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	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-34k	0.12 74	0.11 220	0.26 177	0.19 150	0.07 2	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.18 115	0.12 87	0.15 134	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 140	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 95	0.14 104	0.14 5	0.13 23	0.11 57	0.09 16	0.10 57	0.10 78	0.16 97	0.09 1	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.15 152	0.24 138	0.17 95	0.13 117	0.15 134	0.16 213	0.13 196	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.15 152	0.25 155	0.16 68	0.14 148	0.15 134	0.17 224	0.12 150	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 157	0.16 199	0.25 155	0.16 68	0.16 197	0.16 153	0.18 237	0.13 196	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.13 70	0.17 22	0.14 41	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.09 1	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 140	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 45	0.08 38	0.23 143	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 63	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 95	0.10 8	0.20 63	0.14 41	0.09 16	0.10 34	0.09 27	0.12 150	0.13 12	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 9	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.07 2	0.16 95	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 171	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo	1.40 673	0.10 140	17.09 710	0.18 94	0.07 2	4.78 692	0.18 293	0.29 229	0.34 374	0.36 492	2.81 690	0.40 502	0.29 490	0.56 505	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.06 151	0.06 101	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.18 94	0.07 2	0.15 55	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 45	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.07 2	0.21 265	0.09 2	0.19 44	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

LG-G	0.11 45	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.07 2	0.21 265	0.09 2	0.19 44	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

SGD-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.07 2	0.17 129	0.13 70	0.18 34	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.18 142	0.11 42	0.08 288	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 120	0.37 622	0.36 312	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 78	0.20 187	0.10 6	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.24 619	0.05 34

trnet	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.15 5	0.07 2	0.21 265	0.12 32	0.24 138	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.15 192	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.05 34

s12784h	0.17 229	0.09 84	0.26 177	0.18 94	0.07 2	0.32 476	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.23 269	0.25 280	0.18 237	0.17 301	0.25 288	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 74	0.11 220	0.32 254	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.12 66	0.11 92	0.11 116	0.19 167	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 74	0.10 140	0.27 189	0.19 150	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.21 78	0.15 58	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.12 150	0.20 187	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 120	0.11 220	0.44 420	0.21 278	0.08 23	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.16 68	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.13 196	0.18 142	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 74	0.12 278	0.28 207	0.19 150	0.08 23	0.17 129	0.15 152	0.22 96	0.18 115	0.11 57	0.14 120	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 74	0.11 220	0.35 292	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.07 183	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.08 23	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.19 134	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 74	0.11 220	0.26 177	0.20 224	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.12 119	0.11 116	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 74	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.08 23	0.13 26	0.14 104	0.25 155	0.21 183	0.12 87	0.15 134	0.09 27	0.14 232	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.11 8	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 63	0.12 16	0.11 57	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 144

Replicate-Monster	0.12 74	0.10 140	0.32 254	0.16 20	0.08 23	0.17 129	0.10 8	0.22 96	0.19 134	0.11 57	0.10 34	0.10 57	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.08 318

depthmonostereo	0.14 159	0.09 84	0.19 90	0.19 150	0.08 23	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.23 226	0.16 197	0.18 191	0.14 171	0.17 301	0.19 167	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.05 34

3w_stereo	0.12 74	0.11 220	0.18 80	0.18 94	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.07 1	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 45	0.10 140	0.15 22	0.18 94	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.27 190	0.20 163	0.14 148	0.14 120	0.08 4	0.11 116	0.13 12	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 211	0.12 278	0.23 143	0.16 20	0.08 23	0.23 315	0.20 393	0.29 229	0.31 341	0.19 241	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.29 359	0.20 368	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.06 144

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 38	0.16 46	0.17 46	0.08 23	0.16 95	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

LGtest1	0.10 9	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.06 144

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.12 20	0.13 70	0.11 2	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonSter	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 70	0.24 138	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WCG-NET	0.14 159	0.09 84	0.23 143	0.18 94	0.08 23	0.18 157	0.17 246	0.21 78	0.28 296	0.18 234	0.21 233	0.15 192	0.12 150	0.18 142	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 313	0.72 663	0.70 565	0.17 46	0.08 23	0.15 55	0.15 152	0.18 34	0.16 68	0.13 117	0.12 66	0.09 27	0.08 15	0.16 97	0.13 167	0.35 653	0.04 2	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.23 627

WCG-NET（raft）	0.14 159	0.09 84	0.23 143	0.17 46	0.08 23	0.19 192	0.16 199	0.23 119	0.26 268	0.18 234	0.19 201	0.20 263	0.12 150	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

CASnet	0.14 159	0.12 278	0.22 130	0.22 347	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.22 263	0.20 218	0.15 192	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.11 476	0.09 410	0.08 264	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 195	0.09 84	0.28 207	0.16 20	0.08 23	0.25 354	0.14 104	0.23 119	0.28 296	0.24 283	0.30 326	0.16 213	0.12 150	0.17 115	0.13 167	0.08 288	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

CREStereo	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.14 2	0.08 23	0.22 293	0.15 152	0.25 155	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.14 171	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144
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
HITNet	0.20 313	0.17 473	0.43 410	0.19 150	0.08 23	0.27 387	0.14 104	0.42 403	0.30 328	0.29 354	0.32 350	0.27 363	0.21 359	0.28 340	0.25 457	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144
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
MLCV	0.22 370	0.16 454	0.44 420	0.21 278	0.08 23	0.29 429	0.19 340	0.38 353	0.37 414	0.38 515	0.44 501	0.31 416	0.21 359	0.41 437	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.18 94	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.09 54	0.14 37	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.10 35	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.09 54	0.14 37	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.21 278	0.09 54	0.19 192	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.14 148	0.19 201	0.12 119	0.13 196	0.17 115	0.15 235	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.22 96	0.16 68	0.09 16	0.11 46	0.09 27	0.12 150	0.20 187	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 74	0.13 345	0.28 207	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.20 63	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.09 27	0.13 196	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

aanet-new-32k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.20 224	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.13 139	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.20 224	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.13 139	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 45	0.10 140	0.26 177	0.18 94	0.09 54	0.14 37	0.14 104	0.20 63	0.13 23	0.11 57	0.13 85	0.10 57	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 74	0.12 278	0.27 189	0.21 278	0.09 54	0.19 192	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.12 87	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 74	0.11 220	0.23 143	0.22 347	0.09 54	0.16 95	0.14 104	0.24 138	0.19 134	0.12 87	0.11 46	0.09 27	0.13 196	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 74	0.11 220	0.24 153	0.20 224	0.09 54	0.19 192	0.15 152	0.26 175	0.20 163	0.11 57	0.12 66	0.10 57	0.13 196	0.17 115	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 594

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 74	0.09 84	0.18 80	0.18 94	0.09 54	0.13 26	0.16 199	0.25 155	0.21 183	0.11 57	0.16 153	0.09 27	0.11 116	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.04 1	0.05 34

PSi22	0.14 159	0.13 345	0.29 221	0.19 150	0.09 54	0.17 129	0.12 32	0.28 213	0.23 226	0.13 117	0.14 120	0.22 286	0.13 196	0.29 359	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 183	0.06 144

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.09 54	0.13 26	0.13 70	0.22 96	0.16 68	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 120	0.08 38	0.22 130	0.15 5	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.24 138	0.25 256	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.12 150	0.19 167	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 104	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.19 44	0.15 58	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.18 34	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.11 92	0.10 78	0.15 69	0.13 167	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 159	0.07 4	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.21 78	0.19 134	0.77 643	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

Zero-FE251	0.14 159	0.09 84	0.24 153	0.17 46	0.09 54	0.20 234	0.13 70	0.20 63	0.14 41	0.61 623	0.13 85	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.11 46	0.08 4	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 159	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.09 54	0.21 265	0.14 104	0.24 138	0.21 183	0.21 256	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

2.25w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.10 8	0.19 44	0.18 115	0.14 148	0.17 171	0.09 27	0.10 78	0.18 142	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.5_new	0.11 45	0.11 220	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 45	0.11 220	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 140	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.08 4	0.11 116	0.16 97	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 45	0.10 140	0.15 22	0.18 94	0.09 54	0.15 55	0.15 152	0.20 63	0.15 58	0.12 87	0.13 85	0.10 57	0.09 33	0.17 115	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 45	0.09 84	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.16 68	0.14 148	0.13 85	0.08 4	0.10 78	0.16 97	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 192	0.10 8	0.22 96	0.17 95	0.14 148	0.12 66	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 192	0.10 8	0.22 96	0.17 95	0.14 148	0.12 66	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 129	0.09 2	0.22 96	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.09 27	0.11 116	0.19 167	0.13 167	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 74	0.08 38	0.14 8	0.18 94	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.25 155	0.21 183	0.13 117	0.16 153	0.08 4	0.12 150	0.16 97	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 229	0.11 220	0.26 177	0.16 20	0.09 54	0.27 387	0.19 340	0.27 190	0.20 163	0.22 263	0.28 301	0.21 275	0.22 375	0.37 421	0.22 415	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.07 240

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 38	0.19 90	0.16 20	0.09 54	0.12 20	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 97	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 38	0.19 90	0.16 20	0.09 54	0.12 20	0.13 70	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 115	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.18 94	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 115	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo	0.13 120	0.10 140	0.24 153	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.18 293	0.21 78	0.18 115	0.11 57	0.17 171	0.09 27	0.09 33	0.15 69	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

HART	0.15 195	0.11 220	0.30 231	0.21 278	0.09 54	0.17 129	0.16 199	0.30 249	0.19 134	0.15 168	0.25 280	0.17 224	0.09 33	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.07 370	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.06 144

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 120	0.14 392	0.19 90	0.26 532	0.09 54	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.18 115	0.12 87	0.11 46	0.10 57	0.13 196	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.14 5	0.16 68	0.11 57	0.10 34	0.09 27	0.08 15	0.21 212	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 120	0.10 140	0.22 130	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.16 68	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

RSM++	0.12 74	0.09 84	0.19 90	0.20 224	0.09 54	0.17 129	0.15 152	0.21 78	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.14 171	0.09 33	0.20 187	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.05 34

RSM	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.23 119	0.18 115	0.13 117	0.13 85	0.15 192	0.09 33	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 594

MoCha-V2	0.13 120	0.08 38	0.26 177	0.23 404	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.16 68	0.15 168	0.15 134	0.13 139	0.14 232	0.20 187	0.11 42	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

GCAP-Stereo	0.14 159	0.14 392	0.33 271	0.20 224	0.09 54	0.21 265	0.10 8	0.26 175	0.20 163	0.18 234	0.19 201	0.15 192	0.13 196	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.06 144

LoS	0.14 159	0.08 38	0.27 189	0.16 20	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.26 175	0.26 268	0.15 168	0.18 191	0.18 237	0.13 196	0.22 232	0.14 204	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.20 103	0.18 94	0.09 54	0.21 265	0.13 70	0.27 190	0.21 183	0.13 117	0.10 34	0.15 192	0.09 33	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

MC-Stereo	0.14 159	0.09 84	0.25 167	0.21 278	0.09 54	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.18 234	0.23 256	0.16 213	0.13 196	0.22 232	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

DCANet-4	0.19 296	0.10 140	0.52 491	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.36 337	0.39 438	0.29 354	0.30 326	0.17 224	0.22 375	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

fff	0.19 296	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

ADStereo(finetuned)	0.19 296	0.13 345	0.49 464	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.31 521	0.21 212	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

GLC_STEREO	0.15 195	0.10 140	0.24 153	0.21 278	0.09 54	0.17 129	0.15 152	0.23 119	0.27 279	0.17 216	0.20 218	0.17 224	0.11 116	0.23 242	0.16 262	0.07 127	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.06 144

DCANet	0.18 253	0.13 345	0.40 364	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.23 389	0.20 187	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

csc	0.19 296	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

cscssc	0.19 296	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

111	0.20 313	0.17 473	0.40 364	0.18 94	0.09 54	0.24 336	0.17 246	0.41 389	0.45 511	0.23 269	0.29 313	0.29 390	0.21 359	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.08 318

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 229	0.14 392	0.32 254	0.20 224	0.09 54	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.25 293	0.33 373	0.20 263	0.17 301	0.19 167	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.05 34

PMTNet	0.15 195	0.08 38	0.23 143	0.15 5	0.09 54	0.23 315	0.16 199	0.25 155	0.23 226	0.17 216	0.21 233	0.16 213	0.14 232	0.22 232	0.13 167	0.29 646	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.10 122	0.15 55	0.10 8	0.18 34	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

DF	0.13 120	0.09 84	0.21 115	0.18 94	0.10 122	0.17 129	0.15 152	0.25 155	0.17 95	0.13 117	0.22 247	0.19 253	0.11 116	0.20 187	0.14 204	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

LiteMatch*	0.11 45	0.07 4	0.22 130	0.16 20	0.10 122	0.13 26	0.13 70	0.18 34	0.14 41	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.06 144

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 45	0.09 84	0.17 67	0.18 94	0.10 122	0.15 55	0.16 199	0.23 119	0.15 58	0.10 35	0.16 153	0.09 27	0.11 116	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.08 318

LiteMatch	0.12 74	0.13 345	0.15 22	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.17 246	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 359	0.14 31	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

Lsterematch	0.18 253	0.13 345	0.33 271	0.19 150	0.10 122	0.23 315	0.17 246	0.25 155	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.24 321	0.21 359	0.23 242	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

Selective-IGEV-i32	0.12 74	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.27 190	0.15 58	0.13 117	0.14 120	0.13 139	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.13 70	0.11 2	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 232	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.08 307	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.18 94	0.10 122	0.13 26	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 159	0.10 140	0.18 80	0.21 278	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.28 213	0.20 163	0.14 148	0.17 171	0.16 213	0.14 232	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

GGEV	0.14 159	0.10 140	0.18 80	0.21 278	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.28 213	0.20 163	0.14 148	0.17 171	0.16 213	0.14 232	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

AdaDepth	0.11 45	0.09 84	0.20 103	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.13 70	0.16 15	0.13 23	0.10 35	0.10 34	0.09 27	0.09 33	0.19 167	0.12 112	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.23 404	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.19 167	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

MSCF	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.22 347	0.10 122	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

S2M2_XL	0.10 9	0.09 84	0.21 115	0.14 2	0.10 122	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 46	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 120	0.08 38	0.20 103	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.14 104	0.25 155	0.19 134	0.17 216	0.23 256	0.15 192	0.15 251	0.12 5	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

asd	0.10 9	0.10 140	0.15 22	0.17 46	0.10 122	0.16 95	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.12 87	0.11 46	0.09 27	0.10 78	0.16 97	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.14 148	0.13 85	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.20 224	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.22 96	0.16 68	0.12 87	0.19 201	0.15 192	0.11 116	0.13 12	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.07 183	0.06 144

Reg-Stereo(zero)	0.16 211	0.07 4	0.36 312	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.14 104	0.28 213	0.24 242	0.22 263	0.20 218	0.24 321	0.18 327	0.21 212	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

AIO_rvc	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.17 246	0.20 63	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.13 139	0.08 15	0.22 232	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

castereo++	0.13 120	0.10 140	0.18 80	0.18 94	0.10 122	0.27 387	0.13 70	0.23 119	0.23 226	0.11 57	0.13 85	0.16 213	0.10 78	0.18 142	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 159	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.10 122	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.13 117	0.18 191	0.16 213	0.16 271	0.15 69	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

fffft	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.19 340	0.22 96	0.16 68	0.14 148	0.11 46	0.13 139	0.10 78	0.24 258	0.18 314	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 120	0.10 140	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.19 44	0.19 134	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.11 116	0.24 258	0.16 262	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

fffy	0.14 159	0.11 220	0.24 153	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.13 117	0.16 153	0.15 192	0.13 196	0.25 288	0.14 204	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.06 144

Occ-G	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.19 340	0.22 96	0.19 134	0.13 117	0.19 201	0.21 275	0.11 116	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144

RAFT-Stereo-weight	0.15 195	0.09 84	0.26 177	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.36 337	0.29 315	0.24 283	0.20 218	0.19 253	0.10 78	0.18 142	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.05 34

IGEV++	0.13 120	0.10 140	0.23 143	0.21 278	0.10 122	0.15 55	0.15 152	0.29 229	0.16 68	0.12 87	0.15 134	0.12 119	0.12 150	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

SMFormer	0.25 446	0.12 278	0.40 364	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

tta	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.07 240

qqq1	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

fff1	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

Any-RAFT	0.17 229	0.08 38	0.31 246	0.19 150	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.42 403	0.30 328	0.24 283	0.27 295	0.27 363	0.16 271	0.21 212	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

Selective-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.27 190	0.15 58	0.13 117	0.14 120	0.13 139	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

Selective-RAFT	0.17 229	0.12 278	0.30 231	0.24 458	0.10 122	0.29 429	0.15 152	0.32 271	0.31 341	0.17 216	0.17 171	0.21 275	0.18 327	0.28 340	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.06 144

RCA-Stereo	0.16 211	0.09 84	0.25 167	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.36 337	0.35 390	0.20 245	0.25 280	0.17 224	0.17 301	0.18 142	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

Patchmatch Stereo++	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo_v2	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

HUI-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.22 232	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

iGMRVC	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

iRAFT	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

AnonymousM	0.17 229	0.19 503	0.24 153	0.18 94	0.10 122	0.18 157	0.17 246	0.30 249	0.23 226	0.26 305	0.20 218	0.18 237	0.14 232	0.19 167	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.38 651	0.15 583	0.06 101	0.05 34

cross-raft	0.17 229	0.12 278	0.41 387	0.23 404	0.10 122	0.20 234	0.24 499	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.29 390	0.15 251	0.17 115	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

TestStereo	0.21 334	0.19 503	0.40 364	0.25 498	0.10 122	0.22 293	0.21 424	0.31 259	0.31 341	0.23 269	0.34 383	0.22 286	0.18 327	0.62 541	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.11 462	0.06 144

