Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 45	0.08 38	0.23 143	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 63	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 95	0.10 8	0.20 63	0.14 41	0.09 16	0.10 34	0.09 27	0.12 150	0.13 12	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 9	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.07 2	0.16 95	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 171	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo	1.40 675	0.10 140	17.09 713	0.18 94	0.07 2	4.78 693	0.18 293	0.29 229	0.34 374	0.36 492	2.81 691	0.40 502	0.29 490	0.56 505	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.06 151	0.06 101	0.05 34

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.13 120	0.37 624	0.36 313	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 78	0.20 187	0.10 6	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.24 619	0.05 34

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

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

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

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

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

aanet-new-78k	0.13 120	0.11 220	0.44 421	0.21 278	0.08 23	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.16 68	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.13 196	0.18 142	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

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

aanet-new-28k	0.12 74	0.11 220	0.35 293	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.07 183	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 313	0.72 665	0.70 566	0.17 46	0.08 23	0.15 55	0.15 152	0.18 34	0.16 68	0.13 117	0.12 66	0.09 27	0.08 15	0.16 97	0.13 167	0.35 654	0.04 2	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.23 628

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

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

CREStereo	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.14 2	0.08 23	0.22 293	0.15 152	0.25 155	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.14 171	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HITNet	0.20 313	0.17 473	0.43 411	0.19 150	0.08 23	0.27 387	0.14 104	0.42 403	0.30 328	0.29 354	0.32 350	0.27 363	0.21 359	0.28 340	0.25 457	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 370	0.16 454	0.44 421	0.21 278	0.08 23	0.29 429	0.19 340	0.38 353	0.37 414	0.38 515	0.44 501	0.31 416	0.21 359	0.41 437	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 595

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

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

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.14 159	0.07 4	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.21 78	0.19 134	0.77 645	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

Zero-FE251	0.14 159	0.09 84	0.24 153	0.17 46	0.09 54	0.20 234	0.13 70	0.20 63	0.14 41	0.61 624	0.13 85	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 595

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

GCAP-Stereo	0.14 159	0.14 392	0.33 272	0.20 224	0.09 54	0.21 265	0.10 8	0.26 175	0.20 163	0.18 234	0.19 201	0.15 192	0.13 196	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.06 144

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

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

DCANet-4	0.19 296	0.10 140	0.52 492	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.36 337	0.39 438	0.29 354	0.30 326	0.17 224	0.22 375	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

fff	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

ADStereo(finetuned)	0.19 296	0.13 345	0.49 465	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.31 521	0.21 212	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

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

DCANet	0.18 253	0.13 345	0.40 365	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.23 389	0.20 187	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

csc	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

cscssc	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

111	0.20 313	0.17 473	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.24 336	0.17 246	0.41 389	0.45 511	0.23 269	0.29 313	0.29 390	0.21 359	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.08 318

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

PMTNet	0.15 195	0.08 38	0.23 143	0.15 5	0.09 54	0.23 315	0.16 199	0.25 155	0.23 226	0.17 216	0.21 233	0.16 213	0.14 232	0.22 232	0.13 167	0.29 647	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

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

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

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

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

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

Lsterematch	0.18 253	0.13 345	0.33 272	0.19 150	0.10 122	0.23 315	0.17 246	0.25 155	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.24 321	0.21 359	0.23 242	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Reg-Stereo(zero)	0.16 211	0.07 4	0.36 313	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.14 104	0.28 213	0.24 242	0.22 263	0.20 218	0.24 321	0.18 327	0.21 212	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

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

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

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

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

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

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

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

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

SMFormer	0.25 446	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

tta	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.07 240

qqq1	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

fff1	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo_v2	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

HUI-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.22 232	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

iGMRVC	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

iRAFT	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

AnonymousM	0.17 229	0.19 503	0.24 153	0.18 94	0.10 122	0.18 157	0.17 246	0.30 249	0.23 226	0.26 305	0.20 218	0.18 237	0.14 232	0.19 167	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.38 652	0.15 583	0.06 101	0.05 34

cross-raft	0.17 229	0.12 278	0.41 388	0.23 404	0.10 122	0.20 234	0.24 499	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.29 390	0.15 251	0.17 115	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

TestStereo	0.21 334	0.19 503	0.40 365	0.25 498	0.10 122	0.22 293	0.21 424	0.31 259	0.31 341	0.23 269	0.34 383	0.22 286	0.18 327	0.62 541	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.11 462	0.06 144

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

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

BEATNet_4x	0.22 370	0.18 487	0.47 449	0.22 347	0.10 122	0.28 407	0.14 104	0.46 446	0.32 350	0.31 404	0.34 383	0.31 416	0.25 428	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.10 414	0.08 318

DNS	0.21 334	0.09 84	0.27 189	0.24 458	0.11 176	0.29 429	0.16 199	0.27 190	0.16 68	1.35 673	0.18 191	0.17 224	0.12 150	0.14 31	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.08 264	0.12 500

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 120	0.11 220	0.38 341	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.23 119	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

IGEV_i1	0.21 334	0.11 220	0.43 411	0.22 347	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.43 417	0.30 328	0.29 354	0.30 326	0.31 416	0.20 351	0.33 396	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.08 318

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

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

BStereo	0.13 120	0.10 140	0.42 398	0.18 94	0.11 176	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

Wave_Phase_stereo	0.14 159	0.10 140	0.42 398	0.18 94	0.11 176	0.36 521	0.14 104	0.28 213	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.15 195	0.10 140	0.44 421	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.21 424	0.27 190	0.22 200	0.15 168	0.16 153	0.13 139	0.11 116	0.20 187	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 229	0.10 140	0.39 357	0.23 404	0.11 176	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.29 315	0.22 263	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.06 144

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.25 167	0.16 20	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.17 22	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.10 439
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.14 159	0.14 392	0.24 153	0.21 278	0.11 176	0.15 55	0.16 199	0.31 259	0.18 115	0.11 57	0.15 134	0.13 139	0.10 78	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144

HUF	0.15 195	0.11 220	0.38 341	0.17 46	0.11 176	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.20 163	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.11 116	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.20 632	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.14 540

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

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

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

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

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

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

ITSA-stereo	0.25 446	0.15 427	0.33 272	0.23 404	0.11 176	0.27 387	0.18 293	0.56 571	0.59 599	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.28 475	0.49 464	0.30 502	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.13 518

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

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

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

test_sample6	0.25 446	0.13 345	0.41 388	0.21 278	0.11 176	0.30 448	0.22 451	0.51 505	0.35 390	0.33 439	0.43 490	0.30 406	0.24 407	0.57 509	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.10 439

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

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

ACVNet-DCA	0.18 253	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

xx1	0.20 313	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.28 379	0.24 407	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

1test111	0.19 296	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

cc1	0.18 253	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

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

tt1	0.18 253	0.14 392	0.35 293	0.23 404	0.11 176	0.30 448	0.19 340	0.35 318	0.44 499	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

1111x	0.32 526	0.11 220	0.40 365	0.22 347	0.11 176	0.32 476	0.26 529	0.59 596	0.43 484	0.31 404	0.41 460	0.39 487	0.28 475	0.76 595	1.37 670	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

MSKI-zero shot	0.17 229	0.09 84	0.43 411	0.20 224	0.11 176	0.21 265	0.15 152	0.32 271	0.21 183	0.23 269	0.24 270	0.23 307	0.10 78	0.31 382	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

MIM_Stereo	0.18 253	0.12 278	0.38 341	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.35 318	0.25 256	0.27 313	0.35 394	0.23 307	0.13 196	0.27 326	0.16 262	0.06 49	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.06 144

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

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

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

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

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

IPLGR	0.21 334	0.13 345	0.61 528	0.21 278	0.11 176	0.25 354	0.18 293	0.41 389	0.37 414	0.28 325	0.27 295	0.21 275	0.19 342	0.37 421	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

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

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

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

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.13 345	0.56 509	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.19 340	0.40 377	0.32 350	0.30 386	0.43 490	0.36 461	0.31 521	0.61 533	0.20 368	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.07 240

NRIStereo	0.18 253	0.11 220	0.35 293	0.23 404	0.11 176	0.24 336	0.20 393	0.29 229	0.26 268	0.26 305	0.25 280	0.25 331	0.18 327	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

THIR-Stereo	0.29 503	0.12 278	0.41 388	0.19 150	0.11 176	0.28 407	0.72 666	0.32 271	0.35 390	0.37 500	0.65 607	0.34 442	0.50 612	0.57 509	0.45 576	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.07 240

DeepStereo_RVC	0.18 253	0.11 220	0.40 365	0.21 278	0.11 176	0.19 192	0.16 199	0.28 213	0.22 200	0.27 313	0.27 295	0.23 307	0.28 475	0.24 258	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.10 439

IRAFT_RVC	0.22 370	0.12 278	0.39 357	0.26 532	0.11 176	0.18 157	0.24 499	0.40 377	0.37 414	0.31 404	0.30 326	0.29 390	0.24 407	0.55 494	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

RAFT-345	0.21 334	0.10 140	0.46 441	0.22 347	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.26 175	0.25 256	0.27 313	0.66 609	0.21 275	0.16 271	0.55 494	0.21 395	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

CRE-IMP	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.11 176	0.24 336	0.17 246	0.29 229	0.21 183	0.27 313	0.26 289	0.24 321	0.17 301	0.23 242	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.10 439

CroCo-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.24 153	0.25 498	0.11 176	0.11 14	0.18 293	0.32 271	0.23 226	0.12 87	0.12 66	0.18 237	0.12 150	0.14 31	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.20 245	0.25 280	0.18 237	0.12 150	0.20 187	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

CREStereo++_RVC	0.15 195	0.08 38	0.26 177	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.13 70	0.22 96	0.30 328	0.21 256	0.30 326	0.13 139	0.11 116	0.16 97	0.15 235	0.07 127	0.04 2	0.06 46	0.15 583	0.06 101	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
222	0.41 585	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.36 521	0.20 393	0.57 581	0.39 438	0.35 476	0.44 501	0.30 406	0.27 458	0.55 494	3.56 694	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

xxxx	0.34 544	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.37 527	0.20 393	0.58 590	0.38 428	0.29 354	0.42 477	0.38 475	0.24 407	0.46 452	2.20 687	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

test_xeample	0.34 544	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.33 488	0.23 477	0.55 555	0.38 428	0.32 426	0.45 513	0.29 390	0.26 439	0.57 509	2.24 689	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

CFNet-RSSM	0.17 229	0.10 140	0.40 365	0.20 224	0.11 176	0.20 234	0.15 152	0.36 337	0.30 328	0.23 269	0.21 233	0.26 353	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

HSM-Net_RVC	0.27 471	0.11 220	0.42 398	0.19 150	0.11 176	0.34 501	0.20 393	0.62 618	0.43 484	0.40 540	0.43 490	0.50 569	0.26 439	0.76 595	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 418	0.18 487	0.61 528	0.25 498	0.11 176	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.43 484	0.33 439	0.43 490	0.27 363	0.22 375	0.34 403	0.26 471	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 159	0.21 530	0.47 449	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.14 104	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.12 119	0.10 78	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 159	0.19 503	0.70 566	0.17 46	0.12 244	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.10 35	0.12 66	0.10 57	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.05 7	0.07 240

Hybrid-DGEV-03	0.20 313	0.14 392	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.26 377	0.16 199	0.31 259	0.27 279	0.32 426	0.58 583	0.23 307	0.15 251	0.23 242	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.06 144

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

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

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

IGEV-FE	0.18 253	0.10 140	0.65 548	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

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

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

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

G2L-ROB	0.23 387	0.15 427	0.41 388	0.19 150	0.12 244	0.27 387	0.21 424	0.47 455	0.33 364	0.34 459	0.31 341	0.41 509	0.22 375	0.49 464	0.26 471	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

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

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

UGAM	0.26 463	0.14 392	0.45 433	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.25 516	0.32 271	0.41 468	0.31 404	0.42 477	0.41 509	0.22 375	0.92 632	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.14 562	0.12 532	0.10 414	0.07 240

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

model_zeroshot	0.17 229	0.11 220	0.39 357	0.20 224	0.12 244	0.24 336	0.15 152	0.34 295	0.22 200	0.30 386	0.20 218	0.22 286	0.12 150	0.24 258	0.14 204	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.07 240

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

test_sample5	0.24 418	0.13 345	0.42 398	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.32 426	0.41 460	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

test_sample4	0.24 418	0.13 345	0.43 411	0.20 224	0.12 244	0.32 476	0.21 424	0.51 505	0.34 374	0.31 404	0.37 413	0.28 379	0.23 389	0.53 486	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

test_sample3	0.23 387	0.12 278	0.43 411	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.20 393	0.50 488	0.34 374	0.31 404	0.33 373	0.29 390	0.22 375	0.53 486	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

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

CAS++	0.16 211	0.12 278	0.27 189	0.18 94	0.12 244	0.17 129	0.15 152	0.42 403	0.24 242	0.19 241	0.18 191	0.13 139	0.10 78	0.21 212	0.12 112	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.08 307	0.10 414	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.18 253	0.13 345	0.35 293	0.21 278	0.12 244	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.30 328	0.17 216	0.31 341	0.25 331	0.20 351	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.06 144

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

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

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

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

rrr	0.17 229	0.11 220	0.57 512	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.22 200	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

DualNet	0.24 418	0.13 345	0.42 398	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.33 439	0.43 490	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

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

IGEV_Zeroshot_test	0.18 253	0.10 140	0.65 548	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

RAFT-Test	0.17 229	0.10 140	0.38 341	0.19 150	0.12 244	0.25 354	0.17 246	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.29 313	0.27 363	0.14 232	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

HH	0.18 253	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

HanStereo	0.18 253	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

LL-Strereo2	0.18 253	0.18 487	0.39 357	0.22 347	0.12 244	0.24 336	0.13 70	0.31 259	0.23 226	0.24 283	0.20 218	0.24 321	0.12 150	0.26 306	0.15 235	0.06 49	0.06 236	0.12 514	0.09 410	0.08 264	0.07 240

