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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 17	0.61 26	0.21 25	0.13 46	0.15 1	0.16 58	0.21 1	0.36 109	0.11 1	0.17 32	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 84	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.08 135	0.08 34	0.11 129

LACA3	0.18 2	0.20 17	0.67 53	0.19 2	0.12 20	0.35 62	0.17 69	0.27 4	0.31 30	0.16 18	0.13 16	0.15 34	0.15 41	0.28 82	0.13 1	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.10 97	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 36	0.20 8	0.12 20	0.30 29	0.14 20	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 79	0.15 41	0.25 45	0.21 136	0.07 25	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 42	0.20 8	0.12 20	0.30 29	0.14 20	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 79	0.15 41	0.25 45	0.21 136	0.07 25	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 17	0.51 2	0.22 51	0.17 153	0.35 62	0.14 20	0.27 4	0.25 5	0.19 61	0.21 64	0.14 15	0.15 41	0.27 69	0.16 32	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.14 244

PipStereo	0.19 6	0.26 116	0.85 83	0.21 25	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 25	0.35 79	0.12 2	0.10 3	0.21 114	0.14 18	0.21 10	0.15 13	0.08 63	0.09 259	0.07 1	0.06 17	0.12 144	0.09 71

DepthFocus	0.19 6	0.30 182	0.77 72	0.19 2	0.15 94	0.20 7	0.15 36	0.31 12	0.19 2	0.16 18	0.17 32	0.15 34	0.13 14	0.22 23	0.17 52	0.09 133	0.08 175	0.11 283	0.10 219	0.08 34	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 276	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 138	0.15 36	0.31 12	0.34 65	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 41	0.25 45	0.15 13	0.09 133	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 17	0.62 33	0.20 8	0.13 46	0.36 76	0.13 9	0.35 25	0.31 30	0.16 18	0.14 23	0.17 61	0.15 41	0.25 45	0.23 170	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 17	0.60 23	0.20 8	0.11 9	0.39 101	0.15 36	0.35 25	0.27 11	0.18 43	0.15 24	0.17 61	0.16 54	0.26 63	0.21 136	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.09 71

BridgeDepth	0.19 6	0.30 182	0.55 14	0.23 74	0.09 1	0.38 96	0.15 36	0.32 15	0.33 52	0.16 18	0.12 13	0.23 137	0.19 111	0.27 69	0.15 13	0.07 25	0.05 1	0.07 1	0.06 17	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
PSi22b	0.20 12	0.26 116	0.88 91	0.21 25	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 25	0.35 79	0.12 2	0.10 3	0.21 114	0.14 18	0.21 10	0.15 13	0.08 63	0.10 307	0.07 1	0.06 17	0.12 144	0.09 71

PSi22a	0.20 12	0.28 154	0.89 95	0.20 8	0.11 9	0.16 2	0.14 20	0.32 15	0.35 79	0.12 2	0.09 1	0.22 120	0.16 54	0.20 4	0.14 4	0.09 133	0.09 259	0.07 1	0.05 1	0.13 178	0.11 129

Foundation-i32	0.20 12	0.28 154	0.87 88	0.20 8	0.11 9	0.20 7	0.15 36	0.32 15	0.36 109	0.13 5	0.10 3	0.25 168	0.14 18	0.19 2	0.15 13	0.09 133	0.09 259	0.07 1	0.06 17	0.11 128	0.12 174

BridgeDepth_RVC	0.20 12	0.20 17	0.74 65	0.17 1	0.12 20	0.32 43	0.12 4	0.33 20	0.46 221	0.15 10	0.15 24	0.16 47	0.19 111	0.23 31	0.18 59	0.10 239	0.06 23	0.07 1	0.06 17	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 12	0.21 32	0.61 26	0.20 8	0.13 46	0.39 101	0.14 20	0.34 24	0.34 65	0.16 18	0.16 30	0.16 47	0.15 41	0.27 69	0.22 159	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 46

MonStereo	0.20 12	0.22 48	0.65 42	0.21 25	0.17 153	0.33 47	0.15 36	0.46 124	0.32 39	0.16 18	0.17 32	0.14 15	0.11 4	0.27 69	0.23 170	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 97	0.07 5	0.09 71

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.22 48	0.65 42	0.21 25	0.17 153	0.33 47	0.15 36	0.46 124	0.32 39	0.16 18	0.17 32	0.14 15	0.11 4	0.27 69	0.23 170	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 97	0.07 5	0.09 71

S2M2_XL	0.20 12	0.32 204	1.10 130	0.19 2	0.13 46	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 47	0.15 34	0.14 18	0.19 2	0.21 136	0.11 318	0.09 259	0.10 208	0.08 135	0.10 97	0.08 46
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 12	0.22 48	0.65 42	0.22 51	0.17 153	0.41 124	0.14 20	0.35 25	0.32 39	0.24 139	0.20 56	0.15 34	0.18 87	0.26 63	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.08 46

4w-stereo	0.20 12	0.21 32	0.57 19	0.21 25	0.15 94	0.39 101	0.13 9	0.39 54	0.33 52	0.22 107	0.21 64	0.13 4	0.20 124	0.29 98	0.21 136	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 12	0.20 17	0.52 5	0.21 25	0.14 66	0.37 83	0.14 20	0.43 92	0.35 79	0.23 130	0.21 64	0.16 47	0.18 87	0.27 69	0.20 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 46

3.25w	0.20 12	0.20 17	0.52 5	0.21 25	0.14 66	0.37 83	0.14 20	0.43 92	0.35 79	0.23 130	0.21 64	0.16 47	0.18 87	0.27 69	0.20 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 46

FoundationStereo	0.20 12	0.30 182	0.81 78	0.21 25	0.22 293	0.21 9	0.16 58	0.25 3	0.38 127	0.15 10	0.11 8	0.18 79	0.17 63	0.23 31	0.16 32	0.09 133	0.13 416	0.08 54	0.06 17	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 12	0.22 48	0.65 42	0.21 25	0.17 153	0.33 47	0.15 36	0.46 124	0.32 39	0.16 18	0.17 32	0.14 15	0.11 4	0.27 69	0.23 170	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 97	0.07 5	0.09 71

Test_v1	0.21 26	0.27 127	0.95 107	0.20 8	0.14 66	0.28 19	0.15 36	0.37 38	0.27 11	0.16 18	0.18 42	0.15 34	0.13 14	0.25 45	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.11 129

Monster-pub-mixall	0.21 26	0.31 196	0.69 56	0.21 25	0.13 46	0.27 15	0.12 4	0.37 38	0.26 8	0.21 87	0.19 47	0.15 34	0.12 8	0.47 273	0.29 256	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.08 34	0.12 174

qwe	0.21 26	0.22 48	0.61 26	0.21 25	0.20 250	0.41 124	0.15 36	0.46 124	0.35 79	0.26 177	0.22 83	0.14 15	0.14 18	0.31 117	0.22 159	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.07 12

2.25w	0.21 26	0.22 48	0.51 2	0.21 25	0.14 66	0.36 76	0.13 9	0.42 84	0.34 65	0.23 130	0.27 145	0.14 15	0.18 87	0.33 143	0.24 195	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 26	0.23 68	0.64 36	0.22 51	0.18 199	0.41 124	0.17 69	0.41 75	0.35 79	0.22 107	0.21 64	0.14 15	0.18 87	0.25 45	0.18 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 26	0.23 68	0.64 36	0.22 51	0.18 199	0.41 124	0.17 69	0.41 75	0.35 79	0.22 107	0.21 64	0.14 15	0.18 87	0.25 45	0.18 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 26	0.22 48	0.63 34	0.21 25	0.15 94	0.40 114	0.17 69	0.40 63	0.35 79	0.25 159	0.22 83	0.14 15	0.14 18	0.22 23	0.21 136	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 26	0.22 48	0.63 34	0.21 25	0.15 94	0.40 114	0.17 69	0.40 63	0.35 79	0.25 159	0.22 83	0.14 15	0.14 18	0.22 23	0.21 136	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 26	0.23 68	0.64 36	0.22 51	0.18 199	0.41 124	0.17 69	0.41 75	0.35 79	0.22 107	0.21 64	0.14 15	0.18 87	0.25 45	0.18 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 26	0.23 68	0.50 1	0.22 51	0.15 94	0.39 101	0.19 99	0.47 143	0.36 109	0.21 87	0.22 83	0.13 4	0.17 63	0.33 143	0.20 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 26	0.21 32	0.57 19	0.20 8	0.14 66	0.40 114	0.18 88	0.47 143	0.36 109	0.24 139	0.20 56	0.13 4	0.19 111	0.31 117	0.21 136	0.07 25	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 26	0.21 32	0.61 26	0.21 25	0.20 250	0.44 156	0.16 58	0.44 101	0.30 26	0.22 107	0.20 56	0.13 4	0.18 87	0.29 98	0.21 136	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 46

3.5w_stereo	0.21 26	0.22 48	0.55 14	0.21 25	0.15 94	0.40 114	0.14 20	0.43 92	0.33 52	0.21 87	0.24 109	0.14 15	0.18 87	0.34 157	0.22 159	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 46

3w_stereo	0.21 26	0.22 48	0.59 22	0.22 51	0.12 20	0.37 83	0.22 206	0.50 173	0.38 127	0.22 107	0.21 64	0.12 2	0.22 153	0.26 63	0.18 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.08 46

2w_stereo	0.21 26	0.19 10	0.51 2	0.22 51	0.13 46	0.41 124	0.20 126	0.50 173	0.34 65	0.25 159	0.23 97	0.13 4	0.23 179	0.24 38	0.22 159	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 26	0.31 196	0.85 83	0.22 51	0.14 66	0.31 37	0.22 206	0.38 47	0.25 5	0.17 34	0.11 8	0.13 4	0.12 8	0.32 129	0.18 59	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.10 104

LG-Stereo_L1	0.21 26	0.31 196	0.85 83	0.22 51	0.14 66	0.28 19	0.21 168	0.38 47	0.26 8	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 4	0.37 188	0.18 59	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.10 104

MLG-Stereo_test3	0.21 26	0.35 239	0.65 42	0.21 25	0.14 66	0.36 76	0.13 9	0.37 38	0.40 154	0.21 87	0.12 13	0.17 61	0.12 8	0.25 45	0.16 32	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.10 104

MLG-Stereo_test2	0.21 26	0.36 249	0.68 54	0.21 25	0.17 153	0.45 164	0.12 4	0.35 25	0.42 179	0.15 10	0.11 8	0.22 120	0.10 2	0.28 82	0.16 32	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.09 71

MLG-Stereo_test1	0.21 26	0.33 213	0.61 26	0.23 74	0.21 264	0.45 164	0.13 9	0.33 20	0.46 221	0.13 5	0.09 1	0.18 79	0.12 8	0.32 129	0.15 13	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.09 71

MLG-Stereo	0.21 26	0.33 213	0.60 23	0.23 74	0.12 20	0.44 156	0.13 9	0.39 54	0.46 221	0.13 5	0.10 3	0.17 61	0.13 14	0.35 164	0.15 13	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.09 71

LGtest1	0.21 26	0.37 252	0.70 60	0.22 51	0.12 20	0.31 37	0.11 2	0.36 34	0.39 140	0.17 34	0.13 16	0.16 47	0.14 18	0.25 45	0.27 231	0.10 239	0.09 259	0.08 54	0.06 17	0.10 97	0.10 104

Foundation-i1c-attn	0.22 48	0.18 6	0.68 54	0.20 8	0.10 2	0.27 15	0.20 126	0.49 164	0.37 121	0.20 74	0.23 97	0.24 153	0.25 210	0.29 98	0.18 59	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.06 1	0.09 71

Foundation-i1b	0.22 48	0.20 17	0.69 56	0.20 8	0.11 9	0.28 19	0.20 126	0.50 173	0.37 121	0.21 87	0.22 83	0.27 196	0.24 195	0.28 82	0.18 59	0.08 63	0.08 175	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 48	0.16 1	0.66 50	0.20 8	0.10 2	0.29 25	0.21 168	0.50 173	0.39 140	0.25 159	0.22 83	0.27 196	0.25 210	0.33 143	0.18 59	0.08 63	0.09 259	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.08 46

Pro-Stereo	0.22 48	0.25 98	0.66 50	0.22 51	0.14 66	0.49 220	0.15 36	0.23 2	0.35 79	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 290	0.18 59	0.08 63	0.06 23	0.09 148	0.37 595	0.08 34	0.09 71

asda	0.22 48	0.25 98	0.70 60	0.21 25	0.16 124	0.43 145	0.16 58	0.44 101	0.35 79	0.22 107	0.20 56	0.14 15	0.20 124	0.25 45	0.22 159	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 48	0.17 2	0.52 5	0.23 74	0.16 124	0.44 156	0.22 206	0.55 223	0.40 154	0.25 159	0.29 165	0.13 4	0.26 230	0.28 82	0.20 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.07 12

monsterstereo	0.22 48	0.22 48	0.52 5	0.25 126	0.27 380	0.39 101	0.14 20	0.51 183	0.33 52	0.25 159	0.27 145	0.13 4	0.13 14	0.38 198	0.21 136	0.07 25	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.06 1

monsters	0.22 48	0.22 48	0.52 5	0.23 74	0.28 394	0.42 138	0.14 20	0.46 124	0.31 30	0.24 139	0.20 56	0.13 4	0.14 18	0.43 227	0.20 116	0.07 25	0.06 23	0.07 1	0.08 135	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 48	0.28 154	0.88 91	0.21 25	0.24 329	0.42 138	0.17 69	0.35 25	0.37 121	0.20 74	0.22 83	0.14 15	0.12 8	0.24 38	0.20 116	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 48	0.28 154	0.77 72	0.22 51	0.11 9	0.40 114	0.16 58	0.31 12	0.36 109	0.19 61	0.19 47	0.17 61	0.17 63	0.37 188	0.16 32	0.10 239	0.06 23	0.08 54	0.07 97	0.10 97	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 48	0.22 48	0.91 101	0.23 74	0.13 46	0.49 220	0.18 88	0.30 10	0.28 18	0.19 61	0.17 32	0.14 15	0.14 18	0.41 215	0.16 32	0.08 63	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.09 70	0.09 71

Replicate-Monster	0.23 59	0.40 284	0.94 106	0.21 25	0.14 66	0.37 83	0.13 9	0.40 63	0.36 109	0.22 107	0.15 24	0.15 34	0.15 41	0.40 210	0.15 13	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.15 286

FlowAnything_test	0.23 59	0.32 204	0.52 5	0.28 222	0.17 153	0.37 83	0.20 126	0.38 47	0.24 3	0.24 139	0.20 56	0.21 114	0.17 63	0.26 63	0.25 209	0.13 410	0.10 307	0.14 444	0.16 433	0.17 291	0.12 174

LG-G_1	0.23 59	0.37 252	0.71 62	0.23 74	0.11 9	0.51 244	0.12 4	0.44 101	0.39 140	0.19 61	0.15 24	0.19 96	0.15 41	0.36 177	0.16 32	0.09 133	0.08 175	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.11 129

LG-G	0.23 59	0.37 252	0.71 62	0.23 74	0.11 9	0.51 244	0.12 4	0.44 101	0.39 140	0.19 61	0.15 24	0.19 96	0.15 41	0.36 177	0.16 32	0.09 133	0.08 175	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.11 129

dual_stereo	0.23 59	0.25 98	0.66 50	0.21 25	0.15 94	0.27 15	0.15 36	0.62 271	0.40 154	0.15 10	0.13 16	0.18 79	0.14 18	0.37 188	0.19 84	0.09 133	0.31 597	0.07 1	0.10 219	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 59	0.23 68	0.64 36	0.24 102	0.22 293	0.47 193	0.13 9	0.52 198	0.33 52	0.18 43	0.24 109	0.17 61	0.22 153	0.32 129	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.17 291	0.09 71

aanet-new-12k	0.24 65	0.24 84	1.06 123	0.27 191	0.12 20	0.43 145	0.20 126	0.51 183	0.34 65	0.19 61	0.16 30	0.15 34	0.21 136	0.25 45	0.16 32	0.07 25	0.06 23	0.09 148	0.07 97	0.11 128	0.09 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 65	0.31 196	0.88 91	0.25 126	0.23 313	0.45 164	0.22 206	0.39 54	0.30 26	0.21 87	0.27 145	0.18 79	0.21 136	0.23 31	0.16 32	0.07 25	0.09 259	0.08 54	0.07 97	0.11 128	0.13 217

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 65	0.22 48	0.90 98	0.23 74	0.32 450	0.47 193	0.21 168	0.48 157	0.34 65	0.20 74	0.25 123	0.21 114	0.23 179	0.20 4	0.17 52	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.09 71

DispViT+	0.24 65	0.57 393	0.69 56	0.23 74	0.23 313	0.27 15	0.13 9	0.46 124	0.47 240	0.20 74	0.17 32	0.17 61	0.17 63	0.25 45	0.22 159	0.11 318	0.18 513	0.08 54	0.07 97	0.12 144	0.08 46

MatchStereo	0.24 65	0.38 264	1.37 193	0.20 8	0.10 2	0.22 10	0.14 20	0.41 75	0.40 154	0.14 8	0.25 123	0.15 34	0.15 41	0.25 45	0.18 59	0.09 133	0.07 74	0.07 1	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 65	0.18 6	1.03 116	0.25 126	0.21 264	0.46 184	0.16 58	0.30 10	0.27 11	0.17 34	0.19 47	0.14 15	0.18 87	0.35 164	0.17 52	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.25 526	0.10 97	0.10 104

water-stereo	0.24 65	0.17 2	0.88 91	0.24 102	0.14 66	0.37 83	0.17 69	0.43 92	0.32 39	0.26 177	0.35 229	0.26 183	0.24 195	0.22 23	0.25 209	0.09 133	0.09 259	0.09 148	0.08 135	0.10 97	0.10 104

111111	0.24 65	0.21 32	0.82 80	0.24 102	0.21 264	0.43 145	0.13 9	0.45 116	0.35 79	0.22 107	0.27 145	0.18 79	0.16 54	0.35 164	0.18 59	0.09 133	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.25 435	0.08 46

S2M2_L	0.24 65	0.29 166	0.90 98	0.23 74	0.17 153	0.24 12	0.09 1	0.36 34	0.45 210	0.17 34	0.25 123	0.23 137	0.17 63	0.24 38	0.28 242	0.15 473	0.12 392	0.11 283	0.12 326	0.15 230	0.11 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.25 74	0.37 252	1.35 186	0.24 102	0.24 329	0.38 96	0.20 126	0.39 54	0.26 8	0.18 43	0.24 109	0.16 47	0.20 124	0.20 4	0.15 13	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.18 359

aanet-new-14k	0.25 74	0.33 213	1.13 133	0.26 168	0.12 20	0.37 83	0.21 168	0.45 116	0.36 109	0.20 74	0.27 145	0.15 34	0.29 286	0.24 38	0.17 52	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.11 128	0.12 174

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 74	0.35 239	0.69 56	0.23 74	0.27 380	0.35 62	0.20 126	0.44 101	0.28 18	0.21 87	0.22 83	0.14 15	0.22 153	0.21 10	0.14 4	0.07 25	0.08 175	0.08 54	0.47 614	0.09 70	0.34 549

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 74	0.24 84	0.76 68	0.22 51	0.33 465	0.48 204	0.20 126	0.47 143	0.35 79	0.26 177	0.30 180	0.22 120	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.10 208	0.08 135	0.07 5	0.15 286

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 74	0.24 84	0.84 82	0.22 51	0.32 450	0.48 204	0.20 126	0.45 116	0.35 79	0.26 177	0.30 180	0.22 120	0.14 18	0.21 10	0.18 59	0.08 63	0.06 23	0.09 148	0.08 135	0.07 5	0.13 217

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 74	0.41 294	1.08 125	0.23 74	0.23 313	0.45 164	0.20 126	0.44 101	0.30 26	0.18 43	0.21 64	0.22 120	0.20 124	0.23 31	0.16 32	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.14 244

LiteMatch	0.25 74	0.69 449	0.65 42	0.28 222	0.14 66	0.30 29	0.21 168	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 79	0.37 349	0.25 45	0.40 371	0.10 239	0.06 23	0.10 208	0.08 135	0.14 207	0.12 174

LACA2	0.25 74	0.74 471	1.30 172	0.20 8	0.10 2	0.39 101	0.17 69	0.32 15	0.36 109	0.15 10	0.15 24	0.18 79	0.14 18	0.22 23	0.14 4	0.08 63	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 74	0.22 48	1.00 113	0.22 51	0.30 419	0.48 204	0.21 168	0.45 116	0.32 39	0.27 193	0.31 197	0.20 100	0.14 18	0.20 4	0.18 59	0.08 63	0.06 23	0.09 148	0.08 135	0.08 34	0.13 217

rvit_stereo_0083	0.25 74	0.19 10	0.58 21	0.28 222	0.18 199	0.28 19	0.22 206	0.38 47	0.54 307	0.23 130	0.30 180	0.27 196	0.26 230	0.37 188	0.24 195	0.14 453	0.12 392	0.13 407	0.10 219	0.12 144	0.10 104

rvit_stereo_0081	0.25 74	0.21 32	0.61 26	0.28 222	0.17 153	0.31 37	0.22 206	0.42 84	0.53 294	0.24 139	0.25 123	0.25 168	0.21 136	0.34 157	0.23 170	0.13 410	0.10 307	0.11 283	0.10 219	0.12 144	0.09 71

rvit_stereo_0082	0.25 74	0.21 32	0.61 26	0.28 222	0.17 153	0.31 37	0.22 206	0.42 84	0.53 294	0.24 139	0.25 123	0.25 168	0.21 136	0.34 157	0.23 170	0.13 410	0.10 307	0.11 283	0.10 219	0.12 144	0.09 71

test_for_model	0.25 74	0.24 84	0.76 68	0.22 51	0.33 465	0.48 204	0.20 126	0.47 143	0.35 79	0.26 177	0.30 180	0.22 120	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.10 208	0.08 135	0.07 5	0.15 286

aanet-new-16k	0.26 87	0.47 340	1.36 188	0.25 126	0.12 20	0.36 76	0.18 88	0.40 63	0.35 79	0.18 43	0.21 64	0.18 79	0.21 136	0.21 10	0.16 32	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 97	0.11 129

aanet-new-8k	0.26 87	0.38 264	1.21 152	0.25 126	0.13 46	0.44 156	0.22 206	0.49 164	0.34 65	0.18 43	0.21 64	0.17 61	0.25 210	0.29 98	0.17 52	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.12 174

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 87	0.23 68	1.00 113	0.22 51	0.31 440	0.47 193	0.20 126	0.44 101	0.33 52	0.27 193	0.32 206	0.24 153	0.14 18	0.23 31	0.18 59	0.08 63	0.06 23	0.09 148	0.08 135	0.08 34	0.16 318

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 87	0.38 264	0.90 98	0.23 74	0.17 153	0.35 62	0.22 206	0.44 101	0.33 52	0.21 87	0.25 123	0.16 47	0.22 153	0.23 31	0.15 13	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.45 610	0.08 34	0.27 490

Foundation-i1	0.26 87	0.29 166	0.75 66	0.23 74	0.21 264	0.30 29	0.22 206	0.60 262	0.43 190	0.24 139	0.31 197	0.35 251	0.23 179	0.27 69	0.19 84	0.09 133	0.08 175	0.08 54	0.07 97	0.11 128	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 87	0.27 127	1.26 161	0.20 8	0.12 20	0.42 138	0.17 69	0.37 38	0.40 154	0.22 107	0.31 197	0.29 218	0.21 136	0.32 129	0.20 116	0.10 239	0.08 175	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.09 71

NLSM3	0.26 87	0.39 276	0.75 66	0.25 126	0.24 329	0.43 145	0.19 99	0.58 241	0.45 210	0.20 74	0.26 136	0.20 100	0.25 210	0.29 98	0.24 195	0.07 25	0.06 23	0.10 208	0.09 180	0.10 97	0.07 12

depthmonostereo	0.26 87	0.23 68	0.65 42	0.41 494	0.13 46	0.41 124	0.19 99	0.51 183	0.40 154	0.25 159	0.29 165	0.26 183	0.28 268	0.44 236	0.23 170	0.09 133	0.10 307	0.09 148	0.07 97	0.10 97	0.08 46

DilatedVolume-Stereo	0.26 87	0.20 17	0.64 36	0.25 126	0.15 94	0.41 124	0.18 88	0.42 84	0.35 79	0.34 230	0.34 224	0.25 168	0.23 179	0.43 227	0.53 440	0.09 133	0.09 259	0.08 54	0.10 219	0.12 144	0.11 129

GIP-stereo	0.26 87	0.22 48	0.78 74	0.29 256	0.20 250	0.42 138	0.17 69	0.64 282	0.39 140	0.18 43	0.24 109	0.23 137	0.18 87	0.25 45	0.47 411	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.17 291	0.08 46

gcap-zeroshot	0.26 87	0.24 84	1.03 116	0.22 51	0.33 465	0.48 204	0.20 126	0.47 143	0.34 65	0.26 177	0.29 165	0.22 120	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.09 148	0.08 135	0.08 34	0.14 244

testlalala	0.26 87	0.24 84	1.03 116	0.22 51	0.33 465	0.48 204	0.20 126	0.47 143	0.34 65	0.26 177	0.29 165	0.22 120	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.09 148	0.08 135	0.08 34	0.14 244

aanet-new-70k	0.27 99	0.48 345	1.33 179	0.25 126	0.12 20	0.39 101	0.19 99	0.45 116	0.33 52	0.17 34	0.21 64	0.16 47	0.21 136	0.38 198	0.14 4	0.06 1	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 97	0.22 421

aanet-new-34k	0.27 99	0.57 393	1.36 188	0.23 74	0.11 9	0.34 56	0.20 126	0.36 34	0.30 26	0.19 61	0.27 145	0.17 61	0.22 153	0.20 4	0.15 13	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.29 505

aanet-new-32k	0.27 99	0.49 349	1.73 277	0.25 126	0.17 153	0.40 114	0.20 126	0.35 25	0.27 11	0.18 43	0.21 64	0.20 100	0.22 153	0.22 23	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.11 129

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 99	0.46 330	1.39 200	0.23 74	0.17 153	0.35 62	0.21 168	0.40 63	0.25 5	0.18 43	0.21 64	0.17 61	0.18 87	0.25 45	0.17 52	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.28 542	0.08 34	0.27 490

aanet-new-24k	0.27 99	0.40 284	1.12 132	0.24 102	0.45 561	0.40 114	0.21 168	0.39 54	0.28 18	0.19 61	0.28 157	0.17 61	0.20 124	0.23 31	0.15 13	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.32 572	0.09 70	0.10 104

aanet-new-10k	0.27 99	0.52 362	1.27 164	0.27 191	0.15 94	0.49 220	0.21 168	0.46 124	0.31 30	0.21 87	0.20 56	0.19 96	0.22 153	0.26 63	0.18 59	0.08 63	0.08 175	0.08 54	0.07 97	0.10 97	0.16 318

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 99	0.39 276	0.79 75	0.24 102	0.24 329	0.37 83	0.21 168	0.37 38	0.33 52	0.19 61	0.27 145	0.18 79	0.22 153	0.20 4	0.16 32	0.07 25	0.14 435	0.08 54	0.51 623	0.08 34	0.39 576

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 99	0.40 284	0.87 88	0.22 51	0.17 153	0.36 76	0.19 99	0.39 54	0.32 39	0.21 87	0.24 109	0.18 79	0.23 179	0.21 10	0.15 13	0.08 63	0.08 175	0.08 54	0.30 557	0.13 178	0.55 608

