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

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PSi22a	0.20 19	0.28 167	0.89 105	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 91	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 65	0.20 4	0.14 4	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.05 1	0.13 193	0.11 142

LACA3	0.18 4	0.20 21	0.67 61	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 79	0.27 4	0.31 37	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 51	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 69	0.23 76	0.98 123	0.19 2	0.44 566	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.37 133	0.19 70	0.16 39	0.18 84	0.15 51	0.38 209	0.17 57	0.11 331	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 76	0.38 280	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.40 167	0.14 10	0.25 134	0.15 37	0.15 51	0.25 47	0.18 68	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 21	0.62 36	0.20 9	0.13 51	0.36 82	0.13 9	0.35 33	0.31 37	0.16 22	0.14 28	0.17 66	0.15 51	0.25 47	0.23 180	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 37	0.61 29	0.20 9	0.13 51	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 77	0.16 22	0.16 39	0.16 51	0.15 51	0.27 72	0.22 169	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 211	0.69 64	0.21 31	0.13 51	0.27 18	0.12 4	0.37 47	0.26 11	0.21 98	0.19 57	0.15 37	0.12 12	0.47 287	0.29 268	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 41	0.12 187

StereoAnything_RVC	0.35 204	1.25 632	1.82 359	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 42	0.43 102	0.37 133	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 123	0.46 275	0.14 4	0.11 331	0.09 273	0.08 63	0.05 1	0.76 647	0.18 372

trnet	0.28 126	0.26 126	1.32 189	0.19 2	0.12 21	0.54 294	0.15 42	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.30 118	0.21 145	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.09 78	0.07 12

LoS_RVC	0.29 139	0.33 228	1.19 158	0.25 134	0.34 491	0.43 157	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.22 118	0.33 228	0.23 148	0.24 210	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 542

CAS	0.35 204	0.25 108	1.30 184	0.79 632	0.34 491	0.51 258	0.23 259	0.46 134	0.39 153	0.22 118	0.31 208	0.20 111	0.17 74	0.28 89	0.23 180	0.73 653	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 582

LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 247	0.23 83	0.13 51	0.54 294	0.20 138	0.48 168	0.49 267	0.25 172	0.28 168	0.37 273	0.24 210	0.38 209	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 156	0.27 138	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 124	0.20 138	0.46 134	0.44 211	0.22 118	0.28 168	0.26 194	0.19 123	0.33 154	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.49 615

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 191	0.19 2	0.13 51	0.55 309	0.17 79	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.11 331	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.10 107	0.07 12
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
PMTNet	0.31 165	0.35 255	1.30 184	0.20 9	0.14 72	0.57 343	0.25 316	0.46 134	0.42 193	0.27 206	0.32 218	0.27 207	0.24 210	0.39 217	0.23 180	0.43 632	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.18 334	0.07 12

MGA	0.19 8	0.27 138	0.57 19	0.20 9	0.18 209	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 50	0.14 28	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 167	0.60 24	0.21 31	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.19 70	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 138	0.60 24	0.20 9	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.18 50	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

TS12	0.24 76	0.26 126	0.83 89	0.25 134	0.11 9	0.46 196	0.17 79	0.46 134	0.43 205	0.20 85	0.31 208	0.18 84	0.20 136	0.31 127	0.22 169	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 92	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.24 39	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 139	0.47 356	1.41 216	0.26 177	0.18 209	0.43 157	0.19 111	0.47 154	0.32 48	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.21 150	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.46 609

aanet-new-60k	0.29 139	0.51 376	1.68 276	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.43 102	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.17 66	0.19 123	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.26 497

aanet-new-70k	0.27 110	0.48 361	1.33 191	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.45 126	0.33 63	0.17 41	0.21 74	0.16 51	0.21 150	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.22 436

aanet-new-78k	0.33 182	0.44 334	2.51 551	0.26 177	0.12 21	0.42 149	0.20 138	0.45 126	0.31 37	0.16 22	0.22 93	0.15 37	0.25 225	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.31 542

aanet-new-40k	0.25 85	0.37 268	1.35 199	0.24 110	0.24 340	0.38 106	0.20 138	0.39 63	0.26 11	0.18 50	0.24 119	0.16 51	0.20 136	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.18 372

aanet-new-36k	0.29 139	0.63 436	1.51 245	0.24 110	0.11 9	0.43 157	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.19 70	0.24 119	0.16 51	0.22 168	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.24 475

aanet-new-34k	0.27 110	0.57 409	1.36 201	0.23 83	0.11 9	0.34 62	0.20 138	0.36 43	0.30 33	0.19 70	0.27 156	0.17 66	0.22 168	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.29 520

aanet-32k-new	0.30 156	0.60 415	1.61 262	0.25 134	0.15 101	0.46 196	0.21 180	0.41 84	0.33 63	0.17 41	0.24 119	0.17 66	0.23 194	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.39 591

aanet-new-32k	0.27 110	0.49 365	1.73 293	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

aanet-new-30k	0.28 126	0.49 365	1.75 304	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

aanet-new-16k	0.26 98	0.47 356	1.36 201	0.25 134	0.12 21	0.36 82	0.18 99	0.40 72	0.35 91	0.18 50	0.21 74	0.18 84	0.21 150	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.11 142

aanet-new-14k	0.25 85	0.33 228	1.13 145	0.26 177	0.12 21	0.37 89	0.21 180	0.45 126	0.36 121	0.20 85	0.27 156	0.15 37	0.29 301	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.12 187

aanet-new-8k	0.26 98	0.38 280	1.21 164	0.25 134	0.13 51	0.44 168	0.22 220	0.49 175	0.34 77	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.25 225	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.12 187

aanet-new	0.32 172	0.29 180	2.39 520	0.25 134	0.25 360	0.43 157	0.21 180	0.41 84	0.31 37	0.18 50	0.23 107	0.16 51	0.30 311	0.33 154	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.13 230

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 76	0.22 54	0.90 108	0.23 83	0.32 463	0.47 206	0.21 180	0.48 168	0.34 77	0.20 85	0.25 134	0.21 125	0.23 194	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 85	0.41 310	1.08 137	0.23 83	0.23 325	0.45 176	0.20 138	0.44 111	0.30 33	0.18 50	0.21 74	0.22 131	0.20 136	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.14 257

RT-Monster	0.29 139	0.30 197	0.95 117	0.25 134	0.28 406	0.46 196	0.15 42	0.53 219	0.55 330	0.37 256	0.36 245	0.28 218	0.21 150	0.32 140	0.21 145	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.15 245	0.14 257

PipStereo	0.19 8	0.26 126	0.85 92	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 126	0.88 101	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

PSi22	0.37 221	0.73 482	1.71 289	0.28 232	0.13 51	0.44 168	0.14 21	0.64 295	0.51 285	0.22 118	0.28 168	0.36 269	0.22 168	0.65 376	0.27 243	0.07 26	0.14 452	0.07 1	0.06 20	0.28 488	0.12 187

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 6	0.68 62	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 138	0.49 175	0.37 133	0.20 85	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 21	0.69 64	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 138	0.50 184	0.37 133	0.21 98	0.22 93	0.27 207	0.24 210	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 1	0.66 58	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 180	0.50 184	0.39 153	0.25 172	0.22 93	0.27 207	0.25 225	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

Foundation-i32	0.20 19	0.28 167	0.87 98	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 42	0.32 19	0.36 121	0.13 5	0.10 3	0.25 179	0.14 27	0.19 2	0.15 14	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.11 141	0.12 187

LACA2	0.25 85	0.74 486	1.30 184	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 79	0.32 19	0.36 121	0.15 14	0.15 30	0.18 84	0.14 27	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 292	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 149	0.15 42	0.31 16	0.34 77	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 51	0.25 47	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 138	0.95 117	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.37 47	0.27 14	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.11 142

VMStereo-Base	0.26 98	0.27 138	1.26 173	0.20 9	0.12 21	0.42 149	0.17 79	0.37 47	0.40 167	0.22 118	0.31 208	0.29 230	0.21 150	0.32 140	0.20 125	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 21	0.74 72	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 237	0.15 14	0.15 30	0.16 51	0.19 123	0.23 32	0.18 68	0.10 250	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 21	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 42	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.15 30	0.17 66	0.16 65	0.26 66	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 126	0.56 404	1.05 133	0.23 83	0.19 245	0.52 277	0.17 79	0.44 111	0.39 153	0.18 50	0.25 134	0.24 164	0.15 51	0.33 154	0.19 93	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.14 222	0.32 551

GEAStereo	0.35 204	0.32 219	1.17 154	0.53 584	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.22 93	0.16 51	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.33 532	0.71 639

BridgeDepth	0.19 8	0.30 197	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 106	0.15 42	0.32 19	0.33 63	0.16 22	0.12 13	0.23 148	0.19 123	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.36 214	0.34 246	1.13 145	0.53 584	0.44 566	0.54 294	0.27 364	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.33 228	0.16 51	0.22 168	0.36 188	0.25 220	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.38 579	0.71 639

252Zero-FE	0.62 486	0.27 138	0.83 89	0.24 110	0.13 51	0.31 40	0.13 9	0.39 63	0.32 48	8.03 693	0.23 107	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 409	0.09 144	0.12 408	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.12 187

Zero-FE251	0.56 447	0.29 180	1.27 176	0.26 177	0.16 131	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.35 91	5.31 689	0.19 57	0.22 131	0.19 123	0.24 39	1.08 570	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.13 230

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 21	0.51 2	0.22 60	0.17 162	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 70	0.21 74	0.14 15	0.15 51	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 257

Replicate-Monster	0.23 69	0.40 300	0.94 116	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.13 9	0.40 72	0.36 121	0.22 118	0.15 30	0.15 37	0.15 51	0.40 223	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.15 299

asda	0.22 58	0.25 108	0.70 67	0.21 31	0.16 131	0.43 157	0.16 67	0.44 111	0.35 91	0.22 118	0.20 66	0.14 15	0.20 136	0.25 47	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.22 60	0.17 162	0.41 135	0.14 21	0.35 33	0.32 48	0.24 152	0.20 66	0.15 37	0.18 98	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

qwe	0.21 35	0.22 54	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.41 135	0.15 42	0.46 134	0.35 91	0.26 190	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.31 127	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 54	0.51 2	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.42 94	0.34 77	0.23 141	0.27 156	0.14 15	0.18 98	0.33 154	0.24 206	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 37	0.57 19	0.21 31	0.15 101	0.39 111	0.13 9	0.39 63	0.33 63	0.22 118	0.21 74	0.13 4	0.20 136	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 76	0.50 1	0.22 60	0.15 101	0.39 111	0.19 111	0.47 154	0.36 121	0.21 98	0.22 93	0.13 4	0.17 74	0.33 154	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 37	0.57 19	0.20 9	0.14 72	0.40 124	0.18 99	0.47 154	0.36 121	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.19 123	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 35	0.21 37	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.30 33	0.22 118	0.20 66	0.13 4	0.18 98	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.55 14	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.14 21	0.43 102	0.33 63	0.21 98	0.24 119	0.14 15	0.18 98	0.34 168	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 89	0.22 220	0.50 184	0.38 140	0.22 118	0.21 74	0.12 2	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 51	0.41 135	0.20 138	0.50 184	0.34 77	0.25 172	0.23 107	0.13 4	0.23 194	0.24 39	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 58	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 131	0.44 168	0.22 220	0.55 236	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.13 4	0.26 245	0.28 89	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

monsterstereo	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.25 134	0.27 391	0.39 111	0.14 21	0.51 194	0.33 63	0.25 172	0.27 156	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

IGEV	0.22 58	0.28 167	0.88 101	0.21 31	0.24 340	0.42 149	0.17 79	0.35 33	0.37 133	0.20 85	0.22 93	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

111111	0.24 76	0.21 37	0.82 87	0.24 110	0.21 275	0.43 157	0.13 9	0.45 126	0.35 91	0.22 118	0.27 156	0.18 84	0.16 65	0.35 175	0.18 68	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.25 450	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.31 40	0.22 220	0.38 56	0.25 5	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.28 21	0.21 180	0.38 56	0.26 11	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 255	0.65 47	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.37 47	0.40 167	0.21 98	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.10 116

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 265	0.68 62	0.21 31	0.17 162	0.45 176	0.12 4	0.35 33	0.42 193	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 228	0.61 29	0.23 83	0.21 275	0.45 176	0.13 9	0.33 27	0.46 237	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 228	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.13 9	0.39 63	0.46 237	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

LG-G_1	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

LG-G	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

LGtest1	0.21 35	0.37 268	0.70 67	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 43	0.39 153	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.25 47	0.27 243	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.10 116

FoundationStereo	0.20 19	0.30 197	0.81 85	0.21 31	0.22 305	0.21 11	0.16 67	0.25 3	0.38 140	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 74	0.23 32	0.16 36	0.09 144	0.13 433	0.08 63	0.06 20	0.07 5	0.07 12

HUF	0.59 467	0.65 448	2.46 535	0.45 545	0.77 639	0.34 62	0.24 294	0.46 134	0.39 153	0.31 229	0.28 168	0.25 179	0.19 123	0.67 382	0.18 68	0.12 392	2.03 690	0.08 63	0.06 20	0.31 514	1.59 683

GIP-stereo	0.26 98	0.22 54	0.78 81	0.29 266	0.20 261	0.42 149	0.17 79	0.64 295	0.39 153	0.18 50	0.24 119	0.23 148	0.18 98	0.25 47	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.08 51

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 54	0.91 111	0.23 83	0.13 51	0.49 234	0.18 99	0.30 12	0.28 21	0.19 70	0.17 42	0.14 15	0.14 27	0.41 228	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.09 79

IGEV-Stereo++	0.23 69	0.23 76	0.64 40	0.24 110	0.22 305	0.47 206	0.13 9	0.52 210	0.33 63	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.22 168	0.32 140	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.09 79

Any-RAFT	0.38 234	0.25 108	1.89 389	0.27 201	0.17 162	0.68 501	0.21 180	0.78 404	0.53 310	0.43 293	0.43 284	0.54 396	0.30 311	0.41 228	0.20 125	0.10 250	0.12 408	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.09 79

s12784h	0.36 214	0.28 167	1.58 255	0.23 83	0.11 9	0.62 431	0.24 294	0.79 419	0.64 425	0.44 300	0.52 371	0.28 218	0.26 245	0.50 311	0.24 206	0.11 331	0.06 24	0.09 161	0.06 20	0.16 282	0.06 1

TANstereo	0.33 182	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 294	0.16 67	0.40 72	0.45 226	0.45 311	0.51 356	0.26 194	0.22 168	0.29 105	0.20 125	0.10 250	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.11 142

XX-TBD	0.34 191	0.77 499	1.75 304	0.34 402	0.13 51	0.51 258	0.17 79	0.43 102	0.50 278	0.37 256	0.49 343	0.23 148	0.18 98	0.28 89	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

iResNet_ROB	0.50 384	1.15 619	1.73 293	0.31 314	0.21 275	0.58 360	0.22 220	0.95 555	0.82 572	0.58 461	0.62 462	0.57 419	0.39 388	0.84 424	0.40 383	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.06 20	0.21 387	0.13 230

pmcnn	1.32 637	1.05 601	2.77 595	0.74 627	1.43 668	0.72 521	0.56 582	0.96 560	0.91 595	0.99 614	2.92 674	6.01 690	0.70 566	2.38 626	3.32 668	0.13 424	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.34 544	0.22 436

monster-pro	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 37	0.82 87	0.21 31	0.12 21	0.37 89	0.16 67	0.33 27	0.28 21	0.16 22	0.15 30	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.07 5	0.07 12

aanet-new-22k	0.28 126	0.52 378	1.51 245	0.24 110	0.13 51	0.33 52	0.22 220	0.37 47	0.32 48	0.18 50	0.24 119	0.18 84	0.21 150	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.09 78	0.31 542

aanet-new-10k	0.27 110	0.52 378	1.27 176	0.27 201	0.15 101	0.49 234	0.21 180	0.46 134	0.31 37	0.21 98	0.20 66	0.19 107	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.16 331

aanet-new-12k	0.24 76	0.24 94	1.06 135	0.27 201	0.12 21	0.43 157	0.20 138	0.51 194	0.34 77	0.19 70	0.16 39	0.15 37	0.21 150	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.11 141	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 76	0.31 211	0.88 101	0.25 134	0.23 325	0.45 176	0.22 220	0.39 63	0.30 33	0.21 98	0.27 156	0.18 84	0.21 150	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 273	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.13 230

Foundation-i1	0.26 98	0.29 180	0.75 73	0.23 83	0.21 275	0.30 32	0.22 220	0.60 275	0.43 205	0.24 152	0.31 208	0.35 264	0.23 194	0.27 72	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.07 12

WQFJA1++	2.30 667	0.22 54	6.03 678	1.08 651	1.15 663	0.29 28	0.14 21	0.39 63	0.24 3	13.61 704	0.19 57	3.34 675	0.17 74	0.33 154	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.07 105	18.19 714	0.14 257

MonStereo	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

DA	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

GGEV	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

depthmonostereo	0.26 98	0.23 76	0.65 47	0.41 509	0.13 51	0.41 135	0.19 111	0.51 194	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.26 194	0.28 283	0.44 250	0.23 180	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.08 51

xyz-stereo	3.02 679	0.29 180	30.64 722	0.23 83	0.12 21	15.52 699	0.24 294	0.51 194	0.47 256	0.59 475	7.99 692	0.64 454	0.47 472	1.39 486	0.50 440	0.09 144	0.07 76	0.34 620	0.07 105	0.13 193	0.08 51

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 167	0.77 79	0.22 60	0.11 9	0.40 124	0.16 67	0.31 16	0.36 121	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.17 74	0.37 199	0.16 36	0.10 250	0.06 24	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.07 12

HART	0.38 234	0.53 385	1.66 272	0.26 177	0.15 101	0.30 32	0.19 111	0.67 314	0.46 237	0.29 219	0.52 371	0.38 282	0.16 65	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.68 663	0.09 161	0.07 105	0.34 544	0.21 421

MonSter	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

WCG-NET	0.30 156	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 157	0.24 294	0.40 72	0.56 342	0.35 245	0.37 250	0.26 194	0.24 210	0.29 105	0.19 93	0.08 67	0.12 408	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.10 116

GCAP-BAT	1.13 622	0.30 197	9.45 689	3.22 689	5.97 691	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.17 352

WCG-NET（raft）	0.32 172	0.53 385	1.21 164	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.24 294	0.40 72	0.50 278	0.35 245	0.35 241	0.47 361	0.25 225	0.35 175	0.20 125	0.08 67	0.29 608	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.11 142

RAFT-Stereo-weight	0.34 191	0.29 180	1.43 222	0.28 232	0.28 406	0.55 309	0.22 220	0.78 404	0.48 260	0.46 320	0.38 261	0.36 269	0.17 74	0.33 154	0.23 180	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.09 79

UniTT-Stereo	0.30 156	0.36 265	1.68 276	0.27 201	0.24 340	0.29 28	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.26 190	0.37 250	0.18 84	0.18 98	0.31 127	0.27 243	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.25 450	0.08 51

GCAPDPT-zeroshot	1.09 619	0.30 197	8.70 686	3.22 689	5.88 690	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.19 389

GCAP-Stereo	0.34 191	0.89 546	1.76 313	0.26 177	0.12 21	0.52 277	0.14 21	0.49 175	0.38 140	0.29 219	0.30 191	0.29 230	0.22 168	0.30 118	0.20 125	0.09 144	0.17 518	0.09 161	0.07 105	0.21 387	0.11 142

knoymous	0.34 191	0.25 108	1.75 304	0.24 110	0.18 209	0.45 176	0.24 294	0.57 248	0.38 140	0.41 282	0.39 270	0.55 399	0.25 225	0.38 209	0.23 180	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.07 105	0.13 193	0.12 187

