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

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 46	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 69	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 121	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 141	0.21 81	0.25 4	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 69	0.20 138	0.16 8	0.22 88	0.20 1	0.22 23	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 79	0.10 14	0.09 27	0.14 160	0.13 229	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 29	0.31 45	0.16 24	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 66	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 29	0.30 23	0.16 24	0.23 44	0.20 46	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 23	0.19 97	0.15 3	0.19 28	0.31 29	0.24 38	0.15 2	0.20 21	0.29 127	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 23	0.19 97	0.15 3	0.19 28	0.25 6	0.24 38	0.15 2	0.20 21	0.29 127	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 65	0.26 43	0.29 12	0.14 2	0.25 75	0.23 113	0.25 6	0.19 15	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 39	0.30 47	0.21 55	0.14 177	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 69	0.23 247	0.16 8	0.19 28	0.20 1	0.22 23	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 102	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 206	0.14 268	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 72	0.30 23	0.19 97	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 21	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 39	0.33 82	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 72	0.30 23	0.20 138	0.20 21	0.19 28	0.27 15	0.19 15	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 82	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 56	0.33 87	0.17 38	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 68	0.15 8	0.31 57	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 56	0.34 117	0.15 5	0.27 103	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 68	0.15 8	0.32 66	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.09 13	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 43	0.32 69	0.19 97	0.21 28	0.18 12	0.30 22	0.24 38	0.17 11	0.20 21	0.28 121	0.16 17	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 224	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 56	0.32 69	0.19 97	0.22 33	0.18 12	0.30 22	0.25 54	0.18 13	0.20 21	0.29 127	0.17 21	0.33 82	0.21 55	0.13 117	0.11 224	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 43	0.30 23	0.20 138	0.29 137	0.18 12	0.35 54	0.27 64	0.19 19	0.21 30	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 29	0.30 23	0.19 97	0.25 75	0.18 12	0.42 117	0.27 64	0.19 19	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.11 133

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 114	0.29 12	0.23 247	0.17 11	0.20 46	0.27 15	0.18 9	0.24 63	0.25 70	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 254	0.12 289	0.17 290	0.17 389	0.13 148	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 23	0.19 97	0.27 103	0.19 28	0.31 29	0.24 38	0.21 31	0.20 21	0.29 127	0.20 69	0.29 29	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 14	0.21 71	0.32 37	0.28 77	0.20 21	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.31 57	0.24 135	0.14 177	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 23	0.19 97	0.27 103	0.19 28	0.31 29	0.24 38	0.21 31	0.20 21	0.29 127	0.19 55	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 29	0.31 45	0.16 24	0.19 17	0.17 3	0.42 117	0.24 38	0.23 51	0.21 30	0.17 6	0.16 17	0.45 189	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

S2M2_XL	0.19 16	0.18 180	0.27 56	0.27 2	0.20 138	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 82	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 55	0.17 359	0.16 462	0.15 206	0.13 229	0.15 264	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 79	0.34 117	0.16 24	0.26 85	0.17 3	0.32 37	0.20 19	0.21 31	0.15 5	0.23 68	0.20 69	0.32 66	0.20 30	0.15 254	0.10 95	0.13 107	0.09 13	0.12 99	0.11 133

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 45	0.16 24	0.16 8	0.20 46	0.29 19	0.20 19	0.23 51	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 254	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 45	0.14 2	0.34 219	0.24 132	0.30 22	0.18 9	0.26 85	0.35 156	0.22 52	0.17 21	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.30 23	0.19 97	0.25 75	0.18 12	0.42 117	0.27 64	0.23 51	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.31 45	0.15 5	0.22 33	0.22 88	0.39 86	0.33 128	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 130	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 65	0.25 29	0.32 69	0.18 67	0.29 137	0.23 113	0.25 6	0.27 64	0.15 2	0.24 60	0.28 121	0.17 21	0.34 92	0.20 30	0.13 117	0.11 224	0.13 107	0.10 83	0.11 35	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 114	0.31 45	0.23 247	0.24 57	0.21 71	0.31 29	0.30 97	0.21 31	0.19 18	0.24 83	0.19 55	0.31 57	0.20 30	0.13 117	0.11 224	0.13 107	0.10 83	0.10 8	0.11 133

LACA3	0.20 28	0.17 142	0.25 29	0.29 12	0.15 5	0.32 194	0.25 145	0.29 19	0.22 23	0.23 51	0.21 30	0.21 46	0.22 95	0.44 184	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 35	0.08 1

LACA2	0.20 28	0.15 65	0.26 43	0.30 23	0.15 5	0.29 137	0.29 223	0.30 22	0.22 23	0.21 31	0.23 46	0.28 121	0.20 69	0.34 92	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 99	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 67	0.24 57	0.21 71	0.39 86	0.31 108	0.21 31	0.22 41	0.17 6	0.17 21	0.34 92	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 231	0.17 3	0.40 97	0.22 23	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.24 119	0.33 82	0.25 166	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 99	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 43	0.30 23	0.19 97	0.23 44	0.18 12	0.36 61	0.26 60	0.20 21	0.23 46	0.27 115	0.16 17	0.30 47	0.23 118	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 23	0.17 38	0.29 137	0.20 46	0.39 86	0.22 23	0.22 45	0.21 30	0.26 107	0.20 69	0.30 47	0.20 30	0.13 117	0.12 289	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 65	0.26 43	0.33 87	0.19 97	0.23 44	0.18 12	0.41 108	0.34 135	0.22 45	0.21 30	0.19 26	0.18 39	0.28 15	0.22 79	0.14 177	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.31 45	0.15 5	0.22 33	0.22 88	0.39 86	0.33 128	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 130	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 56	0.33 87	0.18 67	0.17 11	0.21 71	0.32 37	0.23 32	0.25 74	0.34 148	0.22 52	0.24 119	0.27 13	0.21 55	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.31 45	0.15 5	0.22 33	0.22 88	0.39 86	0.33 128	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 130	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 45	0.20 138	0.23 44	0.19 28	0.40 97	0.29 89	0.22 45	0.34 148	0.20 35	0.15 8	0.31 57	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 56	0.33 87	0.17 38	0.38 269	0.18 12	0.30 22	0.19 15	0.24 63	0.15 5	0.26 107	0.17 21	0.32 66	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 29	0.31 45	0.15 5	0.22 33	0.22 88	0.39 86	0.33 128	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.38 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

LCMNet	0.21 46	0.14 25	0.25 29	0.30 23	0.20 138	0.26 85	0.19 28	0.38 78	0.43 219	0.21 31	0.21 30	0.27 115	0.17 21	0.36 106	0.23 118	0.12 61	0.11 224	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 46	0.14 25	0.26 43	0.34 117	0.14 2	0.40 288	0.27 188	0.28 17	0.22 23	0.18 13	0.19 18	0.28 121	0.29 198	0.32 66	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 46	0.19 221	0.29 79	0.31 45	0.17 38	0.25 75	0.23 113	0.36 61	0.28 77	0.27 104	0.24 60	0.18 20	0.21 81	0.40 139	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.10 60

asd	0.21 46	0.18 180	0.29 79	0.32 69	0.18 67	0.27 103	0.22 88	0.35 54	0.22 23	0.31 143	0.22 41	0.19 26	0.21 81	0.44 184	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.09 6

4.5_new	0.21 46	0.20 268	0.29 79	0.30 23	0.17 38	0.24 57	0.26 166	0.32 37	0.28 77	0.32 158	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 46	0.20 268	0.29 79	0.30 23	0.17 38	0.24 57	0.26 166	0.32 37	0.28 77	0.32 158	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.09 6

4w-stereo	0.21 46	0.19 221	0.31 114	0.31 45	0.17 38	0.29 137	0.19 28	0.31 29	0.21 21	0.31 143	0.24 60	0.20 35	0.24 119	0.41 150	0.22 79	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.09 6

2.5w	0.21 46	0.18 180	0.31 114	0.32 69	0.18 67	0.31 175	0.25 145	0.31 29	0.23 32	0.28 118	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.39 130	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 35	0.09 6

2.75w_new	0.21 46	0.18 180	0.28 72	0.29 12	0.17 38	0.23 44	0.34 328	0.36 61	0.28 77	0.34 169	0.26 82	0.17 6	0.22 95	0.36 106	0.23 118	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 46	0.14 25	0.27 56	0.37 212	0.22 198	0.21 28	0.19 28	0.43 136	0.27 64	0.20 21	0.20 21	0.29 127	0.14 2	0.41 150	0.22 79	0.14 177	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.12 99	0.12 193

LG-G_1	0.21 46	0.13 4	0.30 93	0.34 117	0.16 24	0.52 364	0.17 3	0.34 51	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 107	0.19 55	0.37 116	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.09 13	0.11 35	0.10 60

LG-G	0.21 46	0.13 4	0.30 93	0.34 117	0.16 24	0.52 364	0.17 3	0.34 51	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 107	0.19 55	0.37 116	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.09 13	0.11 35	0.10 60

StereoAnything_RVC	0.21 46	0.68 632	0.39 255	0.28 7	0.15 5	0.23 44	0.18 12	0.20 1	0.19 15	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 95	0.30 47	0.18 4	0.16 310	0.09 27	0.12 49	0.08 1	0.16 314	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 46	0.15 65	0.27 56	0.37 212	0.19 97	0.22 33	0.18 12	0.42 117	0.35 148	0.22 45	0.28 103	0.24 83	0.18 39	0.27 13	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 60	0.15 65	0.35 190	0.33 87	0.17 38	0.23 44	0.25 145	0.42 117	0.24 38	0.26 85	0.26 82	0.21 46	0.30 217	0.31 57	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 60	0.17 142	0.35 190	0.37 212	0.17 38	0.26 85	0.18 12	0.41 108	0.37 175	0.28 118	0.23 46	0.25 98	0.26 149	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 60	0.16 94	0.35 190	0.33 87	0.18 67	0.24 57	0.24 132	0.45 151	0.27 64	0.23 51	0.35 156	0.20 35	0.26 149	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.11 133

AdaDepth	0.22 60	0.17 142	0.32 134	0.37 212	0.18 67	0.34 219	0.22 88	0.33 48	0.23 32	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.20 69	0.56 288	0.21 55	0.10 14	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.11 35	0.12 193

qwe	0.22 60	0.18 180	0.28 72	0.31 45	0.18 67	0.29 137	0.21 71	0.38 78	0.32 122	0.35 179	0.30 117	0.20 35	0.20 69	0.43 172	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 99	0.09 6

2.25w	0.22 60	0.18 180	0.31 114	0.31 45	0.18 67	0.31 175	0.18 12	0.32 37	0.31 108	0.31 143	0.37 171	0.20 35	0.22 95	0.45 189	0.24 135	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 60	0.21 308	0.32 134	0.32 69	0.18 67	0.31 175	0.27 188	0.32 37	0.24 38	0.29 131	0.27 90	0.20 35	0.23 109	0.34 92	0.23 118	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

4.5w_new	0.22 60	0.21 308	0.32 134	0.32 69	0.18 67	0.31 175	0.27 188	0.32 37	0.24 38	0.29 131	0.27 90	0.20 35	0.23 109	0.34 92	0.23 118	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 60	0.21 308	0.32 134	0.32 69	0.18 67	0.31 175	0.27 188	0.32 37	0.24 38	0.29 131	0.27 90	0.20 35	0.23 109	0.34 92	0.23 118	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

3.75w	0.22 60	0.17 142	0.30 93	0.31 45	0.19 97	0.43 317	0.24 132	0.35 54	0.24 38	0.31 143	0.27 90	0.17 6	0.22 95	0.37 116	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 60	0.18 180	0.29 79	0.30 23	0.18 67	0.27 103	0.23 113	0.37 69	0.28 77	0.31 143	0.26 82	0.22 52	0.26 149	0.50 239	0.24 135	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

2w_stereo	0.22 60	0.18 180	0.30 93	0.32 69	0.16 24	0.28 125	0.38 414	0.38 78	0.35 148	0.32 158	0.33 137	0.17 6	0.18 39	0.29 29	0.22 79	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 99	0.10 60

monsterstereo	0.22 60	0.14 25	0.26 43	0.34 117	0.18 67	0.21 28	0.20 46	0.37 69	0.35 148	0.33 165	0.40 184	0.19 26	0.18 39	0.45 189	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.13 148	0.08 1

monsters	0.22 60	0.14 25	0.26 43	0.31 45	0.19 97	0.23 44	0.19 28	0.44 144	0.33 128	0.36 184	0.30 117	0.16 4	0.18 39	0.43 172	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 60	0.15 65	0.27 56	0.31 45	0.15 5	0.29 137	0.20 46	0.37 69	0.29 89	0.24 63	0.29 114	0.21 46	0.27 163	0.36 106	0.25 166	0.16 310	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 60	0.15 65	0.31 114	0.29 12	0.22 198	0.21 28	0.26 166	0.33 48	0.31 108	0.20 21	0.30 117	0.22 52	0.22 95	0.47 214	0.22 79	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.13 148	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 60	0.15 65	0.26 43	0.33 87	0.20 138	0.61 433	0.21 71	0.30 22	0.31 108	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 39	0.41 150	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.11 133

aanet-new-90k	0.23 77	0.16 94	0.45 336	0.35 160	0.17 38	0.33 203	0.27 188	0.38 78	0.26 60	0.20 21	0.24 60	0.21 46	0.35 272	0.46 205	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.14 199	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 77	0.16 94	0.41 279	0.35 160	0.17 38	0.38 269	0.25 145	0.36 61	0.25 54	0.23 51	0.31 131	0.24 83	0.35 272	0.43 172	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 77	0.17 142	0.39 255	0.34 117	0.18 67	0.38 269	0.20 46	0.36 61	0.26 60	0.24 63	0.28 103	0.25 98	0.35 272	0.25 4	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 77	0.17 142	0.30 93	0.35 160	0.16 24	0.35 231	0.25 145	0.40 97	0.30 97	0.25 74	0.24 60	0.25 98	0.36 299	0.41 150	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 77	0.16 94	0.37 220	0.34 117	0.16 24	0.24 57	0.24 132	0.43 136	0.36 158	0.26 85	0.27 90	0.23 68	0.35 272	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 107	0.09 13	0.12 99	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.36 188	0.17 38	0.26 85	0.26 166	0.33 48	0.30 97	0.27 104	0.30 117	0.23 68	0.34 266	0.42 161	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.15 264	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 77	0.15 65	0.32 134	0.36 188	0.18 67	0.38 269	0.21 71	0.40 97	0.24 38	0.27 104	0.23 46	0.34 169	0.35 272	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 77	0.15 65	0.32 134	0.36 188	0.18 67	0.38 269	0.21 71	0.40 97	0.24 38	0.27 104	0.23 46	0.34 169	0.35 272	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 77	0.17 142	0.40 268	0.36 188	0.17 38	0.33 203	0.22 88	0.35 54	0.27 64	0.27 104	0.23 46	0.29 127	0.34 266	0.31 57	0.22 79	0.13 117	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.16 314	0.12 193

aanet-new-24k	0.23 77	0.16 94	0.29 79	0.35 160	0.17 38	0.39 282	0.23 113	0.35 54	0.30 97	0.30 139	0.27 90	0.25 98	0.32 238	0.30 47	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.35 160	0.18 67	0.31 175	0.19 28	0.46 158	0.42 215	0.25 74	0.23 46	0.25 98	0.30 217	0.32 66	0.22 79	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 77	0.14 25	0.27 56	0.35 160	0.18 67	0.26 85	0.26 166	0.42 117	0.38 184	0.25 74	0.43 196	0.23 68	0.28 179	0.25 4	0.22 79	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 77	0.14 25	0.31 114	0.33 87	0.18 67	0.21 28	0.33 311	0.52 199	0.42 215	0.26 85	0.33 137	0.19 26	0.30 217	0.28 15	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 77	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 231	0.27 188	0.45 151	0.28 77	0.28 118	0.34 148	0.40 225	0.30 217	0.33 82	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 77	0.14 25	0.27 56	0.29 12	0.17 38	0.19 17	0.20 46	0.59 241	0.45 235	0.28 118	0.26 82	0.24 83	0.17 21	0.46 205	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 77	0.15 65	0.27 56	0.30 23	0.21 169	0.31 175	0.18 12	0.36 61	0.17 8	0.25 74	0.30 117	0.29 127	0.28 179	0.40 139	0.22 79	0.15 254	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.42 613	0.11 133

GEAStereo	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.33 87	0.25 310	0.36 245	0.30 243	0.42 117	0.28 77	0.26 85	0.28 103	0.24 83	0.21 81	0.32 66	0.22 79	0.18 393	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.12 193

GSStereo	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.33 87	0.25 310	0.36 245	0.30 243	0.42 117	0.27 64	0.30 139	0.28 103	0.23 68	0.21 81	0.32 66	0.22 79	0.16 310	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.14 199	0.12 193

Zero-FE251	0.23 77	0.16 94	0.30 93	0.33 87	0.20 138	0.44 325	0.19 28	0.37 69	0.25 54	0.27 104	0.29 114	0.38 205	0.24 119	0.32 66	0.22 79	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.11 35	0.10 60

3.25w_new	0.23 77	0.17 142	0.32 134	0.31 45	0.17 38	0.43 317	0.20 46	0.37 69	0.30 97	0.37 191	0.28 103	0.22 52	0.25 132	0.42 161	0.22 79	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 77	0.17 142	0.32 134	0.31 45	0.17 38	0.43 317	0.20 46	0.37 69	0.30 97	0.37 191	0.28 103	0.22 52	0.25 132	0.42 161	0.22 79	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 77	0.16 94	0.32 134	0.39 281	0.21 169	0.18 14	0.21 71	0.34 51	0.26 60	0.28 118	0.51 234	0.28 121	0.29 198	0.26 8	0.24 135	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.14 199	0.12 193

AIO_rvc	0.23 77	0.16 94	0.32 134	0.34 117	0.19 97	0.26 85	0.33 311	0.40 97	0.22 23	0.26 85	0.24 60	0.34 169	0.15 8	0.51 247	0.24 135	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.10 60

AIO_test	0.23 77	0.16 94	0.28 72	0.34 117	0.20 138	0.30 156	0.39 436	0.38 78	0.25 54	0.25 74	0.28 103	0.32 152	0.22 95	0.38 124	0.25 166	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 77	0.14 25	0.26 43	0.32 69	0.19 97	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 89	0.21 31	0.15 5	0.22 52	0.22 95	0.40 139	0.22 79	0.14 177	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.15 264	0.86 663

TS12	0.24 102	0.15 65	0.29 79	0.37 212	0.17 38	0.32 194	0.26 166	0.42 117	0.24 38	0.31 143	0.51 234	0.25 98	0.27 163	0.40 139	0.29 257	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.13 148	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 102	0.16 94	0.48 386	0.36 188	0.17 38	0.39 282	0.24 132	0.36 61	0.30 97	0.24 63	0.25 70	0.26 107	0.32 238	0.45 189	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 102	0.17 142	0.51 427	0.36 188	0.16 24	0.26 85	0.29 223	0.36 61	0.29 89	0.22 45	0.29 114	0.23 68	0.37 306	0.42 161	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.14 199	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 102	0.19 221	0.39 255	0.41 361	0.17 38	0.33 203	0.22 88	0.41 108	0.37 175	0.27 104	0.23 46	0.22 52	0.35 272	0.29 29	0.24 135	0.12 61	0.08 2	0.14 160	0.11 148	0.16 314	0.11 133

Foundation-i1b	0.24 102	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 288	0.26 166	0.48 171	0.25 54	0.31 143	0.33 137	0.40 225	0.30 217	0.35 102	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.11 148	0.11 35	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 102	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 288	0.29 223	0.49 176	0.25 54	0.33 165	0.35 156	0.40 225	0.30 217	0.34 92	0.23 118	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.10 60

LiteMatch	0.24 102	0.17 142	0.24 16	0.37 212	0.20 138	0.27 103	0.27 188	0.31 29	0.24 38	0.21 31	0.20 21	0.29 127	0.40 329	0.29 29	0.43 405	0.16 310	0.10 95	0.15 206	0.13 229	0.14 199	0.14 287

Selective-IGEV-i32	0.24 102	0.18 180	0.35 190	0.35 160	0.19 97	0.27 103	0.25 145	0.55 216	0.23 32	0.27 104	0.25 70	0.34 169	0.19 55	0.58 321	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.12 99	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 102	0.17 142	0.29 79	0.32 69	0.21 169	0.64 460	0.19 28	0.31 29	0.37 175	0.23 51	0.30 117	0.27 115	0.19 55	0.47 214	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.09 13	0.12 99	0.09 6

gasm-f	0.24 102	0.16 94	0.27 56	0.33 87	0.25 310	0.25 75	0.36 375	0.42 117	0.28 77	0.26 85	0.35 156	0.24 83	0.30 217	0.36 106	0.23 118	0.18 393	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.15 264	0.12 193

3w_stereo	0.24 102	0.20 268	0.37 220	0.33 87	0.16 24	0.32 194	0.42 473	0.41 108	0.38 184	0.31 143	0.27 90	0.16 4	0.26 149	0.34 92	0.22 79	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 99	0.11 133

1w_stereo	0.24 102	0.15 65	0.29 79	0.34 117	0.18 67	0.31 175	0.41 463	0.40 97	0.43 219	0.31 143	0.38 174	0.17 6	0.24 119	0.45 189	0.23 118	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 35	0.09 6

LG-Stereo	0.24 102	0.18 180	0.40 268	0.39 281	0.20 138	0.22 33	0.27 188	0.32 37	0.36 158	0.26 85	0.44 198	0.22 52	0.16 17	0.37 116	0.27 215	0.11 36	0.12 289	0.16 243	0.15 300	0.13 148	0.09 6

HUF	0.24 102	0.16 94	0.33 153	0.32 69	0.18 67	0.25 75	0.40 447	0.42 117	0.34 135	0.25 74	0.23 46	0.32 152	0.28 179	0.34 92	0.24 135	0.13 117	0.10 95	0.13 107	0.09 13	0.12 99	0.10 60

GIP-stereo	0.24 102	0.18 180	0.30 93	0.37 212	0.24 279	0.26 85	0.20 46	0.46 158	0.36 158	0.24 63	0.39 179	0.35 184	0.20 69	0.31 57	0.21 55	0.15 254	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.11 133

RAStereo	0.24 102	0.17 142	0.29 79	0.40 324	0.21 169	0.23 44	0.26 166	0.42 117	0.45 235	0.23 51	0.34 148	0.30 141	0.19 55	0.34 92	0.25 166	0.15 254	0.12 289	0.16 243	0.13 229	0.14 199	0.11 133

IGEV++	0.24 102	0.17 142	0.31 114	0.38 249	0.22 198	0.24 57	0.22 88	0.50 186	0.23 32	0.28 118	0.35 156	0.30 141	0.22 95	0.31 57	0.28 238	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.13 241

Selective-IGEV	0.24 102	0.18 180	0.35 190	0.35 160	0.19 97	0.27 103	0.25 145	0.55 216	0.23 32	0.27 104	0.25 70	0.34 169	0.19 55	0.58 321	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.12 99	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 120	0.18 180	0.44 323	0.38 249	0.18 67	0.45 334	0.21 71	0.44 144	0.35 148	0.27 104	0.31 131	0.25 98	0.30 217	0.28 15	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.16 314	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 120	0.19 221	0.38 233	0.38 249	0.17 38	0.18 14	0.25 145	0.52 199	0.49 258	0.28 118	0.30 117	0.21 46	0.33 254	0.33 82	0.23 118	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.17 354	0.11 133

aanet-new-8k	0.25 120	0.19 221	0.32 134	0.37 212	0.20 138	0.40 288	0.29 223	0.49 176	0.39 196	0.24 63	0.25 70	0.22 52	0.34 266	0.49 231	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 120	0.16 94	0.33 153	0.38 249	0.20 138	0.46 339	0.27 188	0.41 108	0.34 135	0.28 118	0.38 174	0.24 83	0.35 272	0.29 29	0.24 135	0.11 36	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 120	0.14 25	0.30 93	0.34 117	0.21 169	0.44 325	0.25 145	0.44 144	0.35 148	0.27 104	0.35 156	0.37 196	0.35 272	0.28 15	0.26 195	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.11 148	0.11 35	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 120	0.14 25	0.74 542	0.33 87	0.19 97	0.29 137	0.22 88	0.38 78	0.29 89	0.25 74	0.22 41	0.23 68	0.32 238	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.30 564

zero-FE	0.25 120	0.15 65	0.30 93	0.35 160	0.29 447	0.19 17	0.20 46	0.35 54	0.31 108	0.26 85	0.27 90	0.29 127	0.29 198	0.33 82	0.24 135	0.17 359	0.10 95	0.14 160	0.10 83	0.64 649	0.12 193

GASTEREO	0.25 120	0.16 94	0.32 134	0.40 324	0.20 138	0.22 33	0.30 243	0.43 136	0.31 108	0.37 191	0.33 137	0.22 52	0.35 272	0.41 150	0.23 118	0.15 254	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.12 99	0.11 133

MSCF	0.25 120	0.16 94	0.33 153	0.39 281	0.20 138	0.20 21	0.31 271	0.43 136	0.31 108	0.36 184	0.33 137	0.23 68	0.35 272	0.36 106	0.23 118	0.15 254	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.13 148	0.11 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 120	0.31 509	0.24 16	0.51 555	0.19 97	0.29 137	0.22 88	0.40 97	0.37 175	0.26 85	0.24 60	0.24 83	0.31 232	0.44 184	0.22 79	0.14 177	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.14 199	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 120	0.16 94	0.34 174	0.39 281	0.27 393	0.33 203	0.20 46	0.38 78	0.36 158	0.26 85	0.31 131	0.25 98	0.21 81	0.48 225	0.24 135	0.20 450	0.11 224	0.13 107	0.10 83	0.17 354	0.15 319

fffft	0.25 120	0.17 142	0.37 220	0.36 188	0.22 198	0.28 125	0.36 375	0.42 117	0.24 38	0.36 184	0.23 46	0.27 115	0.22 95	0.52 254	0.27 215	0.12 61	0.09 27	0.16 243	0.12 186	0.12 99	0.12 193
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 120	0.18 180	0.34 174	0.37 212	0.18 67	0.28 125	0.30 243	0.48 171	0.27 64	0.29 131	0.30 117	0.32 152	0.17 21	0.52 254	0.23 118	0.12 61	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.13 148	0.10 60

RSM++	0.25 120	0.18 180	0.34 174	0.36 188	0.20 138	0.28 125	0.30 243	0.51 189	0.32 122	0.25 74	0.22 41	0.37 196	0.21 81	0.50 239	0.24 135	0.12 61	0.10 95	0.14 160	0.12 186	0.14 199	0.10 60