LG-Stereo	0.27 99	0.25 98	0.95 107	0.25 126	0.15 94	0.43 145	0.21 168	0.50 173	0.40 154	0.18 43	0.29 165	0.25 168	0.16 54	0.28 82	0.35 333	0.07 25	0.07 74	0.11 283	0.10 219	0.24 421	0.10 104

mms	0.27 99	0.26 116	0.91 101	0.25 126	0.18 199	0.32 43	0.23 245	0.37 38	0.31 30	0.21 87	0.30 180	0.23 137	0.17 63	0.46 261	0.21 136	0.08 63	0.10 307	0.10 208	0.08 135	0.22 389	0.47 596

ours_stereo	0.27 99	0.25 98	1.21 152	0.25 126	0.17 153	0.35 62	0.23 245	0.38 47	0.35 79	0.20 74	0.31 197	0.23 137	0.17 63	0.41 215	0.20 116	0.08 63	0.07 74	0.10 208	0.08 135	0.22 389	0.18 359

rvit_stereo_0081_aga	0.27 99	0.29 166	1.08 125	0.26 168	0.20 250	0.33 47	0.21 168	0.41 75	0.42 179	0.26 177	0.28 157	0.27 196	0.21 136	0.31 117	0.21 136	0.14 453	0.10 307	0.11 283	0.10 219	0.14 207	0.10 104

rvit_stereo_0080	0.27 99	0.38 264	0.76 68	0.24 102	0.18 199	0.34 56	0.27 348	0.54 219	0.44 195	0.24 139	0.26 136	0.27 196	0.22 153	0.29 98	0.23 170	0.13 410	0.10 307	0.10 208	0.10 219	0.15 230	0.11 129

RSM++	0.27 99	0.26 116	0.87 88	0.28 222	0.13 46	0.39 101	0.20 126	0.45 116	0.45 210	0.20 74	0.24 109	0.24 153	0.17 63	0.36 177	0.20 116	0.08 63	0.07 74	0.09 148	0.35 583	0.26 456	0.18 359

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 99	0.40 284	0.86 86	0.22 51	0.17 153	0.36 76	0.19 99	0.39 54	0.32 39	0.21 87	0.24 109	0.18 79	0.23 179	0.21 10	0.15 13	0.08 63	0.08 175	0.08 54	0.30 557	0.13 178	0.55 608

whm_eth	0.27 99	0.38 264	0.76 68	0.24 102	0.18 199	0.34 56	0.27 348	0.54 219	0.44 195	0.24 139	0.26 136	0.27 196	0.22 153	0.29 98	0.23 170	0.13 410	0.10 307	0.10 208	0.10 219	0.15 230	0.11 129

aanet-new-30k	0.28 115	0.49 349	1.75 288	0.25 126	0.17 153	0.40 114	0.20 126	0.35 25	0.27 11	0.18 43	0.21 64	0.20 100	0.22 153	0.22 23	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.11 129

aanet-new-22k	0.28 115	0.52 362	1.51 230	0.24 102	0.13 46	0.33 47	0.22 206	0.37 38	0.32 39	0.18 43	0.24 109	0.18 79	0.21 136	0.27 69	0.16 32	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.07 97	0.09 70	0.31 527

BStereo	0.28 115	0.33 213	1.34 183	0.23 74	0.29 403	0.33 47	0.20 126	0.46 124	0.35 79	0.22 107	0.17 32	0.20 100	0.14 18	0.28 82	0.25 209	0.07 25	0.07 74	0.16 494	0.21 505	0.12 144	0.11 129

VIP-Stereo	0.28 115	0.56 388	1.05 121	0.23 74	0.19 234	0.52 263	0.17 69	0.44 101	0.39 140	0.18 43	0.25 123	0.24 153	0.15 41	0.33 143	0.19 84	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.14 207	0.32 536

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 115	0.28 154	1.09 128	0.33 358	0.15 94	0.30 29	0.16 58	0.58 241	0.42 179	0.19 61	0.19 47	0.17 61	0.26 230	0.38 198	0.37 345	0.09 133	0.08 175	0.08 54	0.25 526	0.10 97	0.06 1

castereo++	0.28 115	0.43 307	0.93 104	0.28 222	0.17 153	0.53 272	0.21 168	0.55 223	0.45 210	0.17 34	0.26 136	0.32 235	0.17 63	0.33 143	0.16 32	0.09 133	0.08 175	0.09 148	0.29 548	0.13 178	0.06 1

fffy	0.28 115	0.24 84	1.19 146	0.27 191	0.15 94	0.37 83	0.22 206	0.42 84	0.32 39	0.20 74	0.29 165	0.26 183	0.20 124	0.44 236	0.20 116	0.08 63	0.10 307	0.10 208	0.08 135	0.22 389	0.18 359

RAStereo	0.28 115	0.48 345	1.52 232	0.26 168	0.18 199	0.25 13	0.19 99	0.42 84	0.35 79	0.20 74	0.25 123	0.20 100	0.16 54	0.24 38	0.24 195	0.09 133	0.08 175	0.10 208	0.08 135	0.12 144	0.08 46

RSM	0.28 115	0.26 116	0.97 110	0.25 126	0.24 329	0.37 83	0.21 168	0.49 164	0.44 195	0.21 87	0.27 145	0.28 207	0.17 63	0.38 198	0.20 116	0.07 25	0.07 74	0.09 148	0.34 580	0.21 372	0.16 318

trnet	0.28 115	0.26 116	1.32 177	0.19 2	0.12 20	0.54 279	0.15 36	0.48 157	0.46 221	0.27 193	0.33 216	0.24 153	0.21 136	0.30 110	0.21 136	0.10 239	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.09 70	0.07 12

CASnet	0.28 115	0.31 196	1.20 150	0.28 222	0.11 9	0.47 193	0.19 99	0.44 101	0.44 195	0.38 251	0.31 197	0.23 137	0.17 63	0.29 98	0.19 84	0.10 239	0.06 23	0.15 475	0.12 326	0.16 267	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 115	0.27 127	1.36 188	0.28 222	0.12 20	0.41 124	0.20 126	0.37 38	0.38 127	0.26 177	0.30 180	0.25 168	0.19 111	0.33 143	0.24 195	0.09 133	0.11 360	0.12 346	0.10 219	0.13 178	0.09 71

CREStereo	0.28 115	0.30 182	1.33 179	0.19 2	0.13 46	0.55 294	0.17 69	0.48 157	0.46 221	0.27 193	0.33 216	0.24 153	0.21 136	0.31 117	0.21 136	0.11 318	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.10 97	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.29 128	0.47 340	1.41 202	0.26 168	0.18 199	0.43 145	0.19 99	0.47 143	0.32 39	0.16 18	0.18 42	0.15 34	0.21 136	0.37 188	0.13 1	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.46 594

aanet-new-60k	0.29 128	0.51 360	1.68 260	0.25 126	0.12 20	0.39 101	0.19 99	0.43 92	0.33 52	0.18 43	0.19 47	0.17 61	0.19 111	0.31 117	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.26 482

aanet-new-36k	0.29 128	0.63 421	1.51 230	0.24 102	0.11 9	0.43 145	0.19 99	0.44 101	0.35 79	0.19 61	0.24 109	0.16 47	0.22 153	0.29 98	0.15 13	0.06 1	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.24 460

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 128	0.58 395	0.98 112	0.21 25	0.31 440	0.41 124	0.20 126	0.46 124	0.34 65	0.21 87	0.22 83	0.19 96	0.17 63	0.24 38	0.15 13	0.08 63	0.10 307	0.08 54	0.45 610	0.09 70	0.29 505

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 128	0.53 369	1.28 166	0.22 51	0.32 450	0.35 62	0.19 99	0.46 124	0.33 52	0.18 43	0.19 47	0.18 79	0.18 87	0.21 10	0.14 4	0.08 63	0.10 307	0.08 54	0.46 613	0.10 97	0.32 536

RT-Monster	0.29 128	0.30 182	0.95 107	0.25 126	0.28 394	0.46 184	0.15 36	0.53 207	0.55 314	0.37 241	0.36 233	0.28 207	0.21 136	0.32 129	0.21 136	0.09 133	0.08 175	0.08 54	0.06 17	0.15 230	0.14 244

Selective-IGEV-i32	0.29 128	0.23 68	1.28 166	0.27 191	0.30 419	0.35 62	0.20 126	0.56 229	0.38 127	0.21 87	0.30 180	0.22 120	0.18 87	0.37 188	0.18 59	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.15 412	0.16 267	0.29 505

fffft	0.29 128	0.21 32	1.10 130	0.24 102	0.15 94	0.42 138	0.24 279	0.42 84	0.38 127	0.21 87	0.18 42	0.20 100	0.16 54	0.44 236	0.70 493	0.07 25	0.06 23	0.10 208	0.08 135	0.28 473	0.20 394
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 128	0.26 116	1.03 116	0.25 126	0.14 66	0.46 184	0.22 206	0.36 34	0.38 127	0.23 130	0.23 97	0.21 114	0.18 87	0.45 252	0.60 468	0.07 25	0.06 23	0.10 208	0.08 135	0.20 356	0.20 394

tt45	0.29 128	0.24 84	1.06 123	0.25 126	0.17 153	0.55 294	0.22 206	0.41 75	0.35 79	0.24 139	0.25 123	0.25 168	0.18 87	0.64 351	0.34 321	0.08 63	0.07 74	0.10 208	0.08 135	0.21 372	0.11 129

999	0.29 128	0.25 98	1.05 121	0.26 168	0.18 199	0.49 220	0.23 245	0.38 47	0.37 121	0.20 74	0.32 206	0.23 137	0.18 87	0.73 387	0.36 338	0.08 63	0.07 74	0.09 148	0.08 135	0.24 421	0.10 104

Pointernet	0.29 128	0.25 98	1.49 224	0.24 102	0.20 250	0.47 193	0.15 36	0.62 271	0.47 240	0.22 107	0.29 165	0.26 183	0.20 124	0.28 82	0.20 116	0.10 239	0.07 74	0.07 1	0.12 326	0.10 97	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 128	0.29 166	0.86 86	0.25 126	0.34 478	0.30 29	0.14 20	0.32 15	0.53 294	0.18 43	0.12 13	0.18 79	0.19 111	0.49 290	0.17 52	0.09 133	0.08 175	0.08 54	0.20 499	0.46 599	0.59 614

MaDis-Stereo	0.29 128	0.54 377	1.44 210	0.24 102	0.29 403	0.29 25	0.16 58	0.45 116	0.37 121	0.19 61	0.21 64	0.28 207	0.22 153	0.30 110	0.29 256	0.10 239	0.09 259	0.10 208	0.08 135	0.11 128	0.11 129

LoS_RVC	0.29 128	0.33 213	1.19 146	0.25 126	0.34 478	0.43 145	0.22 206	0.42 84	0.32 39	0.22 107	0.33 216	0.23 137	0.24 195	0.31 117	0.21 136	0.07 25	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.10 97	0.31 527

Selective-IGEV	0.29 128	0.23 68	1.28 166	0.27 191	0.30 419	0.35 62	0.20 126	0.56 229	0.38 127	0.21 87	0.30 180	0.22 120	0.18 87	0.37 188	0.18 59	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.15 412	0.16 267	0.29 505

EGLCR-Stereo	0.29 128	0.27 127	0.97 110	0.30 277	0.19 234	0.56 310	0.17 69	0.68 305	0.36 109	0.30 211	0.18 42	0.27 196	0.17 63	0.38 198	0.19 84	0.09 133	0.07 74	0.10 208	0.08 135	0.10 97	0.35 552

aanet-32k-new	0.30 145	0.60 400	1.61 247	0.25 126	0.15 94	0.46 184	0.21 168	0.41 75	0.33 52	0.17 34	0.24 109	0.17 61	0.23 179	0.30 110	0.15 13	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.39 576

castereo	0.30 145	0.44 318	0.81 78	0.24 102	0.29 403	0.41 124	0.27 348	0.72 324	0.45 210	0.22 107	0.30 180	0.24 153	0.31 306	0.25 45	0.21 136	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.31 566	0.12 144	0.09 71

WCG-NET	0.30 145	0.42 302	1.26 161	0.24 102	0.12 20	0.43 145	0.24 279	0.40 63	0.56 326	0.35 232	0.37 237	0.26 183	0.24 195	0.29 98	0.19 84	0.08 63	0.12 392	0.08 54	0.07 97	0.22 389	0.10 104

Occ-G	0.30 145	0.30 182	1.33 179	0.23 74	0.15 94	0.36 76	0.25 301	0.43 92	0.31 30	0.26 177	0.35 229	0.46 338	0.22 153	0.30 110	0.25 209	0.09 133	0.07 74	0.09 148	0.16 433	0.31 499	0.08 46

AIO-Stereo	0.30 145	0.27 127	1.25 159	0.27 191	0.24 329	0.37 83	0.20 126	0.52 198	0.36 109	0.21 87	0.30 180	0.23 137	0.14 18	0.31 117	0.20 116	0.08 63	0.07 74	0.09 148	0.38 596	0.19 340	0.31 527

UniTT-Stereo	0.30 145	0.36 249	1.68 260	0.27 191	0.24 329	0.29 25	0.18 88	0.33 20	0.34 65	0.26 177	0.37 237	0.18 79	0.18 87	0.31 117	0.27 231	0.10 239	0.08 175	0.08 54	0.07 97	0.25 435	0.08 46

CES	0.30 145	0.27 127	1.09 128	0.23 74	0.50 576	0.40 114	0.20 126	0.46 124	0.44 195	0.22 107	0.28 157	0.26 183	0.19 111	0.33 143	0.21 136	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.15 230	0.49 600

ProNet	0.30 145	0.54 377	1.29 169	0.25 126	0.15 94	0.47 193	0.25 301	0.48 157	0.39 140	0.21 87	0.23 97	0.22 120	0.20 124	0.44 236	0.19 84	0.08 63	0.08 175	0.10 208	0.08 135	0.23 404	0.12 174

CroCo-Stereo	0.30 145	0.45 327	1.08 125	0.31 304	0.17 153	0.19 6	0.21 168	0.73 336	0.50 262	0.21 87	0.24 109	0.55 384	0.22 153	0.27 69	0.26 221	0.09 133	0.08 175	0.08 54	0.07 97	0.12 144	0.09 71
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
Wave_Phase_stereo	0.31 154	0.33 213	1.34 183	0.23 74	0.29 403	0.98 589	0.20 126	0.49 164	0.35 79	0.22 107	0.17 32	0.20 100	0.14 18	0.28 82	0.25 209	0.07 25	0.07 74	0.16 494	0.21 505	0.12 144	0.11 129

xyz-stereo-finetune	0.31 154	0.46 330	0.79 75	0.21 25	0.12 20	0.53 272	0.25 301	0.52 198	0.54 307	0.28 200	0.32 206	0.29 218	0.23 179	0.59 333	0.55 447	0.08 63	0.07 74	0.10 208	0.08 135	0.13 178	0.08 46

rvit_0105_6	0.31 154	0.29 166	1.00 113	0.31 304	0.18 199	0.35 62	0.25 301	0.51 183	0.61 371	0.25 159	0.28 157	0.32 235	0.25 210	0.39 205	0.25 209	0.18 521	0.16 481	0.15 475	0.13 359	0.14 207	0.13 217

rvit_stereo_ft	0.31 154	0.61 405	1.18 144	0.32 332	0.21 264	0.28 19	0.27 348	0.55 223	0.48 244	0.23 130	0.27 145	0.28 207	0.26 230	0.32 129	0.25 209	0.13 410	0.09 259	0.11 283	0.11 286	0.13 178	0.14 244

CAS++	0.31 154	0.33 213	1.43 208	0.25 126	0.17 153	0.31 37	0.20 126	0.78 388	0.41 166	0.30 211	0.30 180	0.21 114	0.16 54	0.33 143	0.18 59	0.15 473	0.12 392	0.13 407	0.10 219	0.15 230	0.11 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 154	0.30 182	1.52 232	0.23 74	0.13 46	0.54 279	0.20 126	0.48 157	0.49 251	0.25 159	0.28 157	0.37 259	0.24 195	0.38 198	0.23 170	0.10 239	0.08 175	0.08 54	0.05 1	0.15 230	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 154	0.35 239	1.30 172	0.20 8	0.14 66	0.57 328	0.25 301	0.46 124	0.42 179	0.27 193	0.32 206	0.27 196	0.24 195	0.39 205	0.23 170	0.43 616	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.18 319	0.07 12

aanet-new	0.32 161	0.29 166	2.39 504	0.25 126	0.25 349	0.43 145	0.21 168	0.41 75	0.31 30	0.18 43	0.23 97	0.16 47	0.30 296	0.33 143	0.15 13	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.10 97	0.13 217

DA	0.32 161	0.26 116	0.89 95	0.29 256	0.25 349	0.63 434	0.22 206	0.60 262	0.39 140	0.23 130	0.30 180	0.24 153	0.26 230	0.60 340	0.18 59	0.10 239	0.12 392	0.09 148	0.07 97	0.10 97	0.52 603

GGEV	0.32 161	0.26 116	0.89 95	0.29 256	0.25 349	0.63 434	0.22 206	0.60 262	0.39 140	0.23 130	0.30 180	0.24 153	0.26 230	0.60 340	0.18 59	0.10 239	0.12 392	0.09 148	0.07 97	0.10 97	0.52 603

WCG-NET（raft）	0.32 161	0.53 369	1.21 152	0.23 74	0.12 20	0.44 156	0.24 279	0.40 63	0.50 262	0.35 232	0.35 229	0.47 346	0.25 210	0.35 164	0.20 116	0.08 63	0.29 592	0.08 54	0.07 97	0.22 389	0.11 129

MGS-Stereo	0.32 161	0.34 230	1.70 266	0.25 126	0.14 66	0.40 114	0.22 206	0.38 47	0.43 190	0.24 139	0.51 341	0.25 168	0.18 87	0.31 117	0.20 116	0.09 133	0.08 175	0.09 148	0.08 135	0.47 600	0.08 46

ff7	0.32 161	0.52 362	1.38 195	0.25 126	0.16 124	0.56 310	0.23 245	0.46 124	0.41 166	0.24 139	0.23 97	0.20 100	0.23 179	0.48 280	0.19 84	0.09 133	0.08 175	0.10 208	0.18 466	0.23 404	0.22 421

ffff	0.32 161	0.52 362	1.38 195	0.25 126	0.16 124	0.56 310	0.23 245	0.46 124	0.41 166	0.24 139	0.23 97	0.20 100	0.23 179	0.48 280	0.19 84	0.09 133	0.08 175	0.10 208	0.18 466	0.23 404	0.22 421

11t	0.32 161	0.52 362	1.38 195	0.25 126	0.16 124	0.56 310	0.23 245	0.46 124	0.41 166	0.24 139	0.23 97	0.20 100	0.23 179	0.48 280	0.19 84	0.09 133	0.08 175	0.10 208	0.18 466	0.23 404	0.22 421

MC-Stereo	0.32 161	0.31 196	1.46 214	0.31 304	0.15 94	0.53 272	0.19 99	0.44 101	0.35 79	0.36 237	0.38 247	0.27 196	0.27 251	0.42 223	0.19 84	0.09 133	0.13 416	0.09 148	0.16 433	0.20 356	0.13 217

ccc-4	0.32 161	0.52 362	1.38 195	0.25 126	0.16 124	0.56 310	0.23 245	0.46 124	0.41 166	0.24 139	0.23 97	0.20 100	0.23 179	0.48 280	0.19 84	0.09 133	0.08 175	0.10 208	0.18 466	0.23 404	0.22 421

aanet-new-78k	0.33 171	0.44 318	2.51 535	0.26 168	0.12 20	0.42 138	0.20 126	0.45 116	0.31 30	0.16 18	0.22 83	0.15 34	0.25 210	0.34 157	0.13 1	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 97	0.31 527

SCV_C0	0.33 171	0.43 307	1.42 207	0.25 126	0.16 124	0.35 62	0.20 126	0.68 305	0.44 195	0.24 139	0.27 145	0.29 218	0.20 124	0.58 327	0.18 59	0.09 133	0.08 175	0.08 54	0.30 557	0.26 456	0.17 339

11t1	0.33 171	0.19 10	1.41 202	0.33 358	0.16 124	0.48 204	0.21 168	0.67 301	0.48 244	0.40 259	0.34 224	0.32 235	0.33 319	0.42 223	0.27 231	0.11 318	0.12 392	0.10 208	0.08 135	0.13 178	0.14 244

IGEVStereo-DCA	0.33 171	0.34 230	1.38 195	0.27 191	0.16 124	0.45 164	0.23 245	0.46 124	0.41 166	0.24 139	0.21 64	0.26 183	0.25 210	0.64 351	0.52 436	0.09 133	0.07 74	0.10 208	0.18 466	0.16 267	0.22 421

AEACV	0.33 171	0.24 84	1.44 210	0.28 222	0.35 491	0.47 193	0.21 168	0.43 92	0.28 18	0.26 177	0.25 123	0.22 120	0.38 358	0.30 110	0.18 59	0.09 133	0.35 604	0.09 148	0.36 592	0.23 404	0.25 472

CroCo-Stereo Lap2	0.33 171	0.61 405	1.47 218	0.32 332	0.38 518	0.23 11	0.22 206	0.58 241	0.46 221	0.22 107	0.27 145	0.29 218	0.23 179	0.32 129	0.26 221	0.09 133	0.09 259	0.10 208	0.08 135	0.21 372	0.14 244

CREStereo++_RVC	0.33 171	0.29 166	1.74 282	0.24 102	0.16 124	0.54 279	0.15 36	0.40 63	0.55 314	0.37 241	0.51 341	0.24 153	0.19 111	0.27 69	0.26 221	0.09 133	0.06 23	0.08 54	0.30 557	0.08 34	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	0.33 171	0.49 349	1.75 288	0.23 74	0.12 20	0.54 279	0.16 58	0.40 63	0.45 210	0.45 296	0.51 341	0.26 183	0.22 153	0.29 98	0.20 116	0.10 239	0.10 307	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.11 129

sCroCo_RVC	0.33 171	0.32 204	1.89 373	0.34 391	0.27 380	0.30 29	0.22 206	0.48 157	0.44 195	0.22 107	0.33 216	0.25 168	0.25 210	0.32 129	0.24 195	0.14 453	0.16 481	0.12 346	0.12 326	0.15 230	0.13 217

aanet-new-28k	0.34 180	0.53 369	2.69 564	0.25 126	0.12 20	0.39 101	0.21 168	0.37 38	0.29 25	0.18 43	0.24 109	0.17 61	0.21 136	0.22 23	0.15 13	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.31 566	0.10 97	0.23 446

RAFT-Stereo-weight	0.34 180	0.29 166	1.43 208	0.28 222	0.28 394	0.55 294	0.22 206	0.78 388	0.48 244	0.46 305	0.38 247	0.36 256	0.17 63	0.33 143	0.23 170	0.09 133	0.08 175	0.09 148	0.07 97	0.09 70	0.09 71

IGEV++	0.34 180	0.43 307	1.32 177	0.31 304	0.14 66	0.32 43	0.21 168	0.70 316	0.34 65	0.22 107	0.28 157	0.22 120	0.27 251	0.35 164	0.27 231	0.09 133	0.39 619	0.08 54	0.15 412	0.25 435	0.45 592

MyStereo07	0.34 180	0.40 284	1.46 214	0.29 256	0.23 313	0.60 376	0.31 413	0.53 207	0.42 179	0.25 159	0.25 123	0.20 100	0.26 230	0.57 323	0.19 84	0.09 133	0.18 513	0.12 346	0.11 286	0.16 267	0.19 376

MIF-Stereo (partial)	0.34 180	0.41 294	1.93 390	0.26 168	0.24 329	0.32 43	0.17 69	0.53 207	0.42 179	0.25 159	0.37 237	0.25 168	0.26 230	0.44 236	0.31 288	0.11 318	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.19 340	0.14 244

GCAP-Stereo	0.34 180	0.89 530	1.76 297	0.26 168	0.12 20	0.52 263	0.14 20	0.49 164	0.38 127	0.29 206	0.30 180	0.29 218	0.22 153	0.30 110	0.20 116	0.09 133	0.17 501	0.09 148	0.07 97	0.21 372	0.11 129

anonymousdsp2	0.34 180	0.24 84	1.16 141	0.28 222	0.15 94	0.57 328	0.23 245	0.79 403	0.47 240	0.38 251	0.37 237	0.40 282	0.25 210	0.47 273	0.21 136	0.09 133	0.07 74	0.10 208	0.13 359	0.19 340	0.27 490

anonymousdsp	0.34 180	0.53 369	1.47 218	0.25 126	0.16 124	0.56 310	0.23 245	0.49 164	0.40 154	0.25 159	0.24 109	0.22 120	0.24 195	0.55 319	0.19 84	0.09 133	0.11 360	0.10 208	0.18 466	0.24 421	0.29 505

knoymous	0.34 180	0.25 98	1.75 288	0.24 102	0.18 199	0.45 164	0.24 279	0.57 235	0.38 127	0.41 267	0.39 256	0.55 384	0.25 210	0.38 198	0.23 170	0.11 318	0.08 175	0.12 346	0.07 97	0.13 178	0.12 174

RCA-Stereo	0.34 180	0.32 204	1.30 172	0.26 168	0.14 66	0.58 345	0.23 245	0.78 388	0.62 389	0.40 259	0.44 280	0.28 207	0.35 330	0.29 98	0.20 116	0.09 133	0.10 307	0.09 148	0.07 97	0.19 340	0.08 46

IGEV-Stereo	0.34 180	0.54 377	1.47 218	0.25 126	0.16 124	0.56 310	0.23 245	0.49 164	0.40 154	0.25 159	0.24 109	0.22 120	0.24 195	0.54 315	0.19 84	0.09 133	0.10 307	0.10 208	0.18 466	0.24 421	0.29 505
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 180	0.77 484	1.75 288	0.34 391	0.13 46	0.51 244	0.17 69	0.43 92	0.50 262	0.37 241	0.49 328	0.23 137	0.18 87	0.28 82	0.24 195	0.10 239	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.07 12

GEAStereo	0.35 192	0.32 204	1.17 142	0.53 569	0.60 603	0.55 294	0.21 168	0.40 63	0.27 11	0.20 74	0.22 83	0.16 47	0.18 87	0.44 236	0.16 32	0.11 318	0.37 608	0.08 54	0.06 17	0.33 517	0.71 624

GASTEREO	0.35 192	0.72 460	1.15 138	0.56 583	0.20 250	0.52 263	0.22 206	0.56 229	0.40 154	0.30 211	0.31 197	0.16 47	0.31 306	0.35 164	0.26 221	0.09 133	0.14 435	0.08 54	0.28 542	0.14 207	0.20 394

MSCF	0.35 192	0.72 460	1.15 138	0.58 590	0.21 264	0.50 233	0.22 206	0.56 229	0.38 127	0.29 206	0.29 165	0.17 61	0.30 296	0.35 164	0.26 221	0.09 133	0.12 392	0.08 54	0.29 548	0.15 230	0.21 406

xyz-stereo-finetune2	0.35 192	0.45 327	1.04 120	0.21 25	0.12 20	0.58 345	0.23 245	0.50 173	0.45 210	0.31 216	0.46 292	0.30 226	0.41 391	0.81 406	0.51 433	0.08 63	0.07 74	0.11 283	0.09 180	0.12 144	0.09 71

