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 53	0.20 10	0.12 26	0.20 9	0.14 34	0.29 11	0.28 30	0.13 5	0.13 18	0.18 100	0.13 22	0.25 57	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 9	0.14 34	0.32 29	0.28 30	0.13 5	0.13 18	0.18 100	0.13 22	0.25 57	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 27	0.61 30	0.21 38	0.13 57	0.15 1	0.16 86	0.21 1	0.36 144	0.11 1	0.17 58	0.13 6	0.10 2	0.18 1	0.19 107	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 167	0.08 47	0.11 164

LACA3	0.18 4	0.20 27	0.67 68	0.19 3	0.12 26	0.35 83	0.17 100	0.27 7	0.31 51	0.16 27	0.13 18	0.15 46	0.15 63	0.28 102	0.13 1	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 34	0.29 11	0.28 30	0.16 27	0.13 18	0.18 100	0.15 63	0.25 57	0.21 168	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 34	0.29 11	0.28 30	0.16 27	0.13 18	0.18 100	0.15 63	0.25 57	0.21 168	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 27	0.51 2	0.22 69	0.17 186	0.35 83	0.14 34	0.27 7	0.25 10	0.19 93	0.21 97	0.14 19	0.15 63	0.27 82	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 285

LACA_dic	0.19 8	0.33 244	0.74 87	0.20 10	0.10 2	0.36 99	0.13 14	0.22 2	0.19 2	0.16 27	0.11 8	0.15 46	0.13 22	0.33 179	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.07 12

VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 115	0.20 9	0.08 1	0.26 5	0.19 2	0.16 27	0.13 18	0.17 80	0.15 63	0.24 48	0.19 107	0.12 429	0.12 452	0.11 334	0.10 262	0.14 254	0.15 329

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 115	0.20 9	0.08 1	0.26 5	0.19 2	0.16 27	0.13 18	0.17 80	0.15 63	0.28 102	0.19 107	0.12 429	0.12 452	0.11 334	0.10 262	0.14 254	0.15 329

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.35 467	0.12 26	0.32 55	0.14 34	0.30 18	0.31 51	0.14 10	0.13 18	0.17 80	0.13 22	0.27 82	0.14 4	0.08 72	0.08 210	0.07 2	0.15 470	0.07 5	0.09 92

MGA	0.19 8	0.27 149	0.57 19	0.20 10	0.18 236	0.37 110	0.14 34	0.30 18	0.25 10	0.18 70	0.14 35	0.15 46	0.10 2	0.30 139	0.17 65	0.08 72	0.08 210	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 60

CAR	0.19 8	0.28 178	0.60 25	0.21 38	0.16 152	0.37 110	0.13 14	0.32 29	0.25 10	0.19 93	0.15 38	0.14 19	0.10 2	0.27 82	0.17 65	0.08 72	0.08 210	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 60

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 149	0.60 25	0.20 10	0.16 152	0.37 110	0.13 14	0.32 29	0.25 10	0.18 70	0.15 38	0.14 19	0.10 2	0.30 139	0.17 65	0.08 72	0.08 210	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 60

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 111	0.20 10	0.14 82	0.28 28	0.15 56	0.29 11	0.28 30	0.16 27	0.13 18	0.16 62	0.14 36	0.24 48	0.21 168	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.08 60

PipStereo	0.19 8	0.26 136	0.85 111	0.21 38	0.10 2	0.16 3	0.15 56	0.35 48	0.35 112	0.12 2	0.10 3	0.21 148	0.14 36	0.21 13	0.15 16	0.08 72	0.09 306	0.07 2	0.06 27	0.12 181	0.09 92

DepthFocus	0.19 8	0.30 211	0.77 96	0.19 3	0.15 115	0.20 9	0.15 56	0.31 24	0.19 2	0.16 27	0.17 58	0.15 46	0.13 22	0.22 28	0.17 65	0.09 160	0.08 210	0.11 334	0.10 262	0.08 47	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 312	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 175	0.15 56	0.31 24	0.34 95	0.15 15	0.11 8	0.14 19	0.15 63	0.25 57	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 27	0.62 37	0.20 10	0.13 57	0.36 99	0.13 14	0.35 48	0.31 51	0.16 27	0.14 35	0.17 80	0.15 63	0.25 57	0.23 205	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 27	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 133	0.15 56	0.35 48	0.27 23	0.18 70	0.15 38	0.17 80	0.16 84	0.26 76	0.21 168	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 92

BridgeDepth	0.19 8	0.30 211	0.55 14	0.23 100	0.09 1	0.38 127	0.15 56	0.32 29	0.33 81	0.16 27	0.12 14	0.23 173	0.19 148	0.27 82	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	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
rgla	0.20 22	0.54 424	0.64 42	0.22 69	0.21 315	0.35 83	0.13 14	0.30 18	0.26 17	0.16 27	0.13 18	0.12 3	0.14 36	0.23 38	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 60

416test1013	0.20 22	0.46 373	0.72 83	0.23 100	0.22 346	0.36 99	0.13 14	0.29 11	0.26 17	0.16 27	0.13 18	0.13 6	0.15 63	0.21 13	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 60

416test	0.20 22	0.45 368	0.67 68	0.23 100	0.22 346	0.36 99	0.13 14	0.30 18	0.26 17	0.16 27	0.12 14	0.13 6	0.15 63	0.20 4	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

test410_97500	0.20 22	0.23 84	0.70 75	0.22 69	0.18 236	0.46 226	0.11 4	0.34 45	0.29 42	0.18 70	0.15 38	0.15 46	0.15 63	0.23 38	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

test410	0.20 22	0.24 103	0.70 75	0.22 69	0.19 274	0.47 238	0.11 4	0.35 48	0.30 44	0.21 125	0.15 38	0.14 19	0.14 36	0.23 38	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DF_test	0.20 22	0.28 178	1.00 156	0.23 100	0.16 152	0.15 1	0.15 56	0.28 10	0.25 10	0.15 15	0.16 53	0.14 19	0.14 36	0.21 13	0.18 79	0.10 273	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.08 60

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 22	0.29 193	0.90 130	0.17 1	0.13 57	0.21 15	0.17 100	0.29 11	0.24 7	0.15 15	0.17 58	0.10 1	0.13 22	0.20 4	0.19 107	0.08 72	0.09 306	0.11 334	0.14 443	0.13 218	0.11 164

monster-pro	0.20 22	0.22 61	0.65 53	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 56	0.46 159	0.32 64	0.16 27	0.17 58	0.14 19	0.11 7	0.27 82	0.23 205	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 92

PointNet	0.20 22	0.21 43	0.82 106	0.21 38	0.12 26	0.37 110	0.16 86	0.33 39	0.28 30	0.16 27	0.15 38	0.18 100	0.13 22	0.22 28	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 22	0.26 136	0.88 122	0.21 38	0.10 2	0.16 3	0.15 56	0.35 48	0.35 112	0.12 2	0.10 3	0.21 148	0.14 36	0.21 13	0.15 16	0.08 72	0.10 359	0.07 2	0.06 27	0.12 181	0.09 92

PSi22a	0.20 22	0.28 178	0.89 126	0.20 10	0.11 12	0.16 3	0.14 34	0.32 29	0.35 112	0.12 2	0.09 1	0.22 155	0.16 84	0.20 4	0.14 4	0.09 160	0.09 306	0.07 2	0.05 1	0.13 218	0.11 164

Foundation-i32	0.20 22	0.28 178	0.87 119	0.20 10	0.11 12	0.20 9	0.15 56	0.32 29	0.36 144	0.13 5	0.10 3	0.25 207	0.14 36	0.19 2	0.15 16	0.09 160	0.09 306	0.07 2	0.06 27	0.11 159	0.12 213

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.20 27	0.74 87	0.17 1	0.12 26	0.32 55	0.12 8	0.33 39	0.46 272	0.15 15	0.15 38	0.16 62	0.19 148	0.23 38	0.18 79	0.10 273	0.06 25	0.07 2	0.06 27	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 22	0.21 43	0.61 30	0.20 10	0.13 57	0.39 133	0.14 34	0.34 45	0.34 95	0.16 27	0.16 53	0.16 62	0.15 63	0.27 82	0.22 194	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 60

MonStereo	0.20 22	0.22 61	0.65 53	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 56	0.46 159	0.32 64	0.16 27	0.17 58	0.14 19	0.11 7	0.27 82	0.23 205	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 92

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.22 61	0.65 53	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 56	0.46 159	0.32 64	0.16 27	0.17 58	0.14 19	0.11 7	0.27 82	0.23 205	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 92

S2M2_XL	0.20 22	0.32 234	1.10 178	0.19 3	0.13 57	0.16 3	0.11 4	0.27 7	0.17 1	0.15 15	0.19 77	0.15 46	0.14 36	0.19 2	0.21 168	0.11 366	0.09 306	0.10 253	0.08 167	0.10 121	0.08 60
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 22	0.22 61	0.65 53	0.22 69	0.17 186	0.41 159	0.14 34	0.35 48	0.32 64	0.24 183	0.20 88	0.15 46	0.18 120	0.26 76	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 60

4w-stereo	0.20 22	0.21 43	0.57 19	0.21 38	0.15 115	0.39 133	0.13 14	0.39 84	0.33 81	0.22 148	0.21 97	0.13 6	0.20 163	0.29 122	0.21 168	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 22	0.20 27	0.52 5	0.21 38	0.14 82	0.37 110	0.14 34	0.43 126	0.35 112	0.23 172	0.21 97	0.16 62	0.18 120	0.27 82	0.20 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 60

3.25w	0.20 22	0.20 27	0.52 5	0.21 38	0.14 82	0.37 110	0.14 34	0.43 126	0.35 112	0.23 172	0.21 97	0.16 62	0.18 120	0.27 82	0.20 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 60

FoundationStereo	0.20 22	0.30 211	0.81 104	0.21 38	0.22 346	0.21 15	0.16 86	0.25 4	0.38 166	0.15 15	0.11 8	0.18 100	0.17 93	0.23 38	0.16 41	0.09 160	0.13 480	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 22	0.22 61	0.65 53	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 56	0.46 159	0.32 64	0.16 27	0.17 58	0.14 19	0.11 7	0.27 82	0.23 205	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 92

small-0shot	0.21 45	0.38 299	0.93 139	0.20 10	0.14 82	0.22 17	0.21 214	0.31 24	0.39 181	0.14 10	0.24 145	0.14 19	0.12 14	0.20 4	0.19 107	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.07 12

Anonymus	0.21 45	0.21 43	0.75 89	0.25 161	0.14 82	0.34 74	0.16 86	0.32 29	0.31 51	0.18 70	0.15 38	0.23 173	0.17 93	0.27 82	0.24 233	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 167	0.10 121	0.10 133

qqai	0.21 45	0.20 27	0.63 38	0.39 542	0.13 57	0.32 55	0.15 56	0.35 48	0.31 51	0.14 10	0.13 18	0.18 100	0.13 22	0.27 82	0.15 16	0.08 72	0.08 210	0.07 2	0.27 607	0.07 5	0.09 92

Test_v1	0.21 45	0.27 149	0.95 145	0.20 10	0.14 82	0.28 28	0.15 56	0.37 67	0.27 23	0.16 27	0.18 71	0.15 46	0.13 22	0.25 57	0.19 107	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 164

Monster-pub-mixall	0.21 45	0.31 225	0.69 72	0.21 38	0.13 57	0.27 25	0.12 8	0.37 67	0.26 17	0.21 125	0.19 77	0.15 46	0.12 14	0.47 321	0.29 304	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 213

qwe	0.21 45	0.22 61	0.61 30	0.21 38	0.20 298	0.41 159	0.15 56	0.46 159	0.35 112	0.26 222	0.22 117	0.14 19	0.14 36	0.31 150	0.22 194	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

2.25w	0.21 45	0.22 61	0.51 2	0.21 38	0.14 82	0.36 99	0.13 14	0.42 118	0.34 95	0.23 172	0.27 184	0.14 19	0.18 120	0.33 179	0.24 233	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 45	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 159	0.17 100	0.41 107	0.35 112	0.22 148	0.21 97	0.14 19	0.18 120	0.25 57	0.18 79	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 45	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 159	0.17 100	0.41 107	0.35 112	0.22 148	0.21 97	0.14 19	0.18 120	0.25 57	0.18 79	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 45	0.22 61	0.63 38	0.21 38	0.15 115	0.40 148	0.17 100	0.40 95	0.35 112	0.25 204	0.22 117	0.14 19	0.14 36	0.22 28	0.21 168	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 45	0.22 61	0.63 38	0.21 38	0.15 115	0.40 148	0.17 100	0.40 95	0.35 112	0.25 204	0.22 117	0.14 19	0.14 36	0.22 28	0.21 168	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 45	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 159	0.17 100	0.41 107	0.35 112	0.22 148	0.21 97	0.14 19	0.18 120	0.25 57	0.18 79	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 45	0.23 84	0.50 1	0.22 69	0.15 115	0.39 133	0.19 139	0.47 183	0.36 144	0.21 125	0.22 117	0.13 6	0.17 93	0.33 179	0.20 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 45	0.21 43	0.57 19	0.20 10	0.14 82	0.40 148	0.18 123	0.47 183	0.36 144	0.24 183	0.20 88	0.13 6	0.19 148	0.31 150	0.21 168	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 45	0.21 43	0.61 30	0.21 38	0.20 298	0.44 196	0.16 86	0.44 135	0.30 44	0.22 148	0.20 88	0.13 6	0.18 120	0.29 122	0.21 168	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 60

3.5w_stereo	0.21 45	0.22 61	0.55 14	0.21 38	0.15 115	0.40 148	0.14 34	0.43 126	0.33 81	0.21 125	0.24 145	0.14 19	0.18 120	0.34 194	0.22 194	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 60

3w_stereo	0.21 45	0.22 61	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 110	0.22 258	0.50 218	0.38 166	0.22 148	0.21 97	0.12 3	0.22 195	0.26 76	0.18 79	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 60

2w_stereo	0.21 45	0.19 11	0.51 2	0.22 69	0.13 57	0.41 159	0.20 167	0.50 218	0.34 95	0.25 204	0.23 133	0.13 6	0.23 222	0.24 48	0.22 194	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 45	0.31 225	0.85 111	0.22 69	0.14 82	0.31 47	0.22 258	0.38 77	0.25 10	0.17 59	0.11 8	0.13 6	0.12 14	0.32 164	0.18 79	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 133

LG-Stereo_L1	0.21 45	0.31 225	0.85 111	0.22 69	0.14 82	0.28 28	0.21 214	0.38 77	0.26 17	0.16 27	0.11 8	0.13 6	0.11 7	0.37 229	0.18 79	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 133

MLG-Stereo_test3	0.21 45	0.35 272	0.65 53	0.21 38	0.14 82	0.36 99	0.13 14	0.37 67	0.40 199	0.21 125	0.12 14	0.17 80	0.12 14	0.25 57	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.10 133

MLG-Stereo_test2	0.21 45	0.36 282	0.68 70	0.21 38	0.17 186	0.45 206	0.12 8	0.35 48	0.42 226	0.15 15	0.11 8	0.22 155	0.10 2	0.28 102	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 92

MLG-Stereo_test1	0.21 45	0.33 244	0.61 30	0.23 100	0.21 315	0.45 206	0.13 14	0.33 39	0.46 272	0.13 5	0.09 1	0.18 100	0.12 14	0.32 164	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 92

MLG-Stereo	0.21 45	0.33 244	0.60 25	0.23 100	0.12 26	0.44 196	0.13 14	0.39 84	0.46 272	0.13 5	0.10 3	0.17 80	0.13 22	0.35 204	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 92

LGtest1	0.21 45	0.37 285	0.70 75	0.22 69	0.12 26	0.31 47	0.11 4	0.36 61	0.39 181	0.17 59	0.13 18	0.16 62	0.14 36	0.25 57	0.27 274	0.10 273	0.09 306	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.10 133

depth_test_26	0.22 70	0.28 178	0.91 134	0.20 10	0.13 57	0.18 7	0.13 14	0.31 24	0.41 212	0.16 27	0.31 237	0.19 126	0.13 22	0.22 28	0.14 4	0.11 366	0.09 306	0.10 253	0.09 218	0.10 121	0.14 285

Foundation-i1c-attn	0.22 70	0.18 7	0.68 70	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 167	0.49 209	0.37 158	0.20 110	0.23 133	0.24 191	0.25 254	0.29 122	0.18 79	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 92

Foundation-i1b	0.22 70	0.20 27	0.69 72	0.20 10	0.11 12	0.28 28	0.20 167	0.50 218	0.37 158	0.21 125	0.22 117	0.27 236	0.24 238	0.28 102	0.18 79	0.08 72	0.08 210	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 70	0.16 1	0.66 65	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 214	0.50 218	0.39 181	0.25 204	0.22 117	0.27 236	0.25 254	0.33 179	0.18 79	0.08 72	0.09 306	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 60

Pro-Stereo	0.22 70	0.25 118	0.66 65	0.22 69	0.14 82	0.49 274	0.15 56	0.23 3	0.35 112	0.16 27	0.13 18	0.14 19	0.09 1	0.49 339	0.18 79	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.37 666	0.08 47	0.09 92

asda	0.22 70	0.25 118	0.70 75	0.21 38	0.16 152	0.43 184	0.16 86	0.44 135	0.35 112	0.22 148	0.20 88	0.14 19	0.20 163	0.25 57	0.22 194	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 70	0.17 2	0.52 5	0.23 100	0.16 152	0.44 196	0.22 258	0.55 271	0.40 199	0.25 204	0.29 205	0.13 6	0.26 274	0.28 102	0.20 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

monsterstereo	0.22 70	0.22 61	0.52 5	0.25 161	0.27 439	0.39 133	0.14 34	0.51 229	0.33 81	0.25 204	0.27 184	0.13 6	0.13 22	0.38 240	0.21 168	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

monsters	0.22 70	0.22 61	0.52 5	0.23 100	0.28 453	0.42 175	0.14 34	0.46 159	0.31 51	0.24 183	0.20 88	0.13 6	0.14 36	0.43 274	0.20 146	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 167	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 70	0.28 178	0.88 122	0.21 38	0.24 384	0.42 175	0.17 100	0.35 48	0.37 158	0.20 110	0.22 117	0.14 19	0.12 14	0.24 48	0.20 146	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 70	0.28 178	0.77 96	0.22 69	0.11 12	0.40 148	0.16 86	0.31 24	0.36 144	0.19 93	0.19 77	0.17 80	0.17 93	0.37 229	0.16 41	0.10 273	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 70	0.22 61	0.91 134	0.23 100	0.13 57	0.49 274	0.18 123	0.30 18	0.28 30	0.19 93	0.17 58	0.14 19	0.14 36	0.41 261	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 92

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 82	0.41 330	0.59 23	0.27 235	0.24 384	0.34 74	0.17 100	0.36 61	0.30 44	0.19 93	0.19 77	0.16 62	0.12 14	0.32 164	0.19 107	0.08 72	0.07 89	0.11 334	0.09 218	0.11 159	0.31 587

over v1	0.23 82	0.77 538	0.73 85	0.23 100	0.10 2	0.31 47	0.12 8	0.39 84	0.35 112	0.16 27	0.15 38	0.18 100	0.20 163	0.29 122	0.18 79	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

over-8	0.23 82	0.76 528	0.79 100	0.24 133	0.10 2	0.34 74	0.13 14	0.35 48	0.33 81	0.15 15	0.15 38	0.19 126	0.18 120	0.29 122	0.17 65	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

MCSU-Stereo	0.23 82	0.19 11	0.73 85	0.22 69	0.16 152	0.48 255	0.20 167	0.33 39	0.38 166	0.20 110	0.21 97	0.24 191	0.13 22	0.42 269	0.19 107	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 133

DispViT+	0.23 82	0.23 84	0.98 153	0.19 3	0.44 616	0.22 17	0.14 34	0.41 107	0.37 158	0.19 93	0.16 53	0.18 100	0.15 63	0.38 240	0.17 65	0.11 366	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 82	0.40 320	0.94 144	0.21 38	0.14 82	0.37 110	0.13 14	0.40 95	0.36 144	0.22 148	0.15 38	0.15 46	0.15 63	0.40 255	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 329

FlowAnything_test	0.23 82	0.32 234	0.52 5	0.28 268	0.17 186	0.37 110	0.20 167	0.38 77	0.24 7	0.24 183	0.20 88	0.21 148	0.17 93	0.26 76	0.25 248	0.13 465	0.10 359	0.14 509	0.16 495	0.17 345	0.12 213

LG-G_1	0.23 82	0.37 285	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 303	0.12 8	0.44 135	0.39 181	0.19 93	0.15 38	0.19 126	0.15 63	0.36 218	0.16 41	0.09 160	0.08 210	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 164

LG-G	0.23 82	0.37 285	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 303	0.12 8	0.44 135	0.39 181	0.19 93	0.15 38	0.19 126	0.15 63	0.36 218	0.16 41	0.09 160	0.08 210	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 164

dual_stereo	0.23 82	0.25 118	0.66 65	0.21 38	0.15 115	0.27 25	0.15 56	0.62 320	0.40 199	0.15 15	0.13 18	0.18 100	0.14 36	0.37 229	0.19 107	0.09 160	0.31 665	0.07 2	0.10 262	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 82	0.23 84	0.64 42	0.24 133	0.22 346	0.47 238	0.13 14	0.52 245	0.33 81	0.18 70	0.24 145	0.17 80	0.22 195	0.32 164	0.19 107	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.17 345	0.09 92

GELT-Stereo	0.24 93	0.33 244	0.63 38	0.24 133	0.31 502	0.42 175	0.18 123	0.59 298	0.43 237	0.24 183	0.19 77	0.21 148	0.18 120	0.29 122	0.20 146	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 167	0.08 47	0.08 60

over-9	0.24 93	0.77 538	0.85 111	0.23 100	0.11 12	0.35 83	0.13 14	0.37 67	0.34 95	0.15 15	0.14 35	0.19 126	0.19 148	0.29 122	0.17 65	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.07 12

anonymous	0.24 93	0.43 346	1.04 165	0.24 133	0.15 115	0.23 20	0.22 258	0.39 84	0.28 30	0.20 110	0.24 145	0.16 62	0.13 22	0.28 102	0.17 65	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.20 443

LGCAT	0.24 93	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 238	0.14 34	0.34 45	0.19 2	0.17 59	0.13 18	0.23 173	0.15 63	0.39 248	0.21 168	0.14 511	0.34 671	0.07 2	0.08 167	0.07 5	0.53 670

TS12	0.24 93	0.26 136	0.83 108	0.25 161	0.11 12	0.46 226	0.17 100	0.46 159	0.43 237	0.20 110	0.31 237	0.18 100	0.20 163	0.31 150	0.22 194	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 93	0.24 103	1.06 170	0.27 235	0.12 26	0.43 184	0.20 167	0.51 229	0.34 95	0.19 93	0.16 53	0.15 46	0.21 178	0.25 57	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.11 159	0.09 92

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 93	0.31 225	0.88 122	0.25 161	0.23 369	0.45 206	0.22 258	0.39 84	0.30 44	0.21 125	0.27 184	0.18 100	0.21 178	0.23 38	0.16 41	0.07 29	0.09 306	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.13 256

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 93	0.22 61	0.90 130	0.23 100	0.32 513	0.47 238	0.21 214	0.48 198	0.34 95	0.20 110	0.25 162	0.21 148	0.23 222	0.20 4	0.17 65	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.09 92

MatchStereo	0.24 93	0.38 299	1.37 244	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 34	0.41 107	0.40 199	0.14 10	0.25 162	0.15 46	0.15 63	0.25 57	0.18 79	0.09 160	0.07 89	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 93	0.18 7	1.03 161	0.25 161	0.21 315	0.46 226	0.16 86	0.30 18	0.27 23	0.17 59	0.19 77	0.14 19	0.18 120	0.35 204	0.17 65	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 593	0.10 121	0.10 133

water-stereo	0.24 93	0.17 2	0.88 122	0.24 133	0.14 82	0.37 110	0.17 100	0.43 126	0.32 64	0.26 222	0.35 271	0.26 222	0.24 238	0.22 28	0.25 248	0.09 160	0.09 306	0.09 183	0.08 167	0.10 121	0.10 133

111111	0.24 93	0.21 43	0.82 106	0.24 133	0.21 315	0.43 184	0.13 14	0.45 150	0.35 112	0.22 148	0.27 184	0.18 100	0.16 84	0.35 204	0.18 79	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.25 490	0.08 60

S2M2_L	0.24 93	0.29 193	0.90 130	0.23 100	0.17 186	0.24 22	0.09 3	0.36 61	0.45 261	0.17 59	0.25 162	0.23 173	0.17 93	0.24 48	0.28 289	0.15 534	0.12 452	0.11 334	0.12 380	0.15 282	0.11 164
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCION-M(vits-remse)	0.25 106	0.22 61	1.44 263	0.35 467	0.17 186	0.33 62	0.15 56	0.46 159	0.32 64	0.16 27	0.17 58	0.14 19	0.11 7	0.27 82	0.23 205	0.15 534	0.10 359	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 92

testmc14	0.25 106	0.17 2	0.71 79	0.45 598	0.24 384	0.47 238	0.18 123	0.35 48	0.35 112	0.16 27	0.20 88	0.20 133	0.15 63	0.48 328	0.19 107	0.07 29	0.08 210	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 556

PhaseNet	0.25 106	0.26 136	0.96 150	0.25 161	0.15 115	0.31 47	0.16 86	0.36 61	0.30 44	0.19 93	0.18 71	0.28 249	0.17 93	0.30 139	0.27 274	0.09 160	0.08 210	0.10 253	0.10 262	0.14 254	0.26 538

aanet-new-40k	0.25 106	0.37 285	1.35 237	0.24 133	0.24 384	0.38 127	0.20 167	0.39 84	0.26 17	0.18 70	0.24 145	0.16 62	0.20 163	0.20 4	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.18 407

aanet-new-14k	0.25 106	0.33 244	1.13 181	0.26 209	0.12 26	0.37 110	0.21 214	0.45 150	0.36 144	0.20 110	0.27 184	0.15 46	0.29 338	0.24 48	0.17 65	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.12 213

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 106	0.35 272	0.69 72	0.23 100	0.27 439	0.35 83	0.20 167	0.44 135	0.28 30	0.21 125	0.22 117	0.14 19	0.22 195	0.21 13	0.14 4	0.07 29	0.08 210	0.08 78	0.47 685	0.09 87	0.34 612

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 106	0.24 103	0.76 92	0.22 69	0.33 528	0.48 255	0.20 167	0.47 183	0.35 112	0.26 222	0.30 220	0.22 155	0.14 36	0.21 13	0.19 107	0.08 72	0.06 25	0.10 253	0.08 167	0.07 5	0.15 329

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 106	0.24 103	0.84 110	0.22 69	0.32 513	0.48 255	0.20 167	0.45 150	0.35 112	0.26 222	0.30 220	0.22 155	0.14 36	0.21 13	0.18 79	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 167	0.07 5	0.13 256

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 106	0.41 330	1.08 172	0.23 100	0.23 369	0.45 206	0.20 167	0.44 135	0.30 44	0.18 70	0.21 97	0.22 155	0.20 163	0.23 38	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.14 285

LiteMatch	0.25 106	0.69 498	0.65 53	0.28 268	0.14 82	0.30 39	0.21 214	0.29 11	0.28 30	0.16 27	0.13 18	0.18 100	0.37 410	0.25 57	0.40 428	0.10 273	0.06 25	0.10 253	0.08 167	0.14 254	0.12 213

LACA2	0.25 106	0.74 524	1.30 221	0.20 10	0.10 2	0.39 133	0.17 100	0.32 29	0.36 144	0.15 15	0.15 38	0.18 100	0.14 36	0.22 28	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 106	0.22 61	1.00 156	0.22 69	0.30 481	0.48 255	0.21 214	0.45 150	0.32 64	0.27 238	0.31 237	0.20 133	0.14 36	0.20 4	0.18 79	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 167	0.08 47	0.13 256

rvit_stereo_0083	0.25 106	0.19 11	0.58 22	0.28 268	0.18 236	0.28 28	0.22 258	0.38 77	0.54 367	0.23 172	0.30 220	0.27 236	0.26 274	0.37 229	0.24 233	0.14 511	0.12 452	0.13 470	0.10 262	0.12 181	0.10 133

rvit_stereo_0081	0.25 106	0.21 43	0.61 30	0.28 268	0.17 186	0.31 47	0.22 258	0.42 118	0.53 352	0.24 183	0.25 162	0.25 207	0.21 178	0.34 194	0.23 205	0.13 465	0.10 359	0.11 334	0.10 262	0.12 181	0.09 92

rvit_stereo_0082	0.25 106	0.21 43	0.61 30	0.28 268	0.17 186	0.31 47	0.22 258	0.42 118	0.53 352	0.24 183	0.25 162	0.25 207	0.21 178	0.34 194	0.23 205	0.13 465	0.10 359	0.11 334	0.10 262	0.12 181	0.09 92

test_for_model	0.25 106	0.24 103	0.76 92	0.22 69	0.33 528	0.48 255	0.20 167	0.47 183	0.35 112	0.26 222	0.30 220	0.22 155	0.14 36	0.21 13	0.19 107	0.08 72	0.06 25	0.10 253	0.08 167	0.07 5	0.15 329

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 122	0.57 442	0.93 139	0.24 133	0.13 57	0.39 133	0.13 14	0.32 29	0.36 144	0.21 125	0.15 38	0.18 100	0.17 93	0.28 102	0.18 79	0.10 273	0.09 306	0.13 470	0.11 337	0.14 254	0.32 597

over-6	0.26 122	0.78 548	1.04 165	0.23 100	0.11 12	0.36 99	0.15 56	0.46 159	0.37 158	0.16 27	0.16 53	0.16 62	0.18 120	0.37 229	0.16 41	0.10 273	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 122	0.47 384	1.36 239	0.25 161	0.12 26	0.36 99	0.18 123	0.40 95	0.35 112	0.18 70	0.21 97	0.18 100	0.21 178	0.21 13	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.11 164

aanet-new-8k	0.26 122	0.38 299	1.21 200	0.25 161	0.13 57	0.44 196	0.22 258	0.49 209	0.34 95	0.18 70	0.21 97	0.17 80	0.25 254	0.29 122	0.17 65	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.12 213

