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 47	0.15 1	0.16 59	0.21 1	0.36 111	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	0.08 137	0.08 34	0.11 131

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 53	0.19 2	0.12 21	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 64	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.10 99	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 36	0.20 8	0.12 21	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 21	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	0.17 155	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	0.14 246

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 84	0.20 8	0.14 67	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 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.08 47

PipStereo	0.19 6	0.26 118	0.85 84	0.21 26	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 26	0.35 81	0.12 2	0.10 3	0.21 116	0.14 18	0.21 10	0.15 13	0.08 64	0.09 261	0.07 1	0.06 17	0.12 147	0.09 73

DepthFocus	0.19 6	0.30 186	0.77 72	0.19 2	0.15 96	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	0.09 135	0.08 177	0.11 286	0.10 221	0.08 34	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 280	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 140	0.15 36	0.31 13	0.34 67	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 42	0.25 46	0.15 13	0.09 135	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 47	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	0.23 172	0.08 64	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 64	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.09 73

BridgeDepth	0.19 6	0.30 186	0.55 14	0.23 75	0.09 1	0.38 97	0.15 36	0.32 16	0.33 54	0.16 18	0.12 13	0.23 139	0.19 114	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 93	0.21 26	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 26	0.35 81	0.12 2	0.10 3	0.21 116	0.14 18	0.21 10	0.15 13	0.08 64	0.10 310	0.07 1	0.06 17	0.12 147	0.09 73

PSi22a	0.20 13	0.28 157	0.89 97	0.20 8	0.11 9	0.16 2	0.14 20	0.32 16	0.35 81	0.12 2	0.09 1	0.22 122	0.16 55	0.20 4	0.14 4	0.09 135	0.09 261	0.07 1	0.05 1	0.13 182	0.11 131

Foundation-i32	0.20 13	0.28 157	0.87 90	0.20 8	0.11 9	0.20 7	0.15 36	0.32 16	0.36 111	0.13 5	0.10 3	0.25 170	0.14 18	0.19 2	0.15 13	0.09 135	0.09 261	0.07 1	0.06 17	0.11 130	0.12 176

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 225	0.15 10	0.15 25	0.16 47	0.19 114	0.23 31	0.18 59	0.10 241	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 47	0.39 102	0.14 20	0.34 25	0.34 67	0.16 18	0.16 31	0.16 47	0.15 42	0.27 70	0.22 160	0.08 64	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 47

MonStereo	0.20 13	0.22 49	0.65 42	0.21 26	0.17 155	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	0.23 172	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 5	0.09 73

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.22 49	0.65 42	0.21 26	0.17 155	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	0.23 172	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 5	0.09 73

S2M2_XL	0.20 13	0.32 208	1.10 133	0.19 2	0.13 47	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	0.11 321	0.09 261	0.10 211	0.08 137	0.10 99	0.08 47
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	0.17 155	0.41 126	0.14 20	0.35 26	0.32 40	0.24 143	0.20 57	0.15 34	0.18 89	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.08 47

4w-stereo	0.20 13	0.21 33	0.57 19	0.21 26	0.15 96	0.39 102	0.13 9	0.39 55	0.33 54	0.22 109	0.21 65	0.13 4	0.20 127	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 67	0.37 84	0.14 20	0.43 93	0.35 81	0.23 132	0.21 65	0.16 47	0.18 89	0.27 70	0.20 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 47

3.25w	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 26	0.14 67	0.37 84	0.14 20	0.43 93	0.35 81	0.23 132	0.21 65	0.16 47	0.18 89	0.27 70	0.20 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 47

FoundationStereo	0.20 13	0.30 186	0.81 78	0.21 26	0.22 295	0.21 9	0.16 59	0.25 3	0.38 129	0.15 10	0.11 8	0.18 80	0.17 64	0.23 31	0.16 32	0.09 135	0.13 420	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	0.17 155	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	0.23 172	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 5	0.09 73

Test_v1	0.21 27	0.27 130	0.95 109	0.20 8	0.14 67	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 64	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.11 131

Monster-pub-mixall	0.21 27	0.31 200	0.69 56	0.21 26	0.13 47	0.27 15	0.12 4	0.37 39	0.26 8	0.21 89	0.19 48	0.15 34	0.12 8	0.47 276	0.29 258	0.08 64	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.08 34	0.12 176

qwe	0.21 27	0.22 49	0.61 26	0.21 26	0.20 252	0.41 126	0.15 36	0.46 125	0.35 81	0.26 181	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 67	0.36 77	0.13 9	0.42 85	0.34 67	0.23 132	0.27 147	0.14 15	0.18 89	0.33 145	0.24 197	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	0.18 201	0.41 126	0.17 70	0.41 76	0.35 81	0.22 109	0.21 65	0.14 15	0.18 89	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	0.18 201	0.41 126	0.17 70	0.41 76	0.35 81	0.22 109	0.21 65	0.14 15	0.18 89	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 96	0.40 115	0.17 70	0.40 64	0.35 81	0.25 163	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 96	0.40 115	0.17 70	0.40 64	0.35 81	0.25 163	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	0.18 201	0.41 126	0.17 70	0.41 76	0.35 81	0.22 109	0.21 65	0.14 15	0.18 89	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 96	0.39 102	0.19 101	0.47 145	0.36 111	0.21 89	0.22 84	0.13 4	0.17 64	0.33 145	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 67	0.40 115	0.18 90	0.47 145	0.36 111	0.24 143	0.20 57	0.13 4	0.19 114	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	0.20 252	0.44 158	0.16 59	0.44 102	0.30 27	0.22 109	0.20 57	0.13 4	0.18 89	0.29 99	0.21 136	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 47

3.5w_stereo	0.21 27	0.22 49	0.55 14	0.21 26	0.15 96	0.40 115	0.14 20	0.43 93	0.33 54	0.21 89	0.24 110	0.14 15	0.18 89	0.34 159	0.22 160	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.08 47

3w_stereo	0.21 27	0.22 49	0.59 22	0.22 52	0.12 21	0.37 84	0.22 210	0.50 175	0.38 129	0.22 109	0.21 65	0.12 2	0.22 157	0.26 64	0.18 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.08 47

2w_stereo	0.21 27	0.19 10	0.51 2	0.22 52	0.13 47	0.41 126	0.20 128	0.50 175	0.34 67	0.25 163	0.23 98	0.13 4	0.23 183	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	0.31 200	0.85 84	0.22 52	0.14 67	0.31 38	0.22 210	0.38 48	0.25 5	0.17 35	0.11 8	0.13 4	0.12 8	0.32 131	0.18 59	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.10 106

LG-Stereo_L1	0.21 27	0.31 200	0.85 84	0.22 52	0.14 67	0.28 19	0.21 170	0.38 48	0.26 8	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 4	0.37 190	0.18 59	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.10 106

MLG-Stereo_test3	0.21 27	0.35 243	0.65 42	0.21 26	0.14 67	0.36 77	0.13 9	0.37 39	0.40 156	0.21 89	0.12 13	0.17 62	0.12 8	0.25 46	0.16 32	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.10 106

MLG-Stereo_test2	0.21 27	0.36 253	0.68 54	0.21 26	0.17 155	0.45 166	0.12 4	0.35 26	0.42 182	0.15 10	0.11 8	0.22 122	0.10 2	0.28 83	0.16 32	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.09 73

MLG-Stereo_test1	0.21 27	0.33 217	0.61 26	0.23 75	0.21 266	0.45 166	0.13 9	0.33 21	0.46 225	0.13 5	0.09 1	0.18 80	0.12 8	0.32 131	0.15 13	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.09 73

MLG-Stereo	0.21 27	0.33 217	0.60 23	0.23 75	0.12 21	0.44 158	0.13 9	0.39 55	0.46 225	0.13 5	0.10 3	0.17 62	0.13 14	0.35 166	0.15 13	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.09 73

LGtest1	0.21 27	0.37 256	0.70 60	0.22 52	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 35	0.39 142	0.17 35	0.13 16	0.16 47	0.14 18	0.25 46	0.27 233	0.10 241	0.09 261	0.08 54	0.06 17	0.10 99	0.10 106

Foundation-i1c-attn	0.22 49	0.18 6	0.68 54	0.20 8	0.10 2	0.27 15	0.20 128	0.49 166	0.37 123	0.20 75	0.23 98	0.24 155	0.25 214	0.29 99	0.18 59	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.06 1	0.09 73

Foundation-i1b	0.22 49	0.20 18	0.69 56	0.20 8	0.11 9	0.28 19	0.20 128	0.50 175	0.37 123	0.21 89	0.22 84	0.27 198	0.24 199	0.28 83	0.18 59	0.08 64	0.08 177	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	0.21 170	0.50 175	0.39 142	0.25 163	0.22 84	0.27 198	0.25 214	0.33 145	0.18 59	0.08 64	0.09 261	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.08 47

Pro-Stereo	0.22 49	0.25 100	0.66 50	0.22 52	0.14 67	0.49 224	0.15 36	0.23 2	0.35 81	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 293	0.18 59	0.08 64	0.06 23	0.09 151	0.37 599	0.08 34	0.09 73

asda	0.22 49	0.25 100	0.70 60	0.21 26	0.16 126	0.43 147	0.16 59	0.44 102	0.35 81	0.22 109	0.20 57	0.14 15	0.20 127	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	0.16 126	0.44 158	0.22 210	0.55 226	0.40 156	0.25 163	0.29 167	0.13 4	0.26 234	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	0.27 382	0.39 102	0.14 20	0.51 185	0.33 54	0.25 163	0.27 147	0.13 4	0.13 14	0.38 200	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	0.28 396	0.42 140	0.14 20	0.46 125	0.31 31	0.24 143	0.20 57	0.13 4	0.14 18	0.43 230	0.20 116	0.07 25	0.06 23	0.07 1	0.08 137	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 49	0.28 157	0.88 93	0.21 26	0.24 331	0.42 140	0.17 70	0.35 26	0.37 123	0.20 75	0.22 84	0.14 15	0.12 8	0.24 38	0.20 116	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 49	0.28 157	0.77 72	0.22 52	0.11 9	0.40 115	0.16 59	0.31 13	0.36 111	0.19 62	0.19 48	0.17 62	0.17 64	0.37 190	0.16 32	0.10 241	0.06 23	0.08 54	0.07 99	0.10 99	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 49	0.22 49	0.91 103	0.23 75	0.13 47	0.49 224	0.18 90	0.30 11	0.28 18	0.19 62	0.17 33	0.14 15	0.14 18	0.41 218	0.16 32	0.08 64	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.09 71	0.09 73

Replicate-Monster	0.23 60	0.40 288	0.94 108	0.21 26	0.14 67	0.37 84	0.13 9	0.40 64	0.36 111	0.22 109	0.15 25	0.15 34	0.15 42	0.40 213	0.15 13	0.08 64	0.07 74	0.07 1	0.06 17	0.08 34	0.15 288

FlowAnything_test	0.23 60	0.32 208	0.52 5	0.28 224	0.17 155	0.37 84	0.20 128	0.38 48	0.24 3	0.24 143	0.20 57	0.21 116	0.17 64	0.26 64	0.25 211	0.13 413	0.10 310	0.14 448	0.16 435	0.17 295	0.12 176

LG-G_1	0.23 60	0.37 256	0.71 62	0.23 75	0.11 9	0.51 248	0.12 4	0.44 102	0.39 142	0.19 62	0.15 25	0.19 98	0.15 42	0.36 179	0.16 32	0.09 135	0.08 177	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.11 131

LG-G	0.23 60	0.37 256	0.71 62	0.23 75	0.11 9	0.51 248	0.12 4	0.44 102	0.39 142	0.19 62	0.15 25	0.19 98	0.15 42	0.36 179	0.16 32	0.09 135	0.08 177	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.11 131

dual_stereo	0.23 60	0.25 100	0.66 50	0.21 26	0.15 96	0.27 15	0.15 36	0.62 274	0.40 156	0.15 10	0.13 16	0.18 80	0.14 18	0.37 190	0.19 84	0.09 135	0.31 601	0.07 1	0.10 221	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 60	0.23 69	0.64 36	0.24 103	0.22 295	0.47 196	0.13 9	0.52 201	0.33 54	0.18 44	0.24 110	0.17 62	0.22 157	0.32 131	0.19 84	0.08 64	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.17 295	0.09 73

TS12	0.24 66	0.26 118	0.83 81	0.25 127	0.11 9	0.46 186	0.17 70	0.46 125	0.43 193	0.20 75	0.31 199	0.18 80	0.20 127	0.31 118	0.22 160	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.11 130	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 66	0.24 86	1.06 126	0.27 193	0.12 21	0.43 147	0.20 128	0.51 185	0.34 67	0.19 62	0.16 31	0.15 34	0.21 140	0.25 46	0.16 32	0.07 25	0.06 23	0.09 151	0.07 99	0.11 130	0.09 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 66	0.31 200	0.88 93	0.25 127	0.23 315	0.45 166	0.22 210	0.39 55	0.30 27	0.21 89	0.27 147	0.18 80	0.21 140	0.23 31	0.16 32	0.07 25	0.09 261	0.08 54	0.07 99	0.11 130	0.13 219

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 66	0.22 49	0.90 100	0.23 75	0.32 452	0.47 196	0.21 170	0.48 159	0.34 67	0.20 75	0.25 125	0.21 116	0.23 183	0.20 4	0.17 52	0.08 64	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.09 73

DispViT+	0.24 66	0.57 397	0.69 56	0.23 75	0.23 315	0.27 15	0.13 9	0.46 125	0.47 244	0.20 75	0.17 33	0.17 62	0.17 64	0.25 46	0.22 160	0.11 321	0.18 517	0.08 54	0.07 99	0.12 147	0.08 47

MatchStereo	0.24 66	0.38 268	1.37 196	0.20 8	0.10 2	0.22 10	0.14 20	0.41 76	0.40 156	0.14 8	0.25 125	0.15 34	0.15 42	0.25 46	0.18 59	0.09 135	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	1.03 119	0.25 127	0.21 266	0.46 186	0.16 59	0.30 11	0.27 11	0.17 35	0.19 48	0.14 15	0.18 89	0.35 166	0.17 52	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.25 528	0.10 99	0.10 106

water-stereo	0.24 66	0.17 2	0.88 93	0.24 103	0.14 67	0.37 84	0.17 70	0.43 93	0.32 40	0.26 181	0.35 232	0.26 185	0.24 199	0.22 23	0.25 211	0.09 135	0.09 261	0.09 151	0.08 137	0.10 99	0.10 106

111111	0.24 66	0.21 33	0.82 80	0.24 103	0.21 266	0.43 147	0.13 9	0.45 117	0.35 81	0.22 109	0.27 147	0.18 80	0.16 55	0.35 166	0.18 59	0.09 135	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.25 439	0.08 47

S2M2_L	0.24 66	0.29 169	0.90 100	0.23 75	0.17 155	0.24 12	0.09 1	0.36 35	0.45 214	0.17 35	0.25 125	0.23 139	0.17 64	0.24 38	0.28 244	0.15 477	0.12 396	0.11 286	0.12 328	0.15 234	0.11 131
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 76	0.37 256	1.35 189	0.24 103	0.24 331	0.38 97	0.20 128	0.39 55	0.26 8	0.18 44	0.24 110	0.16 47	0.20 127	0.20 4	0.15 13	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.18 361

aanet-new-14k	0.25 76	0.33 217	1.13 136	0.26 170	0.12 21	0.37 84	0.21 170	0.45 117	0.36 111	0.20 75	0.27 147	0.15 34	0.29 290	0.24 38	0.17 52	0.08 64	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.11 130	0.12 176

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 76	0.35 243	0.69 56	0.23 75	0.27 382	0.35 63	0.20 128	0.44 102	0.28 18	0.21 89	0.22 84	0.14 15	0.22 157	0.21 10	0.14 4	0.07 25	0.08 177	0.08 54	0.47 618	0.09 71	0.34 553

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 76	0.24 86	0.76 68	0.22 52	0.33 467	0.48 207	0.20 128	0.47 145	0.35 81	0.26 181	0.30 182	0.22 122	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 64	0.06 23	0.10 211	0.08 137	0.07 5	0.15 288

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 76	0.24 86	0.84 83	0.22 52	0.32 452	0.48 207	0.20 128	0.45 117	0.35 81	0.26 181	0.30 182	0.22 122	0.14 18	0.21 10	0.18 59	0.08 64	0.06 23	0.09 151	0.08 137	0.07 5	0.13 219

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 76	0.41 298	1.08 128	0.23 75	0.23 315	0.45 166	0.20 128	0.44 102	0.30 27	0.18 44	0.21 65	0.22 122	0.20 127	0.23 31	0.16 32	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.14 246

LiteMatch	0.25 76	0.69 453	0.65 42	0.28 224	0.14 67	0.30 30	0.21 170	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.37 353	0.25 46	0.40 373	0.10 241	0.06 23	0.10 211	0.08 137	0.14 211	0.12 176

LACA2	0.25 76	0.74 475	1.30 175	0.20 8	0.10 2	0.39 102	0.17 70	0.32 16	0.36 111	0.15 10	0.15 25	0.18 80	0.14 18	0.22 23	0.14 4	0.08 64	0.06 23	0.07 1	0.06 17	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 76	0.22 49	1.00 116	0.22 52	0.30 421	0.48 207	0.21 170	0.45 117	0.32 40	0.27 197	0.31 199	0.20 102	0.14 18	0.20 4	0.18 59	0.08 64	0.06 23	0.09 151	0.08 137	0.08 34	0.13 219

rvit_stereo_0083	0.25 76	0.19 10	0.58 21	0.28 224	0.18 201	0.28 19	0.22 210	0.38 48	0.54 311	0.23 132	0.30 182	0.27 198	0.26 234	0.37 190	0.24 197	0.14 457	0.12 396	0.13 411	0.10 221	0.12 147	0.10 106

rvit_stereo_0081	0.25 76	0.21 33	0.61 26	0.28 224	0.17 155	0.31 38	0.22 210	0.42 85	0.53 298	0.24 143	0.25 125	0.25 170	0.21 140	0.34 159	0.23 172	0.13 413	0.10 310	0.11 286	0.10 221	0.12 147	0.09 73

rvit_stereo_0082	0.25 76	0.21 33	0.61 26	0.28 224	0.17 155	0.31 38	0.22 210	0.42 85	0.53 298	0.24 143	0.25 125	0.25 170	0.21 140	0.34 159	0.23 172	0.13 413	0.10 310	0.11 286	0.10 221	0.12 147	0.09 73

test_for_model	0.25 76	0.24 86	0.76 68	0.22 52	0.33 467	0.48 207	0.20 128	0.47 145	0.35 81	0.26 181	0.30 182	0.22 122	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 64	0.06 23	0.10 211	0.08 137	0.07 5	0.15 288

aanet-new-16k	0.26 89	0.47 344	1.36 191	0.25 127	0.12 21	0.36 77	0.18 90	0.40 64	0.35 81	0.18 44	0.21 65	0.18 80	0.21 140	0.21 10	0.16 32	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 99	0.11 131

aanet-new-8k	0.26 89	0.38 268	1.21 155	0.25 127	0.13 47	0.44 158	0.22 210	0.49 166	0.34 67	0.18 44	0.21 65	0.17 62	0.25 214	0.29 99	0.17 52	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.12 176

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 89	0.23 69	1.00 116	0.22 52	0.31 442	0.47 196	0.20 128	0.44 102	0.33 54	0.27 197	0.32 209	0.24 155	0.14 18	0.23 31	0.18 59	0.08 64	0.06 23	0.09 151	0.08 137	0.08 34	0.16 320

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 89	0.38 268	0.90 100	0.23 75	0.17 155	0.35 63	0.22 210	0.44 102	0.33 54	0.21 89	0.25 125	0.16 47	0.22 157	0.23 31	0.15 13	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.45 614	0.08 34	0.27 494

Foundation-i1	0.26 89	0.29 169	0.75 66	0.23 75	0.21 266	0.30 30	0.22 210	0.60 265	0.43 193	0.24 143	0.31 199	0.35 254	0.23 183	0.27 70	0.19 84	0.09 135	0.08 177	0.08 54	0.07 99	0.11 130	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 89	0.27 130	1.26 164	0.20 8	0.12 21	0.42 140	0.17 70	0.37 39	0.40 156	0.22 109	0.31 199	0.29 220	0.21 140	0.32 131	0.20 116	0.10 241	0.08 177	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.09 73

NLSM3	0.26 89	0.39 280	0.75 66	0.25 127	0.24 331	0.43 147	0.19 101	0.58 244	0.45 214	0.20 75	0.26 138	0.20 102	0.25 214	0.29 99	0.24 197	0.07 25	0.06 23	0.10 211	0.09 182	0.10 99	0.07 12

depthmonostereo	0.26 89	0.23 69	0.65 42	0.41 498	0.13 47	0.41 126	0.19 101	0.51 185	0.40 156	0.25 163	0.29 167	0.26 185	0.28 272	0.44 239	0.23 172	0.09 135	0.10 310	0.09 151	0.07 99	0.10 99	0.08 47

DilatedVolume-Stereo	0.26 89	0.20 18	0.64 36	0.25 127	0.15 96	0.41 126	0.18 90	0.42 85	0.35 81	0.34 234	0.34 227	0.25 170	0.23 183	0.43 230	0.53 442	0.09 135	0.09 261	0.08 54	0.10 221	0.12 147	0.11 131

GIP-stereo	0.26 89	0.22 49	0.78 74	0.29 258	0.20 252	0.42 140	0.17 70	0.64 285	0.39 142	0.18 44	0.24 110	0.23 139	0.18 89	0.25 46	0.47 413	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.17 295	0.08 47

gcap-zeroshot	0.26 89	0.24 86	1.03 119	0.22 52	0.33 467	0.48 207	0.20 128	0.47 145	0.34 67	0.26 181	0.29 167	0.22 122	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 64	0.06 23	0.09 151	0.08 137	0.08 34	0.14 246

testlalala	0.26 89	0.24 86	1.03 119	0.22 52	0.33 467	0.48 207	0.20 128	0.47 145	0.34 67	0.26 181	0.29 167	0.22 122	0.14 18	0.21 10	0.19 84	0.08 64	0.06 23	0.09 151	0.08 137	0.08 34	0.14 246

aanet-new-70k	0.27 101	0.48 349	1.33 182	0.25 127	0.12 21	0.39 102	0.19 101	0.45 117	0.33 54	0.17 35	0.21 65	0.16 47	0.21 140	0.38 200	0.14 4	0.06 1	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 99	0.22 425

aanet-new-34k	0.27 101	0.57 397	1.36 191	0.23 75	0.11 9	0.34 57	0.20 128	0.36 35	0.30 27	0.19 62	0.27 147	0.17 62	0.22 157	0.20 4	0.15 13	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.29 509

aanet-new-32k	0.27 101	0.49 353	1.73 281	0.25 127	0.17 155	0.40 115	0.20 128	0.35 26	0.27 11	0.18 44	0.21 65	0.20 102	0.22 157	0.22 23	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.11 131

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 101	0.46 334	1.39 203	0.23 75	0.17 155	0.35 63	0.21 170	0.40 64	0.25 5	0.18 44	0.21 65	0.17 62	0.18 89	0.25 46	0.17 52	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.28 544	0.08 34	0.27 494

aanet-new-24k	0.27 101	0.40 288	1.12 135	0.24 103	0.45 565	0.40 115	0.21 170	0.39 55	0.28 18	0.19 62	0.28 159	0.17 62	0.20 127	0.23 31	0.15 13	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.32 575	0.09 71	0.10 106

aanet-new-10k	0.27 101	0.52 366	1.27 167	0.27 193	0.15 96	0.49 224	0.21 170	0.46 125	0.31 31	0.21 89	0.20 57	0.19 98	0.22 157	0.26 64	0.18 59	0.08 64	0.08 177	0.08 54	0.07 99	0.10 99	0.16 320

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 101	0.39 280	0.79 75	0.24 103	0.24 331	0.37 84	0.21 170	0.37 39	0.33 54	0.19 62	0.27 147	0.18 80	0.22 157	0.20 4	0.16 32	0.07 25	0.14 439	0.08 54	0.51 627	0.08 34	0.39 580

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 101	0.40 288	0.87 90	0.22 52	0.17 155	0.36 77	0.19 101	0.39 55	0.32 40	0.21 89	0.24 110	0.18 80	0.23 183	0.21 10	0.15 13	0.08 64	0.08 177	0.08 54	0.30 560	0.13 182	0.55 612

LG-Stereo	0.27 101	0.25 100	0.95 109	0.25 127	0.15 96	0.43 147	0.21 170	0.50 175	0.40 156	0.18 44	0.29 167	0.25 170	0.16 55	0.28 83	0.35 335	0.07 25	0.07 74	0.11 286	0.10 221	0.24 425	0.10 106

mms	0.27 101	0.26 118	0.91 103	0.25 127	0.18 201	0.32 44	0.23 249	0.37 39	0.31 31	0.21 89	0.30 182	0.23 139	0.17 64	0.46 264	0.21 136	0.08 64	0.10 310	0.10 211	0.08 137	0.22 393	0.47 600

ours_stereo	0.27 101	0.25 100	1.21 155	0.25 127	0.17 155	0.35 63	0.23 249	0.38 48	0.35 81	0.20 75	0.31 199	0.23 139	0.17 64	0.41 218	0.20 116	0.08 64	0.07 74	0.10 211	0.08 137	0.22 393	0.18 361

rvit_stereo_0081_aga	0.27 101	0.29 169	1.08 128	0.26 170	0.20 252	0.33 48	0.21 170	0.41 76	0.42 182	0.26 181	0.28 159	0.27 198	0.21 140	0.31 118	0.21 136	0.14 457	0.10 310	0.11 286	0.10 221	0.14 211	0.10 106

rvit_stereo_0080	0.27 101	0.38 268	0.76 68	0.24 103	0.18 201	0.34 57	0.27 352	0.54 222	0.44 199	0.24 143	0.26 138	0.27 198	0.22 157	0.29 99	0.23 172	0.13 413	0.10 310	0.10 211	0.10 221	0.15 234	0.11 131

RSM++	0.27 101	0.26 118	0.87 90	0.28 224	0.13 47	0.39 102	0.20 128	0.45 117	0.45 214	0.20 75	0.24 110	0.24 155	0.17 64	0.36 179	0.20 116	0.08 64	0.07 74	0.09 151	0.35 587	0.26 460	0.18 361

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 101	0.40 288	0.86 88	0.22 52	0.17 155	0.36 77	0.19 101	0.39 55	0.32 40	0.21 89	0.24 110	0.18 80	0.23 183	0.21 10	0.15 13	0.08 64	0.08 177	0.08 54	0.30 560	0.13 182	0.55 612

whm_eth	0.27 101	0.38 268	0.76 68	0.24 103	0.18 201	0.34 57	0.27 352	0.54 222	0.44 199	0.24 143	0.26 138	0.27 198	0.22 157	0.29 99	0.23 172	0.13 413	0.10 310	0.10 211	0.10 221	0.15 234	0.11 131

aanet-new-30k	0.28 117	0.49 353	1.75 292	0.25 127	0.17 155	0.40 115	0.20 128	0.35 26	0.27 11	0.18 44	0.21 65	0.20 102	0.22 157	0.22 23	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.11 131

aanet-new-22k	0.28 117	0.52 366	1.51 234	0.24 103	0.13 47	0.33 48	0.22 210	0.37 39	0.32 40	0.18 44	0.24 110	0.18 80	0.21 140	0.27 70	0.16 32	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.07 99	0.09 71	0.31 531