SCV	0.35 192	0.59 398	1.37 193	0.34 391	0.22 293	0.28 19	0.23 245	0.72 324	0.35 79	0.19 61	0.30 180	0.24 153	0.20 124	0.64 351	0.19 84	0.11 318	0.08 175	0.09 148	0.29 548	0.34 529	0.29 505

StereoAnything_RVC	0.35 192	1.25 616	1.82 343	0.20 8	0.12 20	0.26 14	0.15 36	0.43 92	0.37 121	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 111	0.46 261	0.14 4	0.11 318	0.09 259	0.08 54	0.05 1	0.76 631	0.18 359

rvit_0105_4	0.35 192	0.35 239	1.45 213	0.31 304	0.18 199	0.37 83	0.28 368	0.59 250	0.62 389	0.27 193	0.31 197	0.35 251	0.27 251	0.43 227	0.25 209	0.18 521	0.16 481	0.15 475	0.13 359	0.15 230	0.12 174

CAS	0.35 192	0.25 98	1.30 172	0.79 617	0.34 478	0.51 244	0.23 245	0.46 124	0.39 140	0.22 107	0.31 197	0.20 100	0.17 63	0.28 82	0.23 170	0.73 637	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 70	0.37 567

Selective-RAFT	0.35 192	0.26 116	1.48 221	0.31 304	0.15 94	0.61 396	0.19 99	0.60 262	0.54 307	0.28 200	0.29 165	0.40 282	0.33 319	0.50 297	0.27 231	0.10 239	0.07 74	0.09 148	0.35 583	0.19 340	0.08 46

x	0.35 192	0.20 17	1.36 188	0.33 358	0.17 153	0.47 193	0.24 279	0.75 350	0.54 307	0.40 259	0.40 259	0.42 302	0.34 328	0.45 252	0.32 301	0.11 318	0.14 435	0.11 283	0.09 180	0.12 144	0.14 244

GSStereo	0.36 202	0.32 204	1.17 142	0.34 391	0.60 603	0.55 294	0.21 168	0.62 271	0.41 166	0.22 107	0.22 83	0.17 61	0.18 87	0.44 236	0.16 32	0.10 239	0.16 481	0.08 54	0.11 286	0.33 517	0.84 635

gasm-f	0.36 202	0.34 230	1.13 133	0.53 569	0.44 552	0.54 279	0.27 348	0.40 63	0.27 11	0.20 74	0.33 216	0.16 47	0.22 153	0.36 177	0.25 209	0.11 318	0.37 608	0.08 54	0.06 17	0.38 563	0.71 624

rvit_0105_5	0.36 202	0.39 276	1.48 221	0.30 277	0.18 199	0.41 124	0.30 400	0.64 282	0.62 389	0.30 211	0.33 216	0.37 259	0.29 286	0.41 215	0.28 242	0.18 521	0.16 481	0.15 475	0.15 412	0.15 230	0.14 244

MoCha-V2	0.36 202	0.32 204	1.41 202	0.36 426	0.31 440	0.35 62	0.19 99	0.57 235	0.39 140	0.30 211	0.32 206	0.28 207	0.27 251	0.47 273	0.24 195	0.08 63	0.56 636	0.08 54	0.38 596	0.18 319	0.12 174

s12784h	0.36 202	0.28 154	1.58 240	0.23 74	0.11 9	0.62 416	0.24 279	0.79 403	0.64 409	0.44 285	0.52 356	0.28 207	0.26 230	0.50 297	0.24 195	0.11 318	0.06 23	0.09 148	0.06 17	0.16 267	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 202	0.21 32	1.70 266	0.29 256	0.18 199	0.55 294	0.26 324	0.78 388	0.36 109	0.57 428	0.67 490	0.33 241	0.24 195	0.32 129	0.23 170	0.10 239	0.08 175	0.09 148	0.07 97	0.09 70	0.12 174

RAFT-Stereo	0.36 202	0.21 32	1.70 266	0.29 256	0.18 199	0.55 294	0.26 324	0.78 388	0.36 109	0.57 428	0.67 490	0.33 241	0.24 195	0.32 129	0.23 170	0.10 239	0.08 175	0.09 148	0.07 97	0.09 70	0.12 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.37 209	0.73 467	1.71 273	0.28 222	0.13 46	0.44 156	0.14 20	0.64 282	0.51 269	0.22 107	0.28 157	0.36 256	0.22 153	0.65 362	0.27 231	0.07 25	0.14 435	0.07 1	0.06 17	0.28 473	0.12 174

DDF-Stereo	0.37 209	0.27 127	0.79 75	0.39 476	0.29 403	0.38 96	0.21 168	0.47 143	0.51 269	0.32 225	0.17 32	0.79 525	0.23 179	0.64 351	1.04 550	0.11 318	0.07 74	0.09 148	0.12 326	0.35 541	0.15 286

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 209	0.37 252	1.21 152	0.26 168	0.18 199	0.73 513	0.18 88	0.53 207	0.41 166	0.35 232	0.30 180	0.58 410	0.22 153	0.33 143	0.95 530	0.09 133	0.07 74	0.09 148	0.35 583	0.13 178	0.15 286

GREAT-IGEV	0.37 209	0.28 154	1.48 221	0.25 126	0.38 518	0.46 184	0.18 88	0.33 20	0.34 65	0.15 10	0.29 165	0.15 34	0.17 63	0.36 177	0.23 170	0.07 25	0.76 654	0.07 1	0.26 534	0.21 372	1.03 653
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	0.37 209	0.55 386	1.35 186	0.28 222	0.16 124	0.57 328	0.18 88	0.57 235	0.49 251	0.37 241	0.44 280	0.38 267	0.24 195	0.46 261	0.24 195	0.09 133	0.08 175	0.11 283	0.11 286	0.43 589	0.36 560

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 209	1.34 628	1.24 158	0.23 74	0.12 20	0.33 47	0.20 126	0.40 63	0.33 52	0.25 159	0.21 64	0.16 47	0.14 18	0.27 69	0.63 475	0.55 627	0.06 23	0.11 283	0.13 359	0.25 435	0.49 600

plain	0.37 209	0.47 340	2.15 456	0.27 191	0.19 234	0.33 47	0.20 126	0.58 241	0.46 221	0.23 130	0.37 237	0.23 137	0.25 210	0.45 252	0.28 242	0.11 318	0.08 175	0.13 407	0.09 180	0.42 587	0.12 174

riskmin	0.37 209	0.22 48	1.74 282	0.32 332	0.20 250	0.48 204	0.20 126	0.66 292	0.46 221	0.36 237	0.34 224	0.69 474	0.45 432	0.39 205	0.27 231	0.11 318	0.08 175	0.12 346	0.08 135	0.13 178	0.16 318

AnonymousM	0.37 209	0.44 318	1.50 227	0.25 126	0.15 94	0.52 263	0.23 245	0.60 262	0.42 179	0.42 272	0.32 206	0.30 226	0.25 210	0.34 157	0.23 170	0.11 318	0.09 259	0.71 637	0.36 592	0.12 144	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 209	0.53 369	1.41 202	0.28 222	0.15 94	0.52 263	0.20 126	0.54 219	0.46 221	0.37 241	0.43 269	0.41 288	0.23 179	0.36 177	0.26 221	0.09 133	0.15 463	0.12 346	0.11 286	0.41 581	0.37 567

DIP-Stereo	0.37 209	0.34 230	1.50 227	0.27 191	0.18 199	0.63 434	0.17 69	0.92 508	0.53 294	0.49 337	0.48 311	0.30 226	0.30 296	0.39 205	0.30 276	0.10 239	0.08 175	0.10 208	0.08 135	0.15 230	0.12 174
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 220	0.28 154	2.46 519	0.43 509	0.15 94	0.50 233	0.25 301	0.47 143	0.38 127	0.33 228	0.26 136	0.23 137	0.22 153	0.34 157	0.29 256	0.08 63	0.09 259	0.09 148	0.10 219	0.36 548	0.22 421

HART	0.38 220	0.53 369	1.66 256	0.26 168	0.15 94	0.30 29	0.19 99	0.67 301	0.46 221	0.29 206	0.52 356	0.38 267	0.16 54	0.41 215	0.20 116	0.08 63	0.68 647	0.09 148	0.07 97	0.34 529	0.21 406

mmm	0.38 220	0.21 32	1.18 144	0.35 407	0.17 153	0.49 220	0.26 324	0.78 388	0.52 277	0.50 344	0.57 410	0.41 288	0.37 349	0.71 384	0.31 288	0.11 318	0.13 416	0.14 444	0.13 359	0.15 230	0.14 244

Any-RAFT	0.38 220	0.25 98	1.89 373	0.27 191	0.17 153	0.68 486	0.21 168	0.78 388	0.53 294	0.43 278	0.43 269	0.54 381	0.30 296	0.41 215	0.20 116	0.10 239	0.12 392	0.08 54	0.06 17	0.10 97	0.09 71

qqq	0.38 220	0.21 32	1.34 183	0.28 222	0.15 94	0.45 164	0.26 324	0.76 362	0.52 277	0.39 257	0.41 263	0.46 338	0.36 336	0.96 421	0.30 276	0.11 318	0.14 435	0.12 346	0.12 326	0.12 144	0.14 244

PSM-adaLoss	0.38 220	0.27 127	1.78 310	0.44 516	0.17 153	0.60 376	0.29 392	0.51 183	0.52 277	0.47 307	0.43 269	0.44 317	0.28 268	0.47 273	0.28 242	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.17 291	0.12 174

ROB_FTStereo_v2	0.38 220	0.27 127	1.78 310	0.44 516	0.17 153	0.61 396	0.28 368	0.51 183	0.52 277	0.47 307	0.43 269	0.44 317	0.28 268	0.47 273	0.28 242	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.17 291	0.12 174

ROB_FTStereo	0.38 220	0.27 127	1.78 310	0.44 516	0.17 153	0.61 396	0.26 324	0.51 183	0.52 277	0.47 307	0.43 269	0.43 306	0.28 268	0.49 290	0.28 242	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.17 291	0.12 174

HUI-Stereo	0.38 220	0.27 127	1.79 330	0.44 516	0.17 153	0.61 396	0.28 368	0.51 183	0.52 277	0.47 307	0.43 269	0.44 317	0.28 268	0.45 252	0.28 242	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.17 291	0.12 174

RAFT-IKP	0.38 220	0.27 127	1.79 330	0.44 516	0.16 124	0.60 376	0.28 368	0.51 183	0.52 277	0.47 307	0.43 269	0.43 306	0.28 268	0.50 297	0.28 242	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.17 291	0.12 174

raftrobust	0.38 220	0.68 445	1.54 234	0.32 332	0.46 569	0.52 263	0.21 168	0.56 229	0.42 179	0.52 366	0.35 229	0.31 229	0.33 319	0.37 188	0.30 276	0.10 239	0.11 360	0.08 54	0.07 97	0.21 372	0.19 376

sAnonymous2	0.38 220	0.62 411	2.15 456	0.31 304	0.24 329	0.34 56	0.27 348	0.53 207	0.46 221	0.24 139	0.29 165	0.23 137	0.28 268	0.28 82	0.22 159	0.12 379	0.09 259	0.11 283	0.13 359	0.38 563	0.35 552

CroCo_RVC	0.38 220	0.62 411	2.15 456	0.31 304	0.24 329	0.34 56	0.27 348	0.53 207	0.46 221	0.24 139	0.29 165	0.23 137	0.28 268	0.28 82	0.22 159	0.12 379	0.09 259	0.11 283	0.13 359	0.38 563	0.35 552

GMStereo	0.38 220	0.99 572	1.91 384	0.27 191	0.16 124	0.39 101	0.23 245	0.47 143	0.62 389	0.38 251	0.34 224	0.25 168	0.25 210	0.39 205	0.29 256	0.14 453	0.08 175	0.10 208	0.12 326	0.15 230	0.11 129
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 220	0.33 213	1.92 387	0.27 191	0.41 542	0.48 204	0.19 99	0.59 250	0.46 221	0.43 278	0.39 256	0.57 403	0.26 230	0.32 129	0.26 221	0.09 133	0.09 259	0.09 148	0.31 566	0.11 128	0.09 71

Lsterematch	0.39 235	0.69 449	1.65 251	0.28 222	0.14 66	0.50 233	0.21 168	0.47 143	0.58 341	0.43 278	0.59 419	0.44 317	0.37 349	0.44 236	0.40 371	0.10 239	0.06 23	0.10 208	0.08 135	0.14 207	0.12 174

NLSM1	0.39 235	0.24 84	0.56 17	0.27 191	0.40 534	0.49 220	0.21 168	1.44 634	1.64 638	0.25 159	0.33 216	0.25 168	0.26 230	0.40 210	0.32 301	0.10 239	0.10 307	0.11 283	0.10 219	0.22 389	0.13 217

AIO_test	0.39 235	0.37 252	1.19 146	0.73 610	0.67 612	0.35 62	0.25 301	0.47 143	0.34 65	0.34 230	0.22 83	0.33 241	0.17 63	1.31 461	0.19 84	0.11 318	0.15 463	0.08 54	0.21 505	0.15 230	0.23 446

rvit_0105_3	0.39 235	0.47 340	1.46 214	0.33 358	0.19 234	0.45 164	0.35 458	0.69 308	0.65 423	0.37 241	0.37 237	0.40 282	0.31 306	0.44 236	0.30 276	0.18 521	0.17 501	0.17 515	0.18 466	0.15 230	0.15 286

CASS	0.39 235	0.30 182	1.61 247	0.32 332	0.17 153	0.53 272	0.24 279	0.70 316	0.49 251	0.59 460	0.54 380	0.40 282	0.40 380	0.41 215	0.30 276	0.17 509	0.10 307	0.14 444	0.11 286	0.18 319	0.17 339
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 235	0.27 127	1.78 310	0.44 516	0.16 124	0.61 396	0.27 348	0.51 183	0.52 277	0.47 307	0.43 269	0.43 306	0.28 268	0.54 315	0.28 242	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.17 291	0.12 174
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	0.39 235	0.27 127	1.78 310	0.44 516	0.17 153	0.61 396	0.27 348	0.51 183	0.52 277	0.47 307	0.43 269	0.44 317	0.28 268	0.55 319	0.28 242	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.17 291	0.12 174

iRAFT	0.39 235	0.27 127	1.78 310	0.44 516	0.16 124	0.61 396	0.27 348	0.51 183	0.52 277	0.47 307	0.43 269	0.43 306	0.28 268	0.54 315	0.28 242	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.17 291	0.12 174

MM-Stereo_test3	0.40 243	0.58 395	1.75 288	0.36 426	0.30 419	0.45 164	0.30 400	0.72 324	0.59 349	0.31 216	0.43 269	0.32 235	0.23 179	0.35 164	0.29 256	0.10 239	0.20 538	0.10 208	0.08 135	0.40 578	0.11 129

rvit_stereo_0075_2	0.40 243	0.40 284	1.88 366	0.33 358	0.32 450	0.41 124	0.22 206	0.58 241	0.53 294	0.38 251	0.51 341	0.40 282	0.27 251	0.44 236	0.29 256	0.20 546	0.15 463	0.22 562	0.15 412	0.18 319	0.23 446

test_sample1	0.40 243	0.18 6	1.19 146	0.31 304	0.18 199	0.48 204	0.23 245	0.78 388	0.49 251	0.44 285	0.44 280	0.45 326	0.41 391	1.39 470	0.33 314	0.11 318	0.09 259	0.10 208	0.09 180	0.12 144	0.13 217

H2IRNET	0.40 243	0.61 405	1.90 378	0.29 256	0.17 153	0.54 279	0.18 88	0.52 198	0.50 262	0.27 193	0.56 402	0.47 346	0.35 330	0.46 261	0.33 314	0.10 239	0.07 74	0.12 346	0.14 387	0.32 508	0.12 174

DCANet-4	0.40 243	0.27 127	2.21 467	0.25 126	0.14 66	0.51 244	0.22 206	0.77 373	0.72 488	0.54 390	0.47 298	0.28 207	0.37 349	0.37 188	0.34 321	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.07 97	0.08 34	0.22 421

test_4	0.40 243	0.37 252	2.01 421	0.29 256	0.21 264	0.50 233	0.28 368	0.47 143	0.39 140	0.42 272	0.76 536	0.38 267	0.22 153	0.52 305	0.33 314	0.08 63	0.07 74	0.11 283	0.15 412	0.28 473	0.07 12

cross-raft	0.40 243	0.27 127	2.22 471	0.30 277	0.17 153	0.49 220	0.35 458	0.71 319	0.39 140	0.43 278	0.45 284	0.64 438	0.25 210	0.32 129	0.25 209	0.08 63	0.08 175	0.09 148	0.23 518	0.11 128	0.14 244

FE-Mocha	0.41 250	0.31 196	1.44 210	0.28 222	0.33 465	0.41 124	0.17 69	0.69 308	0.45 210	0.44 285	0.50 336	0.41 288	0.45 432	0.36 177	1.17 569	0.10 239	0.08 175	0.11 283	0.21 505	0.13 178	0.13 217

MM-Stereo_test1	0.41 250	0.39 276	2.29 486	0.38 466	0.26 367	0.44 156	0.28 368	0.63 279	0.51 269	0.40 259	0.32 206	0.26 183	0.26 230	0.46 261	0.22 159	0.09 133	0.21 547	0.10 208	0.09 180	0.39 573	0.15 286

HI	0.41 250	0.63 421	1.72 274	0.27 191	0.21 264	0.45 164	0.19 99	0.55 223	0.41 166	0.57 428	0.59 419	0.65 443	0.45 432	0.45 252	0.39 363	0.08 63	0.09 259	0.10 208	0.11 286	0.20 356	0.10 104

CoSv	0.41 250	0.63 421	1.72 274	0.27 191	0.21 264	0.45 164	0.19 99	0.55 223	0.41 166	0.57 428	0.59 419	0.65 443	0.45 432	0.45 252	0.39 363	0.08 63	0.09 259	0.10 208	0.11 286	0.20 356	0.10 104

AIO_rvc	0.41 250	0.64 426	1.29 169	0.58 590	0.39 524	0.37 83	0.24 279	0.50 173	0.43 190	0.28 200	0.23 97	0.25 168	0.16 54	0.99 424	0.19 84	0.10 239	0.16 481	0.08 54	0.11 286	0.25 435	0.85 637

test_sample2	0.41 250	0.19 10	1.23 156	0.31 304	0.17 153	0.51 244	0.27 348	0.81 411	0.55 314	0.44 285	0.45 284	0.46 338	0.38 358	1.51 492	0.30 276	0.12 379	0.09 259	0.11 283	0.10 219	0.14 207	0.14 244

GMStereo_Zeroshot	0.41 250	0.36 249	1.54 234	0.41 494	0.19 234	0.52 263	0.19 99	0.59 250	0.52 277	0.57 428	0.59 419	0.63 429	0.29 286	0.58 327	0.33 314	0.15 473	0.09 259	0.16 494	0.09 180	0.24 421	0.12 174

MIM_Stereo	0.41 250	0.60 400	1.88 366	0.31 304	0.21 264	0.50 233	0.19 99	0.64 282	0.44 195	0.43 278	0.53 368	0.43 306	0.27 251	0.51 301	0.28 242	0.08 63	0.14 435	0.11 283	0.10 219	0.26 456	0.26 482

LL-Strereo2	0.41 250	0.90 534	1.83 346	0.44 516	0.24 329	0.54 279	0.27 348	0.58 241	0.45 210	0.41 267	0.33 216	0.44 317	0.21 136	0.44 236	0.34 321	0.09 133	0.08 175	0.16 494	0.14 387	0.17 291	0.17 339

BUS	0.41 250	0.27 127	1.13 133	0.30 277	0.21 264	0.91 580	0.23 245	1.00 578	0.61 371	0.63 499	0.53 368	0.66 450	0.30 296	0.43 227	0.32 301	0.13 410	0.10 307	0.14 444	0.12 326	0.12 144	0.11 129

BSDual-CNN	0.41 250	0.27 127	1.13 133	0.30 277	0.21 264	0.76 529	0.31 413	1.00 578	0.61 371	0.63 499	0.53 368	0.63 429	0.37 349	0.43 227	0.38 352	0.13 410	0.10 307	0.14 444	0.12 326	0.12 144	0.11 129

psmg	0.41 250	0.27 127	1.13 133	0.27 191	0.21 264	0.75 525	0.36 465	0.90 487	0.61 371	0.59 460	0.59 419	0.63 429	0.37 349	0.43 227	0.38 352	0.13 410	0.10 307	0.13 407	0.12 326	0.13 178	0.11 129

GMOStereo	0.41 250	0.62 411	1.78 310	0.28 222	0.36 500	0.51 244	0.31 413	0.53 207	0.44 195	0.57 428	0.48 311	0.41 288	0.27 251	0.28 82	0.23 170	0.08 63	0.38 612	0.13 407	0.11 286	0.34 529	0.11 129

error version	0.41 250	0.62 411	1.78 310	0.28 222	0.36 500	0.51 244	0.31 413	0.53 207	0.44 195	0.57 428	0.48 311	0.41 288	0.27 251	0.28 82	0.23 170	0.08 63	0.38 612	0.13 407	0.11 286	0.34 529	0.11 129

test-v	0.41 250	0.62 411	1.78 310	0.28 222	0.36 500	0.51 244	0.31 413	0.53 207	0.44 195	0.57 428	0.48 311	0.41 288	0.27 251	0.28 82	0.23 170	0.08 63	0.38 612	0.13 407	0.11 286	0.34 529	0.11 129

CRE-IMP	0.41 250	0.22 48	1.76 297	0.48 548	0.17 153	0.79 546	0.69 600	0.52 198	0.52 277	0.47 307	0.42 267	0.45 326	0.26 230	0.41 215	0.31 288	0.11 318	0.07 74	0.12 346	0.09 180	0.17 291	0.23 446

test-2	0.41 250	0.62 411	1.78 310	0.28 222	0.36 500	0.51 244	0.31 413	0.53 207	0.44 195	0.57 428	0.48 311	0.41 288	0.27 251	0.28 82	0.23 170	0.08 63	0.38 612	0.13 407	0.11 286	0.34 529	0.11 129

CFNet-RSSM	0.41 250	0.32 204	2.20 466	0.27 191	0.44 552	0.52 263	0.19 99	0.76 362	0.48 244	0.43 278	0.36 233	0.54 381	0.26 230	0.33 143	0.25 209	0.09 133	0.08 175	0.09 148	0.38 596	0.10 97	0.09 71

DMCA	0.41 250	0.52 362	1.26 161	0.31 304	0.24 329	0.59 364	0.26 324	0.77 373	0.63 401	0.58 446	0.48 311	0.57 403	0.35 330	0.40 210	0.50 427	0.14 453	0.10 307	0.14 444	0.10 219	0.15 230	0.15 286

WQFJA1	0.42 269	0.24 84	0.53 11	0.26 168	0.38 518	0.48 204	0.23 245	1.72 645	2.07 654	0.25 159	0.25 123	0.28 207	0.27 251	0.32 129	0.34 321	0.09 133	0.11 360	0.10 208	0.08 135	0.20 356	0.13 217

WQFJX	0.42 269	0.25 98	0.55 14	0.26 168	0.39 524	0.47 193	0.23 245	1.76 647	1.82 648	0.26 177	0.26 136	0.28 207	0.28 268	0.42 223	0.32 301	0.10 239	0.10 307	0.09 148	0.08 135	0.24 421	0.16 318

NLMM	0.42 269	0.24 84	0.53 11	0.26 168	0.38 518	0.48 204	0.23 245	1.72 645	2.06 653	0.25 159	0.25 123	0.28 207	0.27 251	0.32 129	0.34 321	0.09 133	0.11 360	0.10 208	0.08 135	0.20 356	0.13 217

AE-Stereo	0.42 269	0.29 166	1.65 251	0.43 509	0.47 572	0.56 310	0.23 245	0.86 455	0.46 221	0.31 216	0.41 263	0.43 306	0.24 195	0.34 157	0.24 195	0.09 133	0.48 632	0.11 283	0.45 610	0.22 389	0.19 376

ACVNet-DCA	0.42 269	0.64 426	2.07 433	0.35 407	0.14 66	0.76 529	0.25 301	0.76 362	0.52 277	0.31 216	0.38 247	0.24 153	0.38 358	0.69 377	0.19 84	0.10 239	0.24 565	0.11 283	0.09 180	0.12 144	0.14 244

dd	0.42 269	0.96 555	1.77 306	0.31 304	0.17 153	0.57 328	0.26 324	0.49 164	0.68 449	0.41 267	0.40 259	0.34 247	0.27 251	0.45 252	0.40 371	0.17 509	0.10 307	0.13 407	0.12 326	0.21 372	0.12 174

Anonymous3	0.42 269	0.35 239	2.09 439	0.33 358	0.24 329	0.72 506	0.31 413	0.74 340	0.55 314	0.35 232	0.40 259	0.33 241	0.29 286	0.44 236	0.28 242	0.18 521	0.18 513	0.13 407	0.13 359	0.17 291	0.17 339

DCANet	0.42 269	0.77 484	1.95 403	0.25 126	0.14 66	0.51 244	0.22 206	0.77 373	0.72 488	0.54 390	0.48 311	0.31 229	0.41 391	0.36 177	0.39 363	0.09 133	0.07 74	0.09 148	0.07 97	0.13 178	0.23 446

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 269	0.86 519	1.78 310	0.28 222	0.17 153	0.52 263	0.20 126	0.62 271	0.61 371	0.50 344	0.61 442	0.39 273	0.32 314	0.35 164	0.30 276	0.07 25	0.10 307	0.09 148	0.09 180	0.35 541	0.10 104

fff	0.43 278	0.77 484	1.95 403	0.24 102	0.13 46	0.51 244	0.22 206	0.77 373	0.75 521	0.54 390	0.47 298	0.31 229	0.65 536	0.36 177	0.34 321	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.07 97	0.08 34	0.22 421

DisPM	0.43 278	0.33 213	1.78 310	0.57 588	0.18 199	0.59 364	0.63 588	0.53 207	0.61 371	0.60 470	0.53 368	0.38 267	0.26 230	0.75 391	0.29 256	0.12 379	0.07 74	0.12 346	0.11 286	0.11 128	0.14 244

IER	0.43 278	0.38 264	1.69 262	0.26 168	0.25 349	0.66 468	0.26 324	0.71 319	0.55 314	0.54 390	0.59 419	0.60 420	0.53 484	0.52 305	0.39 363	0.11 318	0.08 175	0.11 283	0.11 286	0.14 207	0.11 129

test-3	0.43 278	0.20 17	1.70 266	0.34 391	0.32 450	0.45 164	0.23 245	0.71 319	0.46 221	0.51 357	0.29 165	0.45 326	0.21 136	0.59 333	0.98 535	0.08 63	0.07 74	0.10 208	0.35 583	0.29 480	0.28 498

test_1	0.43 278	0.20 17	1.70 266	0.34 391	0.32 450	0.45 164	0.23 245	0.71 319	0.46 221	0.50 344	0.29 165	0.45 326	0.21 136	0.59 333	0.98 535	0.08 63	0.07 74	0.10 208	0.35 583	0.29 480	0.29 505

rafts_anoy	0.43 278	0.89 530	1.96 412	0.32 332	0.30 419	0.48 204	0.24 279	0.62 271	0.49 251	0.37 241	0.38 247	0.33 241	0.30 296	0.51 301	0.34 321	0.10 239	0.39 619	0.13 407	0.15 412	0.17 291	0.15 286

