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 18	0.61 26	0.21 26	0.13 46	0.15 1	0.16 59	0.21 1	0.36 110	0.11 1	0.17 33	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 84	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.08 136	0.08 34	0.11 130

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 53	0.19 2	0.12 20	0.35 63	0.17 70	0.27 4	0.31 31	0.16 18	0.13 16	0.15 34	0.15 42	0.28 83	0.13 1	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.10 98	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 36	0.20 8	0.12 20	0.30 30	0.14 20	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 42	0.25 46	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 30	0.14 20	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 42	0.25 46	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 18	0.51 2	0.22 52	0.17 154	0.35 63	0.14 20	0.27 4	0.25 5	0.19 62	0.21 65	0.14 15	0.15 42	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.14 245

Lmatch	0.19 6	0.19 10	0.85 83	0.20 8	0.14 66	0.28 19	0.15 36	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.16 47	0.14 18	0.24 38	0.21 136	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.08 46

PipStereo	0.19 6	0.26 118	0.85 83	0.21 26	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 26	0.35 80	0.12 2	0.10 3	0.21 115	0.14 18	0.21 10	0.15 13	0.08 63	0.09 260	0.07 1	0.06 17	0.12 145	0.09 72

DepthFocus	0.19 6	0.30 184	0.77 72	0.19 2	0.15 95	0.20 7	0.15 36	0.31 13	0.19 2	0.16 18	0.17 33	0.15 34	0.13 14	0.22 23	0.17 52	0.09 134	0.08 176	0.11 284	0.10 220	0.08 34	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 278	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 139	0.15 36	0.31 13	0.34 66	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 42	0.25 46	0.15 13	0.09 134	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 33	0.20 8	0.13 46	0.36 77	0.13 9	0.35 26	0.31 31	0.16 18	0.14 24	0.17 62	0.15 42	0.25 46	0.23 171	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 18	0.60 23	0.20 8	0.11 9	0.39 102	0.15 36	0.35 26	0.27 11	0.18 44	0.15 25	0.17 62	0.16 55	0.26 64	0.21 136	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.09 72

BridgeDepth	0.19 6	0.30 184	0.55 14	0.23 75	0.09 1	0.38 97	0.15 36	0.32 16	0.33 53	0.16 18	0.12 13	0.23 138	0.19 113	0.27 70	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 13	0.26 118	0.88 92	0.21 26	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 26	0.35 80	0.12 2	0.10 3	0.21 115	0.14 18	0.21 10	0.15 13	0.08 63	0.10 308	0.07 1	0.06 17	0.12 145	0.09 72

PSi22a	0.20 13	0.28 156	0.89 96	0.20 8	0.11 9	0.16 2	0.14 20	0.32 16	0.35 80	0.12 2	0.09 1	0.22 121	0.16 55	0.20 4	0.14 4	0.09 134	0.09 260	0.07 1	0.05 1	0.13 180	0.11 130

Foundation-i32	0.20 13	0.28 156	0.87 89	0.20 8	0.11 9	0.20 7	0.15 36	0.32 16	0.36 110	0.13 5	0.10 3	0.25 169	0.14 18	0.19 2	0.15 13	0.09 134	0.09 260	0.07 1	0.06 17	0.11 129	0.12 175

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 20	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 223	0.15 10	0.15 25	0.16 47	0.19 113	0.23 31	0.18 59	0.10 240	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 13	0.21 33	0.61 26	0.20 8	0.13 46	0.39 102	0.14 20	0.34 25	0.34 66	0.16 18	0.16 31	0.16 47	0.15 42	0.27 70	0.22 160	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 46

MonStereo	0.20 13	0.22 49	0.65 42	0.21 26	0.17 154	0.33 48	0.15 36	0.46 125	0.32 40	0.16 18	0.17 33	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 171	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 98	0.07 5	0.09 72

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.22 49	0.65 42	0.21 26	0.17 154	0.33 48	0.15 36	0.46 125	0.32 40	0.16 18	0.17 33	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 171	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 98	0.07 5	0.09 72

S2M2_XL	0.20 13	0.32 206	1.10 131	0.19 2	0.13 46	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 48	0.15 34	0.14 18	0.19 2	0.21 136	0.11 319	0.09 260	0.10 209	0.08 136	0.10 98	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 13	0.22 49	0.65 42	0.22 52	0.17 154	0.41 125	0.14 20	0.35 26	0.32 40	0.24 141	0.20 57	0.15 34	0.18 88	0.26 64	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 13	0.21 33	0.57 19	0.21 26	0.15 95	0.39 102	0.13 9	0.39 55	0.33 53	0.22 108	0.21 65	0.13 4	0.20 126	0.29 99	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 13	0.20 18	0.52 5	0.21 26	0.14 66	0.37 84	0.14 20	0.43 93	0.35 80	0.23 131	0.21 65	0.16 47	0.18 88	0.27 70	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 13	0.20 18	0.52 5	0.21 26	0.14 66	0.37 84	0.14 20	0.43 93	0.35 80	0.23 131	0.21 65	0.16 47	0.18 88	0.27 70	0.20 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 46

FoundationStereo	0.20 13	0.30 184	0.81 78	0.21 26	0.22 294	0.21 9	0.16 59	0.25 3	0.38 128	0.15 10	0.11 8	0.18 80	0.17 64	0.23 31	0.16 32	0.09 134	0.13 418	0.08 54	0.06 17	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 13	0.22 49	0.65 42	0.21 26	0.17 154	0.33 48	0.15 36	0.46 125	0.32 40	0.16 18	0.17 33	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 171	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 98	0.07 5	0.09 72

Test_v1	0.21 27	0.27 129	0.95 108	0.20 8	0.14 66	0.28 19	0.15 36	0.37 39	0.27 11	0.16 18	0.18 43	0.15 34	0.13 14	0.25 46	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.11 130

Monster-pub-mixall	0.21 27	0.31 198	0.69 56	0.21 26	0.13 46	0.27 15	0.12 4	0.37 39	0.26 8	0.21 88	0.19 48	0.15 34	0.12 8	0.47 274	0.29 257	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.08 34	0.12 175

qwe	0.21 27	0.22 49	0.61 26	0.21 26	0.20 251	0.41 125	0.15 36	0.46 125	0.35 80	0.26 179	0.22 84	0.14 15	0.14 18	0.31 118	0.22 160	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.07 12

2.25w	0.21 27	0.22 49	0.51 2	0.21 26	0.14 66	0.36 77	0.13 9	0.42 85	0.34 66	0.23 131	0.27 147	0.14 15	0.18 88	0.33 144	0.24 196	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 27	0.23 69	0.64 36	0.22 52	0.18 200	0.41 125	0.17 70	0.41 76	0.35 80	0.22 108	0.21 65	0.14 15	0.18 88	0.25 46	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 27	0.23 69	0.64 36	0.22 52	0.18 200	0.41 125	0.17 70	0.41 76	0.35 80	0.22 108	0.21 65	0.14 15	0.18 88	0.25 46	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 27	0.22 49	0.63 34	0.21 26	0.15 95	0.40 115	0.17 70	0.40 64	0.35 80	0.25 161	0.22 84	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 27	0.22 49	0.63 34	0.21 26	0.15 95	0.40 115	0.17 70	0.40 64	0.35 80	0.25 161	0.22 84	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 27	0.23 69	0.64 36	0.22 52	0.18 200	0.41 125	0.17 70	0.41 76	0.35 80	0.22 108	0.21 65	0.14 15	0.18 88	0.25 46	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 27	0.23 69	0.50 1	0.22 52	0.15 95	0.39 102	0.19 100	0.47 144	0.36 110	0.21 88	0.22 84	0.13 4	0.17 64	0.33 144	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 27	0.21 33	0.57 19	0.20 8	0.14 66	0.40 115	0.18 89	0.47 144	0.36 110	0.24 141	0.20 57	0.13 4	0.19 113	0.31 118	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 27	0.21 33	0.61 26	0.21 26	0.20 251	0.44 157	0.16 59	0.44 102	0.30 27	0.22 108	0.20 57	0.13 4	0.18 88	0.29 99	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 27	0.22 49	0.55 14	0.21 26	0.15 95	0.40 115	0.14 20	0.43 93	0.33 53	0.21 88	0.24 110	0.14 15	0.18 88	0.34 158	0.22 160	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 46

3w_stereo	0.21 27	0.22 49	0.59 22	0.22 52	0.12 20	0.37 84	0.22 208	0.50 174	0.38 128	0.22 108	0.21 65	0.12 2	0.22 155	0.26 64	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 27	0.19 10	0.51 2	0.22 52	0.13 46	0.41 125	0.20 127	0.50 174	0.34 66	0.25 161	0.23 98	0.13 4	0.23 181	0.24 38	0.22 160	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 27	0.31 198	0.85 83	0.22 52	0.14 66	0.31 38	0.22 208	0.38 48	0.25 5	0.17 35	0.11 8	0.13 4	0.12 8	0.32 130	0.18 59	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.10 105

LG-Stereo_L1	0.21 27	0.31 198	0.85 83	0.22 52	0.14 66	0.28 19	0.21 169	0.38 48	0.26 8	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 4	0.37 189	0.18 59	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.10 105

MLG-Stereo_test3	0.21 27	0.35 241	0.65 42	0.21 26	0.14 66	0.36 77	0.13 9	0.37 39	0.40 155	0.21 88	0.12 13	0.17 62	0.12 8	0.25 46	0.16 32	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.10 105

MLG-Stereo_test2	0.21 27	0.36 251	0.68 54	0.21 26	0.17 154	0.45 165	0.12 4	0.35 26	0.42 181	0.15 10	0.11 8	0.22 121	0.10 2	0.28 83	0.16 32	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.09 72

MLG-Stereo_test1	0.21 27	0.33 215	0.61 26	0.23 75	0.21 265	0.45 165	0.13 9	0.33 21	0.46 223	0.13 5	0.09 1	0.18 80	0.12 8	0.32 130	0.15 13	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.09 72

MLG-Stereo	0.21 27	0.33 215	0.60 23	0.23 75	0.12 20	0.44 157	0.13 9	0.39 55	0.46 223	0.13 5	0.10 3	0.17 62	0.13 14	0.35 165	0.15 13	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.09 72

LGtest1	0.21 27	0.37 254	0.70 60	0.22 52	0.12 20	0.31 38	0.11 2	0.36 35	0.39 141	0.17 35	0.13 16	0.16 47	0.14 18	0.25 46	0.27 232	0.10 240	0.09 260	0.08 54	0.06 17	0.10 98	0.10 105

Foundation-i1c-attn	0.22 49	0.18 6	0.68 54	0.20 8	0.10 2	0.27 15	0.20 127	0.49 165	0.37 122	0.20 75	0.23 98	0.24 154	0.25 212	0.29 99	0.18 59	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.06 1	0.09 72

Foundation-i1b	0.22 49	0.20 18	0.69 56	0.20 8	0.11 9	0.28 19	0.20 127	0.50 174	0.37 122	0.21 88	0.22 84	0.27 197	0.24 197	0.28 83	0.18 59	0.08 63	0.08 176	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 49	0.16 1	0.66 50	0.20 8	0.10 2	0.29 26	0.21 169	0.50 174	0.39 141	0.25 161	0.22 84	0.27 197	0.25 212	0.33 144	0.18 59	0.08 63	0.09 260	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.08 46

Pro-Stereo	0.22 49	0.25 100	0.66 50	0.22 52	0.14 66	0.49 222	0.15 36	0.23 2	0.35 80	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 291	0.18 59	0.08 63	0.06 23	0.09 149	0.37 597	0.08 34	0.09 72

asda	0.22 49	0.25 100	0.70 60	0.21 26	0.16 125	0.43 146	0.16 59	0.44 102	0.35 80	0.22 108	0.20 57	0.14 15	0.20 126	0.25 46	0.22 160	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 49	0.17 2	0.52 5	0.23 75	0.16 125	0.44 157	0.22 208	0.55 225	0.40 155	0.25 161	0.29 167	0.13 4	0.26 232	0.28 83	0.20 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.07 12

monsterstereo	0.22 49	0.22 49	0.52 5	0.25 127	0.27 381	0.39 102	0.14 20	0.51 184	0.33 53	0.25 161	0.27 147	0.13 4	0.13 14	0.38 199	0.21 136	0.07 25	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.06 1

monsters	0.22 49	0.22 49	0.52 5	0.23 75	0.28 395	0.42 139	0.14 20	0.46 125	0.31 31	0.24 141	0.20 57	0.13 4	0.14 18	0.43 228	0.20 116	0.07 25	0.06 23	0.07 1	0.08 136	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 49	0.28 156	0.88 92	0.21 26	0.24 330	0.42 139	0.17 70	0.35 26	0.37 122	0.20 75	0.22 84	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 71	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 49	0.28 156	0.77 72	0.22 52	0.11 9	0.40 115	0.16 59	0.31 13	0.36 110	0.19 62	0.19 48	0.17 62	0.17 64	0.37 189	0.16 32	0.10 240	0.06 23	0.08 54	0.07 98	0.10 98	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 49	0.22 49	0.91 102	0.23 75	0.13 46	0.49 222	0.18 89	0.30 11	0.28 18	0.19 62	0.17 33	0.14 15	0.14 18	0.41 216	0.16 32	0.08 63	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.09 71	0.09 72

Replicate-Monster	0.23 60	0.40 286	0.94 107	0.21 26	0.14 66	0.37 84	0.13 9	0.40 64	0.36 110	0.22 108	0.15 25	0.15 34	0.15 42	0.40 211	0.15 13	0.08 63	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.15 287

FlowAnything_test	0.23 60	0.32 206	0.52 5	0.28 223	0.17 154	0.37 84	0.20 127	0.38 48	0.24 3	0.24 141	0.20 57	0.21 115	0.17 64	0.26 64	0.25 210	0.13 411	0.10 308	0.14 446	0.16 434	0.17 293	0.12 175

LG-G_1	0.23 60	0.37 254	0.71 62	0.23 75	0.11 9	0.51 246	0.12 4	0.44 102	0.39 141	0.19 62	0.15 25	0.19 97	0.15 42	0.36 178	0.16 32	0.09 134	0.08 176	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.11 130

LG-G	0.23 60	0.37 254	0.71 62	0.23 75	0.11 9	0.51 246	0.12 4	0.44 102	0.39 141	0.19 62	0.15 25	0.19 97	0.15 42	0.36 178	0.16 32	0.09 134	0.08 176	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.11 130

dual_stereo	0.23 60	0.25 100	0.66 50	0.21 26	0.15 95	0.27 15	0.15 36	0.62 273	0.40 155	0.15 10	0.13 16	0.18 80	0.14 18	0.37 189	0.19 84	0.09 134	0.31 599	0.07 1	0.10 220	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 60	0.23 69	0.64 36	0.24 103	0.22 294	0.47 194	0.13 9	0.52 200	0.33 53	0.18 44	0.24 110	0.17 62	0.22 155	0.32 130	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.17 293	0.09 72

aanet-new-12k	0.24 66	0.24 86	1.06 124	0.27 192	0.12 20	0.43 146	0.20 127	0.51 184	0.34 66	0.19 62	0.16 31	0.15 34	0.21 138	0.25 46	0.16 32	0.07 25	0.06 23	0.09 149	0.07 98	0.11 129	0.09 72

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 66	0.31 198	0.88 92	0.25 127	0.23 314	0.45 165	0.22 208	0.39 55	0.30 27	0.21 88	0.27 147	0.18 80	0.21 138	0.23 31	0.16 32	0.07 25	0.09 260	0.08 54	0.07 98	0.11 129	0.13 218

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 66	0.22 49	0.90 99	0.23 75	0.32 451	0.47 194	0.21 169	0.48 158	0.34 66	0.20 75	0.25 125	0.21 115	0.23 181	0.20 4	0.17 52	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.09 72

DispViT+	0.24 66	0.57 395	0.69 56	0.23 75	0.23 314	0.27 15	0.13 9	0.46 125	0.47 242	0.20 75	0.17 33	0.17 62	0.17 64	0.25 46	0.22 160	0.11 319	0.18 515	0.08 54	0.07 98	0.12 145	0.08 46

MatchStereo	0.24 66	0.38 266	1.37 194	0.20 8	0.10 2	0.22 10	0.14 20	0.41 76	0.40 155	0.14 8	0.25 125	0.15 34	0.15 42	0.25 46	0.18 59	0.09 134	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 66	0.18 6	1.03 117	0.25 127	0.21 265	0.46 185	0.16 59	0.30 11	0.27 11	0.17 35	0.19 48	0.14 15	0.18 88	0.35 165	0.17 52	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.25 527	0.10 98	0.10 105

water-stereo	0.24 66	0.17 2	0.88 92	0.24 103	0.14 66	0.37 84	0.17 70	0.43 93	0.32 40	0.26 179	0.35 231	0.26 184	0.24 197	0.22 23	0.25 210	0.09 134	0.09 260	0.09 149	0.08 136	0.10 98	0.10 105

111111	0.24 66	0.21 33	0.82 80	0.24 103	0.21 265	0.43 146	0.13 9	0.45 117	0.35 80	0.22 108	0.27 147	0.18 80	0.16 55	0.35 165	0.18 59	0.09 134	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.25 437	0.08 46

S2M2_L	0.24 66	0.29 168	0.90 99	0.23 75	0.17 154	0.24 12	0.09 1	0.36 35	0.45 212	0.17 35	0.25 125	0.23 138	0.17 64	0.24 38	0.28 243	0.15 475	0.12 394	0.11 284	0.12 327	0.15 232	0.11 130
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 75	0.37 254	1.35 187	0.24 103	0.24 330	0.38 97	0.20 127	0.39 55	0.26 8	0.18 44	0.24 110	0.16 47	0.20 126	0.20 4	0.15 13	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.18 360

aanet-new-14k	0.25 75	0.33 215	1.13 134	0.26 169	0.12 20	0.37 84	0.21 169	0.45 117	0.36 110	0.20 75	0.27 147	0.15 34	0.29 288	0.24 38	0.17 52	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.11 129	0.12 175

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 75	0.35 241	0.69 56	0.23 75	0.27 381	0.35 63	0.20 127	0.44 102	0.28 18	0.21 88	0.22 84	0.14 15	0.22 155	0.21 10	0.14 4	0.07 25	0.08 176	0.08 54	0.47 616	0.09 71	0.34 551

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 75	0.24 86	0.76 68	0.22 52	0.33 466	0.48 205	0.20 127	0.47 144	0.35 80	0.26 179	0.30 182	0.22 121	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.10 209	0.08 136	0.07 5	0.15 287

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 75	0.24 86	0.84 82	0.22 52	0.32 451	0.48 205	0.20 127	0.45 117	0.35 80	0.26 179	0.30 182	0.22 121	0.14 18	0.21 10	0.18 59	0.08 63	0.06 23	0.09 149	0.08 136	0.07 5	0.13 218

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 75	0.41 296	1.08 126	0.23 75	0.23 314	0.45 165	0.20 127	0.44 102	0.30 27	0.18 44	0.21 65	0.22 121	0.20 126	0.23 31	0.16 32	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.14 245

LiteMatch	0.25 75	0.69 451	0.65 42	0.28 223	0.14 66	0.30 30	0.21 169	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.37 351	0.25 46	0.40 372	0.10 240	0.06 23	0.10 209	0.08 136	0.14 209	0.12 175

LACA2	0.25 75	0.74 473	1.30 173	0.20 8	0.10 2	0.39 102	0.17 70	0.32 16	0.36 110	0.15 10	0.15 25	0.18 80	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 75	0.22 49	1.00 114	0.22 52	0.30 420	0.48 205	0.21 169	0.45 117	0.32 40	0.27 195	0.31 199	0.20 101	0.14 18	0.20 4	0.18 59	0.08 63	0.06 23	0.09 149	0.08 136	0.08 34	0.13 218

rvit_stereo_0083	0.25 75	0.19 10	0.58 21	0.28 223	0.18 200	0.28 19	0.22 208	0.38 48	0.54 309	0.23 131	0.30 182	0.27 197	0.26 232	0.37 189	0.24 196	0.14 455	0.12 394	0.13 409	0.10 220	0.12 145	0.10 105

rvit_stereo_0081	0.25 75	0.21 33	0.61 26	0.28 223	0.17 154	0.31 38	0.22 208	0.42 85	0.53 296	0.24 141	0.25 125	0.25 169	0.21 138	0.34 158	0.23 171	0.13 411	0.10 308	0.11 284	0.10 220	0.12 145	0.09 72

rvit_stereo_0082	0.25 75	0.21 33	0.61 26	0.28 223	0.17 154	0.31 38	0.22 208	0.42 85	0.53 296	0.24 141	0.25 125	0.25 169	0.21 138	0.34 158	0.23 171	0.13 411	0.10 308	0.11 284	0.10 220	0.12 145	0.09 72

test_for_model	0.25 75	0.24 86	0.76 68	0.22 52	0.33 466	0.48 205	0.20 127	0.47 144	0.35 80	0.26 179	0.30 182	0.22 121	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.10 209	0.08 136	0.07 5	0.15 287

aanet-new-16k	0.26 88	0.47 342	1.36 189	0.25 127	0.12 20	0.36 77	0.18 89	0.40 64	0.35 80	0.18 44	0.21 65	0.18 80	0.21 138	0.21 10	0.16 32	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 98	0.11 130

aanet-new-8k	0.26 88	0.38 266	1.21 153	0.25 127	0.13 46	0.44 157	0.22 208	0.49 165	0.34 66	0.18 44	0.21 65	0.17 62	0.25 212	0.29 99	0.17 52	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.12 175

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 88	0.23 69	1.00 114	0.22 52	0.31 441	0.47 194	0.20 127	0.44 102	0.33 53	0.27 195	0.32 208	0.24 154	0.14 18	0.23 31	0.18 59	0.08 63	0.06 23	0.09 149	0.08 136	0.08 34	0.16 319

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 88	0.38 266	0.90 99	0.23 75	0.17 154	0.35 63	0.22 208	0.44 102	0.33 53	0.21 88	0.25 125	0.16 47	0.22 155	0.23 31	0.15 13	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.45 612	0.08 34	0.27 492

Foundation-i1	0.26 88	0.29 168	0.75 66	0.23 75	0.21 265	0.30 30	0.22 208	0.60 264	0.43 192	0.24 141	0.31 199	0.35 252	0.23 181	0.27 70	0.19 84	0.09 134	0.08 176	0.08 54	0.07 98	0.11 129	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 88	0.27 129	1.26 162	0.20 8	0.12 20	0.42 139	0.17 70	0.37 39	0.40 155	0.22 108	0.31 199	0.29 219	0.21 138	0.32 130	0.20 116	0.10 240	0.08 176	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.09 72

NLSM3	0.26 88	0.39 278	0.75 66	0.25 127	0.24 330	0.43 146	0.19 100	0.58 243	0.45 212	0.20 75	0.26 138	0.20 101	0.25 212	0.29 99	0.24 196	0.07 25	0.06 23	0.10 209	0.09 181	0.10 98	0.07 12

depthmonostereo	0.26 88	0.23 69	0.65 42	0.41 496	0.13 46	0.41 125	0.19 100	0.51 184	0.40 155	0.25 161	0.29 167	0.26 184	0.28 270	0.44 237	0.23 171	0.09 134	0.10 308	0.09 149	0.07 98	0.10 98	0.08 46

DilatedVolume-Stereo	0.26 88	0.20 18	0.64 36	0.25 127	0.15 95	0.41 125	0.18 89	0.42 85	0.35 80	0.34 232	0.34 226	0.25 169	0.23 181	0.43 228	0.53 441	0.09 134	0.09 260	0.08 54	0.10 220	0.12 145	0.11 130

GIP-stereo	0.26 88	0.22 49	0.78 74	0.29 257	0.20 251	0.42 139	0.17 70	0.64 284	0.39 141	0.18 44	0.24 110	0.23 138	0.18 88	0.25 46	0.47 412	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.17 293	0.08 46

gcap-zeroshot	0.26 88	0.24 86	1.03 117	0.22 52	0.33 466	0.48 205	0.20 127	0.47 144	0.34 66	0.26 179	0.29 167	0.22 121	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.09 149	0.08 136	0.08 34	0.14 245

testlalala	0.26 88	0.24 86	1.03 117	0.22 52	0.33 466	0.48 205	0.20 127	0.47 144	0.34 66	0.26 179	0.29 167	0.22 121	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 63	0.06 23	0.09 149	0.08 136	0.08 34	0.14 245

aanet-new-70k	0.27 100	0.48 347	1.33 180	0.25 127	0.12 20	0.39 102	0.19 100	0.45 117	0.33 53	0.17 35	0.21 65	0.16 47	0.21 138	0.38 199	0.14 4	0.06 1	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 98	0.22 423

aanet-new-34k	0.27 100	0.57 395	1.36 189	0.23 75	0.11 9	0.34 57	0.20 127	0.36 35	0.30 27	0.19 62	0.27 147	0.17 62	0.22 155	0.20 4	0.15 13	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.29 507

aanet-new-32k	0.27 100	0.49 351	1.73 279	0.25 127	0.17 154	0.40 115	0.20 127	0.35 26	0.27 11	0.18 44	0.21 65	0.20 101	0.22 155	0.22 23	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.11 130

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 100	0.46 332	1.39 201	0.23 75	0.17 154	0.35 63	0.21 169	0.40 64	0.25 5	0.18 44	0.21 65	0.17 62	0.18 88	0.25 46	0.17 52	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.28 543	0.08 34	0.27 492

aanet-new-24k	0.27 100	0.40 286	1.12 133	0.24 103	0.45 563	0.40 115	0.21 169	0.39 55	0.28 18	0.19 62	0.28 159	0.17 62	0.20 126	0.23 31	0.15 13	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.32 573	0.09 71	0.10 105

aanet-new-10k	0.27 100	0.52 364	1.27 165	0.27 192	0.15 95	0.49 222	0.21 169	0.46 125	0.31 31	0.21 88	0.20 57	0.19 97	0.22 155	0.26 64	0.18 59	0.08 63	0.08 176	0.08 54	0.07 98	0.10 98	0.16 319

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 100	0.39 278	0.79 75	0.24 103	0.24 330	0.37 84	0.21 169	0.37 39	0.33 53	0.19 62	0.27 147	0.18 80	0.22 155	0.20 4	0.16 32	0.07 25	0.14 437	0.08 54	0.51 625	0.08 34	0.39 578

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 100	0.40 286	0.87 89	0.22 52	0.17 154	0.36 77	0.19 100	0.39 55	0.32 40	0.21 88	0.24 110	0.18 80	0.23 181	0.21 10	0.15 13	0.08 63	0.08 176	0.08 54	0.30 558	0.13 180	0.55 610

