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 64	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	0.16 248	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	0.18 233	0.14 270	0.20 280	0.20 363	0.17 161	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	0.20 330	0.18 430	0.18 202	0.16 248	0.18 208	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 78	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	0.13 203	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	0.50 178	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 78	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	0.47 135	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 64	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	0.13 203	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 64	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	0.17 153	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	0.38 246	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	0.39 263	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	0.30 126	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 99	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 64	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 78	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 99	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	0.18 233	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 64	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	0.55 244	0.31 138	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	0.13 203	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	0.55 244	0.31 138	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	0.55 244	0.31 138	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	0.31 258	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 78	0.23 55	0.47 135	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	0.55 244	0.31 138	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 78	0.17 2	0.58 262	0.32 154	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	0.25 204	0.41 60	0.36 18	0.23 55	0.52 206	0.36 211	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	0.25 204	0.41 60	0.36 18	0.23 55	0.52 206	0.36 211	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 99	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	1.09 315	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	1.40 411	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	0.44 167	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	0.34 182	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 64	0.24 78	0.47 135	0.30 126	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	0.26 234	0.44 81	0.38 53	0.26 123	0.49 162	0.40 278	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	0.26 234	0.44 81	0.38 53	0.26 123	0.49 162	0.40 278	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	0.26 234	0.44 81	0.38 53	0.26 123	0.49 162	0.40 278	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	1.24 354	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	0.46 201	0.30 228	0.33 37	0.22 38	0.75 142	0.45 120	0.32 52	0.41 81	0.32 65	0.48 215	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 78	0.22 43	0.36 52	0.33 167	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 99	0.26 123	0.41 79	0.26 87	0.76 145	0.33 52	0.33 58	0.43 95	0.29 42	0.46 189	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 161	0.18 275

Pro-Stereo	0.31 57	0.16 2	0.34 3	0.39 64	0.29 204	0.63 301	0.21 29	0.35 3	0.28 21	0.34 68	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 447	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 202	0.17 278	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 57	0.21 70	0.43 76	0.43 133	0.31 258	0.46 120	0.36 211	0.74 139	0.33 52	0.34 68	0.38 62	0.32 65	0.33 93	0.43 41	0.26 55	0.21 365	0.12 101	0.17 153	0.12 68	0.17 161	0.14 130

2.5w	0.31 57	0.23 138	0.46 108	0.39 64	0.24 78	0.42 89	0.39 263	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	0.42 301	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	0.42 117	0.20 17	0.64 305	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	0.42 117	0.20 17	0.64 305	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	0.43 133	0.24 78	0.54 229	0.23 51	0.72 127	0.31 33	0.37 98	0.38 62	0.43 142	0.54 278	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 161	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 65	0.22 103	0.53 165	0.43 133	0.24 78	0.54 229	0.23 51	0.72 127	0.31 33	0.37 98	0.38 62	0.43 142	0.54 278	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 161	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 65	0.21 70	0.66 269	0.43 133	0.21 25	0.47 135	0.28 104	0.64 83	0.33 52	0.36 87	0.39 69	0.36 96	0.49 232	0.39 21	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.16 102	0.13 129	0.22 381	0.15 175

aanet-new-22k	0.32 65	0.21 70	0.54 177	0.43 133	0.22 43	0.47 135	0.23 51	0.67 109	0.50 144	0.35 78	0.46 115	0.33 78	0.50 244	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	0.45 185	0.22 43	0.43 98	0.21 29	0.66 101	0.44 116	0.36 87	0.43 95	0.37 109	0.48 215	0.41 32	0.28 87	0.14 53	0.10 9	0.16 102	0.12 68	0.18 208	0.13 71

LiteMatch	0.32 65	0.24 164	0.37 16	0.45 185	0.25 105	0.34 39	0.31 138	0.49 17	0.32 43	0.29 31	0.27 25	0.40 127	0.48 215	0.45 50	0.66 429	0.21 365	0.12 101	0.19 228	0.16 248	0.18 208	0.19 321

qwe	0.32 65	0.21 70	0.40 52	0.37 32	0.26 123	0.49 162	0.29 116	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	0.52 206	0.34 182	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	0.52 206	0.34 182	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	0.62 296	0.36 211	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 64	0.22 43	0.46 120	0.47 375	0.69 115	0.42 103	0.43 143	0.50 139	0.24 13	0.45 181	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	1.15 331	0.30 118	0.20 330	0.10 9	0.15 51	0.13 129	0.17 161	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	0.17 161	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 78	0.25 105	0.52 206	0.23 51	0.67 109	0.32 43	0.33 58	0.47 119	0.33 78	0.52 263	0.35 7	0.28 87	0.13 26	0.10 9	0.16 102	0.12 68	0.18 208	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 79	0.21 70	0.52 155	0.42 117	0.21 25	0.52 206	0.32 154	0.64 83	0.36 71	0.34 68	0.38 62	0.36 96	0.56 293	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 78	0.20 17	0.34 39	0.30 126	0.80 168	0.42 103	0.34 68	0.53 157	0.34 86	0.57 305	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	0.43 133	0.23 55	0.50 178	0.32 154	0.55 39	0.36 71	0.34 68	0.42 83	0.36 96	0.55 286	0.77 193	0.24 14	0.16 123	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.19 260	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 79	0.21 70	0.51 145	0.42 117	0.23 55	0.53 217	0.30 126	0.62 69	0.37 78	0.40 126	0.61 187	0.34 86	0.48 215	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.17 161	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 79	0.23 138	0.77 365	0.48 249	0.21 25	0.48 145	0.25 73	0.80 168	0.44 116	0.38 113	0.29 35	0.32 65	0.48 215	0.39 21	0.29 99	0.14 53	0.10 9	0.17 153	0.13 129	0.19 260	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 79	0.20 41	0.45 96	0.44 167	0.30 228	0.40 72	0.34 182	0.73 133	0.43 108	0.37 98	0.61 187	0.41 135	0.51 256	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 78	0.26 123	0.43 98	0.39 263	0.86 198	0.51 155	0.36 87	0.48 126	0.34 86	0.45 181	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	0.56 527	0.30 26	0.23 51	0.72 127	0.55 176	0.33 58	0.34 51	0.30 52	0.25 28	1.12 325	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	0.45 185	0.31 258	0.46 120	0.36 211	0.92 223	0.47 130	0.37 98	0.38 62	0.32 65	0.33 93	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.17 161	0.15 175

3.5w_stereo	0.33 79	0.25 204	0.45 96	0.37 32	0.24 78	0.54 229	0.35 194	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	0.25 204	0.52 155	0.40 78	0.21 25	0.53 217	0.54 434	0.65 93	0.46 126	0.44 149	0.48 126	0.23 6	0.45 181	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	0.42 117	0.28 180	0.80 413	0.23 51	0.48 14	0.37 78	0.37 98	0.31 41	0.23 6	0.24 25	1.20 344	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 99	0.23 55	0.43 98	0.36 211	0.64 83	0.30 29	0.28 20	0.40 74	0.31 56	0.50 244	0.97 273	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 51	0.12 68	0.19 260	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 92	0.21 70	0.76 357	0.42 117	0.22 43	0.58 262	0.31 138	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	0.17 161	0.12 21

gasm-f	0.34 92	0.22 103	0.42 70	0.43 133	0.31 258	0.39 64	0.44 338	0.74 139	0.33 52	0.34 68	0.64 199	0.32 65	0.46 189	0.55 102	0.28 87	0.21 365	0.12 101	0.17 153	0.12 68	0.18 208	0.14 130

Zero-FE251	0.34 92	0.23 138	0.51 145	0.45 185	0.29 204	0.58 262	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	0.18 233	0.14 270	0.17 153	0.12 68	0.14 43	0.13 71

1w_stereo	0.34 92	0.20 41	0.42 70	0.43 133	0.26 123	0.47 135	0.54 434	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	0.45 185	0.35 333	0.27 19	0.29 116	0.53 30	0.51 155	0.44 149	0.61 187	0.26 24	0.25 28	1.19 342	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 64	0.36 349	0.34 39	0.27 97	0.66 101	0.43 108	0.47 169	0.40 74	0.22 4	0.23 23	1.33 379	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	0.45 185	0.42 429	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	0.17 182	0.12 101	0.15 51	0.11 13	0.15 80	0.13 71

LG-Stereo	0.34 92	0.25 204	0.78 375	0.47 217	0.26 123	0.37 55	0.30 126	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	0.13 203	0.20 280	0.18 302	0.18 208	0.12 21

S2M2_L	0.34 92	0.28 294	0.45 96	0.40 78	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	0.25 470	0.22 514	0.20 280	0.22 438	0.25 437	0.22 403
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	0.50 283	0.36 349	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	0.20 330	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	0.47 217	0.27 153	0.26 13	0.29 116	0.69 115	0.63 203	0.32 52	0.42 83	0.45 156	0.31 75	0.45 50	0.34 190	0.17 182	0.15 334	0.19 228	0.15 202	0.18 208	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 104	0.20 41	0.79 378	0.42 117	0.21 25	0.50 178	0.30 126	0.65 93	0.31 33	0.33 58	0.40 74	0.31 56	0.51 256	1.00 289	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	0.43 133	0.21 25	0.33 37	0.36 211	0.65 93	0.32 43	0.32 52	0.40 74	0.31 56	0.59 317	0.91 248	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 102	0.12 68	0.18 208	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 104	0.22 103	0.87 418	0.47 217	0.23 55	0.66 330	0.24 66	0.63 76	0.40 92	0.38 113	0.42 83	0.40 127	0.53 271	0.40 28	0.29 99	0.16 123	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.19 260	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 104	0.23 138	0.50 135	0.45 185	0.25 105	0.54 229	0.36 211	0.68 112	0.49 137	0.35 78	0.42 83	0.32 65	0.62 338	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	0.48 249	0.27 153	0.75 378	0.38 246	0.63 76	0.43 108	0.37 98	0.50 139	0.35 93	0.50 244	0.43 41	0.30 118	0.15 83	0.11 38	0.17 153	0.13 129	0.16 116	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 104	0.20 41	0.50 135	0.42 117	0.37 369	0.58 262	0.30 126	0.68 112	0.42 103	0.37 98	0.53 157	0.47 167	0.60 321	0.39 21	0.34 190	0.15 83	0.10 9	0.17 153	0.13 129	0.16 116	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 104	0.22 103	0.53 165	0.41 99	0.36 349	0.48 145	0.42 301	0.63 76	0.57 181	0.54 213	0.64 199	0.32 65	0.26 38	0.41 32	0.31 145	0.17 182	0.12 101	0.19 228	0.15 202	0.14 43	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 104	0.22 103	0.54 177	0.42 117	0.35 333	0.46 120	0.40 278	0.62 69	0.54 173	0.56 224	0.67 214	0.36 96	0.27 48	0.49 80	0.28 87	0.16 123	0.11 38	0.19 228	0.15 202	0.14 43	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 104	0.22 103	0.54 177	0.41 99	0.37 369	0.49 162	0.41 295	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	0.19 228	0.14 171	0.15 80	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 104	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 199	0.48 388	0.96 251	0.37 78	0.42 136	0.43 95	0.52 201	0.49 232	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	0.42 117	0.35 333	0.50 178	0.45 358	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	0.19 228	0.14 171	0.14 43	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 104	0.22 103	0.49 124	0.40 78	0.43 440	0.82 424	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	0.17 182	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	0.43 133	0.27 153	0.57 259	0.44 338	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 99	0.37 369	0.48 145	0.42 301	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	0.19 228	0.15 202	0.14 43	0.13 71

test_for_model	0.35 104	0.22 103	0.53 165	0.41 99	0.36 349	0.48 145	0.42 301	0.63 76	0.57 181	0.54 213	0.64 199	0.32 65	0.26 38	0.41 32	0.31 145	0.17 182	0.12 101	0.19 228	0.15 202	0.14 43	0.13 71

testlalala	0.35 104	0.22 103	0.55 192	0.41 99	0.37 369	0.48 145	0.42 301	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	0.19 228	0.15 202	0.14 43	0.13 71

TS12	0.36 120	0.20 41	0.40 52	0.43 133	0.20 17	0.58 262	0.31 138	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	0.46 201	0.22 43	0.46 120	0.33 167	0.66 101	0.61 197	0.39 124	0.48 126	0.29 42	0.64 348	0.41 32	0.29 99	0.15 83	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.21 354	0.14 130

Foundation-i1b	0.36 120	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 217	0.49 400	1.00 264	0.35 68	0.47 169	0.43 95	0.56 234	0.53 271	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	0.45 185	0.36 349	0.43 98	0.32 154	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	0.19 228	0.17 278	0.16 116	0.13 71

zero-FE	0.36 120	0.22 103	0.47 111	0.45 185	0.43 440	0.30 26	0.24 66	0.61 66	0.33 52	0.33 58	0.41 81	0.37 109	0.50 244	0.64 139	0.32 157	0.22 396	0.11 38	0.18 202	0.12 68	0.83 646	0.16 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 120	0.23 138	0.54 177	0.50 283	0.28 180	0.36 52	0.22 38	1.02 273	0.39 88	0.42 136	0.64 199	0.36 96	0.51 256	0.39 21	0.29 99	0.18 233	0.12 101	0.17 153	0.13 129	0.18 208	0.18 275

AIO_rvc	0.36 120	0.23 138	0.49 124	0.43 133	0.27 153	0.59 273	0.38 246	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 78	0.22 43	0.54 229	0.47 375	0.82 183	0.43 108	0.36 87	0.43 95	0.50 189	0.42 154	0.64 139	0.29 99	0.17 182	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.15 80	0.14 130

MaDis-Stereo	0.36 120	0.25 204	0.58 222	0.44 167	0.34 326	0.30 26	0.30 126	0.72 127	0.50 144	0.37 98	0.36 58	0.58 246	0.49 232	0.52 91	0.36 213	0.19 287	0.16 372	0.19 228	0.15 202	0.18 208	0.14 130

UniTT-Stereo	0.36 120	0.23 138	0.59 228	0.48 249	0.36 349	0.40 72	0.32 154	0.53 30	0.49 137	0.54 213	0.55 170	0.36 96	0.31 75	0.58 114	0.51 355	0.20 330	0.15 334	0.17 153	0.15 202	0.19 260	0.15 175

Foundation-i1a	0.37 130	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 199	0.47 375	1.01 271	0.42 103	0.51 202	0.44 104	0.57 239	0.57 305	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	0.48 249	0.42 429	0.31 30	0.24 66	0.53 30	0.33 52	0.33 58	0.40 74	0.37 109	0.48 215	0.91 248	0.32 157	0.23 423	0.11 38	0.18 202	0.12 68	0.86 648	0.16 216

IGEV-RUCA	0.37 130	0.23 138	0.48 116	0.49 271	0.36 349	0.60 280	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	0.24 442	0.13 203	0.16 102	0.12 68	0.20 309	0.19 321

Pointernet	0.37 130	0.20 41	0.57 214	0.43 133	0.28 180	0.51 199	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	0.17 182	0.13 203	0.14 16	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 130	0.25 204	0.51 145	0.47 217	0.23 55	0.45 113	0.39 263	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	0.17 153	0.13 129	0.16 116	0.13 71

AEACV	0.37 130	0.24 164	0.52 155	0.47 217	0.51 497	0.37 55	0.38 246	0.65 93	0.53 169	0.42 136	0.56 174	0.46 160	0.60 321	0.53 93	0.30 118	0.16 123	0.13 203	0.18 202	0.15 202	0.17 161	0.14 130

EGLCR-Stereo	0.37 130	0.22 103	0.51 145	0.43 133	0.26 123	0.44 109	0.22 38	0.99 260	0.48 134	0.42 136	0.42 83	0.67 286	0.29 57	0.86 235	0.33 175	0.17 182	0.12 101	0.19 228	0.17 278	0.17 161	0.15 175

DF	0.38 137	0.22 103	0.60 231	0.46 201	0.26 123	0.46 120	0.31 138	0.84 194	0.47 130	0.43 143	0.66 207	0.58 246	0.31 75	0.79 205	0.30 118	0.18 233	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	0.34 182	0.70 120	0.86 290	0.43 143	0.69 222	0.60 257	0.33 93	0.73 178	0.35 201	0.17 182	0.14 270	0.15 51	0.12 68	0.17 161	0.17 248

BStereo	0.38 137	0.25 204	1.42 573	0.42 117	0.28 180	0.55 244	0.39 263	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	0.14 270	0.15 51	0.19 327	0.15 80	0.16 216

MSCF	0.38 137	0.25 204	0.52 155	0.47 217	0.25 105	0.62 296	0.37 238	0.81 175	0.47 130	0.50 195	0.71 230	0.32 65	0.65 356	0.54 96	0.28 87	0.19 287	0.12 101	0.17 153	0.14 171	0.17 161	0.14 130

castereo++	0.38 137	0.23 138	0.41 60	0.43 133	0.31 258	0.97 479	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	0.17 182	0.11 38	0.17 153	0.12 68	0.14 43	0.14 130

fffft	0.38 137	0.23 138	0.51 145	0.44 167	0.32 280	0.43 98	0.48 388	0.76 145	0.36 71	0.44 149	0.34 51	0.38 118	0.31 75	1.31 370	0.32 157	0.14 53	0.11 38	0.19 228	0.15 202	0.16 116	0.16 216
1: 1. 1
RSM++	0.38 137	0.24 164	0.51 145	0.47 217	0.26 123	0.50 178	0.41 295	0.79 159	0.45 120	0.37 98	0.45 110	0.60 257	0.35 112	1.02 293	0.30 118	0.15 83	0.13 203	0.17 153	0.14 171	0.18 208	0.13 71

DNS	0.39 144	0.27 267	0.57 214	0.47 217	0.28 180	0.49 162	0.25 73	0.90 218	0.50 144	0.59 237	0.55 170	0.66 282	0.39 136	0.43 41	0.27 70	0.23 423	0.14 270	0.15 51	0.14 171	0.21 354	0.20 359

aanet-new	0.39 144	0.25 204	0.54 177	0.47 217	0.37 369	0.74 372	0.28 104	0.62 69	0.34 61	0.37 98	0.50 139	0.36 96	0.74 382	0.98 276	0.30 118	0.17 182	0.11 38	0.17 153	0.13 129	0.19 260	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 144	0.52 559	1.32 557	0.44 167	0.38 391	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	0.13 203	0.16 102	0.13 129	0.15 80	0.14 130

Selective-IGEV-i32	0.39 144	0.24 164	0.50 135	0.44 167	0.25 105	0.46 120	0.33 167	1.25 382	0.40 92	0.35 78	0.45 110	0.52 201	0.30 66	1.07 309	0.30 118	0.14 53	0.12 101	0.17 153	0.13 129	0.16 116	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 144	0.26 234	0.61 236	0.59 451	0.33 304	0.62 296	0.36 211	0.62 69	0.40 92	0.45 157	0.36 58	0.45 156	0.37 127	0.53 93	0.48 333	0.24 442	0.18 430	0.28 506	0.33 588	0.21 354	0.19 321

water-stereo	0.39 144	0.20 41	0.48 116	0.44 167	0.27 153	0.50 178	0.26 87	0.92 223	0.51 155	0.53 207	0.78 250	0.55 221	0.49 232	0.42 39	0.42 277	0.16 123	0.15 334	0.17 153	0.15 202	0.16 116	0.15 175

SMoEStereo_RVC	0.39 144	0.25 204	0.50 135	0.45 185	0.30 228	0.61 286	0.36 211	0.72 127	0.45 120	0.46 164	0.43 95	0.42 138	0.35 112	1.39 405	0.29 99	0.15 83	0.12 101	0.20 280	0.15 202	0.16 116	0.15 175

ours_stereo	0.39 144	0.28 294	0.51 145	0.46 201	0.30 228	0.40 72	0.44 338	0.73 133	0.56 179	0.35 78	0.56 174	0.46 160	0.33 93	1.11 321	0.32 157	0.16 123	0.13 203	0.19 228	0.15 202	0.19 260	0.14 130

GCAP-BAT	0.39 144	0.22 103	0.65 259	0.43 133	0.35 333	0.34 39	0.37 238	0.83 188	0.67 227	0.48 178	0.56 174	0.55 221	0.38 132	0.74 187	0.31 145	0.17 182	0.13 203	0.18 202	0.14 171	0.15 80	0.15 175

RSM	0.39 144	0.24 164	0.49 124	0.46 201	0.26 123	0.47 135	0.40 278	0.92 223	0.44 116	0.41 129	0.42 83	0.65 278	0.33 93	1.07 309	0.29 99	0.15 83	0.12 101	0.17 153	0.13 129	0.17 161	0.13 71

trnet	0.39 144	0.21 70	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 217	0.29 116	0.78 152	1.12 422	0.59 237	0.71 230	0.53 208	0.42 154	0.54 96	0.34 190	0.18 233	0.13 203	0.15 51	0.10 2	0.14 43	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot	0.39 144	0.22 103	0.65 259	0.43 133	0.35 333	0.34 39	0.37 238	0.83 188	0.67 227	0.48 178	0.56 174	0.55 221	0.38 132	0.74 187	0.31 145	0.17 182	0.13 203	0.18 202	0.14 171	0.15 80	0.15 175

Selective-IGEV	0.39 144	0.24 164	0.50 135	0.44 167	0.25 105	0.46 120	0.33 167	1.25 382	0.40 92	0.35 78	0.45 110	0.52 201	0.30 66	1.07 309	0.30 118	0.14 53	0.12 101	0.17 153	0.13 129	0.16 116	0.13 71

GLC_STEREO	0.39 144	0.25 204	0.41 60	0.54 372	0.23 55	0.48 145	0.30 126	0.73 133	0.58 185	0.52 206	0.73 236	0.51 193	0.31 75	0.64 139	0.42 277	0.17 182	0.20 468	0.23 396	0.19 327	0.21 354	0.17 248

CREStereo	0.39 144	0.21 70	0.38 32	0.34 5	0.22 43	0.53 217	0.29 116	0.77 149	1.11 418	0.58 229	0.71 230	0.51 193	0.41 146	0.54 96	0.34 190	0.18 233	0.13 203	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	0.42 117	0.32 280	0.54 229	0.48 388	1.18 349	0.52 162	0.54 213	0.54 169	0.58 246	0.49 232	0.65 150	0.32 157	0.16 123	0.13 203	0.15 51	0.14 171	0.14 43	0.13 71

GASTEREO	0.40 159	0.25 204	0.51 145	0.48 249	0.25 105	0.65 321	0.36 211	0.81 175	0.49 137	0.51 202	0.82 263	0.30 52	0.66 359	0.62 135	0.28 87	0.19 287	0.12 101	0.16 102	0.14 171	0.16 116	0.14 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 159	0.67 604	0.42 70	0.64 507	0.29 204	0.48 145	0.25 73	0.85 196	0.44 116	0.38 113	0.36 58	0.30 52	0.70 370	1.15 331	0.29 99	0.16 123	0.11 38	0.16 102	0.11 13	0.18 208	0.12 21

mms	0.40 159	0.27 267	0.52 155	0.46 201	0.32 280	0.43 98	0.46 367	0.70 120	0.46 126	0.35 78	0.58 182	0.44 148	0.30 66	1.36 391	0.33 175	0.16 123	0.13 203	0.18 202	0.15 202	0.19 260	0.15 175

MoCha-V2	0.40 159	0.20 41	0.49 124	0.50 283	0.21 25	0.44 109	0.33 167	0.93 232	0.53 169	0.53 207	0.53 157	0.42 138	0.58 316	1.09 315	0.27 70	0.14 53	0.12 101	0.15 51	0.12 68	0.17 161	0.15 175

IGEV++	0.40 159	0.22 103	0.51 145	0.52 336	0.29 204	0.45 113	0.25 73	1.65 483	0.46 126	0.37 98	0.57 179	0.46 160	0.45 181	0.50 86	0.38 237	0.19 287	0.12 101	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.15 175

GCAP-Stereo	0.40 159	0.28 294	0.68 279	0.47 217	0.25 105	0.53 217	0.32 154	0.82 183	0.58 185	0.65 256	0.69 222	0.58 246	0.42 154	0.47 71	0.29 99	0.17 182	0.14 270	0.17 153	0.13 129	0.17 161	0.14 130

LoS	0.40 159	0.21 70	0.44 81	0.37 32	0.22 43	0.50 178	0.40 278	1.00 264	0.94 323	0.48 178	0.66 207	0.48 174	0.40 142	0.60 128	0.37 225	0.18 233	0.14 270	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	0.31 387	0.73 326	0.58 437	0.27 153	0.26 13	0.33 167	0.95 243	0.81 276	0.42 136	0.47 119	0.65 278	0.47 201	0.39 21	0.34 190	0.18 233	0.15 334	0.16 102	0.14 171	0.19 260	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 78	0.28 180	0.46 120	0.28 104	0.78 152	0.37 78	0.34 68	0.51 145	0.39 121	0.48 215	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 161	1.46 670

Replicate-Monster	0.41 168	0.26 234	2.03 624	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	0.28 498

depthmonostereo	0.41 168	0.23 138	0.53 165	0.47 217	0.23 55	0.61 286	0.35 194	1.00 264	0.76 260	0.48 178	0.65 206	0.47 167	0.49 232	0.67 157	0.37 225	0.16 123	0.15 334	0.16 102	0.14 171	0.16 116	0.15 175

castereo	0.41 168	0.22 103	0.46 108	0.44 167	0.30 228	0.61 286	0.56 460	0.97 254	0.80 273	0.38 113	0.69 222	0.45 156	0.69 365	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 78	0.28 180	0.46 120	0.28 104	0.78 152	0.37 78	0.34 68	0.51 145	0.39 121	0.48 215	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 102	0.12 68	0.17 161	1.46 670

