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

DF_test	0.20 21	0.28 173	1.00 149	0.23 95	0.16 150	0.15 1	0.15 50	0.28 9	0.25 9	0.15 15	0.16 47	0.14 16	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.08 56

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 26	0.61 30	0.21 37	0.13 56	0.15 1	0.16 77	0.21 1	0.36 135	0.11 1	0.17 52	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 101	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.11 156

PipStereo	0.19 8	0.26 131	0.85 104	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.12 173	0.09 86

PSi22b	0.20 21	0.26 131	0.88 115	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.10 352	0.07 2	0.06 25	0.12 173	0.09 86

PSi22a	0.20 21	0.28 173	0.89 119	0.20 10	0.11 11	0.16 3	0.14 28	0.32 25	0.35 103	0.12 2	0.09 1	0.22 147	0.16 76	0.20 4	0.14 4	0.09 153	0.09 299	0.07 2	0.05 1	0.13 210	0.11 156

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 171	0.19 3	0.13 56	0.16 3	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 69	0.15 40	0.14 33	0.19 2	0.21 162	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.10 114	0.08 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depth_test_26	0.22 64	0.28 173	0.91 127	0.20 10	0.13 56	0.18 7	0.13 12	0.31 20	0.41 203	0.16 27	0.31 228	0.19 118	0.13 20	0.22 26	0.14 4	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.10 114	0.14 277

CroCo-Stereo	0.30 176	0.45 359	1.08 165	0.31 350	0.17 184	0.19 8	0.21 205	0.73 387	0.50 306	0.21 117	0.24 137	0.55 440	0.22 187	0.27 77	0.26 254	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.12 173	0.09 86
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
VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.24 43	0.19 101	0.12 421	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.15 320

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.28 95	0.19 101	0.12 421	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.15 320

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.32 25	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 89	0.19 3	0.15 113	0.20 9	0.15 50	0.31 20	0.19 2	0.16 27	0.17 52	0.15 40	0.13 20	0.22 26	0.17 59	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.10 254	0.08 43	0.07 12

Foundation-i32	0.20 21	0.28 173	0.87 112	0.20 10	0.11 11	0.20 9	0.15 50	0.32 25	0.36 135	0.13 5	0.10 3	0.25 198	0.14 33	0.19 2	0.15 15	0.09 153	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.11 151	0.12 205

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 123	0.17 1	0.13 56	0.21 15	0.17 91	0.29 10	0.24 6	0.15 15	0.17 52	0.10 1	0.13 20	0.20 4	0.19 101	0.08 69	0.09 299	0.11 325	0.14 433	0.13 210	0.11 156

FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 97	0.21 37	0.22 337	0.21 15	0.16 77	0.25 3	0.38 157	0.15 15	0.11 8	0.18 92	0.17 85	0.23 36	0.16 37	0.09 153	0.13 467	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

small-0shot	0.21 39	0.38 291	0.93 132	0.20 10	0.14 81	0.22 17	0.21 205	0.31 20	0.39 172	0.14 10	0.24 137	0.14 16	0.12 12	0.20 4	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.09 81	0.07 12

DispViT+	0.23 76	0.23 81	0.98 146	0.19 3	0.44 605	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.37 149	0.19 85	0.16 47	0.18 92	0.15 58	0.38 231	0.17 59	0.11 358	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 87	0.38 291	1.37 234	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.40 190	0.14 10	0.25 154	0.15 40	0.15 58	0.25 52	0.18 73	0.09 153	0.07 85	0.07 2	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
anonymous	0.24 87	0.43 337	1.04 158	0.24 126	0.15 113	0.23 20	0.22 248	0.39 78	0.28 26	0.20 102	0.24 137	0.16 54	0.13 20	0.28 95	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.20 432

CroCo-Stereo Lap2	0.33 203	0.61 441	1.47 261	0.32 380	0.38 570	0.23 20	0.22 248	0.58 281	0.46 263	0.22 139	0.27 176	0.29 253	0.23 214	0.32 157	0.26 254	0.09 153	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.21 416	0.14 277

S2M2_L	0.24 87	0.29 188	0.90 123	0.23 95	0.17 184	0.24 22	0.09 3	0.36 55	0.45 252	0.17 52	0.25 154	0.23 164	0.17 85	0.24 43	0.28 280	0.15 523	0.12 441	0.11 325	0.12 370	0.15 272	0.11 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 146	0.48 378	1.52 276	0.26 202	0.18 232	0.25 23	0.19 130	0.42 112	0.35 103	0.20 102	0.25 154	0.20 125	0.16 76	0.24 43	0.24 225	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.12 173	0.08 56

StereoAnything_RVC	0.35 227	1.25 671	1.82 389	0.20 10	0.12 25	0.26 24	0.15 50	0.43 120	0.37 149	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 140	0.46 299	0.14 4	0.11 358	0.09 299	0.08 70	0.05 1	0.76 686	0.18 396

Foundation-i1c-attn	0.22 64	0.18 7	0.68 67	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 158	0.49 201	0.37 149	0.20 102	0.23 125	0.24 182	0.25 246	0.29 115	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 86

Monster-pub-mixall	0.21 39	0.31 220	0.69 69	0.21 37	0.13 56	0.27 25	0.12 6	0.37 61	0.26 16	0.21 117	0.19 69	0.15 40	0.12 12	0.47 311	0.29 295	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 205

dual_stereo	0.23 76	0.25 113	0.66 63	0.21 37	0.15 113	0.27 25	0.15 50	0.62 312	0.40 190	0.15 15	0.13 16	0.18 92	0.14 33	0.37 220	0.19 101	0.09 153	0.31 651	0.07 2	0.10 254	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 104	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.24 43	0.21 162	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 56

Foundation-i1b	0.22 64	0.20 26	0.69 69	0.20 10	0.11 11	0.28 28	0.20 158	0.50 210	0.37 149	0.21 117	0.22 109	0.27 227	0.24 230	0.28 95	0.18 73	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

Test_v1	0.21 39	0.27 144	0.95 138	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.37 61	0.27 19	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.13 20	0.25 52	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 156

LG-Stereo_L1	0.21 39	0.31 220	0.85 104	0.22 67	0.14 81	0.28 28	0.21 205	0.38 71	0.26 16	0.16 27	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 220	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 125

SCV	0.35 227	0.59 434	1.37 234	0.34 440	0.22 337	0.28 28	0.23 289	0.72 373	0.35 103	0.19 85	0.30 211	0.24 182	0.20 155	0.64 392	0.19 101	0.11 358	0.08 203	0.09 174	0.29 603	0.34 574	0.29 551

rvit_stereo_0083	0.25 100	0.19 11	0.58 22	0.28 261	0.18 232	0.28 28	0.22 248	0.38 71	0.54 358	0.23 162	0.30 211	0.27 227	0.26 266	0.37 220	0.24 225	0.14 501	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.12 173	0.10 125

rvit_stereo_ft	0.31 185	0.61 441	1.18 185	0.32 380	0.21 308	0.28 28	0.27 400	0.55 263	0.48 287	0.23 162	0.27 176	0.28 240	0.26 266	0.32 157	0.25 240	0.13 456	0.09 299	0.11 325	0.11 329	0.13 210	0.14 277

Foundation-i1a	0.22 64	0.16 1	0.66 63	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 205	0.50 210	0.39 172	0.25 194	0.22 109	0.27 227	0.25 246	0.33 172	0.18 73	0.08 69	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

WQFJA1++	2.30 708	0.22 60	6.03 719	1.08 693	1.15 704	0.29 35	0.14 28	0.39 78	0.24 6	13.61 750	0.19 69	3.34 716	0.17 85	0.33 172	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	18.19 760	0.14 277

MaDis-Stereo	0.29 159	0.54 412	1.44 252	0.24 126	0.29 452	0.29 35	0.16 77	0.45 144	0.37 149	0.19 85	0.21 89	0.28 240	0.22 187	0.30 132	0.29 295	0.10 265	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.11 151	0.11 156

UniTT-Stereo	0.30 176	0.36 275	1.68 305	0.27 228	0.24 373	0.29 35	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.26 212	0.37 272	0.18 92	0.18 112	0.31 143	0.27 266	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.25 479	0.08 56

LiteMatch	0.25 100	0.69 485	0.65 52	0.28 261	0.14 81	0.30 39	0.21 205	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.37 401	0.25 52	0.40 419	0.10 265	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.12 205

Foundation-i1	0.26 115	0.29 188	0.75 82	0.23 95	0.21 308	0.30 39	0.22 248	0.60 303	0.43 228	0.24 173	0.31 228	0.35 298	0.23 214	0.27 77	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.07 12

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 257	0.53 403	1.66 301	0.26 202	0.15 113	0.30 39	0.19 130	0.67 346	0.46 263	0.29 244	0.52 408	0.38 319	0.16 76	0.41 252	0.20 140	0.08 69	0.68 704	0.09 174	0.07 111	0.34 574	0.21 447

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 146	0.28 173	1.09 169	0.33 407	0.15 113	0.30 39	0.16 77	0.58 281	0.42 217	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.26 266	0.38 231	0.37 393	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.25 580	0.10 114	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 159	0.29 188	0.86 109	0.25 154	0.34 530	0.30 39	0.14 28	0.32 25	0.53 343	0.18 63	0.12 13	0.18 92	0.19 140	0.49 329	0.17 59	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.20 550	0.46 649	0.59 666

sCroCo_RVC	0.33 203	0.32 228	1.89 421	0.34 440	0.27 428	0.30 39	0.22 248	0.48 190	0.44 236	0.22 139	0.33 249	0.25 198	0.25 246	0.32 157	0.24 225	0.14 501	0.16 535	0.12 395	0.12 370	0.15 272	0.13 248

over v1	0.23 76	0.77 525	0.73 79	0.23 95	0.10 2	0.31 47	0.12 6	0.39 78	0.35 103	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.20 155	0.29 115	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 151	0.07 12

PhaseNet	0.25 100	0.26 131	0.96 143	0.25 154	0.15 113	0.31 47	0.16 77	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.18 63	0.28 240	0.17 85	0.30 132	0.27 266	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.10 254	0.14 244	0.26 526

252Zero-FE	0.62 526	0.27 144	0.83 101	0.24 126	0.13 56	0.31 47	0.13 12	0.39 78	0.32 58	8.03 739	0.23 125	0.12 3	0.12 12	0.26 71	0.44 445	0.09 153	0.12 441	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.12 205

LG-Stereo_L2	0.21 39	0.31 220	0.85 104	0.22 67	0.14 81	0.31 47	0.22 248	0.38 71	0.25 9	0.17 52	0.11 8	0.13 5	0.12 12	0.32 157	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 125

LGtest1	0.21 39	0.37 278	0.70 72	0.22 67	0.12 25	0.31 47	0.11 4	0.36 55	0.39 172	0.17 52	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.25 52	0.27 266	0.10 265	0.09 299	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.10 125

rvit_stereo_0081	0.25 100	0.21 42	0.61 30	0.28 261	0.17 184	0.31 47	0.22 248	0.42 112	0.53 343	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.21 170	0.34 186	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.09 86

rvit_stereo_0082	0.25 100	0.21 42	0.61 30	0.28 261	0.17 184	0.31 47	0.22 248	0.42 112	0.53 343	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.21 170	0.34 186	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.09 86

CAS++	0.31 185	0.33 238	1.43 250	0.25 154	0.17 184	0.31 47	0.20 158	0.78 443	0.41 203	0.30 250	0.30 211	0.21 140	0.16 76	0.33 172	0.18 73	0.15 523	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.15 272	0.11 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
derf	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.35 457	0.12 25	0.32 55	0.14 28	0.30 16	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.17 72	0.13 20	0.27 77	0.14 4	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.15 460	0.07 5	0.09 86

qqai	0.21 39	0.20 26	0.63 38	0.39 529	0.13 56	0.32 55	0.15 50	0.35 43	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.27 77	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.27 593	0.07 5	0.09 86

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 81	0.17 1	0.12 25	0.32 55	0.12 6	0.33 35	0.46 263	0.15 15	0.15 34	0.16 54	0.19 140	0.23 36	0.18 73	0.10 265	0.06 24	0.07 2	0.06 25	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
mms	0.27 129	0.26 131	0.91 127	0.25 154	0.18 232	0.32 55	0.23 289	0.37 61	0.31 45	0.21 117	0.30 211	0.23 164	0.17 85	0.46 299	0.21 162	0.08 69	0.10 352	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.47 647

IGEV++	0.34 214	0.43 337	1.32 218	0.31 350	0.14 81	0.32 55	0.21 205	0.70 363	0.34 87	0.22 139	0.28 188	0.22 147	0.27 287	0.35 196	0.27 266	0.09 153	0.39 674	0.08 70	0.15 460	0.25 479	0.45 642

MIF-Stereo (partial)	0.34 214	0.41 322	1.93 438	0.26 202	0.24 373	0.32 55	0.17 91	0.53 246	0.42 217	0.25 194	0.37 272	0.25 198	0.26 266	0.44 274	0.31 331	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.19 384	0.14 277

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

aanet-new-22k	0.28 146	0.52 396	1.51 274	0.24 126	0.13 56	0.33 61	0.22 248	0.37 61	0.32 58	0.18 63	0.24 137	0.18 92	0.21 170	0.27 77	0.16 37	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.09 81	0.31 574

BStereo	0.28 146	0.33 238	1.34 224	0.23 95	0.29 452	0.33 61	0.20 158	0.46 153	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 240	0.07 26	0.07 85	0.16 547	0.21 558	0.12 173	0.11 156

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

zero-FE	0.80 616	0.27 144	8.23 731	0.49 606	0.98 690	0.33 61	0.20 158	0.48 190	1.28 678	0.17 52	0.20 80	0.77 573	0.22 187	0.60 380	0.97 588	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.10 254	0.33 562	0.14 277

MonSter	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

rvit_stereo_0081_aga	0.27 129	0.29 188	1.08 165	0.26 202	0.20 291	0.33 61	0.21 205	0.41 101	0.42 217	0.26 212	0.28 188	0.27 227	0.21 170	0.31 143	0.21 162	0.14 501	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.10 125

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 244	1.34 683	1.24 199	0.23 95	0.12 25	0.33 61	0.20 158	0.40 89	0.33 73	0.25 194	0.21 89	0.16 54	0.14 33	0.27 77	0.63 529	0.55 683	0.06 24	0.11 325	0.13 404	0.25 479	0.49 651

plain	0.37 244	0.47 373	2.15 504	0.27 228	0.19 269	0.33 61	0.20 158	0.58 281	0.46 263	0.23 162	0.37 272	0.23 164	0.25 246	0.45 290	0.28 280	0.11 358	0.08 203	0.13 458	0.09 210	0.42 635	0.12 205

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 76	0.41 322	0.59 23	0.27 228	0.24 373	0.34 71	0.17 91	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.19 69	0.16 54	0.12 12	0.32 157	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.11 151	0.31 574

over-8	0.23 76	0.76 515	0.79 93	0.24 126	0.10 2	0.34 71	0.13 12	0.35 43	0.33 73	0.15 15	0.15 34	0.19 118	0.18 112	0.29 115	0.17 59	0.09 153	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 151	0.07 12

Anonymus	0.21 39	0.21 42	0.75 82	0.25 154	0.14 81	0.34 71	0.16 77	0.32 25	0.31 45	0.18 63	0.15 34	0.23 164	0.17 85	0.27 77	0.24 225	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.10 125

aanet-new-34k	0.27 129	0.57 429	1.36 229	0.23 95	0.11 11	0.34 71	0.20 158	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.27 176	0.17 72	0.22 187	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 551

HUF	0.59 507	0.65 469	2.46 568	0.45 585	0.77 680	0.34 71	0.24 326	0.46 153	0.39 172	0.31 256	0.28 188	0.25 198	0.19 140	0.67 409	0.18 73	0.12 421	2.03 736	0.08 70	0.06 25	0.31 544	1.59 724

rvit_stereo_0080	0.27 129	0.38 291	0.76 85	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 400	0.54 259	0.44 236	0.24 173	0.26 167	0.27 227	0.22 187	0.29 115	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.10 244	0.10 254	0.15 272	0.11 156

whm_eth	0.27 129	0.38 291	0.76 85	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 400	0.54 259	0.44 236	0.24 173	0.26 167	0.27 227	0.22 187	0.29 115	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.10 244	0.10 254	0.15 272	0.11 156

sAnonymous2	0.38 257	0.62 447	2.15 504	0.31 350	0.24 373	0.34 71	0.27 400	0.53 246	0.46 263	0.24 173	0.29 196	0.23 164	0.28 306	0.28 95	0.22 188	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.13 404	0.38 610	0.35 602

CroCo_RVC	0.38 257	0.62 447	2.15 504	0.31 350	0.24 373	0.34 71	0.27 400	0.53 246	0.46 263	0.24 173	0.29 196	0.23 164	0.28 306	0.28 95	0.22 188	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.13 404	0.38 610	0.35 602

over-9	0.24 87	0.77 525	0.85 104	0.23 95	0.11 11	0.35 80	0.13 12	0.37 61	0.34 87	0.15 15	0.14 31	0.19 118	0.19 140	0.29 115	0.17 59	0.09 153	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 129	0.46 363	1.39 241	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.21 205	0.40 89	0.25 9	0.18 63	0.21 89	0.17 72	0.18 112	0.25 52	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 597	0.08 43	0.27 535

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 100	0.35 265	0.69 69	0.23 95	0.27 428	0.35 80	0.20 158	0.44 129	0.28 26	0.21 117	0.22 109	0.14 16	0.22 187	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 203	0.08 70	0.47 671	0.09 81	0.34 599

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 159	0.53 403	1.28 207	0.22 67	0.32 502	0.35 80	0.19 130	0.46 153	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.18 92	0.18 112	0.21 12	0.14 4	0.08 69	0.10 352	0.08 70	0.46 670	0.10 114	0.32 584

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 115	0.38 291	0.90 123	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.22 248	0.44 129	0.33 73	0.21 117	0.25 154	0.16 54	0.22 187	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.45 667	0.08 43	0.27 535

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 66	0.19 3	0.12 25	0.35 80	0.17 91	0.27 6	0.31 45	0.16 27	0.13 16	0.15 40	0.15 58	0.28 95	0.13 1	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 159	0.23 81	1.28 207	0.27 228	0.30 470	0.35 80	0.20 158	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 211	0.22 147	0.18 112	0.37 220	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 460	0.16 310	0.29 551

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 26	0.51 2	0.22 67	0.17 184	0.35 80	0.14 28	0.27 6	0.25 9	0.19 85	0.21 89	0.14 16	0.15 58	0.27 77	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 277

FSD					0.29 452	0.35 80	0.33 500	0.44 129	0.46 263	0.32 266	0.32 239	0.37 310	0.32 359	0.35 196	0.32 344	0.28 652	0.27 642	0.31 654	0.30 613	0.31 544

SCV_C0	0.33 203	0.43 337	1.42 249	0.25 154	0.16 150	0.35 80	0.20 158	0.68 351	0.44 236	0.24 173	0.27 176	0.29 253	0.20 155	0.58 367	0.18 73	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.30 613	0.26 500	0.17 376

AIO_test	0.39 272	0.37 278	1.19 187	0.73 667	0.67 669	0.35 80	0.25 351	0.47 175	0.34 87	0.34 274	0.22 109	0.33 286	0.17 85	1.31 516	0.19 101	0.11 358	0.15 517	0.08 70	0.21 558	0.15 272	0.23 489

ours_stereo	0.27 129	0.25 113	1.21 193	0.25 154	0.17 184	0.35 80	0.23 289	0.38 71	0.35 103	0.20 102	0.31 228	0.23 164	0.17 85	0.41 252	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.18 396

rvit_0105_6	0.31 185	0.29 188	1.00 149	0.31 350	0.18 232	0.35 80	0.25 351	0.51 221	0.61 425	0.25 194	0.28 188	0.32 274	0.25 246	0.39 239	0.25 240	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.13 404	0.14 244	0.13 248

MoCha-V2	0.36 237	0.32 228	1.41 244	0.36 478	0.31 491	0.35 80	0.19 130	0.57 275	0.39 172	0.30 250	0.32 239	0.28 240	0.27 287	0.47 311	0.24 225	0.08 69	0.56 693	0.08 70	0.38 653	0.18 362	0.12 205

Selective-IGEV	0.29 159	0.23 81	1.28 207	0.27 228	0.30 470	0.35 80	0.20 158	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 211	0.22 147	0.18 112	0.37 220	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 460	0.16 310	0.29 551

over-6	0.26 115	0.78 535	1.04 158	0.23 95	0.11 11	0.36 95	0.15 50	0.46 153	0.37 149	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.18 112	0.37 220	0.16 37	0.10 265	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 115	0.47 373	1.36 229	0.25 154	0.12 25	0.36 95	0.18 114	0.40 89	0.35 103	0.18 63	0.21 89	0.18 92	0.21 170	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.11 156

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 129	0.40 312	0.87 112	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 137	0.18 92	0.23 214	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.30 613	0.13 210	0.55 660

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 10	0.13 56	0.36 95	0.13 12	0.35 43	0.31 45	0.16 27	0.14 31	0.17 72	0.15 58	0.25 52	0.23 199	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 39	0.22 60	0.51 2	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.42 112	0.34 87	0.23 162	0.27 176	0.14 16	0.18 112	0.33 172	0.24 225	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 39	0.35 265	0.65 52	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.37 61	0.40 190	0.21 117	0.12 13	0.17 72	0.12 12	0.25 52	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.10 125

Occ-G	0.30 176	0.30 206	1.33 220	0.23 95	0.15 113	0.36 95	0.25 351	0.43 120	0.31 45	0.26 212	0.35 262	0.46 391	0.22 187	0.30 132	0.25 240	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.16 483	0.31 544	0.08 56

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 129	0.40 312	0.86 109	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 137	0.18 92	0.23 214	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.30 613	0.13 210	0.55 660

MGA	0.19 8	0.27 144	0.57 19	0.20 10	0.18 232	0.37 103	0.14 28	0.30 16	0.25 9	0.18 63	0.14 31	0.15 40	0.10 2	0.30 132	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.08 56

CAR	0.19 8	0.28 173	0.60 25	0.21 37	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.19 85	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.27 77	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.10 114	0.08 56

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 144	0.60 25	0.20 10	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.18 63	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.30 132	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.10 114	0.08 56

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 99	0.21 37	0.12 25	0.37 103	0.16 77	0.33 35	0.28 26	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.13 20	0.22 26	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 100	0.33 238	1.13 174	0.26 202	0.12 25	0.37 103	0.21 205	0.45 144	0.36 135	0.20 102	0.27 176	0.15 40	0.29 329	0.24 43	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 151	0.12 205

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 129	0.39 304	0.79 93	0.24 126	0.24 373	0.37 103	0.21 205	0.37 61	0.33 73	0.19 85	0.27 176	0.18 92	0.22 187	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 486	0.08 70	0.51 680	0.08 43	0.39 626

Replicate-Monster	0.23 76	0.40 312	0.94 137	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.13 12	0.40 89	0.36 135	0.22 139	0.15 34	0.15 40	0.15 58	0.40 246	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 320

FlowAnything_test	0.23 76	0.32 228	0.52 5	0.28 261	0.17 184	0.37 103	0.20 158	0.38 71	0.24 6	0.24 173	0.20 80	0.21 140	0.17 85	0.26 71	0.25 240	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.16 483	0.17 334	0.12 205

water-stereo	0.24 87	0.17 2	0.88 115	0.24 126	0.14 81	0.37 103	0.17 91	0.43 120	0.32 58	0.26 212	0.35 262	0.26 213	0.24 230	0.22 26	0.25 240	0.09 153	0.09 299	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.10 125

3.25w_new	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 89	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 89	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.59 23	0.22 67	0.12 25	0.37 103	0.22 248	0.50 210	0.38 157	0.22 139	0.21 89	0.12 3	0.22 187	0.26 71	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

AIO_rvc	0.41 290	0.64 462	1.29 210	0.58 647	0.39 576	0.37 103	0.24 326	0.50 210	0.43 228	0.28 235	0.23 125	0.25 198	0.16 76	0.99 472	0.19 101	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.25 479	0.85 690

fffy	0.28 146	0.24 99	1.19 187	0.27 228	0.15 113	0.37 103	0.22 248	0.42 112	0.32 58	0.20 102	0.29 196	0.26 213	0.20 155	0.44 274	0.20 140	0.08 69	0.10 352	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.18 396

rvit_0105_4	0.35 227	0.35 265	1.45 255	0.31 350	0.18 232	0.37 103	0.28 420	0.59 290	0.62 443	0.27 228	0.31 228	0.35 298	0.27 287	0.43 265	0.25 240	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.12 205

AIO-Stereo	0.30 176	0.27 144	1.25 200	0.27 228	0.24 373	0.37 103	0.20 158	0.52 237	0.36 135	0.21 117	0.30 211	0.23 164	0.14 33	0.31 143	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.38 653	0.19 384	0.31 574

RSM	0.28 146	0.26 131	0.97 144	0.25 154	0.24 373	0.37 103	0.21 205	0.49 201	0.44 236	0.21 117	0.27 176	0.28 240	0.17 85	0.38 231	0.20 140	0.07 26	0.07 85	0.09 174	0.34 636	0.21 416	0.16 355

FAST (zero-shot)	0.27 129	0.32 228	0.78 91	0.31 350	0.49 630	0.38 120	0.19 130	0.41 101	0.43 228	0.17 52	0.22 109	0.18 92	0.24 230	0.34 186	0.20 140	0.13 456	0.14 486	0.09 174	0.10 254	0.15 272	0.13 248

aanet-new-40k	0.25 100	0.37 278	1.35 227	0.24 126	0.24 373	0.38 120	0.20 158	0.39 78	0.26 16	0.18 63	0.24 137	0.16 54	0.20 155	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.18 396

BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 95	0.09 1	0.38 120	0.15 50	0.32 25	0.33 73	0.16 27	0.12 13	0.23 164	0.19 140	0.27 77	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	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
DDF-Stereo	0.37 244	0.27 144	0.79 93	0.39 529	0.29 452	0.38 120	0.21 205	0.47 175	0.51 313	0.32 266	0.17 52	0.79 582	0.23 214	0.64 392	1.04 607	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.12 370	0.35 587	0.15 320

