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	0.66 269	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	0.81 385	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	0.77 365	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	0.77 365	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	0.76 357	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	0.78 375	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	0.66 269	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	0.79 378	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	0.91 440	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	0.87 418	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	0.83 394	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	0.83 637	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	0.86 639	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	1.42 565	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	1.32 549	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	0.67 595	0.42 70	0.64 498	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	0.68 279	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	0.73 326	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	0.84 399	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	1.46 661

Replicate-Monster	0.41 168	0.26 225	2.03 615	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	0.83 394	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	1.46 661

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	0.84 643

test_xeample3	0.42 174	0.28 285	0.69 291	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	0.67 275	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	1.50 663	1.55 585	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	0.73 326	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	0.71 308	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	0.71 308	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	0.77 365	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	1.42 565	0.42 108	0.28 180	1.78 598	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	1.43 657	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	2.37 667	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	1.16 652	1.70 667

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	0.70 297	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	1.22 647	2.46 634	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	0.71 308	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	0.73 326	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	1.01 478	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	0.70 602	0.35 7	0.79 591	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	1.00 653	0.13 202	0.15 51	0.10 2	0.15 80	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 220	0.33 417	0.81 385	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	0.87 418	0.67 530	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	0.80 654	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	0.86 406	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	0.76 357	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	1.39 660	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	1.46 661

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	0.87 418	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	0.67 275	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	1.02 485	0.65 512	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	0.68 279	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	0.69 291	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	0.79 378	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	0.73 326	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	1.04 493	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	0.65 512	0.52 501	0.49 160	0.34 180	0.98 258	0.91 311	1.30 490	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	0.68 279	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	0.99 468	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	0.98 467	0.65 512	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	0.99 468	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	0.73 326	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	0.74 343	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	0.70 297	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	1.41 540	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	1.41 540	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	1.41 540	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	1.41 540	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	0.70 297	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	0.70 297	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

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	1.07 503	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	0.68 279	0.47 208	0.27 153	0.58 255	0.35 190	0.92 223	1.00 355	1.32 504	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	0.68 279	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	0.73 326	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	0.73 326	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	0.73 326	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	0.73 326	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	0.66 269	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	0.70 297	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	0.68 279	0.43 124	0.24 78	0.40 72	0.34 180	1.04 284	1.09 400	1.32 504	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	0.70 297	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	0.55 286	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	0.55 286	0.23 138	0.71 308	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++	0.55 286	0.30 342	0.73 326	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	0.55 286	0.29 320	0.72 314	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	0.55 286	0.30 342	0.73 326	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	0.55 286	0.30 342	0.74 343	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	0.55 286	0.56 565	1.46 575	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	0.86 639	0.56 613

CroCo_RVC	0.55 286	0.56 565	1.46 575	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	0.86 639	0.56 613

GMStereo	0.55 286	0.45 522	0.94 452	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	0.56 295	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	0.56 295	0.25 197	0.55 192	0.64 498	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	0.56 295	0.38 486	1.06 498	0.66 518	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	0.56 295	0.26 225	0.66 269	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	0.56 295	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	0.56 295	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	0.56 295	0.28 285	0.94 452	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	0.56 295	0.30 342	0.73 326	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	0.57 303	0.26 225	0.54 177	0.48 240	0.72 578	0.68 333	0.47 366	2.46 649	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	0.57 303	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	0.57 303	0.24 164	0.92 445	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	0.57 303	0.34 442	0.71 308	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)	0.57 303	0.24 164	1.06 498	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	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 340	0.69 339	0.54 425	1.22 365	0.72 245	1.61 584	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	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 340	0.69 339	0.54 425	1.22 365	0.72 245	1.61 584	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	0.58 310	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	0.58 310	0.39 491	1.05 494	0.66 518	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	0.58 310	0.29 320	0.60 231	0.66 518	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	0.58 310	0.27 258	1.14 523	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	0.58 310	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	0.59 315	0.48 533	0.97 464	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+	0.59 315	0.28 285	0.77 365	0.53 346	0.30 228	0.59 266	0.31 137	0.92 223	1.14 429	1.33 513	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	0.59 315	1.11 639	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	1.84 668	0.84 656	0.14 43	0.13 71

GANet-ADL	0.60 318	0.35 462	0.72 314	0.64 498	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	0.60 318	0.60 583	0.97 464	0.74 577	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	0.60 318	0.29 320	0.69 291	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	0.60 318	0.33 417	0.87 418	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	0.60 318	0.23 138	0.70 297	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	0.60 318	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	0.61 324	0.29 320	0.75 347	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	0.61 324	0.28 285	0.95 456	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	0.61 324	0.33 417	1.01 478	0.58 428	0.49 469	0.75 369	0.47 366	1.06 305	0.95 325	1.37 525	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	0.61 324	0.44 515	1.11 515	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	0.62 328	0.29 320	0.74 343	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	0.62 328	0.32 394	0.51 145	0.54 363	0.26 123	1.16 516	0.48 379	0.95 243	2.47 649	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	0.62 328	0.33 417	0.96 462	0.58 428	0.50 476	0.75 369	0.48 379	1.05 292	0.96 330	1.40 538	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	0.62 328	0.33 417	0.99 468	0.58 428	0.49 469	0.76 377	0.48 379	1.10 317	0.96 330	1.40 538	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	0.62 328	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	2.23 617	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	0.62 328	0.29 320	0.70 297	0.61 469	0.31 256	0.63 292	0.43 315	1.17 338	0.99 349	1.53 566	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	0.62 328	0.30 342	0.83 394	0.48 240	0.36 340	0.95 460	0.33 166	2.37 642	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	0.63 335	0.34 442	0.82 389	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	0.63 335	0.44 515	1.08 507	0.72 565	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	0.34 593	0.34 561	0.32 569	0.27 455	0.28 489

mmm	0.63 335	0.35 462	0.72 314	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	0.63 335	0.30 342	0.77 365	0.50 274	0.32 278	0.49 160	0.46 358	1.65 474	0.64 208	0.69 253	1.09 353	1.63 562	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	0.63 335	0.30 342	0.77 365	0.50 274	0.32 278	0.49 160	0.46 358	1.65 474	0.64 208	0.69 253	1.09 353	1.63 562	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	0.63 335	0.18 9	0.37 16	2.27 668	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	2.24 671	0.10 9	0.14 16	0.09 1	0.15 80	1.06 655

TestStereo1	0.63 335	0.28 285	0.75 347	0.76 584	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	0.63 335	0.26 225	0.88 427	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	0.63 335	0.28 285	0.75 347	0.76 584	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	0.63 335	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	0.63 335	0.26 225	1.90 611	0.81 597	0.67 565	0.43 98	0.23 51	1.03 278	0.58 185	0.65 247	1.56 538	1.41 517	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	0.63 335	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	0.64 347	0.32 394	0.68 279	0.47 208	0.51 488	0.41 79	0.36 205	1.04 284	0.75 251	1.31 500	1.43 498	1.62 557	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	0.64 347	0.32 394	0.68 279	0.47 208	0.51 488	0.41 79	0.36 205	1.04 284	0.75 251	1.31 500	1.43 498	1.62 557	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	0.64 347	0.46 524	1.05 494	0.66 518	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	0.64 347	0.31 378	0.50 135	0.54 363	0.26 123	1.18 519	0.51 400	0.93 232	3.05 663	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	0.64 347	0.31 378	0.79 378	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	0.64 347	0.30 342	0.73 326	0.59 442	0.33 300	0.68 333	0.58 466	1.04 284	0.76 260	1.08 361	1.19 407	1.65 568	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	0.64 347	0.39 491	0.71 308	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	0.64 347	0.32 394	1.05 494	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	0.65 355	0.26 225	0.56 201	0.53 346	0.36 340	0.73 358	0.39 255	0.89 210	1.15 441	1.73 599	2.52 632	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	0.65 355	0.31 378	0.73 326	0.60 454	0.37 360	1.08 496	0.28 104	1.45 418	1.40 572	1.32 504	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	0.65 355	0.29 320	1.00 474	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	0.65 355	0.34 442	0.86 406	0.59 442	0.40 404	0.50 176	0.41 287	1.09 314	0.93 319	0.71 257	2.50 631	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	0.65 355	0.34 442	0.72 314	0.56 404	0.27 153	0.78 389	0.42 292	1.59 458	0.86 290	1.30 490	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	0.65 355	0.30 342	0.75 347	0.67 530	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	0.65 355	0.31 378	1.00 474	0.47 208	0.34 321	0.73 358	0.30 125	2.96 660	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	0.65 355	0.28 285	0.69 291	0.53 346	0.27 153	0.60 273	0.40 270	2.28 633	0.64 208	0.71 257	3.18 645	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	0.65 355	0.40 498	0.77 365	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	0.66 364	0.29 320	0.89 433	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	0.66 364	0.27 258	0.86 406	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	0.66 364	0.28 285	1.07 503	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	0.66 364	0.32 394	0.88 427	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	0.66 364	0.33 417	1.23 533	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	0.66 364	0.28 285	0.72 314	0.61 469	0.35 325	0.62 288	0.45 349	1.02 273	0.99 349	1.56 576	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	0.66 364	0.30 342	0.82 389	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	0.66 364	0.32 394	0.86 406	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	0.66 364	0.34 442	0.90 437	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	0.66 364	0.32 394	0.87 418	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	0.66 364	0.33 417	0.86 406	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	0.67 375	0.29 320	1.07 503	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	0.67 375	0.31 378	0.50 135	0.54 363	0.26 123	1.18 519	0.51 400	0.93 232	3.05 663	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	0.67 375	0.61 585	1.01 478	0.64 498	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	0.67 375	0.34 442	0.90 437	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	0.68 379	0.32 394	0.88 427	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	0.68 379	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	0.69 381	0.34 442	0.87 418	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	0.69 381	0.33 417	0.91 440	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	0.69 381	0.27 258	0.97 464	0.51 306	0.43 431	0.79 395	0.33 166	1.21 357	1.06 381	1.30 490	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	0.69 381	0.35 462	0.49 124	0.64 498	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-	0.70 385	3.18 690	2.55 637	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	1.35 664	0.10 9	0.22 346	0.19 318	0.46 588	1.31 659

DualNet	0.70 385	0.34 442	0.87 418	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	0.70 385	0.33 417	0.88 427	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	0.70 385	0.31 378	1.02 485	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	0.70 385	0.39 491	0.73 326	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	0.70 385	0.28 285	1.02 485	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	0.70 385	0.43 512	0.75 347	0.73 573	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	0.71 392	0.34 442	0.87 418	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	0.71 392	0.32 394	0.68 279	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	0.72 394	0.40 498	1.40 558	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	0.72 394	0.52 550	1.01 478	0.78 589	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	0.36 609	0.36 578	0.41 606	0.30 495	0.33 532

DCVSM-stereo	0.72 394	0.35 462	0.76 357	0.55 388	0.42 420	0.73 358	0.38 238	1.21 357	1.02 362	1.79 607	1.04 334	1.62 557	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	0.72 394	0.35 462	1.70 596	0.49 262	0.56 518	0.63 292	0.38 238	2.41 645	0.65 222	0.77 269	1.07 343	1.82 590	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	0.72 394	0.30 342	0.86 406	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	0.72 394	0.30 342	0.86 406	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	0.72 394	0.33 417	0.85 400	0.53 346	0.37 360	0.74 363	0.56 451	0.95 243	2.47 649	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	0.72 394	0.27 258	0.75 347	0.47 208	0.63 552	1.43 564	0.45 349	1.24 371	0.89 302	1.28 475	1.75 578	1.62 557	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	0.72 394	0.29 320	0.76 357	0.59 442	0.30 228	0.73 358	0.37 230	1.62 469	1.33 538	1.28 475	2.04 608	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	0.72 394	0.32 394	0.68 279	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	0.72 394	1.17 645	0.80 384	0.77 587	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	1.02 658	0.26 499	0.71 634	0.31 519

