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	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 14	0.49 17	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 109	0.31 75	0.31 2	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 38	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 86	0.32 85	0.30 1	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.14 43	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 63	0.26 123	0.24 7	0.24 66	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 25	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.16 102	0.16 240	0.13 7	0.13 71

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 8	0.20 14	0.41 6	0.32 43	0.22 2	0.26 17	0.40 127	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 29	0.54 34	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 142	0.34 104	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 14	0.50 25	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 142	0.35 112	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 32	0.36 18	0.28 180	0.20 3	0.23 51	0.36 4	0.23 8	0.28 20	0.35 55	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 232	0.14 262	0.20 271	0.20 354	0.17 159	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 164	0.39 41	0.34 5	0.24 78	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 74	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 322	0.18 421	0.18 194	0.16 240	0.18 202	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 70	0.36 10	0.38 53	0.22 43	0.32 36	0.22 38	0.39 5	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 52	0.33 93	0.34 5	0.26 55	0.16 123	0.12 101	0.15 51	0.11 13	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 41	0.40 52	0.40 76	0.23 55	0.26 13	0.19 7	0.47 12	0.32 43	0.26 13	0.26 17	0.39 121	0.21 8	0.47 71	0.24 14	0.14 53	0.13 202	0.14 16	0.11 13	0.12 1	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 8	0.20 14	0.49 17	0.32 43	0.22 2	0.26 17	0.40 127	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 41	0.38 32	0.34 5	0.18 3	0.31 30	0.27 97	0.45 10	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 85	0.46 60	0.25 39	0.16 123	0.12 101	0.14 16	0.12 68	0.15 80	0.12 21

MCSU-Stereo	0.26 13	0.16 2	0.35 7	0.37 32	0.18 3	0.50 176	0.28 104	0.48 14	0.26 15	0.33 58	0.39 69	0.29 42	0.25 28	0.42 39	0.28 87	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

qqai	0.26 13	0.20 41	0.41 60	0.40 76	0.23 55	0.28 20	0.19 7	0.51 26	0.32 43	0.26 13	0.25 12	0.42 138	0.21 8	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.14 16	0.11 13	0.12 1	0.13 71

MGA	0.26 13	0.19 23	0.39 41	0.36 18	0.26 123	0.43 98	0.20 14	0.49 17	0.37 78	0.28 20	0.31 41	0.31 56	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.14 43	0.14 130

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 23	0.39 41	0.36 18	0.25 105	0.39 64	0.20 14	0.52 27	0.36 71	0.28 20	0.33 46	0.29 42	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.14 43	0.13 71

GeoVLM	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 39	0.20 14	0.49 17	0.31 33	0.29 31	0.26 17	0.40 127	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 134	0.19 7	0.54 34	0.27 19	0.30 42	0.29 35	0.26 24	0.32 85	0.43 41	0.30 118	0.16 123	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 80	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 39	0.20 14	0.49 17	0.31 33	0.29 31	0.26 17	0.40 127	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.30 26	0.20 14	0.54 34	0.33 52	0.27 18	0.30 40	0.33 78	0.25 28	0.46 60	0.30 118	0.14 53	0.12 101	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.39 63	0.21 25	0.40 72	0.21 29	0.53 30	0.29 25	0.30 42	0.28 29	0.31 56	0.29 57	0.47 71	0.25 39	0.15 83	0.13 202	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 41	0.36 10	0.37 32	0.22 43	0.35 47	0.18 2	0.45 10	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 86	0.20 5	0.77 193	0.23 8	0.16 123	0.11 38	0.15 51	0.11 13	0.13 7	0.11 3

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 41	0.37 32	0.25 105	0.39 64	0.20 14	0.52 27	0.36 71	0.35 78	0.33 46	0.29 42	0.19 2	0.49 80	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.14 43	0.13 71

PointNet	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.39 63	0.23 55	0.39 64	0.26 87	0.54 34	0.34 61	0.24 9	0.31 41	0.38 118	0.21 8	0.49 80	0.26 55	0.15 83	0.12 101	0.17 151	0.12 68	0.15 80	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 124	0.38 53	0.27 153	0.31 30	0.23 51	0.49 17	0.38 86	0.29 31	0.28 29	0.36 96	0.29 57	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.15 51	0.12 68	0.13 7	0.13 71

LACA3	0.27 23	0.21 70	0.38 32	0.35 11	0.19 10	0.37 55	0.38 238	0.47 12	0.28 21	0.29 31	0.27 25	0.26 24	0.31 75	0.73 178	0.22 1	0.16 123	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 80	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 70	0.44 81	0.35 11	0.18 3	0.39 64	0.39 255	0.56 45	0.27 19	0.29 31	0.33 46	0.36 96	0.26 38	0.45 50	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.16 116	0.11 3

Test_v1	0.27 23	0.20 41	0.37 16	0.34 5	0.25 105	0.31 30	0.30 125	0.59 54	0.37 78	0.29 31	0.33 46	0.25 19	0.25 28	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.14 16	0.12 68	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 23	0.22 103	0.40 52	0.41 94	0.24 78	0.29 23	0.19 7	0.59 54	0.46 126	0.31 46	0.33 46	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 99	0.16 123	0.12 101	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 41	0.41 60	0.39 63	0.26 123	0.26 13	0.25 73	0.49 17	0.29 25	0.36 87	0.47 119	0.28 40	0.32 85	0.49 80	0.26 55	0.11 1	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 32	0.40 76	0.24 78	0.38 59	0.20 14	0.59 54	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 78	0.27 48	0.90 247	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 102	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 70	0.44 81	0.41 94	0.21 25	0.42 89	0.19 7	0.56 45	0.26 15	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 57	0.55 102	0.25 39	0.18 232	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.14 43	0.13 71

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 63	0.21 25	0.25 8	0.22 38	0.48 14	0.31 33	0.32 52	0.26 17	0.37 109	0.24 25	0.83 220	0.29 99	0.16 123	0.12 101	0.14 16	0.11 13	0.14 43	0.11 3

monster-pro	0.28 34	0.18 9	0.39 41	0.36 18	0.21 25	0.55 238	0.31 137	0.55 39	0.43 108	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.14 43	0.11 3

MatchStereo	0.28 34	0.21 70	0.39 41	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 51	0.65 93	0.48 134	0.27 18	0.47 119	0.25 19	0.24 25	0.49 80	0.31 145	0.16 123	0.12 101	0.14 16	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 34	0.18 9	0.36 10	0.37 32	0.24 78	0.31 30	0.20 14	0.57 50	0.57 181	0.28 20	0.32 45	0.33 78	0.29 57	0.54 96	0.30 118	0.14 53	0.13 202	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonStereo	0.28 34	0.18 9	0.39 41	0.36 18	0.21 25	0.55 238	0.31 137	0.55 39	0.43 108	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.14 43	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 34	0.18 9	0.39 41	0.36 18	0.21 25	0.55 238	0.31 137	0.55 39	0.43 108	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.14 43	0.11 3

IGEV	0.28 34	0.18 9	0.39 41	0.37 32	0.31 256	0.45 113	0.21 29	0.59 54	0.40 92	0.31 46	0.43 95	0.26 24	0.21 8	0.43 41	0.25 39	0.13 26	0.12 101	0.16 102	0.13 129	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 34	0.18 9	0.42 70	0.40 76	0.23 55	0.47 134	0.19 7	0.61 66	0.29 25	0.35 78	0.21 6	0.35 93	0.21 8	0.60 128	0.25 39	0.15 83	0.11 38	0.16 102	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonSter	0.28 34	0.18 9	0.39 41	0.36 18	0.21 25	0.55 238	0.31 137	0.55 39	0.43 108	0.28 20	0.29 35	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.14 43	0.11 3

BridgeDepth	0.29 42	0.19 23	0.37 16	0.40 76	0.17 2	0.58 255	0.32 153	0.60 64	0.29 25	0.26 13	0.26 17	0.39 121	0.43 163	0.47 71	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 80	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 42	0.25 197	0.41 60	0.36 18	0.23 55	0.52 204	0.36 205	0.56 45	0.34 61	0.45 157	0.42 83	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 51	0.13 129	0.16 116	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 42	0.25 197	0.41 60	0.36 18	0.23 55	0.52 204	0.36 205	0.56 45	0.34 61	0.45 157	0.42 83	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 51	0.13 129	0.16 116	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 42	0.20 41	0.45 96	0.37 32	0.25 105	0.26 13	0.20 14	0.78 152	0.28 21	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 38	0.91 248	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.14 43	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 42	0.19 23	0.38 32	0.41 94	0.20 17	0.42 89	0.20 14	0.66 101	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 78	0.28 53	1.09 314	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 102	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 47	0.19 23	0.39 41	0.36 18	0.21 25	0.28 20	0.18 2	0.58 52	0.34 61	0.36 87	0.34 51	0.26 24	0.20 5	1.40 405	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 47	0.22 103	0.49 124	0.44 158	0.27 153	0.44 109	0.24 66	0.52 27	0.30 29	0.31 46	0.37 61	0.26 24	0.32 85	0.79 205	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.15 175

asda	0.30 47	0.24 164	0.42 70	0.38 53	0.23 55	0.43 98	0.34 180	0.58 52	0.37 78	0.38 113	0.42 83	0.27 31	0.34 104	0.52 91	0.30 118	0.11 1	0.09 1	0.14 16	0.11 13	0.14 43	0.12 21

asd	0.30 47	0.21 70	0.41 60	0.39 63	0.24 78	0.47 134	0.30 125	0.69 115	0.30 29	0.41 129	0.39 69	0.28 40	0.33 93	0.62 135	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 16	0.12 68	0.14 43	0.12 21

4.25_new	0.30 47	0.26 225	0.44 81	0.38 53	0.26 123	0.49 160	0.40 270	0.59 54	0.31 33	0.38 113	0.42 83	0.27 31	0.34 104	0.46 60	0.31 145	0.12 9	0.09 1	0.15 51	0.11 13	0.14 43	0.12 21

4.5w_new	0.30 47	0.26 225	0.44 81	0.38 53	0.26 123	0.49 160	0.40 270	0.59 54	0.31 33	0.38 113	0.42 83	0.27 31	0.34 104	0.46 60	0.31 145	0.12 9	0.09 1	0.15 51	0.11 13	0.14 43	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 47	0.26 225	0.44 81	0.38 53	0.26 123	0.49 160	0.40 270	0.59 54	0.32 43	0.38 113	0.42 83	0.27 31	0.34 104	0.46 60	0.31 145	0.12 9	0.09 1	0.15 51	0.11 13	0.14 43	0.12 21

4w-stereo	0.30 47	0.24 164	0.44 81	0.37 32	0.23 55	0.46 120	0.27 97	0.63 76	0.31 33	0.41 129	0.44 104	0.27 31	0.36 123	0.59 116	0.30 118	0.11 1	0.09 1	0.15 51	0.12 68	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 47	0.20 41	0.44 81	0.37 32	0.26 123	0.29 23	0.21 29	0.66 101	0.26 15	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 353	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.14 43	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 47	0.20 41	0.40 52	0.46 192	0.30 228	0.33 37	0.22 38	0.75 142	0.45 120	0.32 52	0.41 81	0.32 65	0.48 213	0.38 14	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.15 80	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 57	0.20 41	0.57 214	0.40 76	0.22 43	0.36 52	0.33 166	0.73 133	0.31 33	0.37 98	0.40 74	0.31 56	0.44 174	0.50 86	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.16 116	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 57	0.22 103	0.48 116	0.41 94	0.26 123	0.41 79	0.26 87	0.76 145	0.33 52	0.33 58	0.43 95	0.29 42	0.46 188	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 159	0.18 275

Pro-Stereo	0.31 57	0.16 2	0.34 3	0.39 63	0.29 204	0.63 292	0.21 29	0.35 3	0.28 21	0.34 68	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 440	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 194	0.17 269	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 57	0.21 70	0.43 76	0.43 124	0.31 256	0.46 120	0.36 205	0.74 139	0.33 52	0.34 68	0.38 62	0.32 65	0.33 93	0.43 41	0.26 55	0.21 356	0.12 101	0.17 151	0.12 68	0.17 159	0.14 130

2.5w	0.31 57	0.23 138	0.46 108	0.39 63	0.24 78	0.42 89	0.39 255	0.61 66	0.30 29	0.37 98	0.53 157	0.24 13	0.25 28	0.77 193	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.14 16	0.12 68	0.14 43	0.12 21

2.75w_new	0.31 57	0.23 138	0.43 76	0.35 11	0.23 55	0.42 89	0.42 292	0.54 34	0.35 68	0.47 169	0.43 95	0.24 13	0.30 66	0.66 153	0.33 175	0.12 9	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 57	0.20 41	0.44 81	0.42 108	0.20 17	0.64 296	0.18 2	0.70 120	0.25 12	0.29 31	0.29 35	0.36 96	0.35 112	0.87 238	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 102	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 57	0.20 41	0.44 81	0.42 108	0.20 17	0.64 296	0.18 2	0.70 120	0.25 12	0.29 31	0.29 35	0.36 96	0.35 112	0.87 238	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 102	0.11 13	0.13 7	0.13 71

aanet-new-32k	0.32 65	0.22 103	0.53 165	0.43 124	0.24 78	0.54 225	0.23 51	0.72 127	0.31 33	0.37 98	0.38 62	0.43 142	0.54 270	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 159	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 65	0.22 103	0.53 165	0.43 124	0.24 78	0.54 225	0.23 51	0.72 127	0.31 33	0.37 98	0.38 62	0.43 142	0.54 270	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 159	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 65	0.21 70	0.66 270	0.43 124	0.21 25	0.47 134	0.28 104	0.64 83	0.33 52	0.36 87	0.39 69	0.36 96	0.49 230	0.39 21	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.16 102	0.13 129	0.22 372	0.15 175

aanet-new-22k	0.32 65	0.21 70	0.54 177	0.43 124	0.22 43	0.47 134	0.23 51	0.67 109	0.50 144	0.35 78	0.46 115	0.33 78	0.50 239	0.44 48	0.29 99	0.14 53	0.12 101	0.15 51	0.13 129	0.16 116	0.13 71

aanet-new-16k	0.32 65	0.21 70	0.56 201	0.45 176	0.22 43	0.43 98	0.21 29	0.66 101	0.44 116	0.36 87	0.43 95	0.37 109	0.48 213	0.41 32	0.28 87	0.14 53	0.10 9	0.16 102	0.12 68	0.18 202	0.13 71

LiteMatch	0.32 65	0.24 164	0.37 16	0.45 176	0.25 105	0.34 39	0.31 137	0.49 17	0.32 43	0.29 31	0.27 25	0.40 127	0.48 213	0.45 50	0.66 421	0.21 356	0.12 101	0.19 219	0.16 240	0.18 202	0.19 318

qwe	0.32 65	0.21 70	0.40 52	0.37 32	0.26 123	0.49 160	0.29 115	0.64 83	0.39 88	0.49 186	0.48 126	0.26 24	0.27 48	0.80 208	0.34 190	0.12 9	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.15 80	0.12 21

2.25w	0.32 65	0.24 164	0.48 116	0.37 32	0.24 78	0.45 113	0.25 73	0.62 69	0.40 92	0.45 157	0.58 182	0.27 31	0.32 85	0.74 187	0.35 201	0.12 9	0.10 9	0.14 16	0.12 68	0.13 7	0.14 130

3.25w_new	0.32 65	0.21 70	0.45 96	0.38 53	0.23 55	0.52 204	0.34 180	0.65 93	0.39 88	0.47 169	0.45 110	0.32 65	0.35 112	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 65	0.21 70	0.45 96	0.37 32	0.23 55	0.52 204	0.34 180	0.65 93	0.39 88	0.47 169	0.45 110	0.32 65	0.35 112	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 65	0.23 138	0.44 81	0.37 32	0.29 204	0.62 288	0.36 205	0.59 54	0.32 43	0.41 129	0.47 119	0.25 19	0.34 104	0.64 139	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 16	0.12 68	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 65	0.24 164	0.45 96	0.39 63	0.22 43	0.46 120	0.47 366	0.69 115	0.42 103	0.43 143	0.50 139	0.24 13	0.45 180	0.47 71	0.29 99	0.12 9	0.10 9	0.15 51	0.12 68	0.15 80	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 65	0.20 41	0.40 52	0.38 53	0.19 10	0.43 98	0.22 38	0.64 83	0.33 52	0.42 136	0.34 51	0.27 31	0.35 112	1.15 330	0.30 118	0.20 322	0.10 9	0.15 51	0.13 129	0.17 159	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 65	0.20 41	0.42 70	0.37 32	0.29 204	0.36 52	0.28 104	0.56 45	0.58 185	0.28 20	0.50 139	0.29 42	0.29 57	0.84 225	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 51	0.11 13	0.17 159	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.33 79	0.22 103	0.81 386	0.40 76	0.25 105	0.52 204	0.23 51	0.67 109	0.32 43	0.33 58	0.47 119	0.33 78	0.52 255	0.35 7	0.28 87	0.13 26	0.10 9	0.16 102	0.12 68	0.18 202	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 79	0.21 70	0.52 155	0.42 108	0.21 25	0.52 204	0.32 153	0.64 83	0.36 71	0.34 68	0.38 62	0.36 96	0.56 285	0.81 214	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.15 80	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 79	0.22 103	0.65 259	0.40 76	0.20 17	0.34 39	0.30 125	0.80 168	0.42 103	0.34 68	0.53 157	0.34 86	0.57 297	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.15 80	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 79	0.23 138	0.55 192	0.43 124	0.23 55	0.50 176	0.32 153	0.55 39	0.36 71	0.34 68	0.42 83	0.36 96	0.55 278	0.77 193	0.24 14	0.16 123	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.19 252	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 79	0.21 70	0.51 145	0.42 108	0.23 55	0.53 215	0.30 125	0.62 69	0.37 78	0.40 126	0.61 187	0.34 86	0.48 213	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.17 159	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 79	0.23 138	0.77 366	0.48 240	0.21 25	0.48 143	0.25 73	0.80 168	0.44 116	0.38 113	0.29 35	0.32 65	0.48 213	0.39 21	0.29 99	0.14 53	0.10 9	0.17 151	0.13 129	0.19 252	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 79	0.20 41	0.45 96	0.44 158	0.30 228	0.40 72	0.34 180	0.73 133	0.43 108	0.37 98	0.61 187	0.41 135	0.51 248	0.36 10	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 51	0.11 13	0.16 116	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 79	0.20 41	0.45 96	0.40 76	0.26 123	0.43 98	0.39 255	0.86 198	0.51 155	0.36 87	0.48 126	0.34 86	0.45 180	0.35 7	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.15 80	0.12 21

DispViT+	0.33 79	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 518	0.30 26	0.23 51	0.72 127	0.55 176	0.33 58	0.34 51	0.30 52	0.25 28	1.12 324	0.29 99	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 79	0.21 70	0.43 76	0.45 176	0.31 256	0.46 120	0.36 205	0.92 223	0.47 130	0.37 98	0.38 62	0.32 65	0.33 93	0.43 41	0.26 55	0.19 280	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.17 159	0.15 175

3.5w_stereo	0.33 79	0.25 197	0.45 96	0.37 32	0.24 78	0.54 225	0.35 190	0.66 101	0.36 71	0.43 143	0.44 104	0.29 42	0.34 104	0.77 193	0.39 248	0.11 1	0.09 1	0.15 51	0.11 13	0.14 43	0.13 71

3w_stereo	0.33 79	0.25 197	0.52 155	0.40 76	0.21 25	0.53 215	0.54 425	0.65 93	0.46 126	0.44 149	0.48 126	0.23 6	0.45 180	0.46 60	0.29 99	0.12 9	0.10 9	0.15 51	0.12 68	0.15 80	0.15 175

DEFOM-Stereo	0.33 79	0.20 41	0.40 52	0.42 108	0.28 180	0.80 404	0.23 51	0.48 14	0.37 78	0.37 98	0.31 41	0.23 6	0.24 25	1.20 343	0.27 70	0.16 123	0.12 101	0.14 16	0.11 13	0.14 43	0.14 130

aanet-new-90k	0.34 92	0.21 70	0.77 366	0.41 94	0.23 55	0.43 98	0.36 205	0.64 83	0.30 29	0.28 20	0.40 74	0.31 56	0.50 239	0.97 273	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.19 252	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 92	0.21 70	0.76 358	0.42 108	0.22 43	0.58 255	0.31 137	0.71 125	0.33 52	0.33 58	0.39 69	0.40 127	0.43 163	0.77 193	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.17 159	0.12 21

gasm-f	0.34 92	0.22 103	0.42 70	0.43 124	0.31 256	0.39 64	0.44 329	0.74 139	0.33 52	0.34 68	0.64 199	0.32 65	0.46 188	0.55 102	0.28 87	0.21 356	0.12 101	0.17 151	0.12 68	0.18 202	0.14 130

Zero-FE251	0.34 92	0.23 138	0.51 145	0.45 176	0.29 204	0.58 255	0.24 66	0.82 183	0.34 61	0.49 186	0.38 62	0.52 201	0.42 154	0.47 71	0.27 70	0.18 232	0.14 262	0.17 151	0.12 68	0.14 43	0.13 71

1w_stereo	0.34 92	0.20 41	0.42 70	0.43 124	0.26 123	0.47 134	0.54 425	0.59 54	0.50 144	0.41 129	0.66 207	0.25 19	0.44 174	0.62 135	0.33 175	0.12 9	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.14 43	0.12 21

monsterstereo	0.34 92	0.20 41	0.44 81	0.45 176	0.35 325	0.27 19	0.29 115	0.53 30	0.51 155	0.44 149	0.61 187	0.26 24	0.25 28	1.19 341	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.15 80	0.10 1

monsters	0.34 92	0.20 41	0.41 60	0.39 63	0.36 340	0.34 39	0.27 97	0.66 101	0.43 108	0.47 169	0.40 74	0.22 4	0.23 23	1.33 377	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 92	0.20 41	0.41 60	0.45 176	0.42 420	0.37 55	0.22 38	0.95 243	0.38 86	0.31 46	0.31 41	0.40 127	0.27 48	0.96 265	0.26 55	0.17 181	0.12 101	0.15 51	0.11 13	0.15 80	0.13 71

LG-Stereo	0.34 92	0.25 197	0.78 376	0.47 208	0.26 123	0.37 55	0.30 125	0.71 125	0.52 162	0.36 87	0.57 179	0.29 42	0.21 8	0.50 86	0.36 213	0.13 26	0.13 202	0.20 271	0.18 293	0.18 202	0.12 21

S2M2_L	0.34 92	0.28 285	0.45 96	0.40 76	0.30 228	0.31 30	0.16 1	0.60 64	0.64 208	0.31 46	0.48 126	0.47 167	0.34 104	0.38 14	0.32 157	0.25 461	0.22 505	0.20 271	0.22 429	0.25 428	0.22 394
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 92	0.23 138	0.45 96	0.50 274	0.36 340	0.38 59	0.23 51	0.78 152	0.52 162	0.34 68	0.51 145	0.46 160	0.38 132	0.51 89	0.27 70	0.20 322	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.16 116	0.14 130

RAStereo	0.34 92	0.21 70	0.66 270	0.47 208	0.27 153	0.26 13	0.29 115	0.69 115	0.63 203	0.32 52	0.42 83	0.45 156	0.31 75	0.45 50	0.34 190	0.17 181	0.15 325	0.19 219	0.15 194	0.18 202	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 104	0.20 41	0.79 379	0.42 108	0.21 25	0.50 176	0.30 125	0.65 93	0.31 33	0.33 58	0.40 74	0.31 56	0.51 248	1.00 288	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.16 116	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 104	0.22 103	0.91 441	0.43 124	0.21 25	0.33 37	0.36 205	0.65 93	0.32 43	0.32 52	0.40 74	0.31 56	0.59 309	0.91 248	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 102	0.12 68	0.18 202	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 104	0.22 103	0.87 419	0.47 208	0.23 55	0.66 321	0.24 66	0.63 76	0.40 92	0.38 113	0.42 83	0.40 127	0.53 263	0.40 28	0.29 99	0.16 123	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.19 252	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 104	0.23 138	0.50 135	0.45 176	0.25 105	0.54 225	0.36 205	0.68 112	0.49 137	0.35 78	0.42 83	0.32 65	0.62 329	0.68 160	0.28 87	0.14 53	0.11 38	0.16 102	0.13 129	0.15 80	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 104	0.21 70	0.52 155	0.48 240	0.27 153	0.75 369	0.38 238	0.63 76	0.43 108	0.37 98	0.50 139	0.35 93	0.50 239	0.43 41	0.30 118	0.15 83	0.11 38	0.17 151	0.13 129	0.16 116	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 104	0.20 41	0.50 135	0.42 108	0.37 360	0.58 255	0.30 125	0.68 112	0.42 103	0.37 98	0.53 157	0.47 167	0.60 313	0.39 21	0.34 190	0.15 83	0.10 9	0.17 151	0.13 129	0.16 116	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 104	0.22 103	0.53 165	0.41 94	0.36 340	0.48 143	0.42 292	0.63 76	0.57 181	0.54 213	0.64 199	0.32 65	0.26 38	0.41 32	0.31 145	0.17 181	0.12 101	0.19 219	0.15 194	0.14 43	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 104	0.22 103	0.54 177	0.42 108	0.35 325	0.46 120	0.40 270	0.62 69	0.54 173	0.56 222	0.67 214	0.36 96	0.27 48	0.49 80	0.28 87	0.16 123	0.11 38	0.19 219	0.15 194	0.14 43	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 104	0.22 103	0.54 177	0.41 94	0.37 360	0.49 160	0.41 287	0.64 83	0.59 194	0.54 213	0.66 207	0.31 56	0.26 38	0.41 32	0.30 118	0.16 123	0.11 38	0.19 219	0.14 168	0.15 80	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 104	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 197	0.48 379	0.96 251	0.37 78	0.42 136	0.43 95	0.52 201	0.49 230	0.66 153	0.29 99	0.15 83	0.12 101	0.15 51	0.11 13	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 104	0.22 103	0.56 201	0.42 108	0.35 325	0.50 176	0.45 349	0.62 69	0.49 137	0.54 213	0.66 207	0.32 65	0.30 66	0.38 14	0.28 87	0.16 123	0.11 38	0.19 219	0.14 168	0.14 43	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 104	0.22 103	0.49 124	0.40 76	0.43 431	0.82 415	0.22 38	0.59 54	0.45 120	0.31 46	0.53 157	0.37 109	0.31 75	0.83 220	0.27 70	0.17 181	0.11 38	0.15 51	0.11 13	0.15 80	0.12 21

AIO_test	0.35 104	0.22 103	0.44 81	0.43 124	0.27 153	0.57 252	0.44 329	0.79 159	0.41 98	0.32 52	0.47 119	0.46 160	0.30 66	0.69 161	0.30 118	0.16 123	0.11 38	0.16 102	0.13 129	0.15 80	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 104	0.22 103	0.55 192	0.41 94	0.37 360	0.48 143	0.42 292	0.64 83	0.54 173	0.53 207	0.63 194	0.33 78	0.26 38	0.38 14	0.31 145	0.16 123	0.11 38	0.19 219	0.15 194	0.14 43	0.13 71

test_for_model	0.35 104	0.22 103	0.53 165	0.41 94	0.36 340	0.48 143	0.42 292	0.63 76	0.57 181	0.54 213	0.64 199	0.32 65	0.26 38	0.41 32	0.31 145	0.17 181	0.12 101	0.19 219	0.15 194	0.14 43	0.13 71

testlalala	0.35 104	0.22 103	0.55 192	0.41 94	0.37 360	0.48 143	0.42 292	0.64 83	0.54 173	0.53 207	0.63 194	0.33 78	0.26 38	0.38 14	0.31 145	0.16 123	0.11 38	0.19 219	0.15 194	0.14 43	0.13 71