HH	0.49 408	0.49 382	2.78 635	0.50 610	0.41 595	0.38 120	0.23 289	0.72 373	0.38 157	0.63 556	0.48 360	0.87 614	0.41 445	0.64 392	0.21 162	0.09 153	0.17 555	0.10 244	0.09 210	0.16 310	0.12 205

HanStereo	0.49 408	0.49 382	2.78 635	0.50 610	0.41 595	0.38 120	0.23 289	0.72 373	0.38 157	0.63 556	0.48 360	0.87 614	0.41 445	0.64 392	0.21 162	0.09 153	0.17 555	0.10 244	0.09 210	0.16 310	0.12 205

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 115	0.57 429	0.93 132	0.24 126	0.13 56	0.39 126	0.13 12	0.32 25	0.36 135	0.21 117	0.15 34	0.18 92	0.17 85	0.28 95	0.18 73	0.10 265	0.09 299	0.13 458	0.11 329	0.14 244	0.32 584

Weightmod_eth	0.39 272	0.45 359	0.99 148	0.28 261	0.28 442	0.39 126	0.23 289	0.46 153	0.36 135	0.28 235	0.63 514	0.33 286	0.36 384	0.76 436	0.27 266	0.67 690	0.10 352	0.10 244	0.09 210	0.47 651	0.22 462

aanet-new-60k	0.29 159	0.51 394	1.68 305	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.19 130	0.43 120	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.17 72	0.19 140	0.31 143	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.26 526

aanet-new-70k	0.27 129	0.48 378	1.33 220	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.19 130	0.45 144	0.33 73	0.17 52	0.21 89	0.16 54	0.21 170	0.38 231	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.22 462

aanet-new-28k	0.34 214	0.53 403	2.69 617	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.21 205	0.37 61	0.29 38	0.18 63	0.24 137	0.17 72	0.21 170	0.22 26	0.15 15	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.31 622	0.10 114	0.23 489

LACA2	0.25 100	0.74 511	1.30 213	0.20 10	0.10 2	0.39 126	0.17 91	0.32 25	0.36 135	0.15 15	0.15 34	0.18 92	0.14 33	0.22 26	0.14 4	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1

LCMNet	0.20 21	0.21 42	0.61 30	0.20 10	0.13 56	0.39 126	0.14 28	0.34 41	0.34 87	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.15 58	0.27 77	0.22 188	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 56

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 26	0.60 25	0.20 10	0.11 11	0.39 126	0.15 50	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.15 34	0.17 72	0.16 76	0.26 71	0.21 162	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 86

4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 37	0.15 113	0.39 126	0.13 12	0.39 78	0.33 73	0.22 139	0.21 89	0.13 5	0.20 155	0.29 115	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 39	0.23 81	0.50 1	0.22 67	0.15 113	0.39 126	0.19 130	0.47 175	0.36 135	0.21 117	0.22 109	0.13 5	0.17 85	0.33 172	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

monsterstereo	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.25 154	0.27 428	0.39 126	0.14 28	0.51 221	0.33 73	0.25 194	0.27 176	0.13 5	0.13 20	0.38 231	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 663	0.30 206	9.45 735	3.22 730	5.97 732	0.39 126	0.20 158	0.59 290	0.41 203	0.26 212	0.26 167	0.23 164	0.17 85	0.31 143	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.17 376

RSM++	0.27 129	0.26 131	0.87 112	0.28 261	0.13 56	0.39 126	0.20 158	0.45 144	0.45 252	0.20 102	0.24 137	0.24 182	0.17 85	0.36 209	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.35 640	0.26 500	0.18 396

GCAPDPT-zeroshot	1.09 660	0.30 206	8.70 732	3.22 730	5.88 731	0.39 126	0.20 158	0.59 290	0.41 203	0.26 212	0.26 167	0.23 164	0.17 85	0.31 143	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.19 413

GMStereo	0.38 257	0.99 621	1.91 432	0.27 228	0.16 150	0.39 126	0.23 289	0.47 175	0.62 443	0.38 303	0.34 257	0.25 198	0.25 246	0.39 239	0.29 295	0.14 501	0.08 203	0.10 244	0.12 370	0.15 272	0.11 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DF	0.34 214	0.29 188	0.95 138	0.31 350	0.44 605	0.40 141	0.21 205	0.71 367	0.32 58	0.23 162	0.37 272	0.32 274	0.17 85	0.39 239	0.85 577	0.10 265	0.09 299	0.08 70	0.29 603	0.09 81	0.20 432

aanet-new-32k	0.27 129	0.49 382	1.73 322	0.25 154	0.17 184	0.40 141	0.20 158	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 89	0.20 125	0.22 187	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

aanet-new-30k	0.28 146	0.49 382	1.75 334	0.25 154	0.17 184	0.40 141	0.20 158	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 89	0.20 125	0.22 187	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

aanet-new-24k	0.27 129	0.40 312	1.12 173	0.24 126	0.45 616	0.40 141	0.21 205	0.39 78	0.28 26	0.19 85	0.28 188	0.17 72	0.20 155	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 628	0.09 81	0.10 125

4.5_new	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 194	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 194	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

2.75w_new	0.21 39	0.21 42	0.57 19	0.20 10	0.14 81	0.40 141	0.18 114	0.47 175	0.36 135	0.24 173	0.20 80	0.13 5	0.19 140	0.31 143	0.21 162	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.55 14	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.14 28	0.43 120	0.33 73	0.21 117	0.24 137	0.14 16	0.18 112	0.34 186	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

SGD-Stereo	0.22 64	0.28 173	0.77 89	0.22 67	0.11 11	0.40 141	0.16 77	0.31 20	0.36 135	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.17 85	0.37 220	0.16 37	0.10 265	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 114	0.07 12

MGS-Stereo	0.32 192	0.34 256	1.70 311	0.25 154	0.14 81	0.40 141	0.22 248	0.38 71	0.43 228	0.24 173	0.51 393	0.25 198	0.18 112	0.31 143	0.20 140	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.08 159	0.47 651	0.08 56

CES	0.30 176	0.27 144	1.09 169	0.23 95	0.50 632	0.40 141	0.20 158	0.46 153	0.44 236	0.22 139	0.28 188	0.26 213	0.19 140	0.33 172	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.15 272	0.49 651

monster_256*512	0.32 192	0.53 403	0.71 74	0.28 261	0.19 269	0.41 152	0.24 326	0.66 335	0.51 313	0.29 244	0.37 272	0.47 399	0.37 401	0.34 186	0.28 280	0.08 69	0.06 24	0.11 325	0.10 254	0.18 362	0.15 320

DNS	0.55 476	0.72 498	0.93 132	0.30 320	0.50 632	0.41 152	0.20 158	0.48 190	0.39 172	0.18 63	0.49 377	0.27 227	0.19 140	1.22 506	0.66 537	0.10 265	0.48 688	0.11 325	0.21 558	1.72 718	1.49 718

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 159	0.58 431	0.98 146	0.21 37	0.31 491	0.41 152	0.20 158	0.46 153	0.34 87	0.21 117	0.22 109	0.19 118	0.17 85	0.24 43	0.15 15	0.08 69	0.10 352	0.08 70	0.45 667	0.09 81	0.29 551

FE-Mocha	0.41 290	0.31 220	1.44 252	0.28 261	0.33 517	0.41 152	0.17 91	0.69 355	0.45 252	0.44 339	0.50 387	0.41 341	0.45 487	0.36 209	1.17 626	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.21 558	0.13 210	0.13 248

asd	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.22 67	0.17 184	0.41 152	0.14 28	0.35 43	0.32 58	0.24 173	0.20 80	0.15 40	0.18 112	0.26 71	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

qwe	0.21 39	0.22 60	0.61 30	0.21 37	0.20 291	0.41 152	0.15 50	0.46 153	0.35 103	0.26 212	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.31 143	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

depthmonostereo	0.26 115	0.23 81	0.65 52	0.41 549	0.13 56	0.41 152	0.19 130	0.51 221	0.40 190	0.25 194	0.29 196	0.26 213	0.28 306	0.44 274	0.23 199	0.09 153	0.10 352	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.08 56

DVStereo	0.26 115	0.20 26	0.64 42	0.25 154	0.15 113	0.41 152	0.18 114	0.42 112	0.35 103	0.34 274	0.34 257	0.25 198	0.23 214	0.43 265	0.53 490	0.09 153	0.09 299	0.08 70	0.10 254	0.12 173	0.11 156

4.25_new	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 39	0.19 11	0.51 2	0.22 67	0.13 56	0.41 152	0.20 158	0.50 210	0.34 87	0.25 194	0.23 125	0.13 5	0.23 214	0.24 43	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 176	0.44 349	0.81 97	0.24 126	0.29 452	0.41 152	0.27 400	0.72 373	0.45 252	0.22 139	0.30 211	0.24 182	0.31 350	0.25 52	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.31 622	0.12 173	0.09 86

rvit_0105_5	0.36 237	0.39 304	1.48 264	0.30 320	0.18 232	0.41 152	0.30 454	0.64 325	0.62 443	0.30 250	0.33 249	0.37 310	0.29 329	0.41 252	0.28 280	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.15 460	0.15 272	0.14 277

rvit_stereo_0075_2	0.40 282	0.40 312	1.88 414	0.33 407	0.32 502	0.41 152	0.22 248	0.58 281	0.53 343	0.38 303	0.51 393	0.40 335	0.27 287	0.44 274	0.29 295	0.20 599	0.15 517	0.22 619	0.15 460	0.18 362	0.23 489

GLC_STEREO	0.28 146	0.27 144	1.36 229	0.28 261	0.12 25	0.41 152	0.20 158	0.37 61	0.38 157	0.26 212	0.30 211	0.25 198	0.19 140	0.33 172	0.24 225	0.09 153	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.09 86

GELT-Stereo	0.24 87	0.33 238	0.63 38	0.24 126	0.31 491	0.42 168	0.18 114	0.59 290	0.43 228	0.24 173	0.19 69	0.21 140	0.18 112	0.29 115	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.08 56

quiztm	0.37 244	0.82 549	1.45 255	0.40 541	0.29 452	0.42 168	0.23 289	0.73 387	0.47 283	0.36 287	0.42 312	0.28 240	0.20 155	0.29 115	0.26 254	0.10 265	0.06 24	0.09 174	0.09 210	0.34 574	0.09 86

aanet-new-78k	0.33 203	0.44 349	2.51 588	0.26 202	0.12 25	0.42 168	0.20 158	0.45 144	0.31 45	0.16 27	0.22 109	0.15 40	0.25 246	0.34 186	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.31 574

LACA1	0.19 8	0.39 304	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 168	0.15 50	0.31 20	0.34 87	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 58	0.25 52	0.15 15	0.09 153	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 115	0.27 144	1.26 202	0.20 10	0.12 25	0.42 168	0.17 91	0.37 61	0.40 190	0.22 139	0.31 228	0.29 253	0.21 170	0.32 157	0.20 140	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

monsters	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.23 95	0.28 442	0.42 168	0.14 28	0.46 153	0.31 45	0.24 173	0.20 80	0.13 5	0.14 33	0.43 265	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 159	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 64	0.28 173	0.88 115	0.21 37	0.24 373	0.42 168	0.17 91	0.35 43	0.37 149	0.20 102	0.22 109	0.14 16	0.12 12	0.24 43	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.07 12

GIP-stereo	0.26 115	0.22 60	0.78 91	0.29 298	0.20 291	0.42 168	0.17 91	0.64 325	0.39 172	0.18 63	0.24 137	0.23 164	0.18 112	0.25 52	0.47 460	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.17 334	0.08 56

fffft	0.29 159	0.21 42	1.10 171	0.24 126	0.15 113	0.42 168	0.24 326	0.42 112	0.38 157	0.21 117	0.18 63	0.20 125	0.16 76	0.44 274	0.70 548	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.28 517	0.20 432
1: 1. 1
HLF11	0.44 330	0.97 611	2.44 564	0.22 67	0.19 269	0.43 177	0.17 91	0.66 335	0.51 313	0.33 270	0.40 300	0.31 264	0.29 329	0.88 461	0.35 379	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.11 156

aanet-new-90k	0.29 159	0.47 373	1.41 244	0.26 202	0.18 232	0.43 177	0.19 130	0.47 175	0.32 58	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.21 170	0.37 220	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.46 645

aanet-new-36k	0.29 159	0.63 457	1.51 274	0.24 126	0.11 11	0.43 177	0.19 130	0.44 129	0.35 103	0.19 85	0.24 137	0.16 54	0.22 187	0.29 115	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 503

aanet-new-12k	0.24 87	0.24 99	1.06 163	0.27 228	0.12 25	0.43 177	0.20 158	0.51 221	0.34 87	0.19 85	0.16 47	0.15 40	0.21 170	0.25 52	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.11 151	0.09 86

aanet-new	0.32 192	0.29 188	2.39 552	0.25 154	0.25 397	0.43 177	0.21 205	0.41 101	0.31 45	0.18 63	0.23 125	0.16 54	0.30 340	0.33 172	0.15 15	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.13 248

NLSM3	0.26 115	0.39 304	0.75 82	0.25 154	0.24 373	0.43 177	0.19 130	0.58 281	0.45 252	0.20 102	0.26 167	0.20 125	0.25 246	0.29 115	0.24 225	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.09 210	0.10 114	0.07 12

asda	0.22 64	0.25 113	0.70 72	0.21 37	0.16 150	0.43 177	0.16 77	0.44 129	0.35 103	0.22 139	0.20 80	0.14 16	0.20 155	0.25 52	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 87	0.21 42	0.82 99	0.24 126	0.21 308	0.43 177	0.13 12	0.45 144	0.35 103	0.22 139	0.27 176	0.18 92	0.16 76	0.35 196	0.18 73	0.09 153	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 479	0.08 56

LG-Stereo	0.27 129	0.25 113	0.95 138	0.25 154	0.15 113	0.43 177	0.21 205	0.50 210	0.40 190	0.18 63	0.29 196	0.25 198	0.16 76	0.28 95	0.35 379	0.07 26	0.07 85	0.11 325	0.10 254	0.24 465	0.10 125

WCG-NET	0.30 176	0.42 331	1.26 202	0.24 126	0.12 25	0.43 177	0.24 326	0.40 89	0.56 377	0.35 280	0.37 272	0.26 213	0.24 230	0.29 115	0.19 101	0.08 69	0.12 441	0.08 70	0.07 111	0.22 433	0.10 125

LoS_RVC	0.29 159	0.33 238	1.19 187	0.25 154	0.34 530	0.43 177	0.22 248	0.42 112	0.32 58	0.22 139	0.33 249	0.23 164	0.24 230	0.31 143	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.31 574

TestStereo	0.45 353	0.54 412	2.11 492	0.29 298	0.16 150	0.43 177	0.24 326	0.54 259	0.45 252	0.37 293	0.46 339	0.34 294	0.27 287	1.98 632	0.27 266	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.14 244	0.08 56

zzzzzzz1	0.67 556	2.12 724	4.32 707	0.32 380	0.29 452	0.44 189	0.29 445	0.74 392	0.62 443	0.33 270	0.40 300	0.52 426	0.45 487	0.93 464	0.58 517	0.14 501	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.36 594	0.22 462

DNSM	0.56 486	0.71 493	0.86 109	0.25 154	0.14 81	0.44 189	0.20 158	0.48 190	0.44 236	0.21 117	0.45 330	0.26 213	0.22 187	1.29 515	1.02 603	0.11 358	0.47 684	0.08 70	0.14 433	1.91 722	1.50 720

aanet-new-8k	0.26 115	0.38 291	1.21 193	0.25 154	0.13 56	0.44 189	0.22 248	0.49 201	0.34 87	0.18 63	0.21 89	0.17 72	0.25 246	0.29 115	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 205

PSi22	0.37 244	0.73 506	1.71 318	0.28 261	0.13 56	0.44 189	0.14 28	0.64 325	0.51 313	0.22 139	0.28 188	0.36 305	0.22 187	0.65 403	0.27 266	0.07 26	0.14 486	0.07 2	0.06 25	0.28 517	0.12 205

Zero-FE251	0.56 486	0.29 188	1.27 205	0.26 202	0.16 150	0.44 189	0.16 77	0.44 129	0.35 103	5.31 736	0.19 69	0.22 147	0.19 140	0.24 43	1.08 611	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.13 248

3.75w	0.21 39	0.21 42	0.61 30	0.21 37	0.20 291	0.44 189	0.16 77	0.44 129	0.30 39	0.22 139	0.20 80	0.13 5	0.18 112	0.29 115	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

1w_stereo	0.22 64	0.17 2	0.52 5	0.23 95	0.16 150	0.44 189	0.22 248	0.55 263	0.40 190	0.25 194	0.29 196	0.13 5	0.26 266	0.28 95	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 39	0.33 238	0.60 25	0.23 95	0.12 25	0.44 189	0.13 12	0.39 78	0.46 263	0.13 5	0.10 3	0.17 72	0.13 20	0.35 196	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

MM-Stereo_test1	0.41 290	0.39 304	2.29 534	0.38 519	0.26 415	0.44 189	0.28 420	0.63 321	0.51 313	0.40 312	0.32 239	0.26 213	0.26 266	0.46 299	0.22 188	0.09 153	0.21 601	0.10 244	0.09 210	0.39 620	0.15 320

WCG-NET（raft）	0.32 192	0.53 403	1.21 193	0.23 95	0.12 25	0.44 189	0.24 326	0.40 89	0.50 306	0.35 280	0.35 262	0.47 399	0.25 246	0.35 196	0.20 140	0.08 69	0.29 646	0.08 70	0.07 111	0.22 433	0.11 156

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 87	0.31 220	0.88 115	0.25 154	0.23 358	0.45 199	0.22 248	0.39 78	0.30 39	0.21 117	0.27 176	0.18 92	0.21 170	0.23 36	0.16 37	0.07 26	0.09 299	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.13 248

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 100	0.41 322	1.08 165	0.23 95	0.23 358	0.45 199	0.20 158	0.44 129	0.30 39	0.18 63	0.21 89	0.22 147	0.20 155	0.23 36	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 277

MLG-Stereo_test2	0.21 39	0.36 275	0.68 67	0.21 37	0.17 184	0.45 199	0.12 6	0.35 43	0.42 217	0.15 15	0.11 8	0.22 147	0.10 2	0.28 95	0.16 37	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

MLG-Stereo_test1	0.21 39	0.33 238	0.61 30	0.23 95	0.21 308	0.45 199	0.13 12	0.33 35	0.46 263	0.13 5	0.09 1	0.18 92	0.12 12	0.32 157	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

MM-Stereo_test3	0.40 282	0.58 431	1.75 334	0.36 478	0.30 470	0.45 199	0.30 454	0.72 373	0.59 402	0.31 256	0.43 315	0.32 274	0.23 214	0.35 196	0.29 295	0.10 265	0.20 591	0.10 244	0.08 159	0.40 625	0.11 156

FLISNet	0.41 290	0.63 457	1.72 319	0.27 228	0.21 308	0.45 199	0.19 130	0.55 263	0.41 203	0.57 485	0.59 473	0.65 500	0.45 487	0.45 290	0.39 411	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.11 329	0.20 400	0.10 125

CoSv	0.41 290	0.63 457	1.72 319	0.27 228	0.21 308	0.45 199	0.19 130	0.55 263	0.41 203	0.57 485	0.59 473	0.65 500	0.45 487	0.45 290	0.39 411	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.11 329	0.20 400	0.10 125

rvit_0105_3	0.39 272	0.47 373	1.46 257	0.33 407	0.19 269	0.45 199	0.35 514	0.69 355	0.65 480	0.37 293	0.37 272	0.40 335	0.31 350	0.44 274	0.30 318	0.18 572	0.17 555	0.17 568	0.18 517	0.15 272	0.15 320

SMFormer	0.50 420	0.46 363	1.60 288	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.49 471	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.15 272	0.16 355

tta	0.50 420	0.46 363	1.60 288	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.49 471	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.11 156

qqq1	0.48 389	0.46 363	1.60 288	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.14 244	0.11 156

fff1	0.48 389	0.46 363	1.60 288	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.14 244	0.11 156

IGEVStereo-DCA	0.33 203	0.34 256	1.38 236	0.27 228	0.16 150	0.45 199	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.21 89	0.26 213	0.25 246	0.64 392	0.52 486	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.18 517	0.16 310	0.22 462

rrr	0.46 366	0.34 256	3.08 665	0.27 228	0.16 150	0.45 199	0.28 420	1.09 665	0.51 313	0.24 173	0.21 89	0.26 213	0.25 246	0.64 392	0.52 486	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.29 603	0.16 310	0.25 515

4D-IteraStereo	0.44 330	0.96 603	2.63 607	0.27 228	0.30 470	0.45 199	0.25 351	0.52 237	0.50 306	0.40 312	0.31 228	0.40 335	0.19 140	0.35 196	0.32 344	0.09 153	0.06 24	0.12 395	0.11 329	0.19 384	0.30 564

DCRE	0.50 420	0.63 457	2.13 498	0.30 320	0.23 358	0.45 199	0.24 326	0.59 290	0.53 343	0.50 401	2.10 694	0.42 355	0.26 266	0.35 196	0.23 199	0.09 153	0.14 486	0.10 244	0.32 628	0.16 310	0.15 320

knoymous	0.34 214	0.25 113	1.75 334	0.24 126	0.18 232	0.45 199	0.24 326	0.57 275	0.38 157	0.41 321	0.39 295	0.55 440	0.25 246	0.38 231	0.23 199	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.07 111	0.13 210	0.12 205

qqq	0.38 257	0.21 42	1.34 224	0.28 261	0.15 113	0.45 199	0.26 375	0.76 415	0.52 325	0.39 310	0.41 306	0.46 391	0.36 384	0.96 469	0.30 318	0.11 358	0.14 486	0.12 395	0.12 370	0.12 173	0.14 277

test-3	0.43 320	0.20 26	1.70 311	0.34 440	0.32 502	0.45 199	0.23 289	0.71 367	0.46 263	0.51 414	0.29 196	0.45 379	0.21 170	0.59 373	0.98 591	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.35 640	0.29 524	0.28 543

test_1	0.43 320	0.20 26	1.70 311	0.34 440	0.32 502	0.45 199	0.23 289	0.71 367	0.46 263	0.50 401	0.29 196	0.45 379	0.21 170	0.59 373	0.98 591	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.35 640	0.29 524	0.29 551

noway7	0.65 545	2.12 724	4.60 710	0.34 440	0.20 291	0.46 219	0.26 375	0.77 427	0.64 464	0.34 274	0.39 295	0.50 416	0.46 503	0.40 246	0.54 496	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.29 524	0.30 564

TS12	0.24 87	0.26 131	0.83 101	0.25 154	0.11 11	0.46 219	0.17 91	0.46 153	0.43 228	0.20 102	0.31 228	0.18 92	0.20 155	0.31 143	0.22 188	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.11 151	0.07 12

aanet-32k-new	0.30 176	0.60 436	1.61 292	0.25 154	0.15 113	0.46 219	0.21 205	0.41 101	0.33 73	0.17 52	0.24 137	0.17 72	0.23 214	0.30 132	0.15 15	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.39 626

RT-Monster	0.29 159	0.30 206	0.95 138	0.25 154	0.28 442	0.46 219	0.15 50	0.53 246	0.55 365	0.37 293	0.36 266	0.28 240	0.21 170	0.32 157	0.21 162	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.15 272	0.14 277

DLNR-FE	13.43 749	20.01 754	23.53 755	121.73 776	33.87 765	0.46 219	0.15 50	8.09 745	0.35 103	0.28 235	0.37 272	0.26 213	0.17 85	0.75 432	0.29 295	6.68 746	0.26 635	0.09 174	0.38 653	50.82 776	0.18 396

AdaDepth	0.24 87	0.18 7	1.03 154	0.25 154	0.21 308	0.46 219	0.16 77	0.30 16	0.27 19	0.17 52	0.19 69	0.14 16	0.18 112	0.35 196	0.17 59	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.25 580	0.10 114	0.10 125

GREAT-IGEV	0.37 244	0.28 173	1.48 264	0.25 154	0.38 570	0.46 219	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.15 15	0.29 196	0.15 40	0.17 85	0.36 209	0.23 199	0.07 26	0.76 711	0.07 2	0.26 588	0.21 416	1.03 706
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.29 159	0.26 131	1.03 154	0.25 154	0.14 81	0.46 219	0.22 248	0.36 55	0.38 157	0.23 162	0.23 125	0.21 140	0.18 112	0.45 290	0.60 522	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.20 432

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 420	0.33 238	0.93 132	0.26 202	0.22 337	0.46 219	0.20 158	1.10 666	1.34 682	3.16 731	0.32 239	0.22 147	0.20 155	0.30 132	0.22 188	0.10 265	0.09 299	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.19 413

DLNR_Zeroshot_test	13.43 749	19.94 753	23.55 756	121.61 775	35.03 766	0.46 219	0.15 50	8.02 744	0.35 103	0.28 235	0.37 272	0.26 213	0.17 85	0.76 436	0.29 295	6.42 745	0.26 635	0.09 174	0.38 653	50.13 775	0.18 396

RAFT	0.45 353	0.92 585	1.59 286	0.34 440	0.19 269	0.46 219	0.35 514	0.65 332	0.49 295	0.49 394	0.49 377	0.70 541	0.40 434	0.47 311	0.32 344	0.11 358	0.16 535	0.14 497	0.13 404	0.51 661	0.13 248

testmc14	0.25 100	0.17 2	0.71 74	0.45 585	0.24 373	0.47 230	0.18 114	0.35 43	0.35 103	0.16 27	0.20 80	0.20 125	0.15 58	0.48 318	0.19 101	0.07 26	0.08 203	0.06 1	0.05 1	0.09 81	0.28 543

LGCAT	0.24 87	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 25	0.47 230	0.14 28	0.34 41	0.19 2	0.17 52	0.13 16	0.23 164	0.15 58	0.39 239	0.21 162	0.14 501	0.34 657	0.07 2	0.08 159	0.07 5	0.53 656

ManiGeoR	0.44 330	1.04 634	2.50 583	0.22 67	0.19 269	0.47 230	0.18 114	0.72 373	0.53 343	0.28 235	0.36 266	0.32 274	0.28 306	0.85 454	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.12 173	0.10 125