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 122	0.23 84	1.00 156	0.22 69	0.31 502	0.47 238	0.20 167	0.44 135	0.33 81	0.27 238	0.32 248	0.24 191	0.14 36	0.23 38	0.18 79	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 167	0.08 47	0.16 365

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 122	0.38 299	0.90 130	0.23 100	0.17 186	0.35 83	0.22 258	0.44 135	0.33 81	0.21 125	0.25 162	0.16 62	0.22 195	0.23 38	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.45 681	0.08 47	0.27 548

Foundation-i1	0.26 122	0.29 193	0.75 89	0.23 100	0.21 315	0.30 39	0.22 258	0.60 311	0.43 237	0.24 183	0.31 237	0.35 307	0.23 222	0.27 82	0.19 107	0.09 160	0.08 210	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 122	0.27 149	1.26 209	0.20 10	0.12 26	0.42 175	0.17 100	0.37 67	0.40 199	0.22 148	0.31 237	0.29 262	0.21 178	0.32 164	0.20 146	0.10 273	0.08 210	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 92

NLSM3	0.26 122	0.39 312	0.75 89	0.25 161	0.24 384	0.43 184	0.19 139	0.58 289	0.45 261	0.20 110	0.26 175	0.20 133	0.25 254	0.29 122	0.24 233	0.07 29	0.06 25	0.10 253	0.09 218	0.10 121	0.07 12

depthmonostereo	0.26 122	0.23 84	0.65 53	0.41 562	0.13 57	0.41 159	0.19 139	0.51 229	0.40 199	0.25 204	0.29 205	0.26 222	0.28 315	0.44 284	0.23 205	0.09 160	0.10 359	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.08 60

DVStereo	0.26 122	0.20 27	0.64 42	0.25 161	0.15 115	0.41 159	0.18 123	0.42 118	0.35 112	0.34 284	0.34 266	0.25 207	0.23 222	0.43 274	0.53 499	0.09 160	0.09 306	0.08 78	0.10 262	0.12 181	0.11 164

GIP-stereo	0.26 122	0.22 61	0.78 98	0.29 305	0.20 298	0.42 175	0.17 100	0.64 333	0.39 181	0.18 70	0.24 145	0.23 173	0.18 120	0.25 57	0.47 469	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.17 345	0.08 60

gcap-zeroshot	0.26 122	0.24 103	1.03 161	0.22 69	0.33 528	0.48 255	0.20 167	0.47 183	0.34 95	0.26 222	0.29 205	0.22 155	0.14 36	0.21 13	0.19 107	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 167	0.08 47	0.14 285

testlalala	0.26 122	0.24 103	1.03 161	0.22 69	0.33 528	0.48 255	0.20 167	0.47 183	0.34 95	0.26 222	0.29 205	0.22 155	0.14 36	0.21 13	0.19 107	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 167	0.08 47	0.14 285

FAST (zero-shot)	0.27 136	0.32 234	0.78 98	0.31 358	0.49 643	0.38 127	0.19 139	0.41 107	0.43 237	0.17 59	0.22 117	0.18 100	0.24 238	0.34 194	0.20 146	0.13 465	0.14 499	0.09 183	0.10 262	0.15 282	0.13 256

aanet-new-70k	0.27 136	0.48 389	1.33 230	0.25 161	0.12 26	0.39 133	0.19 139	0.45 150	0.33 81	0.17 59	0.21 97	0.16 62	0.21 178	0.38 240	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.22 473

aanet-new-34k	0.27 136	0.57 442	1.36 239	0.23 100	0.11 12	0.34 74	0.20 167	0.36 61	0.30 44	0.19 93	0.27 184	0.17 80	0.22 195	0.20 4	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.29 564

aanet-new-32k	0.27 136	0.49 394	1.73 335	0.25 161	0.17 186	0.40 148	0.20 167	0.35 48	0.27 23	0.18 70	0.21 97	0.20 133	0.22 195	0.22 28	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 164

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 136	0.46 373	1.39 251	0.23 100	0.17 186	0.35 83	0.21 214	0.40 95	0.25 10	0.18 70	0.21 97	0.17 80	0.18 120	0.25 57	0.17 65	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.28 611	0.08 47	0.27 548

aanet-new-24k	0.27 136	0.40 320	1.12 180	0.24 133	0.45 627	0.40 148	0.21 214	0.39 84	0.28 30	0.19 93	0.28 196	0.17 80	0.20 163	0.23 38	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.32 642	0.09 87	0.10 133

aanet-new-10k	0.27 136	0.52 408	1.27 212	0.27 235	0.15 115	0.49 274	0.21 214	0.46 159	0.31 51	0.21 125	0.20 88	0.19 126	0.22 195	0.26 76	0.18 79	0.08 72	0.08 210	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.16 365

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 136	0.39 312	0.79 100	0.24 133	0.24 384	0.37 110	0.21 214	0.37 67	0.33 81	0.19 93	0.27 184	0.18 100	0.22 195	0.20 4	0.16 41	0.07 29	0.14 499	0.08 78	0.51 694	0.08 47	0.39 639

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 136	0.40 320	0.87 119	0.22 69	0.17 186	0.36 99	0.19 139	0.39 84	0.32 64	0.21 125	0.24 145	0.18 100	0.23 222	0.21 13	0.15 16	0.08 72	0.08 210	0.08 78	0.30 627	0.13 218	0.55 674

LG-Stereo	0.27 136	0.25 118	0.95 145	0.25 161	0.15 115	0.43 184	0.21 214	0.50 218	0.40 199	0.18 70	0.29 205	0.25 207	0.16 84	0.28 102	0.35 388	0.07 29	0.07 89	0.11 334	0.10 262	0.24 476	0.10 133

mms	0.27 136	0.26 136	0.91 134	0.25 161	0.18 236	0.32 55	0.23 299	0.37 67	0.31 51	0.21 125	0.30 220	0.23 173	0.17 93	0.46 309	0.21 168	0.08 72	0.10 359	0.10 253	0.08 167	0.22 444	0.47 661

ours_stereo	0.27 136	0.25 118	1.21 200	0.25 161	0.17 186	0.35 83	0.23 299	0.38 77	0.35 112	0.20 110	0.31 237	0.23 173	0.17 93	0.41 261	0.20 146	0.08 72	0.07 89	0.10 253	0.08 167	0.22 444	0.18 407

rvit_stereo_0081_aga	0.27 136	0.29 193	1.08 172	0.26 209	0.20 298	0.33 62	0.21 214	0.41 107	0.42 226	0.26 222	0.28 196	0.27 236	0.21 178	0.31 150	0.21 168	0.14 511	0.10 359	0.11 334	0.10 262	0.14 254	0.10 133

rvit_stereo_0080	0.27 136	0.38 299	0.76 92	0.24 133	0.18 236	0.34 74	0.27 410	0.54 267	0.44 245	0.24 183	0.26 175	0.27 236	0.22 195	0.29 122	0.23 205	0.13 465	0.10 359	0.10 253	0.10 262	0.15 282	0.11 164

RSM++	0.27 136	0.26 136	0.87 119	0.28 268	0.13 57	0.39 133	0.20 167	0.45 150	0.45 261	0.20 110	0.24 145	0.24 191	0.17 93	0.36 218	0.20 146	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.35 654	0.26 512	0.18 407

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 136	0.40 320	0.86 116	0.22 69	0.17 186	0.36 99	0.19 139	0.39 84	0.32 64	0.21 125	0.24 145	0.18 100	0.23 222	0.21 13	0.15 16	0.08 72	0.08 210	0.08 78	0.30 627	0.13 218	0.55 674

whm_eth	0.27 136	0.38 299	0.76 92	0.24 133	0.18 236	0.34 74	0.27 410	0.54 267	0.44 245	0.24 183	0.26 175	0.27 236	0.22 195	0.29 122	0.23 205	0.13 465	0.10 359	0.10 253	0.10 262	0.15 282	0.11 164

aanet-new-30k	0.28 153	0.49 394	1.75 347	0.25 161	0.17 186	0.40 148	0.20 167	0.35 48	0.27 23	0.18 70	0.21 97	0.20 133	0.22 195	0.22 28	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 164

aanet-new-22k	0.28 153	0.52 408	1.51 287	0.24 133	0.13 57	0.33 62	0.22 258	0.37 67	0.32 64	0.18 70	0.24 145	0.18 100	0.21 178	0.27 82	0.16 41	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.31 587

BStereo	0.28 153	0.33 244	1.34 234	0.23 100	0.29 463	0.33 62	0.20 167	0.46 159	0.35 112	0.22 148	0.17 58	0.20 133	0.14 36	0.28 102	0.25 248	0.07 29	0.07 89	0.16 559	0.21 570	0.12 181	0.11 164

VIP-Stereo	0.28 153	0.56 436	1.05 168	0.23 100	0.19 274	0.52 324	0.17 100	0.44 135	0.39 181	0.18 70	0.25 162	0.24 191	0.15 63	0.33 179	0.19 107	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.14 254	0.32 597

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 153	0.28 178	1.09 176	0.33 417	0.15 115	0.30 39	0.16 86	0.58 289	0.42 226	0.19 93	0.19 77	0.17 80	0.26 274	0.38 240	0.37 402	0.09 160	0.08 210	0.08 78	0.25 593	0.10 121	0.06 1

castereo++	0.28 153	0.43 346	0.93 139	0.28 268	0.17 186	0.53 333	0.21 214	0.55 271	0.45 261	0.17 59	0.26 175	0.32 283	0.17 93	0.33 179	0.16 41	0.09 160	0.08 210	0.09 183	0.29 617	0.13 218	0.06 1

fffy	0.28 153	0.24 103	1.19 194	0.27 235	0.15 115	0.37 110	0.22 258	0.42 118	0.32 64	0.20 110	0.29 205	0.26 222	0.20 163	0.44 284	0.20 146	0.08 72	0.10 359	0.10 253	0.08 167	0.22 444	0.18 407

RAStereo	0.28 153	0.48 389	1.52 289	0.26 209	0.18 236	0.25 23	0.19 139	0.42 118	0.35 112	0.20 110	0.25 162	0.20 133	0.16 84	0.24 48	0.24 233	0.09 160	0.08 210	0.10 253	0.08 167	0.12 181	0.08 60

RSM	0.28 153	0.26 136	0.97 151	0.25 161	0.24 384	0.37 110	0.21 214	0.49 209	0.44 245	0.21 125	0.27 184	0.28 249	0.17 93	0.38 240	0.20 146	0.07 29	0.07 89	0.09 183	0.34 650	0.21 427	0.16 365

trnet	0.28 153	0.26 136	1.32 227	0.19 3	0.12 26	0.54 340	0.15 56	0.48 198	0.46 272	0.27 238	0.33 258	0.24 191	0.21 178	0.30 139	0.21 168	0.10 273	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.09 87	0.07 12

CASnet	0.28 153	0.31 225	1.20 198	0.28 268	0.11 12	0.47 238	0.19 139	0.44 135	0.44 245	0.38 313	0.31 237	0.23 173	0.17 93	0.29 122	0.19 107	0.10 273	0.06 25	0.15 540	0.12 380	0.16 321	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 153	0.27 149	1.36 239	0.28 268	0.12 26	0.41 159	0.20 167	0.37 67	0.38 166	0.26 222	0.30 220	0.25 207	0.19 148	0.33 179	0.24 233	0.09 160	0.11 418	0.12 406	0.10 262	0.13 218	0.09 92

CREStereo	0.28 153	0.30 211	1.33 230	0.19 3	0.13 57	0.55 355	0.17 100	0.48 198	0.46 272	0.27 238	0.33 258	0.24 191	0.21 178	0.31 150	0.21 168	0.11 366	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 121	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
SCION-Mon(vits-remp)	0.29 166	0.37 285	1.44 263	0.35 467	0.46 635	0.72 574	0.15 56	0.46 159	0.32 64	0.16 27	0.17 58	0.14 19	0.11 7	0.27 82	0.23 205	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 92

aanet-new-90k	0.29 166	0.47 384	1.41 254	0.26 209	0.18 236	0.43 184	0.19 139	0.47 183	0.32 64	0.16 27	0.18 71	0.15 46	0.21 178	0.37 229	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.46 659

aanet-new-60k	0.29 166	0.51 406	1.68 318	0.25 161	0.12 26	0.39 133	0.19 139	0.43 126	0.33 81	0.18 70	0.19 77	0.17 80	0.19 148	0.31 150	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.26 538

aanet-new-36k	0.29 166	0.63 470	1.51 287	0.24 133	0.11 12	0.43 184	0.19 139	0.44 135	0.35 112	0.19 93	0.24 145	0.16 62	0.22 195	0.29 122	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.24 515

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 166	0.58 444	0.98 153	0.21 38	0.31 502	0.41 159	0.20 167	0.46 159	0.34 95	0.21 125	0.22 117	0.19 126	0.17 93	0.24 48	0.15 16	0.08 72	0.10 359	0.08 78	0.45 681	0.09 87	0.29 564

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 166	0.53 415	1.28 214	0.22 69	0.32 513	0.35 83	0.19 139	0.46 159	0.33 81	0.18 70	0.19 77	0.18 100	0.18 120	0.21 13	0.14 4	0.08 72	0.10 359	0.08 78	0.46 684	0.10 121	0.32 597

RT-Monster	0.29 166	0.30 211	0.95 145	0.25 161	0.28 453	0.46 226	0.15 56	0.53 254	0.55 374	0.37 303	0.36 275	0.28 249	0.21 178	0.32 164	0.21 168	0.09 160	0.08 210	0.08 78	0.06 27	0.15 282	0.14 285

Selective-IGEV-i32	0.29 166	0.23 84	1.28 214	0.27 235	0.30 481	0.35 83	0.20 167	0.56 277	0.38 166	0.21 125	0.30 220	0.22 155	0.18 120	0.37 229	0.18 79	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 470	0.16 321	0.29 564

fffft	0.29 166	0.21 43	1.10 178	0.24 133	0.15 115	0.42 175	0.24 336	0.42 118	0.38 166	0.21 125	0.18 71	0.20 133	0.16 84	0.44 284	0.70 558	0.07 29	0.06 25	0.10 253	0.08 167	0.28 529	0.20 443
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 166	0.26 136	1.03 161	0.25 161	0.14 82	0.46 226	0.22 258	0.36 61	0.38 166	0.23 172	0.23 133	0.21 148	0.18 120	0.45 300	0.60 532	0.07 29	0.06 25	0.10 253	0.08 167	0.20 411	0.20 443

tt45	0.29 166	0.24 103	1.06 170	0.25 161	0.17 186	0.55 355	0.22 258	0.41 107	0.35 112	0.24 183	0.25 162	0.25 207	0.18 120	0.64 403	0.34 376	0.08 72	0.07 89	0.10 253	0.08 167	0.21 427	0.11 164

999	0.29 166	0.25 118	1.05 168	0.26 209	0.18 236	0.49 274	0.23 299	0.38 77	0.37 158	0.20 110	0.32 248	0.23 173	0.18 120	0.73 440	0.36 394	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.08 167	0.24 476	0.10 133

Pointernet	0.29 166	0.25 118	1.49 280	0.24 133	0.20 298	0.47 238	0.15 56	0.62 320	0.47 292	0.22 148	0.29 205	0.26 222	0.20 163	0.28 102	0.20 146	0.10 273	0.07 89	0.07 2	0.12 380	0.10 121	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 166	0.29 193	0.86 116	0.25 161	0.34 541	0.30 39	0.14 34	0.32 29	0.53 352	0.18 70	0.12 14	0.18 100	0.19 148	0.49 339	0.17 65	0.09 160	0.08 210	0.08 78	0.20 562	0.46 663	0.59 680

MaDis-Stereo	0.29 166	0.54 424	1.44 263	0.24 133	0.29 463	0.29 35	0.16 86	0.45 150	0.37 158	0.19 93	0.21 97	0.28 249	0.22 195	0.30 139	0.29 304	0.10 273	0.09 306	0.10 253	0.08 167	0.11 159	0.11 164

LoS_RVC	0.29 166	0.33 244	1.19 194	0.25 161	0.34 541	0.43 184	0.22 258	0.42 118	0.32 64	0.22 148	0.33 258	0.23 173	0.24 238	0.31 150	0.21 168	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.31 587

Selective-IGEV	0.29 166	0.23 84	1.28 214	0.27 235	0.30 481	0.35 83	0.20 167	0.56 277	0.38 166	0.21 125	0.30 220	0.22 155	0.18 120	0.37 229	0.18 79	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 470	0.16 321	0.29 564

EGLCR-Stereo	0.29 166	0.27 149	0.97 151	0.30 327	0.19 274	0.56 372	0.17 100	0.68 359	0.36 144	0.30 260	0.18 71	0.27 236	0.17 93	0.38 240	0.19 107	0.09 160	0.07 89	0.10 253	0.08 167	0.10 121	0.35 615

aanet-32k-new	0.30 184	0.60 449	1.61 305	0.25 161	0.15 115	0.46 226	0.21 214	0.41 107	0.33 81	0.17 59	0.24 145	0.17 80	0.23 222	0.30 139	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.39 639

castereo	0.30 184	0.44 358	0.81 104	0.24 133	0.29 463	0.41 159	0.27 410	0.72 382	0.45 261	0.22 148	0.30 220	0.24 191	0.31 359	0.25 57	0.21 168	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.31 636	0.12 181	0.09 92

WCG-NET	0.30 184	0.42 339	1.26 209	0.24 133	0.12 26	0.43 184	0.24 336	0.40 95	0.56 386	0.35 290	0.37 281	0.26 222	0.24 238	0.29 122	0.19 107	0.08 72	0.12 452	0.08 78	0.07 117	0.22 444	0.10 133

Occ-G	0.30 184	0.30 211	1.33 230	0.23 100	0.15 115	0.36 99	0.25 361	0.43 126	0.31 51	0.26 222	0.35 271	0.46 400	0.22 195	0.30 139	0.25 248	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.16 495	0.31 556	0.08 60

AIO-Stereo	0.30 184	0.27 149	1.25 207	0.27 235	0.24 384	0.37 110	0.20 167	0.52 245	0.36 144	0.21 125	0.30 220	0.23 173	0.14 36	0.31 150	0.20 146	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.38 667	0.19 395	0.31 587

UniTT-Stereo	0.30 184	0.36 282	1.68 318	0.27 235	0.24 384	0.29 35	0.18 123	0.33 39	0.34 95	0.26 222	0.37 281	0.18 100	0.18 120	0.31 150	0.27 274	0.10 273	0.08 210	0.08 78	0.07 117	0.25 490	0.08 60

CES	0.30 184	0.27 149	1.09 176	0.23 100	0.50 645	0.40 148	0.20 167	0.46 159	0.44 245	0.22 148	0.28 196	0.26 222	0.19 148	0.33 179	0.21 168	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.15 282	0.49 665

ProNet	0.30 184	0.54 424	1.29 218	0.25 161	0.15 115	0.47 238	0.25 361	0.48 198	0.39 181	0.21 125	0.23 133	0.22 155	0.20 163	0.44 284	0.19 107	0.08 72	0.08 210	0.10 253	0.08 167	0.23 459	0.12 213

CroCo-Stereo	0.30 184	0.45 368	1.08 172	0.31 358	0.17 186	0.19 8	0.21 214	0.73 396	0.50 315	0.21 125	0.24 145	0.55 450	0.22 195	0.27 82	0.26 262	0.09 160	0.08 210	0.08 78	0.07 117	0.12 181	0.09 92
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	0.31 193	0.33 244	1.34 234	0.23 100	0.29 463	0.98 660	0.20 167	0.49 209	0.35 112	0.22 148	0.17 58	0.20 133	0.14 36	0.28 102	0.25 248	0.07 29	0.07 89	0.16 559	0.21 570	0.12 181	0.11 164

xyz-stereo-finetune	0.31 193	0.46 373	0.79 100	0.21 38	0.12 26	0.53 333	0.25 361	0.52 245	0.54 367	0.28 245	0.32 248	0.29 262	0.23 222	0.59 384	0.55 510	0.08 72	0.07 89	0.10 253	0.08 167	0.13 218	0.08 60

rvit_0105_6	0.31 193	0.29 193	1.00 156	0.31 358	0.18 236	0.35 83	0.25 361	0.51 229	0.61 434	0.25 204	0.28 196	0.32 283	0.25 254	0.39 248	0.25 248	0.18 586	0.16 548	0.15 540	0.13 414	0.14 254	0.13 256

rvit_stereo_ft	0.31 193	0.61 454	1.18 192	0.32 390	0.21 315	0.28 28	0.27 410	0.55 271	0.48 296	0.23 172	0.27 184	0.28 249	0.26 274	0.32 164	0.25 248	0.13 465	0.09 306	0.11 334	0.11 337	0.13 218	0.14 285

CAS++	0.31 193	0.33 244	1.43 260	0.25 161	0.17 186	0.31 47	0.20 167	0.78 454	0.41 212	0.30 260	0.30 220	0.21 148	0.16 84	0.33 179	0.18 79	0.15 534	0.12 452	0.13 470	0.10 262	0.15 282	0.11 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 193	0.30 211	1.52 289	0.23 100	0.13 57	0.54 340	0.20 167	0.48 198	0.49 304	0.25 204	0.28 196	0.37 319	0.24 238	0.38 240	0.23 205	0.10 273	0.08 210	0.08 78	0.05 1	0.15 282	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 193	0.35 272	1.30 221	0.20 10	0.14 82	0.57 391	0.25 361	0.46 159	0.42 226	0.27 238	0.32 248	0.27 236	0.24 238	0.39 248	0.23 205	0.43 686	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.18 373	0.07 12

GEAR-Net	0.32 200	0.19 11	1.32 227	0.31 358	0.14 82	0.32 55	0.21 214	0.70 371	0.34 95	0.22 148	0.28 196	0.22 155	0.27 295	0.35 204	0.27 274	0.09 160	0.16 548	0.08 78	0.15 470	0.25 490	0.45 655

monster_256*512	0.32 200	0.53 415	0.71 79	0.28 268	0.19 274	0.41 159	0.24 336	0.66 343	0.51 322	0.29 254	0.37 281	0.47 408	0.37 410	0.34 194	0.28 289	0.08 72	0.06 25	0.11 334	0.10 262	0.18 373	0.15 329

aanet-new	0.32 200	0.29 193	2.39 565	0.25 161	0.25 408	0.43 184	0.21 214	0.41 107	0.31 51	0.18 70	0.23 133	0.16 62	0.30 349	0.33 179	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.13 256

DA	0.32 200	0.26 136	0.89 126	0.29 305	0.25 408	0.63 499	0.22 258	0.60 311	0.39 181	0.23 172	0.30 220	0.24 191	0.26 274	0.60 391	0.18 79	0.10 273	0.12 452	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 668

GGEV	0.32 200	0.26 136	0.89 126	0.29 305	0.25 408	0.63 499	0.22 258	0.60 311	0.39 181	0.23 172	0.30 220	0.24 191	0.26 274	0.60 391	0.18 79	0.10 273	0.12 452	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 668

WCG-NET（raft）	0.32 200	0.53 415	1.21 200	0.23 100	0.12 26	0.44 196	0.24 336	0.40 95	0.50 315	0.35 290	0.35 271	0.47 408	0.25 254	0.35 204	0.20 146	0.08 72	0.29 660	0.08 78	0.07 117	0.22 444	0.11 164

MGS-Stereo	0.32 200	0.34 263	1.70 324	0.25 161	0.14 82	0.40 148	0.22 258	0.38 77	0.43 237	0.24 183	0.51 403	0.25 207	0.18 120	0.31 150	0.20 146	0.09 160	0.08 210	0.09 183	0.08 167	0.47 665	0.08 60

ff7	0.32 200	0.52 408	1.38 246	0.25 161	0.16 152	0.56 372	0.23 299	0.46 159	0.41 212	0.24 183	0.23 133	0.20 133	0.23 222	0.48 328	0.19 107	0.09 160	0.08 210	0.10 253	0.18 529	0.23 459	0.22 473

ffff	0.32 200	0.52 408	1.38 246	0.25 161	0.16 152	0.56 372	0.23 299	0.46 159	0.41 212	0.24 183	0.23 133	0.20 133	0.23 222	0.48 328	0.19 107	0.09 160	0.08 210	0.10 253	0.18 529	0.23 459	0.22 473

11t	0.32 200	0.52 408	1.38 246	0.25 161	0.16 152	0.56 372	0.23 299	0.46 159	0.41 212	0.24 183	0.23 133	0.20 133	0.23 222	0.48 328	0.19 107	0.09 160	0.08 210	0.10 253	0.18 529	0.23 459	0.22 473

MC-Stereo	0.32 200	0.31 225	1.46 270	0.31 358	0.15 115	0.53 333	0.19 139	0.44 135	0.35 112	0.36 297	0.38 295	0.27 236	0.27 295	0.42 269	0.19 107	0.09 160	0.13 480	0.09 183	0.16 495	0.20 411	0.13 256

ccc-4	0.32 200	0.52 408	1.38 246	0.25 161	0.16 152	0.56 372	0.23 299	0.46 159	0.41 212	0.24 183	0.23 133	0.20 133	0.23 222	0.48 328	0.19 107	0.09 160	0.08 210	0.10 253	0.18 529	0.23 459	0.22 473

SE	0.33 212	0.44 358	0.89 126	0.29 305	0.15 115	0.50 288	0.24 336	0.50 218	0.34 95	0.34 284	0.46 348	0.27 236	0.36 393	0.28 102	0.29 304	0.18 586	0.08 210	0.12 406	0.15 470	0.41 640	0.32 597

SMOE	0.33 212	0.37 285	0.95 145	0.28 268	0.13 57	0.50 288	0.32 502	0.47 183	0.39 181	0.34 284	0.47 355	0.31 273	0.32 368	0.30 139	0.29 304	0.12 429	0.08 210	0.17 580	0.10 262	0.48 667	0.20 443

aanet-new-78k	0.33 212	0.44 358	2.51 601	0.26 209	0.12 26	0.42 175	0.20 167	0.45 150	0.31 51	0.16 27	0.22 117	0.15 46	0.25 254	0.34 194	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.31 587

SCV_C0	0.33 212	0.43 346	1.42 259	0.25 161	0.16 152	0.35 83	0.20 167	0.68 359	0.44 245	0.24 183	0.27 184	0.29 262	0.20 163	0.58 378	0.18 79	0.09 160	0.08 210	0.08 78	0.30 627	0.26 512	0.17 387

11t1	0.33 212	0.19 11	1.41 254	0.33 417	0.16 152	0.48 255	0.21 214	0.67 354	0.48 296	0.40 322	0.34 266	0.32 283	0.33 376	0.42 269	0.27 274	0.11 366	0.12 452	0.10 253	0.08 167	0.13 218	0.14 285

IGEVStereo-DCA	0.33 212	0.34 263	1.38 246	0.27 235	0.16 152	0.45 206	0.23 299	0.46 159	0.41 212	0.24 183	0.21 97	0.26 222	0.25 254	0.64 403	0.52 495	0.09 160	0.07 89	0.10 253	0.18 529	0.16 321	0.22 473

AEACV	0.33 212	0.24 103	1.44 263	0.28 268	0.35 554	0.47 238	0.21 214	0.43 126	0.28 30	0.26 222	0.25 162	0.22 155	0.38 420	0.30 139	0.18 79	0.09 160	0.35 673	0.09 183	0.36 663	0.23 459	0.25 527

CroCo-Stereo Lap2	0.33 212	0.61 454	1.47 274	0.32 390	0.38 581	0.23 20	0.22 258	0.58 289	0.46 272	0.22 148	0.27 184	0.29 262	0.23 222	0.32 164	0.26 262	0.09 160	0.09 306	0.10 253	0.08 167	0.21 427	0.14 285

CREStereo++_RVC	0.33 212	0.29 193	1.74 340	0.24 133	0.16 152	0.54 340	0.15 56	0.40 95	0.55 374	0.37 303	0.51 403	0.24 191	0.19 148	0.27 82	0.26 262	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.30 627	0.08 47	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	0.33 212	0.49 394	1.75 347	0.23 100	0.12 26	0.54 340	0.16 86	0.40 95	0.45 261	0.45 360	0.51 403	0.26 222	0.22 195	0.29 122	0.20 146	0.10 273	0.10 359	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 164

sCroCo_RVC	0.33 212	0.32 234	1.89 434	0.34 450	0.27 439	0.30 39	0.22 258	0.48 198	0.44 245	0.22 148	0.33 258	0.25 207	0.25 254	0.32 164	0.24 233	0.14 511	0.16 548	0.12 406	0.12 380	0.15 282	0.13 256

DF	0.34 223	0.29 193	0.95 145	0.31 358	0.44 616	0.40 148	0.21 214	0.71 376	0.32 64	0.23 172	0.37 281	0.32 283	0.17 93	0.39 248	0.85 588	0.10 273	0.09 306	0.08 78	0.29 617	0.09 87	0.20 443

aanet-new-28k	0.34 223	0.53 415	2.69 630	0.25 161	0.12 26	0.39 133	0.21 214	0.37 67	0.29 42	0.18 70	0.24 145	0.17 80	0.21 178	0.22 28	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.31 636	0.10 121	0.23 500

RAFT-Stereo-weight	0.34 223	0.29 193	1.43 260	0.28 268	0.28 453	0.55 355	0.22 258	0.78 454	0.48 296	0.46 372	0.38 295	0.36 314	0.17 93	0.33 179	0.23 205	0.09 160	0.08 210	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.09 92

IGEV++	0.34 223	0.43 346	1.32 227	0.31 358	0.14 82	0.32 55	0.21 214	0.70 371	0.34 95	0.22 148	0.28 196	0.22 155	0.27 295	0.35 204	0.27 274	0.09 160	0.39 688	0.08 78	0.15 470	0.25 490	0.45 655

