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

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.20 18	0.32 218	1.10 141	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

MLG-Stereo_test2	0.21 34	0.36 264	0.68 61	0.21 31	0.17 161	0.45 175	0.12 4	0.35 32	0.42 192	0.15 13	0.11 8	0.22 130	0.10 2	0.28 88	0.16 35	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

LG-G_1	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LG-G	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

CAR	0.19 8	0.28 166	0.60 24	0.21 31	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.19 69	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 137	0.60 24	0.20 9	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.18 49	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

HiDET	0.19 8	0.20 20	0.62 36	0.20 9	0.13 50	0.36 81	0.13 9	0.35 32	0.31 37	0.16 21	0.14 27	0.17 66	0.15 50	0.25 47	0.23 179	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

252Zero-FE	0.62 485	0.27 137	0.83 88	0.24 110	0.13 50	0.31 40	0.13 9	0.39 62	0.32 47	8.03 692	0.23 106	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 408	0.09 143	0.12 407	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.12 186

Replicate-Monster	0.23 68	0.40 299	0.94 115	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.13 9	0.40 71	0.36 120	0.22 117	0.15 29	0.15 37	0.15 50	0.40 222	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.15 298

2.25w	0.21 34	0.22 53	0.51 2	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.42 93	0.34 76	0.23 140	0.27 155	0.14 15	0.18 97	0.33 153	0.24 205	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 18	0.21 36	0.57 19	0.21 31	0.15 100	0.39 110	0.13 9	0.39 62	0.33 62	0.22 117	0.21 73	0.13 4	0.20 135	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 75	0.21 36	0.82 86	0.24 110	0.21 274	0.43 156	0.13 9	0.45 125	0.35 90	0.22 117	0.27 155	0.18 83	0.16 64	0.35 174	0.18 67	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.25 449	0.08 51

MLG-Stereo_test3	0.21 34	0.35 254	0.65 46	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.37 46	0.40 166	0.21 97	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.10 115

MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 34	0.33 227	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.13 9	0.39 62	0.46 236	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 174	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

IGEV-Stereo++	0.23 68	0.23 75	0.64 40	0.24 110	0.22 304	0.47 205	0.13 9	0.52 209	0.33 62	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.22 167	0.32 139	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 18	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MGA	0.19 8	0.27 137	0.57 19	0.20 9	0.18 208	0.37 88	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 49	0.14 27	0.15 37	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.08 51

PSi22a	0.20 18	0.28 166	0.89 104	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 18	0.35 90	0.12 2	0.09 1	0.22 130	0.16 64	0.20 4	0.14 4	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.05 1	0.13 192	0.11 141

PSi22	0.37 220	0.73 481	1.71 288	0.28 232	0.13 50	0.44 167	0.14 21	0.64 294	0.51 284	0.22 117	0.28 167	0.36 268	0.22 167	0.65 375	0.27 242	0.07 26	0.14 451	0.07 1	0.06 20	0.28 487	0.12 186

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 68	0.23 75	0.98 122	0.19 2	0.44 565	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.37 132	0.19 69	0.16 38	0.18 83	0.15 50	0.38 208	0.17 56	0.11 330	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

WQFJA1++	2.30 666	0.22 53	6.03 677	1.08 650	1.15 662	0.29 28	0.14 21	0.39 62	0.24 3	13.61 703	0.19 56	3.34 674	0.17 73	0.33 153	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.07 105	18.19 713	0.14 256

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 205	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 18	0.21 36	0.61 29	0.20 9	0.13 50	0.39 110	0.14 21	0.34 31	0.34 76	0.16 21	0.16 38	0.16 51	0.15 50	0.27 72	0.22 168	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 20	0.51 2	0.22 60	0.17 161	0.35 67	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 69	0.21 73	0.14 15	0.15 50	0.27 72	0.16 35	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 256

asd	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.22 60	0.17 161	0.41 134	0.14 21	0.35 32	0.32 47	0.24 151	0.20 65	0.15 37	0.18 97	0.26 66	0.16 35	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

3.25w_new	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.55 14	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.14 21	0.43 101	0.33 62	0.21 97	0.24 118	0.14 15	0.18 97	0.34 167	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

monsterstereo	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.25 134	0.27 390	0.39 110	0.14 21	0.51 193	0.33 62	0.25 171	0.27 155	0.13 4	0.13 18	0.38 208	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

monsters	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.23 83	0.28 405	0.42 148	0.14 21	0.46 133	0.31 37	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.14 26	0.43 240	0.20 124	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 614	0.59 628

GCAP-Stereo	0.34 190	0.89 545	1.76 312	0.26 177	0.12 21	0.52 276	0.14 21	0.49 174	0.38 139	0.29 218	0.30 190	0.29 229	0.22 167	0.30 117	0.20 124	0.09 143	0.17 517	0.09 160	0.07 105	0.21 386	0.11 141

qqai	0.21 34	0.20 20	0.63 37	0.39 488	0.13 50	0.32 46	0.15 41	0.35 32	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.27 72	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 551	0.07 5	0.09 79

monster-pro	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 91	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.24 39	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.08 51

RT-Monster	0.29 138	0.30 196	0.95 116	0.25 134	0.28 405	0.46 195	0.15 41	0.53 218	0.55 329	0.37 255	0.36 244	0.28 217	0.21 149	0.32 139	0.21 144	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.15 244	0.14 256

PipStereo	0.19 8	0.26 125	0.85 91	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22b	0.20 18	0.26 125	0.88 100	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 196	0.77 78	0.19 2	0.15 100	0.20 7	0.15 41	0.31 15	0.19 2	0.16 21	0.17 41	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.08 40	0.07 12

Foundation-i32	0.20 18	0.28 166	0.87 97	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 41	0.32 18	0.36 120	0.13 5	0.10 3	0.25 178	0.14 26	0.19 2	0.15 13	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.11 140	0.12 186

LACA1	0.19 8	0.39 291	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 148	0.15 41	0.31 15	0.34 76	0.15 13	0.11 8	0.14 15	0.15 50	0.25 47	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

Test_v1	0.21 34	0.27 137	0.95 116	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.37 46	0.27 14	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.11 141

Pro-Stereo	0.22 57	0.25 107	0.66 57	0.22 60	0.14 71	0.49 233	0.15 41	0.23 2	0.35 90	0.16 21	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 303	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.37 610	0.08 40	0.09 79

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 20	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 110	0.15 41	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.15 29	0.17 66	0.16 64	0.26 66	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DLNR-FE	13.43 702	20.01 707	23.53 708	121.73 724	33.87 717	0.46 195	0.15 41	8.09 698	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 699	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.82 724	0.18 371

MonStereo	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

qwe	0.21 34	0.22 53	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.41 134	0.15 41	0.46 133	0.35 90	0.26 189	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.31 126	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 203	1.25 631	1.82 358	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 41	0.43 101	0.37 132	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 122	0.46 274	0.14 4	0.11 330	0.09 272	0.08 62	0.05 1	0.76 646	0.18 371

MonSter	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

dual_stereo	0.23 68	0.25 107	0.66 57	0.21 31	0.15 100	0.27 18	0.15 41	0.62 283	0.40 166	0.15 13	0.13 16	0.18 83	0.14 26	0.37 198	0.19 92	0.09 143	0.31 612	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 138	0.25 107	1.49 238	0.24 110	0.20 260	0.47 205	0.15 41	0.62 283	0.47 255	0.22 117	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.28 88	0.20 124	0.10 249	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 106	0.07 12

U	3.37 682	0.17 2	0.91 110	0.26 177	13.79 703	19.19 707	0.15 41	0.41 83	0.31 37	0.17 40	0.18 51	0.27 206	0.15 50	0.21 10	0.16 35	0.09 143	0.06 24	17.88 713	12.81 707	0.10 106	0.08 51

trnet	0.28 125	0.26 125	1.32 188	0.19 2	0.12 21	0.54 293	0.15 41	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.30 117	0.21 144	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.09 77	0.07 12

DLNR_Zeroshot_test	13.43 702	19.94 706	23.55 709	121.61 723	35.03 718	0.46 195	0.15 41	8.02 697	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.76 408	0.29 267	6.42 698	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.13 723	0.18 371

CREStereo++_RVC	0.33 181	0.29 179	1.74 297	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 571	0.08 40	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 20	0.61 29	0.21 31	0.13 50	0.15 1	0.16 66	0.21 1	0.36 120	0.11 1	0.17 41	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 92	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.08 144	0.08 40	0.11 141

Select-FE	0.65 504	0.67 456	2.76 591	0.49 564	0.55 604	0.79 560	0.16 66	0.90 502	0.53 309	0.84 594	0.55 404	0.91 582	0.75 579	0.57 336	1.16 582	0.11 330	0.18 529	0.11 297	0.49 634	0.14 221	0.31 541

Zero-FE251	0.56 446	0.29 179	1.27 175	0.26 177	0.16 130	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.35 90	5.31 688	0.19 56	0.22 130	0.19 122	0.24 39	1.08 569	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.13 229

AdaDepth	0.24 75	0.18 6	1.03 127	0.25 134	0.21 274	0.46 195	0.16 66	0.30 12	0.27 14	0.17 40	0.19 56	0.14 15	0.18 97	0.35 174	0.17 56	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.10 115

asda	0.22 57	0.25 107	0.70 66	0.21 31	0.16 130	0.43 156	0.16 66	0.44 110	0.35 90	0.22 117	0.20 65	0.14 15	0.20 135	0.25 47	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 34	0.21 36	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.30 33	0.22 117	0.20 65	0.13 4	0.18 97	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

SGD-Stereo	0.22 57	0.28 166	0.77 78	0.22 60	0.11 9	0.40 123	0.16 66	0.31 15	0.36 120	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.17 73	0.37 198	0.16 35	0.10 249	0.06 24	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 125	0.28 166	1.09 139	0.33 369	0.15 100	0.30 32	0.16 66	0.58 253	0.42 192	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.26 244	0.38 208	0.37 356	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.06 1

FoundationStereo	0.20 18	0.30 196	0.81 84	0.21 31	0.22 304	0.21 11	0.16 66	0.25 3	0.38 139	0.15 13	0.11 8	0.18 83	0.17 73	0.23 32	0.16 35	0.09 143	0.13 432	0.08 62	0.06 20	0.07 5	0.07 12

MaDis-Stereo	0.29 138	0.54 392	1.44 223	0.24 110	0.29 414	0.29 28	0.16 66	0.45 125	0.37 132	0.19 69	0.21 73	0.28 217	0.22 167	0.30 117	0.29 267	0.10 249	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.11 140	0.11 141

TANstereo	0.33 181	0.49 364	1.75 303	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

TS12	0.24 75	0.26 125	0.83 88	0.25 134	0.11 9	0.46 195	0.17 78	0.46 133	0.43 204	0.20 84	0.31 207	0.18 83	0.20 135	0.31 126	0.22 168	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.07 12

LACA3	0.18 4	0.20 20	0.67 60	0.19 2	0.12 21	0.35 67	0.17 78	0.27 4	0.31 37	0.16 21	0.13 16	0.15 37	0.15 50	0.28 88	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.06 1

LACA2	0.25 84	0.74 485	1.30 183	0.20 9	0.10 2	0.39 110	0.17 78	0.32 18	0.36 120	0.15 13	0.15 29	0.18 83	0.14 26	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

VMStereo-Base	0.26 97	0.27 137	1.26 172	0.20 9	0.12 21	0.42 148	0.17 78	0.37 46	0.40 166	0.22 117	0.31 207	0.29 229	0.21 149	0.32 139	0.20 124	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 125	0.56 403	1.05 132	0.23 83	0.19 244	0.52 276	0.17 78	0.44 110	0.39 152	0.18 49	0.25 133	0.24 163	0.15 50	0.33 153	0.19 92	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.14 221	0.32 550

FE-Mocha	0.41 264	0.31 210	1.44 223	0.28 232	0.33 477	0.41 134	0.17 78	0.69 321	0.45 225	0.44 299	0.50 350	0.41 302	0.45 447	0.36 187	1.17 584	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.21 517	0.13 192	0.13 229

water-stereo	0.24 75	0.17 2	0.88 100	0.24 110	0.14 71	0.37 88	0.17 78	0.43 101	0.32 47	0.26 189	0.35 240	0.26 193	0.24 209	0.22 23	0.25 219	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.08 144	0.10 106	0.10 115

4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 57	0.28 166	0.88 100	0.21 31	0.24 339	0.42 148	0.17 78	0.35 32	0.37 132	0.20 84	0.22 92	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

GIP-stereo	0.26 97	0.22 53	0.78 80	0.29 266	0.20 260	0.42 148	0.17 78	0.64 294	0.39 152	0.18 49	0.24 118	0.23 147	0.18 97	0.25 47	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.08 51

MIF-Stereo (partial)	0.34 190	0.41 309	1.93 405	0.26 177	0.24 339	0.32 46	0.17 78	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.37 249	0.25 178	0.26 244	0.44 249	0.31 299	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.19 354	0.14 256

EGLCR-Stereo	0.29 138	0.27 137	0.97 120	0.30 287	0.19 244	0.56 324	0.17 78	0.68 318	0.36 120	0.30 223	0.18 51	0.27 206	0.17 73	0.38 208	0.19 92	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.35 566

XX-TBD	0.34 190	0.77 498	1.75 303	0.34 402	0.13 50	0.51 257	0.17 78	0.43 101	0.50 277	0.37 255	0.49 342	0.23 147	0.18 97	0.28 88	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

XX-Stereo	0.55 438	0.54 392	3.50 652	0.48 562	0.39 536	0.54 293	0.17 78	0.89 496	0.40 166	0.44 299	0.65 500	0.85 563	0.19 122	0.77 412	0.21 144	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.17 305	0.14 256

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 190	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.37 220	0.34 245	1.50 241	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DNS	0.93 601	0.22 53	1.33 190	1.53 666	0.27 390	2.18 669	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 691	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 680

aanet-new-16k	0.26 97	0.47 355	1.36 200	0.25 134	0.12 21	0.36 81	0.18 98	0.40 71	0.35 90	0.18 49	0.21 73	0.18 83	0.21 149	0.21 10	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.11 141

Hybrid-DGEV-2	0.51 400	0.84 526	1.75 303	0.32 343	0.17 161	0.73 527	0.18 98	0.83 440	0.69 473	0.52 380	0.38 260	0.53 387	0.42 424	0.99 439	0.92 540	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.25 449	0.23 460

DilatedVolume-Stereo	0.26 97	0.20 20	0.64 40	0.25 134	0.15 100	0.41 134	0.18 98	0.42 93	0.35 90	0.34 242	0.34 235	0.25 178	0.23 193	0.43 240	0.53 452	0.09 143	0.09 272	0.08 62	0.10 230	0.12 157	0.11 141

2.75w_new	0.21 34	0.21 36	0.57 19	0.20 9	0.14 71	0.40 123	0.18 98	0.47 153	0.36 120	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.19 122	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 220	0.37 267	1.21 163	0.26 177	0.18 208	0.73 527	0.18 98	0.53 218	0.41 179	0.35 244	0.30 190	0.58 425	0.22 167	0.33 153	0.95 545	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.13 192	0.15 298

GREAT-IGEV	0.37 220	0.28 166	1.48 235	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 669	0.07 1	0.26 546	0.21 386	1.03 667
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 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

tg	0.37 220	0.55 401	1.35 198	0.28 232	0.16 130	0.57 342	0.18 98	0.57 247	0.49 266	0.37 255	0.44 294	0.38 281	0.24 209	0.46 274	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.43 604	0.36 574

H2IRNET	0.40 256	0.61 419	1.90 393	0.29 266	0.17 161	0.54 293	0.18 98	0.52 209	0.50 277	0.27 205	0.56 416	0.47 360	0.35 344	0.46 274	0.33 325	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.32 522	0.12 186

UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 275	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

RAFT-RH_RVC	0.61 480	0.50 372	2.33 507	0.36 437	0.29 414	0.60 390	0.18 98	0.44 110	0.58 356	0.76 570	1.91 648	0.47 360	0.29 300	1.60 524	1.23 592	0.14 468	0.07 76	0.13 422	0.13 371	0.10 106	0.09 79

aanet-new-90k	0.29 138	0.47 355	1.41 215	0.26 177	0.18 208	0.43 156	0.19 110	0.47 153	0.32 47	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.21 149	0.37 198	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.46 608

aanet-new-60k	0.29 138	0.51 375	1.68 275	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.43 101	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.17 66	0.19 122	0.31 126	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.26 496

aanet-new-70k	0.27 109	0.48 360	1.33 190	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.45 125	0.33 62	0.17 40	0.21 73	0.16 51	0.21 149	0.38 208	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.22 435

aanet-new-36k	0.29 138	0.63 435	1.51 244	0.24 110	0.11 9	0.43 156	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.19 69	0.24 118	0.16 51	0.22 167	0.29 104	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.24 474

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 109	0.40 299	0.87 97	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 138	0.53 384	1.28 177	0.22 60	0.32 462	0.35 67	0.19 110	0.46 133	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.18 83	0.18 97	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.46 628	0.10 106	0.32 550

NLSM3	0.26 97	0.39 291	0.75 72	0.25 134	0.24 339	0.43 156	0.19 110	0.58 253	0.45 225	0.20 84	0.26 146	0.20 110	0.25 224	0.29 104	0.24 205	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.09 190	0.10 106	0.07 12

depthmonostereo	0.26 97	0.23 75	0.65 46	0.41 508	0.13 50	0.41 134	0.19 110	0.51 193	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.26 193	0.28 282	0.44 249	0.23 179	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.08 51

2.5w	0.21 34	0.23 75	0.50 1	0.22 60	0.15 100	0.39 110	0.19 110	0.47 153	0.36 120	0.21 97	0.22 92	0.13 4	0.17 73	0.33 153	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 233	0.53 384	1.66 271	0.26 177	0.15 100	0.30 32	0.19 110	0.67 313	0.46 236	0.29 218	0.52 370	0.38 281	0.16 64	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.68 662	0.09 160	0.07 105	0.34 543	0.21 420

HI	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

CoSv	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

ISRNet	0.47 348	0.44 333	1.55 250	0.37 461	0.31 452	0.49 233	0.19 110	0.75 365	0.66 453	0.63 513	0.71 535	0.67 475	0.39 387	0.58 340	0.44 408	0.23 586	0.16 497	0.21 574	0.20 511	0.21 386	0.25 486

UGAM-zero	0.63 492	0.39 291	2.49 543	0.30 287	0.49 590	0.67 488	0.19 110	0.91 514	0.45 225	0.77 574	0.45 298	1.16 631	0.82 590	2.05 598	0.29 267	0.09 143	0.15 479	0.09 160	0.44 624	0.11 140	0.22 435

RAStereo	0.28 125	0.48 360	1.52 246	0.26 177	0.18 208	0.25 16	0.19 110	0.42 93	0.35 90	0.20 84	0.25 133	0.20 110	0.16 64	0.24 39	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.12 157	0.08 51