XX-TBD	0.15 195	0.18 487	0.28 207	0.22 347	0.10 122	0.22 293	0.15 152	0.22 96	0.27 279	0.22 263	0.26 289	0.14 171	0.12 150	0.16 97	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

AFF-stereo	0.18 253	0.15 427	0.32 254	0.21 278	0.10 122	0.18 157	0.18 293	0.33 286	0.27 279	0.25 293	0.37 413	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

BEATNet_4x	0.22 370	0.18 487	0.47 448	0.22 347	0.10 122	0.28 407	0.14 104	0.46 446	0.32 350	0.31 404	0.34 383	0.31 416	0.25 428	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.10 414	0.08 318

DNS	0.21 334	0.09 84	0.27 189	0.24 458	0.11 176	0.29 429	0.16 199	0.27 190	0.16 68	1.35 671	0.18 191	0.17 224	0.12 150	0.14 31	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.08 264	0.12 500

aanet-new-40k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.11 57	0.14 120	0.10 57	0.11 116	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.15 58	0.13 117	0.16 153	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 74	0.10 140	0.21 115	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.21 78	0.17 95	0.12 87	0.17 171	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 74	0.09 84	0.17 67	0.19 150	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.21 78	0.20 163	0.10 35	0.17 171	0.11 92	0.12 150	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 120	0.11 220	0.38 340	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.23 119	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

IGEV_i1	0.21 334	0.11 220	0.43 410	0.22 347	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.43 417	0.30 328	0.29 354	0.30 326	0.31 416	0.20 351	0.33 396	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.08 318

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 115	0.15 5	0.11 176	0.10 12	0.13 70	0.15 10	0.08 1	0.12 87	0.10 34	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.05 34

Foundation-i1	0.13 120	0.07 4	0.16 46	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.16 199	0.32 271	0.22 200	0.15 168	0.17 171	0.20 263	0.13 196	0.14 31	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

BStereo	0.13 120	0.10 140	0.42 397	0.18 94	0.11 176	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

Wave_Phase_stereo	0.14 159	0.10 140	0.42 397	0.18 94	0.11 176	0.36 521	0.14 104	0.28 213	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

VIP-Stereo	0.12 74	0.12 278	0.21 115	0.18 94	0.11 176	0.24 336	0.12 32	0.19 44	0.18 115	0.10 35	0.13 85	0.11 92	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

3.75w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.12 32	0.23 119	0.14 41	0.13 117	0.11 46	0.08 4	0.10 78	0.16 97	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 45	0.06 1	0.17 67	0.15 5	0.11 176	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.16 68	0.11 57	0.15 134	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 45	0.07 4	0.17 67	0.19 150	0.11 176	0.13 26	0.11 20	0.22 96	0.15 58	0.11 57	0.12 66	0.12 119	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.06 144

MM-Stereo_test2	0.15 195	0.10 140	0.44 420	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.21 424	0.27 190	0.22 200	0.15 168	0.16 153	0.13 139	0.11 116	0.20 187	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 229	0.10 140	0.39 356	0.23 404	0.11 176	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.29 315	0.22 263	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.06 144

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.25 167	0.16 20	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.17 22	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.10 439
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	0.14 159	0.14 392	0.24 153	0.21 278	0.11 176	0.15 55	0.16 199	0.31 259	0.18 115	0.11 57	0.15 134	0.13 139	0.10 78	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144

HUF	0.15 195	0.11 220	0.38 340	0.17 46	0.11 176	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.20 163	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.11 116	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.20 632	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.14 540

AIO_test	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.19 150	0.11 176	0.15 55	0.17 246	0.19 44	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.09 33	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

GIP-stereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.29 229	0.18 115	0.11 57	0.16 153	0.13 139	0.09 33	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

tt45	0.14 159	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.23 315	0.18 293	0.22 96	0.17 95	0.15 168	0.13 85	0.14 171	0.10 78	0.30 375	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

999	0.14 159	0.08 38	0.24 153	0.19 150	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.24 138	0.18 115	0.13 117	0.16 153	0.14 171	0.11 116	0.36 417	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.07 240

ours_stereo	0.13 120	0.11 220	0.23 143	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.18 293	0.20 63	0.19 134	0.13 117	0.18 191	0.14 171	0.10 78	0.23 242	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.05 34

tg	0.16 211	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.11 176	0.23 315	0.15 152	0.34 295	0.24 242	0.20 245	0.25 280	0.19 253	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

ITSA-stereo	0.25 446	0.15 427	0.33 271	0.23 404	0.11 176	0.27 387	0.18 293	0.56 571	0.59 598	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.28 475	0.49 464	0.30 502	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.13 518

IGEV-Stereo++	0.11 45	0.08 38	0.15 22	0.19 150	0.11 176	0.14 37	0.10 8	0.22 96	0.18 115	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.11 116	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

RAStereo	0.13 120	0.12 278	0.27 189	0.22 347	0.11 176	0.15 55	0.18 293	0.23 119	0.23 226	0.13 117	0.17 171	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.05 34

Pointernet	0.13 120	0.07 4	0.27 189	0.19 150	0.11 176	0.20 234	0.12 32	0.31 259	0.24 242	0.15 168	0.15 134	0.13 139	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

test_sample6	0.25 446	0.13 345	0.41 387	0.21 278	0.11 176	0.30 448	0.22 451	0.51 505	0.35 390	0.33 439	0.43 490	0.30 406	0.24 407	0.57 509	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.10 439

test_sample2	0.21 334	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.11 176	0.27 387	0.21 424	0.43 417	0.29 315	0.26 305	0.31 341	0.30 406	0.24 407	0.45 449	0.18 314	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

MGS-Stereo	0.14 159	0.11 220	0.32 254	0.19 150	0.11 176	0.18 157	0.17 246	0.20 63	0.22 200	0.14 148	0.24 270	0.15 192	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.10 414	0.06 144

ACVNet-DCA	0.18 253	0.14 392	0.38 340	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

xx1	0.20 313	0.14 392	0.38 340	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.28 379	0.24 407	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

1test111	0.19 296	0.14 392	0.38 340	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

cc1	0.18 253	0.14 392	0.38 340	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

11t1	0.18 253	0.10 140	0.30 231	0.20 224	0.11 176	0.27 387	0.17 246	0.35 318	0.23 226	0.25 293	0.23 256	0.23 307	0.23 389	0.25 288	0.18 314	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

tt1	0.18 253	0.14 392	0.35 292	0.23 404	0.11 176	0.30 448	0.19 340	0.35 318	0.44 499	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

1111x	0.32 525	0.11 220	0.40 364	0.22 347	0.11 176	0.32 476	0.26 529	0.59 596	0.43 484	0.31 404	0.41 460	0.39 487	0.28 475	0.76 595	1.37 669	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

MSKI-zero shot	0.17 229	0.09 84	0.43 410	0.20 224	0.11 176	0.21 265	0.15 152	0.32 271	0.21 183	0.23 269	0.24 270	0.23 307	0.10 78	0.31 382	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

MIM_Stereo	0.18 253	0.12 278	0.38 340	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.35 318	0.25 256	0.27 313	0.35 394	0.23 307	0.13 196	0.27 326	0.16 262	0.06 49	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.06 144

anonymousdsp2	0.17 229	0.10 140	0.28 207	0.20 224	0.11 176	0.25 354	0.17 246	0.41 389	0.31 341	0.23 269	0.23 256	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.07 240

CASS	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.11 176	0.28 407	0.19 340	0.39 365	0.30 328	0.32 426	0.34 383	0.25 331	0.24 407	0.25 288	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.11 462	0.11 476
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 229	0.09 84	0.32 254	0.17 46	0.11 176	0.21 265	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.27 363	0.16 271	0.23 242	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.09 346	0.09 382

ProNet	0.14 159	0.12 278	0.25 167	0.19 150	0.11 176	0.19 192	0.19 340	0.27 190	0.20 163	0.14 148	0.13 85	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.07 240

qqq	0.20 313	0.12 278	0.31 246	0.20 224	0.11 176	0.23 315	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.24 283	0.28 301	0.28 379	0.24 407	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

x	0.19 296	0.11 220	0.29 221	0.20 224	0.11 176	0.26 377	0.18 293	0.41 389	0.29 315	0.25 293	0.29 313	0.28 379	0.24 407	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

IPLGR	0.21 334	0.13 345	0.61 527	0.21 278	0.11 176	0.25 354	0.18 293	0.41 389	0.37 414	0.28 325	0.27 295	0.21 275	0.19 342	0.37 421	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

test-3	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.26 305	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

test_1	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.25 293	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

test_3	0.18 253	0.11 220	0.32 254	0.24 458	0.11 176	0.22 293	0.25 516	0.31 259	0.31 341	0.25 293	0.18 191	0.23 307	0.13 196	0.25 288	0.19 347	0.06 49	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.07 183	0.06 144

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.13 345	0.56 508	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.19 340	0.40 377	0.32 350	0.30 386	0.43 490	0.36 461	0.31 521	0.61 533	0.20 368	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.07 240

NRIStereo	0.18 253	0.11 220	0.35 292	0.23 404	0.11 176	0.24 336	0.20 393	0.29 229	0.26 268	0.26 305	0.25 280	0.25 331	0.18 327	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

THIR-Stereo	0.29 502	0.12 278	0.41 387	0.19 150	0.11 176	0.28 407	0.72 665	0.32 271	0.35 390	0.37 500	0.65 606	0.34 442	0.50 611	0.57 509	0.45 575	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.07 240

DeepStereo_RVC	0.18 253	0.11 220	0.40 364	0.21 278	0.11 176	0.19 192	0.16 199	0.28 213	0.22 200	0.27 313	0.27 295	0.23 307	0.28 475	0.24 258	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.10 439

IRAFT_RVC	0.22 370	0.12 278	0.39 356	0.26 532	0.11 176	0.18 157	0.24 499	0.40 377	0.37 414	0.31 404	0.30 326	0.29 390	0.24 407	0.55 494	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

RAFT-345	0.21 334	0.10 140	0.46 440	0.22 347	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.26 175	0.25 256	0.27 313	0.66 608	0.21 275	0.16 271	0.55 494	0.21 395	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

CRE-IMP	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.11 176	0.24 336	0.17 246	0.29 229	0.21 183	0.27 313	0.26 289	0.24 321	0.17 301	0.23 242	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.10 439

CroCo-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.24 153	0.25 498	0.11 176	0.11 14	0.18 293	0.32 271	0.23 226	0.12 87	0.12 66	0.18 237	0.12 150	0.14 31	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144
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
iRaftStereo_RVC	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.20 245	0.25 280	0.18 237	0.12 150	0.20 187	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

CREStereo++_RVC	0.15 195	0.08 38	0.26 177	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.13 70	0.22 96	0.30 328	0.21 256	0.30 326	0.13 139	0.11 116	0.16 97	0.15 235	0.07 127	0.04 2	0.06 46	0.15 583	0.06 101	0.05 34
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
222	0.41 584	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.36 521	0.20 393	0.57 581	0.39 438	0.35 476	0.44 501	0.30 406	0.27 458	0.55 494	3.56 693	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

xxxx	0.34 543	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.37 527	0.20 393	0.58 590	0.38 428	0.29 354	0.42 477	0.38 475	0.24 407	0.46 452	2.20 686	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

test_xeample	0.34 543	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.33 488	0.23 477	0.55 555	0.38 428	0.32 426	0.45 513	0.29 390	0.26 439	0.57 509	2.24 688	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

CFNet-RSSM	0.17 229	0.10 140	0.40 364	0.20 224	0.11 176	0.20 234	0.15 152	0.36 337	0.30 328	0.23 269	0.21 233	0.26 353	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

HSM-Net_RVC	0.27 471	0.11 220	0.42 397	0.19 150	0.11 176	0.34 501	0.20 393	0.62 617	0.43 484	0.40 540	0.43 490	0.50 568	0.26 439	0.76 595	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 418	0.18 487	0.61 527	0.25 498	0.11 176	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.43 484	0.33 439	0.43 490	0.27 363	0.22 375	0.34 403	0.26 471	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 159	0.21 530	0.47 448	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.14 104	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.12 119	0.10 78	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 159	0.19 503	0.70 565	0.17 46	0.12 244	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.10 35	0.12 66	0.10 57	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.05 7	0.07 240

Hybrid-DGEV-03	0.20 313	0.14 392	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.26 377	0.16 199	0.31 259	0.27 279	0.32 426	0.58 582	0.23 307	0.15 251	0.23 242	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.06 144

GEAStereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.12 244	0.19 192	0.16 199	0.20 63	0.14 41	0.12 87	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

GSStereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.17 46	0.12 244	0.19 192	0.16 199	0.26 175	0.18 115	0.13 117	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

gasm-f	0.12 74	0.09 84	0.19 90	0.18 94	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.20 63	0.14 41	0.12 87	0.19 201	0.10 57	0.11 116	0.16 97	0.11 42	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.09 346	0.08 318

IGEV-FE	0.18 253	0.10 140	0.65 547	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

FlowAnything_test	0.14 159	0.11 220	0.21 115	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.16 199	0.25 155	0.16 68	0.15 168	0.13 85	0.15 192	0.14 232	0.18 142	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.09 382

monsterstereo	0.11 45	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.12 244	0.14 37	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.13 117	0.16 153	0.08 4	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 45	0.09 84	0.13 1	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.11 20	0.23 119	0.15 58	0.14 148	0.12 66	0.08 4	0.09 33	0.21 212	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

G2L-ROB	0.23 387	0.15 427	0.41 387	0.19 150	0.12 244	0.27 387	0.21 424	0.47 455	0.33 364	0.34 459	0.31 341	0.41 509	0.22 375	0.49 464	0.26 471	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

S2M2_L	0.13 120	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.12 244	0.12 20	0.07 1	0.18 34	0.20 163	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.12 150	0.15 69	0.14 204	0.13 532	0.09 493	0.09 342	0.10 454	0.11 462	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.14 159	0.11 220	0.25 167	0.19 150	0.12 244	0.15 55	0.16 199	0.30 249	0.22 200	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.09 33	0.24 258	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.06 144

mms	0.13 120	0.11 220	0.19 90	0.19 150	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.17 171	0.14 171	0.09 33	0.24 258	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

UGAM	0.26 463	0.14 392	0.45 432	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.25 516	0.32 271	0.41 468	0.31 404	0.42 477	0.41 509	0.22 375	0.92 632	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.14 562	0.12 532	0.10 414	0.07 240

rvit_stereo_0081	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

model_zeroshot	0.17 229	0.11 220	0.39 356	0.20 224	0.12 244	0.24 336	0.15 152	0.34 295	0.22 200	0.30 386	0.20 218	0.22 286	0.12 150	0.24 258	0.14 204	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.07 240

rvit_stereo_0082	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

test_sample5	0.24 418	0.13 345	0.42 397	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.32 426	0.41 460	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

test_sample4	0.24 418	0.13 345	0.43 410	0.20 224	0.12 244	0.32 476	0.21 424	0.51 505	0.34 374	0.31 404	0.37 413	0.28 379	0.23 389	0.53 486	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

test_sample3	0.23 387	0.12 278	0.43 410	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.20 393	0.50 488	0.34 374	0.31 404	0.33 373	0.29 390	0.22 375	0.53 486	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

test_sample1	0.20 313	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.12 244	0.28 407	0.19 340	0.41 389	0.25 256	0.26 305	0.31 341	0.29 390	0.26 439	0.44 446	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

CAS++	0.16 211	0.12 278	0.27 189	0.18 94	0.12 244	0.17 129	0.15 152	0.42 403	0.24 242	0.19 241	0.18 191	0.13 139	0.10 78	0.21 212	0.12 112	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.08 307	0.10 414	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.18 253	0.13 345	0.35 292	0.21 278	0.12 244	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.30 328	0.17 216	0.31 341	0.25 331	0.20 351	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.06 144

mmm	0.21 334	0.12 278	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.28 407	0.21 424	0.41 389	0.27 279	0.29 354	0.38 428	0.29 390	0.24 407	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.10 414	0.09 382

ff7	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

IGEVStereo-DCA	0.14 159	0.11 220	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

ffff	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

rrr	0.17 229	0.11 220	0.57 511	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.22 200	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

DualNet	0.24 418	0.13 345	0.42 397	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.33 439	0.43 490	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

11t	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

IGEV_Zeroshot_test	0.18 253	0.10 140	0.65 547	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

RAFT-Test	0.17 229	0.10 140	0.38 340	0.19 150	0.12 244	0.25 354	0.17 246	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.29 313	0.27 363	0.14 232	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

HH	0.18 253	0.12 278	0.55 504	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

HanStereo	0.18 253	0.12 278	0.55 504	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

LL-Strereo2	0.18 253	0.18 487	0.39 356	0.22 347	0.12 244	0.24 336	0.13 70	0.31 259	0.23 226	0.24 283	0.20 218	0.24 321	0.12 150	0.26 306	0.15 235	0.06 49	0.06 236	0.12 514	0.09 410	0.08 264	0.07 240

anonymousdsp	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

riskmin	0.18 253	0.09 84	0.34 282	0.18 94	0.12 244	0.24 336	0.16 199	0.34 295	0.28 296	0.21 256	0.23 256	0.33 433	0.24 407	0.23 242	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.10 414	0.10 439

ccc-4	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

raft_robust	0.22 370	0.17 473	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.23 315	0.22 451	0.49 478	0.48 543	0.32 426	0.32 350	0.26 353	0.23 389	0.53 486	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.06 144

test_4	0.18 253	0.12 278	0.34 282	0.23 404	0.12 244	0.18 157	0.22 451	0.26 175	0.24 242	0.24 283	0.47 530	0.22 286	0.13 196	0.24 258	0.16 262	0.06 49	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.07 183	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 370	0.26 573	0.40 364	0.22 347	0.12 244	0.25 354	0.21 424	0.32 271	0.44 499	0.29 354	0.28 301	0.25 331	0.16 271	0.30 375	0.25 457	0.12 513	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