PSMNet-ADL	0.72 394	0.35 462	0.62 242	0.69 547	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	0.72 394	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	1.34 581	2.56 550	0.45 305	0.18 232	0.13 202	0.21 310	0.25 481	0.27 455	0.73 638

GANet-RSSM	0.72 394	0.28 285	0.63 245	0.64 498	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	0.72 394	0.30 342	0.61 236	0.63 489	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	0.72 394	0.32 394	0.54 177	0.66 518	0.54 508	0.83 421	0.55 443	1.37 394	1.15 441	0.93 312	1.28 443	1.57 549	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	0.72 394	0.32 394	0.54 177	0.66 518	0.54 508	0.83 421	0.55 443	1.37 394	1.15 441	0.93 312	1.28 443	1.57 549	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	0.72 394	0.34 442	1.10 513	0.51 306	0.23 55	0.91 444	0.39 255	1.33 384	1.23 490	1.46 551	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	0.73 412	0.25 197	0.76 357	0.54 363	0.39 393	0.95 460	0.66 500	1.66 479	1.09 400	1.24 461	1.02 321	1.64 565	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	0.73 412	0.27 258	0.74 343	0.49 262	0.40 404	0.90 440	0.81 547	1.53 444	1.14 429	1.28 475	1.27 437	1.52 543	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	0.73 412	0.29 320	0.93 447	0.54 363	0.36 340	1.14 508	0.61 483	2.34 639	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	0.73 412	0.30 342	0.77 365	0.55 388	0.63 552	0.78 389	0.48 379	1.79 523	1.15 441	1.13 398	1.26 434	1.43 519	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	0.73 412	0.49 536	1.17 527	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	0.74 417	0.39 491	1.56 586	0.55 388	0.46 459	0.40 72	0.22 38	1.86 543	0.68 233	1.05 356	1.31 454	1.82 590	1.74 618	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	0.74 417	0.37 479	0.76 357	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	0.74 417	0.33 417	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 557	0.54 425	1.50 430	1.14 429	1.30 490	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	0.74 417	0.33 417	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 557	0.54 425	1.50 430	1.14 429	1.30 490	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	0.74 417	0.33 417	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 557	0.54 425	1.50 430	1.14 429	1.30 490	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	0.74 417	0.32 394	0.68 279	0.54 363	0.44 440	2.34 634	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	0.74 417	0.25 197	0.59 228	0.54 363	0.34 321	0.72 353	0.99 592	1.01 271	0.87 295	1.36 522	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	0.85 644

DMCA-RVC	0.74 417	0.40 498	1.27 542	0.66 518	0.49 469	0.77 384	0.47 366	1.35 391	1.01 358	1.53 566	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	0.74 417	0.48 533	0.87 418	0.57 422	0.44 440	0.79 395	0.54 425	1.73 494	0.96 330	1.38 531	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	0.75 426	0.30 342	0.86 406	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	0.75 426	0.30 342	0.86 406	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	0.75 426	0.28 285	0.62 242	0.56 404	0.29 204	0.67 326	0.86 561	0.94 238	0.84 287	1.62 588	2.21 616	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	1.02 650

Prome-Stereo	0.75 426	0.27 258	0.53 165	0.55 388	0.32 278	0.59 266	0.97 587	0.89 210	0.88 299	1.45 549	2.46 629	0.91 366	1.41 586	1.58 440	0.44 290	0.18 232	0.13 202	0.19 219	0.17 269	0.20 300	0.92 646

acv_ft	0.75 426	0.31 378	0.95 456	0.70 553	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	1.34 566	0.21 356	0.19 439	0.21 310	0.18 293	0.21 345	0.18 275

iResNet	0.75 426	0.40 498	1.36 556	0.67 530	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	0.76 432	0.29 320	1.08 507	0.52 327	0.33 300	1.38 553	0.39 255	2.01 586	0.67 227	1.06 357	0.96 292	2.89 647	1.43 588	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	0.76 432	0.35 462	0.91 440	0.79 591	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	0.77 434	0.28 285	0.93 447	0.55 388	0.33 300	1.01 479	0.83 552	2.03 593	0.93 319	1.28 475	1.58 545	1.77 583	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	0.77 434	0.28 285	1.03 489	0.52 327	0.30 228	1.32 543	0.35 190	1.97 576	0.65 222	1.02 348	1.06 339	3.05 649	1.49 598	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	0.77 434	0.37 479	0.78 375	0.62 480	0.51 488	2.34 634	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	0.77 434	0.32 394	0.95 456	0.54 363	0.38 382	1.27 535	0.65 495	2.16 614	1.07 386	1.20 439	1.11 365	1.59 553	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	0.77 434	0.36 472	1.49 582	0.51 306	0.31 256	0.90 440	0.82 549	1.90 555	1.06 381	1.62 588	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	0.77 434	0.34 442	0.70 297	0.66 518	0.58 531	1.05 490	0.92 575	1.52 438	1.12 413	1.26 470	1.16 395	1.31 500	1.23 563	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	0.77 434	0.32 394	1.01 478	0.62 480	0.54 508	0.78 389	0.51 400	1.73 494	1.20 475	1.09 367	1.37 480	1.46 529	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	0.77 434	0.30 342	0.99 468	0.57 422	0.36 340	0.83 421	0.36 205	2.33 636	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	0.78 442	0.41 505	0.94 452	0.60 454	0.43 431	1.30 540	0.43 315	1.40 403	0.91 311	1.20 439	1.15 390	1.43 519	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	0.78 442	0.31 378	0.77 365	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	0.78 442	0.31 378	0.77 365	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	0.78 442	0.30 342	0.83 394	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	0.78 442	0.50 543	1.22 532	0.64 498	0.54 508	0.89 437	0.54 425	1.44 413	1.11 409	1.38 531	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	0.79 447	0.27 258	0.53 165	0.55 388	0.28 180	0.77 384	1.24 620	0.99 260	0.91 311	1.66 593	1.57 542	0.81 320	2.19 648	1.65 452	0.44 290	0.19 280	0.14 262	0.38 584	0.32 569	0.21 345	0.70 635

hitnet-ft	0.79 447	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	1.81 587	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	0.79 447	0.43 512	1.05 494	0.64 498	0.58 531	0.95 460	0.53 419	1.53 444	1.18 461	1.37 525	1.15 390	1.43 519	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	0.80 450	0.28 285	0.73 326	0.70 553	0.51 488	0.95 460	0.60 479	1.78 517	1.23 490	1.36 522	1.37 480	1.82 590	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	0.80 450	0.32 394	0.95 456	0.60 454	0.42 420	0.78 389	0.69 512	1.50 430	1.09 400	1.33 513	1.14 381	1.45 526	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	0.80 450	0.33 417	1.07 503	0.81 597	0.66 561	0.60 273	0.34 180	1.19 354	1.13 426	1.59 583	1.53 527	1.35 508	0.77 387	1.27 360	0.94 506	0.39 586	0.34 593	0.43 602	0.38 599	0.34 526	0.49 599

NF-Stereo	0.80 450	0.30 342	0.75 347	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	0.80 450	0.30 342	0.75 347	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	0.80 450	0.24 164	0.70 297	0.45 176	0.30 228	0.97 470	0.53 419	1.05 292	0.97 337	1.78 604	2.02 607	0.80 315	1.74 618	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	0.80 450	0.30 342	0.75 347	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	0.80 450	0.30 342	0.75 347	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	0.80 450	0.32 394	0.90 437	0.59 442	0.74 586	1.26 534	0.80 544	1.52 438	1.10 407	1.30 490	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	0.80 450	0.37 479	1.71 598	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	0.80 450	0.41 505	0.88 427	0.62 480	0.42 420	1.33 545	0.48 379	1.52 438	1.17 454	1.45 549	1.44 503	1.44 524	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	0.82 461	0.36 472	0.82 389	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	0.82 461	0.26 225	0.70 297	0.58 428	0.44 440	0.54 225	0.48 379	0.95 243	0.78 268	0.78 272	7.33 679	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	0.82 461	0.34 442	1.03 489	0.64 498	0.69 573	0.77 384	0.63 491	1.54 447	1.20 475	1.79 607	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	0.82 461	0.26 225	0.58 222	0.63 489	0.37 360	0.76 377	1.86 658	1.11 323	0.87 295	1.99 624	1.89 595	1.08 431	1.82 627	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	0.82 461	0.46 524	0.88 427	0.75 581	0.43 431	1.33 545	0.56 451	2.43 647	0.98 342	1.53 566	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	0.82 461	0.29 320	0.81 385	0.71 561	0.60 542	1.05 490	0.54 425	1.99 581	0.92 317	1.18 431	1.06 339	1.99 610	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)	0.83 467	0.49 536	1.13 519	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	0.62 639	0.67 647	0.45 581	0.42 572

SST-Stereo	0.83 467	0.28 285	0.72 314	0.59 442	0.31 256	0.72 353	0.26 87	1.09 314	0.86 290	1.47 552	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	0.83 467	0.28 285	0.73 326	0.59 442	0.31 256	0.69 339	0.44 329	1.10 317	0.95 325	1.47 552	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	0.83 467	0.34 442	1.31 546	0.58 428	0.74 586	1.58 577	0.49 391	1.41 404	1.04 371	1.21 443	1.08 348	1.54 545	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	0.83 467	0.51 546	1.83 609	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	0.84 472	0.34 442	1.03 489	0.64 498	0.69 573	0.77 384	0.63 491	1.54 447	1.20 475	1.79 607	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	0.84 472	0.25 197	0.66 269	0.50 274	0.27 153	0.54 225	0.42 292	0.83 188	1.11 409	1.32 504	2.34 622	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	0.84 472	0.32 394	1.09 510	0.60 454	0.59 539	1.85 606	0.49 391	1.51 436	1.27 510	1.37 525	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	0.84 472	0.47 529	2.10 619	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	0.85 476	0.29 320	0.91 440	0.53 346	0.43 431	0.49 160	0.68 508	0.99 260	0.87 295	0.79 275	1.34 470	1.46 529	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	0.85 476	0.46 524	0.85 400	0.81 597	0.56 518	0.80 404	0.79 538	1.68 482	1.12 413	1.34 517	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	0.85 476	0.36 472	0.89 433	0.85 614	0.72 578	1.24 531	0.76 529	1.82 530	1.36 554	1.52 564	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	0.85 476	0.32 394	0.95 456	0.65 512	0.66 561	1.64 583	0.84 553	1.75 502	1.35 550	1.32 504	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	0.85 476	0.38 486	0.94 452	0.80 594	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	0.86 481	0.39 491	1.00 474	0.65 512	0.57 522	1.78 598	0.86 561	2.15 611	0.81 276	1.38 531	1.18 400	1.64 565	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	0.86 481	0.66 594	1.06 498	0.56 404	0.37 360	0.76 377	0.44 329	1.17 338	1.50 591	1.44 547	1.27 437	1.34 507	0.75 376	2.52 549	0.84 487	0.42 598	0.27 550	0.83 648	0.26 499	0.41 560	0.29 496