BStereo	0.28 117	0.33 217	1.34 186	0.23 75	0.29 405	0.33 48	0.20 128	0.46 125	0.35 81	0.22 109	0.17 33	0.20 102	0.14 18	0.28 83	0.25 211	0.07 25	0.07 74	0.16 498	0.21 507	0.12 147	0.11 131

VIP-Stereo	0.28 117	0.56 392	1.05 124	0.23 75	0.19 236	0.52 267	0.17 70	0.44 102	0.39 142	0.18 44	0.25 125	0.24 155	0.15 42	0.33 145	0.19 84	0.08 64	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.14 211	0.32 540

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 117	0.28 157	1.09 131	0.33 361	0.15 96	0.30 30	0.16 59	0.58 244	0.42 182	0.19 62	0.19 48	0.17 62	0.26 234	0.38 200	0.37 347	0.09 135	0.08 177	0.08 54	0.25 528	0.10 99	0.06 1

castereo++	0.28 117	0.43 311	0.93 106	0.28 224	0.17 155	0.53 276	0.21 170	0.55 226	0.45 214	0.17 35	0.26 138	0.32 237	0.17 64	0.33 145	0.16 32	0.09 135	0.08 177	0.09 151	0.29 550	0.13 182	0.06 1

fffy	0.28 117	0.24 86	1.19 149	0.27 193	0.15 96	0.37 84	0.22 210	0.42 85	0.32 40	0.20 75	0.29 167	0.26 185	0.20 127	0.44 239	0.20 116	0.08 64	0.10 310	0.10 211	0.08 137	0.22 393	0.18 361

RAStereo	0.28 117	0.48 349	1.52 236	0.26 170	0.18 201	0.25 13	0.19 101	0.42 85	0.35 81	0.20 75	0.25 125	0.20 102	0.16 55	0.24 38	0.24 197	0.09 135	0.08 177	0.10 211	0.08 137	0.12 147	0.08 47

RSM	0.28 117	0.26 118	0.97 113	0.25 127	0.24 331	0.37 84	0.21 170	0.49 166	0.44 199	0.21 89	0.27 147	0.28 209	0.17 64	0.38 200	0.20 116	0.07 25	0.07 74	0.09 151	0.34 583	0.21 376	0.16 320

trnet	0.28 117	0.26 118	1.32 180	0.19 2	0.12 21	0.54 283	0.15 36	0.48 159	0.46 225	0.27 197	0.33 219	0.24 155	0.21 140	0.30 111	0.21 136	0.10 241	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.09 71	0.07 12

CASnet	0.28 117	0.31 200	1.20 153	0.28 224	0.11 9	0.47 196	0.19 101	0.44 102	0.44 199	0.38 255	0.31 199	0.23 139	0.17 64	0.29 99	0.19 84	0.10 241	0.06 23	0.15 479	0.12 328	0.16 271	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 117	0.27 130	1.36 191	0.28 224	0.12 21	0.41 126	0.20 128	0.37 39	0.38 129	0.26 181	0.30 182	0.25 170	0.19 114	0.33 145	0.24 197	0.09 135	0.11 363	0.12 350	0.10 221	0.13 182	0.09 73

CREStereo	0.28 117	0.30 186	1.33 182	0.19 2	0.13 47	0.55 298	0.17 70	0.48 159	0.46 225	0.27 197	0.33 219	0.24 155	0.21 140	0.31 118	0.21 136	0.11 321	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.10 99	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	0.29 130	0.47 344	1.41 206	0.26 170	0.18 201	0.43 147	0.19 101	0.47 145	0.32 40	0.16 18	0.18 43	0.15 34	0.21 140	0.37 190	0.13 1	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.46 598

aanet-new-60k	0.29 130	0.51 364	1.68 264	0.25 127	0.12 21	0.39 102	0.19 101	0.43 93	0.33 54	0.18 44	0.19 48	0.17 62	0.19 114	0.31 118	0.14 4	0.07 25	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.26 486

aanet-new-36k	0.29 130	0.63 425	1.51 234	0.24 103	0.11 9	0.43 147	0.19 101	0.44 102	0.35 81	0.19 62	0.24 110	0.16 47	0.22 157	0.29 99	0.15 13	0.06 1	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.24 464

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 130	0.58 399	0.98 115	0.21 26	0.31 442	0.41 126	0.20 128	0.46 125	0.34 67	0.21 89	0.22 84	0.19 98	0.17 64	0.24 38	0.15 13	0.08 64	0.10 310	0.08 54	0.45 614	0.09 71	0.29 509

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 130	0.53 373	1.28 169	0.22 52	0.32 452	0.35 63	0.19 101	0.46 125	0.33 54	0.18 44	0.19 48	0.18 80	0.18 89	0.21 10	0.14 4	0.08 64	0.10 310	0.08 54	0.46 617	0.10 99	0.32 540

RT-Monster	0.29 130	0.30 186	0.95 109	0.25 127	0.28 396	0.46 186	0.15 36	0.53 210	0.55 318	0.37 245	0.36 236	0.28 209	0.21 140	0.32 131	0.21 136	0.09 135	0.08 177	0.08 54	0.06 17	0.15 234	0.14 246

Selective-IGEV-i32	0.29 130	0.23 69	1.28 169	0.27 193	0.30 421	0.35 63	0.20 128	0.56 232	0.38 129	0.21 89	0.30 182	0.22 122	0.18 89	0.37 190	0.18 59	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.15 414	0.16 271	0.29 509

fffft	0.29 130	0.21 33	1.10 133	0.24 103	0.15 96	0.42 140	0.24 283	0.42 85	0.38 129	0.21 89	0.18 43	0.20 102	0.16 55	0.44 239	0.70 496	0.07 25	0.06 23	0.10 211	0.08 137	0.28 477	0.20 397
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 130	0.26 118	1.03 119	0.25 127	0.14 67	0.46 186	0.22 210	0.36 35	0.38 129	0.23 132	0.23 98	0.21 116	0.18 89	0.45 255	0.60 471	0.07 25	0.06 23	0.10 211	0.08 137	0.20 360	0.20 397

tt45	0.29 130	0.24 86	1.06 126	0.25 127	0.17 155	0.55 298	0.22 210	0.41 76	0.35 81	0.24 143	0.25 125	0.25 170	0.18 89	0.64 354	0.34 323	0.08 64	0.07 74	0.10 211	0.08 137	0.21 376	0.11 131

999	0.29 130	0.25 100	1.05 124	0.26 170	0.18 201	0.49 224	0.23 249	0.38 48	0.37 123	0.20 75	0.32 209	0.23 139	0.18 89	0.73 390	0.36 340	0.08 64	0.07 74	0.09 151	0.08 137	0.24 425	0.10 106

Pointernet	0.29 130	0.25 100	1.49 228	0.24 103	0.20 252	0.47 196	0.15 36	0.62 274	0.47 244	0.22 109	0.29 167	0.26 185	0.20 127	0.28 83	0.20 116	0.10 241	0.07 74	0.07 1	0.12 328	0.10 99	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 130	0.29 169	0.86 88	0.25 127	0.34 480	0.30 30	0.14 20	0.32 16	0.53 298	0.18 44	0.12 13	0.18 80	0.19 114	0.49 293	0.17 52	0.09 135	0.08 177	0.08 54	0.20 501	0.46 603	0.59 618

MaDis-Stereo	0.29 130	0.54 381	1.44 214	0.24 103	0.29 405	0.29 26	0.16 59	0.45 117	0.37 123	0.19 62	0.21 65	0.28 209	0.22 157	0.30 111	0.29 258	0.10 241	0.09 261	0.10 211	0.08 137	0.11 130	0.11 131

LoS_RVC	0.29 130	0.33 217	1.19 149	0.25 127	0.34 480	0.43 147	0.22 210	0.42 85	0.32 40	0.22 109	0.33 219	0.23 139	0.24 199	0.31 118	0.21 136	0.07 25	0.07 74	0.07 1	0.05 1	0.10 99	0.31 531

Selective-IGEV	0.29 130	0.23 69	1.28 169	0.27 193	0.30 421	0.35 63	0.20 128	0.56 232	0.38 129	0.21 89	0.30 182	0.22 122	0.18 89	0.37 190	0.18 59	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.15 414	0.16 271	0.29 509

EGLCR-Stereo	0.29 130	0.27 130	0.97 113	0.30 279	0.19 236	0.56 314	0.17 70	0.68 308	0.36 111	0.30 215	0.18 43	0.27 198	0.17 64	0.38 200	0.19 84	0.09 135	0.07 74	0.10 211	0.08 137	0.10 99	0.35 556

aanet-32k-new	0.30 147	0.60 404	1.61 251	0.25 127	0.15 96	0.46 186	0.21 170	0.41 76	0.33 54	0.17 35	0.24 110	0.17 62	0.23 183	0.30 111	0.15 13	0.08 64	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.39 580

castereo	0.30 147	0.44 322	0.81 78	0.24 103	0.29 405	0.41 126	0.27 352	0.72 328	0.45 214	0.22 109	0.30 182	0.24 155	0.31 310	0.25 46	0.21 136	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.31 569	0.12 147	0.09 73

WCG-NET	0.30 147	0.42 306	1.26 164	0.24 103	0.12 21	0.43 147	0.24 283	0.40 64	0.56 330	0.35 236	0.37 240	0.26 185	0.24 199	0.29 99	0.19 84	0.08 64	0.12 396	0.08 54	0.07 99	0.22 393	0.10 106

Occ-G	0.30 147	0.30 186	1.33 182	0.23 75	0.15 96	0.36 77	0.25 305	0.43 93	0.31 31	0.26 181	0.35 232	0.46 342	0.22 157	0.30 111	0.25 211	0.09 135	0.07 74	0.09 151	0.16 435	0.31 503	0.08 47

AIO-Stereo	0.30 147	0.27 130	1.25 162	0.27 193	0.24 331	0.37 84	0.20 128	0.52 201	0.36 111	0.21 89	0.30 182	0.23 139	0.14 18	0.31 118	0.20 116	0.08 64	0.07 74	0.09 151	0.38 600	0.19 344	0.31 531

UniTT-Stereo	0.30 147	0.36 253	1.68 264	0.27 193	0.24 331	0.29 26	0.18 90	0.33 21	0.34 67	0.26 181	0.37 240	0.18 80	0.18 89	0.31 118	0.27 233	0.10 241	0.08 177	0.08 54	0.07 99	0.25 439	0.08 47

CES	0.30 147	0.27 130	1.09 131	0.23 75	0.50 580	0.40 115	0.20 128	0.46 125	0.44 199	0.22 109	0.28 159	0.26 185	0.19 114	0.33 145	0.21 136	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.15 234	0.49 604

ProNet	0.30 147	0.54 381	1.29 172	0.25 127	0.15 96	0.47 196	0.25 305	0.48 159	0.39 142	0.21 89	0.23 98	0.22 122	0.20 127	0.44 239	0.19 84	0.08 64	0.08 177	0.10 211	0.08 137	0.23 408	0.12 176

CroCo-Stereo	0.30 147	0.45 331	1.08 128	0.31 306	0.17 155	0.19 6	0.21 170	0.73 340	0.50 266	0.21 89	0.24 110	0.55 388	0.22 157	0.27 70	0.26 223	0.09 135	0.08 177	0.08 54	0.07 99	0.12 147	0.09 73
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	0.31 156	0.33 217	1.34 186	0.23 75	0.29 405	0.98 593	0.20 128	0.49 166	0.35 81	0.22 109	0.17 33	0.20 102	0.14 18	0.28 83	0.25 211	0.07 25	0.07 74	0.16 498	0.21 507	0.12 147	0.11 131

xyz-stereo-finetune	0.31 156	0.46 334	0.79 75	0.21 26	0.12 21	0.53 276	0.25 305	0.52 201	0.54 311	0.28 204	0.32 209	0.29 220	0.23 183	0.59 336	0.55 450	0.08 64	0.07 74	0.10 211	0.08 137	0.13 182	0.08 47

rvit_0105_6	0.31 156	0.29 169	1.00 116	0.31 306	0.18 201	0.35 63	0.25 305	0.51 185	0.61 375	0.25 163	0.28 159	0.32 237	0.25 214	0.39 207	0.25 211	0.18 525	0.16 485	0.15 479	0.13 361	0.14 211	0.13 219

rvit_stereo_ft	0.31 156	0.61 409	1.18 147	0.32 335	0.21 266	0.28 19	0.27 352	0.55 226	0.48 248	0.23 132	0.27 147	0.28 209	0.26 234	0.32 131	0.25 211	0.13 413	0.09 261	0.11 286	0.11 288	0.13 182	0.14 246

CAS++	0.31 156	0.33 217	1.43 212	0.25 127	0.17 155	0.31 38	0.20 128	0.78 392	0.41 169	0.30 215	0.30 182	0.21 116	0.16 55	0.33 145	0.18 59	0.15 477	0.12 396	0.13 411	0.10 221	0.15 234	0.11 131
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 156	0.30 186	1.52 236	0.23 75	0.13 47	0.54 283	0.20 128	0.48 159	0.49 255	0.25 163	0.28 159	0.37 263	0.24 199	0.38 200	0.23 172	0.10 241	0.08 177	0.08 54	0.05 1	0.15 234	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 156	0.35 243	1.30 175	0.20 8	0.14 67	0.57 332	0.25 305	0.46 125	0.42 182	0.27 197	0.32 209	0.27 198	0.24 199	0.39 207	0.23 172	0.43 620	0.07 74	0.08 54	0.05 1	0.18 323	0.07 12

aanet-new	0.32 163	0.29 169	2.39 508	0.25 127	0.25 351	0.43 147	0.21 170	0.41 76	0.31 31	0.18 44	0.23 98	0.16 47	0.30 300	0.33 145	0.15 13	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.10 99	0.13 219

DA	0.32 163	0.26 118	0.89 97	0.29 258	0.25 351	0.63 438	0.22 210	0.60 265	0.39 142	0.23 132	0.30 182	0.24 155	0.26 234	0.60 343	0.18 59	0.10 241	0.12 396	0.09 151	0.07 99	0.10 99	0.52 607

GGEV	0.32 163	0.26 118	0.89 97	0.29 258	0.25 351	0.63 438	0.22 210	0.60 265	0.39 142	0.23 132	0.30 182	0.24 155	0.26 234	0.60 343	0.18 59	0.10 241	0.12 396	0.09 151	0.07 99	0.10 99	0.52 607

WCG-NET（raft）	0.32 163	0.53 373	1.21 155	0.23 75	0.12 21	0.44 158	0.24 283	0.40 64	0.50 266	0.35 236	0.35 232	0.47 350	0.25 214	0.35 166	0.20 116	0.08 64	0.29 596	0.08 54	0.07 99	0.22 393	0.11 131

MGS-Stereo	0.32 163	0.34 234	1.70 270	0.25 127	0.14 67	0.40 115	0.22 210	0.38 48	0.43 193	0.24 143	0.51 345	0.25 170	0.18 89	0.31 118	0.20 116	0.09 135	0.08 177	0.09 151	0.08 137	0.47 604	0.08 47

ff7	0.32 163	0.52 366	1.38 198	0.25 127	0.16 126	0.56 314	0.23 249	0.46 125	0.41 169	0.24 143	0.23 98	0.20 102	0.23 183	0.48 283	0.19 84	0.09 135	0.08 177	0.10 211	0.18 468	0.23 408	0.22 425

ffff	0.32 163	0.52 366	1.38 198	0.25 127	0.16 126	0.56 314	0.23 249	0.46 125	0.41 169	0.24 143	0.23 98	0.20 102	0.23 183	0.48 283	0.19 84	0.09 135	0.08 177	0.10 211	0.18 468	0.23 408	0.22 425

11t	0.32 163	0.52 366	1.38 198	0.25 127	0.16 126	0.56 314	0.23 249	0.46 125	0.41 169	0.24 143	0.23 98	0.20 102	0.23 183	0.48 283	0.19 84	0.09 135	0.08 177	0.10 211	0.18 468	0.23 408	0.22 425

MC-Stereo	0.32 163	0.31 200	1.46 218	0.31 306	0.15 96	0.53 276	0.19 101	0.44 102	0.35 81	0.36 241	0.38 251	0.27 198	0.27 255	0.42 226	0.19 84	0.09 135	0.13 420	0.09 151	0.16 435	0.20 360	0.13 219

ccc-4	0.32 163	0.52 366	1.38 198	0.25 127	0.16 126	0.56 314	0.23 249	0.46 125	0.41 169	0.24 143	0.23 98	0.20 102	0.23 183	0.48 283	0.19 84	0.09 135	0.08 177	0.10 211	0.18 468	0.23 408	0.22 425

aanet-new-78k	0.33 173	0.44 322	2.51 539	0.26 170	0.12 21	0.42 140	0.20 128	0.45 117	0.31 31	0.16 18	0.22 84	0.15 34	0.25 214	0.34 159	0.13 1	0.07 25	0.06 23	0.08 54	0.06 17	0.10 99	0.31 531

SCV_C0	0.33 173	0.43 311	1.42 211	0.25 127	0.16 126	0.35 63	0.20 128	0.68 308	0.44 199	0.24 143	0.27 147	0.29 220	0.20 127	0.58 330	0.18 59	0.09 135	0.08 177	0.08 54	0.30 560	0.26 460	0.17 341

11t1	0.33 173	0.19 10	1.41 206	0.33 361	0.16 126	0.48 207	0.21 170	0.67 304	0.48 248	0.40 263	0.34 227	0.32 237	0.33 323	0.42 226	0.27 233	0.11 321	0.12 396	0.10 211	0.08 137	0.13 182	0.14 246

IGEVStereo-DCA	0.33 173	0.34 234	1.38 198	0.27 193	0.16 126	0.45 166	0.23 249	0.46 125	0.41 169	0.24 143	0.21 65	0.26 185	0.25 214	0.64 354	0.52 438	0.09 135	0.07 74	0.10 211	0.18 468	0.16 271	0.22 425

AEACV	0.33 173	0.24 86	1.44 214	0.28 224	0.35 493	0.47 196	0.21 170	0.43 93	0.28 18	0.26 181	0.25 125	0.22 122	0.38 362	0.30 111	0.18 59	0.09 135	0.35 608	0.09 151	0.36 596	0.23 408	0.25 476

CroCo-Stereo Lap2	0.33 173	0.61 409	1.47 222	0.32 335	0.38 520	0.23 11	0.22 210	0.58 244	0.46 225	0.22 109	0.27 147	0.29 220	0.23 183	0.32 131	0.26 223	0.09 135	0.09 261	0.10 211	0.08 137	0.21 376	0.14 246

CREStereo++_RVC	0.33 173	0.29 169	1.74 286	0.24 103	0.16 126	0.54 283	0.15 36	0.40 64	0.55 318	0.37 245	0.51 345	0.24 155	0.19 114	0.27 70	0.26 223	0.09 135	0.06 23	0.08 54	0.30 560	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	0.33 173	0.49 353	1.75 292	0.23 75	0.12 21	0.54 283	0.16 59	0.40 64	0.45 214	0.45 300	0.51 345	0.26 185	0.22 157	0.29 99	0.20 116	0.10 241	0.10 310	0.08 54	0.06 17	0.08 34	0.11 131

sCroCo_RVC	0.33 173	0.32 208	1.89 377	0.34 394	0.27 382	0.30 30	0.22 210	0.48 159	0.44 199	0.22 109	0.33 219	0.25 170	0.25 214	0.32 131	0.24 197	0.14 457	0.16 485	0.12 350	0.12 328	0.15 234	0.13 219

DF	0.34 182	0.29 169	0.95 109	0.31 306	0.44 555	0.40 115	0.21 170	0.71 322	0.32 40	0.23 132	0.37 240	0.32 237	0.17 64	0.39 207	0.85 525	0.10 241	0.09 261	0.08 54	0.29 550	0.09 71	0.20 397

aanet-new-28k	0.34 182	0.53 373	2.69 568	0.25 127	0.12 21	0.39 102	0.21 170	0.37 39	0.29 26	0.18 44	0.24 110	0.17 62	0.21 140	0.22 23	0.15 13	0.08 64	0.06 23	0.08 54	0.31 569	0.10 99	0.23 450

RAFT-Stereo-weight	0.34 182	0.29 169	1.43 212	0.28 224	0.28 396	0.55 298	0.22 210	0.78 392	0.48 248	0.46 309	0.38 251	0.36 259	0.17 64	0.33 145	0.23 172	0.09 135	0.08 177	0.09 151	0.07 99	0.09 71	0.09 73

IGEV++	0.34 182	0.43 311	1.32 180	0.31 306	0.14 67	0.32 44	0.21 170	0.70 319	0.34 67	0.22 109	0.28 159	0.22 122	0.27 255	0.35 166	0.27 233	0.09 135	0.39 623	0.08 54	0.15 414	0.25 439	0.45 596

MyStereo07	0.34 182	0.40 288	1.46 218	0.29 258	0.23 315	0.60 380	0.31 417	0.53 210	0.42 182	0.25 163	0.25 125	0.20 102	0.26 234	0.57 326	0.19 84	0.09 135	0.18 517	0.12 350	0.11 288	0.16 271	0.19 378

MIF-Stereo (partial)	0.34 182	0.41 298	1.93 394	0.26 170	0.24 331	0.32 44	0.17 70	0.53 210	0.42 182	0.25 163	0.37 240	0.25 170	0.26 234	0.44 239	0.31 290	0.11 321	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.19 344	0.14 246

GCAP-Stereo	0.34 182	0.89 534	1.76 301	0.26 170	0.12 21	0.52 267	0.14 20	0.49 166	0.38 129	0.29 210	0.30 182	0.29 220	0.22 157	0.30 111	0.20 116	0.09 135	0.17 505	0.09 151	0.07 99	0.21 376	0.11 131

anonymousdsp2	0.34 182	0.24 86	1.16 144	0.28 224	0.15 96	0.57 332	0.23 249	0.79 407	0.47 244	0.38 255	0.37 240	0.40 286	0.25 214	0.47 276	0.21 136	0.09 135	0.07 74	0.10 211	0.13 361	0.19 344	0.27 494

anonymousdsp	0.34 182	0.53 373	1.47 222	0.25 127	0.16 126	0.56 314	0.23 249	0.49 166	0.40 156	0.25 163	0.24 110	0.22 122	0.24 199	0.55 322	0.19 84	0.09 135	0.11 363	0.10 211	0.18 468	0.24 425	0.29 509

knoymous	0.34 182	0.25 100	1.75 292	0.24 103	0.18 201	0.45 166	0.24 283	0.57 238	0.38 129	0.41 271	0.39 260	0.55 388	0.25 214	0.38 200	0.23 172	0.11 321	0.08 177	0.12 350	0.07 99	0.13 182	0.12 176

RCA-Stereo	0.34 182	0.32 208	1.30 175	0.26 170	0.14 67	0.58 349	0.23 249	0.78 392	0.62 393	0.40 263	0.44 284	0.28 209	0.35 334	0.29 99	0.20 116	0.09 135	0.10 310	0.09 151	0.07 99	0.19 344	0.08 47

IGEV-Stereo	0.34 182	0.54 381	1.47 222	0.25 127	0.16 126	0.56 314	0.23 249	0.49 166	0.40 156	0.25 163	0.24 110	0.22 122	0.24 199	0.54 318	0.19 84	0.09 135	0.10 310	0.10 211	0.18 468	0.24 425	0.29 509
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 182	0.77 488	1.75 292	0.34 394	0.13 47	0.51 248	0.17 70	0.43 93	0.50 266	0.37 245	0.49 332	0.23 139	0.18 89	0.28 83	0.24 197	0.10 241	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.07 12

GEAStereo	0.35 195	0.32 208	1.17 145	0.53 573	0.60 607	0.55 298	0.21 170	0.40 64	0.27 11	0.20 75	0.22 84	0.16 47	0.18 89	0.44 239	0.16 32	0.11 321	0.37 612	0.08 54	0.06 17	0.33 521	0.71 628

GASTEREO	0.35 195	0.72 464	1.15 141	0.56 587	0.20 252	0.52 267	0.22 210	0.56 232	0.40 156	0.30 215	0.31 199	0.16 47	0.31 310	0.35 166	0.26 223	0.09 135	0.14 439	0.08 54	0.28 544	0.14 211	0.20 397

MSCF	0.35 195	0.72 464	1.15 141	0.58 594	0.21 266	0.50 237	0.22 210	0.56 232	0.38 129	0.29 210	0.29 167	0.17 62	0.30 300	0.35 166	0.26 223	0.09 135	0.12 396	0.08 54	0.29 550	0.15 234	0.21 410

xyz-stereo-finetune2	0.35 195	0.45 331	1.04 123	0.21 26	0.12 21	0.58 349	0.23 249	0.50 175	0.45 214	0.31 220	0.46 296	0.30 228	0.41 395	0.81 409	0.51 435	0.08 64	0.07 74	0.11 286	0.09 182	0.12 147	0.09 73

SCV	0.35 195	0.59 402	1.37 196	0.34 394	0.22 295	0.28 19	0.23 249	0.72 328	0.35 81	0.19 62	0.30 182	0.24 155	0.20 127	0.64 354	0.19 84	0.11 321	0.08 177	0.09 151	0.29 550	0.34 533	0.29 509

StereoAnything_RVC	0.35 195	1.25 620	1.82 347	0.20 8	0.12 21	0.26 14	0.15 36	0.43 93	0.37 123	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 114	0.46 264	0.14 4	0.11 321	0.09 261	0.08 54	0.05 1	0.76 635	0.18 361

rvit_0105_4	0.35 195	0.35 243	1.45 217	0.31 306	0.18 201	0.37 84	0.28 372	0.59 253	0.62 393	0.27 197	0.31 199	0.35 254	0.27 255	0.43 230	0.25 211	0.18 525	0.16 485	0.15 479	0.13 361	0.15 234	0.12 176

CAS	0.35 195	0.25 100	1.30 175	0.79 621	0.34 480	0.51 248	0.23 249	0.46 125	0.39 142	0.22 109	0.31 199	0.20 102	0.17 64	0.28 83	0.23 172	0.73 641	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 71	0.37 571

Selective-RAFT	0.35 195	0.26 118	1.48 225	0.31 306	0.15 96	0.61 400	0.19 101	0.60 265	0.54 311	0.28 204	0.29 167	0.40 286	0.33 323	0.50 300	0.27 233	0.10 241	0.07 74	0.09 151	0.35 587	0.19 344	0.08 47

x	0.35 195	0.20 18	1.36 191	0.33 361	0.17 155	0.47 196	0.24 283	0.75 354	0.54 311	0.40 263	0.40 263	0.42 306	0.34 332	0.45 255	0.32 303	0.11 321	0.14 439	0.11 286	0.09 182	0.12 147	0.14 246