RSM	0.25 120	0.18 180	0.33 153	0.36 188	0.20 138	0.27 103	0.34 328	0.51 189	0.27 64	0.26 85	0.23 46	0.39 212	0.21 81	0.56 288	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.14 199	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 120	0.14 25	0.74 542	0.33 87	0.19 97	0.29 137	0.22 88	0.38 78	0.29 89	0.25 74	0.22 41	0.23 68	0.32 238	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.30 564

MoCha-V2	0.25 120	0.15 65	0.29 79	0.40 324	0.18 67	0.27 103	0.26 166	0.49 176	0.27 64	0.36 184	0.27 90	0.33 165	0.35 272	0.49 231	0.22 79	0.12 61	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.11 133

EGLCR-Stereo	0.25 120	0.16 94	0.33 153	0.34 117	0.20 138	0.35 231	0.20 46	0.52 199	0.36 158	0.28 118	0.27 90	0.41 234	0.18 39	0.45 189	0.26 195	0.14 177	0.10 95	0.16 243	0.14 268	0.13 148	0.11 133

DNS	0.26 138	0.17 142	0.36 202	0.37 212	0.22 198	0.33 203	0.23 113	0.47 162	0.30 97	0.34 169	0.34 148	0.45 264	0.24 119	0.28 15	0.21 55	0.19 425	0.11 224	0.13 107	0.12 186	0.16 314	0.16 366

DF	0.26 138	0.15 65	0.38 233	0.35 160	0.19 97	0.26 85	0.26 166	0.42 117	0.27 64	0.29 131	0.49 220	0.50 290	0.22 95	0.48 225	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.12 99	0.11 133

aanet-new	0.26 138	0.19 221	0.34 174	0.38 249	0.25 310	0.51 359	0.24 132	0.40 97	0.30 97	0.27 104	0.27 90	0.23 68	0.36 299	0.43 172	0.22 79	0.14 177	0.09 27	0.14 160	0.10 83	0.15 264	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 138	0.16 94	0.30 93	0.33 87	0.22 198	0.36 245	0.32 299	0.47 162	0.48 255	0.38 203	0.51 234	0.24 83	0.18 39	0.29 29	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.15 206	0.12 186	0.11 35	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 138	0.16 94	0.31 114	0.34 117	0.21 169	0.33 203	0.31 271	0.45 151	0.45 235	0.40 225	0.54 253	0.24 83	0.18 39	0.36 106	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.15 206	0.12 186	0.11 35	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 138	0.16 94	0.30 93	0.33 87	0.22 198	0.34 219	0.31 271	0.48 171	0.50 262	0.39 216	0.54 253	0.23 68	0.19 55	0.29 29	0.23 118	0.12 61	0.09 27	0.15 206	0.12 186	0.11 35	0.10 60

Foundation-i1	0.26 138	0.14 25	0.25 29	0.33 87	0.21 169	0.39 282	0.26 166	0.60 252	0.38 184	0.35 179	0.38 174	0.44 262	0.29 198	0.32 66	0.26 195	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.11 148	0.11 35	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 138	0.16 94	0.32 134	0.34 117	0.21 169	0.35 231	0.36 375	0.44 144	0.41 204	0.38 203	0.54 253	0.22 52	0.21 81	0.28 15	0.22 79	0.12 61	0.09 27	0.15 206	0.12 186	0.11 35	0.10 60

NLSM3	0.26 138	0.16 94	0.30 93	0.38 249	0.21 169	0.34 219	0.27 188	0.57 228	0.47 247	0.28 118	0.35 156	0.29 127	0.24 119	0.42 161	0.27 215	0.12 61	0.10 95	0.16 243	0.15 300	0.12 99	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 138	0.15 65	0.30 93	0.36 188	0.29 447	0.19 17	0.20 46	0.32 37	0.31 108	0.26 85	0.26 82	0.29 127	0.29 198	0.38 124	0.24 135	0.17 359	0.10 95	0.14 160	0.10 83	0.70 652	0.12 193

Replicate-Monster	0.26 138	0.15 65	1.07 598	0.30 23	0.17 38	0.38 269	0.19 28	0.43 136	0.39 196	0.23 51	0.21 30	0.23 68	0.21 81	0.45 189	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 49	0.09 13	0.09 1	0.14 287

S2M2_L	0.26 138	0.22 349	0.33 153	0.31 45	0.25 310	0.24 57	0.13 1	0.35 54	0.41 204	0.25 74	0.36 166	0.30 141	0.25 132	0.30 47	0.26 195	0.22 494	0.19 522	0.17 290	0.19 448	0.21 458	0.18 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 138	0.18 180	0.34 174	0.35 160	0.24 279	0.23 44	0.28 214	0.51 189	0.36 158	0.31 143	0.36 166	0.37 196	0.20 69	0.57 300	0.22 79	0.13 117	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.16 314	0.12 193

SCV	0.26 138	0.19 221	0.33 153	0.35 160	0.21 169	0.27 103	0.34 328	0.56 220	0.28 77	0.24 63	0.28 103	0.37 196	0.23 109	0.49 231	0.22 79	0.18 393	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.15 264	0.11 133

castereo++	0.26 138	0.16 94	0.26 43	0.33 87	0.19 97	0.75 507	0.20 46	0.37 69	0.47 247	0.23 51	0.23 46	0.35 184	0.28 179	0.39 130	0.19 12	0.14 177	0.09 27	0.14 160	0.09 13	0.11 35	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 138	0.19 221	0.35 190	0.35 160	0.22 198	0.36 245	0.32 299	0.39 86	0.34 135	0.37 191	0.30 117	0.33 165	0.24 119	0.53 263	0.24 135	0.12 61	0.10 95	0.16 243	0.12 186	0.12 99	0.11 133

mms	0.26 138	0.21 308	0.33 153	0.37 212	0.25 310	0.30 156	0.33 311	0.40 97	0.32 122	0.28 118	0.34 148	0.34 169	0.20 69	0.45 189	0.26 195	0.12 61	0.11 224	0.16 243	0.12 186	0.14 199	0.11 133

ours_stereo	0.26 138	0.21 308	0.33 153	0.38 249	0.23 247	0.30 156	0.33 311	0.42 117	0.38 184	0.26 85	0.34 148	0.35 184	0.23 109	0.47 214	0.27 215	0.13 117	0.11 224	0.16 243	0.12 186	0.14 199	0.10 60

Occ-G	0.26 138	0.14 25	0.28 72	0.34 117	0.20 138	0.27 103	0.34 328	0.41 108	0.31 108	0.29 131	0.43 196	0.49 285	0.25 132	0.47 214	0.28 238	0.13 117	0.11 224	0.14 160	0.11 148	0.12 99	0.12 193

gcap-zeroshot	0.26 138	0.16 94	0.31 114	0.33 87	0.22 198	0.36 245	0.31 271	0.47 162	0.46 240	0.38 203	0.50 224	0.24 83	0.18 39	0.28 15	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.15 206	0.12 186	0.11 35	0.10 60

test_for_model	0.26 138	0.16 94	0.31 114	0.33 87	0.22 198	0.36 245	0.32 299	0.47 162	0.48 255	0.38 203	0.51 234	0.24 83	0.18 39	0.29 29	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.15 206	0.12 186	0.11 35	0.11 133

MaDis-Stereo	0.26 138	0.18 180	0.36 202	0.36 188	0.26 358	0.27 103	0.27 188	0.43 136	0.35 148	0.27 104	0.26 82	0.41 234	0.28 179	0.40 139	0.28 238	0.16 310	0.14 399	0.16 243	0.13 229	0.14 199	0.12 193

testlalala	0.26 138	0.16 94	0.31 114	0.33 87	0.22 198	0.36 245	0.31 271	0.47 162	0.46 240	0.38 203	0.50 224	0.24 83	0.18 39	0.28 15	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.15 206	0.12 186	0.11 35	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 138	0.22 349	0.36 202	0.48 510	0.22 198	0.20 21	0.29 223	0.51 189	0.44 226	0.28 118	0.23 46	0.42 244	0.26 149	0.29 29	0.26 195	0.15 254	0.13 360	0.13 107	0.11 148	0.16 314	0.12 193
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
BStereo	0.27 162	0.16 94	0.88 573	0.34 117	0.22 198	0.22 33	0.31 271	0.39 86	0.41 204	0.26 85	0.24 60	0.26 107	0.19 55	0.42 161	0.28 238	0.10 14	0.12 289	0.12 49	0.16 334	0.12 99	0.14 287

tt45	0.27 162	0.17 142	0.34 174	0.35 160	0.23 247	0.38 269	0.28 214	0.46 158	0.28 77	0.40 225	0.27 90	0.38 205	0.25 132	0.57 300	0.26 195	0.13 117	0.11 224	0.16 243	0.13 229	0.12 99	0.14 287

999	0.27 162	0.16 94	0.35 190	0.36 188	0.24 279	0.31 175	0.27 188	0.49 176	0.38 184	0.26 85	0.30 117	0.39 212	0.23 109	0.63 372	0.25 166	0.13 117	0.10 95	0.14 160	0.12 186	0.12 99	0.14 287

Pointernet	0.27 162	0.14 25	0.33 153	0.35 160	0.23 247	0.35 231	0.21 71	0.72 354	0.38 184	0.39 216	0.36 166	0.34 169	0.25 132	0.36 106	0.25 166	0.15 254	0.10 95	0.12 49	0.08 1	0.11 35	0.10 60

trnet	0.27 162	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 256	0.23 113	0.52 199	0.72 358	0.42 235	0.51 234	0.34 169	0.26 149	0.39 130	0.25 166	0.15 254	0.11 224	0.12 49	0.08 1	0.11 35	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 162	0.17 142	0.37 220	0.40 324	0.27 393	0.30 156	0.28 214	0.39 86	0.31 108	0.29 131	0.46 207	0.27 115	0.25 132	0.47 214	0.34 310	0.17 359	0.13 360	0.13 107	0.12 186	0.14 199	0.12 193

AEACV	0.27 162	0.17 142	0.31 114	0.34 117	0.45 596	0.26 85	0.28 214	0.37 69	0.32 122	0.30 139	0.46 207	0.31 149	0.37 306	0.36 106	0.24 135	0.14 177	0.10 95	0.15 206	0.12 186	0.13 148	0.11 133

LoS_RVC	0.27 162	0.16 94	0.27 56	0.32 69	0.30 466	0.44 325	0.34 328	0.41 108	0.33 128	0.31 143	0.51 234	0.29 127	0.32 238	0.36 106	0.28 238	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 35	0.19 440

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 170	0.51 600	1.28 623	0.31 45	0.19 97	0.22 33	0.22 88	0.45 151	0.28 77	0.23 51	0.32 134	0.25 98	0.24 119	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 224	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 170	0.23 371	1.22 618	0.34 117	0.21 169	0.29 137	0.21 71	0.41 108	0.33 128	0.24 63	0.30 117	0.32 152	0.28 179	0.33 82	0.20 30	0.12 61	0.11 224	0.13 107	0.10 83	0.10 8	0.11 133

VMStereo-Base	0.28 170	0.16 94	0.27 56	0.30 23	0.17 38	0.30 156	0.27 188	0.50 186	0.65 325	0.32 158	0.47 213	0.42 244	0.24 119	0.41 150	0.27 215	0.15 254	0.11 224	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.14 287

water-stereo	0.28 170	0.14 25	0.29 79	0.35 160	0.19 97	0.36 245	0.23 113	0.62 264	0.38 184	0.39 216	0.62 282	0.41 234	0.35 272	0.28 15	0.27 215	0.14 177	0.13 360	0.13 107	0.12 186	0.12 99	0.10 60

castereo	0.28 170	0.16 94	0.32 134	0.35 160	0.21 169	0.40 288	0.42 473	0.50 186	0.66 329	0.26 85	0.41 187	0.37 196	0.36 299	0.33 82	0.24 135	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.10 83	0.11 35	0.10 60

fffy	0.28 170	0.21 308	0.34 174	0.37 212	0.23 247	0.33 203	0.29 223	0.51 189	0.41 204	0.32 158	0.37 171	0.39 212	0.27 163	0.50 239	0.27 215	0.12 61	0.11 224	0.16 243	0.13 229	0.14 199	0.11 133

WCG-NET	0.28 170	0.15 65	0.33 153	0.33 87	0.19 97	0.33 203	0.27 188	0.39 86	0.80 417	0.46 252	0.49 220	0.39 212	0.25 132	0.40 139	0.25 166	0.12 61	0.09 27	0.13 107	0.11 148	0.12 99	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 170	0.15 65	0.42 300	0.33 87	0.21 169	0.25 75	0.25 145	0.45 151	0.54 277	0.34 169	0.42 190	0.43 253	0.27 163	0.48 225	0.24 135	0.14 177	0.11 224	0.14 160	0.12 186	0.11 35	0.12 193

MGS-Stereo	0.28 170	0.19 221	0.40 268	0.36 188	0.23 247	0.37 256	0.30 243	0.39 86	0.44 226	0.31 143	0.51 234	0.40 225	0.24 119	0.43 172	0.26 195	0.15 254	0.12 289	0.15 206	0.13 229	0.14 199	0.13 241

GCAPDPT-zeroshot	0.28 170	0.15 65	0.42 300	0.33 87	0.21 169	0.25 75	0.25 145	0.45 151	0.54 277	0.34 169	0.42 190	0.43 253	0.27 163	0.48 225	0.24 135	0.14 177	0.11 224	0.14 160	0.12 186	0.11 35	0.12 193

GCAP-Stereo	0.28 170	0.19 221	0.40 268	0.38 249	0.19 97	0.38 269	0.23 113	0.57 228	0.41 204	0.45 245	0.49 220	0.39 212	0.27 163	0.33 82	0.23 118	0.14 177	0.12 289	0.14 160	0.11 148	0.12 99	0.11 133

CES	0.28 170	0.14 25	0.23 6	0.30 23	0.70 647	0.37 256	0.27 188	0.48 171	0.46 240	0.34 169	0.48 216	0.27 115	0.22 95	0.39 130	0.23 118	0.13 117	0.11 224	0.12 49	0.08 1	0.13 148	0.17 389

MC-Stereo	0.28 170	0.17 142	0.32 134	0.38 249	0.20 138	0.26 85	0.26 166	0.49 176	0.37 175	0.37 191	0.61 279	0.41 234	0.31 232	0.55 277	0.25 166	0.13 117	0.09 27	0.14 160	0.12 186	0.12 99	0.11 133

CroCo-Stereo Lap2	0.28 170	0.24 409	0.39 255	0.50 539	0.29 447	0.20 21	0.31 271	0.49 176	0.38 184	0.24 63	0.27 90	0.46 272	0.31 232	0.39 130	0.30 264	0.14 177	0.15 430	0.16 243	0.13 229	0.16 314	0.15 319

CREStereo	0.28 170	0.15 65	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 256	0.25 145	0.51 189	0.72 358	0.42 235	0.51 234	0.32 152	0.26 149	0.38 124	0.25 166	0.16 310	0.11 224	0.12 49	0.08 1	0.12 99	0.11 133
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
quiztm	0.29 185	0.19 221	0.35 190	0.40 324	0.23 247	0.27 103	0.33 311	0.63 272	0.39 196	0.45 245	0.60 275	0.39 212	0.18 39	0.40 139	0.26 195	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.14 199	0.10 60

DA	0.29 185	0.17 142	0.31 114	0.40 324	0.20 138	0.74 501	0.33 311	0.47 162	0.44 226	0.34 169	0.39 179	0.39 212	0.32 238	0.32 66	0.24 135	0.15 254	0.11 224	0.16 243	0.11 148	0.15 264	0.10 60

GGEV	0.29 185	0.17 142	0.31 114	0.40 324	0.20 138	0.74 501	0.33 311	0.47 162	0.44 226	0.34 169	0.39 179	0.39 212	0.32 238	0.32 66	0.24 135	0.15 254	0.11 224	0.16 243	0.11 148	0.15 264	0.10 60

FlowAnything_test	0.29 185	0.19 221	0.39 255	0.47 502	0.26 358	0.46 339	0.25 145	0.43 136	0.31 108	0.29 131	0.26 82	0.35 184	0.26 149	0.40 139	0.37 360	0.21 467	0.15 430	0.22 475	0.26 571	0.16 314	0.16 366

depthmonostereo	0.29 185	0.14 25	0.31 114	0.35 160	0.17 38	0.46 339	0.27 188	0.69 326	0.57 293	0.35 179	0.42 190	0.31 149	0.35 272	0.35 102	0.27 215	0.14 177	0.12 289	0.13 107	0.12 186	0.11 35	0.10 60

HART	0.29 185	0.16 94	0.32 134	0.40 324	0.21 169	0.32 194	0.26 166	0.62 264	0.31 108	0.33 165	0.65 290	0.41 234	0.22 95	0.55 277	0.25 166	0.12 61	0.10 95	0.15 206	0.11 148	0.15 264	0.11 133

ff7	0.29 185	0.21 308	0.38 233	0.36 188	0.26 358	0.31 175	0.35 353	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.33 137	0.32 152	0.29 198	0.58 321	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 290	0.12 186	0.14 199	0.15 319

IGEVStereo-DCA	0.29 185	0.22 349	0.38 233	0.35 160	0.27 393	0.37 256	0.35 353	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.30 117	0.35 184	0.27 163	0.51 247	0.22 79	0.15 254	0.12 289	0.16 243	0.12 186	0.13 148	0.15 319

ffff	0.29 185	0.21 308	0.38 233	0.36 188	0.26 358	0.31 175	0.35 353	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.33 137	0.32 152	0.29 198	0.58 321	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 290	0.12 186	0.14 199	0.15 319

rrr	0.29 185	0.22 349	0.41 279	0.35 160	0.27 393	0.37 256	0.32 299	0.52 199	0.42 215	0.38 203	0.30 117	0.35 184	0.27 163	0.51 247	0.22 79	0.15 254	0.12 289	0.16 243	0.13 229	0.13 148	0.14 287

11t	0.29 185	0.21 308	0.38 233	0.36 188	0.26 358	0.31 175	0.35 353	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.33 137	0.32 152	0.29 198	0.58 321	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 290	0.12 186	0.14 199	0.15 319

anonymousdsp	0.29 185	0.21 308	0.38 233	0.37 212	0.25 310	0.30 156	0.35 353	0.63 272	0.35 148	0.39 216	0.33 137	0.33 165	0.28 179	0.59 338	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 290	0.12 186	0.14 199	0.15 319

LoS	0.29 185	0.15 65	0.30 93	0.29 12	0.18 67	0.33 203	0.29 223	0.51 189	0.72 358	0.34 169	0.52 246	0.41 234	0.28 179	0.47 214	0.28 238	0.15 254	0.11 224	0.13 107	0.09 13	0.11 35	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 185	0.21 308	0.38 233	0.35 160	0.24 279	0.32 194	0.43 480	0.57 228	0.37 175	0.33 165	0.30 117	0.32 152	0.28 179	0.57 300	0.26 195	0.13 117	0.11 224	0.16 243	0.13 229	0.13 148	0.13 241

ccc-4	0.29 185	0.21 308	0.38 233	0.36 188	0.26 358	0.31 175	0.35 353	0.62 264	0.34 135	0.38 203	0.33 137	0.32 152	0.29 198	0.58 321	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 290	0.12 186	0.14 199	0.15 319

IGEV-Stereo	0.29 185	0.21 308	0.38 233	0.37 212	0.25 310	0.30 156	0.35 353	0.63 272	0.35 148	0.39 216	0.33 137	0.33 165	0.28 179	0.59 338	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.17 290	0.12 186	0.14 199	0.15 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 185	0.19 221	0.27 56	0.44 448	0.19 97	0.31 175	0.26 166	0.47 162	0.43 219	0.37 191	0.47 213	0.41 234	0.23 109	0.50 239	0.34 310	0.14 177	0.18 504	0.19 387	0.16 334	0.16 314	0.13 241

test_xeample3	0.29 185	0.21 308	0.41 279	0.35 160	0.26 358	0.35 231	0.32 299	0.56 220	0.36 158	0.43 239	0.32 134	0.34 169	0.28 179	0.54 270	0.23 118	0.14 177	0.11 224	0.16 243	0.12 186	0.14 199	0.13 241

DN	0.30 203	0.17 142	0.33 153	0.37 212	0.26 358	0.35 231	0.27 188	0.54 214	0.55 284	0.32 158	0.42 190	0.50 290	0.23 109	0.39 130	0.22 79	0.21 467	0.14 399	0.16 243	0.13 229	0.17 354	0.18 407

PSi22	0.30 203	0.18 180	0.30 93	0.36 188	0.19 97	0.30 156	0.19 28	0.42 117	0.73 365	0.27 104	0.32 134	0.57 322	0.43 345	0.77 481	0.25 166	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 199	0.11 133

Wave_Phase_stereo	0.30 203	0.16 94	0.88 573	0.34 117	0.22 198	0.64 460	0.31 271	0.54 214	0.41 204	0.26 85	0.24 60	0.26 107	0.19 55	0.42 161	0.28 238	0.10 14	0.12 289	0.12 49	0.16 334	0.12 99	0.14 287

DilatedVolume-Stereo	0.30 203	0.15 65	0.34 174	0.33 87	0.20 138	0.53 372	0.25 145	0.56 220	0.43 219	0.56 287	0.50 224	0.35 184	0.29 198	0.49 231	0.28 238	0.13 117	0.11 224	0.12 49	0.11 148	0.11 35	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 203	0.18 180	0.39 255	0.40 324	0.24 279	0.42 313	0.42 473	0.63 272	0.41 204	0.37 191	0.35 156	0.32 152	0.26 149	0.53 263	0.25 166	0.12 61	0.10 95	0.15 206	0.12 186	0.15 264	0.10 60

Reg-Stereo(zero)	0.30 203	0.16 94	0.28 72	0.34 117	0.18 67	0.32 194	0.20 46	0.63 272	0.68 337	0.50 266	0.52 246	0.51 296	0.30 217	0.45 189	0.25 166	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.10 83	0.12 99	0.11 133

CASnet	0.30 203	0.20 268	0.33 153	0.41 361	0.16 24	0.26 85	0.24 132	0.52 199	0.53 273	0.52 275	0.54 253	0.39 212	0.24 119	0.40 139	0.26 195	0.14 177	0.10 95	0.22 475	0.18 417	0.18 382	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 203	0.15 65	0.31 114	0.30 23	0.17 38	0.55 385	0.23 113	0.44 144	0.55 284	0.59 294	0.68 304	0.37 196	0.26 149	0.35 102	0.27 215	0.15 254	0.16 462	0.12 49	0.10 83	0.13 148	0.14 287

rvit_stereo_0081_aga	0.31 211	0.28 483	0.44 323	0.42 407	0.29 447	0.34 219	0.31 271	0.44 144	0.40 200	0.39 216	0.44 198	0.40 225	0.32 238	0.42 161	0.29 257	0.23 511	0.17 482	0.19 387	0.16 334	0.20 434	0.15 319

rvit_stereo_0080	0.31 211	0.25 435	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 496	0.49 176	0.44 226	0.35 179	0.42 190	0.40 225	0.28 179	0.41 150	0.33 294	0.22 494	0.17 482	0.17 290	0.16 334	0.22 481	0.15 319

WCG-NET（raft）	0.31 211	0.15 65	0.36 202	0.32 69	0.19 97	0.35 231	0.27 188	0.51 189	0.78 406	0.45 245	0.55 262	0.48 279	0.27 163	0.54 270	0.26 195	0.13 117	0.10 95	0.12 49	0.11 148	0.12 99	0.11 133

whm_eth	0.31 211	0.25 435	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 496	0.49 176	0.44 226	0.35 179	0.42 190	0.40 225	0.28 179	0.41 150	0.33 294	0.22 494	0.17 482	0.17 290	0.16 334	0.22 481	0.15 319

plain	0.31 211	0.20 268	0.50 412	0.39 281	0.29 447	0.27 103	0.30 243	0.44 144	0.35 148	0.31 143	0.66 297	0.30 141	0.31 232	0.65 394	0.31 272	0.17 359	0.13 360	0.20 418	0.15 300	0.17 354	0.12 193

MIF-Stereo (partial)	0.31 211	0.18 180	0.37 220	0.41 361	0.31 488	0.28 125	0.23 113	0.47 162	0.42 215	0.31 143	0.63 283	0.36 194	0.35 272	0.57 300	0.31 272	0.17 359	0.13 360	0.19 387	0.17 389	0.18 382	0.14 287

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 217	0.38 554	2.34 662	0.33 87	0.19 97	0.20 21	0.22 88	0.43 136	0.29 89	0.22 45	0.25 70	0.22 52	0.26 149	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.11 35	0.10 60

RT-Monster	0.32 217	0.17 142	0.30 93	0.34 117	0.26 358	0.38 269	0.20 46	0.56 220	0.76 387	0.61 305	0.64 287	0.49 285	0.28 179	0.41 150	0.30 264	0.14 177	0.11 224	0.12 49	0.10 83	0.11 35	0.13 241

WQFJA1	0.32 217	0.19 221	0.34 174	0.39 281	0.26 358	0.62 441	0.30 243	0.56 220	0.47 247	0.37 191	0.39 179	0.38 205	0.33 254	0.50 239	0.42 397	0.14 177	0.18 504	0.16 243	0.14 268	0.14 199	0.13 241

WQFJX	0.32 217	0.18 180	0.33 153	0.39 281	0.27 393	0.60 430	0.30 243	0.53 211	0.47 247	0.39 216	0.38 174	0.34 169	0.33 254	0.61 352	0.40 385	0.14 177	0.17 482	0.16 243	0.13 229	0.14 199	0.14 287

NLMM	0.32 217	0.19 221	0.34 174	0.39 281	0.26 358	0.62 441	0.30 243	0.56 220	0.47 247	0.37 191	0.39 179	0.38 205	0.33 254	0.49 231	0.42 397	0.14 177	0.18 504	0.16 243	0.14 268	0.14 199	0.13 241

NLSM1	0.32 217	0.18 180	0.34 174	0.39 281	0.25 310	0.66 472	0.27 188	0.57 228	0.50 262	0.37 191	0.53 250	0.29 127	0.28 179	0.54 270	0.32 281	0.16 310	0.17 482	0.18 343	0.15 300	0.14 199	0.12 193

FE-Mocha	0.32 217	0.19 221	0.50 412	0.38 249	0.27 393	0.30 156	0.20 46	0.71 349	0.36 158	0.65 338	0.56 265	0.54 309	0.25 132	0.38 124	0.22 79	0.15 254	0.10 95	0.17 290	0.16 334	0.13 148	0.12 193

rvit_stereo_0081	0.32 217	0.24 409	0.47 365	0.43 428	0.26 358	0.30 156	0.37 392	0.42 117	0.55 284	0.36 184	0.40 184	0.39 212	0.35 272	0.43 172	0.33 294	0.22 494	0.16 462	0.19 387	0.16 334	0.19 416	0.13 241

rvit_stereo_0082	0.32 217	0.24 409	0.47 365	0.43 428	0.26 358	0.30 156	0.37 392	0.42 117	0.55 284	0.36 184	0.40 184	0.39 212	0.35 272	0.43 172	0.33 294	0.22 494	0.16 462	0.19 387	0.16 334	0.19 416	0.13 241