CASnet	0.41 168	0.25 204	0.48 116	0.50 283	0.20 17	0.50 178	0.36 211	0.81 175	0.80 273	0.83 298	0.68 217	0.48 174	0.31 75	0.54 96	0.32 157	0.18 233	0.12 101	0.27 491	0.22 438	0.23 409	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	0.47 217	0.41 423	0.58 262	0.32 154	0.81 175	0.84 287	0.45 157	0.52 150	0.77 314	0.35 112	0.64 139	0.33 175	0.24 442	0.17 405	0.19 228	0.16 248	0.20 309	0.21 382

fffy	0.42 174	0.27 267	0.57 214	0.46 201	0.29 204	0.48 145	0.35 194	0.91 220	0.55 176	0.40 126	0.58 182	0.55 221	0.41 146	1.26 358	0.36 213	0.15 83	0.13 203	0.19 228	0.16 248	0.18 208	0.14 130

WCG-NET	0.42 174	0.21 70	0.54 177	0.40 78	0.25 105	0.47 135	0.32 154	0.73 133	1.15 450	0.76 273	0.73 236	0.58 246	0.45 181	0.60 128	0.34 190	0.15 83	0.11 38	0.16 102	0.14 171	0.15 80	0.13 71

Occ-G	0.42 174	0.21 70	0.48 116	0.41 99	0.26 123	0.42 89	0.62 495	0.77 149	0.49 137	0.43 143	0.66 207	1.02 423	0.46 189	0.78 200	0.41 266	0.16 123	0.13 203	0.18 202	0.13 129	0.16 116	0.16 216

MGS-Stereo	0.42 174	0.26 234	0.58 222	0.44 167	0.28 180	0.50 178	0.34 182	0.57 50	0.83 283	0.46 164	1.31 463	0.52 201	0.33 93	0.65 150	0.36 213	0.19 287	0.16 372	0.18 202	0.15 202	0.17 161	0.16 216

LoS_RVC	0.42 174	0.26 234	0.40 52	0.44 167	0.82 622	0.51 199	0.44 338	0.64 83	0.41 98	0.44 149	0.78 250	0.44 148	0.47 201	0.56 105	0.36 213	0.13 26	0.12 101	0.14 16	0.10 2	0.13 7	0.84 652

test_xeample3	0.42 174	0.28 294	0.69 291	0.43 133	0.33 304	0.56 254	0.38 246	0.79 159	0.45 120	0.53 207	0.46 115	0.44 148	0.44 174	1.38 398	0.31 145	0.18 233	0.14 270	0.19 228	0.15 202	0.17 161	0.16 216

PSi22	0.43 181	0.25 204	0.45 96	0.45 185	0.24 78	0.46 120	0.22 38	0.63 76	0.99 351	0.45 157	0.64 199	0.80 324	0.52 263	1.44 418	0.30 118	0.14 53	0.12 101	0.14 16	0.11 13	0.19 260	0.15 175

DA	0.43 181	0.23 138	0.49 124	0.50 283	0.25 105	1.08 505	0.44 338	1.18 349	0.58 185	0.46 164	0.64 199	0.54 214	0.47 201	0.46 60	0.32 157	0.19 287	0.13 203	0.19 228	0.13 129	0.18 208	0.14 130

GGEV	0.43 181	0.23 138	0.49 124	0.50 283	0.25 105	1.08 505	0.44 338	1.18 349	0.58 185	0.46 164	0.64 199	0.54 214	0.47 201	0.46 60	0.32 157	0.19 287	0.13 203	0.19 228	0.13 129	0.18 208	0.14 130

DilatedVolume-Stereo	0.43 181	0.21 70	0.55 192	0.43 133	0.32 280	0.72 362	0.29 116	0.80 168	0.51 155	0.77 278	0.73 236	0.48 174	0.40 142	1.13 328	0.39 248	0.15 83	0.14 270	0.15 51	0.14 171	0.16 116	0.14 130

MM-Stereo_test2	0.43 181	0.24 164	0.67 275	0.51 315	0.32 280	0.55 244	0.45 358	0.97 254	0.77 264	0.59 237	0.51 145	0.49 183	0.42 154	0.80 208	0.30 118	0.15 83	0.13 203	0.18 202	0.14 171	0.19 260	0.14 130

SCV_C0	0.43 181	0.26 234	0.65 259	0.43 133	0.29 204	0.47 135	0.31 138	1.34 398	0.73 249	0.38 113	0.49 136	0.54 214	0.29 57	1.24 354	0.30 118	0.17 182	0.13 203	0.16 102	0.13 129	0.20 309	0.15 175

ff7	0.43 181	0.27 267	0.56 201	0.44 167	0.33 304	0.50 178	0.42 301	0.87 200	0.50 144	0.49 186	0.53 157	0.44 148	0.48 215	1.38 398	0.33 175	0.17 182	0.12 101	0.21 319	0.15 202	0.18 208	0.18 275

ffff	0.43 181	0.27 267	0.56 201	0.44 167	0.33 304	0.50 178	0.42 301	0.87 200	0.50 144	0.49 186	0.53 157	0.44 148	0.48 215	1.38 398	0.33 175	0.17 182	0.12 101	0.21 319	0.15 202	0.18 208	0.18 275

11t	0.43 181	0.27 267	0.56 201	0.44 167	0.33 304	0.50 178	0.42 301	0.87 200	0.50 144	0.49 186	0.53 157	0.44 148	0.48 215	1.38 398	0.33 175	0.17 182	0.12 101	0.21 319	0.15 202	0.18 208	0.18 275

anonymousdsp	0.43 181	0.27 267	0.53 165	0.44 167	0.32 280	0.50 178	0.42 301	0.89 210	0.51 155	0.49 186	0.53 157	0.47 167	0.47 201	1.33 379	0.33 175	0.17 182	0.12 101	0.21 319	0.15 202	0.18 208	0.18 275

ProNet	0.43 181	0.28 294	0.58 222	0.43 133	0.30 228	0.56 254	0.52 420	1.00 264	0.58 185	0.44 149	0.49 136	0.43 142	0.43 163	1.28 363	0.36 213	0.15 83	0.13 203	0.19 228	0.16 248	0.17 161	0.16 216

MC-Stereo	0.43 181	0.23 138	0.48 116	0.51 315	0.28 180	0.39 64	0.32 154	0.88 209	0.68 233	0.60 241	0.84 267	0.56 234	0.61 332	1.03 294	0.31 145	0.17 182	0.11 38	0.17 153	0.15 202	0.16 116	0.13 71

ccc-4	0.43 181	0.27 267	0.56 201	0.44 167	0.33 304	0.50 178	0.42 301	0.87 200	0.50 144	0.49 186	0.53 157	0.44 148	0.48 215	1.38 398	0.33 175	0.17 182	0.12 101	0.21 319	0.15 202	0.18 208	0.18 275

IGEV-Stereo	0.43 181	0.27 267	0.54 177	0.45 185	0.32 280	0.50 178	0.42 301	0.90 218	0.51 155	0.49 186	0.53 157	0.47 167	0.47 201	1.32 374	0.33 175	0.17 182	0.12 101	0.21 319	0.15 202	0.18 208	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	1.50 672	1.55 594	0.37 32	0.33 304	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	0.13 203	0.15 51	0.12 68	0.15 80	0.18 275

Reg-Stereo(zero)	0.44 195	0.22 103	0.45 96	0.43 133	0.23 55	0.38 59	0.25 73	0.76 145	1.08 400	0.90 314	0.78 250	0.90 372	0.47 201	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	0.34 451	0.73 326	0.51 315	0.41 423	0.50 178	0.40 278	0.81 175	0.57 181	0.58 229	0.56 174	0.53 208	0.43 163	0.66 153	0.40 256	0.26 493	0.21 492	0.22 355	0.20 363	0.26 450	0.18 275

rvit_stereo_0081	0.44 195	0.33 426	0.64 252	0.54 372	0.35 333	0.41 79	0.44 338	0.66 101	0.95 325	0.48 178	0.52 150	0.50 189	0.46 189	0.82 218	0.44 290	0.25 470	0.20 468	0.22 355	0.19 327	0.25 437	0.17 248

rvit_stereo_0082	0.44 195	0.33 426	0.64 252	0.54 372	0.35 333	0.41 79	0.44 338	0.66 101	0.95 325	0.48 178	0.52 150	0.50 189	0.46 189	0.82 218	0.44 290	0.25 470	0.20 468	0.22 355	0.19 327	0.25 437	0.17 248

rvit_stereo_0080	0.44 195	0.32 403	0.71 308	0.47 217	0.36 349	0.42 89	0.55 452	0.82 183	0.68 233	0.50 195	0.60 185	0.55 221	0.47 201	0.59 116	0.44 290	0.26 493	0.21 492	0.20 280	0.20 363	0.31 513	0.19 321

whm_eth	0.44 195	0.32 403	0.71 308	0.47 217	0.36 349	0.42 89	0.55 452	0.82 183	0.68 233	0.50 195	0.60 185	0.55 221	0.47 201	0.59 116	0.44 290	0.26 493	0.21 492	0.20 280	0.20 363	0.31 513	0.19 321

CroCo-Stereo Lap2	0.44 195	0.34 451	0.77 365	0.61 478	0.79 613	0.28 20	0.35 194	0.75 142	0.71 243	0.38 113	0.50 139	0.72 302	0.55 286	0.57 110	0.47 328	0.17 182	0.18 430	0.19 228	0.16 248	0.21 354	0.20 359

TANstereo	0.44 195	0.21 70	0.44 81	0.41 99	0.21 25	0.65 321	0.26 87	0.79 159	0.83 283	0.93 321	0.98 311	0.51 193	0.46 189	0.54 96	0.35 201	0.18 233	0.24 536	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.26 475

RT-Monster	0.45 204	0.23 138	0.47 111	0.44 167	0.40 413	0.51 199	0.25 73	0.87 200	1.01 360	0.87 310	0.86 274	0.68 288	0.41 146	0.67 157	0.40 256	0.16 123	0.14 270	0.15 51	0.13 129	0.14 43	0.17 248

Wave_Phase_stereo	0.45 204	0.25 204	1.42 573	0.42 117	0.28 180	1.78 607	0.39 263	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	0.14 270	0.15 51	0.19 327	0.15 80	0.16 216

HART	0.45 204	0.22 103	0.54 177	0.50 283	0.26 123	0.41 79	0.29 116	1.03 278	0.50 144	0.58 229	1.45 515	0.61 262	0.35 112	1.08 314	0.30 118	0.15 83	0.13 203	0.19 228	0.14 171	0.19 260	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 204	1.43 666	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	1.27 361	0.22 1	0.21 365	0.11 38	0.14 16	0.10 2	2.37 676	0.11 3

tt45	0.45 204	0.23 138	0.46 108	0.45 185	0.33 304	0.79 404	0.32 154	0.78 152	0.41 98	0.51 202	0.44 104	0.49 183	0.37 127	2.14 521	0.34 190	0.16 123	0.13 203	0.19 228	0.16 248	0.17 161	0.18 275

IGEV-Stereo+	0.45 204	0.21 70	0.43 76	0.41 99	0.39 402	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 71	0.26 13	0.25 12	0.31 56	0.41 146	1.43 414	0.30 118	0.17 182	0.12 101	0.15 51	0.11 13	1.16 661	1.70 676

WCG-NET（raft）	0.45 204	0.21 70	0.55 192	0.40 78	0.24 78	0.50 178	0.36 211	0.73 133	1.09 408	0.71 266	0.76 245	0.92 383	0.51 256	0.84 225	0.34 190	0.16 123	0.12 101	0.15 51	0.14 171	0.14 43	0.14 130

MIF-Stereo (partial)	0.45 204	0.25 204	0.70 297	0.50 283	0.52 510	0.35 47	0.26 87	0.91 220	0.59 194	0.45 157	0.71 230	0.51 193	0.51 256	1.11 321	0.45 305	0.20 330	0.16 372	0.23 396	0.20 363	0.24 424	0.18 275

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 212	1.22 656	2.46 643	0.39 64	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	0.26 234	0.55 192	0.47 217	0.25 105	0.39 64	0.38 246	1.98 587	0.60 196	0.35 78	0.48 126	0.55 221	0.36 123	1.28 363	0.32 157	0.24 442	0.12 101	0.17 153	0.13 129	0.18 208	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 212	0.36 481	0.71 308	0.47 217	0.36 349	0.67 335	0.35 194	0.78 152	1.12 422	0.61 243	0.62 191	0.39 121	0.39 136	0.71 169	0.39 248	0.20 330	0.17 405	0.22 355	0.18 302	0.23 409	0.19 321

IGEVStereo-DCA	0.46 212	0.28 294	0.56 201	0.43 133	0.33 304	0.49 162	0.42 301	0.87 200	0.50 144	0.47 169	0.48 126	0.48 174	0.46 189	2.03 511	0.30 118	0.19 287	0.14 270	0.19 228	0.15 202	0.16 116	0.18 275

rrr	0.46 212	0.28 294	0.73 326	0.43 133	0.33 304	0.49 162	0.38 246	0.76 145	0.50 144	0.47 169	0.48 126	0.48 174	0.46 189	2.03 511	0.30 118	0.19 287	0.14 270	0.19 228	0.15 202	0.16 116	0.16 216

plain	0.46 212	0.27 267	1.01 481	0.50 283	0.40 413	0.35 47	0.37 238	0.87 200	0.56 179	0.43 143	0.76 245	0.42 138	0.40 142	1.13 328	0.45 305	0.21 365	0.15 334	0.24 416	0.19 327	0.24 424	0.16 216

XX-TBD	0.46 212	0.70 611	0.35 7	0.79 600	0.25 105	0.58 262	0.26 87	0.69 115	1.27 519	0.76 273	1.00 317	0.45 156	0.33 93	0.47 71	0.37 225	0.19 287	0.15 334	0.15 51	0.11 13	0.17 161	0.14 130

PMTNet	0.46 212	0.21 70	0.38 32	0.37 32	0.23 55	0.71 359	0.27 97	0.74 139	1.04 375	0.64 252	0.70 227	0.55 221	0.47 201	0.86 235	0.35 201	1.00 662	0.13 203	0.15 51	0.10 2	0.15 80	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 220	0.33 426	0.81 385	0.56 413	0.36 349	0.50 178	0.44 338	0.68 112	0.95 325	0.49 186	0.57 179	0.55 221	0.49 232	0.88 240	0.46 320	0.25 470	0.25 545	0.24 416	0.20 363	0.24 424	0.17 248

rvit_stereo_ft	0.47 220	0.35 471	0.87 418	0.67 539	0.42 429	0.40 72	0.59 484	0.81 175	0.74 250	0.46 164	0.55 170	0.57 239	0.49 232	0.65 150	0.50 349	0.25 470	0.17 405	0.22 355	0.22 438	0.24 424	0.17 248

RAFT-Stereo-weight	0.47 220	0.24 164	0.53 165	0.48 249	0.27 153	0.60 280	0.35 194	1.02 273	1.07 393	0.99 342	0.78 250	0.76 312	0.28 53	0.76 190	0.36 213	0.16 123	0.12 101	0.17 153	0.15 202	0.16 116	0.15 175

CAS++	0.47 220	0.31 387	0.56 201	0.47 217	0.32 280	0.42 89	0.28 104	1.76 518	0.72 245	0.71 266	0.72 234	0.37 109	0.28 53	0.69 161	0.33 175	0.27 509	0.22 514	0.26 475	0.21 409	0.29 494	0.19 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 220	0.26 234	0.64 252	0.50 283	0.29 204	0.53 217	0.33 167	1.05 292	0.77 264	0.84 301	1.00 317	0.55 221	0.37 127	0.81 214	0.40 256	0.17 182	0.12 101	0.22 355	0.20 363	0.19 260	0.15 175

CREStereo++_RVC	0.47 220	0.21 70	0.38 32	0.45 185	0.38 391	0.45 113	0.25 73	0.75 142	1.29 529	0.80 287	1.21 423	0.47 167	0.37 127	0.53 93	0.44 290	0.16 123	0.11 38	0.15 51	0.80 663	0.18 208	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	0.26 234	0.52 155	0.49 271	0.55 523	0.45 113	0.42 301	1.45 427	0.81 276	0.79 284	1.14 390	0.57 239	0.32 85	0.58 114	0.36 213	0.17 182	0.12 101	0.17 153	0.14 171	0.18 208	0.15 175

WQFJA1	0.48 226	0.27 267	0.53 165	0.46 201	0.85 627	0.79 404	0.39 263	1.11 324	0.75 251	0.50 195	0.52 150	0.53 208	0.50 244	0.71 169	0.65 424	0.17 182	0.21 492	0.19 228	0.16 248	0.19 260	0.16 216

NLMM	0.48 226	0.27 267	0.53 165	0.46 201	0.85 627	0.79 404	0.39 263	1.12 328	0.75 251	0.50 195	0.52 150	0.53 208	0.50 244	0.72 173	0.65 424	0.17 182	0.21 492	0.19 228	0.16 248	0.19 260	0.16 216

xyz-stereo-finetune	0.48 226	0.25 204	0.54 177	0.42 117	0.23 55	0.80 413	0.42 301	0.80 168	0.80 273	0.61 243	0.62 191	0.54 214	0.43 163	1.70 471	0.58 395	0.15 83	0.15 334	0.19 228	0.15 202	0.16 116	0.15 175

999	0.48 226	0.22 103	0.49 124	0.48 249	0.34 326	0.75 378	0.31 138	0.85 196	0.55 176	0.37 98	0.48 126	0.50 189	0.36 123	2.45 548	0.39 248	0.16 123	0.13 203	0.18 202	0.15 202	0.16 116	0.19 321

model_zeroshot	0.48 226	0.29 329	0.86 406	0.51 315	0.36 349	0.69 348	0.37 238	1.12 328	0.62 200	0.85 306	0.84 267	0.66 282	0.37 127	0.73 178	0.34 190	0.20 330	0.16 372	0.19 228	0.16 248	0.17 161	0.16 216

MyStereo07	0.48 226	0.29 329	0.50 135	0.55 397	0.45 456	0.59 273	0.79 547	1.05 292	0.51 155	0.48 178	0.53 157	0.43 142	0.55 286	1.30 369	0.34 190	0.17 182	0.16 372	0.24 416	0.20 363	0.23 409	0.20 359

4D-IteraStereo	0.48 226	0.24 164	0.76 357	0.50 283	0.44 449	0.66 330	0.31 138	0.87 200	1.02 365	1.03 361	0.72 234	0.78 318	0.32 85	0.64 139	0.37 225	0.17 182	0.11 38	0.23 396	0.19 327	0.19 260	0.13 71

CES	0.48 226	0.20 41	0.37 16	0.39 64	1.39 669	0.55 244	0.35 194	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	0.13 203	0.15 51	0.10 2	0.19 260	1.46 670

NLSM1	0.49 235	0.25 204	0.55 192	0.48 249	1.08 650	0.83 430	0.31 138	0.83 188	0.66 225	0.51 202	0.76 245	0.47 167	0.48 215	0.98 276	0.55 381	0.18 233	0.19 448	0.21 319	0.18 302	0.20 309	0.15 175

FE-Mocha	0.49 235	0.30 351	0.87 418	0.48 249	0.36 349	0.45 113	0.22 38	1.58 465	0.49 137	1.00 347	1.09 362	0.74 305	0.41 146	0.55 102	0.30 118	0.18 233	0.12 101	0.21 319	0.20 363	0.17 161	0.15 175

MM-Stereo_test1	0.49 235	0.24 164	0.56 201	0.51 315	0.30 228	0.50 178	0.54 434	0.91 220	1.03 369	0.84 301	0.69 222	0.54 214	0.60 321	1.16 335	0.33 175	0.18 233	0.16 372	0.20 280	0.17 278	0.19 260	0.15 175

AE-Stereo	0.49 235	0.27 267	0.67 275	0.60 463	0.39 402	0.67 335	0.46 367	1.18 349	1.09 408	0.47 169	0.75 243	0.69 294	0.47 201	0.59 116	0.40 256	0.16 123	0.15 334	0.21 319	0.20 363	0.19 260	0.15 175

sCroCo_RVC	0.49 235	0.40 507	1.02 488	0.65 521	0.60 551	0.52 206	0.40 278	0.83 188	0.61 197	0.44 149	0.74 241	0.49 183	0.50 244	0.63 138	0.48 333	0.26 493	0.27 559	0.23 396	0.22 438	0.29 494	0.25 451

MM-Stereo_test3	0.50 240	0.24 164	0.54 177	0.54 372	0.74 595	0.49 162	0.53 428	1.09 315	1.05 381	0.62 248	0.95 298	0.61 262	0.42 154	0.77 193	0.38 237	0.20 330	0.17 405	0.20 280	0.16 248	0.18 208	0.18 275

RCA-Stereo	0.50 240	0.23 138	0.58 222	0.48 249	0.33 304	0.55 244	0.45 358	0.97 254	1.38 571	0.68 261	1.05 346	0.63 272	0.80 414	0.59 116	0.32 157	0.17 182	0.12 101	0.17 153	0.14 171	0.16 116	0.14 130

HLf8	0.51 242	0.25 204	0.96 462	0.40 78	0.33 304	0.62 296	0.36 211	1.17 342	1.07 393	0.61 243	0.83 264	0.56 234	0.44 174	0.99 283	0.46 320	0.20 330	0.13 203	0.17 153	0.14 171	0.19 260	0.21 382

WQFJX	0.51 242	0.27 267	0.52 155	0.46 201	0.87 633	0.75 378	0.39 263	1.29 390	0.77 264	0.53 207	0.52 150	0.55 221	0.55 286	0.95 264	0.60 406	0.17 182	0.19 448	0.19 228	0.16 248	0.19 260	0.18 275

knoymous	0.51 242	0.29 329	0.47 111	0.43 133	0.30 228	0.55 244	0.55 452	1.02 273	0.77 264	0.98 339	0.85 272	0.94 388	0.56 293	0.85 231	0.45 305	0.20 330	0.14 270	0.26 475	0.14 171	0.23 409	0.23 423

ManiGeoR	0.52 245	0.24 164	0.97 465	0.41 99	0.34 326	0.54 229	0.35 194	1.16 338	1.05 381	0.54 213	0.84 267	0.55 221	0.50 244	1.38 398	0.55 381	0.18 233	0.13 203	0.17 153	0.14 171	0.17 161	0.19 321

HLf10	0.52 245	0.24 164	0.97 465	0.41 99	0.34 326	0.54 229	0.35 194	1.16 338	1.05 381	0.54 213	0.84 267	0.55 221	0.50 244	1.38 398	0.55 381	0.18 233	0.13 203	0.17 153	0.14 171	0.17 161	0.19 321

Lsterematch	0.52 245	0.24 164	0.64 252	0.45 185	0.25 105	0.71 359	0.31 138	0.81 175	1.05 381	0.96 330	1.28 452	0.69 294	0.48 215	0.84 225	0.66 429	0.21 365	0.12 101	0.19 228	0.16 248	0.18 208	0.19 321

NLCSM	0.52 245	0.28 294	0.55 192	0.52 336	0.74 595	0.72 362	0.46 367	0.96 251	0.65 222	0.63 249	0.51 145	0.48 174	0.61 332	1.32 374	0.70 442	0.19 287	0.20 468	0.21 319	0.18 302	0.22 381	0.20 359

tg	0.52 245	0.24 164	0.61 236	0.49 271	0.30 228	0.90 449	0.29 116	1.07 307	0.83 283	0.83 298	1.02 330	0.62 269	0.43 163	1.35 386	0.41 266	0.17 182	0.12 101	0.22 355	0.20 363	0.17 161	0.15 175

11t1	0.52 245	0.28 294	0.68 279	0.51 315	0.28 180	0.83 430	0.39 263	1.22 371	0.63 203	0.84 301	0.74 241	0.68 288	0.68 361	0.91 248	0.57 391	0.21 365	0.18 430	0.19 228	0.16 248	0.20 309	0.21 382

LL-Strereo2	0.52 245	0.33 426	0.69 291	0.52 336	0.37 369	0.70 355	0.30 126	1.13 332	0.67 227	0.94 326	0.78 250	0.91 375	0.42 154	1.05 303	0.42 277	0.17 182	0.16 372	0.29 517	0.25 490	0.21 354	0.16 216

Selective-RAFT	0.52 245	0.28 294	0.79 378	0.55 397	0.27 153	0.91 453	0.33 167	0.80 168	0.88 299	0.58 229	0.63 194	0.81 329	0.77 396	1.29 367	0.48 333	0.19 287	0.14 270	0.17 153	0.15 202	0.19 260	0.17 248

HUI-Stereo	0.52 245	0.30 351	0.73 326	0.50 283	0.27 153	0.65 321	0.30 126	1.04 284	0.64 208	1.12 392	0.96 301	0.83 341	0.60 321	0.79 205	0.45 305	0.22 396	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.26 450	0.18 275

test-1	0.52 245	0.26 234	1.04 497	0.56 413	0.32 280	0.61 286	0.38 246	1.10 318	0.91 311	0.78 281	1.01 322	0.77 314	0.52 263	0.60 128	0.42 277	0.17 182	0.14 270	0.20 280	0.17 278	0.20 309	0.23 423

rafts_anoy	0.52 245	0.29 329	0.59 228	0.59 451	0.50 485	0.53 217	0.40 278	1.11 324	1.03 369	0.84 301	0.83 264	0.68 288	0.54 278	0.72 173	0.51 355	0.19 287	0.14 270	0.24 416	0.26 508	0.21 354	0.18 275

s12784h	0.52 245	0.20 41	0.38 32	0.41 99	0.19 10	0.96 475	0.34 182	1.17 342	1.25 508	0.81 292	0.90 288	0.63 272	0.50 244	1.45 419	0.42 277	0.14 53	0.12 101	0.17 153	0.11 13	0.18 208	0.11 3

raftrobust	0.52 245	0.25 204	0.56 201	0.65 521	0.52 510	0.49 162	0.34 182	0.98 258	0.91 311	1.30 499	0.87 280	0.63 272	0.81 418	0.78 200	0.41 266	0.19 287	0.15 334	0.16 102	0.14 171	0.15 80	0.16 216

