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 11	0.12 25	0.20 8	0.14 28	0.29 9	0.28 27	0.13 5	0.13 16	0.18 91	0.13 19	0.25 51	0.15 15	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 11	0.12 25	0.20 8	0.14 28	0.32 25	0.28 27	0.13 5	0.13 16	0.18 91	0.13 19	0.25 51	0.15 15	0.07 26	0.07 81	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 38	0.13 56	0.15 1	0.16 76	0.21 1	0.36 136	0.11 1	0.17 51	0.13 6	0.10 2	0.18 1	0.19 99	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 156	0.08 43	0.11 153

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 65	0.19 3	0.12 25	0.35 79	0.17 90	0.27 6	0.31 45	0.16 26	0.13 16	0.15 40	0.15 56	0.28 95	0.13 1	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.10 111	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 11	0.12 25	0.30 37	0.14 28	0.29 9	0.28 27	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 56	0.25 51	0.21 157	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 51	0.20 11	0.12 25	0.30 37	0.14 28	0.29 9	0.28 27	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 56	0.25 51	0.21 157	0.07 26	0.07 81	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 68	0.17 182	0.35 79	0.14 28	0.27 6	0.25 10	0.19 83	0.21 89	0.14 17	0.15 56	0.27 76	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 275

LSFM	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 11	0.15 111	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 56	0.24 42	0.19 99	0.12 414	0.12 436	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.15 318

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 11	0.15 111	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 56	0.28 95	0.19 99	0.12 414	0.12 436	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.15 318

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 449	0.12 25	0.32 53	0.14 28	0.30 15	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.17 71	0.13 19	0.27 76	0.14 4	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.15 452	0.07 5	0.09 83

MGA	0.19 8	0.27 145	0.57 19	0.20 11	0.18 230	0.37 102	0.14 28	0.30 15	0.25 10	0.18 62	0.14 31	0.15 40	0.10 2	0.30 130	0.17 59	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.08 55

CAR	0.19 8	0.28 174	0.60 25	0.21 38	0.16 149	0.37 102	0.13 12	0.32 25	0.25 10	0.19 83	0.15 34	0.14 17	0.10 2	0.27 76	0.17 59	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.06 25	0.10 111	0.08 55

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 145	0.60 25	0.20 11	0.16 149	0.37 102	0.13 12	0.32 25	0.25 10	0.18 62	0.15 34	0.14 17	0.10 2	0.30 130	0.17 59	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.06 25	0.10 111	0.08 55

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 101	0.20 11	0.14 81	0.28 26	0.15 50	0.29 9	0.28 27	0.16 26	0.13 16	0.16 54	0.14 31	0.24 42	0.21 157	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 55

PipStereo	0.19 8	0.26 132	0.85 101	0.21 38	0.10 2	0.16 2	0.15 50	0.35 43	0.35 104	0.12 2	0.10 3	0.21 138	0.14 31	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.09 293	0.07 2	0.06 25	0.12 169	0.09 83

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 87	0.19 3	0.15 111	0.20 8	0.15 50	0.31 20	0.19 2	0.16 26	0.17 51	0.15 40	0.13 19	0.22 25	0.17 59	0.09 149	0.08 197	0.11 318	0.10 250	0.08 43	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 303	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 164	0.15 50	0.31 20	0.34 88	0.15 15	0.11 8	0.14 17	0.15 56	0.25 51	0.15 15	0.09 149	0.07 81	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 11	0.13 56	0.36 94	0.13 12	0.35 43	0.31 45	0.16 26	0.14 31	0.17 71	0.15 56	0.25 51	0.23 196	0.08 68	0.07 81	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 11	0.11 11	0.39 124	0.15 50	0.35 43	0.27 19	0.18 62	0.15 34	0.17 71	0.16 74	0.26 70	0.21 157	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 83

BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 96	0.09 1	0.38 119	0.15 50	0.32 25	0.33 73	0.16 26	0.12 13	0.23 161	0.19 138	0.27 76	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
WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 121	0.17 1	0.13 56	0.21 14	0.17 90	0.29 9	0.24 7	0.15 15	0.17 51	0.10 1	0.13 19	0.20 5	0.19 99	0.08 68	0.09 293	0.11 318	0.14 426	0.13 207	0.11 153

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 38	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 58	0.16 26	0.17 51	0.14 17	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 83

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 96	0.21 38	0.12 25	0.37 102	0.16 76	0.33 35	0.28 27	0.16 26	0.15 34	0.18 91	0.13 19	0.22 25	0.16 37	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 21	0.26 132	0.88 112	0.21 38	0.10 2	0.16 2	0.15 50	0.35 43	0.35 104	0.12 2	0.10 3	0.21 138	0.14 31	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.10 345	0.07 2	0.06 25	0.12 169	0.09 83

PSi22a	0.20 21	0.28 174	0.89 117	0.20 11	0.11 11	0.16 2	0.14 28	0.32 25	0.35 104	0.12 2	0.09 1	0.22 144	0.16 74	0.20 5	0.14 4	0.09 149	0.09 293	0.07 2	0.05 1	0.13 207	0.11 153

Foundation-i32	0.20 21	0.28 174	0.87 109	0.20 11	0.11 11	0.20 8	0.15 50	0.32 25	0.36 136	0.13 5	0.10 3	0.25 195	0.14 31	0.19 2	0.15 15	0.09 149	0.09 293	0.07 2	0.06 25	0.11 148	0.12 202

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 79	0.17 1	0.12 25	0.32 53	0.12 6	0.33 35	0.46 259	0.15 15	0.15 34	0.16 54	0.19 138	0.23 35	0.18 72	0.10 260	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 11	0.13 56	0.39 124	0.14 28	0.34 41	0.34 88	0.16 26	0.16 47	0.16 54	0.15 56	0.27 76	0.22 185	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 55

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 38	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 58	0.16 26	0.17 51	0.14 17	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 83

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 38	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 58	0.16 26	0.17 51	0.14 17	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 83

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 165	0.19 3	0.13 56	0.16 2	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 68	0.15 40	0.14 31	0.19 2	0.21 157	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.08 156	0.10 111	0.08 55
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 68	0.17 182	0.41 150	0.14 28	0.35 43	0.32 58	0.24 169	0.20 80	0.15 40	0.18 111	0.26 70	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 55

4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 38	0.15 111	0.39 124	0.13 12	0.39 78	0.33 73	0.22 135	0.21 89	0.13 6	0.20 152	0.29 114	0.21 157	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 38	0.14 81	0.37 102	0.14 28	0.43 118	0.35 104	0.23 158	0.21 89	0.16 54	0.18 111	0.27 76	0.20 137	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 55

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 38	0.14 81	0.37 102	0.14 28	0.43 118	0.35 104	0.23 158	0.21 89	0.16 54	0.18 111	0.27 76	0.20 137	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 55

FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 94	0.21 38	0.22 333	0.21 14	0.16 76	0.25 3	0.38 158	0.15 15	0.11 8	0.18 91	0.17 84	0.23 35	0.16 37	0.09 149	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 38	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 58	0.16 26	0.17 51	0.14 17	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 83

Anonymus	0.21 38	0.21 42	0.75 80	0.25 152	0.14 81	0.34 70	0.16 76	0.32 25	0.31 45	0.18 62	0.15 34	0.23 161	0.17 84	0.27 76	0.24 222	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.10 111	0.10 122

qqai	0.21 38	0.20 26	0.63 38	0.39 521	0.13 56	0.32 53	0.15 50	0.35 43	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.18 91	0.13 19	0.27 76	0.15 15	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.27 586	0.07 5	0.09 83

Test_v1	0.21 38	0.27 145	0.95 134	0.20 11	0.14 81	0.28 26	0.15 50	0.37 61	0.27 19	0.16 26	0.18 62	0.15 40	0.13 19	0.25 51	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 153

Monster-pub-mixall	0.21 38	0.31 220	0.69 68	0.21 38	0.13 56	0.27 23	0.12 6	0.37 61	0.26 16	0.21 114	0.19 68	0.15 40	0.12 12	0.47 307	0.29 291	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 202

qwe	0.21 38	0.22 60	0.61 30	0.21 38	0.20 288	0.41 150	0.15 50	0.46 151	0.35 104	0.26 207	0.22 109	0.14 17	0.14 31	0.31 141	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

2.25w	0.21 38	0.22 60	0.51 2	0.21 38	0.14 81	0.36 94	0.13 12	0.42 110	0.34 88	0.23 158	0.27 173	0.14 17	0.18 111	0.33 170	0.24 222	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 68	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 104	0.22 135	0.21 89	0.14 17	0.18 111	0.25 51	0.18 72	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 68	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 104	0.22 135	0.21 89	0.14 17	0.18 111	0.25 51	0.18 72	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 38	0.22 60	0.63 38	0.21 38	0.15 111	0.40 139	0.17 90	0.40 88	0.35 104	0.25 189	0.22 109	0.14 17	0.14 31	0.22 25	0.21 157	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 38	0.22 60	0.63 38	0.21 38	0.15 111	0.40 139	0.17 90	0.40 88	0.35 104	0.25 189	0.22 109	0.14 17	0.14 31	0.22 25	0.21 157	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 68	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 104	0.22 135	0.21 89	0.14 17	0.18 111	0.25 51	0.18 72	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 38	0.23 82	0.50 1	0.22 68	0.15 111	0.39 124	0.19 130	0.47 173	0.36 136	0.21 114	0.22 109	0.13 6	0.17 84	0.33 170	0.20 137	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 38	0.21 42	0.57 19	0.20 11	0.14 81	0.40 139	0.18 114	0.47 173	0.36 136	0.24 169	0.20 80	0.13 6	0.19 138	0.31 141	0.21 157	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 38	0.21 42	0.61 30	0.21 38	0.20 288	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.30 39	0.22 135	0.20 80	0.13 6	0.18 111	0.29 114	0.21 157	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 55

3.5w_stereo	0.21 38	0.22 60	0.55 14	0.21 38	0.15 111	0.40 139	0.14 28	0.43 118	0.33 73	0.21 114	0.24 136	0.14 17	0.18 111	0.34 184	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 55

3w_stereo	0.21 38	0.22 60	0.59 23	0.22 68	0.12 25	0.37 102	0.22 245	0.50 206	0.38 158	0.22 135	0.21 89	0.12 4	0.22 185	0.26 70	0.18 72	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 55

2w_stereo	0.21 38	0.19 11	0.51 2	0.22 68	0.13 56	0.41 150	0.20 157	0.50 206	0.34 88	0.25 189	0.23 124	0.13 6	0.23 211	0.24 42	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 38	0.31 220	0.85 101	0.22 68	0.14 81	0.31 45	0.22 245	0.38 71	0.25 10	0.17 52	0.11 8	0.13 6	0.12 12	0.32 155	0.18 72	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 122

LG-Stereo_L1	0.21 38	0.31 220	0.85 101	0.22 68	0.14 81	0.28 26	0.21 203	0.38 71	0.26 16	0.16 26	0.11 8	0.13 6	0.11 7	0.37 216	0.18 72	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 122

MLG-Stereo_test3	0.21 38	0.35 264	0.65 51	0.21 38	0.14 81	0.36 94	0.13 12	0.37 61	0.40 189	0.21 114	0.12 13	0.17 71	0.12 12	0.25 51	0.16 37	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.10 122

MLG-Stereo_test2	0.21 38	0.36 274	0.68 66	0.21 38	0.17 182	0.45 192	0.12 6	0.35 43	0.42 216	0.15 15	0.11 8	0.22 144	0.10 2	0.28 95	0.16 37	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 83

MLG-Stereo_test1	0.21 38	0.33 237	0.61 30	0.23 96	0.21 304	0.45 192	0.13 12	0.33 35	0.46 259	0.13 5	0.09 1	0.18 91	0.12 12	0.32 155	0.15 15	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 83

MLG-Stereo	0.21 38	0.33 237	0.60 25	0.23 96	0.12 25	0.44 184	0.13 12	0.39 78	0.46 259	0.13 5	0.10 3	0.17 71	0.13 19	0.35 192	0.15 15	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 83

LGtest1	0.21 38	0.37 277	0.70 71	0.22 68	0.12 25	0.31 45	0.11 4	0.36 55	0.39 173	0.17 52	0.13 16	0.16 54	0.14 31	0.25 51	0.27 263	0.10 260	0.09 293	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.10 122

anonymous	0.22 62	0.37 277	0.88 112	0.20 11	0.15 111	0.22 16	0.17 90	0.31 20	0.23 6	0.16 26	0.19 68	0.14 17	0.14 31	0.27 76	0.21 157	0.11 351	0.11 401	0.15 520	0.15 452	0.15 269	0.13 245

depth_test_26	0.22 62	0.28 174	0.91 125	0.20 11	0.13 56	0.18 6	0.13 12	0.31 20	0.41 202	0.16 26	0.31 225	0.19 116	0.13 19	0.22 25	0.14 4	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.10 111	0.14 275

Foundation-i1c-attn	0.22 62	0.18 7	0.68 66	0.20 11	0.10 2	0.27 23	0.20 157	0.49 197	0.37 150	0.20 100	0.23 124	0.24 179	0.25 242	0.29 114	0.18 72	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 83

Foundation-i1b	0.22 62	0.20 26	0.69 68	0.20 11	0.11 11	0.28 26	0.20 157	0.50 206	0.37 150	0.21 114	0.22 109	0.27 223	0.24 227	0.28 95	0.18 72	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 62	0.16 1	0.66 62	0.20 11	0.10 2	0.29 33	0.21 203	0.50 206	0.39 173	0.25 189	0.22 109	0.27 223	0.25 242	0.33 170	0.18 72	0.08 68	0.09 293	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 55

Pro-Stereo	0.22 62	0.25 114	0.66 62	0.22 68	0.14 81	0.49 257	0.15 50	0.23 2	0.35 104	0.16 26	0.13 16	0.14 17	0.09 1	0.49 325	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.37 645	0.08 43	0.09 83

asda	0.22 62	0.25 114	0.70 71	0.21 38	0.16 149	0.43 172	0.16 76	0.44 127	0.35 104	0.22 135	0.20 80	0.14 17	0.20 152	0.25 51	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 62	0.17 2	0.52 5	0.23 96	0.16 149	0.44 184	0.22 245	0.55 260	0.40 189	0.25 189	0.29 193	0.13 6	0.26 262	0.28 95	0.20 137	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

monsterstereo	0.22 62	0.22 60	0.52 5	0.25 152	0.27 424	0.39 124	0.14 28	0.51 217	0.33 73	0.25 189	0.27 173	0.13 6	0.13 19	0.38 227	0.21 157	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

monsters	0.22 62	0.22 60	0.52 5	0.23 96	0.28 439	0.42 164	0.14 28	0.46 151	0.31 45	0.24 169	0.20 80	0.13 6	0.14 31	0.43 261	0.20 137	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 156	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 62	0.28 174	0.88 112	0.21 38	0.24 369	0.42 164	0.17 90	0.35 43	0.37 150	0.20 100	0.22 109	0.14 17	0.12 12	0.24 42	0.20 137	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 62	0.28 174	0.77 87	0.22 68	0.11 11	0.40 139	0.16 76	0.31 20	0.36 136	0.19 83	0.19 68	0.17 71	0.17 84	0.37 216	0.16 37	0.10 260	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 111	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 62	0.22 60	0.91 125	0.23 96	0.13 56	0.49 257	0.18 114	0.30 15	0.28 27	0.19 83	0.17 51	0.14 17	0.14 31	0.41 247	0.16 37	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.09 83

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 75	0.41 321	0.59 23	0.27 225	0.24 369	0.34 70	0.17 90	0.36 55	0.30 39	0.19 83	0.19 68	0.16 54	0.12 12	0.32 155	0.19 99	0.08 68	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.11 148	0.31 568

over v1	0.23 75	0.77 520	0.73 77	0.23 96	0.10 2	0.31 45	0.12 6	0.39 78	0.35 104	0.16 26	0.15 34	0.18 91	0.20 152	0.29 114	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 148	0.07 12

over-8	0.23 75	0.76 510	0.79 90	0.24 126	0.10 2	0.34 70	0.13 12	0.35 43	0.33 73	0.15 15	0.15 34	0.19 116	0.18 111	0.29 114	0.17 59	0.09 149	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 148	0.07 12

small-zeroshot	0.23 75	0.33 237	0.85 101	0.19 3	0.15 111	0.32 53	0.20 157	0.30 15	0.27 19	0.14 10	0.19 68	0.10 1	0.16 74	0.19 2	0.21 157	0.38 662	0.10 345	0.13 449	0.16 476	0.15 269	0.13 245

MCSU-Stereo	0.23 75	0.19 11	0.73 77	0.22 68	0.16 149	0.48 238	0.20 157	0.33 35	0.38 158	0.20 100	0.21 89	0.24 179	0.13 19	0.42 256	0.19 99	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 122

DispViT+	0.23 75	0.23 82	0.98 142	0.19 3	0.44 600	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.37 150	0.19 83	0.16 47	0.18 91	0.15 56	0.38 227	0.17 59	0.11 351	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 75	0.40 311	0.94 133	0.21 38	0.14 81	0.37 102	0.13 12	0.40 88	0.36 136	0.22 135	0.15 34	0.15 40	0.15 56	0.40 242	0.15 15	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 318

FlowAnything_test	0.23 75	0.32 228	0.52 5	0.28 258	0.17 182	0.37 102	0.20 157	0.38 71	0.24 7	0.24 169	0.20 80	0.21 138	0.17 84	0.26 70	0.25 237	0.13 449	0.10 345	0.14 489	0.16 476	0.17 332	0.12 202

LG-G_1	0.23 75	0.37 277	0.71 73	0.23 96	0.11 11	0.51 286	0.12 6	0.44 127	0.39 173	0.19 83	0.15 34	0.19 116	0.15 56	0.36 205	0.16 37	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 153

LG-G	0.23 75	0.37 277	0.71 73	0.23 96	0.11 11	0.51 286	0.12 6	0.44 127	0.39 173	0.19 83	0.15 34	0.19 116	0.15 56	0.36 205	0.16 37	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 153

dual_stereo	0.23 75	0.25 114	0.66 62	0.21 38	0.15 111	0.27 23	0.15 50	0.62 308	0.40 189	0.15 15	0.13 16	0.18 91	0.14 31	0.37 216	0.19 99	0.09 149	0.31 646	0.07 2	0.10 250	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 75	0.23 82	0.64 41	0.24 126	0.22 333	0.47 222	0.13 12	0.52 233	0.33 73	0.18 62	0.24 136	0.17 71	0.22 185	0.32 155	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 332	0.09 83

over-9	0.24 87	0.77 520	0.85 101	0.23 96	0.11 11	0.35 79	0.13 12	0.37 61	0.34 88	0.15 15	0.14 31	0.19 116	0.19 138	0.29 114	0.17 59	0.09 149	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 111	0.07 12

LGCAT	0.24 87	0.19 11	0.64 41	0.20 11	0.12 25	0.47 222	0.14 28	0.34 41	0.19 2	0.17 52	0.13 16	0.23 161	0.15 56	0.39 235	0.21 157	0.14 494	0.34 652	0.07 2	0.08 156	0.07 5	0.53 650

TS12	0.24 87	0.26 132	0.83 98	0.25 152	0.11 11	0.46 212	0.17 90	0.46 151	0.43 227	0.20 100	0.31 225	0.18 91	0.20 152	0.31 141	0.22 185	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.11 148	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 87	0.24 100	1.06 157	0.27 225	0.12 25	0.43 172	0.20 157	0.51 217	0.34 88	0.19 83	0.16 47	0.15 40	0.21 167	0.25 51	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 171	0.07 111	0.11 148	0.09 83

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 87	0.31 220	0.88 112	0.25 152	0.23 354	0.45 192	0.22 245	0.39 78	0.30 39	0.21 114	0.27 173	0.18 91	0.21 167	0.23 35	0.16 37	0.07 26	0.09 293	0.08 70	0.07 111	0.11 148	0.13 245

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 87	0.22 60	0.90 121	0.23 96	0.32 497	0.47 222	0.21 203	0.48 188	0.34 88	0.20 100	0.25 151	0.21 138	0.23 211	0.20 5	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 83

MatchStereo	0.24 87	0.38 291	1.37 229	0.20 11	0.10 2	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.40 189	0.14 10	0.25 151	0.15 40	0.15 56	0.25 51	0.18 72	0.09 149	0.07 81	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	1.03 149	0.25 152	0.21 304	0.46 212	0.16 76	0.30 15	0.27 19	0.17 52	0.19 68	0.14 17	0.18 111	0.35 192	0.17 59	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.25 573	0.10 111	0.10 122

water-stereo	0.24 87	0.17 2	0.88 112	0.24 126	0.14 81	0.37 102	0.17 90	0.43 118	0.32 58	0.26 207	0.35 259	0.26 210	0.24 227	0.22 25	0.25 237	0.09 149	0.09 293	0.09 171	0.08 156	0.10 111	0.10 122

111111	0.24 87	0.21 42	0.82 96	0.24 126	0.21 304	0.43 172	0.13 12	0.45 142	0.35 104	0.22 135	0.27 173	0.18 91	0.16 74	0.35 192	0.18 72	0.09 149	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 476	0.08 55

S2M2_L	0.24 87	0.29 188	0.90 121	0.23 96	0.17 182	0.24 20	0.09 3	0.36 55	0.45 248	0.17 52	0.25 151	0.23 161	0.17 84	0.24 42	0.28 277	0.15 515	0.12 436	0.11 318	0.12 363	0.15 269	0.11 153
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
testmc14	0.25 98	0.17 2	0.71 73	0.45 577	0.24 369	0.47 222	0.18 114	0.35 43	0.35 104	0.16 26	0.20 80	0.20 123	0.15 56	0.48 314	0.19 99	0.07 26	0.08 197	0.06 1	0.05 1	0.09 80	0.28 538

PhaseNet	0.25 98	0.26 132	0.96 139	0.25 152	0.15 111	0.31 45	0.16 76	0.36 55	0.30 39	0.19 83	0.18 62	0.28 235	0.17 84	0.30 130	0.27 263	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.10 250	0.14 241	0.26 521

aanet-new-40k	0.25 98	0.37 277	1.35 222	0.24 126	0.24 369	0.38 119	0.20 157	0.39 78	0.26 16	0.18 62	0.24 136	0.16 54	0.20 152	0.20 5	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.18 393

aanet-new-14k	0.25 98	0.33 237	1.13 168	0.26 199	0.12 25	0.37 102	0.21 203	0.45 142	0.36 136	0.20 100	0.27 173	0.15 40	0.29 325	0.24 42	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 148	0.12 202

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 98	0.35 264	0.69 68	0.23 96	0.27 424	0.35 79	0.20 157	0.44 127	0.28 27	0.21 114	0.22 109	0.14 17	0.22 185	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 197	0.08 70	0.47 664	0.09 80	0.34 593

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 98	0.24 100	0.76 83	0.22 68	0.33 512	0.48 238	0.20 157	0.47 173	0.35 104	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.07 5	0.15 318

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 98	0.24 100	0.84 100	0.22 68	0.32 497	0.48 238	0.20 157	0.45 142	0.35 104	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.07 5	0.13 245

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 98	0.41 321	1.08 159	0.23 96	0.23 354	0.45 192	0.20 157	0.44 127	0.30 39	0.18 62	0.21 89	0.22 144	0.20 152	0.23 35	0.16 37	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 275

LiteMatch	0.25 98	0.69 482	0.65 51	0.28 258	0.14 81	0.30 37	0.21 203	0.29 9	0.28 27	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.37 397	0.25 51	0.40 415	0.10 260	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.14 241	0.12 202

LACA2	0.25 98	0.74 506	1.30 207	0.20 11	0.10 2	0.39 124	0.17 90	0.32 25	0.36 136	0.15 15	0.15 34	0.18 91	0.14 31	0.22 25	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 98	0.22 60	1.00 145	0.22 68	0.30 466	0.48 238	0.21 203	0.45 142	0.32 58	0.27 223	0.31 225	0.20 123	0.14 31	0.20 5	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.08 43	0.13 245

rvit_stereo_0083	0.25 98	0.19 11	0.58 22	0.28 258	0.18 230	0.28 26	0.22 245	0.38 71	0.54 353	0.23 158	0.30 208	0.27 223	0.26 262	0.37 216	0.24 222	0.14 494	0.12 436	0.13 449	0.10 250	0.12 169	0.10 122

rvit_stereo_0081	0.25 98	0.21 42	0.61 30	0.28 258	0.17 182	0.31 45	0.22 245	0.42 110	0.53 338	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.21 167	0.34 184	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.12 169	0.09 83

rvit_stereo_0082	0.25 98	0.21 42	0.61 30	0.28 258	0.17 182	0.31 45	0.22 245	0.42 110	0.53 338	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.21 167	0.34 184	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.12 169	0.09 83

test_for_model	0.25 98	0.24 100	0.76 83	0.22 68	0.33 512	0.48 238	0.20 157	0.47 173	0.35 104	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.07 5	0.15 318

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 113	0.57 426	0.93 130	0.24 126	0.13 56	0.39 124	0.13 12	0.32 25	0.36 136	0.21 114	0.15 34	0.18 91	0.17 84	0.28 95	0.18 72	0.10 260	0.09 293	0.13 449	0.11 322	0.14 241	0.32 578

over-6	0.26 113	0.78 530	1.04 153	0.23 96	0.11 11	0.36 94	0.15 50	0.46 151	0.37 150	0.16 26	0.16 47	0.16 54	0.18 111	0.37 216	0.16 37	0.10 260	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 113	0.47 371	1.36 224	0.25 152	0.12 25	0.36 94	0.18 114	0.40 88	0.35 104	0.18 62	0.21 89	0.18 91	0.21 167	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.11 153

aanet-new-8k	0.26 113	0.38 291	1.21 187	0.25 152	0.13 56	0.44 184	0.22 245	0.49 197	0.34 88	0.18 62	0.21 89	0.17 71	0.25 242	0.29 114	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 202

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 113	0.23 82	1.00 145	0.22 68	0.31 487	0.47 222	0.20 157	0.44 127	0.33 73	0.27 223	0.32 236	0.24 179	0.14 31	0.23 35	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.08 43	0.16 352

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 113	0.38 291	0.90 121	0.23 96	0.17 182	0.35 79	0.22 245	0.44 127	0.33 73	0.21 114	0.25 151	0.16 54	0.22 185	0.23 35	0.15 15	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.45 660	0.08 43	0.27 530

