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

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.15 128	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 39	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.24 51	0.19 119	0.12 444	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.15 344

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.15 128	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 39	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.28 113	0.19 119	0.12 444	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.15 344

S2M2_L	0.24 106	0.29 197	0.90 142	0.23 102	0.17 199	0.24 23	0.09 3	0.36 63	0.45 269	0.17 71	0.25 175	0.23 186	0.17 98	0.24 51	0.28 304	0.15 549	0.12 466	0.11 348	0.12 395	0.15 294	0.11 179
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.20 25	0.23 87	0.70 87	0.22 70	0.18 250	0.46 239	0.11 4	0.34 47	0.29 43	0.18 83	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.23 41	0.15 24	0.06 1	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

test410	0.20 25	0.24 106	0.70 87	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.11 4	0.35 50	0.30 46	0.21 138	0.15 40	0.14 20	0.14 37	0.23 41	0.15 24	0.06 1	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

S2M2_XL	0.20 25	0.32 240	1.10 191	0.19 3	0.13 70	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 21	0.19 90	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 181	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.10 129	0.08 72
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.21 51	0.37 295	0.70 87	0.22 70	0.12 37	0.31 56	0.11 4	0.36 63	0.39 188	0.17 71	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.25 65	0.27 289	0.10 286	0.09 319	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.10 148

over v1	0.23 95	0.77 555	0.73 97	0.23 102	0.10 13	0.31 56	0.12 8	0.39 86	0.35 114	0.16 39	0.15 40	0.18 103	0.20 174	0.29 134	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.11 168	0.07 23

BridgeDepth_RVC	0.20 25	0.20 29	0.74 99	0.17 1	0.12 37	0.32 65	0.12 8	0.33 41	0.46 280	0.15 21	0.15 40	0.16 63	0.19 159	0.23 41	0.18 91	0.10 286	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.21 51	0.31 231	0.69 84	0.21 39	0.13 70	0.27 26	0.12 8	0.37 69	0.26 18	0.21 138	0.19 90	0.15 47	0.12 15	0.47 335	0.29 319	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.08 48	0.12 228

MLG-Stereo_test2	0.21 51	0.36 291	0.68 82	0.21 39	0.17 199	0.45 219	0.12 8	0.35 50	0.42 233	0.15 21	0.11 8	0.22 168	0.10 3	0.28 113	0.16 52	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

LG-G_1	0.23 95	0.37 295	0.71 91	0.23 102	0.11 23	0.51 318	0.12 8	0.44 140	0.39 188	0.19 106	0.15 40	0.19 132	0.15 65	0.36 231	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

LG-G	0.23 95	0.37 295	0.71 91	0.23 102	0.11 23	0.51 318	0.12 8	0.44 140	0.39 188	0.19 106	0.15 40	0.19 132	0.15 65	0.36 231	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

FORCE_5	0.20 25	0.50 415	0.51 3	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.13 14	0.41 109	0.36 147	0.14 12	0.17 67	0.19 132	0.15 65	0.24 51	0.13 1	0.08 77	0.05 1	0.08 78	0.08 174	0.15 294	0.06 3

rgla	0.20 25	0.54 439	0.64 53	0.22 70	0.21 329	0.35 94	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 39	0.13 19	0.12 4	0.14 37	0.23 41	0.16 52	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.08 72

416test1013	0.20 25	0.46 385	0.72 95	0.23 102	0.22 360	0.36 111	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 39	0.13 19	0.13 7	0.15 65	0.21 14	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

416test	0.20 25	0.45 380	0.67 80	0.23 102	0.22 360	0.36 111	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 39	0.12 14	0.13 7	0.15 65	0.20 5	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

LACA_dic	0.19 9	0.33 250	0.74 99	0.20 10	0.10 13	0.36 111	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 39	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 192	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.07 23

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 135	0.57 457	0.93 152	0.24 143	0.13 70	0.39 146	0.13 14	0.32 31	0.36 147	0.21 138	0.15 40	0.18 103	0.17 98	0.28 113	0.18 91	0.10 286	0.09 319	0.13 485	0.11 352	0.14 265	0.32 613

over-8	0.23 95	0.76 545	0.79 112	0.24 143	0.10 13	0.34 85	0.13 14	0.35 50	0.33 83	0.15 21	0.15 40	0.19 132	0.18 131	0.29 134	0.17 77	0.09 169	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.11 168	0.07 23

over-9	0.24 106	0.77 555	0.85 123	0.23 102	0.11 23	0.35 94	0.13 14	0.37 69	0.34 97	0.15 21	0.14 36	0.19 132	0.19 159	0.29 134	0.17 77	0.09 169	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.07 23

depth_test_26	0.22 82	0.28 182	0.91 147	0.20 10	0.13 70	0.18 8	0.13 14	0.31 26	0.41 219	0.16 39	0.31 250	0.19 132	0.13 23	0.22 29	0.14 7	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.10 129	0.14 300

CAR	0.19 9	0.28 182	0.60 36	0.21 39	0.16 165	0.37 122	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.19 106	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.27 92	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.08 72

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 153	0.60 36	0.20 10	0.16 165	0.37 122	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.18 83	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.30 151	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.08 72

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 48	0.20 10	0.13 70	0.36 111	0.13 14	0.35 50	0.31 53	0.16 39	0.14 36	0.17 82	0.15 65	0.25 65	0.23 220	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

252Zero-FE	0.62 554	0.27 153	0.83 120	0.24 143	0.13 70	0.31 56	0.13 14	0.39 86	0.32 66	8.03 774	0.23 146	0.12 4	0.12 15	0.26 84	0.44 469	0.09 169	0.12 466	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.12 228

Replicate-Monster	0.23 95	0.40 330	0.94 157	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.13 14	0.40 97	0.36 147	0.22 161	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.40 268	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.15 344

2.25w	0.21 51	0.22 63	0.51 3	0.21 39	0.14 95	0.36 111	0.13 14	0.42 122	0.34 97	0.23 185	0.27 197	0.14 20	0.18 131	0.33 192	0.24 248	0.06 1	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4w-stereo	0.20 25	0.21 45	0.57 27	0.21 39	0.15 128	0.39 146	0.13 14	0.39 86	0.33 83	0.22 161	0.21 110	0.13 7	0.20 174	0.29 134	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

111111	0.24 106	0.21 45	0.82 118	0.24 143	0.21 329	0.43 197	0.13 14	0.45 159	0.35 114	0.22 161	0.27 197	0.18 103	0.16 88	0.35 217	0.18 91	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.25 503	0.08 72

MLG-Stereo_test3	0.21 51	0.35 279	0.65 64	0.21 39	0.14 95	0.36 111	0.13 14	0.37 69	0.40 206	0.21 138	0.12 14	0.17 82	0.12 15	0.25 65	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.10 148

MLG-Stereo_test1	0.21 51	0.33 250	0.61 41	0.23 102	0.21 329	0.45 219	0.13 14	0.33 41	0.46 280	0.13 6	0.09 1	0.18 103	0.12 15	0.32 176	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

MLG-Stereo	0.21 51	0.33 250	0.60 36	0.23 102	0.12 37	0.44 209	0.13 14	0.39 86	0.46 280	0.13 6	0.10 3	0.17 82	0.13 23	0.35 217	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

IGEV-Stereo++	0.23 95	0.23 87	0.64 53	0.24 143	0.22 360	0.47 251	0.13 14	0.52 258	0.33 83	0.18 83	0.24 158	0.17 82	0.22 207	0.32 176	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.17 358	0.09 105

F8.5	0.21 51	0.34 269	0.56 23	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.14 35	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.16 57	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.09 89	0.06 3

FORCE_9	0.21 51	0.35 279	0.56 23	0.23 102	0.09 1	0.29 36	0.14 35	0.44 140	0.59 424	0.14 12	0.16 57	0.18 103	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.09 89	0.06 3

TT111	0.19 9	0.22 63	0.66 76	0.20 10	0.12 37	0.32 65	0.14 35	0.29 12	0.29 43	0.17 71	0.12 14	0.20 144	0.14 37	0.26 84	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.08 72

LGCAT	0.24 106	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.12 37	0.47 251	0.14 35	0.34 47	0.19 3	0.17 71	0.13 19	0.23 186	0.15 65	0.39 261	0.21 181	0.14 526	0.34 692	0.07 2	0.08 174	0.07 5	0.53 688

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.35 482	0.12 37	0.32 65	0.14 35	0.30 20	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.17 82	0.13 23	0.27 92	0.14 7	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.15 485	0.07 5	0.09 105

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.20 10	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.25 65	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.20 10	0.14 35	0.32 31	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.25 65	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

MGA	0.19 9	0.27 153	0.57 27	0.20 10	0.18 250	0.37 122	0.14 35	0.30 20	0.25 11	0.18 83	0.14 36	0.15 47	0.10 3	0.30 151	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.08 72

PSi22a	0.20 25	0.28 182	0.89 138	0.20 10	0.11 23	0.16 4	0.14 35	0.32 31	0.35 114	0.12 3	0.09 1	0.22 168	0.16 88	0.20 5	0.14 7	0.09 169	0.09 319	0.07 2	0.05 1	0.13 229	0.11 179

PSi22	0.37 267	0.73 536	1.71 344	0.28 282	0.13 70	0.44 209	0.14 35	0.64 346	0.51 331	0.22 161	0.28 209	0.36 328	0.22 207	0.65 430	0.27 289	0.07 29	0.14 513	0.07 2	0.06 27	0.28 543	0.12 228

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.12 37	0.30 45	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.15 65	0.25 65	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

DispViT+	0.23 95	0.23 87	0.98 166	0.19 3	0.44 634	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.37 162	0.19 106	0.16 57	0.18 103	0.15 65	0.38 253	0.17 77	0.11 381	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

WQFJA1++	2.30 741	0.22 63	6.03 753	1.08 728	1.15 736	0.29 36	0.14 35	0.39 86	0.24 8	13.61 786	0.19 90	3.34 749	0.17 98	0.33 192	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	18.19 796	0.14 300

MatchStereo	0.24 106	0.38 309	1.37 257	0.20 10	0.10 13	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.40 206	0.14 12	0.25 175	0.15 47	0.15 65	0.25 65	0.18 91	0.09 169	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.30 45	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.15 65	0.25 65	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

LCMNet	0.20 25	0.21 45	0.61 41	0.20 10	0.13 70	0.39 146	0.14 35	0.34 47	0.34 97	0.16 39	0.16 57	0.16 63	0.15 65	0.27 92	0.22 209	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 72

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 3	0.22 70	0.17 199	0.35 94	0.14 35	0.27 8	0.25 11	0.19 106	0.21 110	0.14 20	0.15 65	0.27 92	0.16 52	0.06 1	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 300

asd	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.22 70	0.17 199	0.41 172	0.14 35	0.35 50	0.32 66	0.24 196	0.20 101	0.15 47	0.18 131	0.26 84	0.16 52	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

3.25w_new	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.14 35	0.43 131	0.35 114	0.23 185	0.21 110	0.16 63	0.18 131	0.27 92	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.25w	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.14 35	0.43 131	0.35 114	0.23 185	0.21 110	0.16 63	0.18 131	0.27 92	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.5w_stereo	0.21 51	0.22 63	0.55 18	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.14 35	0.43 131	0.33 83	0.21 138	0.24 158	0.14 20	0.18 131	0.34 207	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

monsterstereo	0.22 82	0.22 63	0.52 7	0.25 174	0.27 454	0.39 146	0.14 35	0.51 242	0.33 83	0.25 217	0.27 197	0.13 7	0.13 23	0.38 253	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 3

monsters	0.22 82	0.22 63	0.52 7	0.23 102	0.28 468	0.42 188	0.14 35	0.46 169	0.31 53	0.24 196	0.20 101	0.13 7	0.14 37	0.43 287	0.20 159	0.07 29	0.06 27	0.07 2	0.08 174	0.06 1	0.06 3

IGEV-Stereo+	0.29 179	0.29 197	0.86 128	0.25 174	0.34 556	0.30 45	0.14 35	0.32 31	0.53 361	0.18 83	0.12 14	0.18 103	0.19 159	0.49 353	0.17 77	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.20 577	0.46 680	0.59 699

GCAP-Stereo	0.34 236	0.89 608	1.76 369	0.26 222	0.12 37	0.52 339	0.14 35	0.49 222	0.38 173	0.29 267	0.30 233	0.29 275	0.22 207	0.30 151	0.20 159	0.09 169	0.17 583	0.09 192	0.07 118	0.21 440	0.11 179

F4.4	0.21 51	0.35 279	0.52 7	0.23 102	0.09 1	0.31 56	0.15 60	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.16 57	0.19 132	0.21 189	0.26 84	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.06 3

F5.5	0.20 25	0.48 401	0.59 33	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.15 60	0.41 109	0.37 162	0.14 12	0.15 40	0.19 132	0.17 98	0.22 29	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.05 1

FORCE_8	0.21 51	0.42 349	0.55 18	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.15 60	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.17 67	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.05 1

F7	0.21 51	0.36 291	0.52 7	0.23 102	0.09 1	0.29 36	0.15 60	0.47 195	0.59 424	0.15 21	0.15 40	0.18 103	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.06 3

FORCE_6	0.21 51	0.52 422	0.57 27	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.15 60	0.46 169	0.37 162	0.15 21	0.16 57	0.18 103	0.16 88	0.27 92	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.09 89	0.06 3

SCION-M(vits-remse)	0.25 119	0.22 63	1.44 276	0.35 482	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.15 549	0.10 372	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 179	0.37 295	1.44 276	0.35 482	0.46 653	0.72 589	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

SCION-MonSter(vits)	0.38 280	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.75 427	0.72 571	0.16 39	0.61 522	0.55 465	0.39 449	0.57 388	0.77 589	0.15 549	0.10 372	0.21 643	0.21 585	0.45 677	0.23 515

DF_test	0.20 25	0.28 182	1.00 169	0.23 102	0.16 165	0.15 2	0.15 60	0.28 11	0.25 11	0.15 21	0.16 57	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 91	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.08 72

over-6	0.26 135	0.78 565	1.04 178	0.23 102	0.11 23	0.36 111	0.15 60	0.46 169	0.37 162	0.16 39	0.16 57	0.16 63	0.18 131	0.37 242	0.16 52	0.10 286	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.07 23

qqai	0.21 51	0.20 29	0.63 49	0.39 557	0.13 70	0.32 65	0.15 60	0.35 50	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.27 92	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.27 624	0.07 5	0.09 105

monster-pro	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 123	0.20 10	0.14 95	0.28 29	0.15 60	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.24 51	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.08 72

RT-Monster	0.29 179	0.30 217	0.95 158	0.25 174	0.28 468	0.46 239	0.15 60	0.53 267	0.55 384	0.37 317	0.36 289	0.28 262	0.21 189	0.32 176	0.21 181	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.15 294	0.14 300

PipStereo	0.19 9	0.26 140	0.85 123	0.21 39	0.10 13	0.16 4	0.15 60	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 160	0.14 37	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.12 192	0.09 105

PSi22b	0.20 25	0.26 140	0.88 134	0.21 39	0.10 13	0.16 4	0.15 60	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 160	0.14 37	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.10 372	0.07 2	0.06 27	0.12 192	0.09 105

DepthFocus	0.19 9	0.30 217	0.77 108	0.19 3	0.15 128	0.20 10	0.15 60	0.31 26	0.19 3	0.16 39	0.17 67	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 77	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.10 276	0.08 48	0.07 23

Foundation-i32	0.20 25	0.28 182	0.87 131	0.20 10	0.11 23	0.20 10	0.15 60	0.32 31	0.36 147	0.13 6	0.10 3	0.25 220	0.14 37	0.19 2	0.15 24	0.09 169	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.11 168	0.12 228

LACA1	0.19 9	0.39 322	0.60 36	0.19 3	0.10 13	0.42 188	0.15 60	0.31 26	0.34 97	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.15 65	0.25 65	0.15 24	0.09 169	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

Test_v1	0.21 51	0.27 153	0.95 158	0.20 10	0.14 95	0.28 29	0.15 60	0.37 69	0.27 24	0.16 39	0.18 84	0.15 47	0.13 23	0.25 65	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.11 179

Pro-Stereo	0.22 82	0.25 121	0.66 76	0.22 70	0.14 95	0.49 287	0.15 60	0.23 4	0.35 114	0.16 39	0.13 19	0.14 20	0.09 1	0.49 353	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.37 683	0.08 48	0.09 105

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 36	0.20 10	0.11 23	0.39 146	0.15 60	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.15 40	0.17 82	0.16 88	0.26 84	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 105

BridgeDepth	0.19 9	0.30 217	0.55 18	0.23 102	0.09 1	0.38 140	0.15 60	0.32 31	0.33 83	0.16 39	0.12 14	0.23 186	0.19 159	0.27 92	0.15 24	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DLNR-FE	13.43 785	20.01 790	23.53 791	121.73 812	33.87 801	0.46 239	0.15 60	8.09 780	0.35 114	0.28 258	0.37 295	0.26 235	0.17 98	0.75 459	0.29 319	6.68 782	0.26 667	0.09 192	0.38 685	50.82 812	0.18 422

MonStereo	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

Monster-pub-eth3d	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

qwe	0.21 51	0.22 63	0.61 41	0.21 39	0.20 312	0.41 172	0.15 60	0.46 169	0.35 114	0.26 235	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.31 162	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

StereoAnything_RVC	0.35 250	1.25 705	1.82 417	0.20 10	0.12 37	0.26 25	0.15 60	0.43 131	0.37 162	0.14 12	0.10 3	0.11 3	0.19 159	0.46 323	0.14 7	0.11 381	0.09 319	0.08 78	0.05 1	0.76 720	0.18 422

MonSter	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

dual_stereo	0.23 95	0.25 121	0.66 76	0.21 39	0.15 128	0.27 26	0.15 60	0.62 333	0.40 206	0.15 21	0.13 19	0.18 103	0.14 37	0.37 242	0.19 119	0.09 169	0.31 685	0.07 2	0.10 276	0.07 5	0.07 23

Pointernet	0.29 179	0.25 121	1.49 293	0.24 143	0.20 312	0.47 251	0.15 60	0.62 333	0.47 301	0.22 161	0.29 218	0.26 235	0.20 174	0.28 113	0.20 159	0.10 286	0.07 100	0.07 2	0.12 395	0.10 129	0.07 23

U	3.37 758	0.17 2	0.91 147	0.26 222	13.79 786	19.19 790	0.15 60	0.41 109	0.31 53	0.17 71	0.18 84	0.27 249	0.15 65	0.21 14	0.16 52	0.09 169	0.06 27	17.88 797	12.81 790	0.10 129	0.08 72

trnet	0.28 166	0.26 140	1.32 240	0.19 3	0.12 37	0.54 355	0.15 60	0.48 211	0.46 280	0.27 251	0.33 271	0.24 204	0.21 189	0.30 151	0.21 181	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.09 89	0.07 23

DLNR_Zeroshot_test	13.43 785	19.94 789	23.55 792	121.61 811	35.03 802	0.46 239	0.15 60	8.02 779	0.35 114	0.28 258	0.37 295	0.26 235	0.17 98	0.76 463	0.29 319	6.42 781	0.26 667	0.09 192	0.38 685	50.13 811	0.18 422

CREStereo++_RVC	0.33 225	0.29 197	1.74 353	0.24 143	0.16 165	0.54 355	0.15 60	0.40 97	0.55 384	0.37 317	0.51 418	0.24 204	0.19 159	0.27 92	0.26 277	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.30 644	0.08 48	0.06 3
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
FORCE_4.5	0.19 9	0.25 121	0.50 1	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.16 95	0.45 159	0.35 114	0.13 6	0.16 57	0.16 63	0.24 252	0.28 113	0.13 1	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.06 3

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 142	0.23 102	0.12 37	0.12 1	0.16 95	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 36	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 52	0.09 169	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.11 168	0.07 23

Anonymus	0.21 51	0.21 45	0.75 101	0.25 174	0.14 95	0.34 85	0.16 95	0.32 31	0.31 53	0.18 83	0.15 40	0.23 186	0.17 98	0.27 92	0.24 248	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.10 148

PhaseNet	0.25 119	0.26 140	0.96 163	0.25 174	0.15 128	0.31 56	0.16 95	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.18 84	0.28 262	0.17 98	0.30 151	0.27 289	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.10 276	0.14 265	0.26 553

PointNet	0.20 25	0.21 45	0.82 118	0.21 39	0.12 37	0.37 122	0.16 95	0.33 41	0.28 31	0.16 39	0.15 40	0.18 103	0.13 23	0.22 29	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.07 23

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 41	0.21 39	0.13 70	0.15 2	0.16 95	0.21 2	0.36 147	0.11 1	0.17 67	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 119	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.08 48	0.11 179

Select-FE	0.65 573	0.67 508	2.76 658	0.49 635	0.55 678	0.79 631	0.16 95	0.90 573	0.53 361	0.84 667	0.55 468	0.91 653	0.75 648	0.57 388	1.16 651	0.11 381	0.18 595	0.11 348	0.49 710	0.14 265	0.31 603

Zero-FE251	0.56 514	0.29 197	1.27 225	0.26 222	0.16 165	0.44 209	0.16 95	0.44 140	0.35 114	5.31 770	0.19 90	0.22 168	0.19 159	0.24 51	1.08 638	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.13 271

AdaDepth	0.24 106	0.18 7	1.03 174	0.25 174	0.21 329	0.46 239	0.16 95	0.30 20	0.27 24	0.17 71	0.19 90	0.14 20	0.18 131	0.35 217	0.17 77	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.25 609	0.10 129	0.10 148

asda	0.22 82	0.25 121	0.70 87	0.21 39	0.16 165	0.43 197	0.16 95	0.44 140	0.35 114	0.22 161	0.20 101	0.14 20	0.20 174	0.25 65	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

3.75w	0.21 51	0.21 45	0.61 41	0.21 39	0.20 312	0.44 209	0.16 95	0.44 140	0.30 46	0.22 161	0.20 101	0.13 7	0.18 131	0.29 134	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

SGD-Stereo	0.22 82	0.28 182	0.77 108	0.22 70	0.11 23	0.40 161	0.16 95	0.31 26	0.36 147	0.19 106	0.19 90	0.17 82	0.17 98	0.37 242	0.16 52	0.10 286	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.10 129	0.07 23

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 166	0.28 182	1.09 189	0.33 432	0.15 128	0.30 45	0.16 95	0.58 302	0.42 233	0.19 106	0.19 90	0.17 82	0.26 289	0.38 253	0.37 417	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.25 609	0.10 129	0.06 3

FoundationStereo	0.20 25	0.30 217	0.81 116	0.21 39	0.22 360	0.21 16	0.16 95	0.25 5	0.38 173	0.15 21	0.11 8	0.18 103	0.17 98	0.23 41	0.16 52	0.09 169	0.13 494	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 23

MaDis-Stereo	0.29 179	0.54 439	1.44 276	0.24 143	0.29 478	0.29 36	0.16 95	0.45 159	0.37 162	0.19 106	0.21 110	0.28 262	0.22 207	0.30 151	0.29 319	0.10 286	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.11 168	0.11 179

TANstereo	0.33 225	0.49 407	1.75 360	0.23 102	0.12 37	0.54 355	0.16 95	0.40 97	0.45 269	0.45 375	0.51 418	0.26 235	0.22 207	0.29 134	0.20 159	0.10 286	0.10 372	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.11 179

FORCE_4.6	0.20 25	0.29 197	0.55 18	0.22 70	0.09 1	0.37 122	0.17 111	0.46 169	0.37 162	0.14 12	0.17 67	0.17 82	0.15 65	0.22 29	0.14 7	0.09 169	0.05 1	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.06 3

FORCE_4	0.22 82	0.29 197	0.58 31	0.23 102	0.09 1	0.35 94	0.17 111	0.42 122	0.54 376	0.15 21	0.17 67	0.21 160	0.17 98	0.32 176	0.15 24	0.09 169	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.06 3

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 95	0.41 340	0.59 33	0.27 248	0.24 399	0.34 85	0.17 111	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.19 90	0.16 63	0.12 15	0.32 176	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.11 168	0.31 603

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 25	0.29 197	0.90 142	0.17 1	0.13 70	0.21 16	0.17 111	0.29 12	0.24 8	0.15 21	0.17 67	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 119	0.08 77	0.09 319	0.11 348	0.14 458	0.13 229	0.11 179

HLF11	0.44 355	0.97 643	2.44 592	0.22 70	0.19 288	0.43 197	0.17 111	0.66 356	0.51 331	0.33 293	0.40 324	0.31 287	0.29 353	0.88 488	0.35 403	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.11 179

TS12	0.24 106	0.26 140	0.83 120	0.25 174	0.11 23	0.46 239	0.17 111	0.46 169	0.43 244	0.20 123	0.31 250	0.18 103	0.20 174	0.31 162	0.22 209	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.11 168	0.07 23

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 80	0.19 3	0.12 37	0.35 94	0.17 111	0.27 8	0.31 53	0.16 39	0.13 19	0.15 47	0.15 65	0.28 113	0.13 1	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.06 3

LACA2	0.25 119	0.74 541	1.30 234	0.20 10	0.10 13	0.39 146	0.17 111	0.32 31	0.36 147	0.15 21	0.15 40	0.18 103	0.14 37	0.22 29	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3

VMStereo-Base	0.26 135	0.27 153	1.26 222	0.20 10	0.12 37	0.42 188	0.17 111	0.37 69	0.40 206	0.22 161	0.31 250	0.29 275	0.21 189	0.32 176	0.20 159	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

VIP-Stereo	0.28 166	0.56 451	1.05 181	0.23 102	0.19 288	0.52 339	0.17 111	0.44 140	0.39 188	0.18 83	0.25 175	0.24 204	0.15 65	0.33 192	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.14 265	0.32 613

FE-Mocha	0.41 315	0.31 231	1.44 276	0.28 282	0.33 543	0.41 172	0.17 111	0.69 376	0.45 269	0.44 364	0.50 411	0.41 365	0.45 513	0.36 231	1.17 653	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.21 585	0.13 229	0.13 271

water-stereo	0.24 106	0.17 2	0.88 134	0.24 143	0.14 95	0.37 122	0.17 111	0.43 131	0.32 66	0.26 235	0.35 285	0.26 235	0.24 252	0.22 29	0.25 263	0.09 169	0.09 319	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.10 148

4.25_new	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.5w_new	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.5_new	0.21 51	0.22 63	0.63 49	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.17 111	0.40 97	0.35 114	0.25 217	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

4.5w-stereo	0.21 51	0.22 63	0.63 49	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.17 111	0.40 97	0.35 114	0.25 217	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

4.25w-stereo	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

IGEV	0.22 82	0.28 182	0.88 134	0.21 39	0.24 399	0.42 188	0.17 111	0.35 50	0.37 162	0.20 123	0.22 130	0.14 20	0.12 15	0.24 51	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.07 23

GIP-stereo	0.26 135	0.22 63	0.78 110	0.29 320	0.20 312	0.42 188	0.17 111	0.64 346	0.39 188	0.18 83	0.24 158	0.23 186	0.18 131	0.25 65	0.47 484	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.17 358	0.08 72

MIF-Stereo (partial)	0.34 236	0.41 340	1.93 466	0.26 222	0.24 399	0.32 65	0.17 111	0.53 267	0.42 233	0.25 217	0.37 295	0.25 220	0.26 289	0.44 298	0.31 355	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.19 408	0.14 300