RAFT-Stereo-weight	0.32 217	0.18 180	0.33 153	0.39 281	0.22 198	0.26 85	0.29 223	0.67 307	0.80 417	0.53 278	0.51 234	0.58 331	0.20 69	0.47 214	0.27 215	0.13 117	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.13 148	0.11 133

CAS++	0.32 217	0.24 409	0.36 202	0.37 212	0.26 358	0.28 125	0.23 113	0.87 425	0.50 262	0.47 258	0.45 202	0.26 107	0.21 81	0.49 231	0.24 135	0.23 511	0.19 522	0.22 475	0.17 389	0.21 458	0.16 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 217	0.22 349	0.34 174	0.42 407	0.28 418	0.40 288	0.50 522	0.72 354	0.37 175	0.37 191	0.34 148	0.32 152	0.31 232	0.59 338	0.27 215	0.14 177	0.13 360	0.18 343	0.17 389	0.17 354	0.16 366

MSKI-zero shot	0.32 217	0.17 142	0.34 174	0.39 281	0.21 169	0.32 194	0.22 88	0.61 259	0.43 219	0.52 275	0.64 287	0.61 358	0.20 69	0.74 463	0.25 166	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.10 83	0.12 99	0.12 193

iRaftStereo_RVC	0.32 217	0.19 221	0.37 220	0.39 281	0.22 198	0.31 175	0.29 223	0.68 317	0.51 267	0.49 263	0.66 297	0.37 196	0.23 109	0.45 189	0.33 294	0.14 177	0.10 95	0.18 343	0.17 389	0.15 264	0.12 193

CREStereo++_RVC	0.32 217	0.15 65	0.23 6	0.31 45	0.24 279	0.27 103	0.22 88	0.46 158	0.88 466	0.46 252	0.80 361	0.30 141	0.26 149	0.36 106	0.33 294	0.13 117	0.09 27	0.13 107	0.51 654	0.13 148	0.09 6
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
XX-TBD	0.32 217	0.53 611	0.26 43	0.51 555	0.20 138	0.37 256	0.24 132	0.40 97	0.73 365	0.54 282	0.69 305	0.31 149	0.25 132	0.32 66	0.27 215	0.16 310	0.10 95	0.12 49	0.09 13	0.13 148	0.11 133

PMTNet	0.32 217	0.16 94	0.24 16	0.29 12	0.18 67	0.45 334	0.22 88	0.56 220	0.63 312	0.46 252	0.54 253	0.39 212	0.34 266	0.48 225	0.24 135	0.75 659	0.10 95	0.12 49	0.08 1	0.12 99	0.11 133

WQFJX1	0.33 234	0.19 221	0.34 174	0.41 361	0.28 418	0.53 372	0.33 311	0.51 189	0.50 262	0.39 216	0.36 166	0.34 169	0.31 232	0.69 431	0.39 377	0.15 254	0.18 504	0.16 243	0.14 268	0.16 314	0.14 287

NLMM1	0.33 234	0.21 308	0.36 202	0.41 361	0.25 310	0.55 385	0.33 311	0.55 216	0.63 312	0.42 235	0.44 198	0.30 141	0.25 132	0.63 372	0.38 369	0.16 310	0.18 504	0.17 290	0.14 268	0.15 264	0.13 241

xyz-stereo-finetune	0.33 234	0.18 180	0.36 202	0.33 87	0.18 67	0.57 405	0.31 271	0.58 236	0.69 344	0.45 245	0.54 253	0.38 205	0.33 254	0.56 288	0.36 344	0.12 61	0.12 289	0.16 243	0.13 229	0.13 148	0.12 193

MM-Stereo_test1	0.33 234	0.19 221	0.36 202	0.41 361	0.23 247	0.36 245	0.45 492	0.58 236	0.54 277	0.60 298	0.50 224	0.38 205	0.37 306	0.60 344	0.26 195	0.15 254	0.13 360	0.17 290	0.14 268	0.15 264	0.12 193

tg	0.33 234	0.18 180	0.37 220	0.39 281	0.22 198	0.38 269	0.26 166	0.70 341	0.56 291	0.47 258	0.65 290	0.42 244	0.24 119	0.55 277	0.33 294	0.14 177	0.10 95	0.18 343	0.17 389	0.14 199	0.11 133

model_zeroshot	0.33 234	0.18 180	0.48 386	0.39 281	0.28 418	0.45 334	0.25 145	0.63 272	0.45 235	0.61 305	0.50 224	0.51 296	0.25 132	0.45 189	0.26 195	0.16 310	0.13 360	0.15 206	0.14 268	0.13 148	0.13 241

rvit_stereo_ft	0.33 234	0.25 435	0.47 365	0.52 568	0.32 505	0.33 203	0.47 503	0.49 176	0.50 262	0.34 169	0.41 187	0.41 234	0.32 238	0.48 225	0.34 310	0.22 494	0.14 399	0.19 387	0.18 417	0.19 416	0.14 287

4D-IteraStereo	0.33 234	0.18 180	0.40 268	0.40 324	0.24 279	0.32 194	0.27 188	0.58 236	0.72 358	0.65 338	0.54 253	0.42 244	0.23 109	0.45 189	0.28 238	0.14 177	0.09 27	0.19 387	0.16 334	0.16 314	0.11 133

NLCSM	0.34 242	0.21 308	0.34 174	0.44 448	0.29 447	0.54 379	0.36 375	0.52 199	0.47 247	0.46 252	0.37 171	0.34 169	0.34 266	0.71 443	0.41 391	0.16 310	0.17 482	0.17 290	0.16 334	0.17 354	0.16 366

IGEV-FE	0.34 242	0.18 180	0.67 508	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 145	0.74 367	0.31 108	0.62 308	0.57 267	0.54 309	0.25 132	0.53 263	0.27 215	0.14 177	0.10 95	0.15 206	0.14 268	0.14 199	0.12 193

MM-Stereo_test3	0.34 242	0.19 221	0.31 114	0.41 361	0.25 310	0.35 231	0.44 489	0.72 354	0.92 495	0.46 252	0.52 246	0.41 234	0.29 198	0.44 184	0.28 238	0.16 310	0.15 430	0.17 290	0.13 229	0.14 199	0.13 241

rvit_stereo_0083	0.34 242	0.24 409	0.50 412	0.44 448	0.27 393	0.34 219	0.35 353	0.45 151	0.62 301	0.37 191	0.47 213	0.42 244	0.35 272	0.40 139	0.36 344	0.22 494	0.20 534	0.20 418	0.17 389	0.20 434	0.14 287

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 242	0.27 469	0.45 336	0.36 188	0.25 310	0.48 348	0.30 243	0.58 236	0.90 483	0.42 235	0.36 166	0.30 141	0.29 198	0.49 231	0.30 264	0.16 310	0.14 399	0.18 343	0.15 300	0.18 382	0.15 319

AE-Stereo	0.34 242	0.21 308	0.42 300	0.48 510	0.31 488	0.48 348	0.35 353	0.61 259	0.62 301	0.32 158	0.55 262	0.52 301	0.27 163	0.47 214	0.29 257	0.13 117	0.13 360	0.18 343	0.16 334	0.15 264	0.12 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 242	0.18 180	0.67 508	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 145	0.74 367	0.31 108	0.62 308	0.57 267	0.54 309	0.25 132	0.53 263	0.27 215	0.14 177	0.10 95	0.15 206	0.14 268	0.14 199	0.12 193

RAFT-Test	0.34 242	0.18 180	0.37 220	0.38 249	0.23 247	0.50 355	0.23 113	0.69 326	0.40 200	0.60 298	0.85 395	0.61 358	0.28 179	0.46 205	0.27 215	0.14 177	0.11 224	0.14 160	0.11 148	0.13 148	0.12 193

CAS	0.34 242	0.13 4	0.25 29	1.28 668	0.30 466	0.46 339	0.38 414	0.48 171	0.47 247	0.34 169	0.52 246	0.24 83	0.19 55	0.29 29	0.27 215	0.69 657	0.08 2	0.12 49	0.08 1	0.12 99	0.15 319

test-3	0.34 242	0.16 94	0.43 313	0.39 281	0.21 169	0.43 317	0.22 88	0.63 272	0.78 406	0.71 383	0.45 202	0.64 373	0.27 163	0.43 172	0.31 272	0.12 61	0.09 27	0.17 290	0.13 229	0.12 99	0.10 60

test_1	0.34 242	0.16 94	0.43 313	0.39 281	0.21 169	0.43 317	0.23 113	0.63 272	0.78 406	0.68 362	0.45 202	0.64 373	0.27 163	0.43 172	0.31 272	0.12 61	0.09 27	0.17 290	0.13 229	0.12 99	0.10 60

cross-raft	0.34 242	0.20 268	0.37 220	0.44 448	0.23 247	0.32 194	0.35 353	0.74 367	0.40 200	0.60 298	0.77 337	0.57 322	0.27 163	0.43 172	0.28 238	0.12 61	0.10 95	0.15 206	0.13 229	0.15 264	0.11 133

raftrobust	0.34 242	0.19 221	0.36 202	0.41 361	0.27 393	0.30 156	0.25 145	0.71 349	0.63 312	0.58 292	0.55 262	0.45 264	0.46 367	0.51 247	0.29 257	0.16 310	0.12 289	0.14 160	0.12 186	0.12 99	0.13 241

EAI-Stereo	0.34 242	0.19 221	0.44 323	0.39 281	0.21 169	0.31 175	0.30 243	1.15 548	0.30 97	0.49 263	0.75 327	0.36 194	0.28 179	0.62 361	0.27 215	0.14 177	0.11 224	0.14 160	0.13 229	0.13 148	0.12 193

CFNet-RSSM	0.34 242	0.17 142	0.45 336	0.39 281	0.22 198	0.35 231	0.23 113	0.73 365	0.84 440	0.65 338	0.54 253	0.57 322	0.28 179	0.46 205	0.26 195	0.13 117	0.10 95	0.14 160	0.12 186	0.13 148	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 242	0.17 142	0.44 323	0.39 281	0.23 247	0.34 219	0.22 88	0.70 341	0.75 378	0.60 298	0.59 273	0.58 331	0.29 198	0.45 189	0.26 195	0.14 177	0.11 224	0.14 160	0.12 186	0.12 99	0.12 193

ACVNet-DCA	0.35 258	0.23 371	0.33 153	0.41 361	0.22 198	0.55 385	0.38 414	0.85 414	0.54 277	0.41 230	0.50 224	0.34 169	0.49 380	0.57 300	0.25 166	0.16 310	0.10 95	0.19 387	0.13 229	0.18 382	0.17 389

EKT-Stereo	0.35 258	0.23 371	0.39 255	0.43 428	0.29 447	0.38 269	0.31 271	0.69 326	0.64 320	0.45 245	0.63 283	0.49 285	0.27 163	0.56 288	0.33 294	0.18 393	0.14 399	0.18 343	0.15 300	0.16 314	0.16 366

Any-RAFT	0.35 258	0.16 94	0.30 93	0.34 117	0.21 169	0.52 364	0.22 88	0.88 430	0.73 365	0.53 278	0.73 316	0.64 373	0.28 179	0.46 205	0.24 135	0.15 254	0.10 95	0.13 107	0.10 83	0.13 148	0.12 193

HH	0.35 258	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 271	0.76 381	0.38 184	0.43 239	0.57 267	0.79 458	0.44 356	0.71 443	0.25 166	0.15 254	0.11 224	0.15 206	0.14 268	0.14 199	0.12 193

HanStereo	0.35 258	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 271	0.76 381	0.38 184	0.43 239	0.57 267	0.79 458	0.44 356	0.71 443	0.25 166	0.15 254	0.11 224	0.15 206	0.14 268	0.14 199	0.12 193

LL-Strereo2	0.35 258	0.24 409	0.48 386	0.41 361	0.26 358	0.35 231	0.24 132	0.67 307	0.44 226	0.54 282	0.51 234	0.66 391	0.25 132	0.66 403	0.30 264	0.14 177	0.12 289	0.23 496	0.20 474	0.18 382	0.13 241

anonymousdsp2	0.35 258	0.20 268	0.43 313	0.37 212	0.24 279	0.48 348	0.31 271	0.86 418	0.65 325	0.55 284	0.50 224	0.50 290	0.34 266	0.56 288	0.31 272	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.10 83	0.16 314	0.14 287

Selective-RAFT	0.35 258	0.23 371	0.51 427	0.44 448	0.21 169	0.64 460	0.27 188	0.59 241	0.63 312	0.40 225	0.38 174	0.55 314	0.40 329	0.57 300	0.35 328	0.13 117	0.11 224	0.14 160	0.12 186	0.16 314	0.13 241

RCA-Stereo	0.35 258	0.17 142	0.34 174	0.38 249	0.22 198	0.31 175	0.34 328	0.68 317	1.24 601	0.45 245	0.65 290	0.47 274	0.43 345	0.38 124	0.27 215	0.13 117	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.11 35	0.11 133

Patchmatch Stereo++	0.35 258	0.23 371	0.47 365	0.41 361	0.22 198	0.24 57	0.22 88	0.59 241	0.36 158	0.63 317	0.73 316	0.58 331	0.38 311	0.58 321	0.36 344	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.20 434	0.15 319
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
PSM-adaLoss	0.35 258	0.23 371	0.47 365	0.41 361	0.22 198	0.24 57	0.31 271	0.59 241	0.36 158	0.63 317	0.73 316	0.58 331	0.38 311	0.56 288	0.35 328	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.20 434	0.15 319

ROB_FTStereo_v2	0.35 258	0.23 371	0.47 365	0.41 361	0.22 198	0.24 57	0.31 271	0.59 241	0.36 158	0.63 317	0.73 316	0.57 322	0.38 311	0.57 300	0.36 344	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.20 434	0.15 319

ROB_FTStereo	0.35 258	0.23 371	0.47 365	0.41 361	0.22 198	0.25 75	0.21 71	0.59 241	0.36 158	0.63 317	0.73 316	0.58 331	0.38 311	0.57 300	0.35 328	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.20 434	0.15 319

HUI-Stereo	0.35 258	0.23 371	0.47 365	0.41 361	0.22 198	0.24 57	0.22 88	0.60 252	0.36 158	0.63 317	0.73 316	0.58 331	0.38 311	0.50 239	0.35 328	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.20 434	0.15 319

iGMRVC	0.35 258	0.23 371	0.47 365	0.41 361	0.22 198	0.24 57	0.30 243	0.59 241	0.36 158	0.63 317	0.73 316	0.58 331	0.38 311	0.58 321	0.36 344	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.20 434	0.15 319

iRAFT	0.35 258	0.23 371	0.47 365	0.41 361	0.22 198	0.24 57	0.22 88	0.59 241	0.36 158	0.63 317	0.73 316	0.58 331	0.38 311	0.58 321	0.36 344	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.20 434	0.15 319

RAFT-IKP	0.35 258	0.23 371	0.47 365	0.41 361	0.22 198	0.24 57	0.28 214	0.59 241	0.36 158	0.63 317	0.73 316	0.57 322	0.38 311	0.58 321	0.36 344	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.20 434	0.15 319

sCroCo_RVC	0.35 258	0.28 483	0.69 519	0.51 555	0.39 561	0.41 306	0.31 271	0.49 176	0.45 235	0.31 143	0.48 216	0.38 205	0.32 238	0.46 205	0.32 281	0.21 467	0.22 551	0.19 387	0.19 448	0.21 458	0.20 464

xyz-stereo-finetune2	0.36 276	0.19 221	0.38 233	0.32 69	0.19 97	0.82 538	0.29 223	0.52 199	0.32 122	0.51 269	0.78 348	0.43 253	0.45 361	0.69 431	0.44 423	0.13 117	0.12 289	0.17 290	0.13 229	0.12 99	0.13 241

1test111	0.36 276	0.23 371	0.33 153	0.41 361	0.22 198	0.55 385	0.38 414	0.85 414	0.54 277	0.41 230	0.50 224	0.34 169	0.49 380	0.55 277	0.45 432	0.16 310	0.10 95	0.19 387	0.13 229	0.18 382	0.17 389

11t1	0.36 276	0.21 308	0.42 300	0.35 160	0.22 198	0.62 441	0.29 223	0.69 326	0.43 219	0.60 298	0.53 250	0.53 305	0.48 376	0.56 288	0.40 385	0.18 393	0.14 399	0.16 243	0.13 229	0.17 354	0.17 389

tt1	0.36 276	0.24 409	0.32 134	0.41 361	0.22 198	0.54 379	0.38 414	0.68 317	1.04 552	0.41 230	0.46 207	0.35 184	0.45 361	0.57 300	0.25 166	0.16 310	0.10 95	0.19 387	0.13 229	0.16 314	0.16 366

knoymous	0.36 276	0.20 268	0.31 114	0.31 45	0.22 198	0.36 245	0.29 223	0.61 259	0.64 320	0.67 356	0.70 309	0.60 352	0.40 329	0.58 321	0.34 310	0.17 359	0.11 224	0.20 418	0.11 148	0.17 354	0.18 407

DCANet-4	0.36 276	0.20 268	0.48 386	0.34 117	0.19 97	0.29 137	0.30 243	0.66 297	0.92 495	0.69 370	0.78 348	0.40 225	0.47 371	0.45 189	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.11 35	0.13 241

test_4	0.36 276	0.18 180	0.31 114	0.44 448	0.25 310	0.20 21	0.34 328	0.56 220	0.41 204	0.59 294	1.45 602	0.43 253	0.25 132	0.63 372	0.28 238	0.12 61	0.10 95	0.17 290	0.19 448	0.15 264	0.11 133

test_3	0.36 276	0.19 221	0.44 323	0.44 448	0.23 247	0.48 348	0.36 375	0.66 297	0.82 430	0.64 329	0.45 202	0.68 399	0.25 132	0.41 150	0.31 272	0.12 61	0.10 95	0.18 343	0.16 334	0.15 264	0.11 133

NRIStereo	0.36 276	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.23 247	0.34 219	0.26 166	0.65 287	0.55 284	0.64 329	0.63 283	0.56 317	0.37 306	0.65 394	0.37 360	0.15 254	0.11 224	0.18 343	0.15 300	0.17 354	0.14 287

DeepStereo_RVC	0.36 276	0.21 308	0.47 365	0.40 324	0.24 279	0.26 85	0.22 88	0.60 252	0.38 184	0.69 370	0.67 302	0.57 322	0.51 395	0.56 288	0.39 377	0.16 310	0.12 289	0.18 343	0.15 300	0.19 416	0.18 407

CRE-IMP	0.36 276	0.23 371	0.49 399	0.42 407	0.24 279	0.41 306	0.21 71	0.57 228	0.41 204	0.65 338	0.72 312	0.53 305	0.37 306	0.61 352	0.38 369	0.17 359	0.11 224	0.19 387	0.15 300	0.21 458	0.18 407

test-1	0.36 276	0.19 221	0.71 528	0.46 494	0.26 358	0.44 325	0.36 375	0.60 252	0.59 296	0.48 261	0.67 302	0.53 305	0.36 299	0.40 139	0.29 257	0.14 177	0.11 224	0.16 243	0.14 268	0.15 264	0.16 366

s12784h	0.36 276	0.15 65	0.24 16	0.34 117	0.15 5	0.77 514	0.29 223	0.80 397	0.83 435	0.56 287	0.57 267	0.43 253	0.40 329	0.57 300	0.33 294	0.12 61	0.10 95	0.14 160	0.09 13	0.14 199	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 276	0.21 308	0.37 220	0.42 407	0.26 358	0.35 231	0.38 414	0.63 272	0.64 320	0.50 266	0.72 312	0.51 296	0.29 198	0.59 338	0.36 344	0.16 310	0.14 399	0.15 206	0.13 229	0.17 354	0.16 366

DCANet	0.36 276	0.16 94	0.41 279	0.34 117	0.19 97	0.30 156	0.30 243	0.68 317	0.91 490	0.70 376	0.77 337	0.43 253	0.57 429	0.45 189	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.13 148	0.12 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 276	0.17 142	0.41 279	0.35 160	0.19 97	0.33 203	0.29 223	0.65 287	0.73 365	0.68 362	1.01 471	0.56 317	0.40 329	0.42 161	0.30 264	0.11 36	0.09 27	0.15 206	0.14 268	0.13 148	0.10 60

H2IRNET	0.37 292	0.20 268	0.33 153	0.38 249	0.25 310	0.27 103	0.23 113	0.59 241	0.72 358	0.39 216	0.90 422	0.74 439	0.55 420	0.52 254	0.43 405	0.15 254	0.13 360	0.18 343	0.20 474	0.16 314	0.13 241

cc1	0.37 292	0.23 371	0.33 153	0.41 361	0.22 198	0.55 385	0.38 414	0.67 307	1.06 562	0.41 230	0.50 224	0.34 169	0.49 380	0.57 300	0.25 166	0.16 310	0.10 95	0.19 387	0.13 229	0.16 314	0.15 319

DCRE	0.37 292	0.18 180	0.46 353	0.45 473	0.32 505	0.42 313	0.37 392	0.63 272	0.51 267	0.47 258	0.94 433	0.56 317	0.36 299	0.52 254	0.32 281	0.14 177	0.13 360	0.15 206	0.14 268	0.14 199	0.13 241

fff	0.37 292	0.16 94	0.41 279	0.34 117	0.19 97	0.29 137	0.30 243	0.69 326	1.06 562	0.69 370	0.78 348	0.42 244	0.63 469	0.46 205	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.11 35	0.13 241

ADStereo(finetuned)	0.37 292	0.16 94	0.49 399	0.34 117	0.19 97	0.30 156	0.30 243	0.68 317	0.91 490	0.70 376	0.77 337	0.43 253	0.69 507	0.45 189	0.33 294	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.13 148	0.12 193

MIPNet	0.37 292	0.21 308	0.59 466	0.39 281	0.25 310	0.50 355	0.28 214	0.77 384	0.70 345	0.65 338	0.60 275	0.40 225	0.49 380	0.44 184	0.37 360	0.14 177	0.11 224	0.16 243	0.13 229	0.14 199	0.13 241

GMOStereo	0.37 292	0.19 221	0.38 233	0.43 428	0.24 279	0.37 256	0.38 414	0.52 199	0.62 301	0.87 491	0.84 385	0.64 373	0.35 272	0.37 116	0.28 238	0.13 117	0.11 224	0.20 418	0.18 417	0.15 264	0.11 133

error version	0.37 292	0.19 221	0.38 233	0.43 428	0.24 279	0.37 256	0.38 414	0.52 199	0.62 301	0.87 491	0.84 385	0.64 373	0.35 272	0.37 116	0.28 238	0.13 117	0.11 224	0.20 418	0.18 417	0.15 264	0.11 133

test-v	0.37 292	0.19 221	0.38 233	0.43 428	0.24 279	0.37 256	0.38 414	0.52 199	0.62 301	0.87 491	0.84 385	0.64 373	0.35 272	0.37 116	0.28 238	0.13 117	0.11 224	0.20 418	0.18 417	0.15 264	0.11 133

TRStereo	0.37 292	0.27 469	0.59 466	0.47 502	0.41 573	0.29 137	0.30 243	0.84 411	0.59 296	0.52 275	0.41 187	0.52 301	0.26 149	0.73 456	0.27 215	0.17 359	0.12 289	0.19 387	0.19 448	0.13 148	0.11 133

test-2	0.37 292	0.19 221	0.38 233	0.43 428	0.24 279	0.37 256	0.38 414	0.52 199	0.62 301	0.87 491	0.84 385	0.64 373	0.35 272	0.37 116	0.28 238	0.13 117	0.11 224	0.20 418	0.18 417	0.15 264	0.11 133

rafts_anoy	0.37 292	0.21 308	0.36 202	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.33 311	0.67 307	0.90 483	0.58 292	0.66 297	0.45 264	0.33 254	0.47 214	0.39 377	0.16 310	0.11 224	0.21 460	0.23 531	0.17 354	0.14 287

XX-Stereo	0.37 292	0.17 142	0.45 336	0.55 593	0.36 538	0.38 269	0.20 46	0.60 252	0.30 97	0.46 252	1.30 573	0.73 433	0.26 149	0.56 288	0.26 195	0.16 310	0.11 224	0.17 290	0.16 334	0.14 199	0.10 60

csc	0.37 292	0.16 94	0.41 279	0.34 117	0.19 97	0.29 137	0.30 243	0.69 326	1.06 562	0.69 370	0.78 348	0.42 244	0.63 469	0.46 205	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.11 35	0.13 241

cscssc	0.37 292	0.16 94	0.41 279	0.34 117	0.19 97	0.29 137	0.30 243	0.69 326	1.06 562	0.69 370	0.78 348	0.42 244	0.63 469	0.46 205	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.11 148	0.11 35	0.13 241

Lsterematch	0.38 307	0.17 142	0.38 233	0.37 212	0.20 138	0.42 313	0.27 188	0.57 228	0.71 356	0.66 351	1.02 480	0.49 285	0.40 329	0.57 300	0.43 405	0.16 310	0.10 95	0.15 206	0.13 229	0.14 199	0.14 287

AIO-test1	0.38 307	0.18 180	0.38 233	0.50 539	0.24 279	0.46 339	0.30 243	0.70 341	1.19 592	0.40 225	0.71 311	0.45 264	0.29 198	0.53 263	0.27 215	0.15 254	0.13 360	0.19 387	0.21 497	0.13 148	0.17 389

rvit_0105_6	0.38 307	0.28 483	0.64 492	0.50 539	0.30 466	0.39 282	0.38 414	0.51 189	0.67 332	0.40 225	0.45 202	0.50 290	0.41 337	0.54 270	0.36 344	0.27 553	0.26 585	0.24 513	0.21 497	0.22 481	0.16 366

MyStereo06	0.38 307	0.21 308	0.61 474	0.41 361	0.28 418	0.41 306	0.50 522	0.95 458	0.35 148	0.62 308	0.54 253	0.76 448	0.27 163	0.50 239	0.29 257	0.14 177	0.13 360	0.18 343	0.17 389	0.17 354	0.15 319

MIM_Stereo	0.38 307	0.17 142	0.53 440	0.37 212	0.24 279	0.27 103	0.24 132	0.70 341	0.54 277	0.72 394	1.00 468	0.63 367	0.29 198	0.64 387	0.38 369	0.13 117	0.14 399	0.17 290	0.16 334	0.14 199	0.11 133

riskmin	0.38 307	0.20 268	0.39 255	0.32 69	0.23 247	0.53 372	0.30 243	0.63 272	0.80 417	0.49 263	0.56 265	0.73 433	0.58 439	0.55 277	0.36 344	0.17 359	0.11 224	0.19 387	0.13 229	0.19 416	0.20 464

