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

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	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 85	0.32 84	0.30 1	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 42	0.10 1

monsterstereo	0.34 91	0.20 40	0.44 80	0.45 175	0.35 324	0.27 19	0.29 114	0.53 29	0.51 154	0.44 148	0.61 186	0.26 24	0.25 28	1.19 340	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.10 1

monster-pro	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.57 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

PointNet	0.27 22	0.19 22	0.37 15	0.39 62	0.23 54	0.39 64	0.26 87	0.54 33	0.34 60	0.24 9	0.31 41	0.38 117	0.21 8	0.49 79	0.26 55	0.15 82	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.15 79	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 91	0.21 69	0.77 365	0.41 93	0.23 54	0.43 98	0.36 204	0.64 82	0.30 28	0.28 20	0.40 73	0.31 55	0.50 238	0.97 272	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.19 252	0.11 3

LACA3	0.27 22	0.21 69	0.38 31	0.35 11	0.19 9	0.37 55	0.38 237	0.47 12	0.28 20	0.29 31	0.27 25	0.26 24	0.31 74	0.73 177	0.22 1	0.16 122	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 79	0.11 3

LACA2	0.27 22	0.21 69	0.44 80	0.35 11	0.18 3	0.39 64	0.39 254	0.56 44	0.27 18	0.29 31	0.33 46	0.36 95	0.26 37	0.45 49	0.22 1	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 115	0.11 3

Test_v1	0.27 22	0.20 40	0.37 15	0.34 5	0.25 104	0.31 30	0.30 124	0.59 53	0.37 77	0.29 31	0.33 46	0.25 19	0.25 28	0.48 77	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.11 3

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 134	0.19 7	0.54 33	0.27 18	0.30 42	0.29 35	0.26 24	0.32 84	0.43 40	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 79	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 8	0.37 15	0.39 62	0.21 24	0.40 72	0.21 29	0.53 29	0.29 24	0.30 42	0.28 29	0.31 55	0.29 56	0.47 70	0.25 39	0.15 82	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.11 3

MonStereo	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.57 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.56 104	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

LG-Stereo_L2	0.29 41	0.20 40	0.45 95	0.37 32	0.25 104	0.26 13	0.20 14	0.78 151	0.28 20	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 37	0.91 247	0.23 8	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 46	0.20 40	0.44 80	0.37 32	0.26 122	0.29 23	0.21 29	0.66 100	0.26 15	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 352	0.23 8	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 40	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 47	0.18 2	0.45 10	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 192	0.23 8	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 203	1.43 656	0.48 115	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 29	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 122	1.27 359	0.22 1	0.21 355	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 666	0.11 3

MonSter	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.29 35	0.23 6	0.21 8	0.56 104	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

dual_stereo	0.27 22	0.19 22	0.35 7	0.39 62	0.21 24	0.25 8	0.22 38	0.48 14	0.31 32	0.32 52	0.26 17	0.37 108	0.24 25	0.83 219	0.29 98	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

CREStereo++_RVC	0.47 219	0.21 69	0.38 31	0.45 175	0.38 381	0.45 113	0.25 73	0.75 141	1.29 519	0.80 278	1.21 414	0.47 166	0.37 126	0.53 92	0.44 289	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.80 653	0.18 201	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
s12784h	0.52 243	0.20 40	0.38 31	0.41 93	0.19 9	0.96 466	0.34 179	1.17 337	1.25 498	0.81 283	0.90 279	0.63 262	0.50 238	1.45 413	0.42 276	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.11 12	0.18 201	0.11 3

mm2	0.25 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.25 8	0.20 14	0.49 16	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 126	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.25 8	0.20 14	0.41 6	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 126	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

aanet-new-60k	0.34 91	0.21 69	0.76 357	0.42 107	0.22 42	0.58 254	0.31 136	0.71 124	0.33 51	0.33 58	0.39 69	0.40 126	0.43 162	0.77 192	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.12 21

aanet-new-70k	0.35 103	0.20 40	0.79 378	0.42 107	0.21 24	0.50 176	0.30 124	0.65 92	0.31 32	0.33 58	0.40 73	0.31 55	0.51 247	1.00 287	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 103	0.22 102	0.91 439	0.43 123	0.21 24	0.33 37	0.36 204	0.65 92	0.32 42	0.32 52	0.40 73	0.31 55	0.59 308	0.91 247	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 78	0.22 102	0.81 385	0.40 75	0.25 104	0.52 203	0.23 51	0.67 108	0.32 42	0.33 58	0.47 118	0.33 77	0.52 254	0.35 7	0.28 87	0.13 26	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

aanet-new-34k	0.33 78	0.22 102	0.65 259	0.40 75	0.20 16	0.34 39	0.30 124	0.80 167	0.42 102	0.34 67	0.53 156	0.34 85	0.57 296	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 78	0.23 137	0.55 191	0.43 123	0.23 54	0.50 176	0.32 152	0.55 38	0.36 70	0.34 67	0.42 82	0.36 95	0.55 277	0.77 192	0.24 14	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.19 252	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 78	0.21 69	0.51 144	0.42 107	0.23 54	0.53 214	0.30 124	0.62 68	0.37 77	0.40 125	0.61 186	0.34 85	0.48 212	0.44 47	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 103	0.20 40	0.50 134	0.42 107	0.37 359	0.58 254	0.30 124	0.68 111	0.42 102	0.37 97	0.53 156	0.47 166	0.60 312	0.39 21	0.34 189	0.15 82	0.10 9	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 78	0.20 40	0.45 95	0.40 75	0.26 122	0.43 98	0.39 254	0.86 197	0.51 154	0.36 86	0.48 125	0.34 85	0.45 179	0.35 7	0.26 55	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 29	0.54 33	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 141	0.34 103	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 14	0.50 24	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 141	0.35 111	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 14	0.49 16	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 108	0.31 74	0.31 2	0.22 1	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1c-attn	0.35 103	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 196	0.48 377	0.96 250	0.37 77	0.42 135	0.43 94	0.52 200	0.49 229	0.66 152	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1b	0.36 119	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 214	0.49 389	1.00 263	0.35 67	0.47 168	0.43 94	0.56 228	0.53 262	0.66 152	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.14 15	0.13 128	0.14 42	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 179	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	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.17 158	0.12 21

GeoVLM	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.34 39	0.20 14	0.49 16	0.31 32	0.29 31	0.26 17	0.40 126	0.26 37	0.45 49	0.27 70	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 40	0.38 31	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 84	0.46 59	0.25 39	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.12 67	0.15 79	0.12 21

DispViT+	0.33 78	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 517	0.30 26	0.23 51	0.72 126	0.55 175	0.33 58	0.34 51	0.30 51	0.25 28	1.12 323	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

Pro-Stereo	0.31 56	0.16 2	0.34 3	0.39 62	0.29 203	0.63 291	0.21 29	0.35 3	0.28 20	0.34 67	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 440	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 193	0.17 268	0.13 7	0.12 21

MonSter++	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.34 39	0.20 14	0.49 16	0.31 32	0.29 31	0.26 17	0.40 126	0.26 37	0.45 49	0.27 70	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

VIP-Stereo	0.35 103	0.22 102	0.49 123	0.40 75	0.43 431	0.82 414	0.22 38	0.59 53	0.45 119	0.31 46	0.53 156	0.37 108	0.31 74	0.83 219	0.27 70	0.17 180	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.15 79	0.12 21

BridgeDepth	0.29 41	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 254	0.32 152	0.60 63	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 162	0.47 70	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 79	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.27 22	0.20 40	0.41 59	0.39 62	0.26 122	0.26 13	0.25 73	0.49 16	0.29 24	0.36 86	0.47 118	0.28 40	0.32 84	0.49 79	0.26 55	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

asda	0.30 46	0.24 163	0.42 69	0.38 52	0.23 54	0.43 98	0.34 179	0.58 51	0.37 77	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.52 90	0.30 117	0.11 1	0.09 1	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.12 21

asd	0.30 46	0.21 69	0.41 59	0.39 62	0.24 77	0.47 134	0.30 124	0.69 114	0.30 28	0.41 128	0.39 69	0.28 40	0.33 92	0.62 134	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 15	0.12 67	0.14 42	0.12 21

qwe	0.32 64	0.21 69	0.40 51	0.37 32	0.26 122	0.49 160	0.29 114	0.64 82	0.39 87	0.49 185	0.48 125	0.26 24	0.27 47	0.80 207	0.34 189	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.15 79	0.12 21

4.25_new	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.31 32	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4.5w_new	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.31 32	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4.5_new	0.29 41	0.25 197	0.41 59	0.36 18	0.23 54	0.52 203	0.36 204	0.56 44	0.34 60	0.45 156	0.42 82	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 41	0.25 197	0.41 59	0.36 18	0.23 54	0.52 203	0.36 204	0.56 44	0.34 60	0.45 156	0.42 82	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.32 42	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4w-stereo	0.30 46	0.24 163	0.44 80	0.37 32	0.23 54	0.46 120	0.27 97	0.63 75	0.31 32	0.41 128	0.44 103	0.27 31	0.36 122	0.59 115	0.30 117	0.11 1	0.09 1	0.15 50	0.12 67	0.13 7	0.12 21

2.5w	0.31 56	0.23 137	0.46 107	0.39 62	0.24 77	0.42 89	0.39 254	0.61 65	0.30 28	0.37 97	0.53 156	0.24 13	0.25 28	0.77 192	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 67	0.14 42	0.12 21

2.75w_new	0.31 56	0.23 137	0.43 75	0.35 11	0.23 54	0.42 89	0.42 291	0.54 33	0.35 67	0.47 168	0.43 94	0.24 13	0.30 65	0.66 152	0.33 174	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

3.25w_new	0.32 64	0.21 69	0.45 95	0.38 52	0.23 54	0.52 203	0.34 179	0.65 92	0.39 87	0.47 168	0.45 109	0.32 64	0.35 111	0.61 132	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 64	0.21 69	0.45 95	0.37 32	0.23 54	0.52 203	0.34 179	0.65 92	0.39 87	0.47 168	0.45 109	0.32 64	0.35 111	0.61 132	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 64	0.23 137	0.44 80	0.37 32	0.29 203	0.62 287	0.36 204	0.59 53	0.32 42	0.41 128	0.47 118	0.25 19	0.34 103	0.64 138	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.12 21

1w_stereo	0.34 91	0.20 40	0.42 69	0.43 123	0.26 122	0.47 134	0.54 423	0.59 53	0.50 143	0.41 128	0.66 206	0.25 19	0.44 173	0.62 134	0.33 174	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.12 21

IGEV	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.31 255	0.45 113	0.21 29	0.59 53	0.40 91	0.31 46	0.43 94	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 39	0.13 26	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.12 1	0.12 21

xyz-stereo	7.16 684	0.22 102	69.90 721	0.42 107	0.21 24	32.92 711	0.49 389	0.87 199	0.76 259	1.38 530	27.04 705	1.19 463	1.16 545	4.69 603	0.97 514	0.16 122	0.12 100	0.20 271	0.14 167	0.16 115	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 22	0.19 22	0.38 31	0.40 75	0.24 77	0.38 59	0.20 14	0.59 53	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 77	0.27 47	0.90 246	0.25 39	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 41	0.19 22	0.38 31	0.41 93	0.20 16	0.42 89	0.20 14	0.66 100	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 77	0.28 52	1.09 313	0.25 39	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo	0.34 91	0.25 197	0.78 375	0.47 207	0.26 122	0.37 55	0.30 124	0.71 124	0.52 161	0.36 86	0.57 178	0.29 42	0.21 8	0.50 85	0.36 212	0.13 26	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.12 21

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 158	0.67 594	0.42 69	0.64 497	0.29 203	0.48 143	0.25 73	0.85 195	0.44 115	0.38 112	0.36 58	0.30 51	0.70 360	1.15 329	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.18 201	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 69	0.36 9	0.38 52	0.22 42	0.32 36	0.22 38	0.39 5	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 51	0.33 92	0.34 5	0.26 55	0.16 122	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

AIO_test	0.35 103	0.22 102	0.44 80	0.43 123	0.27 152	0.57 251	0.44 328	0.79 158	0.41 97	0.32 52	0.47 118	0.46 159	0.30 65	0.69 160	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.12 21

castereo	0.41 167	0.22 102	0.46 107	0.44 157	0.30 227	0.61 278	0.56 449	0.97 253	0.80 272	0.38 112	0.69 221	0.45 155	0.69 355	0.51 88	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.12 21

Pointernet	0.37 129	0.20 40	0.57 213	0.43 123	0.28 179	0.51 196	0.27 97	0.93 231	0.61 196	0.47 168	0.63 193	0.49 182	0.38 131	0.49 79	0.33 174	0.17 180	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 40	0.40 51	0.40 75	0.23 54	0.26 13	0.19 7	0.47 12	0.32 42	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.21 8	0.47 70	0.24 14	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

qqai	0.26 13	0.20 40	0.41 59	0.40 75	0.23 54	0.28 20	0.19 7	0.51 25	0.32 42	0.26 13	0.25 12	0.42 137	0.21 8	0.48 77	0.24 14	0.15 82	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

CAR	0.27 22	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.25 104	0.39 64	0.20 14	0.52 26	0.36 70	0.35 77	0.33 46	0.29 42	0.19 2	0.49 79	0.26 55	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.13 71

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.25 104	0.39 64	0.20 14	0.52 26	0.36 70	0.28 20	0.33 46	0.29 42	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.13 71

LiteMatch*	0.27 22	0.19 22	0.49 123	0.38 52	0.27 152	0.31 30	0.23 51	0.49 16	0.38 85	0.29 31	0.28 29	0.36 95	0.29 56	0.46 59	0.24 14	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.13 7	0.13 71

aanet-new-36k	0.33 78	0.21 69	0.52 154	0.42 107	0.21 24	0.52 203	0.32 152	0.64 82	0.36 70	0.34 67	0.38 62	0.36 95	0.56 284	0.81 213	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.13 71

aanet-new-32k	0.32 64	0.22 102	0.53 164	0.43 123	0.24 77	0.54 224	0.23 51	0.72 126	0.31 32	0.37 97	0.38 62	0.43 141	0.54 269	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 64	0.22 102	0.53 164	0.43 123	0.24 77	0.54 224	0.23 51	0.72 126	0.31 32	0.37 97	0.38 62	0.43 141	0.54 269	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 56	0.20 40	0.57 213	0.40 75	0.22 42	0.36 52	0.33 165	0.73 132	0.31 32	0.37 97	0.40 73	0.31 55	0.44 173	0.50 85	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.13 71

aanet-new-22k	0.32 64	0.21 69	0.54 176	0.43 123	0.22 42	0.47 134	0.23 51	0.67 108	0.50 143	0.35 77	0.46 114	0.33 77	0.50 238	0.44 47	0.29 98	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.13 71

aanet-new-16k	0.32 64	0.21 69	0.56 200	0.45 175	0.22 42	0.43 98	0.21 29	0.66 100	0.44 115	0.36 86	0.43 94	0.37 108	0.48 212	0.41 32	0.28 87	0.14 52	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.13 71

aanet-new-10k	0.35 103	0.22 102	0.87 417	0.47 207	0.23 54	0.66 320	0.24 66	0.63 75	0.40 91	0.38 112	0.42 82	0.40 126	0.53 262	0.40 28	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.19 252	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 103	0.23 137	0.50 134	0.45 175	0.25 104	0.54 224	0.36 204	0.68 111	0.49 136	0.35 77	0.42 82	0.32 64	0.62 328	0.68 159	0.28 87	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 103	0.21 69	0.52 154	0.48 240	0.27 152	0.75 368	0.38 237	0.63 75	0.43 107	0.37 97	0.50 138	0.35 92	0.50 238	0.43 40	0.30 117	0.15 82	0.11 38	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 103	0.22 102	0.53 164	0.41 93	0.36 339	0.48 143	0.42 291	0.63 75	0.57 180	0.54 212	0.64 198	0.32 64	0.26 37	0.41 32	0.31 144	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 103	0.22 102	0.54 176	0.42 107	0.35 324	0.46 120	0.40 269	0.62 68	0.54 172	0.56 221	0.67 213	0.36 95	0.27 47	0.49 79	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 103	0.22 102	0.54 176	0.41 93	0.37 359	0.49 160	0.41 286	0.64 82	0.59 193	0.54 212	0.66 206	0.31 55	0.26 37	0.41 32	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.14 167	0.15 79	0.13 71

Foundation-i1a	0.37 129	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 196	0.47 364	1.01 270	0.42 102	0.51 201	0.44 103	0.57 232	0.57 296	0.78 199	0.29 98	0.15 82	0.11 38	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.13 71

Foundation-i1	0.40 158	0.19 22	0.36 9	0.42 107	0.32 277	0.54 224	0.48 377	1.18 342	0.52 161	0.54 212	0.54 168	0.58 239	0.49 229	0.65 149	0.32 156	0.16 122	0.13 201	0.15 50	0.14 167	0.14 42	0.13 71

Selective-IGEV-i32	0.39 143	0.24 163	0.50 134	0.44 157	0.25 104	0.46 120	0.33 165	1.25 373	0.40 91	0.35 77	0.45 109	0.52 200	0.30 65	1.07 307	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

gcap_with_dpt	0.35 103	0.22 102	0.56 200	0.42 107	0.35 324	0.50 176	0.45 348	0.62 68	0.49 136	0.54 212	0.66 206	0.32 64	0.30 65	0.38 14	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.14 167	0.14 42	0.13 71

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 122	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	0.16 101	0.16 239	0.13 7	0.13 71

MatchStereo	0.28 33	0.21 69	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 51	0.65 92	0.48 133	0.27 18	0.47 118	0.25 19	0.24 25	0.49 79	0.31 144	0.16 122	0.12 100	0.14 15	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
NLSM3	0.36 119	0.21 69	0.43 75	0.45 175	0.36 339	0.43 98	0.32 152	0.69 114	0.58 184	0.41 128	0.68 216	0.39 120	0.43 162	0.60 127	0.35 200	0.14 52	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.16 115	0.13 71

HiDET	0.26 13	0.18 8	0.37 15	0.38 52	0.24 77	0.30 26	0.20 14	0.54 33	0.33 51	0.27 18	0.30 40	0.33 77	0.25 28	0.46 59	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LCMNet	0.28 33	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 77	0.31 30	0.20 14	0.57 49	0.57 180	0.28 20	0.32 45	0.33 77	0.29 56	0.54 95	0.30 117	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

252Zero-FE	0.27 22	0.22 102	0.40 51	0.41 93	0.24 77	0.29 23	0.19 7	0.59 53	0.46 125	0.31 46	0.33 46	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 98	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

Zero-FE251	0.34 91	0.23 137	0.51 144	0.45 175	0.29 203	0.58 254	0.24 66	0.82 182	0.34 60	0.49 185	0.38 62	0.52 200	0.42 153	0.47 70	0.27 70	0.18 230	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.14 42	0.13 71

Monster-pub-mixall	0.30 46	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.28 20	0.18 2	0.58 51	0.34 60	0.36 86	0.34 51	0.26 24	0.20 5	1.40 405	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 71

3.5w_stereo	0.33 78	0.25 197	0.45 95	0.37 32	0.24 77	0.54 224	0.35 189	0.66 100	0.36 70	0.43 142	0.44 103	0.29 42	0.34 103	0.77 192	0.39 247	0.11 1	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.13 71

2w_stereo	0.32 64	0.24 163	0.45 95	0.39 62	0.22 42	0.46 120	0.47 364	0.69 114	0.42 102	0.43 142	0.50 138	0.24 13	0.45 179	0.47 70	0.29 98	0.12 9	0.10 9	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.13 71

monsters	0.34 91	0.20 40	0.41 59	0.39 62	0.36 339	0.34 39	0.27 97	0.66 100	0.43 107	0.47 168	0.40 73	0.22 4	0.23 23	1.33 377	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 91	0.20 40	0.41 59	0.45 175	0.42 419	0.37 55	0.22 38	0.95 242	0.38 85	0.31 46	0.31 41	0.40 126	0.27 47	0.96 264	0.26 55	0.17 180	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.15 79	0.13 71

MLG-Stereo_test3	0.28 33	0.18 8	0.42 69	0.40 75	0.23 54	0.47 134	0.19 7	0.61 65	0.29 24	0.35 77	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 127	0.25 39	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LG-G_1	0.31 56	0.20 40	0.44 80	0.42 107	0.20 16	0.64 295	0.18 2	0.70 119	0.25 12	0.29 31	0.29 35	0.36 95	0.35 111	0.87 237	0.24 14	0.16 122	0.12 100	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 56	0.20 40	0.44 80	0.42 107	0.20 16	0.64 295	0.18 2	0.70 119	0.25 12	0.29 31	0.29 35	0.36 95	0.35 111	0.87 237	0.24 14	0.16 122	0.12 100	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LGtest1	0.27 22	0.21 69	0.44 80	0.41 93	0.21 24	0.42 89	0.19 7	0.56 44	0.26 15	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 56	0.55 101	0.25 39	0.18 230	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.14 42	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 64	0.20 40	0.40 51	0.38 52	0.19 9	0.43 98	0.22 38	0.64 82	0.33 51	0.42 135	0.34 51	0.27 31	0.35 111	1.15 329	0.30 117	0.20 320	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.17 158	0.13 71

AIO_rvc	0.36 119	0.23 137	0.49 123	0.43 123	0.27 152	0.59 265	0.38 237	0.94 237	0.45 119	0.33 58	0.46 114	0.49 182	0.22 21	0.84 224	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.13 71

WCG-NET	0.42 173	0.21 69	0.54 176	0.40 75	0.25 104	0.47 134	0.32 152	0.73 132	1.15 440	0.76 264	0.73 235	0.58 239	0.45 179	0.60 127	0.34 189	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.14 167	0.15 79	0.13 71

IGEV-Stereo++	0.30 46	0.20 40	0.40 51	0.46 191	0.30 227	0.33 37	0.22 38	0.75 141	0.45 119	0.32 52	0.41 80	0.32 64	0.48 212	0.38 14	0.27 70	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.13 71

RAStereo	0.34 91	0.21 69	0.66 269	0.47 207	0.27 152	0.26 13	0.29 114	0.69 114	0.63 202	0.32 52	0.42 82	0.45 155	0.31 74	0.45 49	0.34 189	0.17 180	0.15 324	0.19 218	0.15 193	0.18 201	0.13 71

U	9.45 688	0.21 69	0.58 221	0.47 207	53.11 716	61.27 721	0.24 66	0.70 119	0.52 161	0.36 86	0.28 29	0.29 42	0.35 111	0.33 4	0.26 55	0.19 278	0.11 38	60.50 720	8.88 702	0.17 158	0.13 71

AIO-Stereo	0.37 129	0.25 197	0.51 144	0.47 207	0.23 54	0.45 113	0.39 254	1.07 306	0.52 161	0.41 128	0.48 125	0.52 200	0.25 28	0.72 172	0.30 117	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

RSM++	0.38 136	0.24 163	0.51 144	0.47 207	0.26 122	0.50 176	0.41 286	0.79 158	0.45 119	0.37 97	0.45 109	0.60 250	0.35 111	1.02 291	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.17 150	0.14 167	0.18 201	0.13 71