AACVNet	0.86 481	0.35 462	0.79 378	0.82 605	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	0.86 481	0.40 498	0.78 375	0.68 543	0.54 508	1.11 503	0.84 553	1.49 426	1.23 490	1.64 592	1.65 561	1.70 574	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	0.87 485	0.29 320	0.53 165	0.53 346	0.30 228	1.15 514	0.55 443	3.57 669	1.28 515	1.53 566	1.74 575	1.68 571	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	0.88 486	0.36 472	1.02 485	0.62 480	0.38 382	1.32 543	0.97 587	2.07 600	1.34 541	1.37 525	1.18 400	1.54 545	0.92 460	1.10 317	1.65 601	0.30 530	0.27 550	0.30 521	0.28 532	0.27 455	0.26 466

ADLNet2	0.88 486	0.34 442	1.17 527	0.77 587	0.64 555	1.12 506	0.76 529	1.74 499	1.24 496	1.21 443	1.65 561	1.71 575	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	0.88 486	0.26 225	0.69 291	0.51 306	0.35 325	0.48 143	0.37 230	1.12 326	0.92 317	1.10 375	3.28 647	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	0.88 486	0.28 285	0.76 357	0.63 489	0.31 256	0.65 312	1.02 597	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	0.88 486	0.67 595	1.93 613	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	0.90 491	0.37 479	0.99 468	0.64 498	0.50 476	0.95 460	0.79 538	2.42 646	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	0.90 491	0.44 515	0.63 245	0.51 306	0.37 360	1.25 533	0.49 391	1.77 513	1.27 510	1.41 540	2.00 604	1.33 503	1.08 531	2.17 517	0.76 455	0.43 604	0.42 626	0.47 612	0.44 614	0.41 560	0.36 548

PSMNet_ROB	0.90 491	0.52 550	1.17 527	0.72 565	0.61 545	1.27 535	1.12 609	1.76 509	1.12 413	1.09 367	1.28 443	1.45 526	0.89 453	1.65 452	1.42 584	0.33 553	0.25 536	0.37 581	0.39 601	0.35 529	0.29 496

FTStereo	0.91 494	0.26 225	0.56 201	0.54 363	0.33 300	0.66 321	1.87 659	1.00 264	0.75 251	1.75 601	4.15 657	1.04 422	1.65 611	1.57 438	0.46 319	0.19 280	0.16 363	0.23 387	0.21 400	0.18 202	0.63 626

PFNet	0.91 494	0.26 225	1.10 513	0.63 489	0.32 278	0.64 296	0.56 451	1.17 338	0.99 349	1.47 552	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	0.92 496	0.33 417	1.86 610	0.49 262	0.38 382	1.75 591	0.84 553	1.39 401	1.12 413	1.09 367	0.99 304	2.37 629	1.66 615	1.32 373	1.42 584	0.19 280	0.18 421	0.20 271	0.20 354	0.21 345	0.33 532

FADNet	0.92 496	0.61 585	1.81 605	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	0.34 593	0.31 527	0.34 585	0.59 618	0.40 563

NVstereo2D	0.92 496	0.41 505	1.48 580	0.72 565	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	0.63 626

DispNO	0.93 499	0.30 342	1.34 555	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	0.93 499	0.34 442	1.06 498	0.52 327	0.65 557	1.55 575	0.93 579	1.49 426	1.19 470	1.56 576	1.15 390	1.50 538	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	0.94 501	0.44 515	1.40 558	0.58 428	0.51 488	1.77 596	0.69 512	1.36 393	1.42 581	1.29 482	1.86 591	1.74 579	1.25 567	1.52 426	1.38 572	0.26 484	0.28 557	0.28 497	0.28 532	0.27 455	0.26 466

OMP-Stereo	0.94 501	0.33 417	0.72 314	0.90 628	0.31 256	0.49 160	0.36 205	1.16 336	1.06 381	1.58 582	1.12 372	1.46 529	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	0.95 503	0.44 515	0.66 269	0.53 346	0.35 325	1.53 573	1.63 649	1.69 485	1.42 581	2.00 627	1.60 548	1.43 519	1.17 547	1.59 443	0.99 519	0.34 563	0.34 593	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	0.96 504	0.58 572	0.72 314	0.61 469	0.46 459	1.64 583	0.76 529	1.86 543	1.28 515	1.30 490	1.53 527	0.86 346	0.94 474	3.27 578	0.69 433	0.45 610	0.44 630	0.54 627	0.48 623	0.47 589	0.40 563

TransformOpticalFlow	0.96 504	0.28 285	0.89 433	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	0.96 504	0.31 378	0.72 314	0.88 624	0.33 300	0.61 279	0.26 87	1.19 354	1.03 366	1.69 596	1.37 480	1.46 529	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	0.96 504	0.36 472	1.01 478	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	0.96 504	0.49 536	1.09 510	0.72 565	0.57 522	1.11 503	1.14 611	1.66 479	1.23 490	1.85 614	1.39 489	1.64 565	1.11 536	1.80 481	1.42 584	0.38 583	0.30 573	0.33 551	0.29 544	0.37 540	0.34 537

ETE_ROB	0.96 504	0.64 592	1.16 525	0.69 547	0.48 465	1.14 508	1.13 610	1.77 513	1.19 470	1.91 621	1.45 506	1.73 577	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	0.97 510	0.38 486	0.83 394	0.53 346	0.41 414	1.63 581	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	0.97 510	0.23 138	0.79 378	0.47 208	0.32 278	1.04 488	0.56 451	0.93 232	0.89 302	1.39 537	2.14 614	1.02 414	2.07 643	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	0.97 510	0.37 479	4.33 654	0.62 480	0.54 508	0.79 395	0.45 349	2.02 590	1.58 601	1.42 546	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	0.97 510	0.54 556	1.60 590	0.63 489	0.79 604	1.08 496	1.07 604	1.56 454	2.20 642	1.15 407	1.49 520	0.94 379	0.88 447	2.32 532	1.05 524	0.42 598	0.35 604	0.32 542	0.28 532	0.43 571	0.38 559

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 514	0.39 491	3.21 646	0.50 274	0.63 552	0.64 296	0.39 255	2.36 640	0.75 251	0.95 319	4.63 662	1.81 587	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	0.98 514	0.47 529	1.70 596	0.76 584	0.94 631	1.51 571	0.91 573	1.92 562	1.32 534	1.61 584	1.13 377	1.47 534	0.97 489	1.75 472	1.46 591	0.28 514	0.23 518	0.29 508	0.27 511	0.35 529	0.27 477

ACV-stereo	0.99 516	0.51 546	1.41 563	0.56 404	0.41 414	2.43 638	0.57 462	1.15 334	1.18 461	0.81 283	1.01 313	3.39 655	2.14 646	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	0.99 516	0.45 522	3.71 651	0.55 388	0.43 431	1.81 601	0.68 508	1.14 332	1.14 429	1.18 431	1.42 494	1.58 552	1.44 590	1.34 382	1.59 600	0.24 433	0.23 518	0.20 271	0.19 318	0.26 441	0.25 442

GASNet	0.99 516	0.97 627	1.72 599	0.98 637	0.68 571	0.83 421	0.67 504	1.60 462	1.28 515	1.31 500	1.22 417	1.22 470	1.21 561	2.41 539	1.41 580	0.43 604	0.26 542	0.36 578	0.34 585	0.55 611	0.31 519

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 516	0.40 498	1.82 607	0.66 518	0.62 551	2.05 620	0.78 534	1.91 559	1.29 520	1.54 572	1.42 494	1.51 540	1.23 563	1.99 500	1.33 564	0.23 414	0.14 262	0.20 271	0.15 194	0.27 455	0.26 466

PS-NSSS	0.99 516	0.58 572	0.93 447	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	1.00 521	0.54 556	1.40 558	0.81 597	0.85 618	1.87 608	0.62 486	1.55 451	1.18 461	1.63 590	1.99 602	1.77 583	0.97 489	1.50 423	1.45 588	0.33 553	0.37 611	0.31 527	0.32 569	0.32 513	0.29 496

YMNet_1	1.00 521	0.54 556	1.40 558	0.81 597	0.85 618	1.87 608	0.62 486	1.55 451	1.18 461	1.63 590	1.99 602	1.77 583	0.97 489	1.50 423	1.45 588	0.33 553	0.37 611	0.31 527	0.32 569	0.32 513	0.29 496

UGAM-zero	1.00 521	0.30 342	0.93 447	0.47 208	0.30 228	0.57 252	0.25 73	2.25 630	0.63 203	1.01 344	1.10 359	2.73 643	1.85 628	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	1.00 521	0.42 509	1.09 510	0.67 530	0.50 476	1.22 529	1.24 620	2.24 629	1.19 470	1.30 490	1.56 538	1.17 460	1.49 598	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	1.00 521	0.44 515	1.13 519	0.70 553	0.81 611	1.62 580	0.79 538	2.14 609	1.44 584	1.78 604	1.33 463	1.43 519	1.05 523	2.18 520	1.53 597	0.27 500	0.21 483	0.31 527	0.30 553	0.32 513	0.28 489

NCCL2	1.00 521	0.56 565	1.06 498	0.75 581	0.57 522	1.31 542	1.72 650	1.77 513	1.36 554	1.50 561	1.17 398	1.91 599	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	1.01 527	0.60 583	2.10 619	0.86 616	1.33 659	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	1.50 595	0.31 537	0.31 579	0.38 584	0.34 585	0.42 565	0.36 548

PA-Net	1.01 527	0.57 569	1.29 544	0.64 498	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	0.45 634	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	1.01 527	0.59 575	1.16 525	0.67 530	0.51 488	1.63 581	1.26 624	1.69 485	1.38 562	1.81 611	1.37 480	1.94 604	1.02 515	1.58 440	1.38 572	0.37 578	0.27 550	0.43 602	0.37 597	0.43 571	0.37 553

z-ln-s-r	1.02 530	0.55 561	2.09 618	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	3.32 648	0.19 280	0.14 262	0.21 310	0.17 269	0.27 455	0.21 374

PSMNet-RUCA	1.02 530	0.97 627	1.44 568	1.23 652	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	0.34 593	0.99 656	0.60 643	0.97 644	0.64 630

THIR-Stereo	1.02 530	0.27 258	0.69 291	0.49 262	0.28 180	0.95 460	1.34 629	1.03 278	0.97 337	1.34 517	1.90 596	1.17 460	1.58 604	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	1.03 533	0.67 595	2.71 642	0.64 498	0.84 615	1.75 591	1.00 594	1.80 526	1.32 534	1.28 475	1.25 427	1.65 568	1.22 562	1.39 399	1.40 576	0.28 514	0.26 542	0.24 407	0.23 452	0.33 522	0.32 526

RAFT-RH_RVC	1.03 533	0.24 164	0.67 275	0.49 262	0.28 180	0.81 413	0.33 166	0.83 188	1.08 392	2.05 628	4.65 664	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	1.03 533	0.34 442	1.11 515	0.69 547	0.45 447	2.07 621	0.84 553	2.13 605	1.50 591	1.15 407	1.33 463	2.40 631	1.07 530	2.60 552	1.51 596	0.23 414	0.18 421	0.22 346	0.20 354	0.31 504	0.27 477

STrans-v2	1.04 536	0.28 285	0.96 462	0.49 262	0.32 278	0.68 333	0.79 538	2.47 650	1.12 413	1.12 383	1.46 512	1.40 515	1.46 593	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	1.06 537	0.53 555	1.42 565	0.84 609	0.79 604	1.92 611	0.82 549	1.90 555	1.08 392	1.08 361	1.43 498	1.56 548	1.13 543	3.07 570	1.58 598	0.31 537	0.34 593	0.42 600	0.36 594	0.36 536	0.37 553

