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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 27	0.09 18	0.09 1	0.14 99	0.11 1	0.16 45	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.06 13

LACA3	0.10 2	0.11 129	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 85	0.14 99	0.14 5	0.14 22	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 82	0.15 4	0.11 114	0.10 8	0.13 68	0.15 7	0.09 1	0.12 62	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.06 87	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 226	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 25	0.10 72	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.13 68	0.11 1	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 178	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.08 276	0.05 4	0.06 13

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 45	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 85	0.10 8	0.21 56	0.15 34	0.10 19	0.10 26	0.09 25	0.12 148	0.14 11	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 87	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 81	0.24 59	0.14 2	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 58	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 45	0.19 15	0.18 55	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.18 19	0.16 45	0.09 7	0.11 38	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.13 92	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.13 335

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 35	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.10 26	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.07 30

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 120	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.10 19	0.16 141	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.13 335

BridgeDepth	0.11 9	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 166	0.14 220	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.10 325	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.11 21	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 82	0.19 103	0.09 18	0.15 48	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 81	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.21 250	0.14 99	0.14 5	0.17 53	0.11 35	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.21 150	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

MGA	0.12 21	0.08 17	0.26 82	0.16 10	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 130	0.12 39	0.07 115	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 128

CAR	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.12 62	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.11 35	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.12 39	0.06 44	0.16 473	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 82	0.16 10	0.11 114	0.13 23	0.13 68	0.19 33	0.15 34	0.10 19	0.09 15	0.09 25	0.11 107	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.14 370

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.19 103	0.10 68	0.15 48	0.16 192	0.24 106	0.17 53	0.11 35	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.17 427

LACA2	0.12 21	0.17 388	0.32 142	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 87	0.05 1

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 375	0.10 8	0.12 35	0.27 159	0.24 184	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.12 39	0.08 259	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 35	0.20 41	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.11 87	0.09 33	0.19 103	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.19 33	0.20 111	0.10 19	0.11 38	0.11 87	0.10 72	0.20 130	0.16 208	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.14 370

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.13 11	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.12 388	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 55	0.10 68	0.13 23	0.12 35	0.16 10	0.14 22	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.15 179	0.05 1	0.16 473	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.12 300

asd	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.09 25	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.14 428	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

3.75w	0.12 21	0.10 81	0.21 36	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.12 35	0.24 106	0.15 34	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.10 72	0.18 83	0.12 39	0.05 1	0.14 428	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 129	0.21 36	0.17 27	0.09 18	0.17 120	0.09 2	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.22 178	0.13 92	0.05 1	0.11 362	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 114	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 325	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 45	0.29 111	0.21 195	0.12 164	0.16 85	0.11 21	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 259	0.13 409	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 128

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 250	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 178	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 250	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 178	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 27	0.07 1	0.17 120	0.13 68	0.19 33	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.08 259	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.05 1

monster-pro	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 589	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

TS12	0.13 40	0.09 45	0.21 36	0.21 195	0.09 18	0.19 178	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.15 144	0.19 191	0.12 113	0.13 190	0.18 83	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-70k	0.13 40	0.13 226	0.40 205	0.20 149	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.22 69	0.16 45	0.11 35	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.13 335

aanet-new-32k	0.13 40	0.15 312	0.39 190	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 40	0.15 312	0.39 190	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

aanet-new-24k	0.13 40	0.14 276	0.32 142	0.20 149	0.12 164	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.16 45	0.13 92	0.16 141	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 40	0.14 276	0.39 190	0.20 149	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.20 111	0.12 62	0.12 58	0.12 113	0.11 107	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.14 370

aanet-new-12k	0.13 40	0.12 182	0.32 142	0.23 318	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.25 129	0.20 111	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.13 190	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.12 300

aanet-new-14k	0.13 40	0.13 226	0.33 151	0.21 195	0.09 18	0.13 23	0.13 68	0.26 144	0.23 164	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.14 220	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.11 245

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 40	0.11 129	0.28 105	0.21 195	0.13 220	0.20 219	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.12 62	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 40	0.09 45	0.23 53	0.19 103	0.14 264	0.20 219	0.16 192	0.25 129	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.20 149	0.12 164	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 497

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.21 222	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.19 103	0.10 68	0.13 23	0.16 192	0.26 144	0.22 148	0.12 62	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.26 546

PSi22a	0.13 40	0.07 2	0.16 1	0.21 195	0.18 436	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 560	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 645

LiteMatch	0.13 40	0.15 312	0.19 15	0.20 149	0.10 68	0.15 48	0.17 233	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.22 359	0.16 48	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 40	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.26 144	0.21 137	0.16 163	0.21 222	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.10 196

VIP-Stereo	0.13 40	0.15 312	0.31 129	0.18 55	0.12 164	0.24 321	0.12 35	0.20 41	0.20 111	0.10 19	0.13 76	0.11 87	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.06 44	0.11 362	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 76

MonStereo	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 589	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.19 103	0.13 92	0.05 1	0.24 589	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-mixall	0.13 40	0.07 2	0.20 21	0.17 27	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 56	0.13 11	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.08 14	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.35 646	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

AdaDepth	0.13 40	0.10 81	0.32 142	0.20 149	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.16 10	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.10 48	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.11 362	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.11 245

asda	0.13 40	0.11 129	0.24 59	0.18 55	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.25 129	0.17 53	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

qwe	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.11 114	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.23 202	0.13 92	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

2.25w	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.09 25	0.10 72	0.23 202	0.15 179	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.12 300

4.25_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5_new	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.06 87	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.06 87	0.09 128

4.25w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4w-stereo	0.13 40	0.11 129	0.31 129	0.17 27	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 148	0.23 202	0.13 92	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.15 389

2.5w	0.13 40	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.21 56	0.16 45	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 40	0.10 81	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.08 2	0.11 107	0.22 178	0.15 179	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.10 196

3.25w_new	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 151	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 151	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

2w_stereo	0.13 40	0.11 129	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.17 120	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.15 144	0.14 111	0.08 2	0.11 107	0.15 27	0.13 92	0.05 1	0.12 388	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 40	0.09 45	0.17 7	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.27 159	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.12 148	0.19 103	0.14 138	0.05 1	0.10 325	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

monsterstereo	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.19 103	0.12 164	0.14 30	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.09 33	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.09 377	0.06 87	0.07 30

monsters	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.18 55	0.13 220	0.15 48	0.11 21	0.24 106	0.16 45	0.15 144	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.23 202	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.09 128

111111	0.13 40	0.08 17	0.20 21	0.20 149	0.13 220	0.13 23	0.10 8	0.23 84	0.17 53	0.11 35	0.13 76	0.12 113	0.08 14	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.16 406

S2M2_L	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.17 27	0.12 164	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 137	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.15 179	0.13 522	0.09 284	0.09 333	0.10 437	0.11 445	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 40	0.15 312	0.21 36	0.27 491	0.09 18	0.15 48	0.13 68	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.11 38	0.10 48	0.13 190	0.22 178	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

FoundationStereo	0.13 40	0.08 17	0.18 11	0.29 537	0.30 601	0.12 16	0.13 68	0.12 3	0.18 71	0.09 7	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 632	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

MonSter	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 589	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

aanet-new-60k	0.14 84	0.15 312	0.54 389	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.15 389

aanet-new-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 233	0.20 149	0.13 220	0.16 85	0.14 99	0.21 56	0.15 34	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 588

aanet-new-36k	0.14 84	0.17 388	0.45 250	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-new-34k	0.14 84	0.16 354	0.39 190	0.19 103	0.09 18	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.11 87	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

aanet-new-10k	0.14 84	0.15 312	0.37 177	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.13 92	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.10 196

aanet-new-8k	0.14 84	0.14 276	0.34 156	0.21 195	0.10 68	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.13 190	0.18 83	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.11 245

aanet-new	0.14 84	0.13 226	0.39 190	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.15 141	0.25 129	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.16 260	0.19 103	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 84	0.09 45	0.38 182	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 576

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.19 178	0.15 141	0.25 129	0.22 148	0.16 163	0.22 236	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 84	0.12 182	0.42 225	0.18 55	0.12 164	0.17 120	0.14 99	0.24 106	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.19 452

PipStereo	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.23 318	0.21 514	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 573	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 638

PSi22b	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.22 260	0.22 530	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 166	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 560	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 638

Foundation-i32	0.14 84	0.07 2	0.18 11	0.24 372	0.22 530	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.17 66	0.13 92	0.07 115	0.29 626	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 630

VMStereo-Base	0.14 84	0.09 45	0.29 111	0.16 10	0.09 18	0.18 151	0.12 35	0.24 106	0.25 210	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

BStereo	0.14 84	0.10 81	0.46 265	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.25 129	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

NLSM3	0.14 84	0.12 182	0.25 69	0.21 195	0.13 220	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.12 62	0.15 128	0.12 113	0.13 190	0.17 66	0.15 179	0.05 1	0.05 6	0.08 236	0.08 276	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 84	0.11 129	0.31 129	0.19 103	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.28 173	0.20 111	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.10 196

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.17 186	0.20 202	0.18 229	0.11 107	0.16 48	0.17 238	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.09 128

LG-Stereo	0.14 84	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.19 97	0.12 62	0.18 179	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 138	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.07 30

castereo++	0.14 84	0.13 226	0.25 69	0.19 103	0.10 68	0.27 366	0.13 68	0.24 106	0.26 225	0.11 35	0.13 76	0.16 199	0.10 72	0.18 83	0.11 13	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 84	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.20 219	0.19 336	0.32 241	0.28 254	0.13 92	0.18 179	0.16 199	0.16 260	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

fffft	0.14 84	0.12 182	0.30 120	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.18 289	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.11 38	0.13 135	0.10 72	0.24 216	0.18 267	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 84	0.15 312	0.29 111	0.19 103	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.21 56	0.21 137	0.15 144	0.13 76	0.12 113	0.11 107	0.25 237	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.08 76

RAStereo	0.14 84	0.15 312	0.40 205	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.18 289	0.25 129	0.24 184	0.13 92	0.17 160	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 84	0.08 17	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 53	0.14 119	0.08 11	0.10 48	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.07 115	0.15 459	0.06 43	0.06 102	0.16 544	0.29 569

RSM++	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.32 574	0.17 407	0.17 120	0.15 141	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.12 58	0.14 166	0.09 33	0.21 150	0.13 92	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

RSM	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.29 537	0.16 375	0.16 85	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.13 92	0.13 76	0.15 186	0.09 33	0.22 178	0.13 92	0.06 44	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

gcap-zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

trnet	0.14 84	0.09 45	0.26 82	0.15 4	0.07 1	0.21 250	0.12 35	0.25 129	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.15 186	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 84	0.09 45	0.37 177	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 576

testlalala	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.09 128

LoS_RVC	0.14 84	0.11 129	0.32 142	0.18 55	0.16 375	0.20 219	0.18 289	0.21 56	0.18 71	0.14 119	0.20 202	0.12 113	0.17 282	0.17 66	0.14 138	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 370

CES	0.14 84	0.08 17	0.24 59	0.17 27	0.23 545	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.20 470

CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 279	0.15 141	0.26 144	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13
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
aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 305	0.21 195	0.11 114	0.15 48	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.10 19	0.12 58	0.10 48	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 582

aanet-32k-new	0.15 120	0.18 412	0.43 233	0.21 195	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.22 69	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.09 25	0.13 190	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.23 507

aanet-new-28k	0.15 120	0.16 354	0.50 326	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.15 34	0.13 92	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.07 189	0.07 165	0.18 433

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 120	0.13 226	0.41 215	0.20 149	0.11 114	0.14 30	0.14 99	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.13 92	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.43 623

aanet-new-22k	0.15 120	0.15 312	0.44 244	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.13 68	0.24 106	0.19 97	0.12 62	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.27 554

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 120	0.23 487	0.58 434	0.17 27	0.12 164	0.15 48	0.14 99	0.25 129	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 497

Foundation-i1c-attn	0.15 120	0.07 2	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.26 144	0.29 275	0.15 144	0.16 141	0.17 214	0.14 220	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.22 560	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.26 546

Foundation-i1b	0.15 120	0.08 17	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.27 159	0.29 275	0.15 144	0.15 128	0.18 229	0.12 148	0.18 83	0.14 138	0.07 115	0.23 573	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.21 482

Selective-IGEV-i32	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 574	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.19 97	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

Replicate-Monster	0.15 120	0.12 182	0.40 205	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.10 8	0.24 106	0.20 111	0.12 62	0.10 26	0.10 48	0.10 72	0.28 298	0.12 39	0.06 44	0.31 632	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.21 482

FlowAnything_test	0.15 120	0.12 182	0.23 53	0.21 195	0.12 164	0.18 151	0.16 192	0.25 129	0.17 53	0.15 144	0.13 76	0.15 186	0.14 220	0.19 103	0.17 238	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.12 515	0.08 237	0.10 196

water-stereo	0.15 120	0.11 129	0.32 142	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.14 99	0.26 144	0.20 111	0.18 208	0.23 250	0.16 199	0.16 260	0.14 11	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

depthmonostereo	0.15 120	0.12 182	0.34 156	0.19 103	0.09 18	0.20 219	0.15 141	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.18 179	0.16 199	0.18 313	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 120	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.21 250	0.14 99	0.24 106	0.22 148	0.22 251	0.21 222	0.16 199	0.15 241	0.24 216	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.08 76

tt45	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.19 103	0.11 114	0.23 300	0.18 289	0.23 84	0.18 71	0.16 163	0.13 76	0.14 166	0.10 72	0.31 351	0.15 179	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.08 76

999	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.25 129	0.20 111	0.14 119	0.16 141	0.14 166	0.11 107	0.36 399	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

mms	0.15 120	0.14 276	0.25 69	0.20 149	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.09 33	0.26 259	0.15 179	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.19 452

ours_stereo	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.18 289	0.21 56	0.20 111	0.13 92	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.24 216	0.15 179	0.06 44	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.13 335

fffy	0.15 120	0.14 276	0.31 129	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.18 289	0.24 106	0.19 97	0.13 92	0.17 160	0.15 186	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.06 44	0.08 239	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.15 389

WCG-NET	0.15 120	0.12 182	0.31 129	0.18 55	0.09 18	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.29 275	0.18 208	0.22 236	0.15 186	0.12 148	0.19 103	0.13 92	0.06 44	0.12 388	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 120	0.09 45	0.27 99	0.21 195	0.13 220	0.14 30	0.11 21	0.23 84	0.19 97	0.15 144	0.14 111	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.12 39	0.06 44	0.21 547	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.28 563

Pointernet	0.15 120	0.08 17	0.35 164	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.12 35	0.34 266	0.25 210	0.15 144	0.16 141	0.13 135	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

MGS-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.38 182	0.19 103	0.11 114	0.18 151	0.17 233	0.21 56	0.23 164	0.14 119	0.24 260	0.16 199	0.10 72	0.19 103	0.13 92	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 120	0.17 388	0.39 190	0.19 103	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.26 144	0.22 148	0.13 92	0.15 128	0.14 166	0.11 107	0.17 66	0.17 238	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.45 250	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.13 68	0.20 41	0.19 97	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.17 238	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.07 30

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 225	0.23 259	0.20 202	0.15 186	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 469	0.09 377	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 279	0.14 99	0.27 159	0.27 243	0.15 144	0.18 179	0.19 241	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 574	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

GLC_STEREO	0.15 120	0.11 129	0.31 129	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.28 254	0.17 186	0.20 202	0.17 214	0.11 107	0.24 216	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 413	0.12 164	0.11 11	0.18 289	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 229	0.12 148	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.06 13
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
quiztm	0.16 150	0.19 427	0.37 177	0.22 260	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.36 287	0.24 184	0.18 208	0.21 222	0.14 166	0.10 72	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.07 30

DF	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.31 565	0.16 375	0.17 120	0.15 141	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.23 250	0.19 241	0.11 107	0.24 216	0.16 208	0.08 259	0.23 573	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.09 128

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 150	0.20 441	0.79 530	0.19 103	0.12 164	0.12 16	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.10 72	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.18 433