RALAANet	0.43 278	0.98 567	1.90 378	0.32 332	0.23 313	0.48 204	0.19 99	0.67 301	0.53 294	0.48 325	0.45 284	0.39 273	0.30 296	0.48 280	0.37 345	0.10 239	0.08 175	0.11 283	0.14 387	0.27 467	0.10 104

csc	0.43 278	0.77 484	1.95 403	0.24 102	0.13 46	0.51 244	0.22 206	0.77 373	0.75 521	0.54 390	0.47 298	0.31 229	0.65 536	0.36 177	0.34 321	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.07 97	0.08 34	0.22 421

cscssc	0.43 278	0.77 484	1.95 403	0.24 102	0.13 46	0.51 244	0.22 206	0.77 373	0.75 521	0.54 390	0.47 298	0.31 229	0.65 536	0.36 177	0.34 321	0.09 133	0.07 74	0.08 54	0.07 97	0.08 34	0.22 421

IGEV_i1	0.44 287	0.26 116	2.01 421	0.33 358	0.18 199	0.58 345	0.27 348	0.84 437	0.49 251	0.45 296	0.47 298	0.55 384	0.33 319	0.65 362	0.36 338	0.11 318	0.11 360	0.13 407	0.19 486	0.17 291	0.28 498

Selective-IGEV-i1	0.44 287	0.23 68	1.30 172	0.33 358	0.45 561	0.60 376	0.32 436	0.85 445	0.64 409	0.42 272	0.52 356	0.60 420	0.28 268	0.46 261	0.34 321	0.10 239	0.10 307	0.13 407	0.28 542	0.14 207	0.75 628

rvit_105_1	0.44 287	0.54 377	1.46 214	0.36 426	0.24 329	0.51 244	0.45 526	0.75 350	0.74 507	0.45 296	0.44 280	0.44 317	0.36 336	0.62 346	0.38 352	0.20 546	0.18 513	0.18 535	0.22 515	0.18 319	0.18 359

model_zeroshot	0.44 287	0.68 445	1.97 417	0.28 222	0.18 199	0.69 492	0.21 168	0.63 279	0.40 154	1.00 600	0.34 224	0.42 302	0.20 124	0.69 377	0.24 195	0.10 239	0.22 553	0.10 208	0.22 515	0.12 144	0.10 104

1test111	0.44 287	0.64 426	2.07 433	0.35 407	0.14 66	0.76 529	0.25 301	0.76 362	0.52 277	0.31 216	0.38 247	0.24 153	0.38 358	0.96 421	0.30 276	0.10 239	0.24 565	0.11 283	0.09 180	0.12 144	0.14 244

tt1	0.44 287	0.64 426	1.83 346	0.35 407	0.14 66	0.76 529	0.25 301	0.74 340	0.88 572	0.31 216	0.37 237	0.25 168	0.35 330	0.63 349	0.19 84	0.10 239	0.24 565	0.11 283	0.09 180	0.25 435	0.36 560

RAFT-Test	0.44 287	0.38 264	2.01 421	0.27 191	0.44 552	0.64 448	0.37 474	0.72 324	0.57 330	0.45 296	0.48 311	0.65 443	0.24 195	0.35 164	0.29 256	0.09 133	0.11 360	0.09 148	0.38 596	0.10 97	0.11 129

4D-IteraStereo	0.44 287	0.96 555	2.63 554	0.27 191	0.30 419	0.45 164	0.25 301	0.52 198	0.50 262	0.40 259	0.31 197	0.40 282	0.19 111	0.35 164	0.32 301	0.09 133	0.06 23	0.12 346	0.11 286	0.19 340	0.30 518

ToySt	0.44 287	0.61 405	1.89 373	0.29 256	0.18 199	0.55 294	0.35 458	0.67 301	0.53 294	0.39 257	0.50 336	0.59 413	0.43 420	0.51 301	0.49 422	0.10 239	0.12 392	0.13 407	0.16 433	0.24 421	0.19 376

UDGNet	0.44 287	1.02 582	1.74 282	0.35 407	0.19 234	0.58 345	0.23 245	0.49 164	0.66 438	0.41 267	0.38 247	0.34 247	0.29 286	0.53 311	0.30 276	0.24 580	0.10 307	0.37 611	0.19 486	0.27 467	0.15 286

test_3	0.44 287	0.20 17	1.70 266	0.36 426	0.32 450	0.47 193	0.30 400	0.73 336	0.49 251	0.50 344	0.30 180	0.45 326	0.22 153	0.59 333	0.98 535	0.08 63	0.10 307	0.11 283	0.35 583	0.29 480	0.28 498

GANet-ADL	0.44 287	0.41 294	2.31 488	0.33 358	0.20 250	0.57 328	0.25 301	0.75 350	0.54 307	0.42 272	0.59 419	0.56 397	0.30 296	0.40 210	0.38 352	0.14 453	0.11 360	0.09 148	0.08 135	0.22 389	0.17 339

DeepStereo_RVC	0.44 287	0.28 154	1.92 387	0.49 550	0.17 153	0.60 376	0.59 574	0.50 173	0.52 277	0.49 337	0.45 284	0.39 273	0.86 583	0.45 252	0.33 314	0.11 318	0.08 175	0.11 283	0.09 180	0.15 230	0.19 376

test-1	0.44 287	0.48 345	1.69 262	0.30 277	0.27 380	0.50 233	0.28 368	0.80 407	0.43 190	0.40 259	0.54 380	0.41 288	0.24 195	0.31 117	1.16 567	0.09 133	0.20 538	0.10 208	0.17 453	0.11 128	0.26 482

raft+_RVC	0.44 287	0.67 442	1.85 351	0.34 391	0.71 617	0.51 244	0.25 301	0.64 282	0.51 269	0.35 232	0.45 284	0.32 235	0.28 268	0.43 227	0.32 301	0.09 133	0.19 527	0.10 208	0.09 180	0.20 356	0.40 582

GES	0.44 287	0.28 154	1.88 366	0.30 277	0.18 199	0.61 396	0.30 400	0.88 475	0.46 221	0.47 307	0.52 356	0.39 273	0.42 409	0.58 327	0.67 486	0.15 473	0.11 360	0.12 346	0.10 219	0.15 230	0.17 339

AFF-stereo	0.44 287	0.96 555	1.78 310	0.31 304	0.15 94	0.50 233	0.21 168	0.64 282	0.63 401	0.47 307	0.64 476	0.49 359	0.34 328	0.46 261	0.31 288	0.08 63	0.09 259	0.10 208	0.10 219	0.37 556	0.10 104

FENet	0.44 287	0.30 182	2.42 510	0.32 332	0.17 153	0.58 345	0.22 206	0.77 373	0.59 349	0.47 307	0.42 267	0.55 384	0.38 358	0.49 290	0.47 411	0.12 379	0.09 259	0.12 346	0.11 286	0.13 178	0.16 318

AdaStereo	0.44 287	0.38 264	1.79 330	0.34 391	0.20 250	0.57 328	0.28 368	0.92 508	0.69 458	0.52 366	0.55 390	0.61 423	0.33 319	0.48 280	0.39 363	0.17 509	0.08 175	0.17 515	0.11 286	0.18 319	0.12 174
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.
Hybrid-DGEV-03	0.45 306	0.88 526	1.75 288	0.29 256	0.17 153	0.58 345	0.24 279	0.65 289	0.48 244	0.59 460	1.01 586	0.39 273	0.28 268	0.41 215	0.34 321	0.09 133	0.08 175	0.12 346	0.09 180	0.34 529	0.24 460

WQFJX1	0.45 306	0.28 154	0.56 17	0.27 191	0.35 491	0.48 204	0.25 301	1.98 658	2.08 655	0.26 177	0.26 136	0.29 218	0.28 268	0.50 297	0.31 288	0.10 239	0.11 360	0.10 208	0.08 135	0.23 404	0.14 244

AIO-test1	0.45 306	0.87 522	2.27 482	0.33 358	0.33 465	0.50 233	0.22 206	0.74 340	0.66 438	0.29 206	0.41 263	0.29 218	0.22 153	0.73 387	0.29 256	0.09 133	0.08 175	0.12 346	0.14 387	0.30 491	0.22 421

StereoVision	0.45 306	0.72 460	1.94 400	0.33 358	0.32 450	0.47 193	0.26 324	0.68 305	0.57 330	0.32 225	0.89 566	0.45 326	0.27 251	0.49 290	0.36 338	0.13 410	0.15 463	0.16 494	0.15 412	0.19 340	0.13 217

ADStereo(finetuned)	0.45 306	0.77 484	2.12 448	0.25 126	0.14 66	0.51 244	0.22 206	0.77 373	0.72 488	0.54 390	0.48 311	0.31 229	0.76 566	0.37 188	0.38 352	0.09 133	0.07 74	0.09 148	0.07 97	0.13 178	0.23 446

PFNet+	0.45 306	0.37 252	1.86 359	0.46 535	0.18 199	0.58 345	0.77 612	0.52 198	0.64 409	0.56 417	0.48 311	0.39 273	0.26 230	0.93 417	0.32 301	0.13 410	0.09 259	0.14 444	0.13 359	0.12 144	0.15 286

RAFT	0.45 306	0.92 537	1.59 241	0.34 391	0.19 234	0.46 184	0.35 458	0.65 289	0.49 251	0.49 337	0.49 328	0.70 484	0.40 380	0.47 273	0.32 301	0.11 318	0.16 481	0.14 444	0.13 359	0.51 608	0.13 217

TestStereo	0.45 306	0.54 377	2.11 444	0.29 256	0.16 124	0.43 145	0.24 279	0.54 219	0.45 210	0.37 241	0.46 292	0.34 247	0.27 251	1.98 575	0.27 231	0.11 318	0.08 175	0.12 346	0.09 180	0.14 207	0.08 46

CFNet_pseudo	0.45 306	0.46 330	2.23 475	0.25 126	0.19 234	0.56 310	0.21 168	0.77 373	0.60 354	0.49 337	0.56 402	0.69 474	0.47 456	0.52 305	0.31 288	0.11 318	0.10 307	0.15 475	0.10 219	0.17 291	0.14 244

RALCasStereoNet	0.45 306	0.88 526	1.85 351	0.30 277	0.26 367	0.49 220	0.26 324	0.58 241	0.51 269	0.36 237	0.48 311	0.36 256	0.28 268	0.55 319	0.34 321	0.10 239	0.53 634	0.09 148	0.08 135	0.25 435	0.34 549

ACVNet	0.45 306	0.44 318	1.79 330	0.28 222	0.21 264	0.59 364	0.36 465	0.66 292	0.68 449	0.45 296	0.59 419	0.69 474	0.40 380	0.44 236	0.55 447	0.11 318	0.09 259	0.10 208	0.09 180	0.34 529	0.10 104

ccs_rob	0.45 306	0.46 330	2.22 471	0.26 168	0.19 234	0.56 310	0.21 168	0.77 373	0.60 354	0.49 337	0.56 402	0.69 474	0.47 456	0.52 305	0.31 288	0.11 318	0.09 259	0.16 494	0.10 219	0.17 291	0.14 244

NLMM1	0.46 318	0.27 127	0.53 11	0.27 191	0.38 518	0.49 220	0.24 279	1.97 657	2.38 658	0.28 200	0.27 145	0.26 183	0.25 210	0.47 273	0.31 288	0.10 239	0.11 360	0.10 208	0.09 180	0.23 404	0.15 286

NLCSM	0.46 318	0.37 252	0.72 64	0.29 256	0.36 500	0.49 220	0.27 348	1.33 628	1.59 637	0.29 206	0.29 165	0.29 218	0.31 306	1.44 476	0.35 333	0.11 318	0.11 360	0.11 283	0.10 219	0.35 541	0.14 244

Reg-Stereo(zero)	0.46 318	0.17 2	2.10 443	0.24 102	0.34 478	0.51 244	0.42 500	0.50 173	0.54 307	0.37 241	0.46 292	0.54 381	0.60 515	0.43 227	1.10 557	0.08 63	0.09 259	0.08 54	0.22 515	0.12 144	0.22 421

xx1	0.46 318	0.64 426	2.07 433	0.35 407	0.14 66	0.76 529	0.25 301	0.74 340	1.01 595	0.31 216	0.38 247	0.46 338	0.36 336	0.69 377	0.19 84	0.10 239	0.24 565	0.12 346	0.12 326	0.12 144	0.14 244

rrr	0.46 318	0.34 230	3.08 611	0.27 191	0.16 124	0.45 164	0.28 368	1.09 608	0.51 269	0.24 139	0.21 64	0.26 183	0.25 210	0.64 351	0.52 436	0.09 133	0.07 74	0.10 208	0.29 548	0.16 267	0.25 472

MSKI-zero shot	0.46 318	0.38 264	2.47 524	0.27 191	0.43 551	0.56 310	0.20 126	0.77 373	0.43 190	0.60 470	0.51 341	0.44 317	0.17 63	0.68 371	0.21 136	0.09 133	0.29 592	0.09 148	0.32 572	0.14 207	0.10 104

PCWNet_CMD	0.46 318	0.45 327	2.28 484	0.26 168	0.20 250	0.55 294	0.21 168	0.75 350	0.64 409	0.48 325	0.55 390	0.68 467	0.57 502	0.46 261	0.30 276	0.11 318	0.10 307	0.14 444	0.10 219	0.18 319	0.14 244

RAFT_CTSACE	0.46 318	0.76 475	2.07 433	0.35 407	0.30 419	0.54 279	0.30 400	0.61 267	0.48 244	0.49 337	0.76 536	0.55 384	0.36 336	0.58 327	0.22 159	0.08 63	0.13 416	0.11 283	0.10 219	0.41 581	0.08 46

NRIStereo	0.46 318	0.25 98	1.77 306	0.47 540	0.16 124	0.95 585	0.74 608	0.51 183	0.56 326	0.48 325	0.39 256	0.59 413	0.29 286	0.77 399	0.32 301	0.11 318	0.13 416	0.11 283	0.09 180	0.21 372	0.24 460

ICVP	0.46 318	0.29 166	2.41 508	0.33 358	0.22 293	0.59 364	0.55 561	0.75 350	0.50 262	0.44 285	0.60 435	0.49 359	0.35 330	0.53 311	0.37 345	0.16 494	0.16 481	0.14 444	0.11 286	0.15 230	0.15 286
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 318	0.49 349	1.65 251	0.38 466	0.29 403	0.58 345	0.22 206	0.75 350	0.62 389	0.47 307	0.49 328	0.48 357	0.36 336	1.12 443	0.37 345	0.15 473	0.10 307	0.15 475	0.13 359	0.17 291	0.17 339

test_xeample3	0.46 318	0.34 230	2.99 605	0.37 450	0.16 124	0.49 220	0.33 445	1.06 602	0.44 195	0.25 159	0.23 97	0.24 153	0.25 210	0.49 290	0.56 455	0.09 133	0.07 74	0.10 208	0.40 602	0.17 291	0.26 482

SFCPSM	0.46 318	0.24 84	2.35 497	0.27 191	0.27 380	0.70 498	0.32 436	0.96 544	0.63 401	0.49 337	0.52 356	0.43 306	0.36 336	0.52 305	0.43 390	0.12 379	0.09 259	0.12 346	0.16 433	0.16 267	0.12 174

UPFNet	0.46 318	0.28 154	1.73 277	0.33 358	0.32 450	0.65 462	0.38 481	0.83 425	0.59 349	0.57 428	0.52 356	0.61 423	0.40 380	0.75 391	0.52 436	0.13 410	0.12 392	0.13 407	0.12 326	0.15 230	0.11 129

MSMDNet	0.46 318	0.44 318	2.28 484	0.26 168	0.20 250	0.55 294	0.21 168	0.75 350	0.64 409	0.48 325	0.55 390	0.68 467	0.56 496	0.46 261	0.30 276	0.11 318	0.10 307	0.13 407	0.10 219	0.18 319	0.15 286

HITNet	0.46 318	0.92 537	2.09 439	0.33 358	0.14 66	0.55 294	0.22 206	0.83 425	0.56 326	0.51 357	0.49 328	0.48 357	0.37 349	0.48 280	0.54 446	0.09 133	0.06 23	0.10 208	0.08 135	0.23 404	0.09 71
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
ISRNet	0.47 334	0.44 318	1.55 236	0.37 450	0.31 440	0.49 220	0.19 99	0.75 350	0.66 438	0.63 499	0.71 520	0.67 460	0.39 372	0.58 327	0.44 396	0.23 571	0.16 481	0.21 559	0.20 499	0.21 372	0.25 472

test_sample7	0.47 334	0.33 213	1.49 224	0.34 391	0.20 250	0.51 244	0.30 400	0.93 516	0.66 438	0.57 428	0.51 341	0.55 384	0.45 432	1.11 440	0.38 352	0.17 509	0.14 435	0.16 494	0.15 412	0.19 340	0.18 359

cc1	0.47 334	0.64 426	2.07 433	0.35 407	0.14 66	0.76 529	0.25 301	0.74 340	1.01 595	0.31 216	0.38 247	0.24 153	0.38 358	0.69 377	0.19 84	0.10 239	0.24 565	0.11 283	0.09 180	0.25 435	0.40 582

ffm	0.47 334	0.23 68	2.01 421	0.30 277	0.21 264	0.57 328	0.26 324	0.74 340	0.88 572	0.53 377	0.63 460	0.66 450	0.39 372	0.63 349	0.19 84	0.10 239	0.24 565	0.15 475	0.13 359	0.25 435	0.36 560

hknet	0.47 334	0.29 166	1.70 266	0.30 277	0.24 329	0.76 529	0.31 413	1.00 578	0.64 409	0.63 499	0.53 368	0.80 529	0.38 358	0.77 399	0.37 345	0.11 318	0.10 307	0.14 444	0.12 326	0.12 144	0.11 129

BEATNet_4x	0.47 334	0.73 467	1.91 384	0.33 358	0.15 94	0.56 310	0.25 301	0.85 445	0.58 341	0.54 390	0.51 341	0.57 403	0.42 409	0.57 323	0.61 471	0.11 318	0.08 175	0.12 346	0.09 180	0.20 356	0.16 318

ITSA-stereo	0.48 340	0.33 213	1.20 150	0.33 358	0.18 199	0.60 376	0.29 392	0.94 525	0.80 548	0.50 344	0.49 328	0.53 373	0.59 511	1.25 459	0.64 480	0.15 473	0.12 392	0.17 515	0.16 433	0.18 319	0.23 446

qqq1	0.48 340	0.46 330	1.60 243	0.30 277	0.15 94	0.45 164	0.24 279	0.90 487	0.72 488	0.56 417	0.64 476	0.51 365	0.41 391	1.87 557	0.23 170	0.13 410	0.10 307	0.09 148	0.08 135	0.14 207	0.11 129

fff1	0.48 340	0.46 330	1.60 243	0.30 277	0.15 94	0.45 164	0.24 279	0.90 487	0.72 488	0.56 417	0.64 476	0.51 365	0.41 391	1.87 557	0.23 170	0.13 410	0.10 307	0.09 148	0.08 135	0.14 207	0.11 129

MyStereo04	0.48 340	0.40 284	2.65 558	0.29 256	0.23 313	0.60 376	0.31 413	0.83 425	0.75 521	0.47 307	0.36 233	0.53 373	0.42 409	0.53 311	0.39 363	0.09 133	0.18 513	0.12 346	0.11 286	0.16 267	0.19 376

CFNet_ucs	0.48 340	0.50 357	2.32 489	0.26 168	0.22 293	0.57 328	0.22 206	0.85 445	0.65 423	0.53 377	0.64 476	0.68 467	0.44 428	0.54 315	0.31 288	0.13 410	0.12 392	0.16 494	0.11 286	0.19 340	0.17 339

anonymousa	0.48 340	0.46 330	2.44 516	0.29 256	0.34 478	0.61 396	0.25 301	0.66 292	0.54 307	0.53 377	0.77 540	0.73 496	0.46 447	0.33 143	0.31 288	0.10 239	0.09 259	0.12 346	0.29 548	0.10 97	0.19 376

NF-Stereo	0.48 340	0.25 98	1.81 337	0.52 563	0.16 124	0.61 396	0.44 518	0.66 292	0.61 371	0.50 344	0.47 298	0.37 259	0.26 230	1.45 481	0.79 515	0.11 318	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.13 178	0.16 318

OCTAStereo	0.48 340	0.25 98	1.81 337	0.52 563	0.16 124	0.61 396	0.43 507	0.66 292	0.61 371	0.50 344	0.47 298	0.37 259	0.26 230	1.44 476	0.80 516	0.11 318	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.13 178	0.17 339

PSM-softLoss	0.48 340	0.27 127	1.85 351	0.51 559	0.17 153	0.61 396	0.40 490	0.61 267	0.57 330	0.52 366	0.48 311	0.39 273	0.25 210	1.46 482	0.77 509	0.12 379	0.08 175	0.13 407	0.12 326	0.12 144	0.14 244

KMStereo	0.48 340	0.27 127	1.85 351	0.51 559	0.17 153	0.61 396	0.40 490	0.61 267	0.57 330	0.52 366	0.48 311	0.39 273	0.25 210	1.46 482	0.77 509	0.12 379	0.08 175	0.13 407	0.12 326	0.12 144	0.14 244

KYRaft	0.48 340	0.29 166	1.75 288	0.33 358	0.21 264	0.75 525	0.44 518	0.58 241	0.57 330	0.64 509	0.93 573	0.53 373	0.72 555	0.60 340	0.24 195	0.10 239	0.07 74	0.12 346	0.14 387	0.12 144	0.54 605

RE-Stereo	0.48 340	0.25 98	1.81 337	0.52 563	0.16 124	0.61 396	0.43 507	0.66 292	0.60 354	0.50 344	0.47 298	0.37 259	0.26 230	1.44 476	0.78 511	0.11 318	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.13 178	0.17 339

TVStereo	0.48 340	0.25 98	1.81 337	0.52 563	0.16 124	0.61 396	0.43 507	0.66 292	0.60 354	0.50 344	0.47 298	0.37 259	0.26 230	1.44 476	0.78 511	0.11 318	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.13 178	0.17 339

111	0.48 340	1.09 591	1.95 403	0.24 102	0.13 46	0.59 364	0.26 324	0.83 425	0.78 540	0.48 325	0.52 356	0.56 397	0.38 358	0.49 290	0.38 352	0.09 133	0.07 74	0.09 148	0.07 97	0.23 404	0.35 552

acv_ft	0.48 340	0.44 318	1.76 297	0.32 332	0.41 542	0.63 434	0.28 368	0.81 411	0.68 449	0.61 479	0.59 419	0.69 474	0.45 432	0.44 236	0.63 475	0.11 318	0.09 259	0.10 208	0.09 180	0.41 581	0.10 104

UCFNet_RVC	0.48 340	0.82 505	1.85 351	0.30 277	0.27 380	0.64 448	0.26 324	0.74 340	0.55 314	0.48 325	0.53 368	0.63 429	0.41 391	0.88 416	0.38 352	0.15 473	0.10 307	0.17 515	0.17 453	0.18 319	0.15 286

MLCV	0.48 340	0.89 530	1.85 351	0.29 256	0.14 66	0.59 364	0.23 245	0.72 324	0.59 349	0.66 518	0.66 487	0.55 384	0.36 336	1.03 431	0.49 422	0.09 133	0.06 23	0.09 148	0.07 97	0.19 340	0.11 129

DN-CSS_ROB	0.48 340	1.23 613	1.99 418	0.39 476	0.22 293	0.56 310	0.19 99	0.75 350	0.61 371	0.45 296	0.62 447	0.41 288	0.31 306	0.70 382	0.32 301	0.11 318	0.08 175	0.14 444	0.13 359	0.36 548	0.12 174

AIO-test2	0.49 358	1.15 603	1.96 412	0.42 505	0.37 512	0.50 233	0.23 245	0.79 403	0.70 468	0.33 228	0.53 368	0.27 196	0.22 153	0.67 368	0.29 256	0.73 637	0.08 175	0.13 407	0.17 453	0.17 291	0.18 359

DCVSM-stereo	0.49 358	0.29 166	2.49 528	0.29 256	0.22 293	0.53 272	0.52 549	0.58 241	0.49 251	0.69 530	0.46 292	0.79 525	0.48 465	0.53 311	0.42 381	0.13 410	0.14 435	0.15 475	0.12 326	0.20 356	0.20 394

MyStereo05	0.49 358	0.41 294	2.72 568	0.30 277	0.23 313	0.60 376	0.30 400	0.82 419	0.77 536	0.52 366	0.37 237	0.51 365	0.42 409	0.52 305	0.38 352	0.09 133	0.17 501	0.12 346	0.10 219	0.16 267	0.20 394

HH	0.49 358	0.49 349	2.78 581	0.50 554	0.41 542	0.38 96	0.23 245	0.72 324	0.38 127	0.63 499	0.48 311	0.87 557	0.41 391	0.64 351	0.21 136	0.09 133	0.17 501	0.10 208	0.09 180	0.16 267	0.12 174

HanStereo	0.49 358	0.49 349	2.78 581	0.50 554	0.41 542	0.38 96	0.23 245	0.72 324	0.38 127	0.63 499	0.48 311	0.87 557	0.41 391	0.64 351	0.21 136	0.09 133	0.17 501	0.10 208	0.09 180	0.16 267	0.12 174

gwcnet-sp	0.49 358	0.43 307	2.54 542	0.31 304	0.22 293	0.67 474	0.31 413	0.78 388	0.65 423	0.58 446	0.47 298	0.46 338	0.43 420	0.76 395	0.46 402	0.11 318	0.11 360	0.11 283	0.11 286	0.15 230	0.14 244

scenet	0.49 358	0.43 307	2.54 542	0.31 304	0.22 293	0.67 474	0.31 413	0.78 388	0.65 423	0.58 446	0.47 298	0.46 338	0.43 420	0.76 395	0.46 402	0.11 318	0.11 360	0.11 283	0.11 286	0.15 230	0.14 244

ssnet	0.49 358	0.43 307	2.54 542	0.31 304	0.22 293	0.67 474	0.31 413	0.78 388	0.65 423	0.58 446	0.47 298	0.46 338	0.43 420	0.76 395	0.46 402	0.11 318	0.11 360	0.11 283	0.11 286	0.15 230	0.14 244

TestStereo1	0.49 358	0.81 501	1.85 351	0.39 476	0.57 594	0.56 310	0.34 450	0.75 350	0.69 458	0.44 285	0.63 460	0.35 251	0.42 409	0.64 351	0.29 256	0.10 239	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.33 517	0.26 482

SA-5K	0.49 358	0.81 501	1.85 351	0.39 476	0.57 594	0.56 310	0.34 450	0.75 350	0.69 458	0.44 285	0.63 460	0.35 251	0.42 409	0.64 351	0.29 256	0.10 239	0.08 175	0.12 346	0.10 219	0.33 517	0.26 482

Prome-Stereo	0.49 358	0.30 182	1.76 297	0.60 599	0.23 313	0.63 434	0.42 500	0.62 271	0.60 354	0.59 460	1.03 591	0.43 306	0.72 555	0.60 340	0.33 314	0.09 133	0.07 74	0.10 208	0.09 180	0.11 128	0.43 589

test_sample4	0.50 369	0.42 302	1.88 366	0.32 332	0.19 234	0.56 310	0.26 324	0.93 516	0.65 423	0.54 390	0.54 380	0.45 326	0.36 336	1.79 540	0.36 338	0.13 410	0.10 307	0.13 407	0.12 326	0.17 291	0.16 318

test_sample3	0.50 369	0.41 294	1.88 366	0.32 332	0.19 234	0.57 328	0.25 301	0.92 508	0.64 409	0.52 366	0.49 328	0.47 346	0.35 330	1.79 540	0.37 345	0.13 410	0.10 307	0.12 346	0.11 286	0.16 267	0.16 318