TS12	0.36 120	0.20 41	0.40 52	0.43 124	0.20 17	0.58 255	0.31 137	0.89 210	0.41 98	0.40 126	0.73 236	0.36 96	0.40 142	0.73 178	0.37 225	0.14 53	0.12 101	0.15 51	0.12 68	0.16 116	0.14 130

aanet-new-14k	0.36 120	0.24 164	0.83 395	0.46 192	0.22 43	0.46 120	0.33 166	0.66 101	0.61 197	0.39 124	0.48 126	0.29 42	0.64 339	0.41 32	0.29 99	0.15 83	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.21 345	0.14 130

Foundation-i1b	0.36 120	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 215	0.49 391	1.00 264	0.35 68	0.47 169	0.43 95	0.56 229	0.53 263	0.66 153	0.28 87	0.16 123	0.11 38	0.14 16	0.13 129	0.14 43	0.12 21

NLSM3	0.36 120	0.21 70	0.43 76	0.45 176	0.36 340	0.43 98	0.32 153	0.69 115	0.58 185	0.41 129	0.68 217	0.39 121	0.43 163	0.60 128	0.35 201	0.14 53	0.12 101	0.19 219	0.17 269	0.16 116	0.13 71

zero-FE	0.36 120	0.22 103	0.47 111	0.45 176	0.43 431	0.30 26	0.24 66	0.61 66	0.33 52	0.33 58	0.41 81	0.37 109	0.50 239	0.64 139	0.32 157	0.22 387	0.11 38	0.18 194	0.12 68	0.83 638	0.16 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 120	0.23 138	0.54 177	0.50 274	0.28 180	0.36 52	0.22 38	1.02 273	0.39 88	0.42 136	0.64 199	0.36 96	0.51 248	0.39 21	0.29 99	0.18 232	0.12 101	0.17 151	0.13 129	0.18 202	0.18 275

AIO_rvc	0.36 120	0.23 138	0.49 124	0.43 124	0.27 153	0.59 266	0.38 238	0.94 238	0.45 120	0.33 58	0.46 115	0.49 183	0.22 21	0.84 225	0.30 118	0.16 123	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.15 80	0.13 71

HUF	0.36 120	0.23 138	0.52 155	0.40 76	0.22 43	0.54 225	0.47 366	0.82 183	0.43 108	0.36 87	0.43 95	0.50 189	0.42 154	0.64 139	0.29 99	0.17 181	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.15 80	0.14 130

MaDis-Stereo	0.36 120	0.25 197	0.58 222	0.44 158	0.34 321	0.30 26	0.30 125	0.72 127	0.50 144	0.37 98	0.36 58	0.58 240	0.49 230	0.52 91	0.36 213	0.19 280	0.16 363	0.19 219	0.15 194	0.18 202	0.14 130

UniTT-Stereo	0.36 120	0.23 138	0.59 228	0.48 240	0.36 340	0.40 72	0.32 153	0.53 30	0.49 137	0.54 213	0.55 170	0.36 96	0.31 75	0.58 114	0.51 352	0.20 322	0.15 325	0.17 151	0.15 194	0.19 252	0.15 175

Foundation-i1a	0.37 130	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 197	0.47 366	1.01 271	0.42 103	0.51 202	0.44 104	0.57 233	0.57 297	0.78 200	0.29 99	0.15 83	0.11 38	0.14 16	0.12 68	0.13 7	0.13 71

DDF-Stereo	0.37 130	0.22 103	0.47 111	0.48 240	0.42 420	0.31 30	0.24 66	0.53 30	0.33 52	0.33 58	0.40 74	0.37 109	0.48 213	0.91 248	0.32 157	0.23 414	0.11 38	0.18 194	0.12 68	0.86 640	0.16 216

IGEV-RUCA	0.37 130	0.23 138	0.48 116	0.49 262	0.36 340	0.60 273	0.23 51	0.64 83	0.49 137	0.39 124	0.49 136	0.44 148	0.31 75	0.85 231	0.30 118	0.24 433	0.13 202	0.16 102	0.12 68	0.20 300	0.19 318

Pointernet	0.37 130	0.20 41	0.57 214	0.43 124	0.28 180	0.51 197	0.27 97	0.93 232	0.61 197	0.47 169	0.63 194	0.49 183	0.38 132	0.49 80	0.33 175	0.17 181	0.13 202	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 130	0.25 197	0.51 145	0.47 208	0.23 55	0.45 113	0.39 255	1.07 307	0.52 162	0.41 129	0.48 126	0.52 201	0.25 28	0.72 173	0.30 118	0.16 123	0.12 101	0.17 151	0.13 129	0.16 116	0.13 71

AEACV	0.37 130	0.24 164	0.52 155	0.47 208	0.51 488	0.37 55	0.38 238	0.65 93	0.53 169	0.42 136	0.56 174	0.46 160	0.60 313	0.53 93	0.30 118	0.16 123	0.13 202	0.18 194	0.15 194	0.17 159	0.14 130

EGLCR-Stereo	0.37 130	0.22 103	0.51 145	0.43 124	0.26 123	0.44 109	0.22 38	0.99 260	0.48 134	0.42 136	0.42 83	0.67 277	0.29 57	0.86 235	0.33 175	0.17 181	0.12 101	0.19 219	0.17 269	0.17 159	0.15 175

DF	0.38 137	0.22 103	0.60 231	0.46 192	0.26 123	0.46 120	0.31 137	0.84 194	0.47 130	0.43 143	0.66 207	0.58 240	0.31 75	0.79 205	0.30 118	0.18 232	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.16 116	0.15 175

VMStereo-Base	0.38 137	0.23 138	0.44 81	0.36 18	0.22 43	0.39 64	0.34 180	0.70 120	0.86 290	0.43 143	0.69 222	0.60 251	0.33 93	0.73 178	0.35 201	0.17 181	0.14 262	0.15 51	0.12 68	0.17 159	0.17 248

BStereo	0.38 137	0.25 197	1.42 566	0.42 108	0.28 180	0.55 238	0.39 255	0.55 39	0.52 162	0.36 87	0.35 55	0.37 109	0.29 57	0.64 139	0.38 237	0.13 26	0.14 262	0.15 51	0.19 318	0.15 80	0.16 216

MSCF	0.38 137	0.25 197	0.52 155	0.47 208	0.25 105	0.62 288	0.37 230	0.81 175	0.47 130	0.50 195	0.71 230	0.32 65	0.65 347	0.54 96	0.28 87	0.19 280	0.12 101	0.17 151	0.14 168	0.17 159	0.14 130

castereo++	0.38 137	0.23 138	0.41 60	0.43 124	0.31 256	0.97 470	0.22 38	0.86 198	0.58 185	0.32 52	0.44 104	0.51 193	0.39 136	0.93 258	0.24 14	0.17 181	0.11 38	0.17 151	0.12 68	0.14 43	0.14 130

fffft	0.38 137	0.23 138	0.51 145	0.44 158	0.32 278	0.43 98	0.48 379	0.76 145	0.36 71	0.44 149	0.34 51	0.38 118	0.31 75	1.31 369	0.32 157	0.14 53	0.11 38	0.19 219	0.15 194	0.16 116	0.16 216
1: 1. 1
RSM++	0.38 137	0.24 164	0.51 145	0.47 208	0.26 123	0.50 176	0.41 287	0.79 159	0.45 120	0.37 98	0.45 110	0.60 251	0.35 112	1.02 292	0.30 118	0.15 83	0.13 202	0.17 151	0.14 168	0.18 202	0.13 71

DNS	0.39 144	0.27 258	0.57 214	0.47 208	0.28 180	0.49 160	0.25 73	0.90 218	0.50 144	0.59 234	0.55 170	0.66 273	0.39 136	0.43 41	0.27 70	0.23 414	0.14 262	0.15 51	0.14 168	0.21 345	0.20 352

aanet-new	0.39 144	0.25 197	0.54 177	0.47 208	0.37 360	0.74 363	0.28 104	0.62 69	0.34 61	0.37 98	0.50 139	0.36 96	0.74 373	0.98 276	0.30 118	0.17 181	0.11 38	0.17 151	0.13 129	0.19 252	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 144	0.52 550	1.32 550	0.44 158	0.38 382	0.38 59	0.23 51	0.95 243	0.41 98	0.36 87	0.43 95	0.41 135	0.42 154	0.45 50	0.29 99	0.14 53	0.13 202	0.16 102	0.13 129	0.15 80	0.14 130

Selective-IGEV-i32	0.39 144	0.24 164	0.50 135	0.44 158	0.25 105	0.46 120	0.33 166	1.25 373	0.40 92	0.35 78	0.45 110	0.52 201	0.30 66	1.07 308	0.30 118	0.14 53	0.12 101	0.17 151	0.13 129	0.16 116	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 144	0.26 225	0.61 236	0.59 442	0.33 300	0.62 288	0.36 205	0.62 69	0.40 92	0.45 157	0.36 58	0.45 156	0.37 127	0.53 93	0.48 331	0.24 433	0.18 421	0.28 497	0.33 579	0.21 345	0.19 318

water-stereo	0.39 144	0.20 41	0.48 116	0.44 158	0.27 153	0.50 176	0.26 87	0.92 223	0.51 155	0.53 207	0.78 250	0.55 218	0.49 230	0.42 39	0.42 277	0.16 123	0.15 325	0.17 151	0.15 194	0.16 116	0.15 175

SMoEStereo_RVC	0.39 144	0.25 197	0.50 135	0.45 176	0.30 228	0.61 279	0.36 205	0.72 127	0.45 120	0.46 164	0.43 95	0.42 138	0.35 112	1.39 399	0.29 99	0.15 83	0.12 101	0.20 271	0.15 194	0.16 116	0.15 175

ours_stereo	0.39 144	0.28 285	0.51 145	0.46 192	0.30 228	0.40 72	0.44 329	0.73 133	0.56 179	0.35 78	0.56 174	0.46 160	0.33 93	1.11 320	0.32 157	0.16 123	0.13 202	0.19 219	0.15 194	0.19 252	0.14 130

GCAP-BAT	0.39 144	0.22 103	0.65 259	0.43 124	0.35 325	0.34 39	0.37 230	0.83 188	0.67 227	0.48 178	0.56 174	0.55 218	0.38 132	0.74 187	0.31 145	0.17 181	0.13 202	0.18 194	0.14 168	0.15 80	0.15 175

RSM	0.39 144	0.24 164	0.49 124	0.46 192	0.26 123	0.47 134	0.40 270	0.92 223	0.44 116	0.41 129	0.42 83	0.65 269	0.33 93	1.07 308	0.29 99	0.15 83	0.12 101	0.17 151	0.13 129	0.17 159	0.13 71

trnet	0.39 144	0.21 70	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 215	0.29 115	0.78 152	1.12 413	0.59 234	0.71 230	0.53 208	0.42 154	0.54 96	0.34 190	0.18 232	0.13 202	0.15 51	0.10 2	0.14 43	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot	0.39 144	0.22 103	0.65 259	0.43 124	0.35 325	0.34 39	0.37 230	0.83 188	0.67 227	0.48 178	0.56 174	0.55 218	0.38 132	0.74 187	0.31 145	0.17 181	0.13 202	0.18 194	0.14 168	0.15 80	0.15 175

Selective-IGEV	0.39 144	0.24 164	0.50 135	0.44 158	0.25 105	0.46 120	0.33 166	1.25 373	0.40 92	0.35 78	0.45 110	0.52 201	0.30 66	1.07 308	0.30 118	0.14 53	0.12 101	0.17 151	0.13 129	0.16 116	0.13 71

GLC_STEREO	0.39 144	0.25 197	0.41 60	0.54 363	0.23 55	0.48 143	0.30 125	0.73 133	0.58 185	0.52 206	0.73 236	0.51 193	0.31 75	0.64 139	0.42 277	0.17 181	0.20 459	0.23 387	0.19 318	0.21 345	0.17 248

CREStereo	0.39 144	0.21 70	0.38 32	0.34 5	0.22 43	0.53 215	0.29 115	0.77 149	1.11 409	0.58 226	0.71 230	0.51 193	0.41 146	0.54 96	0.34 190	0.18 232	0.13 202	0.15 51	0.10 2	0.14 43	0.14 130
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
Foundation-i1	0.40 159	0.19 23	0.36 10	0.42 108	0.32 278	0.54 225	0.48 379	1.18 343	0.52 162	0.54 213	0.54 169	0.58 240	0.49 230	0.65 150	0.32 157	0.16 123	0.13 202	0.15 51	0.14 168	0.14 43	0.13 71

GASTEREO	0.40 159	0.25 197	0.51 145	0.48 240	0.25 105	0.65 312	0.36 205	0.81 175	0.49 137	0.51 202	0.82 262	0.30 52	0.66 350	0.62 135	0.28 87	0.19 280	0.12 101	0.16 102	0.14 168	0.16 116	0.14 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 159	0.67 596	0.42 70	0.64 499	0.29 204	0.48 143	0.25 73	0.85 196	0.44 116	0.38 113	0.36 58	0.30 52	0.70 361	1.15 330	0.29 99	0.16 123	0.11 38	0.16 102	0.11 13	0.18 202	0.12 21

mms	0.40 159	0.27 258	0.52 155	0.46 192	0.32 278	0.43 98	0.46 358	0.70 120	0.46 126	0.35 78	0.58 182	0.44 148	0.30 66	1.36 388	0.33 175	0.16 123	0.13 202	0.18 194	0.15 194	0.19 252	0.15 175

MoCha-V2	0.40 159	0.20 41	0.49 124	0.50 274	0.21 25	0.44 109	0.33 166	0.93 232	0.53 169	0.53 207	0.53 157	0.42 138	0.58 308	1.09 314	0.27 70	0.14 53	0.12 101	0.15 51	0.12 68	0.17 159	0.15 175

IGEV++	0.40 159	0.22 103	0.51 145	0.52 327	0.29 204	0.45 113	0.25 73	1.65 474	0.46 126	0.37 98	0.57 179	0.46 160	0.45 180	0.50 86	0.38 237	0.19 280	0.12 101	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.15 175

GCAP-Stereo	0.40 159	0.28 285	0.68 280	0.47 208	0.25 105	0.53 215	0.32 153	0.82 183	0.58 185	0.65 247	0.69 222	0.58 240	0.42 154	0.47 71	0.29 99	0.17 181	0.14 262	0.17 151	0.13 129	0.17 159	0.14 130

LoS	0.40 159	0.21 70	0.44 81	0.37 32	0.22 43	0.50 176	0.40 270	1.00 264	0.94 323	0.48 178	0.66 207	0.48 174	0.40 142	0.60 128	0.37 225	0.18 232	0.14 262	0.16 102	0.11 13	0.14 43	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 159	0.31 378	0.73 327	0.58 428	0.27 153	0.26 13	0.33 166	0.95 243	0.81 276	0.42 136	0.47 119	0.65 269	0.47 199	0.39 21	0.34 190	0.18 232	0.15 325	0.16 102	0.14 168	0.19 252	0.16 216
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 168	0.19 23	0.84 400	0.40 76	0.28 180	0.46 120	0.28 104	0.78 152	0.37 78	0.34 68	0.51 145	0.39 121	0.48 213	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 159	1.46 664

Replicate-Monster	0.41 168	0.26 225	2.03 617	0.36 18	0.21 25	0.46 120	0.23 51	0.67 109	0.48 134	0.42 136	0.27 25	0.31 56	0.30 66	0.98 276	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.28 489

depthmonostereo	0.41 168	0.23 138	0.53 165	0.47 208	0.23 55	0.61 279	0.35 190	1.00 264	0.76 260	0.48 178	0.65 206	0.47 167	0.49 230	0.67 157	0.37 225	0.16 123	0.15 325	0.16 102	0.14 168	0.16 116	0.15 175

castereo	0.41 168	0.22 103	0.46 108	0.44 158	0.30 228	0.61 279	0.56 451	0.97 254	0.80 273	0.38 113	0.69 222	0.45 156	0.69 356	0.51 89	0.30 118	0.16 123	0.11 38	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 168	0.19 23	0.83 395	0.40 76	0.28 180	0.46 120	0.28 104	0.78 152	0.37 78	0.34 68	0.51 145	0.39 121	0.48 213	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 159	1.46 664

CASnet	0.41 168	0.25 197	0.48 116	0.50 274	0.20 17	0.50 176	0.36 205	0.81 175	0.80 273	0.83 289	0.68 217	0.48 174	0.31 75	0.54 96	0.32 157	0.18 232	0.12 101	0.27 482	0.22 429	0.23 400	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 174	0.24 164	0.49 124	0.47 208	0.41 414	0.58 255	0.32 153	0.81 175	0.84 287	0.45 157	0.52 150	0.77 305	0.35 112	0.64 139	0.33 175	0.24 433	0.17 396	0.19 219	0.16 240	0.20 300	0.21 374

fffy	0.42 174	0.27 258	0.57 214	0.46 192	0.29 204	0.48 143	0.35 190	0.91 220	0.55 176	0.40 126	0.58 182	0.55 218	0.41 146	1.26 357	0.36 213	0.15 83	0.13 202	0.19 219	0.16 240	0.18 202	0.14 130

WCG-NET	0.42 174	0.21 70	0.54 177	0.40 76	0.25 105	0.47 134	0.32 153	0.73 133	1.15 441	0.76 264	0.73 236	0.58 240	0.45 180	0.60 128	0.34 190	0.15 83	0.11 38	0.16 102	0.14 168	0.15 80	0.13 71

Occ-G	0.42 174	0.21 70	0.48 116	0.41 94	0.26 123	0.42 89	0.62 486	0.77 149	0.49 137	0.43 143	0.66 207	1.02 414	0.46 188	0.78 200	0.41 266	0.16 123	0.13 202	0.18 194	0.13 129	0.16 116	0.16 216

MGS-Stereo	0.42 174	0.26 225	0.58 222	0.44 158	0.28 180	0.50 176	0.34 180	0.57 50	0.83 283	0.46 164	1.31 454	0.52 201	0.33 93	0.65 150	0.36 213	0.19 280	0.16 363	0.18 194	0.15 194	0.17 159	0.16 216

LoS_RVC	0.42 174	0.26 225	0.40 52	0.44 158	0.82 613	0.51 197	0.44 329	0.64 83	0.41 98	0.44 149	0.78 250	0.44 148	0.47 199	0.56 105	0.36 213	0.13 26	0.12 101	0.14 16	0.10 2	0.13 7	0.84 645

test_xeample3	0.42 174	0.28 285	0.69 292	0.43 124	0.33 300	0.56 247	0.38 238	0.79 159	0.45 120	0.53 207	0.46 115	0.44 148	0.44 174	1.38 394	0.31 145	0.18 232	0.14 262	0.19 219	0.15 194	0.17 159	0.16 216

PSi22	0.43 181	0.25 197	0.45 96	0.45 176	0.24 78	0.46 120	0.22 38	0.63 76	0.99 349	0.45 157	0.64 199	0.80 315	0.52 255	1.44 412	0.30 118	0.14 53	0.12 101	0.14 16	0.11 13	0.19 252	0.15 175

DA	0.43 181	0.23 138	0.49 124	0.50 274	0.25 105	1.08 496	0.44 329	1.18 343	0.58 185	0.46 164	0.64 199	0.54 213	0.47 199	0.46 60	0.32 157	0.19 280	0.13 202	0.19 219	0.13 129	0.18 202	0.14 130

GGEV	0.43 181	0.23 138	0.49 124	0.50 274	0.25 105	1.08 496	0.44 329	1.18 343	0.58 185	0.46 164	0.64 199	0.54 213	0.47 199	0.46 60	0.32 157	0.19 280	0.13 202	0.19 219	0.13 129	0.18 202	0.14 130

DilatedVolume-Stereo	0.43 181	0.21 70	0.55 192	0.43 124	0.32 278	0.72 353	0.29 115	0.80 168	0.51 155	0.77 269	0.73 236	0.48 174	0.40 142	1.13 327	0.39 248	0.15 83	0.14 262	0.15 51	0.14 168	0.16 116	0.14 130

MM-Stereo_test2	0.43 181	0.24 164	0.67 276	0.51 306	0.32 278	0.55 238	0.45 349	0.97 254	0.77 264	0.59 234	0.51 145	0.49 183	0.42 154	0.80 208	0.30 118	0.15 83	0.13 202	0.18 194	0.14 168	0.19 252	0.14 130

SCV_C0	0.43 181	0.26 225	0.65 259	0.43 124	0.29 204	0.47 134	0.31 137	1.34 389	0.73 249	0.38 113	0.49 136	0.54 213	0.29 57	1.24 353	0.30 118	0.17 181	0.13 202	0.16 102	0.13 129	0.20 300	0.15 175

ff7	0.43 181	0.27 258	0.56 201	0.44 158	0.33 300	0.50 176	0.42 292	0.87 200	0.50 144	0.49 186	0.53 157	0.44 148	0.48 213	1.38 394	0.33 175	0.17 181	0.12 101	0.21 310	0.15 194	0.18 202	0.18 275

ffff	0.43 181	0.27 258	0.56 201	0.44 158	0.33 300	0.50 176	0.42 292	0.87 200	0.50 144	0.49 186	0.53 157	0.44 148	0.48 213	1.38 394	0.33 175	0.17 181	0.12 101	0.21 310	0.15 194	0.18 202	0.18 275

11t	0.43 181	0.27 258	0.56 201	0.44 158	0.33 300	0.50 176	0.42 292	0.87 200	0.50 144	0.49 186	0.53 157	0.44 148	0.48 213	1.38 394	0.33 175	0.17 181	0.12 101	0.21 310	0.15 194	0.18 202	0.18 275

anonymousdsp	0.43 181	0.27 258	0.53 165	0.44 158	0.32 278	0.50 176	0.42 292	0.89 210	0.51 155	0.49 186	0.53 157	0.47 167	0.47 199	1.33 377	0.33 175	0.17 181	0.12 101	0.21 310	0.15 194	0.18 202	0.18 275

ProNet	0.43 181	0.28 285	0.58 222	0.43 124	0.30 228	0.56 247	0.52 411	1.00 264	0.58 185	0.44 149	0.49 136	0.43 142	0.43 163	1.28 362	0.36 213	0.15 83	0.13 202	0.19 219	0.16 240	0.17 159	0.16 216

MC-Stereo	0.43 181	0.23 138	0.48 116	0.51 306	0.28 180	0.39 64	0.32 153	0.88 209	0.68 233	0.60 238	0.84 265	0.56 229	0.61 323	1.03 293	0.31 145	0.17 181	0.11 38	0.17 151	0.15 194	0.16 116	0.13 71

ccc-4	0.43 181	0.27 258	0.56 201	0.44 158	0.33 300	0.50 176	0.42 292	0.87 200	0.50 144	0.49 186	0.53 157	0.44 148	0.48 213	1.38 394	0.33 175	0.17 181	0.12 101	0.21 310	0.15 194	0.18 202	0.18 275

IGEV-Stereo	0.43 181	0.27 258	0.54 177	0.45 176	0.32 278	0.50 176	0.42 292	0.90 218	0.51 155	0.49 186	0.53 157	0.47 167	0.47 199	1.32 373	0.33 175	0.17 181	0.12 101	0.21 310	0.15 194	0.18 202	0.18 275
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 195	1.50 665	1.55 586	0.37 32	0.33 300	0.41 79	0.26 87	0.79 159	0.35 68	0.34 68	0.46 115	0.41 135	0.41 146	0.45 50	0.24 14	0.15 83	0.13 202	0.15 51	0.12 68	0.15 80	0.18 275

Reg-Stereo(zero)	0.44 195	0.22 103	0.45 96	0.43 124	0.23 55	0.38 59	0.25 73	0.76 145	1.08 392	0.90 305	0.78 250	0.90 363	0.47 199	0.70 165	0.36 213	0.15 83	0.12 101	0.15 51	0.12 68	0.15 80	0.15 175

rvit_stereo_0081_aga	0.44 195	0.34 442	0.73 327	0.51 306	0.41 414	0.50 176	0.40 270	0.81 175	0.57 181	0.58 226	0.56 174	0.53 208	0.43 163	0.66 153	0.40 256	0.26 484	0.21 483	0.22 346	0.20 354	0.26 441	0.18 275

rvit_stereo_0081	0.44 195	0.33 417	0.64 252	0.54 363	0.35 325	0.41 79	0.44 329	0.66 101	0.95 325	0.48 178	0.52 150	0.50 189	0.46 188	0.82 218	0.44 290	0.25 461	0.20 459	0.22 346	0.19 318	0.25 428	0.17 248

rvit_stereo_0082	0.44 195	0.33 417	0.64 252	0.54 363	0.35 325	0.41 79	0.44 329	0.66 101	0.95 325	0.48 178	0.52 150	0.50 189	0.46 188	0.82 218	0.44 290	0.25 461	0.20 459	0.22 346	0.19 318	0.25 428	0.17 248

rvit_stereo_0080	0.44 195	0.32 394	0.71 309	0.47 208	0.36 340	0.42 89	0.55 443	0.82 183	0.68 233	0.50 195	0.60 185	0.55 218	0.47 199	0.59 116	0.44 290	0.26 484	0.21 483	0.20 271	0.20 354	0.31 504	0.19 318

whm_eth	0.44 195	0.32 394	0.71 309	0.47 208	0.36 340	0.42 89	0.55 443	0.82 183	0.68 233	0.50 195	0.60 185	0.55 218	0.47 199	0.59 116	0.44 290	0.26 484	0.21 483	0.20 271	0.20 354	0.31 504	0.19 318

CroCo-Stereo Lap2	0.44 195	0.34 442	0.77 366	0.61 469	0.79 604	0.28 20	0.35 190	0.75 142	0.71 243	0.38 113	0.50 139	0.72 293	0.55 278	0.57 110	0.47 326	0.17 181	0.18 421	0.19 219	0.16 240	0.21 345	0.20 352

TANstereo	0.44 195	0.21 70	0.44 81	0.41 94	0.21 25	0.65 312	0.26 87	0.79 159	0.83 283	0.93 312	0.98 302	0.51 193	0.46 188	0.54 96	0.35 201	0.18 232	0.24 527	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.26 466

RT-Monster	0.45 204	0.23 138	0.47 111	0.44 158	0.40 404	0.51 197	0.25 73	0.87 200	1.01 358	0.87 301	0.86 269	0.68 279	0.41 146	0.67 157	0.40 256	0.16 123	0.14 262	0.15 51	0.13 129	0.14 43	0.17 248

Wave_Phase_stereo	0.45 204	0.25 197	1.42 566	0.42 108	0.28 180	1.78 599	0.39 255	0.72 127	0.52 162	0.36 87	0.35 55	0.37 109	0.29 57	0.64 139	0.38 237	0.13 26	0.14 262	0.15 51	0.19 318	0.15 80	0.16 216

HART	0.45 204	0.22 103	0.54 177	0.50 274	0.26 123	0.41 79	0.29 115	1.03 278	0.50 144	0.58 226	1.45 506	0.61 256	0.35 112	1.08 313	0.30 118	0.15 83	0.13 202	0.19 219	0.14 168	0.19 252	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 204	1.43 659	0.48 116	0.35 11	0.20 17	0.26 13	0.21 29	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 123	1.27 360	0.22 1	0.21 356	0.11 38	0.14 16	0.10 2	2.37 669	0.11 3

tt45	0.45 204	0.23 138	0.46 108	0.45 176	0.33 300	0.79 395	0.32 153	0.78 152	0.41 98	0.51 202	0.44 104	0.49 183	0.37 127	2.14 514	0.34 190	0.16 123	0.13 202	0.19 219	0.16 240	0.17 159	0.18 275

IGEV-Stereo+	0.45 204	0.21 70	0.43 76	0.41 94	0.39 393	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 71	0.26 13	0.25 12	0.31 56	0.41 146	1.43 408	0.30 118	0.17 181	0.12 101	0.15 51	0.11 13	1.16 654	1.70 670