LG-Stereo	0.27 100	0.25 100	0.95 108	0.25 127	0.15 95	0.43 146	0.21 169	0.50 174	0.40 155	0.18 44	0.29 167	0.25 169	0.16 55	0.28 83	0.35 334	0.07 25	0.07 74	0.11 284	0.10 220	0.24 423	0.10 105

mms	0.27 100	0.26 118	0.91 102	0.25 127	0.18 200	0.32 44	0.23 247	0.37 39	0.31 31	0.21 88	0.30 182	0.23 138	0.17 64	0.46 262	0.21 136	0.08 63	0.10 308	0.10 209	0.08 136	0.22 391	0.47 598

ours_stereo	0.27 100	0.25 100	1.21 153	0.25 127	0.17 154	0.35 63	0.23 247	0.38 48	0.35 80	0.20 75	0.31 199	0.23 138	0.17 64	0.41 216	0.20 116	0.08 63	0.07 74	0.10 209	0.08 136	0.22 391	0.18 360

rvit_stereo_0081_aga	0.27 100	0.29 168	1.08 126	0.26 169	0.20 251	0.33 48	0.21 169	0.41 76	0.42 181	0.26 179	0.28 159	0.27 197	0.21 138	0.31 118	0.21 136	0.14 455	0.10 308	0.11 284	0.10 220	0.14 209	0.10 105

rvit_stereo_0080	0.27 100	0.38 266	0.76 68	0.24 103	0.18 200	0.34 57	0.27 350	0.54 221	0.44 197	0.24 141	0.26 138	0.27 197	0.22 155	0.29 99	0.23 171	0.13 411	0.10 308	0.10 209	0.10 220	0.15 232	0.11 130

RSM++	0.27 100	0.26 118	0.87 89	0.28 223	0.13 46	0.39 102	0.20 127	0.45 117	0.45 212	0.20 75	0.24 110	0.24 154	0.17 64	0.36 178	0.20 116	0.08 63	0.07 74	0.09 149	0.35 585	0.26 458	0.18 360

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 100	0.40 286	0.86 87	0.22 52	0.17 154	0.36 77	0.19 100	0.39 55	0.32 40	0.21 88	0.24 110	0.18 80	0.23 181	0.21 10	0.15 13	0.08 63	0.08 176	0.08 54	0.30 558	0.13 180	0.55 610

whm_eth	0.27 100	0.38 266	0.76 68	0.24 103	0.18 200	0.34 57	0.27 350	0.54 221	0.44 197	0.24 141	0.26 138	0.27 197	0.22 155	0.29 99	0.23 171	0.13 411	0.10 308	0.10 209	0.10 220	0.15 232	0.11 130

aanet-new-30k	0.28 116	0.49 351	1.75 290	0.25 127	0.17 154	0.40 115	0.20 127	0.35 26	0.27 11	0.18 44	0.21 65	0.20 101	0.22 155	0.22 23	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.11 130

aanet-new-22k	0.28 116	0.52 364	1.51 232	0.24 103	0.13 46	0.33 48	0.22 208	0.37 39	0.32 40	0.18 44	0.24 110	0.18 80	0.21 138	0.27 70	0.16 32	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.07 98	0.09 71	0.31 529

BStereo	0.28 116	0.33 215	1.34 184	0.23 75	0.29 404	0.33 48	0.20 127	0.46 125	0.35 80	0.22 108	0.17 33	0.20 101	0.14 18	0.28 83	0.25 210	0.07 25	0.07 74	0.16 496	0.21 506	0.12 145	0.11 130

VIP-Stereo	0.28 116	0.56 390	1.05 122	0.23 75	0.19 235	0.52 265	0.17 70	0.44 102	0.39 141	0.18 44	0.25 125	0.24 154	0.15 42	0.33 144	0.19 84	0.08 63	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.14 209	0.32 538

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 116	0.28 156	1.09 129	0.33 359	0.15 95	0.30 30	0.16 59	0.58 243	0.42 181	0.19 62	0.19 48	0.17 62	0.26 232	0.38 199	0.37 346	0.09 134	0.08 176	0.08 54	0.25 527	0.10 98	0.06 1

castereo++	0.28 116	0.43 309	0.93 105	0.28 223	0.17 154	0.53 274	0.21 169	0.55 225	0.45 212	0.17 35	0.26 138	0.32 236	0.17 64	0.33 144	0.16 32	0.09 134	0.08 176	0.09 149	0.29 549	0.13 180	0.06 1

fffy	0.28 116	0.24 86	1.19 147	0.27 192	0.15 95	0.37 84	0.22 208	0.42 85	0.32 40	0.20 75	0.29 167	0.26 184	0.20 126	0.44 237	0.20 116	0.08 63	0.10 308	0.10 209	0.08 136	0.22 391	0.18 360

RAStereo	0.28 116	0.48 347	1.52 234	0.26 169	0.18 200	0.25 13	0.19 100	0.42 85	0.35 80	0.20 75	0.25 125	0.20 101	0.16 55	0.24 38	0.24 196	0.09 134	0.08 176	0.10 209	0.08 136	0.12 145	0.08 46

RSM	0.28 116	0.26 118	0.97 111	0.25 127	0.24 330	0.37 84	0.21 169	0.49 165	0.44 197	0.21 88	0.27 147	0.28 208	0.17 64	0.38 199	0.20 116	0.07 25	0.07 74	0.09 149	0.34 581	0.21 374	0.16 319

trnet	0.28 116	0.26 118	1.32 178	0.19 2	0.12 20	0.54 281	0.15 36	0.48 158	0.46 223	0.27 195	0.33 218	0.24 154	0.21 138	0.30 111	0.21 136	0.10 240	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.09 71	0.07 12

CASnet	0.28 116	0.31 198	1.20 151	0.28 223	0.11 9	0.47 194	0.19 100	0.44 102	0.44 197	0.38 253	0.31 199	0.23 138	0.17 64	0.29 99	0.19 84	0.10 240	0.06 23	0.15 477	0.12 327	0.16 269	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 116	0.27 129	1.36 189	0.28 223	0.12 20	0.41 125	0.20 127	0.37 39	0.38 128	0.26 179	0.30 182	0.25 169	0.19 113	0.33 144	0.24 196	0.09 134	0.11 361	0.12 348	0.10 220	0.13 180	0.09 72

CREStereo	0.28 116	0.30 184	1.33 180	0.19 2	0.13 46	0.55 296	0.17 70	0.48 158	0.46 223	0.27 195	0.33 218	0.24 154	0.21 138	0.31 118	0.21 136	0.11 319	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.10 98	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	0.29 129	0.47 342	1.41 204	0.26 169	0.18 200	0.43 146	0.19 100	0.47 144	0.32 40	0.16 18	0.18 43	0.15 34	0.21 138	0.37 189	0.13 1	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.46 596

aanet-new-60k	0.29 129	0.51 362	1.68 262	0.25 127	0.12 20	0.39 102	0.19 100	0.43 93	0.33 53	0.18 44	0.19 48	0.17 62	0.19 113	0.31 118	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.26 484

aanet-new-36k	0.29 129	0.63 423	1.51 232	0.24 103	0.11 9	0.43 146	0.19 100	0.44 102	0.35 80	0.19 62	0.24 110	0.16 47	0.22 155	0.29 99	0.15 13	0.06 1	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.24 462

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 129	0.58 397	0.98 113	0.21 26	0.31 441	0.41 125	0.20 127	0.46 125	0.34 66	0.21 88	0.22 84	0.19 97	0.17 64	0.24 38	0.15 13	0.08 63	0.10 308	0.08 54	0.45 612	0.09 71	0.29 507

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 129	0.53 371	1.28 167	0.22 52	0.32 451	0.35 63	0.19 100	0.46 125	0.33 53	0.18 44	0.19 48	0.18 80	0.18 88	0.21 10	0.14 4	0.08 63	0.10 308	0.08 54	0.46 615	0.10 98	0.32 538

RT-Monster	0.29 129	0.30 184	0.95 108	0.25 127	0.28 395	0.46 185	0.15 36	0.53 209	0.55 316	0.37 243	0.36 235	0.28 208	0.21 138	0.32 130	0.21 136	0.09 134	0.08 176	0.08 54	0.06 17	0.15 232	0.14 245

Selective-IGEV-i32	0.29 129	0.23 69	1.28 167	0.27 192	0.30 420	0.35 63	0.20 127	0.56 231	0.38 128	0.21 88	0.30 182	0.22 121	0.18 88	0.37 189	0.18 59	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.15 413	0.16 269	0.29 507

fffft	0.29 129	0.21 33	1.10 131	0.24 103	0.15 95	0.42 139	0.24 281	0.42 85	0.38 128	0.21 88	0.18 43	0.20 101	0.16 55	0.44 237	0.70 495	0.07 25	0.06 23	0.10 209	0.08 136	0.28 475	0.20 396
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 129	0.26 118	1.03 117	0.25 127	0.14 66	0.46 185	0.22 208	0.36 35	0.38 128	0.23 131	0.23 98	0.21 115	0.18 88	0.45 253	0.60 470	0.07 25	0.06 23	0.10 209	0.08 136	0.20 358	0.20 396

tt45	0.29 129	0.24 86	1.06 124	0.25 127	0.17 154	0.55 296	0.22 208	0.41 76	0.35 80	0.24 141	0.25 125	0.25 169	0.18 88	0.64 352	0.34 322	0.08 63	0.07 74	0.10 209	0.08 136	0.21 374	0.11 130

999	0.29 129	0.25 100	1.05 122	0.26 169	0.18 200	0.49 222	0.23 247	0.38 48	0.37 122	0.20 75	0.32 208	0.23 138	0.18 88	0.73 388	0.36 339	0.08 63	0.07 74	0.09 149	0.08 136	0.24 423	0.10 105

Pointernet	0.29 129	0.25 100	1.49 226	0.24 103	0.20 251	0.47 194	0.15 36	0.62 273	0.47 242	0.22 108	0.29 167	0.26 184	0.20 126	0.28 83	0.20 116	0.10 240	0.07 74	0.07 1	0.12 327	0.10 98	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 129	0.29 168	0.86 87	0.25 127	0.34 479	0.30 30	0.14 20	0.32 16	0.53 296	0.18 44	0.12 13	0.18 80	0.19 113	0.49 291	0.17 52	0.09 134	0.08 176	0.08 54	0.20 500	0.46 601	0.59 616

MaDis-Stereo	0.29 129	0.54 379	1.44 212	0.24 103	0.29 404	0.29 26	0.16 59	0.45 117	0.37 122	0.19 62	0.21 65	0.28 208	0.22 155	0.30 111	0.29 257	0.10 240	0.09 260	0.10 209	0.08 136	0.11 129	0.11 130

LoS_RVC	0.29 129	0.33 215	1.19 147	0.25 127	0.34 479	0.43 146	0.22 208	0.42 85	0.32 40	0.22 108	0.33 218	0.23 138	0.24 197	0.31 118	0.21 136	0.07 25	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.10 98	0.31 529

Selective-IGEV	0.29 129	0.23 69	1.28 167	0.27 192	0.30 420	0.35 63	0.20 127	0.56 231	0.38 128	0.21 88	0.30 182	0.22 121	0.18 88	0.37 189	0.18 59	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.15 413	0.16 269	0.29 507

EGLCR-Stereo	0.29 129	0.27 129	0.97 111	0.30 278	0.19 235	0.56 312	0.17 70	0.68 307	0.36 110	0.30 213	0.18 43	0.27 197	0.17 64	0.38 199	0.19 84	0.09 134	0.07 74	0.10 209	0.08 136	0.10 98	0.35 554

aanet-32k-new	0.30 146	0.60 402	1.61 249	0.25 127	0.15 95	0.46 185	0.21 169	0.41 76	0.33 53	0.17 35	0.24 110	0.17 62	0.23 181	0.30 111	0.15 13	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.39 578

castereo	0.30 146	0.44 320	0.81 78	0.24 103	0.29 404	0.41 125	0.27 350	0.72 326	0.45 212	0.22 108	0.30 182	0.24 154	0.31 308	0.25 46	0.21 136	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.31 567	0.12 145	0.09 72

WCG-NET	0.30 146	0.42 304	1.26 162	0.24 103	0.12 20	0.43 146	0.24 281	0.40 64	0.56 328	0.35 234	0.37 239	0.26 184	0.24 197	0.29 99	0.19 84	0.08 63	0.12 394	0.08 54	0.07 98	0.22 391	0.10 105

Occ-G	0.30 146	0.30 184	1.33 180	0.23 75	0.15 95	0.36 77	0.25 303	0.43 93	0.31 31	0.26 179	0.35 231	0.46 340	0.22 155	0.30 111	0.25 210	0.09 134	0.07 74	0.09 149	0.16 434	0.31 501	0.08 46

AIO-Stereo	0.30 146	0.27 129	1.25 160	0.27 192	0.24 330	0.37 84	0.20 127	0.52 200	0.36 110	0.21 88	0.30 182	0.23 138	0.14 18	0.31 118	0.20 116	0.08 63	0.07 74	0.09 149	0.38 598	0.19 342	0.31 529

UniTT-Stereo	0.30 146	0.36 251	1.68 262	0.27 192	0.24 330	0.29 26	0.18 89	0.33 21	0.34 66	0.26 179	0.37 239	0.18 80	0.18 88	0.31 118	0.27 232	0.10 240	0.08 176	0.08 54	0.07 98	0.25 437	0.08 46

CES	0.30 146	0.27 129	1.09 129	0.23 75	0.50 578	0.40 115	0.20 127	0.46 125	0.44 197	0.22 108	0.28 159	0.26 184	0.19 113	0.33 144	0.21 136	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.15 232	0.49 602

ProNet	0.30 146	0.54 379	1.29 170	0.25 127	0.15 95	0.47 194	0.25 303	0.48 158	0.39 141	0.21 88	0.23 98	0.22 121	0.20 126	0.44 237	0.19 84	0.08 63	0.08 176	0.10 209	0.08 136	0.23 406	0.12 175

CroCo-Stereo	0.30 146	0.45 329	1.08 126	0.31 305	0.17 154	0.19 6	0.21 169	0.73 338	0.50 264	0.21 88	0.24 110	0.55 386	0.22 155	0.27 70	0.26 222	0.09 134	0.08 176	0.08 54	0.07 98	0.12 145	0.09 72
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	0.31 155	0.33 215	1.34 184	0.23 75	0.29 404	0.98 591	0.20 127	0.49 165	0.35 80	0.22 108	0.17 33	0.20 101	0.14 18	0.28 83	0.25 210	0.07 25	0.07 74	0.16 496	0.21 506	0.12 145	0.11 130

xyz-stereo-finetune	0.31 155	0.46 332	0.79 75	0.21 26	0.12 20	0.53 274	0.25 303	0.52 200	0.54 309	0.28 202	0.32 208	0.29 219	0.23 181	0.59 334	0.55 449	0.08 63	0.07 74	0.10 209	0.08 136	0.13 180	0.08 46

rvit_0105_6	0.31 155	0.29 168	1.00 114	0.31 305	0.18 200	0.35 63	0.25 303	0.51 184	0.61 373	0.25 161	0.28 159	0.32 236	0.25 212	0.39 206	0.25 210	0.18 523	0.16 483	0.15 477	0.13 360	0.14 209	0.13 218

rvit_stereo_ft	0.31 155	0.61 407	1.18 145	0.32 333	0.21 265	0.28 19	0.27 350	0.55 225	0.48 246	0.23 131	0.27 147	0.28 208	0.26 232	0.32 130	0.25 210	0.13 411	0.09 260	0.11 284	0.11 287	0.13 180	0.14 245

CAS++	0.31 155	0.33 215	1.43 210	0.25 127	0.17 154	0.31 38	0.20 127	0.78 390	0.41 168	0.30 213	0.30 182	0.21 115	0.16 55	0.33 144	0.18 59	0.15 475	0.12 394	0.13 409	0.10 220	0.15 232	0.11 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 155	0.30 184	1.52 234	0.23 75	0.13 46	0.54 281	0.20 127	0.48 158	0.49 253	0.25 161	0.28 159	0.37 261	0.24 197	0.38 199	0.23 171	0.10 240	0.08 176	0.08 54	0.05 1	0.15 232	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 155	0.35 241	1.30 173	0.20 8	0.14 66	0.57 330	0.25 303	0.46 125	0.42 181	0.27 195	0.32 208	0.27 197	0.24 197	0.39 206	0.23 171	0.43 618	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.18 321	0.07 12

aanet-new	0.32 162	0.29 168	2.39 506	0.25 127	0.25 350	0.43 146	0.21 169	0.41 76	0.31 31	0.18 44	0.23 98	0.16 47	0.30 298	0.33 144	0.15 13	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.10 98	0.13 218

DA	0.32 162	0.26 118	0.89 96	0.29 257	0.25 350	0.63 436	0.22 208	0.60 264	0.39 141	0.23 131	0.30 182	0.24 154	0.26 232	0.60 341	0.18 59	0.10 240	0.12 394	0.09 149	0.07 98	0.10 98	0.52 605

GGEV	0.32 162	0.26 118	0.89 96	0.29 257	0.25 350	0.63 436	0.22 208	0.60 264	0.39 141	0.23 131	0.30 182	0.24 154	0.26 232	0.60 341	0.18 59	0.10 240	0.12 394	0.09 149	0.07 98	0.10 98	0.52 605

WCG-NET（raft）	0.32 162	0.53 371	1.21 153	0.23 75	0.12 20	0.44 157	0.24 281	0.40 64	0.50 264	0.35 234	0.35 231	0.47 348	0.25 212	0.35 165	0.20 116	0.08 63	0.29 594	0.08 54	0.07 98	0.22 391	0.11 130

MGS-Stereo	0.32 162	0.34 232	1.70 268	0.25 127	0.14 66	0.40 115	0.22 208	0.38 48	0.43 192	0.24 141	0.51 343	0.25 169	0.18 88	0.31 118	0.20 116	0.09 134	0.08 176	0.09 149	0.08 136	0.47 602	0.08 46

ff7	0.32 162	0.52 364	1.38 196	0.25 127	0.16 125	0.56 312	0.23 247	0.46 125	0.41 168	0.24 141	0.23 98	0.20 101	0.23 181	0.48 281	0.19 84	0.09 134	0.08 176	0.10 209	0.18 467	0.23 406	0.22 423

ffff	0.32 162	0.52 364	1.38 196	0.25 127	0.16 125	0.56 312	0.23 247	0.46 125	0.41 168	0.24 141	0.23 98	0.20 101	0.23 181	0.48 281	0.19 84	0.09 134	0.08 176	0.10 209	0.18 467	0.23 406	0.22 423

11t	0.32 162	0.52 364	1.38 196	0.25 127	0.16 125	0.56 312	0.23 247	0.46 125	0.41 168	0.24 141	0.23 98	0.20 101	0.23 181	0.48 281	0.19 84	0.09 134	0.08 176	0.10 209	0.18 467	0.23 406	0.22 423

MC-Stereo	0.32 162	0.31 198	1.46 216	0.31 305	0.15 95	0.53 274	0.19 100	0.44 102	0.35 80	0.36 239	0.38 249	0.27 197	0.27 253	0.42 224	0.19 84	0.09 134	0.13 418	0.09 149	0.16 434	0.20 358	0.13 218

ccc-4	0.32 162	0.52 364	1.38 196	0.25 127	0.16 125	0.56 312	0.23 247	0.46 125	0.41 168	0.24 141	0.23 98	0.20 101	0.23 181	0.48 281	0.19 84	0.09 134	0.08 176	0.10 209	0.18 467	0.23 406	0.22 423

aanet-new-78k	0.33 172	0.44 320	2.51 537	0.26 169	0.12 20	0.42 139	0.20 127	0.45 117	0.31 31	0.16 18	0.22 84	0.15 34	0.25 212	0.34 158	0.13 1	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 98	0.31 529

SCV_C0	0.33 172	0.43 309	1.42 209	0.25 127	0.16 125	0.35 63	0.20 127	0.68 307	0.44 197	0.24 141	0.27 147	0.29 219	0.20 126	0.58 328	0.18 59	0.09 134	0.08 176	0.08 54	0.30 558	0.26 458	0.17 340

11t1	0.33 172	0.19 10	1.41 204	0.33 359	0.16 125	0.48 205	0.21 169	0.67 303	0.48 246	0.40 261	0.34 226	0.32 236	0.33 321	0.42 224	0.27 232	0.11 319	0.12 394	0.10 209	0.08 136	0.13 180	0.14 245

IGEVStereo-DCA	0.33 172	0.34 232	1.38 196	0.27 192	0.16 125	0.45 165	0.23 247	0.46 125	0.41 168	0.24 141	0.21 65	0.26 184	0.25 212	0.64 352	0.52 437	0.09 134	0.07 74	0.10 209	0.18 467	0.16 269	0.22 423

AEACV	0.33 172	0.24 86	1.44 212	0.28 223	0.35 492	0.47 194	0.21 169	0.43 93	0.28 18	0.26 179	0.25 125	0.22 121	0.38 360	0.30 111	0.18 59	0.09 134	0.35 606	0.09 149	0.36 594	0.23 406	0.25 474

CroCo-Stereo Lap2	0.33 172	0.61 407	1.47 220	0.32 333	0.38 519	0.23 11	0.22 208	0.58 243	0.46 223	0.22 108	0.27 147	0.29 219	0.23 181	0.32 130	0.26 222	0.09 134	0.09 260	0.10 209	0.08 136	0.21 374	0.14 245

CREStereo++_RVC	0.33 172	0.29 168	1.74 284	0.24 103	0.16 125	0.54 281	0.15 36	0.40 64	0.55 316	0.37 243	0.51 343	0.24 154	0.19 113	0.27 70	0.26 222	0.09 134	0.06 23	0.08 54	0.30 558	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	0.33 172	0.49 351	1.75 290	0.23 75	0.12 20	0.54 281	0.16 59	0.40 64	0.45 212	0.45 298	0.51 343	0.26 184	0.22 155	0.29 99	0.20 116	0.10 240	0.10 308	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.11 130

sCroCo_RVC	0.33 172	0.32 206	1.89 375	0.34 392	0.27 381	0.30 30	0.22 208	0.48 158	0.44 197	0.22 108	0.33 218	0.25 169	0.25 212	0.32 130	0.24 196	0.14 455	0.16 483	0.12 348	0.12 327	0.15 232	0.13 218

aanet-new-28k	0.34 181	0.53 371	2.69 566	0.25 127	0.12 20	0.39 102	0.21 169	0.37 39	0.29 26	0.18 44	0.24 110	0.17 62	0.21 138	0.22 23	0.15 13	0.08 63	0.06 23	0.08 54	0.31 567	0.10 98	0.23 448

RAFT-Stereo-weight	0.34 181	0.29 168	1.43 210	0.28 223	0.28 395	0.55 296	0.22 208	0.78 390	0.48 246	0.46 307	0.38 249	0.36 257	0.17 64	0.33 144	0.23 171	0.09 134	0.08 176	0.09 149	0.07 98	0.09 71	0.09 72

IGEV++	0.34 181	0.43 309	1.32 178	0.31 305	0.14 66	0.32 44	0.21 169	0.70 318	0.34 66	0.22 108	0.28 159	0.22 121	0.27 253	0.35 165	0.27 232	0.09 134	0.39 621	0.08 54	0.15 413	0.25 437	0.45 594

MyStereo07	0.34 181	0.40 286	1.46 216	0.29 257	0.23 314	0.60 378	0.31 415	0.53 209	0.42 181	0.25 161	0.25 125	0.20 101	0.26 232	0.57 324	0.19 84	0.09 134	0.18 515	0.12 348	0.11 287	0.16 269	0.19 377

MIF-Stereo (partial)	0.34 181	0.41 296	1.93 392	0.26 169	0.24 330	0.32 44	0.17 70	0.53 209	0.42 181	0.25 161	0.37 239	0.25 169	0.26 232	0.44 237	0.31 289	0.11 319	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.19 342	0.14 245

GCAP-Stereo	0.34 181	0.89 532	1.76 299	0.26 169	0.12 20	0.52 265	0.14 20	0.49 165	0.38 128	0.29 208	0.30 182	0.29 219	0.22 155	0.30 111	0.20 116	0.09 134	0.17 503	0.09 149	0.07 98	0.21 374	0.11 130

anonymousdsp2	0.34 181	0.24 86	1.16 142	0.28 223	0.15 95	0.57 330	0.23 247	0.79 405	0.47 242	0.38 253	0.37 239	0.40 284	0.25 212	0.47 274	0.21 136	0.09 134	0.07 74	0.10 209	0.13 360	0.19 342	0.27 492

anonymousdsp	0.34 181	0.53 371	1.47 220	0.25 127	0.16 125	0.56 312	0.23 247	0.49 165	0.40 155	0.25 161	0.24 110	0.22 121	0.24 197	0.55 320	0.19 84	0.09 134	0.11 361	0.10 209	0.18 467	0.24 423	0.29 507

knoymous	0.34 181	0.25 100	1.75 290	0.24 103	0.18 200	0.45 165	0.24 281	0.57 237	0.38 128	0.41 269	0.39 258	0.55 386	0.25 212	0.38 199	0.23 171	0.11 319	0.08 176	0.12 348	0.07 98	0.13 180	0.12 175

RCA-Stereo	0.34 181	0.32 206	1.30 173	0.26 169	0.14 66	0.58 347	0.23 247	0.78 390	0.62 391	0.40 261	0.44 282	0.28 208	0.35 332	0.29 99	0.20 116	0.09 134	0.10 308	0.09 149	0.07 98	0.19 342	0.08 46

IGEV-Stereo	0.34 181	0.54 379	1.47 220	0.25 127	0.16 125	0.56 312	0.23 247	0.49 165	0.40 155	0.25 161	0.24 110	0.22 121	0.24 197	0.54 316	0.19 84	0.09 134	0.10 308	0.10 209	0.18 467	0.24 423	0.29 507
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 181	0.77 486	1.75 290	0.34 392	0.13 46	0.51 246	0.17 70	0.43 93	0.50 264	0.37 243	0.49 330	0.23 138	0.18 88	0.28 83	0.24 196	0.10 240	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.07 12

GEAStereo	0.35 193	0.32 206	1.17 143	0.53 571	0.60 605	0.55 296	0.21 169	0.40 64	0.27 11	0.20 75	0.22 84	0.16 47	0.18 88	0.44 237	0.16 32	0.11 319	0.37 610	0.08 54	0.06 17	0.33 519	0.71 626

GASTEREO	0.35 193	0.72 462	1.15 139	0.56 585	0.20 251	0.52 265	0.22 208	0.56 231	0.40 155	0.30 213	0.31 199	0.16 47	0.31 308	0.35 165	0.26 222	0.09 134	0.14 437	0.08 54	0.28 543	0.14 209	0.20 396

MSCF	0.35 193	0.72 462	1.15 139	0.58 592	0.21 265	0.50 235	0.22 208	0.56 231	0.38 128	0.29 208	0.29 167	0.17 62	0.30 298	0.35 165	0.26 222	0.09 134	0.12 394	0.08 54	0.29 549	0.15 232	0.21 408

xyz-stereo-finetune2	0.35 193	0.45 329	1.04 121	0.21 26	0.12 20	0.58 347	0.23 247	0.50 174	0.45 212	0.31 218	0.46 294	0.30 227	0.41 393	0.81 407	0.51 434	0.08 63	0.07 74	0.11 284	0.09 181	0.12 145	0.09 72

SCV	0.35 193	0.59 400	1.37 194	0.34 392	0.22 294	0.28 19	0.23 247	0.72 326	0.35 80	0.19 62	0.30 182	0.24 154	0.20 126	0.64 352	0.19 84	0.11 319	0.08 176	0.09 149	0.29 549	0.34 531	0.29 507

StereoAnything_RVC	0.35 193	1.25 618	1.82 345	0.20 8	0.12 20	0.26 14	0.15 36	0.43 93	0.37 122	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 113	0.46 262	0.14 4	0.11 319	0.09 260	0.08 54	0.05 1	0.76 633	0.18 360

rvit_0105_4	0.35 193	0.35 241	1.45 215	0.31 305	0.18 200	0.37 84	0.28 370	0.59 252	0.62 391	0.27 195	0.31 199	0.35 252	0.27 253	0.43 228	0.25 210	0.18 523	0.16 483	0.15 477	0.13 360	0.15 232	0.12 175