RT-Monster	0.16 150	0.09 45	0.25 69	0.18 55	0.14 264	0.20 219	0.12 35	0.31 233	0.33 331	0.25 281	0.22 236	0.17 214	0.13 190	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.10 196

Foundation-i1a	0.16 150	0.08 17	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.18 151	0.16 192	0.26 144	0.30 293	0.17 186	0.16 141	0.19 241	0.13 190	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 546

Foundation-i1	0.16 150	0.08 17	0.21 36	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.15 141	0.33 259	0.32 314	0.16 163	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.23 573	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.16 406

Wave_Phase_stereo	0.16 150	0.10 81	0.46 265	0.18 55	0.11 114	0.41 540	0.15 141	0.30 212	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 497	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 148	0.24 216	0.20 323	0.09 350	0.18 513	0.07 144	0.06 102	0.20 593	0.19 452

GIP-stereo	0.16 150	0.12 182	0.25 69	0.24 372	0.22 530	0.15 48	0.14 99	0.32 241	0.21 137	0.11 35	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.07 115	0.13 409	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 582

rvit_stereo_0081	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 343	0.17 186	0.19 191	0.18 229	0.15 241	0.20 130	0.17 238	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 343	0.17 186	0.19 191	0.18 229	0.15 241	0.20 130	0.17 238	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 376	0.29 192	0.26 225	0.16 163	0.17 160	0.19 241	0.14 220	0.19 103	0.16 208	0.11 460	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 150	0.12 182	0.29 111	0.30 549	0.20 497	0.16 85	0.14 99	0.28 173	0.22 148	0.14 119	0.15 128	0.13 135	0.08 14	0.20 130	0.15 179	0.06 44	0.16 473	0.07 144	0.08 276	0.06 87	0.24 521

WCG-NET（raft）	0.16 150	0.14 276	0.32 142	0.18 55	0.09 18	0.19 178	0.16 192	0.24 106	0.27 243	0.19 215	0.19 191	0.20 255	0.12 148	0.22 178	0.13 92	0.06 44	0.17 501	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

whm_eth	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 376	0.29 192	0.26 225	0.16 163	0.17 160	0.19 241	0.14 220	0.19 103	0.16 208	0.11 460	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.08 76

CAS	0.16 150	0.07 2	0.29 111	0.42 633	0.17 407	0.20 219	0.18 289	0.23 84	0.20 111	0.15 144	0.19 191	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.14 138	0.31 641	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.16 406

ProNet	0.16 150	0.13 226	0.36 171	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.19 336	0.29 192	0.23 164	0.14 119	0.13 76	0.13 135	0.12 148	0.25 237	0.13 92	0.06 44	0.09 284	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.22 497

CroCo-Stereo Lap2	0.16 150	0.18 412	0.39 190	0.26 454	0.18 436	0.11 11	0.19 336	0.30 212	0.22 148	0.13 92	0.16 141	0.15 186	0.11 107	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.07 30

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 225	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.23 84	0.31 304	0.21 232	0.31 328	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.16 208	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 577	0.06 87	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 233	0.16 10	0.08 8	0.25 339	0.14 99	0.23 84	0.29 275	0.25 281	0.30 317	0.16 199	0.12 148	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

XX-TBD	0.16 150	0.21 452	0.43 233	0.22 260	0.10 68	0.23 300	0.15 141	0.23 84	0.28 254	0.22 251	0.26 276	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.14 138	0.08 259	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13

PMTNet	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.15 4	0.09 18	0.23 300	0.15 141	0.26 144	0.24 184	0.17 186	0.21 222	0.16 199	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.29 637	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.07 30

aanet-new-78k	0.17 172	0.14 276	0.80 535	0.21 195	0.10 68	0.14 30	0.14 99	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.13 76	0.10 48	0.13 190	0.19 103	0.11 13	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 546

PSi22	0.17 172	0.18 412	0.42 225	0.20 149	0.09 18	0.16 85	0.11 21	0.30 212	0.25 210	0.13 92	0.15 128	0.21 269	0.13 190	0.30 336	0.16 208	0.06 44	0.22 560	0.05 1	0.04 1	0.08 237	0.13 335

Zero-FE251	0.17 172	0.09 45	0.38 182	0.18 55	0.10 68	0.20 219	0.13 68	0.20 41	0.15 34	0.75 633	0.13 76	0.13 135	0.11 107	0.16 48	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

xyz-stereo-finetune	0.17 172	0.17 388	0.29 111	0.17 27	0.08 8	0.24 321	0.21 404	0.30 212	0.32 314	0.19 215	0.22 236	0.19 241	0.15 241	0.30 336	0.22 369	0.06 44	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 172	0.13 226	0.29 111	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.17 233	0.23 84	0.36 371	0.16 163	0.22 236	0.19 241	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 172	0.17 388	0.40 205	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.17 233	0.24 106	0.26 225	0.18 208	0.21 222	0.20 255	0.14 220	0.20 130	0.15 179	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 172	0.10 81	0.31 129	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.38 312	0.33 331	0.25 281	0.20 202	0.19 241	0.10 72	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.09 128

CAS++	0.17 172	0.13 226	0.35 164	0.18 55	0.13 220	0.17 120	0.16 192	0.42 366	0.25 210	0.19 215	0.18 179	0.13 135	0.10 72	0.22 178	0.12 39	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.08 276	0.10 393	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 172	0.10 81	0.33 151	0.20 149	0.11 114	0.19 178	0.17 233	0.39 333	0.36 371	0.21 232	0.25 268	0.17 214	0.17 282	0.18 83	0.15 179	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

iRaftStereo_RVC	0.17 172	0.16 354	0.35 164	0.21 195	0.11 114	0.20 219	0.17 233	0.34 266	0.25 210	0.20 225	0.25 268	0.19 241	0.12 148	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.12 388	0.10 413	0.09 377	0.09 329	0.14 370

Gwc-CoAtRS	0.17 172	0.10 81	0.41 215	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.15 141	0.34 266	0.29 275	0.23 259	0.23 250	0.27 349	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

NLSM1	0.18 183	0.12 182	0.21 36	0.21 195	0.18 436	0.25 339	0.17 233	0.51 468	0.43 456	0.17 186	0.21 222	0.13 135	0.15 241	0.22 178	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.07 30

FE-Mocha	0.18 183	0.11 129	0.40 205	0.26 454	0.14 264	0.19 178	0.14 99	0.36 287	0.24 184	0.24 267	0.24 260	0.23 291	0.14 220	0.27 274	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

252Zero-FE	0.18 183	0.08 17	0.28 105	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.11 21	0.22 69	0.22 148	0.76 637	0.11 38	0.09 25	0.08 14	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.51 662	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.10 196

xyz-stereo-finetune2	0.18 183	0.16 354	0.32 142	0.16 10	0.09 18	0.27 366	0.19 336	0.29 192	0.21 137	0.23 259	0.29 303	0.21 269	0.23 373	0.37 409	0.23 389	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 183	0.08 17	0.39 190	0.19 103	0.19 470	0.24 321	0.18 289	0.29 192	0.29 275	0.24 267	0.21 222	0.24 311	0.18 313	0.22 178	0.21 351	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.07 189	0.06 87	0.11 245

SCV	0.18 183	0.15 312	0.37 177	0.26 454	0.20 497	0.16 85	0.16 192	0.35 275	0.23 164	0.14 119	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.12 39	0.08 259	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.26 546

tg	0.18 183	0.15 312	0.34 156	0.22 260	0.11 114	0.23 300	0.15 141	0.35 275	0.27 243	0.20 225	0.25 268	0.20 255	0.12 148	0.25 237	0.16 208	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.08 237	0.13 335

dual_stereo	0.18 183	0.08 17	0.26 82	0.21 195	0.32 612	0.11 11	0.13 68	0.27 159	0.20 111	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 130	0.14 138	0.07 115	0.45 657	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.65 666

Occ-G	0.18 183	0.10 81	0.38 182	0.23 318	0.15 332	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.26 225	0.15 144	0.20 202	0.21 269	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.30 572

rvit_stereo_ft	0.18 183	0.19 427	0.43 233	0.25 413	0.14 264	0.17 120	0.21 404	0.30 212	0.28 254	0.17 186	0.19 191	0.20 255	0.17 282	0.22 178	0.18 267	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.08 76

MoCha-V2	0.18 183	0.12 182	0.40 205	0.30 549	0.24 562	0.16 85	0.15 141	0.28 173	0.19 97	0.16 163	0.16 141	0.13 135	0.13 190	0.30 336	0.13 92	0.06 44	0.28 610	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.25 533

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 183	0.15 312	0.27 99	0.20 149	0.13 220	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.37 386	0.43 551	0.17 160	0.13 135	0.12 148	0.20 130	0.16 208	0.08 259	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.08 76

MyStereo07	0.18 183	0.15 312	0.44 244	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.31 233	0.26 225	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.13 190	0.33 371	0.14 138	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

ff7	0.18 183	0.13 226	0.41 215	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 595	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 599

ffff	0.18 183	0.13 226	0.41 215	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 595	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 599

11t	0.18 183	0.13 226	0.41 215	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 595	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 599

plain	0.18 183	0.16 354	0.59 443	0.21 195	0.13 220	0.16 85	0.17 233	0.29 192	0.23 164	0.16 163	0.26 276	0.13 135	0.17 282	0.27 274	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 183	0.13 226	0.50 326	0.22 260	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.29 192	0.26 225	0.17 186	0.26 276	0.16 199	0.17 282	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

GCAP-Stereo	0.18 183	0.21 452	0.47 273	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.10 8	0.28 173	0.24 184	0.20 225	0.22 236	0.15 186	0.13 190	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.19 527	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

Any-RAFT	0.18 183	0.09 45	0.33 151	0.19 103	0.10 68	0.29 409	0.16 192	0.44 396	0.32 314	0.25 281	0.27 289	0.29 375	0.16 260	0.23 202	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

knoymous	0.18 183	0.10 81	0.35 164	0.17 27	0.11 114	0.21 250	0.17 233	0.33 259	0.24 184	0.24 267	0.28 295	0.27 349	0.16 260	0.24 216	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.06 102	0.09 329	0.10 196

MC-Stereo	0.18 183	0.10 81	0.36 171	0.28 519	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.21 232	0.24 260	0.16 199	0.13 190	0.25 237	0.14 138	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.30 572

ccc-4	0.18 183	0.13 226	0.41 215	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 595	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 599

test-3	0.18 183	0.10 81	0.48 288	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

test_1	0.18 183	0.10 81	0.48 288	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

cross-raft	0.18 183	0.12 182	0.40 205	0.27 491	0.16 375	0.20 219	0.24 491	0.34 266	0.24 184	0.23 259	0.28 295	0.29 375	0.15 241	0.19 103	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

s12784h	0.18 183	0.09 45	0.38 182	0.18 55	0.07 1	0.33 472	0.19 336	0.39 333	0.34 343	0.24 267	0.25 268	0.18 229	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 183	0.10 81	0.45 250	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.40 342	0.31 304	0.23 259	0.21 222	0.26 344	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.06 13

WQFJA1	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 569	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

WQFJX	0.19 211	0.12 182	0.21 36	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.18 289	0.57 540	0.49 531	0.17 186	0.17 160	0.14 166	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.11 245

NLMM	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 569	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

MM-Stereo_test3	0.19 211	0.15 312	0.39 190	0.25 413	0.15 332	0.19 178	0.22 438	0.42 366	0.40 423	0.17 186	0.24 260	0.17 214	0.12 148	0.22 178	0.16 208	0.08 259	0.21 547	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.11 245

MM-Stereo_test2	0.19 211	0.11 129	0.47 273	0.25 413	0.11 114	0.21 250	0.20 376	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.17 160	0.13 135	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.06 44	0.26 601	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.41 616

GREAT-IGEV	0.19 211	0.11 129	0.39 190	0.22 260	0.33 614	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.50 661	0.06 43	0.06 102	0.07 165	0.53 646
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_C0	0.19 211	0.14 276	0.40 205	0.30 549	0.20 497	0.15 48	0.16 192	0.35 275	0.26 225	0.17 186	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.14 138	0.07 115	0.22 560	0.06 43	0.06 102	0.09 329	0.25 533

H2IRNET	0.19 211	0.18 412	0.50 326	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.28 173	0.31 304	0.17 186	0.32 338	0.25 324	0.20 340	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.08 76

IGEV++	0.19 211	0.13 226	0.38 182	0.30 549	0.19 470	0.15 48	0.15 141	0.32 241	0.18 71	0.13 92	0.16 141	0.12 113	0.11 107	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.32 637	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.42 620

MSKI-zero shot	0.19 211	0.10 81	0.47 273	0.30 549	0.14 264	0.21 250	0.14 99	0.33 259	0.22 148	0.24 267	0.25 268	0.22 276	0.10 72	0.32 361	0.14 138	0.07 115	0.30 628	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.09 128

RAFT-Test	0.19 211	0.11 129	0.41 215	0.26 454	0.21 514	0.26 359	0.17 233	0.37 303	0.26 225	0.24 267	0.29 303	0.32 416	0.14 220	0.22 178	0.15 179	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

EGLCR-Stereo	0.19 211	0.09 45	0.34 156	0.29 537	0.17 407	0.28 384	0.16 192	0.30 212	0.23 164	0.22 251	0.11 38	0.16 199	0.09 33	0.28 298	0.15 179	0.07 115	0.25 595	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.37 607

Selective-RAFT	0.19 211	0.14 276	0.37 177	0.24 372	0.11 114	0.30 423	0.15 141	0.35 275	0.34 343	0.17 186	0.17 160	0.22 276	0.18 313	0.29 320	0.18 267	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.08 76

test_4	0.19 211	0.16 354	0.39 190	0.24 372	0.13 220	0.19 178	0.21 404	0.27 159	0.24 184	0.24 267	0.47 520	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.18 267	0.06 44	0.06 86	0.09 333	0.09 377	0.07 165	0.06 13

Patchmatch Stereo++	0.19 211	0.13 226	0.51 345	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128
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	0.19 211	0.13 226	0.51 345	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 211	0.13 226	0.51 345	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 211	0.13 226	0.51 345	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 211	0.13 226	0.52 365	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.23 202	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

DeepStereo_RVC	0.19 211	0.12 182	0.47 273	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.16 192	0.29 192	0.24 184	0.28 312	0.27 289	0.23 291	0.28 458	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.10 196

iGMRVC	0.19 211	0.13 226	0.51 345	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

iRAFT	0.19 211	0.13 226	0.51 345	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

AnonymousM	0.19 211	0.20 441	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.27 243	0.27 301	0.21 222	0.18 229	0.14 220	0.21 150	0.16 208	0.09 350	0.08 239	0.38 647	0.15 577	0.06 87	0.08 76

CRE-IMP	0.19 211	0.13 226	0.51 345	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.24 184	0.27 301	0.26 276	0.24 311	0.17 282	0.24 216	0.19 297	0.09 350	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.10 196

RAFT-IKP	0.19 211	0.13 226	0.51 345	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

raftrobust	0.19 211	0.19 427	0.42 225	0.23 318	0.24 562	0.19 178	0.13 68	0.33 259	0.28 254	0.26 291	0.20 202	0.19 241	0.17 282	0.23 202	0.17 238	0.08 259	0.10 325	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128

sCroCo_RVC	0.19 211	0.15 312	0.60 450	0.27 491	0.18 436	0.23 300	0.16 192	0.28 173	0.24 184	0.14 119	0.22 236	0.17 214	0.14 220	0.22 178	0.16 208	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.10 196

R-Stereo Train	0.19 211	0.10 81	0.49 305	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 211	0.10 81	0.49 305	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	0.20 240	0.15 312	0.44 244	0.20 149	0.10 68	0.22 279	0.17 233	0.27 159	0.34 343	0.28 312	0.37 405	0.24 311	0.22 359	0.25 237	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

WQFJX1	0.20 240	0.12 182	0.21 36	0.23 318	0.17 407	0.24 321	0.19 336	0.63 597	0.56 576	0.17 186	0.16 141	0.14 166	0.16 260	0.27 274	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