RSM	0.39 143	0.24 163	0.49 123	0.46 191	0.26 122	0.47 134	0.40 269	0.92 222	0.44 115	0.41 128	0.42 82	0.65 268	0.33 92	1.07 307	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.17 158	0.13 71

gcap-zeroshot	0.35 103	0.22 102	0.55 191	0.41 93	0.37 359	0.48 143	0.42 291	0.64 82	0.54 172	0.53 206	0.63 193	0.33 77	0.26 37	0.38 14	0.31 144	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

test_for_model	0.35 103	0.22 102	0.53 164	0.41 93	0.36 339	0.48 143	0.42 291	0.63 75	0.57 180	0.54 212	0.64 198	0.32 64	0.26 37	0.41 32	0.31 144	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

trnet	0.39 143	0.21 69	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 214	0.29 114	0.78 151	1.12 413	0.59 233	0.71 229	0.53 207	0.42 153	0.54 95	0.34 189	0.18 230	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.14 42	0.13 71

testlalala	0.35 103	0.22 102	0.55 191	0.41 93	0.37 359	0.48 143	0.42 291	0.64 82	0.54 172	0.53 206	0.63 193	0.33 77	0.26 37	0.38 14	0.31 144	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

4D-IteraStereo	0.48 225	0.24 163	0.76 357	0.50 274	0.44 440	0.66 320	0.31 136	0.87 199	1.02 362	1.03 351	0.72 233	0.78 308	0.32 84	0.64 138	0.37 224	0.17 180	0.11 38	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.13 71

Selective-IGEV	0.39 143	0.24 163	0.50 134	0.44 157	0.25 104	0.46 120	0.33 165	1.25 373	0.40 91	0.35 77	0.45 109	0.52 200	0.30 65	1.07 307	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

MC-Stereo	0.43 180	0.23 137	0.48 115	0.51 306	0.28 179	0.39 64	0.32 152	0.88 208	0.68 232	0.60 237	0.84 264	0.56 228	0.61 322	1.03 292	0.31 144	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.13 71

test-3	0.54 270	0.22 102	0.68 279	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.32 503	0.69 221	0.87 349	0.45 179	1.68 462	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

test_1	0.54 270	0.22 102	0.68 279	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.28 474	0.68 216	0.87 349	0.45 179	1.67 457	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

AnonymousM	0.59 314	1.11 638	0.41 59	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.47 364	1.05 291	0.64 207	0.98 329	0.63 193	0.67 276	0.43 162	0.59 115	0.41 265	0.20 320	0.15 324	1.84 667	0.84 655	0.14 42	0.13 71

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 270	0.25 197	0.68 279	0.43 123	0.24 77	0.40 72	0.34 179	1.04 283	1.09 400	1.32 503	1.60 547	0.80 314	0.68 351	0.67 156	0.39 247	0.13 26	0.10 9	0.18 193	0.17 268	0.17 158	0.13 71

PMTNet	0.46 211	0.21 69	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 349	0.27 97	0.74 138	1.04 371	0.64 244	0.70 226	0.55 217	0.47 198	0.86 234	0.35 200	1.00 652	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.15 79	0.13 71

MGA	0.26 13	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.26 122	0.43 98	0.20 14	0.49 16	0.37 77	0.28 20	0.31 41	0.31 55	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.14 129

TS12	0.36 119	0.20 40	0.40 51	0.43 123	0.20 16	0.58 254	0.31 136	0.89 209	0.41 97	0.40 125	0.73 235	0.36 95	0.40 141	0.73 177	0.37 224	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.16 115	0.14 129

aanet-new-14k	0.36 119	0.24 163	0.83 394	0.46 191	0.22 42	0.46 120	0.33 165	0.66 100	0.61 196	0.39 123	0.48 125	0.29 42	0.64 338	0.41 32	0.29 98	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.21 344	0.14 129

aanet-new	0.39 143	0.25 197	0.54 176	0.47 207	0.37 359	0.74 362	0.28 104	0.62 68	0.34 60	0.37 97	0.50 138	0.36 95	0.74 372	0.98 275	0.30 117	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.13 128	0.19 252	0.14 129

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 78	0.20 40	0.45 95	0.44 157	0.30 227	0.40 72	0.34 179	0.73 132	0.43 107	0.37 97	0.61 186	0.41 134	0.51 247	0.36 10	0.27 70	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.16 115	0.14 129

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 143	0.52 549	1.32 548	0.44 157	0.38 381	0.38 59	0.23 51	0.95 242	0.41 97	0.36 86	0.43 94	0.41 134	0.42 153	0.45 49	0.29 98	0.14 52	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.14 129

Hybrid-DGEV-03	0.65 355	0.26 225	0.56 200	0.53 346	0.36 339	0.73 357	0.39 254	0.89 209	1.15 440	1.73 598	2.52 631	0.84 340	0.56 284	0.97 272	0.44 289	0.18 230	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.14 129

WQFJA1++	1.55 598	0.22 102	0.45 95	0.38 52	0.28 179	0.38 59	0.20 14	0.62 68	0.28 20	0.38 112	0.39 69	0.34 85	0.39 135	0.64 138	0.27 70	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.12 67	25.04 707	0.14 129

GEAStereo	0.31 56	0.21 69	0.43 75	0.43 123	0.31 255	0.46 120	0.36 204	0.74 138	0.33 51	0.34 67	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.21 355	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.17 158	0.14 129

gasm-f	0.34 91	0.22 102	0.42 69	0.43 123	0.31 255	0.39 64	0.44 328	0.74 138	0.33 51	0.34 67	0.64 198	0.32 64	0.46 187	0.55 101	0.28 87	0.21 355	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.18 201	0.14 129

DA	0.43 180	0.23 137	0.49 123	0.50 274	0.25 104	1.08 495	0.44 328	1.18 342	0.58 184	0.46 163	0.64 198	0.54 212	0.47 198	0.46 59	0.32 156	0.19 278	0.13 201	0.19 218	0.13 128	0.18 201	0.14 129

GGEV	0.43 180	0.23 137	0.49 123	0.50 274	0.25 104	1.08 495	0.44 328	1.18 342	0.58 184	0.46 163	0.64 198	0.54 212	0.47 198	0.46 59	0.32 156	0.19 278	0.13 201	0.19 218	0.13 128	0.18 201	0.14 129

GASTEREO	0.40 158	0.25 197	0.51 144	0.48 240	0.25 104	0.65 311	0.36 204	0.81 174	0.49 136	0.51 201	0.82 261	0.30 51	0.66 349	0.62 134	0.28 87	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.14 167	0.16 115	0.14 129

MSCF	0.38 136	0.25 197	0.52 154	0.47 207	0.25 104	0.62 287	0.37 229	0.81 174	0.47 129	0.50 194	0.71 229	0.32 64	0.65 346	0.54 95	0.28 87	0.19 278	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.17 158	0.14 129

S2M2_XL	0.24 4	0.24 163	0.39 40	0.34 5	0.24 77	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 73	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 320	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.18 201	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DilatedVolume-Stereo	0.43 180	0.21 69	0.55 191	0.43 123	0.32 277	0.72 352	0.29 114	0.80 167	0.51 154	0.77 269	0.73 235	0.48 173	0.40 141	1.13 326	0.39 247	0.15 82	0.14 261	0.15 50	0.14 167	0.16 115	0.14 129

2.25w	0.32 64	0.24 163	0.48 115	0.37 32	0.24 77	0.45 113	0.25 73	0.62 68	0.40 91	0.45 156	0.58 181	0.27 31	0.32 84	0.74 186	0.35 200	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.14 129

MM-Stereo_test2	0.43 180	0.24 163	0.67 275	0.51 306	0.32 277	0.55 237	0.45 348	0.97 253	0.77 263	0.59 233	0.51 144	0.49 182	0.42 153	0.80 207	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.14 129

HART	0.45 203	0.22 102	0.54 176	0.50 274	0.26 122	0.41 79	0.29 114	1.03 277	0.50 143	0.58 225	1.45 505	0.61 255	0.35 111	1.08 312	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.14 167	0.19 252	0.14 129

GREAT-IGEV	0.32 64	0.20 40	0.42 69	0.37 32	0.29 203	0.36 52	0.28 104	0.56 44	0.58 184	0.28 20	0.50 138	0.29 42	0.29 56	0.84 224	0.27 70	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.46 211	0.26 225	0.55 191	0.47 207	0.25 104	0.39 64	0.38 237	1.98 577	0.60 195	0.35 77	0.48 125	0.55 217	0.36 122	1.28 361	0.32 156	0.24 432	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.14 129

HUF	0.36 119	0.23 137	0.52 154	0.40 75	0.22 42	0.54 224	0.47 364	0.82 182	0.43 107	0.36 86	0.43 94	0.50 188	0.42 153	0.64 138	0.29 98	0.17 180	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.14 129

castereo++	0.38 136	0.23 137	0.41 59	0.43 123	0.31 255	0.97 470	0.22 38	0.86 197	0.58 184	0.32 52	0.44 103	0.51 192	0.39 135	0.93 257	0.24 14	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.12 67	0.14 42	0.14 129

GIP-stereo	0.34 91	0.23 137	0.45 95	0.50 274	0.36 339	0.38 59	0.23 51	0.78 151	0.52 161	0.34 67	0.51 144	0.46 159	0.38 131	0.51 88	0.27 70	0.20 320	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.14 129

DEFOM-Stereo	0.33 78	0.20 40	0.40 51	0.42 107	0.28 179	0.80 403	0.23 51	0.48 14	0.37 77	0.37 97	0.31 41	0.23 6	0.24 25	1.20 342	0.27 70	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.14 129

ours_stereo	0.39 143	0.28 285	0.51 144	0.46 191	0.30 227	0.40 72	0.44 328	0.73 132	0.56 178	0.35 77	0.56 173	0.46 159	0.33 92	1.11 319	0.32 156	0.16 122	0.13 201	0.19 218	0.15 193	0.19 252	0.14 129

fffy	0.42 173	0.27 258	0.57 213	0.46 191	0.29 203	0.48 143	0.35 189	0.91 219	0.55 175	0.40 125	0.58 181	0.55 217	0.41 145	1.26 356	0.36 212	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.14 129

WCG-NET（raft）	0.45 203	0.21 69	0.55 191	0.40 75	0.24 77	0.50 176	0.36 204	0.73 132	1.09 400	0.71 257	0.76 244	0.92 373	0.51 247	0.84 224	0.34 189	0.16 122	0.12 100	0.15 50	0.14 167	0.14 42	0.14 129

MaDis-Stereo	0.36 119	0.25 197	0.58 221	0.44 157	0.34 320	0.30 26	0.30 124	0.72 126	0.50 143	0.37 97	0.36 58	0.58 239	0.49 229	0.52 90	0.36 212	0.19 278	0.16 363	0.19 218	0.15 193	0.18 201	0.14 129

MIM_Stereo	0.57 302	0.24 163	0.92 444	0.46 191	0.30 227	0.54 224	0.28 104	1.27 376	0.75 250	1.00 337	1.16 394	0.93 375	0.53 262	1.45 413	0.61 402	0.16 122	0.16 363	0.20 271	0.19 317	0.17 158	0.14 129

CASnet	0.41 167	0.25 197	0.48 115	0.50 274	0.20 16	0.50 176	0.36 204	0.81 174	0.80 272	0.83 289	0.68 216	0.48 173	0.31 74	0.54 95	0.32 156	0.18 230	0.12 100	0.27 481	0.22 429	0.23 399	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.37 129	0.24 163	0.52 154	0.47 207	0.51 488	0.37 55	0.38 237	0.65 92	0.53 168	0.42 135	0.56 173	0.46 159	0.60 312	0.53 92	0.30 117	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.17 158	0.14 129

GCAP-Stereo	0.40 158	0.28 285	0.68 279	0.47 207	0.25 104	0.53 214	0.32 152	0.82 182	0.58 184	0.65 246	0.69 221	0.58 239	0.42 153	0.47 70	0.29 98	0.17 180	0.14 261	0.17 150	0.13 128	0.17 158	0.14 129

LoS	0.40 158	0.21 69	0.44 80	0.37 32	0.22 42	0.50 176	0.40 269	1.00 263	0.94 323	0.48 177	0.66 206	0.48 173	0.40 141	0.60 127	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.16 101	0.11 12	0.14 42	0.14 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.50 239	0.23 137	0.58 221	0.48 240	0.33 299	0.55 237	0.45 348	0.97 253	1.38 561	0.68 251	1.05 336	0.63 262	0.80 404	0.59 115	0.32 156	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.16 115	0.14 129

RAFT_CTSACE	0.63 335	0.26 225	0.88 426	0.55 388	0.51 488	0.71 349	0.44 328	0.80 167	0.97 337	0.97 324	1.84 587	1.18 462	0.68 351	1.47 419	0.36 212	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.20 299	0.14 129

test_3	0.55 285	0.23 137	0.71 308	0.53 346	0.28 179	0.61 278	0.40 269	0.92 222	1.05 376	1.19 434	0.68 216	0.93 375	0.44 173	1.67 457	0.39 247	0.15 82	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.21 344	0.14 129

OMP-Stereo	0.94 500	0.33 416	0.72 314	0.90 627	0.31 255	0.49 160	0.36 204	1.16 335	1.06 381	1.58 581	1.12 371	1.46 528	0.69 355	6.94 655	0.49 339	0.19 278	0.14 261	0.24 407	0.18 292	0.20 299	0.14 129

IIG-Stereo	0.96 503	0.31 377	0.72 314	0.88 623	0.33 299	0.61 278	0.26 87	1.19 353	1.03 366	1.69 595	1.37 479	1.46 528	0.75 375	6.96 657	0.51 351	0.19 278	0.14 261	0.23 387	0.18 292	0.20 299	0.14 129

cross-raft	0.54 270	0.25 197	0.61 235	0.52 327	0.29 203	0.68 332	0.37 229	1.46 420	0.76 259	1.01 343	1.06 338	1.28 491	0.46 187	0.71 168	0.35 200	0.15 82	0.12 100	0.18 193	0.16 239	0.19 252	0.14 129

XX-TBD	0.46 211	0.70 601	0.35 7	0.79 590	0.25 104	0.58 254	0.26 87	0.69 114	1.27 509	0.76 264	1.00 307	0.45 155	0.33 92	0.47 70	0.37 224	0.19 278	0.15 324	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129

XX-Stereo	0.63 335	0.26 225	1.90 610	0.81 596	0.67 564	0.43 98	0.23 51	1.03 277	0.58 184	0.65 246	1.56 537	1.41 516	0.39 135	1.28 361	0.35 200	0.20 320	0.14 261	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.14 129

AFF-stereo	0.58 309	0.25 197	0.64 252	0.46 191	0.29 203	0.34 39	0.38 237	1.15 333	1.14 428	1.17 425	1.60 547	1.10 444	0.71 365	0.97 272	0.43 286	0.13 26	0.11 38	0.19 218	0.19 317	0.17 158	0.14 129

CFNet-RSSM	0.54 270	0.24 163	0.70 297	0.48 240	0.28 179	0.60 272	0.27 97	1.49 426	1.14 428	1.06 356	0.93 285	1.08 431	0.54 269	0.70 164	0.35 200	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.14 129

CREStereo	0.39 143	0.21 69	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 214	0.29 114	0.77 148	1.11 409	0.58 225	0.71 229	0.51 192	0.41 145	0.54 95	0.34 189	0.18 230	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.14 42	0.14 129
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
quiztm	0.48 225	0.26 225	0.52 154	0.49 262	0.55 513	0.45 113	0.42 291	1.45 418	0.81 275	0.79 275	1.14 380	0.57 232	0.32 84	0.58 113	0.36 212	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.18 201	0.15 174

DF	0.38 136	0.22 102	0.60 230	0.46 191	0.26 122	0.46 120	0.31 136	0.84 193	0.47 129	0.43 142	0.66 206	0.58 239	0.31 74	0.79 204	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.15 174

aanet-new-28k	0.32 64	0.21 69	0.66 269	0.43 123	0.21 24	0.47 134	0.28 104	0.64 82	0.33 51	0.36 86	0.39 69	0.36 95	0.49 229	0.39 21	0.27 70	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.22 371	0.15 174

aanet-new-12k	0.33 78	0.23 137	0.77 365	0.48 240	0.21 24	0.48 143	0.25 73	0.80 167	0.44 115	0.38 112	0.29 35	0.32 64	0.48 212	0.39 21	0.29 98	0.14 52	0.10 9	0.17 150	0.13 128	0.19 252	0.15 174

PSi22	0.43 180	0.25 197	0.45 95	0.45 175	0.24 77	0.46 120	0.22 38	0.63 75	0.99 349	0.45 156	0.64 198	0.80 314	0.52 254	1.44 412	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.19 252	0.15 174

Hybrid-DGEV-2	0.65 355	0.31 377	0.73 326	0.60 453	0.37 359	1.08 495	0.28 104	1.45 418	1.40 571	1.32 503	0.85 266	1.03 418	1.01 507	1.05 301	0.48 330	0.18 230	0.15 324	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.15 174

NLMM1	0.56 294	0.27 258	0.60 230	0.47 207	0.74 585	0.68 332	0.43 314	1.83 534	1.04 371	0.59 233	0.62 190	0.51 192	0.47 198	1.33 377	0.57 383	0.18 230	0.21 482	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.15 174

NLSM1	0.49 234	0.25 197	0.55 191	0.48 240	1.08 640	0.83 420	0.31 136	0.83 187	0.66 224	0.51 201	0.76 244	0.47 166	0.48 212	0.98 275	0.55 376	0.18 230	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.15 174

GSStereo	0.33 78	0.21 69	0.43 75	0.45 175	0.31 255	0.46 120	0.36 204	0.92 222	0.47 129	0.37 97	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.19 278	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.15 174

GS-Stereo							0.36 204	0.92 222	0.47 129	0.37 97	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.19 278	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.15 174

FE-Mocha	0.49 234	0.30 342	0.87 417	0.48 240	0.36 339	0.45 113	0.22 38	1.58 456	0.49 136	1.00 337	1.09 352	0.74 295	0.41 145	0.55 101	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.21 310	0.20 354	0.17 158	0.15 174

AdaDepth	0.30 46	0.22 102	0.49 123	0.44 157	0.27 152	0.44 109	0.24 66	0.52 26	0.30 28	0.31 46	0.37 61	0.26 24	0.32 84	0.79 204	0.25 39	0.12 9	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.15 174

water-stereo	0.39 143	0.20 40	0.48 115	0.44 157	0.27 152	0.50 176	0.26 87	0.92 222	0.51 154	0.53 206	0.78 249	0.55 217	0.49 229	0.42 39	0.42 276	0.16 122	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.15 174

depthmonostereo	0.41 167	0.23 137	0.53 164	0.47 207	0.23 54	0.61 278	0.35 189	1.00 263	0.76 259	0.48 177	0.65 205	0.47 166	0.49 229	0.67 156	0.37 224	0.16 122	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.16 115	0.15 174

3w_stereo	0.33 78	0.25 197	0.52 154	0.40 75	0.21 24	0.53 214	0.54 423	0.65 92	0.46 125	0.44 148	0.48 125	0.23 6	0.45 179	0.46 59	0.29 98	0.12 9	0.10 9	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.15 174

xyz-stereo-finetune	0.48 225	0.25 197	0.54 176	0.42 107	0.23 54	0.80 403	0.42 291	0.80 167	0.80 272	0.61 238	0.62 190	0.54 212	0.43 162	1.70 464	0.58 387	0.15 82	0.15 324	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.15 174

MM-Stereo_test1	0.49 234	0.24 163	0.56 200	0.51 306	0.30 227	0.50 176	0.54 423	0.91 219	1.03 366	0.84 292	0.69 221	0.54 212	0.60 312	1.16 333	0.33 174	0.18 230	0.16 363	0.20 271	0.17 268	0.19 252	0.15 174

Reg-Stereo(zero)	0.44 194	0.22 102	0.45 95	0.43 123	0.23 54	0.38 59	0.25 73	0.76 144	1.08 392	0.90 304	0.78 249	0.90 362	0.47 198	0.70 164	0.36 212	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.15 174

SCV_C0	0.43 180	0.26 225	0.65 259	0.43 123	0.29 203	0.47 134	0.31 136	1.34 389	0.73 248	0.38 112	0.49 135	0.54 212	0.29 56	1.24 352	0.30 117	0.17 180	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.20 299	0.15 174

SMoEStereo_RVC	0.39 143	0.25 197	0.50 134	0.45 175	0.30 227	0.61 278	0.36 204	0.72 126	0.45 119	0.46 163	0.43 94	0.42 137	0.35 111	1.39 399	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.15 193	0.16 115	0.15 174

mms	0.40 158	0.27 258	0.52 154	0.46 191	0.32 277	0.43 98	0.46 356	0.70 119	0.46 125	0.35 77	0.58 181	0.44 147	0.30 65	1.36 388	0.33 174	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.19 252	0.15 174

tg	0.52 243	0.24 163	0.61 235	0.49 262	0.30 227	0.90 439	0.29 114	1.07 306	0.83 282	0.83 289	1.02 320	0.62 259	0.43 162	1.35 383	0.41 265	0.17 180	0.12 100	0.22 346	0.20 354	0.17 158	0.15 174

GCAP-BAT	0.39 143	0.22 102	0.65 259	0.43 123	0.35 324	0.34 39	0.37 229	0.83 187	0.67 226	0.48 177	0.56 173	0.55 217	0.38 131	0.74 186	0.31 144	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.15 79	0.15 174

RAFT-Stereo-weight	0.47 219	0.24 163	0.53 164	0.48 240	0.27 152	0.60 272	0.35 189	1.02 272	1.07 386	0.99 332	0.78 249	0.76 302	0.28 52	0.76 189	0.36 212	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.15 174

MoCha-V2	0.40 158	0.20 40	0.49 123	0.50 274	0.21 24	0.44 109	0.33 165	0.93 231	0.53 168	0.53 206	0.53 156	0.42 137	0.58 307	1.09 313	0.27 70	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.15 174

IGEV++	0.40 158	0.22 102	0.51 144	0.52 327	0.29 203	0.45 113	0.25 73	1.65 474	0.46 125	0.37 97	0.57 178	0.46 159	0.45 179	0.50 85	0.38 236	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.15 174

AE-Stereo	0.49 234	0.27 258	0.67 275	0.60 453	0.39 392	0.67 325	0.46 356	1.18 342	1.09 400	0.47 168	0.75 242	0.69 284	0.47 198	0.59 115	0.40 255	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.19 252	0.15 174

UniTT-Stereo	0.36 119	0.23 137	0.59 227	0.48 240	0.36 339	0.40 72	0.32 152	0.53 29	0.49 136	0.54 212	0.55 169	0.36 95	0.31 74	0.58 113	0.51 351	0.20 320	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.19 252	0.15 174

GCAPDPT-zeroshot	0.39 143	0.22 102	0.65 259	0.43 123	0.35 324	0.34 39	0.37 229	0.83 187	0.67 226	0.48 177	0.56 173	0.55 217	0.38 131	0.74 186	0.31 144	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.15 79	0.15 174

EGLCR-Stereo	0.37 129	0.22 102	0.51 144	0.43 123	0.26 122	0.44 109	0.22 38	0.99 259	0.48 133	0.42 135	0.42 82	0.67 276	0.29 56	0.86 234	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.17 158	0.15 174

test_4	0.53 255	0.22 102	0.56 200	0.54 363	0.32 277	0.64 295	0.39 254	0.80 167	0.62 199	0.92 310	1.87 592	0.68 278	0.42 153	1.16 333	0.37 224	0.15 82	0.13 201	0.20 271	0.22 429	0.20 299	0.15 174

GMOStereo	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 539	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

error version	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 539	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

test-v	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 539	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