Gwc-CoAtRS	0.52 245	0.24 164	0.68 279	0.48 249	0.29 204	0.64 305	0.25 73	1.16 338	1.08 400	1.01 353	1.00 317	1.12 459	0.56 293	0.69 161	0.37 225	0.16 123	0.13 203	0.17 153	0.15 202	0.15 80	0.15 175

HLF11	0.53 259	0.25 204	1.02 488	0.41 99	0.35 333	0.47 135	0.28 104	1.17 342	0.96 331	0.64 252	0.87 280	0.61 262	0.50 244	1.51 432	0.63 418	0.18 233	0.14 270	0.16 102	0.13 129	0.17 161	0.20 359

TestStereo_HL1	0.53 259	0.24 164	1.05 498	0.40 78	0.34 326	0.53 217	0.34 182	1.24 379	1.04 375	0.64 252	0.87 280	0.54 214	0.49 232	1.36 391	0.53 369	0.18 233	0.13 203	0.17 153	0.14 171	0.17 161	0.19 321

IGEV-FE	0.53 259	0.30 351	0.99 471	0.56 413	0.35 333	0.41 79	0.32 154	1.37 403	0.63 203	1.00 347	1.09 362	0.94 388	0.41 146	0.83 220	0.39 248	0.18 233	0.12 101	0.19 228	0.18 302	0.19 260	0.17 248

rvit_0105_6	0.53 259	0.37 488	0.98 470	0.65 521	0.38 391	0.51 199	0.51 409	0.77 149	1.20 484	0.54 213	0.55 170	0.65 278	0.53 271	0.94 261	0.44 290	0.32 553	0.32 596	0.28 506	0.24 476	0.28 483	0.21 382

IGEV_Zeroshot_test	0.53 259	0.30 351	0.99 471	0.56 413	0.35 333	0.41 79	0.32 154	1.37 403	0.63 203	1.00 347	1.09 362	0.95 397	0.41 146	0.83 220	0.39 248	0.18 233	0.12 101	0.19 228	0.18 302	0.19 260	0.17 248

EKT-Stereo	0.53 259	0.30 351	0.73 326	0.58 437	0.60 551	0.51 199	0.48 388	0.94 238	0.90 306	0.71 266	0.88 284	0.77 314	0.43 163	1.07 309	0.40 256	0.22 396	0.16 372	0.21 319	0.18 302	0.20 309	0.22 403

Any-RAFT	0.53 259	0.24 164	0.47 111	0.47 217	0.27 153	1.00 487	0.25 73	1.58 465	1.05 381	0.85 306	0.99 313	1.06 433	0.47 201	0.70 165	0.32 157	0.18 233	0.13 203	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.16 216

anonymousdsp2	0.53 259	0.27 267	0.74 343	0.48 249	0.29 204	0.76 386	0.47 375	1.61 474	0.82 282	0.77 278	0.77 248	0.75 308	0.47 201	1.03 294	0.40 256	0.18 233	0.13 203	0.18 202	0.13 129	0.19 260	0.18 275

fff	0.53 259	0.24 164	0.70 297	0.43 133	0.24 78	0.48 145	0.36 211	1.07 307	1.25 508	1.10 384	1.02 330	0.57 239	1.06 535	0.73 178	0.52 362	0.16 123	0.13 203	0.17 153	0.13 129	0.15 80	0.19 321

test_4	0.53 259	0.22 103	0.56 201	0.54 372	0.32 280	0.64 305	0.39 263	0.80 168	0.62 200	0.92 320	1.87 602	0.68 288	0.42 154	1.16 335	0.37 225	0.15 83	0.13 203	0.20 280	0.22 438	0.20 309	0.15 175

GMOStereo	0.53 259	0.26 234	0.65 259	0.50 283	0.29 204	0.52 206	0.43 324	0.89 210	0.96 331	1.41 549	1.14 390	0.85 351	0.56 293	0.59 116	0.38 237	0.16 123	0.14 270	0.24 416	0.21 409	0.20 309	0.15 175

error version	0.53 259	0.26 234	0.65 259	0.50 283	0.29 204	0.52 206	0.43 324	0.89 210	0.96 331	1.41 549	1.14 390	0.85 351	0.56 293	0.59 116	0.38 237	0.16 123	0.14 270	0.24 416	0.21 409	0.20 309	0.15 175

test-v	0.53 259	0.26 234	0.65 259	0.50 283	0.29 204	0.52 206	0.43 324	0.89 210	0.96 331	1.41 549	1.14 390	0.85 351	0.56 293	0.59 116	0.38 237	0.16 123	0.14 270	0.24 416	0.21 409	0.20 309	0.15 175

test-2	0.53 259	0.26 234	0.65 259	0.50 283	0.29 204	0.52 206	0.43 324	0.89 210	0.96 331	1.41 549	1.14 390	0.85 351	0.56 293	0.59 116	0.38 237	0.16 123	0.14 270	0.24 416	0.21 409	0.20 309	0.15 175

raft+_RVC	0.53 259	0.26 234	0.54 177	0.60 463	0.47 473	0.54 229	0.54 434	1.27 385	0.99 351	0.76 273	1.03 340	0.70 298	0.56 293	0.93 258	0.47 328	0.18 233	0.14 270	0.19 228	0.18 302	0.18 208	0.15 175

csc	0.53 259	0.24 164	0.70 297	0.43 133	0.24 78	0.48 145	0.36 211	1.07 307	1.25 508	1.10 384	1.02 330	0.57 239	1.06 535	0.73 178	0.52 362	0.16 123	0.13 203	0.17 153	0.13 129	0.15 80	0.19 321

cscssc	0.53 259	0.24 164	0.70 297	0.43 133	0.24 78	0.48 145	0.36 211	1.07 307	1.25 508	1.10 384	1.02 330	0.57 239	1.06 535	0.73 178	0.52 362	0.16 123	0.13 203	0.17 153	0.13 129	0.15 80	0.19 321

TestStereo_HLe17	0.54 276	0.24 164	1.22 539	0.41 99	0.30 228	0.61 286	0.41 295	1.22 371	1.09 408	0.61 243	0.86 274	0.53 208	0.46 189	1.33 379	0.45 305	0.19 287	0.12 101	0.18 202	0.16 248	0.18 208	0.18 275

TestStereo-Hl	0.54 276	0.24 164	1.16 531	0.40 78	0.32 280	0.55 244	0.36 211	1.23 378	1.03 369	0.63 249	0.92 291	0.54 214	0.49 232	1.32 374	0.50 349	0.18 233	0.13 203	0.17 153	0.14 171	0.18 208	0.19 321

1test111	0.54 276	0.31 387	0.50 135	0.54 372	0.26 123	1.18 528	0.51 409	1.42 415	0.78 268	0.58 229	0.79 256	0.48 174	0.88 456	0.88 240	0.59 398	0.20 330	0.12 101	0.25 456	0.15 202	0.22 381	0.21 382

RAFT-Test	0.54 276	0.25 204	0.64 252	0.47 217	0.30 228	0.97 479	0.27 97	1.24 379	0.81 276	0.96 330	1.12 381	1.28 501	0.48 215	0.71 169	0.36 213	0.17 182	0.13 203	0.17 153	0.14 171	0.16 116	0.16 216

DCANet-4	0.54 276	0.26 234	1.07 508	0.42 117	0.24 78	0.48 145	0.36 211	0.99 260	1.30 535	1.10 384	1.02 330	0.56 234	0.75 385	0.73 178	0.52 362	0.16 123	0.13 203	0.17 153	0.13 129	0.15 80	0.19 321

x	0.54 276	0.31 387	0.61 236	0.47 217	0.30 228	0.67 335	0.47 375	1.53 453	0.79 272	0.81 292	0.83 264	0.78 318	0.70 370	0.70 165	0.62 413	0.21 365	0.19 448	0.22 355	0.19 327	0.21 354	0.20 359

test-3	0.54 276	0.22 103	0.68 279	0.47 217	0.27 153	0.58 262	0.35 194	0.92 223	1.00 357	1.32 513	0.69 222	0.87 359	0.45 181	1.68 469	0.37 225	0.16 123	0.11 38	0.20 280	0.16 248	0.17 161	0.13 71

test_1	0.54 276	0.22 103	0.68 279	0.47 217	0.27 153	0.58 262	0.35 194	0.92 223	1.00 357	1.28 484	0.68 217	0.87 359	0.45 181	1.67 464	0.37 225	0.16 123	0.11 38	0.20 280	0.16 248	0.17 161	0.13 71

PSM-adaLoss	0.54 276	0.30 351	0.73 326	0.50 283	0.27 153	0.65 321	0.41 295	1.04 284	0.64 208	1.12 392	0.96 301	0.82 334	0.61 332	1.06 305	0.45 305	0.22 396	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.26 450	0.18 275

ROB_FTStereo_v2	0.54 276	0.30 351	0.73 326	0.50 283	0.27 153	0.64 305	0.42 301	1.05 292	0.64 208	1.12 392	0.96 301	0.83 341	0.60 321	1.12 325	0.46 320	0.22 396	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.26 450	0.18 275

ROB_FTStereo	0.54 276	0.30 351	0.73 326	0.50 283	0.27 153	0.64 305	0.25 73	1.05 292	0.64 208	1.12 392	0.95 298	0.82 334	0.61 332	1.15 331	0.45 305	0.22 396	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.26 450	0.18 275

cross-raft	0.54 276	0.25 204	0.61 236	0.52 336	0.29 204	0.68 342	0.37 238	1.46 429	0.76 260	1.01 353	1.06 348	1.28 501	0.46 189	0.71 169	0.35 201	0.15 83	0.12 101	0.18 202	0.16 248	0.19 260	0.14 130

RAFT-IKP	0.54 276	0.30 351	0.73 326	0.50 283	0.27 153	0.59 273	0.36 211	1.04 284	0.64 208	1.12 392	0.96 301	0.83 341	0.61 332	1.22 347	0.45 305	0.22 396	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.26 450	0.18 275

RALCasStereoNet	0.54 276	0.30 351	0.66 269	0.59 451	0.51 497	0.61 286	0.52 420	0.94 238	0.93 319	0.70 264	1.01 322	0.78 318	0.44 174	1.33 379	0.47 328	0.20 330	0.16 372	0.18 202	0.16 248	0.20 309	0.19 321

DCANet	0.54 276	0.24 164	0.70 297	0.43 133	0.24 78	0.49 162	0.36 211	1.05 292	1.30 535	1.12 392	1.03 340	0.58 246	0.92 469	0.81 214	0.52 362	0.16 123	0.13 203	0.17 153	0.13 129	0.18 208	0.19 321

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 276	0.25 204	0.68 279	0.43 133	0.24 78	0.40 72	0.34 182	1.04 284	1.09 408	1.32 513	1.60 557	0.80 324	0.68 361	0.67 157	0.39 248	0.13 26	0.10 9	0.18 202	0.17 278	0.17 161	0.13 71

CFNet-RSSM	0.54 276	0.24 164	0.70 297	0.48 249	0.28 180	0.60 280	0.27 97	1.49 435	1.14 438	1.06 366	0.93 295	1.08 440	0.54 278	0.70 165	0.35 201	0.16 123	0.12 101	0.17 153	0.15 202	0.16 116	0.14 130

MSKI-zero shot	0.55 293	0.26 234	0.57 214	0.51 315	0.26 123	0.69 348	0.28 104	1.18 349	0.64 208	0.91 318	1.32 470	0.82 334	0.33 93	1.92 499	0.32 157	0.17 182	0.12 101	0.17 153	0.13 129	0.16 116	0.16 216

test_3	0.55 293	0.23 138	0.71 308	0.53 355	0.28 180	0.61 286	0.40 278	0.92 223	1.05 381	1.19 444	0.68 217	0.93 385	0.44 174	1.67 464	0.39 248	0.15 83	0.12 101	0.22 355	0.19 327	0.21 354	0.14 130

Patchmatch Stereo++	0.55 293	0.30 351	0.73 326	0.50 283	0.27 153	0.65 321	0.29 116	1.05 292	0.64 208	1.12 392	0.96 301	0.83 341	0.60 321	1.37 394	0.45 305	0.22 396	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.26 450	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	0.55 293	0.29 329	0.72 314	0.51 315	0.30 228	0.59 273	0.33 167	1.03 278	0.70 239	1.16 426	0.93 295	0.83 341	0.94 483	0.96 265	0.54 376	0.21 365	0.14 270	0.21 319	0.19 327	0.24 424	0.24 439

iRAFT	0.55 293	0.30 351	0.73 326	0.50 283	0.27 153	0.65 321	0.29 116	1.05 292	0.64 208	1.12 392	0.96 301	0.83 341	0.60 321	1.37 394	0.45 305	0.22 396	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.26 450	0.18 275

CRE-IMP	0.55 293	0.30 351	0.74 343	0.52 336	0.29 204	0.79 404	0.25 73	1.04 284	0.72 245	1.09 376	0.95 298	0.81 329	0.57 305	1.10 318	0.50 349	0.21 365	0.14 270	0.23 396	0.19 327	0.28 483	0.22 403

sAnonymous2	0.55 293	0.56 574	1.46 583	0.60 463	0.51 497	0.48 145	0.52 420	0.79 159	0.68 233	0.50 195	0.67 214	0.46 160	0.62 338	0.59 116	0.40 256	0.22 396	0.17 405	0.22 355	0.21 409	0.86 648	0.56 622

CroCo_RVC	0.55 293	0.56 574	1.46 583	0.60 463	0.51 497	0.48 145	0.52 420	0.79 159	0.68 233	0.50 195	0.67 214	0.46 160	0.62 338	0.59 116	0.40 256	0.22 396	0.17 405	0.22 355	0.21 409	0.86 648	0.56 622

GMStereo	0.55 293	0.45 531	0.94 452	0.50 283	0.32 280	0.64 305	0.43 324	1.00 264	1.40 581	0.82 296	0.73 236	0.51 193	0.45 181	0.85 231	0.55 381	0.24 442	0.15 334	0.20 280	0.21 409	0.31 513	0.24 439
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 302	0.27 267	0.60 231	0.47 217	0.74 595	0.68 342	0.43 324	1.83 544	1.04 375	0.59 237	0.62 191	0.51 193	0.47 201	1.33 379	0.57 391	0.18 233	0.21 492	0.20 280	0.17 278	0.20 309	0.15 175

AIO-test1	0.56 302	0.25 204	0.55 192	0.64 507	0.78 610	0.80 413	0.36 211	1.18 349	1.34 550	0.57 226	0.88 284	0.61 262	0.50 244	1.12 325	0.35 201	0.17 182	0.17 405	0.22 355	0.24 476	0.18 208	0.23 423

rvit_0105_4	0.56 302	0.38 495	1.06 503	0.66 527	0.38 391	0.53 217	0.53 428	0.84 194	1.17 463	0.56 224	0.61 187	0.72 302	0.59 317	0.98 276	0.45 305	0.32 553	0.33 601	0.29 517	0.25 490	0.29 494	0.23 423

H2IRNET	0.56 302	0.26 234	0.66 269	0.47 217	0.35 333	0.41 79	0.26 87	0.92 223	1.17 463	0.61 243	1.28 452	1.08 440	0.86 446	0.99 283	0.63 418	0.19 287	0.16 372	0.22 355	0.25 490	0.21 354	0.18 275

ACVNet-DCA	0.56 302	0.31 387	0.50 135	0.54 372	0.26 123	1.18 528	0.51 409	1.42 415	0.78 268	0.58 229	0.79 256	0.48 174	0.88 456	1.46 421	0.32 157	0.20 330	0.12 101	0.25 456	0.15 202	0.22 381	0.21 382

riskmin	0.56 302	0.27 267	0.60 231	0.43 133	0.31 258	0.83 430	0.42 301	1.14 334	1.04 375	0.73 272	0.75 243	1.11 458	1.01 517	0.81 214	0.51 355	0.20 330	0.14 270	0.24 416	0.15 202	0.24 424	0.25 451

MIPNet	0.56 302	0.28 294	0.94 452	0.49 271	0.33 304	0.66 330	0.38 246	1.35 400	1.08 400	1.06 366	0.92 291	0.60 257	0.79 408	0.73 178	0.52 362	0.17 182	0.14 270	0.19 228	0.16 248	0.18 208	0.17 248

iGMRVC	0.56 302	0.30 351	0.73 326	0.50 283	0.27 153	0.65 321	0.38 246	1.05 292	0.64 208	1.12 392	0.96 301	0.83 341	0.60 321	1.52 433	0.46 320	0.22 396	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.26 450	0.18 275

WQFJX1	0.57 310	0.26 234	0.54 177	0.48 249	0.72 587	0.68 342	0.47 375	2.46 658	0.71 243	0.54 213	0.50 139	0.53 208	0.51 256	1.36 391	0.60 406	0.18 233	0.20 468	0.20 280	0.16 248	0.20 309	0.20 359

AIO-test2	0.57 310	0.28 294	0.63 245	0.61 478	0.58 540	0.79 404	0.51 409	1.18 349	1.40 581	0.63 249	1.15 399	0.51 193	0.43 163	1.09 315	0.35 201	0.21 365	0.17 405	0.26 475	0.30 562	0.20 309	0.19 321

MIM_Stereo	0.57 310	0.24 164	0.92 445	0.46 201	0.30 228	0.54 229	0.28 104	1.27 385	0.75 251	1.00 347	1.16 404	0.93 385	0.53 271	1.45 419	0.61 410	0.16 123	0.16 372	0.20 280	0.19 327	0.17 161	0.14 130

qqq	0.57 310	0.34 451	0.71 308	0.47 217	0.27 153	0.64 305	0.62 495	1.42 415	0.78 268	0.80 287	0.92 291	0.95 397	0.77 396	0.88 240	0.59 398	0.21 365	0.20 468	0.24 416	0.23 461	0.22 381	0.21 382

ADStereo(finetuned)	0.57 310	0.24 164	1.06 503	0.43 133	0.24 78	0.49 162	0.35 194	1.05 292	1.30 535	1.12 392	1.03 340	0.58 246	1.20 567	0.84 225	0.51 355	0.16 123	0.13 203	0.17 153	0.13 129	0.18 208	0.19 321

R-Stereo Train	0.57 310	0.26 234	0.63 245	0.54 372	0.36 349	0.69 348	0.54 434	1.22 371	0.72 245	1.61 593	1.50 532	0.75 308	0.53 271	0.64 139	0.44 290	0.18 233	0.15 334	0.17 153	0.15 202	0.17 161	0.17 248

RAFT-Stereo	0.57 310	0.26 234	0.63 245	0.54 372	0.36 349	0.69 348	0.54 434	1.22 371	0.72 245	1.61 593	1.50 532	0.75 308	0.53 271	0.64 139	0.44 290	0.18 233	0.15 334	0.17 153	0.15 202	0.17 161	0.17 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 317	0.27 267	0.57 214	0.40 78	0.24 78	1.09 511	0.32 154	0.79 159	0.53 169	0.65 256	1.07 352	0.58 246	0.80 414	2.47 553	0.80 484	0.16 123	0.15 334	0.21 319	0.17 278	0.16 116	0.17 248

rvit_0105_5	0.58 317	0.39 500	1.05 498	0.66 527	0.37 369	0.58 262	0.56 460	0.94 238	1.18 470	0.64 252	0.68 217	0.75 308	0.63 344	0.88 240	0.50 349	0.32 553	0.32 596	0.30 530	0.27 520	0.28 483	0.25 451

RAFT+CT+SA	0.58 317	0.29 329	0.60 231	0.66 527	0.37 369	0.42 89	0.55 452	1.27 385	1.03 369	0.70 264	1.22 426	0.60 257	0.70 370	1.64 458	0.41 266	0.18 233	0.13 203	0.22 355	0.22 438	0.21 354	0.18 275

IPLGR	0.58 317	0.27 267	1.14 529	0.48 249	0.28 180	0.65 321	0.33 167	1.22 371	1.13 435	1.18 440	1.05 346	0.69 294	0.66 359	0.96 265	0.52 362	0.17 182	0.15 334	0.20 280	0.17 278	0.20 309	0.18 275

AFF-stereo	0.58 317	0.25 204	0.64 252	0.46 201	0.29 204	0.34 39	0.38 246	1.15 336	1.14 438	1.17 435	1.60 557	1.10 453	0.71 375	0.97 273	0.43 287	0.13 26	0.11 38	0.19 228	0.19 327	0.17 161	0.14 130

dd	0.59 322	0.48 542	0.97 465	0.55 397	0.32 280	0.64 305	0.47 375	1.02 273	1.34 550	0.78 281	0.86 274	0.58 246	0.54 278	1.01 290	0.86 501	0.28 523	0.18 430	0.26 475	0.19 327	0.32 522	0.24 439

PFNet+	0.59 322	0.28 294	0.77 365	0.53 355	0.30 228	0.59 273	0.31 138	0.92 223	1.14 438	1.33 522	1.10 368	0.79 322	0.57 305	1.31 370	0.49 342	0.25 470	0.17 405	0.28 506	0.26 508	0.21 354	0.25 451

AnonymousM	0.59 322	1.11 648	0.41 60	0.44 167	0.32 280	0.43 98	0.47 375	1.05 292	0.64 208	0.98 339	0.63 194	0.67 286	0.43 163	0.59 116	0.41 266	0.20 330	0.15 334	1.84 677	0.84 665	0.14 43	0.13 71

GANet-ADL	0.60 325	0.35 471	0.72 314	0.64 507	0.40 413	0.68 342	0.51 409	1.49 435	1.12 422	0.95 328	1.08 357	0.91 375	0.57 305	0.76 190	0.55 381	0.26 493	0.18 430	0.18 202	0.16 248	0.23 409	0.25 451

TRStereo	0.60 325	0.60 592	0.97 465	0.74 586	0.67 574	0.46 120	0.38 246	1.85 549	0.89 302	0.79 284	0.80 262	0.88 363	0.39 136	1.10 318	0.41 266	0.23 423	0.15 334	0.23 396	0.24 476	0.17 161	0.15 175

NRIStereo	0.60 325	0.29 329	0.69 291	0.53 355	0.28 180	0.63 301	0.33 167	1.08 314	0.87 295	1.14 410	0.87 280	0.91 375	0.59 317	2.24 532	0.49 342	0.20 330	0.14 270	0.21 319	0.19 327	0.21 354	0.17 248

RALAANet	0.60 325	0.33 426	0.87 418	0.62 489	0.50 485	0.69 348	0.31 138	1.21 363	1.06 388	1.09 376	1.16 404	0.88 363	0.46 189	1.22 347	0.42 277	0.19 287	0.15 334	0.21 319	0.17 278	0.27 464	0.17 248

111	0.60 325	0.23 138	0.70 297	0.43 133	0.24 78	0.72 362	0.42 301	1.18 349	1.41 587	0.80 287	1.38 494	1.10 453	0.79 408	0.96 265	0.58 395	0.18 233	0.13 203	0.17 153	0.15 202	0.17 161	0.19 321

FENet	0.60 325	0.28 294	0.63 245	0.54 372	0.33 304	0.83 430	0.38 246	1.27 385	1.07 393	1.00 347	0.86 274	0.99 413	0.85 438	0.96 265	0.68 438	0.22 396	0.15 334	0.23 396	0.20 363	0.22 381	0.23 423

TestStereo_HL2	0.61 331	0.24 164	1.08 512	0.39 64	0.32 280	0.53 217	0.34 182	1.11 324	1.01 360	0.57 226	0.84 267	0.61 262	0.60 321	3.04 576	0.55 381	0.18 233	0.13 203	0.17 153	0.13 129	0.16 116	0.18 275

test_sample1	0.61 331	0.29 329	0.75 347	0.50 283	0.31 258	0.76 386	0.48 388	1.59 467	0.84 287	0.90 314	0.94 297	0.88 363	0.95 488	1.16 335	0.67 434	0.22 396	0.18 430	0.20 280	0.19 327	0.21 354	0.21 382

MyStereo06	0.61 331	0.28 294	0.95 456	0.56 413	0.46 468	0.61 286	0.73 530	1.78 526	0.67 227	1.03 361	1.12 381	1.13 464	0.56 293	0.78 200	0.41 266	0.17 182	0.16 372	0.23 396	0.20 363	0.22 381	0.20 359

ACRE	0.61 331	0.33 426	1.01 481	0.58 437	0.49 478	0.75 378	0.47 375	1.06 305	0.95 325	1.37 534	1.55 543	0.62 269	0.46 189	0.83 220	0.70 442	0.23 423	0.15 334	0.19 228	0.16 248	0.18 208	0.21 382

Anonymous3	0.61 331	0.44 524	1.11 521	0.59 451	0.49 478	0.93 465	0.65 504	0.93 232	0.81 276	0.72 271	0.88 284	0.65 278	0.69 365	1.06 305	0.53 369	0.35 579	0.30 582	0.26 475	0.26 508	0.31 513	0.27 486

test_sample2	0.62 336	0.29 329	0.74 343	0.50 283	0.28 180	0.80 413	0.61 492	1.61 474	1.00 357	0.88 311	0.99 313	0.94 388	0.83 431	1.16 335	0.51 355	0.23 423	0.18 430	0.22 355	0.21 409	0.23 409	0.22 403

tt1	0.62 336	0.32 403	0.51 145	0.54 372	0.26 123	1.16 525	0.48 388	0.95 243	2.47 658	0.57 226	0.77 248	0.49 183	0.81 418	1.55 441	0.32 157	0.20 330	0.12 101	0.24 416	0.15 202	0.19 260	0.20 359