RCA-Stereo	0.34 191	0.32 219	1.30 184	0.26 177	0.14 72	0.58 360	0.23 259	0.78 404	0.62 405	0.40 274	0.44 295	0.28 218	0.35 345	0.29 105	0.20 125	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.08 51

DCANet-4	0.40 257	0.27 138	2.21 483	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.47 313	0.28 218	0.37 365	0.37 199	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

fff	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

ADStereo(finetuned)	0.45 321	0.77 499	2.12 464	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.76 582	0.37 199	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 162	0.19 6	0.21 180	0.73 351	0.50 278	0.21 98	0.24 119	0.55 399	0.22 168	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.12 158	0.09 79
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
raftrobust	0.38 234	0.68 460	1.54 249	0.32 343	0.46 585	0.52 277	0.21 180	0.56 242	0.42 193	0.52 381	0.35 241	0.31 241	0.33 334	0.37 199	0.30 288	0.10 250	0.11 375	0.08 63	0.07 105	0.21 387	0.19 389

DCANet	0.42 284	0.77 499	1.95 419	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.41 407	0.36 188	0.39 375	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

csc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

cscssc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

111	0.48 355	1.09 607	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.59 379	0.26 339	0.83 441	0.78 556	0.48 340	0.52 371	0.56 412	0.38 374	0.49 304	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.23 419	0.35 567

R-Stereo Train	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187

RAFT-Stereo	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 647	2.96 616	0.40 501	0.22 305	0.58 360	0.28 384	0.91 515	0.73 519	0.57 443	0.63 476	0.60 436	0.41 407	0.74 404	0.35 345	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.07 105	0.43 605	0.17 352

MLCV	0.48 355	0.89 546	1.85 367	0.29 266	0.14 72	0.59 379	0.23 259	0.72 339	0.59 365	0.66 533	0.66 503	0.55 399	0.36 352	1.03 447	0.49 435	0.09 144	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.11 142

DNS	0.93 602	0.22 54	1.33 191	1.53 667	0.27 391	2.18 670	0.18 99	0.54 231	0.33 63	7.89 692	0.36 245	0.37 273	0.21 150	0.41 228	0.63 489	0.13 424	0.12 408	0.08 63	0.08 144	0.12 158	1.56 681

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 98	0.23 76	1.00 125	0.22 60	0.31 453	0.47 206	0.20 138	0.44 111	0.33 63	0.27 206	0.32 218	0.24 164	0.14 27	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.16 331

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 85	0.24 94	0.84 91	0.22 60	0.32 463	0.48 217	0.20 138	0.45 126	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.07 5	0.13 230

LiteMatch	0.25 85	0.69 464	0.65 47	0.28 232	0.14 72	0.30 32	0.21 180	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 365	0.25 47	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

Lsterematch	0.39 249	0.69 464	1.65 266	0.28 232	0.14 72	0.50 247	0.21 180	0.47 154	0.58 357	0.43 293	0.59 434	0.44 332	0.37 365	0.44 250	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

gcap_with_dpt	0.25 85	0.22 54	1.00 125	0.22 60	0.30 432	0.48 217	0.21 180	0.45 126	0.32 48	0.27 206	0.31 208	0.20 111	0.14 27	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.13 230

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 21	0.61 29	0.21 31	0.13 51	0.15 1	0.16 67	0.21 1	0.36 121	0.11 1	0.17 42	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 93	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.08 144	0.08 41	0.11 142

WQFJA1	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.07 670	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

WQFJX1	0.45 321	0.28 167	0.56 17	0.27 201	0.35 504	0.48 217	0.25 316	1.98 674	2.08 671	0.26 190	0.26 147	0.29 230	0.28 283	0.50 311	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.14 257

WQFJX	0.42 284	0.25 108	0.55 14	0.26 177	0.39 537	0.47 206	0.23 259	1.76 663	1.82 664	0.26 190	0.26 147	0.28 218	0.28 283	0.42 237	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.16 331

NLMM	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.06 669	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

S2M2_XL	0.20 19	0.32 219	1.10 142	0.19 2	0.13 51	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 57	0.15 37	0.14 27	0.19 2	0.21 145	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 76	0.17 2	0.88 101	0.24 110	0.14 72	0.37 89	0.17 79	0.43 102	0.32 48	0.26 190	0.35 241	0.26 194	0.24 210	0.22 23	0.25 220	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.08 144	0.10 107	0.10 116

monsters	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.23 83	0.28 406	0.42 149	0.14 21	0.46 134	0.31 37	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.14 27	0.43 241	0.20 125	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 401	0.95 568	1.96 428	0.29 266	0.22 305	0.59 379	0.28 384	0.76 378	0.57 346	0.55 423	0.45 299	0.70 500	0.32 329	1.38 485	0.47 424	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.20 371	0.13 230

xyz-stereo-finetune	0.31 165	0.46 346	0.79 82	0.21 31	0.12 21	0.53 286	0.25 316	0.52 210	0.54 323	0.28 213	0.32 218	0.29 230	0.23 194	0.59 347	0.55 461	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.08 51

G2L-Stereo_test	0.55 439	0.97 579	1.89 389	0.33 369	0.24 340	0.75 540	0.38 497	0.79 419	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.74 518	0.39 388	1.56 514	0.43 403	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.08 144	0.28 488	0.13 230

MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 410	1.75 304	0.36 438	0.30 432	0.45 176	0.30 416	0.72 339	0.59 365	0.31 229	0.43 284	0.32 247	0.23 194	0.35 175	0.29 268	0.10 250	0.20 554	0.10 222	0.08 144	0.40 594	0.11 142

fffft	0.29 139	0.21 37	1.10 142	0.24 110	0.15 101	0.42 149	0.24 294	0.42 94	0.38 140	0.21 98	0.18 52	0.20 111	0.16 65	0.44 250	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.28 488	0.20 408
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 139	0.26 126	1.03 128	0.25 134	0.14 72	0.46 196	0.22 220	0.36 43	0.38 140	0.23 141	0.23 107	0.21 125	0.18 98	0.45 266	0.60 482	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.20 408

tt45	0.29 139	0.24 94	1.06 135	0.25 134	0.17 162	0.55 309	0.22 220	0.41 84	0.35 91	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.18 98	0.64 365	0.34 333	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.11 142

999	0.29 139	0.25 108	1.05 133	0.26 177	0.18 209	0.49 234	0.23 259	0.38 56	0.37 133	0.20 85	0.32 218	0.23 148	0.18 98	0.73 401	0.36 350	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.10 116

mms	0.27 110	0.26 126	0.91 111	0.25 134	0.18 209	0.32 46	0.23 259	0.37 47	0.31 37	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.17 74	0.46 275	0.21 145	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.47 611

ours_stereo	0.27 110	0.25 108	1.21 164	0.25 134	0.17 162	0.35 68	0.23 259	0.38 56	0.35 91	0.20 85	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

fffy	0.28 126	0.24 94	1.19 158	0.27 201	0.15 101	0.37 89	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.20 85	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.44 250	0.20 125	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

RAStereo	0.28 126	0.48 361	1.52 247	0.26 177	0.18 209	0.25 16	0.19 111	0.42 94	0.35 91	0.20 85	0.25 134	0.20 111	0.16 65	0.24 39	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.12 158	0.08 51

gcap-zeroshot	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

test_for_model	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

MGS-Stereo	0.32 172	0.34 246	1.70 282	0.25 134	0.14 72	0.40 124	0.22 220	0.38 56	0.43 205	0.24 152	0.51 356	0.25 179	0.18 98	0.31 127	0.20 125	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.08 144	0.47 616	0.08 51

qqq1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

fff1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

11t1	0.33 182	0.19 10	1.41 216	0.33 369	0.16 131	0.48 217	0.21 180	0.67 314	0.48 260	0.40 274	0.34 236	0.32 247	0.33 334	0.42 237	0.27 243	0.11 331	0.12 408	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.14 257

MaDis-Stereo	0.29 139	0.54 393	1.44 224	0.24 110	0.29 415	0.29 28	0.16 67	0.45 126	0.37 133	0.19 70	0.21 74	0.28 218	0.22 168	0.30 118	0.29 268	0.10 250	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.11 141	0.11 142

testlalala	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

EGLCR-Stereo	0.29 139	0.27 138	0.97 121	0.30 287	0.19 245	0.56 325	0.17 79	0.68 319	0.36 121	0.30 224	0.18 52	0.27 207	0.17 74	0.38 209	0.19 93	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.35 567

riskmin	0.37 221	0.22 54	1.74 298	0.32 343	0.20 261	0.48 217	0.20 138	0.66 305	0.46 237	0.36 251	0.34 236	0.69 490	0.45 448	0.39 217	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.08 144	0.13 193	0.16 331

ProNet	0.30 156	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 101	0.47 206	0.25 316	0.48 168	0.39 153	0.21 98	0.23 107	0.22 131	0.20 136	0.44 250	0.19 93	0.08 67	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.12 187

CroCo-Stereo Lap2	0.33 182	0.61 420	1.47 233	0.32 343	0.38 531	0.23 14	0.22 220	0.58 254	0.46 237	0.22 118	0.27 156	0.29 230	0.23 194	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.14 257

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 454	0.87 538	2.11 460	0.32 343	0.30 432	0.84 577	0.40 506	0.88 491	0.72 504	0.65 531	0.73 543	0.66 466	0.57 518	0.93 433	0.71 511	0.13 424	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.14 257

GANet-ADL	0.44 302	0.41 310	2.31 504	0.33 369	0.20 261	0.57 343	0.25 316	0.75 366	0.54 323	0.42 287	0.59 434	0.56 412	0.30 311	0.40 223	0.38 364	0.14 469	0.11 375	0.09 161	0.08 144	0.22 404	0.17 352

RALCasStereoNet	0.45 321	0.88 542	1.85 367	0.30 287	0.26 378	0.49 234	0.26 339	0.58 254	0.51 285	0.36 251	0.48 326	0.36 269	0.28 283	0.55 333	0.34 333	0.10 250	0.53 650	0.09 161	0.08 144	0.25 450	0.34 564

DIP-Stereo	0.37 221	0.34 246	1.50 242	0.27 201	0.18 209	0.63 449	0.17 79	0.92 524	0.53 310	0.49 352	0.48 326	0.30 238	0.30 311	0.39 217	0.30 288	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.12 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 333	0.92 553	2.09 455	0.33 369	0.14 72	0.55 309	0.22 220	0.83 441	0.56 342	0.51 372	0.49 343	0.48 372	0.37 365	0.48 294	0.54 459	0.09 144	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.09 79
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
HSM	0.62 486	0.76 490	1.72 290	0.30 287	0.29 415	0.64 463	0.28 384	0.94 541	0.62 405	0.58 461	0.57 425	1.40 644	0.64 550	2.59 648	0.42 394	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.11 142

iResNet	0.51 401	0.76 490	2.59 566	0.41 509	0.17 162	0.64 463	0.27 364	0.82 435	0.70 484	0.57 443	0.64 492	0.43 321	0.36 352	0.70 396	0.52 449	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.21 387	0.13 230

quiztm	0.37 221	0.82 520	1.45 227	0.40 501	0.29 415	0.42 149	0.23 259	0.73 351	0.47 256	0.36 251	0.42 281	0.28 218	0.20 136	0.29 105	0.26 232	0.10 250	0.06 24	0.09 161	0.09 190	0.34 544	0.09 79

Hybrid-DGEV-03	0.45 321	0.88 542	1.75 304	0.29 266	0.17 162	0.58 360	0.24 294	0.65 302	0.48 260	0.59 475	1.01 602	0.39 288	0.28 283	0.41 228	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.34 544	0.24 475

NLMM1	0.46 333	0.27 138	0.53 11	0.27 201	0.38 531	0.49 234	0.24 294	1.97 673	2.38 674	0.28 213	0.27 156	0.26 194	0.25 225	0.47 287	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.15 299

NLSM3	0.26 98	0.39 292	0.75 73	0.25 134	0.24 340	0.43 157	0.19 111	0.58 254	0.45 226	0.20 85	0.26 147	0.20 111	0.25 225	0.29 105	0.24 206	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.09 190	0.10 107	0.07 12

z-ln-s-r	0.64 497	0.89 546	2.23 491	0.32 343	0.26 378	0.57 343	0.37 490	0.84 453	0.76 547	0.51 372	0.81 561	0.64 454	0.45 448	2.06 600	1.27 597	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.24 436	0.13 230

xyz-stereo-finetune2	0.35 204	0.45 343	1.04 132	0.21 31	0.12 21	0.58 360	0.23 259	0.50 184	0.45 226	0.31 229	0.46 307	0.30 238	0.41 407	0.81 420	0.51 446	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.09 79

MM-Stereo_test1	0.41 265	0.39 292	2.29 502	0.38 479	0.26 378	0.44 168	0.28 384	0.63 292	0.51 285	0.40 274	0.32 218	0.26 194	0.26 245	0.46 275	0.22 169	0.09 144	0.21 563	0.10 222	0.09 190	0.39 589	0.15 299

test_sample1	0.40 257	0.18 6	1.19 158	0.31 314	0.18 209	0.48 217	0.23 259	0.78 404	0.49 267	0.44 300	0.44 295	0.45 341	0.41 407	1.39 486	0.33 326	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.13 230

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 384	0.33 228	0.93 114	0.26 177	0.22 305	0.46 196	0.20 138	1.10 625	1.34 641	3.16 684	0.32 218	0.22 131	0.20 136	0.30 118	0.22 169	0.10 250	0.09 273	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

ACVNet-DCA	0.42 284	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

1test111	0.44 302	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.96 437	0.30 288	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

cc1	0.47 349	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.40 597

tt1	0.44 302	0.64 441	1.83 362	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	0.88 588	0.31 229	0.37 250	0.25 179	0.35 345	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.36 575

GMStereo_Zeroshot	0.41 265	0.36 265	1.54 249	0.41 509	0.19 245	0.52 277	0.19 111	0.59 263	0.52 293	0.57 443	0.59 434	0.63 445	0.29 301	0.58 341	0.33 326	0.15 489	0.09 273	0.16 510	0.09 190	0.24 436	0.12 187

plain	0.37 221	0.47 356	2.15 472	0.27 201	0.19 245	0.33 52	0.20 138	0.58 254	0.46 237	0.23 141	0.37 250	0.23 148	0.25 225	0.45 266	0.28 254	0.11 331	0.08 183	0.13 423	0.09 190	0.42 603	0.12 187

HH	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

HanStereo	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

x	0.35 204	0.20 21	1.36 201	0.33 369	0.17 162	0.47 206	0.24 294	0.75 366	0.54 323	0.40 274	0.40 273	0.42 317	0.34 343	0.45 266	0.32 313	0.11 331	0.14 452	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

DAS	0.56 447	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	2.40 630	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

SepStereo	0.52 415	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	1.56 514	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

IPLGR	0.54 427	0.56 404	2.68 577	0.36 438	0.18 209	0.62 431	0.54 573	1.02 605	0.64 425	0.73 563	0.46 307	0.47 361	0.45 448	1.12 459	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.19 355	0.12 187

GwcNet-ADL	0.50 384	0.74 486	2.90 612	0.31 314	0.20 261	0.58 360	0.29 408	0.87 482	0.64 425	0.47 322	0.47 313	0.56 412	0.33 334	0.46 275	0.46 415	0.13 424	0.12 408	0.09 161	0.09 190	0.14 222	0.21 421

STrans-v2	0.67 515	0.56 404	2.64 572	0.27 201	0.23 325	0.57 343	0.33 461	0.96 560	0.69 474	0.92 607	0.85 573	0.89 579	0.93 608	1.83 565	1.21 591	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.12 187

TransformOpticalFlow	0.64 497	0.56 404	2.66 575	0.44 531	0.26 378	0.62 431	0.28 384	0.83 441	0.71 494	0.76 571	0.74 546	0.91 583	0.85 596	1.83 565	0.81 532	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.11 141	0.12 187

OMP-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.56 598	0.37 525	0.60 391	0.26 339	0.70 330	0.65 439	0.66 533	0.60 450	0.69 490	0.32 329	2.09 606	1.20 589	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.10 116

IIG-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.54 589	0.23 325	0.61 411	0.21 180	0.73 351	0.65 439	0.64 524	0.69 522	0.69 490	0.38 374	2.09 606	1.39 605	0.11 331	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.09 79

NRIStereo	0.46 333	0.25 108	1.77 322	0.47 555	0.16 131	0.95 600	0.74 624	0.51 194	0.56 342	0.48 340	0.39 270	0.59 429	0.29 301	0.77 413	0.32 313	0.11 331	0.13 433	0.11 298	0.09 190	0.21 387	0.24 475

DeepStereo_RVC	0.44 302	0.28 167	1.92 403	0.49 565	0.17 162	0.60 391	0.59 590	0.50 184	0.52 293	0.49 352	0.45 299	0.39 288	0.86 599	0.45 266	0.33 326	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

RAFT-345	0.53 421	0.30 197	2.34 510	0.38 479	0.34 491	0.58 360	0.42 516	0.47 154	0.61 387	0.51 372	1.00 601	0.43 321	0.28 283	1.57 518	0.82 533	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.10 107	0.08 51

CRE-IMP	0.41 265	0.22 54	1.76 313	0.48 563	0.17 162	0.79 561	0.69 616	0.52 210	0.52 293	0.47 322	0.42 281	0.45 341	0.26 245	0.41 228	0.31 300	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.23 461

Prome-Stereo	0.49 373	0.30 197	1.76 313	0.60 614	0.23 325	0.63 449	0.42 516	0.62 284	0.60 370	0.59 475	1.03 607	0.43 321	0.72 571	0.60 354	0.33 326	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.43 604

LMCR-Stereo	0.52 415	0.71 471	2.39 520	0.40 501	0.21 275	0.74 534	0.31 429	1.02 605	0.64 425	0.61 494	0.63 476	0.39 288	0.51 493	0.62 360	0.42 394	0.19 552	0.09 273	0.12 362	0.09 190	0.23 419	0.12 187

TestStereo	0.45 321	0.54 393	2.11 460	0.29 266	0.16 131	0.43 157	0.24 294	0.54 231	0.45 226	0.37 256	0.46 307	0.34 260	0.27 266	1.98 591	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.14 222	0.08 51

raft+_RVC	0.44 302	0.67 457	1.85 367	0.34 402	0.71 633	0.51 258	0.25 316	0.64 295	0.51 285	0.35 245	0.45 299	0.32 247	0.28 283	0.43 241	0.32 313	0.09 144	0.19 543	0.10 222	0.09 190	0.20 371	0.40 597

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 284	0.86 535	1.78 326	0.28 232	0.17 162	0.52 277	0.20 138	0.62 284	0.61 387	0.50 359	0.61 457	0.39 288	0.32 329	0.35 175	0.30 288	0.07 26	0.10 322	0.09 161	0.09 190	0.35 557	0.10 116

ACVNet	0.45 321	0.44 334	1.79 346	0.28 232	0.21 275	0.59 379	0.36 481	0.66 305	0.68 465	0.45 311	0.59 434	0.69 490	0.40 396	0.44 250	0.55 461	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.34 544	0.10 116

acv_ft	0.48 355	0.44 334	1.76 313	0.32 343	0.41 556	0.63 449	0.28 384	0.81 427	0.68 465	0.61 494	0.59 434	0.69 490	0.45 448	0.44 250	0.63 489	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.41 597	0.10 116

BEATNet_4x	0.47 349	0.73 482	1.91 400	0.33 369	0.15 101	0.56 325	0.25 316	0.85 461	0.58 357	0.54 405	0.51 356	0.57 419	0.42 425	0.57 337	0.61 485	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.20 371	0.16 331