TRStereo	0.60 317	0.60 582	0.97 463	0.74 576	0.67 564	0.46 120	0.38 237	1.85 539	0.89 302	0.79 275	0.80 260	0.88 353	0.39 135	1.10 316	0.41 265	0.23 413	0.15 324	0.23 387	0.24 466	0.17 158	0.15 174

AAGNet	1.83 621	0.28 285	0.72 314	0.61 468	0.32 277	0.67 325	0.51 398	0.96 250	0.98 342	1.47 551	1.20 412	1.00 404	1.18 551	2.83 560	22.77 703	0.22 386	0.13 201	0.22 346	0.19 317	0.23 399	0.15 174

test-2	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 539	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

iRaftStereo_RVC	0.47 219	0.26 225	0.64 252	0.50 274	0.29 203	0.53 214	0.33 165	1.05 291	0.77 263	0.84 292	1.00 307	0.55 217	0.37 126	0.81 213	0.40 255	0.17 180	0.12 100	0.22 346	0.20 354	0.19 252	0.15 174

raft+_RVC	0.53 255	0.26 225	0.54 176	0.60 453	0.47 464	0.54 224	0.54 423	1.27 376	0.99 349	0.76 264	1.03 330	0.70 288	0.56 284	0.93 257	0.47 325	0.18 230	0.14 261	0.19 218	0.18 292	0.18 201	0.15 174

Gwc-CoAtRS	0.52 243	0.24 163	0.68 279	0.48 240	0.29 203	0.64 295	0.25 73	1.16 335	1.08 392	1.01 343	1.00 307	1.12 449	0.56 284	0.69 160	0.37 224	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.15 79	0.15 174

HITNet	0.65 355	0.40 497	0.77 365	0.48 240	0.24 77	1.05 489	0.49 389	1.76 508	1.02 362	1.18 430	1.18 400	0.89 361	0.80 404	0.85 230	0.79 469	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.17 268	0.29 484	0.15 174
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
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 211	1.22 646	2.46 633	0.39 62	0.30 227	0.29 23	0.28 104	0.81 174	0.34 60	0.33 58	0.47 118	0.38 117	0.44 173	0.37 11	0.25 39	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.16 115	0.16 215

BStereo	0.38 136	0.25 197	1.42 564	0.42 107	0.28 179	0.55 237	0.39 254	0.55 38	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

Wave_Phase_stereo	0.45 203	0.25 197	1.42 564	0.42 107	0.28 179	1.78 597	0.39 254	0.72 126	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

WQFJA1	0.48 225	0.27 258	0.53 164	0.46 191	0.85 617	0.79 394	0.39 254	1.11 322	0.75 250	0.50 194	0.52 149	0.53 207	0.50 238	0.71 168	0.65 415	0.17 180	0.21 482	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.16 215

NLMM	0.48 225	0.27 258	0.53 164	0.46 191	0.85 617	0.79 394	0.39 254	1.12 325	0.75 250	0.50 194	0.52 149	0.53 207	0.50 238	0.72 172	0.65 415	0.17 180	0.21 482	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.16 215

DLNR-FE	23.17 704	48.55 722	42.94 709	176.85 724	78.48 718	0.35 47	0.21 29	23.51 703	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.55 434	0.44 289	9.85 705	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 722	0.16 215

DDF-Stereo	0.37 129	0.22 102	0.47 110	0.48 240	0.42 419	0.31 30	0.24 66	0.53 29	0.33 51	0.33 58	0.40 73	0.37 108	0.48 212	0.91 247	0.32 156	0.23 413	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.86 638	0.16 215

zero-FE	0.36 119	0.22 102	0.47 110	0.45 175	0.43 431	0.30 26	0.24 66	0.61 65	0.33 51	0.33 58	0.41 80	0.37 108	0.50 238	0.64 138	0.32 156	0.22 386	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.83 636	0.16 215

fffft	0.38 136	0.23 137	0.51 144	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.48 377	0.76 144	0.36 70	0.44 148	0.34 51	0.38 117	0.31 74	1.31 369	0.32 156	0.14 52	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215
1: 1. 1
UGAM	1.14 556	0.27 258	0.95 455	0.53 346	0.42 419	0.70 345	0.72 519	0.95 242	1.32 533	0.98 329	1.48 517	1.78 585	0.87 441	9.65 688	0.87 492	0.21 355	0.18 420	0.30 520	0.24 466	0.19 252	0.16 215

model_zeroshot	0.48 225	0.29 320	0.86 405	0.51 306	0.36 339	0.69 338	0.37 229	1.12 325	0.62 199	0.85 297	0.84 264	0.66 272	0.37 126	0.73 177	0.34 189	0.20 320	0.16 363	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.16 215

Occ-G	0.42 173	0.21 69	0.48 115	0.41 93	0.26 122	0.42 89	0.62 485	0.77 148	0.49 136	0.43 142	0.66 206	1.02 413	0.46 187	0.78 199	0.41 265	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.13 128	0.16 115	0.16 215

MGS-Stereo	0.42 173	0.26 225	0.58 221	0.44 157	0.28 179	0.50 176	0.34 179	0.57 49	0.83 282	0.46 163	1.31 454	0.52 200	0.33 92	0.65 149	0.36 212	0.19 278	0.16 363	0.18 193	0.15 193	0.17 158	0.16 215

rrr	0.46 211	0.28 285	0.73 326	0.43 123	0.33 299	0.49 160	0.38 237	0.76 144	0.50 143	0.47 168	0.48 125	0.48 173	0.46 187	2.03 504	0.30 117	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215

plain	0.46 211	0.27 258	1.01 477	0.50 274	0.40 403	0.35 47	0.37 229	0.87 199	0.56 178	0.43 142	0.76 244	0.42 137	0.40 141	1.13 326	0.45 304	0.21 355	0.15 324	0.24 407	0.19 317	0.24 414	0.16 215

MSKI-zero shot	0.55 285	0.26 225	0.57 213	0.51 306	0.26 122	0.69 338	0.28 104	1.18 342	0.64 207	0.91 308	1.32 461	0.82 324	0.33 92	1.92 492	0.32 156	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.16 215

DLNR_Zeroshot_test	23.17 704	48.52 721	43.29 710	176.68 723	78.69 719	0.35 47	0.21 29	23.41 702	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.56 437	0.44 289	9.57 701	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 722	0.16 215

Any-RAFT	0.53 255	0.24 163	0.47 110	0.47 207	0.27 152	1.00 478	0.25 73	1.58 456	1.05 376	0.85 297	0.99 303	1.06 424	0.47 198	0.70 164	0.32 156	0.18 230	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.16 215

RAFT-Test	0.54 270	0.25 197	0.64 252	0.47 207	0.30 227	0.97 470	0.27 97	1.24 371	0.81 275	0.96 320	1.12 371	1.28 491	0.48 212	0.71 168	0.36 212	0.17 180	0.13 201	0.17 150	0.14 167	0.16 115	0.16 215

HH	0.63 335	0.30 342	0.77 365	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 561	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

HanStereo	0.63 335	0.30 342	0.77 365	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 561	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

LL-Strereo2	0.52 243	0.33 416	0.69 291	0.52 327	0.37 359	0.70 345	0.30 124	1.13 329	0.67 226	0.94 316	0.78 249	0.91 365	0.42 153	1.05 301	0.42 276	0.17 180	0.16 363	0.29 507	0.25 480	0.21 344	0.16 215

ProNet	0.43 180	0.28 285	0.58 221	0.43 123	0.30 227	0.56 246	0.52 409	1.00 263	0.58 184	0.44 148	0.49 135	0.43 141	0.43 162	1.28 361	0.36 212	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.16 215

raft_robust	0.68 379	0.30 342	0.64 252	0.52 327	0.26 122	0.54 224	0.35 189	1.33 384	1.24 495	1.16 416	1.07 342	0.60 250	0.54 269	3.58 586	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.22 429	0.20 299	0.16 215

Sa-1000	0.72 394	0.29 320	0.76 357	0.59 441	0.30 227	0.73 357	0.37 229	1.62 469	1.33 537	1.28 474	2.04 607	0.86 345	0.75 375	1.84 484	0.38 236	0.19 278	0.14 261	0.25 446	0.23 452	0.20 299	0.16 215

RAFT-345	0.84 471	0.25 197	0.66 269	0.50 274	0.27 152	0.54 224	0.42 291	0.83 187	1.11 409	1.32 503	2.34 621	0.86 345	0.54 269	5.72 630	0.47 325	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.17 268	0.17 158	0.16 215

CroCo-Stereo	0.40 158	0.31 377	0.73 326	0.58 428	0.27 152	0.26 13	0.33 165	0.95 242	0.81 275	0.42 135	0.47 118	0.65 268	0.47 198	0.39 21	0.34 189	0.18 230	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.19 252	0.16 215
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
TestStereo	0.64 347	0.39 490	0.71 308	0.51 306	0.27 152	0.56 246	0.42 291	1.03 277	0.91 311	0.80 278	1.00 307	0.68 278	0.52 254	3.25 576	0.45 304	0.22 386	0.15 324	0.24 407	0.18 292	0.27 454	0.16 215

raftrobust	0.52 243	0.25 197	0.56 200	0.65 511	0.52 500	0.49 160	0.34 179	0.98 257	0.91 311	1.30 489	0.87 273	0.63 262	0.81 408	0.78 199	0.41 265	0.19 278	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.15 79	0.16 215

test_xeample3	0.42 173	0.28 285	0.69 291	0.43 123	0.33 299	0.56 246	0.38 237	0.79 158	0.45 119	0.53 206	0.46 114	0.44 147	0.44 173	1.38 394	0.31 144	0.18 230	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.17 158	0.16 215

ARAFT	0.77 434	0.36 471	1.49 581	0.51 306	0.31 255	0.90 439	0.82 548	1.90 554	1.06 381	1.62 587	1.24 423	1.02 413	0.64 338	1.84 484	0.50 346	0.18 230	0.14 261	0.28 496	0.27 510	0.17 158	0.16 215

RASNet	1.12 551	0.30 342	0.91 439	0.66 517	0.77 598	0.97 470	0.57 460	1.37 394	1.35 549	1.02 347	1.34 470	2.11 618	1.43 587	7.09 659	1.39 574	0.19 278	0.17 395	0.17 150	0.19 317	0.18 201	0.16 215

RT-Monster	0.45 203	0.23 137	0.47 110	0.44 157	0.40 403	0.51 196	0.25 73	0.87 199	1.01 358	0.87 300	0.86 268	0.68 278	0.41 145	0.67 156	0.40 255	0.16 122	0.14 261	0.15 50	0.13 128	0.14 42	0.17 247

VMStereo-Base	0.38 136	0.23 137	0.44 80	0.36 18	0.22 42	0.39 64	0.34 179	0.70 119	0.86 290	0.43 142	0.69 221	0.60 250	0.33 92	0.73 177	0.35 200	0.17 180	0.14 261	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.17 247

IGEV-FE	0.53 255	0.30 342	0.99 467	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.94 378	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

xyz-stereo-finetune2	0.58 309	0.27 258	0.57 213	0.40 75	0.24 77	1.09 501	0.32 152	0.79 158	0.53 168	0.65 246	1.07 342	0.58 239	0.80 404	2.47 546	0.80 474	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.16 115	0.17 247

UGAM-zero	1.00 520	0.30 342	0.93 446	0.47 207	0.30 227	0.57 251	0.25 73	2.25 629	0.63 202	1.01 343	1.10 358	2.73 642	1.85 627	6.26 639	0.40 255	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.17 247

rvit_stereo_0083	0.47 219	0.33 416	0.81 385	0.56 404	0.36 339	0.50 176	0.44 328	0.68 111	0.95 325	0.49 185	0.57 178	0.55 217	0.49 229	0.88 239	0.46 318	0.25 460	0.25 535	0.24 407	0.20 354	0.24 414	0.17 247

rvit_stereo_0081	0.44 194	0.33 416	0.64 252	0.54 363	0.35 324	0.41 79	0.44 328	0.66 100	0.95 325	0.48 177	0.52 149	0.50 188	0.46 187	0.82 217	0.44 289	0.25 460	0.20 458	0.22 346	0.19 317	0.25 427	0.17 247

rvit_stereo_0082	0.44 194	0.33 416	0.64 252	0.54 363	0.35 324	0.41 79	0.44 328	0.66 100	0.95 325	0.48 177	0.52 149	0.50 188	0.46 187	0.82 217	0.44 289	0.25 460	0.20 458	0.22 346	0.19 317	0.25 427	0.17 247

rvit_stereo_ft	0.47 219	0.35 461	0.87 417	0.67 529	0.42 419	0.40 72	0.59 473	0.81 174	0.74 249	0.46 163	0.55 169	0.57 232	0.49 229	0.65 149	0.50 346	0.25 460	0.17 395	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.17 247

IGEV_Zeroshot_test	0.53 255	0.30 342	0.99 467	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.95 387	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

DCRE	0.82 460	0.26 225	0.70 297	0.58 428	0.44 440	0.54 224	0.48 377	0.95 242	0.78 267	0.78 272	7.33 678	0.86 345	0.52 254	0.76 189	0.41 265	0.16 122	0.16 363	0.19 218	0.17 268	0.18 201	0.17 247

Selective-RAFT	0.52 243	0.28 285	0.79 378	0.55 388	0.27 152	0.91 443	0.33 165	0.80 167	0.88 299	0.58 225	0.63 193	0.81 319	0.77 386	1.29 365	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.19 252	0.17 247

TestStereo1	0.63 335	0.28 285	0.75 347	0.76 583	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

SA-5K	0.63 335	0.28 285	0.75 347	0.76 583	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

SA	0.66 364	0.30 342	0.82 389	0.61 468	0.30 227	0.58 254	0.38 237	1.44 413	1.30 525	0.96 320	1.36 477	0.66 272	0.95 478	1.85 487	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.25 446	0.23 452	0.21 344	0.17 247

GLC_STEREO	0.39 143	0.25 197	0.41 59	0.54 363	0.23 54	0.48 143	0.30 124	0.73 132	0.58 184	0.52 205	0.73 235	0.51 192	0.31 74	0.64 138	0.42 276	0.17 180	0.20 458	0.23 387	0.19 317	0.21 344	0.17 247

IPLG	0.69 381	0.27 258	0.97 463	0.51 306	0.43 431	0.79 394	0.33 165	1.21 357	1.06 381	1.30 489	1.10 358	0.52 200	0.55 277	3.16 574	0.63 410	0.16 122	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

MIPNet	0.56 294	0.28 285	0.94 451	0.49 262	0.33 299	0.66 320	0.38 237	1.35 391	1.08 392	1.06 356	0.92 282	0.60 250	0.79 398	0.73 177	0.52 358	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

NRIStereo	0.60 317	0.29 320	0.69 291	0.53 346	0.28 179	0.63 291	0.33 165	1.08 312	0.87 295	1.14 400	0.87 273	0.91 365	0.59 308	2.24 525	0.49 339	0.20 320	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.21 344	0.17 247

PFNet	0.91 493	0.26 225	1.10 512	0.63 488	0.32 277	0.64 295	0.56 449	1.17 337	0.99 349	1.47 551	1.08 347	0.98 397	0.69 355	6.62 647	0.54 371	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.19 317	0.20 299	0.17 247

RAFT-RH_RVC	1.03 532	0.24 163	0.67 275	0.49 262	0.28 179	0.81 412	0.33 165	0.83 187	1.08 392	2.05 627	4.65 663	1.04 422	0.57 296	5.98 638	0.50 346	0.18 230	0.13 201	0.26 465	0.20 354	0.16 115	0.17 247

RAFT	0.64 347	0.30 342	0.73 326	0.59 441	0.33 299	0.68 332	0.58 464	1.04 283	0.76 259	1.08 360	1.19 407	1.65 567	0.93 468	1.06 303	0.56 380	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.24 466	0.22 371	0.17 247

RALAANet	0.60 317	0.33 416	0.87 417	0.62 479	0.50 476	0.69 338	0.31 136	1.21 357	1.06 381	1.09 366	1.16 394	0.88 353	0.46 187	1.22 345	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.17 247

EAI-Stereo	0.65 355	0.28 285	0.69 291	0.53 346	0.27 152	0.60 272	0.40 269	2.28 632	0.64 207	0.71 257	3.18 644	0.57 232	0.43 162	1.06 303	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.17 268	0.17 158	0.17 247

R-Stereo Train	0.57 302	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 583	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247

RAFT-Stereo	0.57 302	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 583	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 394	0.34 441	1.10 512	0.51 306	0.23 54	0.91 443	0.39 254	1.33 384	1.23 489	1.46 550	1.55 533	1.01 411	0.64 338	1.95 497	0.80 474	0.18 230	0.12 100	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.17 247

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 194	1.50 662	1.55 584	0.37 32	0.33 299	0.41 79	0.26 87	0.79 158	0.35 67	0.34 67	0.46 114	0.41 134	0.41 145	0.45 49	0.24 14	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.18 274

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 56	0.22 102	0.48 115	0.41 93	0.26 122	0.41 79	0.26 87	0.76 144	0.33 51	0.33 58	0.43 94	0.29 42	0.46 187	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.18 274

WQFJX	0.51 241	0.27 258	0.52 154	0.46 191	0.87 623	0.75 368	0.39 254	1.29 381	0.77 263	0.53 206	0.52 149	0.55 217	0.55 277	0.95 263	0.60 398	0.17 180	0.19 438	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.18 274

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 119	0.23 137	0.54 176	0.50 274	0.28 179	0.36 52	0.22 38	1.02 272	0.39 87	0.42 135	0.64 198	0.36 95	0.51 247	0.39 21	0.29 98	0.18 230	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.18 274

MM-Stereo_test3	0.50 239	0.24 163	0.54 176	0.54 363	0.74 585	0.49 160	0.53 417	1.09 313	1.05 376	0.62 241	0.95 288	0.61 255	0.42 153	0.77 192	0.38 236	0.20 320	0.17 395	0.20 271	0.16 239	0.18 201	0.18 274

HI	0.64 347	0.32 393	0.68 279	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 499	1.43 497	1.62 556	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

CoSv	0.64 347	0.32 393	0.68 279	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 499	1.43 497	1.62 556	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

tt45	0.45 203	0.23 137	0.46 107	0.45 175	0.33 299	0.79 394	0.32 152	0.78 151	0.41 97	0.51 201	0.44 103	0.49 182	0.37 126	2.14 514	0.34 189	0.16 122	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.18 274

rvit_stereo_0081_aga	0.44 194	0.34 441	0.73 326	0.51 306	0.41 413	0.50 176	0.40 269	0.81 174	0.57 180	0.58 225	0.56 173	0.53 207	0.43 162	0.66 152	0.40 255	0.26 483	0.21 482	0.22 346	0.20 354	0.26 440	0.18 274

H2IRNET	0.56 294	0.26 225	0.66 269	0.47 207	0.35 324	0.41 79	0.26 87	0.92 222	1.17 453	0.61 238	1.28 443	1.08 431	0.86 436	0.99 282	0.63 410	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.25 480	0.21 344	0.18 274

tta	0.75 426	0.30 342	0.86 405	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.18 201	0.18 274

qqq1	0.72 394	0.30 342	0.86 405	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

fff1	0.72 394	0.30 342	0.86 405	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

CoDeX	0.73 412	0.29 320	0.93 446	0.54 363	0.36 339	1.14 507	0.61 482	2.34 638	1.17 453	1.16 416	1.25 427	0.91 365	0.87 441	1.33 377	0.64 414	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.18 274

ff7	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

IGEVStereo-DCA	0.46 211	0.28 285	0.56 200	0.43 123	0.33 299	0.49 160	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.47 168	0.48 125	0.48 173	0.46 187	2.03 504	0.30 117	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.18 274

ffff	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

11t	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

MIF-Stereo (partial)	0.45 203	0.25 197	0.70 297	0.50 274	0.52 500	0.35 47	0.26 87	0.91 219	0.59 193	0.45 156	0.71 229	0.51 192	0.51 247	1.11 319	0.45 304	0.20 320	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.24 414	0.18 274

anonymousdsp2	0.53 255	0.27 258	0.74 343	0.48 240	0.29 203	0.76 376	0.47 364	1.61 465	0.82 281	0.77 269	0.77 247	0.75 298	0.47 198	1.03 292	0.40 255	0.18 230	0.13 201	0.18 193	0.13 128	0.19 252	0.18 274

anonymousdsp	0.43 180	0.27 258	0.53 164	0.44 157	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.89 209	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.33 377	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

anonymousa	0.72 394	0.27 258	0.75 347	0.47 207	0.63 551	1.43 563	0.45 348	1.24 371	0.89 302	1.28 474	1.75 577	1.62 556	1.13 542	0.69 160	0.59 390	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.25 480	0.20 299	0.18 274

ccc-4	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

RAFT+CT+SA	0.58 309	0.29 320	0.60 230	0.66 517	0.37 359	0.42 89	0.55 441	1.27 376	1.03 366	0.70 254	1.22 417	0.60 250	0.70 360	1.64 451	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.22 429	0.21 344	0.18 274

IGEV-Stereo	0.43 180	0.27 258	0.54 176	0.45 175	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.90 217	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.32 373	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.65 355	0.31 377	1.00 473	0.47 207	0.34 320	0.73 357	0.30 124	2.96 659	0.70 238	1.15 406	1.14 380	0.76 302	0.65 346	1.11 319	0.38 236	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.16 239	0.19 252	0.18 274

IPLGR	0.58 309	0.27 258	1.14 522	0.48 240	0.28 179	0.65 311	0.33 165	1.22 365	1.13 425	1.18 430	1.05 336	0.69 284	0.66 349	0.96 264	0.52 358	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.18 274

Patchmatch Stereo++	0.55 285	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274
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
STrans-v2	1.04 535	0.28 285	0.96 461	0.49 262	0.32 277	0.68 332	0.79 537	2.47 649	1.12 413	1.12 382	1.46 511	1.40 514	1.46 592	6.70 652	0.43 286	0.18 230	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.18 274

PSM-adaLoss	0.54 270	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.41 286	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.82 324	0.61 322	1.06 303	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

ROB_FTStereo_v2	0.54 270	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.42 291	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.12 323	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

ROB_FTStereo	0.54 270	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.25 73	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.95 288	0.82 324	0.61 322	1.15 329	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

HUI-Stereo	0.52 243	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.30 124	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	0.79 204	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

SST-Stereo	0.83 466	0.28 285	0.72 314	0.59 441	0.31 255	0.72 352	0.26 87	1.09 313	0.86 290	1.47 551	1.10 358	1.00 404	0.87 441	5.73 631	0.45 304	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.23 399	0.18 274

RAFT_R40	0.83 466	0.28 285	0.73 326	0.59 441	0.31 255	0.69 338	0.44 328	1.10 316	0.95 325	1.47 551	1.10 358	1.00 404	0.85 428	5.53 625	0.46 318	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.20 354	0.23 399	0.18 274

iGMRVC	0.56 294	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.38 237	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.52 426	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

iRAFT	0.55 285	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

RAFT-IKP	0.54 270	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.59 265	0.36 204	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.61 322	1.22 345	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

rafts_anoy	0.52 243	0.29 320	0.59 227	0.59 441	0.50 476	0.53 214	0.40 269	1.11 322	1.03 366	0.84 292	0.83 262	0.68 278	0.54 269	0.72 172	0.51 351	0.19 278	0.14 261	0.24 407	0.26 498	0.21 344	0.18 274

UPFNet	0.80 449	0.32 393	0.90 436	0.59 441	0.74 585	1.26 533	0.80 543	1.52 438	1.10 407	1.30 489	1.12 371	1.30 495	0.84 425	1.67 457	1.09 531	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.23 452	0.25 427	0.18 274