Foundation-i1	0.26 113	0.29 188	0.75 80	0.23 96	0.21 304	0.30 37	0.22 245	0.60 299	0.43 227	0.24 169	0.31 225	0.35 293	0.23 211	0.27 76	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.11 148	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 113	0.27 145	1.26 196	0.20 11	0.12 25	0.42 164	0.17 90	0.37 61	0.40 189	0.22 135	0.31 225	0.29 248	0.21 167	0.32 155	0.20 137	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 83

NLSM3	0.26 113	0.39 303	0.75 80	0.25 152	0.24 369	0.43 172	0.19 130	0.58 278	0.45 248	0.20 100	0.26 164	0.20 123	0.25 242	0.29 114	0.24 222	0.07 26	0.06 24	0.10 239	0.09 207	0.10 111	0.07 12

depthmonostereo	0.26 113	0.23 82	0.65 51	0.41 541	0.13 56	0.41 150	0.19 130	0.51 217	0.40 189	0.25 189	0.29 193	0.26 210	0.28 302	0.44 270	0.23 196	0.09 149	0.10 345	0.09 171	0.07 111	0.10 111	0.08 55

DilatedVolume-Stereo	0.26 113	0.20 26	0.64 41	0.25 152	0.15 111	0.41 150	0.18 114	0.42 110	0.35 104	0.34 267	0.34 254	0.25 195	0.23 211	0.43 261	0.53 486	0.09 149	0.09 293	0.08 70	0.10 250	0.12 169	0.11 153

GIP-stereo	0.26 113	0.22 60	0.78 89	0.29 294	0.20 288	0.42 164	0.17 90	0.64 321	0.39 173	0.18 62	0.24 136	0.23 161	0.18 111	0.25 51	0.47 456	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.17 332	0.08 55

gcap-zeroshot	0.26 113	0.24 100	1.03 149	0.22 68	0.33 512	0.48 238	0.20 157	0.47 173	0.34 88	0.26 207	0.29 193	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.08 43	0.14 275

testlalala	0.26 113	0.24 100	1.03 149	0.22 68	0.33 512	0.48 238	0.20 157	0.47 173	0.34 88	0.26 207	0.29 193	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.08 43	0.14 275

aanet-new-70k	0.27 127	0.48 376	1.33 214	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.19 130	0.45 142	0.33 73	0.17 52	0.21 89	0.16 54	0.21 167	0.38 227	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.22 458

aanet-new-34k	0.27 127	0.57 426	1.36 224	0.23 96	0.11 11	0.34 70	0.20 157	0.36 55	0.30 39	0.19 83	0.27 173	0.17 71	0.22 185	0.20 5	0.15 15	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 546

aanet-new-32k	0.27 127	0.49 380	1.73 317	0.25 152	0.17 182	0.40 139	0.20 157	0.35 43	0.27 19	0.18 62	0.21 89	0.20 123	0.22 185	0.22 25	0.14 4	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 153

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 127	0.46 361	1.39 236	0.23 96	0.17 182	0.35 79	0.21 203	0.40 88	0.25 10	0.18 62	0.21 89	0.17 71	0.18 111	0.25 51	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 590	0.08 43	0.27 530

aanet-new-24k	0.27 127	0.40 311	1.12 167	0.24 126	0.45 611	0.40 139	0.21 203	0.39 78	0.28 27	0.19 83	0.28 185	0.17 71	0.20 152	0.23 35	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 621	0.09 80	0.10 122

aanet-new-10k	0.27 127	0.52 394	1.27 199	0.27 225	0.15 111	0.49 257	0.21 203	0.46 151	0.31 45	0.21 114	0.20 80	0.19 116	0.22 185	0.26 70	0.18 72	0.08 68	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.10 111	0.16 352

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 127	0.39 303	0.79 90	0.24 126	0.24 369	0.37 102	0.21 203	0.37 61	0.33 73	0.19 83	0.27 173	0.18 91	0.22 185	0.20 5	0.16 37	0.07 26	0.14 482	0.08 70	0.51 673	0.08 43	0.39 620

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 127	0.40 311	0.87 109	0.22 68	0.17 182	0.36 94	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 114	0.24 136	0.18 91	0.23 211	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 197	0.08 70	0.30 606	0.13 207	0.55 654

LG-Stereo	0.27 127	0.25 114	0.95 134	0.25 152	0.15 111	0.43 172	0.21 203	0.50 206	0.40 189	0.18 62	0.29 193	0.25 195	0.16 74	0.28 95	0.35 375	0.07 26	0.07 81	0.11 318	0.10 250	0.24 462	0.10 122

mms	0.27 127	0.26 132	0.91 125	0.25 152	0.18 230	0.32 53	0.23 285	0.37 61	0.31 45	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.17 84	0.46 295	0.21 157	0.08 68	0.10 345	0.10 239	0.08 156	0.22 430	0.47 641

ours_stereo	0.27 127	0.25 114	1.21 187	0.25 152	0.17 182	0.35 79	0.23 285	0.38 71	0.35 104	0.20 100	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.41 247	0.20 137	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.22 430	0.18 393

rvit_stereo_0081_aga	0.27 127	0.29 188	1.08 159	0.26 199	0.20 288	0.33 60	0.21 203	0.41 100	0.42 216	0.26 207	0.28 185	0.27 223	0.21 167	0.31 141	0.21 157	0.14 494	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.10 122

rvit_stereo_0080	0.27 127	0.38 291	0.76 83	0.24 126	0.18 230	0.34 70	0.27 394	0.54 255	0.44 233	0.24 169	0.26 164	0.27 223	0.22 185	0.29 114	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.10 239	0.10 250	0.15 269	0.11 153

RSM++	0.27 127	0.26 132	0.87 109	0.28 258	0.13 56	0.39 124	0.20 157	0.45 142	0.45 248	0.20 100	0.24 136	0.24 179	0.17 84	0.36 205	0.20 137	0.08 68	0.07 81	0.09 171	0.35 633	0.26 497	0.18 393

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 127	0.40 311	0.86 107	0.22 68	0.17 182	0.36 94	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 114	0.24 136	0.18 91	0.23 211	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 197	0.08 70	0.30 606	0.13 207	0.55 654

whm_eth	0.27 127	0.38 291	0.76 83	0.24 126	0.18 230	0.34 70	0.27 394	0.54 255	0.44 233	0.24 169	0.26 164	0.27 223	0.22 185	0.29 114	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.10 239	0.10 250	0.15 269	0.11 153

aanet-new-30k	0.28 143	0.49 380	1.75 329	0.25 152	0.17 182	0.40 139	0.20 157	0.35 43	0.27 19	0.18 62	0.21 89	0.20 123	0.22 185	0.22 25	0.14 4	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 153

aanet-new-22k	0.28 143	0.52 394	1.51 269	0.24 126	0.13 56	0.33 60	0.22 245	0.37 61	0.32 58	0.18 62	0.24 136	0.18 91	0.21 167	0.27 76	0.16 37	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.09 80	0.31 568

BStereo	0.28 143	0.33 237	1.34 219	0.23 96	0.29 449	0.33 60	0.20 157	0.46 151	0.35 104	0.22 135	0.17 51	0.20 123	0.14 31	0.28 95	0.25 237	0.07 26	0.07 81	0.16 540	0.21 552	0.12 169	0.11 153

VIP-Stereo	0.28 143	0.56 420	1.05 155	0.23 96	0.19 267	0.52 307	0.17 90	0.44 127	0.39 173	0.18 62	0.25 151	0.24 179	0.15 56	0.33 170	0.19 99	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.14 241	0.32 578

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 143	0.28 174	1.09 163	0.33 400	0.15 111	0.30 37	0.16 76	0.58 278	0.42 216	0.19 83	0.19 68	0.17 71	0.26 262	0.38 227	0.37 389	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.25 573	0.10 111	0.06 1

castereo++	0.28 143	0.43 336	0.93 130	0.28 258	0.17 182	0.53 316	0.21 203	0.55 260	0.45 248	0.17 52	0.26 164	0.32 269	0.17 84	0.33 170	0.16 37	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.29 596	0.13 207	0.06 1

fffy	0.28 143	0.24 100	1.19 181	0.27 225	0.15 111	0.37 102	0.22 245	0.42 110	0.32 58	0.20 100	0.29 193	0.26 210	0.20 152	0.44 270	0.20 137	0.08 68	0.10 345	0.10 239	0.08 156	0.22 430	0.18 393

RAStereo	0.28 143	0.48 376	1.52 271	0.26 199	0.18 230	0.25 21	0.19 130	0.42 110	0.35 104	0.20 100	0.25 151	0.20 123	0.16 74	0.24 42	0.24 222	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.08 156	0.12 169	0.08 55

RSM	0.28 143	0.26 132	0.97 140	0.25 152	0.24 369	0.37 102	0.21 203	0.49 197	0.44 233	0.21 114	0.27 173	0.28 235	0.17 84	0.38 227	0.20 137	0.07 26	0.07 81	0.09 171	0.34 629	0.21 413	0.16 352

trnet	0.28 143	0.26 132	1.32 212	0.19 3	0.12 25	0.54 323	0.15 50	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.30 130	0.21 157	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.05 1	0.09 80	0.07 12

CASnet	0.28 143	0.31 220	1.20 185	0.28 258	0.11 11	0.47 222	0.19 130	0.44 127	0.44 233	0.38 295	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.29 114	0.19 99	0.10 260	0.06 24	0.15 520	0.12 363	0.16 308	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 143	0.27 145	1.36 224	0.28 258	0.12 25	0.41 150	0.20 157	0.37 61	0.38 158	0.26 207	0.30 208	0.25 195	0.19 138	0.33 170	0.24 222	0.09 149	0.11 401	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.09 83

CREStereo	0.28 143	0.30 206	1.33 214	0.19 3	0.13 56	0.55 338	0.17 90	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.31 141	0.21 157	0.11 351	0.07 81	0.08 70	0.05 1	0.10 111	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	0.29 156	0.47 371	1.41 239	0.26 199	0.18 230	0.43 172	0.19 130	0.47 173	0.32 58	0.16 26	0.18 62	0.15 40	0.21 167	0.37 216	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.46 639

aanet-new-60k	0.29 156	0.51 392	1.68 300	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.19 130	0.43 118	0.33 73	0.18 62	0.19 68	0.17 71	0.19 138	0.31 141	0.14 4	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.26 521

aanet-new-36k	0.29 156	0.63 454	1.51 269	0.24 126	0.11 11	0.43 172	0.19 130	0.44 127	0.35 104	0.19 83	0.24 136	0.16 54	0.22 185	0.29 114	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 498

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 156	0.58 428	0.98 142	0.21 38	0.31 487	0.41 150	0.20 157	0.46 151	0.34 88	0.21 114	0.22 109	0.19 116	0.17 84	0.24 42	0.15 15	0.08 68	0.10 345	0.08 70	0.45 660	0.09 80	0.29 546

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 156	0.53 401	1.28 201	0.22 68	0.32 497	0.35 79	0.19 130	0.46 151	0.33 73	0.18 62	0.19 68	0.18 91	0.18 111	0.21 12	0.14 4	0.08 68	0.10 345	0.08 70	0.46 663	0.10 111	0.32 578

RT-Monster	0.29 156	0.30 206	0.95 134	0.25 152	0.28 439	0.46 212	0.15 50	0.53 242	0.55 360	0.37 285	0.36 263	0.28 235	0.21 167	0.32 155	0.21 157	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.06 25	0.15 269	0.14 275

Selective-IGEV-i32	0.29 156	0.23 82	1.28 201	0.27 225	0.30 466	0.35 79	0.20 157	0.56 266	0.38 158	0.21 114	0.30 208	0.22 144	0.18 111	0.37 216	0.18 72	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 452	0.16 308	0.29 546

fffft	0.29 156	0.21 42	1.10 165	0.24 126	0.15 111	0.42 164	0.24 322	0.42 110	0.38 158	0.21 114	0.18 62	0.20 123	0.16 74	0.44 270	0.70 542	0.07 26	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.28 514	0.20 429
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 156	0.26 132	1.03 149	0.25 152	0.14 81	0.46 212	0.22 245	0.36 55	0.38 158	0.23 158	0.23 124	0.21 138	0.18 111	0.45 286	0.60 516	0.07 26	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.20 397	0.20 429

tt45	0.29 156	0.24 100	1.06 157	0.25 152	0.17 182	0.55 338	0.22 245	0.41 100	0.35 104	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.18 111	0.64 388	0.34 363	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.21 413	0.11 153

999	0.29 156	0.25 114	1.05 155	0.26 199	0.18 230	0.49 257	0.23 285	0.38 71	0.37 150	0.20 100	0.32 236	0.23 161	0.18 111	0.73 424	0.36 381	0.08 68	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.24 462	0.10 122

Pointernet	0.29 156	0.25 114	1.49 262	0.24 126	0.20 288	0.47 222	0.15 50	0.62 308	0.47 279	0.22 135	0.29 193	0.26 210	0.20 152	0.28 95	0.20 137	0.10 260	0.07 81	0.07 2	0.12 363	0.10 111	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 156	0.29 188	0.86 107	0.25 152	0.34 525	0.30 37	0.14 28	0.32 25	0.53 338	0.18 62	0.12 13	0.18 91	0.19 138	0.49 325	0.17 59	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.20 544	0.46 644	0.59 660

MaDis-Stereo	0.29 156	0.54 409	1.44 247	0.24 126	0.29 449	0.29 33	0.16 76	0.45 142	0.37 150	0.19 83	0.21 89	0.28 235	0.22 185	0.30 130	0.29 291	0.10 260	0.09 293	0.10 239	0.08 156	0.11 148	0.11 153

LoS_RVC	0.29 156	0.33 237	1.19 181	0.25 152	0.34 525	0.43 172	0.22 245	0.42 110	0.32 58	0.22 135	0.33 246	0.23 161	0.24 227	0.31 141	0.21 157	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.10 111	0.31 568

Selective-IGEV	0.29 156	0.23 82	1.28 201	0.27 225	0.30 466	0.35 79	0.20 157	0.56 266	0.38 158	0.21 114	0.30 208	0.22 144	0.18 111	0.37 216	0.18 72	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 452	0.16 308	0.29 546

EGLCR-Stereo	0.29 156	0.27 145	0.97 140	0.30 316	0.19 267	0.56 355	0.17 90	0.68 346	0.36 136	0.30 244	0.18 62	0.27 223	0.17 84	0.38 227	0.19 99	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.10 111	0.35 596

aanet-32k-new	0.30 173	0.60 433	1.61 287	0.25 152	0.15 111	0.46 212	0.21 203	0.41 100	0.33 73	0.17 52	0.24 136	0.17 71	0.23 211	0.30 130	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.39 620

castereo	0.30 173	0.44 347	0.81 94	0.24 126	0.29 449	0.41 150	0.27 394	0.72 368	0.45 248	0.22 135	0.30 208	0.24 179	0.31 346	0.25 51	0.21 157	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.31 615	0.12 169	0.09 83

WCG-NET	0.30 173	0.42 330	1.26 196	0.24 126	0.12 25	0.43 172	0.24 322	0.40 88	0.56 372	0.35 272	0.37 270	0.26 210	0.24 227	0.29 114	0.19 99	0.08 68	0.12 436	0.08 70	0.07 111	0.22 430	0.10 122

Occ-G	0.30 173	0.30 206	1.33 214	0.23 96	0.15 111	0.36 94	0.25 346	0.43 118	0.31 45	0.26 207	0.35 259	0.46 387	0.22 185	0.30 130	0.25 237	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.16 476	0.31 540	0.08 55

AIO-Stereo	0.30 173	0.27 145	1.25 194	0.27 225	0.24 369	0.37 102	0.20 157	0.52 233	0.36 136	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.14 31	0.31 141	0.20 137	0.08 68	0.07 81	0.09 171	0.38 646	0.19 381	0.31 568

UniTT-Stereo	0.30 173	0.36 274	1.68 300	0.27 225	0.24 369	0.29 33	0.18 114	0.33 35	0.34 88	0.26 207	0.37 270	0.18 91	0.18 111	0.31 141	0.27 263	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.25 476	0.08 55

CES	0.30 173	0.27 145	1.09 163	0.23 96	0.50 626	0.40 139	0.20 157	0.46 151	0.44 233	0.22 135	0.28 185	0.26 210	0.19 138	0.33 170	0.21 157	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.05 1	0.15 269	0.49 645

ProNet	0.30 173	0.54 409	1.29 204	0.25 152	0.15 111	0.47 222	0.25 346	0.48 188	0.39 173	0.21 114	0.23 124	0.22 144	0.20 152	0.44 270	0.19 99	0.08 68	0.08 197	0.10 239	0.08 156	0.23 445	0.12 202

CroCo-Stereo	0.30 173	0.45 357	1.08 159	0.31 345	0.17 182	0.19 7	0.21 203	0.73 382	0.50 302	0.21 114	0.24 136	0.55 433	0.22 185	0.27 76	0.26 251	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.12 169	0.09 83
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	0.31 182	0.33 237	1.34 219	0.23 96	0.29 449	0.98 638	0.20 157	0.49 197	0.35 104	0.22 135	0.17 51	0.20 123	0.14 31	0.28 95	0.25 237	0.07 26	0.07 81	0.16 540	0.21 552	0.12 169	0.11 153

xyz-stereo-finetune	0.31 182	0.46 361	0.79 90	0.21 38	0.12 25	0.53 316	0.25 346	0.52 233	0.54 353	0.28 230	0.32 236	0.29 248	0.23 211	0.59 369	0.55 495	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.13 207	0.08 55

rvit_0105_6	0.31 182	0.29 188	1.00 145	0.31 345	0.18 230	0.35 79	0.25 346	0.51 217	0.61 420	0.25 189	0.28 185	0.32 269	0.25 242	0.39 235	0.25 237	0.18 564	0.16 530	0.15 520	0.13 397	0.14 241	0.13 245

rvit_stereo_ft	0.31 182	0.61 438	1.18 179	0.32 374	0.21 304	0.28 26	0.27 394	0.55 260	0.48 283	0.23 158	0.27 173	0.28 235	0.26 262	0.32 155	0.25 237	0.13 449	0.09 293	0.11 318	0.11 322	0.13 207	0.14 275

CAS++	0.31 182	0.33 237	1.43 245	0.25 152	0.17 182	0.31 45	0.20 157	0.78 436	0.41 202	0.30 244	0.30 208	0.21 138	0.16 74	0.33 170	0.18 72	0.15 515	0.12 436	0.13 449	0.10 250	0.15 269	0.11 153
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 182	0.30 206	1.52 271	0.23 96	0.13 56	0.54 323	0.20 157	0.48 188	0.49 291	0.25 189	0.28 185	0.37 305	0.24 227	0.38 227	0.23 196	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.05 1	0.15 269	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 182	0.35 264	1.30 207	0.20 11	0.14 81	0.57 374	0.25 346	0.46 151	0.42 216	0.27 223	0.32 236	0.27 223	0.24 227	0.39 235	0.23 196	0.43 665	0.07 81	0.08 70	0.05 1	0.18 360	0.07 12

aanet-new	0.32 189	0.29 188	2.39 547	0.25 152	0.25 393	0.43 172	0.21 203	0.41 100	0.31 45	0.18 62	0.23 124	0.16 54	0.30 336	0.33 170	0.15 15	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.13 245

DA	0.32 189	0.26 132	0.89 117	0.29 294	0.25 393	0.63 481	0.22 245	0.60 299	0.39 173	0.23 158	0.30 208	0.24 179	0.26 262	0.60 376	0.18 72	0.10 260	0.12 436	0.09 171	0.07 111	0.10 111	0.52 648

GGEV	0.32 189	0.26 132	0.89 117	0.29 294	0.25 393	0.63 481	0.22 245	0.60 299	0.39 173	0.23 158	0.30 208	0.24 179	0.26 262	0.60 376	0.18 72	0.10 260	0.12 436	0.09 171	0.07 111	0.10 111	0.52 648

WCG-NET（raft）	0.32 189	0.53 401	1.21 187	0.23 96	0.12 25	0.44 184	0.24 322	0.40 88	0.50 302	0.35 272	0.35 259	0.47 395	0.25 242	0.35 192	0.20 137	0.08 68	0.29 641	0.08 70	0.07 111	0.22 430	0.11 153

MGS-Stereo	0.32 189	0.34 255	1.70 306	0.25 152	0.14 81	0.40 139	0.22 245	0.38 71	0.43 227	0.24 169	0.51 386	0.25 195	0.18 111	0.31 141	0.20 137	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.08 156	0.47 646	0.08 55

ff7	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 124	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.18 511	0.23 445	0.22 458

ffff	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 124	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.18 511	0.23 445	0.22 458

11t	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 124	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.18 511	0.23 445	0.22 458

MC-Stereo	0.32 189	0.31 220	1.46 252	0.31 345	0.15 111	0.53 316	0.19 130	0.44 127	0.35 104	0.36 279	0.38 283	0.27 223	0.27 283	0.42 256	0.19 99	0.09 149	0.13 463	0.09 171	0.16 476	0.20 397	0.13 245

ccc-4	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 124	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.18 511	0.23 445	0.22 458

SE	0.33 199	0.44 347	0.89 117	0.29 294	0.15 111	0.50 271	0.24 322	0.50 206	0.34 88	0.34 267	0.46 333	0.27 223	0.36 380	0.28 95	0.29 291	0.18 564	0.08 197	0.12 386	0.15 452	0.41 623	0.32 578

SMOE	0.33 199	0.37 277	0.95 134	0.28 258	0.13 56	0.50 271	0.32 483	0.47 173	0.39 173	0.34 267	0.47 340	0.31 259	0.32 355	0.30 130	0.29 291	0.12 414	0.08 197	0.17 561	0.10 250	0.48 648	0.20 429

aanet-new-78k	0.33 199	0.44 347	2.51 583	0.26 199	0.12 25	0.42 164	0.20 157	0.45 142	0.31 45	0.16 26	0.22 109	0.15 40	0.25 242	0.34 184	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.31 568

SCV_C0	0.33 199	0.43 336	1.42 244	0.25 152	0.16 149	0.35 79	0.20 157	0.68 346	0.44 233	0.24 169	0.27 173	0.29 248	0.20 152	0.58 363	0.18 72	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.30 606	0.26 497	0.17 373

11t1	0.33 199	0.19 11	1.41 239	0.33 400	0.16 149	0.48 238	0.21 203	0.67 341	0.48 283	0.40 304	0.34 254	0.32 269	0.33 363	0.42 256	0.27 263	0.11 351	0.12 436	0.10 239	0.08 156	0.13 207	0.14 275

IGEVStereo-DCA	0.33 199	0.34 255	1.38 231	0.27 225	0.16 149	0.45 192	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.21 89	0.26 210	0.25 242	0.64 388	0.52 482	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.18 511	0.16 308	0.22 458

AEACV	0.33 199	0.24 100	1.44 247	0.28 258	0.35 538	0.47 222	0.21 203	0.43 118	0.28 27	0.26 207	0.25 151	0.22 144	0.38 406	0.30 130	0.18 72	0.09 149	0.35 654	0.09 171	0.36 642	0.23 445	0.25 510

CroCo-Stereo Lap2	0.33 199	0.61 438	1.47 256	0.32 374	0.38 565	0.23 19	0.22 245	0.58 278	0.46 259	0.22 135	0.27 173	0.29 248	0.23 211	0.32 155	0.26 251	0.09 149	0.09 293	0.10 239	0.08 156	0.21 413	0.14 275

CREStereo++_RVC	0.33 199	0.29 188	1.74 322	0.24 126	0.16 149	0.54 323	0.15 50	0.40 88	0.55 360	0.37 285	0.51 386	0.24 179	0.19 138	0.27 76	0.26 251	0.09 149	0.06 24	0.08 70	0.30 606	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	0.33 199	0.49 380	1.75 329	0.23 96	0.12 25	0.54 323	0.16 76	0.40 88	0.45 248	0.45 342	0.51 386	0.26 210	0.22 185	0.29 114	0.20 137	0.10 260	0.10 345	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 153

sCroCo_RVC	0.33 199	0.32 228	1.89 416	0.34 433	0.27 424	0.30 37	0.22 245	0.48 188	0.44 233	0.22 135	0.33 246	0.25 195	0.25 242	0.32 155	0.24 222	0.14 494	0.16 530	0.12 386	0.12 363	0.15 269	0.13 245

DF	0.34 210	0.29 188	0.95 134	0.31 345	0.44 600	0.40 139	0.21 203	0.71 362	0.32 58	0.23 158	0.37 270	0.32 269	0.17 84	0.39 235	0.85 571	0.10 260	0.09 293	0.08 70	0.29 596	0.09 80	0.20 429

aanet-new-28k	0.34 210	0.53 401	2.69 612	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.21 203	0.37 61	0.29 38	0.18 62	0.24 136	0.17 71	0.21 167	0.22 25	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.31 615	0.10 111	0.23 484

RAFT-Stereo-weight	0.34 210	0.29 188	1.43 245	0.28 258	0.28 439	0.55 338	0.22 245	0.78 436	0.48 283	0.46 353	0.38 283	0.36 300	0.17 84	0.33 170	0.23 196	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.09 80	0.09 83

IGEV++	0.34 210	0.43 336	1.32 212	0.31 345	0.14 81	0.32 53	0.21 203	0.70 358	0.34 88	0.22 135	0.28 185	0.22 144	0.27 283	0.35 192	0.27 263	0.09 149	0.39 669	0.08 70	0.15 452	0.25 476	0.45 636

MyStereo07	0.34 210	0.40 311	1.46 252	0.29 294	0.23 354	0.60 422	0.31 460	0.53 242	0.42 216	0.25 189	0.25 151	0.20 123	0.26 262	0.57 359	0.19 99	0.09 149	0.18 562	0.12 386	0.11 322	0.16 308	0.19 410

MIF-Stereo (partial)	0.34 210	0.41 321	1.93 433	0.26 199	0.24 369	0.32 53	0.17 90	0.53 242	0.42 216	0.25 189	0.37 270	0.25 195	0.26 262	0.44 270	0.31 327	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.19 381	0.14 275

GCAP-Stereo	0.34 210	0.89 572	1.76 338	0.26 199	0.12 25	0.52 307	0.14 28	0.49 197	0.38 158	0.29 239	0.30 208	0.29 248	0.22 185	0.30 130	0.20 137	0.09 149	0.17 550	0.09 171	0.07 111	0.21 413	0.11 153

anonymousdsp2	0.34 210	0.24 100	1.16 176	0.28 258	0.15 111	0.57 374	0.23 285	0.79 452	0.47 279	0.38 295	0.37 270	0.40 331	0.25 242	0.47 307	0.21 157	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.13 397	0.19 381	0.27 530

anonymousdsp	0.34 210	0.53 401	1.47 256	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 136	0.22 144	0.24 227	0.55 355	0.19 99	0.09 149	0.11 401	0.10 239	0.18 511	0.24 462	0.29 546

knoymous	0.34 210	0.25 114	1.75 329	0.24 126	0.18 230	0.45 192	0.24 322	0.57 272	0.38 158	0.41 313	0.39 292	0.55 433	0.25 242	0.38 227	0.23 196	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.07 111	0.13 207	0.12 202