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

riskmin	0.18 253	0.09 84	0.34 283	0.18 94	0.12 244	0.24 336	0.16 199	0.34 295	0.28 296	0.21 256	0.23 256	0.33 433	0.24 407	0.23 242	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.10 414	0.10 439

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 370	0.26 573	0.40 365	0.22 347	0.12 244	0.25 354	0.21 424	0.32 271	0.44 499	0.29 354	0.28 301	0.25 331	0.16 271	0.30 375	0.25 457	0.12 513	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

IPLG	0.21 334	0.15 427	0.53 496	0.21 278	0.12 244	0.28 407	0.17 246	0.42 403	0.30 328	0.33 439	0.32 350	0.15 192	0.17 301	0.50 468	0.21 395	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

MIPNet	0.21 334	0.15 427	0.52 492	0.21 278	0.12 244	0.27 387	0.20 393	0.45 435	0.37 414	0.30 386	0.23 256	0.19 253	0.24 407	0.27 326	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

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

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

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

CrosDoStereo	0.31 517	0.10 140	0.49 465	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 689	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 598	0.28 379	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

PFNet+	0.20 313	0.10 140	0.37 322	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.19 340	0.29 229	0.34 374	0.33 439	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.32 389	0.17 291	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.12 500

LCNet	0.21 334	0.11 220	0.29 221	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.19 340	0.34 295	0.26 268	0.28 325	0.35 394	0.26 353	0.30 504	0.35 412	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.13 515	0.22 621

STrans-v2	0.24 418	0.13 345	0.54 499	0.21 278	0.12 244	0.23 315	0.21 424	0.47 455	0.28 296	0.31 404	0.42 477	0.36 461	0.35 544	0.62 541	0.23 436	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

IIG-Stereo	0.23 387	0.13 345	0.35 293	0.29 585	0.12 244	0.23 315	0.14 104	0.38 353	0.31 341	0.34 459	0.37 413	0.33 433	0.21 359	0.70 570	0.26 471	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

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

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

PSM-softLoss	0.21 334	0.10 140	0.39 357	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

KMStereo	0.21 334	0.10 140	0.39 357	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

PSM-AAD	0.25 446	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.26 377	0.38 615	0.34 295	0.28 296	0.35 476	0.39 441	0.28 379	0.79 651	0.30 375	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.08 264	0.21 616

KYRaft	0.22 370	0.10 140	0.30 231	0.23 404	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.35 318	0.24 242	0.35 476	0.54 566	0.34 442	0.26 439	0.29 359	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.08 264	0.31 647

DeepStereo_LL	0.31 517	0.10 140	0.49 465	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 689	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 598	0.28 379	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

DEmStereo	0.26 463	0.09 84	0.47 449	0.19 150	0.12 244	0.30 448	0.25 516	0.28 213	0.36 403	0.36 492	0.58 583	0.25 331	0.48 609	0.53 486	0.44 573	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.07 240

DRaft	0.24 418	0.10 140	0.34 283	0.18 94	0.12 244	0.28 407	0.23 477	0.33 286	0.39 438	0.38 515	0.61 598	0.21 275	0.41 576	0.48 459	0.42 567	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.08 318

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

Pruner-Stereo	0.19 296	0.11 220	0.34 283	0.29 585	0.12 244	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.32 350	0.25 331	0.15 251	0.24 258	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.09 382

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

RAFT-RH_RVC	0.25 446	0.11 220	0.45 433	0.21 278	0.12 244	0.25 354	0.14 104	0.27 190	0.27 279	0.38 515	1.15 655	0.23 307	0.17 301	0.57 509	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.06 101	0.07 240

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

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

Prome-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.36 337	0.25 256	0.33 439	0.59 586	0.24 321	0.28 475	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.20 607

test_xeample3	0.16 211	0.11 220	0.56 509	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.20 163	0.16 197	0.12 66	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.07 240

ARAFT	0.24 418	0.21 530	0.78 578	0.22 347	0.12 244	0.29 429	0.24 499	0.43 417	0.32 350	0.33 439	0.28 301	0.28 379	0.19 342	0.49 464	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.09 346	0.06 144

GMStereo	0.19 296	0.25 562	0.40 365	0.21 278	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.29 229	0.40 456	0.25 293	0.23 256	0.16 213	0.15 251	0.25 288	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.33 272	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.46 638	0.46 446	0.20 163	0.25 293	0.50 542	0.17 224	0.16 271	0.24 258	0.23 436	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.10 454	0.06 101	0.07 240

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 140	0.37 322	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.32 271	0.28 296	0.23 269	0.23 256	0.27 363	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

FENet	0.21 334	0.11 220	0.45 433	0.21 278	0.12 244	0.26 377	0.17 246	0.41 389	0.35 390	0.30 386	0.31 341	0.29 390	0.23 389	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

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

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

RAFT-Stereo	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 418	0.16 454	0.37 322	0.24 458	0.12 244	0.32 476	0.17 246	0.54 545	0.42 476	0.33 439	0.38 428	0.35 456	0.21 359	0.30 375	0.22 415	0.14 557	0.06 236	0.13 535	0.08 307	0.11 462	0.08 318
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.25 446	0.19 503	0.40 365	0.20 224	0.12 244	0.30 448	0.16 199	0.55 555	0.53 578	0.38 515	0.43 490	0.37 467	0.26 439	0.38 426	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.09 346	0.09 382

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

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

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

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

Hybrid-DGEV-2	0.21 334	0.15 427	0.34 283	0.24 458	0.13 324	0.28 407	0.14 104	0.48 468	0.44 499	0.27 313	0.24 270	0.25 331	0.25 428	0.28 340	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.07 240

WQFJA1++	0.44 600	0.07 4	0.63 539	0.18 94	0.13 324	0.15 55	0.11 20	0.20 63	0.11 8	2.05 690	0.12 66	0.23 307	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	4.20 702	0.07 240

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

FE-Mocha	0.16 211	0.10 140	0.33 272	0.19 150	0.13 324	0.19 192	0.15 152	0.35 318	0.22 200	0.24 283	0.24 270	0.20 263	0.14 232	0.17 115	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

G2L-Stereo_test	0.24 418	0.16 454	0.38 341	0.19 150	0.13 324	0.27 387	0.24 499	0.49 478	0.38 428	0.37 500	0.37 413	0.40 502	0.24 407	0.52 479	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.08 318

rvit_0105_5	0.21 334	0.15 427	0.38 341	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.24 499	0.36 337	0.39 438	0.21 256	0.23 256	0.26 353	0.19 342	0.26 306	0.19 347	0.15 572	0.13 577	0.12 514	0.12 532	0.10 414	0.09 382

UGAM-zero	0.23 387	0.10 140	0.54 499	0.19 150	0.13 324	0.21 265	0.14 104	0.44 425	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.51 573	0.33 531	0.65 556	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.06 101	0.07 240

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.18 94	0.13 324	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 58	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 78	0.21 212	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.16 555	0.24 633

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

ffm	0.22 370	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

ff1	0.29 503	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

mmx	0.31 517	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

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

xxx	0.31 517	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

GMStereo_Zeroshot	0.24 418	0.21 530	0.45 433	0.26 532	0.13 324	0.28 407	0.15 152	0.39 365	0.35 390	0.37 500	0.43 490	0.40 502	0.17 301	0.34 403	0.20 368	0.12 513	0.07 370	0.13 535	0.07 225	0.16 555	0.09 382

plain	0.17 229	0.13 345	0.43 411	0.21 278	0.13 324	0.16 95	0.17 246	0.27 190	0.22 200	0.16 197	0.26 289	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.07 240

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

PCWNet_CMD	0.23 387	0.13 345	0.48 459	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

ToySt	0.24 418	0.16 454	0.48 459	0.21 278	0.13 324	0.29 429	0.29 558	0.39 365	0.39 438	0.27 313	0.35 394	0.39 487	0.31 521	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

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

DisPM	0.19 296	0.10 140	0.35 293	0.23 404	0.13 324	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.29 315	0.33 439	0.34 383	0.23 307	0.16 271	0.33 396	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.11 476

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

Sa-1000	0.22 370	0.15 427	0.35 293	0.23 404	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.47 455	0.39 438	0.30 386	0.50 542	0.26 353	0.19 342	0.33 396	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

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

iRaft-Stereo_5w	0.23 387	0.18 487	0.44 421	0.22 347	0.13 324	0.19 192	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.34 442	0.23 389	0.65 556	0.27 477	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

iRaft-Stereo_20w	0.19 296	0.10 140	0.46 441	0.19 150	0.13 324	0.25 354	0.19 340	0.52 524	0.19 134	0.29 354	0.21 233	0.22 286	0.20 351	0.28 340	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.08 264	0.08 318

GwcNet-ADL	0.22 370	0.14 392	0.58 517	0.24 458	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.49 478	0.40 456	0.27 313	0.29 313	0.30 406	0.20 351	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

OMP-Stereo	0.23 387	0.14 392	0.35 293	0.29 585	0.13 324	0.21 265	0.16 199	0.37 347	0.33 364	0.34 459	0.30 326	0.34 442	0.19 342	0.70 570	0.24 447	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

FTStereo	0.28 492	0.10 140	0.43 411	0.23 404	0.13 324	0.21 265	0.53 652	0.34 295	0.26 268	0.38 515	0.95 644	0.30 406	0.56 622	0.32 389	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.19 595

SST-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.37 322	0.24 458	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.24 242	0.34 459	0.33 373	0.29 390	0.25 428	0.56 505	0.17 291	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

RAFT_R40	0.21 334	0.10 140	0.37 322	0.24 458	0.13 324	0.18 157	0.18 293	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.33 373	0.30 406	0.24 407	0.55 494	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

GrayStereo	0.25 446	0.09 84	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.23 315	0.47 642	0.34 295	0.30 328	0.39 530	0.47 530	0.30 406	0.79 651	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.13 518

test-1	0.17 229	0.11 220	0.40 365	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.34 295	0.26 268	0.20 245	0.24 270	0.22 286	0.14 232	0.16 97	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.08 318

GMM-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.43 411	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.25 516	0.37 347	0.27 279	0.30 386	0.45 513	0.27 363	0.21 359	0.31 382	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.19 595

CFNet_pseudo	0.23 387	0.13 345	0.47 449	0.19 150	0.13 324	0.26 377	0.16 199	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

GwcNet-RSSM	0.26 463	0.17 473	0.46 441	0.21 278	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.44 425	0.42 476	0.31 404	0.45 513	0.40 502	0.26 439	0.55 494	0.28 482	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

DIP-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.33 272	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.12 32	0.42 403	0.25 256	0.27 313	0.32 350	0.21 275	0.17 301	0.25 288	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.08 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 387	0.13 345	0.48 459	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.09 382

ccs_rob	0.23 387	0.13 345	0.47 449	0.20 224	0.13 324	0.26 377	0.17 246	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

iResNetv2_ROB	0.27 471	0.26 573	0.72 571	0.23 404	0.13 324	0.29 429	0.18 293	0.52 524	0.49 552	0.37 500	0.45 513	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.12 499	0.09 382

CBMV	0.33 535	0.21 530	0.54 499	0.23 404	0.13 324	0.42 561	0.33 594	0.53 536	0.48 543	0.52 606	0.49 539	0.50 569	0.41 576	0.56 505	0.31 510	0.15 572	0.16 609	0.18 602	0.16 595	0.13 515	0.13 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
quiztm	0.15 195	0.15 427	0.25 167	0.22 347	0.14 372	0.17 129	0.17 246	0.33 286	0.21 183	0.18 234	0.21 233	0.14 171	0.10 78	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

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

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

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

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

RT-IGEV	0.25 446	0.10 140	0.48 459	0.22 347	0.14 372	0.31 464	0.28 551	0.53 536	0.39 438	0.36 492	0.41 460	0.44 533	0.30 504	0.28 340	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.10 439

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

Selective-IGEV-i16pc	0.33 535	0.10 140	1.71 671	0.21 278	0.14 372	0.74 640	0.31 574	0.42 403	0.41 468	0.21 256	0.32 350	0.26 353	0.14 232	0.71 573	0.19 347	0.14 557	0.10 523	0.08 249	0.09 410	0.11 462	0.11 476

z-ln-s-r	0.32 526	0.21 530	0.82 595	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.26 529	0.43 417	0.50 560	0.32 426	0.60 591	0.39 487	0.29 490	0.73 581	0.66 621	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.08 318

G2L-Stereo	0.25 446	0.16 454	0.47 449	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.18 293	0.46 446	0.35 390	0.33 439	0.37 413	0.40 502	0.22 375	0.60 526	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.09 382

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

PAM_32	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.19 340	0.36 337	0.23 226	0.29 354	0.28 301	0.56 594	0.28 475	0.27 326	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.09 382

rvit_0105_6	0.19 296	0.14 392	0.34 283	0.23 404	0.14 372	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.37 414	0.18 234	0.22 247	0.23 307	0.17 301	0.26 306	0.17 291	0.15 572	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

rvit_0105_4	0.20 313	0.15 427	0.38 341	0.23 404	0.14 372	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.39 438	0.19 241	0.24 270	0.25 331	0.19 342	0.27 326	0.17 291	0.16 588	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

DCVSM-stereo	0.24 418	0.13 345	0.52 492	0.20 224	0.14 372	0.26 377	0.13 70	0.34 295	0.34 374	0.41 549	0.33 373	0.47 548	0.29 490	0.30 375	0.22 415	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.12 499	0.15 552

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

test_sample7	0.25 446	0.15 427	0.35 293	0.20 224	0.14 372	0.28 407	0.21 424	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.14 557	0.09 493	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

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

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

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

MyStereo06	0.20 313	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.40 377	0.21 183	0.30 386	0.24 270	0.31 416	0.18 327	0.22 232	0.18 314	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo05	0.23 387	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.48 468	0.52 573	0.31 404	0.23 256	0.25 331	0.22 375	0.30 375	0.21 395	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo04	0.23 387	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.49 478	0.52 573	0.28 325	0.23 256	0.27 363	0.23 389	0.30 375	0.22 415	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