CIPLG	0.62 336	0.33 426	0.96 462	0.58 437	0.50 485	0.75 378	0.48 388	1.05 292	0.96 331	1.40 547	1.57 551	0.64 275	0.48 215	0.89 245	0.70 442	0.23 423	0.15 334	0.19 228	0.16 248	0.19 260	0.21 382

IPLGR_C	0.62 336	0.33 426	0.99 471	0.58 437	0.49 478	0.76 386	0.48 388	1.10 318	0.96 331	1.40 547	1.56 547	0.62 269	0.48 215	0.80 208	0.71 448	0.23 423	0.15 334	0.19 228	0.16 248	0.19 260	0.21 382

HHNet	0.62 336	0.26 234	0.63 245	0.43 133	0.45 456	0.50 178	0.58 475	1.07 307	1.01 360	1.25 475	2.23 626	0.70 298	0.61 332	1.07 309	0.47 328	0.20 330	0.13 203	0.23 396	0.19 327	0.19 260	0.30 518

Pruner-Stereo	0.62 336	0.29 329	0.70 297	0.61 478	0.31 258	0.63 301	0.43 324	1.17 342	0.99 351	1.53 575	1.08 357	0.95 397	0.55 286	1.35 386	0.51 355	0.23 423	0.14 270	0.24 416	0.21 409	0.21 354	0.23 423

DIP-Stereo	0.62 336	0.30 351	0.83 394	0.48 249	0.36 349	0.95 469	0.33 167	2.37 651	0.67 227	1.25 475	1.00 317	0.68 288	0.51 256	0.91 248	0.61 410	0.18 233	0.15 334	0.21 319	0.17 278	0.19 260	0.19 321
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	0.63 343	0.34 451	0.82 389	0.62 489	0.65 566	0.81 422	0.41 295	1.44 422	1.07 393	0.86 309	1.14 390	0.61 262	0.69 365	0.80 208	0.53 369	0.28 523	0.19 448	0.47 621	0.21 409	0.35 538	0.25 451

rvit_0105_3	0.63 343	0.44 524	1.08 512	0.72 574	0.40 413	0.64 305	0.71 526	1.03 278	1.17 463	0.82 296	0.70 227	0.80 324	0.70 370	0.91 248	0.56 388	0.35 579	0.34 602	0.34 570	0.32 578	0.27 464	0.28 498

mmm	0.63 343	0.35 471	0.72 314	0.51 315	0.30 228	0.86 443	0.54 434	1.59 467	0.86 290	1.07 369	1.38 494	0.79 322	0.75 385	0.91 248	0.58 395	0.22 396	0.18 430	0.29 517	0.25 490	0.25 437	0.23 423

HH	0.63 343	0.30 351	0.77 365	0.50 283	0.32 280	0.49 162	0.46 367	1.65 483	0.64 208	0.69 262	1.09 362	1.63 571	0.85 438	1.90 497	0.37 225	0.18 233	0.13 203	0.19 228	0.17 278	0.19 260	0.16 216

HanStereo	0.63 343	0.30 351	0.77 365	0.50 283	0.32 280	0.49 162	0.46 367	1.65 483	0.64 208	0.69 262	1.09 362	1.63 571	0.85 438	1.90 497	0.37 225	0.18 233	0.13 203	0.19 228	0.17 278	0.19 260	0.16 216

CAS	0.63 343	0.18 9	0.37 16	2.27 677	0.84 624	0.57 259	0.54 434	0.79 159	0.62 200	0.48 178	0.70 227	0.36 96	0.26 38	0.45 50	0.35 201	2.24 680	0.10 9	0.14 16	0.09 1	0.15 80	1.06 664

TestStereo1	0.63 343	0.28 294	0.75 347	0.76 593	0.31 258	0.48 145	0.43 324	1.30 391	1.21 490	0.97 334	1.31 463	0.64 275	0.77 396	1.75 479	0.42 277	0.20 330	0.15 334	0.22 355	0.18 302	0.21 354	0.17 248

RAFT_CTSACE	0.63 343	0.26 234	0.88 427	0.55 397	0.51 497	0.71 359	0.44 338	0.80 168	0.97 339	0.97 334	1.84 597	1.18 472	0.68 361	1.47 425	0.36 213	0.16 123	0.15 334	0.21 319	0.20 363	0.20 309	0.14 130

SA-5K	0.63 343	0.28 294	0.75 347	0.76 593	0.31 258	0.48 145	0.43 324	1.30 391	1.21 490	0.97 334	1.31 463	0.64 275	0.77 396	1.75 479	0.42 277	0.20 330	0.15 334	0.22 355	0.18 302	0.21 354	0.17 248

ICVP	0.63 343	0.33 426	0.57 214	0.61 478	0.40 413	0.80 413	0.58 475	1.61 474	0.89 302	0.90 314	1.24 432	0.88 363	0.73 380	0.72 173	0.88 503	0.29 534	0.21 492	0.22 355	0.21 409	0.24 424	0.27 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 343	0.26 234	1.90 620	0.81 606	0.67 574	0.43 98	0.23 51	1.03 278	0.58 185	0.65 256	1.56 547	1.41 526	0.39 136	1.28 363	0.35 201	0.20 330	0.14 270	0.20 280	0.19 327	0.18 208	0.14 130

ACVNet	0.63 343	0.31 387	0.54 177	0.54 372	0.36 349	0.80 413	0.46 367	1.37 403	1.07 393	0.93 321	1.30 457	1.08 440	0.85 438	0.80 208	0.94 515	0.21 365	0.19 448	0.21 319	0.18 302	0.22 381	0.18 275

TestStereo_HL3	0.64 355	0.24 164	1.46 583	0.38 53	0.30 228	0.46 120	0.33 167	1.07 307	0.95 325	0.60 241	0.79 256	0.61 262	0.49 232	3.47 595	0.75 460	0.16 123	0.13 203	0.16 102	0.13 129	0.16 116	0.18 275

fast-iter	0.64 355	0.32 403	0.68 279	0.47 217	0.51 497	0.41 79	0.36 211	1.04 284	0.75 251	1.31 509	1.43 507	1.62 566	1.12 548	0.94 261	0.88 503	0.15 83	0.12 101	0.20 280	0.20 363	0.20 309	0.18 275

CoSv	0.64 355	0.32 403	0.68 279	0.47 217	0.51 497	0.41 79	0.36 211	1.04 284	0.75 251	1.31 509	1.43 507	1.62 566	1.12 548	0.94 261	0.88 503	0.15 83	0.12 101	0.20 280	0.20 363	0.20 309	0.18 275

rvit_stereo_0075_2	0.64 355	0.46 533	1.05 498	0.66 527	0.66 570	0.53 217	0.48 388	1.20 362	1.12 422	0.76 273	0.92 291	0.78 318	0.53 271	1.03 294	0.59 398	0.37 587	0.28 566	0.40 604	0.31 570	0.37 549	0.32 535

cc1	0.64 355	0.31 387	0.50 135	0.54 372	0.26 123	1.18 528	0.51 409	0.93 232	3.05 672	0.58 229	0.79 256	0.48 174	0.88 456	1.46 421	0.32 157	0.20 330	0.12 101	0.25 456	0.15 202	0.19 260	0.19 321

GwcNet-ADL	0.64 355	0.31 387	0.79 378	0.56 413	0.41 423	0.60 280	0.58 475	1.41 413	1.26 513	1.08 370	1.13 386	0.91 375	0.60 321	1.04 300	0.78 472	0.27 509	0.18 430	0.18 202	0.18 302	0.25 437	0.29 505

RAFT	0.64 355	0.30 351	0.73 326	0.59 451	0.33 304	0.68 342	0.58 475	1.04 284	0.76 260	1.08 370	1.19 416	1.65 577	0.93 478	1.06 305	0.56 388	0.21 365	0.18 430	0.27 491	0.24 476	0.22 381	0.17 248

TestStereo	0.64 355	0.39 500	0.71 308	0.51 315	0.27 153	0.56 254	0.42 301	1.03 278	0.91 311	0.80 287	1.00 317	0.68 288	0.52 263	3.25 585	0.45 305	0.22 396	0.15 334	0.24 416	0.18 302	0.27 464	0.16 216

DN-CSS_ROB	0.64 355	0.32 403	1.05 498	0.55 397	0.40 413	0.54 229	0.45 358	1.21 363	0.93 319	1.03 361	1.47 522	0.69 294	0.63 344	1.76 484	0.49 342	0.18 233	0.14 270	0.25 456	0.22 438	0.22 381	0.20 359

Hybrid-DGEV-03	0.65 364	0.26 234	0.56 201	0.53 355	0.36 349	0.73 367	0.39 263	0.89 210	1.15 450	1.73 608	2.52 641	0.84 350	0.56 293	0.97 273	0.44 290	0.18 233	0.12 101	0.22 355	0.19 327	0.17 161	0.14 130

Hybrid-DGEV-2	0.65 364	0.31 387	0.73 326	0.60 463	0.37 369	1.08 505	0.28 104	1.45 427	1.40 581	1.32 513	0.85 272	1.03 427	1.01 517	1.05 303	0.48 333	0.18 233	0.15 334	0.22 355	0.19 327	0.17 161	0.15 175

MyStereo8	0.65 364	0.29 329	1.00 477	0.58 437	0.49 478	0.91 453	0.35 194	1.18 349	1.31 539	1.16 426	1.27 446	0.90 372	0.64 348	0.72 173	0.95 519	0.18 233	0.14 270	0.20 280	0.18 302	0.22 381	0.26 475

StereoVision	0.65 364	0.34 451	0.86 406	0.59 451	0.40 413	0.50 178	0.41 295	1.09 315	0.93 319	0.71 266	2.50 640	0.82 334	0.57 305	1.03 294	0.49 342	0.25 470	0.28 566	0.29 517	0.28 541	0.36 545	0.20 359

CASS	0.65 364	0.34 451	0.72 314	0.56 413	0.27 153	0.78 398	0.42 301	1.59 467	0.86 290	1.30 499	1.25 436	0.87 359	0.84 435	0.84 225	0.54 376	0.35 579	0.19 448	0.26 475	0.21 409	0.28 483	0.42 581
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 364	0.30 351	0.75 347	0.67 539	0.50 485	0.92 460	0.52 420	1.39 410	1.12 422	0.76 273	1.11 374	1.00 414	0.90 463	1.53 437	0.45 305	0.18 233	0.13 203	0.23 396	0.22 438	0.21 354	0.19 321

iRaft-Stereo_20w	0.65 364	0.31 387	1.00 477	0.47 217	0.34 326	0.73 367	0.30 126	2.96 669	0.70 239	1.15 416	1.14 390	0.76 312	0.65 356	1.11 321	0.38 237	0.17 182	0.13 203	0.18 202	0.16 248	0.19 260	0.18 275

EAI-Stereo	0.65 364	0.28 294	0.69 291	0.53 355	0.27 153	0.60 280	0.40 278	2.28 642	0.64 208	0.71 266	3.18 654	0.57 239	0.43 163	1.06 305	0.41 266	0.18 233	0.13 203	0.17 153	0.17 278	0.17 161	0.17 248

HITNet	0.65 364	0.40 507	0.77 365	0.48 249	0.24 78	1.05 499	0.49 400	1.76 518	1.02 365	1.18 440	1.18 409	0.89 371	0.80 414	0.85 231	0.79 479	0.17 182	0.12 101	0.21 319	0.17 278	0.29 494	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	0.66 373	0.29 329	0.89 433	0.55 397	0.28 180	0.92 460	0.60 488	1.98 587	0.83 283	1.00 347	1.04 343	1.09 450	0.68 361	1.29 367	0.62 413	0.20 330	0.17 405	0.21 319	0.17 278	0.21 354	0.21 382

Selective-IGEV-i1	0.66 373	0.27 267	0.86 406	0.54 372	0.33 304	1.01 488	0.78 543	1.75 511	1.18 470	0.88 311	1.19 416	1.19 473	0.56 293	0.98 276	0.54 376	0.19 287	0.16 372	0.20 280	0.17 278	0.19 260	0.20 359

MyStereo05	0.66 373	0.28 294	1.07 508	0.56 413	0.46 468	0.61 286	0.73 530	1.34 398	1.41 587	1.15 416	0.91 289	0.77 314	0.80 414	1.41 413	0.63 418	0.17 182	0.16 372	0.23 396	0.20 363	0.22 381	0.20 359

PCWNet_CMD	0.66 373	0.32 403	0.88 427	0.49 271	0.37 369	0.78 398	0.40 278	1.42 415	1.31 539	1.16 426	1.31 463	1.25 490	0.62 338	0.89 245	0.57 391	0.20 330	0.16 372	0.27 491	0.19 327	0.40 566	0.25 451

ToySt	0.66 373	0.33 426	1.23 541	0.51 315	0.33 304	0.86 443	0.68 517	1.10 318	0.97 339	0.84 301	1.08 357	1.25 490	0.94 483	1.01 290	0.74 455	0.19 287	0.19 448	0.24 416	0.24 476	0.27 464	0.23 423

DisPM	0.66 373	0.28 294	0.72 314	0.61 478	0.35 333	0.62 296	0.45 358	1.02 273	0.99 351	1.56 585	1.10 368	0.80 324	0.59 317	2.37 543	0.41 266	0.23 423	0.14 270	0.23 396	0.21 409	0.20 309	0.25 451

SA	0.66 373	0.30 351	0.82 389	0.61 478	0.30 228	0.58 262	0.38 246	1.44 422	1.30 535	0.96 330	1.36 487	0.66 282	0.95 488	1.85 494	0.42 277	0.19 287	0.15 334	0.25 456	0.23 461	0.21 354	0.17 248

CFNet_pseudo	0.66 373	0.32 403	0.86 406	0.48 249	0.39 402	0.70 355	0.40 278	1.33 393	1.22 496	1.16 426	1.34 479	1.24 486	0.64 348	0.98 276	0.59 398	0.21 365	0.16 372	0.33 560	0.19 327	0.36 545	0.25 451

GES	0.66 373	0.34 451	0.90 437	0.59 451	0.38 391	0.94 466	0.57 471	2.11 613	0.86 290	1.02 357	1.11 374	0.66 282	0.79 408	0.99 283	0.61 410	0.27 509	0.19 448	0.20 280	0.20 363	0.21 354	0.30 518

MSMDNet	0.66 373	0.32 403	0.87 418	0.49 271	0.37 369	0.79 404	0.40 278	1.43 421	1.31 539	1.15 416	1.31 463	1.24 486	0.63 344	0.88 240	0.57 391	0.21 365	0.16 372	0.26 475	0.19 327	0.39 562	0.24 439

ccs_rob	0.66 373	0.33 426	0.86 406	0.48 249	0.39 402	0.70 355	0.40 278	1.33 393	1.22 496	1.16 426	1.34 479	1.23 484	0.64 348	0.98 276	0.59 398	0.21 365	0.16 372	0.35 579	0.20 363	0.37 549	0.25 451

MyStereo04	0.67 384	0.29 329	1.07 508	0.55 397	0.45 456	0.59 273	0.79 547	1.50 439	1.40 581	0.91 318	0.91 289	0.74 305	0.86 446	1.52 433	0.62 413	0.17 182	0.16 372	0.24 416	0.20 363	0.23 409	0.20 359

xx1	0.67 384	0.31 387	0.50 135	0.54 372	0.26 123	1.18 528	0.51 409	0.93 232	3.05 672	0.58 229	0.79 256	0.95 397	0.77 396	1.46 421	0.32 157	0.20 330	0.12 101	0.24 416	0.23 461	0.22 381	0.21 382

GMStereo_Zeroshot	0.67 384	0.61 594	1.01 481	0.64 507	0.37 369	0.84 439	0.35 194	1.05 292	1.12 422	1.12 392	1.06 348	1.27 498	0.54 278	1.19 342	0.59 398	0.32 553	0.17 405	0.31 536	0.18 302	0.52 614	0.22 403

DMCA	0.67 384	0.34 451	0.90 437	0.51 315	0.44 449	0.86 443	0.47 375	1.42 415	1.02 365	1.17 435	1.12 381	1.23 484	0.75 385	0.78 200	0.95 519	0.25 470	0.19 448	0.27 491	0.19 327	0.24 424	0.27 486

test_sample3	0.68 388	0.32 403	0.88 427	0.52 336	0.30 228	0.97 479	0.52 420	1.86 552	1.15 450	1.08 370	1.11 374	0.88 363	0.71 375	1.17 339	0.68 438	0.25 470	0.20 468	0.25 456	0.25 490	0.25 437	0.25 451

raft_robust	0.68 388	0.30 351	0.64 252	0.52 336	0.26 123	0.54 229	0.35 194	1.33 393	1.24 505	1.16 426	1.07 352	0.60 257	0.54 278	3.58 596	0.37 225	0.18 233	0.14 270	0.20 280	0.22 438	0.20 309	0.16 216

test_sample5	0.69 390	0.34 451	0.87 418	0.52 336	0.30 228	0.84 439	0.54 434	1.83 544	1.14 438	1.11 390	1.25 436	0.88 363	0.78 404	1.23 349	0.65 424	0.26 493	0.20 468	0.27 491	0.27 520	0.27 464	0.26 475

test_sample4	0.69 390	0.33 426	0.91 440	0.51 315	0.30 228	0.92 460	0.52 420	1.87 555	1.15 450	1.14 410	1.18 409	0.87 359	0.75 385	1.18 341	0.68 438	0.25 470	0.20 468	0.26 475	0.26 508	0.26 450	0.25 451

IPLG	0.69 390	0.27 267	0.97 465	0.51 315	0.43 440	0.79 404	0.33 167	1.21 363	1.06 388	1.30 499	1.10 368	0.52 201	0.55 286	3.16 583	0.63 418	0.16 123	0.14 270	0.19 228	0.16 248	0.18 208	0.17 248

UCFNet_RVC	0.69 390	0.35 471	0.49 124	0.64 507	0.39 402	0.85 442	0.58 475	1.75 511	1.14 438	0.97 334	1.19 416	1.17 469	0.93 478	0.99 283	0.62 413	0.28 523	0.20 468	0.34 570	0.31 570	0.32 522	0.27 486

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 394	3.18 699	2.55 646	0.39 64	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	1.35 673	0.10 9	0.22 355	0.19 327	0.46 597	1.31 668

DualNet	0.70 394	0.34 451	0.87 418	0.52 336	0.30 228	0.84 439	0.54 434	1.83 544	1.14 438	1.14 410	1.33 472	0.88 363	0.78 404	1.23 349	0.65 424	0.26 493	0.20 468	0.27 491	0.27 520	0.27 464	0.26 475

CFNet_ucs	0.70 394	0.33 426	0.88 427	0.50 283	0.43 440	0.74 372	0.44 338	1.60 471	1.29 529	1.22 457	1.54 541	1.09 450	0.63 344	0.99 283	0.59 398	0.25 470	0.20 468	0.37 590	0.21 409	0.40 566	0.28 498

IER	0.70 394	0.31 387	1.02 488	0.48 249	0.52 510	1.34 556	0.51 409	1.17 342	0.99 351	1.23 463	1.34 479	1.12 459	1.11 545	0.99 283	0.71 448	0.20 330	0.16 372	0.21 319	0.21 409	0.20 309	0.19 321

HCRNet	0.70 394	0.39 500	0.73 326	0.60 463	0.59 548	0.76 386	0.35 194	1.22 371	1.13 435	1.02 357	0.99 313	1.02 423	0.76 393	2.19 529	0.70 442	0.28 523	0.19 448	0.28 506	0.23 461	0.25 437	0.23 423

SFCPSM	0.70 394	0.28 294	1.02 488	0.51 315	0.38 391	1.37 559	0.66 509	2.00 591	1.03 369	1.17 435	1.21 423	0.82 334	0.78 404	1.03 294	0.53 369	0.21 365	0.17 405	0.22 355	0.24 476	0.21 354	0.19 321

AdaStereo	0.70 394	0.43 521	0.75 347	0.73 582	0.37 369	0.92 460	0.53 428	1.85 549	1.18 470	1.12 392	1.23 430	1.07 439	0.65 356	0.96 265	0.63 418	0.31 546	0.15 334	0.32 551	0.21 409	0.29 494	0.22 403
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	0.71 401	0.34 451	0.87 418	0.52 336	0.30 228	0.82 424	0.58 475	1.79 532	1.15 450	1.14 410	1.33 472	0.91 375	0.79 408	1.31 370	0.74 455	0.27 509	0.21 492	0.27 491	0.29 553	0.28 483	0.27 486

BSDual-CNN	0.71 401	0.32 403	0.68 279	0.54 372	0.44 449	1.27 544	0.65 504	2.16 623	0.98 344	1.20 448	1.11 374	1.12 459	0.74 382	0.91 248	0.66 429	0.24 442	0.17 405	0.25 456	0.22 438	0.22 381	0.22 403

DFGA-Net	0.72 403	0.40 507	1.40 566	0.52 336	0.45 456	0.83 430	0.44 338	1.28 389	1.08 400	0.99 342	1.19 416	0.70 298	0.55 286	2.14 521	1.16 553	0.18 233	0.16 372	0.24 416	0.23 461	0.27 464	0.25 451

rvit_105_1	0.72 403	0.52 559	1.01 481	0.78 598	0.49 478	0.75 378	0.87 572	1.12 328	1.18 470	0.99 342	0.79 256	0.90 372	0.77 396	1.26 358	0.75 460	0.41 603	0.36 618	0.36 587	0.41 615	0.30 504	0.33 541

DCVSM-stereo	0.72 403	0.35 471	0.76 357	0.55 397	0.42 429	0.73 367	0.38 246	1.21 363	1.02 365	1.79 616	1.04 343	1.62 566	1.03 526	1.04 300	0.79 479	0.24 442	0.27 559	0.29 517	0.24 476	0.30 504	0.36 557

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 403	0.35 471	1.70 605	0.49 271	0.56 527	0.63 301	0.38 246	2.41 654	0.65 222	0.77 278	1.07 352	1.82 599	0.95 488	0.93 258	0.43 287	0.20 330	0.13 203	0.21 319	0.25 490	0.28 483	0.26 475

qqq1	0.72 403	0.30 351	0.86 406	0.46 201	0.26 123	0.82 424	0.43 324	2.05 603	1.39 576	1.23 463	1.47 522	0.98 407	0.95 488	1.71 473	0.44 290	0.24 442	0.20 468	0.18 202	0.15 202	0.18 208	0.18 275

fff1	0.72 403	0.30 351	0.86 406	0.46 201	0.26 123	0.82 424	0.43 324	2.05 603	1.39 576	1.23 463	1.47 522	0.98 407	0.95 488	1.71 473	0.44 290	0.24 442	0.20 468	0.18 202	0.15 202	0.18 208	0.18 275

ffm	0.72 403	0.33 426	0.85 400	0.53 355	0.37 369	0.74 372	0.56 460	0.95 243	2.47 658	1.15 416	1.45 515	1.06 433	0.82 423	1.55 441	0.32 157	0.20 330	0.12 101	0.31 536	0.27 520	0.19 260	0.20 359

anonymousa	0.72 403	0.27 267	0.75 347	0.47 217	0.63 561	1.43 573	0.45 358	1.24 379	0.89 302	1.28 484	1.75 587	1.62 566	1.13 552	0.69 161	0.59 398	0.19 287	0.16 372	0.23 396	0.25 490	0.20 309	0.18 275

Sa-1000	0.72 403	0.29 329	0.76 357	0.59 451	0.30 228	0.73 367	0.37 238	1.62 478	1.33 547	1.28 484	2.04 617	0.86 355	0.75 385	1.84 491	0.38 237	0.19 287	0.14 270	0.25 456	0.23 461	0.20 309	0.16 216

psmg	0.72 403	0.32 403	0.68 279	0.50 283	0.44 449	1.48 577	0.75 535	1.94 578	0.98 344	1.21 452	1.33 472	1.12 459	0.74 382	0.91 248	0.66 429	0.24 442	0.19 448	0.25 456	0.25 490	0.23 409	0.22 403

UDGNet	0.72 403	1.17 654	0.80 384	0.77 596	0.41 423	0.77 393	0.38 246	0.97 254	1.34 550	0.81 292	0.88 284	0.71 301	0.60 321	1.21 346	0.54 376	0.52 633	0.19 448	1.02 667	0.26 508	0.71 643	0.31 528

PSMNet-ADL	0.72 403	0.35 471	0.62 242	0.69 556	0.46 468	1.14 517	0.44 338	1.37 403	1.01 360	0.83 298	1.17 407	1.33 512	0.96 495	1.43 414	0.95 519	0.33 562	0.22 514	0.21 319	0.23 461	0.27 464	0.29 505

LCNet	0.72 403	0.28 294	0.52 155	0.55 397	0.31 258	0.69 348	0.54 434	1.00 264	0.88 299	1.19 444	1.34 479	0.97 405	1.34 590	2.56 557	0.45 305	0.18 233	0.13 203	0.21 319	0.25 490	0.27 464	0.73 647

GANet-RSSM	0.72 403	0.28 294	0.63 245	0.64 507	0.58 540	0.80 413	0.58 475	1.89 561	1.08 400	1.04 364	1.25 436	1.15 467	1.04 528	1.49 427	0.62 413	0.25 470	0.19 448	0.22 355	0.22 438	0.22 381	0.21 382

PSMNet-RSSM	0.72 403	0.30 351	0.61 236	0.63 498	0.42 429	0.73 367	0.56 460	1.92 571	1.10 416	1.09 376	1.37 489	1.22 479	0.98 505	1.28 363	0.72 451	0.27 509	0.19 448	0.27 491	0.29 553	0.24 424	0.24 439