MyStereo07	0.34 223	0.40 320	1.46 270	0.29 305	0.23 369	0.60 440	0.31 479	0.53 254	0.42 226	0.25 204	0.25 162	0.20 133	0.26 274	0.57 373	0.19 107	0.09 160	0.18 581	0.12 406	0.11 337	0.16 321	0.19 424

MIF-Stereo (partial)	0.34 223	0.41 330	1.93 451	0.26 209	0.24 384	0.32 55	0.17 100	0.53 254	0.42 226	0.25 204	0.37 281	0.25 207	0.26 274	0.44 284	0.31 340	0.11 366	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.19 395	0.14 285

GCAP-Stereo	0.34 223	0.89 590	1.76 356	0.26 209	0.12 26	0.52 324	0.14 34	0.49 209	0.38 166	0.29 254	0.30 220	0.29 262	0.22 195	0.30 139	0.20 146	0.09 160	0.17 569	0.09 183	0.07 117	0.21 427	0.11 164

anonymousdsp2	0.34 223	0.24 103	1.16 189	0.28 268	0.15 115	0.57 391	0.23 299	0.79 470	0.47 292	0.38 313	0.37 281	0.40 344	0.25 254	0.47 321	0.21 168	0.09 160	0.07 89	0.10 253	0.13 414	0.19 395	0.27 548

anonymousdsp	0.34 223	0.53 415	1.47 274	0.25 161	0.16 152	0.56 372	0.23 299	0.49 209	0.40 199	0.25 204	0.24 145	0.22 155	0.24 238	0.55 369	0.19 107	0.09 160	0.11 418	0.10 253	0.18 529	0.24 476	0.29 564

knoymous	0.34 223	0.25 118	1.75 347	0.24 133	0.18 236	0.45 206	0.24 336	0.57 283	0.38 166	0.41 331	0.39 304	0.55 450	0.25 254	0.38 240	0.23 205	0.11 366	0.08 210	0.12 406	0.07 117	0.13 218	0.12 213

RCA-Stereo	0.34 223	0.32 234	1.30 221	0.26 209	0.14 82	0.58 408	0.23 299	0.78 454	0.62 452	0.40 322	0.44 335	0.28 249	0.35 387	0.29 122	0.20 146	0.09 160	0.10 359	0.09 183	0.07 117	0.19 395	0.08 60

IGEV-Stereo	0.34 223	0.54 424	1.47 274	0.25 161	0.16 152	0.56 372	0.23 299	0.49 209	0.40 199	0.25 204	0.24 145	0.22 155	0.24 238	0.54 365	0.19 107	0.09 160	0.10 359	0.10 253	0.18 529	0.24 476	0.29 564
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 223	0.77 538	1.75 347	0.34 450	0.13 57	0.51 303	0.17 100	0.43 126	0.50 315	0.37 303	0.49 386	0.23 173	0.18 120	0.28 102	0.24 233	0.10 273	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

GEAStereo	0.35 236	0.32 234	1.17 190	0.53 638	0.60 673	0.55 355	0.21 214	0.40 95	0.27 23	0.20 110	0.22 117	0.16 62	0.18 120	0.44 284	0.16 41	0.11 366	0.37 677	0.08 78	0.06 27	0.33 574	0.71 691

GASTEREO	0.35 236	0.72 511	1.15 186	0.56 652	0.20 298	0.52 324	0.22 258	0.56 277	0.40 199	0.30 260	0.31 237	0.16 62	0.31 359	0.35 204	0.26 262	0.09 160	0.14 499	0.08 78	0.28 611	0.14 254	0.20 443

MSCF	0.35 236	0.72 511	1.15 186	0.58 660	0.21 315	0.50 288	0.22 258	0.56 277	0.38 166	0.29 254	0.29 205	0.17 80	0.30 349	0.35 204	0.26 262	0.09 160	0.12 452	0.08 78	0.29 617	0.15 282	0.21 458

xyz-stereo-finetune2	0.35 236	0.45 368	1.04 165	0.21 38	0.12 26	0.58 408	0.23 299	0.50 218	0.45 261	0.31 266	0.46 348	0.30 270	0.41 455	0.81 460	0.51 491	0.08 72	0.07 89	0.11 334	0.09 218	0.12 181	0.09 92

SCV	0.35 236	0.59 447	1.37 244	0.34 450	0.22 346	0.28 28	0.23 299	0.72 382	0.35 112	0.19 93	0.30 220	0.24 191	0.20 163	0.64 403	0.19 107	0.11 366	0.08 210	0.09 183	0.29 617	0.34 586	0.29 564

StereoAnything_RVC	0.35 236	1.25 684	1.82 402	0.20 10	0.12 26	0.26 24	0.15 56	0.43 126	0.37 158	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 148	0.46 309	0.14 4	0.11 366	0.09 306	0.08 78	0.05 1	0.76 700	0.18 407

rvit_0105_4	0.35 236	0.35 272	1.45 268	0.31 358	0.18 236	0.37 110	0.28 430	0.59 298	0.62 452	0.27 238	0.31 237	0.35 307	0.27 295	0.43 274	0.25 248	0.18 586	0.16 548	0.15 540	0.13 414	0.15 282	0.12 213

CAS	0.35 236	0.25 118	1.30 221	0.79 687	0.34 541	0.51 303	0.23 299	0.46 159	0.39 181	0.22 148	0.31 237	0.20 133	0.17 93	0.28 102	0.23 205	0.73 708	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 630

Selective-RAFT	0.35 236	0.26 136	1.48 277	0.31 358	0.15 115	0.61 460	0.19 139	0.60 311	0.54 367	0.28 245	0.29 205	0.40 344	0.33 376	0.50 346	0.27 274	0.10 273	0.07 89	0.09 183	0.35 654	0.19 395	0.08 60

x	0.35 236	0.20 27	1.36 239	0.33 417	0.17 186	0.47 238	0.24 336	0.75 412	0.54 367	0.40 322	0.40 309	0.42 364	0.34 385	0.45 300	0.32 353	0.11 366	0.14 499	0.11 334	0.09 218	0.12 181	0.14 285

GSStereo	0.36 246	0.32 234	1.17 190	0.34 450	0.60 673	0.55 355	0.21 214	0.62 320	0.41 212	0.22 148	0.22 117	0.17 80	0.18 120	0.44 284	0.16 41	0.10 273	0.16 548	0.08 78	0.11 337	0.33 574	0.84 702

gasm-f	0.36 246	0.34 263	1.13 181	0.53 638	0.44 616	0.54 340	0.27 410	0.40 95	0.27 23	0.20 110	0.33 258	0.16 62	0.22 195	0.36 218	0.25 248	0.11 366	0.37 677	0.08 78	0.06 27	0.38 622	0.71 691

rvit_0105_5	0.36 246	0.39 312	1.48 277	0.30 327	0.18 236	0.41 159	0.30 466	0.64 333	0.62 452	0.30 260	0.33 258	0.37 319	0.29 338	0.41 261	0.28 289	0.18 586	0.16 548	0.15 540	0.15 470	0.15 282	0.14 285

MoCha-V2	0.36 246	0.32 234	1.41 254	0.36 490	0.31 502	0.35 83	0.19 139	0.57 283	0.39 181	0.30 260	0.32 248	0.28 249	0.27 295	0.47 321	0.24 233	0.08 72	0.56 707	0.08 78	0.38 667	0.18 373	0.12 213

s12784h	0.36 246	0.28 178	1.58 298	0.23 100	0.11 12	0.62 481	0.24 336	0.79 470	0.64 473	0.44 349	0.52 418	0.28 249	0.26 274	0.50 346	0.24 233	0.11 366	0.06 25	0.09 183	0.06 27	0.16 321	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 246	0.21 43	1.70 324	0.29 305	0.18 236	0.55 355	0.26 385	0.78 454	0.36 144	0.57 498	0.67 557	0.33 295	0.24 238	0.32 164	0.23 205	0.10 273	0.08 210	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 213

RAFT-Stereo	0.36 246	0.21 43	1.70 324	0.29 305	0.18 236	0.55 355	0.26 385	0.78 454	0.36 144	0.57 498	0.67 557	0.33 295	0.24 238	0.32 164	0.23 205	0.10 273	0.08 210	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 253	0.82 562	1.45 268	0.40 554	0.29 463	0.42 175	0.23 299	0.73 396	0.47 292	0.36 297	0.42 321	0.28 249	0.20 163	0.29 122	0.26 262	0.10 273	0.06 25	0.09 183	0.09 218	0.34 586	0.09 92

DN	0.37 253	0.23 84	1.40 252	0.37 515	0.40 597	0.48 255	0.21 214	0.51 229	0.40 199	0.23 172	0.24 145	0.36 314	0.18 120	0.81 460	0.54 506	0.13 465	0.11 418	0.11 334	0.34 650	0.12 181	0.19 424

PSi22	0.37 253	0.73 519	1.71 331	0.28 268	0.13 57	0.44 196	0.14 34	0.64 333	0.51 322	0.22 148	0.28 196	0.36 314	0.22 195	0.65 415	0.27 274	0.07 29	0.14 499	0.07 2	0.06 27	0.28 529	0.12 213

DDF-Stereo	0.37 253	0.27 149	0.79 100	0.39 542	0.29 463	0.38 127	0.21 214	0.47 183	0.51 322	0.32 276	0.17 58	0.79 596	0.23 222	0.64 403	1.04 619	0.11 366	0.07 89	0.09 183	0.12 380	0.35 599	0.15 329

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 253	0.37 285	1.21 200	0.26 209	0.18 236	0.73 582	0.18 123	0.53 254	0.41 212	0.35 290	0.30 220	0.58 478	0.22 195	0.33 179	0.95 598	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.35 654	0.13 218	0.15 329

GREAT-IGEV	0.37 253	0.28 178	1.48 277	0.25 161	0.38 581	0.46 226	0.18 123	0.33 39	0.34 95	0.15 15	0.29 205	0.15 46	0.17 93	0.36 218	0.23 205	0.07 29	0.76 725	0.07 2	0.26 601	0.21 427	1.03 720
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	0.37 253	0.55 434	1.35 237	0.28 268	0.16 152	0.57 391	0.18 123	0.57 283	0.49 304	0.37 303	0.44 335	0.38 328	0.24 238	0.46 309	0.24 233	0.09 160	0.08 210	0.11 334	0.11 337	0.43 650	0.36 623

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 253	1.34 696	1.24 206	0.23 100	0.12 26	0.33 62	0.20 167	0.40 95	0.33 81	0.25 204	0.21 97	0.16 62	0.14 36	0.27 82	0.63 539	0.55 697	0.06 25	0.11 334	0.13 414	0.25 490	0.49 665

plain	0.37 253	0.47 384	2.15 517	0.27 235	0.19 274	0.33 62	0.20 167	0.58 289	0.46 272	0.23 172	0.37 281	0.23 173	0.25 254	0.45 300	0.28 289	0.11 366	0.08 210	0.13 470	0.09 218	0.42 648	0.12 213

riskmin	0.37 253	0.22 61	1.74 340	0.32 390	0.20 298	0.48 255	0.20 167	0.66 343	0.46 272	0.36 297	0.34 266	0.69 544	0.45 498	0.39 248	0.27 274	0.11 366	0.08 210	0.12 406	0.08 167	0.13 218	0.16 365

AnonymousM	0.37 253	0.44 358	1.50 284	0.25 161	0.15 115	0.52 324	0.23 299	0.60 311	0.42 226	0.42 336	0.32 248	0.30 270	0.25 254	0.34 194	0.23 205	0.11 366	0.09 306	0.71 708	0.36 663	0.12 181	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 253	0.53 415	1.41 254	0.28 268	0.15 115	0.52 324	0.20 167	0.54 267	0.46 272	0.37 303	0.43 324	0.41 350	0.23 222	0.36 218	0.26 262	0.09 160	0.15 530	0.12 406	0.11 337	0.41 640	0.37 630

DIP-Stereo	0.37 253	0.34 263	1.50 284	0.27 235	0.18 236	0.63 499	0.17 100	0.92 579	0.53 352	0.49 405	0.48 369	0.30 270	0.30 349	0.39 248	0.30 327	0.10 273	0.08 210	0.10 253	0.08 167	0.15 282	0.12 213
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SCION-MonSter(vits)	0.38 266	0.22 61	0.65 53	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 56	0.75 412	0.72 556	0.16 27	0.61 507	0.55 450	0.39 434	0.57 373	0.77 574	0.15 534	0.10 359	0.21 628	0.21 570	0.45 660	0.23 500

MM-Stereo_test2	0.38 266	0.28 178	2.46 581	0.43 577	0.15 115	0.50 288	0.25 361	0.47 183	0.38 166	0.33 280	0.26 175	0.23 173	0.22 195	0.34 194	0.29 304	0.08 72	0.09 306	0.09 183	0.10 262	0.36 606	0.22 473

HART	0.38 266	0.53 415	1.66 314	0.26 209	0.15 115	0.30 39	0.19 139	0.67 354	0.46 272	0.29 254	0.52 418	0.38 328	0.16 84	0.41 261	0.20 146	0.08 72	0.68 718	0.09 183	0.07 117	0.34 586	0.21 458

mmm	0.38 266	0.21 43	1.18 192	0.35 467	0.17 186	0.49 274	0.26 385	0.78 454	0.52 334	0.50 412	0.57 474	0.41 350	0.37 410	0.71 437	0.31 340	0.11 366	0.13 480	0.14 509	0.13 414	0.15 282	0.14 285

Any-RAFT	0.38 266	0.25 118	1.89 434	0.27 235	0.17 186	0.68 554	0.21 214	0.78 454	0.53 352	0.43 342	0.43 324	0.54 447	0.30 349	0.41 261	0.20 146	0.10 273	0.12 452	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.09 92

qqq	0.38 266	0.21 43	1.34 234	0.28 268	0.15 115	0.45 206	0.26 385	0.76 425	0.52 334	0.39 320	0.41 315	0.46 400	0.36 393	0.96 481	0.30 327	0.11 366	0.14 499	0.12 406	0.12 380	0.12 181	0.14 285

PSM-adaLoss	0.38 266	0.27 149	1.78 369	0.44 584	0.17 186	0.60 440	0.29 456	0.51 229	0.52 334	0.47 374	0.43 324	0.44 379	0.28 315	0.47 321	0.28 289	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.17 345	0.12 213

ROB_FTStereo_v2	0.38 266	0.27 149	1.78 369	0.44 584	0.17 186	0.61 460	0.28 430	0.51 229	0.52 334	0.47 374	0.43 324	0.44 379	0.28 315	0.47 321	0.28 289	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.17 345	0.12 213

ROB_FTStereo	0.38 266	0.27 149	1.78 369	0.44 584	0.17 186	0.61 460	0.26 385	0.51 229	0.52 334	0.47 374	0.43 324	0.43 368	0.28 315	0.49 339	0.28 289	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.17 345	0.12 213

HUI-Stereo	0.38 266	0.27 149	1.79 389	0.44 584	0.17 186	0.61 460	0.28 430	0.51 229	0.52 334	0.47 374	0.43 324	0.44 379	0.28 315	0.45 300	0.28 289	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.17 345	0.12 213

RAFT-IKP	0.38 266	0.27 149	1.79 389	0.44 584	0.16 152	0.60 440	0.28 430	0.51 229	0.52 334	0.47 374	0.43 324	0.43 368	0.28 315	0.50 346	0.28 289	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.17 345	0.12 213

raftrobust	0.38 266	0.68 494	1.54 291	0.32 390	0.46 635	0.52 324	0.21 214	0.56 277	0.42 226	0.52 434	0.35 271	0.31 273	0.33 376	0.37 229	0.30 327	0.10 273	0.11 418	0.08 78	0.07 117	0.21 427	0.19 424

sAnonymous2	0.38 266	0.62 460	2.15 517	0.31 358	0.24 384	0.34 74	0.27 410	0.53 254	0.46 272	0.24 183	0.29 205	0.23 173	0.28 315	0.28 102	0.22 194	0.12 429	0.09 306	0.11 334	0.13 414	0.38 622	0.35 615

CroCo_RVC	0.38 266	0.62 460	2.15 517	0.31 358	0.24 384	0.34 74	0.27 410	0.53 254	0.46 272	0.24 183	0.29 205	0.23 173	0.28 315	0.28 102	0.22 194	0.12 429	0.09 306	0.11 334	0.13 414	0.38 622	0.35 615

GMStereo	0.38 266	0.99 634	1.91 445	0.27 235	0.16 152	0.39 133	0.23 299	0.47 183	0.62 452	0.38 313	0.34 266	0.25 207	0.25 254	0.39 248	0.29 304	0.14 511	0.08 210	0.10 253	0.12 380	0.15 282	0.11 164
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 266	0.33 244	1.92 448	0.27 235	0.41 606	0.48 255	0.19 139	0.59 298	0.46 272	0.43 342	0.39 304	0.57 471	0.26 274	0.32 164	0.26 262	0.09 160	0.09 306	0.09 183	0.31 636	0.11 159	0.09 92

Weightmod_eth	0.39 282	0.45 368	0.99 155	0.28 268	0.28 453	0.39 133	0.23 299	0.46 159	0.36 144	0.28 245	0.63 526	0.33 295	0.36 393	0.76 448	0.27 274	0.67 704	0.10 359	0.10 253	0.09 218	0.47 665	0.22 473

TestStereo-Hl	0.39 282	0.50 402	1.74 340	0.25 161	0.15 115	0.49 274	0.21 214	0.70 371	0.51 322	0.38 313	0.39 304	0.37 319	0.31 359	1.07 495	0.25 248	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 167	0.12 181	0.09 92

Lsterematch	0.39 282	0.69 498	1.65 309	0.28 268	0.14 82	0.50 288	0.21 214	0.47 183	0.58 401	0.43 342	0.59 483	0.44 379	0.37 410	0.44 284	0.40 428	0.10 273	0.06 25	0.10 253	0.08 167	0.14 254	0.12 213

NLSM1	0.39 282	0.24 103	0.56 17	0.27 235	0.40 597	0.49 274	0.21 214	1.44 705	1.64 714	0.25 204	0.33 258	0.25 207	0.26 274	0.40 255	0.32 353	0.10 273	0.10 359	0.11 334	0.10 262	0.22 444	0.13 256

AIO_test	0.39 282	0.37 285	1.19 194	0.73 680	0.67 682	0.35 83	0.25 361	0.47 183	0.34 95	0.34 284	0.22 117	0.33 295	0.17 93	1.31 529	0.19 107	0.11 366	0.15 530	0.08 78	0.21 570	0.15 282	0.23 500

rvit_0105_3	0.39 282	0.47 384	1.46 270	0.33 417	0.19 274	0.45 206	0.35 526	0.69 363	0.65 489	0.37 303	0.37 281	0.40 344	0.31 359	0.44 284	0.30 327	0.18 586	0.17 569	0.17 580	0.18 529	0.15 282	0.15 329

CASS	0.39 282	0.30 211	1.61 305	0.32 390	0.17 186	0.53 333	0.24 336	0.70 371	0.49 304	0.59 530	0.54 443	0.40 344	0.40 444	0.41 261	0.30 327	0.17 573	0.10 359	0.14 509	0.11 337	0.18 373	0.17 387
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 282	0.27 149	1.78 369	0.44 584	0.16 152	0.61 460	0.27 410	0.51 229	0.52 334	0.47 374	0.43 324	0.43 368	0.28 315	0.54 365	0.28 289	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.17 345	0.12 213
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	0.39 282	0.27 149	1.78 369	0.44 584	0.17 186	0.61 460	0.27 410	0.51 229	0.52 334	0.47 374	0.43 324	0.44 379	0.28 315	0.55 369	0.28 289	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.17 345	0.12 213

iRAFT	0.39 282	0.27 149	1.78 369	0.44 584	0.16 152	0.61 460	0.27 410	0.51 229	0.52 334	0.47 374	0.43 324	0.43 368	0.28 315	0.54 365	0.28 289	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.17 345	0.12 213

S0	0.40 292	0.69 498	1.02 160	0.30 327	0.19 274	0.61 460	0.35 526	0.48 198	0.31 51	0.34 284	0.50 396	0.32 283	0.32 368	0.34 194	0.36 394	0.19 602	0.14 499	0.17 580	0.20 562	0.46 663	0.65 686

MM-Stereo_test3	0.40 292	0.58 444	1.75 347	0.36 490	0.30 481	0.45 206	0.30 466	0.72 382	0.59 411	0.31 266	0.43 324	0.32 283	0.23 222	0.35 204	0.29 304	0.10 273	0.20 605	0.10 253	0.08 167	0.40 637	0.11 164

rvit_stereo_0075_2	0.40 292	0.40 320	1.88 427	0.33 417	0.32 513	0.41 159	0.22 258	0.58 289	0.53 352	0.38 313	0.51 403	0.40 344	0.27 295	0.44 284	0.29 304	0.20 613	0.15 530	0.22 632	0.15 470	0.18 373	0.23 500

test_sample1	0.40 292	0.18 7	1.19 194	0.31 358	0.18 236	0.48 255	0.23 299	0.78 454	0.49 304	0.44 349	0.44 335	0.45 388	0.41 455	1.39 538	0.33 366	0.11 366	0.09 306	0.10 253	0.09 218	0.12 181	0.13 256

H2IRNET	0.40 292	0.61 454	1.90 439	0.29 305	0.17 186	0.54 340	0.18 123	0.52 245	0.50 315	0.27 238	0.56 465	0.47 408	0.35 387	0.46 309	0.33 366	0.10 273	0.07 89	0.12 406	0.14 443	0.32 565	0.12 213

DCANet-4	0.40 292	0.27 149	2.21 528	0.25 161	0.14 82	0.51 303	0.22 258	0.77 437	0.72 556	0.54 458	0.47 355	0.28 249	0.37 410	0.37 229	0.34 376	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 473

test_4	0.40 292	0.37 285	2.01 482	0.29 305	0.21 315	0.50 288	0.28 430	0.47 183	0.39 181	0.42 336	0.76 606	0.38 328	0.22 195	0.52 354	0.33 366	0.08 72	0.07 89	0.11 334	0.15 470	0.28 529	0.07 12

cross-raft	0.40 292	0.27 149	2.22 532	0.30 327	0.17 186	0.49 274	0.35 526	0.71 376	0.39 181	0.43 342	0.45 339	0.64 508	0.25 254	0.32 164	0.25 248	0.08 72	0.08 210	0.09 183	0.23 585	0.11 159	0.14 285

TestStereo_HL2	0.41 300	0.86 577	1.82 402	0.26 209	0.16 152	0.48 255	0.20 167	0.62 320	0.51 322	0.35 290	0.41 315	0.32 283	0.27 295	1.09 498	0.29 304	0.10 273	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 218	0.10 133

GGDA	0.41 300	0.90 594	1.83 406	0.26 209	0.15 115	0.50 288	0.20 167	0.63 329	0.52 334	0.35 290	0.41 315	0.31 273	0.27 295	1.11 503	0.27 274	0.10 273	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 218	0.10 133

FE-Mocha	0.41 300	0.31 225	1.44 263	0.28 268	0.33 528	0.41 159	0.17 100	0.69 363	0.45 261	0.44 349	0.50 396	0.41 350	0.45 498	0.36 218	1.17 638	0.10 273	0.08 210	0.11 334	0.21 570	0.13 218	0.13 256

MM-Stereo_test1	0.41 300	0.39 312	2.29 547	0.38 532	0.26 426	0.44 196	0.28 430	0.63 329	0.51 322	0.40 322	0.32 248	0.26 222	0.26 274	0.46 309	0.22 194	0.09 160	0.21 615	0.10 253	0.09 218	0.39 632	0.15 329

FLISNet	0.41 300	0.63 470	1.72 332	0.27 235	0.21 315	0.45 206	0.19 139	0.55 271	0.41 212	0.57 498	0.59 483	0.65 513	0.45 498	0.45 300	0.39 420	0.08 72	0.09 306	0.10 253	0.11 337	0.20 411	0.10 133

CoSv	0.41 300	0.63 470	1.72 332	0.27 235	0.21 315	0.45 206	0.19 139	0.55 271	0.41 212	0.57 498	0.59 483	0.65 513	0.45 498	0.45 300	0.39 420	0.08 72	0.09 306	0.10 253	0.11 337	0.20 411	0.10 133

AIO_rvc	0.41 300	0.64 475	1.29 218	0.58 660	0.39 587	0.37 110	0.24 336	0.50 218	0.43 237	0.28 245	0.23 133	0.25 207	0.16 84	0.99 484	0.19 107	0.10 273	0.16 548	0.08 78	0.11 337	0.25 490	0.85 704

test_sample2	0.41 300	0.19 11	1.23 204	0.31 358	0.17 186	0.51 303	0.27 410	0.81 479	0.55 374	0.44 349	0.45 339	0.46 400	0.38 420	1.51 560	0.30 327	0.12 429	0.09 306	0.11 334	0.10 262	0.14 254	0.14 285

GMStereo_Zeroshot	0.41 300	0.36 282	1.54 291	0.41 562	0.19 274	0.52 324	0.19 139	0.59 298	0.52 334	0.57 498	0.59 483	0.63 498	0.29 338	0.58 378	0.33 366	0.15 534	0.09 306	0.16 559	0.09 218	0.24 476	0.12 213

MIM_Stereo	0.41 300	0.60 449	1.88 427	0.31 358	0.21 315	0.50 288	0.19 139	0.64 333	0.44 245	0.43 342	0.53 431	0.43 368	0.27 295	0.51 350	0.28 289	0.08 72	0.14 499	0.11 334	0.10 262	0.26 512	0.26 538

LL-Strereo2	0.41 300	0.90 594	1.83 406	0.44 584	0.24 384	0.54 340	0.27 410	0.58 289	0.45 261	0.41 331	0.33 258	0.44 379	0.21 178	0.44 284	0.34 376	0.09 160	0.08 210	0.16 559	0.14 443	0.17 345	0.17 387

BUS	0.41 300	0.27 149	1.13 181	0.30 327	0.21 315	0.91 651	0.23 299	1.00 649	0.61 434	0.63 569	0.53 431	0.66 520	0.30 349	0.43 274	0.32 353	0.13 465	0.10 359	0.14 509	0.12 380	0.12 181	0.11 164

BSDual-CNN	0.41 300	0.27 149	1.13 181	0.30 327	0.21 315	0.76 599	0.31 479	1.00 649	0.61 434	0.63 569	0.53 431	0.63 498	0.37 410	0.43 274	0.38 409	0.13 465	0.10 359	0.14 509	0.12 380	0.12 181	0.11 164

psmg	0.41 300	0.27 149	1.13 181	0.27 235	0.21 315	0.75 595	0.36 534	0.90 558	0.61 434	0.59 530	0.59 483	0.63 498	0.37 410	0.43 274	0.38 409	0.13 465	0.10 359	0.13 470	0.12 380	0.13 218	0.11 164

GMOStereo	0.41 300	0.62 460	1.78 369	0.28 268	0.36 563	0.51 303	0.31 479	0.53 254	0.44 245	0.57 498	0.48 369	0.41 350	0.27 295	0.28 102	0.23 205	0.08 72	0.38 681	0.13 470	0.11 337	0.34 586	0.11 164

error version	0.41 300	0.62 460	1.78 369	0.28 268	0.36 563	0.51 303	0.31 479	0.53 254	0.44 245	0.57 498	0.48 369	0.41 350	0.27 295	0.28 102	0.23 205	0.08 72	0.38 681	0.13 470	0.11 337	0.34 586	0.11 164

test-v	0.41 300	0.62 460	1.78 369	0.28 268	0.36 563	0.51 303	0.31 479	0.53 254	0.44 245	0.57 498	0.48 369	0.41 350	0.27 295	0.28 102	0.23 205	0.08 72	0.38 681	0.13 470	0.11 337	0.34 586	0.11 164

CRE-IMP	0.41 300	0.22 61	1.76 356	0.48 617	0.17 186	0.79 616	0.69 669	0.52 245	0.52 334	0.47 374	0.42 321	0.45 388	0.26 274	0.41 261	0.31 340	0.11 366	0.07 89	0.12 406	0.09 218	0.17 345	0.23 500

test-2	0.41 300	0.62 460	1.78 369	0.28 268	0.36 563	0.51 303	0.31 479	0.53 254	0.44 245	0.57 498	0.48 369	0.41 350	0.27 295	0.28 102	0.23 205	0.08 72	0.38 681	0.13 470	0.11 337	0.34 586	0.11 164

CFNet-RSSM	0.41 300	0.32 234	2.20 527	0.27 235	0.44 616	0.52 324	0.19 139	0.76 425	0.48 296	0.43 342	0.36 275	0.54 447	0.26 274	0.33 179	0.25 248	0.09 160	0.08 210	0.09 183	0.38 667	0.10 121	0.09 92

DMCA	0.41 300	0.52 408	1.26 209	0.31 358	0.24 384	0.59 427	0.26 385	0.77 437	0.63 465	0.58 516	0.48 369	0.57 471	0.35 387	0.40 255	0.50 485	0.14 511	0.10 359	0.14 509	0.10 262	0.15 282	0.15 329

WQFJA1	0.42 321	0.24 103	0.53 11	0.26 209	0.38 581	0.48 255	0.23 299	1.72 716	2.07 730	0.25 204	0.25 162	0.28 249	0.27 295	0.32 164	0.34 376	0.09 160	0.11 418	0.10 253	0.08 167	0.20 411	0.13 256

WQFJX	0.42 321	0.25 118	0.55 14	0.26 209	0.39 587	0.47 238	0.23 299	1.76 718	1.82 724	0.26 222	0.26 175	0.28 249	0.28 315	0.42 269	0.32 353	0.10 273	0.10 359	0.09 183	0.08 167	0.24 476	0.16 365

NLMM	0.42 321	0.24 103	0.53 11	0.26 209	0.38 581	0.48 255	0.23 299	1.72 716	2.06 729	0.25 204	0.25 162	0.28 249	0.27 295	0.32 164	0.34 376	0.09 160	0.11 418	0.10 253	0.08 167	0.20 411	0.13 256