HLf10	0.44 330	1.04 634	2.50 583	0.22 67	0.19 269	0.47 230	0.18 114	0.72 373	0.53 343	0.28 235	0.36 266	0.32 274	0.28 306	0.85 454	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.12 173	0.10 125

TestStereo_HL3	0.49 408	0.88 572	3.21 680	0.25 154	0.17 184	0.47 230	0.23 289	0.68 351	0.39 172	0.45 350	0.52 408	0.36 305	0.28 306	1.16 501	0.21 162	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.11 156

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 87	0.22 60	0.90 123	0.23 95	0.32 502	0.47 230	0.21 205	0.48 190	0.34 87	0.20 102	0.25 154	0.21 140	0.23 214	0.20 4	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 86

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 115	0.23 81	1.00 149	0.22 67	0.31 491	0.47 230	0.20 158	0.44 129	0.33 73	0.27 228	0.32 239	0.24 182	0.14 33	0.23 36	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.16 355

WQFJX	0.42 311	0.25 113	0.55 14	0.26 202	0.39 576	0.47 230	0.23 289	1.76 704	1.82 710	0.26 212	0.26 167	0.28 240	0.28 306	0.42 260	0.32 344	0.10 265	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.24 465	0.16 355

IGEV-Stereo++	0.23 76	0.23 81	0.64 42	0.24 126	0.22 337	0.47 230	0.13 12	0.52 237	0.33 73	0.18 63	0.24 137	0.17 72	0.22 187	0.32 157	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 334	0.09 86

Pointernet	0.29 159	0.25 113	1.49 267	0.24 126	0.20 291	0.47 230	0.15 50	0.62 312	0.47 283	0.22 139	0.29 196	0.26 213	0.20 155	0.28 95	0.20 140	0.10 265	0.07 85	0.07 2	0.12 370	0.10 114	0.07 12

StereoVision	0.45 353	0.72 498	1.94 448	0.33 407	0.32 502	0.47 230	0.26 375	0.68 351	0.57 381	0.32 266	0.89 623	0.45 379	0.27 287	0.49 329	0.36 385	0.13 456	0.15 517	0.16 547	0.15 460	0.19 384	0.13 248

CASnet	0.28 146	0.31 220	1.20 191	0.28 261	0.11 11	0.47 230	0.19 130	0.44 129	0.44 236	0.38 303	0.31 228	0.23 164	0.17 85	0.29 115	0.19 101	0.10 265	0.06 24	0.15 528	0.12 370	0.16 310	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 203	0.24 99	1.44 252	0.28 261	0.35 543	0.47 230	0.21 205	0.43 120	0.28 26	0.26 212	0.25 154	0.22 147	0.38 411	0.30 132	0.18 73	0.09 153	0.35 659	0.09 174	0.36 649	0.23 448	0.25 515

ProNet	0.30 176	0.54 412	1.29 210	0.25 154	0.15 113	0.47 230	0.25 351	0.48 190	0.39 172	0.21 117	0.23 125	0.22 147	0.20 155	0.44 274	0.19 101	0.08 69	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.12 205

x	0.35 227	0.20 26	1.36 229	0.33 407	0.17 184	0.47 230	0.24 326	0.75 403	0.54 358	0.40 312	0.40 300	0.42 355	0.34 376	0.45 290	0.32 344	0.11 358	0.14 486	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

test_3	0.44 330	0.20 26	1.70 311	0.36 478	0.32 502	0.47 230	0.30 454	0.73 387	0.49 295	0.50 401	0.30 211	0.45 379	0.22 187	0.59 373	0.98 591	0.08 69	0.10 352	0.11 325	0.35 640	0.29 524	0.28 543

TestStereo_HL2	0.41 290	0.86 564	1.82 389	0.26 202	0.16 150	0.48 246	0.20 158	0.62 312	0.51 313	0.35 280	0.41 306	0.32 274	0.27 287	1.09 486	0.29 295	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.10 125

MCSU-Stereo	0.23 76	0.19 11	0.73 79	0.22 67	0.16 150	0.48 246	0.20 158	0.33 35	0.38 157	0.20 102	0.21 89	0.24 182	0.13 20	0.42 260	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 125

DN	0.37 244	0.23 81	1.40 242	0.37 502	0.40 586	0.48 246	0.21 205	0.51 221	0.40 190	0.23 162	0.24 137	0.36 305	0.18 112	0.81 448	0.54 496	0.13 456	0.11 407	0.11 325	0.34 636	0.12 173	0.19 413

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 100	0.24 99	0.76 85	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.07 5	0.15 320

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 100	0.24 99	0.84 103	0.22 67	0.32 502	0.48 246	0.20 158	0.45 144	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.07 5	0.13 248

gcap_with_dpt	0.25 100	0.22 60	1.00 149	0.22 67	0.30 470	0.48 246	0.21 205	0.45 144	0.32 58	0.27 228	0.31 228	0.20 125	0.14 33	0.20 4	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.13 248

WQFJA1	0.42 311	0.24 99	0.53 11	0.26 202	0.38 570	0.48 246	0.23 289	1.72 702	2.07 716	0.25 194	0.25 154	0.28 240	0.27 287	0.32 157	0.34 367	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.13 248

WQFJX1	0.45 353	0.28 173	0.56 17	0.27 228	0.35 543	0.48 246	0.25 351	1.98 715	2.08 717	0.26 212	0.26 167	0.29 253	0.28 306	0.50 336	0.31 331	0.10 265	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.14 277

NLMM	0.42 311	0.24 99	0.53 11	0.26 202	0.38 570	0.48 246	0.23 289	1.72 702	2.06 715	0.25 194	0.25 154	0.28 240	0.27 287	0.32 157	0.34 367	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.13 248

FACV-RUCA	0.58 499	0.40 312	1.78 356	0.43 564	1.67 718	0.48 246	0.28 420	0.69 355	0.62 443	0.40 312	0.53 421	0.33 286	0.63 589	0.40 246	0.31 331	0.13 456	0.11 407	0.62 689	0.12 370	0.70 680	0.98 698

test_sample1	0.40 282	0.18 7	1.19 187	0.31 350	0.18 232	0.48 246	0.23 289	0.78 443	0.49 295	0.44 339	0.44 326	0.45 379	0.41 445	1.39 525	0.33 357	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.12 173	0.13 248

gcap-zeroshot	0.26 115	0.24 99	1.03 154	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.34 87	0.26 212	0.29 196	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.14 277

test_for_model	0.25 100	0.24 99	0.76 85	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.07 5	0.15 320

11t1	0.33 203	0.19 11	1.41 244	0.33 407	0.16 150	0.48 246	0.21 205	0.67 346	0.48 287	0.40 312	0.34 257	0.32 274	0.33 367	0.42 260	0.27 266	0.11 358	0.12 441	0.10 244	0.08 159	0.13 210	0.14 277

testlalala	0.26 115	0.24 99	1.03 154	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.34 87	0.26 212	0.29 196	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.14 277

riskmin	0.37 244	0.22 60	1.74 327	0.32 380	0.20 291	0.48 246	0.20 158	0.66 335	0.46 263	0.36 287	0.34 257	0.69 531	0.45 487	0.39 239	0.27 266	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.08 159	0.13 210	0.16 355

rafts_anoy	0.43 320	0.89 577	1.96 460	0.32 380	0.30 470	0.48 246	0.24 326	0.62 312	0.49 295	0.37 293	0.38 286	0.33 286	0.30 340	0.51 340	0.34 367	0.10 265	0.39 674	0.13 458	0.15 460	0.17 334	0.15 320

RALAANet	0.43 320	0.98 616	1.90 426	0.32 380	0.23 358	0.48 246	0.19 130	0.67 346	0.53 343	0.48 382	0.45 330	0.39 326	0.30 340	0.48 318	0.37 393	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.14 433	0.27 511	0.10 125

Gwc-CoAtRS	0.38 257	0.33 238	1.92 435	0.27 228	0.41 595	0.48 246	0.19 130	0.59 290	0.46 263	0.43 332	0.39 295	0.57 460	0.26 266	0.32 157	0.26 254	0.09 153	0.09 299	0.09 174	0.31 622	0.11 151	0.09 86

TestStereo-Hl	0.39 272	0.50 390	1.74 327	0.25 154	0.15 113	0.49 265	0.21 205	0.70 363	0.51 313	0.38 303	0.39 295	0.37 310	0.31 350	1.07 483	0.25 240	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.12 173	0.09 86

aanet-new-10k	0.27 129	0.52 396	1.27 205	0.27 228	0.15 113	0.49 265	0.21 205	0.46 153	0.31 45	0.21 117	0.20 80	0.19 118	0.22 187	0.26 71	0.18 73	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.10 114	0.16 355

Pro-Stereo	0.22 64	0.25 113	0.66 63	0.22 67	0.14 81	0.49 265	0.15 50	0.23 2	0.35 103	0.16 27	0.13 16	0.14 16	0.09 1	0.49 329	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.37 652	0.08 43	0.09 86

NLMM1	0.46 366	0.27 144	0.53 11	0.27 228	0.38 570	0.49 265	0.24 326	1.97 714	2.38 720	0.28 235	0.27 176	0.26 213	0.25 246	0.47 311	0.31 331	0.10 265	0.11 407	0.10 244	0.09 210	0.23 448	0.15 320

NLSM1	0.39 272	0.24 99	0.56 17	0.27 228	0.40 586	0.49 265	0.21 205	1.44 691	1.64 700	0.25 194	0.33 249	0.25 198	0.26 266	0.40 246	0.32 344	0.10 265	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.22 433	0.13 248

NLCSM	0.46 366	0.37 278	0.72 78	0.29 298	0.36 552	0.49 265	0.27 400	1.33 685	1.59 699	0.29 244	0.29 196	0.29 253	0.31 350	1.44 531	0.35 379	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.10 254	0.35 587	0.14 277

ISRNet	0.47 382	0.44 349	1.55 280	0.37 502	0.31 491	0.49 265	0.19 130	0.75 403	0.66 495	0.63 556	0.71 576	0.67 517	0.39 425	0.58 367	0.44 445	0.23 624	0.16 535	0.21 616	0.20 550	0.21 416	0.25 515

DEFOM-Stereo	0.22 64	0.22 60	0.91 127	0.23 95	0.13 56	0.49 265	0.18 114	0.30 16	0.28 26	0.19 85	0.17 52	0.14 16	0.14 33	0.41 252	0.16 37	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.09 86

999	0.29 159	0.25 113	1.05 161	0.26 202	0.18 232	0.49 265	0.23 289	0.38 71	0.37 149	0.20 102	0.32 239	0.23 164	0.18 112	0.73 428	0.36 385	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.24 465	0.10 125

mmm	0.38 257	0.21 42	1.18 185	0.35 457	0.17 184	0.49 265	0.26 375	0.78 443	0.52 325	0.50 401	0.57 464	0.41 341	0.37 401	0.71 425	0.31 331	0.11 358	0.13 467	0.14 497	0.13 404	0.15 272	0.14 277

iRaft-Stereo_5w	0.54 464	1.01 627	2.08 486	0.27 228	0.21 308	0.49 265	0.28 420	0.73 387	0.58 392	0.40 312	0.61 496	0.62 484	0.46 503	1.78 591	0.47 460	0.09 153	0.07 85	0.11 325	0.10 254	0.39 620	0.12 205

cross-raft	0.40 282	0.27 144	2.22 519	0.30 320	0.17 184	0.49 265	0.35 514	0.71 367	0.39 172	0.43 332	0.45 330	0.64 495	0.25 246	0.32 157	0.25 240	0.08 69	0.08 203	0.09 174	0.23 572	0.11 151	0.14 277

RALCasStereoNet	0.45 353	0.88 572	1.85 399	0.30 320	0.26 415	0.49 265	0.26 375	0.58 281	0.51 313	0.36 287	0.48 360	0.36 305	0.28 306	0.55 359	0.34 367	0.10 265	0.53 691	0.09 174	0.08 159	0.25 479	0.34 599

test_xeample3	0.46 366	0.34 256	2.99 659	0.37 502	0.16 150	0.49 265	0.33 500	1.06 659	0.44 236	0.25 194	0.23 125	0.24 182	0.25 246	0.49 329	0.56 508	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.40 659	0.17 334	0.26 526

SE	0.33 203	0.44 349	0.89 119	0.29 298	0.15 113	0.50 279	0.24 326	0.50 210	0.34 87	0.34 274	0.46 339	0.27 227	0.36 384	0.28 95	0.29 295	0.18 572	0.08 203	0.12 395	0.15 460	0.41 628	0.32 584

SMOE	0.33 203	0.37 278	0.95 138	0.28 261	0.13 56	0.50 279	0.32 490	0.47 175	0.39 172	0.34 274	0.47 346	0.31 264	0.32 359	0.30 132	0.29 295	0.12 421	0.08 203	0.17 568	0.10 254	0.48 653	0.20 432

TestStereo_HLe17	0.48 389	1.17 663	2.73 626	0.22 67	0.18 232	0.50 279	0.21 205	0.78 443	0.58 392	0.31 256	0.37 272	0.31 264	0.28 306	1.06 482	0.25 240	0.10 265	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.13 210	0.09 86

GGDA	0.41 290	0.90 581	1.83 393	0.26 202	0.15 113	0.50 279	0.20 158	0.63 321	0.52 325	0.35 280	0.41 306	0.31 264	0.27 287	1.11 491	0.27 266	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.10 125

Lsterematch	0.39 272	0.69 485	1.65 296	0.28 261	0.14 81	0.50 279	0.21 205	0.47 175	0.58 392	0.43 332	0.59 473	0.44 370	0.37 401	0.44 274	0.40 419	0.10 265	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.12 205

MSCF	0.35 227	0.72 498	1.15 179	0.58 647	0.21 308	0.50 279	0.22 248	0.56 269	0.38 157	0.29 244	0.29 196	0.17 72	0.30 340	0.35 196	0.26 254	0.09 153	0.12 441	0.08 70	0.29 603	0.15 272	0.21 447

MM-Stereo_test2	0.38 257	0.28 173	2.46 568	0.43 564	0.15 113	0.50 279	0.25 351	0.47 175	0.38 157	0.33 270	0.26 167	0.23 164	0.22 187	0.34 186	0.29 295	0.08 69	0.09 299	0.09 174	0.10 254	0.36 594	0.22 462

AIO-test2	0.49 408	1.15 657	1.96 460	0.42 560	0.37 564	0.50 279	0.23 289	0.79 459	0.70 525	0.33 270	0.53 421	0.27 227	0.22 187	0.67 409	0.29 295	0.73 694	0.08 203	0.13 458	0.17 503	0.17 334	0.18 396

AIO-test1	0.45 353	0.87 568	2.27 530	0.33 407	0.33 517	0.50 279	0.22 248	0.74 392	0.66 495	0.29 244	0.41 306	0.29 253	0.22 187	0.73 428	0.29 295	0.09 153	0.08 203	0.12 395	0.14 433	0.30 536	0.22 462

MIM_Stereo	0.41 290	0.60 436	1.88 414	0.31 350	0.21 308	0.50 279	0.19 130	0.64 325	0.44 236	0.43 332	0.53 421	0.43 359	0.27 287	0.51 340	0.28 280	0.08 69	0.14 486	0.11 325	0.10 254	0.26 500	0.26 526

test_4	0.40 282	0.37 278	2.01 469	0.29 298	0.21 308	0.50 279	0.28 420	0.47 175	0.39 172	0.42 326	0.76 593	0.38 319	0.22 187	0.52 344	0.33 357	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.15 460	0.28 517	0.07 12

DAS	0.56 486	0.35 265	1.55 280	0.33 407	0.34 530	0.50 279	0.42 557	0.83 481	0.74 564	0.83 635	0.68 553	0.56 453	0.48 522	2.40 671	0.46 451	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.18 362	0.15 320

SepStereo	0.52 451	0.35 265	1.55 280	0.33 407	0.34 530	0.50 279	0.42 557	0.83 481	0.74 564	0.83 635	0.68 553	0.56 453	0.48 522	1.56 553	0.46 451	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.18 362	0.15 320

test-1	0.44 330	0.48 378	1.69 307	0.30 320	0.27 428	0.50 279	0.28 420	0.80 463	0.43 228	0.40 312	0.54 433	0.41 341	0.24 230	0.31 143	1.16 624	0.09 153	0.20 591	0.10 244	0.17 503	0.11 151	0.26 526

AFF-stereo	0.44 330	0.96 603	1.78 356	0.31 350	0.15 113	0.50 279	0.21 205	0.64 325	0.63 456	0.47 363	0.64 531	0.49 413	0.34 376	0.46 299	0.31 331	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.37 603	0.10 125

PStereo	0.47 382	1.01 627	1.49 267	0.56 639	0.20 291	0.51 294	0.33 500	0.48 190	0.60 407	0.36 287	0.22 109	0.35 298	0.44 482	0.53 350	0.54 496	0.31 659	0.20 591	0.20 607	0.17 503	0.43 637	0.45 642

HLf8	0.45 353	1.10 644	2.46 568	0.21 37	0.19 269	0.51 294	0.18 114	0.76 415	0.58 392	0.32 266	0.37 272	0.32 274	0.28 306	0.92 463	0.26 254	0.12 421	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.14 244	0.11 156

LG-G_1	0.23 76	0.37 278	0.71 74	0.23 95	0.11 11	0.51 294	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 209	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

LG-G	0.23 76	0.37 278	0.71 74	0.23 95	0.11 11	0.51 294	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 209	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

Reg-Stereo(zero)	0.46 366	0.17 2	2.10 491	0.24 126	0.34 530	0.51 294	0.42 557	0.50 210	0.54 358	0.37 293	0.46 339	0.54 437	0.60 572	0.43 265	1.10 614	0.08 69	0.09 299	0.08 70	0.22 569	0.12 173	0.22 462

rvit_105_1	0.44 330	0.54 412	1.46 257	0.36 478	0.24 373	0.51 294	0.45 583	0.75 403	0.74 564	0.45 350	0.44 326	0.44 370	0.36 384	0.62 387	0.38 400	0.20 599	0.18 567	0.18 590	0.22 569	0.18 362	0.18 396

test_sample7	0.47 382	0.33 238	1.49 267	0.34 440	0.20 291	0.51 294	0.30 454	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.11 491	0.38 400	0.17 559	0.14 486	0.16 547	0.15 460	0.19 384	0.18 396

test_sample2	0.41 290	0.19 11	1.23 197	0.31 350	0.17 184	0.51 294	0.27 400	0.81 467	0.55 365	0.44 339	0.45 330	0.46 391	0.38 411	1.51 547	0.30 318	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.14 277

CAS	0.35 227	0.25 113	1.30 213	0.79 674	0.34 530	0.51 294	0.23 289	0.46 153	0.39 172	0.22 139	0.31 228	0.20 125	0.17 85	0.28 95	0.23 199	0.73 694	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 81	0.37 617

DCANet-4	0.40 282	0.27 144	2.21 515	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.47 346	0.28 240	0.37 401	0.37 220	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

fff	0.43 320	0.77 525	1.95 451	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 593	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

ADStereo(finetuned)	0.45 353	0.77 525	2.12 496	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.48 360	0.31 264	0.76 623	0.37 220	0.38 400	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.23 489

GMOStereo	0.41 290	0.62 447	1.78 356	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

error version	0.41 290	0.62 447	1.78 356	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

test-v	0.41 290	0.62 447	1.78 356	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

test-2	0.41 290	0.62 447	1.78 356	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

raft+_RVC	0.44 330	0.67 478	1.85 399	0.34 440	0.71 674	0.51 294	0.25 351	0.64 325	0.51 313	0.35 280	0.45 330	0.32 274	0.28 306	0.43 265	0.32 344	0.09 153	0.19 580	0.10 244	0.09 210	0.20 400	0.40 632

XX-TBD	0.34 214	0.77 525	1.75 334	0.34 440	0.13 56	0.51 294	0.17 91	0.43 120	0.50 306	0.37 293	0.49 377	0.23 164	0.18 112	0.28 95	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.07 12

DCANet	0.42 311	0.77 525	1.95 451	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.48 360	0.31 264	0.41 445	0.36 209	0.39 411	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.23 489

csc	0.43 320	0.77 525	1.95 451	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 593	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

cscssc	0.43 320	0.77 525	1.95 451	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 593	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

VIP-Stereo	0.28 146	0.56 423	1.05 161	0.23 95	0.19 269	0.52 315	0.17 91	0.44 129	0.39 172	0.18 63	0.25 154	0.24 182	0.15 58	0.33 172	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.14 244	0.32 584

GASTEREO	0.35 227	0.72 498	1.15 179	0.56 639	0.20 291	0.52 315	0.22 248	0.56 269	0.40 190	0.30 250	0.31 228	0.16 54	0.31 350	0.35 196	0.26 254	0.09 153	0.14 486	0.08 70	0.28 597	0.14 244	0.20 432

GMStereo_Zeroshot	0.41 290	0.36 275	1.54 278	0.41 549	0.19 269	0.52 315	0.19 130	0.59 290	0.52 325	0.57 485	0.59 473	0.63 486	0.29 329	0.58 367	0.33 357	0.15 523	0.09 299	0.16 547	0.09 210	0.24 465	0.12 205

GCAP-Stereo	0.34 214	0.89 577	1.76 343	0.26 202	0.12 25	0.52 315	0.14 28	0.49 201	0.38 157	0.29 244	0.30 211	0.29 253	0.22 187	0.30 132	0.20 140	0.09 153	0.17 555	0.09 174	0.07 111	0.21 416	0.11 156

AnonymousM	0.37 244	0.44 349	1.50 271	0.25 154	0.15 113	0.52 315	0.23 289	0.60 303	0.42 217	0.42 326	0.32 239	0.30 261	0.25 246	0.34 186	0.23 199	0.11 358	0.09 299	0.71 694	0.36 649	0.12 173	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 244	0.53 403	1.41 244	0.28 261	0.15 113	0.52 315	0.20 158	0.54 259	0.46 263	0.37 293	0.43 315	0.41 341	0.23 214	0.36 209	0.26 254	0.09 153	0.15 517	0.12 395	0.11 329	0.41 628	0.37 617

raftrobust	0.38 257	0.68 481	1.54 278	0.32 380	0.46 624	0.52 315	0.21 205	0.56 269	0.42 217	0.52 423	0.35 262	0.31 264	0.33 367	0.37 220	0.30 318	0.10 265	0.11 407	0.08 70	0.07 111	0.21 416	0.19 413

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 311	0.86 564	1.78 356	0.28 261	0.17 184	0.52 315	0.20 158	0.62 312	0.61 425	0.50 401	0.61 496	0.39 326	0.32 359	0.35 196	0.30 318	0.07 26	0.10 352	0.09 174	0.09 210	0.35 587	0.10 125

CFNet-RSSM	0.41 290	0.32 228	2.20 514	0.27 228	0.44 605	0.52 315	0.19 130	0.76 415	0.48 287	0.43 332	0.36 266	0.54 437	0.26 266	0.33 172	0.25 240	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.38 653	0.10 114	0.09 86

xyz-stereo-finetune	0.31 185	0.46 363	0.79 93	0.21 37	0.12 25	0.53 324	0.25 351	0.52 237	0.54 358	0.28 235	0.32 239	0.29 253	0.23 214	0.59 373	0.55 500	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.13 210	0.08 56

castereo++	0.28 146	0.43 337	0.93 132	0.28 261	0.17 184	0.53 324	0.21 205	0.55 263	0.45 252	0.17 52	0.26 167	0.32 274	0.17 85	0.33 172	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.29 603	0.13 210	0.06 1

UGAM	0.58 499	0.47 373	2.21 515	0.30 320	0.19 269	0.53 324	0.34 506	0.59 290	0.63 456	0.44 339	0.73 584	0.78 577	0.37 401	2.58 688	0.39 411	0.10 265	0.08 203	0.17 568	0.14 433	0.42 635	0.17 376

DCVSM-stereo	0.49 408	0.29 188	2.49 579	0.29 298	0.22 337	0.53 324	0.52 606	0.58 281	0.49 295	0.69 587	0.46 339	0.79 582	0.48 522	0.53 350	0.42 430	0.13 456	0.14 486	0.15 528	0.12 370	0.20 400	0.20 432

CASS	0.39 272	0.30 206	1.61 292	0.32 380	0.17 184	0.53 324	0.24 326	0.70 363	0.49 295	0.59 517	0.54 433	0.40 335	0.40 434	0.41 252	0.30 318	0.17 559	0.10 352	0.14 497	0.11 329	0.18 362	0.17 376
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 192	0.31 220	1.46 257	0.31 350	0.15 113	0.53 324	0.19 130	0.44 129	0.35 103	0.36 287	0.38 286	0.27 227	0.27 287	0.42 260	0.19 101	0.09 153	0.13 467	0.09 174	0.16 483	0.20 400	0.13 248

raft_robust	0.55 476	0.84 556	1.73 322	0.28 261	0.54 643	0.53 324	0.25 351	0.88 532	0.75 578	0.48 382	0.46 339	0.76 571	0.75 621	1.46 537	0.27 266	0.09 153	0.10 352	0.10 244	0.30 613	0.26 500	0.16 355

gasm-f	0.36 237	0.34 256	1.13 174	0.53 625	0.44 605	0.54 331	0.27 400	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.33 249	0.16 54	0.22 187	0.36 209	0.25 240	0.11 358	0.37 663	0.08 70	0.06 25	0.38 610	0.71 677

IGEV-FE	0.53 457	0.34 256	2.91 651	0.32 380	0.18 232	0.54 331	0.21 205	0.72 373	0.42 217	0.81 629	0.51 393	0.70 541	0.41 445	0.48 318	1.13 618	0.09 153	0.15 517	0.10 244	0.35 640	0.19 384	0.09 86

DFGA-Net	0.51 437	1.06 639	1.75 334	0.30 320	0.24 373	0.54 331	0.22 248	0.63 321	0.60 407	0.48 382	0.51 393	0.35 298	0.27 287	1.82 604	0.53 490	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.12 370	0.37 603	0.15 320

trnet	0.28 146	0.26 131	1.32 218	0.19 3	0.12 25	0.54 331	0.15 50	0.48 190	0.46 263	0.27 228	0.33 249	0.24 182	0.21 170	0.30 132	0.21 162	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.09 81	0.07 12