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

CoDeX	0.23 387	0.12 278	0.46 441	0.21 278	0.14 372	0.29 429	0.21 424	0.53 536	0.41 468	0.29 354	0.35 394	0.29 390	0.22 375	0.48 459	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

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

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

4D-IteraStereo	0.17 229	0.16 454	0.50 476	0.21 278	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.28 213	0.28 296	0.23 269	0.20 218	0.20 263	0.11 116	0.19 167	0.14 204	0.06 49	0.04 2	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.06 144

CBFPSM	0.27 471	0.16 454	0.67 554	0.20 224	0.14 372	0.38 535	0.25 516	0.40 377	0.36 403	0.33 439	0.36 404	0.56 594	0.38 561	0.32 389	0.38 540	0.08 288	0.08 458	0.07 154	0.08 307	0.09 346	0.11 476

gwcnet-sp	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

scenet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

ssnet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

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

IER	0.23 387	0.12 278	0.39 357	0.20 224	0.14 372	0.31 464	0.19 340	0.42 403	0.36 403	0.33 439	0.40 452	0.32 426	0.33 531	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.08 318

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

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

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

UDGNet	0.23 387	0.31 605	0.38 341	0.24 458	0.14 372	0.24 336	0.18 293	0.32 271	0.43 484	0.29 354	0.28 301	0.24 321	0.19 342	0.29 359	0.20 368	0.15 572	0.07 370	0.21 617	0.11 493	0.14 533	0.10 439

dad	0.28 492	0.31 605	0.44 421	0.21 278	0.14 372	0.30 448	0.20 393	0.33 286	0.49 552	0.44 572	0.44 501	0.45 538	0.21 359	0.41 437	0.26 471	0.20 619	0.11 547	0.20 614	0.11 493	0.14 533	0.10 439

AACVNet	0.26 463	0.16 454	0.37 322	0.22 347	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.41 389	0.31 341	0.38 515	0.42 477	0.43 522	0.28 475	0.73 581	0.25 457	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.11 476

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

GANet-ADL	0.21 334	0.12 278	0.45 433	0.23 404	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.46 446	0.35 390	0.25 293	0.32 350	0.32 426	0.19 342	0.24 258	0.20 368	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

ASMatch	0.23 387	0.11 220	0.51 486	0.24 458	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.28 296	0.28 325	0.68 613	0.27 363	0.26 439	0.50 468	0.22 415	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.11 476

PFNet	0.23 387	0.10 140	0.57 512	0.24 458	0.14 372	0.22 293	0.19 340	0.39 365	0.33 364	0.35 476	0.32 350	0.27 363	0.19 342	0.64 549	0.22 415	0.09 383	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.07 240

LMCR-Stereo	0.26 463	0.18 487	0.49 465	0.28 582	0.14 372	0.36 521	0.23 477	0.54 545	0.34 374	0.39 530	0.40 452	0.29 390	0.29 490	0.37 421	0.27 477	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.13 515	0.09 382

ICVP	0.23 387	0.13 345	0.44 421	0.26 532	0.14 372	0.29 429	0.25 516	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.43 490	0.35 456	0.25 428	0.26 306	0.23 436	0.12 513	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.10 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 253	0.15 427	0.35 293	0.22 347	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.23 269	0.25 280	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.12 532	0.09 346	0.08 318

RALCasStereoNet	0.18 253	0.15 427	0.33 272	0.21 278	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.31 259	0.25 256	0.21 256	0.29 313	0.22 286	0.15 251	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.10 523	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

RALAANet	0.19 296	0.18 487	0.37 322	0.23 404	0.14 372	0.23 315	0.13 70	0.37 347	0.29 315	0.28 325	0.26 289	0.25 331	0.15 251	0.26 306	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.06 144

GES	0.22 370	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.14 372	0.27 387	0.19 340	0.49 478	0.33 364	0.30 386	0.36 404	0.25 331	0.23 389	0.29 359	0.22 415	0.10 435	0.08 458	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.11 476

SFCPSM	0.22 370	0.10 140	0.51 486	0.21 278	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.55 555	0.39 438	0.29 354	0.32 350	0.23 307	0.21 359	0.27 326	0.19 347	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.08 318

cf-r	0.24 418	0.15 427	0.44 421	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.22 451	0.42 403	0.40 456	0.30 386	0.42 477	0.42 518	0.26 439	0.43 442	0.25 457	0.11 474	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.08 318

hitnet-ft	0.29 503	0.17 473	0.40 365	0.19 150	0.14 372	0.39 544	0.23 477	0.44 425	0.41 468	0.36 492	0.46 523	0.53 584	0.34 540	0.76 595	0.32 515	0.14 557	0.10 523	0.13 535	0.10 454	0.15 547	0.13 518

GANet-RSSM	0.24 418	0.14 392	0.36 313	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.21 424	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.39 441	0.39 487	0.28 475	0.58 516	0.23 436	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.09 382

PSMNet-RSSM	0.24 418	0.15 427	0.36 313	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.20 393	0.48 468	0.37 414	0.30 386	0.44 501	0.38 475	0.26 439	0.52 479	0.22 415	0.12 513	0.07 370	0.11 476	0.13 560	0.10 414	0.09 382

DMCA	0.22 370	0.14 392	0.36 313	0.22 347	0.14 372	0.27 387	0.20 393	0.43 417	0.38 428	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.24 407	0.24 258	0.28 482	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.11 476

CFNet	0.27 471	0.20 516	0.44 421	0.22 347	0.14 372	0.33 488	0.14 104	0.51 505	0.45 511	0.30 386	0.40 452	0.38 475	0.27 458	0.76 595	0.25 457	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.08 318

AANet_RVC	0.31 517	0.22 544	0.50 476	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.24 499	0.47 455	0.54 583	0.38 515	0.60 591	0.43 522	0.29 490	0.87 622	0.40 556	0.11 474	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

StereoDRNet-Refined	0.27 471	0.17 473	0.35 293	0.25 498	0.14 372	0.37 527	0.21 424	0.47 455	0.41 468	0.44 572	0.51 548	0.41 509	0.28 475	0.45 449	0.37 538	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.10 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 535	0.18 487	0.53 496	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.20 393	0.51 505	0.45 511	0.51 600	0.55 570	0.45 538	0.42 585	0.71 573	0.32 515	0.18 610	0.19 627	0.23 624	0.21 620	0.14 533	0.15 552

DN-CSS_ROB	0.22 370	0.25 562	0.47 449	0.24 458	0.14 372	0.25 354	0.12 32	0.40 377	0.33 364	0.29 354	0.42 477	0.22 286	0.20 351	0.33 396	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.07 240

Selective-IGEV-i16pb	0.39 576	0.12 278	2.18 675	0.21 278	0.15 433	0.68 634	0.32 583	0.56 571	0.57 595	0.25 293	0.44 501	0.33 433	0.21 359	0.80 609	0.25 457	0.14 557	0.10 523	0.09 342	0.10 454	0.12 499	0.13 518

DFGA-Net	0.23 387	0.24 557	0.49 465	0.22 347	0.15 433	0.25 354	0.17 246	0.39 365	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.21 275	0.17 301	0.59 522	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

coex_refinement	0.26 463	0.16 454	0.36 313	0.23 404	0.15 433	0.31 464	0.20 393	0.49 478	0.42 476	0.35 476	0.42 477	0.45 538	0.27 458	0.55 494	0.33 522	0.10 435	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.10 414	0.10 439

HI	0.20 313	0.13 345	0.33 272	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

CoSv	0.20 313	0.13 345	0.33 272	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

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

AIO-test1	0.19 296	0.14 392	0.41 388	0.27 560	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.39 365	0.36 403	0.17 216	0.26 289	0.18 237	0.13 196	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.06 101	0.09 382

PAM	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.22 347	0.15 433	0.34 501	0.21 424	0.37 347	0.22 200	0.31 404	0.27 295	0.55 590	0.26 439	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.09 382

rvit_0105_3	0.23 387	0.17 473	0.40 365	0.25 498	0.15 433	0.24 336	0.28 551	0.38 353	0.41 468	0.25 293	0.25 280	0.28 379	0.21 359	0.28 340	0.20 368	0.15 572	0.13 577	0.14 562	0.15 583	0.10 414	0.09 382

MIF-Stereo (partial)	0.16 211	0.10 140	0.34 283	0.21 278	0.15 433	0.15 55	0.13 70	0.28 213	0.25 256	0.17 216	0.26 289	0.15 192	0.16 271	0.25 288	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.08 318

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

iinet-f	0.30 510	0.18 487	1.03 633	0.20 224	0.15 433	0.44 572	0.22 451	0.45 435	0.37 414	0.35 476	0.44 501	0.41 509	0.34 540	0.34 403	0.40 556	0.10 435	0.09 493	0.08 249	0.08 307	0.13 515	0.11 476

DCRE	0.20 313	0.13 345	0.40 365	0.21 278	0.15 433	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.22 263	0.80 630	0.23 307	0.16 271	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.07 370	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

ssnet_v2	0.28 492	0.16 454	0.44 421	0.22 347	0.15 433	0.40 550	0.30 569	0.57 581	0.46 529	0.38 515	0.36 404	0.47 548	0.29 490	0.38 426	0.39 548	0.13 532	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.11 476

RAFT_CTSACE	0.21 334	0.16 454	0.41 388	0.25 498	0.15 433	0.22 293	0.24 499	0.32 271	0.28 296	0.33 439	0.51 548	0.29 390	0.17 301	0.32 389	0.13 167	0.06 49	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.06 144

CRFU-Net	0.28 492	0.14 392	0.45 433	0.25 498	0.15 433	0.45 578	0.23 477	0.50 488	0.30 328	0.43 565	0.41 460	0.48 555	0.46 600	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

hknet	0.25 446	0.14 392	0.40 365	0.25 498	0.15 433	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.37 414	0.34 459	0.35 394	0.43 522	0.27 458	0.37 421	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

CIPLG	0.21 334	0.21 530	0.55 505	0.23 404	0.15 433	0.25 354	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.33 373	0.22 286	0.15 251	0.26 306	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

IPLGR_C	0.21 334	0.22 544	0.60 525	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

ACRE	0.21 334	0.20 516	0.62 536	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

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

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

ACVNet	0.23 387	0.13 345	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.27 387	0.23 477	0.39 365	0.44 499	0.28 325	0.41 460	0.38 475	0.26 439	0.27 326	0.32 515	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.07 240

CFNet-ft	0.24 418	0.15 427	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

FADNet_RVC	0.30 510	0.28 583	0.83 598	0.23 404	0.15 433	0.30 448	0.17 246	0.49 478	0.37 414	0.30 386	0.38 428	0.30 406	0.27 458	0.52 479	0.31 510	0.14 557	0.14 587	0.14 562	0.16 595	0.21 606	0.23 628

SuperB	0.49 614	0.28 583	2.23 676	0.23 404	0.15 433	0.41 554	0.32 583	0.47 455	0.82 642	0.43 565	0.50 542	0.33 433	0.45 594	0.68 565	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.98 686	0.14 540

TDLM	0.30 510	0.21 530	0.38 341	0.28 582	0.15 433	0.33 488	0.32 583	0.52 524	0.47 534	0.38 515	0.43 490	0.39 487	0.29 490	0.91 631	0.28 482	0.14 557	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.12 499	0.10 439

CFNet_RVC	0.24 418	0.15 427	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

UCFNet_RVC	0.24 418	0.16 454	0.34 283	0.18 94	0.15 433	0.33 488	0.16 199	0.46 446	0.35 390	0.29 354	0.35 394	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.22 415	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.14 574	0.13 515	0.12 500

HSM	0.28 492	0.16 454	0.35 293	0.20 224	0.15 433	0.33 488	0.19 340	0.53 536	0.37 414	0.36 492	0.38 428	0.67 629	0.31 521	0.89 627	0.23 436	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.08 318

SANet	0.53 627	0.28 583	0.96 624	0.26 532	0.15 433	0.69 635	0.44 634	0.67 638	1.34 675	0.67 633	0.98 648	0.94 650	0.71 646	0.89 627	0.76 627	0.14 557	0.12 565	0.12 514	0.11 493	0.17 572	0.16 561

SGM_RVC	0.50 618	0.19 503	0.50 476	0.25 498	0.15 433	0.69 635	0.39 620	0.68 641	0.82 642	0.95 658	0.84 635	1.13 657	0.76 649	1.16 657	0.60 610	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.16 595	0.16 555	0.17 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispViT+	0.12 74	0.07 4	0.19 90	0.15 5	0.16 465	0.10 12	0.12 32	0.26 175	0.23 226	0.13 117	0.11 46	0.10 57	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DStereoRT	0.35 549	0.13 345	0.51 486	0.25 498	0.16 465	0.42 561	0.19 340	0.48 468	0.39 438	0.30 386	0.39 441	0.24 321	0.39 567	0.64 549	0.30 502	0.08 288	0.07 370	1.54 694	0.41 661	0.08 264	0.11 476

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

MSAF-DinoV2	0.76 654	0.44 637	1.98 673	0.49 653	0.16 465	0.58 618	0.31 574	0.81 659	0.83 646	0.41 549	0.52 556	0.98 654	0.58 626	4.97 699	1.03 649	0.11 474	0.07 370	0.10 420	0.24 632	0.27 634	0.26 638

ACV-stereo	0.29 503	0.18 487	0.79 585	0.23 404	0.16 465	0.47 586	0.19 340	0.36 337	0.34 374	0.29 354	0.33 373	0.67 629	0.42 585	0.54 492	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.11 476

DualNet (step1)	0.28 492	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.23 624	0.09 493	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

test_sample9	0.42 588	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.66 560	0.91 642	0.23 624	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

test_sample8	0.49 614	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.55 555	0.34 374	0.62 625	0.38 428	1.15 660	0.67 641	0.66 560	0.91 642	0.23 624	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

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

CAS	0.15 195	0.07 4	0.21 115	0.41 641	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.15 168	0.19 201	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 167	0.29 647	0.04 2	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.14 540

anonymousa	0.23 387	0.11 220	0.50 476	0.21 278	0.16 465	0.31 464	0.20 393	0.36 337	0.35 390	0.32 426	0.50 542	0.39 487	0.26 439	0.22 232	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.07 183	0.08 318