AE-Stereo	0.42 321	0.29 193	1.65 309	0.43 577	0.47 640	0.56 372	0.23 299	0.86 526	0.46 272	0.31 266	0.41 315	0.43 368	0.24 238	0.34 194	0.24 233	0.09 160	0.48 702	0.11 334	0.45 681	0.22 444	0.19 424

ACVNet-DCA	0.42 321	0.64 475	2.07 494	0.35 467	0.14 82	0.76 599	0.25 361	0.76 425	0.52 334	0.31 266	0.38 295	0.24 191	0.38 420	0.69 430	0.19 107	0.10 273	0.24 633	0.11 334	0.09 218	0.12 181	0.14 285

dd	0.42 321	0.96 616	1.77 365	0.31 358	0.17 186	0.57 391	0.26 385	0.49 209	0.68 517	0.41 331	0.40 309	0.34 303	0.27 295	0.45 300	0.40 428	0.17 573	0.10 359	0.13 470	0.12 380	0.21 427	0.12 213

Anonymous3	0.42 321	0.35 272	2.09 500	0.33 417	0.24 384	0.72 574	0.31 479	0.74 401	0.55 374	0.35 290	0.40 309	0.33 295	0.29 338	0.44 284	0.28 289	0.18 586	0.18 581	0.13 470	0.13 414	0.17 345	0.17 387

DCANet	0.42 321	0.77 538	1.95 464	0.25 161	0.14 82	0.51 303	0.22 258	0.77 437	0.72 556	0.54 458	0.48 369	0.31 273	0.41 455	0.36 218	0.39 420	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 218	0.23 500

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 321	0.86 577	1.78 369	0.28 268	0.17 186	0.52 324	0.20 167	0.62 320	0.61 434	0.50 412	0.61 507	0.39 335	0.32 368	0.35 204	0.30 327	0.07 29	0.10 359	0.09 183	0.09 218	0.35 599	0.10 133

Weightmod	0.43 330	0.56 436	0.91 134	0.26 209	0.22 346	0.56 372	0.22 258	0.45 150	0.38 166	0.30 260	0.72 594	0.38 328	0.32 368	0.61 397	0.33 366	0.40 684	0.14 499	0.10 253	0.10 262	0.52 679	1.06 722

fff	0.43 330	0.77 538	1.95 464	0.24 133	0.13 57	0.51 303	0.22 258	0.77 437	0.75 590	0.54 458	0.47 355	0.31 273	0.65 605	0.36 218	0.34 376	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 473

DisPM	0.43 330	0.33 244	1.78 369	0.57 658	0.18 236	0.59 427	0.63 657	0.53 254	0.61 434	0.60 540	0.53 431	0.38 328	0.26 274	0.75 444	0.29 304	0.12 429	0.07 89	0.12 406	0.11 337	0.11 159	0.14 285

IER	0.43 330	0.38 299	1.69 320	0.26 209	0.25 408	0.66 535	0.26 385	0.71 376	0.55 374	0.54 458	0.59 483	0.60 489	0.53 552	0.52 354	0.39 420	0.11 366	0.08 210	0.11 334	0.11 337	0.14 254	0.11 164

test-3	0.43 330	0.20 27	1.70 324	0.34 450	0.32 513	0.45 206	0.23 299	0.71 376	0.46 272	0.51 425	0.29 205	0.45 388	0.21 178	0.59 384	0.98 603	0.08 72	0.07 89	0.10 253	0.35 654	0.29 536	0.28 556

test_1	0.43 330	0.20 27	1.70 324	0.34 450	0.32 513	0.45 206	0.23 299	0.71 376	0.46 272	0.50 412	0.29 205	0.45 388	0.21 178	0.59 384	0.98 603	0.08 72	0.07 89	0.10 253	0.35 654	0.29 536	0.29 564

rafts_anoy	0.43 330	0.89 590	1.96 473	0.32 390	0.30 481	0.48 255	0.24 336	0.62 320	0.49 304	0.37 303	0.38 295	0.33 295	0.30 349	0.51 350	0.34 376	0.10 273	0.39 688	0.13 470	0.15 470	0.17 345	0.15 329

RALAANet	0.43 330	0.98 629	1.90 439	0.32 390	0.23 369	0.48 255	0.19 139	0.67 354	0.53 352	0.48 393	0.45 339	0.39 335	0.30 349	0.48 328	0.37 402	0.10 273	0.08 210	0.11 334	0.14 443	0.27 523	0.10 133

csc	0.43 330	0.77 538	1.95 464	0.24 133	0.13 57	0.51 303	0.22 258	0.77 437	0.75 590	0.54 458	0.47 355	0.31 273	0.65 605	0.36 218	0.34 376	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 473

cscssc	0.43 330	0.77 538	1.95 464	0.24 133	0.13 57	0.51 303	0.22 258	0.77 437	0.75 590	0.54 458	0.47 355	0.31 273	0.65 605	0.36 218	0.34 376	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 473

S	0.44 340	0.42 339	1.08 172	0.27 235	0.24 384	0.66 535	0.28 430	0.53 254	0.46 272	0.45 360	0.56 465	0.33 295	0.39 434	0.31 150	0.30 327	0.17 573	0.11 418	0.19 609	0.20 562	0.52 679	1.29 728

ManiGeoR	0.44 340	1.04 647	2.50 596	0.22 69	0.19 274	0.47 238	0.18 123	0.72 382	0.53 352	0.28 245	0.36 275	0.32 283	0.28 315	0.85 466	0.33 366	0.10 273	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 181	0.10 133

HLF11	0.44 340	0.97 624	2.44 577	0.22 69	0.19 274	0.43 184	0.17 100	0.66 343	0.51 322	0.33 280	0.40 309	0.31 273	0.29 338	0.88 473	0.35 388	0.10 273	0.08 210	0.08 78	0.07 117	0.13 218	0.11 164

HLf10	0.44 340	1.04 647	2.50 596	0.22 69	0.19 274	0.47 238	0.18 123	0.72 382	0.53 352	0.28 245	0.36 275	0.32 283	0.28 315	0.85 466	0.33 366	0.10 273	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 181	0.10 133

IGEV_i1	0.44 340	0.26 136	2.01 482	0.33 417	0.18 236	0.58 408	0.27 410	0.84 506	0.49 304	0.45 360	0.47 355	0.55 450	0.33 376	0.65 415	0.36 394	0.11 366	0.11 418	0.13 470	0.19 549	0.17 345	0.28 556

Selective-IGEV-i1	0.44 340	0.23 84	1.30 221	0.33 417	0.45 627	0.60 440	0.32 502	0.85 515	0.64 473	0.42 336	0.52 418	0.60 489	0.28 315	0.46 309	0.34 376	0.10 273	0.10 359	0.13 470	0.28 611	0.14 254	0.75 695

rvit_105_1	0.44 340	0.54 424	1.46 270	0.36 490	0.24 384	0.51 303	0.45 595	0.75 412	0.74 576	0.45 360	0.44 335	0.44 379	0.36 393	0.62 398	0.38 409	0.20 613	0.18 581	0.18 602	0.22 582	0.18 373	0.18 407

model_zeroshot	0.44 340	0.68 494	1.97 478	0.28 268	0.18 236	0.69 560	0.21 214	0.63 329	0.40 199	1.00 671	0.34 266	0.42 364	0.20 163	0.69 430	0.24 233	0.10 273	0.22 621	0.10 253	0.22 582	0.12 181	0.10 133

1test111	0.44 340	0.64 475	2.07 494	0.35 467	0.14 82	0.76 599	0.25 361	0.76 425	0.52 334	0.31 266	0.38 295	0.24 191	0.38 420	0.96 481	0.30 327	0.10 273	0.24 633	0.11 334	0.09 218	0.12 181	0.14 285

tt1	0.44 340	0.64 475	1.83 406	0.35 467	0.14 82	0.76 599	0.25 361	0.74 401	0.88 642	0.31 266	0.37 281	0.25 207	0.35 387	0.63 401	0.19 107	0.10 273	0.24 633	0.11 334	0.09 218	0.25 490	0.36 623

RAFT-Test	0.44 340	0.38 299	2.01 482	0.27 235	0.44 616	0.64 513	0.37 543	0.72 382	0.57 390	0.45 360	0.48 369	0.65 513	0.24 238	0.35 204	0.29 304	0.09 160	0.11 418	0.09 183	0.38 667	0.10 121	0.11 164

4D-IteraStereo	0.44 340	0.96 616	2.63 620	0.27 235	0.30 481	0.45 206	0.25 361	0.52 245	0.50 315	0.40 322	0.31 237	0.40 344	0.19 148	0.35 204	0.32 353	0.09 160	0.06 25	0.12 406	0.11 337	0.19 395	0.30 577

ToySt	0.44 340	0.61 454	1.89 434	0.29 305	0.18 236	0.55 355	0.35 526	0.67 354	0.53 352	0.39 320	0.50 396	0.59 482	0.43 484	0.51 350	0.49 480	0.10 273	0.12 452	0.13 470	0.16 495	0.24 476	0.19 424

UDGNet	0.44 340	1.02 645	1.74 340	0.35 467	0.19 274	0.58 408	0.23 299	0.49 209	0.66 505	0.41 331	0.38 295	0.34 303	0.29 338	0.53 360	0.30 327	0.24 647	0.10 359	0.37 682	0.19 549	0.27 523	0.15 329

test_3	0.44 340	0.20 27	1.70 324	0.36 490	0.32 513	0.47 238	0.30 466	0.73 396	0.49 304	0.50 412	0.30 220	0.45 388	0.22 195	0.59 384	0.98 603	0.08 72	0.10 359	0.11 334	0.35 654	0.29 536	0.28 556

GANet-ADL	0.44 340	0.41 330	2.31 549	0.33 417	0.20 298	0.57 391	0.25 361	0.75 412	0.54 367	0.42 336	0.59 483	0.56 464	0.30 349	0.40 255	0.38 409	0.14 511	0.11 418	0.09 183	0.08 167	0.22 444	0.17 387

DeepStereo_RVC	0.44 340	0.28 178	1.92 448	0.49 619	0.17 186	0.60 440	0.59 643	0.50 218	0.52 334	0.49 405	0.45 339	0.39 335	0.86 653	0.45 300	0.33 366	0.11 366	0.08 210	0.11 334	0.09 218	0.15 282	0.19 424

test-1	0.44 340	0.48 389	1.69 320	0.30 327	0.27 439	0.50 288	0.28 430	0.80 475	0.43 237	0.40 322	0.54 443	0.41 350	0.24 238	0.31 150	1.16 636	0.09 160	0.20 605	0.10 253	0.17 515	0.11 159	0.26 538

raft+_RVC	0.44 340	0.67 491	1.85 412	0.34 450	0.71 687	0.51 303	0.25 361	0.64 333	0.51 322	0.35 290	0.45 339	0.32 283	0.28 315	0.43 274	0.32 353	0.09 160	0.19 594	0.10 253	0.09 218	0.20 411	0.40 645

GES	0.44 340	0.28 178	1.88 427	0.30 327	0.18 236	0.61 460	0.30 466	0.88 546	0.46 272	0.47 374	0.52 418	0.39 335	0.42 473	0.58 378	0.67 551	0.15 534	0.11 418	0.12 406	0.10 262	0.15 282	0.17 387

AFF-stereo	0.44 340	0.96 616	1.78 369	0.31 358	0.15 115	0.50 288	0.21 214	0.64 333	0.63 465	0.47 374	0.64 543	0.49 422	0.34 385	0.46 309	0.31 340	0.08 72	0.09 306	0.10 253	0.10 262	0.37 615	0.10 133

FENet	0.44 340	0.30 211	2.42 571	0.32 390	0.17 186	0.58 408	0.22 258	0.77 437	0.59 411	0.47 374	0.42 321	0.55 450	0.38 420	0.49 339	0.47 469	0.12 429	0.09 306	0.12 406	0.11 337	0.13 218	0.16 365

AdaStereo	0.44 340	0.38 299	1.79 389	0.34 450	0.20 298	0.57 391	0.28 430	0.92 579	0.69 526	0.52 434	0.55 453	0.61 492	0.33 376	0.48 328	0.39 420	0.17 573	0.08 210	0.17 580	0.11 337	0.18 373	0.12 213
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	0.45 363	1.10 657	2.46 581	0.21 38	0.19 274	0.51 303	0.18 123	0.76 425	0.58 401	0.32 276	0.37 281	0.32 283	0.28 315	0.92 475	0.26 262	0.12 429	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.14 254	0.11 164

Hybrid-DGEV-03	0.45 363	0.88 585	1.75 347	0.29 305	0.17 186	0.58 408	0.24 336	0.65 340	0.48 296	0.59 530	1.01 656	0.39 335	0.28 315	0.41 261	0.34 376	0.09 160	0.08 210	0.12 406	0.09 218	0.34 586	0.24 515

WQFJX1	0.45 363	0.28 178	0.56 17	0.27 235	0.35 554	0.48 255	0.25 361	1.98 729	2.08 731	0.26 222	0.26 175	0.29 262	0.28 315	0.50 346	0.31 340	0.10 273	0.11 418	0.10 253	0.08 167	0.23 459	0.14 285

AIO-test1	0.45 363	0.87 581	2.27 543	0.33 417	0.33 528	0.50 288	0.22 258	0.74 401	0.66 505	0.29 254	0.41 315	0.29 262	0.22 195	0.73 440	0.29 304	0.09 160	0.08 210	0.12 406	0.14 443	0.30 548	0.22 473

StereoVision	0.45 363	0.72 511	1.94 461	0.33 417	0.32 513	0.47 238	0.26 385	0.68 359	0.57 390	0.32 276	0.89 636	0.45 388	0.27 295	0.49 339	0.36 394	0.13 465	0.15 530	0.16 559	0.15 470	0.19 395	0.13 256

ADStereo(finetuned)	0.45 363	0.77 538	2.12 509	0.25 161	0.14 82	0.51 303	0.22 258	0.77 437	0.72 556	0.54 458	0.48 369	0.31 273	0.76 636	0.37 229	0.38 409	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 218	0.23 500

PFNet+	0.45 363	0.37 285	1.86 420	0.46 604	0.18 236	0.58 408	0.77 681	0.52 245	0.64 473	0.56 487	0.48 369	0.39 335	0.26 274	0.93 476	0.32 353	0.13 465	0.09 306	0.14 509	0.13 414	0.12 181	0.15 329

RAFT	0.45 363	0.92 598	1.59 299	0.34 450	0.19 274	0.46 226	0.35 526	0.65 340	0.49 304	0.49 405	0.49 386	0.70 555	0.40 444	0.47 321	0.32 353	0.11 366	0.16 548	0.14 509	0.13 414	0.51 675	0.13 256

TestStereo	0.45 363	0.54 424	2.11 505	0.29 305	0.16 152	0.43 184	0.24 336	0.54 267	0.45 261	0.37 303	0.46 348	0.34 303	0.27 295	1.98 646	0.27 274	0.11 366	0.08 210	0.12 406	0.09 218	0.14 254	0.08 60

CFNet_pseudo	0.45 363	0.46 373	2.23 536	0.25 161	0.19 274	0.56 372	0.21 214	0.77 437	0.60 416	0.49 405	0.56 465	0.69 544	0.47 524	0.52 354	0.31 340	0.11 366	0.10 359	0.15 540	0.10 262	0.17 345	0.14 285

RALCasStereoNet	0.45 363	0.88 585	1.85 412	0.30 327	0.26 426	0.49 274	0.26 385	0.58 289	0.51 322	0.36 297	0.48 369	0.36 314	0.28 315	0.55 369	0.34 376	0.10 273	0.53 705	0.09 183	0.08 167	0.25 490	0.34 612

ACVNet	0.45 363	0.44 358	1.79 389	0.28 268	0.21 315	0.59 427	0.36 534	0.66 343	0.68 517	0.45 360	0.59 483	0.69 544	0.40 444	0.44 284	0.55 510	0.11 366	0.09 306	0.10 253	0.09 218	0.34 586	0.10 133

ccs_rob	0.45 363	0.46 373	2.22 532	0.26 209	0.19 274	0.56 372	0.21 214	0.77 437	0.60 416	0.49 405	0.56 465	0.69 544	0.47 524	0.52 354	0.31 340	0.11 366	0.09 306	0.16 559	0.10 262	0.17 345	0.14 285

NLMM1	0.46 376	0.27 149	0.53 11	0.27 235	0.38 581	0.49 274	0.24 336	1.97 728	2.38 734	0.28 245	0.27 184	0.26 222	0.25 254	0.47 321	0.31 340	0.10 273	0.11 418	0.10 253	0.09 218	0.23 459	0.15 329

NLCSM	0.46 376	0.37 285	0.72 83	0.29 305	0.36 563	0.49 274	0.27 410	1.33 699	1.59 713	0.29 254	0.29 205	0.29 262	0.31 359	1.44 544	0.35 388	0.11 366	0.11 418	0.11 334	0.10 262	0.35 599	0.14 285

Reg-Stereo(zero)	0.46 376	0.17 2	2.10 504	0.24 133	0.34 541	0.51 303	0.42 569	0.50 218	0.54 367	0.37 303	0.46 348	0.54 447	0.60 584	0.43 274	1.10 626	0.08 72	0.09 306	0.08 78	0.22 582	0.12 181	0.22 473

xx1	0.46 376	0.64 475	2.07 494	0.35 467	0.14 82	0.76 599	0.25 361	0.74 401	1.01 665	0.31 266	0.38 295	0.46 400	0.36 393	0.69 430	0.19 107	0.10 273	0.24 633	0.12 406	0.12 380	0.12 181	0.14 285

rrr	0.46 376	0.34 263	3.08 678	0.27 235	0.16 152	0.45 206	0.28 430	1.09 679	0.51 322	0.24 183	0.21 97	0.26 222	0.25 254	0.64 403	0.52 495	0.09 160	0.07 89	0.10 253	0.29 617	0.16 321	0.25 527

MSKI-zero shot	0.46 376	0.38 299	2.47 587	0.27 235	0.43 615	0.56 372	0.20 167	0.77 437	0.43 237	0.60 540	0.51 403	0.44 379	0.17 93	0.68 424	0.21 168	0.09 160	0.29 660	0.09 183	0.32 642	0.14 254	0.10 133

PCWNet_CMD	0.46 376	0.45 368	2.28 545	0.26 209	0.20 298	0.55 355	0.21 214	0.75 412	0.64 473	0.48 393	0.55 453	0.68 537	0.57 570	0.46 309	0.30 327	0.11 366	0.10 359	0.14 509	0.10 262	0.18 373	0.14 285

RAFT_CTSACE	0.46 376	0.76 528	2.07 494	0.35 467	0.30 481	0.54 340	0.30 466	0.61 316	0.48 296	0.49 405	0.76 606	0.55 450	0.36 393	0.58 378	0.22 194	0.08 72	0.13 480	0.11 334	0.10 262	0.41 640	0.08 60

NRIStereo	0.46 376	0.25 118	1.77 365	0.47 609	0.16 152	0.95 656	0.74 677	0.51 229	0.56 386	0.48 393	0.39 304	0.59 482	0.29 338	0.77 453	0.32 353	0.11 366	0.13 480	0.11 334	0.09 218	0.21 427	0.24 515

ICVP	0.46 376	0.29 193	2.41 569	0.33 417	0.22 346	0.59 427	0.55 630	0.75 412	0.50 315	0.44 349	0.60 500	0.49 422	0.35 387	0.53 360	0.37 402	0.16 557	0.16 548	0.14 509	0.11 337	0.15 282	0.15 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 376	0.49 394	1.65 309	0.38 532	0.29 463	0.58 408	0.22 258	0.75 412	0.62 452	0.47 374	0.49 386	0.48 420	0.36 393	1.12 507	0.37 402	0.15 534	0.10 359	0.15 540	0.13 414	0.17 345	0.17 387

test_xeample3	0.46 376	0.34 263	2.99 672	0.37 515	0.16 152	0.49 274	0.33 512	1.06 673	0.44 245	0.25 204	0.23 133	0.24 191	0.25 254	0.49 339	0.56 518	0.09 160	0.07 89	0.10 253	0.40 673	0.17 345	0.26 538

SFCPSM	0.46 376	0.24 103	2.35 558	0.27 235	0.27 439	0.70 566	0.32 502	0.96 615	0.63 465	0.49 405	0.52 418	0.43 368	0.36 393	0.52 354	0.43 448	0.12 429	0.09 306	0.12 406	0.16 495	0.16 321	0.12 213

UPFNet	0.46 376	0.28 178	1.73 335	0.33 417	0.32 513	0.65 528	0.38 550	0.83 493	0.59 411	0.57 498	0.52 418	0.61 492	0.40 444	0.75 444	0.52 495	0.13 465	0.12 452	0.13 470	0.12 380	0.15 282	0.11 164

MSMDNet	0.46 376	0.44 358	2.28 545	0.26 209	0.20 298	0.55 355	0.21 214	0.75 412	0.64 473	0.48 393	0.55 453	0.68 537	0.56 564	0.46 309	0.30 327	0.11 366	0.10 359	0.13 470	0.10 262	0.18 373	0.15 329

HITNet	0.46 376	0.92 598	2.09 500	0.33 417	0.14 82	0.55 355	0.22 258	0.83 493	0.56 386	0.51 425	0.49 386	0.48 420	0.37 410	0.48 328	0.54 506	0.09 160	0.06 25	0.10 253	0.08 167	0.23 459	0.09 92
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	0.47 392	1.01 640	1.49 280	0.56 652	0.20 298	0.51 303	0.33 512	0.48 198	0.60 416	0.36 297	0.22 117	0.35 307	0.44 493	0.53 360	0.54 506	0.31 673	0.20 605	0.20 619	0.17 515	0.43 650	0.45 655

ISRNet	0.47 392	0.44 358	1.55 293	0.37 515	0.31 502	0.49 274	0.19 139	0.75 412	0.66 505	0.63 569	0.71 589	0.67 530	0.39 434	0.58 378	0.44 454	0.23 638	0.16 548	0.21 628	0.20 562	0.21 427	0.25 527

test_sample7	0.47 392	0.33 244	1.49 280	0.34 450	0.20 298	0.51 303	0.30 466	0.93 587	0.66 505	0.57 498	0.51 403	0.55 450	0.45 498	1.11 503	0.38 409	0.17 573	0.14 499	0.16 559	0.15 470	0.19 395	0.18 407

cc1	0.47 392	0.64 475	2.07 494	0.35 467	0.14 82	0.76 599	0.25 361	0.74 401	1.01 665	0.31 266	0.38 295	0.24 191	0.38 420	0.69 430	0.19 107	0.10 273	0.24 633	0.11 334	0.09 218	0.25 490	0.40 645

ffm	0.47 392	0.23 84	2.01 482	0.30 327	0.21 315	0.57 391	0.26 385	0.74 401	0.88 642	0.53 445	0.63 526	0.66 520	0.39 434	0.63 401	0.19 107	0.10 273	0.24 633	0.15 540	0.13 414	0.25 490	0.36 623

hknet	0.47 392	0.29 193	1.70 324	0.30 327	0.24 384	0.76 599	0.31 479	1.00 649	0.64 473	0.63 569	0.53 431	0.80 600	0.38 420	0.77 453	0.37 402	0.11 366	0.10 359	0.14 509	0.12 380	0.12 181	0.11 164

BEATNet_4x	0.47 392	0.73 519	1.91 445	0.33 417	0.15 115	0.56 372	0.25 361	0.85 515	0.58 401	0.54 458	0.51 403	0.57 471	0.42 473	0.57 373	0.61 535	0.11 366	0.08 210	0.12 406	0.09 218	0.20 411	0.16 365

MEA-ACV	0.48 399	0.31 225	1.43 260	0.30 327	0.19 274	0.64 513	0.29 456	0.85 515	0.67 514	0.55 477	0.59 483	0.63 498	0.58 576	1.22 518	0.53 499	0.12 429	0.12 452	0.12 406	0.15 470	0.13 218	0.14 285

TestStereo_HLe17	0.48 399	1.17 676	2.73 639	0.22 69	0.18 236	0.50 288	0.21 214	0.78 454	0.58 401	0.31 266	0.37 281	0.31 273	0.28 315	1.06 494	0.25 248	0.10 273	0.06 25	0.09 183	0.08 167	0.13 218	0.09 92

ITSA-stereo	0.48 399	0.33 244	1.20 198	0.33 417	0.18 236	0.60 440	0.29 456	0.94 596	0.80 618	0.50 412	0.49 386	0.53 439	0.59 580	1.25 526	0.64 544	0.15 534	0.12 452	0.17 580	0.16 495	0.18 373	0.23 500

qqq1	0.48 399	0.46 373	1.60 301	0.30 327	0.15 115	0.45 206	0.24 336	0.90 558	0.72 556	0.56 487	0.64 543	0.51 430	0.41 455	1.87 627	0.23 205	0.13 465	0.10 359	0.09 183	0.08 167	0.14 254	0.11 164

fff1	0.48 399	0.46 373	1.60 301	0.30 327	0.15 115	0.45 206	0.24 336	0.90 558	0.72 556	0.56 487	0.64 543	0.51 430	0.41 455	1.87 627	0.23 205	0.13 465	0.10 359	0.09 183	0.08 167	0.14 254	0.11 164

MyStereo04	0.48 399	0.40 320	2.65 624	0.29 305	0.23 369	0.60 440	0.31 479	0.83 493	0.75 590	0.47 374	0.36 275	0.53 439	0.42 473	0.53 360	0.39 420	0.09 160	0.18 581	0.12 406	0.11 337	0.16 321	0.19 424

CFNet_ucs	0.48 399	0.50 402	2.32 550	0.26 209	0.22 346	0.57 391	0.22 258	0.85 515	0.65 489	0.53 445	0.64 543	0.68 537	0.44 493	0.54 365	0.31 340	0.13 465	0.12 452	0.16 559	0.11 337	0.19 395	0.17 387

anonymousa	0.48 399	0.46 373	2.44 577	0.29 305	0.34 541	0.61 460	0.25 361	0.66 343	0.54 367	0.53 445	0.77 610	0.73 567	0.46 514	0.33 179	0.31 340	0.10 273	0.09 306	0.12 406	0.29 617	0.10 121	0.19 424

NF-Stereo	0.48 399	0.25 118	1.81 396	0.52 632	0.16 152	0.61 460	0.44 587	0.66 343	0.61 434	0.50 412	0.47 355	0.37 319	0.26 274	1.45 549	0.79 581	0.11 366	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.13 218	0.16 365

OCTAStereo	0.48 399	0.25 118	1.81 396	0.52 632	0.16 152	0.61 460	0.43 576	0.66 343	0.61 434	0.50 412	0.47 355	0.37 319	0.26 274	1.44 544	0.80 582	0.11 366	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.13 218	0.17 387

PSM-softLoss	0.48 399	0.27 149	1.85 412	0.51 628	0.17 186	0.61 460	0.40 559	0.61 316	0.57 390	0.52 434	0.48 369	0.39 335	0.25 254	1.46 550	0.77 574	0.12 429	0.08 210	0.13 470	0.12 380	0.12 181	0.14 285

KMStereo	0.48 399	0.27 149	1.85 412	0.51 628	0.17 186	0.61 460	0.40 559	0.61 316	0.57 390	0.52 434	0.48 369	0.39 335	0.25 254	1.46 550	0.77 574	0.12 429	0.08 210	0.13 470	0.12 380	0.12 181	0.14 285

KYRaft	0.48 399	0.29 193	1.75 347	0.33 417	0.21 315	0.75 595	0.44 587	0.58 289	0.57 390	0.64 579	0.93 643	0.53 439	0.72 624	0.60 391	0.24 233	0.10 273	0.07 89	0.12 406	0.14 443	0.12 181	0.54 671

RE-Stereo	0.48 399	0.25 118	1.81 396	0.52 632	0.16 152	0.61 460	0.43 576	0.66 343	0.60 416	0.50 412	0.47 355	0.37 319	0.26 274	1.44 544	0.78 577	0.11 366	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.13 218	0.17 387

TVStereo	0.48 399	0.25 118	1.81 396	0.52 632	0.16 152	0.61 460	0.43 576	0.66 343	0.60 416	0.50 412	0.47 355	0.37 319	0.26 274	1.44 544	0.78 577	0.11 366	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.13 218	0.17 387

111	0.48 399	1.09 656	1.95 464	0.24 133	0.13 57	0.59 427	0.26 385	0.83 493	0.78 610	0.48 393	0.52 418	0.56 464	0.38 420	0.49 339	0.38 409	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.23 459	0.35 615

acv_ft	0.48 399	0.44 358	1.76 356	0.32 390	0.41 606	0.63 499	0.28 430	0.81 479	0.68 517	0.61 549	0.59 483	0.69 544	0.45 498	0.44 284	0.63 539	0.11 366	0.09 306	0.10 253	0.09 218	0.41 640	0.10 133

UCFNet_RVC	0.48 399	0.82 562	1.85 412	0.30 327	0.27 439	0.64 513	0.26 385	0.74 401	0.55 374	0.48 393	0.53 431	0.63 498	0.41 455	0.88 473	0.38 409	0.15 534	0.10 359	0.17 580	0.17 515	0.18 373	0.15 329

MLCV	0.48 399	0.89 590	1.85 412	0.29 305	0.14 82	0.59 427	0.23 299	0.72 382	0.59 411	0.66 588	0.66 554	0.55 450	0.36 393	1.03 491	0.49 480	0.09 160	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.19 395	0.11 164

DN-CSS_ROB	0.48 399	1.23 681	1.99 479	0.39 542	0.22 346	0.56 372	0.19 139	0.75 412	0.61 434	0.45 360	0.62 513	0.41 350	0.31 359	0.70 435	0.32 353	0.11 366	0.08 210	0.14 509	0.13 414	0.36 606	0.12 213