RCA-Stereo	0.34 210	0.32 228	1.30 207	0.26 199	0.14 81	0.58 391	0.23 285	0.78 436	0.62 438	0.40 304	0.44 321	0.28 235	0.35 374	0.29 114	0.20 137	0.09 149	0.10 345	0.09 171	0.07 111	0.19 381	0.08 55

IGEV-Stereo	0.34 210	0.54 409	1.47 256	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 136	0.22 144	0.24 227	0.54 351	0.19 99	0.09 149	0.10 345	0.10 239	0.18 511	0.24 462	0.29 546
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 210	0.77 520	1.75 329	0.34 433	0.13 56	0.51 286	0.17 90	0.43 118	0.50 302	0.37 285	0.49 371	0.23 161	0.18 111	0.28 95	0.24 222	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

GEAStereo	0.35 223	0.32 228	1.17 177	0.53 617	0.60 653	0.55 338	0.21 203	0.40 88	0.27 19	0.20 100	0.22 109	0.16 54	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.11 351	0.37 658	0.08 70	0.06 25	0.33 558	0.71 671

GASTEREO	0.35 223	0.72 494	1.15 173	0.56 631	0.20 288	0.52 307	0.22 245	0.56 266	0.40 189	0.30 244	0.31 225	0.16 54	0.31 346	0.35 192	0.26 251	0.09 149	0.14 482	0.08 70	0.28 590	0.14 241	0.20 429

MSCF	0.35 223	0.72 494	1.15 173	0.58 639	0.21 304	0.50 271	0.22 245	0.56 266	0.38 158	0.29 239	0.29 193	0.17 71	0.30 336	0.35 192	0.26 251	0.09 149	0.12 436	0.08 70	0.29 596	0.15 269	0.21 443

xyz-stereo-finetune2	0.35 223	0.45 357	1.04 153	0.21 38	0.12 25	0.58 391	0.23 285	0.50 206	0.45 248	0.31 250	0.46 333	0.30 256	0.41 440	0.81 444	0.51 478	0.08 68	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.12 169	0.09 83

SCV	0.35 223	0.59 431	1.37 229	0.34 433	0.22 333	0.28 26	0.23 285	0.72 368	0.35 104	0.19 83	0.30 208	0.24 179	0.20 152	0.64 388	0.19 99	0.11 351	0.08 197	0.09 171	0.29 596	0.34 570	0.29 546

StereoAnything_RVC	0.35 223	1.25 666	1.82 384	0.20 11	0.12 25	0.26 22	0.15 50	0.43 118	0.37 150	0.14 10	0.10 3	0.11 3	0.19 138	0.46 295	0.14 4	0.11 351	0.09 293	0.08 70	0.05 1	0.76 681	0.18 393

rvit_0105_4	0.35 223	0.35 264	1.45 250	0.31 345	0.18 230	0.37 102	0.28 414	0.59 287	0.62 438	0.27 223	0.31 225	0.35 293	0.27 283	0.43 261	0.25 237	0.18 564	0.16 530	0.15 520	0.13 397	0.15 269	0.12 202

CAS	0.35 223	0.25 114	1.30 207	0.79 666	0.34 525	0.51 286	0.23 285	0.46 151	0.39 173	0.22 135	0.31 225	0.20 123	0.17 84	0.28 95	0.23 196	0.73 687	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 80	0.37 611

Selective-RAFT	0.35 223	0.26 132	1.48 259	0.31 345	0.15 111	0.61 442	0.19 130	0.60 299	0.54 353	0.28 230	0.29 193	0.40 331	0.33 363	0.50 332	0.27 263	0.10 260	0.07 81	0.09 171	0.35 633	0.19 381	0.08 55

x	0.35 223	0.20 26	1.36 224	0.33 400	0.17 182	0.47 222	0.24 322	0.75 397	0.54 353	0.40 304	0.40 296	0.42 351	0.34 372	0.45 286	0.32 340	0.11 351	0.14 482	0.11 318	0.09 207	0.12 169	0.14 275

GSStereo	0.36 233	0.32 228	1.17 177	0.34 433	0.60 653	0.55 338	0.21 203	0.62 308	0.41 202	0.22 135	0.22 109	0.17 71	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.10 260	0.16 530	0.08 70	0.11 322	0.33 558	0.84 682

gasm-f	0.36 233	0.34 255	1.13 168	0.53 617	0.44 600	0.54 323	0.27 394	0.40 88	0.27 19	0.20 100	0.33 246	0.16 54	0.22 185	0.36 205	0.25 237	0.11 351	0.37 658	0.08 70	0.06 25	0.38 605	0.71 671

rvit_0105_5	0.36 233	0.39 303	1.48 259	0.30 316	0.18 230	0.41 150	0.30 447	0.64 321	0.62 438	0.30 244	0.33 246	0.37 305	0.29 325	0.41 247	0.28 277	0.18 564	0.16 530	0.15 520	0.15 452	0.15 269	0.14 275

MoCha-V2	0.36 233	0.32 228	1.41 239	0.36 470	0.31 487	0.35 79	0.19 130	0.57 272	0.39 173	0.30 244	0.32 236	0.28 235	0.27 283	0.47 307	0.24 222	0.08 68	0.56 686	0.08 70	0.38 646	0.18 360	0.12 202

s12784h	0.36 233	0.28 174	1.58 280	0.23 96	0.11 11	0.62 463	0.24 322	0.79 452	0.64 458	0.44 331	0.52 401	0.28 235	0.26 262	0.50 332	0.24 222	0.11 351	0.06 24	0.09 171	0.06 25	0.16 308	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 233	0.21 42	1.70 306	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 136	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 260	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.09 80	0.12 202

RAFT-Stereo	0.36 233	0.21 42	1.70 306	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 136	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 260	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.09 80	0.12 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 240	0.82 544	1.45 250	0.40 533	0.29 449	0.42 164	0.23 285	0.73 382	0.47 279	0.36 279	0.42 307	0.28 235	0.20 152	0.29 114	0.26 251	0.10 260	0.06 24	0.09 171	0.09 207	0.34 570	0.09 83

DN	0.37 240	0.23 82	1.40 237	0.37 494	0.40 581	0.48 238	0.21 203	0.51 217	0.40 189	0.23 158	0.24 136	0.36 300	0.18 111	0.81 444	0.54 492	0.13 449	0.11 401	0.11 318	0.34 629	0.12 169	0.19 410

PSi22	0.37 240	0.73 501	1.71 313	0.28 258	0.13 56	0.44 184	0.14 28	0.64 321	0.51 309	0.22 135	0.28 185	0.36 300	0.22 185	0.65 399	0.27 263	0.07 26	0.14 482	0.07 2	0.06 25	0.28 514	0.12 202

DDF-Stereo	0.37 240	0.27 145	0.79 90	0.39 521	0.29 449	0.38 119	0.21 203	0.47 173	0.51 309	0.32 260	0.17 51	0.79 575	0.23 211	0.64 388	1.04 600	0.11 351	0.07 81	0.09 171	0.12 363	0.35 583	0.15 318

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 240	0.37 277	1.21 187	0.26 199	0.18 230	0.73 562	0.18 114	0.53 242	0.41 202	0.35 272	0.30 208	0.58 460	0.22 185	0.33 170	0.95 580	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.35 633	0.13 207	0.15 318

GREAT-IGEV	0.37 240	0.28 174	1.48 259	0.25 152	0.38 565	0.46 212	0.18 114	0.33 35	0.34 88	0.15 15	0.29 193	0.15 40	0.17 84	0.36 205	0.23 196	0.07 26	0.76 704	0.07 2	0.26 581	0.21 413	1.03 700
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	0.37 240	0.55 418	1.35 222	0.28 258	0.16 149	0.57 374	0.18 114	0.57 272	0.49 291	0.37 285	0.44 321	0.38 315	0.24 227	0.46 295	0.24 222	0.09 149	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.43 632	0.36 604

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 240	1.34 678	1.24 193	0.23 96	0.12 25	0.33 60	0.20 157	0.40 88	0.33 73	0.25 189	0.21 89	0.16 54	0.14 31	0.27 76	0.63 523	0.55 676	0.06 24	0.11 318	0.13 397	0.25 476	0.49 645

plain	0.37 240	0.47 371	2.15 499	0.27 225	0.19 267	0.33 60	0.20 157	0.58 278	0.46 259	0.23 158	0.37 270	0.23 161	0.25 242	0.45 286	0.28 277	0.11 351	0.08 197	0.13 449	0.09 207	0.42 630	0.12 202

riskmin	0.37 240	0.22 60	1.74 322	0.32 374	0.20 288	0.48 238	0.20 157	0.66 331	0.46 259	0.36 279	0.34 254	0.69 524	0.45 482	0.39 235	0.27 263	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.08 156	0.13 207	0.16 352

AnonymousM	0.37 240	0.44 347	1.50 266	0.25 152	0.15 111	0.52 307	0.23 285	0.60 299	0.42 216	0.42 318	0.32 236	0.30 256	0.25 242	0.34 184	0.23 196	0.11 351	0.09 293	0.71 687	0.36 642	0.12 169	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 240	0.53 401	1.41 239	0.28 258	0.15 111	0.52 307	0.20 157	0.54 255	0.46 259	0.37 285	0.43 310	0.41 337	0.23 211	0.36 205	0.26 251	0.09 149	0.15 512	0.12 386	0.11 322	0.41 623	0.37 611

DIP-Stereo	0.37 240	0.34 255	1.50 266	0.27 225	0.18 230	0.63 481	0.17 90	0.92 558	0.53 338	0.49 386	0.48 354	0.30 256	0.30 336	0.39 235	0.30 314	0.10 260	0.08 197	0.10 239	0.08 156	0.15 269	0.12 202
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	0.38 253	0.28 174	2.46 563	0.43 556	0.15 111	0.50 271	0.25 346	0.47 173	0.38 158	0.33 264	0.26 164	0.23 161	0.22 185	0.34 184	0.29 291	0.08 68	0.09 293	0.09 171	0.10 250	0.36 590	0.22 458

HART	0.38 253	0.53 401	1.66 296	0.26 199	0.15 111	0.30 37	0.19 130	0.67 341	0.46 259	0.29 239	0.52 401	0.38 315	0.16 74	0.41 247	0.20 137	0.08 68	0.68 697	0.09 171	0.07 111	0.34 570	0.21 443

mmm	0.38 253	0.21 42	1.18 179	0.35 449	0.17 182	0.49 257	0.26 370	0.78 436	0.52 320	0.50 393	0.57 457	0.41 337	0.37 397	0.71 421	0.31 327	0.11 351	0.13 463	0.14 489	0.13 397	0.15 269	0.14 275

Any-RAFT	0.38 253	0.25 114	1.89 416	0.27 225	0.17 182	0.68 535	0.21 203	0.78 436	0.53 338	0.43 324	0.43 310	0.54 430	0.30 336	0.41 247	0.20 137	0.10 260	0.12 436	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.09 83

qqq	0.38 253	0.21 42	1.34 219	0.28 258	0.15 111	0.45 192	0.26 370	0.76 409	0.52 320	0.39 302	0.41 301	0.46 387	0.36 380	0.96 464	0.30 314	0.11 351	0.14 482	0.12 386	0.12 363	0.12 169	0.14 275

PSM-adaLoss	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.60 422	0.29 439	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

ROB_FTStereo_v2	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

ROB_FTStereo	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.26 370	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.49 325	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

HUI-Stereo	0.38 253	0.27 145	1.79 371	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.45 286	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

RAFT-IKP	0.38 253	0.27 145	1.79 371	0.44 563	0.16 149	0.60 422	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.50 332	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

raftrobust	0.38 253	0.68 478	1.54 273	0.32 374	0.46 619	0.52 307	0.21 203	0.56 266	0.42 216	0.52 415	0.35 259	0.31 259	0.33 363	0.37 216	0.30 314	0.10 260	0.11 401	0.08 70	0.07 111	0.21 413	0.19 410

sAnonymous2	0.38 253	0.62 444	2.15 499	0.31 345	0.24 369	0.34 70	0.27 394	0.53 242	0.46 259	0.24 169	0.29 193	0.23 161	0.28 302	0.28 95	0.22 185	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.13 397	0.38 605	0.35 596

CroCo_RVC	0.38 253	0.62 444	2.15 499	0.31 345	0.24 369	0.34 70	0.27 394	0.53 242	0.46 259	0.24 169	0.29 193	0.23 161	0.28 302	0.28 95	0.22 185	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.13 397	0.38 605	0.35 596

GMStereo	0.38 253	0.99 616	1.91 427	0.27 225	0.16 149	0.39 124	0.23 285	0.47 173	0.62 438	0.38 295	0.34 254	0.25 195	0.25 242	0.39 235	0.29 291	0.14 494	0.08 197	0.10 239	0.12 363	0.15 269	0.11 153
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 253	0.33 237	1.92 430	0.27 225	0.41 590	0.48 238	0.19 130	0.59 287	0.46 259	0.43 324	0.39 292	0.57 453	0.26 262	0.32 155	0.26 251	0.09 149	0.09 293	0.09 171	0.31 615	0.11 148	0.09 83

Weightmod_eth	0.39 268	0.45 357	0.99 144	0.28 258	0.28 439	0.39 124	0.23 285	0.46 151	0.36 136	0.28 230	0.63 507	0.33 281	0.36 380	0.76 432	0.27 263	0.67 683	0.10 345	0.10 239	0.09 207	0.47 646	0.22 458

TestStereo-Hl	0.39 268	0.50 388	1.74 322	0.25 152	0.15 111	0.49 257	0.21 203	0.70 358	0.51 309	0.38 295	0.39 292	0.37 305	0.31 346	1.07 478	0.25 237	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.12 169	0.09 83

Lsterematch	0.39 268	0.69 482	1.65 291	0.28 258	0.14 81	0.50 271	0.21 203	0.47 173	0.58 387	0.43 324	0.59 466	0.44 366	0.37 397	0.44 270	0.40 415	0.10 260	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.14 241	0.12 202

NLSM1	0.39 268	0.24 100	0.56 17	0.27 225	0.40 581	0.49 257	0.21 203	1.44 684	1.64 688	0.25 189	0.33 246	0.25 195	0.26 262	0.40 242	0.32 340	0.10 260	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.22 430	0.13 245

AIO_test	0.39 268	0.37 277	1.19 181	0.73 659	0.67 662	0.35 79	0.25 346	0.47 173	0.34 88	0.34 267	0.22 109	0.33 281	0.17 84	1.31 509	0.19 99	0.11 351	0.15 512	0.08 70	0.21 552	0.15 269	0.23 484

rvit_0105_3	0.39 268	0.47 371	1.46 252	0.33 400	0.19 267	0.45 192	0.35 507	0.69 350	0.65 473	0.37 285	0.37 270	0.40 331	0.31 346	0.44 270	0.30 314	0.18 564	0.17 550	0.17 561	0.18 511	0.15 269	0.15 318

CASS	0.39 268	0.30 206	1.61 287	0.32 374	0.17 182	0.53 316	0.24 322	0.70 358	0.49 291	0.59 509	0.54 426	0.40 331	0.40 429	0.41 247	0.30 314	0.17 551	0.10 345	0.14 489	0.11 322	0.18 360	0.17 373
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202
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	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.55 355	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

iRAFT	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

S0	0.40 278	0.69 482	1.02 148	0.30 316	0.19 267	0.61 442	0.35 507	0.48 188	0.31 45	0.34 267	0.50 380	0.32 269	0.32 355	0.34 184	0.36 381	0.19 580	0.14 482	0.17 561	0.20 544	0.46 644	0.65 666

MM-Stereo_test3	0.40 278	0.58 428	1.75 329	0.36 470	0.30 466	0.45 192	0.30 447	0.72 368	0.59 397	0.31 250	0.43 310	0.32 269	0.23 211	0.35 192	0.29 291	0.10 260	0.20 586	0.10 239	0.08 156	0.40 620	0.11 153

rvit_stereo_0075_2	0.40 278	0.40 311	1.88 409	0.33 400	0.32 497	0.41 150	0.22 245	0.58 278	0.53 338	0.38 295	0.51 386	0.40 331	0.27 283	0.44 270	0.29 291	0.20 591	0.15 512	0.22 612	0.15 452	0.18 360	0.23 484

test_sample1	0.40 278	0.18 7	1.19 181	0.31 345	0.18 230	0.48 238	0.23 285	0.78 436	0.49 291	0.44 331	0.44 321	0.45 375	0.41 440	1.39 518	0.33 353	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.12 169	0.13 245

H2IRNET	0.40 278	0.61 438	1.90 421	0.29 294	0.17 182	0.54 323	0.18 114	0.52 233	0.50 302	0.27 223	0.56 448	0.47 395	0.35 374	0.46 295	0.33 353	0.10 260	0.07 81	0.12 386	0.14 426	0.32 549	0.12 202

DCANet-4	0.40 278	0.27 145	2.21 510	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.47 340	0.28 235	0.37 397	0.37 216	0.34 363	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

test_4	0.40 278	0.37 277	2.01 464	0.29 294	0.21 304	0.50 271	0.28 414	0.47 173	0.39 173	0.42 318	0.76 586	0.38 315	0.22 185	0.52 340	0.33 353	0.08 68	0.07 81	0.11 318	0.15 452	0.28 514	0.07 12

cross-raft	0.40 278	0.27 145	2.22 514	0.30 316	0.17 182	0.49 257	0.35 507	0.71 362	0.39 173	0.43 324	0.45 325	0.64 488	0.25 242	0.32 155	0.25 237	0.08 68	0.08 197	0.09 171	0.23 565	0.11 148	0.14 275

TestStereo_HL2	0.41 286	0.86 559	1.82 384	0.26 199	0.16 149	0.48 238	0.20 157	0.62 308	0.51 309	0.35 272	0.41 301	0.32 269	0.27 283	1.09 481	0.29 291	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.13 207	0.10 122

GGDA	0.41 286	0.90 576	1.83 388	0.26 199	0.15 111	0.50 271	0.20 157	0.63 317	0.52 320	0.35 272	0.41 301	0.31 259	0.27 283	1.11 486	0.27 263	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.13 207	0.10 122

FE-Mocha	0.41 286	0.31 220	1.44 247	0.28 258	0.33 512	0.41 150	0.17 90	0.69 350	0.45 248	0.44 331	0.50 380	0.41 337	0.45 482	0.36 205	1.17 619	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.21 552	0.13 207	0.13 245

MM-Stereo_test1	0.41 286	0.39 303	2.29 529	0.38 511	0.26 411	0.44 184	0.28 414	0.63 317	0.51 309	0.40 304	0.32 236	0.26 210	0.26 262	0.46 295	0.22 185	0.09 149	0.21 596	0.10 239	0.09 207	0.39 615	0.15 318

fast-iter	0.41 286	0.63 454	1.72 314	0.27 225	0.21 304	0.45 192	0.19 130	0.55 260	0.41 202	0.57 477	0.59 466	0.65 493	0.45 482	0.45 286	0.39 407	0.08 68	0.09 293	0.10 239	0.11 322	0.20 397	0.10 122

CoSv	0.41 286	0.63 454	1.72 314	0.27 225	0.21 304	0.45 192	0.19 130	0.55 260	0.41 202	0.57 477	0.59 466	0.65 493	0.45 482	0.45 286	0.39 407	0.08 68	0.09 293	0.10 239	0.11 322	0.20 397	0.10 122

AIO_rvc	0.41 286	0.64 459	1.29 204	0.58 639	0.39 571	0.37 102	0.24 322	0.50 206	0.43 227	0.28 230	0.23 124	0.25 195	0.16 74	0.99 467	0.19 99	0.10 260	0.16 530	0.08 70	0.11 322	0.25 476	0.85 684

test_sample2	0.41 286	0.19 11	1.23 191	0.31 345	0.17 182	0.51 286	0.27 394	0.81 460	0.55 360	0.44 331	0.45 325	0.46 387	0.38 406	1.51 540	0.30 314	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.14 275

GMStereo_Zeroshot	0.41 286	0.36 274	1.54 273	0.41 541	0.19 267	0.52 307	0.19 130	0.59 287	0.52 320	0.57 477	0.59 466	0.63 479	0.29 325	0.58 363	0.33 353	0.15 515	0.09 293	0.16 540	0.09 207	0.24 462	0.12 202

MIM_Stereo	0.41 286	0.60 433	1.88 409	0.31 345	0.21 304	0.50 271	0.19 130	0.64 321	0.44 233	0.43 324	0.53 414	0.43 355	0.27 283	0.51 336	0.28 277	0.08 68	0.14 482	0.11 318	0.10 250	0.26 497	0.26 521

LL-Strereo2	0.41 286	0.90 576	1.83 388	0.44 563	0.24 369	0.54 323	0.27 394	0.58 278	0.45 248	0.41 313	0.33 246	0.44 366	0.21 167	0.44 270	0.34 363	0.09 149	0.08 197	0.16 540	0.14 426	0.17 332	0.17 373

BUS	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.30 316	0.21 304	0.91 629	0.23 285	1.00 628	0.61 420	0.63 548	0.53 414	0.66 500	0.30 336	0.43 261	0.32 340	0.13 449	0.10 345	0.14 489	0.12 363	0.12 169	0.11 153

BSDual-CNN	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.30 316	0.21 304	0.76 578	0.31 460	1.00 628	0.61 420	0.63 548	0.53 414	0.63 479	0.37 397	0.43 261	0.38 396	0.13 449	0.10 345	0.14 489	0.12 363	0.12 169	0.11 153

psmg	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.27 225	0.21 304	0.75 574	0.36 515	0.90 537	0.61 420	0.59 509	0.59 466	0.63 479	0.37 397	0.43 261	0.38 396	0.13 449	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.13 207	0.11 153

GMOStereo	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 95	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 449	0.11 322	0.34 570	0.11 153

error version	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 95	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 449	0.11 322	0.34 570	0.11 153

test-v	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 95	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 449	0.11 322	0.34 570	0.11 153

CRE-IMP	0.41 286	0.22 60	1.76 338	0.48 596	0.17 182	0.79 595	0.69 650	0.52 233	0.52 320	0.47 355	0.42 307	0.45 375	0.26 262	0.41 247	0.31 327	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.09 207	0.17 332	0.23 484

test-2	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 95	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 449	0.11 322	0.34 570	0.11 153

CFNet-RSSM	0.41 286	0.32 228	2.20 509	0.27 225	0.44 600	0.52 307	0.19 130	0.76 409	0.48 283	0.43 324	0.36 263	0.54 430	0.26 262	0.33 170	0.25 237	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.38 646	0.10 111	0.09 83

DMCA	0.41 286	0.52 394	1.26 196	0.31 345	0.24 369	0.59 410	0.26 370	0.77 421	0.63 450	0.58 495	0.48 354	0.57 453	0.35 374	0.40 242	0.50 472	0.14 494	0.10 345	0.14 489	0.10 250	0.15 269	0.15 318

WQFJA1	0.42 307	0.24 100	0.53 11	0.26 199	0.38 565	0.48 238	0.23 285	1.72 695	2.07 704	0.25 189	0.25 151	0.28 235	0.27 283	0.32 155	0.34 363	0.09 149	0.11 401	0.10 239	0.08 156	0.20 397	0.13 245

WQFJX	0.42 307	0.25 114	0.55 14	0.26 199	0.39 571	0.47 222	0.23 285	1.76 697	1.82 698	0.26 207	0.26 164	0.28 235	0.28 302	0.42 256	0.32 340	0.10 260	0.10 345	0.09 171	0.08 156	0.24 462	0.16 352

NLMM	0.42 307	0.24 100	0.53 11	0.26 199	0.38 565	0.48 238	0.23 285	1.72 695	2.06 703	0.25 189	0.25 151	0.28 235	0.27 283	0.32 155	0.34 363	0.09 149	0.11 401	0.10 239	0.08 156	0.20 397	0.13 245

AE-Stereo	0.42 307	0.29 188	1.65 291	0.43 556	0.47 622	0.56 355	0.23 285	0.86 505	0.46 259	0.31 250	0.41 301	0.43 355	0.24 227	0.34 184	0.24 222	0.09 149	0.48 682	0.11 318	0.45 660	0.22 430	0.19 410

ACVNet-DCA	0.42 307	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.76 409	0.52 320	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.69 414	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.11 318	0.09 207	0.12 169	0.14 275

dd	0.42 307	0.96 598	1.77 347	0.31 345	0.17 182	0.57 374	0.26 370	0.49 197	0.68 499	0.41 313	0.40 296	0.34 289	0.27 283	0.45 286	0.40 415	0.17 551	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.21 413	0.12 202

Anonymous3	0.42 307	0.35 264	2.09 482	0.33 400	0.24 369	0.72 555	0.31 460	0.74 387	0.55 360	0.35 272	0.40 296	0.33 281	0.29 325	0.44 270	0.28 277	0.18 564	0.18 562	0.13 449	0.13 397	0.17 332	0.17 373

DCANet	0.42 307	0.77 520	1.95 446	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.48 354	0.31 259	0.41 440	0.36 205	0.39 407	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.13 207	0.23 484

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 307	0.86 559	1.78 351	0.28 258	0.17 182	0.52 307	0.20 157	0.62 308	0.61 420	0.50 393	0.61 489	0.39 322	0.32 355	0.35 192	0.30 314	0.07 26	0.10 345	0.09 171	0.09 207	0.35 583	0.10 122

Weightmod	0.43 316	0.56 420	0.91 125	0.26 199	0.22 333	0.56 355	0.22 245	0.45 142	0.38 158	0.30 244	0.72 574	0.38 315	0.32 355	0.61 382	0.33 353	0.40 663	0.14 482	0.10 239	0.10 250	0.52 660	1.06 702

fff	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 126	0.13 56	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

DisPM	0.43 316	0.33 237	1.78 351	0.57 637	0.18 230	0.59 410	0.63 638	0.53 242	0.61 420	0.60 519	0.53 414	0.38 315	0.26 262	0.75 428	0.29 291	0.12 414	0.07 81	0.12 386	0.11 322	0.11 148	0.14 275