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 246	2.23 491	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 641	0.69 474	0.72 559	0.70 532	0.78 536	0.42 425	3.77 679	0.41 391	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 522	1.00 590	2.09 455	0.33 369	0.25 360	0.58 360	0.32 452	0.81 427	0.80 564	0.61 494	0.94 591	0.80 545	0.41 407	2.46 638	1.02 563	0.36 629	0.14 452	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.22 436

DepthFocus	0.19 8	0.30 197	0.77 79	0.19 2	0.15 101	0.20 7	0.15 42	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 42	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.08 41	0.07 12

Hybrid-DGEV-2	0.51 401	0.84 527	1.75 304	0.32 343	0.17 162	0.73 528	0.18 99	0.83 441	0.69 474	0.52 381	0.38 261	0.53 388	0.42 425	0.99 440	0.92 541	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.25 450	0.23 461

NLSM1	0.39 249	0.24 94	0.56 17	0.27 201	0.40 547	0.49 234	0.21 180	1.44 650	1.64 654	0.25 172	0.33 228	0.25 179	0.26 245	0.40 223	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.13 230

NLCSM	0.46 333	0.37 268	0.72 71	0.29 266	0.36 513	0.49 234	0.27 364	1.33 644	1.59 653	0.29 219	0.29 176	0.29 230	0.31 321	1.44 492	0.35 345	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.10 230	0.35 557	0.14 257

zero-FE	0.80 574	0.27 138	8.23 685	0.49 565	0.98 649	0.33 52	0.20 138	0.48 168	1.28 637	0.17 41	0.20 66	0.77 532	0.22 168	0.60 354	0.97 548	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.10 230	0.33 532	0.14 257

DilatedVolume-Stereo	0.26 98	0.20 21	0.64 40	0.25 134	0.15 101	0.41 135	0.18 99	0.42 94	0.35 91	0.34 243	0.34 236	0.25 179	0.23 194	0.43 241	0.53 453	0.09 144	0.09 273	0.08 63	0.10 230	0.12 158	0.11 142

coex_refinement	0.58 459	0.94 561	1.87 380	0.38 479	0.25 360	0.64 463	0.34 466	0.83 441	0.65 439	0.60 485	0.63 476	0.81 548	0.48 481	1.85 572	0.56 469	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.16 282	0.16 331

LG-Stereo	0.27 110	0.25 108	0.95 117	0.25 134	0.15 101	0.43 157	0.21 180	0.50 184	0.40 167	0.18 50	0.29 176	0.25 179	0.16 65	0.28 89	0.35 345	0.07 26	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.24 436	0.10 116

MM-Stereo_test2	0.38 234	0.28 167	2.46 535	0.43 524	0.15 101	0.50 247	0.25 316	0.47 154	0.38 140	0.33 241	0.26 147	0.23 148	0.22 168	0.34 168	0.29 268	0.08 67	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.36 564	0.22 436

dual_stereo	0.23 69	0.25 108	0.66 58	0.21 31	0.15 101	0.27 18	0.15 42	0.62 284	0.40 167	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 27	0.37 199	0.19 93	0.09 144	0.31 613	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 85	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 209	0.28 21	0.22 220	0.38 56	0.54 323	0.23 141	0.30 191	0.27 207	0.26 245	0.37 199	0.24 206	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.12 158	0.10 116

rvit_stereo_0081_aga	0.27 110	0.29 180	1.08 137	0.26 177	0.20 261	0.33 52	0.21 180	0.41 84	0.42 193	0.26 190	0.28 168	0.27 207	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.14 469	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.10 116

rvit_stereo_0081	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

rvit_stereo_0080	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

test_sample2	0.41 265	0.19 10	1.23 168	0.31 314	0.17 162	0.51 258	0.27 364	0.81 427	0.55 330	0.44 300	0.45 299	0.46 353	0.38 374	1.51 508	0.30 288	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.14 257

CAS++	0.31 165	0.33 228	1.43 222	0.25 134	0.17 162	0.31 40	0.20 138	0.78 404	0.41 180	0.30 224	0.30 191	0.21 125	0.16 65	0.33 154	0.18 68	0.15 489	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.15 245	0.16 331

tta	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.11 142

MyStereo06	0.54 427	0.41 310	2.68 577	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.81 427	0.44 211	0.84 595	0.52 371	0.78 536	0.58 524	0.48 294	1.10 573	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

MyStereo05	0.49 373	0.41 310	2.72 584	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.82 435	0.77 552	0.52 381	0.37 250	0.51 380	0.42 425	0.52 319	0.38 364	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

CoDeX	0.52 415	0.43 323	2.25 495	0.29 266	0.26 378	0.61 411	0.32 452	0.99 585	0.68 465	0.48 340	0.55 405	0.52 386	0.40 396	1.60 525	0.35 345	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.12 187

whm_eth	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

MIF-Stereo (partial)	0.34 191	0.41 310	1.93 406	0.26 177	0.24 340	0.32 46	0.17 79	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.37 250	0.25 179	0.26 245	0.44 250	0.31 300	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.19 355	0.14 257

MIM_Stereo	0.41 265	0.60 415	1.88 382	0.31 314	0.21 275	0.50 247	0.19 111	0.64 295	0.44 211	0.43 293	0.53 383	0.43 321	0.27 266	0.51 315	0.28 254	0.08 67	0.14 452	0.11 298	0.10 230	0.26 471	0.26 497

PCWNet_CMD	0.46 333	0.45 343	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.57 518	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.18 334	0.14 257

CBFPSM	0.56 447	0.91 551	1.82 359	0.28 232	0.23 325	0.71 515	0.37 490	0.72 339	0.64 425	0.50 359	0.49 343	1.03 611	0.83 592	0.62 360	1.35 602	0.10 250	0.12 408	0.10 222	0.10 230	0.18 334	0.19 389

iinet-f	0.57 454	0.93 559	2.27 498	0.31 314	0.25 360	0.83 575	0.33 461	0.81 427	0.65 439	0.54 405	0.63 476	0.73 512	0.67 559	0.73 401	0.67 501	0.13 424	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.43 605	0.16 331

TestStereo1	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.76 490	2.07 449	0.35 418	0.30 432	0.54 294	0.30 416	0.61 280	0.48 260	0.49 352	0.76 552	0.55 399	0.36 352	0.58 341	0.22 169	0.08 67	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.41 597	0.08 51

CRFU-Net	0.56 447	0.38 280	1.86 375	0.46 550	0.26 378	0.82 572	0.36 481	0.90 503	0.49 267	0.62 505	0.59 434	0.78 536	1.35 642	1.00 443	0.48 430	0.15 489	0.14 452	0.17 531	0.10 230	0.19 355	0.14 257

SA-5K	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

iRaft-Stereo_5w	0.54 427	1.01 594	2.08 454	0.27 201	0.21 275	0.49 234	0.28 384	0.73 351	0.58 357	0.40 274	0.61 457	0.62 443	0.46 463	1.78 552	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.39 589	0.12 187

CSP-Net	0.50 384	0.39 292	1.25 171	0.29 266	0.23 325	0.77 552	0.35 474	0.86 471	0.57 346	0.59 475	0.59 434	0.65 459	0.40 396	1.77 551	0.44 409	0.16 510	0.11 375	0.10 222	0.10 230	0.20 371	0.14 257

GLC_STEREO	0.28 126	0.27 138	1.36 201	0.28 232	0.12 21	0.41 135	0.20 138	0.37 47	0.38 140	0.26 190	0.30 191	0.25 179	0.19 123	0.33 154	0.24 206	0.09 144	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.09 79

AASNet	0.56 447	1.03 599	2.34 510	0.37 462	0.33 478	0.65 477	0.29 408	0.96 560	0.73 519	0.54 405	0.60 450	0.55 399	0.38 374	0.59 347	0.58 478	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.43 605	0.24 475

HHNet	0.60 473	0.65 448	2.60 568	0.36 438	0.25 360	0.64 463	0.61 596	0.64 295	0.62 405	0.55 423	1.13 618	0.32 247	0.60 531	0.42 237	1.79 626	0.15 489	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.18 334	0.15 299

Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187
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
AAGNet	0.88 594	0.33 228	1.79 346	0.54 589	0.98 649	0.62 431	0.46 545	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 574	1.23 471	7.48 692	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

NF-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.44 534	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.45 497	0.79 530	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.16 331

OCTAStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.80 531	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

PSM-adaLoss	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.60 391	0.29 408	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo_v2	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.26 339	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.49 304	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

HUI-Stereo	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.45 266	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

DEmStereo	0.68 522	0.31 211	2.25 495	0.42 520	0.17 162	0.66 483	0.89 638	0.51 194	0.59 365	0.60 485	1.01 602	0.45 341	1.26 634	1.54 512	2.26 646	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.11 142

SST-Stereo	0.52 415	0.20 21	1.76 313	0.62 616	0.53 600	0.62 431	0.66 607	0.55 236	0.61 387	0.58 461	0.53 383	0.52 386	0.60 531	1.59 524	0.29 268	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.10 116

RAFT_R40	0.50 384	0.21 37	1.76 313	0.50 569	0.40 547	0.61 411	0.53 569	0.56 242	0.60 370	0.56 432	0.54 395	0.55 399	0.51 493	1.57 518	0.53 453	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.09 79

RE-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

Pruner-Stereo	0.51 401	0.27 138	1.78 326	1.79 673	0.19 245	0.62 431	0.45 542	0.57 248	0.60 370	0.61 494	0.48 326	0.41 303	0.24 210	0.46 275	1.00 557	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.12 158	0.13 230

TVStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

iGMRVC	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.55 333	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

IRAFT_RVC	0.54 427	0.53 385	1.78 326	0.46 550	0.21 275	0.58 360	0.43 523	0.65 302	0.66 454	0.54 405	0.50 351	0.49 374	0.51 493	1.58 522	1.01 561	0.11 331	0.25 594	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.13 230

iRAFT	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

RAFT-IKP	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.16 131	0.60 391	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.50 311	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

GEStereo_RVC	0.54 427	0.87 538	1.95 419	0.47 555	0.25 360	0.62 431	0.37 490	1.00 594	0.74 523	0.53 392	0.54 395	0.59 429	0.44 444	1.10 453	0.46 415	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.26 471	0.19 389

CFNet_pseudo	0.45 321	0.46 346	2.23 491	0.25 134	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.10 322	0.15 491	0.10 230	0.17 306	0.14 257

GES	0.44 302	0.28 167	1.88 382	0.30 287	0.18 209	0.61 411	0.30 416	0.88 491	0.46 237	0.47 322	0.52 371	0.39 288	0.42 425	0.58 341	0.67 501	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.15 245	0.17 352

222	0.78 570	0.23 76	1.23 168	0.28 232	0.18 209	0.62 431	0.24 294	1.02 605	0.70 484	0.58 461	0.66 503	0.46 353	0.42 425	1.80 560	6.53 691	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.17 352

xxxx	0.70 531	0.21 37	1.33 191	0.28 232	0.18 209	0.63 449	0.24 294	1.02 605	0.69 474	0.50 359	0.62 462	0.58 426	0.38 374	1.47 505	5.21 685	0.13 424	0.12 408	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.15 299

test_xeample	0.72 543	0.21 37	1.36 201	0.27 201	0.17 162	0.59 379	0.28 384	1.01 602	0.70 484	0.55 423	0.67 506	0.44 332	0.39 388	1.88 581	5.17 684	0.12 392	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.15 299

AFF-stereo	0.44 302	0.96 571	1.78 326	0.31 314	0.15 101	0.50 247	0.21 180	0.64 295	0.63 417	0.47 322	0.64 492	0.49 374	0.34 343	0.46 275	0.31 300	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.37 572	0.10 116

CCAANet	0.40 257	0.33 228	1.65 266	0.26 177	0.21 275	0.53 286	0.26 339	0.67 314	0.42 193	0.35 245	0.62 462	0.56 412	0.35 345	0.86 427	0.41 391	0.12 392	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.10 116

DMCA	0.41 265	0.52 378	1.26 173	0.31 314	0.24 340	0.59 379	0.26 339	0.77 389	0.63 417	0.58 461	0.48 326	0.57 419	0.35 345	0.40 223	0.50 440	0.14 469	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.15 245	0.15 299

RASNet	0.61 481	0.68 460	2.03 445	0.35 418	0.46 585	0.65 477	0.28 384	0.78 404	0.70 484	0.48 340	0.64 492	0.93 589	0.61 540	2.21 614	0.73 518	0.12 392	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.14 222	0.11 142

MSMDNet	0.46 333	0.44 334	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.56 512	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.13 423	0.10 230	0.18 334	0.15 299

ccs_rob	0.45 321	0.46 346	2.22 487	0.26 177	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.09 273	0.16 510	0.10 230	0.17 306	0.14 257

DISCO	0.57 454	0.34 246	1.87 380	0.45 545	0.34 491	0.84 577	0.35 474	0.84 453	0.78 556	0.59 475	0.63 476	1.06 618	0.53 500	1.10 453	0.82 533	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.18 372

GSStereo	0.36 214	0.32 219	1.17 154	0.34 402	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

GS-Stereo							0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

G2L-Stereo	0.55 439	0.85 532	2.18 479	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.27 364	0.77 389	0.55 330	0.54 405	0.52 371	0.71 505	0.36 352	1.75 547	0.50 440	0.13 424	0.11 375	0.13 423	0.11 298	0.29 495	0.15 299

HI	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

CoSv	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

AIO_rvc	0.41 265	0.64 441	1.29 181	0.58 605	0.39 537	0.37 89	0.24 294	0.50 184	0.43 205	0.28 213	0.23 107	0.25 179	0.16 65	0.99 440	0.19 93	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.25 450	0.85 652

tg	0.37 221	0.55 402	1.35 199	0.28 232	0.16 131	0.57 343	0.18 99	0.57 248	0.49 267	0.37 256	0.44 295	0.38 282	0.24 210	0.46 275	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.43 605	0.36 575

ACV-stereo	0.66 510	0.76 490	2.86 603	0.32 343	0.25 360	1.01 609	0.60 592	0.59 263	0.52 293	0.41 282	0.45 299	1.55 650	0.94 611	1.40 489	0.69 506	0.14 469	0.13 433	0.12 362	0.11 298	0.20 371	0.19 389

rvit_stereo_ft	0.31 165	0.61 420	1.18 156	0.32 343	0.21 275	0.28 21	0.27 364	0.55 236	0.48 260	0.23 141	0.27 156	0.28 218	0.26 245	0.32 140	0.25 220	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.11 298	0.13 193	0.14 257

test_sample3	0.50 384	0.41 310	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.57 343	0.25 316	0.92 524	0.64 425	0.52 381	0.49 343	0.47 361	0.35 345	1.79 556	0.37 357	0.13 424	0.10 322	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.16 331

MyStereo07	0.34 191	0.40 300	1.46 229	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.25 134	0.20 111	0.26 245	0.57 337	0.19 93	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

MyStereo04	0.48 355	0.40 300	2.65 574	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.83 441	0.75 537	0.47 322	0.36 245	0.53 388	0.42 425	0.53 325	0.39 375	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

CFNet_ucs	0.48 355	0.50 373	2.32 505	0.26 177	0.22 305	0.57 343	0.22 220	0.85 461	0.65 439	0.53 392	0.64 492	0.68 483	0.44 444	0.54 329	0.31 300	0.13 424	0.12 408	0.16 510	0.11 298	0.19 355	0.17 352

4D-IteraStereo	0.44 302	0.96 571	2.63 570	0.27 201	0.30 432	0.45 176	0.25 316	0.52 210	0.50 278	0.40 274	0.31 208	0.40 297	0.19 123	0.35 175	0.32 313	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.11 298	0.19 355	0.30 533

gwcnet-sp	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

scenet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

CASS	0.39 249	0.30 197	1.61 262	0.32 343	0.17 162	0.53 286	0.24 294	0.70 330	0.49 267	0.59 475	0.54 395	0.40 297	0.40 396	0.41 228	0.30 288	0.17 525	0.10 322	0.14 460	0.11 298	0.18 334	0.17 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

DisPM	0.43 293	0.33 228	1.78 326	0.57 603	0.18 209	0.59 379	0.63 604	0.53 219	0.61 387	0.60 485	0.53 383	0.38 282	0.26 245	0.75 405	0.29 268	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.14 257

IER	0.43 293	0.38 280	1.69 278	0.26 177	0.25 360	0.66 483	0.26 339	0.71 333	0.55 330	0.54 405	0.59 434	0.60 436	0.53 500	0.52 319	0.39 375	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.14 222	0.11 142

NINENet	0.50 384	0.33 228	1.69 278	0.55 596	0.25 360	0.91 595	0.23 259	0.98 573	0.71 494	0.53 392	0.55 405	0.66 466	0.30 311	1.22 469	0.32 313	0.15 489	0.13 433	0.16 510	0.11 298	0.16 282	0.13 230

GMOStereo	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

error version	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

test-v	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

AACVNet	0.54 427	0.78 507	1.73 293	0.36 438	0.21 275	0.57 343	0.25 316	0.71 333	0.51 285	0.55 423	0.59 434	0.64 454	0.41 407	2.13 610	0.41 391	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.11 298	0.33 532	0.15 299

ADLNet2	0.68 522	0.84 527	3.19 640	0.33 369	0.36 513	0.64 463	0.37 490	0.89 497	0.79 561	0.54 405	0.65 501	0.93 589	0.48 481	2.07 602	0.56 469	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.33 532	0.18 372

CrosDoStereo	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

FTStereo	0.76 562	0.18 6	2.35 513	0.71 624	0.21 275	0.73 528	1.79 678	0.57 248	0.53 310	1.07 621	1.63 643	1.29 638	2.13 667	0.75 405	0.29 268	0.19 552	0.08 183	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.40 597

ASMatch	0.60 473	0.43 323	2.58 564	0.91 641	0.36 513	0.56 325	0.25 316	0.52 210	0.61 387	0.47 322	1.21 621	0.47 361	0.66 557	1.34 481	0.94 544	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.10 107	0.16 331

DeepStereo_LL	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

THIR-Stereo	0.86 590	0.62 426	2.13 466	0.25 134	0.16 131	0.58 360	2.74 689	0.59 263	0.51 285	0.62 505	1.62 642	0.97 599	1.80 663	1.69 537	2.25 645	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.11 142

test-2	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

ICVP	0.46 333	0.29 180	2.41 524	0.33 369	0.22 305	0.59 379	0.55 577	0.75 366	0.50 278	0.44 300	0.60 450	0.49 374	0.35 345	0.53 325	0.37 357	0.16 510	0.16 498	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.15 299
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 221	0.53 385	1.41 216	0.28 232	0.15 101	0.52 277	0.20 138	0.54 231	0.46 237	0.37 256	0.43 284	0.41 303	0.23 194	0.36 188	0.26 232	0.09 144	0.15 480	0.12 362	0.11 298	0.41 597	0.37 582

MMNet	0.50 384	0.48 361	1.93 406	0.33 369	0.27 391	0.79 561	0.28 384	0.81 427	0.74 523	0.60 485	0.56 417	0.59 429	0.55 508	0.79 418	0.59 480	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.14 257

UNet	0.54 427	0.44 334	2.83 602	0.31 314	0.33 478	0.74 534	0.27 364	0.82 435	0.61 387	0.53 392	0.54 395	0.72 508	0.54 503	0.78 417	0.56 469	0.11 331	0.09 273	0.13 423	0.11 298	0.14 222	0.12 187

FENet	0.44 302	0.30 197	2.42 526	0.32 343	0.17 162	0.58 360	0.22 220	0.77 389	0.59 365	0.47 322	0.42 281	0.55 399	0.38 374	0.49 304	0.47 424	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.16 331

HGLStereo	0.54 427	0.69 464	2.00 436	0.35 418	0.40 547	0.66 483	0.30 416	0.83 441	0.62 405	0.57 443	0.69 522	0.69 490	0.54 503	1.07 450	0.55 461	0.13 424	0.13 433	0.13 423	0.11 298	0.19 355	0.17 352