CFNet-ft	0.72 403	0.32 403	0.54 177	0.66 527	0.54 517	0.83 430	0.55 452	1.37 403	1.15 450	0.93 321	1.28 452	1.57 558	0.97 498	1.35 386	0.81 486	0.26 493	0.20 468	0.33 560	0.25 490	0.30 504	0.23 423

CFNet_RVC	0.72 403	0.32 403	0.54 177	0.66 527	0.54 517	0.83 430	0.55 452	1.37 403	1.15 450	0.93 321	1.28 452	1.57 558	0.97 498	1.35 386	0.81 486	0.26 493	0.20 468	0.33 560	0.25 490	0.30 504	0.23 423

MLCV	0.72 403	0.34 451	1.10 519	0.51 315	0.23 55	0.91 453	0.39 263	1.33 393	1.23 499	1.46 560	1.55 543	1.01 421	0.64 348	1.95 504	0.80 484	0.18 233	0.12 101	0.18 202	0.14 171	0.19 260	0.17 248

G2L-ROB	0.73 421	0.25 204	0.76 357	0.54 372	0.39 402	0.95 469	0.66 509	1.66 488	1.09 408	1.24 470	1.02 330	1.64 574	0.71 375	1.63 456	1.02 531	0.20 330	0.14 270	0.17 153	0.15 202	0.20 309	0.22 403

G2L-Stereo_test	0.73 421	0.27 267	0.74 343	0.49 271	0.40 413	0.90 449	0.81 556	1.53 453	1.14 438	1.28 484	1.27 446	1.52 552	0.72 378	1.62 454	0.94 515	0.19 287	0.14 270	0.16 102	0.15 202	0.18 208	0.19 321

CoDeX	0.73 421	0.29 329	0.93 447	0.54 372	0.36 349	1.14 517	0.61 492	2.34 648	1.17 463	1.16 426	1.25 436	0.91 375	0.87 451	1.33 379	0.64 423	0.20 330	0.16 372	0.21 319	0.18 302	0.20 309	0.18 275

cf-r	0.73 421	0.30 351	0.77 365	0.55 397	0.63 561	0.78 398	0.48 388	1.79 532	1.15 450	1.13 407	1.26 443	1.43 528	0.87 451	1.40 411	0.85 499	0.25 470	0.18 430	0.22 355	0.23 461	0.19 260	0.19 321

BEATNet_4x	0.73 421	0.49 545	1.17 534	0.53 355	0.26 123	1.03 495	0.55 452	1.82 539	1.06 388	1.21 452	1.22 426	0.96 403	0.91 466	1.01 290	1.06 535	0.21 365	0.14 270	0.24 416	0.19 327	0.37 549	0.21 382

Select-FE	0.74 426	0.39 500	1.56 595	0.55 397	0.46 468	0.40 72	0.22 38	1.86 552	0.68 233	1.05 365	1.31 463	1.82 599	1.74 627	1.11 321	0.38 237	0.21 365	0.16 372	0.21 319	0.25 490	0.19 260	0.31 528

test_sample7	0.74 426	0.37 488	0.76 357	0.52 336	0.35 333	0.91 453	0.67 513	1.78 526	1.21 490	1.22 457	1.18 409	1.08 440	0.92 469	1.23 349	0.67 434	0.31 546	0.28 566	0.32 551	0.31 570	0.33 531	0.29 505

gwcnet-sp	0.74 426	0.33 426	1.44 576	0.57 431	0.45 456	1.40 566	0.54 434	1.50 439	1.14 438	1.30 499	1.02 330	0.94 388	0.82 423	1.39 405	0.76 464	0.21 365	0.21 492	0.22 355	0.21 409	0.22 381	0.22 403

scenet	0.74 426	0.33 426	1.44 576	0.57 431	0.45 456	1.40 566	0.54 434	1.50 439	1.14 438	1.30 499	1.02 330	0.94 388	0.82 423	1.39 405	0.76 464	0.21 365	0.21 492	0.22 355	0.21 409	0.22 381	0.22 403

ssnet	0.74 426	0.33 426	1.44 576	0.57 431	0.45 456	1.40 566	0.54 434	1.50 439	1.14 438	1.30 499	1.02 330	0.94 388	0.82 423	1.39 405	0.76 464	0.21 365	0.21 492	0.22 355	0.21 409	0.22 381	0.22 403

BUS	0.74 426	0.32 403	0.68 279	0.54 372	0.44 449	2.34 643	0.42 301	2.16 623	0.98 344	1.20 448	1.11 374	1.03 427	0.62 338	0.91 248	0.70 442	0.24 442	0.17 405	0.25 456	0.22 438	0.22 381	0.22 403

GMM-Stereo	0.74 426	0.25 204	0.59 228	0.54 372	0.34 326	0.72 362	0.99 601	1.01 271	0.87 295	1.36 531	1.78 590	1.12 459	0.81 418	2.09 517	0.46 320	0.18 233	0.12 101	0.25 456	0.25 490	0.20 309	0.85 653

DMCA-RVC	0.74 426	0.40 507	1.27 550	0.66 527	0.49 478	0.77 393	0.47 375	1.35 400	1.01 360	1.53 575	1.01 322	1.29 504	0.82 423	1.31 370	0.78 472	0.27 509	0.21 492	0.35 579	0.27 520	0.32 522	0.24 439

DeepPruner_ROB	0.74 426	0.48 542	0.87 418	0.57 431	0.44 449	0.79 404	0.54 434	1.73 503	0.96 331	1.38 540	1.27 446	1.24 486	0.73 380	1.43 414	0.73 454	0.34 572	0.28 566	0.27 491	0.26 508	0.31 513	0.31 528

SMFormer	0.75 435	0.30 351	0.86 406	0.46 201	0.26 123	0.82 424	0.43 324	2.05 603	1.39 576	1.23 463	1.47 522	0.98 407	0.95 488	1.71 473	0.82 491	0.24 442	0.20 468	0.22 355	0.21 409	0.23 409	0.24 439

tta	0.75 435	0.30 351	0.86 406	0.46 201	0.26 123	0.82 424	0.43 324	2.05 603	1.39 576	1.23 463	1.47 522	0.98 407	0.95 488	1.71 473	0.82 491	0.24 442	0.20 468	0.22 355	0.21 409	0.18 208	0.18 275

KYRaft	0.75 435	0.28 294	0.62 242	0.56 413	0.29 204	0.67 335	0.86 570	0.94 238	0.84 287	1.62 597	2.21 625	1.16 468	1.02 524	1.57 445	0.40 256	0.20 330	0.13 203	0.22 355	0.28 541	0.20 309	1.02 659

Prome-Stereo	0.75 435	0.27 267	0.53 165	0.55 397	0.32 280	0.59 273	0.97 596	0.89 210	0.88 299	1.45 558	2.46 638	0.91 375	1.41 595	1.58 447	0.44 290	0.18 233	0.13 203	0.19 228	0.17 278	0.20 309	0.92 655

acv_ft	0.75 435	0.31 387	0.95 456	0.70 562	0.86 631	1.24 540	0.53 428	1.44 422	1.07 393	1.24 470	1.30 457	1.08 440	0.92 469	0.80 208	1.34 575	0.21 365	0.19 448	0.21 319	0.18 302	0.21 354	0.18 275

iResNet	0.75 435	0.40 507	1.36 564	0.67 539	0.29 204	0.92 460	0.59 484	1.52 447	1.25 508	1.28 484	1.48 527	0.94 388	0.76 393	1.62 454	0.78 472	0.18 233	0.14 270	0.18 202	0.15 202	0.22 381	0.23 423

PAM	0.76 441	0.29 329	1.08 512	0.52 336	0.33 304	1.38 562	0.39 263	2.01 595	0.67 227	1.06 366	0.96 301	2.89 656	1.43 597	0.86 235	0.35 201	0.19 287	0.12 101	0.19 228	0.17 278	0.19 260	0.20 359

AASNet	0.76 441	0.35 471	0.91 440	0.79 600	0.81 620	1.14 517	0.56 460	2.02 599	1.08 400	1.22 457	1.24 432	0.93 385	0.76 393	0.77 193	1.16 553	0.27 509	0.23 527	0.24 416	0.20 363	0.28 483	0.24 439

RT-IGEV	0.77 443	0.28 294	0.93 447	0.55 397	0.33 304	1.01 488	0.83 561	2.03 602	0.93 319	1.28 484	1.58 554	1.77 592	1.17 556	1.04 300	0.49 342	0.23 423	0.16 372	0.21 319	0.17 278	0.19 260	0.26 475

PAM_32	0.77 443	0.28 294	1.03 493	0.52 336	0.30 228	1.32 552	0.35 194	1.97 585	0.65 222	1.02 357	1.06 348	3.05 658	1.49 607	0.96 265	0.36 213	0.19 287	0.13 203	0.20 280	0.18 302	0.19 260	0.19 321

NINENet	0.77 443	0.37 488	0.78 375	0.62 489	0.51 497	2.34 643	0.42 301	1.83 544	1.04 375	1.14 410	1.23 430	1.03 427	0.62 338	1.24 354	0.70 442	0.28 523	0.23 527	0.31 536	0.21 409	0.26 450	0.25 451

hknet	0.77 443	0.32 403	0.95 456	0.54 372	0.38 391	1.27 544	0.65 504	2.16 623	1.07 393	1.20 448	1.11 374	1.59 562	0.81 418	1.37 394	0.66 429	0.22 396	0.17 405	0.25 456	0.22 438	0.22 381	0.22 403

ARAFT	0.77 443	0.36 481	1.49 591	0.51 315	0.31 258	0.90 449	0.82 558	1.90 564	1.06 388	1.62 597	1.24 432	1.02 423	0.64 348	1.84 491	0.50 349	0.18 233	0.14 270	0.28 506	0.27 520	0.17 161	0.16 216

psm_up	0.77 443	0.34 451	0.70 297	0.66 527	0.58 540	1.05 499	0.92 584	1.52 447	1.12 422	1.26 479	1.16 404	1.31 509	1.23 572	1.20 344	0.81 486	0.25 470	0.29 577	0.31 536	0.27 520	0.27 464	0.25 451

GwcNet-RSSM	0.77 443	0.32 403	1.01 481	0.62 489	0.54 517	0.78 398	0.51 409	1.73 503	1.20 484	1.09 376	1.37 489	1.46 538	0.85 438	1.53 437	1.09 541	0.25 470	0.18 430	0.23 396	0.24 476	0.20 309	0.19 321

iResNet_ROB	0.77 443	0.30 351	0.99 471	0.57 431	0.36 349	0.83 430	0.36 211	2.33 645	1.58 610	1.27 482	1.30 457	1.25 490	0.84 435	1.65 459	0.79 479	0.20 330	0.14 270	0.17 153	0.12 68	0.18 208	0.27 486

DDVS	0.78 451	0.41 514	0.94 452	0.60 463	0.43 440	1.30 549	0.43 324	1.40 412	0.91 311	1.20 448	1.15 399	1.43 528	0.64 348	2.18 527	0.89 506	0.28 523	0.22 514	0.26 475	0.23 461	0.31 513	0.33 541

PSM-softLoss	0.78 451	0.31 387	0.77 365	0.58 437	0.32 280	0.56 254	0.40 278	1.18 349	0.70 239	1.24 470	1.07 352	0.83 341	0.52 263	5.36 628	0.53 369	0.24 442	0.15 334	0.25 456	0.22 438	0.20 309	0.25 451

KMStereo	0.78 451	0.31 387	0.77 365	0.58 437	0.32 280	0.56 254	0.40 278	1.18 349	0.70 239	1.24 470	1.07 352	0.83 341	0.52 263	5.36 628	0.53 369	0.24 442	0.15 334	0.25 456	0.22 438	0.20 309	0.25 451

CCAANet	0.78 451	0.30 351	0.83 394	0.58 437	0.51 497	1.04 497	0.45 358	1.68 491	1.12 422	0.85 306	1.35 485	1.10 453	0.77 396	3.04 576	0.78 472	0.17 182	0.16 372	0.24 416	0.23 461	0.19 260	0.23 423

STTStereo	0.78 451	0.50 552	1.22 539	0.64 507	0.54 517	0.89 446	0.54 434	1.44 422	1.11 418	1.38 540	1.09 362	1.27 498	0.85 438	1.43 414	0.83 493	0.29 534	0.27 559	0.33 560	0.39 610	0.32 522	0.30 518

PSM-AAD	0.79 456	0.27 267	0.53 165	0.55 397	0.28 180	0.77 393	1.24 629	0.99 260	0.91 311	1.66 602	1.57 551	0.81 329	2.19 657	1.65 459	0.44 290	0.19 287	0.14 270	0.38 593	0.32 578	0.21 354	0.70 644

hitnet-ft	0.79 456	0.35 471	0.57 214	0.58 437	0.42 429	0.96 475	0.46 367	1.47 431	1.33 547	1.19 444	1.22 426	1.81 596	0.98 505	1.66 463	0.94 515	0.33 562	0.28 566	0.34 570	0.27 520	0.35 538	0.31 528

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 456	0.43 521	1.05 498	0.64 507	0.58 540	0.95 469	0.53 428	1.53 453	1.18 470	1.37 534	1.15 399	1.43 528	0.88 456	1.61 453	0.84 496	0.25 470	0.22 514	0.27 491	0.27 520	0.29 494	0.29 505
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	0.80 459	0.28 294	0.73 326	0.70 562	0.51 497	0.95 469	0.60 488	1.78 526	1.23 499	1.36 531	1.37 489	1.82 599	0.81 418	1.32 374	1.13 550	0.26 493	0.17 405	0.19 228	0.20 363	0.24 424	0.25 451

G2L-Stereo	0.80 459	0.32 403	0.95 456	0.60 463	0.42 429	0.78 398	0.69 521	1.50 439	1.09 408	1.33 522	1.14 390	1.45 535	0.72 378	2.45 548	1.10 544	0.25 470	0.20 468	0.26 475	0.21 409	0.20 309	0.26 475

ISRNet	0.80 459	0.33 426	1.07 508	0.81 606	0.66 570	0.60 280	0.34 182	1.19 360	1.13 435	1.59 592	1.53 536	1.35 517	0.77 396	1.27 361	0.94 515	0.39 595	0.34 602	0.43 611	0.38 608	0.34 535	0.49 608

NF-Stereo	0.80 459	0.30 351	0.75 347	0.60 463	0.31 258	0.64 305	0.44 338	1.21 363	0.90 306	1.29 491	1.02 330	0.82 334	0.57 305	5.40 633	0.48 333	0.23 423	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.20 309	0.30 518

OCTAStereo	0.80 459	0.30 351	0.75 347	0.60 463	0.31 258	0.64 305	0.44 338	1.21 363	0.90 306	1.29 491	1.01 322	0.82 334	0.57 305	5.35 627	0.48 333	0.24 442	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.20 309	0.30 518

DRaft	0.80 459	0.24 164	0.70 297	0.45 185	0.30 228	0.97 479	0.53 428	1.05 292	0.97 339	1.78 613	2.02 616	0.80 324	1.74 627	2.73 565	0.72 451	0.17 182	0.14 270	0.20 280	0.20 363	0.18 208	0.21 382

RE-Stereo	0.80 459	0.30 351	0.75 347	0.60 463	0.31 258	0.64 305	0.44 338	1.21 363	0.90 306	1.29 491	1.01 322	0.81 329	0.57 305	5.37 630	0.48 333	0.24 442	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.20 309	0.30 518

TVStereo	0.80 459	0.30 351	0.75 347	0.60 463	0.31 258	0.64 305	0.44 338	1.21 363	0.90 306	1.29 491	1.01 322	0.81 329	0.57 305	5.37 630	0.48 333	0.24 442	0.14 270	0.24 416	0.20 363	0.20 309	0.30 518

UPFNet	0.80 459	0.32 403	0.90 437	0.59 451	0.74 595	1.26 543	0.80 553	1.52 447	1.10 416	1.30 499	1.12 381	1.30 505	0.84 435	1.67 464	1.09 541	0.24 442	0.24 536	0.24 416	0.23 461	0.25 437	0.18 275

iResNetv2_ROB	0.80 459	0.37 488	1.71 607	0.56 413	0.37 369	0.94 466	0.64 502	1.73 503	1.34 550	1.23 463	1.42 503	1.26 494	0.92 469	1.85 494	0.56 388	0.23 423	0.15 334	0.19 228	0.14 171	0.24 424	0.19 321

StereoDRNet-Refined	0.80 459	0.41 514	0.88 427	0.62 489	0.42 429	1.33 554	0.48 388	1.52 447	1.17 463	1.45 558	1.44 512	1.44 533	0.90 463	1.26 358	1.24 562	0.20 330	0.16 372	0.27 491	0.24 476	0.25 437	0.28 498
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 470	0.36 481	0.82 389	0.54 372	0.31 258	0.80 413	0.47 375	2.17 629	1.67 617	1.13 407	1.13 386	0.94 388	0.86 446	2.46 551	1.00 529	0.26 493	0.23 527	0.28 506	0.27 520	0.28 483	0.36 557

DCRE	0.82 470	0.26 234	0.70 297	0.58 437	0.44 449	0.54 229	0.48 388	0.95 243	0.78 268	0.78 281	7.33 688	0.86 355	0.52 263	0.76 190	0.41 266	0.16 123	0.16 372	0.19 228	0.17 278	0.18 208	0.17 248

SepStereo	0.82 470	0.34 451	1.03 493	0.64 507	0.69 582	0.77 393	0.63 500	1.54 456	1.20 484	1.79 616	1.55 543	0.95 397	1.04 528	2.30 538	0.60 406	0.21 365	0.16 372	0.25 456	0.18 302	0.27 464	0.22 403

GrayStereo	0.82 470	0.26 234	0.58 222	0.63 498	0.37 369	0.76 386	1.86 667	1.11 324	0.87 295	1.99 633	1.89 604	1.08 440	1.82 636	1.39 405	0.48 333	0.19 287	0.14 270	0.19 228	0.21 409	0.18 208	0.39 571

LMCR-Stereo	0.82 470	0.46 533	0.88 427	0.75 590	0.43 440	1.33 554	0.56 460	2.43 656	0.98 344	1.53 575	1.49 529	0.74 305	1.00 515	1.63 456	0.89 506	0.28 523	0.17 405	0.22 355	0.17 278	0.29 494	0.20 359

ac_64	0.82 470	0.29 329	0.81 385	0.71 570	0.60 551	1.05 499	0.54 434	1.99 590	0.92 317	1.18 440	1.06 348	1.99 619	1.08 540	1.94 503	0.97 524	0.27 509	0.22 514	0.24 416	0.23 461	0.22 381	0.19 321

DualNet (step1)	0.83 476	0.49 545	1.13 525	0.56 413	0.39 402	1.02 492	0.73 530	1.78 526	1.21 490	1.22 457	1.18 409	1.08 440	0.92 469	1.23 349	0.67 434	0.57 642	0.28 566	0.62 648	0.67 656	0.45 590	0.42 581

SST-Stereo	0.83 476	0.28 294	0.72 314	0.59 451	0.31 258	0.72 362	0.26 87	1.09 315	0.86 290	1.47 561	1.10 368	1.00 414	0.87 451	5.73 641	0.45 305	0.22 396	0.13 203	0.23 396	0.19 327	0.23 409	0.18 275

RAFT_R40	0.83 476	0.28 294	0.73 326	0.59 451	0.31 258	0.69 348	0.44 338	1.10 318	0.95 325	1.47 561	1.10 368	1.00 414	0.85 438	5.53 635	0.46 320	0.22 396	0.13 203	0.23 396	0.20 363	0.23 409	0.18 275

UNet	0.83 476	0.34 451	1.31 554	0.58 437	0.74 595	1.58 586	0.49 400	1.41 413	1.04 375	1.21 452	1.08 357	1.54 554	1.12 548	1.65 459	1.09 541	0.23 423	0.17 405	0.25 456	0.20 363	0.25 437	0.22 403

FADNet_RVC	0.83 476	0.51 555	1.83 618	0.54 372	0.42 429	1.19 532	0.46 367	1.51 445	1.09 408	0.89 313	1.24 432	0.91 375	0.87 451	2.11 519	1.11 547	0.27 509	0.22 514	0.31 536	0.28 541	0.43 580	0.38 568

DAS	0.84 481	0.34 451	1.03 493	0.64 507	0.69 582	0.77 393	0.63 500	1.54 456	1.20 484	1.79 616	1.55 543	0.95 397	1.04 528	2.83 567	0.60 406	0.21 365	0.16 372	0.25 456	0.18 302	0.27 464	0.22 403

RAFT-345	0.84 481	0.25 204	0.66 269	0.50 283	0.27 153	0.54 229	0.42 301	0.83 188	1.11 418	1.32 513	2.34 631	0.86 355	0.54 278	5.72 640	0.47 328	0.18 233	0.13 203	0.22 355	0.17 278	0.17 161	0.16 216

MMNet	0.84 481	0.32 403	1.09 516	0.60 463	0.59 548	1.85 615	0.49 400	1.51 445	1.27 519	1.37 534	1.15 399	1.26 494	1.18 561	1.67 464	1.22 560	0.19 287	0.18 430	0.23 396	0.22 438	0.25 437	0.21 382

FADNet-RVC-Resample	0.84 481	0.47 538	2.10 628	0.61 478	0.45 456	1.07 504	0.61 492	1.59 467	1.20 484	1.08 370	0.98 311	1.03 427	0.98 505	2.17 524	0.72 451	0.23 423	0.22 514	0.30 530	0.32 578	0.35 538	0.34 546

iRaft-Stereo_5w	0.85 485	0.29 329	0.91 440	0.53 355	0.43 440	0.49 162	0.68 517	0.99 260	0.87 295	0.79 284	1.34 479	1.46 538	0.91 466	5.11 622	1.11 547	0.17 182	0.14 270	0.22 355	0.18 302	0.20 309	0.20 359

SACVNet	0.85 485	0.46 533	0.85 400	0.81 606	0.56 527	0.80 413	0.79 547	1.68 491	1.12 422	1.34 526	1.33 472	1.25 490	0.94 483	2.39 545	0.76 464	0.34 572	0.26 551	0.31 536	0.29 553	0.35 538	0.44 591

ADLNet	0.85 485	0.36 481	0.89 433	0.85 623	0.72 587	1.24 540	0.76 538	1.82 539	1.36 563	1.52 573	1.35 485	1.27 498	0.99 513	1.23 349	1.15 552	0.27 509	0.20 468	0.26 475	0.25 490	0.28 483	0.30 518

delet	0.85 485	0.32 403	0.95 456	0.65 521	0.66 570	1.64 592	0.84 562	1.75 511	1.35 559	1.32 513	1.30 457	1.30 505	0.88 456	1.68 469	1.10 544	0.21 365	0.21 492	0.24 416	0.24 476	0.21 354	0.21 382

HGLStereo	0.85 485	0.38 495	0.94 452	0.80 603	1.03 646	1.17 527	0.58 475	1.52 447	1.20 484	1.19 444	1.62 563	1.13 464	1.20 567	1.80 488	1.06 535	0.24 442	0.24 536	0.24 416	0.21 409	0.23 409	0.27 486

CRFU-Net	0.86 490	0.39 500	1.00 477	0.65 521	0.57 531	1.78 607	0.86 570	2.15 620	0.81 276	1.38 540	1.18 409	1.64 574	1.19 564	1.35 386	0.90 509	0.26 493	0.22 514	0.21 319	0.19 327	0.23 409	0.24 439

dad	0.86 490	0.66 603	1.06 503	0.56 413	0.37 369	0.76 386	0.44 338	1.17 342	1.50 600	1.44 556	1.27 446	1.34 516	0.75 385	2.52 556	0.84 496	0.42 607	0.27 559	0.83 657	0.26 508	0.41 569	0.29 505

AACVNet	0.86 490	0.35 471	0.79 378	0.82 614	0.39 402	0.76 386	0.49 400	1.61 474	0.81 276	1.08 370	1.33 472	1.30 505	0.93 478	4.34 607	0.74 455	0.25 470	0.21 492	0.28 506	0.22 438	0.29 494	0.25 451

DLCB_ROB	0.86 490	0.40 507	0.78 375	0.68 552	0.54 517	1.11 512	0.84 562	1.49 435	1.23 499	1.64 601	1.65 570	1.70 583	0.91 466	1.70 471	1.05 533	0.25 470	0.24 536	0.26 475	0.27 520	0.27 464	0.24 439

HSM-Net_RVC	0.87 494	0.29 329	0.53 165	0.53 355	0.30 228	1.15 523	0.55 452	3.57 678	1.28 524	1.53 575	1.74 584	1.68 580	0.93 478	1.49 427	0.77 470	0.22 396	0.17 405	0.19 228	0.18 302	0.20 309	0.19 321
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 495	0.36 481	1.02 488	0.62 489	0.38 391	1.32 552	0.97 596	2.07 609	1.34 550	1.37 534	1.18 409	1.54 554	0.92 469	1.10 318	1.65 610	0.30 539	0.27 559	0.30 530	0.28 541	0.27 464	0.26 475

ADLNet2	0.88 495	0.34 451	1.17 534	0.77 596	0.64 564	1.12 515	0.76 538	1.74 508	1.24 505	1.21 452	1.65 570	1.71 584	1.05 532	1.67 464	1.17 556	0.24 442	0.21 492	0.21 319	0.22 438	0.26 450	0.29 505

ASMatch	0.88 495	0.26 234	0.69 291	0.51 315	0.35 333	0.48 145	0.37 238	1.12 328	0.92 317	1.10 384	3.28 656	0.96 403	0.98 505	4.90 619	0.49 342	0.19 287	0.16 372	0.22 355	0.19 327	0.19 260	0.27 486