IER	0.43 316	0.38 291	1.69 302	0.26 199	0.25 393	0.66 516	0.26 370	0.71 362	0.55 360	0.54 439	0.59 466	0.60 470	0.53 534	0.52 340	0.39 407	0.11 351	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.14 241	0.11 153

test-3	0.43 316	0.20 26	1.70 306	0.34 433	0.32 497	0.45 192	0.23 285	0.71 362	0.46 259	0.51 406	0.29 193	0.45 375	0.21 167	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.35 633	0.29 521	0.28 538

test_1	0.43 316	0.20 26	1.70 306	0.34 433	0.32 497	0.45 192	0.23 285	0.71 362	0.46 259	0.50 393	0.29 193	0.45 375	0.21 167	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.35 633	0.29 521	0.29 546

rafts_anoy	0.43 316	0.89 572	1.96 455	0.32 374	0.30 466	0.48 238	0.24 322	0.62 308	0.49 291	0.37 285	0.38 283	0.33 281	0.30 336	0.51 336	0.34 363	0.10 260	0.39 669	0.13 449	0.15 452	0.17 332	0.15 318

RALAANet	0.43 316	0.98 611	1.90 421	0.32 374	0.23 354	0.48 238	0.19 130	0.67 341	0.53 338	0.48 374	0.45 325	0.39 322	0.30 336	0.48 314	0.37 389	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.14 426	0.27 508	0.10 122

csc	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 126	0.13 56	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

cscssc	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 126	0.13 56	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

S	0.44 326	0.42 330	1.08 159	0.27 225	0.24 369	0.66 516	0.28 414	0.53 242	0.46 259	0.45 342	0.56 448	0.33 281	0.39 420	0.31 141	0.30 314	0.17 551	0.11 401	0.19 590	0.20 544	0.52 660	1.29 708

ManiGeoR	0.44 326	1.04 629	2.50 578	0.22 68	0.19 267	0.47 222	0.18 114	0.72 368	0.53 338	0.28 230	0.36 263	0.32 269	0.28 302	0.85 450	0.33 353	0.10 260	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.12 169	0.10 122

HLF11	0.44 326	0.97 606	2.44 559	0.22 68	0.19 267	0.43 172	0.17 90	0.66 331	0.51 309	0.33 264	0.40 296	0.31 259	0.29 325	0.88 457	0.35 375	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.13 207	0.11 153

HLf10	0.44 326	1.04 629	2.50 578	0.22 68	0.19 267	0.47 222	0.18 114	0.72 368	0.53 338	0.28 230	0.36 263	0.32 269	0.28 302	0.85 450	0.33 353	0.10 260	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.12 169	0.10 122

IGEV_i1	0.44 326	0.26 132	2.01 464	0.33 400	0.18 230	0.58 391	0.27 394	0.84 486	0.49 291	0.45 342	0.47 340	0.55 433	0.33 363	0.65 399	0.36 381	0.11 351	0.11 401	0.13 449	0.19 531	0.17 332	0.28 538

Selective-IGEV-i1	0.44 326	0.23 82	1.30 207	0.33 400	0.45 611	0.60 422	0.32 483	0.85 495	0.64 458	0.42 318	0.52 401	0.60 470	0.28 302	0.46 295	0.34 363	0.10 260	0.10 345	0.13 449	0.28 590	0.14 241	0.75 675

rvit_105_1	0.44 326	0.54 409	1.46 252	0.36 470	0.24 369	0.51 286	0.45 576	0.75 397	0.74 557	0.45 342	0.44 321	0.44 366	0.36 380	0.62 383	0.38 396	0.20 591	0.18 562	0.18 583	0.22 562	0.18 360	0.18 393

model_zeroshot	0.44 326	0.68 478	1.97 460	0.28 258	0.18 230	0.69 541	0.21 203	0.63 317	0.40 189	1.00 649	0.34 254	0.42 351	0.20 152	0.69 414	0.24 222	0.10 260	0.22 602	0.10 239	0.22 562	0.12 169	0.10 122

1test111	0.44 326	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.76 409	0.52 320	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.96 464	0.30 314	0.10 260	0.24 614	0.11 318	0.09 207	0.12 169	0.14 275

tt1	0.44 326	0.64 459	1.83 388	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	0.88 622	0.31 250	0.37 270	0.25 195	0.35 374	0.63 386	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.11 318	0.09 207	0.25 476	0.36 604

RAFT-Test	0.44 326	0.38 291	2.01 464	0.27 225	0.44 600	0.64 495	0.37 524	0.72 368	0.57 376	0.45 342	0.48 354	0.65 493	0.24 227	0.35 192	0.29 291	0.09 149	0.11 401	0.09 171	0.38 646	0.10 111	0.11 153

4D-IteraStereo	0.44 326	0.96 598	2.63 602	0.27 225	0.30 466	0.45 192	0.25 346	0.52 233	0.50 302	0.40 304	0.31 225	0.40 331	0.19 138	0.35 192	0.32 340	0.09 149	0.06 24	0.12 386	0.11 322	0.19 381	0.30 559

ToySt	0.44 326	0.61 438	1.89 416	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.35 507	0.67 341	0.53 338	0.39 302	0.50 380	0.59 463	0.43 469	0.51 336	0.49 467	0.10 260	0.12 436	0.13 449	0.16 476	0.24 462	0.19 410

UDGNet	0.44 326	1.02 627	1.74 322	0.35 449	0.19 267	0.58 391	0.23 285	0.49 197	0.66 488	0.41 313	0.38 283	0.34 289	0.29 325	0.53 346	0.30 314	0.24 625	0.10 345	0.37 661	0.19 531	0.27 508	0.15 318

test_3	0.44 326	0.20 26	1.70 306	0.36 470	0.32 497	0.47 222	0.30 447	0.73 382	0.49 291	0.50 393	0.30 208	0.45 375	0.22 185	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.10 345	0.11 318	0.35 633	0.29 521	0.28 538

GANet-ADL	0.44 326	0.41 321	2.31 531	0.33 400	0.20 288	0.57 374	0.25 346	0.75 397	0.54 353	0.42 318	0.59 466	0.56 446	0.30 336	0.40 242	0.38 396	0.14 494	0.11 401	0.09 171	0.08 156	0.22 430	0.17 373

DeepStereo_RVC	0.44 326	0.28 174	1.92 430	0.49 598	0.17 182	0.60 422	0.59 624	0.50 206	0.52 320	0.49 386	0.45 325	0.39 322	0.86 633	0.45 286	0.33 353	0.11 351	0.08 197	0.11 318	0.09 207	0.15 269	0.19 410

test-1	0.44 326	0.48 376	1.69 302	0.30 316	0.27 424	0.50 271	0.28 414	0.80 456	0.43 227	0.40 304	0.54 426	0.41 337	0.24 227	0.31 141	1.16 617	0.09 149	0.20 586	0.10 239	0.17 497	0.11 148	0.26 521

raft+_RVC	0.44 326	0.67 475	1.85 394	0.34 433	0.71 667	0.51 286	0.25 346	0.64 321	0.51 309	0.35 272	0.45 325	0.32 269	0.28 302	0.43 261	0.32 340	0.09 149	0.19 575	0.10 239	0.09 207	0.20 397	0.40 626

GES	0.44 326	0.28 174	1.88 409	0.30 316	0.18 230	0.61 442	0.30 447	0.88 525	0.46 259	0.47 355	0.52 401	0.39 322	0.42 458	0.58 363	0.67 535	0.15 515	0.11 401	0.12 386	0.10 250	0.15 269	0.17 373

AFF-stereo	0.44 326	0.96 598	1.78 351	0.31 345	0.15 111	0.50 271	0.21 203	0.64 321	0.63 450	0.47 355	0.64 524	0.49 408	0.34 372	0.46 295	0.31 327	0.08 68	0.09 293	0.10 239	0.10 250	0.37 598	0.10 122

FENet	0.44 326	0.30 206	2.42 553	0.32 374	0.17 182	0.58 391	0.22 245	0.77 421	0.59 397	0.47 355	0.42 307	0.55 433	0.38 406	0.49 325	0.47 456	0.12 414	0.09 293	0.12 386	0.11 322	0.13 207	0.16 352

AdaStereo	0.44 326	0.38 291	1.79 371	0.34 433	0.20 288	0.57 374	0.28 414	0.92 558	0.69 508	0.52 415	0.55 436	0.61 473	0.33 363	0.48 314	0.39 407	0.17 551	0.08 197	0.17 561	0.11 322	0.18 360	0.12 202
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	0.45 349	1.10 639	2.46 563	0.21 38	0.19 267	0.51 286	0.18 114	0.76 409	0.58 387	0.32 260	0.37 270	0.32 269	0.28 302	0.92 459	0.26 251	0.12 414	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.14 241	0.11 153

Hybrid-DGEV-03	0.45 349	0.88 567	1.75 329	0.29 294	0.17 182	0.58 391	0.24 322	0.65 328	0.48 283	0.59 509	1.01 636	0.39 322	0.28 302	0.41 247	0.34 363	0.09 149	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.34 570	0.24 498

WQFJX1	0.45 349	0.28 174	0.56 17	0.27 225	0.35 538	0.48 238	0.25 346	1.98 708	2.08 705	0.26 207	0.26 164	0.29 248	0.28 302	0.50 332	0.31 327	0.10 260	0.11 401	0.10 239	0.08 156	0.23 445	0.14 275

AIO-test1	0.45 349	0.87 563	2.27 525	0.33 400	0.33 512	0.50 271	0.22 245	0.74 387	0.66 488	0.29 239	0.41 301	0.29 248	0.22 185	0.73 424	0.29 291	0.09 149	0.08 197	0.12 386	0.14 426	0.30 532	0.22 458

StereoVision	0.45 349	0.72 494	1.94 443	0.33 400	0.32 497	0.47 222	0.26 370	0.68 346	0.57 376	0.32 260	0.89 616	0.45 375	0.27 283	0.49 325	0.36 381	0.13 449	0.15 512	0.16 540	0.15 452	0.19 381	0.13 245

ADStereo(finetuned)	0.45 349	0.77 520	2.12 491	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.48 354	0.31 259	0.76 616	0.37 216	0.38 396	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.13 207	0.23 484

PFNet+	0.45 349	0.37 277	1.86 402	0.46 583	0.18 230	0.58 391	0.77 662	0.52 233	0.64 458	0.56 466	0.48 354	0.39 322	0.26 262	0.93 460	0.32 340	0.13 449	0.09 293	0.14 489	0.13 397	0.12 169	0.15 318

RAFT	0.45 349	0.92 580	1.59 281	0.34 433	0.19 267	0.46 212	0.35 507	0.65 328	0.49 291	0.49 386	0.49 371	0.70 534	0.40 429	0.47 307	0.32 340	0.11 351	0.16 530	0.14 489	0.13 397	0.51 656	0.13 245

TestStereo	0.45 349	0.54 409	2.11 487	0.29 294	0.16 149	0.43 172	0.24 322	0.54 255	0.45 248	0.37 285	0.46 333	0.34 289	0.27 283	1.98 625	0.27 263	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.14 241	0.08 55

CFNet_pseudo	0.45 349	0.46 361	2.23 518	0.25 152	0.19 267	0.56 355	0.21 203	0.77 421	0.60 402	0.49 386	0.56 448	0.69 524	0.47 506	0.52 340	0.31 327	0.11 351	0.10 345	0.15 520	0.10 250	0.17 332	0.14 275

RALCasStereoNet	0.45 349	0.88 567	1.85 394	0.30 316	0.26 411	0.49 257	0.26 370	0.58 278	0.51 309	0.36 279	0.48 354	0.36 300	0.28 302	0.55 355	0.34 363	0.10 260	0.53 684	0.09 171	0.08 156	0.25 476	0.34 593

ACVNet	0.45 349	0.44 347	1.79 371	0.28 258	0.21 304	0.59 410	0.36 515	0.66 331	0.68 499	0.45 342	0.59 466	0.69 524	0.40 429	0.44 270	0.55 495	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.34 570	0.10 122

ccs_rob	0.45 349	0.46 361	2.22 514	0.26 199	0.19 267	0.56 355	0.21 203	0.77 421	0.60 402	0.49 386	0.56 448	0.69 524	0.47 506	0.52 340	0.31 327	0.11 351	0.09 293	0.16 540	0.10 250	0.17 332	0.14 275

NLMM1	0.46 362	0.27 145	0.53 11	0.27 225	0.38 565	0.49 257	0.24 322	1.97 707	2.38 708	0.28 230	0.27 173	0.26 210	0.25 242	0.47 307	0.31 327	0.10 260	0.11 401	0.10 239	0.09 207	0.23 445	0.15 318

NLCSM	0.46 362	0.37 277	0.72 76	0.29 294	0.36 547	0.49 257	0.27 394	1.33 678	1.59 687	0.29 239	0.29 193	0.29 248	0.31 346	1.44 524	0.35 375	0.11 351	0.11 401	0.11 318	0.10 250	0.35 583	0.14 275

Reg-Stereo(zero)	0.46 362	0.17 2	2.10 486	0.24 126	0.34 525	0.51 286	0.42 550	0.50 206	0.54 353	0.37 285	0.46 333	0.54 430	0.60 565	0.43 261	1.10 607	0.08 68	0.09 293	0.08 70	0.22 562	0.12 169	0.22 458

xx1	0.46 362	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	1.01 645	0.31 250	0.38 283	0.46 387	0.36 380	0.69 414	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.12 386	0.12 363	0.12 169	0.14 275

rrr	0.46 362	0.34 255	3.08 660	0.27 225	0.16 149	0.45 192	0.28 414	1.09 658	0.51 309	0.24 169	0.21 89	0.26 210	0.25 242	0.64 388	0.52 482	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.29 596	0.16 308	0.25 510

MSKI-zero shot	0.46 362	0.38 291	2.47 569	0.27 225	0.43 599	0.56 355	0.20 157	0.77 421	0.43 227	0.60 519	0.51 386	0.44 366	0.17 84	0.68 408	0.21 157	0.09 149	0.29 641	0.09 171	0.32 621	0.14 241	0.10 122

PCWNet_CMD	0.46 362	0.45 357	2.28 527	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 203	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.57 552	0.46 295	0.30 314	0.11 351	0.10 345	0.14 489	0.10 250	0.18 360	0.14 275

RAFT_CTSACE	0.46 362	0.76 510	2.07 476	0.35 449	0.30 466	0.54 323	0.30 447	0.61 304	0.48 283	0.49 386	0.76 586	0.55 433	0.36 380	0.58 363	0.22 185	0.08 68	0.13 463	0.11 318	0.10 250	0.41 623	0.08 55

NRIStereo	0.46 362	0.25 114	1.77 347	0.47 588	0.16 149	0.95 634	0.74 658	0.51 217	0.56 372	0.48 374	0.39 292	0.59 463	0.29 325	0.77 437	0.32 340	0.11 351	0.13 463	0.11 318	0.09 207	0.21 413	0.24 498

ICVP	0.46 362	0.29 188	2.41 551	0.33 400	0.22 333	0.59 410	0.55 611	0.75 397	0.50 302	0.44 331	0.60 482	0.49 408	0.35 374	0.53 346	0.37 389	0.16 536	0.16 530	0.14 489	0.11 322	0.15 269	0.15 318
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 362	0.49 380	1.65 291	0.38 511	0.29 449	0.58 391	0.22 245	0.75 397	0.62 438	0.47 355	0.49 371	0.48 406	0.36 380	1.12 490	0.37 389	0.15 515	0.10 345	0.15 520	0.13 397	0.17 332	0.17 373

test_xeample3	0.46 362	0.34 255	2.99 654	0.37 494	0.16 149	0.49 257	0.33 493	1.06 652	0.44 233	0.25 189	0.23 124	0.24 179	0.25 242	0.49 325	0.56 503	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.40 652	0.17 332	0.26 521

SFCPSM	0.46 362	0.24 100	2.35 540	0.27 225	0.27 424	0.70 547	0.32 483	0.96 594	0.63 450	0.49 386	0.52 401	0.43 355	0.36 380	0.52 340	0.43 435	0.12 414	0.09 293	0.12 386	0.16 476	0.16 308	0.12 202

UPFNet	0.46 362	0.28 174	1.73 317	0.33 400	0.32 497	0.65 509	0.38 531	0.83 474	0.59 397	0.57 477	0.52 401	0.61 473	0.40 429	0.75 428	0.52 482	0.13 449	0.12 436	0.13 449	0.12 363	0.15 269	0.11 153

MSMDNet	0.46 362	0.44 347	2.28 527	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 203	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.56 546	0.46 295	0.30 314	0.11 351	0.10 345	0.13 449	0.10 250	0.18 360	0.15 318

HITNet	0.46 362	0.92 580	2.09 482	0.33 400	0.14 81	0.55 338	0.22 245	0.83 474	0.56 372	0.51 406	0.49 371	0.48 406	0.37 397	0.48 314	0.54 492	0.09 149	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.23 445	0.09 83
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	0.47 378	1.01 622	1.49 262	0.56 631	0.20 288	0.51 286	0.33 493	0.48 188	0.60 402	0.36 279	0.22 109	0.35 293	0.44 477	0.53 346	0.54 492	0.31 651	0.20 586	0.20 600	0.17 497	0.43 632	0.45 636

ISRNet	0.47 378	0.44 347	1.55 275	0.37 494	0.31 487	0.49 257	0.19 130	0.75 397	0.66 488	0.63 548	0.71 569	0.67 510	0.39 420	0.58 363	0.44 441	0.23 616	0.16 530	0.21 609	0.20 544	0.21 413	0.25 510

test_sample7	0.47 378	0.33 237	1.49 262	0.34 433	0.20 288	0.51 286	0.30 447	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.11 486	0.38 396	0.17 551	0.14 482	0.16 540	0.15 452	0.19 381	0.18 393

cc1	0.47 378	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	1.01 645	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.69 414	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.11 318	0.09 207	0.25 476	0.40 626

ffm	0.47 378	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.74 387	0.88 622	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	0.63 386	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.15 520	0.13 397	0.25 476	0.36 604

hknet	0.47 378	0.29 188	1.70 306	0.30 316	0.24 369	0.76 578	0.31 460	1.00 628	0.64 458	0.63 548	0.53 414	0.80 579	0.38 406	0.77 437	0.37 389	0.11 351	0.10 345	0.14 489	0.12 363	0.12 169	0.11 153

BEATNet_4x	0.47 378	0.73 501	1.91 427	0.33 400	0.15 111	0.56 355	0.25 346	0.85 495	0.58 387	0.54 439	0.51 386	0.57 453	0.42 458	0.57 359	0.61 519	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.20 397	0.16 352

TestStereo_HLe17	0.48 385	1.17 658	2.73 621	0.22 68	0.18 230	0.50 271	0.21 203	0.78 436	0.58 387	0.31 250	0.37 270	0.31 259	0.28 302	1.06 477	0.25 237	0.10 260	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.13 207	0.09 83

ITSA-stereo	0.48 385	0.33 237	1.20 185	0.33 400	0.18 230	0.60 422	0.29 439	0.94 575	0.80 598	0.50 393	0.49 371	0.53 422	0.59 561	1.25 507	0.64 529	0.15 515	0.12 436	0.17 561	0.16 476	0.18 360	0.23 484

qqq1	0.48 385	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 111	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.09 171	0.08 156	0.14 241	0.11 153

fff1	0.48 385	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 111	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.09 171	0.08 156	0.14 241	0.11 153

MyStereo04	0.48 385	0.40 311	2.65 606	0.29 294	0.23 354	0.60 422	0.31 460	0.83 474	0.75 571	0.47 355	0.36 263	0.53 422	0.42 458	0.53 346	0.39 407	0.09 149	0.18 562	0.12 386	0.11 322	0.16 308	0.19 410

CFNet_ucs	0.48 385	0.50 388	2.32 532	0.26 199	0.22 333	0.57 374	0.22 245	0.85 495	0.65 473	0.53 426	0.64 524	0.68 517	0.44 477	0.54 351	0.31 327	0.13 449	0.12 436	0.16 540	0.11 322	0.19 381	0.17 373

anonymousa	0.48 385	0.46 361	2.44 559	0.29 294	0.34 525	0.61 442	0.25 346	0.66 331	0.54 353	0.53 426	0.77 590	0.73 546	0.46 497	0.33 170	0.31 327	0.10 260	0.09 293	0.12 386	0.29 596	0.10 111	0.19 410

NF-Stereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.44 568	0.66 331	0.61 420	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.45 529	0.79 564	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.16 352

OCTAStereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.61 420	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.80 565	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.17 373

PSM-softLoss	0.48 385	0.27 145	1.85 394	0.51 607	0.17 182	0.61 442	0.40 540	0.61 304	0.57 376	0.52 415	0.48 354	0.39 322	0.25 242	1.46 530	0.77 558	0.12 414	0.08 197	0.13 449	0.12 363	0.12 169	0.14 275

KMStereo	0.48 385	0.27 145	1.85 394	0.51 607	0.17 182	0.61 442	0.40 540	0.61 304	0.57 376	0.52 415	0.48 354	0.39 322	0.25 242	1.46 530	0.77 558	0.12 414	0.08 197	0.13 449	0.12 363	0.12 169	0.14 275

KYRaft	0.48 385	0.29 188	1.75 329	0.33 400	0.21 304	0.75 574	0.44 568	0.58 278	0.57 376	0.64 558	0.93 623	0.53 422	0.72 605	0.60 376	0.24 222	0.10 260	0.07 81	0.12 386	0.14 426	0.12 169	0.54 651

RE-Stereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.60 402	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.78 560	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.17 373

TVStereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.60 402	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.78 560	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.17 373

111	0.48 385	1.09 638	1.95 446	0.24 126	0.13 56	0.59 410	0.26 370	0.83 474	0.78 590	0.48 374	0.52 401	0.56 446	0.38 406	0.49 325	0.38 396	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.23 445	0.35 596

acv_ft	0.48 385	0.44 347	1.76 338	0.32 374	0.41 590	0.63 481	0.28 414	0.81 460	0.68 499	0.61 528	0.59 466	0.69 524	0.45 482	0.44 270	0.63 523	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.41 623	0.10 122

UCFNet_RVC	0.48 385	0.82 544	1.85 394	0.30 316	0.27 424	0.64 495	0.26 370	0.74 387	0.55 360	0.48 374	0.53 414	0.63 479	0.41 440	0.88 457	0.38 396	0.15 515	0.10 345	0.17 561	0.17 497	0.18 360	0.15 318

MLCV	0.48 385	0.89 572	1.85 394	0.29 294	0.14 81	0.59 410	0.23 285	0.72 368	0.59 397	0.66 567	0.66 535	0.55 433	0.36 380	1.03 474	0.49 467	0.09 149	0.06 24	0.09 171	0.07 111	0.19 381	0.11 153

DN-CSS_ROB	0.48 385	1.23 663	1.99 461	0.39 521	0.22 333	0.56 355	0.19 130	0.75 397	0.61 420	0.45 342	0.62 494	0.41 337	0.31 346	0.70 419	0.32 340	0.11 351	0.08 197	0.14 489	0.13 397	0.36 590	0.12 202

TestStereo_HL3	0.49 404	0.88 567	3.21 675	0.25 152	0.17 182	0.47 222	0.23 285	0.68 346	0.39 173	0.45 342	0.52 401	0.36 300	0.28 302	1.16 496	0.21 157	0.10 260	0.08 197	0.09 171	0.08 156	0.10 111	0.11 153

AIO-test2	0.49 404	1.15 652	1.96 455	0.42 552	0.37 559	0.50 271	0.23 285	0.79 452	0.70 518	0.33 264	0.53 414	0.27 223	0.22 185	0.67 405	0.29 291	0.73 687	0.08 197	0.13 449	0.17 497	0.17 332	0.18 393

DCVSM-stereo	0.49 404	0.29 188	2.49 574	0.29 294	0.22 333	0.53 316	0.52 599	0.58 278	0.49 291	0.69 579	0.46 333	0.79 575	0.48 515	0.53 346	0.42 426	0.13 449	0.14 482	0.15 520	0.12 363	0.20 397	0.20 429

MyStereo05	0.49 404	0.41 321	2.72 616	0.30 316	0.23 354	0.60 422	0.30 447	0.82 468	0.77 586	0.52 415	0.37 270	0.51 414	0.42 458	0.52 340	0.38 396	0.09 149	0.17 550	0.12 386	0.10 250	0.16 308	0.20 429

HH	0.49 404	0.49 380	2.78 630	0.50 602	0.41 590	0.38 119	0.23 285	0.72 368	0.38 158	0.63 548	0.48 354	0.87 607	0.41 440	0.64 388	0.21 157	0.09 149	0.17 550	0.10 239	0.09 207	0.16 308	0.12 202

HanStereo	0.49 404	0.49 380	2.78 630	0.50 602	0.41 590	0.38 119	0.23 285	0.72 368	0.38 158	0.63 548	0.48 354	0.87 607	0.41 440	0.64 388	0.21 157	0.09 149	0.17 550	0.10 239	0.09 207	0.16 308	0.12 202

gwcnet-sp	0.49 404	0.43 336	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 351	0.11 401	0.11 318	0.11 322	0.15 269	0.14 275

scenet	0.49 404	0.43 336	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 351	0.11 401	0.11 318	0.11 322	0.15 269	0.14 275

ssnet	0.49 404	0.43 336	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 351	0.11 401	0.11 318	0.11 322	0.15 269	0.14 275

TestStereo1	0.49 404	0.81 540	1.85 394	0.39 521	0.57 644	0.56 355	0.34 499	0.75 397	0.69 508	0.44 331	0.63 507	0.35 293	0.42 458	0.64 388	0.29 291	0.10 260	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.33 558	0.26 521

SA-5K	0.49 404	0.81 540	1.85 394	0.39 521	0.57 644	0.56 355	0.34 499	0.75 397	0.69 508	0.44 331	0.63 507	0.35 293	0.42 458	0.64 388	0.29 291	0.10 260	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.33 558	0.26 521

Prome-Stereo	0.49 404	0.30 206	1.76 338	0.60 648	0.23 354	0.63 481	0.42 550	0.62 308	0.60 402	0.59 509	1.03 641	0.43 355	0.72 605	0.60 376	0.33 353	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.09 207	0.11 148	0.43 633

test_sample4	0.50 416	0.42 330	1.88 409	0.32 374	0.19 267	0.56 355	0.26 370	0.93 566	0.65 473	0.54 439	0.54 426	0.45 375	0.36 380	1.79 588	0.36 381	0.13 449	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.17 332	0.16 352

test_sample3	0.50 416	0.41 321	1.88 409	0.32 374	0.19 267	0.57 374	0.25 346	0.92 558	0.64 458	0.52 415	0.49 371	0.47 395	0.35 374	1.79 588	0.37 389	0.13 449	0.10 345	0.12 386	0.11 322	0.16 308	0.16 352