GANet-RSSM	0.55 439	0.73 482	1.90 394	0.36 438	0.26 378	0.59 379	0.27 364	0.78 404	0.52 293	0.47 322	0.57 425	0.63 445	0.45 448	1.92 588	0.43 403	0.14 469	0.10 322	0.25 597	0.11 298	0.34 544	0.14 257

AdaStereo	0.44 302	0.38 280	1.79 346	0.34 402	0.20 261	0.57 343	0.28 384	0.92 524	0.69 474	0.52 381	0.55 405	0.61 439	0.33 334	0.48 294	0.39 375	0.17 525	0.08 183	0.17 531	0.11 298	0.18 334	0.12 187
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.
DDF-Stereo	0.37 221	0.27 138	0.79 82	0.39 489	0.29 415	0.38 106	0.21 180	0.47 154	0.51 285	0.32 238	0.17 42	0.79 541	0.23 194	0.64 365	1.04 566	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.12 338	0.35 557	0.15 299

z-mn7	0.80 574	1.52 651	2.62 569	0.36 438	0.28 406	1.01 609	0.48 557	0.90 503	1.29 638	0.69 545	1.35 633	0.85 564	0.59 527	2.03 596	1.09 572	0.14 469	0.12 408	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.20 408

DFGA-Net	0.51 401	1.06 603	1.75 304	0.30 287	0.24 340	0.54 294	0.22 220	0.63 292	0.60 370	0.48 340	0.51 356	0.35 264	0.27 266	1.82 564	0.53 453	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.12 338	0.37 572	0.15 299

S2M2_L	0.24 76	0.29 180	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.24 15	0.09 1	0.36 43	0.45 226	0.17 41	0.25 134	0.23 148	0.17 74	0.24 39	0.28 254	0.15 489	0.12 408	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 459	0.40 300	1.78 326	0.43 524	1.67 677	0.48 217	0.28 384	0.69 322	0.62 405	0.40 274	0.53 383	0.33 254	0.63 548	0.40 223	0.31 300	0.13 424	0.11 375	0.62 648	0.12 338	0.70 641	0.98 660

DDVS	0.62 486	0.40 300	1.40 214	2.21 681	0.35 504	0.87 587	1.00 647	0.69 322	0.50 278	0.53 392	0.56 417	0.90 581	0.37 365	1.22 469	0.47 424	0.15 489	0.14 452	0.14 460	0.12 338	0.19 355	0.22 436

DCVSM-stereo	0.49 373	0.29 180	2.49 544	0.29 266	0.22 305	0.53 286	0.52 565	0.58 254	0.49 267	0.69 545	0.46 307	0.79 541	0.48 481	0.53 325	0.42 394	0.13 424	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.20 371	0.20 408

Pointernet	0.29 139	0.25 108	1.49 239	0.24 110	0.20 261	0.47 206	0.15 42	0.62 284	0.47 256	0.22 118	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.28 89	0.20 125	0.10 250	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 107	0.07 12

test_sample5	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.53 392	0.59 434	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

test_sample4	0.50 384	0.42 318	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.56 325	0.26 339	0.93 532	0.65 439	0.54 405	0.54 395	0.45 341	0.36 352	1.79 556	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

xx1	0.46 333	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.46 353	0.36 352	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

DualNet	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.54 405	0.62 462	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

1111x	0.74 555	0.21 37	1.93 406	0.31 314	0.17 162	0.63 449	0.32 452	1.03 612	0.74 523	0.52 381	0.62 462	0.57 419	0.47 472	2.38 626	4.25 679	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.12 338	0.12 158	0.14 257

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 206	0.19 111	0.44 111	0.44 211	0.38 266	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.29 105	0.19 93	0.10 250	0.06 24	0.15 491	0.12 338	0.16 282	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 543	1.29 636	2.49 544	0.36 438	0.45 577	0.55 309	0.32 452	0.93 532	0.71 494	0.67 537	0.58 431	0.85 564	0.79 587	2.67 654	0.46 415	0.10 250	0.18 530	0.14 460	0.12 338	0.40 594	0.42 603

qqq	0.38 234	0.21 37	1.34 196	0.28 232	0.15 101	0.45 176	0.26 339	0.76 378	0.52 293	0.39 272	0.41 277	0.46 353	0.36 352	0.96 437	0.30 288	0.11 331	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

BUS	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.91 595	0.23 259	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.66 466	0.30 311	0.43 241	0.32 313	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

Wz-Net-LNSev	0.59 467	0.96 571	2.47 540	0.34 402	0.37 525	0.79 561	0.44 534	0.86 471	0.77 552	0.61 494	0.67 506	0.79 541	0.56 512	0.64 365	0.62 487	0.15 489	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.19 389

test_5	0.51 401	0.87 538	1.99 434	0.37 462	0.65 627	0.58 360	0.35 474	0.78 404	0.62 405	0.48 340	0.55 405	0.45 341	0.40 396	0.72 400	0.30 288	0.09 144	0.07 76	0.12 362	0.12 338	0.33 532	0.38 585

BSDual-CNN	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

hknet	0.47 349	0.29 180	1.70 282	0.30 287	0.24 340	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.64 425	0.63 514	0.53 383	0.80 545	0.38 374	0.77 413	0.37 357	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

psmg	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.27 201	0.21 275	0.75 540	0.36 481	0.90 503	0.61 387	0.59 475	0.59 434	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.13 193	0.11 142

dd	0.42 284	0.96 571	1.77 322	0.31 314	0.17 162	0.57 343	0.26 339	0.49 175	0.68 465	0.41 282	0.40 273	0.34 260	0.27 266	0.45 266	0.40 383	0.17 525	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.21 387	0.12 187

IPLG	0.69 527	0.84 527	2.43 530	0.35 418	0.21 275	1.65 650	0.61 596	1.36 646	0.58 357	1.39 650	0.51 356	0.37 273	0.87 600	1.41 490	0.36 350	0.09 144	0.07 76	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.11 142

PSM-softLoss	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

KMStereo	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

sCroCo_RVC	0.33 182	0.32 219	1.89 389	0.34 402	0.27 391	0.30 32	0.22 220	0.48 168	0.44 211	0.22 118	0.33 228	0.25 179	0.25 225	0.32 140	0.24 206	0.14 469	0.16 498	0.12 362	0.12 338	0.15 245	0.13 230

GMStereo	0.38 234	0.99 588	1.91 400	0.27 201	0.16 131	0.39 111	0.23 259	0.47 154	0.62 405	0.38 266	0.34 236	0.25 179	0.25 225	0.39 217	0.29 268	0.14 469	0.08 183	0.10 222	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 333	0.28 167	1.73 293	0.33 369	0.32 463	0.65 477	0.38 497	0.83 441	0.59 365	0.57 443	0.52 371	0.61 439	0.40 396	0.75 405	0.52 449	0.13 424	0.12 408	0.13 423	0.12 338	0.15 245	0.11 142

ac_64	0.55 439	0.46 346	1.92 403	0.36 438	0.34 491	0.63 449	0.31 429	0.82 435	0.61 387	0.55 423	0.51 356	0.89 579	0.48 481	1.83 565	0.55 461	0.14 469	0.11 375	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.12 187

cf-r	0.53 421	0.81 516	2.15 472	0.33 369	0.28 406	0.60 391	0.28 384	0.78 404	0.64 425	0.51 372	0.60 450	0.75 524	0.40 396	1.32 478	0.43 403	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.14 257

GwcNet-RSSM	0.57 454	0.94 561	2.13 466	0.32 343	0.25 360	0.60 391	0.30 416	0.80 423	0.66 454	0.52 381	0.64 492	0.71 505	0.40 396	1.79 556	0.50 440	0.13 424	0.09 273	0.12 362	0.12 338	0.21 387	0.15 299

PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 603	2.09 455	0.47 555	0.36 513	0.78 557	0.26 339	0.98 573	1.34 641	0.61 494	2.07 651	0.64 454	0.61 540	0.83 422	0.71 511	0.31 621	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.60 635	0.21 421

rvit_0105_6	0.31 165	0.29 180	1.00 125	0.31 314	0.18 209	0.35 68	0.25 316	0.51 194	0.61 387	0.25 172	0.28 168	0.32 247	0.25 225	0.39 217	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.14 222	0.13 230

rvit_0105_4	0.35 204	0.35 255	1.45 227	0.31 314	0.18 209	0.37 89	0.28 384	0.59 263	0.62 405	0.27 206	0.31 208	0.35 264	0.27 266	0.43 241	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.12 187

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 221	1.34 644	1.24 170	0.23 83	0.12 21	0.33 52	0.20 138	0.40 72	0.33 63	0.25 172	0.21 74	0.16 51	0.14 27	0.27 72	0.63 489	0.55 643	0.06 24	0.11 298	0.13 371	0.25 450	0.49 615

test_sample6	0.52 415	0.44 334	1.81 353	0.33 369	0.18 209	0.55 309	0.27 364	0.94 541	0.66 454	0.54 405	0.62 462	0.47 361	0.36 352	1.97 590	0.38 364	0.14 469	0.10 322	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.16 331

MyStereo8	0.54 427	0.80 511	2.76 592	0.32 343	0.33 478	0.71 515	0.20 138	0.87 482	0.57 346	0.51 372	0.59 434	0.50 377	0.33 334	0.68 385	0.55 461	0.10 250	0.29 608	0.10 222	0.13 371	0.21 387	0.34 564

mmm	0.38 234	0.21 37	1.18 156	0.35 418	0.17 162	0.49 234	0.26 339	0.78 404	0.52 293	0.50 359	0.57 425	0.41 303	0.37 365	0.71 398	0.31 300	0.11 331	0.13 433	0.14 460	0.13 371	0.15 245	0.14 257

ffm	0.47 349	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

ff1	0.73 552	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

mmx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

xxx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

anonymousdsp2	0.34 191	0.24 94	1.16 153	0.28 232	0.15 101	0.57 343	0.23 259	0.79 419	0.47 256	0.38 266	0.37 250	0.40 297	0.25 225	0.47 287	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.13 371	0.19 355	0.27 505

CIPLG	0.56 447	1.19 625	2.46 535	0.80 633	0.31 453	0.61 411	0.57 586	0.76 378	0.57 346	0.56 432	0.63 476	0.41 303	0.30 311	0.45 266	0.40 383	0.11 331	0.20 554	0.13 423	0.13 371	0.35 557	0.19 389

PSMNet-ADL	0.51 401	0.38 280	1.65 266	0.35 418	0.21 275	0.67 489	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.42 287	0.52 371	0.70 500	0.45 448	1.91 584	0.57 473	0.15 489	0.13 433	0.11 298	0.13 371	0.15 245	0.20 408

PFNet+	0.45 321	0.37 268	1.86 375	0.46 550	0.18 209	0.58 360	0.77 628	0.52 210	0.64 425	0.56 432	0.48 326	0.39 288	0.26 245	0.93 433	0.32 313	0.13 424	0.09 273	0.14 460	0.13 371	0.12 158	0.15 299

RAFT-RH_RVC	0.61 481	0.50 373	2.33 508	0.36 438	0.29 415	0.60 391	0.18 99	0.44 111	0.58 357	0.76 571	1.91 649	0.47 361	0.29 301	1.60 525	1.23 593	0.14 469	0.07 76	0.13 423	0.13 371	0.10 107	0.09 79

RAFT	0.45 321	0.92 553	1.59 256	0.34 402	0.19 245	0.46 196	0.35 474	0.65 302	0.49 267	0.49 352	0.49 343	0.70 500	0.40 396	0.47 287	0.32 313	0.11 331	0.16 498	0.14 460	0.13 371	0.51 624	0.13 230

GMM-Stereo	0.50 384	0.23 76	2.41 524	0.54 589	0.24 340	0.77 552	0.46 545	0.59 263	0.57 346	0.58 461	0.73 543	0.47 361	0.43 436	0.68 385	0.27 243	0.10 250	0.06 24	0.13 423	0.13 371	0.14 222	0.44 606

Anonymous3	0.42 284	0.35 255	2.09 455	0.33 369	0.24 340	0.72 521	0.31 429	0.74 356	0.55 330	0.35 245	0.40 273	0.33 254	0.29 301	0.44 250	0.28 254	0.18 537	0.18 530	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.17 352

sAnonymous2	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

CroCo_RVC	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 415	0.58 360	0.22 220	0.75 366	0.62 405	0.47 322	0.49 343	0.48 372	0.36 352	1.12 459	0.37 357	0.15 489	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.17 306	0.17 352

ARAFT	0.60 473	1.23 629	3.10 630	0.28 232	0.16 131	0.64 463	0.36 481	0.90 503	0.67 463	0.61 494	0.49 343	0.55 399	0.31 321	1.24 474	0.32 313	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.37 572	0.21 421

hitnet-ft	0.67 515	0.80 511	1.90 394	0.28 232	0.22 305	0.69 507	0.36 481	0.85 461	0.65 439	0.56 432	0.84 569	1.03 611	0.95 614	2.32 621	0.55 461	0.23 587	0.14 452	0.41 631	0.13 371	0.24 436	0.17 352

CFNet-ft	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

CFNet_RVC	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

NVstereo2D	0.58 459	0.40 300	2.03 445	0.35 418	0.35 504	0.69 507	0.39 503	0.91 515	0.80 564	0.47 322	0.53 383	0.67 476	0.46 463	1.99 594	0.48 430	0.19 552	0.11 375	0.17 531	0.13 371	0.25 450	0.25 487

DN-CSS_ROB	0.48 355	1.23 629	1.99 434	0.39 489	0.22 305	0.56 325	0.19 111	0.75 366	0.61 387	0.45 311	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.70 396	0.32 313	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.36 564	0.12 187

PWC_ROB	0.70 531	0.94 561	1.88 382	0.39 489	0.39 537	0.62 431	0.30 416	0.98 573	0.94 601	0.91 606	1.29 627	0.77 532	0.62 545	1.62 529	1.03 565	0.18 537	0.11 375	0.18 551	0.13 371	0.51 624	0.22 436

zh-mn7	0.80 574	1.54 652	3.00 622	0.35 418	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 625	1.00 615	1.28 625	0.75 524	0.57 518	1.87 573	1.18 586	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

w-ln-seven-2	0.68 522	1.13 613	2.46 535	0.36 438	0.27 391	0.65 477	0.44 534	0.87 482	0.83 575	0.69 545	0.75 549	0.72 508	0.63 548	1.56 514	1.15 581	0.13 424	0.13 433	0.15 491	0.14 399	0.35 557	0.19 389

AIO-test1	0.45 321	0.87 538	2.27 498	0.33 369	0.33 478	0.50 247	0.22 220	0.74 356	0.66 454	0.29 219	0.41 277	0.29 230	0.22 168	0.73 401	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.14 399	0.30 506	0.22 436

UGAM	0.58 459	0.47 356	2.21 483	0.30 287	0.19 245	0.53 286	0.34 466	0.59 263	0.63 417	0.44 300	0.73 543	0.78 536	0.37 365	2.58 647	0.39 375	0.10 250	0.08 183	0.17 531	0.14 399	0.42 603	0.17 352

H2IRNET	0.40 257	0.61 420	1.90 394	0.29 266	0.17 162	0.54 294	0.18 99	0.52 210	0.50 278	0.27 206	0.56 417	0.47 361	0.35 345	0.46 275	0.33 326	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.32 523	0.12 187

LL-Strereo2	0.41 265	0.90 550	1.83 362	0.44 531	0.24 340	0.54 294	0.27 364	0.58 254	0.45 226	0.41 282	0.33 228	0.44 332	0.21 150	0.44 250	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.16 510	0.14 399	0.17 306	0.17 352

ssnet_v2	0.55 439	0.60 415	1.86 375	0.32 343	0.22 305	0.72 521	0.44 534	0.94 541	0.74 523	0.63 514	0.54 395	0.81 548	0.47 472	0.77 413	0.70 508	0.16 510	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.30 506	0.30 533

Wz-Net-MNSev	0.65 505	0.97 579	2.19 481	0.36 438	0.33 478	0.90 593	0.60 592	0.92 524	0.81 571	0.75 568	0.72 541	0.73 512	0.65 552	1.39 486	0.71 511	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.24 436	0.18 372

ACRE	0.56 447	1.14 615	2.77 595	0.76 629	0.28 406	0.60 391	0.56 582	0.76 378	0.58 357	0.55 423	0.62 462	0.41 303	0.29 301	0.44 250	0.39 375	0.11 331	0.19 543	0.13 423	0.14 399	0.36 564	0.18 372

KYRaft	0.48 355	0.29 180	1.75 304	0.33 369	0.21 275	0.75 540	0.44 534	0.58 254	0.57 346	0.64 524	0.93 589	0.53 388	0.72 571	0.60 354	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.12 158	0.54 620

DRaft	0.62 486	0.38 280	1.76 313	0.24 110	0.16 131	0.64 463	0.66 607	0.53 219	0.53 310	0.67 537	0.99 599	0.38 282	1.00 616	1.44 492	2.10 640	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.14 399	0.18 334	0.21 421

pcwnet_v2	0.64 497	0.49 365	4.41 668	0.32 343	0.27 391	0.60 391	0.25 316	0.97 569	0.88 588	0.59 475	0.70 532	0.63 445	0.55 508	0.66 381	0.37 357	0.17 525	0.15 480	0.15 491	0.14 399	0.21 387	0.23 461

RALAANet	0.43 293	0.98 583	1.90 394	0.32 343	0.23 325	0.48 217	0.19 111	0.67 314	0.53 310	0.48 340	0.45 299	0.39 288	0.30 311	0.48 294	0.37 357	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.14 399	0.27 482	0.10 116

ADLNet	0.60 473	0.71 471	1.95 419	0.35 418	0.34 491	0.67 489	0.34 466	0.90 503	0.74 523	0.68 543	0.62 462	0.80 545	0.45 448	1.78 552	0.64 495	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.29 495	0.21 421

RAFT + AFF	0.64 497	1.20 626	1.95 419	0.34 402	0.33 478	0.67 489	0.52 565	0.99 585	0.74 523	0.53 392	0.58 431	0.57 419	0.80 588	1.76 548	0.51 446	0.12 392	0.27 604	0.15 491	0.14 399	0.43 605	0.29 520

delet	0.52 415	0.54 393	1.62 264	0.31 314	0.35 504	0.74 534	0.46 545	0.85 461	0.74 523	0.55 423	0.60 450	0.67 476	0.50 491	1.12 459	0.57 473	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.12 187

DSFCA	0.54 427	0.35 255	1.41 216	0.28 232	0.28 406	0.79 561	0.88 637	0.76 378	0.70 484	0.72 559	0.66 503	0.67 476	0.57 518	1.17 465	0.63 489	0.16 510	0.14 452	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.13 230

RYNet	0.70 531	0.56 404	2.25 495	0.35 418	0.41 556	0.86 583	0.43 523	0.94 541	0.82 572	0.62 505	0.53 383	0.91 583	0.60 531	2.70 655	1.00 557	0.14 469	0.11 375	0.16 510	0.14 399	0.25 450	0.27 505

TDLM	0.67 515	0.92 553	1.76 313	0.37 462	0.24 340	0.66 483	0.56 582	0.82 435	0.74 523	1.16 628	0.62 462	0.61 439	0.48 481	2.70 655	0.50 440	0.20 562	0.11 375	0.35 621	0.14 399	0.32 523	0.16 331

CFNet	0.58 459	0.96 571	1.78 326	0.33 369	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.88 491	0.75 537	0.46 320	0.59 434	0.58 426	0.40 396	2.29 618	0.48 430	0.12 392	0.09 273	0.15 491	0.14 399	0.30 506	0.15 299