WCG-NET（raft）	0.45 204	0.21 70	0.55 192	0.40 76	0.24 78	0.50 176	0.36 205	0.73 133	1.09 400	0.71 257	0.76 245	0.92 374	0.51 248	0.84 225	0.34 190	0.16 123	0.12 101	0.15 51	0.14 168	0.14 43	0.14 130

MIF-Stereo (partial)	0.45 204	0.25 197	0.70 298	0.50 274	0.52 501	0.35 47	0.26 87	0.91 220	0.59 194	0.45 157	0.71 230	0.51 193	0.51 248	1.11 320	0.45 305	0.20 322	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.24 415	0.18 275

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 212	1.22 649	2.46 636	0.39 63	0.30 228	0.29 23	0.28 104	0.81 175	0.34 61	0.33 58	0.47 119	0.38 118	0.44 174	0.37 11	0.25 39	0.15 83	0.12 101	0.15 51	0.11 13	0.16 116	0.16 216

SCV	0.46 212	0.26 225	0.55 192	0.47 208	0.25 105	0.39 64	0.38 238	1.98 578	0.60 196	0.35 78	0.48 126	0.55 218	0.36 123	1.28 362	0.32 157	0.24 433	0.12 101	0.17 151	0.13 129	0.18 202	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 212	0.36 472	0.71 309	0.47 208	0.36 340	0.67 326	0.35 190	0.78 152	1.12 413	0.61 239	0.62 191	0.39 121	0.39 136	0.71 169	0.39 248	0.20 322	0.17 396	0.22 346	0.18 293	0.23 400	0.19 318

IGEVStereo-DCA	0.46 212	0.28 285	0.56 201	0.43 124	0.33 300	0.49 160	0.42 292	0.87 200	0.50 144	0.47 169	0.48 126	0.48 174	0.46 188	2.03 504	0.30 118	0.19 280	0.14 262	0.19 219	0.15 194	0.16 116	0.18 275

rrr	0.46 212	0.28 285	0.73 327	0.43 124	0.33 300	0.49 160	0.38 238	0.76 145	0.50 144	0.47 169	0.48 126	0.48 174	0.46 188	2.03 504	0.30 118	0.19 280	0.14 262	0.19 219	0.15 194	0.16 116	0.16 216

plain	0.46 212	0.27 258	1.01 479	0.50 274	0.40 404	0.35 47	0.37 230	0.87 200	0.56 179	0.43 143	0.76 245	0.42 138	0.40 142	1.13 327	0.45 305	0.21 356	0.15 325	0.24 407	0.19 318	0.24 415	0.16 216

XX-TBD	0.46 212	0.70 604	0.35 7	0.79 592	0.25 105	0.58 255	0.26 87	0.69 115	1.27 510	0.76 264	1.00 308	0.45 156	0.33 93	0.47 71	0.37 225	0.19 280	0.15 325	0.15 51	0.11 13	0.17 159	0.14 130

PMTNet	0.46 212	0.21 70	0.38 32	0.37 32	0.23 55	0.71 350	0.27 97	0.74 139	1.04 371	0.64 245	0.70 227	0.55 218	0.47 199	0.86 235	0.35 201	1.00 654	0.13 202	0.15 51	0.10 2	0.15 80	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 220	0.33 417	0.81 386	0.56 404	0.36 340	0.50 176	0.44 329	0.68 112	0.95 325	0.49 186	0.57 179	0.55 218	0.49 230	0.88 240	0.46 319	0.25 461	0.25 536	0.24 407	0.20 354	0.24 415	0.17 248

rvit_stereo_ft	0.47 220	0.35 462	0.87 419	0.67 531	0.42 420	0.40 72	0.59 475	0.81 175	0.74 250	0.46 164	0.55 170	0.57 233	0.49 230	0.65 150	0.50 347	0.25 461	0.17 396	0.22 346	0.22 429	0.24 415	0.17 248

RAFT-Stereo-weight	0.47 220	0.24 164	0.53 165	0.48 240	0.27 153	0.60 273	0.35 190	1.02 273	1.07 386	0.99 333	0.78 250	0.76 303	0.28 53	0.76 190	0.36 213	0.16 123	0.12 101	0.17 151	0.15 194	0.16 116	0.15 175

CAS++	0.47 220	0.31 378	0.56 201	0.47 208	0.32 278	0.42 89	0.28 104	1.76 509	0.72 245	0.71 257	0.72 234	0.37 109	0.28 53	0.69 161	0.33 175	0.27 500	0.22 505	0.26 466	0.21 400	0.29 485	0.19 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 220	0.26 225	0.64 252	0.50 274	0.29 204	0.53 215	0.33 166	1.05 292	0.77 264	0.84 292	1.00 308	0.55 218	0.37 127	0.81 214	0.40 256	0.17 181	0.12 101	0.22 346	0.20 354	0.19 252	0.15 175

CREStereo++_RVC	0.47 220	0.21 70	0.38 32	0.45 176	0.38 382	0.45 113	0.25 73	0.75 142	1.29 520	0.80 278	1.21 414	0.47 167	0.37 127	0.53 93	0.44 290	0.16 123	0.11 38	0.15 51	0.80 655	0.18 202	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
quiztm	0.48 226	0.26 225	0.52 155	0.49 262	0.55 514	0.45 113	0.42 292	1.45 418	0.81 276	0.79 275	1.14 381	0.57 233	0.32 85	0.58 114	0.36 213	0.17 181	0.12 101	0.17 151	0.14 168	0.18 202	0.15 175

WQFJA1	0.48 226	0.27 258	0.53 165	0.46 192	0.85 618	0.79 395	0.39 255	1.11 323	0.75 251	0.50 195	0.52 150	0.53 208	0.50 239	0.71 169	0.65 416	0.17 181	0.21 483	0.19 219	0.16 240	0.19 252	0.16 216

NLMM	0.48 226	0.27 258	0.53 165	0.46 192	0.85 618	0.79 395	0.39 255	1.12 326	0.75 251	0.50 195	0.52 150	0.53 208	0.50 239	0.72 173	0.65 416	0.17 181	0.21 483	0.19 219	0.16 240	0.19 252	0.16 216

xyz-stereo-finetune	0.48 226	0.25 197	0.54 177	0.42 108	0.23 55	0.80 404	0.42 292	0.80 168	0.80 273	0.61 239	0.62 191	0.54 213	0.43 163	1.70 464	0.58 388	0.15 83	0.15 325	0.19 219	0.15 194	0.16 116	0.15 175

999	0.48 226	0.22 103	0.49 124	0.48 240	0.34 321	0.75 369	0.31 137	0.85 196	0.55 176	0.37 98	0.48 126	0.50 189	0.36 123	2.45 541	0.39 248	0.16 123	0.13 202	0.18 194	0.15 194	0.16 116	0.19 318

model_zeroshot	0.48 226	0.29 320	0.86 407	0.51 306	0.36 340	0.69 339	0.37 230	1.12 326	0.62 200	0.85 297	0.84 265	0.66 273	0.37 127	0.73 178	0.34 190	0.20 322	0.16 363	0.19 219	0.16 240	0.17 159	0.16 216

MyStereo07	0.48 226	0.29 320	0.50 135	0.55 388	0.45 447	0.59 266	0.79 538	1.05 292	0.51 155	0.48 178	0.53 157	0.43 142	0.55 278	1.30 368	0.34 190	0.17 181	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 400	0.20 352

4D-IteraStereo	0.48 226	0.24 164	0.76 358	0.50 274	0.44 440	0.66 321	0.31 137	0.87 200	1.02 362	1.03 352	0.72 234	0.78 309	0.32 85	0.64 139	0.37 225	0.17 181	0.11 38	0.23 387	0.19 318	0.19 252	0.13 71

CES	0.48 226	0.20 41	0.37 16	0.39 63	1.39 661	0.55 238	0.35 190	0.98 258	0.66 225	0.44 149	0.66 207	0.35 93	0.27 48	0.56 105	0.33 175	0.15 83	0.13 202	0.15 51	0.10 2	0.19 252	1.46 664

NLSM1	0.49 235	0.25 197	0.55 192	0.48 240	1.08 641	0.83 421	0.31 137	0.83 188	0.66 225	0.51 202	0.76 245	0.47 167	0.48 213	0.98 276	0.55 377	0.18 232	0.19 439	0.21 310	0.18 293	0.20 300	0.15 175

FE-Mocha	0.49 235	0.30 342	0.87 419	0.48 240	0.36 340	0.45 113	0.22 38	1.58 456	0.49 137	1.00 338	1.09 353	0.74 296	0.41 146	0.55 102	0.30 118	0.18 232	0.12 101	0.21 310	0.20 354	0.17 159	0.15 175

MM-Stereo_test1	0.49 235	0.24 164	0.56 201	0.51 306	0.30 228	0.50 176	0.54 425	0.91 220	1.03 366	0.84 292	0.69 222	0.54 213	0.60 313	1.16 334	0.33 175	0.18 232	0.16 363	0.20 271	0.17 269	0.19 252	0.15 175

AE-Stereo	0.49 235	0.27 258	0.67 276	0.60 454	0.39 393	0.67 326	0.46 358	1.18 343	1.09 400	0.47 169	0.75 243	0.69 285	0.47 199	0.59 116	0.40 256	0.16 123	0.15 325	0.21 310	0.20 354	0.19 252	0.15 175

sCroCo_RVC	0.49 235	0.40 498	1.02 486	0.65 513	0.60 542	0.52 204	0.40 270	0.83 188	0.61 197	0.44 149	0.74 241	0.49 183	0.50 239	0.63 138	0.48 331	0.26 484	0.27 550	0.23 387	0.22 429	0.29 485	0.25 442

MM-Stereo_test3	0.50 240	0.24 164	0.54 177	0.54 363	0.74 586	0.49 160	0.53 419	1.09 314	1.05 376	0.62 242	0.95 289	0.61 256	0.42 154	0.77 193	0.38 237	0.20 322	0.17 396	0.20 271	0.16 240	0.18 202	0.18 275

RCA-Stereo	0.50 240	0.23 138	0.58 222	0.48 240	0.33 300	0.55 238	0.45 349	0.97 254	1.38 562	0.68 252	1.05 337	0.63 263	0.80 405	0.59 116	0.32 157	0.17 181	0.12 101	0.17 151	0.14 168	0.16 116	0.14 130

WQFJX	0.51 242	0.27 258	0.52 155	0.46 192	0.87 624	0.75 369	0.39 255	1.29 381	0.77 264	0.53 207	0.52 150	0.55 218	0.55 278	0.95 264	0.60 399	0.17 181	0.19 439	0.19 219	0.16 240	0.19 252	0.18 275

knoymous	0.51 242	0.29 320	0.47 111	0.43 124	0.30 228	0.55 238	0.55 443	1.02 273	0.77 264	0.98 330	0.85 267	0.94 379	0.56 285	0.85 231	0.45 305	0.20 322	0.14 262	0.26 466	0.14 168	0.23 400	0.23 414

Lsterematch	0.52 244	0.24 164	0.64 252	0.45 176	0.25 105	0.71 350	0.31 137	0.81 175	1.05 376	0.96 321	1.28 443	0.69 285	0.48 213	0.84 225	0.66 421	0.21 356	0.12 101	0.19 219	0.16 240	0.18 202	0.19 318

NLCSM	0.52 244	0.28 285	0.55 192	0.52 327	0.74 586	0.72 353	0.46 358	0.96 251	0.65 222	0.63 243	0.51 145	0.48 174	0.61 323	1.32 373	0.70 434	0.19 280	0.20 459	0.21 310	0.18 293	0.22 372	0.20 352

tg	0.52 244	0.24 164	0.61 236	0.49 262	0.30 228	0.90 440	0.29 115	1.07 307	0.83 283	0.83 289	1.02 321	0.62 260	0.43 163	1.35 383	0.41 266	0.17 181	0.12 101	0.22 346	0.20 354	0.17 159	0.15 175

11t1	0.52 244	0.28 285	0.68 280	0.51 306	0.28 180	0.83 421	0.39 255	1.22 365	0.63 203	0.84 292	0.74 241	0.68 279	0.68 352	0.91 248	0.57 384	0.21 356	0.18 421	0.19 219	0.16 240	0.20 300	0.21 374

LL-Strereo2	0.52 244	0.33 417	0.69 292	0.52 327	0.37 360	0.70 346	0.30 125	1.13 330	0.67 227	0.94 317	0.78 250	0.91 366	0.42 154	1.05 302	0.42 277	0.17 181	0.16 363	0.29 508	0.25 481	0.21 345	0.16 216

Selective-RAFT	0.52 244	0.28 285	0.79 379	0.55 388	0.27 153	0.91 444	0.33 166	0.80 168	0.88 299	0.58 226	0.63 194	0.81 320	0.77 387	1.29 366	0.48 331	0.19 280	0.14 262	0.17 151	0.15 194	0.19 252	0.17 248

HUI-Stereo	0.52 244	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 153	0.65 312	0.30 125	1.04 284	0.64 208	1.12 383	0.96 292	0.83 332	0.60 313	0.79 205	0.45 305	0.22 387	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.26 441	0.18 275

test-1	0.52 244	0.26 225	1.04 494	0.56 404	0.32 278	0.61 279	0.38 238	1.10 317	0.91 311	0.78 272	1.01 313	0.77 305	0.52 255	0.60 128	0.42 277	0.17 181	0.14 262	0.20 271	0.17 269	0.20 300	0.23 414

rafts_anoy	0.52 244	0.29 320	0.59 228	0.59 442	0.50 476	0.53 215	0.40 270	1.11 323	1.03 366	0.84 292	0.83 263	0.68 279	0.54 270	0.72 173	0.51 352	0.19 280	0.14 262	0.24 407	0.26 499	0.21 345	0.18 275

s12784h	0.52 244	0.20 41	0.38 32	0.41 94	0.19 10	0.96 466	0.34 180	1.17 338	1.25 499	0.81 283	0.90 280	0.63 263	0.50 239	1.45 413	0.42 277	0.14 53	0.12 101	0.17 151	0.11 13	0.18 202	0.11 3

raftrobust	0.52 244	0.25 197	0.56 201	0.65 513	0.52 501	0.49 160	0.34 180	0.98 258	0.91 311	1.30 491	0.87 274	0.63 263	0.81 409	0.78 200	0.41 266	0.19 280	0.15 325	0.16 102	0.14 168	0.15 80	0.16 216

Gwc-CoAtRS	0.52 244	0.24 164	0.68 280	0.48 240	0.29 204	0.64 296	0.25 73	1.16 336	1.08 392	1.01 344	1.00 308	1.12 450	0.56 285	0.69 161	0.37 225	0.16 123	0.13 202	0.17 151	0.15 194	0.15 80	0.15 175

IGEV-FE	0.53 256	0.30 342	0.99 469	0.56 404	0.35 325	0.41 79	0.32 153	1.37 394	0.63 203	1.00 338	1.09 353	0.94 379	0.41 146	0.83 220	0.39 248	0.18 232	0.12 101	0.19 219	0.18 293	0.19 252	0.17 248

rvit_0105_6	0.53 256	0.37 479	0.98 468	0.65 513	0.38 382	0.51 197	0.51 400	0.77 149	1.20 475	0.54 213	0.55 170	0.65 269	0.53 263	0.94 261	0.44 290	0.32 544	0.32 587	0.28 497	0.24 467	0.28 474	0.21 374

IGEV_Zeroshot_test	0.53 256	0.30 342	0.99 469	0.56 404	0.35 325	0.41 79	0.32 153	1.37 394	0.63 203	1.00 338	1.09 353	0.95 388	0.41 146	0.83 220	0.39 248	0.18 232	0.12 101	0.19 219	0.18 293	0.19 252	0.17 248

EKT-Stereo	0.53 256	0.30 342	0.73 327	0.58 428	0.60 542	0.51 197	0.48 379	0.94 238	0.90 306	0.71 257	0.88 276	0.77 305	0.43 163	1.07 308	0.40 256	0.22 387	0.16 363	0.21 310	0.18 293	0.20 300	0.22 394

Any-RAFT	0.53 256	0.24 164	0.47 111	0.47 208	0.27 153	1.00 478	0.25 73	1.58 456	1.05 376	0.85 297	0.99 304	1.06 424	0.47 199	0.70 165	0.32 157	0.18 232	0.13 202	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.16 216

anonymousdsp2	0.53 256	0.27 258	0.74 344	0.48 240	0.29 204	0.76 377	0.47 366	1.61 465	0.82 282	0.77 269	0.77 248	0.75 299	0.47 199	1.03 293	0.40 256	0.18 232	0.13 202	0.18 194	0.13 129	0.19 252	0.18 275

fff	0.53 256	0.24 164	0.70 298	0.43 124	0.24 78	0.48 143	0.36 205	1.07 307	1.25 499	1.10 375	1.02 321	0.57 233	1.06 526	0.73 178	0.52 359	0.16 123	0.13 202	0.17 151	0.13 129	0.15 80	0.19 318

test_4	0.53 256	0.22 103	0.56 201	0.54 363	0.32 278	0.64 296	0.39 255	0.80 168	0.62 200	0.92 311	1.87 593	0.68 279	0.42 154	1.16 334	0.37 225	0.15 83	0.13 202	0.20 271	0.22 429	0.20 300	0.15 175

GMOStereo	0.53 256	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 204	0.52 204	0.43 315	0.89 210	0.96 330	1.41 541	1.14 381	0.85 342	0.56 285	0.59 116	0.38 237	0.16 123	0.14 262	0.24 407	0.21 400	0.20 300	0.15 175

error version	0.53 256	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 204	0.52 204	0.43 315	0.89 210	0.96 330	1.41 541	1.14 381	0.85 342	0.56 285	0.59 116	0.38 237	0.16 123	0.14 262	0.24 407	0.21 400	0.20 300	0.15 175

test-v	0.53 256	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 204	0.52 204	0.43 315	0.89 210	0.96 330	1.41 541	1.14 381	0.85 342	0.56 285	0.59 116	0.38 237	0.16 123	0.14 262	0.24 407	0.21 400	0.20 300	0.15 175

test-2	0.53 256	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 204	0.52 204	0.43 315	0.89 210	0.96 330	1.41 541	1.14 381	0.85 342	0.56 285	0.59 116	0.38 237	0.16 123	0.14 262	0.24 407	0.21 400	0.20 300	0.15 175

raft+_RVC	0.53 256	0.26 225	0.54 177	0.60 454	0.47 464	0.54 225	0.54 425	1.27 376	0.99 349	0.76 264	1.03 331	0.70 289	0.56 285	0.93 258	0.47 326	0.18 232	0.14 262	0.19 219	0.18 293	0.18 202	0.15 175

csc	0.53 256	0.24 164	0.70 298	0.43 124	0.24 78	0.48 143	0.36 205	1.07 307	1.25 499	1.10 375	1.02 321	0.57 233	1.06 526	0.73 178	0.52 359	0.16 123	0.13 202	0.17 151	0.13 129	0.15 80	0.19 318

cscssc	0.53 256	0.24 164	0.70 298	0.43 124	0.24 78	0.48 143	0.36 205	1.07 307	1.25 499	1.10 375	1.02 321	0.57 233	1.06 526	0.73 178	0.52 359	0.16 123	0.13 202	0.17 151	0.13 129	0.15 80	0.19 318

FSD	0.54 271	0.52 550	0.65 259	0.62 480	0.50 476	0.54 225	0.58 466	0.65 93	0.53 169	0.54 213	0.52 150	0.56 229	0.52 255	0.57 110	0.55 377	0.51 623	0.47 640	0.50 617	0.49 626	0.50 598	0.49 599

1test111	0.54 271	0.31 378	0.50 135	0.54 363	0.26 123	1.18 519	0.51 400	1.42 406	0.78 268	0.58 226	0.79 256	0.48 174	0.88 447	0.88 240	0.59 391	0.20 322	0.12 101	0.25 447	0.15 194	0.22 372	0.21 374

RAFT-Test	0.54 271	0.25 197	0.64 252	0.47 208	0.30 228	0.97 470	0.27 97	1.24 371	0.81 276	0.96 321	1.12 372	1.28 492	0.48 213	0.71 169	0.36 213	0.17 181	0.13 202	0.17 151	0.14 168	0.16 116	0.16 216

DCANet-4	0.54 271	0.26 225	1.07 504	0.42 108	0.24 78	0.48 143	0.36 205	0.99 260	1.30 526	1.10 375	1.02 321	0.56 229	0.75 376	0.73 178	0.52 359	0.16 123	0.13 202	0.17 151	0.13 129	0.15 80	0.19 318

x	0.54 271	0.31 378	0.61 236	0.47 208	0.30 228	0.67 326	0.47 366	1.53 444	0.79 272	0.81 283	0.83 263	0.78 309	0.70 361	0.70 165	0.62 406	0.21 356	0.19 439	0.22 346	0.19 318	0.21 345	0.20 352

test-3	0.54 271	0.22 103	0.68 280	0.47 208	0.27 153	0.58 255	0.35 190	0.92 223	1.00 355	1.32 505	0.69 222	0.87 350	0.45 180	1.68 462	0.37 225	0.16 123	0.11 38	0.20 271	0.16 240	0.17 159	0.13 71

test_1	0.54 271	0.22 103	0.68 280	0.47 208	0.27 153	0.58 255	0.35 190	0.92 223	1.00 355	1.28 475	0.68 217	0.87 350	0.45 180	1.67 457	0.37 225	0.16 123	0.11 38	0.20 271	0.16 240	0.17 159	0.13 71

PSM-adaLoss	0.54 271	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 153	0.65 312	0.41 287	1.04 284	0.64 208	1.12 383	0.96 292	0.82 325	0.61 323	1.06 304	0.45 305	0.22 387	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.26 441	0.18 275

ROB_FTStereo_v2	0.54 271	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 153	0.64 296	0.42 292	1.05 292	0.64 208	1.12 383	0.96 292	0.83 332	0.60 313	1.12 324	0.46 319	0.22 387	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.26 441	0.18 275

ROB_FTStereo	0.54 271	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 153	0.64 296	0.25 73	1.05 292	0.64 208	1.12 383	0.95 289	0.82 325	0.61 323	1.15 330	0.45 305	0.22 387	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.26 441	0.18 275

cross-raft	0.54 271	0.25 197	0.61 236	0.52 327	0.29 204	0.68 333	0.37 230	1.46 420	0.76 260	1.01 344	1.06 339	1.28 492	0.46 188	0.71 169	0.35 201	0.15 83	0.12 101	0.18 194	0.16 240	0.19 252	0.14 130

RAFT-IKP	0.54 271	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 153	0.59 266	0.36 205	1.04 284	0.64 208	1.12 383	0.96 292	0.83 332	0.61 323	1.22 346	0.45 305	0.22 387	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.26 441	0.18 275

RALCasStereoNet	0.54 271	0.30 342	0.66 270	0.59 442	0.51 488	0.61 279	0.52 411	0.94 238	0.93 319	0.70 255	1.01 313	0.78 309	0.44 174	1.33 377	0.47 326	0.20 322	0.16 363	0.18 194	0.16 240	0.20 300	0.19 318

DCANet	0.54 271	0.24 164	0.70 298	0.43 124	0.24 78	0.49 160	0.36 205	1.05 292	1.30 526	1.12 383	1.03 331	0.58 240	0.92 460	0.81 214	0.52 359	0.16 123	0.13 202	0.17 151	0.13 129	0.18 202	0.19 318

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 271	0.25 197	0.68 280	0.43 124	0.24 78	0.40 72	0.34 180	1.04 284	1.09 400	1.32 505	1.60 548	0.80 315	0.68 352	0.67 157	0.39 248	0.13 26	0.10 9	0.18 194	0.17 269	0.17 159	0.13 71

CFNet-RSSM	0.54 271	0.24 164	0.70 298	0.48 240	0.28 180	0.60 273	0.27 97	1.49 426	1.14 429	1.06 357	0.93 286	1.08 431	0.54 270	0.70 165	0.35 201	0.16 123	0.12 101	0.17 151	0.15 194	0.16 116	0.14 130

MSKI-zero shot	0.55 287	0.26 225	0.57 214	0.51 306	0.26 123	0.69 339	0.28 104	1.18 343	0.64 208	0.91 309	1.32 461	0.82 325	0.33 93	1.92 492	0.32 157	0.17 181	0.12 101	0.17 151	0.13 129	0.16 116	0.16 216

test_3	0.55 287	0.23 138	0.71 309	0.53 346	0.28 180	0.61 279	0.40 270	0.92 223	1.05 376	1.19 435	0.68 217	0.93 376	0.44 174	1.67 457	0.39 248	0.15 83	0.12 101	0.22 346	0.19 318	0.21 345	0.14 130

Patchmatch Stereo++	0.55 287	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 153	0.65 312	0.29 115	1.05 292	0.64 208	1.12 383	0.96 292	0.83 332	0.60 313	1.37 390	0.45 305	0.22 387	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.26 441	0.18 275
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
DeepStereo_RVC	0.55 287	0.29 320	0.72 315	0.51 306	0.30 228	0.59 266	0.33 166	1.03 278	0.70 239	1.16 417	0.93 286	0.83 332	0.94 474	0.96 265	0.54 372	0.21 356	0.14 262	0.21 310	0.19 318	0.24 415	0.24 430

iRAFT	0.55 287	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 153	0.65 312	0.29 115	1.05 292	0.64 208	1.12 383	0.96 292	0.83 332	0.60 313	1.37 390	0.45 305	0.22 387	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.26 441	0.18 275

CRE-IMP	0.55 287	0.30 342	0.74 344	0.52 327	0.29 204	0.79 395	0.25 73	1.04 284	0.72 245	1.09 367	0.95 289	0.81 320	0.57 297	1.10 317	0.50 347	0.21 356	0.14 262	0.23 387	0.19 318	0.28 474	0.22 394

sAnonymous2	0.55 287	0.56 566	1.46 576	0.60 454	0.51 488	0.48 143	0.52 411	0.79 159	0.68 233	0.50 195	0.67 214	0.46 160	0.62 329	0.59 116	0.40 256	0.22 387	0.17 396	0.22 346	0.21 400	0.86 640	0.56 615

CroCo_RVC	0.55 287	0.56 566	1.46 576	0.60 454	0.51 488	0.48 143	0.52 411	0.79 159	0.68 233	0.50 195	0.67 214	0.46 160	0.62 329	0.59 116	0.40 256	0.22 387	0.17 396	0.22 346	0.21 400	0.86 640	0.56 615

GMStereo	0.55 287	0.45 522	0.94 453	0.50 274	0.32 278	0.64 296	0.43 315	1.00 264	1.40 572	0.82 287	0.73 236	0.51 193	0.45 180	0.85 231	0.55 377	0.24 433	0.15 325	0.20 271	0.21 400	0.31 504	0.24 430
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 296	0.27 258	0.60 231	0.47 208	0.74 586	0.68 333	0.43 315	1.83 535	1.04 371	0.59 234	0.62 191	0.51 193	0.47 199	1.33 377	0.57 384	0.18 232	0.21 483	0.20 271	0.17 269	0.20 300	0.15 175

AIO-test1	0.56 296	0.25 197	0.55 192	0.64 499	0.78 601	0.80 404	0.36 205	1.18 343	1.34 541	0.57 224	0.88 276	0.61 256	0.50 239	1.12 324	0.35 201	0.17 181	0.17 396	0.22 346	0.24 467	0.18 202	0.23 414

rvit_0105_4	0.56 296	0.38 486	1.06 499	0.66 519	0.38 382	0.53 215	0.53 419	0.84 194	1.17 454	0.56 222	0.61 187	0.72 293	0.59 309	0.98 276	0.45 305	0.32 544	0.33 592	0.29 508	0.25 481	0.29 485	0.23 414

H2IRNET	0.56 296	0.26 225	0.66 270	0.47 208	0.35 325	0.41 79	0.26 87	0.92 223	1.17 454	0.61 239	1.28 443	1.08 431	0.86 437	0.99 283	0.63 411	0.19 280	0.16 363	0.22 346	0.25 481	0.21 345	0.18 275