IPLG	0.21 334	0.15 427	0.53 495	0.21 278	0.12 244	0.28 407	0.17 246	0.42 403	0.30 328	0.33 439	0.32 350	0.15 192	0.17 301	0.50 468	0.21 395	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

MIPNet	0.21 334	0.15 427	0.52 491	0.21 278	0.12 244	0.27 387	0.20 393	0.45 435	0.37 414	0.30 386	0.23 256	0.19 253	0.24 407	0.27 326	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

GMOStereo	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

error version	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

test-v	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

CrosDoStereo	0.31 516	0.10 140	0.49 464	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 688	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 597	0.28 379	0.46 599	0.61 533	0.57 599	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

PFNet+	0.20 313	0.10 140	0.37 321	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.19 340	0.29 229	0.34 374	0.33 439	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.32 389	0.17 291	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.12 500

LCNet	0.21 334	0.11 220	0.29 221	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.19 340	0.34 295	0.26 268	0.28 325	0.35 394	0.26 353	0.30 504	0.35 412	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.13 515	0.22 620

STrans-v2	0.24 418	0.13 345	0.54 498	0.21 278	0.12 244	0.23 315	0.21 424	0.47 455	0.28 296	0.31 404	0.42 477	0.36 461	0.35 544	0.62 541	0.23 436	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

IIG-Stereo	0.23 387	0.13 345	0.35 292	0.29 584	0.12 244	0.23 315	0.14 104	0.38 353	0.31 341	0.34 459	0.37 413	0.33 433	0.21 359	0.70 570	0.26 471	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NF-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 292	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

OCTAStereo	0.20 313	0.10 140	0.35 292	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

PSM-softLoss	0.21 334	0.10 140	0.39 356	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

KMStereo	0.21 334	0.10 140	0.39 356	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

PSM-AAD	0.25 446	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.26 377	0.38 614	0.34 295	0.28 296	0.35 476	0.39 441	0.28 379	0.79 650	0.30 375	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.08 264	0.21 615

KYRaft	0.22 370	0.10 140	0.30 231	0.23 404	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.35 318	0.24 242	0.35 476	0.54 566	0.34 442	0.26 439	0.29 359	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.08 264	0.31 645

DeepStereo_LL	0.31 516	0.10 140	0.49 464	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 688	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 597	0.28 379	0.46 599	0.61 533	0.57 599	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

DEmStereo	0.26 463	0.09 84	0.47 448	0.19 150	0.12 244	0.30 448	0.25 516	0.28 213	0.36 403	0.36 492	0.58 582	0.25 331	0.48 608	0.53 486	0.44 572	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.07 240

DRaft	0.24 418	0.10 140	0.34 282	0.18 94	0.12 244	0.28 407	0.23 477	0.33 286	0.39 438	0.38 515	0.61 597	0.21 275	0.41 576	0.48 459	0.42 566	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.08 318

RE-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 292	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

Pruner-Stereo	0.19 296	0.11 220	0.34 282	0.29 584	0.12 244	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.32 350	0.25 331	0.15 251	0.24 258	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.09 382

TVStereo	0.20 313	0.10 140	0.35 292	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

RAFT-RH_RVC	0.25 446	0.11 220	0.45 432	0.21 278	0.12 244	0.25 354	0.14 104	0.27 190	0.27 279	0.38 515	1.15 654	0.23 307	0.17 301	0.57 509	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.06 101	0.07 240

test-2	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

RAFT	0.21 334	0.17 473	0.32 254	0.24 458	0.12 244	0.25 354	0.27 535	0.35 318	0.28 296	0.33 439	0.33 373	0.38 475	0.22 375	0.29 359	0.17 291	0.08 288	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.10 414	0.06 144

Prome-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.36 337	0.25 256	0.33 439	0.59 585	0.24 321	0.28 475	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.20 606

test_xeample3	0.16 211	0.11 220	0.56 508	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.20 163	0.16 197	0.12 66	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.07 240

ARAFT	0.24 418	0.21 530	0.78 577	0.22 347	0.12 244	0.29 429	0.24 499	0.43 417	0.32 350	0.33 439	0.28 301	0.28 379	0.19 342	0.49 464	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.09 346	0.06 144

GMStereo	0.19 296	0.25 562	0.40 364	0.21 278	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.29 229	0.40 456	0.25 293	0.23 256	0.16 213	0.15 251	0.25 288	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.33 271	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.46 637	0.46 446	0.20 163	0.25 293	0.50 542	0.17 224	0.16 271	0.24 258	0.23 436	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.10 454	0.06 101	0.07 240

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 140	0.37 321	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.32 271	0.28 296	0.23 269	0.23 256	0.27 363	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

FENet	0.21 334	0.11 220	0.45 432	0.21 278	0.12 244	0.26 377	0.17 246	0.41 389	0.35 390	0.30 386	0.31 341	0.29 390	0.23 389	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

CCAANet	0.21 334	0.09 84	0.34 282	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.19 340	0.39 365	0.27 279	0.24 283	0.47 530	0.30 406	0.25 428	0.36 417	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.08 318

R-Stereo Train	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

RAFT-Stereo	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 418	0.16 454	0.37 321	0.24 458	0.12 244	0.32 476	0.17 246	0.54 545	0.42 476	0.33 439	0.38 428	0.35 456	0.21 359	0.30 375	0.22 415	0.14 557	0.06 236	0.13 535	0.08 307	0.11 462	0.08 318
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.
iResNet_ROB	0.25 446	0.19 503	0.40 364	0.20 224	0.12 244	0.30 448	0.16 199	0.55 555	0.53 578	0.38 515	0.43 490	0.37 467	0.26 439	0.38 426	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.09 346	0.09 382

aanet-new	0.13 120	0.11 220	0.30 231	0.20 224	0.13 324	0.20 234	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.15 251	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 74	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.13 324	0.20 234	0.16 199	0.23 119	0.18 115	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.13 196	0.13 12	0.12 112	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i1	0.21 334	0.10 140	0.31 246	0.23 404	0.13 324	0.31 464	0.22 451	0.46 446	0.42 476	0.27 313	0.32 350	0.33 433	0.17 301	0.25 288	0.19 347	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.09 382

gcap_with_dpt	0.12 74	0.09 84	0.21 115	0.18 94	0.13 324	0.18 157	0.16 199	0.24 138	0.20 163	0.16 197	0.21 233	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

Hybrid-DGEV-2	0.21 334	0.15 427	0.34 282	0.24 458	0.13 324	0.28 407	0.14 104	0.48 468	0.44 499	0.27 313	0.24 270	0.25 331	0.25 428	0.28 340	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.07 240

WQFJA1++	0.44 598	0.07 4	0.63 538	0.18 94	0.13 324	0.15 55	0.11 20	0.20 63	0.11 8	2.05 688	0.12 66	0.23 307	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	4.20 700	0.07 240

NLSM3	0.13 120	0.10 140	0.17 67	0.21 278	0.13 324	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.24 242	0.11 57	0.15 134	0.12 119	0.13 196	0.17 115	0.15 235	0.05 9	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.05 7	0.05 34

FE-Mocha	0.16 211	0.10 140	0.33 271	0.19 150	0.13 324	0.19 192	0.15 152	0.35 318	0.22 200	0.24 283	0.24 270	0.20 263	0.14 232	0.17 115	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

G2L-Stereo_test	0.24 418	0.16 454	0.38 340	0.19 150	0.13 324	0.27 387	0.24 499	0.49 478	0.38 428	0.37 500	0.37 413	0.40 502	0.24 407	0.52 479	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.08 318

rvit_0105_5	0.21 334	0.15 427	0.38 340	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.24 499	0.36 337	0.39 438	0.21 256	0.23 256	0.26 353	0.19 342	0.26 306	0.19 347	0.15 572	0.13 577	0.12 514	0.12 532	0.10 414	0.09 382

UGAM-zero	0.23 387	0.10 140	0.54 498	0.19 150	0.13 324	0.21 265	0.14 104	0.44 425	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.51 572	0.33 531	0.65 556	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.06 101	0.07 240

rvit_stereo_0083	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.17 246	0.22 96	0.34 374	0.16 197	0.21 233	0.19 253	0.16 271	0.21 212	0.16 262	0.11 474	0.10 523	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

rvit_stereo_0081_aga	0.16 211	0.14 392	0.28 207	0.21 278	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.23 119	0.24 242	0.17 216	0.21 233	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.14 204	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

rvit_stereo_0080	0.15 195	0.13 345	0.25 167	0.19 150	0.13 324	0.15 55	0.20 393	0.28 213	0.24 242	0.15 168	0.17 171	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.15 235	0.11 474	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.07 240

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.18 94	0.13 324	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 58	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 78	0.21 212	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.16 555	0.24 632

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 229	0.13 345	0.24 153	0.19 150	0.13 324	0.24 336	0.17 246	0.30 249	0.37 414	0.43 565	0.17 171	0.13 139	0.12 150	0.19 167	0.15 235	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

ffm	0.22 370	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

ff1	0.29 502	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 651	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

mmx	0.31 516	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 651	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

whm_eth	0.15 195	0.13 345	0.25 167	0.19 150	0.13 324	0.15 55	0.20 393	0.28 213	0.24 242	0.15 168	0.17 171	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.15 235	0.11 474	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.07 240

xxx	0.31 516	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 651	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

GMStereo_Zeroshot	0.24 418	0.21 530	0.45 432	0.26 532	0.13 324	0.28 407	0.15 152	0.39 365	0.35 390	0.37 500	0.43 490	0.40 502	0.17 301	0.34 403	0.20 368	0.12 513	0.07 370	0.13 535	0.07 225	0.16 555	0.09 382

plain	0.17 229	0.13 345	0.43 410	0.21 278	0.13 324	0.16 95	0.17 246	0.27 190	0.22 200	0.16 197	0.26 289	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.07 240

UniTT-Stereo	0.14 159	0.10 140	0.30 231	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.13 70	0.19 44	0.18 115	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.11 116	0.18 142	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.06 144

PCWNet_CMD	0.23 387	0.13 345	0.48 458	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

ToySt	0.24 418	0.16 454	0.48 458	0.21 278	0.13 324	0.29 429	0.29 558	0.39 365	0.39 438	0.27 313	0.35 394	0.39 487	0.31 521	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

TestStereo1	0.21 334	0.16 454	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.26 377	0.27 535	0.40 377	0.36 403	0.29 354	0.39 441	0.22 286	0.21 359	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.07 240

DisPM	0.19 296	0.10 140	0.35 292	0.23 404	0.13 324	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.29 315	0.33 439	0.34 383	0.23 307	0.16 271	0.33 396	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.11 476

SA-5K	0.21 334	0.16 454	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.26 377	0.27 535	0.40 377	0.36 403	0.29 354	0.39 441	0.22 286	0.21 359	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.07 240

Sa-1000	0.22 370	0.15 427	0.35 292	0.23 404	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.47 455	0.39 438	0.30 386	0.50 542	0.26 353	0.19 342	0.33 396	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

SA	0.22 370	0.16 454	0.36 312	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.23 477	0.45 435	0.40 456	0.27 313	0.44 501	0.23 307	0.23 389	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

iRaft-Stereo_5w	0.23 387	0.18 487	0.44 420	0.22 347	0.13 324	0.19 192	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.34 442	0.23 389	0.65 556	0.27 477	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

iRaft-Stereo_20w	0.19 296	0.10 140	0.46 440	0.19 150	0.13 324	0.25 354	0.19 340	0.52 524	0.19 134	0.29 354	0.21 233	0.22 286	0.20 351	0.28 340	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.08 264	0.08 318

GwcNet-ADL	0.22 370	0.14 392	0.58 516	0.24 458	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.49 478	0.40 456	0.27 313	0.29 313	0.30 406	0.20 351	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

OMP-Stereo	0.23 387	0.14 392	0.35 292	0.29 584	0.13 324	0.21 265	0.16 199	0.37 347	0.33 364	0.34 459	0.30 326	0.34 442	0.19 342	0.70 570	0.24 447	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

FTStereo	0.28 491	0.10 140	0.43 410	0.23 404	0.13 324	0.21 265	0.53 651	0.34 295	0.26 268	0.38 515	0.95 643	0.30 406	0.56 621	0.32 389	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.19 594

SST-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.37 321	0.24 458	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.24 242	0.34 459	0.33 373	0.29 390	0.25 428	0.56 505	0.17 291	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

RAFT_R40	0.21 334	0.10 140	0.37 321	0.24 458	0.13 324	0.18 157	0.18 293	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.33 373	0.30 406	0.24 407	0.55 494	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

GrayStereo	0.25 446	0.09 84	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.23 315	0.47 641	0.34 295	0.30 328	0.39 530	0.47 530	0.30 406	0.79 650	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.13 518

test-1	0.17 229	0.11 220	0.40 364	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.34 295	0.26 268	0.20 245	0.24 270	0.22 286	0.14 232	0.16 97	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.08 318

GMM-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.43 410	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.25 516	0.37 347	0.27 279	0.30 386	0.45 513	0.27 363	0.21 359	0.31 382	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.19 594

CFNet_pseudo	0.23 387	0.13 345	0.47 448	0.19 150	0.13 324	0.26 377	0.16 199	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

GwcNet-RSSM	0.26 463	0.17 473	0.46 440	0.21 278	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.44 425	0.42 476	0.31 404	0.45 513	0.40 502	0.26 439	0.55 494	0.28 482	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

DIP-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.33 271	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.12 32	0.42 403	0.25 256	0.27 313	0.32 350	0.21 275	0.17 301	0.25 288	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.08 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 387	0.13 345	0.48 458	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.09 382

ccs_rob	0.23 387	0.13 345	0.47 448	0.20 224	0.13 324	0.26 377	0.17 246	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

iResNetv2_ROB	0.27 471	0.26 573	0.72 570	0.23 404	0.13 324	0.29 429	0.18 293	0.52 524	0.49 552	0.37 500	0.45 513	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.12 499	0.09 382

CBMV	0.33 534	0.21 530	0.54 498	0.23 404	0.13 324	0.42 561	0.33 593	0.53 536	0.48 543	0.52 605	0.49 539	0.50 568	0.41 576	0.56 505	0.31 510	0.15 572	0.16 609	0.18 602	0.16 595	0.13 515	0.13 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
quiztm	0.15 195	0.15 427	0.25 167	0.22 347	0.14 372	0.17 129	0.17 246	0.33 286	0.21 183	0.18 234	0.21 233	0.14 171	0.10 78	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

DN	0.15 195	0.08 38	0.27 189	0.19 150	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.24 242	0.14 148	0.16 153	0.18 237	0.10 78	0.21 212	0.13 167	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.10 439

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 120	0.09 84	0.19 90	0.18 94	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.18 94	0.14 372	0.18 157	0.15 152	0.23 119	0.21 183	0.16 197	0.22 247	0.10 57	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 120	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.14 372	0.18 157	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.16 197	0.21 233	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

RT-IGEV	0.25 446	0.10 140	0.48 458	0.22 347	0.14 372	0.31 464	0.28 551	0.53 536	0.39 438	0.36 492	0.41 460	0.44 533	0.30 504	0.28 340	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.10 439

RT-Monster	0.15 195	0.08 38	0.21 115	0.17 46	0.14 372	0.20 234	0.11 20	0.29 229	0.32 350	0.24 283	0.22 247	0.17 224	0.13 196	0.18 142	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

Selective-IGEV-i16pc	0.33 534	0.10 140	1.71 669	0.21 278	0.14 372	0.74 639	0.31 574	0.42 403	0.41 468	0.21 256	0.32 350	0.26 353	0.14 232	0.71 573	0.19 347	0.14 557	0.10 523	0.08 249	0.09 410	0.11 462	0.11 476

z-ln-s-r	0.32 525	0.21 530	0.82 594	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.26 529	0.43 417	0.50 560	0.32 426	0.60 590	0.39 487	0.29 490	0.73 581	0.66 620	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.08 318

G2L-Stereo	0.25 446	0.16 454	0.47 448	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.18 293	0.46 446	0.35 390	0.33 439	0.37 413	0.40 502	0.22 375	0.60 526	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.09 382

MM-Stereo_test3	0.17 229	0.12 278	0.29 221	0.23 404	0.14 372	0.19 192	0.22 451	0.39 365	0.36 403	0.16 197	0.24 270	0.17 224	0.12 150	0.19 167	0.14 204	0.07 127	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.06 144

PAM_32	0.23 387	0.10 140	0.63 538	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.19 340	0.36 337	0.23 226	0.29 354	0.28 301	0.56 593	0.28 475	0.27 326	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.09 382

rvit_0105_6	0.19 296	0.14 392	0.34 282	0.23 404	0.14 372	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.37 414	0.18 234	0.22 247	0.23 307	0.17 301	0.26 306	0.17 291	0.15 572	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

rvit_0105_4	0.20 313	0.15 427	0.38 340	0.23 404	0.14 372	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.39 438	0.19 241	0.24 270	0.25 331	0.19 342	0.27 326	0.17 291	0.16 588	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

DCVSM-stereo	0.24 418	0.13 345	0.52 491	0.20 224	0.14 372	0.26 377	0.13 70	0.34 295	0.34 374	0.41 549	0.33 373	0.47 548	0.29 490	0.30 375	0.22 415	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.12 499	0.15 552

rvit_stereo_ft	0.17 229	0.14 392	0.30 231	0.25 498	0.14 372	0.17 129	0.21 424	0.28 213	0.26 268	0.16 197	0.19 201	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.17 291	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.07 240

test_sample7	0.25 446	0.15 427	0.35 292	0.20 224	0.14 372	0.28 407	0.21 424	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.14 557	0.09 493	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

gcap-zeroshot	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.17 46	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 120	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