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 553	2.36 516	0.38 479	0.37 525	0.60 391	0.28 384	0.82 435	0.62 405	0.62 505	0.55 405	0.72 508	0.45 448	1.00 443	0.43 403	0.15 489	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.15 245	0.16 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 384	0.70 469	1.94 416	0.29 266	0.26 378	0.63 449	0.31 429	0.80 423	0.48 260	0.61 494	0.55 405	0.66 466	0.38 374	0.98 439	0.40 383	0.19 552	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.23 419	0.17 352

StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 310	1.50 242	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 537	0.68 513	0.73 512	0.42 425	1.10 453	0.59 480	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.14 399	0.25 450	0.21 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 497	0.88 542	2.35 513	0.41 509	0.45 577	0.73 528	0.47 553	0.94 541	0.74 523	0.75 568	0.54 395	0.74 518	0.47 472	1.70 538	0.72 515	0.15 489	0.14 452	0.15 491	0.14 399	0.20 371	0.19 389

DLCB_ROB	0.54 427	0.55 402	1.49 239	0.36 438	0.25 360	0.65 477	0.36 481	0.80 423	0.70 484	0.72 559	0.69 522	0.83 555	0.46 463	1.53 511	0.60 482	0.13 424	0.12 408	0.14 460	0.14 399	0.14 222	0.13 230

derf	0.19 8	0.19 10	0.64 40	0.35 418	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.15 424	0.07 5	0.09 79

Selective-IGEV-i32	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

w-ln-seven	0.74 555	1.05 601	2.54 558	0.37 462	0.34 491	1.03 612	0.47 553	1.00 594	1.08 620	0.90 604	0.85 573	0.85 564	0.57 518	1.37 484	1.26 596	0.14 469	0.13 433	0.16 510	0.15 424	0.31 514	0.20 408

rvit_0105_5	0.36 214	0.39 292	1.48 236	0.30 287	0.18 209	0.41 135	0.30 416	0.64 295	0.62 405	0.30 224	0.33 228	0.37 273	0.29 301	0.41 228	0.28 254	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.15 424	0.15 245	0.14 257

rvit_stereo_0075_2	0.40 257	0.40 300	1.88 382	0.33 369	0.32 463	0.41 135	0.22 220	0.58 254	0.53 310	0.38 266	0.51 356	0.40 297	0.27 266	0.44 250	0.29 268	0.20 562	0.15 480	0.22 578	0.15 424	0.18 334	0.23 461

test_sample7	0.47 349	0.33 228	1.49 239	0.34 402	0.20 261	0.51 258	0.30 416	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.17 525	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.18 372

IGEV++	0.34 191	0.43 323	1.32 189	0.31 314	0.14 72	0.32 46	0.21 180	0.70 330	0.34 77	0.22 118	0.28 168	0.22 131	0.27 266	0.35 175	0.27 243	0.09 144	0.39 635	0.08 63	0.15 424	0.25 450	0.45 607

StereoVision	0.45 321	0.72 475	1.94 416	0.33 369	0.32 463	0.47 206	0.26 339	0.68 319	0.57 346	0.32 238	0.89 582	0.45 341	0.27 266	0.49 304	0.36 350	0.13 424	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.13 230

Selective-IGEV	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

test_4	0.40 257	0.37 268	2.01 437	0.29 266	0.21 275	0.50 247	0.28 384	0.47 154	0.39 153	0.42 287	0.76 552	0.38 282	0.22 168	0.52 319	0.33 326	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.15 424	0.28 488	0.07 12

IPLGR_C	0.58 459	1.25 632	2.72 584	0.80 633	0.31 453	0.60 391	0.61 596	0.76 378	0.58 357	0.56 432	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.43 241	0.40 383	0.11 331	0.22 569	0.13 423	0.15 424	0.35 557	0.19 389

SACVNet	0.60 473	0.74 486	1.90 394	0.37 462	0.28 406	0.64 463	0.37 490	0.86 471	0.61 387	0.65 531	0.62 462	0.69 490	0.44 444	2.08 604	0.42 394	0.18 537	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.38 579	0.24 475

PSM-AAD	0.63 493	0.22 54	1.77 322	0.37 462	0.23 325	0.86 583	1.17 659	0.59 263	0.60 370	0.64 524	0.71 536	0.68 483	2.93 675	0.65 376	0.31 300	0.09 144	0.07 76	0.17 531	0.15 424	0.13 193	0.33 560

rafts_anoy	0.43 293	0.89 546	1.96 428	0.32 343	0.30 432	0.48 217	0.24 294	0.62 284	0.49 267	0.37 256	0.38 261	0.33 254	0.30 311	0.51 315	0.34 333	0.10 250	0.39 635	0.13 423	0.15 424	0.17 306	0.15 299

FINET	0.65 505	0.95 568	3.06 626	0.35 418	0.40 547	0.58 360	0.48 557	0.92 524	1.10 623	0.57 443	0.68 513	0.47 361	0.44 444	1.15 464	0.60 482	0.23 587	0.21 563	0.17 531	0.15 424	0.26 471	0.25 487

Syn2CoEx	0.70 531	1.07 606	2.74 590	0.43 524	0.30 432	0.64 463	0.42 516	0.99 585	0.78 556	0.62 505	0.78 557	0.74 518	0.72 571	1.92 588	0.61 485	0.20 562	0.17 518	0.19 558	0.15 424	0.29 495	0.22 436

psm_up	0.57 454	0.61 420	1.83 362	0.35 418	0.30 432	0.64 463	0.37 490	0.90 503	0.68 465	0.59 475	0.55 405	0.68 483	0.54 503	1.91 584	0.46 415	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.23 419	0.13 230

GwcNet	0.69 527	0.71 471	3.12 633	0.36 438	0.45 577	0.81 569	0.44 534	0.86 471	0.84 578	0.60 485	0.74 546	0.82 553	0.49 488	1.65 531	0.66 498	0.16 510	0.15 480	0.15 491	0.15 424	0.31 514	0.24 475

DMCA-RVC	0.62 486	0.96 571	2.63 570	0.36 438	0.90 645	0.56 325	0.31 429	0.69 322	0.57 346	0.68 543	0.52 371	0.59 429	0.56 512	1.23 471	0.53 453	0.16 510	0.38 628	0.20 567	0.15 424	0.20 371	0.15 299

ADCP+	0.94 603	1.12 610	3.14 634	0.34 402	0.39 537	1.06 615	0.79 629	0.89 497	0.80 564	0.66 533	0.67 506	0.85 564	1.55 653	0.93 433	4.55 681	0.13 424	0.11 375	0.16 510	0.15 424	0.26 471	0.25 487

SANet	1.20 629	1.21 627	3.33 649	0.38 479	0.27 391	1.73 654	0.85 635	1.10 625	2.49 677	1.16 628	1.83 647	1.72 653	1.50 652	2.37 623	2.84 658	0.18 537	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.32 523	0.32 551

XPNet_ROB	0.61 481	0.72 475	1.66 272	0.37 462	0.27 391	0.67 489	0.47 553	0.89 497	0.71 494	0.78 577	0.70 532	0.81 548	0.53 500	1.70 538	0.76 522	0.21 570	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.20 371	0.21 421

Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 180	5.48 676	0.32 343	0.19 245	1.18 632	0.62 601	0.86 471	0.74 523	0.37 256	0.51 356	0.53 388	0.29 301	2.10 608	0.35 345	0.22 583	0.23 577	0.12 362	0.16 446	0.22 404	0.19 389

FlowAnything_test	0.23 69	0.32 219	0.52 5	0.28 232	0.17 162	0.37 89	0.20 138	0.38 56	0.24 3	0.24 152	0.20 66	0.21 125	0.17 74	0.26 66	0.25 220	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.17 306	0.12 187

zh-sn7	0.89 596	1.73 665	3.09 629	0.39 489	0.30 432	0.82 572	0.63 604	0.96 560	0.87 584	0.79 579	1.12 616	0.84 560	0.87 600	2.42 632	1.63 617	0.16 510	0.17 518	0.16 510	0.16 446	0.34 544	0.29 520

ITSA-stereo	0.48 355	0.33 228	1.20 162	0.33 369	0.18 209	0.60 391	0.29 408	0.94 541	0.80 564	0.50 359	0.49 343	0.53 388	0.59 527	1.25 475	0.64 495	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.23 461

Occ-G	0.30 156	0.30 197	1.33 191	0.23 83	0.15 101	0.36 82	0.25 316	0.43 102	0.31 37	0.26 190	0.35 241	0.46 353	0.22 168	0.30 118	0.25 220	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.16 446	0.31 514	0.08 51

EKT-Stereo	1.47 648	0.49 365	1.93 406	2.57 685	19.31 707	0.55 309	0.22 220	0.69 322	0.42 193	0.38 266	0.36 245	0.43 321	0.27 266	0.69 391	0.26 232	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.16 446	0.20 371	0.15 299

SDNR	1.22 633	0.80 511	2.71 582	0.33 369	1.48 673	1.98 664	0.23 259	1.93 670	2.44 675	0.89 602	2.52 663	1.36 642	0.51 493	3.65 677	1.93 629	0.30 619	0.31 613	0.22 578	0.16 446	0.33 532	0.36 575

ToySt	0.44 302	0.61 420	1.89 389	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.35 474	0.67 314	0.53 310	0.39 272	0.50 351	0.59 429	0.43 436	0.51 315	0.49 435	0.10 250	0.12 408	0.13 423	0.16 446	0.24 436	0.19 389

MC-Stereo	0.32 172	0.31 211	1.46 229	0.31 314	0.15 101	0.53 286	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.36 251	0.38 261	0.27 207	0.27 266	0.42 237	0.19 93	0.09 144	0.13 433	0.09 161	0.16 446	0.20 371	0.13 230

WZ-Net	0.92 600	1.31 638	3.76 656	0.41 509	0.36 513	0.86 583	0.71 620	1.00 594	1.06 618	0.82 592	0.92 585	1.06 618	1.05 621	2.16 611	1.61 616	0.19 552	0.13 433	0.15 491	0.16 446	0.32 523	0.28 513

PFNet	0.60 473	0.33 228	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 431	0.27 364	0.61 280	0.63 417	0.61 494	0.56 417	0.45 341	0.32 329	1.88 581	1.14 579	0.28 614	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.26 471	0.20 408

SFCPSM	0.46 333	0.24 94	2.35 513	0.27 201	0.27 391	0.70 513	0.32 452	0.96 560	0.63 417	0.49 352	0.52 371	0.43 321	0.36 352	0.52 319	0.43 403	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.16 282	0.12 187

PSMNet-RSSM	0.53 421	0.82 520	1.78 326	0.31 314	0.25 360	0.58 360	0.28 384	0.84 453	0.60 370	0.50 359	0.61 457	0.67 476	0.43 436	1.68 535	0.42 394	0.15 489	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.15 245	0.13 230

FAT-Stereo	0.70 531	0.54 393	2.88 605	0.36 438	0.29 415	0.62 431	0.54 573	0.97 569	0.87 584	0.76 571	0.92 585	0.94 593	0.80 588	1.84 570	0.57 473	0.18 537	0.19 543	0.17 531	0.16 446	0.22 404	0.25 487

SuperB	1.15 625	1.14 615	5.43 675	0.36 438	0.26 378	0.81 569	0.89 638	0.88 491	1.17 629	0.67 537	0.68 513	0.63 445	1.39 646	1.74 545	3.37 669	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	2.80 689	0.25 487

stereogan	0.69 527	0.51 376	2.44 532	0.39 489	0.39 537	1.01 609	0.41 512	0.94 541	0.92 599	0.73 563	0.85 573	1.15 630	0.69 564	1.57 518	0.53 453	0.19 552	0.18 530	0.20 567	0.16 446	0.36 564	0.24 475

DANet	0.80 574	0.65 448	2.21 483	1.19 658	0.48 590	0.74 534	1.25 662	0.89 497	1.53 650	0.89 602	0.71 536	0.96 596	0.56 512	1.83 565	0.96 547	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 558	0.84 527	2.01 437	0.40 501	0.25 360	0.74 534	0.66 607	0.87 482	0.73 519	0.71 556	1.07 613	0.84 560	0.59 527	2.71 657	1.15 581	0.17 525	0.16 498	0.44 636	0.16 446	0.31 514	0.20 408

DRN-Test	0.64 497	0.43 323	2.44 532	0.39 489	0.44 566	0.80 568	0.41 512	1.02 605	0.78 556	0.80 581	0.63 476	0.69 490	0.56 512	1.79 556	0.69 506	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.17 352

ETE_ROB	0.60 473	0.71 471	1.55 251	0.37 462	0.25 360	0.69 507	0.51 562	1.47 651	0.70 484	0.80 581	0.69 522	0.85 564	0.49 488	1.36 483	0.58 478	0.16 510	0.13 433	0.19 558	0.16 446	0.21 387	0.23 461

YMNet	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

YMNet_1	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

AIO-test2	0.49 373	1.15 619	1.96 428	0.42 520	0.37 525	0.50 247	0.23 259	0.79 419	0.70 484	0.33 241	0.53 383	0.27 207	0.22 168	0.67 382	0.29 268	0.73 653	0.08 183	0.13 423	0.17 466	0.17 306	0.18 372

fast-acv-ft	0.63 493	0.88 542	3.10 630	0.38 479	0.30 432	0.79 561	0.48 557	0.69 322	0.72 504	0.58 461	0.78 557	0.76 530	0.60 531	0.67 382	0.73 518	0.15 489	0.15 480	0.18 551	0.17 466	0.37 572	0.16 331

GASNet	0.73 552	1.47 649	3.04 624	0.47 555	0.33 478	0.57 343	0.34 466	0.91 515	0.75 537	0.58 461	0.58 431	0.74 518	0.55 508	2.03 596	0.65 497	0.21 570	0.15 480	0.19 558	0.17 466	0.51 624	0.28 513

Wz-Net-SNSev	0.76 562	1.32 641	3.11 632	0.40 501	0.31 453	0.71 515	0.60 592	0.98 573	0.87 584	0.67 537	0.83 566	0.96 596	0.60 531	1.67 534	0.97 548	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.17 466	0.36 564	0.24 475

test-1	0.44 302	0.48 361	1.69 278	0.30 287	0.27 391	0.50 247	0.28 384	0.80 423	0.43 205	0.40 274	0.54 395	0.41 303	0.24 210	0.31 127	1.16 583	0.09 144	0.20 554	0.10 222	0.17 466	0.11 141	0.26 497

AF-Net	0.69 527	0.92 553	2.21 483	0.41 509	0.40 547	0.68 501	0.40 506	1.02 605	0.86 581	0.69 545	1.03 607	1.04 614	0.84 595	1.19 466	0.78 526	0.22 583	0.14 452	0.25 597	0.17 466	0.30 506	0.18 372

RTSC	0.72 543	1.00 590	2.22 487	0.40 501	0.29 415	0.82 572	0.31 429	0.96 560	1.10 623	0.92 607	0.81 561	0.78 536	0.58 524	1.23 471	1.55 614	0.18 537	0.17 518	0.14 460	0.17 466	0.43 605	0.30 533

CVANet_RVC	0.65 505	0.80 511	2.13 466	0.36 438	0.26 378	0.62 431	0.42 516	0.84 453	0.72 504	0.69 545	0.68 513	0.68 483	0.52 498	2.64 650	0.42 394	0.19 552	0.12 408	0.22 578	0.17 466	0.37 572	0.15 299

UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 520	1.85 367	0.30 287	0.27 391	0.64 463	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.48 340	0.53 383	0.63 445	0.41 407	0.88 432	0.38 364	0.15 489	0.10 322	0.17 531	0.17 466	0.18 334	0.15 299

DPSNet	0.86 590	0.60 415	2.34 510	0.58 605	0.36 513	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 513	0.94 593	1.29 635	2.08 604	1.82 627	0.26 605	0.23 577	0.16 510	0.17 466	0.48 617	0.40 597

MDST_ROB	1.17 628	0.42 318	3.87 658	0.54 589	0.44 566	4.11 686	0.58 588	1.31 643	0.84 578	2.12 663	1.12 616	0.98 600	0.71 568	4.24 683	0.99 556	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 567

TCMNet	0.66 510	0.85 532	2.55 563	0.50 569	0.52 599	0.72 521	0.39 503	0.87 482	0.72 504	0.58 461	0.68 513	0.63 445	0.46 463	1.70 538	0.63 489	0.18 537	0.18 530	0.23 585	0.18 479	0.38 579	0.27 505

rvit_0105_3	0.39 249	0.47 356	1.46 229	0.33 369	0.19 245	0.45 176	0.35 474	0.69 322	0.65 439	0.37 256	0.37 250	0.40 297	0.31 321	0.44 250	0.30 288	0.18 537	0.17 518	0.17 531	0.18 479	0.15 245	0.15 299

ff7	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

IGEVStereo-DCA	0.33 182	0.34 246	1.38 208	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.18 479	0.16 282	0.22 436

ffff	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

11t	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

anonymousdsp	0.34 191	0.53 385	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.55 333	0.19 93	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520

ccc-4	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

IGEV-Stereo	0.34 191	0.54 393	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.54 329	0.19 93	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 401	1.01 594	1.74 298	0.29 266	0.19 245	0.60 391	0.26 339	0.52 210	0.75 537	0.63 514	0.63 476	0.63 445	0.33 334	0.85 426	0.47 424	0.27 610	0.15 480	0.40 630	0.18 479	0.22 404	0.14 257

LCNet	0.54 427	0.37 268	1.78 326	0.92 642	0.22 305	0.96 601	0.30 416	0.59 263	0.58 357	0.51 372	0.55 405	0.41 303	0.76 582	0.84 424	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.18 479	0.98 659	0.39 591

psmorigin	1.36 641	0.60 415	13.80 702	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.33 461	0.77 389	0.61 387	0.96 613	0.88 580	1.17 633	0.73 574	4.00 680	0.86 538	0.19 552	0.22 569	0.17 531	0.18 479	0.24 436	0.29 520

EDNetEfficientorigin	8.18 694	0.98 583	145.96 725	0.51 574	0.89 644	0.72 521	0.48 557	0.85 461	1.56 652	2.12 663	1.49 638	1.29 638	1.31 638	1.83 565	2.13 641	0.13 424	0.12 408	0.17 531	0.18 479	0.39 589	0.45 607

FADNet-RVC	0.61 481	1.26 634	2.12 464	0.33 369	0.26 378	0.59 379	0.29 408	0.86 471	0.62 405	0.45 311	0.50 351	0.62 443	0.46 463	1.73 543	0.55 461	0.17 525	0.20 554	0.17 531	0.18 479	0.59 632	0.28 513

S-Stereo	0.80 574	0.69 464	3.89 659	0.39 489	0.37 525	0.69 507	0.70 619	0.94 541	0.98 608	0.62 505	0.91 583	0.83 555	0.60 531	2.37 623	0.66 498	0.18 537	0.21 563	0.17 531	0.18 479	0.30 506	0.35 567

edge stereo	0.81 582	0.73 482	3.30 646	0.37 462	1.21 665	0.62 431	0.39 503	0.93 532	0.79 561	0.80 581	0.88 580	1.14 629	0.71 568	2.18 612	0.71 511	0.21 570	0.20 554	0.26 600	0.18 479	0.38 579	0.26 497

RTS	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

RTSA	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

PS-NSSS	0.63 493	1.00 590	1.81 353	0.30 287	0.31 453	0.63 449	0.34 466	0.98 573	0.69 474	0.54 405	0.74 546	0.51 380	0.41 407	2.43 635	0.48 430	0.24 596	0.17 518	0.27 601	0.18 479	0.27 482	0.21 421

LALA_ROB	0.60 473	0.76 490	1.69 278	0.36 438	0.29 415	0.79 561	0.55 577	0.94 541	0.77 552	0.81 587	0.67 506	0.94 593	0.49 488	0.99 440	0.73 518	0.21 570	0.15 480	0.20 567	0.18 479	0.23 419	0.21 421