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 416	0.33 237	0.93 130	0.26 199	0.22 333	0.46 212	0.20 157	1.10 659	1.34 675	3.16 718	0.32 236	0.22 144	0.20 152	0.30 130	0.22 185	0.10 260	0.09 293	0.11 318	0.09 207	0.15 269	0.19 410

SMFormer	0.50 416	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 111	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.49 467	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.15 269	0.16 352

tta	0.50 416	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 111	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.49 467	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.11 153

DCRE	0.50 416	0.63 454	2.13 493	0.30 316	0.23 354	0.45 192	0.24 322	0.59 287	0.53 338	0.50 393	2.10 687	0.42 351	0.26 262	0.35 192	0.23 196	0.09 149	0.14 482	0.10 239	0.32 621	0.16 308	0.15 318

RAFT+CT+SA	0.50 416	0.86 559	1.82 384	0.37 494	0.75 669	0.54 323	0.34 499	0.77 421	0.63 450	0.38 295	0.55 436	0.34 289	0.29 325	0.68 408	0.27 263	0.09 149	0.07 81	0.11 318	0.51 673	0.29 521	0.41 631

NINENet	0.50 416	0.33 237	1.69 302	0.55 629	0.25 393	0.91 629	0.23 285	0.98 607	0.71 528	0.53 426	0.55 436	0.66 500	0.30 336	1.22 501	0.32 340	0.15 515	0.13 463	0.16 540	0.11 322	0.16 308	0.13 245

SA	0.50 416	0.75 509	1.95 446	0.31 345	0.61 657	0.57 374	0.31 460	0.91 549	0.73 553	0.42 318	0.62 494	0.38 315	0.47 506	0.68 408	0.29 291	0.09 149	0.09 293	0.13 449	0.32 621	0.30 532	0.10 122

CSP-Net	0.50 416	0.39 303	1.25 194	0.29 294	0.23 354	0.77 586	0.35 507	0.86 505	0.57 376	0.59 509	0.59 466	0.65 493	0.40 429	1.77 583	0.44 441	0.16 536	0.11 401	0.10 239	0.10 250	0.20 397	0.14 275

GwcNet-ADL	0.50 416	0.74 506	2.90 645	0.31 345	0.20 288	0.58 391	0.29 439	0.87 516	0.64 458	0.47 355	0.47 340	0.56 446	0.33 363	0.46 295	0.46 447	0.13 449	0.12 436	0.09 171	0.09 207	0.14 241	0.21 443

RAFT_R40	0.50 416	0.21 42	1.76 338	0.50 602	0.40 581	0.61 442	0.53 603	0.56 266	0.60 402	0.56 466	0.54 426	0.55 433	0.51 527	1.57 550	0.53 486	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.16 308	0.09 83

GMM-Stereo	0.50 416	0.23 82	2.41 551	0.54 622	0.24 369	0.77 586	0.46 579	0.59 287	0.57 376	0.58 495	0.73 577	0.47 395	0.43 469	0.68 408	0.27 263	0.10 260	0.06 24	0.13 449	0.13 397	0.14 241	0.44 635

MMNet	0.50 416	0.48 376	1.93 433	0.33 400	0.27 424	0.79 595	0.28 414	0.81 460	0.74 557	0.60 519	0.56 448	0.59 463	0.55 542	0.79 442	0.59 514	0.10 260	0.09 293	0.12 386	0.11 322	0.13 207	0.14 275

DeepPruner_ROB	0.50 416	0.70 488	1.94 443	0.29 294	0.26 411	0.63 481	0.31 460	0.80 456	0.48 283	0.61 528	0.55 436	0.66 500	0.38 406	0.98 466	0.40 415	0.19 580	0.14 482	0.14 489	0.14 426	0.23 445	0.17 373

StereoDRNet-Refined	0.50 416	0.41 321	1.50 266	0.33 400	0.21 304	0.68 535	0.26 370	0.81 460	0.68 499	0.67 571	0.68 546	0.73 546	0.42 458	1.10 483	0.59 514	0.11 351	0.08 197	0.14 489	0.14 426	0.25 476	0.21 443
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 416	1.15 652	1.73 317	0.31 345	0.21 304	0.58 391	0.22 245	0.95 589	0.82 606	0.58 495	0.62 494	0.57 453	0.39 420	0.84 448	0.40 415	0.11 351	0.08 197	0.09 171	0.06 25	0.21 413	0.13 245

Hybrid-DGEV-2	0.51 433	0.84 551	1.75 329	0.32 374	0.17 182	0.73 562	0.18 114	0.83 474	0.69 508	0.52 415	0.38 283	0.53 422	0.42 458	0.99 467	0.92 575	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.10 250	0.25 476	0.23 484

G2L-ROB	0.51 433	0.95 595	1.96 455	0.29 294	0.22 333	0.59 410	0.28 414	0.76 409	0.57 376	0.55 457	0.45 325	0.70 534	0.32 355	1.38 517	0.47 456	0.11 351	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.20 397	0.13 245

DFGA-Net	0.51 433	1.06 634	1.75 329	0.30 316	0.24 369	0.54 323	0.22 245	0.63 317	0.60 402	0.48 374	0.51 386	0.35 293	0.27 283	1.82 597	0.53 486	0.10 260	0.08 197	0.12 386	0.12 363	0.37 598	0.15 318

test_sample5	0.51 433	0.43 336	1.83 388	0.32 374	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.92 558	0.65 473	0.53 426	0.59 466	0.45 375	0.36 380	1.87 606	0.36 381	0.13 449	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.17 332	0.16 352

DualNet	0.51 433	0.43 336	1.83 388	0.32 374	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.92 558	0.65 473	0.54 439	0.62 494	0.45 375	0.36 380	1.87 606	0.36 381	0.13 449	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.17 332	0.16 352

test_5	0.51 433	0.87 563	1.99 461	0.37 494	0.65 661	0.58 391	0.35 507	0.78 436	0.62 438	0.48 374	0.55 436	0.45 375	0.40 429	0.72 423	0.30 314	0.09 149	0.07 81	0.12 386	0.12 363	0.33 558	0.38 614

Sa-1000	0.51 433	0.72 494	1.90 421	0.31 345	0.60 653	0.60 422	0.31 460	0.94 575	0.71 528	0.52 415	0.83 600	0.42 351	0.33 363	0.68 408	0.28 277	0.10 260	0.09 293	0.13 449	0.29 596	0.29 521	0.10 122

dad	0.51 433	1.01 622	1.74 322	0.29 294	0.19 267	0.60 422	0.26 370	0.52 233	0.75 571	0.63 548	0.63 507	0.63 479	0.33 363	0.85 450	0.47 456	0.27 640	0.15 512	0.40 664	0.18 511	0.22 430	0.14 275

PSMNet-ADL	0.51 433	0.38 291	1.65 291	0.35 449	0.21 304	0.67 523	0.26 370	0.74 387	0.55 360	0.42 318	0.52 401	0.70 534	0.45 482	1.91 618	0.57 507	0.15 515	0.13 463	0.11 318	0.13 397	0.15 269	0.20 429

Pruner-Stereo	0.51 433	0.27 145	1.78 351	1.79 707	0.19 267	0.62 463	0.45 576	0.57 272	0.60 402	0.61 528	0.48 354	0.41 337	0.24 227	0.46 295	1.00 591	0.12 414	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.12 169	0.13 245

CFNet-ft	0.51 433	0.76 510	1.79 371	0.28 258	0.30 466	0.63 481	0.28 414	0.66 331	0.55 360	0.45 342	0.57 457	0.74 552	0.41 440	1.46 530	0.42 426	0.14 494	0.10 345	0.28 638	0.13 397	0.18 360	0.14 275

STTStereo	0.51 433	0.69 482	2.14 498	0.36 470	0.30 466	0.61 442	0.32 483	0.77 421	0.60 402	0.60 519	0.54 426	0.67 510	0.43 469	0.86 453	0.42 426	0.16 536	0.15 512	0.17 561	0.20 544	0.16 308	0.15 318

CFNet_RVC	0.51 433	0.76 510	1.79 371	0.28 258	0.30 466	0.63 481	0.28 414	0.66 331	0.55 360	0.45 342	0.57 457	0.74 552	0.41 440	1.46 530	0.42 426	0.14 494	0.10 345	0.28 638	0.13 397	0.18 360	0.14 275

iResNet	0.51 433	0.76 510	2.59 598	0.41 541	0.17 182	0.64 495	0.27 394	0.82 468	0.70 518	0.57 477	0.64 524	0.43 355	0.36 380	0.70 419	0.52 482	0.10 260	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.21 413	0.13 245

test_sample6	0.52 447	0.44 347	1.81 378	0.33 400	0.18 230	0.55 338	0.27 394	0.94 575	0.66 488	0.54 439	0.62 494	0.47 395	0.36 380	1.97 624	0.38 396	0.14 494	0.10 345	0.13 449	0.13 397	0.17 332	0.16 352

CoDeX	0.52 447	0.43 336	2.25 522	0.29 294	0.26 411	0.61 442	0.32 483	0.99 619	0.68 499	0.48 374	0.55 436	0.52 420	0.40 429	1.60 557	0.35 375	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.10 250	0.13 207	0.12 202

SepStereo	0.52 447	0.35 264	1.55 275	0.33 400	0.34 525	0.50 271	0.42 550	0.83 474	0.74 557	0.83 627	0.68 546	0.56 446	0.48 515	1.56 546	0.46 447	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.18 360	0.15 318

SST-Stereo	0.52 447	0.20 26	1.76 338	0.62 650	0.53 634	0.62 463	0.66 641	0.55 260	0.61 420	0.58 495	0.53 414	0.52 420	0.60 565	1.59 556	0.29 291	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.16 308	0.10 122

LMCR-Stereo	0.52 447	0.71 490	2.39 547	0.40 533	0.21 304	0.74 568	0.31 460	1.02 639	0.64 458	0.61 528	0.63 507	0.39 322	0.51 527	0.62 383	0.42 426	0.19 580	0.09 293	0.12 386	0.09 207	0.23 445	0.12 202

delet	0.52 447	0.54 409	1.62 289	0.31 345	0.35 538	0.74 568	0.46 579	0.85 495	0.74 557	0.55 457	0.60 482	0.67 510	0.50 525	1.12 490	0.57 507	0.11 351	0.11 401	0.13 449	0.14 426	0.16 308	0.12 202

SME	0.53 453	1.10 639	1.55 275	0.35 449	0.20 288	0.65 509	0.25 346	0.67 341	0.48 283	0.47 355	0.49 371	0.35 293	0.36 380	1.79 588	0.51 478	0.26 634	0.10 345	0.12 386	0.13 397	0.45 642	0.25 510

IGEV-FE	0.53 453	0.34 255	2.91 646	0.32 374	0.18 230	0.54 323	0.21 203	0.72 368	0.42 216	0.81 621	0.51 386	0.70 534	0.41 440	0.48 314	1.13 611	0.09 149	0.15 512	0.10 239	0.35 633	0.19 381	0.09 83

IGEV_Zeroshot_test	0.53 453	0.33 237	2.91 646	0.32 374	0.18 230	0.54 323	0.21 203	0.72 368	0.42 216	0.81 621	0.51 386	0.71 539	0.41 440	0.48 314	1.13 611	0.09 149	0.15 512	0.10 239	0.35 633	0.19 381	0.09 83

TRStereo	0.53 453	0.76 510	2.38 545	0.42 552	0.29 449	0.69 541	0.23 285	1.81 700	0.55 360	0.36 279	0.32 236	0.47 395	0.40 429	0.46 295	0.25 237	0.12 414	0.11 401	0.11 318	0.41 655	0.13 207	0.32 578

RAFT-345	0.53 453	0.30 206	2.34 537	0.38 511	0.34 525	0.58 391	0.42 550	0.47 173	0.61 420	0.51 406	1.00 635	0.43 355	0.28 302	1.57 550	0.82 567	0.10 260	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.10 111	0.08 55

cf-r	0.53 453	0.81 540	2.15 499	0.33 400	0.28 439	0.60 422	0.28 414	0.78 436	0.64 458	0.51 406	0.60 482	0.75 558	0.40 429	1.32 510	0.43 435	0.13 449	0.09 293	0.11 318	0.12 363	0.15 269	0.14 275

PSMNet-RSSM	0.53 453	0.82 544	1.78 351	0.31 345	0.25 393	0.58 391	0.28 414	0.84 486	0.60 402	0.50 393	0.61 489	0.67 510	0.43 469	1.68 567	0.42 426	0.15 515	0.10 345	0.14 489	0.16 476	0.15 269	0.13 245

MyStereo8	0.54 460	0.80 535	2.76 625	0.32 374	0.33 512	0.71 549	0.20 157	0.87 516	0.57 376	0.51 406	0.59 466	0.50 411	0.33 363	0.68 408	0.55 495	0.10 260	0.29 641	0.10 239	0.13 397	0.21 413	0.34 593

MyStereo06	0.54 460	0.41 321	2.68 609	0.30 316	0.23 354	0.60 422	0.30 447	0.81 460	0.44 233	0.84 629	0.52 401	0.78 570	0.58 558	0.48 314	1.10 607	0.09 149	0.17 550	0.12 386	0.10 250	0.16 308	0.20 429

iRaft-Stereo_5w	0.54 460	1.01 622	2.08 481	0.27 225	0.21 304	0.49 257	0.28 414	0.73 382	0.58 387	0.40 304	0.61 489	0.62 477	0.46 497	1.78 584	0.47 456	0.09 149	0.07 81	0.11 318	0.10 250	0.39 615	0.12 202

IPLGR	0.54 460	0.56 420	2.68 609	0.36 470	0.18 230	0.62 463	0.54 607	1.02 639	0.64 458	0.73 597	0.46 333	0.47 395	0.45 482	1.12 490	0.29 291	0.09 149	0.08 197	0.11 318	0.09 207	0.19 381	0.12 202

AACVNet	0.54 460	0.78 530	1.73 317	0.36 470	0.21 304	0.57 374	0.25 346	0.71 362	0.51 309	0.55 457	0.59 466	0.64 488	0.41 440	2.13 644	0.41 423	0.14 494	0.11 401	0.14 489	0.11 322	0.33 558	0.15 318

LCNet	0.54 460	0.37 277	1.78 351	0.92 676	0.22 333	0.96 635	0.30 447	0.59 287	0.58 387	0.51 406	0.55 436	0.41 337	0.76 616	0.84 448	0.26 251	0.09 149	0.06 24	0.12 386	0.18 511	0.98 693	0.39 620

IRAFT_RVC	0.54 460	0.53 401	1.78 351	0.46 583	0.21 304	0.58 391	0.43 557	0.65 328	0.66 488	0.54 439	0.50 380	0.49 408	0.51 527	1.58 554	1.01 595	0.11 351	0.25 627	0.13 449	0.10 250	0.15 269	0.13 245

GEStereo_RVC	0.54 460	0.87 563	1.95 446	0.47 588	0.25 393	0.62 463	0.37 524	1.00 628	0.74 557	0.53 426	0.54 426	0.59 463	0.44 477	1.10 483	0.46 447	0.15 515	0.11 401	0.12 386	0.10 250	0.26 497	0.19 410

UNet	0.54 460	0.44 347	2.83 635	0.31 345	0.33 512	0.74 568	0.27 394	0.82 468	0.61 420	0.53 426	0.54 426	0.72 542	0.54 537	0.78 441	0.56 503	0.11 351	0.09 293	0.13 449	0.11 322	0.14 241	0.12 202

HGLStereo	0.54 460	0.69 482	2.00 463	0.35 449	0.40 581	0.66 516	0.30 447	0.83 474	0.62 438	0.57 477	0.69 555	0.69 524	0.54 537	1.07 478	0.55 495	0.13 449	0.13 463	0.13 449	0.11 322	0.19 381	0.17 373

DSFCA	0.54 460	0.35 264	1.41 239	0.28 258	0.28 439	0.79 595	0.88 671	0.76 409	0.70 518	0.72 593	0.66 535	0.67 510	0.57 552	1.17 497	0.63 523	0.16 536	0.14 482	0.13 449	0.14 426	0.16 308	0.13 245

DLCB_ROB	0.54 460	0.55 418	1.49 262	0.36 470	0.25 393	0.65 509	0.36 515	0.80 456	0.70 518	0.72 593	0.69 555	0.83 589	0.46 497	1.53 543	0.60 516	0.13 449	0.12 436	0.14 489	0.14 426	0.14 241	0.13 245

G2L-Stereo_test	0.55 472	0.97 606	1.89 416	0.33 400	0.24 369	0.75 574	0.38 531	0.79 452	0.60 402	0.60 519	0.54 426	0.74 552	0.39 420	1.56 546	0.43 435	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.08 156	0.28 514	0.13 245

G2L-Stereo	0.55 472	0.85 556	2.18 506	0.31 345	0.27 424	0.59 410	0.27 394	0.77 421	0.55 360	0.54 439	0.52 401	0.71 539	0.36 380	1.75 579	0.50 472	0.13 449	0.11 401	0.13 449	0.11 322	0.29 521	0.15 318

ssnet_v2	0.55 472	0.60 433	1.86 402	0.32 374	0.22 333	0.72 555	0.44 568	0.94 575	0.74 557	0.63 548	0.54 426	0.81 582	0.47 506	0.77 437	0.70 542	0.16 536	0.14 482	0.14 489	0.14 426	0.30 532	0.30 559

raft_robust	0.55 472	0.84 551	1.73 317	0.28 258	0.54 636	0.53 316	0.25 346	0.88 525	0.75 571	0.48 374	0.46 333	0.76 564	0.75 614	1.46 530	0.27 263	0.09 149	0.10 345	0.10 239	0.30 606	0.26 497	0.16 352

XX-Stereo	0.55 472	0.54 409	3.50 687	0.48 596	0.39 571	0.54 323	0.17 90	0.89 531	0.40 189	0.44 331	0.65 533	0.85 598	0.19 138	0.77 437	0.21 157	0.10 260	0.14 482	0.10 239	0.32 621	0.17 332	0.14 275

ac_64	0.55 472	0.46 361	1.92 430	0.36 470	0.34 525	0.63 481	0.31 460	0.82 468	0.61 420	0.55 457	0.51 386	0.89 613	0.48 515	1.83 598	0.55 495	0.14 494	0.11 401	0.12 386	0.12 363	0.18 360	0.12 202

GANet-RSSM	0.55 472	0.73 501	1.90 421	0.36 470	0.26 411	0.59 410	0.27 394	0.78 436	0.52 320	0.47 355	0.57 457	0.63 479	0.45 482	1.92 622	0.43 435	0.14 494	0.10 345	0.25 631	0.11 322	0.34 570	0.14 275

CCAANet	0.55 472	0.73 501	2.47 569	0.30 316	0.24 369	0.55 338	0.24 322	0.84 486	0.64 458	0.40 304	0.67 538	0.56 446	0.36 380	1.87 606	0.41 423	0.10 260	0.08 197	0.13 449	0.12 363	0.11 148	0.13 245

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 472	0.92 580	2.36 543	0.38 511	0.37 559	0.60 422	0.28 414	0.82 468	0.62 438	0.62 539	0.55 436	0.72 542	0.45 482	1.00 470	0.43 435	0.15 515	0.11 401	0.14 489	0.14 426	0.15 269	0.16 352
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 481	0.29 188	1.27 199	0.26 199	0.16 149	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.35 104	5.31 723	0.19 68	0.22 144	0.19 138	0.24 42	1.08 604	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.13 245

CBFPSM	0.56 481	0.91 578	1.82 384	0.28 258	0.23 354	0.71 549	0.37 524	0.72 368	0.64 458	0.50 393	0.49 371	1.03 645	0.83 626	0.62 383	1.35 636	0.10 260	0.12 436	0.10 239	0.10 250	0.18 360	0.19 410

CRFU-Net	0.56 481	0.38 291	1.86 402	0.46 583	0.26 411	0.82 606	0.36 515	0.90 537	0.49 291	0.62 539	0.59 466	0.78 570	1.35 676	1.00 470	0.48 462	0.15 515	0.14 482	0.17 561	0.10 250	0.19 381	0.14 275

CIPLG	0.56 481	1.19 659	2.46 563	0.80 667	0.31 487	0.61 442	0.57 620	0.76 409	0.57 376	0.56 466	0.63 507	0.41 337	0.30 336	0.45 286	0.40 415	0.11 351	0.20 586	0.13 449	0.13 397	0.35 583	0.19 410

DAS	0.56 481	0.35 264	1.55 275	0.33 400	0.34 525	0.50 271	0.42 550	0.83 474	0.74 557	0.83 627	0.68 546	0.56 446	0.48 515	2.40 664	0.46 447	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.18 360	0.15 318

AASNet	0.56 481	1.03 628	2.34 537	0.37 494	0.33 512	0.65 509	0.29 439	0.96 594	0.73 553	0.54 439	0.60 482	0.55 433	0.38 406	0.59 369	0.58 512	0.14 494	0.12 436	0.13 449	0.10 250	0.43 632	0.24 498

ACRE	0.56 481	1.14 648	2.77 628	0.76 663	0.28 439	0.60 422	0.56 616	0.76 409	0.58 387	0.55 457	0.62 494	0.41 337	0.29 325	0.44 270	0.39 407	0.11 351	0.19 575	0.13 449	0.14 426	0.36 590	0.18 393

iinet-f	0.57 488	0.93 586	2.27 525	0.31 345	0.25 393	0.83 609	0.33 493	0.81 460	0.65 473	0.54 439	0.63 507	0.73 546	0.67 593	0.73 424	0.67 535	0.13 449	0.13 463	0.11 318	0.10 250	0.43 632	0.16 352

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 488	0.87 563	2.11 487	0.32 374	0.30 466	0.84 611	0.40 540	0.88 525	0.72 538	0.65 565	0.73 577	0.66 500	0.57 552	0.93 460	0.71 545	0.13 449	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.15 269	0.14 275

psm_up	0.57 488	0.61 438	1.83 388	0.35 449	0.30 466	0.64 495	0.37 524	0.90 537	0.68 499	0.59 509	0.55 436	0.68 517	0.54 537	1.91 618	0.46 447	0.16 536	0.15 512	0.16 540	0.15 452	0.23 445	0.13 245

GwcNet-RSSM	0.57 488	0.94 588	2.13 493	0.32 374	0.25 393	0.60 422	0.30 447	0.80 456	0.66 488	0.52 415	0.64 524	0.71 539	0.40 429	1.79 588	0.50 472	0.13 449	0.09 293	0.12 386	0.12 363	0.21 413	0.15 318

DISCO	0.57 488	0.34 255	1.87 407	0.45 577	0.34 525	0.84 611	0.35 507	0.84 486	0.78 590	0.59 509	0.63 507	1.06 652	0.53 534	1.10 483	0.82 567	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.10 250	0.22 430	0.18 393

coex_refinement	0.58 493	0.94 588	1.87 407	0.38 511	0.25 393	0.64 495	0.34 499	0.83 474	0.65 473	0.60 519	0.63 507	0.81 582	0.48 515	1.85 605	0.56 503	0.13 449	0.09 293	0.10 239	0.10 250	0.16 308	0.16 352

PSMNet-RUCA	0.58 493	0.82 544	1.89 416	0.59 644	0.56 642	0.64 495	0.36 515	0.84 486	0.69 508	0.51 406	0.68 546	0.53 422	0.43 469	0.56 358	0.43 435	0.34 657	0.18 562	0.44 670	0.29 596	0.48 648	0.30 559

FACV-RUCA	0.58 493	0.40 311	1.78 351	0.43 556	1.67 711	0.48 238	0.28 414	0.69 350	0.62 438	0.40 304	0.53 414	0.33 281	0.63 582	0.40 242	0.31 327	0.13 449	0.11 401	0.62 682	0.12 363	0.70 675	0.98 692

UGAM	0.58 493	0.47 371	2.21 510	0.30 316	0.19 267	0.53 316	0.34 499	0.59 287	0.63 450	0.44 331	0.73 577	0.78 570	0.37 397	2.58 681	0.39 407	0.10 260	0.08 197	0.17 561	0.14 426	0.42 630	0.17 373

iRaft-Stereo_20w	0.58 493	0.39 303	1.96 455	0.45 577	0.32 497	0.92 631	0.57 620	1.14 664	0.56 372	0.81 621	0.40 296	0.55 433	0.69 598	0.65 399	1.04 600	0.09 149	0.16 530	0.09 171	0.36 642	0.17 332	0.25 510

IPLGR_C	0.58 493	1.25 666	2.72 616	0.80 667	0.31 487	0.60 422	0.61 630	0.76 409	0.58 387	0.56 466	0.62 494	0.41 337	0.31 346	0.43 261	0.40 415	0.11 351	0.22 602	0.13 449	0.15 452	0.35 583	0.19 410

CFNet	0.58 493	0.96 598	1.78 351	0.33 400	0.25 393	0.63 481	0.22 245	0.88 525	0.75 571	0.46 353	0.59 466	0.58 460	0.40 429	2.29 652	0.48 462	0.12 414	0.09 293	0.15 520	0.14 426	0.30 532	0.15 318

NVstereo2D	0.58 493	0.40 311	2.03 472	0.35 449	0.35 538	0.69 541	0.39 537	0.91 549	0.80 598	0.47 355	0.53 414	0.67 510	0.46 497	1.99 628	0.48 462	0.19 580	0.11 401	0.17 561	0.13 397	0.25 476	0.25 510

HUF	0.59 501	0.65 466	2.46 563	0.45 577	0.77 673	0.34 70	0.24 322	0.46 151	0.39 173	0.31 250	0.28 185	0.25 195	0.19 138	0.67 405	0.18 72	0.12 414	2.03 724	0.08 70	0.06 25	0.31 540	1.59 717

DualNet (step1)	0.59 501	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.11 486	0.38 396	0.61 678	0.14 482	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

Wz-Net-LNSev	0.59 501	0.96 598	2.47 569	0.34 433	0.37 559	0.79 595	0.44 568	0.86 505	0.77 586	0.61 528	0.67 538	0.79 575	0.56 546	0.64 388	0.62 521	0.15 515	0.14 482	0.12 386	0.12 363	0.18 360	0.19 410

OMP-Stereo	0.59 501	0.65 466	1.74 322	0.56 631	0.37 559	0.60 422	0.26 370	0.70 358	0.65 473	0.66 567	0.60 482	0.69 524	0.32 355	2.09 640	1.20 623	0.10 260	0.07 81	0.12 386	0.09 207	0.17 332	0.10 122