GCST	0.72 542	1.10 607	2.15 471	1.11 654	0.59 613	0.62 430	0.19 110	0.75 365	0.53 309	0.56 431	0.63 475	0.47 360	0.31 320	1.11 455	0.33 325	0.75 654	0.45 639	0.84 655	0.64 659	0.69 639	0.54 619

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 109	0.40 299	0.86 95	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

MoCha-V2	0.36 213	0.32 218	1.41 215	0.36 437	0.31 452	0.35 67	0.19 110	0.57 247	0.39 152	0.30 223	0.32 217	0.28 217	0.27 265	0.47 286	0.24 205	0.08 67	0.56 651	0.08 62	0.38 611	0.18 333	0.12 186

GMStereo_Zeroshot	0.41 264	0.36 264	1.54 248	0.41 508	0.19 244	0.52 276	0.19 110	0.59 262	0.52 292	0.57 442	0.59 433	0.63 444	0.29 300	0.58 340	0.33 325	0.15 488	0.09 272	0.16 509	0.09 190	0.24 435	0.12 186

MIM_Stereo	0.41 264	0.60 414	1.88 381	0.31 314	0.21 274	0.50 246	0.19 110	0.64 294	0.44 210	0.43 292	0.53 382	0.43 320	0.27 265	0.51 314	0.28 253	0.08 67	0.14 451	0.11 297	0.10 230	0.26 470	0.26 496

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 161	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 235	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.19 354	0.08 51

MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 228	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

RALAANet	0.43 292	0.98 582	1.90 393	0.32 343	0.23 324	0.48 216	0.19 110	0.67 313	0.53 309	0.48 339	0.45 298	0.39 287	0.30 310	0.48 293	0.37 356	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.14 399	0.27 481	0.10 115

CFNet-RSSM	0.41 264	0.32 218	2.20 481	0.27 201	0.44 565	0.52 276	0.19 110	0.76 377	0.48 259	0.43 292	0.36 244	0.54 395	0.26 244	0.33 153	0.25 219	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 233	0.33 227	1.92 402	0.27 201	0.41 555	0.48 216	0.19 110	0.59 262	0.46 236	0.43 292	0.39 269	0.57 418	0.26 244	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.31 580	0.11 140	0.09 79

DN-CSS_ROB	0.48 354	1.23 628	1.99 433	0.39 488	0.22 304	0.56 324	0.19 110	0.75 365	0.61 386	0.45 310	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.70 395	0.32 312	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.36 563	0.12 186

aanet-new-78k	0.33 181	0.44 333	2.51 550	0.26 177	0.12 21	0.42 148	0.20 137	0.45 125	0.31 37	0.16 21	0.22 92	0.15 37	0.25 224	0.34 167	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.31 541

aanet-new-40k	0.25 84	0.37 267	1.35 198	0.24 110	0.24 339	0.38 105	0.20 137	0.39 62	0.26 11	0.18 49	0.24 118	0.16 51	0.20 135	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.18 371

aanet-new-34k	0.27 109	0.57 408	1.36 200	0.23 83	0.11 9	0.34 61	0.20 137	0.36 42	0.30 33	0.19 69	0.27 155	0.17 66	0.22 167	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.29 519

aanet-new-32k	0.27 109	0.49 364	1.73 292	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-30k	0.28 125	0.49 364	1.75 303	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-12k	0.24 75	0.24 93	1.06 134	0.27 201	0.12 21	0.43 156	0.20 137	0.51 193	0.34 76	0.19 69	0.16 38	0.15 37	0.21 149	0.25 47	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.11 140	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 138	0.58 409	0.98 122	0.21 31	0.31 452	0.41 134	0.20 137	0.46 133	0.34 76	0.21 97	0.22 92	0.19 106	0.17 73	0.24 39	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.45 625	0.09 77	0.29 519

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 84	0.35 254	0.69 63	0.23 83	0.27 390	0.35 67	0.20 137	0.44 110	0.28 21	0.21 97	0.22 92	0.14 15	0.22 167	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 62	0.47 629	0.09 77	0.34 563

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 97	0.23 75	1.00 124	0.22 60	0.31 452	0.47 205	0.20 137	0.44 110	0.33 62	0.27 205	0.32 217	0.24 163	0.14 26	0.23 32	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.16 330

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 84	0.24 93	0.84 90	0.22 60	0.32 462	0.48 216	0.20 137	0.45 125	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.07 5	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 84	0.41 309	1.08 136	0.23 83	0.23 324	0.45 175	0.20 137	0.44 110	0.30 33	0.18 49	0.21 73	0.22 130	0.20 135	0.23 32	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.14 256

Foundation-i1c-attn	0.22 57	0.18 6	0.68 61	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 137	0.49 174	0.37 132	0.20 84	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.29 104	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 57	0.20 20	0.69 63	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 137	0.50 183	0.37 132	0.21 97	0.22 92	0.27 206	0.24 209	0.28 88	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

BStereo	0.28 125	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.33 51	0.20 137	0.46 133	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

Wave_Phase_stereo	0.31 164	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.98 603	0.20 137	0.49 174	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

zero-FE	0.80 573	0.27 137	8.23 684	0.49 564	0.98 648	0.33 51	0.20 137	0.48 167	1.28 636	0.17 40	0.20 65	0.77 531	0.22 167	0.60 353	0.97 547	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.10 230	0.33 531	0.14 256

FlowAnything_test	0.23 68	0.32 218	0.52 5	0.28 232	0.17 161	0.37 88	0.20 137	0.38 55	0.24 3	0.24 151	0.20 65	0.21 124	0.17 73	0.26 66	0.25 219	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.17 305	0.12 186

2w_stereo	0.21 34	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 50	0.41 134	0.20 137	0.50 183	0.34 76	0.25 171	0.23 106	0.13 4	0.23 193	0.24 39	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 181	0.43 322	1.42 220	0.25 134	0.16 130	0.35 67	0.20 137	0.68 318	0.44 210	0.24 151	0.27 155	0.29 229	0.20 135	0.58 340	0.18 67	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.26 470	0.17 351

GCAP-BAT	1.13 621	0.30 196	9.45 688	3.22 688	5.97 690	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.17 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 480	0.61 419	3.35 649	0.33 369	0.58 611	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 562	0.52 370	0.99 602	0.65 551	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 620	0.29 494	0.20 407

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 220	1.34 643	1.24 169	0.23 83	0.12 21	0.33 51	0.20 137	0.40 71	0.33 62	0.25 171	0.21 73	0.16 51	0.14 26	0.27 72	0.63 488	0.55 642	0.06 24	0.11 297	0.13 371	0.25 449	0.49 614

AIO-Stereo	0.30 155	0.27 137	1.25 170	0.27 201	0.24 339	0.37 88	0.20 137	0.52 209	0.36 120	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.14 26	0.31 126	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.38 611	0.19 354	0.31 541

RSM++	0.27 109	0.26 125	0.87 97	0.28 232	0.13 50	0.39 110	0.20 137	0.45 125	0.45 225	0.20 84	0.24 118	0.24 163	0.17 73	0.36 187	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.26 470	0.18 371

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 221	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

test_for_model	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 383	0.33 227	0.93 113	0.26 177	0.22 304	0.46 195	0.20 137	1.10 624	1.34 640	3.16 683	0.32 217	0.22 130	0.20 135	0.30 117	0.22 168	0.10 249	0.09 272	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

MyStereo8	0.54 426	0.80 510	2.76 591	0.32 343	0.33 477	0.71 514	0.20 137	0.87 481	0.57 345	0.51 371	0.59 433	0.50 376	0.33 333	0.68 384	0.55 460	0.10 249	0.29 607	0.10 221	0.13 371	0.21 386	0.34 563

plain	0.37 220	0.47 355	2.15 471	0.27 201	0.19 244	0.33 51	0.20 137	0.58 253	0.46 236	0.23 140	0.37 249	0.23 147	0.25 224	0.45 265	0.28 253	0.11 330	0.08 183	0.13 422	0.09 190	0.42 602	0.12 186

MSKI-zero shot	0.46 332	0.38 279	2.47 539	0.27 201	0.43 564	0.56 324	0.20 137	0.77 388	0.43 204	0.60 484	0.51 355	0.44 331	0.17 73	0.68 384	0.21 144	0.09 143	0.29 607	0.09 160	0.32 586	0.14 221	0.10 115

testlalala	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

GCAPDPT-zeroshot	1.09 618	0.30 196	8.70 685	3.22 688	5.88 689	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.19 388

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 246	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 155	0.27 137	1.09 139	0.23 83	0.50 591	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 614

Selective-IGEV	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

riskmin	0.37 220	0.22 53	1.74 297	0.32 343	0.20 260	0.48 216	0.20 137	0.66 304	0.46 236	0.36 250	0.34 235	0.69 489	0.45 447	0.39 216	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.08 144	0.13 192	0.16 330

GLC_STEREO	0.28 125	0.27 137	1.36 200	0.28 232	0.12 21	0.41 134	0.20 137	0.37 46	0.38 139	0.26 189	0.30 190	0.25 178	0.19 122	0.33 153	0.24 205	0.09 143	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.09 79

iRaftStereo_RVC	0.37 220	0.53 384	1.41 215	0.28 232	0.15 100	0.52 276	0.20 137	0.54 230	0.46 236	0.37 255	0.43 283	0.41 302	0.23 193	0.36 187	0.26 231	0.09 143	0.15 479	0.12 361	0.11 298	0.41 596	0.37 581

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 283	0.86 534	1.78 325	0.28 232	0.17 161	0.52 276	0.20 137	0.62 283	0.61 386	0.50 358	0.61 456	0.39 287	0.32 328	0.35 174	0.30 287	0.07 26	0.10 321	0.09 160	0.09 190	0.35 556	0.10 115

DF	0.34 190	0.29 179	0.95 116	0.31 314	0.44 565	0.40 123	0.21 179	0.71 332	0.32 47	0.23 140	0.37 249	0.32 246	0.17 73	0.39 216	0.85 536	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.29 561	0.09 77	0.20 407

DN	0.37 220	0.23 75	1.40 213	0.37 461	0.40 546	0.48 216	0.21 179	0.51 193	0.40 166	0.23 140	0.24 118	0.36 268	0.18 97	0.81 419	0.54 458	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.34 594	0.12 157	0.19 388

aanet-32k-new	0.30 155	0.60 414	1.61 261	0.25 134	0.15 100	0.46 195	0.21 179	0.41 83	0.33 62	0.17 40	0.24 118	0.17 66	0.23 193	0.30 117	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.39 590

aanet-new-28k	0.34 190	0.53 384	2.69 579	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.21 179	0.37 46	0.29 32	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.21 149	0.22 23	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.31 580	0.10 106	0.23 460

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 109	0.46 345	1.39 212	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.21 179	0.40 71	0.25 5	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.18 97	0.25 47	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.28 555	0.08 40	0.27 504

aanet-new-24k	0.27 109	0.40 299	1.12 143	0.24 110	0.45 576	0.40 123	0.21 179	0.39 62	0.28 21	0.19 69	0.28 167	0.17 66	0.20 135	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.32 586	0.09 77	0.10 115

aanet-new-10k	0.27 109	0.52 377	1.27 175	0.27 201	0.15 100	0.49 233	0.21 179	0.46 133	0.31 37	0.21 97	0.20 65	0.19 106	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.16 330

aanet-new-14k	0.25 84	0.33 227	1.13 144	0.26 177	0.12 21	0.37 88	0.21 179	0.45 125	0.36 120	0.20 84	0.27 155	0.15 37	0.29 300	0.24 39	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.12 186

aanet-new	0.32 171	0.29 179	2.39 519	0.25 134	0.25 359	0.43 156	0.21 179	0.41 83	0.31 37	0.18 49	0.23 106	0.16 51	0.30 310	0.33 153	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 109	0.39 291	0.79 81	0.24 110	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.37 46	0.33 62	0.19 69	0.27 155	0.18 83	0.22 167	0.20 4	0.16 35	0.07 26	0.14 451	0.08 62	0.51 638	0.08 40	0.39 590

Foundation-i1a	0.22 57	0.16 1	0.66 57	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 179	0.50 183	0.39 152	0.25 171	0.22 92	0.27 206	0.25 224	0.33 153	0.18 67	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

LiteMatch	0.25 84	0.69 463	0.65 46	0.28 232	0.14 71	0.30 32	0.21 179	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.37 364	0.25 47	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

Lsterematch	0.39 248	0.69 463	1.65 265	0.28 232	0.14 71	0.50 246	0.21 179	0.47 153	0.58 356	0.43 292	0.59 433	0.44 331	0.37 364	0.44 249	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

gcap_with_dpt	0.25 84	0.22 53	1.00 124	0.22 60	0.30 431	0.48 216	0.21 179	0.45 125	0.32 47	0.27 205	0.31 207	0.20 110	0.14 26	0.20 4	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.13 229

NLSM1	0.39 248	0.24 93	0.56 17	0.27 201	0.40 546	0.49 233	0.21 179	1.44 649	1.64 653	0.25 171	0.33 227	0.25 178	0.26 244	0.40 222	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.13 229

GEAStereo	0.35 203	0.32 218	1.17 153	0.53 583	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.22 92	0.16 51	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.33 531	0.71 638

GSStereo	0.36 213	0.32 218	1.17 153	0.34 402	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

GS-Stereo							0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

IGEV-FE	0.53 420	0.34 245	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.70 499	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

DDF-Stereo	0.37 220	0.27 137	0.79 81	0.39 488	0.29 414	0.38 105	0.21 179	0.47 153	0.51 284	0.32 237	0.17 41	0.79 540	0.23 193	0.64 364	1.04 565	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.12 338	0.35 556	0.15 298

LG-Stereo_L1	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.28 21	0.21 179	0.38 55	0.26 11	0.16 21	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 198	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

LG-Stereo	0.27 109	0.25 107	0.95 116	0.25 134	0.15 100	0.43 156	0.21 179	0.50 183	0.40 166	0.18 49	0.29 175	0.25 178	0.16 64	0.28 88	0.35 344	0.07 26	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.24 435	0.10 115

castereo++	0.28 125	0.43 322	0.93 113	0.28 232	0.17 161	0.53 285	0.21 179	0.55 235	0.45 225	0.17 40	0.26 146	0.32 246	0.17 73	0.33 153	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.13 192	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 109	0.29 179	1.08 136	0.26 177	0.20 260	0.33 51	0.21 179	0.41 83	0.42 192	0.26 189	0.28 167	0.27 206	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.14 468	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.10 115

model_zeroshot	0.44 301	0.68 459	1.97 432	0.28 232	0.18 208	0.69 506	0.21 179	0.63 291	0.40 166	1.00 614	0.34 235	0.42 316	0.20 135	0.69 390	0.24 205	0.10 249	0.22 568	0.10 221	0.22 527	0.12 157	0.10 115

RSM	0.28 125	0.26 125	0.97 120	0.25 134	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.49 174	0.44 210	0.21 97	0.27 155	0.28 217	0.17 73	0.38 208	0.20 124	0.07 26	0.07 76	0.09 160	0.34 594	0.21 386	0.16 330

IGEV++	0.34 190	0.43 322	1.32 188	0.31 314	0.14 71	0.32 46	0.21 179	0.70 329	0.34 76	0.22 117	0.28 167	0.22 130	0.27 265	0.35 174	0.27 242	0.09 143	0.39 634	0.08 62	0.15 424	0.25 449	0.45 606

11t1	0.33 181	0.19 10	1.41 215	0.33 369	0.16 130	0.48 216	0.21 179	0.67 313	0.48 259	0.40 273	0.34 235	0.32 246	0.33 333	0.42 236	0.27 242	0.11 330	0.12 407	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.14 256

IGEV_Zeroshot_test	0.53 420	0.33 227	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.71 504	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

PCWNet_CMD	0.46 332	0.45 342	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.57 517	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.18 333	0.14 256

AEACV	0.33 181	0.24 93	1.44 223	0.28 232	0.35 503	0.47 205	0.21 179	0.43 101	0.28 21	0.26 189	0.25 133	0.22 130	0.38 373	0.30 117	0.18 67	0.09 143	0.35 619	0.09 160	0.36 607	0.23 418	0.25 486

Any-RAFT	0.38 233	0.25 107	1.89 388	0.27 201	0.17 161	0.68 500	0.21 179	0.78 403	0.53 309	0.43 292	0.43 283	0.54 395	0.30 310	0.41 227	0.20 124	0.10 249	0.12 407	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.09 79

IIG-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.54 588	0.23 324	0.61 410	0.21 179	0.73 350	0.65 438	0.64 523	0.69 521	0.69 489	0.38 373	2.09 605	1.39 604	0.11 330	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.09 79

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 342	1.08 136	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	0.09 79
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	0.38 233	0.68 459	1.54 248	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

CFNet_pseudo	0.45 320	0.46 345	2.23 490	0.25 134	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.10 321	0.15 490	0.10 230	0.17 305	0.14 256

AFF-stereo	0.44 301	0.96 570	1.78 325	0.31 314	0.15 100	0.50 246	0.21 179	0.64 294	0.63 416	0.47 321	0.64 491	0.49 373	0.34 342	0.46 274	0.31 299	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.37 571	0.10 115

MSMDNet	0.46 332	0.44 333	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.56 511	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.13 422	0.10 230	0.18 333	0.15 298

ccs_rob	0.45 320	0.46 345	2.22 486	0.26 177	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.09 272	0.16 509	0.10 230	0.17 305	0.14 256

aanet-new-22k	0.28 125	0.52 377	1.51 244	0.24 110	0.13 50	0.33 51	0.22 219	0.37 46	0.32 47	0.18 49	0.24 118	0.18 83	0.21 149	0.27 72	0.16 35	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.09 77	0.31 541

aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 163	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 75	0.31 210	0.88 100	0.25 134	0.23 324	0.45 175	0.22 219	0.39 62	0.30 33	0.21 97	0.27 155	0.18 83	0.21 149	0.23 32	0.16 35	0.07 26	0.09 272	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 97	0.38 279	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.22 219	0.44 110	0.33 62	0.21 97	0.25 133	0.16 51	0.22 167	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.45 625	0.08 40	0.27 504

Foundation-i1	0.26 97	0.29 179	0.75 72	0.23 83	0.21 274	0.30 32	0.22 219	0.60 274	0.43 204	0.24 151	0.31 207	0.35 263	0.23 193	0.27 72	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.07 12

DA	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

GGEV	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

GASTEREO	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.56 597	0.20 260	0.52 276	0.22 219	0.56 241	0.40 166	0.30 223	0.31 207	0.16 51	0.31 320	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.14 451	0.08 62	0.28 555	0.14 221	0.20 407

MSCF	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.58 604	0.21 274	0.50 246	0.22 219	0.56 241	0.38 139	0.29 218	0.29 175	0.17 66	0.30 310	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.12 407	0.08 62	0.29 561	0.15 244	0.21 420