ACVNet-DCA	0.56 296	0.31 378	0.50 135	0.54 363	0.26 123	1.18 519	0.51 400	1.42 406	0.78 268	0.58 226	0.79 256	0.48 174	0.88 447	1.46 415	0.32 157	0.20 322	0.12 101	0.25 447	0.15 194	0.22 372	0.21 374

riskmin	0.56 296	0.27 258	0.60 231	0.43 124	0.31 256	0.83 421	0.42 292	1.14 332	1.04 371	0.73 263	0.75 243	1.11 449	1.01 508	0.81 214	0.51 352	0.20 322	0.14 262	0.24 407	0.15 194	0.24 415	0.25 442

MIPNet	0.56 296	0.28 285	0.94 453	0.49 262	0.33 300	0.66 321	0.38 238	1.35 391	1.08 392	1.06 357	0.92 283	0.60 251	0.79 399	0.73 178	0.52 359	0.17 181	0.14 262	0.19 219	0.16 240	0.18 202	0.17 248

iGMRVC	0.56 296	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 153	0.65 312	0.38 238	1.05 292	0.64 208	1.12 383	0.96 292	0.83 332	0.60 313	1.52 426	0.46 319	0.22 387	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.26 441	0.18 275

WQFJX1	0.57 304	0.26 225	0.54 177	0.48 240	0.72 578	0.68 333	0.47 366	2.46 650	0.71 243	0.54 213	0.50 139	0.53 208	0.51 248	1.36 388	0.60 399	0.18 232	0.20 459	0.20 271	0.16 240	0.20 300	0.20 352

AIO-test2	0.57 304	0.28 285	0.63 245	0.61 469	0.58 531	0.79 395	0.51 400	1.18 343	1.40 572	0.63 243	1.15 390	0.51 193	0.43 163	1.09 314	0.35 201	0.21 356	0.17 396	0.26 466	0.30 553	0.20 300	0.19 318

MIM_Stereo	0.57 304	0.24 164	0.92 446	0.46 192	0.30 228	0.54 225	0.28 104	1.27 376	0.75 251	1.00 338	1.16 395	0.93 376	0.53 263	1.45 413	0.61 403	0.16 123	0.16 363	0.20 271	0.19 318	0.17 159	0.14 130

qqq	0.57 304	0.34 442	0.71 309	0.47 208	0.27 153	0.64 296	0.62 486	1.42 406	0.78 268	0.80 278	0.92 283	0.95 388	0.77 387	0.88 240	0.59 391	0.21 356	0.20 459	0.24 407	0.23 452	0.22 372	0.21 374

ADStereo(finetuned)	0.57 304	0.24 164	1.06 499	0.43 124	0.24 78	0.49 160	0.35 190	1.05 292	1.30 526	1.12 383	1.03 331	0.58 240	1.20 558	0.84 225	0.51 352	0.16 123	0.13 202	0.17 151	0.13 129	0.18 202	0.19 318

R-Stereo Train	0.57 304	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 340	0.69 339	0.54 425	1.22 365	0.72 245	1.61 585	1.50 523	0.75 299	0.53 263	0.64 139	0.44 290	0.18 232	0.15 325	0.17 151	0.15 194	0.17 159	0.17 248

RAFT-Stereo	0.57 304	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 340	0.69 339	0.54 425	1.22 365	0.72 245	1.61 585	1.50 523	0.75 299	0.53 263	0.64 139	0.44 290	0.18 232	0.15 325	0.17 151	0.15 194	0.17 159	0.17 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 311	0.27 258	0.57 214	0.40 76	0.24 78	1.09 502	0.32 153	0.79 159	0.53 169	0.65 247	1.07 343	0.58 240	0.80 405	2.47 546	0.80 475	0.16 123	0.15 325	0.21 310	0.17 269	0.16 116	0.17 248

rvit_0105_5	0.58 311	0.39 491	1.05 495	0.66 519	0.37 360	0.58 255	0.56 451	0.94 238	1.18 461	0.64 245	0.68 217	0.75 299	0.63 335	0.88 240	0.50 347	0.32 544	0.32 587	0.30 521	0.27 511	0.28 474	0.25 442

RAFT+CT+SA	0.58 311	0.29 320	0.60 231	0.66 519	0.37 360	0.42 89	0.55 443	1.27 376	1.03 366	0.70 255	1.22 417	0.60 251	0.70 361	1.64 451	0.41 266	0.18 232	0.13 202	0.22 346	0.22 429	0.21 345	0.18 275

IPLGR	0.58 311	0.27 258	1.14 524	0.48 240	0.28 180	0.65 312	0.33 166	1.22 365	1.13 426	1.18 431	1.05 337	0.69 285	0.66 350	0.96 265	0.52 359	0.17 181	0.15 325	0.20 271	0.17 269	0.20 300	0.18 275

AFF-stereo	0.58 311	0.25 197	0.64 252	0.46 192	0.29 204	0.34 39	0.38 238	1.15 334	1.14 429	1.17 426	1.60 548	1.10 444	0.71 366	0.97 273	0.43 287	0.13 26	0.11 38	0.19 219	0.19 318	0.17 159	0.14 130

dd	0.59 316	0.48 533	0.97 465	0.55 388	0.32 278	0.64 296	0.47 366	1.02 273	1.34 541	0.78 272	0.86 269	0.58 240	0.54 270	1.01 289	0.86 492	0.28 514	0.18 421	0.26 466	0.19 318	0.32 513	0.24 430

PFNet+	0.59 316	0.28 285	0.77 366	0.53 346	0.30 228	0.59 266	0.31 137	0.92 223	1.14 429	1.33 514	1.10 359	0.79 313	0.57 297	1.31 369	0.49 340	0.25 461	0.17 396	0.28 497	0.26 499	0.21 345	0.25 442

AnonymousM	0.59 316	1.11 641	0.41 60	0.44 158	0.32 278	0.43 98	0.47 366	1.05 292	0.64 208	0.98 330	0.63 194	0.67 277	0.43 163	0.59 116	0.41 266	0.20 322	0.15 325	1.84 669	0.84 657	0.14 43	0.13 71

GANet-ADL	0.60 319	0.35 462	0.72 315	0.64 499	0.40 404	0.68 333	0.51 400	1.49 426	1.12 413	0.95 319	1.08 348	0.91 366	0.57 297	0.76 190	0.55 377	0.26 484	0.18 421	0.18 194	0.16 240	0.23 400	0.25 442

TRStereo	0.60 319	0.60 584	0.97 465	0.74 578	0.67 565	0.46 120	0.38 238	1.85 540	0.89 302	0.79 275	0.80 261	0.88 354	0.39 136	1.10 317	0.41 266	0.23 414	0.15 325	0.23 387	0.24 467	0.17 159	0.15 175

NRIStereo	0.60 319	0.29 320	0.69 292	0.53 346	0.28 180	0.63 292	0.33 166	1.08 313	0.87 295	1.14 401	0.87 274	0.91 366	0.59 309	2.24 525	0.49 340	0.20 322	0.14 262	0.21 310	0.19 318	0.21 345	0.17 248

RALAANet	0.60 319	0.33 417	0.87 419	0.62 480	0.50 476	0.69 339	0.31 137	1.21 357	1.06 381	1.09 367	1.16 395	0.88 354	0.46 188	1.22 346	0.42 277	0.19 280	0.15 325	0.21 310	0.17 269	0.27 455	0.17 248

111	0.60 319	0.23 138	0.70 298	0.43 124	0.24 78	0.72 353	0.42 292	1.18 343	1.41 578	0.80 278	1.38 485	1.10 444	0.79 399	0.96 265	0.58 388	0.18 232	0.13 202	0.17 151	0.15 194	0.17 159	0.19 318

FENet	0.60 319	0.28 285	0.63 245	0.54 363	0.33 300	0.83 421	0.38 238	1.27 376	1.07 386	1.00 338	0.86 269	0.99 404	0.85 429	0.96 265	0.68 430	0.22 387	0.15 325	0.23 387	0.20 354	0.22 372	0.23 414

test_sample1	0.61 325	0.29 320	0.75 348	0.50 274	0.31 256	0.76 377	0.48 379	1.59 458	0.84 287	0.90 305	0.94 288	0.88 354	0.95 479	1.16 334	0.67 426	0.22 387	0.18 421	0.20 271	0.19 318	0.21 345	0.21 374

MyStereo06	0.61 325	0.28 285	0.95 457	0.56 404	0.46 459	0.61 279	0.73 521	1.78 517	0.67 227	1.03 352	1.12 372	1.13 455	0.56 285	0.78 200	0.41 266	0.17 181	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 372	0.20 352

ACRE	0.61 325	0.33 417	1.01 479	0.58 428	0.49 469	0.75 369	0.47 366	1.06 305	0.95 325	1.37 526	1.55 534	0.62 260	0.46 188	0.83 220	0.70 434	0.23 414	0.15 325	0.19 219	0.16 240	0.18 202	0.21 374

Anonymous3	0.61 325	0.44 515	1.11 516	0.59 442	0.49 469	0.93 456	0.65 495	0.93 232	0.81 276	0.72 262	0.88 276	0.65 269	0.69 356	1.06 304	0.53 366	0.35 570	0.30 573	0.26 466	0.26 499	0.31 504	0.27 477

test_sample2	0.62 329	0.29 320	0.74 344	0.50 274	0.28 180	0.80 404	0.61 483	1.61 465	1.00 355	0.88 302	0.99 304	0.94 379	0.83 422	1.16 334	0.51 352	0.23 414	0.18 421	0.22 346	0.21 400	0.23 400	0.22 394

tt1	0.62 329	0.32 394	0.51 145	0.54 363	0.26 123	1.16 516	0.48 379	0.95 243	2.47 650	0.57 224	0.77 248	0.49 183	0.81 409	1.55 434	0.32 157	0.20 322	0.12 101	0.24 407	0.15 194	0.19 252	0.20 352

CIPLG	0.62 329	0.33 417	0.96 463	0.58 428	0.50 476	0.75 369	0.48 379	1.05 292	0.96 330	1.40 539	1.57 542	0.64 266	0.48 213	0.89 245	0.70 434	0.23 414	0.15 325	0.19 219	0.16 240	0.19 252	0.21 374

IPLGR_C	0.62 329	0.33 417	0.99 469	0.58 428	0.49 469	0.76 377	0.48 379	1.10 317	0.96 330	1.40 539	1.56 538	0.62 260	0.48 213	0.80 208	0.71 440	0.23 414	0.15 325	0.19 219	0.16 240	0.19 252	0.21 374

HHNet	0.62 329	0.26 225	0.63 245	0.43 124	0.45 447	0.50 176	0.58 466	1.07 307	1.01 358	1.25 466	2.23 619	0.70 289	0.61 323	1.07 308	0.47 326	0.20 322	0.13 202	0.23 387	0.19 318	0.19 252	0.30 509

Pruner-Stereo	0.62 329	0.29 320	0.70 298	0.61 469	0.31 256	0.63 292	0.43 315	1.17 338	0.99 349	1.53 567	1.08 348	0.95 388	0.55 278	1.35 383	0.51 352	0.23 414	0.14 262	0.24 407	0.21 400	0.21 345	0.23 414

DIP-Stereo	0.62 329	0.30 342	0.83 395	0.48 240	0.36 340	0.95 460	0.33 166	2.37 643	0.67 227	1.25 466	1.00 308	0.68 279	0.51 248	0.91 248	0.61 403	0.18 232	0.15 325	0.21 310	0.17 269	0.19 252	0.19 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 336	0.34 442	0.82 390	0.62 480	0.65 557	0.81 413	0.41 287	1.44 413	1.07 386	0.86 300	1.14 381	0.61 256	0.69 356	0.80 208	0.53 366	0.28 514	0.19 439	0.47 612	0.21 400	0.35 529	0.25 442

rvit_0105_3	0.63 336	0.44 515	1.08 508	0.72 566	0.40 404	0.64 296	0.71 517	1.03 278	1.17 454	0.82 287	0.70 227	0.80 315	0.70 361	0.91 248	0.56 381	0.35 570	0.34 594	0.34 561	0.32 569	0.27 455	0.28 489

mmm	0.63 336	0.35 462	0.72 315	0.51 306	0.30 228	0.86 434	0.54 425	1.59 458	0.86 290	1.07 360	1.38 485	0.79 313	0.75 376	0.91 248	0.58 388	0.22 387	0.18 421	0.29 508	0.25 481	0.25 428	0.23 414

HH	0.63 336	0.30 342	0.77 366	0.50 274	0.32 278	0.49 160	0.46 358	1.65 474	0.64 208	0.69 253	1.09 353	1.63 563	0.85 429	1.90 490	0.37 225	0.18 232	0.13 202	0.19 219	0.17 269	0.19 252	0.16 216

HanStereo	0.63 336	0.30 342	0.77 366	0.50 274	0.32 278	0.49 160	0.46 358	1.65 474	0.64 208	0.69 253	1.09 353	1.63 563	0.85 429	1.90 490	0.37 225	0.18 232	0.13 202	0.19 219	0.17 269	0.19 252	0.16 216

CAS	0.63 336	0.18 9	0.37 16	2.27 671	0.84 615	0.57 252	0.54 425	0.79 159	0.62 200	0.48 178	0.70 227	0.36 96	0.26 38	0.45 50	0.35 201	2.24 672	0.10 9	0.14 16	0.09 1	0.15 80	1.06 657

TestStereo1	0.63 336	0.28 285	0.75 348	0.76 585	0.31 256	0.48 143	0.43 315	1.30 382	1.21 481	0.97 325	1.31 454	0.64 266	0.77 387	1.75 472	0.42 277	0.20 322	0.15 325	0.22 346	0.18 293	0.21 345	0.17 248

RAFT_CTSACE	0.63 336	0.26 225	0.88 428	0.55 388	0.51 488	0.71 350	0.44 329	0.80 168	0.97 337	0.97 325	1.84 588	1.18 463	0.68 352	1.47 419	0.36 213	0.16 123	0.15 325	0.21 310	0.20 354	0.20 300	0.14 130

SA-5K	0.63 336	0.28 285	0.75 348	0.76 585	0.31 256	0.48 143	0.43 315	1.30 382	1.21 481	0.97 325	1.31 454	0.64 266	0.77 387	1.75 472	0.42 277	0.20 322	0.15 325	0.22 346	0.18 293	0.21 345	0.17 248

ICVP	0.63 336	0.33 417	0.57 214	0.61 469	0.40 404	0.80 404	0.58 466	1.61 465	0.89 302	0.90 305	1.24 423	0.88 354	0.73 371	0.72 173	0.88 494	0.29 525	0.21 483	0.22 346	0.21 400	0.24 415	0.27 477
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 336	0.26 225	1.90 612	0.81 598	0.67 565	0.43 98	0.23 51	1.03 278	0.58 185	0.65 247	1.56 538	1.41 518	0.39 136	1.28 362	0.35 201	0.20 322	0.14 262	0.20 271	0.19 318	0.18 202	0.14 130

ACVNet	0.63 336	0.31 378	0.54 177	0.54 363	0.36 340	0.80 404	0.46 358	1.37 394	1.07 386	0.93 312	1.30 448	1.08 431	0.85 429	0.80 208	0.94 506	0.21 356	0.19 439	0.21 310	0.18 293	0.22 372	0.18 275

fast-iter	0.64 348	0.32 394	0.68 280	0.47 208	0.51 488	0.41 79	0.36 205	1.04 284	0.75 251	1.31 501	1.43 498	1.62 558	1.12 539	0.94 261	0.88 494	0.15 83	0.12 101	0.20 271	0.20 354	0.20 300	0.18 275

CoSv	0.64 348	0.32 394	0.68 280	0.47 208	0.51 488	0.41 79	0.36 205	1.04 284	0.75 251	1.31 501	1.43 498	1.62 558	1.12 539	0.94 261	0.88 494	0.15 83	0.12 101	0.20 271	0.20 354	0.20 300	0.18 275

rvit_stereo_0075_2	0.64 348	0.46 524	1.05 495	0.66 519	0.66 561	0.53 215	0.48 379	1.20 356	1.12 413	0.76 264	0.92 283	0.78 309	0.53 263	1.03 293	0.59 391	0.37 578	0.28 557	0.40 595	0.31 561	0.37 540	0.32 526

cc1	0.64 348	0.31 378	0.50 135	0.54 363	0.26 123	1.18 519	0.51 400	0.93 232	3.05 664	0.58 226	0.79 256	0.48 174	0.88 447	1.46 415	0.32 157	0.20 322	0.12 101	0.25 447	0.15 194	0.19 252	0.19 318

GwcNet-ADL	0.64 348	0.31 378	0.79 379	0.56 404	0.41 414	0.60 273	0.58 466	1.41 404	1.26 504	1.08 361	1.13 377	0.91 366	0.60 313	1.04 299	0.78 463	0.27 500	0.18 421	0.18 194	0.18 293	0.25 428	0.29 496

RAFT	0.64 348	0.30 342	0.73 327	0.59 442	0.33 300	0.68 333	0.58 466	1.04 284	0.76 260	1.08 361	1.19 407	1.65 569	0.93 469	1.06 304	0.56 381	0.21 356	0.18 421	0.27 482	0.24 467	0.22 372	0.17 248

TestStereo	0.64 348	0.39 491	0.71 309	0.51 306	0.27 153	0.56 247	0.42 292	1.03 278	0.91 311	0.80 278	1.00 308	0.68 279	0.52 255	3.25 577	0.45 305	0.22 387	0.15 325	0.24 407	0.18 293	0.27 455	0.16 216

DN-CSS_ROB	0.64 348	0.32 394	1.05 495	0.55 388	0.40 404	0.54 225	0.45 349	1.21 357	0.93 319	1.03 352	1.47 513	0.69 285	0.63 335	1.76 477	0.49 340	0.18 232	0.14 262	0.25 447	0.22 429	0.22 372	0.20 352

Hybrid-DGEV-03	0.65 356	0.26 225	0.56 201	0.53 346	0.36 340	0.73 358	0.39 255	0.89 210	1.15 441	1.73 600	2.52 634	0.84 341	0.56 285	0.97 273	0.44 290	0.18 232	0.12 101	0.22 346	0.19 318	0.17 159	0.14 130

Hybrid-DGEV-2	0.65 356	0.31 378	0.73 327	0.60 454	0.37 360	1.08 496	0.28 104	1.45 418	1.40 572	1.32 505	0.85 267	1.03 418	1.01 508	1.05 302	0.48 331	0.18 232	0.15 325	0.22 346	0.19 318	0.17 159	0.15 175

MyStereo8	0.65 356	0.29 320	1.00 475	0.58 428	0.49 469	0.91 444	0.35 190	1.18 343	1.31 530	1.16 417	1.27 437	0.90 363	0.64 339	0.72 173	0.95 510	0.18 232	0.14 262	0.20 271	0.18 293	0.22 372	0.26 466

StereoVision	0.65 356	0.34 442	0.86 407	0.59 442	0.40 404	0.50 176	0.41 287	1.09 314	0.93 319	0.71 257	2.50 633	0.82 325	0.57 297	1.03 293	0.49 340	0.25 461	0.28 557	0.29 508	0.28 532	0.36 536	0.20 352

CASS	0.65 356	0.34 442	0.72 315	0.56 404	0.27 153	0.78 389	0.42 292	1.59 458	0.86 290	1.30 491	1.25 427	0.87 350	0.84 426	0.84 225	0.54 372	0.35 570	0.19 439	0.26 466	0.21 400	0.28 474	0.42 572
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 356	0.30 342	0.75 348	0.67 531	0.50 476	0.92 451	0.52 411	1.39 401	1.12 413	0.76 264	1.11 365	1.00 405	0.90 454	1.53 430	0.45 305	0.18 232	0.13 202	0.23 387	0.22 429	0.21 345	0.19 318

iRaft-Stereo_20w	0.65 356	0.31 378	1.00 475	0.47 208	0.34 321	0.73 358	0.30 125	2.96 661	0.70 239	1.15 407	1.14 381	0.76 303	0.65 347	1.11 320	0.38 237	0.17 181	0.13 202	0.18 194	0.16 240	0.19 252	0.18 275

EAI-Stereo	0.65 356	0.28 285	0.69 292	0.53 346	0.27 153	0.60 273	0.40 270	2.28 634	0.64 208	0.71 257	3.18 647	0.57 233	0.43 163	1.06 304	0.41 266	0.18 232	0.13 202	0.17 151	0.17 269	0.17 159	0.17 248

HITNet	0.65 356	0.40 498	0.77 366	0.48 240	0.24 78	1.05 490	0.49 391	1.76 509	1.02 362	1.18 431	1.18 400	0.89 362	0.80 405	0.85 231	0.79 470	0.17 181	0.12 101	0.21 310	0.17 269	0.29 485	0.15 175
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
IGEV_i1	0.66 365	0.29 320	0.89 434	0.55 388	0.28 180	0.92 451	0.60 479	1.98 578	0.83 283	1.00 338	1.04 334	1.09 441	0.68 352	1.29 366	0.62 406	0.20 322	0.17 396	0.21 310	0.17 269	0.21 345	0.21 374

Selective-IGEV-i1	0.66 365	0.27 258	0.86 407	0.54 363	0.33 300	1.01 479	0.78 534	1.75 502	1.18 461	0.88 302	1.19 407	1.19 464	0.56 285	0.98 276	0.54 372	0.19 280	0.16 363	0.20 271	0.17 269	0.19 252	0.20 352

MyStereo05	0.66 365	0.28 285	1.07 504	0.56 404	0.46 459	0.61 279	0.73 521	1.34 389	1.41 578	1.15 407	0.91 281	0.77 305	0.80 405	1.41 407	0.63 411	0.17 181	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 372	0.20 352

PCWNet_CMD	0.66 365	0.32 394	0.88 428	0.49 262	0.37 360	0.78 389	0.40 270	1.42 406	1.31 530	1.16 417	1.31 454	1.25 481	0.62 329	0.89 245	0.57 384	0.20 322	0.16 363	0.27 482	0.19 318	0.40 557	0.25 442

ToySt	0.66 365	0.33 417	1.23 534	0.51 306	0.33 300	0.86 434	0.68 508	1.10 317	0.97 337	0.84 292	1.08 348	1.25 481	0.94 474	1.01 289	0.74 447	0.19 280	0.19 439	0.24 407	0.24 467	0.27 455	0.23 414

DisPM	0.66 365	0.28 285	0.72 315	0.61 469	0.35 325	0.62 288	0.45 349	1.02 273	0.99 349	1.56 577	1.10 359	0.80 315	0.59 309	2.37 536	0.41 266	0.23 414	0.14 262	0.23 387	0.21 400	0.20 300	0.25 442

SA	0.66 365	0.30 342	0.82 390	0.61 469	0.30 228	0.58 255	0.38 238	1.44 413	1.30 526	0.96 321	1.36 478	0.66 273	0.95 479	1.85 487	0.42 277	0.19 280	0.15 325	0.25 447	0.23 452	0.21 345	0.17 248

CFNet_pseudo	0.66 365	0.32 394	0.86 407	0.48 240	0.39 393	0.70 346	0.40 270	1.33 384	1.22 487	1.16 417	1.34 470	1.24 477	0.64 339	0.98 276	0.59 391	0.21 356	0.16 363	0.33 551	0.19 318	0.36 536	0.25 442

GES	0.66 365	0.34 442	0.90 438	0.59 442	0.38 382	0.94 457	0.57 462	2.11 604	0.86 290	1.02 348	1.11 365	0.66 273	0.79 399	0.99 283	0.61 403	0.27 500	0.19 439	0.20 271	0.20 354	0.21 345	0.30 509

MSMDNet	0.66 365	0.32 394	0.87 419	0.49 262	0.37 360	0.79 395	0.40 270	1.43 412	1.31 530	1.15 407	1.31 454	1.24 477	0.63 335	0.88 240	0.57 384	0.21 356	0.16 363	0.26 466	0.19 318	0.39 553	0.24 430

ccs_rob	0.66 365	0.33 417	0.86 407	0.48 240	0.39 393	0.70 346	0.40 270	1.33 384	1.22 487	1.16 417	1.34 470	1.23 475	0.64 339	0.98 276	0.59 391	0.21 356	0.16 363	0.35 570	0.20 354	0.37 540	0.25 442

MyStereo04	0.67 376	0.29 320	1.07 504	0.55 388	0.45 447	0.59 266	0.79 538	1.50 430	1.40 572	0.91 309	0.91 281	0.74 296	0.86 437	1.52 426	0.62 406	0.17 181	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 400	0.20 352

xx1	0.67 376	0.31 378	0.50 135	0.54 363	0.26 123	1.18 519	0.51 400	0.93 232	3.05 664	0.58 226	0.79 256	0.95 388	0.77 387	1.46 415	0.32 157	0.20 322	0.12 101	0.24 407	0.23 452	0.22 372	0.21 374

GMStereo_Zeroshot	0.67 376	0.61 586	1.01 479	0.64 499	0.37 360	0.84 430	0.35 190	1.05 292	1.12 413	1.12 383	1.06 339	1.27 489	0.54 270	1.19 341	0.59 391	0.32 544	0.17 396	0.31 527	0.18 293	0.52 605	0.22 394

DMCA	0.67 376	0.34 442	0.90 438	0.51 306	0.44 440	0.86 434	0.47 366	1.42 406	1.02 362	1.17 426	1.12 372	1.23 475	0.75 376	0.78 200	0.95 510	0.25 461	0.19 439	0.27 482	0.19 318	0.24 415	0.27 477

test_sample3	0.68 380	0.32 394	0.88 428	0.52 327	0.30 228	0.97 470	0.52 411	1.86 543	1.15 441	1.08 361	1.11 365	0.88 354	0.71 366	1.17 338	0.68 430	0.25 461	0.20 459	0.25 447	0.25 481	0.25 428	0.25 442

raft_robust	0.68 380	0.30 342	0.64 252	0.52 327	0.26 123	0.54 225	0.35 190	1.33 384	1.24 496	1.16 417	1.07 343	0.60 251	0.54 270	3.58 587	0.37 225	0.18 232	0.14 262	0.20 271	0.22 429	0.20 300	0.16 216

test_sample5	0.69 382	0.34 442	0.87 419	0.52 327	0.30 228	0.84 430	0.54 425	1.83 535	1.14 429	1.11 381	1.25 427	0.88 354	0.78 395	1.23 348	0.65 416	0.26 484	0.20 459	0.27 482	0.27 511	0.27 455	0.26 466

test_sample4	0.69 382	0.33 417	0.91 441	0.51 306	0.30 228	0.92 451	0.52 411	1.87 546	1.15 441	1.14 401	1.18 400	0.87 350	0.75 376	1.18 340	0.68 430	0.25 461	0.20 459	0.26 466	0.26 499	0.26 441	0.25 442

IPLG	0.69 382	0.27 258	0.97 465	0.51 306	0.43 431	0.79 395	0.33 166	1.21 357	1.06 381	1.30 491	1.10 359	0.52 201	0.55 278	3.16 575	0.63 411	0.16 123	0.14 262	0.19 219	0.16 240	0.18 202	0.17 248

UCFNet_RVC	0.69 382	0.35 462	0.49 124	0.64 499	0.39 393	0.85 433	0.58 466	1.75 502	1.14 429	0.97 325	1.19 407	1.17 460	0.93 469	0.99 283	0.62 406	0.28 514	0.20 459	0.34 561	0.31 561	0.32 513	0.27 477

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 386	3.18 692	2.55 639	0.39 63	0.23 55	0.44 109	0.23 51	0.63 76	0.42 103	0.44 149	0.44 104	0.34 86	0.28 53	0.56 105	0.29 99	1.35 665	0.10 9	0.22 346	0.19 318	0.46 588	1.31 662

DualNet	0.70 386	0.34 442	0.87 419	0.52 327	0.30 228	0.84 430	0.54 425	1.83 535	1.14 429	1.14 401	1.33 463	0.88 354	0.78 395	1.23 348	0.65 416	0.26 484	0.20 459	0.27 482	0.27 511	0.27 455	0.26 466