IIG-Stereo	0.59 501	0.65 466	1.74 322	0.54 622	0.23 354	0.61 442	0.21 203	0.73 382	0.65 473	0.64 558	0.69 555	0.69 524	0.38 406	2.09 640	1.39 639	0.11 351	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.15 269	0.09 83

iResNetv2_ROB	0.59 501	1.43 681	2.96 649	0.40 533	0.22 333	0.58 391	0.28 414	0.91 549	0.73 553	0.57 477	0.63 507	0.60 470	0.41 440	0.74 427	0.35 375	0.11 351	0.08 197	0.10 239	0.07 111	0.43 632	0.17 373

SACVNet	0.60 507	0.74 506	1.90 421	0.37 494	0.28 439	0.64 495	0.37 524	0.86 505	0.61 420	0.65 565	0.62 494	0.69 524	0.44 477	2.08 638	0.42 426	0.18 564	0.14 482	0.16 540	0.15 452	0.38 605	0.24 498

HHNet	0.60 507	0.65 466	2.60 600	0.36 470	0.25 393	0.64 495	0.61 630	0.64 321	0.62 438	0.55 457	1.13 652	0.32 269	0.60 565	0.42 256	1.79 660	0.15 515	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.18 360	0.15 318

ASMatch	0.60 507	0.43 336	2.58 596	0.91 675	0.36 547	0.56 355	0.25 346	0.52 233	0.61 420	0.47 355	1.21 655	0.47 395	0.66 591	1.34 513	0.94 578	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.10 111	0.16 352

PFNet	0.60 507	0.33 237	2.47 569	0.41 541	0.55 639	0.62 463	0.27 394	0.61 304	0.63 450	0.61 528	0.56 448	0.45 375	0.32 355	1.88 615	1.14 613	0.28 644	0.09 293	0.12 386	0.16 476	0.26 497	0.20 429

ADLNet	0.60 507	0.71 490	1.95 446	0.35 449	0.34 525	0.67 523	0.34 499	0.90 537	0.74 557	0.68 577	0.62 494	0.80 579	0.45 482	1.78 584	0.64 529	0.14 494	0.11 401	0.14 489	0.14 426	0.29 521	0.21 443

ARAFT	0.60 507	1.23 663	3.10 663	0.28 258	0.16 149	0.64 495	0.36 515	0.90 537	0.67 497	0.61 528	0.49 371	0.55 433	0.31 346	1.24 506	0.32 340	0.10 260	0.08 197	0.14 489	0.13 397	0.37 598	0.21 443

ETE_ROB	0.60 507	0.71 490	1.55 275	0.37 494	0.25 393	0.69 541	0.51 596	1.47 685	0.70 518	0.80 615	0.69 555	0.85 598	0.49 522	1.36 515	0.58 512	0.16 536	0.13 463	0.19 590	0.16 476	0.21 413	0.23 484

LALA_ROB	0.60 507	0.76 510	1.69 302	0.36 470	0.29 449	0.79 595	0.55 611	0.94 575	0.77 586	0.81 621	0.67 538	0.94 627	0.49 522	0.99 467	0.73 552	0.21 599	0.15 512	0.20 600	0.18 511	0.23 445	0.21 443

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 515	0.61 438	3.35 684	0.33 400	0.58 646	0.66 516	0.20 157	0.98 607	0.55 360	0.73 597	0.52 401	0.99 637	0.65 586	0.58 363	0.29 291	0.10 260	0.16 530	0.10 239	0.41 655	0.29 521	0.20 429

RAFT-RH_RVC	0.61 515	0.50 388	2.33 535	0.36 470	0.29 449	0.60 422	0.18 114	0.44 127	0.58 387	0.76 605	1.91 683	0.47 395	0.29 325	1.60 557	1.23 627	0.14 494	0.07 81	0.13 449	0.13 397	0.10 111	0.09 83

FADNet-RVC	0.61 515	1.26 668	2.12 491	0.33 400	0.26 411	0.59 410	0.29 439	0.86 505	0.62 438	0.45 342	0.50 380	0.62 477	0.46 497	1.73 575	0.55 495	0.17 551	0.20 586	0.17 561	0.18 511	0.59 666	0.28 538

RASNet	0.61 515	0.68 478	2.03 472	0.35 449	0.46 619	0.65 509	0.28 414	0.78 436	0.70 518	0.48 374	0.64 524	0.93 623	0.61 574	2.21 648	0.73 552	0.12 414	0.09 293	0.09 171	0.10 250	0.14 241	0.11 153

XPNet_ROB	0.61 515	0.72 494	1.66 296	0.37 494	0.27 424	0.67 523	0.47 587	0.89 531	0.71 528	0.78 611	0.70 565	0.81 582	0.53 534	1.70 570	0.76 556	0.21 599	0.16 530	0.16 540	0.15 452	0.20 397	0.21 443

252Zero-FE	0.62 520	0.27 145	0.83 98	0.24 126	0.13 56	0.31 45	0.13 12	0.39 78	0.32 58	8.03 727	0.23 124	0.12 4	0.12 12	0.26 70	0.44 441	0.09 149	0.12 436	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.12 202

YMNet	0.62 520	0.72 494	1.93 433	0.41 541	0.41 590	0.87 621	0.43 557	0.87 516	0.71 528	0.74 600	0.81 595	0.83 589	0.46 497	0.86 453	0.93 576	0.19 580	0.22 602	0.20 600	0.17 497	0.41 623	0.21 443

YMNet_1	0.62 520	0.72 494	1.93 433	0.41 541	0.41 590	0.87 621	0.43 557	0.87 516	0.71 528	0.74 600	0.81 595	0.83 589	0.46 497	0.86 453	0.93 576	0.19 580	0.22 602	0.20 600	0.17 497	0.41 623	0.21 443

DDVS	0.62 520	0.40 311	1.40 237	2.21 715	0.35 538	0.87 621	1.00 681	0.69 350	0.50 302	0.53 426	0.56 448	0.90 615	0.37 397	1.22 501	0.47 456	0.15 515	0.14 482	0.14 489	0.12 363	0.19 381	0.22 458

DRaft	0.62 520	0.38 291	1.76 338	0.24 126	0.16 149	0.64 495	0.66 641	0.53 242	0.53 338	0.67 571	0.99 633	0.38 315	1.00 650	1.44 524	2.10 674	0.10 260	0.14 482	0.10 239	0.14 426	0.18 360	0.21 443

DMCA-RVC	0.62 520	0.96 598	2.63 602	0.36 470	0.90 679	0.56 355	0.31 460	0.69 350	0.57 376	0.68 577	0.52 401	0.59 463	0.56 546	1.23 503	0.53 486	0.16 536	0.38 662	0.20 600	0.15 452	0.20 397	0.15 318

HSM	0.62 520	0.76 510	1.72 314	0.30 316	0.29 449	0.64 495	0.28 414	0.94 575	0.62 438	0.58 495	0.57 457	1.40 678	0.64 584	2.59 682	0.42 426	0.11 351	0.08 197	0.10 239	0.08 156	0.14 241	0.11 153

UGAM-zero	0.63 527	0.39 303	2.49 574	0.30 316	0.49 625	0.67 523	0.19 130	0.91 549	0.45 248	0.77 609	0.45 325	1.16 666	0.82 625	2.05 633	0.29 291	0.09 149	0.15 512	0.09 171	0.44 659	0.11 148	0.22 458

fast-acv-ft	0.63 527	0.88 567	3.10 663	0.38 511	0.30 466	0.79 595	0.48 591	0.69 350	0.72 538	0.58 495	0.78 591	0.76 564	0.60 565	0.67 405	0.73 552	0.15 515	0.15 512	0.18 583	0.17 497	0.37 598	0.16 352

PSM-AAD	0.63 527	0.22 60	1.77 347	0.37 494	0.23 354	0.86 617	1.17 693	0.59 287	0.60 402	0.64 558	0.71 569	0.68 517	2.93 709	0.65 399	0.31 327	0.09 149	0.07 81	0.17 561	0.15 452	0.13 207	0.33 589

PS-NSSS	0.63 527	1.00 618	1.81 378	0.30 316	0.31 487	0.63 481	0.34 499	0.98 607	0.69 508	0.54 439	0.74 580	0.51 414	0.41 440	2.43 669	0.48 462	0.24 625	0.17 550	0.27 635	0.18 511	0.27 508	0.21 443

z-ln-s-r	0.64 531	0.89 572	2.23 518	0.32 374	0.26 411	0.57 374	0.37 524	0.84 486	0.76 581	0.51 406	0.81 595	0.64 488	0.45 482	2.06 634	1.27 631	0.10 260	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.24 462	0.13 245

TransformOpticalFlow	0.64 531	0.56 420	2.66 607	0.44 563	0.26 411	0.62 463	0.28 414	0.83 474	0.71 528	0.76 605	0.74 580	0.91 617	0.85 630	1.83 598	0.81 566	0.10 260	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.11 148	0.12 202

pcwnet_v2	0.64 531	0.49 380	4.41 702	0.32 374	0.27 424	0.60 422	0.25 346	0.97 603	0.88 622	0.59 509	0.70 565	0.63 479	0.55 542	0.66 404	0.37 389	0.17 551	0.15 512	0.15 520	0.14 426	0.21 413	0.23 484

RAFT + AFF	0.64 531	1.20 660	1.95 446	0.34 433	0.33 512	0.67 523	0.52 599	0.99 619	0.74 557	0.53 426	0.58 463	0.57 453	0.80 622	1.76 580	0.51 478	0.12 414	0.27 637	0.15 520	0.14 426	0.43 632	0.29 546

FADNet	0.64 531	1.22 662	2.06 474	0.32 374	0.30 466	0.66 516	0.29 439	0.88 525	0.72 538	0.44 331	0.48 354	0.66 500	0.57 552	1.84 603	0.45 446	0.46 670	0.20 586	0.17 561	0.19 531	0.59 666	0.24 498

DRN-Test	0.64 531	0.43 336	2.44 559	0.39 521	0.44 600	0.80 602	0.41 546	1.02 639	0.78 590	0.80 615	0.63 507	0.69 524	0.56 546	1.79 588	0.69 540	0.15 515	0.12 436	0.17 561	0.16 476	0.18 360	0.17 373

StereoDRNet	0.64 531	0.88 567	2.35 540	0.41 541	0.45 611	0.73 562	0.47 587	0.94 575	0.74 557	0.75 602	0.54 426	0.74 552	0.47 506	1.70 570	0.72 549	0.15 515	0.14 482	0.15 520	0.14 426	0.20 397	0.19 410

NOSS_ROB	0.64 531	0.65 466	1.62 289	0.46 583	0.25 393	0.67 523	0.30 447	0.93 566	0.77 586	0.59 509	0.57 457	0.77 566	0.38 406	2.78 693	0.44 441	0.23 616	0.24 614	0.28 638	0.26 581	0.27 508	0.39 620

Select-FE	0.65 539	0.67 475	2.76 625	0.49 598	0.55 639	0.79 595	0.16 76	0.90 537	0.53 338	0.84 629	0.55 436	0.91 617	0.75 614	0.57 359	1.16 617	0.11 351	0.18 562	0.11 318	0.49 669	0.14 241	0.31 568

Wz-Net-MNSev	0.65 539	0.97 606	2.19 508	0.36 470	0.33 512	0.90 627	0.60 626	0.92 558	0.81 605	0.75 602	0.72 574	0.73 546	0.65 586	1.39 518	0.71 545	0.16 536	0.13 463	0.14 489	0.14 426	0.24 462	0.18 393

FINET	0.65 539	0.95 595	3.06 659	0.35 449	0.40 581	0.58 391	0.48 591	0.92 558	1.10 657	0.57 477	0.68 546	0.47 395	0.44 477	1.15 495	0.60 516	0.23 616	0.21 596	0.17 561	0.15 452	0.26 497	0.25 510

CVANet_RVC	0.65 539	0.80 535	2.13 493	0.36 470	0.26 411	0.62 463	0.42 550	0.84 486	0.72 538	0.69 579	0.68 546	0.68 517	0.52 532	2.64 684	0.42 426	0.19 580	0.12 436	0.22 612	0.17 497	0.37 598	0.15 318

NCCL2	0.65 539	0.94 588	1.96 455	0.43 556	0.30 466	0.71 549	0.68 647	0.84 486	0.65 473	0.70 585	0.60 482	0.86 605	0.54 537	1.56 546	0.57 507	0.20 591	0.16 530	0.67 685	0.25 573	0.22 430	0.24 498

RT-IGEV	0.66 544	0.25 114	2.11 487	0.56 631	0.46 619	0.62 463	0.54 607	0.99 619	0.75 571	0.79 613	0.93 623	0.85 598	0.78 620	0.59 369	1.64 653	0.12 414	0.16 530	0.11 318	0.47 664	0.28 514	0.30 559

TCMNet	0.66 544	0.85 556	2.55 595	0.50 602	0.52 633	0.72 555	0.39 537	0.87 516	0.72 538	0.58 495	0.68 546	0.63 479	0.46 497	1.70 570	0.63 523	0.18 564	0.18 562	0.23 619	0.18 511	0.38 605	0.27 530

ACV-stereo	0.66 544	0.76 510	2.86 636	0.32 374	0.25 393	1.01 643	0.60 626	0.59 287	0.52 320	0.41 313	0.45 325	1.55 684	0.94 645	1.40 521	0.69 540	0.14 494	0.13 463	0.12 386	0.11 322	0.20 397	0.19 410

GrayStereo	0.66 544	0.19 11	1.76 338	0.90 674	0.23 354	0.62 463	1.42 708	0.62 308	0.60 402	0.72 593	0.78 591	0.56 446	3.07 712	0.60 376	0.26 251	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.21 552	0.11 148	0.18 393

PSMNet_ROB	0.66 544	1.01 622	2.33 535	0.38 511	0.31 487	0.72 555	0.55 611	0.86 505	0.69 508	0.54 439	0.60 482	0.75 558	0.47 506	2.00 629	0.82 567	0.17 551	0.13 463	0.19 590	0.19 531	0.24 462	0.27 530

DispNO	0.67 549	0.98 611	2.58 596	0.31 345	0.27 424	0.59 410	0.29 439	0.83 474	0.68 499	0.53 426	0.79 594	0.83 589	0.47 506	2.46 672	0.68 538	0.12 414	0.10 345	0.19 590	0.31 615	0.16 308	0.17 373

STrans-v2	0.67 549	0.56 420	2.64 604	0.27 225	0.23 354	0.57 374	0.33 493	0.96 594	0.69 508	0.92 641	0.85 607	0.89 613	0.93 642	1.83 598	1.21 625	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.09 207	0.11 148	0.12 202

hitnet-ft	0.67 549	0.80 535	1.90 421	0.28 258	0.22 333	0.69 541	0.36 515	0.85 495	0.65 473	0.56 466	0.84 603	1.03 645	0.95 648	2.32 655	0.55 495	0.23 616	0.14 482	0.41 665	0.13 397	0.24 462	0.17 373

FADNet-RVC-Resample	0.67 549	1.16 657	3.16 669	0.37 494	0.29 449	0.62 463	0.38 531	0.86 505	0.63 450	0.51 406	0.50 380	0.57 453	0.45 482	1.57 550	0.49 467	0.24 625	0.32 651	0.23 619	0.19 531	0.27 508	0.62 663

RP	0.67 549	0.82 544	1.94 443	0.43 556	0.44 600	0.65 509	0.45 576	0.89 531	0.82 606	0.66 567	0.92 619	0.99 637	0.76 616	1.55 545	0.66 532	0.25 630	0.18 562	0.23 619	0.20 544	0.31 540	0.22 458

HSM-Net_RVC	0.67 549	0.34 255	2.23 518	0.26 199	0.19 267	0.67 523	0.29 439	1.26 675	0.69 508	0.72 593	0.70 565	0.78 570	0.42 458	3.77 713	0.41 423	0.13 449	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.12 169	0.11 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 549	0.92 580	1.76 338	0.37 494	0.24 369	0.66 516	0.56 616	0.82 468	0.74 557	1.16 662	0.62 494	0.61 473	0.48 515	2.70 689	0.50 472	0.20 591	0.11 401	0.35 655	0.14 426	0.32 549	0.16 352

w-ln-seven-2	0.68 556	1.13 646	2.46 563	0.36 470	0.27 424	0.65 509	0.44 568	0.87 516	0.83 609	0.69 579	0.75 583	0.72 542	0.63 582	1.56 546	1.15 615	0.13 449	0.13 463	0.15 520	0.14 426	0.35 583	0.19 410

ADLNet2	0.68 556	0.84 551	3.19 673	0.33 400	0.36 547	0.64 495	0.37 524	0.89 531	0.79 595	0.54 439	0.65 533	0.93 623	0.48 515	2.07 636	0.56 503	0.13 449	0.11 401	0.11 318	0.11 322	0.33 558	0.18 393

DEmStereo	0.68 556	0.31 220	2.25 522	0.42 552	0.17 182	0.66 516	0.89 672	0.51 217	0.59 397	0.60 519	1.01 636	0.45 375	1.26 668	1.54 544	2.26 680	0.10 260	0.08 197	0.10 239	0.10 250	0.10 111	0.11 153

Nwc_Net	0.68 556	0.83 549	2.53 584	0.41 541	0.39 571	0.77 586	0.38 531	1.01 636	0.70 518	0.60 519	0.99 633	0.98 634	0.68 596	1.41 522	0.63 523	0.23 616	0.15 512	0.23 619	0.25 573	0.23 445	0.18 393

AANet_RVC	0.68 556	1.00 618	2.09 482	0.33 400	0.25 393	0.58 391	0.32 483	0.81 460	0.80 598	0.61 528	0.94 625	0.80 579	0.41 440	2.46 672	1.02 597	0.36 660	0.14 482	0.10 239	0.09 207	0.23 445	0.22 458

IPLG	0.69 561	0.84 551	2.43 557	0.35 449	0.21 304	1.65 684	0.61 630	1.36 680	0.58 387	1.39 684	0.51 386	0.37 305	0.87 634	1.41 522	0.36 381	0.09 149	0.07 81	0.14 489	0.12 363	0.32 549	0.11 153

GwcNet	0.69 561	0.71 490	3.12 666	0.36 470	0.45 611	0.81 603	0.44 568	0.86 505	0.84 612	0.60 519	0.74 580	0.82 587	0.49 522	1.65 563	0.66 532	0.16 536	0.15 512	0.15 520	0.15 452	0.31 540	0.24 498

AF-Net	0.69 561	0.92 580	2.21 510	0.41 541	0.40 581	0.68 535	0.40 540	1.02 639	0.86 615	0.69 579	1.03 641	1.04 648	0.84 629	1.19 498	0.78 560	0.22 612	0.14 482	0.25 631	0.17 497	0.30 532	0.18 393

stereogan	0.69 561	0.51 392	2.44 559	0.39 521	0.39 571	1.01 643	0.41 546	0.94 575	0.92 633	0.73 597	0.85 607	1.15 664	0.69 598	1.57 550	0.53 486	0.19 580	0.18 562	0.20 600	0.16 476	0.36 590	0.24 498

PAM_32	0.70 565	0.35 264	2.73 621	0.54 622	0.61 657	1.07 654	0.43 557	0.84 486	0.49 291	0.90 638	0.91 617	1.23 668	0.77 619	0.65 399	1.10 607	0.10 260	0.19 575	0.10 239	0.49 669	0.15 269	0.38 614

PAM	0.70 565	0.35 264	2.72 616	0.56 631	0.62 659	1.08 656	0.53 603	0.85 495	0.44 233	0.93 643	0.92 619	1.24 669	0.68 596	0.64 388	1.01 595	0.10 260	0.19 575	0.10 239	0.48 667	0.14 241	0.38 614

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 565	0.65 466	3.45 685	0.50 602	0.60 653	0.75 574	0.23 285	0.96 594	0.60 402	0.76 605	1.30 662	0.81 582	0.60 565	0.57 359	0.82 567	0.10 260	0.16 530	0.11 318	0.43 658	0.31 540	0.22 458

xxxx	0.70 565	0.21 42	1.33 214	0.28 258	0.18 230	0.63 481	0.24 322	1.02 639	0.69 508	0.50 393	0.62 494	0.58 460	0.38 406	1.47 537	5.21 719	0.13 449	0.12 436	0.11 318	0.10 250	0.12 169	0.15 318

APVNet	0.70 565	0.67 475	2.71 614	0.38 511	0.36 547	0.85 615	0.43 557	0.91 549	0.68 499	0.55 457	0.69 555	0.75 558	0.55 542	2.31 653	0.78 560	0.17 551	0.17 550	0.24 626	0.19 531	0.33 558	0.23 484

Syn2CoEx	0.70 565	1.07 637	2.74 623	0.43 556	0.30 466	0.64 495	0.42 550	0.99 619	0.78 590	0.62 539	0.78 591	0.74 552	0.72 605	1.92 622	0.61 519	0.20 591	0.17 550	0.19 590	0.15 452	0.29 521	0.22 458

FAT-Stereo	0.70 565	0.54 409	2.88 638	0.36 470	0.29 449	0.62 463	0.54 607	0.97 603	0.87 618	0.76 605	0.92 619	0.94 627	0.80 622	1.84 603	0.57 507	0.18 564	0.19 575	0.17 561	0.16 476	0.22 430	0.25 510

RYNet	0.70 565	0.56 420	2.25 522	0.35 449	0.41 590	0.86 617	0.43 557	0.94 575	0.82 606	0.62 539	0.53 414	0.91 617	0.60 565	2.70 689	1.00 591	0.14 494	0.11 401	0.16 540	0.14 426	0.25 476	0.27 530

PWC_ROB	0.70 565	0.94 588	1.88 409	0.39 521	0.39 571	0.62 463	0.30 447	0.98 607	0.94 635	0.91 640	1.29 661	0.77 566	0.62 579	1.62 561	1.03 599	0.18 564	0.11 401	0.18 583	0.13 397	0.51 656	0.22 458

ccnet	0.71 574	0.41 321	1.59 281	0.40 533	0.45 611	1.06 649	0.55 611	0.98 607	0.71 528	0.88 634	0.97 630	0.82 587	0.88 638	1.68 567	0.94 578	0.32 653	0.26 630	0.32 651	0.27 586	0.34 570	0.30 559

RGC	0.71 574	0.97 606	2.18 506	0.44 563	0.44 600	0.73 562	0.40 540	0.94 575	0.71 528	0.71 590	1.04 644	1.01 641	0.71 602	1.74 577	0.70 542	0.23 616	0.18 562	0.28 638	0.26 581	0.29 521	0.27 530

CBMV	0.71 574	0.76 510	2.64 604	0.33 400	0.20 288	0.78 591	0.79 663	0.98 607	0.78 590	0.85 633	0.71 569	0.86 605	1.10 660	1.46 530	0.62 521	0.18 564	0.20 586	0.21 609	0.19 531	0.25 476	0.33 589
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 577	1.10 639	2.15 499	1.11 689	0.59 648	0.62 463	0.19 130	0.75 397	0.53 338	0.56 466	0.63 507	0.47 395	0.31 346	1.11 486	0.33 353	0.75 689	0.45 674	0.84 690	0.64 694	0.69 674	0.54 651

mmx	0.72 577	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.99 619	0.76 581	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.13 449	0.10 345	0.15 520	0.13 397	0.15 269	0.15 318

xxx	0.72 577	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.99 619	0.76 581	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.13 449	0.10 345	0.15 520	0.13 397	0.15 269	0.15 318

LL-Strereo	0.72 577	1.29 670	2.49 574	0.36 470	0.45 611	0.55 338	0.32 483	0.93 566	0.71 528	0.67 571	0.58 463	0.85 598	0.79 621	2.67 688	0.46 447	0.10 260	0.18 562	0.14 489	0.12 363	0.40 620	0.42 632

test_xeample	0.72 577	0.21 42	1.36 224	0.27 225	0.17 182	0.59 410	0.28 414	1.01 636	0.70 518	0.55 457	0.67 538	0.44 366	0.39 420	1.88 615	5.17 718	0.12 414	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.13 207	0.15 318

SHD	0.72 577	0.77 520	2.36 543	0.45 577	0.40 581	0.71 549	0.32 483	1.02 639	1.25 668	1.07 655	0.84 603	0.90 615	0.73 608	1.09 481	0.98 585	0.21 599	0.18 562	0.20 600	0.21 552	0.32 549	0.31 568

RTSC	0.72 577	1.00 618	2.22 514	0.40 533	0.29 449	0.82 606	0.31 460	0.96 594	1.10 657	0.92 641	0.81 595	0.78 570	0.58 558	1.23 503	1.55 648	0.18 564	0.17 550	0.14 489	0.17 497	0.43 632	0.30 559

PASM	0.72 577	0.68 478	1.91 427	0.47 588	0.44 600	0.60 422	0.51 596	0.76 409	0.80 598	0.77 609	0.67 538	0.87 607	0.61 574	2.40 664	0.67 535	0.32 653	0.35 654	0.36 657	0.41 655	0.45 642	0.39 620

PWCDC_ROB	0.72 577	1.06 634	2.09 482	0.47 588	0.36 547	0.78 591	0.26 370	0.98 607	1.34 675	0.61 528	2.07 685	0.64 488	0.61 574	0.83 446	0.71 545	0.31 651	0.14 482	0.15 520	0.12 363	0.60 669	0.21 443

ff1	0.73 586	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.74 387	0.88 622	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.10 260	0.24 614	0.15 520	0.13 397	0.25 476	0.36 604

GASNet	0.73 586	1.47 683	3.04 657	0.47 588	0.33 512	0.57 374	0.34 499	0.91 549	0.75 571	0.58 495	0.58 463	0.74 552	0.55 542	2.03 630	0.65 531	0.21 599	0.15 512	0.19 590	0.17 497	0.51 656	0.28 538

XQC	0.73 586	0.98 611	2.39 547	0.46 583	0.35 538	0.81 603	0.46 579	1.00 628	1.00 643	0.80 615	0.69 555	0.88 611	0.74 613	1.32 510	1.20 623	0.24 625	0.16 530	0.23 619	0.20 544	0.41 623	0.33 589

w-ln-seven	0.74 589	1.05 632	2.54 590	0.37 494	0.34 525	1.03 646	0.47 587	1.00 628	1.08 654	0.90 638	0.85 607	0.85 598	0.57 552	1.37 516	1.26 630	0.14 494	0.13 463	0.16 540	0.15 452	0.31 540	0.20 429

1111x	0.74 589	0.21 42	1.93 433	0.31 345	0.17 182	0.63 481	0.32 483	1.03 646	0.74 557	0.52 415	0.62 494	0.57 453	0.47 506	2.38 660	4.25 713	0.12 414	0.14 482	0.11 318	0.12 363	0.12 169	0.14 275