NF-Stereo	0.38 307	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 271	0.69 326	0.70 345	0.65 338	0.77 337	0.57 322	0.30 217	0.67 414	0.35 328	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.16 314	0.27 541

OCTAStereo	0.38 307	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 271	0.69 326	0.70 345	0.65 338	0.77 337	0.58 331	0.30 217	0.67 414	0.35 328	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.16 314	0.27 541

PSM-softLoss	0.38 307	0.20 268	0.48 386	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 353	0.69 326	0.46 240	0.62 308	0.82 374	0.59 346	0.33 254	0.70 438	0.39 377	0.19 425	0.12 289	0.20 418	0.18 417	0.16 314	0.22 502

KMStereo	0.38 307	0.20 268	0.48 386	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 353	0.69 326	0.46 240	0.62 308	0.82 374	0.59 346	0.33 254	0.70 438	0.39 377	0.19 425	0.12 289	0.20 418	0.18 417	0.16 314	0.22 502

RE-Stereo	0.38 307	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 271	0.69 326	0.70 345	0.65 338	0.77 337	0.58 331	0.30 217	0.67 414	0.35 328	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.16 314	0.27 541

Pruner-Stereo	0.38 307	0.20 268	0.45 336	0.40 324	0.25 310	0.22 33	0.24 132	0.67 307	0.55 284	0.89 505	0.76 333	0.68 399	0.29 198	0.62 361	0.35 328	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.17 389	0.17 354	0.18 407

TVStereo	0.38 307	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 271	0.69 326	0.70 345	0.65 338	0.77 337	0.58 331	0.30 217	0.67 414	0.35 328	0.18 393	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.16 314	0.27 541

TestStereo	0.38 307	0.31 509	0.40 268	0.45 473	0.20 138	0.40 288	0.37 392	0.66 297	0.65 325	0.53 278	0.78 348	0.47 274	0.40 329	0.55 277	0.37 360	0.18 393	0.13 360	0.20 418	0.15 300	0.22 481	0.13 241

raft+_RVC	0.38 307	0.19 221	0.35 190	0.37 212	0.25 310	0.45 334	0.37 392	0.78 390	0.89 480	0.51 269	0.78 348	0.50 290	0.29 198	0.53 263	0.40 385	0.15 254	0.12 289	0.17 290	0.15 300	0.14 199	0.12 193

RALAANet	0.38 307	0.23 371	0.48 386	0.42 407	0.29 447	0.35 231	0.25 145	0.86 418	0.64 320	0.67 356	0.65 290	0.60 352	0.29 198	0.60 344	0.34 310	0.15 254	0.12 289	0.17 290	0.15 300	0.21 458	0.13 241

AFF-stereo	0.38 307	0.19 221	0.39 255	0.37 212	0.21 169	0.27 103	0.31 271	0.65 287	0.66 329	0.64 329	1.13 525	0.76 448	0.39 323	0.55 277	0.33 294	0.11 36	0.09 27	0.16 243	0.16 334	0.13 148	0.11 133

AIO-test2	0.39 324	0.21 308	0.41 279	0.47 502	0.25 310	0.45 334	0.35 353	0.77 384	1.27 611	0.36 184	0.87 406	0.37 196	0.30 217	0.47 214	0.27 215	0.15 254	0.13 360	0.21 460	0.23 531	0.15 264	0.13 241

xx1	0.39 324	0.23 371	0.33 153	0.41 361	0.22 198	0.55 385	0.38 414	0.67 307	1.06 562	0.41 230	0.50 224	0.65 386	0.53 402	0.57 300	0.25 166	0.16 310	0.10 95	0.20 418	0.19 448	0.18 382	0.17 389

x	0.39 324	0.24 409	0.41 279	0.34 117	0.23 247	0.52 364	0.32 299	0.86 418	0.52 270	0.57 290	0.70 309	0.59 346	0.50 390	0.49 231	0.46 442	0.17 359	0.15 430	0.17 290	0.15 300	0.17 354	0.16 366

DisPM	0.39 324	0.19 221	0.44 323	0.41 361	0.27 393	0.24 57	0.31 271	0.65 287	0.57 293	0.87 491	0.87 406	0.60 352	0.32 238	0.76 473	0.32 281	0.18 393	0.12 289	0.19 387	0.17 389	0.15 264	0.20 464

RAFT+CT+SA	0.39 324	0.23 371	0.36 202	0.51 555	0.27 393	0.29 137	0.46 496	0.75 374	0.80 417	0.51 269	0.89 418	0.41 234	0.40 329	0.78 486	0.32 281	0.14 177	0.11 224	0.18 343	0.18 417	0.15 264	0.14 287

iRaft-Stereo_20w	0.39 324	0.19 221	0.57 461	0.37 212	0.27 393	0.31 175	0.24 132	1.44 633	0.29 89	0.69 370	0.53 250	0.60 352	0.42 339	0.83 508	0.27 215	0.14 177	0.11 224	0.14 160	0.13 229	0.15 264	0.13 241

IPLG	0.39 324	0.20 268	0.59 466	0.40 324	0.24 279	0.54 379	0.27 188	0.75 374	0.63 312	0.84 472	0.81 368	0.32 152	0.32 238	0.60 344	0.45 432	0.13 117	0.11 224	0.16 243	0.13 229	0.13 148	0.12 193

IPLGR	0.39 324	0.21 308	0.63 487	0.39 281	0.22 198	0.49 353	0.29 223	0.76 381	0.74 373	0.78 424	0.77 337	0.44 262	0.42 339	0.47 214	0.38 369	0.13 117	0.12 289	0.16 243	0.14 268	0.15 264	0.13 241

GMStereo	0.39 324	0.37 544	0.54 446	0.40 324	0.26 358	0.42 313	0.36 375	0.59 241	1.04 552	0.55 284	0.51 234	0.37 196	0.35 272	0.54 270	0.41 391	0.19 425	0.13 360	0.16 243	0.17 389	0.24 511	0.18 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 324	0.21 308	0.50 412	0.41 361	0.28 418	0.62 441	0.27 188	0.77 384	0.40 200	0.64 329	0.86 398	0.52 301	0.33 254	0.66 403	0.42 397	0.15 254	0.13 360	0.17 290	0.14 268	0.15 264	0.15 319
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 324	0.18 180	0.42 300	0.42 407	0.26 358	0.40 288	0.32 299	0.72 354	0.34 135	0.89 505	1.28 566	0.57 322	0.35 272	0.42 161	0.32 281	0.15 254	0.12 289	0.14 160	0.12 186	0.14 199	0.13 241

RAFT-Stereo	0.39 324	0.18 180	0.42 300	0.42 407	0.26 358	0.40 288	0.32 299	0.72 354	0.34 135	0.89 505	1.28 566	0.57 322	0.35 272	0.42 161	0.32 281	0.15 254	0.12 289	0.14 160	0.12 186	0.14 199	0.13 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 336	0.20 268	0.54 446	0.41 361	0.29 447	0.53 372	0.29 223	0.65 287	0.49 258	0.71 383	0.98 460	0.58 331	0.43 345	0.50 239	0.51 468	0.15 254	0.12 289	0.16 243	0.14 268	0.19 416	0.19 440

qqq	0.40 336	0.26 452	0.44 323	0.36 188	0.22 198	0.46 339	0.36 375	0.85 414	0.54 277	0.56 287	0.69 305	0.65 386	0.53 402	0.55 277	0.45 432	0.17 359	0.16 462	0.20 418	0.19 448	0.18 382	0.17 389

IPLGR_C	0.40 336	0.21 308	0.64 492	0.45 473	0.33 517	0.52 364	0.34 328	0.66 297	0.62 301	0.82 453	0.92 429	0.45 264	0.32 238	0.52 254	0.46 442	0.17 359	0.12 289	0.15 206	0.14 268	0.13 148	0.14 287

ACRE	0.40 336	0.21 308	0.65 498	0.45 473	0.33 517	0.51 359	0.33 311	0.66 297	0.63 312	0.80 431	0.92 429	0.45 264	0.32 238	0.52 254	0.45 432	0.16 310	0.12 289	0.15 206	0.14 268	0.13 148	0.14 287

PFNet+	0.40 336	0.19 221	0.49 399	0.39 281	0.25 310	0.28 125	0.23 113	0.64 286	0.70 345	0.85 476	0.79 358	0.64 373	0.35 272	0.72 449	0.34 310	0.19 425	0.14 399	0.23 496	0.20 474	0.16 314	0.20 464

SST-Stereo	0.40 336	0.19 221	0.45 336	0.42 407	0.25 310	0.25 75	0.21 71	0.66 297	0.47 247	1.08 590	0.79 358	0.72 422	0.43 345	0.77 481	0.35 328	0.16 310	0.11 224	0.20 418	0.16 334	0.19 416	0.15 319

RAFT_R40	0.40 336	0.19 221	0.44 323	0.43 428	0.25 310	0.23 44	0.26 166	0.67 307	0.67 332	0.98 552	0.78 348	0.72 422	0.43 345	0.76 473	0.35 328	0.16 310	0.11 224	0.20 418	0.16 334	0.18 382	0.14 287

RAFT-345	0.40 336	0.18 180	0.40 268	0.38 249	0.22 198	0.33 203	0.26 166	0.61 259	0.51 267	0.74 405	1.79 626	0.45 264	0.33 254	0.66 403	0.36 344	0.14 177	0.11 224	0.18 343	0.14 268	0.13 148	0.13 241

sAnonymous2	0.40 336	0.39 562	0.85 566	0.48 510	0.37 545	0.40 288	0.46 496	0.57 228	0.52 270	0.38 203	0.46 207	0.35 184	0.42 339	0.43 172	0.30 264	0.19 425	0.14 399	0.18 343	0.17 389	0.57 642	0.44 627

CroCo_RVC	0.40 336	0.39 562	0.85 566	0.48 510	0.37 545	0.40 288	0.46 496	0.57 228	0.52 270	0.38 203	0.46 207	0.35 184	0.42 339	0.43 172	0.30 264	0.19 425	0.14 399	0.18 343	0.17 389	0.57 642	0.44 627

111	0.40 336	0.17 142	0.41 279	0.34 117	0.19 97	0.52 364	0.28 214	0.74 367	1.16 586	0.50 266	0.91 425	0.63 367	0.48 376	0.61 352	0.35 328	0.14 177	0.10 95	0.14 160	0.12 186	0.13 148	0.13 241

Hybrid-DGEV-2	0.41 347	0.21 308	0.42 300	0.47 502	0.29 447	0.59 423	0.23 113	0.82 403	0.99 527	0.64 329	0.63 283	0.60 352	0.65 486	0.58 321	0.33 294	0.14 177	0.12 289	0.18 343	0.16 334	0.14 199	0.12 193

rvit_0105_4	0.41 347	0.29 495	0.71 528	0.50 539	0.29 447	0.41 306	0.41 463	0.55 216	0.73 365	0.45 245	0.48 216	0.55 314	0.44 356	0.57 300	0.36 344	0.28 564	0.26 585	0.25 526	0.22 515	0.23 498	0.18 407

raft_robust	0.41 347	0.23 371	0.36 202	0.42 407	0.21 169	0.40 288	0.33 311	0.79 394	0.98 522	0.79 429	0.87 406	0.39 212	0.33 254	0.84 513	0.29 257	0.13 117	0.12 289	0.16 243	0.17 389	0.15 264	0.12 193

CIPLG	0.41 347	0.21 308	0.63 487	0.45 473	0.33 517	0.52 364	0.33 311	0.65 287	0.60 298	0.82 453	0.96 446	0.46 272	0.32 238	0.55 277	0.44 423	0.16 310	0.12 289	0.15 206	0.14 268	0.13 148	0.14 287

LCNet	0.41 347	0.20 268	0.32 134	0.44 448	0.24 279	0.47 345	0.29 223	0.67 307	0.53 273	0.72 394	1.03 485	0.66 391	0.60 450	0.58 321	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.19 387	0.19 448	0.21 458	0.36 598

HHNet	0.41 347	0.17 142	0.41 279	0.34 117	0.37 545	0.33 203	0.34 328	0.69 326	0.75 378	0.86 483	1.30 573	0.52 301	0.32 238	0.52 254	0.35 328	0.15 254	0.11 224	0.19 387	0.15 300	0.15 264	0.24 518

AnonymousM	0.41 347	0.81 643	0.29 79	0.34 117	0.22 198	0.28 125	0.38 414	0.53 211	0.41 204	0.70 376	0.49 220	0.47 274	0.27 163	0.41 150	0.31 272	0.15 254	0.12 289	1.51 669	0.26 571	0.12 99	0.10 60

HITNet	0.41 347	0.26 452	0.45 336	0.33 87	0.17 38	0.63 453	0.30 243	0.93 446	0.64 320	0.71 383	0.82 374	0.64 373	0.52 397	0.59 338	0.43 405	0.14 177	0.10 95	0.15 206	0.13 229	0.19 416	0.12 193
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
rvit_0105_5	0.42 355	0.31 509	0.73 537	0.50 539	0.29 447	0.44 325	0.42 473	0.61 259	0.74 373	0.51 269	0.51 234	0.60 352	0.47 371	0.57 300	0.38 369	0.27 553	0.25 578	0.25 526	0.23 531	0.22 481	0.18 407

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 355	0.20 268	0.74 542	0.38 249	0.43 585	0.39 282	0.26 166	0.94 451	0.49 258	0.53 278	0.77 337	0.93 512	0.45 361	0.63 372	0.24 135	0.16 310	0.10 95	0.17 290	0.18 417	0.20 434	0.20 464

test_sample2	0.42 355	0.22 349	0.43 313	0.33 87	0.21 169	0.58 411	0.39 436	0.95 458	0.67 332	0.63 317	0.77 337	0.69 404	0.57 429	0.61 352	0.38 369	0.19 425	0.14 399	0.18 343	0.16 334	0.19 416	0.18 407

test_sample1	0.42 355	0.22 349	0.46 353	0.34 117	0.23 247	0.58 411	0.35 353	0.99 471	0.49 258	0.62 308	0.75 327	0.69 404	0.61 456	0.58 321	0.44 423	0.18 393	0.14 399	0.17 290	0.15 300	0.17 354	0.17 389

StereoVision	0.42 355	0.28 483	0.45 336	0.49 525	0.28 418	0.38 269	0.38 414	0.72 354	0.62 301	0.44 242	1.14 530	0.54 309	0.39 323	0.56 288	0.34 310	0.21 467	0.24 570	0.25 526	0.24 547	0.26 527	0.16 366

GANet-ADL	0.42 355	0.25 435	0.45 336	0.43 428	0.29 447	0.54 379	0.35 353	0.89 432	0.86 453	0.63 317	0.72 312	0.68 399	0.42 339	0.52 254	0.41 391	0.21 467	0.14 399	0.15 206	0.13 229	0.18 382	0.19 440

OMP-Stereo	0.42 355	0.22 349	0.46 353	0.52 568	0.24 279	0.36 245	0.25 145	0.71 349	0.78 406	0.77 420	0.64 287	0.89 497	0.39 323	0.91 544	0.35 328	0.15 254	0.12 289	0.20 418	0.15 300	0.15 264	0.12 193

PFNet	0.42 355	0.18 180	0.58 465	0.43 428	0.24 279	0.43 317	0.32 299	0.74 367	0.78 406	1.00 560	0.74 325	0.68 399	0.39 323	0.72 449	0.37 360	0.16 310	0.10 95	0.20 418	0.15 300	0.16 314	0.13 241

IRAFT_RVC	0.42 355	0.20 268	0.48 386	0.44 448	0.24 279	0.27 103	0.54 550	0.74 367	0.77 396	0.76 414	0.80 361	0.73 433	0.51 395	0.70 438	0.36 344	0.17 359	0.10 95	0.21 460	0.16 334	0.16 314	0.14 287

FENet	0.42 355	0.22 349	0.38 233	0.39 281	0.24 279	0.55 385	0.32 299	0.79 394	0.70 345	0.71 383	0.72 312	0.63 367	0.57 429	0.62 361	0.44 423	0.19 425	0.13 360	0.19 387	0.17 389	0.18 382	0.19 440

IGEV_i1	0.43 365	0.22 349	0.50 412	0.39 281	0.22 198	0.64 460	0.40 447	0.96 462	0.61 299	0.68 362	0.69 305	0.75 441	0.45 361	0.72 449	0.41 391	0.15 254	0.13 360	0.16 243	0.13 229	0.17 354	0.16 366

FACV-RUCA	0.43 365	0.28 483	0.47 365	0.45 473	0.33 517	0.58 411	0.34 328	0.82 403	0.73 365	0.57 290	0.84 385	0.47 274	0.50 390	0.54 270	0.39 377	0.22 494	0.15 430	0.35 599	0.16 334	0.28 542	0.21 484

TestStereo1	0.43 365	0.23 371	0.41 279	0.51 555	0.24 279	0.34 219	0.40 447	0.77 384	0.90 483	0.68 362	0.96 446	0.48 279	0.46 367	0.91 544	0.32 281	0.16 310	0.13 360	0.18 343	0.15 300	0.14 199	0.13 241

test_5	0.43 365	0.24 409	0.43 313	0.52 568	0.28 418	0.28 125	0.42 473	0.72 354	0.82 430	0.62 308	0.91 425	0.72 422	0.55 420	0.79 492	0.35 328	0.14 177	0.11 224	0.18 343	0.18 417	0.18 382	0.16 366

SA-5K	0.43 365	0.23 371	0.41 279	0.51 555	0.24 279	0.34 219	0.40 447	0.77 384	0.90 483	0.68 362	0.96 446	0.48 279	0.46 367	0.91 544	0.32 281	0.16 310	0.13 360	0.18 343	0.15 300	0.14 199	0.13 241

dd	0.43 365	0.38 554	0.55 451	0.44 448	0.25 310	0.47 345	0.38 414	0.70 341	1.05 556	0.59 294	0.65 290	0.42 244	0.39 323	0.66 403	0.50 458	0.24 523	0.15 430	0.21 460	0.15 300	0.22 481	0.18 407

IIG-Stereo	0.43 365	0.21 308	0.44 323	0.50 539	0.25 310	0.44 325	0.21 71	0.71 349	0.76 387	0.83 465	0.95 442	0.83 472	0.43 345	0.90 537	0.35 328	0.15 254	0.12 289	0.19 387	0.14 268	0.15 264	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.43 365	0.26 452	0.62 477	0.40 324	0.29 447	0.44 325	0.27 188	0.77 384	0.75 378	0.72 394	1.09 511	0.48 279	0.43 345	0.69 431	0.37 360	0.15 254	0.12 289	0.21 460	0.19 448	0.18 382	0.16 366

Selective-IGEV-i1	0.44 373	0.20 268	0.53 440	0.41 361	0.22 198	0.62 441	0.50 522	1.01 486	0.88 466	0.63 317	0.81 368	0.79 458	0.38 311	0.54 270	0.38 369	0.16 310	0.13 360	0.15 206	0.13 229	0.15 264	0.15 319

MyStereo05	0.44 373	0.21 308	0.45 336	0.41 361	0.28 418	0.41 306	0.50 522	0.93 446	1.09 573	0.76 414	0.61 279	0.51 296	0.57 429	0.73 456	0.42 397	0.14 177	0.13 360	0.18 343	0.17 389	0.17 354	0.15 319

MyStereo04	0.44 373	0.22 349	0.44 323	0.42 407	0.28 418	0.40 288	0.50 522	1.00 476	1.08 571	0.62 308	0.58 272	0.55 314	0.57 429	0.71 443	0.44 423	0.14 177	0.13 360	0.18 343	0.17 389	0.17 354	0.16 366

mmm	0.44 373	0.27 469	0.46 353	0.38 249	0.24 279	0.61 433	0.35 353	0.94 451	0.53 273	0.72 394	1.05 495	0.63 367	0.50 390	0.57 300	0.45 432	0.18 393	0.15 430	0.23 496	0.20 474	0.20 434	0.18 407

ffm	0.44 373	0.26 452	0.49 399	0.37 212	0.25 310	0.55 385	0.37 392	0.68 317	1.04 552	0.73 400	0.96 446	0.71 413	0.53 402	0.57 300	0.25 166	0.16 310	0.10 95	0.25 526	0.21 497	0.16 314	0.16 366

SA	0.44 373	0.25 435	0.46 353	0.46 494	0.24 279	0.43 317	0.36 375	0.75 374	0.96 515	0.59 294	1.03 485	0.48 279	0.52 397	0.94 560	0.32 281	0.16 310	0.12 289	0.21 460	0.19 448	0.15 264	0.13 241

GwcNet-ADL	0.44 373	0.22 349	0.48 386	0.45 473	0.30 466	0.40 288	0.37 392	0.92 444	0.97 518	0.71 383	0.78 348	0.61 358	0.42 339	0.62 361	0.50 458	0.19 425	0.14 399	0.15 206	0.14 268	0.18 382	0.18 407

TransformOpticalFlow	0.44 373	0.20 268	0.47 365	0.41 361	0.23 247	0.37 256	0.47 503	0.94 451	0.76 387	0.65 338	1.14 530	0.73 433	0.56 427	0.76 473	0.32 281	0.15 254	0.10 95	0.17 290	0.15 300	0.14 199	0.13 241

GMM-Stereo	0.44 373	0.19 221	0.36 202	0.42 407	0.25 310	0.51 359	0.47 503	0.71 349	0.53 273	0.76 414	1.37 583	0.76 448	0.38 311	0.60 344	0.33 294	0.15 254	0.10 95	0.20 418	0.19 448	0.16 314	0.27 541

GES	0.44 373	0.23 371	0.57 461	0.40 324	0.30 466	0.59 423	0.36 375	0.96 462	0.68 337	0.74 405	0.83 380	0.47 274	0.48 376	0.67 414	0.43 405	0.22 494	0.16 462	0.17 290	0.16 334	0.18 382	0.23 509

HCRNet	0.44 373	0.34 526	0.41 279	0.53 578	0.26 358	0.53 372	0.29 223	0.83 408	0.63 312	0.71 383	0.81 368	0.77 454	0.50 390	0.66 403	0.36 344	0.24 523	0.16 462	0.24 513	0.20 474	0.21 458	0.18 407

Hybrid-DGEV-03	0.45 384	0.19 221	0.33 153	0.43 428	0.27 393	0.56 399	0.26 166	0.65 287	0.74 373	0.94 533	1.92 633	0.61 358	0.30 217	0.55 277	0.34 310	0.14 177	0.10 95	0.18 343	0.16 334	0.14 199	0.11 133

DFGA-Net	0.45 384	0.29 495	0.80 562	0.42 407	0.32 505	0.53 372	0.35 353	0.78 390	0.89 480	0.66 351	0.75 327	0.48 279	0.39 323	0.74 463	0.60 500	0.15 254	0.13 360	0.19 387	0.18 417	0.20 434	0.17 389

fast-iter	0.45 384	0.21 308	0.36 202	0.34 117	0.35 533	0.28 125	0.31 271	0.72 354	0.46 240	0.87 491	1.13 525	1.09 561	0.76 541	0.69 431	0.56 490	0.12 61	0.10 95	0.17 290	0.17 389	0.17 354	0.15 319

CoSv	0.45 384	0.21 308	0.36 202	0.34 117	0.35 533	0.28 125	0.31 271	0.72 354	0.46 240	0.87 491	1.13 525	1.09 561	0.76 541	0.69 431	0.56 490	0.12 61	0.10 95	0.17 290	0.17 389	0.17 354	0.15 319

U	0.45 384	0.16 94	0.32 134	0.40 324	0.71 648	3.55 682	0.20 46	0.41 108	0.38 184	0.26 85	0.23 46	0.24 83	0.22 95	0.26 8	0.22 79	0.15 254	0.09 27	0.88 660	0.13 229	0.13 148	0.11 133

CASS	0.45 384	0.27 469	0.42 300	0.48 510	0.22 198	0.61 433	0.34 328	0.97 466	0.62 301	0.71 383	0.85 395	0.61 358	0.55 420	0.57 300	0.41 391	0.29 571	0.16 462	0.22 475	0.18 417	0.22 481	0.28 548
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 384	0.25 435	0.43 313	0.45 473	0.28 418	0.70 487	0.34 328	0.94 451	0.76 387	0.75 407	0.80 361	0.65 386	0.49 380	0.64 387	0.51 468	0.20 450	0.14 399	0.22 475	0.19 448	0.18 382	0.18 407

RAFT_CTSACE	0.45 384	0.20 268	0.44 323	0.45 473	0.27 393	0.34 219	0.39 436	0.60 252	0.73 365	0.76 414	1.44 599	0.83 472	0.38 311	1.08 583	0.26 195	0.12 61	0.13 360	0.18 343	0.16 334	0.15 264	0.11 133

iRaft-Stereo_5w	0.45 384	0.21 308	0.48 386	0.42 407	0.28 418	0.31 175	0.54 550	0.63 272	0.62 301	0.62 308	0.89 418	1.01 535	0.69 507	0.75 469	0.66 519	0.13 117	0.12 289	0.17 290	0.15 300	0.14 199	0.15 319

RAFT	0.45 384	0.22 349	0.45 336	0.47 502	0.26 358	0.54 379	0.47 503	0.66 297	0.58 295	0.80 431	0.82 374	0.94 514	0.57 429	0.75 469	0.34 310	0.17 359	0.15 430	0.22 475	0.20 474	0.16 314	0.12 193

DMCA	0.45 384	0.26 452	0.50 412	0.38 249	0.28 418	0.51 359	0.34 328	0.93 446	0.68 337	0.75 407	0.83 380	0.79 458	0.53 402	0.51 247	0.54 483	0.21 467	0.16 462	0.21 460	0.16 334	0.19 416	0.21 484

Select-FE	0.46 395	0.24 409	0.88 573	0.42 407	0.35 533	0.33 203	0.19 28	0.90 437	0.37 175	0.60 298	1.01 471	0.97 521	0.80 559	0.72 449	0.28 238	0.16 310	0.12 289	0.17 290	0.20 474	0.15 264	0.24 518

PAM_32	0.46 395	0.19 221	0.67 508	0.39 281	0.24 279	0.75 507	0.27 188	0.95 458	0.34 135	0.68 362	0.44 198	1.91 645	0.65 486	0.62 361	0.26 195	0.15 254	0.10 95	0.16 243	0.15 300	0.14 199	0.13 241

PAM	0.46 395	0.19 221	0.70 523	0.40 324	0.26 358	0.75 507	0.33 311	0.85 414	0.34 135	0.70 376	0.46 207	1.83 640	0.63 469	0.61 352	0.26 195	0.15 254	0.10 95	0.16 243	0.14 268	0.14 199	0.13 241

UGAM-zero	0.46 395	0.19 221	0.62 477	0.37 212	0.23 247	0.34 219	0.21 71	1.15 548	0.39 196	0.66 351	0.61 279	1.70 637	0.91 584	0.75 469	0.25 166	0.14 177	0.11 224	0.15 206	0.12 186	0.13 148	0.13 241

test_sample3	0.46 395	0.25 435	0.50 412	0.35 160	0.23 247	0.69 482	0.37 392	1.15 548	0.81 425	0.75 407	0.79 358	0.66 391	0.49 380	0.63 372	0.46 442	0.21 467	0.15 430	0.20 418	0.19 448	0.21 458	0.19 440