IRAFT_RVC	0.88 495	0.28 294	0.76 357	0.63 498	0.31 258	0.65 321	1.02 606	1.22 371	0.94 323	1.22 457	1.04 343	1.01 421	0.98 505	5.82 643	0.53 369	0.22 396	0.12 101	0.25 456	0.20 363	0.20 309	0.19 321

FADNet-RVC	0.88 495	0.67 604	1.93 622	0.60 463	0.48 474	0.91 453	0.60 488	1.71 501	1.18 470	0.90 314	0.96 301	1.36 518	0.92 469	2.25 534	1.17 556	0.30 539	0.29 577	0.32 551	0.32 578	0.41 569	0.35 551

GEStereo_RVC	0.90 500	0.37 488	0.99 471	0.64 507	0.50 485	0.95 469	0.79 547	2.42 655	1.17 463	1.16 426	1.11 374	1.26 494	0.92 469	3.24 584	0.90 509	0.29 534	0.19 448	0.23 396	0.20 363	0.27 464	0.29 505

CBMV_ROB	0.90 500	0.44 524	0.63 245	0.51 315	0.37 369	1.25 542	0.49 400	1.77 522	1.27 519	1.41 549	2.00 613	1.33 512	1.08 540	2.17 524	0.76 464	0.43 613	0.42 635	0.47 621	0.44 623	0.41 569	0.36 557

PSMNet_ROB	0.90 500	0.52 559	1.17 534	0.72 574	0.61 554	1.27 544	1.12 618	1.76 518	1.12 422	1.09 376	1.28 452	1.45 535	0.89 462	1.65 459	1.42 593	0.33 562	0.25 545	0.37 590	0.39 610	0.35 538	0.29 505

FTStereo	0.91 503	0.26 234	0.56 201	0.54 372	0.33 304	0.66 330	1.87 668	1.00 264	0.75 251	1.75 610	4.15 666	1.04 431	1.65 620	1.57 445	0.46 320	0.19 287	0.16 372	0.23 396	0.21 409	0.18 208	0.63 635

PFNet	0.91 503	0.26 234	1.10 519	0.63 498	0.32 280	0.64 305	0.56 460	1.17 342	0.99 351	1.47 561	1.08 357	0.98 407	0.69 365	6.62 657	0.54 376	0.20 330	0.12 101	0.24 416	0.19 327	0.20 309	0.17 248

CBFPSM	0.92 505	0.33 426	1.86 619	0.49 271	0.38 391	1.75 600	0.84 562	1.39 410	1.12 422	1.09 376	0.99 313	2.37 638	1.66 624	1.32 374	1.42 593	0.19 287	0.18 430	0.20 280	0.20 363	0.21 354	0.33 541

FADNet	0.92 505	0.61 594	1.81 614	0.62 489	0.55 523	0.96 475	0.57 471	1.78 526	1.33 547	0.93 321	1.01 322	1.36 518	1.01 517	2.71 564	0.75 460	0.33 562	0.34 602	0.31 536	0.34 594	0.59 627	0.40 572

NVstereo2D	0.92 505	0.41 514	1.48 589	0.72 574	0.72 587	1.20 534	0.87 572	1.75 511	1.38 571	0.99 342	1.13 386	1.26 494	0.98 505	2.21 531	0.89 506	0.43 613	0.20 468	0.38 593	0.24 476	0.57 623	0.63 635

DispNO	0.93 508	0.30 351	1.34 563	0.55 397	0.55 523	0.89 446	0.49 400	1.48 433	1.21 490	1.17 435	1.27 446	1.19 473	0.90 463	5.23 625	0.74 455	0.22 396	0.17 405	0.24 416	0.21 409	0.19 260	0.20 359

DSFCA	0.93 508	0.34 451	1.06 503	0.52 336	0.65 566	1.55 584	0.93 588	1.49 435	1.19 479	1.56 585	1.15 399	1.50 547	0.96 495	3.07 578	1.02 531	0.30 539	0.26 551	0.25 456	0.25 490	0.28 483	0.24 439

fast-acv-ft	0.94 510	0.44 524	1.40 566	0.58 437	0.51 497	1.77 605	0.69 521	1.36 402	1.42 590	1.29 491	1.86 600	1.74 588	1.25 576	1.52 433	1.38 581	0.26 493	0.28 566	0.28 506	0.28 541	0.27 464	0.26 475

OMP-Stereo	0.94 510	0.33 426	0.72 314	0.90 637	0.31 258	0.49 162	0.36 211	1.16 338	1.06 388	1.58 591	1.12 381	1.46 538	0.69 365	6.94 665	0.49 342	0.19 287	0.14 270	0.24 416	0.18 302	0.20 309	0.14 130

CBMV	0.95 512	0.44 524	0.66 269	0.53 355	0.35 333	1.53 582	1.63 658	1.69 494	1.42 590	2.00 636	1.60 557	1.43 528	1.17 556	1.59 450	0.99 528	0.34 572	0.34 602	0.39 599	0.33 588	0.33 531	0.32 535
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 513	0.58 581	0.72 314	0.61 478	0.46 468	1.64 592	0.76 538	1.86 552	1.28 524	1.30 499	1.53 536	0.86 355	0.94 483	3.27 586	0.69 441	0.45 619	0.44 639	0.54 636	0.48 632	0.47 598	0.40 572

TransformOpticalFlow	0.96 513	0.28 294	0.89 433	0.52 336	0.31 258	0.66 330	0.54 434	1.75 511	1.12 422	1.09 376	1.44 512	1.37 521	1.01 517	6.70 662	0.42 277	0.19 287	0.12 101	0.20 280	0.19 327	0.18 208	0.19 321

IIG-Stereo	0.96 513	0.31 387	0.72 314	0.88 633	0.33 304	0.61 286	0.26 87	1.19 360	1.03 369	1.69 605	1.37 489	1.46 538	0.75 385	6.96 667	0.51 355	0.19 287	0.14 270	0.23 396	0.18 302	0.20 309	0.14 130

CFNet	0.96 513	0.36 481	1.01 481	0.62 489	0.42 429	0.99 485	0.47 375	1.90 564	1.32 543	0.99 342	1.39 498	1.10 453	0.86 446	5.58 638	0.79 479	0.23 423	0.17 405	0.28 506	0.27 520	0.26 450	0.21 382

XPNet_ROB	0.96 513	0.49 545	1.09 516	0.72 574	0.57 531	1.11 512	1.14 620	1.66 488	1.23 499	1.85 623	1.39 498	1.64 574	1.11 545	1.80 488	1.42 593	0.38 592	0.30 582	0.33 560	0.29 553	0.37 549	0.34 546

ETE_ROB	0.96 513	0.64 601	1.16 531	0.69 556	0.48 474	1.14 517	1.13 619	1.77 522	1.19 479	1.91 630	1.45 515	1.73 586	1.05 532	1.60 451	1.14 551	0.32 553	0.26 551	0.38 593	0.34 594	0.39 562	0.41 577

CSP-Net	0.97 519	0.38 495	0.83 394	0.53 355	0.41 423	1.63 590	0.77 541	2.00 591	1.05 381	1.25 475	1.20 421	1.33 512	0.83 431	4.93 621	0.85 499	0.32 553	0.22 514	0.20 280	0.20 363	0.23 409	0.25 451

DEmStereo	0.97 519	0.23 138	0.79 378	0.47 217	0.32 280	1.04 497	0.56 460	0.93 232	0.89 302	1.39 546	2.14 623	1.02 423	2.07 652	5.64 639	0.77 470	0.17 182	0.15 334	0.20 280	0.20 363	0.18 208	0.20 359

pcwnet_v2	0.97 519	0.37 488	4.33 663	0.62 489	0.54 517	0.79 404	0.45 358	2.02 599	1.58 610	1.42 555	1.64 568	1.09 450	0.79 408	1.24 354	0.67 434	0.32 553	0.25 545	0.29 517	0.27 520	0.37 549	0.35 551

FINET	0.97 519	0.54 565	1.60 599	0.63 498	0.79 613	1.08 505	1.07 613	1.56 463	2.20 651	1.15 416	1.49 529	0.94 388	0.88 456	2.32 539	1.05 533	0.42 607	0.35 613	0.32 551	0.28 541	0.43 580	0.38 568

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 523	0.39 500	3.21 655	0.50 283	0.63 561	0.64 305	0.39 263	2.36 649	0.75 251	0.95 328	4.63 671	1.81 596	0.56 293	0.96 265	0.41 266	0.18 233	0.13 203	0.21 319	0.26 508	0.32 522	0.35 551

StereoDRNet	0.98 523	0.47 538	1.70 605	0.76 593	0.94 640	1.51 580	0.91 582	1.92 571	1.32 543	1.61 593	1.13 386	1.47 543	0.97 498	1.75 479	1.46 600	0.28 523	0.23 527	0.29 517	0.27 520	0.35 538	0.27 486

ACV-stereo	0.99 525	0.51 555	1.41 571	0.56 413	0.41 423	2.43 647	0.57 471	1.15 336	1.18 470	0.81 292	1.01 322	3.39 664	2.14 655	1.60 451	1.07 538	0.27 509	0.22 514	0.22 355	0.22 438	0.28 483	0.32 535

iinet-f	0.99 525	0.45 531	3.71 660	0.55 397	0.43 440	1.81 610	0.68 517	1.14 334	1.14 438	1.18 440	1.42 503	1.58 561	1.44 599	1.34 385	1.59 609	0.24 442	0.23 527	0.20 280	0.19 327	0.26 450	0.25 451

GASNet	0.99 525	0.97 636	1.72 608	0.98 646	0.68 580	0.83 430	0.67 513	1.60 471	1.28 524	1.31 509	1.22 426	1.22 479	1.21 570	2.41 546	1.41 589	0.43 613	0.26 551	0.36 587	0.34 594	0.55 620	0.31 528

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 525	0.40 507	1.82 616	0.66 527	0.62 560	2.05 629	0.78 543	1.91 568	1.29 529	1.54 581	1.42 503	1.51 549	1.23 572	1.99 507	1.33 573	0.23 423	0.14 270	0.20 280	0.15 202	0.27 464	0.26 475

PS-NSSS	0.99 525	0.58 581	0.93 447	0.58 437	0.57 531	0.91 453	0.80 553	1.81 538	1.14 438	1.14 410	1.67 575	1.00 414	0.83 431	4.62 612	0.78 472	0.37 587	0.31 588	0.52 630	0.32 578	0.45 590	0.38 568

YMNet	1.00 530	0.54 565	1.40 566	0.81 606	0.85 627	1.87 617	0.62 495	1.55 460	1.18 470	1.63 599	1.99 611	1.77 592	0.97 498	1.50 429	1.45 597	0.33 562	0.37 620	0.31 536	0.32 578	0.32 522	0.29 505

YMNet_1	1.00 530	0.54 565	1.40 566	0.81 606	0.85 627	1.87 617	0.62 495	1.55 460	1.18 470	1.63 599	1.99 611	1.77 592	0.97 498	1.50 429	1.45 597	0.33 562	0.37 620	0.31 536	0.32 578	0.32 522	0.29 505

UGAM-zero	1.00 530	0.30 351	0.93 447	0.47 217	0.30 228	0.57 259	0.25 73	2.25 639	0.63 203	1.01 353	1.10 368	2.73 652	1.85 637	6.26 649	0.40 256	0.17 182	0.14 270	0.19 228	0.15 202	0.16 116	0.17 248

RAFT + AFF	1.00 530	0.42 518	1.09 516	0.67 539	0.50 485	1.22 538	1.24 629	2.24 638	1.19 479	1.30 499	1.56 547	1.17 469	1.49 607	3.44 592	0.83 493	0.21 365	0.25 545	0.30 530	0.26 508	0.27 464	0.27 486

DRN-Test	1.00 530	0.44 524	1.13 525	0.70 562	0.81 620	1.62 589	0.79 547	2.14 618	1.44 593	1.78 613	1.33 472	1.43 528	1.05 532	2.18 527	1.53 606	0.27 509	0.21 492	0.31 536	0.30 562	0.32 522	0.28 498

NCCL2	1.00 530	0.56 574	1.06 503	0.75 590	0.57 531	1.31 551	1.72 659	1.77 522	1.36 563	1.50 570	1.17 407	1.91 608	1.17 556	1.54 439	1.29 570	0.35 579	0.31 588	0.45 616	0.44 623	0.40 566	0.40 572

TCMNet	1.01 536	0.60 592	2.10 628	0.86 625	1.33 668	1.14 517	0.67 513	1.69 494	1.23 499	1.11 390	1.57 551	1.30 505	0.97 498	2.01 509	1.50 604	0.31 546	0.31 588	0.38 593	0.34 594	0.42 574	0.36 557

PA-Net	1.01 536	0.57 578	1.29 552	0.64 507	0.74 595	1.19 532	0.84 562	1.69 494	1.43 592	1.16 426	1.19 416	1.32 510	1.19 564	3.42 590	1.25 563	0.29 534	0.45 643	0.33 560	0.49 635	0.32 522	0.47 601
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 536	0.59 584	1.16 531	0.67 539	0.51 497	1.63 590	1.26 633	1.69 494	1.38 571	1.81 620	1.37 489	1.94 613	1.02 524	1.58 447	1.38 581	0.37 587	0.27 559	0.43 611	0.37 606	0.43 580	0.37 562

z-ln-s-r	1.02 539	0.55 570	2.09 627	0.52 336	0.55 523	0.78 398	0.87 572	1.47 431	1.34 550	1.12 392	1.62 563	1.37 521	1.06 535	2.62 561	3.32 657	0.19 287	0.14 270	0.21 319	0.17 278	0.27 464	0.21 382

PSMNet-RUCA	1.02 539	0.97 636	1.44 576	1.23 661	1.10 651	1.40 566	0.62 495	1.69 494	1.38 571	0.94 326	1.53 536	0.97 405	0.83 431	1.17 339	0.93 513	0.69 655	0.34 602	0.99 665	0.60 652	0.97 653	0.64 639

THIR-Stereo	1.02 539	0.27 267	0.69 291	0.49 271	0.28 180	0.95 469	1.34 638	1.03 278	0.97 339	1.34 526	1.90 605	1.17 469	1.58 613	6.44 654	0.78 472	0.19 287	0.14 270	0.21 319	0.22 438	0.19 260	0.20 359

Wz-Net-LNSev	1.03 542	0.67 604	2.71 651	0.64 507	0.84 624	1.75 600	1.00 603	1.80 535	1.32 543	1.28 484	1.25 436	1.65 577	1.22 571	1.39 405	1.40 585	0.28 523	0.26 551	0.24 416	0.23 461	0.33 531	0.32 535

RAFT-RH_RVC	1.03 542	0.24 164	0.67 275	0.49 271	0.28 180	0.81 422	0.33 167	0.83 188	1.08 400	2.05 637	4.65 673	1.04 431	0.57 305	5.98 648	0.50 349	0.18 233	0.13 203	0.26 475	0.20 363	0.16 116	0.17 248

DISCO	1.03 542	0.34 451	1.11 521	0.69 556	0.45 456	2.07 630	0.84 562	2.13 614	1.50 600	1.15 416	1.33 472	2.40 640	1.07 539	2.60 559	1.51 605	0.23 423	0.18 430	0.22 355	0.20 363	0.31 513	0.27 486

STrans-v2	1.04 545	0.28 294	0.96 462	0.49 271	0.32 280	0.68 342	0.79 547	2.47 659	1.12 422	1.12 392	1.46 521	1.40 524	1.46 602	6.70 662	0.43 287	0.18 233	0.13 203	0.20 280	0.18 302	0.18 208	0.18 275

APVNet	1.06 546	0.53 564	1.42 573	0.84 618	0.79 613	1.92 620	0.82 558	1.90 564	1.08 400	1.08 370	1.43 507	1.56 557	1.13 552	3.07 578	1.58 607	0.31 546	0.34 602	0.42 609	0.36 603	0.36 545	0.37 562

TDLM	1.06 546	0.44 524	0.79 378	0.63 498	0.50 485	0.89 446	1.44 643	1.48 433	1.26 513	1.12 392	1.40 500	1.08 440	0.98 505	6.65 658	0.78 472	0.33 562	0.21 492	0.33 560	0.26 508	0.37 549	0.24 439

FAT-Stereo	1.07 548	0.41 514	1.32 557	0.72 574	0.58 540	1.08 505	0.89 577	1.96 581	1.65 615	1.75 610	1.98 610	2.03 624	1.48 605	2.02 510	1.18 559	0.42 607	0.35 613	0.34 570	0.29 553	0.35 538	0.53 616

GANetREF_RVC	1.07 548	0.86 629	1.31 554	0.82 614	0.53 513	1.41 571	1.31 636	1.76 518	1.52 603	1.27 482	1.31 463	1.46 538	1.24 575	2.03 511	0.96 523	0.56 641	0.45 643	0.67 651	0.50 638	0.88 651	0.59 629
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	1.07 548	0.43 521	0.76 357	0.60 463	0.50 485	0.90 449	0.97 596	1.52 447	1.26 513	1.33 522	1.38 494	1.24 486	1.18 561	6.75 664	0.75 460	0.34 572	0.23 527	0.34 570	0.29 553	0.42 574	0.27 486

GCST	1.08 551	1.47 669	0.93 447	1.73 672	1.14 658	1.30 549	0.31 138	1.33 393	1.16 460	1.29 491	0.97 310	0.98 407	0.49 232	2.08 516	0.46 320	1.19 672	0.70 672	1.30 672	0.85 667	1.02 657	0.89 654

GwcNet	1.08 551	0.51 555	2.33 639	0.79 600	1.18 661	1.76 602	0.70 524	1.68 491	1.47 596	1.41 549	1.64 568	1.74 588	1.04 528	2.20 530	1.41 589	0.30 539	0.29 577	0.29 517	0.27 520	0.30 504	0.35 551

DANet	1.08 551	0.61 594	1.32 557	0.85 623	0.72 587	1.37 559	0.51 409	1.54 456	1.15 450	1.78 613	1.54 541	2.01 621	1.11 545	2.90 570	2.00 627	0.33 562	0.30 582	0.40 604	0.30 562	0.44 586	0.45 593
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 554	0.50 552	1.12 523	0.90 637	1.04 647	1.11 512	0.84 562	1.80 535	1.62 612	1.55 584	2.00 613	1.90 607	1.78 631	1.84 491	1.25 563	0.52 633	0.36 618	0.48 623	0.36 603	0.45 590	0.43 588

Nwc_Net	1.09 554	0.49 545	1.33 560	0.89 636	0.80 618	1.49 579	0.66 509	2.19 632	1.27 519	1.32 513	2.26 627	1.96 616	1.54 610	1.92 499	1.34 575	0.40 598	0.30 582	0.43 611	0.45 625	0.38 558	0.37 562

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 556	1.02 641	1.00 477	0.82 614	0.67 574	1.93 621	0.93 588	1.62 478	1.11 418	1.15 416	1.25 436	1.50 547	0.79 408	1.96 505	0.76 464	1.89 676	0.34 602	0.79 656	0.36 603	1.25 665	0.83 651

NCC-stereo	1.10 556	0.54 565	1.24 544	0.84 618	0.94 640	1.29 547	0.89 577	2.01 595	1.34 550	1.32 513	1.74 584	1.88 603	1.74 627	2.35 541	1.25 563	0.45 619	0.37 620	0.45 616	0.58 648	0.42 574	0.42 581

Abc-Net	1.10 556	0.54 565	1.24 544	0.84 618	0.94 640	1.29 547	0.89 577	2.01 595	1.34 550	1.32 513	1.74 584	1.88 603	1.74 627	2.35 541	1.25 563	0.45 619	0.37 620	0.45 616	0.58 648	0.42 574	0.42 581
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	1.11 559	0.58 581	2.23 637	0.66 527	0.71 585	1.95 623	1.46 644	1.98 587	1.45 594	1.79 616	1.43 507	1.49 546	1.33 589	1.97 506	1.42 593	0.27 509	0.23 527	0.28 506	0.28 541	0.34 535	0.31 528

edge stereo	1.11 559	0.50 552	1.30 553	0.71 570	0.65 566	1.14 517	0.75 535	1.93 576	1.37 567	1.71 606	1.83 595	2.54 645	1.44 599	2.43 547	1.23 561	0.42 607	0.41 633	0.54 636	0.35 599	0.42 574	0.46 597

anonymity	1.12 561	0.97 636	1.21 537	1.07 654	1.12 655	1.08 505	0.89 577	1.95 580	1.16 460	1.29 491	1.26 443	1.22 479	1.09 543	1.15 331	1.01 530	1.02 665	1.00 688	0.97 662	0.97 674	0.98 654	0.99 658

ccnet	1.12 561	0.67 604	1.01 481	0.78 598	0.73 594	1.72 598	0.99 601	1.84 548	1.26 513	1.47 561	1.85 599	1.75 591	1.29 581	1.75 479	1.88 621	0.57 642	0.53 658	0.57 645	0.55 645	0.59 627	0.54 618

RASNet	1.12 561	0.30 351	0.91 440	0.66 527	0.77 608	0.97 479	0.57 471	1.37 403	1.35 559	1.02 357	1.34 479	2.11 628	1.43 597	7.09 669	1.39 584	0.19 287	0.17 405	0.17 153	0.19 327	0.18 208	0.16 216

AF-Net	1.13 564	0.52 559	1.33 560	0.86 625	0.91 636	1.38 562	0.71 526	2.16 623	1.62 612	1.56 585	2.40 634	1.99 619	1.65 620	1.81 490	1.48 602	0.48 627	0.28 566	0.49 625	0.33 588	0.39 562	0.32 535

NaN_ROB	1.13 564	0.55 570	1.15 530	0.64 507	0.48 474	1.61 588	2.03 676	1.72 502	1.48 597	2.09 639	1.27 446	1.40 524	1.08 540	3.94 599	1.30 571	0.28 523	0.34 602	0.28 506	0.28 541	0.30 504	0.33 541

UGAM	1.14 566	0.27 267	0.95 456	0.53 355	0.42 429	0.70 355	0.72 529	0.95 243	1.32 543	0.98 339	1.48 527	1.78 595	0.87 451	9.65 698	0.87 502	0.21 365	0.18 430	0.30 530	0.24 476	0.19 260	0.16 216

DGSMNet	1.14 566	0.76 620	2.49 645	0.81 606	0.86 631	1.39 564	1.39 640	2.13 614	1.35 559	1.26 479	1.63 567	1.48 545	0.98 505	1.75 479	1.10 544	0.45 619	0.43 636	0.55 640	0.49 635	0.75 645	0.70 644

Syn2CoEx	1.14 566	0.69 608	1.66 602	0.80 603	0.67 574	1.40 566	0.88 575	2.06 608	1.54 606	1.25 475	1.58 554	1.42 527	1.50 609	4.09 601	1.40 585	0.36 583	0.32 596	0.34 570	0.29 553	0.29 494	0.34 546

RGC	1.14 566	0.79 622	1.26 547	0.91 640	0.96 643	1.52 581	0.77 541	1.92 571	1.26 513	1.54 581	1.93 607	2.02 623	1.54 610	2.25 534	1.31 572	0.44 618	0.35 613	0.58 646	0.48 632	0.47 598	0.46 597

S-Stereo	1.15 570	0.46 533	2.17 633	0.81 606	0.80 618	1.21 536	1.19 626	1.93 576	2.02 644	1.47 561	2.11 620	1.57 558	1.17 556	2.05 514	1.41 589	0.40 598	0.40 631	0.35 579	0.31 570	0.44 586	0.70 644

stereogan	1.15 570	0.42 518	1.40 566	0.86 625	0.84 624	2.38 645	0.71 526	1.88 558	1.73 624	1.72 607	1.94 609	2.31 635	1.29 581	2.07 515	1.08 539	0.36 583	0.35 613	0.39 599	0.31 570	0.51 612	0.46 597

AANet_RVC	1.16 572	0.52 559	1.49 591	0.65 521	0.45 456	0.75 378	0.69 521	1.42 415	1.55 608	1.34 526	1.87 602	1.53 553	0.78 404	7.43 675	1.38 581	0.25 470	0.17 405	0.19 228	0.16 248	0.22 381	0.26 475

RYNet	1.17 573	0.49 545	1.24 544	0.70 562	0.97 644	1.71 596	0.92 584	1.91 568	1.46 595	1.38 540	1.14 390	1.88 603	1.30 585	4.24 603	1.87 619	0.26 493	0.21 492	0.35 579	0.27 520	0.55 620	0.54 618

w-ln-seven-2	1.18 574	0.61 594	4.25 662	0.68 552	0.61 554	1.20 534	0.93 588	1.63 480	1.35 559	1.66 602	1.53 536	1.47 543	1.37 593	3.00 575	1.74 614	0.25 470	0.24 536	0.29 517	0.26 508	0.33 531	0.28 498

HSM	1.19 575	0.32 403	0.65 259	0.57 431	0.38 391	1.23 539	0.59 484	2.25 639	1.19 479	1.30 499	1.25 436	1.94 613	1.03 526	9.32 693	0.71 448	0.22 396	0.16 372	0.20 280	0.16 248	0.21 354	0.21 382

aanetorigin	1.23 576	0.79 622	2.78 653	0.70 562	0.79 613	0.99 485	1.06 612	1.06 305	1.37 567	3.52 677	2.61 643	1.72 585	1.63 618	1.99 507	1.78 616	0.25 470	0.24 536	0.26 475	0.25 490	0.38 558	0.45 593

PWC_ROB	1.24 577	0.76 620	2.46 643	0.72 574	0.78 610	1.15 523	0.49 400	1.75 511	1.92 638	2.31 645	3.07 652	1.59 562	1.40 594	2.46 551	2.10 631	0.33 562	0.22 514	0.35 579	0.24 476	0.38 558	0.41 577