ACVNet	0.63 335	0.31 377	0.54 176	0.54 363	0.36 339	0.80 403	0.46 356	1.37 394	1.07 386	0.93 311	1.30 448	1.08 431	0.85 428	0.80 207	0.94 505	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.18 274

acv_ft	0.75 426	0.31 377	0.95 455	0.70 552	0.86 621	1.24 530	0.53 417	1.44 413	1.07 386	1.24 460	1.30 448	1.08 431	0.92 459	0.80 207	1.34 565	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.21 344	0.18 274

CCAANet	0.60 317	0.24 163	0.61 235	0.47 207	0.42 419	0.94 456	0.59 473	1.20 355	0.84 286	0.70 254	1.16 394	1.02 413	0.77 386	1.30 367	0.65 415	0.20 320	0.15 324	0.19 218	0.19 317	0.18 201	0.18 274

pmcnn	2.37 646	0.42 508	2.71 641	0.63 488	0.43 431	1.54 573	1.19 616	2.01 585	1.53 595	2.64 649	7.60 679	18.07 698	1.45 591	3.44 583	2.78 635	0.18 230	0.15 324	0.15 50	0.12 67	0.20 299	0.18 274

LiteMatch	0.32 64	0.24 163	0.37 15	0.45 175	0.25 104	0.34 39	0.31 136	0.49 16	0.32 42	0.29 31	0.27 25	0.40 126	0.48 212	0.45 49	0.66 421	0.21 355	0.12 100	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.19 318

Lsterematch	0.52 243	0.24 163	0.64 252	0.45 175	0.25 104	0.71 349	0.31 136	0.81 174	1.05 376	0.96 320	1.28 443	0.69 284	0.48 212	0.84 224	0.66 421	0.21 355	0.12 100	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.19 318

FlowAnything_test	0.39 143	0.26 225	0.61 235	0.59 441	0.33 299	0.62 287	0.36 204	0.62 68	0.40 91	0.45 156	0.36 58	0.45 155	0.37 126	0.53 92	0.48 330	0.24 432	0.18 420	0.28 496	0.33 578	0.21 344	0.19 318

G2L-Stereo_test	0.73 412	0.27 258	0.74 343	0.49 262	0.40 403	0.90 439	0.81 546	1.53 444	1.14 428	1.28 474	1.27 437	1.52 542	0.72 368	1.62 447	0.94 505	0.19 278	0.14 261	0.16 101	0.15 193	0.18 201	0.19 318

AIO-test2	0.57 302	0.28 285	0.63 245	0.61 468	0.58 530	0.79 394	0.51 398	1.18 342	1.40 571	0.63 242	1.15 389	0.51 192	0.43 162	1.09 313	0.35 200	0.21 355	0.17 395	0.26 465	0.30 552	0.20 299	0.19 318

IGEV-RUCA	0.37 129	0.23 137	0.48 115	0.49 262	0.36 339	0.60 272	0.23 51	0.64 82	0.49 136	0.39 123	0.49 135	0.44 147	0.31 74	0.85 230	0.30 117	0.24 432	0.13 201	0.16 101	0.12 67	0.20 299	0.19 318

999	0.48 225	0.22 102	0.49 123	0.48 240	0.34 320	0.75 368	0.31 136	0.85 195	0.55 175	0.37 97	0.48 125	0.50 188	0.36 122	2.45 541	0.39 247	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.16 115	0.19 318

PAM_32	0.77 434	0.28 285	1.03 488	0.52 327	0.30 227	1.32 542	0.35 189	1.97 575	0.65 221	1.02 347	1.06 338	3.05 648	1.49 597	0.96 264	0.36 212	0.19 278	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.19 252	0.19 318

rvit_stereo_0080	0.44 194	0.32 393	0.71 308	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

CAS++	0.47 219	0.31 377	0.56 200	0.47 207	0.32 277	0.42 89	0.28 104	1.76 508	0.72 244	0.71 257	0.72 233	0.37 108	0.28 52	0.69 160	0.33 174	0.27 499	0.22 504	0.26 465	0.21 400	0.29 484	0.19 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 211	0.36 471	0.71 308	0.47 207	0.36 339	0.67 325	0.35 189	0.78 151	1.12 413	0.61 238	0.62 190	0.39 120	0.39 135	0.71 168	0.39 247	0.20 320	0.17 395	0.22 346	0.18 292	0.23 399	0.19 318

cc1	0.64 347	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 662	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.19 252	0.19 318

whm_eth	0.44 194	0.32 393	0.71 308	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

DCANet-4	0.54 270	0.26 225	1.07 502	0.42 107	0.24 77	0.48 143	0.36 204	0.99 259	1.30 525	1.10 374	1.02 320	0.56 228	0.75 375	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

fff	0.53 255	0.24 163	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

ADStereo(finetuned)	0.57 302	0.24 163	1.06 497	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.35 189	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	1.20 557	0.84 224	0.51 351	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

IER	0.70 385	0.31 377	1.02 484	0.48 240	0.52 500	1.34 546	0.51 398	1.17 337	0.99 349	1.23 453	1.34 470	1.12 449	1.11 535	0.99 282	0.71 440	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.21 400	0.20 299	0.19 318

test_5	0.65 355	0.30 342	0.75 347	0.67 529	0.50 476	0.92 450	0.52 409	1.39 401	1.12 413	0.76 264	1.11 364	1.00 404	0.90 453	1.53 430	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.23 387	0.22 429	0.21 344	0.19 318

CrosDoStereo	1.58 601	0.24 163	0.72 314	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 696	1.10 316	0.98 342	1.34 516	1.75 577	1.00 404	1.89 630	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

TransformOpticalFlow	0.96 503	0.28 285	0.89 432	0.52 327	0.31 255	0.66 320	0.54 423	1.75 501	1.12 413	1.09 366	1.44 502	1.37 511	1.01 507	6.70 652	0.42 276	0.19 278	0.12 100	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.19 318

DeepStereo_LL	1.58 601	0.24 163	0.72 314	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 696	1.10 316	0.98 342	1.34 516	1.75 577	1.00 404	1.89 630	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

IRAFT_RVC	0.88 485	0.28 285	0.76 357	0.63 488	0.31 255	0.65 311	1.02 596	1.22 365	0.94 323	1.22 447	1.04 333	1.01 411	0.98 495	5.82 633	0.53 365	0.22 386	0.12 100	0.25 446	0.20 354	0.20 299	0.19 318

RALCasStereoNet	0.54 270	0.30 342	0.66 269	0.59 441	0.51 488	0.61 278	0.52 409	0.94 237	0.93 319	0.70 254	1.01 312	0.78 308	0.44 173	1.33 377	0.47 325	0.20 320	0.16 363	0.18 193	0.16 239	0.20 299	0.19 318

DCANet	0.54 270	0.24 163	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.36 204	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	0.92 459	0.81 213	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

csc	0.53 255	0.24 163	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

cscssc	0.53 255	0.24 163	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

111	0.60 317	0.23 137	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.72 352	0.42 291	1.18 342	1.41 577	0.80 278	1.38 484	1.10 444	0.79 398	0.96 264	0.58 387	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.19 318

SFCPSM	0.70 385	0.28 285	1.02 484	0.51 306	0.38 381	1.37 549	0.66 499	2.00 581	1.03 366	1.17 425	1.21 414	0.82 324	0.78 394	1.03 292	0.53 365	0.21 355	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.21 344	0.19 318

ac_64	0.82 460	0.29 320	0.81 385	0.71 560	0.60 541	1.05 489	0.54 423	1.99 580	0.92 317	1.18 430	1.06 338	1.99 609	1.08 530	1.94 496	0.97 514	0.27 499	0.22 504	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.19 318

cf-r	0.73 412	0.30 342	0.77 365	0.55 388	0.63 551	0.78 388	0.48 377	1.79 522	1.15 440	1.13 397	1.26 434	1.43 518	0.87 441	1.40 405	0.85 489	0.25 460	0.18 420	0.22 346	0.23 452	0.19 252	0.19 318

GwcNet-RSSM	0.77 434	0.32 393	1.01 477	0.62 479	0.54 507	0.78 388	0.51 398	1.73 493	1.20 474	1.09 366	1.37 479	1.46 528	0.85 428	1.53 430	1.09 531	0.25 460	0.18 420	0.23 387	0.24 466	0.20 299	0.19 318

DIP-Stereo	0.62 328	0.30 342	0.83 394	0.48 240	0.36 339	0.95 460	0.33 165	2.37 641	0.67 226	1.25 465	1.00 307	0.68 278	0.51 247	0.91 247	0.61 402	0.18 230	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.19 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.87 484	0.29 320	0.53 164	0.53 346	0.30 227	1.15 513	0.55 441	3.57 668	1.28 514	1.53 565	1.74 574	1.68 570	0.93 468	1.49 421	0.77 461	0.22 386	0.17 395	0.19 218	0.18 292	0.20 299	0.19 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.80 449	0.37 478	1.71 597	0.56 404	0.37 359	0.94 456	0.64 492	1.73 493	1.34 540	1.23 453	1.42 493	1.26 484	0.92 459	1.85 487	0.56 380	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.14 167	0.24 414	0.19 318

DNS	0.39 143	0.27 258	0.57 213	0.47 207	0.28 179	0.49 160	0.25 73	0.90 217	0.50 143	0.59 233	0.55 169	0.66 272	0.39 135	0.43 40	0.27 70	0.23 413	0.14 261	0.15 50	0.14 167	0.21 344	0.20 352

Selective-IGEV-i1	0.66 364	0.27 258	0.86 405	0.54 363	0.33 299	1.01 479	0.78 533	1.75 501	1.18 460	0.88 301	1.19 407	1.19 463	0.56 284	0.98 275	0.54 371	0.19 278	0.16 363	0.20 271	0.17 268	0.19 252	0.20 352

DStereoRT	1.36 580	0.32 393	1.41 562	0.67 529	0.50 476	2.07 620	0.60 478	1.44 413	0.91 311	1.37 524	1.44 502	0.73 294	1.30 575	6.39 643	0.90 499	0.23 413	0.17 395	4.29 695	1.94 685	0.24 414	0.20 352

WQFJX1	0.57 302	0.26 225	0.54 176	0.48 240	0.72 577	0.68 332	0.47 364	2.46 648	0.71 242	0.54 212	0.50 138	0.53 207	0.51 247	1.36 388	0.60 398	0.18 230	0.20 458	0.20 271	0.16 239	0.20 299	0.20 352

NLCSM	0.52 243	0.28 285	0.55 191	0.52 327	0.74 585	0.72 352	0.46 356	0.96 250	0.65 221	0.63 242	0.51 144	0.48 173	0.61 322	1.32 373	0.70 434	0.19 278	0.20 458	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.20 352

PAM	0.76 432	0.29 320	1.08 506	0.52 327	0.33 299	1.38 552	0.39 254	2.01 585	0.67 226	1.06 356	0.96 291	2.89 646	1.43 587	0.86 234	0.35 200	0.19 278	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.20 352

DispNO	0.93 498	0.30 342	1.34 554	0.55 388	0.55 513	0.89 436	0.49 389	1.48 424	1.21 480	1.17 425	1.27 437	1.19 463	0.90 453	5.23 615	0.74 447	0.22 386	0.17 395	0.24 407	0.21 400	0.19 252	0.20 352

MyStereo07	0.48 225	0.29 320	0.50 134	0.55 388	0.45 447	0.59 265	0.79 537	1.05 291	0.51 154	0.48 177	0.53 156	0.43 141	0.55 277	1.30 367	0.34 189	0.17 180	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 399	0.20 352

MyStereo06	0.61 324	0.28 285	0.95 455	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.78 516	0.67 226	1.03 351	1.12 371	1.13 454	0.56 284	0.78 199	0.41 265	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

MyStereo05	0.66 364	0.28 285	1.07 502	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.34 389	1.41 577	1.15 406	0.91 280	0.77 304	0.80 404	1.41 407	0.63 410	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

MyStereo04	0.67 375	0.29 320	1.07 502	0.55 388	0.45 447	0.59 265	0.79 537	1.50 430	1.40 571	0.91 308	0.91 280	0.74 295	0.86 436	1.52 426	0.62 405	0.17 180	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 399	0.20 352

ffm	0.72 394	0.33 416	0.85 399	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 648	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

ff1	1.37 582	0.33 416	0.85 399	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 648	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 671	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

tt1	0.62 328	0.32 393	0.51 144	0.54 363	0.26 122	1.16 515	0.48 377	0.95 242	2.47 648	0.57 223	0.77 247	0.49 182	0.81 408	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.15 193	0.19 252	0.20 352

StereoVision	0.65 355	0.34 441	0.86 405	0.59 441	0.40 403	0.50 176	0.41 286	1.09 313	0.93 319	0.71 257	2.50 630	0.82 324	0.57 296	1.03 292	0.49 339	0.25 460	0.28 556	0.29 507	0.28 531	0.36 535	0.20 352

CroCo-Stereo Lap2	0.44 194	0.34 441	0.77 365	0.61 468	0.79 603	0.28 20	0.35 189	0.75 141	0.71 242	0.38 112	0.50 138	0.72 292	0.55 277	0.57 109	0.47 325	0.17 180	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.21 344	0.20 352

x	0.54 270	0.31 377	0.61 235	0.47 207	0.30 227	0.67 325	0.47 364	1.53 444	0.79 271	0.81 283	0.83 262	0.78 308	0.70 360	0.70 164	0.62 405	0.21 355	0.19 438	0.22 346	0.19 317	0.21 344	0.20 352

iRaft-Stereo_5w	0.85 475	0.29 320	0.91 439	0.53 346	0.43 431	0.49 160	0.68 507	0.99 259	0.87 295	0.79 275	1.34 470	1.46 528	0.91 456	5.11 612	1.11 537	0.17 180	0.14 261	0.22 346	0.18 292	0.20 299	0.20 352

DEmStereo	0.97 509	0.23 137	0.79 378	0.47 207	0.32 277	1.04 488	0.56 449	0.93 231	0.89 302	1.39 536	2.14 613	1.02 413	2.07 642	5.64 629	0.77 461	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.20 352

THIR-Stereo	1.02 529	0.27 258	0.69 291	0.49 262	0.28 179	0.95 460	1.34 628	1.03 277	0.97 337	1.34 516	1.90 595	1.17 459	1.58 603	6.44 644	0.78 463	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.22 429	0.19 252	0.20 352

LMCR-Stereo	0.82 460	0.46 523	0.88 426	0.75 580	0.43 431	1.33 544	0.56 449	2.43 646	0.98 342	1.53 565	1.49 519	0.74 295	1.00 505	1.63 449	0.89 496	0.28 513	0.17 395	0.22 346	0.17 268	0.29 484	0.20 352

DN-CSS_ROB	0.64 347	0.32 393	1.05 493	0.55 388	0.40 403	0.54 224	0.45 348	1.21 357	0.93 319	1.03 351	1.47 512	0.69 284	0.63 334	1.76 477	0.49 339	0.18 230	0.14 261	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.20 352

DN	0.42 173	0.24 163	0.49 123	0.47 207	0.41 413	0.58 254	0.32 152	0.81 174	0.84 286	0.45 156	0.52 149	0.77 304	0.35 111	0.64 138	0.33 174	0.24 432	0.17 395	0.19 218	0.16 239	0.20 299	0.21 374

IGEV_i1	0.66 364	0.29 320	0.89 432	0.55 388	0.28 179	0.92 450	0.60 478	1.98 577	0.83 282	1.00 337	1.04 333	1.09 441	0.68 351	1.29 365	0.62 405	0.20 320	0.17 395	0.21 310	0.17 268	0.21 344	0.21 374

z-ln-s-r	1.02 529	0.55 560	2.09 617	0.52 327	0.55 513	0.78 388	0.87 562	1.47 422	1.34 540	1.12 382	1.62 553	1.37 511	1.06 525	2.62 554	3.32 647	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.21 374

rvit_0105_6	0.53 255	0.37 478	0.98 466	0.65 511	0.38 381	0.51 196	0.51 398	0.77 148	1.20 474	0.54 212	0.55 169	0.65 268	0.53 262	0.94 260	0.44 289	0.32 543	0.32 586	0.28 496	0.24 466	0.28 473	0.21 374

test_sample1	0.61 324	0.29 320	0.75 347	0.50 274	0.31 255	0.76 376	0.48 377	1.59 458	0.84 286	0.90 304	0.94 287	0.88 353	0.95 478	1.16 333	0.67 426	0.22 386	0.18 420	0.20 271	0.19 317	0.21 344	0.21 374

ACVNet-DCA	0.56 294	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	1.42 406	0.78 267	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.22 371	0.21 374

xx1	0.67 375	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 662	0.58 225	0.79 255	0.95 387	0.77 386	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

1test111	0.54 270	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	1.42 406	0.78 267	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	0.88 239	0.59 390	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.22 371	0.21 374

11t1	0.52 243	0.28 285	0.68 279	0.51 306	0.28 179	0.83 420	0.39 254	1.22 365	0.63 202	0.84 292	0.74 240	0.68 278	0.68 351	0.91 247	0.57 383	0.21 355	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.20 299	0.21 374

qqq	0.57 302	0.34 441	0.71 308	0.47 207	0.27 152	0.64 295	0.62 485	1.42 406	0.78 267	0.80 278	0.92 282	0.95 387	0.77 386	0.88 239	0.59 390	0.21 355	0.20 458	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

CIPLG	0.62 328	0.33 416	0.96 461	0.58 428	0.50 476	0.75 368	0.48 377	1.05 291	0.96 330	1.40 537	1.57 541	0.64 265	0.48 212	0.89 244	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

IPLGR_C	0.62 328	0.33 416	0.99 467	0.58 428	0.49 469	0.76 376	0.48 377	1.10 316	0.96 330	1.40 537	1.56 537	0.62 259	0.48 212	0.80 207	0.71 440	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

ACRE	0.61 324	0.33 416	1.01 477	0.58 428	0.49 469	0.75 368	0.47 364	1.06 304	0.95 325	1.37 524	1.55 533	0.62 259	0.46 187	0.83 219	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.21 374

DRaft	0.80 449	0.24 163	0.70 297	0.45 175	0.30 227	0.97 470	0.53 417	1.05 291	0.97 337	1.78 603	2.02 606	0.80 314	1.74 617	2.73 558	0.72 443	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.21 374

MMNet	0.84 471	0.32 393	1.09 509	0.60 453	0.59 538	1.85 605	0.49 389	1.51 436	1.27 509	1.37 524	1.15 389	1.26 484	1.18 551	1.67 457	1.22 550	0.19 278	0.18 420	0.23 387	0.22 429	0.25 427	0.21 374

delet	0.85 475	0.32 393	0.95 455	0.65 511	0.66 560	1.64 582	0.84 552	1.75 501	1.35 549	1.32 503	1.30 448	1.30 495	0.88 446	1.68 462	1.10 534	0.21 355	0.21 482	0.24 407	0.24 466	0.21 344	0.21 374

GANet-RSSM	0.72 394	0.28 285	0.63 245	0.64 497	0.58 530	0.80 403	0.58 464	1.89 551	1.08 392	1.04 354	1.25 427	1.15 457	1.04 518	1.49 421	0.62 405	0.25 460	0.19 438	0.22 346	0.22 429	0.22 371	0.21 374

BEATNet_4x	0.73 412	0.49 535	1.17 526	0.53 346	0.26 122	1.03 486	0.55 441	1.82 529	1.06 381	1.21 442	1.22 417	0.96 393	0.91 456	1.01 288	1.06 525	0.21 355	0.14 261	0.24 407	0.19 317	0.37 539	0.21 374

CFNet	0.96 503	0.36 471	1.01 477	0.62 479	0.42 419	0.99 476	0.47 364	1.90 554	1.32 533	0.99 332	1.39 488	1.10 444	0.86 436	5.58 628	0.79 469	0.23 413	0.17 395	0.28 496	0.27 510	0.26 440	0.21 374

HSM	1.19 565	0.32 393	0.65 259	0.57 422	0.38 381	1.23 529	0.59 473	2.25 629	1.19 469	1.30 489	1.25 427	1.94 603	1.03 516	9.32 683	0.71 440	0.22 386	0.16 363	0.20 271	0.16 239	0.21 344	0.21 374

G2L-ROB	0.73 412	0.25 197	0.76 357	0.54 363	0.39 392	0.95 460	0.66 499	1.66 479	1.09 400	1.24 460	1.02 320	1.64 564	0.71 365	1.63 449	1.02 521	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.20 299	0.22 394

S2M2_L	0.34 91	0.28 285	0.45 95	0.40 75	0.30 227	0.31 30	0.16 1	0.60 63	0.64 207	0.31 46	0.48 125	0.47 166	0.34 103	0.38 14	0.32 156	0.25 460	0.22 504	0.20 271	0.22 429	0.25 427	0.22 394
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample2	0.62 328	0.29 320	0.74 343	0.50 274	0.28 179	0.80 403	0.61 482	1.61 465	1.00 355	0.88 301	0.99 303	0.94 378	0.83 421	1.16 333	0.51 351	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.22 394

1111x	1.70 614	0.29 320	0.86 405	0.51 306	0.27 152	1.01 479	0.68 507	2.22 626	1.28 514	1.13 397	1.40 490	1.21 467	1.10 534	5.53 625	15.20 693	0.22 386	0.21 482	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.22 394

GMStereo_Zeroshot	0.67 375	0.61 584	1.01 477	0.64 497	0.37 359	0.84 429	0.35 189	1.05 291	1.12 413	1.12 382	1.06 338	1.27 488	0.54 269	1.19 340	0.59 390	0.32 543	0.17 395	0.31 526	0.18 292	0.52 604	0.22 394

EKT-Stereo	0.53 255	0.30 342	0.73 326	0.58 428	0.60 541	0.51 196	0.48 377	0.94 237	0.90 306	0.71 257	0.88 275	0.77 304	0.43 162	1.07 307	0.40 255	0.22 386	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.22 394

gwcnet-sp	0.74 417	0.33 416	1.44 567	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 489	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

scenet	0.74 417	0.33 416	1.44 567	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 489	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

ssnet	0.74 417	0.33 416	1.44 567	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 489	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

BUS	0.74 417	0.32 393	0.68 279	0.54 363	0.44 440	2.34 633	0.42 291	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.03 418	0.62 328	0.91 247	0.70 434	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

BSDual-CNN	0.71 392	0.32 393	0.68 279	0.54 363	0.44 440	1.27 534	0.65 494	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

hknet	0.77 434	0.32 393	0.95 455	0.54 363	0.38 381	1.27 534	0.65 494	2.16 613	1.07 386	1.20 438	1.11 364	1.59 552	0.81 408	1.37 390	0.66 421	0.22 386	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

psmg	0.72 394	0.32 393	0.68 279	0.50 274	0.44 440	1.48 567	0.75 525	1.94 568	0.98 342	1.21 442	1.33 463	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.19 438	0.25 446	0.25 480	0.23 399	0.22 394

DAS	0.84 471	0.34 441	1.03 488	0.64 497	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 606	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.83 560	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

SepStereo	0.82 460	0.34 441	1.03 488	0.64 497	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 606	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.30 531	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

CRE-IMP	0.55 285	0.30 342	0.74 343	0.52 327	0.29 203	0.79 394	0.25 73	1.04 283	0.72 244	1.09 366	0.95 288	0.81 319	0.57 296	1.10 316	0.50 346	0.21 355	0.14 261	0.23 387	0.19 317	0.28 473	0.22 394

test_xeample	1.45 591	0.28 285	0.65 259	0.51 306	0.28 179	0.94 456	0.59 473	2.14 608	1.29 519	1.24 460	1.51 524	0.88 353	0.86 436	1.46 415	15.10 692	0.22 386	0.20 458	0.22 346	0.20 354	0.22 371	0.22 394