EGLCR-Stereo	0.29 179	0.27 153	0.97 164	0.30 342	0.19 288	0.56 387	0.17 111	0.68 372	0.36 147	0.30 273	0.18 84	0.27 249	0.17 98	0.38 253	0.19 119	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.10 129	0.35 631

XX-TBD	0.34 236	0.77 555	1.75 360	0.34 465	0.13 70	0.51 318	0.17 111	0.43 131	0.50 324	0.37 317	0.49 401	0.23 186	0.18 131	0.28 113	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.07 23

XX-Stereo	0.55 504	0.54 439	3.50 723	0.48 633	0.39 603	0.54 355	0.17 111	0.89 567	0.40 206	0.44 364	0.65 567	0.85 634	0.19 159	0.77 468	0.21 181	0.10 286	0.14 513	0.10 266	0.32 659	0.17 358	0.14 300

CREStereo	0.28 166	0.30 217	1.33 243	0.19 3	0.13 70	0.55 370	0.17 111	0.48 211	0.46 280	0.27 251	0.33 271	0.24 204	0.21 189	0.31 162	0.21 181	0.11 381	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.10 129	0.07 23
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
DIP-Stereo	0.37 267	0.34 269	1.50 297	0.27 248	0.18 250	0.63 514	0.17 111	0.92 594	0.53 361	0.49 420	0.48 384	0.30 284	0.30 364	0.39 261	0.30 342	0.10 286	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.15 294	0.12 228
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GELT-Stereo	0.24 106	0.33 250	0.63 49	0.24 143	0.31 517	0.42 188	0.18 136	0.59 311	0.43 244	0.24 196	0.19 90	0.21 160	0.18 131	0.29 134	0.20 159	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.08 48	0.08 72

testmc14	0.25 119	0.17 2	0.71 91	0.45 613	0.24 399	0.47 251	0.18 136	0.35 50	0.35 114	0.16 39	0.20 101	0.20 144	0.15 65	0.48 342	0.19 119	0.07 29	0.08 223	0.06 1	0.05 1	0.09 89	0.28 572

ManiGeoR	0.44 355	1.04 667	2.50 611	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.18 136	0.72 396	0.53 361	0.28 258	0.36 289	0.32 297	0.28 330	0.85 481	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.12 192	0.10 148

HLf10	0.44 355	1.04 667	2.50 611	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.18 136	0.72 396	0.53 361	0.28 258	0.36 289	0.32 297	0.28 330	0.85 481	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.12 192	0.10 148

HLf8	0.45 378	1.10 678	2.46 596	0.21 39	0.19 288	0.51 318	0.18 136	0.76 440	0.58 411	0.32 289	0.37 295	0.32 297	0.28 330	0.92 490	0.26 277	0.12 444	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.14 265	0.11 179

aanet-new-16k	0.26 135	0.47 396	1.36 252	0.25 174	0.12 37	0.36 111	0.18 136	0.40 97	0.35 114	0.18 83	0.21 110	0.18 103	0.21 189	0.21 14	0.16 52	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.11 179

Hybrid-DGEV-2	0.51 463	0.84 586	1.75 360	0.32 405	0.17 199	0.73 597	0.18 136	0.83 508	0.69 541	0.52 449	0.38 310	0.53 454	0.42 488	0.99 499	0.92 608	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.10 276	0.25 503	0.23 515

DVStereo	0.26 135	0.20 29	0.64 53	0.25 174	0.15 128	0.41 172	0.18 136	0.42 122	0.35 114	0.34 298	0.34 280	0.25 220	0.23 234	0.43 287	0.53 514	0.09 169	0.09 319	0.08 78	0.10 276	0.12 192	0.11 179

2.75w_new	0.21 51	0.21 45	0.57 27	0.20 10	0.14 95	0.40 161	0.18 136	0.47 195	0.36 147	0.24 196	0.20 101	0.13 7	0.19 159	0.31 162	0.21 181	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 23

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 267	0.37 295	1.21 213	0.26 222	0.18 250	0.73 597	0.18 136	0.53 267	0.41 219	0.35 304	0.30 233	0.58 493	0.22 207	0.33 192	0.95 613	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.13 229	0.15 344

GREAT-IGEV	0.37 267	0.28 182	1.48 290	0.25 174	0.38 597	0.46 239	0.18 136	0.33 41	0.34 97	0.15 21	0.29 218	0.15 47	0.17 98	0.36 231	0.23 220	0.07 29	0.76 746	0.07 2	0.26 617	0.21 440	1.03 740
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 82	0.22 63	0.91 147	0.23 102	0.13 70	0.49 287	0.18 136	0.30 20	0.28 31	0.19 106	0.17 67	0.14 20	0.14 37	0.41 274	0.16 52	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.09 105

tg	0.37 267	0.55 449	1.35 250	0.28 282	0.16 165	0.57 406	0.18 136	0.57 296	0.49 313	0.37 317	0.44 350	0.38 343	0.24 252	0.46 323	0.24 248	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.43 666	0.36 639

H2IRNET	0.40 307	0.61 469	1.90 454	0.29 320	0.17 199	0.54 355	0.18 136	0.52 258	0.50 324	0.27 251	0.56 480	0.47 423	0.35 402	0.46 323	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.14 458	0.32 579	0.12 228

UniTT-Stereo	0.30 197	0.36 291	1.68 331	0.27 248	0.24 399	0.29 36	0.18 136	0.33 41	0.34 97	0.26 235	0.37 295	0.18 103	0.18 131	0.31 162	0.27 289	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.25 503	0.08 72

RAFT-RH_RVC	0.61 549	0.50 415	2.33 568	0.36 505	0.29 478	0.60 455	0.18 136	0.44 140	0.58 411	0.76 643	1.91 722	0.47 423	0.29 353	1.60 592	1.23 661	0.14 526	0.07 100	0.13 485	0.13 429	0.10 129	0.09 105

FAST (zero-shot)	0.27 149	0.32 240	0.78 110	0.31 373	0.49 661	0.38 140	0.19 152	0.41 109	0.43 244	0.17 71	0.22 130	0.18 103	0.24 252	0.34 207	0.20 159	0.13 480	0.14 513	0.09 192	0.10 276	0.15 294	0.13 271

aanet-new-90k	0.29 179	0.47 396	1.41 267	0.26 222	0.18 250	0.43 197	0.19 152	0.47 195	0.32 66	0.16 39	0.18 84	0.15 47	0.21 189	0.37 242	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.46 676

aanet-new-60k	0.29 179	0.51 420	1.68 331	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.19 152	0.43 131	0.33 83	0.18 83	0.19 90	0.17 82	0.19 159	0.31 162	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.26 553

aanet-new-70k	0.27 149	0.48 401	1.33 243	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.19 152	0.45 159	0.33 83	0.17 71	0.21 110	0.16 63	0.21 189	0.38 253	0.14 7	0.06 1	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.22 488

aanet-new-36k	0.29 179	0.63 485	1.51 300	0.24 143	0.11 23	0.43 197	0.19 152	0.44 140	0.35 114	0.19 106	0.24 158	0.16 63	0.22 207	0.29 134	0.15 24	0.06 1	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.24 530

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 149	0.40 330	0.87 131	0.22 70	0.17 199	0.36 111	0.19 152	0.39 86	0.32 66	0.21 138	0.24 158	0.18 103	0.23 234	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.13 229	0.55 692

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 179	0.53 430	1.28 227	0.22 70	0.32 528	0.35 94	0.19 152	0.46 169	0.33 83	0.18 83	0.19 90	0.18 103	0.18 131	0.21 14	0.14 7	0.08 77	0.10 372	0.08 78	0.46 703	0.10 129	0.32 613

NLSM3	0.26 135	0.39 322	0.75 101	0.25 174	0.24 399	0.43 197	0.19 152	0.58 302	0.45 269	0.20 123	0.26 188	0.20 144	0.25 269	0.29 134	0.24 248	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.09 232	0.10 129	0.07 23

depthmonostereo	0.26 135	0.23 87	0.65 64	0.41 577	0.13 70	0.41 172	0.19 152	0.51 242	0.40 206	0.25 217	0.29 218	0.26 235	0.28 330	0.44 298	0.23 220	0.09 169	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.08 72

2.5w	0.21 51	0.23 87	0.50 1	0.22 70	0.15 128	0.39 146	0.19 152	0.47 195	0.36 147	0.21 138	0.22 130	0.13 7	0.17 98	0.33 192	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

HART	0.38 280	0.53 430	1.66 327	0.26 222	0.15 128	0.30 45	0.19 152	0.67 367	0.46 280	0.29 267	0.52 433	0.38 343	0.16 88	0.41 274	0.20 159	0.08 77	0.68 739	0.09 192	0.07 118	0.34 600	0.21 473

FLISNet	0.41 315	0.63 485	1.72 345	0.27 248	0.21 329	0.45 219	0.19 152	0.55 284	0.41 219	0.57 513	0.59 498	0.65 528	0.45 513	0.45 314	0.39 435	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.11 352	0.20 424	0.10 148

CoSv	0.41 315	0.63 485	1.72 345	0.27 248	0.21 329	0.45 219	0.19 152	0.55 284	0.41 219	0.57 513	0.59 498	0.65 528	0.45 513	0.45 314	0.39 435	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.11 352	0.20 424	0.10 148

ISRNet	0.47 407	0.44 370	1.55 306	0.37 530	0.31 517	0.49 287	0.19 152	0.75 427	0.66 520	0.63 584	0.71 604	0.67 545	0.39 449	0.58 393	0.44 469	0.23 653	0.16 562	0.21 643	0.20 577	0.21 440	0.25 542

UGAM-zero	0.63 561	0.39 322	2.49 607	0.30 342	0.49 661	0.67 557	0.19 152	0.91 585	0.45 269	0.77 647	0.45 354	1.16 702	0.82 660	2.05 671	0.29 319	0.09 169	0.15 544	0.09 192	0.44 699	0.11 168	0.22 488

RAStereo	0.28 166	0.48 401	1.52 302	0.26 222	0.18 250	0.25 24	0.19 152	0.42 122	0.35 114	0.20 123	0.25 175	0.20 144	0.16 88	0.24 51	0.24 248	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.12 192	0.08 72

GCST	0.72 613	1.10 678	2.15 532	1.11 732	0.59 687	0.62 496	0.19 152	0.75 427	0.53 361	0.56 502	0.63 541	0.47 423	0.31 374	1.11 518	0.33 381	0.75 731	0.45 714	0.84 732	0.64 735	0.69 713	0.54 689

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 149	0.40 330	0.86 128	0.22 70	0.17 199	0.36 111	0.19 152	0.39 86	0.32 66	0.21 138	0.24 158	0.18 103	0.23 234	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.13 229	0.55 692

MoCha-V2	0.36 260	0.32 240	1.41 267	0.36 505	0.31 517	0.35 94	0.19 152	0.57 296	0.39 188	0.30 273	0.32 261	0.28 262	0.27 310	0.47 335	0.24 248	0.08 77	0.56 728	0.08 78	0.38 685	0.18 386	0.12 228

GMStereo_Zeroshot	0.41 315	0.36 291	1.54 304	0.41 577	0.19 288	0.52 339	0.19 152	0.59 311	0.52 343	0.57 513	0.59 498	0.63 513	0.29 353	0.58 393	0.33 381	0.15 549	0.09 319	0.16 574	0.09 232	0.24 489	0.12 228

MIM_Stereo	0.41 315	0.60 464	1.88 442	0.31 373	0.21 329	0.50 301	0.19 152	0.64 346	0.44 252	0.43 357	0.53 446	0.43 383	0.27 310	0.51 364	0.28 304	0.08 77	0.14 513	0.11 348	0.10 276	0.26 525	0.26 553

CASnet	0.28 166	0.31 231	1.20 211	0.28 282	0.11 23	0.47 251	0.19 152	0.44 140	0.44 252	0.38 328	0.31 250	0.23 186	0.17 98	0.29 134	0.19 119	0.10 286	0.06 27	0.15 555	0.12 395	0.16 334	0.07 23
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 250	0.26 140	1.48 290	0.31 373	0.15 128	0.61 475	0.19 152	0.60 324	0.54 376	0.28 258	0.29 218	0.40 359	0.33 391	0.50 360	0.27 289	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.19 408	0.08 72

MC-Stereo	0.32 213	0.31 231	1.46 283	0.31 373	0.15 128	0.53 348	0.19 152	0.44 140	0.35 114	0.36 311	0.38 310	0.27 249	0.27 310	0.42 282	0.19 119	0.09 169	0.13 494	0.09 192	0.16 510	0.20 424	0.13 271

RALAANet	0.43 345	0.98 648	1.90 454	0.32 405	0.23 383	0.48 268	0.19 152	0.67 367	0.53 361	0.48 408	0.45 354	0.39 350	0.30 364	0.48 342	0.37 417	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.14 458	0.27 537	0.10 148

CFNet-RSSM	0.41 315	0.32 240	2.20 542	0.27 248	0.44 634	0.52 339	0.19 152	0.76 440	0.48 305	0.43 357	0.36 289	0.54 462	0.26 289	0.33 192	0.25 263	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.38 685	0.10 129	0.09 105

Gwc-CoAtRS	0.38 280	0.33 250	1.92 463	0.27 248	0.41 623	0.48 268	0.19 152	0.59 311	0.46 280	0.43 357	0.39 319	0.57 486	0.26 289	0.32 176	0.26 277	0.09 169	0.09 319	0.09 192	0.31 653	0.11 168	0.09 105

DN-CSS_ROB	0.48 414	1.23 702	1.99 494	0.39 557	0.22 360	0.56 387	0.19 152	0.75 427	0.61 449	0.45 375	0.62 528	0.41 365	0.31 374	0.70 450	0.32 368	0.11 381	0.08 223	0.14 524	0.13 429	0.36 622	0.12 228

EE1	0.34 236	0.18 7	1.79 403	0.28 282	0.17 199	0.50 301	0.20 180	0.71 389	0.44 252	0.33 293	0.33 271	0.29 275	0.23 234	0.43 287	0.19 119	0.10 286	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.26 525	0.09 105

DNSM	0.56 514	0.71 523	0.86 128	0.25 174	0.14 95	0.44 209	0.20 180	0.48 211	0.44 252	0.21 138	0.45 354	0.26 235	0.22 207	1.29 543	1.02 630	0.11 381	0.47 719	0.08 78	0.14 458	1.91 757	1.50 754

TestStereo_HL2	0.41 315	0.86 594	1.82 417	0.26 222	0.16 165	0.48 268	0.20 180	0.62 333	0.51 331	0.35 304	0.41 330	0.32 297	0.27 310	1.09 513	0.29 319	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.10 148

GGDA	0.41 315	0.90 612	1.83 421	0.26 222	0.15 128	0.50 301	0.20 180	0.63 342	0.52 343	0.35 304	0.41 330	0.31 287	0.27 310	1.11 518	0.27 289	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.10 148

MCSU-Stereo	0.23 95	0.19 12	0.73 97	0.22 70	0.16 165	0.48 268	0.20 180	0.33 41	0.38 173	0.20 123	0.21 110	0.24 204	0.13 23	0.42 282	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 148

DNS	0.55 504	0.72 528	0.93 152	0.30 342	0.50 664	0.41 172	0.20 180	0.48 211	0.39 188	0.18 83	0.49 401	0.27 249	0.19 159	1.22 533	0.66 562	0.10 286	0.48 723	0.11 348	0.21 585	1.72 753	1.49 752

aanet-new-78k	0.33 225	0.44 370	2.51 616	0.26 222	0.12 37	0.42 188	0.20 180	0.45 159	0.31 53	0.16 39	0.22 130	0.15 47	0.25 269	0.34 207	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.31 603

aanet-new-40k	0.25 119	0.37 295	1.35 250	0.24 143	0.24 399	0.38 140	0.20 180	0.39 86	0.26 18	0.18 83	0.24 158	0.16 63	0.20 174	0.20 5	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.18 422

aanet-new-34k	0.27 149	0.57 457	1.36 252	0.23 102	0.11 23	0.34 85	0.20 180	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.27 197	0.17 82	0.22 207	0.20 5	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.29 580

aanet-new-32k	0.27 149	0.49 407	1.73 348	0.25 174	0.17 199	0.40 161	0.20 180	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.21 110	0.20 144	0.22 207	0.22 29	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

aanet-new-30k	0.28 166	0.49 407	1.75 360	0.25 174	0.17 199	0.40 161	0.20 180	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.21 110	0.20 144	0.22 207	0.22 29	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

aanet-new-12k	0.24 106	0.24 106	1.06 183	0.27 248	0.12 37	0.43 197	0.20 180	0.51 242	0.34 97	0.19 106	0.16 57	0.15 47	0.21 189	0.25 65	0.16 52	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.11 168	0.09 105

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 179	0.58 459	0.98 166	0.21 39	0.31 517	0.41 172	0.20 180	0.46 169	0.34 97	0.21 138	0.22 130	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.15 24	0.08 77	0.10 372	0.08 78	0.45 700	0.09 89	0.29 580

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 119	0.35 279	0.69 84	0.23 102	0.27 454	0.35 94	0.20 180	0.44 140	0.28 31	0.21 138	0.22 130	0.14 20	0.22 207	0.21 14	0.14 7	0.07 29	0.08 223	0.08 78	0.47 704	0.09 89	0.34 628

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 119	0.24 106	0.76 104	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.07 5	0.15 344

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 135	0.23 87	1.00 169	0.22 70	0.31 517	0.47 251	0.20 180	0.44 140	0.33 83	0.27 251	0.32 261	0.24 204	0.14 37	0.23 41	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.16 380

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 119	0.24 106	0.84 122	0.22 70	0.32 528	0.48 268	0.20 180	0.45 159	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.07 5	0.13 271

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 119	0.41 340	1.08 185	0.23 102	0.23 383	0.45 219	0.20 180	0.44 140	0.30 46	0.18 83	0.21 110	0.22 168	0.20 174	0.23 41	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.14 300

Foundation-i1c-attn	0.22 82	0.18 7	0.68 82	0.20 10	0.10 13	0.27 26	0.20 180	0.49 222	0.37 162	0.20 123	0.23 146	0.24 204	0.25 269	0.29 134	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 105

Foundation-i1b	0.22 82	0.20 29	0.69 84	0.20 10	0.11 23	0.28 29	0.20 180	0.50 231	0.37 162	0.21 138	0.22 130	0.27 249	0.24 252	0.28 113	0.18 91	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 3

Selective-IGEV-i32	0.29 179	0.23 87	1.28 227	0.27 248	0.30 496	0.35 94	0.20 180	0.56 290	0.38 173	0.21 138	0.30 233	0.22 168	0.18 131	0.37 242	0.18 91	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.15 485	0.16 334	0.29 580

BStereo	0.28 166	0.33 250	1.34 247	0.23 102	0.29 478	0.33 73	0.20 180	0.46 169	0.35 114	0.22 161	0.17 67	0.20 144	0.14 37	0.28 113	0.25 263	0.07 29	0.07 100	0.16 574	0.21 585	0.12 192	0.11 179

Anonymus123	0.31 206	0.33 250	1.34 247	0.23 102	0.29 478	0.98 675	0.20 180	0.49 222	0.35 114	0.22 161	0.17 67	0.20 144	0.14 37	0.28 113	0.25 263	0.07 29	0.07 100	0.16 574	0.21 585	0.12 192	0.11 179

zero-FE	0.80 644	0.27 153	8.23 766	0.49 635	0.98 722	0.33 73	0.20 180	0.48 211	1.28 707	0.17 71	0.20 101	0.77 602	0.22 207	0.60 406	0.97 615	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.10 276	0.33 588	0.14 300

FlowAnything_test	0.23 95	0.32 240	0.52 7	0.28 282	0.17 199	0.37 122	0.20 180	0.38 79	0.24 8	0.24 196	0.20 101	0.21 160	0.17 98	0.26 84	0.25 263	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.16 510	0.17 358	0.12 228

2w_stereo	0.21 51	0.19 12	0.51 3	0.22 70	0.13 70	0.41 172	0.20 180	0.50 231	0.34 97	0.25 217	0.23 146	0.13 7	0.23 234	0.24 51	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

SCV_C0	0.33 225	0.43 357	1.42 272	0.25 174	0.16 165	0.35 94	0.20 180	0.68 372	0.44 252	0.24 196	0.27 197	0.29 275	0.20 174	0.58 393	0.18 91	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.26 525	0.17 402

GCAP-BAT	1.13 692	0.30 217	9.45 770	3.22 766	5.97 767	0.39 146	0.20 180	0.59 311	0.41 219	0.26 235	0.26 188	0.23 186	0.17 98	0.31 162	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.17 402

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 549	0.61 469	3.35 720	0.33 432	0.58 685	0.66 550	0.20 180	0.98 643	0.55 384	0.73 634	0.52 433	0.99 673	0.65 620	0.58 393	0.29 319	0.10 286	0.16 562	0.10 266	0.41 695	0.29 550	0.20 458

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 267	1.34 717	1.24 219	0.23 102	0.12 37	0.33 73	0.20 180	0.40 97	0.33 83	0.25 217	0.21 110	0.16 63	0.14 37	0.27 92	0.63 554	0.55 718	0.06 27	0.11 348	0.13 429	0.25 503	0.49 683

AIO-Stereo	0.30 197	0.27 153	1.25 220	0.27 248	0.24 399	0.37 122	0.20 180	0.52 258	0.36 147	0.21 138	0.30 233	0.23 186	0.14 37	0.31 162	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.38 685	0.19 408	0.31 603

RSM++	0.27 149	0.26 140	0.87 131	0.28 282	0.13 70	0.39 146	0.20 180	0.45 159	0.45 269	0.20 123	0.24 158	0.24 204	0.17 98	0.36 231	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.26 525	0.18 422

CAS++	0.31 206	0.33 250	1.43 273	0.25 174	0.17 199	0.31 56	0.20 180	0.78 469	0.41 219	0.30 273	0.30 233	0.21 160	0.16 88	0.33 192	0.18 91	0.15 549	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.15 294	0.11 179
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 135	0.24 106	1.03 174	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.34 97	0.26 235	0.29 218	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.14 300

test_for_model	0.25 119	0.24 106	0.76 104	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.07 5	0.15 344

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 446	0.33 250	0.93 152	0.26 222	0.22 360	0.46 239	0.20 180	1.10 696	1.34 712	3.16 764	0.32 261	0.22 168	0.20 174	0.30 151	0.22 209	0.10 286	0.09 319	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.19 439

MyStereo8	0.54 492	0.80 570	2.76 658	0.32 405	0.33 543	0.71 583	0.20 180	0.87 552	0.57 400	0.51 440	0.59 498	0.50 440	0.33 391	0.68 439	0.55 525	0.10 286	0.29 679	0.10 266	0.13 429	0.21 440	0.34 628

plain	0.37 267	0.47 396	2.15 532	0.27 248	0.19 288	0.33 73	0.20 180	0.58 302	0.46 280	0.23 185	0.37 295	0.23 186	0.25 269	0.45 314	0.28 304	0.11 381	0.08 223	0.13 485	0.09 232	0.42 664	0.12 228

MSKI-zero shot	0.46 391	0.38 309	2.47 602	0.27 248	0.43 633	0.56 387	0.20 180	0.77 452	0.43 244	0.60 555	0.51 418	0.44 394	0.17 98	0.68 439	0.21 181	0.09 169	0.29 679	0.09 192	0.32 659	0.14 265	0.10 148

testlalala	0.26 135	0.24 106	1.03 174	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.34 97	0.26 235	0.29 218	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.14 300

GCAPDPT-zeroshot	1.09 689	0.30 217	8.70 767	3.22 766	5.88 766	0.39 146	0.20 180	0.59 311	0.41 219	0.26 235	0.26 188	0.23 186	0.17 98	0.31 162	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.19 439

LoS	0.31 206	0.30 217	1.52 302	0.23 102	0.13 70	0.54 355	0.20 180	0.48 211	0.49 313	0.25 217	0.28 209	0.37 334	0.24 252	0.38 253	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.05 1	0.15 294	0.07 23
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 197	0.27 153	1.09 189	0.23 102	0.50 664	0.40 161	0.20 180	0.46 169	0.44 252	0.22 161	0.28 209	0.26 235	0.19 159	0.33 192	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.15 294	0.49 683

Selective-IGEV	0.29 179	0.23 87	1.28 227	0.27 248	0.30 496	0.35 94	0.20 180	0.56 290	0.38 173	0.21 138	0.30 233	0.22 168	0.18 131	0.37 242	0.18 91	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.15 485	0.16 334	0.29 580

riskmin	0.37 267	0.22 63	1.74 353	0.32 405	0.20 312	0.48 268	0.20 180	0.66 356	0.46 280	0.36 311	0.34 280	0.69 559	0.45 513	0.39 261	0.27 289	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.08 174	0.13 229	0.16 380

GLC_STEREO	0.28 166	0.27 153	1.36 252	0.28 282	0.12 37	0.41 172	0.20 180	0.37 69	0.38 173	0.26 235	0.30 233	0.25 220	0.19 159	0.33 192	0.24 248	0.09 169	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.09 105

iRaftStereo_RVC	0.37 267	0.53 430	1.41 267	0.28 282	0.15 128	0.52 339	0.20 180	0.54 280	0.46 280	0.37 317	0.43 339	0.41 365	0.23 234	0.36 231	0.26 277	0.09 169	0.15 544	0.12 420	0.11 352	0.41 656	0.37 646

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 336	0.86 594	1.78 383	0.28 282	0.17 199	0.52 339	0.20 180	0.62 333	0.61 449	0.50 427	0.61 522	0.39 350	0.32 383	0.35 217	0.30 342	0.07 29	0.10 372	0.09 192	0.09 232	0.35 614	0.10 148

GEAR-Net	0.32 213	0.19 12	1.32 240	0.31 373	0.14 95	0.32 65	0.21 228	0.70 384	0.34 97	0.22 161	0.28 209	0.22 168	0.27 310	0.35 217	0.27 289	0.09 169	0.16 562	0.08 78	0.15 485	0.25 503	0.45 672

small-0shot	0.21 51	0.38 309	0.93 152	0.20 10	0.14 95	0.22 18	0.21 228	0.31 26	0.39 188	0.14 12	0.24 158	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.07 23

TestStereo_HLe17	0.48 414	1.17 697	2.73 654	0.22 70	0.18 250	0.50 301	0.21 228	0.78 469	0.58 411	0.31 279	0.37 295	0.31 287	0.28 330	1.06 509	0.25 263	0.10 286	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.13 229	0.09 105

TestStereo-Hl	0.39 297	0.50 415	1.74 353	0.25 174	0.15 128	0.49 287	0.21 228	0.70 384	0.51 331	0.38 328	0.39 319	0.37 334	0.31 374	1.07 510	0.25 263	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.12 192	0.09 105

DF	0.34 236	0.29 197	0.95 158	0.31 373	0.44 634	0.40 161	0.21 228	0.71 389	0.32 66	0.23 185	0.37 295	0.32 297	0.17 98	0.39 261	0.85 603	0.10 286	0.09 319	0.08 78	0.29 634	0.09 89	0.20 458