IGEV_i1	0.44 302	0.26 126	2.01 437	0.33 369	0.18 209	0.58 360	0.27 364	0.84 453	0.49 267	0.45 311	0.47 313	0.55 399	0.33 334	0.65 376	0.36 350	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.19 499	0.17 306	0.28 513

AANet	0.82 585	0.91 551	2.89 608	0.34 402	0.29 415	0.63 449	0.38 497	0.81 427	1.31 639	1.33 645	1.39 634	1.26 637	1.14 630	1.32 478	0.97 548	0.20 562	0.17 518	0.18 551	0.19 499	0.33 532	0.31 542

Selective-IGEV-i16pb	0.86 590	0.33 228	6.08 679	0.32 343	0.21 275	1.08 622	0.68 613	1.06 618	0.92 599	0.43 293	0.76 552	0.66 466	0.46 463	2.31 619	0.50 440	0.23 587	0.25 594	0.14 460	0.19 499	0.26 471	0.24 475

coex-ft	5.95 690	1.67 659	60.57 723	0.34 402	0.30 432	0.77 552	0.69 616	0.74 356	4.41 686	19.22 710	2.15 655	1.62 652	7.97 694	1.81 563	8.96 695	0.44 633	2.08 691	0.18 551	0.19 499	0.38 579	4.62 696

UDGNet	0.44 302	1.02 598	1.74 298	0.35 418	0.19 245	0.58 360	0.23 259	0.49 175	0.66 454	0.41 282	0.38 261	0.34 260	0.29 301	0.53 325	0.30 288	0.24 596	0.10 322	0.37 627	0.19 499	0.27 482	0.15 299

APVNet	0.70 531	0.67 457	2.71 582	0.38 479	0.36 513	0.85 581	0.43 523	0.91 515	0.68 465	0.55 423	0.69 522	0.75 524	0.55 508	2.31 619	0.78 526	0.17 525	0.17 518	0.24 592	0.19 499	0.33 532	0.23 461

FADNet-RVC-Resample	0.67 515	1.16 624	3.16 636	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.38 497	0.86 471	0.63 417	0.51 372	0.50 351	0.57 419	0.45 448	1.57 518	0.49 435	0.24 596	0.32 618	0.23 585	0.19 499	0.27 482	0.62 632

FADNet	0.64 497	1.22 628	2.06 447	0.32 343	0.30 432	0.66 483	0.29 408	0.88 491	0.72 504	0.44 300	0.48 326	0.66 466	0.57 518	1.84 570	0.45 414	0.46 637	0.20 554	0.17 531	0.19 499	0.59 632	0.24 475

ADCRef	0.80 574	0.96 571	2.29 502	0.37 462	0.35 504	0.96 601	0.51 562	0.87 482	0.75 537	0.88 600	0.83 566	0.61 439	1.36 643	1.02 445	3.27 665	0.13 424	0.11 375	0.17 531	0.19 499	0.25 450	0.21 421

PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 594	2.33 508	0.38 479	0.31 453	0.72 521	0.55 577	0.86 471	0.69 474	0.54 405	0.60 450	0.75 524	0.47 472	2.00 595	0.82 533	0.17 525	0.13 433	0.19 558	0.19 499	0.24 436	0.27 505

SGM-Forest	1.04 616	0.42 318	3.59 655	0.41 509	0.32 463	1.05 614	1.32 665	0.94 541	0.83 575	1.16 628	2.23 659	1.03 611	1.39 646	2.49 641	2.35 648	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 540	0.76 490	2.64 572	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 629	0.98 573	0.78 556	0.85 599	0.71 536	0.86 571	1.10 626	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 560
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 630	1.15 619	3.01 623	0.34 402	0.28 406	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 678	2.41 662	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 622	0.26 497
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
ISRNet	0.47 349	0.44 334	1.55 251	0.37 462	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 514	0.71 536	0.67 476	0.39 388	0.58 341	0.44 409	0.23 587	0.16 498	0.21 575	0.20 512	0.21 387	0.25 487

IGEV-Stereo+	0.29 139	0.29 180	0.86 96	0.25 134	0.34 491	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 310	0.18 50	0.12 13	0.18 84	0.19 123	0.49 304	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.20 512	0.46 615	0.59 629

Wz-Net-TNSev	0.91 598	1.73 665	3.08 627	0.36 438	0.31 453	1.00 608	0.71 620	1.06 618	0.97 605	0.71 556	0.72 541	1.09 622	0.87 600	2.42 632	1.59 615	0.20 562	0.20 554	0.16 510	0.20 512	0.44 613	0.35 567

STTStereo	0.51 401	0.69 464	2.14 471	0.36 438	0.30 432	0.61 411	0.32 452	0.77 389	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.67 476	0.43 436	0.86 427	0.42 394	0.16 510	0.15 480	0.17 531	0.20 512	0.16 282	0.15 299

RP	0.67 515	0.82 520	1.94 416	0.43 524	0.44 566	0.65 477	0.45 542	0.89 497	0.82 572	0.66 533	0.92 585	0.99 603	0.76 582	1.55 513	0.66 498	0.25 601	0.18 530	0.23 585	0.20 512	0.31 514	0.22 436

XQC	0.73 552	0.98 583	2.39 520	0.46 550	0.35 504	0.81 569	0.46 545	1.00 594	1.00 609	0.80 581	0.69 522	0.88 577	0.74 579	1.32 478	1.20 589	0.24 596	0.16 498	0.23 585	0.20 512	0.41 597	0.33 560

BStereo	0.28 126	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.33 52	0.20 138	0.46 134	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

Wave_Phase_stereo	0.31 165	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.98 604	0.20 138	0.49 175	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

FE-Mocha	0.41 265	0.31 211	1.44 224	0.28 232	0.33 478	0.41 135	0.17 79	0.69 322	0.45 226	0.44 300	0.50 351	0.41 303	0.45 448	0.36 188	1.17 585	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.21 518	0.13 193	0.13 230

AIO_test	0.39 249	0.37 268	1.19 158	0.73 625	0.67 628	0.35 68	0.25 316	0.47 154	0.34 77	0.34 243	0.22 93	0.33 254	0.17 74	1.31 477	0.19 93	0.11 331	0.15 480	0.08 63	0.21 518	0.15 245	0.23 461

GrayStereo	0.66 510	0.19 10	1.76 313	0.90 640	0.23 325	0.62 431	1.42 674	0.62 284	0.60 370	0.72 559	0.78 557	0.56 412	3.07 678	0.60 354	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.21 518	0.11 141	0.18 372

aanetorigin	0.77 566	0.80 511	2.59 566	0.43 524	0.44 566	0.58 360	1.01 649	0.57 248	0.68 465	1.53 656	1.23 622	0.81 548	1.08 624	1.07 450	1.07 569	0.18 537	0.15 480	0.17 531	0.21 518	0.54 629	0.30 533

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 566	1.04 600	2.06 447	0.94 644	0.35 504	0.89 592	0.40 506	0.85 461	0.63 417	0.55 423	0.63 476	0.75 524	0.38 374	2.38 626	0.48 430	1.10 669	0.31 613	0.36 623	0.21 518	0.53 628	0.55 623

SHD	0.72 543	0.77 499	2.36 516	0.45 545	0.40 547	0.71 515	0.32 452	1.02 605	1.25 634	1.07 621	0.84 569	0.90 581	0.73 574	1.09 452	0.98 551	0.21 570	0.18 530	0.20 567	0.21 518	0.32 523	0.31 542

ADCL	0.99 608	0.79 509	2.43 530	0.39 489	0.32 463	1.50 642	1.90 679	0.92 524	0.97 605	1.26 642	1.27 624	1.00 605	1.42 648	1.14 462	3.31 667	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

WCMA_ROB	1.12 620	0.83 525	2.66 575	0.58 605	0.34 491	1.17 631	0.71 620	0.93 532	0.94 601	1.74 659	2.63 668	3.09 671	1.71 660	1.70 538	1.84 628	0.26 605	0.21 563	0.20 567	0.21 518	0.28 488	0.43 604

Reg-Stereo(zero)	0.46 333	0.17 2	2.10 459	0.24 110	0.34 491	0.51 258	0.42 516	0.50 184	0.54 323	0.37 256	0.46 307	0.54 396	0.60 531	0.43 241	1.10 573	0.08 67	0.09 273	0.08 63	0.22 528	0.12 158	0.22 436

rvit_105_1	0.44 302	0.54 393	1.46 229	0.36 438	0.24 340	0.51 258	0.45 542	0.75 366	0.74 523	0.45 311	0.44 295	0.44 332	0.36 352	0.62 360	0.38 364	0.20 562	0.18 530	0.18 551	0.22 528	0.18 334	0.18 372

model_zeroshot	0.44 302	0.68 460	1.97 433	0.28 232	0.18 209	0.69 507	0.21 180	0.63 292	0.40 167	1.00 615	0.34 236	0.42 317	0.20 136	0.69 391	0.24 206	0.10 250	0.22 569	0.10 222	0.22 528	0.12 158	0.10 116

cross-raft	0.40 257	0.27 138	2.22 487	0.30 287	0.17 162	0.49 234	0.35 474	0.71 333	0.39 153	0.43 293	0.45 299	0.64 454	0.25 225	0.32 140	0.25 220	0.08 67	0.08 183	0.09 161	0.23 531	0.11 141	0.14 257

ADCS	1.05 617	1.36 646	2.98 620	0.42 520	0.36 513	0.96 601	0.81 633	1.06 618	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 475	4.86 683	0.21 570	0.21 563	0.22 578	0.23 531	0.36 564	0.38 585

AnyNet_C01	1.14 623	1.49 650	4.23 667	0.54 589	0.53 600	1.51 643	1.37 668	1.04 616	1.07 619	1.17 634	1.33 631	1.15 630	1.08 624	1.61 528	2.74 656	0.25 601	0.22 569	0.28 604	0.24 533	0.48 617	0.40 597

AnyNet_C32	1.00 612	1.33 643	2.53 552	0.49 565	0.54 602	1.15 629	1.14 657	0.91 515	0.89 592	1.11 624	0.95 593	0.87 573	0.93 608	1.50 507	4.07 676	0.21 570	0.20 554	0.25 597	0.24 533	0.38 579	0.33 560

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 619	2.46 535	0.47 555	0.26 378	0.83 575	0.61 596	0.97 569	0.89 592	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 623	0.24 533	0.39 589	0.31 542
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
NaN_ROB	1.14 623	0.94 561	2.96 616	0.53 584	0.56 608	1.13 627	0.99 644	0.98 573	1.00 609	1.09 623	0.87 577	0.77 532	1.06 623	5.90 688	2.72 655	0.16 510	0.23 577	0.16 510	0.24 533	0.22 404	0.36 575

CSAN	1.25 634	1.12 610	3.04 624	0.51 574	0.37 525	1.06 615	1.15 658	1.22 635	1.08 620	1.17 634	1.91 649	1.04 614	1.31 638	5.96 689	2.43 651	0.26 605	0.22 569	0.24 592	0.24 533	0.31 514	0.30 533

PDISCO_ROB	0.75 558	1.06 603	2.11 460	0.64 618	0.59 614	1.13 627	0.43 523	1.14 630	1.05 615	0.64 524	0.71 536	0.96 596	0.61 540	1.21 467	0.76 522	0.37 630	0.18 530	0.27 601	0.24 533	0.56 631	0.32 551

AdaDepth	0.24 76	0.18 6	1.03 128	0.25 134	0.21 275	0.46 196	0.16 67	0.30 12	0.27 14	0.17 41	0.19 57	0.14 15	0.18 98	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.10 116

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 126	0.28 167	1.09 140	0.33 369	0.15 101	0.30 32	0.16 67	0.58 254	0.42 193	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.26 245	0.38 209	0.37 357	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.06 1

HBP-ISP	0.76 562	1.30 637	3.19 640	0.35 418	0.26 378	0.85 581	0.54 573	1.03 612	0.72 504	0.80 581	0.69 522	0.68 483	0.83 592	2.04 598	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.29 611	0.25 539	0.28 488	0.24 475

Nwc_Net	0.68 522	0.83 525	2.53 552	0.41 509	0.39 537	0.77 552	0.38 497	1.01 602	0.70 484	0.60 485	0.99 599	0.98 600	0.68 562	1.41 490	0.63 489	0.23 587	0.15 480	0.23 585	0.25 539	0.23 419	0.18 372

SAMSARA	0.91 598	0.97 579	2.22 487	0.80 633	0.58 612	1.32 634	1.31 664	1.01 602	0.94 601	1.36 646	0.87 577	1.38 643	0.90 606	1.72 542	1.02 563	0.24 596	0.30 612	0.22 578	0.25 539	0.36 564	0.35 567

NCCL2	0.65 505	0.94 561	1.96 428	0.43 524	0.30 432	0.71 515	0.68 613	0.84 453	0.65 439	0.70 551	0.60 450	0.86 571	0.54 503	1.56 514	0.57 473	0.20 562	0.16 498	0.67 651	0.25 539	0.22 404	0.24 475

CBMV_ROB	0.76 562	0.42 318	2.68 577	0.33 369	0.22 305	0.74 534	0.47 553	0.96 560	0.76 547	1.04 620	0.96 594	0.88 577	0.93 608	2.06 600	1.19 588	0.22 583	0.24 581	0.27 601	0.25 539	0.25 450	0.28 513

FBW_ROB	0.83 586	0.77 499	1.77 322	0.44 531	0.30 432	0.87 587	0.46 545	1.10 625	0.91 595	0.81 587	0.75 549	1.01 607	0.61 540	3.66 678	1.23 593	0.26 605	0.23 577	0.36 623	0.25 539	0.27 482	0.62 632

GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 167	1.48 236	0.25 134	0.38 531	0.46 196	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.15 14	0.29 176	0.15 37	0.17 74	0.36 188	0.23 180	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 387	1.03 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RGC	0.71 540	0.97 579	2.18 479	0.44 531	0.44 566	0.73 528	0.40 506	0.94 541	0.71 494	0.71 556	1.04 610	1.01 607	0.71 568	1.74 545	0.70 508	0.23 587	0.18 530	0.28 604	0.26 547	0.29 495	0.27 505

G-Net	0.99 608	0.64 441	2.76 592	0.57 603	0.67 628	2.03 665	0.72 623	0.76 378	0.67 463	1.14 627	2.56 665	1.30 641	1.02 618	1.48 506	1.74 624	0.25 601	0.24 581	0.24 592	0.26 547	0.37 572	0.31 542

PVD	0.90 597	0.85 532	2.15 472	0.53 584	0.50 592	0.99 605	0.56 582	1.15 633	1.64 654	1.41 652	1.41 637	1.11 626	1.13 629	1.35 482	1.31 599	0.26 605	0.28 607	0.28 604	0.26 547	0.37 572	0.49 615

NOSS_ROB	0.64 497	0.65 448	1.62 264	0.46 550	0.25 360	0.67 489	0.30 416	0.93 532	0.77 552	0.59 475	0.57 425	0.77 532	0.38 374	2.78 659	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.28 604	0.26 547	0.27 482	0.39 591

qqai	0.21 35	0.20 21	0.63 37	0.39 489	0.13 51	0.32 46	0.15 42	0.35 33	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 552	0.07 5	0.09 79

ccnet	0.71 540	0.41 310	1.59 256	0.40 501	0.45 577	1.06 615	0.55 577	0.98 573	0.71 494	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 535	0.94 544	0.32 622	0.26 597	0.32 617	0.27 552	0.34 544	0.30 533

EDNetEfficient	1.27 635	0.70 469	4.05 664	0.64 618	0.98 649	0.94 599	1.40 671	0.85 461	1.75 659	2.34 672	1.33 631	1.05 616	2.21 669	1.58 522	4.15 677	0.15 489	0.19 543	0.14 460	0.27 552	0.38 579	0.32 551

SGM-ForestM	2.98 678	1.70 663	3.52 654	0.67 622	0.47 588	5.18 689	3.36 691	3.30 688	2.86 682	4.44 687	3.79 684	9.80 696	5.50 690	6.29 690	6.52 690	0.27 610	0.36 622	0.24 592	0.27 552	0.38 579	0.58 628

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 110	0.46 346	1.39 213	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.21 180	0.40 72	0.25 5	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.18 98	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.28 556	0.08 41	0.27 505

Selective-IGEV-i1	0.44 302	0.23 76	1.30 184	0.33 369	0.45 577	0.60 391	0.32 452	0.85 461	0.64 425	0.42 287	0.52 371	0.60 436	0.28 283	0.46 275	0.34 333	0.10 250	0.10 322	0.13 423	0.28 556	0.14 222	0.75 643

GASTEREO	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.56 598	0.20 261	0.52 277	0.22 220	0.56 242	0.40 167	0.30 224	0.31 208	0.16 51	0.31 321	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.14 452	0.08 63	0.28 556	0.14 222	0.20 408

DeepPrunerF	0.86 590	0.86 535	2.91 613	0.45 545	0.50 592	0.64 463	0.48 557	1.14 630	2.64 679	0.63 514	0.61 457	0.65 459	0.62 545	2.21 614	1.31 599	0.23 587	0.19 543	0.30 612	0.28 556	0.36 564	0.25 487

PA-Net	0.84 588	1.00 590	3.49 652	0.63 617	0.40 547	0.70 513	0.52 565	0.86 471	0.84 578	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 644	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 556	0.22 404	0.36 575
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 682	1.11 609	5.29 674	9.40 698	30.65 717	0.84 577	1.12 656	0.91 515	1.22 632	1.36 646	2.19 656	0.93 589	0.83 592	1.66 532	0.90 539	0.21 570	0.31 613	0.24 592	0.28 556	0.39 589	6.33 698

DF	0.34 191	0.29 180	0.95 117	0.31 314	0.44 566	0.40 124	0.21 180	0.71 333	0.32 48	0.23 141	0.37 250	0.32 247	0.17 74	0.39 217	0.85 537	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.29 562	0.09 78	0.20 408

MSCF	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.58 605	0.21 275	0.50 247	0.22 220	0.56 242	0.38 140	0.29 219	0.29 176	0.17 66	0.30 311	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.12 408	0.08 63	0.29 562	0.15 245	0.21 421

SCV	0.35 204	0.59 413	1.37 206	0.34 402	0.22 305	0.28 21	0.23 259	0.72 339	0.35 91	0.19 70	0.30 191	0.24 164	0.20 136	0.64 365	0.19 93	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.34 544	0.29 520

castereo++	0.28 126	0.43 323	0.93 114	0.28 232	0.17 162	0.53 286	0.21 180	0.55 236	0.45 226	0.17 41	0.26 147	0.32 247	0.17 74	0.33 154	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.13 193	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 459	0.82 520	1.89 389	0.59 610	0.56 608	0.64 463	0.36 481	0.84 453	0.69 474	0.51 372	0.68 513	0.53 388	0.43 436	0.56 336	0.43 403	0.34 626	0.18 530	0.44 636	0.29 562	0.48 617	0.30 533

rrr	0.46 333	0.34 246	3.08 627	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.28 384	1.09 624	0.51 285	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.29 562	0.16 282	0.25 487

SQANet	0.80 574	1.58 654	2.53 552	0.76 629	0.83 640	0.76 544	0.36 481	0.83 441	0.64 425	0.63 514	0.69 522	0.73 512	0.51 493	1.21 467	0.53 453	0.77 656	0.29 608	0.59 647	0.29 562	0.86 653	0.61 631

anonymousa	0.48 355	0.46 346	2.44 532	0.29 266	0.34 491	0.61 411	0.25 316	0.66 305	0.54 323	0.53 392	0.77 556	0.73 512	0.46 463	0.33 154	0.31 300	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.29 562	0.10 107	0.19 389