HBP-ISP	0.33 535	0.30 598	0.72 571	0.22 347	0.16 465	0.32 476	0.22 451	0.54 545	0.44 499	0.41 549	0.49 539	0.33 433	0.38 561	0.73 581	0.25 457	0.18 610	0.19 627	0.24 626	0.20 617	0.16 555	0.13 518

NINENet	0.25 446	0.15 427	0.37 322	0.23 404	0.16 465	0.43 570	0.17 246	0.60 605	0.46 529	0.32 426	0.37 413	0.32 426	0.20 351	0.42 440	0.21 395	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.08 307	0.11 462	0.10 439

AAGNet	0.33 535	0.11 220	0.37 322	0.25 498	0.16 465	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.35 476	0.35 394	0.27 363	0.30 504	0.44 446	2.66 691	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.08 264	0.06 144

GEStereo_RVC	0.27 471	0.20 516	0.44 421	0.27 560	0.16 465	0.33 488	0.25 516	0.56 571	0.54 583	0.34 459	0.38 428	0.34 442	0.25 428	0.51 473	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.11 476

HCRNet	0.24 418	0.25 562	0.33 272	0.34 617	0.16 465	0.27 387	0.18 293	0.43 417	0.35 390	0.30 386	0.35 394	0.32 426	0.22 375	0.44 446	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.10 414	0.09 382

FADNet-RVC-Resample	0.29 503	0.25 562	0.93 619	0.26 532	0.16 465	0.32 476	0.21 424	0.47 455	0.39 438	0.35 476	0.38 428	0.33 433	0.27 458	0.53 486	0.24 447	0.10 435	0.10 523	0.14 562	0.13 560	0.13 515	0.16 561

CVANet_RVC	0.30 510	0.19 503	0.41 388	0.26 532	0.16 465	0.33 488	0.26 529	0.52 524	0.47 534	0.40 540	0.46 523	0.43 522	0.31 521	0.89 627	0.26 471	0.14 557	0.09 493	0.14 562	0.13 560	0.14 533	0.10 439

SGM-ForestM	1.36 674	0.28 583	0.79 585	0.26 532	0.16 465	2.26 687	1.00 684	1.42 678	1.46 680	2.38 692	2.05 684	5.95 700	2.66 693	2.95 690	2.46 690	0.17 599	0.18 622	0.18 602	0.18 610	0.15 547	0.18 588

DeepPruner_ROB	0.26 463	0.19 503	0.44 421	0.21 278	0.16 465	0.30 448	0.21 424	0.52 524	0.32 350	0.35 476	0.38 428	0.39 487	0.26 439	0.42 440	0.24 447	0.15 572	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.14 533	0.13 518

DISCO	0.32 526	0.13 345	0.51 486	0.25 498	0.16 465	0.48 592	0.25 516	0.50 488	0.57 595	0.37 500	0.45 513	0.62 613	0.36 548	0.64 549	0.49 587	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.12 499	0.11 476

DLCB_ROB	0.28 492	0.16 454	0.34 283	0.27 560	0.16 465	0.38 535	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.46 580	0.46 523	0.51 573	0.33 531	0.53 486	0.33 522	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.09 382

NOSS_ROB	0.31 517	0.20 516	0.35 293	0.24 458	0.16 465	0.32 476	0.19 340	0.52 524	0.48 543	0.33 439	0.36 404	0.42 518	0.28 475	0.93 634	0.24 447	0.19 616	0.20 632	0.24 626	0.22 628	0.17 572	0.17 574

SGM-Forest	0.36 554	0.17 473	0.47 449	0.23 404	0.16 465	0.45 578	0.41 626	0.55 555	0.48 543	0.52 606	0.60 591	0.52 579	0.41 576	0.85 619	0.50 593	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.15 583	0.15 547	0.15 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.23 404	0.17 489	0.24 336	0.19 340	0.58 590	0.52 573	0.16 197	0.16 153	0.14 171	0.15 251	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144

DDVS	0.25 446	0.15 427	0.39 357	0.24 458	0.17 489	0.34 501	0.21 424	0.41 389	0.30 328	0.33 439	0.41 460	0.48 555	0.21 359	0.52 479	0.27 477	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.14 540

DispNO	0.27 471	0.18 487	0.62 536	0.23 404	0.17 489	0.25 354	0.22 451	0.45 435	0.41 468	0.32 426	0.39 441	0.38 475	0.27 458	0.77 601	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.08 264	0.08 318

MyStereo8	0.22 370	0.15 427	0.63 539	0.21 278	0.17 489	0.31 464	0.16 199	0.36 337	0.32 350	0.28 325	0.36 404	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.28 482	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.12 500

StereoVision	0.22 370	0.18 487	0.37 322	0.27 560	0.17 489	0.23 315	0.22 451	0.38 353	0.31 341	0.20 245	0.51 548	0.22 286	0.16 271	0.28 340	0.18 314	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.13 560	0.10 414	0.07 240

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 510	0.20 516	0.70 566	0.21 278	0.17 489	0.46 580	0.27 535	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.55 570	0.43 522	0.30 504	0.46 452	0.38 540	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.11 462	0.10 439

AASNet	0.27 471	0.19 503	0.49 465	0.26 532	0.17 489	0.34 501	0.20 393	0.62 618	0.48 543	0.35 476	0.40 452	0.32 426	0.25 428	0.28 340	0.34 527	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.13 515	0.11 476

ADLNet2	0.30 510	0.17 473	0.72 571	0.23 404	0.17 489	0.36 521	0.24 499	0.52 524	0.51 564	0.32 426	0.38 428	0.45 538	0.30 504	0.69 567	0.35 531	0.10 435	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.12 499	0.10 439

sAnonymous2	0.20 313	0.21 530	0.58 517	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

CroCo_RVC	0.20 313	0.21 530	0.58 517	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

XX-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.83 598	0.26 532	0.17 489	0.23 315	0.13 70	0.40 377	0.18 115	0.20 245	0.41 460	0.31 416	0.10 78	0.32 389	0.12 112	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

RAFT + AFF	0.27 471	0.23 553	0.50 476	0.25 498	0.17 489	0.30 448	0.33 594	0.52 524	0.40 456	0.28 325	0.30 326	0.30 406	0.31 521	0.62 541	0.24 447	0.09 383	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.11 476

MMNet	0.27 471	0.14 392	0.49 465	0.24 458	0.17 489	0.47 586	0.22 451	0.45 435	0.51 564	0.39 530	0.41 460	0.36 461	0.33 531	0.39 428	0.34 527	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

psm_up	0.29 503	0.16 454	0.41 388	0.26 532	0.17 489	0.32 476	0.26 529	0.55 555	0.43 484	0.36 492	0.40 452	0.45 538	0.37 557	0.58 516	0.30 502	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.10 414	0.10 439

EDNetEfficientorigin	7.51 700	0.52 652	140.47 728	0.25 498	0.17 489	0.42 561	0.29 558	0.47 455	1.03 662	1.28 671	1.02 649	0.83 644	0.84 657	0.75 590	0.99 647	0.10 435	0.09 493	0.12 514	0.10 454	0.21 606	0.22 621

ac_64	0.27 471	0.13 345	0.41 388	0.24 458	0.17 489	0.36 521	0.22 451	0.46 446	0.33 364	0.35 476	0.36 404	0.52 579	0.30 504	0.62 541	0.32 515	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

DSFCA	0.27 471	0.13 345	0.36 313	0.20 224	0.17 489	0.38 535	0.31 574	0.47 455	0.43 484	0.43 565	0.37 413	0.39 487	0.29 490	0.52 479	0.32 515	0.12 513	0.10 523	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

DMCA-RVC	0.27 471	0.21 530	0.61 528	0.28 582	0.17 489	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.35 390	0.40 540	0.37 413	0.39 487	0.36 548	0.43 442	0.30 502	0.13 532	0.10 523	0.15 577	0.11 493	0.13 515	0.10 439

STTStereo	0.28 492	0.20 516	0.61 528	0.25 498	0.17 489	0.29 429	0.24 499	0.47 455	0.39 438	0.39 530	0.41 460	0.44 533	0.28 475	0.40 435	0.28 482	0.13 532	0.12 565	0.13 535	0.16 595	0.12 499	0.11 476

GANet	0.36 554	0.22 544	0.49 465	0.29 585	0.17 489	0.41 554	0.38 615	0.57 581	0.45 511	0.46 580	0.75 624	0.55 590	0.40 572	0.94 636	0.41 564	0.13 532	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.14 533	0.11 476

PS-NSSS	0.32 526	0.30 598	0.46 441	0.23 404	0.17 489	0.33 488	0.24 499	0.57 581	0.41 468	0.37 500	0.52 556	0.35 456	0.30 504	0.80 609	0.30 502	0.17 599	0.14 587	0.21 617	0.15 583	0.15 547	0.13 518

MeshStereo	0.58 633	0.27 580	0.67 554	0.22 347	0.17 489	0.66 631	0.37 609	0.78 653	0.61 607	1.47 686	1.30 660	1.65 673	0.79 651	1.12 655	0.59 606	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.14 574	0.17 572	0.14 540
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WQFJA1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

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

NLMM1	0.19 296	0.12 278	0.16 46	0.23 404	0.18 511	0.24 336	0.20 393	0.59 596	0.65 615	0.18 234	0.17 171	0.13 139	0.14 232	0.25 288	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

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

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

Select-FE	0.23 387	0.14 392	0.78 578	0.22 347	0.18 511	0.22 293	0.13 70	0.43 417	0.26 268	0.28 325	0.33 373	0.39 487	0.29 490	0.27 326	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.13 560	0.08 264	0.12 500

zero-FE	0.16 211	0.08 38	0.81 591	0.19 150	0.18 511	0.12 20	0.15 152	0.19 44	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.21 212	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.19 594	0.06 144

z-mn7	0.44 600	0.40 630	1.09 638	0.25 498	0.18 511	0.61 625	0.34 596	0.56 571	0.93 658	0.43 565	0.96 645	0.53 584	0.39 567	0.94 636	0.59 606	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.14 533	0.13 518

w-ln-seven-2	0.36 554	0.29 591	1.06 635	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.30 569	0.50 488	0.54 583	0.45 576	0.55 570	0.45 538	0.41 576	0.62 541	0.49 587	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.11 476

SDNR	0.42 588	0.21 530	0.82 595	0.21 278	0.18 511	1.27 672	0.17 246	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.81 631	0.38 475	0.27 458	1.19 658	0.38 540	0.23 624	0.24 646	0.17 594	0.13 560	0.17 572	0.20 607

fast-acv-ft	0.31 517	0.20 516	0.81 591	0.24 458	0.18 511	0.46 580	0.27 535	0.41 389	0.49 552	0.39 530	0.55 570	0.49 561	0.35 544	0.37 421	0.38 540	0.11 474	0.11 547	0.11 476	0.12 532	0.12 499	0.09 382

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

RAFT+CT+SA	0.21 334	0.18 487	0.33 272	0.25 498	0.18 511	0.23 315	0.29 558	0.40 377	0.36 403	0.24 283	0.38 428	0.18 237	0.16 271	0.32 389	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.12 532	0.09 346	0.09 382

test_5	0.23 387	0.19 503	0.38 341	0.26 532	0.18 511	0.25 354	0.29 558	0.40 377	0.37 414	0.29 354	0.40 452	0.25 331	0.22 375	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.10 439

DAS	0.27 471	0.12 278	0.42 398	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.75 590	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SepStereo	0.26 463	0.12 278	0.42 398	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.64 549	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SACVNet	0.30 510	0.20 516	0.41 388	0.25 498	0.18 511	0.34 501	0.25 516	0.52 524	0.40 456	0.41 549	0.44 501	0.46 546	0.32 528	0.71 573	0.25 457	0.13 532	0.10 523	0.12 514	0.12 532	0.16 555	0.17 574

HHNet	0.22 370	0.12 278	0.52 492	0.18 94	0.18 511	0.20 234	0.20 393	0.34 295	0.31 341	0.32 426	0.59 586	0.20 263	0.21 359	0.24 258	0.31 510	0.08 288	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.11 476

Anonymous3	0.23 387	0.18 487	0.63 539	0.27 560	0.18 511	0.41 554	0.23 477	0.43 417	0.35 390	0.23 269	0.27 295	0.20 263	0.18 327	0.27 326	0.18 314	0.12 513	0.11 547	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.12 500

pcwnet_v2	0.32 526	0.15 427	1.26 653	0.23 404	0.18 511	0.32 476	0.18 293	0.59 596	0.60 603	0.36 492	0.45 513	0.35 456	0.29 490	0.36 417	0.25 457	0.14 557	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.15 552

sCroCo_RVC	0.18 253	0.14 392	0.49 465	0.27 560	0.18 511	0.22 293	0.17 246	0.27 190	0.23 226	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.14 232	0.21 212	0.15 235	0.10 435	0.11 547	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

FAT-Stereo	0.36 554	0.18 487	0.73 575	0.26 532	0.18 511	0.33 488	0.29 558	0.60 605	0.59 599	0.46 580	0.60 591	0.60 607	0.50 612	0.61 533	0.34 527	0.13 532	0.14 587	0.13 535	0.12 532	0.14 533	0.18 588

RTSC	0.39 576	0.28 583	0.78 578	0.27 560	0.18 511	0.49 597	0.22 451	0.59 596	0.84 649	0.55 616	0.53 563	0.49 561	0.36 548	0.67 564	0.82 635	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.17 572	0.17 574

RASNet	0.28 492	0.14 392	0.44 421	0.22 347	0.18 511	0.32 476	0.19 340	0.48 468	0.38 428	0.29 354	0.43 490	0.47 548	0.37 557	0.79 605	0.36 537	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.07 240

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 471	0.21 530	0.59 523	0.25 498	0.18 511	0.29 429	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.38 515	0.41 460	0.43 522	0.27 458	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.11 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 535	0.20 516	0.43 411	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.31 574	0.55 555	0.50 560	0.51 600	0.53 563	0.58 602	0.37 557	0.63 547	0.45 576	0.17 599	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.14 540