DN	0.37 267	0.23 87	1.40 265	0.37 530	0.40 614	0.48 268	0.21 228	0.51 242	0.40 206	0.23 185	0.24 158	0.36 328	0.18 131	0.81 475	0.54 521	0.13 480	0.11 432	0.11 348	0.34 667	0.12 192	0.19 439

aanet-32k-new	0.30 197	0.60 464	1.61 318	0.25 174	0.15 128	0.46 239	0.21 228	0.41 109	0.33 83	0.17 71	0.24 158	0.17 82	0.23 234	0.30 151	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.39 655

aanet-new-28k	0.34 236	0.53 430	2.69 645	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.21 228	0.37 69	0.29 43	0.18 83	0.24 158	0.17 82	0.21 189	0.22 29	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.31 653	0.10 129	0.23 515

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 149	0.46 385	1.39 264	0.23 102	0.17 199	0.35 94	0.21 228	0.40 97	0.25 11	0.18 83	0.21 110	0.17 82	0.18 131	0.25 65	0.17 77	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.28 628	0.08 48	0.27 564

aanet-new-24k	0.27 149	0.40 330	1.12 193	0.24 143	0.45 645	0.40 161	0.21 228	0.39 86	0.28 31	0.19 106	0.28 209	0.17 82	0.20 174	0.23 41	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.32 659	0.09 89	0.10 148

aanet-new-10k	0.27 149	0.52 422	1.27 225	0.27 248	0.15 128	0.49 287	0.21 228	0.46 169	0.31 53	0.21 138	0.20 101	0.19 132	0.22 207	0.26 84	0.18 91	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.10 129	0.16 380

aanet-new-14k	0.25 119	0.33 250	1.13 194	0.26 222	0.12 37	0.37 122	0.21 228	0.45 159	0.36 147	0.20 123	0.27 197	0.15 47	0.29 353	0.24 51	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.11 168	0.12 228

aanet-new	0.32 213	0.29 197	2.39 580	0.25 174	0.25 423	0.43 197	0.21 228	0.41 109	0.31 53	0.18 83	0.23 146	0.16 63	0.30 364	0.33 192	0.15 24	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.13 271

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 106	0.22 63	0.90 142	0.23 102	0.32 528	0.47 251	0.21 228	0.48 211	0.34 97	0.20 123	0.25 175	0.21 160	0.23 234	0.20 5	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.09 105

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 149	0.39 322	0.79 112	0.24 143	0.24 399	0.37 122	0.21 228	0.37 69	0.33 83	0.19 106	0.27 197	0.18 103	0.22 207	0.20 5	0.16 52	0.07 29	0.14 513	0.08 78	0.51 714	0.08 48	0.39 655

Foundation-i1a	0.22 82	0.16 1	0.66 76	0.20 10	0.10 13	0.29 36	0.21 228	0.50 231	0.39 188	0.25 217	0.22 130	0.27 249	0.25 269	0.33 192	0.18 91	0.08 77	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

LiteMatch	0.25 119	0.69 515	0.65 64	0.28 282	0.14 95	0.30 45	0.21 228	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.37 425	0.25 65	0.40 443	0.10 286	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.12 228

Lsterematch	0.39 297	0.69 515	1.65 322	0.28 282	0.14 95	0.50 301	0.21 228	0.47 195	0.58 411	0.43 357	0.59 498	0.44 394	0.37 425	0.44 298	0.40 443	0.10 286	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.12 228

gcap_with_dpt	0.25 119	0.22 63	1.00 169	0.22 70	0.30 496	0.48 268	0.21 228	0.45 159	0.32 66	0.27 251	0.31 250	0.20 144	0.14 37	0.20 5	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.13 271

NLSM1	0.39 297	0.24 106	0.56 23	0.27 248	0.40 614	0.49 287	0.21 228	1.44 724	1.64 732	0.25 217	0.33 271	0.25 220	0.26 289	0.40 268	0.32 368	0.10 286	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.22 457	0.13 271

GEAStereo	0.35 250	0.32 240	1.17 203	0.53 654	0.60 692	0.55 370	0.21 228	0.40 97	0.27 24	0.20 123	0.22 130	0.16 63	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.11 381	0.37 698	0.08 78	0.06 27	0.33 588	0.71 710

GSStereo	0.36 260	0.32 240	1.17 203	0.34 465	0.60 692	0.55 370	0.21 228	0.62 333	0.41 219	0.22 161	0.22 130	0.17 82	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.33 588	0.84 721

GS-Stereo							0.21 228	0.62 333	0.41 219	0.22 161	0.22 130	0.17 82	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.33 588	0.84 721

IGEV-FE	0.53 485	0.34 269	2.91 680	0.32 405	0.18 250	0.54 355	0.21 228	0.72 396	0.42 233	0.81 659	0.51 418	0.70 570	0.41 470	0.48 342	1.13 645	0.09 169	0.15 544	0.10 266	0.35 671	0.19 408	0.09 105

DDF-Stereo	0.37 267	0.27 153	0.79 112	0.39 557	0.29 478	0.38 140	0.21 228	0.47 195	0.51 331	0.32 289	0.17 67	0.79 611	0.23 234	0.64 418	1.04 634	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.12 395	0.35 614	0.15 344

LG-Stereo_L1	0.21 51	0.31 231	0.85 123	0.22 70	0.14 95	0.28 29	0.21 228	0.38 79	0.26 18	0.16 39	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 242	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 148

LG-Stereo	0.27 149	0.25 121	0.95 158	0.25 174	0.15 128	0.43 197	0.21 228	0.50 231	0.40 206	0.18 83	0.29 218	0.25 220	0.16 88	0.28 113	0.35 403	0.07 29	0.07 100	0.11 348	0.10 276	0.24 489	0.10 148

castereo++	0.28 166	0.43 357	0.93 152	0.28 282	0.17 199	0.53 348	0.21 228	0.55 284	0.45 269	0.17 71	0.26 188	0.32 297	0.17 98	0.33 192	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.29 634	0.13 229	0.06 3

rvit_stereo_0081_aga	0.27 149	0.29 197	1.08 185	0.26 222	0.20 312	0.33 73	0.21 228	0.41 109	0.42 233	0.26 235	0.28 209	0.27 249	0.21 189	0.31 162	0.21 181	0.14 526	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.10 148

model_zeroshot	0.44 355	0.68 511	1.97 493	0.28 282	0.18 250	0.69 575	0.21 228	0.63 342	0.40 206	1.00 687	0.34 280	0.42 379	0.20 174	0.69 445	0.24 248	0.10 286	0.22 636	0.10 266	0.22 597	0.12 192	0.10 148

RSM	0.28 166	0.26 140	0.97 164	0.25 174	0.24 399	0.37 122	0.21 228	0.49 222	0.44 252	0.21 138	0.27 197	0.28 262	0.17 98	0.38 253	0.20 159	0.07 29	0.07 100	0.09 192	0.34 667	0.21 440	0.16 380

IGEV++	0.34 236	0.43 357	1.32 240	0.31 373	0.14 95	0.32 65	0.21 228	0.70 384	0.34 97	0.22 161	0.28 209	0.22 168	0.27 310	0.35 217	0.27 289	0.09 169	0.39 709	0.08 78	0.15 485	0.25 503	0.45 672

11t1	0.33 225	0.19 12	1.41 267	0.33 432	0.16 165	0.48 268	0.21 228	0.67 367	0.48 305	0.40 337	0.34 280	0.32 297	0.33 391	0.42 282	0.27 289	0.11 381	0.12 466	0.10 266	0.08 174	0.13 229	0.14 300

IGEV_Zeroshot_test	0.53 485	0.33 250	2.91 680	0.32 405	0.18 250	0.54 355	0.21 228	0.72 396	0.42 233	0.81 659	0.51 418	0.71 575	0.41 470	0.48 342	1.13 645	0.09 169	0.15 544	0.10 266	0.35 671	0.19 408	0.09 105

PCWNet_CMD	0.46 391	0.45 380	2.28 560	0.26 222	0.20 312	0.55 370	0.21 228	0.75 427	0.64 488	0.48 408	0.55 468	0.68 552	0.57 585	0.46 323	0.30 342	0.11 381	0.10 372	0.14 524	0.10 276	0.18 386	0.14 300

AEACV	0.33 225	0.24 106	1.44 276	0.28 282	0.35 569	0.47 251	0.21 228	0.43 131	0.28 31	0.26 235	0.25 175	0.22 168	0.38 435	0.30 151	0.18 91	0.09 169	0.35 694	0.09 192	0.36 680	0.23 472	0.25 542

Any-RAFT	0.38 280	0.25 121	1.89 449	0.27 248	0.17 199	0.68 569	0.21 228	0.78 469	0.53 361	0.43 357	0.43 339	0.54 462	0.30 364	0.41 274	0.20 159	0.10 286	0.12 466	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.09 105

IIG-Stereo	0.59 535	0.65 498	1.74 353	0.54 660	0.23 383	0.61 475	0.21 228	0.73 410	0.65 504	0.64 594	0.69 589	0.69 559	0.38 435	2.09 678	1.39 674	0.11 381	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.09 105

CroCo-Stereo	0.30 197	0.45 380	1.08 185	0.31 373	0.17 199	0.19 9	0.21 228	0.73 410	0.50 324	0.21 138	0.24 158	0.55 465	0.22 207	0.27 92	0.26 277	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.12 192	0.09 105
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
raftrobust	0.38 280	0.68 511	1.54 304	0.32 405	0.46 653	0.52 339	0.21 228	0.56 290	0.42 233	0.52 449	0.35 285	0.31 287	0.33 391	0.37 242	0.30 342	0.10 286	0.11 432	0.08 78	0.07 118	0.21 440	0.19 439

CFNet_pseudo	0.45 378	0.46 385	2.23 551	0.25 174	0.19 288	0.56 387	0.21 228	0.77 452	0.60 431	0.49 420	0.56 480	0.69 559	0.47 539	0.52 368	0.31 355	0.11 381	0.10 372	0.15 555	0.10 276	0.17 358	0.14 300

AFF-stereo	0.44 355	0.96 635	1.78 383	0.31 373	0.15 128	0.50 301	0.21 228	0.64 346	0.63 480	0.47 389	0.64 558	0.49 437	0.34 400	0.46 323	0.31 355	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.37 631	0.10 148

MSMDNet	0.46 391	0.44 370	2.28 560	0.26 222	0.20 312	0.55 370	0.21 228	0.75 427	0.64 488	0.48 408	0.55 468	0.68 552	0.56 579	0.46 323	0.30 342	0.11 381	0.10 372	0.13 485	0.10 276	0.18 386	0.15 344

ccs_rob	0.45 378	0.46 385	2.22 547	0.26 222	0.19 288	0.56 387	0.21 228	0.77 452	0.60 431	0.49 420	0.56 480	0.69 559	0.47 539	0.52 368	0.31 355	0.11 381	0.09 319	0.16 574	0.10 276	0.17 358	0.14 300

AnonStereo	0.38 280	0.43 357	1.77 378	0.27 248	0.23 383	0.50 301	0.22 272	0.74 415	0.46 280	0.37 317	0.37 295	0.36 328	0.23 234	0.54 379	0.21 181	0.10 286	0.23 645	0.10 266	0.08 174	0.35 614	0.09 105

anonymous	0.24 106	0.43 357	1.04 178	0.24 143	0.15 128	0.23 21	0.22 272	0.39 86	0.28 31	0.20 123	0.24 158	0.16 63	0.13 23	0.28 113	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.20 458

Weightmod	0.43 345	0.56 451	0.91 147	0.26 222	0.22 360	0.56 387	0.22 272	0.45 159	0.38 173	0.30 273	0.72 609	0.38 343	0.32 383	0.61 412	0.33 381	0.40 703	0.14 513	0.10 266	0.10 276	0.52 699	1.06 742

aanet-new-22k	0.28 166	0.52 422	1.51 300	0.24 143	0.13 70	0.33 73	0.22 272	0.37 69	0.32 66	0.18 83	0.24 158	0.18 103	0.21 189	0.27 92	0.16 52	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.31 603

aanet-new-8k	0.26 135	0.38 309	1.21 213	0.25 174	0.13 70	0.44 209	0.22 272	0.49 222	0.34 97	0.18 83	0.21 110	0.17 82	0.25 269	0.29 134	0.17 77	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.12 228

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 106	0.31 231	0.88 134	0.25 174	0.23 383	0.45 219	0.22 272	0.39 86	0.30 46	0.21 138	0.27 197	0.18 103	0.21 189	0.23 41	0.16 52	0.07 29	0.09 319	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.13 271

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 135	0.38 309	0.90 142	0.23 102	0.17 199	0.35 94	0.22 272	0.44 140	0.33 83	0.21 138	0.25 175	0.16 63	0.22 207	0.23 41	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.45 700	0.08 48	0.27 564

Foundation-i1	0.26 135	0.29 197	0.75 101	0.23 102	0.21 329	0.30 45	0.22 272	0.60 324	0.43 244	0.24 196	0.31 250	0.35 321	0.23 234	0.27 92	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.07 23

DA	0.32 213	0.26 140	0.89 138	0.29 320	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.60 324	0.39 188	0.23 185	0.30 233	0.24 204	0.26 289	0.60 406	0.18 91	0.10 286	0.12 466	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.52 686

GGEV	0.32 213	0.26 140	0.89 138	0.29 320	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.60 324	0.39 188	0.23 185	0.30 233	0.24 204	0.26 289	0.60 406	0.18 91	0.10 286	0.12 466	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.52 686

GASTEREO	0.35 250	0.72 528	1.15 199	0.56 670	0.20 312	0.52 339	0.22 272	0.56 290	0.40 206	0.30 273	0.31 250	0.16 63	0.31 374	0.35 217	0.26 277	0.09 169	0.14 513	0.08 78	0.28 628	0.14 265	0.20 458

MSCF	0.35 250	0.72 528	1.15 199	0.58 679	0.21 329	0.50 301	0.22 272	0.56 290	0.38 173	0.29 267	0.29 218	0.17 82	0.30 364	0.35 217	0.26 277	0.09 169	0.12 466	0.08 78	0.29 634	0.15 294	0.21 473

3w_stereo	0.21 51	0.22 63	0.59 33	0.22 70	0.12 37	0.37 122	0.22 272	0.50 231	0.38 173	0.22 161	0.21 110	0.12 4	0.22 207	0.26 84	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

1w_stereo	0.22 82	0.17 2	0.52 7	0.23 102	0.16 165	0.44 209	0.22 272	0.55 284	0.40 206	0.25 217	0.29 218	0.13 7	0.26 289	0.28 113	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

LG-Stereo_L2	0.21 51	0.31 231	0.85 123	0.22 70	0.14 95	0.31 56	0.22 272	0.38 79	0.25 11	0.17 71	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 176	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 148

DFGA-Net	0.51 463	1.06 672	1.75 360	0.30 342	0.24 399	0.54 355	0.22 272	0.63 342	0.60 431	0.48 408	0.51 418	0.35 321	0.27 310	1.82 633	0.53 514	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.12 395	0.37 631	0.15 344

AIO-test1	0.45 378	0.87 599	2.27 558	0.33 432	0.33 543	0.50 301	0.22 272	0.74 415	0.66 520	0.29 267	0.41 330	0.29 275	0.22 207	0.73 455	0.29 319	0.09 169	0.08 223	0.12 420	0.14 458	0.30 562	0.22 488

SMoEStereo_RVC	0.29 179	0.26 140	1.03 174	0.25 174	0.14 95	0.46 239	0.22 272	0.36 63	0.38 173	0.23 185	0.23 146	0.21 160	0.18 131	0.45 314	0.60 547	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.20 458

tt45	0.29 179	0.24 106	1.06 183	0.25 174	0.17 199	0.55 370	0.22 272	0.41 109	0.35 114	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.18 131	0.64 418	0.34 391	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.21 440	0.11 179

fffy	0.28 166	0.24 106	1.19 207	0.27 248	0.15 128	0.37 122	0.22 272	0.42 122	0.32 66	0.20 123	0.29 218	0.26 235	0.20 174	0.44 298	0.20 159	0.08 77	0.10 372	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.18 422

rvit_stereo_0083	0.25 119	0.19 12	0.58 31	0.28 282	0.18 250	0.28 29	0.22 272	0.38 79	0.54 376	0.23 185	0.30 233	0.27 249	0.26 289	0.37 242	0.24 248	0.14 526	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.12 192	0.10 148

rvit_stereo_0081	0.25 119	0.21 45	0.61 41	0.28 282	0.17 199	0.31 56	0.22 272	0.42 122	0.53 361	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.21 189	0.34 207	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.09 105

rvit_stereo_0082	0.25 119	0.21 45	0.61 41	0.28 282	0.17 199	0.31 56	0.22 272	0.42 122	0.53 361	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.21 189	0.34 207	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.09 105

rvit_stereo_0075_2	0.40 307	0.40 330	1.88 442	0.33 432	0.32 528	0.41 172	0.22 272	0.58 302	0.53 361	0.38 328	0.51 418	0.40 359	0.27 310	0.44 298	0.29 319	0.20 628	0.15 544	0.22 647	0.15 485	0.18 386	0.23 515

RAFT-Stereo-weight	0.34 236	0.29 197	1.43 273	0.28 282	0.28 468	0.55 370	0.22 272	0.78 469	0.48 305	0.46 387	0.38 310	0.36 328	0.17 98	0.33 192	0.23 220	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.09 105

MGS-Stereo	0.32 213	0.34 269	1.70 337	0.25 174	0.14 95	0.40 161	0.22 272	0.38 79	0.43 244	0.24 196	0.51 418	0.25 220	0.18 131	0.31 162	0.20 159	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.08 174	0.47 682	0.08 72

EKT-Stereo	1.47 722	0.49 407	1.93 466	2.57 762	19.31 789	0.55 370	0.22 272	0.69 376	0.42 233	0.38 328	0.36 289	0.43 383	0.27 310	0.69 445	0.26 277	0.12 444	0.14 513	0.11 348	0.16 510	0.20 424	0.15 344

CFNet_ucs	0.48 414	0.50 415	2.32 565	0.26 222	0.22 360	0.57 406	0.22 272	0.85 530	0.65 504	0.53 460	0.64 558	0.68 552	0.44 508	0.54 379	0.31 355	0.13 480	0.12 466	0.16 574	0.11 352	0.19 408	0.17 402

LoS_RVC	0.29 179	0.33 250	1.19 207	0.25 174	0.34 556	0.43 197	0.22 272	0.42 122	0.32 66	0.22 161	0.33 271	0.23 186	0.24 252	0.31 162	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.31 603

CroCo-Stereo Lap2	0.33 225	0.61 469	1.47 287	0.32 405	0.38 597	0.23 21	0.22 272	0.58 302	0.46 280	0.22 161	0.27 197	0.29 275	0.23 234	0.32 176	0.26 277	0.09 169	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.21 440	0.14 300

DCANet-4	0.40 307	0.27 153	2.21 543	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.47 370	0.28 262	0.37 425	0.37 242	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

fff	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

ADStereo(finetuned)	0.45 378	0.77 555	2.12 524	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.48 384	0.31 287	0.76 651	0.37 242	0.38 424	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.23 515

sCroCo_RVC	0.33 225	0.32 240	1.89 449	0.34 465	0.27 454	0.30 45	0.22 272	0.48 211	0.44 252	0.22 161	0.33 271	0.25 220	0.25 269	0.32 176	0.24 248	0.14 526	0.16 562	0.12 420	0.12 395	0.15 294	0.13 271

HCRNet	0.46 391	0.49 407	1.65 322	0.38 547	0.29 478	0.58 423	0.22 272	0.75 427	0.62 467	0.47 389	0.49 401	0.48 435	0.36 408	1.12 522	0.37 417	0.15 549	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.17 358	0.17 402

DCANet	0.42 336	0.77 555	1.95 479	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.48 384	0.31 287	0.41 470	0.36 231	0.39 435	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.23 515

csc	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

cscssc	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

FENet	0.44 355	0.30 217	2.42 586	0.32 405	0.17 199	0.58 423	0.22 272	0.77 452	0.59 424	0.47 389	0.42 336	0.55 465	0.38 435	0.49 353	0.47 484	0.12 444	0.09 319	0.12 420	0.11 352	0.13 229	0.16 380

CFNet	0.58 527	0.96 635	1.78 383	0.33 432	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.88 561	0.75 605	0.46 387	0.59 498	0.58 493	0.40 459	2.29 690	0.48 490	0.12 444	0.09 319	0.15 555	0.14 458	0.30 562	0.15 344

HITNet	0.46 391	0.92 617	2.09 515	0.33 432	0.14 95	0.55 370	0.22 272	0.83 508	0.56 396	0.51 440	0.49 401	0.48 435	0.37 425	0.48 342	0.54 521	0.09 169	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.09 105
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
iResNet_ROB	0.50 446	1.15 691	1.73 348	0.31 373	0.21 329	0.58 423	0.22 272	0.95 625	0.82 641	0.58 531	0.62 528	0.57 486	0.39 449	0.84 479	0.40 443	0.11 381	0.08 223	0.09 192	0.06 27	0.21 440	0.13 271

Weightmod_eth	0.39 297	0.45 380	0.99 168	0.28 282	0.28 468	0.39 146	0.23 314	0.46 169	0.36 147	0.28 258	0.63 541	0.33 309	0.36 408	0.76 463	0.27 289	0.67 725	0.10 372	0.10 266	0.09 232	0.47 682	0.22 488

TestStereo_HL3	0.49 434	0.88 603	3.21 710	0.25 174	0.17 199	0.47 251	0.23 314	0.68 372	0.39 188	0.45 375	0.52 433	0.36 328	0.28 330	1.16 528	0.21 181	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.11 179

quiztm	0.37 267	0.82 579	1.45 281	0.40 569	0.29 478	0.42 188	0.23 314	0.73 410	0.47 301	0.36 311	0.42 336	0.28 262	0.20 174	0.29 134	0.26 277	0.10 286	0.06 27	0.09 192	0.09 232	0.34 600	0.09 105

WQFJA1	0.42 336	0.24 106	0.53 15	0.26 222	0.38 597	0.48 268	0.23 314	1.72 735	2.07 749	0.25 217	0.25 175	0.28 262	0.27 310	0.32 176	0.34 391	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.13 271

WQFJX	0.42 336	0.25 121	0.55 18	0.26 222	0.39 603	0.47 251	0.23 314	1.76 737	1.82 742	0.26 235	0.26 188	0.28 262	0.28 330	0.42 282	0.32 368	0.10 286	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.24 489	0.16 380

NLMM	0.42 336	0.24 106	0.53 15	0.26 222	0.38 597	0.48 268	0.23 314	1.72 735	2.06 748	0.25 217	0.25 175	0.28 262	0.27 310	0.32 176	0.34 391	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.13 271

xyz-stereo-finetune2	0.35 250	0.45 380	1.04 178	0.21 39	0.12 37	0.58 423	0.23 314	0.50 231	0.45 269	0.31 279	0.46 363	0.30 284	0.41 470	0.81 475	0.51 506	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.09 105

SCV	0.35 250	0.59 462	1.37 257	0.34 465	0.22 360	0.28 29	0.23 314	0.72 396	0.35 114	0.19 106	0.30 233	0.24 204	0.20 174	0.64 418	0.19 119	0.11 381	0.08 223	0.09 192	0.29 634	0.34 600	0.29 580

AIO-test2	0.49 434	1.15 691	1.96 488	0.42 588	0.37 591	0.50 301	0.23 314	0.79 485	0.70 551	0.33 293	0.53 446	0.27 249	0.22 207	0.67 436	0.29 319	0.73 729	0.08 223	0.13 485	0.17 530	0.17 358	0.18 422

999	0.29 179	0.25 121	1.05 181	0.26 222	0.18 250	0.49 287	0.23 314	0.38 79	0.37 162	0.20 123	0.32 261	0.23 186	0.18 131	0.73 455	0.36 409	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.24 489	0.10 148

mms	0.27 149	0.26 140	0.91 147	0.25 174	0.18 250	0.32 65	0.23 314	0.37 69	0.31 53	0.21 138	0.30 233	0.23 186	0.17 98	0.46 323	0.21 181	0.08 77	0.10 372	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.47 678

ours_stereo	0.27 149	0.25 121	1.21 213	0.25 174	0.17 199	0.35 94	0.23 314	0.38 79	0.35 114	0.20 123	0.31 250	0.23 186	0.17 98	0.41 274	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.18 422

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 601	0.65 498	3.45 721	0.50 639	0.60 692	0.75 610	0.23 314	0.96 630	0.60 431	0.76 643	1.30 698	0.81 618	0.60 599	0.57 388	0.82 599	0.10 286	0.16 562	0.11 348	0.43 698	0.31 570	0.22 488

test_sample1	0.40 307	0.18 7	1.19 207	0.31 373	0.18 250	0.48 268	0.23 314	0.78 469	0.49 313	0.44 364	0.44 350	0.45 403	0.41 470	1.39 553	0.33 381	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.12 192	0.13 271

AE-Stereo	0.42 336	0.29 197	1.65 322	0.43 592	0.47 658	0.56 387	0.23 314	0.86 541	0.46 280	0.31 279	0.41 330	0.43 383	0.24 252	0.34 207	0.24 248	0.09 169	0.48 723	0.11 348	0.45 700	0.22 457	0.19 439

ff7	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

IGEVStereo-DCA	0.33 225	0.34 269	1.38 259	0.27 248	0.16 165	0.45 219	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.21 110	0.26 235	0.25 269	0.64 418	0.52 510	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.18 544	0.16 334	0.22 488

ffff	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

11t	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

HH	0.49 434	0.49 407	2.78 663	0.50 639	0.41 623	0.38 140	0.23 314	0.72 396	0.38 173	0.63 584	0.48 384	0.87 643	0.41 470	0.64 418	0.21 181	0.09 169	0.17 583	0.10 266	0.09 232	0.16 334	0.12 228

HanStereo	0.49 434	0.49 407	2.78 663	0.50 639	0.41 623	0.38 140	0.23 314	0.72 396	0.38 173	0.63 584	0.48 384	0.87 643	0.41 470	0.64 418	0.21 181	0.09 169	0.17 583	0.10 266	0.09 232	0.16 334	0.12 228

SDNR	1.22 705	0.80 570	2.71 647	0.33 432	1.48 746	1.98 739	0.23 314	1.93 744	2.44 754	0.89 674	2.52 737	1.36 712	0.51 560	3.65 753	1.93 698	0.30 688	0.31 685	0.22 647	0.16 510	0.33 588	0.36 639

CAS	0.35 250	0.25 121	1.30 234	0.79 708	0.34 556	0.51 318	0.23 314	0.46 169	0.39 188	0.22 161	0.31 250	0.20 144	0.17 98	0.28 113	0.23 220	0.73 729	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.09 89	0.37 646

anonymousdsp2	0.34 236	0.24 106	1.16 202	0.28 282	0.15 128	0.57 406	0.23 314	0.79 485	0.47 301	0.38 328	0.37 295	0.40 359	0.25 269	0.47 335	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.13 429	0.19 408	0.27 564

anonymousdsp	0.34 236	0.53 430	1.47 287	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.49 222	0.40 206	0.25 217	0.24 158	0.22 168	0.24 252	0.55 384	0.19 119	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.18 544	0.24 489	0.29 580

RCA-Stereo	0.34 236	0.32 240	1.30 234	0.26 222	0.14 95	0.58 423	0.23 314	0.78 469	0.62 467	0.40 337	0.44 350	0.28 262	0.35 402	0.29 134	0.20 159	0.09 169	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.19 408	0.08 72

ccc-4	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

BUS	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.30 342	0.21 329	0.91 666	0.23 314	1.00 665	0.61 449	0.63 584	0.53 446	0.66 535	0.30 364	0.43 287	0.32 368	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