TDLM	1.06 537	0.44 515	0.79 378	0.63 489	0.50 476	0.89 437	1.44 634	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	1.07 539	0.41 505	1.32 549	0.72 565	0.58 531	1.08 496	0.89 568	1.96 572	1.65 606	1.75 601	1.98 601	2.03 615	1.48 596	2.02 503	1.18 550	0.42 598	0.35 604	0.34 561	0.29 544	0.35 529	0.53 607

GANetREF_RVC	1.07 539	0.86 620	1.31 546	0.82 605	0.53 504	1.41 562	1.31 627	1.76 509	1.52 594	1.27 473	1.31 454	1.46 529	1.24 566	2.03 504	0.96 514	0.56 632	0.45 634	0.67 642	0.50 629	0.88 642	0.59 620
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	1.07 539	0.43 512	0.76 357	0.60 454	0.50 476	0.90 440	0.97 587	1.52 438	1.26 504	1.33 513	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	1.08 542	1.47 660	0.93 447	1.73 663	1.14 649	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	1.19 663	0.70 663	1.30 663	0.85 658	1.02 648	0.89 645

GwcNet	1.08 542	0.51 546	2.33 630	0.79 591	1.18 652	1.76 593	0.70 515	1.68 482	1.47 587	1.41 540	1.64 559	1.74 579	1.04 519	2.20 523	1.41 580	0.30 530	0.29 568	0.29 508	0.27 511	0.30 495	0.35 542

DANet	1.08 542	0.61 585	1.32 549	0.85 614	0.72 578	1.37 550	0.51 400	1.54 447	1.15 441	1.78 604	1.54 532	2.01 612	1.11 536	2.90 563	2.00 618	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	1.09 545	0.50 543	1.12 517	0.90 628	1.04 638	1.11 503	0.84 553	1.80 526	1.62 603	1.55 575	2.00 604	1.90 598	1.78 622	1.84 484	1.25 554	0.52 624	0.36 609	0.48 614	0.36 594	0.45 581	0.43 579

Nwc_Net	1.09 545	0.49 536	1.33 552	0.89 627	0.80 609	1.49 570	0.66 500	2.19 623	1.27 510	1.32 504	2.26 618	1.96 607	1.54 601	1.92 492	1.34 566	0.40 589	0.30 573	0.43 602	0.45 616	0.38 549	0.37 553

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 547	1.02 632	1.00 474	0.82 605	0.67 565	1.93 612	0.93 579	1.62 469	1.11 409	1.15 407	1.25 427	1.50 538	0.79 399	1.96 498	0.76 455	1.89 667	0.34 593	0.79 647	0.36 594	1.25 656	0.83 642

NCC-stereo	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 631	1.29 538	0.89 568	2.01 586	1.34 541	1.32 504	1.74 575	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 554	0.45 610	0.37 611	0.45 607	0.58 639	0.42 565	0.42 572

Abc-Net	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 631	1.29 538	0.89 568	2.01 586	1.34 541	1.32 504	1.74 575	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 554	0.45 610	0.37 611	0.45 607	0.58 639	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	1.11 550	0.58 572	2.23 628	0.66 518	0.71 576	1.95 614	1.46 635	1.98 578	1.45 585	1.79 607	1.43 498	1.49 537	1.33 580	1.97 499	1.42 584	0.27 500	0.23 518	0.28 497	0.28 532	0.34 526	0.31 519

edge stereo	1.11 550	0.50 543	1.30 545	0.71 561	0.65 557	1.14 508	0.75 526	1.93 567	1.37 558	1.71 597	1.83 586	2.54 636	1.44 590	2.43 540	1.23 552	0.42 598	0.41 624	0.54 627	0.35 590	0.42 565	0.46 588

anonymity	1.12 552	0.97 627	1.21 530	1.07 645	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	1.02 656	1.00 679	0.97 653	0.97 665	0.98 645	0.99 649

ccnet	1.12 552	0.67 595	1.01 478	0.78 589	0.73 585	1.72 589	0.99 592	1.84 539	1.26 504	1.47 552	1.85 590	1.75 582	1.29 572	1.75 472	1.88 612	0.57 633	0.53 649	0.57 636	0.55 636	0.59 618	0.54 609

RASNet	1.12 552	0.30 342	0.91 440	0.66 518	0.77 599	0.97 470	0.57 462	1.37 394	1.35 550	1.02 348	1.34 470	2.11 619	1.43 588	7.09 660	1.39 575	0.19 280	0.17 396	0.17 151	0.19 318	0.18 202	0.16 216

AF-Net	1.13 555	0.52 550	1.33 552	0.86 616	0.91 627	1.38 553	0.71 517	2.16 614	1.62 603	1.56 576	2.40 625	1.99 610	1.65 611	1.81 483	1.48 593	0.48 618	0.28 557	0.49 616	0.33 579	0.39 553	0.32 526

NaN_ROB	1.13 555	0.55 561	1.15 524	0.64 498	0.48 465	1.61 579	2.03 667	1.72 493	1.48 588	2.09 630	1.27 437	1.40 515	1.08 531	3.94 590	1.30 562	0.28 514	0.34 593	0.28 497	0.28 532	0.30 495	0.33 532

UGAM	1.14 557	0.27 258	0.95 456	0.53 346	0.42 420	0.70 346	0.72 520	0.95 243	1.32 534	0.98 330	1.48 518	1.78 586	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	1.14 557	0.76 611	2.49 636	0.81 597	0.86 622	1.39 555	1.39 631	2.13 605	1.35 550	1.26 470	1.63 558	1.48 536	0.98 496	1.75 472	1.10 535	0.45 610	0.43 627	0.55 631	0.49 626	0.75 636	0.70 635

Syn2CoEx	1.14 557	0.69 599	1.66 593	0.80 594	0.67 565	1.40 557	0.88 566	2.06 599	1.54 597	1.25 466	1.58 545	1.42 518	1.50 600	4.09 592	1.40 576	0.36 574	0.32 587	0.34 561	0.29 544	0.29 485	0.34 537

RGC	1.14 557	0.79 613	1.26 539	0.91 631	0.96 634	1.52 572	0.77 532	1.92 562	1.26 504	1.54 572	1.93 598	2.02 614	1.54 601	2.25 527	1.31 563	0.44 609	0.35 604	0.58 637	0.48 623	0.47 589	0.46 588

S-Stereo	1.15 561	0.46 524	2.17 624	0.81 597	0.80 609	1.21 527	1.19 617	1.93 567	2.02 635	1.47 552	2.11 611	1.57 549	1.17 547	2.05 507	1.41 580	0.40 589	0.40 622	0.35 570	0.31 561	0.44 577	0.70 635

stereogan	1.15 561	0.42 509	1.40 558	0.86 616	0.84 615	2.38 636	0.71 517	1.88 549	1.73 615	1.72 598	1.94 600	2.31 626	1.29 572	2.07 508	1.08 530	0.36 574	0.35 604	0.39 590	0.31 561	0.51 603	0.46 588

AANet_RVC	1.16 563	0.52 550	1.49 582	0.65 512	0.45 447	0.75 369	0.69 512	1.42 406	1.55 599	1.34 517	1.87 593	1.53 544	0.78 395	7.43 666	1.38 572	0.25 461	0.17 396	0.19 219	0.16 240	0.22 372	0.26 466

RYNet	1.17 564	0.49 536	1.24 536	0.70 553	0.97 635	1.71 587	0.92 575	1.91 559	1.46 586	1.38 531	1.14 381	1.88 594	1.30 576	4.24 594	1.87 610	0.26 484	0.21 483	0.35 570	0.27 511	0.55 611	0.54 609

w-ln-seven-2	1.18 565	0.61 585	4.25 653	0.68 543	0.61 545	1.20 525	0.93 579	1.63 471	1.35 550	1.66 593	1.53 527	1.47 534	1.37 584	3.00 568	1.74 605	0.25 461	0.24 527	0.29 508	0.26 499	0.33 522	0.28 489

HSM	1.19 566	0.32 394	0.65 259	0.57 422	0.38 382	1.23 530	0.59 475	2.25 630	1.19 470	1.30 490	1.25 427	1.94 604	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	1.23 567	0.79 613	2.78 644	0.70 553	0.79 604	0.99 476	1.06 603	1.06 305	1.37 558	3.52 668	2.61 634	1.72 576	1.63 609	1.99 500	1.78 607	0.25 461	0.24 527	0.26 466	0.25 481	0.38 549	0.45 584

PWC_ROB	1.24 568	0.76 611	2.46 634	0.72 565	0.78 601	1.15 514	0.49 391	1.75 502	1.92 629	2.31 636	3.07 643	1.59 553	1.40 585	2.46 544	2.10 622	0.33 553	0.22 505	0.35 570	0.24 467	0.38 549	0.41 568

SGM-Forest	1.24 568	0.38 486	0.60 231	0.52 327	0.37 360	1.56 576	1.30 626	1.65 474	1.36 554	2.11 631	1.79 582	1.63 562	0.93 469	7.48 668	0.95 510	0.36 574	0.37 611	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	1.25 570	0.99 630	1.93 613	1.02 641	1.21 654	0.96 466	1.01 596	1.75 502	1.92 629	1.36 522	2.12 612	1.44 524	1.01 508	1.14 329	1.40 576	0.72 647	0.82 666	0.89 651	0.98 667	1.31 658	0.95 647

NOSS_ROB	1.26 571	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	10.62 693	0.65 416	0.45 610	0.43 627	0.48 614	0.45 616	0.44 577	0.41 568

RTSC	1.29 572	0.73 605	2.44 633	0.83 608	0.57 522	1.85 606	0.65 495	1.88 549	2.00 634	2.20 633	1.66 564	1.60 555	1.26 569	2.33 533	3.92 654	0.32 544	0.23 518	0.27 482	0.29 544	0.37 540	0.37 553

PWCDC_ROB	1.29 572	0.75 610	1.33 552	1.05 642	0.88 626	1.73 590	0.52 411	1.89 552	3.28 665	1.29 482	4.88 667	1.22 470	1.46 593	1.77 479	1.45 588	0.60 638	0.26 542	0.29 508	0.25 481	0.52 605	0.37 553

Anonymous_2	1.30 574	0.55 561	0.82 389	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	1.29 572	1.03 293	0.74 447	0.62 640	0.64 659	1.06 659	9.63 704	1.16 652	0.49 599

SQANet	1.31 575	0.88 623	1.08 507	1.83 665	1.44 661	1.44 565	0.75 526	1.74 499	1.09 400	1.32 504	1.26 434	1.28 492	1.01 508	1.50 423	0.83 484	2.50 674	0.34 593	1.47 664	0.55 636	2.32 666	1.57 664

SHD	1.31 575	0.71 604	2.34 631	0.86 616	0.75 595	1.77 596	0.65 495	2.22 627	2.50 652	2.40 643	1.71 571	1.91 599	1.60 607	1.93 495	2.37 629	0.38 583	0.31 579	0.38 584	0.40 605	0.48 594	0.50 601

PDISCO_ROB	1.32 577	0.65 593	1.44 568	1.36 654	1.46 662	2.55 641	0.92 575	2.45 648	2.07 638	1.37 525	1.49 520	1.65 568	1.00 506	2.82 559	1.35 569	1.01 654	0.27 550	0.54 627	0.47 621	0.71 634	0.73 638