SGM-Forest	1.24 577	0.38 495	0.60 231	0.52 336	0.37 369	1.56 585	1.30 635	1.65 483	1.36 563	2.11 640	1.79 591	1.63 571	0.93 478	7.48 677	0.95 519	0.36 583	0.37 620	0.39 599	0.34 594	0.37 549	0.32 535
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 579	0.99 639	1.93 622	1.02 650	1.21 663	0.96 475	1.01 605	1.75 511	1.92 638	1.36 531	2.12 621	1.44 533	1.01 517	1.14 330	1.40 585	0.72 656	0.82 675	0.89 660	0.98 676	1.31 667	0.95 656

NOSS_ROB	1.26 580	0.46 533	0.62 242	0.56 413	0.38 391	1.06 502	0.78 543	1.73 503	1.40 581	1.01 353	1.43 507	1.10 453	0.75 385	10.62 702	0.65 424	0.45 619	0.43 636	0.48 623	0.45 625	0.44 586	0.41 577

RTSC	1.29 581	0.73 614	2.44 642	0.83 617	0.57 531	1.85 615	0.65 504	1.88 558	2.00 643	2.20 642	1.66 573	1.60 564	1.26 578	2.33 540	3.92 663	0.32 553	0.23 527	0.27 491	0.29 553	0.37 549	0.37 562

PWCDC_ROB	1.29 581	0.75 619	1.33 560	1.05 651	0.88 635	1.73 599	0.52 420	1.89 561	3.28 674	1.29 491	4.88 676	1.22 479	1.46 602	1.77 486	1.45 597	0.60 647	0.26 551	0.29 517	0.25 490	0.52 614	0.37 562

Anonymous_2	1.30 583	0.55 570	0.82 389	0.52 336	0.58 540	1.01 488	0.64 502	1.25 382	0.97 339	0.96 330	0.78 250	1.33 512	1.29 581	1.03 294	0.74 455	0.62 649	0.64 668	1.06 668	9.63 713	1.16 661	0.49 608

SQANet	1.31 584	0.88 632	1.08 512	1.83 674	1.44 670	1.44 574	0.75 535	1.74 508	1.09 408	1.32 513	1.26 443	1.28 501	1.01 517	1.50 429	0.83 493	2.50 683	0.34 602	1.47 673	0.55 645	2.32 675	1.57 673

SHD	1.31 584	0.71 613	2.34 640	0.86 625	0.75 604	1.77 605	0.65 504	2.22 636	2.50 661	2.40 652	1.71 580	1.91 608	1.60 616	1.93 502	2.37 638	0.38 592	0.31 588	0.38 593	0.40 614	0.48 603	0.50 610

PDISCO_ROB	1.32 586	0.65 602	1.44 576	1.36 663	1.46 671	2.55 650	0.92 584	2.45 657	2.07 647	1.37 534	1.49 529	1.65 577	1.00 515	2.82 566	1.35 578	1.01 663	0.27 559	0.54 636	0.47 630	0.71 643	0.73 647

LL-Strereo	1.33 587	0.39 500	1.38 565	0.61 478	0.61 554	0.75 378	0.66 509	1.63 480	1.17 463	1.56 585	1.60 557	2.03 624	2.12 654	9.72 699	0.97 524	0.21 365	0.18 430	0.27 491	0.23 461	0.22 381	0.25 451

PASM	1.34 588	0.92 633	2.62 649	0.86 625	0.87 633	1.03 495	1.08 614	1.50 439	1.51 602	1.82 621	1.41 502	1.68 580	1.26 578	4.87 618	1.34 575	0.61 648	0.65 670	0.68 652	0.78 662	0.69 641	0.68 643

ADCRef	1.35 589	0.55 570	2.37 641	0.72 574	0.77 608	1.94 622	0.78 543	1.91 568	1.27 519	1.57 589	1.59 556	1.36 518	1.41 595	1.54 439	7.53 680	0.23 423	0.20 468	0.32 551	0.30 562	0.29 494	0.29 505

DStereoRT	1.36 590	0.32 403	1.41 571	0.67 539	0.50 485	2.07 630	0.60 488	1.44 422	0.91 311	1.37 534	1.44 512	0.73 304	1.30 585	6.39 653	0.90 509	0.23 423	0.17 405	4.29 705	1.94 695	0.24 424	0.20 359

GANet	1.36 590	0.47 538	0.86 406	0.67 539	0.45 456	1.34 556	1.73 660	1.64 482	1.24 505	1.49 569	2.38 632	1.55 556	1.20 567	9.30 692	0.93 513	0.30 539	0.31 588	0.33 560	0.28 541	0.39 562	0.30 518

ff1	1.37 592	0.33 426	0.85 400	0.53 355	0.37 369	0.74 372	0.56 460	0.95 243	2.47 658	1.15 416	1.45 515	1.06 433	0.82 423	7.22 670	7.61 681	0.20 330	0.12 101	0.31 536	0.27 520	0.19 260	0.20 359

XQC	1.37 592	0.87 630	2.56 647	0.84 618	0.69 582	1.83 613	0.89 577	2.07 609	1.88 634	1.88 626	1.53 536	1.91 608	1.55 612	2.85 569	3.05 649	0.48 627	0.29 577	0.44 615	0.39 610	0.69 641	0.60 632

w-ln-seven	1.38 594	0.70 611	3.91 661	0.75 590	0.72 587	2.69 657	0.95 593	2.02 599	1.99 642	1.99 633	1.73 582	1.82 599	1.17 556	2.45 548	2.84 646	0.28 523	0.25 545	0.31 536	0.30 562	0.41 569	0.33 541

mmx	1.39 595	0.33 426	0.85 400	0.53 355	0.37 369	0.74 372	0.56 460	2.13 614	1.37 567	1.15 416	1.45 515	1.06 433	0.82 423	7.22 670	7.61 681	0.24 442	0.19 448	0.31 536	0.27 520	0.30 504	0.25 451

xxx	1.39 595	0.33 426	0.85 400	0.53 355	0.37 369	0.74 372	0.56 460	2.13 614	1.37 567	1.15 416	1.45 515	1.06 433	0.82 423	7.22 670	7.61 681	0.24 442	0.19 448	0.31 536	0.27 520	0.30 504	0.25 451

MFMNet_re	1.40 597	1.14 651	1.68 603	1.39 665	1.07 648	1.48 577	1.43 642	1.87 555	1.82 631	2.26 643	2.19 624	1.51 549	1.86 638	1.52 433	1.25 563	0.93 661	0.83 676	0.84 658	0.80 663	0.99 656	1.05 663

UDG	1.41 598	2.65 695	0.99 471	1.44 668	1.64 674	1.34 556	0.80 553	1.60 471	1.23 499	1.23 463	1.71 580	2.01 621	1.34 590	1.47 425	1.41 589	0.90 660	0.54 661	2.29 681	0.75 660	1.84 670	1.04 661

CSAN	1.41 598	0.59 584	1.26 547	0.70 562	0.50 485	1.76 602	1.78 661	1.77 522	1.90 637	2.35 648	2.32 629	1.92 611	1.94 644	5.56 637	1.49 603	0.43 613	0.35 613	0.40 604	0.41 615	0.43 580	0.41 577

DStereoO	1.44 600	1.11 648	1.69 604	1.16 657	0.72 587	1.21 536	1.56 651	1.74 508	1.63 614	1.52 573	1.67 575	1.51 549	3.16 676	1.73 477	1.72 613	2.35 682	0.45 643	0.97 662	0.42 618	2.01 672	0.53 616

test_xeample	1.45 601	0.28 294	0.65 259	0.51 315	0.28 180	0.94 466	0.59 484	2.14 618	1.29 529	1.24 470	1.51 534	0.88 363	0.86 446	1.46 421	15.10 702	0.22 396	0.20 468	0.22 355	0.20 363	0.22 381	0.22 403

Wz-Net-SNSev	1.49 602	1.23 657	6.27 675	0.68 552	0.67 574	1.37 559	1.41 641	2.00 591	1.39 576	1.48 567	1.61 561	2.29 633	1.32 588	3.93 598	2.14 633	0.31 546	0.28 566	0.31 536	0.33 588	0.42 574	0.36 557

CC-Net-ROB	1.49 602	1.26 658	1.27 550	0.88 633	0.79 613	1.76 602	1.00 603	1.79 532	1.26 513	1.10 384	1.61 561	1.21 477	0.99 513	8.13 685	0.84 496	1.09 669	0.41 633	2.20 679	0.46 628	1.20 664	0.48 604

DDUNet	1.50 604	2.69 696	1.12 523	1.77 673	1.88 676	1.84 614	0.92 584	1.70 499	1.16 460	1.38 540	1.79 591	1.60 564	1.12 548	1.37 394	1.08 539	1.10 670	0.76 673	2.37 683	0.94 672	2.00 671	1.37 669

xxxx	1.51 605	0.28 294	0.68 279	0.54 372	0.28 180	1.16 525	0.44 338	2.19 632	1.29 529	1.09 376	1.36 487	1.22 479	0.85 438	1.79 487	15.70 705	0.24 442	0.21 492	0.21 319	0.20 363	0.22 381	0.23 423

psmorigin	1.52 606	0.69 608	10.52 689	0.68 552	0.59 548	1.13 516	0.70 524	1.57 464	1.19 479	1.99 633	1.79 591	2.26 632	1.47 604	2.09 517	1.36 579	0.39 595	0.40 631	0.34 570	0.33 588	0.43 580	0.56 622

MFN_U_SF_RVC	1.52 606	0.84 625	3.42 656	0.87 632	0.66 570	2.56 651	0.95 593	2.36 649	1.70 620	1.98 632	1.86 600	2.45 643	1.79 632	2.95 571	2.58 641	0.52 633	0.48 650	0.55 640	0.59 651	0.59 627	0.61 633

WQFJA1++	1.55 608	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	0.19 287	0.12 101	0.16 102	0.12 68	25.04 717	0.14 130

SAMSARA	1.55 608	0.84 625	2.61 648	1.22 660	1.07 648	2.50 649	1.93 671	2.05 603	1.89 635	2.75 662	1.66 573	2.81 653	1.69 625	3.08 580	1.97 626	0.46 625	0.51 656	0.42 609	0.46 628	0.58 625	0.59 629

z-mn7	1.56 610	0.84 625	4.36 665	0.71 570	0.51 497	2.60 652	1.04 608	1.73 503	2.70 667	1.53 575	2.99 651	1.94 613	1.34 590	4.78 616	2.41 639	0.29 534	0.24 536	0.27 491	0.24 476	0.34 535	0.31 528

CrosDoStereo	1.58 611	0.24 164	0.72 314	0.48 249	0.29 204	0.67 335	12.49 706	1.10 318	0.98 344	1.34 526	1.75 587	1.00 414	1.89 640	6.65 658	0.81 486	0.19 287	0.15 334	0.20 280	0.22 438	0.18 208	0.19 321

DeepStereo_LL	1.58 611	0.24 164	0.72 314	0.48 249	0.29 204	0.67 335	12.49 706	1.10 318	0.98 344	1.34 526	1.75 587	1.00 414	1.89 640	6.65 658	0.81 486	0.19 287	0.15 334	0.20 280	0.22 438	0.18 208	0.19 321

otaku	1.60 613	1.11 648	1.21 537	2.20 676	1.56 672	1.97 624	1.24 629	2.07 609	1.36 563	1.44 556	1.62 563	1.73 586	1.19 564	1.73 477	0.98 527	2.89 687	0.57 663	1.74 674	0.60 652	2.78 682	1.94 679

DeepPrunerF	1.60 613	0.73 614	5.81 673	0.88 633	1.19 662	0.91 453	0.95 593	2.19 632	5.24 691	1.17 435	1.30 457	1.19 473	1.30 585	4.90 619	1.66 612	0.42 607	0.34 602	0.52 630	0.47 630	0.41 569	0.40 572

222	1.61 615	0.29 329	0.67 275	0.56 413	0.29 204	1.06 502	0.42 301	2.17 629	1.31 539	1.31 509	1.52 535	0.92 383	0.94 483	1.76 484	17.65 706	0.24 442	0.20 468	0.21 319	0.19 327	0.22 381	0.23 423

SDNR	1.62 616	0.51 555	2.17 633	0.53 355	0.56 527	3.80 677	0.45 358	1.54 456	1.29 529	1.33 522	2.41 635	1.08 440	0.96 495	11.18 703	1.16 553	0.66 653	0.63 667	0.43 611	0.32 578	0.64 634	0.67 641

AANet	1.64 617	1.27 659	5.08 668	0.67 539	0.65 566	1.41 571	0.84 562	1.92 571	2.90 670	3.11 675	3.20 655	2.91 657	2.06 651	2.49 554	2.10 631	0.42 607	0.29 577	0.34 570	0.30 562	0.45 590	0.45 593

Ntro	1.64 617	1.15 652	1.23 541	2.48 682	1.83 675	2.09 632	1.16 623	1.96 581	1.38 571	1.21 452	1.62 563	1.62 566	1.29 581	1.87 496	1.11 547	3.04 688	0.56 662	1.82 676	0.64 654	2.80 683	2.05 681

G-Net	1.66 619	0.63 599	1.56 595	1.11 656	0.74 595	2.98 666	0.91 582	1.55 460	1.22 496	2.76 663	8.18 695	2.32 636	2.53 668	1.92 499	1.87 619	0.48 627	0.44 639	0.45 616	0.31 570	0.60 631	0.57 626

MDST_ROB	1.67 620	0.34 451	1.58 598	0.92 642	0.58 540	4.26 683	1.11 616	2.83 666	1.41 587	4.49 688	2.55 642	1.45 535	0.97 498	7.79 682	1.17 556	0.31 546	0.25 545	0.37 590	0.33 588	0.31 513	0.30 518

SPS-STEREO	1.67 620	1.04 642	1.23 541	1.21 659	1.13 657	1.82 612	1.11 616	2.16 623	1.52 603	3.07 673	2.32 629	2.82 654	1.80 633	4.11 602	2.04 628	1.03 666	0.99 687	0.97 662	0.94 672	1.03 659	1.02 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 622	0.36 481	0.61 236	0.59 451	0.29 204	2.25 638	1.18 625	2.38 652	1.68 619	3.60 678	2.67 645	3.69 668	2.42 664	8.13 685	1.90 622	0.31 546	0.31 588	0.30 530	0.28 541	0.30 504	0.29 505
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 623	0.59 584	4.33 663	0.70 562	0.57 531	2.02 628	1.62 657	3.35 675	1.78 627	1.48 567	1.38 494	2.17 629	2.84 671	4.77 615	3.66 660	0.48 627	0.31 588	0.29 517	0.25 490	0.64 634	0.48 604

zh-mn7	1.70 624	1.21 655	8.30 683	0.69 556	0.53 513	1.45 575	0.84 562	1.70 499	2.09 648	2.41 653	2.67 645	1.68 580	1.23 572	4.49 608	2.87 647	0.30 539	0.26 551	0.27 491	0.27 520	0.31 513	0.35 551

1111x	1.70 624	0.29 329	0.86 406	0.51 315	0.27 153	1.01 488	0.68 517	2.22 636	1.28 524	1.13 407	1.40 500	1.21 477	1.10 544	5.53 635	15.20 703	0.22 396	0.21 492	0.22 355	0.22 438	0.24 424	0.22 403

PVD	1.70 624	0.84 625	2.26 638	0.94 645	0.83 623	2.48 648	0.97 596	2.59 663	3.35 675	3.01 671	2.77 647	2.34 637	2.47 666	2.67 563	3.14 652	0.47 626	0.45 643	0.59 647	0.48 632	0.59 627	0.75 649

FBW_ROB	1.71 627	0.62 598	1.45 581	0.67 539	0.61 554	1.81 610	1.08 614	2.52 660	1.70 620	1.77 612	1.73 582	1.98 618	1.25 576	12.57 705	1.84 618	0.34 572	0.37 620	0.56 643	0.38 608	0.45 590	0.43 588

ADCL	1.72 628	0.57 578	3.66 658	0.67 539	0.61 554	2.61 654	1.85 666	1.96 581	1.67 617	1.90 629	1.83 595	2.06 627	1.90 642	2.13 520	9.15 689	0.26 493	0.24 536	0.34 570	0.32 578	0.38 558	0.35 551

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 629	0.87 630	3.56 657	0.80 603	0.75 604	3.72 674	2.44 689	1.82 539	1.82 631	1.74 609	1.91 606	1.92 611	1.26 578	7.69 680	1.28 569	0.45 619	0.47 648	0.52 630	0.77 661	0.50 607	0.50 610

zh-sn7	1.76 630	1.38 660	6.58 676	0.74 586	0.72 587	1.78 607	1.31 636	1.88 558	1.56 609	1.86 625	2.47 639	1.81 596	2.08 653	5.12 623	3.80 662	0.32 553	0.32 596	0.32 551	0.32 578	0.44 586	0.40 572

AAGNet	1.83 631	0.28 294	0.72 314	0.61 478	0.32 280	0.67 335	0.51 409	0.96 251	0.98 344	1.47 561	1.20 421	1.00 414	1.18 561	2.83 567	22.77 713	0.22 396	0.13 203	0.22 355	0.19 327	0.23 409	0.15 175

WCMA_ROB	1.84 632	0.47 538	1.31 554	0.69 556	0.57 531	2.11 633	1.14 620	1.87 555	1.73 624	4.04 682	6.43 682	5.62 685	3.61 681	2.59 558	1.94 624	0.52 633	0.44 639	0.39 599	0.42 618	0.48 603	0.47 601

ADCPNet	1.85 633	0.69 608	8.07 680	0.71 570	0.58 540	2.79 661	1.22 628	1.94 578	1.54 606	1.88 626	1.69 578	2.46 644	2.04 648	2.37 543	6.48 675	0.38 592	0.37 620	0.38 593	0.43 621	0.47 598	0.45 593

test_sample9	1.86 634	0.49 545	1.13 525	0.56 413	0.39 402	1.02 492	0.73 530	1.78 526	1.21 490	1.22 457	1.18 409	1.08 440	0.92 469	2.27 536	7.92 685	0.57 642	12.61 718	0.62 648	0.67 656	0.45 590	0.42 581

Wz-Net-TNSev	1.88 635	2.08 689	7.66 678	0.67 539	0.64 564	2.42 646	1.83 665	2.33 645	1.74 626	1.57 589	1.56 547	2.58 646	1.90 642	4.86 617	3.12 651	0.39 595	0.37 620	0.33 560	0.37 606	0.53 616	0.58 627

NVStereoNet_ROB	1.88 635	1.07 643	1.45 581	1.07 654	1.17 659	1.47 576	1.48 646	1.89 561	1.93 640	1.94 631	4.67 674	3.08 661	1.80 633	6.51 655	1.65 610	1.06 668	0.86 682	1.08 669	1.32 682	0.93 652	1.26 667
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	1.88 635	0.57 578	2.18 635	0.63 498	0.40 413	2.80 662	1.57 654	2.39 653	5.88 694	2.36 650	3.57 660	3.72 669	2.97 673	4.74 614	1.76 615	0.34 572	0.30 582	0.32 551	0.29 553	0.48 603	0.37 562

ADCMid	1.89 638	0.73 614	5.06 667	0.72 574	0.67 574	2.00 627	1.14 620	1.97 585	1.48 597	2.86 666	1.81 594	2.37 638	2.05 650	2.24 532	10.39 694	0.33 562	0.31 588	0.39 599	0.43 621	0.50 607	0.44 591

WZ-Net	1.95 639	0.95 635	10.10 685	0.86 625	0.78 610	1.69 595	1.60 656	2.20 635	1.98 641	2.08 638	1.93 607	2.30 634	1.97 645	5.30 626	3.17 654	0.34 572	0.26 551	0.29 517	0.31 570	0.51 612	0.47 601

AnyNet_C32	1.96 640	1.10 645	5.17 669	0.90 637	1.11 653	2.12 634	2.37 687	1.85 549	1.48 597	2.45 654	1.70 579	2.05 626	1.64 619	2.50 555	10.28 693	0.37 587	0.34 602	0.35 579	0.41 615	0.49 606	0.54 618

MSAF-DinoV2	1.97 641	0.80 624	10.38 688	0.86 625	0.48 474	1.39 564	0.97 596	2.55 662	1.72 623	1.53 575	1.65 570	3.59 666	2.20 658	5.39 632	3.94 664	0.27 509	0.17 405	0.26 475	0.28 541	0.47 598	0.46 597

RainbowNet	1.97 641	1.76 677	1.57 597	2.81 685	2.21 680	1.98 626	1.81 663	2.54 661	1.89 635	1.50 570	1.84 597	1.96 616	1.65 620	2.14 521	1.25 563	3.33 694	0.85 680	2.39 686	0.98 676	2.82 685	2.22 682

ADCP+	1.99 643	0.48 542	7.73 679	0.66 527	0.91 636	2.30 641	1.05 610	1.82 539	1.34 550	1.54 581	1.32 470	1.74 588	1.61 617	2.17 524	13.37 698	0.24 442	0.21 492	0.32 551	0.28 541	0.37 549	0.29 505

MSMD_ROB	1.99 643	0.59 584	0.89 433	0.70 562	0.61 554	3.95 679	0.94 591	1.80 535	1.79 628	4.41 686	4.43 667	8.17 694	3.66 682	3.40 588	1.33 573	0.52 633	0.48 650	0.54 636	0.58 648	0.53 616	0.50 610

Selective-IGEV-i16pc	2.07 645	0.29 329	19.83 699	0.53 355	0.39 402	2.74 658	1.51 647	1.13 332	1.28 524	0.80 287	1.21 423	1.06 433	0.64 348	7.77 681	0.79 479	0.40 598	0.22 514	0.21 319	0.23 461	0.22 381	0.23 423

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 646	1.15 652	3.10 654	1.05 651	0.76 607	5.03 689	2.40 688	2.16 623	2.62 664	1.89 628	2.28 628	2.69 650	1.65 620	9.35 694	2.04 628	0.64 652	0.51 656	0.68 652	0.71 659	1.09 660	0.67 641

ACVNet-4b	2.15 647	1.41 664	1.64 600	2.80 684	2.31 684	2.31 642	1.24 629	2.32 644	2.14 649	1.26 479	2.39 633	2.66 649	1.48 605	5.95 647	1.06 535	3.20 692	0.45 643	2.37 683	0.89 668	2.83 686	2.37 686

ACVNet_1	2.18 648	1.45 667	1.72 608	2.85 686	2.33 686	2.28 639	1.46 644	3.08 671	2.22 652	1.82 621	2.05 618	3.56 665	1.98 646	3.09 581	1.40 585	3.17 689	0.60 665	2.40 687	0.92 670	2.91 689	2.37 686

test_sample8	2.19 649	0.49 545	1.13 525	0.56 413	0.39 402	1.02 492	0.73 530	1.82 539	1.15 450	2.26 643	1.30 457	4.94 680	2.52 667	2.27 536	7.92 685	0.57 642	12.61 718	0.62 648	0.67 656	0.45 590	0.42 581

ADCS	2.25 650	0.99 639	5.55 670	0.81 606	0.74 595	2.19 636	1.80 662	2.27 641	2.14 649	2.80 665	2.13 622	2.40 640	2.03 647	2.64 562	13.69 699	0.41 603	0.39 629	0.40 604	0.45 625	0.58 625	0.56 622

AnyNet_C01	2.26 651	1.78 678	10.22 687	0.93 643	0.74 595	2.92 664	2.20 682	2.29 643	1.80 629	2.53 656	2.41 635	2.71 651	1.73 626	3.41 589	6.72 677	0.41 603	0.39 629	0.40 604	0.42 618	0.67 639	0.63 635

MeshStereo	2.26 651	0.56 574	0.92 445	0.61 478	0.49 478	2.60 652	1.02 606	3.18 672	2.05 646	7.40 703	4.98 677	7.58 691	2.98 674	6.37 652	1.96 625	0.43 613	0.43 636	0.45 616	0.39 610	0.43 580	0.42 581
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	2.29 653	0.33 426	20.08 700	0.56 413	0.40 413	2.61 654	1.54 650	2.60 664	1.87 633	0.97 334	1.68 577	1.38 523	1.01 517	8.19 688	0.92 512	0.37 587	0.21 492	0.22 355	0.26 508	0.25 437	0.28 498

FCDSN-DC	2.32 654	0.63 599	0.81 385	0.84 618	0.75 604	2.23 637	0.94 591	2.09 612	1.80 629	5.45 696	7.72 692	7.77 693	6.93 699	3.39 587	1.80 617	0.52 633	0.48 650	0.52 630	0.51 641	0.57 623	0.58 627
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 655	2.85 697	3.66 658	3.08 692	2.27 682	1.97 624	0.67 513	2.00 591	1.70 620	2.52 655	2.00 613	2.23 630	5.86 692	3.44 592	1.58 607	1.01 663	0.32 596	2.64 692	1.94 695	2.85 687	2.24 683

EDNetEfficient	2.37 656	1.10 645	8.08 681	0.74 586	0.71 585	0.98 484	1.56 651	1.46 429	4.06 683	4.90 691	2.82 648	2.25 631	3.48 680	2.95 571	9.97 690	0.26 493	0.24 536	0.26 475	0.30 562	0.68 640	0.61 633

pmcnn	2.37 656	0.42 518	2.71 651	0.63 498	0.43 440	1.54 583	1.19 626	2.01 595	1.53 605	2.64 659	7.60 689	18.07 708	1.45 601	3.44 592	2.78 645	0.18 233	0.15 334	0.15 51	0.12 68	0.20 309	0.18 275