MyStereo07	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.29 229	0.21 183	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.13 196	0.25 288	0.13 167	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo06	0.20 313	0.12 278	0.57 511	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.40 377	0.21 183	0.30 386	0.24 270	0.31 416	0.18 327	0.22 232	0.18 314	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo05	0.23 387	0.12 278	0.57 511	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.48 468	0.52 573	0.31 404	0.23 256	0.25 331	0.22 375	0.30 375	0.21 395	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo04	0.23 387	0.12 278	0.55 504	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.49 478	0.52 573	0.28 325	0.23 256	0.27 363	0.23 389	0.30 375	0.22 415	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

AE-Stereo	0.17 229	0.11 220	0.31 246	0.24 458	0.14 372	0.23 315	0.18 293	0.34 295	0.29 315	0.15 168	0.25 280	0.21 275	0.13 196	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.07 183	0.06 144

CoDeX	0.23 387	0.12 278	0.46 440	0.21 278	0.14 372	0.29 429	0.21 424	0.53 536	0.41 468	0.29 354	0.35 394	0.29 390	0.22 375	0.48 459	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

MaDis-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.26 177	0.19 150	0.14 372	0.16 95	0.13 70	0.25 155	0.21 183	0.13 117	0.14 120	0.14 171	0.11 116	0.17 115	0.17 291	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.06 144

testlalala	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.17 46	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

4D-IteraStereo	0.17 229	0.16 454	0.50 475	0.21 278	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.28 213	0.28 296	0.23 269	0.20 218	0.20 263	0.11 116	0.19 167	0.14 204	0.06 49	0.04 2	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.06 144

CBFPSM	0.27 471	0.16 454	0.67 553	0.20 224	0.14 372	0.38 535	0.25 516	0.40 377	0.36 403	0.33 439	0.36 404	0.56 593	0.38 561	0.32 389	0.38 540	0.08 288	0.08 458	0.07 154	0.08 307	0.09 346	0.11 476

gwcnet-sp	0.24 418	0.13 345	0.63 538	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

scenet	0.24 418	0.13 345	0.63 538	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

ssnet	0.24 418	0.13 345	0.63 538	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

BUS	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.43 570	0.17 246	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.32 426	0.20 351	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

IER	0.23 387	0.12 278	0.39 356	0.20 224	0.14 372	0.31 464	0.19 340	0.42 403	0.36 403	0.33 439	0.40 452	0.32 426	0.33 531	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.08 318

BSDual-CNN	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.38 475	0.24 407	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

psmg	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.21 278	0.14 372	0.35 516	0.23 477	0.51 505	0.34 374	0.35 476	0.38 428	0.38 475	0.24 407	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

CSP-Net	0.27 471	0.15 427	0.30 231	0.21 278	0.14 372	0.44 572	0.24 499	0.50 488	0.40 456	0.41 549	0.43 490	0.42 518	0.26 439	0.66 560	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.09 382

UDGNet	0.23 387	0.31 604	0.38 340	0.24 458	0.14 372	0.24 336	0.18 293	0.32 271	0.43 484	0.29 354	0.28 301	0.24 321	0.19 342	0.29 359	0.20 368	0.15 572	0.07 370	0.21 616	0.11 493	0.14 533	0.10 439

dad	0.28 491	0.31 604	0.44 420	0.21 278	0.14 372	0.30 448	0.20 393	0.33 286	0.49 552	0.44 572	0.44 501	0.45 538	0.21 359	0.41 437	0.26 471	0.20 619	0.11 547	0.20 614	0.11 493	0.14 533	0.10 439

AACVNet	0.26 463	0.16 454	0.37 321	0.22 347	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.41 389	0.31 341	0.38 515	0.42 477	0.43 522	0.28 475	0.73 581	0.25 457	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.11 476

PSMNet-ADL	0.25 446	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.14 372	0.31 464	0.22 451	0.44 425	0.36 403	0.27 313	0.33 373	0.41 509	0.28 475	0.61 533	0.29 494	0.11 474	0.09 493	0.09 342	0.11 493	0.10 414	0.10 439

GANet-ADL	0.21 334	0.12 278	0.45 432	0.23 404	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.46 446	0.35 390	0.25 293	0.32 350	0.32 426	0.19 342	0.24 258	0.20 368	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

ASMatch	0.23 387	0.11 220	0.51 485	0.24 458	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.28 296	0.28 325	0.68 612	0.27 363	0.26 439	0.50 468	0.22 415	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.11 476

PFNet	0.23 387	0.10 140	0.57 511	0.24 458	0.14 372	0.22 293	0.19 340	0.39 365	0.33 364	0.35 476	0.32 350	0.27 363	0.19 342	0.64 549	0.22 415	0.09 383	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.07 240

LMCR-Stereo	0.26 463	0.18 487	0.49 464	0.28 581	0.14 372	0.36 521	0.23 477	0.54 545	0.34 374	0.39 530	0.40 452	0.29 390	0.29 490	0.37 421	0.27 477	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.13 515	0.09 382

ICVP	0.23 387	0.13 345	0.44 420	0.26 532	0.14 372	0.29 429	0.25 516	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.43 490	0.35 456	0.25 428	0.26 306	0.23 436	0.12 513	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.10 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 253	0.15 427	0.35 292	0.22 347	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.23 269	0.25 280	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.12 532	0.09 346	0.08 318

RALCasStereoNet	0.18 253	0.15 427	0.33 271	0.21 278	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.31 259	0.25 256	0.21 256	0.29 313	0.22 286	0.15 251	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.10 523	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

RALAANet	0.19 296	0.18 487	0.37 321	0.23 404	0.14 372	0.23 315	0.13 70	0.37 347	0.29 315	0.28 325	0.26 289	0.25 331	0.15 251	0.26 306	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.06 144

GES	0.22 370	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.14 372	0.27 387	0.19 340	0.49 478	0.33 364	0.30 386	0.36 404	0.25 331	0.23 389	0.29 359	0.22 415	0.10 435	0.08 458	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.11 476

SFCPSM	0.22 370	0.10 140	0.51 485	0.21 278	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.55 555	0.39 438	0.29 354	0.32 350	0.23 307	0.21 359	0.27 326	0.19 347	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.08 318

cf-r	0.24 418	0.15 427	0.44 420	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.22 451	0.42 403	0.40 456	0.30 386	0.42 477	0.42 518	0.26 439	0.43 442	0.25 457	0.11 474	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.08 318

hitnet-ft	0.29 502	0.17 473	0.40 364	0.19 150	0.14 372	0.39 544	0.23 477	0.44 425	0.41 468	0.36 492	0.46 523	0.53 583	0.34 540	0.76 595	0.32 515	0.14 557	0.10 523	0.13 535	0.10 454	0.15 547	0.13 518

GANet-RSSM	0.24 418	0.14 392	0.36 312	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.21 424	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.39 441	0.39 487	0.28 475	0.58 516	0.23 436	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.09 382

PSMNet-RSSM	0.24 418	0.15 427	0.36 312	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.20 393	0.48 468	0.37 414	0.30 386	0.44 501	0.38 475	0.26 439	0.52 479	0.22 415	0.12 513	0.07 370	0.11 476	0.13 560	0.10 414	0.09 382

DMCA	0.22 370	0.14 392	0.36 312	0.22 347	0.14 372	0.27 387	0.20 393	0.43 417	0.38 428	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.24 407	0.24 258	0.28 482	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.11 476

CFNet	0.27 471	0.20 516	0.44 420	0.22 347	0.14 372	0.33 488	0.14 104	0.51 505	0.45 511	0.30 386	0.40 452	0.38 475	0.27 458	0.76 595	0.25 457	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.08 318

AANet_RVC	0.31 516	0.22 544	0.50 475	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.24 499	0.47 455	0.54 582	0.38 515	0.60 590	0.43 522	0.29 490	0.87 622	0.40 555	0.11 474	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

StereoDRNet-Refined	0.27 471	0.17 473	0.35 292	0.25 498	0.14 372	0.37 527	0.21 424	0.47 455	0.41 468	0.44 572	0.51 548	0.41 509	0.28 475	0.45 449	0.37 538	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.10 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 534	0.18 487	0.53 495	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.20 393	0.51 505	0.45 511	0.51 599	0.55 570	0.45 538	0.42 585	0.71 573	0.32 515	0.18 610	0.19 627	0.23 623	0.21 619	0.14 533	0.15 552

DN-CSS_ROB	0.22 370	0.25 562	0.47 448	0.24 458	0.14 372	0.25 354	0.12 32	0.40 377	0.33 364	0.29 354	0.42 477	0.22 286	0.20 351	0.33 396	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.07 240

Selective-IGEV-i16pb	0.39 575	0.12 278	2.18 673	0.21 278	0.15 433	0.68 633	0.32 582	0.56 571	0.57 594	0.25 293	0.44 501	0.33 433	0.21 359	0.80 609	0.25 457	0.14 557	0.10 523	0.09 342	0.10 454	0.12 499	0.13 518

DFGA-Net	0.23 387	0.24 557	0.49 464	0.22 347	0.15 433	0.25 354	0.17 246	0.39 365	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.21 275	0.17 301	0.59 522	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

coex_refinement	0.26 463	0.16 454	0.36 312	0.23 404	0.15 433	0.31 464	0.20 393	0.49 478	0.42 476	0.35 476	0.42 477	0.45 538	0.27 458	0.55 494	0.33 522	0.10 435	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.10 414	0.10 439

HI	0.20 313	0.13 345	0.33 271	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

CoSv	0.20 313	0.13 345	0.33 271	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

AIO-test2	0.20 313	0.20 516	0.36 312	0.26 532	0.15 433	0.22 293	0.16 199	0.42 403	0.42 476	0.16 197	0.29 313	0.15 192	0.11 116	0.26 306	0.13 167	0.18 610	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.07 183	0.07 240

AIO-test1	0.19 296	0.14 392	0.41 387	0.27 560	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.39 365	0.36 403	0.17 216	0.26 289	0.18 237	0.13 196	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.06 101	0.09 382

PAM	0.23 387	0.10 140	0.63 538	0.22 347	0.15 433	0.34 501	0.21 424	0.37 347	0.22 200	0.31 404	0.27 295	0.55 589	0.26 439	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.09 382

rvit_0105_3	0.23 387	0.17 473	0.40 364	0.25 498	0.15 433	0.24 336	0.28 551	0.38 353	0.41 468	0.25 293	0.25 280	0.28 379	0.21 359	0.28 340	0.20 368	0.15 572	0.13 577	0.14 562	0.15 583	0.10 414	0.09 382

MIF-Stereo (partial)	0.16 211	0.10 140	0.34 282	0.21 278	0.15 433	0.15 55	0.13 70	0.28 213	0.25 256	0.17 216	0.26 289	0.15 192	0.16 271	0.25 288	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.08 318

CFNet_ucs	0.24 418	0.13 345	0.50 475	0.20 224	0.15 433	0.28 407	0.17 246	0.49 478	0.45 511	0.32 426	0.42 477	0.39 487	0.22 375	0.31 382	0.21 395	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.09 410	0.12 499	0.11 476

iinet-f	0.30 509	0.18 487	1.03 631	0.20 224	0.15 433	0.44 572	0.22 451	0.45 435	0.37 414	0.35 476	0.44 501	0.41 509	0.34 540	0.34 403	0.40 555	0.10 435	0.09 493	0.08 249	0.08 307	0.13 515	0.11 476

DCRE	0.20 313	0.13 345	0.40 364	0.21 278	0.15 433	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.22 263	0.80 629	0.23 307	0.16 271	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.07 370	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

ssnet_v2	0.28 491	0.16 454	0.44 420	0.22 347	0.15 433	0.40 550	0.30 569	0.57 581	0.46 529	0.38 515	0.36 404	0.47 548	0.29 490	0.38 426	0.39 548	0.13 532	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.11 476

RAFT_CTSACE	0.21 334	0.16 454	0.41 387	0.25 498	0.15 433	0.22 293	0.24 499	0.32 271	0.28 296	0.33 439	0.51 548	0.29 390	0.17 301	0.32 389	0.13 167	0.06 49	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.06 144

CRFU-Net	0.28 491	0.14 392	0.45 432	0.25 498	0.15 433	0.45 578	0.23 477	0.50 488	0.30 328	0.43 565	0.41 460	0.48 554	0.46 599	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

hknet	0.25 446	0.14 392	0.40 364	0.25 498	0.15 433	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.37 414	0.34 459	0.35 394	0.43 522	0.27 458	0.37 421	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

CIPLG	0.21 334	0.21 530	0.55 504	0.23 404	0.15 433	0.25 354	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.33 373	0.22 286	0.15 251	0.26 306	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

IPLGR_C	0.21 334	0.22 544	0.60 524	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

ACRE	0.21 334	0.20 516	0.62 535	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

raft+_RVC	0.18 253	0.14 392	0.32 254	0.21 278	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.38 353	0.34 374	0.21 256	0.28 301	0.20 263	0.15 251	0.24 258	0.19 347	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.08 318

raftrobust	0.16 211	0.13 345	0.29 221	0.22 347	0.15 433	0.19 192	0.13 70	0.32 271	0.26 268	0.26 305	0.20 218	0.19 253	0.17 301	0.21 212	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.07 240

ACVNet	0.23 387	0.13 345	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.27 387	0.23 477	0.39 365	0.44 499	0.28 325	0.41 460	0.38 475	0.26 439	0.27 326	0.32 515	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.07 240

CFNet-ft	0.24 418	0.15 427	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

FADNet_RVC	0.30 509	0.28 583	0.83 597	0.23 404	0.15 433	0.30 448	0.17 246	0.49 478	0.37 414	0.30 386	0.38 428	0.30 406	0.27 458	0.52 479	0.31 510	0.14 557	0.14 587	0.14 562	0.16 595	0.21 606	0.23 627

SuperB	0.49 612	0.28 583	2.23 674	0.23 404	0.15 433	0.41 554	0.32 582	0.47 455	0.82 641	0.43 565	0.50 542	0.33 433	0.45 593	0.68 565	1.08 651	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.98 684	0.14 540

TDLM	0.30 509	0.21 530	0.38 340	0.28 581	0.15 433	0.33 488	0.32 582	0.52 524	0.47 534	0.38 515	0.43 490	0.39 487	0.29 490	0.91 631	0.28 482	0.14 557	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.12 499	0.10 439

CFNet_RVC	0.24 418	0.15 427	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

UCFNet_RVC	0.24 418	0.16 454	0.34 282	0.18 94	0.15 433	0.33 488	0.16 199	0.46 446	0.35 390	0.29 354	0.35 394	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.22 415	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.14 574	0.13 515	0.12 500

HSM	0.28 491	0.16 454	0.35 292	0.20 224	0.15 433	0.33 488	0.19 340	0.53 536	0.37 414	0.36 492	0.38 428	0.67 628	0.31 521	0.89 627	0.23 436	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.08 318

SANet	0.53 625	0.28 583	0.96 622	0.26 532	0.15 433	0.69 634	0.44 633	0.67 637	1.34 674	0.67 632	0.98 647	0.94 649	0.71 645	0.89 627	0.76 626	0.14 557	0.12 565	0.12 514	0.11 493	0.17 572	0.16 561

SGM_RVC	0.50 616	0.19 503	0.50 475	0.25 498	0.15 433	0.69 634	0.39 619	0.68 640	0.82 641	0.95 656	0.84 634	1.13 656	0.76 648	1.16 656	0.60 609	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.16 595	0.16 555	0.17 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispViT+	0.12 74	0.07 4	0.19 90	0.15 5	0.16 465	0.10 12	0.12 32	0.26 175	0.23 226	0.13 117	0.11 46	0.10 57	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DStereoRT	0.35 548	0.13 345	0.51 485	0.25 498	0.16 465	0.42 561	0.19 340	0.48 468	0.39 438	0.30 386	0.39 441	0.24 321	0.39 567	0.64 549	0.30 502	0.08 288	0.07 370	1.54 693	0.41 660	0.08 264	0.11 476

DDF-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.19 90	0.19 150	0.16 465	0.12 20	0.15 152	0.18 34	0.18 115	0.11 57	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.23 242	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.21 606	0.06 144

MSAF-DinoV2	0.76 652	0.44 635	1.98 671	0.49 651	0.16 465	0.58 617	0.31 574	0.81 658	0.83 645	0.41 549	0.52 556	0.98 653	0.58 625	4.97 697	1.03 648	0.11 474	0.07 370	0.10 420	0.24 631	0.27 633	0.26 636

ACV-stereo	0.29 502	0.18 487	0.79 584	0.23 404	0.16 465	0.47 586	0.19 340	0.36 337	0.34 374	0.29 354	0.33 373	0.67 628	0.42 585	0.54 492	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.11 476

DualNet (step1)	0.28 491	0.19 503	0.50 475	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.23 624	0.09 493	0.28 636	0.24 631	0.18 586	0.16 561

test_sample9	0.42 587	0.19 503	0.50 475	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.66 560	0.91 641	0.23 624	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 586	0.16 561

test_sample8	0.49 612	0.19 503	0.50 475	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.55 555	0.34 374	0.62 624	0.38 428	1.15 659	0.67 640	0.66 560	0.91 641	0.23 624	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 586	0.16 561

LoS_RVC	0.13 120	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.19 201	0.12 119	0.15 251	0.17 115	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.12 500

CAS	0.15 195	0.07 4	0.21 115	0.41 639	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.15 168	0.19 201	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 167	0.29 646	0.04 2	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.14 540

anonymousa	0.23 387	0.11 220	0.50 475	0.21 278	0.16 465	0.31 464	0.20 393	0.36 337	0.35 390	0.32 426	0.50 542	0.39 487	0.26 439	0.22 232	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.07 183	0.08 318