TestStereo_HL3	0.49 419	0.88 585	3.21 693	0.25 161	0.17 186	0.47 238	0.23 299	0.68 359	0.39 181	0.45 360	0.52 418	0.36 314	0.28 315	1.16 513	0.21 168	0.10 273	0.08 210	0.09 183	0.08 167	0.10 121	0.11 164

AIO-test2	0.49 419	1.15 670	1.96 473	0.42 573	0.37 575	0.50 288	0.23 299	0.79 470	0.70 536	0.33 280	0.53 431	0.27 236	0.22 195	0.67 421	0.29 304	0.73 708	0.08 210	0.13 470	0.17 515	0.17 345	0.18 407

DCVSM-stereo	0.49 419	0.29 193	2.49 592	0.29 305	0.22 346	0.53 333	0.52 618	0.58 289	0.49 304	0.69 601	0.46 348	0.79 596	0.48 533	0.53 360	0.42 439	0.13 465	0.14 499	0.15 540	0.12 380	0.20 411	0.20 443

MyStereo05	0.49 419	0.41 330	2.72 634	0.30 327	0.23 369	0.60 440	0.30 466	0.82 487	0.77 606	0.52 434	0.37 281	0.51 430	0.42 473	0.52 354	0.38 409	0.09 160	0.17 569	0.12 406	0.10 262	0.16 321	0.20 443

HH	0.49 419	0.49 394	2.78 648	0.50 623	0.41 606	0.38 127	0.23 299	0.72 382	0.38 166	0.63 569	0.48 369	0.87 628	0.41 455	0.64 403	0.21 168	0.09 160	0.17 569	0.10 253	0.09 218	0.16 321	0.12 213

HanStereo	0.49 419	0.49 394	2.78 648	0.50 623	0.41 606	0.38 127	0.23 299	0.72 382	0.38 166	0.63 569	0.48 369	0.87 628	0.41 455	0.64 403	0.21 168	0.09 160	0.17 569	0.10 253	0.09 218	0.16 321	0.12 213

gwcnet-sp	0.49 419	0.43 346	2.54 608	0.31 358	0.22 346	0.67 542	0.31 479	0.78 454	0.65 489	0.58 516	0.47 355	0.46 400	0.43 484	0.76 448	0.46 460	0.11 366	0.11 418	0.11 334	0.11 337	0.15 282	0.14 285

scenet	0.49 419	0.43 346	2.54 608	0.31 358	0.22 346	0.67 542	0.31 479	0.78 454	0.65 489	0.58 516	0.47 355	0.46 400	0.43 484	0.76 448	0.46 460	0.11 366	0.11 418	0.11 334	0.11 337	0.15 282	0.14 285

ssnet	0.49 419	0.43 346	2.54 608	0.31 358	0.22 346	0.67 542	0.31 479	0.78 454	0.65 489	0.58 516	0.47 355	0.46 400	0.43 484	0.76 448	0.46 460	0.11 366	0.11 418	0.11 334	0.11 337	0.15 282	0.14 285

TestStereo1	0.49 419	0.81 558	1.85 412	0.39 542	0.57 664	0.56 372	0.34 518	0.75 412	0.69 526	0.44 349	0.63 526	0.35 307	0.42 473	0.64 403	0.29 304	0.10 273	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.33 574	0.26 538

SA-5K	0.49 419	0.81 558	1.85 412	0.39 542	0.57 664	0.56 372	0.34 518	0.75 412	0.69 526	0.44 349	0.63 526	0.35 307	0.42 473	0.64 403	0.29 304	0.10 273	0.08 210	0.12 406	0.10 262	0.33 574	0.26 538

Prome-Stereo	0.49 419	0.30 211	1.76 356	0.60 669	0.23 369	0.63 499	0.42 569	0.62 320	0.60 416	0.59 530	1.03 661	0.43 368	0.72 624	0.60 391	0.33 366	0.09 160	0.07 89	0.10 253	0.09 218	0.11 159	0.43 652

test_sample4	0.50 431	0.42 339	1.88 427	0.32 390	0.19 274	0.56 372	0.26 385	0.93 587	0.65 489	0.54 458	0.54 443	0.45 388	0.36 393	1.79 609	0.36 394	0.13 465	0.10 359	0.13 470	0.12 380	0.17 345	0.16 365

test_sample3	0.50 431	0.41 330	1.88 427	0.32 390	0.19 274	0.57 391	0.25 361	0.92 579	0.64 473	0.52 434	0.49 386	0.47 408	0.35 387	1.79 609	0.37 402	0.13 465	0.10 359	0.12 406	0.11 337	0.16 321	0.16 365

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 431	0.33 244	0.93 139	0.26 209	0.22 346	0.46 226	0.20 167	1.10 680	1.34 695	3.16 745	0.32 248	0.22 155	0.20 163	0.30 139	0.22 194	0.10 273	0.09 306	0.11 334	0.09 218	0.15 282	0.19 424

SMFormer	0.50 431	0.46 373	1.60 301	0.30 327	0.15 115	0.45 206	0.24 336	0.90 558	0.72 556	0.56 487	0.64 543	0.51 430	0.41 455	1.87 627	0.49 480	0.13 465	0.10 359	0.11 334	0.10 262	0.15 282	0.16 365

tta	0.50 431	0.46 373	1.60 301	0.30 327	0.15 115	0.45 206	0.24 336	0.90 558	0.72 556	0.56 487	0.64 543	0.51 430	0.41 455	1.87 627	0.49 480	0.13 465	0.10 359	0.11 334	0.10 262	0.14 254	0.11 164

DCRE	0.50 431	0.63 470	2.13 511	0.30 327	0.23 369	0.45 206	0.24 336	0.59 298	0.53 352	0.50 412	2.10 708	0.42 364	0.26 274	0.35 204	0.23 205	0.09 160	0.14 499	0.10 253	0.32 642	0.16 321	0.15 329

RAFT+CT+SA	0.50 431	0.86 577	1.82 402	0.37 515	0.75 689	0.54 340	0.34 518	0.77 437	0.63 465	0.38 313	0.55 453	0.34 303	0.29 338	0.68 424	0.27 274	0.09 160	0.07 89	0.11 334	0.51 694	0.29 536	0.41 650

NINENet	0.50 431	0.33 244	1.69 320	0.55 650	0.25 408	0.91 651	0.23 299	0.98 628	0.71 546	0.53 445	0.55 453	0.66 520	0.30 349	1.22 518	0.32 353	0.15 534	0.13 480	0.16 559	0.11 337	0.16 321	0.13 256

SA	0.50 431	0.75 527	1.95 464	0.31 358	0.61 677	0.57 391	0.31 479	0.91 570	0.73 572	0.42 336	0.62 513	0.38 328	0.47 524	0.68 424	0.29 304	0.09 160	0.09 306	0.13 470	0.32 642	0.30 548	0.10 133

CSP-Net	0.50 431	0.39 312	1.25 207	0.29 305	0.23 369	0.77 607	0.35 526	0.86 526	0.57 390	0.59 530	0.59 483	0.65 513	0.40 444	1.77 604	0.44 454	0.16 557	0.11 418	0.10 253	0.10 262	0.20 411	0.14 285

GwcNet-ADL	0.50 431	0.74 524	2.90 663	0.31 358	0.20 298	0.58 408	0.29 456	0.87 537	0.64 473	0.47 374	0.47 355	0.56 464	0.33 376	0.46 309	0.46 460	0.13 465	0.12 452	0.09 183	0.09 218	0.14 254	0.21 458

RAFT_R40	0.50 431	0.21 43	1.76 356	0.50 623	0.40 597	0.61 460	0.53 622	0.56 277	0.60 416	0.56 487	0.54 443	0.55 450	0.51 545	1.57 570	0.53 499	0.11 366	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.16 321	0.09 92

GMM-Stereo	0.50 431	0.23 84	2.41 569	0.54 643	0.24 384	0.77 607	0.46 598	0.59 298	0.57 390	0.58 516	0.73 597	0.47 408	0.43 484	0.68 424	0.27 274	0.10 273	0.06 25	0.13 470	0.13 414	0.14 254	0.44 654

MMNet	0.50 431	0.48 389	1.93 451	0.33 417	0.27 439	0.79 616	0.28 430	0.81 479	0.74 576	0.60 540	0.56 465	0.59 482	0.55 560	0.79 458	0.59 530	0.10 273	0.09 306	0.12 406	0.11 337	0.13 218	0.14 285

DeepPruner_ROB	0.50 431	0.70 504	1.94 461	0.29 305	0.26 426	0.63 499	0.31 479	0.80 475	0.48 296	0.61 549	0.55 453	0.66 520	0.38 420	0.98 483	0.40 428	0.19 602	0.14 499	0.14 509	0.14 443	0.23 459	0.17 387

StereoDRNet-Refined	0.50 431	0.41 330	1.50 284	0.33 417	0.21 315	0.68 554	0.26 385	0.81 479	0.68 517	0.67 593	0.68 565	0.73 567	0.42 473	1.10 500	0.59 530	0.11 366	0.08 210	0.14 509	0.14 443	0.25 490	0.21 458
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 431	1.15 670	1.73 335	0.31 358	0.21 315	0.58 408	0.22 258	0.95 610	0.82 626	0.58 516	0.62 513	0.57 471	0.39 434	0.84 464	0.40 428	0.11 366	0.08 210	0.09 183	0.06 27	0.21 427	0.13 256

MWSP-net	0.51 448	0.48 389	1.30 221	0.31 358	0.21 315	0.59 427	0.84 688	0.83 493	0.65 489	0.54 458	0.50 396	0.69 544	0.75 633	0.43 274	1.28 652	0.13 465	0.10 359	0.11 334	0.11 337	0.13 218	0.16 365

SCION-MonSter	0.51 448	0.42 339	1.28 214	0.36 490	0.46 635	0.80 623	0.28 430	0.77 437	0.75 590	0.45 360	0.70 584	0.50 425	0.43 484	0.64 403	0.89 590	0.16 557	0.12 452	0.29 665	0.26 601	0.41 640	0.26 538

Hybrid-DGEV-2	0.51 448	0.84 569	1.75 347	0.32 390	0.17 186	0.73 582	0.18 123	0.83 493	0.69 526	0.52 434	0.38 295	0.53 439	0.42 473	0.99 484	0.92 593	0.10 273	0.08 210	0.11 334	0.10 262	0.25 490	0.23 500

G2L-ROB	0.51 448	0.95 613	1.96 473	0.29 305	0.22 346	0.59 427	0.28 430	0.76 425	0.57 390	0.55 477	0.45 339	0.70 555	0.32 368	1.38 537	0.47 469	0.11 366	0.07 89	0.09 183	0.08 167	0.20 411	0.13 256

DFGA-Net	0.51 448	1.06 652	1.75 347	0.30 327	0.24 384	0.54 340	0.22 258	0.63 329	0.60 416	0.48 393	0.51 403	0.35 307	0.27 295	1.82 618	0.53 499	0.10 273	0.08 210	0.12 406	0.12 380	0.37 615	0.15 329

test_sample5	0.51 448	0.43 346	1.83 406	0.32 390	0.18 236	0.55 355	0.26 385	0.92 579	0.65 489	0.53 445	0.59 483	0.45 388	0.36 393	1.87 627	0.36 394	0.13 465	0.10 359	0.13 470	0.12 380	0.17 345	0.16 365

DualNet	0.51 448	0.43 346	1.83 406	0.32 390	0.18 236	0.55 355	0.26 385	0.92 579	0.65 489	0.54 458	0.62 513	0.45 388	0.36 393	1.87 627	0.36 394	0.13 465	0.10 359	0.13 470	0.12 380	0.17 345	0.16 365

test_5	0.51 448	0.87 581	1.99 479	0.37 515	0.65 681	0.58 408	0.35 526	0.78 454	0.62 452	0.48 393	0.55 453	0.45 388	0.40 444	0.72 439	0.30 327	0.09 160	0.07 89	0.12 406	0.12 380	0.33 574	0.38 633

Sa-1000	0.51 448	0.72 511	1.90 439	0.31 358	0.60 673	0.60 440	0.31 479	0.94 596	0.71 546	0.52 434	0.83 620	0.42 364	0.33 376	0.68 424	0.28 289	0.10 273	0.09 306	0.13 470	0.29 617	0.29 536	0.10 133

dad	0.51 448	1.01 640	1.74 340	0.29 305	0.19 274	0.60 440	0.26 385	0.52 245	0.75 590	0.63 569	0.63 526	0.63 498	0.33 376	0.85 466	0.47 469	0.27 662	0.15 530	0.40 685	0.18 529	0.22 444	0.14 285

PSMNet-ADL	0.51 448	0.38 299	1.65 309	0.35 467	0.21 315	0.67 542	0.26 385	0.74 401	0.55 374	0.42 336	0.52 418	0.70 555	0.45 498	1.91 639	0.57 522	0.15 534	0.13 480	0.11 334	0.13 414	0.15 282	0.20 443

Pruner-Stereo	0.51 448	0.27 149	1.78 369	1.79 728	0.19 274	0.62 481	0.45 595	0.57 283	0.60 416	0.61 549	0.48 369	0.41 350	0.24 238	0.46 309	1.00 609	0.12 429	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.12 181	0.13 256

CFNet-ft	0.51 448	0.76 528	1.79 389	0.28 268	0.30 481	0.63 499	0.28 430	0.66 343	0.55 374	0.45 360	0.57 474	0.74 573	0.41 455	1.46 550	0.42 439	0.14 511	0.10 359	0.28 658	0.13 414	0.18 373	0.14 285

STTStereo	0.51 448	0.69 498	2.14 516	0.36 490	0.30 481	0.61 460	0.32 502	0.77 437	0.60 416	0.60 540	0.54 443	0.67 530	0.43 484	0.86 469	0.42 439	0.16 557	0.15 530	0.17 580	0.20 562	0.16 321	0.15 329

CFNet_RVC	0.51 448	0.76 528	1.79 389	0.28 268	0.30 481	0.63 499	0.28 430	0.66 343	0.55 374	0.45 360	0.57 474	0.74 573	0.41 455	1.46 550	0.42 439	0.14 511	0.10 359	0.28 658	0.13 414	0.18 373	0.14 285

iResNet	0.51 448	0.76 528	2.59 616	0.41 562	0.17 186	0.64 513	0.27 410	0.82 487	0.70 536	0.57 498	0.64 543	0.43 368	0.36 393	0.70 435	0.52 495	0.10 273	0.07 89	0.09 183	0.08 167	0.21 427	0.13 256

test_sample6	0.52 464	0.44 358	1.81 396	0.33 417	0.18 236	0.55 355	0.27 410	0.94 596	0.66 505	0.54 458	0.62 513	0.47 408	0.36 393	1.97 645	0.38 409	0.14 511	0.10 359	0.13 470	0.13 414	0.17 345	0.16 365

CoDeX	0.52 464	0.43 346	2.25 540	0.29 305	0.26 426	0.61 460	0.32 502	0.99 640	0.68 517	0.48 393	0.55 453	0.52 436	0.40 444	1.60 577	0.35 388	0.12 429	0.09 306	0.11 334	0.10 262	0.13 218	0.12 213

SepStereo	0.52 464	0.35 272	1.55 293	0.33 417	0.34 541	0.50 288	0.42 569	0.83 493	0.74 576	0.83 649	0.68 565	0.56 464	0.48 533	1.56 566	0.46 460	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.09 218	0.18 373	0.15 329

SST-Stereo	0.52 464	0.20 27	1.76 356	0.62 671	0.53 654	0.62 481	0.66 660	0.55 271	0.61 434	0.58 516	0.53 431	0.52 436	0.60 584	1.59 576	0.29 304	0.11 366	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.16 321	0.10 133

LMCR-Stereo	0.52 464	0.71 506	2.39 565	0.40 554	0.21 315	0.74 588	0.31 479	1.02 660	0.64 473	0.61 549	0.63 526	0.39 335	0.51 545	0.62 398	0.42 439	0.19 602	0.09 306	0.12 406	0.09 218	0.23 459	0.12 213

delet	0.52 464	0.54 424	1.62 307	0.31 358	0.35 554	0.74 588	0.46 598	0.85 515	0.74 576	0.55 477	0.60 500	0.67 530	0.50 543	1.12 507	0.57 522	0.11 366	0.11 418	0.13 470	0.14 443	0.16 321	0.12 213

SME	0.53 470	1.10 657	1.55 293	0.35 467	0.20 298	0.65 528	0.25 361	0.67 354	0.48 296	0.47 374	0.49 386	0.35 307	0.36 393	1.79 609	0.51 491	0.26 656	0.10 359	0.12 406	0.13 414	0.45 660	0.25 527

IGEV-FE	0.53 470	0.34 263	2.91 664	0.32 390	0.18 236	0.54 340	0.21 214	0.72 382	0.42 226	0.81 643	0.51 403	0.70 555	0.41 455	0.48 328	1.13 630	0.09 160	0.15 530	0.10 253	0.35 654	0.19 395	0.09 92

IGEV_Zeroshot_test	0.53 470	0.33 244	2.91 664	0.32 390	0.18 236	0.54 340	0.21 214	0.72 382	0.42 226	0.81 643	0.51 403	0.71 560	0.41 455	0.48 328	1.13 630	0.09 160	0.15 530	0.10 253	0.35 654	0.19 395	0.09 92

TRStereo	0.53 470	0.76 528	2.38 563	0.42 573	0.29 463	0.69 560	0.23 299	1.81 721	0.55 374	0.36 297	0.32 248	0.47 408	0.40 444	0.46 309	0.25 248	0.12 429	0.11 418	0.11 334	0.41 676	0.13 218	0.32 597

RAFT-345	0.53 470	0.30 211	2.34 555	0.38 532	0.34 541	0.58 408	0.42 569	0.47 183	0.61 434	0.51 425	1.00 655	0.43 368	0.28 315	1.57 570	0.82 584	0.10 273	0.07 89	0.11 334	0.09 218	0.10 121	0.08 60

cf-r	0.53 470	0.81 558	2.15 517	0.33 417	0.28 453	0.60 440	0.28 430	0.78 454	0.64 473	0.51 425	0.60 500	0.75 579	0.40 444	1.32 530	0.43 448	0.13 465	0.09 306	0.11 334	0.12 380	0.15 282	0.14 285

PSMNet-RSSM	0.53 470	0.82 562	1.78 369	0.31 358	0.25 408	0.58 408	0.28 430	0.84 506	0.60 416	0.50 412	0.61 507	0.67 530	0.43 484	1.68 588	0.42 439	0.15 534	0.10 359	0.14 509	0.16 495	0.15 282	0.13 256

MyStereo8	0.54 477	0.80 553	2.76 643	0.32 390	0.33 528	0.71 568	0.20 167	0.87 537	0.57 390	0.51 425	0.59 483	0.50 425	0.33 376	0.68 424	0.55 510	0.10 273	0.29 660	0.10 253	0.13 414	0.21 427	0.34 612

MyStereo06	0.54 477	0.41 330	2.68 627	0.30 327	0.23 369	0.60 440	0.30 466	0.81 479	0.44 245	0.84 651	0.52 418	0.78 591	0.58 576	0.48 328	1.10 626	0.09 160	0.17 569	0.12 406	0.10 262	0.16 321	0.20 443

iRaft-Stereo_5w	0.54 477	1.01 640	2.08 499	0.27 235	0.21 315	0.49 274	0.28 430	0.73 396	0.58 401	0.40 322	0.61 507	0.62 496	0.46 514	1.78 605	0.47 469	0.09 160	0.07 89	0.11 334	0.10 262	0.39 632	0.12 213

IPLGR	0.54 477	0.56 436	2.68 627	0.36 490	0.18 236	0.62 481	0.54 626	1.02 660	0.64 473	0.73 619	0.46 348	0.47 408	0.45 498	1.12 507	0.29 304	0.09 160	0.08 210	0.11 334	0.09 218	0.19 395	0.12 213

AACVNet	0.54 477	0.78 548	1.73 335	0.36 490	0.21 315	0.57 391	0.25 361	0.71 376	0.51 322	0.55 477	0.59 483	0.64 508	0.41 455	2.13 665	0.41 436	0.14 511	0.11 418	0.14 509	0.11 337	0.33 574	0.15 329

LCNet	0.54 477	0.37 285	1.78 369	0.92 697	0.22 346	0.96 657	0.30 466	0.59 298	0.58 401	0.51 425	0.55 453	0.41 350	0.76 636	0.84 464	0.26 262	0.09 160	0.06 25	0.12 406	0.18 529	0.98 712	0.39 639

IRAFT_RVC	0.54 477	0.53 415	1.78 369	0.46 604	0.21 315	0.58 408	0.43 576	0.65 340	0.66 505	0.54 458	0.50 396	0.49 422	0.51 545	1.58 574	1.01 613	0.11 366	0.25 646	0.13 470	0.10 262	0.15 282	0.13 256

GEStereo_RVC	0.54 477	0.87 581	1.95 464	0.47 609	0.25 408	0.62 481	0.37 543	1.00 649	0.74 576	0.53 445	0.54 443	0.59 482	0.44 493	1.10 500	0.46 460	0.15 534	0.11 418	0.12 406	0.10 262	0.26 512	0.19 424

UNet	0.54 477	0.44 358	2.83 653	0.31 358	0.33 528	0.74 588	0.27 410	0.82 487	0.61 434	0.53 445	0.54 443	0.72 563	0.54 555	0.78 457	0.56 518	0.11 366	0.09 306	0.13 470	0.11 337	0.14 254	0.12 213

HGLStereo	0.54 477	0.69 498	2.00 481	0.35 467	0.40 597	0.66 535	0.30 466	0.83 493	0.62 452	0.57 498	0.69 574	0.69 544	0.54 555	1.07 495	0.55 510	0.13 465	0.13 480	0.13 470	0.11 337	0.19 395	0.17 387

DSFCA	0.54 477	0.35 272	1.41 254	0.28 268	0.28 453	0.79 616	0.88 691	0.76 425	0.70 536	0.72 615	0.66 554	0.67 530	0.57 570	1.17 514	0.63 539	0.16 557	0.14 499	0.13 470	0.14 443	0.16 321	0.13 256

DLCB_ROB	0.54 477	0.55 434	1.49 280	0.36 490	0.25 408	0.65 528	0.36 534	0.80 475	0.70 536	0.72 615	0.69 574	0.83 610	0.46 514	1.53 563	0.60 532	0.13 465	0.12 452	0.14 509	0.14 443	0.14 254	0.13 256

DNS	0.55 489	0.72 511	0.93 139	0.30 327	0.50 645	0.41 159	0.20 167	0.48 198	0.39 181	0.18 70	0.49 386	0.27 236	0.19 148	1.22 518	0.66 547	0.10 273	0.48 702	0.11 334	0.21 570	1.72 732	1.49 732

G2L-Stereo_test	0.55 489	0.97 624	1.89 434	0.33 417	0.24 384	0.75 595	0.38 550	0.79 470	0.60 416	0.60 540	0.54 443	0.74 573	0.39 434	1.56 566	0.43 448	0.10 273	0.08 210	0.08 78	0.08 167	0.28 529	0.13 256

G2L-Stereo	0.55 489	0.85 574	2.18 524	0.31 358	0.27 439	0.59 427	0.27 410	0.77 437	0.55 374	0.54 458	0.52 418	0.71 560	0.36 393	1.75 600	0.50 485	0.13 465	0.11 418	0.13 470	0.11 337	0.29 536	0.15 329

ssnet_v2	0.55 489	0.60 449	1.86 420	0.32 390	0.22 346	0.72 574	0.44 587	0.94 596	0.74 576	0.63 569	0.54 443	0.81 603	0.47 524	0.77 453	0.70 558	0.16 557	0.14 499	0.14 509	0.14 443	0.30 548	0.30 577

raft_robust	0.55 489	0.84 569	1.73 335	0.28 268	0.54 656	0.53 333	0.25 361	0.88 546	0.75 590	0.48 393	0.46 348	0.76 585	0.75 633	1.46 550	0.27 274	0.09 160	0.10 359	0.10 253	0.30 627	0.26 512	0.16 365

XX-Stereo	0.55 489	0.54 424	3.50 705	0.48 617	0.39 587	0.54 340	0.17 100	0.89 552	0.40 199	0.44 349	0.65 552	0.85 619	0.19 148	0.77 453	0.21 168	0.10 273	0.14 499	0.10 253	0.32 642	0.17 345	0.14 285

ac_64	0.55 489	0.46 373	1.92 448	0.36 490	0.34 541	0.63 499	0.31 479	0.82 487	0.61 434	0.55 477	0.51 403	0.89 634	0.48 533	1.83 619	0.55 510	0.14 511	0.11 418	0.12 406	0.12 380	0.18 373	0.12 213

GANet-RSSM	0.55 489	0.73 519	1.90 439	0.36 490	0.26 426	0.59 427	0.27 410	0.78 454	0.52 334	0.47 374	0.57 474	0.63 498	0.45 498	1.92 643	0.43 448	0.14 511	0.10 359	0.25 651	0.11 337	0.34 586	0.14 285

CCAANet	0.55 489	0.73 519	2.47 587	0.30 327	0.24 384	0.55 355	0.24 336	0.84 506	0.64 473	0.40 322	0.67 557	0.56 464	0.36 393	1.87 627	0.41 436	0.10 273	0.08 210	0.13 470	0.12 380	0.11 159	0.13 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 489	0.92 598	2.36 561	0.38 532	0.37 575	0.60 440	0.28 430	0.82 487	0.62 452	0.62 560	0.55 453	0.72 563	0.45 498	1.00 487	0.43 448	0.15 534	0.11 418	0.14 509	0.14 443	0.15 282	0.16 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DNSM	0.56 499	0.71 506	0.86 116	0.25 161	0.14 82	0.44 196	0.20 167	0.48 198	0.44 245	0.21 125	0.45 339	0.26 222	0.22 195	1.29 528	1.02 615	0.11 366	0.47 698	0.08 78	0.14 443	1.91 736	1.50 734

Zero-FE251	0.56 499	0.29 193	1.27 212	0.26 209	0.16 152	0.44 196	0.16 86	0.44 135	0.35 112	5.31 750	0.19 77	0.22 155	0.19 148	0.24 48	1.08 623	0.10 273	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.13 256

CBFPSM	0.56 499	0.91 596	1.82 402	0.28 268	0.23 369	0.71 568	0.37 543	0.72 382	0.64 473	0.50 412	0.49 386	1.03 666	0.83 646	0.62 398	1.35 656	0.10 273	0.12 452	0.10 253	0.10 262	0.18 373	0.19 424

CRFU-Net	0.56 499	0.38 299	1.86 420	0.46 604	0.26 426	0.82 628	0.36 534	0.90 558	0.49 304	0.62 560	0.59 483	0.78 591	1.35 697	1.00 487	0.48 475	0.15 534	0.14 499	0.17 580	0.10 262	0.19 395	0.14 285

CIPLG	0.56 499	1.19 677	2.46 581	0.80 688	0.31 502	0.61 460	0.57 639	0.76 425	0.57 390	0.56 487	0.63 526	0.41 350	0.30 349	0.45 300	0.40 428	0.11 366	0.20 605	0.13 470	0.13 414	0.35 599	0.19 424

DAS	0.56 499	0.35 272	1.55 293	0.33 417	0.34 541	0.50 288	0.42 569	0.83 493	0.74 576	0.83 649	0.68 565	0.56 464	0.48 533	2.40 685	0.46 460	0.12 429	0.08 210	0.12 406	0.09 218	0.18 373	0.15 329

AASNet	0.56 499	1.03 646	2.34 555	0.37 515	0.33 528	0.65 528	0.29 456	0.96 615	0.73 572	0.54 458	0.60 500	0.55 450	0.38 420	0.59 384	0.58 527	0.14 511	0.12 452	0.13 470	0.10 262	0.43 650	0.24 515

ACRE	0.56 499	1.14 666	2.77 646	0.76 684	0.28 453	0.60 440	0.56 635	0.76 425	0.58 401	0.55 477	0.62 513	0.41 350	0.29 338	0.44 284	0.39 420	0.11 366	0.19 594	0.13 470	0.14 443	0.36 606	0.18 407

iinet-f	0.57 507	0.93 604	2.27 543	0.31 358	0.25 408	0.83 631	0.33 512	0.81 479	0.65 489	0.54 458	0.63 526	0.73 567	0.67 612	0.73 440	0.67 551	0.13 465	0.13 480	0.11 334	0.10 262	0.43 650	0.16 365

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 507	0.87 581	2.11 505	0.32 390	0.30 481	0.84 633	0.40 559	0.88 546	0.72 556	0.65 586	0.73 597	0.66 520	0.57 570	0.93 476	0.71 561	0.13 465	0.07 89	0.10 253	0.08 167	0.15 282	0.14 285

psm_up	0.57 507	0.61 454	1.83 406	0.35 467	0.30 481	0.64 513	0.37 543	0.90 558	0.68 517	0.59 530	0.55 453	0.68 537	0.54 555	1.91 639	0.46 460	0.16 557	0.15 530	0.16 559	0.15 470	0.23 459	0.13 256

GwcNet-RSSM	0.57 507	0.94 606	2.13 511	0.32 390	0.25 408	0.60 440	0.30 466	0.80 475	0.66 505	0.52 434	0.64 543	0.71 560	0.40 444	1.79 609	0.50 485	0.13 465	0.09 306	0.12 406	0.12 380	0.21 427	0.15 329

DISCO	0.57 507	0.34 263	1.87 425	0.45 598	0.34 541	0.84 633	0.35 526	0.84 506	0.78 610	0.59 530	0.63 526	1.06 673	0.53 552	1.10 500	0.82 584	0.12 429	0.09 306	0.11 334	0.10 262	0.22 444	0.18 407

coex_refinement	0.58 512	0.94 606	1.87 425	0.38 532	0.25 408	0.64 513	0.34 518	0.83 493	0.65 489	0.60 540	0.63 526	0.81 603	0.48 533	1.85 626	0.56 518	0.13 465	0.09 306	0.10 253	0.10 262	0.16 321	0.16 365