IER	0.46 395	0.23 371	0.50 412	0.38 249	0.28 418	0.69 482	0.35 353	0.80 397	0.66 329	0.83 465	0.94 433	0.75 441	0.77 548	0.60 344	0.42 397	0.17 359	0.14 399	0.17 290	0.17 389	0.17 354	0.15 319

BSDual-CNN	0.46 395	0.25 435	0.43 313	0.45 473	0.28 418	0.77 514	0.40 447	0.94 451	0.76 387	0.75 407	0.80 361	0.76 448	0.54 414	0.64 387	0.43 405	0.20 450	0.14 399	0.22 475	0.19 448	0.18 382	0.18 407

STrans-v2	0.46 395	0.20 268	0.48 386	0.40 324	0.24 279	0.55 385	0.50 522	1.07 510	0.73 365	0.65 338	1.05 495	0.72 422	0.69 507	0.72 449	0.33 294	0.14 177	0.10 95	0.17 290	0.14 268	0.13 148	0.12 193

Prome-Stereo	0.46 395	0.19 221	0.35 190	0.44 448	0.26 358	0.40 288	0.45 492	0.68 317	0.44 226	0.96 542	1.84 629	0.59 346	0.67 497	0.61 352	0.32 281	0.14 177	0.11 224	0.16 243	0.14 268	0.16 314	0.29 555

ICVP	0.46 395	0.25 435	0.38 233	0.48 510	0.28 418	0.58 411	0.43 480	1.00 476	0.70 345	0.67 356	0.95 442	0.75 441	0.55 420	0.53 263	0.54 483	0.23 511	0.17 482	0.19 387	0.17 389	0.19 416	0.20 464
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 395	0.34 526	0.86 571	0.50 539	0.37 545	0.81 530	0.50 522	0.72 354	0.65 325	0.51 269	0.65 290	0.45 264	0.45 361	0.64 387	0.38 369	0.24 523	0.24 570	0.22 475	0.21 497	0.23 498	0.23 509

CFNet_pseudo	0.46 395	0.24 409	0.52 433	0.37 212	0.27 393	0.58 411	0.30 243	0.86 418	0.88 466	0.82 453	1.03 485	0.75 441	0.47 371	0.58 321	0.44 423	0.17 359	0.12 289	0.24 513	0.16 334	0.24 511	0.19 440

ACVNet	0.46 395	0.23 371	0.36 202	0.39 281	0.28 418	0.58 411	0.40 447	0.87 425	0.80 417	0.64 329	0.96 446	0.79 458	0.60 450	0.63 372	0.67 522	0.17 359	0.15 430	0.16 243	0.15 300	0.18 382	0.15 319

BEATNet_4x	0.46 395	0.32 513	0.56 457	0.37 212	0.19 97	0.63 453	0.35 353	1.01 486	0.72 358	0.77 420	0.83 380	0.70 409	0.59 446	0.68 425	0.53 478	0.16 310	0.12 289	0.16 243	0.14 268	0.24 511	0.16 366

ccs_rob	0.46 395	0.24 409	0.52 433	0.37 212	0.27 393	0.58 411	0.31 271	0.86 418	0.88 466	0.82 453	1.02 480	0.75 441	0.47 371	0.58 321	0.44 423	0.17 359	0.12 289	0.24 513	0.16 334	0.24 511	0.19 440

G2L-ROB	0.47 410	0.19 221	0.42 300	0.35 160	0.22 198	0.57 405	0.42 473	1.14 544	0.71 356	0.84 472	0.75 327	1.09 561	0.53 402	0.74 463	0.53 478	0.17 359	0.12 289	0.14 160	0.12 186	0.17 354	0.19 440

rvit_0105_3	0.47 410	0.34 526	0.77 558	0.54 585	0.31 488	0.49 353	0.47 503	0.63 272	0.79 415	0.65 338	0.59 273	0.64 373	0.50 390	0.65 394	0.39 377	0.29 571	0.27 594	0.29 575	0.28 584	0.21 458	0.20 464

rvit_stereo_0075_2	0.47 410	0.37 544	0.70 523	0.53 578	0.46 604	0.43 317	0.36 375	0.81 401	0.67 332	0.55 284	0.74 325	0.59 346	0.43 345	0.63 372	0.43 405	0.32 593	0.23 561	0.35 599	0.25 556	0.30 555	0.25 525

test_sample5	0.47 410	0.26 452	0.49 399	0.36 188	0.22 198	0.64 460	0.39 436	1.13 535	0.81 425	0.77 420	0.94 433	0.64 373	0.54 414	0.65 394	0.43 405	0.21 467	0.16 462	0.22 475	0.20 474	0.22 481	0.20 464

test_sample4	0.47 410	0.26 452	0.50 412	0.35 160	0.22 198	0.69 482	0.38 414	1.15 548	0.81 425	0.78 424	0.82 374	0.62 365	0.53 402	0.63 372	0.44 423	0.21 467	0.15 430	0.21 460	0.19 448	0.21 458	0.19 440

DispNO	0.47 410	0.23 371	0.71 528	0.39 281	0.31 488	0.60 430	0.38 414	0.89 432	0.77 396	0.75 407	0.84 385	0.72 422	0.54 414	0.73 456	0.46 442	0.19 425	0.14 399	0.20 418	0.18 417	0.16 314	0.17 389

CoDeX	0.47 410	0.20 268	0.49 399	0.42 407	0.25 310	0.75 507	0.36 375	1.27 600	0.80 417	0.82 453	0.96 446	0.62 365	0.57 429	0.60 344	0.36 344	0.17 359	0.12 289	0.17 290	0.15 300	0.16 314	0.14 287

ARAFT	0.47 410	0.24 409	0.79 560	0.42 407	0.25 310	0.55 385	0.55 555	0.75 374	0.81 425	0.89 505	0.75 327	0.73 433	0.47 371	0.88 529	0.37 360	0.15 254	0.12 289	0.23 496	0.22 515	0.14 199	0.13 241

SFCPSM	0.47 410	0.21 308	0.55 451	0.40 324	0.27 393	0.87 549	0.37 392	1.33 612	0.77 396	0.80 431	0.84 385	0.54 309	0.49 380	0.57 300	0.37 360	0.18 393	0.13 360	0.18 343	0.20 474	0.16 314	0.15 319

cf-r	0.47 410	0.23 371	0.41 279	0.39 281	0.23 247	0.59 423	0.37 392	0.88 430	0.85 448	0.72 394	1.05 495	0.94 514	0.62 463	0.56 288	0.54 483	0.21 467	0.14 399	0.17 290	0.19 448	0.15 264	0.15 319

GANet-RSSM	0.47 410	0.21 308	0.37 220	0.38 249	0.25 310	0.58 411	0.36 375	1.07 510	0.78 406	0.68 362	1.01 471	0.86 482	0.67 497	0.62 361	0.44 423	0.21 467	0.15 430	0.18 343	0.18 417	0.18 382	0.17 389

CCAANet	0.47 410	0.20 268	0.47 365	0.41 361	0.28 418	0.67 477	0.31 271	0.99 471	0.75 378	0.63 317	1.22 552	0.69 404	0.52 397	0.79 492	0.42 397	0.14 177	0.13 360	0.19 387	0.19 448	0.15 264	0.19 440

MLCV	0.47 410	0.24 409	0.61 474	0.37 212	0.17 38	0.61 433	0.33 311	0.80 397	0.87 462	0.94 533	1.13 525	0.72 422	0.43 345	0.89 535	0.51 468	0.13 117	0.10 95	0.13 107	0.11 148	0.14 199	0.12 193

FSD	0.48 423	0.47 587	0.53 440	0.54 585	0.46 604	0.48 348	0.52 541	0.53 211	0.48 255	0.48 261	0.48 216	0.49 285	0.48 376	0.51 247	0.49 456	0.45 634	0.42 648	0.47 631	0.46 638	0.46 622	0.45 631

G2L-Stereo_test	0.48 423	0.20 268	0.40 268	0.34 117	0.23 247	0.57 405	0.58 565	1.10 521	0.77 396	0.86 483	0.94 433	0.95 516	0.54 414	0.68 425	0.60 500	0.16 310	0.12 289	0.14 160	0.12 186	0.15 264	0.15 319

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 423	0.21 308	1.26 622	0.39 281	0.51 617	0.28 125	0.30 243	1.25 596	0.44 226	0.68 362	1.11 514	0.86 482	0.33 254	0.67 414	0.27 215	0.15 254	0.11 224	0.17 290	0.20 474	0.22 481	0.24 518

DualNet	0.48 423	0.26 452	0.49 399	0.36 188	0.22 198	0.64 460	0.39 436	1.13 535	0.81 425	0.80 431	1.03 485	0.64 373	0.54 414	0.65 394	0.43 405	0.21 467	0.16 462	0.22 475	0.20 474	0.22 481	0.20 464

PCWNet_CMD	0.48 423	0.24 409	0.52 433	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 243	0.95 458	0.96 515	0.86 483	1.07 505	0.79 458	0.44 356	0.57 300	0.43 405	0.17 359	0.12 289	0.21 460	0.16 334	0.24 511	0.19 440

gwcnet-sp	0.48 423	0.23 371	0.70 523	0.40 324	0.26 358	0.81 530	0.41 463	0.89 432	0.84 440	0.91 518	0.76 333	0.66 391	0.61 456	0.66 403	0.50 458	0.18 393	0.17 482	0.18 343	0.18 417	0.18 382	0.18 407

scenet	0.48 423	0.23 371	0.70 523	0.40 324	0.26 358	0.81 530	0.41 463	0.89 432	0.84 440	0.91 518	0.76 333	0.66 391	0.61 456	0.66 403	0.50 458	0.18 393	0.17 482	0.18 343	0.18 417	0.18 382	0.18 407

ssnet	0.48 423	0.23 371	0.70 523	0.40 324	0.26 358	0.81 530	0.41 463	0.89 432	0.84 440	0.91 518	0.76 333	0.66 391	0.61 456	0.66 403	0.50 458	0.18 393	0.17 482	0.18 343	0.18 417	0.18 382	0.18 407

Sa-1000	0.48 423	0.24 409	0.41 279	0.45 473	0.25 310	0.59 423	0.34 328	0.81 401	0.93 501	0.82 453	1.50 606	0.53 305	0.45 361	0.92 547	0.30 264	0.15 254	0.12 289	0.21 460	0.19 448	0.15 264	0.13 241

UDGNet	0.48 423	0.77 640	0.50 412	0.48 510	0.31 488	0.41 306	0.34 328	0.70 341	0.92 495	0.65 338	0.60 275	0.58 331	0.43 345	0.63 372	0.41 391	0.32 593	0.15 430	0.66 651	0.19 448	0.36 591	0.21 484

PSMNet-ADL	0.48 423	0.27 469	0.40 268	0.48 510	0.30 466	0.68 480	0.37 392	0.90 437	0.80 417	0.61 305	0.80 361	0.92 509	0.62 463	0.72 449	0.63 511	0.23 511	0.18 504	0.18 343	0.20 474	0.22 481	0.20 464

PSM-AAD	0.48 423	0.20 268	0.37 220	0.43 428	0.23 247	0.56 399	0.50 522	0.65 287	0.70 345	1.07 586	1.12 518	0.58 331	0.92 589	0.61 352	0.32 281	0.15 254	0.11 224	0.25 526	0.26 571	0.18 382	0.43 626

KYRaft	0.48 423	0.20 268	0.38 233	0.44 448	0.23 247	0.44 325	0.37 392	0.66 297	0.41 204	0.94 533	1.73 622	0.79 458	0.41 337	0.63 372	0.31 272	0.16 310	0.11 224	0.18 343	0.22 515	0.16 314	0.78 658

ASMatch	0.48 423	0.19 221	0.45 336	0.39 281	0.28 418	0.37 256	0.26 166	0.74 367	0.68 337	0.76 414	2.34 646	0.61 358	0.52 397	0.62 361	0.37 360	0.14 177	0.12 289	0.17 290	0.15 300	0.14 199	0.21 484

DEmStereo	0.48 423	0.17 142	0.50 412	0.38 249	0.25 310	0.59 423	0.34 328	0.63 272	0.74 373	0.89 505	1.66 618	0.58 331	1.06 612	0.60 344	0.42 397	0.14 177	0.11 224	0.16 243	0.16 334	0.14 199	0.15 319

PSMNet-RSSM	0.48 423	0.22 349	0.38 233	0.42 407	0.25 310	0.50 355	0.37 392	1.10 521	0.77 396	0.70 376	1.06 502	0.84 475	0.64 480	0.62 361	0.47 449	0.23 511	0.15 430	0.23 496	0.25 556	0.20 434	0.19 440

CFNet-ft	0.48 423	0.23 371	0.36 202	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 392	0.87 425	0.85 448	0.64 329	1.00 468	1.01 535	0.64 480	0.61 352	0.53 478	0.23 511	0.15 430	0.24 513	0.21 497	0.23 498	0.18 407

MSMDNet	0.48 423	0.24 409	0.52 433	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 243	0.96 462	0.96 515	0.86 483	1.07 505	0.79 458	0.44 356	0.57 300	0.43 405	0.17 359	0.12 289	0.20 418	0.16 334	0.23 498	0.19 440

CFNet_RVC	0.48 423	0.23 371	0.36 202	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 392	0.87 425	0.85 448	0.64 329	1.00 468	1.01 535	0.64 480	0.61 352	0.53 478	0.23 511	0.15 430	0.24 513	0.21 497	0.23 498	0.18 407

G2L-Stereo	0.49 442	0.23 371	0.48 386	0.43 428	0.26 358	0.47 345	0.42 473	0.93 446	0.78 406	0.84 472	0.86 398	0.91 504	0.52 397	0.78 486	0.70 529	0.20 450	0.17 482	0.22 475	0.18 417	0.17 354	0.21 484

DCVSM-stereo	0.49 442	0.27 469	0.53 440	0.39 281	0.29 447	0.51 359	0.26 166	0.75 374	0.75 378	1.11 596	0.75 327	1.05 548	0.72 528	0.60 344	0.47 449	0.20 450	0.19 522	0.24 513	0.20 474	0.25 520	0.30 564

test_sample6	0.49 442	0.26 452	0.50 412	0.37 212	0.22 198	0.63 453	0.40 447	1.12 533	0.83 435	0.80 431	1.03 485	0.66 391	0.55 420	0.67 414	0.46 442	0.22 494	0.16 462	0.22 475	0.22 515	0.23 498	0.21 484

qqq1	0.49 442	0.23 371	0.62 477	0.34 117	0.20 138	0.62 441	0.34 328	1.21 572	1.02 541	0.81 444	1.01 471	0.71 413	0.65 486	0.84 513	0.34 310	0.19 425	0.15 430	0.14 160	0.12 186	0.15 264	0.14 287

fff1	0.49 442	0.23 371	0.62 477	0.34 117	0.20 138	0.62 441	0.34 328	1.21 572	1.02 541	0.81 444	1.01 471	0.71 413	0.65 486	0.84 513	0.34 310	0.19 425	0.15 430	0.14 160	0.12 186	0.15 264	0.14 287

ff1	0.49 442	0.26 452	0.49 399	0.37 212	0.25 310	0.55 385	0.37 392	0.68 317	1.04 552	0.73 400	0.96 446	0.71 413	0.53 402	1.01 567	0.88 572	0.16 310	0.10 95	0.25 526	0.21 497	0.16 314	0.16 366

GMStereo_Zeroshot	0.49 442	0.44 580	0.74 542	0.49 525	0.27 393	0.56 399	0.29 223	0.73 365	0.76 387	0.86 483	0.94 433	0.91 504	0.36 299	0.74 463	0.43 405	0.26 543	0.14 399	0.26 545	0.15 300	0.36 591	0.18 407

ToySt	0.49 442	0.27 469	0.75 548	0.40 324	0.27 393	0.64 460	0.49 517	0.84 411	0.77 396	0.60 298	0.83 380	0.88 493	0.66 494	0.70 438	0.56 490	0.16 310	0.17 482	0.21 460	0.20 474	0.21 458	0.19 440

anonymousa	0.49 442	0.20 268	0.42 300	0.38 249	0.23 247	0.91 553	0.35 353	0.75 374	0.62 301	0.85 476	1.54 611	1.06 550	0.66 494	0.51 247	0.43 405	0.16 310	0.13 360	0.19 387	0.21 497	0.16 314	0.14 287

hknet	0.49 442	0.25 435	0.51 427	0.45 473	0.29 447	0.77 514	0.40 447	0.94 451	0.83 435	0.75 407	0.80 361	0.97 521	0.61 456	0.73 456	0.45 432	0.18 393	0.14 399	0.22 475	0.19 448	0.18 382	0.18 407

psmg	0.49 442	0.25 435	0.43 313	0.41 361	0.28 418	0.85 545	0.43 480	0.99 471	0.76 387	0.91 518	0.94 433	0.76 448	0.54 414	0.64 387	0.43 405	0.20 450	0.15 430	0.20 418	0.20 474	0.18 382	0.18 407

DRaft	0.49 442	0.17 142	0.47 365	0.37 212	0.25 310	0.58 411	0.40 447	0.65 287	0.85 448	1.02 568	1.75 625	0.50 290	0.82 564	0.63 372	0.40 385	0.13 117	0.11 224	0.16 243	0.16 334	0.14 199	0.15 319

GrayStereo	0.49 442	0.19 221	0.42 300	0.46 494	0.28 418	0.53 372	0.67 592	0.69 326	0.63 312	1.02 568	1.47 605	0.78 456	0.76 541	0.56 288	0.33 294	0.14 177	0.12 289	0.17 290	0.17 389	0.15 264	0.29 555

GwcNet-RSSM	0.49 442	0.24 409	0.42 300	0.40 324	0.23 247	0.55 385	0.38 414	0.93 446	0.93 501	0.71 383	1.16 541	0.86 482	0.60 450	0.62 361	0.66 519	0.21 467	0.14 399	0.19 387	0.20 474	0.16 314	0.15 319

UCFNet_RVC	0.49 442	0.26 452	0.35 190	0.39 281	0.26 358	0.64 460	0.36 375	1.15 548	0.84 440	0.67 356	0.88 414	0.88 493	0.59 446	0.58 321	0.45 432	0.24 523	0.17 482	0.27 558	0.27 578	0.25 520	0.23 509

iResNet	0.49 442	0.29 495	0.79 560	0.42 407	0.21 169	0.61 433	0.40 447	0.82 403	0.99 527	0.87 491	1.12 518	0.69 404	0.53 402	0.78 486	0.51 468	0.15 254	0.11 224	0.14 160	0.12 186	0.17 354	0.15 319

CFNet_ucs	0.50 458	0.24 409	0.55 451	0.38 249	0.31 488	0.58 411	0.33 311	0.98 469	0.93 501	0.88 501	1.19 549	0.80 467	0.49 380	0.63 372	0.43 405	0.21 467	0.15 430	0.26 545	0.18 417	0.26 527	0.22 502

NINENet	0.50 458	0.29 495	0.51 427	0.45 473	0.32 505	0.70 487	0.34 328	1.10 521	0.88 466	0.80 431	0.94 433	0.65 386	0.49 380	0.73 456	0.51 468	0.22 494	0.20 534	0.25 526	0.18 417	0.22 481	0.21 484

AACVNet	0.50 458	0.23 371	0.49 399	0.46 494	0.29 447	0.52 364	0.38 414	0.90 437	0.55 284	0.81 444	1.03 485	1.00 531	0.70 520	0.83 508	0.54 483	0.21 467	0.18 504	0.24 513	0.18 417	0.23 498	0.20 464

CrosDoStereo	0.50 458	0.18 180	0.45 336	0.38 249	0.24 279	0.40 288	1.18 657	0.67 307	0.86 453	0.94 533	1.37 583	0.63 367	0.77 548	0.65 394	0.45 432	0.15 254	0.12 289	0.17 290	0.18 417	0.14 199	0.14 287

DeepStereo_LL	0.50 458	0.18 180	0.45 336	0.38 249	0.24 279	0.40 288	1.18 657	0.67 307	0.86 453	0.94 533	1.37 583	0.63 367	0.77 548	0.65 394	0.45 432	0.15 254	0.12 289	0.17 290	0.18 417	0.14 199	0.14 287

THIR-Stereo	0.50 458	0.18 180	0.45 336	0.38 249	0.23 247	0.75 507	0.67 592	0.66 297	0.87 462	1.02 568	1.40 589	0.72 422	0.76 541	0.62 361	0.42 397	0.15 254	0.11 224	0.17 290	0.18 417	0.14 199	0.15 319

AdaStereo	0.50 458	0.32 513	0.47 365	0.48 510	0.25 310	0.67 477	0.32 299	1.17 561	0.88 466	0.75 407	0.99 465	0.75 441	0.49 380	0.67 414	0.46 442	0.27 553	0.12 289	0.28 566	0.18 417	0.23 498	0.18 407
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.
SMFormer	0.51 465	0.23 371	0.62 477	0.34 117	0.20 138	0.62 441	0.34 328	1.21 572	1.02 541	0.81 444	1.01 471	0.71 413	0.65 486	0.84 513	0.55 488	0.19 425	0.15 430	0.18 343	0.16 334	0.18 382	0.18 407

tta	0.51 465	0.23 371	0.62 477	0.34 117	0.20 138	0.62 441	0.34 328	1.21 572	1.02 541	0.81 444	1.01 471	0.71 413	0.65 486	0.84 513	0.55 488	0.19 425	0.15 430	0.18 343	0.16 334	0.15 264	0.14 287

DAS	0.51 465	0.25 435	0.60 472	0.48 510	0.31 488	0.58 411	0.41 463	0.83 408	0.97 518	0.89 505	1.12 518	0.70 409	0.75 538	0.82 500	0.43 405	0.17 359	0.13 360	0.18 343	0.15 300	0.20 434	0.18 407

SepStereo	0.51 465	0.25 435	0.60 472	0.48 510	0.31 488	0.58 411	0.41 463	0.83 408	0.97 518	0.89 505	1.12 518	0.70 409	0.75 538	0.93 553	0.43 405	0.17 359	0.13 360	0.18 343	0.15 300	0.20 434	0.18 407

acv_ft	0.51 465	0.23 371	0.56 457	0.44 448	0.28 418	0.86 548	0.39 436	0.91 442	0.80 417	0.97 547	0.96 446	0.79 458	0.59 446	0.63 372	0.87 568	0.17 359	0.15 430	0.16 243	0.15 300	0.17 354	0.15 319

DMCA-RVC	0.51 465	0.30 504	0.59 466	0.50 539	0.32 505	0.54 379	0.38 414	0.86 418	0.68 337	0.94 533	0.86 398	0.91 504	0.68 503	0.70 438	0.59 498	0.23 511	0.18 504	0.31 584	0.23 531	0.26 527	0.19 440

CFNet	0.51 465	0.29 495	0.46 353	0.41 361	0.27 393	0.70 487	0.32 299	1.13 535	1.00 534	0.72 394	1.07 505	0.85 477	0.60 450	0.76 473	0.52 475	0.19 425	0.14 399	0.23 496	0.23 531	0.21 458	0.16 366

HSM	0.51 465	0.24 409	0.41 279	0.39 281	0.24 279	0.75 507	0.40 447	1.22 580	0.75 378	0.81 444	0.91 425	1.21 583	0.69 507	0.87 526	0.46 442	0.17 359	0.13 360	0.17 290	0.14 268	0.17 354	0.17 389

RT-IGEV	0.52 473	0.19 221	0.59 466	0.40 324	0.25 310	0.79 521	0.62 578	1.15 548	0.74 373	0.89 505	0.99 465	1.18 582	0.61 456	0.65 394	0.31 272	0.19 425	0.13 360	0.17 290	0.13 229	0.15 264	0.20 464

DDVS	0.52 473	0.30 504	0.56 457	0.41 361	0.31 488	0.71 492	0.34 328	0.91 442	0.67 332	0.85 476	0.89 418	1.12 569	0.46 367	0.86 524	0.60 500	0.22 494	0.16 462	0.22 475	0.18 417	0.25 520	0.26 531

UGAM	0.52 473	0.22 349	0.46 353	0.45 473	0.25 310	0.41 306	0.52 541	0.62 264	1.16 586	0.76 414	1.13 525	1.32 601	0.57 429	1.00 566	0.53 478	0.17 359	0.14 399	0.25 526	0.21 497	0.15 264	0.13 241

test_sample7	0.52 473	0.29 495	0.50 412	0.36 188	0.27 393	0.62 441	0.41 463	1.06 506	0.88 466	0.92 526	0.86 398	0.85 477	0.69 507	0.68 425	0.50 458	0.26 543	0.20 534	0.27 558	0.26 571	0.27 538	0.24 518

ac_64	0.52 473	0.22 349	0.50 412	0.45 473	0.28 418	0.80 525	0.45 492	1.02 490	0.61 299	0.91 518	0.83 380	1.07 555	0.68 503	0.74 463	0.70 529	0.21 467	0.18 504	0.20 418	0.19 448	0.18 382	0.15 319

iResNetv2_ROB	0.52 473	0.27 469	0.69 519	0.38 249	0.25 310	0.62 441	0.35 353	1.17 561	1.01 538	0.99 555	1.06 502	0.88 493	0.67 497	0.66 403	0.39 377	0.19 425	0.13 360	0.15 206	0.11 148	0.18 382	0.16 366

iResNet_ROB	0.52 473	0.21 308	0.53 440	0.37 212	0.21 169	0.61 433	0.29 223	1.51 642	1.32 618	0.90 513	1.02 480	0.80 467	0.62 463	0.76 473	0.43 405	0.16 310	0.12 289	0.13 107	0.09 13	0.15 264	0.18 407

coex_refinement	0.53 480	0.21 308	0.39 255	0.44 448	0.30 466	0.76 513	0.39 436	1.09 518	0.90 483	0.85 476	1.12 518	1.00 531	0.56 427	0.63 372	0.81 552	0.21 467	0.13 360	0.16 243	0.16 334	0.20 434	0.21 484

ITSA-stereo	0.53 480	0.28 483	0.52 433	0.40 324	0.23 247	0.56 399	0.34 328	1.24 592	1.24 601	0.80 431	0.81 368	0.72 422	0.58 439	0.82 500	0.65 516	0.21 467	0.17 482	0.23 496	0.21 497	0.22 481	0.26 531

mmx	0.53 480	0.26 452	0.49 399	0.37 212	0.25 310	0.55 385	0.37 392	1.16 556	1.03 546	0.73 400	0.96 446	0.71 413	0.53 402	1.01 567	0.88 572	0.20 450	0.15 430	0.25 526	0.21 497	0.22 481	0.20 464

xxx	0.53 480	0.26 452	0.49 399	0.37 212	0.25 310	0.55 385	0.37 392	1.16 556	1.03 546	0.73 400	0.96 446	0.71 413	0.53 402	1.01 567	0.88 572	0.20 450	0.15 430	0.25 526	0.21 497	0.22 481	0.20 464