HBP-ISP	0.33 534	0.30 597	0.72 570	0.22 347	0.16 465	0.32 476	0.22 451	0.54 545	0.44 499	0.41 549	0.49 539	0.33 433	0.38 561	0.73 581	0.25 457	0.18 610	0.19 627	0.24 625	0.20 616	0.16 555	0.13 518

NINENet	0.25 446	0.15 427	0.37 321	0.23 404	0.16 465	0.43 570	0.17 246	0.60 605	0.46 529	0.32 426	0.37 413	0.32 426	0.20 351	0.42 440	0.21 395	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.08 307	0.11 462	0.10 439

AAGNet	0.33 534	0.11 220	0.37 321	0.25 498	0.16 465	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.35 476	0.35 394	0.27 363	0.30 504	0.44 446	2.66 690	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.08 264	0.06 144

GEStereo_RVC	0.27 471	0.20 516	0.44 420	0.27 560	0.16 465	0.33 488	0.25 516	0.56 571	0.54 582	0.34 459	0.38 428	0.34 442	0.25 428	0.51 473	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.11 476

HCRNet	0.24 418	0.25 562	0.33 271	0.34 615	0.16 465	0.27 387	0.18 293	0.43 417	0.35 390	0.30 386	0.35 394	0.32 426	0.22 375	0.44 446	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.10 414	0.09 382

FADNet-RVC-Resample	0.29 502	0.25 562	0.93 617	0.26 532	0.16 465	0.32 476	0.21 424	0.47 455	0.39 438	0.35 476	0.38 428	0.33 433	0.27 458	0.53 486	0.24 447	0.10 435	0.10 523	0.14 562	0.13 560	0.13 515	0.16 561

CVANet_RVC	0.30 509	0.19 503	0.41 387	0.26 532	0.16 465	0.33 488	0.26 529	0.52 524	0.47 534	0.40 540	0.46 523	0.43 522	0.31 521	0.89 627	0.26 471	0.14 557	0.09 493	0.14 562	0.13 560	0.14 533	0.10 439

SGM-ForestM	1.36 672	0.28 583	0.79 584	0.26 532	0.16 465	2.26 686	1.00 683	1.42 677	1.46 679	2.38 690	2.05 683	5.95 698	2.66 692	2.95 688	2.46 689	0.17 599	0.18 622	0.18 602	0.18 610	0.15 547	0.18 587

DeepPruner_ROB	0.26 463	0.19 503	0.44 420	0.21 278	0.16 465	0.30 448	0.21 424	0.52 524	0.32 350	0.35 476	0.38 428	0.39 487	0.26 439	0.42 440	0.24 447	0.15 572	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.14 533	0.13 518

DISCO	0.32 525	0.13 345	0.51 485	0.25 498	0.16 465	0.48 592	0.25 516	0.50 488	0.57 594	0.37 500	0.45 513	0.62 612	0.36 548	0.64 549	0.49 586	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.12 499	0.11 476

DLCB_ROB	0.28 491	0.16 454	0.34 282	0.27 560	0.16 465	0.38 535	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.46 580	0.46 523	0.51 572	0.33 531	0.53 486	0.33 522	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.09 382

NOSS_ROB	0.31 516	0.20 516	0.35 292	0.24 458	0.16 465	0.32 476	0.19 340	0.52 524	0.48 543	0.33 439	0.36 404	0.42 518	0.28 475	0.93 634	0.24 447	0.19 616	0.20 632	0.24 625	0.22 627	0.17 572	0.17 574

SGM-Forest	0.36 553	0.17 473	0.47 448	0.23 404	0.16 465	0.45 578	0.41 625	0.55 555	0.48 543	0.52 605	0.60 590	0.52 578	0.41 576	0.85 619	0.50 592	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.15 583	0.15 547	0.15 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.23 404	0.17 489	0.24 336	0.19 340	0.58 590	0.52 573	0.16 197	0.16 153	0.14 171	0.15 251	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144

DDVS	0.25 446	0.15 427	0.39 356	0.24 458	0.17 489	0.34 501	0.21 424	0.41 389	0.30 328	0.33 439	0.41 460	0.48 554	0.21 359	0.52 479	0.27 477	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.14 540

DispNO	0.27 471	0.18 487	0.62 535	0.23 404	0.17 489	0.25 354	0.22 451	0.45 435	0.41 468	0.32 426	0.39 441	0.38 475	0.27 458	0.77 601	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.08 264	0.08 318

MyStereo8	0.22 370	0.15 427	0.63 538	0.21 278	0.17 489	0.31 464	0.16 199	0.36 337	0.32 350	0.28 325	0.36 404	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.28 482	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.12 500

StereoVision	0.22 370	0.18 487	0.37 321	0.27 560	0.17 489	0.23 315	0.22 451	0.38 353	0.31 341	0.20 245	0.51 548	0.22 286	0.16 271	0.28 340	0.18 314	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.13 560	0.10 414	0.07 240

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 509	0.20 516	0.70 565	0.21 278	0.17 489	0.46 580	0.27 535	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.55 570	0.43 522	0.30 504	0.46 452	0.38 540	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.11 462	0.10 439

AASNet	0.27 471	0.19 503	0.49 464	0.26 532	0.17 489	0.34 501	0.20 393	0.62 617	0.48 543	0.35 476	0.40 452	0.32 426	0.25 428	0.28 340	0.34 527	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.13 515	0.11 476

ADLNet2	0.30 509	0.17 473	0.72 570	0.23 404	0.17 489	0.36 521	0.24 499	0.52 524	0.51 564	0.32 426	0.38 428	0.45 538	0.30 504	0.69 567	0.35 531	0.10 435	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.12 499	0.10 439

sAnonymous2	0.20 313	0.21 530	0.58 516	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

CroCo_RVC	0.20 313	0.21 530	0.58 516	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

XX-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.83 597	0.26 532	0.17 489	0.23 315	0.13 70	0.40 377	0.18 115	0.20 245	0.41 460	0.31 416	0.10 78	0.32 389	0.12 112	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

RAFT + AFF	0.27 471	0.23 553	0.50 475	0.25 498	0.17 489	0.30 448	0.33 593	0.52 524	0.40 456	0.28 325	0.30 326	0.30 406	0.31 521	0.62 541	0.24 447	0.09 383	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.11 476

MMNet	0.27 471	0.14 392	0.49 464	0.24 458	0.17 489	0.47 586	0.22 451	0.45 435	0.51 564	0.39 530	0.41 460	0.36 461	0.33 531	0.39 428	0.34 527	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

psm_up	0.29 502	0.16 454	0.41 387	0.26 532	0.17 489	0.32 476	0.26 529	0.55 555	0.43 484	0.36 492	0.40 452	0.45 538	0.37 557	0.58 516	0.30 502	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.10 414	0.10 439

EDNetEfficientorigin	7.51 697	0.52 650	140.47 725	0.25 498	0.17 489	0.42 561	0.29 558	0.47 455	1.03 661	1.28 669	1.02 648	0.83 643	0.84 656	0.75 590	0.99 646	0.10 435	0.09 493	0.12 514	0.10 454	0.21 606	0.22 620

ac_64	0.27 471	0.13 345	0.41 387	0.24 458	0.17 489	0.36 521	0.22 451	0.46 446	0.33 364	0.35 476	0.36 404	0.52 578	0.30 504	0.62 541	0.32 515	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

DSFCA	0.27 471	0.13 345	0.36 312	0.20 224	0.17 489	0.38 535	0.31 574	0.47 455	0.43 484	0.43 565	0.37 413	0.39 487	0.29 490	0.52 479	0.32 515	0.12 513	0.10 523	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

DMCA-RVC	0.27 471	0.21 530	0.61 527	0.28 581	0.17 489	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.35 390	0.40 540	0.37 413	0.39 487	0.36 548	0.43 442	0.30 502	0.13 532	0.10 523	0.15 577	0.11 493	0.13 515	0.10 439

STTStereo	0.28 491	0.20 516	0.61 527	0.25 498	0.17 489	0.29 429	0.24 499	0.47 455	0.39 438	0.39 530	0.41 460	0.44 533	0.28 475	0.40 435	0.28 482	0.13 532	0.12 565	0.13 535	0.16 595	0.12 499	0.11 476

GANet	0.36 553	0.22 544	0.49 464	0.29 584	0.17 489	0.41 554	0.38 614	0.57 581	0.45 511	0.46 580	0.75 623	0.55 589	0.40 572	0.94 636	0.41 563	0.13 532	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.14 533	0.11 476

PS-NSSS	0.32 525	0.30 597	0.46 440	0.23 404	0.17 489	0.33 488	0.24 499	0.57 581	0.41 468	0.37 500	0.52 556	0.35 456	0.30 504	0.80 609	0.30 502	0.17 599	0.14 587	0.21 616	0.15 583	0.15 547	0.13 518

MeshStereo	0.58 631	0.27 580	0.67 553	0.22 347	0.17 489	0.66 630	0.37 608	0.78 652	0.61 606	1.47 684	1.30 659	1.65 671	0.79 650	1.12 654	0.59 605	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.14 574	0.17 572	0.14 540
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
WQFJA1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

WQFJX	0.18 253	0.10 140	0.17 67	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.18 293	0.53 536	0.45 511	0.17 216	0.16 153	0.14 171	0.16 271	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.08 458	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

NLMM1	0.19 296	0.12 278	0.16 46	0.23 404	0.18 511	0.24 336	0.20 393	0.59 596	0.65 614	0.18 234	0.17 171	0.13 139	0.14 232	0.25 288	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NLMM	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NLSM1	0.17 229	0.10 140	0.17 67	0.21 278	0.18 511	0.25 354	0.17 246	0.47 455	0.40 456	0.16 197	0.21 233	0.13 139	0.15 251	0.21 212	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.06 144

Select-FE	0.23 387	0.14 392	0.78 577	0.22 347	0.18 511	0.22 293	0.13 70	0.43 417	0.26 268	0.28 325	0.33 373	0.39 487	0.29 490	0.27 326	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.13 560	0.08 264	0.12 500

zero-FE	0.16 211	0.08 38	0.81 590	0.19 150	0.18 511	0.12 20	0.15 152	0.19 44	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.21 212	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.19 594	0.06 144

z-mn7	0.44 598	0.40 628	1.09 636	0.25 498	0.18 511	0.61 624	0.34 595	0.56 571	0.93 657	0.43 565	0.96 644	0.53 583	0.39 567	0.94 636	0.59 605	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.14 533	0.13 518

w-ln-seven-2	0.36 553	0.29 590	1.06 633	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.30 569	0.50 488	0.54 582	0.45 576	0.55 570	0.45 538	0.41 576	0.62 541	0.49 586	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.11 476

SDNR	0.42 587	0.21 530	0.82 594	0.21 278	0.18 511	1.27 671	0.17 246	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.81 630	0.38 475	0.27 458	1.19 657	0.38 540	0.23 624	0.24 645	0.17 594	0.13 560	0.17 572	0.20 606

fast-acv-ft	0.31 516	0.20 516	0.81 590	0.24 458	0.18 511	0.46 580	0.27 535	0.41 389	0.49 552	0.39 530	0.55 570	0.49 560	0.35 544	0.37 421	0.38 540	0.11 474	0.11 547	0.11 476	0.12 532	0.12 499	0.09 382

CroCo-Stereo Lap2	0.15 195	0.15 427	0.28 207	0.25 498	0.18 511	0.11 14	0.19 340	0.28 213	0.21 183	0.13 117	0.16 153	0.15 192	0.12 150	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

RAFT+CT+SA	0.21 334	0.18 487	0.33 271	0.25 498	0.18 511	0.23 315	0.29 558	0.40 377	0.36 403	0.24 283	0.38 428	0.18 237	0.16 271	0.32 389	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.12 532	0.09 346	0.09 382

test_5	0.23 387	0.19 503	0.38 340	0.26 532	0.18 511	0.25 354	0.29 558	0.40 377	0.37 414	0.29 354	0.40 452	0.25 331	0.22 375	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.10 439

DAS	0.27 471	0.12 278	0.42 397	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.75 590	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SepStereo	0.26 463	0.12 278	0.42 397	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.64 549	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SACVNet	0.30 509	0.20 516	0.41 387	0.25 498	0.18 511	0.34 501	0.25 516	0.52 524	0.40 456	0.41 549	0.44 501	0.46 546	0.32 528	0.71 573	0.25 457	0.13 532	0.10 523	0.12 514	0.12 532	0.16 555	0.17 574

HHNet	0.22 370	0.12 278	0.52 491	0.18 94	0.18 511	0.20 234	0.20 393	0.34 295	0.31 341	0.32 426	0.59 585	0.20 263	0.21 359	0.24 258	0.31 510	0.08 288	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.11 476

Anonymous3	0.23 387	0.18 487	0.63 538	0.27 560	0.18 511	0.41 554	0.23 477	0.43 417	0.35 390	0.23 269	0.27 295	0.20 263	0.18 327	0.27 326	0.18 314	0.12 513	0.11 547	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.12 500

pcwnet_v2	0.32 525	0.15 427	1.26 651	0.23 404	0.18 511	0.32 476	0.18 293	0.59 596	0.60 602	0.36 492	0.45 513	0.35 456	0.29 490	0.36 417	0.25 457	0.14 557	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.15 552

sCroCo_RVC	0.18 253	0.14 392	0.49 464	0.27 560	0.18 511	0.22 293	0.17 246	0.27 190	0.23 226	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.14 232	0.21 212	0.15 235	0.10 435	0.11 547	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

FAT-Stereo	0.36 553	0.18 487	0.73 574	0.26 532	0.18 511	0.33 488	0.29 558	0.60 605	0.59 598	0.46 580	0.60 590	0.60 606	0.50 611	0.61 533	0.34 527	0.13 532	0.14 587	0.13 535	0.12 532	0.14 533	0.18 587

RTSC	0.39 575	0.28 583	0.78 577	0.27 560	0.18 511	0.49 597	0.22 451	0.59 596	0.84 648	0.55 615	0.53 563	0.49 560	0.36 548	0.67 564	0.82 634	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.17 572	0.17 574

RASNet	0.28 491	0.14 392	0.44 420	0.22 347	0.18 511	0.32 476	0.19 340	0.48 468	0.38 428	0.29 354	0.43 490	0.47 548	0.37 557	0.79 605	0.36 537	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.07 240

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 471	0.21 530	0.59 522	0.25 498	0.18 511	0.29 429	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.38 515	0.41 460	0.43 522	0.27 458	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.11 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 534	0.20 516	0.43 410	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.31 574	0.55 555	0.50 560	0.51 599	0.53 563	0.58 601	0.37 557	0.63 547	0.45 575	0.17 599	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.14 540

ETE_ROB	0.34 543	0.26 573	0.45 432	0.29 584	0.18 511	0.40 550	0.37 608	0.57 581	0.47 534	0.50 594	0.50 542	0.62 612	0.36 548	0.55 494	0.38 540	0.13 532	0.10 523	0.14 562	0.12 532	0.16 555	0.16 561

AANet	0.49 612	0.42 634	1.56 663	0.22 347	0.19 538	0.39 544	0.25 516	0.52 524	0.92 654	0.92 651	0.93 642	0.84 644	0.67 640	0.59 522	0.59 605	0.15 572	0.11 547	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

NLCSM	0.19 296	0.12 278	0.18 80	0.24 458	0.19 538	0.24 336	0.21 424	0.42 403	0.40 456	0.19 241	0.18 191	0.14 171	0.16 271	0.47 456	0.19 347	0.08 288	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

zh-mn7	0.46 603	0.45 636	1.48 660	0.25 498	0.19 538	0.44 572	0.29 558	0.56 571	0.82 641	0.65 630	0.96 644	0.49 560	0.38 561	0.88 625	0.63 615	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.13 515	0.14 540

ISRNet	0.27 471	0.13 345	0.45 432	0.26 532	0.19 538	0.24 336	0.14 104	0.45 435	0.43 484	0.39 530	0.48 537	0.42 518	0.27 458	0.32 389	0.29 494	0.20 619	0.12 565	0.17 594	0.16 595	0.16 555	0.20 606

IGEV-RUCA	0.21 334	0.08 38	0.23 143	0.19 150	0.19 538	0.28 407	0.24 499	0.23 119	0.21 183	0.20 245	0.23 256	0.28 379	0.49 609	0.26 306	0.18 314	0.09 383	0.08 458	0.18 602	0.13 560	0.17 572	0.17 574

rvit_105_1	0.27 471	0.19 503	0.46 440	0.27 560	0.19 538	0.30 448	0.35 599	0.44 425	0.51 564	0.31 404	0.31 341	0.31 416	0.26 439	0.35 412	0.25 457	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.11 462	0.10 439

AEACV	0.13 120	0.09 84	0.23 143	0.18 94	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.23 119	0.14 41	0.13 117	0.17 171	0.13 139	0.16 271	0.16 97	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

coex-ft	3.44 690	0.73 664	48.55 723	0.24 458	0.19 538	0.50 600	0.43 630	0.47 455	2.40 686	7.03 701	1.20 655	0.97 652	2.23 688	0.73 581	1.92 683	0.12 513	0.15 602	0.14 562	0.12 532	0.21 606	0.43 656

TRStereo	0.19 296	0.17 473	0.47 448	0.23 404	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.52 524	0.28 296	0.20 245	0.19 201	0.21 275	0.13 196	0.24 258	0.13 167	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.06 101	0.06 144

ADLNet	0.28 491	0.15 427	0.42 397	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.23 477	0.53 536	0.43 484	0.42 559	0.41 460	0.44 533	0.27 458	0.55 494	0.35 531	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.12 500

delet	0.27 471	0.14 392	0.40 364	0.23 404	0.19 538	0.41 554	0.29 558	0.49 478	0.48 543	0.33 439	0.41 460	0.37 467	0.30 504	0.48 459	0.34 527	0.09 383	0.09 493	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.08 318