GSStereo	0.36 205	0.32 208	1.17 145	0.34 394	0.60 607	0.55 298	0.21 170	0.62 274	0.41 169	0.22 109	0.22 84	0.17 62	0.18 89	0.44 239	0.16 32	0.10 241	0.16 485	0.08 54	0.11 288	0.33 521	0.84 639

gasm-f	0.36 205	0.34 234	1.13 136	0.53 573	0.44 555	0.54 283	0.27 352	0.40 64	0.27 11	0.20 75	0.33 219	0.16 47	0.22 157	0.36 179	0.25 211	0.11 321	0.37 612	0.08 54	0.06 17	0.38 567	0.71 628

rvit_0105_5	0.36 205	0.39 280	1.48 225	0.30 279	0.18 201	0.41 126	0.30 404	0.64 285	0.62 393	0.30 215	0.33 219	0.37 263	0.29 290	0.41 218	0.28 244	0.18 525	0.16 485	0.15 479	0.15 414	0.15 234	0.14 246

MoCha-V2	0.36 205	0.32 208	1.41 206	0.36 429	0.31 442	0.35 63	0.19 101	0.57 238	0.39 142	0.30 215	0.32 209	0.28 209	0.27 255	0.47 276	0.24 197	0.08 64	0.56 640	0.08 54	0.38 600	0.18 323	0.12 176

s12784h	0.36 205	0.28 157	1.58 244	0.23 75	0.11 9	0.62 420	0.24 283	0.79 407	0.64 413	0.44 289	0.52 360	0.28 209	0.26 234	0.50 300	0.24 197	0.11 321	0.06 23	0.09 151	0.06 17	0.16 271	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 205	0.21 33	1.70 270	0.29 258	0.18 201	0.55 298	0.26 328	0.78 392	0.36 111	0.57 432	0.67 494	0.33 244	0.24 199	0.32 131	0.23 172	0.10 241	0.08 177	0.09 151	0.07 99	0.09 71	0.12 176

RAFT-Stereo	0.36 205	0.21 33	1.70 270	0.29 258	0.18 201	0.55 298	0.26 328	0.78 392	0.36 111	0.57 432	0.67 494	0.33 244	0.24 199	0.32 131	0.23 172	0.10 241	0.08 177	0.09 151	0.07 99	0.09 71	0.12 176
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN	0.37 212	0.23 69	1.40 204	0.37 453	0.40 536	0.48 207	0.21 170	0.51 185	0.40 156	0.23 132	0.24 110	0.36 259	0.18 89	0.81 409	0.54 448	0.13 413	0.11 363	0.11 286	0.34 583	0.12 147	0.19 378

PSi22	0.37 212	0.73 471	1.71 277	0.28 224	0.13 47	0.44 158	0.14 20	0.64 285	0.51 273	0.22 109	0.28 159	0.36 259	0.22 157	0.65 365	0.27 233	0.07 25	0.14 439	0.07 1	0.06 17	0.28 477	0.12 176

DDF-Stereo	0.37 212	0.27 130	0.79 75	0.39 480	0.29 405	0.38 97	0.21 170	0.47 145	0.51 273	0.32 229	0.17 33	0.79 529	0.23 183	0.64 354	1.04 554	0.11 321	0.07 74	0.09 151	0.12 328	0.35 545	0.15 288

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 212	0.37 256	1.21 155	0.26 170	0.18 201	0.73 517	0.18 90	0.53 210	0.41 169	0.35 236	0.30 182	0.58 414	0.22 157	0.33 145	0.95 534	0.09 135	0.07 74	0.09 151	0.35 587	0.13 182	0.15 288

GREAT-IGEV	0.37 212	0.28 157	1.48 225	0.25 127	0.38 520	0.46 186	0.18 90	0.33 21	0.34 67	0.15 10	0.29 167	0.15 34	0.17 64	0.36 179	0.23 172	0.07 25	0.76 658	0.07 1	0.26 536	0.21 376	1.03 657
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	0.37 212	0.55 390	1.35 189	0.28 224	0.16 126	0.57 332	0.18 90	0.57 238	0.49 255	0.37 245	0.44 284	0.38 271	0.24 199	0.46 264	0.24 197	0.09 135	0.08 177	0.11 286	0.11 288	0.43 593	0.36 564

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 212	1.34 632	1.24 161	0.23 75	0.12 21	0.33 48	0.20 128	0.40 64	0.33 54	0.25 163	0.21 65	0.16 47	0.14 18	0.27 70	0.63 478	0.55 631	0.06 23	0.11 286	0.13 361	0.25 439	0.49 604

plain	0.37 212	0.47 344	2.15 460	0.27 193	0.19 236	0.33 48	0.20 128	0.58 244	0.46 225	0.23 132	0.37 240	0.23 139	0.25 214	0.45 255	0.28 244	0.11 321	0.08 177	0.13 411	0.09 182	0.42 591	0.12 176

riskmin	0.37 212	0.22 49	1.74 286	0.32 335	0.20 252	0.48 207	0.20 128	0.66 295	0.46 225	0.36 241	0.34 227	0.69 478	0.45 436	0.39 207	0.27 233	0.11 321	0.08 177	0.12 350	0.08 137	0.13 182	0.16 320

AnonymousM	0.37 212	0.44 322	1.50 231	0.25 127	0.15 96	0.52 267	0.23 249	0.60 265	0.42 182	0.42 276	0.32 209	0.30 228	0.25 214	0.34 159	0.23 172	0.11 321	0.09 261	0.71 641	0.36 596	0.12 147	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 212	0.53 373	1.41 206	0.28 224	0.15 96	0.52 267	0.20 128	0.54 222	0.46 225	0.37 245	0.43 273	0.41 292	0.23 183	0.36 179	0.26 223	0.09 135	0.15 467	0.12 350	0.11 288	0.41 585	0.37 571

DIP-Stereo	0.37 212	0.34 234	1.50 231	0.27 193	0.18 201	0.63 438	0.17 70	0.92 512	0.53 298	0.49 341	0.48 315	0.30 228	0.30 300	0.39 207	0.30 278	0.10 241	0.08 177	0.10 211	0.08 137	0.15 234	0.12 176
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	0.38 224	0.28 157	2.46 523	0.43 513	0.15 96	0.50 237	0.25 305	0.47 145	0.38 129	0.33 232	0.26 138	0.23 139	0.22 157	0.34 159	0.29 258	0.08 64	0.09 261	0.09 151	0.10 221	0.36 552	0.22 425

HART	0.38 224	0.53 373	1.66 260	0.26 170	0.15 96	0.30 30	0.19 101	0.67 304	0.46 225	0.29 210	0.52 360	0.38 271	0.16 55	0.41 218	0.20 116	0.08 64	0.68 651	0.09 151	0.07 99	0.34 533	0.21 410

mmm	0.38 224	0.21 33	1.18 147	0.35 410	0.17 155	0.49 224	0.26 328	0.78 392	0.52 281	0.50 348	0.57 414	0.41 292	0.37 353	0.71 387	0.31 290	0.11 321	0.13 420	0.14 448	0.13 361	0.15 234	0.14 246

Any-RAFT	0.38 224	0.25 100	1.89 377	0.27 193	0.17 155	0.68 490	0.21 170	0.78 392	0.53 298	0.43 282	0.43 273	0.54 385	0.30 300	0.41 218	0.20 116	0.10 241	0.12 396	0.08 54	0.06 17	0.10 99	0.09 73

qqq	0.38 224	0.21 33	1.34 186	0.28 224	0.15 96	0.45 166	0.26 328	0.76 366	0.52 281	0.39 261	0.41 267	0.46 342	0.36 340	0.96 425	0.30 278	0.11 321	0.14 439	0.12 350	0.12 328	0.12 147	0.14 246

PSM-adaLoss	0.38 224	0.27 130	1.78 314	0.44 520	0.17 155	0.60 380	0.29 396	0.51 185	0.52 281	0.47 311	0.43 273	0.44 321	0.28 272	0.47 276	0.28 244	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.17 295	0.12 176

ROB_FTStereo_v2	0.38 224	0.27 130	1.78 314	0.44 520	0.17 155	0.61 400	0.28 372	0.51 185	0.52 281	0.47 311	0.43 273	0.44 321	0.28 272	0.47 276	0.28 244	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.17 295	0.12 176

ROB_FTStereo	0.38 224	0.27 130	1.78 314	0.44 520	0.17 155	0.61 400	0.26 328	0.51 185	0.52 281	0.47 311	0.43 273	0.43 310	0.28 272	0.49 293	0.28 244	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.17 295	0.12 176

HUI-Stereo	0.38 224	0.27 130	1.79 334	0.44 520	0.17 155	0.61 400	0.28 372	0.51 185	0.52 281	0.47 311	0.43 273	0.44 321	0.28 272	0.45 255	0.28 244	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.17 295	0.12 176

RAFT-IKP	0.38 224	0.27 130	1.79 334	0.44 520	0.16 126	0.60 380	0.28 372	0.51 185	0.52 281	0.47 311	0.43 273	0.43 310	0.28 272	0.50 300	0.28 244	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.17 295	0.12 176

raftrobust	0.38 224	0.68 449	1.54 238	0.32 335	0.46 573	0.52 267	0.21 170	0.56 232	0.42 182	0.52 370	0.35 232	0.31 231	0.33 323	0.37 190	0.30 278	0.10 241	0.11 363	0.08 54	0.07 99	0.21 376	0.19 378

sAnonymous2	0.38 224	0.62 415	2.15 460	0.31 306	0.24 331	0.34 57	0.27 352	0.53 210	0.46 225	0.24 143	0.29 167	0.23 139	0.28 272	0.28 83	0.22 160	0.12 382	0.09 261	0.11 286	0.13 361	0.38 567	0.35 556

CroCo_RVC	0.38 224	0.62 415	2.15 460	0.31 306	0.24 331	0.34 57	0.27 352	0.53 210	0.46 225	0.24 143	0.29 167	0.23 139	0.28 272	0.28 83	0.22 160	0.12 382	0.09 261	0.11 286	0.13 361	0.38 567	0.35 556

GMStereo	0.38 224	0.99 576	1.91 388	0.27 193	0.16 126	0.39 102	0.23 249	0.47 145	0.62 393	0.38 255	0.34 227	0.25 170	0.25 214	0.39 207	0.29 258	0.14 457	0.08 177	0.10 211	0.12 328	0.15 234	0.11 131
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 224	0.33 217	1.92 391	0.27 193	0.41 545	0.48 207	0.19 101	0.59 253	0.46 225	0.43 282	0.39 260	0.57 407	0.26 234	0.32 131	0.26 223	0.09 135	0.09 261	0.09 151	0.31 569	0.11 130	0.09 73

Lsterematch	0.39 239	0.69 453	1.65 255	0.28 224	0.14 67	0.50 237	0.21 170	0.47 145	0.58 345	0.43 282	0.59 423	0.44 321	0.37 353	0.44 239	0.40 373	0.10 241	0.06 23	0.10 211	0.08 137	0.14 211	0.12 176

NLSM1	0.39 239	0.24 86	0.56 17	0.27 193	0.40 536	0.49 224	0.21 170	1.44 638	1.64 642	0.25 163	0.33 219	0.25 170	0.26 234	0.40 213	0.32 303	0.10 241	0.10 310	0.11 286	0.10 221	0.22 393	0.13 219

AIO_test	0.39 239	0.37 256	1.19 149	0.73 614	0.67 616	0.35 63	0.25 305	0.47 145	0.34 67	0.34 234	0.22 84	0.33 244	0.17 64	1.31 465	0.19 84	0.11 321	0.15 467	0.08 54	0.21 507	0.15 234	0.23 450

rvit_0105_3	0.39 239	0.47 344	1.46 218	0.33 361	0.19 236	0.45 166	0.35 462	0.69 311	0.65 427	0.37 245	0.37 240	0.40 286	0.31 310	0.44 239	0.30 278	0.18 525	0.17 505	0.17 519	0.18 468	0.15 234	0.15 288

CASS	0.39 239	0.30 186	1.61 251	0.32 335	0.17 155	0.53 276	0.24 283	0.70 319	0.49 255	0.59 464	0.54 384	0.40 286	0.40 384	0.41 218	0.30 278	0.17 513	0.10 310	0.14 448	0.11 288	0.18 323	0.17 341
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 239	0.27 130	1.78 314	0.44 520	0.16 126	0.61 400	0.27 352	0.51 185	0.52 281	0.47 311	0.43 273	0.43 310	0.28 272	0.54 318	0.28 244	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.17 295	0.12 176
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	0.39 239	0.27 130	1.78 314	0.44 520	0.17 155	0.61 400	0.27 352	0.51 185	0.52 281	0.47 311	0.43 273	0.44 321	0.28 272	0.55 322	0.28 244	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.17 295	0.12 176

iRAFT	0.39 239	0.27 130	1.78 314	0.44 520	0.16 126	0.61 400	0.27 352	0.51 185	0.52 281	0.47 311	0.43 273	0.43 310	0.28 272	0.54 318	0.28 244	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.17 295	0.12 176

MM-Stereo_test3	0.40 247	0.58 399	1.75 292	0.36 429	0.30 421	0.45 166	0.30 404	0.72 328	0.59 353	0.31 220	0.43 273	0.32 237	0.23 183	0.35 166	0.29 258	0.10 241	0.20 542	0.10 211	0.08 137	0.40 582	0.11 131

rvit_stereo_0075_2	0.40 247	0.40 288	1.88 370	0.33 361	0.32 452	0.41 126	0.22 210	0.58 244	0.53 298	0.38 255	0.51 345	0.40 286	0.27 255	0.44 239	0.29 258	0.20 550	0.15 467	0.22 566	0.15 414	0.18 323	0.23 450

test_sample1	0.40 247	0.18 6	1.19 149	0.31 306	0.18 201	0.48 207	0.23 249	0.78 392	0.49 255	0.44 289	0.44 284	0.45 330	0.41 395	1.39 474	0.33 316	0.11 321	0.09 261	0.10 211	0.09 182	0.12 147	0.13 219

H2IRNET	0.40 247	0.61 409	1.90 382	0.29 258	0.17 155	0.54 283	0.18 90	0.52 201	0.50 266	0.27 197	0.56 406	0.47 350	0.35 334	0.46 264	0.33 316	0.10 241	0.07 74	0.12 350	0.14 389	0.32 512	0.12 176

DCANet-4	0.40 247	0.27 130	2.21 471	0.25 127	0.14 67	0.51 248	0.22 210	0.77 377	0.72 492	0.54 394	0.47 302	0.28 209	0.37 353	0.37 190	0.34 323	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.07 99	0.08 34	0.22 425

test_4	0.40 247	0.37 256	2.01 425	0.29 258	0.21 266	0.50 237	0.28 372	0.47 145	0.39 142	0.42 276	0.76 540	0.38 271	0.22 157	0.52 308	0.33 316	0.08 64	0.07 74	0.11 286	0.15 414	0.28 477	0.07 12

cross-raft	0.40 247	0.27 130	2.22 475	0.30 279	0.17 155	0.49 224	0.35 462	0.71 322	0.39 142	0.43 282	0.45 288	0.64 442	0.25 214	0.32 131	0.25 211	0.08 64	0.08 177	0.09 151	0.23 520	0.11 130	0.14 246

FE-Mocha	0.41 254	0.31 200	1.44 214	0.28 224	0.33 467	0.41 126	0.17 70	0.69 311	0.45 214	0.44 289	0.50 340	0.41 292	0.45 436	0.36 179	1.17 573	0.10 241	0.08 177	0.11 286	0.21 507	0.13 182	0.13 219

MM-Stereo_test1	0.41 254	0.39 280	2.29 490	0.38 470	0.26 369	0.44 158	0.28 372	0.63 282	0.51 273	0.40 263	0.32 209	0.26 185	0.26 234	0.46 264	0.22 160	0.09 135	0.21 551	0.10 211	0.09 182	0.39 577	0.15 288

HI	0.41 254	0.63 425	1.72 278	0.27 193	0.21 266	0.45 166	0.19 101	0.55 226	0.41 169	0.57 432	0.59 423	0.65 447	0.45 436	0.45 255	0.39 365	0.08 64	0.09 261	0.10 211	0.11 288	0.20 360	0.10 106

CoSv	0.41 254	0.63 425	1.72 278	0.27 193	0.21 266	0.45 166	0.19 101	0.55 226	0.41 169	0.57 432	0.59 423	0.65 447	0.45 436	0.45 255	0.39 365	0.08 64	0.09 261	0.10 211	0.11 288	0.20 360	0.10 106

AIO_rvc	0.41 254	0.64 430	1.29 172	0.58 594	0.39 526	0.37 84	0.24 283	0.50 175	0.43 193	0.28 204	0.23 98	0.25 170	0.16 55	0.99 428	0.19 84	0.10 241	0.16 485	0.08 54	0.11 288	0.25 439	0.85 641

test_sample2	0.41 254	0.19 10	1.23 159	0.31 306	0.17 155	0.51 248	0.27 352	0.81 415	0.55 318	0.44 289	0.45 288	0.46 342	0.38 362	1.51 496	0.30 278	0.12 382	0.09 261	0.11 286	0.10 221	0.14 211	0.14 246

GMStereo_Zeroshot	0.41 254	0.36 253	1.54 238	0.41 498	0.19 236	0.52 267	0.19 101	0.59 253	0.52 281	0.57 432	0.59 423	0.63 433	0.29 290	0.58 330	0.33 316	0.15 477	0.09 261	0.16 498	0.09 182	0.24 425	0.12 176

MIM_Stereo	0.41 254	0.60 404	1.88 370	0.31 306	0.21 266	0.50 237	0.19 101	0.64 285	0.44 199	0.43 282	0.53 372	0.43 310	0.27 255	0.51 304	0.28 244	0.08 64	0.14 439	0.11 286	0.10 221	0.26 460	0.26 486

LL-Strereo2	0.41 254	0.90 538	1.83 350	0.44 520	0.24 331	0.54 283	0.27 352	0.58 244	0.45 214	0.41 271	0.33 219	0.44 321	0.21 140	0.44 239	0.34 323	0.09 135	0.08 177	0.16 498	0.14 389	0.17 295	0.17 341

BUS	0.41 254	0.27 130	1.13 136	0.30 279	0.21 266	0.91 584	0.23 249	1.00 582	0.61 375	0.63 503	0.53 372	0.66 454	0.30 300	0.43 230	0.32 303	0.13 413	0.10 310	0.14 448	0.12 328	0.12 147	0.11 131

BSDual-CNN	0.41 254	0.27 130	1.13 136	0.30 279	0.21 266	0.76 533	0.31 417	1.00 582	0.61 375	0.63 503	0.53 372	0.63 433	0.37 353	0.43 230	0.38 354	0.13 413	0.10 310	0.14 448	0.12 328	0.12 147	0.11 131

psmg	0.41 254	0.27 130	1.13 136	0.27 193	0.21 266	0.75 529	0.36 469	0.90 491	0.61 375	0.59 464	0.59 423	0.63 433	0.37 353	0.43 230	0.38 354	0.13 413	0.10 310	0.13 411	0.12 328	0.13 182	0.11 131

GMOStereo	0.41 254	0.62 415	1.78 314	0.28 224	0.36 502	0.51 248	0.31 417	0.53 210	0.44 199	0.57 432	0.48 315	0.41 292	0.27 255	0.28 83	0.23 172	0.08 64	0.38 616	0.13 411	0.11 288	0.34 533	0.11 131

error version	0.41 254	0.62 415	1.78 314	0.28 224	0.36 502	0.51 248	0.31 417	0.53 210	0.44 199	0.57 432	0.48 315	0.41 292	0.27 255	0.28 83	0.23 172	0.08 64	0.38 616	0.13 411	0.11 288	0.34 533	0.11 131

test-v	0.41 254	0.62 415	1.78 314	0.28 224	0.36 502	0.51 248	0.31 417	0.53 210	0.44 199	0.57 432	0.48 315	0.41 292	0.27 255	0.28 83	0.23 172	0.08 64	0.38 616	0.13 411	0.11 288	0.34 533	0.11 131

CRE-IMP	0.41 254	0.22 49	1.76 301	0.48 552	0.17 155	0.79 550	0.69 604	0.52 201	0.52 281	0.47 311	0.42 271	0.45 330	0.26 234	0.41 218	0.31 290	0.11 321	0.07 74	0.12 350	0.09 182	0.17 295	0.23 450

test-2	0.41 254	0.62 415	1.78 314	0.28 224	0.36 502	0.51 248	0.31 417	0.53 210	0.44 199	0.57 432	0.48 315	0.41 292	0.27 255	0.28 83	0.23 172	0.08 64	0.38 616	0.13 411	0.11 288	0.34 533	0.11 131

CFNet-RSSM	0.41 254	0.32 208	2.20 470	0.27 193	0.44 555	0.52 267	0.19 101	0.76 366	0.48 248	0.43 282	0.36 236	0.54 385	0.26 234	0.33 145	0.25 211	0.09 135	0.08 177	0.09 151	0.38 600	0.10 99	0.09 73

DMCA	0.41 254	0.52 366	1.26 164	0.31 306	0.24 331	0.59 368	0.26 328	0.77 377	0.63 405	0.58 450	0.48 315	0.57 407	0.35 334	0.40 213	0.50 429	0.14 457	0.10 310	0.14 448	0.10 221	0.15 234	0.15 288

WQFJA1	0.42 273	0.24 86	0.53 11	0.26 170	0.38 520	0.48 207	0.23 249	1.72 649	2.07 658	0.25 163	0.25 125	0.28 209	0.27 255	0.32 131	0.34 323	0.09 135	0.11 363	0.10 211	0.08 137	0.20 360	0.13 219

WQFJX	0.42 273	0.25 100	0.55 14	0.26 170	0.39 526	0.47 196	0.23 249	1.76 651	1.82 652	0.26 181	0.26 138	0.28 209	0.28 272	0.42 226	0.32 303	0.10 241	0.10 310	0.09 151	0.08 137	0.24 425	0.16 320

NLMM	0.42 273	0.24 86	0.53 11	0.26 170	0.38 520	0.48 207	0.23 249	1.72 649	2.06 657	0.25 163	0.25 125	0.28 209	0.27 255	0.32 131	0.34 323	0.09 135	0.11 363	0.10 211	0.08 137	0.20 360	0.13 219

AE-Stereo	0.42 273	0.29 169	1.65 255	0.43 513	0.47 576	0.56 314	0.23 249	0.86 459	0.46 225	0.31 220	0.41 267	0.43 310	0.24 199	0.34 159	0.24 197	0.09 135	0.48 636	0.11 286	0.45 614	0.22 393	0.19 378

ACVNet-DCA	0.42 273	0.64 430	2.07 437	0.35 410	0.14 67	0.76 533	0.25 305	0.76 366	0.52 281	0.31 220	0.38 251	0.24 155	0.38 362	0.69 380	0.19 84	0.10 241	0.24 569	0.11 286	0.09 182	0.12 147	0.14 246

dd	0.42 273	0.96 559	1.77 310	0.31 306	0.17 155	0.57 332	0.26 328	0.49 166	0.68 453	0.41 271	0.40 263	0.34 250	0.27 255	0.45 255	0.40 373	0.17 513	0.10 310	0.13 411	0.12 328	0.21 376	0.12 176

Anonymous3	0.42 273	0.35 243	2.09 443	0.33 361	0.24 331	0.72 510	0.31 417	0.74 344	0.55 318	0.35 236	0.40 263	0.33 244	0.29 290	0.44 239	0.28 244	0.18 525	0.18 517	0.13 411	0.13 361	0.17 295	0.17 341

DCANet	0.42 273	0.77 488	1.95 407	0.25 127	0.14 67	0.51 248	0.22 210	0.77 377	0.72 492	0.54 394	0.48 315	0.31 231	0.41 395	0.36 179	0.39 365	0.09 135	0.07 74	0.09 151	0.07 99	0.13 182	0.23 450

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 273	0.86 523	1.78 314	0.28 224	0.17 155	0.52 267	0.20 128	0.62 274	0.61 375	0.50 348	0.61 446	0.39 277	0.32 318	0.35 166	0.30 278	0.07 25	0.10 310	0.09 151	0.09 182	0.35 545	0.10 106

fff	0.43 282	0.77 488	1.95 407	0.24 103	0.13 47	0.51 248	0.22 210	0.77 377	0.75 525	0.54 394	0.47 302	0.31 231	0.65 540	0.36 179	0.34 323	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.07 99	0.08 34	0.22 425

DisPM	0.43 282	0.33 217	1.78 314	0.57 592	0.18 201	0.59 368	0.63 592	0.53 210	0.61 375	0.60 474	0.53 372	0.38 271	0.26 234	0.75 394	0.29 258	0.12 382	0.07 74	0.12 350	0.11 288	0.11 130	0.14 246

IER	0.43 282	0.38 268	1.69 266	0.26 170	0.25 351	0.66 472	0.26 328	0.71 322	0.55 318	0.54 394	0.59 423	0.60 424	0.53 488	0.52 308	0.39 365	0.11 321	0.08 177	0.11 286	0.11 288	0.14 211	0.11 131

test-3	0.43 282	0.20 18	1.70 270	0.34 394	0.32 452	0.45 166	0.23 249	0.71 322	0.46 225	0.51 361	0.29 167	0.45 330	0.21 140	0.59 336	0.98 539	0.08 64	0.07 74	0.10 211	0.35 587	0.29 484	0.28 502

test_1	0.43 282	0.20 18	1.70 270	0.34 394	0.32 452	0.45 166	0.23 249	0.71 322	0.46 225	0.50 348	0.29 167	0.45 330	0.21 140	0.59 336	0.98 539	0.08 64	0.07 74	0.10 211	0.35 587	0.29 484	0.29 509

rafts_anoy	0.43 282	0.89 534	1.96 416	0.32 335	0.30 421	0.48 207	0.24 283	0.62 274	0.49 255	0.37 245	0.38 251	0.33 244	0.30 300	0.51 304	0.34 323	0.10 241	0.39 623	0.13 411	0.15 414	0.17 295	0.15 288

RALAANet	0.43 282	0.98 571	1.90 382	0.32 335	0.23 315	0.48 207	0.19 101	0.67 304	0.53 298	0.48 329	0.45 288	0.39 277	0.30 300	0.48 283	0.37 347	0.10 241	0.08 177	0.11 286	0.14 389	0.27 471	0.10 106

csc	0.43 282	0.77 488	1.95 407	0.24 103	0.13 47	0.51 248	0.22 210	0.77 377	0.75 525	0.54 394	0.47 302	0.31 231	0.65 540	0.36 179	0.34 323	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.07 99	0.08 34	0.22 425

cscssc	0.43 282	0.77 488	1.95 407	0.24 103	0.13 47	0.51 248	0.22 210	0.77 377	0.75 525	0.54 394	0.47 302	0.31 231	0.65 540	0.36 179	0.34 323	0.09 135	0.07 74	0.08 54	0.07 99	0.08 34	0.22 425

IGEV_i1	0.44 291	0.26 118	2.01 425	0.33 361	0.18 201	0.58 349	0.27 352	0.84 441	0.49 255	0.45 300	0.47 302	0.55 388	0.33 323	0.65 365	0.36 340	0.11 321	0.11 363	0.13 411	0.19 488	0.17 295	0.28 502