CAS	0.35 193	0.25 100	1.30 173	0.79 619	0.34 479	0.51 246	0.23 247	0.46 125	0.39 141	0.22 108	0.31 199	0.20 101	0.17 64	0.28 83	0.23 171	0.73 639	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 71	0.37 569

Selective-RAFT	0.35 193	0.26 118	1.48 223	0.31 305	0.15 95	0.61 398	0.19 100	0.60 264	0.54 309	0.28 202	0.29 167	0.40 284	0.33 321	0.50 298	0.27 232	0.10 240	0.07 74	0.09 149	0.35 585	0.19 342	0.08 46

x	0.35 193	0.20 18	1.36 189	0.33 359	0.17 154	0.47 194	0.24 281	0.75 352	0.54 309	0.40 261	0.40 261	0.42 304	0.34 330	0.45 253	0.32 302	0.11 319	0.14 437	0.11 284	0.09 181	0.12 145	0.14 245

GSStereo	0.36 203	0.32 206	1.17 143	0.34 392	0.60 605	0.55 296	0.21 169	0.62 273	0.41 168	0.22 108	0.22 84	0.17 62	0.18 88	0.44 237	0.16 32	0.10 240	0.16 483	0.08 54	0.11 287	0.33 519	0.84 637

gasm-f	0.36 203	0.34 232	1.13 134	0.53 571	0.44 554	0.54 281	0.27 350	0.40 64	0.27 11	0.20 75	0.33 218	0.16 47	0.22 155	0.36 178	0.25 210	0.11 319	0.37 610	0.08 54	0.06 17	0.38 565	0.71 626

rvit_0105_5	0.36 203	0.39 278	1.48 223	0.30 278	0.18 200	0.41 125	0.30 402	0.64 284	0.62 391	0.30 213	0.33 218	0.37 261	0.29 288	0.41 216	0.28 243	0.18 523	0.16 483	0.15 477	0.15 413	0.15 232	0.14 245

MoCha-V2	0.36 203	0.32 206	1.41 204	0.36 427	0.31 441	0.35 63	0.19 100	0.57 237	0.39 141	0.30 213	0.32 208	0.28 208	0.27 253	0.47 274	0.24 196	0.08 63	0.56 638	0.08 54	0.38 598	0.18 321	0.12 175

s12784h	0.36 203	0.28 156	1.58 242	0.23 75	0.11 9	0.62 418	0.24 281	0.79 405	0.64 411	0.44 287	0.52 358	0.28 208	0.26 232	0.50 298	0.24 196	0.11 319	0.06 23	0.09 149	0.06 17	0.16 269	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 203	0.21 33	1.70 268	0.29 257	0.18 200	0.55 296	0.26 326	0.78 390	0.36 110	0.57 430	0.67 492	0.33 242	0.24 197	0.32 130	0.23 171	0.10 240	0.08 176	0.09 149	0.07 98	0.09 71	0.12 175

RAFT-Stereo	0.36 203	0.21 33	1.70 268	0.29 257	0.18 200	0.55 296	0.26 326	0.78 390	0.36 110	0.57 430	0.67 492	0.33 242	0.24 197	0.32 130	0.23 171	0.10 240	0.08 176	0.09 149	0.07 98	0.09 71	0.12 175
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN	0.37 210	0.23 69	1.40 202	0.37 451	0.40 535	0.48 205	0.21 169	0.51 184	0.40 155	0.23 131	0.24 110	0.36 257	0.18 88	0.81 407	0.54 447	0.13 411	0.11 361	0.11 284	0.34 581	0.12 145	0.19 377

PSi22	0.37 210	0.73 469	1.71 275	0.28 223	0.13 46	0.44 157	0.14 20	0.64 284	0.51 271	0.22 108	0.28 159	0.36 257	0.22 155	0.65 363	0.27 232	0.07 25	0.14 437	0.07 1	0.06 17	0.28 475	0.12 175

DDF-Stereo	0.37 210	0.27 129	0.79 75	0.39 478	0.29 404	0.38 97	0.21 169	0.47 144	0.51 271	0.32 227	0.17 33	0.79 527	0.23 181	0.64 352	1.04 552	0.11 319	0.07 74	0.09 149	0.12 327	0.35 543	0.15 287

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 210	0.37 254	1.21 153	0.26 169	0.18 200	0.73 515	0.18 89	0.53 209	0.41 168	0.35 234	0.30 182	0.58 412	0.22 155	0.33 144	0.95 532	0.09 134	0.07 74	0.09 149	0.35 585	0.13 180	0.15 287

GREAT-IGEV	0.37 210	0.28 156	1.48 223	0.25 127	0.38 519	0.46 185	0.18 89	0.33 21	0.34 66	0.15 10	0.29 167	0.15 34	0.17 64	0.36 178	0.23 171	0.07 25	0.76 656	0.07 1	0.26 535	0.21 374	1.03 655
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	0.37 210	0.55 388	1.35 187	0.28 223	0.16 125	0.57 330	0.18 89	0.57 237	0.49 253	0.37 243	0.44 282	0.38 269	0.24 197	0.46 262	0.24 196	0.09 134	0.08 176	0.11 284	0.11 287	0.43 591	0.36 562

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 210	1.34 630	1.24 159	0.23 75	0.12 20	0.33 48	0.20 127	0.40 64	0.33 53	0.25 161	0.21 65	0.16 47	0.14 18	0.27 70	0.63 477	0.55 629	0.06 23	0.11 284	0.13 360	0.25 437	0.49 602

plain	0.37 210	0.47 342	2.15 458	0.27 192	0.19 235	0.33 48	0.20 127	0.58 243	0.46 223	0.23 131	0.37 239	0.23 138	0.25 212	0.45 253	0.28 243	0.11 319	0.08 176	0.13 409	0.09 181	0.42 589	0.12 175

riskmin	0.37 210	0.22 49	1.74 284	0.32 333	0.20 251	0.48 205	0.20 127	0.66 294	0.46 223	0.36 239	0.34 226	0.69 476	0.45 434	0.39 206	0.27 232	0.11 319	0.08 176	0.12 348	0.08 136	0.13 180	0.16 319

AnonymousM	0.37 210	0.44 320	1.50 229	0.25 127	0.15 95	0.52 265	0.23 247	0.60 264	0.42 181	0.42 274	0.32 208	0.30 227	0.25 212	0.34 158	0.23 171	0.11 319	0.09 260	0.71 639	0.36 594	0.12 145	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 210	0.53 371	1.41 204	0.28 223	0.15 95	0.52 265	0.20 127	0.54 221	0.46 223	0.37 243	0.43 271	0.41 290	0.23 181	0.36 178	0.26 222	0.09 134	0.15 465	0.12 348	0.11 287	0.41 583	0.37 569

DIP-Stereo	0.37 210	0.34 232	1.50 229	0.27 192	0.18 200	0.63 436	0.17 70	0.92 510	0.53 296	0.49 339	0.48 313	0.30 227	0.30 298	0.39 206	0.30 277	0.10 240	0.08 176	0.10 209	0.08 136	0.15 232	0.12 175
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	0.38 222	0.28 156	2.46 521	0.43 511	0.15 95	0.50 235	0.25 303	0.47 144	0.38 128	0.33 230	0.26 138	0.23 138	0.22 155	0.34 158	0.29 257	0.08 63	0.09 260	0.09 149	0.10 220	0.36 550	0.22 423

HART	0.38 222	0.53 371	1.66 258	0.26 169	0.15 95	0.30 30	0.19 100	0.67 303	0.46 223	0.29 208	0.52 358	0.38 269	0.16 55	0.41 216	0.20 116	0.08 63	0.68 649	0.09 149	0.07 98	0.34 531	0.21 408

mmm	0.38 222	0.21 33	1.18 145	0.35 408	0.17 154	0.49 222	0.26 326	0.78 390	0.52 279	0.50 346	0.57 412	0.41 290	0.37 351	0.71 385	0.31 289	0.11 319	0.13 418	0.14 446	0.13 360	0.15 232	0.14 245

Any-RAFT	0.38 222	0.25 100	1.89 375	0.27 192	0.17 154	0.68 488	0.21 169	0.78 390	0.53 296	0.43 280	0.43 271	0.54 383	0.30 298	0.41 216	0.20 116	0.10 240	0.12 394	0.08 54	0.06 17	0.10 98	0.09 72

qqq	0.38 222	0.21 33	1.34 184	0.28 223	0.15 95	0.45 165	0.26 326	0.76 364	0.52 279	0.39 259	0.41 265	0.46 340	0.36 338	0.96 423	0.30 277	0.11 319	0.14 437	0.12 348	0.12 327	0.12 145	0.14 245

PSM-adaLoss	0.38 222	0.27 129	1.78 312	0.44 518	0.17 154	0.60 378	0.29 394	0.51 184	0.52 279	0.47 309	0.43 271	0.44 319	0.28 270	0.47 274	0.28 243	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.17 293	0.12 175

ROB_FTStereo_v2	0.38 222	0.27 129	1.78 312	0.44 518	0.17 154	0.61 398	0.28 370	0.51 184	0.52 279	0.47 309	0.43 271	0.44 319	0.28 270	0.47 274	0.28 243	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.17 293	0.12 175

ROB_FTStereo	0.38 222	0.27 129	1.78 312	0.44 518	0.17 154	0.61 398	0.26 326	0.51 184	0.52 279	0.47 309	0.43 271	0.43 308	0.28 270	0.49 291	0.28 243	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.17 293	0.12 175

HUI-Stereo	0.38 222	0.27 129	1.79 332	0.44 518	0.17 154	0.61 398	0.28 370	0.51 184	0.52 279	0.47 309	0.43 271	0.44 319	0.28 270	0.45 253	0.28 243	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.17 293	0.12 175

RAFT-IKP	0.38 222	0.27 129	1.79 332	0.44 518	0.16 125	0.60 378	0.28 370	0.51 184	0.52 279	0.47 309	0.43 271	0.43 308	0.28 270	0.50 298	0.28 243	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.17 293	0.12 175

raftrobust	0.38 222	0.68 447	1.54 236	0.32 333	0.46 571	0.52 265	0.21 169	0.56 231	0.42 181	0.52 368	0.35 231	0.31 230	0.33 321	0.37 189	0.30 277	0.10 240	0.11 361	0.08 54	0.07 98	0.21 374	0.19 377

sAnonymous2	0.38 222	0.62 413	2.15 458	0.31 305	0.24 330	0.34 57	0.27 350	0.53 209	0.46 223	0.24 141	0.29 167	0.23 138	0.28 270	0.28 83	0.22 160	0.12 380	0.09 260	0.11 284	0.13 360	0.38 565	0.35 554

CroCo_RVC	0.38 222	0.62 413	2.15 458	0.31 305	0.24 330	0.34 57	0.27 350	0.53 209	0.46 223	0.24 141	0.29 167	0.23 138	0.28 270	0.28 83	0.22 160	0.12 380	0.09 260	0.11 284	0.13 360	0.38 565	0.35 554

GMStereo	0.38 222	0.99 574	1.91 386	0.27 192	0.16 125	0.39 102	0.23 247	0.47 144	0.62 391	0.38 253	0.34 226	0.25 169	0.25 212	0.39 206	0.29 257	0.14 455	0.08 176	0.10 209	0.12 327	0.15 232	0.11 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 222	0.33 215	1.92 389	0.27 192	0.41 544	0.48 205	0.19 100	0.59 252	0.46 223	0.43 280	0.39 258	0.57 405	0.26 232	0.32 130	0.26 222	0.09 134	0.09 260	0.09 149	0.31 567	0.11 129	0.09 72

Lsterematch	0.39 237	0.69 451	1.65 253	0.28 223	0.14 66	0.50 235	0.21 169	0.47 144	0.58 343	0.43 280	0.59 421	0.44 319	0.37 351	0.44 237	0.40 372	0.10 240	0.06 23	0.10 209	0.08 136	0.14 209	0.12 175

NLSM1	0.39 237	0.24 86	0.56 17	0.27 192	0.40 535	0.49 222	0.21 169	1.44 636	1.64 640	0.25 161	0.33 218	0.25 169	0.26 232	0.40 211	0.32 302	0.10 240	0.10 308	0.11 284	0.10 220	0.22 391	0.13 218

AIO_test	0.39 237	0.37 254	1.19 147	0.73 612	0.67 614	0.35 63	0.25 303	0.47 144	0.34 66	0.34 232	0.22 84	0.33 242	0.17 64	1.31 463	0.19 84	0.11 319	0.15 465	0.08 54	0.21 506	0.15 232	0.23 448

rvit_0105_3	0.39 237	0.47 342	1.46 216	0.33 359	0.19 235	0.45 165	0.35 460	0.69 310	0.65 425	0.37 243	0.37 239	0.40 284	0.31 308	0.44 237	0.30 277	0.18 523	0.17 503	0.17 517	0.18 467	0.15 232	0.15 287

CASS	0.39 237	0.30 184	1.61 249	0.32 333	0.17 154	0.53 274	0.24 281	0.70 318	0.49 253	0.59 462	0.54 382	0.40 284	0.40 382	0.41 216	0.30 277	0.17 511	0.10 308	0.14 446	0.11 287	0.18 321	0.17 340
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 237	0.27 129	1.78 312	0.44 518	0.16 125	0.61 398	0.27 350	0.51 184	0.52 279	0.47 309	0.43 271	0.43 308	0.28 270	0.54 316	0.28 243	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.17 293	0.12 175
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	0.39 237	0.27 129	1.78 312	0.44 518	0.17 154	0.61 398	0.27 350	0.51 184	0.52 279	0.47 309	0.43 271	0.44 319	0.28 270	0.55 320	0.28 243	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.17 293	0.12 175

iRAFT	0.39 237	0.27 129	1.78 312	0.44 518	0.16 125	0.61 398	0.27 350	0.51 184	0.52 279	0.47 309	0.43 271	0.43 308	0.28 270	0.54 316	0.28 243	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.17 293	0.12 175

MM-Stereo_test3	0.40 245	0.58 397	1.75 290	0.36 427	0.30 420	0.45 165	0.30 402	0.72 326	0.59 351	0.31 218	0.43 271	0.32 236	0.23 181	0.35 165	0.29 257	0.10 240	0.20 540	0.10 209	0.08 136	0.40 580	0.11 130

rvit_stereo_0075_2	0.40 245	0.40 286	1.88 368	0.33 359	0.32 451	0.41 125	0.22 208	0.58 243	0.53 296	0.38 253	0.51 343	0.40 284	0.27 253	0.44 237	0.29 257	0.20 548	0.15 465	0.22 564	0.15 413	0.18 321	0.23 448

test_sample1	0.40 245	0.18 6	1.19 147	0.31 305	0.18 200	0.48 205	0.23 247	0.78 390	0.49 253	0.44 287	0.44 282	0.45 328	0.41 393	1.39 472	0.33 315	0.11 319	0.09 260	0.10 209	0.09 181	0.12 145	0.13 218

H2IRNET	0.40 245	0.61 407	1.90 380	0.29 257	0.17 154	0.54 281	0.18 89	0.52 200	0.50 264	0.27 195	0.56 404	0.47 348	0.35 332	0.46 262	0.33 315	0.10 240	0.07 74	0.12 348	0.14 388	0.32 510	0.12 175

DCANet-4	0.40 245	0.27 129	2.21 469	0.25 127	0.14 66	0.51 246	0.22 208	0.77 375	0.72 490	0.54 392	0.47 300	0.28 208	0.37 351	0.37 189	0.34 322	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.07 98	0.08 34	0.22 423

test_4	0.40 245	0.37 254	2.01 423	0.29 257	0.21 265	0.50 235	0.28 370	0.47 144	0.39 141	0.42 274	0.76 538	0.38 269	0.22 155	0.52 306	0.33 315	0.08 63	0.07 74	0.11 284	0.15 413	0.28 475	0.07 12

cross-raft	0.40 245	0.27 129	2.22 473	0.30 278	0.17 154	0.49 222	0.35 460	0.71 321	0.39 141	0.43 280	0.45 286	0.64 440	0.25 212	0.32 130	0.25 210	0.08 63	0.08 176	0.09 149	0.23 519	0.11 129	0.14 245

FE-Mocha	0.41 252	0.31 198	1.44 212	0.28 223	0.33 466	0.41 125	0.17 70	0.69 310	0.45 212	0.44 287	0.50 338	0.41 290	0.45 434	0.36 178	1.17 571	0.10 240	0.08 176	0.11 284	0.21 506	0.13 180	0.13 218

MM-Stereo_test1	0.41 252	0.39 278	2.29 488	0.38 468	0.26 368	0.44 157	0.28 370	0.63 281	0.51 271	0.40 261	0.32 208	0.26 184	0.26 232	0.46 262	0.22 160	0.09 134	0.21 549	0.10 209	0.09 181	0.39 575	0.15 287

HI	0.41 252	0.63 423	1.72 276	0.27 192	0.21 265	0.45 165	0.19 100	0.55 225	0.41 168	0.57 430	0.59 421	0.65 445	0.45 434	0.45 253	0.39 364	0.08 63	0.09 260	0.10 209	0.11 287	0.20 358	0.10 105

CoSv	0.41 252	0.63 423	1.72 276	0.27 192	0.21 265	0.45 165	0.19 100	0.55 225	0.41 168	0.57 430	0.59 421	0.65 445	0.45 434	0.45 253	0.39 364	0.08 63	0.09 260	0.10 209	0.11 287	0.20 358	0.10 105

AIO_rvc	0.41 252	0.64 428	1.29 170	0.58 592	0.39 525	0.37 84	0.24 281	0.50 174	0.43 192	0.28 202	0.23 98	0.25 169	0.16 55	0.99 426	0.19 84	0.10 240	0.16 483	0.08 54	0.11 287	0.25 437	0.85 639

test_sample2	0.41 252	0.19 10	1.23 157	0.31 305	0.17 154	0.51 246	0.27 350	0.81 413	0.55 316	0.44 287	0.45 286	0.46 340	0.38 360	1.51 494	0.30 277	0.12 380	0.09 260	0.11 284	0.10 220	0.14 209	0.14 245

GMStereo_Zeroshot	0.41 252	0.36 251	1.54 236	0.41 496	0.19 235	0.52 265	0.19 100	0.59 252	0.52 279	0.57 430	0.59 421	0.63 431	0.29 288	0.58 328	0.33 315	0.15 475	0.09 260	0.16 496	0.09 181	0.24 423	0.12 175

MIM_Stereo	0.41 252	0.60 402	1.88 368	0.31 305	0.21 265	0.50 235	0.19 100	0.64 284	0.44 197	0.43 280	0.53 370	0.43 308	0.27 253	0.51 302	0.28 243	0.08 63	0.14 437	0.11 284	0.10 220	0.26 458	0.26 484

LL-Strereo2	0.41 252	0.90 536	1.83 348	0.44 518	0.24 330	0.54 281	0.27 350	0.58 243	0.45 212	0.41 269	0.33 218	0.44 319	0.21 138	0.44 237	0.34 322	0.09 134	0.08 176	0.16 496	0.14 388	0.17 293	0.17 340

BUS	0.41 252	0.27 129	1.13 134	0.30 278	0.21 265	0.91 582	0.23 247	1.00 580	0.61 373	0.63 501	0.53 370	0.66 452	0.30 298	0.43 228	0.32 302	0.13 411	0.10 308	0.14 446	0.12 327	0.12 145	0.11 130

BSDual-CNN	0.41 252	0.27 129	1.13 134	0.30 278	0.21 265	0.76 531	0.31 415	1.00 580	0.61 373	0.63 501	0.53 370	0.63 431	0.37 351	0.43 228	0.38 353	0.13 411	0.10 308	0.14 446	0.12 327	0.12 145	0.11 130

psmg	0.41 252	0.27 129	1.13 134	0.27 192	0.21 265	0.75 527	0.36 467	0.90 489	0.61 373	0.59 462	0.59 421	0.63 431	0.37 351	0.43 228	0.38 353	0.13 411	0.10 308	0.13 409	0.12 327	0.13 180	0.11 130

GMOStereo	0.41 252	0.62 413	1.78 312	0.28 223	0.36 501	0.51 246	0.31 415	0.53 209	0.44 197	0.57 430	0.48 313	0.41 290	0.27 253	0.28 83	0.23 171	0.08 63	0.38 614	0.13 409	0.11 287	0.34 531	0.11 130

error version	0.41 252	0.62 413	1.78 312	0.28 223	0.36 501	0.51 246	0.31 415	0.53 209	0.44 197	0.57 430	0.48 313	0.41 290	0.27 253	0.28 83	0.23 171	0.08 63	0.38 614	0.13 409	0.11 287	0.34 531	0.11 130

test-v	0.41 252	0.62 413	1.78 312	0.28 223	0.36 501	0.51 246	0.31 415	0.53 209	0.44 197	0.57 430	0.48 313	0.41 290	0.27 253	0.28 83	0.23 171	0.08 63	0.38 614	0.13 409	0.11 287	0.34 531	0.11 130

CRE-IMP	0.41 252	0.22 49	1.76 299	0.48 550	0.17 154	0.79 548	0.69 602	0.52 200	0.52 279	0.47 309	0.42 269	0.45 328	0.26 232	0.41 216	0.31 289	0.11 319	0.07 74	0.12 348	0.09 181	0.17 293	0.23 448

test-2	0.41 252	0.62 413	1.78 312	0.28 223	0.36 501	0.51 246	0.31 415	0.53 209	0.44 197	0.57 430	0.48 313	0.41 290	0.27 253	0.28 83	0.23 171	0.08 63	0.38 614	0.13 409	0.11 287	0.34 531	0.11 130

CFNet-RSSM	0.41 252	0.32 206	2.20 468	0.27 192	0.44 554	0.52 265	0.19 100	0.76 364	0.48 246	0.43 280	0.36 235	0.54 383	0.26 232	0.33 144	0.25 210	0.09 134	0.08 176	0.09 149	0.38 598	0.10 98	0.09 72

DMCA	0.41 252	0.52 364	1.26 162	0.31 305	0.24 330	0.59 366	0.26 326	0.77 375	0.63 403	0.58 448	0.48 313	0.57 405	0.35 332	0.40 211	0.50 428	0.14 455	0.10 308	0.14 446	0.10 220	0.15 232	0.15 287

WQFJA1	0.42 271	0.24 86	0.53 11	0.26 169	0.38 519	0.48 205	0.23 247	1.72 647	2.07 656	0.25 161	0.25 125	0.28 208	0.27 253	0.32 130	0.34 322	0.09 134	0.11 361	0.10 209	0.08 136	0.20 358	0.13 218

WQFJX	0.42 271	0.25 100	0.55 14	0.26 169	0.39 525	0.47 194	0.23 247	1.76 649	1.82 650	0.26 179	0.26 138	0.28 208	0.28 270	0.42 224	0.32 302	0.10 240	0.10 308	0.09 149	0.08 136	0.24 423	0.16 319

NLMM	0.42 271	0.24 86	0.53 11	0.26 169	0.38 519	0.48 205	0.23 247	1.72 647	2.06 655	0.25 161	0.25 125	0.28 208	0.27 253	0.32 130	0.34 322	0.09 134	0.11 361	0.10 209	0.08 136	0.20 358	0.13 218

AE-Stereo	0.42 271	0.29 168	1.65 253	0.43 511	0.47 574	0.56 312	0.23 247	0.86 457	0.46 223	0.31 218	0.41 265	0.43 308	0.24 197	0.34 158	0.24 196	0.09 134	0.48 634	0.11 284	0.45 612	0.22 391	0.19 377

ACVNet-DCA	0.42 271	0.64 428	2.07 435	0.35 408	0.14 66	0.76 531	0.25 303	0.76 364	0.52 279	0.31 218	0.38 249	0.24 154	0.38 360	0.69 378	0.19 84	0.10 240	0.24 567	0.11 284	0.09 181	0.12 145	0.14 245

dd	0.42 271	0.96 557	1.77 308	0.31 305	0.17 154	0.57 330	0.26 326	0.49 165	0.68 451	0.41 269	0.40 261	0.34 248	0.27 253	0.45 253	0.40 372	0.17 511	0.10 308	0.13 409	0.12 327	0.21 374	0.12 175

Anonymous3	0.42 271	0.35 241	2.09 441	0.33 359	0.24 330	0.72 508	0.31 415	0.74 342	0.55 316	0.35 234	0.40 261	0.33 242	0.29 288	0.44 237	0.28 243	0.18 523	0.18 515	0.13 409	0.13 360	0.17 293	0.17 340

DCANet	0.42 271	0.77 486	1.95 405	0.25 127	0.14 66	0.51 246	0.22 208	0.77 375	0.72 490	0.54 392	0.48 313	0.31 230	0.41 393	0.36 178	0.39 364	0.09 134	0.07 74	0.09 149	0.07 98	0.13 180	0.23 448

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 271	0.86 521	1.78 312	0.28 223	0.17 154	0.52 265	0.20 127	0.62 273	0.61 373	0.50 346	0.61 444	0.39 275	0.32 316	0.35 165	0.30 277	0.07 25	0.10 308	0.09 149	0.09 181	0.35 543	0.10 105

fff	0.43 280	0.77 486	1.95 405	0.24 103	0.13 46	0.51 246	0.22 208	0.77 375	0.75 523	0.54 392	0.47 300	0.31 230	0.65 538	0.36 178	0.34 322	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.07 98	0.08 34	0.22 423

DisPM	0.43 280	0.33 215	1.78 312	0.57 590	0.18 200	0.59 366	0.63 590	0.53 209	0.61 373	0.60 472	0.53 370	0.38 269	0.26 232	0.75 392	0.29 257	0.12 380	0.07 74	0.12 348	0.11 287	0.11 129	0.14 245

IER	0.43 280	0.38 266	1.69 264	0.26 169	0.25 350	0.66 470	0.26 326	0.71 321	0.55 316	0.54 392	0.59 421	0.60 422	0.53 486	0.52 306	0.39 364	0.11 319	0.08 176	0.11 284	0.11 287	0.14 209	0.11 130

test-3	0.43 280	0.20 18	1.70 268	0.34 392	0.32 451	0.45 165	0.23 247	0.71 321	0.46 223	0.51 359	0.29 167	0.45 328	0.21 138	0.59 334	0.98 537	0.08 63	0.07 74	0.10 209	0.35 585	0.29 482	0.28 500

test_1	0.43 280	0.20 18	1.70 268	0.34 392	0.32 451	0.45 165	0.23 247	0.71 321	0.46 223	0.50 346	0.29 167	0.45 328	0.21 138	0.59 334	0.98 537	0.08 63	0.07 74	0.10 209	0.35 585	0.29 482	0.29 507

rafts_anoy	0.43 280	0.89 532	1.96 414	0.32 333	0.30 420	0.48 205	0.24 281	0.62 273	0.49 253	0.37 243	0.38 249	0.33 242	0.30 298	0.51 302	0.34 322	0.10 240	0.39 621	0.13 409	0.15 413	0.17 293	0.15 287