LL-Strereo	1.33 578	0.39 491	1.38 557	0.61 469	0.61 545	0.75 369	0.66 500	1.63 471	1.17 454	1.56 576	1.60 548	2.03 615	2.12 645	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	1.34 579	0.92 624	2.62 640	0.86 616	0.87 624	1.03 486	1.08 605	1.50 430	1.51 593	1.82 612	1.41 493	1.68 571	1.26 569	4.87 609	1.34 566	0.61 639	0.65 661	0.68 643	0.78 653	0.69 632	0.68 634

ADCRef	1.35 580	0.55 561	2.37 632	0.72 565	0.77 599	1.94 613	0.78 534	1.91 559	1.27 510	1.57 580	1.59 547	1.36 509	1.41 586	1.54 432	7.53 671	0.23 414	0.20 459	0.32 542	0.30 553	0.29 485	0.29 496

DStereoRT	1.36 581	0.32 394	1.41 563	0.67 530	0.50 476	2.07 621	0.60 479	1.44 413	0.91 311	1.37 525	1.44 503	0.73 295	1.30 576	6.39 644	0.90 500	0.23 414	0.17 396	4.29 696	1.94 686	0.24 415	0.20 352

GANet	1.36 581	0.47 529	0.86 406	0.67 530	0.45 447	1.34 547	1.73 651	1.64 473	1.24 496	1.49 560	2.38 623	1.55 547	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	1.37 583	0.33 417	0.85 400	0.53 346	0.37 360	0.74 363	0.56 451	0.95 243	2.47 649	1.15 407	1.45 506	1.06 424	0.82 414	7.22 661	7.61 672	0.20 322	0.12 101	0.31 527	0.27 511	0.19 252	0.20 352

XQC	1.37 583	0.87 621	2.56 638	0.84 609	0.69 573	1.83 604	0.89 568	2.07 600	1.88 625	1.88 617	1.53 527	1.91 599	1.55 603	2.85 562	3.05 640	0.48 618	0.29 568	0.44 606	0.39 601	0.69 632	0.60 623

w-ln-seven	1.38 585	0.70 602	3.91 652	0.75 581	0.72 578	2.69 648	0.95 584	2.02 590	1.99 633	1.99 624	1.73 573	1.82 590	1.17 547	2.45 541	2.84 637	0.28 514	0.25 536	0.31 527	0.30 553	0.41 560	0.33 532

mmx	1.39 586	0.33 417	0.85 400	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	7.61 672	0.24 433	0.19 439	0.31 527	0.27 511	0.30 495	0.25 442

xxx	1.39 586	0.33 417	0.85 400	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	7.61 672	0.24 433	0.19 439	0.31 527	0.27 511	0.30 495	0.25 442

MFMNet_re	1.40 588	1.14 642	1.68 594	1.39 656	1.07 639	1.48 568	1.43 633	1.87 546	1.82 622	2.26 634	2.19 615	1.51 540	1.86 629	1.52 426	1.25 554	0.93 652	0.83 667	0.84 649	0.80 654	0.99 647	1.05 654

UDG	1.41 589	2.65 686	0.99 468	1.44 659	1.64 665	1.34 547	0.80 544	1.60 462	1.23 490	1.23 454	1.71 571	2.01 612	1.34 581	1.47 419	1.41 580	0.90 651	0.54 652	2.29 672	0.75 651	1.84 661	1.04 652

CSAN	1.41 589	0.59 575	1.26 539	0.70 553	0.50 476	1.76 593	1.78 652	1.77 513	1.90 628	2.35 639	2.32 620	1.92 602	1.94 635	5.56 628	1.49 594	0.43 604	0.35 604	0.40 595	0.41 606	0.43 571	0.41 568

DStereoO	1.44 591	1.11 639	1.69 595	1.16 648	0.72 578	1.21 527	1.56 642	1.74 499	1.63 605	1.52 564	1.67 566	1.51 540	3.16 667	1.73 470	1.72 604	2.35 673	0.45 634	0.97 653	0.42 609	2.01 663	0.53 607

test_xeample	1.45 592	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	15.10 693	0.22 387	0.20 459	0.22 346	0.20 354	0.22 372	0.22 394

Wz-Net-SNSev	1.49 593	1.23 648	6.27 666	0.68 543	0.67 565	1.37 550	1.41 632	2.00 582	1.39 567	1.48 558	1.61 552	2.29 624	1.32 579	3.93 589	2.14 624	0.31 537	0.28 557	0.31 527	0.33 579	0.42 565	0.36 548

CC-Net-ROB	1.49 593	1.26 649	1.27 542	0.88 624	0.79 604	1.76 593	1.00 594	1.79 523	1.26 504	1.10 375	1.61 552	1.21 468	0.99 504	8.13 676	0.84 487	1.09 660	0.41 624	2.20 670	0.46 619	1.20 655	0.48 595

DDUNet	1.50 595	2.69 687	1.12 517	1.77 664	1.88 667	1.84 605	0.92 575	1.70 490	1.16 451	1.38 531	1.79 582	1.60 555	1.12 539	1.37 390	1.08 530	1.10 661	0.76 664	2.37 674	0.94 663	2.00 662	1.37 660

xxxx	1.51 596	0.28 285	0.68 279	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	15.70 696	0.24 433	0.21 483	0.21 310	0.20 354	0.22 372	0.23 414

psmorigin	1.52 597	0.69 599	10.52 680	0.68 543	0.59 539	1.13 507	0.70 515	1.57 455	1.19 470	1.99 624	1.79 582	2.26 623	1.47 595	2.09 510	1.36 570	0.39 586	0.40 622	0.34 561	0.33 579	0.43 571	0.56 613

MFN_U_SF_RVC	1.52 597	0.84 616	3.42 647	0.87 623	0.66 561	2.56 642	0.95 584	2.36 640	1.70 611	1.98 623	1.86 591	2.45 634	1.79 623	2.95 564	2.58 632	0.52 624	0.48 641	0.55 631	0.59 642	0.59 618	0.61 624

WQFJA1++	1.55 599	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	25.04 708	0.14 130

SAMSARA	1.55 599	0.84 616	2.61 639	1.22 651	1.07 639	2.50 640	1.93 662	2.05 594	1.89 626	2.75 653	1.66 564	2.81 644	1.69 616	3.08 572	1.97 617	0.46 616	0.51 647	0.42 600	0.46 619	0.58 616	0.59 620

z-mn7	1.56 601	0.84 616	4.36 656	0.71 561	0.51 488	2.60 643	1.04 599	1.73 494	2.70 658	1.53 566	2.99 642	1.94 604	1.34 581	4.78 607	2.41 630	0.29 525	0.24 527	0.27 482	0.24 467	0.34 526	0.31 519

CrosDoStereo	1.58 602	0.24 164	0.72 314	0.48 240	0.29 204	0.67 326	12.49 697	1.10 317	0.98 342	1.34 517	1.75 578	1.00 405	1.89 631	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	1.58 602	0.24 164	0.72 314	0.48 240	0.29 204	0.67 326	12.49 697	1.10 317	0.98 342	1.34 517	1.75 578	1.00 405	1.89 631	6.65 649	0.81 477	0.19 280	0.15 325	0.20 271	0.22 429	0.18 202	0.19 318

otaku	1.60 604	1.11 639	1.21 530	2.20 667	1.56 663	1.97 615	1.24 620	2.07 600	1.36 554	1.44 547	1.62 554	1.73 577	1.19 555	1.73 470	0.98 518	2.89 678	0.57 654	1.74 665	0.60 643	2.78 673	1.94 670

DeepPrunerF	1.60 604	0.73 605	5.81 664	0.88 624	1.19 653	0.91 444	0.95 584	2.19 623	5.24 682	1.17 426	1.30 448	1.19 464	1.30 576	4.90 610	1.66 603	0.42 598	0.34 593	0.52 621	0.47 621	0.41 560	0.40 563

222	1.61 606	0.29 320	0.67 275	0.56 404	0.29 204	1.06 493	0.42 292	2.17 620	1.31 530	1.31 500	1.52 526	0.92 374	0.94 474	1.76 477	17.65 697	0.24 433	0.20 459	0.21 310	0.19 318	0.22 372	0.23 414

SDNR	1.62 607	0.51 546	2.17 624	0.53 346	0.56 518	3.80 668	0.45 349	1.54 447	1.29 520	1.33 513	2.41 626	1.08 431	0.96 486	11.18 694	1.16 544	0.66 644	0.63 658	0.43 602	0.32 569	0.64 625	0.67 632

AANet	1.64 608	1.27 650	5.08 659	0.67 530	0.65 557	1.41 562	0.84 553	1.92 562	2.90 661	3.11 666	3.20 646	2.91 648	2.06 642	2.49 547	2.10 622	0.42 598	0.29 568	0.34 561	0.30 553	0.45 581	0.45 584

Ntro	1.64 608	1.15 643	1.23 533	2.48 673	1.83 666	2.09 623	1.16 614	1.96 572	1.38 562	1.21 443	1.62 554	1.62 557	1.29 572	1.87 489	1.11 538	3.04 679	0.56 653	1.82 667	0.64 645	2.80 674	2.05 672

G-Net	1.66 610	0.63 590	1.56 586	1.11 647	0.74 586	2.98 657	0.91 573	1.55 451	1.22 487	2.76 654	8.18 686	2.32 627	2.53 659	1.92 492	1.87 610	0.48 618	0.44 630	0.45 607	0.31 561	0.60 622	0.57 617

MDST_ROB	1.67 611	0.34 442	1.58 589	0.92 633	0.58 531	4.26 674	1.11 607	2.83 657	1.41 578	4.49 679	2.55 633	1.45 526	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	1.67 611	1.04 633	1.23 533	1.21 650	1.13 648	1.82 603	1.11 607	2.16 614	1.52 594	3.07 664	2.32 620	2.82 645	1.80 624	4.11 593	2.04 619	1.03 657	0.99 678	0.97 653	0.94 663	1.03 650	1.02 650
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 613	0.36 472	0.61 236	0.59 442	0.29 204	2.25 629	1.18 616	2.38 643	1.68 610	3.60 669	2.67 636	3.69 659	2.42 655	8.13 676	1.90 613	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	1.69 614	0.59 575	4.33 654	0.70 553	0.57 522	2.02 619	1.62 648	3.35 666	1.78 618	1.48 558	1.38 485	2.17 620	2.84 662	4.77 606	3.66 651	0.48 618	0.31 579	0.29 508	0.25 481	0.64 625	0.48 595

zh-mn7	1.70 615	1.21 646	8.30 674	0.69 547	0.53 504	1.45 566	0.84 553	1.70 490	2.09 639	2.41 644	2.67 636	1.68 571	1.23 563	4.49 599	2.87 638	0.30 530	0.26 542	0.27 482	0.27 511	0.31 504	0.35 542

1111x	1.70 615	0.29 320	0.86 406	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	15.20 694	0.22 387	0.21 483	0.22 346	0.22 429	0.24 415	0.22 394

PVD	1.70 615	0.84 616	2.26 629	0.94 636	0.83 614	2.48 639	0.97 587	2.59 654	3.35 666	3.01 662	2.77 638	2.34 628	2.47 657	2.67 556	3.14 643	0.47 617	0.45 634	0.59 638	0.48 623	0.59 618	0.75 640