NINENet	0.50 446	0.33 250	1.69 333	0.55 667	0.25 423	0.91 666	0.23 314	0.98 643	0.71 561	0.53 460	0.55 468	0.66 535	0.30 364	1.22 533	0.32 368	0.15 549	0.13 494	0.16 574	0.11 352	0.16 334	0.13 271

IGEV-Stereo	0.34 236	0.54 439	1.47 287	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.49 222	0.40 206	0.25 217	0.24 158	0.22 168	0.24 252	0.54 379	0.19 119	0.09 169	0.10 372	0.10 266	0.18 544	0.24 489	0.29 580
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 355	1.02 665	1.74 353	0.35 482	0.19 288	0.58 423	0.23 314	0.49 222	0.66 520	0.41 346	0.38 310	0.34 317	0.29 353	0.53 374	0.30 342	0.24 662	0.10 372	0.37 699	0.19 564	0.27 537	0.15 344

test-3	0.43 345	0.20 29	1.70 337	0.34 465	0.32 528	0.45 219	0.23 314	0.71 389	0.46 280	0.51 440	0.29 218	0.45 403	0.21 189	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.35 671	0.29 550	0.28 572

test_1	0.43 345	0.20 29	1.70 337	0.34 465	0.32 528	0.45 219	0.23 314	0.71 389	0.46 280	0.50 427	0.29 218	0.45 403	0.21 189	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.35 671	0.29 550	0.29 580

TRStereo	0.53 485	0.76 545	2.38 578	0.42 588	0.29 478	0.69 575	0.23 314	1.81 740	0.55 384	0.36 311	0.32 261	0.47 423	0.40 459	0.46 323	0.25 263	0.12 444	0.11 432	0.11 348	0.41 695	0.13 229	0.32 613

AnonymousM	0.37 267	0.44 370	1.50 297	0.25 174	0.15 128	0.52 339	0.23 314	0.60 324	0.42 233	0.42 351	0.32 261	0.30 284	0.25 269	0.34 207	0.23 220	0.11 381	0.09 319	0.71 729	0.36 680	0.12 192	0.07 23

GMStereo	0.38 280	0.99 653	1.91 460	0.27 248	0.16 165	0.39 146	0.23 314	0.47 195	0.62 467	0.38 328	0.34 280	0.25 220	0.25 269	0.39 261	0.29 319	0.14 526	0.08 223	0.10 266	0.12 395	0.15 294	0.11 179
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 414	0.89 608	1.85 427	0.29 320	0.14 95	0.59 442	0.23 314	0.72 396	0.59 424	0.66 603	0.66 569	0.55 465	0.36 408	1.03 506	0.49 495	0.09 169	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.19 408	0.11 179

monster_256*512	0.32 213	0.53 430	0.71 91	0.28 282	0.19 288	0.41 172	0.24 351	0.66 356	0.51 331	0.29 267	0.37 295	0.47 423	0.37 425	0.34 207	0.28 304	0.08 77	0.06 27	0.11 348	0.10 276	0.18 386	0.15 344

SE	0.33 225	0.44 370	0.89 138	0.29 320	0.15 128	0.50 301	0.24 351	0.50 231	0.34 97	0.34 298	0.46 363	0.27 249	0.36 408	0.28 113	0.29 319	0.18 601	0.08 223	0.12 420	0.15 485	0.41 656	0.32 613

Hybrid-DGEV-03	0.45 378	0.88 603	1.75 360	0.29 320	0.17 199	0.58 423	0.24 351	0.65 353	0.48 305	0.59 545	1.01 671	0.39 350	0.28 330	0.41 274	0.34 391	0.09 169	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.34 600	0.24 530

NLMM1	0.46 391	0.27 153	0.53 15	0.27 248	0.38 597	0.49 287	0.24 351	1.97 747	2.38 753	0.28 258	0.27 197	0.26 235	0.25 269	0.47 335	0.31 355	0.10 286	0.11 432	0.10 266	0.09 232	0.23 472	0.15 344

xyz-stereo	3.02 754	0.29 197	30.64 805	0.23 102	0.12 37	15.52 781	0.24 351	0.51 242	0.47 301	0.59 545	7.99 772	0.64 523	0.47 539	1.39 553	0.50 500	0.09 169	0.07 100	0.34 692	0.07 118	0.13 229	0.08 72

AIO_rvc	0.41 315	0.64 490	1.29 231	0.58 679	0.39 603	0.37 122	0.24 351	0.50 231	0.43 244	0.28 258	0.23 146	0.25 220	0.16 88	0.99 499	0.19 119	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.25 503	0.85 723

HUF	0.59 535	0.65 498	2.46 596	0.45 613	0.77 712	0.34 85	0.24 351	0.46 169	0.39 188	0.31 279	0.28 209	0.25 220	0.19 159	0.67 436	0.18 91	0.12 444	2.03 772	0.08 78	0.06 27	0.31 570	1.59 758

fffft	0.29 179	0.21 45	1.10 191	0.24 143	0.15 128	0.42 188	0.24 351	0.42 122	0.38 173	0.21 138	0.18 84	0.20 144	0.16 88	0.44 298	0.70 573	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.28 543	0.20 458
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 197	0.42 349	1.26 222	0.24 143	0.12 37	0.43 197	0.24 351	0.40 97	0.56 396	0.35 304	0.37 295	0.26 235	0.24 252	0.29 134	0.19 119	0.08 77	0.12 466	0.08 78	0.07 118	0.22 457	0.10 148

WCG-NET（raft）	0.32 213	0.53 430	1.21 213	0.23 102	0.12 37	0.44 209	0.24 351	0.40 97	0.50 324	0.35 304	0.35 285	0.47 423	0.25 269	0.35 217	0.20 159	0.08 77	0.29 679	0.08 78	0.07 118	0.22 457	0.11 179

SMFormer	0.50 446	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.49 495	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.15 294	0.16 380

tta	0.50 446	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.49 495	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.11 179

qqq1	0.48 414	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.11 179

fff1	0.48 414	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.11 179

CASS	0.39 297	0.30 217	1.61 318	0.32 405	0.17 199	0.53 348	0.24 351	0.70 384	0.49 313	0.59 545	0.54 458	0.40 359	0.40 459	0.41 274	0.30 342	0.17 588	0.10 372	0.14 524	0.11 352	0.18 386	0.17 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 446	0.63 485	2.13 526	0.30 342	0.23 383	0.45 219	0.24 351	0.59 311	0.53 361	0.50 427	2.10 726	0.42 379	0.26 289	0.35 217	0.23 220	0.09 169	0.14 513	0.10 266	0.32 659	0.16 334	0.15 344

knoymous	0.34 236	0.25 121	1.75 360	0.24 143	0.18 250	0.45 219	0.24 351	0.57 296	0.38 173	0.41 346	0.39 319	0.55 465	0.25 269	0.38 253	0.23 220	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.07 118	0.13 229	0.12 228

x	0.35 250	0.20 29	1.36 252	0.33 432	0.17 199	0.47 251	0.24 351	0.75 427	0.54 376	0.40 337	0.40 324	0.42 379	0.34 400	0.45 314	0.32 368	0.11 381	0.14 513	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

rafts_anoy	0.43 345	0.89 608	1.96 488	0.32 405	0.30 496	0.48 268	0.24 351	0.62 333	0.49 313	0.37 317	0.38 310	0.33 309	0.30 364	0.51 364	0.34 391	0.10 286	0.39 709	0.13 485	0.15 485	0.17 358	0.15 344

s12784h	0.36 260	0.28 182	1.58 311	0.23 102	0.11 23	0.62 496	0.24 351	0.79 485	0.64 488	0.44 364	0.52 433	0.28 262	0.26 289	0.50 360	0.24 248	0.11 381	0.06 27	0.09 192	0.06 27	0.16 334	0.06 3

TestStereo	0.45 378	0.54 439	2.11 520	0.29 320	0.16 165	0.43 197	0.24 351	0.54 280	0.45 269	0.37 317	0.46 363	0.34 317	0.27 310	1.98 662	0.27 289	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.14 265	0.08 72

222	0.78 640	0.23 87	1.23 217	0.28 282	0.18 250	0.62 496	0.24 351	1.02 676	0.70 551	0.58 531	0.66 569	0.46 415	0.42 488	1.80 629	6.53 772	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.17 402

xxxx	0.70 601	0.21 45	1.33 243	0.28 282	0.18 250	0.63 514	0.24 351	1.02 676	0.69 541	0.50 427	0.62 528	0.58 493	0.38 435	1.47 572	5.21 761	0.13 480	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.15 344

CCAANet	0.55 504	0.73 536	2.47 602	0.30 342	0.24 399	0.55 370	0.24 351	0.84 521	0.64 488	0.40 337	0.67 572	0.56 479	0.36 408	1.87 642	0.41 451	0.10 286	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.11 168	0.13 271

FADNet_RVC	0.81 652	1.14 687	2.42 586	0.30 342	0.24 399	0.71 583	0.24 351	0.95 625	0.61 449	0.44 364	0.56 480	0.59 497	0.42 488	1.52 577	0.68 569	0.94 737	0.96 753	0.28 673	1.00 751	0.90 727	1.36 750

SME	0.53 485	1.10 678	1.55 306	0.35 482	0.20 312	0.65 543	0.25 376	0.67 367	0.48 305	0.47 389	0.49 401	0.35 321	0.36 408	1.79 624	0.51 506	0.26 671	0.10 372	0.12 420	0.13 429	0.45 677	0.25 542

WQFJX1	0.45 378	0.28 182	0.56 23	0.27 248	0.35 569	0.48 268	0.25 376	1.98 748	2.08 750	0.26 235	0.26 188	0.29 275	0.28 330	0.50 360	0.31 355	0.10 286	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.14 300

xyz-stereo-finetune	0.31 206	0.46 385	0.79 112	0.21 39	0.12 37	0.53 348	0.25 376	0.52 258	0.54 376	0.28 258	0.32 261	0.29 275	0.23 234	0.59 399	0.55 525	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.13 229	0.08 72

MM-Stereo_test2	0.38 280	0.28 182	2.46 596	0.43 592	0.15 128	0.50 301	0.25 376	0.47 195	0.38 173	0.33 293	0.26 188	0.23 186	0.22 207	0.34 207	0.29 319	0.08 77	0.09 319	0.09 192	0.10 276	0.36 622	0.22 488

AIO_test	0.39 297	0.37 295	1.19 207	0.73 701	0.67 701	0.35 94	0.25 376	0.47 195	0.34 97	0.34 298	0.22 130	0.33 309	0.17 98	1.31 544	0.19 119	0.11 381	0.15 544	0.08 78	0.21 585	0.15 294	0.23 515

rvit_0105_6	0.31 206	0.29 197	1.00 169	0.31 373	0.18 250	0.35 94	0.25 376	0.51 242	0.61 449	0.25 217	0.28 209	0.32 297	0.25 269	0.39 261	0.25 263	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.13 429	0.14 265	0.13 271

Occ-G	0.30 197	0.30 217	1.33 243	0.23 102	0.15 128	0.36 111	0.25 376	0.43 131	0.31 53	0.26 235	0.35 285	0.46 415	0.22 207	0.30 151	0.25 263	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.16 510	0.31 570	0.08 72

test_sample3	0.50 446	0.41 340	1.88 442	0.32 405	0.19 288	0.57 406	0.25 376	0.92 594	0.64 488	0.52 449	0.49 401	0.47 423	0.35 402	1.79 624	0.37 417	0.13 480	0.10 372	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.16 380

ACVNet-DCA	0.42 336	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.76 440	0.52 343	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

xx1	0.46 391	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	1.01 681	0.31 279	0.38 310	0.46 415	0.36 408	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.12 420	0.12 395	0.12 192	0.14 300

1test111	0.44 355	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.76 440	0.52 343	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.96 496	0.30 342	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

cc1	0.47 407	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	1.01 681	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.25 503	0.40 661

tt1	0.44 355	0.64 490	1.83 421	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	0.88 658	0.31 279	0.37 295	0.25 220	0.35 402	0.63 416	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.25 503	0.36 639

4D-IteraStereo	0.44 355	0.96 635	2.63 635	0.27 248	0.30 496	0.45 219	0.25 376	0.52 258	0.50 324	0.40 337	0.31 250	0.40 359	0.19 159	0.35 217	0.32 368	0.09 169	0.06 27	0.12 420	0.11 352	0.19 408	0.30 593

anonymousa	0.48 414	0.46 385	2.44 592	0.29 320	0.34 556	0.61 475	0.25 376	0.66 356	0.54 376	0.53 460	0.77 625	0.73 582	0.46 529	0.33 192	0.31 355	0.10 286	0.09 319	0.12 420	0.29 634	0.10 129	0.19 439

ProNet	0.30 197	0.54 439	1.29 231	0.25 174	0.15 128	0.47 251	0.25 376	0.48 211	0.39 188	0.21 138	0.23 146	0.22 168	0.20 174	0.44 298	0.19 119	0.08 77	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.12 228

raft_robust	0.55 504	0.84 586	1.73 348	0.28 282	0.54 675	0.53 348	0.25 376	0.88 561	0.75 605	0.48 408	0.46 363	0.76 600	0.75 648	1.46 565	0.27 289	0.09 169	0.10 372	0.10 266	0.30 644	0.26 525	0.16 380

AACVNet	0.54 492	0.78 565	1.73 348	0.36 505	0.21 329	0.57 406	0.25 376	0.71 389	0.51 331	0.55 492	0.59 498	0.64 523	0.41 470	2.13 682	0.41 451	0.14 526	0.11 432	0.14 524	0.11 352	0.33 588	0.15 344

GANet-ADL	0.44 355	0.41 340	2.31 564	0.33 432	0.20 312	0.57 406	0.25 376	0.75 427	0.54 376	0.42 351	0.59 498	0.56 479	0.30 364	0.40 268	0.38 424	0.14 526	0.11 432	0.09 192	0.08 174	0.22 457	0.17 402

ASMatch	0.60 541	0.43 357	2.58 629	0.91 717	0.36 578	0.56 387	0.25 376	0.52 258	0.61 449	0.47 389	1.21 690	0.47 423	0.66 625	1.34 548	0.94 611	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.10 129	0.16 380

raft+_RVC	0.44 355	0.67 508	1.85 427	0.34 465	0.71 706	0.51 318	0.25 376	0.64 346	0.51 331	0.35 304	0.45 354	0.32 297	0.28 330	0.43 287	0.32 368	0.09 169	0.19 608	0.10 266	0.09 232	0.20 424	0.40 661

pcwnet_v2	0.64 565	0.49 407	4.41 742	0.32 405	0.27 454	0.60 455	0.25 376	0.97 639	0.88 658	0.59 545	0.70 599	0.63 513	0.55 575	0.66 435	0.37 417	0.17 588	0.15 544	0.15 555	0.14 458	0.21 440	0.23 515

PMTNet	0.31 206	0.35 279	1.30 234	0.20 10	0.14 95	0.57 406	0.25 376	0.46 169	0.42 233	0.27 251	0.32 261	0.27 249	0.24 252	0.39 261	0.23 220	0.43 706	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.18 386	0.07 23

BEATNet_4x	0.47 407	0.73 536	1.91 460	0.33 432	0.15 128	0.56 387	0.25 376	0.85 530	0.58 411	0.54 473	0.51 418	0.57 486	0.42 488	0.57 388	0.61 550	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.20 424	0.16 380

noway7	0.65 573	2.12 758	4.60 744	0.34 465	0.20 312	0.46 239	0.26 400	0.77 452	0.64 488	0.34 298	0.39 319	0.50 440	0.46 529	0.40 268	0.54 521	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.29 550	0.30 593

test_sample5	0.51 463	0.43 357	1.83 421	0.32 405	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.92 594	0.65 504	0.53 460	0.59 498	0.45 403	0.36 408	1.87 642	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

test_sample4	0.50 446	0.42 349	1.88 442	0.32 405	0.19 288	0.56 387	0.26 400	0.93 602	0.65 504	0.54 473	0.54 458	0.45 403	0.36 408	1.79 624	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

mmm	0.38 280	0.21 45	1.18 205	0.35 482	0.17 199	0.49 287	0.26 400	0.78 469	0.52 343	0.50 427	0.57 489	0.41 365	0.37 425	0.71 452	0.31 355	0.11 381	0.13 494	0.14 524	0.13 429	0.15 294	0.14 300

DualNet	0.51 463	0.43 357	1.83 421	0.32 405	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.92 594	0.65 504	0.54 473	0.62 528	0.45 403	0.36 408	1.87 642	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

ffm	0.47 407	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.74 415	0.88 658	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	0.63 416	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.15 555	0.13 429	0.25 503	0.36 639

ff1	0.73 622	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.74 415	0.88 658	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.10 286	0.24 650	0.15 555	0.13 429	0.25 503	0.36 639

mmx	0.72 613	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.99 655	0.76 616	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.13 480	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.15 344

xxx	0.72 613	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.99 655	0.76 616	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.13 480	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.15 344

StereoVision	0.45 378	0.72 528	1.94 476	0.33 432	0.32 528	0.47 251	0.26 400	0.68 372	0.57 400	0.32 289	0.89 651	0.45 403	0.27 310	0.49 353	0.36 409	0.13 480	0.15 544	0.16 574	0.15 485	0.19 408	0.13 271

qqq	0.38 280	0.21 45	1.34 247	0.28 282	0.15 128	0.45 219	0.26 400	0.76 440	0.52 343	0.39 335	0.41 330	0.46 415	0.36 408	0.96 496	0.30 342	0.11 381	0.14 513	0.12 420	0.12 395	0.12 192	0.14 300

IER	0.43 345	0.38 309	1.69 333	0.26 222	0.25 423	0.66 550	0.26 400	0.71 389	0.55 384	0.54 473	0.59 498	0.60 504	0.53 567	0.52 368	0.39 435	0.11 381	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.14 265	0.11 179

dd	0.42 336	0.96 635	1.77 378	0.31 373	0.17 199	0.57 406	0.26 400	0.49 222	0.68 532	0.41 346	0.40 324	0.34 317	0.27 310	0.45 314	0.40 443	0.17 588	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.21 440	0.12 228

dad	0.51 463	1.01 659	1.74 353	0.29 320	0.19 288	0.60 455	0.26 400	0.52 258	0.75 605	0.63 584	0.63 541	0.63 513	0.33 391	0.85 481	0.47 484	0.27 677	0.15 544	0.40 702	0.18 544	0.22 457	0.14 300

PSMNet-ADL	0.51 463	0.38 309	1.65 322	0.35 482	0.21 329	0.67 557	0.26 400	0.74 415	0.55 384	0.42 351	0.52 433	0.70 570	0.45 513	1.91 654	0.57 537	0.15 549	0.13 494	0.11 348	0.13 429	0.15 294	0.20 458

OMP-Stereo	0.59 535	0.65 498	1.74 353	0.56 670	0.37 591	0.60 455	0.26 400	0.70 384	0.65 504	0.66 603	0.60 515	0.69 559	0.32 383	2.09 678	1.20 657	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.09 232	0.17 358	0.10 148

ROB_FTStereo	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.26 400	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.49 353	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

RALCasStereoNet	0.45 378	0.88 603	1.85 427	0.30 342	0.26 441	0.49 287	0.26 400	0.58 302	0.51 331	0.36 311	0.48 384	0.36 328	0.28 330	0.55 384	0.34 391	0.10 286	0.53 726	0.09 192	0.08 174	0.25 503	0.34 628

111	0.48 414	1.09 677	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.59 442	0.26 400	0.83 508	0.78 625	0.48 408	0.52 433	0.56 479	0.38 435	0.49 353	0.38 424	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.23 472	0.35 631

DMCA	0.41 315	0.52 422	1.26 222	0.31 373	0.24 399	0.59 442	0.26 400	0.77 452	0.63 480	0.58 531	0.48 384	0.57 486	0.35 402	0.40 268	0.50 500	0.14 526	0.10 372	0.14 524	0.10 276	0.15 294	0.15 344

R-Stereo Train	0.36 260	0.21 45	1.70 337	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.78 469	0.36 147	0.57 513	0.67 572	0.33 309	0.24 252	0.32 176	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.12 228

RAFT-Stereo	0.36 260	0.21 45	1.70 337	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.78 469	0.36 147	0.57 513	0.67 572	0.33 309	0.24 252	0.32 176	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.12 228
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 414	0.82 579	1.85 427	0.30 342	0.27 454	0.64 528	0.26 400	0.74 415	0.55 384	0.48 408	0.53 446	0.63 513	0.41 470	0.88 488	0.38 424	0.15 549	0.10 372	0.17 595	0.17 530	0.18 386	0.15 344

StereoDRNet-Refined	0.50 446	0.41 340	1.50 297	0.33 432	0.21 329	0.68 569	0.26 400	0.81 494	0.68 532	0.67 608	0.68 580	0.73 582	0.42 488	1.10 515	0.59 545	0.11 381	0.08 223	0.14 524	0.14 458	0.25 503	0.21 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 613	1.06 672	2.09 515	0.47 625	0.36 578	0.78 627	0.26 400	0.98 643	1.34 712	0.61 564	2.07 724	0.64 523	0.61 608	0.83 477	0.71 576	0.31 690	0.14 513	0.15 555	0.12 395	0.60 708	0.21 473

IGEV_i1	0.44 355	0.26 140	2.01 497	0.33 432	0.18 250	0.58 423	0.27 425	0.84 521	0.49 313	0.45 375	0.47 370	0.55 465	0.33 391	0.65 430	0.36 409	0.11 381	0.11 432	0.13 485	0.19 564	0.17 358	0.28 572

NLCSM	0.46 391	0.37 295	0.72 95	0.29 320	0.36 578	0.49 287	0.27 425	1.33 718	1.59 731	0.29 267	0.29 218	0.29 275	0.31 374	1.44 559	0.35 403	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.10 276	0.35 614	0.14 300

gasm-f	0.36 260	0.34 269	1.13 194	0.53 654	0.44 634	0.54 355	0.27 425	0.40 97	0.27 24	0.20 123	0.33 271	0.16 63	0.22 207	0.36 231	0.25 263	0.11 381	0.37 698	0.08 78	0.06 27	0.38 638	0.71 710

G2L-Stereo	0.55 504	0.85 591	2.18 539	0.31 373	0.27 454	0.59 442	0.27 425	0.77 452	0.55 384	0.54 473	0.52 433	0.71 575	0.36 408	1.75 615	0.50 500	0.13 480	0.11 432	0.13 485	0.11 352	0.29 550	0.15 344

castereo	0.30 197	0.44 370	0.81 116	0.24 143	0.29 478	0.41 172	0.27 425	0.72 396	0.45 269	0.22 161	0.30 233	0.24 204	0.31 374	0.25 65	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.31 653	0.12 192	0.09 105

rvit_stereo_0080	0.27 149	0.38 309	0.76 104	0.24 143	0.18 250	0.34 85	0.27 425	0.54 280	0.44 252	0.24 196	0.26 188	0.27 249	0.22 207	0.29 134	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.10 266	0.10 276	0.15 294	0.11 179

rvit_stereo_ft	0.31 206	0.61 469	1.18 205	0.32 405	0.21 329	0.28 29	0.27 425	0.55 284	0.48 305	0.23 185	0.27 197	0.28 262	0.26 289	0.32 176	0.25 263	0.13 480	0.09 319	0.11 348	0.11 352	0.13 229	0.14 300

test_sample6	0.52 479	0.44 370	1.81 411	0.33 432	0.18 250	0.55 370	0.27 425	0.94 611	0.66 520	0.54 473	0.62 528	0.47 423	0.36 408	1.97 661	0.38 424	0.14 526	0.10 372	0.13 485	0.13 429	0.17 358	0.16 380

test_sample2	0.41 315	0.19 12	1.23 217	0.31 373	0.17 199	0.51 318	0.27 425	0.81 494	0.55 384	0.44 364	0.45 354	0.46 415	0.38 435	1.51 575	0.30 342	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.14 300

whm_eth	0.27 149	0.38 309	0.76 104	0.24 143	0.18 250	0.34 85	0.27 425	0.54 280	0.44 252	0.24 196	0.26 188	0.27 249	0.22 207	0.29 134	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.10 266	0.10 276	0.15 294	0.11 179

LL-Strereo2	0.41 315	0.90 612	1.83 421	0.44 599	0.24 399	0.54 355	0.27 425	0.58 302	0.45 269	0.41 346	0.33 271	0.44 394	0.21 189	0.44 298	0.34 391	0.09 169	0.08 223	0.16 574	0.14 458	0.17 358	0.17 402

Patchmatch Stereo++	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.16 165	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.54 379	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228
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
PFNet	0.60 541	0.33 250	2.47 602	0.41 577	0.55 678	0.62 496	0.27 425	0.61 329	0.63 480	0.61 564	0.56 480	0.45 403	0.32 383	1.88 651	1.14 647	0.28 681	0.09 319	0.12 420	0.16 510	0.26 525	0.20 458

iGMRVC	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.55 384	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

iRAFT	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.16 165	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.54 379	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

sAnonymous2	0.38 280	0.62 475	2.15 532	0.31 373	0.24 399	0.34 85	0.27 425	0.53 267	0.46 280	0.24 196	0.29 218	0.23 186	0.28 330	0.28 113	0.22 209	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.13 429	0.38 638	0.35 631

CroCo_RVC	0.38 280	0.62 475	2.15 532	0.31 373	0.24 399	0.34 85	0.27 425	0.53 267	0.46 280	0.24 196	0.29 218	0.23 186	0.28 330	0.28 113	0.22 209	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.13 429	0.38 638	0.35 631

UNet	0.54 492	0.44 370	2.83 668	0.31 373	0.33 543	0.74 603	0.27 425	0.82 502	0.61 449	0.53 460	0.54 458	0.72 578	0.54 570	0.78 472	0.56 533	0.11 381	0.09 319	0.13 485	0.11 352	0.14 265	0.12 228

GANet-RSSM	0.55 504	0.73 536	1.90 454	0.36 505	0.26 441	0.59 442	0.27 425	0.78 469	0.52 343	0.47 389	0.57 489	0.63 513	0.45 513	1.92 658	0.43 463	0.14 526	0.10 372	0.25 666	0.11 352	0.34 600	0.14 300

iResNet	0.51 463	0.76 545	2.59 631	0.41 577	0.17 199	0.64 528	0.27 425	0.82 502	0.70 551	0.57 513	0.64 558	0.43 383	0.36 408	0.70 450	0.52 510	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.21 440	0.13 271

SCION-MonSter	0.51 463	0.42 349	1.28 227	0.36 505	0.46 653	0.80 638	0.28 445	0.77 452	0.75 605	0.45 375	0.70 599	0.50 440	0.43 499	0.64 418	0.89 605	0.16 572	0.12 466	0.29 681	0.26 617	0.41 656	0.26 553

S	0.44 355	0.42 349	1.08 185	0.27 248	0.24 399	0.66 550	0.28 445	0.53 267	0.46 280	0.45 375	0.56 480	0.33 309	0.39 449	0.31 162	0.30 342	0.17 588	0.11 432	0.19 624	0.20 577	0.52 699	1.29 748

G2L-ROB	0.51 463	0.95 632	1.96 488	0.29 320	0.22 360	0.59 442	0.28 445	0.76 440	0.57 400	0.55 492	0.45 354	0.70 570	0.32 383	1.38 552	0.47 484	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.20 424	0.13 271