RALAANet	0.43 280	0.98 569	1.90 380	0.32 333	0.23 314	0.48 205	0.19 100	0.67 303	0.53 296	0.48 327	0.45 286	0.39 275	0.30 298	0.48 281	0.37 346	0.10 240	0.08 176	0.11 284	0.14 388	0.27 469	0.10 105

csc	0.43 280	0.77 486	1.95 405	0.24 103	0.13 46	0.51 246	0.22 208	0.77 375	0.75 523	0.54 392	0.47 300	0.31 230	0.65 538	0.36 178	0.34 322	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.07 98	0.08 34	0.22 423

cscssc	0.43 280	0.77 486	1.95 405	0.24 103	0.13 46	0.51 246	0.22 208	0.77 375	0.75 523	0.54 392	0.47 300	0.31 230	0.65 538	0.36 178	0.34 322	0.09 134	0.07 74	0.08 54	0.07 98	0.08 34	0.22 423

IGEV_i1	0.44 289	0.26 118	2.01 423	0.33 359	0.18 200	0.58 347	0.27 350	0.84 439	0.49 253	0.45 298	0.47 300	0.55 386	0.33 321	0.65 363	0.36 339	0.11 319	0.11 361	0.13 409	0.19 487	0.17 293	0.28 500

Selective-IGEV-i1	0.44 289	0.23 69	1.30 173	0.33 359	0.45 563	0.60 378	0.32 438	0.85 447	0.64 411	0.42 274	0.52 358	0.60 422	0.28 270	0.46 262	0.34 322	0.10 240	0.10 308	0.13 409	0.28 543	0.14 209	0.75 630

rvit_105_1	0.44 289	0.54 379	1.46 216	0.36 427	0.24 330	0.51 246	0.45 528	0.75 352	0.74 509	0.45 298	0.44 282	0.44 319	0.36 338	0.62 347	0.38 353	0.20 548	0.18 515	0.18 537	0.22 516	0.18 321	0.18 360

model_zeroshot	0.44 289	0.68 447	1.97 419	0.28 223	0.18 200	0.69 494	0.21 169	0.63 281	0.40 155	1.00 602	0.34 226	0.42 304	0.20 126	0.69 378	0.24 196	0.10 240	0.22 555	0.10 209	0.22 516	0.12 145	0.10 105

1test111	0.44 289	0.64 428	2.07 435	0.35 408	0.14 66	0.76 531	0.25 303	0.76 364	0.52 279	0.31 218	0.38 249	0.24 154	0.38 360	0.96 423	0.30 277	0.10 240	0.24 567	0.11 284	0.09 181	0.12 145	0.14 245

tt1	0.44 289	0.64 428	1.83 348	0.35 408	0.14 66	0.76 531	0.25 303	0.74 342	0.88 574	0.31 218	0.37 239	0.25 169	0.35 332	0.63 350	0.19 84	0.10 240	0.24 567	0.11 284	0.09 181	0.25 437	0.36 562

RAFT-Test	0.44 289	0.38 266	2.01 423	0.27 192	0.44 554	0.64 450	0.37 476	0.72 326	0.57 332	0.45 298	0.48 313	0.65 445	0.24 197	0.35 165	0.29 257	0.09 134	0.11 361	0.09 149	0.38 598	0.10 98	0.11 130

4D-IteraStereo	0.44 289	0.96 557	2.63 556	0.27 192	0.30 420	0.45 165	0.25 303	0.52 200	0.50 264	0.40 261	0.31 199	0.40 284	0.19 113	0.35 165	0.32 302	0.09 134	0.06 23	0.12 348	0.11 287	0.19 342	0.30 520

ToySt	0.44 289	0.61 407	1.89 375	0.29 257	0.18 200	0.55 296	0.35 460	0.67 303	0.53 296	0.39 259	0.50 338	0.59 415	0.43 422	0.51 302	0.49 423	0.10 240	0.12 394	0.13 409	0.16 434	0.24 423	0.19 377

UDGNet	0.44 289	1.02 584	1.74 284	0.35 408	0.19 235	0.58 347	0.23 247	0.49 165	0.66 440	0.41 269	0.38 249	0.34 248	0.29 288	0.53 312	0.30 277	0.24 582	0.10 308	0.37 613	0.19 487	0.27 469	0.15 287

test_3	0.44 289	0.20 18	1.70 268	0.36 427	0.32 451	0.47 194	0.30 402	0.73 338	0.49 253	0.50 346	0.30 182	0.45 328	0.22 155	0.59 334	0.98 537	0.08 63	0.10 308	0.11 284	0.35 585	0.29 482	0.28 500

GANet-ADL	0.44 289	0.41 296	2.31 490	0.33 359	0.20 251	0.57 330	0.25 303	0.75 352	0.54 309	0.42 274	0.59 421	0.56 399	0.30 298	0.40 211	0.38 353	0.14 455	0.11 361	0.09 149	0.08 136	0.22 391	0.17 340

DeepStereo_RVC	0.44 289	0.28 156	1.92 389	0.49 552	0.17 154	0.60 378	0.59 576	0.50 174	0.52 279	0.49 339	0.45 286	0.39 275	0.86 585	0.45 253	0.33 315	0.11 319	0.08 176	0.11 284	0.09 181	0.15 232	0.19 377

test-1	0.44 289	0.48 347	1.69 264	0.30 278	0.27 381	0.50 235	0.28 370	0.80 409	0.43 192	0.40 261	0.54 382	0.41 290	0.24 197	0.31 118	1.16 569	0.09 134	0.20 540	0.10 209	0.17 454	0.11 129	0.26 484

raft+_RVC	0.44 289	0.67 444	1.85 353	0.34 392	0.71 619	0.51 246	0.25 303	0.64 284	0.51 271	0.35 234	0.45 286	0.32 236	0.28 270	0.43 228	0.32 302	0.09 134	0.19 529	0.10 209	0.09 181	0.20 358	0.40 584

GES	0.44 289	0.28 156	1.88 368	0.30 278	0.18 200	0.61 398	0.30 402	0.88 477	0.46 223	0.47 309	0.52 358	0.39 275	0.42 411	0.58 328	0.67 488	0.15 475	0.11 361	0.12 348	0.10 220	0.15 232	0.17 340

AFF-stereo	0.44 289	0.96 557	1.78 312	0.31 305	0.15 95	0.50 235	0.21 169	0.64 284	0.63 403	0.47 309	0.64 478	0.49 361	0.34 330	0.46 262	0.31 289	0.08 63	0.09 260	0.10 209	0.10 220	0.37 558	0.10 105

FENet	0.44 289	0.30 184	2.42 512	0.32 333	0.17 154	0.58 347	0.22 208	0.77 375	0.59 351	0.47 309	0.42 269	0.55 386	0.38 360	0.49 291	0.47 412	0.12 380	0.09 260	0.12 348	0.11 287	0.13 180	0.16 319

AdaStereo	0.44 289	0.38 266	1.79 332	0.34 392	0.20 251	0.57 330	0.28 370	0.92 510	0.69 460	0.52 368	0.55 392	0.61 425	0.33 321	0.48 281	0.39 364	0.17 511	0.08 176	0.17 517	0.11 287	0.18 321	0.12 175
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	0.45 308	0.88 528	1.75 290	0.29 257	0.17 154	0.58 347	0.24 281	0.65 291	0.48 246	0.59 462	1.01 588	0.39 275	0.28 270	0.41 216	0.34 322	0.09 134	0.08 176	0.12 348	0.09 181	0.34 531	0.24 462

WQFJX1	0.45 308	0.28 156	0.56 17	0.27 192	0.35 492	0.48 205	0.25 303	1.98 660	2.08 657	0.26 179	0.26 138	0.29 219	0.28 270	0.50 298	0.31 289	0.10 240	0.11 361	0.10 209	0.08 136	0.23 406	0.14 245

AIO-test1	0.45 308	0.87 524	2.27 484	0.33 359	0.33 466	0.50 235	0.22 208	0.74 342	0.66 440	0.29 208	0.41 265	0.29 219	0.22 155	0.73 388	0.29 257	0.09 134	0.08 176	0.12 348	0.14 388	0.30 493	0.22 423

StereoVision	0.45 308	0.72 462	1.94 402	0.33 359	0.32 451	0.47 194	0.26 326	0.68 307	0.57 332	0.32 227	0.89 568	0.45 328	0.27 253	0.49 291	0.36 339	0.13 411	0.15 465	0.16 496	0.15 413	0.19 342	0.13 218

ADStereo(finetuned)	0.45 308	0.77 486	2.12 450	0.25 127	0.14 66	0.51 246	0.22 208	0.77 375	0.72 490	0.54 392	0.48 313	0.31 230	0.76 568	0.37 189	0.38 353	0.09 134	0.07 74	0.09 149	0.07 98	0.13 180	0.23 448

PFNet+	0.45 308	0.37 254	1.86 361	0.46 537	0.18 200	0.58 347	0.77 614	0.52 200	0.64 411	0.56 419	0.48 313	0.39 275	0.26 232	0.93 419	0.32 302	0.13 411	0.09 260	0.14 446	0.13 360	0.12 145	0.15 287

RAFT	0.45 308	0.92 539	1.59 243	0.34 392	0.19 235	0.46 185	0.35 460	0.65 291	0.49 253	0.49 339	0.49 330	0.70 486	0.40 382	0.47 274	0.32 302	0.11 319	0.16 483	0.14 446	0.13 360	0.51 610	0.13 218

TestStereo	0.45 308	0.54 379	2.11 446	0.29 257	0.16 125	0.43 146	0.24 281	0.54 221	0.45 212	0.37 243	0.46 294	0.34 248	0.27 253	1.98 577	0.27 232	0.11 319	0.08 176	0.12 348	0.09 181	0.14 209	0.08 46

CFNet_pseudo	0.45 308	0.46 332	2.23 477	0.25 127	0.19 235	0.56 312	0.21 169	0.77 375	0.60 356	0.49 339	0.56 404	0.69 476	0.47 458	0.52 306	0.31 289	0.11 319	0.10 308	0.15 477	0.10 220	0.17 293	0.14 245

RALCasStereoNet	0.45 308	0.88 528	1.85 353	0.30 278	0.26 368	0.49 222	0.26 326	0.58 243	0.51 271	0.36 239	0.48 313	0.36 257	0.28 270	0.55 320	0.34 322	0.10 240	0.53 636	0.09 149	0.08 136	0.25 437	0.34 551

ACVNet	0.45 308	0.44 320	1.79 332	0.28 223	0.21 265	0.59 366	0.36 467	0.66 294	0.68 451	0.45 298	0.59 421	0.69 476	0.40 382	0.44 237	0.55 449	0.11 319	0.09 260	0.10 209	0.09 181	0.34 531	0.10 105

ccs_rob	0.45 308	0.46 332	2.22 473	0.26 169	0.19 235	0.56 312	0.21 169	0.77 375	0.60 356	0.49 339	0.56 404	0.69 476	0.47 458	0.52 306	0.31 289	0.11 319	0.09 260	0.16 496	0.10 220	0.17 293	0.14 245

NLMM1	0.46 320	0.27 129	0.53 11	0.27 192	0.38 519	0.49 222	0.24 281	1.97 659	2.38 660	0.28 202	0.27 147	0.26 184	0.25 212	0.47 274	0.31 289	0.10 240	0.11 361	0.10 209	0.09 181	0.23 406	0.15 287

NLCSM	0.46 320	0.37 254	0.72 64	0.29 257	0.36 501	0.49 222	0.27 350	1.33 630	1.59 639	0.29 208	0.29 167	0.29 219	0.31 308	1.44 478	0.35 334	0.11 319	0.11 361	0.11 284	0.10 220	0.35 543	0.14 245

Reg-Stereo(zero)	0.46 320	0.17 2	2.10 445	0.24 103	0.34 479	0.51 246	0.42 502	0.50 174	0.54 309	0.37 243	0.46 294	0.54 383	0.60 517	0.43 228	1.10 559	0.08 63	0.09 260	0.08 54	0.22 516	0.12 145	0.22 423

xx1	0.46 320	0.64 428	2.07 435	0.35 408	0.14 66	0.76 531	0.25 303	0.74 342	1.01 597	0.31 218	0.38 249	0.46 340	0.36 338	0.69 378	0.19 84	0.10 240	0.24 567	0.12 348	0.12 327	0.12 145	0.14 245

rrr	0.46 320	0.34 232	3.08 613	0.27 192	0.16 125	0.45 165	0.28 370	1.09 610	0.51 271	0.24 141	0.21 65	0.26 184	0.25 212	0.64 352	0.52 437	0.09 134	0.07 74	0.10 209	0.29 549	0.16 269	0.25 474

MSKI-zero shot	0.46 320	0.38 266	2.47 526	0.27 192	0.43 553	0.56 312	0.20 127	0.77 375	0.43 192	0.60 472	0.51 343	0.44 319	0.17 64	0.68 372	0.21 136	0.09 134	0.29 594	0.09 149	0.32 573	0.14 209	0.10 105

PCWNet_CMD	0.46 320	0.45 329	2.28 486	0.26 169	0.20 251	0.55 296	0.21 169	0.75 352	0.64 411	0.48 327	0.55 392	0.68 469	0.57 504	0.46 262	0.30 277	0.11 319	0.10 308	0.14 446	0.10 220	0.18 321	0.14 245

RAFT_CTSACE	0.46 320	0.76 477	2.07 435	0.35 408	0.30 420	0.54 281	0.30 402	0.61 269	0.48 246	0.49 339	0.76 538	0.55 386	0.36 338	0.58 328	0.22 160	0.08 63	0.13 418	0.11 284	0.10 220	0.41 583	0.08 46

NRIStereo	0.46 320	0.25 100	1.77 308	0.47 542	0.16 125	0.95 587	0.74 610	0.51 184	0.56 328	0.48 327	0.39 258	0.59 415	0.29 288	0.77 400	0.32 302	0.11 319	0.13 418	0.11 284	0.09 181	0.21 374	0.24 462

ICVP	0.46 320	0.29 168	2.41 510	0.33 359	0.22 294	0.59 366	0.55 563	0.75 352	0.50 264	0.44 287	0.60 437	0.49 361	0.35 332	0.53 312	0.37 346	0.16 496	0.16 483	0.14 446	0.11 287	0.15 232	0.15 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 320	0.49 351	1.65 253	0.38 468	0.29 404	0.58 347	0.22 208	0.75 352	0.62 391	0.47 309	0.49 330	0.48 359	0.36 338	1.12 445	0.37 346	0.15 475	0.10 308	0.15 477	0.13 360	0.17 293	0.17 340

test_xeample3	0.46 320	0.34 232	2.99 607	0.37 451	0.16 125	0.49 222	0.33 447	1.06 604	0.44 197	0.25 161	0.23 98	0.24 154	0.25 212	0.49 291	0.56 457	0.09 134	0.07 74	0.10 209	0.40 604	0.17 293	0.26 484

SFCPSM	0.46 320	0.24 86	2.35 499	0.27 192	0.27 381	0.70 500	0.32 438	0.96 546	0.63 403	0.49 339	0.52 358	0.43 308	0.36 338	0.52 306	0.43 391	0.12 380	0.09 260	0.12 348	0.16 434	0.16 269	0.12 175

UPFNet	0.46 320	0.28 156	1.73 279	0.33 359	0.32 451	0.65 464	0.38 483	0.83 427	0.59 351	0.57 430	0.52 358	0.61 425	0.40 382	0.75 392	0.52 437	0.13 411	0.12 394	0.13 409	0.12 327	0.15 232	0.11 130

MSMDNet	0.46 320	0.44 320	2.28 486	0.26 169	0.20 251	0.55 296	0.21 169	0.75 352	0.64 411	0.48 327	0.55 392	0.68 469	0.56 498	0.46 262	0.30 277	0.11 319	0.10 308	0.13 409	0.10 220	0.18 321	0.15 287

HITNet	0.46 320	0.92 539	2.09 441	0.33 359	0.14 66	0.55 296	0.22 208	0.83 427	0.56 328	0.51 359	0.49 330	0.48 359	0.37 351	0.48 281	0.54 447	0.09 134	0.06 23	0.10 209	0.08 136	0.23 406	0.09 72
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	0.47 336	0.44 320	1.55 238	0.37 451	0.31 441	0.49 222	0.19 100	0.75 352	0.66 440	0.63 501	0.71 522	0.67 462	0.39 374	0.58 328	0.44 397	0.23 573	0.16 483	0.21 561	0.20 500	0.21 374	0.25 474

test_sample7	0.47 336	0.33 215	1.49 226	0.34 392	0.20 251	0.51 246	0.30 402	0.93 518	0.66 440	0.57 430	0.51 343	0.55 386	0.45 434	1.11 442	0.38 353	0.17 511	0.14 437	0.16 496	0.15 413	0.19 342	0.18 360

cc1	0.47 336	0.64 428	2.07 435	0.35 408	0.14 66	0.76 531	0.25 303	0.74 342	1.01 597	0.31 218	0.38 249	0.24 154	0.38 360	0.69 378	0.19 84	0.10 240	0.24 567	0.11 284	0.09 181	0.25 437	0.40 584

ffm	0.47 336	0.23 69	2.01 423	0.30 278	0.21 265	0.57 330	0.26 326	0.74 342	0.88 574	0.53 379	0.63 462	0.66 452	0.39 374	0.63 350	0.19 84	0.10 240	0.24 567	0.15 477	0.13 360	0.25 437	0.36 562

hknet	0.47 336	0.29 168	1.70 268	0.30 278	0.24 330	0.76 531	0.31 415	1.00 580	0.64 411	0.63 501	0.53 370	0.80 531	0.38 360	0.77 400	0.37 346	0.11 319	0.10 308	0.14 446	0.12 327	0.12 145	0.11 130

BEATNet_4x	0.47 336	0.73 469	1.91 386	0.33 359	0.15 95	0.56 312	0.25 303	0.85 447	0.58 343	0.54 392	0.51 343	0.57 405	0.42 411	0.57 324	0.61 473	0.11 319	0.08 176	0.12 348	0.09 181	0.20 358	0.16 319

ITSA-stereo	0.48 342	0.33 215	1.20 151	0.33 359	0.18 200	0.60 378	0.29 394	0.94 527	0.80 550	0.50 346	0.49 330	0.53 375	0.59 513	1.25 461	0.64 482	0.15 475	0.12 394	0.17 517	0.16 434	0.18 321	0.23 448

qqq1	0.48 342	0.46 332	1.60 245	0.30 278	0.15 95	0.45 165	0.24 281	0.90 489	0.72 490	0.56 419	0.64 478	0.51 367	0.41 393	1.87 559	0.23 171	0.13 411	0.10 308	0.09 149	0.08 136	0.14 209	0.11 130

fff1	0.48 342	0.46 332	1.60 245	0.30 278	0.15 95	0.45 165	0.24 281	0.90 489	0.72 490	0.56 419	0.64 478	0.51 367	0.41 393	1.87 559	0.23 171	0.13 411	0.10 308	0.09 149	0.08 136	0.14 209	0.11 130

MyStereo04	0.48 342	0.40 286	2.65 560	0.29 257	0.23 314	0.60 378	0.31 415	0.83 427	0.75 523	0.47 309	0.36 235	0.53 375	0.42 411	0.53 312	0.39 364	0.09 134	0.18 515	0.12 348	0.11 287	0.16 269	0.19 377

CFNet_ucs	0.48 342	0.50 359	2.32 491	0.26 169	0.22 294	0.57 330	0.22 208	0.85 447	0.65 425	0.53 379	0.64 478	0.68 469	0.44 430	0.54 316	0.31 289	0.13 411	0.12 394	0.16 496	0.11 287	0.19 342	0.17 340

anonymousa	0.48 342	0.46 332	2.44 518	0.29 257	0.34 479	0.61 398	0.25 303	0.66 294	0.54 309	0.53 379	0.77 542	0.73 498	0.46 449	0.33 144	0.31 289	0.10 240	0.09 260	0.12 348	0.29 549	0.10 98	0.19 377

NF-Stereo	0.48 342	0.25 100	1.81 339	0.52 565	0.16 125	0.61 398	0.44 520	0.66 294	0.61 373	0.50 346	0.47 300	0.37 261	0.26 232	1.45 483	0.79 517	0.11 319	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.13 180	0.16 319

OCTAStereo	0.48 342	0.25 100	1.81 339	0.52 565	0.16 125	0.61 398	0.43 509	0.66 294	0.61 373	0.50 346	0.47 300	0.37 261	0.26 232	1.44 478	0.80 518	0.11 319	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.13 180	0.17 340

PSM-softLoss	0.48 342	0.27 129	1.85 353	0.51 561	0.17 154	0.61 398	0.40 492	0.61 269	0.57 332	0.52 368	0.48 313	0.39 275	0.25 212	1.46 484	0.77 511	0.12 380	0.08 176	0.13 409	0.12 327	0.12 145	0.14 245

KMStereo	0.48 342	0.27 129	1.85 353	0.51 561	0.17 154	0.61 398	0.40 492	0.61 269	0.57 332	0.52 368	0.48 313	0.39 275	0.25 212	1.46 484	0.77 511	0.12 380	0.08 176	0.13 409	0.12 327	0.12 145	0.14 245

KYRaft	0.48 342	0.29 168	1.75 290	0.33 359	0.21 265	0.75 527	0.44 520	0.58 243	0.57 332	0.64 511	0.93 575	0.53 375	0.72 557	0.60 341	0.24 196	0.10 240	0.07 74	0.12 348	0.14 388	0.12 145	0.54 607

RE-Stereo	0.48 342	0.25 100	1.81 339	0.52 565	0.16 125	0.61 398	0.43 509	0.66 294	0.60 356	0.50 346	0.47 300	0.37 261	0.26 232	1.44 478	0.78 513	0.11 319	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.13 180	0.17 340

TVStereo	0.48 342	0.25 100	1.81 339	0.52 565	0.16 125	0.61 398	0.43 509	0.66 294	0.60 356	0.50 346	0.47 300	0.37 261	0.26 232	1.44 478	0.78 513	0.11 319	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.13 180	0.17 340

111	0.48 342	1.09 593	1.95 405	0.24 103	0.13 46	0.59 366	0.26 326	0.83 427	0.78 542	0.48 327	0.52 358	0.56 399	0.38 360	0.49 291	0.38 353	0.09 134	0.07 74	0.09 149	0.07 98	0.23 406	0.35 554

acv_ft	0.48 342	0.44 320	1.76 299	0.32 333	0.41 544	0.63 436	0.28 370	0.81 413	0.68 451	0.61 481	0.59 421	0.69 476	0.45 434	0.44 237	0.63 477	0.11 319	0.09 260	0.10 209	0.09 181	0.41 583	0.10 105

UCFNet_RVC	0.48 342	0.82 507	1.85 353	0.30 278	0.27 381	0.64 450	0.26 326	0.74 342	0.55 316	0.48 327	0.53 370	0.63 431	0.41 393	0.88 418	0.38 353	0.15 475	0.10 308	0.17 517	0.17 454	0.18 321	0.15 287

MLCV	0.48 342	0.89 532	1.85 353	0.29 257	0.14 66	0.59 366	0.23 247	0.72 326	0.59 351	0.66 520	0.66 489	0.55 386	0.36 338	1.03 433	0.49 423	0.09 134	0.06 23	0.09 149	0.07 98	0.19 342	0.11 130

DN-CSS_ROB	0.48 342	1.23 615	1.99 420	0.39 478	0.22 294	0.56 312	0.19 100	0.75 352	0.61 373	0.45 298	0.62 449	0.41 290	0.31 308	0.70 383	0.32 302	0.11 319	0.08 176	0.14 446	0.13 360	0.36 550	0.12 175

AIO-test2	0.49 360	1.15 605	1.96 414	0.42 507	0.37 513	0.50 235	0.23 247	0.79 405	0.70 470	0.33 230	0.53 370	0.27 197	0.22 155	0.67 369	0.29 257	0.73 639	0.08 176	0.13 409	0.17 454	0.17 293	0.18 360

DCVSM-stereo	0.49 360	0.29 168	2.49 530	0.29 257	0.22 294	0.53 274	0.52 551	0.58 243	0.49 253	0.69 532	0.46 294	0.79 527	0.48 467	0.53 312	0.42 382	0.13 411	0.14 437	0.15 477	0.12 327	0.20 358	0.20 396

MyStereo05	0.49 360	0.41 296	2.72 570	0.30 278	0.23 314	0.60 378	0.30 402	0.82 421	0.77 538	0.52 368	0.37 239	0.51 367	0.42 411	0.52 306	0.38 353	0.09 134	0.17 503	0.12 348	0.10 220	0.16 269	0.20 396

HH	0.49 360	0.49 351	2.78 583	0.50 556	0.41 544	0.38 97	0.23 247	0.72 326	0.38 128	0.63 501	0.48 313	0.87 559	0.41 393	0.64 352	0.21 136	0.09 134	0.17 503	0.10 209	0.09 181	0.16 269	0.12 175

HanStereo	0.49 360	0.49 351	2.78 583	0.50 556	0.41 544	0.38 97	0.23 247	0.72 326	0.38 128	0.63 501	0.48 313	0.87 559	0.41 393	0.64 352	0.21 136	0.09 134	0.17 503	0.10 209	0.09 181	0.16 269	0.12 175

gwcnet-sp	0.49 360	0.43 309	2.54 544	0.31 305	0.22 294	0.67 476	0.31 415	0.78 390	0.65 425	0.58 448	0.47 300	0.46 340	0.43 422	0.76 396	0.46 403	0.11 319	0.11 361	0.11 284	0.11 287	0.15 232	0.14 245

scenet	0.49 360	0.43 309	2.54 544	0.31 305	0.22 294	0.67 476	0.31 415	0.78 390	0.65 425	0.58 448	0.47 300	0.46 340	0.43 422	0.76 396	0.46 403	0.11 319	0.11 361	0.11 284	0.11 287	0.15 232	0.14 245

ssnet	0.49 360	0.43 309	2.54 544	0.31 305	0.22 294	0.67 476	0.31 415	0.78 390	0.65 425	0.58 448	0.47 300	0.46 340	0.43 422	0.76 396	0.46 403	0.11 319	0.11 361	0.11 284	0.11 287	0.15 232	0.14 245

TestStereo1	0.49 360	0.81 503	1.85 353	0.39 478	0.57 596	0.56 312	0.34 452	0.75 352	0.69 460	0.44 287	0.63 462	0.35 252	0.42 411	0.64 352	0.29 257	0.10 240	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.33 519	0.26 484

SA-5K	0.49 360	0.81 503	1.85 353	0.39 478	0.57 596	0.56 312	0.34 452	0.75 352	0.69 460	0.44 287	0.63 462	0.35 252	0.42 411	0.64 352	0.29 257	0.10 240	0.08 176	0.12 348	0.10 220	0.33 519	0.26 484

Prome-Stereo	0.49 360	0.30 184	1.76 299	0.60 601	0.23 314	0.63 436	0.42 502	0.62 273	0.60 356	0.59 462	1.03 593	0.43 308	0.72 557	0.60 341	0.33 315	0.09 134	0.07 74	0.10 209	0.09 181	0.11 129	0.43 591

test_sample4	0.50 371	0.42 304	1.88 368	0.32 333	0.19 235	0.56 312	0.26 326	0.93 518	0.65 425	0.54 392	0.54 382	0.45 328	0.36 338	1.79 542	0.36 339	0.13 411	0.10 308	0.13 409	0.12 327	0.17 293	0.16 319

test_sample3	0.50 371	0.41 296	1.88 368	0.32 333	0.19 235	0.57 330	0.25 303	0.92 510	0.64 411	0.52 368	0.49 330	0.47 348	0.35 332	1.79 542	0.37 346	0.13 411	0.10 308	0.12 348	0.11 287	0.16 269	0.16 319