Selective-IGEV-i1	0.44 291	0.23 69	1.30 175	0.33 361	0.45 565	0.60 380	0.32 440	0.85 449	0.64 413	0.42 276	0.52 360	0.60 424	0.28 272	0.46 264	0.34 323	0.10 241	0.10 310	0.13 411	0.28 544	0.14 211	0.75 632

rvit_105_1	0.44 291	0.54 381	1.46 218	0.36 429	0.24 331	0.51 248	0.45 530	0.75 354	0.74 511	0.45 300	0.44 284	0.44 321	0.36 340	0.62 349	0.38 354	0.20 550	0.18 517	0.18 539	0.22 517	0.18 323	0.18 361

model_zeroshot	0.44 291	0.68 449	1.97 421	0.28 224	0.18 201	0.69 496	0.21 170	0.63 282	0.40 156	1.00 604	0.34 227	0.42 306	0.20 127	0.69 380	0.24 197	0.10 241	0.22 557	0.10 211	0.22 517	0.12 147	0.10 106

1test111	0.44 291	0.64 430	2.07 437	0.35 410	0.14 67	0.76 533	0.25 305	0.76 366	0.52 281	0.31 220	0.38 251	0.24 155	0.38 362	0.96 425	0.30 278	0.10 241	0.24 569	0.11 286	0.09 182	0.12 147	0.14 246

tt1	0.44 291	0.64 430	1.83 350	0.35 410	0.14 67	0.76 533	0.25 305	0.74 344	0.88 576	0.31 220	0.37 240	0.25 170	0.35 334	0.63 352	0.19 84	0.10 241	0.24 569	0.11 286	0.09 182	0.25 439	0.36 564

RAFT-Test	0.44 291	0.38 268	2.01 425	0.27 193	0.44 555	0.64 452	0.37 478	0.72 328	0.57 334	0.45 300	0.48 315	0.65 447	0.24 199	0.35 166	0.29 258	0.09 135	0.11 363	0.09 151	0.38 600	0.10 99	0.11 131

4D-IteraStereo	0.44 291	0.96 559	2.63 558	0.27 193	0.30 421	0.45 166	0.25 305	0.52 201	0.50 266	0.40 263	0.31 199	0.40 286	0.19 114	0.35 166	0.32 303	0.09 135	0.06 23	0.12 350	0.11 288	0.19 344	0.30 522

ToySt	0.44 291	0.61 409	1.89 377	0.29 258	0.18 201	0.55 298	0.35 462	0.67 304	0.53 298	0.39 261	0.50 340	0.59 417	0.43 424	0.51 304	0.49 424	0.10 241	0.12 396	0.13 411	0.16 435	0.24 425	0.19 378

UDGNet	0.44 291	1.02 586	1.74 286	0.35 410	0.19 236	0.58 349	0.23 249	0.49 166	0.66 442	0.41 271	0.38 251	0.34 250	0.29 290	0.53 314	0.30 278	0.24 584	0.10 310	0.37 615	0.19 488	0.27 471	0.15 288

test_3	0.44 291	0.20 18	1.70 270	0.36 429	0.32 452	0.47 196	0.30 404	0.73 340	0.49 255	0.50 348	0.30 182	0.45 330	0.22 157	0.59 336	0.98 539	0.08 64	0.10 310	0.11 286	0.35 587	0.29 484	0.28 502

GANet-ADL	0.44 291	0.41 298	2.31 492	0.33 361	0.20 252	0.57 332	0.25 305	0.75 354	0.54 311	0.42 276	0.59 423	0.56 401	0.30 300	0.40 213	0.38 354	0.14 457	0.11 363	0.09 151	0.08 137	0.22 393	0.17 341

DeepStereo_RVC	0.44 291	0.28 157	1.92 391	0.49 554	0.17 155	0.60 380	0.59 578	0.50 175	0.52 281	0.49 341	0.45 288	0.39 277	0.86 587	0.45 255	0.33 316	0.11 321	0.08 177	0.11 286	0.09 182	0.15 234	0.19 378

test-1	0.44 291	0.48 349	1.69 266	0.30 279	0.27 382	0.50 237	0.28 372	0.80 411	0.43 193	0.40 263	0.54 384	0.41 292	0.24 199	0.31 118	1.16 571	0.09 135	0.20 542	0.10 211	0.17 455	0.11 130	0.26 486

raft+_RVC	0.44 291	0.67 446	1.85 355	0.34 394	0.71 621	0.51 248	0.25 305	0.64 285	0.51 273	0.35 236	0.45 288	0.32 237	0.28 272	0.43 230	0.32 303	0.09 135	0.19 531	0.10 211	0.09 182	0.20 360	0.40 586

GES	0.44 291	0.28 157	1.88 370	0.30 279	0.18 201	0.61 400	0.30 404	0.88 479	0.46 225	0.47 311	0.52 360	0.39 277	0.42 413	0.58 330	0.67 489	0.15 477	0.11 363	0.12 350	0.10 221	0.15 234	0.17 341

AFF-stereo	0.44 291	0.96 559	1.78 314	0.31 306	0.15 96	0.50 237	0.21 170	0.64 285	0.63 405	0.47 311	0.64 480	0.49 363	0.34 332	0.46 264	0.31 290	0.08 64	0.09 261	0.10 211	0.10 221	0.37 560	0.10 106

FENet	0.44 291	0.30 186	2.42 514	0.32 335	0.17 155	0.58 349	0.22 210	0.77 377	0.59 353	0.47 311	0.42 271	0.55 388	0.38 362	0.49 293	0.47 413	0.12 382	0.09 261	0.12 350	0.11 288	0.13 182	0.16 320

AdaStereo	0.44 291	0.38 268	1.79 334	0.34 394	0.20 252	0.57 332	0.28 372	0.92 512	0.69 462	0.52 370	0.55 394	0.61 427	0.33 323	0.48 283	0.39 365	0.17 513	0.08 177	0.17 519	0.11 288	0.18 323	0.12 176
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	0.45 310	0.88 530	1.75 292	0.29 258	0.17 155	0.58 349	0.24 283	0.65 292	0.48 248	0.59 464	1.01 590	0.39 277	0.28 272	0.41 218	0.34 323	0.09 135	0.08 177	0.12 350	0.09 182	0.34 533	0.24 464

WQFJX1	0.45 310	0.28 157	0.56 17	0.27 193	0.35 493	0.48 207	0.25 305	1.98 662	2.08 659	0.26 181	0.26 138	0.29 220	0.28 272	0.50 300	0.31 290	0.10 241	0.11 363	0.10 211	0.08 137	0.23 408	0.14 246

AIO-test1	0.45 310	0.87 526	2.27 486	0.33 361	0.33 467	0.50 237	0.22 210	0.74 344	0.66 442	0.29 210	0.41 267	0.29 220	0.22 157	0.73 390	0.29 258	0.09 135	0.08 177	0.12 350	0.14 389	0.30 495	0.22 425

StereoVision	0.45 310	0.72 464	1.94 404	0.33 361	0.32 452	0.47 196	0.26 328	0.68 308	0.57 334	0.32 229	0.89 570	0.45 330	0.27 255	0.49 293	0.36 340	0.13 413	0.15 467	0.16 498	0.15 414	0.19 344	0.13 219

ADStereo(finetuned)	0.45 310	0.77 488	2.12 452	0.25 127	0.14 67	0.51 248	0.22 210	0.77 377	0.72 492	0.54 394	0.48 315	0.31 231	0.76 570	0.37 190	0.38 354	0.09 135	0.07 74	0.09 151	0.07 99	0.13 182	0.23 450

PFNet+	0.45 310	0.37 256	1.86 363	0.46 539	0.18 201	0.58 349	0.77 616	0.52 201	0.64 413	0.56 421	0.48 315	0.39 277	0.26 234	0.93 421	0.32 303	0.13 413	0.09 261	0.14 448	0.13 361	0.12 147	0.15 288

RAFT	0.45 310	0.92 541	1.59 245	0.34 394	0.19 236	0.46 186	0.35 462	0.65 292	0.49 255	0.49 341	0.49 332	0.70 488	0.40 384	0.47 276	0.32 303	0.11 321	0.16 485	0.14 448	0.13 361	0.51 612	0.13 219

TestStereo	0.45 310	0.54 381	2.11 448	0.29 258	0.16 126	0.43 147	0.24 283	0.54 222	0.45 214	0.37 245	0.46 296	0.34 250	0.27 255	1.98 579	0.27 233	0.11 321	0.08 177	0.12 350	0.09 182	0.14 211	0.08 47

CFNet_pseudo	0.45 310	0.46 334	2.23 479	0.25 127	0.19 236	0.56 314	0.21 170	0.77 377	0.60 358	0.49 341	0.56 406	0.69 478	0.47 460	0.52 308	0.31 290	0.11 321	0.10 310	0.15 479	0.10 221	0.17 295	0.14 246

RALCasStereoNet	0.45 310	0.88 530	1.85 355	0.30 279	0.26 369	0.49 224	0.26 328	0.58 244	0.51 273	0.36 241	0.48 315	0.36 259	0.28 272	0.55 322	0.34 323	0.10 241	0.53 638	0.09 151	0.08 137	0.25 439	0.34 553

ACVNet	0.45 310	0.44 322	1.79 334	0.28 224	0.21 266	0.59 368	0.36 469	0.66 295	0.68 453	0.45 300	0.59 423	0.69 478	0.40 384	0.44 239	0.55 450	0.11 321	0.09 261	0.10 211	0.09 182	0.34 533	0.10 106

ccs_rob	0.45 310	0.46 334	2.22 475	0.26 170	0.19 236	0.56 314	0.21 170	0.77 377	0.60 358	0.49 341	0.56 406	0.69 478	0.47 460	0.52 308	0.31 290	0.11 321	0.09 261	0.16 498	0.10 221	0.17 295	0.14 246

NLMM1	0.46 322	0.27 130	0.53 11	0.27 193	0.38 520	0.49 224	0.24 283	1.97 661	2.38 662	0.28 204	0.27 147	0.26 185	0.25 214	0.47 276	0.31 290	0.10 241	0.11 363	0.10 211	0.09 182	0.23 408	0.15 288

NLCSM	0.46 322	0.37 256	0.72 64	0.29 258	0.36 502	0.49 224	0.27 352	1.33 632	1.59 641	0.29 210	0.29 167	0.29 220	0.31 310	1.44 480	0.35 335	0.11 321	0.11 363	0.11 286	0.10 221	0.35 545	0.14 246

Reg-Stereo(zero)	0.46 322	0.17 2	2.10 447	0.24 103	0.34 480	0.51 248	0.42 504	0.50 175	0.54 311	0.37 245	0.46 296	0.54 385	0.60 519	0.43 230	1.10 561	0.08 64	0.09 261	0.08 54	0.22 517	0.12 147	0.22 425

xx1	0.46 322	0.64 430	2.07 437	0.35 410	0.14 67	0.76 533	0.25 305	0.74 344	1.01 599	0.31 220	0.38 251	0.46 342	0.36 340	0.69 380	0.19 84	0.10 241	0.24 569	0.12 350	0.12 328	0.12 147	0.14 246

rrr	0.46 322	0.34 234	3.08 615	0.27 193	0.16 126	0.45 166	0.28 372	1.09 612	0.51 273	0.24 143	0.21 65	0.26 185	0.25 214	0.64 354	0.52 438	0.09 135	0.07 74	0.10 211	0.29 550	0.16 271	0.25 476

MSKI-zero shot	0.46 322	0.38 268	2.47 528	0.27 193	0.43 554	0.56 314	0.20 128	0.77 377	0.43 193	0.60 474	0.51 345	0.44 321	0.17 64	0.68 374	0.21 136	0.09 135	0.29 596	0.09 151	0.32 575	0.14 211	0.10 106

PCWNet_CMD	0.46 322	0.45 331	2.28 488	0.26 170	0.20 252	0.55 298	0.21 170	0.75 354	0.64 413	0.48 329	0.55 394	0.68 471	0.57 506	0.46 264	0.30 278	0.11 321	0.10 310	0.14 448	0.10 221	0.18 323	0.14 246

RAFT_CTSACE	0.46 322	0.76 479	2.07 437	0.35 410	0.30 421	0.54 283	0.30 404	0.61 270	0.48 248	0.49 341	0.76 540	0.55 388	0.36 340	0.58 330	0.22 160	0.08 64	0.13 420	0.11 286	0.10 221	0.41 585	0.08 47

NRIStereo	0.46 322	0.25 100	1.77 310	0.47 544	0.16 126	0.95 589	0.74 612	0.51 185	0.56 330	0.48 329	0.39 260	0.59 417	0.29 290	0.77 402	0.32 303	0.11 321	0.13 420	0.11 286	0.09 182	0.21 376	0.24 464

ICVP	0.46 322	0.29 169	2.41 512	0.33 361	0.22 295	0.59 368	0.55 565	0.75 354	0.50 266	0.44 289	0.60 439	0.49 363	0.35 334	0.53 314	0.37 347	0.16 498	0.16 485	0.14 448	0.11 288	0.15 234	0.15 288
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 322	0.49 353	1.65 255	0.38 470	0.29 405	0.58 349	0.22 210	0.75 354	0.62 393	0.47 311	0.49 332	0.48 361	0.36 340	1.12 447	0.37 347	0.15 477	0.10 310	0.15 479	0.13 361	0.17 295	0.17 341

test_xeample3	0.46 322	0.34 234	2.99 609	0.37 453	0.16 126	0.49 224	0.33 449	1.06 606	0.44 199	0.25 163	0.23 98	0.24 155	0.25 214	0.49 293	0.56 458	0.09 135	0.07 74	0.10 211	0.40 606	0.17 295	0.26 486

SFCPSM	0.46 322	0.24 86	2.35 501	0.27 193	0.27 382	0.70 502	0.32 440	0.96 548	0.63 405	0.49 341	0.52 360	0.43 310	0.36 340	0.52 308	0.43 392	0.12 382	0.09 261	0.12 350	0.16 435	0.16 271	0.12 176

UPFNet	0.46 322	0.28 157	1.73 281	0.33 361	0.32 452	0.65 466	0.38 485	0.83 429	0.59 353	0.57 432	0.52 360	0.61 427	0.40 384	0.75 394	0.52 438	0.13 413	0.12 396	0.13 411	0.12 328	0.15 234	0.11 131

MSMDNet	0.46 322	0.44 322	2.28 488	0.26 170	0.20 252	0.55 298	0.21 170	0.75 354	0.64 413	0.48 329	0.55 394	0.68 471	0.56 500	0.46 264	0.30 278	0.11 321	0.10 310	0.13 411	0.10 221	0.18 323	0.15 288

HITNet	0.46 322	0.92 541	2.09 443	0.33 361	0.14 67	0.55 298	0.22 210	0.83 429	0.56 330	0.51 361	0.49 332	0.48 361	0.37 353	0.48 283	0.54 448	0.09 135	0.06 23	0.10 211	0.08 137	0.23 408	0.09 73
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	0.47 338	0.44 322	1.55 240	0.37 453	0.31 442	0.49 224	0.19 101	0.75 354	0.66 442	0.63 503	0.71 524	0.67 464	0.39 376	0.58 330	0.44 398	0.23 575	0.16 485	0.21 563	0.20 501	0.21 376	0.25 476

test_sample7	0.47 338	0.33 217	1.49 228	0.34 394	0.20 252	0.51 248	0.30 404	0.93 520	0.66 442	0.57 432	0.51 345	0.55 388	0.45 436	1.11 444	0.38 354	0.17 513	0.14 439	0.16 498	0.15 414	0.19 344	0.18 361

cc1	0.47 338	0.64 430	2.07 437	0.35 410	0.14 67	0.76 533	0.25 305	0.74 344	1.01 599	0.31 220	0.38 251	0.24 155	0.38 362	0.69 380	0.19 84	0.10 241	0.24 569	0.11 286	0.09 182	0.25 439	0.40 586

ffm	0.47 338	0.23 69	2.01 425	0.30 279	0.21 266	0.57 332	0.26 328	0.74 344	0.88 576	0.53 381	0.63 464	0.66 454	0.39 376	0.63 352	0.19 84	0.10 241	0.24 569	0.15 479	0.13 361	0.25 439	0.36 564

hknet	0.47 338	0.29 169	1.70 270	0.30 279	0.24 331	0.76 533	0.31 417	1.00 582	0.64 413	0.63 503	0.53 372	0.80 533	0.38 362	0.77 402	0.37 347	0.11 321	0.10 310	0.14 448	0.12 328	0.12 147	0.11 131

BEATNet_4x	0.47 338	0.73 471	1.91 388	0.33 361	0.15 96	0.56 314	0.25 305	0.85 449	0.58 345	0.54 394	0.51 345	0.57 407	0.42 413	0.57 326	0.61 474	0.11 321	0.08 177	0.12 350	0.09 182	0.20 360	0.16 320

ITSA-stereo	0.48 344	0.33 217	1.20 153	0.33 361	0.18 201	0.60 380	0.29 396	0.94 529	0.80 552	0.50 348	0.49 332	0.53 377	0.59 515	1.25 463	0.64 483	0.15 477	0.12 396	0.17 519	0.16 435	0.18 323	0.23 450

qqq1	0.48 344	0.46 334	1.60 247	0.30 279	0.15 96	0.45 166	0.24 283	0.90 491	0.72 492	0.56 421	0.64 480	0.51 369	0.41 395	1.87 561	0.23 172	0.13 413	0.10 310	0.09 151	0.08 137	0.14 211	0.11 131

fff1	0.48 344	0.46 334	1.60 247	0.30 279	0.15 96	0.45 166	0.24 283	0.90 491	0.72 492	0.56 421	0.64 480	0.51 369	0.41 395	1.87 561	0.23 172	0.13 413	0.10 310	0.09 151	0.08 137	0.14 211	0.11 131

MyStereo04	0.48 344	0.40 288	2.65 562	0.29 258	0.23 315	0.60 380	0.31 417	0.83 429	0.75 525	0.47 311	0.36 236	0.53 377	0.42 413	0.53 314	0.39 365	0.09 135	0.18 517	0.12 350	0.11 288	0.16 271	0.19 378

CFNet_ucs	0.48 344	0.50 361	2.32 493	0.26 170	0.22 295	0.57 332	0.22 210	0.85 449	0.65 427	0.53 381	0.64 480	0.68 471	0.44 432	0.54 318	0.31 290	0.13 413	0.12 396	0.16 498	0.11 288	0.19 344	0.17 341

anonymousa	0.48 344	0.46 334	2.44 520	0.29 258	0.34 480	0.61 400	0.25 305	0.66 295	0.54 311	0.53 381	0.77 544	0.73 500	0.46 451	0.33 145	0.31 290	0.10 241	0.09 261	0.12 350	0.29 550	0.10 99	0.19 378

NF-Stereo	0.48 344	0.25 100	1.81 341	0.52 567	0.16 126	0.61 400	0.44 522	0.66 295	0.61 375	0.50 348	0.47 302	0.37 263	0.26 234	1.45 485	0.79 518	0.11 321	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.13 182	0.16 320

OCTAStereo	0.48 344	0.25 100	1.81 341	0.52 567	0.16 126	0.61 400	0.43 511	0.66 295	0.61 375	0.50 348	0.47 302	0.37 263	0.26 234	1.44 480	0.80 519	0.11 321	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.13 182	0.17 341

PSM-softLoss	0.48 344	0.27 130	1.85 355	0.51 563	0.17 155	0.61 400	0.40 494	0.61 270	0.57 334	0.52 370	0.48 315	0.39 277	0.25 214	1.46 486	0.77 512	0.12 382	0.08 177	0.13 411	0.12 328	0.12 147	0.14 246

KMStereo	0.48 344	0.27 130	1.85 355	0.51 563	0.17 155	0.61 400	0.40 494	0.61 270	0.57 334	0.52 370	0.48 315	0.39 277	0.25 214	1.46 486	0.77 512	0.12 382	0.08 177	0.13 411	0.12 328	0.12 147	0.14 246

KYRaft	0.48 344	0.29 169	1.75 292	0.33 361	0.21 266	0.75 529	0.44 522	0.58 244	0.57 334	0.64 513	0.93 577	0.53 377	0.72 559	0.60 343	0.24 197	0.10 241	0.07 74	0.12 350	0.14 389	0.12 147	0.54 609

RE-Stereo	0.48 344	0.25 100	1.81 341	0.52 567	0.16 126	0.61 400	0.43 511	0.66 295	0.60 358	0.50 348	0.47 302	0.37 263	0.26 234	1.44 480	0.78 514	0.11 321	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.13 182	0.17 341

TVStereo	0.48 344	0.25 100	1.81 341	0.52 567	0.16 126	0.61 400	0.43 511	0.66 295	0.60 358	0.50 348	0.47 302	0.37 263	0.26 234	1.44 480	0.78 514	0.11 321	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.13 182	0.17 341

111	0.48 344	1.09 595	1.95 407	0.24 103	0.13 47	0.59 368	0.26 328	0.83 429	0.78 544	0.48 329	0.52 360	0.56 401	0.38 362	0.49 293	0.38 354	0.09 135	0.07 74	0.09 151	0.07 99	0.23 408	0.35 556

acv_ft	0.48 344	0.44 322	1.76 301	0.32 335	0.41 545	0.63 438	0.28 372	0.81 415	0.68 453	0.61 483	0.59 423	0.69 478	0.45 436	0.44 239	0.63 478	0.11 321	0.09 261	0.10 211	0.09 182	0.41 585	0.10 106

UCFNet_RVC	0.48 344	0.82 509	1.85 355	0.30 279	0.27 382	0.64 452	0.26 328	0.74 344	0.55 318	0.48 329	0.53 372	0.63 433	0.41 395	0.88 420	0.38 354	0.15 477	0.10 310	0.17 519	0.17 455	0.18 323	0.15 288

MLCV	0.48 344	0.89 534	1.85 355	0.29 258	0.14 67	0.59 368	0.23 249	0.72 328	0.59 353	0.66 522	0.66 491	0.55 388	0.36 340	1.03 435	0.49 424	0.09 135	0.06 23	0.09 151	0.07 99	0.19 344	0.11 131

DN-CSS_ROB	0.48 344	1.23 617	1.99 422	0.39 480	0.22 295	0.56 314	0.19 101	0.75 354	0.61 375	0.45 300	0.62 451	0.41 292	0.31 310	0.70 385	0.32 303	0.11 321	0.08 177	0.14 448	0.13 361	0.36 552	0.12 176

AIO-test2	0.49 362	1.15 607	1.96 416	0.42 509	0.37 514	0.50 237	0.23 249	0.79 407	0.70 472	0.33 232	0.53 372	0.27 198	0.22 157	0.67 371	0.29 258	0.73 641	0.08 177	0.13 411	0.17 455	0.17 295	0.18 361

DCVSM-stereo	0.49 362	0.29 169	2.49 532	0.29 258	0.22 295	0.53 276	0.52 553	0.58 244	0.49 255	0.69 534	0.46 296	0.79 529	0.48 469	0.53 314	0.42 383	0.13 413	0.14 439	0.15 479	0.12 328	0.20 360	0.20 397

MyStereo05	0.49 362	0.41 298	2.72 572	0.30 279	0.23 315	0.60 380	0.30 404	0.82 423	0.77 540	0.52 370	0.37 240	0.51 369	0.42 413	0.52 308	0.38 354	0.09 135	0.17 505	0.12 350	0.10 221	0.16 271	0.20 397

HH	0.49 362	0.49 353	2.78 585	0.50 558	0.41 545	0.38 97	0.23 249	0.72 328	0.38 129	0.63 503	0.48 315	0.87 561	0.41 395	0.64 354	0.21 136	0.09 135	0.17 505	0.10 211	0.09 182	0.16 271	0.12 176

HanStereo	0.49 362	0.49 353	2.78 585	0.50 558	0.41 545	0.38 97	0.23 249	0.72 328	0.38 129	0.63 503	0.48 315	0.87 561	0.41 395	0.64 354	0.21 136	0.09 135	0.17 505	0.10 211	0.09 182	0.16 271	0.12 176

gwcnet-sp	0.49 362	0.43 311	2.54 546	0.31 306	0.22 295	0.67 478	0.31 417	0.78 392	0.65 427	0.58 450	0.47 302	0.46 342	0.43 424	0.76 398	0.46 404	0.11 321	0.11 363	0.11 286	0.11 288	0.15 234	0.14 246

scenet	0.49 362	0.43 311	2.54 546	0.31 306	0.22 295	0.67 478	0.31 417	0.78 392	0.65 427	0.58 450	0.47 302	0.46 342	0.43 424	0.76 398	0.46 404	0.11 321	0.11 363	0.11 286	0.11 288	0.15 234	0.14 246

ssnet	0.49 362	0.43 311	2.54 546	0.31 306	0.22 295	0.67 478	0.31 417	0.78 392	0.65 427	0.58 450	0.47 302	0.46 342	0.43 424	0.76 398	0.46 404	0.11 321	0.11 363	0.11 286	0.11 288	0.15 234	0.14 246

TestStereo1	0.49 362	0.81 505	1.85 355	0.39 480	0.57 598	0.56 314	0.34 454	0.75 354	0.69 462	0.44 289	0.63 464	0.35 254	0.42 413	0.64 354	0.29 258	0.10 241	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.33 521	0.26 486

SA-5K	0.49 362	0.81 505	1.85 355	0.39 480	0.57 598	0.56 314	0.34 454	0.75 354	0.69 462	0.44 289	0.63 464	0.35 254	0.42 413	0.64 354	0.29 258	0.10 241	0.08 177	0.12 350	0.10 221	0.33 521	0.26 486

Prome-Stereo	0.49 362	0.30 186	1.76 301	0.60 603	0.23 315	0.63 438	0.42 504	0.62 274	0.60 358	0.59 464	1.03 595	0.43 310	0.72 559	0.60 343	0.33 316	0.09 135	0.07 74	0.10 211	0.09 182	0.11 130	0.43 593

test_sample4	0.50 373	0.42 306	1.88 370	0.32 335	0.19 236	0.56 314	0.26 328	0.93 520	0.65 427	0.54 394	0.54 384	0.45 330	0.36 340	1.79 544	0.36 340	0.13 413	0.10 310	0.13 411	0.12 328	0.17 295	0.16 320

test_sample3	0.50 373	0.41 298	1.88 370	0.32 335	0.19 236	0.57 332	0.25 305	0.92 512	0.64 413	0.52 370	0.49 332	0.47 350	0.35 334	1.79 544	0.37 347	0.13 413	0.10 310	0.12 350	0.11 288	0.16 271	0.16 320

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 373	0.33 217	0.93 106	0.26 170	0.22 295	0.46 186	0.20 128	1.10 613	1.34 629	3.16 673	0.32 209	0.22 122	0.20 127	0.30 111	0.22 160	0.10 241	0.09 261	0.11 286	0.09 182	0.15 234	0.19 378

SMFormer	0.50 373	0.46 334	1.60 247	0.30 279	0.15 96	0.45 166	0.24 283	0.90 491	0.72 492	0.56 421	0.64 480	0.51 369	0.41 395	1.87 561	0.49 424	0.13 413	0.10 310	0.11 286	0.10 221	0.15 234	0.16 320

tta	0.50 373	0.46 334	1.60 247	0.30 279	0.15 96	0.45 166	0.24 283	0.90 491	0.72 492	0.56 421	0.64 480	0.51 369	0.41 395	1.87 561	0.49 424	0.13 413	0.10 310	0.11 286	0.10 221	0.14 211	0.11 131