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 369	0.33 213	0.93 104	0.26 168	0.22 293	0.46 184	0.20 126	1.10 609	1.34 625	3.16 669	0.32 206	0.22 120	0.20 124	0.30 110	0.22 159	0.10 239	0.09 259	0.11 283	0.09 180	0.15 230	0.19 376

SMFormer	0.50 369	0.46 330	1.60 243	0.30 277	0.15 94	0.45 164	0.24 279	0.90 487	0.72 488	0.56 417	0.64 476	0.51 365	0.41 391	1.87 557	0.49 422	0.13 410	0.10 307	0.11 283	0.10 219	0.15 230	0.16 318

tta	0.50 369	0.46 330	1.60 243	0.30 277	0.15 94	0.45 164	0.24 279	0.90 487	0.72 488	0.56 417	0.64 476	0.51 365	0.41 391	1.87 557	0.49 422	0.13 410	0.10 307	0.11 283	0.10 219	0.14 207	0.11 129

DCRE	0.50 369	0.63 421	2.13 450	0.30 277	0.23 313	0.45 164	0.24 279	0.59 250	0.53 294	0.50 344	2.10 637	0.42 302	0.26 230	0.35 164	0.23 170	0.09 133	0.14 435	0.10 208	0.32 572	0.16 267	0.15 286

RAFT+CT+SA	0.50 369	0.86 519	1.82 343	0.37 450	0.75 619	0.54 279	0.34 450	0.77 373	0.63 401	0.38 251	0.55 390	0.34 247	0.29 286	0.68 371	0.27 231	0.09 133	0.07 74	0.11 283	0.51 623	0.29 480	0.41 587

NINENet	0.50 369	0.33 213	1.69 262	0.55 581	0.25 349	0.91 580	0.23 245	0.98 557	0.71 478	0.53 377	0.55 390	0.66 450	0.30 296	1.22 453	0.32 301	0.15 473	0.13 416	0.16 494	0.11 286	0.16 267	0.13 217

SA	0.50 369	0.75 474	1.95 403	0.31 304	0.61 607	0.57 328	0.31 413	0.91 499	0.73 503	0.42 272	0.62 447	0.38 267	0.47 456	0.68 371	0.29 256	0.09 133	0.09 259	0.13 407	0.32 572	0.30 491	0.10 104

CSP-Net	0.50 369	0.39 276	1.25 159	0.29 256	0.23 313	0.77 537	0.35 458	0.86 455	0.57 330	0.59 460	0.59 419	0.65 443	0.40 380	1.77 535	0.44 396	0.16 494	0.11 360	0.10 208	0.10 219	0.20 356	0.14 244

GwcNet-ADL	0.50 369	0.74 471	2.90 596	0.31 304	0.20 250	0.58 345	0.29 392	0.87 466	0.64 409	0.47 307	0.47 298	0.56 397	0.33 319	0.46 261	0.46 402	0.13 410	0.12 392	0.09 148	0.09 180	0.14 207	0.21 406

RAFT_R40	0.50 369	0.21 32	1.76 297	0.50 554	0.40 534	0.61 396	0.53 553	0.56 229	0.60 354	0.56 417	0.54 380	0.55 384	0.51 477	1.57 502	0.53 440	0.11 318	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.16 267	0.09 71

GMM-Stereo	0.50 369	0.23 68	2.41 508	0.54 574	0.24 329	0.77 537	0.46 529	0.59 250	0.57 330	0.58 446	0.73 527	0.47 346	0.43 420	0.68 371	0.27 231	0.10 239	0.06 23	0.13 407	0.13 359	0.14 207	0.44 591

MMNet	0.50 369	0.48 345	1.93 390	0.33 358	0.27 380	0.79 546	0.28 368	0.81 411	0.74 507	0.60 470	0.56 402	0.59 413	0.55 492	0.79 404	0.59 466	0.10 239	0.09 259	0.12 346	0.11 286	0.13 178	0.14 244

DeepPruner_ROB	0.50 369	0.70 454	1.94 400	0.29 256	0.26 367	0.63 434	0.31 413	0.80 407	0.48 244	0.61 479	0.55 390	0.66 450	0.38 358	0.98 423	0.40 371	0.19 536	0.14 435	0.14 444	0.14 387	0.23 404	0.17 339

StereoDRNet-Refined	0.50 369	0.41 294	1.50 227	0.33 358	0.21 264	0.68 486	0.26 324	0.81 411	0.68 449	0.67 522	0.68 497	0.73 496	0.42 409	1.10 437	0.59 466	0.11 318	0.08 175	0.14 444	0.14 387	0.25 435	0.21 406
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 369	1.15 603	1.73 277	0.31 304	0.21 264	0.58 345	0.22 206	0.95 539	0.82 556	0.58 446	0.62 447	0.57 403	0.39 372	0.84 409	0.40 371	0.11 318	0.08 175	0.09 148	0.06 17	0.21 372	0.13 217

Hybrid-DGEV-2	0.51 386	0.84 511	1.75 288	0.32 332	0.17 153	0.73 513	0.18 88	0.83 425	0.69 458	0.52 366	0.38 247	0.53 373	0.42 409	0.99 424	0.92 525	0.10 239	0.08 175	0.11 283	0.10 219	0.25 435	0.23 446

G2L-ROB	0.51 386	0.95 552	1.96 412	0.29 256	0.22 293	0.59 364	0.28 368	0.76 362	0.57 330	0.55 408	0.45 284	0.70 484	0.32 314	1.38 469	0.47 411	0.11 318	0.07 74	0.09 148	0.08 135	0.20 356	0.13 217

DFGA-Net	0.51 386	1.06 587	1.75 288	0.30 277	0.24 329	0.54 279	0.22 206	0.63 279	0.60 354	0.48 325	0.51 341	0.35 251	0.27 251	1.82 548	0.53 440	0.10 239	0.08 175	0.12 346	0.12 326	0.37 556	0.15 286

test_sample5	0.51 386	0.43 307	1.83 346	0.32 332	0.18 199	0.55 294	0.26 324	0.92 508	0.65 423	0.53 377	0.59 419	0.45 326	0.36 336	1.87 557	0.36 338	0.13 410	0.10 307	0.13 407	0.12 326	0.17 291	0.16 318

DualNet	0.51 386	0.43 307	1.83 346	0.32 332	0.18 199	0.55 294	0.26 324	0.92 508	0.65 423	0.54 390	0.62 447	0.45 326	0.36 336	1.87 557	0.36 338	0.13 410	0.10 307	0.13 407	0.12 326	0.17 291	0.16 318

test_5	0.51 386	0.87 522	1.99 418	0.37 450	0.65 611	0.58 345	0.35 458	0.78 388	0.62 389	0.48 325	0.55 390	0.45 326	0.40 380	0.72 386	0.30 276	0.09 133	0.07 74	0.12 346	0.12 326	0.33 517	0.38 570

Sa-1000	0.51 386	0.72 460	1.90 378	0.31 304	0.60 603	0.60 376	0.31 413	0.94 525	0.71 478	0.52 366	0.83 550	0.42 302	0.33 319	0.68 371	0.28 242	0.10 239	0.09 259	0.13 407	0.29 548	0.29 480	0.10 104

dad	0.51 386	1.01 578	1.74 282	0.29 256	0.19 234	0.60 376	0.26 324	0.52 198	0.75 521	0.63 499	0.63 460	0.63 429	0.33 319	0.85 411	0.47 411	0.27 594	0.15 463	0.40 614	0.18 466	0.22 389	0.14 244

PSMNet-ADL	0.51 386	0.38 264	1.65 251	0.35 407	0.21 264	0.67 474	0.26 324	0.74 340	0.55 314	0.42 272	0.52 356	0.70 484	0.45 432	1.91 568	0.57 459	0.15 473	0.13 416	0.11 283	0.13 359	0.15 230	0.20 394

Pruner-Stereo	0.51 386	0.27 127	1.78 310	1.79 657	0.19 234	0.62 416	0.45 526	0.57 235	0.60 354	0.61 479	0.48 311	0.41 288	0.24 195	0.46 261	1.00 541	0.12 379	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.12 144	0.13 217

CFNet-ft	0.51 386	0.76 475	1.79 330	0.28 222	0.30 419	0.63 434	0.28 368	0.66 292	0.55 314	0.45 296	0.57 410	0.74 502	0.41 391	1.46 482	0.42 381	0.14 453	0.10 307	0.28 588	0.13 359	0.18 319	0.14 244

STTStereo	0.51 386	0.69 449	2.14 455	0.36 426	0.30 419	0.61 396	0.32 436	0.77 373	0.60 354	0.60 470	0.54 380	0.67 460	0.43 420	0.86 412	0.42 381	0.16 494	0.15 463	0.17 515	0.20 499	0.16 267	0.15 286

CFNet_RVC	0.51 386	0.76 475	1.79 330	0.28 222	0.30 419	0.63 434	0.28 368	0.66 292	0.55 314	0.45 296	0.57 410	0.74 502	0.41 391	1.46 482	0.42 381	0.14 453	0.10 307	0.28 588	0.13 359	0.18 319	0.14 244

iResNet	0.51 386	0.76 475	2.59 550	0.41 494	0.17 153	0.64 448	0.27 348	0.82 419	0.70 468	0.57 428	0.64 476	0.43 306	0.36 336	0.70 382	0.52 436	0.10 239	0.07 74	0.09 148	0.08 135	0.21 372	0.13 217

test_sample6	0.52 400	0.44 318	1.81 337	0.33 358	0.18 199	0.55 294	0.27 348	0.94 525	0.66 438	0.54 390	0.62 447	0.47 346	0.36 336	1.97 574	0.38 352	0.14 453	0.10 307	0.13 407	0.13 359	0.17 291	0.16 318

CoDeX	0.52 400	0.43 307	2.25 479	0.29 256	0.26 367	0.61 396	0.32 436	0.99 569	0.68 449	0.48 325	0.55 390	0.52 371	0.40 380	1.60 509	0.35 333	0.12 379	0.09 259	0.11 283	0.10 219	0.13 178	0.12 174

SepStereo	0.52 400	0.35 239	1.55 236	0.33 358	0.34 478	0.50 233	0.42 500	0.83 425	0.74 507	0.83 578	0.68 497	0.56 397	0.48 465	1.56 498	0.46 402	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.09 180	0.18 319	0.15 286

SST-Stereo	0.52 400	0.20 17	1.76 297	0.62 601	0.53 584	0.62 416	0.66 591	0.55 223	0.61 371	0.58 446	0.53 368	0.52 371	0.60 515	1.59 508	0.29 256	0.11 318	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.16 267	0.10 104

LMCR-Stereo	0.52 400	0.71 456	2.39 504	0.40 487	0.21 264	0.74 519	0.31 413	1.02 589	0.64 409	0.61 479	0.63 460	0.39 273	0.51 477	0.62 346	0.42 381	0.19 536	0.09 259	0.12 346	0.09 180	0.23 404	0.12 174

delet	0.52 400	0.54 377	1.62 249	0.31 304	0.35 491	0.74 519	0.46 529	0.85 445	0.74 507	0.55 408	0.60 435	0.67 460	0.50 475	1.12 443	0.57 459	0.11 318	0.11 360	0.13 407	0.14 387	0.16 267	0.12 174

IGEV-FE	0.53 406	0.34 230	2.91 597	0.32 332	0.18 199	0.54 279	0.21 168	0.72 324	0.42 179	0.81 572	0.51 341	0.70 484	0.41 391	0.48 280	1.13 561	0.09 133	0.15 463	0.10 208	0.35 583	0.19 340	0.09 71

IGEV_Zeroshot_test	0.53 406	0.33 213	2.91 597	0.32 332	0.18 199	0.54 279	0.21 168	0.72 324	0.42 179	0.81 572	0.51 341	0.71 489	0.41 391	0.48 280	1.13 561	0.09 133	0.15 463	0.10 208	0.35 583	0.19 340	0.09 71

TRStereo	0.53 406	0.76 475	2.38 502	0.42 505	0.29 403	0.69 492	0.23 245	1.81 650	0.55 314	0.36 237	0.32 206	0.47 346	0.40 380	0.46 261	0.25 209	0.12 379	0.11 360	0.11 283	0.41 605	0.13 178	0.32 536

RAFT-345	0.53 406	0.30 182	2.34 494	0.38 466	0.34 478	0.58 345	0.42 500	0.47 143	0.61 371	0.51 357	1.00 585	0.43 306	0.28 268	1.57 502	0.82 518	0.10 239	0.07 74	0.11 283	0.09 180	0.10 97	0.08 46

cf-r	0.53 406	0.81 501	2.15 456	0.33 358	0.28 394	0.60 376	0.28 368	0.78 388	0.64 409	0.51 357	0.60 435	0.75 508	0.40 380	1.32 462	0.43 390	0.13 410	0.09 259	0.11 283	0.12 326	0.15 230	0.14 244

PSMNet-RSSM	0.53 406	0.82 505	1.78 310	0.31 304	0.25 349	0.58 345	0.28 368	0.84 437	0.60 354	0.50 344	0.61 442	0.67 460	0.43 420	1.68 519	0.42 381	0.15 473	0.10 307	0.14 444	0.16 433	0.15 230	0.13 217

MyStereo8	0.54 412	0.80 496	2.76 576	0.32 332	0.33 465	0.71 500	0.20 126	0.87 466	0.57 330	0.51 357	0.59 419	0.50 362	0.33 319	0.68 371	0.55 447	0.10 239	0.29 592	0.10 208	0.13 359	0.21 372	0.34 549

MyStereo06	0.54 412	0.41 294	2.68 561	0.30 277	0.23 313	0.60 376	0.30 400	0.81 411	0.44 195	0.84 580	0.52 356	0.78 520	0.58 508	0.48 280	1.10 557	0.09 133	0.17 501	0.12 346	0.10 219	0.16 267	0.20 394

iRaft-Stereo_5w	0.54 412	1.01 578	2.08 438	0.27 191	0.21 264	0.49 220	0.28 368	0.73 336	0.58 341	0.40 259	0.61 442	0.62 427	0.46 447	1.78 536	0.47 411	0.09 133	0.07 74	0.11 283	0.10 219	0.39 573	0.12 174

IPLGR	0.54 412	0.56 388	2.68 561	0.36 426	0.18 199	0.62 416	0.54 557	1.02 589	0.64 409	0.73 548	0.46 292	0.47 346	0.45 432	1.12 443	0.29 256	0.09 133	0.08 175	0.11 283	0.09 180	0.19 340	0.12 174

AACVNet	0.54 412	0.78 492	1.73 277	0.36 426	0.21 264	0.57 328	0.25 301	0.71 319	0.51 269	0.55 408	0.59 419	0.64 438	0.41 391	2.13 594	0.41 379	0.14 453	0.11 360	0.14 444	0.11 286	0.33 517	0.15 286

LCNet	0.54 412	0.37 252	1.78 310	0.92 627	0.22 293	0.96 586	0.30 400	0.59 250	0.58 341	0.51 357	0.55 390	0.41 288	0.76 566	0.84 409	0.26 221	0.09 133	0.06 23	0.12 346	0.18 466	0.98 643	0.39 576

IRAFT_RVC	0.54 412	0.53 369	1.78 310	0.46 535	0.21 264	0.58 345	0.43 507	0.65 289	0.66 438	0.54 390	0.50 336	0.49 359	0.51 477	1.58 506	1.01 545	0.11 318	0.25 578	0.13 407	0.10 219	0.15 230	0.13 217

GEStereo_RVC	0.54 412	0.87 522	1.95 403	0.47 540	0.25 349	0.62 416	0.37 474	1.00 578	0.74 507	0.53 377	0.54 380	0.59 413	0.44 428	1.10 437	0.46 402	0.15 473	0.11 360	0.12 346	0.10 219	0.26 456	0.19 376

UNet	0.54 412	0.44 318	2.83 586	0.31 304	0.33 465	0.74 519	0.27 348	0.82 419	0.61 371	0.53 377	0.54 380	0.72 492	0.54 487	0.78 403	0.56 455	0.11 318	0.09 259	0.13 407	0.11 286	0.14 207	0.12 174

HGLStereo	0.54 412	0.69 449	2.00 420	0.35 407	0.40 534	0.66 468	0.30 400	0.83 425	0.62 389	0.57 428	0.69 506	0.69 474	0.54 487	1.07 434	0.55 447	0.13 410	0.13 416	0.13 407	0.11 286	0.19 340	0.17 339

DSFCA	0.54 412	0.35 239	1.41 202	0.28 222	0.28 394	0.79 546	0.88 621	0.76 362	0.70 468	0.72 544	0.66 487	0.67 460	0.57 502	1.17 449	0.63 475	0.16 494	0.14 435	0.13 407	0.14 387	0.16 267	0.13 217

DLCB_ROB	0.54 412	0.55 386	1.49 224	0.36 426	0.25 349	0.65 462	0.36 465	0.80 407	0.70 468	0.72 544	0.69 506	0.83 539	0.46 447	1.53 495	0.60 468	0.13 410	0.12 392	0.14 444	0.14 387	0.14 207	0.13 217

G2L-Stereo_test	0.55 424	0.97 563	1.89 373	0.33 358	0.24 329	0.75 525	0.38 481	0.79 403	0.60 354	0.60 470	0.54 380	0.74 502	0.39 372	1.56 498	0.43 390	0.10 239	0.08 175	0.08 54	0.08 135	0.28 473	0.13 217

G2L-Stereo	0.55 424	0.85 516	2.18 463	0.31 304	0.27 380	0.59 364	0.27 348	0.77 373	0.55 314	0.54 390	0.52 356	0.71 489	0.36 336	1.75 531	0.50 427	0.13 410	0.11 360	0.13 407	0.11 286	0.29 480	0.15 286

ssnet_v2	0.55 424	0.60 400	1.86 359	0.32 332	0.22 293	0.72 506	0.44 518	0.94 525	0.74 507	0.63 499	0.54 380	0.81 532	0.47 456	0.77 399	0.70 493	0.16 494	0.14 435	0.14 444	0.14 387	0.30 491	0.30 518

raft_robust	0.55 424	0.84 511	1.73 277	0.28 222	0.54 586	0.53 272	0.25 301	0.88 475	0.75 521	0.48 325	0.46 292	0.76 514	0.75 564	1.46 482	0.27 231	0.09 133	0.10 307	0.10 208	0.30 557	0.26 456	0.16 318

XX-Stereo	0.55 424	0.54 377	3.50 637	0.48 548	0.39 524	0.54 279	0.17 69	0.89 481	0.40 154	0.44 285	0.65 485	0.85 548	0.19 111	0.77 399	0.21 136	0.10 239	0.14 435	0.10 208	0.32 572	0.17 291	0.14 244

ac_64	0.55 424	0.46 330	1.92 387	0.36 426	0.34 478	0.63 434	0.31 413	0.82 419	0.61 371	0.55 408	0.51 341	0.89 563	0.48 465	1.83 549	0.55 447	0.14 453	0.11 360	0.12 346	0.12 326	0.18 319	0.12 174

GANet-RSSM	0.55 424	0.73 467	1.90 378	0.36 426	0.26 367	0.59 364	0.27 348	0.78 388	0.52 277	0.47 307	0.57 410	0.63 429	0.45 432	1.92 572	0.43 390	0.14 453	0.10 307	0.25 581	0.11 286	0.34 529	0.14 244

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 424	0.92 537	2.36 500	0.38 466	0.37 512	0.60 376	0.28 368	0.82 419	0.62 389	0.62 490	0.55 390	0.72 492	0.45 432	1.00 427	0.43 390	0.15 473	0.11 360	0.14 444	0.14 387	0.15 230	0.16 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 432	0.29 166	1.27 164	0.26 168	0.16 124	0.44 156	0.16 58	0.44 101	0.35 79	5.31 674	0.19 47	0.22 120	0.19 111	0.24 38	1.08 554	0.10 239	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 70	0.13 217

CBFPSM	0.56 432	0.91 535	1.82 343	0.28 222	0.23 313	0.71 500	0.37 474	0.72 324	0.64 409	0.50 344	0.49 328	1.03 595	0.83 576	0.62 346	1.35 586	0.10 239	0.12 392	0.10 208	0.10 219	0.18 319	0.19 376

CRFU-Net	0.56 432	0.38 264	1.86 359	0.46 535	0.26 367	0.82 557	0.36 465	0.90 487	0.49 251	0.62 490	0.59 419	0.78 520	1.35 626	1.00 427	0.48 417	0.15 473	0.14 435	0.17 515	0.10 219	0.19 340	0.14 244

CIPLG	0.56 432	1.19 609	2.46 519	0.80 618	0.31 440	0.61 396	0.57 570	0.76 362	0.57 330	0.56 417	0.63 460	0.41 288	0.30 296	0.45 252	0.40 371	0.11 318	0.20 538	0.13 407	0.13 359	0.35 541	0.19 376

DAS	0.56 432	0.35 239	1.55 236	0.33 358	0.34 478	0.50 233	0.42 500	0.83 425	0.74 507	0.83 578	0.68 497	0.56 397	0.48 465	2.40 614	0.46 402	0.12 379	0.08 175	0.12 346	0.09 180	0.18 319	0.15 286

AASNet	0.56 432	1.03 583	2.34 494	0.37 450	0.33 465	0.65 462	0.29 392	0.96 544	0.73 503	0.54 390	0.60 435	0.55 384	0.38 358	0.59 333	0.58 464	0.14 453	0.12 392	0.13 407	0.10 219	0.43 589	0.24 460

ACRE	0.56 432	1.14 599	2.77 579	0.76 614	0.28 394	0.60 376	0.56 566	0.76 362	0.58 341	0.55 408	0.62 447	0.41 288	0.29 286	0.44 236	0.39 363	0.11 318	0.19 527	0.13 407	0.14 387	0.36 548	0.18 359

iinet-f	0.57 439	0.93 543	2.27 482	0.31 304	0.25 349	0.83 560	0.33 445	0.81 411	0.65 423	0.54 390	0.63 460	0.73 496	0.67 543	0.73 387	0.67 486	0.13 410	0.13 416	0.11 283	0.10 219	0.43 589	0.16 318

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 439	0.87 522	2.11 444	0.32 332	0.30 419	0.84 562	0.40 490	0.88 475	0.72 488	0.65 516	0.73 527	0.66 450	0.57 502	0.93 417	0.71 496	0.13 410	0.07 74	0.10 208	0.08 135	0.15 230	0.14 244

psm_up	0.57 439	0.61 405	1.83 346	0.35 407	0.30 419	0.64 448	0.37 474	0.90 487	0.68 449	0.59 460	0.55 390	0.68 467	0.54 487	1.91 568	0.46 402	0.16 494	0.15 463	0.16 494	0.15 412	0.23 404	0.13 217

GwcNet-RSSM	0.57 439	0.94 545	2.13 450	0.32 332	0.25 349	0.60 376	0.30 400	0.80 407	0.66 438	0.52 366	0.64 476	0.71 489	0.40 380	1.79 540	0.50 427	0.13 410	0.09 259	0.12 346	0.12 326	0.21 372	0.15 286

DISCO	0.57 439	0.34 230	1.87 364	0.45 530	0.34 478	0.84 562	0.35 458	0.84 437	0.78 540	0.59 460	0.63 460	1.06 602	0.53 484	1.10 437	0.82 518	0.12 379	0.09 259	0.11 283	0.10 219	0.22 389	0.18 359

coex_refinement	0.58 444	0.94 545	1.87 364	0.38 466	0.25 349	0.64 448	0.34 450	0.83 425	0.65 423	0.60 470	0.63 460	0.81 532	0.48 465	1.85 556	0.56 455	0.13 410	0.09 259	0.10 208	0.10 219	0.16 267	0.16 318

PSMNet-RUCA	0.58 444	0.82 505	1.89 373	0.59 595	0.56 592	0.64 448	0.36 465	0.84 437	0.69 458	0.51 357	0.68 497	0.53 373	0.43 420	0.56 322	0.43 390	0.34 610	0.18 513	0.44 620	0.29 548	0.48 601	0.30 518

FACV-RUCA	0.58 444	0.40 284	1.78 310	0.43 509	1.67 661	0.48 204	0.28 368	0.69 308	0.62 389	0.40 259	0.53 368	0.33 241	0.63 532	0.40 210	0.31 288	0.13 410	0.11 360	0.62 632	0.12 326	0.70 625	0.98 645

UGAM	0.58 444	0.47 340	2.21 467	0.30 277	0.19 234	0.53 272	0.34 450	0.59 250	0.63 401	0.44 285	0.73 527	0.78 520	0.37 349	2.58 631	0.39 363	0.10 239	0.08 175	0.17 515	0.14 387	0.42 587	0.17 339

iRaft-Stereo_20w	0.58 444	0.39 276	1.96 412	0.45 530	0.32 450	0.92 582	0.57 570	1.14 614	0.56 326	0.81 572	0.40 259	0.55 384	0.69 548	0.65 362	1.04 550	0.09 133	0.16 481	0.09 148	0.36 592	0.17 291	0.25 472

IPLGR_C	0.58 444	1.25 616	2.72 568	0.80 618	0.31 440	0.60 376	0.61 580	0.76 362	0.58 341	0.56 417	0.62 447	0.41 288	0.31 306	0.43 227	0.40 371	0.11 318	0.22 553	0.13 407	0.15 412	0.35 541	0.19 376

CFNet	0.58 444	0.96 555	1.78 310	0.33 358	0.25 349	0.63 434	0.22 206	0.88 475	0.75 521	0.46 305	0.59 419	0.58 410	0.40 380	2.29 602	0.48 417	0.12 379	0.09 259	0.15 475	0.14 387	0.30 491	0.15 286

NVstereo2D	0.58 444	0.40 284	2.03 429	0.35 407	0.35 491	0.69 492	0.39 487	0.91 499	0.80 548	0.47 307	0.53 368	0.67 460	0.46 447	1.99 578	0.48 417	0.19 536	0.11 360	0.17 515	0.13 359	0.25 435	0.25 472

HUF	0.59 452	0.65 433	2.46 519	0.45 530	0.77 623	0.34 56	0.24 279	0.46 124	0.39 140	0.31 216	0.28 157	0.25 168	0.19 111	0.67 368	0.18 59	0.12 379	2.03 674	0.08 54	0.06 17	0.31 499	1.59 667

DualNet (step1)	0.59 452	0.62 411	1.93 390	0.27 191	0.22 293	0.68 486	0.31 413	0.93 516	0.66 438	0.57 428	0.51 341	0.55 384	0.45 432	1.11 440	0.38 352	0.61 629	0.14 435	0.87 641	0.56 631	0.25 435	0.23 446

Wz-Net-LNSev	0.59 452	0.96 555	2.47 524	0.34 391	0.37 512	0.79 546	0.44 518	0.86 455	0.77 536	0.61 479	0.67 490	0.79 525	0.56 496	0.64 351	0.62 473	0.15 473	0.14 435	0.12 346	0.12 326	0.18 319	0.19 376

OMP-Stereo	0.59 452	0.65 433	1.74 282	0.56 583	0.37 512	0.60 376	0.26 324	0.70 316	0.65 423	0.66 518	0.60 435	0.69 474	0.32 314	2.09 590	1.20 573	0.10 239	0.07 74	0.12 346	0.09 180	0.17 291	0.10 104