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 371	0.33 215	0.93 105	0.26 169	0.22 294	0.46 185	0.20 127	1.10 611	1.34 627	3.16 671	0.32 208	0.22 121	0.20 126	0.30 111	0.22 160	0.10 240	0.09 260	0.11 284	0.09 181	0.15 232	0.19 377

SMFormer	0.50 371	0.46 332	1.60 245	0.30 278	0.15 95	0.45 165	0.24 281	0.90 489	0.72 490	0.56 419	0.64 478	0.51 367	0.41 393	1.87 559	0.49 423	0.13 411	0.10 308	0.11 284	0.10 220	0.15 232	0.16 319

tta	0.50 371	0.46 332	1.60 245	0.30 278	0.15 95	0.45 165	0.24 281	0.90 489	0.72 490	0.56 419	0.64 478	0.51 367	0.41 393	1.87 559	0.49 423	0.13 411	0.10 308	0.11 284	0.10 220	0.14 209	0.11 130

DCRE	0.50 371	0.63 423	2.13 452	0.30 278	0.23 314	0.45 165	0.24 281	0.59 252	0.53 296	0.50 346	2.10 639	0.42 304	0.26 232	0.35 165	0.23 171	0.09 134	0.14 437	0.10 209	0.32 573	0.16 269	0.15 287

RAFT+CT+SA	0.50 371	0.86 521	1.82 345	0.37 451	0.75 621	0.54 281	0.34 452	0.77 375	0.63 403	0.38 253	0.55 392	0.34 248	0.29 288	0.68 372	0.27 232	0.09 134	0.07 74	0.11 284	0.51 625	0.29 482	0.41 589

NINENet	0.50 371	0.33 215	1.69 264	0.55 583	0.25 350	0.91 582	0.23 247	0.98 559	0.71 480	0.53 379	0.55 392	0.66 452	0.30 298	1.22 455	0.32 302	0.15 475	0.13 418	0.16 496	0.11 287	0.16 269	0.13 218

SA	0.50 371	0.75 476	1.95 405	0.31 305	0.61 609	0.57 330	0.31 415	0.91 501	0.73 505	0.42 274	0.62 449	0.38 269	0.47 458	0.68 372	0.29 257	0.09 134	0.09 260	0.13 409	0.32 573	0.30 493	0.10 105

CSP-Net	0.50 371	0.39 278	1.25 160	0.29 257	0.23 314	0.77 539	0.35 460	0.86 457	0.57 332	0.59 462	0.59 421	0.65 445	0.40 382	1.77 537	0.44 397	0.16 496	0.11 361	0.10 209	0.10 220	0.20 358	0.14 245

GwcNet-ADL	0.50 371	0.74 473	2.90 598	0.31 305	0.20 251	0.58 347	0.29 394	0.87 468	0.64 411	0.47 309	0.47 300	0.56 399	0.33 321	0.46 262	0.46 403	0.13 411	0.12 394	0.09 149	0.09 181	0.14 209	0.21 408

RAFT_R40	0.50 371	0.21 33	1.76 299	0.50 556	0.40 535	0.61 398	0.53 555	0.56 231	0.60 356	0.56 419	0.54 382	0.55 386	0.51 479	1.57 504	0.53 441	0.11 319	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.16 269	0.09 72

GMM-Stereo	0.50 371	0.23 69	2.41 510	0.54 576	0.24 330	0.77 539	0.46 531	0.59 252	0.57 332	0.58 448	0.73 529	0.47 348	0.43 422	0.68 372	0.27 232	0.10 240	0.06 23	0.13 409	0.13 360	0.14 209	0.44 593

MMNet	0.50 371	0.48 347	1.93 392	0.33 359	0.27 381	0.79 548	0.28 370	0.81 413	0.74 509	0.60 472	0.56 404	0.59 415	0.55 494	0.79 405	0.59 468	0.10 240	0.09 260	0.12 348	0.11 287	0.13 180	0.14 245

DeepPruner_ROB	0.50 371	0.70 456	1.94 402	0.29 257	0.26 368	0.63 436	0.31 415	0.80 409	0.48 246	0.61 481	0.55 392	0.66 452	0.38 360	0.98 425	0.40 372	0.19 538	0.14 437	0.14 446	0.14 388	0.23 406	0.17 340

StereoDRNet-Refined	0.50 371	0.41 296	1.50 229	0.33 359	0.21 265	0.68 488	0.26 326	0.81 413	0.68 451	0.67 524	0.68 499	0.73 498	0.42 411	1.10 439	0.59 468	0.11 319	0.08 176	0.14 446	0.14 388	0.25 437	0.21 408
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 371	1.15 605	1.73 279	0.31 305	0.21 265	0.58 347	0.22 208	0.95 541	0.82 558	0.58 448	0.62 449	0.57 405	0.39 374	0.84 411	0.40 372	0.11 319	0.08 176	0.09 149	0.06 17	0.21 374	0.13 218

Hybrid-DGEV-2	0.51 388	0.84 513	1.75 290	0.32 333	0.17 154	0.73 515	0.18 89	0.83 427	0.69 460	0.52 368	0.38 249	0.53 375	0.42 411	0.99 426	0.92 527	0.10 240	0.08 176	0.11 284	0.10 220	0.25 437	0.23 448

G2L-ROB	0.51 388	0.95 554	1.96 414	0.29 257	0.22 294	0.59 366	0.28 370	0.76 364	0.57 332	0.55 410	0.45 286	0.70 486	0.32 316	1.38 471	0.47 412	0.11 319	0.07 74	0.09 149	0.08 136	0.20 358	0.13 218

DFGA-Net	0.51 388	1.06 589	1.75 290	0.30 278	0.24 330	0.54 281	0.22 208	0.63 281	0.60 356	0.48 327	0.51 343	0.35 252	0.27 253	1.82 550	0.53 441	0.10 240	0.08 176	0.12 348	0.12 327	0.37 558	0.15 287

test_sample5	0.51 388	0.43 309	1.83 348	0.32 333	0.18 200	0.55 296	0.26 326	0.92 510	0.65 425	0.53 379	0.59 421	0.45 328	0.36 338	1.87 559	0.36 339	0.13 411	0.10 308	0.13 409	0.12 327	0.17 293	0.16 319

DualNet	0.51 388	0.43 309	1.83 348	0.32 333	0.18 200	0.55 296	0.26 326	0.92 510	0.65 425	0.54 392	0.62 449	0.45 328	0.36 338	1.87 559	0.36 339	0.13 411	0.10 308	0.13 409	0.12 327	0.17 293	0.16 319

test_5	0.51 388	0.87 524	1.99 420	0.37 451	0.65 613	0.58 347	0.35 460	0.78 390	0.62 391	0.48 327	0.55 392	0.45 328	0.40 382	0.72 387	0.30 277	0.09 134	0.07 74	0.12 348	0.12 327	0.33 519	0.38 572

Sa-1000	0.51 388	0.72 462	1.90 380	0.31 305	0.60 605	0.60 378	0.31 415	0.94 527	0.71 480	0.52 368	0.83 552	0.42 304	0.33 321	0.68 372	0.28 243	0.10 240	0.09 260	0.13 409	0.29 549	0.29 482	0.10 105

dad	0.51 388	1.01 580	1.74 284	0.29 257	0.19 235	0.60 378	0.26 326	0.52 200	0.75 523	0.63 501	0.63 462	0.63 431	0.33 321	0.85 413	0.47 412	0.27 596	0.15 465	0.40 616	0.18 467	0.22 391	0.14 245

PSMNet-ADL	0.51 388	0.38 266	1.65 253	0.35 408	0.21 265	0.67 476	0.26 326	0.74 342	0.55 316	0.42 274	0.52 358	0.70 486	0.45 434	1.91 570	0.57 461	0.15 475	0.13 418	0.11 284	0.13 360	0.15 232	0.20 396

Pruner-Stereo	0.51 388	0.27 129	1.78 312	1.79 659	0.19 235	0.62 418	0.45 528	0.57 237	0.60 356	0.61 481	0.48 313	0.41 290	0.24 197	0.46 262	1.00 543	0.12 380	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.12 145	0.13 218

CFNet-ft	0.51 388	0.76 477	1.79 332	0.28 223	0.30 420	0.63 436	0.28 370	0.66 294	0.55 316	0.45 298	0.57 412	0.74 504	0.41 393	1.46 484	0.42 382	0.14 455	0.10 308	0.28 590	0.13 360	0.18 321	0.14 245

STTStereo	0.51 388	0.69 451	2.14 457	0.36 427	0.30 420	0.61 398	0.32 438	0.77 375	0.60 356	0.60 472	0.54 382	0.67 462	0.43 422	0.86 414	0.42 382	0.16 496	0.15 465	0.17 517	0.20 500	0.16 269	0.15 287

CFNet_RVC	0.51 388	0.76 477	1.79 332	0.28 223	0.30 420	0.63 436	0.28 370	0.66 294	0.55 316	0.45 298	0.57 412	0.74 504	0.41 393	1.46 484	0.42 382	0.14 455	0.10 308	0.28 590	0.13 360	0.18 321	0.14 245

iResNet	0.51 388	0.76 477	2.59 552	0.41 496	0.17 154	0.64 450	0.27 350	0.82 421	0.70 470	0.57 430	0.64 478	0.43 308	0.36 338	0.70 383	0.52 437	0.10 240	0.07 74	0.09 149	0.08 136	0.21 374	0.13 218

test_sample6	0.52 402	0.44 320	1.81 339	0.33 359	0.18 200	0.55 296	0.27 350	0.94 527	0.66 440	0.54 392	0.62 449	0.47 348	0.36 338	1.97 576	0.38 353	0.14 455	0.10 308	0.13 409	0.13 360	0.17 293	0.16 319

CoDeX	0.52 402	0.43 309	2.25 481	0.29 257	0.26 368	0.61 398	0.32 438	0.99 571	0.68 451	0.48 327	0.55 392	0.52 373	0.40 382	1.60 511	0.35 334	0.12 380	0.09 260	0.11 284	0.10 220	0.13 180	0.12 175

SepStereo	0.52 402	0.35 241	1.55 238	0.33 359	0.34 479	0.50 235	0.42 502	0.83 427	0.74 509	0.83 580	0.68 499	0.56 399	0.48 467	1.56 500	0.46 403	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.09 181	0.18 321	0.15 287

SST-Stereo	0.52 402	0.20 18	1.76 299	0.62 603	0.53 586	0.62 418	0.66 593	0.55 225	0.61 373	0.58 448	0.53 370	0.52 373	0.60 517	1.59 510	0.29 257	0.11 319	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.16 269	0.10 105

LMCR-Stereo	0.52 402	0.71 458	2.39 506	0.40 489	0.21 265	0.74 521	0.31 415	1.02 591	0.64 411	0.61 481	0.63 462	0.39 275	0.51 479	0.62 347	0.42 382	0.19 538	0.09 260	0.12 348	0.09 181	0.23 406	0.12 175

delet	0.52 402	0.54 379	1.62 251	0.31 305	0.35 492	0.74 521	0.46 531	0.85 447	0.74 509	0.55 410	0.60 437	0.67 462	0.50 477	1.12 445	0.57 461	0.11 319	0.11 361	0.13 409	0.14 388	0.16 269	0.12 175

IGEV-FE	0.53 408	0.34 232	2.91 599	0.32 333	0.18 200	0.54 281	0.21 169	0.72 326	0.42 181	0.81 574	0.51 343	0.70 486	0.41 393	0.48 281	1.13 563	0.09 134	0.15 465	0.10 209	0.35 585	0.19 342	0.09 72

IGEV_Zeroshot_test	0.53 408	0.33 215	2.91 599	0.32 333	0.18 200	0.54 281	0.21 169	0.72 326	0.42 181	0.81 574	0.51 343	0.71 491	0.41 393	0.48 281	1.13 563	0.09 134	0.15 465	0.10 209	0.35 585	0.19 342	0.09 72

TRStereo	0.53 408	0.76 477	2.38 504	0.42 507	0.29 404	0.69 494	0.23 247	1.81 652	0.55 316	0.36 239	0.32 208	0.47 348	0.40 382	0.46 262	0.25 210	0.12 380	0.11 361	0.11 284	0.41 607	0.13 180	0.32 538

RAFT-345	0.53 408	0.30 184	2.34 496	0.38 468	0.34 479	0.58 347	0.42 502	0.47 144	0.61 373	0.51 359	1.00 587	0.43 308	0.28 270	1.57 504	0.82 520	0.10 240	0.07 74	0.11 284	0.09 181	0.10 98	0.08 46

cf-r	0.53 408	0.81 503	2.15 458	0.33 359	0.28 395	0.60 378	0.28 370	0.78 390	0.64 411	0.51 359	0.60 437	0.75 510	0.40 382	1.32 464	0.43 391	0.13 411	0.09 260	0.11 284	0.12 327	0.15 232	0.14 245

PSMNet-RSSM	0.53 408	0.82 507	1.78 312	0.31 305	0.25 350	0.58 347	0.28 370	0.84 439	0.60 356	0.50 346	0.61 444	0.67 462	0.43 422	1.68 521	0.42 382	0.15 475	0.10 308	0.14 446	0.16 434	0.15 232	0.13 218

MyStereo8	0.54 414	0.80 498	2.76 578	0.32 333	0.33 466	0.71 502	0.20 127	0.87 468	0.57 332	0.51 359	0.59 421	0.50 364	0.33 321	0.68 372	0.55 449	0.10 240	0.29 594	0.10 209	0.13 360	0.21 374	0.34 551

MyStereo06	0.54 414	0.41 296	2.68 563	0.30 278	0.23 314	0.60 378	0.30 402	0.81 413	0.44 197	0.84 582	0.52 358	0.78 522	0.58 510	0.48 281	1.10 559	0.09 134	0.17 503	0.12 348	0.10 220	0.16 269	0.20 396

iRaft-Stereo_5w	0.54 414	1.01 580	2.08 440	0.27 192	0.21 265	0.49 222	0.28 370	0.73 338	0.58 343	0.40 261	0.61 444	0.62 429	0.46 449	1.78 538	0.47 412	0.09 134	0.07 74	0.11 284	0.10 220	0.39 575	0.12 175

IPLGR	0.54 414	0.56 390	2.68 563	0.36 427	0.18 200	0.62 418	0.54 559	1.02 591	0.64 411	0.73 550	0.46 294	0.47 348	0.45 434	1.12 445	0.29 257	0.09 134	0.08 176	0.11 284	0.09 181	0.19 342	0.12 175

AACVNet	0.54 414	0.78 494	1.73 279	0.36 427	0.21 265	0.57 330	0.25 303	0.71 321	0.51 271	0.55 410	0.59 421	0.64 440	0.41 393	2.13 596	0.41 380	0.14 455	0.11 361	0.14 446	0.11 287	0.33 519	0.15 287

LCNet	0.54 414	0.37 254	1.78 312	0.92 629	0.22 294	0.96 588	0.30 402	0.59 252	0.58 343	0.51 359	0.55 392	0.41 290	0.76 568	0.84 411	0.26 222	0.09 134	0.06 23	0.12 348	0.18 467	0.98 645	0.39 578

IRAFT_RVC	0.54 414	0.53 371	1.78 312	0.46 537	0.21 265	0.58 347	0.43 509	0.65 291	0.66 440	0.54 392	0.50 338	0.49 361	0.51 479	1.58 508	1.01 547	0.11 319	0.25 580	0.13 409	0.10 220	0.15 232	0.13 218

GEStereo_RVC	0.54 414	0.87 524	1.95 405	0.47 542	0.25 350	0.62 418	0.37 476	1.00 580	0.74 509	0.53 379	0.54 382	0.59 415	0.44 430	1.10 439	0.46 403	0.15 475	0.11 361	0.12 348	0.10 220	0.26 458	0.19 377

UNet	0.54 414	0.44 320	2.83 588	0.31 305	0.33 466	0.74 521	0.27 350	0.82 421	0.61 373	0.53 379	0.54 382	0.72 494	0.54 489	0.78 404	0.56 457	0.11 319	0.09 260	0.13 409	0.11 287	0.14 209	0.12 175

HGLStereo	0.54 414	0.69 451	2.00 422	0.35 408	0.40 535	0.66 470	0.30 402	0.83 427	0.62 391	0.57 430	0.69 508	0.69 476	0.54 489	1.07 436	0.55 449	0.13 411	0.13 418	0.13 409	0.11 287	0.19 342	0.17 340

DSFCA	0.54 414	0.35 241	1.41 204	0.28 223	0.28 395	0.79 548	0.88 623	0.76 364	0.70 470	0.72 546	0.66 489	0.67 462	0.57 504	1.17 451	0.63 477	0.16 496	0.14 437	0.13 409	0.14 388	0.16 269	0.13 218

DLCB_ROB	0.54 414	0.55 388	1.49 226	0.36 427	0.25 350	0.65 464	0.36 467	0.80 409	0.70 470	0.72 546	0.69 508	0.83 541	0.46 449	1.53 497	0.60 470	0.13 411	0.12 394	0.14 446	0.14 388	0.14 209	0.13 218

G2L-Stereo_test	0.55 426	0.97 565	1.89 375	0.33 359	0.24 330	0.75 527	0.38 483	0.79 405	0.60 356	0.60 472	0.54 382	0.74 504	0.39 374	1.56 500	0.43 391	0.10 240	0.08 176	0.08 54	0.08 136	0.28 475	0.13 218

G2L-Stereo	0.55 426	0.85 518	2.18 465	0.31 305	0.27 381	0.59 366	0.27 350	0.77 375	0.55 316	0.54 392	0.52 358	0.71 491	0.36 338	1.75 533	0.50 428	0.13 411	0.11 361	0.13 409	0.11 287	0.29 482	0.15 287

ssnet_v2	0.55 426	0.60 402	1.86 361	0.32 333	0.22 294	0.72 508	0.44 520	0.94 527	0.74 509	0.63 501	0.54 382	0.81 534	0.47 458	0.77 400	0.70 495	0.16 496	0.14 437	0.14 446	0.14 388	0.30 493	0.30 520

raft_robust	0.55 426	0.84 513	1.73 279	0.28 223	0.54 588	0.53 274	0.25 303	0.88 477	0.75 523	0.48 327	0.46 294	0.76 516	0.75 566	1.46 484	0.27 232	0.09 134	0.10 308	0.10 209	0.30 558	0.26 458	0.16 319

XX-Stereo	0.55 426	0.54 379	3.50 639	0.48 550	0.39 525	0.54 281	0.17 70	0.89 483	0.40 155	0.44 287	0.65 487	0.85 550	0.19 113	0.77 400	0.21 136	0.10 240	0.14 437	0.10 209	0.32 573	0.17 293	0.14 245

ac_64	0.55 426	0.46 332	1.92 389	0.36 427	0.34 479	0.63 436	0.31 415	0.82 421	0.61 373	0.55 410	0.51 343	0.89 565	0.48 467	1.83 551	0.55 449	0.14 455	0.11 361	0.12 348	0.12 327	0.18 321	0.12 175

GANet-RSSM	0.55 426	0.73 469	1.90 380	0.36 427	0.26 368	0.59 366	0.27 350	0.78 390	0.52 279	0.47 309	0.57 412	0.63 431	0.45 434	1.92 574	0.43 391	0.14 455	0.10 308	0.25 583	0.11 287	0.34 531	0.14 245

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 426	0.92 539	2.36 502	0.38 468	0.37 513	0.60 378	0.28 370	0.82 421	0.62 391	0.62 492	0.55 392	0.72 494	0.45 434	1.00 429	0.43 391	0.15 475	0.11 361	0.14 446	0.14 388	0.15 232	0.16 319
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	0.56 434	0.29 168	1.27 165	0.26 169	0.16 125	0.44 157	0.16 59	0.44 102	0.35 80	5.31 676	0.19 48	0.22 121	0.19 113	0.24 38	1.08 556	0.10 240	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.13 218

CBFPSM	0.56 434	0.91 537	1.82 345	0.28 223	0.23 314	0.71 502	0.37 476	0.72 326	0.64 411	0.50 346	0.49 330	1.03 597	0.83 578	0.62 347	1.35 588	0.10 240	0.12 394	0.10 209	0.10 220	0.18 321	0.19 377

CRFU-Net	0.56 434	0.38 266	1.86 361	0.46 537	0.26 368	0.82 559	0.36 467	0.90 489	0.49 253	0.62 492	0.59 421	0.78 522	1.35 628	1.00 429	0.48 418	0.15 475	0.14 437	0.17 517	0.10 220	0.19 342	0.14 245

CIPLG	0.56 434	1.19 611	2.46 521	0.80 620	0.31 441	0.61 398	0.57 572	0.76 364	0.57 332	0.56 419	0.63 462	0.41 290	0.30 298	0.45 253	0.40 372	0.11 319	0.20 540	0.13 409	0.13 360	0.35 543	0.19 377

DAS	0.56 434	0.35 241	1.55 238	0.33 359	0.34 479	0.50 235	0.42 502	0.83 427	0.74 509	0.83 580	0.68 499	0.56 399	0.48 467	2.40 616	0.46 403	0.12 380	0.08 176	0.12 348	0.09 181	0.18 321	0.15 287

AASNet	0.56 434	1.03 585	2.34 496	0.37 451	0.33 466	0.65 464	0.29 394	0.96 546	0.73 505	0.54 392	0.60 437	0.55 386	0.38 360	0.59 334	0.58 466	0.14 455	0.12 394	0.13 409	0.10 220	0.43 591	0.24 462

ACRE	0.56 434	1.14 601	2.77 581	0.76 616	0.28 395	0.60 378	0.56 568	0.76 364	0.58 343	0.55 410	0.62 449	0.41 290	0.29 288	0.44 237	0.39 364	0.11 319	0.19 529	0.13 409	0.14 388	0.36 550	0.18 360

iinet-f	0.57 441	0.93 545	2.27 484	0.31 305	0.25 350	0.83 562	0.33 447	0.81 413	0.65 425	0.54 392	0.63 462	0.73 498	0.67 545	0.73 388	0.67 488	0.13 411	0.13 418	0.11 284	0.10 220	0.43 591	0.16 319

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 441	0.87 524	2.11 446	0.32 333	0.30 420	0.84 564	0.40 492	0.88 477	0.72 490	0.65 518	0.73 529	0.66 452	0.57 504	0.93 419	0.71 498	0.13 411	0.07 74	0.10 209	0.08 136	0.15 232	0.14 245

psm_up	0.57 441	0.61 407	1.83 348	0.35 408	0.30 420	0.64 450	0.37 476	0.90 489	0.68 451	0.59 462	0.55 392	0.68 469	0.54 489	1.91 570	0.46 403	0.16 496	0.15 465	0.16 496	0.15 413	0.23 406	0.13 218

GwcNet-RSSM	0.57 441	0.94 547	2.13 452	0.32 333	0.25 350	0.60 378	0.30 402	0.80 409	0.66 440	0.52 368	0.64 478	0.71 491	0.40 382	1.79 542	0.50 428	0.13 411	0.09 260	0.12 348	0.12 327	0.21 374	0.15 287

DISCO	0.57 441	0.34 232	1.87 366	0.45 532	0.34 479	0.84 564	0.35 460	0.84 439	0.78 542	0.59 462	0.63 462	1.06 604	0.53 486	1.10 439	0.82 520	0.12 380	0.09 260	0.11 284	0.10 220	0.22 391	0.18 360

coex_refinement	0.58 446	0.94 547	1.87 366	0.38 468	0.25 350	0.64 450	0.34 452	0.83 427	0.65 425	0.60 472	0.63 462	0.81 534	0.48 467	1.85 558	0.56 457	0.13 411	0.09 260	0.10 209	0.10 220	0.16 269	0.16 319

PSMNet-RUCA	0.58 446	0.82 507	1.89 375	0.59 597	0.56 594	0.64 450	0.36 467	0.84 439	0.69 460	0.51 359	0.68 499	0.53 375	0.43 422	0.56 323	0.43 391	0.34 612	0.18 515	0.44 622	0.29 549	0.48 603	0.30 520

FACV-RUCA	0.58 446	0.40 286	1.78 312	0.43 511	1.67 663	0.48 205	0.28 370	0.69 310	0.62 391	0.40 261	0.53 370	0.33 242	0.63 534	0.40 211	0.31 289	0.13 411	0.11 361	0.62 634	0.12 327	0.70 627	0.98 647

UGAM	0.58 446	0.47 342	2.21 469	0.30 278	0.19 235	0.53 274	0.34 452	0.59 252	0.63 403	0.44 287	0.73 529	0.78 522	0.37 351	2.58 633	0.39 364	0.10 240	0.08 176	0.17 517	0.14 388	0.42 589	0.17 340

iRaft-Stereo_20w	0.58 446	0.39 278	1.96 414	0.45 532	0.32 451	0.92 584	0.57 572	1.14 616	0.56 328	0.81 574	0.40 261	0.55 386	0.69 550	0.65 363	1.04 552	0.09 134	0.16 483	0.09 149	0.36 594	0.17 293	0.25 474

IPLGR_C	0.58 446	1.25 618	2.72 570	0.80 620	0.31 441	0.60 378	0.61 582	0.76 364	0.58 343	0.56 419	0.62 449	0.41 290	0.31 308	0.43 228	0.40 372	0.11 319	0.22 555	0.13 409	0.15 413	0.35 543	0.19 377

CFNet	0.58 446	0.96 557	1.78 312	0.33 359	0.25 350	0.63 436	0.22 208	0.88 477	0.75 523	0.46 307	0.59 421	0.58 412	0.40 382	2.29 604	0.48 418	0.12 380	0.09 260	0.15 477	0.14 388	0.30 493	0.15 287

NVstereo2D	0.58 446	0.40 286	2.03 431	0.35 408	0.35 492	0.69 494	0.39 489	0.91 501	0.80 550	0.47 309	0.53 370	0.67 462	0.46 449	1.99 580	0.48 418	0.19 538	0.11 361	0.17 517	0.13 360	0.25 437	0.25 474

HUF	0.59 454	0.65 435	2.46 521	0.45 532	0.77 625	0.34 57	0.24 281	0.46 125	0.39 141	0.31 218	0.28 159	0.25 169	0.19 113	0.67 369	0.18 59	0.12 380	2.03 676	0.08 54	0.06 17	0.31 501	1.59 669

DualNet (step1)	0.59 454	0.62 413	1.93 392	0.27 192	0.22 294	0.68 488	0.31 415	0.93 518	0.66 440	0.57 430	0.51 343	0.55 386	0.45 434	1.11 442	0.38 353	0.61 631	0.14 437	0.87 643	0.56 633	0.25 437	0.23 448

Wz-Net-LNSev	0.59 454	0.96 557	2.47 526	0.34 392	0.37 513	0.79 548	0.44 520	0.86 457	0.77 538	0.61 481	0.67 492	0.79 527	0.56 498	0.64 352	0.62 475	0.15 475	0.14 437	0.12 348	0.12 327	0.18 321	0.19 377

OMP-Stereo	0.59 454	0.65 435	1.74 284	0.56 585	0.37 513	0.60 378	0.26 326	0.70 318	0.65 425	0.66 520	0.60 437	0.69 476	0.32 316	2.09 592	1.20 575	0.10 240	0.07 74	0.12 348	0.09 181	0.17 293	0.10 105