NLCSM	0.20 240	0.15 312	0.23 53	0.24 372	0.19 470	0.24 321	0.22 438	0.45 405	0.44 469	0.20 225	0.18 179	0.14 166	0.16 260	0.47 447	0.20 323	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.10 196

GEAStereo	0.20 240	0.10 81	0.31 129	0.35 597	0.42 637	0.19 178	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.28 610	0.06 43	0.05 32	0.08 237	0.57 651

gasm-f	0.20 240	0.12 182	0.36 171	0.35 597	0.36 624	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.19 297	0.08 259	0.28 610	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.57 651

GASTEREO	0.20 240	0.15 312	0.31 129	0.40 623	0.29 596	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.18 208	0.17 160	0.11 87	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.07 115	0.23 573	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.57 651

MSCF	0.20 240	0.14 276	0.31 129	0.40 623	0.29 596	0.17 120	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.17 186	0.16 141	0.11 87	0.13 190	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.23 573	0.06 43	0.08 276	0.07 165	0.57 651

MM-Stereo_test1	0.20 240	0.13 226	0.45 250	0.24 372	0.12 164	0.20 219	0.21 404	0.36 287	0.32 314	0.23 259	0.22 236	0.15 186	0.14 220	0.28 298	0.16 208	0.07 115	0.24 589	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.21 482

HART	0.20 240	0.14 276	0.42 225	0.26 454	0.24 562	0.17 120	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.15 144	0.26 276	0.17 214	0.09 33	0.24 216	0.14 138	0.06 44	0.36 647	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.27 554

AIO_rvc	0.20 240	0.16 354	0.49 305	0.41 630	0.29 596	0.15 48	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.17 186	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.35 393	0.13 92	0.07 115	0.19 527	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.41 616

AIO_test	0.20 240	0.12 182	0.46 265	0.45 638	0.38 629	0.15 48	0.17 233	0.28 173	0.20 111	0.19 215	0.13 76	0.14 166	0.09 33	0.39 416	0.13 92	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.34 592

rvit_0105_6	0.20 240	0.16 354	0.41 215	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.20 376	0.31 233	0.39 413	0.18 208	0.22 236	0.23 291	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 240	0.74 656	0.71 505	0.17 27	0.08 8	0.15 48	0.15 141	0.19 33	0.18 71	0.13 92	0.12 58	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 138	0.34 643	0.12 388	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.24 521

IGEVStereo-DCA	0.20 240	0.17 388	0.41 215	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 599

MIM_Stereo	0.20 240	0.17 388	0.55 398	0.20 149	0.21 514	0.17 120	0.14 99	0.37 303	0.27 243	0.28 312	0.35 379	0.23 291	0.13 190	0.28 298	0.16 208	0.06 44	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.15 389

AEACV	0.20 240	0.09 45	0.32 142	0.39 618	0.34 616	0.21 250	0.16 192	0.30 212	0.18 71	0.17 186	0.17 160	0.13 135	0.16 260	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.29 626	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.37 607

4D-IteraStereo	0.20 240	0.21 452	0.62 461	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.29 192	0.28 254	0.24 267	0.20 202	0.20 255	0.10 72	0.22 178	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.33 588

anonymousdsp	0.20 240	0.13 226	0.49 305	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 601	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 636

DCANet-4	0.20 240	0.11 129	0.58 434	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.39 333	0.42 445	0.29 337	0.31 328	0.17 214	0.22 359	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

fff	0.20 240	0.15 312	0.57 418	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

DisPM	0.20 240	0.11 129	0.52 365	0.24 372	0.13 220	0.18 151	0.19 336	0.30 212	0.31 304	0.33 415	0.34 371	0.23 291	0.16 260	0.34 386	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.12 300

IGEV-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.49 305	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 601	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 636
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 240	0.17 388	0.45 250	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 573	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

error version	0.20 240	0.17 388	0.45 250	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 573	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test-v	0.20 240	0.17 388	0.45 250	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 573	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test_3	0.20 240	0.12 182	0.49 305	0.26 454	0.14 264	0.22 279	0.25 505	0.34 266	0.33 331	0.25 281	0.18 179	0.23 291	0.13 190	0.25 237	0.20 323	0.06 44	0.14 428	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.10 196

NRIStereo	0.20 240	0.12 182	0.50 326	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.19 336	0.30 212	0.28 254	0.26 291	0.26 276	0.25 324	0.18 313	0.34 386	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.09 128

Pruner-Stereo	0.20 240	0.12 182	0.49 305	0.29 537	0.12 164	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.32 338	0.25 324	0.15 241	0.25 237	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

test-2	0.20 240	0.17 388	0.45 250	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 573	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test-1	0.20 240	0.12 182	0.49 305	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.23 466	0.36 287	0.29 275	0.21 232	0.25 268	0.24 311	0.14 220	0.18 83	0.22 369	0.07 115	0.14 428	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.14 370

DCANet	0.20 240	0.15 312	0.57 418	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.23 373	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

csc	0.20 240	0.15 312	0.57 418	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

cscssc	0.20 240	0.15 312	0.57 418	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 240	0.23 487	0.49 305	0.21 195	0.16 375	0.19 178	0.17 233	0.35 275	0.32 314	0.26 291	0.33 360	0.20 255	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.06 44	0.10 325	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

AFF-stereo	0.20 240	0.24 499	0.49 305	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.18 289	0.35 275	0.29 275	0.25 281	0.36 394	0.25 324	0.17 282	0.25 237	0.17 238	0.06 44	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.11 245

DIP-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.48 288	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.12 35	0.43 375	0.26 225	0.27 301	0.32 338	0.21 269	0.17 282	0.26 259	0.20 323	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN	0.21 276	0.09 45	0.58 434	0.40 623	0.18 436	0.22 279	0.18 289	0.30 212	0.25 210	0.15 144	0.19 191	0.18 229	0.10 72	0.26 259	0.19 297	0.14 546	0.18 513	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.42 620

Hybrid-DGEV-03	0.21 276	0.20 441	0.43 233	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.16 192	0.33 259	0.28 254	0.33 415	0.58 575	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.10 196

NLMM1	0.21 276	0.13 226	0.21 36	0.23 318	0.18 436	0.24 321	0.20 376	0.65 610	0.69 614	0.18 208	0.18 179	0.13 135	0.14 220	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.10 196

GSStereo	0.21 276	0.10 81	0.31 129	0.36 605	0.42 637	0.19 178	0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 632	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 660

DA	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 610	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 648

zero-FE	0.21 276	0.08 17	1.10 605	0.24 372	0.27 584	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.20 111	0.12 62	0.11 38	0.13 135	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.09 350	0.23 573	0.07 144	0.08 276	0.19 585	0.27 554

GGEV	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 610	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 648

HI	0.21 276	0.16 354	0.50 326	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

CoSv	0.21 276	0.16 354	0.50 326	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

AIO-test1	0.21 276	0.22 471	0.56 408	0.31 565	0.24 562	0.21 250	0.16 192	0.42 366	0.37 386	0.17 186	0.26 276	0.18 229	0.12 148	0.29 320	0.15 179	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.07 165	0.10 196

IGEV-RUCA	0.21 276	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 470	0.28 384	0.23 466	0.24 106	0.22 148	0.21 232	0.23 250	0.29 375	0.48 594	0.26 259	0.19 297	0.09 350	0.08 239	0.18 597	0.14 566	0.18 575	0.19 452

rvit_0105_4	0.21 276	0.17 388	0.49 305	0.23 318	0.14 264	0.20 219	0.23 466	0.35 275	0.40 423	0.19 215	0.24 260	0.25 324	0.20 340	0.28 298	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.10 196

model_zeroshot	0.21 276	0.14 276	0.51 345	0.34 591	0.18 436	0.26 359	0.16 192	0.41 360	0.24 184	0.33 415	0.20 202	0.25 324	0.12 148	0.26 259	0.16 208	0.09 350	0.21 547	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.13 335

AE-Stereo	0.21 276	0.12 182	0.50 326	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.18 289	0.40 342	0.34 343	0.19 215	0.26 276	0.21 269	0.13 190	0.22 178	0.16 208	0.07 115	0.26 601	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.31 576

ACVNet-DCA	0.21 276	0.16 354	0.50 326	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 610	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 507

11t1	0.21 276	0.12 182	0.45 250	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.37 303	0.28 254	0.27 301	0.25 268	0.24 311	0.23 373	0.28 298	0.25 415	0.09 350	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.23 507

LL-Strereo2	0.21 276	0.25 514	0.53 376	0.32 574	0.20 497	0.25 339	0.14 99	0.32 241	0.25 210	0.25 281	0.20 202	0.24 311	0.12 148	0.28 298	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.12 504	0.09 377	0.09 329	0.16 406

ADStereo(finetuned)	0.21 276	0.15 312	0.59 443	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.31 502	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

PFNet+	0.21 276	0.11 129	0.54 389	0.22 260	0.12 164	0.17 120	0.18 289	0.31 233	0.36 371	0.33 415	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.33 371	0.18 267	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.08 237	0.12 300

rafts_anoy	0.21 276	0.22 471	0.49 305	0.25 413	0.24 562	0.19 178	0.17 233	0.34 266	0.32 314	0.24 267	0.25 268	0.20 255	0.16 260	0.25 237	0.21 351	0.08 259	0.19 527	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

raft+_RVC	0.21 276	0.21 452	0.46 265	0.22 260	0.35 619	0.21 250	0.16 192	0.39 333	0.35 355	0.22 251	0.28 295	0.20 255	0.15 241	0.25 237	0.20 323	0.08 259	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.12 300

sAnonymous2	0.21 276	0.24 499	0.79 530	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

CroCo_RVC	0.21 276	0.24 499	0.79 530	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

RALAANet	0.21 276	0.24 499	0.53 376	0.23 318	0.14 264	0.22 279	0.13 68	0.38 312	0.30 293	0.29 337	0.26 276	0.25 324	0.15 241	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.07 30

GMStereo	0.21 276	0.30 551	0.57 418	0.21 195	0.12 164	0.24 321	0.18 289	0.30 212	0.41 433	0.26 291	0.24 260	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 301	0.47 618	0.67 484	0.30 549	0.31 608	0.11 11	0.11 21	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.11 38	0.09 25	0.09 33	0.27 274	0.12 39	0.09 350	0.39 649	0.06 43	0.04 1	0.24 613	0.49 638

AIO-test2	0.22 301	0.27 532	0.54 389	0.29 537	0.16 375	0.22 279	0.16 192	0.44 396	0.43 456	0.17 186	0.29 303	0.16 199	0.11 107	0.27 274	0.14 138	0.19 608	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.09 128

FACV-RUCA	0.22 301	0.15 312	0.38 182	0.24 372	0.23 545	0.26 359	0.19 336	0.41 360	0.35 355	0.26 291	0.32 338	0.22 276	0.25 407	0.24 216	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.15 572	0.08 276	0.16 544	0.14 370

rvit_0105_5	0.22 301	0.18 412	0.51 345	0.23 318	0.13 220	0.22 279	0.25 505	0.38 312	0.40 423	0.21 232	0.23 250	0.27 349	0.20 340	0.27 274	0.20 323	0.15 562	0.13 409	0.12 504	0.12 515	0.10 393	0.10 196

1test111	0.22 301	0.16 354	0.50 326	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.28 610	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 507

cc1	0.22 301	0.16 354	0.50 326	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 610	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 607

rrr	0.22 301	0.17 388	0.79 530	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.27 243	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.28 563

tt1	0.22 301	0.16 354	0.49 305	0.26 454	0.15 332	0.31 445	0.19 336	0.38 312	0.46 494	0.21 232	0.19 191	0.13 135	0.16 260	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 610	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 607

GCAPDPT-zeroshot	0.22 301	0.09 45	1.28 628	0.31 565	0.43 640	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 521

HH	0.22 301	0.12 182	0.55 398	0.32 574	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 576

HanStereo	0.22 301	0.12 182	0.55 398	0.32 574	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 576

CASS	0.22 301	0.16 354	0.40 205	0.26 454	0.12 164	0.29 409	0.19 336	0.40 342	0.32 314	0.34 436	0.35 379	0.25 324	0.25 407	0.26 259	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.11 469	0.09 377	0.11 445	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 301	0.19 427	0.64 471	0.22 260	0.12 164	0.28 384	0.20 376	0.48 437	0.39 413	0.31 377	0.24 260	0.19 241	0.24 394	0.28 298	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

IPLGR	0.22 301	0.14 276	0.75 515	0.21 195	0.11 114	0.25 339	0.18 289	0.44 396	0.38 397	0.29 337	0.28 295	0.21 269	0.19 335	0.37 409	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

GANet-ADL	0.22 301	0.14 276	0.51 345	0.23 318	0.14 264	0.29 409	0.19 336	0.48 437	0.36 371	0.26 291	0.33 360	0.32 416	0.20 340	0.26 259	0.22 369	0.11 460	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

TRStereo	0.22 301	0.21 452	0.62 461	0.40 623	0.19 470	0.22 279	0.16 192	0.58 554	0.30 293	0.21 232	0.21 222	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.14 138	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.11 473	0.06 87	0.19 452

LCNet	0.22 301	0.12 182	0.42 225	0.26 454	0.12 164	0.23 300	0.19 336	0.36 287	0.28 254	0.28 312	0.35 379	0.26 344	0.30 485	0.35 393	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.13 501	0.22 497

NF-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 365	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.52 469	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

OCTAStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 365	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

PSM-softLoss	0.22 301	0.11 129	0.53 376	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

KMStereo	0.22 301	0.11 129	0.53 376	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

SST-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 365	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.26 225	0.34 436	0.33 360	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.18 267	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

RAFT_R40	0.22 301	0.11 129	0.52 365	0.25 413	0.13 220	0.18 151	0.18 289	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.33 360	0.30 395	0.23 373	0.55 483	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

RE-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 365	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

TVStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 365	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

RAFT-345	0.22 301	0.11 129	0.55 398	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.27 159	0.28 254	0.27 301	0.65 601	0.20 255	0.17 282	0.55 483	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.56 408	0.23 318	0.13 220	0.24 321	0.24 491	0.38 312	0.29 275	0.31 377	0.44 486	0.27 349	0.21 351	0.31 351	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.19 452

Prome-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.43 233	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.27 243	0.33 415	0.58 575	0.24 311	0.28 458	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.20 470

TestStereo	0.22 301	0.24 499	0.48 288	0.25 413	0.11 114	0.22 279	0.22 438	0.32 241	0.31 304	0.24 267	0.34 371	0.23 291	0.19 335	0.62 528	0.19 297	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.07 189	0.11 445	0.07 30

RALCasStereoNet	0.22 301	0.22 471	0.48 288	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.18 289	0.32 241	0.27 243	0.22 251	0.30 317	0.22 276	0.15 241	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.22 560	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.25 533

111	0.22 301	0.22 471	0.57 418	0.19 103	0.09 18	0.24 321	0.17 233	0.44 396	0.46 494	0.24 267	0.30 317	0.29 375	0.22 359	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.15 389

test_xeample3	0.22 301	0.17 388	0.81 537	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.25 210	0.19 215	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.34 386	0.33 494	0.07 115	0.20 542	0.07 144	0.08 276	0.08 237	0.34 592

FENet	0.22 301	0.13 226	0.48 288	0.22 260	0.12 164	0.27 366	0.18 289	0.43 375	0.37 386	0.31 377	0.32 338	0.29 375	0.23 373	0.27 274	0.24 401	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

CCAANet	0.22 301	0.11 129	0.39 190	0.20 149	0.13 220	0.32 462	0.18 289	0.41 360	0.28 254	0.24 267	0.48 529	0.30 395	0.26 425	0.37 409	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.08 76

HITNet	0.22 301	0.23 487	0.60 450	0.20 149	0.09 18	0.27 366	0.15 141	0.45 405	0.33 331	0.29 337	0.33 360	0.27 349	0.22 359	0.29 320	0.27 439	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245
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
Hybrid-DGEV-2	0.23 336	0.20 441	0.53 376	0.24 372	0.13 220	0.28 384	0.15 141	0.50 456	0.45 482	0.28 312	0.26 276	0.25 324	0.26 425	0.29 320	0.20 323	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.10 196