IIG-Stereo	0.59 452	0.65 433	1.74 282	0.54 574	0.23 313	0.61 396	0.21 168	0.73 336	0.65 423	0.64 509	0.69 506	0.69 474	0.38 358	2.09 590	1.39 589	0.11 318	0.07 74	0.11 283	0.09 180	0.15 230	0.09 71

iResNetv2_ROB	0.59 452	1.43 631	2.96 600	0.40 487	0.22 293	0.58 345	0.28 368	0.91 499	0.73 503	0.57 428	0.63 460	0.60 420	0.41 391	0.74 390	0.35 333	0.11 318	0.08 175	0.10 208	0.07 97	0.43 589	0.17 339

SACVNet	0.60 458	0.74 471	1.90 378	0.37 450	0.28 394	0.64 448	0.37 474	0.86 455	0.61 371	0.65 516	0.62 447	0.69 474	0.44 428	2.08 588	0.42 381	0.18 521	0.14 435	0.16 494	0.15 412	0.38 563	0.24 460

HHNet	0.60 458	0.65 433	2.60 552	0.36 426	0.25 349	0.64 448	0.61 580	0.64 282	0.62 389	0.55 408	1.13 602	0.32 235	0.60 515	0.42 223	1.79 610	0.15 473	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.18 319	0.15 286

ASMatch	0.60 458	0.43 307	2.58 548	0.91 626	0.36 500	0.56 310	0.25 301	0.52 198	0.61 371	0.47 307	1.21 605	0.47 346	0.66 541	1.34 465	0.94 528	0.10 239	0.08 175	0.11 283	0.11 286	0.10 97	0.16 318

PFNet	0.60 458	0.33 213	2.47 524	0.41 494	0.55 589	0.62 416	0.27 348	0.61 267	0.63 401	0.61 479	0.56 402	0.45 326	0.32 314	1.88 565	1.14 563	0.28 598	0.09 259	0.12 346	0.16 433	0.26 456	0.20 394

ADLNet	0.60 458	0.71 456	1.95 403	0.35 407	0.34 478	0.67 474	0.34 450	0.90 487	0.74 507	0.68 528	0.62 447	0.80 529	0.45 432	1.78 536	0.64 480	0.14 453	0.11 360	0.14 444	0.14 387	0.29 480	0.21 406

ARAFT	0.60 458	1.23 613	3.10 614	0.28 222	0.16 124	0.64 448	0.36 465	0.90 487	0.67 447	0.61 479	0.49 328	0.55 384	0.31 306	1.24 458	0.32 301	0.10 239	0.08 175	0.14 444	0.13 359	0.37 556	0.21 406

ETE_ROB	0.60 458	0.71 456	1.55 236	0.37 450	0.25 349	0.69 492	0.51 546	1.47 635	0.70 468	0.80 566	0.69 506	0.85 548	0.49 472	1.36 467	0.58 464	0.16 494	0.13 416	0.19 542	0.16 433	0.21 372	0.23 446

LALA_ROB	0.60 458	0.76 475	1.69 262	0.36 426	0.29 403	0.79 546	0.55 561	0.94 525	0.77 536	0.81 572	0.67 490	0.94 577	0.49 472	0.99 424	0.73 503	0.21 554	0.15 463	0.20 551	0.18 466	0.23 404	0.21 406

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 466	0.61 405	3.35 634	0.33 358	0.58 596	0.66 468	0.20 126	0.98 557	0.55 314	0.73 548	0.52 356	0.99 587	0.65 536	0.58 327	0.29 256	0.10 239	0.16 481	0.10 208	0.41 605	0.29 480	0.20 394

RAFT-RH_RVC	0.61 466	0.50 357	2.33 492	0.36 426	0.29 403	0.60 376	0.18 88	0.44 101	0.58 341	0.76 556	1.91 633	0.47 346	0.29 286	1.60 509	1.23 577	0.14 453	0.07 74	0.13 407	0.13 359	0.10 97	0.09 71

FADNet-RVC	0.61 466	1.26 618	2.12 448	0.33 358	0.26 367	0.59 364	0.29 392	0.86 455	0.62 389	0.45 296	0.50 336	0.62 427	0.46 447	1.73 527	0.55 447	0.17 509	0.20 538	0.17 515	0.18 466	0.59 616	0.28 498

RASNet	0.61 466	0.68 445	2.03 429	0.35 407	0.46 569	0.65 462	0.28 368	0.78 388	0.70 468	0.48 325	0.64 476	0.93 573	0.61 524	2.21 598	0.73 503	0.12 379	0.09 259	0.09 148	0.10 219	0.14 207	0.11 129

XPNet_ROB	0.61 466	0.72 460	1.66 256	0.37 450	0.27 380	0.67 474	0.47 537	0.89 481	0.71 478	0.78 562	0.70 516	0.81 532	0.53 484	1.70 522	0.76 507	0.21 554	0.16 481	0.16 494	0.15 412	0.20 356	0.21 406

252Zero-FE	0.62 471	0.27 127	0.83 81	0.24 102	0.13 46	0.31 37	0.13 9	0.39 54	0.32 39	8.03 677	0.23 97	0.12 2	0.12 8	0.26 63	0.44 396	0.09 133	0.12 392	0.07 1	0.06 17	0.09 70	0.12 174

YMNet	0.62 471	0.72 460	1.93 390	0.41 494	0.41 542	0.87 572	0.43 507	0.87 466	0.71 478	0.74 551	0.81 545	0.83 539	0.46 447	0.86 412	0.93 526	0.19 536	0.22 553	0.20 551	0.17 453	0.41 581	0.21 406

YMNet_1	0.62 471	0.72 460	1.93 390	0.41 494	0.41 542	0.87 572	0.43 507	0.87 466	0.71 478	0.74 551	0.81 545	0.83 539	0.46 447	0.86 412	0.93 526	0.19 536	0.22 553	0.20 551	0.17 453	0.41 581	0.21 406

DDVS	0.62 471	0.40 284	1.40 201	2.21 665	0.35 491	0.87 572	1.00 631	0.69 308	0.50 262	0.53 377	0.56 402	0.90 565	0.37 349	1.22 453	0.47 411	0.15 473	0.14 435	0.14 444	0.12 326	0.19 340	0.22 421

DRaft	0.62 471	0.38 264	1.76 297	0.24 102	0.16 124	0.64 448	0.66 591	0.53 207	0.53 294	0.67 522	0.99 583	0.38 267	1.00 600	1.44 476	2.10 624	0.10 239	0.14 435	0.10 208	0.14 387	0.18 319	0.21 406

DMCA-RVC	0.62 471	0.96 555	2.63 554	0.36 426	0.90 629	0.56 310	0.31 413	0.69 308	0.57 330	0.68 528	0.52 356	0.59 413	0.56 496	1.23 455	0.53 440	0.16 494	0.38 612	0.20 551	0.15 412	0.20 356	0.15 286

HSM	0.62 471	0.76 475	1.72 274	0.30 277	0.29 403	0.64 448	0.28 368	0.94 525	0.62 389	0.58 446	0.57 410	1.40 628	0.64 534	2.59 632	0.42 381	0.11 318	0.08 175	0.10 208	0.08 135	0.14 207	0.11 129

UGAM-zero	0.63 478	0.39 276	2.49 528	0.30 277	0.49 575	0.67 474	0.19 99	0.91 499	0.45 210	0.77 560	0.45 284	1.16 616	0.82 575	2.05 583	0.29 256	0.09 133	0.15 463	0.09 148	0.44 609	0.11 128	0.22 421

fast-acv-ft	0.63 478	0.88 526	3.10 614	0.38 466	0.30 419	0.79 546	0.48 541	0.69 308	0.72 488	0.58 446	0.78 541	0.76 514	0.60 515	0.67 368	0.73 503	0.15 473	0.15 463	0.18 535	0.17 453	0.37 556	0.16 318

PSM-AAD	0.63 478	0.22 48	1.77 306	0.37 450	0.23 313	0.86 568	1.17 643	0.59 250	0.60 354	0.64 509	0.71 520	0.68 467	2.93 659	0.65 362	0.31 288	0.09 133	0.07 74	0.17 515	0.15 412	0.13 178	0.33 545

PS-NSSS	0.63 478	1.00 574	1.81 337	0.30 277	0.31 440	0.63 434	0.34 450	0.98 557	0.69 458	0.54 390	0.74 530	0.51 365	0.41 391	2.43 619	0.48 417	0.24 580	0.17 501	0.27 585	0.18 466	0.27 467	0.21 406

z-ln-s-r	0.64 482	0.89 530	2.23 475	0.32 332	0.26 367	0.57 328	0.37 474	0.84 437	0.76 531	0.51 357	0.81 545	0.64 438	0.45 432	2.06 584	1.27 581	0.10 239	0.07 74	0.11 283	0.09 180	0.24 421	0.13 217

TransformOpticalFlow	0.64 482	0.56 388	2.66 559	0.44 516	0.26 367	0.62 416	0.28 368	0.83 425	0.71 478	0.76 556	0.74 530	0.91 567	0.85 580	1.83 549	0.81 517	0.10 239	0.07 74	0.11 283	0.09 180	0.11 128	0.12 174

pcwnet_v2	0.64 482	0.49 349	4.41 652	0.32 332	0.27 380	0.60 376	0.25 301	0.97 553	0.88 572	0.59 460	0.70 516	0.63 429	0.55 492	0.66 367	0.37 345	0.17 509	0.15 463	0.15 475	0.14 387	0.21 372	0.23 446

RAFT + AFF	0.64 482	1.20 610	1.95 403	0.34 391	0.33 465	0.67 474	0.52 549	0.99 569	0.74 507	0.53 377	0.58 416	0.57 403	0.80 572	1.76 532	0.51 433	0.12 379	0.27 588	0.15 475	0.14 387	0.43 589	0.29 505

FADNet	0.64 482	1.22 612	2.06 431	0.32 332	0.30 419	0.66 468	0.29 392	0.88 475	0.72 488	0.44 285	0.48 311	0.66 450	0.57 502	1.84 554	0.45 401	0.46 621	0.20 538	0.17 515	0.19 486	0.59 616	0.24 460

DRN-Test	0.64 482	0.43 307	2.44 516	0.39 476	0.44 552	0.80 553	0.41 496	1.02 589	0.78 540	0.80 566	0.63 460	0.69 474	0.56 496	1.79 540	0.69 491	0.15 473	0.12 392	0.17 515	0.16 433	0.18 319	0.17 339

StereoDRNet	0.64 482	0.88 526	2.35 497	0.41 494	0.45 561	0.73 513	0.47 537	0.94 525	0.74 507	0.75 553	0.54 380	0.74 502	0.47 456	1.70 522	0.72 500	0.15 473	0.14 435	0.15 475	0.14 387	0.20 356	0.19 376

NOSS_ROB	0.64 482	0.65 433	1.62 249	0.46 535	0.25 349	0.67 474	0.30 400	0.93 516	0.77 536	0.59 460	0.57 410	0.77 516	0.38 358	2.78 643	0.44 396	0.23 571	0.24 565	0.28 588	0.26 534	0.27 467	0.39 576

Select-FE	0.65 490	0.67 442	2.76 576	0.49 550	0.55 589	0.79 546	0.16 58	0.90 487	0.53 294	0.84 580	0.55 390	0.91 567	0.75 564	0.57 323	1.16 567	0.11 318	0.18 513	0.11 283	0.49 619	0.14 207	0.31 527

Wz-Net-MNSev	0.65 490	0.97 563	2.19 465	0.36 426	0.33 465	0.90 578	0.60 576	0.92 508	0.81 555	0.75 553	0.72 525	0.73 496	0.65 536	1.39 470	0.71 496	0.16 494	0.13 416	0.14 444	0.14 387	0.24 421	0.18 359

FINET	0.65 490	0.95 552	3.06 610	0.35 407	0.40 534	0.58 345	0.48 541	0.92 508	1.10 607	0.57 428	0.68 497	0.47 346	0.44 428	1.15 448	0.60 468	0.23 571	0.21 547	0.17 515	0.15 412	0.26 456	0.25 472

CVANet_RVC	0.65 490	0.80 496	2.13 450	0.36 426	0.26 367	0.62 416	0.42 500	0.84 437	0.72 488	0.69 530	0.68 497	0.68 467	0.52 482	2.64 634	0.42 381	0.19 536	0.12 392	0.22 562	0.17 453	0.37 556	0.15 286

NCCL2	0.65 490	0.94 545	1.96 412	0.43 509	0.30 419	0.71 500	0.68 597	0.84 437	0.65 423	0.70 536	0.60 435	0.86 555	0.54 487	1.56 498	0.57 459	0.20 546	0.16 481	0.67 635	0.25 526	0.22 389	0.24 460

RT-IGEV	0.66 495	0.25 98	2.11 444	0.56 583	0.46 569	0.62 416	0.54 557	0.99 569	0.75 521	0.79 564	0.93 573	0.85 548	0.78 570	0.59 333	1.64 603	0.12 379	0.16 481	0.11 283	0.47 614	0.28 473	0.30 518

TCMNet	0.66 495	0.85 516	2.55 547	0.50 554	0.52 583	0.72 506	0.39 487	0.87 466	0.72 488	0.58 446	0.68 497	0.63 429	0.46 447	1.70 522	0.63 475	0.18 521	0.18 513	0.23 569	0.18 466	0.38 563	0.27 490

ACV-stereo	0.66 495	0.76 475	2.86 587	0.32 332	0.25 349	1.01 594	0.60 576	0.59 250	0.52 277	0.41 267	0.45 284	1.55 634	0.94 595	1.40 473	0.69 491	0.14 453	0.13 416	0.12 346	0.11 286	0.20 356	0.19 376

GrayStereo	0.66 495	0.19 10	1.76 297	0.90 625	0.23 313	0.62 416	1.42 658	0.62 271	0.60 354	0.72 544	0.78 541	0.56 397	3.07 662	0.60 340	0.26 221	0.09 133	0.08 175	0.10 208	0.21 505	0.11 128	0.18 359

PSMNet_ROB	0.66 495	1.01 578	2.33 492	0.38 466	0.31 440	0.72 506	0.55 561	0.86 455	0.69 458	0.54 390	0.60 435	0.75 508	0.47 456	2.00 579	0.82 518	0.17 509	0.13 416	0.19 542	0.19 486	0.24 421	0.27 490

DispNO	0.67 500	0.98 567	2.58 548	0.31 304	0.27 380	0.59 364	0.29 392	0.83 425	0.68 449	0.53 377	0.79 544	0.83 539	0.47 456	2.46 622	0.68 489	0.12 379	0.10 307	0.19 542	0.31 566	0.16 267	0.17 339

STrans-v2	0.67 500	0.56 388	2.64 556	0.27 191	0.23 313	0.57 328	0.33 445	0.96 544	0.69 458	0.92 592	0.85 557	0.89 563	0.93 592	1.83 549	1.21 575	0.09 133	0.07 74	0.10 208	0.09 180	0.11 128	0.12 174

hitnet-ft	0.67 500	0.80 496	1.90 378	0.28 222	0.22 293	0.69 492	0.36 465	0.85 445	0.65 423	0.56 417	0.84 553	1.03 595	0.95 598	2.32 605	0.55 447	0.23 571	0.14 435	0.41 615	0.13 359	0.24 421	0.17 339

FADNet-RVC-Resample	0.67 500	1.16 608	3.16 620	0.37 450	0.29 403	0.62 416	0.38 481	0.86 455	0.63 401	0.51 357	0.50 336	0.57 403	0.45 432	1.57 502	0.49 422	0.24 580	0.32 602	0.23 569	0.19 486	0.27 467	0.62 617

RP	0.67 500	0.82 505	1.94 400	0.43 509	0.44 552	0.65 462	0.45 526	0.89 481	0.82 556	0.66 518	0.92 569	0.99 587	0.76 566	1.55 497	0.66 483	0.25 585	0.18 513	0.23 569	0.20 499	0.31 499	0.22 421

HSM-Net_RVC	0.67 500	0.34 230	2.23 475	0.26 168	0.19 234	0.67 474	0.29 392	1.26 625	0.69 458	0.72 544	0.70 516	0.78 520	0.42 409	3.77 663	0.41 379	0.13 410	0.09 259	0.10 208	0.09 180	0.12 144	0.11 129
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 500	0.92 537	1.76 297	0.37 450	0.24 329	0.66 468	0.56 566	0.82 419	0.74 507	1.16 613	0.62 447	0.61 423	0.48 465	2.70 639	0.50 427	0.20 546	0.11 360	0.35 605	0.14 387	0.32 508	0.16 318

w-ln-seven-2	0.68 507	1.13 597	2.46 519	0.36 426	0.27 380	0.65 462	0.44 518	0.87 466	0.83 559	0.69 530	0.75 533	0.72 492	0.63 532	1.56 498	1.15 565	0.13 410	0.13 416	0.15 475	0.14 387	0.35 541	0.19 376

ADLNet2	0.68 507	0.84 511	3.19 624	0.33 358	0.36 500	0.64 448	0.37 474	0.89 481	0.79 545	0.54 390	0.65 485	0.93 573	0.48 465	2.07 586	0.56 455	0.13 410	0.11 360	0.11 283	0.11 286	0.33 517	0.18 359

DEmStereo	0.68 507	0.31 196	2.25 479	0.42 505	0.17 153	0.66 468	0.89 622	0.51 183	0.59 349	0.60 470	1.01 586	0.45 326	1.26 618	1.54 496	2.26 630	0.10 239	0.08 175	0.10 208	0.10 219	0.10 97	0.11 129

Nwc_Net	0.68 507	0.83 509	2.53 536	0.41 494	0.39 524	0.77 537	0.38 481	1.01 586	0.70 468	0.60 470	0.99 583	0.98 584	0.68 546	1.41 474	0.63 475	0.23 571	0.15 463	0.23 569	0.25 526	0.23 404	0.18 359

AANet_RVC	0.68 507	1.00 574	2.09 439	0.33 358	0.25 349	0.58 345	0.32 436	0.81 411	0.80 548	0.61 479	0.94 575	0.80 529	0.41 391	2.46 622	1.02 547	0.36 613	0.14 435	0.10 208	0.09 180	0.23 404	0.22 421

IPLG	0.69 512	0.84 511	2.43 514	0.35 407	0.21 264	1.65 635	0.61 580	1.36 630	0.58 341	1.39 635	0.51 341	0.37 259	0.87 584	1.41 474	0.36 338	0.09 133	0.07 74	0.14 444	0.12 326	0.32 508	0.11 129

GwcNet	0.69 512	0.71 456	3.12 617	0.36 426	0.45 561	0.81 554	0.44 518	0.86 455	0.84 562	0.60 470	0.74 530	0.82 537	0.49 472	1.65 515	0.66 483	0.16 494	0.15 463	0.15 475	0.15 412	0.31 499	0.24 460

AF-Net	0.69 512	0.92 537	2.21 467	0.41 494	0.40 534	0.68 486	0.40 490	1.02 589	0.86 565	0.69 530	1.03 591	1.04 598	0.84 579	1.19 450	0.78 511	0.22 567	0.14 435	0.25 581	0.17 453	0.30 491	0.18 359

stereogan	0.69 512	0.51 360	2.44 516	0.39 476	0.39 524	1.01 594	0.41 496	0.94 525	0.92 583	0.73 548	0.85 557	1.15 614	0.69 548	1.57 502	0.53 440	0.19 536	0.18 513	0.20 551	0.16 433	0.36 548	0.24 460

PAM_32	0.70 516	0.35 239	2.73 573	0.54 574	0.61 607	1.07 605	0.43 507	0.84 437	0.49 251	0.90 589	0.91 567	1.23 618	0.77 569	0.65 362	1.10 557	0.10 239	0.19 527	0.10 208	0.49 619	0.15 230	0.38 570

PAM	0.70 516	0.35 239	2.72 568	0.56 583	0.62 609	1.08 607	0.53 553	0.85 445	0.44 195	0.93 594	0.92 569	1.24 619	0.68 546	0.64 351	1.01 545	0.10 239	0.19 527	0.10 208	0.48 617	0.14 207	0.38 570

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 516	0.65 433	3.45 635	0.50 554	0.60 603	0.75 525	0.23 245	0.96 544	0.60 354	0.76 556	1.30 612	0.81 532	0.60 515	0.57 323	0.82 518	0.10 239	0.16 481	0.11 283	0.43 608	0.31 499	0.22 421

xxxx	0.70 516	0.21 32	1.33 179	0.28 222	0.18 199	0.63 434	0.24 279	1.02 589	0.69 458	0.50 344	0.62 447	0.58 410	0.38 358	1.47 489	5.21 669	0.13 410	0.12 392	0.11 283	0.10 219	0.12 144	0.15 286

APVNet	0.70 516	0.67 442	2.71 566	0.38 466	0.36 500	0.85 566	0.43 507	0.91 499	0.68 449	0.55 408	0.69 506	0.75 508	0.55 492	2.31 603	0.78 511	0.17 509	0.17 501	0.24 576	0.19 486	0.33 517	0.23 446

Syn2CoEx	0.70 516	1.07 590	2.74 574	0.43 509	0.30 419	0.64 448	0.42 500	0.99 569	0.78 540	0.62 490	0.78 541	0.74 502	0.72 555	1.92 572	0.61 471	0.20 546	0.17 501	0.19 542	0.15 412	0.29 480	0.22 421

FAT-Stereo	0.70 516	0.54 377	2.88 589	0.36 426	0.29 403	0.62 416	0.54 557	0.97 553	0.87 568	0.76 556	0.92 569	0.94 577	0.80 572	1.84 554	0.57 459	0.18 521	0.19 527	0.17 515	0.16 433	0.22 389	0.25 472

RYNet	0.70 516	0.56 388	2.25 479	0.35 407	0.41 542	0.86 568	0.43 507	0.94 525	0.82 556	0.62 490	0.53 368	0.91 567	0.60 515	2.70 639	1.00 541	0.14 453	0.11 360	0.16 494	0.14 387	0.25 435	0.27 490

PWC_ROB	0.70 516	0.94 545	1.88 366	0.39 476	0.39 524	0.62 416	0.30 400	0.98 557	0.94 585	0.91 591	1.29 611	0.77 516	0.62 529	1.62 513	1.03 549	0.18 521	0.11 360	0.18 535	0.13 359	0.51 608	0.22 421

ccnet	0.71 525	0.41 294	1.59 241	0.40 487	0.45 561	1.06 600	0.55 561	0.98 557	0.71 478	0.88 585	0.97 580	0.82 537	0.88 588	1.68 519	0.94 528	0.32 606	0.26 581	0.32 601	0.27 539	0.34 529	0.30 518

RGC	0.71 525	0.97 563	2.18 463	0.44 516	0.44 552	0.73 513	0.40 490	0.94 525	0.71 478	0.71 541	1.04 594	1.01 591	0.71 552	1.74 529	0.70 493	0.23 571	0.18 513	0.28 588	0.26 534	0.29 480	0.27 490

CBMV	0.71 525	0.76 475	2.64 556	0.33 358	0.20 250	0.78 542	0.79 613	0.98 557	0.78 540	0.85 584	0.71 520	0.86 555	1.10 610	1.46 482	0.62 473	0.18 521	0.20 538	0.21 559	0.19 486	0.25 435	0.33 545
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 528	1.10 592	2.15 456	1.11 640	0.59 598	0.62 416	0.19 99	0.75 350	0.53 294	0.56 417	0.63 460	0.47 346	0.31 306	1.11 440	0.33 314	0.75 639	0.45 624	0.84 640	0.64 644	0.69 624	0.54 605

mmx	0.72 528	0.23 68	2.01 421	0.30 277	0.21 264	0.57 328	0.26 324	0.99 569	0.76 531	0.53 377	0.63 460	0.66 450	0.39 372	2.52 627	3.43 655	0.13 410	0.10 307	0.15 475	0.13 359	0.15 230	0.15 286

xxx	0.72 528	0.23 68	2.01 421	0.30 277	0.21 264	0.57 328	0.26 324	0.99 569	0.76 531	0.53 377	0.63 460	0.66 450	0.39 372	2.52 627	3.43 655	0.13 410	0.10 307	0.15 475	0.13 359	0.15 230	0.15 286

LL-Strereo	0.72 528	1.29 620	2.49 528	0.36 426	0.45 561	0.55 294	0.32 436	0.93 516	0.71 478	0.67 522	0.58 416	0.85 548	0.79 571	2.67 638	0.46 402	0.10 239	0.18 513	0.14 444	0.12 326	0.40 578	0.42 588

test_xeample	0.72 528	0.21 32	1.36 188	0.27 191	0.17 153	0.59 364	0.28 368	1.01 586	0.70 468	0.55 408	0.67 490	0.44 317	0.39 372	1.88 565	5.17 668	0.12 379	0.10 307	0.11 283	0.10 219	0.13 178	0.15 286

SHD	0.72 528	0.77 484	2.36 500	0.45 530	0.40 534	0.71 500	0.32 436	1.02 589	1.25 618	1.07 606	0.84 553	0.90 565	0.73 558	1.09 436	0.98 535	0.21 554	0.18 513	0.20 551	0.21 505	0.32 508	0.31 527

RTSC	0.72 528	1.00 574	2.22 471	0.40 487	0.29 403	0.82 557	0.31 413	0.96 544	1.10 607	0.92 592	0.81 545	0.78 520	0.58 508	1.23 455	1.55 598	0.18 521	0.17 501	0.14 444	0.17 453	0.43 589	0.30 518

PASM	0.72 528	0.68 445	1.91 384	0.47 540	0.44 552	0.60 376	0.51 546	0.76 362	0.80 548	0.77 560	0.67 490	0.87 557	0.61 524	2.40 614	0.67 486	0.32 606	0.35 604	0.36 607	0.41 605	0.45 598	0.39 576

PWCDC_ROB	0.72 528	1.06 587	2.09 439	0.47 540	0.36 500	0.78 542	0.26 324	0.98 557	1.34 625	0.61 479	2.07 635	0.64 438	0.61 524	0.83 407	0.71 496	0.31 605	0.14 435	0.15 475	0.12 326	0.60 619	0.21 406

ff1	0.73 537	0.23 68	2.01 421	0.30 277	0.21 264	0.57 328	0.26 324	0.74 340	0.88 572	0.53 377	0.63 460	0.66 450	0.39 372	2.52 627	3.43 655	0.10 239	0.24 565	0.15 475	0.13 359	0.25 435	0.36 560

GASNet	0.73 537	1.47 633	3.04 608	0.47 540	0.33 465	0.57 328	0.34 450	0.91 499	0.75 521	0.58 446	0.58 416	0.74 502	0.55 492	2.03 580	0.65 482	0.21 554	0.15 463	0.19 542	0.17 453	0.51 608	0.28 498

XQC	0.73 537	0.98 567	2.39 504	0.46 535	0.35 491	0.81 554	0.46 529	1.00 578	1.00 593	0.80 566	0.69 506	0.88 561	0.74 563	1.32 462	1.20 573	0.24 580	0.16 481	0.23 569	0.20 499	0.41 581	0.33 545

w-ln-seven	0.74 540	1.05 585	2.54 542	0.37 450	0.34 478	1.03 597	0.47 537	1.00 578	1.08 604	0.90 589	0.85 557	0.85 548	0.57 502	1.37 468	1.26 580	0.14 453	0.13 416	0.16 494	0.15 412	0.31 499	0.20 394

1111x	0.74 540	0.21 32	1.93 390	0.31 304	0.17 153	0.63 434	0.32 436	1.03 596	0.74 507	0.52 366	0.62 447	0.57 403	0.47 456	2.38 610	4.25 663	0.12 379	0.14 435	0.11 283	0.12 326	0.12 144	0.14 244