FBW_ROB	1.71 618	0.62 589	1.45 573	0.67 530	0.61 545	1.81 601	1.08 605	2.52 651	1.70 611	1.77 603	1.73 573	1.98 609	1.25 567	12.57 696	1.84 609	0.34 563	0.37 611	0.56 634	0.38 599	0.45 581	0.43 579

ADCL	1.72 619	0.57 569	3.66 649	0.67 530	0.61 545	2.61 645	1.85 657	1.96 572	1.67 608	1.90 620	1.83 586	2.06 618	1.90 633	2.13 513	9.15 680	0.26 484	0.24 527	0.34 561	0.32 569	0.38 549	0.35 542

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 620	0.87 621	3.56 648	0.80 594	0.75 595	3.72 665	2.44 680	1.82 530	1.82 622	1.74 600	1.91 597	1.92 602	1.26 569	7.69 671	1.28 560	0.45 610	0.47 639	0.52 621	0.77 652	0.50 598	0.50 601

zh-sn7	1.76 621	1.38 651	6.58 667	0.74 577	0.72 578	1.78 598	1.31 627	1.88 549	1.56 600	1.86 616	2.47 630	1.81 587	2.08 644	5.12 614	3.80 653	0.32 544	0.32 587	0.32 542	0.32 569	0.44 577	0.40 563

AAGNet	1.83 622	0.28 285	0.72 314	0.61 469	0.32 278	0.67 326	0.51 400	0.96 251	0.98 342	1.47 552	1.20 412	1.00 405	1.18 552	2.83 560	22.77 704	0.22 387	0.13 202	0.22 346	0.19 318	0.23 400	0.15 175

WCMA_ROB	1.84 623	0.47 529	1.31 546	0.69 547	0.57 522	2.11 624	1.14 611	1.87 546	1.73 615	4.04 673	6.43 673	5.62 676	3.61 672	2.59 551	1.94 615	0.52 624	0.44 630	0.39 590	0.42 609	0.48 594	0.47 592

ADCPNet	1.85 624	0.69 599	8.07 671	0.71 561	0.58 531	2.79 652	1.22 619	1.94 569	1.54 597	1.88 617	1.69 569	2.46 635	2.04 639	2.37 536	6.48 666	0.38 583	0.37 611	0.38 584	0.43 612	0.47 589	0.45 584

test_sample9	1.86 625	0.49 536	1.13 519	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	7.92 676	0.57 633	12.61 709	0.62 639	0.67 647	0.45 581	0.42 572

Wz-Net-TNSev	1.88 626	2.08 680	7.66 669	0.67 530	0.64 555	2.42 637	1.83 656	2.33 636	1.74 617	1.57 580	1.56 538	2.58 637	1.90 633	4.86 608	3.12 642	0.39 586	0.37 611	0.33 551	0.37 597	0.53 607	0.58 618

NVStereoNet_ROB	1.88 626	1.07 634	1.45 573	1.07 645	1.17 650	1.47 567	1.48 637	1.89 552	1.93 631	1.94 622	4.67 665	3.08 652	1.80 624	6.51 646	1.65 601	1.06 659	0.86 673	1.08 660	1.32 673	0.93 643	1.26 658
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	1.88 626	0.57 569	2.18 626	0.63 489	0.40 404	2.80 653	1.57 645	2.39 644	5.88 685	2.36 641	3.57 651	3.72 660	2.97 664	4.74 605	1.76 606	0.34 563	0.30 573	0.32 542	0.29 544	0.48 594	0.37 553

ADCMid	1.89 629	0.73 605	5.06 658	0.72 565	0.67 565	2.00 618	1.14 611	1.97 576	1.48 588	2.86 657	1.81 585	2.37 629	2.05 641	2.24 525	10.39 685	0.33 553	0.31 579	0.39 590	0.43 612	0.50 598	0.44 582

WZ-Net	1.95 630	0.95 626	10.10 676	0.86 616	0.78 601	1.69 586	1.60 647	2.20 626	1.98 632	2.08 629	1.93 598	2.30 625	1.97 636	5.30 617	3.17 645	0.34 563	0.26 542	0.29 508	0.31 561	0.51 603	0.47 592

AnyNet_C32	1.96 631	1.10 636	5.17 660	0.90 628	1.11 644	2.12 625	2.37 678	1.85 540	1.48 588	2.45 645	1.70 570	2.05 617	1.64 610	2.50 548	10.28 684	0.37 578	0.34 593	0.35 570	0.41 606	0.49 597	0.54 609

MSAF-DinoV2	1.97 632	0.80 615	10.38 679	0.86 616	0.48 465	1.39 555	0.97 587	2.55 653	1.72 614	1.53 566	1.65 561	3.59 657	2.20 649	5.39 623	3.94 655	0.27 500	0.17 396	0.26 466	0.28 532	0.47 589	0.46 588

RainbowNet	1.97 632	1.76 668	1.57 588	2.81 676	2.21 671	1.98 617	1.81 654	2.54 652	1.89 626	1.50 561	1.84 588	1.96 607	1.65 611	2.14 514	1.25 554	3.33 685	0.85 671	2.39 677	0.98 667	2.82 676	2.22 673

ADCP+	1.99 634	0.48 533	7.73 670	0.66 518	0.91 627	2.30 632	1.05 601	1.82 530	1.34 541	1.54 572	1.32 461	1.74 579	1.61 608	2.17 517	13.37 689	0.24 433	0.21 483	0.32 542	0.28 532	0.37 540	0.29 496

MSMD_ROB	1.99 634	0.59 575	0.89 433	0.70 553	0.61 545	3.95 670	0.94 582	1.80 526	1.79 619	4.41 677	4.43 658	8.17 685	3.66 673	3.40 580	1.33 564	0.52 624	0.48 641	0.54 627	0.58 639	0.53 607	0.50 601

Selective-IGEV-i16pc	2.07 636	0.29 320	19.83 690	0.53 346	0.39 393	2.74 649	1.51 638	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	2.12 637	1.15 643	3.10 645	1.05 642	0.76 598	5.03 680	2.40 679	2.16 614	2.62 655	1.89 619	2.28 619	2.69 641	1.65 611	9.35 685	2.04 619	0.64 643	0.51 647	0.68 643	0.71 650	1.09 651	0.67 632

ACVNet-4b	2.15 638	1.41 655	1.64 591	2.80 675	2.31 675	2.31 633	1.24 620	2.32 635	2.14 640	1.26 470	2.39 624	2.66 640	1.48 596	5.95 638	1.06 526	3.20 683	0.45 634	2.37 674	0.89 659	2.83 677	2.37 677

ACVNet_1	2.18 639	1.45 658	1.72 599	2.85 677	2.33 677	2.28 630	1.46 635	3.08 662	2.22 643	1.82 612	2.05 609	3.56 656	1.98 637	3.09 573	1.40 576	3.17 680	0.60 656	2.40 678	0.92 661	2.91 680	2.37 677

test_sample8	2.19 640	0.49 536	1.13 519	0.56 404	0.39 393	1.02 483	0.73 521	1.82 530	1.15 441	2.26 634	1.30 448	4.94 671	2.52 658	2.27 529	7.92 676	0.57 633	12.61 709	0.62 639	0.67 647	0.45 581	0.42 572

ADCS	2.25 641	0.99 630	5.55 661	0.81 597	0.74 586	2.19 627	1.80 653	2.27 632	2.14 640	2.80 656	2.13 613	2.40 631	2.03 638	2.64 555	13.69 690	0.41 594	0.39 620	0.40 595	0.45 616	0.58 616	0.56 613

AnyNet_C01	2.26 642	1.78 669	10.22 678	0.93 634	0.74 586	2.92 655	2.20 673	2.29 634	1.80 620	2.53 647	2.41 626	2.71 642	1.73 617	3.41 581	6.72 668	0.41 594	0.39 620	0.40 595	0.42 609	0.67 630	0.63 626

MeshStereo	2.26 642	0.56 565	0.92 445	0.61 469	0.49 469	2.60 643	1.02 597	3.18 663	2.05 637	7.40 694	4.98 668	7.58 682	2.98 665	6.37 643	1.96 616	0.43 604	0.43 627	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	2.29 644	0.33 417	20.08 691	0.56 404	0.40 404	2.61 645	1.54 641	2.60 655	1.87 624	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	2.32 645	0.63 590	0.81 385	0.84 609	0.75 595	2.23 628	0.94 582	2.09 603	1.80 620	5.45 687	7.72 683	7.77 684	6.93 690	3.39 579	1.80 608	0.52 624	0.48 641	0.52 621	0.51 632	0.57 614	0.58 618
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 646	2.85 688	3.66 649	3.08 683	2.27 673	1.97 615	0.67 504	2.00 582	1.70 611	2.52 646	2.00 604	2.23 621	5.86 683	3.44 584	1.58 598	1.01 654	0.32 587	2.64 683	1.94 686	2.85 678	2.24 674

EDNetEfficient	2.37 647	1.10 636	8.08 672	0.74 577	0.71 576	0.98 475	1.56 642	1.46 420	4.06 674	4.90 682	2.82 639	2.25 622	3.48 671	2.95 564	9.97 681	0.26 484	0.24 527	0.26 466	0.30 553	0.68 631	0.61 624

pmcnn	2.37 647	0.42 509	2.71 642	0.63 489	0.43 431	1.54 574	1.19 617	2.01 586	1.53 596	2.64 650	7.60 680	18.07 699	1.45 592	3.44 584	2.78 636	0.18 232	0.15 325	0.15 51	0.12 68	0.20 300	0.18 275

ELAS	2.37 647	0.74 608	1.54 584	0.99 638	0.92 629	4.78 677	2.33 677	3.33 665	3.37 667	5.05 685	4.77 666	3.67 658	4.53 680	3.42 582	4.50 658	0.62 640	0.53 649	0.55 631	0.53 634	0.63 623	0.64 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 650	1.07 634	2.14 623	1.18 649	1.10 642	2.14 626	1.36 630	1.96 572	1.66 607	5.46 688	7.07 677	4.95 672	4.32 679	5.50 625	2.26 626	1.04 658	1.02 681	0.99 656	0.97 665	1.02 648	1.04 652

ACVNet_2	2.43 651	1.41 655	2.04 616	2.62 674	2.24 672	2.63 647	1.88 660	3.31 664	3.01 662	2.19 632	3.45 650	4.62 664	2.04 639	4.50 601	1.47 592	2.55 675	0.64 659	2.22 671	0.84 656	2.69 672	2.29 675

ELAS_RVC	2.48 652	0.74 608	1.90 611	1.05 642	0.92 629	2.76 650	4.01 690	2.76 656	4.11 675	4.69 680	4.63 662	4.62 664	5.96 685	3.97 591	3.96 656	0.63 642	0.53 649	0.56 634	0.52 633	0.64 625	0.63 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 653	0.59 575	18.45 689	0.69 547	0.50 476	1.87 608	0.88 566	1.67 481	2.39 646	1.50 561	1.42 494	1.14 457	1.15 545	4.28 597	5.07 661	0.24 433	0.19 439	0.22 346	0.19 318	7.86 700	0.34 537

WAO-7	2.66 654	1.40 654	1.73 601	1.39 656	1.17 650	3.93 669	1.94 663	4.11 675	3.88 673	2.92 658	5.50 669	4.18 662	3.00 666	7.63 670	3.71 652	1.13 662	1.00 679	1.17 661	1.13 672	1.18 654	1.09 656

RTS	2.67 655	1.38 651	15.28 685	0.99 638	1.26 656	3.78 666	1.96 664	2.15 611	2.62 655	2.61 648	2.85 640	2.60 638	1.59 605	6.27 641	5.71 664	0.40 589	0.28 557	0.35 570	0.35 590	0.50 598	0.48 595