IGEV-FE	0.23 336	0.11 129	0.82 541	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 596

GCAP-BAT	0.23 336	0.09 45	1.36 637	0.31 565	0.44 643	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 521

test_sample2	0.23 336	0.12 182	0.39 190	0.20 149	0.11 114	0.28 384	0.22 438	0.45 405	0.33 331	0.27 301	0.34 371	0.30 395	0.25 407	0.46 443	0.23 389	0.09 350	0.15 459	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.19 452

MyStereo06	0.23 336	0.15 312	0.74 511	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.43 375	0.25 210	0.36 469	0.24 260	0.34 433	0.18 313	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

xx1	0.23 336	0.16 354	0.50 326	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.28 362	0.25 407	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 610	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 507

IGEV_Zeroshot_test	0.23 336	0.11 129	0.82 541	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 596

StereoVision	0.23 336	0.23 487	0.55 398	0.27 491	0.17 407	0.23 300	0.22 438	0.40 342	0.32 314	0.21 232	0.51 537	0.22 276	0.16 260	0.29 320	0.19 297	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.13 547	0.10 393	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 336	0.14 276	0.48 288	0.21 195	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.11 245

anonymousdsp2	0.23 336	0.11 129	0.42 225	0.26 454	0.24 562	0.25 339	0.17 233	0.43 375	0.37 386	0.30 360	0.23 250	0.24 311	0.15 241	0.32 361	0.17 238	0.07 115	0.28 610	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.44 626

TestStereo1	0.23 336	0.22 471	0.50 326	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

x	0.23 336	0.15 312	0.45 250	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.43 375	0.35 355	0.26 291	0.31 328	0.29 375	0.25 407	0.29 320	0.30 465	0.09 350	0.22 560	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.24 521

RAFT_CTSACE	0.23 336	0.21 452	0.57 418	0.26 454	0.15 332	0.22 279	0.23 466	0.34 266	0.30 293	0.34 436	0.51 537	0.31 405	0.17 282	0.33 371	0.15 179	0.06 44	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 336	0.24 499	0.48 288	0.25 413	0.18 436	0.23 300	0.29 548	0.42 366	0.38 397	0.24 267	0.39 432	0.20 255	0.17 282	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.12 515	0.09 329	0.13 335

SA-5K	0.23 336	0.22 471	0.50 326	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

CIPLG	0.23 336	0.28 540	0.75 515	0.24 372	0.16 375	0.25 339	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.34 371	0.23 291	0.15 241	0.27 274	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

dd	0.23 336	0.32 562	0.55 398	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.21 404	0.32 241	0.45 482	0.30 360	0.29 303	0.25 324	0.17 282	0.31 351	0.26 427	0.13 522	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.12 487	0.09 128

IPLG	0.23 336	0.19 427	0.65 476	0.21 195	0.12 164	0.28 384	0.17 233	0.45 405	0.32 314	0.33 415	0.32 338	0.16 199	0.17 282	0.50 455	0.23 389	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

IPLGR_C	0.23 336	0.29 545	0.81 537	0.24 372	0.16 375	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

ACRE	0.23 336	0.27 532	0.83 547	0.24 372	0.15 332	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.32 314	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

GwcNet-ADL	0.23 336	0.15 312	0.58 434	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.24 491	0.51 468	0.41 433	0.28 312	0.29 303	0.30 395	0.20 340	0.27 274	0.28 447	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.11 245

HHNet	0.23 336	0.12 182	0.66 481	0.19 103	0.18 436	0.20 219	0.20 376	0.36 287	0.32 314	0.33 415	0.59 580	0.19 241	0.21 351	0.24 216	0.31 475	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.12 300

KYRaft	0.23 336	0.11 129	0.43 233	0.23 318	0.12 164	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.26 225	0.35 455	0.53 552	0.34 433	0.26 425	0.29 320	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.08 237	0.30 572

ASMatch	0.23 336	0.11 129	0.55 398	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.16 192	0.32 241	0.30 293	0.28 312	0.68 608	0.28 362	0.26 425	0.50 455	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.11 245

IRAFT_RVC	0.23 336	0.15 312	0.54 389	0.26 454	0.12 164	0.19 178	0.23 466	0.41 360	0.39 413	0.31 377	0.30 317	0.29 375	0.24 394	0.55 483	0.23 389	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 336	0.14 276	0.48 288	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.11 445	0.11 245

GES	0.23 336	0.14 276	0.54 389	0.21 195	0.14 264	0.28 384	0.19 336	0.51 468	0.35 355	0.31 377	0.36 394	0.25 324	0.24 394	0.30 336	0.23 389	0.11 460	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.12 300

SFCPSM	0.23 336	0.12 182	0.51 345	0.21 195	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.57 540	0.41 433	0.29 337	0.32 338	0.23 291	0.22 359	0.28 298	0.20 323	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.09 128

MSMDNet	0.23 336	0.14 276	0.49 305	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.11 245

ccs_rob	0.23 336	0.14 276	0.48 288	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.12 487	0.11 245

rvit_0105_3	0.24 366	0.21 452	0.57 418	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.28 542	0.40 342	0.43 456	0.25 281	0.26 276	0.29 375	0.22 359	0.29 320	0.21 351	0.15 562	0.13 409	0.14 554	0.15 577	0.10 393	0.10 196

test_sample1	0.24 366	0.13 226	0.40 205	0.20 149	0.13 220	0.29 409	0.19 336	0.43 375	0.30 293	0.27 301	0.34 371	0.31 405	0.28 458	0.45 441	0.27 439	0.09 350	0.16 473	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.22 497

MyStereo05	0.24 366	0.15 312	0.58 434	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.50 456	0.54 560	0.32 402	0.23 250	0.26 344	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

MyStereo04	0.24 366	0.15 312	0.58 434	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.51 468	0.54 560	0.29 337	0.23 250	0.27 349	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

CoDeX	0.24 366	0.13 226	0.48 288	0.22 260	0.14 264	0.29 409	0.21 404	0.55 520	0.42 445	0.29 337	0.36 394	0.28 362	0.23 373	0.48 449	0.20 323	0.09 350	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

DCRE	0.24 366	0.15 312	0.45 250	0.26 454	0.26 580	0.23 300	0.21 404	0.37 303	0.29 275	0.23 259	0.81 626	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.18 267	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.25 533

riskmin	0.24 366	0.10 81	0.43 233	0.32 574	0.26 580	0.33 472	0.19 336	0.44 396	0.30 293	0.24 267	0.27 289	0.37 458	0.25 407	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.18 513	0.09 333	0.13 547	0.10 393	0.27 554

qqq	0.24 366	0.16 354	0.46 265	0.20 149	0.15 332	0.23 300	0.20 376	0.43 375	0.32 314	0.26 291	0.31 328	0.28 362	0.25 407	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.22 560	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 507

BUS	0.24 366	0.13 226	0.36 171	0.25 413	0.14 264	0.44 558	0.17 233	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.31 405	0.22 359	0.27 274	0.22 369	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

IER	0.24 366	0.15 312	0.50 326	0.21 195	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.44 396	0.38 397	0.34 436	0.41 453	0.32 416	0.34 526	0.31 351	0.23 389	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.09 128

BSDual-CNN	0.24 366	0.13 226	0.36 171	0.25 413	0.14 264	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

Sa-1000	0.24 366	0.20 441	0.53 376	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.50 456	0.41 433	0.30 360	0.50 534	0.26 344	0.19 335	0.33 371	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.08 76

SA	0.24 366	0.22 471	0.55 398	0.23 318	0.14 264	0.25 339	0.23 466	0.48 437	0.42 445	0.28 312	0.44 486	0.23 291	0.23 373	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.08 237	0.09 128

psmg	0.24 366	0.13 226	0.36 171	0.21 195	0.14 264	0.35 502	0.23 466	0.54 502	0.36 371	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.08 239	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

UDGNet	0.24 366	0.37 590	0.53 376	0.25 413	0.14 264	0.24 321	0.18 289	0.32 241	0.44 469	0.29 337	0.28 295	0.24 311	0.20 340	0.30 336	0.21 351	0.16 573	0.07 175	0.21 612	0.11 473	0.16 544	0.11 245

TransformOpticalFlow	0.24 366	0.14 276	0.57 418	0.24 372	0.11 114	0.21 250	0.19 336	0.43 375	0.34 343	0.30 360	0.43 476	0.36 452	0.31 502	0.61 517	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.48 288	0.30 549	0.13 220	0.21 250	0.16 192	0.38 312	0.35 355	0.34 436	0.30 317	0.33 425	0.20 340	0.70 559	0.24 401	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.47 273	0.29 537	0.12 164	0.23 300	0.14 99	0.40 342	0.33 331	0.35 455	0.37 405	0.33 425	0.22 359	0.70 559	0.26 427	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

PFNet	0.24 366	0.11 129	0.63 466	0.25 413	0.14 264	0.22 279	0.19 336	0.40 342	0.35 355	0.36 469	0.32 338	0.27 349	0.20 340	0.63 531	0.23 389	0.09 350	0.05 6	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.08 76

RAFT	0.24 366	0.24 499	0.46 265	0.27 491	0.15 332	0.26 359	0.26 517	0.37 303	0.31 304	0.34 436	0.34 371	0.41 492	0.22 359	0.30 336	0.18 267	0.08 259	0.15 459	0.11 469	0.10 437	0.11 445	0.13 335

ICVP	0.24 366	0.13 226	0.45 250	0.26 454	0.14 264	0.30 423	0.25 505	0.47 426	0.35 355	0.29 337	0.43 476	0.35 446	0.25 407	0.28 298	0.25 415	0.12 500	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 366	0.19 427	0.76 519	0.27 491	0.18 436	0.41 540	0.24 491	0.45 405	0.36 371	0.23 259	0.27 289	0.20 255	0.18 313	0.28 298	0.19 297	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.13 335

ACVNet	0.24 366	0.18 412	0.51 345	0.18 55	0.15 332	0.27 366	0.23 466	0.40 342	0.45 482	0.29 337	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.10 393	0.09 128

DMCA	0.24 366	0.18 412	0.51 345	0.23 318	0.14 264	0.27 366	0.20 376	0.45 405	0.40 423	0.32 402	0.33 360	0.33 425	0.25 407	0.27 274	0.30 465	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.12 300

DN-CSS_ROB	0.24 366	0.33 566	0.69 492	0.25 413	0.14 264	0.26 359	0.13 68	0.42 366	0.35 355	0.30 360	0.42 462	0.22 276	0.20 340	0.34 386	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

G2L-ROB	0.25 391	0.21 452	0.56 408	0.19 103	0.12 164	0.28 384	0.21 404	0.48 437	0.34 343	0.35 455	0.31 328	0.41 492	0.23 373	0.51 461	0.31 475	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.12 300

DCVSM-stereo	0.25 391	0.14 276	0.53 376	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.14 99	0.35 275	0.35 355	0.42 540	0.33 360	0.46 533	0.30 485	0.31 351	0.27 439	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.10 437	0.12 487	0.15 389

rvit_stereo_0075_2	0.25 391	0.18 412	0.65 476	0.27 491	0.22 530	0.22 279	0.15 141	0.41 360	0.36 371	0.27 301	0.37 405	0.29 375	0.21 351	0.29 320	0.20 323	0.17 587	0.12 388	0.19 604	0.12 515	0.14 524	0.14 370

test_sample3	0.25 391	0.14 276	0.52 365	0.20 149	0.12 164	0.33 472	0.20 376	0.53 486	0.38 397	0.32 402	0.35 379	0.29 375	0.24 394	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.15 389

MyStereo8	0.25 391	0.20 441	0.69 492	0.24 372	0.17 407	0.31 445	0.16 192	0.50 456	0.32 314	0.29 337	0.38 414	0.25 324	0.19 335	0.33 371	0.29 461	0.08 259	0.20 542	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.16 406

mmm	0.25 391	0.15 312	0.44 244	0.23 318	0.20 497	0.28 384	0.21 404	0.43 375	0.32 314	0.31 377	0.40 441	0.30 395	0.24 394	0.31 351	0.28 447	0.09 350	0.21 547	0.11 469	0.12 515	0.10 393	0.26 546

GMStereo_Zeroshot	0.25 391	0.22 471	0.51 345	0.27 491	0.14 264	0.28 384	0.15 141	0.40 342	0.36 371	0.37 486	0.43 476	0.40 483	0.17 282	0.35 393	0.21 351	0.12 500	0.07 175	0.13 530	0.07 189	0.17 559	0.10 196

CFNet_ucs	0.25 391	0.14 276	0.51 345	0.20 149	0.15 332	0.29 409	0.18 289	0.51 468	0.46 494	0.32 402	0.42 462	0.38 464	0.23 373	0.31 351	0.22 369	0.11 460	0.08 239	0.12 504	0.09 377	0.13 501	0.13 335

gwcnet-sp	0.25 391	0.16 354	0.70 498	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

scenet	0.25 391	0.16 354	0.70 498	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

ssnet	0.25 391	0.16 354	0.70 498	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

raft_robust	0.25 391	0.23 487	0.44 244	0.22 260	0.13 220	0.23 300	0.22 438	0.52 476	0.50 538	0.33 415	0.32 338	0.33 425	0.23 373	0.55 483	0.18 267	0.07 115	0.11 362	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.07 30

test_5	0.25 391	0.25 514	0.57 418	0.27 491	0.18 436	0.25 339	0.29 548	0.42 366	0.39 413	0.29 337	0.40 441	0.27 349	0.23 373	0.35 393	0.19 297	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.14 370

iRaft-Stereo_5w	0.25 391	0.24 499	0.50 326	0.23 318	0.18 436	0.19 178	0.19 336	0.39 333	0.35 355	0.28 312	0.36 394	0.34 433	0.23 373	0.66 547	0.28 447	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.14 370

STrans-v2	0.25 391	0.14 276	0.56 408	0.21 195	0.12 164	0.23 300	0.20 376	0.50 456	0.31 304	0.31 377	0.42 462	0.35 446	0.35 533	0.62 528	0.24 401	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

DRaft	0.25 391	0.11 129	0.47 273	0.18 55	0.12 164	0.28 384	0.23 466	0.34 266	0.40 423	0.38 495	0.60 584	0.20 255	0.41 565	0.48 449	0.41 531	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

XX-Stereo	0.25 391	0.11 129	1.09 604	0.35 597	0.38 629	0.23 300	0.13 68	0.43 375	0.19 97	0.20 225	0.40 441	0.31 405	0.10 72	0.33 371	0.13 92	0.08 259	0.11 362	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.10 196

HCRNet	0.25 391	0.27 532	0.42 225	0.34 591	0.17 407	0.27 366	0.18 289	0.45 405	0.37 386	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.23 373	0.44 435	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

BEATNet_4x	0.25 391	0.25 514	0.66 481	0.23 318	0.10 68	0.29 409	0.14 99	0.49 448	0.34 343	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.26 425	0.34 386	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.13 335

UCFNet_RVC	0.25 391	0.21 452	0.49 305	0.19 103	0.15 332	0.34 487	0.18 289	0.47 426	0.36 371	0.30 360	0.35 379	0.40 483	0.26 425	0.35 393	0.24 401	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.14 566	0.13 501	0.13 335

AdaStereo	0.25 391	0.17 388	0.47 273	0.25 413	0.13 220	0.33 472	0.17 233	0.57 540	0.43 456	0.34 436	0.38 414	0.35 446	0.21 351	0.32 361	0.24 401	0.14 546	0.06 86	0.13 530	0.09 377	0.11 445	0.09 128
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.
MLCV	0.25 391	0.23 487	0.59 443	0.22 260	0.09 18	0.30 423	0.18 289	0.40 342	0.38 397	0.38 495	0.44 486	0.31 405	0.22 359	0.44 435	0.32 485	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.08 76

iResNet	0.25 391	0.22 471	0.62 461	0.26 454	0.11 114	0.31 445	0.23 466	0.46 414	0.45 482	0.34 436	0.43 476	0.27 349	0.23 373	0.36 399	0.37 518	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.10 196