H2IRNET	0.40 282	0.61 441	1.90 426	0.29 298	0.17 184	0.54 331	0.18 114	0.52 237	0.50 306	0.27 228	0.56 455	0.47 399	0.35 378	0.46 299	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.14 433	0.32 553	0.12 205

IGEV_Zeroshot_test	0.53 457	0.33 238	2.91 651	0.32 380	0.18 232	0.54 331	0.21 205	0.72 373	0.42 217	0.81 629	0.51 393	0.71 546	0.41 445	0.48 318	1.13 618	0.09 153	0.15 517	0.10 244	0.35 640	0.19 384	0.09 86

LL-Strereo2	0.41 290	0.90 581	1.83 393	0.44 571	0.24 373	0.54 331	0.27 400	0.58 281	0.45 252	0.41 321	0.33 249	0.44 370	0.21 170	0.44 274	0.34 367	0.09 153	0.08 203	0.16 547	0.14 433	0.17 334	0.17 376

LoS	0.31 185	0.30 206	1.52 276	0.23 95	0.13 56	0.54 331	0.20 158	0.48 190	0.49 295	0.25 194	0.28 188	0.37 310	0.24 230	0.38 231	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.05 1	0.15 272	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 366	0.76 515	2.07 481	0.35 457	0.30 470	0.54 331	0.30 454	0.61 308	0.48 287	0.49 394	0.76 593	0.55 440	0.36 384	0.58 367	0.22 188	0.08 69	0.13 467	0.11 325	0.10 254	0.41 628	0.08 56

RAFT+CT+SA	0.50 420	0.86 564	1.82 389	0.37 502	0.75 676	0.54 331	0.34 506	0.77 427	0.63 456	0.38 303	0.55 443	0.34 294	0.29 329	0.68 412	0.27 266	0.09 153	0.07 85	0.11 325	0.51 680	0.29 524	0.41 637

CrosDoStereo	0.94 644	0.37 278	2.53 589	0.25 154	0.32 502	0.54 331	3.76 734	0.72 373	0.60 407	0.70 593	1.40 676	0.53 429	1.49 691	1.78 591	3.09 701	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.21 416	0.11 156

DeepStereo_LL	0.94 644	0.37 278	2.53 589	0.25 154	0.32 502	0.54 331	3.76 734	0.72 373	0.60 407	0.70 593	1.40 676	0.53 429	1.49 691	1.78 591	3.09 701	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.21 416	0.11 156

CREStereo++_RVC	0.33 203	0.29 188	1.74 327	0.24 126	0.16 150	0.54 331	0.15 50	0.40 89	0.55 365	0.37 293	0.51 393	0.24 182	0.19 140	0.27 77	0.26 254	0.09 153	0.06 24	0.08 70	0.30 613	0.08 43	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 203	0.49 382	1.75 334	0.23 95	0.12 25	0.54 331	0.16 77	0.40 89	0.45 252	0.45 350	0.51 393	0.26 213	0.22 187	0.29 115	0.20 140	0.10 265	0.10 352	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 156

XX-Stereo	0.55 476	0.54 412	3.50 692	0.48 604	0.39 576	0.54 331	0.17 91	0.89 538	0.40 190	0.44 339	0.65 540	0.85 605	0.19 140	0.77 441	0.21 162	0.10 265	0.14 486	0.10 244	0.32 628	0.17 334	0.14 277

GEAStereo	0.35 227	0.32 228	1.17 183	0.53 625	0.60 660	0.55 346	0.21 205	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.22 109	0.16 54	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.11 358	0.37 663	0.08 70	0.06 25	0.33 562	0.71 677

GSStereo	0.36 237	0.32 228	1.17 183	0.34 440	0.60 660	0.55 346	0.21 205	0.62 312	0.41 203	0.22 139	0.22 109	0.17 72	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.33 562	0.84 688

tt45	0.29 159	0.24 99	1.06 163	0.25 154	0.17 184	0.55 346	0.22 248	0.41 101	0.35 103	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.18 112	0.64 392	0.34 367	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.21 416	0.11 156

RAFT-Stereo-weight	0.34 214	0.29 188	1.43 250	0.28 261	0.28 442	0.55 346	0.22 248	0.78 443	0.48 287	0.46 361	0.38 286	0.36 305	0.17 85	0.33 172	0.23 199	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.09 86

test_sample6	0.52 451	0.44 349	1.81 383	0.33 407	0.18 232	0.55 346	0.27 400	0.94 582	0.66 495	0.54 447	0.62 501	0.47 399	0.36 384	1.97 631	0.38 400	0.14 501	0.10 352	0.13 458	0.13 404	0.17 334	0.16 355

test_sample5	0.51 437	0.43 337	1.83 393	0.32 380	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.92 565	0.65 480	0.53 434	0.59 473	0.45 379	0.36 384	1.87 613	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

DualNet	0.51 437	0.43 337	1.83 393	0.32 380	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.92 565	0.65 480	0.54 447	0.62 501	0.45 379	0.36 384	1.87 613	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

EKT-Stereo	1.47 689	0.49 382	1.93 438	2.57 726	19.31 753	0.55 346	0.22 248	0.69 355	0.42 217	0.38 303	0.36 266	0.43 359	0.27 287	0.69 418	0.26 254	0.12 421	0.14 486	0.11 325	0.16 483	0.20 400	0.15 320

PCWNet_CMD	0.46 366	0.45 359	2.28 532	0.26 202	0.20 291	0.55 346	0.21 205	0.75 403	0.64 464	0.48 382	0.55 443	0.68 524	0.57 559	0.46 299	0.30 318	0.11 358	0.10 352	0.14 497	0.10 254	0.18 362	0.14 277

LL-Strereo	0.72 585	1.29 675	2.49 579	0.36 478	0.45 616	0.55 346	0.32 490	0.93 573	0.71 535	0.67 579	0.58 470	0.85 605	0.79 628	2.67 695	0.46 451	0.10 265	0.18 567	0.14 497	0.12 370	0.40 625	0.42 638

ToySt	0.44 330	0.61 441	1.89 421	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.35 514	0.67 346	0.53 343	0.39 310	0.50 387	0.59 470	0.43 474	0.51 340	0.49 471	0.10 265	0.12 441	0.13 458	0.16 483	0.24 465	0.19 413

CREStereo	0.28 146	0.30 206	1.33 220	0.19 3	0.13 56	0.55 346	0.17 91	0.48 190	0.46 263	0.27 228	0.33 249	0.24 182	0.21 170	0.31 143	0.21 162	0.11 358	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.10 114	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
CCAANet	0.55 476	0.73 506	2.47 574	0.30 320	0.24 373	0.55 346	0.24 326	0.84 493	0.64 464	0.40 312	0.67 545	0.56 453	0.36 384	1.87 613	0.41 427	0.10 265	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.11 151	0.13 248

R-Stereo Train	0.36 237	0.21 42	1.70 311	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.78 443	0.36 135	0.57 485	0.67 545	0.33 286	0.24 230	0.32 157	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.12 205

RAFT-Stereo	0.36 237	0.21 42	1.70 311	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.78 443	0.36 135	0.57 485	0.67 545	0.33 286	0.24 230	0.32 157	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.12 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 366	0.44 349	2.28 532	0.26 202	0.20 291	0.55 346	0.21 205	0.75 403	0.64 464	0.48 382	0.55 443	0.68 524	0.56 553	0.46 299	0.30 318	0.11 358	0.10 352	0.13 458	0.10 254	0.18 362	0.15 320

HITNet	0.46 366	0.92 585	2.09 487	0.33 407	0.14 81	0.55 346	0.22 248	0.83 481	0.56 377	0.51 414	0.49 377	0.48 411	0.37 401	0.48 318	0.54 496	0.09 153	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.09 86
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
Weightmod	0.43 320	0.56 423	0.91 127	0.26 202	0.22 337	0.56 363	0.22 248	0.45 144	0.38 157	0.30 250	0.72 581	0.38 319	0.32 359	0.61 386	0.33 357	0.40 670	0.14 486	0.10 244	0.10 254	0.52 665	1.06 708

test_sample4	0.50 420	0.42 331	1.88 414	0.32 380	0.19 269	0.56 363	0.26 375	0.93 573	0.65 480	0.54 447	0.54 433	0.45 379	0.36 384	1.79 595	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

AE-Stereo	0.42 311	0.29 188	1.65 296	0.43 564	0.47 627	0.56 363	0.23 289	0.86 512	0.46 263	0.31 256	0.41 306	0.43 359	0.24 230	0.34 186	0.24 225	0.09 153	0.48 688	0.11 325	0.45 667	0.22 433	0.19 413

ff7	0.32 192	0.52 396	1.38 236	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

ffff	0.32 192	0.52 396	1.38 236	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

11t	0.32 192	0.52 396	1.38 236	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

MSKI-zero shot	0.46 366	0.38 291	2.47 574	0.27 228	0.43 604	0.56 363	0.20 158	0.77 427	0.43 228	0.60 527	0.51 393	0.44 370	0.17 85	0.68 412	0.21 162	0.09 153	0.29 646	0.09 174	0.32 628	0.14 244	0.10 125

anonymousdsp	0.34 214	0.53 403	1.47 261	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.49 201	0.40 190	0.25 194	0.24 137	0.22 147	0.24 230	0.55 359	0.19 101	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.18 517	0.24 465	0.29 551

EGLCR-Stereo	0.29 159	0.27 144	0.97 144	0.30 320	0.19 269	0.56 363	0.17 91	0.68 351	0.36 135	0.30 250	0.18 63	0.27 227	0.17 85	0.38 231	0.19 101	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.10 114	0.35 602

TestStereo1	0.49 408	0.81 545	1.85 399	0.39 529	0.57 651	0.56 363	0.34 506	0.75 403	0.69 515	0.44 339	0.63 514	0.35 298	0.42 463	0.64 392	0.29 295	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.33 562	0.26 526

ccc-4	0.32 192	0.52 396	1.38 236	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

SA-5K	0.49 408	0.81 545	1.85 399	0.39 529	0.57 651	0.56 363	0.34 506	0.75 403	0.69 515	0.44 339	0.63 514	0.35 298	0.42 463	0.64 392	0.29 295	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.33 562	0.26 526

IGEV-Stereo	0.34 214	0.54 412	1.47 261	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.49 201	0.40 190	0.25 194	0.24 137	0.22 147	0.24 230	0.54 355	0.19 101	0.09 153	0.10 352	0.10 244	0.18 517	0.24 465	0.29 551
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 513	0.43 337	2.58 601	0.91 683	0.36 552	0.56 363	0.25 351	0.52 237	0.61 425	0.47 363	1.21 662	0.47 399	0.66 598	1.34 520	0.94 584	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.10 114	0.16 355

CFNet_pseudo	0.45 353	0.46 363	2.23 523	0.25 154	0.19 269	0.56 363	0.21 205	0.77 427	0.60 407	0.49 394	0.56 455	0.69 531	0.47 513	0.52 344	0.31 331	0.11 358	0.10 352	0.15 528	0.10 254	0.17 334	0.14 277

DMCA-RVC	0.62 526	0.96 603	2.63 607	0.36 478	0.90 686	0.56 363	0.31 467	0.69 355	0.57 381	0.68 585	0.52 408	0.59 470	0.56 553	1.23 509	0.53 490	0.16 544	0.38 667	0.20 607	0.15 460	0.20 400	0.15 320

BEATNet_4x	0.47 382	0.73 506	1.91 432	0.33 407	0.15 113	0.56 363	0.25 351	0.85 502	0.58 392	0.54 447	0.51 393	0.57 460	0.42 463	0.57 363	0.61 525	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.20 400	0.16 355

ccs_rob	0.45 353	0.46 363	2.22 519	0.26 202	0.19 269	0.56 363	0.21 205	0.77 427	0.60 407	0.49 394	0.56 455	0.69 531	0.47 513	0.52 344	0.31 331	0.11 358	0.09 299	0.16 547	0.10 254	0.17 334	0.14 277

DN-CSS_ROB	0.48 389	1.23 668	1.99 466	0.39 529	0.22 337	0.56 363	0.19 130	0.75 403	0.61 425	0.45 350	0.62 501	0.41 341	0.31 350	0.70 423	0.32 344	0.11 358	0.08 203	0.14 497	0.13 404	0.36 594	0.12 205

z-ln-s-r	0.64 537	0.89 577	2.23 523	0.32 380	0.26 415	0.57 382	0.37 531	0.84 493	0.76 588	0.51 414	0.81 602	0.64 495	0.45 487	2.06 641	1.27 638	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.24 465	0.13 248

tg	0.37 244	0.55 421	1.35 227	0.28 261	0.16 150	0.57 382	0.18 114	0.57 275	0.49 295	0.37 293	0.44 326	0.38 319	0.24 230	0.46 299	0.24 225	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.43 637	0.36 610

test_sample3	0.50 420	0.41 322	1.88 414	0.32 380	0.19 269	0.57 382	0.25 351	0.92 565	0.64 464	0.52 423	0.49 377	0.47 399	0.35 378	1.79 595	0.37 393	0.13 456	0.10 352	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.16 355

ffm	0.47 382	0.23 81	2.01 469	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.74 392	0.88 629	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	0.63 390	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.15 528	0.13 404	0.25 479	0.36 610

ff1	0.73 594	0.23 81	2.01 469	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.74 392	0.88 629	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 712	0.10 265	0.24 619	0.15 528	0.13 404	0.25 479	0.36 610

mmx	0.72 585	0.23 81	2.01 469	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.99 626	0.76 588	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 712	0.13 456	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.15 320

xxx	0.72 585	0.23 81	2.01 469	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.99 626	0.76 588	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 712	0.13 456	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.15 320

CFNet_ucs	0.48 389	0.50 390	2.32 537	0.26 202	0.22 337	0.57 382	0.22 248	0.85 502	0.65 480	0.53 434	0.64 531	0.68 524	0.44 482	0.54 355	0.31 331	0.13 456	0.12 441	0.16 547	0.11 329	0.19 384	0.17 376

anonymousdsp2	0.34 214	0.24 99	1.16 182	0.28 261	0.15 113	0.57 382	0.23 289	0.79 459	0.47 283	0.38 303	0.37 272	0.40 335	0.25 246	0.47 311	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.13 404	0.19 384	0.27 535

GASNet	0.73 594	1.47 688	3.04 662	0.47 596	0.33 517	0.57 382	0.34 506	0.91 556	0.75 578	0.58 503	0.58 470	0.74 559	0.55 549	2.03 637	0.65 536	0.21 607	0.15 517	0.19 597	0.17 503	0.51 661	0.28 543

SA	0.50 420	0.75 514	1.95 451	0.31 350	0.61 664	0.57 382	0.31 467	0.91 556	0.73 560	0.42 326	0.62 501	0.38 319	0.47 513	0.68 412	0.29 295	0.09 153	0.09 299	0.13 458	0.32 628	0.30 536	0.10 125

dd	0.42 311	0.96 603	1.77 352	0.31 350	0.17 184	0.57 382	0.26 375	0.49 201	0.68 506	0.41 321	0.40 300	0.34 294	0.27 287	0.45 290	0.40 419	0.17 559	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.21 416	0.12 205

AACVNet	0.54 464	0.78 535	1.73 322	0.36 478	0.21 308	0.57 382	0.25 351	0.71 367	0.51 313	0.55 465	0.59 473	0.64 495	0.41 445	2.13 651	0.41 427	0.14 501	0.11 407	0.14 497	0.11 329	0.33 562	0.15 320

GANet-ADL	0.44 330	0.41 322	2.31 536	0.33 407	0.20 291	0.57 382	0.25 351	0.75 403	0.54 358	0.42 326	0.59 473	0.56 453	0.30 340	0.40 246	0.38 400	0.14 501	0.11 407	0.09 174	0.08 159	0.22 433	0.17 376

STrans-v2	0.67 556	0.56 423	2.64 609	0.27 228	0.23 358	0.57 382	0.33 500	0.96 601	0.69 515	0.92 649	0.85 614	0.89 620	0.93 649	1.83 605	1.21 632	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.11 151	0.12 205

PMTNet	0.31 185	0.35 265	1.30 213	0.20 10	0.14 81	0.57 382	0.25 351	0.46 153	0.42 217	0.27 228	0.32 239	0.27 227	0.24 230	0.39 239	0.23 199	0.43 672	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.18 362	0.07 12

AdaStereo	0.44 330	0.38 291	1.79 376	0.34 440	0.20 291	0.57 382	0.28 420	0.92 565	0.69 515	0.52 423	0.55 443	0.61 480	0.33 367	0.48 318	0.39 411	0.17 559	0.08 203	0.17 568	0.11 329	0.18 362	0.12 205
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.
IGEV_i1	0.44 330	0.26 131	2.01 469	0.33 407	0.18 232	0.58 399	0.27 400	0.84 493	0.49 295	0.45 350	0.47 346	0.55 440	0.33 367	0.65 403	0.36 385	0.11 358	0.11 407	0.13 458	0.19 537	0.17 334	0.28 543

Hybrid-DGEV-03	0.45 353	0.88 572	1.75 334	0.29 298	0.17 184	0.58 399	0.24 326	0.65 332	0.48 287	0.59 517	1.01 643	0.39 326	0.28 306	0.41 252	0.34 367	0.09 153	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.34 574	0.24 503

xyz-stereo-finetune2	0.35 227	0.45 359	1.04 158	0.21 37	0.12 25	0.58 399	0.23 289	0.50 210	0.45 252	0.31 256	0.46 339	0.30 261	0.41 445	0.81 448	0.51 482	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.09 86

RCA-Stereo	0.34 214	0.32 228	1.30 213	0.26 202	0.14 81	0.58 399	0.23 289	0.78 443	0.62 443	0.40 312	0.44 326	0.28 240	0.35 378	0.29 115	0.20 140	0.09 153	0.10 352	0.09 174	0.07 111	0.19 384	0.08 56

test_5	0.51 437	0.87 568	1.99 466	0.37 502	0.65 668	0.58 399	0.35 514	0.78 443	0.62 443	0.48 382	0.55 443	0.45 379	0.40 434	0.72 427	0.30 318	0.09 153	0.07 85	0.12 395	0.12 370	0.33 562	0.38 620

UDGNet	0.44 330	1.02 632	1.74 327	0.35 457	0.19 269	0.58 399	0.23 289	0.49 201	0.66 495	0.41 321	0.38 286	0.34 294	0.29 329	0.53 350	0.30 318	0.24 633	0.10 352	0.37 668	0.19 537	0.27 511	0.15 320

GwcNet-ADL	0.50 420	0.74 511	2.90 650	0.31 350	0.20 291	0.58 399	0.29 445	0.87 523	0.64 464	0.47 363	0.47 346	0.56 453	0.33 367	0.46 299	0.46 451	0.13 456	0.12 441	0.09 174	0.09 210	0.14 244	0.21 447

PFNet+	0.45 353	0.37 278	1.86 407	0.46 591	0.18 232	0.58 399	0.77 669	0.52 237	0.64 464	0.56 474	0.48 360	0.39 326	0.26 266	0.93 464	0.32 344	0.13 456	0.09 299	0.14 497	0.13 404	0.12 173	0.15 320

THIR-Stereo	0.86 632	0.62 447	2.13 498	0.25 154	0.16 150	0.58 399	2.74 730	0.59 290	0.51 313	0.62 547	1.62 683	0.97 640	1.80 704	1.69 576	2.25 686	0.10 265	0.08 203	0.14 497	0.11 329	0.15 272	0.11 156

IRAFT_RVC	0.54 464	0.53 403	1.78 356	0.46 591	0.21 308	0.58 399	0.43 564	0.65 332	0.66 495	0.54 447	0.50 387	0.49 413	0.51 534	1.58 561	1.01 601	0.11 358	0.25 632	0.13 458	0.10 254	0.15 272	0.13 248

RAFT-345	0.53 457	0.30 206	2.34 542	0.38 519	0.34 530	0.58 399	0.42 557	0.47 175	0.61 425	0.51 414	1.00 642	0.43 359	0.28 306	1.57 557	0.82 573	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.10 114	0.08 56

HCRNet	0.46 366	0.49 382	1.65 296	0.38 519	0.29 452	0.58 399	0.22 248	0.75 403	0.62 443	0.47 363	0.49 377	0.48 411	0.36 384	1.12 495	0.37 393	0.15 523	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.17 334	0.17 376

FINET	0.65 545	0.95 600	3.06 664	0.35 457	0.40 586	0.58 399	0.48 598	0.92 565	1.10 664	0.57 485	0.68 553	0.47 399	0.44 482	1.15 500	0.60 522	0.23 624	0.21 601	0.17 568	0.15 460	0.26 500	0.25 515

aanetorigin	0.77 608	0.80 540	2.59 603	0.43 564	0.44 605	0.58 399	1.01 690	0.57 275	0.68 506	1.53 698	1.23 663	0.81 589	1.08 665	1.07 483	1.07 610	0.18 572	0.15 517	0.17 568	0.21 558	0.54 668	0.30 564

FENet	0.44 330	0.30 206	2.42 558	0.32 380	0.17 184	0.58 399	0.22 248	0.77 427	0.59 402	0.47 363	0.42 312	0.55 440	0.38 411	0.49 329	0.47 460	0.12 421	0.09 299	0.12 395	0.11 329	0.13 210	0.16 355

PSMNet-RSSM	0.53 457	0.82 549	1.78 356	0.31 350	0.25 397	0.58 399	0.28 420	0.84 493	0.60 407	0.50 401	0.61 496	0.67 517	0.43 474	1.68 574	0.42 430	0.15 523	0.10 352	0.14 497	0.16 483	0.15 272	0.13 248

AANet_RVC	0.68 564	1.00 623	2.09 487	0.33 407	0.25 397	0.58 399	0.32 490	0.81 467	0.80 605	0.61 536	0.94 632	0.80 586	0.41 445	2.46 679	1.02 603	0.36 668	0.14 486	0.10 244	0.09 210	0.23 448	0.22 462

iResNetv2_ROB	0.59 507	1.43 686	2.96 654	0.40 541	0.22 337	0.58 399	0.28 420	0.91 556	0.73 560	0.57 485	0.63 514	0.60 477	0.41 445	0.74 431	0.35 379	0.11 358	0.08 203	0.10 244	0.07 111	0.43 637	0.17 376

iResNet_ROB	0.50 420	1.15 657	1.73 322	0.31 350	0.21 308	0.58 399	0.22 248	0.95 596	0.82 613	0.58 503	0.62 501	0.57 460	0.39 425	0.84 452	0.40 419	0.11 358	0.08 203	0.09 174	0.06 25	0.21 416	0.13 248

G2L-ROB	0.51 437	0.95 600	1.96 460	0.29 298	0.22 337	0.59 418	0.28 420	0.76 415	0.57 381	0.55 465	0.45 330	0.70 541	0.32 359	1.38 524	0.47 460	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.20 400	0.13 248

G2L-Stereo	0.55 476	0.85 561	2.18 511	0.31 350	0.27 428	0.59 418	0.27 400	0.77 427	0.55 365	0.54 447	0.52 408	0.71 546	0.36 384	1.75 586	0.50 476	0.13 456	0.11 407	0.13 458	0.11 329	0.29 524	0.15 320

DispNO	0.67 556	0.98 616	2.58 601	0.31 350	0.27 428	0.59 418	0.29 445	0.83 481	0.68 506	0.53 434	0.79 601	0.83 596	0.47 513	2.46 679	0.68 544	0.12 421	0.10 352	0.19 597	0.31 622	0.16 310	0.17 376

DisPM	0.43 320	0.33 238	1.78 356	0.57 645	0.18 232	0.59 418	0.63 645	0.53 246	0.61 425	0.60 527	0.53 421	0.38 319	0.26 266	0.75 432	0.29 295	0.12 421	0.07 85	0.12 395	0.11 329	0.11 151	0.14 277

ICVP	0.46 366	0.29 188	2.41 556	0.33 407	0.22 337	0.59 418	0.55 618	0.75 403	0.50 306	0.44 339	0.60 489	0.49 413	0.35 378	0.53 350	0.37 393	0.16 544	0.16 535	0.14 497	0.11 329	0.15 272	0.15 320
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 389	1.09 643	1.95 451	0.24 126	0.13 56	0.59 418	0.26 375	0.83 481	0.78 597	0.48 382	0.52 408	0.56 453	0.38 411	0.49 329	0.38 400	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.23 448	0.35 602

test_xeample	0.72 585	0.21 42	1.36 229	0.27 228	0.17 184	0.59 418	0.28 420	1.01 643	0.70 525	0.55 465	0.67 545	0.44 370	0.39 425	1.88 622	5.17 725	0.12 421	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.13 210	0.15 320

ACVNet	0.45 353	0.44 349	1.79 376	0.28 261	0.21 308	0.59 418	0.36 522	0.66 335	0.68 506	0.45 350	0.59 473	0.69 531	0.40 434	0.44 274	0.55 500	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.34 574	0.10 125

GANet-RSSM	0.55 476	0.73 506	1.90 426	0.36 478	0.26 415	0.59 418	0.27 400	0.78 443	0.52 325	0.47 363	0.57 464	0.63 486	0.45 487	1.92 629	0.43 439	0.14 501	0.10 352	0.25 638	0.11 329	0.34 574	0.14 277

DMCA	0.41 290	0.52 396	1.26 202	0.31 350	0.24 373	0.59 418	0.26 375	0.77 427	0.63 456	0.58 503	0.48 360	0.57 460	0.35 378	0.40 246	0.50 476	0.14 501	0.10 352	0.14 497	0.10 254	0.15 272	0.15 320

FADNet-RVC	0.61 521	1.26 673	2.12 496	0.33 407	0.26 415	0.59 418	0.29 445	0.86 512	0.62 443	0.45 350	0.50 387	0.62 484	0.46 503	1.73 582	0.55 500	0.17 559	0.20 591	0.17 568	0.18 517	0.59 671	0.28 543

MLCV	0.48 389	0.89 577	1.85 399	0.29 298	0.14 81	0.59 418	0.23 289	0.72 373	0.59 402	0.66 575	0.66 542	0.55 440	0.36 384	1.03 479	0.49 471	0.09 153	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.19 384	0.11 156