IIG-Stereo	0.59 454	0.65 435	1.74 284	0.54 576	0.23 314	0.61 398	0.21 169	0.73 338	0.65 425	0.64 511	0.69 508	0.69 476	0.38 360	2.09 592	1.39 591	0.11 319	0.07 74	0.11 284	0.09 181	0.15 232	0.09 72

iResNetv2_ROB	0.59 454	1.43 633	2.96 602	0.40 489	0.22 294	0.58 347	0.28 370	0.91 501	0.73 505	0.57 430	0.63 462	0.60 422	0.41 393	0.74 391	0.35 334	0.11 319	0.08 176	0.10 209	0.07 98	0.43 591	0.17 340

SACVNet	0.60 460	0.74 473	1.90 380	0.37 451	0.28 395	0.64 450	0.37 476	0.86 457	0.61 373	0.65 518	0.62 449	0.69 476	0.44 430	2.08 590	0.42 382	0.18 523	0.14 437	0.16 496	0.15 413	0.38 565	0.24 462

HHNet	0.60 460	0.65 435	2.60 554	0.36 427	0.25 350	0.64 450	0.61 582	0.64 284	0.62 391	0.55 410	1.13 604	0.32 236	0.60 517	0.42 224	1.79 612	0.15 475	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.18 321	0.15 287

ASMatch	0.60 460	0.43 309	2.58 550	0.91 628	0.36 501	0.56 312	0.25 303	0.52 200	0.61 373	0.47 309	1.21 607	0.47 348	0.66 543	1.34 467	0.94 530	0.10 240	0.08 176	0.11 284	0.11 287	0.10 98	0.16 319

PFNet	0.60 460	0.33 215	2.47 526	0.41 496	0.55 591	0.62 418	0.27 350	0.61 269	0.63 403	0.61 481	0.56 404	0.45 328	0.32 316	1.88 567	1.14 565	0.28 600	0.09 260	0.12 348	0.16 434	0.26 458	0.20 396

ADLNet	0.60 460	0.71 458	1.95 405	0.35 408	0.34 479	0.67 476	0.34 452	0.90 489	0.74 509	0.68 530	0.62 449	0.80 531	0.45 434	1.78 538	0.64 482	0.14 455	0.11 361	0.14 446	0.14 388	0.29 482	0.21 408

ARAFT	0.60 460	1.23 615	3.10 616	0.28 223	0.16 125	0.64 450	0.36 467	0.90 489	0.67 449	0.61 481	0.49 330	0.55 386	0.31 308	1.24 460	0.32 302	0.10 240	0.08 176	0.14 446	0.13 360	0.37 558	0.21 408

ETE_ROB	0.60 460	0.71 458	1.55 238	0.37 451	0.25 350	0.69 494	0.51 548	1.47 637	0.70 470	0.80 568	0.69 508	0.85 550	0.49 474	1.36 469	0.58 466	0.16 496	0.13 418	0.19 544	0.16 434	0.21 374	0.23 448

LALA_ROB	0.60 460	0.76 477	1.69 264	0.36 427	0.29 404	0.79 548	0.55 563	0.94 527	0.77 538	0.81 574	0.67 492	0.94 579	0.49 474	0.99 426	0.73 505	0.21 556	0.15 465	0.20 553	0.18 467	0.23 406	0.21 408

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 468	0.61 407	3.35 636	0.33 359	0.58 598	0.66 470	0.20 127	0.98 559	0.55 316	0.73 550	0.52 358	0.99 589	0.65 538	0.58 328	0.29 257	0.10 240	0.16 483	0.10 209	0.41 607	0.29 482	0.20 396

RAFT-RH_RVC	0.61 468	0.50 359	2.33 494	0.36 427	0.29 404	0.60 378	0.18 89	0.44 102	0.58 343	0.76 558	1.91 635	0.47 348	0.29 288	1.60 511	1.23 579	0.14 455	0.07 74	0.13 409	0.13 360	0.10 98	0.09 72

FADNet-RVC	0.61 468	1.26 620	2.12 450	0.33 359	0.26 368	0.59 366	0.29 394	0.86 457	0.62 391	0.45 298	0.50 338	0.62 429	0.46 449	1.73 529	0.55 449	0.17 511	0.20 540	0.17 517	0.18 467	0.59 618	0.28 500

RASNet	0.61 468	0.68 447	2.03 431	0.35 408	0.46 571	0.65 464	0.28 370	0.78 390	0.70 470	0.48 327	0.64 478	0.93 575	0.61 526	2.21 600	0.73 505	0.12 380	0.09 260	0.09 149	0.10 220	0.14 209	0.11 130

XPNet_ROB	0.61 468	0.72 462	1.66 258	0.37 451	0.27 381	0.67 476	0.47 539	0.89 483	0.71 480	0.78 564	0.70 518	0.81 534	0.53 486	1.70 524	0.76 509	0.21 556	0.16 483	0.16 496	0.15 413	0.20 358	0.21 408

252Zero-FE	0.62 473	0.27 129	0.83 81	0.24 103	0.13 46	0.31 38	0.13 9	0.39 55	0.32 40	8.03 679	0.23 98	0.12 2	0.12 8	0.26 64	0.44 397	0.09 134	0.12 394	0.07 1	0.06 17	0.09 71	0.12 175

YMNet	0.62 473	0.72 462	1.93 392	0.41 496	0.41 544	0.87 574	0.43 509	0.87 468	0.71 480	0.74 553	0.81 547	0.83 541	0.46 449	0.86 414	0.93 528	0.19 538	0.22 555	0.20 553	0.17 454	0.41 583	0.21 408

YMNet_1	0.62 473	0.72 462	1.93 392	0.41 496	0.41 544	0.87 574	0.43 509	0.87 468	0.71 480	0.74 553	0.81 547	0.83 541	0.46 449	0.86 414	0.93 528	0.19 538	0.22 555	0.20 553	0.17 454	0.41 583	0.21 408

DDVS	0.62 473	0.40 286	1.40 202	2.21 667	0.35 492	0.87 574	1.00 633	0.69 310	0.50 264	0.53 379	0.56 404	0.90 567	0.37 351	1.22 455	0.47 412	0.15 475	0.14 437	0.14 446	0.12 327	0.19 342	0.22 423

DRaft	0.62 473	0.38 266	1.76 299	0.24 103	0.16 125	0.64 450	0.66 593	0.53 209	0.53 296	0.67 524	0.99 585	0.38 269	1.00 602	1.44 478	2.10 626	0.10 240	0.14 437	0.10 209	0.14 388	0.18 321	0.21 408

DMCA-RVC	0.62 473	0.96 557	2.63 556	0.36 427	0.90 631	0.56 312	0.31 415	0.69 310	0.57 332	0.68 530	0.52 358	0.59 415	0.56 498	1.23 457	0.53 441	0.16 496	0.38 614	0.20 553	0.15 413	0.20 358	0.15 287

HSM	0.62 473	0.76 477	1.72 276	0.30 278	0.29 404	0.64 450	0.28 370	0.94 527	0.62 391	0.58 448	0.57 412	1.40 630	0.64 536	2.59 634	0.42 382	0.11 319	0.08 176	0.10 209	0.08 136	0.14 209	0.11 130

UGAM-zero	0.63 480	0.39 278	2.49 530	0.30 278	0.49 577	0.67 476	0.19 100	0.91 501	0.45 212	0.77 562	0.45 286	1.16 618	0.82 577	2.05 585	0.29 257	0.09 134	0.15 465	0.09 149	0.44 611	0.11 129	0.22 423

fast-acv-ft	0.63 480	0.88 528	3.10 616	0.38 468	0.30 420	0.79 548	0.48 543	0.69 310	0.72 490	0.58 448	0.78 543	0.76 516	0.60 517	0.67 369	0.73 505	0.15 475	0.15 465	0.18 537	0.17 454	0.37 558	0.16 319

PSM-AAD	0.63 480	0.22 49	1.77 308	0.37 451	0.23 314	0.86 570	1.17 645	0.59 252	0.60 356	0.64 511	0.71 522	0.68 469	2.93 661	0.65 363	0.31 289	0.09 134	0.07 74	0.17 517	0.15 413	0.13 180	0.33 547

PS-NSSS	0.63 480	1.00 576	1.81 339	0.30 278	0.31 441	0.63 436	0.34 452	0.98 559	0.69 460	0.54 392	0.74 532	0.51 367	0.41 393	2.43 621	0.48 418	0.24 582	0.17 503	0.27 587	0.18 467	0.27 469	0.21 408

z-ln-s-r	0.64 484	0.89 532	2.23 477	0.32 333	0.26 368	0.57 330	0.37 476	0.84 439	0.76 533	0.51 359	0.81 547	0.64 440	0.45 434	2.06 586	1.27 583	0.10 240	0.07 74	0.11 284	0.09 181	0.24 423	0.13 218

TransformOpticalFlow	0.64 484	0.56 390	2.66 561	0.44 518	0.26 368	0.62 418	0.28 370	0.83 427	0.71 480	0.76 558	0.74 532	0.91 569	0.85 582	1.83 551	0.81 519	0.10 240	0.07 74	0.11 284	0.09 181	0.11 129	0.12 175

pcwnet_v2	0.64 484	0.49 351	4.41 654	0.32 333	0.27 381	0.60 378	0.25 303	0.97 555	0.88 574	0.59 462	0.70 518	0.63 431	0.55 494	0.66 368	0.37 346	0.17 511	0.15 465	0.15 477	0.14 388	0.21 374	0.23 448

RAFT + AFF	0.64 484	1.20 612	1.95 405	0.34 392	0.33 466	0.67 476	0.52 551	0.99 571	0.74 509	0.53 379	0.58 418	0.57 405	0.80 574	1.76 534	0.51 434	0.12 380	0.27 590	0.15 477	0.14 388	0.43 591	0.29 507

FADNet	0.64 484	1.22 614	2.06 433	0.32 333	0.30 420	0.66 470	0.29 394	0.88 477	0.72 490	0.44 287	0.48 313	0.66 452	0.57 504	1.84 556	0.45 402	0.46 623	0.20 540	0.17 517	0.19 487	0.59 618	0.24 462

DRN-Test	0.64 484	0.43 309	2.44 518	0.39 478	0.44 554	0.80 555	0.41 498	1.02 591	0.78 542	0.80 568	0.63 462	0.69 476	0.56 498	1.79 542	0.69 493	0.15 475	0.12 394	0.17 517	0.16 434	0.18 321	0.17 340

StereoDRNet	0.64 484	0.88 528	2.35 499	0.41 496	0.45 563	0.73 515	0.47 539	0.94 527	0.74 509	0.75 555	0.54 382	0.74 504	0.47 458	1.70 524	0.72 502	0.15 475	0.14 437	0.15 477	0.14 388	0.20 358	0.19 377

NOSS_ROB	0.64 484	0.65 435	1.62 251	0.46 537	0.25 350	0.67 476	0.30 402	0.93 518	0.77 538	0.59 462	0.57 412	0.77 518	0.38 360	2.78 645	0.44 397	0.23 573	0.24 567	0.28 590	0.26 535	0.27 469	0.39 578

Select-FE	0.65 492	0.67 444	2.76 578	0.49 552	0.55 591	0.79 548	0.16 59	0.90 489	0.53 296	0.84 582	0.55 392	0.91 569	0.75 566	0.57 324	1.16 569	0.11 319	0.18 515	0.11 284	0.49 621	0.14 209	0.31 529

Wz-Net-MNSev	0.65 492	0.97 565	2.19 467	0.36 427	0.33 466	0.90 580	0.60 578	0.92 510	0.81 557	0.75 555	0.72 527	0.73 498	0.65 538	1.39 472	0.71 498	0.16 496	0.13 418	0.14 446	0.14 388	0.24 423	0.18 360

FINET	0.65 492	0.95 554	3.06 612	0.35 408	0.40 535	0.58 347	0.48 543	0.92 510	1.10 609	0.57 430	0.68 499	0.47 348	0.44 430	1.15 450	0.60 470	0.23 573	0.21 549	0.17 517	0.15 413	0.26 458	0.25 474

CVANet_RVC	0.65 492	0.80 498	2.13 452	0.36 427	0.26 368	0.62 418	0.42 502	0.84 439	0.72 490	0.69 532	0.68 499	0.68 469	0.52 484	2.64 636	0.42 382	0.19 538	0.12 394	0.22 564	0.17 454	0.37 558	0.15 287

NCCL2	0.65 492	0.94 547	1.96 414	0.43 511	0.30 420	0.71 502	0.68 599	0.84 439	0.65 425	0.70 538	0.60 437	0.86 557	0.54 489	1.56 500	0.57 461	0.20 548	0.16 483	0.67 637	0.25 527	0.22 391	0.24 462

RT-IGEV	0.66 497	0.25 100	2.11 446	0.56 585	0.46 571	0.62 418	0.54 559	0.99 571	0.75 523	0.79 566	0.93 575	0.85 550	0.78 572	0.59 334	1.64 605	0.12 380	0.16 483	0.11 284	0.47 616	0.28 475	0.30 520

TCMNet	0.66 497	0.85 518	2.55 549	0.50 556	0.52 585	0.72 508	0.39 489	0.87 468	0.72 490	0.58 448	0.68 499	0.63 431	0.46 449	1.70 524	0.63 477	0.18 523	0.18 515	0.23 571	0.18 467	0.38 565	0.27 492

ACV-stereo	0.66 497	0.76 477	2.86 589	0.32 333	0.25 350	1.01 596	0.60 578	0.59 252	0.52 279	0.41 269	0.45 286	1.55 636	0.94 597	1.40 475	0.69 493	0.14 455	0.13 418	0.12 348	0.11 287	0.20 358	0.19 377

GrayStereo	0.66 497	0.19 10	1.76 299	0.90 627	0.23 314	0.62 418	1.42 660	0.62 273	0.60 356	0.72 546	0.78 543	0.56 399	3.07 664	0.60 341	0.26 222	0.09 134	0.08 176	0.10 209	0.21 506	0.11 129	0.18 360

PSMNet_ROB	0.66 497	1.01 580	2.33 494	0.38 468	0.31 441	0.72 508	0.55 563	0.86 457	0.69 460	0.54 392	0.60 437	0.75 510	0.47 458	2.00 581	0.82 520	0.17 511	0.13 418	0.19 544	0.19 487	0.24 423	0.27 492

DispNO	0.67 502	0.98 569	2.58 550	0.31 305	0.27 381	0.59 366	0.29 394	0.83 427	0.68 451	0.53 379	0.79 546	0.83 541	0.47 458	2.46 624	0.68 491	0.12 380	0.10 308	0.19 544	0.31 567	0.16 269	0.17 340

STrans-v2	0.67 502	0.56 390	2.64 558	0.27 192	0.23 314	0.57 330	0.33 447	0.96 546	0.69 460	0.92 594	0.85 559	0.89 565	0.93 594	1.83 551	1.21 577	0.09 134	0.07 74	0.10 209	0.09 181	0.11 129	0.12 175

hitnet-ft	0.67 502	0.80 498	1.90 380	0.28 223	0.22 294	0.69 494	0.36 467	0.85 447	0.65 425	0.56 419	0.84 555	1.03 597	0.95 600	2.32 607	0.55 449	0.23 573	0.14 437	0.41 617	0.13 360	0.24 423	0.17 340

FADNet-RVC-Resample	0.67 502	1.16 610	3.16 622	0.37 451	0.29 404	0.62 418	0.38 483	0.86 457	0.63 403	0.51 359	0.50 338	0.57 405	0.45 434	1.57 504	0.49 423	0.24 582	0.32 604	0.23 571	0.19 487	0.27 469	0.62 619

RP	0.67 502	0.82 507	1.94 402	0.43 511	0.44 554	0.65 464	0.45 528	0.89 483	0.82 558	0.66 520	0.92 571	0.99 589	0.76 568	1.55 499	0.66 485	0.25 587	0.18 515	0.23 571	0.20 500	0.31 501	0.22 423

HSM-Net_RVC	0.67 502	0.34 232	2.23 477	0.26 169	0.19 235	0.67 476	0.29 394	1.26 627	0.69 460	0.72 546	0.70 518	0.78 522	0.42 411	3.77 665	0.41 380	0.13 411	0.09 260	0.10 209	0.09 181	0.12 145	0.11 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 502	0.92 539	1.76 299	0.37 451	0.24 330	0.66 470	0.56 568	0.82 421	0.74 509	1.16 615	0.62 449	0.61 425	0.48 467	2.70 641	0.50 428	0.20 548	0.11 361	0.35 607	0.14 388	0.32 510	0.16 319

w-ln-seven-2	0.68 509	1.13 599	2.46 521	0.36 427	0.27 381	0.65 464	0.44 520	0.87 468	0.83 561	0.69 532	0.75 535	0.72 494	0.63 534	1.56 500	1.15 567	0.13 411	0.13 418	0.15 477	0.14 388	0.35 543	0.19 377

ADLNet2	0.68 509	0.84 513	3.19 626	0.33 359	0.36 501	0.64 450	0.37 476	0.89 483	0.79 547	0.54 392	0.65 487	0.93 575	0.48 467	2.07 588	0.56 457	0.13 411	0.11 361	0.11 284	0.11 287	0.33 519	0.18 360

DEmStereo	0.68 509	0.31 198	2.25 481	0.42 507	0.17 154	0.66 470	0.89 624	0.51 184	0.59 351	0.60 472	1.01 588	0.45 328	1.26 620	1.54 498	2.26 632	0.10 240	0.08 176	0.10 209	0.10 220	0.10 98	0.11 130

Nwc_Net	0.68 509	0.83 511	2.53 538	0.41 496	0.39 525	0.77 539	0.38 483	1.01 588	0.70 470	0.60 472	0.99 585	0.98 586	0.68 548	1.41 476	0.63 477	0.23 573	0.15 465	0.23 571	0.25 527	0.23 406	0.18 360

AANet_RVC	0.68 509	1.00 576	2.09 441	0.33 359	0.25 350	0.58 347	0.32 438	0.81 413	0.80 550	0.61 481	0.94 577	0.80 531	0.41 393	2.46 624	1.02 549	0.36 615	0.14 437	0.10 209	0.09 181	0.23 406	0.22 423

IPLG	0.69 514	0.84 513	2.43 516	0.35 408	0.21 265	1.65 637	0.61 582	1.36 632	0.58 343	1.39 637	0.51 343	0.37 261	0.87 586	1.41 476	0.36 339	0.09 134	0.07 74	0.14 446	0.12 327	0.32 510	0.11 130

GwcNet	0.69 514	0.71 458	3.12 619	0.36 427	0.45 563	0.81 556	0.44 520	0.86 457	0.84 564	0.60 472	0.74 532	0.82 539	0.49 474	1.65 517	0.66 485	0.16 496	0.15 465	0.15 477	0.15 413	0.31 501	0.24 462

AF-Net	0.69 514	0.92 539	2.21 469	0.41 496	0.40 535	0.68 488	0.40 492	1.02 591	0.86 567	0.69 532	1.03 593	1.04 600	0.84 581	1.19 452	0.78 513	0.22 569	0.14 437	0.25 583	0.17 454	0.30 493	0.18 360

stereogan	0.69 514	0.51 362	2.44 518	0.39 478	0.39 525	1.01 596	0.41 498	0.94 527	0.92 585	0.73 550	0.85 559	1.15 616	0.69 550	1.57 504	0.53 441	0.19 538	0.18 515	0.20 553	0.16 434	0.36 550	0.24 462

PAM_32	0.70 518	0.35 241	2.73 575	0.54 576	0.61 609	1.07 607	0.43 509	0.84 439	0.49 253	0.90 591	0.91 569	1.23 620	0.77 571	0.65 363	1.10 559	0.10 240	0.19 529	0.10 209	0.49 621	0.15 232	0.38 572

PAM	0.70 518	0.35 241	2.72 570	0.56 585	0.62 611	1.08 609	0.53 555	0.85 447	0.44 197	0.93 596	0.92 571	1.24 621	0.68 548	0.64 352	1.01 547	0.10 240	0.19 529	0.10 209	0.48 619	0.14 209	0.38 572

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 518	0.65 435	3.45 637	0.50 556	0.60 605	0.75 527	0.23 247	0.96 546	0.60 356	0.76 558	1.30 614	0.81 534	0.60 517	0.57 324	0.82 520	0.10 240	0.16 483	0.11 284	0.43 610	0.31 501	0.22 423

xxxx	0.70 518	0.21 33	1.33 180	0.28 223	0.18 200	0.63 436	0.24 281	1.02 591	0.69 460	0.50 346	0.62 449	0.58 412	0.38 360	1.47 491	5.21 671	0.13 411	0.12 394	0.11 284	0.10 220	0.12 145	0.15 287

APVNet	0.70 518	0.67 444	2.71 568	0.38 468	0.36 501	0.85 568	0.43 509	0.91 501	0.68 451	0.55 410	0.69 508	0.75 510	0.55 494	2.31 605	0.78 513	0.17 511	0.17 503	0.24 578	0.19 487	0.33 519	0.23 448

Syn2CoEx	0.70 518	1.07 592	2.74 576	0.43 511	0.30 420	0.64 450	0.42 502	0.99 571	0.78 542	0.62 492	0.78 543	0.74 504	0.72 557	1.92 574	0.61 473	0.20 548	0.17 503	0.19 544	0.15 413	0.29 482	0.22 423

FAT-Stereo	0.70 518	0.54 379	2.88 591	0.36 427	0.29 404	0.62 418	0.54 559	0.97 555	0.87 570	0.76 558	0.92 571	0.94 579	0.80 574	1.84 556	0.57 461	0.18 523	0.19 529	0.17 517	0.16 434	0.22 391	0.25 474

RYNet	0.70 518	0.56 390	2.25 481	0.35 408	0.41 544	0.86 570	0.43 509	0.94 527	0.82 558	0.62 492	0.53 370	0.91 569	0.60 517	2.70 641	1.00 543	0.14 455	0.11 361	0.16 496	0.14 388	0.25 437	0.27 492

PWC_ROB	0.70 518	0.94 547	1.88 368	0.39 478	0.39 525	0.62 418	0.30 402	0.98 559	0.94 587	0.91 593	1.29 613	0.77 518	0.62 531	1.62 515	1.03 551	0.18 523	0.11 361	0.18 537	0.13 360	0.51 610	0.22 423

ccnet	0.71 527	0.41 296	1.59 243	0.40 489	0.45 563	1.06 602	0.55 563	0.98 559	0.71 480	0.88 587	0.97 582	0.82 539	0.88 590	1.68 521	0.94 530	0.32 608	0.26 583	0.32 603	0.27 540	0.34 531	0.30 520

RGC	0.71 527	0.97 565	2.18 465	0.44 518	0.44 554	0.73 515	0.40 492	0.94 527	0.71 480	0.71 543	1.04 596	1.01 593	0.71 554	1.74 531	0.70 495	0.23 573	0.18 515	0.28 590	0.26 535	0.29 482	0.27 492

CBMV	0.71 527	0.76 477	2.64 558	0.33 359	0.20 251	0.78 544	0.79 615	0.98 559	0.78 542	0.85 586	0.71 522	0.86 557	1.10 612	1.46 484	0.62 475	0.18 523	0.20 540	0.21 561	0.19 487	0.25 437	0.33 547
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 530	1.10 594	2.15 458	1.11 642	0.59 600	0.62 418	0.19 100	0.75 352	0.53 296	0.56 419	0.63 462	0.47 348	0.31 308	1.11 442	0.33 315	0.75 641	0.45 626	0.84 642	0.64 646	0.69 626	0.54 607

mmx	0.72 530	0.23 69	2.01 423	0.30 278	0.21 265	0.57 330	0.26 326	0.99 571	0.76 533	0.53 379	0.63 462	0.66 452	0.39 374	2.52 629	3.43 657	0.13 411	0.10 308	0.15 477	0.13 360	0.15 232	0.15 287

xxx	0.72 530	0.23 69	2.01 423	0.30 278	0.21 265	0.57 330	0.26 326	0.99 571	0.76 533	0.53 379	0.63 462	0.66 452	0.39 374	2.52 629	3.43 657	0.13 411	0.10 308	0.15 477	0.13 360	0.15 232	0.15 287

LL-Strereo	0.72 530	1.29 622	2.49 530	0.36 427	0.45 563	0.55 296	0.32 438	0.93 518	0.71 480	0.67 524	0.58 418	0.85 550	0.79 573	2.67 640	0.46 403	0.10 240	0.18 515	0.14 446	0.12 327	0.40 580	0.42 590

test_xeample	0.72 530	0.21 33	1.36 189	0.27 192	0.17 154	0.59 366	0.28 370	1.01 588	0.70 470	0.55 410	0.67 492	0.44 319	0.39 374	1.88 567	5.17 670	0.12 380	0.10 308	0.11 284	0.10 220	0.13 180	0.15 287

SHD	0.72 530	0.77 486	2.36 502	0.45 532	0.40 535	0.71 502	0.32 438	1.02 591	1.25 620	1.07 608	0.84 555	0.90 567	0.73 560	1.09 438	0.98 537	0.21 556	0.18 515	0.20 553	0.21 506	0.32 510	0.31 529

RTSC	0.72 530	1.00 576	2.22 473	0.40 489	0.29 404	0.82 559	0.31 415	0.96 546	1.10 609	0.92 594	0.81 547	0.78 522	0.58 510	1.23 457	1.55 600	0.18 523	0.17 503	0.14 446	0.17 454	0.43 591	0.30 520

PASM	0.72 530	0.68 447	1.91 386	0.47 542	0.44 554	0.60 378	0.51 548	0.76 364	0.80 550	0.77 562	0.67 492	0.87 559	0.61 526	2.40 616	0.67 488	0.32 608	0.35 606	0.36 609	0.41 607	0.45 600	0.39 578

PWCDC_ROB	0.72 530	1.06 589	2.09 441	0.47 542	0.36 501	0.78 544	0.26 326	0.98 559	1.34 627	0.61 481	2.07 637	0.64 440	0.61 526	0.83 409	0.71 498	0.31 607	0.14 437	0.15 477	0.12 327	0.60 621	0.21 408

ff1	0.73 539	0.23 69	2.01 423	0.30 278	0.21 265	0.57 330	0.26 326	0.74 342	0.88 574	0.53 379	0.63 462	0.66 452	0.39 374	2.52 629	3.43 657	0.10 240	0.24 567	0.15 477	0.13 360	0.25 437	0.36 562

GASNet	0.73 539	1.47 635	3.04 610	0.47 542	0.33 466	0.57 330	0.34 452	0.91 501	0.75 523	0.58 448	0.58 418	0.74 504	0.55 494	2.03 582	0.65 484	0.21 556	0.15 465	0.19 544	0.17 454	0.51 610	0.28 500

XQC	0.73 539	0.98 569	2.39 506	0.46 537	0.35 492	0.81 556	0.46 531	1.00 580	1.00 595	0.80 568	0.69 508	0.88 563	0.74 565	1.32 464	1.20 575	0.24 582	0.16 483	0.23 571	0.20 500	0.41 583	0.33 547

w-ln-seven	0.74 542	1.05 587	2.54 544	0.37 451	0.34 479	1.03 599	0.47 539	1.00 580	1.08 606	0.90 591	0.85 559	0.85 550	0.57 504	1.37 470	1.26 582	0.14 455	0.13 418	0.16 496	0.15 413	0.31 501	0.20 396

1111x	0.74 542	0.21 33	1.93 392	0.31 305	0.17 154	0.63 436	0.32 438	1.03 598	0.74 509	0.52 368	0.62 449	0.57 405	0.47 458	2.38 612	4.25 665	0.12 380	0.14 437	0.11 284	0.12 327	0.12 145	0.14 245