UNet	0.83 466	0.34 441	1.31 545	0.58 428	0.74 585	1.58 576	0.49 389	1.41 404	1.04 371	1.21 442	1.08 347	1.54 544	1.12 538	1.65 452	1.09 531	0.23 413	0.17 395	0.25 446	0.20 354	0.25 427	0.22 394

AdaStereo	0.70 385	0.43 511	0.75 347	0.73 572	0.37 359	0.92 450	0.53 417	1.85 539	1.18 460	1.12 382	1.23 421	1.07 430	0.65 346	0.96 264	0.63 410	0.31 536	0.15 324	0.32 541	0.21 400	0.29 484	0.22 394
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
LE_ROB	8.05 685	0.37 478	23.53 696	0.74 576	0.33 299	2.77 650	2.87 684	3.71 670	27.24 709	25.39 709	8.87 687	8.46 685	26.71 708	6.65 648	21.99 699	0.21 355	0.19 438	0.20 271	0.21 400	0.25 427	0.22 394

Selective-IGEV-i16pc	2.07 635	0.29 320	19.83 689	0.53 346	0.39 392	2.74 648	1.51 637	1.13 329	1.28 514	0.80 278	1.21 414	1.06 424	0.64 338	7.77 671	0.79 469	0.40 588	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.22 371	0.23 414

AIO-test1	0.56 294	0.25 197	0.55 191	0.64 497	0.78 600	0.80 403	0.36 204	1.18 342	1.34 540	0.57 223	0.88 275	0.61 255	0.50 238	1.12 323	0.35 200	0.17 180	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.18 201	0.23 414

rvit_0105_4	0.56 294	0.38 485	1.06 497	0.66 517	0.38 381	0.53 214	0.53 417	0.84 193	1.17 453	0.56 221	0.61 186	0.72 292	0.59 308	0.98 275	0.45 304	0.32 543	0.33 591	0.29 507	0.25 480	0.29 484	0.23 414

mmm	0.63 335	0.35 461	0.72 314	0.51 306	0.30 227	0.86 433	0.54 423	1.59 458	0.86 290	1.07 359	1.38 484	0.79 312	0.75 375	0.91 247	0.58 387	0.22 386	0.18 420	0.29 507	0.25 480	0.25 427	0.23 414

ToySt	0.66 364	0.33 416	1.23 532	0.51 306	0.33 299	0.86 433	0.68 507	1.10 316	0.97 337	0.84 292	1.08 347	1.25 480	0.94 473	1.01 288	0.74 447	0.19 278	0.19 438	0.24 407	0.24 466	0.27 454	0.23 414

knoymous	0.51 241	0.29 320	0.47 110	0.43 123	0.30 227	0.55 237	0.55 441	1.02 272	0.77 263	0.98 329	0.85 266	0.94 378	0.56 284	0.85 230	0.45 304	0.20 320	0.14 261	0.26 465	0.14 167	0.23 399	0.23 414

Pruner-Stereo	0.62 328	0.29 320	0.70 297	0.61 468	0.31 255	0.63 291	0.43 314	1.17 337	0.99 349	1.53 565	1.08 347	0.95 387	0.55 277	1.35 383	0.51 351	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.21 344	0.23 414

test-1	0.52 243	0.26 225	1.04 492	0.56 404	0.32 277	0.61 278	0.38 237	1.10 316	0.91 311	0.78 272	1.01 312	0.77 304	0.52 254	0.60 127	0.42 276	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.23 414

HCRNet	0.70 385	0.39 490	0.73 326	0.60 453	0.59 538	0.76 376	0.35 189	1.22 365	1.13 425	1.02 347	0.99 303	1.02 413	0.76 383	2.19 522	0.70 434	0.28 513	0.19 438	0.28 496	0.23 452	0.25 427	0.23 414

222	1.61 605	0.29 320	0.67 275	0.56 404	0.29 203	1.06 492	0.42 291	2.17 619	1.31 529	1.31 499	1.52 525	0.92 373	0.94 473	1.76 477	17.65 696	0.24 432	0.20 458	0.21 310	0.19 317	0.22 371	0.23 414

xxxx	1.51 595	0.28 285	0.68 279	0.54 363	0.28 179	1.16 515	0.44 328	2.19 622	1.29 519	1.09 366	1.36 477	1.22 469	0.85 428	1.79 480	15.70 695	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.20 354	0.22 371	0.23 414

FENet	0.60 317	0.28 285	0.63 245	0.54 363	0.33 299	0.83 420	0.38 237	1.27 376	1.07 386	1.00 337	0.86 268	0.99 403	0.85 428	0.96 264	0.68 430	0.22 386	0.15 324	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.23 414

CFNet-ft	0.72 394	0.32 393	0.54 176	0.66 517	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 548	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

CFNet_RVC	0.72 394	0.32 393	0.54 176	0.66 517	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 548	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

iResNet	0.75 426	0.40 497	1.36 555	0.67 529	0.29 203	0.92 450	0.59 473	1.52 438	1.25 498	1.28 474	1.48 517	0.94 378	0.76 383	1.62 447	0.78 463	0.18 230	0.14 261	0.18 193	0.15 193	0.22 371	0.23 414

SMFormer	0.75 426	0.30 342	0.86 405	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.24 429

CRFU-Net	0.86 480	0.39 490	1.00 473	0.65 511	0.57 521	1.78 597	0.86 560	2.15 610	0.81 275	1.38 530	1.18 400	1.64 564	1.19 554	1.35 383	0.90 499	0.26 483	0.22 504	0.21 310	0.19 317	0.23 399	0.24 429

dd	0.59 314	0.48 532	0.97 463	0.55 388	0.32 277	0.64 295	0.47 364	1.02 272	1.34 540	0.78 272	0.86 268	0.58 239	0.54 269	1.01 288	0.86 491	0.28 513	0.18 420	0.26 465	0.19 317	0.32 512	0.24 429

AASNet	0.76 432	0.35 461	0.91 439	0.79 590	0.81 610	1.14 507	0.56 449	2.02 589	1.08 392	1.22 447	1.24 423	0.93 375	0.76 383	0.77 192	1.16 543	0.27 499	0.23 517	0.24 407	0.20 354	0.28 473	0.24 429

DeepStereo_RVC	0.55 285	0.29 320	0.72 314	0.51 306	0.30 227	0.59 265	0.33 165	1.03 277	0.70 238	1.16 416	0.93 285	0.83 331	0.94 473	0.96 264	0.54 371	0.21 355	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.24 414	0.24 429

GMStereo	0.55 285	0.45 521	0.94 451	0.50 274	0.32 277	0.64 295	0.43 314	1.00 263	1.40 571	0.82 287	0.73 235	0.51 192	0.45 179	0.85 230	0.55 376	0.24 432	0.15 324	0.20 271	0.21 400	0.31 503	0.24 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.72 394	0.30 342	0.61 235	0.63 488	0.42 419	0.73 357	0.56 449	1.92 561	1.10 407	1.09 366	1.37 479	1.22 469	0.98 495	1.28 361	0.72 443	0.27 499	0.19 438	0.27 481	0.29 543	0.24 414	0.24 429

DSFCA	0.93 498	0.34 441	1.06 497	0.52 327	0.65 556	1.55 574	0.93 578	1.49 426	1.19 469	1.56 575	1.15 389	1.50 537	0.96 485	3.07 569	1.02 521	0.30 529	0.26 541	0.25 446	0.25 480	0.28 473	0.24 429

DMCA-RVC	0.74 417	0.40 497	1.27 541	0.66 517	0.49 469	0.77 383	0.47 364	1.35 391	1.01 358	1.53 565	1.01 312	1.29 494	0.82 413	1.31 369	0.78 463	0.27 499	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.32 512	0.24 429

MSMDNet	0.66 364	0.32 393	0.87 417	0.49 262	0.37 359	0.79 394	0.40 269	1.43 412	1.31 529	1.15 406	1.31 454	1.24 476	0.63 334	0.88 239	0.57 383	0.21 355	0.16 363	0.26 465	0.19 317	0.39 552	0.24 429

TDLM	1.06 536	0.44 514	0.79 378	0.63 488	0.50 476	0.89 436	1.44 633	1.48 424	1.26 503	1.12 382	1.40 490	1.08 431	0.98 495	6.65 648	0.78 463	0.33 552	0.21 482	0.33 550	0.26 498	0.37 539	0.24 429

DLCB_ROB	0.86 480	0.40 497	0.78 375	0.68 542	0.54 507	1.11 502	0.84 552	1.49 426	1.23 489	1.64 591	1.65 560	1.70 573	0.91 456	1.70 464	1.05 523	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.27 510	0.27 454	0.24 429

DFGA-Net	0.72 394	0.40 497	1.40 557	0.52 327	0.45 447	0.83 420	0.44 328	1.28 380	1.08 392	0.99 332	1.19 407	0.70 288	0.55 277	2.14 514	1.16 543	0.18 230	0.16 363	0.24 407	0.23 452	0.27 454	0.25 441

coex_refinement	0.80 449	0.28 285	0.73 326	0.70 552	0.51 488	0.95 460	0.60 478	1.78 516	1.23 489	1.36 521	1.37 479	1.82 589	0.81 408	1.32 373	1.13 540	0.26 483	0.17 395	0.19 218	0.20 354	0.24 414	0.25 441

FACV-RUCA	0.63 335	0.34 441	0.82 389	0.62 479	0.65 556	0.81 412	0.41 286	1.44 413	1.07 386	0.86 299	1.14 380	0.61 255	0.69 355	0.80 207	0.53 365	0.28 513	0.19 438	0.47 611	0.21 400	0.35 528	0.25 441

rvit_0105_5	0.58 309	0.39 490	1.05 493	0.66 517	0.37 359	0.58 254	0.56 449	0.94 237	1.18 460	0.64 244	0.68 216	0.75 298	0.63 334	0.88 239	0.50 346	0.32 543	0.32 586	0.30 520	0.27 510	0.28 473	0.25 441

test_sample4	0.69 381	0.33 416	0.91 439	0.51 306	0.30 227	0.92 450	0.52 409	1.87 545	1.15 440	1.14 400	1.18 400	0.87 349	0.75 375	1.18 339	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.26 498	0.26 440	0.25 441

test_sample3	0.68 379	0.32 393	0.88 426	0.52 327	0.30 227	0.97 470	0.52 409	1.86 542	1.15 440	1.08 360	1.11 364	0.88 353	0.71 365	1.17 337	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.25 446	0.25 480	0.25 427	0.25 441

mmx	1.39 585	0.33 416	0.85 399	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 671	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

xxx	1.39 585	0.33 416	0.85 399	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 671	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

PCWNet_CMD	0.66 364	0.32 393	0.88 426	0.49 262	0.37 359	0.78 388	0.40 269	1.42 406	1.31 529	1.16 416	1.31 454	1.25 480	0.62 328	0.89 244	0.57 383	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.19 317	0.40 556	0.25 441

LL-Strereo	1.33 577	0.39 490	1.38 556	0.61 468	0.61 544	0.75 368	0.66 499	1.63 471	1.17 453	1.56 575	1.60 547	2.03 614	2.12 644	9.72 689	0.97 514	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.23 452	0.22 371	0.25 441

iinet-f	0.99 515	0.45 521	3.71 650	0.55 388	0.43 431	1.81 600	0.68 507	1.14 331	1.14 428	1.18 430	1.42 493	1.58 551	1.44 589	1.34 382	1.59 599	0.24 432	0.23 517	0.20 271	0.19 317	0.26 440	0.25 441

riskmin	0.56 294	0.27 258	0.60 230	0.43 123	0.31 255	0.83 420	0.42 291	1.14 331	1.04 371	0.73 263	0.75 242	1.11 448	1.01 507	0.81 213	0.51 351	0.20 320	0.14 261	0.24 407	0.15 193	0.24 414	0.25 441

DisPM	0.66 364	0.28 285	0.72 314	0.61 468	0.35 324	0.62 287	0.45 348	1.02 272	0.99 349	1.56 575	1.10 358	0.80 314	0.59 308	2.37 536	0.41 265	0.23 413	0.14 261	0.23 387	0.21 400	0.20 299	0.25 441

NINENet	0.77 434	0.37 478	0.78 375	0.62 479	0.51 488	2.34 633	0.42 291	1.83 534	1.04 371	1.14 400	1.23 421	1.03 418	0.62 328	1.24 352	0.70 434	0.28 513	0.23 517	0.31 526	0.21 400	0.26 440	0.25 441

CSP-Net	0.97 509	0.38 485	0.83 394	0.53 346	0.41 413	1.63 580	0.77 531	2.00 581	1.05 376	1.25 465	1.20 412	1.33 502	0.83 421	4.93 611	0.85 489	0.32 543	0.22 504	0.20 271	0.20 354	0.23 399	0.25 441

AACVNet	0.86 480	0.35 461	0.79 378	0.82 604	0.39 392	0.76 376	0.49 389	1.61 465	0.81 275	1.08 360	1.33 463	1.30 495	0.93 468	4.34 597	0.74 447	0.25 460	0.21 482	0.28 496	0.22 429	0.29 484	0.25 441

GANet-ADL	0.60 317	0.35 461	0.72 314	0.64 497	0.40 403	0.68 332	0.51 398	1.49 426	1.12 413	0.95 318	1.08 347	0.91 365	0.57 296	0.76 189	0.55 376	0.26 483	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.23 399	0.25 441

PFNet+	0.59 314	0.28 285	0.77 365	0.53 346	0.30 227	0.59 265	0.31 136	0.92 222	1.14 428	1.33 512	1.10 358	0.79 312	0.57 296	1.31 369	0.49 339	0.25 460	0.17 395	0.28 496	0.26 498	0.21 344	0.25 441

PSM-softLoss	0.78 442	0.31 377	0.77 365	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

KMStereo	0.78 442	0.31 377	0.77 365	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

CFNet_pseudo	0.66 364	0.32 393	0.86 405	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.24 476	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.33 550	0.19 317	0.36 535	0.25 441

sCroCo_RVC	0.49 234	0.40 497	1.02 484	0.65 511	0.60 541	0.52 203	0.40 269	0.83 187	0.61 196	0.44 148	0.74 240	0.49 182	0.50 238	0.63 137	0.48 330	0.26 483	0.27 549	0.23 387	0.22 429	0.29 484	0.25 441

psm_up	0.77 434	0.34 441	0.70 297	0.66 517	0.58 530	1.05 489	0.92 574	1.52 438	1.12 413	1.26 469	1.16 394	1.31 499	1.23 562	1.20 342	0.81 476	0.25 460	0.29 567	0.31 526	0.27 510	0.27 454	0.25 441

ccs_rob	0.66 364	0.33 416	0.86 405	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.23 474	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.35 569	0.20 354	0.37 539	0.25 441

RT-IGEV	0.77 434	0.28 285	0.93 446	0.55 388	0.33 299	1.01 479	0.83 551	2.03 592	0.93 319	1.28 474	1.58 544	1.77 582	1.17 546	1.04 298	0.49 339	0.23 413	0.16 363	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.26 465

G2L-Stereo	0.80 449	0.32 393	0.95 455	0.60 453	0.42 419	0.78 388	0.69 511	1.50 430	1.09 400	1.33 512	1.14 380	1.45 525	0.72 368	2.45 541	1.10 534	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.21 400	0.20 299	0.26 465

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 394	0.35 461	1.70 595	0.49 262	0.56 517	0.63 291	0.38 237	2.41 644	0.65 221	0.77 269	1.07 342	1.82 589	0.95 478	0.93 257	0.43 286	0.20 320	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.28 473	0.26 465

test_sample5	0.69 381	0.34 441	0.87 417	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.11 380	1.25 427	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

MyStereo8	0.65 355	0.29 320	1.00 473	0.58 428	0.49 469	0.91 443	0.35 189	1.18 342	1.31 529	1.16 416	1.27 437	0.90 362	0.64 338	0.72 172	0.95 509	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.18 292	0.22 371	0.26 465

DualNet	0.70 385	0.34 441	0.87 417	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.14 400	1.33 463	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

fast-acv-ft	0.94 500	0.44 514	1.40 557	0.58 428	0.51 488	1.77 595	0.69 511	1.36 393	1.42 580	1.29 481	1.86 590	1.74 578	1.25 566	1.52 426	1.38 571	0.26 483	0.28 556	0.28 496	0.28 531	0.27 454	0.26 465

ssnet_v2	0.88 485	0.36 471	1.02 484	0.62 479	0.38 381	1.32 542	0.97 586	2.07 599	1.34 540	1.37 524	1.18 400	1.54 544	0.92 459	1.10 316	1.65 600	0.30 529	0.27 549	0.30 520	0.28 531	0.27 454	0.26 465

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 515	0.40 497	1.82 606	0.66 517	0.62 550	2.05 619	0.78 533	1.91 558	1.29 519	1.54 571	1.42 493	1.51 539	1.23 562	1.99 500	1.33 563	0.23 413	0.14 261	0.20 271	0.15 193	0.27 454	0.26 465

TANstereo	0.44 194	0.21 69	0.44 80	0.41 93	0.21 24	0.65 311	0.26 87	0.79 158	0.83 282	0.93 311	0.98 301	0.51 192	0.46 187	0.54 95	0.35 200	0.18 230	0.24 526	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.26 465

AANet_RVC	1.16 562	0.52 549	1.49 581	0.65 511	0.45 447	0.75 368	0.69 511	1.42 406	1.55 598	1.34 516	1.87 592	1.53 543	0.78 394	7.43 665	1.38 571	0.25 460	0.17 395	0.19 218	0.16 239	0.22 371	0.26 465

test_sample6	0.71 392	0.34 441	0.87 417	0.52 327	0.30 227	0.82 414	0.58 464	1.79 522	1.15 440	1.14 400	1.33 463	0.91 365	0.79 398	1.31 369	0.74 447	0.27 499	0.21 482	0.27 481	0.29 543	0.28 473	0.27 476

ASMatch	0.88 485	0.26 225	0.69 291	0.51 306	0.35 324	0.48 143	0.37 229	1.12 325	0.92 317	1.10 374	3.28 646	0.96 393	0.98 495	4.90 609	0.49 339	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.19 317	0.19 252	0.27 476

ICVP	0.63 335	0.33 416	0.57 213	0.61 468	0.40 403	0.80 403	0.58 464	1.61 465	0.89 302	0.90 304	1.24 423	0.88 353	0.73 370	0.72 172	0.88 493	0.29 524	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.24 414	0.27 476
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.61 324	0.44 514	1.11 514	0.59 441	0.49 469	0.93 455	0.65 494	0.93 231	0.81 275	0.72 262	0.88 275	0.65 268	0.69 355	1.06 303	0.53 365	0.35 569	0.30 572	0.26 465	0.26 498	0.31 503	0.27 476

RAFT + AFF	1.00 520	0.42 508	1.09 509	0.67 529	0.50 476	1.22 528	1.24 619	2.24 628	1.19 469	1.30 489	1.56 537	1.17 459	1.49 597	3.44 583	0.83 483	0.21 355	0.25 535	0.30 520	0.26 498	0.27 454	0.27 476

HGLStereo	0.85 475	0.38 485	0.94 451	0.80 593	1.03 636	1.17 517	0.58 464	1.52 438	1.20 474	1.19 434	1.62 553	1.13 454	1.20 557	1.80 481	1.06 525	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.21 400	0.23 399	0.27 476

DMCA	0.67 375	0.34 441	0.90 436	0.51 306	0.44 440	0.86 433	0.47 364	1.42 406	1.02 362	1.17 425	1.12 371	1.23 474	0.75 375	0.78 199	0.95 509	0.25 460	0.19 438	0.27 481	0.19 317	0.24 414	0.27 476

CVANet_RVC	1.07 538	0.43 511	0.76 357	0.60 453	0.50 476	0.90 439	0.97 586	1.52 438	1.26 503	1.33 512	1.38 484	1.24 476	1.18 551	6.75 654	0.75 452	0.34 562	0.23 517	0.34 560	0.29 543	0.42 564	0.27 476

UCFNet_RVC	0.69 381	0.35 461	0.49 123	0.64 497	0.39 392	0.85 432	0.58 464	1.75 501	1.14 428	0.97 324	1.19 407	1.17 459	0.93 468	0.99 282	0.62 405	0.28 513	0.20 458	0.34 560	0.31 560	0.32 512	0.27 476

StereoDRNet	0.98 513	0.47 528	1.70 595	0.76 583	0.94 630	1.51 570	0.91 572	1.92 561	1.32 533	1.61 583	1.13 376	1.47 533	0.97 488	1.75 472	1.46 590	0.28 513	0.23 517	0.29 507	0.27 510	0.35 528	0.27 476

DISCO	1.03 532	0.34 441	1.11 514	0.69 546	0.45 447	2.07 620	0.84 552	2.13 604	1.50 590	1.15 406	1.33 463	2.40 630	1.07 529	2.60 552	1.51 595	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.20 354	0.31 503	0.27 476

iResNet_ROB	0.77 434	0.30 342	0.99 467	0.57 422	0.36 339	0.83 420	0.36 204	2.33 635	1.58 600	1.27 472	1.30 448	1.25 480	0.84 425	1.65 452	0.79 469	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.18 201	0.27 476

Selective-IGEV-i16pb	2.29 643	0.33 416	20.08 690	0.56 404	0.40 403	2.61 644	1.54 640	2.60 654	1.87 623	0.97 324	1.68 567	1.38 513	1.01 507	8.19 678	0.92 502	0.37 577	0.21 482	0.22 346	0.26 498	0.25 427	0.28 488

Replicate-Monster	0.41 167	0.26 225	2.03 614	0.36 18	0.21 24	0.46 120	0.23 51	0.67 108	0.48 133	0.42 135	0.27 25	0.31 55	0.30 65	0.98 275	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.28 488

w-ln-seven-2	1.18 564	0.61 584	4.25 652	0.68 542	0.61 544	1.20 524	0.93 578	1.63 471	1.35 549	1.66 592	1.53 526	1.47 533	1.37 583	3.00 568	1.74 604	0.25 460	0.24 526	0.29 507	0.26 498	0.33 521	0.28 488

rvit_0105_3	0.63 335	0.44 514	1.08 506	0.72 564	0.40 403	0.64 295	0.71 516	1.03 277	1.17 453	0.82 287	0.70 226	0.80 314	0.70 360	0.91 247	0.56 380	0.35 569	0.34 592	0.34 560	0.32 568	0.27 454	0.28 488

CFNet_ucs	0.70 385	0.33 416	0.88 426	0.50 274	0.43 431	0.74 362	0.44 328	1.60 462	1.29 519	1.22 447	1.54 531	1.09 441	0.63 334	0.99 282	0.59 390	0.25 460	0.20 458	0.37 580	0.21 400	0.40 556	0.28 488

StereoDRNet-Refined	0.80 449	0.41 504	0.88 426	0.62 479	0.42 419	1.33 544	0.48 377	1.52 438	1.17 453	1.45 548	1.44 502	1.44 523	0.90 453	1.26 356	1.24 552	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.24 466	0.25 427	0.28 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.00 520	0.44 514	1.13 518	0.70 552	0.81 610	1.62 579	0.79 537	2.14 608	1.44 583	1.78 603	1.33 463	1.43 518	1.05 522	2.18 520	1.53 596	0.27 499	0.21 482	0.31 526	0.30 552	0.32 512	0.28 488