MM-Stereo_test1	0.41 315	0.39 322	2.29 562	0.38 547	0.26 441	0.44 209	0.28 445	0.63 342	0.51 331	0.40 337	0.32 261	0.26 235	0.26 289	0.46 323	0.22 209	0.09 169	0.21 630	0.10 266	0.09 232	0.39 648	0.15 344

FACV-RUCA	0.58 527	0.40 330	1.78 383	0.43 592	1.67 750	0.48 268	0.28 445	0.69 376	0.62 467	0.40 337	0.53 446	0.33 309	0.63 616	0.40 268	0.31 355	0.13 480	0.11 432	0.62 724	0.12 395	0.70 714	0.98 732

rvit_0105_4	0.35 250	0.35 279	1.45 281	0.31 373	0.18 250	0.37 122	0.28 445	0.59 311	0.62 467	0.27 251	0.31 250	0.35 321	0.27 310	0.43 287	0.25 263	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.12 228

rrr	0.46 391	0.34 269	3.08 694	0.27 248	0.16 165	0.45 219	0.28 445	1.09 695	0.51 331	0.24 196	0.21 110	0.26 235	0.25 269	0.64 418	0.52 510	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.29 634	0.16 334	0.25 542

test_4	0.40 307	0.37 295	2.01 497	0.29 320	0.21 329	0.50 301	0.28 445	0.47 195	0.39 188	0.42 351	0.76 621	0.38 343	0.22 207	0.52 368	0.33 381	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.15 485	0.28 543	0.07 23

iRaft-Stereo_5w	0.54 492	1.01 659	2.08 514	0.27 248	0.21 329	0.49 287	0.28 445	0.73 410	0.58 411	0.40 337	0.61 522	0.62 511	0.46 529	1.78 620	0.47 484	0.09 169	0.07 100	0.11 348	0.10 276	0.39 648	0.12 228

TransformOpticalFlow	0.64 565	0.56 451	2.66 640	0.44 599	0.26 441	0.62 496	0.28 445	0.83 508	0.71 561	0.76 643	0.74 615	0.91 653	0.85 665	1.83 634	0.81 598	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.11 168	0.12 228

ROB_FTStereo_v2	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.47 335	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

HUI-Stereo	0.38 280	0.27 153	1.79 403	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.45 314	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

test-1	0.44 355	0.48 401	1.69 333	0.30 342	0.27 454	0.50 301	0.28 445	0.80 490	0.43 244	0.40 337	0.54 458	0.41 365	0.24 252	0.31 162	1.16 651	0.09 169	0.20 620	0.10 266	0.17 530	0.11 168	0.26 553

RAFT-IKP	0.38 280	0.27 153	1.79 403	0.44 599	0.16 165	0.60 455	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.50 360	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

test_xeample	0.72 613	0.21 45	1.36 252	0.27 248	0.17 199	0.59 442	0.28 445	1.01 673	0.70 551	0.55 492	0.67 572	0.44 394	0.39 449	1.88 651	5.17 760	0.12 444	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.13 229	0.15 344

MMNet	0.50 446	0.48 401	1.93 466	0.33 432	0.27 454	0.79 631	0.28 445	0.81 494	0.74 591	0.60 555	0.56 480	0.59 497	0.55 575	0.79 473	0.59 545	0.10 286	0.09 319	0.12 420	0.11 352	0.13 229	0.14 300

acv_ft	0.48 414	0.44 370	1.76 369	0.32 405	0.41 623	0.63 514	0.28 445	0.81 494	0.68 532	0.61 564	0.59 498	0.69 559	0.45 513	0.44 298	0.63 554	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.41 656	0.10 148

cf-r	0.53 485	0.81 575	2.15 532	0.33 432	0.28 468	0.60 455	0.28 445	0.78 469	0.64 488	0.51 440	0.60 515	0.75 594	0.40 459	1.32 545	0.43 463	0.13 480	0.09 319	0.11 348	0.12 395	0.15 294	0.14 300

PSMNet-RSSM	0.53 485	0.82 579	1.78 383	0.31 373	0.25 423	0.58 423	0.28 445	0.84 521	0.60 431	0.50 427	0.61 522	0.67 545	0.43 499	1.68 603	0.42 454	0.15 549	0.10 372	0.14 524	0.16 510	0.15 294	0.13 271

CFNet-ft	0.51 463	0.76 545	1.79 403	0.28 282	0.30 496	0.63 514	0.28 445	0.66 356	0.55 384	0.45 375	0.57 489	0.74 588	0.41 470	1.46 565	0.42 454	0.14 526	0.10 372	0.28 673	0.13 429	0.18 386	0.14 300

RASNet	0.61 549	0.68 511	2.03 505	0.35 482	0.46 653	0.65 543	0.28 445	0.78 469	0.70 551	0.48 408	0.64 558	0.93 659	0.61 608	2.21 686	0.73 583	0.12 444	0.09 319	0.09 192	0.10 276	0.14 265	0.11 179

CFNet_RVC	0.51 463	0.76 545	1.79 403	0.28 282	0.30 496	0.63 514	0.28 445	0.66 356	0.55 384	0.45 375	0.57 489	0.74 588	0.41 470	1.46 565	0.42 454	0.14 526	0.10 372	0.28 673	0.13 429	0.18 386	0.14 300

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 504	0.92 617	2.36 576	0.38 547	0.37 591	0.60 455	0.28 445	0.82 502	0.62 467	0.62 575	0.55 468	0.72 578	0.45 513	1.00 502	0.43 463	0.15 549	0.11 432	0.14 524	0.14 458	0.15 294	0.16 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 355	0.38 309	1.79 403	0.34 465	0.20 312	0.57 406	0.28 445	0.92 594	0.69 541	0.52 449	0.55 468	0.61 507	0.33 391	0.48 342	0.39 435	0.17 588	0.08 223	0.17 595	0.11 352	0.18 386	0.12 228
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.
iResNetv2_ROB	0.59 535	1.43 720	2.96 683	0.40 569	0.22 360	0.58 423	0.28 445	0.91 585	0.73 587	0.57 513	0.63 541	0.60 504	0.41 470	0.74 458	0.35 403	0.11 381	0.08 223	0.10 266	0.07 118	0.43 666	0.17 402

HSM	0.62 554	0.76 545	1.72 345	0.30 342	0.29 478	0.64 528	0.28 445	0.94 611	0.62 467	0.58 531	0.57 489	1.40 714	0.64 618	2.59 722	0.42 454	0.11 381	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.11 179

MEA-ACV	0.48 414	0.31 231	1.43 273	0.30 342	0.19 288	0.64 528	0.29 471	0.85 530	0.67 529	0.55 492	0.59 498	0.63 513	0.58 591	1.22 533	0.53 514	0.12 444	0.12 466	0.12 420	0.15 485	0.13 229	0.14 300

zzzzzzz1	0.67 584	2.12 758	4.32 740	0.32 405	0.29 478	0.44 209	0.29 471	0.74 415	0.62 467	0.33 293	0.40 324	0.52 451	0.45 513	0.93 491	0.58 542	0.14 526	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.36 622	0.22 488

ITSA-stereo	0.48 414	0.33 250	1.20 211	0.33 432	0.18 250	0.60 455	0.29 471	0.94 611	0.80 633	0.50 427	0.49 401	0.53 454	0.59 595	1.25 541	0.64 559	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	0.18 386	0.23 515

DispNO	0.67 584	0.98 648	2.58 629	0.31 373	0.27 454	0.59 442	0.29 471	0.83 508	0.68 532	0.53 460	0.79 629	0.83 625	0.47 539	2.46 712	0.68 569	0.12 444	0.10 372	0.19 624	0.31 653	0.16 334	0.17 402

AASNet	0.56 514	1.03 666	2.34 570	0.37 530	0.33 543	0.65 543	0.29 471	0.96 630	0.73 587	0.54 473	0.60 515	0.55 465	0.38 435	0.59 399	0.58 542	0.14 526	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.43 666	0.24 530

GwcNet-ADL	0.50 446	0.74 541	2.90 678	0.31 373	0.20 312	0.58 423	0.29 471	0.87 552	0.64 488	0.47 389	0.47 370	0.56 479	0.33 391	0.46 323	0.46 475	0.13 480	0.12 466	0.09 192	0.09 232	0.14 265	0.21 473

PSM-adaLoss	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.60 455	0.29 471	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.47 335	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

FADNet-RVC	0.61 549	1.26 707	2.12 524	0.33 432	0.26 441	0.59 442	0.29 471	0.86 541	0.62 467	0.45 375	0.50 411	0.62 511	0.46 529	1.73 611	0.55 525	0.17 588	0.20 620	0.17 595	0.18 544	0.59 705	0.28 572

FADNet	0.64 565	1.22 701	2.06 507	0.32 405	0.30 496	0.66 550	0.29 471	0.88 561	0.72 571	0.44 364	0.48 384	0.66 535	0.57 585	1.84 639	0.45 474	0.46 712	0.20 620	0.17 595	0.19 564	0.59 705	0.24 530

HSM-Net_RVC	0.67 584	0.34 269	2.23 551	0.26 222	0.19 288	0.67 557	0.29 471	1.26 715	0.69 541	0.72 630	0.70 599	0.78 606	0.42 488	3.77 755	0.41 451	0.13 480	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.12 192	0.11 179
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 307	0.58 459	1.75 360	0.36 505	0.30 496	0.45 219	0.30 481	0.72 396	0.59 424	0.31 279	0.43 339	0.32 297	0.23 234	0.35 217	0.29 319	0.10 286	0.20 620	0.10 266	0.08 174	0.40 653	0.11 179

rvit_0105_5	0.36 260	0.39 322	1.48 290	0.30 342	0.18 250	0.41 172	0.30 481	0.64 346	0.62 467	0.30 273	0.33 271	0.37 334	0.29 353	0.41 274	0.28 304	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.15 485	0.15 294	0.14 300

test_sample7	0.47 407	0.33 250	1.49 293	0.34 465	0.20 312	0.51 318	0.30 481	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.11 518	0.38 424	0.17 588	0.14 513	0.16 574	0.15 485	0.19 408	0.18 422

MyStereo06	0.54 492	0.41 340	2.68 642	0.30 342	0.23 383	0.60 455	0.30 481	0.81 494	0.44 252	0.84 667	0.52 433	0.78 606	0.58 591	0.48 342	1.10 641	0.09 169	0.17 583	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.20 458

MyStereo05	0.49 434	0.41 340	2.72 649	0.30 342	0.23 383	0.60 455	0.30 481	0.82 502	0.77 621	0.52 449	0.37 295	0.51 445	0.42 488	0.52 368	0.38 424	0.09 169	0.17 583	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.20 458

RAFT_CTSACE	0.46 391	0.76 545	2.07 509	0.35 482	0.30 496	0.54 355	0.30 481	0.61 329	0.48 305	0.49 420	0.76 621	0.55 465	0.36 408	0.58 393	0.22 209	0.08 77	0.13 494	0.11 348	0.10 276	0.41 656	0.08 72

test_3	0.44 355	0.20 29	1.70 337	0.36 505	0.32 528	0.47 251	0.30 481	0.73 410	0.49 313	0.50 427	0.30 233	0.45 403	0.22 207	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.10 372	0.11 348	0.35 671	0.29 550	0.28 572

LCNet	0.54 492	0.37 295	1.78 383	0.92 718	0.22 360	0.96 672	0.30 481	0.59 311	0.58 411	0.51 440	0.55 468	0.41 365	0.76 651	0.84 479	0.26 277	0.09 169	0.06 27	0.12 420	0.18 544	0.98 733	0.39 655

GES	0.44 355	0.28 182	1.88 442	0.30 342	0.18 250	0.61 475	0.30 481	0.88 561	0.46 280	0.47 389	0.52 433	0.39 350	0.42 488	0.58 393	0.67 566	0.15 549	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.15 294	0.17 402

HGLStereo	0.54 492	0.69 515	2.00 496	0.35 482	0.40 614	0.66 550	0.30 481	0.83 508	0.62 467	0.57 513	0.69 589	0.69 559	0.54 570	1.07 510	0.55 525	0.13 480	0.13 494	0.13 485	0.11 352	0.19 408	0.17 402

GwcNet-RSSM	0.57 522	0.94 625	2.13 526	0.32 405	0.25 423	0.60 455	0.30 481	0.80 490	0.66 520	0.52 449	0.64 558	0.71 575	0.40 459	1.79 624	0.50 500	0.13 480	0.09 319	0.12 420	0.12 395	0.21 440	0.15 344

NOSS_ROB	0.64 565	0.65 498	1.62 320	0.46 619	0.25 423	0.67 557	0.30 481	0.93 602	0.77 621	0.59 545	0.57 489	0.77 602	0.38 435	2.78 733	0.44 469	0.23 653	0.24 650	0.28 673	0.26 617	0.27 537	0.39 655

PWC_ROB	0.70 601	0.94 625	1.88 442	0.39 557	0.39 603	0.62 496	0.30 481	0.98 643	0.94 671	0.91 678	1.29 697	0.77 602	0.62 613	1.62 596	1.03 633	0.18 601	0.11 432	0.18 617	0.13 429	0.51 694	0.22 488

DualNet (step1)	0.59 535	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.11 518	0.38 424	0.61 720	0.14 513	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

test_sample9	0.94 672	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.91 654	2.55 725	0.61 720	4.16 779	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

test_sample8	1.12 690	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.95 625	0.61 449	1.18 708	0.56 480	2.53 739	1.31 710	1.91 654	2.55 725	0.61 720	4.16 779	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

MyStereo07	0.34 236	0.40 330	1.46 283	0.29 320	0.23 383	0.60 455	0.31 494	0.53 267	0.42 233	0.25 217	0.25 175	0.20 144	0.26 289	0.57 388	0.19 119	0.09 169	0.18 595	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.19 439

MyStereo04	0.48 414	0.40 330	2.65 639	0.29 320	0.23 383	0.60 455	0.31 494	0.83 508	0.75 605	0.47 389	0.36 289	0.53 454	0.42 488	0.53 374	0.39 435	0.09 169	0.18 595	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.19 439

gwcnet-sp	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

scenet	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

ssnet	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

BSDual-CNN	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.30 342	0.21 329	0.76 614	0.31 494	1.00 665	0.61 449	0.63 584	0.53 446	0.63 513	0.37 425	0.43 287	0.38 424	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

hknet	0.47 407	0.29 197	1.70 337	0.30 342	0.24 399	0.76 614	0.31 494	1.00 665	0.64 488	0.63 584	0.53 446	0.80 615	0.38 435	0.77 468	0.37 417	0.11 381	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

Sa-1000	0.51 463	0.72 528	1.90 454	0.31 373	0.60 692	0.60 455	0.31 494	0.94 611	0.71 561	0.52 449	0.83 635	0.42 379	0.33 391	0.68 439	0.28 304	0.10 286	0.09 319	0.13 485	0.29 634	0.29 550	0.10 148

SA	0.50 446	0.75 544	1.95 479	0.31 373	0.61 696	0.57 406	0.31 494	0.91 585	0.73 587	0.42 351	0.62 528	0.38 343	0.47 539	0.68 439	0.29 319	0.09 169	0.09 319	0.13 485	0.32 659	0.30 562	0.10 148

GMOStereo	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

error version	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

test-v	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

test-2	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

LMCR-Stereo	0.52 479	0.71 523	2.39 580	0.40 569	0.21 329	0.74 603	0.31 494	1.02 676	0.64 488	0.61 564	0.63 541	0.39 350	0.51 560	0.62 413	0.42 454	0.19 617	0.09 319	0.12 420	0.09 232	0.23 472	0.12 228

Anonymous3	0.42 336	0.35 279	2.09 515	0.33 432	0.24 399	0.72 589	0.31 494	0.74 415	0.55 384	0.35 304	0.40 324	0.33 309	0.29 353	0.44 298	0.28 304	0.18 601	0.18 595	0.13 485	0.13 429	0.17 358	0.17 402

ac_64	0.55 504	0.46 385	1.92 463	0.36 505	0.34 556	0.63 514	0.31 494	0.82 502	0.61 449	0.55 492	0.51 418	0.89 649	0.48 548	1.83 634	0.55 525	0.14 526	0.11 432	0.12 420	0.12 395	0.18 386	0.12 228

DMCA-RVC	0.62 554	0.96 635	2.63 635	0.36 505	0.90 718	0.56 387	0.31 494	0.69 376	0.57 400	0.68 614	0.52 433	0.59 497	0.56 579	1.23 537	0.53 514	0.16 572	0.38 702	0.20 634	0.15 485	0.20 424	0.15 344

RTSC	0.72 613	1.00 655	2.22 547	0.40 569	0.29 478	0.82 643	0.31 494	0.96 630	1.10 693	0.92 679	0.81 630	0.78 606	0.58 591	1.23 537	1.55 683	0.18 601	0.17 583	0.14 524	0.17 530	0.43 666	0.30 593

DeepPruner_ROB	0.50 446	0.70 521	1.94 476	0.29 320	0.26 441	0.63 514	0.31 494	0.80 490	0.48 305	0.61 564	0.55 468	0.66 535	0.38 435	0.98 498	0.40 443	0.19 617	0.14 513	0.14 524	0.14 458	0.23 472	0.17 402

DispFullNet	1.67 729	2.10 754	5.22 747	1.53 745	8.90 769	0.86 654	0.31 494	0.96 630	0.96 674	1.37 721	1.01 671	1.13 697	1.98 740	1.51 575	0.91 607	0.54 716	0.31 685	1.18 746	0.63 734	1.13 737	0.80 719

SMOE	0.33 225	0.37 295	0.95 158	0.28 282	0.13 70	0.50 301	0.32 517	0.47 195	0.39 188	0.34 298	0.47 370	0.31 287	0.32 383	0.30 151	0.29 319	0.12 444	0.08 223	0.17 595	0.10 276	0.48 686	0.20 458

Selective-IGEV-i1	0.44 355	0.23 87	1.30 234	0.33 432	0.45 645	0.60 455	0.32 517	0.85 530	0.64 488	0.42 351	0.52 433	0.60 504	0.28 330	0.46 323	0.34 391	0.10 286	0.10 372	0.13 485	0.28 628	0.14 265	0.75 714

CoDeX	0.52 479	0.43 357	2.25 555	0.29 320	0.26 441	0.61 475	0.32 517	0.99 655	0.68 532	0.48 408	0.55 468	0.52 451	0.40 459	1.60 592	0.35 403	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.13 229	0.12 228

1111x	0.74 625	0.21 45	1.93 466	0.31 373	0.17 199	0.63 514	0.32 517	1.03 683	0.74 591	0.52 449	0.62 528	0.57 486	0.47 539	2.38 699	4.25 755	0.12 444	0.14 513	0.11 348	0.12 395	0.12 192	0.14 300

LL-Strereo	0.72 613	1.29 709	2.49 607	0.36 505	0.45 645	0.55 370	0.32 517	0.93 602	0.71 561	0.67 608	0.58 495	0.85 634	0.79 656	2.67 728	0.46 475	0.10 286	0.18 595	0.14 524	0.12 395	0.40 653	0.42 667

Anonymous_2	0.74 625	0.32 240	1.65 322	0.33 432	0.30 496	0.67 557	0.32 517	0.69 376	0.46 280	0.48 408	0.41 330	0.84 630	0.58 591	0.51 364	0.40 443	0.32 692	0.38 702	1.43 757	3.69 779	0.80 723	0.27 564

SFCPSM	0.46 391	0.24 106	2.35 573	0.27 248	0.27 454	0.70 581	0.32 517	0.96 630	0.63 480	0.49 420	0.52 433	0.43 383	0.36 408	0.52 368	0.43 463	0.12 444	0.09 319	0.12 420	0.16 510	0.16 334	0.12 228

STTStereo	0.51 463	0.69 515	2.14 531	0.36 505	0.30 496	0.61 475	0.32 517	0.77 452	0.60 431	0.60 555	0.54 458	0.67 545	0.43 499	0.86 484	0.42 454	0.16 572	0.15 544	0.17 595	0.20 577	0.16 334	0.15 344

SHD	0.72 613	0.77 555	2.36 576	0.45 613	0.40 614	0.71 583	0.32 517	1.02 676	1.25 704	1.07 693	0.84 638	0.90 651	0.73 642	1.09 513	0.98 618	0.21 636	0.18 595	0.20 634	0.21 585	0.32 579	0.31 603

AANet_RVC	0.68 592	1.00 655	2.09 515	0.33 432	0.25 423	0.58 423	0.32 517	0.81 494	0.80 633	0.61 564	0.94 660	0.80 615	0.41 470	2.46 712	1.02 630	0.36 700	0.14 513	0.10 266	0.09 232	0.23 472	0.22 488

PStereo	0.47 407	1.01 659	1.49 293	0.56 670	0.20 312	0.51 318	0.33 527	0.48 211	0.60 431	0.36 311	0.22 130	0.35 321	0.44 508	0.53 374	0.54 521	0.31 690	0.20 620	0.20 634	0.17 530	0.43 666	0.45 672

FSD					0.29 478	0.35 94	0.33 527	0.44 140	0.46 280	0.32 289	0.32 261	0.37 334	0.32 383	0.35 217	0.32 368	0.28 681	0.27 674	0.31 685	0.30 644	0.31 570

iinet-f	0.57 522	0.93 623	2.27 558	0.31 373	0.25 423	0.83 646	0.33 527	0.81 494	0.65 504	0.54 473	0.63 541	0.73 582	0.67 627	0.73 455	0.67 566	0.13 480	0.13 494	0.11 348	0.10 276	0.43 666	0.16 380

STrans-v2	0.67 584	0.56 451	2.64 637	0.27 248	0.23 383	0.57 406	0.33 527	0.96 630	0.69 541	0.92 679	0.85 642	0.89 649	0.93 678	1.83 634	1.21 659	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.11 168	0.12 228

test_xeample3	0.46 391	0.34 269	2.99 688	0.37 530	0.16 165	0.49 287	0.33 527	1.06 689	0.44 252	0.25 217	0.23 146	0.24 204	0.25 269	0.49 353	0.56 533	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.40 692	0.17 358	0.26 553

psmorigin	1.36 715	0.60 464	13.80 784	0.37 530	0.29 478	0.62 496	0.33 527	0.77 452	0.61 449	0.96 685	0.88 649	1.17 703	0.73 642	4.00 756	0.86 604	0.19 617	0.22 636	0.17 595	0.18 544	0.24 489	0.29 580

coex_refinement	0.58 527	0.94 625	1.87 440	0.38 547	0.25 423	0.64 528	0.34 533	0.83 508	0.65 504	0.60 555	0.63 541	0.81 618	0.48 548	1.85 641	0.56 533	0.13 480	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.16 334	0.16 380

UGAM	0.58 527	0.47 396	2.21 543	0.30 342	0.19 288	0.53 348	0.34 533	0.59 311	0.63 480	0.44 364	0.73 612	0.78 606	0.37 425	2.58 721	0.39 435	0.10 286	0.08 223	0.17 595	0.14 458	0.42 664	0.17 402

GASNet	0.73 622	1.47 722	3.04 691	0.47 625	0.33 543	0.57 406	0.34 533	0.91 585	0.75 605	0.58 531	0.58 495	0.74 588	0.55 575	2.03 668	0.65 561	0.21 636	0.15 544	0.19 624	0.17 530	0.51 694	0.28 572

TestStereo1	0.49 434	0.81 575	1.85 427	0.39 557	0.57 683	0.56 387	0.34 533	0.75 427	0.69 541	0.44 364	0.63 541	0.35 321	0.42 488	0.64 418	0.29 319	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.33 588	0.26 553

RAFT+CT+SA	0.50 446	0.86 594	1.82 417	0.37 530	0.75 708	0.54 355	0.34 533	0.77 452	0.63 480	0.38 328	0.55 468	0.34 317	0.29 353	0.68 439	0.27 289	0.09 169	0.07 100	0.11 348	0.51 714	0.29 550	0.41 666

SA-5K	0.49 434	0.81 575	1.85 427	0.39 557	0.57 683	0.56 387	0.34 533	0.75 427	0.69 541	0.44 364	0.63 541	0.35 321	0.42 488	0.64 418	0.29 319	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.33 588	0.26 553

ADLNet	0.60 541	0.71 523	1.95 479	0.35 482	0.34 556	0.67 557	0.34 533	0.90 573	0.74 591	0.68 614	0.62 528	0.80 615	0.45 513	1.78 620	0.64 559	0.14 526	0.11 432	0.14 524	0.14 458	0.29 550	0.21 473

PS-NSSS	0.63 561	1.00 655	1.81 411	0.30 342	0.31 517	0.63 514	0.34 533	0.98 643	0.69 541	0.54 473	0.74 615	0.51 445	0.41 470	2.43 709	0.48 490	0.24 662	0.17 583	0.27 670	0.18 544	0.27 537	0.21 473

S0	0.40 307	0.69 515	1.02 173	0.30 342	0.19 288	0.61 475	0.35 541	0.48 211	0.31 53	0.34 298	0.50 411	0.32 297	0.32 383	0.34 207	0.36 409	0.19 617	0.14 513	0.17 595	0.20 577	0.46 680	0.65 705

rvit_0105_3	0.39 297	0.47 396	1.46 283	0.33 432	0.19 288	0.45 219	0.35 541	0.69 376	0.65 504	0.37 317	0.37 295	0.40 359	0.31 374	0.44 298	0.30 342	0.18 601	0.17 583	0.17 595	0.18 544	0.15 294	0.15 344

ToySt	0.44 355	0.61 469	1.89 449	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.35 541	0.67 367	0.53 361	0.39 335	0.50 411	0.59 497	0.43 499	0.51 364	0.49 495	0.10 286	0.12 466	0.13 485	0.16 510	0.24 489	0.19 439

test_5	0.51 463	0.87 599	1.99 494	0.37 530	0.65 700	0.58 423	0.35 541	0.78 469	0.62 467	0.48 408	0.55 468	0.45 403	0.40 459	0.72 454	0.30 342	0.09 169	0.07 100	0.12 420	0.12 395	0.33 588	0.38 649

CSP-Net	0.50 446	0.39 322	1.25 220	0.29 320	0.23 383	0.77 622	0.35 541	0.86 541	0.57 400	0.59 545	0.59 498	0.65 528	0.40 459	1.77 619	0.44 469	0.16 572	0.11 432	0.10 266	0.10 276	0.20 424	0.14 300

cross-raft	0.40 307	0.27 153	2.22 547	0.30 342	0.17 199	0.49 287	0.35 541	0.71 389	0.39 188	0.43 357	0.45 354	0.64 523	0.25 269	0.32 176	0.25 263	0.08 77	0.08 223	0.09 192	0.23 601	0.11 168	0.14 300

RAFT	0.45 378	0.92 617	1.59 312	0.34 465	0.19 288	0.46 239	0.35 541	0.65 353	0.49 313	0.49 420	0.49 401	0.70 570	0.40 459	0.47 335	0.32 368	0.11 381	0.16 562	0.14 524	0.13 429	0.51 694	0.13 271

DISCO	0.57 522	0.34 269	1.87 440	0.45 613	0.34 556	0.84 648	0.35 541	0.84 521	0.78 625	0.59 545	0.63 541	1.06 688	0.53 567	1.10 515	0.82 599	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.22 457	0.18 422

DStereoRT	0.81 652	0.53 430	2.23 551	0.36 505	0.33 543	0.92 668	0.36 549	0.86 541	0.80 633	0.57 513	0.62 528	0.59 497	1.15 702	1.76 616	1.04 634	0.14 526	0.13 494	2.17 768	0.78 741	0.16 334	0.66 708