3w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 88	0.22 219	0.50 183	0.38 139	0.22 117	0.21 73	0.12 2	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

1w_stereo	0.22 57	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 130	0.44 167	0.22 219	0.55 235	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.13 4	0.26 244	0.28 88	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.31 40	0.22 219	0.38 55	0.25 5	0.17 40	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 139	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

DFGA-Net	0.51 400	1.06 602	1.75 303	0.30 287	0.24 339	0.54 293	0.22 219	0.63 291	0.60 369	0.48 339	0.51 355	0.35 263	0.27 265	1.82 563	0.53 452	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.12 338	0.37 571	0.15 298

AIO-test1	0.45 320	0.87 537	2.27 497	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 127	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

tt45	0.29 138	0.24 93	1.06 134	0.25 134	0.17 161	0.55 308	0.22 219	0.41 83	0.35 90	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.18 97	0.64 364	0.34 332	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.11 141

fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 157	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

rvit_stereo_0083	0.25 84	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 208	0.28 21	0.22 219	0.38 55	0.54 322	0.23 140	0.30 190	0.27 206	0.26 244	0.37 198	0.24 205	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.12 157	0.10 115

rvit_stereo_0081	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0075_2	0.40 256	0.40 299	1.88 381	0.33 369	0.32 462	0.41 134	0.22 219	0.58 253	0.53 309	0.38 265	0.51 355	0.40 296	0.27 265	0.44 249	0.29 267	0.20 561	0.15 479	0.22 577	0.15 424	0.18 333	0.23 460

RAFT-Stereo-weight	0.34 190	0.29 179	1.43 221	0.28 232	0.28 405	0.55 308	0.22 219	0.78 403	0.48 259	0.46 319	0.38 260	0.36 268	0.17 73	0.33 153	0.23 179	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.09 79

MGS-Stereo	0.32 171	0.34 245	1.70 281	0.25 134	0.14 71	0.40 123	0.22 219	0.38 55	0.43 204	0.24 151	0.51 355	0.25 178	0.18 97	0.31 126	0.20 124	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.08 144	0.47 615	0.08 51

EKT-Stereo	1.47 647	0.49 364	1.93 405	2.57 684	19.31 706	0.55 308	0.22 219	0.69 321	0.42 192	0.38 265	0.36 244	0.43 320	0.27 265	0.69 390	0.26 231	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.16 445	0.20 370	0.15 298

CFNet_ucs	0.48 354	0.50 372	2.32 504	0.26 177	0.22 304	0.57 342	0.22 219	0.85 460	0.65 438	0.53 391	0.64 491	0.68 482	0.44 443	0.54 328	0.31 299	0.13 423	0.12 407	0.16 509	0.11 298	0.19 354	0.17 351

LoS_RVC	0.29 138	0.33 227	1.19 157	0.25 134	0.34 490	0.43 156	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.22 117	0.33 227	0.23 147	0.24 209	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.31 541

CroCo-Stereo Lap2	0.33 181	0.61 419	1.47 232	0.32 343	0.38 530	0.23 14	0.22 219	0.58 253	0.46 236	0.22 117	0.27 155	0.29 229	0.23 193	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.14 256

DCANet-4	0.40 256	0.27 137	2.21 482	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.47 312	0.28 217	0.37 364	0.37 198	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

fff	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

ADStereo(finetuned)	0.45 320	0.77 498	2.12 463	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.76 581	0.37 198	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

sCroCo_RVC	0.33 181	0.32 218	1.89 388	0.34 402	0.27 390	0.30 32	0.22 219	0.48 167	0.44 210	0.22 117	0.33 227	0.25 178	0.25 224	0.32 139	0.24 205	0.14 468	0.16 497	0.12 361	0.12 338	0.15 244	0.13 229

HCRNet	0.46 332	0.49 364	1.65 265	0.38 478	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

DCANet	0.42 283	0.77 498	1.95 418	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.41 406	0.36 187	0.39 374	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

csc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

cscssc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

FENet	0.44 301	0.30 196	2.42 525	0.32 343	0.17 161	0.58 359	0.22 219	0.77 388	0.59 364	0.47 321	0.42 280	0.55 398	0.38 373	0.49 303	0.47 423	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.16 330

CFNet	0.58 458	0.96 570	1.78 325	0.33 369	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.88 490	0.75 536	0.46 319	0.59 433	0.58 425	0.40 395	2.29 617	0.48 429	0.12 391	0.09 272	0.15 490	0.14 399	0.30 505	0.15 298

HITNet	0.46 332	0.92 552	2.09 454	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.09 79
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	0.50 383	1.15 618	1.73 292	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

quiztm	0.37 220	0.82 519	1.45 226	0.40 500	0.29 414	0.42 148	0.23 258	0.73 350	0.47 255	0.36 250	0.42 280	0.28 217	0.20 135	0.29 104	0.26 231	0.10 249	0.06 24	0.09 160	0.09 190	0.34 543	0.09 79

WQFJA1	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.07 669	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

WQFJX	0.42 283	0.25 107	0.55 14	0.26 177	0.39 536	0.47 205	0.23 258	1.76 662	1.82 663	0.26 189	0.26 146	0.28 217	0.28 282	0.42 236	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.16 330

NLMM	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.06 668	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

xyz-stereo-finetune2	0.35 203	0.45 342	1.04 131	0.21 31	0.12 21	0.58 359	0.23 258	0.50 183	0.45 225	0.31 228	0.46 306	0.30 237	0.41 406	0.81 419	0.51 445	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.09 79

SCV	0.35 203	0.59 412	1.37 205	0.34 402	0.22 304	0.28 21	0.23 258	0.72 338	0.35 90	0.19 69	0.30 190	0.24 163	0.20 135	0.64 364	0.19 92	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.34 543	0.29 519

AIO-test2	0.49 372	1.15 618	1.96 427	0.42 519	0.37 524	0.50 246	0.23 258	0.79 418	0.70 483	0.33 240	0.53 382	0.27 206	0.22 167	0.67 381	0.29 267	0.73 652	0.08 183	0.13 422	0.17 465	0.17 305	0.18 371

999	0.29 138	0.25 107	1.05 132	0.26 177	0.18 208	0.49 233	0.23 258	0.38 55	0.37 132	0.20 84	0.32 217	0.23 147	0.18 97	0.73 400	0.36 349	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.10 115

mms	0.27 109	0.26 125	0.91 110	0.25 134	0.18 208	0.32 46	0.23 258	0.37 46	0.31 37	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.17 73	0.46 274	0.21 144	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.47 610

ours_stereo	0.27 109	0.25 107	1.21 163	0.25 134	0.17 161	0.35 67	0.23 258	0.38 55	0.35 90	0.20 84	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 530	0.65 447	3.45 650	0.50 568	0.60 618	0.75 539	0.23 258	0.96 559	0.60 369	0.76 570	1.30 627	0.81 547	0.60 530	0.57 336	0.82 532	0.10 249	0.16 497	0.11 297	0.43 623	0.31 513	0.22 435

test_sample1	0.40 256	0.18 6	1.19 157	0.31 314	0.18 208	0.48 216	0.23 258	0.78 403	0.49 266	0.44 299	0.44 294	0.45 340	0.41 406	1.39 485	0.33 325	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.13 229

AE-Stereo	0.42 283	0.29 179	1.65 265	0.43 523	0.47 587	0.56 324	0.23 258	0.86 470	0.46 236	0.31 228	0.41 276	0.43 320	0.24 209	0.34 167	0.24 205	0.09 143	0.48 647	0.11 297	0.45 625	0.22 403	0.19 388

ff7	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEVStereo-DCA	0.33 181	0.34 245	1.38 207	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.18 478	0.16 281	0.22 435

ffff	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

11t	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

HH	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

HanStereo	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

SDNR	1.22 632	0.80 510	2.71 581	0.33 369	1.48 672	1.98 663	0.23 258	1.93 669	2.44 674	0.89 601	2.52 662	1.36 641	0.51 492	3.65 676	1.93 628	0.30 618	0.31 612	0.22 577	0.16 445	0.33 531	0.36 574

CAS	0.35 203	0.25 107	1.30 183	0.79 631	0.34 490	0.51 257	0.23 258	0.46 133	0.39 152	0.22 117	0.31 207	0.20 110	0.17 73	0.28 88	0.23 179	0.73 652	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 77	0.37 581

anonymousdsp2	0.34 190	0.24 93	1.16 152	0.28 232	0.15 100	0.57 342	0.23 258	0.79 418	0.47 255	0.38 265	0.37 249	0.40 296	0.25 224	0.47 286	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.13 371	0.19 354	0.27 504

anonymousdsp	0.34 190	0.53 384	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.55 332	0.19 92	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519

RCA-Stereo	0.34 190	0.32 218	1.30 183	0.26 177	0.14 71	0.58 359	0.23 258	0.78 403	0.62 404	0.40 273	0.44 294	0.28 217	0.35 344	0.29 104	0.20 124	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.08 51

ccc-4	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

BUS	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.91 594	0.23 258	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.66 465	0.30 310	0.43 240	0.32 312	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

NINENet	0.50 383	0.33 227	1.69 277	0.55 595	0.25 359	0.91 594	0.23 258	0.98 572	0.71 493	0.53 391	0.55 404	0.66 465	0.30 310	1.22 468	0.32 312	0.15 488	0.13 432	0.16 509	0.11 298	0.16 281	0.13 229

IGEV-Stereo	0.34 190	0.54 392	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.54 328	0.19 92	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 301	1.02 597	1.74 297	0.35 418	0.19 244	0.58 359	0.23 258	0.49 174	0.66 453	0.41 281	0.38 260	0.34 259	0.29 300	0.53 324	0.30 287	0.24 595	0.10 321	0.37 626	0.19 498	0.27 481	0.15 298

test-3	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.51 371	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.28 512

test_1	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.50 358	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.29 519

TRStereo	0.53 420	0.76 489	2.38 517	0.42 519	0.29 414	0.69 506	0.23 258	1.81 665	0.55 329	0.36 250	0.32 217	0.47 360	0.40 395	0.46 274	0.25 219	0.12 391	0.11 374	0.11 297	0.41 620	0.13 192	0.32 550

AnonymousM	0.37 220	0.44 333	1.50 241	0.25 134	0.15 100	0.52 276	0.23 258	0.60 274	0.42 192	0.42 286	0.32 217	0.30 237	0.25 224	0.34 167	0.23 179	0.11 330	0.09 272	0.71 652	0.36 607	0.12 157	0.07 12

GMStereo	0.38 233	0.99 587	1.91 399	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 354	0.89 545	1.85 366	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 532	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

Hybrid-DGEV-03	0.45 320	0.88 541	1.75 303	0.29 266	0.17 161	0.58 359	0.24 293	0.65 301	0.48 259	0.59 474	1.01 601	0.39 287	0.28 282	0.41 227	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.34 543	0.24 474

NLMM1	0.46 332	0.27 137	0.53 11	0.27 201	0.38 530	0.49 233	0.24 293	1.97 672	2.38 673	0.28 212	0.27 155	0.26 193	0.25 224	0.47 286	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.15 298

xyz-stereo	3.02 678	0.29 179	30.64 721	0.23 83	0.12 21	15.52 698	0.24 293	0.51 193	0.47 255	0.59 474	7.99 691	0.64 453	0.47 471	1.39 485	0.50 439	0.09 143	0.07 76	0.34 619	0.07 105	0.13 192	0.08 51

AIO_rvc	0.41 264	0.64 440	1.29 180	0.58 604	0.39 536	0.37 88	0.24 293	0.50 183	0.43 204	0.28 212	0.23 106	0.25 178	0.16 64	0.99 439	0.19 92	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.25 449	0.85 651

HUF	0.59 466	0.65 447	2.46 534	0.45 544	0.77 638	0.34 61	0.24 293	0.46 133	0.39 152	0.31 228	0.28 167	0.25 178	0.19 122	0.67 381	0.18 67	0.12 391	2.03 689	0.08 62	0.06 20	0.31 513	1.59 682

fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 141	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 507	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 155	0.42 317	1.26 172	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

WCG-NET（raft）	0.32 171	0.53 384	1.21 163	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.24 293	0.40 71	0.50 277	0.35 244	0.35 240	0.47 360	0.25 224	0.35 174	0.20 124	0.08 67	0.29 607	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.11 141

SMFormer	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.15 244	0.16 330

tta	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.11 141

qqq1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fff1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

CASS	0.39 248	0.30 196	1.61 261	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 383	0.63 435	2.13 465	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 652	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.16 281	0.15 298

knoymous	0.34 190	0.25 107	1.75 303	0.24 110	0.18 208	0.45 175	0.24 293	0.57 247	0.38 139	0.41 281	0.39 269	0.55 398	0.25 224	0.38 208	0.23 179	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.07 105	0.13 192	0.12 186

x	0.35 203	0.20 20	1.36 200	0.33 369	0.17 161	0.47 205	0.24 293	0.75 365	0.54 322	0.40 273	0.40 272	0.42 316	0.34 342	0.45 265	0.32 312	0.11 330	0.14 451	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

rafts_anoy	0.43 292	0.89 545	1.96 427	0.32 343	0.30 431	0.48 216	0.24 293	0.62 283	0.49 266	0.37 255	0.38 260	0.33 253	0.30 310	0.51 314	0.34 332	0.10 249	0.39 634	0.13 422	0.15 424	0.17 305	0.15 298

s12784h	0.36 213	0.28 166	1.58 254	0.23 83	0.11 9	0.62 430	0.24 293	0.79 418	0.64 424	0.44 299	0.52 370	0.28 217	0.26 244	0.50 310	0.24 205	0.11 330	0.06 24	0.09 160	0.06 20	0.16 281	0.06 1

TestStereo	0.45 320	0.54 392	2.11 459	0.29 266	0.16 130	0.43 156	0.24 293	0.54 230	0.45 225	0.37 255	0.46 306	0.34 259	0.27 265	1.98 590	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.14 221	0.08 51

222	0.78 569	0.23 75	1.23 167	0.28 232	0.18 208	0.62 430	0.24 293	1.02 604	0.70 483	0.58 460	0.66 502	0.46 352	0.42 424	1.80 559	6.53 690	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.17 351

xxxx	0.70 530	0.21 36	1.33 190	0.28 232	0.18 208	0.63 448	0.24 293	1.02 604	0.69 473	0.50 358	0.62 461	0.58 425	0.38 373	1.47 504	5.21 684	0.13 423	0.12 407	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.15 298

FADNet_RVC	0.81 581	1.14 614	2.42 525	0.30 287	0.24 339	0.71 514	0.24 293	0.95 554	0.61 386	0.44 299	0.56 416	0.59 428	0.42 424	1.52 509	0.68 503	0.94 660	0.96 676	0.28 603	1.00 675	0.90 653	1.36 675

WQFJX1	0.45 320	0.28 166	0.56 17	0.27 201	0.35 503	0.48 216	0.25 315	1.98 673	2.08 670	0.26 189	0.26 146	0.29 229	0.28 282	0.50 310	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.14 256

xyz-stereo-finetune	0.31 164	0.46 345	0.79 81	0.21 31	0.12 21	0.53 285	0.25 315	0.52 209	0.54 322	0.28 212	0.32 217	0.29 229	0.23 193	0.59 346	0.55 460	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.08 51

MM-Stereo_test2	0.38 233	0.28 166	2.46 534	0.43 523	0.15 100	0.50 246	0.25 315	0.47 153	0.38 139	0.33 240	0.26 146	0.23 147	0.22 167	0.34 167	0.29 267	0.08 67	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.36 563	0.22 435

AIO_test	0.39 248	0.37 267	1.19 157	0.73 624	0.67 627	0.35 67	0.25 315	0.47 153	0.34 76	0.34 242	0.22 92	0.33 253	0.17 73	1.31 476	0.19 92	0.11 330	0.15 479	0.08 62	0.21 517	0.15 244	0.23 460

rvit_0105_6	0.31 164	0.29 179	1.00 124	0.31 314	0.18 208	0.35 67	0.25 315	0.51 193	0.61 386	0.25 171	0.28 167	0.32 246	0.25 224	0.39 216	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.14 221	0.13 229

Occ-G	0.30 155	0.30 196	1.33 190	0.23 83	0.15 100	0.36 81	0.25 315	0.43 101	0.31 37	0.26 189	0.35 240	0.46 352	0.22 167	0.30 117	0.25 219	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.16 445	0.31 513	0.08 51

test_sample3	0.50 383	0.41 309	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.57 342	0.25 315	0.92 523	0.64 424	0.52 380	0.49 342	0.47 360	0.35 344	1.79 555	0.37 356	0.13 423	0.10 321	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.16 330

ACVNet-DCA	0.42 283	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

xx1	0.46 332	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.46 352	0.36 351	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

1test111	0.44 301	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.96 436	0.30 287	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

cc1	0.47 348	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.40 596

tt1	0.44 301	0.64 440	1.83 361	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	0.88 587	0.31 228	0.37 249	0.25 178	0.35 344	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.36 574

4D-IteraStereo	0.44 301	0.96 570	2.63 569	0.27 201	0.30 431	0.45 175	0.25 315	0.52 209	0.50 277	0.40 273	0.31 207	0.40 296	0.19 122	0.35 174	0.32 312	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.11 298	0.19 354	0.30 532

anonymousa	0.48 354	0.46 345	2.44 531	0.29 266	0.34 490	0.61 410	0.25 315	0.66 304	0.54 322	0.53 391	0.77 555	0.73 511	0.46 462	0.33 153	0.31 299	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.29 561	0.10 106	0.19 388

ProNet	0.30 155	0.54 392	1.29 180	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

raft_robust	0.55 438	0.84 526	1.73 292	0.28 232	0.54 601	0.53 285	0.25 315	0.88 490	0.75 536	0.48 339	0.46 306	0.76 529	0.75 579	1.46 497	0.27 242	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.30 571	0.26 470	0.16 330

AACVNet	0.54 426	0.78 506	1.73 292	0.36 437	0.21 274	0.57 342	0.25 315	0.71 332	0.51 284	0.55 422	0.59 433	0.64 453	0.41 406	2.13 609	0.41 390	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.11 298	0.33 531	0.15 298

GANet-ADL	0.44 301	0.41 309	2.31 503	0.33 369	0.20 260	0.57 342	0.25 315	0.75 365	0.54 322	0.42 286	0.59 433	0.56 411	0.30 310	0.40 222	0.38 363	0.14 468	0.11 374	0.09 160	0.08 144	0.22 403	0.17 351