YMNet	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 617	1.87 607	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 589	1.99 601	1.77 582	0.97 488	1.50 423	1.45 587	0.33 552	0.37 610	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

YMNet_1	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 617	1.87 607	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 589	1.99 601	1.77 582	0.97 488	1.50 423	1.45 587	0.33 552	0.37 610	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

test_sample7	0.74 417	0.37 478	0.76 357	0.52 327	0.35 324	0.91 443	0.67 503	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.31 536	0.28 556	0.32 541	0.31 560	0.33 521	0.29 495

dad	0.86 480	0.66 593	1.06 497	0.56 404	0.37 359	0.76 376	0.44 328	1.17 337	1.50 590	1.44 546	1.27 437	1.34 506	0.75 375	2.52 549	0.84 486	0.42 597	0.27 549	0.83 647	0.26 498	0.41 559	0.29 495

GwcNet-ADL	0.64 347	0.31 377	0.79 378	0.56 404	0.41 413	0.60 272	0.58 464	1.41 404	1.26 503	1.08 360	1.13 376	0.91 365	0.60 312	1.04 298	0.78 463	0.27 499	0.18 420	0.18 193	0.18 292	0.25 427	0.29 495

PSMNet-ADL	0.72 394	0.35 461	0.62 242	0.69 546	0.46 459	1.14 507	0.44 328	1.37 394	1.01 358	0.83 289	1.17 398	1.33 502	0.96 485	1.43 408	0.95 509	0.33 552	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.27 454	0.29 495

ADLNet2	0.88 485	0.34 441	1.17 526	0.77 586	0.64 554	1.12 505	0.76 528	1.74 498	1.24 495	1.21 442	1.65 560	1.71 574	1.05 522	1.67 457	1.17 546	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.22 429	0.26 440	0.29 495

GEStereo_RVC	0.90 490	0.37 478	0.99 467	0.64 497	0.50 476	0.95 460	0.79 537	2.42 645	1.17 453	1.16 416	1.11 364	1.26 484	0.92 459	3.24 575	0.90 499	0.29 524	0.19 438	0.23 387	0.20 354	0.27 454	0.29 495

ADCRef	1.35 579	0.55 560	2.37 631	0.72 564	0.77 598	1.94 612	0.78 533	1.91 558	1.27 509	1.57 579	1.59 546	1.36 508	1.41 585	1.54 432	7.53 670	0.23 413	0.20 458	0.32 541	0.30 552	0.29 484	0.29 495

ADCP+	1.99 633	0.48 532	7.73 669	0.66 517	0.91 626	2.30 631	1.05 600	1.82 529	1.34 540	1.54 571	1.32 461	1.74 578	1.61 607	2.17 517	13.37 688	0.24 432	0.21 482	0.32 541	0.28 531	0.37 539	0.29 495

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 446	0.43 511	1.05 493	0.64 497	0.58 530	0.95 460	0.53 417	1.53 444	1.18 460	1.37 524	1.15 389	1.43 518	0.88 446	1.61 446	0.84 486	0.25 460	0.22 504	0.27 481	0.27 510	0.29 484	0.29 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 490	0.52 549	1.17 526	0.72 564	0.61 544	1.27 534	1.12 608	1.76 508	1.12 413	1.09 366	1.28 443	1.45 525	0.89 452	1.65 452	1.42 583	0.33 552	0.25 535	0.37 580	0.39 600	0.35 528	0.29 495

SGM_RVC	1.68 612	0.36 471	0.61 235	0.59 441	0.29 203	2.25 628	1.18 615	2.38 642	1.68 609	3.60 668	2.67 635	3.69 658	2.42 654	8.13 675	1.90 612	0.31 536	0.31 578	0.30 520	0.28 531	0.30 494	0.29 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HHNet	0.62 328	0.26 225	0.63 245	0.43 123	0.45 447	0.50 176	0.58 464	1.07 306	1.01 358	1.25 465	2.23 616	0.70 288	0.61 322	1.07 307	0.47 325	0.20 320	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.30 508

NF-Stereo	0.80 449	0.30 342	0.75 347	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.02 320	0.82 324	0.57 296	5.40 623	0.48 330	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

OCTAStereo	0.80 449	0.30 342	0.75 347	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.82 324	0.57 296	5.35 617	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

RE-Stereo	0.80 449	0.30 342	0.75 347	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

TVStereo	0.80 449	0.30 342	0.75 347	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

ADLNet	0.85 475	0.36 471	0.89 432	0.85 613	0.72 577	1.24 530	0.76 528	1.82 529	1.36 553	1.52 563	1.35 476	1.27 488	0.99 503	1.23 347	1.15 542	0.27 499	0.20 458	0.26 465	0.25 480	0.28 473	0.30 508

GES	0.66 364	0.34 441	0.90 436	0.59 441	0.38 381	0.94 456	0.57 460	2.11 603	0.86 290	1.02 347	1.11 364	0.66 272	0.79 398	0.99 282	0.61 402	0.27 499	0.19 438	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.30 508

STTStereo	0.78 442	0.50 542	1.22 531	0.64 497	0.54 507	0.89 436	0.54 423	1.44 413	1.11 409	1.38 530	1.09 352	1.27 488	0.85 428	1.43 408	0.83 483	0.29 524	0.27 549	0.33 550	0.39 600	0.32 512	0.30 508

GANet	1.36 580	0.47 528	0.86 405	0.67 529	0.45 447	1.34 546	1.73 650	1.64 473	1.24 495	1.49 559	2.38 622	1.55 546	1.20 557	9.30 682	0.93 503	0.30 529	0.31 578	0.33 550	0.28 531	0.39 552	0.30 508

MDST_ROB	1.67 610	0.34 441	1.58 588	0.92 632	0.58 530	4.26 673	1.11 606	2.83 656	1.41 577	4.49 678	2.55 632	1.45 525	0.97 488	7.79 672	1.17 546	0.31 536	0.25 535	0.37 580	0.33 578	0.31 503	0.30 508

Select-FE	0.74 417	0.39 490	1.56 585	0.55 388	0.46 459	0.40 72	0.22 38	1.86 542	0.68 232	1.05 355	1.31 454	1.82 589	1.74 617	1.11 319	0.38 236	0.21 355	0.16 363	0.21 310	0.25 480	0.19 252	0.31 518

z-mn7	1.56 600	0.84 615	4.36 655	0.71 560	0.51 488	2.60 642	1.04 598	1.73 493	2.70 657	1.53 565	2.99 641	1.94 603	1.34 580	4.78 606	2.41 629	0.29 524	0.24 526	0.27 481	0.24 466	0.34 525	0.31 518

GASNet	0.99 515	0.97 626	1.72 598	0.98 636	0.68 570	0.83 420	0.67 503	1.60 462	1.28 514	1.31 499	1.22 417	1.22 469	1.21 560	2.41 539	1.41 579	0.43 603	0.26 541	0.36 577	0.34 584	0.55 610	0.31 518

Wz-Net-MNSev	1.11 549	0.58 571	2.23 627	0.66 517	0.71 575	1.95 613	1.46 634	1.98 577	1.45 584	1.79 606	1.43 497	1.49 536	1.33 579	1.97 499	1.42 583	0.27 499	0.23 517	0.28 496	0.28 531	0.34 525	0.31 518

UDGNet	0.72 394	1.17 644	0.80 384	0.77 586	0.41 413	0.77 383	0.38 237	0.97 253	1.34 540	0.81 283	0.88 275	0.71 291	0.60 312	1.21 344	0.54 371	0.52 623	0.19 438	1.02 657	0.26 498	0.71 633	0.31 518

hitnet-ft	0.79 446	0.35 461	0.57 213	0.58 428	0.42 419	0.96 466	0.46 356	1.47 422	1.33 537	1.19 434	1.22 417	1.81 586	0.98 495	1.66 456	0.94 505	0.33 552	0.28 556	0.34 560	0.27 510	0.35 528	0.31 518

DeepPruner_ROB	0.74 417	0.48 532	0.87 417	0.57 422	0.44 440	0.79 394	0.54 423	1.73 493	0.96 330	1.38 530	1.27 437	1.24 476	0.73 370	1.43 408	0.73 446	0.34 562	0.28 556	0.27 481	0.26 498	0.31 503	0.31 518

ACV-stereo	0.99 515	0.51 545	1.41 562	0.56 404	0.41 413	2.43 637	0.57 460	1.15 333	1.18 460	0.81 283	1.01 312	3.39 654	2.14 645	1.60 444	1.07 528	0.27 499	0.22 504	0.22 346	0.22 429	0.28 473	0.32 525

rvit_stereo_0075_2	0.64 347	0.46 523	1.05 493	0.66 517	0.66 560	0.53 214	0.48 377	1.20 355	1.12 413	0.76 264	0.92 282	0.78 308	0.53 262	1.03 292	0.59 390	0.37 577	0.28 556	0.40 594	0.31 560	0.37 539	0.32 525

Wz-Net-LNSev	1.03 532	0.67 594	2.71 641	0.64 497	0.84 614	1.75 590	1.00 593	1.80 525	1.32 533	1.28 474	1.25 427	1.65 567	1.22 561	1.39 399	1.40 575	0.28 513	0.26 541	0.24 407	0.23 452	0.33 521	0.32 525

AF-Net	1.13 554	0.52 549	1.33 551	0.86 615	0.91 626	1.38 552	0.71 516	2.16 613	1.62 602	1.56 575	2.40 624	1.99 609	1.65 610	1.81 483	1.48 592	0.48 617	0.28 556	0.49 615	0.33 578	0.39 552	0.32 525

SGM-Forest	1.24 567	0.38 485	0.60 230	0.52 327	0.37 359	1.56 575	1.30 625	1.65 474	1.36 553	2.11 630	1.79 581	1.63 561	0.93 468	7.48 667	0.95 509	0.36 573	0.37 610	0.39 589	0.34 584	0.37 539	0.32 525
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 502	0.44 514	0.66 269	0.53 346	0.35 324	1.53 572	1.63 648	1.69 484	1.42 580	2.00 626	1.60 547	1.43 518	1.17 546	1.59 443	0.99 518	0.34 562	0.34 592	0.39 589	0.33 578	0.33 521	0.32 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.38 584	0.70 601	3.91 651	0.75 580	0.72 577	2.69 647	0.95 583	2.02 589	1.99 632	1.99 623	1.73 572	1.82 589	1.17 546	2.45 541	2.84 636	0.28 513	0.25 535	0.31 526	0.30 552	0.41 559	0.33 531

DDVS	0.78 442	0.41 504	0.94 451	0.60 453	0.43 431	1.30 539	0.43 314	1.40 403	0.91 311	1.20 438	1.15 389	1.43 518	0.64 338	2.18 520	0.89 496	0.28 513	0.22 504	0.26 465	0.23 452	0.31 503	0.33 531

rvit_105_1	0.72 394	0.52 549	1.01 477	0.78 588	0.49 469	0.75 368	0.87 562	1.12 325	1.18 460	0.99 332	0.79 255	0.90 362	0.77 386	1.26 356	0.75 452	0.41 593	0.36 608	0.36 577	0.41 605	0.30 494	0.33 531

CBFPSM	0.92 495	0.33 416	1.86 609	0.49 262	0.38 381	1.75 590	0.84 552	1.39 401	1.12 413	1.09 366	0.99 303	2.37 628	1.66 614	1.32 373	1.42 583	0.19 278	0.18 420	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.33 531

NaN_ROB	1.13 554	0.55 560	1.15 523	0.64 497	0.48 465	1.61 578	2.03 666	1.72 492	1.48 587	2.09 629	1.27 437	1.40 514	1.08 530	3.94 589	1.30 561	0.28 513	0.34 592	0.28 496	0.28 531	0.30 494	0.33 531

Syn2CoEx	1.14 556	0.69 598	1.66 592	0.80 593	0.67 564	1.40 556	0.88 565	2.06 598	1.54 596	1.25 465	1.58 544	1.42 517	1.50 599	4.09 591	1.40 575	0.36 573	0.32 586	0.34 560	0.29 543	0.29 484	0.34 536

FADNet-RVC-Resample	0.84 471	0.47 528	2.10 618	0.61 468	0.45 447	1.07 494	0.61 482	1.59 458	1.20 474	1.08 360	0.98 301	1.03 418	0.98 495	2.17 517	0.72 443	0.23 413	0.22 504	0.30 520	0.32 568	0.35 528	0.34 536

SuperB	2.53 652	0.59 574	18.45 688	0.69 546	0.50 476	1.87 607	0.88 565	1.67 481	2.39 645	1.50 560	1.42 493	1.14 456	1.15 544	4.28 596	5.07 660	0.24 432	0.19 438	0.22 346	0.19 317	7.86 699	0.34 536

SGM-ForestM	6.52 681	0.38 485	1.26 538	0.63 488	0.35 324	13.59 694	5.32 692	6.32 689	6.70 686	11.14 696	9.18 688	22.51 708	13.93 696	16.89 697	20.07 698	0.36 573	0.37 610	0.36 577	0.35 589	0.36 535	0.34 536

XPNet_ROB	0.96 503	0.49 535	1.09 509	0.72 564	0.57 521	1.11 502	1.14 610	1.66 479	1.23 489	1.85 613	1.39 488	1.64 564	1.11 535	1.80 481	1.42 583	0.38 582	0.30 572	0.33 550	0.29 543	0.37 539	0.34 536

zh-mn7	1.70 614	1.21 645	8.30 673	0.69 546	0.53 503	1.45 565	0.84 552	1.70 489	2.09 638	2.41 643	2.67 635	1.68 570	1.23 562	4.49 598	2.87 637	0.30 529	0.26 541	0.27 481	0.27 510	0.31 503	0.35 541

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 513	0.39 490	3.21 645	0.50 274	0.63 551	0.64 295	0.39 254	2.36 639	0.75 250	0.95 318	4.63 661	1.81 586	0.56 284	0.96 264	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.26 498	0.32 512	0.35 541

pcwnet_v2	0.97 509	0.37 478	4.33 653	0.62 479	0.54 507	0.79 394	0.45 348	2.02 589	1.58 600	1.42 545	1.64 558	1.09 441	0.79 398	1.24 352	0.67 426	0.32 543	0.25 535	0.29 507	0.27 510	0.37 539	0.35 541

GwcNet	1.08 541	0.51 545	2.33 629	0.79 590	1.18 651	1.76 592	0.70 514	1.68 482	1.47 586	1.41 539	1.64 558	1.74 578	1.04 518	2.20 523	1.41 579	0.30 529	0.29 567	0.29 507	0.27 510	0.30 494	0.35 541

FADNet-RVC	0.88 485	0.67 594	1.93 612	0.60 453	0.48 465	0.91 443	0.60 478	1.71 491	1.18 460	0.90 304	0.96 291	1.36 508	0.92 459	2.25 527	1.17 546	0.30 529	0.29 567	0.32 541	0.32 568	0.41 559	0.35 541

ADCL	1.72 618	0.57 568	3.66 648	0.67 529	0.61 544	2.61 644	1.85 656	1.96 571	1.67 607	1.90 619	1.83 585	2.06 617	1.90 632	2.13 513	9.15 679	0.26 483	0.24 526	0.34 560	0.32 568	0.38 548	0.35 541

TCMNet	1.01 526	0.60 582	2.10 618	0.86 615	1.33 658	1.14 507	0.67 503	1.69 484	1.23 489	1.11 380	1.57 541	1.30 495	0.97 488	2.01 502	1.50 594	0.31 536	0.31 578	0.38 583	0.34 584	0.42 564	0.36 547

DCVSM-stereo	0.72 394	0.35 461	0.76 357	0.55 388	0.42 419	0.73 357	0.38 237	1.21 357	1.02 362	1.79 606	1.04 333	1.62 556	1.03 516	1.04 298	0.79 469	0.24 432	0.27 549	0.29 507	0.24 466	0.30 494	0.36 547

ITSA-stereo	0.82 460	0.36 471	0.82 389	0.54 363	0.31 255	0.80 403	0.47 364	2.17 619	1.67 607	1.13 397	1.13 376	0.94 378	0.86 436	2.46 544	1.00 519	0.26 483	0.23 517	0.28 496	0.27 510	0.28 473	0.36 547

Wz-Net-SNSev	1.49 592	1.23 647	6.27 665	0.68 542	0.67 564	1.37 549	1.41 631	2.00 581	1.39 566	1.48 557	1.61 551	2.29 623	1.32 578	3.93 588	2.14 623	0.31 536	0.28 556	0.31 526	0.33 578	0.42 564	0.36 547

CBMV_ROB	0.90 490	0.44 514	0.63 245	0.51 306	0.37 359	1.25 532	0.49 389	1.77 512	1.27 509	1.41 539	2.00 603	1.33 502	1.08 530	2.17 517	0.76 455	0.43 603	0.42 625	0.47 611	0.44 613	0.41 559	0.36 547

APVNet	1.06 536	0.53 554	1.42 564	0.84 608	0.79 603	1.92 610	0.82 548	1.90 554	1.08 392	1.08 360	1.43 497	1.56 547	1.13 542	3.07 569	1.58 597	0.31 536	0.34 592	0.42 599	0.36 593	0.36 535	0.37 552

Nwc_Net	1.09 544	0.49 535	1.33 551	0.89 626	0.80 608	1.49 569	0.66 499	2.19 622	1.27 509	1.32 503	2.26 617	1.96 606	1.54 600	1.92 492	1.34 565	0.40 588	0.30 572	0.43 601	0.45 615	0.38 548	0.37 552

RTSC	1.29 571	0.73 604	2.44 632	0.83 607	0.57 521	1.85 605	0.65 494	1.88 548	2.00 633	2.20 632	1.66 563	1.60 554	1.26 568	2.33 533	3.92 653	0.32 543	0.23 517	0.27 481	0.29 543	0.37 539	0.37 552

SANet	1.88 625	0.57 568	2.18 625	0.63 488	0.40 403	2.80 652	1.57 644	2.39 643	5.88 684	2.36 640	3.57 650	3.72 659	2.97 663	4.74 604	1.76 605	0.34 562	0.30 572	0.32 541	0.29 543	0.48 593	0.37 552

LALA_ROB	1.01 526	0.59 574	1.16 524	0.67 529	0.51 488	1.63 580	1.26 623	1.69 484	1.38 561	1.81 610	1.37 479	1.94 603	1.02 514	1.58 440	1.38 571	0.37 577	0.27 549	0.43 601	0.37 596	0.43 570	0.37 552

PWCDC_ROB	1.29 571	0.75 609	1.33 551	1.05 641	0.88 625	1.73 589	0.52 409	1.89 551	3.28 664	1.29 481	4.88 666	1.22 469	1.46 592	1.77 479	1.45 587	0.60 637	0.26 541	0.29 507	0.25 480	0.52 604	0.37 552

FINET	0.97 509	0.54 555	1.60 589	0.63 488	0.79 603	1.08 495	1.07 603	1.56 454	2.20 641	1.15 406	1.49 519	0.94 378	0.88 446	2.32 532	1.05 523	0.42 597	0.35 603	0.32 541	0.28 531	0.43 570	0.38 558

FADNet_RVC	0.83 466	0.51 545	1.83 608	0.54 363	0.42 419	1.19 522	0.46 356	1.51 436	1.09 400	0.89 303	1.24 423	0.91 365	0.87 441	2.11 512	1.11 537	0.27 499	0.22 504	0.31 526	0.28 531	0.43 570	0.38 558

PS-NSSS	0.99 515	0.58 571	0.93 446	0.58 428	0.57 521	0.91 443	0.80 543	1.81 528	1.14 428	1.14 400	1.67 565	1.00 404	0.83 421	4.62 602	0.78 463	0.37 577	0.31 578	0.52 620	0.32 568	0.45 580	0.38 558

GrayStereo	0.82 460	0.26 225	0.58 221	0.63 488	0.37 359	0.76 376	1.86 657	1.11 322	0.87 295	1.99 623	1.89 594	1.08 431	1.82 626	1.39 399	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.21 400	0.18 201	0.39 561

zh-sn7	1.76 620	1.38 650	6.58 666	0.74 576	0.72 577	1.78 597	1.31 626	1.88 548	1.56 599	1.86 615	2.47 629	1.81 586	2.08 643	5.12 613	3.80 652	0.32 543	0.32 586	0.32 541	0.32 568	0.44 576	0.40 562

HBP-ISP	0.96 503	0.58 571	0.72 314	0.61 468	0.46 459	1.64 582	0.76 528	1.86 542	1.28 514	1.30 489	1.53 526	0.86 345	0.94 473	3.27 577	0.69 433	0.45 609	0.44 629	0.54 626	0.48 622	0.47 588	0.40 562

FADNet	0.92 495	0.61 584	1.81 604	0.62 479	0.55 513	0.96 466	0.57 460	1.78 516	1.33 537	0.93 311	1.01 312	1.36 508	1.01 507	2.71 557	0.75 452	0.33 552	0.34 592	0.31 526	0.34 584	0.59 617	0.40 562

DeepPrunerF	1.60 603	0.73 604	5.81 663	0.88 623	1.19 652	0.91 443	0.95 583	2.19 622	5.24 681	1.17 425	1.30 448	1.19 463	1.30 575	4.90 609	1.66 602	0.42 597	0.34 592	0.52 620	0.47 620	0.41 559	0.40 562

NCCL2	1.00 520	0.56 564	1.06 497	0.75 580	0.57 521	1.31 541	1.72 649	1.77 512	1.36 553	1.50 560	1.17 398	1.91 598	1.17 546	1.54 432	1.29 560	0.35 569	0.31 578	0.45 606	0.44 613	0.40 556	0.40 562

CSAN	1.41 588	0.59 574	1.26 538	0.70 552	0.50 476	1.76 592	1.78 651	1.77 512	1.90 627	2.35 638	2.32 619	1.92 601	1.94 634	5.56 627	1.49 593	0.43 603	0.35 603	0.40 594	0.41 605	0.43 570	0.41 567

NOSS_ROB	1.26 570	0.46 523	0.62 242	0.56 404	0.38 381	1.06 492	0.78 533	1.73 493	1.40 571	1.01 343	1.43 497	1.10 444	0.75 375	10.62 692	0.65 415	0.45 609	0.43 626	0.48 613	0.45 615	0.44 576	0.41 567

ETE_ROB	0.96 503	0.64 591	1.16 524	0.69 546	0.48 465	1.14 507	1.13 609	1.77 512	1.19 469	1.91 620	1.45 505	1.73 576	1.05 522	1.60 444	1.14 541	0.32 543	0.26 541	0.38 583	0.34 584	0.39 552	0.41 567

PWC_ROB	1.24 567	0.76 610	2.46 633	0.72 564	0.78 600	1.15 513	0.49 389	1.75 501	1.92 628	2.31 635	3.07 642	1.59 552	1.40 584	2.46 544	2.10 621	0.33 552	0.22 504	0.35 569	0.24 466	0.38 548	0.41 567

DualNet (step1)	0.83 466	0.49 535	1.13 518	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.57 632	0.28 556	0.62 638	0.67 646	0.45 580	0.42 571

test_sample9	1.86 624	0.49 535	1.13 518	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	2.27 529	7.92 675	0.57 632	12.61 708	0.62 638	0.67 646	0.45 580	0.42 571

test_sample8	2.19 639	0.49 535	1.13 518	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.82 529	1.15 440	2.26 633	1.30 448	4.94 670	2.52 657	2.27 529	7.92 675	0.57 632	12.61 708	0.62 638	0.67 646	0.45 580	0.42 571