Anonymous_2	0.74 589	0.32 228	1.65 291	0.33 400	0.30 466	0.67 523	0.32 483	0.69 350	0.46 259	0.48 374	0.41 301	0.84 594	0.58 558	0.51 336	0.40 415	0.32 653	0.38 662	1.43 714	3.69 732	0.80 684	0.27 530

Selective-IGEV-i16pc	0.75 592	0.29 188	5.48 710	0.32 374	0.19 267	1.18 666	0.62 635	0.86 505	0.74 557	0.37 285	0.51 386	0.53 422	0.29 325	2.10 642	0.35 375	0.22 612	0.23 610	0.12 386	0.16 476	0.22 430	0.19 410

GANetREF_RVC	0.75 592	1.15 652	2.46 563	0.47 588	0.26 411	0.83 609	0.61 630	0.97 603	0.89 626	0.62 539	0.61 489	0.72 542	0.59 561	2.42 666	0.55 495	0.32 653	0.25 627	0.36 657	0.24 567	0.39 615	0.31 568
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	0.75 592	0.84 551	2.01 464	0.40 533	0.25 393	0.74 568	0.66 641	0.87 516	0.73 553	0.71 590	1.07 647	0.84 594	0.59 561	2.71 691	1.15 615	0.17 551	0.16 530	0.44 670	0.16 476	0.31 540	0.20 429

PDISCO_ROB	0.75 592	1.06 634	2.11 487	0.64 652	0.59 648	1.13 661	0.43 557	1.14 664	1.05 649	0.64 558	0.71 569	0.96 630	0.61 574	1.21 499	0.76 556	0.37 661	0.18 562	0.27 635	0.24 567	0.56 665	0.32 578

HBP-ISP	0.76 596	1.30 671	3.19 673	0.35 449	0.26 411	0.85 615	0.54 607	1.03 646	0.72 538	0.80 615	0.69 555	0.68 517	0.83 626	2.04 632	0.44 441	0.23 616	0.24 614	0.29 645	0.25 573	0.28 514	0.24 498

Wz-Net-SNSev	0.76 596	1.32 675	3.11 665	0.40 533	0.31 487	0.71 549	0.60 626	0.98 607	0.87 618	0.67 571	0.83 600	0.96 630	0.60 565	1.67 566	0.97 582	0.16 536	0.15 512	0.16 540	0.17 497	0.36 590	0.24 498

FTStereo	0.76 596	0.18 7	2.35 540	0.71 658	0.21 304	0.73 562	1.79 712	0.57 272	0.53 338	1.07 655	1.63 677	1.29 672	2.13 701	0.75 428	0.29 291	0.19 580	0.08 197	0.12 386	0.11 322	0.11 148	0.40 626

CBMV_ROB	0.76 596	0.42 330	2.68 609	0.33 400	0.22 333	0.74 568	0.47 587	0.96 594	0.76 581	1.04 654	0.96 628	0.88 611	0.93 642	2.06 634	1.19 622	0.22 612	0.24 614	0.27 635	0.25 573	0.25 476	0.28 538

DDUNet	0.77 600	1.12 643	1.88 409	0.76 663	0.69 665	0.84 611	0.43 557	0.85 495	0.65 473	0.67 571	0.75 583	0.91 617	0.52 532	1.03 474	0.57 507	0.54 674	0.37 658	0.95 697	0.52 676	0.71 677	0.57 657

UDG	0.77 600	1.23 663	2.15 499	0.67 656	0.59 648	0.78 591	0.38 531	0.90 537	0.70 518	0.61 528	0.69 555	1.01 641	0.67 593	1.02 472	0.73 552	0.45 668	0.34 652	0.87 691	0.51 673	0.67 673	0.46 639

aanetorigin	0.77 600	0.80 535	2.59 598	0.43 556	0.44 600	0.58 391	1.01 683	0.57 272	0.68 499	1.53 690	1.23 656	0.81 582	1.08 658	1.07 478	1.07 603	0.18 564	0.15 512	0.17 561	0.21 552	0.54 663	0.30 559

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 600	1.04 629	2.06 474	0.94 678	0.35 538	0.89 626	0.40 540	0.85 495	0.63 450	0.55 457	0.63 507	0.75 558	0.38 406	2.38 660	0.48 462	1.10 703	0.31 646	0.36 657	0.21 552	0.53 662	0.55 654

222	0.78 604	0.23 82	1.23 191	0.28 258	0.18 230	0.62 463	0.24 322	1.02 639	0.70 518	0.58 495	0.66 535	0.46 387	0.42 458	1.80 593	6.53 725	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.12 169	0.17 373

EAI-Stereo	0.78 604	0.25 114	1.67 298	0.54 622	0.59 648	1.95 693	2.05 715	1.11 663	0.64 458	0.95 646	1.49 672	0.50 411	0.67 593	0.59 369	1.44 643	0.09 149	0.19 575	0.09 171	0.49 669	0.13 207	0.22 458

NCC-stereo	0.79 606	0.94 588	2.42 553	0.59 644	0.45 611	1.90 691	0.46 579	0.99 619	0.72 538	0.64 558	0.84 603	0.91 617	0.73 608	1.80 593	1.00 591	0.27 640	0.19 575	0.23 619	0.31 615	0.24 462	0.22 458

Abc-Net	0.79 606	0.94 588	2.42 553	0.59 644	0.45 611	1.90 691	0.46 579	0.99 619	0.72 538	0.64 558	0.84 603	0.91 617	0.73 608	1.80 593	1.00 591	0.27 640	0.19 575	0.23 619	0.31 615	0.24 462	0.22 458
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	0.80 608	0.27 145	8.23 719	0.49 598	0.98 683	0.33 60	0.20 157	0.48 188	1.28 671	0.17 52	0.20 80	0.77 566	0.22 185	0.60 376	0.97 582	0.11 351	0.07 81	0.09 171	0.10 250	0.33 558	0.14 275

zh-mn7	0.80 608	1.54 686	3.00 655	0.35 449	0.27 424	0.72 555	0.41 546	0.93 566	1.11 659	1.00 649	1.28 659	0.75 558	0.57 552	1.87 606	1.18 620	0.16 536	0.13 463	0.14 489	0.14 426	0.26 497	0.21 443

z-mn7	0.80 608	1.52 685	2.62 601	0.36 470	0.28 439	1.01 643	0.48 591	0.90 537	1.29 672	0.69 579	1.35 667	0.85 598	0.59 561	2.03 630	1.09 606	0.14 494	0.12 436	0.14 489	0.12 363	0.32 549	0.20 429

SQANet	0.80 608	1.58 688	2.53 584	0.76 663	0.83 674	0.76 578	0.36 515	0.83 474	0.64 458	0.63 548	0.69 555	0.73 546	0.51 527	1.21 499	0.53 486	0.77 690	0.29 641	0.59 681	0.29 596	0.86 687	0.61 662

anonymity	0.80 608	0.66 473	1.29 204	0.59 644	0.75 669	0.67 523	0.52 599	0.95 589	0.71 528	0.94 644	0.70 565	0.67 510	0.87 634	0.71 421	1.35 636	0.64 681	0.62 690	0.58 679	1.44 718	0.60 669	0.65 666

S-Stereo	0.80 608	0.69 482	3.89 693	0.39 521	0.37 559	0.69 541	0.70 653	0.94 575	0.98 642	0.62 539	0.91 617	0.83 589	0.60 565	2.37 657	0.66 532	0.18 564	0.21 596	0.17 561	0.18 511	0.30 532	0.35 596

ADCRef	0.80 608	0.96 598	2.29 529	0.37 494	0.35 538	0.96 635	0.51 596	0.87 516	0.75 571	0.88 634	0.83 600	0.61 473	1.36 677	1.02 472	3.27 699	0.13 449	0.11 401	0.17 561	0.19 531	0.25 476	0.21 443

DANet	0.80 608	0.65 466	2.21 510	1.19 692	0.48 624	0.74 568	1.25 696	0.89 531	1.53 684	0.89 636	0.71 569	0.96 630	0.56 546	1.83 598	0.96 581	0.18 564	0.16 530	0.19 590	0.16 476	0.26 497	0.29 546
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 616	0.53 401	2.23 518	0.36 470	0.33 512	0.92 631	0.36 515	0.86 505	0.80 598	0.57 477	0.62 494	0.59 463	1.15 665	1.76 580	1.04 600	0.14 494	0.13 463	2.17 725	0.78 700	0.16 308	0.66 669

FADNet_RVC	0.81 616	1.14 648	2.42 553	0.30 316	0.24 369	0.71 549	0.24 322	0.95 589	0.61 420	0.44 331	0.56 448	0.59 463	0.42 458	1.52 542	0.68 538	0.94 695	0.96 711	0.28 638	1.00 710	0.90 688	1.36 710

edge stereo	0.81 616	0.73 501	3.30 680	0.37 494	1.21 699	0.62 463	0.39 537	0.93 566	0.79 595	0.80 615	0.88 614	1.14 663	0.71 602	2.18 646	0.71 545	0.21 599	0.20 586	0.26 634	0.18 511	0.38 605	0.26 521

AANet	0.82 619	0.91 578	2.89 641	0.34 433	0.29 449	0.63 481	0.38 531	0.81 460	1.31 673	1.33 679	1.39 668	1.26 671	1.14 664	1.32 510	0.97 582	0.20 591	0.17 550	0.18 583	0.19 531	0.33 558	0.31 568

MIPNet	0.83 620	0.81 540	2.40 550	0.61 649	0.18 230	1.48 674	1.39 704	1.60 692	0.74 557	1.94 695	0.85 607	0.73 546	1.68 692	0.87 456	0.31 327	0.09 149	0.08 197	0.11 318	0.32 621	0.25 476	0.12 202

FBW_ROB	0.83 620	0.77 520	1.77 347	0.44 563	0.30 466	0.87 621	0.46 579	1.10 659	0.91 629	0.81 621	0.75 583	1.01 641	0.61 574	3.66 712	1.23 627	0.26 634	0.23 610	0.36 657	0.25 573	0.27 508	0.62 663

PA-Net	0.84 622	1.00 618	3.49 686	0.63 651	0.40 581	0.70 547	0.52 599	0.86 505	0.84 612	0.52 415	0.59 466	0.70 534	0.54 537	2.35 656	2.23 678	0.17 551	0.27 637	0.19 590	0.28 590	0.22 430	0.36 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 623	1.15 652	2.13 493	0.88 673	0.38 565	0.88 625	0.44 568	1.06 652	0.79 595	0.58 495	0.69 555	0.65 493	0.50 525	2.74 692	0.51 478	0.93 693	0.39 669	0.87 691	0.29 596	0.54 663	0.54 651

Selective-IGEV-i16pb	0.86 624	0.33 237	6.08 713	0.32 374	0.21 304	1.08 656	0.68 647	1.06 652	0.92 633	0.43 324	0.76 586	0.66 500	0.46 497	2.31 653	0.50 472	0.23 616	0.25 627	0.14 489	0.19 531	0.26 497	0.24 498

THIR-Stereo	0.86 624	0.62 444	2.13 493	0.25 152	0.16 149	0.58 391	2.74 723	0.59 287	0.51 309	0.62 539	1.62 676	0.97 633	1.80 697	1.69 569	2.25 679	0.10 260	0.08 197	0.14 489	0.11 322	0.15 269	0.11 153

DeepPrunerF	0.86 624	0.86 559	2.91 646	0.45 577	0.50 626	0.64 495	0.48 591	1.14 664	2.64 713	0.63 548	0.61 489	0.65 493	0.62 579	2.21 648	1.31 633	0.23 616	0.19 575	0.30 646	0.28 590	0.36 590	0.25 510

DPSNet	0.86 624	0.60 433	2.34 537	0.58 639	0.36 547	1.07 654	0.75 659	1.30 676	1.05 649	0.70 585	0.68 546	0.94 627	1.29 669	2.08 638	1.82 661	0.26 634	0.23 610	0.16 540	0.17 497	0.48 648	0.40 626

AAGNet	0.88 628	0.33 237	1.79 371	0.54 622	0.98 683	0.62 463	0.46 579	0.50 206	0.60 402	0.58 495	0.53 414	0.50 411	0.73 608	1.23 503	7.48 726	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.14 241	0.09 83

Consistency-Raft	0.88 628	0.93 586	3.23 678	0.99 682	0.64 660	0.77 586	0.55 611	0.98 607	0.97 639	0.61 528	1.03 641	0.65 493	1.05 655	0.79 442	1.38 638	0.44 666	0.46 676	0.51 676	0.58 687	0.65 671	0.47 641

zh-sn7	0.89 630	1.73 699	3.09 662	0.39 521	0.30 466	0.82 606	0.63 638	0.96 594	0.87 618	0.79 613	1.12 650	0.84 594	0.87 634	2.42 666	1.63 651	0.16 536	0.17 550	0.16 540	0.16 476	0.34 570	0.29 546

PVD	0.90 631	0.85 556	2.15 499	0.53 617	0.50 626	0.99 639	0.56 616	1.15 667	1.64 688	1.41 686	1.41 671	1.11 660	1.13 663	1.35 514	1.31 633	0.26 634	0.28 640	0.28 638	0.26 581	0.37 598	0.49 645

Wz-Net-TNSev	0.91 632	1.73 699	3.08 660	0.36 470	0.31 487	1.00 642	0.71 654	1.06 652	0.97 639	0.71 590	0.72 574	1.09 656	0.87 634	2.42 666	1.59 649	0.20 591	0.20 586	0.16 540	0.20 544	0.44 641	0.35 596

SAMSARA	0.91 632	0.97 606	2.22 514	0.80 667	0.58 646	1.32 668	1.31 698	1.01 636	0.94 635	1.36 680	0.87 611	1.38 677	0.90 640	1.72 574	1.02 597	0.24 625	0.30 645	0.22 612	0.25 573	0.36 590	0.35 596

WZ-Net	0.92 634	1.31 672	3.76 690	0.41 541	0.36 547	0.86 617	0.71 654	1.00 628	1.06 652	0.82 626	0.92 619	1.06 652	1.05 655	2.16 645	1.61 650	0.19 580	0.13 463	0.15 520	0.16 476	0.32 549	0.28 538

MFMNet_re	0.92 634	1.28 669	2.53 584	0.82 671	0.76 672	0.90 627	0.75 659	0.98 607	1.04 648	1.03 652	1.05 645	0.84 594	0.94 645	0.83 446	0.72 549	0.68 684	0.60 688	0.63 683	0.60 690	0.77 682	0.74 673

DNS	0.93 636	0.22 60	1.33 214	1.53 701	0.27 424	2.18 704	0.18 114	0.54 255	0.33 73	7.89 726	0.36 263	0.37 305	0.21 167	0.41 247	0.63 523	0.13 449	0.12 436	0.08 70	0.08 156	0.12 169	1.56 715

test_sample9	0.94 637	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.91 618	2.55 687	0.61 678	4.16 731	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

CrosDoStereo	0.94 637	0.37 277	2.53 584	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 727	0.72 368	0.60 402	0.70 585	1.40 669	0.53 422	1.49 684	1.78 584	3.09 694	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.21 413	0.11 153

DeepStereo_LL	0.94 637	0.37 277	2.53 584	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 727	0.72 368	0.60 402	0.70 585	1.40 669	0.53 422	1.49 684	1.78 584	3.09 694	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.21 413	0.11 153

ADCP+	0.94 637	1.12 643	3.14 667	0.34 433	0.39 571	1.06 649	0.79 663	0.89 531	0.80 598	0.66 567	0.67 538	0.85 598	1.55 687	0.93 460	4.55 715	0.13 449	0.11 401	0.16 540	0.15 452	0.26 497	0.25 510

ADCMid	0.96 641	1.32 675	2.74 623	0.38 511	0.35 538	0.99 639	0.58 622	0.94 575	0.86 615	1.23 672	1.01 636	1.01 641	1.00 650	1.05 476	3.97 708	0.21 599	0.19 575	0.42 666	0.32 621	0.40 620	0.29 546

DStereoO	0.99 642	0.66 473	1.67 298	0.75 662	0.99 686	0.73 562	1.33 700	0.94 575	0.91 629	0.70 585	1.06 646	0.75 558	1.75 696	0.95 463	2.39 684	1.20 707	0.41 672	0.48 673	0.59 689	0.85 686	0.60 661

G-Net	0.99 642	0.64 459	2.76 625	0.57 637	0.67 662	2.03 699	0.72 657	0.76 409	0.67 497	1.14 661	2.56 699	1.30 675	1.02 652	1.48 538	1.74 658	0.25 630	0.24 614	0.24 626	0.26 581	0.37 598	0.31 568

ADCL	0.99 642	0.79 533	2.43 557	0.39 521	0.32 497	1.50 676	1.90 713	0.92 558	0.97 639	1.26 676	1.27 658	1.00 639	1.42 682	1.14 493	3.31 701	0.17 551	0.14 482	0.22 612	0.21 552	0.30 532	0.22 458

ADCPNet	0.99 642	0.99 616	3.93 696	0.37 494	0.68 664	1.36 670	0.62 635	0.87 516	0.76 581	0.78 611	0.81 595	1.08 654	1.18 666	1.14 493	2.49 686	0.21 599	0.69 699	0.21 609	0.95 708	0.29 521	0.37 611

Ntro	1.00 646	1.68 695	2.80 632	0.95 679	0.85 675	1.06 649	0.53 603	0.98 607	0.90 628	0.62 539	0.76 586	0.93 623	0.66 591	1.66 564	0.98 585	0.99 698	0.45 674	0.75 689	0.40 652	1.19 699	0.75 675

AnyNet_C32	1.00 646	1.33 677	2.53 584	0.49 598	0.54 636	1.15 663	1.14 691	0.91 549	0.89 626	1.11 658	0.95 627	0.87 607	0.93 642	1.50 539	4.07 710	0.21 599	0.20 586	0.25 631	0.24 567	0.38 605	0.33 589

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 648	1.67 693	2.32 532	0.47 588	0.39 571	1.47 673	0.95 675	0.95 589	0.91 629	0.84 629	0.94 625	1.05 650	0.60 565	2.95 699	0.72 549	0.41 664	0.72 703	0.32 651	0.55 678	0.74 678	1.22 706

otaku	1.03 649	1.68 695	2.72 616	0.95 679	0.73 668	1.03 646	0.59 624	0.99 619	0.86 615	0.69 579	1.61 675	0.98 634	0.64 584	1.46 530	1.14 613	0.95 696	0.46 676	0.72 688	0.40 652	1.24 703	0.78 679

SGM-Forest	1.04 650	0.42 330	3.59 689	0.41 541	0.32 497	1.05 648	1.32 699	0.94 575	0.83 609	1.16 662	2.23 693	1.03 645	1.39 680	2.49 675	2.35 682	0.21 599	0.21 596	0.20 600	0.19 531	0.23 445	0.32 578
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 651	1.36 680	2.98 653	0.42 552	0.36 547	0.96 635	0.81 667	1.06 652	1.12 660	1.25 673	0.97 630	1.08 654	0.90 640	1.25 507	4.86 717	0.21 599	0.21 596	0.22 612	0.23 565	0.36 590	0.38 614

SPS-STEREO	1.07 652	1.13 646	2.88 638	0.65 654	0.69 665	0.99 639	0.68 647	1.05 651	0.87 618	1.36 680	1.23 656	1.46 680	0.94 645	1.87 606	1.72 657	0.66 682	0.61 689	0.58 679	0.57 684	0.65 671	0.77 678
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 653	0.30 206	8.70 720	3.22 723	5.88 724	0.39 124	0.20 157	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.13 207	0.19 410

test_sample8	1.12 654	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.95 589	0.61 420	1.18 670	0.56 448	2.53 700	1.31 672	1.91 618	2.55 687	0.61 678	4.16 731	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

WCMA_ROB	1.12 654	0.83 549	2.66 607	0.58 639	0.34 525	1.17 665	0.71 654	0.93 566	0.94 635	1.74 693	2.63 702	3.09 705	1.71 694	1.70 570	1.84 662	0.26 634	0.21 596	0.20 600	0.21 552	0.28 514	0.43 633

GCAP-BAT	1.13 656	0.30 206	9.45 723	3.22 723	5.97 725	0.39 124	0.20 157	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.13 207	0.17 373

AnyNet_C01	1.14 657	1.49 684	4.23 701	0.54 622	0.53 634	1.51 677	1.37 702	1.04 650	1.07 653	1.17 668	1.33 665	1.15 664	1.08 658	1.61 560	2.74 690	0.25 630	0.22 602	0.28 638	0.24 567	0.48 648	0.40 626

NaN_ROB	1.14 657	0.94 588	2.96 649	0.53 617	0.56 642	1.13 661	0.99 678	0.98 607	1.00 643	1.09 657	0.87 611	0.77 566	1.06 657	5.90 722	2.72 689	0.16 536	0.23 610	0.16 540	0.24 567	0.22 430	0.36 604

RainbowNet	1.15 659	1.78 701	2.72 616	1.12 690	0.91 680	1.06 649	0.76 661	1.16 668	1.13 662	0.75 602	0.97 630	1.09 656	0.80 622	1.60 557	1.21 625	1.17 705	1.26 715	1.01 701	0.57 684	1.13 697	0.88 689

SuperB	1.15 659	1.14 648	5.43 709	0.36 470	0.26 411	0.81 603	0.89 672	0.88 525	1.17 663	0.67 571	0.68 546	0.63 479	1.39 680	1.74 577	3.37 703	0.15 515	0.12 436	0.17 561	0.16 476	2.80 723	0.25 510

NVStereoNet_ROB	1.16 661	0.95 595	2.54 590	0.58 639	0.55 639	0.78 591	0.63 638	1.00 628	1.08 654	1.03 652	4.07 720	1.48 681	1.22 667	2.88 698	1.27 631	0.50 671	0.46 676	0.54 677	0.62 691	0.50 654	0.63 665
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	1.17 662	0.42 330	3.87 692	0.54 622	0.44 600	4.11 720	0.58 622	1.31 677	0.84 612	2.12 697	1.12 650	0.98 634	0.71 602	4.24 717	0.99 590	0.16 536	0.14 482	0.19 590	0.17 497	0.18 360	0.35 596

SANet	1.20 663	1.21 661	3.33 683	0.38 511	0.27 424	1.73 688	0.85 669	1.10 659	2.49 711	1.16 662	1.83 681	1.72 687	1.50 686	2.37 657	2.84 692	0.18 564	0.16 530	0.16 540	0.15 452	0.32 549	0.32 578

RTS	1.21 664	1.31 672	6.39 715	0.52 611	0.51 631	1.61 680	0.79 663	1.03 646	1.37 677	1.13 659	1.30 662	1.10 658	0.85 630	2.65 685	2.08 671	0.21 599	0.24 614	0.18 583	0.18 511	0.43 632	0.32 578

RTSA	1.21 664	1.31 672	6.39 715	0.52 611	0.51 631	1.61 680	0.79 663	1.03 646	1.37 677	1.13 659	1.30 662	1.10 658	0.85 630	2.65 685	2.08 671	0.21 599	0.24 614	0.18 583	0.18 511	0.43 632	0.32 578

MeshStereo	1.21 664	1.15 652	3.01 656	0.34 433	0.28 439	1.10 658	0.69 650	1.35 679	1.01 645	2.71 712	2.41 696	2.96 703	1.45 683	2.80 695	1.40 641	0.22 612	0.22 602	0.22 612	0.19 531	0.50 654	0.26 521
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	1.22 667	0.80 535	2.71 614	0.33 400	1.48 707	1.98 698	0.23 285	1.93 704	2.44 709	0.89 636	2.52 697	1.36 676	0.51 527	3.65 711	1.93 663	0.30 649	0.31 646	0.22 612	0.16 476	0.33 558	0.36 604

CSAN	1.25 668	1.12 643	3.04 657	0.51 607	0.37 559	1.06 649	1.15 692	1.22 669	1.08 654	1.17 668	1.91 683	1.04 648	1.31 672	5.96 723	2.43 685	0.26 634	0.22 602	0.24 626	0.24 567	0.31 540	0.30 559

EDNetEfficient	1.27 669	0.70 488	4.05 698	0.64 652	0.98 683	0.94 633	1.40 705	0.85 495	1.75 693	2.34 706	1.33 665	1.05 650	2.21 703	1.58 554	4.15 711	0.15 515	0.19 575	0.14 489	0.27 586	0.38 605	0.32 578

FCDSN-DC	1.29 670	0.54 409	2.50 578	0.47 588	0.41 590	1.12 659	0.60 626	1.10 659	1.27 670	2.23 703	2.87 705	3.67 710	3.12 714	2.39 663	1.69 655	0.30 649	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.35 583	0.38 614
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 671	1.05 632	2.77 628	0.74 661	1.43 702	0.72 555	0.56 616	0.96 594	0.91 629	0.99 648	2.92 708	6.01 724	0.70 600	2.38 660	3.32 702	0.13 449	0.10 345	0.08 70	0.06 25	0.34 570	0.22 458

ACVNet_1	1.33 672	1.91 710	4.03 697	1.09 687	0.88 677	1.19 667	0.66 641	1.24 673	1.17 663	0.94 644	0.96 628	3.09 705	1.04 654	2.37 657	1.11 610	1.04 700	0.48 682	1.03 702	0.48 667	1.12 696	0.83 681

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 673	1.70 697	2.50 578	0.56 631	0.40 581	2.15 703	0.99 678	1.24 673	1.26 669	1.02 651	1.10 649	1.29 672	0.88 638	3.10 703	1.08 604	1.66 716	0.83 707	0.68 686	0.88 705	1.57 710	1.80 720

MSMD_ROB	1.34 673	0.96 598	2.38 545	0.39 521	0.32 497	1.96 694	0.62 635	0.91 549	1.43 679	2.94 716	2.60 700	4.77 719	1.95 699	2.43 669	1.33 635	0.29 646	0.26 630	0.32 651	0.32 621	0.30 532	0.30 559

psmorigin	1.36 675	0.60 433	13.80 736	0.37 494	0.29 449	0.62 463	0.33 493	0.77 421	0.61 420	0.96 647	0.88 614	1.17 667	0.73 608	4.00 714	0.86 572	0.19 580	0.22 602	0.17 561	0.18 511	0.24 462	0.29 546

MADNet+	1.36 675	1.93 712	5.95 711	0.81 670	0.59 648	1.57 679	1.09 687	1.39 683	1.22 666	0.84 629	1.01 636	1.25 670	1.12 662	3.19 704	2.36 683	0.45 668	0.47 679	0.38 663	0.34 629	0.59 666	0.57 657