Anonymous_2	0.74 540	0.32 204	1.65 251	0.33 358	0.30 419	0.67 474	0.32 436	0.69 308	0.46 221	0.48 325	0.41 263	0.84 544	0.58 508	0.51 301	0.40 371	0.32 606	0.38 612	1.43 664	3.69 682	0.80 634	0.27 490

Selective-IGEV-i16pc	0.75 543	0.29 166	5.48 660	0.32 332	0.19 234	1.18 617	0.62 585	0.86 455	0.74 507	0.37 241	0.51 341	0.53 373	0.29 286	2.10 592	0.35 333	0.22 567	0.23 561	0.12 346	0.16 433	0.22 389	0.19 376

GANetREF_RVC	0.75 543	1.15 603	2.46 519	0.47 540	0.26 367	0.83 560	0.61 580	0.97 553	0.89 576	0.62 490	0.61 442	0.72 492	0.59 511	2.42 616	0.55 447	0.32 606	0.25 578	0.36 607	0.24 520	0.39 573	0.31 527
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	0.75 543	0.84 511	2.01 421	0.40 487	0.25 349	0.74 519	0.66 591	0.87 466	0.73 503	0.71 541	1.07 597	0.84 544	0.59 511	2.71 641	1.15 565	0.17 509	0.16 481	0.44 620	0.16 433	0.31 499	0.20 394

PDISCO_ROB	0.75 543	1.06 587	2.11 444	0.64 603	0.59 598	1.13 612	0.43 507	1.14 614	1.05 599	0.64 509	0.71 520	0.96 580	0.61 524	1.21 451	0.76 507	0.37 614	0.18 513	0.27 585	0.24 520	0.56 615	0.32 536

HBP-ISP	0.76 547	1.30 621	3.19 624	0.35 407	0.26 367	0.85 566	0.54 557	1.03 596	0.72 488	0.80 566	0.69 506	0.68 467	0.83 576	2.04 582	0.44 396	0.23 571	0.24 565	0.29 595	0.25 526	0.28 473	0.24 460

Wz-Net-SNSev	0.76 547	1.32 625	3.11 616	0.40 487	0.31 440	0.71 500	0.60 576	0.98 557	0.87 568	0.67 522	0.83 550	0.96 580	0.60 515	1.67 518	0.97 532	0.16 494	0.15 463	0.16 494	0.17 453	0.36 548	0.24 460

FTStereo	0.76 547	0.18 6	2.35 497	0.71 609	0.21 264	0.73 513	1.79 662	0.57 235	0.53 294	1.07 606	1.63 627	1.29 622	2.13 651	0.75 391	0.29 256	0.19 536	0.08 175	0.12 346	0.11 286	0.11 128	0.40 582

CBMV_ROB	0.76 547	0.42 302	2.68 561	0.33 358	0.22 293	0.74 519	0.47 537	0.96 544	0.76 531	1.04 605	0.96 578	0.88 561	0.93 592	2.06 584	1.19 572	0.22 567	0.24 565	0.27 585	0.25 526	0.25 435	0.28 498

DDUNet	0.77 551	1.12 594	1.88 366	0.76 614	0.69 615	0.84 562	0.43 507	0.85 445	0.65 423	0.67 522	0.75 533	0.91 567	0.52 482	1.03 431	0.57 459	0.54 625	0.37 608	0.95 647	0.52 626	0.71 627	0.57 611

UDG	0.77 551	1.23 613	2.15 456	0.67 607	0.59 598	0.78 542	0.38 481	0.90 487	0.70 468	0.61 479	0.69 506	1.01 591	0.67 543	1.02 429	0.73 503	0.45 619	0.34 603	0.87 641	0.51 623	0.67 623	0.46 594

aanetorigin	0.77 551	0.80 496	2.59 550	0.43 509	0.44 552	0.58 345	1.01 633	0.57 235	0.68 449	1.53 641	1.23 606	0.81 532	1.08 608	1.07 434	1.07 553	0.18 521	0.15 463	0.17 515	0.21 505	0.54 613	0.30 518

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 551	1.04 584	2.06 431	0.94 629	0.35 491	0.89 577	0.40 490	0.85 445	0.63 401	0.55 408	0.63 460	0.75 508	0.38 358	2.38 610	0.48 417	1.10 653	0.31 597	0.36 607	0.21 505	0.53 612	0.55 608

222	0.78 555	0.23 68	1.23 156	0.28 222	0.18 199	0.62 416	0.24 279	1.02 589	0.70 468	0.58 446	0.66 487	0.46 338	0.42 409	1.80 544	6.53 675	0.13 410	0.10 307	0.11 283	0.10 219	0.12 144	0.17 339

EAI-Stereo	0.78 555	0.25 98	1.67 258	0.54 574	0.59 598	1.95 644	2.05 665	1.11 613	0.64 409	0.95 597	1.49 622	0.50 362	0.67 543	0.59 333	1.44 593	0.09 133	0.19 527	0.09 148	0.49 619	0.13 178	0.22 421

NCC-stereo	0.79 557	0.94 545	2.42 510	0.59 595	0.45 561	1.90 642	0.46 529	0.99 569	0.72 488	0.64 509	0.84 553	0.91 567	0.73 558	1.80 544	1.00 541	0.27 594	0.19 527	0.23 569	0.31 566	0.24 421	0.22 421

Abc-Net	0.79 557	0.94 545	2.42 510	0.59 595	0.45 561	1.90 642	0.46 529	0.99 569	0.72 488	0.64 509	0.84 553	0.91 567	0.73 558	1.80 544	1.00 541	0.27 594	0.19 527	0.23 569	0.31 566	0.24 421	0.22 421
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	0.80 559	0.27 127	8.23 669	0.49 550	0.98 633	0.33 47	0.20 126	0.48 157	1.28 621	0.17 34	0.20 56	0.77 516	0.22 153	0.60 340	0.97 532	0.11 318	0.07 74	0.09 148	0.10 219	0.33 517	0.14 244

zh-mn7	0.80 559	1.54 636	3.00 606	0.35 407	0.27 380	0.72 506	0.41 496	0.93 516	1.11 609	1.00 600	1.28 609	0.75 508	0.57 502	1.87 557	1.18 570	0.16 494	0.13 416	0.14 444	0.14 387	0.26 456	0.21 406

z-mn7	0.80 559	1.52 635	2.62 553	0.36 426	0.28 394	1.01 594	0.48 541	0.90 487	1.29 622	0.69 530	1.35 617	0.85 548	0.59 511	2.03 580	1.09 556	0.14 453	0.12 392	0.14 444	0.12 326	0.32 508	0.20 394

SQANet	0.80 559	1.58 638	2.53 536	0.76 614	0.83 624	0.76 529	0.36 465	0.83 425	0.64 409	0.63 499	0.69 506	0.73 496	0.51 477	1.21 451	0.53 440	0.77 640	0.29 592	0.59 631	0.29 548	0.86 637	0.61 616

anonymity	0.80 559	0.66 440	1.29 169	0.59 595	0.75 619	0.67 474	0.52 549	0.95 539	0.71 478	0.94 595	0.70 516	0.67 460	0.87 584	0.71 384	1.35 586	0.64 632	0.62 640	0.58 629	1.44 668	0.60 619	0.65 620

S-Stereo	0.80 559	0.69 449	3.89 643	0.39 476	0.37 512	0.69 492	0.70 603	0.94 525	0.98 592	0.62 490	0.91 567	0.83 539	0.60 515	2.37 607	0.66 483	0.18 521	0.21 547	0.17 515	0.18 466	0.30 491	0.35 552

ADCRef	0.80 559	0.96 555	2.29 486	0.37 450	0.35 491	0.96 586	0.51 546	0.87 466	0.75 521	0.88 585	0.83 550	0.61 423	1.36 627	1.02 429	3.27 649	0.13 410	0.11 360	0.17 515	0.19 486	0.25 435	0.21 406

DANet	0.80 559	0.65 433	2.21 467	1.19 643	0.48 574	0.74 519	1.25 646	0.89 481	1.53 634	0.89 587	0.71 520	0.96 580	0.56 496	1.83 549	0.96 531	0.18 521	0.16 481	0.19 542	0.16 433	0.26 456	0.29 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 567	0.53 369	2.23 475	0.36 426	0.33 465	0.92 582	0.36 465	0.86 455	0.80 548	0.57 428	0.62 447	0.59 413	1.15 615	1.76 532	1.04 550	0.14 453	0.13 416	2.17 675	0.78 650	0.16 267	0.66 622

FADNet_RVC	0.81 567	1.14 599	2.42 510	0.30 277	0.24 329	0.71 500	0.24 279	0.95 539	0.61 371	0.44 285	0.56 402	0.59 413	0.42 409	1.52 494	0.68 489	0.94 645	0.96 661	0.28 588	1.00 660	0.90 638	1.36 661

edge stereo	0.81 567	0.73 467	3.30 630	0.37 450	1.21 649	0.62 416	0.39 487	0.93 516	0.79 545	0.80 566	0.88 564	1.14 613	0.71 552	2.18 596	0.71 496	0.21 554	0.20 538	0.26 584	0.18 466	0.38 563	0.26 482

AANet	0.82 570	0.91 535	2.89 592	0.34 391	0.29 403	0.63 434	0.38 481	0.81 411	1.31 623	1.33 630	1.39 618	1.26 621	1.14 614	1.32 462	0.97 532	0.20 546	0.17 501	0.18 535	0.19 486	0.33 517	0.31 527

MIPNet	0.83 571	0.81 501	2.40 507	0.61 600	0.18 199	1.48 625	1.39 654	1.60 642	0.74 507	1.94 646	0.85 557	0.73 496	1.68 642	0.87 415	0.31 288	0.09 133	0.08 175	0.11 283	0.32 572	0.25 435	0.12 174

FBW_ROB	0.83 571	0.77 484	1.77 306	0.44 516	0.30 419	0.87 572	0.46 529	1.10 609	0.91 579	0.81 572	0.75 533	1.01 591	0.61 524	3.66 662	1.23 577	0.26 589	0.23 561	0.36 607	0.25 526	0.27 467	0.62 617

PA-Net	0.84 573	1.00 574	3.49 636	0.63 602	0.40 534	0.70 498	0.52 549	0.86 455	0.84 562	0.52 366	0.59 419	0.70 484	0.54 487	2.35 606	2.23 628	0.17 509	0.27 588	0.19 542	0.28 542	0.22 389	0.36 560
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 574	1.15 603	2.13 450	0.88 624	0.38 518	0.88 576	0.44 518	1.06 602	0.79 545	0.58 446	0.69 506	0.65 443	0.50 475	2.74 642	0.51 433	0.93 643	0.39 619	0.87 641	0.29 548	0.54 613	0.54 605

Selective-IGEV-i16pb	0.86 575	0.33 213	6.08 663	0.32 332	0.21 264	1.08 607	0.68 597	1.06 602	0.92 583	0.43 278	0.76 536	0.66 450	0.46 447	2.31 603	0.50 427	0.23 571	0.25 578	0.14 444	0.19 486	0.26 456	0.24 460

THIR-Stereo	0.86 575	0.62 411	2.13 450	0.25 126	0.16 124	0.58 345	2.74 673	0.59 250	0.51 269	0.62 490	1.62 626	0.97 583	1.80 647	1.69 521	2.25 629	0.10 239	0.08 175	0.14 444	0.11 286	0.15 230	0.11 129

DeepPrunerF	0.86 575	0.86 519	2.91 597	0.45 530	0.50 576	0.64 448	0.48 541	1.14 614	2.64 663	0.63 499	0.61 442	0.65 443	0.62 529	2.21 598	1.31 583	0.23 571	0.19 527	0.30 596	0.28 542	0.36 548	0.25 472

DPSNet	0.86 575	0.60 400	2.34 494	0.58 590	0.36 500	1.07 605	0.75 609	1.30 626	1.05 599	0.70 536	0.68 497	0.94 577	1.29 619	2.08 588	1.82 611	0.26 589	0.23 561	0.16 494	0.17 453	0.48 601	0.40 582

AAGNet	0.88 579	0.33 213	1.79 330	0.54 574	0.98 633	0.62 416	0.46 529	0.50 173	0.60 354	0.58 446	0.53 368	0.50 362	0.73 558	1.23 455	7.48 676	0.11 318	0.07 74	0.12 346	0.10 219	0.14 207	0.09 71

Consistency-Raft	0.88 579	0.93 543	3.23 628	0.99 633	0.64 610	0.77 537	0.55 561	0.98 557	0.97 589	0.61 479	1.03 591	0.65 443	1.05 605	0.79 404	1.38 588	0.44 617	0.46 626	0.51 626	0.58 637	0.65 621	0.47 596

zh-sn7	0.89 581	1.73 649	3.09 613	0.39 476	0.30 419	0.82 557	0.63 588	0.96 544	0.87 568	0.79 564	1.12 600	0.84 544	0.87 584	2.42 616	1.63 601	0.16 494	0.17 501	0.16 494	0.16 433	0.34 529	0.29 505

PVD	0.90 582	0.85 516	2.15 456	0.53 569	0.50 576	0.99 590	0.56 566	1.15 617	1.64 638	1.41 637	1.41 621	1.11 610	1.13 613	1.35 466	1.31 583	0.26 589	0.28 591	0.28 588	0.26 534	0.37 556	0.49 600

Wz-Net-TNSev	0.91 583	1.73 649	3.08 611	0.36 426	0.31 440	1.00 593	0.71 604	1.06 602	0.97 589	0.71 541	0.72 525	1.09 606	0.87 584	2.42 616	1.59 599	0.20 546	0.20 538	0.16 494	0.20 499	0.44 597	0.35 552

SAMSARA	0.91 583	0.97 563	2.22 471	0.80 618	0.58 596	1.32 619	1.31 648	1.01 586	0.94 585	1.36 631	0.87 561	1.38 627	0.90 590	1.72 526	1.02 547	0.24 580	0.30 596	0.22 562	0.25 526	0.36 548	0.35 552

WZ-Net	0.92 585	1.31 622	3.76 640	0.41 494	0.36 500	0.86 568	0.71 604	1.00 578	1.06 602	0.82 577	0.92 569	1.06 602	1.05 605	2.16 595	1.61 600	0.19 536	0.13 416	0.15 475	0.16 433	0.32 508	0.28 498

MFMNet_re	0.92 585	1.28 619	2.53 536	0.82 622	0.76 622	0.90 578	0.75 609	0.98 557	1.04 598	1.03 603	1.05 595	0.84 544	0.94 595	0.83 407	0.72 500	0.68 634	0.60 638	0.63 633	0.60 640	0.77 632	0.74 626

test_sample9	0.94 587	0.62 411	1.93 390	0.27 191	0.22 293	0.68 486	0.31 413	0.93 516	0.66 438	0.57 428	0.51 341	0.55 384	0.45 432	1.91 568	2.55 637	0.61 629	4.16 681	0.87 641	0.56 631	0.25 435	0.23 446

CrosDoStereo	0.94 587	0.37 252	2.53 536	0.25 126	0.32 450	0.54 279	3.76 677	0.72 324	0.60 354	0.70 536	1.40 619	0.53 373	1.49 634	1.78 536	3.09 644	0.10 239	0.08 175	0.11 283	0.11 286	0.21 372	0.11 129

DeepStereo_LL	0.94 587	0.37 252	2.53 536	0.25 126	0.32 450	0.54 279	3.76 677	0.72 324	0.60 354	0.70 536	1.40 619	0.53 373	1.49 634	1.78 536	3.09 644	0.10 239	0.08 175	0.11 283	0.11 286	0.21 372	0.11 129

ADCP+	0.94 587	1.12 594	3.14 618	0.34 391	0.39 524	1.06 600	0.79 613	0.89 481	0.80 548	0.66 518	0.67 490	0.85 548	1.55 637	0.93 417	4.55 665	0.13 410	0.11 360	0.16 494	0.15 412	0.26 456	0.25 472

ADCMid	0.96 591	1.32 625	2.74 574	0.38 466	0.35 491	0.99 590	0.58 572	0.94 525	0.86 565	1.23 623	1.01 586	1.01 591	1.00 600	1.05 433	3.97 658	0.21 554	0.19 527	0.42 616	0.32 572	0.40 578	0.29 505

DStereoO	0.99 592	0.66 440	1.67 258	0.75 613	0.99 636	0.73 513	1.33 650	0.94 525	0.91 579	0.70 536	1.06 596	0.75 508	1.75 646	0.95 420	2.39 634	1.20 657	0.41 622	0.48 623	0.59 639	0.85 636	0.60 615

G-Net	0.99 592	0.64 426	2.76 576	0.57 588	0.67 612	2.03 650	0.72 607	0.76 362	0.67 447	1.14 612	2.56 649	1.30 625	1.02 602	1.48 490	1.74 608	0.25 585	0.24 565	0.24 576	0.26 534	0.37 556	0.31 527

ADCL	0.99 592	0.79 494	2.43 514	0.39 476	0.32 450	1.50 627	1.90 663	0.92 508	0.97 589	1.26 627	1.27 608	1.00 589	1.42 632	1.14 446	3.31 651	0.17 509	0.14 435	0.22 562	0.21 505	0.30 491	0.22 421

ADCPNet	0.99 592	0.99 572	3.93 646	0.37 450	0.68 614	1.36 621	0.62 585	0.87 466	0.76 531	0.78 562	0.81 545	1.08 604	1.18 616	1.14 446	2.49 636	0.21 554	0.69 649	0.21 559	0.95 658	0.29 480	0.37 567

Ntro	1.00 596	1.68 645	2.80 583	0.95 630	0.85 625	1.06 600	0.53 553	0.98 557	0.90 578	0.62 490	0.76 536	0.93 573	0.66 541	1.66 516	0.98 535	0.99 648	0.45 624	0.75 639	0.40 602	1.19 649	0.75 628

AnyNet_C32	1.00 596	1.33 627	2.53 536	0.49 550	0.54 586	1.15 614	1.14 641	0.91 499	0.89 576	1.11 609	0.95 577	0.87 557	0.93 592	1.50 491	4.07 660	0.21 554	0.20 538	0.25 581	0.24 520	0.38 563	0.33 545

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 598	1.67 643	2.32 489	0.47 540	0.39 524	1.47 624	0.95 625	0.95 539	0.91 579	0.84 580	0.94 575	1.05 600	0.60 515	2.95 649	0.72 500	0.41 615	0.72 653	0.32 601	0.55 628	0.74 628	1.22 658

otaku	1.03 599	1.68 645	2.72 568	0.95 630	0.73 618	1.03 597	0.59 574	0.99 569	0.86 565	0.69 530	1.61 625	0.98 584	0.64 534	1.46 482	1.14 563	0.95 646	0.46 626	0.72 638	0.40 602	1.24 653	0.78 632

SGM-Forest	1.04 600	0.42 302	3.59 639	0.41 494	0.32 450	1.05 599	1.32 649	0.94 525	0.83 559	1.16 613	2.23 643	1.03 595	1.39 630	2.49 625	2.35 632	0.21 554	0.21 547	0.20 551	0.19 486	0.23 404	0.32 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 601	1.36 630	2.98 604	0.42 505	0.36 500	0.96 586	0.81 617	1.06 602	1.12 610	1.25 624	0.97 580	1.08 604	0.90 590	1.25 459	4.86 667	0.21 554	0.21 547	0.22 562	0.23 518	0.36 548	0.38 570

SPS-STEREO	1.07 602	1.13 597	2.88 589	0.65 605	0.69 615	0.99 590	0.68 597	1.05 601	0.87 568	1.36 631	1.23 606	1.46 630	0.94 595	1.87 557	1.72 607	0.66 633	0.61 639	0.58 629	0.57 634	0.65 621	0.77 631
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 603	0.30 182	8.70 670	3.22 673	5.88 674	0.39 101	0.20 126	0.59 250	0.41 166	0.26 177	0.26 136	0.23 137	0.17 63	0.31 117	0.19 84	0.09 133	0.08 175	0.09 148	0.07 97	0.13 178	0.19 376

test_sample8	1.12 604	0.62 411	1.93 390	0.27 191	0.22 293	0.68 486	0.31 413	0.95 539	0.61 371	1.18 621	0.56 402	2.53 650	1.31 622	1.91 568	2.55 637	0.61 629	4.16 681	0.87 641	0.56 631	0.25 435	0.23 446

WCMA_ROB	1.12 604	0.83 509	2.66 559	0.58 590	0.34 478	1.17 616	0.71 604	0.93 516	0.94 585	1.74 644	2.63 652	3.09 655	1.71 644	1.70 522	1.84 612	0.26 589	0.21 547	0.20 551	0.21 505	0.28 473	0.43 589

GCAP-BAT	1.13 606	0.30 182	9.45 673	3.22 673	5.97 675	0.39 101	0.20 126	0.59 250	0.41 166	0.26 177	0.26 136	0.23 137	0.17 63	0.31 117	0.19 84	0.09 133	0.08 175	0.09 148	0.07 97	0.13 178	0.17 339

AnyNet_C01	1.14 607	1.49 634	4.23 651	0.54 574	0.53 584	1.51 628	1.37 652	1.04 600	1.07 603	1.17 619	1.33 615	1.15 614	1.08 608	1.61 512	2.74 640	0.25 585	0.22 553	0.28 588	0.24 520	0.48 601	0.40 582

NaN_ROB	1.14 607	0.94 545	2.96 600	0.53 569	0.56 592	1.13 612	0.99 628	0.98 557	1.00 593	1.09 608	0.87 561	0.77 516	1.06 607	5.90 672	2.72 639	0.16 494	0.23 561	0.16 494	0.24 520	0.22 389	0.36 560

RainbowNet	1.15 609	1.78 651	2.72 568	1.12 641	0.91 630	1.06 600	0.76 611	1.16 618	1.13 612	0.75 553	0.97 580	1.09 606	0.80 572	1.60 509	1.21 575	1.17 655	1.26 665	1.01 651	0.57 634	1.13 647	0.88 642

SuperB	1.15 609	1.14 599	5.43 659	0.36 426	0.26 367	0.81 554	0.89 622	0.88 475	1.17 613	0.67 522	0.68 497	0.63 429	1.39 630	1.74 529	3.37 653	0.15 473	0.12 392	0.17 515	0.16 433	2.80 673	0.25 472

NVStereoNet_ROB	1.16 611	0.95 552	2.54 542	0.58 590	0.55 589	0.78 542	0.63 588	1.00 578	1.08 604	1.03 603	4.07 670	1.48 631	1.22 617	2.88 648	1.27 581	0.50 622	0.46 626	0.54 627	0.62 641	0.50 606	0.63 619
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	1.17 612	0.42 302	3.87 642	0.54 574	0.44 552	4.11 670	0.58 572	1.31 627	0.84 562	2.12 648	1.12 600	0.98 584	0.71 552	4.24 667	0.99 540	0.16 494	0.14 435	0.19 542	0.17 453	0.18 319	0.35 552

SANet	1.20 613	1.21 611	3.33 633	0.38 466	0.27 380	1.73 639	0.85 619	1.10 609	2.49 661	1.16 613	1.83 631	1.72 637	1.50 636	2.37 607	2.84 642	0.18 521	0.16 481	0.16 494	0.15 412	0.32 508	0.32 536

RTS	1.21 614	1.31 622	6.39 665	0.52 563	0.51 581	1.61 631	0.79 613	1.03 596	1.37 627	1.13 610	1.30 612	1.10 608	0.85 580	2.65 635	2.08 621	0.21 554	0.24 565	0.18 535	0.18 466	0.43 589	0.32 536

RTSA	1.21 614	1.31 622	6.39 665	0.52 563	0.51 581	1.61 631	0.79 613	1.03 596	1.37 627	1.13 610	1.30 612	1.10 608	0.85 580	2.65 635	2.08 621	0.21 554	0.24 565	0.18 535	0.18 466	0.43 589	0.32 536

MeshStereo	1.21 614	1.15 603	3.01 607	0.34 391	0.28 394	1.10 609	0.69 600	1.35 629	1.01 595	2.71 663	2.41 646	2.96 653	1.45 633	2.80 645	1.40 591	0.22 567	0.22 553	0.22 562	0.19 486	0.50 606	0.26 482
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	1.22 617	0.80 496	2.71 566	0.33 358	1.48 657	1.98 649	0.23 245	1.93 654	2.44 659	0.89 587	2.52 647	1.36 626	0.51 477	3.65 661	1.93 613	0.30 603	0.31 597	0.22 562	0.16 433	0.33 517	0.36 560

CSAN	1.25 618	1.12 594	3.04 608	0.51 559	0.37 512	1.06 600	1.15 642	1.22 619	1.08 604	1.17 619	1.91 633	1.04 598	1.31 622	5.96 673	2.43 635	0.26 589	0.22 553	0.24 576	0.24 520	0.31 499	0.30 518

EDNetEfficient	1.27 619	0.70 454	4.05 648	0.64 603	0.98 633	0.94 584	1.40 655	0.85 445	1.75 643	2.34 657	1.33 615	1.05 600	2.21 653	1.58 506	4.15 661	0.15 473	0.19 527	0.14 444	0.27 539	0.38 563	0.32 536

FCDSN-DC	1.29 620	0.54 377	2.50 532	0.47 540	0.41 542	1.12 610	0.60 576	1.10 609	1.27 620	2.23 654	2.87 655	3.67 660	3.12 664	2.39 613	1.69 605	0.30 603	0.26 581	0.31 597	0.30 557	0.35 541	0.38 570
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 621	1.05 585	2.77 579	0.74 612	1.43 652	0.72 506	0.56 566	0.96 544	0.91 579	0.99 599	2.92 658	6.01 674	0.70 550	2.38 610	3.32 652	0.13 410	0.10 307	0.08 54	0.06 17	0.34 529	0.22 421

ACVNet_1	1.33 622	1.91 660	4.03 647	1.09 638	0.88 627	1.19 618	0.66 591	1.24 623	1.17 613	0.94 595	0.96 578	3.09 655	1.04 604	2.37 607	1.11 560	1.04 650	0.48 632	1.03 652	0.48 617	1.12 646	0.83 634

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 623	1.70 647	2.50 532	0.56 583	0.40 534	2.15 654	0.99 628	1.24 623	1.26 619	1.02 602	1.10 599	1.29 622	0.88 588	3.10 653	1.08 554	1.66 666	0.83 657	0.68 636	0.88 655	1.57 660	1.80 670

MSMD_ROB	1.34 623	0.96 555	2.38 502	0.39 476	0.32 450	1.96 645	0.62 585	0.91 499	1.43 629	2.94 667	2.60 650	4.77 669	1.95 649	2.43 619	1.33 585	0.29 600	0.26 581	0.32 601	0.32 572	0.30 491	0.30 518

psmorigin	1.36 625	0.60 400	13.80 686	0.37 450	0.29 403	0.62 416	0.33 445	0.77 373	0.61 371	0.96 598	0.88 564	1.17 617	0.73 558	4.00 664	0.86 522	0.19 536	0.22 553	0.17 515	0.18 466	0.24 421	0.29 505

MADNet+	1.36 625	1.93 662	5.95 661	0.81 621	0.59 598	1.57 630	1.09 637	1.39 633	1.22 616	0.84 580	1.01 586	1.25 620	1.12 612	3.19 654	2.36 633	0.45 619	0.47 629	0.38 613	0.34 580	0.59 616	0.57 611