PSMNet-RUCA	0.58 527	0.82 579	1.89 449	0.59 684	0.56 681	0.64 528	0.36 549	0.84 521	0.69 541	0.51 440	0.68 580	0.53 454	0.43 499	0.56 387	0.43 463	0.34 697	0.18 595	0.44 711	0.29 634	0.48 686	0.30 593

SQANet	0.80 644	1.58 727	2.53 617	0.76 705	0.83 713	0.76 614	0.36 549	0.83 508	0.64 488	0.63 584	0.69 589	0.73 582	0.51 560	1.21 531	0.53 514	0.77 732	0.29 679	0.59 723	0.29 634	0.86 726	0.61 701

CRFU-Net	0.56 514	0.38 309	1.86 435	0.46 619	0.26 441	0.82 643	0.36 549	0.90 573	0.49 313	0.62 575	0.59 498	0.78 606	1.35 714	1.00 502	0.48 490	0.15 549	0.14 513	0.17 595	0.10 276	0.19 408	0.14 300

psmg	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.27 248	0.21 329	0.75 610	0.36 549	0.90 573	0.61 449	0.59 545	0.59 498	0.63 513	0.37 425	0.43 287	0.38 424	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.13 229	0.11 179

ARAFT	0.60 541	1.23 702	3.10 697	0.28 282	0.16 165	0.64 528	0.36 549	0.90 573	0.67 529	0.61 564	0.49 401	0.55 465	0.31 374	1.24 540	0.32 368	0.10 286	0.08 223	0.14 524	0.13 429	0.37 631	0.21 473

ACVNet	0.45 378	0.44 370	1.79 403	0.28 282	0.21 329	0.59 442	0.36 549	0.66 356	0.68 532	0.45 375	0.59 498	0.69 559	0.40 459	0.44 298	0.55 525	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.34 600	0.10 148

hitnet-ft	0.67 584	0.80 570	1.90 454	0.28 282	0.22 360	0.69 575	0.36 549	0.85 530	0.65 504	0.56 502	0.84 638	1.03 681	0.95 684	2.32 694	0.55 525	0.23 653	0.14 513	0.41 704	0.13 429	0.24 489	0.17 402

DLCB_ROB	0.54 492	0.55 449	1.49 293	0.36 505	0.25 423	0.65 543	0.36 549	0.80 490	0.70 551	0.72 630	0.69 589	0.83 625	0.46 529	1.53 578	0.60 547	0.13 480	0.12 466	0.14 524	0.14 458	0.14 265	0.13 271

z-ln-s-r	0.64 565	0.89 608	2.23 551	0.32 405	0.26 441	0.57 406	0.37 558	0.84 521	0.76 616	0.51 440	0.81 630	0.64 523	0.45 513	2.06 672	1.27 665	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.24 489	0.13 271

RAFT-Test	0.44 355	0.38 309	2.01 497	0.27 248	0.44 634	0.64 528	0.37 558	0.72 396	0.57 400	0.45 375	0.48 384	0.65 528	0.24 252	0.35 217	0.29 319	0.09 169	0.11 432	0.09 192	0.38 685	0.10 129	0.11 179

CBFPSM	0.56 514	0.91 615	1.82 417	0.28 282	0.23 383	0.71 583	0.37 558	0.72 396	0.64 488	0.50 427	0.49 401	1.03 681	0.83 661	0.62 413	1.35 671	0.10 286	0.12 466	0.10 266	0.10 276	0.18 386	0.19 439

SACVNet	0.60 541	0.74 541	1.90 454	0.37 530	0.28 468	0.64 528	0.37 558	0.86 541	0.61 449	0.65 601	0.62 528	0.69 559	0.44 508	2.08 676	0.42 454	0.18 601	0.14 513	0.16 574	0.15 485	0.38 638	0.24 530

ADLNet2	0.68 592	0.84 586	3.19 708	0.33 432	0.36 578	0.64 528	0.37 558	0.89 567	0.79 630	0.54 473	0.65 567	0.93 659	0.48 548	2.07 674	0.56 533	0.13 480	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.33 588	0.18 422

GEStereo_RVC	0.54 492	0.87 599	1.95 479	0.47 625	0.25 423	0.62 496	0.37 558	1.00 665	0.74 591	0.53 460	0.54 458	0.59 497	0.44 508	1.10 515	0.46 475	0.15 549	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.26 525	0.19 439

psm_up	0.57 522	0.61 469	1.83 421	0.35 482	0.30 496	0.64 528	0.37 558	0.90 573	0.68 532	0.59 545	0.55 468	0.68 552	0.54 570	1.91 654	0.46 475	0.16 572	0.15 544	0.16 574	0.15 485	0.23 472	0.13 271

AANet	0.82 655	0.91 615	2.89 674	0.34 465	0.29 478	0.63 514	0.38 565	0.81 494	1.31 710	1.33 717	1.39 704	1.26 707	1.14 701	1.32 545	0.97 615	0.20 628	0.17 583	0.18 617	0.19 564	0.33 588	0.31 603

G2L-Stereo_test	0.55 504	0.97 643	1.89 449	0.33 432	0.24 399	0.75 610	0.38 565	0.79 485	0.60 431	0.60 555	0.54 458	0.74 588	0.39 449	1.56 581	0.43 463	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.08 174	0.28 543	0.13 271

UDG	0.77 636	1.23 702	2.15 532	0.67 698	0.59 687	0.78 627	0.38 565	0.90 573	0.70 551	0.61 564	0.69 589	1.01 677	0.67 627	1.02 504	0.73 583	0.45 709	0.34 692	0.87 733	0.51 714	0.67 712	0.46 676

UPFNet	0.46 391	0.28 182	1.73 348	0.33 432	0.32 528	0.65 543	0.38 565	0.83 508	0.59 424	0.57 513	0.52 433	0.61 507	0.40 459	0.75 459	0.52 510	0.13 480	0.12 466	0.13 485	0.12 395	0.15 294	0.11 179

FADNet-RVC-Resample	0.67 584	1.16 696	3.16 703	0.37 530	0.29 478	0.62 496	0.38 565	0.86 541	0.63 480	0.51 440	0.50 411	0.57 486	0.45 513	1.57 585	0.49 495	0.24 662	0.32 690	0.23 654	0.19 564	0.27 537	0.62 702

Nwc_Net	0.68 592	0.83 584	2.53 617	0.41 577	0.39 603	0.77 622	0.38 565	1.01 673	0.70 551	0.60 555	0.99 668	0.98 670	0.68 630	1.41 557	0.63 554	0.23 653	0.15 544	0.23 654	0.25 609	0.23 472	0.18 422

TCMNet	0.66 579	0.85 591	2.55 628	0.50 639	0.52 672	0.72 589	0.39 571	0.87 552	0.72 571	0.58 531	0.68 580	0.63 513	0.46 529	1.70 606	0.63 554	0.18 601	0.18 595	0.23 654	0.18 544	0.38 638	0.27 564

edge stereo	0.81 652	0.73 536	3.30 716	0.37 530	1.21 738	0.62 496	0.39 571	0.93 602	0.79 630	0.80 653	0.88 649	1.14 699	0.71 636	2.18 684	0.71 576	0.21 636	0.20 620	0.26 669	0.18 544	0.38 638	0.26 553

NVstereo2D	0.58 527	0.40 330	2.03 505	0.35 482	0.35 569	0.69 575	0.39 571	0.91 585	0.80 633	0.47 389	0.53 446	0.67 545	0.46 529	1.99 665	0.48 490	0.19 617	0.11 432	0.17 595	0.13 429	0.25 503	0.25 542

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 522	0.87 599	2.11 520	0.32 405	0.30 496	0.84 648	0.40 574	0.88 561	0.72 571	0.65 601	0.73 612	0.66 535	0.57 585	0.93 491	0.71 576	0.13 480	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.15 294	0.14 300

PSM-softLoss	0.48 414	0.27 153	1.85 427	0.51 644	0.17 199	0.61 475	0.40 574	0.61 329	0.57 400	0.52 449	0.48 384	0.39 350	0.25 269	1.46 565	0.77 589	0.12 444	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.12 192	0.14 300

KMStereo	0.48 414	0.27 153	1.85 427	0.51 644	0.17 199	0.61 475	0.40 574	0.61 329	0.57 400	0.52 449	0.48 384	0.39 350	0.25 269	1.46 565	0.77 589	0.12 444	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.12 192	0.14 300

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 636	1.04 667	2.06 507	0.94 720	0.35 569	0.89 663	0.40 574	0.85 530	0.63 480	0.55 492	0.63 541	0.75 594	0.38 435	2.38 699	0.48 490	1.10 745	0.31 685	0.36 695	0.21 585	0.53 701	0.55 692

AF-Net	0.69 597	0.92 617	2.21 543	0.41 577	0.40 614	0.68 569	0.40 574	1.02 676	0.86 650	0.69 616	1.03 676	1.04 684	0.84 664	1.19 530	0.78 592	0.22 649	0.14 513	0.25 666	0.17 530	0.30 562	0.18 422

RGC	0.71 610	0.97 643	2.18 539	0.44 599	0.44 634	0.73 597	0.40 574	0.94 611	0.71 561	0.71 627	1.04 679	1.01 677	0.71 636	1.74 613	0.70 573	0.23 653	0.18 595	0.28 673	0.26 617	0.29 550	0.27 564

zh-mn7	0.80 644	1.54 725	3.00 689	0.35 482	0.27 454	0.72 589	0.41 580	0.93 602	1.11 695	1.00 687	1.28 695	0.75 594	0.57 585	1.87 642	1.18 654	0.16 572	0.13 494	0.14 524	0.14 458	0.26 525	0.21 473

LRCNet_RVC	13.74 787	19.30 787	12.75 781	19.46 790	12.69 783	1.86 731	0.41 580	12.33 784	1.05 685	15.77 788	18.83 791	12.62 786	8.70 777	12.21 781	9.62 779	22.22 803	8.37 789	25.85 805	24.01 805	19.32 798	17.44 798

stereogan	0.69 597	0.51 420	2.44 592	0.39 557	0.39 603	1.01 680	0.41 580	0.94 611	0.92 669	0.73 634	0.85 642	1.15 700	0.69 632	1.57 585	0.53 514	0.19 617	0.18 595	0.20 634	0.16 510	0.36 622	0.24 530

DRN-Test	0.64 565	0.43 357	2.44 592	0.39 557	0.44 634	0.80 638	0.41 580	1.02 676	0.78 625	0.80 653	0.63 541	0.69 559	0.56 579	1.79 624	0.69 571	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	0.18 386	0.17 402

Reg-Stereo(zero)	0.46 391	0.17 2	2.10 519	0.24 143	0.34 556	0.51 318	0.42 584	0.50 231	0.54 376	0.37 317	0.46 363	0.54 462	0.60 599	0.43 287	1.10 641	0.08 77	0.09 319	0.08 78	0.22 597	0.12 192	0.22 488

DAS	0.56 514	0.35 279	1.55 306	0.33 432	0.34 556	0.50 301	0.42 584	0.83 508	0.74 591	0.83 665	0.68 580	0.56 479	0.48 548	2.40 703	0.46 475	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.18 386	0.15 344

SepStereo	0.52 479	0.35 279	1.55 306	0.33 432	0.34 556	0.50 301	0.42 584	0.83 508	0.74 591	0.83 665	0.68 580	0.56 479	0.48 548	1.56 581	0.46 475	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.18 386	0.15 344

RAFT-345	0.53 485	0.30 217	2.34 570	0.38 547	0.34 556	0.58 423	0.42 584	0.47 195	0.61 449	0.51 440	1.00 670	0.43 383	0.28 330	1.57 585	0.82 599	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.10 129	0.08 72

Prome-Stereo	0.49 434	0.30 217	1.76 369	0.60 689	0.23 383	0.63 514	0.42 584	0.62 333	0.60 431	0.59 545	1.03 676	0.43 383	0.72 639	0.60 406	0.33 381	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.11 168	0.43 668

Syn2CoEx	0.70 601	1.07 675	2.74 656	0.43 592	0.30 496	0.64 528	0.42 584	0.99 655	0.78 625	0.62 575	0.78 626	0.74 588	0.72 639	1.92 658	0.61 550	0.20 628	0.17 583	0.19 624	0.15 485	0.29 550	0.22 488

CVANet_RVC	0.65 573	0.80 570	2.13 526	0.36 505	0.26 441	0.62 496	0.42 584	0.84 521	0.72 571	0.69 616	0.68 580	0.68 552	0.52 565	2.64 724	0.42 454	0.19 617	0.12 466	0.22 647	0.17 530	0.37 631	0.15 344

YMNet	0.62 554	0.72 528	1.93 466	0.41 577	0.41 623	0.87 658	0.43 591	0.87 552	0.71 561	0.74 637	0.81 630	0.83 625	0.46 529	0.86 484	0.93 609	0.19 617	0.22 636	0.20 634	0.17 530	0.41 656	0.21 473

YMNet_1	0.62 554	0.72 528	1.93 466	0.41 577	0.41 623	0.87 658	0.43 591	0.87 552	0.71 561	0.74 637	0.81 630	0.83 625	0.46 529	0.86 484	0.93 609	0.19 617	0.22 636	0.20 634	0.17 530	0.41 656	0.21 473

PAM_32	0.70 601	0.35 279	2.73 654	0.54 660	0.61 696	1.07 691	0.43 591	0.84 521	0.49 313	0.90 676	0.91 652	1.23 704	0.77 654	0.65 430	1.10 641	0.10 286	0.19 608	0.10 266	0.49 710	0.15 294	0.38 649

DDUNet	0.77 636	1.12 682	1.88 442	0.76 705	0.69 704	0.84 648	0.43 591	0.85 530	0.65 504	0.67 608	0.75 618	0.91 653	0.52 565	1.03 506	0.57 537	0.54 716	0.37 698	0.95 739	0.52 717	0.71 716	0.57 695

OCTAStereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.61 449	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.80 597	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

RE-Stereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.60 431	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.78 592	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

TVStereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.60 431	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.78 592	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

IRAFT_RVC	0.54 492	0.53 430	1.78 383	0.46 619	0.21 329	0.58 423	0.43 591	0.65 353	0.66 520	0.54 473	0.50 411	0.49 437	0.51 560	1.58 589	1.01 628	0.11 381	0.25 664	0.13 485	0.10 276	0.15 294	0.13 271

APVNet	0.70 601	0.67 508	2.71 647	0.38 547	0.36 578	0.85 652	0.43 591	0.91 585	0.68 532	0.55 492	0.69 589	0.75 594	0.55 575	2.31 692	0.78 592	0.17 588	0.17 583	0.24 661	0.19 564	0.33 588	0.23 515

RYNet	0.70 601	0.56 451	2.25 555	0.35 482	0.41 623	0.86 654	0.43 591	0.94 611	0.82 641	0.62 575	0.53 446	0.91 653	0.60 599	2.70 729	1.00 624	0.14 526	0.11 432	0.16 574	0.14 458	0.25 503	0.27 564

PDISCO_ROB	0.75 628	1.06 672	2.11 520	0.64 694	0.59 687	1.13 699	0.43 591	1.14 702	1.05 685	0.64 594	0.71 604	0.96 666	0.61 608	1.21 531	0.76 587	0.37 702	0.18 595	0.27 670	0.24 603	0.56 704	0.32 613

light-stereo	8.15 774	2.75 767	9.83 772	12.24 778	9.63 771	19.16 789	0.44 602	6.84 772	3.57 764	13.44 785	22.94 803	23.04 795	1.65 730	17.20 792	7.61 774	3.06 769	2.25 776	0.42 706	0.52 717	4.07 771	2.31 764

w-ln-seven-2	0.68 592	1.13 685	2.46 596	0.36 505	0.27 454	0.65 543	0.44 602	0.87 552	0.83 644	0.69 616	0.75 618	0.72 578	0.63 616	1.56 581	1.15 649	0.13 480	0.13 494	0.15 555	0.14 458	0.35 614	0.19 439

ssnet_v2	0.55 504	0.60 464	1.86 435	0.32 405	0.22 360	0.72 589	0.44 602	0.94 611	0.74 591	0.63 584	0.54 458	0.81 618	0.47 539	0.77 468	0.70 573	0.16 572	0.14 513	0.14 524	0.14 458	0.30 562	0.30 593

Wz-Net-LNSev	0.59 535	0.96 635	2.47 602	0.34 465	0.37 591	0.79 631	0.44 602	0.86 541	0.77 621	0.61 564	0.67 572	0.79 611	0.56 579	0.64 418	0.62 552	0.15 549	0.14 513	0.12 420	0.12 395	0.18 386	0.19 439

NF-Stereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.44 602	0.66 356	0.61 449	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.45 564	0.79 596	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.16 380

KYRaft	0.48 414	0.29 197	1.75 360	0.33 432	0.21 329	0.75 610	0.44 602	0.58 302	0.57 400	0.64 594	0.93 658	0.53 454	0.72 639	0.60 406	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.14 458	0.12 192	0.54 689

GwcNet	0.69 597	0.71 523	3.12 700	0.36 505	0.45 645	0.81 640	0.44 602	0.86 541	0.84 647	0.60 555	0.74 615	0.82 623	0.49 555	1.65 598	0.66 562	0.16 572	0.15 544	0.15 555	0.15 485	0.31 570	0.24 530

CC-Net-ROB	0.85 659	1.15 691	2.13 526	0.88 715	0.38 597	0.88 662	0.44 602	1.06 689	0.79 630	0.58 531	0.69 589	0.65 528	0.50 558	2.74 732	0.51 506	0.93 735	0.39 709	0.87 733	0.29 634	0.54 702	0.54 689

rvit_105_1	0.44 355	0.54 439	1.46 283	0.36 505	0.24 399	0.51 318	0.45 610	0.75 427	0.74 591	0.45 375	0.44 350	0.44 394	0.36 408	0.62 413	0.38 424	0.20 628	0.18 595	0.18 617	0.22 597	0.18 386	0.18 422

Pruner-Stereo	0.51 463	0.27 153	1.78 383	1.79 750	0.19 288	0.62 496	0.45 610	0.57 296	0.60 431	0.61 564	0.48 384	0.41 365	0.24 252	0.46 323	1.00 624	0.12 444	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.12 192	0.13 271

RP	0.67 584	0.82 579	1.94 476	0.43 592	0.44 634	0.65 543	0.45 610	0.89 567	0.82 641	0.66 603	0.92 654	0.99 673	0.76 651	1.55 580	0.66 562	0.25 667	0.18 595	0.23 654	0.20 577	0.31 570	0.22 488

AAGNet	0.88 664	0.33 250	1.79 403	0.54 660	0.98 722	0.62 496	0.46 613	0.50 231	0.60 431	0.58 531	0.53 446	0.50 440	0.73 642	1.23 537	7.48 773	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.14 265	0.09 105

GMM-Stereo	0.50 446	0.23 87	2.41 584	0.54 660	0.24 399	0.77 622	0.46 613	0.59 311	0.57 400	0.58 531	0.73 612	0.47 423	0.43 499	0.68 439	0.27 289	0.10 286	0.06 27	0.13 485	0.13 429	0.14 265	0.44 671

delet	0.52 479	0.54 439	1.62 320	0.31 373	0.35 569	0.74 603	0.46 613	0.85 530	0.74 591	0.55 492	0.60 515	0.67 545	0.50 558	1.12 522	0.57 537	0.11 381	0.11 432	0.13 485	0.14 458	0.16 334	0.12 228

MFN_U_SF_RVC	1.55 727	2.39 766	3.16 703	0.65 696	0.41 623	1.12 696	0.46 613	1.23 712	1.33 711	1.61 732	1.20 689	1.43 715	0.98 685	1.76 616	1.97 701	1.90 762	1.80 767	1.98 766	2.15 771	1.63 751	1.77 760

NCC-stereo	0.79 642	0.94 625	2.42 586	0.59 684	0.45 645	1.90 732	0.46 613	0.99 655	0.72 571	0.64 594	0.84 638	0.91 653	0.73 642	1.80 629	1.00 624	0.27 677	0.19 608	0.23 654	0.31 653	0.24 489	0.22 488

Abc-Net	0.79 642	0.94 625	2.42 586	0.59 684	0.45 645	1.90 732	0.46 613	0.99 655	0.72 571	0.64 594	0.84 638	0.91 653	0.73 642	1.80 629	1.00 624	0.27 677	0.19 608	0.23 654	0.31 653	0.24 489	0.22 488
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 622	0.98 648	2.39 580	0.46 619	0.35 569	0.81 640	0.46 613	1.00 665	1.00 679	0.80 653	0.69 589	0.88 647	0.74 647	1.32 545	1.20 657	0.24 662	0.16 562	0.23 654	0.20 577	0.41 656	0.33 624

FBW_ROB	0.83 656	0.77 555	1.77 378	0.44 599	0.30 496	0.87 658	0.46 613	1.10 696	0.91 665	0.81 659	0.75 618	1.01 677	0.61 608	3.66 754	1.23 661	0.26 671	0.23 645	0.36 695	0.25 609	0.27 537	0.62 702

w-ln-seven	0.74 625	1.05 670	2.54 623	0.37 530	0.34 556	1.03 683	0.47 621	1.00 665	1.08 690	0.90 676	0.85 642	0.85 634	0.57 585	1.37 551	1.26 664	0.14 526	0.13 494	0.16 574	0.15 485	0.31 570	0.20 458

StereoDRNet	0.64 565	0.88 603	2.35 573	0.41 577	0.45 645	0.73 597	0.47 621	0.94 611	0.74 591	0.75 639	0.54 458	0.74 588	0.47 539	1.70 606	0.72 580	0.15 549	0.14 513	0.15 555	0.14 458	0.20 424	0.19 439

CBMV_ROB	0.76 632	0.42 349	2.68 642	0.33 432	0.22 360	0.74 603	0.47 621	0.96 630	0.76 616	1.04 692	0.96 663	0.88 647	0.93 678	2.06 672	1.19 656	0.22 649	0.24 650	0.27 670	0.25 609	0.25 503	0.28 572

XPNet_ROB	0.61 549	0.72 528	1.66 327	0.37 530	0.27 454	0.67 557	0.47 621	0.89 567	0.71 561	0.78 649	0.70 599	0.81 618	0.53 567	1.70 606	0.76 587	0.21 636	0.16 562	0.16 574	0.15 485	0.20 424	0.21 473

z-mn7	0.80 644	1.52 724	2.62 634	0.36 505	0.28 468	1.01 680	0.48 625	0.90 573	1.29 709	0.69 616	1.35 703	0.85 634	0.59 595	2.03 668	1.09 640	0.14 526	0.12 466	0.14 524	0.12 395	0.32 579	0.20 458

fast-acv-ft	0.63 561	0.88 603	3.10 697	0.38 547	0.30 496	0.79 631	0.48 625	0.69 376	0.72 571	0.58 531	0.78 626	0.76 600	0.60 599	0.67 436	0.73 583	0.15 549	0.15 544	0.18 617	0.17 530	0.37 631	0.16 380

FINET	0.65 573	0.95 632	3.06 693	0.35 482	0.40 614	0.58 423	0.48 625	0.92 594	1.10 693	0.57 513	0.68 580	0.47 423	0.44 508	1.15 527	0.60 547	0.23 653	0.21 630	0.17 595	0.15 485	0.26 525	0.25 542

EDNetEfficientorigin	8.18 775	0.98 648	145.96 812	0.51 644	0.89 717	0.72 589	0.48 625	0.85 530	1.56 730	2.12 738	1.49 709	1.29 708	1.31 710	1.83 634	2.13 712	0.13 480	0.12 466	0.17 595	0.18 544	0.39 648	0.45 672

DeepPrunerF	0.86 660	0.86 594	2.91 680	0.45 613	0.50 664	0.64 528	0.48 625	1.14 702	2.64 758	0.63 584	0.61 522	0.65 528	0.62 613	2.21 686	1.31 668	0.23 653	0.19 608	0.30 683	0.28 628	0.36 622	0.25 542

ADCRef	0.80 644	0.96 635	2.29 562	0.37 530	0.35 569	0.96 672	0.51 630	0.87 552	0.75 605	0.88 672	0.83 635	0.61 507	1.36 715	1.02 504	3.27 739	0.13 480	0.11 432	0.17 595	0.19 564	0.25 503	0.21 473

PASM	0.72 613	0.68 511	1.91 460	0.47 625	0.44 634	0.60 455	0.51 630	0.76 440	0.80 633	0.77 647	0.67 572	0.87 643	0.61 608	2.40 703	0.67 566	0.32 692	0.35 694	0.36 695	0.41 695	0.45 677	0.39 655

ETE_ROB	0.60 541	0.71 523	1.55 306	0.37 530	0.25 423	0.69 575	0.51 630	1.47 725	0.70 551	0.80 653	0.69 589	0.85 634	0.49 555	1.36 550	0.58 542	0.16 572	0.13 494	0.19 624	0.16 510	0.21 440	0.23 515

DCVSM-stereo	0.49 434	0.29 197	2.49 607	0.29 320	0.22 360	0.53 348	0.52 633	0.58 302	0.49 313	0.69 616	0.46 363	0.79 611	0.48 548	0.53 374	0.42 454	0.13 480	0.14 513	0.15 555	0.12 395	0.20 424	0.20 458

anonymity	0.80 644	0.66 506	1.29 231	0.59 684	0.75 708	0.67 557	0.52 633	0.95 625	0.71 561	0.94 682	0.70 599	0.67 545	0.87 670	0.71 452	1.35 671	0.64 723	0.62 732	0.58 721	1.44 759	0.60 708	0.65 705

RAFT + AFF	0.64 565	1.20 699	1.95 479	0.34 465	0.33 543	0.67 557	0.52 633	0.99 655	0.74 591	0.53 460	0.58 495	0.57 486	0.80 657	1.76 616	0.51 506	0.12 444	0.27 674	0.15 555	0.14 458	0.43 666	0.29 580

PA-Net	0.84 658	1.00 655	3.49 722	0.63 693	0.40 614	0.70 581	0.52 633	0.86 541	0.84 647	0.52 449	0.59 498	0.70 570	0.54 570	2.35 695	2.23 715	0.17 588	0.27 674	0.19 624	0.28 628	0.22 457	0.36 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 601	0.35 279	2.72 649	0.56 670	0.62 698	1.08 693	0.53 637	0.85 530	0.44 252	0.93 681	0.92 654	1.24 705	0.68 630	0.64 418	1.01 628	0.10 286	0.19 608	0.10 266	0.48 707	0.14 265	0.38 649

Ntro	1.00 681	1.68 734	2.80 665	0.95 721	0.85 714	1.06 686	0.53 637	0.98 643	0.90 664	0.62 575	0.76 621	0.93 659	0.66 625	1.66 599	0.98 618	0.99 740	0.45 714	0.75 731	0.40 692	1.19 739	0.75 714

ACVNet-4b	1.93 734	1.85 744	4.10 737	1.07 727	0.86 715	1.15 701	0.53 637	1.06 689	1.12 696	0.64 594	1.09 683	1.99 730	0.70 634	2.20 685	9.86 781	5.62 778	0.41 712	1.03 744	0.55 719	1.86 756	0.85 723

RAFT_R40	0.50 446	0.21 45	1.76 369	0.50 639	0.40 614	0.61 475	0.53 637	0.56 290	0.60 431	0.56 502	0.54 458	0.55 465	0.51 560	1.57 585	0.53 514	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.09 105