IGEV_i1	0.26 414	0.12 182	0.57 418	0.25 413	0.24 562	0.32 462	0.20 376	0.45 405	0.37 386	0.35 455	0.30 317	0.35 446	0.20 340	0.39 416	0.23 389	0.08 259	0.26 601	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.37 607

DFGA-Net	0.26 414	0.33 566	0.70 498	0.22 260	0.15 332	0.25 339	0.17 233	0.41 360	0.40 423	0.30 360	0.32 338	0.21 269	0.18 313	0.61 517	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.09 128

G2L-Stereo_test	0.26 414	0.22 471	0.54 389	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.24 491	0.51 468	0.40 423	0.38 495	0.37 405	0.40 483	0.26 425	0.53 472	0.32 485	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

HUF	0.26 414	0.15 312	0.79 530	0.39 618	0.31 608	0.16 85	0.17 233	0.36 287	0.25 210	0.19 215	0.14 111	0.23 291	0.11 107	0.32 361	0.14 138	0.08 259	0.60 675	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.56 648

PAM_32	0.26 414	0.10 81	0.63 466	0.24 372	0.19 470	0.51 592	0.26 517	0.43 375	0.30 293	0.32 402	0.28 295	0.60 601	0.28 458	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.14 428	0.08 236	0.10 437	0.07 165	0.15 389

PAM	0.26 414	0.11 129	0.63 466	0.25 413	0.18 436	0.53 601	0.29 548	0.44 396	0.28 254	0.36 469	0.27 289	0.59 595	0.26 425	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.12 388	0.07 144	0.10 437	0.07 165	0.13 335

DDVS	0.26 414	0.16 354	0.45 250	0.25 413	0.17 407	0.34 487	0.21 404	0.43 375	0.31 304	0.34 436	0.41 453	0.47 543	0.21 351	0.52 469	0.29 461	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.16 406

UGAM-zero	0.26 414	0.11 129	0.56 408	0.20 149	0.16 375	0.28 384	0.18 289	0.48 437	0.25 210	0.31 377	0.28 295	0.56 586	0.32 516	0.66 547	0.17 238	0.07 115	0.10 325	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.31 576

ITSA-stereo	0.26 414	0.16 354	0.39 190	0.24 372	0.11 114	0.28 384	0.18 289	0.58 554	0.59 588	0.32 402	0.32 338	0.33 425	0.28 458	0.51 461	0.34 501	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 414	0.15 312	0.96 584	0.21 195	0.25 576	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.28 254	0.25 281	0.29 303	0.46 533	0.23 373	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.12 515	0.11 445	0.17 427

test_sample5	0.26 414	0.14 276	0.51 345	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.43 476	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

test_sample4	0.26 414	0.14 276	0.53 376	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.38 414	0.28 362	0.25 407	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.16 406

qqq1	0.26 414	0.13 226	0.47 273	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

fff1	0.26 414	0.13 226	0.47 273	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

DualNet	0.26 414	0.14 276	0.51 345	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

anonymousa	0.26 414	0.13 226	0.56 408	0.29 537	0.30 601	0.31 445	0.20 376	0.38 312	0.36 371	0.33 415	0.51 537	0.41 492	0.27 435	0.25 237	0.24 401	0.08 259	0.18 513	0.09 333	0.18 603	0.08 237	0.17 427

hknet	0.26 414	0.15 312	0.49 305	0.25 413	0.16 375	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.40 423	0.34 436	0.35 379	0.43 512	0.28 458	0.38 413	0.26 427	0.09 350	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

PSMNet-ADL	0.26 414	0.16 354	0.39 190	0.27 491	0.14 264	0.32 462	0.22 438	0.45 405	0.37 386	0.28 312	0.34 371	0.41 492	0.28 458	0.61 517	0.32 485	0.11 460	0.10 325	0.09 333	0.11 473	0.10 393	0.13 335

PSM-AAD	0.26 414	0.11 129	0.43 233	0.24 372	0.12 164	0.27 366	0.37 598	0.36 287	0.30 293	0.36 469	0.39 432	0.28 362	0.77 640	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.21 482

DEmStereo	0.26 414	0.10 81	0.52 365	0.19 103	0.13 220	0.31 445	0.25 505	0.29 192	0.38 397	0.36 469	0.57 572	0.24 311	0.48 594	0.53 472	0.44 546	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

GrayStereo	0.26 414	0.10 81	0.45 250	0.27 491	0.14 264	0.23 300	0.46 628	0.36 287	0.33 331	0.40 522	0.47 520	0.30 395	0.78 641	0.29 320	0.17 238	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.15 389

RAFT-RH_RVC	0.26 414	0.13 226	0.57 418	0.22 260	0.12 164	0.25 339	0.14 99	0.27 159	0.29 275	0.38 495	1.14 650	0.23 291	0.18 313	0.58 496	0.24 401	0.07 115	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.06 87	0.08 76

ARAFT	0.26 414	0.30 551	0.87 561	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.24 491	0.46 414	0.34 343	0.33 415	0.28 295	0.29 375	0.20 340	0.49 451	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.09 128

acv_ft	0.26 414	0.18 412	0.56 408	0.24 372	0.19 470	0.34 487	0.21 404	0.47 426	0.45 482	0.39 513	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.36 512	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.09 128

cf-r	0.26 414	0.22 471	0.66 481	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.22 438	0.44 396	0.42 445	0.32 402	0.42 462	0.43 512	0.27 435	0.44 435	0.27 439	0.11 460	0.07 175	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.09 128

GANet-RSSM	0.26 414	0.19 427	0.54 389	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.22 438	0.47 426	0.34 343	0.30 360	0.40 441	0.41 492	0.30 485	0.59 504	0.25 415	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

PSMNet-RSSM	0.26 414	0.21 452	0.50 326	0.21 195	0.14 264	0.25 339	0.21 404	0.50 456	0.38 397	0.31 377	0.45 501	0.40 483	0.27 435	0.53 472	0.24 401	0.12 500	0.08 239	0.11 469	0.13 547	0.10 393	0.10 196

CFNet-ft	0.26 414	0.21 452	0.51 345	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

CFNet_RVC	0.26 414	0.21 452	0.51 345	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

Select-FE	0.27 443	0.18 412	0.87 561	0.23 318	0.22 530	0.29 409	0.18 289	0.53 486	0.28 254	0.30 360	0.33 360	0.45 524	0.29 478	0.30 336	0.21 351	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.08 237	0.20 470

G2L-Stereo	0.27 443	0.23 487	0.61 457	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.19 336	0.48 437	0.37 386	0.33 415	0.38 414	0.40 483	0.23 373	0.61 517	0.33 494	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.11 245

test_sample6	0.27 443	0.15 312	0.50 326	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.22 438	0.54 502	0.39 413	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.58 496	0.26 427	0.11 460	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

SMFormer	0.27 443	0.13 226	0.47 273	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.10 393	0.16 406

tta	0.27 443	0.13 226	0.47 273	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.13 335

ffm	0.27 443	0.17 388	0.84 551	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 610	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 607

NINENet	0.27 443	0.16 354	0.49 305	0.23 318	0.16 375	0.44 558	0.17 233	0.63 597	0.49 531	0.33 415	0.38 414	0.31 405	0.22 359	0.43 431	0.22 369	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.08 276	0.12 487	0.11 245

SepStereo	0.27 443	0.13 226	0.49 305	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.64 536	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

UPFNet	0.27 443	0.15 312	0.47 273	0.25 413	0.20 497	0.37 517	0.27 526	0.50 456	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.37 458	0.29 478	0.40 419	0.34 501	0.10 421	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.10 393	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 443	0.27 532	0.48 288	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.17 233	0.57 540	0.55 569	0.39 513	0.44 486	0.37 458	0.28 458	0.43 431	0.28 447	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.11 245

Selective-IGEV-i1	0.28 453	0.11 129	0.44 244	0.36 605	0.32 612	0.32 462	0.23 466	0.48 437	0.48 516	0.29 337	0.32 338	0.39 478	0.17 282	0.28 298	0.25 415	0.08 259	0.23 573	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.53 646

coex_refinement	0.28 453	0.22 471	0.50 326	0.23 318	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.51 468	0.43 456	0.35 455	0.42 462	0.45 524	0.27 435	0.56 489	0.41 531	0.10 421	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.11 445	0.12 300

ISRNet	0.28 453	0.15 312	0.54 389	0.27 491	0.19 470	0.24 321	0.15 141	0.47 426	0.45 482	0.40 522	0.49 531	0.42 505	0.27 435	0.33 371	0.30 465	0.20 611	0.12 388	0.17 589	0.16 587	0.16 544	0.21 482

rvit_105_1	0.28 453	0.24 499	0.65 476	0.27 491	0.19 470	0.31 445	0.35 589	0.46 414	0.53 555	0.31 377	0.32 338	0.32 416	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.16 573	0.14 428	0.15 572	0.17 598	0.11 445	0.11 245

UGAM	0.28 453	0.18 412	0.57 418	0.26 454	0.13 220	0.23 300	0.26 517	0.33 259	0.45 482	0.32 402	0.42 462	0.45 524	0.22 359	0.92 624	0.23 389	0.08 259	0.09 284	0.14 554	0.13 547	0.10 393	0.10 196

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 453	0.17 388	0.96 584	0.29 537	0.31 608	0.29 409	0.21 404	0.53 486	0.28 254	0.27 301	0.55 561	0.41 492	0.18 313	0.30 336	0.22 369	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.12 487	0.20 470

test_sample7	0.28 453	0.16 354	0.47 273	0.21 195	0.14 264	0.29 409	0.22 438	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.14 546	0.21 547	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.25 533

CBFPSM	0.28 453	0.23 487	0.76 519	0.21 195	0.14 264	0.38 523	0.26 517	0.42 366	0.37 386	0.34 436	0.36 394	0.55 581	0.38 548	0.33 371	0.40 526	0.08 259	0.08 239	0.07 144	0.08 276	0.09 329	0.12 300

ToySt	0.28 453	0.19 427	0.68 490	0.22 260	0.19 470	0.31 445	0.31 567	0.43 375	0.43 456	0.28 312	0.38 414	0.42 505	0.32 516	0.33 371	0.32 485	0.08 259	0.14 428	0.10 413	0.12 515	0.11 445	0.24 521

CSP-Net	0.28 453	0.17 388	0.41 215	0.22 260	0.14 264	0.44 558	0.24 491	0.52 476	0.42 445	0.42 540	0.44 486	0.42 505	0.27 435	0.66 547	0.30 465	0.12 500	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.10 196

DAS	0.28 453	0.13 226	0.49 305	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.76 584	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

AACVNet	0.28 453	0.22 471	0.55 398	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.19 336	0.43 375	0.33 331	0.39 513	0.42 462	0.44 518	0.29 478	0.73 569	0.28 447	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.12 300

FTStereo	0.28 453	0.11 129	0.56 408	0.24 372	0.13 220	0.21 250	0.52 641	0.36 287	0.28 254	0.38 495	0.94 639	0.30 395	0.56 613	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.19 452

LMCR-Stereo	0.28 453	0.22 471	0.56 408	0.29 537	0.14 264	0.37 517	0.23 466	0.57 540	0.36 371	0.40 522	0.40 441	0.29 375	0.30 485	0.41 422	0.38 520	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.13 501	0.10 196

MMNet	0.28 453	0.19 427	0.54 389	0.24 372	0.17 407	0.47 575	0.22 438	0.47 426	0.53 555	0.40 522	0.43 476	0.36 452	0.34 526	0.40 419	0.35 508	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.09 128

UNet	0.28 453	0.16 354	0.70 498	0.24 372	0.20 497	0.44 558	0.21 404	0.52 476	0.42 445	0.36 469	0.40 441	0.43 512	0.33 524	0.41 422	0.32 485	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.09 377	0.10 393	0.09 128

ac_64	0.28 453	0.16 354	0.62 461	0.25 413	0.17 407	0.36 509	0.22 438	0.48 437	0.35 355	0.36 469	0.37 405	0.51 563	0.30 485	0.62 528	0.34 501	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

GwcNet-RSSM	0.28 453	0.25 514	0.61 457	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.24 491	0.46 414	0.44 469	0.33 415	0.46 513	0.41 492	0.28 458	0.55 483	0.31 475	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.09 128

HSM-Net_RVC	0.28 453	0.12 182	0.48 288	0.19 103	0.11 114	0.35 502	0.21 404	0.64 604	0.44 469	0.40 522	0.43 476	0.50 560	0.27 435	0.75 578	0.25 415	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 453	0.25 514	0.64 471	0.22 260	0.16 375	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.33 331	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.26 425	0.45 441	0.28 447	0.15 562	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.14 370

StereoDRNet-Refined	0.28 453	0.19 427	0.47 273	0.25 413	0.14 264	0.36 509	0.21 404	0.49 448	0.43 456	0.46 570	0.52 544	0.42 505	0.30 485	0.46 443	0.38 520	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 474	0.10 81	0.60 450	0.24 372	0.16 375	0.38 523	0.31 567	0.60 575	0.46 494	0.41 534	0.41 453	0.49 554	0.31 502	0.30 336	0.29 461	0.09 350	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.25 533

DispNO	0.29 474	0.24 499	0.83 547	0.23 318	0.17 407	0.25 339	0.22 438	0.47 426	0.42 445	0.33 415	0.39 432	0.38 464	0.28 458	0.78 588	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

CRFU-Net	0.29 474	0.14 276	0.48 288	0.26 454	0.15 332	0.46 569	0.22 438	0.52 476	0.32 314	0.44 557	0.42 462	0.48 548	0.47 590	0.44 435	0.31 475	0.12 500	0.10 325	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.11 245

iRaft-Stereo_20w	0.29 474	0.11 129	0.86 558	0.33 586	0.24 562	0.32 462	0.26 517	0.60 575	0.26 225	0.41 534	0.21 222	0.28 362	0.19 335	0.32 361	0.24 401	0.07 115	0.31 632	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.47 633

AASNet	0.29 474	0.27 532	0.67 484	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.21 404	0.64 604	0.49 531	0.36 469	0.41 453	0.32 416	0.26 425	0.33 371	0.39 524	0.12 500	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.14 524	0.12 300

GEStereo_RVC	0.29 474	0.24 499	0.60 450	0.27 491	0.16 375	0.33 472	0.25 505	0.58 554	0.56 576	0.35 455	0.38 414	0.34 433	0.25 407	0.51 461	0.29 461	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.13 335

EAI-Stereo	0.29 474	0.11 129	0.38 182	0.22 260	0.18 436	0.33 472	1.66 687	0.53 486	0.27 243	0.27 301	0.50 534	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.25 415	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.11 473	0.07 165	0.10 196

delet	0.29 474	0.18 412	0.58 434	0.24 372	0.19 470	0.41 540	0.30 557	0.52 476	0.51 544	0.35 455	0.42 462	0.37 458	0.31 502	0.49 451	0.36 512	0.10 421	0.09 284	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

HGLStereo	0.29 474	0.19 427	0.60 450	0.24 372	0.21 514	0.33 472	0.23 466	0.52 476	0.44 469	0.36 469	0.49 531	0.41 492	0.35 533	0.46 443	0.34 501	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

DSFCA	0.29 474	0.18 412	0.48 288	0.21 195	0.17 407	0.39 529	0.32 575	0.49 448	0.44 469	0.44 557	0.38 414	0.40 483	0.30 485	0.53 472	0.38 520	0.12 500	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.11 445	0.11 245

CFNet	0.29 474	0.29 545	0.57 418	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.15 141	0.53 486	0.46 494	0.31 377	0.40 441	0.38 464	0.27 435	0.76 584	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 474	0.24 499	0.81 537	0.26 454	0.18 436	0.30 423	0.22 438	0.52 476	0.41 433	0.38 495	0.42 462	0.42 505	0.28 458	0.46 443	0.31 475	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.11 473	0.10 393	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 474	0.37 590	0.92 575	0.24 372	0.13 220	0.30 423	0.19 336	0.55 520	0.51 544	0.39 513	0.46 513	0.39 478	0.27 435	0.36 399	0.30 465	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.13 501	0.11 245