ELAS	2.37 656	0.74 617	1.54 593	0.99 647	0.92 638	4.78 686	2.33 686	3.33 674	3.37 676	5.05 694	4.77 675	3.67 667	4.53 689	3.42 590	4.50 667	0.62 649	0.53 658	0.55 640	0.53 643	0.63 632	0.64 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 659	1.07 643	2.14 632	1.18 658	1.10 651	2.14 635	1.36 639	1.96 581	1.66 616	5.46 697	7.07 686	4.95 681	4.32 688	5.50 634	2.26 635	1.04 667	1.02 690	0.99 665	0.97 674	1.02 657	1.04 661

ACVNet_2	2.43 660	1.41 664	2.04 625	2.62 683	2.24 681	2.63 656	1.88 669	3.31 673	3.01 671	2.19 641	3.45 659	4.62 673	2.04 648	4.50 610	1.47 601	2.55 684	0.64 668	2.22 680	0.84 665	2.69 681	2.29 684

ELAS_RVC	2.48 661	0.74 617	1.90 620	1.05 651	0.92 638	2.76 659	4.01 699	2.76 665	4.11 684	4.69 689	4.63 671	4.62 673	5.96 694	3.97 600	3.96 665	0.63 651	0.53 658	0.56 643	0.52 642	0.64 634	0.63 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 662	0.59 584	18.45 698	0.69 556	0.50 485	1.87 617	0.88 575	1.67 490	2.39 655	1.50 570	1.42 503	1.14 466	1.15 554	4.28 606	5.07 670	0.24 442	0.19 448	0.22 355	0.19 327	7.86 709	0.34 546

WAO-7	2.66 663	1.40 663	1.73 610	1.39 665	1.17 659	3.93 678	1.94 672	4.11 684	3.88 682	2.92 667	5.50 678	4.18 671	3.00 675	7.63 679	3.71 661	1.13 671	1.00 688	1.17 670	1.13 681	1.18 663	1.09 665

RTS	2.67 664	1.38 660	15.28 694	0.99 647	1.26 665	3.78 675	1.96 673	2.15 620	2.62 664	2.61 657	2.85 649	2.60 647	1.59 614	6.27 650	5.71 673	0.40 598	0.28 566	0.35 579	0.35 599	0.50 607	0.48 604

RTSA	2.67 664	1.38 660	15.28 694	0.99 647	1.26 665	3.78 675	1.96 673	2.15 620	2.62 664	2.61 657	2.85 649	2.60 647	1.59 614	6.27 650	5.71 673	0.40 598	0.28 566	0.35 579	0.35 599	0.50 607	0.48 604

MADNet+	2.69 666	3.22 700	11.53 690	1.44 668	1.12 655	3.19 668	1.81 663	2.85 667	2.37 654	1.68 604	2.07 619	2.85 655	2.18 656	7.41 674	5.23 671	0.79 658	0.76 673	0.69 654	0.65 655	0.98 654	0.95 656

IMH-64-1	2.70 667	1.79 679	1.46 583	3.26 694	2.66 690	3.23 670	2.10 677	4.08 682	2.75 668	2.34 646	3.81 663	3.06 659	2.22 659	4.25 604	2.59 642	3.75 698	0.84 677	2.75 693	1.35 683	3.15 691	2.60 693

IMH-64	2.70 667	1.79 679	1.46 583	3.26 694	2.66 690	3.23 670	2.10 677	4.08 682	2.75 668	2.34 646	3.81 663	3.06 659	2.22 659	4.25 604	2.59 642	3.75 698	0.84 677	2.75 693	1.35 683	3.15 691	2.60 693

FC-DCNN	2.72 669	0.59 584	0.86 406	0.73 582	0.57 531	2.91 663	1.04 608	3.01 670	2.60 662	6.83 698	7.64 690	9.92 698	6.33 697	5.21 624	3.14 652	0.53 639	0.48 650	0.51 628	0.50 638	0.53 616	0.51 614

FC-DCNN v2	2.81 670	0.59 584	0.85 400	0.73 582	0.57 531	2.97 665	1.05 610	3.39 676	2.61 663	6.98 699	7.67 691	10.38 701	6.31 696	5.75 642	3.37 658	0.53 639	0.48 650	0.51 628	0.50 638	0.53 616	0.51 614

WAO-6	2.81 670	1.60 674	1.46 583	2.36 680	2.28 683	3.55 672	2.29 685	4.21 685	4.56 688	2.36 650	4.51 668	4.88 679	2.66 669	4.60 611	4.07 666	1.72 675	1.15 694	2.31 682	1.46 688	2.31 674	1.85 677

PWCK	2.88 672	2.05 687	5.72 672	2.08 675	1.11 653	3.55 672	3.90 698	2.86 668	3.54 680	3.03 672	3.63 661	3.10 662	2.31 661	8.15 687	3.09 650	2.12 679	0.91 685	1.75 675	0.98 676	2.57 680	1.18 666

Dean	2.91 673	1.53 673	2.07 626	2.96 691	2.51 688	3.15 667	2.14 680	4.75 689	4.41 687	2.76 663	6.10 681	5.53 684	2.37 662	2.97 573	1.92 623	3.18 690	0.85 680	2.51 690	1.04 679	2.88 688	2.47 690

MonStereo1	3.14 674	1.66 675	1.81 614	2.43 681	2.32 685	5.80 692	1.58 655	3.52 677	4.70 689	3.09 674	8.22 696	4.76 677	3.36 678	6.52 656	2.29 637	2.33 681	0.61 666	1.91 678	1.05 680	2.44 677	2.34 685

IMH	3.21 675	1.85 683	1.48 589	3.25 693	2.69 692	4.07 681	2.02 675	4.41 687	3.80 681	2.72 660	7.11 687	4.75 676	2.92 672	5.92 645	2.55 640	3.85 702	0.88 683	2.78 695	1.36 685	3.19 693	2.59 692

LVE	3.31 676	1.67 676	1.64 600	2.85 686	2.42 687	3.20 669	2.26 684	4.78 690	5.05 690	2.35 648	6.91 684	6.02 686	2.37 662	9.15 690	2.17 634	3.19 691	1.08 693	2.38 685	1.47 689	2.81 684	2.40 688

DStereoFS	3.67 677	1.49 671	2.18 635	1.32 662	1.32 667	4.41 684	1.26 633	3.75 681	9.27 698	3.36 676	6.80 683	4.81 678	13.54 705	6.95 666	4.76 669	0.73 657	0.69 671	1.17 670	2.40 701	1.27 666	1.95 680

JetBlue	3.97 678	2.01 684	10.19 686	1.38 664	2.84 694	10.53 698	9.54 703	3.60 679	2.41 656	2.73 661	3.39 658	4.54 672	4.31 687	7.85 684	6.84 678	0.88 659	0.93 686	0.89 660	0.91 669	1.74 669	1.91 678

notaker	3.98 679	2.40 694	2.68 650	3.82 701	3.27 699	3.97 680	2.14 680	4.78 690	3.45 678	4.12 685	6.94 685	7.65 692	3.26 677	7.82 683	5.30 672	4.04 703	1.41 696	3.36 702	2.10 698	3.88 699	3.31 699

WAO-8	4.40 680	1.82 681	1.79 612	2.34 678	2.20 678	9.19 695	1.53 648	6.09 696	16.46 708	3.94 680	7.84 693	7.32 688	3.72 684	9.41 696	3.31 655	2.00 677	1.07 691	2.44 688	1.37 686	2.50 678	1.68 674

Venus	4.40 680	1.82 681	1.79 612	2.34 678	2.20 678	9.19 695	1.53 648	6.09 696	16.46 708	3.94 680	7.84 693	7.32 688	3.72 684	9.41 696	3.31 655	2.00 677	1.07 691	2.44 688	1.37 686	2.50 678	1.68 674

DStereoSA	4.44 682	0.92 633	6.79 677	1.58 671	2.54 689	2.29 640	14.04 708	2.33 645	2.31 653	1.85 623	10.58 701	1.32 510	13.05 703	7.07 668	11.18 696	0.67 654	1.97 700	0.88 659	3.29 702	1.69 668	2.44 689

MultiAttention	4.51 683	0.33 426	0.82 389	0.73 582	0.45 456	30.98 718	4.50 701	2.18 631	1.40 581	1.61 593	2.41 635	2.43 642	0.70 370	38.42 722	1.36 579	0.22 396	0.15 334	0.29 517	0.30 562	0.47 598	0.43 588

ktn	4.70 684	2.38 693	2.12 631	3.76 699	3.24 697	4.85 687	2.95 695	5.52 692	7.37 697	4.07 684	19.32 712	7.46 690	3.47 679	7.39 673	2.95 648	4.04 703	1.85 699	3.26 701	2.22 699	3.08 690	2.65 695

MADNet++	5.01 685	3.14 698	4.91 666	4.55 705	3.94 703	5.20 690	4.41 700	4.40 686	4.13 685	4.95 692	6.08 680	4.74 675	5.37 690	9.40 695	10.67 695	4.65 705	4.15 706	3.97 704	3.34 704	4.09 701	4.08 705

UNDER WATER	5.08 686	2.33 692	5.55 670	3.94 703	3.51 700	5.20 690	2.72 692	5.61 694	16.52 710	3.84 679	4.60 670	9.21 696	5.89 693	5.90 644	8.66 688	3.75 698	1.34 695	3.18 700	1.88 693	4.33 704	3.61 701

UNDER WATER-64	5.27 687	2.32 691	8.78 684	3.93 702	3.54 701	7.61 693	3.03 696	5.84 695	14.19 702	4.04 682	4.04 665	9.39 697	6.26 695	5.93 646	8.48 687	3.60 697	1.51 697	3.13 698	1.88 693	4.29 703	3.61 701

TorneroNet-64	5.30 688	2.03 685	1.74 611	3.43 696	2.81 693	10.09 697	2.12 679	9.10 703	17.12 713	4.96 693	9.27 699	10.72 703	3.70 683	9.20 691	4.55 668	3.31 693	0.84 677	2.88 696	1.55 690	3.49 696	3.04 696

MANE	6.19 689	0.59 584	1.03 493	0.93 643	1.22 664	13.38 703	2.69 690	12.81 707	17.94 714	8.21 704	10.82 702	14.72 704	11.68 701	11.39 704	11.90 697	0.59 646	0.50 655	0.52 630	1.76 692	0.55 620	0.54 618

LSM	6.33 690	1.10 645	13.19 691	1.41 667	68.17 728	1.64 592	1.90 670	1.92 571	2.46 657	2.99 669	3.11 653	1.88 603	1.80 633	2.61 560	2.06 630	0.41 603	0.58 664	0.50 626	0.57 647	0.64 634	17.66 717

SGM-ForestM	6.52 691	0.38 495	1.26 547	0.63 498	0.35 333	13.59 704	5.32 702	6.32 699	6.70 696	11.14 706	9.18 698	22.51 718	13.93 706	16.89 707	20.07 708	0.36 583	0.37 620	0.36 587	0.35 599	0.36 545	0.34 546

tt	6.58 692	0.26 234	6.10 674	3.77 700	2.16 677	11.55 700	19.63 710	13.33 708	5.74 693	2.96 668	2.65 644	4.97 682	6.33 697	3.81 597	7.24 679	9.15 710	11.32 717	5.89 710	6.24 711	6.03 705	2.55 691

JetRed	6.91 693	8.80 705	25.96 712	2.85 686	3.25 698	13.98 706	11.87 705	6.25 698	4.28 686	4.45 687	4.56 669	6.69 687	5.46 691	7.46 676	14.05 700	2.59 685	3.31 703	2.59 691	2.29 700	4.20 702	3.36 700

xyz-stereo	7.16 694	0.22 103	69.90 732	0.42 117	0.21 25	32.92 721	0.49 400	0.87 200	0.76 260	1.38 540	27.04 715	1.19 473	1.16 555	4.69 613	0.97 524	0.16 123	0.12 101	0.20 280	0.14 171	0.16 116	0.12 21

LE_ROB	8.05 695	0.37 488	23.53 706	0.74 586	0.33 304	2.77 660	2.87 694	3.71 680	27.24 719	25.39 719	8.87 697	8.46 695	26.71 718	6.65 658	21.99 709	0.21 365	0.19 448	0.20 280	0.21 409	0.25 437	0.22 403

coex-ft	8.13 696	2.13 690	98.04 734	0.67 539	0.53 513	1.71 596	1.56 651	1.65 483	11.11 700	18.17 717	3.75 662	3.88 670	7.61 700	2.98 574	6.49 676	0.30 539	0.30 582	0.32 551	0.31 570	0.66 638	0.50 610

KSHMR	8.75 697	2.06 688	2.11 630	3.53 698	3.11 696	4.13 682	2.69 690	5.60 693	61.37 735	3.00 670	55.83 733	4.98 683	2.45 665	4.49 608	2.61 644	3.46 695	1.55 698	3.14 699	1.94 695	3.72 698	3.18 698

U	9.45 698	0.21 70	0.58 222	0.47 217	53.11 727	61.27 732	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	0.19 287	0.11 38	60.50 731	8.88 712	0.17 161	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 699	11.40 707	14.84 693	20.96 713	18.45 708	13.80 705	10.76 704	15.78 709	3.53 679	5.20 695	5.52 679	16.26 706	12.61 702	7.51 678	10.15 691	7.43 708	2.37 701	4.31 706	3.43 705	11.36 711	10.61 709

EDNetEfficientorigin	10.57 700	1.47 669	177.42 735	0.67 539	0.53 513	1.58 586	1.16 623	1.90 564	3.37 676	4.71 690	3.38 657	3.10 662	2.69 670	3.13 582	3.58 659	0.25 470	0.23 527	0.33 560	0.27 520	0.83 646	0.81 650

TorneroNet	10.70 701	2.03 685	1.82 616	3.43 696	3.01 695	43.83 722	2.22 683	8.87 702	67.47 736	7.17 702	27.36 716	10.68 702	3.85 686	8.67 689	7.65 684	3.59 696	0.88 683	3.04 697	1.57 691	3.71 697	3.17 697

HanzoNet	11.04 702	3.62 701	8.10 682	4.08 704	3.55 702	4.90 688	2.73 693	7.19 700	10.10 699	31.86 729	28.92 718	21.96 717	36.36 722	18.08 709	10.17 692	7.94 709	3.32 704	3.47 703	3.31 703	7.06 708	4.04 704

DPSimNet_ROB	11.20 703	4.98 702	35.43 716	2.90 689	4.52 704	7.89 694	17.09 709	4.66 688	6.06 695	14.89 712	10.93 703	17.29 707	36.81 724	13.18 706	15.68 704	2.86 686	6.29 709	5.75 709	5.09 709	3.91 700	7.70 707

light-stereo	12.42 704	1.45 667	18.02 697	17.94 710	23.64 714	11.13 699	0.82 558	9.91 704	5.73 692	15.42 713	42.83 728	55.24 732	1.88 639	28.77 720	2.26 635	1.61 674	3.00 702	0.78 655	0.93 671	3.48 695	3.62 703

DGTPSM_ROB	13.01 705	8.23 703	21.87 702	9.51 707	18.10 706	11.56 701	32.01 716	10.63 705	16.20 706	7.03 700	19.48 713	10.15 699	16.66 708	9.83 700	22.42 710	4.75 706	8.68 710	5.37 707	10.25 716	6.16 706	11.36 710

DPSMNet_ROB	13.02 706	8.23 703	21.91 703	9.53 708	18.11 707	11.56 701	32.02 717	10.64 706	16.23 707	7.05 701	19.49 714	10.16 700	16.66 708	9.85 701	22.43 711	4.77 707	8.68 710	5.38 708	10.26 717	6.17 707	11.36 710

USTest	14.33 707	14.94 709	21.04 701	17.44 709	16.05 705	23.26 707	33.84 718	21.73 710	11.80 701	9.36 705	10.14 700	15.97 705	13.20 704	17.28 708	22.43 711	3.78 701	5.01 707	6.17 711	6.16 710	9.25 710	7.72 708

iinet-test	17.98 708	18.06 710	23.82 708	20.87 711	19.70 709	26.55 708	35.70 719	25.04 714	15.93 703	13.33 707	13.25 704	20.58 709	17.79 710	20.62 710	25.11 714	9.58 712	8.78 712	9.88 713	9.85 714	13.23 712	11.95 712

IINet	17.98 708	18.06 710	23.81 707	20.87 711	19.70 709	26.55 708	35.70 719	25.04 714	15.93 703	13.33 707	13.25 704	20.58 709	17.79 710	20.62 710	25.11 714	9.58 712	8.78 712	9.88 713	9.85 714	13.23 712	11.95 712

DPSM_ROB	19.08 710	19.14 713	25.17 710	22.15 715	20.85 712	28.17 711	37.82 722	26.56 716	16.85 711	14.14 709	14.84 707	21.70 712	18.75 713	21.87 713	26.55 718	10.16 716	9.30 715	10.47 715	10.42 718	14.03 714	12.61 715

DPSM	19.08 710	19.14 713	25.17 710	22.15 715	20.85 712	28.17 711	37.82 722	26.56 716	16.85 711	14.14 709	14.84 707	21.70 712	18.75 713	21.87 713	26.55 718	10.16 716	9.30 715	10.47 715	10.42 718	14.03 714	12.61 715

Selective-IGEV-i1pa	19.94 712	26.52 718	23.52 705	2.94 690	1.59 673	31.97 720	20.54 711	30.88 720	25.25 715	23.87 718	27.58 717	33.01 720	26.91 719	32.38 721	25.47 716	20.69 726	5.85 708	12.49 717	4.43 707	3.35 694	19.48 718

LRCNet_RVC	22.74 713	32.10 719	21.97 704	29.84 717	26.23 715	4.42 685	0.81 556	22.66 711	2.02 644	26.93 720	29.26 719	23.06 719	15.59 707	23.84 715	18.88 707	31.75 727	19.90 729	34.65 727	32.13 728	30.54 726	28.32 726

DLNR-FE	23.17 714	48.55 733	42.94 719	176.85 735	78.48 729	0.35 47	0.21 29	23.51 713	0.75 251	0.66 259	0.86 274	0.59 255	0.30 66	1.55 441	0.44 290	9.85 715	0.12 101	0.18 202	0.14 171	76.92 733	0.16 216

DLNR_Zeroshot_test	23.17 714	48.52 732	43.29 720	176.68 734	78.69 730	0.35 47	0.21 29	23.41 712	0.75 251	0.66 259	0.86 274	0.59 255	0.30 66	1.56 444	0.44 290	9.57 711	0.12 101	0.18 202	0.14 171	76.92 733	0.16 216

BEATNet-Init1	26.87 716	13.43 708	70.68 733	0.91 640	0.68 580	57.02 730	21.06 712	32.82 724	32.67 721	52.12 735	53.61 732	66.05 733	49.56 733	48.79 734	34.71 723	0.49 631	0.44 639	0.53 635	0.53 643	0.63 632	0.59 629

fast-reg	37.99 717	38.31 721	50.02 722	45.00 727	43.04 725	57.29 731	76.35 729	53.18 727	33.49 722	28.15 721	29.55 723	41.27 724	35.82 721	42.63 725	52.86 727	19.57 718	18.63 722	20.88 718	20.79 720	28.20 718	24.79 719

RAFT-FEzeroshot	38.32 718	38.45 723	50.28 723	44.74 722	41.87 720	56.68 725	76.38 732	53.24 729	33.76 724	28.29 723	29.37 720	43.69 729	37.66 726	43.83 727	53.41 731	20.32 720	18.70 724	21.07 720	21.07 723	28.25 721	25.35 723

RAFT-FE	38.32 718	38.45 723	50.28 723	44.74 722	41.87 720	56.68 725	76.38 732	53.24 729	33.76 724	28.29 723	29.37 720	43.69 729	37.66 726	43.83 727	53.41 731	20.32 720	18.70 724	21.07 720	21.07 723	28.25 721	25.35 723

CasAABBNet	38.33 720	38.46 725	50.35 726	44.75 724	41.84 719	56.68 725	76.37 731	53.22 728	33.83 727	28.31 726	29.54 722	43.62 728	37.71 728	43.84 730	53.41 731	20.30 719	18.70 724	21.07 720	21.07 723	28.24 720	25.34 721

Hybrid-DGEV	38.35 721	38.46 725	50.28 723	44.82 726	41.90 722	56.66 724	76.35 729	53.24 729	33.80 726	28.29 723	29.84 725	43.58 725	37.86 730	43.84 730	53.39 730	20.34 722	18.69 723	21.06 719	21.00 721	28.25 721	25.34 721

FlowAnything	38.37 722	38.41 722	50.38 727	44.76 725	41.94 723	56.64 723	76.34 728	53.28 733	34.23 729	28.25 722	29.72 724	43.60 726	37.79 729	43.83 727	53.38 729	20.39 724	18.71 728	21.07 720	21.14 727	28.23 719	25.29 720

Selective-RAFT-Error	38.39 723	38.47 727	50.44 728	44.73 721	41.97 724	56.68 725	76.38 732	53.24 729	33.92 728	28.34 727	29.85 726	43.60 726	38.20 731	43.75 726	53.34 728	20.38 723	18.70 724	21.09 724	21.05 722	28.30 724	25.43 725

HaxPig	38.92 724	41.40 729	41.64 717	29.95 718	32.27 716	28.90 713	27.60 713	29.73 719	37.71 730	43.82 730	43.87 729	33.17 721	35.56 720	41.53 723	40.37 725	43.94 731	47.51 734	45.82 728	47.08 730	42.38 727	44.15 729

AVERAGE_ROB	40.43 725	42.37 730	42.73 718	36.96 720	35.58 718	30.50 714	27.61 714	36.71 726	38.39 731	44.91 731	44.36 730	37.45 723	36.70 723	41.88 724	40.35 724	45.43 732	46.81 733	47.11 729	46.35 729	42.51 728	43.87 728

MEDIAN_ROB	42.00 726	44.40 731	44.29 721	35.15 719	34.95 717	31.28 719	29.60 715	35.88 725	40.02 732	47.20 734	46.64 731	37.37 722	38.48 732	44.35 733	42.45 726	48.03 733	49.39 735	49.71 730	49.03 731	45.14 729	46.65 730

LSM0	42.82 727	38.75 728	50.81 729	47.07 728	109.38 736	57.00 729	76.02 727	53.74 734	33.71 723	29.02 728	30.41 727	43.87 731	37.22 725	43.91 732	53.54 734	20.52 725	18.62 721	21.10 725	21.11 726	28.41 725	42.22 727

Anonymous_1	43.04 728	18.73 712	24.79 709	21.81 714	46.26 726	27.80 710	37.60 721	28.08 718	16.14 705	14.66 711	14.30 706	20.65 711	17.88 712	21.56 712	25.94 717	117.93 736	8.92 714	100.65 732	126.50 734	158.64 737	12.08 714

PML	51.67 729	36.25 720	13.28 692	7.46 706	20.81 711	108.69 735	232.22 738	8.72 701	27.82 720	87.01 736	269.67 738	69.67 734	61.95 734	24.76 719	14.20 701	9.74 714	3.40 705	9.62 712	4.70 708	18.74 716	4.72 706

xxxxx1	54.10 730	25.67 715	27.13 713	113.43 731	96.96 731	30.69 715	47.44 724	32.38 721	25.60 716	17.75 714	17.27 709	21.81 714	21.02 715	24.43 716	33.82 720	33.37 728	40.54 730	157.71 735	175.86 735	66.16 730	72.93 733

tt_ll	54.10 730	25.67 715	27.13 713	113.43 731	96.96 731	30.69 715	47.44 724	32.38 721	25.60 716	17.75 714	17.27 709	21.81 714	21.02 715	24.43 716	33.82 720	33.37 728	40.54 730	157.71 735	175.86 735	66.16 730	72.93 733

ff	54.10 730	25.67 715	27.13 713	113.43 731	96.96 731	30.69 715	47.44 724	32.38 721	25.60 716	17.75 714	17.27 709	21.81 714	21.02 715	24.43 716	33.82 720	33.37 728	40.54 730	157.71 735	175.86 735	66.16 730	72.93 733

RSGM-EC	88.84 733	82.86 734	51.22 730	105.38 729	99.51 734	94.51 733	125.67 735	90.02 735	46.43 733	45.14 732	57.50 734	101.22 735	88.55 735	154.40 735	153.26 736	105.54 734	59.55 736	113.88 733	53.02 732	92.89 735	56.17 731

acva	88.84 733	82.86 734	51.22 730	105.38 729	99.51 734	94.51 733	125.67 735	90.02 735	46.43 733	45.14 732	57.50 734	101.22 735	88.55 735	154.40 735	153.26 736	105.54 734	59.55 736	113.88 733	53.02 732	92.89 735	56.17 731

Selective-IGEV-i16pa	97.29 735	136.83 736	17.95 696	1.52 670	1.00 645	188.16 737	3.63 697	183.02 738	169.43 738	88.01 737	178.60 736	119.35 737	191.45 738	226.33 738	135.51 735	131.38 737	17.89 720	32.25 726	3.46 706	2.02 673	117.94 736

test_example2	192.40 736	210.76 737	206.48 736	199.83 736	204.73 737	172.94 736	183.52 737	133.93 737	133.41 737	191.38 738	196.19 737	187.13 738	178.77 737	205.33 737	208.00 738	222.09 738	238.72 738	186.54 738	190.54 738	227.34 738	170.31 737

GS-Stereo							0.36 211	0.92 223	0.47 130	0.37 98	0.38 62	0.32 65	0.33 93	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 102	0.12 68	0.17 161	0.15 175

FSD					0.50 485	0.54 229	0.58 475	0.65 93	0.53 169	0.54 213	0.52 150	0.56 234	0.52 263	0.57 110	0.55 381	0.51 632	0.47 648	0.50 626	0.49 635	0.50 607

ccccc		492.34 738		530.87 737	530.37 738	478.08 738		491.76 739		448.18 739		476.12 739		541.64 739		663.49 739	459.54 739	353.94 739	309.79 739	586.66 739

ASD4		10.99 706

Low-res two-view benchmark