ASMatch	0.60 472	0.43 322	2.58 563	0.91 640	0.36 512	0.56 324	0.25 315	0.52 209	0.61 386	0.47 321	1.21 620	0.47 360	0.66 556	1.34 480	0.94 543	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.10 106	0.16 330

raft+_RVC	0.44 301	0.67 456	1.85 366	0.34 402	0.71 632	0.51 257	0.25 315	0.64 294	0.51 284	0.35 244	0.45 298	0.32 246	0.28 282	0.43 240	0.32 312	0.09 143	0.19 542	0.10 221	0.09 190	0.20 370	0.40 596

pcwnet_v2	0.64 496	0.49 364	4.41 667	0.32 343	0.27 390	0.60 390	0.25 315	0.97 568	0.88 587	0.59 474	0.70 531	0.63 444	0.55 507	0.66 380	0.37 356	0.17 524	0.15 479	0.15 490	0.14 399	0.21 386	0.23 460

PMTNet	0.31 164	0.35 254	1.30 183	0.20 9	0.14 71	0.57 342	0.25 315	0.46 133	0.42 192	0.27 205	0.32 217	0.27 206	0.24 209	0.39 216	0.23 179	0.43 631	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.18 333	0.07 12

BEATNet_4x	0.47 348	0.73 481	1.91 399	0.33 369	0.15 100	0.56 324	0.25 315	0.85 460	0.58 356	0.54 404	0.51 355	0.57 418	0.42 424	0.57 336	0.61 484	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.20 370	0.16 330

test_sample5	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.53 391	0.59 433	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

test_sample4	0.50 383	0.42 317	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.56 324	0.26 338	0.93 531	0.65 438	0.54 404	0.54 394	0.45 340	0.36 351	1.79 555	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

mmm	0.38 233	0.21 36	1.18 155	0.35 418	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

DualNet	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.54 404	0.62 461	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

ffm	0.47 348	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

ff1	0.73 551	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

mmx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

xxx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

StereoVision	0.45 320	0.72 474	1.94 415	0.33 369	0.32 462	0.47 205	0.26 338	0.68 318	0.57 345	0.32 237	0.89 581	0.45 340	0.27 265	0.49 303	0.36 349	0.13 423	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.13 229

qqq	0.38 233	0.21 36	1.34 195	0.28 232	0.15 100	0.45 175	0.26 338	0.76 377	0.52 292	0.39 271	0.41 276	0.46 352	0.36 351	0.96 436	0.30 287	0.11 330	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

IER	0.43 292	0.38 279	1.69 277	0.26 177	0.25 359	0.66 482	0.26 338	0.71 332	0.55 329	0.54 404	0.59 433	0.60 435	0.53 499	0.52 318	0.39 374	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.14 221	0.11 141

dd	0.42 283	0.96 570	1.77 321	0.31 314	0.17 161	0.57 342	0.26 338	0.49 174	0.68 464	0.41 281	0.40 272	0.34 259	0.27 265	0.45 265	0.40 382	0.17 524	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.21 386	0.12 186

dad	0.51 400	1.01 593	1.74 297	0.29 266	0.19 244	0.60 390	0.26 338	0.52 209	0.75 536	0.63 513	0.63 475	0.63 444	0.33 333	0.85 425	0.47 423	0.27 609	0.15 479	0.40 629	0.18 478	0.22 403	0.14 256

PSMNet-ADL	0.51 400	0.38 279	1.65 265	0.35 418	0.21 274	0.67 488	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.42 286	0.52 370	0.70 499	0.45 447	1.91 583	0.57 472	0.15 488	0.13 432	0.11 297	0.13 371	0.15 244	0.20 407

OMP-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.56 597	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 532	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 588	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

ROB_FTStereo	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.26 338	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.49 303	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

RALCasStereoNet	0.45 320	0.88 541	1.85 366	0.30 287	0.26 377	0.49 233	0.26 338	0.58 253	0.51 284	0.36 250	0.48 325	0.36 268	0.28 282	0.55 332	0.34 332	0.10 249	0.53 649	0.09 160	0.08 144	0.25 449	0.34 563

111	0.48 354	1.09 606	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.59 378	0.26 338	0.83 440	0.78 555	0.48 339	0.52 370	0.56 411	0.38 373	0.49 303	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.23 418	0.35 566

CCAANet	0.40 256	0.33 227	1.65 265	0.26 177	0.21 274	0.53 285	0.26 338	0.67 313	0.42 192	0.35 244	0.62 461	0.56 411	0.35 344	0.86 426	0.41 390	0.12 391	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.10 115

DMCA	0.41 264	0.52 377	1.26 172	0.31 314	0.24 339	0.59 378	0.26 338	0.77 388	0.63 416	0.58 460	0.48 325	0.57 418	0.35 344	0.40 222	0.50 439	0.14 468	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.15 244	0.15 298

R-Stereo Train	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 354	0.82 519	1.85 366	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

StereoDRNet-Refined	0.50 383	0.41 309	1.50 241	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 536	0.68 512	0.73 511	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 542	1.06 602	2.09 454	0.47 554	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 640	0.61 493	2.07 650	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 510	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 634	0.21 420

IGEV_i1	0.44 301	0.26 125	2.01 436	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 512

NLCSM	0.46 332	0.37 267	0.72 70	0.29 266	0.36 512	0.49 233	0.27 363	1.33 643	1.59 652	0.29 218	0.29 175	0.29 229	0.31 320	1.44 491	0.35 344	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.10 230	0.35 556	0.14 256

gasm-f	0.36 213	0.34 245	1.13 144	0.53 583	0.44 565	0.54 293	0.27 363	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.33 227	0.16 51	0.22 167	0.36 187	0.25 219	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.38 578	0.71 638

G2L-Stereo	0.55 438	0.85 531	2.18 478	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.27 363	0.77 388	0.55 329	0.54 404	0.52 370	0.71 504	0.36 351	1.75 546	0.50 439	0.13 423	0.11 374	0.13 422	0.11 298	0.29 494	0.15 298

castereo	0.30 155	0.44 333	0.81 84	0.24 110	0.29 414	0.41 134	0.27 363	0.72 338	0.45 225	0.22 117	0.30 190	0.24 163	0.31 320	0.25 47	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.31 580	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0080	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

rvit_stereo_ft	0.31 164	0.61 419	1.18 155	0.32 343	0.21 274	0.28 21	0.27 363	0.55 235	0.48 259	0.23 140	0.27 155	0.28 217	0.26 244	0.32 139	0.25 219	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.11 298	0.13 192	0.14 256

test_sample6	0.52 414	0.44 333	1.81 352	0.33 369	0.18 208	0.55 308	0.27 363	0.94 540	0.66 453	0.54 404	0.62 461	0.47 360	0.36 351	1.97 589	0.38 363	0.14 468	0.10 321	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.16 330

test_sample2	0.41 264	0.19 10	1.23 167	0.31 314	0.17 161	0.51 257	0.27 363	0.81 426	0.55 329	0.44 299	0.45 298	0.46 352	0.38 373	1.51 507	0.30 287	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.14 256

whm_eth	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

LL-Strereo2	0.41 264	0.90 549	1.83 361	0.44 530	0.24 339	0.54 293	0.27 363	0.58 253	0.45 225	0.41 281	0.33 227	0.44 331	0.21 149	0.44 249	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.16 509	0.14 399	0.17 305	0.17 351

Patchmatch Stereo++	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
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	0.60 472	0.33 227	2.47 539	0.41 508	0.55 604	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 578	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

iGMRVC	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.55 332	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

iRAFT	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

sAnonymous2	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

CroCo_RVC	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

UNet	0.54 426	0.44 333	2.83 601	0.31 314	0.33 477	0.74 533	0.27 363	0.82 434	0.61 386	0.53 391	0.54 394	0.72 507	0.54 502	0.78 416	0.56 468	0.11 330	0.09 272	0.13 422	0.11 298	0.14 221	0.12 186

GANet-RSSM	0.55 438	0.73 481	1.90 393	0.36 437	0.26 377	0.59 378	0.27 363	0.78 403	0.52 292	0.47 321	0.57 424	0.63 444	0.45 447	1.92 587	0.43 402	0.14 468	0.10 321	0.25 596	0.11 298	0.34 543	0.14 256

iResNet	0.51 400	0.76 489	2.59 565	0.41 508	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

G2L-ROB	0.51 400	0.95 567	1.96 427	0.29 266	0.22 304	0.59 378	0.28 383	0.76 377	0.57 345	0.55 422	0.45 298	0.70 499	0.32 328	1.38 484	0.47 423	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.20 370	0.13 229

MM-Stereo_test1	0.41 264	0.39 291	2.29 501	0.38 478	0.26 377	0.44 167	0.28 383	0.63 291	0.51 284	0.40 273	0.32 217	0.26 193	0.26 244	0.46 274	0.22 168	0.09 143	0.21 562	0.10 221	0.09 190	0.39 588	0.15 298

FACV-RUCA	0.58 458	0.40 299	1.78 325	0.43 523	1.67 676	0.48 216	0.28 383	0.69 321	0.62 404	0.40 273	0.53 382	0.33 253	0.63 547	0.40 222	0.31 299	0.13 423	0.11 374	0.62 647	0.12 338	0.70 640	0.98 659

rvit_0105_4	0.35 203	0.35 254	1.45 226	0.31 314	0.18 208	0.37 88	0.28 383	0.59 262	0.62 404	0.27 205	0.31 207	0.35 263	0.27 265	0.43 240	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.12 186

rrr	0.46 332	0.34 245	3.08 626	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.28 383	1.09 623	0.51 284	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.29 561	0.16 281	0.25 486

test_4	0.40 256	0.37 267	2.01 436	0.29 266	0.21 274	0.50 246	0.28 383	0.47 153	0.39 152	0.42 286	0.76 551	0.38 281	0.22 167	0.52 318	0.33 325	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.15 424	0.28 487	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 426	1.01 593	2.08 453	0.27 201	0.21 274	0.49 233	0.28 383	0.73 350	0.58 356	0.40 273	0.61 456	0.62 442	0.46 462	1.78 551	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.39 588	0.12 186

TransformOpticalFlow	0.64 496	0.56 403	2.66 574	0.44 530	0.26 377	0.62 430	0.28 383	0.83 440	0.71 493	0.76 570	0.74 545	0.91 582	0.85 595	1.83 564	0.81 531	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.11 140	0.12 186

ROB_FTStereo_v2	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

HUI-Stereo	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.45 265	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

test-1	0.44 301	0.48 360	1.69 277	0.30 287	0.27 390	0.50 246	0.28 383	0.80 422	0.43 204	0.40 273	0.54 394	0.41 302	0.24 209	0.31 126	1.16 582	0.09 143	0.20 553	0.10 221	0.17 465	0.11 140	0.26 496

RAFT-IKP	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.16 130	0.60 390	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.50 310	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

test_xeample	0.72 542	0.21 36	1.36 200	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 683	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

MMNet	0.50 383	0.48 360	1.93 405	0.33 369	0.27 390	0.79 560	0.28 383	0.81 426	0.74 522	0.60 484	0.56 416	0.59 428	0.55 507	0.79 417	0.59 479	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.14 256

acv_ft	0.48 354	0.44 333	1.76 312	0.32 343	0.41 555	0.63 448	0.28 383	0.81 426	0.68 464	0.61 493	0.59 433	0.69 489	0.45 447	0.44 249	0.63 488	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.41 596	0.10 115

cf-r	0.53 420	0.81 515	2.15 471	0.33 369	0.28 405	0.60 390	0.28 383	0.78 403	0.64 424	0.51 371	0.60 449	0.75 523	0.40 395	1.32 477	0.43 402	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.14 256

PSMNet-RSSM	0.53 420	0.82 519	1.78 325	0.31 314	0.25 359	0.58 359	0.28 383	0.84 452	0.60 369	0.50 358	0.61 456	0.67 475	0.43 435	1.68 534	0.42 393	0.15 488	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.15 244	0.13 229

CFNet-ft	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

RASNet	0.61 480	0.68 459	2.03 444	0.35 418	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 588	0.61 539	2.21 613	0.73 517	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

CFNet_RVC	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 438	0.92 552	2.36 515	0.38 478	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
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	0.44 301	0.38 279	1.79 345	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
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	0.59 466	1.43 646	2.96 615	0.40 500	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 604	0.17 351

HSM	0.62 485	0.76 489	1.72 289	0.30 287	0.29 414	0.64 462	0.28 383	0.94 540	0.62 404	0.58 460	0.57 424	1.40 643	0.64 549	2.59 647	0.42 393	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.11 141

ITSA-stereo	0.48 354	0.33 227	1.20 161	0.33 369	0.18 208	0.60 390	0.29 407	0.94 540	0.80 563	0.50 358	0.49 342	0.53 387	0.59 526	1.25 474	0.64 494	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.23 460

DispNO	0.67 514	0.98 582	2.58 563	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.29 407	0.83 440	0.68 464	0.53 391	0.79 559	0.83 554	0.47 471	2.46 637	0.68 503	0.12 391	0.10 321	0.19 557	0.31 580	0.16 281	0.17 351

AASNet	0.56 446	1.03 598	2.34 509	0.37 461	0.33 477	0.65 476	0.29 407	0.96 559	0.73 518	0.54 404	0.60 449	0.55 398	0.38 373	0.59 346	0.58 477	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.43 604	0.24 474

GwcNet-ADL	0.50 383	0.74 485	2.90 611	0.31 314	0.20 260	0.58 359	0.29 407	0.87 481	0.64 424	0.47 321	0.47 312	0.56 411	0.33 333	0.46 274	0.46 414	0.13 423	0.12 407	0.09 160	0.09 190	0.14 221	0.21 420

PSM-adaLoss	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.60 390	0.29 407	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

FADNet-RVC	0.61 480	1.26 633	2.12 463	0.33 369	0.26 377	0.59 378	0.29 407	0.86 470	0.62 404	0.45 310	0.50 350	0.62 442	0.46 462	1.73 542	0.55 460	0.17 524	0.20 553	0.17 530	0.18 478	0.59 631	0.28 512

FADNet	0.64 496	1.22 627	2.06 446	0.32 343	0.30 431	0.66 482	0.29 407	0.88 490	0.72 503	0.44 299	0.48 325	0.66 465	0.57 517	1.84 569	0.45 413	0.46 636	0.20 553	0.17 530	0.19 498	0.59 631	0.24 474

HSM-Net_RVC	0.67 514	0.34 245	2.23 490	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 640	0.69 473	0.72 558	0.70 531	0.78 535	0.42 424	3.77 678	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 256	0.58 409	1.75 303	0.36 437	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 593	0.11 141

rvit_0105_5	0.36 213	0.39 291	1.48 235	0.30 287	0.18 208	0.41 134	0.30 415	0.64 294	0.62 404	0.30 223	0.33 227	0.37 272	0.29 300	0.41 227	0.28 253	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.15 424	0.15 244	0.14 256

test_sample7	0.47 348	0.33 227	1.49 238	0.34 402	0.20 260	0.51 257	0.30 415	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.17 524	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.18 371

MyStereo06	0.54 426	0.41 309	2.68 576	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.81 426	0.44 210	0.84 594	0.52 370	0.78 535	0.58 523	0.48 293	1.10 572	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

MyStereo05	0.49 372	0.41 309	2.72 583	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

RAFT_CTSACE	0.46 332	0.76 489	2.07 448	0.35 418	0.30 431	0.54 293	0.30 415	0.61 279	0.48 259	0.49 351	0.76 551	0.55 398	0.36 351	0.58 340	0.22 168	0.08 67	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.41 596	0.08 51

test_3	0.44 301	0.20 20	1.70 281	0.36 437	0.32 462	0.47 205	0.30 415	0.73 350	0.49 266	0.50 358	0.30 190	0.45 340	0.22 167	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.10 321	0.11 297	0.35 598	0.29 494	0.28 512

LCNet	0.54 426	0.37 267	1.78 325	0.92 641	0.22 304	0.96 600	0.30 415	0.59 262	0.58 356	0.51 371	0.55 404	0.41 302	0.76 581	0.84 423	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.18 478	0.98 658	0.39 590

GES	0.44 301	0.28 166	1.88 381	0.30 287	0.18 208	0.61 410	0.30 415	0.88 490	0.46 236	0.47 321	0.52 370	0.39 287	0.42 424	0.58 340	0.67 500	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.15 244	0.17 351

HGLStereo	0.54 426	0.69 463	2.00 435	0.35 418	0.40 546	0.66 482	0.30 415	0.83 440	0.62 404	0.57 442	0.69 521	0.69 489	0.54 502	1.07 449	0.55 460	0.13 423	0.13 432	0.13 422	0.11 298	0.19 354	0.17 351

GwcNet-RSSM	0.57 453	0.94 560	2.13 465	0.32 343	0.25 359	0.60 390	0.30 415	0.80 422	0.66 453	0.52 380	0.64 491	0.71 504	0.40 395	1.79 555	0.50 439	0.13 423	0.09 272	0.12 361	0.12 338	0.21 386	0.15 298

NOSS_ROB	0.64 496	0.65 447	1.62 263	0.46 549	0.25 359	0.67 488	0.30 415	0.93 531	0.77 551	0.59 474	0.57 424	0.77 531	0.38 373	2.78 658	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.28 603	0.26 546	0.27 481	0.39 590

PWC_ROB	0.70 530	0.94 560	1.88 381	0.39 488	0.39 536	0.62 430	0.30 415	0.98 572	0.94 600	0.91 605	1.29 626	0.77 531	0.62 544	1.62 528	1.03 564	0.18 536	0.11 374	0.18 550	0.13 371	0.51 623	0.22 435

DualNet (step1)	0.59 466	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.61 644	0.14 451	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample9	0.94 602	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample8	1.12 619	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 635	0.56 416	2.53 665	1.31 637	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

MyStereo07	0.34 190	0.40 299	1.46 228	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.25 133	0.20 110	0.26 244	0.57 336	0.19 92	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

MyStereo04	0.48 354	0.40 299	2.65 573	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.83 440	0.75 536	0.47 321	0.36 244	0.53 387	0.42 424	0.53 324	0.39 374	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

gwcnet-sp	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

scenet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

ssnet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

BSDual-CNN	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

hknet	0.47 348	0.29 179	1.70 281	0.30 287	0.24 339	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.64 424	0.63 513	0.53 382	0.80 544	0.38 373	0.77 412	0.37 356	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

Sa-1000	0.51 400	0.72 474	1.90 393	0.31 314	0.60 618	0.60 390	0.31 428	0.94 540	0.71 493	0.52 380	0.83 565	0.42 316	0.33 333	0.68 384	0.28 253	0.10 249	0.09 272	0.13 422	0.29 561	0.29 494	0.10 115

SA	0.50 383	0.75 488	1.95 418	0.31 314	0.61 622	0.57 342	0.31 428	0.91 514	0.73 518	0.42 286	0.62 461	0.38 281	0.47 471	0.68 384	0.29 267	0.09 143	0.09 272	0.13 422	0.32 586	0.30 505	0.10 115

GMOStereo	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

error version	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-v	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-2	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