ELAS_RVC	1.37 677	0.78 530	3.21 675	0.55 629	0.50 626	1.49 675	2.48 721	1.48 686	1.71 692	2.13 700	2.09 686	2.07 692	2.56 707	1.90 617	2.02 668	0.35 658	0.36 656	0.37 661	0.34 629	0.49 652	0.47 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 678	1.64 691	1.86 402	1.36 696	1.11 694	1.39 671	1.19 694	1.76 697	1.45 681	1.16 662	2.21 691	1.53 682	1.38 678	1.98 625	1.52 646	1.29 708	0.67 693	1.27 708	0.69 695	1.29 705	0.98 692

IMH-64	1.39 678	1.64 691	1.86 402	1.36 696	1.11 694	1.39 671	1.19 694	1.76 697	1.45 681	1.16 662	2.21 691	1.53 682	1.38 678	1.98 625	1.52 646	1.29 708	0.67 693	1.27 708	0.69 695	1.29 705	0.98 692

ELAS	1.39 678	0.79 533	2.86 636	0.53 617	0.50 626	2.81 711	2.20 717	1.61 693	1.50 683	2.28 705	2.35 694	1.82 688	2.13 701	1.73 575	2.22 677	0.35 658	0.37 658	0.35 655	0.35 633	0.49 652	0.47 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 681	1.81 702	3.23 678	1.08 685	0.92 681	1.32 668	0.85 669	1.49 687	1.69 690	1.19 671	1.73 679	2.13 693	1.03 653	2.50 676	1.40 641	0.91 692	0.53 684	1.00 700	0.55 678	2.11 717	0.85 684

EKT-Stereo	1.47 682	0.49 380	1.93 433	2.57 719	19.31 741	0.55 338	0.22 245	0.69 350	0.42 216	0.38 295	0.36 263	0.43 355	0.27 283	0.69 414	0.26 251	0.12 414	0.14 482	0.11 318	0.16 476	0.20 397	0.15 318

WAO-7	1.48 683	1.63 689	2.49 574	0.93 677	0.75 669	1.72 687	1.10 688	1.84 702	1.96 702	1.43 687	2.54 698	1.97 690	1.61 690	3.06 701	2.08 671	0.69 685	0.66 692	0.94 696	0.74 698	0.80 684	0.69 670

FC-DCNN	1.49 684	0.59 431	2.88 638	0.44 563	0.39 571	1.97 696	0.66 641	1.67 694	1.70 691	2.72 713	2.89 706	4.22 713	2.97 711	2.55 680	2.19 676	0.29 646	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.32 549	0.39 620

PWCK	1.49 684	1.90 709	3.22 677	1.09 687	0.54 636	1.71 686	1.73 711	1.49 687	1.53 684	1.44 688	1.80 680	1.82 688	1.30 671	3.34 707	1.76 659	1.07 702	0.56 686	0.97 699	0.58 687	1.38 709	0.65 666

FC-DCNN v2	1.54 686	0.58 428	2.80 632	0.44 563	0.39 571	2.05 700	0.66 641	1.90 703	1.84 699	2.79 714	2.97 709	4.41 717	3.07 712	2.65 685	2.30 681	0.29 646	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.32 549	0.38 614

MFN_U_SF_RVC	1.55 687	2.39 723	3.16 669	0.65 654	0.41 590	1.12 659	0.46 579	1.23 672	1.33 674	1.61 691	1.20 654	1.43 679	0.98 649	1.76 580	1.97 665	1.90 719	1.80 719	1.98 723	2.15 725	1.63 711	1.77 719

WAO-6	1.58 688	1.54 686	2.32 532	1.14 691	1.00 687	2.30 706	1.03 684	1.82 701	2.85 715	1.25 673	2.61 701	2.20 694	1.56 688	2.47 674	1.99 667	0.95 696	0.67 693	1.19 707	0.83 703	1.08 694	0.88 689

DispFullNet	1.67 689	2.10 715	5.22 706	1.53 701	8.90 726	0.86 617	0.31 460	0.96 594	0.96 638	1.37 683	1.01 636	1.13 661	1.98 700	1.51 540	0.91 574	0.54 674	0.31 646	1.18 704	0.63 693	1.13 697	0.80 680

JetBlue	1.78 690	1.63 689	3.92 694	0.73 659	1.21 699	4.38 721	3.35 724	1.59 691	1.20 665	1.26 676	1.52 674	2.37 697	1.88 698	3.23 705	3.00 693	0.53 672	0.47 679	0.48 673	0.49 669	1.29 705	0.97 691

Dean	1.79 691	1.83 703	3.92 694	1.29 695	1.07 693	1.55 678	1.00 681	1.95 705	2.33 707	1.47 689	4.19 721	4.26 716	1.33 675	2.21 648	1.48 645	1.14 704	0.68 697	1.18 704	0.74 698	1.24 703	0.98 692

SGM+DAISY	1.83 692	1.43 681	3.81 691	0.87 672	1.01 688	2.38 708	2.53 722	1.36 680	1.75 693	2.92 715	3.22 712	2.65 701	2.93 709	2.22 651	3.10 696	0.72 686	0.69 699	0.63 683	0.62 691	0.77 682	0.98 692

SGM_RVC	1.89 693	0.92 580	2.50 578	0.96 681	0.93 682	1.63 682	1.37 702	1.52 689	12.43 731	1.85 694	1.69 678	2.40 699	1.74 695	2.81 696	1.71 656	0.53 672	0.47 679	0.42 666	0.47 664	0.74 678	0.74 673
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 694	1.85 705	4.10 699	1.07 684	0.86 676	1.15 663	0.53 603	1.06 652	1.12 660	0.64 558	1.09 648	1.99 691	0.70 600	2.20 647	9.86 733	5.62 730	0.41 672	1.03 702	0.55 678	1.86 715	0.85 684

LVE	1.96 695	2.17 722	3.14 667	1.68 704	1.80 713	1.63 682	1.03 684	2.34 711	2.81 714	1.25 673	2.89 706	4.24 715	1.29 669	2.79 694	1.44 643	2.85 724	0.91 710	1.18 704	1.46 719	1.23 702	1.10 703

MonStereo1	1.98 696	1.01 622	1.78 351	1.19 692	1.04 690	3.58 715	0.61 630	1.53 690	1.93 701	1.39 684	3.37 714	2.23 696	10.80 732	2.84 697	1.25 629	1.04 700	0.38 662	0.96 698	0.57 684	1.10 695	1.00 699

IMH	2.02 697	2.15 721	2.69 612	1.68 704	1.12 696	1.66 685	0.92 674	2.10 709	1.92 700	1.32 678	2.66 703	2.21 695	1.69 693	5.78 721	1.68 654	5.54 729	0.96 711	1.31 710	0.71 697	1.32 708	0.99 697

DStereoSA	2.12 698	0.98 611	2.80 632	1.25 694	2.23 716	1.97 696	4.62 729	1.22 669	2.54 712	1.16 662	3.84 719	1.00 639	4.05 718	2.07 636	5.29 720	0.93 693	1.48 718	0.48 673	1.51 720	0.95 692	1.95 721

DStereoFS	2.23 699	2.10 715	2.47 569	1.61 703	1.88 715	3.81 716	2.06 716	1.95 705	3.33 717	2.38 707	3.31 713	2.37 697	4.92 720	2.45 671	3.27 699	1.03 699	1.27 717	0.55 678	1.04 711	0.70 675	2.05 722

IGEV-RUCA	2.28 700	0.30 206	1.15 173	0.40 533	1.86 714	2.06 701	1.90 713	1.36 680	1.80 697	3.70 720	3.76 717	5.02 720	8.19 729	2.12 643	1.63 651	0.25 630	0.76 704	2.72 727	1.91 723	2.39 720	2.36 725

WQFJA1++	2.30 701	0.22 60	6.03 712	1.08 685	1.15 697	0.29 33	0.14 28	0.39 78	0.24 7	13.61 738	0.19 68	3.34 709	0.17 84	0.33 170	0.24 222	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.07 111	18.19 748	0.14 275

MultiAttention	2.38 702	0.50 388	1.93 433	1.80 708	2.56 719	10.86 729	2.30 718	1.22 669	0.80 598	0.62 539	1.16 653	1.13 661	0.56 546	16.09 740	1.18 620	0.20 591	0.09 293	0.43 669	1.62 721	0.94 690	1.58 716

UNDER WATER-64	2.47 703	1.89 708	4.86 704	1.82 711	1.44 704	3.18 713	1.57 710	2.62 712	5.64 722	2.05 696	2.13 688	4.13 712	3.76 716	2.62 683	3.42 704	1.47 713	0.85 708	1.57 718	1.07 713	1.82 714	1.49 712

TorneroNet-64	2.65 704	1.83 703	3.30 680	1.46 699	1.20 698	3.89 717	0.99 678	3.51 724	6.71 726	2.56 709	4.60 722	4.22 713	3.85 717	3.33 706	3.14 697	1.19 706	0.65 691	1.39 713	0.79 702	3.31 725	1.15 704

notaker	2.66 705	2.07 714	3.31 682	2.61 720	1.43 702	1.76 689	1.11 689	2.76 715	1.79 695	2.26 704	11.53 735	3.96 711	4.29 719	3.09 702	2.76 691	1.55 715	0.88 709	1.70 721	1.07 713	2.00 716	1.35 709

UNDER WATER	2.74 706	1.85 705	4.54 703	1.81 710	1.44 704	2.34 707	1.40 705	3.24 719	6.60 725	2.60 710	2.76 704	5.75 722	5.24 723	3.02 700	4.01 709	1.45 712	0.81 706	1.59 719	1.06 712	1.80 713	1.51 713

MADNet++	2.79 707	2.11 718	2.97 652	2.49 718	2.28 717	2.95 712	2.31 719	2.67 713	2.47 710	3.03 717	3.13 711	2.70 702	2.92 708	4.10 715	4.48 714	2.68 723	2.24 727	3.04 730	2.44 727	2.37 719	2.34 724

WAO-8	2.80 708	2.14 719	2.89 641	1.91 712	1.04 690	3.98 718	0.96 676	3.26 720	6.17 723	2.15 701	3.37 714	3.31 707	2.41 705	11.84 730	2.03 669	2.05 720	1.86 721	1.54 716	0.92 706	1.22 700	0.87 687

Venus	2.80 708	2.14 719	2.89 641	1.91 712	1.04 690	3.98 718	0.96 676	3.26 720	6.17 723	2.15 701	3.37 714	3.31 707	2.41 705	11.84 730	2.03 669	2.05 720	1.86 721	1.54 716	0.92 706	1.22 700	0.87 687

DGSMNet	2.89 710	0.63 454	3.18 672	3.43 725	4.17 723	2.57 710	6.98 732	0.97 603	0.83 609	0.56 466	1.86 682	0.79 575	0.62 579	1.64 562	1.39 639	4.61 728	5.01 733	5.17 733	4.71 733	4.44 730	4.19 729

MANE	2.90 711	1.14 648	2.96 649	1.03 683	1.01 688	5.01 722	2.45 720	5.36 726	6.88 727	3.58 719	4.76 724	5.99 723	4.99 721	4.23 716	4.61 716	0.56 677	0.67 693	0.44 670	0.78 700	0.51 656	1.03 700

SGM-ForestM	2.98 712	1.70 697	3.52 688	0.67 656	0.47 622	5.18 723	3.36 725	3.30 722	2.86 716	4.44 721	3.79 718	9.80 730	5.50 724	6.29 724	6.52 724	0.27 640	0.36 656	0.24 626	0.27 586	0.38 605	0.58 659

xyz-stereo	3.02 713	0.29 188	30.64 757	0.23 96	0.12 25	15.52 733	0.24 322	0.51 217	0.47 279	0.59 509	7.99 726	0.64 488	0.47 506	1.39 518	0.50 472	0.09 149	0.07 81	0.34 654	0.07 111	0.13 207	0.08 55

MSAF-DinoV2	3.10 714	1.86 707	10.68 727	3.61 726	0.30 466	3.34 714	0.82 668	2.81 716	1.79 695	0.80 615	0.87 611	1.56 685	1.10 660	26.49 755	1.96 664	0.17 551	0.13 463	0.19 590	1.63 722	0.92 689	0.99 697

JetRed	3.29 715	4.93 726	10.17 726	1.45 698	1.72 712	7.44 725	5.05 730	3.06 717	2.12 706	2.41 708	2.39 695	2.99 704	2.37 704	3.51 710	6.44 723	1.32 711	1.90 723	1.37 712	1.23 717	2.21 718	1.76 718

LSM	3.31 716	1.11 642	5.29 708	9.40 732	30.65 752	0.84 611	1.12 690	0.91 549	1.22 666	1.36 680	2.19 690	0.93 623	0.83 626	1.66 564	0.90 573	0.21 599	0.31 646	0.24 626	0.28 590	0.39 615	6.33 732

U	3.37 717	0.17 2	0.91 125	0.26 199	13.79 738	19.19 742	0.15 50	0.41 100	0.31 45	0.17 52	0.18 62	0.27 223	0.15 56	0.21 12	0.16 37	0.09 149	0.06 24	17.88 749	12.81 742	0.10 111	0.08 55

KSHMR	4.10 718	1.97 713	5.27 707	1.71 706	1.47 706	1.96 694	1.28 697	3.19 718	17.33 744	2.12 697	15.91 738	9.18 729	1.57 689	8.42 727	1.98 666	1.52 714	1.26 715	1.67 720	1.19 715	1.67 712	1.40 711

ktn	4.35 719	2.10 715	2.89 641	1.80 708	1.49 708	2.13 702	1.41 707	2.26 710	12.72 732	11.41 734	16.43 739	11.15 732	3.75 715	4.36 718	3.18 698	1.82 718	0.98 713	1.73 722	1.21 716	2.97 724	1.27 707

LE_ROB	4.43 720	1.35 679	9.38 722	2.79 721	3.93 721	2.43 709	3.46 726	2.68 714	11.19 729	11.66 735	4.73 723	5.26 721	10.46 731	4.50 719	9.49 730	0.82 691	0.69 699	1.34 711	0.98 709	0.75 680	0.76 677

tt	4.93 721	0.27 145	4.20 700	2.29 716	1.58 710	10.20 728	16.97 738	9.42 734	5.02 721	1.67 692	1.28 659	4.68 718	5.03 722	3.37 709	5.92 721	6.16 731	9.47 742	2.82 728	3.18 730	3.60 726	1.53 714

TorneroNet	5.50 722	1.92 711	3.16 669	1.47 700	1.25 701	14.07 731	1.06 686	4.90 725	20.99 749	10.17 730	16.48 740	11.88 736	6.93 726	3.34 707	4.20 712	1.30 710	0.69 699	1.45 715	0.86 704	2.61 722	1.20 705

TCMNet-wrong-test	5.51 723	6.62 729	6.20 714	13.02 739	11.90 732	7.14 724	5.53 731	6.99 731	1.44 680	2.65 711	3.10 710	8.37 728	5.95 725	4.75 720	6.05 722	3.07 726	0.98 713	2.38 726	1.99 724	6.62 733	5.43 731

coex-ft	5.95 724	1.67 693	60.57 758	0.34 433	0.30 466	0.77 586	0.69 650	0.74 387	4.41 720	19.22 744	2.15 689	1.62 686	7.97 728	1.81 596	8.96 729	0.44 666	2.08 725	0.18 583	0.19 531	0.38 605	4.62 730

HanzoNet	7.64 725	2.86 725	5.05 705	7.01 729	3.97 722	2.18 704	1.34 701	3.37 723	4.05 719	13.17 736	10.58 729	10.73 731	16.52 741	8.45 728	10.51 734	10.48 741	9.72 743	5.59 735	13.46 743	6.84 734	6.83 733

USTest	8.10 726	7.17 730	8.96 721	9.25 731	9.05 727	15.27 732	23.78 740	9.96 735	9.47 728	5.94 725	6.75 725	7.80 727	7.48 727	8.83 729	11.21 735	2.21 722	3.56 730	2.86 729	3.20 731	5.02 731	4.16 728

light-stereo	8.15 727	2.75 724	9.83 725	12.24 735	9.63 728	19.16 741	0.44 568	6.84 730	3.57 718	13.44 737	22.94 755	23.04 747	1.65 691	17.20 744	7.61 727	3.06 725	2.25 728	0.42 666	0.52 676	4.07 728	2.31 723

EDNetEfficientorigin	8.18 728	0.98 611	145.96 760	0.51 607	0.89 678	0.72 555	0.48 591	0.85 495	1.56 686	2.12 697	1.49 672	1.29 672	1.31 672	1.83 598	2.13 675	0.13 449	0.12 436	0.17 561	0.18 511	0.39 615	0.45 636

DGTPSM_ROB	8.89 729	5.62 727	12.25 731	5.92 728	11.32 730	8.54 726	24.18 741	6.40 728	13.49 735	5.15 722	11.46 733	6.19 725	10.92 733	7.00 725	13.72 736	4.47 727	7.65 734	3.92 731	7.45 738	4.38 729	7.87 737

Selective-IGEV-i1pa	9.22 730	12.57 737	9.49 724	2.20 714	1.49 708	16.83 735	8.03 733	14.34 741	11.26 730	10.52 731	15.24 737	14.52 740	11.94 740	18.22 745	9.78 732	7.79 740	3.09 729	5.20 734	2.49 728	2.46 721	6.90 734

DPSMNet_ROB	9.48 731	5.64 728	13.01 735	8.82 730	11.82 731	8.54 726	24.20 742	6.41 729	13.65 738	5.32 724	11.47 734	6.33 726	10.92 733	7.69 726	13.89 737	7.25 739	8.19 738	5.06 732	7.78 739	5.31 732	8.26 738

iinet-test	11.61 732	10.56 731	11.80 728	12.17 733	12.09 733	18.69 736	26.70 746	13.53 737	13.46 733	9.91 728	10.28 727	11.17 733	11.16 735	12.37 734	14.43 738	6.71 735	7.85 735	6.13 736	6.95 734	8.33 735	7.85 735

IINet	11.61 732	10.56 731	11.80 728	12.17 733	12.09 733	18.69 736	26.70 746	13.53 737	13.46 733	9.91 728	10.28 727	11.17 733	11.16 735	12.37 734	14.43 738	6.71 735	7.85 735	6.13 736	6.95 734	8.33 735	7.85 735

BEATNet-Init1	12.10 734	11.19 733	27.29 755	2.99 722	3.51 720	21.84 748	11.10 734	14.34 741	13.83 739	20.34 745	20.33 745	26.35 757	20.03 743	19.06 746	14.80 742	1.74 717	1.81 720	2.05 724	2.49 728	3.69 727	3.12 727

DPSM_ROB	12.34 735	11.21 735	12.51 732	12.91 737	12.80 736	19.84 745	28.28 749	14.38 743	14.28 740	10.58 732	11.26 731	12.03 737	11.85 738	13.15 738	15.34 743	7.11 737	8.31 739	6.50 739	7.35 736	8.84 737	8.31 739

DPSM	12.34 735	11.21 735	12.51 732	12.91 737	12.80 736	19.84 745	28.28 749	14.38 743	14.28 740	10.58 732	11.26 731	12.03 737	11.85 738	13.15 738	15.34 743	7.11 737	8.31 739	6.50 739	7.35 736	8.84 737	8.31 739

DLNR-FE	13.43 737	20.01 742	23.53 743	121.73 760	33.87 753	0.46 212	0.15 50	8.09 733	0.35 104	0.28 230	0.37 270	0.26 210	0.17 84	0.75 428	0.29 291	6.68 734	0.26 630	0.09 171	0.38 646	50.82 760	0.18 393

DLNR_Zeroshot_test	13.43 737	19.94 741	23.55 744	121.61 759	35.03 754	0.46 212	0.15 50	8.02 732	0.35 104	0.28 230	0.37 270	0.26 210	0.17 84	0.76 432	0.29 291	6.42 733	0.26 630	0.09 171	0.38 646	50.13 759	0.18 393

LRCNet_RVC	13.74 739	19.30 739	12.75 734	19.46 742	12.69 735	1.86 690	0.41 546	12.33 736	1.05 649	15.77 740	18.83 744	12.62 739	8.70 730	12.21 733	9.62 731	22.22 751	8.37 741	25.85 753	24.01 753	19.32 750	17.44 750

DPSimNet_ROB	17.97 740	20.20 746	24.98 748	17.62 740	15.92 739	21.53 747	21.00 739	13.70 739	15.61 742	23.89 757	14.69 736	22.87 745	24.58 757	12.70 737	14.56 740	18.48 750	12.91 744	20.21 751	12.05 741	17.76 740	14.17 742

HaxPig	19.86 741	22.40 747	22.34 742	17.95 741	17.95 740	11.77 730	11.89 735	16.02 745	15.89 743	21.10 747	21.41 746	18.74 744	18.39 742	20.08 747	19.69 745	23.63 755	23.22 754	24.06 752	23.69 752	23.00 751	23.95 752

Anonymous_1	22.91 742	11.20 734	12.13 730	12.75 736	26.28 750	19.43 743	27.92 748	14.08 740	13.61 736	14.96 739	10.58 729	11.26 735	11.19 737	12.55 736	14.57 741	38.28 758	7.88 737	34.96 756	63.99 758	89.57 761	10.94 741

PML	23.15 743	16.83 738	7.78 718	5.49 727	9.93 729	51.13 759	104.50 761	5.76 727	13.62 737	37.30 761	105.93 761	30.86 758	23.50 749	12.07 732	7.87 728	6.30 732	2.12 726	6.32 738	2.43 726	10.44 739	2.90 726

MEDIAN_ROB	23.96 744	27.05 756	26.39 753	22.16 743	22.13 742	16.12 734	13.97 736	20.24 746	20.05 745	25.50 758	25.31 756	22.96 746	22.63 747	24.39 748	23.24 749	28.20 756	27.23 758	28.62 754	27.75 756	27.50 752	27.76 755

RAFT-FEzeroshot	24.80 745	22.55 750	24.73 745	26.10 746	25.76 745	39.84 751	57.07 757	28.84 751	28.79 754	21.14 749	22.48 749	24.18 750	23.88 751	26.38 749	30.87 753	14.26 743	16.71 749	13.09 741	14.82 746	17.79 744	16.72 747

RAFT-FE	24.80 745	22.55 750	24.73 745	26.10 746	25.76 745	39.84 751	57.07 757	28.84 751	28.79 754	21.14 749	22.48 749	24.18 750	23.88 751	26.38 749	30.87 753	14.26 743	16.71 749	13.09 741	14.82 746	17.79 744	16.72 747

CasAABBNet	24.81 747	22.53 748	24.83 747	26.08 745	25.74 744	39.86 753	57.06 755	28.87 754	28.83 756	21.16 752	22.54 751	24.22 752	23.89 754	26.38 749	30.87 753	14.25 742	16.71 749	13.09 741	14.81 745	17.78 741	16.71 744

FlowAnything	24.85 748	22.54 749	25.10 749	26.11 748	25.76 745	39.86 753	57.00 752	28.89 755	28.87 757	21.31 754	22.68 754	24.22 752	23.87 750	26.39 752	30.89 757	14.26 743	16.78 753	13.10 745	14.90 750	17.78 741	16.69 743

Hybrid-DGEV	24.86 749	22.58 752	25.22 751	26.11 748	25.76 745	39.92 755	57.06 755	29.03 758	29.01 760	21.12 748	22.64 752	24.13 749	23.91 755	26.46 754	30.82 751	14.27 746	16.70 748	13.09 741	14.83 749	17.78 741	16.71 744

Selective-RAFT-Error	24.87 750	22.59 753	25.14 750	26.13 750	25.82 749	39.93 756	57.03 753	28.97 756	28.95 758	21.21 753	22.65 753	24.25 754	23.98 756	26.43 753	30.83 752	14.27 746	16.71 749	13.10 745	14.82 746	17.82 746	16.76 749

fast-reg	25.26 751	22.76 755	26.49 754	26.66 751	27.60 751	41.51 758	57.03 753	28.84 751	28.98 759	20.78 746	22.21 747	23.55 748	23.30 748	26.97 758	31.44 758	14.39 749	16.67 747	15.16 748	15.84 751	18.23 749	16.71 744

LSM0	26.58 752	22.63 754	25.88 752	30.13 752	52.21 760	39.94 757	56.74 751	28.97 756	28.72 753	21.14 749	22.26 748	24.43 755	23.88 751	26.54 756	30.87 753	14.32 748	16.55 746	13.12 747	14.71 744	17.92 747	20.60 751

AVERAGE_ROB	26.93 753	30.34 757	29.27 756	25.82 744	25.34 743	19.48 744	15.17 737	23.55 750	23.00 752	28.45 759	27.87 757	26.25 756	25.86 758	26.96 757	25.55 750	31.30 757	30.07 759	31.76 755	30.81 757	30.79 756	30.93 756

xxxxx1	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

tt_ll	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

ff	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

RSGM-EC	41.56 757	31.72 758	19.92 740	51.66 756	47.86 758	38.70 749	61.61 759	33.83 759	22.80 750	23.45 755	29.29 758	43.76 759	35.31 759	66.76 759	70.17 760	66.40 760	37.60 760	48.67 757	25.68 754	48.86 757	27.21 753

acva	41.56 757	31.72 758	19.92 740	51.66 756	47.86 758	38.70 749	61.61 759	33.83 759	22.80 750	23.45 755	29.29 758	43.76 759	35.31 759	66.76 759	70.17 760	66.40 760	37.60 760	48.67 757	25.68 754	48.86 757	27.21 753

Selective-IGEV-i16pa	47.65 759	67.17 760	7.20 717	2.47 717	2.32 718	116.02 761	1.42 708	90.41 762	82.69 761	32.69 760	90.10 760	60.10 761	84.41 761	129.53 762	52.52 759	50.16 759	15.10 745	18.00 750	9.63 740	0.94 690	40.09 760

test_example2	115.39 760	123.23 761	94.57 759	115.52 758	123.55 761	101.63 760	114.33 762	53.41 761	99.48 762	134.90 762	135.05 762	85.83 762	85.11 762	111.32 761	106.15 762	152.55 762	205.26 762	99.78 762	114.96 762	140.96 762	110.20 761

GS-Stereo							0.21 203	0.62 308	0.41 202	0.22 135	0.22 109	0.17 71	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.10 260	0.16 530	0.08 70	0.11 322	0.33 558	0.84 682

FSD					0.29 449	0.35 79	0.33 493	0.44 127	0.46 259	0.32 260	0.32 236	0.37 305	0.32 355	0.35 192	0.32 340	0.28 644	0.27 637	0.31 647	0.30 606	0.31 540

ccccc		297.21 762		374.70 761	380.44 762	203.92 762		216.32 763		203.37 763		215.01 763		312.78 763		412.57 763	356.13 763	256.09 763	227.69 763	428.88 763

ASD4		19.65 740

Low-res two-view benchmark