UPFNet	0.25 446	0.12 278	0.38 340	0.24 458	0.19 538	0.37 527	0.28 551	0.48 468	0.38 428	0.34 459	0.37 413	0.37 467	0.28 475	0.39 428	0.33 522	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.08 318

psmorigin	0.50 616	0.25 562	3.03 683	0.24 458	0.19 538	0.38 535	0.22 451	0.50 488	0.44 499	0.64 628	0.68 612	0.71 637	0.51 614	0.85 619	0.45 575	0.14 557	0.17 616	0.13 535	0.14 574	0.16 555	0.21 615

aanetorigin	0.39 575	0.29 590	1.09 636	0.24 458	0.19 538	0.28 407	0.37 608	0.33 286	0.47 534	0.94 654	0.82 632	0.52 578	0.54 617	0.49 464	0.50 592	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.16 555	0.15 552

acv_ft	0.25 446	0.13 345	0.40 364	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.21 424	0.45 435	0.44 499	0.38 515	0.41 460	0.38 475	0.27 458	0.27 326	0.35 531	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.07 240

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 553	0.36 617	0.53 495	0.34 615	0.19 538	0.51 601	0.24 499	0.55 555	0.38 428	0.41 549	0.47 530	0.47 548	0.27 458	0.73 581	0.30 502	0.36 654	0.19 627	0.27 628	0.17 604	0.26 628	0.23 627

ADCL	0.47 606	0.22 544	1.00 626	0.27 560	0.19 538	0.74 639	0.64 660	0.54 545	0.69 624	0.56 616	0.71 617	0.55 589	0.60 628	0.60 526	1.43 670	0.11 474	0.09 493	0.13 535	0.13 560	0.14 533	0.14 540

DRN-Test	0.33 534	0.17 473	0.61 527	0.27 560	0.19 538	0.46 580	0.29 558	0.65 626	0.51 564	0.47 587	0.46 523	0.44 533	0.34 540	0.62 541	0.41 563	0.12 513	0.08 458	0.13 535	0.12 532	0.12 499	0.10 439

NaN_ROB	0.41 584	0.28 583	0.62 535	0.30 595	0.19 538	0.51 601	0.47 641	0.58 590	0.59 598	0.56 616	0.47 530	0.49 560	0.41 576	1.21 660	0.64 617	0.12 513	0.18 622	0.12 514	0.13 560	0.11 462	0.14 540

zh-sn7	0.48 609	0.51 648	1.43 659	0.29 584	0.20 557	0.47 586	0.39 619	0.57 581	0.62 608	0.52 605	0.81 630	0.52 578	0.56 621	1.05 649	0.87 638	0.12 513	0.13 577	0.13 535	0.13 560	0.17 572	0.16 561

UNet	0.28 491	0.14 392	0.69 559	0.23 404	0.20 557	0.44 572	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.43 522	0.33 531	0.40 435	0.31 510	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

FADNet-RVC	0.31 516	0.35 614	0.78 577	0.25 498	0.20 557	0.33 488	0.20 393	0.49 478	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.41 509	0.29 490	0.63 547	0.31 510	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.15 583	0.19 594	0.19 594

GANetREF_RVC	0.43 592	0.47 639	0.69 559	0.38 634	0.20 557	0.51 601	0.48 645	0.66 632	0.66 616	0.46 580	0.46 523	0.50 568	0.44 590	0.90 630	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.32 645	0.18 610	0.27 633	0.22 620
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DPSNet	0.47 606	0.24 557	0.93 617	0.27 560	0.20 557	0.75 642	0.57 654	0.84 661	0.79 638	0.47 587	0.51 548	0.60 606	0.69 643	0.87 622	0.71 624	0.16 588	0.13 577	0.12 514	0.10 454	0.25 621	0.21 615

FBW_ROB	0.43 592	0.26 573	0.54 498	0.31 601	0.20 557	0.51 601	0.32 582	0.70 643	0.60 602	0.59 620	0.55 570	0.65 623	0.41 576	1.40 670	0.51 594	0.13 532	0.17 616	0.21 616	0.16 595	0.17 572	0.18 587

PWC_ROB	0.38 570	0.29 590	0.69 559	0.25 498	0.20 557	0.38 535	0.19 340	0.58 590	0.67 619	0.57 618	0.85 635	0.51 572	0.40 572	0.71 573	0.52 595	0.13 532	0.09 493	0.14 562	0.10 454	0.17 572	0.14 540

PWCDC_ROB	0.38 570	0.30 597	0.60 524	0.33 613	0.20 557	0.42 561	0.19 340	0.58 590	0.89 650	0.42 559	1.26 658	0.36 461	0.34 540	0.50 468	0.38 540	0.18 610	0.11 547	0.11 476	0.09 410	0.19 594	0.13 518

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 387	0.13 345	0.83 597	0.20 224	0.21 565	0.23 315	0.17 246	0.48 468	0.27 279	0.23 269	0.29 313	0.39 487	0.23 389	0.25 288	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.11 493	0.11 462	0.10 439

LL-Strereo	0.29 502	0.25 562	0.58 516	0.25 498	0.21 565	0.23 315	0.24 499	0.55 555	0.42 476	0.34 459	0.32 350	0.41 509	0.40 572	0.94 636	0.23 436	0.08 288	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.09 346	0.09 382

Anonymous_2	0.37 563	0.21 530	0.47 448	0.20 224	0.21 565	0.42 561	0.26 529	0.38 353	0.29 315	0.33 439	0.30 326	0.44 533	0.38 561	0.36 417	0.29 494	0.26 635	0.29 653	0.44 656	1.41 694	0.34 645	0.21 615

Wz-Net-TNSev	0.51 620	0.58 653	1.61 667	0.25 498	0.21 565	0.65 628	0.45 634	0.63 624	0.69 624	0.51 599	0.54 566	0.71 637	0.60 628	1.00 645	0.77 629	0.15 572	0.15 602	0.13 535	0.15 583	0.21 606	0.20 606

Wz-Net-SNSev	0.43 592	0.41 632	1.27 652	0.30 595	0.21 565	0.44 572	0.41 625	0.61 609	0.65 614	0.46 580	0.65 606	0.62 612	0.39 567	0.74 589	0.59 605	0.12 513	0.11 547	0.12 514	0.13 560	0.16 555	0.14 540

Wz-Net-LNSev	0.34 543	0.29 590	0.91 613	0.26 532	0.21 565	0.47 586	0.31 574	0.54 545	0.54 582	0.44 572	0.52 556	0.50 568	0.35 544	0.39 428	0.39 548	0.11 474	0.11 547	0.10 420	0.09 410	0.14 533	0.13 518

Wz-Net-MNSev	0.36 553	0.26 573	0.79 584	0.26 532	0.21 565	0.59 620	0.38 614	0.55 555	0.56 591	0.48 591	0.54 566	0.53 583	0.36 548	0.60 526	0.44 572	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.11 493	0.15 547	0.13 518

Syn2CoEx	0.36 553	0.31 604	0.78 577	0.34 615	0.21 565	0.41 554	0.28 551	0.61 609	0.49 552	0.42 559	0.56 577	0.45 538	0.44 590	0.69 567	0.38 540	0.17 599	0.14 587	0.15 577	0.12 532	0.13 515	0.12 500

HGLStereo	0.27 471	0.14 392	0.46 440	0.24 458	0.21 565	0.33 488	0.23 477	0.50 488	0.42 476	0.35 476	0.48 537	0.41 509	0.33 531	0.45 449	0.33 522	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.12 500

ADCMid	0.49 612	0.34 612	1.13 641	0.26 532	0.21 565	0.51 601	0.37 608	0.57 581	0.54 582	0.75 641	0.66 608	0.62 612	0.64 639	0.64 549	1.68 675	0.13 532	0.12 565	0.17 594	0.17 604	0.20 603	0.17 574

ADCRef	0.38 570	0.24 557	0.88 609	0.26 532	0.21 565	0.49 597	0.27 535	0.52 524	0.48 543	0.50 594	0.58 582	0.35 456	0.47 602	0.48 459	1.29 668	0.09 383	0.08 458	0.12 514	0.12 532	0.11 462	0.11 476

StereoDRNet	0.32 525	0.22 544	0.61 527	0.27 560	0.21 565	0.42 561	0.30 569	0.61 609	0.48 543	0.46 580	0.39 441	0.48 554	0.30 504	0.57 509	0.40 555	0.11 474	0.09 493	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.10 439

MDST_ROB	0.48 609	0.14 392	0.95 620	0.30 595	0.21 565	1.33 674	0.32 582	0.77 651	0.56 591	1.06 662	0.71 617	0.49 560	0.35 544	1.26 663	0.38 540	0.13 532	0.11 547	0.16 588	0.13 560	0.12 499	0.12 500

LALA_ROB	0.36 553	0.25 562	0.46 440	0.30 595	0.21 565	0.47 586	0.39 619	0.61 609	0.51 564	0.52 605	0.51 548	0.69 634	0.36 548	0.50 468	0.43 567	0.17 599	0.11 547	0.16 588	0.14 574	0.17 572	0.15 552

WCMA_ROB	0.51 620	0.21 530	0.65 547	0.25 498	0.21 565	0.58 617	0.32 582	0.54 545	0.55 588	0.95 656	1.40 663	1.28 663	0.81 653	0.73 581	0.62 612	0.18 610	0.15 602	0.15 577	0.15 583	0.19 594	0.19 594

PSMNet_ROB	0.33 534	0.24 557	0.54 498	0.31 601	0.21 565	0.42 561	0.43 630	0.59 596	0.47 534	0.37 500	0.44 501	0.49 560	0.31 521	0.64 549	0.43 567	0.14 557	0.10 523	0.15 577	0.14 574	0.13 515	0.11 476

w-ln-seven	0.42 587	0.30 597	1.18 644	0.26 532	0.22 581	0.58 617	0.31 574	0.62 617	0.81 640	0.58 619	0.61 597	0.53 583	0.36 548	0.57 509	0.65 619	0.11 474	0.10 523	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.13 518

rvit_stereo_0075_2	0.24 418	0.17 473	0.50 475	0.26 532	0.22 581	0.22 293	0.15 152	0.40 377	0.35 390	0.27 313	0.37 413	0.29 390	0.20 351	0.28 340	0.19 347	0.17 599	0.12 565	0.19 610	0.12 532	0.13 515	0.13 518

CES	0.14 159	0.08 38	0.19 90	0.17 46	0.22 581	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.14 148	0.17 171	0.14 171	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.18 587

APVNet	0.36 553	0.20 516	0.70 565	0.26 532	0.22 581	0.52 610	0.35 599	0.61 609	0.44 499	0.38 515	0.52 556	0.48 554	0.38 561	0.84 618	0.46 581	0.13 532	0.14 587	0.15 577	0.16 595	0.16 555	0.15 552

MFN_U_SF_RVC	0.56 627	0.51 648	1.19 645	0.38 634	0.22 581	0.69 634	0.27 535	0.80 656	0.67 619	0.73 637	0.74 622	0.87 645	0.61 637	0.81 613	0.76 626	0.29 646	0.27 649	0.32 645	0.37 655	0.32 644	0.31 645

FADNet	0.32 525	0.36 617	0.74 575	0.23 404	0.22 581	0.37 527	0.19 340	0.53 536	0.48 543	0.32 426	0.36 404	0.43 522	0.32 528	0.64 549	0.25 457	0.16 588	0.16 609	0.14 562	0.16 595	0.24 619	0.19 594

S-Stereo	0.38 570	0.20 516	1.05 632	0.27 560	0.22 581	0.38 535	0.32 582	0.55 555	0.66 616	0.39 530	0.59 585	0.49 560	0.41 576	0.75 590	0.40 555	0.12 513	0.15 602	0.13 535	0.13 560	0.16 555	0.21 615

stereogan	0.37 563	0.17 473	0.65 547	0.27 560	0.22 581	0.62 626	0.26 529	0.59 596	0.63 612	0.43 565	0.60 590	0.67 628	0.42 585	0.68 565	0.35 531	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.12 532	0.19 594	0.17 574

edge stereo	0.39 575	0.22 544	0.81 590	0.27 560	0.22 581	0.37 527	0.24 499	0.56 571	0.54 582	0.53 611	0.60 590	0.71 637	0.50 611	0.78 603	0.40 555	0.16 588	0.14 587	0.19 610	0.14 574	0.16 555	0.17 574

ADCP+	0.45 601	0.24 557	1.15 643	0.25 498	0.22 581	0.56 613	0.39 619	0.54 545	0.51 564	0.44 572	0.51 548	0.46 546	0.52 616	0.56 505	1.89 682	0.10 435	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.14 533	0.13 518

DANet	0.35 548	0.23 553	0.60 524	0.36 626	0.22 581	0.39 544	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.52 605	0.50 542	0.59 603	0.41 576	0.76 595	0.49 586	0.13 532	0.11 547	0.14 562	0.12 532	0.17 572	0.15 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 516	0.16 454	0.54 498	0.24 458	0.22 581	0.42 561	0.28 551	0.58 590	0.56 591	0.28 325	0.38 428	0.40 502	0.30 504	0.71 573	0.28 482	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.10 454	0.19 594	0.16 561

NCCL2	0.35 548	0.26 573	0.49 464	0.36 626	0.22 581	0.41 554	0.41 625	0.53 536	0.42 476	0.47 587	0.46 523	0.61 610	0.39 567	0.55 494	0.37 538	0.16 588	0.13 577	0.21 616	0.21 619	0.16 555	0.16 561

YMNet	0.32 525	0.22 544	0.58 516	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 591	0.56 577	0.51 572	0.30 504	0.39 428	0.40 555	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

YMNet_1	0.32 525	0.22 544	0.58 516	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 591	0.56 577	0.51 572	0.30 504	0.39 428	0.40 555	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

FACV-RUCA	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.23 404	0.23 594	0.26 377	0.19 340	0.39 365	0.34 374	0.25 293	0.32 350	0.21 275	0.24 407	0.24 258	0.19 347	0.10 435	0.07 370	0.15 577	0.08 307	0.16 555	0.13 518

GASNet	0.36 553	0.46 637	0.88 609	0.34 615	0.23 594	0.35 516	0.22 451	0.60 605	0.53 578	0.40 540	0.37 413	0.45 538	0.30 504	0.79 605	0.35 531	0.15 572	0.10 523	0.14 562	0.14 574	0.22 613	0.12 500

AF-Net	0.37 563	0.26 573	0.56 508	0.32 607	0.23 594	0.41 554	0.29 558	0.61 609	0.64 613	0.42 559	0.68 612	0.65 623	0.49 609	0.57 509	0.44 572	0.15 572	0.11 547	0.19 610	0.14 574	0.15 547	0.13 518

ADCPNet	0.48 609	0.29 590	1.60 665	0.27 560	0.23 594	0.70 637	0.38 614	0.53 536	0.51 564	0.51 599	0.59 585	0.67 628	0.56 621	0.60 526	1.14 656	0.15 572	0.18 622	0.14 562	0.23 629	0.19 594	0.19 594

CC-Net-ROB	0.43 592	0.47 639	0.65 547	0.37 632	0.23 594	0.51 601	0.29 558	0.66 632	0.49 552	0.46 580	0.51 548	0.48 554	0.38 561	0.96 640	0.35 531	0.34 652	0.23 643	0.55 662	0.25 636	0.31 641	0.20 606

CSAN	0.50 616	0.35 614	0.78 577	0.36 626	0.23 594	0.56 613	0.59 657	0.61 609	0.70 626	0.64 628	0.78 627	0.65 623	0.60 628	1.38 669	0.62 612	0.21 621	0.17 616	0.20 614	0.20 616	0.18 586	0.18 587

FSD					0.24 602	0.27 387	0.27 535	0.31 259	0.29 315	0.26 305	0.27 295	0.28 379	0.27 458	0.28 340	0.26 471	0.23 624	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.25 621

WZ-Net	0.52 624	0.38 626	1.90 670	0.30 595	0.24 602	0.57 616	0.48 645	0.62 617	0.78 637	0.50 594	0.71 617	0.68 632	0.54 617	0.98 644	0.84 635	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.19 594	0.20 606

FINET	0.34 543	0.27 580	0.80 587	0.24 458	0.24 602	0.36 521	0.34 595	0.54 545	0.72 629	0.39 530	0.47 530	0.32 426	0.30 504	0.51 473	0.32 515	0.19 616	0.17 616	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

GwcNet	0.35 548	0.23 553	0.88 609	0.25 498	0.24 602	0.48 592	0.27 535	0.55 555	0.57 594	0.38 515	0.52 556	0.51 572	0.32 528	0.60 526	0.41 563	0.13 532	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.13 515	0.14 540

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 620	0.50 646	0.86 606	0.39 636	0.24 602	0.84 650	0.55 652	0.56 571	0.62 608	0.60 621	0.68 612	0.62 612	0.42 585	1.13 655	0.43 567	0.23 624	0.27 649	0.27 628	0.35 651	0.25 621	0.29 641

RP	0.35 548	0.22 544	0.51 485	0.31 601	0.24 602	0.37 527	0.28 551	0.50 488	0.58 597	0.40 540	0.63 603	0.61 610	0.47 602	0.61 533	0.39 548	0.16 588	0.15 602	0.17 594	0.15 583	0.17 572	0.17 574

Nwc_Net	0.37 563	0.25 562	0.68 558	0.31 601	0.24 602	0.44 572	0.30 569	0.65 626	0.50 560	0.37 500	0.69 616	0.58 601	0.45 593	0.60 526	0.40 555	0.15 572	0.12 565	0.19 610	0.21 619	0.14 533	0.13 518

ADCS	0.58 631	0.40 628	1.35 657	0.29 584	0.24 602	0.55 612	0.45 634	0.67 637	0.83 645	0.76 642	0.71 617	0.68 632	0.60 628	0.76 595	2.23 687	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.17 604	0.22 613	0.22 620