Anonymous_2	0.74 542	0.32 206	1.65 253	0.33 359	0.30 420	0.67 476	0.32 438	0.69 310	0.46 223	0.48 327	0.41 265	0.84 546	0.58 510	0.51 302	0.40 372	0.32 608	0.38 614	1.43 666	3.69 684	0.80 636	0.27 492

Selective-IGEV-i16pc	0.75 545	0.29 168	5.48 662	0.32 333	0.19 235	1.18 619	0.62 587	0.86 457	0.74 509	0.37 243	0.51 343	0.53 375	0.29 288	2.10 594	0.35 334	0.22 569	0.23 563	0.12 348	0.16 434	0.22 391	0.19 377

GANetREF_RVC	0.75 545	1.15 605	2.46 521	0.47 542	0.26 368	0.83 562	0.61 582	0.97 555	0.89 578	0.62 492	0.61 444	0.72 494	0.59 513	2.42 618	0.55 449	0.32 608	0.25 580	0.36 609	0.24 521	0.39 575	0.31 529
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	0.75 545	0.84 513	2.01 423	0.40 489	0.25 350	0.74 521	0.66 593	0.87 468	0.73 505	0.71 543	1.07 599	0.84 546	0.59 513	2.71 643	1.15 567	0.17 511	0.16 483	0.44 622	0.16 434	0.31 501	0.20 396

PDISCO_ROB	0.75 545	1.06 589	2.11 446	0.64 605	0.59 600	1.13 614	0.43 509	1.14 616	1.05 601	0.64 511	0.71 522	0.96 582	0.61 526	1.21 453	0.76 509	0.37 616	0.18 515	0.27 587	0.24 521	0.56 617	0.32 538

HBP-ISP	0.76 549	1.30 623	3.19 626	0.35 408	0.26 368	0.85 568	0.54 559	1.03 598	0.72 490	0.80 568	0.69 508	0.68 469	0.83 578	2.04 584	0.44 397	0.23 573	0.24 567	0.29 597	0.25 527	0.28 475	0.24 462

Wz-Net-SNSev	0.76 549	1.32 627	3.11 618	0.40 489	0.31 441	0.71 502	0.60 578	0.98 559	0.87 570	0.67 524	0.83 552	0.96 582	0.60 517	1.67 520	0.97 534	0.16 496	0.15 465	0.16 496	0.17 454	0.36 550	0.24 462

FTStereo	0.76 549	0.18 6	2.35 499	0.71 611	0.21 265	0.73 515	1.79 664	0.57 237	0.53 296	1.07 608	1.63 629	1.29 624	2.13 653	0.75 392	0.29 257	0.19 538	0.08 176	0.12 348	0.11 287	0.11 129	0.40 584

CBMV_ROB	0.76 549	0.42 304	2.68 563	0.33 359	0.22 294	0.74 521	0.47 539	0.96 546	0.76 533	1.04 607	0.96 580	0.88 563	0.93 594	2.06 586	1.19 574	0.22 569	0.24 567	0.27 587	0.25 527	0.25 437	0.28 500

DDUNet	0.77 553	1.12 596	1.88 368	0.76 616	0.69 617	0.84 564	0.43 509	0.85 447	0.65 425	0.67 524	0.75 535	0.91 569	0.52 484	1.03 433	0.57 461	0.54 627	0.37 610	0.95 649	0.52 628	0.71 629	0.57 613

UDG	0.77 553	1.23 615	2.15 458	0.67 609	0.59 600	0.78 544	0.38 483	0.90 489	0.70 470	0.61 481	0.69 508	1.01 593	0.67 545	1.02 431	0.73 505	0.45 621	0.34 605	0.87 643	0.51 625	0.67 625	0.46 596

aanetorigin	0.77 553	0.80 498	2.59 552	0.43 511	0.44 554	0.58 347	1.01 635	0.57 237	0.68 451	1.53 643	1.23 608	0.81 534	1.08 610	1.07 436	1.07 555	0.18 523	0.15 465	0.17 517	0.21 506	0.54 615	0.30 520

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 553	1.04 586	2.06 433	0.94 631	0.35 492	0.89 579	0.40 492	0.85 447	0.63 403	0.55 410	0.63 462	0.75 510	0.38 360	2.38 612	0.48 418	1.10 655	0.31 599	0.36 609	0.21 506	0.53 614	0.55 610

222	0.78 557	0.23 69	1.23 157	0.28 223	0.18 200	0.62 418	0.24 281	1.02 591	0.70 470	0.58 448	0.66 489	0.46 340	0.42 411	1.80 546	6.53 677	0.13 411	0.10 308	0.11 284	0.10 220	0.12 145	0.17 340

EAI-Stereo	0.78 557	0.25 100	1.67 260	0.54 576	0.59 600	1.95 646	2.05 667	1.11 615	0.64 411	0.95 599	1.49 624	0.50 364	0.67 545	0.59 334	1.44 595	0.09 134	0.19 529	0.09 149	0.49 621	0.13 180	0.22 423

NCC-stereo	0.79 559	0.94 547	2.42 512	0.59 597	0.45 563	1.90 644	0.46 531	0.99 571	0.72 490	0.64 511	0.84 555	0.91 569	0.73 560	1.80 546	1.00 543	0.27 596	0.19 529	0.23 571	0.31 567	0.24 423	0.22 423

Abc-Net	0.79 559	0.94 547	2.42 512	0.59 597	0.45 563	1.90 644	0.46 531	0.99 571	0.72 490	0.64 511	0.84 555	0.91 569	0.73 560	1.80 546	1.00 543	0.27 596	0.19 529	0.23 571	0.31 567	0.24 423	0.22 423
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	0.80 561	0.27 129	8.23 671	0.49 552	0.98 635	0.33 48	0.20 127	0.48 158	1.28 623	0.17 35	0.20 57	0.77 518	0.22 155	0.60 341	0.97 534	0.11 319	0.07 74	0.09 149	0.10 220	0.33 519	0.14 245

zh-mn7	0.80 561	1.54 638	3.00 608	0.35 408	0.27 381	0.72 508	0.41 498	0.93 518	1.11 611	1.00 602	1.28 611	0.75 510	0.57 504	1.87 559	1.18 572	0.16 496	0.13 418	0.14 446	0.14 388	0.26 458	0.21 408

z-mn7	0.80 561	1.52 637	2.62 555	0.36 427	0.28 395	1.01 596	0.48 543	0.90 489	1.29 624	0.69 532	1.35 619	0.85 550	0.59 513	2.03 582	1.09 558	0.14 455	0.12 394	0.14 446	0.12 327	0.32 510	0.20 396

SQANet	0.80 561	1.58 640	2.53 538	0.76 616	0.83 626	0.76 531	0.36 467	0.83 427	0.64 411	0.63 501	0.69 508	0.73 498	0.51 479	1.21 453	0.53 441	0.77 642	0.29 594	0.59 633	0.29 549	0.86 639	0.61 618

anonymity	0.80 561	0.66 442	1.29 170	0.59 597	0.75 621	0.67 476	0.52 551	0.95 541	0.71 480	0.94 597	0.70 518	0.67 462	0.87 586	0.71 385	1.35 588	0.64 634	0.62 642	0.58 631	1.44 670	0.60 621	0.65 622

S-Stereo	0.80 561	0.69 451	3.89 645	0.39 478	0.37 513	0.69 494	0.70 605	0.94 527	0.98 594	0.62 492	0.91 569	0.83 541	0.60 517	2.37 609	0.66 485	0.18 523	0.21 549	0.17 517	0.18 467	0.30 493	0.35 554

ADCRef	0.80 561	0.96 557	2.29 488	0.37 451	0.35 492	0.96 588	0.51 548	0.87 468	0.75 523	0.88 587	0.83 552	0.61 425	1.36 629	1.02 431	3.27 651	0.13 411	0.11 361	0.17 517	0.19 487	0.25 437	0.21 408

DANet	0.80 561	0.65 435	2.21 469	1.19 645	0.48 576	0.74 521	1.25 648	0.89 483	1.53 636	0.89 589	0.71 522	0.96 582	0.56 498	1.83 551	0.96 533	0.18 523	0.16 483	0.19 544	0.16 434	0.26 458	0.29 507
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 569	0.53 371	2.23 477	0.36 427	0.33 466	0.92 584	0.36 467	0.86 457	0.80 550	0.57 430	0.62 449	0.59 415	1.15 617	1.76 534	1.04 552	0.14 455	0.13 418	2.17 677	0.78 652	0.16 269	0.66 624

FADNet_RVC	0.81 569	1.14 601	2.42 512	0.30 278	0.24 330	0.71 502	0.24 281	0.95 541	0.61 373	0.44 287	0.56 404	0.59 415	0.42 411	1.52 496	0.68 491	0.94 647	0.96 663	0.28 590	1.00 662	0.90 640	1.36 663

edge stereo	0.81 569	0.73 469	3.30 632	0.37 451	1.21 651	0.62 418	0.39 489	0.93 518	0.79 547	0.80 568	0.88 566	1.14 615	0.71 554	2.18 598	0.71 498	0.21 556	0.20 540	0.26 586	0.18 467	0.38 565	0.26 484

AANet	0.82 572	0.91 537	2.89 594	0.34 392	0.29 404	0.63 436	0.38 483	0.81 413	1.31 625	1.33 632	1.39 620	1.26 623	1.14 616	1.32 464	0.97 534	0.20 548	0.17 503	0.18 537	0.19 487	0.33 519	0.31 529

MIPNet	0.83 573	0.81 503	2.40 509	0.61 602	0.18 200	1.48 627	1.39 656	1.60 644	0.74 509	1.94 648	0.85 559	0.73 498	1.68 644	0.87 417	0.31 289	0.09 134	0.08 176	0.11 284	0.32 573	0.25 437	0.12 175

FBW_ROB	0.83 573	0.77 486	1.77 308	0.44 518	0.30 420	0.87 574	0.46 531	1.10 611	0.91 581	0.81 574	0.75 535	1.01 593	0.61 526	3.66 664	1.23 579	0.26 591	0.23 563	0.36 609	0.25 527	0.27 469	0.62 619

PA-Net	0.84 575	1.00 576	3.49 638	0.63 604	0.40 535	0.70 500	0.52 551	0.86 457	0.84 564	0.52 368	0.59 421	0.70 486	0.54 489	2.35 608	2.23 630	0.17 511	0.27 590	0.19 544	0.28 543	0.22 391	0.36 562
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 576	1.15 605	2.13 452	0.88 626	0.38 519	0.88 578	0.44 520	1.06 604	0.79 547	0.58 448	0.69 508	0.65 445	0.50 477	2.74 644	0.51 434	0.93 645	0.39 621	0.87 643	0.29 549	0.54 615	0.54 607

Selective-IGEV-i16pb	0.86 577	0.33 215	6.08 665	0.32 333	0.21 265	1.08 609	0.68 599	1.06 604	0.92 585	0.43 280	0.76 538	0.66 452	0.46 449	2.31 605	0.50 428	0.23 573	0.25 580	0.14 446	0.19 487	0.26 458	0.24 462

THIR-Stereo	0.86 577	0.62 413	2.13 452	0.25 127	0.16 125	0.58 347	2.74 675	0.59 252	0.51 271	0.62 492	1.62 628	0.97 585	1.80 649	1.69 523	2.25 631	0.10 240	0.08 176	0.14 446	0.11 287	0.15 232	0.11 130

DeepPrunerF	0.86 577	0.86 521	2.91 599	0.45 532	0.50 578	0.64 450	0.48 543	1.14 616	2.64 665	0.63 501	0.61 444	0.65 445	0.62 531	2.21 600	1.31 585	0.23 573	0.19 529	0.30 598	0.28 543	0.36 550	0.25 474

DPSNet	0.86 577	0.60 402	2.34 496	0.58 592	0.36 501	1.07 607	0.75 611	1.30 628	1.05 601	0.70 538	0.68 499	0.94 579	1.29 621	2.08 590	1.82 613	0.26 591	0.23 563	0.16 496	0.17 454	0.48 603	0.40 584

AAGNet	0.88 581	0.33 215	1.79 332	0.54 576	0.98 635	0.62 418	0.46 531	0.50 174	0.60 356	0.58 448	0.53 370	0.50 364	0.73 560	1.23 457	7.48 678	0.11 319	0.07 74	0.12 348	0.10 220	0.14 209	0.09 72

Consistency-Raft	0.88 581	0.93 545	3.23 630	0.99 635	0.64 612	0.77 539	0.55 563	0.98 559	0.97 591	0.61 481	1.03 593	0.65 445	1.05 607	0.79 405	1.38 590	0.44 619	0.46 628	0.51 628	0.58 639	0.65 623	0.47 598

zh-sn7	0.89 583	1.73 651	3.09 615	0.39 478	0.30 420	0.82 559	0.63 590	0.96 546	0.87 570	0.79 566	1.12 602	0.84 546	0.87 586	2.42 618	1.63 603	0.16 496	0.17 503	0.16 496	0.16 434	0.34 531	0.29 507

PVD	0.90 584	0.85 518	2.15 458	0.53 571	0.50 578	0.99 592	0.56 568	1.15 619	1.64 640	1.41 639	1.41 623	1.11 612	1.13 615	1.35 468	1.31 585	0.26 591	0.28 593	0.28 590	0.26 535	0.37 558	0.49 602

Wz-Net-TNSev	0.91 585	1.73 651	3.08 613	0.36 427	0.31 441	1.00 595	0.71 606	1.06 604	0.97 591	0.71 543	0.72 527	1.09 608	0.87 586	2.42 618	1.59 601	0.20 548	0.20 540	0.16 496	0.20 500	0.44 599	0.35 554

SAMSARA	0.91 585	0.97 565	2.22 473	0.80 620	0.58 598	1.32 621	1.31 650	1.01 588	0.94 587	1.36 633	0.87 563	1.38 629	0.90 592	1.72 528	1.02 549	0.24 582	0.30 598	0.22 564	0.25 527	0.36 550	0.35 554

WZ-Net	0.92 587	1.31 624	3.76 642	0.41 496	0.36 501	0.86 570	0.71 606	1.00 580	1.06 604	0.82 579	0.92 571	1.06 604	1.05 607	2.16 597	1.61 602	0.19 538	0.13 418	0.15 477	0.16 434	0.32 510	0.28 500

MFMNet_re	0.92 587	1.28 621	2.53 538	0.82 624	0.76 624	0.90 580	0.75 611	0.98 559	1.04 600	1.03 605	1.05 597	0.84 546	0.94 597	0.83 409	0.72 502	0.68 636	0.60 640	0.63 635	0.60 642	0.77 634	0.74 628

test_sample9	0.94 589	0.62 413	1.93 392	0.27 192	0.22 294	0.68 488	0.31 415	0.93 518	0.66 440	0.57 430	0.51 343	0.55 386	0.45 434	1.91 570	2.55 639	0.61 631	4.16 683	0.87 643	0.56 633	0.25 437	0.23 448

CrosDoStereo	0.94 589	0.37 254	2.53 538	0.25 127	0.32 451	0.54 281	3.76 679	0.72 326	0.60 356	0.70 538	1.40 621	0.53 375	1.49 636	1.78 538	3.09 646	0.10 240	0.08 176	0.11 284	0.11 287	0.21 374	0.11 130

DeepStereo_LL	0.94 589	0.37 254	2.53 538	0.25 127	0.32 451	0.54 281	3.76 679	0.72 326	0.60 356	0.70 538	1.40 621	0.53 375	1.49 636	1.78 538	3.09 646	0.10 240	0.08 176	0.11 284	0.11 287	0.21 374	0.11 130

ADCP+	0.94 589	1.12 596	3.14 620	0.34 392	0.39 525	1.06 602	0.79 615	0.89 483	0.80 550	0.66 520	0.67 492	0.85 550	1.55 639	0.93 419	4.55 667	0.13 411	0.11 361	0.16 496	0.15 413	0.26 458	0.25 474

ADCMid	0.96 593	1.32 627	2.74 576	0.38 468	0.35 492	0.99 592	0.58 574	0.94 527	0.86 567	1.23 625	1.01 588	1.01 593	1.00 602	1.05 435	3.97 660	0.21 556	0.19 529	0.42 618	0.32 573	0.40 580	0.29 507

DStereoO	0.99 594	0.66 442	1.67 260	0.75 615	0.99 638	0.73 515	1.33 652	0.94 527	0.91 581	0.70 538	1.06 598	0.75 510	1.75 648	0.95 422	2.39 636	1.20 659	0.41 624	0.48 625	0.59 641	0.85 638	0.60 617

G-Net	0.99 594	0.64 428	2.76 578	0.57 590	0.67 614	2.03 652	0.72 609	0.76 364	0.67 449	1.14 614	2.56 651	1.30 627	1.02 604	1.48 492	1.74 610	0.25 587	0.24 567	0.24 578	0.26 535	0.37 558	0.31 529

ADCL	0.99 594	0.79 496	2.43 516	0.39 478	0.32 451	1.50 629	1.90 665	0.92 510	0.97 591	1.26 629	1.27 610	1.00 591	1.42 634	1.14 448	3.31 653	0.17 511	0.14 437	0.22 564	0.21 506	0.30 493	0.22 423

ADCPNet	0.99 594	0.99 574	3.93 648	0.37 451	0.68 616	1.36 623	0.62 587	0.87 468	0.76 533	0.78 564	0.81 547	1.08 606	1.18 618	1.14 448	2.49 638	0.21 556	0.69 651	0.21 561	0.95 660	0.29 482	0.37 569

Ntro	1.00 598	1.68 647	2.80 585	0.95 632	0.85 627	1.06 602	0.53 555	0.98 559	0.90 580	0.62 492	0.76 538	0.93 575	0.66 543	1.66 518	0.98 537	0.99 650	0.45 626	0.75 641	0.40 604	1.19 651	0.75 630

AnyNet_C32	1.00 598	1.33 629	2.53 538	0.49 552	0.54 588	1.15 616	1.14 643	0.91 501	0.89 578	1.11 611	0.95 579	0.87 559	0.93 594	1.50 493	4.07 662	0.21 556	0.20 540	0.25 583	0.24 521	0.38 565	0.33 547

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 600	1.67 645	2.32 491	0.47 542	0.39 525	1.47 626	0.95 627	0.95 541	0.91 581	0.84 582	0.94 577	1.05 602	0.60 517	2.95 651	0.72 502	0.41 617	0.72 655	0.32 603	0.55 630	0.74 630	1.22 660

otaku	1.03 601	1.68 647	2.72 570	0.95 632	0.73 620	1.03 599	0.59 576	0.99 571	0.86 567	0.69 532	1.61 627	0.98 586	0.64 536	1.46 484	1.14 565	0.95 648	0.46 628	0.72 640	0.40 604	1.24 655	0.78 634

SGM-Forest	1.04 602	0.42 304	3.59 641	0.41 496	0.32 451	1.05 601	1.32 651	0.94 527	0.83 561	1.16 615	2.23 645	1.03 597	1.39 632	2.49 627	2.35 634	0.21 556	0.21 549	0.20 553	0.19 487	0.23 406	0.32 538
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 603	1.36 632	2.98 606	0.42 507	0.36 501	0.96 588	0.81 619	1.06 604	1.12 612	1.25 626	0.97 582	1.08 606	0.90 592	1.25 461	4.86 669	0.21 556	0.21 549	0.22 564	0.23 519	0.36 550	0.38 572

SPS-STEREO	1.07 604	1.13 599	2.88 591	0.65 607	0.69 617	0.99 592	0.68 599	1.05 603	0.87 570	1.36 633	1.23 608	1.46 632	0.94 597	1.87 559	1.72 609	0.66 635	0.61 641	0.58 631	0.57 636	0.65 623	0.77 633
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 605	0.30 184	8.70 672	3.22 675	5.88 676	0.39 102	0.20 127	0.59 252	0.41 168	0.26 179	0.26 138	0.23 138	0.17 64	0.31 118	0.19 84	0.09 134	0.08 176	0.09 149	0.07 98	0.13 180	0.19 377

test_sample8	1.12 606	0.62 413	1.93 392	0.27 192	0.22 294	0.68 488	0.31 415	0.95 541	0.61 373	1.18 623	0.56 404	2.53 652	1.31 624	1.91 570	2.55 639	0.61 631	4.16 683	0.87 643	0.56 633	0.25 437	0.23 448

WCMA_ROB	1.12 606	0.83 511	2.66 561	0.58 592	0.34 479	1.17 618	0.71 606	0.93 518	0.94 587	1.74 646	2.63 654	3.09 657	1.71 646	1.70 524	1.84 614	0.26 591	0.21 549	0.20 553	0.21 506	0.28 475	0.43 591

GCAP-BAT	1.13 608	0.30 184	9.45 675	3.22 675	5.97 677	0.39 102	0.20 127	0.59 252	0.41 168	0.26 179	0.26 138	0.23 138	0.17 64	0.31 118	0.19 84	0.09 134	0.08 176	0.09 149	0.07 98	0.13 180	0.17 340

AnyNet_C01	1.14 609	1.49 636	4.23 653	0.54 576	0.53 586	1.51 630	1.37 654	1.04 602	1.07 605	1.17 621	1.33 617	1.15 616	1.08 610	1.61 514	2.74 642	0.25 587	0.22 555	0.28 590	0.24 521	0.48 603	0.40 584

NaN_ROB	1.14 609	0.94 547	2.96 602	0.53 571	0.56 594	1.13 614	0.99 630	0.98 559	1.00 595	1.09 610	0.87 563	0.77 518	1.06 609	5.90 674	2.72 641	0.16 496	0.23 563	0.16 496	0.24 521	0.22 391	0.36 562

RainbowNet	1.15 611	1.78 653	2.72 570	1.12 643	0.91 632	1.06 602	0.76 613	1.16 620	1.13 614	0.75 555	0.97 582	1.09 608	0.80 574	1.60 511	1.21 577	1.17 657	1.26 667	1.01 653	0.57 636	1.13 649	0.88 644

SuperB	1.15 611	1.14 601	5.43 661	0.36 427	0.26 368	0.81 556	0.89 624	0.88 477	1.17 615	0.67 524	0.68 499	0.63 431	1.39 632	1.74 531	3.37 655	0.15 475	0.12 394	0.17 517	0.16 434	2.80 675	0.25 474

NVStereoNet_ROB	1.16 613	0.95 554	2.54 544	0.58 592	0.55 591	0.78 544	0.63 590	1.00 580	1.08 606	1.03 605	4.07 672	1.48 633	1.22 619	2.88 650	1.27 583	0.50 624	0.46 628	0.54 629	0.62 643	0.50 608	0.63 621
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	1.17 614	0.42 304	3.87 644	0.54 576	0.44 554	4.11 672	0.58 574	1.31 629	0.84 564	2.12 650	1.12 602	0.98 586	0.71 554	4.24 669	0.99 542	0.16 496	0.14 437	0.19 544	0.17 454	0.18 321	0.35 554

SANet	1.20 615	1.21 613	3.33 635	0.38 468	0.27 381	1.73 641	0.85 621	1.10 611	2.49 663	1.16 615	1.83 633	1.72 639	1.50 638	2.37 609	2.84 644	0.18 523	0.16 483	0.16 496	0.15 413	0.32 510	0.32 538

RTS	1.21 616	1.31 624	6.39 667	0.52 565	0.51 583	1.61 633	0.79 615	1.03 598	1.37 629	1.13 612	1.30 614	1.10 610	0.85 582	2.65 637	2.08 623	0.21 556	0.24 567	0.18 537	0.18 467	0.43 591	0.32 538

RTSA	1.21 616	1.31 624	6.39 667	0.52 565	0.51 583	1.61 633	0.79 615	1.03 598	1.37 629	1.13 612	1.30 614	1.10 610	0.85 582	2.65 637	2.08 623	0.21 556	0.24 567	0.18 537	0.18 467	0.43 591	0.32 538

MeshStereo	1.21 616	1.15 605	3.01 609	0.34 392	0.28 395	1.10 611	0.69 602	1.35 631	1.01 597	2.71 665	2.41 648	2.96 655	1.45 635	2.80 647	1.40 593	0.22 569	0.22 555	0.22 564	0.19 487	0.50 608	0.26 484
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	1.22 619	0.80 498	2.71 568	0.33 359	1.48 659	1.98 651	0.23 247	1.93 656	2.44 661	0.89 589	2.52 649	1.36 628	0.51 479	3.65 663	1.93 615	0.30 605	0.31 599	0.22 564	0.16 434	0.33 519	0.36 562

CSAN	1.25 620	1.12 596	3.04 610	0.51 561	0.37 513	1.06 602	1.15 644	1.22 621	1.08 606	1.17 621	1.91 635	1.04 600	1.31 624	5.96 675	2.43 637	0.26 591	0.22 555	0.24 578	0.24 521	0.31 501	0.30 520

EDNetEfficient	1.27 621	0.70 456	4.05 650	0.64 605	0.98 635	0.94 586	1.40 657	0.85 447	1.75 645	2.34 659	1.33 617	1.05 602	2.21 655	1.58 508	4.15 663	0.15 475	0.19 529	0.14 446	0.27 540	0.38 565	0.32 538

FCDSN-DC	1.29 622	0.54 379	2.50 534	0.47 542	0.41 544	1.12 612	0.60 578	1.10 611	1.27 622	2.23 656	2.87 657	3.67 662	3.12 666	2.39 615	1.69 607	0.30 605	0.26 583	0.31 599	0.30 558	0.35 543	0.38 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 623	1.05 587	2.77 581	0.74 614	1.43 654	0.72 508	0.56 568	0.96 546	0.91 581	0.99 601	2.92 660	6.01 676	0.70 552	2.38 612	3.32 654	0.13 411	0.10 308	0.08 54	0.06 17	0.34 531	0.22 423

ACVNet_1	1.33 624	1.91 662	4.03 649	1.09 640	0.88 629	1.19 620	0.66 593	1.24 625	1.17 615	0.94 597	0.96 580	3.09 657	1.04 606	2.37 609	1.11 562	1.04 652	0.48 634	1.03 654	0.48 619	1.12 648	0.83 636

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 625	1.70 649	2.50 534	0.56 585	0.40 535	2.15 656	0.99 630	1.24 625	1.26 621	1.02 604	1.10 601	1.29 624	0.88 590	3.10 655	1.08 556	1.66 668	0.83 659	0.68 638	0.88 657	1.57 662	1.80 672

MSMD_ROB	1.34 625	0.96 557	2.38 504	0.39 478	0.32 451	1.96 647	0.62 587	0.91 501	1.43 631	2.94 669	2.60 652	4.77 671	1.95 651	2.43 621	1.33 587	0.29 602	0.26 583	0.32 603	0.32 573	0.30 493	0.30 520

psmorigin	1.36 627	0.60 402	13.80 688	0.37 451	0.29 404	0.62 418	0.33 447	0.77 375	0.61 373	0.96 600	0.88 566	1.17 619	0.73 560	4.00 666	0.86 524	0.19 538	0.22 555	0.17 517	0.18 467	0.24 423	0.29 507

MADNet+	1.36 627	1.93 664	5.95 663	0.81 623	0.59 600	1.57 632	1.09 639	1.39 635	1.22 618	0.84 582	1.01 588	1.25 622	1.12 614	3.19 656	2.36 635	0.45 621	0.47 631	0.38 615	0.34 581	0.59 618	0.57 613