AASNet	0.53 480	0.25 435	0.52 433	0.49 525	0.32 505	0.74 501	0.40 447	1.50 639	0.86 453	0.86 483	0.92 429	0.64 373	0.59 446	0.59 338	0.79 547	0.23 511	0.19 522	0.20 418	0.16 334	0.21 458	0.19 440

LMCR-Stereo	0.53 480	0.30 504	0.53 440	0.58 604	0.30 466	0.83 541	0.36 375	1.19 565	0.76 387	0.88 501	1.04 491	0.56 317	0.62 463	0.82 500	0.67 522	0.19 425	0.15 430	0.19 387	0.14 268	0.23 498	0.17 389

RAFT + AFF	0.53 480	0.29 495	0.75 548	0.51 555	0.32 505	0.63 453	0.60 571	1.00 476	0.91 490	0.78 424	0.87 406	0.83 472	0.58 439	0.80 494	0.47 449	0.17 359	0.20 534	0.23 496	0.22 515	0.18 382	0.18 407

UPFNet	0.53 480	0.24 409	0.51 427	0.45 473	0.38 555	0.84 544	0.49 517	0.99 471	0.75 378	0.87 491	0.88 414	0.86 482	0.64 480	0.80 494	0.71 534	0.20 450	0.20 534	0.20 418	0.20 474	0.19 416	0.15 319

RASNet	0.53 480	0.22 349	0.52 433	0.38 249	0.22 198	0.68 480	0.38 414	0.97 466	0.88 466	0.73 400	1.04 491	1.03 542	0.92 589	0.90 537	0.86 562	0.16 310	0.14 399	0.14 160	0.17 389	0.15 264	0.13 241

HSM-Net_RVC	0.53 480	0.22 349	0.35 190	0.37 212	0.21 169	0.85 545	0.37 392	1.23 585	0.93 501	0.90 513	1.15 536	1.26 588	0.63 469	0.72 449	0.48 453	0.17 359	0.13 360	0.16 243	0.15 300	0.17 354	0.15 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 480	0.32 513	0.64 492	0.44 448	0.30 466	0.66 472	0.44 489	1.04 497	0.88 466	0.91 518	0.91 425	0.99 527	0.60 450	0.68 425	0.60 500	0.21 467	0.17 482	0.22 475	0.22 515	0.21 458	0.21 484
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 480	0.34 526	0.59 466	0.41 361	0.30 466	0.50 355	0.43 480	1.19 565	0.70 345	0.85 476	1.05 495	0.86 482	0.55 420	0.84 513	0.51 468	0.29 571	0.23 561	0.22 475	0.22 515	0.26 527	0.25 525

rvit_105_1	0.54 492	0.40 567	0.76 553	0.58 604	0.37 545	0.59 423	0.68 597	0.70 341	0.94 508	0.82 453	0.69 305	0.73 433	0.58 439	0.78 486	0.54 483	0.32 593	0.29 603	0.31 584	0.34 612	0.23 498	0.20 464

UNet	0.54 492	0.26 452	0.66 504	0.44 448	0.40 566	0.99 572	0.41 463	0.98 469	0.75 378	0.83 465	0.89 418	1.04 544	0.72 528	0.73 456	0.62 507	0.19 425	0.14 399	0.20 418	0.17 389	0.20 434	0.17 389

1111x	0.55 494	0.22 349	0.46 353	0.38 249	0.20 138	0.66 472	0.43 480	1.23 585	0.99 527	0.71 383	0.99 465	0.95 516	0.69 507	0.90 537	1.08 610	0.18 393	0.17 482	0.18 343	0.19 448	0.20 434	0.18 407

ADLNet2	0.55 494	0.25 435	0.65 498	0.47 502	0.30 466	0.83 541	0.50 522	1.05 502	0.95 514	0.80 431	0.98 460	0.99 527	0.69 507	0.77 481	0.73 537	0.20 450	0.16 462	0.17 290	0.18 417	0.21 458	0.21 484

GEStereo_RVC	0.55 494	0.29 495	0.63 487	0.49 525	0.31 488	0.70 487	0.54 550	1.22 580	0.92 495	0.82 453	0.85 395	0.85 477	0.63 469	0.90 537	0.65 516	0.24 523	0.16 462	0.19 387	0.16 334	0.21 458	0.22 502

ADLNet	0.55 494	0.27 469	0.51 427	0.44 448	0.35 533	0.78 518	0.46 496	1.08 514	0.86 453	0.99 555	0.98 460	0.92 509	0.63 469	0.69 431	0.81 552	0.22 494	0.16 462	0.22 475	0.22 515	0.21 458	0.21 484

MMNet	0.55 494	0.25 435	0.61 474	0.43 428	0.34 526	1.07 586	0.39 436	0.87 425	0.91 490	0.91 518	0.93 432	0.86 482	0.76 541	0.81 497	0.76 542	0.15 254	0.14 399	0.18 343	0.19 448	0.20 434	0.16 366

delet	0.55 494	0.24 409	0.55 451	0.44 448	0.33 517	1.07 586	0.50 522	1.00 476	0.86 453	0.85 476	0.96 446	0.90 502	0.63 469	0.83 508	0.74 540	0.18 393	0.18 504	0.20 418	0.21 497	0.16 314	0.15 319

psm_up	0.55 494	0.26 452	0.47 365	0.49 525	0.32 505	0.65 470	0.56 561	1.04 497	0.82 430	0.82 453	0.88 414	1.01 535	0.94 595	0.74 463	0.61 504	0.21 467	0.25 578	0.26 545	0.23 531	0.21 458	0.20 464

hitnet-ft	0.55 494	0.27 469	0.39 255	0.41 361	0.28 418	0.78 518	0.40 447	0.92 444	0.90 483	0.82 453	1.01 471	1.13 575	0.70 520	0.78 486	0.67 522	0.28 564	0.20 534	0.28 566	0.22 515	0.29 546	0.26 531

DSFCA	0.55 494	0.25 435	0.62 477	0.40 324	0.36 538	0.74 501	0.52 541	1.04 497	0.82 430	1.06 583	0.84 385	0.89 497	0.63 469	0.99 563	0.58 493	0.25 533	0.21 544	0.21 460	0.21 497	0.21 458	0.19 440

FADNet_RVC	0.55 494	0.37 544	1.17 612	0.44 448	0.31 488	0.56 399	0.34 328	1.06 506	0.88 466	0.67 356	0.90 422	0.61 358	0.65 486	0.93 553	0.70 529	0.21 467	0.18 504	0.26 545	0.23 531	0.31 561	0.28 548

STTStereo	0.55 494	0.37 544	0.76 553	0.44 448	0.31 488	0.60 430	0.44 489	0.96 462	0.86 453	0.99 555	0.90 422	0.96 519	0.58 439	0.71 443	0.61 504	0.25 533	0.23 561	0.26 545	0.32 607	0.24 511	0.23 509

Selective-IGEV-i16pc	0.56 505	0.20 268	1.13 604	0.40 324	0.31 488	2.00 656	0.66 589	0.68 317	1.11 575	0.51 269	0.81 368	0.68 399	0.36 299	0.67 414	0.40 385	0.31 581	0.17 482	0.17 290	0.18 417	0.19 416	0.20 464

ISRNet	0.56 505	0.24 409	0.66 504	0.56 596	0.36 538	0.44 325	0.25 145	0.82 403	0.84 440	1.07 586	1.25 561	0.91 504	0.60 450	0.66 403	0.58 493	0.35 612	0.26 585	0.36 604	0.33 610	0.30 555	0.42 620

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 505	3.08 697	2.43 665	0.31 45	0.18 67	0.29 137	0.20 46	0.37 69	0.32 122	0.28 118	0.24 60	0.18 20	0.18 39	0.31 57	0.22 79	1.09 671	0.08 2	0.17 290	0.16 334	0.14 199	0.97 672

CSP-Net	0.56 505	0.27 469	0.49 399	0.41 361	0.28 418	1.22 613	0.50 522	1.23 585	0.72 358	0.95 541	0.95 442	0.89 497	0.62 463	0.83 508	0.62 507	0.26 543	0.17 482	0.17 290	0.17 389	0.18 382	0.17 389

FTStereo	0.56 505	0.20 268	0.37 220	0.41 361	0.25 310	0.40 288	0.79 625	0.66 297	0.43 219	1.09 592	3.27 668	0.70 409	0.73 531	0.55 277	0.33 294	0.14 177	0.13 360	0.19 387	0.17 389	0.15 264	0.30 564

RAFT-RH_RVC	0.56 505	0.17 142	0.41 279	0.37 212	0.23 247	0.57 405	0.24 132	0.60 252	0.70 345	1.19 606	3.94 680	0.56 317	0.38 311	0.65 394	0.36 344	0.13 117	0.11 224	0.20 418	0.14 268	0.12 99	0.13 241

HGLStereo	0.56 505	0.28 483	0.57 461	0.50 539	0.37 545	0.80 525	0.45 492	1.02 490	0.78 406	0.86 483	1.14 530	0.89 497	0.82 564	0.76 473	0.73 537	0.21 467	0.20 534	0.19 387	0.18 417	0.19 416	0.21 484

FADNet-RVC-Resample	0.56 505	0.33 521	1.16 607	0.49 525	0.34 526	0.71 492	0.43 480	1.01 486	0.93 501	0.82 453	0.87 406	0.74 439	0.67 497	0.73 456	0.45 432	0.18 393	0.18 504	0.26 545	0.27 578	0.26 527	0.27 541

DualNet (step1)	0.57 513	0.36 537	0.72 533	0.38 249	0.30 466	0.71 492	0.43 480	1.06 506	0.88 466	0.92 526	0.86 398	0.85 477	0.69 507	0.68 425	0.50 458	0.41 627	0.20 534	0.40 617	0.41 632	0.36 591	0.33 583

LL-Strereo	0.57 513	0.27 469	0.68 513	0.48 510	0.34 526	0.39 282	0.48 511	0.94 451	0.97 518	0.83 465	0.78 348	1.10 565	1.18 624	1.33 619	0.49 456	0.17 359	0.14 399	0.22 475	0.19 448	0.16 314	0.17 389

CRFU-Net	0.57 513	0.27 469	0.57 461	0.46 494	0.30 466	1.20 611	0.52 541	1.10 521	0.56 291	1.00 560	0.98 460	1.06 550	0.79 555	0.81 497	0.71 534	0.21 467	0.19 522	0.18 343	0.16 334	0.18 382	0.19 440

TDLM	0.57 513	0.33 521	0.49 399	0.51 555	0.30 466	0.66 472	0.73 617	1.03 494	1.01 538	0.82 453	1.10 513	0.84 475	0.70 520	0.86 524	0.58 493	0.28 564	0.17 482	0.25 526	0.22 515	0.26 527	0.19 440

CVANet_RVC	0.57 513	0.33 521	0.44 323	0.47 502	0.32 505	0.67 477	0.61 576	1.05 502	0.93 501	0.85 476	1.04 491	1.01 535	0.73 531	0.83 508	0.52 475	0.29 571	0.19 522	0.27 558	0.25 556	0.31 561	0.21 484

AANet_RVC	0.57 513	0.32 513	0.54 446	0.45 473	0.27 393	0.57 405	0.48 511	1.00 476	1.28 613	0.86 483	1.33 577	0.87 488	0.58 439	1.07 580	0.75 541	0.18 393	0.12 289	0.15 206	0.13 229	0.18 382	0.18 407

NOSS_ROB	0.57 513	0.39 562	0.39 255	0.44 448	0.30 466	0.73 500	0.54 550	1.03 494	1.08 571	0.67 356	0.87 406	0.76 448	0.57 429	0.77 481	0.47 449	0.38 620	0.38 639	0.44 626	0.42 636	0.37 596	0.34 591

ssnet_v2	0.58 520	0.28 483	0.56 457	0.43 428	0.29 447	0.95 562	0.59 568	1.13 535	0.99 527	0.93 530	0.80 361	0.99 527	0.64 480	0.82 500	0.94 588	0.25 533	0.22 551	0.23 496	0.24 547	0.20 434	0.19 440

dad	0.58 520	0.50 596	0.64 492	0.43 428	0.30 466	0.59 423	0.36 375	0.78 390	1.25 607	1.01 565	1.17 543	1.15 579	0.53 402	0.68 425	0.50 458	0.35 612	0.23 561	0.37 609	0.21 497	0.29 546	0.20 464

SACVNet	0.58 520	0.34 526	0.55 451	0.55 593	0.36 538	0.63 453	0.48 511	1.13 535	0.77 396	1.02 568	1.06 502	1.02 540	0.74 534	0.90 537	0.51 468	0.27 553	0.21 544	0.25 526	0.24 547	0.29 546	0.36 598

pcwnet_v2	0.58 520	0.28 483	0.84 565	0.45 473	0.35 533	0.61 433	0.35 353	1.27 600	1.21 596	0.99 555	1.27 564	0.72 422	0.58 439	0.67 414	0.48 453	0.27 553	0.21 544	0.24 513	0.23 531	0.29 546	0.29 555

PS-NSSS	0.58 520	0.44 580	0.62 477	0.42 407	0.33 517	0.66 472	0.58 565	1.02 490	0.86 453	0.77 420	1.28 566	0.72 422	0.64 480	0.82 500	0.59 498	0.31 581	0.26 585	0.40 617	0.27 578	0.33 574	0.26 531

StereoDRNet-Refined	0.58 520	0.32 513	0.54 446	0.46 494	0.30 466	0.96 565	0.40 447	1.00 476	0.94 508	1.12 597	1.08 508	0.96 519	0.67 497	0.90 537	0.89 582	0.17 359	0.13 360	0.22 475	0.21 497	0.20 434	0.19 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 520	0.28 483	0.47 365	0.49 525	0.32 505	0.77 514	0.50 522	0.99 471	0.92 495	1.04 577	1.14 530	1.21 583	0.69 507	0.88 529	0.69 526	0.20 450	0.20 534	0.22 475	0.22 515	0.21 458	0.18 407

CBFPSM	0.59 527	0.22 349	1.31 628	0.38 249	0.27 393	1.12 599	0.65 586	0.79 394	0.82 430	0.80 431	0.81 368	1.35 610	0.87 577	0.67 414	0.76 542	0.16 310	0.15 430	0.15 206	0.16 334	0.17 354	0.22 502

HBP-ISP	0.59 527	0.45 584	0.43 313	0.45 473	0.33 517	0.70 487	0.28 214	1.11 527	1.00 534	0.83 465	1.18 545	0.65 386	0.68 503	0.88 529	0.52 475	0.35 612	0.38 639	0.47 631	0.41 632	0.38 600	0.31 574

CBMV_ROB	0.59 527	0.37 544	0.38 233	0.39 281	0.28 418	0.74 501	0.28 214	1.00 476	0.98 522	0.94 533	1.25 561	0.81 470	0.78 553	0.87 526	0.50 458	0.36 616	0.37 637	0.43 623	0.40 627	0.33 574	0.30 564

FADNet-RVC	0.60 530	0.53 611	1.14 606	0.46 494	0.39 561	0.61 433	0.39 436	1.12 533	0.87 462	0.70 376	0.84 385	1.04 544	0.55 420	0.94 560	0.69 526	0.26 543	0.25 578	0.28 566	0.28 584	0.31 561	0.31 574

NVstereo2D	0.60 530	0.30 504	0.75 548	0.48 510	0.43 585	0.89 550	0.48 511	1.05 502	1.15 585	0.66 351	0.86 398	0.88 493	0.70 520	0.99 563	0.65 516	0.32 593	0.15 430	0.28 566	0.20 474	0.40 603	0.36 598

FADNet	0.61 532	0.51 600	1.10 600	0.45 473	0.44 592	0.65 470	0.41 463	1.19 565	1.05 556	0.70 376	0.84 385	0.98 525	0.66 494	0.82 500	0.50 458	0.29 571	0.30 608	0.27 558	0.30 592	0.46 622	0.35 596

ACV-stereo	0.62 533	0.34 526	1.00 589	0.43 428	0.31 488	1.20 611	0.40 447	0.75 374	0.83 435	0.64 329	0.77 337	2.10 649	1.03 609	0.81 497	0.64 514	0.21 467	0.17 482	0.18 343	0.18 417	0.21 458	0.21 484

SGM-Forest	0.62 533	0.32 513	0.39 255	0.43 428	0.30 466	1.02 576	0.55 555	1.09 518	1.05 556	1.06 583	1.18 545	1.10 565	0.67 497	0.88 529	0.62 507	0.31 581	0.33 629	0.33 595	0.30 592	0.30 555	0.28 548
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 535	0.28 483	0.99 588	0.40 324	0.30 466	1.03 579	0.56 561	1.10 521	0.99 527	0.97 547	1.22 552	1.06 550	0.69 507	1.07 580	0.95 591	0.19 425	0.11 224	0.16 243	0.13 229	0.22 481	0.21 484

fast-acv-ft	0.64 536	0.30 504	0.73 537	0.45 473	0.34 526	1.17 607	0.49 517	0.86 418	0.98 522	1.02 568	1.36 580	1.29 593	0.85 572	0.76 473	0.81 552	0.21 467	0.23 561	0.23 496	0.23 531	0.21 458	0.20 464

StereoDRNet	0.64 536	0.33 521	0.68 513	0.51 555	0.43 585	1.03 579	0.53 546	1.47 635	0.99 527	1.10 594	0.87 406	1.07 555	0.71 524	0.82 500	0.88 572	0.23 511	0.19 522	0.25 526	0.23 531	0.27 538	0.19 440

PSMNet_ROB	0.64 536	0.37 544	0.65 498	0.56 596	0.42 579	0.97 567	0.83 628	1.21 572	0.92 495	0.79 429	1.02 480	1.08 557	0.63 469	0.82 500	0.91 586	0.29 571	0.20 534	0.31 584	0.31 600	0.26 527	0.23 509

CBMV	0.64 536	0.35 532	0.41 279	0.42 407	0.25 310	1.01 574	0.77 621	1.13 535	1.09 573	1.17 602	1.22 552	1.04 544	0.75 538	0.88 529	0.63 511	0.28 564	0.30 608	0.34 597	0.30 592	0.26 527	0.26 531
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 540	0.36 537	1.30 627	0.39 281	0.26 358	0.57 405	0.63 580	0.80 397	1.03 546	0.80 431	1.43 596	0.91 504	0.76 541	1.08 583	1.87 652	0.16 310	0.12 289	0.17 290	0.14 268	0.20 434	0.16 366

TCMNet	0.66 540	0.39 562	0.98 587	0.59 608	0.61 637	0.96 565	0.55 555	1.05 502	0.90 483	0.84 472	1.14 530	0.89 497	0.65 486	0.85 519	1.01 603	0.26 543	0.26 585	0.31 584	0.28 584	0.32 567	0.29 555

YMNet	0.66 540	0.38 554	0.90 578	0.52 568	0.46 604	1.08 590	0.49 517	1.00 476	0.77 396	1.18 604	1.29 570	1.12 569	0.74 534	0.85 519	0.86 562	0.27 553	0.31 617	0.25 526	0.25 556	0.24 511	0.23 509

YMNet_1	0.66 540	0.38 554	0.90 578	0.52 568	0.46 604	1.08 590	0.49 517	1.00 476	0.77 396	1.18 604	1.29 570	1.12 569	0.74 534	0.85 519	0.86 562	0.27 553	0.31 617	0.25 526	0.25 556	0.24 511	0.23 509

DRN-Test	0.66 540	0.32 513	0.66 504	0.50 539	0.39 561	1.15 603	0.61 576	1.49 638	1.01 538	1.12 597	1.08 508	1.06 550	0.69 507	0.77 481	0.94 588	0.23 511	0.17 482	0.26 545	0.25 556	0.25 520	0.21 484

iinet-f	0.67 545	0.26 452	2.15 659	0.39 281	0.31 488	1.19 610	0.56 561	0.84 411	0.84 440	0.80 431	1.17 543	1.05 548	0.84 571	0.71 443	1.21 621	0.20 450	0.18 504	0.17 290	0.15 300	0.20 434	0.20 464

GASNet	0.67 545	0.72 634	0.96 584	0.70 641	0.48 609	0.62 441	0.47 503	1.08 514	1.03 546	0.94 533	0.82 374	0.93 512	0.83 569	1.33 619	0.80 549	0.31 581	0.22 551	0.29 575	0.28 584	0.44 615	0.24 518

FINET	0.67 545	0.42 573	1.00 589	0.46 494	0.43 585	0.83 541	0.89 636	1.08 514	1.50 634	0.87 491	1.14 530	0.71 413	0.68 503	0.92 547	0.70 529	0.36 616	0.30 608	0.26 545	0.24 547	0.35 585	0.33 583

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 545	0.81 643	0.73 537	0.53 578	0.37 545	1.40 625	0.53 546	1.04 497	0.79 415	0.88 501	0.94 433	0.95 516	0.53 402	0.93 553	0.58 493	0.39 622	0.30 608	0.57 646	0.31 600	0.53 636	0.30 564

PA-Net	0.67 545	0.43 575	0.83 564	0.50 539	0.53 622	0.94 559	0.68 597	1.10 521	1.14 584	0.80 431	0.88 414	0.87 488	0.77 548	1.02 572	0.88 572	0.24 523	0.41 646	0.29 575	0.44 637	0.26 527	0.34 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 550	0.36 537	1.10 600	0.51 555	0.42 579	1.08 590	0.50 522	1.21 572	1.16 586	1.00 560	1.37 583	1.06 550	0.79 555	0.92 547	0.94 588	0.25 533	0.24 570	0.24 513	0.22 515	0.23 498	0.26 531

NaN_ROB	0.69 550	0.44 580	0.69 519	0.51 555	0.33 517	0.97 567	1.06 651	1.22 580	1.19 592	1.24 616	0.96 446	1.08 557	0.78 553	1.20 600	0.67 522	0.24 523	0.30 608	0.23 496	0.24 547	0.23 498	0.25 525

GANet	0.70 552	0.37 544	0.55 451	0.51 555	0.34 526	0.94 559	0.96 644	1.08 514	0.94 508	1.04 577	1.98 637	1.13 575	0.88 581	1.12 590	0.66 519	0.25 533	0.26 585	0.27 558	0.22 515	0.31 561	0.22 502

DISCO	0.70 552	0.26 452	0.68 513	0.44 448	0.31 488	1.14 601	0.51 538	1.23 585	1.23 599	0.81 444	1.05 495	1.50 625	0.85 572	1.82 650	1.03 604	0.19 425	0.15 430	0.18 343	0.16 334	0.24 511	0.23 509

XPNet_ROB	0.70 552	0.35 532	0.68 513	0.52 568	0.40 566	0.79 521	0.85 634	1.16 556	0.94 508	1.33 623	1.15 536	1.38 612	0.83 569	1.03 574	0.90 584	0.32 593	0.25 578	0.26 545	0.24 547	0.31 561	0.28 548

ETE_ROB	0.70 552	0.49 592	0.73 537	0.56 596	0.36 538	0.79 521	0.87 635	1.14 544	0.93 501	1.19 606	1.18 545	1.39 613	0.82 564	0.99 563	0.80 549	0.26 543	0.21 544	0.31 584	0.26 571	0.33 574	0.34 591

Wz-Net-LNSev	0.71 556	0.51 600	1.36 637	0.50 539	0.41 573	1.15 603	0.69 602	1.21 572	1.07 568	1.02 568	1.12 518	1.08 557	0.87 577	0.89 535	0.89 582	0.24 523	0.22 551	0.21 460	0.19 448	0.26 527	0.26 531

APVNet	0.71 556	0.37 544	0.89 577	0.56 596	0.45 596	1.18 609	0.68 597	1.41 629	0.85 448	0.81 444	1.15 536	1.04 544	0.81 560	1.10 587	1.17 618	0.26 543	0.28 598	0.32 590	0.31 600	0.29 546	0.30 564

Syn2CoEx	0.71 556	0.51 600	0.95 582	0.64 623	0.45 596	0.91 553	0.53 546	1.48 636	1.13 581	0.93 530	1.35 579	1.02 540	0.99 604	0.92 547	0.80 549	0.30 578	0.27 594	0.28 566	0.24 547	0.23 498	0.24 518

DANet	0.71 556	0.45 584	0.91 580	0.59 608	0.40 566	0.81 530	0.40 447	0.97 466	0.84 440	1.20 611	1.22 552	1.33 604	0.88 581	1.16 594	1.24 622	0.27 553	0.23 561	0.31 584	0.25 556	0.35 585	0.32 578
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 560	0.35 532	0.64 492	0.53 578	0.67 643	1.31 621	0.67 592	1.20 570	1.18 590	1.05 579	0.87 406	1.27 590	0.93 594	0.93 553	1.27 626	0.22 494	0.16 462	0.26 545	0.23 531	0.40 603	0.39 612

NCCL2	0.72 560	0.41 571	0.65 498	0.64 623	0.44 592	0.98 571	1.20 659	1.11 527	1.00 534	0.98 552	0.96 446	1.49 624	0.87 577	0.90 537	0.79 547	0.31 581	0.26 585	0.39 614	0.39 624	0.32 567	0.32 578

FAT-Stereo	0.73 562	0.33 521	0.75 548	0.49 525	0.37 545	0.71 492	0.59 568	1.36 621	1.30 616	1.03 576	1.40 589	1.59 634	1.15 620	0.87 526	0.86 562	0.28 564	0.28 598	0.28 566	0.23 531	0.28 542	0.38 609

DStereoRT	0.74 563	0.19 221	0.50 412	0.51 555	0.33 517	1.10 594	0.34 328	0.82 403	0.76 387	0.78 424	1.05 495	0.51 296	0.73 531	0.76 473	0.48 453	0.16 310	0.13 360	3.96 701	1.37 691	0.19 416	0.14 287

S-Stereo	0.74 563	0.35 532	0.96 584	0.56 596	0.45 596	0.82 538	0.60 571	1.24 592	1.60 646	0.96 542	1.41 591	1.12 569	0.94 595	0.80 494	1.04 607	0.26 543	0.31 617	0.28 566	0.25 556	0.32 567	0.47 638

LALA_ROB	0.74 563	0.43 575	0.69 519	0.54 585	0.40 566	1.01 574	0.95 643	1.21 572	1.07 568	1.22 613	1.12 518	1.56 631	0.79 555	1.04 576	0.86 562	0.33 602	0.22 551	0.35 599	0.30 592	0.35 585	0.31 574

w-ln-seven-2	0.76 566	0.43 575	2.32 661	0.52 568	0.38 555	0.90 552	0.65 586	1.11 527	1.12 580	1.19 606	1.28 566	1.09 561	0.99 604	1.07 580	0.87 568	0.20 450	0.19 522	0.23 496	0.22 515	0.26 527	0.22 502