CFNet_ucs	0.70 386	0.33 417	0.88 428	0.50 274	0.43 431	0.74 363	0.44 329	1.60 462	1.29 520	1.22 448	1.54 532	1.09 441	0.63 335	0.99 283	0.59 391	0.25 461	0.20 459	0.37 581	0.21 400	0.40 557	0.28 489

IER	0.70 386	0.31 378	1.02 486	0.48 240	0.52 501	1.34 547	0.51 400	1.17 338	0.99 349	1.23 454	1.34 470	1.12 450	1.11 536	0.99 283	0.71 440	0.20 322	0.16 363	0.21 310	0.21 400	0.20 300	0.19 318

HCRNet	0.70 386	0.39 491	0.73 327	0.60 454	0.59 539	0.76 377	0.35 190	1.22 365	1.13 426	1.02 348	0.99 304	1.02 414	0.76 384	2.19 522	0.70 434	0.28 514	0.19 439	0.28 497	0.23 452	0.25 428	0.23 414

SFCPSM	0.70 386	0.28 285	1.02 486	0.51 306	0.38 382	1.37 550	0.66 500	2.00 582	1.03 366	1.17 426	1.21 414	0.82 325	0.78 395	1.03 293	0.53 366	0.21 356	0.17 396	0.22 346	0.24 467	0.21 345	0.19 318

AdaStereo	0.70 386	0.43 512	0.75 348	0.73 574	0.37 360	0.92 451	0.53 419	1.85 540	1.18 461	1.12 383	1.23 421	1.07 430	0.65 347	0.96 265	0.63 411	0.31 537	0.15 325	0.32 542	0.21 400	0.29 485	0.22 394
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.
test_sample6	0.71 393	0.34 442	0.87 419	0.52 327	0.30 228	0.82 415	0.58 466	1.79 523	1.15 441	1.14 401	1.33 463	0.91 366	0.79 399	1.31 369	0.74 447	0.27 500	0.21 483	0.27 482	0.29 544	0.28 474	0.27 477

BSDual-CNN	0.71 393	0.32 394	0.68 280	0.54 363	0.44 440	1.27 535	0.65 495	2.16 614	0.98 342	1.20 439	1.11 365	1.12 450	0.74 373	0.91 248	0.66 421	0.24 433	0.17 396	0.25 447	0.22 429	0.22 372	0.22 394

DFGA-Net	0.72 395	0.40 498	1.40 559	0.52 327	0.45 447	0.83 421	0.44 329	1.28 380	1.08 392	0.99 333	1.19 407	0.70 289	0.55 278	2.14 514	1.16 544	0.18 232	0.16 363	0.24 407	0.23 452	0.27 455	0.25 442

rvit_105_1	0.72 395	0.52 550	1.01 479	0.78 590	0.49 469	0.75 369	0.87 563	1.12 326	1.18 461	0.99 333	0.79 256	0.90 363	0.77 387	1.26 357	0.75 452	0.41 594	0.36 610	0.36 578	0.41 606	0.30 495	0.33 532

DCVSM-stereo	0.72 395	0.35 462	0.76 358	0.55 388	0.42 420	0.73 358	0.38 238	1.21 357	1.02 362	1.79 608	1.04 334	1.62 558	1.03 517	1.04 299	0.79 470	0.24 433	0.27 550	0.29 508	0.24 467	0.30 495	0.36 548

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 395	0.35 462	1.70 597	0.49 262	0.56 518	0.63 292	0.38 238	2.41 646	0.65 222	0.77 269	1.07 343	1.82 591	0.95 479	0.93 258	0.43 287	0.20 322	0.13 202	0.21 310	0.25 481	0.28 474	0.26 466

qqq1	0.72 395	0.30 342	0.86 407	0.46 192	0.26 123	0.82 415	0.43 315	2.05 594	1.39 567	1.23 454	1.47 513	0.98 398	0.95 479	1.71 466	0.44 290	0.24 433	0.20 459	0.18 194	0.15 194	0.18 202	0.18 275

fff1	0.72 395	0.30 342	0.86 407	0.46 192	0.26 123	0.82 415	0.43 315	2.05 594	1.39 567	1.23 454	1.47 513	0.98 398	0.95 479	1.71 466	0.44 290	0.24 433	0.20 459	0.18 194	0.15 194	0.18 202	0.18 275

ffm	0.72 395	0.33 417	0.85 401	0.53 346	0.37 360	0.74 363	0.56 451	0.95 243	2.47 650	1.15 407	1.45 506	1.06 424	0.82 414	1.55 434	0.32 157	0.20 322	0.12 101	0.31 527	0.27 511	0.19 252	0.20 352

anonymousa	0.72 395	0.27 258	0.75 348	0.47 208	0.63 552	1.43 564	0.45 349	1.24 371	0.89 302	1.28 475	1.75 578	1.62 558	1.13 543	0.69 161	0.59 391	0.19 280	0.16 363	0.23 387	0.25 481	0.20 300	0.18 275

Sa-1000	0.72 395	0.29 320	0.76 358	0.59 442	0.30 228	0.73 358	0.37 230	1.62 469	1.33 538	1.28 475	2.04 609	0.86 346	0.75 376	1.84 484	0.38 237	0.19 280	0.14 262	0.25 447	0.23 452	0.20 300	0.16 216

psmg	0.72 395	0.32 394	0.68 280	0.50 274	0.44 440	1.48 568	0.75 526	1.94 569	0.98 342	1.21 443	1.33 463	1.12 450	0.74 373	0.91 248	0.66 421	0.24 433	0.19 439	0.25 447	0.25 481	0.23 400	0.22 394

UDGNet	0.72 395	1.17 647	0.80 385	0.77 588	0.41 414	0.77 384	0.38 238	0.97 254	1.34 541	0.81 283	0.88 276	0.71 292	0.60 313	1.21 345	0.54 372	0.52 624	0.19 439	1.02 659	0.26 499	0.71 634	0.31 519

PSMNet-ADL	0.72 395	0.35 462	0.62 242	0.69 548	0.46 459	1.14 508	0.44 329	1.37 394	1.01 358	0.83 289	1.17 398	1.33 503	0.96 486	1.43 408	0.95 510	0.33 553	0.22 505	0.21 310	0.23 452	0.27 455	0.29 496

LCNet	0.72 395	0.28 285	0.52 155	0.55 388	0.31 256	0.69 339	0.54 425	1.00 264	0.88 299	1.19 435	1.34 470	0.97 396	1.34 582	2.56 550	0.45 305	0.18 232	0.13 202	0.21 310	0.25 481	0.27 455	0.73 640

GANet-RSSM	0.72 395	0.28 285	0.63 245	0.64 499	0.58 531	0.80 404	0.58 466	1.89 552	1.08 392	1.04 355	1.25 427	1.15 458	1.04 519	1.49 421	0.62 406	0.25 461	0.19 439	0.22 346	0.22 429	0.22 372	0.21 374

PSMNet-RSSM	0.72 395	0.30 342	0.61 236	0.63 490	0.42 420	0.73 358	0.56 451	1.92 562	1.10 407	1.09 367	1.37 480	1.22 470	0.98 496	1.28 362	0.72 443	0.27 500	0.19 439	0.27 482	0.29 544	0.24 415	0.24 430

CFNet-ft	0.72 395	0.32 394	0.54 177	0.66 519	0.54 508	0.83 421	0.55 443	1.37 394	1.15 441	0.93 312	1.28 443	1.57 550	0.97 489	1.35 383	0.81 477	0.26 484	0.20 459	0.33 551	0.25 481	0.30 495	0.23 414

CFNet_RVC	0.72 395	0.32 394	0.54 177	0.66 519	0.54 508	0.83 421	0.55 443	1.37 394	1.15 441	0.93 312	1.28 443	1.57 550	0.97 489	1.35 383	0.81 477	0.26 484	0.20 459	0.33 551	0.25 481	0.30 495	0.23 414

MLCV	0.72 395	0.34 442	1.10 514	0.51 306	0.23 55	0.91 444	0.39 255	1.33 384	1.23 490	1.46 552	1.55 534	1.01 412	0.64 339	1.95 497	0.80 475	0.18 232	0.12 101	0.18 194	0.14 168	0.19 252	0.17 248

G2L-ROB	0.73 413	0.25 197	0.76 358	0.54 363	0.39 393	0.95 460	0.66 500	1.66 479	1.09 400	1.24 461	1.02 321	1.64 566	0.71 366	1.63 449	1.02 522	0.20 322	0.14 262	0.17 151	0.15 194	0.20 300	0.22 394

G2L-Stereo_test	0.73 413	0.27 258	0.74 344	0.49 262	0.40 404	0.90 440	0.81 547	1.53 444	1.14 429	1.28 475	1.27 437	1.52 544	0.72 369	1.62 447	0.94 506	0.19 280	0.14 262	0.16 102	0.15 194	0.18 202	0.19 318

CoDeX	0.73 413	0.29 320	0.93 448	0.54 363	0.36 340	1.14 508	0.61 483	2.34 640	1.17 454	1.16 417	1.25 427	0.91 366	0.87 442	1.33 377	0.64 415	0.20 322	0.16 363	0.21 310	0.18 293	0.20 300	0.18 275

cf-r	0.73 413	0.30 342	0.77 366	0.55 388	0.63 552	0.78 389	0.48 379	1.79 523	1.15 441	1.13 398	1.26 434	1.43 520	0.87 442	1.40 405	0.85 490	0.25 461	0.18 421	0.22 346	0.23 452	0.19 252	0.19 318

BEATNet_4x	0.73 413	0.49 536	1.17 528	0.53 346	0.26 123	1.03 486	0.55 443	1.82 530	1.06 381	1.21 443	1.22 417	0.96 394	0.91 457	1.01 289	1.06 526	0.21 356	0.14 262	0.24 407	0.19 318	0.37 540	0.21 374

Select-FE	0.74 418	0.39 491	1.56 587	0.55 388	0.46 459	0.40 72	0.22 38	1.86 543	0.68 233	1.05 356	1.31 454	1.82 591	1.74 619	1.11 320	0.38 237	0.21 356	0.16 363	0.21 310	0.25 481	0.19 252	0.31 519

test_sample7	0.74 418	0.37 479	0.76 358	0.52 327	0.35 325	0.91 444	0.67 504	1.78 517	1.21 481	1.22 448	1.18 400	1.08 431	0.92 460	1.23 348	0.67 426	0.31 537	0.28 557	0.32 542	0.31 561	0.33 522	0.29 496

gwcnet-sp	0.74 418	0.33 417	1.44 569	0.57 422	0.45 447	1.40 557	0.54 425	1.50 430	1.14 429	1.30 491	1.02 321	0.94 379	0.82 414	1.39 399	0.76 455	0.21 356	0.21 483	0.22 346	0.21 400	0.22 372	0.22 394

scenet	0.74 418	0.33 417	1.44 569	0.57 422	0.45 447	1.40 557	0.54 425	1.50 430	1.14 429	1.30 491	1.02 321	0.94 379	0.82 414	1.39 399	0.76 455	0.21 356	0.21 483	0.22 346	0.21 400	0.22 372	0.22 394

ssnet	0.74 418	0.33 417	1.44 569	0.57 422	0.45 447	1.40 557	0.54 425	1.50 430	1.14 429	1.30 491	1.02 321	0.94 379	0.82 414	1.39 399	0.76 455	0.21 356	0.21 483	0.22 346	0.21 400	0.22 372	0.22 394

BUS	0.74 418	0.32 394	0.68 280	0.54 363	0.44 440	2.34 635	0.42 292	2.16 614	0.98 342	1.20 439	1.11 365	1.03 418	0.62 329	0.91 248	0.70 434	0.24 433	0.17 396	0.25 447	0.22 429	0.22 372	0.22 394

GMM-Stereo	0.74 418	0.25 197	0.59 228	0.54 363	0.34 321	0.72 353	0.99 593	1.01 271	0.87 295	1.36 523	1.78 581	1.12 450	0.81 409	2.09 510	0.46 319	0.18 232	0.12 101	0.25 447	0.25 481	0.20 300	0.85 646

DMCA-RVC	0.74 418	0.40 498	1.27 543	0.66 519	0.49 469	0.77 384	0.47 366	1.35 391	1.01 358	1.53 567	1.01 313	1.29 495	0.82 414	1.31 369	0.78 463	0.27 500	0.21 483	0.35 570	0.27 511	0.32 513	0.24 430

DeepPruner_ROB	0.74 418	0.48 533	0.87 419	0.57 422	0.44 440	0.79 395	0.54 425	1.73 494	0.96 330	1.38 532	1.27 437	1.24 477	0.73 371	1.43 408	0.73 446	0.34 563	0.28 557	0.27 482	0.26 499	0.31 504	0.31 519

SMFormer	0.75 427	0.30 342	0.86 407	0.46 192	0.26 123	0.82 415	0.43 315	2.05 594	1.39 567	1.23 454	1.47 513	0.98 398	0.95 479	1.71 466	0.82 482	0.24 433	0.20 459	0.22 346	0.21 400	0.23 400	0.24 430

tta	0.75 427	0.30 342	0.86 407	0.46 192	0.26 123	0.82 415	0.43 315	2.05 594	1.39 567	1.23 454	1.47 513	0.98 398	0.95 479	1.71 466	0.82 482	0.24 433	0.20 459	0.22 346	0.21 400	0.18 202	0.18 275

KYRaft	0.75 427	0.28 285	0.62 242	0.56 404	0.29 204	0.67 326	0.86 561	0.94 238	0.84 287	1.62 589	2.21 618	1.16 459	1.02 515	1.57 438	0.40 256	0.20 322	0.13 202	0.22 346	0.28 532	0.20 300	1.02 652

Prome-Stereo	0.75 427	0.27 258	0.53 165	0.55 388	0.32 278	0.59 266	0.97 588	0.89 210	0.88 299	1.45 550	2.46 631	0.91 366	1.41 587	1.58 440	0.44 290	0.18 232	0.13 202	0.19 219	0.17 269	0.20 300	0.92 648

acv_ft	0.75 427	0.31 378	0.95 457	0.70 554	0.86 622	1.24 531	0.53 419	1.44 413	1.07 386	1.24 461	1.30 448	1.08 431	0.92 460	0.80 208	1.34 567	0.21 356	0.19 439	0.21 310	0.18 293	0.21 345	0.18 275

iResNet	0.75 427	0.40 498	1.36 557	0.67 531	0.29 204	0.92 451	0.59 475	1.52 438	1.25 499	1.28 475	1.48 518	0.94 379	0.76 384	1.62 447	0.78 463	0.18 232	0.14 262	0.18 194	0.15 194	0.22 372	0.23 414

PAM	0.76 433	0.29 320	1.08 508	0.52 327	0.33 300	1.38 553	0.39 255	2.01 586	0.67 227	1.06 357	0.96 292	2.89 648	1.43 589	0.86 235	0.35 201	0.19 280	0.12 101	0.19 219	0.17 269	0.19 252	0.20 352

AASNet	0.76 433	0.35 462	0.91 441	0.79 592	0.81 611	1.14 508	0.56 451	2.02 590	1.08 392	1.22 448	1.24 423	0.93 376	0.76 384	0.77 193	1.16 544	0.27 500	0.23 518	0.24 407	0.20 354	0.28 474	0.24 430

RT-IGEV	0.77 435	0.28 285	0.93 448	0.55 388	0.33 300	1.01 479	0.83 552	2.03 593	0.93 319	1.28 475	1.58 545	1.77 584	1.17 547	1.04 299	0.49 340	0.23 414	0.16 363	0.21 310	0.17 269	0.19 252	0.26 466

PAM_32	0.77 435	0.28 285	1.03 490	0.52 327	0.30 228	1.32 543	0.35 190	1.97 576	0.65 222	1.02 348	1.06 339	3.05 650	1.49 599	0.96 265	0.36 213	0.19 280	0.13 202	0.20 271	0.18 293	0.19 252	0.19 318

NINENet	0.77 435	0.37 479	0.78 376	0.62 480	0.51 488	2.34 635	0.42 292	1.83 535	1.04 371	1.14 401	1.23 421	1.03 418	0.62 329	1.24 353	0.70 434	0.28 514	0.23 518	0.31 527	0.21 400	0.26 441	0.25 442

hknet	0.77 435	0.32 394	0.95 457	0.54 363	0.38 382	1.27 535	0.65 495	2.16 614	1.07 386	1.20 439	1.11 365	1.59 554	0.81 409	1.37 390	0.66 421	0.22 387	0.17 396	0.25 447	0.22 429	0.22 372	0.22 394

ARAFT	0.77 435	0.36 472	1.49 583	0.51 306	0.31 256	0.90 440	0.82 549	1.90 555	1.06 381	1.62 589	1.24 423	1.02 414	0.64 339	1.84 484	0.50 347	0.18 232	0.14 262	0.28 497	0.27 511	0.17 159	0.16 216

psm_up	0.77 435	0.34 442	0.70 298	0.66 519	0.58 531	1.05 490	0.92 576	1.52 438	1.12 413	1.26 470	1.16 395	1.31 500	1.23 564	1.20 343	0.81 477	0.25 461	0.29 568	0.31 527	0.27 511	0.27 455	0.25 442

GwcNet-RSSM	0.77 435	0.32 394	1.01 479	0.62 480	0.54 508	0.78 389	0.51 400	1.73 494	1.20 475	1.09 367	1.37 480	1.46 530	0.85 429	1.53 430	1.09 532	0.25 461	0.18 421	0.23 387	0.24 467	0.20 300	0.19 318

iResNet_ROB	0.77 435	0.30 342	0.99 469	0.57 422	0.36 340	0.83 421	0.36 205	2.33 637	1.58 601	1.27 473	1.30 448	1.25 481	0.84 426	1.65 452	0.79 470	0.20 322	0.14 262	0.17 151	0.12 68	0.18 202	0.27 477

DDVS	0.78 443	0.41 505	0.94 453	0.60 454	0.43 431	1.30 540	0.43 315	1.40 403	0.91 311	1.20 439	1.15 390	1.43 520	0.64 339	2.18 520	0.89 497	0.28 514	0.22 505	0.26 466	0.23 452	0.31 504	0.33 532

PSM-softLoss	0.78 443	0.31 378	0.77 366	0.58 428	0.32 278	0.56 247	0.40 270	1.18 343	0.70 239	1.24 461	1.07 343	0.83 332	0.52 255	5.36 619	0.53 366	0.24 433	0.15 325	0.25 447	0.22 429	0.20 300	0.25 442

KMStereo	0.78 443	0.31 378	0.77 366	0.58 428	0.32 278	0.56 247	0.40 270	1.18 343	0.70 239	1.24 461	1.07 343	0.83 332	0.52 255	5.36 619	0.53 366	0.24 433	0.15 325	0.25 447	0.22 429	0.20 300	0.25 442

CCAANet	0.78 443	0.30 342	0.83 395	0.58 428	0.51 488	1.04 488	0.45 349	1.68 482	1.12 413	0.85 297	1.35 476	1.10 444	0.77 387	3.04 569	0.78 463	0.17 181	0.16 363	0.24 407	0.23 452	0.19 252	0.23 414

STTStereo	0.78 443	0.50 543	1.22 533	0.64 499	0.54 508	0.89 437	0.54 425	1.44 413	1.11 409	1.38 532	1.09 353	1.27 489	0.85 429	1.43 408	0.83 484	0.29 525	0.27 550	0.33 551	0.39 601	0.32 513	0.30 509

PSM-AAD	0.79 448	0.27 258	0.53 165	0.55 388	0.28 180	0.77 384	1.24 621	0.99 260	0.91 311	1.66 594	1.57 542	0.81 320	2.19 649	1.65 452	0.44 290	0.19 280	0.14 262	0.38 584	0.32 569	0.21 345	0.70 637

hitnet-ft	0.79 448	0.35 462	0.57 214	0.58 428	0.42 420	0.96 466	0.46 358	1.47 422	1.33 538	1.19 435	1.22 417	1.81 588	0.98 496	1.66 456	0.94 506	0.33 553	0.28 557	0.34 561	0.27 511	0.35 529	0.31 519

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 448	0.43 512	1.05 495	0.64 499	0.58 531	0.95 460	0.53 419	1.53 444	1.18 461	1.37 526	1.15 390	1.43 520	0.88 447	1.61 446	0.84 487	0.25 461	0.22 505	0.27 482	0.27 511	0.29 485	0.29 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 451	0.28 285	0.73 327	0.70 554	0.51 488	0.95 460	0.60 479	1.78 517	1.23 490	1.36 523	1.37 480	1.82 591	0.81 409	1.32 373	1.13 541	0.26 484	0.17 396	0.19 219	0.20 354	0.24 415	0.25 442

G2L-Stereo	0.80 451	0.32 394	0.95 457	0.60 454	0.42 420	0.78 389	0.69 512	1.50 430	1.09 400	1.33 514	1.14 381	1.45 527	0.72 369	2.45 541	1.10 535	0.25 461	0.20 459	0.26 466	0.21 400	0.20 300	0.26 466

ISRNet	0.80 451	0.33 417	1.07 504	0.81 598	0.66 561	0.60 273	0.34 180	1.19 354	1.13 426	1.59 584	1.53 527	1.35 508	0.77 387	1.27 360	0.94 506	0.39 586	0.34 594	0.43 602	0.38 599	0.34 526	0.49 599

NF-Stereo	0.80 451	0.30 342	0.75 348	0.60 454	0.31 256	0.64 296	0.44 329	1.21 357	0.90 306	1.29 482	1.02 321	0.82 325	0.57 297	5.40 624	0.48 331	0.23 414	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.20 300	0.30 509

OCTAStereo	0.80 451	0.30 342	0.75 348	0.60 454	0.31 256	0.64 296	0.44 329	1.21 357	0.90 306	1.29 482	1.01 313	0.82 325	0.57 297	5.35 618	0.48 331	0.24 433	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.20 300	0.30 509

DRaft	0.80 451	0.24 164	0.70 298	0.45 176	0.30 228	0.97 470	0.53 419	1.05 292	0.97 337	1.78 605	2.02 607	0.80 315	1.74 619	2.73 558	0.72 443	0.17 181	0.14 262	0.20 271	0.20 354	0.18 202	0.21 374

RE-Stereo	0.80 451	0.30 342	0.75 348	0.60 454	0.31 256	0.64 296	0.44 329	1.21 357	0.90 306	1.29 482	1.01 313	0.81 320	0.57 297	5.37 621	0.48 331	0.24 433	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.20 300	0.30 509

TVStereo	0.80 451	0.30 342	0.75 348	0.60 454	0.31 256	0.64 296	0.44 329	1.21 357	0.90 306	1.29 482	1.01 313	0.81 320	0.57 297	5.37 621	0.48 331	0.24 433	0.14 262	0.24 407	0.20 354	0.20 300	0.30 509

UPFNet	0.80 451	0.32 394	0.90 438	0.59 442	0.74 586	1.26 534	0.80 544	1.52 438	1.10 407	1.30 491	1.12 372	1.30 496	0.84 426	1.67 457	1.09 532	0.24 433	0.24 527	0.24 407	0.23 452	0.25 428	0.18 275

iResNetv2_ROB	0.80 451	0.37 479	1.71 599	0.56 404	0.37 360	0.94 457	0.64 493	1.73 494	1.34 541	1.23 454	1.42 494	1.26 485	0.92 460	1.85 487	0.56 381	0.23 414	0.15 325	0.19 219	0.14 168	0.24 415	0.19 318

StereoDRNet-Refined	0.80 451	0.41 505	0.88 428	0.62 480	0.42 420	1.33 545	0.48 379	1.52 438	1.17 454	1.45 550	1.44 503	1.44 525	0.90 454	1.26 357	1.24 553	0.20 322	0.16 363	0.27 482	0.24 467	0.25 428	0.28 489
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 462	0.36 472	0.82 390	0.54 363	0.31 256	0.80 404	0.47 366	2.17 620	1.67 608	1.13 398	1.13 377	0.94 379	0.86 437	2.46 544	1.00 520	0.26 484	0.23 518	0.28 497	0.27 511	0.28 474	0.36 548

DCRE	0.82 462	0.26 225	0.70 298	0.58 428	0.44 440	0.54 225	0.48 379	0.95 243	0.78 268	0.78 272	7.33 681	0.86 346	0.52 255	0.76 190	0.41 266	0.16 123	0.16 363	0.19 219	0.17 269	0.18 202	0.17 248

SepStereo	0.82 462	0.34 442	1.03 490	0.64 499	0.69 573	0.77 384	0.63 491	1.54 447	1.20 475	1.79 608	1.55 534	0.95 388	1.04 519	2.30 531	0.60 399	0.21 356	0.16 363	0.25 447	0.18 293	0.27 455	0.22 394

GrayStereo	0.82 462	0.26 225	0.58 222	0.63 490	0.37 360	0.76 377	1.86 659	1.11 323	0.87 295	1.99 625	1.89 595	1.08 431	1.82 628	1.39 399	0.48 331	0.19 280	0.14 262	0.19 219	0.21 400	0.18 202	0.39 562

LMCR-Stereo	0.82 462	0.46 524	0.88 428	0.75 582	0.43 431	1.33 545	0.56 451	2.43 648	0.98 342	1.53 567	1.49 520	0.74 296	1.00 506	1.63 449	0.89 497	0.28 514	0.17 396	0.22 346	0.17 269	0.29 485	0.20 352

ac_64	0.82 462	0.29 320	0.81 386	0.71 562	0.60 542	1.05 490	0.54 425	1.99 581	0.92 317	1.18 431	1.06 339	1.99 611	1.08 531	1.94 496	0.97 515	0.27 500	0.22 505	0.24 407	0.23 452	0.22 372	0.19 318

DualNet (step1)	0.83 468	0.49 536	1.13 520	0.56 404	0.39 393	1.02 483	0.73 521	1.78 517	1.21 481	1.22 448	1.18 400	1.08 431	0.92 460	1.23 348	0.67 426	0.57 633	0.28 557	0.62 640	0.67 648	0.45 581	0.42 572

SST-Stereo	0.83 468	0.28 285	0.72 315	0.59 442	0.31 256	0.72 353	0.26 87	1.09 314	0.86 290	1.47 553	1.10 359	1.00 405	0.87 442	5.73 632	0.45 305	0.22 387	0.13 202	0.23 387	0.19 318	0.23 400	0.18 275

RAFT_R40	0.83 468	0.28 285	0.73 327	0.59 442	0.31 256	0.69 339	0.44 329	1.10 317	0.95 325	1.47 553	1.10 359	1.00 405	0.85 429	5.53 626	0.46 319	0.22 387	0.13 202	0.23 387	0.20 354	0.23 400	0.18 275

UNet	0.83 468	0.34 442	1.31 547	0.58 428	0.74 586	1.58 578	0.49 391	1.41 404	1.04 371	1.21 443	1.08 348	1.54 546	1.12 539	1.65 452	1.09 532	0.23 414	0.17 396	0.25 447	0.20 354	0.25 428	0.22 394

FADNet_RVC	0.83 468	0.51 546	1.83 610	0.54 363	0.42 420	1.19 523	0.46 358	1.51 436	1.09 400	0.89 304	1.24 423	0.91 366	0.87 442	2.11 512	1.11 538	0.27 500	0.22 505	0.31 527	0.28 532	0.43 571	0.38 559

DAS	0.84 473	0.34 442	1.03 490	0.64 499	0.69 573	0.77 384	0.63 491	1.54 447	1.20 475	1.79 608	1.55 534	0.95 388	1.04 519	2.83 560	0.60 399	0.21 356	0.16 363	0.25 447	0.18 293	0.27 455	0.22 394

RAFT-345	0.84 473	0.25 197	0.66 270	0.50 274	0.27 153	0.54 225	0.42 292	0.83 188	1.11 409	1.32 505	2.34 624	0.86 346	0.54 270	5.72 631	0.47 326	0.18 232	0.13 202	0.22 346	0.17 269	0.17 159	0.16 216