LMCR-Stereo	0.52 414	0.71 470	2.39 519	0.40 500	0.21 274	0.74 533	0.31 428	1.02 604	0.64 424	0.61 493	0.63 475	0.39 287	0.51 492	0.62 359	0.42 393	0.19 551	0.09 272	0.12 361	0.09 190	0.23 418	0.12 186

Anonymous3	0.42 283	0.35 254	2.09 454	0.33 369	0.24 339	0.72 520	0.31 428	0.74 355	0.55 329	0.35 244	0.40 272	0.33 253	0.29 300	0.44 249	0.28 253	0.18 536	0.18 529	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.17 351

ac_64	0.55 438	0.46 345	1.92 402	0.36 437	0.34 490	0.63 448	0.31 428	0.82 434	0.61 386	0.55 422	0.51 355	0.89 578	0.48 480	1.83 564	0.55 460	0.14 468	0.11 374	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.12 186

DMCA-RVC	0.62 485	0.96 570	2.63 569	0.36 437	0.90 644	0.56 324	0.31 428	0.69 321	0.57 345	0.68 542	0.52 370	0.59 428	0.56 511	1.23 470	0.53 452	0.16 509	0.38 627	0.20 566	0.15 424	0.20 370	0.15 298

RTSC	0.72 542	1.00 589	2.22 486	0.40 500	0.29 414	0.82 571	0.31 428	0.96 559	1.10 622	0.92 606	0.81 560	0.78 535	0.58 523	1.23 470	1.55 613	0.18 536	0.17 517	0.14 459	0.17 465	0.43 604	0.30 532

DeepPruner_ROB	0.50 383	0.70 468	1.94 415	0.29 266	0.26 377	0.63 448	0.31 428	0.80 422	0.48 259	0.61 493	0.55 404	0.66 465	0.38 373	0.98 438	0.40 382	0.19 551	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.23 418	0.17 351

DispFullNet	1.67 654	2.10 680	5.22 671	1.53 666	8.90 691	0.86 582	0.31 428	0.96 559	0.96 603	1.37 648	1.01 601	1.13 626	1.98 665	1.51 507	0.91 539	0.54 640	0.31 612	1.18 669	0.63 658	1.13 662	0.80 647

Selective-IGEV-i1	0.44 301	0.23 75	1.30 183	0.33 369	0.45 576	0.60 390	0.32 451	0.85 460	0.64 424	0.42 286	0.52 370	0.60 435	0.28 282	0.46 274	0.34 332	0.10 249	0.10 321	0.13 422	0.28 555	0.14 221	0.75 642

CoDeX	0.52 414	0.43 322	2.25 494	0.29 266	0.26 377	0.61 410	0.32 451	0.99 584	0.68 464	0.48 339	0.55 404	0.52 385	0.40 395	1.60 524	0.35 344	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.12 186

1111x	0.74 554	0.21 36	1.93 405	0.31 314	0.17 161	0.63 448	0.32 451	1.03 611	0.74 522	0.52 380	0.62 461	0.57 418	0.47 471	2.38 625	4.25 678	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.12 338	0.12 157	0.14 256

LL-Strereo	0.72 542	1.29 635	2.49 543	0.36 437	0.45 576	0.55 308	0.32 451	0.93 531	0.71 493	0.67 536	0.58 430	0.85 563	0.79 586	2.67 653	0.46 414	0.10 249	0.18 529	0.14 459	0.12 338	0.40 593	0.42 602

Anonymous_2	0.74 554	0.32 218	1.65 265	0.33 369	0.30 431	0.67 488	0.32 451	0.69 321	0.46 236	0.48 339	0.41 276	0.84 559	0.58 523	0.51 314	0.40 382	0.32 621	0.38 627	1.43 679	3.69 697	0.80 649	0.27 504

SFCPSM	0.46 332	0.24 93	2.35 512	0.27 201	0.27 390	0.70 512	0.32 451	0.96 559	0.63 416	0.49 351	0.52 370	0.43 320	0.36 351	0.52 318	0.43 402	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.16 281	0.12 186

STTStereo	0.51 400	0.69 463	2.14 470	0.36 437	0.30 431	0.61 410	0.32 451	0.77 388	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.67 475	0.43 435	0.86 426	0.42 393	0.16 509	0.15 479	0.17 530	0.20 511	0.16 281	0.15 298

SHD	0.72 542	0.77 498	2.36 515	0.45 544	0.40 546	0.71 514	0.32 451	1.02 604	1.25 633	1.07 620	0.84 568	0.90 580	0.73 573	1.09 451	0.98 550	0.21 569	0.18 529	0.20 566	0.21 517	0.32 522	0.31 541

AANet_RVC	0.68 521	1.00 589	2.09 454	0.33 369	0.25 359	0.58 359	0.32 451	0.81 426	0.80 563	0.61 493	0.94 590	0.80 544	0.41 406	2.46 637	1.02 562	0.36 628	0.14 451	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.22 435

FSD					0.29 414	0.35 67	0.33 460	0.44 110	0.46 236	0.32 237	0.32 217	0.37 272	0.32 328	0.35 174	0.32 312	0.28 613	0.27 603	0.31 612	0.30 571	0.31 513

iinet-f	0.57 453	0.93 558	2.27 497	0.31 314	0.25 359	0.83 574	0.33 460	0.81 426	0.65 438	0.54 404	0.63 475	0.73 511	0.67 558	0.73 400	0.67 500	0.13 423	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.43 604	0.16 330

STrans-v2	0.67 514	0.56 403	2.64 571	0.27 201	0.23 324	0.57 342	0.33 460	0.96 559	0.69 473	0.92 606	0.85 572	0.89 578	0.93 607	1.83 564	1.21 590	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.12 186

test_xeample3	0.46 332	0.34 245	2.99 620	0.37 461	0.16 130	0.49 233	0.33 460	1.06 617	0.44 210	0.25 171	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.49 303	0.56 468	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.40 617	0.17 305	0.26 496

psmorigin	1.36 640	0.60 414	13.80 701	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.33 460	0.77 388	0.61 386	0.96 612	0.88 579	1.17 632	0.73 573	4.00 679	0.86 537	0.19 551	0.22 568	0.17 530	0.18 478	0.24 435	0.29 519

coex_refinement	0.58 458	0.94 560	1.87 379	0.38 478	0.25 359	0.64 462	0.34 465	0.83 440	0.65 438	0.60 484	0.63 475	0.81 547	0.48 480	1.85 571	0.56 468	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.16 281	0.16 330

UGAM	0.58 458	0.47 355	2.21 482	0.30 287	0.19 244	0.53 285	0.34 465	0.59 262	0.63 416	0.44 299	0.73 542	0.78 535	0.37 364	2.58 646	0.39 374	0.10 249	0.08 183	0.17 530	0.14 399	0.42 602	0.17 351

GASNet	0.73 551	1.47 648	3.04 623	0.47 554	0.33 477	0.57 342	0.34 465	0.91 514	0.75 536	0.58 460	0.58 430	0.74 517	0.55 507	2.03 595	0.65 496	0.21 569	0.15 479	0.19 557	0.17 465	0.51 623	0.28 512

TestStereo1	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

RAFT+CT+SA	0.50 383	0.86 534	1.82 358	0.37 461	0.75 634	0.54 293	0.34 465	0.77 388	0.63 416	0.38 265	0.55 404	0.34 259	0.29 300	0.68 384	0.27 242	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.51 638	0.29 494	0.41 601

SA-5K	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

ADLNet	0.60 472	0.71 470	1.95 418	0.35 418	0.34 490	0.67 488	0.34 465	0.90 502	0.74 522	0.68 542	0.62 461	0.80 544	0.45 447	1.78 551	0.64 494	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.29 494	0.21 420

PS-NSSS	0.63 492	1.00 589	1.81 352	0.30 287	0.31 452	0.63 448	0.34 465	0.98 572	0.69 473	0.54 404	0.74 545	0.51 379	0.41 406	2.43 634	0.48 429	0.24 595	0.17 517	0.27 600	0.18 478	0.27 481	0.21 420

rvit_0105_3	0.39 248	0.47 355	1.46 228	0.33 369	0.19 244	0.45 175	0.35 473	0.69 321	0.65 438	0.37 255	0.37 249	0.40 296	0.31 320	0.44 249	0.30 287	0.18 536	0.17 517	0.17 530	0.18 478	0.15 244	0.15 298

ToySt	0.44 301	0.61 419	1.89 388	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.35 473	0.67 313	0.53 309	0.39 271	0.50 350	0.59 428	0.43 435	0.51 314	0.49 434	0.10 249	0.12 407	0.13 422	0.16 445	0.24 435	0.19 388

test_5	0.51 400	0.87 537	1.99 433	0.37 461	0.65 626	0.58 359	0.35 473	0.78 403	0.62 404	0.48 339	0.55 404	0.45 340	0.40 395	0.72 399	0.30 287	0.09 143	0.07 76	0.12 361	0.12 338	0.33 531	0.38 584

CSP-Net	0.50 383	0.39 291	1.25 170	0.29 266	0.23 324	0.77 551	0.35 473	0.86 470	0.57 345	0.59 474	0.59 433	0.65 458	0.40 395	1.77 550	0.44 408	0.16 509	0.11 374	0.10 221	0.10 230	0.20 370	0.14 256

cross-raft	0.40 256	0.27 137	2.22 486	0.30 287	0.17 161	0.49 233	0.35 473	0.71 332	0.39 152	0.43 292	0.45 298	0.64 453	0.25 224	0.32 139	0.25 219	0.08 67	0.08 183	0.09 160	0.23 530	0.11 140	0.14 256

RAFT	0.45 320	0.92 552	1.59 255	0.34 402	0.19 244	0.46 195	0.35 473	0.65 301	0.49 266	0.49 351	0.49 342	0.70 499	0.40 395	0.47 286	0.32 312	0.11 330	0.16 497	0.14 459	0.13 371	0.51 623	0.13 229

DISCO	0.57 453	0.34 245	1.87 379	0.45 544	0.34 490	0.84 576	0.35 473	0.84 452	0.78 555	0.59 474	0.63 475	1.06 617	0.53 499	1.10 452	0.82 532	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.18 371

DStereoRT	0.81 581	0.53 384	2.23 490	0.36 437	0.33 477	0.92 596	0.36 480	0.86 470	0.80 563	0.57 442	0.62 461	0.59 428	1.15 630	1.76 547	1.04 565	0.14 468	0.13 432	2.17 690	0.78 665	0.16 281	0.66 636

PSMNet-RUCA	0.58 458	0.82 519	1.89 388	0.59 609	0.56 607	0.64 462	0.36 480	0.84 452	0.69 473	0.51 371	0.68 512	0.53 387	0.43 435	0.56 335	0.43 402	0.34 625	0.18 529	0.44 635	0.29 561	0.48 616	0.30 532

SQANet	0.80 573	1.58 653	2.53 551	0.76 628	0.83 639	0.76 543	0.36 480	0.83 440	0.64 424	0.63 513	0.69 521	0.73 511	0.51 492	1.21 466	0.53 452	0.77 655	0.29 607	0.59 646	0.29 561	0.86 652	0.61 630

CRFU-Net	0.56 446	0.38 279	1.86 374	0.46 549	0.26 377	0.82 571	0.36 480	0.90 502	0.49 266	0.62 504	0.59 433	0.78 535	1.35 641	1.00 442	0.48 429	0.15 488	0.14 451	0.17 530	0.10 230	0.19 354	0.14 256

psmg	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.27 201	0.21 274	0.75 539	0.36 480	0.90 502	0.61 386	0.59 474	0.59 433	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.13 192	0.11 141

ARAFT	0.60 472	1.23 628	3.10 629	0.28 232	0.16 130	0.64 462	0.36 480	0.90 502	0.67 462	0.61 493	0.49 342	0.55 398	0.31 320	1.24 473	0.32 312	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.37 571	0.21 420

ACVNet	0.45 320	0.44 333	1.79 345	0.28 232	0.21 274	0.59 378	0.36 480	0.66 304	0.68 464	0.45 310	0.59 433	0.69 489	0.40 395	0.44 249	0.55 460	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.34 543	0.10 115

hitnet-ft	0.67 514	0.80 510	1.90 393	0.28 232	0.22 304	0.69 506	0.36 480	0.85 460	0.65 438	0.56 431	0.84 568	1.03 610	0.95 613	2.32 620	0.55 460	0.23 586	0.14 451	0.41 630	0.13 371	0.24 435	0.17 351

DLCB_ROB	0.54 426	0.55 401	1.49 238	0.36 437	0.25 359	0.65 476	0.36 480	0.80 422	0.70 483	0.72 558	0.69 521	0.83 554	0.46 462	1.53 510	0.60 481	0.13 423	0.12 407	0.14 459	0.14 399	0.14 221	0.13 229

z-ln-s-r	0.64 496	0.89 545	2.23 490	0.32 343	0.26 377	0.57 342	0.37 489	0.84 452	0.76 546	0.51 371	0.81 560	0.64 453	0.45 447	2.06 599	1.27 596	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.24 435	0.13 229

RAFT-Test	0.44 301	0.38 279	2.01 436	0.27 201	0.44 565	0.64 462	0.37 489	0.72 338	0.57 345	0.45 310	0.48 325	0.65 458	0.24 209	0.35 174	0.29 267	0.09 143	0.11 374	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.11 141

CBFPSM	0.56 446	0.91 550	1.82 358	0.28 232	0.23 324	0.71 514	0.37 489	0.72 338	0.64 424	0.50 358	0.49 342	1.03 610	0.83 591	0.62 359	1.35 601	0.10 249	0.12 407	0.10 221	0.10 230	0.18 333	0.19 388

SACVNet	0.60 472	0.74 485	1.90 393	0.37 461	0.28 405	0.64 462	0.37 489	0.86 470	0.61 386	0.65 530	0.62 461	0.69 489	0.44 443	2.08 603	0.42 393	0.18 536	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.38 578	0.24 474

ADLNet2	0.68 521	0.84 526	3.19 639	0.33 369	0.36 512	0.64 462	0.37 489	0.89 496	0.79 560	0.54 404	0.65 500	0.93 588	0.48 480	2.07 601	0.56 468	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.33 531	0.18 371

GEStereo_RVC	0.54 426	0.87 537	1.95 418	0.47 554	0.25 359	0.62 430	0.37 489	1.00 593	0.74 522	0.53 391	0.54 394	0.59 428	0.44 443	1.10 452	0.46 414	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.26 470	0.19 388

psm_up	0.57 453	0.61 419	1.83 361	0.35 418	0.30 431	0.64 462	0.37 489	0.90 502	0.68 464	0.59 474	0.55 404	0.68 482	0.54 502	1.91 583	0.46 414	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.23 418	0.13 229

AANet	0.82 584	0.91 550	2.89 607	0.34 402	0.29 414	0.63 448	0.38 496	0.81 426	1.31 638	1.33 644	1.39 633	1.26 636	1.14 629	1.32 477	0.97 547	0.20 561	0.17 517	0.18 550	0.19 498	0.33 531	0.31 541

G2L-Stereo_test	0.55 438	0.97 578	1.89 388	0.33 369	0.24 339	0.75 539	0.38 496	0.79 418	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.74 517	0.39 387	1.56 513	0.43 402	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.08 144	0.28 487	0.13 229

UDG	0.77 565	1.23 628	2.15 471	0.67 621	0.59 613	0.78 556	0.38 496	0.90 502	0.70 483	0.61 493	0.69 521	1.01 606	0.67 558	1.02 444	0.73 517	0.45 634	0.34 618	0.87 656	0.51 638	0.67 638	0.46 608

UPFNet	0.46 332	0.28 166	1.73 292	0.33 369	0.32 462	0.65 476	0.38 496	0.83 440	0.59 364	0.57 442	0.52 370	0.61 438	0.40 395	0.75 404	0.52 448	0.13 423	0.12 407	0.13 422	0.12 338	0.15 244	0.11 141

FADNet-RVC-Resample	0.67 514	1.16 623	3.16 635	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.38 496	0.86 470	0.63 416	0.51 371	0.50 350	0.57 418	0.45 447	1.57 517	0.49 434	0.24 595	0.32 617	0.23 584	0.19 498	0.27 481	0.62 631

Nwc_Net	0.68 521	0.83 524	2.53 551	0.41 508	0.39 536	0.77 551	0.38 496	1.01 601	0.70 483	0.60 484	0.99 598	0.98 599	0.68 561	1.41 489	0.63 488	0.23 586	0.15 479	0.23 584	0.25 538	0.23 418	0.18 371

TCMNet	0.66 509	0.85 531	2.55 562	0.50 568	0.52 598	0.72 520	0.39 502	0.87 481	0.72 503	0.58 460	0.68 512	0.63 444	0.46 462	1.70 537	0.63 488	0.18 536	0.18 529	0.23 584	0.18 478	0.38 578	0.27 504

edge stereo	0.81 581	0.73 481	3.30 645	0.37 461	1.21 664	0.62 430	0.39 502	0.93 531	0.79 560	0.80 580	0.88 579	1.14 628	0.71 567	2.18 611	0.71 510	0.21 569	0.20 553	0.26 599	0.18 478	0.38 578	0.26 496

NVstereo2D	0.58 458	0.40 299	2.03 444	0.35 418	0.35 503	0.69 506	0.39 502	0.91 514	0.80 563	0.47 321	0.53 382	0.67 475	0.46 462	1.99 593	0.48 429	0.19 551	0.11 374	0.17 530	0.13 371	0.25 449	0.25 486

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 453	0.87 537	2.11 459	0.32 343	0.30 431	0.84 576	0.40 505	0.88 490	0.72 503	0.65 530	0.73 542	0.66 465	0.57 517	0.93 432	0.71 510	0.13 423	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.14 256

PSM-softLoss	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KMStereo	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 565	1.04 599	2.06 446	0.94 643	0.35 503	0.89 591	0.40 505	0.85 460	0.63 416	0.55 422	0.63 475	0.75 523	0.38 373	2.38 625	0.48 429	1.10 668	0.31 612	0.36 622	0.21 517	0.53 627	0.55 622

AF-Net	0.69 526	0.92 552	2.21 482	0.41 508	0.40 546	0.68 500	0.40 505	1.02 604	0.86 580	0.69 544	1.03 606	1.04 613	0.84 594	1.19 465	0.78 525	0.22 582	0.14 451	0.25 596	0.17 465	0.30 505	0.18 371

RGC	0.71 539	0.97 578	2.18 478	0.44 530	0.44 565	0.73 527	0.40 505	0.94 540	0.71 493	0.71 555	1.04 609	1.01 606	0.71 567	1.74 544	0.70 507	0.23 586	0.18 529	0.28 603	0.26 546	0.29 494	0.27 504

zh-mn7	0.80 573	1.54 651	3.00 621	0.35 418	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 624	1.00 614	1.28 624	0.75 523	0.57 517	1.87 572	1.18 585	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