DCRE	0.50 373	0.63 425	2.13 454	0.30 279	0.23 315	0.45 166	0.24 283	0.59 253	0.53 298	0.50 348	2.10 641	0.42 306	0.26 234	0.35 166	0.23 172	0.09 135	0.14 439	0.10 211	0.32 575	0.16 271	0.15 288

RAFT+CT+SA	0.50 373	0.86 523	1.82 347	0.37 453	0.75 623	0.54 283	0.34 454	0.77 377	0.63 405	0.38 255	0.55 394	0.34 250	0.29 290	0.68 374	0.27 233	0.09 135	0.07 74	0.11 286	0.51 627	0.29 484	0.41 591

NINENet	0.50 373	0.33 217	1.69 266	0.55 585	0.25 351	0.91 584	0.23 249	0.98 561	0.71 482	0.53 381	0.55 394	0.66 454	0.30 300	1.22 457	0.32 303	0.15 477	0.13 420	0.16 498	0.11 288	0.16 271	0.13 219

SA	0.50 373	0.75 478	1.95 407	0.31 306	0.61 611	0.57 332	0.31 417	0.91 503	0.73 507	0.42 276	0.62 451	0.38 271	0.47 460	0.68 374	0.29 258	0.09 135	0.09 261	0.13 411	0.32 575	0.30 495	0.10 106

CSP-Net	0.50 373	0.39 280	1.25 162	0.29 258	0.23 315	0.77 541	0.35 462	0.86 459	0.57 334	0.59 464	0.59 423	0.65 447	0.40 384	1.77 539	0.44 398	0.16 498	0.11 363	0.10 211	0.10 221	0.20 360	0.14 246

GwcNet-ADL	0.50 373	0.74 475	2.90 600	0.31 306	0.20 252	0.58 349	0.29 396	0.87 470	0.64 413	0.47 311	0.47 302	0.56 401	0.33 323	0.46 264	0.46 404	0.13 413	0.12 396	0.09 151	0.09 182	0.14 211	0.21 410

RAFT_R40	0.50 373	0.21 33	1.76 301	0.50 558	0.40 536	0.61 400	0.53 557	0.56 232	0.60 358	0.56 421	0.54 384	0.55 388	0.51 481	1.57 506	0.53 442	0.11 321	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.16 271	0.09 73

GMM-Stereo	0.50 373	0.23 69	2.41 512	0.54 578	0.24 331	0.77 541	0.46 533	0.59 253	0.57 334	0.58 450	0.73 531	0.47 350	0.43 424	0.68 374	0.27 233	0.10 241	0.06 23	0.13 411	0.13 361	0.14 211	0.44 595

MMNet	0.50 373	0.48 349	1.93 394	0.33 361	0.27 382	0.79 550	0.28 372	0.81 415	0.74 511	0.60 474	0.56 406	0.59 417	0.55 496	0.79 407	0.59 469	0.10 241	0.09 261	0.12 350	0.11 288	0.13 182	0.14 246

DeepPruner_ROB	0.50 373	0.70 458	1.94 404	0.29 258	0.26 369	0.63 438	0.31 417	0.80 411	0.48 248	0.61 483	0.55 394	0.66 454	0.38 362	0.98 427	0.40 373	0.19 540	0.14 439	0.14 448	0.14 389	0.23 408	0.17 341

StereoDRNet-Refined	0.50 373	0.41 298	1.50 231	0.33 361	0.21 266	0.68 490	0.26 328	0.81 415	0.68 453	0.67 526	0.68 501	0.73 500	0.42 413	1.10 441	0.59 469	0.11 321	0.08 177	0.14 448	0.14 389	0.25 439	0.21 410
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 373	1.15 607	1.73 281	0.31 306	0.21 266	0.58 349	0.22 210	0.95 543	0.82 560	0.58 450	0.62 451	0.57 407	0.39 376	0.84 413	0.40 373	0.11 321	0.08 177	0.09 151	0.06 17	0.21 376	0.13 219

Hybrid-DGEV-2	0.51 390	0.84 515	1.75 292	0.32 335	0.17 155	0.73 517	0.18 90	0.83 429	0.69 462	0.52 370	0.38 251	0.53 377	0.42 413	0.99 428	0.92 529	0.10 241	0.08 177	0.11 286	0.10 221	0.25 439	0.23 450

G2L-ROB	0.51 390	0.95 556	1.96 416	0.29 258	0.22 295	0.59 368	0.28 372	0.76 366	0.57 334	0.55 412	0.45 288	0.70 488	0.32 318	1.38 473	0.47 413	0.11 321	0.07 74	0.09 151	0.08 137	0.20 360	0.13 219

DFGA-Net	0.51 390	1.06 591	1.75 292	0.30 279	0.24 331	0.54 283	0.22 210	0.63 282	0.60 358	0.48 329	0.51 345	0.35 254	0.27 255	1.82 552	0.53 442	0.10 241	0.08 177	0.12 350	0.12 328	0.37 560	0.15 288

test_sample5	0.51 390	0.43 311	1.83 350	0.32 335	0.18 201	0.55 298	0.26 328	0.92 512	0.65 427	0.53 381	0.59 423	0.45 330	0.36 340	1.87 561	0.36 340	0.13 413	0.10 310	0.13 411	0.12 328	0.17 295	0.16 320

DualNet	0.51 390	0.43 311	1.83 350	0.32 335	0.18 201	0.55 298	0.26 328	0.92 512	0.65 427	0.54 394	0.62 451	0.45 330	0.36 340	1.87 561	0.36 340	0.13 413	0.10 310	0.13 411	0.12 328	0.17 295	0.16 320

test_5	0.51 390	0.87 526	1.99 422	0.37 453	0.65 615	0.58 349	0.35 462	0.78 392	0.62 393	0.48 329	0.55 394	0.45 330	0.40 384	0.72 389	0.30 278	0.09 135	0.07 74	0.12 350	0.12 328	0.33 521	0.38 574

Sa-1000	0.51 390	0.72 464	1.90 382	0.31 306	0.60 607	0.60 380	0.31 417	0.94 529	0.71 482	0.52 370	0.83 554	0.42 306	0.33 323	0.68 374	0.28 244	0.10 241	0.09 261	0.13 411	0.29 550	0.29 484	0.10 106

dad	0.51 390	1.01 582	1.74 286	0.29 258	0.19 236	0.60 380	0.26 328	0.52 201	0.75 525	0.63 503	0.63 464	0.63 433	0.33 323	0.85 415	0.47 413	0.27 598	0.15 467	0.40 618	0.18 468	0.22 393	0.14 246

PSMNet-ADL	0.51 390	0.38 268	1.65 255	0.35 410	0.21 266	0.67 478	0.26 328	0.74 344	0.55 318	0.42 276	0.52 360	0.70 488	0.45 436	1.91 572	0.57 462	0.15 477	0.13 420	0.11 286	0.13 361	0.15 234	0.20 397

Pruner-Stereo	0.51 390	0.27 130	1.78 314	1.79 661	0.19 236	0.62 420	0.45 530	0.57 238	0.60 358	0.61 483	0.48 315	0.41 292	0.24 199	0.46 264	1.00 545	0.12 382	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.12 147	0.13 219

CFNet-ft	0.51 390	0.76 479	1.79 334	0.28 224	0.30 421	0.63 438	0.28 372	0.66 295	0.55 318	0.45 300	0.57 414	0.74 506	0.41 395	1.46 486	0.42 383	0.14 457	0.10 310	0.28 592	0.13 361	0.18 323	0.14 246

STTStereo	0.51 390	0.69 453	2.14 459	0.36 429	0.30 421	0.61 400	0.32 440	0.77 377	0.60 358	0.60 474	0.54 384	0.67 464	0.43 424	0.86 416	0.42 383	0.16 498	0.15 467	0.17 519	0.20 501	0.16 271	0.15 288

CFNet_RVC	0.51 390	0.76 479	1.79 334	0.28 224	0.30 421	0.63 438	0.28 372	0.66 295	0.55 318	0.45 300	0.57 414	0.74 506	0.41 395	1.46 486	0.42 383	0.14 457	0.10 310	0.28 592	0.13 361	0.18 323	0.14 246

iResNet	0.51 390	0.76 479	2.59 554	0.41 498	0.17 155	0.64 452	0.27 352	0.82 423	0.70 472	0.57 432	0.64 480	0.43 310	0.36 340	0.70 385	0.52 438	0.10 241	0.07 74	0.09 151	0.08 137	0.21 376	0.13 219

test_sample6	0.52 404	0.44 322	1.81 341	0.33 361	0.18 201	0.55 298	0.27 352	0.94 529	0.66 442	0.54 394	0.62 451	0.47 350	0.36 340	1.97 578	0.38 354	0.14 457	0.10 310	0.13 411	0.13 361	0.17 295	0.16 320

CoDeX	0.52 404	0.43 311	2.25 483	0.29 258	0.26 369	0.61 400	0.32 440	0.99 573	0.68 453	0.48 329	0.55 394	0.52 375	0.40 384	1.60 513	0.35 335	0.12 382	0.09 261	0.11 286	0.10 221	0.13 182	0.12 176

SepStereo	0.52 404	0.35 243	1.55 240	0.33 361	0.34 480	0.50 237	0.42 504	0.83 429	0.74 511	0.83 582	0.68 501	0.56 401	0.48 469	1.56 502	0.46 404	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.09 182	0.18 323	0.15 288

SST-Stereo	0.52 404	0.20 18	1.76 301	0.62 605	0.53 588	0.62 420	0.66 595	0.55 226	0.61 375	0.58 450	0.53 372	0.52 375	0.60 519	1.59 512	0.29 258	0.11 321	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.16 271	0.10 106

LMCR-Stereo	0.52 404	0.71 460	2.39 508	0.40 491	0.21 266	0.74 523	0.31 417	1.02 593	0.64 413	0.61 483	0.63 464	0.39 277	0.51 481	0.62 349	0.42 383	0.19 540	0.09 261	0.12 350	0.09 182	0.23 408	0.12 176

delet	0.52 404	0.54 381	1.62 253	0.31 306	0.35 493	0.74 523	0.46 533	0.85 449	0.74 511	0.55 412	0.60 439	0.67 464	0.50 479	1.12 447	0.57 462	0.11 321	0.11 363	0.13 411	0.14 389	0.16 271	0.12 176

IGEV-FE	0.53 410	0.34 234	2.91 601	0.32 335	0.18 201	0.54 283	0.21 170	0.72 328	0.42 182	0.81 576	0.51 345	0.70 488	0.41 395	0.48 283	1.13 565	0.09 135	0.15 467	0.10 211	0.35 587	0.19 344	0.09 73

IGEV_Zeroshot_test	0.53 410	0.33 217	2.91 601	0.32 335	0.18 201	0.54 283	0.21 170	0.72 328	0.42 182	0.81 576	0.51 345	0.71 493	0.41 395	0.48 283	1.13 565	0.09 135	0.15 467	0.10 211	0.35 587	0.19 344	0.09 73

TRStereo	0.53 410	0.76 479	2.38 506	0.42 509	0.29 405	0.69 496	0.23 249	1.81 654	0.55 318	0.36 241	0.32 209	0.47 350	0.40 384	0.46 264	0.25 211	0.12 382	0.11 363	0.11 286	0.41 609	0.13 182	0.32 540

RAFT-345	0.53 410	0.30 186	2.34 498	0.38 470	0.34 480	0.58 349	0.42 504	0.47 145	0.61 375	0.51 361	1.00 589	0.43 310	0.28 272	1.57 506	0.82 521	0.10 241	0.07 74	0.11 286	0.09 182	0.10 99	0.08 47

cf-r	0.53 410	0.81 505	2.15 460	0.33 361	0.28 396	0.60 380	0.28 372	0.78 392	0.64 413	0.51 361	0.60 439	0.75 512	0.40 384	1.32 466	0.43 392	0.13 413	0.09 261	0.11 286	0.12 328	0.15 234	0.14 246

PSMNet-RSSM	0.53 410	0.82 509	1.78 314	0.31 306	0.25 351	0.58 349	0.28 372	0.84 441	0.60 358	0.50 348	0.61 446	0.67 464	0.43 424	1.68 523	0.42 383	0.15 477	0.10 310	0.14 448	0.16 435	0.15 234	0.13 219

MyStereo8	0.54 416	0.80 500	2.76 580	0.32 335	0.33 467	0.71 504	0.20 128	0.87 470	0.57 334	0.51 361	0.59 423	0.50 366	0.33 323	0.68 374	0.55 450	0.10 241	0.29 596	0.10 211	0.13 361	0.21 376	0.34 553

MyStereo06	0.54 416	0.41 298	2.68 565	0.30 279	0.23 315	0.60 380	0.30 404	0.81 415	0.44 199	0.84 584	0.52 360	0.78 524	0.58 512	0.48 283	1.10 561	0.09 135	0.17 505	0.12 350	0.10 221	0.16 271	0.20 397

iRaft-Stereo_5w	0.54 416	1.01 582	2.08 442	0.27 193	0.21 266	0.49 224	0.28 372	0.73 340	0.58 345	0.40 263	0.61 446	0.62 431	0.46 451	1.78 540	0.47 413	0.09 135	0.07 74	0.11 286	0.10 221	0.39 577	0.12 176

IPLGR	0.54 416	0.56 392	2.68 565	0.36 429	0.18 201	0.62 420	0.54 561	1.02 593	0.64 413	0.73 552	0.46 296	0.47 350	0.45 436	1.12 447	0.29 258	0.09 135	0.08 177	0.11 286	0.09 182	0.19 344	0.12 176

AACVNet	0.54 416	0.78 496	1.73 281	0.36 429	0.21 266	0.57 332	0.25 305	0.71 322	0.51 273	0.55 412	0.59 423	0.64 442	0.41 395	2.13 598	0.41 381	0.14 457	0.11 363	0.14 448	0.11 288	0.33 521	0.15 288

LCNet	0.54 416	0.37 256	1.78 314	0.92 631	0.22 295	0.96 590	0.30 404	0.59 253	0.58 345	0.51 361	0.55 394	0.41 292	0.76 570	0.84 413	0.26 223	0.09 135	0.06 23	0.12 350	0.18 468	0.98 647	0.39 580

IRAFT_RVC	0.54 416	0.53 373	1.78 314	0.46 539	0.21 266	0.58 349	0.43 511	0.65 292	0.66 442	0.54 394	0.50 340	0.49 363	0.51 481	1.58 510	1.01 549	0.11 321	0.25 582	0.13 411	0.10 221	0.15 234	0.13 219

GEStereo_RVC	0.54 416	0.87 526	1.95 407	0.47 544	0.25 351	0.62 420	0.37 478	1.00 582	0.74 511	0.53 381	0.54 384	0.59 417	0.44 432	1.10 441	0.46 404	0.15 477	0.11 363	0.12 350	0.10 221	0.26 460	0.19 378

UNet	0.54 416	0.44 322	2.83 590	0.31 306	0.33 467	0.74 523	0.27 352	0.82 423	0.61 375	0.53 381	0.54 384	0.72 496	0.54 491	0.78 406	0.56 458	0.11 321	0.09 261	0.13 411	0.11 288	0.14 211	0.12 176

HGLStereo	0.54 416	0.69 453	2.00 424	0.35 410	0.40 536	0.66 472	0.30 404	0.83 429	0.62 393	0.57 432	0.69 510	0.69 478	0.54 491	1.07 438	0.55 450	0.13 413	0.13 420	0.13 411	0.11 288	0.19 344	0.17 341

DSFCA	0.54 416	0.35 243	1.41 206	0.28 224	0.28 396	0.79 550	0.88 625	0.76 366	0.70 472	0.72 548	0.66 491	0.67 464	0.57 506	1.17 453	0.63 478	0.16 498	0.14 439	0.13 411	0.14 389	0.16 271	0.13 219

DLCB_ROB	0.54 416	0.55 390	1.49 228	0.36 429	0.25 351	0.65 466	0.36 469	0.80 411	0.70 472	0.72 548	0.69 510	0.83 543	0.46 451	1.53 499	0.60 471	0.13 413	0.12 396	0.14 448	0.14 389	0.14 211	0.13 219

G2L-Stereo_test	0.55 428	0.97 567	1.89 377	0.33 361	0.24 331	0.75 529	0.38 485	0.79 407	0.60 358	0.60 474	0.54 384	0.74 506	0.39 376	1.56 502	0.43 392	0.10 241	0.08 177	0.08 54	0.08 137	0.28 477	0.13 219

G2L-Stereo	0.55 428	0.85 520	2.18 467	0.31 306	0.27 382	0.59 368	0.27 352	0.77 377	0.55 318	0.54 394	0.52 360	0.71 493	0.36 340	1.75 535	0.50 429	0.13 413	0.11 363	0.13 411	0.11 288	0.29 484	0.15 288

ssnet_v2	0.55 428	0.60 404	1.86 363	0.32 335	0.22 295	0.72 510	0.44 522	0.94 529	0.74 511	0.63 503	0.54 384	0.81 536	0.47 460	0.77 402	0.70 496	0.16 498	0.14 439	0.14 448	0.14 389	0.30 495	0.30 522

raft_robust	0.55 428	0.84 515	1.73 281	0.28 224	0.54 590	0.53 276	0.25 305	0.88 479	0.75 525	0.48 329	0.46 296	0.76 518	0.75 568	1.46 486	0.27 233	0.09 135	0.10 310	0.10 211	0.30 560	0.26 460	0.16 320

XX-Stereo	0.55 428	0.54 381	3.50 641	0.48 552	0.39 526	0.54 283	0.17 70	0.89 485	0.40 156	0.44 289	0.65 489	0.85 552	0.19 114	0.77 402	0.21 136	0.10 241	0.14 439	0.10 211	0.32 575	0.17 295	0.14 246

ac_64	0.55 428	0.46 334	1.92 391	0.36 429	0.34 480	0.63 438	0.31 417	0.82 423	0.61 375	0.55 412	0.51 345	0.89 567	0.48 469	1.83 553	0.55 450	0.14 457	0.11 363	0.12 350	0.12 328	0.18 323	0.12 176

GANet-RSSM	0.55 428	0.73 471	1.90 382	0.36 429	0.26 369	0.59 368	0.27 352	0.78 392	0.52 281	0.47 311	0.57 414	0.63 433	0.45 436	1.92 576	0.43 392	0.14 457	0.10 310	0.25 585	0.11 288	0.34 533	0.14 246

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 428	0.92 541	2.36 504	0.38 470	0.37 514	0.60 380	0.28 372	0.82 423	0.62 393	0.62 494	0.55 394	0.72 496	0.45 436	1.00 431	0.43 392	0.15 477	0.11 363	0.14 448	0.14 389	0.15 234	0.16 320
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	0.56 436	0.29 169	1.27 167	0.26 170	0.16 126	0.44 158	0.16 59	0.44 102	0.35 81	5.31 678	0.19 48	0.22 122	0.19 114	0.24 38	1.08 558	0.10 241	0.07 74	0.08 54	0.06 17	0.09 71	0.13 219

CBFPSM	0.56 436	0.91 539	1.82 347	0.28 224	0.23 315	0.71 504	0.37 478	0.72 328	0.64 413	0.50 348	0.49 332	1.03 599	0.83 580	0.62 349	1.35 590	0.10 241	0.12 396	0.10 211	0.10 221	0.18 323	0.19 378

CRFU-Net	0.56 436	0.38 268	1.86 363	0.46 539	0.26 369	0.82 561	0.36 469	0.90 491	0.49 255	0.62 494	0.59 423	0.78 524	1.35 630	1.00 431	0.48 419	0.15 477	0.14 439	0.17 519	0.10 221	0.19 344	0.14 246

CIPLG	0.56 436	1.19 613	2.46 523	0.80 622	0.31 442	0.61 400	0.57 574	0.76 366	0.57 334	0.56 421	0.63 464	0.41 292	0.30 300	0.45 255	0.40 373	0.11 321	0.20 542	0.13 411	0.13 361	0.35 545	0.19 378

DAS	0.56 436	0.35 243	1.55 240	0.33 361	0.34 480	0.50 237	0.42 504	0.83 429	0.74 511	0.83 582	0.68 501	0.56 401	0.48 469	2.40 618	0.46 404	0.12 382	0.08 177	0.12 350	0.09 182	0.18 323	0.15 288

AASNet	0.56 436	1.03 587	2.34 498	0.37 453	0.33 467	0.65 466	0.29 396	0.96 548	0.73 507	0.54 394	0.60 439	0.55 388	0.38 362	0.59 336	0.58 467	0.14 457	0.12 396	0.13 411	0.10 221	0.43 593	0.24 464

ACRE	0.56 436	1.14 603	2.77 583	0.76 618	0.28 396	0.60 380	0.56 570	0.76 366	0.58 345	0.55 412	0.62 451	0.41 292	0.29 290	0.44 239	0.39 365	0.11 321	0.19 531	0.13 411	0.14 389	0.36 552	0.18 361

iinet-f	0.57 443	0.93 547	2.27 486	0.31 306	0.25 351	0.83 564	0.33 449	0.81 415	0.65 427	0.54 394	0.63 464	0.73 500	0.67 547	0.73 390	0.67 489	0.13 413	0.13 420	0.11 286	0.10 221	0.43 593	0.16 320

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 443	0.87 526	2.11 448	0.32 335	0.30 421	0.84 566	0.40 494	0.88 479	0.72 492	0.65 520	0.73 531	0.66 454	0.57 506	0.93 421	0.71 499	0.13 413	0.07 74	0.10 211	0.08 137	0.15 234	0.14 246

psm_up	0.57 443	0.61 409	1.83 350	0.35 410	0.30 421	0.64 452	0.37 478	0.90 491	0.68 453	0.59 464	0.55 394	0.68 471	0.54 491	1.91 572	0.46 404	0.16 498	0.15 467	0.16 498	0.15 414	0.23 408	0.13 219

GwcNet-RSSM	0.57 443	0.94 549	2.13 454	0.32 335	0.25 351	0.60 380	0.30 404	0.80 411	0.66 442	0.52 370	0.64 480	0.71 493	0.40 384	1.79 544	0.50 429	0.13 413	0.09 261	0.12 350	0.12 328	0.21 376	0.15 288

DISCO	0.57 443	0.34 234	1.87 368	0.45 534	0.34 480	0.84 566	0.35 462	0.84 441	0.78 544	0.59 464	0.63 464	1.06 606	0.53 488	1.10 441	0.82 521	0.12 382	0.09 261	0.11 286	0.10 221	0.22 393	0.18 361

coex_refinement	0.58 448	0.94 549	1.87 368	0.38 470	0.25 351	0.64 452	0.34 454	0.83 429	0.65 427	0.60 474	0.63 464	0.81 536	0.48 469	1.85 560	0.56 458	0.13 413	0.09 261	0.10 211	0.10 221	0.16 271	0.16 320

PSMNet-RUCA	0.58 448	0.82 509	1.89 377	0.59 599	0.56 596	0.64 452	0.36 469	0.84 441	0.69 462	0.51 361	0.68 501	0.53 377	0.43 424	0.56 325	0.43 392	0.34 614	0.18 517	0.44 624	0.29 550	0.48 605	0.30 522

FACV-RUCA	0.58 448	0.40 288	1.78 314	0.43 513	1.67 665	0.48 207	0.28 372	0.69 311	0.62 393	0.40 263	0.53 372	0.33 244	0.63 536	0.40 213	0.31 290	0.13 413	0.11 363	0.62 636	0.12 328	0.70 629	0.98 649

UGAM	0.58 448	0.47 344	2.21 471	0.30 279	0.19 236	0.53 276	0.34 454	0.59 253	0.63 405	0.44 289	0.73 531	0.78 524	0.37 353	2.58 635	0.39 365	0.10 241	0.08 177	0.17 519	0.14 389	0.42 591	0.17 341

iRaft-Stereo_20w	0.58 448	0.39 280	1.96 416	0.45 534	0.32 452	0.92 586	0.57 574	1.14 618	0.56 330	0.81 576	0.40 263	0.55 388	0.69 552	0.65 365	1.04 554	0.09 135	0.16 485	0.09 151	0.36 596	0.17 295	0.25 476

IPLGR_C	0.58 448	1.25 620	2.72 572	0.80 622	0.31 442	0.60 380	0.61 584	0.76 366	0.58 345	0.56 421	0.62 451	0.41 292	0.31 310	0.43 230	0.40 373	0.11 321	0.22 557	0.13 411	0.15 414	0.35 545	0.19 378

CFNet	0.58 448	0.96 559	1.78 314	0.33 361	0.25 351	0.63 438	0.22 210	0.88 479	0.75 525	0.46 309	0.59 423	0.58 414	0.40 384	2.29 606	0.48 419	0.12 382	0.09 261	0.15 479	0.14 389	0.30 495	0.15 288

NVstereo2D	0.58 448	0.40 288	2.03 433	0.35 410	0.35 493	0.69 496	0.39 491	0.91 503	0.80 552	0.47 311	0.53 372	0.67 464	0.46 451	1.99 582	0.48 419	0.19 540	0.11 363	0.17 519	0.13 361	0.25 439	0.25 476

HUF	0.59 456	0.65 437	2.46 523	0.45 534	0.77 627	0.34 57	0.24 283	0.46 125	0.39 142	0.31 220	0.28 159	0.25 170	0.19 114	0.67 371	0.18 59	0.12 382	2.03 678	0.08 54	0.06 17	0.31 503	1.59 671

DualNet (step1)	0.59 456	0.62 415	1.93 394	0.27 193	0.22 295	0.68 490	0.31 417	0.93 520	0.66 442	0.57 432	0.51 345	0.55 388	0.45 436	1.11 444	0.38 354	0.61 633	0.14 439	0.87 645	0.56 635	0.25 439	0.23 450

Wz-Net-LNSev	0.59 456	0.96 559	2.47 528	0.34 394	0.37 514	0.79 550	0.44 522	0.86 459	0.77 540	0.61 483	0.67 494	0.79 529	0.56 500	0.64 354	0.62 476	0.15 477	0.14 439	0.12 350	0.12 328	0.18 323	0.19 378

OMP-Stereo	0.59 456	0.65 437	1.74 286	0.56 587	0.37 514	0.60 380	0.26 328	0.70 319	0.65 427	0.66 522	0.60 439	0.69 478	0.32 318	2.09 594	1.20 577	0.10 241	0.07 74	0.12 350	0.09 182	0.17 295	0.10 106

IIG-Stereo	0.59 456	0.65 437	1.74 286	0.54 578	0.23 315	0.61 400	0.21 170	0.73 340	0.65 427	0.64 513	0.69 510	0.69 478	0.38 362	2.09 594	1.39 593	0.11 321	0.07 74	0.11 286	0.09 182	0.15 234	0.09 73

iResNetv2_ROB	0.59 456	1.43 635	2.96 604	0.40 491	0.22 295	0.58 349	0.28 372	0.91 503	0.73 507	0.57 432	0.63 464	0.60 424	0.41 395	0.74 393	0.35 335	0.11 321	0.08 177	0.10 211	0.07 99	0.43 593	0.17 341

SACVNet	0.60 462	0.74 475	1.90 382	0.37 453	0.28 396	0.64 452	0.37 478	0.86 459	0.61 375	0.65 520	0.62 451	0.69 478	0.44 432	2.08 592	0.42 383	0.18 525	0.14 439	0.16 498	0.15 414	0.38 567	0.24 464