MMNet	0.84 473	0.32 394	1.09 511	0.60 454	0.59 539	1.85 607	0.49 391	1.51 436	1.27 510	1.37 526	1.15 390	1.26 485	1.18 552	1.67 457	1.22 551	0.19 280	0.18 421	0.23 387	0.22 429	0.25 428	0.21 374

FADNet-RVC-Resample	0.84 473	0.47 529	2.10 621	0.61 469	0.45 447	1.07 495	0.61 483	1.59 458	1.20 475	1.08 361	0.98 302	1.03 418	0.98 496	2.17 517	0.72 443	0.23 414	0.22 505	0.30 521	0.32 569	0.35 529	0.34 537

iRaft-Stereo_5w	0.85 477	0.29 320	0.91 441	0.53 346	0.43 431	0.49 160	0.68 508	0.99 260	0.87 295	0.79 275	1.34 470	1.46 530	0.91 457	5.11 613	1.11 538	0.17 181	0.14 262	0.22 346	0.18 293	0.20 300	0.20 352

SACVNet	0.85 477	0.46 524	0.85 401	0.81 598	0.56 518	0.80 404	0.79 538	1.68 482	1.12 413	1.34 518	1.33 463	1.25 481	0.94 474	2.39 538	0.76 455	0.34 563	0.26 542	0.31 527	0.29 544	0.35 529	0.44 582

ADLNet	0.85 477	0.36 472	0.89 434	0.85 615	0.72 578	1.24 531	0.76 529	1.82 530	1.36 554	1.52 565	1.35 476	1.27 489	0.99 504	1.23 348	1.15 543	0.27 500	0.20 459	0.26 466	0.25 481	0.28 474	0.30 509

delet	0.85 477	0.32 394	0.95 457	0.65 513	0.66 561	1.64 584	0.84 553	1.75 502	1.35 550	1.32 505	1.30 448	1.30 496	0.88 447	1.68 462	1.10 535	0.21 356	0.21 483	0.24 407	0.24 467	0.21 345	0.21 374

HGLStereo	0.85 477	0.38 486	0.94 453	0.80 595	1.03 637	1.17 518	0.58 466	1.52 438	1.20 475	1.19 435	1.62 554	1.13 455	1.20 558	1.80 481	1.06 526	0.24 433	0.24 527	0.24 407	0.21 400	0.23 400	0.27 477

CRFU-Net	0.86 482	0.39 491	1.00 475	0.65 513	0.57 522	1.78 599	0.86 561	2.15 611	0.81 276	1.38 532	1.18 400	1.64 566	1.19 555	1.35 383	0.90 500	0.26 484	0.22 505	0.21 310	0.19 318	0.23 400	0.24 430

dad	0.86 482	0.66 595	1.06 499	0.56 404	0.37 360	0.76 377	0.44 329	1.17 338	1.50 591	1.44 548	1.27 437	1.34 507	0.75 376	2.52 549	0.84 487	0.42 598	0.27 550	0.83 649	0.26 499	0.41 560	0.29 496

AACVNet	0.86 482	0.35 462	0.79 379	0.82 606	0.39 393	0.76 377	0.49 391	1.61 465	0.81 276	1.08 361	1.33 463	1.30 496	0.93 469	4.34 598	0.74 447	0.25 461	0.21 483	0.28 497	0.22 429	0.29 485	0.25 442

DLCB_ROB	0.86 482	0.40 498	0.78 376	0.68 544	0.54 508	1.11 503	0.84 553	1.49 426	1.23 490	1.64 593	1.65 561	1.70 575	0.91 457	1.70 464	1.05 524	0.25 461	0.24 527	0.26 466	0.27 511	0.27 455	0.24 430

HSM-Net_RVC	0.87 486	0.29 320	0.53 165	0.53 346	0.30 228	1.15 514	0.55 443	3.57 670	1.28 515	1.53 567	1.74 575	1.68 572	0.93 469	1.49 421	0.77 461	0.22 387	0.17 396	0.19 219	0.18 293	0.20 300	0.19 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 487	0.36 472	1.02 486	0.62 480	0.38 382	1.32 543	0.97 588	2.07 600	1.34 541	1.37 526	1.18 400	1.54 546	0.92 460	1.10 317	1.65 602	0.30 530	0.27 550	0.30 521	0.28 532	0.27 455	0.26 466

ADLNet2	0.88 487	0.34 442	1.17 528	0.77 588	0.64 555	1.12 506	0.76 529	1.74 499	1.24 496	1.21 443	1.65 561	1.71 576	1.05 523	1.67 457	1.17 547	0.24 433	0.21 483	0.21 310	0.22 429	0.26 441	0.29 496

ASMatch	0.88 487	0.26 225	0.69 292	0.51 306	0.35 325	0.48 143	0.37 230	1.12 326	0.92 317	1.10 375	3.28 649	0.96 394	0.98 496	4.90 610	0.49 340	0.19 280	0.16 363	0.22 346	0.19 318	0.19 252	0.27 477

IRAFT_RVC	0.88 487	0.28 285	0.76 358	0.63 490	0.31 256	0.65 312	1.02 598	1.22 365	0.94 323	1.22 448	1.04 334	1.01 412	0.98 496	5.82 634	0.53 366	0.22 387	0.12 101	0.25 447	0.20 354	0.20 300	0.19 318

FADNet-RVC	0.88 487	0.67 596	1.93 614	0.60 454	0.48 465	0.91 444	0.60 479	1.71 492	1.18 461	0.90 305	0.96 292	1.36 509	0.92 460	2.25 527	1.17 547	0.30 530	0.29 568	0.32 542	0.32 569	0.41 560	0.35 542

GEStereo_RVC	0.90 492	0.37 479	0.99 469	0.64 499	0.50 476	0.95 460	0.79 538	2.42 647	1.17 454	1.16 417	1.11 365	1.26 485	0.92 460	3.24 576	0.90 500	0.29 525	0.19 439	0.23 387	0.20 354	0.27 455	0.29 496

CBMV_ROB	0.90 492	0.44 515	0.63 245	0.51 306	0.37 360	1.25 533	0.49 391	1.77 513	1.27 510	1.41 541	2.00 604	1.33 503	1.08 531	2.17 517	0.76 455	0.43 604	0.42 627	0.47 612	0.44 614	0.41 560	0.36 548

PSMNet_ROB	0.90 492	0.52 550	1.17 528	0.72 566	0.61 545	1.27 535	1.12 610	1.76 509	1.12 413	1.09 367	1.28 443	1.45 527	0.89 453	1.65 452	1.42 585	0.33 553	0.25 536	0.37 581	0.39 601	0.35 529	0.29 496

FTStereo	0.91 495	0.26 225	0.56 201	0.54 363	0.33 300	0.66 321	1.87 660	1.00 264	0.75 251	1.75 602	4.15 659	1.04 422	1.65 612	1.57 438	0.46 319	0.19 280	0.16 363	0.23 387	0.21 400	0.18 202	0.63 628

PFNet	0.91 495	0.26 225	1.10 514	0.63 490	0.32 278	0.64 296	0.56 451	1.17 338	0.99 349	1.47 553	1.08 348	0.98 398	0.69 356	6.62 648	0.54 372	0.20 322	0.12 101	0.24 407	0.19 318	0.20 300	0.17 248

CBFPSM	0.92 497	0.33 417	1.86 611	0.49 262	0.38 382	1.75 592	0.84 553	1.39 401	1.12 413	1.09 367	0.99 304	2.37 630	1.66 616	1.32 373	1.42 585	0.19 280	0.18 421	0.20 271	0.20 354	0.21 345	0.33 532

FADNet	0.92 497	0.61 586	1.81 606	0.62 480	0.55 514	0.96 466	0.57 462	1.78 517	1.33 538	0.93 312	1.01 313	1.36 509	1.01 508	2.71 557	0.75 452	0.33 553	0.34 594	0.31 527	0.34 585	0.59 618	0.40 563

NVstereo2D	0.92 497	0.41 505	1.48 581	0.72 566	0.72 578	1.20 525	0.87 563	1.75 502	1.38 562	0.99 333	1.13 377	1.26 485	0.98 496	2.21 524	0.89 497	0.43 604	0.20 459	0.38 584	0.24 467	0.57 614	0.63 628

DispNO	0.93 500	0.30 342	1.34 556	0.55 388	0.55 514	0.89 437	0.49 391	1.48 424	1.21 481	1.17 426	1.27 437	1.19 464	0.90 454	5.23 616	0.74 447	0.22 387	0.17 396	0.24 407	0.21 400	0.19 252	0.20 352

DSFCA	0.93 500	0.34 442	1.06 499	0.52 327	0.65 557	1.55 575	0.93 580	1.49 426	1.19 470	1.56 577	1.15 390	1.50 539	0.96 486	3.07 570	1.02 522	0.30 530	0.26 542	0.25 447	0.25 481	0.28 474	0.24 430

fast-acv-ft	0.94 502	0.44 515	1.40 559	0.58 428	0.51 488	1.77 597	0.69 512	1.36 393	1.42 581	1.29 482	1.86 591	1.74 580	1.25 568	1.52 426	1.38 573	0.26 484	0.28 557	0.28 497	0.28 532	0.27 455	0.26 466

OMP-Stereo	0.94 502	0.33 417	0.72 315	0.90 630	0.31 256	0.49 160	0.36 205	1.16 336	1.06 381	1.58 583	1.12 372	1.46 530	0.69 356	6.94 656	0.49 340	0.19 280	0.14 262	0.24 407	0.18 293	0.20 300	0.14 130

CBMV	0.95 504	0.44 515	0.66 270	0.53 346	0.35 325	1.53 573	1.63 650	1.69 485	1.42 581	2.00 628	1.60 548	1.43 520	1.17 547	1.59 443	0.99 519	0.34 563	0.34 594	0.39 590	0.33 579	0.33 522	0.32 526
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 505	0.58 573	0.72 315	0.61 469	0.46 459	1.64 584	0.76 529	1.86 543	1.28 515	1.30 491	1.53 527	0.86 346	0.94 474	3.27 578	0.69 433	0.45 610	0.44 631	0.54 627	0.48 623	0.47 589	0.40 563

TransformOpticalFlow	0.96 505	0.28 285	0.89 434	0.52 327	0.31 256	0.66 321	0.54 425	1.75 502	1.12 413	1.09 367	1.44 503	1.37 512	1.01 508	6.70 653	0.42 277	0.19 280	0.12 101	0.20 271	0.19 318	0.18 202	0.19 318

IIG-Stereo	0.96 505	0.31 378	0.72 315	0.88 625	0.33 300	0.61 279	0.26 87	1.19 354	1.03 366	1.69 597	1.37 480	1.46 530	0.75 376	6.96 658	0.51 352	0.19 280	0.14 262	0.23 387	0.18 293	0.20 300	0.14 130

CFNet	0.96 505	0.36 472	1.01 479	0.62 480	0.42 420	0.99 476	0.47 366	1.90 555	1.32 534	0.99 333	1.39 489	1.10 444	0.86 437	5.58 629	0.79 470	0.23 414	0.17 396	0.28 497	0.27 511	0.26 441	0.21 374

XPNet_ROB	0.96 505	0.49 536	1.09 511	0.72 566	0.57 522	1.11 503	1.14 612	1.66 479	1.23 490	1.85 615	1.39 489	1.64 566	1.11 536	1.80 481	1.42 585	0.38 583	0.30 573	0.33 551	0.29 544	0.37 540	0.34 537

ETE_ROB	0.96 505	0.64 593	1.16 526	0.69 548	0.48 465	1.14 508	1.13 611	1.77 513	1.19 470	1.91 622	1.45 506	1.73 578	1.05 523	1.60 444	1.14 542	0.32 544	0.26 542	0.38 584	0.34 585	0.39 553	0.41 568

CSP-Net	0.97 511	0.38 486	0.83 395	0.53 346	0.41 414	1.63 582	0.77 532	2.00 582	1.05 376	1.25 466	1.20 412	1.33 503	0.83 422	4.93 612	0.85 490	0.32 544	0.22 505	0.20 271	0.20 354	0.23 400	0.25 442

DEmStereo	0.97 511	0.23 138	0.79 379	0.47 208	0.32 278	1.04 488	0.56 451	0.93 232	0.89 302	1.39 538	2.14 615	1.02 414	2.07 644	5.64 630	0.77 461	0.17 181	0.15 325	0.20 271	0.20 354	0.18 202	0.20 352

pcwnet_v2	0.97 511	0.37 479	4.33 656	0.62 480	0.54 508	0.79 395	0.45 349	2.02 590	1.58 601	1.42 547	1.64 559	1.09 441	0.79 399	1.24 353	0.67 426	0.32 544	0.25 536	0.29 508	0.27 511	0.37 540	0.35 542

FINET	0.97 511	0.54 557	1.60 591	0.63 490	0.79 604	1.08 496	1.07 605	1.56 454	2.20 643	1.15 407	1.49 520	0.94 379	0.88 447	2.32 532	1.05 524	0.42 598	0.35 605	0.32 542	0.28 532	0.43 571	0.38 559

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 515	0.39 491	3.21 648	0.50 274	0.63 552	0.64 296	0.39 255	2.36 641	0.75 251	0.95 319	4.63 664	1.81 588	0.56 285	0.96 265	0.41 266	0.18 232	0.13 202	0.21 310	0.26 499	0.32 513	0.35 542

StereoDRNet	0.98 515	0.47 529	1.70 597	0.76 585	0.94 631	1.51 571	0.91 574	1.92 562	1.32 534	1.61 585	1.13 377	1.47 535	0.97 489	1.75 472	1.46 592	0.28 514	0.23 518	0.29 508	0.27 511	0.35 529	0.27 477

ACV-stereo	0.99 517	0.51 546	1.41 564	0.56 404	0.41 414	2.43 639	0.57 462	1.15 334	1.18 461	0.81 283	1.01 313	3.39 656	2.14 647	1.60 444	1.07 529	0.27 500	0.22 505	0.22 346	0.22 429	0.28 474	0.32 526

iinet-f	0.99 517	0.45 522	3.71 653	0.55 388	0.43 431	1.81 602	0.68 508	1.14 332	1.14 429	1.18 431	1.42 494	1.58 553	1.44 591	1.34 382	1.59 601	0.24 433	0.23 518	0.20 271	0.19 318	0.26 441	0.25 442

GASNet	0.99 517	0.97 629	1.72 600	0.98 639	0.68 571	0.83 421	0.67 504	1.60 462	1.28 515	1.31 501	1.22 417	1.22 470	1.21 561	2.41 539	1.41 581	0.43 604	0.26 542	0.36 578	0.34 585	0.55 611	0.31 519

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 517	0.40 498	1.82 608	0.66 519	0.62 551	2.05 621	0.78 534	1.91 559	1.29 520	1.54 573	1.42 494	1.51 541	1.23 564	1.99 500	1.33 565	0.23 414	0.14 262	0.20 271	0.15 194	0.27 455	0.26 466

PS-NSSS	0.99 517	0.58 573	0.93 448	0.58 428	0.57 522	0.91 444	0.80 544	1.81 529	1.14 429	1.14 401	1.67 566	1.00 405	0.83 422	4.62 603	0.78 463	0.37 578	0.31 579	0.52 621	0.32 569	0.45 581	0.38 559

YMNet	1.00 522	0.54 557	1.40 559	0.81 598	0.85 618	1.87 609	0.62 486	1.55 451	1.18 461	1.63 591	1.99 602	1.77 584	0.97 489	1.50 423	1.45 589	0.33 553	0.37 612	0.31 527	0.32 569	0.32 513	0.29 496

YMNet_1	1.00 522	0.54 557	1.40 559	0.81 598	0.85 618	1.87 609	0.62 486	1.55 451	1.18 461	1.63 591	1.99 602	1.77 584	0.97 489	1.50 423	1.45 589	0.33 553	0.37 612	0.31 527	0.32 569	0.32 513	0.29 496

UGAM-zero	1.00 522	0.30 342	0.93 448	0.47 208	0.30 228	0.57 252	0.25 73	2.25 630	0.63 203	1.01 344	1.10 359	2.73 644	1.85 629	6.26 640	0.40 256	0.17 181	0.14 262	0.19 219	0.15 194	0.16 116	0.17 248

RAFT + AFF	1.00 522	0.42 509	1.09 511	0.67 531	0.50 476	1.22 529	1.24 621	2.24 629	1.19 470	1.30 491	1.56 538	1.17 460	1.49 599	3.44 584	0.83 484	0.21 356	0.25 536	0.30 521	0.26 499	0.27 455	0.27 477

DRN-Test	1.00 522	0.44 515	1.13 520	0.70 554	0.81 611	1.62 581	0.79 538	2.14 609	1.44 584	1.78 605	1.33 463	1.43 520	1.05 523	2.18 520	1.53 598	0.27 500	0.21 483	0.31 527	0.30 553	0.32 513	0.28 489

NCCL2	1.00 522	0.56 566	1.06 499	0.75 582	0.57 522	1.31 542	1.72 651	1.77 513	1.36 554	1.50 562	1.17 398	1.91 600	1.17 547	1.54 432	1.29 561	0.35 570	0.31 579	0.45 607	0.44 614	0.40 557	0.40 563

TCMNet	1.01 528	0.60 584	2.10 621	0.86 617	1.33 660	1.14 508	0.67 504	1.69 485	1.23 490	1.11 381	1.57 542	1.30 496	0.97 489	2.01 502	1.50 596	0.31 537	0.31 579	0.38 584	0.34 585	0.42 565	0.36 548

PA-Net	1.01 528	0.57 570	1.29 545	0.64 499	0.74 586	1.19 523	0.84 553	1.69 485	1.43 583	1.16 417	1.19 407	1.32 501	1.19 555	3.42 582	1.25 554	0.29 525	0.45 635	0.33 551	0.49 626	0.32 513	0.47 592
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 528	0.59 576	1.16 526	0.67 531	0.51 488	1.63 582	1.26 625	1.69 485	1.38 562	1.81 612	1.37 480	1.94 605	1.02 515	1.58 440	1.38 573	0.37 578	0.27 550	0.43 602	0.37 597	0.43 571	0.37 553

z-ln-s-r	1.02 531	0.55 562	2.09 620	0.52 327	0.55 514	0.78 389	0.87 563	1.47 422	1.34 541	1.12 383	1.62 554	1.37 512	1.06 526	2.62 554	3.32 649	0.19 280	0.14 262	0.21 310	0.17 269	0.27 455	0.21 374

PSMNet-RUCA	1.02 531	0.97 629	1.44 569	1.23 654	1.10 642	1.40 557	0.62 486	1.69 485	1.38 562	0.94 317	1.53 527	0.97 396	0.83 422	1.17 338	0.93 504	0.69 646	0.34 594	0.99 657	0.60 644	0.97 645	0.64 632

THIR-Stereo	1.02 531	0.27 258	0.69 292	0.49 262	0.28 180	0.95 460	1.34 630	1.03 278	0.97 337	1.34 518	1.90 596	1.17 460	1.58 605	6.44 645	0.78 463	0.19 280	0.14 262	0.21 310	0.22 429	0.19 252	0.20 352

Wz-Net-LNSev	1.03 534	0.67 596	2.71 644	0.64 499	0.84 615	1.75 592	1.00 595	1.80 526	1.32 534	1.28 475	1.25 427	1.65 569	1.22 562	1.39 399	1.40 577	0.28 514	0.26 542	0.24 407	0.23 452	0.33 522	0.32 526

RAFT-RH_RVC	1.03 534	0.24 164	0.67 276	0.49 262	0.28 180	0.81 413	0.33 166	0.83 188	1.08 392	2.05 629	4.65 666	1.04 422	0.57 297	5.98 639	0.50 347	0.18 232	0.13 202	0.26 466	0.20 354	0.16 116	0.17 248

DISCO	1.03 534	0.34 442	1.11 516	0.69 548	0.45 447	2.07 622	0.84 553	2.13 605	1.50 591	1.15 407	1.33 463	2.40 632	1.07 530	2.60 552	1.51 597	0.23 414	0.18 421	0.22 346	0.20 354	0.31 504	0.27 477

STrans-v2	1.04 537	0.28 285	0.96 463	0.49 262	0.32 278	0.68 333	0.79 538	2.47 651	1.12 413	1.12 383	1.46 512	1.40 515	1.46 594	6.70 653	0.43 287	0.18 232	0.13 202	0.20 271	0.18 293	0.18 202	0.18 275

APVNet	1.06 538	0.53 556	1.42 566	0.84 610	0.79 604	1.92 612	0.82 549	1.90 555	1.08 392	1.08 361	1.43 498	1.56 549	1.13 543	3.07 570	1.58 599	0.31 537	0.34 594	0.42 600	0.36 594	0.36 536	0.37 553

TDLM	1.06 538	0.44 515	0.79 379	0.63 490	0.50 476	0.89 437	1.44 635	1.48 424	1.26 504	1.12 383	1.40 491	1.08 431	0.98 496	6.65 649	0.78 463	0.33 553	0.21 483	0.33 551	0.26 499	0.37 540	0.24 430

FAT-Stereo	1.07 540	0.41 505	1.32 550	0.72 566	0.58 531	1.08 496	0.89 568	1.96 572	1.65 606	1.75 602	1.98 601	2.03 616	1.48 597	2.02 503	1.18 550	0.42 598	0.35 605	0.34 561	0.29 544	0.35 529	0.53 609

GANetREF_RVC	1.07 540	0.86 622	1.31 547	0.82 606	0.53 504	1.41 562	1.31 628	1.76 509	1.52 594	1.27 473	1.31 454	1.46 530	1.24 567	2.03 504	0.96 514	0.56 632	0.45 635	0.67 643	0.50 630	0.88 643	0.59 622
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
CVANet_RVC	1.07 540	0.43 512	0.76 358	0.60 454	0.50 476	0.90 440	0.97 588	1.52 438	1.26 504	1.33 514	1.38 485	1.24 477	1.18 552	6.75 655	0.75 452	0.34 563	0.23 518	0.34 561	0.29 544	0.42 565	0.27 477

GCST	1.08 543	1.47 662	0.93 448	1.73 665	1.14 650	1.30 540	0.31 137	1.33 384	1.16 451	1.29 482	0.97 301	0.98 398	0.49 230	2.08 509	0.46 319	1.19 664	0.70 664	1.30 664	0.85 659	1.02 649	0.89 647

GwcNet	1.08 543	0.51 546	2.33 632	0.79 592	1.18 653	1.76 594	0.70 515	1.68 482	1.47 587	1.41 541	1.64 559	1.74 580	1.04 519	2.20 523	1.41 581	0.30 530	0.29 568	0.29 508	0.27 511	0.30 495	0.35 542

DANet	1.08 543	0.61 586	1.32 550	0.85 615	0.72 578	1.37 550	0.51 400	1.54 447	1.15 441	1.78 605	1.54 532	2.01 613	1.11 536	2.90 563	2.00 619	0.33 553	0.30 573	0.40 595	0.30 553	0.44 577	0.45 584
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 546	0.50 543	1.12 518	0.90 630	1.04 638	1.11 503	0.84 553	1.80 526	1.62 603	1.55 576	2.00 604	1.90 599	1.78 623	1.84 484	1.25 554	0.52 624	0.36 610	0.48 614	0.36 594	0.45 581	0.43 579

Nwc_Net	1.09 546	0.49 536	1.33 553	0.89 629	0.80 609	1.49 570	0.66 500	2.19 623	1.27 510	1.32 505	2.26 620	1.96 608	1.54 602	1.92 492	1.34 567	0.40 589	0.30 573	0.43 602	0.45 616	0.38 549	0.37 553

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 548	1.02 634	1.00 475	0.82 606	0.67 565	1.93 613	0.93 580	1.62 469	1.11 409	1.15 407	1.25 427	1.50 539	0.79 399	1.96 498	0.76 455	1.89 668	0.34 594	0.79 648	0.36 594	1.25 658	0.83 644

NCC-stereo	1.10 548	0.54 557	1.24 537	0.84 610	0.94 631	1.29 538	0.89 568	2.01 586	1.34 541	1.32 505	1.74 575	1.88 595	1.74 619	2.35 534	1.25 554	0.45 610	0.37 612	0.45 607	0.58 640	0.42 565	0.42 572

Abc-Net	1.10 548	0.54 557	1.24 537	0.84 610	0.94 631	1.29 538	0.89 568	2.01 586	1.34 541	1.32 505	1.74 575	1.88 595	1.74 619	2.35 534	1.25 554	0.45 610	0.37 612	0.45 607	0.58 640	0.42 565	0.42 572
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 551	0.58 573	2.23 630	0.66 519	0.71 576	1.95 615	1.46 636	1.98 578	1.45 585	1.79 608	1.43 498	1.49 538	1.33 581	1.97 499	1.42 585	0.27 500	0.23 518	0.28 497	0.28 532	0.34 526	0.31 519

edge stereo	1.11 551	0.50 543	1.30 546	0.71 562	0.65 557	1.14 508	0.75 526	1.93 567	1.37 558	1.71 598	1.83 586	2.54 637	1.44 591	2.43 540	1.23 552	0.42 598	0.41 625	0.54 627	0.35 590	0.42 565	0.46 588

anonymity	1.12 553	0.97 629	1.21 531	1.07 647	1.12 646	1.08 496	0.89 568	1.95 571	1.16 451	1.29 482	1.26 434	1.22 470	1.09 534	1.15 330	1.01 521	1.02 657	1.00 680	0.97 654	0.97 666	0.98 646	0.99 651

ccnet	1.12 553	0.67 596	1.01 479	0.78 590	0.73 585	1.72 590	0.99 593	1.84 539	1.26 504	1.47 553	1.85 590	1.75 583	1.29 573	1.75 472	1.88 613	0.57 633	0.53 650	0.57 637	0.55 637	0.59 618	0.54 611

RASNet	1.12 553	0.30 342	0.91 441	0.66 519	0.77 599	0.97 470	0.57 462	1.37 394	1.35 550	1.02 348	1.34 470	2.11 620	1.43 589	7.09 660	1.39 576	0.19 280	0.17 396	0.17 151	0.19 318	0.18 202	0.16 216

AF-Net	1.13 556	0.52 550	1.33 553	0.86 617	0.91 627	1.38 553	0.71 517	2.16 614	1.62 603	1.56 577	2.40 627	1.99 611	1.65 612	1.81 483	1.48 594	0.48 618	0.28 557	0.49 616	0.33 579	0.39 553	0.32 526

NaN_ROB	1.13 556	0.55 562	1.15 525	0.64 499	0.48 465	1.61 580	2.03 669	1.72 493	1.48 588	2.09 631	1.27 437	1.40 515	1.08 531	3.94 590	1.30 562	0.28 514	0.34 594	0.28 497	0.28 532	0.30 495	0.33 532

UGAM	1.14 558	0.27 258	0.95 457	0.53 346	0.42 420	0.70 346	0.72 520	0.95 243	1.32 534	0.98 330	1.48 518	1.78 587	0.87 442	9.65 689	0.87 493	0.21 356	0.18 421	0.30 521	0.24 467	0.19 252	0.16 216

DGSMNet	1.14 558	0.76 613	2.49 638	0.81 598	0.86 622	1.39 555	1.39 632	2.13 605	1.35 550	1.26 470	1.63 558	1.48 537	0.98 496	1.75 472	1.10 535	0.45 610	0.43 628	0.55 632	0.49 626	0.75 637	0.70 637

Syn2CoEx	1.14 558	0.69 601	1.66 594	0.80 595	0.67 565	1.40 557	0.88 566	2.06 599	1.54 597	1.25 466	1.58 545	1.42 519	1.50 601	4.09 592	1.40 577	0.36 574	0.32 587	0.34 561	0.29 544	0.29 485	0.34 537