ETE_ROB	0.34 544	0.26 573	0.45 433	0.29 585	0.18 511	0.40 550	0.37 609	0.57 581	0.47 534	0.50 595	0.50 542	0.62 613	0.36 548	0.55 494	0.38 540	0.13 532	0.10 523	0.14 562	0.12 532	0.16 555	0.16 561

AANet	0.49 614	0.42 636	1.56 665	0.22 347	0.19 538	0.39 544	0.25 516	0.52 524	0.92 655	0.92 653	0.93 643	0.84 645	0.67 641	0.59 522	0.59 606	0.15 572	0.11 547	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

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

zh-mn7	0.46 605	0.45 638	1.48 662	0.25 498	0.19 538	0.44 572	0.29 558	0.56 571	0.82 642	0.65 631	0.96 645	0.49 561	0.38 561	0.88 625	0.63 616	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.13 515	0.14 540

ISRNet	0.27 471	0.13 345	0.45 433	0.26 532	0.19 538	0.24 336	0.14 104	0.45 435	0.43 484	0.39 530	0.48 537	0.42 518	0.27 458	0.32 389	0.29 494	0.20 619	0.12 565	0.17 594	0.16 595	0.16 555	0.20 607

IGEV-RUCA	0.21 334	0.08 38	0.23 143	0.19 150	0.19 538	0.28 407	0.24 499	0.23 119	0.21 183	0.20 245	0.23 256	0.28 379	0.49 610	0.26 306	0.18 314	0.09 383	0.08 458	0.18 602	0.13 560	0.17 572	0.17 574

rvit_105_1	0.27 471	0.19 503	0.46 441	0.27 560	0.19 538	0.30 448	0.35 600	0.44 425	0.51 564	0.31 404	0.31 341	0.31 416	0.26 439	0.35 412	0.25 457	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.11 462	0.10 439

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

coex-ft	3.44 692	0.73 666	48.55 726	0.24 458	0.19 538	0.50 601	0.43 631	0.47 455	2.40 688	7.03 704	1.20 656	0.97 653	2.23 689	0.73 581	1.92 684	0.12 513	0.15 602	0.14 562	0.12 532	0.21 606	0.43 658

TRStereo	0.19 296	0.17 473	0.47 449	0.23 404	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.52 524	0.28 296	0.20 245	0.19 201	0.21 275	0.13 196	0.24 258	0.13 167	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.06 101	0.06 144

ADLNet	0.28 492	0.15 427	0.42 398	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.23 477	0.53 536	0.43 484	0.42 559	0.41 460	0.44 533	0.27 458	0.55 494	0.35 531	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.12 500

delet	0.27 471	0.14 392	0.40 365	0.23 404	0.19 538	0.41 554	0.29 558	0.49 478	0.48 543	0.33 439	0.41 460	0.37 467	0.30 504	0.48 459	0.34 527	0.09 383	0.09 493	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.08 318

UPFNet	0.25 446	0.12 278	0.38 341	0.24 458	0.19 538	0.37 527	0.28 551	0.48 468	0.38 428	0.34 459	0.37 413	0.37 467	0.28 475	0.39 428	0.33 522	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.08 318

psmorigin	0.50 618	0.25 562	3.03 685	0.24 458	0.19 538	0.38 535	0.22 451	0.50 488	0.44 499	0.64 629	0.68 613	0.71 638	0.51 615	0.85 619	0.45 576	0.14 557	0.17 616	0.13 535	0.14 574	0.16 555	0.21 616

aanetorigin	0.39 576	0.29 591	1.09 638	0.24 458	0.19 538	0.28 407	0.37 609	0.33 286	0.47 534	0.94 656	0.82 633	0.52 579	0.54 618	0.49 464	0.50 593	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.16 555	0.15 552

acv_ft	0.25 446	0.13 345	0.40 365	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.21 424	0.45 435	0.44 499	0.38 515	0.41 460	0.38 475	0.27 458	0.27 326	0.35 531	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.07 240

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 554	0.36 619	0.53 496	0.34 617	0.19 538	0.51 602	0.24 499	0.55 555	0.38 428	0.41 549	0.47 530	0.47 548	0.27 458	0.73 581	0.30 502	0.36 655	0.19 627	0.27 629	0.17 604	0.26 629	0.23 628

ADCL	0.47 608	0.22 544	1.00 628	0.27 560	0.19 538	0.74 640	0.64 661	0.54 545	0.69 625	0.56 617	0.71 618	0.55 590	0.60 629	0.60 526	1.43 671	0.11 474	0.09 493	0.13 535	0.13 560	0.14 533	0.14 540

DRN-Test	0.33 535	0.17 473	0.61 528	0.27 560	0.19 538	0.46 580	0.29 558	0.65 627	0.51 564	0.47 588	0.46 523	0.44 533	0.34 540	0.62 541	0.41 564	0.12 513	0.08 458	0.13 535	0.12 532	0.12 499	0.10 439

NaN_ROB	0.41 585	0.28 583	0.62 536	0.30 597	0.19 538	0.51 602	0.47 642	0.58 590	0.59 599	0.56 617	0.47 530	0.49 561	0.41 576	1.21 661	0.64 618	0.12 513	0.18 622	0.12 514	0.13 560	0.11 462	0.14 540

zh-sn7	0.48 611	0.51 650	1.43 661	0.29 585	0.20 557	0.47 586	0.39 620	0.57 581	0.62 609	0.52 606	0.81 631	0.52 579	0.56 622	1.05 650	0.87 639	0.12 513	0.13 577	0.13 535	0.13 560	0.17 572	0.16 561

UNet	0.28 492	0.14 392	0.69 560	0.23 404	0.20 557	0.44 572	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.43 522	0.33 531	0.40 435	0.31 510	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

FADNet-RVC	0.31 517	0.35 616	0.78 578	0.25 498	0.20 557	0.33 488	0.20 393	0.49 478	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.41 509	0.29 490	0.63 547	0.31 510	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.15 583	0.19 594	0.19 595

GANetREF_RVC	0.43 594	0.47 641	0.69 560	0.38 636	0.20 557	0.51 602	0.48 646	0.66 633	0.66 617	0.46 580	0.46 523	0.50 569	0.44 591	0.90 630	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.32 646	0.18 610	0.27 634	0.22 621
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DPSNet	0.47 608	0.24 557	0.93 619	0.27 560	0.20 557	0.75 643	0.57 655	0.84 662	0.79 639	0.47 588	0.51 548	0.60 607	0.69 644	0.87 622	0.71 625	0.16 588	0.13 577	0.12 514	0.10 454	0.25 621	0.21 616

FBW_ROB	0.43 594	0.26 573	0.54 499	0.31 603	0.20 557	0.51 602	0.32 583	0.70 644	0.60 603	0.59 621	0.55 570	0.65 624	0.41 576	1.40 671	0.51 595	0.13 532	0.17 616	0.21 617	0.16 595	0.17 572	0.18 588

PWC_ROB	0.38 571	0.29 591	0.69 560	0.25 498	0.20 557	0.38 535	0.19 340	0.58 590	0.67 620	0.57 619	0.85 636	0.51 573	0.40 572	0.71 573	0.52 596	0.13 532	0.09 493	0.14 562	0.10 454	0.17 572	0.14 540

PWCDC_ROB	0.38 571	0.30 598	0.60 525	0.33 615	0.20 557	0.42 561	0.19 340	0.58 590	0.89 651	0.42 559	1.26 659	0.36 461	0.34 540	0.50 468	0.38 540	0.18 610	0.11 547	0.11 476	0.09 410	0.19 594	0.13 518

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 387	0.13 345	0.83 598	0.20 224	0.21 565	0.23 315	0.17 246	0.48 468	0.27 279	0.23 269	0.29 313	0.39 487	0.23 389	0.25 288	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.11 493	0.11 462	0.10 439

LL-Strereo	0.29 503	0.25 562	0.58 517	0.25 498	0.21 565	0.23 315	0.24 499	0.55 555	0.42 476	0.34 459	0.32 350	0.41 509	0.40 572	0.94 636	0.23 436	0.08 288	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.09 346	0.09 382

Anonymous_2	0.37 564	0.21 530	0.47 449	0.20 224	0.21 565	0.42 561	0.26 529	0.38 353	0.29 315	0.33 439	0.30 326	0.44 533	0.38 561	0.36 417	0.29 494	0.26 635	0.29 654	0.44 657	1.41 695	0.34 646	0.21 616

Wz-Net-TNSev	0.51 622	0.58 655	1.61 669	0.25 498	0.21 565	0.65 629	0.45 635	0.63 625	0.69 625	0.51 600	0.54 566	0.71 638	0.60 629	1.00 645	0.77 630	0.15 572	0.15 602	0.13 535	0.15 583	0.21 606	0.20 607

Wz-Net-SNSev	0.43 594	0.41 634	1.27 654	0.30 597	0.21 565	0.44 572	0.41 626	0.61 609	0.65 615	0.46 580	0.65 607	0.62 613	0.39 567	0.74 589	0.59 606	0.12 513	0.11 547	0.12 514	0.13 560	0.16 555	0.14 540

Wz-Net-LNSev	0.34 544	0.29 591	0.91 615	0.26 532	0.21 565	0.47 586	0.31 574	0.54 545	0.54 583	0.44 572	0.52 556	0.50 569	0.35 544	0.39 428	0.39 548	0.11 474	0.11 547	0.10 420	0.09 410	0.14 533	0.13 518

Wz-Net-MNSev	0.36 554	0.26 573	0.79 585	0.26 532	0.21 565	0.59 621	0.38 615	0.55 555	0.56 592	0.48 592	0.54 566	0.53 584	0.36 548	0.60 526	0.44 573	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.11 493	0.15 547	0.13 518

Syn2CoEx	0.36 554	0.31 605	0.78 578	0.34 617	0.21 565	0.41 554	0.28 551	0.61 609	0.49 552	0.42 559	0.56 577	0.45 538	0.44 591	0.69 567	0.38 540	0.17 599	0.14 587	0.15 577	0.12 532	0.13 515	0.12 500

HGLStereo	0.27 471	0.14 392	0.46 441	0.24 458	0.21 565	0.33 488	0.23 477	0.50 488	0.42 476	0.35 476	0.48 537	0.41 509	0.33 531	0.45 449	0.33 522	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.12 500

ADCMid	0.49 614	0.34 614	1.13 643	0.26 532	0.21 565	0.51 602	0.37 609	0.57 581	0.54 583	0.75 642	0.66 609	0.62 613	0.64 640	0.64 549	1.68 676	0.13 532	0.12 565	0.17 594	0.17 604	0.20 603	0.17 574

ADCRef	0.38 571	0.24 557	0.88 610	0.26 532	0.21 565	0.49 597	0.27 535	0.52 524	0.48 543	0.50 595	0.58 583	0.35 456	0.47 603	0.48 459	1.29 669	0.09 383	0.08 458	0.12 514	0.12 532	0.11 462	0.11 476

StereoDRNet	0.32 526	0.22 544	0.61 528	0.27 560	0.21 565	0.42 561	0.30 569	0.61 609	0.48 543	0.46 580	0.39 441	0.48 555	0.30 504	0.57 509	0.40 556	0.11 474	0.09 493	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.10 439

MDST_ROB	0.48 611	0.14 392	0.95 622	0.30 597	0.21 565	1.33 675	0.32 583	0.77 652	0.56 592	1.06 664	0.71 618	0.49 561	0.35 544	1.26 664	0.38 540	0.13 532	0.11 547	0.16 588	0.13 560	0.12 499	0.12 500

LALA_ROB	0.36 554	0.25 562	0.46 441	0.30 597	0.21 565	0.47 586	0.39 620	0.61 609	0.51 564	0.52 606	0.51 548	0.69 635	0.36 548	0.50 468	0.43 568	0.17 599	0.11 547	0.16 588	0.14 574	0.17 572	0.15 552

WCMA_ROB	0.51 622	0.21 530	0.65 548	0.25 498	0.21 565	0.58 618	0.32 583	0.54 545	0.55 589	0.95 658	1.40 664	1.28 665	0.81 654	0.73 581	0.62 613	0.18 610	0.15 602	0.15 577	0.15 583	0.19 594	0.19 595

PSMNet_ROB	0.33 535	0.24 557	0.54 499	0.31 603	0.21 565	0.42 561	0.43 631	0.59 596	0.47 534	0.37 500	0.44 501	0.49 561	0.31 521	0.64 549	0.43 568	0.14 557	0.10 523	0.15 577	0.14 574	0.13 515	0.11 476

w-ln-seven	0.42 588	0.30 598	1.18 646	0.26 532	0.22 581	0.58 618	0.31 574	0.62 618	0.81 641	0.58 620	0.61 598	0.53 584	0.36 548	0.57 509	0.65 620	0.11 474	0.10 523	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.13 518

rvit_stereo_0075_2	0.24 418	0.17 473	0.50 476	0.26 532	0.22 581	0.22 293	0.15 152	0.40 377	0.35 390	0.27 313	0.37 413	0.29 390	0.20 351	0.28 340	0.19 347	0.17 599	0.12 565	0.19 610	0.12 532	0.13 515	0.13 518

CES	0.14 159	0.08 38	0.19 90	0.17 46	0.22 581	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.14 148	0.17 171	0.14 171	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.18 588

APVNet	0.36 554	0.20 516	0.70 566	0.26 532	0.22 581	0.52 611	0.35 600	0.61 609	0.44 499	0.38 515	0.52 556	0.48 555	0.38 561	0.84 618	0.46 582	0.13 532	0.14 587	0.15 577	0.16 595	0.16 555	0.15 552

MFN_U_SF_RVC	0.56 629	0.51 650	1.19 647	0.38 636	0.22 581	0.69 635	0.27 535	0.80 657	0.67 620	0.73 638	0.74 623	0.87 646	0.61 638	0.81 613	0.76 627	0.29 647	0.27 650	0.32 646	0.37 656	0.32 645	0.31 647