PSMNet-RUCA	0.58 512	0.82 562	1.89 434	0.59 665	0.56 662	0.64 513	0.36 534	0.84 506	0.69 526	0.51 425	0.68 565	0.53 439	0.43 484	0.56 372	0.43 448	0.34 679	0.18 581	0.44 691	0.29 617	0.48 667	0.30 577

FACV-RUCA	0.58 512	0.40 320	1.78 369	0.43 577	1.67 731	0.48 255	0.28 430	0.69 363	0.62 452	0.40 322	0.53 431	0.33 295	0.63 601	0.40 255	0.31 340	0.13 465	0.11 418	0.62 703	0.12 380	0.70 694	0.98 712

UGAM	0.58 512	0.47 384	2.21 528	0.30 327	0.19 274	0.53 333	0.34 518	0.59 298	0.63 465	0.44 349	0.73 597	0.78 591	0.37 410	2.58 702	0.39 420	0.10 273	0.08 210	0.17 580	0.14 443	0.42 648	0.17 387

iRaft-Stereo_20w	0.58 512	0.39 312	1.96 473	0.45 598	0.32 513	0.92 653	0.57 639	1.14 685	0.56 386	0.81 643	0.40 309	0.55 450	0.69 617	0.65 415	1.04 619	0.09 160	0.16 548	0.09 183	0.36 663	0.17 345	0.25 527

IPLGR_C	0.58 512	1.25 684	2.72 634	0.80 688	0.31 502	0.60 440	0.61 649	0.76 425	0.58 401	0.56 487	0.62 513	0.41 350	0.31 359	0.43 274	0.40 428	0.11 366	0.22 621	0.13 470	0.15 470	0.35 599	0.19 424

CFNet	0.58 512	0.96 616	1.78 369	0.33 417	0.25 408	0.63 499	0.22 258	0.88 546	0.75 590	0.46 372	0.59 483	0.58 478	0.40 444	2.29 673	0.48 475	0.12 429	0.09 306	0.15 540	0.14 443	0.30 548	0.15 329

NVstereo2D	0.58 512	0.40 320	2.03 490	0.35 467	0.35 554	0.69 560	0.39 556	0.91 570	0.80 618	0.47 374	0.53 431	0.67 530	0.46 514	1.99 649	0.48 475	0.19 602	0.11 418	0.17 580	0.13 414	0.25 490	0.25 527

HUF	0.59 520	0.65 482	2.46 581	0.45 598	0.77 693	0.34 74	0.24 336	0.46 159	0.39 181	0.31 266	0.28 196	0.25 207	0.19 148	0.67 421	0.18 79	0.12 429	2.03 750	0.08 78	0.06 27	0.31 556	1.59 738

DualNet (step1)	0.59 520	0.62 460	1.93 451	0.27 235	0.22 346	0.68 554	0.31 479	0.93 587	0.66 505	0.57 498	0.51 403	0.55 450	0.45 498	1.11 503	0.38 409	0.61 699	0.14 499	0.87 712	0.56 702	0.25 490	0.23 500

Wz-Net-LNSev	0.59 520	0.96 616	2.47 587	0.34 450	0.37 575	0.79 616	0.44 587	0.86 526	0.77 606	0.61 549	0.67 557	0.79 596	0.56 564	0.64 403	0.62 537	0.15 534	0.14 499	0.12 406	0.12 380	0.18 373	0.19 424

OMP-Stereo	0.59 520	0.65 482	1.74 340	0.56 652	0.37 575	0.60 440	0.26 385	0.70 371	0.65 489	0.66 588	0.60 500	0.69 544	0.32 368	2.09 661	1.20 642	0.10 273	0.07 89	0.12 406	0.09 218	0.17 345	0.10 133

IIG-Stereo	0.59 520	0.65 482	1.74 340	0.54 643	0.23 369	0.61 460	0.21 214	0.73 396	0.65 489	0.64 579	0.69 574	0.69 544	0.38 420	2.09 661	1.39 659	0.11 366	0.07 89	0.11 334	0.09 218	0.15 282	0.09 92

iResNetv2_ROB	0.59 520	1.43 699	2.96 667	0.40 554	0.22 346	0.58 408	0.28 430	0.91 570	0.73 572	0.57 498	0.63 526	0.60 489	0.41 455	0.74 443	0.35 388	0.11 366	0.08 210	0.10 253	0.07 117	0.43 650	0.17 387

SACVNet	0.60 526	0.74 524	1.90 439	0.37 515	0.28 453	0.64 513	0.37 543	0.86 526	0.61 434	0.65 586	0.62 513	0.69 544	0.44 493	2.08 659	0.42 439	0.18 586	0.14 499	0.16 559	0.15 470	0.38 622	0.24 515

HHNet	0.60 526	0.65 482	2.60 618	0.36 490	0.25 408	0.64 513	0.61 649	0.64 333	0.62 452	0.55 477	1.13 672	0.32 283	0.60 584	0.42 269	1.79 680	0.15 534	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.18 373	0.15 329

ASMatch	0.60 526	0.43 346	2.58 614	0.91 696	0.36 563	0.56 372	0.25 361	0.52 245	0.61 434	0.47 374	1.21 675	0.47 408	0.66 610	1.34 533	0.94 596	0.10 273	0.08 210	0.11 334	0.11 337	0.10 121	0.16 365

PFNet	0.60 526	0.33 244	2.47 587	0.41 562	0.55 659	0.62 481	0.27 410	0.61 316	0.63 465	0.61 549	0.56 465	0.45 388	0.32 368	1.88 636	1.14 632	0.28 666	0.09 306	0.12 406	0.16 495	0.26 512	0.20 443

ADLNet	0.60 526	0.71 506	1.95 464	0.35 467	0.34 541	0.67 542	0.34 518	0.90 558	0.74 576	0.68 599	0.62 513	0.80 600	0.45 498	1.78 605	0.64 544	0.14 511	0.11 418	0.14 509	0.14 443	0.29 536	0.21 458

ARAFT	0.60 526	1.23 681	3.10 681	0.28 268	0.16 152	0.64 513	0.36 534	0.90 558	0.67 514	0.61 549	0.49 386	0.55 450	0.31 359	1.24 525	0.32 353	0.10 273	0.08 210	0.14 509	0.13 414	0.37 615	0.21 458

ETE_ROB	0.60 526	0.71 506	1.55 293	0.37 515	0.25 408	0.69 560	0.51 615	1.47 706	0.70 536	0.80 637	0.69 574	0.85 619	0.49 540	1.36 535	0.58 527	0.16 557	0.13 480	0.19 609	0.16 495	0.21 427	0.23 500

LALA_ROB	0.60 526	0.76 528	1.69 320	0.36 490	0.29 463	0.79 616	0.55 630	0.94 596	0.77 606	0.81 643	0.67 557	0.94 648	0.49 540	0.99 484	0.73 568	0.21 621	0.15 530	0.20 619	0.18 529	0.23 459	0.21 458

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 534	0.61 454	3.35 702	0.33 417	0.58 666	0.66 535	0.20 167	0.98 628	0.55 374	0.73 619	0.52 418	0.99 658	0.65 605	0.58 378	0.29 304	0.10 273	0.16 548	0.10 253	0.41 676	0.29 536	0.20 443

RAFT-RH_RVC	0.61 534	0.50 402	2.33 553	0.36 490	0.29 463	0.60 440	0.18 123	0.44 135	0.58 401	0.76 627	1.91 704	0.47 408	0.29 338	1.60 577	1.23 646	0.14 511	0.07 89	0.13 470	0.13 414	0.10 121	0.09 92

FADNet-RVC	0.61 534	1.26 686	2.12 509	0.33 417	0.26 426	0.59 427	0.29 456	0.86 526	0.62 452	0.45 360	0.50 396	0.62 496	0.46 514	1.73 596	0.55 510	0.17 573	0.20 605	0.17 580	0.18 529	0.59 685	0.28 556

RASNet	0.61 534	0.68 494	2.03 490	0.35 467	0.46 635	0.65 528	0.28 430	0.78 454	0.70 536	0.48 393	0.64 543	0.93 644	0.61 593	2.21 669	0.73 568	0.12 429	0.09 306	0.09 183	0.10 262	0.14 254	0.11 164

XPNet_ROB	0.61 534	0.72 511	1.66 314	0.37 515	0.27 439	0.67 542	0.47 606	0.89 552	0.71 546	0.78 633	0.70 584	0.81 603	0.53 552	1.70 591	0.76 572	0.21 621	0.16 548	0.16 559	0.15 470	0.20 411	0.21 458

252Zero-FE	0.62 539	0.27 149	0.83 108	0.24 133	0.13 57	0.31 47	0.13 14	0.39 84	0.32 64	8.03 753	0.23 133	0.12 3	0.12 14	0.26 76	0.44 454	0.09 160	0.12 452	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 213

YMNet	0.62 539	0.72 511	1.93 451	0.41 562	0.41 606	0.87 643	0.43 576	0.87 537	0.71 546	0.74 622	0.81 615	0.83 610	0.46 514	0.86 469	0.93 594	0.19 602	0.22 621	0.20 619	0.17 515	0.41 640	0.21 458

YMNet_1	0.62 539	0.72 511	1.93 451	0.41 562	0.41 606	0.87 643	0.43 576	0.87 537	0.71 546	0.74 622	0.81 615	0.83 610	0.46 514	0.86 469	0.93 594	0.19 602	0.22 621	0.20 619	0.17 515	0.41 640	0.21 458

DDVS	0.62 539	0.40 320	1.40 252	2.21 736	0.35 554	0.87 643	1.00 701	0.69 363	0.50 315	0.53 445	0.56 465	0.90 636	0.37 410	1.22 518	0.47 469	0.15 534	0.14 499	0.14 509	0.12 380	0.19 395	0.22 473

DRaft	0.62 539	0.38 299	1.76 356	0.24 133	0.16 152	0.64 513	0.66 660	0.53 254	0.53 352	0.67 593	0.99 653	0.38 328	1.00 670	1.44 544	2.10 694	0.10 273	0.14 499	0.10 253	0.14 443	0.18 373	0.21 458

DMCA-RVC	0.62 539	0.96 616	2.63 620	0.36 490	0.90 699	0.56 372	0.31 479	0.69 363	0.57 390	0.68 599	0.52 418	0.59 482	0.56 564	1.23 522	0.53 499	0.16 557	0.38 681	0.20 619	0.15 470	0.20 411	0.15 329

HSM	0.62 539	0.76 528	1.72 332	0.30 327	0.29 463	0.64 513	0.28 430	0.94 596	0.62 452	0.58 516	0.57 474	1.40 699	0.64 603	2.59 703	0.42 439	0.11 366	0.08 210	0.10 253	0.08 167	0.14 254	0.11 164

UGAM-zero	0.63 546	0.39 312	2.49 592	0.30 327	0.49 643	0.67 542	0.19 139	0.91 570	0.45 261	0.77 631	0.45 339	1.16 687	0.82 645	2.05 654	0.29 304	0.09 160	0.15 530	0.09 183	0.44 680	0.11 159	0.22 473

fast-acv-ft	0.63 546	0.88 585	3.10 681	0.38 532	0.30 481	0.79 616	0.48 610	0.69 363	0.72 556	0.58 516	0.78 611	0.76 585	0.60 584	0.67 421	0.73 568	0.15 534	0.15 530	0.18 602	0.17 515	0.37 615	0.16 365

PSM-AAD	0.63 546	0.22 61	1.77 365	0.37 515	0.23 369	0.86 639	1.17 713	0.59 298	0.60 416	0.64 579	0.71 589	0.68 537	2.93 730	0.65 415	0.31 340	0.09 160	0.07 89	0.17 580	0.15 470	0.13 218	0.33 608

PS-NSSS	0.63 546	1.00 636	1.81 396	0.30 327	0.31 502	0.63 499	0.34 518	0.98 628	0.69 526	0.54 458	0.74 600	0.51 430	0.41 455	2.43 690	0.48 475	0.24 647	0.17 569	0.27 655	0.18 529	0.27 523	0.21 458

z-ln-s-r	0.64 550	0.89 590	2.23 536	0.32 390	0.26 426	0.57 391	0.37 543	0.84 506	0.76 601	0.51 425	0.81 615	0.64 508	0.45 498	2.06 655	1.27 650	0.10 273	0.07 89	0.11 334	0.09 218	0.24 476	0.13 256

TransformOpticalFlow	0.64 550	0.56 436	2.66 625	0.44 584	0.26 426	0.62 481	0.28 430	0.83 493	0.71 546	0.76 627	0.74 600	0.91 638	0.85 650	1.83 619	0.81 583	0.10 273	0.07 89	0.11 334	0.09 218	0.11 159	0.12 213

pcwnet_v2	0.64 550	0.49 394	4.41 722	0.32 390	0.27 439	0.60 440	0.25 361	0.97 624	0.88 642	0.59 530	0.70 584	0.63 498	0.55 560	0.66 420	0.37 402	0.17 573	0.15 530	0.15 540	0.14 443	0.21 427	0.23 500

RAFT + AFF	0.64 550	1.20 678	1.95 464	0.34 450	0.33 528	0.67 542	0.52 618	0.99 640	0.74 576	0.53 445	0.58 480	0.57 471	0.80 642	1.76 601	0.51 491	0.12 429	0.27 656	0.15 540	0.14 443	0.43 650	0.29 564

FADNet	0.64 550	1.22 680	2.06 492	0.32 390	0.30 481	0.66 535	0.29 456	0.88 546	0.72 556	0.44 349	0.48 369	0.66 520	0.57 570	1.84 624	0.45 459	0.46 691	0.20 605	0.17 580	0.19 549	0.59 685	0.24 515

DRN-Test	0.64 550	0.43 346	2.44 577	0.39 542	0.44 616	0.80 623	0.41 565	1.02 660	0.78 610	0.80 637	0.63 526	0.69 544	0.56 564	1.79 609	0.69 556	0.15 534	0.12 452	0.17 580	0.16 495	0.18 373	0.17 387

StereoDRNet	0.64 550	0.88 585	2.35 558	0.41 562	0.45 627	0.73 582	0.47 606	0.94 596	0.74 576	0.75 624	0.54 443	0.74 573	0.47 524	1.70 591	0.72 565	0.15 534	0.14 499	0.15 540	0.14 443	0.20 411	0.19 424

NOSS_ROB	0.64 550	0.65 482	1.62 307	0.46 604	0.25 408	0.67 542	0.30 466	0.93 587	0.77 606	0.59 530	0.57 474	0.77 587	0.38 420	2.78 714	0.44 454	0.23 638	0.24 633	0.28 658	0.26 601	0.27 523	0.39 639

noway7	0.65 558	2.12 737	4.60 724	0.34 450	0.20 298	0.46 226	0.26 385	0.77 437	0.64 473	0.34 284	0.39 304	0.50 425	0.46 514	0.40 255	0.54 506	0.09 160	0.07 89	0.10 253	0.09 218	0.29 536	0.30 577

Select-FE	0.65 558	0.67 491	2.76 643	0.49 619	0.55 659	0.79 616	0.16 86	0.90 558	0.53 352	0.84 651	0.55 453	0.91 638	0.75 633	0.57 373	1.16 636	0.11 366	0.18 581	0.11 334	0.49 690	0.14 254	0.31 587

Wz-Net-MNSev	0.65 558	0.97 624	2.19 526	0.36 490	0.33 528	0.90 649	0.60 645	0.92 579	0.81 625	0.75 624	0.72 594	0.73 567	0.65 605	1.39 538	0.71 561	0.16 557	0.13 480	0.14 509	0.14 443	0.24 476	0.18 407

FINET	0.65 558	0.95 613	3.06 677	0.35 467	0.40 597	0.58 408	0.48 610	0.92 579	1.10 677	0.57 498	0.68 565	0.47 408	0.44 493	1.15 512	0.60 532	0.23 638	0.21 615	0.17 580	0.15 470	0.26 512	0.25 527

CVANet_RVC	0.65 558	0.80 553	2.13 511	0.36 490	0.26 426	0.62 481	0.42 569	0.84 506	0.72 556	0.69 601	0.68 565	0.68 537	0.52 550	2.64 705	0.42 439	0.19 602	0.12 452	0.22 632	0.17 515	0.37 615	0.15 329

NCCL2	0.65 558	0.94 606	1.96 473	0.43 577	0.30 481	0.71 568	0.68 666	0.84 506	0.65 489	0.70 607	0.60 500	0.86 626	0.54 555	1.56 566	0.57 522	0.20 613	0.16 548	0.67 706	0.25 593	0.22 444	0.24 515

RT-IGEV	0.66 564	0.25 118	2.11 505	0.56 652	0.46 635	0.62 481	0.54 626	0.99 640	0.75 590	0.79 635	0.93 643	0.85 619	0.78 640	0.59 384	1.64 673	0.12 429	0.16 548	0.11 334	0.47 685	0.28 529	0.30 577

TCMNet	0.66 564	0.85 574	2.55 613	0.50 623	0.52 653	0.72 574	0.39 556	0.87 537	0.72 556	0.58 516	0.68 565	0.63 498	0.46 514	1.70 591	0.63 539	0.18 586	0.18 581	0.23 639	0.18 529	0.38 622	0.27 548

ACV-stereo	0.66 564	0.76 528	2.86 654	0.32 390	0.25 408	1.01 665	0.60 645	0.59 298	0.52 334	0.41 331	0.45 339	1.55 705	0.94 665	1.40 541	0.69 556	0.14 511	0.13 480	0.12 406	0.11 337	0.20 411	0.19 424

GrayStereo	0.66 564	0.19 11	1.76 356	0.90 695	0.23 369	0.62 481	1.42 728	0.62 320	0.60 416	0.72 615	0.78 611	0.56 464	3.07 733	0.60 391	0.26 262	0.09 160	0.08 210	0.10 253	0.21 570	0.11 159	0.18 407

PSMNet_ROB	0.66 564	1.01 640	2.33 553	0.38 532	0.31 502	0.72 574	0.55 630	0.86 526	0.69 526	0.54 458	0.60 500	0.75 579	0.47 524	2.00 650	0.82 584	0.17 573	0.13 480	0.19 609	0.19 549	0.24 476	0.27 548

zzzzzzz1	0.67 569	2.12 737	4.32 721	0.32 390	0.29 463	0.44 196	0.29 456	0.74 401	0.62 452	0.33 280	0.40 309	0.52 436	0.45 498	0.93 476	0.58 527	0.14 511	0.09 306	0.10 253	0.10 262	0.36 606	0.22 473

DispNO	0.67 569	0.98 629	2.58 614	0.31 358	0.27 439	0.59 427	0.29 456	0.83 493	0.68 517	0.53 445	0.79 614	0.83 610	0.47 524	2.46 693	0.68 554	0.12 429	0.10 359	0.19 609	0.31 636	0.16 321	0.17 387

STrans-v2	0.67 569	0.56 436	2.64 622	0.27 235	0.23 369	0.57 391	0.33 512	0.96 615	0.69 526	0.92 663	0.85 627	0.89 634	0.93 662	1.83 619	1.21 644	0.09 160	0.07 89	0.10 253	0.09 218	0.11 159	0.12 213

hitnet-ft	0.67 569	0.80 553	1.90 439	0.28 268	0.22 346	0.69 560	0.36 534	0.85 515	0.65 489	0.56 487	0.84 623	1.03 666	0.95 668	2.32 676	0.55 510	0.23 638	0.14 499	0.41 686	0.13 414	0.24 476	0.17 387

FADNet-RVC-Resample	0.67 569	1.16 675	3.16 687	0.37 515	0.29 463	0.62 481	0.38 550	0.86 526	0.63 465	0.51 425	0.50 396	0.57 471	0.45 498	1.57 570	0.49 480	0.24 647	0.32 670	0.23 639	0.19 549	0.27 523	0.62 683

RP	0.67 569	0.82 562	1.94 461	0.43 577	0.44 616	0.65 528	0.45 595	0.89 552	0.82 626	0.66 588	0.92 639	0.99 658	0.76 636	1.55 565	0.66 547	0.25 652	0.18 581	0.23 639	0.20 562	0.31 556	0.22 473

HSM-Net_RVC	0.67 569	0.34 263	2.23 536	0.26 209	0.19 274	0.67 542	0.29 456	1.26 696	0.69 526	0.72 615	0.70 584	0.78 591	0.42 473	3.77 734	0.41 436	0.13 465	0.09 306	0.10 253	0.09 218	0.12 181	0.11 164
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 569	0.92 598	1.76 356	0.37 515	0.24 384	0.66 535	0.56 635	0.82 487	0.74 576	1.16 684	0.62 513	0.61 492	0.48 533	2.70 710	0.50 485	0.20 613	0.11 418	0.35 676	0.14 443	0.32 565	0.16 365

w-ln-seven-2	0.68 577	1.13 664	2.46 581	0.36 490	0.27 439	0.65 528	0.44 587	0.87 537	0.83 629	0.69 601	0.75 603	0.72 563	0.63 601	1.56 566	1.15 634	0.13 465	0.13 480	0.15 540	0.14 443	0.35 599	0.19 424

ADLNet2	0.68 577	0.84 569	3.19 691	0.33 417	0.36 563	0.64 513	0.37 543	0.89 552	0.79 615	0.54 458	0.65 552	0.93 644	0.48 533	2.07 657	0.56 518	0.13 465	0.11 418	0.11 334	0.11 337	0.33 574	0.18 407

DEmStereo	0.68 577	0.31 225	2.25 540	0.42 573	0.17 186	0.66 535	0.89 692	0.51 229	0.59 411	0.60 540	1.01 656	0.45 388	1.26 689	1.54 564	2.26 700	0.10 273	0.08 210	0.10 253	0.10 262	0.10 121	0.11 164

Nwc_Net	0.68 577	0.83 567	2.53 602	0.41 562	0.39 587	0.77 607	0.38 550	1.01 657	0.70 536	0.60 540	0.99 653	0.98 655	0.68 615	1.41 542	0.63 539	0.23 638	0.15 530	0.23 639	0.25 593	0.23 459	0.18 407

AANet_RVC	0.68 577	1.00 636	2.09 500	0.33 417	0.25 408	0.58 408	0.32 502	0.81 479	0.80 618	0.61 549	0.94 645	0.80 600	0.41 455	2.46 693	1.02 615	0.36 682	0.14 499	0.10 253	0.09 218	0.23 459	0.22 473

IPLG	0.69 582	0.84 569	2.43 575	0.35 467	0.21 315	1.65 706	0.61 649	1.36 701	0.58 401	1.39 706	0.51 403	0.37 319	0.87 654	1.41 542	0.36 394	0.09 160	0.07 89	0.14 509	0.12 380	0.32 565	0.11 164

GwcNet	0.69 582	0.71 506	3.12 684	0.36 490	0.45 627	0.81 625	0.44 587	0.86 526	0.84 632	0.60 540	0.74 600	0.82 608	0.49 540	1.65 583	0.66 547	0.16 557	0.15 530	0.15 540	0.15 470	0.31 556	0.24 515

AF-Net	0.69 582	0.92 598	2.21 528	0.41 562	0.40 597	0.68 554	0.40 559	1.02 660	0.86 635	0.69 601	1.03 661	1.04 669	0.84 649	1.19 515	0.78 577	0.22 634	0.14 499	0.25 651	0.17 515	0.30 548	0.18 407

stereogan	0.69 582	0.51 406	2.44 577	0.39 542	0.39 587	1.01 665	0.41 565	0.94 596	0.92 653	0.73 619	0.85 627	1.15 685	0.69 617	1.57 570	0.53 499	0.19 602	0.18 581	0.20 619	0.16 495	0.36 606	0.24 515

PAM_32	0.70 586	0.35 272	2.73 639	0.54 643	0.61 677	1.07 676	0.43 576	0.84 506	0.49 304	0.90 660	0.91 637	1.23 689	0.77 639	0.65 415	1.10 626	0.10 273	0.19 594	0.10 253	0.49 690	0.15 282	0.38 633

PAM	0.70 586	0.35 272	2.72 634	0.56 652	0.62 679	1.08 678	0.53 622	0.85 515	0.44 245	0.93 665	0.92 639	1.24 690	0.68 615	0.64 403	1.01 613	0.10 273	0.19 594	0.10 253	0.48 688	0.14 254	0.38 633

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 586	0.65 482	3.45 703	0.50 623	0.60 673	0.75 595	0.23 299	0.96 615	0.60 416	0.76 627	1.30 683	0.81 603	0.60 584	0.57 373	0.82 584	0.10 273	0.16 548	0.11 334	0.43 679	0.31 556	0.22 473

xxxx	0.70 586	0.21 43	1.33 230	0.28 268	0.18 236	0.63 499	0.24 336	1.02 660	0.69 526	0.50 412	0.62 513	0.58 478	0.38 420	1.47 557	5.21 740	0.13 465	0.12 452	0.11 334	0.10 262	0.12 181	0.15 329

APVNet	0.70 586	0.67 491	2.71 632	0.38 532	0.36 563	0.85 637	0.43 576	0.91 570	0.68 517	0.55 477	0.69 574	0.75 579	0.55 560	2.31 674	0.78 577	0.17 573	0.17 569	0.24 646	0.19 549	0.33 574	0.23 500

Syn2CoEx	0.70 586	1.07 655	2.74 641	0.43 577	0.30 481	0.64 513	0.42 569	0.99 640	0.78 610	0.62 560	0.78 611	0.74 573	0.72 624	1.92 643	0.61 535	0.20 613	0.17 569	0.19 609	0.15 470	0.29 536	0.22 473

FAT-Stereo	0.70 586	0.54 424	2.88 656	0.36 490	0.29 463	0.62 481	0.54 626	0.97 624	0.87 638	0.76 627	0.92 639	0.94 648	0.80 642	1.84 624	0.57 522	0.18 586	0.19 594	0.17 580	0.16 495	0.22 444	0.25 527

RYNet	0.70 586	0.56 436	2.25 540	0.35 467	0.41 606	0.86 639	0.43 576	0.94 596	0.82 626	0.62 560	0.53 431	0.91 638	0.60 584	2.70 710	1.00 609	0.14 511	0.11 418	0.16 559	0.14 443	0.25 490	0.27 548

PWC_ROB	0.70 586	0.94 606	1.88 427	0.39 542	0.39 587	0.62 481	0.30 466	0.98 628	0.94 655	0.91 662	1.29 682	0.77 587	0.62 598	1.62 581	1.03 618	0.18 586	0.11 418	0.18 602	0.13 414	0.51 675	0.22 473

ccnet	0.71 595	0.41 330	1.59 299	0.40 554	0.45 627	1.06 671	0.55 630	0.98 628	0.71 546	0.88 656	0.97 650	0.82 608	0.88 658	1.68 588	0.94 596	0.32 675	0.26 649	0.32 672	0.27 607	0.34 586	0.30 577

RGC	0.71 595	0.97 624	2.18 524	0.44 584	0.44 616	0.73 582	0.40 559	0.94 596	0.71 546	0.71 612	1.04 664	1.01 662	0.71 621	1.74 598	0.70 558	0.23 638	0.18 581	0.28 658	0.26 601	0.29 536	0.27 548

CBMV	0.71 595	0.76 528	2.64 622	0.33 417	0.20 298	0.78 612	0.79 682	0.98 628	0.78 610	0.85 655	0.71 589	0.86 626	1.10 681	1.46 550	0.62 537	0.18 586	0.20 605	0.21 628	0.19 549	0.25 490	0.33 608
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 598	1.10 657	2.15 517	1.11 710	0.59 668	0.62 481	0.19 139	0.75 412	0.53 352	0.56 487	0.63 526	0.47 408	0.31 359	1.11 503	0.33 366	0.75 710	0.45 693	0.84 711	0.64 715	0.69 693	0.54 671

mmx	0.72 598	0.23 84	2.01 482	0.30 327	0.21 315	0.57 391	0.26 385	0.99 640	0.76 601	0.53 445	0.63 526	0.66 520	0.39 434	2.52 698	3.43 725	0.13 465	0.10 359	0.15 540	0.13 414	0.15 282	0.15 329

xxx	0.72 598	0.23 84	2.01 482	0.30 327	0.21 315	0.57 391	0.26 385	0.99 640	0.76 601	0.53 445	0.63 526	0.66 520	0.39 434	2.52 698	3.43 725	0.13 465	0.10 359	0.15 540	0.13 414	0.15 282	0.15 329

LL-Strereo	0.72 598	1.29 688	2.49 592	0.36 490	0.45 627	0.55 355	0.32 502	0.93 587	0.71 546	0.67 593	0.58 480	0.85 619	0.79 641	2.67 709	0.46 460	0.10 273	0.18 581	0.14 509	0.12 380	0.40 637	0.42 651

test_xeample	0.72 598	0.21 43	1.36 239	0.27 235	0.17 186	0.59 427	0.28 430	1.01 657	0.70 536	0.55 477	0.67 557	0.44 379	0.39 434	1.88 636	5.17 739	0.12 429	0.10 359	0.11 334	0.10 262	0.13 218	0.15 329

SHD	0.72 598	0.77 538	2.36 561	0.45 598	0.40 597	0.71 568	0.32 502	1.02 660	1.25 688	1.07 677	0.84 623	0.90 636	0.73 627	1.09 498	0.98 603	0.21 621	0.18 581	0.20 619	0.21 570	0.32 565	0.31 587

RTSC	0.72 598	1.00 636	2.22 532	0.40 554	0.29 463	0.82 628	0.31 479	0.96 615	1.10 677	0.92 663	0.81 615	0.78 591	0.58 576	1.23 522	1.55 668	0.18 586	0.17 569	0.14 509	0.17 515	0.43 650	0.30 577

PASM	0.72 598	0.68 494	1.91 445	0.47 609	0.44 616	0.60 440	0.51 615	0.76 425	0.80 618	0.77 631	0.67 557	0.87 628	0.61 593	2.40 685	0.67 551	0.32 675	0.35 673	0.36 678	0.41 676	0.45 660	0.39 639