HHNet	0.60 462	0.65 437	2.60 556	0.36 429	0.25 351	0.64 452	0.61 584	0.64 285	0.62 393	0.55 412	1.13 606	0.32 237	0.60 519	0.42 226	1.79 614	0.15 477	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.18 323	0.15 288

ASMatch	0.60 462	0.43 311	2.58 552	0.91 630	0.36 502	0.56 314	0.25 305	0.52 201	0.61 375	0.47 311	1.21 609	0.47 350	0.66 545	1.34 469	0.94 532	0.10 241	0.08 177	0.11 286	0.11 288	0.10 99	0.16 320

PFNet	0.60 462	0.33 217	2.47 528	0.41 498	0.55 593	0.62 420	0.27 352	0.61 270	0.63 405	0.61 483	0.56 406	0.45 330	0.32 318	1.88 569	1.14 567	0.28 602	0.09 261	0.12 350	0.16 435	0.26 460	0.20 397

ADLNet	0.60 462	0.71 460	1.95 407	0.35 410	0.34 480	0.67 478	0.34 454	0.90 491	0.74 511	0.68 532	0.62 451	0.80 533	0.45 436	1.78 540	0.64 483	0.14 457	0.11 363	0.14 448	0.14 389	0.29 484	0.21 410

ARAFT	0.60 462	1.23 617	3.10 618	0.28 224	0.16 126	0.64 452	0.36 469	0.90 491	0.67 451	0.61 483	0.49 332	0.55 388	0.31 310	1.24 462	0.32 303	0.10 241	0.08 177	0.14 448	0.13 361	0.37 560	0.21 410

ETE_ROB	0.60 462	0.71 460	1.55 240	0.37 453	0.25 351	0.69 496	0.51 550	1.47 639	0.70 472	0.80 570	0.69 510	0.85 552	0.49 476	1.36 471	0.58 467	0.16 498	0.13 420	0.19 546	0.16 435	0.21 376	0.23 450

LALA_ROB	0.60 462	0.76 479	1.69 266	0.36 429	0.29 405	0.79 550	0.55 565	0.94 529	0.77 540	0.81 576	0.67 494	0.94 581	0.49 476	0.99 428	0.73 506	0.21 558	0.15 467	0.20 555	0.18 468	0.23 408	0.21 410

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 470	0.61 409	3.35 638	0.33 361	0.58 600	0.66 472	0.20 128	0.98 561	0.55 318	0.73 552	0.52 360	0.99 591	0.65 540	0.58 330	0.29 258	0.10 241	0.16 485	0.10 211	0.41 609	0.29 484	0.20 397

RAFT-RH_RVC	0.61 470	0.50 361	2.33 496	0.36 429	0.29 405	0.60 380	0.18 90	0.44 102	0.58 345	0.76 560	1.91 637	0.47 350	0.29 290	1.60 513	1.23 581	0.14 457	0.07 74	0.13 411	0.13 361	0.10 99	0.09 73

FADNet-RVC	0.61 470	1.26 622	2.12 452	0.33 361	0.26 369	0.59 368	0.29 396	0.86 459	0.62 393	0.45 300	0.50 340	0.62 431	0.46 451	1.73 531	0.55 450	0.17 513	0.20 542	0.17 519	0.18 468	0.59 620	0.28 502

RASNet	0.61 470	0.68 449	2.03 433	0.35 410	0.46 573	0.65 466	0.28 372	0.78 392	0.70 472	0.48 329	0.64 480	0.93 577	0.61 528	2.21 602	0.73 506	0.12 382	0.09 261	0.09 151	0.10 221	0.14 211	0.11 131

XPNet_ROB	0.61 470	0.72 464	1.66 260	0.37 453	0.27 382	0.67 478	0.47 541	0.89 485	0.71 482	0.78 566	0.70 520	0.81 536	0.53 488	1.70 526	0.76 510	0.21 558	0.16 485	0.16 498	0.15 414	0.20 360	0.21 410

252Zero-FE	0.62 475	0.27 130	0.83 81	0.24 103	0.13 47	0.31 38	0.13 9	0.39 55	0.32 40	8.03 681	0.23 98	0.12 2	0.12 8	0.26 64	0.44 398	0.09 135	0.12 396	0.07 1	0.06 17	0.09 71	0.12 176

YMNet	0.62 475	0.72 464	1.93 394	0.41 498	0.41 545	0.87 576	0.43 511	0.87 470	0.71 482	0.74 555	0.81 549	0.83 543	0.46 451	0.86 416	0.93 530	0.19 540	0.22 557	0.20 555	0.17 455	0.41 585	0.21 410

YMNet_1	0.62 475	0.72 464	1.93 394	0.41 498	0.41 545	0.87 576	0.43 511	0.87 470	0.71 482	0.74 555	0.81 549	0.83 543	0.46 451	0.86 416	0.93 530	0.19 540	0.22 557	0.20 555	0.17 455	0.41 585	0.21 410

DDVS	0.62 475	0.40 288	1.40 204	2.21 669	0.35 493	0.87 576	1.00 635	0.69 311	0.50 266	0.53 381	0.56 406	0.90 569	0.37 353	1.22 457	0.47 413	0.15 477	0.14 439	0.14 448	0.12 328	0.19 344	0.22 425

DRaft	0.62 475	0.38 268	1.76 301	0.24 103	0.16 126	0.64 452	0.66 595	0.53 210	0.53 298	0.67 526	0.99 587	0.38 271	1.00 604	1.44 480	2.10 628	0.10 241	0.14 439	0.10 211	0.14 389	0.18 323	0.21 410

DMCA-RVC	0.62 475	0.96 559	2.63 558	0.36 429	0.90 633	0.56 314	0.31 417	0.69 311	0.57 334	0.68 532	0.52 360	0.59 417	0.56 500	1.23 459	0.53 442	0.16 498	0.38 616	0.20 555	0.15 414	0.20 360	0.15 288

HSM	0.62 475	0.76 479	1.72 278	0.30 279	0.29 405	0.64 452	0.28 372	0.94 529	0.62 393	0.58 450	0.57 414	1.40 632	0.64 538	2.59 636	0.42 383	0.11 321	0.08 177	0.10 211	0.08 137	0.14 211	0.11 131

UGAM-zero	0.63 482	0.39 280	2.49 532	0.30 279	0.49 579	0.67 478	0.19 101	0.91 503	0.45 214	0.77 564	0.45 288	1.16 620	0.82 579	2.05 587	0.29 258	0.09 135	0.15 467	0.09 151	0.44 613	0.11 130	0.22 425

fast-acv-ft	0.63 482	0.88 530	3.10 618	0.38 470	0.30 421	0.79 550	0.48 545	0.69 311	0.72 492	0.58 450	0.78 545	0.76 518	0.60 519	0.67 371	0.73 506	0.15 477	0.15 467	0.18 539	0.17 455	0.37 560	0.16 320

PSM-AAD	0.63 482	0.22 49	1.77 310	0.37 453	0.23 315	0.86 572	1.17 647	0.59 253	0.60 358	0.64 513	0.71 524	0.68 471	2.93 663	0.65 365	0.31 290	0.09 135	0.07 74	0.17 519	0.15 414	0.13 182	0.33 549

PS-NSSS	0.63 482	1.00 578	1.81 341	0.30 279	0.31 442	0.63 438	0.34 454	0.98 561	0.69 462	0.54 394	0.74 534	0.51 369	0.41 395	2.43 623	0.48 419	0.24 584	0.17 505	0.27 589	0.18 468	0.27 471	0.21 410

z-ln-s-r	0.64 486	0.89 534	2.23 479	0.32 335	0.26 369	0.57 332	0.37 478	0.84 441	0.76 535	0.51 361	0.81 549	0.64 442	0.45 436	2.06 588	1.27 585	0.10 241	0.07 74	0.11 286	0.09 182	0.24 425	0.13 219

TransformOpticalFlow	0.64 486	0.56 392	2.66 563	0.44 520	0.26 369	0.62 420	0.28 372	0.83 429	0.71 482	0.76 560	0.74 534	0.91 571	0.85 584	1.83 553	0.81 520	0.10 241	0.07 74	0.11 286	0.09 182	0.11 130	0.12 176

pcwnet_v2	0.64 486	0.49 353	4.41 656	0.32 335	0.27 382	0.60 380	0.25 305	0.97 557	0.88 576	0.59 464	0.70 520	0.63 433	0.55 496	0.66 370	0.37 347	0.17 513	0.15 467	0.15 479	0.14 389	0.21 376	0.23 450

RAFT + AFF	0.64 486	1.20 614	1.95 407	0.34 394	0.33 467	0.67 478	0.52 553	0.99 573	0.74 511	0.53 381	0.58 420	0.57 407	0.80 576	1.76 536	0.51 435	0.12 382	0.27 592	0.15 479	0.14 389	0.43 593	0.29 509

FADNet	0.64 486	1.22 616	2.06 435	0.32 335	0.30 421	0.66 472	0.29 396	0.88 479	0.72 492	0.44 289	0.48 315	0.66 454	0.57 506	1.84 558	0.45 403	0.46 625	0.20 542	0.17 519	0.19 488	0.59 620	0.24 464

DRN-Test	0.64 486	0.43 311	2.44 520	0.39 480	0.44 555	0.80 557	0.41 500	1.02 593	0.78 544	0.80 570	0.63 464	0.69 478	0.56 500	1.79 544	0.69 494	0.15 477	0.12 396	0.17 519	0.16 435	0.18 323	0.17 341

StereoDRNet	0.64 486	0.88 530	2.35 501	0.41 498	0.45 565	0.73 517	0.47 541	0.94 529	0.74 511	0.75 557	0.54 384	0.74 506	0.47 460	1.70 526	0.72 503	0.15 477	0.14 439	0.15 479	0.14 389	0.20 360	0.19 378

NOSS_ROB	0.64 486	0.65 437	1.62 253	0.46 539	0.25 351	0.67 478	0.30 404	0.93 520	0.77 540	0.59 464	0.57 414	0.77 520	0.38 362	2.78 647	0.44 398	0.23 575	0.24 569	0.28 592	0.26 536	0.27 471	0.39 580

Select-FE	0.65 494	0.67 446	2.76 580	0.49 554	0.55 593	0.79 550	0.16 59	0.90 491	0.53 298	0.84 584	0.55 394	0.91 571	0.75 568	0.57 326	1.16 571	0.11 321	0.18 517	0.11 286	0.49 623	0.14 211	0.31 531

Wz-Net-MNSev	0.65 494	0.97 567	2.19 469	0.36 429	0.33 467	0.90 582	0.60 580	0.92 512	0.81 559	0.75 557	0.72 529	0.73 500	0.65 540	1.39 474	0.71 499	0.16 498	0.13 420	0.14 448	0.14 389	0.24 425	0.18 361

FINET	0.65 494	0.95 556	3.06 614	0.35 410	0.40 536	0.58 349	0.48 545	0.92 512	1.10 611	0.57 432	0.68 501	0.47 350	0.44 432	1.15 452	0.60 471	0.23 575	0.21 551	0.17 519	0.15 414	0.26 460	0.25 476

CVANet_RVC	0.65 494	0.80 500	2.13 454	0.36 429	0.26 369	0.62 420	0.42 504	0.84 441	0.72 492	0.69 534	0.68 501	0.68 471	0.52 486	2.64 638	0.42 383	0.19 540	0.12 396	0.22 566	0.17 455	0.37 560	0.15 288

NCCL2	0.65 494	0.94 549	1.96 416	0.43 513	0.30 421	0.71 504	0.68 601	0.84 441	0.65 427	0.70 540	0.60 439	0.86 559	0.54 491	1.56 502	0.57 462	0.20 550	0.16 485	0.67 639	0.25 528	0.22 393	0.24 464

RT-IGEV	0.66 499	0.25 100	2.11 448	0.56 587	0.46 573	0.62 420	0.54 561	0.99 573	0.75 525	0.79 568	0.93 577	0.85 552	0.78 574	0.59 336	1.64 607	0.12 382	0.16 485	0.11 286	0.47 618	0.28 477	0.30 522

TCMNet	0.66 499	0.85 520	2.55 551	0.50 558	0.52 587	0.72 510	0.39 491	0.87 470	0.72 492	0.58 450	0.68 501	0.63 433	0.46 451	1.70 526	0.63 478	0.18 525	0.18 517	0.23 573	0.18 468	0.38 567	0.27 494

ACV-stereo	0.66 499	0.76 479	2.86 591	0.32 335	0.25 351	1.01 598	0.60 580	0.59 253	0.52 281	0.41 271	0.45 288	1.55 638	0.94 599	1.40 477	0.69 494	0.14 457	0.13 420	0.12 350	0.11 288	0.20 360	0.19 378

GrayStereo	0.66 499	0.19 10	1.76 301	0.90 629	0.23 315	0.62 420	1.42 662	0.62 274	0.60 358	0.72 548	0.78 545	0.56 401	3.07 666	0.60 343	0.26 223	0.09 135	0.08 177	0.10 211	0.21 507	0.11 130	0.18 361

PSMNet_ROB	0.66 499	1.01 582	2.33 496	0.38 470	0.31 442	0.72 510	0.55 565	0.86 459	0.69 462	0.54 394	0.60 439	0.75 512	0.47 460	2.00 583	0.82 521	0.17 513	0.13 420	0.19 546	0.19 488	0.24 425	0.27 494

DispNO	0.67 504	0.98 571	2.58 552	0.31 306	0.27 382	0.59 368	0.29 396	0.83 429	0.68 453	0.53 381	0.79 548	0.83 543	0.47 460	2.46 626	0.68 492	0.12 382	0.10 310	0.19 546	0.31 569	0.16 271	0.17 341

STrans-v2	0.67 504	0.56 392	2.64 560	0.27 193	0.23 315	0.57 332	0.33 449	0.96 548	0.69 462	0.92 596	0.85 561	0.89 567	0.93 596	1.83 553	1.21 579	0.09 135	0.07 74	0.10 211	0.09 182	0.11 130	0.12 176

hitnet-ft	0.67 504	0.80 500	1.90 382	0.28 224	0.22 295	0.69 496	0.36 469	0.85 449	0.65 427	0.56 421	0.84 557	1.03 599	0.95 602	2.32 609	0.55 450	0.23 575	0.14 439	0.41 619	0.13 361	0.24 425	0.17 341

FADNet-RVC-Resample	0.67 504	1.16 612	3.16 624	0.37 453	0.29 405	0.62 420	0.38 485	0.86 459	0.63 405	0.51 361	0.50 340	0.57 407	0.45 436	1.57 506	0.49 424	0.24 584	0.32 606	0.23 573	0.19 488	0.27 471	0.62 621

RP	0.67 504	0.82 509	1.94 404	0.43 513	0.44 555	0.65 466	0.45 530	0.89 485	0.82 560	0.66 522	0.92 573	0.99 591	0.76 570	1.55 501	0.66 486	0.25 589	0.18 517	0.23 573	0.20 501	0.31 503	0.22 425

HSM-Net_RVC	0.67 504	0.34 234	2.23 479	0.26 170	0.19 236	0.67 478	0.29 396	1.26 629	0.69 462	0.72 548	0.70 520	0.78 524	0.42 413	3.77 667	0.41 381	0.13 413	0.09 261	0.10 211	0.09 182	0.12 147	0.11 131
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 504	0.92 541	1.76 301	0.37 453	0.24 331	0.66 472	0.56 570	0.82 423	0.74 511	1.16 617	0.62 451	0.61 427	0.48 469	2.70 643	0.50 429	0.20 550	0.11 363	0.35 609	0.14 389	0.32 512	0.16 320

w-ln-seven-2	0.68 511	1.13 601	2.46 523	0.36 429	0.27 382	0.65 466	0.44 522	0.87 470	0.83 563	0.69 534	0.75 537	0.72 496	0.63 536	1.56 502	1.15 569	0.13 413	0.13 420	0.15 479	0.14 389	0.35 545	0.19 378

ADLNet2	0.68 511	0.84 515	3.19 628	0.33 361	0.36 502	0.64 452	0.37 478	0.89 485	0.79 549	0.54 394	0.65 489	0.93 577	0.48 469	2.07 590	0.56 458	0.13 413	0.11 363	0.11 286	0.11 288	0.33 521	0.18 361

DEmStereo	0.68 511	0.31 200	2.25 483	0.42 509	0.17 155	0.66 472	0.89 626	0.51 185	0.59 353	0.60 474	1.01 590	0.45 330	1.26 622	1.54 500	2.26 634	0.10 241	0.08 177	0.10 211	0.10 221	0.10 99	0.11 131

Nwc_Net	0.68 511	0.83 513	2.53 540	0.41 498	0.39 526	0.77 541	0.38 485	1.01 590	0.70 472	0.60 474	0.99 587	0.98 588	0.68 550	1.41 478	0.63 478	0.23 575	0.15 467	0.23 573	0.25 528	0.23 408	0.18 361

AANet_RVC	0.68 511	1.00 578	2.09 443	0.33 361	0.25 351	0.58 349	0.32 440	0.81 415	0.80 552	0.61 483	0.94 579	0.80 533	0.41 395	2.46 626	1.02 551	0.36 617	0.14 439	0.10 211	0.09 182	0.23 408	0.22 425

IPLG	0.69 516	0.84 515	2.43 518	0.35 410	0.21 266	1.65 639	0.61 584	1.36 634	0.58 345	1.39 639	0.51 345	0.37 263	0.87 588	1.41 478	0.36 340	0.09 135	0.07 74	0.14 448	0.12 328	0.32 512	0.11 131

GwcNet	0.69 516	0.71 460	3.12 621	0.36 429	0.45 565	0.81 558	0.44 522	0.86 459	0.84 566	0.60 474	0.74 534	0.82 541	0.49 476	1.65 519	0.66 486	0.16 498	0.15 467	0.15 479	0.15 414	0.31 503	0.24 464

AF-Net	0.69 516	0.92 541	2.21 471	0.41 498	0.40 536	0.68 490	0.40 494	1.02 593	0.86 569	0.69 534	1.03 595	1.04 602	0.84 583	1.19 454	0.78 514	0.22 571	0.14 439	0.25 585	0.17 455	0.30 495	0.18 361

stereogan	0.69 516	0.51 364	2.44 520	0.39 480	0.39 526	1.01 598	0.41 500	0.94 529	0.92 587	0.73 552	0.85 561	1.15 618	0.69 552	1.57 506	0.53 442	0.19 540	0.18 517	0.20 555	0.16 435	0.36 552	0.24 464

PAM_32	0.70 520	0.35 243	2.73 577	0.54 578	0.61 611	1.07 609	0.43 511	0.84 441	0.49 255	0.90 593	0.91 571	1.23 622	0.77 573	0.65 365	1.10 561	0.10 241	0.19 531	0.10 211	0.49 623	0.15 234	0.38 574

PAM	0.70 520	0.35 243	2.72 572	0.56 587	0.62 613	1.08 611	0.53 557	0.85 449	0.44 199	0.93 598	0.92 573	1.24 623	0.68 550	0.64 354	1.01 549	0.10 241	0.19 531	0.10 211	0.48 621	0.14 211	0.38 574

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 520	0.65 437	3.45 639	0.50 558	0.60 607	0.75 529	0.23 249	0.96 548	0.60 358	0.76 560	1.30 616	0.81 536	0.60 519	0.57 326	0.82 521	0.10 241	0.16 485	0.11 286	0.43 612	0.31 503	0.22 425

xxxx	0.70 520	0.21 33	1.33 182	0.28 224	0.18 201	0.63 438	0.24 283	1.02 593	0.69 462	0.50 348	0.62 451	0.58 414	0.38 362	1.47 493	5.21 673	0.13 413	0.12 396	0.11 286	0.10 221	0.12 147	0.15 288

APVNet	0.70 520	0.67 446	2.71 570	0.38 470	0.36 502	0.85 570	0.43 511	0.91 503	0.68 453	0.55 412	0.69 510	0.75 512	0.55 496	2.31 607	0.78 514	0.17 513	0.17 505	0.24 580	0.19 488	0.33 521	0.23 450

Syn2CoEx	0.70 520	1.07 594	2.74 578	0.43 513	0.30 421	0.64 452	0.42 504	0.99 573	0.78 544	0.62 494	0.78 545	0.74 506	0.72 559	1.92 576	0.61 474	0.20 550	0.17 505	0.19 546	0.15 414	0.29 484	0.22 425

FAT-Stereo	0.70 520	0.54 381	2.88 593	0.36 429	0.29 405	0.62 420	0.54 561	0.97 557	0.87 572	0.76 560	0.92 573	0.94 581	0.80 576	1.84 558	0.57 462	0.18 525	0.19 531	0.17 519	0.16 435	0.22 393	0.25 476

RYNet	0.70 520	0.56 392	2.25 483	0.35 410	0.41 545	0.86 572	0.43 511	0.94 529	0.82 560	0.62 494	0.53 372	0.91 571	0.60 519	2.70 643	1.00 545	0.14 457	0.11 363	0.16 498	0.14 389	0.25 439	0.27 494

PWC_ROB	0.70 520	0.94 549	1.88 370	0.39 480	0.39 526	0.62 420	0.30 404	0.98 561	0.94 589	0.91 595	1.29 615	0.77 520	0.62 533	1.62 517	1.03 553	0.18 525	0.11 363	0.18 539	0.13 361	0.51 612	0.22 425

ccnet	0.71 529	0.41 298	1.59 245	0.40 491	0.45 565	1.06 604	0.55 565	0.98 561	0.71 482	0.88 589	0.97 584	0.82 541	0.88 592	1.68 523	0.94 532	0.32 610	0.26 585	0.32 605	0.27 541	0.34 533	0.30 522

RGC	0.71 529	0.97 567	2.18 467	0.44 520	0.44 555	0.73 517	0.40 494	0.94 529	0.71 482	0.71 545	1.04 598	1.01 595	0.71 556	1.74 533	0.70 496	0.23 575	0.18 517	0.28 592	0.26 536	0.29 484	0.27 494

CBMV	0.71 529	0.76 479	2.64 560	0.33 361	0.20 252	0.78 546	0.79 617	0.98 561	0.78 544	0.85 588	0.71 524	0.86 559	1.10 614	1.46 486	0.62 476	0.18 525	0.20 542	0.21 563	0.19 488	0.25 439	0.33 549
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 532	1.10 596	2.15 460	1.11 644	0.59 602	0.62 420	0.19 101	0.75 354	0.53 298	0.56 421	0.63 464	0.47 350	0.31 310	1.11 444	0.33 316	0.75 643	0.45 628	0.84 644	0.64 648	0.69 628	0.54 609

mmx	0.72 532	0.23 69	2.01 425	0.30 279	0.21 266	0.57 332	0.26 328	0.99 573	0.76 535	0.53 381	0.63 464	0.66 454	0.39 376	2.52 631	3.43 659	0.13 413	0.10 310	0.15 479	0.13 361	0.15 234	0.15 288

xxx	0.72 532	0.23 69	2.01 425	0.30 279	0.21 266	0.57 332	0.26 328	0.99 573	0.76 535	0.53 381	0.63 464	0.66 454	0.39 376	2.52 631	3.43 659	0.13 413	0.10 310	0.15 479	0.13 361	0.15 234	0.15 288

LL-Strereo	0.72 532	1.29 624	2.49 532	0.36 429	0.45 565	0.55 298	0.32 440	0.93 520	0.71 482	0.67 526	0.58 420	0.85 552	0.79 575	2.67 642	0.46 404	0.10 241	0.18 517	0.14 448	0.12 328	0.40 582	0.42 592

test_xeample	0.72 532	0.21 33	1.36 191	0.27 193	0.17 155	0.59 368	0.28 372	1.01 590	0.70 472	0.55 412	0.67 494	0.44 321	0.39 376	1.88 569	5.17 672	0.12 382	0.10 310	0.11 286	0.10 221	0.13 182	0.15 288

SHD	0.72 532	0.77 488	2.36 504	0.45 534	0.40 536	0.71 504	0.32 440	1.02 593	1.25 622	1.07 610	0.84 557	0.90 569	0.73 562	1.09 440	0.98 539	0.21 558	0.18 517	0.20 555	0.21 507	0.32 512	0.31 531

RTSC	0.72 532	1.00 578	2.22 475	0.40 491	0.29 405	0.82 561	0.31 417	0.96 548	1.10 611	0.92 596	0.81 549	0.78 524	0.58 512	1.23 459	1.55 602	0.18 525	0.17 505	0.14 448	0.17 455	0.43 593	0.30 522

PASM	0.72 532	0.68 449	1.91 388	0.47 544	0.44 555	0.60 380	0.51 550	0.76 366	0.80 552	0.77 564	0.67 494	0.87 561	0.61 528	2.40 618	0.67 489	0.32 610	0.35 608	0.36 611	0.41 609	0.45 602	0.39 580

PWCDC_ROB	0.72 532	1.06 591	2.09 443	0.47 544	0.36 502	0.78 546	0.26 328	0.98 561	1.34 629	0.61 483	2.07 639	0.64 442	0.61 528	0.83 411	0.71 499	0.31 609	0.14 439	0.15 479	0.12 328	0.60 623	0.21 410

ff1	0.73 541	0.23 69	2.01 425	0.30 279	0.21 266	0.57 332	0.26 328	0.74 344	0.88 576	0.53 381	0.63 464	0.66 454	0.39 376	2.52 631	3.43 659	0.10 241	0.24 569	0.15 479	0.13 361	0.25 439	0.36 564

GASNet	0.73 541	1.47 637	3.04 612	0.47 544	0.33 467	0.57 332	0.34 454	0.91 503	0.75 525	0.58 450	0.58 420	0.74 506	0.55 496	2.03 584	0.65 485	0.21 558	0.15 467	0.19 546	0.17 455	0.51 612	0.28 502

XQC	0.73 541	0.98 571	2.39 508	0.46 539	0.35 493	0.81 558	0.46 533	1.00 582	1.00 597	0.80 570	0.69 510	0.88 565	0.74 567	1.32 466	1.20 577	0.24 584	0.16 485	0.23 573	0.20 501	0.41 585	0.33 549

w-ln-seven	0.74 544	1.05 589	2.54 546	0.37 453	0.34 480	1.03 601	0.47 541	1.00 582	1.08 608	0.90 593	0.85 561	0.85 552	0.57 506	1.37 472	1.26 584	0.14 457	0.13 420	0.16 498	0.15 414	0.31 503	0.20 397

1111x	0.74 544	0.21 33	1.93 394	0.31 306	0.17 155	0.63 438	0.32 440	1.03 600	0.74 511	0.52 370	0.62 451	0.57 407	0.47 460	2.38 614	4.25 667	0.12 382	0.14 439	0.11 286	0.12 328	0.12 147	0.14 246

Anonymous_2	0.74 544	0.32 208	1.65 255	0.33 361	0.30 421	0.67 478	0.32 440	0.69 311	0.46 225	0.48 329	0.41 267	0.84 548	0.58 512	0.51 304	0.40 373	0.32 610	0.38 616	1.43 668	3.69 686	0.80 638	0.27 494