ELAS_RVC	1.37 629	0.78 494	3.21 628	0.55 583	0.50 578	1.49 628	2.48 673	1.48 638	1.71 644	2.13 653	2.09 638	2.07 644	2.56 659	1.90 569	2.02 620	0.35 613	0.36 608	0.37 613	0.34 581	0.49 606	0.47 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 630	1.64 643	1.86 361	1.36 649	1.11 646	1.39 624	1.19 646	1.76 649	1.45 633	1.16 615	2.21 643	1.53 634	1.38 630	1.98 577	1.52 598	1.29 660	0.67 645	1.27 660	0.69 647	1.29 657	0.98 647

IMH-64	1.39 630	1.64 643	1.86 361	1.36 649	1.11 646	1.39 624	1.19 646	1.76 649	1.45 633	1.16 615	2.21 643	1.53 634	1.38 630	1.98 577	1.52 598	1.29 660	0.67 645	1.27 660	0.69 647	1.29 657	0.98 647

ELAS	1.39 630	0.79 496	2.86 589	0.53 571	0.50 578	2.81 663	2.20 669	1.61 645	1.50 635	2.28 658	2.35 646	1.82 640	2.13 653	1.73 529	2.22 629	0.35 613	0.37 610	0.35 607	0.35 585	0.49 606	0.47 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 633	1.81 654	3.23 630	1.08 638	0.92 633	1.32 621	0.85 621	1.49 639	1.69 642	1.19 624	1.73 631	2.13 645	1.03 605	2.50 628	1.40 593	0.91 644	0.53 636	1.00 652	0.55 630	2.11 669	0.85 639

EKT-Stereo	1.47 634	0.49 351	1.93 392	2.57 671	19.31 693	0.55 296	0.22 208	0.69 310	0.42 181	0.38 253	0.36 235	0.43 308	0.27 253	0.69 378	0.26 222	0.12 380	0.14 437	0.11 284	0.16 434	0.20 358	0.15 287

WAO-7	1.48 635	1.63 641	2.49 530	0.93 630	0.75 621	1.72 640	1.10 640	1.84 654	1.96 654	1.43 640	2.54 650	1.97 642	1.61 642	3.06 653	2.08 623	0.69 637	0.66 644	0.94 648	0.74 650	0.80 636	0.69 625

FC-DCNN	1.49 636	0.59 400	2.88 591	0.44 518	0.39 525	1.97 649	0.66 593	1.67 646	1.70 643	2.72 666	2.89 658	4.22 665	2.97 663	2.55 632	2.19 628	0.29 602	0.26 583	0.31 599	0.30 558	0.32 510	0.39 578

PWCK	1.49 636	1.90 661	3.22 629	1.09 640	0.54 588	1.71 639	1.73 663	1.49 639	1.53 636	1.44 641	1.80 632	1.82 640	1.30 623	3.34 659	1.76 611	1.07 654	0.56 638	0.97 651	0.58 639	1.38 661	0.65 622

FC-DCNN v2	1.54 638	0.58 397	2.80 585	0.44 518	0.39 525	2.05 653	0.66 593	1.90 655	1.84 651	2.79 667	2.97 661	4.41 669	3.07 664	2.65 637	2.30 633	0.29 602	0.26 583	0.31 599	0.30 558	0.32 510	0.38 572

MFN_U_SF_RVC	1.55 639	2.39 675	3.16 622	0.65 607	0.41 544	1.12 612	0.46 531	1.23 624	1.33 626	1.61 644	1.20 606	1.43 631	0.98 601	1.76 534	1.97 617	1.90 671	1.80 671	1.98 675	2.15 677	1.63 663	1.77 671

WAO-6	1.58 640	1.54 638	2.32 491	1.14 644	1.00 639	2.30 658	1.03 636	1.82 653	2.85 667	1.25 626	2.61 653	2.20 646	1.56 640	2.47 626	1.99 619	0.95 648	0.67 645	1.19 659	0.83 655	1.08 646	0.88 644

DispFullNet	1.67 641	2.10 667	5.22 658	1.53 654	8.90 678	0.86 570	0.31 415	0.96 546	0.96 590	1.37 636	1.01 588	1.13 613	1.98 652	1.51 494	0.91 526	0.54 627	0.31 599	1.18 656	0.63 645	1.13 649	0.80 635

JetBlue	1.78 642	1.63 641	3.92 646	0.73 612	1.21 651	4.38 673	3.35 676	1.59 643	1.20 617	1.26 629	1.52 626	2.37 649	1.88 650	3.23 657	3.00 645	0.53 625	0.47 631	0.48 625	0.49 621	1.29 657	0.97 646

Dean	1.79 643	1.83 655	3.92 646	1.29 648	1.07 645	1.55 631	1.00 633	1.95 657	2.33 659	1.47 642	4.19 673	4.26 668	1.33 627	2.21 600	1.48 597	1.14 656	0.68 649	1.18 656	0.74 650	1.24 655	0.98 647

SGM+DAISY	1.83 644	1.43 633	3.81 643	0.87 625	1.01 640	2.38 660	2.53 674	1.36 632	1.75 645	2.92 668	3.22 664	2.65 653	2.93 661	2.22 603	3.10 648	0.72 638	0.69 651	0.63 635	0.62 643	0.77 634	0.98 647

SGM_RVC	1.89 645	0.92 539	2.50 534	0.96 634	0.93 634	1.63 635	1.37 654	1.52 641	12.43 683	1.85 647	1.69 630	2.40 651	1.74 647	2.81 648	1.71 608	0.53 625	0.47 631	0.42 618	0.47 616	0.74 630	0.74 628
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 646	1.85 657	4.10 651	1.07 637	0.86 628	1.15 616	0.53 555	1.06 604	1.12 612	0.64 511	1.09 600	1.99 643	0.70 552	2.20 599	9.86 685	5.62 682	0.41 624	1.03 654	0.55 630	1.86 667	0.85 639

LVE	1.96 647	2.17 674	3.14 620	1.68 656	1.80 665	1.63 635	1.03 636	2.34 663	2.81 666	1.25 626	2.89 658	4.24 667	1.29 621	2.79 646	1.44 595	2.85 676	0.91 662	1.18 656	1.46 671	1.23 654	1.10 657

MonStereo1	1.98 648	1.01 580	1.78 312	1.19 645	1.04 642	3.58 667	0.61 582	1.53 642	1.93 653	1.39 637	3.37 666	2.23 648	10.80 684	2.84 649	1.25 581	1.04 652	0.38 614	0.96 650	0.57 636	1.10 647	1.00 654

IMH	2.02 649	2.15 673	2.69 566	1.68 656	1.12 648	1.66 638	0.92 626	2.10 661	1.92 652	1.32 631	2.66 655	2.21 647	1.69 645	5.78 673	1.68 606	5.54 681	0.96 663	1.31 662	0.71 649	1.32 660	0.99 652

DStereoSA	2.12 650	0.98 569	2.80 585	1.25 647	2.23 668	1.97 649	4.62 681	1.22 621	2.54 664	1.16 615	3.84 671	1.00 591	4.05 670	2.07 588	5.29 672	0.93 645	1.48 670	0.48 625	1.51 672	0.95 644	1.95 673

DStereoFS	2.23 651	2.10 667	2.47 526	1.61 655	1.88 667	3.81 668	2.06 668	1.95 657	3.33 669	2.38 660	3.31 665	2.37 649	4.92 672	2.45 623	3.27 651	1.03 651	1.27 669	0.55 630	1.04 663	0.70 627	2.05 674

IGEV-RUCA	2.28 652	0.30 184	1.15 139	0.40 489	1.86 666	2.06 654	1.90 665	1.36 632	1.80 649	3.70 673	3.76 669	5.02 672	8.19 681	2.12 595	1.63 603	0.25 587	0.76 656	2.72 679	1.91 675	2.39 672	2.36 677

WQFJA1++	2.30 653	0.22 49	6.03 664	1.08 638	1.15 649	0.29 26	0.14 20	0.39 55	0.24 3	13.61 690	0.19 48	3.34 661	0.17 64	0.33 144	0.24 196	0.10 240	0.07 74	0.08 54	0.07 98	18.19 700	0.14 245

MultiAttention	2.38 654	0.50 359	1.93 392	1.80 660	2.56 671	10.86 681	2.30 670	1.22 621	0.80 550	0.62 492	1.16 605	1.13 613	0.56 498	16.09 692	1.18 572	0.20 548	0.09 260	0.43 621	1.62 673	0.94 642	1.58 668

UNDER WATER-64	2.47 655	1.89 660	4.86 656	1.82 663	1.44 656	3.18 665	1.57 662	2.62 664	5.64 674	2.05 649	2.13 640	4.13 664	3.76 668	2.62 635	3.42 656	1.47 665	0.85 660	1.57 670	1.07 665	1.82 666	1.49 665

TorneroNet-64	2.65 656	1.83 655	3.30 632	1.46 652	1.20 650	3.89 669	0.99 630	3.51 676	6.71 678	2.56 662	4.60 674	4.22 665	3.85 669	3.33 658	3.14 649	1.19 658	0.65 643	1.39 665	0.79 654	3.31 677	1.15 658

notaker	2.66 657	2.07 666	3.31 634	2.61 672	1.43 654	1.76 642	1.11 641	2.76 667	1.79 647	2.26 657	11.53 687	3.96 663	4.29 671	3.09 654	2.76 643	1.55 667	0.88 661	1.70 673	1.07 665	2.00 668	1.35 662

UNDER WATER	2.74 658	1.85 657	4.54 655	1.81 662	1.44 656	2.34 659	1.40 657	3.24 671	6.60 677	2.60 663	2.76 656	5.75 674	5.24 675	3.02 652	4.01 661	1.45 664	0.81 658	1.59 671	1.06 664	1.80 665	1.51 666

MADNet++	2.79 659	2.11 670	2.97 605	2.49 670	2.28 669	2.95 664	2.31 671	2.67 665	2.47 662	3.03 670	3.13 663	2.70 654	2.92 660	4.10 667	4.48 666	2.68 675	2.24 679	3.04 682	2.44 679	2.37 671	2.34 676

WAO-8	2.80 660	2.14 671	2.89 594	1.91 664	1.04 642	3.98 670	0.96 628	3.26 672	6.17 675	2.15 654	3.37 666	3.31 659	2.41 657	11.84 682	2.03 621	2.05 672	1.86 673	1.54 668	0.92 658	1.22 652	0.87 642

Venus	2.80 660	2.14 671	2.89 594	1.91 664	1.04 642	3.98 670	0.96 628	3.26 672	6.17 675	2.15 654	3.37 666	3.31 659	2.41 657	11.84 682	2.03 621	2.05 672	1.86 673	1.54 668	0.92 658	1.22 652	0.87 642

DGSMNet	2.89 662	0.63 423	3.18 625	3.43 677	4.17 675	2.57 662	6.98 684	0.97 555	0.83 561	0.56 419	1.86 634	0.79 527	0.62 531	1.64 516	1.39 591	4.61 680	5.01 685	5.17 685	4.71 685	4.44 682	4.19 681

MANE	2.90 663	1.14 601	2.96 602	1.03 636	1.01 640	5.01 674	2.45 672	5.36 678	6.88 679	3.58 672	4.76 676	5.99 675	4.99 673	4.23 668	4.61 668	0.56 630	0.67 645	0.44 622	0.78 652	0.51 610	1.03 655

SGM-ForestM	2.98 664	1.70 649	3.52 640	0.67 609	0.47 574	5.18 675	3.36 677	3.30 674	2.86 668	4.44 674	3.79 670	9.80 682	5.50 676	6.29 676	6.52 676	0.27 596	0.36 608	0.24 578	0.27 540	0.38 565	0.58 615

xyz-stereo	3.02 665	0.29 168	30.64 708	0.23 75	0.12 20	15.52 685	0.24 281	0.51 184	0.47 242	0.59 462	7.99 678	0.64 440	0.47 458	1.39 472	0.50 428	0.09 134	0.07 74	0.34 606	0.07 98	0.13 180	0.08 46

MSAF-DinoV2	3.10 666	1.86 659	10.68 679	3.61 678	0.30 420	3.34 666	0.82 620	2.81 668	1.79 647	0.80 568	0.87 563	1.56 637	1.10 612	26.49 707	1.96 616	0.17 511	0.13 418	0.19 544	1.63 674	0.92 641	0.99 652

JetRed	3.29 667	4.93 678	10.17 678	1.45 651	1.72 664	7.44 677	5.05 682	3.06 669	2.12 658	2.41 661	2.39 647	2.99 656	2.37 656	3.51 662	6.44 675	1.32 663	1.90 675	1.37 664	1.23 669	2.21 670	1.76 670

LSM	3.31 668	1.11 595	5.29 660	9.40 684	30.65 703	0.84 564	1.12 642	0.91 501	1.22 618	1.36 633	2.19 642	0.93 575	0.83 578	1.66 518	0.90 525	0.21 556	0.31 599	0.24 578	0.28 543	0.39 575	6.33 684

U	3.37 669	0.17 2	0.91 102	0.26 169	13.79 690	19.19 694	0.15 36	0.41 76	0.31 31	0.17 35	0.18 43	0.27 197	0.15 42	0.21 10	0.16 32	0.09 134	0.06 23	17.88 700	12.81 694	0.10 98	0.08 46

KSHMR	4.10 670	1.97 665	5.27 659	1.71 658	1.47 658	1.96 647	1.28 649	3.19 670	17.33 696	2.12 650	15.91 690	9.18 681	1.57 641	8.42 679	1.98 618	1.52 666	1.26 667	1.67 672	1.19 667	1.67 664	1.40 664

ktn	4.35 671	2.10 667	2.89 594	1.80 660	1.49 660	2.13 655	1.41 659	2.26 662	12.72 684	11.41 686	16.43 691	11.15 684	3.75 667	4.36 670	3.18 650	1.82 670	0.98 665	1.73 674	1.21 668	2.97 676	1.27 661

LE_ROB	4.43 672	1.35 631	9.38 674	2.79 673	3.93 673	2.43 661	3.46 678	2.68 666	11.19 681	11.66 687	4.73 675	5.26 673	10.46 683	4.50 671	9.49 682	0.82 643	0.69 651	1.34 663	0.98 661	0.75 632	0.76 632

tt	4.93 673	0.27 129	4.20 652	2.29 668	1.58 662	10.20 680	16.97 690	9.42 686	5.02 673	1.67 645	1.28 611	4.68 670	5.03 674	3.37 661	5.92 673	6.16 683	9.47 694	2.82 680	3.18 682	3.60 678	1.53 667

TorneroNet	5.50 674	1.92 663	3.16 622	1.47 653	1.25 653	14.07 683	1.06 638	4.90 677	20.99 701	10.17 682	16.48 692	11.88 688	6.93 678	3.34 659	4.20 664	1.30 662	0.69 651	1.45 667	0.86 656	2.61 674	1.20 659

TCMNet-wrong-test	5.51 675	6.62 681	6.20 666	13.02 691	11.90 684	7.14 676	5.53 683	6.99 683	1.44 632	2.65 664	3.10 662	8.37 680	5.95 677	4.75 672	6.05 674	3.07 678	0.98 665	2.38 678	1.99 676	6.62 685	5.43 683

coex-ft	5.95 676	1.67 645	60.57 709	0.34 392	0.30 420	0.77 539	0.69 602	0.74 342	4.41 672	19.22 696	2.15 641	1.62 638	7.97 680	1.81 549	8.96 681	0.44 619	2.08 677	0.18 537	0.19 487	0.38 565	4.62 682

HanzoNet	7.64 677	2.86 677	5.05 657	7.01 681	3.97 674	2.18 657	1.34 653	3.37 675	4.05 671	13.17 688	10.58 681	10.73 683	16.52 693	8.45 680	10.51 686	10.48 693	9.72 695	5.59 687	13.46 695	6.84 686	6.83 685

USTest	8.10 678	7.17 682	8.96 673	9.25 683	9.05 679	15.27 684	23.78 692	9.96 687	9.47 680	5.94 678	6.75 677	7.80 679	7.48 679	8.83 681	11.21 687	2.21 674	3.56 682	2.86 681	3.20 683	5.02 683	4.16 680

light-stereo	8.15 679	2.75 676	9.83 677	12.24 687	9.63 680	19.16 693	0.44 520	6.84 682	3.57 670	13.44 689	22.94 706	23.04 699	1.65 643	17.20 696	7.61 679	3.06 677	2.25 680	0.42 618	0.52 628	4.07 680	2.31 675

EDNetEfficientorigin	8.18 680	0.98 569	145.96 711	0.51 561	0.89 630	0.72 508	0.48 543	0.85 447	1.56 638	2.12 650	1.49 624	1.29 624	1.31 624	1.83 551	2.13 627	0.13 411	0.12 394	0.17 517	0.18 467	0.39 575	0.45 594

DGTPSM_ROB	8.89 681	5.62 679	12.25 683	5.92 680	11.32 682	8.54 678	24.18 693	6.40 680	13.49 687	5.15 675	11.46 685	6.19 677	10.92 685	7.00 677	13.72 688	4.47 679	7.65 686	3.92 683	7.45 690	4.38 681	7.87 689

Selective-IGEV-i1pa	9.22 682	12.57 689	9.49 676	2.20 666	1.49 660	16.83 687	8.03 685	14.34 693	11.26 682	10.52 683	15.24 689	14.52 692	11.94 692	18.22 697	9.78 684	7.79 692	3.09 681	5.20 686	2.49 680	2.46 673	6.90 686

DPSMNet_ROB	9.48 683	5.64 680	13.01 687	8.82 682	11.82 683	8.54 678	24.20 694	6.41 681	13.65 690	5.32 677	11.47 686	6.33 678	10.92 685	7.69 678	13.89 689	7.25 691	8.19 690	5.06 684	7.78 691	5.31 684	8.26 690

iinet-test	11.61 684	10.56 683	11.80 680	12.17 685	12.09 685	18.69 688	26.70 698	13.53 689	13.46 685	9.91 680	10.28 679	11.17 685	11.16 687	12.37 686	14.43 690	6.71 687	7.85 687	6.13 688	6.95 686	8.33 687	7.85 687

IINet	11.61 684	10.56 683	11.80 680	12.17 685	12.09 685	18.69 688	26.70 698	13.53 689	13.46 685	9.91 680	10.28 679	11.17 685	11.16 687	12.37 686	14.43 690	6.71 687	7.85 687	6.13 688	6.95 686	8.33 687	7.85 687

BEATNet-Init1	12.10 686	11.19 685	27.29 706	2.99 674	3.51 672	21.84 700	11.10 686	14.34 693	13.83 691	20.34 697	20.33 697	26.35 708	20.03 695	19.06 698	14.80 694	1.74 669	1.81 672	2.05 676	2.49 680	3.69 679	3.12 679

DPSM_ROB	12.34 687	11.21 687	12.51 684	12.91 689	12.80 688	19.84 697	28.28 701	14.38 695	14.28 692	10.58 684	11.26 683	12.03 689	11.85 690	13.15 690	15.34 695	7.11 689	8.31 691	6.50 691	7.35 688	8.84 689	8.31 691

DPSM	12.34 687	11.21 687	12.51 684	12.91 689	12.80 688	19.84 697	28.28 701	14.38 695	14.28 692	10.58 684	11.26 683	12.03 689	11.85 690	13.15 690	15.34 695	7.11 689	8.31 691	6.50 691	7.35 688	8.84 689	8.31 691

DLNR-FE	13.43 689	20.01 694	23.53 695	121.73 711	33.87 704	0.46 185	0.15 36	8.09 685	0.35 80	0.28 202	0.37 239	0.26 184	0.17 64	0.75 392	0.29 257	6.68 686	0.26 583	0.09 149	0.38 598	50.82 711	0.18 360

DLNR_Zeroshot_test	13.43 689	19.94 693	23.55 696	121.61 710	35.03 705	0.46 185	0.15 36	8.02 684	0.35 80	0.28 202	0.37 239	0.26 184	0.17 64	0.76 396	0.29 257	6.42 685	0.26 583	0.09 149	0.38 598	50.13 710	0.18 360

LRCNet_RVC	13.74 691	19.30 691	12.75 686	19.46 694	12.69 687	1.86 643	0.41 498	12.33 688	1.05 601	15.77 692	18.83 696	12.62 691	8.70 682	12.21 685	9.62 683	22.22 702	8.37 693	25.85 704	24.01 704	19.32 701	17.44 701

DPSimNet_ROB	17.97 692	20.20 698	24.98 700	17.62 692	15.92 691	21.53 699	21.00 691	13.70 691	15.61 694	23.89 708	14.69 688	22.87 697	24.58 708	12.70 689	14.56 692	18.48 701	12.91 696	20.21 702	12.05 693	17.76 692	14.17 694

HaxPig	19.86 693	22.40 699	22.34 694	17.95 693	17.95 692	11.77 682	11.89 687	16.02 697	15.89 695	21.10 698	21.41 698	18.74 696	18.39 694	20.08 699	19.69 697	23.63 706	23.22 705	24.06 703	23.69 703	23.00 702	23.95 703

Anonymous_1	22.91 694	11.20 686	12.13 682	12.75 688	26.28 702	19.43 695	27.92 700	14.08 692	13.61 688	14.96 691	10.58 681	11.26 687	11.19 689	12.55 688	14.57 693	38.28 709	7.88 689	34.96 707	63.99 709	89.57 712	10.94 693

PML	23.15 695	16.83 690	7.78 670	5.49 679	9.93 681	51.13 710	104.50 712	5.76 679	13.62 689	37.30 712	105.93 712	30.86 709	23.50 700	12.07 684	7.87 680	6.30 684	2.12 678	6.32 690	2.43 678	10.44 691	2.90 678

MEDIAN_ROB	23.96 696	27.05 707	26.39 705	22.16 695	22.13 694	16.12 686	13.97 688	20.24 698	20.05 697	25.50 709	25.31 707	22.96 698	22.63 699	24.39 700	23.24 701	28.20 707	27.23 709	28.62 705	27.75 707	27.50 703	27.76 706

RAFT-FEzeroshot	24.80 697	22.55 702	24.73 697	26.10 698	25.76 697	39.84 703	57.07 708	28.84 703	28.79 706	21.14 700	22.48 700	24.18 701	23.88 702	26.38 701	30.87 705	14.26 695	16.71 700	13.09 693	14.82 698	17.79 696	16.72 698

RAFT-FE	24.80 697	22.55 702	24.73 697	26.10 698	25.76 697	39.84 703	57.07 708	28.84 703	28.79 706	21.14 700	22.48 700	24.18 701	23.88 702	26.38 701	30.87 705	14.26 695	16.71 700	13.09 693	14.82 698	17.79 696	16.72 698

CasAABBNet	24.81 699	22.53 700	24.83 699	26.08 697	25.74 696	39.86 705	57.06 706	28.87 705	28.83 708	21.16 703	22.54 702	24.22 703	23.89 705	26.38 701	30.87 705	14.25 694	16.71 700	13.09 693	14.81 697	17.78 693	16.71 696

FlowAnything	24.85 700	22.54 701	25.10 701	26.11 700	25.76 697	39.86 705	57.00 704	28.89 706	28.87 709	21.31 705	22.68 705	24.22 703	23.87 701	26.39 704	30.89 709	14.26 695	16.78 704	13.10 697	14.90 702	17.78 693	16.69 695

Hybrid-DGEV	24.86 701	22.58 704	25.22 703	26.11 700	25.76 697	39.92 707	57.06 706	29.03 709	29.01 711	21.12 699	22.64 703	24.13 700	23.91 706	26.46 706	30.82 703	14.27 698	16.70 699	13.09 693	14.83 701	17.78 693	16.71 696

Selective-RAFT-Error	24.87 702	22.59 705	25.14 702	26.13 702	25.82 701	39.93 708	57.03 705	28.97 707	28.95 710	21.21 704	22.65 704	24.25 705	23.98 707	26.43 705	30.83 704	14.27 698	16.71 700	13.10 697	14.82 698	17.82 698	16.76 700

LSM0	26.58 703	22.63 706	25.88 704	30.13 703	52.21 711	39.94 709	56.74 703	28.97 707	28.72 705	21.14 700	22.26 699	24.43 706	23.88 702	26.54 708	30.87 705	14.32 700	16.55 698	13.12 699	14.71 696	17.92 699	20.60 702

AVERAGE_ROB	26.93 704	30.34 708	29.27 707	25.82 696	25.34 695	19.48 696	15.17 689	23.55 702	23.00 704	28.45 710	27.87 708	26.25 707	25.86 709	26.96 709	25.55 702	31.30 708	30.07 710	31.76 706	30.81 708	30.79 707	30.93 707

xxxxx1	28.96 705	20.11 695	14.07 689	49.74 704	39.15 706	18.98 690	26.64 695	21.94 699	20.21 698	16.45 693	17.48 693	18.36 693	21.56 696	16.21 693	20.88 698	23.07 703	26.55 706	66.40 710	78.70 710	30.27 704	32.51 708

tt_ll	28.96 705	20.11 695	14.07 689	49.74 704	39.15 706	18.98 690	26.64 695	21.94 699	20.21 698	16.45 693	17.48 693	18.36 693	21.56 696	16.21 693	20.88 698	23.07 703	26.55 706	66.40 710	78.70 710	30.27 704	32.51 708

ff	28.96 705	20.11 695	14.07 689	49.74 704	39.15 706	18.98 690	26.64 695	21.94 699	20.21 698	16.45 693	17.48 693	18.36 693	21.56 696	16.21 693	20.88 698	23.07 703	26.55 706	66.40 710	78.70 710	30.27 704	32.51 708

RSGM-EC	41.56 708	31.72 709	19.92 692	51.66 707	47.86 709	38.70 701	61.61 710	33.83 710	22.80 702	23.45 706	29.29 709	43.76 710	35.31 710	66.76 710	70.17 711	66.40 711	37.60 711	48.67 708	25.68 705	48.86 708	27.21 704

acva	41.56 708	31.72 709	19.92 692	51.66 707	47.86 709	38.70 701	61.61 710	33.83 710	22.80 702	23.45 706	29.29 709	43.76 710	35.31 710	66.76 710	70.17 711	66.40 711	37.60 711	48.67 708	25.68 705	48.86 708	27.21 704

Selective-IGEV-i16pa	47.65 710	67.17 711	7.20 669	2.47 669	2.32 670	116.02 712	1.42 660	90.41 713	82.69 712	32.69 711	90.10 711	60.10 712	84.41 712	129.53 713	52.52 710	50.16 710	15.10 697	18.00 701	9.63 692	0.94 642	40.09 711

test_example2	115.39 711	123.23 712	94.57 710	115.52 709	123.55 712	101.63 711	114.33 713	53.41 712	99.48 713	134.90 713	135.05 713	85.83 713	85.11 713	111.32 712	106.15 713	152.55 713	205.26 713	99.78 713	114.96 713	140.96 713	110.20 712

GS-Stereo							0.21 169	0.62 273	0.41 168	0.22 108	0.22 84	0.17 62	0.18 88	0.44 237	0.16 32	0.10 240	0.16 483	0.08 54	0.11 287	0.33 519	0.84 637

FSD					0.29 404	0.35 63	0.33 447	0.44 102	0.46 223	0.32 227	0.32 208	0.37 261	0.32 316	0.35 165	0.32 302	0.28 600	0.27 590	0.31 599	0.30 558	0.31 501

ccccc		297.21 713		374.70 712	380.44 713	203.92 713		216.32 714		203.37 714		215.01 714		312.78 714		412.57 714	356.13 714	256.09 714	227.69 714	428.88 714

ASD4		19.65 692

Low-res two-view benchmark