RGC	1.14 558	0.79 615	1.26 540	0.91 633	0.96 634	1.52 572	0.77 532	1.92 562	1.26 504	1.54 573	1.93 598	2.02 615	1.54 602	2.25 527	1.31 563	0.44 609	0.35 605	0.58 638	0.48 623	0.47 589	0.46 588

S-Stereo	1.15 562	0.46 524	2.17 626	0.81 598	0.80 609	1.21 527	1.19 618	1.93 567	2.02 636	1.47 553	2.11 612	1.57 550	1.17 547	2.05 507	1.41 581	0.40 589	0.40 623	0.35 570	0.31 561	0.44 577	0.70 637

stereogan	1.15 562	0.42 509	1.40 559	0.86 617	0.84 615	2.38 637	0.71 517	1.88 549	1.73 615	1.72 599	1.94 600	2.31 627	1.29 573	2.07 508	1.08 530	0.36 574	0.35 605	0.39 590	0.31 561	0.51 603	0.46 588

AANet_RVC	1.16 564	0.52 550	1.49 583	0.65 513	0.45 447	0.75 369	0.69 512	1.42 406	1.55 599	1.34 518	1.87 593	1.53 545	0.78 395	7.43 666	1.38 573	0.25 461	0.17 396	0.19 219	0.16 240	0.22 372	0.26 466

RYNet	1.17 565	0.49 536	1.24 537	0.70 554	0.97 635	1.71 588	0.92 576	1.91 559	1.46 586	1.38 532	1.14 381	1.88 595	1.30 577	4.24 594	1.87 611	0.26 484	0.21 483	0.35 570	0.27 511	0.55 611	0.54 611

w-ln-seven-2	1.18 566	0.61 586	4.25 655	0.68 544	0.61 545	1.20 525	0.93 580	1.63 471	1.35 550	1.66 594	1.53 527	1.47 535	1.37 585	3.00 568	1.74 606	0.25 461	0.24 527	0.29 508	0.26 499	0.33 522	0.28 489

HSM	1.19 567	0.32 394	0.65 259	0.57 422	0.38 382	1.23 530	0.59 475	2.25 630	1.19 470	1.30 491	1.25 427	1.94 605	1.03 517	9.32 684	0.71 440	0.22 387	0.16 363	0.20 271	0.16 240	0.21 345	0.21 374

aanetorigin	1.23 568	0.79 615	2.78 646	0.70 554	0.79 604	0.99 476	1.06 604	1.06 305	1.37 558	3.52 670	2.61 636	1.72 577	1.63 610	1.99 500	1.78 608	0.25 461	0.24 527	0.26 466	0.25 481	0.38 549	0.45 584

PWC_ROB	1.24 569	0.76 613	2.46 636	0.72 566	0.78 601	1.15 514	0.49 391	1.75 502	1.92 630	2.31 637	3.07 645	1.59 554	1.40 586	2.46 544	2.10 623	0.33 553	0.22 505	0.35 570	0.24 467	0.38 549	0.41 568

SGM-Forest	1.24 569	0.38 486	0.60 231	0.52 327	0.37 360	1.56 576	1.30 627	1.65 474	1.36 554	2.11 632	1.79 582	1.63 563	0.93 469	7.48 668	0.95 510	0.36 574	0.37 612	0.39 590	0.34 585	0.37 540	0.32 526
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 571	0.99 632	1.93 614	1.02 643	1.21 655	0.96 466	1.01 597	1.75 502	1.92 630	1.36 523	2.12 613	1.44 525	1.01 508	1.14 329	1.40 577	0.72 647	0.82 667	0.89 652	0.98 668	1.31 660	0.95 649

NOSS_ROB	1.26 572	0.46 524	0.62 242	0.56 404	0.38 382	1.06 493	0.78 534	1.73 494	1.40 572	1.01 344	1.43 498	1.10 444	0.75 376	10.62 695	0.65 416	0.45 610	0.43 628	0.48 614	0.45 616	0.44 577	0.41 568

RTSC	1.29 573	0.73 607	2.44 635	0.83 609	0.57 522	1.85 607	0.65 495	1.88 549	2.00 635	2.20 634	1.66 564	1.60 556	1.26 570	2.33 533	3.92 655	0.32 544	0.23 518	0.27 482	0.29 544	0.37 540	0.37 553

PWCDC_ROB	1.29 573	0.75 612	1.33 553	1.05 644	0.88 626	1.73 591	0.52 411	1.89 552	3.28 666	1.29 482	4.88 669	1.22 470	1.46 594	1.77 479	1.45 589	0.60 638	0.26 542	0.29 508	0.25 481	0.52 605	0.37 553

Anonymous_2	1.30 575	0.55 562	0.82 390	0.52 327	0.58 531	1.01 479	0.64 493	1.25 373	0.97 337	0.96 321	0.78 250	1.33 503	1.29 573	1.03 293	0.74 447	0.62 640	0.64 660	1.06 660	9.63 705	1.16 654	0.49 599

SQANet	1.31 576	0.88 625	1.08 508	1.83 667	1.44 662	1.44 565	0.75 526	1.74 499	1.09 400	1.32 505	1.26 434	1.28 492	1.01 508	1.50 423	0.83 484	2.50 675	0.34 594	1.47 665	0.55 637	2.32 668	1.57 667

SHD	1.31 576	0.71 606	2.34 633	0.86 617	0.75 595	1.77 597	0.65 495	2.22 627	2.50 653	2.40 644	1.71 571	1.91 600	1.60 608	1.93 495	2.37 630	0.38 583	0.31 579	0.38 584	0.40 605	0.48 594	0.50 602

PDISCO_ROB	1.32 578	0.65 594	1.44 569	1.36 656	1.46 663	2.55 642	0.92 576	2.45 649	2.07 639	1.37 526	1.49 520	1.65 569	1.00 506	2.82 559	1.35 570	1.01 655	0.27 550	0.54 627	0.47 621	0.71 634	0.73 640

LL-Strereo	1.33 579	0.39 491	1.38 558	0.61 469	0.61 545	0.75 369	0.66 500	1.63 471	1.17 454	1.56 577	1.60 548	2.03 616	2.12 646	9.72 690	0.97 515	0.21 356	0.18 421	0.27 482	0.23 452	0.22 372	0.25 442

PASM	1.34 580	0.92 626	2.62 642	0.86 617	0.87 624	1.03 486	1.08 606	1.50 430	1.51 593	1.82 613	1.41 493	1.68 572	1.26 570	4.87 609	1.34 567	0.61 639	0.65 662	0.68 644	0.78 654	0.69 632	0.68 636

ADCRef	1.35 581	0.55 562	2.37 634	0.72 566	0.77 599	1.94 614	0.78 534	1.91 559	1.27 510	1.57 581	1.59 547	1.36 509	1.41 587	1.54 432	7.53 672	0.23 414	0.20 459	0.32 542	0.30 553	0.29 485	0.29 496

DStereoRT	1.36 582	0.32 394	1.41 564	0.67 531	0.50 476	2.07 622	0.60 479	1.44 413	0.91 311	1.37 526	1.44 503	0.73 295	1.30 577	6.39 644	0.90 500	0.23 414	0.17 396	4.29 697	1.94 687	0.24 415	0.20 352

GANet	1.36 582	0.47 529	0.86 407	0.67 531	0.45 447	1.34 547	1.73 652	1.64 473	1.24 496	1.49 561	2.38 625	1.55 548	1.20 558	9.30 683	0.93 504	0.30 530	0.31 579	0.33 551	0.28 532	0.39 553	0.30 509

ff1	1.37 584	0.33 417	0.85 401	0.53 346	0.37 360	0.74 363	0.56 451	0.95 243	2.47 650	1.15 407	1.45 506	1.06 424	0.82 414	7.22 661	7.61 673	0.20 322	0.12 101	0.31 527	0.27 511	0.19 252	0.20 352

XQC	1.37 584	0.87 623	2.56 640	0.84 610	0.69 573	1.83 605	0.89 568	2.07 600	1.88 626	1.88 618	1.53 527	1.91 600	1.55 604	2.85 562	3.05 641	0.48 618	0.29 568	0.44 606	0.39 601	0.69 632	0.60 625

w-ln-seven	1.38 586	0.70 604	3.91 654	0.75 582	0.72 578	2.69 649	0.95 585	2.02 590	1.99 634	1.99 625	1.73 573	1.82 591	1.17 547	2.45 541	2.84 638	0.28 514	0.25 536	0.31 527	0.30 553	0.41 560	0.33 532

mmx	1.39 587	0.33 417	0.85 401	0.53 346	0.37 360	0.74 363	0.56 451	2.13 605	1.37 558	1.15 407	1.45 506	1.06 424	0.82 414	7.22 661	7.61 673	0.24 433	0.19 439	0.31 527	0.27 511	0.30 495	0.25 442

xxx	1.39 587	0.33 417	0.85 401	0.53 346	0.37 360	0.74 363	0.56 451	2.13 605	1.37 558	1.15 407	1.45 506	1.06 424	0.82 414	7.22 661	7.61 673	0.24 433	0.19 439	0.31 527	0.27 511	0.30 495	0.25 442

MFMNet_re	1.40 589	1.14 644	1.68 595	1.39 658	1.07 639	1.48 568	1.43 634	1.87 546	1.82 623	2.26 635	2.19 617	1.51 541	1.86 630	1.52 426	1.25 554	0.93 653	0.83 668	0.84 650	0.80 655	0.99 648	1.05 656

UDG	1.41 590	2.65 688	0.99 469	1.44 661	1.64 666	1.34 547	0.80 544	1.60 462	1.23 490	1.23 454	1.71 571	2.01 613	1.34 582	1.47 419	1.41 581	0.90 652	0.54 653	2.29 673	0.75 652	1.84 663	1.04 654

CSAN	1.41 590	0.59 576	1.26 540	0.70 554	0.50 476	1.76 594	1.78 653	1.77 513	1.90 629	2.35 640	2.32 622	1.92 603	1.94 636	5.56 628	1.49 595	0.43 604	0.35 605	0.40 595	0.41 606	0.43 571	0.41 568

DStereoO	1.44 592	1.11 641	1.69 596	1.16 650	0.72 578	1.21 527	1.56 643	1.74 499	1.63 605	1.52 565	1.67 566	1.51 541	3.16 668	1.73 470	1.72 605	2.35 674	0.45 635	0.97 654	0.42 609	2.01 665	0.53 609

test_xeample	1.45 593	0.28 285	0.65 259	0.51 306	0.28 180	0.94 457	0.59 475	2.14 609	1.29 520	1.24 461	1.51 525	0.88 354	0.86 437	1.46 415	15.10 695	0.22 387	0.20 459	0.22 346	0.20 354	0.22 372	0.22 394

Wz-Net-SNSev	1.49 594	1.23 650	6.27 668	0.68 544	0.67 565	1.37 550	1.41 633	2.00 582	1.39 567	1.48 559	1.61 552	2.29 625	1.32 580	3.93 589	2.14 625	0.31 537	0.28 557	0.31 527	0.33 579	0.42 565	0.36 548

CC-Net-ROB	1.49 594	1.26 651	1.27 543	0.88 625	0.79 604	1.76 594	1.00 595	1.79 523	1.26 504	1.10 375	1.61 552	1.21 468	0.99 504	8.13 676	0.84 487	1.09 661	0.41 625	2.20 671	0.46 619	1.20 657	0.48 595

DDUNet	1.50 596	2.69 689	1.12 518	1.77 666	1.88 668	1.84 606	0.92 576	1.70 490	1.16 451	1.38 532	1.79 582	1.60 556	1.12 539	1.37 390	1.08 530	1.10 662	0.76 665	2.37 675	0.94 664	2.00 664	1.37 663

xxxx	1.51 597	0.28 285	0.68 280	0.54 363	0.28 180	1.16 516	0.44 329	2.19 623	1.29 520	1.09 367	1.36 478	1.22 470	0.85 429	1.79 480	15.70 698	0.24 433	0.21 483	0.21 310	0.20 354	0.22 372	0.23 414

psmorigin	1.52 598	0.69 601	10.52 682	0.68 544	0.59 539	1.13 507	0.70 515	1.57 455	1.19 470	1.99 625	1.79 582	2.26 624	1.47 596	2.09 510	1.36 571	0.39 586	0.40 623	0.34 561	0.33 579	0.43 571	0.56 615

MFN_U_SF_RVC	1.52 598	0.84 618	3.42 649	0.87 624	0.66 561	2.56 643	0.95 585	2.36 641	1.70 611	1.98 624	1.86 591	2.45 635	1.79 624	2.95 564	2.58 633	0.52 624	0.48 642	0.55 632	0.59 643	0.59 618	0.61 626

WQFJA1++	1.55 600	0.22 103	0.45 96	0.38 53	0.28 180	0.38 59	0.20 14	0.62 69	0.28 21	0.38 113	0.39 69	0.34 86	0.39 136	0.64 139	0.27 70	0.19 280	0.12 101	0.16 102	0.12 68	25.04 712	0.14 130

SAMSARA	1.55 600	0.84 618	2.61 641	1.22 653	1.07 639	2.50 641	1.93 663	2.05 594	1.89 627	2.75 654	1.66 564	2.81 645	1.69 617	3.08 572	1.97 618	0.46 616	0.51 648	0.42 600	0.46 619	0.58 616	0.59 622

z-mn7	1.56 602	0.84 618	4.36 658	0.71 562	0.51 488	2.60 644	1.04 600	1.73 494	2.70 659	1.53 567	2.99 644	1.94 605	1.34 582	4.78 607	2.41 631	0.29 525	0.24 527	0.27 482	0.24 467	0.34 526	0.31 519

CrosDoStereo	1.58 603	0.24 164	0.72 315	0.48 240	0.29 204	0.67 326	12.49 699	1.10 317	0.98 342	1.34 518	1.75 578	1.00 405	1.89 632	6.65 649	0.81 477	0.19 280	0.15 325	0.20 271	0.22 429	0.18 202	0.19 318

DeepStereo_LL	1.58 603	0.24 164	0.72 315	0.48 240	0.29 204	0.67 326	12.49 699	1.10 317	0.98 342	1.34 518	1.75 578	1.00 405	1.89 632	6.65 649	0.81 477	0.19 280	0.15 325	0.20 271	0.22 429	0.18 202	0.19 318

STTRV1_RVC	1.58 603	0.68 600	1.96 616	0.88 625	1.12 646	1.57 577	0.90 573	2.25 630	1.75 618	1.29 482	2.02 607	1.40 515	1.22 562	9.77 691	1.31 563	0.81 650	0.33 592	0.54 627	0.49 626	0.73 636	0.52 608

otaku	1.60 606	1.11 641	1.21 531	2.20 670	1.56 664	1.97 616	1.24 621	2.07 600	1.36 554	1.44 548	1.62 554	1.73 578	1.19 555	1.73 470	0.98 518	2.89 679	0.57 655	1.74 666	0.60 644	2.78 675	1.94 673

DeepPrunerF	1.60 606	0.73 607	5.81 666	0.88 625	1.19 654	0.91 444	0.95 585	2.19 623	5.24 684	1.17 426	1.30 448	1.19 464	1.30 577	4.90 610	1.66 604	0.42 598	0.34 594	0.52 621	0.47 621	0.41 560	0.40 563

222	1.61 608	0.29 320	0.67 276	0.56 404	0.29 204	1.06 493	0.42 292	2.17 620	1.31 530	1.31 501	1.52 526	0.92 374	0.94 474	1.76 477	17.65 699	0.24 433	0.20 459	0.21 310	0.19 318	0.22 372	0.23 414

SDNR	1.62 609	0.51 546	2.17 626	0.53 346	0.56 518	3.80 670	0.45 349	1.54 447	1.29 520	1.33 514	2.41 628	1.08 431	0.96 486	11.18 696	1.16 544	0.66 644	0.63 659	0.43 602	0.32 569	0.64 625	0.67 634

AANet	1.64 610	1.27 652	5.08 661	0.67 531	0.65 557	1.41 562	0.84 553	1.92 562	2.90 662	3.11 668	3.20 648	2.91 649	2.06 643	2.49 547	2.10 623	0.42 598	0.29 568	0.34 561	0.30 553	0.45 581	0.45 584

Ntro	1.64 610	1.15 645	1.23 534	2.48 676	1.83 667	2.09 624	1.16 615	1.96 572	1.38 562	1.21 443	1.62 554	1.62 558	1.29 573	1.87 489	1.11 538	3.04 680	0.56 654	1.82 668	0.64 646	2.80 676	2.05 675

G-Net	1.66 612	0.63 591	1.56 587	1.11 649	0.74 586	2.98 659	0.91 574	1.55 451	1.22 487	2.76 655	8.18 688	2.32 628	2.53 660	1.92 492	1.87 611	0.48 618	0.44 631	0.45 607	0.31 561	0.60 622	0.57 619

MDST_ROB	1.67 613	0.34 442	1.58 590	0.92 635	0.58 531	4.26 676	1.11 608	2.83 658	1.41 578	4.49 681	2.55 635	1.45 527	0.97 489	7.79 673	1.17 547	0.31 537	0.25 536	0.37 581	0.33 579	0.31 504	0.30 509

SPS-STEREO	1.67 613	1.04 635	1.23 534	1.21 652	1.13 649	1.82 604	1.11 608	2.16 614	1.52 594	3.07 666	2.32 622	2.82 646	1.80 625	4.11 593	2.04 620	1.03 658	0.99 679	0.97 654	0.94 664	1.03 651	1.02 652
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 615	0.36 472	0.61 236	0.59 442	0.29 204	2.25 630	1.18 617	2.38 644	1.68 610	3.60 671	2.67 638	3.69 660	2.42 656	8.13 676	1.90 614	0.31 537	0.31 579	0.30 521	0.28 532	0.30 495	0.29 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 616	0.59 576	4.33 656	0.70 554	0.57 522	2.02 620	1.62 649	3.35 667	1.78 619	1.48 559	1.38 485	2.17 621	2.84 663	4.77 606	3.66 652	0.48 618	0.31 579	0.29 508	0.25 481	0.64 625	0.48 595

zh-mn7	1.70 617	1.21 648	8.30 676	0.69 548	0.53 504	1.45 566	0.84 553	1.70 490	2.09 640	2.41 645	2.67 638	1.68 572	1.23 564	4.49 599	2.87 639	0.30 530	0.26 542	0.27 482	0.27 511	0.31 504	0.35 542

1111x	1.70 617	0.29 320	0.86 407	0.51 306	0.27 153	1.01 479	0.68 508	2.22 627	1.28 515	1.13 398	1.40 491	1.21 468	1.10 535	5.53 626	15.20 696	0.22 387	0.21 483	0.22 346	0.22 429	0.24 415	0.22 394

PVD	1.70 617	0.84 618	2.26 631	0.94 638	0.83 614	2.48 640	0.97 588	2.59 655	3.35 667	3.01 664	2.77 640	2.34 629	2.47 658	2.67 556	3.14 644	0.47 617	0.45 635	0.59 639	0.48 623	0.59 618	0.75 642

FBW_ROB	1.71 620	0.62 590	1.45 574	0.67 531	0.61 545	1.81 602	1.08 606	2.52 652	1.70 611	1.77 604	1.73 573	1.98 610	1.25 568	12.57 698	1.84 610	0.34 563	0.37 612	0.56 635	0.38 599	0.45 581	0.43 579

ADCL	1.72 621	0.57 570	3.66 651	0.67 531	0.61 545	2.61 646	1.85 658	1.96 572	1.67 608	1.90 621	1.83 586	2.06 619	1.90 634	2.13 513	9.15 682	0.26 484	0.24 527	0.34 561	0.32 569	0.38 549	0.35 542

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 622	0.87 623	3.56 650	0.80 595	0.75 595	3.72 667	2.44 682	1.82 530	1.82 623	1.74 601	1.91 597	1.92 603	1.26 570	7.69 671	1.28 560	0.45 610	0.47 640	0.52 621	0.77 653	0.50 598	0.50 602

zh-sn7	1.76 623	1.38 653	6.58 669	0.74 578	0.72 578	1.78 599	1.31 628	1.88 549	1.56 600	1.86 617	2.47 632	1.81 588	2.08 645	5.12 614	3.80 654	0.32 544	0.32 587	0.32 542	0.32 569	0.44 577	0.40 563

AAGNet	1.83 624	0.28 285	0.72 315	0.61 469	0.32 278	0.67 326	0.51 400	0.96 251	0.98 342	1.47 553	1.20 412	1.00 405	1.18 552	2.83 560	22.77 706	0.22 387	0.13 202	0.22 346	0.19 318	0.23 400	0.15 175

WCMA_ROB	1.84 625	0.47 529	1.31 547	0.69 548	0.57 522	2.11 625	1.14 612	1.87 546	1.73 615	4.04 675	6.43 675	5.62 678	3.61 673	2.59 551	1.94 616	0.52 624	0.44 631	0.39 590	0.42 609	0.48 594	0.47 592

ADCPNet	1.85 626	0.69 601	8.07 673	0.71 562	0.58 531	2.79 653	1.22 620	1.94 569	1.54 597	1.88 618	1.69 569	2.46 636	2.04 640	2.37 536	6.48 667	0.38 583	0.37 612	0.38 584	0.43 612	0.47 589	0.45 584

test_sample9	1.86 627	0.49 536	1.13 520	0.56 404	0.39 393	1.02 483	0.73 521	1.78 517	1.21 481	1.22 448	1.18 400	1.08 431	0.92 460	2.27 529	7.92 677	0.57 633	12.61 713	0.62 640	0.67 648	0.45 581	0.42 572

Wz-Net-TNSev	1.88 628	2.08 682	7.66 671	0.67 531	0.64 555	2.42 638	1.83 657	2.33 637	1.74 617	1.57 581	1.56 538	2.58 638	1.90 634	4.86 608	3.12 643	0.39 586	0.37 612	0.33 551	0.37 597	0.53 607	0.58 620

NVStereoNet_ROB	1.88 628	1.07 636	1.45 574	1.07 647	1.17 651	1.47 567	1.48 638	1.89 552	1.93 632	1.94 623	4.67 667	3.08 653	1.80 625	6.51 646	1.65 602	1.06 660	0.86 674	1.08 661	1.32 674	0.93 644	1.26 661
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 628	0.57 570	2.18 628	0.63 490	0.40 404	2.80 654	1.57 646	2.39 645	5.88 687	2.36 642	3.57 653	3.72 661	2.97 665	4.74 605	1.76 607	0.34 563	0.30 573	0.32 542	0.29 544	0.48 594	0.37 553

ADCMid	1.89 631	0.73 607	5.06 660	0.72 566	0.67 565	2.00 619	1.14 612	1.97 576	1.48 588	2.86 658	1.81 585	2.37 630	2.05 642	2.24 525	10.39 687	0.33 553	0.31 579	0.39 590	0.43 612	0.50 598	0.44 582

WZ-Net	1.95 632	0.95 628	10.10 678	0.86 617	0.78 601	1.69 587	1.60 648	2.20 626	1.98 633	2.08 630	1.93 598	2.30 626	1.97 637	5.30 617	3.17 646	0.34 563	0.26 542	0.29 508	0.31 561	0.51 603	0.47 592

AnyNet_C32	1.96 633	1.10 638	5.17 662	0.90 630	1.11 644	2.12 626	2.37 680	1.85 540	1.48 588	2.45 646	1.70 570	2.05 618	1.64 611	2.50 548	10.28 686	0.37 578	0.34 594	0.35 570	0.41 606	0.49 597	0.54 611

MSAF-DinoV2	1.97 634	0.80 617	10.38 681	0.86 617	0.48 465	1.39 555	0.97 588	2.55 654	1.72 614	1.53 567	1.65 561	3.59 658	2.20 650	5.39 623	3.94 656	0.27 500	0.17 396	0.26 466	0.28 532	0.47 589	0.46 588

RainbowNet	1.97 634	1.76 670	1.57 589	2.81 679	2.21 673	1.98 618	1.81 655	2.54 653	1.89 627	1.50 562	1.84 588	1.96 608	1.65 612	2.14 514	1.25 554	3.33 686	0.85 672	2.39 678	0.98 668	2.82 678	2.22 676

ADCP+	1.99 636	0.48 533	7.73 672	0.66 519	0.91 627	2.30 633	1.05 602	1.82 530	1.34 541	1.54 573	1.32 461	1.74 580	1.61 609	2.17 517	13.37 691	0.24 433	0.21 483	0.32 542	0.28 532	0.37 540	0.29 496

MSMD_ROB	1.99 636	0.59 576	0.89 434	0.70 554	0.61 545	3.95 672	0.94 583	1.80 526	1.79 620	4.41 679	4.43 660	8.17 687	3.66 674	3.40 580	1.33 565	0.52 624	0.48 642	0.54 627	0.58 640	0.53 607	0.50 602

Selective-IGEV-i16pc	2.07 638	0.29 320	19.83 693	0.53 346	0.39 393	2.74 650	1.51 639	1.13 330	1.28 515	0.80 278	1.21 414	1.06 424	0.64 339	7.77 672	0.79 470	0.40 589	0.22 505	0.21 310	0.23 452	0.22 372	0.23 414

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 639	1.15 645	3.10 647	1.05 644	0.76 598	5.03 682	2.40 681	2.16 614	2.62 656	1.89 620	2.28 621	2.69 642	1.65 612	9.35 685	2.04 620	0.64 643	0.51 648	0.68 644	0.71 651	1.09 653	0.67 634

ACVNet-4b	2.15 640	1.41 657	1.64 592	2.80 678	2.31 677	2.31 634	1.24 621	2.32 636	2.14 641	1.26 470	2.39 626	2.66 641	1.48 597	5.95 638	1.06 526	3.20 684	0.45 635	2.37 675	0.89 660	2.83 679	2.37 680

ACVNet_1	2.18 641	1.45 660	1.72 600	2.85 680	2.33 679	2.28 631	1.46 636	3.08 663	2.22 644	1.82 613	2.05 610	3.56 657	1.98 638	3.09 573	1.40 577	3.17 681	0.60 657	2.40 679	0.92 662	2.91 682	2.37 680

test_sample8	2.19 642	0.49 536	1.13 520	0.56 404	0.39 393	1.02 483	0.73 521	1.82 530	1.15 441	2.26 635	1.30 448	4.94 673	2.52 659	2.27 529	7.92 677	0.57 633	12.61 713	0.62 640	0.67 648	0.45 581	0.42 572

ADCS	2.25 643	0.99 632	5.55 663	0.81 598	0.74 586	2.19 628	1.80 654	2.27 633	2.14 641	2.80 657	2.13 614	2.40 632	2.03 639	2.64 555	13.69 692	0.41 594	0.39 621	0.40 595	0.45 616	0.58 616	0.56 615

AnyNet_C01	2.26 644	1.78 671	10.22 680	0.93 636	0.74 586	2.92 657	2.20 675	2.29 635	1.80 621	2.53 648	2.41 628	2.71 643	1.73 618	3.41 581	6.72 669	0.41 594	0.39 621	0.40 595	0.42 609	0.67 630	0.63 628

MeshStereo	2.26 644	0.56 566	0.92 446	0.61 469	0.49 469	2.60 644	1.02 598	3.18 664	2.05 638	7.40 696	4.98 670	7.58 684	2.98 666	6.37 643	1.96 617	0.43 604	0.43 628	0.45 607	0.39 601	0.43 571	0.42 572
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 646	0.33 417	20.08 694	0.56 404	0.40 404	2.61 646	1.54 642	2.60 656	1.87 625	0.97 325	1.68 568	1.38 514	1.01 508	8.19 679	0.92 503	0.37 578	0.21 483	0.22 346	0.26 499	0.25 428	0.28 489

FCDSN-DC	2.32 647	0.63 591	0.81 386	0.84 610	0.75 595	2.23 629	0.94 583	2.09 603	1.80 621	5.45 689	7.72 685	7.77 686	6.93 691	3.39 579	1.80 609	0.52 624	0.48 642	0.52 621	0.51 633	0.57 614	0.58 620
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 648	2.85 690	3.66 651	3.08 686	2.27 675	1.97 616	0.67 504	2.00 582	1.70 611	2.52 647	2.00 604	2.23 622	5.86 684	3.44 584	1.58 599	1.01 655	0.32 587	2.64 684	1.94 687	2.85 680	2.24 677