Selective-IGEV-i1	0.44 330	0.23 81	1.30 213	0.33 407	0.45 616	0.60 430	0.32 490	0.85 502	0.64 464	0.42 326	0.52 408	0.60 477	0.28 306	0.46 299	0.34 367	0.10 265	0.10 352	0.13 458	0.28 597	0.14 244	0.75 681

ITSA-stereo	0.48 389	0.33 238	1.20 191	0.33 407	0.18 232	0.60 430	0.29 445	0.94 582	0.80 605	0.50 401	0.49 377	0.53 429	0.59 568	1.25 513	0.64 534	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	0.18 362	0.23 489

MyStereo07	0.34 214	0.40 312	1.46 257	0.29 298	0.23 358	0.60 430	0.31 467	0.53 246	0.42 217	0.25 194	0.25 154	0.20 125	0.26 266	0.57 363	0.19 101	0.09 153	0.18 567	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.19 413

MyStereo06	0.54 464	0.41 322	2.68 614	0.30 320	0.23 358	0.60 430	0.30 454	0.81 467	0.44 236	0.84 637	0.52 408	0.78 577	0.58 565	0.48 318	1.10 614	0.09 153	0.17 555	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.20 432

MyStereo05	0.49 408	0.41 322	2.72 621	0.30 320	0.23 358	0.60 430	0.30 454	0.82 475	0.77 593	0.52 423	0.37 272	0.51 420	0.42 463	0.52 344	0.38 400	0.09 153	0.17 555	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.20 432

MyStereo04	0.48 389	0.40 312	2.65 611	0.29 298	0.23 358	0.60 430	0.31 467	0.83 481	0.75 578	0.47 363	0.36 266	0.53 429	0.42 463	0.53 350	0.39 411	0.09 153	0.18 567	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.19 413

Sa-1000	0.51 437	0.72 498	1.90 426	0.31 350	0.60 660	0.60 430	0.31 467	0.94 582	0.71 535	0.52 423	0.83 607	0.42 355	0.33 367	0.68 412	0.28 280	0.10 265	0.09 299	0.13 458	0.29 603	0.29 524	0.10 125

dad	0.51 437	1.01 627	1.74 327	0.29 298	0.19 269	0.60 430	0.26 375	0.52 237	0.75 578	0.63 556	0.63 514	0.63 486	0.33 367	0.85 454	0.47 460	0.27 648	0.15 517	0.40 671	0.18 517	0.22 433	0.14 277

IPLGR_C	0.58 499	1.25 671	2.72 621	0.80 675	0.31 491	0.60 430	0.61 637	0.76 415	0.58 392	0.56 474	0.62 501	0.41 341	0.31 350	0.43 265	0.40 419	0.11 358	0.22 607	0.13 458	0.15 460	0.35 587	0.19 413

ACRE	0.56 486	1.14 653	2.77 633	0.76 671	0.28 442	0.60 430	0.56 623	0.76 415	0.58 392	0.55 465	0.62 501	0.41 341	0.29 329	0.44 274	0.39 411	0.11 358	0.19 580	0.13 458	0.14 433	0.36 594	0.18 396

OMP-Stereo	0.59 507	0.65 469	1.74 327	0.56 639	0.37 564	0.60 430	0.26 375	0.70 363	0.65 480	0.66 575	0.60 489	0.69 531	0.32 359	2.09 647	1.20 630	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.09 210	0.17 334	0.10 125

PSM-adaLoss	0.38 257	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.17 184	0.60 430	0.29 445	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.47 311	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

DeepStereo_RVC	0.44 330	0.28 173	1.92 435	0.49 606	0.17 184	0.60 430	0.59 631	0.50 210	0.52 325	0.49 394	0.45 330	0.39 326	0.86 640	0.45 290	0.33 357	0.11 358	0.08 203	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.19 413

RAFT-RH_RVC	0.61 521	0.50 390	2.33 540	0.36 478	0.29 452	0.60 430	0.18 114	0.44 129	0.58 392	0.76 613	1.91 690	0.47 399	0.29 329	1.60 564	1.23 634	0.14 501	0.07 85	0.13 458	0.13 404	0.10 114	0.09 86

RAFT-IKP	0.38 257	0.27 144	1.79 376	0.44 571	0.16 150	0.60 430	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.50 336	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

pcwnet_v2	0.64 537	0.49 382	4.41 708	0.32 380	0.27 428	0.60 430	0.25 351	0.97 610	0.88 629	0.59 517	0.70 572	0.63 486	0.55 549	0.66 408	0.37 393	0.17 559	0.15 517	0.15 528	0.14 433	0.21 416	0.23 489

cf-r	0.53 457	0.81 545	2.15 504	0.33 407	0.28 442	0.60 430	0.28 420	0.78 443	0.64 464	0.51 414	0.60 489	0.75 565	0.40 434	1.32 517	0.43 439	0.13 456	0.09 299	0.11 325	0.12 370	0.15 272	0.14 277

GwcNet-RSSM	0.57 494	0.94 593	2.13 498	0.32 380	0.25 397	0.60 430	0.30 454	0.80 463	0.66 495	0.52 423	0.64 531	0.71 546	0.40 434	1.79 595	0.50 476	0.13 456	0.09 299	0.12 395	0.12 370	0.21 416	0.15 320

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 476	0.92 585	2.36 548	0.38 519	0.37 564	0.60 430	0.28 420	0.82 475	0.62 443	0.62 547	0.55 443	0.72 549	0.45 487	1.00 475	0.43 439	0.15 523	0.11 407	0.14 497	0.14 433	0.15 272	0.16 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 585	0.68 481	1.91 432	0.47 596	0.44 605	0.60 430	0.51 603	0.76 415	0.80 605	0.77 617	0.67 545	0.87 614	0.61 581	2.40 671	0.67 541	0.32 661	0.35 659	0.36 664	0.41 662	0.45 647	0.39 626

S0	0.40 282	0.69 485	1.02 153	0.30 320	0.19 269	0.61 450	0.35 514	0.48 190	0.31 45	0.34 274	0.50 387	0.32 274	0.32 359	0.34 186	0.36 385	0.19 588	0.14 486	0.17 568	0.20 550	0.46 649	0.65 672

CoDeX	0.52 451	0.43 337	2.25 527	0.29 298	0.26 415	0.61 450	0.32 490	0.99 626	0.68 506	0.48 382	0.55 443	0.52 426	0.40 434	1.60 564	0.35 379	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.13 210	0.12 205

anonymousa	0.48 389	0.46 363	2.44 564	0.29 298	0.34 530	0.61 450	0.25 351	0.66 335	0.54 358	0.53 434	0.77 597	0.73 553	0.46 503	0.33 172	0.31 331	0.10 265	0.09 299	0.12 395	0.29 603	0.10 114	0.19 413

Selective-RAFT	0.35 227	0.26 131	1.48 264	0.31 350	0.15 113	0.61 450	0.19 130	0.60 303	0.54 358	0.28 235	0.29 196	0.40 335	0.33 367	0.50 336	0.27 266	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.35 640	0.19 384	0.08 56

CIPLG	0.56 486	1.19 664	2.46 568	0.80 675	0.31 491	0.61 450	0.57 627	0.76 415	0.57 381	0.56 474	0.63 514	0.41 341	0.30 340	0.45 290	0.40 419	0.11 358	0.20 591	0.13 458	0.13 404	0.35 587	0.19 413

Patchmatch Stereo++	0.39 272	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.16 150	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.54 355	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205
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
IIG-Stereo	0.59 507	0.65 469	1.74 327	0.54 630	0.23 358	0.61 450	0.21 205	0.73 387	0.65 480	0.64 566	0.69 562	0.69 531	0.38 411	2.09 647	1.39 646	0.11 358	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.09 86

NF-Stereo	0.48 389	0.25 113	1.81 383	0.52 619	0.16 150	0.61 450	0.44 575	0.66 335	0.61 425	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.45 536	0.79 570	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.16 355

OCTAStereo	0.48 389	0.25 113	1.81 383	0.52 619	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.61 425	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.80 571	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

PSM-softLoss	0.48 389	0.27 144	1.85 399	0.51 615	0.17 184	0.61 450	0.40 547	0.61 308	0.57 381	0.52 423	0.48 360	0.39 326	0.25 246	1.46 537	0.77 564	0.12 421	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.12 173	0.14 277

KMStereo	0.48 389	0.27 144	1.85 399	0.51 615	0.17 184	0.61 450	0.40 547	0.61 308	0.57 381	0.52 423	0.48 360	0.39 326	0.25 246	1.46 537	0.77 564	0.12 421	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.12 173	0.14 277

ROB_FTStereo_v2	0.38 257	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.17 184	0.61 450	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.47 311	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

ROB_FTStereo	0.38 257	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.17 184	0.61 450	0.26 375	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.49 329	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

HUI-Stereo	0.38 257	0.27 144	1.79 376	0.44 571	0.17 184	0.61 450	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.45 290	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

RAFT_R40	0.50 420	0.21 42	1.76 343	0.50 610	0.40 586	0.61 450	0.53 610	0.56 269	0.60 407	0.56 474	0.54 433	0.55 440	0.51 534	1.57 557	0.53 490	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.09 86

RE-Stereo	0.48 389	0.25 113	1.81 383	0.52 619	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.60 407	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.78 566	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

TVStereo	0.48 389	0.25 113	1.81 383	0.52 619	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.60 407	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.78 566	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

iGMRVC	0.39 272	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.17 184	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.55 359	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

iRAFT	0.39 272	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.16 150	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.54 355	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

GES	0.44 330	0.28 173	1.88 414	0.30 320	0.18 232	0.61 450	0.30 454	0.88 532	0.46 263	0.47 363	0.52 408	0.39 326	0.42 463	0.58 367	0.67 541	0.15 523	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.15 272	0.17 376

STTStereo	0.51 437	0.69 485	2.14 503	0.36 478	0.30 470	0.61 450	0.32 490	0.77 427	0.60 407	0.60 527	0.54 433	0.67 517	0.43 474	0.86 457	0.42 430	0.16 544	0.15 517	0.17 568	0.20 550	0.16 310	0.15 320

RT-IGEV	0.66 551	0.25 113	2.11 492	0.56 639	0.46 624	0.62 471	0.54 614	0.99 626	0.75 578	0.79 621	0.93 630	0.85 605	0.78 627	0.59 373	1.64 660	0.12 421	0.16 535	0.11 325	0.47 671	0.28 517	0.30 564

GCST	0.72 585	1.10 644	2.15 504	1.11 697	0.59 655	0.62 471	0.19 130	0.75 403	0.53 343	0.56 474	0.63 514	0.47 399	0.31 350	1.11 491	0.33 357	0.75 696	0.45 679	0.84 697	0.64 701	0.69 679	0.54 657

IPLGR	0.54 464	0.56 423	2.68 614	0.36 478	0.18 232	0.62 471	0.54 614	1.02 646	0.64 464	0.73 605	0.46 339	0.47 399	0.45 487	1.12 495	0.29 295	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.09 210	0.19 384	0.12 205

AAGNet	0.88 636	0.33 238	1.79 376	0.54 630	0.98 690	0.62 471	0.46 586	0.50 210	0.60 407	0.58 503	0.53 421	0.50 416	0.73 615	1.23 509	7.48 738	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.14 244	0.09 86

TransformOpticalFlow	0.64 537	0.56 423	2.66 612	0.44 571	0.26 415	0.62 471	0.28 420	0.83 481	0.71 535	0.76 613	0.74 587	0.91 624	0.85 637	1.83 605	0.81 572	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.11 151	0.12 205

SST-Stereo	0.52 451	0.20 26	1.76 343	0.62 658	0.53 641	0.62 471	0.66 648	0.55 263	0.61 425	0.58 503	0.53 421	0.52 426	0.60 572	1.59 563	0.29 295	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.10 125

PFNet	0.60 513	0.33 238	2.47 574	0.41 549	0.55 646	0.62 471	0.27 400	0.61 308	0.63 456	0.61 536	0.56 455	0.45 379	0.32 359	1.88 622	1.14 620	0.28 652	0.09 299	0.12 395	0.16 483	0.26 500	0.20 432

GrayStereo	0.66 551	0.19 11	1.76 343	0.90 682	0.23 358	0.62 471	1.42 715	0.62 312	0.60 407	0.72 601	0.78 598	0.56 453	3.07 719	0.60 380	0.26 254	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.21 558	0.11 151	0.18 396

Pruner-Stereo	0.51 437	0.27 144	1.78 356	1.79 714	0.19 269	0.62 471	0.45 583	0.57 275	0.60 407	0.61 536	0.48 360	0.41 341	0.24 230	0.46 299	1.00 597	0.12 421	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.12 173	0.13 248

GEStereo_RVC	0.54 464	0.87 568	1.95 451	0.47 596	0.25 397	0.62 471	0.37 531	1.00 635	0.74 564	0.53 434	0.54 433	0.59 470	0.44 482	1.10 488	0.46 451	0.15 523	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.26 500	0.19 413

s12784h	0.36 237	0.28 173	1.58 285	0.23 95	0.11 11	0.62 471	0.24 326	0.79 459	0.64 464	0.44 339	0.52 408	0.28 240	0.26 266	0.50 336	0.24 225	0.11 358	0.06 24	0.09 174	0.06 25	0.16 310	0.06 1

222	0.78 612	0.23 81	1.23 197	0.28 261	0.18 232	0.62 471	0.24 326	1.02 646	0.70 525	0.58 503	0.66 542	0.46 391	0.42 463	1.80 600	6.53 737	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.17 376

psmorigin	1.36 682	0.60 436	13.80 748	0.37 502	0.29 452	0.62 471	0.33 500	0.77 427	0.61 425	0.96 655	0.88 621	1.17 674	0.73 615	4.00 721	0.86 578	0.19 588	0.22 607	0.17 568	0.18 517	0.24 465	0.29 551

FAT-Stereo	0.70 573	0.54 412	2.88 643	0.36 478	0.29 452	0.62 471	0.54 614	0.97 610	0.87 625	0.76 613	0.92 626	0.94 634	0.80 629	1.84 610	0.57 512	0.18 572	0.19 580	0.17 568	0.16 483	0.22 433	0.25 515

FADNet-RVC-Resample	0.67 556	1.16 662	3.16 674	0.37 502	0.29 452	0.62 471	0.38 538	0.86 512	0.63 456	0.51 414	0.50 387	0.57 460	0.45 487	1.57 557	0.49 471	0.24 633	0.32 656	0.23 626	0.19 537	0.27 511	0.62 669

edge stereo	0.81 624	0.73 506	3.30 685	0.37 502	1.21 706	0.62 471	0.39 544	0.93 573	0.79 602	0.80 623	0.88 621	1.14 670	0.71 609	2.18 653	0.71 551	0.21 607	0.20 591	0.26 641	0.18 517	0.38 610	0.26 526

CVANet_RVC	0.65 545	0.80 540	2.13 498	0.36 478	0.26 415	0.62 471	0.42 557	0.84 493	0.72 545	0.69 587	0.68 553	0.68 524	0.52 539	2.64 691	0.42 430	0.19 588	0.12 441	0.22 619	0.17 503	0.37 603	0.15 320

PWC_ROB	0.70 573	0.94 593	1.88 414	0.39 529	0.39 576	0.62 471	0.30 454	0.98 614	0.94 642	0.91 648	1.29 668	0.77 573	0.62 586	1.62 568	1.03 606	0.18 572	0.11 407	0.18 590	0.13 404	0.51 661	0.22 462

AANet	0.82 627	0.91 583	2.89 646	0.34 440	0.29 452	0.63 489	0.38 538	0.81 467	1.31 680	1.33 687	1.39 675	1.26 678	1.14 671	1.32 517	0.97 588	0.20 599	0.17 555	0.18 590	0.19 537	0.33 562	0.31 574

DA	0.32 192	0.26 131	0.89 119	0.29 298	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.60 303	0.39 172	0.23 162	0.30 211	0.24 182	0.26 266	0.60 380	0.18 73	0.10 265	0.12 441	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.52 654

GGEV	0.32 192	0.26 131	0.89 119	0.29 298	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.60 303	0.39 172	0.23 162	0.30 211	0.24 182	0.26 266	0.60 380	0.18 73	0.10 265	0.12 441	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.52 654

1111x	0.74 597	0.21 42	1.93 438	0.31 350	0.17 184	0.63 489	0.32 490	1.03 653	0.74 564	0.52 423	0.62 501	0.57 460	0.47 513	2.38 667	4.25 720	0.12 421	0.14 486	0.11 325	0.12 370	0.12 173	0.14 277

Prome-Stereo	0.49 408	0.30 206	1.76 343	0.60 656	0.23 358	0.63 489	0.42 557	0.62 312	0.60 407	0.59 517	1.03 648	0.43 359	0.72 612	0.60 380	0.33 357	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.11 151	0.43 639

xxxx	0.70 573	0.21 42	1.33 220	0.28 261	0.18 232	0.63 489	0.24 326	1.02 646	0.69 515	0.50 401	0.62 501	0.58 467	0.38 411	1.47 544	5.21 726	0.13 456	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.15 320

ac_64	0.55 476	0.46 363	1.92 435	0.36 478	0.34 530	0.63 489	0.31 467	0.82 475	0.61 425	0.55 465	0.51 393	0.89 620	0.48 522	1.83 605	0.55 500	0.14 501	0.11 407	0.12 395	0.12 370	0.18 362	0.12 205

acv_ft	0.48 389	0.44 349	1.76 343	0.32 380	0.41 595	0.63 489	0.28 420	0.81 467	0.68 506	0.61 536	0.59 473	0.69 531	0.45 487	0.44 274	0.63 529	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.41 628	0.10 125

CFNet-ft	0.51 437	0.76 515	1.79 376	0.28 261	0.30 470	0.63 489	0.28 420	0.66 335	0.55 365	0.45 350	0.57 464	0.74 559	0.41 445	1.46 537	0.42 430	0.14 501	0.10 352	0.28 645	0.13 404	0.18 362	0.14 277

DIP-Stereo	0.37 244	0.34 256	1.50 271	0.27 228	0.18 232	0.63 489	0.17 91	0.92 565	0.53 343	0.49 394	0.48 360	0.30 261	0.30 340	0.39 239	0.30 318	0.10 265	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.15 272	0.12 205
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 499	0.96 603	1.78 356	0.33 407	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.88 532	0.75 578	0.46 361	0.59 473	0.58 467	0.40 434	2.29 659	0.48 466	0.12 421	0.09 299	0.15 528	0.14 433	0.30 536	0.15 320

CFNet_RVC	0.51 437	0.76 515	1.79 376	0.28 261	0.30 470	0.63 489	0.28 420	0.66 335	0.55 365	0.45 350	0.57 464	0.74 559	0.41 445	1.46 537	0.42 430	0.14 501	0.10 352	0.28 645	0.13 404	0.18 362	0.14 277

DeepPruner_ROB	0.50 420	0.70 491	1.94 448	0.29 298	0.26 415	0.63 489	0.31 467	0.80 463	0.48 287	0.61 536	0.55 443	0.66 507	0.38 411	0.98 471	0.40 419	0.19 588	0.14 486	0.14 497	0.14 433	0.23 448	0.17 376

PS-NSSS	0.63 533	1.00 623	1.81 383	0.30 320	0.31 491	0.63 489	0.34 506	0.98 614	0.69 515	0.54 447	0.74 587	0.51 420	0.41 445	2.43 676	0.48 466	0.24 633	0.17 555	0.27 642	0.18 517	0.27 511	0.21 447

coex_refinement	0.58 499	0.94 593	1.87 412	0.38 519	0.25 397	0.64 503	0.34 506	0.83 481	0.65 480	0.60 527	0.63 514	0.81 589	0.48 522	1.85 612	0.56 508	0.13 456	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.16 310	0.16 355

PSMNet-RUCA	0.58 499	0.82 549	1.89 421	0.59 652	0.56 649	0.64 503	0.36 522	0.84 493	0.69 515	0.51 414	0.68 553	0.53 429	0.43 474	0.56 362	0.43 439	0.34 665	0.18 567	0.44 677	0.29 603	0.48 653	0.30 564

RAFT-Test	0.44 330	0.38 291	2.01 469	0.27 228	0.44 605	0.64 503	0.37 531	0.72 373	0.57 381	0.45 350	0.48 360	0.65 500	0.24 230	0.35 196	0.29 295	0.09 153	0.11 407	0.09 174	0.38 653	0.10 114	0.11 156

SACVNet	0.60 513	0.74 511	1.90 426	0.37 502	0.28 442	0.64 503	0.37 531	0.86 512	0.61 425	0.65 573	0.62 501	0.69 531	0.44 482	2.08 645	0.42 430	0.18 572	0.14 486	0.16 547	0.15 460	0.38 610	0.24 503

ADLNet2	0.68 564	0.84 556	3.19 678	0.33 407	0.36 552	0.64 503	0.37 531	0.89 538	0.79 602	0.54 447	0.65 540	0.93 630	0.48 522	2.07 643	0.56 508	0.13 456	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.33 562	0.18 396

HHNet	0.60 513	0.65 469	2.60 605	0.36 478	0.25 397	0.64 503	0.61 637	0.64 325	0.62 443	0.55 465	1.13 659	0.32 274	0.60 572	0.42 260	1.79 667	0.15 523	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.18 362	0.15 320

DRaft	0.62 526	0.38 291	1.76 343	0.24 126	0.16 150	0.64 503	0.66 648	0.53 246	0.53 343	0.67 579	0.99 640	0.38 319	1.00 657	1.44 531	2.10 681	0.10 265	0.14 486	0.10 244	0.14 433	0.18 362	0.21 447

ARAFT	0.60 513	1.23 668	3.10 668	0.28 261	0.16 150	0.64 503	0.36 522	0.90 544	0.67 504	0.61 536	0.49 377	0.55 440	0.31 350	1.24 512	0.32 344	0.10 265	0.08 203	0.14 497	0.13 404	0.37 603	0.21 447

Syn2CoEx	0.70 573	1.07 642	2.74 628	0.43 564	0.30 470	0.64 503	0.42 557	0.99 626	0.78 597	0.62 547	0.78 598	0.74 559	0.72 612	1.92 629	0.61 525	0.20 599	0.17 555	0.19 597	0.15 460	0.29 524	0.22 462

psm_up	0.57 494	0.61 441	1.83 393	0.35 457	0.30 470	0.64 503	0.37 531	0.90 544	0.68 506	0.59 517	0.55 443	0.68 524	0.54 544	1.91 625	0.46 451	0.16 544	0.15 517	0.16 547	0.15 460	0.23 448	0.13 248

DeepPrunerF	0.86 632	0.86 564	2.91 651	0.45 585	0.50 632	0.64 503	0.48 598	1.14 671	2.64 725	0.63 556	0.61 496	0.65 500	0.62 586	2.21 655	1.31 640	0.23 624	0.19 580	0.30 653	0.28 597	0.36 594	0.25 515

UCFNet_RVC	0.48 389	0.82 549	1.85 399	0.30 320	0.27 428	0.64 503	0.26 375	0.74 392	0.55 365	0.48 382	0.53 421	0.63 486	0.41 445	0.88 461	0.38 400	0.15 523	0.10 352	0.17 568	0.17 503	0.18 362	0.15 320

HSM	0.62 526	0.76 515	1.72 319	0.30 320	0.29 452	0.64 503	0.28 420	0.94 582	0.62 443	0.58 503	0.57 464	1.40 685	0.64 591	2.59 689	0.42 430	0.11 358	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.11 156

iResNet	0.51 437	0.76 515	2.59 603	0.41 549	0.17 184	0.64 503	0.27 400	0.82 475	0.70 525	0.57 485	0.64 531	0.43 359	0.36 384	0.70 423	0.52 486	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.21 416	0.13 248

SME	0.53 457	1.10 644	1.55 280	0.35 457	0.20 291	0.65 517	0.25 351	0.67 346	0.48 287	0.47 363	0.49 377	0.35 298	0.36 384	1.79 595	0.51 482	0.26 642	0.10 352	0.12 395	0.13 404	0.45 647	0.25 515

w-ln-seven-2	0.68 564	1.13 651	2.46 568	0.36 478	0.27 428	0.65 517	0.44 575	0.87 523	0.83 616	0.69 587	0.75 590	0.72 549	0.63 589	1.56 553	1.15 622	0.13 456	0.13 467	0.15 528	0.14 433	0.35 587	0.19 413

AASNet	0.56 486	1.03 633	2.34 542	0.37 502	0.33 517	0.65 517	0.29 445	0.96 601	0.73 560	0.54 447	0.60 489	0.55 440	0.38 411	0.59 373	0.58 517	0.14 501	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.43 637	0.24 503

UPFNet	0.46 366	0.28 173	1.73 322	0.33 407	0.32 502	0.65 517	0.38 538	0.83 481	0.59 402	0.57 485	0.52 408	0.61 480	0.40 434	0.75 432	0.52 486	0.13 456	0.12 441	0.13 458	0.12 370	0.15 272	0.11 156

RP	0.67 556	0.82 549	1.94 448	0.43 564	0.44 605	0.65 517	0.45 583	0.89 538	0.82 613	0.66 575	0.92 626	0.99 644	0.76 623	1.55 552	0.66 537	0.25 638	0.18 567	0.23 626	0.20 550	0.31 544	0.22 462

RASNet	0.61 521	0.68 481	2.03 477	0.35 457	0.46 624	0.65 517	0.28 420	0.78 443	0.70 525	0.48 382	0.64 531	0.93 630	0.61 581	2.21 655	0.73 558	0.12 421	0.09 299	0.09 174	0.10 254	0.14 244	0.11 156

DLCB_ROB	0.54 464	0.55 421	1.49 267	0.36 478	0.25 397	0.65 517	0.36 522	0.80 463	0.70 525	0.72 601	0.69 562	0.83 596	0.46 503	1.53 550	0.60 522	0.13 456	0.12 441	0.14 497	0.14 433	0.14 244	0.13 248

S	0.44 330	0.42 331	1.08 165	0.27 228	0.24 373	0.66 524	0.28 420	0.53 246	0.46 263	0.45 350	0.56 455	0.33 286	0.39 425	0.31 143	0.30 318	0.17 559	0.11 407	0.19 597	0.20 550	0.52 665	1.29 714