Sa-1000	0.51 401	0.72 475	1.90 394	0.31 314	0.60 619	0.60 391	0.31 429	0.94 541	0.71 494	0.52 381	0.83 566	0.42 317	0.33 334	0.68 385	0.28 254	0.10 250	0.09 273	0.13 423	0.29 562	0.29 495	0.10 116

CC-Net-ROB	0.85 589	1.15 619	2.13 466	0.88 639	0.38 531	0.88 591	0.44 534	1.06 618	0.79 561	0.58 461	0.69 522	0.65 459	0.50 491	2.74 658	0.51 446	0.93 659	0.39 635	0.87 657	0.29 562	0.54 629	0.54 620

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 110	0.40 300	0.87 98	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

FSD					0.29 415	0.35 68	0.33 461	0.44 111	0.46 237	0.32 238	0.32 218	0.37 273	0.32 329	0.35 175	0.32 313	0.28 614	0.27 604	0.31 613	0.30 572	0.31 514

SCV_C0	0.33 182	0.43 323	1.42 221	0.25 134	0.16 131	0.35 68	0.20 138	0.68 319	0.44 211	0.24 152	0.27 156	0.29 230	0.20 136	0.58 341	0.18 68	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.26 471	0.17 352

FC-DCNN v2	1.54 652	0.58 410	2.80 599	0.44 531	0.39 537	2.05 666	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 680	2.97 675	4.41 683	3.07 678	2.65 651	2.30 647	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.38 585

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 110	0.40 300	0.86 96	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

raft_robust	0.55 439	0.84 527	1.73 293	0.28 232	0.54 602	0.53 286	0.25 316	0.88 491	0.75 537	0.48 340	0.46 307	0.76 530	0.75 580	1.46 498	0.27 243	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.30 572	0.26 471	0.16 331

CREStereo++_RVC	0.33 182	0.29 180	1.74 298	0.24 110	0.16 131	0.54 294	0.15 42	0.40 72	0.55 330	0.37 256	0.51 356	0.24 164	0.19 123	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.30 572	0.08 41	0.06 1
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
FCDSN-DC	1.29 636	0.54 393	2.50 548	0.47 555	0.41 556	1.12 625	0.60 592	1.10 625	1.27 636	2.23 669	2.87 671	3.67 676	3.12 680	2.39 629	1.69 621	0.30 619	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.35 557	0.38 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 650	0.59 413	2.88 605	0.44 531	0.39 537	1.97 662	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 679	2.89 672	4.22 679	2.97 677	2.55 646	2.19 642	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.39 591

aanet-new-28k	0.34 191	0.53 385	2.69 580	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.21 180	0.37 47	0.29 32	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.21 150	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.31 581	0.10 107	0.23 461

castereo	0.30 156	0.44 334	0.81 85	0.24 110	0.29 415	0.41 135	0.27 364	0.72 339	0.45 226	0.22 118	0.30 191	0.24 164	0.31 321	0.25 47	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.31 581	0.12 158	0.09 79

DispNO	0.67 515	0.98 583	2.58 564	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.29 408	0.83 441	0.68 465	0.53 392	0.79 560	0.83 555	0.47 472	2.46 638	0.68 504	0.12 392	0.10 322	0.19 558	0.31 581	0.16 282	0.17 352

Gwc-CoAtRS	0.38 234	0.33 228	1.92 403	0.27 201	0.41 556	0.48 217	0.19 111	0.59 263	0.46 237	0.43 293	0.39 270	0.57 419	0.26 245	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.31 581	0.11 141	0.09 79

NCC-stereo	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436

Abc-Net	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
aanet-new-24k	0.27 110	0.40 300	1.12 144	0.24 110	0.45 577	0.40 124	0.21 180	0.39 63	0.28 21	0.19 70	0.28 168	0.17 66	0.20 136	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.32 587	0.09 78	0.10 116

MSKI-zero shot	0.46 333	0.38 280	2.47 540	0.27 201	0.43 565	0.56 325	0.20 138	0.77 389	0.43 205	0.60 485	0.51 356	0.44 332	0.17 74	0.68 385	0.21 145	0.09 144	0.29 608	0.09 161	0.32 587	0.14 222	0.10 116

DCRE	0.50 384	0.63 436	2.13 466	0.30 287	0.23 325	0.45 176	0.24 294	0.59 263	0.53 310	0.50 359	2.10 653	0.42 317	0.26 245	0.35 175	0.23 180	0.09 144	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.16 282	0.15 299

SA	0.50 384	0.75 489	1.95 419	0.31 314	0.61 623	0.57 343	0.31 429	0.91 515	0.73 519	0.42 287	0.62 462	0.38 282	0.47 472	0.68 385	0.29 268	0.09 144	0.09 273	0.13 423	0.32 587	0.30 506	0.10 116

MIPNet	0.83 586	0.81 516	2.40 523	0.61 615	0.18 209	1.48 640	1.39 670	1.60 658	0.74 523	1.94 661	0.85 573	0.73 512	1.68 658	0.87 431	0.31 300	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.32 587	0.25 450	0.12 187

XX-Stereo	0.55 439	0.54 393	3.50 653	0.48 563	0.39 537	0.54 294	0.17 79	0.89 497	0.40 167	0.44 300	0.65 501	0.85 564	0.19 123	0.77 413	0.21 145	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.17 306	0.14 257

ADCMid	0.96 607	1.32 641	2.74 590	0.38 479	0.35 504	0.99 605	0.58 588	0.94 541	0.86 581	1.23 638	1.01 602	1.01 607	1.00 616	1.05 449	3.97 674	0.21 570	0.19 543	0.42 632	0.32 587	0.40 594	0.29 520

MSMD_ROB	1.34 639	0.96 571	2.38 518	0.39 489	0.32 463	1.96 660	0.62 601	0.91 515	1.43 645	2.94 682	2.60 666	4.77 685	1.95 665	2.43 635	1.33 601	0.29 616	0.26 597	0.32 617	0.32 587	0.30 506	0.30 533

DN	0.37 221	0.23 76	1.40 214	0.37 462	0.40 547	0.48 217	0.21 180	0.51 194	0.40 167	0.23 141	0.24 119	0.36 269	0.18 98	0.81 420	0.54 459	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.34 595	0.12 158	0.19 389

RSM	0.28 126	0.26 126	0.97 121	0.25 134	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.49 175	0.44 211	0.21 98	0.27 156	0.28 218	0.17 74	0.38 209	0.20 125	0.07 26	0.07 76	0.09 161	0.34 595	0.21 387	0.16 331

MADNet+	1.36 641	1.93 678	5.95 677	0.81 636	0.59 614	1.57 645	1.09 653	1.39 649	1.22 632	0.84 595	1.01 602	1.25 636	1.12 628	3.19 670	2.36 649	0.45 635	0.47 645	0.38 629	0.34 595	0.59 632	0.57 626

ELAS_RVC	1.37 643	0.78 507	3.21 642	0.55 596	0.50 592	1.49 641	2.48 687	1.48 652	1.71 658	2.13 666	2.09 652	2.07 658	2.56 673	1.90 583	2.02 634	0.35 627	0.36 622	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 421	0.34 246	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.70 500	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 221	0.37 268	1.21 164	0.26 177	0.18 209	0.73 528	0.18 99	0.53 219	0.41 180	0.35 245	0.30 191	0.58 426	0.22 168	0.33 154	0.95 546	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.13 193	0.15 299

RSM++	0.27 110	0.26 126	0.87 98	0.28 232	0.13 51	0.39 111	0.20 138	0.45 126	0.45 226	0.20 85	0.24 119	0.24 164	0.17 74	0.36 188	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.26 471	0.18 372

IGEV_Zeroshot_test	0.53 421	0.33 228	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.71 505	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

Selective-RAFT	0.35 204	0.26 126	1.48 236	0.31 314	0.15 101	0.61 411	0.19 111	0.60 275	0.54 323	0.28 213	0.29 176	0.40 297	0.33 334	0.50 311	0.27 243	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.19 355	0.08 51

test-3	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.51 372	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.28 513

test_1	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.50 359	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.29 520

test_3	0.44 302	0.20 21	1.70 282	0.36 438	0.32 463	0.47 206	0.30 416	0.73 351	0.49 267	0.50 359	0.30 191	0.45 341	0.22 168	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.10 322	0.11 298	0.35 599	0.29 495	0.28 513

ELAS	1.39 644	0.79 509	2.86 603	0.53 584	0.50 592	2.81 677	2.20 683	1.61 659	1.50 649	2.28 671	2.35 660	1.82 654	2.13 667	1.73 543	2.22 643	0.35 627	0.37 624	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 182	0.24 94	1.44 224	0.28 232	0.35 504	0.47 206	0.21 180	0.43 102	0.28 21	0.26 190	0.25 134	0.22 131	0.38 374	0.30 118	0.18 68	0.09 144	0.35 620	0.09 161	0.36 608	0.23 419	0.25 487

iRaft-Stereo_20w	0.58 459	0.39 292	1.96 428	0.45 545	0.32 463	0.92 597	0.57 586	1.14 630	0.56 342	0.81 587	0.40 273	0.55 399	0.69 564	0.65 376	1.04 566	0.09 144	0.16 498	0.09 161	0.36 608	0.17 306	0.25 487

AnonymousM	0.37 221	0.44 334	1.50 242	0.25 134	0.15 101	0.52 277	0.23 259	0.60 275	0.42 193	0.42 287	0.32 218	0.30 238	0.25 225	0.34 168	0.23 180	0.11 331	0.09 273	0.71 653	0.36 608	0.12 158	0.07 12

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 108	0.66 58	0.22 60	0.14 72	0.49 234	0.15 42	0.23 2	0.35 91	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 304	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.37 611	0.08 41	0.09 79

DLNR-FE	13.43 703	20.01 708	23.53 709	121.73 725	33.87 718	0.46 196	0.15 42	8.09 699	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.75 405	0.29 268	6.68 700	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.82 725	0.18 372

AIO-Stereo	0.30 156	0.27 138	1.25 171	0.27 201	0.24 340	0.37 89	0.20 138	0.52 210	0.36 121	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.14 27	0.31 127	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.38 612	0.19 355	0.31 542

MoCha-V2	0.36 214	0.32 219	1.41 216	0.36 438	0.31 453	0.35 68	0.19 111	0.57 248	0.39 153	0.30 224	0.32 218	0.28 218	0.27 266	0.47 287	0.24 206	0.08 67	0.56 652	0.08 63	0.38 612	0.18 334	0.12 187

DLNR_Zeroshot_test	13.43 703	19.94 707	23.55 710	121.61 724	35.03 719	0.46 196	0.15 42	8.02 698	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.76 409	0.29 268	6.42 699	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.13 724	0.18 372

RAFT-Test	0.44 302	0.38 280	2.01 437	0.27 201	0.44 566	0.64 463	0.37 490	0.72 339	0.57 346	0.45 311	0.48 326	0.65 459	0.24 210	0.35 175	0.29 268	0.09 144	0.11 375	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.11 142

CFNet-RSSM	0.41 265	0.32 219	2.20 482	0.27 201	0.44 566	0.52 277	0.19 111	0.76 378	0.48 260	0.43 293	0.36 245	0.54 396	0.26 245	0.33 154	0.25 220	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.09 79

otaku	1.03 615	1.68 661	2.72 584	0.95 645	0.73 634	1.03 612	0.59 590	0.99 585	0.86 581	0.69 545	1.61 641	0.98 600	0.64 550	1.46 498	1.14 579	0.95 662	0.46 642	0.72 654	0.40 618	1.24 669	0.78 647

Ntro	1.00 612	1.68 661	2.80 599	0.95 645	0.85 641	1.06 615	0.53 569	0.98 573	0.90 594	0.62 505	0.76 552	0.93 589	0.66 557	1.66 532	0.98 551	0.99 664	0.45 640	0.75 655	0.40 618	1.19 665	0.75 643

test_xeample3	0.46 333	0.34 246	2.99 621	0.37 462	0.16 131	0.49 234	0.33 461	1.06 618	0.44 211	0.25 172	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.49 304	0.56 469	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.40 618	0.17 306	0.26 497

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 420	3.35 650	0.33 369	0.58 612	0.66 483	0.20 138	0.98 573	0.55 330	0.73 563	0.52 371	0.99 603	0.65 552	0.58 341	0.29 268	0.10 250	0.16 498	0.10 222	0.41 621	0.29 495	0.20 408

TRStereo	0.53 421	0.76 490	2.38 518	0.42 520	0.29 415	0.69 507	0.23 259	1.81 666	0.55 330	0.36 251	0.32 218	0.47 361	0.40 396	0.46 275	0.25 220	0.12 392	0.11 375	0.11 298	0.41 621	0.13 193	0.32 551

PASM	0.72 543	0.68 460	1.91 400	0.47 555	0.44 566	0.60 391	0.51 562	0.76 378	0.80 564	0.77 575	0.67 506	0.87 573	0.61 540	2.40 630	0.67 501	0.32 622	0.35 620	0.36 623	0.41 621	0.45 614	0.39 591

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 531	0.65 448	3.45 651	0.50 569	0.60 619	0.75 540	0.23 259	0.96 560	0.60 370	0.76 571	1.30 628	0.81 548	0.60 531	0.57 337	0.82 533	0.10 250	0.16 498	0.11 298	0.43 624	0.31 514	0.22 436

UGAM-zero	0.63 493	0.39 292	2.49 544	0.30 287	0.49 591	0.67 489	0.19 111	0.91 515	0.45 226	0.77 575	0.45 299	1.16 632	0.82 591	2.05 599	0.29 268	0.09 144	0.15 480	0.09 161	0.44 625	0.11 141	0.22 436

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 139	0.58 410	0.98 123	0.21 31	0.31 453	0.41 135	0.20 138	0.46 134	0.34 77	0.21 98	0.22 93	0.19 107	0.17 74	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.45 626	0.09 78	0.29 520

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 98	0.38 280	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.22 220	0.44 111	0.33 63	0.21 98	0.25 134	0.16 51	0.22 168	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.45 626	0.08 41	0.27 505

AE-Stereo	0.42 284	0.29 180	1.65 266	0.43 524	0.47 588	0.56 325	0.23 259	0.86 471	0.46 237	0.31 229	0.41 277	0.43 321	0.24 210	0.34 168	0.24 206	0.09 144	0.48 648	0.11 298	0.45 626	0.22 404	0.19 389

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 139	0.53 385	1.28 178	0.22 60	0.32 463	0.35 68	0.19 111	0.46 134	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.18 84	0.18 98	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.46 629	0.10 107	0.32 551

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 85	0.35 255	0.69 64	0.23 83	0.27 391	0.35 68	0.20 138	0.44 111	0.28 21	0.21 98	0.22 93	0.14 15	0.22 168	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 63	0.47 630	0.09 78	0.34 564

RT-IGEV	0.66 510	0.25 108	2.11 460	0.56 598	0.46 585	0.62 431	0.54 573	0.99 585	0.75 537	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 347	1.64 619	0.12 392	0.16 498	0.11 298	0.47 630	0.28 488	0.30 533

SGM_RVC	1.89 659	0.92 553	2.50 548	0.96 647	0.93 648	1.63 648	1.37 668	1.52 655	12.43 697	1.85 660	1.69 644	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 645	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 641
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 531	0.35 255	2.72 584	0.56 598	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 461	0.44 211	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 365	1.01 561	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.48 633	0.14 222	0.38 585

ACVNet_1	1.33 638	1.91 676	4.03 663	1.09 653	0.88 643	1.19 633	0.66 607	1.24 639	1.17 629	0.94 610	0.96 594	3.09 671	1.04 620	2.37 623	1.11 576	1.04 666	0.48 648	1.03 668	0.48 633	1.12 662	0.83 649

Select-FE	0.65 505	0.67 457	2.76 592	0.49 565	0.55 605	0.79 561	0.16 67	0.90 503	0.53 310	0.84 595	0.55 405	0.91 583	0.75 580	0.57 337	1.16 583	0.11 331	0.18 530	0.11 298	0.49 635	0.14 222	0.31 542

PAM_32	0.70 531	0.35 255	2.73 589	0.54 589	0.61 623	1.07 620	0.43 523	0.84 453	0.49 267	0.90 604	0.91 583	1.23 634	0.77 585	0.65 376	1.10 573	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.49 635	0.15 245	0.38 585

JetBlue	1.78 656	1.63 655	3.92 660	0.73 625	1.21 665	4.38 687	3.35 690	1.59 657	1.20 631	1.26 642	1.52 640	2.37 663	1.88 664	3.23 671	3.00 659	0.53 639	0.47 645	0.48 639	0.49 635	1.29 671	0.97 659

EAI-Stereo	0.78 570	0.25 108	1.67 274	0.54 589	0.59 614	1.95 659	2.05 681	1.11 629	0.64 425	0.95 612	1.49 638	0.50 377	0.67 559	0.59 347	1.44 609	0.09 144	0.19 543	0.09 161	0.49 635	0.13 193	0.22 436

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 110	0.39 292	0.79 82	0.24 110	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.37 47	0.33 63	0.19 70	0.27 156	0.18 84	0.22 168	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 452	0.08 63	0.51 639	0.08 41	0.39 591

RAFT+CT+SA	0.50 384	0.86 535	1.82 359	0.37 462	0.75 635	0.54 294	0.34 466	0.77 389	0.63 417	0.38 266	0.55 405	0.34 260	0.29 301	0.68 385	0.27 243	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.51 639	0.29 495	0.41 602

UDG	0.77 566	1.23 629	2.15 472	0.67 622	0.59 614	0.78 557	0.38 497	0.90 503	0.70 484	0.61 494	0.69 522	1.01 607	0.67 559	1.02 445	0.73 518	0.45 635	0.34 619	0.87 657	0.51 639	0.67 639	0.46 609

light-stereo	8.15 693	2.75 690	9.83 691	12.24 701	9.63 694	19.16 707	0.44 534	6.84 696	3.57 684	13.44 703	22.94 720	23.04 713	1.65 657	17.20 710	7.61 693	3.06 691	2.25 694	0.42 632	0.52 642	4.07 694	2.31 689

DDUNet	0.77 566	1.12 610	1.88 382	0.76 629	0.69 631	0.84 577	0.43 523	0.85 461	0.65 439	0.67 537	0.75 549	0.91 583	0.52 498	1.03 447	0.57 473	0.54 641	0.37 624	0.95 663	0.52 642	0.71 643	0.57 626

ACVNet_2	1.42 647	1.81 668	3.23 644	1.08 651	0.92 647	1.32 634	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 645	2.13 659	1.03 619	2.50 642	1.40 607	0.91 658	0.53 650	1.00 666	0.55 644	2.11 683	0.85 652

ACVNet-4b	1.93 660	1.85 671	4.10 665	1.07 650	0.86 642	1.15 629	0.53 569	1.06 618	1.12 626	0.64 524	1.09 614	1.99 657	0.70 566	2.20 613	9.86 699	5.62 696	0.41 638	1.03 668	0.55 644	1.86 681	0.85 652

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 614	1.67 659	2.32 505	0.47 555	0.39 537	1.47 639	0.95 641	0.95 555	0.91 595	0.84 595	0.94 591	1.05 616	0.60 531	2.95 665	0.72 515	0.41 631	0.72 669	0.32 617	0.55 644	0.74 644	1.22 673

DualNet (step1)	0.59 467	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.61 645	0.14 452	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample9	0.94 603	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample8	1.12 620	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.95 555	0.61 387	1.18 636	0.56 417	2.53 666	1.31 638	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

MonStereo1	1.98 662	1.01 594	1.78 326	1.19 658	1.04 656	3.58 681	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 650	3.37 680	2.23 662	10.80 698	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 628	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 667

RainbowNet	1.15 625	1.78 667	2.72 584	1.12 656	0.91 646	1.06 615	0.76 627	1.16 634	1.13 628	0.75 568	0.97 596	1.09 622	0.80 588	1.60 525	1.21 591	1.17 671	1.26 681	1.01 667	0.57 650	1.13 663	0.88 657