RTSA	2.67 655	1.38 651	15.28 685	0.99 638	1.26 656	3.78 666	1.96 664	2.15 611	2.62 655	2.61 648	2.85 640	2.60 638	1.59 605	6.27 641	5.71 664	0.40 589	0.28 557	0.35 570	0.35 590	0.50 598	0.48 595

MADNet+	2.69 657	3.22 691	11.53 681	1.44 659	1.12 646	3.19 659	1.81 654	2.85 658	2.37 645	1.68 595	2.07 610	2.85 646	2.18 647	7.41 665	5.23 662	0.79 649	0.76 664	0.69 645	0.65 646	0.98 645	0.95 647

IMH-64-1	2.70 658	1.79 670	1.46 575	3.26 685	2.66 681	3.23 661	2.10 668	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 654	3.06 650	2.22 650	4.25 595	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 682	2.60 684

IMH-64	2.70 658	1.79 670	1.46 575	3.26 685	2.66 681	3.23 661	2.10 668	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 654	3.06 650	2.22 650	4.25 595	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 682	2.60 684

FC-DCNN	2.72 660	0.59 575	0.86 406	0.73 573	0.57 522	2.91 654	1.04 599	3.01 661	2.60 653	6.83 689	7.64 681	9.92 689	6.33 688	5.21 615	3.14 643	0.53 630	0.48 641	0.51 619	0.50 629	0.53 607	0.51 605

FC-DCNN v2	2.81 661	0.59 575	0.85 400	0.73 573	0.57 522	2.97 656	1.05 601	3.39 667	2.61 654	6.98 690	7.67 682	10.38 692	6.31 687	5.75 633	3.37 649	0.53 630	0.48 641	0.51 619	0.50 629	0.53 607	0.51 605

WAO-6	2.81 661	1.60 665	1.46 575	2.36 671	2.28 674	3.55 663	2.29 676	4.21 676	4.56 679	2.36 641	4.51 659	4.88 670	2.66 660	4.60 602	4.07 657	1.72 666	1.15 685	2.31 673	1.46 679	2.31 665	1.85 668

PWCK	2.88 663	2.05 678	5.72 663	2.08 666	1.11 644	3.55 663	3.90 689	2.86 659	3.54 671	3.03 663	3.63 652	3.10 653	2.31 652	8.15 678	3.09 641	2.12 670	0.91 676	1.75 666	0.98 667	2.57 671	1.18 657

Dean	2.91 664	1.53 664	2.07 617	2.96 682	2.51 679	3.15 658	2.14 671	4.75 680	4.41 678	2.76 654	6.10 672	5.53 675	2.37 653	2.97 566	1.92 614	3.18 681	0.85 671	2.51 681	1.04 670	2.88 679	2.47 681

MonStereo1	3.14 665	1.66 666	1.81 605	2.43 672	2.32 676	5.80 683	1.58 646	3.52 668	4.70 680	3.09 665	8.22 687	4.76 668	3.36 669	6.52 647	2.29 628	2.33 672	0.61 657	1.91 669	1.05 671	2.44 668	2.34 676

IMH	3.21 666	1.85 674	1.48 580	3.25 684	2.69 683	4.07 672	2.02 666	4.41 678	3.80 672	2.72 651	7.11 678	4.75 667	2.92 663	5.92 636	2.55 631	3.85 693	0.88 674	2.78 686	1.36 676	3.19 684	2.59 683

LVE	3.31 667	1.67 667	1.64 591	2.85 677	2.42 678	3.20 660	2.26 675	4.78 681	5.05 681	2.35 639	6.91 675	6.02 677	2.37 653	9.15 681	2.17 625	3.19 682	1.08 684	2.38 676	1.47 680	2.81 675	2.40 679

DStereoFS	3.67 668	1.49 662	2.18 626	1.32 653	1.32 658	4.41 675	1.26 624	3.75 672	9.27 689	3.36 667	6.80 674	4.81 669	13.54 696	6.95 657	4.76 660	0.73 648	0.69 662	1.17 661	2.40 692	1.27 657	1.95 671

JetBlue	3.97 669	2.01 675	10.19 677	1.38 655	2.84 685	10.53 689	9.54 694	3.60 670	2.41 647	2.73 652	3.39 649	4.54 663	4.31 678	7.85 675	6.84 669	0.88 650	0.93 677	0.89 651	0.91 660	1.74 660	1.91 669

notaker	3.98 670	2.40 685	2.68 641	3.82 692	3.27 690	3.97 671	2.14 671	4.78 681	3.45 669	4.12 676	6.94 676	7.65 683	3.26 668	7.82 674	5.30 663	4.04 694	1.41 687	3.36 693	2.10 689	3.88 690	3.31 690

WAO-8	4.40 671	1.82 672	1.79 603	2.34 669	2.20 669	9.19 686	1.53 639	6.09 687	16.46 699	3.94 671	7.84 684	7.32 679	3.72 675	9.41 687	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 669	1.68 665

Venus	4.40 671	1.82 672	1.79 603	2.34 669	2.20 669	9.19 686	1.53 639	6.09 687	16.46 699	3.94 671	7.84 684	7.32 679	3.72 675	9.41 687	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 669	1.68 665

DStereoSA	4.44 673	0.92 624	6.79 668	1.58 662	2.54 680	2.29 631	14.04 699	2.33 636	2.31 644	1.85 614	10.58 692	1.32 501	13.05 694	7.07 659	11.18 687	0.67 645	1.97 691	0.88 650	3.29 693	1.69 659	2.44 680

MultiAttention	4.51 674	0.33 417	0.82 389	0.73 573	0.45 447	30.98 709	4.50 692	2.18 622	1.40 572	1.61 584	2.41 626	2.43 633	0.70 361	38.42 713	1.36 570	0.22 387	0.15 325	0.29 508	0.30 553	0.47 589	0.43 579

ktn	4.70 675	2.38 684	2.12 622	3.76 690	3.24 688	4.85 678	2.95 686	5.52 683	7.37 688	4.07 675	19.32 703	7.46 681	3.47 670	7.39 664	2.95 639	4.04 694	1.85 690	3.26 692	2.22 690	3.08 681	2.65 686

MADNet++	5.01 676	3.14 689	4.91 657	4.55 696	3.94 694	5.20 681	4.41 691	4.40 677	4.13 676	4.95 683	6.08 671	4.74 666	5.37 681	9.40 686	10.67 686	4.65 696	4.15 697	3.97 695	3.34 695	4.09 692	4.08 696

UNDER WATER	5.08 677	2.33 683	5.55 661	3.94 694	3.51 691	5.20 681	2.72 683	5.61 685	16.52 701	3.84 670	4.60 661	9.21 687	5.89 684	5.90 635	8.66 679	3.75 689	1.34 686	3.18 691	1.88 684	4.33 695	3.61 692

UNDER WATER-64	5.27 678	2.32 682	8.78 675	3.93 693	3.54 692	7.61 684	3.03 687	5.84 686	14.19 693	4.04 673	4.04 656	9.39 688	6.26 686	5.93 637	8.48 678	3.60 688	1.51 688	3.13 689	1.88 684	4.29 694	3.61 692

TorneroNet-64	5.30 679	2.03 676	1.74 602	3.43 687	2.81 684	10.09 688	2.12 670	9.10 694	17.12 704	4.96 684	9.27 690	10.72 694	3.70 674	9.20 682	4.55 659	3.31 684	0.84 668	2.88 687	1.55 681	3.49 687	3.04 687

MANE	6.19 680	0.59 575	1.03 489	0.93 634	1.22 655	13.38 694	2.69 681	12.81 698	17.94 705	8.21 695	10.82 693	14.72 695	11.68 692	11.39 695	11.90 688	0.59 637	0.50 646	0.52 621	1.76 683	0.55 611	0.54 609

LSM	6.33 681	1.10 636	13.19 682	1.41 658	68.17 719	1.64 583	1.90 661	1.92 562	2.46 648	2.99 660	3.11 644	1.88 594	1.80 624	2.61 553	2.06 621	0.41 594	0.58 655	0.50 617	0.57 638	0.64 625	17.66 708

SGM-ForestM	6.52 682	0.38 486	1.26 539	0.63 489	0.35 325	13.59 695	5.32 693	6.32 690	6.70 687	11.14 697	9.18 689	22.51 709	13.93 697	16.89 698	20.07 699	0.36 574	0.37 611	0.36 578	0.35 590	0.36 536	0.34 537

tt	6.58 683	0.26 225	6.10 665	3.77 691	2.16 668	11.55 691	19.63 701	13.33 699	5.74 684	2.96 659	2.65 635	4.97 673	6.33 688	3.81 588	7.24 670	9.15 701	11.32 708	5.89 701	6.24 702	6.03 696	2.55 682

JetRed	6.91 684	8.80 696	25.96 703	2.85 677	3.25 689	13.98 697	11.87 696	6.25 689	4.28 677	4.45 678	4.56 660	6.69 678	5.46 682	7.46 667	14.05 691	2.59 676	3.31 694	2.59 682	2.29 691	4.20 693	3.36 691

xyz-stereo	7.16 685	0.22 103	69.90 723	0.42 108	0.21 25	32.92 712	0.49 391	0.87 200	0.76 260	1.38 531	27.04 706	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	8.05 686	0.37 479	23.53 697	0.74 577	0.33 300	2.77 651	2.87 685	3.71 671	27.24 710	25.39 710	8.87 688	8.46 686	26.71 709	6.65 649	21.99 700	0.21 356	0.19 439	0.20 271	0.21 400	0.25 428	0.22 394

coex-ft	8.13 687	2.13 681	98.04 725	0.67 530	0.53 504	1.71 587	1.56 642	1.65 474	11.11 691	18.17 708	3.75 653	3.88 661	7.61 691	2.98 567	6.49 667	0.30 530	0.30 573	0.32 542	0.31 561	0.66 629	0.50 601

KSHMR	8.75 688	2.06 679	2.11 621	3.53 689	3.11 687	4.13 673	2.69 681	5.60 684	61.37 726	3.00 661	55.83 724	4.98 674	2.45 656	4.49 599	2.61 635	3.46 686	1.55 689	3.14 690	1.94 686	3.72 689	3.18 689

U	9.45 689	0.21 70	0.58 222	0.47 208	53.11 718	61.27 723	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	60.50 722	8.88 703	0.17 159	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 690	11.40 698	14.84 684	20.96 704	18.45 699	13.80 696	10.76 695	15.78 700	3.53 670	5.20 686	5.52 670	16.26 697	12.61 693	7.51 669	10.15 682	7.43 699	2.37 692	4.31 697	3.43 696	11.36 702	10.61 700

EDNetEfficientorigin	10.57 691	1.47 660	177.42 726	0.67 530	0.53 504	1.58 577	1.16 614	1.90 555	3.37 667	4.71 681	3.38 648	3.10 653	2.69 661	3.13 574	3.58 650	0.25 461	0.23 518	0.33 551	0.27 511	0.83 637	0.81 641

TorneroNet	10.70 692	2.03 676	1.82 607	3.43 687	3.01 686	43.83 713	2.22 674	8.87 693	67.47 727	7.17 693	27.36 707	10.68 693	3.85 677	8.67 680	7.65 675	3.59 687	0.88 674	3.04 688	1.57 682	3.71 688	3.17 688