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 521	0.61 441	3.35 689	0.33 407	0.58 653	0.66 524	0.20 158	0.98 614	0.55 365	0.73 605	0.52 408	0.99 644	0.65 593	0.58 367	0.29 295	0.10 265	0.16 535	0.10 244	0.41 662	0.29 524	0.20 432

IER	0.43 320	0.38 291	1.69 307	0.26 202	0.25 397	0.66 524	0.26 375	0.71 367	0.55 365	0.54 447	0.59 473	0.60 477	0.53 541	0.52 344	0.39 411	0.11 358	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.14 244	0.11 156

DEmStereo	0.68 564	0.31 220	2.25 527	0.42 560	0.17 184	0.66 524	0.89 679	0.51 221	0.59 402	0.60 527	1.01 643	0.45 379	1.26 675	1.54 551	2.26 687	0.10 265	0.08 203	0.10 244	0.10 254	0.10 114	0.11 156

HGLStereo	0.54 464	0.69 485	2.00 468	0.35 457	0.40 586	0.66 524	0.30 454	0.83 481	0.62 443	0.57 485	0.69 562	0.69 531	0.54 544	1.07 483	0.55 500	0.13 456	0.13 467	0.13 458	0.11 329	0.19 384	0.17 376

FADNet	0.64 537	1.22 667	2.06 479	0.32 380	0.30 470	0.66 524	0.29 445	0.88 532	0.72 545	0.44 339	0.48 360	0.66 507	0.57 559	1.84 610	0.45 450	0.46 677	0.20 591	0.17 568	0.19 537	0.59 671	0.24 503

TDLM	0.67 556	0.92 585	1.76 343	0.37 502	0.24 373	0.66 524	0.56 623	0.82 475	0.74 564	1.16 670	0.62 501	0.61 480	0.48 522	2.70 696	0.50 476	0.20 599	0.11 407	0.35 662	0.14 433	0.32 553	0.16 355

UGAM-zero	0.63 533	0.39 304	2.49 579	0.30 320	0.49 630	0.67 531	0.19 130	0.91 556	0.45 252	0.77 617	0.45 330	1.16 673	0.82 632	2.05 640	0.29 295	0.09 153	0.15 517	0.09 174	0.44 666	0.11 151	0.22 462

gwcnet-sp	0.49 408	0.43 337	2.54 595	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

scenet	0.49 408	0.43 337	2.54 595	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

Anonymous_2	0.74 597	0.32 228	1.65 296	0.33 407	0.30 470	0.67 531	0.32 490	0.69 355	0.46 263	0.48 382	0.41 306	0.84 601	0.58 565	0.51 340	0.40 419	0.32 661	0.38 667	1.43 721	3.69 744	0.80 689	0.27 535

ssnet	0.49 408	0.43 337	2.54 595	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

anonymity	0.80 616	0.66 476	1.29 210	0.59 652	0.75 676	0.67 531	0.52 606	0.95 596	0.71 535	0.94 652	0.70 572	0.67 517	0.87 641	0.71 425	1.35 643	0.64 688	0.62 697	0.58 686	1.44 725	0.60 674	0.65 672

PSMNet-ADL	0.51 437	0.38 291	1.65 296	0.35 457	0.21 308	0.67 531	0.26 375	0.74 392	0.55 365	0.42 326	0.52 408	0.70 541	0.45 487	1.91 625	0.57 512	0.15 523	0.13 467	0.11 325	0.13 404	0.15 272	0.20 432

ADLNet	0.60 513	0.71 493	1.95 451	0.35 457	0.34 530	0.67 531	0.34 506	0.90 544	0.74 564	0.68 585	0.62 501	0.80 586	0.45 487	1.78 591	0.64 534	0.14 501	0.11 407	0.14 497	0.14 433	0.29 524	0.21 447

RAFT + AFF	0.64 537	1.20 665	1.95 451	0.34 440	0.33 517	0.67 531	0.52 606	0.99 626	0.74 564	0.53 434	0.58 470	0.57 460	0.80 629	1.76 587	0.51 482	0.12 421	0.27 642	0.15 528	0.14 433	0.43 637	0.29 551

HSM-Net_RVC	0.67 556	0.34 256	2.23 523	0.26 202	0.19 269	0.67 531	0.29 445	1.26 682	0.69 515	0.72 601	0.70 572	0.78 577	0.42 463	3.77 720	0.41 427	0.13 456	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.12 173	0.11 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 537	0.65 469	1.62 294	0.46 591	0.25 397	0.67 531	0.30 454	0.93 573	0.77 593	0.59 517	0.57 464	0.77 573	0.38 411	2.78 700	0.44 445	0.23 624	0.24 619	0.28 645	0.26 588	0.27 511	0.39 626

XPNet_ROB	0.61 521	0.72 498	1.66 301	0.37 502	0.27 428	0.67 531	0.47 594	0.89 538	0.71 535	0.78 619	0.70 572	0.81 589	0.53 541	1.70 577	0.76 562	0.21 607	0.16 535	0.16 547	0.15 460	0.20 400	0.21 447

DualNet (step1)	0.59 507	0.62 447	1.93 438	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.11 491	0.38 400	0.61 685	0.14 486	0.87 698	0.56 688	0.25 479	0.23 489

test_sample9	0.94 644	0.62 447	1.93 438	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.91 625	2.55 694	0.61 685	4.16 743	0.87 698	0.56 688	0.25 479	0.23 489

test_sample8	1.12 661	0.62 447	1.93 438	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.95 596	0.61 425	1.18 678	0.56 455	2.53 707	1.31 679	1.91 625	2.55 694	0.61 685	4.16 743	0.87 698	0.56 688	0.25 479	0.23 489

Any-RAFT	0.38 257	0.25 113	1.89 421	0.27 228	0.17 184	0.68 543	0.21 205	0.78 443	0.53 343	0.43 332	0.43 315	0.54 437	0.30 340	0.41 252	0.20 140	0.10 265	0.12 441	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.09 86

AF-Net	0.69 569	0.92 585	2.21 515	0.41 549	0.40 586	0.68 543	0.40 547	1.02 646	0.86 622	0.69 587	1.03 648	1.04 655	0.84 636	1.19 503	0.78 566	0.22 620	0.14 486	0.25 638	0.17 503	0.30 536	0.18 396

StereoDRNet-Refined	0.50 420	0.41 322	1.50 271	0.33 407	0.21 308	0.68 543	0.26 375	0.81 467	0.68 506	0.67 579	0.68 553	0.73 553	0.42 463	1.10 488	0.59 520	0.11 358	0.08 203	0.14 497	0.14 433	0.25 479	0.21 447
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 330	0.68 481	1.97 465	0.28 261	0.18 232	0.69 549	0.21 205	0.63 321	0.40 190	1.00 657	0.34 257	0.42 355	0.20 155	0.69 418	0.24 225	0.10 265	0.22 607	0.10 244	0.22 569	0.12 173	0.10 125

TRStereo	0.53 457	0.76 515	2.38 550	0.42 560	0.29 452	0.69 549	0.23 289	1.81 707	0.55 365	0.36 287	0.32 239	0.47 399	0.40 434	0.46 299	0.25 240	0.12 421	0.11 407	0.11 325	0.41 662	0.13 210	0.32 584

hitnet-ft	0.67 556	0.80 540	1.90 426	0.28 261	0.22 337	0.69 549	0.36 522	0.85 502	0.65 480	0.56 474	0.84 610	1.03 652	0.95 655	2.32 662	0.55 500	0.23 624	0.14 486	0.41 672	0.13 404	0.24 465	0.17 376

S-Stereo	0.80 616	0.69 485	3.89 698	0.39 529	0.37 564	0.69 549	0.70 660	0.94 582	0.98 649	0.62 547	0.91 624	0.83 596	0.60 572	2.37 664	0.66 537	0.18 572	0.21 601	0.17 568	0.18 517	0.30 536	0.35 602

NVstereo2D	0.58 499	0.40 312	2.03 477	0.35 457	0.35 543	0.69 549	0.39 544	0.91 556	0.80 605	0.47 363	0.53 421	0.67 517	0.46 503	1.99 635	0.48 466	0.19 588	0.11 407	0.17 568	0.13 404	0.25 479	0.25 515

ETE_ROB	0.60 513	0.71 493	1.55 280	0.37 502	0.25 397	0.69 549	0.51 603	1.47 692	0.70 525	0.80 623	0.69 562	0.85 605	0.49 529	1.36 522	0.58 517	0.16 544	0.13 467	0.19 597	0.16 483	0.21 416	0.23 489

SFCPSM	0.46 366	0.24 99	2.35 545	0.27 228	0.27 428	0.70 555	0.32 490	0.96 601	0.63 456	0.49 394	0.52 408	0.43 359	0.36 384	0.52 344	0.43 439	0.12 421	0.09 299	0.12 395	0.16 483	0.16 310	0.12 205

PA-Net	0.84 630	1.00 623	3.49 691	0.63 659	0.40 586	0.70 555	0.52 606	0.86 512	0.84 619	0.52 423	0.59 473	0.70 541	0.54 544	2.35 663	2.23 685	0.17 559	0.27 642	0.19 597	0.28 597	0.22 433	0.36 610
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 464	0.80 540	2.76 630	0.32 380	0.33 517	0.71 557	0.20 158	0.87 523	0.57 381	0.51 414	0.59 473	0.50 416	0.33 367	0.68 412	0.55 500	0.10 265	0.29 646	0.10 244	0.13 404	0.21 416	0.34 599

CBFPSM	0.56 486	0.91 583	1.82 389	0.28 261	0.23 358	0.71 557	0.37 531	0.72 373	0.64 464	0.50 401	0.49 377	1.03 652	0.83 633	0.62 387	1.35 643	0.10 265	0.12 441	0.10 244	0.10 254	0.18 362	0.19 413

Wz-Net-SNSev	0.76 604	1.32 680	3.11 670	0.40 541	0.31 491	0.71 557	0.60 633	0.98 614	0.87 625	0.67 579	0.83 607	0.96 637	0.60 572	1.67 573	0.97 588	0.16 544	0.15 517	0.16 547	0.17 503	0.36 594	0.24 503

FADNet_RVC	0.81 624	1.14 653	2.42 558	0.30 320	0.24 373	0.71 557	0.24 326	0.95 596	0.61 425	0.44 339	0.56 455	0.59 470	0.42 463	1.52 549	0.68 544	0.94 702	0.96 718	0.28 645	1.00 717	0.90 693	1.36 716

SHD	0.72 585	0.77 525	2.36 548	0.45 585	0.40 586	0.71 557	0.32 490	1.02 646	1.25 675	1.07 663	0.84 610	0.90 622	0.73 615	1.09 486	0.98 591	0.21 607	0.18 567	0.20 607	0.21 558	0.32 553	0.31 574

NCCL2	0.65 545	0.94 593	1.96 460	0.43 564	0.30 470	0.71 557	0.68 654	0.84 493	0.65 480	0.70 593	0.60 489	0.86 612	0.54 544	1.56 553	0.57 512	0.20 599	0.16 535	0.67 692	0.25 580	0.22 433	0.24 503

zh-mn7	0.80 616	1.54 691	3.00 660	0.35 457	0.27 428	0.72 563	0.41 553	0.93 573	1.11 666	1.00 657	1.28 666	0.75 565	0.57 559	1.87 613	1.18 627	0.16 544	0.13 467	0.14 497	0.14 433	0.26 500	0.21 447

TCMNet	0.66 551	0.85 561	2.55 600	0.50 610	0.52 640	0.72 563	0.39 544	0.87 523	0.72 545	0.58 503	0.68 553	0.63 486	0.46 503	1.70 577	0.63 529	0.18 572	0.18 567	0.23 626	0.18 517	0.38 610	0.27 535

ssnet_v2	0.55 476	0.60 436	1.86 407	0.32 380	0.22 337	0.72 563	0.44 575	0.94 582	0.74 564	0.63 556	0.54 433	0.81 589	0.47 513	0.77 441	0.70 548	0.16 544	0.14 486	0.14 497	0.14 433	0.30 536	0.30 564

Anonymous3	0.42 311	0.35 265	2.09 487	0.33 407	0.24 373	0.72 563	0.31 467	0.74 392	0.55 365	0.35 280	0.40 300	0.33 286	0.29 329	0.44 274	0.28 280	0.18 572	0.18 567	0.13 458	0.13 404	0.17 334	0.17 376

EDNetEfficientorigin	8.18 740	0.98 616	145.96 776	0.51 615	0.89 685	0.72 563	0.48 598	0.85 502	1.56 698	2.12 705	1.49 679	1.29 679	1.31 679	1.83 605	2.13 682	0.13 456	0.12 441	0.17 568	0.18 517	0.39 620	0.45 642

PSMNet_ROB	0.66 551	1.01 627	2.33 540	0.38 519	0.31 491	0.72 563	0.55 618	0.86 512	0.69 515	0.54 447	0.60 489	0.75 565	0.47 513	2.00 636	0.82 573	0.17 559	0.13 467	0.19 597	0.19 537	0.24 465	0.27 535

pmcnn	1.32 678	1.05 637	2.77 633	0.74 669	1.43 709	0.72 563	0.56 623	0.96 601	0.91 636	0.99 656	2.92 715	6.01 731	0.70 607	2.38 667	3.32 709	0.13 456	0.10 352	0.08 70	0.06 25	0.34 574	0.22 462

Hybrid-DGEV-2	0.51 437	0.84 556	1.75 334	0.32 380	0.17 184	0.73 570	0.18 114	0.83 481	0.69 515	0.52 423	0.38 286	0.53 429	0.42 463	0.99 472	0.92 581	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.10 254	0.25 479	0.23 489

DStereoO	0.99 649	0.66 476	1.67 303	0.75 670	0.99 693	0.73 570	1.33 707	0.94 582	0.91 636	0.70 593	1.06 653	0.75 565	1.75 703	0.95 468	2.39 691	1.20 714	0.41 677	0.48 680	0.59 696	0.85 691	0.60 667

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 244	0.37 278	1.21 193	0.26 202	0.18 232	0.73 570	0.18 114	0.53 246	0.41 203	0.35 280	0.30 211	0.58 467	0.22 187	0.33 172	0.95 586	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.35 640	0.13 210	0.15 320

FTStereo	0.76 604	0.18 7	2.35 545	0.71 666	0.21 308	0.73 570	1.79 719	0.57 275	0.53 343	1.07 663	1.63 684	1.29 679	2.13 708	0.75 432	0.29 295	0.19 588	0.08 203	0.12 395	0.11 329	0.11 151	0.40 632

RGC	0.71 582	0.97 611	2.18 511	0.44 571	0.44 605	0.73 570	0.40 547	0.94 582	0.71 535	0.71 598	1.04 651	1.01 648	0.71 609	1.74 584	0.70 548	0.23 624	0.18 567	0.28 645	0.26 588	0.29 524	0.27 535

StereoDRNet	0.64 537	0.88 572	2.35 545	0.41 549	0.45 616	0.73 570	0.47 594	0.94 582	0.74 564	0.75 610	0.54 433	0.74 559	0.47 513	1.70 577	0.72 555	0.15 523	0.14 486	0.15 528	0.14 433	0.20 400	0.19 413

LMCR-Stereo	0.52 451	0.71 493	2.39 552	0.40 541	0.21 308	0.74 576	0.31 467	1.02 646	0.64 464	0.61 536	0.63 514	0.39 326	0.51 534	0.62 387	0.42 430	0.19 588	0.09 299	0.12 395	0.09 210	0.23 448	0.12 205

delet	0.52 451	0.54 412	1.62 294	0.31 350	0.35 543	0.74 576	0.46 586	0.85 502	0.74 564	0.55 465	0.60 489	0.67 517	0.50 532	1.12 495	0.57 512	0.11 358	0.11 407	0.13 458	0.14 433	0.16 310	0.12 205

UNet	0.54 464	0.44 349	2.83 640	0.31 350	0.33 517	0.74 576	0.27 400	0.82 475	0.61 425	0.53 434	0.54 433	0.72 549	0.54 544	0.78 445	0.56 508	0.11 358	0.09 299	0.13 458	0.11 329	0.14 244	0.12 205

DANet	0.80 616	0.65 469	2.21 515	1.19 700	0.48 629	0.74 576	1.25 703	0.89 538	1.53 696	0.89 644	0.71 576	0.96 637	0.56 553	1.83 605	0.96 587	0.18 572	0.16 535	0.19 597	0.16 483	0.26 500	0.29 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 600	0.84 556	2.01 469	0.40 541	0.25 397	0.74 576	0.66 648	0.87 523	0.73 560	0.71 598	1.07 654	0.84 601	0.59 568	2.71 698	1.15 622	0.17 559	0.16 535	0.44 677	0.16 483	0.31 544	0.20 432

CBMV_ROB	0.76 604	0.42 331	2.68 614	0.33 407	0.22 337	0.74 576	0.47 594	0.96 601	0.76 588	1.04 662	0.96 635	0.88 618	0.93 649	2.06 641	1.19 629	0.22 620	0.24 619	0.27 642	0.25 580	0.25 479	0.28 543

G2L-Stereo_test	0.55 476	0.97 611	1.89 421	0.33 407	0.24 373	0.75 582	0.38 538	0.79 459	0.60 407	0.60 527	0.54 433	0.74 559	0.39 425	1.56 553	0.43 439	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.08 159	0.28 517	0.13 248

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 573	0.65 469	3.45 690	0.50 610	0.60 660	0.75 582	0.23 289	0.96 601	0.60 407	0.76 613	1.30 669	0.81 589	0.60 572	0.57 363	0.82 573	0.10 265	0.16 535	0.11 325	0.43 665	0.31 544	0.22 462

psmg	0.41 290	0.27 144	1.13 174	0.27 228	0.21 308	0.75 582	0.36 522	0.90 544	0.61 425	0.59 517	0.59 473	0.63 486	0.37 401	0.43 265	0.38 400	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.13 210	0.11 156

KYRaft	0.48 389	0.29 188	1.75 334	0.33 407	0.21 308	0.75 582	0.44 575	0.58 281	0.57 381	0.64 566	0.93 630	0.53 429	0.72 612	0.60 380	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.14 433	0.12 173	0.54 657

ACVNet-DCA	0.42 311	0.64 462	2.07 481	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.76 415	0.52 325	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

xx1	0.46 366	0.64 462	2.07 481	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	1.01 652	0.31 256	0.38 286	0.46 391	0.36 384	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.12 395	0.12 370	0.12 173	0.14 277

1test111	0.44 330	0.64 462	2.07 481	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.76 415	0.52 325	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.96 469	0.30 318	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

cc1	0.47 382	0.64 462	2.07 481	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	1.01 652	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.25 479	0.40 632

tt1	0.44 330	0.64 462	1.83 393	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	0.88 629	0.31 256	0.37 272	0.25 198	0.35 378	0.63 390	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.25 479	0.36 610

SQANet	0.80 616	1.58 693	2.53 589	0.76 671	0.83 681	0.76 586	0.36 522	0.83 481	0.64 464	0.63 556	0.69 562	0.73 553	0.51 534	1.21 504	0.53 490	0.77 697	0.29 646	0.59 688	0.29 603	0.86 692	0.61 668

BSDual-CNN	0.41 290	0.27 144	1.13 174	0.30 320	0.21 308	0.76 586	0.31 467	1.00 635	0.61 425	0.63 556	0.53 421	0.63 486	0.37 401	0.43 265	0.38 400	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

hknet	0.47 382	0.29 188	1.70 311	0.30 320	0.24 373	0.76 586	0.31 467	1.00 635	0.64 464	0.63 556	0.53 421	0.80 586	0.38 411	0.77 441	0.37 393	0.11 358	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

coex-ft	5.95 736	1.67 698	60.57 774	0.34 440	0.30 470	0.77 594	0.69 657	0.74 392	4.41 732	19.22 756	2.15 696	1.62 693	7.97 740	1.81 603	8.96 741	0.44 673	2.08 737	0.18 590	0.19 537	0.38 610	4.62 737

CSP-Net	0.50 420	0.39 304	1.25 200	0.29 298	0.23 358	0.77 594	0.35 514	0.86 512	0.57 381	0.59 517	0.59 473	0.65 500	0.40 434	1.77 590	0.44 445	0.16 544	0.11 407	0.10 244	0.10 254	0.20 400	0.14 277

Consistency-Raft	0.88 636	0.93 591	3.23 683	0.99 690	0.64 667	0.77 594	0.55 618	0.98 614	0.97 646	0.61 536	1.03 648	0.65 500	1.05 662	0.79 446	1.38 645	0.44 673	0.46 681	0.51 683	0.58 694	0.65 676	0.47 647

GMM-Stereo	0.50 420	0.23 81	2.41 556	0.54 630	0.24 373	0.77 594	0.46 586	0.59 290	0.57 381	0.58 503	0.73 584	0.47 399	0.43 474	0.68 412	0.27 266	0.10 265	0.06 24	0.13 458	0.13 404	0.14 244	0.44 641

Nwc_Net	0.68 564	0.83 554	2.53 589	0.41 549	0.39 576	0.77 594	0.38 538	1.01 643	0.70 525	0.60 527	0.99 640	0.98 641	0.68 603	1.41 529	0.63 529	0.23 624	0.15 517	0.23 626	0.25 580	0.23 448	0.18 396

UDG	0.77 608	1.23 668	2.15 504	0.67 664	0.59 655	0.78 599	0.38 538	0.90 544	0.70 525	0.61 536	0.69 562	1.01 648	0.67 600	1.02 477	0.73 558	0.45 675	0.34 657	0.87 698	0.51 680	0.67 678	0.46 645

NVStereoNet_ROB	1.16 668	0.95 600	2.54 595	0.58 647	0.55 646	0.78 599	0.63 645	1.00 635	1.08 661	1.03 660	4.07 732	1.48 688	1.22 674	2.88 705	1.27 638	0.50 678	0.46 681	0.54 684	0.62 698	0.50 659	0.63 671
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 585	1.06 639	2.09 487	0.47 596	0.36 552	0.78 599	0.26 375	0.98 614	1.34 682	0.61 536	2.07 692	0.64 495	0.61 581	0.83 450	0.71 551	0.31 659	0.14 486	0.15 528	0.12 370	0.60 674	0.21 447

CBMV	0.71 582	0.76 515	2.64 609	0.33 407	0.20 291	0.78 599	0.79 670	0.98 614	0.78 597	0.85 641	0.71 576	0.86 612	1.10 667	1.46 537	0.62 527	0.18 572	0.20 591	0.21 616	0.19 537	0.25 479	0.33 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 545	0.67 478	2.76 630	0.49 606	0.55 646	0.79 603	0.16 77	0.90 544	0.53 343	0.84 637	0.55 443	0.91 624	0.75 621	0.57 363	1.16 624	0.11 358	0.18 567	0.11 325	0.49 676	0.14 244	0.31 574

fast-acv-ft	0.63 533	0.88 572	3.10 668	0.38 519	0.30 470	0.79 603	0.48 598	0.69 355	0.72 545	0.58 503	0.78 598	0.76 571	0.60 572	0.67 409	0.73 558	0.15 523	0.15 517	0.18 590	0.17 503	0.37 603	0.16 355

Wz-Net-LNSev	0.59 507	0.96 603	2.47 574	0.34 440	0.37 564	0.79 603	0.44 575	0.86 512	0.77 593	0.61 536	0.67 545	0.79 582	0.56 553	0.64 392	0.62 527	0.15 523	0.14 486	0.12 395	0.12 370	0.18 362	0.19 413

CRE-IMP	0.41 290	0.22 60	1.76 343	0.48 604	0.17 184	0.79 603	0.69 657	0.52 237	0.52 325	0.47 363	0.42 312	0.45 379	0.26 266	0.41 252	0.31 331	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.09 210	0.17 334	0.23 489

MMNet	0.50 420	0.48 378	1.93 438	0.33 407	0.27 428	0.79 603	0.28 420	0.81 467	0.74 564	0.60 527	0.56 455	0.59 470	0.55 549	0.79 446	0.59 520	0.10 265	0.09 299	0.12 395	0.11 329	0.13 210	0.14 277

DSFCA	0.54 464	0.35 265	1.41 244	0.28 261	0.28 442	0.79 603	0.88 678	0.76 415	0.70 525	0.72 601	0.66 542	0.67 517	0.57 559	1.17 502	0.63 529	0.16 544	0.14 486	0.13 458	0.14 433	0.16 310	0.13 248

LALA_ROB	0.60 513	0.76 515	1.69 307	0.36 478	0.29 452	0.79 603	0.55 618	0.94 582	0.77 593	0.81 629	0.67 545	0.94 634	0.49 529	0.99 472	0.73 558	0.21 607	0.15 517	0.20 607	0.18 517	0.23 448	0.21 447

DRN-Test	0.64 537	0.43 337	2.44 564	0.39 529	0.44 605	0.80 610	0.41 553	1.02 646	0.78 597	0.80 623	0.63 514	0.69 531	0.56 553	1.79 595	0.69 546	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	0.18 362	0.17 376

GwcNet	0.69 569	0.71 493	3.12 671	0.36 478	0.45 616	0.81 611	0.44 575	0.86 512	0.84 619	0.60 527	0.74 587	0.82 594	0.49 529	1.65 570	0.66 537	0.16 544	0.15 517	0.15 528	0.15 460	0.31 544	0.24 503

SuperB	1.15 666	1.14 653	5.43 716	0.36 478	0.26 415	0.81 611	0.89 679	0.88 532	1.17 670	0.67 579	0.68 553	0.63 486	1.39 687	1.74 584	3.37 710	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	2.80 730	0.25 515

XQC	0.73 594	0.98 616	2.39 552	0.46 591	0.35 543	0.81 611	0.46 586	1.00 635	1.00 650	0.80 623	0.69 562	0.88 618	0.74 620	1.32 517	1.20 630	0.24 633	0.16 535	0.23 626	0.20 550	0.41 628	0.33 595

zh-sn7	0.89 638	1.73 704	3.09 667	0.39 529	0.30 470	0.82 614	0.63 645	0.96 601	0.87 625	0.79 621	1.12 657	0.84 601	0.87 641	2.42 673	1.63 658	0.16 544	0.17 555	0.16 547	0.16 483	0.34 574	0.29 551