HSM	0.29 474	0.18 412	0.48 288	0.21 195	0.15 332	0.33 472	0.20 376	0.55 520	0.39 413	0.36 469	0.39 432	0.67 626	0.32 516	0.88 612	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.10 196

ACV-stereo	0.30 488	0.20 441	0.82 541	0.23 318	0.16 375	0.48 582	0.20 376	0.38 312	0.34 343	0.29 337	0.33 360	0.66 622	0.43 575	0.55 483	0.31 475	0.10 421	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

ssnet_v2	0.30 488	0.21 452	0.63 466	0.23 318	0.15 332	0.40 535	0.30 557	0.59 564	0.48 516	0.40 522	0.37 405	0.46 533	0.30 485	0.41 422	0.44 546	0.13 522	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.12 487	0.11 245

dad	0.30 488	0.38 597	0.60 450	0.22 260	0.14 264	0.32 462	0.21 404	0.35 275	0.51 544	0.45 564	0.45 501	0.46 533	0.23 373	0.41 422	0.27 439	0.21 613	0.11 362	0.20 609	0.11 473	0.15 536	0.11 245

THIR-Stereo	0.30 488	0.15 312	0.46 265	0.19 103	0.11 114	0.28 384	0.70 655	0.33 259	0.36 371	0.37 486	0.64 599	0.33 425	0.49 599	0.58 496	0.44 546	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.08 76

ADLNet	0.30 488	0.19 427	0.59 443	0.23 318	0.19 470	0.34 487	0.23 466	0.56 531	0.44 469	0.43 551	0.41 453	0.43 512	0.28 458	0.56 489	0.36 512	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

RAFT + AFF	0.30 488	0.33 566	0.76 519	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.33 581	0.55 520	0.42 445	0.28 312	0.30 317	0.31 405	0.31 502	0.64 536	0.32 485	0.09 350	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.12 487	0.16 406

psm_up	0.30 488	0.21 452	0.58 434	0.26 454	0.18 436	0.32 462	0.27 526	0.57 540	0.45 482	0.38 495	0.41 453	0.45 524	0.40 560	0.59 504	0.32 485	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.11 445	0.11 245

DMCA-RVC	0.30 488	0.27 532	0.93 579	0.28 519	0.17 407	0.30 423	0.21 404	0.43 375	0.36 371	0.40 522	0.38 414	0.39 478	0.36 538	0.44 435	0.34 501	0.13 522	0.10 325	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.11 245

STTStereo	0.30 488	0.24 499	0.83 547	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.24 491	0.49 448	0.39 413	0.39 513	0.41 453	0.44 518	0.28 458	0.41 422	0.30 465	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.16 587	0.12 487	0.12 300

RASNet	0.30 488	0.19 427	0.59 443	0.23 318	0.19 470	0.33 472	0.20 376	0.50 456	0.41 433	0.31 377	0.44 486	0.47 543	0.38 548	0.79 592	0.40 526	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.10 196

DLCB_ROB	0.30 488	0.20 441	0.45 250	0.28 519	0.17 407	0.37 517	0.25 505	0.50 456	0.45 482	0.46 570	0.47 520	0.51 563	0.34 526	0.56 489	0.38 520	0.10 421	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245

DualNet (step1)	0.31 499	0.21 452	0.69 492	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.24 620	0.21 547	0.28 631	0.24 627	0.18 575	0.21 482

iinet-f	0.31 499	0.23 487	1.16 614	0.20 149	0.16 375	0.44 558	0.23 466	0.47 426	0.38 397	0.36 469	0.44 486	0.41 492	0.35 533	0.36 399	0.43 539	0.10 421	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.13 501	0.12 300

ADLNet2	0.31 499	0.23 487	0.77 525	0.23 318	0.18 436	0.36 509	0.24 491	0.55 520	0.54 560	0.33 415	0.38 414	0.45 524	0.31 502	0.70 559	0.36 512	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.12 487	0.11 245

hitnet-ft	0.31 499	0.21 452	0.56 408	0.19 103	0.14 264	0.40 535	0.23 466	0.46 414	0.42 445	0.37 486	0.46 513	0.53 576	0.35 533	0.76 584	0.35 508	0.14 546	0.10 325	0.14 554	0.10 437	0.15 536	0.14 370

FADNet-RVC-Resample	0.31 499	0.32 562	1.16 614	0.27 491	0.17 407	0.33 472	0.21 404	0.49 448	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.34 433	0.27 435	0.54 478	0.27 439	0.10 421	0.10 325	0.14 554	0.13 547	0.13 501	0.18 433

FADNet_RVC	0.31 499	0.35 580	0.98 588	0.24 372	0.16 375	0.30 423	0.17 233	0.52 476	0.39 413	0.30 360	0.38 414	0.30 395	0.29 478	0.54 478	0.33 494	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.16 587	0.21 600	0.24 521

FSD	0.32 505	0.28 540	0.35 164	0.37 607	0.41 635	0.28 384	0.27 526	0.32 241	0.30 293	0.27 301	0.27 289	0.29 375	0.27 435	0.35 393	0.28 447	0.23 617	0.49 660	0.27 624	0.26 636	0.26 620	0.64 664

LL-Strereo	0.32 505	0.33 566	0.77 525	0.26 454	0.24 562	0.22 279	0.23 466	0.58 554	0.44 469	0.35 455	0.32 338	0.41 492	0.40 560	0.93 626	0.25 415	0.08 259	0.13 409	0.11 469	0.09 377	0.09 329	0.22 497

SACVNet	0.32 505	0.25 514	0.59 443	0.26 454	0.19 470	0.35 502	0.25 505	0.54 502	0.41 433	0.43 551	0.45 501	0.46 533	0.34 526	0.71 565	0.30 465	0.14 546	0.10 325	0.12 504	0.12 515	0.16 544	0.20 470

CrosDoStereo	0.32 505	0.11 129	0.53 376	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 675	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 584	0.28 362	0.45 581	0.61 517	0.56 582	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

DeepStereo_LL	0.32 505	0.11 129	0.53 376	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 675	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 584	0.28 362	0.45 581	0.61 517	0.56 582	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

pcwnet_v2	0.32 505	0.16 354	1.22 625	0.23 318	0.19 470	0.32 462	0.19 336	0.61 585	0.61 594	0.37 486	0.45 501	0.35 446	0.29 478	0.37 409	0.26 427	0.14 546	0.11 362	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.18 433

TDLM	0.32 505	0.27 532	0.52 365	0.30 549	0.15 332	0.33 472	0.32 575	0.54 502	0.50 538	0.44 557	0.43 476	0.39 478	0.30 485	0.92 624	0.30 465	0.14 546	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.14 370

NVstereo2D	0.32 505	0.18 412	0.63 466	0.24 372	0.23 545	0.43 553	0.28 542	0.60 575	0.58 581	0.28 312	0.39 432	0.42 505	0.30 485	0.71 565	0.30 465	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.10 437	0.20 593	0.18 433

Selective-IGEV-i16pc	0.33 513	0.12 182	1.65 654	0.21 195	0.14 264	0.74 633	0.30 557	0.46 414	0.44 469	0.21 232	0.32 338	0.26 344	0.14 220	0.71 565	0.19 297	0.15 562	0.10 325	0.08 236	0.09 377	0.11 445	0.12 300

YMNet	0.33 513	0.26 524	0.64 471	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 584	0.56 566	0.51 563	0.30 485	0.41 422	0.44 546	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

YMNet_1	0.33 513	0.26 524	0.64 471	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 584	0.56 566	0.51 563	0.30 485	0.41 422	0.44 546	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

fast-acv-ft	0.33 513	0.26 524	0.88 568	0.25 413	0.18 436	0.49 588	0.27 526	0.44 396	0.50 538	0.40 522	0.55 561	0.49 554	0.36 538	0.39 416	0.41 531	0.11 460	0.11 362	0.11 469	0.12 515	0.13 501	0.11 245

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 513	0.25 514	0.82 541	0.22 260	0.17 407	0.46 569	0.28 542	0.53 486	0.53 555	0.43 551	0.57 572	0.44 518	0.31 502	0.50 455	0.48 559	0.10 421	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.11 445	0.12 300

AANet_RVC	0.33 513	0.31 555	0.69 492	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.49 448	0.55 569	0.39 513	0.60 584	0.43 512	0.30 485	0.88 612	0.54 578	0.11 460	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.10 393	0.12 300

PS-NSSS	0.33 513	0.36 587	0.61 457	0.24 372	0.18 436	0.33 472	0.24 491	0.59 564	0.42 445	0.38 495	0.52 544	0.36 452	0.31 502	0.80 596	0.32 485	0.18 598	0.14 428	0.21 612	0.15 577	0.17 559	0.14 370

DISCO	0.33 513	0.16 354	0.55 398	0.26 454	0.16 375	0.48 582	0.25 505	0.52 476	0.58 581	0.38 495	0.45 501	0.63 611	0.37 543	0.65 541	0.50 566	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.13 501	0.13 335

NOSS_ROB	0.33 513	0.24 499	0.49 305	0.27 491	0.16 375	0.34 487	0.19 336	0.55 520	0.50 538	0.34 436	0.37 405	0.42 505	0.30 485	0.93 626	0.25 415	0.19 608	0.20 542	0.24 621	0.22 621	0.17 559	0.25 533

TCMNet	0.34 522	0.28 540	0.81 537	0.29 537	0.30 601	0.40 535	0.28 542	0.53 486	0.49 531	0.38 495	0.46 513	0.40 483	0.30 485	0.61 517	0.42 535	0.14 546	0.13 409	0.15 572	0.14 566	0.18 575	0.19 452

HBP-ISP	0.34 522	0.35 580	0.76 519	0.23 318	0.17 407	0.33 472	0.22 438	0.56 531	0.47 508	0.42 540	0.49 531	0.33 425	0.41 565	0.73 569	0.27 439	0.18 598	0.19 527	0.24 621	0.20 611	0.16 544	0.16 406

AAGNet	0.34 522	0.12 182	0.53 376	0.26 454	0.16 375	0.20 219	0.19 336	0.31 233	0.29 275	0.35 455	0.35 379	0.27 349	0.30 485	0.44 435	2.56 686	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.09 329	0.07 30

FADNet-RVC	0.34 522	0.43 611	0.97 586	0.25 413	0.20 497	0.33 472	0.20 376	0.51 468	0.42 445	0.34 436	0.40 441	0.41 492	0.29 478	0.65 541	0.36 512	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.15 577	0.19 585	0.20 470

FADNet	0.34 522	0.43 611	0.88 568	0.24 372	0.22 530	0.37 517	0.19 336	0.56 531	0.49 531	0.32 402	0.36 394	0.43 512	0.32 516	0.65 541	0.30 465	0.17 587	0.16 473	0.14 554	0.16 587	0.25 615	0.21 482

CVANet_RVC	0.34 522	0.25 514	0.77 525	0.27 491	0.17 407	0.34 487	0.28 542	0.55 520	0.50 538	0.43 551	0.46 513	0.44 518	0.31 502	0.90 617	0.27 439	0.15 562	0.10 325	0.14 554	0.14 566	0.15 536	0.15 389

StereoDRNet	0.34 522	0.28 540	0.70 498	0.28 519	0.21 514	0.43 553	0.30 557	0.63 597	0.51 544	0.47 576	0.40 441	0.48 548	0.31 502	0.58 496	0.44 546	0.12 500	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.13 335

z-ln-s-r	0.35 529	0.30 551	1.02 593	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.26 517	0.46 414	0.55 569	0.33 415	0.61 592	0.39 478	0.31 502	0.80 596	0.77 613	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.10 196

DRN-Test	0.35 529	0.20 441	0.75 515	0.28 519	0.19 470	0.46 569	0.29 548	0.68 623	0.54 560	0.49 584	0.47 520	0.44 518	0.35 533	0.63 531	0.44 546	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.13 335

XPNet_ROB	0.35 529	0.26 524	0.58 434	0.28 519	0.19 470	0.37 517	0.31 567	0.57 540	0.51 544	0.52 596	0.54 556	0.57 588	0.38 548	0.65 541	0.48 559	0.17 587	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

ff1	0.36 532	0.17 388	0.84 551	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 652	0.08 259	0.28 610	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 607

Wz-Net-LNSev	0.36 532	0.35 580	1.06 598	0.26 454	0.21 514	0.47 575	0.33 581	0.56 531	0.58 581	0.45 564	0.54 556	0.50 560	0.37 543	0.40 419	0.42 535	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.09 377	0.14 524	0.15 389

FAT-Stereo	0.36 532	0.19 427	0.75 515	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.30 557	0.62 593	0.61 594	0.47 576	0.61 592	0.59 595	0.50 600	0.61 517	0.36 512	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.20 470

CBMV_ROB	0.36 532	0.21 452	0.57 418	0.22 260	0.14 264	0.35 502	0.20 376	0.55 520	0.47 508	0.52 596	0.58 575	0.45 524	0.53 609	0.75 578	0.50 566	0.18 598	0.19 527	0.23 619	0.21 613	0.15 536	0.20 470

ETE_ROB	0.36 532	0.32 562	0.64 471	0.30 549	0.18 436	0.40 535	0.38 606	0.59 564	0.49 531	0.50 590	0.52 544	0.62 607	0.37 543	0.58 496	0.43 539	0.13 522	0.10 325	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.18 433

PSMNet_ROB	0.36 532	0.31 555	0.71 505	0.31 565	0.21 514	0.44 558	0.44 624	0.61 585	0.49 531	0.39 513	0.45 501	0.49 554	0.32 516	0.66 547	0.53 574	0.14 546	0.10 325	0.15 572	0.14 566	0.13 501	0.13 335

CBMV	0.36 532	0.25 514	0.61 457	0.24 372	0.14 264	0.42 548	0.33 581	0.56 531	0.52 554	0.54 606	0.52 544	0.51 563	0.58 616	0.63 531	0.43 539	0.15 562	0.16 473	0.18 597	0.16 587	0.13 501	0.19 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 539	0.17 388	0.84 551	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 652	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 507

xxx	0.37 539	0.17 388	0.84 551	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 652	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 507

GwcNet	0.37 539	0.29 545	1.12 608	0.25 413	0.24 562	0.48 582	0.27 526	0.58 554	0.60 591	0.39 513	0.54 556	0.51 563	0.34 526	0.60 509	0.46 554	0.13 522	0.12 388	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.15 389

DANet	0.37 539	0.25 514	0.67 484	0.37 607	0.22 530	0.42 548	0.25 505	0.50 456	0.44 469	0.52 596	0.50 534	0.59 595	0.42 571	0.78 588	0.53 574	0.13 522	0.12 388	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.21 482
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 539	0.33 566	0.59 443	0.37 607	0.23 545	0.42 548	0.41 619	0.56 531	0.44 469	0.47 576	0.47 520	0.61 604	0.39 555	0.58 496	0.41 531	0.16 573	0.13 409	0.21 612	0.22 621	0.16 544	0.18 433

APVNet	0.38 544	0.26 524	0.87 561	0.26 454	0.22 530	0.52 598	0.35 589	0.64 604	0.46 494	0.40 522	0.52 544	0.48 548	0.39 555	0.84 606	0.48 559	0.13 522	0.14 428	0.15 572	0.16 587	0.16 544	0.16 406

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 544	0.43 611	0.72 510	0.35 597	0.19 470	0.51 592	0.25 505	0.56 531	0.39 413	0.42 540	0.47 520	0.47 543	0.27 435	0.74 573	0.32 485	0.38 650	0.19 527	0.27 624	0.17 598	0.29 633	0.27 554

RP	0.38 544	0.26 524	0.67 484	0.31 565	0.24 562	0.37 517	0.29 548	0.53 486	0.61 594	0.42 540	0.65 601	0.62 607	0.51 602	0.63 531	0.43 539	0.17 587	0.15 459	0.17 589	0.15 577	0.17 559	0.19 452