LRCNet_RVC	13.74 704	19.30 704	12.75 699	19.46 707	12.69 700	1.86 655	0.41 511	12.33 701	1.05 614	15.77 705	18.83 709	12.62 704	8.70 695	12.21 698	9.62 696	22.22 715	8.37 706	25.85 717	24.01 717	19.32 714	17.44 714

stereogan	0.69 526	0.51 375	2.44 531	0.39 488	0.39 536	1.01 608	0.41 511	0.94 540	0.92 598	0.73 562	0.85 572	1.15 629	0.69 563	1.57 517	0.53 452	0.19 551	0.18 529	0.20 566	0.16 445	0.36 563	0.24 474

DRN-Test	0.64 496	0.43 322	2.44 531	0.39 488	0.44 565	0.80 567	0.41 511	1.02 604	0.78 555	0.80 580	0.63 475	0.69 489	0.56 511	1.79 555	0.69 505	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.17 351

Reg-Stereo(zero)	0.46 332	0.17 2	2.10 458	0.24 110	0.34 490	0.51 257	0.42 515	0.50 183	0.54 322	0.37 255	0.46 306	0.54 395	0.60 530	0.43 240	1.10 572	0.08 67	0.09 272	0.08 62	0.22 527	0.12 157	0.22 435

DAS	0.56 446	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	2.40 629	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

SepStereo	0.52 414	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	1.56 513	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

RAFT-345	0.53 420	0.30 196	2.34 509	0.38 478	0.34 490	0.58 359	0.42 515	0.47 153	0.61 386	0.51 371	1.00 600	0.43 320	0.28 282	1.57 517	0.82 532	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.10 106	0.08 51

Prome-Stereo	0.49 372	0.30 196	1.76 312	0.60 613	0.23 324	0.63 448	0.42 515	0.62 283	0.60 369	0.59 474	1.03 606	0.43 320	0.72 570	0.60 353	0.33 325	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.43 603

Syn2CoEx	0.70 530	1.07 605	2.74 589	0.43 523	0.30 431	0.64 462	0.42 515	0.99 584	0.78 555	0.62 504	0.78 556	0.74 517	0.72 570	1.92 587	0.61 484	0.20 561	0.17 517	0.19 557	0.15 424	0.29 494	0.22 435

CVANet_RVC	0.65 504	0.80 510	2.13 465	0.36 437	0.26 377	0.62 430	0.42 515	0.84 452	0.72 503	0.69 544	0.68 512	0.68 482	0.52 497	2.64 649	0.42 393	0.19 551	0.12 407	0.22 577	0.17 465	0.37 571	0.15 298

YMNet	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

YMNet_1	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

PAM_32	0.70 530	0.35 254	2.73 588	0.54 588	0.61 622	1.07 619	0.43 522	0.84 452	0.49 266	0.90 603	0.91 582	1.23 633	0.77 584	0.65 375	1.10 572	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.49 634	0.15 244	0.38 584

DDUNet	0.77 565	1.12 609	1.88 381	0.76 628	0.69 630	0.84 576	0.43 522	0.85 460	0.65 438	0.67 536	0.75 548	0.91 582	0.52 497	1.03 446	0.57 472	0.54 640	0.37 623	0.95 662	0.52 641	0.71 642	0.57 625

OCTAStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.80 530	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

RE-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

TVStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

IRAFT_RVC	0.54 426	0.53 384	1.78 325	0.46 549	0.21 274	0.58 359	0.43 522	0.65 301	0.66 453	0.54 404	0.50 350	0.49 373	0.51 492	1.58 521	1.01 560	0.11 330	0.25 593	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.13 229

APVNet	0.70 530	0.67 456	2.71 581	0.38 478	0.36 512	0.85 580	0.43 522	0.91 514	0.68 464	0.55 422	0.69 521	0.75 523	0.55 507	2.31 618	0.78 525	0.17 524	0.17 517	0.24 591	0.19 498	0.33 531	0.23 460

RYNet	0.70 530	0.56 403	2.25 494	0.35 418	0.41 555	0.86 582	0.43 522	0.94 540	0.82 571	0.62 504	0.53 382	0.91 582	0.60 530	2.70 654	1.00 556	0.14 468	0.11 374	0.16 509	0.14 399	0.25 449	0.27 504

PDISCO_ROB	0.75 557	1.06 602	2.11 459	0.64 617	0.59 613	1.13 626	0.43 522	1.14 629	1.05 614	0.64 523	0.71 535	0.96 595	0.61 539	1.21 466	0.76 521	0.37 629	0.18 529	0.27 600	0.24 532	0.56 630	0.32 550

light-stereo	8.15 692	2.75 689	9.83 690	12.24 700	9.63 693	19.16 706	0.44 533	6.84 695	3.57 683	13.44 702	22.94 719	23.04 712	1.65 656	17.20 709	7.61 692	3.06 690	2.25 693	0.42 631	0.52 641	4.07 693	2.31 688

w-ln-seven-2	0.68 521	1.13 612	2.46 534	0.36 437	0.27 390	0.65 476	0.44 533	0.87 481	0.83 574	0.69 544	0.75 548	0.72 507	0.63 547	1.56 513	1.15 580	0.13 423	0.13 432	0.15 490	0.14 399	0.35 556	0.19 388

ssnet_v2	0.55 438	0.60 414	1.86 374	0.32 343	0.22 304	0.72 520	0.44 533	0.94 540	0.74 522	0.63 513	0.54 394	0.81 547	0.47 471	0.77 412	0.70 507	0.16 509	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.30 505	0.30 532

Wz-Net-LNSev	0.59 466	0.96 570	2.47 539	0.34 402	0.37 524	0.79 560	0.44 533	0.86 470	0.77 551	0.61 493	0.67 505	0.79 540	0.56 511	0.64 364	0.62 486	0.15 488	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.19 388

NF-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.44 533	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.45 496	0.79 529	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.16 330

KYRaft	0.48 354	0.29 179	1.75 303	0.33 369	0.21 274	0.75 539	0.44 533	0.58 253	0.57 345	0.64 523	0.93 588	0.53 387	0.72 570	0.60 353	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.12 157	0.54 619

GwcNet	0.69 526	0.71 470	3.12 632	0.36 437	0.45 576	0.81 568	0.44 533	0.86 470	0.84 577	0.60 484	0.74 545	0.82 552	0.49 487	1.65 530	0.66 497	0.16 509	0.15 479	0.15 490	0.15 424	0.31 513	0.24 474

CC-Net-ROB	0.85 588	1.15 618	2.13 465	0.88 638	0.38 530	0.88 590	0.44 533	1.06 617	0.79 560	0.58 460	0.69 521	0.65 458	0.50 490	2.74 657	0.51 445	0.93 658	0.39 634	0.87 656	0.29 561	0.54 628	0.54 619

rvit_105_1	0.44 301	0.54 392	1.46 228	0.36 437	0.24 339	0.51 257	0.45 541	0.75 365	0.74 522	0.45 310	0.44 294	0.44 331	0.36 351	0.62 359	0.38 363	0.20 561	0.18 529	0.18 550	0.22 527	0.18 333	0.18 371

Pruner-Stereo	0.51 400	0.27 137	1.78 325	1.79 672	0.19 244	0.62 430	0.45 541	0.57 247	0.60 369	0.61 493	0.48 325	0.41 302	0.24 209	0.46 274	1.00 556	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.12 157	0.13 229

RP	0.67 514	0.82 519	1.94 415	0.43 523	0.44 565	0.65 476	0.45 541	0.89 496	0.82 571	0.66 532	0.92 584	0.99 602	0.76 581	1.55 512	0.66 497	0.25 600	0.18 529	0.23 584	0.20 511	0.31 513	0.22 435

AAGNet	0.88 593	0.33 227	1.79 345	0.54 588	0.98 648	0.62 430	0.46 544	0.50 183	0.60 369	0.58 460	0.53 382	0.50 376	0.73 573	1.23 470	7.48 691	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.14 221	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 383	0.23 75	2.41 523	0.54 588	0.24 339	0.77 551	0.46 544	0.59 262	0.57 345	0.58 460	0.73 542	0.47 360	0.43 435	0.68 384	0.27 242	0.10 249	0.06 24	0.13 422	0.13 371	0.14 221	0.44 605

delet	0.52 414	0.54 392	1.62 263	0.31 314	0.35 503	0.74 533	0.46 544	0.85 460	0.74 522	0.55 422	0.60 449	0.67 475	0.50 490	1.12 458	0.57 472	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.12 186

MFN_U_SF_RVC	1.55 652	2.39 688	3.16 635	0.65 619	0.41 555	1.12 624	0.46 544	1.23 637	1.33 639	1.61 656	1.20 619	1.43 644	0.98 614	1.76 547	1.97 630	1.90 684	1.80 684	1.98 688	2.15 690	1.63 676	1.77 684

NCC-stereo	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435

Abc-Net	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 551	0.98 582	2.39 519	0.46 549	0.35 503	0.81 568	0.46 544	1.00 593	1.00 608	0.80 580	0.69 521	0.88 576	0.74 578	1.32 477	1.20 588	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 596	0.33 559

FBW_ROB	0.83 585	0.77 498	1.77 321	0.44 530	0.30 431	0.87 586	0.46 544	1.10 624	0.91 594	0.81 586	0.75 548	1.01 606	0.61 539	3.66 677	1.23 592	0.26 604	0.23 576	0.36 622	0.25 538	0.27 481	0.62 631

w-ln-seven	0.74 554	1.05 600	2.54 557	0.37 461	0.34 490	1.03 611	0.47 552	1.00 593	1.08 619	0.90 603	0.85 572	0.85 563	0.57 517	1.37 483	1.26 595	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

StereoDRNet	0.64 496	0.88 541	2.35 512	0.41 508	0.45 576	0.73 527	0.47 552	0.94 540	0.74 522	0.75 567	0.54 394	0.74 517	0.47 471	1.70 537	0.72 514	0.15 488	0.14 451	0.15 490	0.14 399	0.20 370	0.19 388

CBMV_ROB	0.76 561	0.42 317	2.68 576	0.33 369	0.22 304	0.74 533	0.47 552	0.96 559	0.76 546	1.04 619	0.96 593	0.88 576	0.93 607	2.06 599	1.19 587	0.22 582	0.24 580	0.27 600	0.25 538	0.25 449	0.28 512

XPNet_ROB	0.61 480	0.72 474	1.66 271	0.37 461	0.27 390	0.67 488	0.47 552	0.89 496	0.71 493	0.78 576	0.70 531	0.81 547	0.53 499	1.70 537	0.76 521	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

z-mn7	0.80 573	1.52 650	2.62 568	0.36 437	0.28 405	1.01 608	0.48 556	0.90 502	1.29 637	0.69 544	1.35 632	0.85 563	0.59 526	2.03 595	1.09 571	0.14 468	0.12 407	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.20 407

fast-acv-ft	0.63 492	0.88 541	3.10 629	0.38 478	0.30 431	0.79 560	0.48 556	0.69 321	0.72 503	0.58 460	0.78 556	0.76 529	0.60 530	0.67 381	0.73 517	0.15 488	0.15 479	0.18 550	0.17 465	0.37 571	0.16 330

FINET	0.65 504	0.95 567	3.06 625	0.35 418	0.40 546	0.58 359	0.48 556	0.92 523	1.10 622	0.57 442	0.68 512	0.47 360	0.44 443	1.15 463	0.60 481	0.23 586	0.21 562	0.17 530	0.15 424	0.26 470	0.25 486

EDNetEfficientorigin	8.18 693	0.98 582	145.96 724	0.51 573	0.89 643	0.72 520	0.48 556	0.85 460	1.56 651	2.12 662	1.49 637	1.29 637	1.31 637	1.83 564	2.13 640	0.13 423	0.12 407	0.17 530	0.18 478	0.39 588	0.45 606

DeepPrunerF	0.86 589	0.86 534	2.91 612	0.45 544	0.50 591	0.64 462	0.48 556	1.14 629	2.64 678	0.63 513	0.61 456	0.65 458	0.62 544	2.21 613	1.31 598	0.23 586	0.19 542	0.30 611	0.28 555	0.36 563	0.25 486

ADCRef	0.80 573	0.96 570	2.29 501	0.37 461	0.35 503	0.96 600	0.51 561	0.87 481	0.75 536	0.88 599	0.83 565	0.61 438	1.36 642	1.02 444	3.27 664	0.13 423	0.11 374	0.17 530	0.19 498	0.25 449	0.21 420

PASM	0.72 542	0.68 459	1.91 399	0.47 554	0.44 565	0.60 390	0.51 561	0.76 377	0.80 563	0.77 574	0.67 505	0.87 572	0.61 539	2.40 629	0.67 500	0.32 621	0.35 619	0.36 622	0.41 620	0.45 613	0.39 590

ETE_ROB	0.60 472	0.71 470	1.55 250	0.37 461	0.25 359	0.69 506	0.51 561	1.47 650	0.70 483	0.80 580	0.69 521	0.85 563	0.49 487	1.36 482	0.58 477	0.16 509	0.13 432	0.19 557	0.16 445	0.21 386	0.23 460

DCVSM-stereo	0.49 372	0.29 179	2.49 543	0.29 266	0.22 304	0.53 285	0.52 564	0.58 253	0.49 266	0.69 544	0.46 306	0.79 540	0.48 480	0.53 324	0.42 393	0.13 423	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.20 370	0.20 407

anonymity	0.80 573	0.66 454	1.29 180	0.59 609	0.75 634	0.67 488	0.52 564	0.95 554	0.71 493	0.94 609	0.70 531	0.67 475	0.87 599	0.71 397	1.35 601	0.64 647	0.62 655	0.58 644	1.44 683	0.60 634	0.65 634

RAFT + AFF	0.64 496	1.20 625	1.95 418	0.34 402	0.33 477	0.67 488	0.52 564	0.99 584	0.74 522	0.53 391	0.58 430	0.57 418	0.80 587	1.76 547	0.51 445	0.12 391	0.27 603	0.15 490	0.14 399	0.43 604	0.29 519

PA-Net	0.84 587	1.00 589	3.49 651	0.63 616	0.40 546	0.70 512	0.52 564	0.86 470	0.84 577	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 643	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 555	0.22 403	0.36 574
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 530	0.35 254	2.72 583	0.56 597	0.62 624	1.08 621	0.53 568	0.85 460	0.44 210	0.93 608	0.92 584	1.24 634	0.68 561	0.64 364	1.01 560	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 632	0.14 221	0.38 584

Ntro	1.00 611	1.68 660	2.80 598	0.95 644	0.85 640	1.06 614	0.53 568	0.98 572	0.90 593	0.62 504	0.76 551	0.93 588	0.66 556	1.66 531	0.98 550	0.99 663	0.45 639	0.75 654	0.40 617	1.19 664	0.75 642

ACVNet-4b	1.93 659	1.85 670	4.10 664	1.07 649	0.86 641	1.15 628	0.53 568	1.06 617	1.12 625	0.64 523	1.09 613	1.99 656	0.70 565	2.20 612	9.86 698	5.62 695	0.41 637	1.03 667	0.55 643	1.86 680	0.85 651

RAFT_R40	0.50 383	0.21 36	1.76 312	0.50 568	0.40 546	0.61 410	0.53 568	0.56 241	0.60 369	0.56 431	0.54 394	0.55 398	0.51 492	1.57 517	0.53 452	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.09 79

RT-IGEV	0.66 509	0.25 107	2.11 459	0.56 597	0.46 584	0.62 430	0.54 572	0.99 584	0.75 536	0.79 578	0.93 588	0.85 563	0.78 585	0.59 346	1.64 618	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 629	0.28 487	0.30 532

HBP-ISP	0.76 561	1.30 636	3.19 639	0.35 418	0.26 377	0.85 580	0.54 572	1.03 611	0.72 503	0.80 580	0.69 521	0.68 482	0.83 591	2.04 597	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.29 610	0.25 538	0.28 487	0.24 474

IPLGR	0.54 426	0.56 403	2.68 576	0.36 437	0.18 208	0.62 430	0.54 572	1.02 604	0.64 424	0.73 562	0.46 306	0.47 360	0.45 447	1.12 458	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.19 354	0.12 186

FAT-Stereo	0.70 530	0.54 392	2.88 604	0.36 437	0.29 414	0.62 430	0.54 572	0.97 568	0.87 583	0.76 570	0.92 584	0.94 592	0.80 587	1.84 569	0.57 472	0.18 536	0.19 542	0.17 530	0.16 445	0.22 403	0.25 486

Consistency-Raft	0.88 593	0.93 558	3.23 643	0.99 647	0.64 625	0.77 551	0.55 576	0.98 572	0.97 604	0.61 493	1.03 606	0.65 458	1.05 620	0.79 417	1.38 603	0.44 632	0.46 641	0.51 641	0.58 652	0.65 636	0.47 610

ICVP	0.46 332	0.29 179	2.41 523	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 576	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 539	0.41 309	1.59 255	0.40 500	0.45 576	1.06 614	0.55 576	0.98 572	0.71 493	0.88 599	0.97 595	0.82 552	0.88 603	1.68 534	0.94 543	0.32 621	0.26 596	0.32 616	0.27 551	0.34 543	0.30 532

LALA_ROB	0.60 472	0.76 489	1.69 277	0.36 437	0.29 414	0.79 560	0.55 576	0.94 540	0.77 551	0.81 586	0.67 505	0.94 592	0.49 487	0.99 439	0.73 517	0.21 569	0.15 479	0.20 566	0.18 478	0.23 418	0.21 420

PSMNet_ROB	0.66 509	1.01 593	2.33 507	0.38 478	0.31 452	0.72 520	0.55 576	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 523	0.47 471	2.00 594	0.82 532	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

ACRE	0.56 446	1.14 614	2.77 594	0.76 628	0.28 405	0.60 390	0.56 581	0.76 377	0.58 356	0.55 422	0.62 461	0.41 302	0.29 300	0.44 249	0.39 374	0.11 330	0.19 542	0.13 422	0.14 399	0.36 563	0.18 371

PVD	0.90 596	0.85 531	2.15 471	0.53 583	0.50 591	0.99 604	0.56 581	1.15 632	1.64 653	1.41 651	1.41 636	1.11 625	1.13 628	1.35 481	1.31 598	0.26 604	0.28 606	0.28 603	0.26 546	0.37 571	0.49 614

TDLM	0.67 514	0.92 552	1.76 312	0.37 461	0.24 339	0.66 482	0.56 581	0.82 434	0.74 522	1.16 627	0.62 461	0.61 438	0.48 480	2.70 654	0.50 439	0.20 561	0.11 374	0.35 620	0.14 399	0.32 522	0.16 330

pmcnn	1.32 636	1.05 600	2.77 594	0.74 626	1.43 667	0.72 520	0.56 581	0.96 559	0.91 594	0.99 613	2.92 673	6.01 689	0.70 565	2.38 625	3.32 667	0.13 423	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.34 543	0.22 435