FADNet	0.32 526	0.36 619	0.74 576	0.23 404	0.22 581	0.37 527	0.19 340	0.53 536	0.48 543	0.32 426	0.36 404	0.43 522	0.32 528	0.64 549	0.25 457	0.16 588	0.16 609	0.14 562	0.16 595	0.24 619	0.19 595

S-Stereo	0.38 571	0.20 516	1.05 634	0.27 560	0.22 581	0.38 535	0.32 583	0.55 555	0.66 617	0.39 530	0.59 586	0.49 561	0.41 576	0.75 590	0.40 556	0.12 513	0.15 602	0.13 535	0.13 560	0.16 555	0.21 616

stereogan	0.37 564	0.17 473	0.65 548	0.27 560	0.22 581	0.62 627	0.26 529	0.59 596	0.63 613	0.43 565	0.60 591	0.67 629	0.42 585	0.68 565	0.35 531	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.12 532	0.19 594	0.17 574

edge stereo	0.39 576	0.22 544	0.81 591	0.27 560	0.22 581	0.37 527	0.24 499	0.56 571	0.54 583	0.53 612	0.60 591	0.71 638	0.50 612	0.78 603	0.40 556	0.16 588	0.14 587	0.19 610	0.14 574	0.16 555	0.17 574

ADCP+	0.45 603	0.24 557	1.15 645	0.25 498	0.22 581	0.56 614	0.39 620	0.54 545	0.51 564	0.44 572	0.51 548	0.46 546	0.52 617	0.56 505	1.89 683	0.10 435	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.14 533	0.13 518

DANet	0.35 549	0.23 553	0.60 525	0.36 628	0.22 581	0.39 544	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.52 606	0.50 542	0.59 604	0.41 576	0.76 595	0.49 587	0.13 532	0.11 547	0.14 562	0.12 532	0.17 572	0.15 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 517	0.16 454	0.54 499	0.24 458	0.22 581	0.42 561	0.28 551	0.58 590	0.56 592	0.28 325	0.38 428	0.40 502	0.30 504	0.71 573	0.28 482	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.10 454	0.19 594	0.16 561

NCCL2	0.35 549	0.26 573	0.49 465	0.36 628	0.22 581	0.41 554	0.41 626	0.53 536	0.42 476	0.47 588	0.46 523	0.61 611	0.39 567	0.55 494	0.37 538	0.16 588	0.13 577	0.21 617	0.21 620	0.16 555	0.16 561

YMNet	0.32 526	0.22 544	0.58 517	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 592	0.56 577	0.51 573	0.30 504	0.39 428	0.40 556	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

YMNet_1	0.32 526	0.22 544	0.58 517	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 592	0.56 577	0.51 573	0.30 504	0.39 428	0.40 556	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

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

GASNet	0.36 554	0.46 639	0.88 610	0.34 617	0.23 594	0.35 516	0.22 451	0.60 605	0.53 578	0.40 540	0.37 413	0.45 538	0.30 504	0.79 605	0.35 531	0.15 572	0.10 523	0.14 562	0.14 574	0.22 613	0.12 500

AF-Net	0.37 564	0.26 573	0.56 509	0.32 609	0.23 594	0.41 554	0.29 558	0.61 609	0.64 614	0.42 559	0.68 613	0.65 624	0.49 610	0.57 509	0.44 573	0.15 572	0.11 547	0.19 610	0.14 574	0.15 547	0.13 518

ADCPNet	0.48 611	0.29 591	1.60 667	0.27 560	0.23 594	0.70 638	0.38 615	0.53 536	0.51 564	0.51 600	0.59 586	0.67 629	0.56 622	0.60 526	1.14 657	0.15 572	0.18 622	0.14 562	0.23 630	0.19 594	0.19 595

CC-Net-ROB	0.43 594	0.47 641	0.65 548	0.37 634	0.23 594	0.51 602	0.29 558	0.66 633	0.49 552	0.46 580	0.51 548	0.48 555	0.38 561	0.96 640	0.35 531	0.34 653	0.23 644	0.55 663	0.25 637	0.31 642	0.20 607

CSAN	0.50 618	0.35 616	0.78 578	0.36 628	0.23 594	0.56 614	0.59 658	0.61 609	0.70 627	0.64 629	0.78 628	0.65 624	0.60 629	1.38 670	0.62 613	0.21 621	0.17 616	0.20 614	0.20 617	0.18 586	0.18 588

FSD	0.27 471	0.28 583	0.32 254	0.27 560	0.24 602	0.27 387	0.27 535	0.31 259	0.29 315	0.26 305	0.27 295	0.28 379	0.27 458	0.28 340	0.26 471	0.23 624	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.25 621	0.24 633

WZ-Net	0.52 626	0.38 628	1.90 672	0.30 597	0.24 602	0.57 617	0.48 646	0.62 618	0.78 638	0.50 595	0.71 618	0.68 633	0.54 618	0.98 644	0.84 636	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.19 594	0.20 607

FINET	0.34 544	0.27 580	0.80 588	0.24 458	0.24 602	0.36 521	0.34 596	0.54 545	0.72 630	0.39 530	0.47 530	0.32 426	0.30 504	0.51 473	0.32 515	0.19 616	0.17 616	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

GwcNet	0.35 549	0.23 553	0.88 610	0.25 498	0.24 602	0.48 592	0.27 535	0.55 555	0.57 595	0.38 515	0.52 556	0.51 573	0.32 528	0.60 526	0.41 564	0.13 532	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.13 515	0.14 540

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 622	0.50 648	0.86 607	0.39 638	0.24 602	0.84 651	0.55 653	0.56 571	0.62 609	0.60 622	0.68 613	0.62 613	0.42 585	1.13 656	0.43 568	0.23 624	0.27 650	0.27 629	0.35 652	0.25 621	0.29 643

RP	0.35 549	0.22 544	0.51 486	0.31 603	0.24 602	0.37 527	0.28 551	0.50 488	0.58 598	0.40 540	0.63 604	0.61 611	0.47 603	0.61 533	0.39 548	0.16 588	0.15 602	0.17 594	0.15 583	0.17 572	0.17 574

Nwc_Net	0.37 564	0.25 562	0.68 559	0.31 603	0.24 602	0.44 572	0.30 569	0.65 627	0.50 560	0.37 500	0.69 617	0.58 602	0.45 594	0.60 526	0.40 556	0.15 572	0.12 565	0.19 610	0.21 620	0.14 533	0.13 518

ADCS	0.58 633	0.40 630	1.35 659	0.29 585	0.24 602	0.55 613	0.45 635	0.67 638	0.83 646	0.76 644	0.71 618	0.68 633	0.60 629	0.76 595	2.23 688	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.17 604	0.22 613	0.22 621

EDNetEfficient	0.63 639	0.37 624	2.40 680	0.26 532	0.25 610	0.38 535	0.49 648	0.41 389	1.06 665	1.38 675	0.87 640	0.62 613	0.95 662	0.65 556	1.65 675	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.19 594	0.17 574

SHD	0.42 588	0.27 580	0.81 591	0.31 603	0.25 610	0.42 561	0.22 451	0.66 633	0.94 660	0.63 627	0.60 591	0.59 604	0.47 603	0.59 522	0.58 605	0.15 572	0.13 577	0.16 588	0.16 595	0.20 603	0.22 621

XQC	0.43 594	0.37 624	0.96 624	0.34 617	0.25 610	0.53 612	0.34 596	0.60 605	0.73 633	0.51 600	0.46 523	0.57 599	0.47 603	0.70 570	0.72 626	0.17 599	0.12 565	0.18 602	0.15 583	0.25 621	0.23 628

MSMD_ROB	0.60 637	0.33 613	0.61 528	0.30 597	0.25 610	0.86 653	0.35 600	0.55 555	0.67 620	1.10 666	1.49 669	1.76 676	0.97 665	0.88 625	0.49 587	0.23 624	0.21 634	0.27 629	0.27 645	0.25 621	0.24 633

AnyNet_C01	0.65 641	0.58 655	2.60 683	0.32 609	0.26 614	0.88 654	0.61 659	0.63 625	0.62 609	0.68 634	0.96 645	0.76 641	0.60 629	0.96 640	1.43 671	0.16 588	0.16 609	0.17 594	0.17 604	0.23 616	0.23 628

pmcnn	0.50 618	0.20 516	0.78 578	0.24 458	0.26 614	0.39 544	0.30 569	0.51 505	0.50 560	0.54 614	1.23 658	2.52 687	0.37 557	0.77 601	0.95 645	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.10 414	0.08 318

FC-DCNN v2	0.71 647	0.30 598	0.67 554	0.32 609	0.27 616	0.84 651	0.39 620	0.84 662	0.85 650	1.44 682	1.64 675	2.09 680	1.28 676	1.06 651	0.80 634	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.25 636

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 446	0.14 392	0.95 622	0.21 278	0.27 616	0.20 234	0.19 340	0.48 468	0.25 256	0.26 305	0.55 570	0.34 442	0.18 327	0.25 288	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.12 532	0.12 499	0.12 500

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 644	0.64 660	1.06 635	0.45 646	0.27 616	1.40 679	0.58 656	0.78 653	0.92 655	0.84 648	0.86 637	0.88 648	0.68 643	1.33 669	0.68 623	0.37 657	0.29 654	0.34 650	0.36 655	0.43 653	0.37 653

RGC	0.39 576	0.32 610	0.64 547	0.34 617	0.27 616	0.40 550	0.29 558	0.57 581	0.53 578	0.45 576	0.64 606	0.62 613	0.45 594	0.72 579	0.39 548	0.15 572	0.15 602	0.21 617	0.20 617	0.18 586	0.19 595

FC-DCNN	0.70 646	0.30 598	0.69 560	0.32 609	0.27 616	0.81 650	0.39 620	0.79 656	0.82 642	1.41 678	1.58 674	1.98 678	1.26 674	1.02 648	0.77 630	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.26 638

G-Net	0.46 605	0.25 562	0.86 607	0.34 617	0.28 621	0.90 656	0.35 600	0.47 455	0.45 511	0.68 634	1.22 657	0.64 623	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.16 588	0.14 587	0.17 594	0.13 560	0.22 613	0.19 595

NCC-stereo	0.39 576	0.25 562	0.69 560	0.32 609	0.28 621	0.46 580	0.36 605	0.65 627	0.52 573	0.40 540	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 581	0.45 576	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 637	0.16 555	0.16 561

Abc-Net	0.39 576	0.25 562	0.69 560	0.32 609	0.28 621	0.46 580	0.36 605	0.65 627	0.52 573	0.40 540	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 581	0.45 576	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 637	0.16 555	0.16 561
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 655	0.48 643	4.68 690	0.34 617	0.28 621	1.12 664	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 641	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 595

RTSA	0.78 655	0.48 643	4.68 690	0.34 617	0.28 621	1.12 664	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 641	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 595

AnyNet_C32	0.51 622	0.40 630	1.10 642	0.29 585	0.28 621	0.59 621	0.58 656	0.54 545	0.60 603	0.62 625	0.66 609	0.54 588	0.54 618	0.78 603	1.74 680	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.20 603	0.20 607

RYNet	0.37 564	0.18 487	0.59 523	0.25 498	0.28 621	0.61 625	0.32 583	0.59 596	0.59 599	0.41 549	0.38 428	0.57 599	0.39 567	0.87 622	0.53 598	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.18 586	0.18 588

PA-Net	0.37 564	0.28 583	0.83 598	0.31 603	0.28 621	0.39 544	0.42 629	0.51 505	0.55 589	0.34 459	0.42 477	0.41 509	0.36 548	0.79 605	0.49 587	0.12 513	0.23 644	0.16 588	0.23 630	0.12 499	0.18 588
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoO	0.46 605	0.32 610	0.51 486	0.36 628	0.29 629	0.38 535	0.45 635	0.55 555	0.60 603	0.47 588	0.49 539	0.48 555	0.73 648	0.59 522	0.69 624	0.81 679	0.18 622	0.38 652	0.19 615	0.46 656	0.20 607

TCMNet	0.33 535	0.23 553	0.72 571	0.29 585	0.30 630	0.40 550	0.28 551	0.50 488	0.47 534	0.37 500	0.45 513	0.40 502	0.29 490	0.60 526	0.39 548	0.14 557	0.13 577	0.15 577	0.14 574	0.17 572	0.15 552

FCDSN-DC	0.63 639	0.31 605	0.61 528	0.36 628	0.30 630	0.65 629	0.37 609	0.66 633	0.68 623	1.14 668	1.54 672	1.71 675	1.26 674	0.92 632	0.64 618	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.27 634	0.27 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 600	0.29 591	1.29 656	0.33 615	0.30 630	0.35 516	0.36 605	0.62 618	1.15 671	0.40 540	0.44 501	0.39 487	0.41 576	0.80 609	0.52 596	0.18 610	0.14 587	0.23 624	0.21 620	0.17 572	0.17 574

PVD	0.58 633	0.34 614	0.84 603	0.39 638	0.31 633	0.59 621	0.47 642	0.80 657	1.25 672	0.92 653	1.09 651	0.79 642	0.82 655	0.85 619	0.76 627	0.21 621	0.18 622	0.22 623	0.18 610	0.27 634	0.35 652

ccnet	0.42 588	0.31 605	0.48 459	0.27 560	0.32 634	0.60 624	0.32 583	0.65 627	0.46 529	0.53 612	0.66 609	0.56 594	0.45 594	0.72 579	0.61 611	0.26 635	0.19 627	0.24 626	0.21 620	0.26 629	0.22 621

PASM	0.45 603	0.35 616	0.90 614	0.35 626	0.33 635	0.39 544	0.38 615	0.50 488	0.61 607	0.52 606	0.51 548	0.62 613	0.45 594	0.93 634	0.48 585	0.26 635	0.29 654	0.29 641	0.33 650	0.29 640	0.26 638