EDNetEfficient	0.63 637	0.37 622	2.40 678	0.26 532	0.25 610	0.38 535	0.49 647	0.41 389	1.06 664	1.38 673	0.87 639	0.62 612	0.95 661	0.65 556	1.65 674	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.19 594	0.17 574

SHD	0.42 587	0.27 580	0.81 590	0.31 601	0.25 610	0.42 561	0.22 451	0.66 632	0.94 659	0.63 626	0.60 590	0.59 603	0.47 602	0.59 522	0.58 604	0.15 572	0.13 577	0.16 588	0.16 595	0.20 603	0.22 620

XQC	0.43 592	0.37 622	0.96 622	0.34 615	0.25 610	0.53 611	0.34 595	0.60 605	0.73 632	0.51 599	0.46 523	0.57 598	0.47 602	0.70 570	0.72 625	0.17 599	0.12 565	0.18 602	0.15 583	0.25 621	0.23 627

MSMD_ROB	0.60 635	0.33 611	0.61 527	0.30 595	0.25 610	0.86 652	0.35 599	0.55 555	0.67 619	1.10 664	1.49 668	1.76 674	0.97 664	0.88 625	0.49 586	0.23 624	0.21 634	0.27 628	0.27 644	0.25 621	0.24 632

AnyNet_C01	0.65 639	0.58 653	2.60 681	0.32 607	0.26 614	0.88 653	0.61 658	0.63 624	0.62 608	0.68 633	0.96 644	0.76 640	0.60 628	0.96 640	1.43 670	0.16 588	0.16 609	0.17 594	0.17 604	0.23 616	0.23 627

pmcnn	0.50 616	0.20 516	0.78 577	0.24 458	0.26 614	0.39 544	0.30 569	0.51 505	0.50 560	0.54 613	1.23 657	2.52 685	0.37 557	0.77 601	0.95 644	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.10 414	0.08 318

FC-DCNN v2	0.71 645	0.30 597	0.67 553	0.32 607	0.27 616	0.84 650	0.39 619	0.84 661	0.85 649	1.44 680	1.64 674	2.09 678	1.28 675	1.06 650	0.80 633	0.24 631	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.25 634

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 446	0.14 392	0.95 620	0.21 278	0.27 616	0.20 234	0.19 340	0.48 468	0.25 256	0.26 305	0.55 570	0.34 442	0.18 327	0.25 288	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.12 532	0.12 499	0.12 500

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 642	0.64 658	1.06 633	0.45 644	0.27 616	1.40 678	0.58 655	0.78 652	0.92 654	0.84 646	0.86 636	0.88 647	0.68 642	1.33 668	0.68 622	0.37 656	0.29 653	0.34 649	0.36 654	0.43 652	0.37 651

RGC	0.39 575	0.32 609	0.64 546	0.34 615	0.27 616	0.40 550	0.29 558	0.57 581	0.53 578	0.45 576	0.64 605	0.62 612	0.45 593	0.72 579	0.39 548	0.15 572	0.15 602	0.21 616	0.20 616	0.18 586	0.19 594

FC-DCNN	0.70 644	0.30 597	0.69 559	0.32 607	0.27 616	0.81 649	0.39 619	0.79 655	0.82 641	1.41 676	1.58 673	1.98 676	1.26 673	1.02 647	0.77 629	0.24 631	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.26 636

G-Net	0.46 603	0.25 562	0.86 606	0.34 615	0.28 621	0.90 655	0.35 599	0.47 455	0.45 511	0.68 633	1.22 656	0.64 622	0.60 628	0.61 533	0.57 599	0.16 588	0.14 587	0.17 594	0.13 560	0.22 613	0.19 594

NCC-stereo	0.39 575	0.25 562	0.69 559	0.32 607	0.28 621	0.46 580	0.36 604	0.65 626	0.52 573	0.40 540	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 581	0.45 575	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 636	0.16 555	0.16 561

Abc-Net	0.39 575	0.25 562	0.69 559	0.32 607	0.28 621	0.46 580	0.36 604	0.65 626	0.52 573	0.40 540	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 581	0.45 575	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 636	0.16 555	0.16 561
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 653	0.48 641	4.68 688	0.34 615	0.28 621	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 594

RTSA	0.78 653	0.48 641	4.68 688	0.34 615	0.28 621	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 594

AnyNet_C32	0.51 620	0.40 628	1.10 640	0.29 584	0.28 621	0.59 620	0.58 655	0.54 545	0.60 602	0.62 624	0.66 608	0.54 587	0.54 617	0.78 603	1.74 679	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.20 603	0.20 606

RYNet	0.37 563	0.18 487	0.59 522	0.25 498	0.28 621	0.61 624	0.32 582	0.59 596	0.59 598	0.41 549	0.38 428	0.57 598	0.39 567	0.87 622	0.53 597	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.18 586	0.18 587

PA-Net	0.37 563	0.28 583	0.83 597	0.31 601	0.28 621	0.39 544	0.42 628	0.51 505	0.55 588	0.34 459	0.42 477	0.41 509	0.36 548	0.79 605	0.49 586	0.12 513	0.23 643	0.16 588	0.23 629	0.12 499	0.18 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoO	0.46 603	0.32 609	0.51 485	0.36 626	0.29 629	0.38 535	0.45 634	0.55 555	0.60 602	0.47 587	0.49 539	0.48 554	0.73 647	0.59 522	0.69 623	0.81 678	0.18 622	0.38 651	0.19 614	0.46 655	0.20 606

TCMNet	0.33 534	0.23 553	0.72 570	0.29 584	0.30 630	0.40 550	0.28 551	0.50 488	0.47 534	0.37 500	0.45 513	0.40 502	0.29 490	0.60 526	0.39 548	0.14 557	0.13 577	0.15 577	0.14 574	0.17 572	0.15 552

FCDSN-DC	0.63 637	0.31 604	0.61 527	0.36 626	0.30 630	0.65 628	0.37 608	0.66 632	0.68 622	1.14 666	1.54 671	1.71 673	1.26 673	0.92 632	0.64 617	0.24 631	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.27 633	0.27 640
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 598	0.29 590	1.29 654	0.33 613	0.30 630	0.35 516	0.36 604	0.62 617	1.15 670	0.40 540	0.44 501	0.39 487	0.41 576	0.80 609	0.52 595	0.18 610	0.14 587	0.23 623	0.21 619	0.17 572	0.17 574

PVD	0.58 631	0.34 612	0.84 602	0.39 636	0.31 633	0.59 620	0.47 641	0.80 656	1.25 671	0.92 651	1.09 650	0.79 641	0.82 654	0.85 619	0.76 626	0.21 621	0.18 622	0.22 622	0.18 610	0.27 633	0.35 650

ccnet	0.42 587	0.31 604	0.48 458	0.27 560	0.32 634	0.60 623	0.32 582	0.65 626	0.46 529	0.53 611	0.66 608	0.56 593	0.45 593	0.72 579	0.61 610	0.26 635	0.19 627	0.24 625	0.21 619	0.26 628	0.22 620

PASM	0.45 601	0.35 614	0.90 612	0.35 624	0.33 635	0.39 544	0.38 614	0.50 488	0.61 606	0.52 605	0.51 548	0.62 612	0.45 593	0.93 634	0.48 584	0.26 635	0.29 653	0.29 640	0.33 649	0.29 639	0.26 636

ELAS_RVC	0.74 650	0.36 617	1.00 626	0.37 632	0.33 635	0.88 653	0.93 680	0.83 660	1.08 666	1.35 671	1.33 662	1.24 661	1.33 677	1.06 650	0.95 644	0.27 640	0.25 647	0.29 640	0.27 644	0.30 640	0.30 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 650	0.36 617	0.85 605	0.36 626	0.33 635	1.36 675	0.77 671	0.93 665	0.92 654	1.41 676	1.53 670	1.16 660	1.17 669	0.95 639	1.03 648	0.26 635	0.25 647	0.28 636	0.28 647	0.31 641	0.30 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 582	0.46 637	0.49 464	0.40 638	0.35 638	0.47 586	0.27 535	0.54 545	0.47 534	0.39 530	0.45 513	0.59 603	0.44 590	0.46 452	0.39 548	0.26 635	0.19 627	0.48 658	0.22 627	0.34 645	0.26 636

PDISCO_ROB	0.43 592	0.30 597	0.67 553	0.43 641	0.36 639	0.67 631	0.32 582	0.72 646	0.76 634	0.43 565	0.53 563	0.63 620	0.40 572	0.66 560	0.47 583	0.21 621	0.12 565	0.21 616	0.19 614	0.25 621	0.20 606

Selective-IGEV-i16pa	30.47 724	41.93 725	4.02 686	0.49 651	0.37 640	96.94 726	0.74 667	60.26 727	58.76 726	17.24 713	64.39 725	38.26 726	49.53 726	106.11 727	26.15 717	19.96 720	3.42 702	4.39 702	1.81 697	0.39 650	14.22 713

SQANet	0.40 582	0.48 641	0.67 553	0.48 648	0.39 641	0.48 592	0.22 451	0.51 505	0.43 484	0.40 540	0.47 530	0.47 548	0.33 531	0.54 492	0.32 515	0.36 654	0.15 602	0.40 654	0.21 619	0.45 654	0.31 645

DDUNet	0.41 584	0.50 646	0.48 458	0.44 643	0.39 641	0.46 580	0.32 582	0.50 488	0.43 484	0.45 576	0.52 556	0.57 598	0.36 548	0.48 459	0.33 522	0.33 651	0.21 634	0.55 662	0.25 636	0.37 649	0.32 648

NVStereoNet_ROB	0.67 641	0.49 645	0.83 597	0.48 648	0.40 643	0.51 601	0.46 637	0.70 643	0.77 636	0.84 646	1.72 676	1.02 654	0.83 655	1.23 661	0.79 632	0.32 650	0.38 662	0.40 654	0.46 662	0.36 648	0.41 655
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 563	0.41 632	0.66 552	0.46 646	0.41 644	0.34 501	0.25 516	0.57 581	0.45 511	0.39 530	0.52 556	0.43 522	0.33 531	0.41 437	0.29 494	0.25 634	0.14 587	0.33 648	0.21 619	0.31 641	0.22 620

MANE	1.41 674	0.36 617	0.74 575	0.43 641	0.41 644	2.16 685	0.80 673	2.39 693	3.38 689	2.22 689	3.06 691	3.54 691	2.73 693	2.15 685	1.94 684	0.28 643	0.27 649	0.30 642	0.46 662	0.28 638	0.34 649

PWCK	1.00 662	1.17 684	1.70 668	0.91 673	0.41 644	1.19 667	0.92 679	1.10 669	1.14 669	1.16 667	1.14 653	1.25 662	0.88 659	1.75 679	1.04 650	0.87 681	0.50 669	0.87 676	0.53 671	0.96 683	0.52 663

MultiAttention	1.02 666	0.13 345	0.43 410	0.35 624	0.43 647	5.36 693	1.71 694	0.69 641	0.53 578	0.36 492	0.63 603	0.55 589	0.22 375	7.60 701	0.43 567	0.09 383	0.06 236	0.14 562	0.24 631	0.26 628	0.30 642

GCAP-BAT	0.21 334	0.08 38	1.22 647	0.29 584	0.43 647	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

GCAPDPT-zeroshot	0.20 313	0.08 38	1.14 642	0.29 584	0.43 647	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

otaku	0.57 630	0.62 657	0.87 608	0.63 662	0.44 650	0.73 638	0.37 608	0.65 626	0.66 616	0.51 599	0.75 623	0.66 627	0.45 593	0.69 567	0.46 581	0.53 660	0.34 659	0.55 662	0.35 651	0.60 662	0.45 657

Selective-IGEV-i1pa	5.57 695	7.99 700	4.76 691	0.80 669	0.45 651	12.99 703	3.60 699	9.25 704	7.43 700	6.97 700	9.87 704	8.94 702	7.26 701	14.66 713	5.65 699	3.55 699	1.08 692	1.93 695	0.72 683	0.73 672	2.79 698

SAMSARA	0.56 627	0.39 627	0.80 587	0.60 660	0.46 652	1.00 659	1.23 691	0.67 637	0.68 622	0.71 636	0.54 566	0.89 648	0.57 624	0.81 613	0.62 612	0.19 616	0.22 638	0.18 602	0.18 610	0.27 633	0.25 634

MADNet+	1.01 664	1.16 683	4.72 690	0.70 665	0.47 653	1.24 670	0.96 681	0.97 668	0.89 650	0.65 630	0.77 626	0.87 645	0.85 658	2.09 683	1.68 675	0.38 657	0.39 663	0.31 644	0.27 644	0.43 652	0.39 653

GCST	0.47 606	0.60 655	0.57 511	1.04 680	0.48 654	0.38 535	0.11 20	0.40 377	0.32 350	0.41 549	0.34 383	0.29 390	0.17 301	0.46 452	0.19 347	0.69 670	0.42 665	0.79 675	0.62 678	0.62 663	0.46 660

Consistency-Raft	0.55 626	0.48 641	1.02 629	0.45 644	0.49 655	0.49 597	0.47 641	0.72 646	0.72 629	0.45 576	0.82 632	0.47 548	0.60 628	0.50 468	0.63 615	0.39 658	0.39 663	0.44 656	0.51 668	0.52 657	0.37 651

DStereoFS	0.84 656	0.66 660	0.80 587	0.53 657	0.50 656	1.23 669	0.55 652	0.94 666	1.32 673	0.89 648	1.32 660	1.04 655	2.32 690	1.29 666	1.14 656	0.31 649	0.35 660	0.30 642	0.39 658	0.34 645	0.60 671

Ntro	0.58 631	0.64 658	0.92 615	0.66 663	0.50 656	0.77 643	0.36 604	0.66 632	0.70 626	0.50 594	0.59 585	0.65 623	0.51 614	0.75 590	0.45 575	0.56 664	0.32 657	0.56 665	0.34 650	0.63 664	0.46 660

ACVNet-4b	0.72 646	0.81 667	1.33 656	0.72 666	0.50 656	0.80 648	0.31 574	0.71 645	0.80 639	0.50 594	0.72 621	0.95 651	0.43 589	0.96 640	1.20 664	1.13 690	0.21 634	0.76 672	0.45 661	0.65 667	0.46 660

LE_ROB	1.76 682	0.20 516	2.68 682	0.48 648	0.52 659	0.78 646	0.96 681	0.84 661	6.61 699	7.40 702	2.08 684	2.08 677	4.83 695	1.27 664	3.79 694	0.10 435	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.11 462	0.10 439

ACVNet_1	0.72 646	0.81 667	1.37 658	0.72 666	0.53 660	0.77 643	0.42 628	0.85 664	0.90 652	0.74 640	0.75 623	1.32 665	0.72 646	1.02 647	0.55 598	0.54 662	0.31 656	0.71 669	0.35 651	0.64 666	0.45 657

BEATNet-Init1	4.73 694	2.61 692	13.29 709	0.58 658	0.53 660	10.12 701	3.33 698	4.83 698	5.01 697	8.75 703	8.51 700	14.08 712	7.60 702	7.70 702	5.34 698	0.28 643	0.28 652	0.34 649	0.37 655	0.57 660	0.45 657

SPS-STEREO	0.69 643	0.61 656	0.98 624	0.52 656	0.57 662	0.74 639	0.50 648	0.78 652	0.62 608	0.95 656	0.86 636	0.94 649	0.70 644	1.01 646	0.87 638	0.58 666	0.51 671	0.50 659	0.50 667	0.55 659	0.58 668
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.93 661	0.56 652	0.82 594	0.69 664	0.58 663	1.37 676	0.35 599	0.94 666	1.25 671	0.93 653	1.90 679	1.52 669	2.10 687	1.27 664	0.77 629	0.69 670	0.33 658	0.75 671	0.47 664	0.70 671	0.57 667

SGM+DAISY	0.87 657	0.66 660	1.30 655	0.51 653	0.60 664	1.03 660	0.84 677	0.76 650	0.73 632	1.39 674	1.51 669	1.31 664	1.22 671	1.11 652	1.08 651	0.57 665	0.53 674	0.51 661	0.51 668	0.54 658	0.61 675

anonymity	0.56 627	0.54 651	0.70 565	0.47 647	0.61 665	0.56 613	0.43 630	0.69 641	0.49 552	0.63 626	0.55 570	0.54 587	0.60 628	0.61 533	0.57 599	0.55 663	0.53 674	0.50 659	0.54 672	0.51 656	0.56 665

ACVNet_2	0.89 658	0.87 671	1.25 650	0.82 670	0.62 666	0.97 658	0.62 659	1.14 671	1.42 676	1.00 659	1.40 663	1.47 668	0.84 656	1.11 652	0.66 620	0.61 667	0.43 666	0.78 673	0.49 665	0.75 673	0.52 663

RainbowNet	0.72 646	0.89 672	1.02 629	0.82 670	0.63 667	0.78 646	0.52 649	0.81 658	0.93 657	0.60 621	0.79 628	0.80 642	0.60 628	0.80 609	0.57 599	0.78 676	0.55 677	0.78 673	0.49 665	0.76 674	0.58 668

DStereoSA	0.81 655	0.37 622	1.08 635	0.51 653	0.65 668	0.67 631	1.44 693	0.74 648	1.06 664	0.54 613	1.67 675	0.49 560	1.78 683	0.96 640	1.69 677	0.28 643	0.43 666	0.27 628	0.51 668	0.40 651	0.58 668

WAO-7	1.01 664	0.89 672	0.93 617	0.83 672	0.66 669	1.18 665	0.81 675	1.40 676	1.57 680	1.11 665	1.76 678	1.45 667	1.19 670	1.50 672	1.14 656	0.61 667	0.62 684	0.70 668	0.68 680	0.66 669	0.60 671