ELAS_RVC	1.37 627	0.78 492	3.21 626	0.55 581	0.50 576	1.49 626	2.48 671	1.48 636	1.71 642	2.13 651	2.09 636	2.07 642	2.56 657	1.90 567	2.02 618	0.35 611	0.36 606	0.37 611	0.34 580	0.49 604	0.47 596
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 628	1.64 641	1.86 359	1.36 647	1.11 644	1.39 622	1.19 644	1.76 647	1.45 631	1.16 613	2.21 641	1.53 632	1.38 628	1.98 575	1.52 596	1.29 658	0.67 643	1.27 658	0.69 645	1.29 655	0.98 645

IMH-64	1.39 628	1.64 641	1.86 359	1.36 647	1.11 644	1.39 622	1.19 644	1.76 647	1.45 631	1.16 613	2.21 641	1.53 632	1.38 628	1.98 575	1.52 596	1.29 658	0.67 643	1.27 658	0.69 645	1.29 655	0.98 645

ELAS	1.39 628	0.79 494	2.86 587	0.53 569	0.50 576	2.81 661	2.20 667	1.61 643	1.50 633	2.28 656	2.35 644	1.82 638	2.13 651	1.73 527	2.22 627	0.35 611	0.37 608	0.35 605	0.35 583	0.49 604	0.47 596
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 631	1.81 652	3.23 628	1.08 636	0.92 631	1.32 619	0.85 619	1.49 637	1.69 640	1.19 622	1.73 629	2.13 643	1.03 603	2.50 626	1.40 591	0.91 642	0.53 634	1.00 650	0.55 628	2.11 667	0.85 637

EKT-Stereo	1.47 632	0.49 349	1.93 390	2.57 669	19.31 691	0.55 294	0.22 206	0.69 308	0.42 179	0.38 251	0.36 233	0.43 306	0.27 251	0.69 377	0.26 221	0.12 379	0.14 435	0.11 283	0.16 433	0.20 356	0.15 286

WAO-7	1.48 633	1.63 639	2.49 528	0.93 628	0.75 619	1.72 638	1.10 638	1.84 652	1.96 652	1.43 638	2.54 648	1.97 640	1.61 640	3.06 651	2.08 621	0.69 635	0.66 642	0.94 646	0.74 648	0.80 634	0.69 623

FC-DCNN	1.49 634	0.59 398	2.88 589	0.44 516	0.39 524	1.97 647	0.66 591	1.67 644	1.70 641	2.72 664	2.89 656	4.22 663	2.97 661	2.55 630	2.19 626	0.29 600	0.26 581	0.31 597	0.30 557	0.32 508	0.39 576

PWCK	1.49 634	1.90 659	3.22 627	1.09 638	0.54 586	1.71 637	1.73 661	1.49 637	1.53 634	1.44 639	1.80 630	1.82 638	1.30 621	3.34 657	1.76 609	1.07 652	0.56 636	0.97 649	0.58 637	1.38 659	0.65 620

FC-DCNN v2	1.54 636	0.58 395	2.80 583	0.44 516	0.39 524	2.05 651	0.66 591	1.90 653	1.84 649	2.79 665	2.97 659	4.41 667	3.07 662	2.65 635	2.30 631	0.29 600	0.26 581	0.31 597	0.30 557	0.32 508	0.38 570

MFN_U_SF_RVC	1.55 637	2.39 673	3.16 620	0.65 605	0.41 542	1.12 610	0.46 529	1.23 622	1.33 624	1.61 642	1.20 604	1.43 629	0.98 599	1.76 532	1.97 615	1.90 669	1.80 669	1.98 673	2.15 675	1.63 661	1.77 669

WAO-6	1.58 638	1.54 636	2.32 489	1.14 642	1.00 637	2.30 656	1.03 634	1.82 651	2.85 665	1.25 624	2.61 651	2.20 644	1.56 638	2.47 624	1.99 617	0.95 646	0.67 643	1.19 657	0.83 653	1.08 644	0.88 642

DispFullNet	1.67 639	2.10 665	5.22 656	1.53 652	8.90 676	0.86 568	0.31 413	0.96 544	0.96 588	1.37 634	1.01 586	1.13 611	1.98 650	1.51 492	0.91 524	0.54 625	0.31 597	1.18 654	0.63 643	1.13 647	0.80 633

JetBlue	1.78 640	1.63 639	3.92 644	0.73 610	1.21 649	4.38 671	3.35 674	1.59 641	1.20 615	1.26 627	1.52 624	2.37 647	1.88 648	3.23 655	3.00 643	0.53 623	0.47 629	0.48 623	0.49 619	1.29 655	0.97 644

Dean	1.79 641	1.83 653	3.92 644	1.29 646	1.07 643	1.55 629	1.00 631	1.95 655	2.33 657	1.47 640	4.19 671	4.26 666	1.33 625	2.21 598	1.48 595	1.14 654	0.68 647	1.18 654	0.74 648	1.24 653	0.98 645

SGM+DAISY	1.83 642	1.43 631	3.81 641	0.87 623	1.01 638	2.38 658	2.53 672	1.36 630	1.75 643	2.92 666	3.22 662	2.65 651	2.93 659	2.22 601	3.10 646	0.72 636	0.69 649	0.63 633	0.62 641	0.77 632	0.98 645

SGM_RVC	1.89 643	0.92 537	2.50 532	0.96 632	0.93 632	1.63 633	1.37 652	1.52 639	12.43 681	1.85 645	1.69 628	2.40 649	1.74 645	2.81 646	1.71 606	0.53 623	0.47 629	0.42 616	0.47 614	0.74 628	0.74 626
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 644	1.85 655	4.10 649	1.07 635	0.86 626	1.15 614	0.53 553	1.06 602	1.12 610	0.64 509	1.09 598	1.99 641	0.70 550	2.20 597	9.86 683	5.62 680	0.41 622	1.03 652	0.55 628	1.86 665	0.85 637

LVE	1.96 645	2.17 672	3.14 618	1.68 654	1.80 663	1.63 633	1.03 634	2.34 661	2.81 664	1.25 624	2.89 656	4.24 665	1.29 619	2.79 644	1.44 593	2.85 674	0.91 660	1.18 654	1.46 669	1.23 652	1.10 655

MonStereo1	1.98 646	1.01 578	1.78 310	1.19 643	1.04 640	3.58 665	0.61 580	1.53 640	1.93 651	1.39 635	3.37 664	2.23 646	10.80 682	2.84 647	1.25 579	1.04 650	0.38 612	0.96 648	0.57 634	1.10 645	1.00 652

IMH	2.02 647	2.15 671	2.69 564	1.68 654	1.12 646	1.66 636	0.92 624	2.10 659	1.92 650	1.32 629	2.66 653	2.21 645	1.69 643	5.78 671	1.68 604	5.54 679	0.96 661	1.31 660	0.71 647	1.32 658	0.99 650

DStereoSA	2.12 648	0.98 567	2.80 583	1.25 645	2.23 666	1.97 647	4.62 679	1.22 619	2.54 662	1.16 613	3.84 669	1.00 589	4.05 668	2.07 586	5.29 670	0.93 643	1.48 668	0.48 623	1.51 670	0.95 642	1.95 671

DStereoFS	2.23 649	2.10 665	2.47 524	1.61 653	1.88 665	3.81 666	2.06 666	1.95 655	3.33 667	2.38 658	3.31 663	2.37 647	4.92 670	2.45 621	3.27 649	1.03 649	1.27 667	0.55 628	1.04 661	0.70 625	2.05 672

IGEV-RUCA	2.28 650	0.30 182	1.15 138	0.40 487	1.86 664	2.06 652	1.90 663	1.36 630	1.80 647	3.70 671	3.76 667	5.02 670	8.19 679	2.12 593	1.63 601	0.25 585	0.76 654	2.72 677	1.91 673	2.39 670	2.36 675

WQFJA1++	2.30 651	0.22 48	6.03 662	1.08 636	1.15 647	0.29 25	0.14 20	0.39 54	0.24 3	13.61 688	0.19 47	3.34 659	0.17 63	0.33 143	0.24 195	0.10 239	0.07 74	0.08 54	0.07 97	18.19 698	0.14 244

MultiAttention	2.38 652	0.50 357	1.93 390	1.80 658	2.56 669	10.86 679	2.30 668	1.22 619	0.80 548	0.62 490	1.16 603	1.13 611	0.56 496	16.09 690	1.18 570	0.20 546	0.09 259	0.43 619	1.62 671	0.94 640	1.58 666

UNDER WATER-64	2.47 653	1.89 658	4.86 654	1.82 661	1.44 654	3.18 663	1.57 660	2.62 662	5.64 672	2.05 647	2.13 638	4.13 662	3.76 666	2.62 633	3.42 654	1.47 663	0.85 658	1.57 668	1.07 663	1.82 664	1.49 663

TorneroNet-64	2.65 654	1.83 653	3.30 630	1.46 650	1.20 648	3.89 667	0.99 628	3.51 674	6.71 676	2.56 660	4.60 672	4.22 663	3.85 667	3.33 656	3.14 647	1.19 656	0.65 641	1.39 663	0.79 652	3.31 675	1.15 656

notaker	2.66 655	2.07 664	3.31 632	2.61 670	1.43 652	1.76 640	1.11 639	2.76 665	1.79 645	2.26 655	11.53 685	3.96 661	4.29 669	3.09 652	2.76 641	1.55 665	0.88 659	1.70 671	1.07 663	2.00 666	1.35 660

UNDER WATER	2.74 656	1.85 655	4.54 653	1.81 660	1.44 654	2.34 657	1.40 655	3.24 669	6.60 675	2.60 661	2.76 654	5.75 672	5.24 673	3.02 650	4.01 659	1.45 662	0.81 656	1.59 669	1.06 662	1.80 663	1.51 664

MADNet++	2.79 657	2.11 668	2.97 603	2.49 668	2.28 667	2.95 662	2.31 669	2.67 663	2.47 660	3.03 668	3.13 661	2.70 652	2.92 658	4.10 665	4.48 664	2.68 673	2.24 677	3.04 680	2.44 677	2.37 669	2.34 674

WAO-8	2.80 658	2.14 669	2.89 592	1.91 662	1.04 640	3.98 668	0.96 626	3.26 670	6.17 673	2.15 652	3.37 664	3.31 657	2.41 655	11.84 680	2.03 619	2.05 670	1.86 671	1.54 666	0.92 656	1.22 650	0.87 640

Venus	2.80 658	2.14 669	2.89 592	1.91 662	1.04 640	3.98 668	0.96 626	3.26 670	6.17 673	2.15 652	3.37 664	3.31 657	2.41 655	11.84 680	2.03 619	2.05 670	1.86 671	1.54 666	0.92 656	1.22 650	0.87 640

DGSMNet	2.89 660	0.63 421	3.18 623	3.43 675	4.17 673	2.57 660	6.98 682	0.97 553	0.83 559	0.56 417	1.86 632	0.79 525	0.62 529	1.64 514	1.39 589	4.61 678	5.01 683	5.17 683	4.71 683	4.44 680	4.19 679

MANE	2.90 661	1.14 599	2.96 600	1.03 634	1.01 638	5.01 672	2.45 670	5.36 676	6.88 677	3.58 670	4.76 674	5.99 673	4.99 671	4.23 666	4.61 666	0.56 628	0.67 643	0.44 620	0.78 650	0.51 608	1.03 653

SGM-ForestM	2.98 662	1.70 647	3.52 638	0.67 607	0.47 572	5.18 673	3.36 675	3.30 672	2.86 666	4.44 672	3.79 668	9.80 680	5.50 674	6.29 674	6.52 674	0.27 594	0.36 606	0.24 576	0.27 539	0.38 563	0.58 613

xyz-stereo	3.02 663	0.29 166	30.64 706	0.23 74	0.12 20	15.52 683	0.24 279	0.51 183	0.47 240	0.59 460	7.99 676	0.64 438	0.47 456	1.39 470	0.50 427	0.09 133	0.07 74	0.34 604	0.07 97	0.13 178	0.08 46

MSAF-DinoV2	3.10 664	1.86 657	10.68 677	3.61 676	0.30 419	3.34 664	0.82 618	2.81 666	1.79 645	0.80 566	0.87 561	1.56 635	1.10 610	26.49 705	1.96 614	0.17 509	0.13 416	0.19 542	1.63 672	0.92 639	0.99 650

JetRed	3.29 665	4.93 676	10.17 676	1.45 649	1.72 662	7.44 675	5.05 680	3.06 667	2.12 656	2.41 659	2.39 645	2.99 654	2.37 654	3.51 660	6.44 673	1.32 661	1.90 673	1.37 662	1.23 667	2.21 668	1.76 668

LSM	3.31 666	1.11 593	5.29 658	9.40 682	30.65 701	0.84 562	1.12 640	0.91 499	1.22 616	1.36 631	2.19 640	0.93 573	0.83 576	1.66 516	0.90 523	0.21 554	0.31 597	0.24 576	0.28 542	0.39 573	6.33 682

U	3.37 667	0.17 2	0.91 101	0.26 168	13.79 688	19.19 692	0.15 36	0.41 75	0.31 30	0.17 34	0.18 42	0.27 196	0.15 41	0.21 10	0.16 32	0.09 133	0.06 23	17.88 698	12.81 692	0.10 97	0.08 46

KSHMR	4.10 668	1.97 663	5.27 657	1.71 656	1.47 656	1.96 645	1.28 647	3.19 668	17.33 694	2.12 648	15.91 688	9.18 679	1.57 639	8.42 677	1.98 616	1.52 664	1.26 665	1.67 670	1.19 665	1.67 662	1.40 662

ktn	4.35 669	2.10 665	2.89 592	1.80 658	1.49 658	2.13 653	1.41 657	2.26 660	12.72 682	11.41 684	16.43 689	11.15 682	3.75 665	4.36 668	3.18 648	1.82 668	0.98 663	1.73 672	1.21 666	2.97 674	1.27 659

LE_ROB	4.43 670	1.35 629	9.38 672	2.79 671	3.93 671	2.43 659	3.46 676	2.68 664	11.19 679	11.66 685	4.73 673	5.26 671	10.46 681	4.50 669	9.49 680	0.82 641	0.69 649	1.34 661	0.98 659	0.75 630	0.76 630

tt	4.93 671	0.27 127	4.20 650	2.29 666	1.58 660	10.20 678	16.97 688	9.42 684	5.02 671	1.67 643	1.28 609	4.68 668	5.03 672	3.37 659	5.92 671	6.16 681	9.47 692	2.82 678	3.18 680	3.60 676	1.53 665

TorneroNet	5.50 672	1.92 661	3.16 620	1.47 651	1.25 651	14.07 681	1.06 636	4.90 675	20.99 699	10.17 680	16.48 690	11.88 686	6.93 676	3.34 657	4.20 662	1.30 660	0.69 649	1.45 665	0.86 654	2.61 672	1.20 657

TCMNet-wrong-test	5.51 673	6.62 679	6.20 664	13.02 689	11.90 682	7.14 674	5.53 681	6.99 681	1.44 630	2.65 662	3.10 660	8.37 678	5.95 675	4.75 670	6.05 672	3.07 676	0.98 663	2.38 676	1.99 674	6.62 683	5.43 681

coex-ft	5.95 674	1.67 643	60.57 707	0.34 391	0.30 419	0.77 537	0.69 600	0.74 340	4.41 670	19.22 694	2.15 639	1.62 636	7.97 678	1.81 547	8.96 679	0.44 617	2.08 675	0.18 535	0.19 486	0.38 563	4.62 680

HanzoNet	7.64 675	2.86 675	5.05 655	7.01 679	3.97 672	2.18 655	1.34 651	3.37 673	4.05 669	13.17 686	10.58 679	10.73 681	16.52 691	8.45 678	10.51 684	10.48 691	9.72 693	5.59 685	13.46 693	6.84 684	6.83 683

USTest	8.10 676	7.17 680	8.96 671	9.25 681	9.05 677	15.27 682	23.78 690	9.96 685	9.47 678	5.94 676	6.75 675	7.80 677	7.48 677	8.83 679	11.21 685	2.21 672	3.56 680	2.86 679	3.20 681	5.02 681	4.16 678

light-stereo	8.15 677	2.75 674	9.83 675	12.24 685	9.63 678	19.16 691	0.44 518	6.84 680	3.57 668	13.44 687	22.94 704	23.04 697	1.65 641	17.20 694	7.61 677	3.06 675	2.25 678	0.42 616	0.52 626	4.07 678	2.31 673

EDNetEfficientorigin	8.18 678	0.98 567	145.96 709	0.51 559	0.89 628	0.72 506	0.48 541	0.85 445	1.56 636	2.12 648	1.49 622	1.29 622	1.31 622	1.83 549	2.13 625	0.13 410	0.12 392	0.17 515	0.18 466	0.39 573	0.45 592

DGTPSM_ROB	8.89 679	5.62 677	12.25 681	5.92 678	11.32 680	8.54 676	24.18 691	6.40 678	13.49 685	5.15 673	11.46 683	6.19 675	10.92 683	7.00 675	13.72 686	4.47 677	7.65 684	3.92 681	7.45 688	4.38 679	7.87 687

Selective-IGEV-i1pa	9.22 680	12.57 687	9.49 674	2.20 664	1.49 658	16.83 685	8.03 683	14.34 691	11.26 680	10.52 681	15.24 687	14.52 690	11.94 690	18.22 695	9.78 682	7.79 690	3.09 679	5.20 684	2.49 678	2.46 671	6.90 684

DPSMNet_ROB	9.48 681	5.64 678	13.01 685	8.82 680	11.82 681	8.54 676	24.20 692	6.41 679	13.65 688	5.32 675	11.47 684	6.33 676	10.92 683	7.69 676	13.89 687	7.25 689	8.19 688	5.06 682	7.78 689	5.31 682	8.26 688

iinet-test	11.61 682	10.56 681	11.80 678	12.17 683	12.09 683	18.69 686	26.70 696	13.53 687	13.46 683	9.91 678	10.28 677	11.17 683	11.16 685	12.37 684	14.43 688	6.71 685	7.85 685	6.13 686	6.95 684	8.33 685	7.85 685

IINet	11.61 682	10.56 681	11.80 678	12.17 683	12.09 683	18.69 686	26.70 696	13.53 687	13.46 683	9.91 678	10.28 677	11.17 683	11.16 685	12.37 684	14.43 688	6.71 685	7.85 685	6.13 686	6.95 684	8.33 685	7.85 685

BEATNet-Init1	12.10 684	11.19 683	27.29 704	2.99 672	3.51 670	21.84 698	11.10 684	14.34 691	13.83 689	20.34 695	20.33 695	26.35 706	20.03 693	19.06 696	14.80 692	1.74 667	1.81 670	2.05 674	2.49 678	3.69 677	3.12 677

DPSM_ROB	12.34 685	11.21 685	12.51 682	12.91 687	12.80 686	19.84 695	28.28 699	14.38 693	14.28 690	10.58 682	11.26 681	12.03 687	11.85 688	13.15 688	15.34 693	7.11 687	8.31 689	6.50 689	7.35 686	8.84 687	8.31 689

DPSM	12.34 685	11.21 685	12.51 682	12.91 687	12.80 686	19.84 695	28.28 699	14.38 693	14.28 690	10.58 682	11.26 681	12.03 687	11.85 688	13.15 688	15.34 693	7.11 687	8.31 689	6.50 689	7.35 686	8.84 687	8.31 689

DLNR-FE	13.43 687	20.01 692	23.53 693	121.73 709	33.87 702	0.46 184	0.15 36	8.09 683	0.35 79	0.28 200	0.37 237	0.26 183	0.17 63	0.75 391	0.29 256	6.68 684	0.26 581	0.09 148	0.38 596	50.82 709	0.18 359

DLNR_Zeroshot_test	13.43 687	19.94 691	23.55 694	121.61 708	35.03 703	0.46 184	0.15 36	8.02 682	0.35 79	0.28 200	0.37 237	0.26 183	0.17 63	0.76 395	0.29 256	6.42 683	0.26 581	0.09 148	0.38 596	50.13 708	0.18 359

LRCNet_RVC	13.74 689	19.30 689	12.75 684	19.46 692	12.69 685	1.86 641	0.41 496	12.33 686	1.05 599	15.77 690	18.83 694	12.62 689	8.70 680	12.21 683	9.62 681	22.22 700	8.37 691	25.85 702	24.01 702	19.32 699	17.44 699

DPSimNet_ROB	17.97 690	20.20 696	24.98 698	17.62 690	15.92 689	21.53 697	21.00 689	13.70 689	15.61 692	23.89 706	14.69 686	22.87 695	24.58 706	12.70 687	14.56 690	18.48 699	12.91 694	20.21 700	12.05 691	17.76 690	14.17 692

HaxPig	19.86 691	22.40 697	22.34 692	17.95 691	17.95 690	11.77 680	11.89 685	16.02 695	15.89 693	21.10 696	21.41 696	18.74 694	18.39 692	20.08 697	19.69 695	23.63 704	23.22 703	24.06 701	23.69 701	23.00 700	23.95 701

Anonymous_1	22.91 692	11.20 684	12.13 680	12.75 686	26.28 700	19.43 693	27.92 698	14.08 690	13.61 686	14.96 689	10.58 679	11.26 685	11.19 687	12.55 686	14.57 691	38.28 707	7.88 687	34.96 705	63.99 707	89.57 710	10.94 691

PML	23.15 693	16.83 688	7.78 668	5.49 677	9.93 679	51.13 708	104.50 710	5.76 677	13.62 687	37.30 710	105.93 710	30.86 707	23.50 698	12.07 682	7.87 678	6.30 682	2.12 676	6.32 688	2.43 676	10.44 689	2.90 676

MEDIAN_ROB	23.96 694	27.05 705	26.39 703	22.16 693	22.13 692	16.12 684	13.97 686	20.24 696	20.05 695	25.50 707	25.31 705	22.96 696	22.63 697	24.39 698	23.24 699	28.20 705	27.23 707	28.62 703	27.75 705	27.50 701	27.76 704

RAFT-FEzeroshot	24.80 695	22.55 700	24.73 695	26.10 696	25.76 695	39.84 701	57.07 706	28.84 701	28.79 704	21.14 698	22.48 698	24.18 699	23.88 700	26.38 699	30.87 703	14.26 693	16.71 698	13.09 691	14.82 696	17.79 694	16.72 696

RAFT-FE	24.80 695	22.55 700	24.73 695	26.10 696	25.76 695	39.84 701	57.07 706	28.84 701	28.79 704	21.14 698	22.48 698	24.18 699	23.88 700	26.38 699	30.87 703	14.26 693	16.71 698	13.09 691	14.82 696	17.79 694	16.72 696

CasAABBNet	24.81 697	22.53 698	24.83 697	26.08 695	25.74 694	39.86 703	57.06 704	28.87 703	28.83 706	21.16 701	22.54 700	24.22 701	23.89 703	26.38 699	30.87 703	14.25 692	16.71 698	13.09 691	14.81 695	17.78 691	16.71 694

FlowAnything	24.85 698	22.54 699	25.10 699	26.11 698	25.76 695	39.86 703	57.00 702	28.89 704	28.87 707	21.31 703	22.68 703	24.22 701	23.87 699	26.39 702	30.89 707	14.26 693	16.78 702	13.10 695	14.90 700	17.78 691	16.69 693

Hybrid-DGEV	24.86 699	22.58 702	25.22 701	26.11 698	25.76 695	39.92 705	57.06 704	29.03 707	29.01 709	21.12 697	22.64 701	24.13 698	23.91 704	26.46 704	30.82 701	14.27 696	16.70 697	13.09 691	14.83 699	17.78 691	16.71 694

Selective-RAFT-Error	24.87 700	22.59 703	25.14 700	26.13 700	25.82 699	39.93 706	57.03 703	28.97 705	28.95 708	21.21 702	22.65 702	24.25 703	23.98 705	26.43 703	30.83 702	14.27 696	16.71 698	13.10 695	14.82 696	17.82 696	16.76 698

LSM0	26.58 701	22.63 704	25.88 702	30.13 701	52.21 709	39.94 707	56.74 701	28.97 705	28.72 703	21.14 698	22.26 697	24.43 704	23.88 700	26.54 706	30.87 703	14.32 698	16.55 696	13.12 697	14.71 694	17.92 697	20.60 700

AVERAGE_ROB	26.93 702	30.34 706	29.27 705	25.82 694	25.34 693	19.48 694	15.17 687	23.55 700	23.00 702	28.45 708	27.87 706	26.25 705	25.86 707	26.96 707	25.55 700	31.30 706	30.07 708	31.76 704	30.81 706	30.79 705	30.93 705

xxxxx1	28.96 703	20.11 693	14.07 687	49.74 702	39.15 704	18.98 688	26.64 693	21.94 697	20.21 696	16.45 691	17.48 691	18.36 691	21.56 694	16.21 691	20.88 696	23.07 701	26.55 704	66.40 708	78.70 708	30.27 702	32.51 706

tt_ll	28.96 703	20.11 693	14.07 687	49.74 702	39.15 704	18.98 688	26.64 693	21.94 697	20.21 696	16.45 691	17.48 691	18.36 691	21.56 694	16.21 691	20.88 696	23.07 701	26.55 704	66.40 708	78.70 708	30.27 702	32.51 706

ff	28.96 703	20.11 693	14.07 687	49.74 702	39.15 704	18.98 688	26.64 693	21.94 697	20.21 696	16.45 691	17.48 691	18.36 691	21.56 694	16.21 691	20.88 696	23.07 701	26.55 704	66.40 708	78.70 708	30.27 702	32.51 706

RSGM-EC	41.56 706	31.72 707	19.92 690	51.66 705	47.86 707	38.70 699	61.61 708	33.83 708	22.80 700	23.45 704	29.29 707	43.76 708	35.31 708	66.76 708	70.17 709	66.40 709	37.60 709	48.67 706	25.68 703	48.86 706	27.21 702

acva	41.56 706	31.72 707	19.92 690	51.66 705	47.86 707	38.70 699	61.61 708	33.83 708	22.80 700	23.45 704	29.29 707	43.76 708	35.31 708	66.76 708	70.17 709	66.40 709	37.60 709	48.67 706	25.68 703	48.86 706	27.21 702

Selective-IGEV-i16pa	47.65 708	67.17 709	7.20 667	2.47 667	2.32 668	116.02 710	1.42 658	90.41 711	82.69 710	32.69 709	90.10 709	60.10 710	84.41 710	129.53 711	52.52 708	50.16 708	15.10 695	18.00 699	9.63 690	0.94 640	40.09 709

test_example2	115.39 709	123.23 710	94.57 708	115.52 707	123.55 710	101.63 709	114.33 711	53.41 710	99.48 711	134.90 711	135.05 711	85.83 711	85.11 711	111.32 710	106.15 711	152.55 711	205.26 711	99.78 711	114.96 711	140.96 711	110.20 710

GS-Stereo							0.21 168	0.62 271	0.41 166	0.22 107	0.22 83	0.17 61	0.18 87	0.44 236	0.16 32	0.10 239	0.16 481	0.08 54	0.11 286	0.33 517	0.84 635

FSD					0.29 403	0.35 62	0.33 445	0.44 101	0.46 221	0.32 225	0.32 206	0.37 259	0.32 314	0.35 164	0.32 301	0.28 598	0.27 588	0.31 597	0.30 557	0.31 499

ccccc		297.21 711		374.70 710	380.44 711	203.92 711		216.32 712		203.37 712		215.01 712		312.78 712		412.57 712	356.13 712	256.09 712	227.69 712	428.88 712

ASD4		19.65 690

Low-res two-view benchmark