CRFU-Net	0.56 486	0.38 291	1.86 407	0.46 591	0.26 415	0.82 614	0.36 522	0.90 544	0.49 295	0.62 547	0.59 473	0.78 577	1.35 683	1.00 475	0.48 466	0.15 523	0.14 486	0.17 568	0.10 254	0.19 384	0.14 277

RTSC	0.72 585	1.00 623	2.22 519	0.40 541	0.29 452	0.82 614	0.31 467	0.96 601	1.10 664	0.92 649	0.81 602	0.78 577	0.58 565	1.23 509	1.55 655	0.18 572	0.17 555	0.14 497	0.17 503	0.43 637	0.30 564

iinet-f	0.57 494	0.93 591	2.27 530	0.31 350	0.25 397	0.83 617	0.33 500	0.81 467	0.65 480	0.54 447	0.63 514	0.73 553	0.67 600	0.73 428	0.67 541	0.13 456	0.13 467	0.11 325	0.10 254	0.43 637	0.16 355

GANetREF_RVC	0.75 600	1.15 657	2.46 568	0.47 596	0.26 415	0.83 617	0.61 637	0.97 610	0.89 633	0.62 547	0.61 496	0.72 549	0.59 568	2.42 673	0.55 500	0.32 661	0.25 632	0.36 664	0.24 574	0.39 620	0.31 574
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 494	0.87 568	2.11 492	0.32 380	0.30 470	0.84 619	0.40 547	0.88 532	0.72 545	0.65 573	0.73 584	0.66 507	0.57 559	0.93 464	0.71 551	0.13 456	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.15 272	0.14 277

DDUNet	0.77 608	1.12 648	1.88 414	0.76 671	0.69 672	0.84 619	0.43 564	0.85 502	0.65 480	0.67 579	0.75 590	0.91 624	0.52 539	1.03 479	0.57 512	0.54 681	0.37 663	0.95 704	0.52 683	0.71 682	0.57 663

LSM	3.31 723	1.11 647	5.29 715	9.40 739	30.65 764	0.84 619	1.12 697	0.91 556	1.22 673	1.36 688	2.19 697	0.93 630	0.83 633	1.66 571	0.90 579	0.21 607	0.31 651	0.24 633	0.28 597	0.39 620	6.33 744

DISCO	0.57 494	0.34 256	1.87 412	0.45 585	0.34 530	0.84 619	0.35 514	0.84 493	0.78 597	0.59 517	0.63 514	1.06 659	0.53 541	1.10 488	0.82 573	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.22 433	0.18 396

HBP-ISP	0.76 604	1.30 676	3.19 678	0.35 457	0.26 415	0.85 623	0.54 614	1.03 653	0.72 545	0.80 623	0.69 562	0.68 524	0.83 633	2.04 639	0.44 445	0.23 624	0.24 619	0.29 652	0.25 580	0.28 517	0.24 503

APVNet	0.70 573	0.67 478	2.71 619	0.38 519	0.36 552	0.85 623	0.43 564	0.91 556	0.68 506	0.55 465	0.69 562	0.75 565	0.55 549	2.31 660	0.78 566	0.17 559	0.17 555	0.24 633	0.19 537	0.33 562	0.23 489

WZ-Net	0.92 642	1.31 677	3.76 695	0.41 549	0.36 552	0.86 625	0.71 661	1.00 635	1.06 659	0.82 634	0.92 626	1.06 659	1.05 662	2.16 652	1.61 657	0.19 588	0.13 467	0.15 528	0.16 483	0.32 553	0.28 543

PSM-AAD	0.63 533	0.22 60	1.77 352	0.37 502	0.23 358	0.86 625	1.17 700	0.59 290	0.60 407	0.64 566	0.71 576	0.68 524	2.93 716	0.65 403	0.31 331	0.09 153	0.07 85	0.17 568	0.15 460	0.13 210	0.33 595

RYNet	0.70 573	0.56 423	2.25 527	0.35 457	0.41 595	0.86 625	0.43 564	0.94 582	0.82 613	0.62 547	0.53 421	0.91 624	0.60 572	2.70 696	1.00 597	0.14 501	0.11 407	0.16 547	0.14 433	0.25 479	0.27 535

DispFullNet	1.67 696	2.10 720	5.22 713	1.53 709	8.90 733	0.86 625	0.31 467	0.96 601	0.96 645	1.37 691	1.01 643	1.13 668	1.98 707	1.51 547	0.91 580	0.54 681	0.31 651	1.18 711	0.63 700	1.13 702	0.80 686

YMNet	0.62 526	0.72 498	1.93 438	0.41 549	0.41 595	0.87 629	0.43 564	0.87 523	0.71 535	0.74 608	0.81 602	0.83 596	0.46 503	0.86 457	0.93 582	0.19 588	0.22 607	0.20 607	0.17 503	0.41 628	0.21 447

YMNet_1	0.62 526	0.72 498	1.93 438	0.41 549	0.41 595	0.87 629	0.43 564	0.87 523	0.71 535	0.74 608	0.81 602	0.83 596	0.46 503	0.86 457	0.93 582	0.19 588	0.22 607	0.20 607	0.17 503	0.41 628	0.21 447

DDVS	0.62 526	0.40 312	1.40 242	2.21 722	0.35 543	0.87 629	1.00 688	0.69 355	0.50 306	0.53 434	0.56 455	0.90 622	0.37 401	1.22 506	0.47 460	0.15 523	0.14 486	0.14 497	0.12 370	0.19 384	0.22 462

FBW_ROB	0.83 628	0.77 525	1.77 352	0.44 571	0.30 470	0.87 629	0.46 586	1.10 666	0.91 636	0.81 629	0.75 590	1.01 648	0.61 581	3.66 719	1.23 634	0.26 642	0.23 615	0.36 664	0.25 580	0.27 511	0.62 669

CC-Net-ROB	0.85 631	1.15 657	2.13 498	0.88 681	0.38 570	0.88 633	0.44 575	1.06 659	0.79 602	0.58 503	0.69 562	0.65 500	0.50 532	2.74 699	0.51 482	0.93 700	0.39 674	0.87 698	0.29 603	0.54 668	0.54 657

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 608	1.04 634	2.06 479	0.94 686	0.35 543	0.89 634	0.40 547	0.85 502	0.63 456	0.55 465	0.63 514	0.75 565	0.38 411	2.38 667	0.48 466	1.10 710	0.31 651	0.36 664	0.21 558	0.53 667	0.55 660

Wz-Net-MNSev	0.65 545	0.97 611	2.19 513	0.36 478	0.33 517	0.90 635	0.60 633	0.92 565	0.81 612	0.75 610	0.72 581	0.73 553	0.65 593	1.39 525	0.71 551	0.16 544	0.13 467	0.14 497	0.14 433	0.24 465	0.18 396

MFMNet_re	0.92 642	1.28 674	2.53 589	0.82 679	0.76 679	0.90 635	0.75 666	0.98 614	1.04 655	1.03 660	1.05 652	0.84 601	0.94 652	0.83 450	0.72 555	0.68 691	0.60 695	0.63 690	0.60 697	0.77 687	0.74 679

BUS	0.41 290	0.27 144	1.13 174	0.30 320	0.21 308	0.91 637	0.23 289	1.00 635	0.61 425	0.63 556	0.53 421	0.66 507	0.30 340	0.43 265	0.32 344	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

NINENet	0.50 420	0.33 238	1.69 307	0.55 637	0.25 397	0.91 637	0.23 289	0.98 614	0.71 535	0.53 434	0.55 443	0.66 507	0.30 340	1.22 506	0.32 344	0.15 523	0.13 467	0.16 547	0.11 329	0.16 310	0.13 248

DStereoRT	0.81 624	0.53 403	2.23 523	0.36 478	0.33 517	0.92 639	0.36 522	0.86 512	0.80 605	0.57 485	0.62 501	0.59 470	1.15 672	1.76 587	1.04 607	0.14 501	0.13 467	2.17 732	0.78 707	0.16 310	0.66 675

iRaft-Stereo_20w	0.58 499	0.39 304	1.96 460	0.45 585	0.32 502	0.92 639	0.57 627	1.14 671	0.56 377	0.81 629	0.40 300	0.55 440	0.69 605	0.65 403	1.04 607	0.09 153	0.16 535	0.09 174	0.36 649	0.17 334	0.25 515

EDNetEfficient	1.27 676	0.70 491	4.05 703	0.64 660	0.98 690	0.94 641	1.40 712	0.85 502	1.75 705	2.34 714	1.33 672	1.05 657	2.21 710	1.58 561	4.15 718	0.15 523	0.19 580	0.14 497	0.27 593	0.38 610	0.32 584

NRIStereo	0.46 366	0.25 113	1.77 352	0.47 596	0.16 150	0.95 642	0.74 665	0.51 221	0.56 377	0.48 382	0.39 295	0.59 470	0.29 329	0.77 441	0.32 344	0.11 358	0.13 467	0.11 325	0.09 210	0.21 416	0.24 503

LCNet	0.54 464	0.37 278	1.78 356	0.92 684	0.22 337	0.96 643	0.30 454	0.59 290	0.58 392	0.51 414	0.55 443	0.41 341	0.76 623	0.84 452	0.26 254	0.09 153	0.06 24	0.12 395	0.18 517	0.98 698	0.39 626

ADCS	1.05 658	1.36 685	2.98 658	0.42 560	0.36 552	0.96 643	0.81 674	1.06 659	1.12 667	1.25 681	0.97 637	1.08 661	0.90 647	1.25 513	4.86 724	0.21 607	0.21 601	0.22 619	0.23 572	0.36 594	0.38 620

ADCRef	0.80 616	0.96 603	2.29 534	0.37 502	0.35 543	0.96 643	0.51 603	0.87 523	0.75 578	0.88 642	0.83 607	0.61 480	1.36 684	1.02 477	3.27 706	0.13 456	0.11 407	0.17 568	0.19 537	0.25 479	0.21 447

Anonymus123	0.31 185	0.33 238	1.34 224	0.23 95	0.29 452	0.98 646	0.20 158	0.49 201	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 240	0.07 26	0.07 85	0.16 547	0.21 558	0.12 173	0.11 156

PVD	0.90 639	0.85 561	2.15 504	0.53 625	0.50 632	0.99 647	0.56 623	1.15 674	1.64 700	1.41 694	1.41 678	1.11 667	1.13 670	1.35 521	1.31 640	0.26 642	0.28 645	0.28 645	0.26 588	0.37 603	0.49 651

ADCMid	0.96 648	1.32 680	2.74 628	0.38 519	0.35 543	0.99 647	0.58 629	0.94 582	0.86 622	1.23 680	1.01 643	1.01 648	1.00 657	1.05 481	3.97 715	0.21 607	0.19 580	0.42 673	0.32 628	0.40 625	0.29 551

SPS-STEREO	1.07 659	1.13 651	2.88 643	0.65 662	0.69 672	0.99 647	0.68 654	1.05 658	0.87 625	1.36 688	1.23 663	1.46 687	0.94 652	1.87 613	1.72 664	0.66 689	0.61 696	0.58 686	0.57 691	0.65 676	0.77 684
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 640	1.73 704	3.08 665	0.36 478	0.31 491	1.00 650	0.71 661	1.06 659	0.97 646	0.71 598	0.72 581	1.09 663	0.87 641	2.42 673	1.59 656	0.20 599	0.20 591	0.16 547	0.20 550	0.44 646	0.35 602

z-mn7	0.80 616	1.52 690	2.62 606	0.36 478	0.28 442	1.01 651	0.48 598	0.90 544	1.29 679	0.69 587	1.35 674	0.85 605	0.59 568	2.03 637	1.09 613	0.14 501	0.12 441	0.14 497	0.12 370	0.32 553	0.20 432

ACV-stereo	0.66 551	0.76 515	2.86 641	0.32 380	0.25 397	1.01 651	0.60 633	0.59 290	0.52 325	0.41 321	0.45 330	1.55 691	0.94 652	1.40 528	0.69 546	0.14 501	0.13 467	0.12 395	0.11 329	0.20 400	0.19 413

stereogan	0.69 569	0.51 394	2.44 564	0.39 529	0.39 576	1.01 651	0.41 553	0.94 582	0.92 640	0.73 605	0.85 614	1.15 671	0.69 605	1.57 557	0.53 490	0.19 588	0.18 567	0.20 607	0.16 483	0.36 594	0.24 503

w-ln-seven	0.74 597	1.05 637	2.54 595	0.37 502	0.34 530	1.03 654	0.47 594	1.00 635	1.08 661	0.90 646	0.85 614	0.85 605	0.57 559	1.37 523	1.26 637	0.14 501	0.13 467	0.16 547	0.15 460	0.31 544	0.20 432

otaku	1.03 656	1.68 700	2.72 621	0.95 687	0.73 675	1.03 654	0.59 631	0.99 626	0.86 622	0.69 587	1.61 682	0.98 641	0.64 591	1.46 537	1.14 620	0.95 703	0.46 681	0.72 695	0.40 659	1.24 708	0.78 685

SGM-Forest	1.04 657	0.42 331	3.59 694	0.41 549	0.32 502	1.05 656	1.32 706	0.94 582	0.83 616	1.16 670	2.23 700	1.03 652	1.39 687	2.49 682	2.35 689	0.21 607	0.21 601	0.20 607	0.19 537	0.23 448	0.32 584
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 653	1.68 700	2.80 637	0.95 687	0.85 682	1.06 657	0.53 610	0.98 614	0.90 635	0.62 547	0.76 593	0.93 630	0.66 598	1.66 571	0.98 591	0.99 705	0.45 679	0.75 696	0.40 659	1.19 704	0.75 681

RainbowNet	1.15 666	1.78 706	2.72 621	1.12 698	0.91 687	1.06 657	0.76 668	1.16 675	1.13 669	0.75 610	0.97 637	1.09 663	0.80 629	1.60 564	1.21 632	1.17 712	1.26 727	1.01 708	0.57 691	1.13 702	0.88 695

ccnet	0.71 582	0.41 322	1.59 286	0.40 541	0.45 616	1.06 657	0.55 618	0.98 614	0.71 535	0.88 642	0.97 637	0.82 594	0.88 645	1.68 574	0.94 584	0.32 661	0.26 635	0.32 658	0.27 593	0.34 574	0.30 564

ADCP+	0.94 644	1.12 648	3.14 672	0.34 440	0.39 576	1.06 657	0.79 670	0.89 538	0.80 605	0.66 575	0.67 545	0.85 605	1.55 694	0.93 464	4.55 722	0.13 456	0.11 407	0.16 547	0.15 460	0.26 500	0.25 515

CSAN	1.25 675	1.12 648	3.04 662	0.51 615	0.37 564	1.06 657	1.15 699	1.22 676	1.08 661	1.17 676	1.91 690	1.04 655	1.31 679	5.96 735	2.43 692	0.26 642	0.22 607	0.24 633	0.24 574	0.31 544	0.30 564

PAM_32	0.70 573	0.35 265	2.73 626	0.54 630	0.61 664	1.07 662	0.43 564	0.84 493	0.49 295	0.90 646	0.91 624	1.23 675	0.77 626	0.65 403	1.10 614	0.10 265	0.19 580	0.10 244	0.49 676	0.15 272	0.38 620

DPSNet	0.86 632	0.60 436	2.34 542	0.58 647	0.36 552	1.07 662	0.75 666	1.30 683	1.05 656	0.70 593	0.68 553	0.94 634	1.29 676	2.08 645	1.82 668	0.26 642	0.23 615	0.16 547	0.17 503	0.48 653	0.40 632

Selective-IGEV-i16pb	0.86 632	0.33 238	6.08 720	0.32 380	0.21 308	1.08 664	0.68 654	1.06 659	0.92 640	0.43 332	0.76 593	0.66 507	0.46 503	2.31 660	0.50 476	0.23 624	0.25 632	0.14 497	0.19 537	0.26 500	0.24 503

PAM	0.70 573	0.35 265	2.72 621	0.56 639	0.62 666	1.08 664	0.53 610	0.85 502	0.44 236	0.93 651	0.92 626	1.24 676	0.68 603	0.64 392	1.01 601	0.10 265	0.19 580	0.10 244	0.48 674	0.14 244	0.38 620

MeshStereo	1.21 671	1.15 657	3.01 661	0.34 440	0.28 442	1.10 666	0.69 657	1.35 686	1.01 652	2.71 725	2.41 703	2.96 710	1.45 690	2.80 702	1.40 648	0.22 620	0.22 607	0.22 619	0.19 537	0.50 659	0.26 526
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
FCDSN-DC	1.29 677	0.54 412	2.50 583	0.47 596	0.41 595	1.12 667	0.60 633	1.10 666	1.27 677	2.23 711	2.87 712	3.67 717	3.12 721	2.39 670	1.69 662	0.30 657	0.26 635	0.31 654	0.30 613	0.35 587	0.38 620
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 694	2.39 730	3.16 674	0.65 662	0.41 595	1.12 667	0.46 586	1.23 679	1.33 681	1.61 699	1.20 661	1.43 686	0.98 656	1.76 587	1.97 672	1.90 726	1.80 731	1.98 730	2.15 737	1.63 716	1.77 726

NaN_ROB	1.14 664	0.94 593	2.96 654	0.53 625	0.56 649	1.13 669	0.99 685	0.98 614	1.00 650	1.09 665	0.87 618	0.77 573	1.06 664	5.90 734	2.72 696	0.16 544	0.23 615	0.16 547	0.24 574	0.22 433	0.36 610

PDISCO_ROB	0.75 600	1.06 639	2.11 492	0.64 660	0.59 655	1.13 669	0.43 564	1.14 671	1.05 656	0.64 566	0.71 576	0.96 637	0.61 581	1.21 504	0.76 562	0.37 669	0.18 567	0.27 642	0.24 574	0.56 670	0.32 584

ACVNet-4b	1.93 701	1.85 710	4.10 704	1.07 692	0.86 683	1.15 671	0.53 610	1.06 659	1.12 667	0.64 566	1.09 655	1.99 698	0.70 607	2.20 654	9.86 745	5.62 742	0.41 677	1.03 709	0.55 685	1.86 721	0.85 690

AnyNet_C32	1.00 653	1.33 682	2.53 589	0.49 606	0.54 643	1.15 671	1.14 698	0.91 556	0.89 633	1.11 666	0.95 634	0.87 614	0.93 649	1.50 546	4.07 717	0.21 607	0.20 591	0.25 638	0.24 574	0.38 610	0.33 595

WCMA_ROB	1.12 661	0.83 554	2.66 612	0.58 647	0.34 530	1.17 673	0.71 661	0.93 573	0.94 642	1.74 701	2.63 709	3.09 712	1.71 701	1.70 577	1.84 669	0.26 642	0.21 601	0.20 607	0.21 558	0.28 517	0.43 639

Selective-IGEV-i16pc	0.75 600	0.29 188	5.48 717	0.32 380	0.19 269	1.18 674	0.62 642	0.86 512	0.74 564	0.37 293	0.51 393	0.53 429	0.29 329	2.10 649	0.35 379	0.22 620	0.23 615	0.12 395	0.16 483	0.22 433	0.19 413

ACVNet_1	1.33 679	1.91 715	4.03 702	1.09 695	0.88 684	1.19 675	0.66 648	1.24 680	1.17 670	0.94 652	0.96 635	3.09 712	1.04 661	2.37 664	1.11 617	1.04 707	0.48 688	1.03 709	0.48 674	1.12 701	0.83 687

ACVNet_2	1.42 688	1.81 707	3.23 683	1.08 693	0.92 688	1.32 676	0.85 676	1.49 694	1.69 702	1.19 679	1.73 686	2.13 700	1.03 660	2.50 683	1.40 648	0.91 699	0.53 691	1.00 707	0.55 685	2.11 724	0.85 690

SAMSARA	0.91 640	0.97 611	2.22 519	0.80 675	0.58 653	1.32 676	1.31 705	1.01 643	0.94 642	1.36 688	0.87 618	1.38 684	0.90 647	1.72 581	1.02 603	0.24 633	0.30 650	0.22 619	0.25 580	0.36 594	0.35 602

ADCPNet	0.99 649	0.99 621	3.93 701	0.37 502	0.68 671	1.36 678	0.62 642	0.87 523	0.76 588	0.78 619	0.81 602	1.08 661	1.18 673	1.14 498	2.49 693	0.21 607	0.69 706	0.21 616	0.95 715	0.29 524	0.37 617

IMH-64-1	1.39 685	1.64 696	1.86 407	1.36 704	1.11 701	1.39 679	1.19 701	1.76 704	1.45 693	1.16 670	2.21 698	1.53 689	1.38 685	1.98 632	1.52 653	1.29 715	0.67 700	1.27 715	0.69 702	1.29 710	0.98 698

IMH-64	1.39 685	1.64 696	1.86 407	1.36 704	1.11 701	1.39 679	1.19 701	1.76 704	1.45 693	1.16 670	2.21 698	1.53 689	1.38 685	1.98 632	1.52 653	1.29 715	0.67 700	1.27 715	0.69 702	1.29 710	0.98 698

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 655	1.67 698	2.32 537	0.47 596	0.39 576	1.47 681	0.95 682	0.95 596	0.91 636	0.84 637	0.94 632	1.05 657	0.60 572	2.95 706	0.72 555	0.41 671	0.72 710	0.32 658	0.55 685	0.74 683	1.22 712

MIPNet	0.83 628	0.81 545	2.40 555	0.61 657	0.18 232	1.48 682	1.39 711	1.60 699	0.74 564	1.94 703	0.85 614	0.73 553	1.68 699	0.87 460	0.31 331	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.32 628	0.25 479	0.12 205

ELAS_RVC	1.37 684	0.78 535	3.21 680	0.55 637	0.50 632	1.49 683	2.48 728	1.48 693	1.71 704	2.13 708	2.09 693	2.07 699	2.56 714	1.90 624	2.02 675	0.35 666	0.36 661	0.37 668	0.34 636	0.49 657	0.47 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 649	0.79 538	2.43 562	0.39 529	0.32 502	1.50 684	1.90 720	0.92 565	0.97 646	1.26 684	1.27 665	1.00 646	1.42 689	1.14 498	3.31 708	0.17 559	0.14 486	0.22 619	0.21 558	0.30 536	0.22 462

AnyNet_C01	1.14 664	1.49 689	4.23 706	0.54 630	0.53 641	1.51 685	1.37 709	1.04 657	1.07 660	1.17 676	1.33 672	1.15 671	1.08 665	1.61 567	2.74 697	0.25 638	0.22 607	0.28 645	0.24 574	0.48 653	0.40 632

Dean	1.79 698	1.83 708	3.92 699	1.29 703	1.07 700	1.55 686	1.00 688	1.95 712	2.33 719	1.47 697	4.19 733	4.26 723	1.33 682	2.21 655	1.48 652	1.14 711	0.68 704	1.18 711	0.74 705	1.24 708	0.98 698

MADNet+	1.36 682	1.93 717	5.95 718	0.81 678	0.59 655	1.57 687	1.09 694	1.39 690	1.22 673	0.84 637	1.01 643	1.25 677	1.12 669	3.19 711	2.36 690	0.45 675	0.47 684	0.38 670	0.34 636	0.59 671	0.57 663

RTS	1.21 671	1.31 677	6.39 724	0.52 619	0.51 638	1.61 688	0.79 670	1.03 653	1.37 684	1.13 667	1.30 669	1.10 665	0.85 637	2.65 692	2.08 678	0.21 607	0.24 619	0.18 590	0.18 517	0.43 637	0.32 584

RTSA	1.21 671	1.31 677	6.39 724	0.52 619	0.51 638	1.61 688	0.79 670	1.03 653	1.37 684	1.13 667	1.30 669	1.10 665	0.85 637	2.65 692	2.08 678	0.21 607	0.24 619	0.18 590	0.18 517	0.43 637	0.32 584

LVE	1.96 702	2.17 729	3.14 672	1.68 711	1.80 720	1.63 690	1.03 691	2.34 718	2.81 726	1.25 681	2.89 713	4.24 722	1.29 676	2.79 701	1.44 650	2.85 731	0.91 717	1.18 711	1.46 726	1.23 707	1.10 709

SGM_RVC	1.89 700	0.92 585	2.50 583	0.96 689	0.93 689	1.63 690	1.37 709	1.52 696	12.43 743	1.85 702	1.69 685	2.40 706	1.74 702	2.81 703	1.71 663	0.53 679	0.47 684	0.42 673	0.47 671	0.74 683	0.74 679
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 569	0.84 556	2.43 562	0.35 457	0.21 308	1.65 692	0.61 637	1.36 687	0.58 392	1.39 692	0.51 393	0.37 310	0.87 641	1.41 529	0.36 385	0.09 153	0.07 85	0.14 497	0.12 370	0.32 553	0.11 156

IMH	2.02 704	2.15 728	2.69 617	1.68 711	1.12 703	1.66 693	0.92 681	2.10 716	1.92 712	1.32 686	2.66 710	2.21 702	1.69 700	5.78 733	1.68 661	5.54 741	0.96 718	1.31 717	0.71 704	1.32 713	0.99 703

PWCK	1.49 691	1.90 714	3.22 682	1.09 695	0.54 643	1.71 694	1.73 718	1.49 694	1.53 696	1.44 696	1.80 687	1.82 695	1.30 678	3.34 714	1.76 666	1.07 709	0.56 693	0.97 706	0.58 694	1.38 714	0.65 672

WAO-7	1.48 690	1.63 694	2.49 579	0.93 685	0.75 676	1.72 695	1.10 695	1.84 709	1.96 714	1.43 695	2.54 705	1.97 697	1.61 697	3.06 708	2.08 678	0.69 692	0.66 699	0.94 703	0.74 705	0.80 689	0.69 676

SANet	1.20 670	1.21 666	3.33 688	0.38 519	0.27 428	1.73 696	0.85 676	1.10 666	2.49 723	1.16 670	1.83 688	1.72 694	1.50 693	2.37 664	2.84 699	0.18 572	0.16 535	0.16 547	0.15 460	0.32 553	0.32 584

notaker	2.66 712	2.07 719	3.31 687	2.61 727	1.43 709	1.76 697	1.11 696	2.76 722	1.79 707	2.26 712	11.53 747	3.96 718	4.29 726	3.09 709	2.76 698	1.55 722	0.88 716	1.70 728	1.07 720	2.00 723	1.35 715