PWCDC_ROB	0.72 598	1.06 652	2.09 500	0.47 609	0.36 563	0.78 612	0.26 385	0.98 628	1.34 695	0.61 549	2.07 706	0.64 508	0.61 593	0.83 462	0.71 561	0.31 673	0.14 499	0.15 540	0.12 380	0.60 688	0.21 458

ff1	0.73 607	0.23 84	2.01 482	0.30 327	0.21 315	0.57 391	0.26 385	0.74 401	0.88 642	0.53 445	0.63 526	0.66 520	0.39 434	2.52 698	3.43 725	0.10 273	0.24 633	0.15 540	0.13 414	0.25 490	0.36 623

GASNet	0.73 607	1.47 701	3.04 675	0.47 609	0.33 528	0.57 391	0.34 518	0.91 570	0.75 590	0.58 516	0.58 480	0.74 573	0.55 560	2.03 651	0.65 546	0.21 621	0.15 530	0.19 609	0.17 515	0.51 675	0.28 556

XQC	0.73 607	0.98 629	2.39 565	0.46 604	0.35 554	0.81 625	0.46 598	1.00 649	1.00 663	0.80 637	0.69 574	0.88 632	0.74 632	1.32 530	1.20 642	0.24 647	0.16 548	0.23 639	0.20 562	0.41 640	0.33 608

w-ln-seven	0.74 610	1.05 650	2.54 608	0.37 515	0.34 541	1.03 668	0.47 606	1.00 649	1.08 674	0.90 660	0.85 627	0.85 619	0.57 570	1.37 536	1.26 649	0.14 511	0.13 480	0.16 559	0.15 470	0.31 556	0.20 443

1111x	0.74 610	0.21 43	1.93 451	0.31 358	0.17 186	0.63 499	0.32 502	1.03 667	0.74 576	0.52 434	0.62 513	0.57 471	0.47 524	2.38 681	4.25 734	0.12 429	0.14 499	0.11 334	0.12 380	0.12 181	0.14 285

Anonymous_2	0.74 610	0.32 234	1.65 309	0.33 417	0.30 481	0.67 542	0.32 502	0.69 363	0.46 272	0.48 393	0.41 315	0.84 615	0.58 576	0.51 350	0.40 428	0.32 675	0.38 681	1.43 735	3.69 758	0.80 703	0.27 548

Selective-IGEV-i16pc	0.75 613	0.29 193	5.48 731	0.32 390	0.19 274	1.18 688	0.62 654	0.86 526	0.74 576	0.37 303	0.51 403	0.53 439	0.29 338	2.10 663	0.35 388	0.22 634	0.23 629	0.12 406	0.16 495	0.22 444	0.19 424

GANetREF_RVC	0.75 613	1.15 670	2.46 581	0.47 609	0.26 426	0.83 631	0.61 649	0.97 624	0.89 646	0.62 560	0.61 507	0.72 563	0.59 580	2.42 687	0.55 510	0.32 675	0.25 646	0.36 678	0.24 587	0.39 632	0.31 587
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	0.75 613	0.84 569	2.01 482	0.40 554	0.25 408	0.74 588	0.66 660	0.87 537	0.73 572	0.71 612	1.07 667	0.84 615	0.59 580	2.71 712	1.15 634	0.17 573	0.16 548	0.44 691	0.16 495	0.31 556	0.20 443

PDISCO_ROB	0.75 613	1.06 652	2.11 505	0.64 673	0.59 668	1.13 683	0.43 576	1.14 685	1.05 669	0.64 579	0.71 589	0.96 651	0.61 593	1.21 516	0.76 572	0.37 683	0.18 581	0.27 655	0.24 587	0.56 684	0.32 597

HBP-ISP	0.76 617	1.30 689	3.19 691	0.35 467	0.26 426	0.85 637	0.54 626	1.03 667	0.72 556	0.80 637	0.69 574	0.68 537	0.83 646	2.04 653	0.44 454	0.23 638	0.24 633	0.29 665	0.25 593	0.28 529	0.24 515

Wz-Net-SNSev	0.76 617	1.32 693	3.11 683	0.40 554	0.31 502	0.71 568	0.60 645	0.98 628	0.87 638	0.67 593	0.83 620	0.96 651	0.60 584	1.67 586	0.97 600	0.16 557	0.15 530	0.16 559	0.17 515	0.36 606	0.24 515

FTStereo	0.76 617	0.18 7	2.35 558	0.71 679	0.21 315	0.73 582	1.79 732	0.57 283	0.53 352	1.07 677	1.63 698	1.29 693	2.13 722	0.75 444	0.29 304	0.19 602	0.08 210	0.12 406	0.11 337	0.11 159	0.40 645

CBMV_ROB	0.76 617	0.42 339	2.68 627	0.33 417	0.22 346	0.74 588	0.47 606	0.96 615	0.76 601	1.04 676	0.96 648	0.88 632	0.93 662	2.06 655	1.19 641	0.22 634	0.24 633	0.27 655	0.25 593	0.25 490	0.28 556

DDUNet	0.77 621	1.12 661	1.88 427	0.76 684	0.69 685	0.84 633	0.43 576	0.85 515	0.65 489	0.67 593	0.75 603	0.91 638	0.52 550	1.03 491	0.57 522	0.54 695	0.37 677	0.95 718	0.52 697	0.71 696	0.57 677

UDG	0.77 621	1.23 681	2.15 517	0.67 677	0.59 668	0.78 612	0.38 550	0.90 558	0.70 536	0.61 549	0.69 574	1.01 662	0.67 612	1.02 489	0.73 568	0.45 689	0.34 671	0.87 712	0.51 694	0.67 692	0.46 659

aanetorigin	0.77 621	0.80 553	2.59 616	0.43 577	0.44 616	0.58 408	1.01 703	0.57 283	0.68 517	1.53 712	1.23 676	0.81 603	1.08 678	1.07 495	1.07 622	0.18 586	0.15 530	0.17 580	0.21 570	0.54 682	0.30 577

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 621	1.04 647	2.06 492	0.94 699	0.35 554	0.89 648	0.40 559	0.85 515	0.63 465	0.55 477	0.63 526	0.75 579	0.38 420	2.38 681	0.48 475	1.10 724	0.31 665	0.36 678	0.21 570	0.53 681	0.55 674

222	0.78 625	0.23 84	1.23 204	0.28 268	0.18 236	0.62 481	0.24 336	1.02 660	0.70 536	0.58 516	0.66 554	0.46 400	0.42 473	1.80 614	6.53 751	0.13 465	0.10 359	0.11 334	0.10 262	0.12 181	0.17 387

EAI-Stereo	0.78 625	0.25 118	1.67 316	0.54 643	0.59 668	1.95 715	2.05 736	1.11 684	0.64 473	0.95 668	1.49 693	0.50 425	0.67 612	0.59 384	1.44 663	0.09 160	0.19 594	0.09 183	0.49 690	0.13 218	0.22 473

NCC-stereo	0.79 627	0.94 606	2.42 571	0.59 665	0.45 627	1.90 713	0.46 598	0.99 640	0.72 556	0.64 579	0.84 623	0.91 638	0.73 627	1.80 614	1.00 609	0.27 662	0.19 594	0.23 639	0.31 636	0.24 476	0.22 473

Abc-Net	0.79 627	0.94 606	2.42 571	0.59 665	0.45 627	1.90 713	0.46 598	0.99 640	0.72 556	0.64 579	0.84 623	0.91 638	0.73 627	1.80 614	1.00 609	0.27 662	0.19 594	0.23 639	0.31 636	0.24 476	0.22 473
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	0.80 629	0.27 149	8.23 745	0.49 619	0.98 703	0.33 62	0.20 167	0.48 198	1.28 691	0.17 59	0.20 88	0.77 587	0.22 195	0.60 391	0.97 600	0.11 366	0.07 89	0.09 183	0.10 262	0.33 574	0.14 285

zh-mn7	0.80 629	1.54 704	3.00 673	0.35 467	0.27 439	0.72 574	0.41 565	0.93 587	1.11 679	1.00 671	1.28 680	0.75 579	0.57 570	1.87 627	1.18 639	0.16 557	0.13 480	0.14 509	0.14 443	0.26 512	0.21 458

z-mn7	0.80 629	1.52 703	2.62 619	0.36 490	0.28 453	1.01 665	0.48 610	0.90 558	1.29 692	0.69 601	1.35 688	0.85 619	0.59 580	2.03 651	1.09 625	0.14 511	0.12 452	0.14 509	0.12 380	0.32 565	0.20 443

SQANet	0.80 629	1.58 706	2.53 602	0.76 684	0.83 694	0.76 599	0.36 534	0.83 493	0.64 473	0.63 569	0.69 574	0.73 567	0.51 545	1.21 516	0.53 499	0.77 711	0.29 660	0.59 702	0.29 617	0.86 706	0.61 682

anonymity	0.80 629	0.66 489	1.29 218	0.59 665	0.75 689	0.67 542	0.52 618	0.95 610	0.71 546	0.94 666	0.70 584	0.67 530	0.87 654	0.71 437	1.35 656	0.64 702	0.62 711	0.58 700	1.44 739	0.60 688	0.65 686

S-Stereo	0.80 629	0.69 498	3.89 712	0.39 542	0.37 575	0.69 560	0.70 672	0.94 596	0.98 662	0.62 560	0.91 637	0.83 610	0.60 584	2.37 678	0.66 547	0.18 586	0.21 615	0.17 580	0.18 529	0.30 548	0.35 615

ADCRef	0.80 629	0.96 616	2.29 547	0.37 515	0.35 554	0.96 657	0.51 615	0.87 537	0.75 590	0.88 656	0.83 620	0.61 492	1.36 698	1.02 489	3.27 719	0.13 465	0.11 418	0.17 580	0.19 549	0.25 490	0.21 458

DANet	0.80 629	0.65 482	2.21 528	1.19 713	0.48 642	0.74 588	1.25 716	0.89 552	1.53 709	0.89 658	0.71 589	0.96 651	0.56 564	1.83 619	0.96 599	0.18 586	0.16 548	0.19 609	0.16 495	0.26 512	0.29 564
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 637	0.53 415	2.23 536	0.36 490	0.33 528	0.92 653	0.36 534	0.86 526	0.80 618	0.57 498	0.62 513	0.59 482	1.15 686	1.76 601	1.04 619	0.14 511	0.13 480	2.17 746	0.78 721	0.16 321	0.66 689

FADNet_RVC	0.81 637	1.14 666	2.42 571	0.30 327	0.24 384	0.71 568	0.24 336	0.95 610	0.61 434	0.44 349	0.56 465	0.59 482	0.42 473	1.52 562	0.68 554	0.94 716	0.96 732	0.28 658	1.00 731	0.90 707	1.36 730

edge stereo	0.81 637	0.73 519	3.30 698	0.37 515	1.21 719	0.62 481	0.39 556	0.93 587	0.79 615	0.80 637	0.88 634	1.14 684	0.71 621	2.18 667	0.71 561	0.21 621	0.20 605	0.26 654	0.18 529	0.38 622	0.26 538

AANet	0.82 640	0.91 596	2.89 659	0.34 450	0.29 463	0.63 499	0.38 550	0.81 479	1.31 693	1.33 701	1.39 689	1.26 692	1.14 685	1.32 530	0.97 600	0.20 613	0.17 569	0.18 602	0.19 549	0.33 574	0.31 587

MIPNet	0.83 641	0.81 558	2.40 568	0.61 670	0.18 236	1.48 696	1.39 724	1.60 713	0.74 576	1.94 717	0.85 627	0.73 567	1.68 713	0.87 472	0.31 340	0.09 160	0.08 210	0.11 334	0.32 642	0.25 490	0.12 213

FBW_ROB	0.83 641	0.77 538	1.77 365	0.44 584	0.30 481	0.87 643	0.46 598	1.10 680	0.91 649	0.81 643	0.75 603	1.01 662	0.61 593	3.66 733	1.23 646	0.26 656	0.23 629	0.36 678	0.25 593	0.27 523	0.62 683

PA-Net	0.84 643	1.00 636	3.49 704	0.63 672	0.40 597	0.70 566	0.52 618	0.86 526	0.84 632	0.52 434	0.59 483	0.70 555	0.54 555	2.35 677	2.23 698	0.17 573	0.27 656	0.19 609	0.28 611	0.22 444	0.36 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 644	1.15 670	2.13 511	0.88 694	0.38 581	0.88 647	0.44 587	1.06 673	0.79 615	0.58 516	0.69 574	0.65 513	0.50 543	2.74 713	0.51 491	0.93 714	0.39 688	0.87 712	0.29 617	0.54 682	0.54 671

Selective-IGEV-i16pb	0.86 645	0.33 244	6.08 734	0.32 390	0.21 315	1.08 678	0.68 666	1.06 673	0.92 653	0.43 342	0.76 606	0.66 520	0.46 514	2.31 674	0.50 485	0.23 638	0.25 646	0.14 509	0.19 549	0.26 512	0.24 515

THIR-Stereo	0.86 645	0.62 460	2.13 511	0.25 161	0.16 152	0.58 408	2.74 744	0.59 298	0.51 322	0.62 560	1.62 697	0.97 654	1.80 718	1.69 590	2.25 699	0.10 273	0.08 210	0.14 509	0.11 337	0.15 282	0.11 164

DeepPrunerF	0.86 645	0.86 577	2.91 664	0.45 598	0.50 645	0.64 513	0.48 610	1.14 685	2.64 739	0.63 569	0.61 507	0.65 513	0.62 598	2.21 669	1.31 653	0.23 638	0.19 594	0.30 667	0.28 611	0.36 606	0.25 527

DPSNet	0.86 645	0.60 449	2.34 555	0.58 660	0.36 563	1.07 676	0.75 678	1.30 697	1.05 669	0.70 607	0.68 565	0.94 648	1.29 690	2.08 659	1.82 681	0.26 656	0.23 629	0.16 559	0.17 515	0.48 667	0.40 645

AAGNet	0.88 649	0.33 244	1.79 389	0.54 643	0.98 703	0.62 481	0.46 598	0.50 218	0.60 416	0.58 516	0.53 431	0.50 425	0.73 627	1.23 522	7.48 752	0.11 366	0.07 89	0.12 406	0.10 262	0.14 254	0.09 92

Consistency-Raft	0.88 649	0.93 604	3.23 696	0.99 703	0.64 680	0.77 607	0.55 630	0.98 628	0.97 659	0.61 549	1.03 661	0.65 513	1.05 675	0.79 458	1.38 658	0.44 687	0.46 695	0.51 697	0.58 708	0.65 690	0.47 661

zh-sn7	0.89 651	1.73 717	3.09 680	0.39 542	0.30 481	0.82 628	0.63 657	0.96 615	0.87 638	0.79 635	1.12 670	0.84 615	0.87 654	2.42 687	1.63 671	0.16 557	0.17 569	0.16 559	0.16 495	0.34 586	0.29 564

PVD	0.90 652	0.85 574	2.15 517	0.53 638	0.50 645	0.99 661	0.56 635	1.15 688	1.64 714	1.41 708	1.41 692	1.11 681	1.13 684	1.35 534	1.31 653	0.26 656	0.28 659	0.28 658	0.26 601	0.37 615	0.49 665

Wz-Net-TNSev	0.91 653	1.73 717	3.08 678	0.36 490	0.31 502	1.00 664	0.71 673	1.06 673	0.97 659	0.71 612	0.72 594	1.09 677	0.87 654	2.42 687	1.59 669	0.20 613	0.20 605	0.16 559	0.20 562	0.44 659	0.35 615

SAMSARA	0.91 653	0.97 624	2.22 532	0.80 688	0.58 666	1.32 690	1.31 718	1.01 657	0.94 655	1.36 702	0.87 631	1.38 698	0.90 660	1.72 595	1.02 615	0.24 647	0.30 664	0.22 632	0.25 593	0.36 606	0.35 615

WZ-Net	0.92 655	1.31 690	3.76 709	0.41 562	0.36 563	0.86 639	0.71 673	1.00 649	1.06 672	0.82 648	0.92 639	1.06 673	1.05 675	2.16 666	1.61 670	0.19 602	0.13 480	0.15 540	0.16 495	0.32 565	0.28 556

MFMNet_re	0.92 655	1.28 687	2.53 602	0.82 692	0.76 692	0.90 649	0.75 678	0.98 628	1.04 668	1.03 674	1.05 665	0.84 615	0.94 665	0.83 462	0.72 565	0.68 705	0.60 709	0.63 704	0.60 711	0.77 701	0.74 693

test_sample9	0.94 657	0.62 460	1.93 451	0.27 235	0.22 346	0.68 554	0.31 479	0.93 587	0.66 505	0.57 498	0.51 403	0.55 450	0.45 498	1.91 639	2.55 707	0.61 699	4.16 757	0.87 712	0.56 702	0.25 490	0.23 500

CrosDoStereo	0.94 657	0.37 285	2.53 602	0.25 161	0.32 513	0.54 340	3.76 748	0.72 382	0.60 416	0.70 607	1.40 690	0.53 439	1.49 705	1.78 605	3.09 714	0.10 273	0.08 210	0.11 334	0.11 337	0.21 427	0.11 164

DeepStereo_LL	0.94 657	0.37 285	2.53 602	0.25 161	0.32 513	0.54 340	3.76 748	0.72 382	0.60 416	0.70 607	1.40 690	0.53 439	1.49 705	1.78 605	3.09 714	0.10 273	0.08 210	0.11 334	0.11 337	0.21 427	0.11 164

ADCP+	0.94 657	1.12 661	3.14 685	0.34 450	0.39 587	1.06 671	0.79 682	0.89 552	0.80 618	0.66 588	0.67 557	0.85 619	1.55 708	0.93 476	4.55 736	0.13 465	0.11 418	0.16 559	0.15 470	0.26 512	0.25 527

ADCMid	0.96 661	1.32 693	2.74 641	0.38 532	0.35 554	0.99 661	0.58 641	0.94 596	0.86 635	1.23 694	1.01 656	1.01 662	1.00 670	1.05 493	3.97 729	0.21 621	0.19 594	0.42 687	0.32 642	0.40 637	0.29 564

DStereoO	0.99 662	0.66 489	1.67 316	0.75 683	0.99 706	0.73 582	1.33 720	0.94 596	0.91 649	0.70 607	1.06 666	0.75 579	1.75 717	0.95 480	2.39 704	1.20 728	0.41 691	0.48 694	0.59 710	0.85 705	0.60 681

G-Net	0.99 662	0.64 475	2.76 643	0.57 658	0.67 682	2.03 721	0.72 676	0.76 425	0.67 514	1.14 683	2.56 720	1.30 696	1.02 672	1.48 558	1.74 678	0.25 652	0.24 633	0.24 646	0.26 601	0.37 615	0.31 587

ADCL	0.99 662	0.79 551	2.43 575	0.39 542	0.32 513	1.50 698	1.90 734	0.92 579	0.97 659	1.26 698	1.27 679	1.00 660	1.42 703	1.14 510	3.31 721	0.17 573	0.14 499	0.22 632	0.21 570	0.30 548	0.22 473

ADCPNet	0.99 662	0.99 634	3.93 715	0.37 515	0.68 684	1.36 692	0.62 654	0.87 537	0.76 601	0.78 633	0.81 615	1.08 675	1.18 687	1.14 510	2.49 706	0.21 621	0.69 720	0.21 628	0.95 729	0.29 536	0.37 630

Ntro	1.00 666	1.68 713	2.80 650	0.95 700	0.85 695	1.06 671	0.53 622	0.98 628	0.90 648	0.62 560	0.76 606	0.93 644	0.66 610	1.66 584	0.98 603	0.99 719	0.45 693	0.75 710	0.40 673	1.19 718	0.75 695

AnyNet_C32	1.00 666	1.33 695	2.53 602	0.49 619	0.54 656	1.15 685	1.14 711	0.91 570	0.89 646	1.11 680	0.95 647	0.87 628	0.93 662	1.50 559	4.07 731	0.21 621	0.20 605	0.25 651	0.24 587	0.38 622	0.33 608

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 668	1.67 711	2.32 550	0.47 609	0.39 587	1.47 695	0.95 695	0.95 610	0.91 649	0.84 651	0.94 645	1.05 671	0.60 584	2.95 720	0.72 565	0.41 685	0.72 724	0.32 672	0.55 699	0.74 697	1.22 726

otaku	1.03 669	1.68 713	2.72 634	0.95 700	0.73 688	1.03 668	0.59 643	0.99 640	0.86 635	0.69 601	1.61 696	0.98 655	0.64 603	1.46 550	1.14 632	0.95 717	0.46 695	0.72 709	0.40 673	1.24 722	0.78 699

SGM-Forest	1.04 670	0.42 339	3.59 707	0.41 562	0.32 513	1.05 670	1.32 719	0.94 596	0.83 629	1.16 684	2.23 714	1.03 666	1.39 701	2.49 696	2.35 702	0.21 621	0.21 615	0.20 619	0.19 549	0.23 459	0.32 597
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 671	1.36 698	2.98 671	0.42 573	0.36 563	0.96 657	0.81 686	1.06 673	1.12 680	1.25 695	0.97 650	1.08 675	0.90 660	1.25 526	4.86 738	0.21 621	0.21 615	0.22 632	0.23 585	0.36 606	0.38 633

SPS-STEREO	1.07 672	1.13 664	2.88 656	0.65 675	0.69 685	0.99 661	0.68 666	1.05 672	0.87 638	1.36 702	1.23 676	1.46 701	0.94 665	1.87 627	1.72 677	0.66 703	0.61 710	0.58 700	0.57 705	0.65 690	0.77 698
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 673	0.30 211	8.70 746	3.22 744	5.88 745	0.39 133	0.20 167	0.59 298	0.41 212	0.26 222	0.26 175	0.23 173	0.17 93	0.31 150	0.19 107	0.09 160	0.08 210	0.09 183	0.07 117	0.13 218	0.19 424

test_sample8	1.12 674	0.62 460	1.93 451	0.27 235	0.22 346	0.68 554	0.31 479	0.95 610	0.61 434	1.18 692	0.56 465	2.53 721	1.31 693	1.91 639	2.55 707	0.61 699	4.16 757	0.87 712	0.56 702	0.25 490	0.23 500

WCMA_ROB	1.12 674	0.83 567	2.66 625	0.58 660	0.34 541	1.17 687	0.71 673	0.93 587	0.94 655	1.74 715	2.63 723	3.09 726	1.71 715	1.70 591	1.84 682	0.26 656	0.21 615	0.20 619	0.21 570	0.28 529	0.43 652

GCAP-BAT	1.13 676	0.30 211	9.45 749	3.22 744	5.97 746	0.39 133	0.20 167	0.59 298	0.41 212	0.26 222	0.26 175	0.23 173	0.17 93	0.31 150	0.19 107	0.09 160	0.08 210	0.09 183	0.07 117	0.13 218	0.17 387

AnyNet_C01	1.14 677	1.49 702	4.23 720	0.54 643	0.53 654	1.51 699	1.37 722	1.04 671	1.07 673	1.17 690	1.33 686	1.15 685	1.08 678	1.61 580	2.74 710	0.25 652	0.22 621	0.28 658	0.24 587	0.48 667	0.40 645

NaN_ROB	1.14 677	0.94 606	2.96 667	0.53 638	0.56 662	1.13 683	0.99 698	0.98 628	1.00 663	1.09 679	0.87 631	0.77 587	1.06 677	5.90 748	2.72 709	0.16 557	0.23 629	0.16 559	0.24 587	0.22 444	0.36 623

RainbowNet	1.15 679	1.78 719	2.72 634	1.12 711	0.91 700	1.06 671	0.76 680	1.16 689	1.13 682	0.75 624	0.97 650	1.09 677	0.80 642	1.60 577	1.21 644	1.17 726	1.26 741	1.01 722	0.57 705	1.13 716	0.88 709

SuperB	1.15 679	1.14 666	5.43 730	0.36 490	0.26 426	0.81 625	0.89 692	0.88 546	1.17 683	0.67 593	0.68 565	0.63 498	1.39 701	1.74 598	3.37 723	0.15 534	0.12 452	0.17 580	0.16 495	2.80 744	0.25 527

NVStereoNet_ROB	1.16 681	0.95 613	2.54 608	0.58 660	0.55 659	0.78 612	0.63 657	1.00 649	1.08 674	1.03 674	4.07 746	1.48 702	1.22 688	2.88 719	1.27 650	0.50 692	0.46 695	0.54 698	0.62 712	0.50 673	0.63 685
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	1.17 682	0.42 339	3.87 711	0.54 643	0.44 616	4.11 741	0.58 641	1.31 698	0.84 632	2.12 719	1.12 670	0.98 655	0.71 621	4.24 738	0.99 608	0.16 557	0.14 499	0.19 609	0.17 515	0.18 373	0.35 615

MWDA-net	1.20 683	2.17 742	3.60 708	1.52 722	1.97 736	0.74 588	1.83 733	0.79 470	1.54 711	0.66 588	1.26 678	0.58 478	1.08 678	1.67 586	3.84 728	0.14 511	0.10 359	0.11 334	0.11 337	0.15 282	0.15 329

SANet	1.20 683	1.21 679	3.33 701	0.38 532	0.27 439	1.73 710	0.85 689	1.10 680	2.49 737	1.16 684	1.83 702	1.72 708	1.50 707	2.37 678	2.84 712	0.18 586	0.16 548	0.16 559	0.15 470	0.32 565	0.32 597

RTS	1.21 685	1.31 690	6.39 738	0.52 632	0.51 651	1.61 702	0.79 682	1.03 667	1.37 697	1.13 681	1.30 683	1.10 679	0.85 650	2.65 706	2.08 691	0.21 621	0.24 633	0.18 602	0.18 529	0.43 650	0.32 597

RTSA	1.21 685	1.31 690	6.39 738	0.52 632	0.51 651	1.61 702	0.79 682	1.03 667	1.37 697	1.13 681	1.30 683	1.10 679	0.85 650	2.65 706	2.08 691	0.21 621	0.24 633	0.18 602	0.18 529	0.43 650	0.32 597

MeshStereo	1.21 685	1.15 670	3.01 674	0.34 450	0.28 453	1.10 680	0.69 669	1.35 700	1.01 665	2.71 739	2.41 717	2.96 724	1.45 704	2.80 716	1.40 661	0.22 634	0.22 621	0.22 632	0.19 549	0.50 673	0.26 538
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	1.22 688	0.80 553	2.71 632	0.33 417	1.48 727	1.98 720	0.23 299	1.93 725	2.44 735	0.89 658	2.52 718	1.36 697	0.51 545	3.65 732	1.93 683	0.30 671	0.31 665	0.22 632	0.16 495	0.33 574	0.36 623

CSAN	1.25 689	1.12 661	3.04 675	0.51 628	0.37 575	1.06 671	1.15 712	1.22 690	1.08 674	1.17 690	1.91 704	1.04 669	1.31 693	5.96 749	2.43 705	0.26 656	0.22 621	0.24 646	0.24 587	0.31 556	0.30 577

EDNetEfficient	1.27 690	0.70 504	4.05 717	0.64 673	0.98 703	0.94 655	1.40 725	0.85 515	1.75 719	2.34 728	1.33 686	1.05 671	2.21 724	1.58 574	4.15 732	0.15 534	0.19 594	0.14 509	0.27 607	0.38 622	0.32 597

FCDSN-DC	1.29 691	0.54 424	2.50 596	0.47 609	0.41 606	1.12 681	0.60 645	1.10 680	1.27 690	2.23 725	2.87 726	3.67 731	3.12 735	2.39 684	1.69 675	0.30 671	0.26 649	0.31 668	0.30 627	0.35 599	0.38 633
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 692	1.05 650	2.77 646	0.74 682	1.43 722	0.72 574	0.56 635	0.96 615	0.91 649	0.99 670	2.92 729	6.01 745	0.70 619	2.38 681	3.32 722	0.13 465	0.10 359	0.08 78	0.06 27	0.34 586	0.22 473

ACVNet_1	1.33 693	1.91 728	4.03 716	1.09 708	0.88 697	1.19 689	0.66 660	1.24 694	1.17 683	0.94 666	0.96 648	3.09 726	1.04 674	2.37 678	1.11 629	1.04 721	0.48 702	1.03 723	0.48 688	1.12 715	0.83 701

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 694	1.70 715	2.50 596	0.56 652	0.40 597	2.15 725	0.99 698	1.24 694	1.26 689	1.02 673	1.10 669	1.29 693	0.88 658	3.10 724	1.08 623	1.66 737	0.83 728	0.68 707	0.88 726	1.57 729	1.80 741

MSMD_ROB	1.34 694	0.96 616	2.38 563	0.39 542	0.32 513	1.96 716	0.62 654	0.91 570	1.43 704	2.94 743	2.60 721	4.77 740	1.95 720	2.43 690	1.33 655	0.29 668	0.26 649	0.32 672	0.32 642	0.30 548	0.30 577

psmorigin	1.36 696	0.60 449	13.80 762	0.37 515	0.29 463	0.62 481	0.33 512	0.77 437	0.61 434	0.96 669	0.88 634	1.17 688	0.73 627	4.00 735	0.86 589	0.19 602	0.22 621	0.17 580	0.18 529	0.24 476	0.29 564

MADNet+	1.36 696	1.93 730	5.95 732	0.81 691	0.59 668	1.57 701	1.09 707	1.39 704	1.22 686	0.84 651	1.01 656	1.25 691	1.12 683	3.19 725	2.36 703	0.45 689	0.47 698	0.38 684	0.34 650	0.59 685	0.57 677

ELAS_RVC	1.37 698	0.78 548	3.21 693	0.55 650	0.50 645	1.49 697	2.48 742	1.48 707	1.71 718	2.13 722	2.09 707	2.07 713	2.56 728	1.90 638	2.02 688	0.35 680	0.36 675	0.37 682	0.34 650	0.49 671	0.47 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 699	1.64 709	1.86 420	1.36 717	1.11 714	1.39 693	1.19 714	1.76 718	1.45 706	1.16 684	2.21 712	1.53 703	1.38 699	1.98 646	1.52 666	1.29 729	0.67 714	1.27 729	0.69 716	1.29 724	0.98 712