EDNetEfficient	2.37 649	1.10 638	8.08 674	0.74 578	0.71 576	0.98 475	1.56 643	1.46 420	4.06 675	4.90 684	2.82 641	2.25 623	3.48 672	2.95 564	9.97 683	0.26 484	0.24 527	0.26 466	0.30 553	0.68 631	0.61 626

pmcnn	2.37 649	0.42 509	2.71 644	0.63 490	0.43 431	1.54 574	1.19 618	2.01 586	1.53 596	2.64 651	7.60 682	18.07 702	1.45 593	3.44 584	2.78 637	0.18 232	0.15 325	0.15 51	0.12 68	0.20 300	0.18 275

ELAS	2.37 649	0.74 610	1.54 585	0.99 640	0.92 629	4.78 679	2.33 679	3.33 666	3.37 668	5.05 687	4.77 668	3.67 659	4.53 681	3.42 582	4.50 659	0.62 640	0.53 650	0.55 632	0.53 635	0.63 623	0.64 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 652	1.07 636	2.14 625	1.18 651	1.10 642	2.14 627	1.36 631	1.96 572	1.66 607	5.46 690	7.07 679	4.95 674	4.32 680	5.50 625	2.26 627	1.04 659	1.02 682	0.99 657	0.97 666	1.02 649	1.04 654

ACVNet_2	2.43 653	1.41 657	2.04 618	2.62 677	2.24 674	2.63 648	1.88 661	3.31 665	3.01 663	2.19 633	3.45 652	4.62 666	2.04 640	4.50 601	1.47 593	2.55 676	0.64 660	2.22 672	0.84 657	2.69 674	2.29 678

ELAS_RVC	2.48 654	0.74 610	1.90 612	1.05 644	0.92 629	2.76 651	4.01 692	2.76 657	4.11 676	4.69 682	4.63 664	4.62 666	5.96 686	3.97 591	3.96 657	0.63 642	0.53 650	0.56 635	0.52 634	0.64 625	0.63 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 655	0.59 576	18.45 691	0.69 548	0.50 476	1.87 609	0.88 566	1.67 481	2.39 647	1.50 562	1.42 494	1.14 457	1.15 545	4.28 597	5.07 662	0.24 433	0.19 439	0.22 346	0.19 318	7.86 702	0.34 537

WAO-7	2.66 656	1.40 656	1.73 602	1.39 658	1.17 651	3.93 671	1.94 664	4.11 676	3.88 674	2.92 659	5.50 671	4.18 664	3.00 667	7.63 670	3.71 653	1.13 663	1.00 680	1.17 662	1.13 673	1.18 656	1.09 658

RTS	2.67 657	1.38 653	15.28 687	0.99 640	1.26 657	3.78 668	1.96 665	2.15 611	2.62 656	2.61 649	2.85 642	2.60 639	1.59 606	6.27 641	5.71 665	0.40 589	0.28 557	0.35 570	0.35 590	0.50 598	0.48 595

RTSA	2.67 657	1.38 653	15.28 687	0.99 640	1.26 657	3.78 668	1.96 665	2.15 611	2.62 656	2.61 649	2.85 642	2.60 639	1.59 606	6.27 641	5.71 665	0.40 589	0.28 557	0.35 570	0.35 590	0.50 598	0.48 595

MADNet+	2.69 659	3.22 693	11.53 683	1.44 661	1.12 646	3.19 661	1.81 655	2.85 659	2.37 646	1.68 596	2.07 611	2.85 647	2.18 648	7.41 665	5.23 663	0.79 649	0.76 665	0.69 646	0.65 647	0.98 646	0.95 649

IMH-64-1	2.70 660	1.79 672	1.46 576	3.26 688	2.66 683	3.23 663	2.10 670	4.08 674	2.75 660	2.34 638	3.81 656	3.06 651	2.22 651	4.25 595	2.59 634	3.75 690	0.84 669	2.75 685	1.35 675	3.15 684	2.60 687

IMH-64	2.70 660	1.79 672	1.46 576	3.26 688	2.66 683	3.23 663	2.10 670	4.08 674	2.75 660	2.34 638	3.81 656	3.06 651	2.22 651	4.25 595	2.59 634	3.75 690	0.84 669	2.75 685	1.35 675	3.15 684	2.60 687

FC-DCNN	2.72 662	0.59 576	0.86 407	0.73 574	0.57 522	2.91 655	1.04 600	3.01 662	2.60 654	6.83 691	7.64 683	9.92 691	6.33 689	5.21 615	3.14 644	0.53 630	0.48 642	0.51 619	0.50 630	0.53 607	0.51 606

FC-DCNN v2	2.81 663	0.59 576	0.85 401	0.73 574	0.57 522	2.97 658	1.05 602	3.39 668	2.61 655	6.98 692	7.67 684	10.38 694	6.31 688	5.75 633	3.37 650	0.53 630	0.48 642	0.51 619	0.50 630	0.53 607	0.51 606

WAO-6	2.81 663	1.60 667	1.46 576	2.36 674	2.28 676	3.55 665	2.29 678	4.21 677	4.56 680	2.36 642	4.51 661	4.88 672	2.66 661	4.60 602	4.07 658	1.72 667	1.15 686	2.31 674	1.46 680	2.31 667	1.85 671

PWCK	2.88 665	2.05 680	5.72 665	2.08 669	1.11 644	3.55 665	3.90 691	2.86 660	3.54 672	3.03 665	3.63 654	3.10 654	2.31 653	8.15 678	3.09 642	2.12 671	0.91 677	1.75 667	0.98 668	2.57 673	1.18 660

Dean	2.91 666	1.53 666	2.07 619	2.96 685	2.51 681	3.15 660	2.14 673	4.75 681	4.41 679	2.76 655	6.10 674	5.53 677	2.37 654	2.97 566	1.92 615	3.18 682	0.85 672	2.51 682	1.04 671	2.88 681	2.47 684

MonStereo1	3.14 667	1.66 668	1.81 606	2.43 675	2.32 678	5.80 685	1.58 647	3.52 669	4.70 681	3.09 667	8.22 689	4.76 670	3.36 670	6.52 647	2.29 629	2.33 673	0.61 658	1.91 670	1.05 672	2.44 670	2.34 679

IMH	3.21 668	1.85 676	1.48 581	3.25 687	2.69 685	4.07 674	2.02 668	4.41 679	3.80 673	2.72 652	7.11 680	4.75 669	2.92 664	5.92 636	2.55 632	3.85 694	0.88 675	2.78 687	1.36 677	3.19 686	2.59 686

LVE	3.31 669	1.67 669	1.64 592	2.85 680	2.42 680	3.20 662	2.26 677	4.78 682	5.05 683	2.35 640	6.91 677	6.02 679	2.37 654	9.15 681	2.17 626	3.19 683	1.08 685	2.38 677	1.47 681	2.81 677	2.40 682

DStereoFS	3.67 670	1.49 664	2.18 628	1.32 655	1.32 659	4.41 677	1.26 625	3.75 673	9.27 691	3.36 669	6.80 676	4.81 671	13.54 698	6.95 657	4.76 661	0.73 648	0.69 663	1.17 662	2.40 693	1.27 659	1.95 674

JetBlue	3.97 671	2.01 677	10.19 679	1.38 657	2.84 687	10.53 691	9.54 696	3.60 671	2.41 648	2.73 653	3.39 651	4.54 665	4.31 679	7.85 675	6.84 670	0.88 651	0.93 678	0.89 652	0.91 661	1.74 662	1.91 672

notaker	3.98 672	2.40 687	2.68 643	3.82 695	3.27 692	3.97 673	2.14 673	4.78 682	3.45 670	4.12 678	6.94 678	7.65 685	3.26 669	7.82 674	5.30 664	4.04 695	1.41 688	3.36 694	2.10 690	3.88 692	3.31 693

WAO-8	4.40 673	1.82 674	1.79 604	2.34 672	2.20 671	9.19 688	1.53 640	6.09 689	16.46 702	3.94 673	7.84 686	7.32 681	3.72 676	9.41 687	3.31 647	2.00 669	1.07 683	2.44 680	1.37 678	2.50 671	1.68 668

Venus	4.40 673	1.82 674	1.79 604	2.34 672	2.20 671	9.19 688	1.53 640	6.09 689	16.46 702	3.94 673	7.84 686	7.32 681	3.72 676	9.41 687	3.31 647	2.00 669	1.07 683	2.44 680	1.37 678	2.50 671	1.68 668

DStereoSA	4.44 675	0.92 626	6.79 670	1.58 664	2.54 682	2.29 632	14.04 701	2.33 637	2.31 645	1.85 615	10.58 695	1.32 501	13.05 696	7.07 659	11.18 689	0.67 645	1.97 692	0.88 651	3.29 694	1.69 661	2.44 683

MultiAttention	4.51 676	0.33 417	0.82 390	0.73 574	0.45 447	30.98 712	4.50 694	2.18 622	1.40 572	1.61 585	2.41 628	2.43 634	0.70 361	38.42 717	1.36 571	0.22 387	0.15 325	0.29 508	0.30 553	0.47 589	0.43 579

ktn	4.70 677	2.38 686	2.12 624	3.76 693	3.24 690	4.85 680	2.95 688	5.52 684	7.37 690	4.07 677	19.32 707	7.46 683	3.47 671	7.39 664	2.95 640	4.04 695	1.85 691	3.26 693	2.22 691	3.08 683	2.65 689

MADNet++	5.01 678	3.14 691	4.91 659	4.55 699	3.94 696	5.20 683	4.41 693	4.40 678	4.13 677	4.95 685	6.08 673	4.74 668	5.37 682	9.40 686	10.67 688	4.65 697	4.15 699	3.97 696	3.34 696	4.09 694	4.08 699

UNDER WATER	5.08 679	2.33 685	5.55 663	3.94 697	3.51 693	5.20 683	2.72 685	5.61 687	16.52 704	3.84 672	4.60 663	9.21 689	5.89 685	5.90 635	8.66 681	3.75 690	1.34 687	3.18 692	1.88 685	4.33 697	3.61 695

UNDER WATER-64	5.27 680	2.32 684	8.78 677	3.93 696	3.54 694	7.61 686	3.03 689	5.84 688	14.19 696	4.04 675	4.04 658	9.39 690	6.26 687	5.93 637	8.48 680	3.60 689	1.51 689	3.13 690	1.88 685	4.29 696	3.61 695

TorneroNet-64	5.30 681	2.03 678	1.74 603	3.43 690	2.81 686	10.09 690	2.12 672	9.10 696	17.12 707	4.96 686	9.27 692	10.72 696	3.70 675	9.20 682	4.55 660	3.31 685	0.84 669	2.88 688	1.55 682	3.49 689	3.04 690

MANE	6.19 682	0.59 576	1.03 490	0.93 636	1.22 656	13.38 696	2.69 683	12.81 700	17.94 709	8.21 697	10.82 696	14.72 698	11.68 693	11.39 697	11.90 690	0.59 637	0.50 647	0.52 621	1.76 684	0.55 611	0.54 611

LSM	6.33 683	1.10 638	13.19 684	1.41 660	68.17 723	1.64 584	1.90 662	1.92 562	2.46 649	2.99 662	3.11 646	1.88 595	1.80 625	2.61 553	2.06 622	0.41 594	0.58 656	0.50 617	0.57 639	0.64 625	17.66 713

SGM-ForestM	6.52 684	0.38 486	1.26 540	0.63 490	0.35 325	13.59 697	5.32 695	6.32 692	6.70 689	11.14 699	9.18 691	22.51 712	13.93 699	16.89 701	20.07 701	0.36 574	0.37 612	0.36 578	0.35 590	0.36 536	0.34 537

tt	6.58 685	0.26 225	6.10 667	3.77 694	2.16 670	11.55 693	19.63 703	13.33 701	5.74 686	2.96 661	2.65 637	4.97 675	6.33 689	3.81 588	7.24 671	9.15 702	11.32 712	5.89 702	6.24 703	6.03 698	2.55 685

JetRed	6.91 686	8.80 699	25.96 707	2.85 680	3.25 691	13.98 699	11.87 698	6.25 691	4.28 678	4.45 680	4.56 662	6.69 680	5.46 683	7.46 667	14.05 693	2.59 677	3.31 696	2.59 683	2.29 692	4.20 695	3.36 694

xyz-stereo	7.16 687	0.22 103	69.90 728	0.42 108	0.21 25	32.92 716	0.49 391	0.87 200	0.76 260	1.38 532	27.04 710	1.19 464	1.16 546	4.69 604	0.97 515	0.16 123	0.12 101	0.20 271	0.14 168	0.16 116	0.12 21

LE_ROB	8.05 688	0.37 479	23.53 701	0.74 578	0.33 300	2.77 652	2.87 687	3.71 672	27.24 714	25.39 714	8.87 690	8.46 688	26.71 713	6.65 649	21.99 702	0.21 356	0.19 439	0.20 271	0.21 400	0.25 428	0.22 394

coex-ft	8.13 689	2.13 683	98.04 730	0.67 531	0.53 504	1.71 588	1.56 643	1.65 474	11.11 694	18.17 712	3.75 655	3.88 662	7.61 692	2.98 567	6.49 668	0.30 530	0.30 573	0.32 542	0.31 561	0.66 629	0.50 602

KSHMR	8.75 690	2.06 681	2.11 623	3.53 692	3.11 689	4.13 675	2.69 683	5.60 686	61.37 730	3.00 663	55.83 728	4.98 676	2.45 657	4.49 599	2.61 636	3.46 687	1.55 690	3.14 691	1.94 687	3.72 691	3.18 692

U	9.45 691	0.21 70	0.58 222	0.47 208	53.11 722	61.27 727	0.24 66	0.70 120	0.52 162	0.36 87	0.28 29	0.29 42	0.35 112	0.33 4	0.26 55	0.19 280	0.11 38	60.50 725	8.88 704	0.17 159	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 692	11.40 701	14.84 686	20.96 708	18.45 702	13.80 698	10.76 697	15.78 702	3.53 671	5.20 688	5.52 672	16.26 700	12.61 694	7.51 669	10.15 684	7.43 700	2.37 693	4.31 698	3.43 697	11.36 704	10.61 703

EDNetEfficientorigin	10.57 693	1.47 662	177.42 731	0.67 531	0.53 504	1.58 578	1.16 615	1.90 555	3.37 668	4.71 683	3.38 650	3.10 654	2.69 662	3.13 574	3.58 651	0.25 461	0.23 518	0.33 551	0.27 511	0.83 638	0.81 643

TorneroNet	10.70 694	2.03 678	1.82 608	3.43 690	3.01 688	43.83 717	2.22 676	8.87 695	67.47 731	7.17 695	27.36 711	10.68 695	3.85 678	8.67 680	7.65 676	3.59 688	0.88 675	3.04 689	1.57 683	3.71 690	3.17 691

HanzoNet	11.04 695	3.62 694	8.10 675	4.08 698	3.55 695	4.90 681	2.73 686	7.19 693	10.10 692	31.86 724	28.92 713	21.96 711	36.36 717	18.08 703	10.17 685	7.94 701	3.32 697	3.47 695	3.31 695	7.06 701	4.04 698

DPSimNet_ROB	11.20 696	4.98 696	35.43 712	2.90 683	4.52 697	7.89 687	17.09 702	4.66 680	6.06 688	14.89 706	10.93 697	17.29 701	36.81 719	13.18 699	15.68 697	2.86 678	6.29 702	5.75 701	5.09 701	3.91 693	7.70 701

light-stereo	12.42 697	1.45 660	18.02 690	17.94 705	23.64 709	11.13 692	0.82 549	9.91 697	5.73 685	15.42 707	42.83 723	55.24 727	1.88 631	28.77 715	2.26 627	1.61 666	3.00 695	0.78 647	0.93 663	3.48 688	3.62 697

DGTPSM_ROB	13.01 698	8.23 697	21.87 697	9.51 701	18.10 700	11.56 694	32.01 710	10.63 698	16.20 700	7.03 693	19.48 708	10.15 692	16.66 702	9.83 692	22.42 703	4.75 698	8.68 703	5.37 699	10.25 708	6.16 699	11.36 704

DPSMNet_ROB	13.02 699	8.23 697	21.91 698	9.53 702	18.11 701	11.56 694	32.02 711	10.64 699	16.23 701	7.05 694	19.49 709	10.16 693	16.66 702	9.85 693	22.43 704	4.77 699	8.68 703	5.38 700	10.26 709	6.17 700	11.36 704

USTest	14.33 700	14.94 703	21.04 696	17.44 704	16.05 699	23.26 701	33.84 712	21.73 704	11.80 695	9.36 698	10.14 693	15.97 699	13.20 697	17.28 702	22.43 704	3.78 693	5.01 700	6.17 703	6.16 702	9.25 703	7.72 702

ASD4	15.85 701	10.99 700	19.63 692	10.21 703	11.70 698	19.24 700	31.10 709	19.35 703	10.68 693	11.14 699	10.18 694	12.59 697	12.64 695	14.74 700	24.83 707	12.93 711	9.94 710	26.83 719	19.40 713	16.23 710	12.70 711

iinet-test	17.98 702	18.06 704	23.82 703	20.87 706	19.70 703	26.55 702	35.70 713	25.04 708	15.93 697	13.33 701	13.25 698	20.58 703	17.79 704	20.62 704	25.11 708	9.58 704	8.78 705	9.88 705	9.85 706	13.23 705	11.95 706

IINet	17.98 702	18.06 704	23.81 702	20.87 706	19.70 703	26.55 702	35.70 713	25.04 708	15.93 697	13.33 701	13.25 698	20.58 703	17.79 704	20.62 704	25.11 708	9.58 704	8.78 705	9.88 705	9.85 706	13.23 705	11.95 706

DPSM_ROB	19.08 704	19.14 707	25.17 705	22.15 710	20.85 706	28.17 705	37.82 716	26.56 710	16.85 705	14.14 703	14.84 701	21.70 706	18.75 707	21.87 707	26.55 712	10.16 708	9.30 708	10.47 707	10.42 710	14.03 707	12.61 709

DPSM	19.08 704	19.14 707	25.17 705	22.15 710	20.85 706	28.17 705	37.82 716	26.56 710	16.85 705	14.14 703	14.84 701	21.70 706	18.75 707	21.87 707	26.55 712	10.16 708	9.30 708	10.47 707	10.42 710	14.03 707	12.61 709

Selective-IGEV-i1pa	19.94 706	26.52 713	23.52 700	2.94 684	1.59 665	31.97 715	20.54 704	30.88 714	25.25 710	23.87 713	27.58 712	33.01 715	26.91 714	32.38 716	25.47 710	20.69 720	5.85 701	12.49 710	4.43 699	3.35 687	19.48 714

real-time stereo	20.92 707	20.34 709	26.52 708	23.75 712	22.35 708	31.10 713	39.65 718	32.69 718	17.69 708	15.67 708	16.02 703	24.19 714	20.68 709	23.49 709	27.65 714	11.09 710	10.22 711	12.48 709	11.73 712	14.68 709	16.45 712

LRCNet_RVC	22.74 708	32.10 714	21.97 699	29.84 713	26.23 710	4.42 678	0.81 547	22.66 705	2.02 636	26.93 715	29.26 714	23.06 713	15.59 701	23.84 710	18.88 700	31.75 721	19.90 724	34.65 721	32.13 722	30.54 721	28.32 722

DLNR-FE	23.17 709	48.55 728	42.94 715	176.85 731	78.48 724	0.35 47	0.21 29	23.51 707	0.75 251	0.66 250	0.86 269	0.59 249	0.30 66	1.55 434	0.44 290	9.85 707	0.12 101	0.18 194	0.14 168	76.92 728	0.16 216

DLNR_Zeroshot_test	23.17 709	48.52 727	43.29 716	176.68 730	78.69 725	0.35 47	0.21 29	23.41 706	0.75 251	0.66 250	0.86 269	0.59 249	0.30 66	1.56 437	0.44 290	9.57 703	0.12 101	0.18 194	0.14 168	76.92 728	0.16 216

FADE	26.59 711	4.78 695	20.96 695	1.89 668	1.92 669	2.91 655	2.00 667	5.58 685	5.04 682	2.92 659	2.16 616	4.13 663	14.18 700	10.23 694	8.46 679	188.09 732	2.77 694	123.78 729	127.92 729	1.06 652	1.10 659

BEATNet-Init1	26.87 712	13.43 702	70.68 729	0.91 633	0.68 571	57.02 725	21.06 705	32.82 719	32.67 716	52.12 730	53.61 727	66.05 728	49.56 728	48.79 729	34.71 718	0.49 622	0.44 631	0.53 626	0.53 635	0.63 623	0.59 622

fast-reg	37.99 713	38.31 716	50.02 718	45.00 723	43.04 720	57.29 726	76.35 724	53.18 722	33.49 717	28.15 716	29.55 718	41.27 719	35.82 716	42.63 720	52.86 722	19.57 712	18.63 717	20.88 711	20.79 714	28.20 713	24.79 715

RAFT-FEzeroshot	38.32 714	38.45 718	50.28 719	44.74 718	41.87 715	56.68 720	76.38 727	53.24 724	33.76 719	28.29 718	29.37 715	43.69 724	37.66 721	43.83 722	53.41 726	20.32 714	18.70 719	21.07 713	21.07 717	28.25 716	25.35 719

RAFT-FE	38.32 714	38.45 718	50.28 719	44.74 718	41.87 715	56.68 720	76.38 727	53.24 724	33.76 719	28.29 718	29.37 715	43.69 724	37.66 721	43.83 722	53.41 726	20.32 714	18.70 719	21.07 713	21.07 717	28.25 716	25.35 719

CasAABBNet	38.33 716	38.46 720	50.35 722	44.75 720	41.84 714	56.68 720	76.37 726	53.22 723	33.83 722	28.31 721	29.54 717	43.62 723	37.71 723	43.84 725	53.41 726	20.30 713	18.70 719	21.07 713	21.07 717	28.24 715	25.34 717

Hybrid-DGEV	38.35 717	38.46 720	50.28 719	44.82 722	41.90 717	56.66 719	76.35 724	53.24 724	33.80 721	28.29 718	29.84 720	43.58 720	37.86 725	43.84 725	53.39 725	20.34 716	18.69 718	21.06 712	21.00 715	28.25 716	25.34 717

FlowAnything	38.37 718	38.41 717	50.38 723	44.76 721	41.94 718	56.64 718	76.34 723	53.28 728	34.23 724	28.25 717	29.72 719	43.60 721	37.79 724	43.83 722	53.38 724	20.39 718	18.71 723	21.07 713	21.14 721	28.23 714	25.29 716

Selective-RAFT-Error	38.39 719	38.47 722	50.44 724	44.73 717	41.97 719	56.68 720	76.38 727	53.24 724	33.92 723	28.34 722	29.85 721	43.60 721	38.20 726	43.75 721	53.34 723	20.38 717	18.70 719	21.09 717	21.05 716	28.30 719	25.43 721

HaxPig	38.92 720	41.40 724	41.64 713	29.95 714	32.27 711	28.90 707	27.60 706	29.73 713	37.71 725	43.82 725	43.87 724	33.17 716	35.56 715	41.53 718	40.37 720	43.94 725	47.51 729	45.82 722	47.08 724	42.38 722	44.15 725

AVERAGE_ROB	40.43 721	42.37 725	42.73 714	36.96 716	35.58 713	30.50 708	27.61 707	36.71 721	38.39 726	44.91 726	44.36 725	37.45 718	36.70 718	41.88 719	40.35 719	45.43 726	46.81 728	47.11 723	46.35 723	42.51 723	43.87 724

MEDIAN_ROB	42.00 722	44.40 726	44.29 717	35.15 715	34.95 712	31.28 714	29.60 708	35.88 720	40.02 727	47.20 729	46.64 726	37.37 717	38.48 727	44.35 728	42.45 721	48.03 727	49.39 730	49.71 724	49.03 725	45.14 724	46.65 726

LSM0	42.82 723	38.75 723	50.81 725	47.07 724	109.38 731	57.00 724	76.02 722	53.74 729	33.71 718	29.02 723	30.41 722	43.87 726	37.22 720	43.91 727	53.54 729	20.52 719	18.62 716	21.10 718	21.11 720	28.41 720	42.22 723

Anonymous_1	43.04 724	18.73 706	24.79 704	21.81 709	46.26 721	27.80 704	37.60 715	28.08 712	16.14 699	14.66 705	14.30 700	20.65 705	17.88 706	21.56 706	25.94 711	117.93 730	8.92 707	100.65 726	126.50 728	158.64 732	12.08 708

PML	51.67 725	36.25 715	13.28 685	7.46 700	20.81 705	108.69 730	232.22 733	8.72 694	27.82 715	87.01 731	269.67 733	69.67 729	61.95 729	24.76 714	14.20 694	9.74 706	3.40 698	9.62 704	4.70 700	18.74 711	4.72 700

xxxxx1	54.10 726	25.67 710	27.13 709	113.43 727	96.96 726	30.69 709	47.44 719	32.38 715	25.60 711	17.75 709	17.27 704	21.81 708	21.02 710	24.43 711	33.82 715	33.37 722	40.54 725	157.71 730	175.86 730	66.16 725	72.93 729

tt_ll	54.10 726	25.67 710	27.13 709	113.43 727	96.96 726	30.69 709	47.44 719	32.38 715	25.60 711	17.75 709	17.27 704	21.81 708	21.02 710	24.43 711	33.82 715	33.37 722	40.54 725	157.71 730	175.86 730	66.16 725	72.93 729

ff	54.10 726	25.67 710	27.13 709	113.43 727	96.96 726	30.69 709	47.44 719	32.38 715	25.60 711	17.75 709	17.27 704	21.81 708	21.02 710	24.43 711	33.82 715	33.37 722	40.54 725	157.71 730	175.86 730	66.16 725	72.93 729

RSGM-EC	88.84 729	82.86 729	51.22 726	105.38 725	99.51 729	94.51 728	125.67 730	90.02 730	46.43 728	45.14 727	57.50 729	101.22 730	88.55 730	154.40 730	153.26 731	105.54 728	59.55 731	113.88 727	53.02 726	92.89 730	56.17 727

acva	88.84 729	82.86 729	51.22 726	105.38 725	99.51 729	94.51 728	125.67 730	90.02 730	46.43 728	45.14 727	57.50 729	101.22 730	88.55 730	154.40 730	153.26 731	105.54 728	59.55 731	113.88 727	53.02 726	92.89 730	56.17 727

Selective-IGEV-i16pa	97.29 731	136.83 731	17.95 689	1.52 663	1.00 636	188.16 732	3.63 690	183.02 733	169.43 733	88.01 732	178.60 731	119.35 732	191.45 733	226.33 733	135.51 730	131.38 731	17.89 715	32.25 720	3.46 698	2.02 666	117.94 732

test_example2	192.40 732	210.76 732	206.48 732	199.83 732	204.73 732	172.94 731	183.52 732	133.93 732	133.41 732	191.38 733	196.19 732	187.13 733	178.77 732	205.33 732	208.00 733	222.09 733	238.72 733	186.54 733	190.54 733	227.34 733	170.31 733

ccccc	497.63 733	492.34 733	595.97 733	530.87 733	530.37 733	478.08 733	442.62 734	491.76 734	343.70 734	448.18 734	520.80 734	476.12 734	550.57 734	541.64 734	605.32 734	663.49 734	459.54 734	353.94 734	309.79 734	586.66 734	530.90 734

GS-Stereo							0.36 205	0.92 223	0.47 130	0.37 98	0.38 62	0.32 65	0.33 93	0.43 41	0.26 55	0.19 280	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.17 159	0.15 175

Low-res two-view benchmark