CIPLG	0.56 446	1.19 624	2.46 534	0.80 632	0.31 452	0.61 410	0.57 585	0.76 377	0.57 345	0.56 431	0.63 475	0.41 302	0.30 310	0.45 265	0.40 382	0.11 330	0.20 553	0.13 422	0.13 371	0.35 556	0.19 388

iRaft-Stereo_20w	0.58 458	0.39 291	1.96 427	0.45 544	0.32 462	0.92 596	0.57 585	1.14 629	0.56 341	0.81 586	0.40 272	0.55 398	0.69 563	0.65 375	1.04 565	0.09 143	0.16 497	0.09 160	0.36 607	0.17 305	0.25 486

ADCMid	0.96 606	1.32 640	2.74 589	0.38 478	0.35 503	0.99 604	0.58 587	0.94 540	0.86 580	1.23 637	1.01 601	1.01 606	1.00 615	1.05 448	3.97 673	0.21 569	0.19 542	0.42 631	0.32 586	0.40 593	0.29 519

MDST_ROB	1.17 627	0.42 317	3.87 657	0.54 588	0.44 565	4.11 685	0.58 587	1.31 642	0.84 577	2.12 662	1.12 615	0.98 599	0.71 567	4.24 682	0.99 555	0.16 509	0.14 451	0.19 557	0.17 465	0.18 333	0.35 566

otaku	1.03 614	1.68 660	2.72 583	0.95 644	0.73 633	1.03 611	0.59 589	0.99 584	0.86 580	0.69 544	1.61 640	0.98 599	0.64 549	1.46 497	1.14 578	0.95 661	0.46 641	0.72 653	0.40 617	1.24 668	0.78 646

DeepStereo_RVC	0.44 301	0.28 166	1.92 402	0.49 564	0.17 161	0.60 390	0.59 589	0.50 183	0.52 292	0.49 351	0.45 298	0.39 287	0.86 598	0.45 265	0.33 325	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

ACV-stereo	0.66 509	0.76 489	2.86 602	0.32 343	0.25 359	1.01 608	0.60 591	0.59 262	0.52 292	0.41 281	0.45 298	1.55 649	0.94 610	1.40 488	0.69 505	0.14 468	0.13 432	0.12 361	0.11 298	0.20 370	0.19 388

Wz-Net-SNSev	0.76 561	1.32 640	3.11 631	0.40 500	0.31 452	0.71 514	0.60 591	0.98 572	0.87 583	0.67 536	0.83 565	0.96 595	0.60 530	1.67 533	0.97 547	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.17 465	0.36 563	0.24 474

Wz-Net-MNSev	0.65 504	0.97 578	2.19 480	0.36 437	0.33 477	0.90 592	0.60 591	0.92 523	0.81 570	0.75 567	0.72 540	0.73 511	0.65 551	1.39 485	0.71 510	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.24 435	0.18 371

FCDSN-DC	1.29 635	0.54 392	2.50 547	0.47 554	0.41 555	1.12 624	0.60 591	1.10 624	1.27 635	2.23 668	2.87 670	3.67 675	3.12 679	2.39 628	1.69 620	0.30 618	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.35 556	0.38 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	1.98 661	1.01 593	1.78 325	1.19 657	1.04 655	3.58 680	0.61 595	1.53 655	1.93 666	1.39 649	3.37 679	2.23 661	10.80 697	2.84 662	1.25 594	1.04 665	0.38 627	0.96 663	0.57 649	1.10 660	1.00 666

IPLG	0.69 526	0.84 526	2.43 529	0.35 418	0.21 274	1.65 649	0.61 595	1.36 645	0.58 356	1.39 649	0.51 355	0.37 272	0.87 599	1.41 489	0.36 349	0.09 143	0.07 76	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.11 141

IPLGR_C	0.58 458	1.25 631	2.72 583	0.80 632	0.31 452	0.60 390	0.61 595	0.76 377	0.58 356	0.56 431	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.43 240	0.40 382	0.11 330	0.22 568	0.13 422	0.15 424	0.35 556	0.19 388

HHNet	0.60 472	0.65 447	2.60 567	0.36 437	0.25 359	0.64 462	0.61 595	0.64 294	0.62 404	0.55 422	1.13 617	0.32 246	0.60 530	0.42 236	1.79 625	0.15 488	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.18 333	0.15 298

GANetREF_RVC	0.75 557	1.15 618	2.46 534	0.47 554	0.26 377	0.83 574	0.61 595	0.97 568	0.89 591	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 622	0.24 532	0.39 588	0.31 541
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	0.75 557	0.29 179	5.48 675	0.32 343	0.19 244	1.18 631	0.62 600	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

ADCPNet	0.99 607	0.99 587	3.93 661	0.37 461	0.68 629	1.36 635	0.62 600	0.87 481	0.76 546	0.78 576	0.81 560	1.08 619	1.18 631	1.14 461	2.49 651	0.21 569	0.69 664	0.21 574	0.95 673	0.29 494	0.37 581

MSMD_ROB	1.34 638	0.96 570	2.38 517	0.39 488	0.32 462	1.96 659	0.62 600	0.91 514	1.43 644	2.94 681	2.60 665	4.77 684	1.95 664	2.43 634	1.33 600	0.29 615	0.26 596	0.32 616	0.32 586	0.30 505	0.30 532

zh-sn7	0.89 595	1.73 664	3.09 628	0.39 488	0.30 431	0.82 571	0.63 603	0.96 559	0.87 583	0.79 578	1.12 615	0.84 559	0.87 599	2.42 631	1.63 616	0.16 509	0.17 517	0.16 509	0.16 445	0.34 543	0.29 519

DisPM	0.43 292	0.33 227	1.78 325	0.57 602	0.18 208	0.59 378	0.63 603	0.53 218	0.61 386	0.60 484	0.53 382	0.38 281	0.26 244	0.75 404	0.29 267	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.14 256

NVStereoNet_ROB	1.16 626	0.95 567	2.54 557	0.58 604	0.55 604	0.78 556	0.63 603	1.00 593	1.08 619	1.03 617	4.07 685	1.48 646	1.22 632	2.88 663	1.27 596	0.50 637	0.46 641	0.54 642	0.62 656	0.50 621	0.63 633
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	1.54 651	0.58 409	2.80 598	0.44 530	0.39 536	2.05 665	0.66 606	1.90 668	1.84 664	2.79 679	2.97 674	4.41 682	3.07 677	2.65 650	2.30 646	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.38 584

ACVNet_1	1.33 637	1.91 675	4.03 662	1.09 652	0.88 642	1.19 632	0.66 606	1.24 638	1.17 628	0.94 609	0.96 593	3.09 670	1.04 619	2.37 622	1.11 575	1.04 665	0.48 647	1.03 667	0.48 632	1.12 661	0.83 648

SST-Stereo	0.52 414	0.20 20	1.76 312	0.62 615	0.53 599	0.62 430	0.66 606	0.55 235	0.61 386	0.58 460	0.53 382	0.52 385	0.60 530	1.59 523	0.29 267	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.10 115

DRaft	0.62 485	0.38 279	1.76 312	0.24 110	0.16 130	0.64 462	0.66 606	0.53 218	0.53 309	0.67 536	0.99 598	0.38 281	1.00 615	1.44 491	2.10 639	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.14 399	0.18 333	0.21 420

GANet	0.75 557	0.84 526	2.01 436	0.40 500	0.25 359	0.74 533	0.66 606	0.87 481	0.73 518	0.71 555	1.07 612	0.84 559	0.59 526	2.71 656	1.15 580	0.17 524	0.16 497	0.44 635	0.16 445	0.31 513	0.20 407

FC-DCNN	1.49 649	0.59 412	2.88 604	0.44 530	0.39 536	1.97 661	0.66 606	1.67 659	1.70 656	2.72 678	2.89 671	4.22 678	2.97 676	2.55 645	2.19 641	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.39 590

Selective-IGEV-i16pb	0.86 589	0.33 227	6.08 678	0.32 343	0.21 274	1.08 621	0.68 612	1.06 617	0.92 598	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

NCCL2	0.65 504	0.94 560	1.96 427	0.43 523	0.30 431	0.71 514	0.68 612	0.84 452	0.65 438	0.70 550	0.60 449	0.86 570	0.54 502	1.56 513	0.57 472	0.20 561	0.16 497	0.67 650	0.25 538	0.22 403	0.24 474

SPS-STEREO	1.07 617	1.13 612	2.88 604	0.65 619	0.69 630	0.99 604	0.68 612	1.05 616	0.87 583	1.36 645	1.23 621	1.46 645	0.94 610	1.87 572	1.72 622	0.66 648	0.61 654	0.58 644	0.57 649	0.65 636	0.77 645
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 689	1.67 658	60.57 722	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 615	0.74 355	4.41 685	19.22 709	2.15 654	1.62 651	7.97 693	1.81 562	8.96 694	0.44 632	2.08 690	0.18 550	0.19 498	0.38 578	4.62 695

CRE-IMP	0.41 264	0.22 53	1.76 312	0.48 562	0.17 161	0.79 560	0.69 615	0.52 209	0.52 292	0.47 321	0.42 280	0.45 340	0.26 244	0.41 227	0.31 299	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.23 460

MeshStereo	1.21 629	1.15 618	3.01 622	0.34 402	0.28 405	1.10 623	0.69 615	1.35 644	1.01 610	2.71 677	2.41 661	2.96 668	1.45 648	2.80 660	1.40 606	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 621	0.26 496
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	0.80 573	0.69 463	3.89 658	0.39 488	0.37 524	0.69 506	0.70 618	0.94 540	0.98 607	0.62 504	0.91 582	0.83 554	0.60 530	2.37 622	0.66 497	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 566

Wz-Net-TNSev	0.91 597	1.73 664	3.08 626	0.36 437	0.31 452	1.00 607	0.71 619	1.06 617	0.97 604	0.71 555	0.72 540	1.09 621	0.87 599	2.42 631	1.59 614	0.20 561	0.20 553	0.16 509	0.20 511	0.44 612	0.35 566

WZ-Net	0.92 599	1.31 637	3.76 655	0.41 508	0.36 512	0.86 582	0.71 619	1.00 593	1.06 617	0.82 591	0.92 584	1.06 617	1.05 620	2.16 610	1.61 615	0.19 551	0.13 432	0.15 490	0.16 445	0.32 522	0.28 512

WCMA_ROB	1.12 619	0.83 524	2.66 574	0.58 604	0.34 490	1.17 630	0.71 619	0.93 531	0.94 600	1.74 658	2.63 667	3.09 670	1.71 659	1.70 537	1.84 627	0.26 604	0.21 562	0.20 566	0.21 517	0.28 487	0.43 603

G-Net	0.99 607	0.64 440	2.76 591	0.57 602	0.67 627	2.03 664	0.72 622	0.76 377	0.67 462	1.14 626	2.56 664	1.30 640	1.02 617	1.48 505	1.74 623	0.25 600	0.24 580	0.24 591	0.26 546	0.37 571	0.31 541

NRIStereo	0.46 332	0.25 107	1.77 321	0.47 554	0.16 130	0.95 599	0.74 623	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

DPSNet	0.86 589	0.60 414	2.34 509	0.58 604	0.36 512	1.07 619	0.75 624	1.30 641	1.05 614	0.70 550	0.68 512	0.94 592	1.29 634	2.08 603	1.82 626	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 616	0.40 596

MFMNet_re	0.92 599	1.28 634	2.53 551	0.82 636	0.76 637	0.90 592	0.75 624	0.98 572	1.04 613	1.03 617	1.05 610	0.84 559	0.94 610	0.83 421	0.72 514	0.68 649	0.60 653	0.63 648	0.60 655	0.77 647	0.74 640

RainbowNet	1.15 624	1.78 666	2.72 583	1.12 655	0.91 645	1.06 614	0.76 626	1.16 633	1.13 627	0.75 567	0.97 595	1.09 621	0.80 587	1.60 524	1.21 590	1.17 670	1.26 680	1.01 666	0.57 649	1.13 662	0.88 656

PFNet+	0.45 320	0.37 267	1.86 374	0.46 549	0.18 208	0.58 359	0.77 627	0.52 209	0.64 424	0.56 431	0.48 325	0.39 287	0.26 244	0.93 432	0.32 312	0.13 423	0.09 272	0.14 459	0.13 371	0.12 157	0.15 298

RTS	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

RTSA	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

ADCP+	0.94 602	1.12 609	3.14 633	0.34 402	0.39 536	1.06 614	0.79 628	0.89 496	0.80 563	0.66 532	0.67 505	0.85 563	1.55 652	0.93 432	4.55 680	0.13 423	0.11 374	0.16 509	0.15 424	0.26 470	0.25 486

CBMV	0.71 539	0.76 489	2.64 571	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 628	0.98 572	0.78 555	0.85 598	0.71 535	0.86 570	1.10 625	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 559
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 616	1.36 645	2.98 619	0.42 519	0.36 512	0.96 600	0.81 632	1.06 617	1.12 625	1.25 638	0.97 595	1.08 619	0.90 605	1.25 474	4.86 682	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 563	0.38 584

MSAF-DinoV2	3.10 679	1.86 672	10.68 692	3.61 691	0.30 431	3.34 679	0.82 633	2.81 681	1.79 660	0.80 580	0.87 576	1.56 650	1.10 625	26.49 720	1.96 629	0.17 524	0.13 432	0.19 557	1.63 687	0.92 654	0.99 664

ACVNet_2	1.42 646	1.81 667	3.23 643	1.08 650	0.92 646	1.32 633	0.85 634	1.49 652	1.69 655	1.19 636	1.73 644	2.13 658	1.03 618	2.50 641	1.40 606	0.91 657	0.53 649	1.00 665	0.55 643	2.11 682	0.85 651

SANet	1.20 628	1.21 626	3.33 648	0.38 478	0.27 390	1.73 653	0.85 634	1.10 624	2.49 676	1.16 627	1.83 646	1.72 652	1.50 651	2.37 622	2.84 657	0.18 536	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.32 522	0.32 550

DSFCA	0.54 426	0.35 254	1.41 215	0.28 232	0.28 405	0.79 560	0.88 636	0.76 377	0.70 483	0.72 558	0.66 502	0.67 475	0.57 517	1.17 464	0.63 488	0.16 509	0.14 451	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.13 229

DEmStereo	0.68 521	0.31 210	2.25 494	0.42 519	0.17 161	0.66 482	0.89 637	0.51 193	0.59 364	0.60 484	1.01 601	0.45 340	1.26 633	1.54 511	2.26 645	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.11 141

SuperB	1.15 624	1.14 614	5.43 674	0.36 437	0.26 377	0.81 568	0.89 637	0.88 490	1.17 628	0.67 536	0.68 512	0.63 444	1.39 645	1.74 544	3.37 668	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	2.80 688	0.25 486

IMH	2.02 662	2.15 686	2.69 579	1.68 669	1.12 661	1.66 650	0.92 639	2.10 674	1.92 665	1.32 643	2.66 668	2.21 660	1.69 658	5.78 686	1.68 619	5.54 694	0.96 676	1.31 675	0.71 662	1.32 673	0.99 664

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 613	1.67 658	2.32 504	0.47 554	0.39 536	1.47 638	0.95 640	0.95 554	0.91 594	0.84 594	0.94 590	1.05 615	0.60 530	2.95 664	0.72 514	0.41 630	0.72 668	0.32 616	0.55 643	0.74 643	1.22 672

WAO-8	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

Venus	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

TorneroNet-64	2.65 669	1.83 668	3.30 645	1.46 664	1.20 663	3.89 682	0.99 643	3.51 689	6.71 691	2.56 674	4.60 687	4.22 678	3.85 682	3.33 671	3.14 662	1.19 671	0.65 656	1.39 678	0.79 667	3.31 690	1.15 670

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 638	1.70 662	2.50 547	0.56 597	0.40 546	2.15 668	0.99 643	1.24 638	1.26 634	1.02 616	1.10 614	1.29 637	0.88 603	3.10 668	1.08 569	1.66 681	0.83 672	0.68 651	0.88 670	1.57 675	1.80 685

NaN_ROB	1.14 622	0.94 560	2.96 615	0.53 583	0.56 607	1.13 626	0.99 643	0.98 572	1.00 608	1.09 622	0.87 576	0.77 531	1.06 622	5.90 687	2.72 654	0.16 509	0.23 576	0.16 509	0.24 532	0.22 403	0.36 574

DDVS	0.62 485	0.40 299	1.40 213	2.21 680	0.35 503	0.87 586	1.00 646	0.69 321	0.50 277	0.53 391	0.56 416	0.90 580	0.37 364	1.22 468	0.47 423	0.15 488	0.14 451	0.14 459	0.12 338	0.19 354	0.22 435

Dean	1.79 656	1.83 668	3.92 659	1.29 660	1.07 658	1.55 643	1.00 646	1.95 670	2.33 672	1.47 654	4.19 686	4.26 681	1.33 640	2.21 613	1.48 610	1.14 669	0.68 662	1.18 669	0.74 663	1.24 668	0.98 659

aanetorigin	0.77 565	0.80 510	2.59 565	0.43 523	0.44 565	0.58 359	1.01 648	0.57 247	0.68 464	1.53 655	1.23 621	0.81 547	1.08 623	1.07 449	1.07 568	0.18 536	0.15 479	0.17 530	0.21 517	0.54 628	0.30 532

WAO-6	1.58 653	1.54 651	2.32 504	1.14 656	1.00 652	2.30 671	1.03 649	1.82 666	2.85 680	1.25 638	2.61 666	2.20 659	1.56 653	2.47 639	1.99 632	0.95 661	0.67 658	1.19 672	0.83 668	1.08 659	0.88 656

LVE	1.96 660	2.17 687	3.14 633	1.68 669	1.80 678	1.63 647	1.03 649	2.34 676	2.81 679	1.25 638	2.89 671	4.24 680	1.29 634	2.79 659	1.44 608	2.85 689	0.91 675	1.18 669	1.46 684	1.23 667	1.10 669

TorneroNet	5.50 687	1.92 676	3.16 635	1.47 665	1.25 666	14.07 696	1.06 651	4.90 690	20.99 714	10.17 695	16.48 705	11.88 701	6.93 691	3.34 672	4.20 677	1.30 675	0.69 664	1.45 680	0.86 669	2.61 687	1.20 671

MADNet+	1.36 640	1.93 677	5.95 676	0.81 635	0.59 613	1.57 644	1.09 652	1.39 648	1.22 631	0.84 594	1.01 601	1.25 635	1.12 627	3.19 669	2.36 648	0.45 634	0.47 644	0.38 628	0.34 594	0.59 631	0.57 625