RT-IGEV	0.66 579	0.25 121	2.11 520	0.56 670	0.46 653	0.62 496	0.54 641	0.99 655	0.75 605	0.79 651	0.93 658	0.85 634	0.78 655	0.59 399	1.64 688	0.12 444	0.16 562	0.11 348	0.47 704	0.28 543	0.30 593

HBP-ISP	0.76 632	1.30 710	3.19 708	0.35 482	0.26 441	0.85 652	0.54 641	1.03 683	0.72 571	0.80 653	0.69 589	0.68 552	0.83 661	2.04 670	0.44 469	0.23 653	0.24 650	0.29 681	0.25 609	0.28 543	0.24 530

IPLGR	0.54 492	0.56 451	2.68 642	0.36 505	0.18 250	0.62 496	0.54 641	1.02 676	0.64 488	0.73 634	0.46 363	0.47 423	0.45 513	1.12 522	0.29 319	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.09 232	0.19 408	0.12 228

FAT-Stereo	0.70 601	0.54 439	2.88 671	0.36 505	0.29 478	0.62 496	0.54 641	0.97 639	0.87 653	0.76 643	0.92 654	0.94 663	0.80 657	1.84 639	0.57 537	0.18 601	0.19 608	0.17 595	0.16 510	0.22 457	0.25 542

Consistency-Raft	0.88 664	0.93 623	3.23 713	0.99 724	0.64 699	0.77 622	0.55 645	0.98 643	0.97 675	0.61 564	1.03 676	0.65 528	1.05 691	0.79 473	1.38 673	0.44 707	0.46 716	0.51 717	0.58 728	0.65 710	0.47 678

ICVP	0.46 391	0.29 197	2.41 584	0.33 432	0.22 360	0.59 442	0.55 645	0.75 427	0.50 324	0.44 364	0.60 515	0.49 437	0.35 402	0.53 374	0.37 417	0.16 572	0.16 562	0.14 524	0.11 352	0.15 294	0.15 344
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 610	0.41 340	1.59 312	0.40 569	0.45 645	1.06 686	0.55 645	0.98 643	0.71 561	0.88 672	0.97 665	0.82 623	0.88 674	1.68 603	0.94 611	0.32 692	0.26 667	0.32 689	0.27 624	0.34 600	0.30 593

LALA_ROB	0.60 541	0.76 545	1.69 333	0.36 505	0.29 478	0.79 631	0.55 645	0.94 611	0.77 621	0.81 659	0.67 572	0.94 663	0.49 555	0.99 499	0.73 583	0.21 636	0.15 544	0.20 634	0.18 544	0.23 472	0.21 473

PSMNet_ROB	0.66 579	1.01 659	2.33 568	0.38 547	0.31 517	0.72 589	0.55 645	0.86 541	0.69 541	0.54 473	0.60 515	0.75 594	0.47 539	2.00 666	0.82 599	0.17 588	0.13 494	0.19 624	0.19 564	0.24 489	0.27 564

ACRE	0.56 514	1.14 687	2.77 661	0.76 705	0.28 468	0.60 455	0.56 650	0.76 440	0.58 411	0.55 492	0.62 528	0.41 365	0.29 353	0.44 298	0.39 435	0.11 381	0.19 608	0.13 485	0.14 458	0.36 622	0.18 422

PVD	0.90 667	0.85 591	2.15 532	0.53 654	0.50 664	0.99 676	0.56 650	1.15 705	1.64 732	1.41 724	1.41 707	1.11 696	1.13 700	1.35 549	1.31 668	0.26 671	0.28 678	0.28 673	0.26 617	0.37 631	0.49 683

TDLM	0.67 584	0.92 617	1.76 369	0.37 530	0.24 399	0.66 550	0.56 650	0.82 502	0.74 591	1.16 700	0.62 528	0.61 507	0.48 548	2.70 729	0.50 500	0.20 628	0.11 432	0.35 693	0.14 458	0.32 579	0.16 380

pmcnn	1.32 710	1.05 670	2.77 661	0.74 703	1.43 741	0.72 589	0.56 650	0.96 630	0.91 665	0.99 686	2.92 748	6.01 765	0.70 634	2.38 699	3.32 742	0.13 480	0.10 372	0.08 78	0.06 27	0.34 600	0.22 488

CIPLG	0.56 514	1.19 698	2.46 596	0.80 709	0.31 517	0.61 475	0.57 654	0.76 440	0.57 400	0.56 502	0.63 541	0.41 365	0.30 364	0.45 314	0.40 443	0.11 381	0.20 620	0.13 485	0.13 429	0.35 614	0.19 439

iRaft-Stereo_20w	0.58 527	0.39 322	1.96 488	0.45 613	0.32 528	0.92 668	0.57 654	1.14 702	0.56 396	0.81 659	0.40 324	0.55 465	0.69 632	0.65 430	1.04 634	0.09 169	0.16 562	0.09 192	0.36 680	0.17 358	0.25 542

ADCMid	0.96 676	1.32 714	2.74 656	0.38 547	0.35 569	0.99 676	0.58 656	0.94 611	0.86 650	1.23 710	1.01 671	1.01 677	1.00 686	1.05 508	3.97 750	0.21 636	0.19 608	0.42 706	0.32 659	0.40 653	0.29 580

MDST_ROB	1.17 699	0.42 349	3.87 729	0.54 660	0.44 634	4.11 760	0.58 656	1.31 717	0.84 647	2.12 738	1.12 685	0.98 670	0.71 636	4.24 759	0.99 623	0.16 572	0.14 513	0.19 624	0.17 530	0.18 386	0.35 631

otaku	1.03 685	1.68 734	2.72 649	0.95 721	0.73 707	1.03 683	0.59 658	0.99 655	0.86 650	0.69 616	1.61 712	0.98 670	0.64 618	1.46 565	1.14 647	0.95 738	0.46 716	0.72 730	0.40 692	1.24 743	0.78 718

DeepStereo_RVC	0.44 355	0.28 182	1.92 463	0.49 635	0.17 199	0.60 455	0.59 658	0.50 231	0.52 343	0.49 420	0.45 354	0.39 350	0.86 668	0.45 314	0.33 381	0.11 381	0.08 223	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.19 439

ACV-stereo	0.66 579	0.76 545	2.86 669	0.32 405	0.25 423	1.01 680	0.60 660	0.59 311	0.52 343	0.41 346	0.45 354	1.55 720	0.94 681	1.40 556	0.69 571	0.14 526	0.13 494	0.12 420	0.11 352	0.20 424	0.19 439

Wz-Net-SNSev	0.76 632	1.32 714	3.11 699	0.40 569	0.31 517	0.71 583	0.60 660	0.98 643	0.87 653	0.67 608	0.83 635	0.96 666	0.60 599	1.67 601	0.97 615	0.16 572	0.15 544	0.16 574	0.17 530	0.36 622	0.24 530

Wz-Net-MNSev	0.65 573	0.97 643	2.19 541	0.36 505	0.33 543	0.90 664	0.60 660	0.92 594	0.81 640	0.75 639	0.72 609	0.73 582	0.65 620	1.39 553	0.71 576	0.16 572	0.13 494	0.14 524	0.14 458	0.24 489	0.18 422

FCDSN-DC	1.29 709	0.54 439	2.50 611	0.47 625	0.41 623	1.12 696	0.60 660	1.10 696	1.27 706	2.23 744	2.87 745	3.67 750	3.12 754	2.39 702	1.69 690	0.30 688	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.35 614	0.38 649
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	1.98 736	1.01 659	1.78 383	1.19 735	1.04 729	3.58 755	0.61 664	1.53 730	1.93 745	1.39 722	3.37 759	2.23 735	10.80 779	2.84 737	1.25 663	1.04 742	0.38 702	0.96 740	0.57 725	1.10 735	1.00 739

IPLG	0.69 597	0.84 586	2.43 590	0.35 482	0.21 329	1.65 724	0.61 664	1.36 720	0.58 411	1.39 722	0.51 418	0.37 334	0.87 670	1.41 557	0.36 409	0.09 169	0.07 100	0.14 524	0.12 395	0.32 579	0.11 179

IPLGR_C	0.58 527	1.25 705	2.72 649	0.80 709	0.31 517	0.60 455	0.61 664	0.76 440	0.58 411	0.56 502	0.62 528	0.41 365	0.31 374	0.43 287	0.40 443	0.11 381	0.22 636	0.13 485	0.15 485	0.35 614	0.19 439

HHNet	0.60 541	0.65 498	2.60 633	0.36 505	0.25 423	0.64 528	0.61 664	0.64 346	0.62 467	0.55 492	1.13 687	0.32 297	0.60 599	0.42 282	1.79 695	0.15 549	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.18 386	0.15 344

GANetREF_RVC	0.75 628	1.15 691	2.46 596	0.47 625	0.26 441	0.83 646	0.61 664	0.97 639	0.89 662	0.62 575	0.61 522	0.72 578	0.59 595	2.42 705	0.55 525	0.32 692	0.25 664	0.36 695	0.24 603	0.39 648	0.31 603
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
Selective-IGEV-i16pc	0.75 628	0.29 197	5.48 751	0.32 405	0.19 288	1.18 704	0.62 669	0.86 541	0.74 591	0.37 317	0.51 418	0.53 454	0.29 353	2.10 680	0.35 403	0.22 649	0.23 645	0.12 420	0.16 510	0.22 457	0.19 439

ADCPNet	0.99 677	0.99 653	3.93 734	0.37 530	0.68 703	1.36 709	0.62 669	0.87 552	0.76 616	0.78 649	0.81 630	1.08 690	1.18 703	1.14 525	2.49 724	0.21 636	0.69 741	0.21 643	0.95 749	0.29 550	0.37 646

MSMD_ROB	1.34 713	0.96 635	2.38 578	0.39 557	0.32 528	1.96 735	0.62 669	0.91 585	1.43 721	2.94 762	2.60 740	4.77 759	1.95 739	2.43 709	1.33 670	0.29 684	0.26 667	0.32 689	0.32 659	0.30 562	0.30 593

zh-sn7	0.89 666	1.73 738	3.09 696	0.39 557	0.30 496	0.82 643	0.63 672	0.96 630	0.87 653	0.79 651	1.12 685	0.84 630	0.87 670	2.42 705	1.63 686	0.16 572	0.17 583	0.16 574	0.16 510	0.34 600	0.29 580

DisPM	0.43 345	0.33 250	1.78 383	0.57 676	0.18 250	0.59 442	0.63 672	0.53 267	0.61 449	0.60 555	0.53 446	0.38 343	0.26 289	0.75 459	0.29 319	0.12 444	0.07 100	0.12 420	0.11 352	0.11 168	0.14 300

NVStereoNet_ROB	1.16 698	0.95 632	2.54 623	0.58 679	0.55 678	0.78 627	0.63 672	1.00 665	1.08 690	1.03 690	4.07 765	1.48 717	1.22 705	2.88 738	1.27 665	0.50 713	0.46 716	0.54 718	0.62 732	0.50 692	0.63 704
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 726	0.58 459	2.80 665	0.44 599	0.39 603	2.05 741	0.66 675	1.90 743	1.84 743	2.79 760	2.97 749	4.41 757	3.07 752	2.65 725	2.30 718	0.29 684	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.32 579	0.38 649

ACVNet_1	1.33 711	1.91 749	4.03 735	1.09 730	0.88 716	1.19 705	0.66 675	1.24 713	1.17 699	0.94 682	0.96 663	3.09 745	1.04 690	2.37 696	1.11 644	1.04 742	0.48 723	1.03 744	0.48 707	1.12 736	0.83 720

SST-Stereo	0.52 479	0.20 29	1.76 369	0.62 691	0.53 673	0.62 496	0.66 675	0.55 284	0.61 449	0.58 531	0.53 446	0.52 451	0.60 599	1.59 591	0.29 319	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.10 148

DRaft	0.62 554	0.38 309	1.76 369	0.24 143	0.16 165	0.64 528	0.66 675	0.53 267	0.53 361	0.67 608	0.99 668	0.38 343	1.00 686	1.44 559	2.10 711	0.10 286	0.14 513	0.10 266	0.14 458	0.18 386	0.21 473

GANet	0.75 628	0.84 586	2.01 497	0.40 569	0.25 423	0.74 603	0.66 675	0.87 552	0.73 587	0.71 627	1.07 682	0.84 630	0.59 595	2.71 731	1.15 649	0.17 588	0.16 562	0.44 711	0.16 510	0.31 570	0.20 458

FC-DCNN	1.49 724	0.59 462	2.88 671	0.44 599	0.39 603	1.97 737	0.66 675	1.67 734	1.70 735	2.72 759	2.89 746	4.22 753	2.97 751	2.55 720	2.19 713	0.29 684	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.32 579	0.39 655

Selective-IGEV-i16pb	0.86 660	0.33 250	6.08 754	0.32 405	0.21 329	1.08 693	0.68 681	1.06 689	0.92 669	0.43 357	0.76 621	0.66 535	0.46 529	2.31 692	0.50 500	0.23 653	0.25 664	0.14 524	0.19 564	0.26 525	0.24 530

NCCL2	0.65 573	0.94 625	1.96 488	0.43 592	0.30 496	0.71 583	0.68 681	0.84 521	0.65 504	0.70 622	0.60 515	0.86 641	0.54 570	1.56 581	0.57 537	0.20 628	0.16 562	0.67 727	0.25 609	0.22 457	0.24 530

SPS-STEREO	1.07 688	1.13 685	2.88 671	0.65 696	0.69 704	0.99 676	0.68 681	1.05 688	0.87 653	1.36 718	1.23 691	1.46 716	0.94 681	1.87 642	1.72 692	0.66 724	0.61 731	0.58 721	0.57 725	0.65 710	0.77 717
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 771	1.67 732	60.57 810	0.34 465	0.30 496	0.77 622	0.69 684	0.74 415	4.41 766	19.22 792	2.15 728	1.62 723	7.97 775	1.81 632	8.96 777	0.44 707	2.08 773	0.18 617	0.19 564	0.38 638	4.62 771

CRE-IMP	0.41 315	0.22 63	1.76 369	0.48 633	0.17 199	0.79 631	0.69 684	0.52 258	0.52 343	0.47 389	0.42 336	0.45 403	0.26 289	0.41 274	0.31 355	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.09 232	0.17 358	0.23 515

MeshStereo	1.21 702	1.15 691	3.01 690	0.34 465	0.28 468	1.10 695	0.69 684	1.35 719	1.01 681	2.71 758	2.41 735	2.96 743	1.45 721	2.80 735	1.40 676	0.22 649	0.22 636	0.22 647	0.19 564	0.50 692	0.26 553
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
S-Stereo	0.80 644	0.69 515	3.89 730	0.39 557	0.37 591	0.69 575	0.70 687	0.94 611	0.98 678	0.62 575	0.91 652	0.83 625	0.60 599	2.37 696	0.66 562	0.18 601	0.21 630	0.17 595	0.18 544	0.30 562	0.35 631

Wz-Net-TNSev	0.91 668	1.73 738	3.08 694	0.36 505	0.31 517	1.00 679	0.71 688	1.06 689	0.97 675	0.71 627	0.72 609	1.09 692	0.87 670	2.42 705	1.59 684	0.20 628	0.20 620	0.16 574	0.20 577	0.44 675	0.35 631

WZ-Net	0.92 670	1.31 711	3.76 727	0.41 577	0.36 578	0.86 654	0.71 688	1.00 665	1.06 688	0.82 664	0.92 654	1.06 688	1.05 691	2.16 683	1.61 685	0.19 617	0.13 494	0.15 555	0.16 510	0.32 579	0.28 572

WCMA_ROB	1.12 690	0.83 584	2.66 640	0.58 679	0.34 556	1.17 703	0.71 688	0.93 602	0.94 671	1.74 734	2.63 742	3.09 745	1.71 733	1.70 606	1.84 697	0.26 671	0.21 630	0.20 634	0.21 585	0.28 543	0.43 668

G-Net	0.99 677	0.64 490	2.76 658	0.57 676	0.67 701	2.03 740	0.72 691	0.76 440	0.67 529	1.14 699	2.56 739	1.30 711	1.02 688	1.48 573	1.74 693	0.25 667	0.24 650	0.24 661	0.26 617	0.37 631	0.31 603

nnnnnnn	1.25 706	0.65 498	3.29 715	0.59 684	0.49 661	1.23 706	0.74 692	1.18 707	1.53 726	1.56 731	2.44 736	2.56 740	1.56 726	2.30 691	2.36 720	0.36 700	0.32 690	0.40 702	0.39 691	0.47 682	0.58 697

NRIStereo	0.46 391	0.25 121	1.77 378	0.47 625	0.16 165	0.95 671	0.74 692	0.51 242	0.56 396	0.48 408	0.39 319	0.59 497	0.29 353	0.77 468	0.32 368	0.11 381	0.13 494	0.11 348	0.09 232	0.21 440	0.24 530

DPSNet	0.86 660	0.60 464	2.34 570	0.58 679	0.36 578	1.07 691	0.75 694	1.30 716	1.05 685	0.70 622	0.68 580	0.94 663	1.29 707	2.08 676	1.82 696	0.26 671	0.23 645	0.16 574	0.17 530	0.48 686	0.40 661

MFMNet_re	0.92 670	1.28 708	2.53 617	0.82 713	0.76 711	0.90 664	0.75 694	0.98 643	1.04 684	1.03 690	1.05 680	0.84 630	0.94 681	0.83 477	0.72 580	0.68 726	0.60 730	0.63 725	0.60 731	0.77 721	0.74 712

RainbowNet	1.15 696	1.78 740	2.72 649	1.12 733	0.91 719	1.06 686	0.76 696	1.16 706	1.13 698	0.75 639	0.97 665	1.09 692	0.80 657	1.60 592	1.21 659	1.17 747	1.26 762	1.01 743	0.57 725	1.13 737	0.88 728

PFNet+	0.45 378	0.37 295	1.86 435	0.46 619	0.18 250	0.58 423	0.77 697	0.52 258	0.64 488	0.56 502	0.48 384	0.39 350	0.26 289	0.93 491	0.32 368	0.13 480	0.09 319	0.14 524	0.13 429	0.12 192	0.15 344

RTS	1.21 702	1.31 711	6.39 759	0.52 648	0.51 670	1.61 720	0.79 698	1.03 683	1.37 714	1.13 697	1.30 698	1.10 694	0.85 665	2.65 725	2.08 708	0.21 636	0.24 650	0.18 617	0.18 544	0.43 666	0.32 613

RTSA	1.21 702	1.31 711	6.39 759	0.52 648	0.51 670	1.61 720	0.79 698	1.03 683	1.37 714	1.13 697	1.30 698	1.10 694	0.85 665	2.65 725	2.08 708	0.21 636	0.24 650	0.18 617	0.18 544	0.43 666	0.32 613

ADCP+	0.94 672	1.12 682	3.14 701	0.34 465	0.39 603	1.06 686	0.79 698	0.89 567	0.80 633	0.66 603	0.67 572	0.85 634	1.55 725	0.93 491	4.55 757	0.13 480	0.11 432	0.16 574	0.15 485	0.26 525	0.25 542

CBMV	0.71 610	0.76 545	2.64 637	0.33 432	0.20 312	0.78 627	0.79 698	0.98 643	0.78 625	0.85 671	0.71 604	0.86 641	1.10 697	1.46 565	0.62 552	0.18 601	0.20 620	0.21 643	0.19 564	0.25 503	0.33 624
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 687	1.36 719	2.98 687	0.42 588	0.36 578	0.96 672	0.81 702	1.06 689	1.12 696	1.25 711	0.97 665	1.08 690	0.90 676	1.25 541	4.86 759	0.21 636	0.21 630	0.22 647	0.23 601	0.36 622	0.38 649

MSAF-DinoV2	3.10 755	1.86 746	10.68 774	3.61 769	0.30 496	3.34 754	0.82 703	2.81 757	1.79 739	0.80 653	0.87 646	1.56 721	1.10 697	26.49 803	1.96 699	0.17 588	0.13 494	0.19 624	1.63 763	0.92 728	0.99 737

MWSP-net	0.51 463	0.48 401	1.30 234	0.31 373	0.21 329	0.59 442	0.84 704	0.83 508	0.65 504	0.54 473	0.50 411	0.69 559	0.75 648	0.43 287	1.28 667	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.11 352	0.13 229	0.16 380

ACVNet_2	1.42 721	1.81 741	3.23 713	1.08 728	0.92 720	1.32 707	0.85 705	1.49 727	1.69 734	1.19 709	1.73 718	2.13 732	1.03 689	2.50 716	1.40 676	0.91 734	0.53 726	1.00 742	0.55 719	2.11 759	0.85 723

SANet	1.20 700	1.21 700	3.33 719	0.38 547	0.27 454	1.73 728	0.85 705	1.10 696	2.49 756	1.16 700	1.83 720	1.72 724	1.50 724	2.37 696	2.84 732	0.18 601	0.16 562	0.16 574	0.15 485	0.32 579	0.32 613

DSFCA	0.54 492	0.35 279	1.41 267	0.28 282	0.28 468	0.79 631	0.88 707	0.76 440	0.70 551	0.72 630	0.66 569	0.67 545	0.57 585	1.17 529	0.63 554	0.16 572	0.14 513	0.13 485	0.14 458	0.16 334	0.13 271

mmmmmm	1.14 693	1.07 675	2.90 678	0.57 676	0.39 603	1.75 729	0.89 708	1.10 696	1.95 746	1.48 729	1.69 716	1.57 722	1.21 704	2.02 667	2.06 707	0.28 681	0.29 679	0.42 706	0.37 683	0.44 675	0.43 668

DEmStereo	0.68 592	0.31 231	2.25 555	0.42 588	0.17 199	0.66 550	0.89 708	0.51 242	0.59 424	0.60 555	1.01 671	0.45 403	1.26 706	1.54 579	2.26 717	0.10 286	0.08 223	0.10 266	0.10 276	0.10 129	0.11 179

SuperB	1.15 696	1.14 687	5.43 750	0.36 505	0.26 441	0.81 640	0.89 708	0.88 561	1.17 699	0.67 608	0.68 580	0.63 513	1.39 718	1.74 613	3.37 743	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	2.80 765	0.25 542

IMH	2.02 737	2.15 762	2.69 645	1.68 747	1.12 735	1.66 725	0.92 711	2.10 749	1.92 744	1.32 716	2.66 743	2.21 734	1.69 732	5.78 768	1.68 689	5.54 777	0.96 753	1.31 752	0.71 738	1.32 748	0.99 737

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 684	1.67 732	2.32 565	0.47 625	0.39 603	1.47 712	0.95 712	0.95 625	0.91 665	0.84 667	0.94 660	1.05 686	0.60 599	2.95 740	0.72 580	0.41 705	0.72 745	0.32 689	0.55 719	0.74 717	1.22 746

WAO-8	2.80 749	2.14 760	2.89 674	1.91 755	1.04 729	3.98 758	0.96 713	3.26 761	6.17 769	2.15 742	3.37 759	3.31 747	2.41 745	11.84 778	2.03 705	2.05 763	1.86 769	1.54 759	0.92 747	1.22 740	0.87 726

Venus	2.80 749	2.14 760	2.89 674	1.91 755	1.04 729	3.98 758	0.96 713	3.26 761	6.17 769	2.15 742	3.37 759	3.31 747	2.41 745	11.84 778	2.03 705	2.05 763	1.86 769	1.54 759	0.92 747	1.22 740	0.87 726

TorneroNet-64	2.65 745	1.83 742	3.30 716	1.46 742	1.20 737	3.89 757	0.99 715	3.51 765	6.71 772	2.56 750	4.60 767	4.22 753	3.85 758	3.33 748	3.14 737	1.19 748	0.65 733	1.39 756	0.79 743	3.31 767	1.15 744

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 713	1.70 736	2.50 611	0.56 670	0.40 614	2.15 744	0.99 715	1.24 713	1.26 705	1.02 689	1.10 684	1.29 708	0.88 674	3.10 745	1.08 638	1.66 758	0.83 749	0.68 728	0.88 746	1.57 750	1.80 761

NaN_ROB	1.14 693	0.94 625	2.96 683	0.53 654	0.56 681	1.13 699	0.99 715	0.98 643	1.00 679	1.09 695	0.87 646	0.77 602	1.06 693	5.90 769	2.72 728	0.16 572	0.23 645	0.16 574	0.24 603	0.22 457	0.36 639

DDVS	0.62 554	0.40 330	1.40 265	2.21 758	0.35 569	0.87 658	1.00 718	0.69 376	0.50 324	0.53 460	0.56 480	0.90 651	0.37 425	1.22 533	0.47 484	0.15 549	0.14 513	0.14 524	0.12 395	0.19 408	0.22 488

Dean	1.79 731	1.83 742	3.92 732	1.29 738	1.07 732	1.55 717	1.00 718	1.95 745	2.33 752	1.47 728	4.19 766	4.26 756	1.33 713	2.21 686	1.48 680	1.14 746	0.68 739	1.18 746	0.74 739	1.24 743	0.98 732

aanetorigin	0.77 636	0.80 570	2.59 631	0.43 592	0.44 634	0.58 423	1.01 720	0.57 296	0.68 532	1.53 730	1.23 691	0.81 618	1.08 694	1.07 510	1.07 637	0.18 601	0.15 544	0.17 595	0.21 585	0.54 702	0.30 593

WAO-6	1.58 728	1.54 725	2.32 565	1.14 734	1.00 726	2.30 746	1.03 721	1.82 741	2.85 760	1.25 711	2.61 741	2.20 733	1.56 726	2.47 714	1.99 703	0.95 738	0.67 735	1.19 749	0.83 744	1.08 734	0.88 728

LVE	1.96 735	2.17 763	3.14 701	1.68 747	1.80 752	1.63 722	1.03 721	2.34 752	2.81 759	1.25 711	2.89 746	4.24 755	1.29 707	2.79 734	1.44 678	2.85 767	0.91 752	1.18 746	1.46 760	1.23 742	1.10 743

TorneroNet	5.50 764	1.92 750	3.16 703	1.47 743	1.25 740	14.07 779	1.06 723	4.90 767	20.99 796	10.17 777	16.48 787	11.88 783	6.93 773	3.34 749	4.20 754	1.30 752	0.69 741	1.45 758	0.86 745	2.61 764	1.20 745

MADNet+	1.36 715	1.93 751	5.95 752	0.81 712	0.59 687	1.57 719	1.09 724	1.39 723	1.22 702	0.84 667	1.01 671	1.25 706	1.12 699	3.19 746	2.36 720	0.45 709	0.47 719	0.38 701	0.34 667	0.59 705	0.57 695

WAO-7	1.48 723	1.63 728	2.49 607	0.93 719	0.75 708	1.72 727	1.10 725	1.84 742	1.96 747	1.43 725	2.54 738	1.97 729	1.61 729	3.06 743	2.08 708	0.69 727	0.66 734	0.94 738	0.74 739	0.80 723	0.69 709

notaker	2.66 746	2.07 753	3.31 718	2.61 763	1.43 741	1.76 730	1.11 726	2.76 756	1.79 739	2.26 745	11.53 782	3.96 751	4.29 760	3.09 744	2.76 731	1.55 757	0.88 751	1.70 764	1.07 754	2.00 758	1.35 749