ELAS_RVC	0.74 652	0.36 619	1.00 628	0.37 634	0.33 635	0.88 654	0.93 681	0.83 661	1.08 667	1.35 673	1.33 663	1.24 663	1.33 678	1.06 651	0.95 645	0.27 640	0.25 648	0.29 641	0.27 645	0.30 641	0.30 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 652	0.36 619	0.85 606	0.36 628	0.33 635	1.36 676	0.77 672	0.93 666	0.92 655	1.41 678	1.53 671	1.16 661	1.17 670	0.95 639	1.03 649	0.26 635	0.25 648	0.28 637	0.28 648	0.31 642	0.30 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 583	0.46 639	0.49 465	0.40 640	0.35 638	0.47 586	0.27 535	0.54 545	0.47 534	0.39 530	0.45 513	0.59 604	0.44 591	0.46 452	0.39 548	0.26 635	0.19 627	0.48 659	0.22 628	0.34 646	0.26 638

STTRV1_RVC	0.42 588	0.32 610	0.89 613	0.29 585	0.36 639	0.49 597	0.31 574	0.61 609	0.53 578	0.46 580	0.56 577	0.47 548	0.43 589	1.00 645	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.20 614	0.18 610	0.25 621	0.17 574

PDISCO_ROB	0.43 594	0.30 598	0.67 554	0.43 643	0.36 639	0.67 632	0.32 583	0.72 647	0.76 635	0.43 565	0.53 563	0.63 621	0.40 572	0.66 560	0.47 584	0.21 621	0.12 565	0.21 617	0.19 615	0.25 621	0.20 607

Selective-IGEV-i16pa	30.47 727	41.93 728	4.02 688	0.49 653	0.37 641	96.94 728	0.74 668	60.26 730	58.76 729	17.24 716	64.39 727	38.26 729	49.53 728	106.11 730	26.15 719	19.96 722	3.42 703	4.39 703	1.81 698	0.39 651	14.22 717

SQANet	0.40 583	0.48 643	0.67 554	0.48 650	0.39 642	0.48 592	0.22 451	0.51 505	0.43 484	0.40 540	0.47 530	0.47 548	0.33 531	0.54 492	0.32 515	0.36 655	0.15 602	0.40 655	0.21 620	0.45 655	0.31 647

DDUNet	0.41 585	0.50 648	0.48 459	0.44 645	0.39 642	0.46 580	0.32 583	0.50 488	0.43 484	0.45 576	0.52 556	0.57 599	0.36 548	0.48 459	0.33 522	0.33 652	0.21 634	0.55 663	0.25 637	0.37 650	0.32 650

NVStereoNet_ROB	0.67 643	0.49 647	0.83 598	0.48 650	0.40 644	0.51 602	0.46 638	0.70 644	0.77 637	0.84 648	1.72 677	1.02 655	0.83 656	1.23 662	0.79 633	0.32 651	0.38 663	0.40 655	0.46 663	0.36 649	0.41 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 564	0.41 634	0.66 553	0.46 648	0.41 645	0.34 501	0.25 516	0.57 581	0.45 511	0.39 530	0.52 556	0.43 522	0.33 531	0.41 437	0.29 494	0.25 634	0.14 587	0.33 649	0.21 620	0.31 642	0.22 621

MANE	1.41 676	0.36 619	0.74 576	0.43 643	0.41 645	2.16 686	0.80 674	2.39 695	3.38 691	2.22 691	3.06 692	3.54 693	2.73 694	2.15 686	1.94 685	0.28 644	0.27 650	0.30 643	0.46 663	0.28 639	0.34 651

PWCK	1.00 664	1.17 687	1.70 670	0.91 676	0.41 645	1.19 668	0.92 680	1.10 670	1.14 670	1.16 669	1.14 654	1.25 664	0.88 660	1.75 680	1.04 651	0.87 682	0.50 670	0.87 677	0.53 672	0.96 685	0.52 666

MultiAttention	1.02 668	0.13 345	0.43 411	0.35 626	0.43 648	5.36 694	1.71 695	0.69 642	0.53 578	0.36 492	0.63 604	0.55 590	0.22 375	7.60 704	0.43 568	0.09 383	0.06 236	0.14 562	0.24 632	0.26 629	0.30 644

GCAP-BAT	0.21 334	0.08 38	1.22 649	0.29 585	0.43 648	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

GCAPDPT-zeroshot	0.20 313	0.08 38	1.14 644	0.29 585	0.43 648	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

otaku	0.57 632	0.62 659	0.87 609	0.63 664	0.44 651	0.73 639	0.37 609	0.65 627	0.66 617	0.51 600	0.75 624	0.66 628	0.45 594	0.69 567	0.46 582	0.53 661	0.34 660	0.55 663	0.35 652	0.60 664	0.45 660

Selective-IGEV-i1pa	5.57 697	7.99 703	4.76 693	0.80 672	0.45 652	12.99 705	3.60 700	9.25 707	7.43 703	6.97 703	9.87 706	8.94 705	7.26 703	14.66 716	5.65 700	3.55 700	1.08 693	1.93 696	0.72 684	0.73 674	2.79 701

SAMSARA	0.56 629	0.39 629	0.80 588	0.60 662	0.46 653	1.00 660	1.23 692	0.67 638	0.68 623	0.71 637	0.54 566	0.89 649	0.57 625	0.81 613	0.62 613	0.19 616	0.22 639	0.18 602	0.18 610	0.27 634	0.25 636

MADNet+	1.01 666	1.16 686	4.72 692	0.70 667	0.47 654	1.24 671	0.96 682	0.97 669	0.89 651	0.65 631	0.77 627	0.87 646	0.85 659	2.09 684	1.68 676	0.38 658	0.39 664	0.31 645	0.27 645	0.43 653	0.39 655

GCST	0.47 608	0.60 657	0.57 512	1.04 683	0.48 655	0.38 535	0.11 20	0.40 377	0.32 350	0.41 549	0.34 383	0.29 390	0.17 301	0.46 452	0.19 347	0.69 671	0.42 666	0.79 676	0.62 679	0.62 665	0.46 663

Consistency-Raft	0.55 628	0.48 643	1.02 631	0.45 646	0.49 656	0.49 597	0.47 642	0.72 647	0.72 630	0.45 576	0.82 633	0.47 548	0.60 629	0.50 468	0.63 616	0.39 659	0.39 664	0.44 657	0.51 669	0.52 659	0.37 653

DStereoFS	0.84 658	0.66 662	0.80 588	0.53 659	0.50 657	1.23 670	0.55 653	0.94 667	1.32 674	0.89 650	1.32 661	1.04 656	2.32 691	1.29 667	1.14 657	0.31 650	0.35 661	0.30 643	0.39 659	0.34 646	0.60 674

Ntro	0.58 633	0.64 660	0.92 617	0.66 665	0.50 657	0.77 644	0.36 605	0.66 633	0.70 627	0.50 595	0.59 586	0.65 624	0.51 615	0.75 590	0.45 576	0.56 665	0.32 658	0.56 666	0.34 651	0.63 666	0.46 663

ACVNet-4b	0.72 648	0.81 669	1.33 658	0.72 669	0.50 657	0.80 649	0.31 574	0.71 646	0.80 640	0.50 595	0.72 622	0.95 652	0.43 589	0.96 640	1.20 665	1.13 691	0.21 634	0.76 673	0.45 662	0.65 669	0.46 663

LE_ROB	1.76 684	0.20 516	2.68 684	0.48 650	0.52 660	0.78 647	0.96 682	0.84 662	6.61 701	7.40 705	2.08 685	2.08 679	4.83 696	1.27 665	3.79 695	0.10 435	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.11 462	0.10 439

ACVNet_1	0.72 648	0.81 669	1.37 660	0.72 669	0.53 661	0.77 644	0.42 629	0.85 665	0.90 653	0.74 641	0.75 624	1.32 667	0.72 647	1.02 648	0.55 599	0.54 663	0.31 657	0.71 670	0.35 652	0.64 668	0.45 660

BEATNet-Init1	4.73 696	2.61 695	13.29 712	0.58 660	0.53 661	10.12 702	3.33 699	4.83 700	5.01 699	8.75 706	8.51 702	14.08 715	7.60 704	7.70 705	5.34 699	0.28 644	0.28 653	0.34 650	0.37 656	0.57 662	0.45 660

SPS-STEREO	0.69 645	0.61 658	0.98 626	0.52 658	0.57 663	0.74 640	0.50 649	0.78 653	0.62 609	0.95 658	0.86 637	0.94 650	0.70 645	1.01 647	0.87 639	0.58 667	0.51 672	0.50 660	0.50 668	0.55 661	0.58 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.93 663	0.56 654	0.82 595	0.69 666	0.58 664	1.37 677	0.35 600	0.94 667	1.25 672	0.93 655	1.90 680	1.52 671	2.10 688	1.27 665	0.77 630	0.69 671	0.33 659	0.75 672	0.47 665	0.70 673	0.57 670

SGM+DAISY	0.87 659	0.66 662	1.30 657	0.51 655	0.60 665	1.03 661	0.84 678	0.76 651	0.73 633	1.39 676	1.51 670	1.31 666	1.22 672	1.11 653	1.08 652	0.57 666	0.53 675	0.51 662	0.51 669	0.54 660	0.61 678

anonymity	0.56 629	0.54 653	0.70 566	0.47 649	0.61 666	0.56 614	0.43 631	0.69 642	0.49 552	0.63 627	0.55 570	0.54 588	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.55 664	0.53 675	0.50 660	0.54 673	0.51 658	0.56 668

ACVNet_2	0.89 660	0.87 673	1.25 652	0.82 673	0.62 667	0.97 659	0.62 660	1.14 672	1.42 677	1.00 661	1.40 664	1.47 670	0.84 657	1.11 653	0.66 621	0.61 668	0.43 667	0.78 674	0.49 666	0.75 675	0.52 666

RainbowNet	0.72 648	0.89 674	1.02 631	0.82 673	0.63 668	0.78 647	0.52 650	0.81 659	0.93 658	0.60 622	0.79 629	0.80 643	0.60 629	0.80 609	0.57 600	0.78 677	0.55 678	0.78 674	0.49 666	0.76 676	0.58 671

DStereoSA	0.81 657	0.37 624	1.08 637	0.51 655	0.65 669	0.67 632	1.44 694	0.74 649	1.06 665	0.54 614	1.67 676	0.49 561	1.78 684	0.96 640	1.69 678	0.28 644	0.43 667	0.27 629	0.51 669	0.40 652	0.58 671

WAO-7	1.01 666	0.89 674	0.93 619	0.83 675	0.66 670	1.18 666	0.81 676	1.40 677	1.57 682	1.11 667	1.76 679	1.45 669	1.19 671	1.50 673	1.14 657	0.61 668	0.62 685	0.70 669	0.68 681	0.66 671	0.60 674

DGSMNet	0.61 638	0.29 591	0.91 615	0.51 655	0.70 671	0.62 627	1.38 693	0.59 596	0.55 589	0.37 500	0.61 598	0.52 579	0.33 531	0.65 556	0.43 568	0.53 661	0.60 682	0.67 668	0.61 678	0.63 666	0.61 678

MFMNet_re	0.72 648	0.76 667	0.99 627	0.62 663	0.70 671	0.77 644	0.67 662	0.75 650	0.83 646	0.78 646	0.86 637	0.69 635	0.78 650	0.71 573	0.61 611	0.66 670	0.59 681	0.61 667	0.58 677	0.68 672	0.71 682

JetBlue	1.14 672	0.76 667	2.36 678	0.59 661	0.75 673	3.04 690	1.78 696	1.11 671	0.90 653	0.94 656	1.10 652	1.66 674	1.28 676	2.09 684	1.72 679	0.43 660	0.36 662	0.38 652	0.38 658	0.58 663	0.56 668

IMH-64-1	0.91 661	0.86 671	0.84 603	0.97 678	0.75 673	0.92 657	0.71 664	1.27 673	1.10 668	0.89 650	1.45 666	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 678	0.60 674

IMH-64	0.91 661	0.86 671	0.84 603	0.97 678	0.75 673	0.92 657	0.71 664	1.27 673	1.10 668	0.89 650	1.45 666	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 678	0.60 674

FADE		1.06 682		0.71 668	0.76 676			1.85 689	1.52 681	0.75 642		1.17 662		2.83 689		24.23 725	4.70 705	17.35 720	17.61 719	0.49 657	0.44 659

WAO-6	1.07 670	0.93 677	0.92 617	0.96 677	0.78 677	1.28 673	0.75 669	1.34 675	2.00 686	1.02 663	1.54 672	1.59 672	1.22 672	1.31 668	1.14 657	0.78 677	0.55 678	1.02 683	0.75 686	0.83 677	0.69 681

IMH	1.05 669	0.95 678	1.00 628	1.01 680	0.78 677	1.11 663	0.68 663	1.38 676	1.43 678	1.00 661	1.72 677	1.43 668	1.14 667	1.73 679	0.89 641	1.09 688	0.55 678	0.99 681	0.57 676	0.87 680	0.62 680

Dean	1.17 673	1.04 681	1.49 664	1.03 682	0.78 677	1.20 669	0.77 672	1.48 681	1.96 684	1.28 671	1.99 683	2.15 681	1.14 667	1.25 663	1.00 648	0.81 679	0.60 682	1.01 682	0.69 682	0.92 684	0.74 685

LVE	1.13 671	1.02 679	1.28 655	1.01 680	0.80 680	1.29 674	0.81 676	1.47 680	1.96 684	1.07 665	1.90 680	1.90 677	1.01 666	1.48 672	0.91 642	0.93 685	0.61 684	0.94 678	0.69 682	0.87 680	0.75 686

WAO-8	1.46 679	1.10 684	1.09 638	1.10 684	0.84 681	2.06 683	0.75 669	1.84 686	3.83 694	1.44 682	2.21 686	2.15 681	1.43 680	3.17 691	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 682	0.71 682

Venus	1.46 679	1.10 684	1.09 638	1.10 684	0.84 681	2.06 683	0.75 669	1.84 686	3.83 694	1.44 682	2.21 686	2.15 681	1.43 680	3.17 691	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 682	0.71 682

TorneroNet-64	1.43 677	1.03 680	1.20 648	1.10 684	0.86 683	2.26 687	0.73 667	1.84 686	3.84 696	1.25 670	2.25 688	2.69 689	1.42 679	1.76 681	1.43 671	0.76 676	0.50 670	1.09 684	0.66 680	1.23 690	0.76 687