HanzoNet	11.04 693	3.62 692	8.10 673	4.08 695	3.55 693	4.90 679	2.73 684	7.19 691	10.10 690	31.86 720	28.92 709	21.96 708	36.36 713	18.08 700	10.17 683	7.94 700	3.32 695	3.47 694	3.31 694	7.06 699	4.04 695

DPSimNet_ROB	11.20 694	4.98 693	35.43 707	2.90 680	4.52 695	7.89 685	17.09 700	4.66 679	6.06 686	14.89 703	10.93 694	17.29 698	36.81 715	13.18 697	15.68 695	2.86 677	6.29 700	5.75 700	5.09 700	3.91 691	7.70 698

light-stereo	12.42 695	1.45 658	18.02 688	17.94 701	23.64 705	11.13 690	0.82 549	9.91 695	5.73 683	15.42 704	42.83 719	55.24 723	1.88 630	28.77 711	2.26 626	1.61 665	3.00 693	0.78 646	0.93 662	3.48 686	3.62 694

DGTPSM_ROB	13.01 696	8.23 694	21.87 693	9.51 698	18.10 697	11.56 692	32.01 707	10.63 696	16.20 697	7.03 691	19.48 704	10.15 690	16.66 699	9.83 691	22.42 701	4.75 697	8.68 701	5.37 698	10.25 707	6.16 697	11.36 701

DPSMNet_ROB	13.02 697	8.23 694	21.91 694	9.53 699	18.11 698	11.56 692	32.02 708	10.64 697	16.23 698	7.05 692	19.49 705	10.16 691	16.66 699	9.85 692	22.43 702	4.77 698	8.68 701	5.38 699	10.26 708	6.17 698	11.36 701

USTest	14.33 698	14.94 700	21.04 692	17.44 700	16.05 696	23.26 698	33.84 709	21.73 701	11.80 692	9.36 696	10.14 691	15.97 696	13.20 695	17.28 699	22.43 702	3.78 692	5.01 698	6.17 702	6.16 701	9.25 701	7.72 699

iinet-test	17.98 699	18.06 701	23.82 699	20.87 702	19.70 700	26.55 699	35.70 710	25.04 705	15.93 694	13.33 698	13.25 695	20.58 700	17.79 701	20.62 701	25.11 705	9.58 703	8.78 703	9.88 704	9.85 705	13.23 703	11.95 703

IINet	17.98 699	18.06 701	23.81 698	20.87 702	19.70 700	26.55 699	35.70 710	25.04 705	15.93 694	13.33 698	13.25 695	20.58 700	17.79 701	20.62 701	25.11 705	9.58 703	8.78 703	9.88 704	9.85 705	13.23 703	11.95 703

DPSM_ROB	19.08 701	19.14 704	25.17 701	22.15 706	20.85 703	28.17 702	37.82 713	26.56 707	16.85 702	14.14 700	14.84 698	21.70 703	18.75 704	21.87 704	26.55 709	10.16 707	9.30 706	10.47 706	10.42 709	14.03 705	12.61 706

DPSM	19.08 701	19.14 704	25.17 701	22.15 706	20.85 703	28.17 702	37.82 713	26.56 707	16.85 702	14.14 700	14.84 698	21.70 703	18.75 704	21.87 704	26.55 709	10.16 707	9.30 706	10.47 706	10.42 709	14.03 705	12.61 706

Selective-IGEV-i1pa	19.94 703	26.52 709	23.52 696	2.94 681	1.59 664	31.97 711	20.54 702	30.88 711	25.25 706	23.87 709	27.58 708	33.01 711	26.91 710	32.38 712	25.47 707	20.69 717	5.85 699	12.49 708	4.43 698	3.35 685	19.48 709

LRCNet_RVC	22.74 704	32.10 710	21.97 695	29.84 708	26.23 706	4.42 676	0.81 547	22.66 702	2.02 635	26.93 711	29.26 710	23.06 710	15.59 698	23.84 706	18.88 698	31.75 718	19.90 720	34.65 718	32.13 719	30.54 717	28.32 717

DLNR-FE	23.17 705	48.55 724	42.94 710	176.85 726	78.48 720	0.35 47	0.21 29	23.51 704	0.75 251	0.66 250	0.86 269	0.59 249	0.30 66	1.55 434	0.44 290	9.85 706	0.12 101	0.18 194	0.14 168	76.92 724	0.16 216

DLNR_Zeroshot_test	23.17 705	48.52 723	43.29 711	176.68 725	78.69 721	0.35 47	0.21 29	23.41 703	0.75 251	0.66 250	0.86 269	0.59 249	0.30 66	1.56 437	0.44 290	9.57 702	0.12 101	0.18 194	0.14 168	76.92 724	0.16 216

BEATNet-Init1	26.87 707	13.43 699	70.68 724	0.91 631	0.68 571	57.02 721	21.06 703	32.82 715	32.67 712	52.12 726	53.61 723	66.05 724	49.56 724	48.79 725	34.71 714	0.49 622	0.44 630	0.53 626	0.53 634	0.63 623	0.59 620

fast-reg	37.99 708	38.31 712	50.02 713	45.00 718	43.04 716	57.29 722	76.35 720	53.18 718	33.49 713	28.15 712	29.55 714	41.27 715	35.82 712	42.63 716	52.86 718	19.57 709	18.63 713	20.88 709	20.79 711	28.20 709	24.79 710

RAFT-FEzeroshot	38.32 709	38.45 714	50.28 714	44.74 713	41.87 711	56.68 716	76.38 723	53.24 720	33.76 715	28.29 714	29.37 711	43.69 720	37.66 717	43.83 718	53.41 722	20.32 711	18.70 715	21.07 711	21.07 714	28.25 712	25.35 714

RAFT-FE	38.32 709	38.45 714	50.28 714	44.74 713	41.87 711	56.68 716	76.38 723	53.24 720	33.76 715	28.29 714	29.37 711	43.69 720	37.66 717	43.83 718	53.41 722	20.32 711	18.70 715	21.07 711	21.07 714	28.25 712	25.35 714

CasAABBNet	38.33 711	38.46 716	50.35 717	44.75 715	41.84 710	56.68 716	76.37 722	53.22 719	33.83 718	28.31 717	29.54 713	43.62 719	37.71 719	43.84 721	53.41 722	20.30 710	18.70 715	21.07 711	21.07 714	28.24 711	25.34 712

Hybrid-DGEV	38.35 712	38.46 716	50.28 714	44.82 717	41.90 713	56.66 715	76.35 720	53.24 720	33.80 717	28.29 714	29.84 716	43.58 716	37.86 721	43.84 721	53.39 721	20.34 713	18.69 714	21.06 710	21.00 712	28.25 712	25.34 712

FlowAnything	38.37 713	38.41 713	50.38 718	44.76 716	41.94 714	56.64 714	76.34 719	53.28 724	34.23 720	28.25 713	29.72 715	43.60 717	37.79 720	43.83 718	53.38 720	20.39 715	18.71 719	21.07 711	21.14 718	28.23 710	25.29 711

Selective-RAFT-Error	38.39 714	38.47 718	50.44 719	44.73 712	41.97 715	56.68 716	76.38 723	53.24 720	33.92 719	28.34 718	29.85 717	43.60 717	38.20 722	43.75 717	53.34 719	20.38 714	18.70 715	21.09 715	21.05 713	28.30 715	25.43 716

HaxPig	38.92 715	41.40 720	41.64 708	29.95 709	32.27 707	28.90 704	27.60 704	29.73 710	37.71 721	43.82 721	43.87 720	33.17 712	35.56 711	41.53 714	40.37 716	43.94 722	47.51 725	45.82 719	47.08 721	42.38 718	44.15 720

AVERAGE_ROB	40.43 716	42.37 721	42.73 709	36.96 711	35.58 709	30.50 705	27.61 705	36.71 717	38.39 722	44.91 722	44.36 721	37.45 714	36.70 714	41.88 715	40.35 715	45.43 723	46.81 724	47.11 720	46.35 720	42.51 719	43.87 719

MEDIAN_ROB	42.00 717	44.40 722	44.29 712	35.15 710	34.95 708	31.28 710	29.60 706	35.88 716	40.02 723	47.20 725	46.64 722	37.37 713	38.48 723	44.35 724	42.45 717	48.03 724	49.39 726	49.71 721	49.03 722	45.14 720	46.65 721

LSM0	42.82 718	38.75 719	50.81 720	47.07 719	109.38 727	57.00 720	76.02 718	53.74 725	33.71 714	29.02 719	30.41 718	43.87 722	37.22 716	43.91 723	53.54 725	20.52 716	18.62 712	21.10 716	21.11 717	28.41 716	42.22 718

Anonymous_1	43.04 719	18.73 703	24.79 700	21.81 705	46.26 717	27.80 701	37.60 712	28.08 709	16.14 696	14.66 702	14.30 697	20.65 702	17.88 703	21.56 703	25.94 708	117.93 727	8.92 705	100.65 723	126.50 725	158.64 728	12.08 705

PML	51.67 720	36.25 711	13.28 683	7.46 697	20.81 702	108.69 726	232.22 729	8.72 692	27.82 711	87.01 727	269.67 729	69.67 725	61.95 725	24.76 710	14.20 692	9.74 705	3.40 696	9.62 703	4.70 699	18.74 707	4.72 697

xxxxx1	54.10 721	25.67 706	27.13 704	113.43 722	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 712	25.60 707	17.75 705	17.27 700	21.81 705	21.02 706	24.43 707	33.82 711	33.37 719	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 724

tt_ll	54.10 721	25.67 706	27.13 704	113.43 722	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 712	25.60 707	17.75 705	17.27 700	21.81 705	21.02 706	24.43 707	33.82 711	33.37 719	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 724

ff	54.10 721	25.67 706	27.13 704	113.43 722	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 712	25.60 707	17.75 705	17.27 700	21.81 705	21.02 706	24.43 707	33.82 711	33.37 719	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 724

RSGM-EC	88.84 724	82.86 725	51.22 721	105.38 720	99.51 725	94.51 724	125.67 726	90.02 726	46.43 724	45.14 723	57.50 725	101.22 726	88.55 726	154.40 726	153.26 727	105.54 725	59.55 727	113.88 724	53.02 723	92.89 726	56.17 722

acva	88.84 724	82.86 725	51.22 721	105.38 720	99.51 725	94.51 724	125.67 726	90.02 726	46.43 724	45.14 723	57.50 725	101.22 726	88.55 726	154.40 726	153.26 727	105.54 725	59.55 727	113.88 724	53.02 723	92.89 726	56.17 722

Selective-IGEV-i16pa	97.29 726	136.83 727	17.95 687	1.52 661	1.00 636	188.16 728	3.63 688	183.02 729	169.43 729	88.01 728	178.60 727	119.35 728	191.45 729	226.33 729	135.51 726	131.38 728	17.89 711	32.25 717	3.46 697	2.02 664	117.94 727

test_example2	192.40 727	210.76 728	206.48 727	199.83 727	204.73 728	172.94 727	183.52 728	133.93 728	133.41 728	191.38 729	196.19 728	187.13 729	178.77 728	205.33 728	208.00 729	222.09 729	238.72 729	186.54 729	190.54 729	227.34 729	170.31 728

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

FSD					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	0.47 639	0.50 617	0.49 626	0.50 598

ccccc		492.34 729		530.87 728	530.37 729	478.08 729		491.76 730		448.18 730		476.12 730		541.64 730		663.49 730	459.54 730	353.94 730	309.79 730	586.66 730

ASD4		10.99 697

Low-res two-view benchmark