CASS	0.65 355	0.34 441	0.72 314	0.56 404	0.27 152	0.78 388	0.42 291	1.59 458	0.86 290	1.30 489	1.25 427	0.87 349	0.84 425	0.84 224	0.54 371	0.35 569	0.19 438	0.26 465	0.21 400	0.28 473	0.42 571
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 503	1.74 574	1.88 593	1.74 617	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 610	0.45 606	0.58 638	0.42 564	0.42 571

Abc-Net	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 503	1.74 574	1.88 593	1.74 617	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 610	0.45 606	0.58 638	0.42 564	0.42 571
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	2.26 641	0.56 564	0.92 444	0.61 468	0.49 469	2.60 642	1.02 596	3.18 662	2.05 636	7.40 693	4.98 667	7.58 681	2.98 664	6.37 642	1.96 615	0.43 603	0.43 626	0.45 606	0.39 600	0.43 570	0.42 571
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
MultiAttention	4.51 673	0.33 416	0.82 389	0.73 572	0.45 447	30.98 708	4.50 691	2.18 621	1.40 571	1.61 583	2.41 625	2.43 632	0.70 360	38.42 712	1.36 569	0.22 386	0.15 324	0.29 507	0.30 552	0.47 588	0.43 578

RP	1.09 544	0.50 542	1.12 516	0.90 627	1.04 637	1.11 502	0.84 552	1.80 525	1.62 602	1.55 574	2.00 603	1.90 597	1.78 621	1.84 484	1.25 553	0.52 623	0.36 608	0.48 613	0.36 593	0.45 580	0.43 578

FBW_ROB	1.71 617	0.62 588	1.45 572	0.67 529	0.61 544	1.81 600	1.08 604	2.52 650	1.70 610	1.77 602	1.73 572	1.98 608	1.25 566	12.57 695	1.84 608	0.34 562	0.37 610	0.56 633	0.38 598	0.45 580	0.43 578

SACVNet	0.85 475	0.46 523	0.85 399	0.81 596	0.56 517	0.80 403	0.79 537	1.68 482	1.12 413	1.34 516	1.33 463	1.25 480	0.94 473	2.39 538	0.76 455	0.34 562	0.26 541	0.31 526	0.29 543	0.35 528	0.44 581

ADCMid	1.89 628	0.73 604	5.06 657	0.72 564	0.67 564	2.00 617	1.14 610	1.97 575	1.48 587	2.86 656	1.81 584	2.37 628	2.05 640	2.24 525	10.39 684	0.33 552	0.31 578	0.39 589	0.43 611	0.50 597	0.44 581

AANet	1.64 607	1.27 649	5.08 658	0.67 529	0.65 556	1.41 561	0.84 552	1.92 561	2.90 660	3.11 665	3.20 645	2.91 647	2.06 641	2.49 547	2.10 621	0.42 597	0.29 567	0.34 560	0.30 552	0.45 580	0.45 583

aanetorigin	1.23 566	0.79 612	2.78 643	0.70 552	0.79 603	0.99 476	1.06 602	1.06 304	1.37 557	3.52 667	2.61 633	1.72 575	1.63 608	1.99 500	1.78 606	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.25 480	0.38 548	0.45 583

ADCPNet	1.85 623	0.69 598	8.07 670	0.71 560	0.58 530	2.79 651	1.22 618	1.94 568	1.54 596	1.88 616	1.69 568	2.46 634	2.04 638	2.37 536	6.48 665	0.38 582	0.37 610	0.38 583	0.43 611	0.47 588	0.45 583

DANet	1.08 541	0.61 584	1.32 548	0.85 613	0.72 577	1.37 549	0.51 398	1.54 447	1.15 440	1.78 603	1.54 531	2.01 611	1.11 535	2.90 563	2.00 617	0.33 552	0.30 572	0.40 594	0.30 552	0.44 576	0.45 583
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSAF-DinoV2	1.97 631	0.80 614	10.38 678	0.86 615	0.48 465	1.39 554	0.97 586	2.55 652	1.72 613	1.53 565	1.65 560	3.59 656	2.20 648	5.39 622	3.94 654	0.27 499	0.17 395	0.26 465	0.28 531	0.47 588	0.46 587

RGC	1.14 556	0.79 612	1.26 538	0.91 630	0.96 633	1.52 571	0.77 531	1.92 561	1.26 503	1.54 571	1.93 597	2.02 613	1.54 600	2.25 527	1.31 562	0.44 608	0.35 603	0.58 636	0.48 622	0.47 588	0.46 587

stereogan	1.15 560	0.42 508	1.40 557	0.86 615	0.84 614	2.38 635	0.71 516	1.88 548	1.73 614	1.72 597	1.94 599	2.31 625	1.29 571	2.07 508	1.08 529	0.36 573	0.35 603	0.39 589	0.31 560	0.51 602	0.46 587

edge stereo	1.11 549	0.50 542	1.30 544	0.71 560	0.65 556	1.14 507	0.75 525	1.93 566	1.37 557	1.71 596	1.83 585	2.54 635	1.44 589	2.43 540	1.23 551	0.42 597	0.41 623	0.54 626	0.35 589	0.42 564	0.46 587

WZ-Net	1.95 629	0.95 625	10.10 675	0.86 615	0.78 600	1.69 585	1.60 646	2.20 625	1.98 631	2.08 628	1.93 597	2.30 624	1.97 635	5.30 616	3.17 644	0.34 562	0.26 541	0.29 507	0.31 560	0.51 602	0.47 591

PA-Net	1.01 526	0.57 568	1.29 543	0.64 497	0.74 585	1.19 522	0.84 552	1.69 484	1.43 582	1.16 416	1.19 407	1.32 500	1.19 554	3.42 581	1.25 553	0.29 524	0.45 633	0.33 550	0.49 625	0.32 512	0.47 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.84 622	0.47 528	1.31 545	0.69 546	0.57 521	2.11 623	1.14 610	1.87 545	1.73 614	4.04 672	6.43 672	5.62 675	3.61 671	2.59 551	1.94 614	0.52 623	0.44 629	0.39 589	0.42 608	0.48 593	0.47 591

RTS	2.67 654	1.38 650	15.28 684	0.99 637	1.26 655	3.78 665	1.96 663	2.15 610	2.62 654	2.61 647	2.85 639	2.60 637	1.59 604	6.27 640	5.71 663	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

RTSA	2.67 654	1.38 650	15.28 684	0.99 637	1.26 655	3.78 665	1.96 663	2.15 610	2.62 654	2.61 647	2.85 639	2.60 637	1.59 604	6.27 640	5.71 663	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

CC-Net-ROB	1.49 592	1.26 648	1.27 541	0.88 623	0.79 603	1.76 592	1.00 593	1.79 522	1.26 503	1.10 374	1.61 551	1.21 467	0.99 503	8.13 675	0.84 486	1.09 659	0.41 623	2.20 669	0.46 618	1.20 654	0.48 594

DPSNet	1.69 613	0.59 574	4.33 653	0.70 552	0.57 521	2.02 618	1.62 647	3.35 665	1.78 617	1.48 557	1.38 484	2.17 619	2.84 661	4.77 605	3.66 650	0.48 617	0.31 578	0.29 507	0.25 480	0.64 624	0.48 594

ISRNet	0.80 449	0.33 416	1.07 502	0.81 596	0.66 560	0.60 272	0.34 179	1.19 353	1.13 425	1.59 582	1.53 526	1.35 507	0.77 386	1.27 359	0.94 505	0.39 585	0.34 592	0.43 601	0.38 598	0.34 525	0.49 598

Anonymous_2	1.30 573	0.55 560	0.82 389	0.52 327	0.58 530	1.01 479	0.64 492	1.25 373	0.97 337	0.96 320	0.78 249	1.33 502	1.29 571	1.03 292	0.74 447	0.62 639	0.64 658	1.06 658	9.63 703	1.16 651	0.49 598

coex-ft	8.13 686	2.13 680	98.04 723	0.67 529	0.53 503	1.71 586	1.56 641	1.65 474	11.11 690	18.17 707	3.75 652	3.88 660	7.61 690	2.98 567	6.49 666	0.30 529	0.30 572	0.32 541	0.31 560	0.66 628	0.50 600

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 619	0.87 620	3.56 647	0.80 593	0.75 594	3.72 664	2.44 679	1.82 529	1.82 621	1.74 599	1.91 596	1.92 601	1.26 568	7.69 670	1.28 559	0.45 609	0.47 638	0.52 620	0.77 651	0.50 597	0.50 600

SHD	1.31 574	0.71 603	2.34 630	0.86 615	0.75 594	1.77 595	0.65 494	2.22 626	2.50 651	2.40 642	1.71 570	1.91 598	1.60 606	1.93 495	2.37 628	0.38 582	0.31 578	0.38 583	0.40 604	0.48 593	0.50 600

MSMD_ROB	1.99 633	0.59 574	0.89 432	0.70 552	0.61 544	3.95 669	0.94 581	1.80 525	1.79 618	4.41 676	4.43 657	8.17 684	3.66 672	3.40 579	1.33 563	0.52 623	0.48 640	0.54 626	0.58 638	0.53 606	0.50 600

FC-DCNN v2	2.81 660	0.59 574	0.85 399	0.73 572	0.57 521	2.97 655	1.05 600	3.39 666	2.61 653	6.98 689	7.67 681	10.38 691	6.31 686	5.75 632	3.37 648	0.53 629	0.48 640	0.51 618	0.50 628	0.53 606	0.51 604

FC-DCNN	2.72 659	0.59 574	0.86 405	0.73 572	0.57 521	2.91 653	1.04 598	3.01 660	2.60 652	6.83 688	7.64 680	9.92 688	6.33 687	5.21 614	3.14 642	0.53 629	0.48 640	0.51 618	0.50 628	0.53 606	0.51 604

DStereoO	1.44 590	1.11 638	1.69 594	1.16 647	0.72 577	1.21 526	1.56 641	1.74 498	1.63 604	1.52 563	1.67 565	1.51 539	3.16 666	1.73 470	1.72 603	2.35 672	0.45 633	0.97 652	0.42 608	2.01 662	0.53 606

FAT-Stereo	1.07 538	0.41 504	1.32 548	0.72 564	0.58 530	1.08 495	0.89 567	1.96 571	1.65 605	1.75 600	1.98 600	2.03 614	1.48 595	2.02 503	1.18 549	0.42 597	0.35 603	0.34 560	0.29 543	0.35 528	0.53 606

ccnet	1.12 551	0.67 594	1.01 477	0.78 588	0.73 584	1.72 588	0.99 591	1.84 538	1.26 503	1.47 551	1.85 589	1.75 581	1.29 571	1.75 472	1.88 611	0.57 632	0.53 648	0.57 635	0.55 635	0.59 617	0.54 608

AnyNet_C32	1.96 630	1.10 635	5.17 659	0.90 627	1.11 643	2.12 624	2.37 677	1.85 539	1.48 587	2.45 644	1.70 569	2.05 616	1.64 609	2.50 548	10.28 683	0.37 577	0.34 592	0.35 569	0.41 605	0.49 596	0.54 608

MANE	6.19 679	0.59 574	1.03 488	0.93 633	1.22 654	13.38 693	2.69 680	12.81 697	17.94 704	8.21 694	10.82 692	14.72 694	11.68 691	11.39 694	11.90 687	0.59 636	0.50 645	0.52 620	1.76 682	0.55 610	0.54 608

RYNet	1.17 563	0.49 535	1.24 535	0.70 552	0.97 634	1.71 586	0.92 574	1.91 558	1.46 585	1.38 530	1.14 380	1.88 593	1.30 575	4.24 593	1.87 609	0.26 483	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.55 610	0.54 608

sAnonymous2	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 638	0.56 612

CroCo_RVC	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 638	0.56 612

psmorigin	1.52 596	0.69 598	10.52 679	0.68 542	0.59 538	1.13 506	0.70 514	1.57 455	1.19 469	1.99 623	1.79 581	2.26 622	1.47 594	2.09 510	1.36 569	0.39 585	0.40 621	0.34 560	0.33 578	0.43 570	0.56 612

ADCS	2.25 640	0.99 629	5.55 660	0.81 596	0.74 585	2.19 626	1.80 652	2.27 631	2.14 639	2.80 655	2.13 612	2.40 630	2.03 637	2.64 555	13.69 689	0.41 593	0.39 619	0.40 594	0.45 615	0.58 615	0.56 612

G-Net	1.66 609	0.63 589	1.56 585	1.11 646	0.74 585	2.98 656	0.91 572	1.55 451	1.22 486	2.76 653	8.18 685	2.32 626	2.53 658	1.92 492	1.87 609	0.48 617	0.44 629	0.45 606	0.31 560	0.60 621	0.57 616

Wz-Net-TNSev	1.88 625	2.08 679	7.66 668	0.67 529	0.64 554	2.42 636	1.83 655	2.33 635	1.74 616	1.57 579	1.56 537	2.58 636	1.90 632	4.86 607	3.12 641	0.39 585	0.37 610	0.33 550	0.37 596	0.53 606	0.58 617

FCDSN-DC	2.32 644	0.63 589	0.81 385	0.84 608	0.75 594	2.23 627	0.94 581	2.09 602	1.80 619	5.45 686	7.72 682	7.77 683	6.93 689	3.39 578	1.80 607	0.52 623	0.48 640	0.52 620	0.51 631	0.57 613	0.58 617
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	26.87 706	13.43 698	70.68 722	0.91 630	0.68 570	57.02 720	21.06 702	32.82 714	32.67 711	52.12 724	53.61 721	66.05 722	49.56 722	48.79 723	34.71 713	0.49 621	0.44 629	0.53 625	0.53 633	0.63 622	0.59 619

SAMSARA	1.55 598	0.84 615	2.61 638	1.22 650	1.07 638	2.50 639	1.93 661	2.05 593	1.89 625	2.75 652	1.66 563	2.81 643	1.69 615	3.08 571	1.97 616	0.46 615	0.51 646	0.42 599	0.46 618	0.58 615	0.59 619

GANetREF_RVC	1.07 538	0.86 619	1.31 545	0.82 604	0.53 503	1.41 561	1.31 626	1.76 508	1.52 593	1.27 472	1.31 454	1.46 528	1.24 565	2.03 504	0.96 513	0.56 631	0.45 633	0.67 641	0.50 628	0.88 641	0.59 619
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
XQC	1.37 582	0.87 620	2.56 637	0.84 608	0.69 572	1.83 603	0.89 567	2.07 599	1.88 624	1.88 616	1.53 526	1.91 598	1.55 602	2.85 562	3.05 639	0.48 617	0.29 567	0.44 605	0.39 600	0.69 631	0.60 622

EDNetEfficient	2.37 646	1.10 635	8.08 671	0.74 576	0.71 575	0.98 475	1.56 641	1.46 420	4.06 673	4.90 681	2.82 638	2.25 621	3.48 670	2.95 564	9.97 680	0.26 483	0.24 526	0.26 465	0.30 552	0.68 630	0.61 623

MFN_U_SF_RVC	1.52 596	0.84 615	3.42 646	0.87 622	0.66 560	2.56 641	0.95 583	2.36 639	1.70 610	1.98 622	1.86 590	2.45 633	1.79 622	2.95 564	2.58 631	0.52 623	0.48 640	0.55 630	0.59 641	0.59 617	0.61 623

FTStereo	0.91 493	0.26 225	0.56 200	0.54 363	0.33 299	0.66 320	1.87 658	1.00 263	0.75 250	1.75 600	4.15 656	1.04 422	1.65 610	1.57 438	0.46 318	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.21 400	0.18 201	0.63 625

AnyNet_C01	2.26 641	1.78 668	10.22 677	0.93 633	0.74 585	2.92 654	2.20 672	2.29 633	1.80 619	2.53 646	2.41 625	2.71 641	1.73 616	3.41 580	6.72 667	0.41 593	0.39 619	0.40 594	0.42 608	0.67 629	0.63 625

NVstereo2D	0.92 495	0.41 504	1.48 579	0.72 564	0.72 577	1.20 524	0.87 562	1.75 501	1.38 561	0.99 332	1.13 376	1.26 484	0.98 495	2.21 524	0.89 496	0.43 603	0.20 458	0.38 583	0.24 466	0.57 613	0.63 625

ELAS_RVC	2.48 651	0.74 607	1.90 610	1.05 641	0.92 628	2.76 649	4.01 689	2.76 655	4.11 674	4.69 679	4.63 661	4.62 663	5.96 684	3.97 590	3.96 655	0.63 641	0.53 648	0.56 633	0.52 632	0.64 624	0.63 625
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	1.02 529	0.97 626	1.44 567	1.23 651	1.10 641	1.40 556	0.62 485	1.69 484	1.38 561	0.94 316	1.53 526	0.97 395	0.83 421	1.17 337	0.93 503	0.69 645	0.34 592	0.99 655	0.60 642	0.97 643	0.64 629

ELAS	2.37 646	0.74 607	1.54 583	0.99 637	0.92 628	4.78 676	2.33 676	3.33 664	3.37 666	5.05 684	4.77 665	3.67 657	4.53 679	3.42 581	4.50 657	0.62 639	0.53 648	0.55 630	0.53 633	0.63 622	0.64 629
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 606	0.51 545	2.17 623	0.53 346	0.56 517	3.80 667	0.45 348	1.54 447	1.29 519	1.33 512	2.41 625	1.08 431	0.96 485	11.18 693	1.16 543	0.66 643	0.63 657	0.43 601	0.32 568	0.64 624	0.67 631

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 636	1.15 642	3.10 644	1.05 641	0.76 597	5.03 679	2.40 678	2.16 613	2.62 654	1.89 618	2.28 618	2.69 640	1.65 610	9.35 684	2.04 618	0.64 642	0.51 646	0.68 642	0.71 649	1.09 650	0.67 631

PASM	1.34 578	0.92 623	2.62 639	0.86 615	0.87 623	1.03 486	1.08 604	1.50 430	1.51 592	1.82 611	1.41 492	1.68 570	1.26 568	4.87 608	1.34 565	0.61 638	0.65 660	0.68 642	0.78 652	0.69 631	0.68 633

PSM-AAD	0.79 446	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.28 179	0.77 383	1.24 619	0.99 259	0.91 311	1.66 592	1.57 541	0.81 319	2.19 647	1.65 452	0.44 289	0.19 278	0.14 261	0.38 583	0.32 568	0.21 344	0.70 634

DGSMNet	1.14 556	0.76 610	2.49 635	0.81 596	0.86 621	1.39 554	1.39 630	2.13 604	1.35 549	1.26 469	1.63 557	1.48 535	0.98 495	1.75 472	1.10 534	0.45 609	0.43 626	0.55 630	0.49 625	0.75 635	0.70 634

S-Stereo	1.15 560	0.46 523	2.17 623	0.81 596	0.80 608	1.21 526	1.19 616	1.93 566	2.02 634	1.47 551	2.11 610	1.57 548	1.17 546	2.05 507	1.41 579	0.40 588	0.40 621	0.35 569	0.31 560	0.44 576	0.70 634

LCNet	0.72 394	0.28 285	0.52 154	0.55 388	0.31 255	0.69 338	0.54 423	1.00 263	0.88 299	1.19 434	1.34 470	0.97 395	1.34 580	2.56 550	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.27 454	0.73 637

PDISCO_ROB	1.32 576	0.65 592	1.44 567	1.36 653	1.46 661	2.55 640	0.92 574	2.45 647	2.07 637	1.37 524	1.49 519	1.65 567	1.00 505	2.82 559	1.35 568	1.01 653	0.27 549	0.54 626	0.47 620	0.71 633	0.73 637

PVD	1.70 614	0.84 615	2.26 628	0.94 635	0.83 613	2.48 638	0.97 586	2.59 653	3.35 665	3.01 661	2.77 637	2.34 627	2.47 656	2.67 556	3.14 642	0.47 616	0.45 633	0.59 637	0.48 622	0.59 617	0.75 639

EDNetEfficientorigin	10.57 690	1.47 659	177.42 724	0.67 529	0.53 503	1.58 576	1.16 613	1.90 554	3.37 666	4.71 680	3.38 647	3.10 652	2.69 660	3.13 573	3.58 649	0.25 460	0.23 517	0.33 550	0.27 510	0.83 636	0.81 640

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 546	1.02 631	1.00 473	0.82 604	0.67 564	1.93 611	0.93 578	1.62 469	1.11 409	1.15 406	1.25 427	1.50 537	0.79 398	1.96 498	0.76 455	1.89 666	0.34 592	0.79 646	0.36 593	1.25 655	0.83 641

LoS_RVC	0.42 173	0.26 225	0.40 51	0.44 157	0.82 612	0.51 196	0.44 328	0.64 82	0.41 97	0.44 148	0.78 249	0.44 147	0.47 198	0.56 104	0.36 212	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.84 642

GMM-Stereo	0.74 417	0.25 197	0.59 227	0.54 363	0.34 320	0.72 352	0.99 591	1.01 270	0.87 295	1.36 521	1.78 580	1.12 449	0.81 408	2.09 510	0.46 318	0.18 230	0.12 100	0.25 446	0.25 480	0.20 299	0.85 643

GCST	1.08 541	1.47 659	0.93 446	1.73 662	1.14 648	1.30 539	0.31 136	1.33 384	1.16 450	1.29 481	0.97 300	0.98 397	0.49 229	2.08 509	0.46 318	1.19 662	0.70 662	1.30 662	0.85 657	1.02 647	0.89 644

Prome-Stereo	0.75 426	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.32 277	0.59 265	0.97 586	0.89 209	0.88 299	1.45 548	2.46 628	0.91 365	1.41 585	1.58 440	0.44 289	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.20 299	0.92 645

Consistency-Raft	1.25 569	0.99 629	1.93 612	1.02 640	1.21 653	0.96 466	1.01 595	1.75 501	1.92 628	1.36 521	2.12 611	1.44 523	1.01 507	1.14 328	1.40 575	0.72 646	0.82 665	0.89 650	0.98 666	1.31 657	0.95 646

MADNet+	2.69 656	3.22 690	11.53 680	1.44 658	1.12 645	3.19 658	1.81 653	2.85 657	2.37 644	1.68 594	2.07 609	2.85 645	2.18 646	7.41 664	5.23 661	0.79 648	0.76 663	0.69 644	0.65 645	0.98 644	0.95 646

anonymity	1.12 551	0.97 626	1.21 529	1.07 644	1.12 645	1.08 495	0.89 567	1.95 570	1.16 450	1.29 481	1.26 434	1.22 469	1.09 533	1.15 329	1.01 520	1.02 655	1.00 678	0.97 652	0.97 664	0.98 644	0.99 648

KYRaft	0.75 426	0.28 285	0.62 242	0.56 404	0.29 203	0.67 325	0.86 560	0.94 237	0.84 286	1.62 587	2.21 615	1.16 458	1.02 514	1.57 438	0.40 255	0.20 320	0.13 201	0.22 346	0.28 531	0.20 299	1.02 649

SPS-STEREO	1.67 610	1.04 632	1.23 532	1.21 649	1.13 647	1.82 602	1.11 606	2.16 613	1.52 593	3.07 663	2.32 619	2.82 644	1.80 623	4.11 592	2.04 618	1.03 656	0.99 677	0.97 652	0.94 662	1.03 649	1.02 649
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	1.41 588	2.65 685	0.99 467	1.44 658	1.64 664	1.34 546	0.80 543	1.60 462	1.23 489	1.23 453	1.71 570	2.01 611	1.34 580	1.47 419	1.41 579	0.90 650	0.54 651	2.29 671	0.75 650	1.84 660	1.04 651