RYNet	0.38 544	0.23 487	0.65 476	0.26 454	0.28 586	0.62 617	0.33 581	0.61 585	0.62 598	0.42 540	0.39 432	0.58 594	0.40 560	0.89 614	0.57 585	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.19 585	0.22 497

LALA_ROB	0.38 544	0.31 555	0.65 476	0.30 549	0.21 514	0.46 569	0.39 610	0.63 597	0.54 560	0.53 602	0.52 544	0.69 630	0.36 538	0.52 469	0.48 559	0.18 598	0.11 362	0.16 580	0.14 566	0.17 559	0.16 406

Selective-IGEV-i16pb	0.39 549	0.14 276	2.10 666	0.21 195	0.15 332	0.68 626	0.31 567	0.60 575	0.60 591	0.25 281	0.44 486	0.32 416	0.21 351	0.79 592	0.26 427	0.14 546	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.12 487	0.14 370

PSMNet-RUCA	0.39 549	0.47 618	0.84 551	0.46 641	0.41 635	0.34 487	0.26 517	0.59 564	0.46 494	0.40 522	0.51 537	0.44 518	0.33 524	0.43 431	0.31 475	0.25 627	0.14 428	0.33 643	0.21 613	0.32 638	0.23 507

1111x	0.39 549	0.17 388	0.80 535	0.23 318	0.15 332	0.33 472	0.27 526	0.62 593	0.48 516	0.32 402	0.43 476	0.40 483	0.29 478	0.86 609	1.60 669	0.09 350	0.23 573	0.09 333	0.12 515	0.10 393	0.23 507

EKT-Stereo	0.39 549	0.13 226	0.53 376	0.42 633	3.94 692	0.22 279	0.17 233	0.38 312	0.30 293	0.21 232	0.20 202	0.23 291	0.15 241	0.30 336	0.18 267	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.12 300

GASNet	0.39 549	0.58 641	1.27 627	0.35 597	0.23 545	0.35 502	0.23 466	0.63 597	0.56 576	0.41 534	0.38 414	0.45 524	0.30 485	0.81 600	0.42 535	0.16 573	0.11 362	0.14 554	0.14 566	0.23 609	0.12 300

Wz-Net-MNSev	0.39 549	0.35 580	0.99 590	0.26 454	0.21 514	0.59 614	0.39 610	0.58 554	0.61 594	0.49 584	0.56 566	0.53 576	0.37 543	0.61 517	0.47 557	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.15 536	0.15 389

xxxx	0.39 549	0.14 276	0.47 273	0.20 149	0.16 375	0.38 523	0.20 376	0.61 585	0.43 456	0.30 360	0.44 486	0.38 464	0.25 407	0.50 455	2.41 684	0.11 460	0.21 547	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.26 546

test_xeample	0.39 549	0.14 276	0.46 265	0.19 103	0.16 375	0.34 487	0.22 438	0.59 564	0.43 456	0.33 415	0.47 520	0.30 395	0.27 435	0.60 509	2.44 685	0.10 421	0.21 547	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.25 533

Syn2CoEx	0.39 549	0.39 601	1.08 603	0.35 597	0.21 514	0.41 540	0.29 548	0.63 597	0.51 544	0.43 551	0.56 566	0.45 524	0.45 581	0.69 556	0.39 524	0.17 587	0.14 428	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.16 406

S-Stereo	0.39 549	0.20 441	1.04 595	0.28 519	0.22 530	0.39 529	0.31 567	0.58 554	0.69 614	0.40 522	0.59 580	0.48 548	0.41 565	0.75 578	0.42 535	0.12 500	0.15 459	0.13 530	0.13 547	0.16 544	0.25 533

stereogan	0.39 549	0.20 441	0.78 529	0.28 519	0.22 530	0.65 623	0.26 517	0.62 593	0.65 603	0.45 564	0.60 584	0.67 626	0.45 581	0.69 556	0.37 518	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.12 515	0.20 593	0.19 452

Nwc_Net	0.39 549	0.29 545	0.84 551	0.32 574	0.24 562	0.45 566	0.30 557	0.67 618	0.51 544	0.39 513	0.70 612	0.59 595	0.48 594	0.61 517	0.45 553	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.21 613	0.14 524	0.15 389

DStereoRT	0.40 561	0.16 354	0.74 511	0.25 413	0.17 407	0.42 548	0.19 336	0.50 456	0.48 516	0.31 377	0.40 441	0.32 416	0.39 555	0.64 536	0.31 475	0.09 350	0.11 362	1.56 689	0.43 655	0.08 237	0.41 616

w-ln-seven-2	0.40 561	0.37 590	1.34 634	0.28 519	0.18 436	0.38 523	0.29 548	0.53 486	0.59 588	0.47 576	0.56 566	0.46 533	0.42 571	0.70 559	0.64 597	0.10 421	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.16 406

aanetorigin	0.40 561	0.33 566	1.14 611	0.25 413	0.19 470	0.30 423	0.37 598	0.34 266	0.47 508	0.95 650	0.82 627	0.52 571	0.56 613	0.50 455	0.52 570	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.16 544	0.19 452

AF-Net	0.40 561	0.31 555	0.74 511	0.33 586	0.24 562	0.43 553	0.30 557	0.64 604	0.67 608	0.44 557	0.69 611	0.65 618	0.52 604	0.59 504	0.48 559	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.14 566	0.16 544	0.14 370

edge stereo	0.40 561	0.22 471	0.87 561	0.27 491	0.22 530	0.38 523	0.26 517	0.59 564	0.56 576	0.53 602	0.60 584	0.71 634	0.50 600	0.78 588	0.43 539	0.16 573	0.15 459	0.19 604	0.14 566	0.17 559	0.19 452

PA-Net	0.40 561	0.35 580	1.05 596	0.32 574	0.28 586	0.39 529	0.43 622	0.53 486	0.56 576	0.35 455	0.43 476	0.41 492	0.36 538	0.83 605	0.61 592	0.12 500	0.23 573	0.16 580	0.23 625	0.13 501	0.20 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 561	0.28 540	0.67 484	0.31 565	0.18 436	0.43 553	0.39 610	0.60 575	0.46 494	0.48 583	0.78 622	0.55 581	0.45 581	0.96 630	0.55 581	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.15 536	0.16 406

RGC	0.41 568	0.35 580	0.76 519	0.35 597	0.28 586	0.41 540	0.29 548	0.60 575	0.55 569	0.47 576	0.64 599	0.63 611	0.47 590	0.74 573	0.46 554	0.16 573	0.15 459	0.21 612	0.21 613	0.19 585	0.21 482

ADCRef	0.41 568	0.33 566	1.05 596	0.26 454	0.21 514	0.49 588	0.27 526	0.54 502	0.51 544	0.51 593	0.59 580	0.35 446	0.47 590	0.54 478	1.35 659	0.09 350	0.08 239	0.12 504	0.12 515	0.12 487	0.13 335

PWC_ROB	0.41 568	0.38 597	0.92 575	0.26 454	0.20 497	0.39 529	0.19 336	0.61 585	0.69 614	0.58 615	0.84 630	0.52 571	0.44 579	0.74 573	0.62 593	0.13 522	0.09 284	0.14 554	0.10 437	0.17 559	0.18 433

PWCDC_ROB	0.41 568	0.41 607	0.77 525	0.34 591	0.21 514	0.43 553	0.20 376	0.60 575	0.90 643	0.44 557	1.24 655	0.36 452	0.38 548	0.56 489	0.48 559	0.18 598	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.20 593	0.16 406

UDG	0.42 572	0.54 631	0.67 484	0.41 630	0.35 619	0.47 575	0.27 526	0.57 540	0.48 516	0.40 522	0.46 513	0.59 595	0.45 581	0.47 447	0.46 554	0.26 629	0.19 527	0.49 654	0.22 621	0.37 642	0.30 572

NCC-stereo	0.42 572	0.31 555	0.87 561	0.32 574	0.29 596	0.47 575	0.37 598	0.68 623	0.53 555	0.42 540	0.58 575	0.57 588	0.52 604	0.75 578	0.54 578	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 632	0.17 559	0.18 433

Abc-Net	0.42 572	0.31 555	0.87 561	0.32 574	0.29 596	0.47 575	0.37 598	0.68 623	0.53 555	0.42 540	0.58 575	0.57 588	0.52 604	0.75 578	0.54 578	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 632	0.17 559	0.18 433
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 572	0.33 566	0.89 570	0.29 537	0.36 624	0.49 588	0.31 567	0.63 597	0.54 560	0.47 576	0.56 566	0.47 543	0.43 575	1.00 635	0.40 526	0.28 635	0.21 547	0.20 609	0.18 603	0.25 615	0.18 433

SGM-Forest	0.42 572	0.44 614	0.92 575	0.24 372	0.16 375	0.45 566	0.40 614	0.58 554	0.50 538	0.54 606	0.63 596	0.52 571	0.51 602	0.91 619	0.66 600	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.15 577	0.15 536	0.21 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 577	0.34 576	0.62 461	0.28 519	0.33 614	0.60 615	0.34 586	0.68 623	0.47 508	0.54 606	0.66 603	0.56 586	0.46 588	0.73 569	0.66 600	0.26 629	0.19 527	0.24 621	0.22 621	0.27 626	0.25 533

RTSC	0.43 577	0.37 590	0.95 583	0.30 549	0.20 497	0.50 591	0.23 466	0.65 610	0.86 639	0.56 610	0.54 556	0.51 563	0.36 538	0.71 565	0.92 625	0.13 522	0.14 428	0.11 469	0.13 547	0.18 575	0.19 452

SQANet	0.44 579	0.57 638	0.89 570	0.49 644	0.39 632	0.47 575	0.23 466	0.53 486	0.44 469	0.41 534	0.48 529	0.47 543	0.34 526	0.58 496	0.43 539	0.38 650	0.15 459	0.40 650	0.21 613	0.50 650	0.34 592

Anonymous_2	0.44 579	0.23 487	0.57 418	0.34 591	0.34 616	0.53 601	0.28 542	0.49 448	0.39 413	0.36 469	0.34 371	0.48 548	0.38 548	0.43 431	0.33 494	0.26 629	0.41 652	0.44 652	1.45 690	0.33 640	0.37 607

NaN_ROB	0.44 579	0.38 597	0.94 582	0.30 549	0.20 497	0.52 598	0.49 635	0.61 585	0.60 591	0.56 610	0.47 520	0.49 554	0.42 571	1.24 653	0.76 612	0.12 500	0.18 513	0.12 504	0.13 547	0.12 487	0.18 433

w-ln-seven	0.45 582	0.40 604	1.40 641	0.27 491	0.22 530	0.58 610	0.33 581	0.65 610	0.83 633	0.59 616	0.63 596	0.53 576	0.39 555	0.66 547	0.81 619	0.12 500	0.11 362	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

test_sample9	0.45 582	0.21 452	0.69 492	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.70 559	1.01 634	0.24 620	1.93 691	0.28 631	0.24 627	0.18 575	0.21 482

Wz-Net-SNSev	0.45 582	0.53 630	1.42 642	0.31 565	0.21 514	0.44 558	0.45 625	0.64 604	0.68 612	0.46 570	0.66 603	0.62 607	0.40 560	0.78 588	0.65 598	0.12 500	0.11 362	0.12 504	0.13 547	0.17 559	0.19 452

DDUNet	0.45 582	0.60 644	0.71 505	0.45 638	0.39 632	0.46 569	0.32 575	0.53 486	0.44 469	0.46 570	0.53 552	0.57 588	0.38 548	0.51 461	0.43 539	0.34 643	0.21 547	0.56 658	0.25 632	0.41 645	0.36 599

222	0.45 582	0.14 276	0.43 233	0.19 103	0.15 332	0.36 509	0.20 376	0.60 575	0.43 456	0.37 486	0.45 501	0.30 395	0.28 458	0.59 504	3.72 690	0.11 460	0.19 527	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.27 554

SHD	0.45 582	0.34 576	0.89 570	0.37 607	0.28 586	0.46 569	0.23 466	0.72 635	0.96 650	0.65 623	0.61 592	0.61 604	0.48 594	0.64 536	0.69 604	0.16 573	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.21 600	0.25 533

GANetREF_RVC	0.45 582	0.52 627	0.87 561	0.39 618	0.20 497	0.51 592	0.50 637	0.68 623	0.67 608	0.47 576	0.46 513	0.50 560	0.43 575	0.91 619	0.40 526	0.28 635	0.21 547	0.32 640	0.19 606	0.28 631	0.23 507
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
PDISCO_ROB	0.45 582	0.37 590	0.89 570	0.44 635	0.37 626	0.70 627	0.35 589	0.75 639	0.78 628	0.45 564	0.53 552	0.65 618	0.40 560	0.68 555	0.52 570	0.22 616	0.12 388	0.21 612	0.19 606	0.26 620	0.22 497

DeepPrunerF	0.46 590	0.37 590	1.50 646	0.34 591	0.30 601	0.36 509	0.37 598	0.64 604	1.15 665	0.41 534	0.45 501	0.40 483	0.41 565	0.82 601	0.53 574	0.18 598	0.14 428	0.23 619	0.21 613	0.17 559	0.18 433

CC-Net-ROB	0.46 590	0.55 632	0.86 558	0.38 616	0.23 545	0.51 592	0.30 557	0.69 629	0.51 544	0.46 570	0.51 537	0.48 548	0.38 548	0.96 630	0.40 526	0.36 646	0.23 573	0.56 658	0.25 632	0.34 641	0.22 497

FBW_ROB	0.46 590	0.34 576	0.71 505	0.32 574	0.20 497	0.51 592	0.32 575	0.73 636	0.63 600	0.60 617	0.57 572	0.65 618	0.44 579	1.42 666	0.62 593	0.14 546	0.17 501	0.22 617	0.16 587	0.17 559	0.23 507

SDNR	0.47 593	0.29 545	0.92 575	0.24 372	0.37 626	1.27 665	0.17 233	0.54 502	0.58 581	0.44 557	0.85 631	0.55 581	0.28 458	1.19 651	0.52 570	0.23 617	0.24 589	0.17 589	0.13 547	0.19 585	0.26 546

G-Net	0.47 593	0.26 524	1.02 593	0.34 591	0.28 586	0.89 647	0.35 589	0.47 426	0.46 494	0.68 628	1.20 652	0.64 616	0.59 618	0.61 517	0.60 589	0.16 573	0.14 428	0.17 589	0.13 547	0.22 604	0.21 482

XQC	0.47 593	0.45 615	1.07 600	0.40 623	0.28 586	0.58 610	0.38 606	0.67 618	0.76 627	0.53 602	0.47 520	0.59 595	0.47 590	0.74 573	0.80 617	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.16 587	0.26 620	0.24 521

WQFJA1++	0.48 596	0.07 2	0.86 558	0.23 318	0.19 470	0.18 151	0.11 21	0.21 56	0.14 22	2.23 685	0.12 58	0.23 291	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.08 259	0.19 527	0.06 43	0.09 377	4.02 695	0.20 470

z-mn7	0.48 596	0.52 627	1.28 628	0.26 454	0.19 470	0.62 617	0.34 586	0.59 564	0.96 650	0.45 564	0.97 640	0.53 576	0.41 565	0.99 634	0.70 605	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.14 524	0.16 406

ADCP+	0.48 596	0.36 587	1.47 644	0.26 454	0.22 530	0.57 608	0.40 614	0.56 531	0.54 560	0.46 570	0.52 544	0.46 533	0.53 609	0.59 504	1.93 676	0.10 421	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.15 389

PASM	0.49 599	0.41 607	1.15 612	0.37 607	0.35 619	0.42 548	0.42 620	0.54 502	0.65 603	0.54 606	0.54 556	0.63 611	0.48 594	0.94 629	0.51 569	0.27 633	0.30 628	0.30 635	0.33 645	0.29 633	0.29 569

zh-mn7	0.50 600	0.57 638	1.82 661	0.25 413	0.19 470	0.45 566	0.29 548	0.59 564	0.84 636	0.67 626	0.97 640	0.49 554	0.41 565	0.93 626	0.73 608	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.13 501	0.17 427