LRCNet_RVC	13.74 751	19.30 751	12.75 746	19.46 754	12.69 747	1.86 698	0.41 553	12.33 748	1.05 656	15.77 752	18.83 756	12.62 751	8.70 742	12.21 745	9.62 743	22.22 767	8.37 753	25.85 769	24.01 769	19.32 762	17.44 762

NCC-stereo	0.79 614	0.94 593	2.42 558	0.59 652	0.45 616	1.90 699	0.46 586	0.99 626	0.72 545	0.64 566	0.84 610	0.91 624	0.73 615	1.80 600	1.00 597	0.27 648	0.19 580	0.23 626	0.31 622	0.24 465	0.22 462

Abc-Net	0.79 614	0.94 593	2.42 558	0.59 652	0.45 616	1.90 699	0.46 586	0.99 626	0.72 545	0.64 566	0.84 610	0.91 624	0.73 615	1.80 600	1.00 597	0.27 648	0.19 580	0.23 626	0.31 622	0.24 465	0.22 462
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 612	0.25 113	1.67 303	0.54 630	0.59 655	1.95 701	2.05 722	1.11 670	0.64 464	0.95 654	1.49 679	0.50 416	0.67 600	0.59 373	1.44 650	0.09 153	0.19 580	0.09 174	0.49 676	0.13 210	0.22 462

KSHMR	4.10 725	1.97 718	5.27 714	1.71 713	1.47 713	1.96 702	1.28 704	3.19 725	17.33 756	2.12 705	15.91 750	9.18 741	1.57 696	8.42 739	1.98 673	1.52 721	1.26 727	1.67 727	1.19 722	1.67 717	1.40 717

MSMD_ROB	1.34 680	0.96 603	2.38 550	0.39 529	0.32 502	1.96 702	0.62 642	0.91 556	1.43 691	2.94 729	2.60 707	4.77 726	1.95 706	2.43 676	1.33 642	0.29 654	0.26 635	0.32 658	0.32 628	0.30 536	0.30 564

DStereoSA	2.12 705	0.98 616	2.80 637	1.25 702	2.23 723	1.97 704	4.62 736	1.22 676	2.54 724	1.16 670	3.84 731	1.00 646	4.05 725	2.07 643	5.29 727	0.93 700	1.48 730	0.48 680	1.51 727	0.95 697	1.95 728

FC-DCNN	1.49 691	0.59 434	2.88 643	0.44 571	0.39 576	1.97 704	0.66 648	1.67 701	1.70 703	2.72 726	2.89 713	4.22 720	2.97 718	2.55 687	2.19 683	0.29 654	0.26 635	0.31 654	0.30 613	0.32 553	0.39 626

SDNR	1.22 674	0.80 540	2.71 619	0.33 407	1.48 714	1.98 706	0.23 289	1.93 711	2.44 721	0.89 644	2.52 704	1.36 683	0.51 534	3.65 718	1.93 670	0.30 657	0.31 651	0.22 619	0.16 483	0.33 562	0.36 610

G-Net	0.99 649	0.64 462	2.76 630	0.57 645	0.67 669	2.03 707	0.72 664	0.76 415	0.67 504	1.14 669	2.56 706	1.30 682	1.02 659	1.48 545	1.74 665	0.25 638	0.24 619	0.24 633	0.26 588	0.37 603	0.31 574

FC-DCNN v2	1.54 693	0.58 431	2.80 637	0.44 571	0.39 576	2.05 708	0.66 648	1.90 710	1.84 711	2.79 727	2.97 716	4.41 724	3.07 719	2.65 692	2.30 688	0.29 654	0.26 635	0.31 654	0.30 613	0.32 553	0.38 620

IGEV-RUCA	2.28 707	0.30 206	1.15 179	0.40 541	1.86 721	2.06 709	1.90 720	1.36 687	1.80 709	3.70 733	3.76 729	5.02 727	8.19 741	2.12 650	1.63 658	0.25 638	0.76 711	2.72 739	1.91 730	2.39 727	2.36 732

ktn	4.35 726	2.10 720	2.89 646	1.80 715	1.49 715	2.13 710	1.41 714	2.26 717	12.72 744	11.41 746	16.43 751	11.15 744	3.75 722	4.36 725	3.18 705	1.82 725	0.98 720	1.73 729	1.21 723	2.97 731	1.27 713

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 680	1.70 702	2.50 583	0.56 639	0.40 586	2.15 711	0.99 685	1.24 680	1.26 676	1.02 659	1.10 656	1.29 679	0.88 645	3.10 710	1.08 611	1.66 723	0.83 714	0.68 693	0.88 712	1.57 715	1.80 727

HanzoNet	7.64 737	2.86 732	5.05 712	7.01 736	3.97 729	2.18 712	1.34 708	3.37 730	4.05 731	13.17 748	10.58 741	10.73 743	16.52 753	8.45 740	10.51 746	10.48 753	9.72 755	5.59 747	13.46 755	6.84 746	6.83 745

WAO-6	1.58 695	1.54 691	2.32 537	1.14 699	1.00 694	2.30 713	1.03 691	1.82 708	2.85 727	1.25 681	2.61 708	2.20 701	1.56 695	2.47 681	1.99 674	0.95 703	0.67 700	1.19 714	0.83 710	1.08 699	0.88 695

UNDER WATER	2.74 713	1.85 710	4.54 709	1.81 717	1.44 711	2.34 714	1.40 712	3.24 726	6.60 737	2.60 718	2.76 711	5.75 729	5.24 730	3.02 707	4.01 716	1.45 719	0.81 713	1.59 726	1.06 719	1.80 719	1.51 721

SGM+DAISY	1.83 699	1.43 686	3.81 696	0.87 680	1.01 695	2.38 715	2.53 729	1.36 687	1.75 705	2.92 728	3.22 719	2.65 708	2.93 716	2.22 658	3.10 703	0.72 693	0.69 706	0.63 690	0.62 698	0.77 687	0.98 698

LE_ROB	4.43 727	1.35 684	9.38 734	2.79 728	3.93 728	2.43 716	3.46 733	2.68 721	11.19 741	11.66 747	4.73 735	5.26 728	10.46 743	4.50 726	9.49 742	0.82 698	0.69 706	1.34 718	0.98 716	0.75 685	0.76 683

DGSMNet	2.89 717	0.63 457	3.18 677	3.43 732	4.17 730	2.57 717	6.98 744	0.97 610	0.83 616	0.56 474	1.86 689	0.79 582	0.62 586	1.64 569	1.39 646	4.61 740	5.01 745	5.17 745	4.71 745	4.44 737	4.19 736

ELAS	1.39 685	0.79 538	2.86 641	0.53 625	0.50 632	2.81 718	2.20 724	1.61 700	1.50 695	2.28 713	2.35 701	1.82 695	2.13 708	1.73 582	2.22 684	0.35 666	0.37 663	0.35 662	0.35 640	0.49 657	0.47 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 714	2.11 723	2.97 657	2.49 725	2.28 724	2.95 719	2.31 726	2.67 720	2.47 722	3.03 730	3.13 718	2.70 709	2.92 715	4.10 722	4.48 721	2.68 730	2.24 739	3.04 742	2.44 739	2.37 726	2.34 731

UNDER WATER-64	2.47 710	1.89 713	4.86 711	1.82 718	1.44 711	3.18 720	1.57 717	2.62 719	5.64 734	2.05 704	2.13 695	4.13 719	3.76 723	2.62 690	3.42 711	1.47 720	0.85 715	1.57 725	1.07 720	1.82 720	1.49 718

MSAF-DinoV2	3.10 721	1.86 712	10.68 739	3.61 733	0.30 470	3.34 721	0.82 675	2.81 723	1.79 707	0.80 623	0.87 618	1.56 692	1.10 667	26.49 767	1.96 671	0.17 559	0.13 467	0.19 597	1.63 729	0.92 694	0.99 703

MonStereo1	1.98 703	1.01 627	1.78 356	1.19 700	1.04 697	3.58 722	0.61 637	1.53 697	1.93 713	1.39 692	3.37 726	2.23 703	10.80 744	2.84 704	1.25 636	1.04 707	0.38 667	0.96 705	0.57 691	1.10 700	1.00 705

DStereoFS	2.23 706	2.10 720	2.47 574	1.61 710	1.88 722	3.81 723	2.06 723	1.95 712	3.33 729	2.38 715	3.31 721	2.37 704	4.92 727	2.45 678	3.27 706	1.03 706	1.27 729	0.55 685	1.04 718	0.70 680	2.05 729

TorneroNet-64	2.65 711	1.83 708	3.30 685	1.46 707	1.20 705	3.89 724	0.99 685	3.51 731	6.71 738	2.56 717	4.60 734	4.22 720	3.85 724	3.33 713	3.14 704	1.19 713	0.65 698	1.39 720	0.79 709	3.31 732	1.15 710

WAO-8	2.80 715	2.14 726	2.89 646	1.91 719	1.04 697	3.98 725	0.96 683	3.26 727	6.17 735	2.15 709	3.37 726	3.31 714	2.41 712	11.84 742	2.03 676	2.05 727	1.86 733	1.54 723	0.92 713	1.22 705	0.87 693

Venus	2.80 715	2.14 726	2.89 646	1.91 719	1.04 697	3.98 725	0.96 683	3.26 727	6.17 735	2.15 709	3.37 726	3.31 714	2.41 712	11.84 742	2.03 676	2.05 727	1.86 733	1.54 723	0.92 713	1.22 705	0.87 693

MDST_ROB	1.17 669	0.42 331	3.87 697	0.54 630	0.44 605	4.11 727	0.58 629	1.31 684	0.84 619	2.12 705	1.12 657	0.98 641	0.71 609	4.24 724	0.99 596	0.16 544	0.14 486	0.19 597	0.17 503	0.18 362	0.35 602

JetBlue	1.78 697	1.63 694	3.92 699	0.73 667	1.21 706	4.38 728	3.35 731	1.59 698	1.20 672	1.26 684	1.52 681	2.37 704	1.88 705	3.23 712	3.00 700	0.53 679	0.47 684	0.48 680	0.49 676	1.29 710	0.97 697

MANE	2.90 718	1.14 653	2.96 654	1.03 691	1.01 695	5.01 729	2.45 727	5.36 733	6.88 739	3.58 732	4.76 736	5.99 730	4.99 728	4.23 723	4.61 723	0.56 684	0.67 700	0.44 677	0.78 707	0.51 661	1.03 706

SGM-ForestM	2.98 719	1.70 702	3.52 693	0.67 664	0.47 627	5.18 730	3.36 732	3.30 729	2.86 728	4.44 734	3.79 730	9.80 742	5.50 731	6.29 736	6.52 736	0.27 648	0.36 661	0.24 633	0.27 593	0.38 610	0.58 665

noway3	5.51 730	6.38 737	6.27 722	12.92 746	12.02 740	7.08 731	5.48 740	6.99 740	1.39 686	2.69 721	3.33 723	8.37 737	5.97 735	4.68 731	6.13 730	3.05 732	1.00 722	2.44 737	2.05 733	6.61 740	5.27 738

noway2	5.52 732	6.31 736	6.33 723	12.97 747	12.02 740	7.09 732	5.49 741	6.95 738	1.40 687	2.70 722	3.32 722	8.40 739	6.00 736	4.60 727	6.13 730	3.07 734	1.04 723	2.43 734	2.05 733	6.65 742	5.44 740

zzzz4	5.59 734	6.90 740	6.62 728	13.08 749	12.04 742	7.13 733	5.47 738	7.10 742	1.41 689	2.70 722	3.33 723	8.32 735	5.92 732	4.65 728	6.23 732	3.09 736	1.05 724	2.43 734	2.05 733	6.70 743	5.51 741

noway1	5.58 733	6.89 739	6.57 727	13.08 749	12.04 742	7.13 733	5.47 738	7.10 742	1.40 687	2.70 722	3.33 723	8.32 735	5.92 732	4.65 728	6.23 732	3.09 736	1.05 724	2.43 734	2.05 733	6.70 743	5.51 741

TCMNet-wrong-test	5.51 730	6.62 738	6.20 721	13.02 748	11.90 739	7.14 735	5.53 742	6.99 740	1.44 692	2.65 719	3.10 717	8.37 737	5.95 734	4.75 732	6.05 729	3.07 734	0.98 720	2.38 733	1.99 731	6.62 741	5.43 739

noway4	5.60 735	6.93 741	6.50 726	13.12 751	12.06 744	7.19 736	5.54 743	6.97 739	1.42 690	2.67 720	3.29 720	8.41 740	6.00 736	4.66 730	6.23 732	3.11 738	1.06 726	2.44 737	2.04 732	6.73 745	5.55 743

JetRed	3.29 722	4.93 733	10.17 738	1.45 706	1.72 719	7.44 737	5.05 737	3.06 724	2.12 718	2.41 716	2.39 702	2.99 711	2.37 711	3.51 717	6.44 735	1.32 718	1.90 735	1.37 719	1.23 724	2.21 725	1.76 725

DPSMNet_ROB	9.48 743	5.64 735	13.01 747	8.82 737	11.82 738	8.54 738	24.20 754	6.41 736	13.65 750	5.32 737	11.47 746	6.33 733	10.92 745	7.69 738	13.89 749	7.25 751	8.19 750	5.06 744	7.78 751	5.31 739	8.26 750

DGTPSM_ROB	8.89 741	5.62 734	12.25 743	5.92 735	11.32 737	8.54 738	24.18 753	6.40 735	13.49 747	5.15 735	11.46 745	6.19 732	10.92 745	7.00 737	13.72 748	4.47 739	7.65 746	3.92 743	7.45 750	4.38 736	7.87 749

tt	4.93 728	0.27 144	4.20 705	2.29 723	1.58 717	10.20 740	16.97 750	9.42 746	5.02 733	1.67 700	1.28 666	4.68 725	5.03 729	3.37 716	5.92 728	6.16 743	9.47 754	2.82 740	3.18 742	3.60 733	1.53 722

MultiAttention	2.38 709	0.50 390	1.93 438	1.80 715	2.56 726	10.86 741	2.30 725	1.22 676	0.80 605	0.62 547	1.16 660	1.13 668	0.56 553	16.09 752	1.18 627	0.20 599	0.09 299	0.43 676	1.62 728	0.94 695	1.58 723

HaxPig	19.86 753	22.40 759	22.34 754	17.95 753	17.95 752	11.77 742	11.89 747	16.02 757	15.89 755	21.10 759	21.41 758	18.74 756	18.39 754	20.08 759	19.69 757	23.63 771	23.22 766	24.06 768	23.69 768	23.00 763	23.95 766

TorneroNet	5.50 729	1.92 716	3.16 674	1.47 708	1.25 708	14.07 743	1.06 693	4.90 732	20.99 761	10.17 742	16.48 752	11.88 748	6.93 738	3.34 714	4.20 719	1.30 717	0.69 706	1.45 722	0.86 711	2.61 729	1.20 711

USTest	8.10 738	7.17 742	8.96 733	9.25 738	9.05 734	15.27 744	23.78 752	9.96 747	9.47 740	5.94 738	6.75 737	7.80 734	7.48 739	8.83 741	11.21 747	2.21 729	3.56 742	2.86 741	3.20 743	5.02 738	4.16 735

xyz-stereo	3.02 720	0.29 188	30.64 769	0.23 95	0.12 25	15.52 745	0.24 326	0.51 221	0.47 283	0.59 517	7.99 738	0.64 495	0.47 513	1.39 525	0.50 476	0.09 153	0.07 85	0.34 661	0.07 111	0.13 210	0.08 56

MEDIAN_ROB	23.96 756	27.05 768	26.39 765	22.16 755	22.13 754	16.12 746	13.97 748	20.24 758	20.05 757	25.50 770	25.31 768	22.96 758	22.63 759	24.39 760	23.24 761	28.20 772	27.23 774	28.62 770	27.75 772	27.50 768	27.76 771

Selective-IGEV-i1pa	9.22 742	12.57 749	9.49 736	2.20 721	1.49 715	16.83 747	8.03 745	14.34 753	11.26 742	10.52 743	15.24 749	14.52 752	11.94 752	18.22 757	9.78 744	7.79 752	3.09 741	5.20 746	2.49 740	2.46 728	6.90 746

iinet-test	11.61 744	10.56 743	11.80 740	12.17 740	12.09 745	18.69 748	26.70 758	13.53 749	13.46 745	9.91 740	10.28 739	11.17 745	11.16 747	12.37 746	14.43 750	6.71 747	7.85 747	6.13 748	6.95 746	8.33 747	7.85 747

IINet	11.61 744	10.56 743	11.80 740	12.17 740	12.09 745	18.69 748	26.70 758	13.53 749	13.46 745	9.91 740	10.28 739	11.17 745	11.16 747	12.37 746	14.43 750	6.71 747	7.85 747	6.13 748	6.95 746	8.33 747	7.85 747

xxxxx1	28.96 766	20.11 755	14.07 749	49.74 769	39.15 769	18.98 750	26.64 755	21.94 759	20.21 758	16.45 753	17.48 753	18.36 753	21.56 756	16.21 753	20.88 758	23.07 768	26.55 771	66.40 775	78.70 775	30.27 769	32.51 773

tt_ll	28.96 766	20.11 755	14.07 749	49.74 769	39.15 769	18.98 750	26.64 755	21.94 759	20.21 758	16.45 753	17.48 753	18.36 753	21.56 756	16.21 753	20.88 758	23.07 768	26.55 771	66.40 775	78.70 775	30.27 769	32.51 773

ff	28.96 766	20.11 755	14.07 749	49.74 769	39.15 769	18.98 750	26.64 755	21.94 759	20.21 758	16.45 753	17.48 753	18.36 753	21.56 756	16.21 753	20.88 758	23.07 768	26.55 771	66.40 775	78.70 775	30.27 769	32.51 773

light-stereo	8.15 739	2.75 731	9.83 737	12.24 742	9.63 735	19.16 753	0.44 575	6.84 737	3.57 730	13.44 749	22.94 767	23.04 759	1.65 698	17.20 756	7.61 739	3.06 733	2.25 740	0.42 673	0.52 683	4.07 735	2.31 730

U	3.37 724	0.17 2	0.91 127	0.26 202	13.79 750	19.19 754	0.15 50	0.41 101	0.31 45	0.17 52	0.18 63	0.27 227	0.15 58	0.21 12	0.16 37	0.09 153	0.06 24	17.88 761	12.81 754	0.10 114	0.08 56

Anonymous_1	22.91 754	11.20 746	12.13 742	12.75 743	26.28 762	19.43 755	27.92 760	14.08 752	13.61 748	14.96 751	10.58 741	11.26 747	11.19 749	12.55 748	14.57 753	38.28 774	7.88 749	34.96 772	63.99 774	89.57 777	10.94 753

AVERAGE_ROB	26.93 765	30.34 771	29.27 768	25.82 756	25.34 755	19.48 756	15.17 749	23.55 762	23.00 764	28.45 771	27.87 769	26.25 768	25.86 770	26.96 769	25.55 762	31.30 773	30.07 775	31.76 771	30.81 773	30.79 772	30.93 772

DPSM_ROB	12.34 747	11.21 747	12.51 744	12.91 744	12.80 748	19.84 757	28.28 761	14.38 755	14.28 752	10.58 744	11.26 743	12.03 749	11.85 750	13.15 750	15.34 755	7.11 749	8.31 751	6.50 751	7.35 748	8.84 749	8.31 751

DPSM	12.34 747	11.21 747	12.51 744	12.91 744	12.80 748	19.84 757	28.28 761	14.38 755	14.28 752	10.58 744	11.26 743	12.03 749	11.85 750	13.15 750	15.34 755	7.11 749	8.31 751	6.50 751	7.35 748	8.84 749	8.31 751

DPSimNet_ROB	17.97 752	20.20 758	24.98 760	17.62 752	15.92 751	21.53 759	21.00 751	13.70 751	15.61 754	23.89 769	14.69 748	22.87 757	24.58 769	12.70 749	14.56 752	18.48 762	12.91 756	20.21 765	12.05 753	17.76 752	14.17 754

BEATNet-Init1	12.10 746	11.19 745	27.29 767	2.99 729	3.51 727	21.84 760	11.10 746	14.34 753	13.83 751	20.34 757	20.33 757	26.35 769	20.03 755	19.06 758	14.80 754	1.74 724	1.81 732	2.05 731	2.49 740	3.69 734	3.12 734

RSGM-EC	41.56 773	31.72 772	19.92 752	51.66 772	47.86 772	38.70 761	61.61 771	33.83 771	22.80 762	23.45 767	29.29 770	43.76 775	35.31 771	66.76 775	70.17 776	66.40 776	37.60 776	48.67 773	25.68 770	48.86 773	27.21 769

acva	41.56 773	31.72 772	19.92 752	51.66 772	47.86 772	38.70 761	61.61 771	33.83 771	22.80 762	23.45 767	29.29 770	43.76 775	35.31 771	66.76 775	70.17 776	66.40 776	37.60 776	48.67 773	25.68 770	48.86 773	27.21 769

RAFT-FEzeroshot	24.80 757	22.55 762	24.73 757	26.10 758	25.76 757	39.84 763	57.07 769	28.84 763	28.79 766	21.14 761	22.48 761	24.18 762	23.88 763	26.38 761	30.87 765	14.26 755	16.71 761	13.09 753	14.82 758	17.79 756	16.72 759

RAFT-FE	24.80 757	22.55 762	24.73 757	26.10 758	25.76 757	39.84 763	57.07 769	28.84 763	28.79 766	21.14 761	22.48 761	24.18 762	23.88 763	26.38 761	30.87 765	14.26 755	16.71 761	13.09 753	14.82 758	17.79 756	16.72 759

FlowAnything	24.85 760	22.54 761	25.10 761	26.11 760	25.76 757	39.86 765	57.00 764	28.89 767	28.87 769	21.31 766	22.68 766	24.22 764	23.87 762	26.39 764	30.89 769	14.26 755	16.78 765	13.10 757	14.90 762	17.78 753	16.69 755

CasAABBNet	24.81 759	22.53 760	24.83 759	26.08 757	25.74 756	39.86 765	57.06 767	28.87 766	28.83 768	21.16 764	22.54 763	24.22 764	23.89 766	26.38 761	30.87 765	14.25 754	16.71 761	13.09 753	14.81 757	17.78 753	16.71 756

Hybrid-DGEV	24.86 761	22.58 764	25.22 763	26.11 760	25.76 757	39.92 767	57.06 767	29.03 770	29.01 772	21.12 760	22.64 764	24.13 761	23.91 767	26.46 766	30.82 763	14.27 758	16.70 760	13.09 753	14.83 761	17.78 753	16.71 756

Selective-RAFT-Error	24.87 762	22.59 765	25.14 762	26.13 762	25.82 761	39.93 768	57.03 765	28.97 768	28.95 770	21.21 765	22.65 765	24.25 766	23.98 768	26.43 765	30.83 764	14.27 758	16.71 761	13.10 757	14.82 758	17.82 758	16.76 761

LSM0	26.58 764	22.63 766	25.88 764	30.13 764	52.21 776	39.94 769	56.74 763	28.97 768	28.72 765	21.14 761	22.26 760	24.43 767	23.88 763	26.54 768	30.87 765	14.32 760	16.55 758	13.12 759	14.71 756	17.92 759	20.60 763

fast-reg	25.26 763	22.76 767	26.49 766	26.66 763	27.60 763	41.51 770	57.03 765	28.84 763	28.98 771	20.78 758	22.21 759	23.55 760	23.30 760	26.97 770	31.44 770	14.39 761	16.67 759	15.16 760	15.84 763	18.23 761	16.71 756

PML	23.15 755	16.83 750	7.78 730	5.49 734	9.93 736	51.13 771	104.50 777	5.76 734	13.62 749	37.30 777	105.93 777	30.86 770	23.50 761	12.07 744	7.87 740	6.30 744	2.12 738	6.32 750	2.43 738	10.44 751	2.90 733

zzz1	37.91 772	29.70 770	39.14 773	48.93 767	48.83 774	58.08 772	76.65 773	42.36 774	44.00 776	31.44 773	34.09 775	40.20 774	40.01 775	39.82 774	47.98 773	21.12 764	25.13 767	20.33 766	22.80 766	25.12 764	22.47 765

zzzzzz3	37.89 771	29.68 769	38.88 772	48.93 767	48.83 774	58.10 773	76.69 774	42.34 773	43.95 775	31.42 772	34.06 772	40.19 773	40.01 775	39.79 773	48.00 774	21.11 763	25.13 767	20.33 766	22.80 766	25.12 764	22.46 764

zzzz2	37.36 769	34.10 774	37.81 770	39.61 765	38.70 767	60.14 774	86.04 775	43.62 775	43.68 773	31.88 774	34.07 773	35.66 771	35.41 773	39.41 771	46.07 771	21.44 765	25.20 769	19.84 763	22.48 764	26.77 766	25.16 767

noway5	37.36 769	34.10 774	37.81 770	39.61 765	38.70 767	60.14 774	86.04 775	43.62 775	43.68 773	31.88 774	34.07 773	35.66 771	35.41 773	39.41 771	46.07 771	21.44 765	25.20 769	19.84 763	22.48 764	26.77 766	25.16 767

test_example2	115.39 776	123.23 777	94.57 775	115.52 774	123.55 777	101.63 776	114.33 778	53.41 777	99.48 778	134.90 778	135.05 778	85.83 778	85.11 778	111.32 777	106.15 778	152.55 778	205.26 778	99.78 778	114.96 778	140.96 778	110.20 777

Selective-IGEV-i16pa	47.65 775	67.17 776	7.20 729	2.47 724	2.32 725	116.02 777	1.42 715	90.41 778	82.69 777	32.69 776	90.10 776	60.10 777	84.41 777	129.53 778	52.52 775	50.16 775	15.10 757	18.00 762	9.63 752	0.94 695	40.09 776

ccccc		297.21 778		374.70 777	380.44 778	203.92 778		216.32 779		203.37 779		215.01 779		312.78 779		412.57 779	356.13 779	256.09 779	227.69 779	428.88 779

GS-Stereo							0.21 205	0.62 312	0.41 203	0.22 139	0.22 109	0.17 72	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.33 562	0.84 688

ASD4		19.65 752

Low-res two-view benchmark