Selective-IGEV-i16pc	0.75 547	0.29 169	5.48 664	0.32 335	0.19 236	1.18 621	0.62 589	0.86 459	0.74 511	0.37 245	0.51 345	0.53 377	0.29 290	2.10 596	0.35 335	0.22 571	0.23 565	0.12 350	0.16 435	0.22 393	0.19 378

GANetREF_RVC	0.75 547	1.15 607	2.46 523	0.47 544	0.26 369	0.83 564	0.61 584	0.97 557	0.89 580	0.62 494	0.61 446	0.72 496	0.59 515	2.42 620	0.55 450	0.32 610	0.25 582	0.36 611	0.24 522	0.39 577	0.31 531
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	0.75 547	0.84 515	2.01 425	0.40 491	0.25 351	0.74 523	0.66 595	0.87 470	0.73 507	0.71 545	1.07 601	0.84 548	0.59 515	2.71 645	1.15 569	0.17 513	0.16 485	0.44 624	0.16 435	0.31 503	0.20 397

PDISCO_ROB	0.75 547	1.06 591	2.11 448	0.64 607	0.59 602	1.13 616	0.43 511	1.14 618	1.05 603	0.64 513	0.71 524	0.96 584	0.61 528	1.21 455	0.76 510	0.37 618	0.18 517	0.27 589	0.24 522	0.56 619	0.32 540

HBP-ISP	0.76 551	1.30 625	3.19 628	0.35 410	0.26 369	0.85 570	0.54 561	1.03 600	0.72 492	0.80 570	0.69 510	0.68 471	0.83 580	2.04 586	0.44 398	0.23 575	0.24 569	0.29 599	0.25 528	0.28 477	0.24 464

Wz-Net-SNSev	0.76 551	1.32 629	3.11 620	0.40 491	0.31 442	0.71 504	0.60 580	0.98 561	0.87 572	0.67 526	0.83 554	0.96 584	0.60 519	1.67 522	0.97 536	0.16 498	0.15 467	0.16 498	0.17 455	0.36 552	0.24 464

FTStereo	0.76 551	0.18 6	2.35 501	0.71 613	0.21 266	0.73 517	1.79 666	0.57 238	0.53 298	1.07 610	1.63 631	1.29 626	2.13 655	0.75 394	0.29 258	0.19 540	0.08 177	0.12 350	0.11 288	0.11 130	0.40 586

CBMV_ROB	0.76 551	0.42 306	2.68 565	0.33 361	0.22 295	0.74 523	0.47 541	0.96 548	0.76 535	1.04 609	0.96 582	0.88 565	0.93 596	2.06 588	1.19 576	0.22 571	0.24 569	0.27 589	0.25 528	0.25 439	0.28 502

DDUNet	0.77 555	1.12 598	1.88 370	0.76 618	0.69 619	0.84 566	0.43 511	0.85 449	0.65 427	0.67 526	0.75 537	0.91 571	0.52 486	1.03 435	0.57 462	0.54 629	0.37 612	0.95 651	0.52 630	0.71 631	0.57 615

UDG	0.77 555	1.23 617	2.15 460	0.67 611	0.59 602	0.78 546	0.38 485	0.90 491	0.70 472	0.61 483	0.69 510	1.01 595	0.67 547	1.02 433	0.73 506	0.45 623	0.34 607	0.87 645	0.51 627	0.67 627	0.46 598

aanetorigin	0.77 555	0.80 500	2.59 554	0.43 513	0.44 555	0.58 349	1.01 637	0.57 238	0.68 453	1.53 645	1.23 610	0.81 536	1.08 612	1.07 438	1.07 557	0.18 525	0.15 467	0.17 519	0.21 507	0.54 617	0.30 522

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 555	1.04 588	2.06 435	0.94 633	0.35 493	0.89 581	0.40 494	0.85 449	0.63 405	0.55 412	0.63 464	0.75 512	0.38 362	2.38 614	0.48 419	1.10 657	0.31 601	0.36 611	0.21 507	0.53 616	0.55 612

222	0.78 559	0.23 69	1.23 159	0.28 224	0.18 201	0.62 420	0.24 283	1.02 593	0.70 472	0.58 450	0.66 491	0.46 342	0.42 413	1.80 548	6.53 679	0.13 413	0.10 310	0.11 286	0.10 221	0.12 147	0.17 341

EAI-Stereo	0.78 559	0.25 100	1.67 262	0.54 578	0.59 602	1.95 648	2.05 669	1.11 617	0.64 413	0.95 601	1.49 626	0.50 366	0.67 547	0.59 336	1.44 597	0.09 135	0.19 531	0.09 151	0.49 623	0.13 182	0.22 425

NCC-stereo	0.79 561	0.94 549	2.42 514	0.59 599	0.45 565	1.90 646	0.46 533	0.99 573	0.72 492	0.64 513	0.84 557	0.91 571	0.73 562	1.80 548	1.00 545	0.27 598	0.19 531	0.23 573	0.31 569	0.24 425	0.22 425

Abc-Net	0.79 561	0.94 549	2.42 514	0.59 599	0.45 565	1.90 646	0.46 533	0.99 573	0.72 492	0.64 513	0.84 557	0.91 571	0.73 562	1.80 548	1.00 545	0.27 598	0.19 531	0.23 573	0.31 569	0.24 425	0.22 425
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	0.80 563	0.27 130	8.23 673	0.49 554	0.98 637	0.33 48	0.20 128	0.48 159	1.28 625	0.17 35	0.20 57	0.77 520	0.22 157	0.60 343	0.97 536	0.11 321	0.07 74	0.09 151	0.10 221	0.33 521	0.14 246

zh-mn7	0.80 563	1.54 640	3.00 610	0.35 410	0.27 382	0.72 510	0.41 500	0.93 520	1.11 613	1.00 604	1.28 613	0.75 512	0.57 506	1.87 561	1.18 574	0.16 498	0.13 420	0.14 448	0.14 389	0.26 460	0.21 410

z-mn7	0.80 563	1.52 639	2.62 557	0.36 429	0.28 396	1.01 598	0.48 545	0.90 491	1.29 626	0.69 534	1.35 621	0.85 552	0.59 515	2.03 584	1.09 560	0.14 457	0.12 396	0.14 448	0.12 328	0.32 512	0.20 397

SQANet	0.80 563	1.58 642	2.53 540	0.76 618	0.83 628	0.76 533	0.36 469	0.83 429	0.64 413	0.63 503	0.69 510	0.73 500	0.51 481	1.21 455	0.53 442	0.77 644	0.29 596	0.59 635	0.29 550	0.86 641	0.61 620

anonymity	0.80 563	0.66 444	1.29 172	0.59 599	0.75 623	0.67 478	0.52 553	0.95 543	0.71 482	0.94 599	0.70 520	0.67 464	0.87 588	0.71 387	1.35 590	0.64 636	0.62 644	0.58 633	1.44 672	0.60 623	0.65 624

S-Stereo	0.80 563	0.69 453	3.89 647	0.39 480	0.37 514	0.69 496	0.70 607	0.94 529	0.98 596	0.62 494	0.91 571	0.83 543	0.60 519	2.37 611	0.66 486	0.18 525	0.21 551	0.17 519	0.18 468	0.30 495	0.35 556

ADCRef	0.80 563	0.96 559	2.29 490	0.37 453	0.35 493	0.96 590	0.51 550	0.87 470	0.75 525	0.88 589	0.83 554	0.61 427	1.36 631	1.02 433	3.27 653	0.13 413	0.11 363	0.17 519	0.19 488	0.25 439	0.21 410

DANet	0.80 563	0.65 437	2.21 471	1.19 647	0.48 578	0.74 523	1.25 650	0.89 485	1.53 638	0.89 591	0.71 524	0.96 584	0.56 500	1.83 553	0.96 535	0.18 525	0.16 485	0.19 546	0.16 435	0.26 460	0.29 509
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 571	0.53 373	2.23 479	0.36 429	0.33 467	0.92 586	0.36 469	0.86 459	0.80 552	0.57 432	0.62 451	0.59 417	1.15 619	1.76 536	1.04 554	0.14 457	0.13 420	2.17 679	0.78 654	0.16 271	0.66 626

FADNet_RVC	0.81 571	1.14 603	2.42 514	0.30 279	0.24 331	0.71 504	0.24 283	0.95 543	0.61 375	0.44 289	0.56 406	0.59 417	0.42 413	1.52 498	0.68 492	0.94 649	0.96 665	0.28 592	1.00 664	0.90 642	1.36 665

edge stereo	0.81 571	0.73 471	3.30 634	0.37 453	1.21 653	0.62 420	0.39 491	0.93 520	0.79 549	0.80 570	0.88 568	1.14 617	0.71 556	2.18 600	0.71 499	0.21 558	0.20 542	0.26 588	0.18 468	0.38 567	0.26 486

AANet	0.82 574	0.91 539	2.89 596	0.34 394	0.29 405	0.63 438	0.38 485	0.81 415	1.31 627	1.33 634	1.39 622	1.26 625	1.14 618	1.32 466	0.97 536	0.20 550	0.17 505	0.18 539	0.19 488	0.33 521	0.31 531

MIPNet	0.83 575	0.81 505	2.40 511	0.61 604	0.18 201	1.48 629	1.39 658	1.60 646	0.74 511	1.94 650	0.85 561	0.73 500	1.68 646	0.87 419	0.31 290	0.09 135	0.08 177	0.11 286	0.32 575	0.25 439	0.12 176

FBW_ROB	0.83 575	0.77 488	1.77 310	0.44 520	0.30 421	0.87 576	0.46 533	1.10 613	0.91 583	0.81 576	0.75 537	1.01 595	0.61 528	3.66 666	1.23 581	0.26 593	0.23 565	0.36 611	0.25 528	0.27 471	0.62 621

PA-Net	0.84 577	1.00 578	3.49 640	0.63 606	0.40 536	0.70 502	0.52 553	0.86 459	0.84 566	0.52 370	0.59 423	0.70 488	0.54 491	2.35 610	2.23 632	0.17 513	0.27 592	0.19 546	0.28 544	0.22 393	0.36 564
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 578	1.15 607	2.13 454	0.88 628	0.38 520	0.88 580	0.44 522	1.06 606	0.79 549	0.58 450	0.69 510	0.65 447	0.50 479	2.74 646	0.51 435	0.93 647	0.39 623	0.87 645	0.29 550	0.54 617	0.54 609

Selective-IGEV-i16pb	0.86 579	0.33 217	6.08 667	0.32 335	0.21 266	1.08 611	0.68 601	1.06 606	0.92 587	0.43 282	0.76 540	0.66 454	0.46 451	2.31 607	0.50 429	0.23 575	0.25 582	0.14 448	0.19 488	0.26 460	0.24 464

THIR-Stereo	0.86 579	0.62 415	2.13 454	0.25 127	0.16 126	0.58 349	2.74 677	0.59 253	0.51 273	0.62 494	1.62 630	0.97 587	1.80 651	1.69 525	2.25 633	0.10 241	0.08 177	0.14 448	0.11 288	0.15 234	0.11 131

DeepPrunerF	0.86 579	0.86 523	2.91 601	0.45 534	0.50 580	0.64 452	0.48 545	1.14 618	2.64 667	0.63 503	0.61 446	0.65 447	0.62 533	2.21 602	1.31 587	0.23 575	0.19 531	0.30 600	0.28 544	0.36 552	0.25 476

DPSNet	0.86 579	0.60 404	2.34 498	0.58 594	0.36 502	1.07 609	0.75 613	1.30 630	1.05 603	0.70 540	0.68 501	0.94 581	1.29 623	2.08 592	1.82 615	0.26 593	0.23 565	0.16 498	0.17 455	0.48 605	0.40 586

AAGNet	0.88 583	0.33 217	1.79 334	0.54 578	0.98 637	0.62 420	0.46 533	0.50 175	0.60 358	0.58 450	0.53 372	0.50 366	0.73 562	1.23 459	7.48 680	0.11 321	0.07 74	0.12 350	0.10 221	0.14 211	0.09 73

Consistency-Raft	0.88 583	0.93 547	3.23 632	0.99 637	0.64 614	0.77 541	0.55 565	0.98 561	0.97 593	0.61 483	1.03 595	0.65 447	1.05 609	0.79 407	1.38 592	0.44 621	0.46 630	0.51 630	0.58 641	0.65 625	0.47 600

zh-sn7	0.89 585	1.73 653	3.09 617	0.39 480	0.30 421	0.82 561	0.63 592	0.96 548	0.87 572	0.79 568	1.12 604	0.84 548	0.87 588	2.42 620	1.63 605	0.16 498	0.17 505	0.16 498	0.16 435	0.34 533	0.29 509

PVD	0.90 586	0.85 520	2.15 460	0.53 573	0.50 580	0.99 594	0.56 570	1.15 621	1.64 642	1.41 641	1.41 625	1.11 614	1.13 617	1.35 470	1.31 587	0.26 593	0.28 595	0.28 592	0.26 536	0.37 560	0.49 604

Wz-Net-TNSev	0.91 587	1.73 653	3.08 615	0.36 429	0.31 442	1.00 597	0.71 608	1.06 606	0.97 593	0.71 545	0.72 529	1.09 610	0.87 588	2.42 620	1.59 603	0.20 550	0.20 542	0.16 498	0.20 501	0.44 601	0.35 556

SAMSARA	0.91 587	0.97 567	2.22 475	0.80 622	0.58 600	1.32 623	1.31 652	1.01 590	0.94 589	1.36 635	0.87 565	1.38 631	0.90 594	1.72 530	1.02 551	0.24 584	0.30 600	0.22 566	0.25 528	0.36 552	0.35 556

WZ-Net	0.92 589	1.31 626	3.76 644	0.41 498	0.36 502	0.86 572	0.71 608	1.00 582	1.06 606	0.82 581	0.92 573	1.06 606	1.05 609	2.16 599	1.61 604	0.19 540	0.13 420	0.15 479	0.16 435	0.32 512	0.28 502

MFMNet_re	0.92 589	1.28 623	2.53 540	0.82 626	0.76 626	0.90 582	0.75 613	0.98 561	1.04 602	1.03 607	1.05 599	0.84 548	0.94 599	0.83 411	0.72 503	0.68 638	0.60 642	0.63 637	0.60 644	0.77 636	0.74 630

test_sample9	0.94 591	0.62 415	1.93 394	0.27 193	0.22 295	0.68 490	0.31 417	0.93 520	0.66 442	0.57 432	0.51 345	0.55 388	0.45 436	1.91 572	2.55 641	0.61 633	4.16 685	0.87 645	0.56 635	0.25 439	0.23 450

CrosDoStereo	0.94 591	0.37 256	2.53 540	0.25 127	0.32 452	0.54 283	3.76 681	0.72 328	0.60 358	0.70 540	1.40 623	0.53 377	1.49 638	1.78 540	3.09 648	0.10 241	0.08 177	0.11 286	0.11 288	0.21 376	0.11 131

DeepStereo_LL	0.94 591	0.37 256	2.53 540	0.25 127	0.32 452	0.54 283	3.76 681	0.72 328	0.60 358	0.70 540	1.40 623	0.53 377	1.49 638	1.78 540	3.09 648	0.10 241	0.08 177	0.11 286	0.11 288	0.21 376	0.11 131

ADCP+	0.94 591	1.12 598	3.14 622	0.34 394	0.39 526	1.06 604	0.79 617	0.89 485	0.80 552	0.66 522	0.67 494	0.85 552	1.55 641	0.93 421	4.55 669	0.13 413	0.11 363	0.16 498	0.15 414	0.26 460	0.25 476

ADCMid	0.96 595	1.32 629	2.74 578	0.38 470	0.35 493	0.99 594	0.58 576	0.94 529	0.86 569	1.23 627	1.01 590	1.01 595	1.00 604	1.05 437	3.97 662	0.21 558	0.19 531	0.42 620	0.32 575	0.40 582	0.29 509

DStereoO	0.99 596	0.66 444	1.67 262	0.75 617	0.99 640	0.73 517	1.33 654	0.94 529	0.91 583	0.70 540	1.06 600	0.75 512	1.75 650	0.95 424	2.39 638	1.20 661	0.41 626	0.48 627	0.59 643	0.85 640	0.60 619

G-Net	0.99 596	0.64 430	2.76 580	0.57 592	0.67 616	2.03 654	0.72 611	0.76 366	0.67 451	1.14 616	2.56 653	1.30 629	1.02 606	1.48 494	1.74 612	0.25 589	0.24 569	0.24 580	0.26 536	0.37 560	0.31 531

ADCL	0.99 596	0.79 498	2.43 518	0.39 480	0.32 452	1.50 631	1.90 667	0.92 512	0.97 593	1.26 631	1.27 612	1.00 593	1.42 636	1.14 450	3.31 655	0.17 513	0.14 439	0.22 566	0.21 507	0.30 495	0.22 425

ADCPNet	0.99 596	0.99 576	3.93 650	0.37 453	0.68 618	1.36 625	0.62 589	0.87 470	0.76 535	0.78 566	0.81 549	1.08 608	1.18 620	1.14 450	2.49 640	0.21 558	0.69 653	0.21 563	0.95 662	0.29 484	0.37 571

Ntro	1.00 600	1.68 649	2.80 587	0.95 634	0.85 629	1.06 604	0.53 557	0.98 561	0.90 582	0.62 494	0.76 540	0.93 577	0.66 545	1.66 520	0.98 539	0.99 652	0.45 628	0.75 643	0.40 606	1.19 653	0.75 632

AnyNet_C32	1.00 600	1.33 631	2.53 540	0.49 554	0.54 590	1.15 618	1.14 645	0.91 503	0.89 580	1.11 613	0.95 581	0.87 561	0.93 596	1.50 495	4.07 664	0.21 558	0.20 542	0.25 585	0.24 522	0.38 567	0.33 549

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 602	1.67 647	2.32 493	0.47 544	0.39 526	1.47 628	0.95 629	0.95 543	0.91 583	0.84 584	0.94 579	1.05 604	0.60 519	2.95 653	0.72 503	0.41 619	0.72 657	0.32 605	0.55 632	0.74 632	1.22 662

otaku	1.03 603	1.68 649	2.72 572	0.95 634	0.73 622	1.03 601	0.59 578	0.99 573	0.86 569	0.69 534	1.61 629	0.98 588	0.64 538	1.46 486	1.14 567	0.95 650	0.46 630	0.72 642	0.40 606	1.24 657	0.78 636

SGM-Forest	1.04 604	0.42 306	3.59 643	0.41 498	0.32 452	1.05 603	1.32 653	0.94 529	0.83 563	1.16 617	2.23 647	1.03 599	1.39 634	2.49 629	2.35 636	0.21 558	0.21 551	0.20 555	0.19 488	0.23 408	0.32 540
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 605	1.36 634	2.98 608	0.42 509	0.36 502	0.96 590	0.81 621	1.06 606	1.12 614	1.25 628	0.97 584	1.08 608	0.90 594	1.25 463	4.86 671	0.21 558	0.21 551	0.22 566	0.23 520	0.36 552	0.38 574

SPS-STEREO	1.07 606	1.13 601	2.88 593	0.65 609	0.69 619	0.99 594	0.68 601	1.05 605	0.87 572	1.36 635	1.23 610	1.46 634	0.94 599	1.87 561	1.72 611	0.66 637	0.61 643	0.58 633	0.57 638	0.65 625	0.77 635
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 607	0.30 186	8.70 674	3.22 677	5.88 678	0.39 102	0.20 128	0.59 253	0.41 169	0.26 181	0.26 138	0.23 139	0.17 64	0.31 118	0.19 84	0.09 135	0.08 177	0.09 151	0.07 99	0.13 182	0.19 378

test_sample8	1.12 608	0.62 415	1.93 394	0.27 193	0.22 295	0.68 490	0.31 417	0.95 543	0.61 375	1.18 625	0.56 406	2.53 654	1.31 626	1.91 572	2.55 641	0.61 633	4.16 685	0.87 645	0.56 635	0.25 439	0.23 450

WCMA_ROB	1.12 608	0.83 513	2.66 563	0.58 594	0.34 480	1.17 620	0.71 608	0.93 520	0.94 589	1.74 648	2.63 656	3.09 659	1.71 648	1.70 526	1.84 616	0.26 593	0.21 551	0.20 555	0.21 507	0.28 477	0.43 593

GCAP-BAT	1.13 610	0.30 186	9.45 677	3.22 677	5.97 679	0.39 102	0.20 128	0.59 253	0.41 169	0.26 181	0.26 138	0.23 139	0.17 64	0.31 118	0.19 84	0.09 135	0.08 177	0.09 151	0.07 99	0.13 182	0.17 341

AnyNet_C01	1.14 611	1.49 638	4.23 655	0.54 578	0.53 588	1.51 632	1.37 656	1.04 604	1.07 607	1.17 623	1.33 619	1.15 618	1.08 612	1.61 516	2.74 644	0.25 589	0.22 557	0.28 592	0.24 522	0.48 605	0.40 586

NaN_ROB	1.14 611	0.94 549	2.96 604	0.53 573	0.56 596	1.13 616	0.99 632	0.98 561	1.00 597	1.09 612	0.87 565	0.77 520	1.06 611	5.90 676	2.72 643	0.16 498	0.23 565	0.16 498	0.24 522	0.22 393	0.36 564

RainbowNet	1.15 613	1.78 655	2.72 572	1.12 645	0.91 634	1.06 604	0.76 615	1.16 622	1.13 616	0.75 557	0.97 584	1.09 610	0.80 576	1.60 513	1.21 579	1.17 659	1.26 669	1.01 655	0.57 638	1.13 651	0.88 646

SuperB	1.15 613	1.14 603	5.43 663	0.36 429	0.26 369	0.81 558	0.89 626	0.88 479	1.17 617	0.67 526	0.68 501	0.63 433	1.39 634	1.74 533	3.37 657	0.15 477	0.12 396	0.17 519	0.16 435	2.80 677	0.25 476

NVStereoNet_ROB	1.16 615	0.95 556	2.54 546	0.58 594	0.55 593	0.78 546	0.63 592	1.00 582	1.08 608	1.03 607	4.07 674	1.48 635	1.22 621	2.88 652	1.27 585	0.50 626	0.46 630	0.54 631	0.62 645	0.50 610	0.63 623
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	1.17 616	0.42 306	3.87 646	0.54 578	0.44 555	4.11 674	0.58 576	1.31 631	0.84 566	2.12 652	1.12 604	0.98 588	0.71 556	4.24 671	0.99 544	0.16 498	0.14 439	0.19 546	0.17 455	0.18 323	0.35 556

SANet	1.20 617	1.21 615	3.33 637	0.38 470	0.27 382	1.73 643	0.85 623	1.10 613	2.49 665	1.16 617	1.83 635	1.72 641	1.50 640	2.37 611	2.84 646	0.18 525	0.16 485	0.16 498	0.15 414	0.32 512	0.32 540

RTS	1.21 618	1.31 626	6.39 669	0.52 567	0.51 585	1.61 635	0.79 617	1.03 600	1.37 631	1.13 614	1.30 616	1.10 612	0.85 584	2.65 639	2.08 625	0.21 558	0.24 569	0.18 539	0.18 468	0.43 593	0.32 540

RTSA	1.21 618	1.31 626	6.39 669	0.52 567	0.51 585	1.61 635	0.79 617	1.03 600	1.37 631	1.13 614	1.30 616	1.10 612	0.85 584	2.65 639	2.08 625	0.21 558	0.24 569	0.18 539	0.18 468	0.43 593	0.32 540

MeshStereo	1.21 618	1.15 607	3.01 611	0.34 394	0.28 396	1.10 613	0.69 604	1.35 633	1.01 599	2.71 667	2.41 650	2.96 657	1.45 637	2.80 649	1.40 595	0.22 571	0.22 557	0.22 566	0.19 488	0.50 610	0.26 486
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	1.22 621	0.80 500	2.71 570	0.33 361	1.48 661	1.98 653	0.23 249	1.93 658	2.44 663	0.89 591	2.52 651	1.36 630	0.51 481	3.65 665	1.93 617	0.30 607	0.31 601	0.22 566	0.16 435	0.33 521	0.36 564

CSAN	1.25 622	1.12 598	3.04 612	0.51 563	0.37 514	1.06 604	1.15 646	1.22 623	1.08 608	1.17 623	1.91 637	1.04 602	1.31 626	5.96 677	2.43 639	0.26 593	0.22 557	0.24 580	0.24 522	0.31 503	0.30 522

EDNetEfficient	1.27 623	0.70 458	4.05 652	0.64 607	0.98 637	0.94 588	1.40 659	0.85 449	1.75 647	2.34 661	1.33 619	1.05 604	2.21 657	1.58 510	4.15 665	0.15 477	0.19 531	0.14 448	0.27 541	0.38 567	0.32 540

FCDSN-DC	1.29 624	0.54 381	2.50 536	0.47 544	0.41 545	1.12 614	0.60 580	1.10 613	1.27 624	2.23 658	2.87 659	3.67 664	3.12 668	2.39 617	1.69 609	0.30 607	0.26 585	0.31 601	0.30 560	0.35 545	0.38 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 625	1.05 589	2.77 583	0.74 616	1.43 656	0.72 510	0.56 570	0.96 548	0.91 583	0.99 603	2.92 662	6.01 678	0.70 554	2.38 614	3.32 656	0.13 413	0.10 310	0.08 54	0.06 17	0.34 533	0.22 425

ACVNet_1	1.33 626	1.91 664	4.03 651	1.09 642	0.88 631	1.19 622	0.66 595	1.24 627	1.17 617	0.94 599	0.96 582	3.09 659	1.04 608	2.37 611	1.11 564	1.04 654	0.48 636	1.03 656	0.48 621	1.12 650	0.83 638

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 627	1.70 651	2.50 536	0.56 587	0.40 536	2.15 658	0.99 632	1.24 627	1.26 623	1.02 606	1.10 603	1.29 626	0.88 592	3.10 657	1.08 558	1.66 670	0.83 661	0.68 640	0.88 659	1.57 664	1.80 674

MSMD_ROB	1.34 627	0.96 559	2.38 506	0.39 480	0.32 452	1.96 649	0.62 589	0.91 503	1.43 633	2.94 671	2.60 654	4.77 673	1.95 653	2.43 623	1.33 589	0.29 604	0.26 585	0.32 605	0.32 575	0.30 495	0.30 522

psmorigin	1.36 629	0.60 404	13.80 690	0.37 453	0.29 405	0.62 420	0.33 449	0.77 377	0.61 375	0.96 602	0.88 568	1.17 621	0.73 562	4.00 668	0.86 526	0.19 540	0.22 557	0.17 519	0.18 468	0.24 425	0.29 509

MADNet+	1.36 629	1.93 666	5.95 665	0.81 625	0.59 602	1.57 634	1.09 641	1.39 637	1.22 620	0.84 584	1.01 590	1.25 624	1.12 616	3.19 658	2.36 637	0.45 623	0.47 633	0.38 617	0.34 583	0.59 620	0.57 615

ELAS_RVC	1.37 631	0.78 496	3.21 630	0.55 585	0.50 580	1.49 630	2.48 675	1.48 640	1.71 646	2.13 655	2.09 640	2.07 646	2.56 661	1.90 571	2.02 622	0.35 615	0.36 610	0.37 615	0.34 583	0.49 608	0.47 600
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 632	1.64 645	1.86 363	1.36 651	1.11 648	1.39 626	1.19 648	1.76 651	1.45 635	1.16 617	2.21 645	1.53 636	1.38 632	1.98 579	1.52 600	1.29 662	0.67 647	1.27 662	0.69 649	1.29 659	0.98 649