DGSMNet	0.61 636	0.29 590	0.91 613	0.51 653	0.70 670	0.62 626	1.38 692	0.59 596	0.55 588	0.37 500	0.61 597	0.52 578	0.33 531	0.65 556	0.43 567	0.53 660	0.60 681	0.67 667	0.61 677	0.63 664	0.61 675

MFMNet_re	0.72 646	0.76 665	0.99 625	0.62 661	0.70 670	0.77 643	0.67 661	0.75 649	0.83 645	0.78 644	0.86 636	0.69 634	0.78 649	0.71 573	0.61 610	0.66 669	0.59 680	0.61 666	0.58 676	0.68 670	0.71 679

JetBlue	1.14 670	0.76 665	2.36 676	0.59 659	0.75 672	3.04 689	1.78 695	1.11 670	0.90 652	0.94 654	1.10 651	1.66 672	1.28 675	2.09 683	1.72 678	0.43 659	0.36 661	0.38 651	0.38 657	0.58 661	0.56 665

IMH-64-1	0.91 659	0.86 669	0.84 602	0.97 675	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 648	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 676	0.60 671

IMH-64	0.91 659	0.86 669	0.84 602	0.97 675	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 648	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 676	0.60 671

WAO-6	1.07 668	0.93 675	0.92 615	0.96 674	0.78 675	1.28 672	0.75 668	1.34 674	2.00 684	1.02 661	1.54 671	1.59 670	1.22 671	1.31 667	1.14 656	0.78 676	0.55 677	1.02 682	0.75 685	0.83 675	0.69 678

IMH	1.05 667	0.95 676	1.00 626	1.01 677	0.78 675	1.11 662	0.68 662	1.38 675	1.43 677	1.00 659	1.72 676	1.43 666	1.14 666	1.73 678	0.89 640	1.09 687	0.55 677	0.99 680	0.57 675	0.87 678	0.62 677

Dean	1.17 671	1.04 679	1.49 662	1.03 679	0.78 675	1.20 668	0.77 671	1.48 680	1.96 682	1.28 669	1.99 682	2.15 679	1.14 666	1.25 662	1.00 647	0.81 678	0.60 681	1.01 681	0.69 681	0.92 682	0.74 682

LVE	1.13 669	1.02 677	1.28 653	1.01 677	0.80 678	1.29 673	0.81 675	1.47 679	1.96 682	1.07 663	1.90 679	1.90 675	1.01 665	1.48 671	0.91 641	0.93 684	0.61 683	0.94 677	0.69 681	0.87 678	0.75 683

WAO-8	1.46 677	1.10 681	1.09 636	1.10 681	0.84 679	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 692	1.44 680	2.21 685	2.15 679	1.43 679	3.17 689	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 680	0.71 679

Venus	1.46 677	1.10 681	1.09 636	1.10 681	0.84 679	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 692	1.44 680	2.21 685	2.15 679	1.43 679	3.17 689	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 680	0.71 679

TorneroNet-64	1.43 675	1.03 678	1.20 646	1.10 681	0.86 681	2.26 686	0.73 666	1.84 685	3.84 694	1.25 668	2.25 687	2.69 687	1.42 678	1.76 680	1.43 670	0.76 675	0.50 669	1.09 683	0.66 679	1.23 688	0.76 684

TorneroNet	2.22 685	1.08 680	1.24 649	1.14 685	0.90 682	5.58 694	0.80 673	2.12 690	8.69 701	2.58 691	5.42 696	3.88 692	1.97 685	1.78 682	1.87 681	0.86 680	0.54 676	1.15 687	0.74 684	1.23 688	0.85 685

UNDER WATER-64	1.55 679	1.19 685	2.52 679	1.31 686	0.95 683	2.12 684	1.21 690	1.45 678	3.19 688	1.43 679	1.32 660	2.64 686	2.04 686	1.63 675	1.83 680	1.11 688	0.67 688	1.28 688	0.92 689	1.19 685	1.02 689

UNDER WATER	1.59 680	1.22 686	2.36 676	1.38 687	1.03 684	1.67 681	1.10 687	1.54 683	3.63 690	1.44 680	1.47 667	2.85 688	2.25 689	1.67 676	1.94 684	1.06 686	0.62 684	1.31 689	0.93 690	1.21 687	1.02 689

notaker	1.45 676	1.34 687	1.48 660	1.40 688	1.07 685	1.18 665	0.85 678	1.48 680	1.40 675	1.51 685	3.46 692	2.40 684	1.81 684	1.76 680	1.45 673	1.11 688	0.69 689	1.38 690	0.87 688	1.31 690	0.97 688

ktn	1.77 683	1.36 688	1.22 647	1.43 689	1.14 686	1.52 679	1.08 686	1.51 682	3.96 695	2.77 693	4.69 694	3.35 690	1.46 681	1.69 677	1.25 666	1.43 692	0.77 691	1.45 691	0.99 691	1.32 691	0.96 686

DispFullNet	0.66 640	0.89 672	1.59 664	0.77 668	1.21 687	0.51 601	0.23 477	0.59 596	0.72 629	0.69 635	0.61 597	0.69 634	0.91 660	0.79 605	0.48 584	0.27 640	0.12 565	0.73 670	0.30 648	0.65 667	0.40 654

KSHMR	1.89 684	1.36 688	1.60 665	1.47 690	1.22 688	1.38 677	1.06 685	1.79 684	5.97 698	1.42 678	5.65 697	2.98 689	1.14 666	2.23 686	1.20 664	1.27 691	1.12 693	1.46 692	1.10 693	1.32 691	1.15 691

HanzoNet	2.97 689	1.69 690	2.29 675	1.74 691	1.33 689	1.53 680	1.03 684	1.99 688	2.64 687	5.51 698	5.16 695	5.90 697	6.82 700	4.32 695	3.29 692	3.16 698	2.02 699	1.92 694	2.87 701	2.24 695	1.89 694

JetRed	2.30 687	2.64 693	6.12 693	1.12 684	1.38 690	5.85 696	3.29 697	1.99 688	1.67 681	1.98 687	1.95 681	2.16 682	1.60 682	2.48 687	4.10 695	1.05 685	1.60 694	1.09 683	1.01 692	1.67 693	1.28 692

tt	4.71 693	0.10 140	3.94 685	2.06 693	1.53 691	10.14 702	16.88 705	9.27 705	4.98 696	1.39 674	1.02 648	4.68 693	4.90 696	3.35 692	5.86 700	5.76 703	9.15 711	2.24 699	2.53 699	3.10 696	1.32 693

MADNet++	2.26 686	1.80 691	2.06 672	2.13 694	1.97 692	2.61 688	1.79 696	2.38 692	2.16 685	2.75 692	2.65 689	2.38 683	2.43 691	3.17 689	3.21 691	2.17 695	1.95 697	1.94 696	1.63 695	2.06 694	2.01 695

light-stereo	2.37 688	0.69 662	3.61 684	3.84 696	3.41 693	4.04 690	0.31 574	2.13 691	1.45 678	3.61 694	6.33 698	6.90 701	0.63 638	4.83 696	1.28 667	0.71 672	0.74 690	0.32 645	0.39 658	1.20 686	0.96 686

U	1.00 662	0.09 84	0.21 115	0.21 278	3.68 694	6.12 697	0.14 104	0.21 78	0.21 183	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	5.42 704	2.90 702	0.07 183	0.06 144

DPSimNet_ROB	4.34 692	4.23 694	6.89 695	3.67 695	3.68 694	4.75 691	5.21 701	2.67 694	3.68 691	5.82 699	3.95 693	5.57 694	6.72 699	3.46 693	4.48 696	4.05 702	2.88 700	4.68 703	3.12 703	3.69 697	3.62 700

EKT-Stereo	0.38 570	0.12 278	0.38 340	0.42 640	3.88 696	0.21 265	0.17 246	0.35 318	0.28 296	0.20 245	0.20 218	0.23 307	0.15 251	0.28 340	0.16 262	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

USTest	6.88 696	5.23 697	5.63 692	7.22 700	7.29 697	14.34 705	22.76 706	8.48 702	9.32 702	5.42 697	6.39 699	6.29 700	6.64 698	6.92 700	8.62 703	1.94 693	3.29 701	2.16 698	2.55 700	3.85 698	3.29 699

PML	16.10 710	12.82 711	6.78 694	5.23 697	7.76 698	33.92 717	66.56 726	5.30 699	10.28 703	26.12 725	68.59 726	20.51 714	13.49 713	10.06 704	6.78 702	5.96 704	2.00 698	6.04 709	2.18 698	8.96 707	2.60 697

LRCNet_RVC	10.90 704	14.34 712	9.35 696	15.35 707	8.04 699	1.08 661	0.34 595	8.78 703	0.70 626	12.63 712	16.05 712	9.85 703	6.54 697	8.57 703	6.34 701	20.27 721	5.40 703	23.70 719	21.88 720	14.87 711	13.83 712

DGTPSM_ROB	8.34 698	5.10 695	10.37 707	5.31 698	10.18 700	8.33 698	23.60 710	6.06 700	13.41 710	4.90 695	10.87 708	5.65 695	10.44 703	6.17 698	12.59 704	3.74 700	7.55 704	3.69 700	7.26 708	4.14 699	7.46 704

DPSMNet_ROB	8.40 699	5.11 696	10.49 708	5.58 699	10.25 701	8.34 699	23.62 711	6.07 701	13.45 711	4.93 696	10.88 709	5.66 696	10.44 703	6.24 699	12.64 705	3.98 701	7.61 705	3.76 701	7.30 709	4.20 700	7.51 705

TCMNet-wrong-test	4.29 691	5.57 698	4.65 687	11.33 706	10.39 702	5.73 695	4.48 700	4.13 697	1.02 660	1.91 686	2.39 688	6.16 699	3.62 694	3.84 694	4.50 697	1.99 694	0.47 668	1.97 697	1.69 696	5.69 702	4.31 701

iinet-test	10.78 702	9.29 701	9.70 697	10.48 701	10.68 703	17.98 710	25.98 712	12.57 709	13.39 708	9.64 707	10.10 705	10.06 704	10.61 706	11.22 709	12.70 706	6.40 705	7.74 706	5.68 705	6.69 704	7.47 703	7.30 702

IINet	10.78 702	9.29 701	9.70 697	10.48 701	10.68 703	17.98 710	25.98 712	12.57 709	13.39 708	9.64 707	10.10 705	10.06 704	10.61 706	11.22 709	12.70 706	6.40 705	7.74 706	5.68 705	6.69 704	7.47 703	7.30 702

DPSM_ROB	11.49 705	9.87 707	10.35 705	11.13 704	11.31 705	19.11 713	27.51 715	13.37 712	14.21 713	10.31 709	11.06 710	10.96 710	11.27 711	11.96 711	13.59 709	6.78 707	8.19 709	6.03 707	7.09 706	7.93 705	7.73 707

DPSM	11.49 705	9.87 707	10.35 705	11.13 704	11.31 705	19.11 713	27.51 715	13.37 712	14.21 713	10.31 709	11.06 710	10.96 710	11.27 711	11.96 711	13.59 709	6.78 707	8.19 709	6.03 707	7.09 706	7.93 705	7.73 707

Anonymous_1	16.62 711	9.35 703	9.84 699	10.66 703	14.64 707	18.66 712	27.12 714	12.64 711	13.51 712	10.76 711	10.30 707	10.13 706	10.60 705	11.06 708	12.74 708	15.87 719	7.74 706	16.92 717	43.48 723	58.66 726	7.68 706

HaxPig	17.72 712	20.22 722	19.73 711	16.53 708	16.51 708	9.27 700	9.33 702	14.34 714	13.27 707	18.65 714	18.70 713	17.35 713	16.77 714	17.04 714	16.45 714	22.05 722	20.89 722	22.27 718	21.53 719	21.29 719	22.13 723

LSM	1.64 681	0.40 628	2.56 680	2.02 692	17.61 709	0.51 601	0.52 649	0.61 609	0.76 634	0.82 645	1.11 652	0.63 620	0.54 617	0.75 590	0.49 586	0.16 588	0.24 645	0.18 602	0.21 619	0.25 621	2.42 696

xxxxx1	15.27 707	9.54 704	10.31 702	20.13 710	18.88 710	17.08 706	23.03 707	10.36 706	10.99 704	9.21 704	9.62 701	10.74 707	10.61 706	10.72 705	13.89 711	7.97 709	9.20 712	31.85 722	44.72 724	12.84 708	13.69 709

tt_ll	15.27 707	9.54 704	10.31 702	20.13 710	18.88 710	17.08 706	23.03 707	10.36 706	10.99 704	9.21 704	9.62 701	10.74 707	10.61 706	10.72 705	13.89 711	7.97 709	9.20 712	31.85 722	44.72 724	12.84 708	13.69 709

ff	15.27 707	9.54 704	10.31 702	20.13 710	18.88 710	17.08 706	23.03 707	10.36 706	10.99 704	9.21 704	9.62 701	10.74 707	10.61 706	10.72 705	13.89 711	7.97 709	9.20 712	31.85 722	44.72 724	12.84 708	13.69 709

MEDIAN_ROB	21.21 713	24.62 723	23.47 721	19.58 709	19.65 713	13.22 704	10.96 703	17.88 715	17.00 715	22.14 724	22.02 715	20.86 715	20.36 715	21.06 715	19.71 715	25.63 723	24.13 723	26.21 720	25.20 721	25.17 720	25.38 724

CasAABBNet	23.10 714	19.86 715	20.64 716	22.47 713	22.73 714	38.41 721	55.50 722	26.89 721	28.70 722	20.61 721	22.15 718	22.08 720	22.75 719	23.99 716	27.36 720	13.59 712	16.48 717	12.14 710	14.27 711	15.95 712	15.53 715

FlowAnything	23.14 717	19.87 716	20.79 717	22.50 717	22.74 715	38.39 720	55.46 720	26.89 721	28.72 723	20.77 723	22.29 721	22.07 719	22.72 716	23.99 716	27.41 724	13.60 715	16.55 721	12.15 714	14.36 716	15.97 716	15.52 714

Hybrid-DGEV	23.16 718	19.94 720	20.96 719	22.49 714	22.75 716	38.51 723	55.52 725	27.09 725	28.90 725	20.58 718	22.25 719	22.00 716	22.80 721	24.11 721	27.33 719	13.60 715	16.47 716	12.14 710	14.30 715	15.95 712	15.54 716

RAFT-FEzeroshot	23.10 714	19.88 717	20.56 714	22.49 714	22.75 716	38.38 718	55.50 722	26.84 719	28.66 720	20.60 719	22.10 716	22.05 717	22.74 717	24.00 718	27.37 722	13.59 712	16.48 717	12.14 710	14.28 712	15.96 714	15.54 716

RAFT-FE	23.10 714	19.88 717	20.56 714	22.49 714	22.75 716	38.38 718	55.50 722	26.84 719	28.66 720	20.60 719	22.10 716	22.05 717	22.74 717	24.00 718	27.37 722	13.59 712	16.48 717	12.14 710	14.28 712	15.96 714	15.54 716

Selective-RAFT-Error	23.16 718	19.93 719	20.87 718	22.54 718	22.81 719	38.52 724	55.47 721	27.01 724	28.83 724	20.66 722	22.25 719	22.09 721	22.80 721	24.09 720	27.36 720	13.61 717	16.48 717	12.15 714	14.28 712	15.99 717	15.57 719

DLNR-FE	10.45 701	12.13 710	19.94 713	106.10 725	23.12 720	0.14 37	0.13 70	3.28 696	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.41 697	0.06 236	0.07 154	0.07 225	40.22 725	0.06 144

DLNR_Zeroshot_test	10.44 700	12.10 709	19.93 712	106.08 724	23.66 721	0.14 37	0.13 70	3.22 695	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.36 696	0.06 236	0.07 154	0.07 225	39.70 724	0.06 144

AVERAGE_ROB	25.43 721	29.06 724	27.24 722	24.63 720	24.20 722	17.73 709	12.61 704	22.29 718	21.39 718	26.79 726	26.16 724	25.20 723	24.64 725	25.07 723	23.53 716	29.96 724	28.40 724	30.60 721	29.58 722	29.72 721	29.84 725

RSGM-EC	29.65 722	17.75 713	10.04 700	35.31 721	33.15 723	26.42 715	46.65 717	19.89 716	17.74 716	18.92 715	23.36 722	30.14 724	23.59 723	41.87 724	45.99 725	59.56 725	34.38 725	33.25 725	20.37 717	34.97 722	19.60 721

acva	29.65 722	17.75 713	10.04 700	35.31 721	33.15 723	26.42 715	46.65 717	19.89 716	17.74 716	18.92 715	23.36 722	30.14 724	23.59 723	41.87 724	45.99 725	59.56 725	34.38 725	33.25 725	20.37 717	34.97 722	19.60 721

LSM0	24.24 720	19.98 721	22.32 720	24.22 719	40.14 725	38.48 722	55.20 719	26.95 723	28.57 719	20.49 717	21.83 714	22.26 722	22.75 719	24.22 722	27.30 718	13.66 718	16.32 715	12.19 716	14.15 710	16.10 718	17.66 720

test_example2	101.33 725	108.28 726	68.15 724	98.43 723	106.93 726	89.75 725	102.43 727	36.80 726	97.65 727	129.04 727	130.15 727	65.26 727	66.62 727	92.11 726	80.24 727	144.10 727	199.48 727	81.81 727	103.01 727	125.01 727	101.27 726

ccccc		256.29 727		354.40 726	364.36 727	149.10 727		152.89 728		153.93 728		164.00 728		268.02 728		390.55 728	349.22 728	244.59 728	219.82 728	412.30 728

GS-Stereo							0.16 199	0.26 175	0.18 115	0.13 117	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

ASD4		6.65 699

Low-res two-view benchmark