IMH-64	1.39 699	1.64 709	1.86 420	1.36 717	1.11 714	1.39 693	1.19 714	1.76 718	1.45 706	1.16 684	2.21 712	1.53 703	1.38 699	1.98 646	1.52 666	1.29 729	0.67 714	1.27 729	0.69 716	1.29 724	0.98 712

ELAS	1.39 699	0.79 551	2.86 654	0.53 638	0.50 645	2.81 732	2.20 738	1.61 714	1.50 708	2.28 727	2.35 715	1.82 709	2.13 722	1.73 596	2.22 697	0.35 680	0.37 677	0.35 676	0.35 654	0.49 671	0.47 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 702	1.81 720	3.23 696	1.08 706	0.92 701	1.32 690	0.85 689	1.49 708	1.69 716	1.19 693	1.73 700	2.13 714	1.03 673	2.50 697	1.40 661	0.91 713	0.53 705	1.00 721	0.55 699	2.11 738	0.85 704

EKT-Stereo	1.47 703	0.49 394	1.93 451	2.57 740	19.31 767	0.55 355	0.22 258	0.69 363	0.42 226	0.38 313	0.36 275	0.43 368	0.27 295	0.69 430	0.26 262	0.12 429	0.14 499	0.11 334	0.16 495	0.20 411	0.15 329

WAO-7	1.48 704	1.63 707	2.49 592	0.93 698	0.75 689	1.72 709	1.10 708	1.84 723	1.96 728	1.43 709	2.54 719	1.97 711	1.61 711	3.06 722	2.08 691	0.69 706	0.66 713	0.94 717	0.74 719	0.80 703	0.69 690

FC-DCNN	1.49 705	0.59 447	2.88 656	0.44 584	0.39 587	1.97 718	0.66 660	1.67 715	1.70 717	2.72 740	2.89 727	4.22 734	2.97 732	2.55 701	2.19 696	0.29 668	0.26 649	0.31 668	0.30 627	0.32 565	0.39 639

PWCK	1.49 705	1.90 727	3.22 695	1.09 708	0.54 656	1.71 708	1.73 731	1.49 708	1.53 709	1.44 710	1.80 701	1.82 709	1.30 692	3.34 728	1.76 679	1.07 723	0.56 707	0.97 720	0.58 708	1.38 728	0.65 686

FC-DCNN v2	1.54 707	0.58 444	2.80 650	0.44 584	0.39 587	2.05 722	0.66 660	1.90 724	1.84 725	2.79 741	2.97 730	4.41 738	3.07 733	2.65 706	2.30 701	0.29 668	0.26 649	0.31 668	0.30 627	0.32 565	0.38 633

MFN_U_SF_RVC	1.55 708	2.39 744	3.16 687	0.65 675	0.41 606	1.12 681	0.46 598	1.23 693	1.33 694	1.61 713	1.20 674	1.43 700	0.98 669	1.76 601	1.97 685	1.90 740	1.80 745	1.98 744	2.15 751	1.63 730	1.77 740

WAO-6	1.58 709	1.54 704	2.32 550	1.14 712	1.00 707	2.30 727	1.03 704	1.82 722	2.85 741	1.25 695	2.61 722	2.20 715	1.56 709	2.47 695	1.99 687	0.95 717	0.67 714	1.19 728	0.83 724	1.08 713	0.88 709

DispFullNet	1.67 710	2.10 733	5.22 727	1.53 723	8.90 747	0.86 639	0.31 479	0.96 615	0.96 658	1.37 705	1.01 656	1.13 682	1.98 721	1.51 560	0.91 592	0.54 695	0.31 665	1.18 725	0.63 714	1.13 716	0.80 700

JetBlue	1.78 711	1.63 707	3.92 713	0.73 680	1.21 719	4.38 742	3.35 745	1.59 712	1.20 685	1.26 698	1.52 695	2.37 718	1.88 719	3.23 726	3.00 713	0.53 693	0.47 698	0.48 694	0.49 690	1.29 724	0.97 711

Dean	1.79 712	1.83 721	3.92 713	1.29 716	1.07 713	1.55 700	1.00 701	1.95 726	2.33 733	1.47 711	4.19 747	4.26 737	1.33 696	2.21 669	1.48 665	1.14 725	0.68 718	1.18 725	0.74 719	1.24 722	0.98 712

SGM+DAISY	1.83 713	1.43 699	3.81 710	0.87 693	1.01 708	2.38 729	2.53 743	1.36 701	1.75 719	2.92 742	3.22 733	2.65 722	2.93 730	2.22 672	3.10 716	0.72 707	0.69 720	0.63 704	0.62 712	0.77 701	0.98 712

SGM_RVC	1.89 714	0.92 598	2.50 596	0.96 702	0.93 702	1.63 704	1.37 722	1.52 710	12.43 757	1.85 716	1.69 699	2.40 720	1.74 716	2.81 717	1.71 676	0.53 693	0.47 698	0.42 687	0.47 685	0.74 697	0.74 693
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 715	1.85 723	4.10 718	1.07 705	0.86 696	1.15 685	0.53 622	1.06 673	1.12 680	0.64 579	1.09 668	1.99 712	0.70 619	2.20 668	9.86 759	5.62 756	0.41 691	1.03 723	0.55 699	1.86 735	0.85 704

LVE	1.96 716	2.17 742	3.14 685	1.68 725	1.80 733	1.63 704	1.03 704	2.34 732	2.81 740	1.25 695	2.89 727	4.24 736	1.29 690	2.79 715	1.44 663	2.85 745	0.91 731	1.18 725	1.46 740	1.23 721	1.10 723

MonStereo1	1.98 717	1.01 640	1.78 369	1.19 713	1.04 710	3.58 736	0.61 649	1.53 711	1.93 727	1.39 706	3.37 740	2.23 717	10.80 758	2.84 718	1.25 648	1.04 721	0.38 681	0.96 719	0.57 705	1.10 714	1.00 719

IMH	2.02 718	2.15 741	2.69 630	1.68 725	1.12 716	1.66 707	0.92 694	2.10 730	1.92 726	1.32 700	2.66 724	2.21 716	1.69 714	5.78 747	1.68 674	5.54 755	0.96 732	1.31 731	0.71 718	1.32 727	0.99 717

DStereoSA	2.12 719	0.98 629	2.80 650	1.25 715	2.23 737	1.97 718	4.62 750	1.22 690	2.54 738	1.16 684	3.84 745	1.00 660	4.05 739	2.07 657	5.29 741	0.93 714	1.48 744	0.48 694	1.51 741	0.95 711	1.95 742

DStereoFS	2.23 720	2.10 733	2.47 587	1.61 724	1.88 735	3.81 737	2.06 737	1.95 726	3.33 743	2.38 729	3.31 735	2.37 718	4.92 741	2.45 692	3.27 719	1.03 720	1.27 743	0.55 699	1.04 732	0.70 694	2.05 743

IGEV-RUCA	2.28 721	0.30 211	1.15 186	0.40 554	1.86 734	2.06 723	1.90 734	1.36 701	1.80 723	3.70 747	3.76 743	5.02 741	8.19 755	2.12 664	1.63 671	0.25 652	0.76 725	2.72 753	1.91 744	2.39 741	2.36 746

WQFJA1++	2.30 722	0.22 61	6.03 733	1.08 706	1.15 717	0.29 35	0.14 34	0.39 84	0.24 7	13.61 764	0.19 77	3.34 730	0.17 93	0.33 179	0.24 233	0.10 273	0.07 89	0.08 78	0.07 117	18.19 774	0.14 285

MultiAttention	2.38 723	0.50 402	1.93 451	1.80 729	2.56 740	10.86 755	2.30 739	1.22 690	0.80 618	0.62 560	1.16 673	1.13 682	0.56 564	16.09 766	1.18 639	0.20 613	0.09 306	0.43 690	1.62 742	0.94 709	1.58 737

UNDER WATER-64	2.47 724	1.89 726	4.86 725	1.82 732	1.44 724	3.18 734	1.57 730	2.62 733	5.64 748	2.05 718	2.13 709	4.13 733	3.76 737	2.62 704	3.42 724	1.47 734	0.85 729	1.57 739	1.07 734	1.82 734	1.49 732

TorneroNet-64	2.65 725	1.83 721	3.30 698	1.46 720	1.20 718	3.89 738	0.99 698	3.51 745	6.71 752	2.56 731	4.60 748	4.22 734	3.85 738	3.33 727	3.14 717	1.19 727	0.65 712	1.39 734	0.79 723	3.31 746	1.15 724

notaker	2.66 726	2.07 732	3.31 700	2.61 741	1.43 722	1.76 711	1.11 709	2.76 736	1.79 721	2.26 726	11.53 761	3.96 732	4.29 740	3.09 723	2.76 711	1.55 736	0.88 730	1.70 742	1.07 734	2.00 737	1.35 729

UNDER WATER	2.74 727	1.85 723	4.54 723	1.81 731	1.44 724	2.34 728	1.40 725	3.24 740	6.60 751	2.60 732	2.76 725	5.75 743	5.24 744	3.02 721	4.01 730	1.45 733	0.81 727	1.59 740	1.06 733	1.80 733	1.51 735

MADNet++	2.79 728	2.11 736	2.97 670	2.49 739	2.28 738	2.95 733	2.31 740	2.67 734	2.47 736	3.03 744	3.13 732	2.70 723	2.92 729	4.10 736	4.48 735	2.68 744	2.24 753	3.04 756	2.44 753	2.37 740	2.34 745

WAO-8	2.80 729	2.14 739	2.89 659	1.91 733	1.04 710	3.98 739	0.96 696	3.26 741	6.17 749	2.15 723	3.37 740	3.31 728	2.41 726	11.84 756	2.03 689	2.05 741	1.86 747	1.54 737	0.92 727	1.22 719	0.87 707

Venus	2.80 729	2.14 739	2.89 659	1.91 733	1.04 710	3.98 739	0.96 696	3.26 741	6.17 749	2.15 723	3.37 740	3.31 728	2.41 726	11.84 756	2.03 689	2.05 741	1.86 747	1.54 737	0.92 727	1.22 719	0.87 707

DGSMNet	2.89 731	0.63 470	3.18 690	3.43 746	4.17 744	2.57 731	6.98 758	0.97 624	0.83 629	0.56 487	1.86 703	0.79 596	0.62 598	1.64 582	1.39 659	4.61 754	5.01 759	5.17 759	4.71 759	4.44 751	4.19 750

MANE	2.90 732	1.14 666	2.96 667	1.03 704	1.01 708	5.01 743	2.45 741	5.36 747	6.88 753	3.58 746	4.76 750	5.99 744	4.99 742	4.23 737	4.61 737	0.56 698	0.67 714	0.44 691	0.78 721	0.51 675	1.03 720

SGM-ForestM	2.98 733	1.70 715	3.52 706	0.67 677	0.47 640	5.18 744	3.36 746	3.30 743	2.86 742	4.44 748	3.79 744	9.80 756	5.50 745	6.29 750	6.52 750	0.27 662	0.36 675	0.24 646	0.27 607	0.38 622	0.58 679

xyz-stereo	3.02 734	0.29 193	30.64 783	0.23 100	0.12 26	15.52 759	0.24 336	0.51 229	0.47 292	0.59 530	7.99 752	0.64 508	0.47 524	1.39 538	0.50 485	0.09 160	0.07 89	0.34 675	0.07 117	0.13 218	0.08 60

MSAF-DinoV2	3.10 735	1.86 725	10.68 753	3.61 747	0.30 481	3.34 735	0.82 687	2.81 737	1.79 721	0.80 637	0.87 631	1.56 706	1.10 681	26.49 781	1.96 684	0.17 573	0.13 480	0.19 609	1.63 743	0.92 708	0.99 717

JetRed	3.29 736	4.93 747	10.17 752	1.45 719	1.72 732	7.44 751	5.05 751	3.06 738	2.12 732	2.41 730	2.39 716	2.99 725	2.37 725	3.51 731	6.44 749	1.32 732	1.90 749	1.37 733	1.23 738	2.21 739	1.76 739

LSM	3.31 737	1.11 660	5.29 729	9.40 753	30.65 778	0.84 633	1.12 710	0.91 570	1.22 686	1.36 702	2.19 711	0.93 644	0.83 646	1.66 584	0.90 591	0.21 621	0.31 665	0.24 646	0.28 611	0.39 632	6.33 758

U	3.37 738	0.17 2	0.91 134	0.26 209	13.79 764	19.19 768	0.15 56	0.41 107	0.31 51	0.17 59	0.18 71	0.27 236	0.15 63	0.21 13	0.16 41	0.09 160	0.06 25	17.88 775	12.81 768	0.10 121	0.08 60

KSHMR	4.10 739	1.97 731	5.27 728	1.71 727	1.47 726	1.96 716	1.28 717	3.19 739	17.33 770	2.12 719	15.91 764	9.18 755	1.57 710	8.42 753	1.98 686	1.52 735	1.26 741	1.67 741	1.19 736	1.67 731	1.40 731

ktn	4.35 740	2.10 733	2.89 659	1.80 729	1.49 728	2.13 724	1.41 727	2.26 731	12.72 758	11.41 760	16.43 765	11.15 758	3.75 736	4.36 739	3.18 718	1.82 739	0.98 734	1.73 743	1.21 737	2.97 745	1.27 727

LE_ROB	4.43 741	1.35 697	9.38 748	2.79 742	3.93 742	2.43 730	3.46 747	2.68 735	11.19 755	11.66 761	4.73 749	5.26 742	10.46 757	4.50 740	9.49 756	0.82 712	0.69 720	1.34 732	0.98 730	0.75 699	0.76 697

tt	4.93 742	0.27 149	4.20 719	2.29 737	1.58 730	10.20 754	16.97 764	9.42 760	5.02 747	1.67 714	1.28 680	4.68 739	5.03 743	3.37 730	5.92 742	6.16 757	9.47 768	2.82 754	3.18 756	3.60 747	1.53 736

TorneroNet	5.50 743	1.92 729	3.16 687	1.47 721	1.25 721	14.07 757	1.06 706	4.90 746	20.99 775	10.17 756	16.48 766	11.88 762	6.93 752	3.34 728	4.20 733	1.30 731	0.69 720	1.45 736	0.86 725	2.61 743	1.20 725

noway3	5.51 744	6.38 751	6.27 736	12.92 760	12.02 754	7.08 745	5.48 754	6.99 754	1.39 699	2.69 735	3.33 737	8.37 751	5.97 749	4.68 745	6.13 744	3.05 746	1.00 736	2.44 751	2.05 747	6.61 754	5.27 752

TCMNet-wrong-test	5.51 744	6.62 752	6.20 735	13.02 762	11.90 753	7.14 749	5.53 756	6.99 754	1.44 705	2.65 733	3.10 731	8.37 751	5.95 748	4.75 746	6.05 743	3.07 748	0.98 734	2.38 747	1.99 745	6.62 755	5.43 753

noway2	5.52 746	6.31 750	6.33 737	12.97 761	12.02 754	7.09 746	5.49 755	6.95 752	1.40 700	2.70 736	3.32 736	8.40 753	6.00 750	4.60 741	6.13 744	3.07 748	1.04 737	2.43 748	2.05 747	6.65 756	5.44 754

noway1	5.58 747	6.89 753	6.57 741	13.08 763	12.04 756	7.13 747	5.47 752	7.10 756	1.40 700	2.70 736	3.33 737	8.32 749	5.92 746	4.65 742	6.23 746	3.09 750	1.05 738	2.43 748	2.05 747	6.70 757	5.51 755

zzzz4	5.59 748	6.90 754	6.62 742	13.08 763	12.04 756	7.13 747	5.47 752	7.10 756	1.41 702	2.70 736	3.33 737	8.32 749	5.92 746	4.65 742	6.23 746	3.09 750	1.05 738	2.43 748	2.05 747	6.70 757	5.51 755

noway4	5.60 749	6.93 755	6.50 740	13.12 765	12.06 758	7.19 750	5.54 757	6.97 753	1.42 703	2.67 734	3.29 734	8.41 754	6.00 750	4.66 744	6.23 746	3.11 752	1.06 740	2.44 751	2.04 746	6.73 759	5.55 757

coex-ft	5.95 750	1.67 711	60.57 788	0.34 450	0.30 481	0.77 607	0.69 669	0.74 401	4.41 746	19.22 770	2.15 710	1.62 707	7.97 754	1.81 617	8.96 755	0.44 687	2.08 751	0.18 602	0.19 549	0.38 622	4.62 751

HanzoNet	7.64 751	2.86 746	5.05 726	7.01 750	3.97 743	2.18 726	1.34 721	3.37 744	4.05 745	13.17 762	10.58 755	10.73 757	16.52 767	8.45 754	10.51 760	10.48 767	9.72 769	5.59 761	13.46 769	6.84 760	6.83 759

USTest	8.10 752	7.17 756	8.96 747	9.25 752	9.05 748	15.27 758	23.78 766	9.96 761	9.47 754	5.94 752	6.75 751	7.80 748	7.48 753	8.83 755	11.21 761	2.21 743	3.56 756	2.86 755	3.20 757	5.02 752	4.16 749

light-stereo	8.15 753	2.75 745	9.83 751	12.24 756	9.63 749	19.16 767	0.44 587	6.84 751	3.57 744	13.44 763	22.94 781	23.04 773	1.65 712	17.20 770	7.61 753	3.06 747	2.25 754	0.42 687	0.52 697	4.07 749	2.31 744

EDNetEfficientorigin	8.18 754	0.98 629	145.96 790	0.51 628	0.89 698	0.72 574	0.48 610	0.85 515	1.56 712	2.12 719	1.49 693	1.29 693	1.31 693	1.83 619	2.13 695	0.13 465	0.12 452	0.17 580	0.18 529	0.39 632	0.45 655

DGTPSM_ROB	8.89 755	5.62 748	12.25 757	5.92 749	11.32 751	8.54 752	24.18 767	6.40 749	13.49 761	5.15 749	11.46 759	6.19 746	10.92 759	7.00 751	13.72 762	4.47 753	7.65 760	3.92 757	7.45 764	4.38 750	7.87 763

Selective-IGEV-i1pa	9.22 756	12.57 763	9.49 750	2.20 735	1.49 728	16.83 761	8.03 759	14.34 767	11.26 756	10.52 757	15.24 763	14.52 766	11.94 766	18.22 771	9.78 758	7.79 766	3.09 755	5.20 760	2.49 754	2.46 742	6.90 760

DPSMNet_ROB	9.48 757	5.64 749	13.01 761	8.82 751	11.82 752	8.54 752	24.20 768	6.41 750	13.65 764	5.32 751	11.47 760	6.33 747	10.92 759	7.69 752	13.89 763	7.25 765	8.19 764	5.06 758	7.78 765	5.31 753	8.26 764

iinet-test	11.61 758	10.56 757	11.80 754	12.17 754	12.09 759	18.69 762	26.70 772	13.53 763	13.46 759	9.91 754	10.28 753	11.17 759	11.16 761	12.37 760	14.43 764	6.71 761	7.85 761	6.13 762	6.95 760	8.33 761	7.85 761

IINet	11.61 758	10.56 757	11.80 754	12.17 754	12.09 759	18.69 762	26.70 772	13.53 763	13.46 759	9.91 754	10.28 753	11.17 759	11.16 761	12.37 760	14.43 764	6.71 761	7.85 761	6.13 762	6.95 760	8.33 761	7.85 761

BEATNet-Init1	12.10 760	11.19 759	27.29 781	2.99 743	3.51 741	21.84 774	11.10 760	14.34 767	13.83 765	20.34 771	20.33 771	26.35 783	20.03 769	19.06 772	14.80 768	1.74 738	1.81 746	2.05 745	2.49 754	3.69 748	3.12 748

DPSM_ROB	12.34 761	11.21 761	12.51 758	12.91 758	12.80 762	19.84 771	28.28 775	14.38 769	14.28 766	10.58 758	11.26 757	12.03 763	11.85 764	13.15 764	15.34 769	7.11 763	8.31 765	6.50 765	7.35 762	8.84 763	8.31 765

DPSM	12.34 761	11.21 761	12.51 758	12.91 758	12.80 762	19.84 771	28.28 775	14.38 769	14.28 766	10.58 758	11.26 757	12.03 763	11.85 764	13.15 764	15.34 769	7.11 763	8.31 765	6.50 765	7.35 762	8.84 763	8.31 765

DLNR-FE	13.43 763	20.01 768	23.53 769	121.73 790	33.87 779	0.46 226	0.15 56	8.09 759	0.35 112	0.28 245	0.37 281	0.26 222	0.17 93	0.75 444	0.29 304	6.68 760	0.26 649	0.09 183	0.38 667	50.82 790	0.18 407

DLNR_Zeroshot_test	13.43 763	19.94 767	23.55 770	121.61 789	35.03 780	0.46 226	0.15 56	8.02 758	0.35 112	0.28 245	0.37 281	0.26 222	0.17 93	0.76 448	0.29 304	6.42 759	0.26 649	0.09 183	0.38 667	50.13 789	0.18 407

LRCNet_RVC	13.74 765	19.30 765	12.75 760	19.46 768	12.69 761	1.86 712	0.41 565	12.33 762	1.05 669	15.77 766	18.83 770	12.62 765	8.70 756	12.21 759	9.62 757	22.22 781	8.37 767	25.85 783	24.01 783	19.32 776	17.44 776

DPSimNet_ROB	17.97 766	20.20 772	24.98 774	17.62 766	15.92 765	21.53 773	21.00 765	13.70 765	15.61 768	23.89 783	14.69 762	22.87 771	24.58 783	12.70 763	14.56 766	18.48 776	12.91 770	20.21 779	12.05 767	17.76 766	14.17 768

HaxPig	19.86 767	22.40 773	22.34 768	17.95 767	17.95 766	11.77 756	11.89 761	16.02 771	15.89 769	21.10 773	21.41 772	18.74 770	18.39 768	20.08 773	19.69 771	23.63 785	23.22 780	24.06 782	23.69 782	23.00 777	23.95 780

Anonymous_1	22.91 768	11.20 760	12.13 756	12.75 757	26.28 776	19.43 769	27.92 774	14.08 766	13.61 762	14.96 765	10.58 755	11.26 761	11.19 763	12.55 762	14.57 767	38.28 788	7.88 763	34.96 786	63.99 788	89.57 791	10.94 767

PML	23.15 769	16.83 764	7.78 744	5.49 748	9.93 750	51.13 785	104.50 791	5.76 748	13.62 763	37.30 791	105.93 791	30.86 784	23.50 775	12.07 758	7.87 754	6.30 758	2.12 752	6.32 764	2.43 752	10.44 765	2.90 747

MEDIAN_ROB	23.96 770	27.05 782	26.39 779	22.16 769	22.13 768	16.12 760	13.97 762	20.24 772	20.05 771	25.50 784	25.31 782	22.96 772	22.63 773	24.39 774	23.24 775	28.20 786	27.23 788	28.62 784	27.75 786	27.50 782	27.76 785

RAFT-FEzeroshot	24.80 771	22.55 776	24.73 771	26.10 772	25.76 771	39.84 777	57.07 783	28.84 777	28.79 780	21.14 775	22.48 775	24.18 776	23.88 777	26.38 775	30.87 779	14.26 769	16.71 775	13.09 767	14.82 772	17.79 770	16.72 773

RAFT-FE	24.80 771	22.55 776	24.73 771	26.10 772	25.76 771	39.84 777	57.07 783	28.84 777	28.79 780	21.14 775	22.48 775	24.18 776	23.88 777	26.38 775	30.87 779	14.26 769	16.71 775	13.09 767	14.82 772	17.79 770	16.72 773

CasAABBNet	24.81 773	22.53 774	24.83 773	26.08 771	25.74 770	39.86 779	57.06 781	28.87 780	28.83 782	21.16 778	22.54 777	24.22 778	23.89 780	26.38 775	30.87 779	14.25 768	16.71 775	13.09 767	14.81 771	17.78 767	16.71 770

FlowAnything	24.85 774	22.54 775	25.10 775	26.11 774	25.76 771	39.86 779	57.00 778	28.89 781	28.87 783	21.31 780	22.68 780	24.22 778	23.87 776	26.39 778	30.89 783	14.26 769	16.78 779	13.10 771	14.90 776	17.78 767	16.69 769

Hybrid-DGEV	24.86 775	22.58 778	25.22 777	26.11 774	25.76 771	39.92 781	57.06 781	29.03 784	29.01 786	21.12 774	22.64 778	24.13 775	23.91 781	26.46 780	30.82 777	14.27 772	16.70 774	13.09 767	14.83 775	17.78 767	16.71 770

Selective-RAFT-Error	24.87 776	22.59 779	25.14 776	26.13 776	25.82 775	39.93 782	57.03 779	28.97 782	28.95 784	21.21 779	22.65 779	24.25 780	23.98 782	26.43 779	30.83 778	14.27 772	16.71 775	13.10 771	14.82 772	17.82 772	16.76 775

fast-reg	25.26 777	22.76 781	26.49 780	26.66 777	27.60 777	41.51 784	57.03 779	28.84 777	28.98 785	20.78 772	22.21 773	23.55 774	23.30 774	26.97 784	31.44 784	14.39 775	16.67 773	15.16 774	15.84 777	18.23 775	16.71 770

LSM0	26.58 778	22.63 780	25.88 778	30.13 778	52.21 790	39.94 783	56.74 777	28.97 782	28.72 779	21.14 775	22.26 774	24.43 781	23.88 777	26.54 782	30.87 779	14.32 774	16.55 772	13.12 773	14.71 770	17.92 773	20.60 777

AVERAGE_ROB	26.93 779	30.34 785	29.27 782	25.82 770	25.34 769	19.48 770	15.17 763	23.55 776	23.00 778	28.45 785	27.87 783	26.25 782	25.86 784	26.96 783	25.55 776	31.30 787	30.07 789	31.76 785	30.81 787	30.79 786	30.93 786

xxxxx1	28.96 780	20.11 769	14.07 763	49.74 783	39.15 783	18.98 764	26.64 769	21.94 773	20.21 772	16.45 767	17.48 767	18.36 767	21.56 770	16.21 767	20.88 772	23.07 782	26.55 785	66.40 789	78.70 789	30.27 783	32.51 787

tt_ll	28.96 780	20.11 769	14.07 763	49.74 783	39.15 783	18.98 764	26.64 769	21.94 773	20.21 772	16.45 767	17.48 767	18.36 767	21.56 770	16.21 767	20.88 772	23.07 782	26.55 785	66.40 789	78.70 789	30.27 783	32.51 787

ff	28.96 780	20.11 769	14.07 763	49.74 783	39.15 783	18.98 764	26.64 769	21.94 773	20.21 772	16.45 767	17.48 767	18.36 767	21.56 770	16.21 767	20.88 772	23.07 782	26.55 785	66.40 789	78.70 789	30.27 783	32.51 787

zzzz2	37.36 783	34.10 788	37.81 784	39.61 779	38.70 781	60.14 788	86.04 789	43.62 789	43.68 787	31.88 788	34.07 787	35.66 785	35.41 787	39.41 785	46.07 785	21.44 779	25.20 783	19.84 777	22.48 778	26.77 780	25.16 781

noway5	37.36 783	34.10 788	37.81 784	39.61 779	38.70 781	60.14 788	86.04 789	43.62 789	43.68 787	31.88 788	34.07 787	35.66 785	35.41 787	39.41 785	46.07 785	21.44 779	25.20 783	19.84 777	22.48 778	26.77 780	25.16 781

zzzzzz3	37.89 785	29.68 783	38.88 786	48.93 781	48.83 788	58.10 787	76.69 788	42.34 787	43.95 789	31.42 786	34.06 786	40.19 787	40.01 789	39.79 787	48.00 788	21.11 777	25.13 781	20.33 780	22.80 780	25.12 778	22.46 778

zzz1	37.91 786	29.70 784	39.14 787	48.93 781	48.83 788	58.08 786	76.65 787	42.36 788	44.00 790	31.44 787	34.09 789	40.20 788	40.01 789	39.82 788	47.98 787	21.12 778	25.13 781	20.33 780	22.80 780	25.12 778	22.47 779

RSGM-EC	41.56 787	31.72 786	19.92 766	51.66 786	47.86 786	38.70 775	61.61 785	33.83 785	22.80 776	23.45 781	29.29 784	43.76 789	35.31 785	66.76 789	70.17 790	66.40 790	37.60 790	48.67 787	25.68 784	48.86 787	27.21 783

acva	41.56 787	31.72 786	19.92 766	51.66 786	47.86 786	38.70 775	61.61 785	33.83 785	22.80 776	23.45 781	29.29 784	43.76 789	35.31 785	66.76 789	70.17 790	66.40 790	37.60 790	48.67 787	25.68 784	48.86 787	27.21 783

Selective-IGEV-i16pa	47.65 789	67.17 790	7.20 743	2.47 738	2.32 739	116.02 791	1.42 728	90.41 792	82.69 791	32.69 790	90.10 790	60.10 791	84.41 791	129.53 792	52.52 789	50.16 789	15.10 771	18.00 776	9.63 766	0.94 709	40.09 790

test_example2	115.39 790	123.23 791	94.57 789	115.52 788	123.55 791	101.63 790	114.33 792	53.41 791	99.48 792	134.90 792	135.05 792	85.83 792	85.11 792	111.32 791	106.15 792	152.55 792	205.26 792	99.78 792	114.96 792	140.96 792	110.20 791

GS-Stereo							0.21 214	0.62 320	0.41 212	0.22 148	0.22 117	0.17 80	0.18 120	0.44 284	0.16 41	0.10 273	0.16 548	0.08 78	0.11 337	0.33 574	0.84 702

FSD					0.29 463	0.35 83	0.33 512	0.44 135	0.46 272	0.32 276	0.32 248	0.37 319	0.32 368	0.35 204	0.32 353	0.28 666	0.27 656	0.31 668	0.30 627	0.31 556

ccccc		297.21 792		374.70 791	380.44 792	203.92 792		216.32 793		203.37 793		215.01 793		312.78 793		412.57 793	356.13 793	256.09 793	227.69 793	428.88 793

ASD4		19.65 766

Low-res two-view benchmark