WAO-7	1.48 648	1.63 654	2.49 543	0.93 642	0.75 634	1.72 652	1.10 653	1.84 667	1.96 667	1.43 652	2.54 663	1.97 655	1.61 655	3.06 666	2.08 636	0.69 650	0.66 657	0.94 661	0.74 663	0.80 649	0.69 637

notaker	2.66 670	2.07 679	3.31 647	2.61 685	1.43 667	1.76 654	1.11 654	2.76 680	1.79 660	2.26 669	11.53 700	3.96 676	4.29 684	3.09 667	2.76 656	1.55 680	0.88 674	1.70 686	1.07 678	2.00 681	1.35 674

LSM	3.31 681	1.11 608	5.29 673	9.40 697	30.65 716	0.84 576	1.12 655	0.91 514	1.22 631	1.36 645	2.19 655	0.93 588	0.83 591	1.66 531	0.90 538	0.21 569	0.31 612	0.24 591	0.28 555	0.39 588	6.33 697

AnyNet_C32	1.00 611	1.33 642	2.53 551	0.49 564	0.54 601	1.15 628	1.14 656	0.91 514	0.89 591	1.11 623	0.95 592	0.87 572	0.93 607	1.50 506	4.07 675	0.21 569	0.20 553	0.25 596	0.24 532	0.38 578	0.33 559

CSAN	1.25 633	1.12 609	3.04 623	0.51 573	0.37 524	1.06 614	1.15 657	1.22 634	1.08 619	1.17 633	1.91 648	1.04 613	1.31 637	5.96 688	2.43 650	0.26 604	0.22 568	0.24 591	0.24 532	0.31 513	0.30 532

PSM-AAD	0.63 492	0.22 53	1.77 321	0.37 461	0.23 324	0.86 582	1.17 658	0.59 262	0.60 369	0.64 523	0.71 535	0.68 482	2.93 674	0.65 375	0.31 299	0.09 143	0.07 76	0.17 530	0.15 424	0.13 192	0.33 559

IMH-64-1	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

IMH-64	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

DANet	0.80 573	0.65 447	2.21 482	1.19 657	0.48 589	0.74 533	1.25 661	0.89 496	1.53 649	0.89 601	0.71 535	0.96 595	0.56 511	1.83 564	0.96 546	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 683	1.97 678	5.27 672	1.71 671	1.47 671	1.96 659	1.28 662	3.19 683	17.33 709	2.12 662	15.91 703	9.18 694	1.57 654	8.42 692	1.98 631	1.52 679	1.26 680	1.67 685	1.19 680	1.67 677	1.40 676

SAMSARA	0.91 597	0.97 578	2.22 486	0.80 632	0.58 611	1.32 633	1.31 663	1.01 601	0.94 600	1.36 645	0.87 576	1.38 642	0.90 605	1.72 541	1.02 562	0.24 595	0.30 611	0.22 577	0.25 538	0.36 563	0.35 566

SGM-Forest	1.04 615	0.42 317	3.59 654	0.41 508	0.32 462	1.05 613	1.32 664	0.94 540	0.83 574	1.16 627	2.23 658	1.03 610	1.39 645	2.49 640	2.35 647	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 550
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	0.99 607	0.66 454	1.67 273	0.75 627	0.99 651	0.73 527	1.33 665	0.94 540	0.91 594	0.70 550	1.06 611	0.75 523	1.75 661	0.95 435	2.39 649	1.20 672	0.41 637	0.48 638	0.59 654	0.85 651	0.60 629

HanzoNet	7.64 690	2.86 690	5.05 670	7.01 694	3.97 687	2.18 669	1.34 666	3.37 688	4.05 684	13.17 701	10.58 694	10.73 696	16.52 706	8.45 693	10.51 699	10.48 706	9.72 708	5.59 700	13.46 708	6.84 699	6.83 698

AnyNet_C01	1.14 622	1.49 649	4.23 666	0.54 588	0.53 599	1.51 642	1.37 667	1.04 615	1.07 618	1.17 633	1.33 630	1.15 629	1.08 623	1.61 527	2.74 655	0.25 600	0.22 568	0.28 603	0.24 532	0.48 616	0.40 596

SGM_RVC	1.89 658	0.92 552	2.50 547	0.96 646	0.93 647	1.63 647	1.37 667	1.52 654	12.43 696	1.85 659	1.69 643	2.40 664	1.74 660	2.81 661	1.71 621	0.53 638	0.47 644	0.42 631	0.47 629	0.74 643	0.74 640
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 585	0.81 515	2.40 522	0.61 614	0.18 208	1.48 639	1.39 669	1.60 657	0.74 522	1.94 660	0.85 572	0.73 511	1.68 657	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 586	0.25 449	0.12 186

UNDER WATER	2.74 671	1.85 670	4.54 668	1.81 675	1.44 669	2.34 672	1.40 670	3.24 684	6.60 690	2.60 675	2.76 669	5.75 687	5.24 688	3.02 665	4.01 674	1.45 677	0.81 671	1.59 684	1.06 677	1.80 678	1.51 678

EDNetEfficient	1.27 634	0.70 468	4.05 663	0.64 617	0.98 648	0.94 598	1.40 670	0.85 460	1.75 658	2.34 671	1.33 630	1.05 615	2.21 668	1.58 521	4.15 676	0.15 488	0.19 542	0.14 459	0.27 551	0.38 578	0.32 550

ktn	4.35 684	2.10 680	2.89 607	1.80 673	1.49 673	2.13 667	1.41 672	2.26 675	12.72 697	11.41 699	16.43 704	11.15 697	3.75 680	4.36 683	3.18 663	1.82 683	0.98 678	1.73 687	1.21 681	2.97 689	1.27 673

Selective-IGEV-i16pa	47.65 723	67.17 724	7.20 682	2.47 682	2.32 683	116.02 725	1.42 673	90.41 726	82.69 725	32.69 724	90.10 724	60.10 725	84.41 725	129.53 726	52.52 723	50.16 723	15.10 710	18.00 714	9.63 705	0.94 655	40.09 724

GrayStereo	0.66 509	0.19 10	1.76 312	0.90 639	0.23 324	0.62 430	1.42 673	0.62 283	0.60 369	0.72 558	0.78 556	0.56 411	3.07 677	0.60 353	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.21 517	0.11 140	0.18 371

UNDER WATER-64	2.47 668	1.89 673	4.86 669	1.82 676	1.44 669	3.18 678	1.57 675	2.62 677	5.64 687	2.05 661	2.13 653	4.13 677	3.76 681	2.62 648	3.42 669	1.47 678	0.85 673	1.57 683	1.07 678	1.82 679	1.49 677

PWCK	1.49 649	1.90 674	3.22 642	1.09 652	0.54 601	1.71 651	1.73 676	1.49 652	1.53 649	1.44 653	1.80 645	1.82 653	1.30 636	3.34 672	1.76 624	1.07 667	0.56 651	0.97 664	0.58 652	1.38 674	0.65 634

FTStereo	0.76 561	0.18 6	2.35 512	0.71 623	0.21 274	0.73 527	1.79 677	0.57 247	0.53 309	1.07 620	1.63 642	1.29 637	2.13 666	0.75 404	0.29 267	0.19 551	0.08 183	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.40 596

IGEV-RUCA	2.28 665	0.30 196	1.15 149	0.40 500	1.86 679	2.06 666	1.90 678	1.36 645	1.80 662	3.70 685	3.76 682	5.02 685	8.19 694	2.12 608	1.63 616	0.25 600	0.76 669	2.72 692	1.91 688	2.39 685	2.36 690

ADCL	0.99 607	0.79 508	2.43 529	0.39 488	0.32 462	1.50 641	1.90 678	0.92 523	0.97 604	1.26 641	1.27 623	1.00 604	1.42 647	1.14 461	3.31 666	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

EAI-Stereo	0.78 569	0.25 107	1.67 273	0.54 588	0.59 613	1.95 658	2.05 680	1.11 628	0.64 424	0.95 611	1.49 637	0.50 376	0.67 558	0.59 346	1.44 608	0.09 143	0.19 542	0.09 160	0.49 634	0.13 192	0.22 435

DStereoFS	2.23 664	2.10 680	2.47 539	1.61 668	1.88 680	3.81 681	2.06 681	1.95 670	3.33 682	2.38 672	3.31 678	2.37 662	4.92 685	2.45 636	3.27 664	1.03 664	1.27 682	0.55 643	1.04 676	0.70 640	2.05 687

ELAS	1.39 643	0.79 508	2.86 602	0.53 583	0.50 591	2.81 676	2.20 682	1.61 658	1.50 648	2.28 670	2.35 659	1.82 653	2.13 666	1.73 542	2.22 642	0.35 626	0.37 623	0.35 620	0.35 598	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 667	0.50 372	1.93 405	1.80 673	2.56 684	10.86 694	2.30 683	1.22 634	0.80 563	0.62 504	1.16 618	1.13 626	0.56 511	16.09 705	1.18 585	0.20 561	0.09 272	0.43 634	1.62 686	0.94 655	1.58 681

MADNet++	2.79 672	2.11 683	2.97 618	2.49 683	2.28 682	2.95 677	2.31 684	2.67 678	2.47 675	3.03 682	3.13 676	2.70 667	2.92 673	4.10 680	4.48 679	2.68 688	2.24 692	3.04 695	2.44 692	2.37 684	2.34 689

MANE	2.90 676	1.14 614	2.96 615	1.03 648	1.01 653	5.01 687	2.45 685	5.36 691	6.88 692	3.58 684	4.76 689	5.99 688	4.99 686	4.23 681	4.61 681	0.56 643	0.67 658	0.44 635	0.78 665	0.51 623	1.03 667

ELAS_RVC	1.37 642	0.78 506	3.21 641	0.55 595	0.50 591	1.49 640	2.48 686	1.48 651	1.71 657	2.13 665	2.09 651	2.07 657	2.56 672	1.90 582	2.02 633	0.35 626	0.36 621	0.37 626	0.34 594	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 657	1.43 646	3.81 656	0.87 637	1.01 653	2.38 673	2.53 687	1.36 645	1.75 658	2.92 680	3.22 677	2.65 666	2.93 674	2.22 616	3.10 661	0.72 651	0.69 664	0.63 648	0.62 656	0.77 647	0.98 659

THIR-Stereo	0.86 589	0.62 425	2.13 465	0.25 134	0.16 130	0.58 359	2.74 688	0.59 262	0.51 284	0.62 504	1.62 641	0.97 598	1.80 662	1.69 536	2.25 644	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.11 141

JetBlue	1.78 655	1.63 654	3.92 659	0.73 624	1.21 664	4.38 686	3.35 689	1.59 656	1.20 630	1.26 641	1.52 639	2.37 662	1.88 663	3.23 670	3.00 658	0.53 638	0.47 644	0.48 638	0.49 634	1.29 670	0.97 658

SGM-ForestM	2.98 677	1.70 662	3.52 653	0.67 621	0.47 587	5.18 688	3.36 690	3.30 687	2.86 681	4.44 686	3.79 683	9.80 695	5.50 689	6.29 689	6.52 689	0.27 609	0.36 621	0.24 591	0.27 551	0.38 578	0.58 627

LE_ROB	4.43 685	1.35 644	9.38 687	2.79 686	3.93 686	2.43 674	3.46 691	2.68 679	11.19 694	11.66 700	4.73 688	5.26 686	10.46 696	4.50 684	9.49 695	0.82 656	0.69 664	1.34 676	0.98 674	0.75 645	0.76 644

CrosDoStereo	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DeepStereo_LL	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DStereoSA	2.12 663	0.98 582	2.80 598	1.25 659	2.23 681	1.97 661	4.62 694	1.22 634	2.54 677	1.16 627	3.84 684	1.00 604	4.05 683	2.07 601	5.29 685	0.93 658	1.48 683	0.48 638	1.51 685	0.95 657	1.95 686

JetRed	3.29 680	4.93 691	10.17 691	1.45 663	1.72 677	7.44 690	5.05 695	3.06 682	2.12 671	2.41 673	2.39 660	2.99 669	2.37 669	3.51 675	6.44 688	1.32 676	1.90 688	1.37 677	1.23 682	2.21 683	1.76 683

TCMNet-wrong-test	5.51 688	6.62 694	6.20 679	13.02 704	11.90 697	7.14 689	5.53 696	6.99 696	1.44 645	2.65 676	3.10 675	8.37 693	5.95 690	4.75 685	6.05 687	3.07 691	0.98 678	2.38 691	1.99 689	6.62 698	5.43 696

DGSMNet	2.89 675	0.63 435	3.18 638	3.43 690	4.17 688	2.57 675	6.98 697	0.97 568	0.83 574	0.56 431	1.86 647	0.79 540	0.62 544	1.64 529	1.39 604	4.61 693	5.01 698	5.17 698	4.71 698	4.44 695	4.19 694

Selective-IGEV-i1pa	9.22 695	12.57 702	9.49 689	2.20 679	1.49 673	16.83 700	8.03 698	14.34 706	11.26 695	10.52 696	15.24 702	14.52 705	11.94 705	18.22 710	9.78 697	7.79 705	3.09 694	5.20 699	2.49 693	2.46 686	6.90 699

BEATNet-Init1	12.10 699	11.19 698	27.29 719	2.99 687	3.51 685	21.84 713	11.10 699	14.34 706	13.83 704	20.34 710	20.33 710	26.35 721	20.03 708	19.06 711	14.80 707	1.74 682	1.81 685	2.05 689	2.49 693	3.69 692	3.12 692

HaxPig	19.86 706	22.40 712	22.34 707	17.95 706	17.95 705	11.77 695	11.89 700	16.02 710	15.89 708	21.10 711	21.41 711	18.74 709	18.39 707	20.08 712	19.69 710	23.63 719	23.22 718	24.06 716	23.69 716	23.00 715	23.95 716

MEDIAN_ROB	23.96 709	27.05 720	26.39 718	22.16 708	22.13 707	16.12 699	13.97 701	20.24 711	20.05 710	25.50 722	25.31 720	22.96 711	22.63 712	24.39 713	23.24 714	28.20 720	27.23 722	28.62 718	27.75 720	27.50 716	27.76 719

AVERAGE_ROB	26.93 717	30.34 721	29.27 720	25.82 709	25.34 708	19.48 709	15.17 702	23.55 715	23.00 717	28.45 723	27.87 721	26.25 720	25.86 722	26.96 722	25.55 715	31.30 721	30.07 723	31.76 719	30.81 721	30.79 720	30.93 720

tt	4.93 686	0.27 137	4.20 665	2.29 681	1.58 675	10.20 693	16.97 703	9.42 699	5.02 686	1.67 657	1.28 624	4.68 683	5.03 687	3.37 674	5.92 686	6.16 696	9.47 707	2.82 693	3.18 695	3.60 691	1.53 679

DPSimNet_ROB	17.97 705	20.20 711	24.98 713	17.62 705	15.92 704	21.53 712	21.00 704	13.70 704	15.61 707	23.89 721	14.69 701	22.87 710	24.58 721	12.70 702	14.56 705	18.48 714	12.91 709	20.21 715	12.05 706	17.76 705	14.17 707

USTest	8.10 691	7.17 695	8.96 686	9.25 696	9.05 692	15.27 697	23.78 705	9.96 700	9.47 693	5.94 690	6.75 690	7.80 692	7.48 692	8.83 694	11.21 700	2.21 687	3.56 695	2.86 694	3.20 696	5.02 696	4.16 693

DGTPSM_ROB	8.89 694	5.62 692	12.25 696	5.92 693	11.32 695	8.54 691	24.18 706	6.40 693	13.49 700	5.15 687	11.46 698	6.19 690	10.92 698	7.00 690	13.72 701	4.47 692	7.65 699	3.92 696	7.45 703	4.38 694	7.87 702

DPSMNet_ROB	9.48 696	5.64 693	13.01 700	8.82 695	11.82 696	8.54 691	24.20 707	6.41 694	13.65 703	5.32 689	11.47 699	6.33 691	10.92 698	7.69 691	13.89 702	7.25 704	8.19 703	5.06 697	7.78 704	5.31 697	8.26 703

xxxxx1	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

tt_ll	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

ff	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

iinet-test	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

IINet	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

Anonymous_1	22.91 707	11.20 699	12.13 695	12.75 701	26.28 715	19.43 708	27.92 713	14.08 705	13.61 701	14.96 704	10.58 694	11.26 700	11.19 702	12.55 701	14.57 706	38.28 722	7.88 702	34.96 720	63.99 722	89.57 725	10.94 706

DPSM_ROB	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

DPSM	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

LSM0	26.58 716	22.63 719	25.88 717	30.13 716	52.21 724	39.94 722	56.74 716	28.97 720	28.72 718	21.14 713	22.26 712	24.43 719	23.88 715	26.54 721	30.87 718	14.32 713	16.55 711	13.12 712	14.71 709	17.92 712	20.60 715

FlowAnything	24.85 713	22.54 714	25.10 714	26.11 713	25.76 710	39.86 718	57.00 717	28.89 719	28.87 722	21.31 718	22.68 718	24.22 716	23.87 714	26.39 717	30.89 722	14.26 708	16.78 717	13.10 710	14.90 715	17.78 706	16.69 708

Selective-RAFT-Error	24.87 715	22.59 718	25.14 715	26.13 715	25.82 714	39.93 721	57.03 718	28.97 720	28.95 723	21.21 717	22.65 717	24.25 718	23.98 720	26.43 718	30.83 717	14.27 711	16.71 713	13.10 710	14.82 711	17.82 711	16.76 713

Hybrid-DGEV	24.86 714	22.58 717	25.22 716	26.11 713	25.76 710	39.92 720	57.06 719	29.03 722	29.01 724	21.12 712	22.64 716	24.13 713	23.91 719	26.46 719	30.82 716	14.27 711	16.70 712	13.09 706	14.83 714	17.78 706	16.71 709

CasAABBNet	24.81 712	22.53 713	24.83 712	26.08 710	25.74 709	39.86 718	57.06 719	28.87 718	28.83 721	21.16 716	22.54 715	24.22 716	23.89 718	26.38 714	30.87 718	14.25 707	16.71 713	13.09 706	14.81 710	17.78 706	16.71 709

RAFT-FEzeroshot	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

RAFT-FE	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

RSGM-EC	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

acva	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

PML	23.15 708	16.83 703	7.78 683	5.49 692	9.93 694	51.13 723	104.50 725	5.76 692	13.62 702	37.30 725	105.93 725	30.86 722	23.50 713	12.07 697	7.87 693	6.30 697	2.12 691	6.32 703	2.43 691	10.44 704	2.90 691

test_example2	115.39 724	123.23 725	94.57 723	115.52 722	123.55 725	101.63 724	114.33 726	53.41 725	99.48 726	134.90 726	135.05 726	85.83 726	85.11 726	111.32 725	106.15 726	152.55 726	205.26 726	99.78 726	114.96 726	140.96 726	110.20 725

ccccc		297.21 726		374.70 725	380.44 726	203.92 726		216.32 727		203.37 727		215.01 727		312.78 727		412.57 727	356.13 727	256.09 727	227.69 727	428.88 727

ASD4		19.65 705

Low-res two-view benchmark