IMH-64	1.39 632	1.64 645	1.86 363	1.36 651	1.11 648	1.39 626	1.19 648	1.76 651	1.45 635	1.16 617	2.21 645	1.53 636	1.38 632	1.98 579	1.52 600	1.29 662	0.67 647	1.27 662	0.69 649	1.29 659	0.98 649

ELAS	1.39 632	0.79 498	2.86 591	0.53 573	0.50 580	2.81 665	2.20 671	1.61 647	1.50 637	2.28 660	2.35 648	1.82 642	2.13 655	1.73 531	2.22 631	0.35 615	0.37 612	0.35 609	0.35 587	0.49 608	0.47 600
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 635	1.81 656	3.23 632	1.08 640	0.92 635	1.32 623	0.85 623	1.49 641	1.69 644	1.19 626	1.73 633	2.13 647	1.03 607	2.50 630	1.40 595	0.91 646	0.53 638	1.00 654	0.55 632	2.11 671	0.85 641

EKT-Stereo	1.47 636	0.49 353	1.93 394	2.57 673	19.31 695	0.55 298	0.22 210	0.69 311	0.42 182	0.38 255	0.36 236	0.43 310	0.27 255	0.69 380	0.26 223	0.12 382	0.14 439	0.11 286	0.16 435	0.20 360	0.15 288

WAO-7	1.48 637	1.63 643	2.49 532	0.93 632	0.75 623	1.72 642	1.10 642	1.84 656	1.96 656	1.43 642	2.54 652	1.97 644	1.61 644	3.06 655	2.08 625	0.69 639	0.66 646	0.94 650	0.74 652	0.80 638	0.69 627

FC-DCNN	1.49 638	0.59 402	2.88 593	0.44 520	0.39 526	1.97 651	0.66 595	1.67 648	1.70 645	2.72 668	2.89 660	4.22 667	2.97 665	2.55 634	2.19 630	0.29 604	0.26 585	0.31 601	0.30 560	0.32 512	0.39 580

PWCK	1.49 638	1.90 663	3.22 631	1.09 642	0.54 590	1.71 641	1.73 665	1.49 641	1.53 638	1.44 643	1.80 634	1.82 642	1.30 625	3.34 661	1.76 613	1.07 656	0.56 640	0.97 653	0.58 641	1.38 663	0.65 624

FC-DCNN v2	1.54 640	0.58 399	2.80 587	0.44 520	0.39 526	2.05 655	0.66 595	1.90 657	1.84 653	2.79 669	2.97 663	4.41 671	3.07 666	2.65 639	2.30 635	0.29 604	0.26 585	0.31 601	0.30 560	0.32 512	0.38 574

MFN_U_SF_RVC	1.55 641	2.39 677	3.16 624	0.65 609	0.41 545	1.12 614	0.46 533	1.23 626	1.33 628	1.61 646	1.20 608	1.43 633	0.98 603	1.76 536	1.97 619	1.90 673	1.80 673	1.98 677	2.15 679	1.63 665	1.77 673

WAO-6	1.58 642	1.54 640	2.32 493	1.14 646	1.00 641	2.30 660	1.03 638	1.82 655	2.85 669	1.25 628	2.61 655	2.20 648	1.56 642	2.47 628	1.99 621	0.95 650	0.67 647	1.19 661	0.83 657	1.08 648	0.88 646

DispFullNet	1.67 643	2.10 669	5.22 660	1.53 656	8.90 680	0.86 572	0.31 417	0.96 548	0.96 592	1.37 638	1.01 590	1.13 615	1.98 654	1.51 496	0.91 528	0.54 629	0.31 601	1.18 658	0.63 647	1.13 651	0.80 637

JetBlue	1.78 644	1.63 643	3.92 648	0.73 614	1.21 653	4.38 675	3.35 678	1.59 645	1.20 619	1.26 631	1.52 628	2.37 651	1.88 652	3.23 659	3.00 647	0.53 627	0.47 633	0.48 627	0.49 623	1.29 659	0.97 648

Dean	1.79 645	1.83 657	3.92 648	1.29 650	1.07 647	1.55 633	1.00 635	1.95 659	2.33 661	1.47 644	4.19 675	4.26 670	1.33 629	2.21 602	1.48 599	1.14 658	0.68 651	1.18 658	0.74 652	1.24 657	0.98 649

SGM+DAISY	1.83 646	1.43 635	3.81 645	0.87 627	1.01 642	2.38 662	2.53 676	1.36 634	1.75 647	2.92 670	3.22 666	2.65 655	2.93 663	2.22 605	3.10 650	0.72 640	0.69 653	0.63 637	0.62 645	0.77 636	0.98 649

SGM_RVC	1.89 647	0.92 541	2.50 536	0.96 636	0.93 636	1.63 637	1.37 656	1.52 643	12.43 685	1.85 649	1.69 632	2.40 653	1.74 649	2.81 650	1.71 610	0.53 627	0.47 633	0.42 620	0.47 618	0.74 632	0.74 630
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 648	1.85 659	4.10 653	1.07 639	0.86 630	1.15 618	0.53 557	1.06 606	1.12 614	0.64 513	1.09 602	1.99 645	0.70 554	2.20 601	9.86 687	5.62 684	0.41 626	1.03 656	0.55 632	1.86 669	0.85 641

LVE	1.96 649	2.17 676	3.14 622	1.68 658	1.80 667	1.63 637	1.03 638	2.34 665	2.81 668	1.25 628	2.89 660	4.24 669	1.29 623	2.79 648	1.44 597	2.85 678	0.91 664	1.18 658	1.46 673	1.23 656	1.10 659

MonStereo1	1.98 650	1.01 582	1.78 314	1.19 647	1.04 644	3.58 669	0.61 584	1.53 644	1.93 655	1.39 639	3.37 668	2.23 650	10.80 686	2.84 651	1.25 583	1.04 654	0.38 616	0.96 652	0.57 638	1.10 649	1.00 656

IMH	2.02 651	2.15 675	2.69 568	1.68 658	1.12 650	1.66 640	0.92 628	2.10 663	1.92 654	1.32 633	2.66 657	2.21 649	1.69 647	5.78 675	1.68 608	5.54 683	0.96 665	1.31 664	0.71 651	1.32 662	0.99 654

DStereoSA	2.12 652	0.98 571	2.80 587	1.25 649	2.23 670	1.97 651	4.62 683	1.22 623	2.54 666	1.16 617	3.84 673	1.00 593	4.05 672	2.07 590	5.29 674	0.93 647	1.48 672	0.48 627	1.51 674	0.95 646	1.95 675

DStereoFS	2.23 653	2.10 669	2.47 528	1.61 657	1.88 669	3.81 670	2.06 670	1.95 659	3.33 671	2.38 662	3.31 667	2.37 651	4.92 674	2.45 625	3.27 653	1.03 653	1.27 671	0.55 632	1.04 665	0.70 629	2.05 676

IGEV-RUCA	2.28 654	0.30 186	1.15 141	0.40 491	1.86 668	2.06 656	1.90 667	1.36 634	1.80 651	3.70 675	3.76 671	5.02 674	8.19 683	2.12 597	1.63 605	0.25 589	0.76 658	2.72 681	1.91 677	2.39 674	2.36 679

WQFJA1++	2.30 655	0.22 49	6.03 666	1.08 640	1.15 651	0.29 26	0.14 20	0.39 55	0.24 3	13.61 692	0.19 48	3.34 663	0.17 64	0.33 145	0.24 197	0.10 241	0.07 74	0.08 54	0.07 99	18.19 702	0.14 246

MultiAttention	2.38 656	0.50 361	1.93 394	1.80 662	2.56 673	10.86 683	2.30 672	1.22 623	0.80 552	0.62 494	1.16 607	1.13 615	0.56 500	16.09 694	1.18 574	0.20 550	0.09 261	0.43 623	1.62 675	0.94 644	1.58 670

UNDER WATER-64	2.47 657	1.89 662	4.86 658	1.82 665	1.44 658	3.18 667	1.57 664	2.62 666	5.64 676	2.05 651	2.13 642	4.13 666	3.76 670	2.62 637	3.42 658	1.47 667	0.85 662	1.57 672	1.07 667	1.82 668	1.49 667

TorneroNet-64	2.65 658	1.83 657	3.30 634	1.46 654	1.20 652	3.89 671	0.99 632	3.51 678	6.71 680	2.56 664	4.60 676	4.22 667	3.85 671	3.33 660	3.14 651	1.19 660	0.65 645	1.39 667	0.79 656	3.31 679	1.15 660

notaker	2.66 659	2.07 668	3.31 636	2.61 674	1.43 656	1.76 644	1.11 643	2.76 669	1.79 649	2.26 659	11.53 689	3.96 665	4.29 673	3.09 656	2.76 645	1.55 669	0.88 663	1.70 675	1.07 667	2.00 670	1.35 664

UNDER WATER	2.74 660	1.85 659	4.54 657	1.81 664	1.44 658	2.34 661	1.40 659	3.24 673	6.60 679	2.60 665	2.76 658	5.75 676	5.24 677	3.02 654	4.01 663	1.45 666	0.81 660	1.59 673	1.06 666	1.80 667	1.51 668

MADNet++	2.79 661	2.11 672	2.97 607	2.49 672	2.28 671	2.95 666	2.31 673	2.67 667	2.47 664	3.03 672	3.13 665	2.70 656	2.92 662	4.10 669	4.48 668	2.68 677	2.24 681	3.04 684	2.44 681	2.37 673	2.34 678

WAO-8	2.80 662	2.14 673	2.89 596	1.91 666	1.04 644	3.98 672	0.96 630	3.26 674	6.17 677	2.15 656	3.37 668	3.31 661	2.41 659	11.84 684	2.03 623	2.05 674	1.86 675	1.54 670	0.92 660	1.22 654	0.87 644

Venus	2.80 662	2.14 673	2.89 596	1.91 666	1.04 644	3.98 672	0.96 630	3.26 674	6.17 677	2.15 656	3.37 668	3.31 661	2.41 659	11.84 684	2.03 623	2.05 674	1.86 675	1.54 670	0.92 660	1.22 654	0.87 644

DGSMNet	2.89 664	0.63 425	3.18 627	3.43 679	4.17 677	2.57 664	6.98 686	0.97 557	0.83 563	0.56 421	1.86 636	0.79 529	0.62 533	1.64 518	1.39 593	4.61 682	5.01 687	5.17 687	4.71 687	4.44 684	4.19 683

MANE	2.90 665	1.14 603	2.96 604	1.03 638	1.01 642	5.01 676	2.45 674	5.36 680	6.88 681	3.58 674	4.76 678	5.99 677	4.99 675	4.23 670	4.61 670	0.56 632	0.67 647	0.44 624	0.78 654	0.51 612	1.03 657

SGM-ForestM	2.98 666	1.70 651	3.52 642	0.67 611	0.47 576	5.18 677	3.36 679	3.30 676	2.86 670	4.44 676	3.79 672	9.80 684	5.50 678	6.29 678	6.52 678	0.27 598	0.36 610	0.24 580	0.27 541	0.38 567	0.58 617

xyz-stereo	3.02 667	0.29 169	30.64 710	0.23 75	0.12 21	15.52 687	0.24 283	0.51 185	0.47 244	0.59 464	7.99 680	0.64 442	0.47 460	1.39 474	0.50 429	0.09 135	0.07 74	0.34 608	0.07 99	0.13 182	0.08 47

MSAF-DinoV2	3.10 668	1.86 661	10.68 681	3.61 680	0.30 421	3.34 668	0.82 622	2.81 670	1.79 649	0.80 570	0.87 565	1.56 639	1.10 614	26.49 709	1.96 618	0.17 513	0.13 420	0.19 546	1.63 676	0.92 643	0.99 654

JetRed	3.29 669	4.93 680	10.17 680	1.45 653	1.72 666	7.44 679	5.05 684	3.06 671	2.12 660	2.41 663	2.39 649	2.99 658	2.37 658	3.51 664	6.44 677	1.32 665	1.90 677	1.37 666	1.23 671	2.21 672	1.76 672

LSM	3.31 670	1.11 597	5.29 662	9.40 686	30.65 705	0.84 566	1.12 644	0.91 503	1.22 620	1.36 635	2.19 644	0.93 577	0.83 580	1.66 520	0.90 527	0.21 558	0.31 601	0.24 580	0.28 544	0.39 577	6.33 686

U	3.37 671	0.17 2	0.91 103	0.26 170	13.79 692	19.19 696	0.15 36	0.41 76	0.31 31	0.17 35	0.18 43	0.27 198	0.15 42	0.21 10	0.16 32	0.09 135	0.06 23	17.88 702	12.81 696	0.10 99	0.08 47

KSHMR	4.10 672	1.97 667	5.27 661	1.71 660	1.47 660	1.96 649	1.28 651	3.19 672	17.33 698	2.12 652	15.91 692	9.18 683	1.57 643	8.42 681	1.98 620	1.52 668	1.26 669	1.67 674	1.19 669	1.67 666	1.40 666

ktn	4.35 673	2.10 669	2.89 596	1.80 662	1.49 662	2.13 657	1.41 661	2.26 664	12.72 686	11.41 688	16.43 693	11.15 686	3.75 669	4.36 672	3.18 652	1.82 672	0.98 667	1.73 676	1.21 670	2.97 678	1.27 663

LE_ROB	4.43 674	1.35 633	9.38 676	2.79 675	3.93 675	2.43 663	3.46 680	2.68 668	11.19 683	11.66 689	4.73 677	5.26 675	10.46 685	4.50 673	9.49 684	0.82 645	0.69 653	1.34 665	0.98 663	0.75 634	0.76 634

tt	4.93 675	0.27 130	4.20 654	2.29 670	1.58 664	10.20 682	16.97 692	9.42 688	5.02 675	1.67 647	1.28 613	4.68 672	5.03 676	3.37 663	5.92 675	6.16 685	9.47 696	2.82 682	3.18 684	3.60 680	1.53 669

TorneroNet	5.50 676	1.92 665	3.16 624	1.47 655	1.25 655	14.07 685	1.06 640	4.90 679	20.99 703	10.17 684	16.48 694	11.88 690	6.93 680	3.34 661	4.20 666	1.30 664	0.69 653	1.45 669	0.86 658	2.61 676	1.20 661

TCMNet-wrong-test	5.51 677	6.62 683	6.20 668	13.02 693	11.90 686	7.14 678	5.53 685	6.99 685	1.44 634	2.65 666	3.10 664	8.37 682	5.95 679	4.75 674	6.05 676	3.07 680	0.98 667	2.38 680	1.99 678	6.62 687	5.43 685

coex-ft	5.95 678	1.67 647	60.57 711	0.34 394	0.30 421	0.77 541	0.69 604	0.74 344	4.41 674	19.22 698	2.15 643	1.62 640	7.97 682	1.81 551	8.96 683	0.44 621	2.08 679	0.18 539	0.19 488	0.38 567	4.62 684

HanzoNet	7.64 679	2.86 679	5.05 659	7.01 683	3.97 676	2.18 659	1.34 655	3.37 677	4.05 673	13.17 690	10.58 683	10.73 685	16.52 695	8.45 682	10.51 688	10.48 695	9.72 697	5.59 689	13.46 697	6.84 688	6.83 687

USTest	8.10 680	7.17 684	8.96 675	9.25 685	9.05 681	15.27 686	23.78 694	9.96 689	9.47 682	5.94 680	6.75 679	7.80 681	7.48 681	8.83 683	11.21 689	2.21 676	3.56 684	2.86 683	3.20 685	5.02 685	4.16 682

light-stereo	8.15 681	2.75 678	9.83 679	12.24 689	9.63 682	19.16 695	0.44 522	6.84 684	3.57 672	13.44 691	22.94 708	23.04 701	1.65 645	17.20 698	7.61 681	3.06 679	2.25 682	0.42 620	0.52 630	4.07 682	2.31 677

EDNetEfficientorigin	8.18 682	0.98 571	145.96 713	0.51 563	0.89 632	0.72 510	0.48 545	0.85 449	1.56 640	2.12 652	1.49 626	1.29 626	1.31 626	1.83 553	2.13 629	0.13 413	0.12 396	0.17 519	0.18 468	0.39 577	0.45 596

DGTPSM_ROB	8.89 683	5.62 681	12.25 685	5.92 682	11.32 684	8.54 680	24.18 695	6.40 682	13.49 689	5.15 677	11.46 687	6.19 679	10.92 687	7.00 679	13.72 690	4.47 681	7.65 688	3.92 685	7.45 692	4.38 683	7.87 691

Selective-IGEV-i1pa	9.22 684	12.57 691	9.49 678	2.20 668	1.49 662	16.83 689	8.03 687	14.34 695	11.26 684	10.52 685	15.24 691	14.52 694	11.94 694	18.22 699	9.78 686	7.79 694	3.09 683	5.20 688	2.49 682	2.46 675	6.90 688

DPSMNet_ROB	9.48 685	5.64 682	13.01 689	8.82 684	11.82 685	8.54 680	24.20 696	6.41 683	13.65 692	5.32 679	11.47 688	6.33 680	10.92 687	7.69 680	13.89 691	7.25 693	8.19 692	5.06 686	7.78 693	5.31 686	8.26 692

iinet-test	11.61 686	10.56 685	11.80 682	12.17 687	12.09 687	18.69 690	26.70 700	13.53 691	13.46 687	9.91 682	10.28 681	11.17 687	11.16 689	12.37 688	14.43 692	6.71 689	7.85 689	6.13 690	6.95 688	8.33 689	7.85 689

IINet	11.61 686	10.56 685	11.80 682	12.17 687	12.09 687	18.69 690	26.70 700	13.53 691	13.46 687	9.91 682	10.28 681	11.17 687	11.16 689	12.37 688	14.43 692	6.71 689	7.85 689	6.13 690	6.95 688	8.33 689	7.85 689

BEATNet-Init1	12.10 688	11.19 687	27.29 708	2.99 676	3.51 674	21.84 702	11.10 688	14.34 695	13.83 693	20.34 699	20.33 699	26.35 710	20.03 697	19.06 700	14.80 696	1.74 671	1.81 674	2.05 678	2.49 682	3.69 681	3.12 681

DPSM_ROB	12.34 689	11.21 689	12.51 686	12.91 691	12.80 690	19.84 699	28.28 703	14.38 697	14.28 694	10.58 686	11.26 685	12.03 691	11.85 692	13.15 692	15.34 697	7.11 691	8.31 693	6.50 693	7.35 690	8.84 691	8.31 693

DPSM	12.34 689	11.21 689	12.51 686	12.91 691	12.80 690	19.84 699	28.28 703	14.38 697	14.28 694	10.58 686	11.26 685	12.03 691	11.85 692	13.15 692	15.34 697	7.11 691	8.31 693	6.50 693	7.35 690	8.84 691	8.31 693

DLNR-FE	13.43 691	20.01 696	23.53 697	121.73 713	33.87 706	0.46 186	0.15 36	8.09 687	0.35 81	0.28 204	0.37 240	0.26 185	0.17 64	0.75 394	0.29 258	6.68 688	0.26 585	0.09 151	0.38 600	50.82 713	0.18 361

DLNR_Zeroshot_test	13.43 691	19.94 695	23.55 698	121.61 712	35.03 707	0.46 186	0.15 36	8.02 686	0.35 81	0.28 204	0.37 240	0.26 185	0.17 64	0.76 398	0.29 258	6.42 687	0.26 585	0.09 151	0.38 600	50.13 712	0.18 361

LRCNet_RVC	13.74 693	19.30 693	12.75 688	19.46 696	12.69 689	1.86 645	0.41 500	12.33 690	1.05 603	15.77 694	18.83 698	12.62 693	8.70 684	12.21 687	9.62 685	22.22 704	8.37 695	25.85 706	24.01 706	19.32 703	17.44 703

DPSimNet_ROB	17.97 694	20.20 700	24.98 702	17.62 694	15.92 693	21.53 701	21.00 693	13.70 693	15.61 696	23.89 710	14.69 690	22.87 699	24.58 710	12.70 691	14.56 694	18.48 703	12.91 698	20.21 704	12.05 695	17.76 694	14.17 696

HaxPig	19.86 695	22.40 701	22.34 696	17.95 695	17.95 694	11.77 684	11.89 689	16.02 699	15.89 697	21.10 700	21.41 700	18.74 698	18.39 696	20.08 701	19.69 699	23.63 708	23.22 707	24.06 705	23.69 705	23.00 704	23.95 705

Anonymous_1	22.91 696	11.20 688	12.13 684	12.75 690	26.28 704	19.43 697	27.92 702	14.08 694	13.61 690	14.96 693	10.58 683	11.26 689	11.19 691	12.55 690	14.57 695	38.28 711	7.88 691	34.96 709	63.99 711	89.57 714	10.94 695

PML	23.15 697	16.83 692	7.78 672	5.49 681	9.93 683	51.13 712	104.50 714	5.76 681	13.62 691	37.30 714	105.93 714	30.86 711	23.50 702	12.07 686	7.87 682	6.30 686	2.12 680	6.32 692	2.43 680	10.44 693	2.90 680

MEDIAN_ROB	23.96 698	27.05 709	26.39 707	22.16 697	22.13 696	16.12 688	13.97 690	20.24 700	20.05 699	25.50 711	25.31 709	22.96 700	22.63 701	24.39 702	23.24 703	28.20 709	27.23 711	28.62 707	27.75 709	27.50 705	27.76 708

RAFT-FEzeroshot	24.80 699	22.55 704	24.73 699	26.10 700	25.76 699	39.84 705	57.07 710	28.84 705	28.79 708	21.14 702	22.48 702	24.18 703	23.88 704	26.38 703	30.87 707	14.26 697	16.71 702	13.09 695	14.82 700	17.79 698	16.72 700

RAFT-FE	24.80 699	22.55 704	24.73 699	26.10 700	25.76 699	39.84 705	57.07 710	28.84 705	28.79 708	21.14 702	22.48 702	24.18 703	23.88 704	26.38 703	30.87 707	14.26 697	16.71 702	13.09 695	14.82 700	17.79 698	16.72 700

CasAABBNet	24.81 701	22.53 702	24.83 701	26.08 699	25.74 698	39.86 707	57.06 708	28.87 707	28.83 710	21.16 705	22.54 704	24.22 705	23.89 707	26.38 703	30.87 707	14.25 696	16.71 702	13.09 695	14.81 699	17.78 695	16.71 698

FlowAnything	24.85 702	22.54 703	25.10 703	26.11 702	25.76 699	39.86 707	57.00 706	28.89 708	28.87 711	21.31 707	22.68 707	24.22 705	23.87 703	26.39 706	30.89 711	14.26 697	16.78 706	13.10 699	14.90 704	17.78 695	16.69 697

Hybrid-DGEV	24.86 703	22.58 706	25.22 705	26.11 702	25.76 699	39.92 709	57.06 708	29.03 711	29.01 713	21.12 701	22.64 705	24.13 702	23.91 708	26.46 708	30.82 705	14.27 700	16.70 701	13.09 695	14.83 703	17.78 695	16.71 698

Selective-RAFT-Error	24.87 704	22.59 707	25.14 704	26.13 704	25.82 703	39.93 710	57.03 707	28.97 709	28.95 712	21.21 706	22.65 706	24.25 707	23.98 709	26.43 707	30.83 706	14.27 700	16.71 702	13.10 699	14.82 700	17.82 700	16.76 702

LSM0	26.58 705	22.63 708	25.88 706	30.13 705	52.21 713	39.94 711	56.74 705	28.97 709	28.72 707	21.14 702	22.26 701	24.43 708	23.88 704	26.54 710	30.87 707	14.32 702	16.55 700	13.12 701	14.71 698	17.92 701	20.60 704

AVERAGE_ROB	26.93 706	30.34 710	29.27 709	25.82 698	25.34 697	19.48 698	15.17 691	23.55 704	23.00 706	28.45 712	27.87 710	26.25 709	25.86 711	26.96 711	25.55 704	31.30 710	30.07 712	31.76 708	30.81 710	30.79 709	30.93 709

xxxxx1	28.96 707	20.11 697	14.07 691	49.74 706	39.15 708	18.98 692	26.64 697	21.94 701	20.21 700	16.45 695	17.48 695	18.36 695	21.56 698	16.21 695	20.88 700	23.07 705	26.55 708	66.40 712	78.70 712	30.27 706	32.51 710

tt_ll	28.96 707	20.11 697	14.07 691	49.74 706	39.15 708	18.98 692	26.64 697	21.94 701	20.21 700	16.45 695	17.48 695	18.36 695	21.56 698	16.21 695	20.88 700	23.07 705	26.55 708	66.40 712	78.70 712	30.27 706	32.51 710

ff	28.96 707	20.11 697	14.07 691	49.74 706	39.15 708	18.98 692	26.64 697	21.94 701	20.21 700	16.45 695	17.48 695	18.36 695	21.56 698	16.21 695	20.88 700	23.07 705	26.55 708	66.40 712	78.70 712	30.27 706	32.51 710

RSGM-EC	41.56 710	31.72 711	19.92 694	51.66 709	47.86 711	38.70 703	61.61 712	33.83 712	22.80 704	23.45 708	29.29 711	43.76 712	35.31 712	66.76 712	70.17 713	66.40 713	37.60 713	48.67 710	25.68 707	48.86 710	27.21 706

acva	41.56 710	31.72 711	19.92 694	51.66 709	47.86 711	38.70 703	61.61 712	33.83 712	22.80 704	23.45 708	29.29 711	43.76 712	35.31 712	66.76 712	70.17 713	66.40 713	37.60 713	48.67 710	25.68 707	48.86 710	27.21 706

Selective-IGEV-i16pa	47.65 712	67.17 713	7.20 671	2.47 671	2.32 672	116.02 714	1.42 662	90.41 715	82.69 714	32.69 713	90.10 713	60.10 714	84.41 714	129.53 715	52.52 712	50.16 712	15.10 699	18.00 703	9.63 694	0.94 644	40.09 713

test_example2	115.39 713	123.23 714	94.57 712	115.52 711	123.55 714	101.63 713	114.33 715	53.41 714	99.48 715	134.90 715	135.05 715	85.83 715	85.11 715	111.32 714	106.15 715	152.55 715	205.26 715	99.78 715	114.96 715	140.96 715	110.20 714

GS-Stereo							0.21 170	0.62 274	0.41 169	0.22 109	0.22 84	0.17 62	0.18 89	0.44 239	0.16 32	0.10 241	0.16 485	0.08 54	0.11 288	0.33 521	0.84 639

FSD					0.29 405	0.35 63	0.33 449	0.44 102	0.46 225	0.32 229	0.32 209	0.37 263	0.32 318	0.35 166	0.32 303	0.28 602	0.27 592	0.31 601	0.30 560	0.31 503

ccccc		297.21 715		374.70 714	380.44 715	203.92 715		216.32 716		203.37 716		215.01 716		312.78 716		412.57 716	356.13 716	256.09 716	227.69 716	428.88 716

ASD4		19.65 694

Low-res two-view benchmark