.87 753	22.59 756	25.14 753	26.13 753	25.82 752	39.93 759	57.03 756	28.97 759	28.95 761	21.21 756	22.65 756	24.25 757	23.98 759	26.43 756	30.83 755	14.27 749	16.71 752	13.10 748	14.82 749	17.82 749	16.76 752

fast-reg	25.26 754	22.76 758	26.49 757	26.66 754	27.60 754	41.51 761	57.03 756	28.84 754	28.98 762	20.78 749	22.21 750	23.55 751	23.30 751	26.97 761	31.44 761	14.39 752	16.67 750	15.16 751	15.84 754	18.23 752	16.71 747

LSM0	26.58 755	22.63 757	25.88 755	30.13 755	52.21 763	39.94 760	56.74 754	28.97 759	28.72 756	21.14 752	22.26 751	24.43 758	23.88 754	26.54 759	30.87 756	14.32 751	16.55 749	13.12 750	14.71 747	17.92 750	20.60 754

AVERAGE_ROB	26.93 756	30.34 760	29.27 759	25.82 747	25.34 746	19.48 747	15.17 740	23.55 753	23.00 755	28.45 762	27.87 760	26.25 759	25.86 761	26.96 760	25.55 753	31.30 760	30.07 762	31.76 758	30.81 760	30.79 759	30.93 759

xxxxx1	28.96 757	20.11 746	14.07 740	49.74 756	39.15 758	18.98 741	26.64 746	21.94 750	20.21 749	16.45 744	17.48 744	18.36 744	21.56 747	16.21 744	20.88 749	23.07 755	26.55 758	66.40 762	78.70 762	30.27 756	32.51 760

tt_ll	28.96 757	20.11 746	14.07 740	49.74 756	39.15 758	18.98 741	26.64 746	21.94 750	20.21 749	16.45 744	17.48 744	18.36 744	21.56 747	16.21 744	20.88 749	23.07 755	26.55 758	66.40 762	78.70 762	30.27 756	32.51 760

ff	28.96 757	20.11 746	14.07 740	49.74 756	39.15 758	18.98 741	26.64 746	21.94 750	20.21 749	16.45 744	17.48 744	18.36 744	21.56 747	16.21 744	20.88 749	23.07 755	26.55 758	66.40 762	78.70 762	30.27 756	32.51 760

RSGM-EC	41.56 760	31.72 761	19.92 743	51.66 759	47.86 761	38.70 752	61.61 762	33.83 762	22.80 753	23.45 758	29.29 761	43.76 762	35.31 762	66.76 762	70.17 763	66.40 763	37.60 763	48.67 760	25.68 757	48.86 760	27.21 756

acva	41.56 760	31.72 761	19.92 743	51.66 759	47.86 761	38.70 752	61.61 762	33.83 762	22.80 753	23.45 758	29.29 761	43.76 762	35.31 762	66.76 762	70.17 763	66.40 763	37.60 763	48.67 760	25.68 757	48.86 760	27.21 756

Selective-IGEV-i16pa	47.65 762	67.17 763	7.20 720	2.47 720	2.32 721	116.02 764	1.42 711	90.41 765	82.69 764	32.69 763	90.10 763	60.10 764	84.41 764	129.53 765	52.52 762	50.16 762	15.10 748	18.00 753	9.63 743	0.94 691	40.09 763

test_example2	115.39 763	123.23 764	94.57 762	115.52 761	123.55 764	101.63 763	114.33 765	53.41 764	99.48 765	134.90 765	135.05 765	85.83 765	85.11 765	111.32 764	106.15 765	152.55 765	205.26 765	99.78 765	114.96 765	140.96 765	110.20 764

GS-Stereo							0.21 204	0.62 311	0.41 203	0.22 139	0.22 108	0.17 72	0.18 112	0.44 271	0.16 37	0.10 262	0.16 531	0.08 70	0.11 325	0.33 559	0.84 684

FSD					0.29 450	0.35 80	0.33 496	0.44 129	0.46 262	0.32 264	0.32 238	0.37 309	0.32 358	0.35 194	0.32 342	0.28 648	0.27 638	0.31 650	0.30 609	0.31 541

ccccc		297.21 765		374.70 764	380.44 765	203.92 765		216.32 766		203.37 766		215.01 766		312.78 766		412.57 766	356.13 766	256.09 766	227.69 766	428.88 766

ASD4		19.65 743

Low-res two-view benchmark