TorneroNet	2.22 687	1.08 683	1.24 651	1.14 688	0.90 684	5.58 695	0.80 674	2.12 692	8.69 704	2.58 693	5.42 697	3.88 694	1.97 686	1.78 683	1.87 682	0.86 681	0.54 677	1.15 688	0.74 685	1.23 690	0.85 688

UNDER WATER-64	1.55 681	1.19 688	2.52 681	1.31 689	0.95 685	2.12 685	1.21 691	1.45 679	3.19 690	1.43 681	1.32 661	2.64 688	2.04 687	1.63 676	1.83 681	1.11 689	0.67 689	1.28 689	0.92 690	1.19 687	1.02 692

UNDER WATER	1.59 682	1.22 689	2.36 678	1.38 690	1.03 686	1.67 682	1.10 688	1.54 684	3.63 692	1.44 682	1.47 668	2.85 690	2.25 690	1.67 677	1.94 685	1.06 687	0.62 685	1.31 690	0.93 691	1.21 689	1.02 692

notaker	1.45 678	1.34 690	1.48 662	1.40 691	1.07 687	1.18 666	0.85 679	1.48 681	1.40 676	1.51 687	3.46 693	2.40 686	1.81 685	1.76 681	1.45 674	1.11 689	0.69 690	1.38 691	0.87 689	1.31 692	0.97 691

ktn	1.77 685	1.36 691	1.22 649	1.43 692	1.14 688	1.52 680	1.08 687	1.51 683	3.96 697	2.77 695	4.69 695	3.35 692	1.46 682	1.69 678	1.25 667	1.43 693	0.77 692	1.45 692	0.99 692	1.32 693	0.96 689

DispFullNet	0.66 642	0.89 674	1.59 666	0.77 671	1.21 689	0.51 602	0.23 477	0.59 596	0.72 630	0.69 636	0.61 598	0.69 635	0.91 661	0.79 605	0.48 585	0.27 640	0.12 565	0.73 671	0.30 649	0.65 669	0.40 656

KSHMR	1.89 686	1.36 691	1.60 667	1.47 693	1.22 690	1.38 678	1.06 686	1.79 685	5.97 700	1.42 680	5.65 699	2.98 691	1.14 667	2.23 687	1.20 665	1.27 692	1.12 694	1.46 693	1.10 694	1.32 693	1.15 694

HanzoNet	2.97 691	1.69 693	2.29 677	1.74 694	1.33 691	1.53 681	1.03 685	1.99 690	2.64 689	5.51 700	5.16 696	5.90 699	6.82 702	4.32 697	3.29 693	3.16 699	2.02 700	1.92 695	2.87 702	2.24 697	1.89 697

JetRed	2.30 689	2.64 696	6.12 695	1.12 687	1.38 692	5.85 697	3.29 698	1.99 690	1.67 683	1.98 689	1.95 682	2.16 684	1.60 683	2.48 688	4.10 696	1.05 686	1.60 695	1.09 684	1.01 693	1.67 695	1.28 695

tt	4.71 695	0.10 140	3.94 687	2.06 696	1.53 693	10.14 703	16.88 706	9.27 708	4.98 698	1.39 676	1.02 649	4.68 695	4.90 697	3.35 694	5.86 701	5.76 705	9.15 714	2.24 700	2.53 700	3.10 698	1.32 696

MADNet++	2.26 688	1.80 694	2.06 674	2.13 697	1.97 694	2.61 689	1.79 697	2.38 694	2.16 687	2.75 694	2.65 690	2.38 685	2.43 692	3.17 691	3.21 692	2.17 696	1.95 698	1.94 697	1.63 696	2.06 696	2.01 698

light-stereo	2.37 690	0.69 664	3.61 686	3.84 699	3.41 695	4.04 691	0.31 574	2.13 693	1.45 679	3.61 696	6.33 700	6.90 704	0.63 639	4.83 698	1.28 668	0.71 673	0.74 691	0.32 646	0.39 659	1.20 688	0.96 689

U	1.00 664	0.09 84	0.21 115	0.21 278	3.68 696	6.12 698	0.14 104	0.21 78	0.21 183	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	5.42 705	2.90 703	0.07 183	0.06 144

DPSimNet_ROB	4.34 694	4.23 697	6.89 697	3.67 698	3.68 696	4.75 692	5.21 702	2.67 696	3.68 693	5.82 701	3.95 694	5.57 696	6.72 701	3.46 695	4.48 697	4.05 703	2.88 701	4.68 704	3.12 704	3.69 699	3.62 703

EKT-Stereo	0.38 571	0.12 278	0.38 341	0.42 642	3.88 698	0.21 265	0.17 246	0.35 318	0.28 296	0.20 245	0.20 218	0.23 307	0.15 251	0.28 340	0.16 262	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

ASD4	7.23 699	6.65 702	7.69 698	5.24 701	5.62 699	11.85 704	20.36 707	7.57 704	7.14 702	6.55 702	5.47 698	5.99 701	5.78 698	7.22 703	9.24 705	4.85 704	4.44 704	6.40 711	5.19 705	6.53 705	4.89 705

USTest	6.88 698	5.23 700	5.63 694	7.22 704	7.29 700	14.34 707	22.76 708	8.48 705	9.32 705	5.42 699	6.39 701	6.29 703	6.64 700	6.92 702	8.62 704	1.94 694	3.29 702	2.16 699	2.55 701	3.85 700	3.29 702

PML	16.10 713	12.82 714	6.78 696	5.23 700	7.76 701	33.92 719	66.56 728	5.30 701	10.28 706	26.12 728	68.59 728	20.51 717	13.49 715	10.06 707	6.78 703	5.96 706	2.00 699	6.04 710	2.18 699	8.96 710	2.60 700

LRCNet_RVC	10.90 707	14.34 715	9.35 699	15.35 711	8.04 702	1.08 662	0.34 596	8.78 706	0.70 627	12.63 715	16.05 714	9.85 706	6.54 699	8.57 706	6.34 702	20.27 723	5.40 706	23.70 722	21.88 723	14.87 714	13.83 716

DGTPSM_ROB	8.34 701	5.10 698	10.37 710	5.31 702	10.18 703	8.33 699	23.60 712	6.06 702	13.41 713	4.90 697	10.87 710	5.65 697	10.44 705	6.17 700	12.59 706	3.74 701	7.55 707	3.69 701	7.26 710	4.14 701	7.46 708

DPSMNet_ROB	8.40 702	5.11 699	10.49 711	5.58 703	10.25 704	8.34 700	23.62 713	6.07 703	13.45 714	4.93 698	10.88 711	5.66 698	10.44 705	6.24 701	12.64 707	3.98 702	7.61 708	3.76 702	7.30 711	4.20 702	7.51 709

TCMNet-wrong-test	4.29 693	5.57 701	4.65 689	11.33 710	10.39 705	5.73 696	4.48 701	4.13 699	1.02 661	1.91 688	2.39 689	6.16 702	3.62 695	3.84 696	4.50 698	1.99 695	0.47 669	1.97 698	1.69 697	5.69 704	4.31 704

iinet-test	10.78 705	9.29 704	9.70 700	10.48 705	10.68 706	17.98 712	25.98 714	12.57 712	13.39 711	9.64 710	10.10 707	10.06 707	10.61 708	11.22 712	12.70 708	6.40 707	7.74 709	5.68 706	6.69 706	7.47 706	7.30 706

IINet	10.78 705	9.29 704	9.70 700	10.48 705	10.68 706	17.98 712	25.98 714	12.57 712	13.39 711	9.64 710	10.10 707	10.06 707	10.61 708	11.22 712	12.70 708	6.40 707	7.74 709	5.68 706	6.69 706	7.47 706	7.30 706

DPSM_ROB	11.49 708	9.87 710	10.35 708	11.13 708	11.31 708	19.11 715	27.51 717	13.37 715	14.21 716	10.31 712	11.06 712	10.96 713	11.27 713	11.96 714	13.59 711	6.78 709	8.19 712	6.03 708	7.09 708	7.93 708	7.73 711

DPSM	11.49 708	9.87 710	10.35 708	11.13 708	11.31 708	19.11 715	27.51 717	13.37 715	14.21 716	10.31 712	11.06 712	10.96 713	11.27 713	11.96 714	13.59 711	6.78 709	8.19 712	6.03 708	7.09 708	7.93 708	7.73 711

Anonymous_1	16.62 714	9.35 706	9.84 702	10.66 707	14.64 710	18.66 714	27.12 716	12.64 714	13.51 715	10.76 714	10.30 709	10.13 709	10.60 707	11.06 711	12.74 710	15.87 721	7.74 709	16.92 719	43.48 726	58.66 729	7.68 710

HaxPig	17.72 715	20.22 725	19.73 714	16.53 712	16.51 711	9.27 701	9.33 703	14.34 717	13.27 710	18.65 717	18.70 715	17.35 716	16.77 716	17.04 717	16.45 716	22.05 724	20.89 725	22.27 721	21.53 722	21.29 722	22.13 727

LSM	1.64 683	0.40 630	2.56 682	2.02 695	17.61 712	0.51 602	0.52 650	0.61 609	0.76 635	0.82 647	1.11 653	0.63 621	0.54 618	0.75 590	0.49 587	0.16 588	0.24 646	0.18 602	0.21 620	0.25 621	2.42 699

xxxxx1	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 708	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

tt_ll	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 708	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

ff	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 708	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

MEDIAN_ROB	21.21 716	24.62 726	23.47 724	19.58 713	19.65 716	13.22 706	10.96 704	17.88 718	17.00 718	22.14 727	22.02 717	20.86 718	20.36 717	21.06 718	19.71 717	25.63 726	24.13 726	26.21 723	25.20 724	25.17 723	25.38 728

CasAABBNet	23.10 717	19.86 718	20.64 719	22.47 717	22.73 717	38.41 723	55.50 724	26.89 724	28.70 725	20.61 724	22.15 720	22.08 723	22.75 721	23.99 719	27.36 722	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.27 713	15.95 715	15.53 719

FlowAnything	23.14 720	19.87 719	20.79 720	22.50 721	22.74 718	38.39 722	55.46 722	26.89 724	28.72 726	20.77 726	22.29 723	22.07 722	22.72 718	23.99 719	27.41 726	13.60 717	16.55 724	12.15 716	14.36 718	15.97 719	15.52 718

Hybrid-DGEV	23.16 721	19.94 723	20.96 722	22.49 718	22.75 719	38.51 725	55.52 727	27.09 728	28.90 728	20.58 721	22.25 721	22.00 719	22.80 723	24.11 724	27.33 721	13.60 717	16.47 719	12.14 712	14.30 717	15.95 715	15.54 720

RAFT-FEzeroshot	23.10 717	19.88 720	20.56 717	22.49 718	22.75 719	38.38 720	55.50 724	26.84 722	28.66 723	20.60 722	22.10 718	22.05 720	22.74 719	24.00 721	27.37 724	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.28 714	15.96 717	15.54 720

RAFT-FE	23.10 717	19.88 720	20.56 717	22.49 718	22.75 719	38.38 720	55.50 724	26.84 722	28.66 723	20.60 722	22.10 718	22.05 720	22.74 719	24.00 721	27.37 724	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.28 714	15.96 717	15.54 720

Selective-RAFT-Error	23.16 721	19.93 722	20.87 721	22.54 722	22.81 722	38.52 726	55.47 723	27.01 727	28.83 727	20.66 725	22.25 721	22.09 724	22.80 723	24.09 723	27.36 722	13.61 719	16.48 720	12.15 716	14.28 714	15.99 720	15.57 723

DLNR-FE	10.45 704	12.13 713	19.94 716	106.10 729	23.12 723	0.14 37	0.13 70	3.28 698	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.41 698	0.06 236	0.07 154	0.07 225	40.22 728	0.06 144

DLNR_Zeroshot_test	10.44 703	12.10 712	19.93 715	106.08 728	23.66 724	0.14 37	0.13 70	3.22 697	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.36 697	0.06 236	0.07 154	0.07 225	39.70 727	0.06 144

AVERAGE_ROB	25.43 724	29.06 727	27.24 725	24.63 724	24.20 725	17.73 711	12.61 705	22.29 721	21.39 721	26.79 729	26.16 726	25.20 726	24.64 727	25.07 726	23.53 718	29.96 727	28.40 727	30.60 724	29.58 725	29.72 724	29.84 729

RSGM-EC	29.65 725	17.75 716	10.04 703	35.31 725	33.15 726	26.42 717	46.65 719	19.89 719	17.74 719	18.92 718	23.36 724	30.14 727	23.59 725	41.87 727	45.99 727	59.56 728	34.38 728	33.25 728	20.37 720	34.97 725	19.60 725

acva	29.65 725	17.75 716	10.04 703	35.31 725	33.15 726	26.42 717	46.65 719	19.89 719	17.74 719	18.92 718	23.36 724	30.14 727	23.59 725	41.87 727	45.99 727	59.56 728	34.38 728	33.25 728	20.37 720	34.97 725	19.60 725

LSM0	24.24 723	19.98 724	22.32 723	24.22 723	40.14 728	38.48 724	55.20 721	26.95 726	28.57 722	20.49 720	21.83 716	22.26 725	22.75 721	24.22 725	27.30 720	13.66 720	16.32 718	12.19 718	14.15 712	16.10 721	17.66 724

test_example2	101.33 728	108.28 729	68.15 727	98.43 727	106.93 729	89.75 727	102.43 729	36.80 729	97.65 730	129.04 730	130.15 729	65.26 730	66.62 729	92.11 729	80.24 729	144.10 730	199.48 730	81.81 730	103.01 730	125.01 730	101.27 730

ccccc	256.34 729	256.29 730	313.62 729	354.40 730	364.36 730	149.10 729	168.46 730	152.89 731	131.30 731	153.93 731	155.56 730	164.00 731	204.39 730	268.02 731	295.19 730	390.55 731	349.22 731	244.59 731	219.82 731	412.30 731	378.83 731

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

Low-res two-view benchmark