PSMNet-RUCA	0.76 566	0.75 637	1.08 599	1.01 658	0.90 654	0.69 482	0.50 522	1.11 527	1.03 546	0.78 424	1.11 514	0.80 467	0.72 528	0.88 529	0.63 511	0.53 650	0.27 594	0.76 654	0.46 638	0.66 650	0.47 638

Wz-Net-MNSev	0.76 566	0.40 567	1.34 632	0.50 539	0.40 566	1.44 631	0.83 628	1.15 548	1.16 586	1.25 618	1.20 550	1.13 575	0.81 560	1.16 594	1.00 602	0.22 494	0.19 522	0.24 513	0.23 531	0.28 542	0.26 531

DGSMNet	0.76 566	0.55 613	1.29 626	0.58 604	0.62 638	0.94 559	0.70 607	1.26 598	1.11 575	0.83 465	1.24 559	1.00 531	0.71 524	1.03 574	0.81 552	0.34 608	0.29 603	0.41 621	0.40 627	0.57 642	0.55 650

RP	0.76 566	0.36 537	0.63 487	0.66 631	0.58 634	0.80 525	0.55 555	1.14 544	1.22 598	0.97 547	1.65 616	1.43 618	1.32 634	1.01 567	0.84 557	0.33 602	0.30 608	0.36 604	0.30 592	0.34 580	0.34 591

edge stereo	0.76 566	0.38 554	0.74 542	0.52 568	0.43 585	0.80 525	0.53 546	1.28 603	1.06 562	1.28 619	1.38 588	1.81 639	1.11 617	1.08 583	0.85 561	0.33 602	0.32 623	0.41 621	0.28 584	0.32 567	0.36 598

NCC-stereo	0.78 572	0.40 567	0.76 553	0.61 616	0.67 643	0.81 530	0.69 602	1.54 647	1.11 575	0.90 513	1.36 580	1.33 604	1.16 621	1.19 598	0.88 572	0.31 581	0.30 608	0.37 609	0.48 647	0.33 574	0.33 583

Nwc_Net	0.78 572	0.38 554	0.73 537	0.60 614	0.55 626	1.05 584	0.55 555	1.67 656	1.05 556	0.88 501	1.86 631	1.40 615	1.09 615	1.10 587	0.87 568	0.30 578	0.25 578	0.36 604	0.38 620	0.29 546	0.29 555

Abc-Net	0.78 572	0.40 567	0.76 553	0.61 616	0.67 643	0.81 530	0.69 602	1.54 647	1.11 575	0.90 513	1.36 580	1.33 604	1.16 621	1.19 598	0.88 572	0.31 581	0.30 608	0.37 609	0.48 647	0.33 574	0.33 583
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 575	0.59 618	0.71 528	0.65 628	0.65 641	0.92 558	0.58 565	1.29 604	1.05 556	1.07 586	1.45 602	1.47 622	1.03 609	1.21 604	0.88 572	0.32 593	0.30 608	0.48 636	0.40 627	0.37 596	0.37 603

stereogan	0.80 576	0.31 509	0.71 528	0.59 608	0.50 613	1.72 648	0.48 511	1.35 618	1.37 621	1.00 560	1.46 604	1.56 631	0.95 598	1.29 614	0.84 557	0.28 564	0.29 603	0.29 575	0.25 556	0.38 600	0.38 609

ADCRef	0.80 576	0.43 575	1.32 630	0.50 539	0.45 596	1.07 586	0.51 538	1.07 510	0.98 522	1.17 602	1.42 593	0.87 488	0.91 584	0.85 519	3.19 672	0.18 393	0.16 462	0.23 496	0.23 531	0.22 481	0.21 484

GANetREF_RVC	0.80 576	0.75 637	0.86 571	0.66 631	0.42 579	1.15 603	0.98 645	1.14 544	1.19 592	1.01 565	1.02 480	1.10 565	0.90 583	1.15 592	0.76 542	0.48 640	0.39 643	0.57 646	0.38 620	0.63 648	0.46 633
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
AF-Net	0.81 579	0.39 562	0.68 513	0.64 623	0.54 624	0.91 553	0.51 538	1.61 652	1.31 617	0.96 542	2.02 639	1.46 619	1.26 632	1.11 589	0.99 598	0.32 593	0.24 570	0.39 614	0.27 578	0.30 555	0.25 525

SQANet	0.82 580	0.74 636	0.67 508	1.13 663	0.98 662	1.11 595	0.47 503	1.07 510	0.83 435	0.91 518	1.05 495	1.03 542	0.74 534	1.01 567	0.64 514	0.61 654	0.24 570	1.03 664	0.35 615	1.18 668	0.58 651

Anonymous_2	0.82 580	0.44 580	0.63 487	0.40 324	0.43 585	0.80 525	0.52 541	0.72 354	0.77 396	0.71 383	0.60 275	0.87 488	0.76 541	0.75 469	0.58 493	0.52 646	0.54 661	0.54 644	4.82 704	0.56 640	0.40 615

ccnet	0.82 580	0.57 616	0.75 548	0.54 585	0.59 635	1.09 593	0.66 589	1.38 624	0.94 508	1.12 597	1.44 599	1.29 593	0.92 589	0.95 562	1.24 622	0.49 642	0.42 648	0.50 641	0.47 645	0.51 631	0.46 633

psmorigin	0.82 580	0.51 600	2.09 657	0.49 525	0.41 573	0.85 545	0.50 522	1.04 497	0.88 466	1.45 628	1.43 596	1.50 625	1.06 612	1.22 606	0.97 594	0.31 581	0.32 623	0.27 558	0.27 578	0.33 574	0.42 620

STTRV1_RVC	0.82 580	0.59 618	1.16 607	0.67 634	0.81 650	1.11 595	0.63 580	1.30 607	1.11 575	0.98 552	1.33 577	1.08 557	0.95 598	1.26 610	0.87 568	0.55 652	0.25 578	0.43 623	0.39 624	0.58 645	0.40 615

CC-Net-ROB	0.82 580	0.96 655	0.85 566	0.58 604	0.45 596	1.27 619	0.70 607	1.17 561	1.02 541	0.83 465	1.23 557	0.90 502	0.77 548	1.06 577	0.69 526	0.46 636	0.34 631	1.71 672	0.38 620	0.59 646	0.36 598

GCST	0.83 586	1.22 666	0.74 542	1.58 671	1.01 665	1.06 585	0.23 113	0.78 390	0.78 406	0.97 547	0.65 290	0.78 456	0.35 272	0.92 547	0.34 310	0.96 665	0.65 667	1.20 666	0.81 670	0.91 657	0.70 655

aanetorigin	0.83 586	0.56 614	1.87 654	0.49 525	0.38 555	0.56 399	0.66 589	0.70 341	1.00 534	2.42 670	2.02 639	1.31 596	1.18 624	0.93 553	1.13 617	0.20 450	0.18 504	0.20 418	0.19 448	0.27 538	0.30 564

CSAN	0.83 586	0.49 592	0.77 558	0.60 614	0.41 573	1.14 601	1.06 651	1.19 565	1.46 632	1.32 621	1.43 596	1.37 611	1.19 626	1.27 613	0.86 562	0.39 622	0.31 617	0.36 604	0.37 617	0.35 585	0.34 591

SDNR	0.86 589	0.37 544	1.47 643	0.40 324	0.38 555	3.38 681	0.33 311	0.90 437	0.98 522	0.99 555	2.09 642	0.59 346	0.71 524	1.29 614	0.70 529	0.51 645	0.56 663	0.36 604	0.26 571	0.43 614	0.46 633

RTSC	0.87 590	0.48 588	1.23 619	0.52 568	0.37 545	1.13 600	0.50 522	1.34 614	1.79 652	1.51 632	1.24 559	1.12 569	0.81 560	1.62 638	2.16 658	0.25 533	0.19 522	0.23 496	0.24 547	0.30 555	0.31 574

PWC_ROB	0.87 590	0.52 608	1.28 623	0.50 539	0.32 505	0.91 553	0.37 392	1.36 621	1.46 632	1.61 639	2.59 657	1.16 580	1.01 608	1.34 621	1.40 634	0.25 533	0.18 504	0.28 566	0.20 474	0.29 546	0.28 548

UDG	0.88 592	0.82 646	0.67 508	1.00 657	0.96 659	1.02 576	0.57 564	1.13 535	0.99 527	0.90 513	0.97 459	1.31 596	0.99 604	0.85 519	0.84 557	0.54 651	0.32 623	1.77 673	0.40 627	0.94 659	0.66 654

FBW_ROB	0.88 592	0.50 596	0.85 566	0.55 593	0.40 566	1.17 607	0.78 623	1.50 639	1.37 621	1.33 623	1.27 564	1.48 623	1.00 607	2.57 674	0.98 597	0.25 533	0.32 623	0.45 627	0.30 592	0.34 580	0.28 548

XQC	0.89 594	0.65 628	1.31 628	0.67 634	0.52 621	1.22 613	0.68 597	1.26 598	1.52 635	1.14 600	1.11 514	1.28 592	1.04 611	1.40 629	1.77 646	0.38 620	0.24 570	0.37 609	0.31 600	0.53 636	0.47 638

DeepPrunerF	0.89 594	0.52 608	3.43 673	0.68 638	0.81 650	0.72 499	0.72 615	1.22 580	1.99 658	0.93 530	1.01 471	0.87 488	0.86 574	1.08 583	0.95 591	0.34 608	0.28 598	0.43 623	0.39 624	0.30 555	0.32 578

PWCDC_ROB	0.89 594	0.49 592	0.80 562	0.74 645	0.40 566	1.03 579	0.39 436	1.33 612	2.35 669	1.02 568	3.77 675	0.81 470	0.92 589	1.20 600	0.90 584	0.34 608	0.22 551	0.24 513	0.20 474	0.34 580	0.29 555

PASM	0.90 597	0.64 627	1.69 648	0.69 640	0.69 646	0.78 518	0.84 631	1.03 494	1.26 610	1.19 606	1.15 536	1.31 596	0.98 603	1.24 608	1.03 604	0.52 646	0.56 663	0.59 649	0.66 662	0.56 640	0.54 649

Wz-Net-SNSev	0.91 598	0.73 635	2.13 658	0.56 596	0.45 596	0.95 562	1.13 656	1.34 614	1.24 601	1.02 568	1.30 573	1.46 619	0.86 574	1.81 649	1.50 636	0.25 533	0.23 561	0.25 526	0.26 571	0.32 567	0.29 555

MDST_ROB	0.91 598	0.27 469	0.85 566	0.63 622	0.41 573	2.53 664	0.71 613	1.60 650	1.13 581	2.83 677	1.73 622	0.97 521	0.69 507	1.61 637	0.73 537	0.25 533	0.22 551	0.32 590	0.28 584	0.25 520	0.24 518

PDISCO_ROB	0.91 598	0.48 588	1.06 595	0.99 655	0.97 660	1.67 646	0.63 580	1.64 654	1.59 643	1.06 583	1.18 545	1.31 596	0.79 555	1.55 632	0.97 594	0.49 642	0.22 551	0.45 627	0.40 627	0.45 619	0.37 603

SHD	0.93 601	0.50 596	1.18 613	0.59 608	0.46 604	0.97 567	0.48 511	1.70 658	2.15 660	1.58 636	1.37 583	1.42 616	1.19 626	1.31 617	1.60 639	0.31 581	0.26 585	0.32 590	0.33 610	0.40 603	0.42 620

G-Net	0.95 602	0.46 586	1.04 593	0.64 623	0.48 609	2.12 660	0.64 584	1.01 486	0.87 462	1.75 648	2.82 664	1.30 595	1.64 655	1.06 577	0.96 593	0.36 616	0.29 603	0.35 599	0.25 556	0.45 619	0.42 620

DStereoO	0.96 603	0.70 633	0.72 533	0.62 620	0.45 596	0.74 501	0.92 641	1.09 518	1.29 615	1.19 606	1.23 557	0.99 527	1.71 657	1.29 614	0.99 598	2.01 688	0.35 633	0.77 655	0.30 592	1.42 670	0.38 609

w-ln-seven	0.96 603	0.48 588	2.41 664	0.54 585	0.50 613	1.41 627	0.70 607	1.67 656	1.81 653	1.49 629	1.50 606	1.26 588	0.87 577	1.15 592	1.80 650	0.23 511	0.21 544	0.25 526	0.25 556	0.31 561	0.26 531

anonymity	0.97 605	0.89 650	1.05 594	0.92 653	1.03 666	0.97 567	0.81 627	1.29 604	0.91 490	1.07 586	0.98 460	1.00 531	0.95 598	1.02 572	0.92 587	0.96 665	0.95 687	0.90 661	0.91 677	0.92 658	0.94 666

SGM_RVC	0.97 605	0.28 483	0.41 279	0.39 281	0.22 198	1.55 637	0.73 617	1.51 642	1.25 607	2.25 666	1.92 633	2.58 661	1.56 649	2.02 659	1.19 620	0.27 553	0.27 594	0.27 558	0.25 556	0.25 520	0.25 525
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 607	0.42 573	1.88 655	0.53 578	0.41 573	1.59 640	1.26 665	2.21 669	1.43 627	1.10 594	1.11 514	1.46 619	1.95 666	1.34 621	1.26 624	0.34 608	0.25 578	0.25 526	0.21 497	0.46 622	0.37 603

z-mn7	1.00 608	0.50 596	1.70 650	0.53 578	0.36 538	1.75 649	0.71 613	1.22 580	2.28 664	0.96 542	2.54 653	1.42 616	0.95 598	2.19 666	1.54 637	0.22 494	0.19 522	0.21 460	0.20 474	0.27 538	0.25 525

Consistency-Raft	1.01 609	0.81 643	1.24 620	0.84 650	0.97 660	0.81 530	0.84 631	1.30 607	1.59 643	1.05 579	1.68 621	1.12 569	0.91 584	0.92 547	1.11 612	0.65 655	0.74 671	0.79 657	0.90 674	1.06 666	0.79 660

xxxx	1.01 609	0.22 349	0.43 313	0.36 188	0.21 169	0.82 538	0.36 375	1.32 610	0.88 466	0.71 383	0.94 433	0.97 521	0.63 469	0.64 387	10.58 695	0.20 450	0.16 462	0.18 343	0.17 389	0.19 416	0.19 440

test_xeample	1.01 609	0.21 308	0.42 300	0.35 160	0.21 169	0.71 492	0.39 436	1.23 585	0.86 453	0.81 444	1.04 491	0.69 404	0.61 456	0.69 431	10.93 696	0.19 425	0.15 430	0.18 343	0.17 389	0.18 382	0.17 389

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 612	0.57 616	1.51 645	0.67 634	0.50 613	2.57 665	1.66 681	1.20 570	1.43 627	1.38 625	1.57 613	1.33 604	0.92 589	1.64 641	0.88 572	0.37 619	0.39 643	0.46 630	0.60 659	0.41 609	0.40 615

ADCPNet	1.03 613	0.48 588	2.70 666	0.54 585	0.42 579	1.40 625	0.75 619	1.13 535	1.07 568	1.22 613	1.42 593	1.68 636	1.09 615	1.36 626	3.45 676	0.30 578	0.28 598	0.29 575	0.32 607	0.37 596	0.35 596

MSAF-DinoV2	1.04 614	0.38 554	1.32 630	0.54 585	0.29 447	0.89 550	0.72 615	1.52 645	1.24 601	1.05 579	1.41 591	2.98 665	1.49 644	2.74 675	2.83 670	0.22 494	0.14 399	0.20 418	0.22 515	0.32 567	0.32 578

otaku	1.04 614	0.93 652	0.88 573	1.33 669	1.05 668	1.66 644	0.70 607	1.40 628	1.18 590	1.08 590	1.32 576	1.33 604	0.91 584	1.23 607	0.76 542	0.72 658	0.46 658	1.24 667	0.50 652	1.40 669	0.75 656

SuperB	1.04 614	0.37 544	4.81 681	0.43 428	0.31 488	0.99 572	0.46 496	1.02 490	2.09 659	1.09 592	1.09 511	0.75 441	0.81 560	1.06 577	1.76 645	0.19 425	0.15 430	0.17 290	0.15 300	2.82 695	0.26 531

ADCL	1.04 614	0.38 554	1.35 633	0.50 539	0.39 561	1.61 641	0.89 636	1.29 604	1.39 624	1.29 620	1.50 606	1.24 586	1.24 629	1.37 627	4.87 684	0.21 467	0.19 522	0.25 526	0.25 556	0.29 546	0.27 541

test_sample9	1.05 618	0.36 537	0.72 533	0.38 249	0.30 466	0.71 492	0.43 480	1.06 506	0.88 466	0.92 526	0.86 398	0.85 477	0.69 507	1.20 600	1.36 630	0.41 627	8.41 705	0.40 617	0.41 632	0.36 591	0.33 583

DDUNet	1.06 619	2.56 694	0.68 513	1.21 665	1.26 671	1.03 579	0.69 602	1.11 527	0.94 508	0.96 542	1.22 552	1.27 590	0.82 564	0.93 553	0.72 536	0.84 662	0.38 639	1.99 676	0.60 659	1.10 667	0.85 662

ADCP+	1.06 619	0.35 532	1.51 645	0.49 525	0.51 617	1.45 632	0.55 555	1.25 596	1.03 546	1.16 601	1.15 536	1.10 565	1.07 614	1.56 634	6.75 691	0.19 425	0.16 462	0.23 496	0.21 497	0.28 542	0.21 484

Selective-IGEV-i16pb	1.07 621	0.24 409	9.45 688	0.41 361	0.32 505	1.76 650	0.59 568	1.00 476	1.54 638	0.66 351	1.20 550	0.98 525	0.57 429	0.78 486	0.62 507	0.27 553	0.17 482	0.18 343	0.20 474	0.21 458	0.23 509

SAMSARA	1.07 621	0.65 628	1.19 614	1.06 662	0.90 654	1.76 650	1.76 685	1.46 634	1.44 630	1.51 632	1.16 541	2.00 648	1.14 619	1.48 630	1.31 628	0.39 622	0.44 655	0.35 599	0.38 620	0.49 628	0.49 644

SANet	1.07 621	0.41 571	1.06 595	0.48 510	0.30 466	1.41 627	0.94 642	1.42 630	3.36 682	1.58 636	2.43 650	2.33 656	1.70 656	1.34 621	1.07 609	0.28 564	0.24 570	0.26 545	0.23 531	0.34 580	0.30 564

zh-mn7	1.08 624	0.65 628	4.00 677	0.52 568	0.38 555	1.16 606	0.62 578	1.15 548	1.77 651	1.74 647	2.31 643	1.17 581	0.91 584	2.10 661	1.77 646	0.24 523	0.21 544	0.22 475	0.22 515	0.25 520	0.28 548

zh-sn7	1.09 625	0.75 637	3.23 671	0.57 602	0.42 579	1.11 595	0.89 636	1.19 565	1.27 611	1.41 627	1.98 637	1.25 587	1.47 643	1.99 658	2.62 667	0.26 543	0.26 585	0.26 545	0.27 578	0.35 585	0.30 564

Ntro	1.09 625	0.97 658	0.91 580	1.44 670	1.19 670	1.69 647	0.80 626	1.35 618	1.25 607	1.00 560	1.29 570	1.31 596	0.97 602	1.26 610	0.84 557	0.84 662	0.43 653	1.36 668	0.50 652	1.56 671	0.78 658

MFN_U_SF_RVC	1.09 625	0.59 618	1.97 656	0.67 634	0.44 592	1.93 654	0.60 571	1.85 662	1.36 619	1.61 639	1.54 611	1.95 647	1.37 637	1.64 641	1.73 642	0.40 626	0.37 637	0.45 627	0.48 647	0.44 615	0.44 627

AANet	1.13 628	1.01 660	2.99 669	0.44 448	0.37 545	0.91 553	0.54 550	1.27 600	2.31 667	2.35 668	2.37 649	2.22 651	1.53 645	1.18 597	1.43 635	0.32 593	0.23 561	0.28 566	0.25 556	0.35 585	0.33 583

Wz-Net-TNSev	1.14 629	1.06 663	4.32 680	0.49 525	0.42 579	1.51 635	1.11 655	1.48 636	1.40 626	1.22 613	1.26 563	1.58 633	1.43 641	1.76 647	1.70 641	0.32 593	0.31 617	0.26 545	0.30 592	0.41 609	0.41 619

ADCMid	1.14 629	0.52 608	2.23 660	0.53 578	0.43 585	1.07 586	0.75 619	1.23 585	1.05 556	2.15 662	1.44 599	1.50 625	1.43 641	1.56 634	5.01 685	0.26 543	0.24 570	0.29 575	0.31 600	0.37 596	0.33 583

MFMNet_re	1.14 629	0.97 658	1.19 614	0.99 655	0.95 658	1.25 617	1.22 662	1.39 625	1.55 639	1.69 646	1.67 620	1.21 583	1.53 645	1.12 590	0.99 598	0.87 664	0.75 675	0.79 657	0.75 666	0.90 656	0.94 666

WCMA_ROB	1.14 629	0.36 537	0.76 553	0.49 525	0.44 592	1.23 615	0.67 592	1.11 527	1.23 599	2.84 678	3.95 681	3.28 672	1.83 662	1.25 609	0.99 598	0.44 632	0.34 631	0.34 597	0.37 617	0.41 609	0.40 615

AnyNet_C32	1.16 633	0.62 625	2.40 663	0.57 602	0.55 626	1.41 627	1.34 671	1.18 564	1.24 601	1.49 629	1.42 593	1.39 613	1.20 628	1.55 632	4.82 683	0.29 571	0.28 598	0.29 575	0.34 612	0.38 600	0.42 620

222	1.18 634	0.22 349	0.44 323	0.37 212	0.22 198	0.79 521	0.37 392	1.31 609	0.89 480	0.92 526	1.08 508	0.72 422	0.71 524	0.66 403	13.89 699	0.20 450	0.15 430	0.17 290	0.16 334	0.18 382	0.19 440

WZ-Net	1.19 635	0.59 618	4.07 678	0.62 620	0.51 617	1.34 622	1.31 670	1.32 610	1.74 650	1.53 635	1.65 616	1.74 638	1.28 633	2.25 668	2.01 655	0.27 553	0.21 544	0.23 496	0.25 556	0.40 603	0.39 612

MSMD_ROB	1.21 636	0.49 592	0.62 477	0.59 608	0.50 613	1.62 643	0.67 592	1.23 585	1.24 601	2.45 671	3.77 675	3.09 669	2.98 682	1.32 618	0.81 552	0.45 634	0.41 646	0.49 639	0.51 654	0.47 625	0.44 627

pmcnn	1.23 637	0.29 495	0.96 584	0.40 324	0.23 247	0.95 562	0.69 602	1.16 556	1.28 613	1.67 645	2.33 645	11.15 701	0.86 574	0.93 553	0.88 572	0.15 254	0.12 289	0.12 49	0.10 83	0.15 264	0.15 319

NVStereoNet_ROB	1.24 638	0.90 651	1.13 604	0.86 651	0.88 653	1.11 595	0.99 647	1.42 630	1.53 636	1.59 638	2.48 651	2.24 653	1.53 645	1.96 657	1.30 627	0.76 660	0.70 668	0.78 656	1.00 680	0.71 653	0.88 664
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 639	0.36 537	0.72 533	0.38 249	0.30 466	0.71 492	0.43 480	1.13 535	0.75 378	1.50 631	0.95 442	3.29 673	1.59 651	1.20 600	1.36 630	0.41 627	8.41 705	0.40 617	0.41 632	0.36 591	0.33 583

SPS-STEREO	1.25 639	0.93 652	1.06 595	1.04 660	1.03 666	1.41 627	0.91 640	1.51 642	1.19 592	2.09 660	1.83 628	1.94 646	1.39 638	1.62 638	1.39 633	0.97 667	0.94 686	0.90 661	0.89 673	0.96 661	0.96 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 641	0.67 631	1.28 623	0.74 645	0.62 638	1.50 634	0.84 631	1.99 665	2.96 676	2.18 663	2.36 648	1.85 643	1.95 666	1.92 654	1.94 653	0.39 622	0.36 636	0.49 639	0.37 617	0.51 631	0.64 652

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 642	0.87 649	1.76 652	0.86 651	0.56 629	4.29 686	1.79 686	1.50 639	1.98 657	1.61 639	1.85 630	1.84 641	1.41 639	1.89 652	1.36 630	0.48 640	0.40 645	0.56 645	0.57 657	0.69 651	0.48 641

MeshStereo	1.34 642	0.43 575	0.54 446	0.44 448	0.34 526	1.66 644	0.60 571	1.94 663	1.37 621	4.47 691	3.25 666	4.71 682	1.94 665	1.92 654	1.17 618	0.35 612	0.35 633	0.37 609	0.31 600	0.32 567	0.32 578
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
RainbowNet	1.35 644	1.49 674	1.19 614	1.88 679	1.45 672	1.48 633	1.07 653	1.61 652	1.55 639	1.20 611	1.59 614	1.54 629	1.13 618	1.34 621	0.97 594	1.36 680	0.70 668	1.82 674	0.79 669	1.71 674	1.07 675

ACVNet-4b	1.35 644	1.31 669	1.10 600	1.90 680	1.59 674	1.92 653	0.77 621	1.52 645	1.62 647	1.05 579	1.60 615	2.11 650	0.94 595	1.64 641	0.77 546	1.30 677	0.35 633	2.03 680	0.67 663	1.88 682	0.84 661

SGM+DAISY	1.35 644	0.94 654	1.25 621	0.96 654	1.00 664	1.52 636	1.02 650	1.34 614	1.21 596	2.64 673	2.65 659	2.44 658	1.56 649	1.64 641	1.26 624	0.97 667	0.95 687	0.90 661	0.90 674	0.94 659	0.96 669

FCDSN-DC	1.39 647	0.56 614	0.65 498	0.74 645	0.59 635	1.38 624	0.63 580	1.35 618	1.39 624	3.26 685	4.50 687	4.61 680	2.63 677	1.58 636	1.03 604	0.46 636	0.42 648	0.48 636	0.47 645	0.50 630	0.50 645
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 648	0.20 268	0.48 386	0.44 448	0.25 310	0.29 137	0.31 271	0.65 287	0.68 337	0.97 547	0.86 398	0.67 398	0.62 463	0.64 387	20.63 705	0.16 310	0.11 224	0.19 387	0.15 300	0.19 416	0.12 193

ACVNet_1	1.46 649	1.33 670	1.12 603	1.91 681	1.62 675	1.83 652	0.98 645	2.00 666	1.85 655	1.39 626	1.53 610	2.32 655	1.53 645	1.34 621	1.11 612	1.30 677	0.50 660	2.06 682	0.58 658	1.93 684	0.95 668