LSM	3.31 757	1.11 681	5.29 749	9.40 775	30.65 800	0.84 648	1.12 727	0.91 585	1.22 702	1.36 718	2.19 729	0.93 659	0.83 661	1.66 599	0.90 606	0.21 636	0.31 685	0.24 661	0.28 628	0.39 648	6.33 779

AnyNet_C32	1.00 681	1.33 716	2.53 617	0.49 635	0.54 675	1.15 701	1.14 728	0.91 585	0.89 662	1.11 696	0.95 662	0.87 643	0.93 678	1.50 574	4.07 752	0.21 636	0.20 620	0.25 666	0.24 603	0.38 638	0.33 624

CSAN	1.25 706	1.12 682	3.04 691	0.51 644	0.37 591	1.06 686	1.15 729	1.22 709	1.08 690	1.17 706	1.91 722	1.04 684	1.31 710	5.96 770	2.43 723	0.26 671	0.22 636	0.24 661	0.24 603	0.31 570	0.30 593

PSM-AAD	0.63 561	0.22 63	1.77 378	0.37 530	0.23 383	0.86 654	1.17 730	0.59 311	0.60 431	0.64 594	0.71 604	0.68 552	2.93 749	0.65 430	0.31 355	0.09 169	0.07 100	0.17 595	0.15 485	0.13 229	0.33 624

IMH-64-1	1.39 718	1.64 730	1.86 435	1.36 739	1.11 733	1.39 710	1.19 731	1.76 737	1.45 723	1.16 700	2.21 730	1.53 718	1.38 716	1.98 662	1.52 681	1.29 750	0.67 735	1.27 750	0.69 736	1.29 745	0.98 732

IMH-64	1.39 718	1.64 730	1.86 435	1.36 739	1.11 733	1.39 710	1.19 731	1.76 737	1.45 723	1.16 700	2.21 730	1.53 718	1.38 716	1.98 662	1.52 681	1.29 750	0.67 735	1.27 750	0.69 736	1.29 745	0.98 732

DANet	0.80 644	0.65 498	2.21 543	1.19 735	0.48 660	0.74 603	1.25 733	0.89 567	1.53 726	0.89 674	0.71 604	0.96 666	0.56 579	1.83 634	0.96 614	0.18 601	0.16 562	0.19 624	0.16 510	0.26 525	0.29 580
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 759	1.97 752	5.27 748	1.71 749	1.47 745	1.96 735	1.28 734	3.19 759	17.33 791	2.12 738	15.91 785	9.18 776	1.57 728	8.42 775	1.98 702	1.52 756	1.26 762	1.67 763	1.19 756	1.67 752	1.40 751

SAMSARA	0.91 668	0.97 643	2.22 547	0.80 709	0.58 685	1.32 707	1.31 735	1.01 673	0.94 671	1.36 718	0.87 646	1.38 713	0.90 676	1.72 610	1.02 630	0.24 662	0.30 684	0.22 647	0.25 609	0.36 622	0.35 631

SGM-Forest	1.04 686	0.42 349	3.59 725	0.41 577	0.32 528	1.05 685	1.32 736	0.94 611	0.83 644	1.16 700	2.23 732	1.03 681	1.39 718	2.49 715	2.35 719	0.21 636	0.21 630	0.20 634	0.19 564	0.23 472	0.32 613
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	0.99 677	0.66 506	1.67 329	0.75 704	0.99 725	0.73 597	1.33 737	0.94 611	0.91 665	0.70 622	1.06 681	0.75 594	1.75 735	0.95 495	2.39 722	1.20 749	0.41 712	0.48 714	0.59 730	0.85 725	0.60 700

HanzoNet	7.64 772	2.86 768	5.05 746	7.01 772	3.97 764	2.18 745	1.34 738	3.37 764	4.05 765	13.17 784	10.58 776	10.73 778	16.52 789	8.45 776	10.51 782	10.48 789	9.72 791	5.59 783	13.46 791	6.84 782	6.83 780

AnyNet_C01	1.14 693	1.49 723	4.23 739	0.54 660	0.53 673	1.51 716	1.37 739	1.04 687	1.07 689	1.17 706	1.33 701	1.15 700	1.08 694	1.61 595	2.74 729	0.25 667	0.22 636	0.28 673	0.24 603	0.48 686	0.40 661

SGM_RVC	1.89 733	0.92 617	2.50 611	0.96 723	0.93 721	1.63 722	1.37 739	1.52 729	12.43 778	1.85 735	1.69 716	2.40 738	1.74 734	2.81 736	1.71 691	0.53 714	0.47 719	0.42 706	0.47 704	0.74 717	0.74 712
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 656	0.81 575	2.40 583	0.61 690	0.18 250	1.48 713	1.39 741	1.60 732	0.74 591	1.94 736	0.85 642	0.73 582	1.68 731	0.87 487	0.31 355	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.32 659	0.25 503	0.12 228

UNDER WATER	2.74 747	1.85 744	4.54 743	1.81 753	1.44 743	2.34 747	1.40 742	3.24 760	6.60 771	2.60 751	2.76 744	5.75 763	5.24 764	3.02 741	4.01 751	1.45 754	0.81 748	1.59 762	1.06 753	1.80 754	1.51 755

EDNetEfficient	1.27 708	0.70 521	4.05 736	0.64 694	0.98 722	0.94 670	1.40 742	0.85 530	1.75 737	2.34 747	1.33 701	1.05 686	2.21 743	1.58 589	4.15 753	0.15 549	0.19 608	0.14 524	0.27 624	0.38 638	0.32 613

ktn	4.35 761	2.10 754	2.89 674	1.80 751	1.49 747	2.13 743	1.41 744	2.26 750	12.72 779	11.41 781	16.43 786	11.15 779	3.75 756	4.36 760	3.18 738	1.82 760	0.98 755	1.73 765	1.21 757	2.97 766	1.27 747

Selective-IGEV-i16pa	47.65 811	67.17 812	7.20 764	2.47 760	2.32 758	116.02 813	1.42 745	90.41 814	82.69 813	32.69 812	90.10 812	60.10 813	84.41 813	129.53 814	52.52 811	50.16 811	15.10 793	18.00 798	9.63 788	0.94 729	40.09 812

GrayStereo	0.66 579	0.19 12	1.76 369	0.90 716	0.23 383	0.62 496	1.42 745	0.62 333	0.60 431	0.72 630	0.78 626	0.56 479	3.07 752	0.60 406	0.26 277	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.21 585	0.11 168	0.18 422

2222	1.00 681	1.01 659	3.17 706	0.55 667	0.36 578	1.12 696	1.51 747	0.99 655	0.87 653	0.75 639	1.41 707	1.83 728	0.86 668	1.94 660	1.96 699	0.29 684	0.19 608	0.30 683	0.22 597	0.34 600	0.26 553

UNDER WATER-64	2.47 743	1.89 747	4.86 745	1.82 754	1.44 743	3.18 753	1.57 748	2.62 753	5.64 768	2.05 737	2.13 727	4.13 752	3.76 757	2.62 723	3.42 744	1.47 755	0.85 750	1.57 761	1.07 754	1.82 755	1.49 752

PWCK	1.49 724	1.90 748	3.22 712	1.09 730	0.54 675	1.71 726	1.73 749	1.49 727	1.53 726	1.44 726	1.80 719	1.82 726	1.30 709	3.34 749	1.76 694	1.07 744	0.56 728	0.97 741	0.58 728	1.38 749	0.65 705

1111	1.33 711	0.64 490	3.89 730	0.53 654	0.41 623	1.56 718	1.77 750	1.21 708	1.28 707	1.44 726	1.64 715	1.79 725	1.76 736	3.04 742	3.57 748	0.32 692	0.22 636	0.28 673	0.26 617	0.47 682	0.48 682

FTStereo	0.76 632	0.18 7	2.35 573	0.71 700	0.21 329	0.73 597	1.79 751	0.57 296	0.53 361	1.07 693	1.63 714	1.29 708	2.13 741	0.75 459	0.29 319	0.19 617	0.08 223	0.12 420	0.11 352	0.11 168	0.40 661

MWDA-net	1.20 700	2.17 763	3.60 726	1.52 744	1.97 755	0.74 603	1.83 752	0.79 485	1.54 729	0.66 603	1.26 693	0.58 493	1.08 694	1.67 601	3.84 749	0.14 526	0.10 372	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.15 344

IGEV-RUCA	2.28 740	0.30 217	1.15 199	0.40 569	1.86 753	2.06 742	1.90 753	1.36 720	1.80 741	3.70 767	3.76 762	5.02 760	8.19 776	2.12 681	1.63 686	0.25 667	0.76 746	2.72 775	1.91 764	2.39 762	2.36 766

ADCL	0.99 677	0.79 568	2.43 590	0.39 557	0.32 528	1.50 715	1.90 753	0.92 594	0.97 675	1.26 714	1.27 694	1.00 675	1.42 720	1.14 525	3.31 741	0.17 588	0.14 513	0.22 647	0.21 585	0.30 562	0.22 488

EAI-Stereo	0.78 640	0.25 121	1.67 329	0.54 660	0.59 687	1.95 734	2.05 755	1.11 701	0.64 488	0.95 684	1.49 709	0.50 440	0.67 627	0.59 399	1.44 678	0.09 169	0.19 608	0.09 192	0.49 710	0.13 229	0.22 488

DStereoFS	2.23 739	2.10 754	2.47 602	1.61 746	1.88 754	3.81 756	2.06 756	1.95 745	3.33 762	2.38 748	3.31 754	2.37 736	4.92 761	2.45 711	3.27 739	1.03 741	1.27 764	0.55 719	1.04 752	0.70 714	2.05 763

ELAS	1.39 718	0.79 568	2.86 669	0.53 654	0.50 664	2.81 751	2.20 757	1.61 733	1.50 725	2.28 746	2.35 733	1.82 726	2.13 741	1.73 611	2.22 714	0.35 698	0.37 698	0.35 693	0.35 671	0.49 690	0.47 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 742	0.50 415	1.93 466	1.80 751	2.56 759	10.86 776	2.30 758	1.22 709	0.80 633	0.62 575	1.16 688	1.13 697	0.56 579	16.09 788	1.18 654	0.20 628	0.09 319	0.43 710	1.62 762	0.94 729	1.58 757

MADNet++	2.79 748	2.11 757	2.97 686	2.49 761	2.28 757	2.95 752	2.31 759	2.67 754	2.47 755	3.03 763	3.13 751	2.70 742	2.92 748	4.10 757	4.48 756	2.68 766	2.24 775	3.04 778	2.44 773	2.37 761	2.34 765

MANE	2.90 752	1.14 687	2.96 683	1.03 725	1.01 727	5.01 763	2.45 760	5.36 768	6.88 773	3.58 766	4.76 769	5.99 764	4.99 762	4.23 758	4.61 758	0.56 719	0.67 735	0.44 711	0.78 741	0.51 694	1.03 740

ELAS_RVC	1.37 717	0.78 565	3.21 710	0.55 667	0.50 664	1.49 714	2.48 761	1.48 726	1.71 736	2.13 741	2.09 725	2.07 731	2.56 747	1.90 653	2.02 704	0.35 698	0.36 696	0.37 699	0.34 667	0.49 690	0.47 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 732	1.43 720	3.81 728	0.87 714	1.01 727	2.38 748	2.53 762	1.36 720	1.75 737	2.92 761	3.22 752	2.65 741	2.93 749	2.22 689	3.10 736	0.72 728	0.69 741	0.63 725	0.62 732	0.77 721	0.98 732

THIR-Stereo	0.86 660	0.62 475	2.13 526	0.25 174	0.16 165	0.58 423	2.74 763	0.59 311	0.51 331	0.62 575	1.62 713	0.97 669	1.80 737	1.69 605	2.25 716	0.10 286	0.08 223	0.14 524	0.11 352	0.15 294	0.11 179

JetBlue	1.78 730	1.63 728	3.92 732	0.73 701	1.21 738	4.38 761	3.35 764	1.59 731	1.20 701	1.26 714	1.52 711	2.37 736	1.88 738	3.23 747	3.00 733	0.53 714	0.47 719	0.48 714	0.49 710	1.29 745	0.97 731

SGM-ForestM	2.98 753	1.70 736	3.52 724	0.67 698	0.47 658	5.18 764	3.36 765	3.30 763	2.86 761	4.44 768	3.79 763	9.80 777	5.50 766	6.29 771	6.52 771	0.27 677	0.36 696	0.24 661	0.27 624	0.38 638	0.58 697

LE_ROB	4.43 762	1.35 718	9.38 769	2.79 764	3.93 763	2.43 749	3.46 766	2.68 755	11.19 776	11.66 782	4.73 768	5.26 761	10.46 778	4.50 761	9.49 778	0.82 733	0.69 741	1.34 753	0.98 750	0.75 719	0.76 716

CrosDoStereo	0.94 672	0.37 295	2.53 617	0.25 174	0.32 528	0.54 355	3.76 767	0.72 396	0.60 431	0.70 622	1.40 705	0.53 454	1.49 722	1.78 620	3.09 734	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.21 440	0.11 179

DeepStereo_LL	0.94 672	0.37 295	2.53 617	0.25 174	0.32 528	0.54 355	3.76 767	0.72 396	0.60 431	0.70 622	1.40 705	0.53 454	1.49 722	1.78 620	3.09 734	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.21 440	0.11 179

fsdfsdds	2.52 744	0.90 612	4.35 741	0.62 691	3.81 762	4.40 762	4.02 769	2.26 750	3.45 763	3.39 765	5.86 770	5.49 762	3.16 755	2.42 705	2.55 725	0.45 709	0.27 674	0.55 719	0.48 707	0.95 731	0.96 730

DStereoSA	2.12 738	0.98 648	2.80 665	1.25 737	2.23 756	1.97 737	4.62 770	1.22 709	2.54 757	1.16 700	3.84 764	1.00 675	4.05 759	2.07 674	5.29 762	0.93 735	1.48 765	0.48 714	1.51 761	0.95 731	1.95 762

JetRed	3.29 756	4.93 769	10.17 773	1.45 741	1.72 751	7.44 772	5.05 771	3.06 758	2.12 751	2.41 749	2.39 734	2.99 744	2.37 744	3.51 752	6.44 770	1.32 753	1.90 771	1.37 755	1.23 758	2.21 760	1.76 759

zzzz4	5.59 769	6.90 776	6.62 763	13.08 785	12.04 778	7.13 768	5.47 772	7.10 777	1.41 719	2.70 755	3.33 756	8.32 770	5.92 767	4.65 763	6.23 767	3.09 772	1.05 759	2.43 770	2.05 767	6.70 779	5.51 775

noway1	5.58 768	6.89 775	6.57 762	13.08 785	12.04 778	7.13 768	5.47 772	7.10 777	1.40 717	2.70 755	3.33 756	8.32 770	5.92 767	4.65 763	6.23 767	3.09 772	1.05 759	2.43 770	2.05 767	6.70 779	5.51 775

noway3	5.51 765	6.38 773	6.27 757	12.92 782	12.02 776	7.08 766	5.48 774	6.99 775	1.39 716	2.69 754	3.33 756	8.37 772	5.97 770	4.68 766	6.13 765	3.05 768	1.00 757	2.44 773	2.05 767	6.61 776	5.27 772

noway2	5.52 767	6.31 772	6.33 758	12.97 783	12.02 776	7.09 767	5.49 775	6.95 773	1.40 717	2.70 755	3.32 755	8.40 774	6.00 771	4.60 762	6.13 765	3.07 770	1.04 758	2.43 770	2.05 767	6.65 778	5.44 774

TCMNet-wrong-test	5.51 765	6.62 774	6.20 756	13.02 784	11.90 775	7.14 770	5.53 776	6.99 775	1.44 722	2.65 752	3.10 750	8.37 772	5.95 769	4.75 767	6.05 764	3.07 770	0.98 755	2.38 769	1.99 765	6.62 777	5.43 773

noway4	5.60 770	6.93 777	6.50 761	13.12 787	12.06 780	7.19 771	5.54 777	6.97 774	1.42 720	2.67 753	3.29 753	8.41 775	6.00 771	4.66 765	6.23 767	3.11 774	1.06 761	2.44 773	2.04 766	6.73 781	5.55 777

UHP	8.35 776	2.17 763	12.80 782	1.04 726	3.05 760	13.45 778	6.62 778	11.56 783	21.64 797	12.60 783	20.66 793	14.01 787	14.14 788	7.42 773	8.27 776	1.86 761	1.65 766	1.36 754	3.22 778	3.66 769	5.78 778

TARStereo	4.27 760	0.86 594	6.17 755	0.46 619	7.32 768	5.34 765	6.97 779	4.27 766	7.12 774	5.50 772	8.80 773	7.61 768	5.43 765	2.93 739	2.74 729	0.40 703	0.24 650	0.41 704	5.07 781	0.51 694	7.23 782

DGSMNet	2.89 751	0.63 485	3.18 707	3.43 768	4.17 765	2.57 750	6.98 780	0.97 639	0.83 644	0.56 502	1.86 721	0.79 611	0.62 613	1.64 597	1.39 674	4.61 776	5.01 781	5.17 781	4.71 780	4.44 773	4.19 770

Selective-IGEV-i1pa	9.22 778	12.57 785	9.49 771	2.20 757	1.49 747	16.83 783	8.03 781	14.34 789	11.26 777	10.52 778	15.24 784	14.52 788	11.94 787	18.22 793	9.78 780	7.79 788	3.09 777	5.20 782	2.49 774	2.46 763	6.90 781

BEATNet-Init1	12.10 782	11.19 781	27.29 803	2.99 765	3.51 761	21.84 796	11.10 782	14.34 789	13.83 786	20.34 793	20.33 792	26.35 805	20.03 791	19.06 794	14.80 790	1.74 759	1.81 768	2.05 767	2.49 774	3.69 770	3.12 768

HaxPig	19.86 789	22.40 795	22.34 790	17.95 789	17.95 788	11.77 777	11.89 783	16.02 793	15.89 790	21.10 795	21.41 794	18.74 792	18.39 790	20.08 795	19.69 793	23.63 807	23.22 802	24.06 804	23.69 804	23.00 799	23.95 802

MEDIAN_ROB	23.96 792	27.05 804	26.39 801	22.16 791	22.13 790	16.12 782	13.97 784	20.24 794	20.05 792	25.50 806	25.31 804	22.96 794	22.63 795	24.39 796	23.24 797	28.20 808	27.23 810	28.62 806	27.75 808	27.50 804	27.76 807

AVERAGE_ROB	26.93 801	30.34 807	29.27 804	25.82 792	25.34 791	19.48 792	15.17 785	23.55 798	23.00 800	28.45 807	27.87 805	26.25 804	25.86 806	26.96 805	25.55 798	31.30 809	30.07 811	31.76 807	30.81 809	30.79 808	30.93 808

tt	4.93 763	0.27 153	4.20 738	2.29 759	1.58 749	10.20 775	16.97 786	9.42 781	5.02 767	1.67 733	1.28 695	4.68 758	5.03 763	3.37 751	5.92 763	6.16 779	9.47 790	2.82 776	3.18 776	3.60 768	1.53 756

DPSimNet_ROB	17.97 788	20.20 794	24.98 796	17.62 788	15.92 787	21.53 795	21.00 787	13.70 787	15.61 789	23.89 805	14.69 783	22.87 793	24.58 805	12.70 785	14.56 788	18.48 798	12.91 792	20.21 801	12.05 789	17.76 788	14.17 790

USTest	8.10 773	7.17 778	8.96 768	9.25 774	9.05 770	15.27 780	23.78 788	9.96 782	9.47 775	5.94 773	6.75 771	7.80 769	7.48 774	8.83 777	11.21 783	2.21 765	3.56 778	2.86 777	3.20 777	5.02 774	4.16 769

DGTPSM_ROB	8.89 777	5.62 770	12.25 778	5.92 771	11.32 773	8.54 773	24.18 789	6.40 770	13.49 782	5.15 769	11.46 780	6.19 766	10.92 780	7.00 772	13.72 784	4.47 775	7.65 782	3.92 779	7.45 786	4.38 772	7.87 785

DPSMNet_ROB	9.48 779	5.64 771	13.01 783	8.82 773	11.82 774	8.54 773	24.20 790	6.41 771	13.65 785	5.32 771	11.47 781	6.33 767	10.92 780	7.69 774	13.89 785	7.25 787	8.19 786	5.06 780	7.78 787	5.31 775	8.26 786

xxxxx1	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

tt_ll	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

ff	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

iinet-test	11.61 780	10.56 779	11.80 775	12.17 776	12.09 781	18.69 784	26.70 794	13.53 785	13.46 780	9.91 775	10.28 774	11.17 780	11.16 782	12.37 782	14.43 786	6.71 783	7.85 783	6.13 784	6.95 782	8.33 783	7.85 783

IINet	11.61 780	10.56 779	11.80 775	12.17 776	12.09 781	18.69 784	26.70 794	13.53 785	13.46 780	9.91 775	10.28 774	11.17 780	11.16 782	12.37 782	14.43 786	6.71 783	7.85 783	6.13 784	6.95 782	8.33 783	7.85 783

Anonymous_1	22.91 790	11.20 782	12.13 777	12.75 779	26.28 798	19.43 791	27.92 796	14.08 788	13.61 783	14.96 787	10.58 776	11.26 782	11.19 784	12.55 784	14.57 789	38.28 810	7.88 785	34.96 808	63.99 810	89.57 813	10.94 789

DPSM_ROB	12.34 783	11.21 783	12.51 779	12.91 780	12.80 784	19.84 793	28.28 797	14.38 791	14.28 787	10.58 779	11.26 778	12.03 784	11.85 785	13.15 786	15.34 791	7.11 785	8.31 787	6.50 787	7.35 784	8.84 785	8.31 787

DPSM	12.34 783	11.21 783	12.51 779	12.91 780	12.80 784	19.84 793	28.28 797	14.38 791	14.28 787	10.58 779	11.26 778	12.03 784	11.85 785	13.15 786	15.34 791	7.11 785	8.31 787	6.50 787	7.35 784	8.84 785	8.31 787

LSM0	26.58 800	22.63 802	25.88 800	30.13 800	52.21 812	39.94 805	56.74 799	28.97 804	28.72 801	21.14 797	22.26 796	24.43 803	23.88 799	26.54 804	30.87 801	14.32 796	16.55 794	13.12 795	14.71 792	17.92 795	20.60 799

FlowAnything	24.85 796	22.54 797	25.10 797	26.11 796	25.76 793	39.86 801	57.00 800	28.89 803	28.87 805	21.31 802	22.68 802	24.22 800	23.87 798	26.39 800	30.89 805	14.26 791	16.78 801	13.10 793	14.90 798	17.78 789	16.69 791

fast-reg	25.26 799	22.76 803	26.49 802	26.66 799	27.60 799	41.51 806	57.03 801	28.84 799	28.98 807	20.78 794	22.21 795	23.55 796	23.30 796	26.97 806	31.44 806	14.39 797	16.67 795	15.16 796	15.84 799	18.23 797	16.71 792

Selective-RAFT-Error	24.87 798	22.59 801	25.14 798	26.13 798	25.82 797	39.93 804	57.03 801	28.97 804	28.95 806	21.21 801	22.65 801	24.25 802	23.98 804	26.43 801	30.83 800	14.27 794	16.71 797	13.10 793	14.82 794	17.82 794	16.76 797

Hybrid-DGEV	24.86 797	22.58 800	25.22 799	26.11 796	25.76 793	39.92 803	57.06 803	29.03 806	29.01 808	21.12 796	22.64 800	24.13 797	23.91 803	26.46 802	30.82 799	14.27 794	16.70 796	13.09 789	14.83 797	17.78 789	16.71 792

CasAABBNet	24.81 795	22.53 796	24.83 795	26.08 793	25.74 792	39.86 801	57.06 803	28.87 802	28.83 804	21.16 800	22.54 799	24.22 800	23.89 802	26.38 797	30.87 801	14.25 790	16.71 797	13.09 789	14.81 793	17.78 789	16.71 792

RAFT-FEzeroshot	24.80 793	22.55 798	24.73 793	26.10 794	25.76 793	39.84 799	57.07 805	28.84 799	28.79 802	21.14 797	22.48 797	24.18 798	23.88 799	26.38 797	30.87 801	14.26 791	16.71 797	13.09 789	14.82 794	17.79 792	16.72 795

RAFT-FE	24.80 793	22.55 798	24.73 793	26.10 794	25.76 793	39.84 799	57.07 805	28.84 799	28.79 802	21.14 797	22.48 797	24.18 798	23.88 799	26.38 797	30.87 801	14.26 791	16.71 797	13.09 789	14.82 794	17.79 792	16.72 795

RSGM-EC	41.56 809	31.72 808	19.92 788	51.66 808	47.86 808	38.70 797	61.61 807	33.83 807	22.80 798	23.45 803	29.29 806	43.76 811	35.31 807	66.76 811	70.17 812	66.40 812	37.60 812	48.67 809	25.68 806	48.86 809	27.21 805

acva	41.56 809	31.72 808	19.92 788	51.66 808	47.86 808	38.70 797	61.61 807	33.83 807	22.80 798	23.45 803	29.29 806	43.76 811	35.31 807	66.76 811	70.17 812	66.40 812	37.60 812	48.67 809	25.68 806	48.86 809	27.21 805

zzz1	37.91 808	29.70 806	39.14 809	48.93 803	48.83 810	58.08 808	76.65 809	42.36 810	44.00 812	31.44 809	34.09 811	40.20 810	40.01 811	39.82 810	47.98 809	21.12 800	25.13 803	20.33 802	22.80 802	25.12 800	22.47 801

zzzzzz3	37.89 807	29.68 805	38.88 808	48.93 803	48.83 810	58.10 809	76.69 810	42.34 809	43.95 811	31.42 808	34.06 808	40.19 809	40.01 811	39.79 809	48.00 810	21.11 799	25.13 803	20.33 802	22.80 802	25.12 800	22.46 800

zzzz2	37.36 805	34.10 810	37.81 806	39.61 801	38.70 803	60.14 810	86.04 811	43.62 811	43.68 809	31.88 810	34.07 809	35.66 807	35.41 809	39.41 807	46.07 807	21.44 801	25.20 805	19.84 799	22.48 800	26.77 802	25.16 803

noway5	37.36 805	34.10 810	37.81 806	39.61 801	38.70 803	60.14 810	86.04 811	43.62 811	43.68 809	31.88 810	34.07 809	35.66 807	35.41 809	39.41 807	46.07 807	21.44 801	25.20 805	19.84 799	22.48 800	26.77 802	25.16 803

PML	23.15 791	16.83 786	7.78 765	5.49 770	9.93 772	51.13 807	104.50 813	5.76 769	13.62 784	37.30 813	105.93 813	30.86 806	23.50 797	12.07 780	7.87 775	6.30 780	2.12 774	6.32 786	2.43 772	10.44 787	2.90 767

test_example2	115.39 812	123.23 813	94.57 811	115.52 810	123.55 813	101.63 812	114.33 814	53.41 813	99.48 814	134.90 814	135.05 814	85.83 814	85.11 814	111.32 813	106.15 814	152.55 814	205.26 814	99.78 814	114.96 814	140.96 814	110.20 813

ccccc		297.21 814		374.70 813	380.44 814	203.92 814		216.32 815		203.37 815		215.01 815		312.78 815		412.57 815	356.13 815	256.09 815	227.69 815	428.88 815

ASD4		19.65 788

Low-res two-view benchmark