SGM+DAISY	2.41 649	1.07 633	2.14 622	1.18 648	1.10 641	2.14 625	1.36 629	1.96 571	1.66 606	5.46 687	7.07 676	4.95 671	4.32 678	5.50 624	2.26 625	1.04 657	1.02 680	0.99 655	0.97 664	1.02 647	1.04 651

MFMNet_re	1.40 587	1.14 641	1.68 593	1.39 655	1.07 638	1.48 567	1.43 632	1.87 545	1.82 621	2.26 633	2.19 614	1.51 539	1.86 628	1.52 426	1.25 553	0.93 651	0.83 666	0.84 648	0.80 653	0.99 646	1.05 653

CAS	0.63 335	0.18 8	0.37 15	2.27 667	0.84 614	0.57 251	0.54 423	0.79 158	0.62 199	0.48 177	0.70 226	0.36 95	0.26 37	0.45 49	0.35 200	2.24 670	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 79	1.06 654

WAO-7	2.66 653	1.40 653	1.73 600	1.39 655	1.17 649	3.93 668	1.94 662	4.11 674	3.88 672	2.92 657	5.50 668	4.18 661	3.00 665	7.63 669	3.71 651	1.13 661	1.00 678	1.17 660	1.13 671	1.18 653	1.09 655

PWCK	2.88 662	2.05 677	5.72 662	2.08 665	1.11 643	3.55 662	3.90 688	2.86 658	3.54 670	3.03 662	3.63 651	3.10 652	2.31 651	8.15 677	3.09 640	2.12 669	0.91 675	1.75 665	0.98 666	2.57 670	1.18 656

NVStereoNet_ROB	1.88 625	1.07 633	1.45 572	1.07 644	1.17 649	1.47 566	1.48 636	1.89 551	1.93 630	1.94 621	4.67 664	3.08 651	1.80 623	6.51 645	1.65 600	1.06 658	0.86 672	1.08 659	1.32 672	0.93 642	1.26 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 385	3.18 689	2.55 636	0.39 62	0.23 54	0.44 109	0.23 51	0.63 75	0.42 102	0.44 148	0.44 103	0.34 85	0.28 52	0.56 104	0.29 98	1.35 663	0.10 9	0.22 346	0.19 317	0.46 587	1.31 658

DDUNet	1.50 594	2.69 686	1.12 516	1.77 663	1.88 666	1.84 604	0.92 574	1.70 489	1.16 450	1.38 530	1.79 581	1.60 554	1.12 538	1.37 390	1.08 529	1.10 660	0.76 663	2.37 673	0.94 662	2.00 661	1.37 659

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 167	0.19 22	0.84 398	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 660

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 167	0.19 22	0.83 394	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 660

CES	0.48 225	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 659	0.55 237	0.35 189	0.98 257	0.66 224	0.44 148	0.66 206	0.35 92	0.27 47	0.56 104	0.33 174	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.19 252	1.46 660

SQANet	1.31 574	0.88 622	1.08 506	1.83 664	1.44 660	1.44 564	0.75 525	1.74 498	1.09 400	1.32 503	1.26 434	1.28 491	1.01 507	1.50 423	0.83 483	2.50 673	0.34 592	1.47 663	0.55 635	2.32 665	1.57 663

WAO-8	4.40 670	1.82 671	1.79 602	2.34 668	2.20 668	9.19 685	1.53 638	6.09 686	16.46 698	3.94 670	7.84 683	7.32 678	3.72 674	9.41 686	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 668	1.68 664

Venus	4.40 670	1.82 671	1.79 602	2.34 668	2.20 668	9.19 685	1.53 638	6.09 686	16.46 698	3.94 670	7.84 683	7.32 678	3.72 674	9.41 686	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 668	1.68 664

IGEV-Stereo+	0.45 203	0.21 69	0.43 75	0.41 93	0.39 392	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 70	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 145	1.43 408	0.30 117	0.17 180	0.12 100	0.15 50	0.11 12	1.16 651	1.70 666

WAO-6	2.81 660	1.60 664	1.46 574	2.36 670	2.28 673	3.55 662	2.29 675	4.21 675	4.56 678	2.36 640	4.51 658	4.88 669	2.66 659	4.60 601	4.07 656	1.72 665	1.15 684	2.31 672	1.46 678	2.31 664	1.85 667

JetBlue	3.97 668	2.01 674	10.19 676	1.38 654	2.84 684	10.53 688	9.54 693	3.60 669	2.41 646	2.73 651	3.39 648	4.54 662	4.31 677	7.85 674	6.84 668	0.88 649	0.93 676	0.89 650	0.91 659	1.74 659	1.91 668

otaku	1.60 603	1.11 638	1.21 529	2.20 666	1.56 662	1.97 614	1.24 619	2.07 599	1.36 553	1.44 546	1.62 553	1.73 576	1.19 554	1.73 470	0.98 517	2.89 677	0.57 653	1.74 664	0.60 642	2.78 672	1.94 669

DStereoFS	3.67 667	1.49 661	2.18 625	1.32 652	1.32 657	4.41 674	1.26 623	3.75 671	9.27 688	3.36 666	6.80 673	4.81 668	13.54 695	6.95 656	4.76 659	0.73 647	0.69 661	1.17 660	2.40 691	1.27 656	1.95 670

Ntro	1.64 607	1.15 642	1.23 532	2.48 672	1.83 665	2.09 622	1.16 613	1.96 571	1.38 561	1.21 442	1.62 553	1.62 556	1.29 571	1.87 489	1.11 537	3.04 678	0.56 652	1.82 666	0.64 644	2.80 673	2.05 671

RainbowNet	1.97 631	1.76 667	1.57 587	2.81 675	2.21 670	1.98 616	1.81 653	2.54 651	1.89 625	1.50 560	1.84 587	1.96 606	1.65 610	2.14 514	1.25 553	3.33 684	0.85 670	2.39 676	0.98 666	2.82 675	2.22 672

DispFullNet	2.34 645	2.85 687	3.66 648	3.08 682	2.27 672	1.97 614	0.67 503	2.00 581	1.70 610	2.52 645	2.00 603	2.23 620	5.86 682	3.44 583	1.58 597	1.01 653	0.32 586	2.64 682	1.94 685	2.85 677	2.24 673

ACVNet_2	2.43 650	1.41 654	2.04 615	2.62 673	2.24 671	2.63 646	1.88 659	3.31 663	3.01 661	2.19 631	3.45 649	4.62 663	2.04 638	4.50 600	1.47 591	2.55 674	0.64 658	2.22 670	0.84 655	2.69 671	2.29 674

MonStereo1	3.14 664	1.66 665	1.81 604	2.43 671	2.32 675	5.80 682	1.58 645	3.52 667	4.70 679	3.09 664	8.22 686	4.76 667	3.36 668	6.52 646	2.29 627	2.33 671	0.61 656	1.91 668	1.05 670	2.44 667	2.34 675

ACVNet_1	2.18 638	1.45 657	1.72 598	2.85 676	2.33 676	2.28 629	1.46 634	3.08 661	2.22 642	1.82 611	2.05 608	3.56 655	1.98 636	3.09 572	1.40 575	3.17 679	0.60 655	2.40 677	0.92 660	2.91 679	2.37 676

ACVNet-4b	2.15 637	1.41 654	1.64 590	2.80 674	2.31 674	2.31 632	1.24 619	2.32 634	2.14 639	1.26 469	2.39 623	2.66 639	1.48 595	5.95 637	1.06 525	3.20 682	0.45 633	2.37 673	0.89 658	2.83 676	2.37 676

LVE	3.31 666	1.67 666	1.64 590	2.85 676	2.42 677	3.20 659	2.26 674	4.78 680	5.05 680	2.35 638	6.91 674	6.02 676	2.37 652	9.15 680	2.17 624	3.19 681	1.08 683	2.38 675	1.47 679	2.81 674	2.40 678

DStereoSA	4.44 672	0.92 623	6.79 667	1.58 661	2.54 679	2.29 630	14.04 698	2.33 635	2.31 643	1.85 613	10.58 691	1.32 500	13.05 693	7.07 658	11.18 686	0.67 644	1.97 690	0.88 649	3.29 692	1.69 658	2.44 679

Dean	2.91 663	1.53 663	2.07 616	2.96 681	2.51 678	3.15 657	2.14 670	4.75 679	4.41 677	2.76 653	6.10 671	5.53 674	2.37 652	2.97 566	1.92 613	3.18 680	0.85 670	2.51 680	1.04 669	2.88 678	2.47 680

tt	6.58 682	0.26 225	6.10 664	3.77 690	2.16 667	11.55 690	19.63 700	13.33 698	5.74 683	2.96 658	2.65 634	4.97 672	6.33 687	3.81 587	7.24 669	9.15 700	11.32 707	5.89 700	6.24 701	6.03 695	2.55 681

IMH	3.21 665	1.85 673	1.48 579	3.25 683	2.69 682	4.07 671	2.02 665	4.41 677	3.80 671	2.72 650	7.11 677	4.75 666	2.92 662	5.92 635	2.55 630	3.85 692	0.88 673	2.78 685	1.36 675	3.19 683	2.59 682

IMH-64-1	2.70 657	1.79 669	1.46 574	3.26 684	2.66 680	3.23 660	2.10 667	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 653	3.06 649	2.22 649	4.25 594	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 681	2.60 683

IMH-64	2.70 657	1.79 669	1.46 574	3.26 684	2.66 680	3.23 660	2.10 667	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 653	3.06 649	2.22 649	4.25 594	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 681	2.60 683

ktn	4.70 674	2.38 683	2.12 621	3.76 689	3.24 687	4.85 677	2.95 685	5.52 682	7.37 687	4.07 674	19.32 702	7.46 680	3.47 669	7.39 663	2.95 638	4.04 693	1.85 689	3.26 691	2.22 689	3.08 680	2.65 685

TorneroNet-64	5.30 678	2.03 675	1.74 601	3.43 686	2.81 683	10.09 687	2.12 669	9.10 693	17.12 703	4.96 683	9.27 689	10.72 693	3.70 673	9.20 681	4.55 658	3.31 683	0.84 667	2.88 686	1.55 680	3.49 686	3.04 686

TorneroNet	10.70 691	2.03 675	1.82 606	3.43 686	3.01 685	43.83 712	2.22 673	8.87 692	67.47 725	7.17 692	27.36 706	10.68 692	3.85 676	8.67 679	7.65 674	3.59 686	0.88 673	3.04 687	1.57 681	3.71 687	3.17 687

KSHMR	8.75 687	2.06 678	2.11 620	3.53 688	3.11 686	4.13 672	2.69 680	5.60 683	61.37 724	3.00 660	55.83 722	4.98 673	2.45 655	4.49 598	2.61 634	3.46 685	1.55 688	3.14 689	1.94 685	3.72 688	3.18 688

notaker	3.98 669	2.40 684	2.68 640	3.82 691	3.27 689	3.97 670	2.14 670	4.78 680	3.45 668	4.12 675	6.94 675	7.65 682	3.26 667	7.82 673	5.30 662	4.04 693	1.41 686	3.36 692	2.10 688	3.88 689	3.31 689

JetRed	6.91 683	8.80 695	25.96 702	2.85 676	3.25 688	13.98 696	11.87 695	6.25 688	4.28 676	4.45 677	4.56 659	6.69 677	5.46 681	7.46 666	14.05 690	2.59 675	3.31 693	2.59 681	2.29 690	4.20 692	3.36 690

UNDER WATER-64	5.27 677	2.32 681	8.78 674	3.93 692	3.54 691	7.61 683	3.03 686	5.84 685	14.19 692	4.04 672	4.04 655	9.39 687	6.26 685	5.93 636	8.48 677	3.60 687	1.51 687	3.13 688	1.88 683	4.29 693	3.61 691

UNDER WATER	5.08 676	2.33 682	5.55 660	3.94 693	3.51 690	5.20 680	2.72 682	5.61 684	16.52 700	3.84 669	4.60 660	9.21 686	5.89 683	5.90 634	8.66 678	3.75 688	1.34 685	3.18 690	1.88 683	4.33 694	3.61 691

light-stereo	12.42 694	1.45 657	18.02 687	17.94 700	23.64 704	11.13 689	0.82 548	9.91 694	5.73 682	15.42 703	42.83 717	55.24 721	1.88 629	28.77 710	2.26 625	1.61 664	3.00 692	0.78 645	0.93 661	3.48 685	3.62 693

HanzoNet	11.04 692	3.62 691	8.10 672	4.08 694	3.55 692	4.90 678	2.73 683	7.19 690	10.10 689	31.86 718	28.92 708	21.96 707	36.36 711	18.08 699	10.17 682	7.94 699	3.32 694	3.47 693	3.31 693	7.06 698	4.04 694

MADNet++	5.01 675	3.14 688	4.91 656	4.55 695	3.94 693	5.20 680	4.41 690	4.40 676	4.13 675	4.95 682	6.08 670	4.74 665	5.37 680	9.40 685	10.67 685	4.65 695	4.15 696	3.97 694	3.34 694	4.09 691	4.08 695

PML	51.67 718	36.25 710	13.28 682	7.46 696	20.81 701	108.69 724	232.22 727	8.72 691	27.82 710	87.01 725	269.67 727	69.67 723	61.95 723	24.76 709	14.20 691	9.74 704	3.40 695	9.62 702	4.70 698	18.74 706	4.72 696

DPSimNet_ROB	11.20 693	4.98 692	35.43 706	2.90 679	4.52 694	7.89 684	17.09 699	4.66 678	6.06 685	14.89 702	10.93 693	17.29 697	36.81 713	13.18 696	15.68 694	2.86 676	6.29 699	5.75 699	5.09 699	3.91 690	7.70 697

USTest	14.33 697	14.94 699	21.04 691	17.44 699	16.05 695	23.26 697	33.84 708	21.73 700	11.80 691	9.36 695	10.14 690	15.97 695	13.20 694	17.28 698	22.43 701	3.78 691	5.01 697	6.17 701	6.16 700	9.25 700	7.72 698

TCMNet-wrong-test	10.31 689	11.40 697	14.84 683	20.96 703	18.45 698	13.80 695	10.76 694	15.78 699	3.53 669	5.20 685	5.52 669	16.26 696	12.61 692	7.51 668	10.15 681	7.43 698	2.37 691	4.31 696	3.43 695	11.36 701	10.61 699

DPSMNet_ROB	13.02 696	8.23 693	21.91 693	9.53 698	18.11 697	11.56 691	32.02 707	10.64 696	16.23 697	7.05 691	19.49 704	10.16 690	16.66 698	9.85 691	22.43 701	4.77 697	8.68 700	5.38 698	10.26 707	6.17 697	11.36 700

DGTPSM_ROB	13.01 695	8.23 693	21.87 692	9.51 697	18.10 696	11.56 691	32.01 706	10.63 695	16.20 696	7.03 690	19.48 703	10.15 689	16.66 698	9.83 690	22.42 700	4.75 696	8.68 700	5.37 697	10.25 706	6.16 696	11.36 700

iinet-test	17.98 698	18.06 700	23.82 698	20.87 701	19.70 699	26.55 698	35.70 709	25.04 704	15.93 693	13.33 697	13.25 694	20.58 699	17.79 700	20.62 700	25.11 704	9.58 702	8.78 702	9.88 703	9.85 704	13.23 702	11.95 702

IINet	17.98 698	18.06 700	23.81 697	20.87 701	19.70 699	26.55 698	35.70 709	25.04 704	15.93 693	13.33 697	13.25 694	20.58 699	17.79 700	20.62 700	25.11 704	9.58 702	8.78 702	9.88 703	9.85 704	13.23 702	11.95 702

Anonymous_1	43.04 717	18.73 702	24.79 699	21.81 704	46.26 715	27.80 700	37.60 711	28.08 708	16.14 695	14.66 701	14.30 696	20.65 701	17.88 702	21.56 702	25.94 707	117.93 725	8.92 704	100.65 721	126.50 723	158.64 726	12.08 704

DPSM_ROB	19.08 700	19.14 703	25.17 700	22.15 705	20.85 702	28.17 701	37.82 712	26.56 706	16.85 701	14.14 699	14.84 697	21.70 702	18.75 703	21.87 703	26.55 708	10.16 706	9.30 705	10.47 705	10.42 708	14.03 704	12.61 705

DPSM	19.08 700	19.14 703	25.17 700	22.15 705	20.85 702	28.17 701	37.82 712	26.56 706	16.85 701	14.14 699	14.84 697	21.70 702	18.75 703	21.87 703	26.55 708	10.16 706	9.30 705	10.47 705	10.42 708	14.03 704	12.61 705

LSM	6.33 680	1.10 635	13.19 681	1.41 657	68.17 717	1.64 582	1.90 660	1.92 561	2.46 647	2.99 659	3.11 643	1.88 593	1.80 623	2.61 553	2.06 620	0.41 593	0.58 654	0.50 616	0.57 637	0.64 624	17.66 707

Selective-IGEV-i1pa	19.94 702	26.52 708	23.52 695	2.94 680	1.59 663	31.97 710	20.54 701	30.88 710	25.25 705	23.87 708	27.58 707	33.01 710	26.91 709	32.38 711	25.47 706	20.69 715	5.85 698	12.49 707	4.43 697	3.35 684	19.48 708

FlowAnything	38.37 711	38.41 711	50.38 716	44.76 715	41.94 713	56.64 713	76.34 718	53.28 722	34.23 718	28.25 711	29.72 713	43.60 715	37.79 718	43.83 716	53.38 718	20.39 713	18.71 717	21.07 709	21.14 716	28.23 708	25.29 709

Hybrid-DGEV	38.35 710	38.46 714	50.28 712	44.82 716	41.90 712	56.66 714	76.35 719	53.24 718	33.80 715	28.29 712	29.84 714	43.58 714	37.86 719	43.84 719	53.39 719	20.34 711	18.69 712	21.06 708	21.00 710	28.25 710	25.34 710

CasAABBNet	38.33 709	38.46 714	50.35 715	44.75 714	41.84 709	56.68 715	76.37 720	53.22 717	33.83 716	28.31 715	29.54 712	43.62 717	37.71 717	43.84 719	53.41 720	20.30 708	18.70 713	21.07 709	21.07 712	28.24 709	25.34 710

RAFT-FEzeroshot	38.32 707	38.45 712	50.28 712	44.74 712	41.87 710	56.68 715	76.38 721	53.24 718	33.76 713	28.29 712	29.37 710	43.69 718	37.66 715	43.83 716	53.41 720	20.32 709	18.70 713	21.07 709	21.07 712	28.25 710	25.35 712

RAFT-FE	38.32 707	38.45 712	50.28 712	44.74 712	41.87 710	56.68 715	76.38 721	53.24 718	33.76 713	28.29 712	29.37 710	43.69 718	37.66 715	43.83 716	53.41 720	20.32 709	18.70 713	21.07 709	21.07 712	28.25 710	25.35 712

Selective-RAFT-Error	38.39 712	38.47 716	50.44 717	44.73 711	41.97 714	56.68 715	76.38 721	53.24 718	33.92 717	28.34 716	29.85 715	43.60 715	38.20 720	43.75 715	53.34 717	20.38 712	18.70 713	21.09 713	21.05 711	28.30 713	25.43 714

LRCNet_RVC	22.74 703	32.10 709	21.97 694	29.84 707	26.23 705	4.42 675	0.81 546	22.66 701	2.02 634	26.93 710	29.26 709	23.06 709	15.59 697	23.84 705	18.88 697	31.75 716	19.90 718	34.65 716	32.13 717	30.54 715	28.32 715

LSM0	42.82 716	38.75 717	50.81 718	47.07 717	109.38 725	57.00 719	76.02 717	53.74 723	33.71 712	29.02 717	30.41 716	43.87 720	37.22 714	43.91 721	53.54 723	20.52 714	18.62 711	21.10 714	21.11 715	28.41 714	42.22 716

AVERAGE_ROB	40.43 714	42.37 719	42.73 708	36.96 710	35.58 708	30.50 704	27.61 704	36.71 716	38.39 720	44.91 720	44.36 719	37.45 713	36.70 712	41.88 714	40.35 714	45.43 721	46.81 722	47.11 718	46.35 718	42.51 717	43.87 717

HaxPig	38.92 713	41.40 718	41.64 707	29.95 708	32.27 706	28.90 703	27.60 703	29.73 709	37.71 719	43.82 719	43.87 718	33.17 711	35.56 710	41.53 713	40.37 715	43.94 720	47.51 723	45.82 717	47.08 719	42.38 716	44.15 718

MEDIAN_ROB	42.00 715	44.40 720	44.29 711	35.15 709	34.95 707	31.28 709	29.60 705	35.88 715	40.02 721	47.20 723	46.64 720	37.37 712	38.48 721	44.35 722	42.45 716	48.03 722	49.39 724	49.71 719	49.03 720	45.14 718	46.65 719

RSGM-EC	88.84 722	82.86 723	51.22 719	105.38 718	99.51 723	94.51 722	125.67 724	90.02 724	46.43 722	45.14 721	57.50 723	101.22 724	88.55 724	154.40 724	153.26 725	105.54 723	59.55 725	113.88 722	53.02 721	92.89 724	56.17 720

acva	88.84 722	82.86 723	51.22 719	105.38 718	99.51 723	94.51 722	125.67 724	90.02 724	46.43 722	45.14 721	57.50 723	101.22 724	88.55 724	154.40 724	153.26 725	105.54 723	59.55 725	113.88 722	53.02 721	92.89 724	56.17 720

xxxxx1	54.10 719	25.67 705	27.13 703	113.43 720	96.96 720	30.69 705	47.44 714	32.38 711	25.60 706	17.75 704	17.27 699	21.81 704	21.02 705	24.43 706	33.82 710	33.37 717	40.54 719	157.71 724	175.86 724	66.16 719	72.93 722

tt_ll	54.10 719	25.67 705	27.13 703	113.43 720	96.96 720	30.69 705	47.44 714	32.38 711	25.60 706	17.75 704	17.27 699	21.81 704	21.02 705	24.43 706	33.82 710	33.37 717	40.54 719	157.71 724	175.86 724	66.16 719	72.93 722

ff	54.10 719	25.67 705	27.13 703	113.43 720	96.96 720	30.69 705	47.44 714	32.38 711	25.60 706	17.75 704	17.27 699	21.81 704	21.02 705	24.43 706	33.82 710	33.37 717	40.54 719	157.71 724	175.86 724	66.16 719	72.93 722

Selective-IGEV-i16pa	97.29 724	136.83 725	17.95 686	1.52 660	1.00 635	188.16 726	3.63 687	183.02 727	169.43 727	88.01 726	178.60 725	119.35 726	191.45 727	226.33 727	135.51 724	131.38 726	17.89 710	32.25 715	3.46 696	2.02 663	117.94 725

test_example2	192.40 725	210.76 726	206.48 725	199.83 725	204.73 726	172.94 725	183.52 726	133.93 726	133.41 726	191.38 727	196.19 726	187.13 727	178.77 726	205.33 726	208.00 727	222.09 727	238.72 727	186.54 727	190.54 727	227.34 727	170.31 726

FSD					0.50 476	0.54 224	0.58 464	0.65 92	0.53 168	0.54 212	0.52 149	0.56 228	0.52 254	0.57 109	0.55 376	0.51 622	0.47 638	0.50 616	0.49 625	0.50 597

ccccc		492.34 727		530.87 726	530.37 727	478.08 727		491.76 728		448.18 728		476.12 728		541.64 728		663.49 728	459.54 728	353.94 728	309.79 728	586.66 728

ASD4		10.99 696

Low-res two-view benchmark