EDNetEfficient	1.46 649	0.80 642	6.12 683	0.47 502	0.39 561	0.69 482	0.83 628	0.90 437	2.77 675	3.50 687	1.96 636	1.66 635	2.03 668	1.26 610	4.18 681	0.21 467	0.18 504	0.21 460	0.20 474	0.41 609	0.39 612

ADCS	1.51 651	0.61 622	3.42 672	0.59 608	0.51 617	1.27 619	1.08 654	1.59 649	1.81 653	1.91 656	1.66 618	1.51 628	1.42 640	1.94 656	8.60 693	0.33 602	0.32 623	0.33 595	0.36 616	0.44 615	0.42 620

AnyNet_C01	1.56 652	1.05 661	7.45 685	0.64 623	0.54 624	1.99 655	1.38 673	1.43 632	1.36 619	1.63 642	1.92 633	1.84 641	1.33 636	2.40 670	4.03 678	0.33 602	0.32 623	0.32 590	0.34 612	0.44 615	0.45 631

FC-DCNN	1.59 653	0.51 600	0.66 504	0.61 616	0.49 611	1.56 638	0.70 607	1.66 655	1.53 636	4.64 692	4.62 688	5.85 689	3.34 686	1.84 651	1.11 612	0.46 636	0.42 648	0.47 631	0.46 638	0.48 626	0.46 633

DispFullNet	1.60 654	2.63 695	2.75 667	2.56 690	1.79 682	1.24 616	0.47 503	1.37 623	1.45 631	1.87 652	1.50 606	1.55 630	2.46 672	2.04 660	1.04 607	0.59 653	0.18 504	2.32 685	0.68 664	2.29 688	1.14 677

ELAS_RVC	1.60 654	0.61 622	1.01 591	0.70 641	0.56 629	2.00 656	1.89 688	1.96 664	2.65 672	3.33 686	3.26 667	3.03 666	3.41 687	2.49 672	2.09 657	0.52 646	0.45 656	0.50 641	0.48 647	0.54 638	0.52 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 656	0.61 622	0.95 582	0.68 638	0.55 626	3.01 679	1.55 679	2.39 671	2.33 668	3.64 688	3.89 679	2.75 663	2.90 681	2.15 664	2.27 664	0.52 646	0.45 656	0.50 641	0.48 647	0.54 638	0.52 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 657	0.51 600	0.65 498	0.61 616	0.49 611	1.61 641	0.70 607	1.75 661	1.56 642	4.74 695	4.91 690	6.46 693	3.31 684	1.91 653	1.11 612	0.46 636	0.42 648	0.47 631	0.46 638	0.48 626	0.46 633

ACVNet_2	1.65 657	1.27 668	1.41 640	1.75 675	1.62 675	2.22 661	1.20 659	2.30 670	2.62 671	1.78 650	2.56 654	3.03 666	1.61 652	1.54 631	1.12 616	1.06 670	0.58 665	1.82 674	0.70 665	1.82 678	0.96 669

DStereoSA	1.73 659	0.63 626	1.57 647	0.80 649	0.79 649	1.26 618	1.30 666	1.34 614	1.43 627	1.24 616	7.52 698	0.92 509	7.68 694	1.65 645	2.29 665	0.41 627	0.29 603	0.63 650	0.60 659	1.04 664	1.18 682

IMH-64-1	1.86 660	1.62 679	1.16 607	2.20 684	1.89 684	2.33 662	1.30 666	2.89 675	2.29 665	1.66 643	2.80 662	2.49 659	1.61 652	2.10 661	1.78 648	1.60 681	0.74 671	2.43 686	1.02 681	2.12 685	1.17 680

IMH-64	1.86 660	1.62 679	1.16 607	2.20 684	1.89 684	2.33 662	1.30 666	2.89 675	2.29 665	1.66 643	2.80 662	2.49 659	1.61 652	2.10 661	1.78 648	1.60 681	0.74 671	2.43 686	1.02 681	2.12 685	1.17 680

DStereoFS	1.87 662	0.85 648	1.03 592	0.75 648	0.62 638	2.04 658	0.65 586	1.74 660	1.55 639	1.52 634	1.90 632	2.36 657	12.92 700	3.85 685	1.74 643	0.44 632	0.31 617	0.82 659	0.46 638	0.84 655	1.10 676

WAO-7	1.90 663	1.20 665	1.35 633	1.27 667	1.06 669	2.84 672	1.56 680	3.23 680	3.06 680	2.23 665	3.33 671	3.17 670	2.28 671	3.12 676	2.21 659	1.02 669	0.91 682	1.06 665	1.03 683	1.04 664	0.97 672

PWCK	1.92 664	1.66 682	3.12 670	1.65 672	0.91 656	2.84 672	2.26 692	2.10 667	2.41 670	2.36 669	2.31 643	2.22 651	1.82 660	3.43 679	2.03 656	1.61 683	0.71 670	1.51 669	0.82 671	1.69 673	0.91 665

MonStereo1	1.98 665	1.48 673	1.43 642	1.81 678	1.69 680	2.88 675	0.78 623	2.47 672	3.47 683	2.20 664	4.36 686	3.39 675	2.50 674	2.18 665	1.58 638	1.19 672	0.54 661	1.65 671	0.87 672	1.78 676	1.29 686

Dean	1.98 665	1.36 671	1.36 637	2.12 683	1.81 683	2.74 667	1.36 672	3.37 684	3.80 687	2.08 659	3.32 670	3.21 671	1.82 660	1.71 646	1.67 640	1.27 674	0.77 677	1.99 676	0.90 674	1.86 679	1.03 674

RTS	1.98 665	0.96 655	11.36 692	0.65 628	0.57 632	2.77 670	1.40 674	1.39 625	2.26 662	1.89 653	2.56 654	1.32 601	1.25 630	5.20 689	4.05 679	0.31 581	0.22 551	0.29 575	0.29 590	0.40 603	0.37 603

RTSA	1.98 665	0.96 655	11.36 692	0.65 628	0.57 632	2.77 670	1.40 674	1.39 625	2.26 662	1.89 653	2.56 654	1.32 601	1.25 630	5.20 689	4.05 679	0.31 581	0.22 551	0.29 575	0.29 590	0.40 603	0.37 603

WAO-6	2.04 669	1.50 675	1.16 607	1.70 673	1.67 679	2.69 666	1.44 677	3.06 677	3.63 686	1.98 657	3.27 668	3.54 678	2.07 669	2.36 669	2.22 661	1.31 679	0.91 682	2.04 681	1.22 690	1.73 675	1.27 685

IMH	2.04 669	1.62 679	1.20 617	2.20 684	1.89 684	2.91 678	1.30 666	3.11 678	3.03 678	1.81 651	3.35 672	3.03 666	1.90 663	2.48 671	1.80 650	1.66 684	0.77 677	2.45 688	1.04 684	2.15 687	1.19 684

LVE	2.12 671	1.44 672	1.36 637	1.99 682	1.78 681	2.75 668	1.79 686	2.82 674	3.95 688	1.90 655	4.33 685	3.52 677	1.81 659	2.24 667	1.74 643	1.74 685	0.87 680	2.06 682	1.13 686	1.91 683	1.35 687

MADNet+	2.23 672	2.43 691	10.85 691	1.22 666	0.91 656	2.76 669	1.40 674	2.12 668	1.67 649	1.32 621	1.74 624	1.86 644	1.74 658	6.25 692	4.41 682	0.65 655	0.64 666	0.58 648	0.54 656	0.80 654	0.76 657

KSHMR	2.57 673	1.93 685	1.69 648	2.63 692	2.42 691	2.86 674	2.07 689	3.27 682	6.50 692	2.49 672	3.36 673	3.41 676	1.92 664	2.49 672	1.94 653	2.13 691	1.40 694	2.79 696	1.50 694	2.73 693	1.77 690

notaker	2.76 674	2.29 690	1.80 653	2.96 694	2.58 695	2.90 677	1.75 684	3.24 681	3.05 679	2.78 676	4.24 684	6.15 692	2.51 675	3.34 678	2.75 669	2.31 693	1.18 690	3.00 697	1.65 695	2.84 696	1.97 692

JetBlue	2.78 675	1.26 667	7.04 684	1.16 664	1.48 673	8.00 694	6.02 699	2.60 673	1.92 656	2.12 661	2.64 658	3.34 674	3.05 683	6.49 693	3.39 674	0.78 661	0.76 676	0.75 653	0.76 667	0.97 663	1.18 682

WAO-8	2.92 676	1.55 677	1.35 633	1.79 676	1.63 677	5.23 688	1.22 662	4.58 692	12.56 700	2.84 678	4.07 683	4.83 683	2.72 679	3.49 680	2.25 662	1.27 674	0.91 682	1.99 676	1.15 688	1.86 679	1.15 678

Venus	2.92 676	1.55 677	1.35 633	1.79 676	1.63 677	5.23 688	1.22 662	4.58 692	12.56 700	2.84 678	4.06 682	4.83 683	2.72 679	3.49 680	2.25 662	1.27 674	0.91 682	1.99 676	1.15 688	1.86 679	1.15 678

ktn	2.98 678	2.25 689	1.73 651	2.84 693	2.53 694	3.76 685	2.15 690	3.70 686	5.47 691	2.75 675	5.17 694	5.94 690	2.48 673	3.23 677	2.46 666	2.34 695	1.44 695	2.78 695	2.03 697	2.45 691	2.01 694

TorneroNet-64	3.44 679	1.86 683	1.42 641	2.58 691	2.28 689	6.87 691	1.68 682	4.70 694	12.03 697	2.31 667	5.59 695	8.25 696	2.55 676	3.97 686	2.73 668	1.81 686	0.74 671	2.57 690	1.07 685	2.35 689	1.44 688

UNDER WATER	3.46 680	2.07 688	3.64 675	3.09 695	2.48 692	3.75 684	2.42 694	3.31 683	13.77 702	2.90 682	2.95 665	5.84 688	3.69 688	3.69 682	3.48 677	2.07 690	1.11 689	2.70 694	1.40 692	2.84 696	1.98 693

light-stereo	3.53 681	1.05 661	10.69 690	9.45 704	6.82 699	2.10 659	0.64 584	3.71 687	2.70 674	4.77 696	4.98 691	6.83 694	1.32 634	6.71 694	1.35 629	1.20 673	1.29 693	0.66 651	0.77 668	1.79 677	1.85 691

UNDER WATER-64	3.53 681	2.01 686	3.94 676	3.22 697	2.49 693	5.41 690	2.60 695	3.43 685	12.41 699	3.03 683	2.68 660	6.07 691	4.04 689	3.79 684	3.33 673	2.02 689	1.24 692	2.63 691	1.46 693	2.78 694	2.08 695

MultiAttention	3.58 683	0.24 409	0.62 477	0.54 585	0.34 526	22.90 705	2.72 696	1.60 650	1.13 581	0.80 431	1.81 627	1.14 578	0.43 345	35.29 718	0.61 504	0.17 359	0.12 289	0.23 496	0.23 531	0.34 580	0.29 555

DPSimNet_ROB	3.58 683	2.45 692	8.57 686	2.53 688	2.37 690	2.88 675	3.77 698	3.14 679	3.23 681	4.71 694	3.86 678	4.68 681	4.87 692	4.07 687	5.62 686	2.33 694	2.33 698	2.47 689	2.52 698	2.51 692	2.64 697

MADNet++	4.03 685	2.70 696	3.44 674	3.72 699	3.44 698	4.44 687	3.52 697	3.95 690	3.61 685	4.46 690	4.98 691	4.10 679	4.58 691	7.00 696	5.89 687	3.74 697	3.67 702	3.27 699	2.71 700	3.70 700	3.66 700

SGM-ForestM	4.04 686	0.32 513	0.46 353	0.43 428	0.27 393	7.50 693	1.45 678	3.84 688	4.24 689	8.19 701	6.76 696	19.00 711	9.08 695	10.74 701	6.62 690	0.31 581	0.33 629	0.32 590	0.32 607	0.29 546	0.29 555

MANE	4.13 687	0.51 600	0.64 492	0.66 631	0.56 629	6.89 692	0.99 647	7.55 697	12.04 698	6.68 699	8.57 700	10.69 700	9.45 696	7.59 698	6.39 689	0.49 642	0.43 653	0.48 636	0.98 678	0.49 628	0.48 641

xyz-stereo	4.23 688	0.17 142	61.76 727	0.34 117	0.16 24	12.16 698	0.37 392	0.58 236	0.68 337	1.01 565	3.36 673	0.77 454	0.82 564	1.21 604	0.40 385	0.12 61	0.10 95	0.16 243	0.11 148	0.13 148	0.10 60

LE_ROB	4.42 689	0.24 409	2.75 667	0.42 407	0.23 247	1.57 639	0.90 639	1.71 659	17.88 711	16.56 713	4.88 689	5.17 687	18.85 712	1.63 640	14.62 700	0.17 359	0.14 399	0.16 243	0.16 334	0.19 416	0.17 389

TorneroNet	4.53 690	1.89 684	1.48 644	2.55 689	2.27 688	13.78 701	1.69 683	4.84 696	23.73 717	2.89 681	7.70 699	7.06 695	2.69 678	4.26 688	3.42 675	1.84 687	0.77 677	2.68 692	1.13 686	2.42 690	1.47 689

LSM	4.74 691	0.77 640	10.16 689	0.70 641	56.56 722	1.02 576	1.00 649	1.24 592	1.62 647	2.04 658	2.34 646	1.33 604	1.17 623	1.38 628	1.09 611	0.33 602	0.49 659	0.39 614	0.46 638	0.51 631	10.09 705

JetRed	5.27 692	5.84 698	12.81 695	2.36 687	2.83 696	12.23 699	10.50 702	4.46 691	3.60 684	3.86 689	3.83 677	4.85 685	4.18 690	6.78 695	11.96 697	2.17 692	2.96 701	2.18 684	1.97 696	3.38 699	2.68 698

tt	6.20 693	0.20 268	5.89 682	3.55 698	2.07 687	11.26 697	19.21 704	11.74 702	5.46 690	2.69 674	2.04 641	4.87 686	6.25 693	3.70 683	7.09 692	8.32 705	11.17 714	4.93 702	5.41 706	5.74 702	2.37 696

coex-ft	6.43 694	1.51 676	87.33 728	0.49 525	0.38 555	1.34 622	1.21 661	1.16 556	8.09 694	12.12 703	2.79 661	2.77 664	3.31 684	1.16 594	3.15 671	0.24 523	0.23 561	0.27 558	0.24 547	0.45 619	0.37 603

HanzoNet	6.76 695	2.45 692	4.22 679	3.19 696	2.94 697	3.62 683	2.28 693	4.79 695	7.20 693	14.00 709	13.19 707	17.49 707	22.30 713	13.25 703	6.19 688	4.20 699	1.93 697	3.10 698	2.56 699	3.35 698	2.88 699

TCMNet-wrong-test	8.97 696	10.42 702	8.74 687	19.56 706	17.61 705	12.53 700	9.01 701	13.59 704	2.18 661	4.64 692	5.11 693	14.63 703	11.09 699	7.19 697	9.73 694	5.56 704	0.89 681	3.77 700	3.11 701	10.34 706	9.80 704

EDNetEfficientorigin	9.93 697	1.15 664	175.16 729	0.48 510	0.36 538	1.04 583	0.68 597	1.24 592	2.69 673	3.17 684	2.50 652	2.30 654	2.07 669	1.76 647	2.21 659	0.20 450	0.18 504	0.24 513	0.19 448	0.51 631	0.50 645

ASD4	9.96 698	8.86 701	17.78 697	7.17 700	9.80 700	16.08 702	28.92 708	9.77 701	8.20 695	7.02 700	7.08 697	8.47 697	9.57 697	11.17 702	20.26 704	4.12 698	4.14 703	5.57 706	4.74 703	5.53 701	4.90 702

DGTPSM_ROB	12.07 699	8.00 699	20.99 700	8.93 702	16.78 703	10.67 695	30.87 709	9.01 699	15.16 704	6.50 697	15.41 711	9.04 698	14.85 702	9.25 699	21.67 707	4.57 700	8.57 707	5.08 703	9.28 707	5.90 703	10.95 706

DPSMNet_ROB	12.08 700	8.00 699	21.00 701	8.97 703	16.79 704	10.67 695	30.89 710	9.02 700	15.17 705	6.51 698	15.41 711	9.04 698	14.85 702	9.27 700	21.67 707	4.58 701	8.57 707	5.09 705	9.29 710	5.90 703	10.95 706

USTest	12.99 701	14.18 703	20.00 699	16.24 705	14.97 702	20.80 704	31.95 711	16.20 707	10.91 696	8.79 702	9.48 701	13.94 702	10.50 698	16.11 704	21.44 706	3.17 696	4.82 704	5.08 703	5.36 705	8.81 705	7.13 703

BEATNet-Init1	15.13 702	0.82 646	50.86 726	0.72 644	0.53 622	38.10 717	7.03 700	11.83 703	14.25 703	29.78 724	30.17 723	48.21 727	22.64 714	26.78 715	18.11 703	0.42 631	0.38 639	0.47 631	0.46 638	0.51 631	0.48 641

Selective-IGEV-i1pa	15.35 703	22.27 712	18.31 698	1.71 674	0.87 652	28.61 716	12.26 703	25.48 718	20.48 715	19.78 714	22.75 713	28.20 716	22.64 714	29.07 716	17.31 702	12.88 712	2.88 699	6.84 707	0.99 679	1.67 672	12.03 713

iinet-test	16.76 704	17.57 704	22.97 703	19.69 707	18.39 706	24.48 706	34.18 712	20.02 708	15.35 706	12.55 704	12.85 702	18.13 709	15.39 705	19.59 705	24.25 709	8.86 707	8.72 709	8.95 709	9.28 707	12.74 707	11.26 709

IINet	16.76 704	17.57 704	22.97 703	19.69 707	18.39 706	24.48 706	34.18 712	20.02 708	15.35 706	12.55 704	12.85 702	18.13 709	15.39 705	19.59 705	24.25 709	8.86 707	8.72 709	8.95 709	9.28 707	12.74 707	11.26 709

DPSM_ROB	17.78 706	18.63 707	24.31 709	20.90 710	19.47 708	25.97 709	36.21 715	21.23 715	16.24 709	13.38 707	14.06 709	19.18 712	16.30 707	20.78 708	25.67 712	9.38 709	9.23 712	9.49 711	9.82 711	13.51 710	11.91 711

DPSM	17.78 706	18.63 707	24.31 709	20.90 710	19.47 708	25.97 709	36.21 715	21.23 715	16.24 709	13.38 707	14.06 709	19.18 712	16.30 707	20.78 708	25.67 712	9.38 709	9.23 712	9.49 711	9.82 711	13.51 710	11.91 711

DLNR-FE	20.05 708	36.38 716	38.08 713	170.06 730	60.08 723	0.23 44	0.20 46	14.13 706	0.36 158	0.44 242	0.66 297	0.43 253	0.21 81	0.63 372	0.28 238	5.38 702	0.10 95	0.15 206	0.11 148	73.09 728	0.11 133

DLNR_Zeroshot_test	20.09 709	36.28 715	38.04 712	169.85 729	61.80 724	0.23 44	0.20 46	13.88 705	0.37 175	0.44 242	0.66 297	0.43 253	0.21 81	0.62 361	0.28 238	5.46 703	0.10 95	0.15 206	0.11 148	72.60 727	0.11 133

LRCNet_RVC	21.24 710	31.15 714	21.41 702	28.98 713	23.82 711	3.13 680	0.60 571	20.96 714	1.59 643	25.58 715	28.15 719	21.99 714	14.79 701	21.94 714	16.41 701	28.89 725	14.87 715	33.53 722	31.28 722	29.51 723	26.16 721

HaxPig	31.96 711	37.24 717	34.27 711	24.37 712	24.88 712	18.26 703	19.86 705	20.64 713	28.52 718	35.97 725	38.75 724	25.57 715	28.72 717	33.88 717	34.39 717	35.94 726	38.87 727	37.80 723	40.48 725	39.68 724	41.15 726

Anonymous_1	33.25 712	18.26 706	23.92 705	20.54 709	21.28 710	25.59 708	35.94 714	22.01 717	15.57 708	13.33 706	13.49 708	18.08 708	15.29 704	20.36 707	24.60 711	16.28 716	8.84 711	66.59 726	118.00 728	155.73 731	11.23 708

fast-reg	35.48 713	37.51 723	48.70 721	42.44 722	40.46 721	52.73 725	73.11 723	42.56 721	32.38 719	26.19 716	27.27 714	36.81 719	30.62 718	41.02 721	51.32 720	18.30 717	18.53 720	19.10 713	19.67 715	27.14 712	23.66 714

RAFT-FEzeroshot	35.73 714	37.45 719	48.67 719	42.23 718	39.22 717	52.25 719	73.13 725	42.62 724	32.59 721	26.71 718	27.70 715	38.57 721	32.57 719	41.68 725	51.67 725	18.75 719	18.58 723	19.15 715	19.78 717	27.21 716	23.98 717

RAFT-FE	35.73 714	37.45 719	48.67 719	42.23 718	39.22 717	52.25 719	73.13 725	42.62 724	32.59 721	26.71 718	27.70 715	38.57 721	32.57 719	41.68 725	51.67 725	18.75 719	18.58 723	19.15 715	19.78 717	27.21 716	23.98 717

CasAABBNet	35.74 716	37.43 718	48.72 722	42.22 717	39.20 715	52.24 718	73.12 724	42.61 723	32.62 724	26.78 721	27.95 717	38.58 723	32.60 721	41.67 723	51.65 724	18.74 718	18.57 722	19.15 715	19.77 716	27.20 714	23.98 717

Hybrid-DGEV	35.78 717	37.50 722	48.96 725	42.25 720	39.20 715	52.33 723	73.10 722	42.63 726	32.52 720	26.62 717	28.31 722	38.50 720	32.87 722	41.67 723	51.55 721	18.77 722	18.56 721	19.18 719	19.83 720	27.20 714	23.97 716

FlowAnything	35.81 718	37.53 724	48.80 723	42.20 716	39.22 717	52.25 719	73.16 727	42.56 721	32.89 726	26.76 720	28.30 720	38.69 725	33.09 724	41.63 722	51.62 723	18.76 721	18.59 726	19.21 720	19.92 721	27.16 713	23.91 715

Selective-RAFT-Error	35.84 719	37.49 721	48.83 724	42.26 721	39.24 720	52.30 722	73.09 721	42.66 727	32.61 723	26.80 722	28.30 720	38.84 726	33.51 725	41.68 725	51.59 722	18.82 723	18.58 723	19.17 718	19.80 719	27.28 718	24.05 720

xxxxx1	36.64 720	19.51 709	24.21 706	61.66 724	64.63 725	27.28 712	40.10 717	20.25 710	18.63 712	14.07 710	12.97 704	17.26 704	17.36 709	21.70 711	27.93 714	13.18 713	18.50 717	111.26 729	133.37 729	29.24 720	39.73 723

tt_ll	36.64 720	19.51 709	24.21 706	61.66 724	64.63 725	27.28 712	40.10 717	20.25 710	18.63 712	14.07 710	12.97 704	17.26 704	17.36 709	21.70 711	27.93 714	13.18 713	18.50 717	111.26 729	133.37 729	29.24 720	39.73 723

ff	36.64 720	19.51 709	24.21 706	61.66 724	64.63 725	27.28 712	40.10 717	20.25 710	18.63 712	14.07 710	12.97 704	17.26 704	17.36 709	21.70 711	27.93 714	13.18 713	18.50 717	111.26 729	133.37 729	29.24 720	39.73 723

MEDIAN_ROB	37.38 723	40.85 727	40.60 715	32.31 714	31.85 713	27.20 711	24.55 706	29.10 719	33.19 727	42.09 729	41.76 726	33.35 717	34.39 726	39.78 720	37.07 718	43.64 728	44.10 729	44.12 725	43.40 727	41.51 726	42.76 728

AVERAGE_ROB	37.58 724	40.13 726	40.15 714	34.81 715	33.82 714	28.55 715	25.10 707	32.02 720	34.06 728	41.28 728	40.66 725	34.46 718	34.81 727	39.18 719	37.57 719	42.78 727	43.44 728	43.82 724	43.03 726	40.47 725	41.51 727

LSM0	38.95 725	37.60 725	48.58 718	43.57 723	91.06 728	52.57 724	72.57 720	43.17 728	32.63 725	26.97 723	27.97 718	38.65 724	32.94 723	41.86 728	51.78 727	18.89 724	18.41 716	19.13 714	19.63 714	27.29 719	33.77 722

PML	40.80 726	29.24 713	11.87 694	7.20 701	14.47 701	92.13 728	213.69 731	7.63 698	23.35 716	74.72 731	190.14 731	50.17 728	26.15 716	21.39 710	12.70 698	8.76 706	2.92 700	8.45 708	3.25 702	13.26 709	4.42 701

RSGM-EC	74.81 727	63.03 728	41.60 716	97.74 727	92.11 729	74.93 726	114.81 728	53.77 729	38.96 729	39.88 726	48.98 727	90.73 729	64.81 728	139.63 729	128.53 729	93.27 729	53.96 730	95.12 727	38.31 723	81.45 729	44.63 729

acva	74.81 727	63.03 728	41.60 716	97.74 727	92.11 729	74.93 726	114.81 728	53.77 729	38.96 729	39.88 726	48.98 727	90.73 729	64.81 728	139.63 729	128.53 729	93.27 729	53.96 730	95.12 727	38.31 723	81.45 729	44.63 729

Selective-IGEV-i16pa	78.59 729	120.99 730	16.46 696	1.04 660	0.66 642	181.07 730	2.17 691	153.90 732	139.75 732	56.45 730	153.05 729	107.32 731	157.92 731	200.46 732	96.57 728	94.09 731	1.23 691	2.69 693	0.31 600	0.96 661	84.68 731

test_example2	176.61 730	205.14 731	198.86 730	188.60 731	190.98 731	152.67 729	170.61 730	94.86 731	123.55 731	178.88 732	179.48 730	158.94 732	141.34 730	192.61 731	198.96 731	203.76 732	236.37 732	164.13 732	173.55 732	218.58 732	160.41 732

ccccc	429.48 731	429.19 732	527.00 731	507.10 732	501.20 732	356.95 731	342.70 732	380.82 733	297.90 733	334.51 733	389.17 732	372.86 733	449.39 732	499.17 733	553.56 732	561.44 733	431.22 733	334.28 733	290.86 733	540.88 733	489.46 733

GS-Stereo							0.30 243	0.42 117	0.27 64	0.30 139	0.28 103	0.23 68	0.21 81	0.32 66	0.22 79	0.16 310	0.09 27	0.12 49	0.10 83	0.14 199	0.12 193

FADE		2.05 687		1.03 659	0.99 663			3.91 689	3.00 677	1.76 649		2.73 662		5.95 691		11.57 711	1.70 696	23.09 721	15.86 713	0.62 647	0.65 653

Low-res two-view benchmark