SPS-STEREO	1.07 618	1.13 613	2.88 605	0.65 620	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 617	0.87 584	1.36 646	1.23 622	1.46 646	0.94 611	1.87 573	1.72 623	0.66 649	0.61 655	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 646
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 594	0.93 559	3.23 644	0.99 648	0.64 626	0.77 552	0.55 577	0.98 573	0.97 605	0.61 494	1.03 607	0.65 459	1.05 621	0.79 418	1.38 604	0.44 633	0.46 642	0.51 642	0.58 653	0.65 637	0.47 611

PWCK	1.49 650	1.90 675	3.22 643	1.09 653	0.54 602	1.71 652	1.73 677	1.49 653	1.53 650	1.44 654	1.80 646	1.82 654	1.30 637	3.34 673	1.76 625	1.07 668	0.56 652	0.97 665	0.58 653	1.38 675	0.65 635

DStereoO	0.99 608	0.66 455	1.67 274	0.75 628	0.99 652	0.73 528	1.33 666	0.94 541	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 436	2.39 650	1.20 673	0.41 638	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 630

MFMNet_re	0.92 600	1.28 635	2.53 552	0.82 637	0.76 638	0.90 593	0.75 625	0.98 573	1.04 614	1.03 618	1.05 611	0.84 560	0.94 611	0.83 422	0.72 515	0.68 650	0.60 654	0.63 649	0.60 656	0.77 648	0.74 641

NVStereoNet_ROB	1.16 627	0.95 568	2.54 558	0.58 605	0.55 605	0.78 557	0.63 604	1.00 594	1.08 620	1.03 618	4.07 686	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 642	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 634
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 658	1.43 647	3.81 657	0.87 638	1.01 654	2.38 674	2.53 688	1.36 646	1.75 659	2.92 681	3.22 678	2.65 667	2.93 675	2.22 617	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 660

DispFullNet	1.67 655	2.10 681	5.22 672	1.53 667	8.90 692	0.86 583	0.31 429	0.96 560	0.96 604	1.37 649	1.01 602	1.13 627	1.98 666	1.51 508	0.91 540	0.54 641	0.31 613	1.18 670	0.63 659	1.13 663	0.80 648

GCST	0.72 543	1.10 608	2.15 472	1.11 655	0.59 614	0.62 431	0.19 111	0.75 366	0.53 310	0.56 432	0.63 476	0.47 361	0.31 321	1.11 456	0.33 326	0.75 655	0.45 640	0.84 656	0.64 660	0.69 640	0.54 620

IMH-64-1	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

IMH-64	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

IMH	2.02 663	2.15 687	2.69 580	1.68 670	1.12 662	1.66 651	0.92 640	2.10 675	1.92 666	1.32 644	2.66 669	2.21 661	1.69 659	5.78 687	1.68 620	5.54 695	0.96 677	1.31 676	0.71 663	1.32 674	0.99 665

WAO-7	1.48 649	1.63 655	2.49 544	0.93 643	0.75 635	1.72 653	1.10 654	1.84 668	1.96 668	1.43 653	2.54 664	1.97 656	1.61 656	3.06 667	2.08 637	0.69 651	0.66 658	0.94 662	0.74 664	0.80 650	0.69 638

Dean	1.79 657	1.83 669	3.92 660	1.29 661	1.07 659	1.55 644	1.00 647	1.95 671	2.33 673	1.47 655	4.19 687	4.26 682	1.33 641	2.21 614	1.48 611	1.14 670	0.68 663	1.18 670	0.74 664	1.24 669	0.98 660

DStereoRT	0.81 582	0.53 385	2.23 491	0.36 438	0.33 478	0.92 597	0.36 481	0.86 471	0.80 564	0.57 443	0.62 462	0.59 429	1.15 631	1.76 548	1.04 566	0.14 469	0.13 433	2.17 691	0.78 666	0.16 282	0.66 637

MANE	2.90 677	1.14 615	2.96 616	1.03 649	1.01 654	5.01 688	2.45 686	5.36 692	6.88 693	3.58 685	4.76 690	5.99 689	4.99 687	4.23 682	4.61 682	0.56 644	0.67 659	0.44 636	0.78 666	0.51 624	1.03 668

TorneroNet-64	2.65 670	1.83 669	3.30 646	1.46 665	1.20 664	3.89 683	0.99 644	3.51 690	6.71 692	2.56 675	4.60 688	4.22 679	3.85 683	3.33 672	3.14 663	1.19 672	0.65 657	1.39 679	0.79 668	3.31 691	1.15 671

WAO-6	1.58 654	1.54 652	2.32 505	1.14 657	1.00 653	2.30 672	1.03 650	1.82 667	2.85 681	1.25 639	2.61 667	2.20 660	1.56 654	2.47 640	1.99 633	0.95 662	0.67 659	1.19 673	0.83 669	1.08 660	0.88 657

TorneroNet	5.50 688	1.92 677	3.16 636	1.47 666	1.25 667	14.07 697	1.06 652	4.90 691	20.99 715	10.17 696	16.48 706	11.88 702	6.93 692	3.34 673	4.20 678	1.30 676	0.69 665	1.45 681	0.86 670	2.61 688	1.20 672

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 639	1.70 663	2.50 548	0.56 598	0.40 547	2.15 669	0.99 644	1.24 639	1.26 635	1.02 617	1.10 615	1.29 638	0.88 604	3.10 669	1.08 570	1.66 682	0.83 673	0.68 652	0.88 671	1.57 676	1.80 686

WAO-8	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

Venus	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

ADCPNet	0.99 608	0.99 588	3.93 662	0.37 462	0.68 630	1.36 636	0.62 601	0.87 482	0.76 547	0.78 577	0.81 561	1.08 620	1.18 632	1.14 462	2.49 652	0.21 570	0.69 665	0.21 575	0.95 674	0.29 495	0.37 582

LE_ROB	4.43 686	1.35 645	9.38 688	2.79 687	3.93 687	2.43 675	3.46 692	2.68 680	11.19 695	11.66 701	4.73 689	5.26 687	10.46 697	4.50 685	9.49 696	0.82 657	0.69 665	1.34 677	0.98 675	0.75 646	0.76 645

FADNet_RVC	0.81 582	1.14 615	2.42 526	0.30 287	0.24 340	0.71 515	0.24 294	0.95 555	0.61 387	0.44 300	0.56 417	0.59 429	0.42 425	1.52 510	0.68 504	0.94 661	0.96 677	0.28 604	1.00 676	0.90 654	1.36 676

DStereoFS	2.23 665	2.10 681	2.47 540	1.61 669	1.88 681	3.81 682	2.06 682	1.95 671	3.33 683	2.38 673	3.31 679	2.37 663	4.92 686	2.45 637	3.27 665	1.03 665	1.27 683	0.55 644	1.04 677	0.70 641	2.05 688

UNDER WATER	2.74 672	1.85 671	4.54 669	1.81 676	1.44 670	2.34 673	1.40 671	3.24 685	6.60 691	2.60 676	2.76 670	5.75 688	5.24 689	3.02 666	4.01 675	1.45 678	0.81 672	1.59 685	1.06 678	1.80 679	1.51 679

UNDER WATER-64	2.47 669	1.89 674	4.86 670	1.82 677	1.44 670	3.18 679	1.57 676	2.62 678	5.64 688	2.05 662	2.13 654	4.13 678	3.76 682	2.62 649	3.42 670	1.47 679	0.85 674	1.57 684	1.07 679	1.82 680	1.49 678

notaker	2.66 671	2.07 680	3.31 648	2.61 686	1.43 668	1.76 655	1.11 655	2.76 681	1.79 661	2.26 670	11.53 701	3.96 677	4.29 685	3.09 668	2.76 657	1.55 681	0.88 675	1.70 687	1.07 679	2.00 682	1.35 675

KSHMR	4.10 684	1.97 679	5.27 673	1.71 672	1.47 672	1.96 660	1.28 663	3.19 684	17.33 710	2.12 663	15.91 704	9.18 695	1.57 655	8.42 693	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 678	1.40 677

ktn	4.35 685	2.10 681	2.89 608	1.80 674	1.49 674	2.13 668	1.41 673	2.26 676	12.72 698	11.41 700	16.43 705	11.15 698	3.75 681	4.36 684	3.18 664	1.82 684	0.98 679	1.73 688	1.21 682	2.97 690	1.27 674

JetRed	3.29 681	4.93 692	10.17 692	1.45 664	1.72 678	7.44 691	5.05 696	3.06 683	2.12 672	2.41 674	2.39 661	2.99 670	2.37 670	3.51 676	6.44 689	1.32 677	1.90 689	1.37 678	1.23 683	2.21 684	1.76 684

anonymity	0.80 574	0.66 455	1.29 181	0.59 610	0.75 635	0.67 489	0.52 565	0.95 555	0.71 494	0.94 610	0.70 532	0.67 476	0.87 600	0.71 398	1.35 602	0.64 648	0.62 656	0.58 645	1.44 684	0.60 635	0.65 635

LVE	1.96 661	2.17 688	3.14 634	1.68 670	1.80 679	1.63 648	1.03 650	2.34 677	2.81 680	1.25 639	2.89 672	4.24 681	1.29 635	2.79 660	1.44 609	2.85 690	0.91 676	1.18 670	1.46 685	1.23 668	1.10 670

DStereoSA	2.12 664	0.98 583	2.80 599	1.25 660	2.23 682	1.97 662	4.62 695	1.22 635	2.54 678	1.16 628	3.84 685	1.00 605	4.05 684	2.07 602	5.29 686	0.93 659	1.48 684	0.48 639	1.51 686	0.95 658	1.95 687

MultiAttention	2.38 668	0.50 373	1.93 406	1.80 674	2.56 685	10.86 695	2.30 684	1.22 635	0.80 564	0.62 505	1.16 619	1.13 627	0.56 512	16.09 706	1.18 586	0.20 562	0.09 273	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 682

MSAF-DinoV2	3.10 680	1.86 673	10.68 693	3.61 692	0.30 432	3.34 680	0.82 634	2.81 682	1.79 661	0.80 581	0.87 577	1.56 651	1.10 626	26.49 721	1.96 630	0.17 525	0.13 433	0.19 558	1.63 688	0.92 655	0.99 665

IGEV-RUCA	2.28 666	0.30 197	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 667	1.90 679	1.36 646	1.80 663	3.70 686	3.76 683	5.02 686	8.19 695	2.12 609	1.63 617	0.25 601	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 686	2.36 691

TCMNet-wrong-test	5.51 689	6.62 695	6.20 680	13.02 705	11.90 698	7.14 690	5.53 697	6.99 697	1.44 646	2.65 677	3.10 676	8.37 694	5.95 691	4.75 686	6.05 688	3.07 692	0.98 679	2.38 692	1.99 690	6.62 699	5.43 697

MFN_U_SF_RVC	1.55 653	2.39 689	3.16 636	0.65 620	0.41 556	1.12 625	0.46 545	1.23 638	1.33 640	1.61 657	1.20 620	1.43 645	0.98 615	1.76 548	1.97 631	1.90 685	1.80 685	1.98 689	2.15 691	1.63 677	1.77 685

PML	23.15 709	16.83 704	7.78 684	5.49 693	9.93 695	51.13 724	104.50 726	5.76 693	13.62 703	37.30 726	105.93 726	30.86 723	23.50 714	12.07 698	7.87 694	6.30 698	2.12 692	6.32 704	2.43 692	10.44 705	2.90 692

MADNet++	2.79 673	2.11 684	2.97 619	2.49 684	2.28 683	2.95 678	2.31 685	2.67 679	2.47 676	3.03 683	3.13 677	2.70 668	2.92 674	4.10 681	4.48 680	2.68 689	2.24 693	3.04 696	2.44 693	2.37 685	2.34 690

Selective-IGEV-i1pa	9.22 696	12.57 703	9.49 690	2.20 680	1.49 674	16.83 701	8.03 699	14.34 707	11.26 696	10.52 697	15.24 703	14.52 706	11.94 706	18.22 711	9.78 698	7.79 706	3.09 695	5.20 700	2.49 694	2.46 687	6.90 700

BEATNet-Init1	12.10 700	11.19 699	27.29 720	2.99 688	3.51 686	21.84 714	11.10 700	14.34 707	13.83 705	20.34 711	20.33 711	26.35 722	20.03 709	19.06 712	14.80 708	1.74 683	1.81 686	2.05 690	2.49 694	3.69 693	3.12 693

tt	4.93 687	0.27 138	4.20 666	2.29 682	1.58 676	10.20 694	16.97 704	9.42 700	5.02 687	1.67 658	1.28 625	4.68 684	5.03 688	3.37 675	5.92 687	6.16 697	9.47 708	2.82 694	3.18 696	3.60 692	1.53 680

USTest	8.10 692	7.17 696	8.96 687	9.25 697	9.05 693	15.27 698	23.78 706	9.96 701	9.47 694	5.94 691	6.75 691	7.80 693	7.48 693	8.83 695	11.21 701	2.21 688	3.56 696	2.86 695	3.20 697	5.02 697	4.16 694

Anonymous_2	0.74 555	0.32 219	1.65 266	0.33 369	0.30 432	0.67 489	0.32 452	0.69 322	0.46 237	0.48 340	0.41 277	0.84 560	0.58 524	0.51 315	0.40 383	0.32 622	0.38 628	1.43 680	3.69 698	0.80 650	0.27 505

DGSMNet	2.89 676	0.63 436	3.18 639	3.43 691	4.17 689	2.57 676	6.98 698	0.97 569	0.83 575	0.56 432	1.86 648	0.79 541	0.62 545	1.64 530	1.39 605	4.61 694	5.01 699	5.17 699	4.71 699	4.44 696	4.19 695

iinet-test	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

IINet	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

DPSM_ROB	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

DPSM	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

DGTPSM_ROB	8.89 695	5.62 693	12.25 697	5.92 694	11.32 696	8.54 692	24.18 707	6.40 694	13.49 701	5.15 688	11.46 699	6.19 691	10.92 699	7.00 691	13.72 702	4.47 693	7.65 700	3.92 697	7.45 704	4.38 695	7.87 703

DPSMNet_ROB	9.48 697	5.64 694	13.01 701	8.82 696	11.82 697	8.54 692	24.20 708	6.41 695	13.65 704	5.32 690	11.47 700	6.33 692	10.92 699	7.69 692	13.89 703	7.25 705	8.19 704	5.06 698	7.78 705	5.31 698	8.26 704

Selective-IGEV-i16pa	47.65 724	67.17 725	7.20 683	2.47 683	2.32 684	116.02 726	1.42 674	90.41 727	82.69 726	32.69 725	90.10 725	60.10 726	84.41 726	129.53 727	52.52 724	50.16 724	15.10 711	18.00 715	9.63 706	0.94 656	40.09 725

DPSimNet_ROB	17.97 706	20.20 712	24.98 714	17.62 706	15.92 705	21.53 713	21.00 705	13.70 705	15.61 708	23.89 722	14.69 702	22.87 711	24.58 722	12.70 703	14.56 706	18.48 715	12.91 710	20.21 716	12.05 707	17.76 706	14.17 708

U	3.37 683	0.17 2	0.91 111	0.26 177	13.79 704	19.19 708	0.15 42	0.41 84	0.31 37	0.17 41	0.18 52	0.27 207	0.15 51	0.21 10	0.16 36	0.09 144	0.06 24	17.88 714	12.81 708	0.10 107	0.08 51

HanzoNet	7.64 691	2.86 691	5.05 671	7.01 695	3.97 688	2.18 670	1.34 667	3.37 689	4.05 685	13.17 702	10.58 695	10.73 697	16.52 707	8.45 694	10.51 700	10.48 707	9.72 709	5.59 701	13.46 709	6.84 700	6.83 699

LSM0	26.58 717	22.63 720	25.88 718	30.13 717	52.21 725	39.94 723	56.74 717	28.97 721	28.72 719	21.14 714	22.26 713	24.43 720	23.88 716	26.54 722	30.87 719	14.32 714	16.55 712	13.12 713	14.71 710	17.92 713	20.60 716

CasAABBNet	24.81 713	22.53 714	24.83 713	26.08 711	25.74 710	39.86 719	57.06 720	28.87 719	28.83 722	21.16 717	22.54 716	24.22 717	23.89 719	26.38 715	30.87 719	14.25 708	16.71 714	13.09 707	14.81 711	17.78 707	16.71 710

RAFT-FEzeroshot	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

RAFT-FE	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

Selective-RAFT-Error	24.87 716	22.59 719	25.14 716	26.13 716	25.82 715	39.93 722	57.03 719	28.97 721	28.95 724	21.21 718	22.65 718	24.25 719	23.98 721	26.43 719	30.83 718	14.27 712	16.71 714	13.10 711	14.82 712	17.82 712	16.76 714

Hybrid-DGEV	24.86 715	22.58 718	25.22 717	26.11 714	25.76 711	39.92 721	57.06 720	29.03 723	29.01 725	21.12 713	22.64 717	24.13 714	23.91 720	26.46 720	30.82 717	14.27 712	16.70 713	13.09 707	14.83 715	17.78 707	16.71 710

FlowAnything	24.85 714	22.54 715	25.10 715	26.11 714	25.76 711	39.86 719	57.00 718	28.89 720	28.87 723	21.31 719	22.68 719	24.22 717	23.87 715	26.39 718	30.89 723	14.26 709	16.78 718	13.10 711	14.90 716	17.78 707	16.69 709

HaxPig	19.86 707	22.40 713	22.34 708	17.95 707	17.95 706	11.77 696	11.89 701	16.02 711	15.89 709	21.10 712	21.41 712	18.74 710	18.39 708	20.08 713	19.69 711	23.63 720	23.22 719	24.06 717	23.69 717	23.00 716	23.95 717

LRCNet_RVC	13.74 705	19.30 705	12.75 700	19.46 708	12.69 701	1.86 656	0.41 512	12.33 702	1.05 615	15.77 706	18.83 710	12.62 705	8.70 696	12.21 699	9.62 697	22.22 716	8.37 707	25.85 718	24.01 718	19.32 715	17.44 715

RSGM-EC	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

acva	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

MEDIAN_ROB	23.96 710	27.05 721	26.39 719	22.16 709	22.13 708	16.12 700	13.97 702	20.24 712	20.05 711	25.50 723	25.31 721	22.96 712	22.63 713	24.39 714	23.24 715	28.20 721	27.23 723	28.62 719	27.75 721	27.50 717	27.76 720

AVERAGE_ROB	26.93 718	30.34 722	29.27 721	25.82 710	25.34 709	19.48 710	15.17 703	23.55 716	23.00 718	28.45 724	27.87 722	26.25 721	25.86 723	26.96 723	25.55 716	31.30 722	30.07 724	31.76 720	30.81 722	30.79 721	30.93 721

Anonymous_1	22.91 708	11.20 700	12.13 696	12.75 702	26.28 716	19.43 709	27.92 714	14.08 706	13.61 702	14.96 705	10.58 695	11.26 701	11.19 703	12.55 702	14.57 707	38.28 723	7.88 703	34.96 721	63.99 723	89.57 726	10.94 707

xxxxx1	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

tt_ll	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

ff	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

test_example2	115.39 725	123.23 726	94.57 724	115.52 723	123.55 726	101.63 725	114.33 727	53.41 726	99.48 727	134.90 727	135.05 727	85.83 727	85.11 727	111.32 726	106.15 727	152.55 727	205.26 727	99.78 727	114.96 727	140.96 727	110.20 726

ccccc		297.21 727		374.70 726	380.44 727	203.92 727		216.32 728		203.37 728		215.01 728		312.78 728		412.57 728	356.13 728	256.09 728	227.69 728	428.88 728

ASD4		19.65 706

Low-res two-view benchmark