GCST	0.50 600	0.67 650	0.82 541	1.04 675	0.55 653	0.38 523	0.11 21	0.42 366	0.33 331	0.42 540	0.35 379	0.29 375	0.18 313	0.50 455	0.23 389	0.70 666	0.42 653	0.79 670	0.62 674	0.63 658	0.47 633

SuperB	0.50 600	0.37 590	2.16 669	0.23 318	0.15 332	0.41 540	0.32 575	0.50 456	0.83 633	0.44 557	0.51 537	0.33 425	0.45 581	0.69 556	1.07 641	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.95 679	0.18 433

ADCL	0.50 600	0.30 551	1.15 612	0.28 519	0.19 470	0.77 637	0.64 651	0.57 540	0.73 624	0.57 613	0.73 617	0.55 581	0.60 620	0.66 547	1.53 666	0.11 460	0.10 325	0.13 530	0.13 547	0.15 536	0.16 406

ADCPNet	0.51 604	0.36 587	1.82 661	0.27 491	0.23 545	0.71 628	0.39 610	0.56 531	0.54 560	0.52 596	0.60 584	0.66 622	0.57 615	0.64 536	1.23 648	0.15 562	0.18 513	0.14 554	0.23 625	0.19 585	0.22 497

DPSNet	0.51 604	0.26 524	1.16 614	0.28 519	0.21 514	0.76 634	0.56 646	0.89 658	0.82 632	0.49 584	0.51 537	0.64 616	0.81 645	0.89 614	0.85 622	0.17 587	0.16 473	0.13 530	0.13 547	0.26 620	0.27 554

MDST_ROB	0.51 604	0.16 354	0.97 586	0.31 565	0.21 514	1.35 669	0.34 586	0.80 644	0.59 588	1.09 661	0.74 618	0.49 554	0.37 543	1.31 660	0.60 589	0.14 546	0.12 388	0.16 580	0.13 547	0.13 501	0.18 433

zh-sn7	0.52 607	0.64 647	1.77 658	0.30 549	0.20 497	0.47 575	0.40 614	0.60 575	0.65 603	0.53 602	0.82 627	0.52 571	0.59 618	1.10 644	0.96 630	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.13 547	0.17 559	0.20 470

test_sample8	0.52 607	0.21 452	0.69 492	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.57 540	0.38 397	0.63 620	0.39 432	1.16 653	0.68 635	0.70 559	1.01 634	0.24 620	1.93 691	0.28 631	0.24 627	0.18 575	0.21 482

psmorigin	0.52 607	0.29 545	3.10 679	0.24 372	0.19 470	0.39 529	0.24 491	0.52 476	0.45 482	0.66 625	0.68 608	0.70 633	0.52 604	0.86 609	0.49 565	0.15 562	0.17 501	0.13 530	0.14 566	0.16 544	0.23 507

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 610	0.60 644	0.98 588	0.40 623	0.25 576	0.87 645	0.57 647	0.60 575	0.64 602	0.60 617	0.67 605	0.63 611	0.42 571	1.13 646	0.50 566	0.23 617	0.28 610	0.27 624	0.35 647	0.25 615	0.33 588

ADCMid	0.53 610	0.45 615	1.46 643	0.27 491	0.22 530	0.51 592	0.38 606	0.61 585	0.58 581	0.75 633	0.67 605	0.62 607	0.66 634	0.66 547	1.75 671	0.13 522	0.12 388	0.17 589	0.17 598	0.20 593	0.21 482

pmcnn	0.54 612	0.24 499	1.06 598	0.25 413	0.26 580	0.40 535	0.31 567	0.55 520	0.55 569	0.56 610	1.22 654	2.53 682	0.39 555	0.84 606	1.08 642	0.09 350	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.10 393	0.14 370

AANet	0.55 613	0.47 618	1.61 651	0.23 318	0.31 608	0.41 540	0.25 505	0.53 486	1.14 663	0.93 648	0.98 644	0.84 640	0.71 637	0.60 509	0.66 600	0.18 598	0.32 637	0.14 554	0.13 547	0.18 575	0.44 626

DStereoO	0.55 613	0.35 580	0.68 490	0.44 635	0.49 645	0.41 540	1.08 678	0.58 554	0.73 624	0.49 584	0.53 552	0.51 563	0.85 647	0.60 509	0.75 610	0.83 674	0.28 610	0.38 647	0.19 606	0.52 653	0.35 596

Wz-Net-TNSev	0.55 613	0.72 652	1.90 663	0.26 454	0.21 514	0.64 622	0.45 625	0.66 616	0.71 619	0.52 596	0.55 561	0.71 634	0.63 631	1.04 640	0.94 628	0.16 573	0.15 459	0.13 530	0.15 577	0.21 600	0.24 521

AnyNet_C32	0.55 613	0.51 626	1.34 634	0.29 537	0.28 586	0.61 616	0.62 650	0.57 540	0.62 598	0.63 620	0.68 608	0.54 580	0.55 611	0.82 601	1.81 672	0.15 562	0.15 459	0.15 572	0.18 603	0.21 600	0.25 533

CSAN	0.55 613	0.47 618	1.19 622	0.37 607	0.23 545	0.57 608	0.61 649	0.65 610	0.72 621	0.65 623	0.78 622	0.66 622	0.65 633	1.41 665	0.77 613	0.21 613	0.17 501	0.20 609	0.21 613	0.18 575	0.21 482

WCMA_ROB	0.55 613	0.27 532	0.76 519	0.26 454	0.22 530	0.62 617	0.36 596	0.57 540	0.58 581	0.97 652	1.40 660	1.28 660	0.94 655	0.80 596	0.80 617	0.20 611	0.17 501	0.16 580	0.16 587	0.19 585	0.29 569

WZ-Net	0.56 619	0.49 625	2.14 668	0.30 549	0.24 562	0.58 610	0.48 632	0.65 610	0.80 630	0.51 593	0.72 614	0.68 628	0.60 620	1.06 642	1.01 634	0.13 522	0.10 325	0.11 469	0.12 515	0.19 585	0.23 507

Consistency-Raft	0.56 619	0.52 627	1.12 608	0.45 638	0.49 645	0.48 582	0.45 625	0.73 636	0.74 626	0.45 564	0.82 627	0.46 533	0.60 620	0.51 461	0.63 596	0.39 652	0.40 650	0.44 652	0.51 664	0.53 654	0.38 615

anonymity	0.57 621	0.55 632	0.74 511	0.48 643	0.63 658	0.56 606	0.43 622	0.71 631	0.51 544	0.64 622	0.55 561	0.57 588	0.61 624	0.65 541	0.57 585	0.55 657	0.55 669	0.50 655	0.54 666	0.51 651	0.61 657

SGM_RVC	0.57 621	0.22 471	0.60 450	0.26 454	0.16 375	0.97 653	0.46 628	0.76 641	0.90 643	1.03 658	0.92 638	1.16 653	0.93 654	1.21 652	0.72 607	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.16 544	0.24 521
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 623	0.48 623	1.35 636	0.38 616	0.37 626	0.96 652	1.13 680	0.84 653	1.05 654	0.50 590	0.70 612	0.45 524	0.61 624	0.63 531	0.62 593	0.26 629	0.28 610	0.14 554	0.13 547	0.20 593	0.44 626

MFN_U_SF_RVC	0.58 623	0.58 641	1.31 632	0.39 618	0.23 545	0.72 629	0.30 557	0.83 649	0.68 612	0.74 632	0.74 618	0.86 641	0.60 620	0.84 606	0.83 620	0.29 637	0.27 606	0.32 640	0.37 651	0.31 635	0.33 588

SANet	0.58 623	0.41 607	1.38 638	0.27 491	0.16 375	0.72 629	0.48 632	0.71 631	1.34 668	0.69 629	0.97 640	0.94 645	0.78 641	0.97 633	0.93 626	0.14 546	0.12 388	0.12 504	0.12 515	0.18 575	0.20 470

otaku	0.60 626	0.73 654	1.13 610	0.64 653	0.45 644	0.73 631	0.37 598	0.67 618	0.67 608	0.52 596	0.75 620	0.66 622	0.46 588	0.74 573	0.59 588	0.55 657	0.34 643	0.56 658	0.36 649	0.65 660	0.49 638

MeshStereo	0.60 626	0.31 555	0.71 505	0.22 260	0.17 407	0.66 624	0.36 596	0.81 646	0.63 600	1.48 680	1.32 657	1.65 668	0.83 646	1.18 650	0.74 609	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.14 566	0.17 559	0.19 452
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
Ntro	0.61 628	0.75 657	1.16 614	0.67 655	0.50 647	0.76 634	0.37 598	0.68 623	0.71 619	0.50 590	0.59 580	0.65 618	0.52 604	0.79 592	0.58 587	0.58 660	0.32 637	0.57 661	0.34 646	0.69 665	0.50 642

PVD	0.62 629	0.41 607	0.93 579	0.44 635	0.39 632	0.63 621	0.51 640	0.86 654	1.27 666	0.93 648	1.09 647	0.81 638	0.85 647	0.89 614	0.89 624	0.21 613	0.23 573	0.22 617	0.19 606	0.28 631	0.41 616

SAMSARA	0.62 629	0.47 618	0.93 579	0.70 659	0.50 647	1.15 659	1.29 683	0.79 643	0.70 617	0.77 640	0.55 561	0.92 644	0.58 616	0.87 611	0.77 613	0.19 608	0.27 606	0.18 597	0.19 606	0.27 626	0.28 563

ADCS	0.62 629	0.56 634	1.54 649	0.30 549	0.25 576	0.56 606	0.46 628	0.71 631	0.86 639	0.77 640	0.72 614	0.68 628	0.62 629	0.82 601	2.33 683	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.17 598	0.23 609	0.27 554

DGSMNet	0.63 632	0.32 562	1.01 592	0.54 649	0.73 665	0.62 617	1.36 684	0.62 593	0.58 581	0.38 495	0.62 595	0.52 571	0.34 526	0.65 541	0.47 557	0.54 656	0.61 676	0.67 663	0.61 673	0.65 660	0.69 671

MSMD_ROB	0.63 632	0.34 576	0.70 498	0.30 549	0.25 576	0.88 646	0.35 589	0.58 554	0.67 608	1.13 662	1.52 664	1.75 671	1.05 660	0.90 617	0.60 589	0.24 620	0.22 560	0.27 624	0.27 640	0.25 615	0.27 554

EDNetEfficient	0.64 634	0.39 601	2.52 672	0.26 454	0.26 580	0.39 529	0.49 635	0.42 366	1.06 655	1.38 669	0.86 632	0.61 604	0.97 656	0.66 547	1.62 670	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.12 515	0.20 593	0.19 452

FCDSN-DC	0.67 635	0.38 597	0.83 547	0.37 607	0.30 601	0.66 624	0.37 598	0.69 629	0.70 617	1.15 664	1.53 665	1.70 670	1.38 669	1.00 635	0.83 620	0.24 620	0.22 560	0.27 624	0.26 636	0.27 626	0.32 582
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 635	0.94 666	1.63 652	0.77 666	1.19 684	0.53 601	0.25 505	0.61 585	0.72 621	0.70 630	0.60 584	0.69 630	0.90 652	0.80 596	0.52 570	0.27 633	0.13 409	0.74 666	0.31 644	0.68 663	0.44 626

AnyNet_C01	0.68 637	0.69 651	2.64 674	0.33 586	0.27 584	0.93 648	0.64 651	0.66 616	0.65 603	0.70 630	0.97 640	0.75 636	0.63 631	1.01 637	1.52 665	0.17 587	0.16 473	0.17 589	0.17 598	0.24 613	0.28 563

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 638	0.73 654	1.26 626	0.47 642	0.28 586	1.42 672	0.60 648	0.82 647	0.94 649	0.85 644	0.86 632	0.88 643	0.70 636	1.32 661	0.75 610	0.37 648	0.30 628	0.34 645	0.36 649	0.44 647	0.42 620

FC-DCNN	0.73 639	0.33 566	0.84 551	0.33 586	0.28 586	0.82 643	0.40 614	0.82 647	0.83 633	1.43 672	1.60 669	1.97 673	1.38 669	1.10 644	0.93 626	0.24 620	0.22 560	0.27 624	0.26 636	0.26 620	0.32 582

MFMNet_re	0.74 640	0.84 661	1.16 614	0.64 653	0.70 663	0.79 639	0.71 656	0.77 642	0.85 637	0.79 642	0.86 632	0.69 630	0.80 643	0.73 569	0.65 598	0.66 664	0.59 674	0.61 662	0.58 671	0.68 663	0.71 672

NVStereoNet_ROB	0.74 640	0.64 647	1.20 624	0.55 650	0.43 640	0.54 605	0.48 632	0.75 639	0.87 642	0.88 645	1.72 672	1.06 650	1.03 659	1.29 657	0.98 633	0.35 645	0.42 653	0.41 651	0.48 659	0.38 643	0.43 623
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 640	0.72 652	1.18 621	0.52 648	0.57 655	0.76 634	0.50 637	0.80 644	0.66 607	0.97 652	0.88 635	0.94 645	0.74 638	1.08 643	1.04 639	0.58 660	0.51 662	0.50 655	0.50 663	0.56 655	0.72 673
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 643	0.33 566	0.82 541	0.33 586	0.28 586	0.85 644	0.40 614	0.88 656	0.86 639	1.46 674	1.65 670	2.08 675	1.40 671	1.14 648	0.95 629	0.24 620	0.22 560	0.27 624	0.26 636	0.26 620	0.32 582

RainbowNet	0.76 644	1.00 670	1.29 630	0.82 667	0.63 658	0.79 639	0.52 641	0.83 649	0.93 646	0.61 619	0.79 625	0.79 637	0.62 629	0.82 601	0.67 603	0.80 673	0.55 669	0.79 670	0.49 660	0.81 671	0.62 658

ACVNet-4b	0.76 644	0.90 664	1.67 655	0.73 663	0.51 650	0.80 642	0.31 567	0.74 638	0.81 631	0.51 593	0.72 614	0.94 645	0.43 575	1.01 637	1.32 656	1.18 686	0.22 560	0.77 668	0.45 656	0.70 666	0.50 642

ACVNet_1	0.77 646	0.92 665	1.79 660	0.73 663	0.53 651	0.78 638	0.42 620	0.88 656	0.90 643	0.75 633	0.76 621	1.32 661	0.80 643	1.04 640	0.70 605	0.57 659	0.32 637	0.72 665	0.35 647	0.70 666	0.50 642

ELAS_RVC	0.80 647	0.40 604	1.10 605	0.40 623	0.35 619	0.93 648	1.10 679	0.87 655	1.12 662	1.40 670	1.39 658	1.27 659	1.55 677	1.13 646	1.13 643	0.29 637	0.27 606	0.30 635	0.28 641	0.31 635	0.36 599
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 647	0.40 604	0.91 574	0.39 618	0.35 619	1.52 674	0.81 665	0.97 660	0.98 652	1.47 679	1.58 667	1.19 656	1.33 668	1.01 637	1.21 646	0.29 637	0.27 606	0.30 635	0.29 643	0.32 638	0.36 599
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 649	0.64 647	2.42 671	0.49 644	0.17 407	0.58 610	0.32 575	0.83 649	0.85 637	0.41 534	0.52 544	0.98 649	0.61 624	4.97 693	1.22 647	0.12 500	0.07 175	0.10 413	0.24 627	0.27 626	0.32 582

RTS	0.81 649	0.56 634	4.76 685	0.37 607	0.30 601	1.11 656	0.52 641	0.67 618	1.07 656	0.76 637	0.91 636	0.60 601	0.61 624	1.64 669	1.24 649	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 521

RTSA	0.81 649	0.56 634	4.76 685	0.37 607	0.30 601	1.11 656	0.52 641	0.67 618	1.07 656	0.76 637	0.91 636	0.60 601	0.61 624	1.64 669	1.24 649	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 521

IMH-64-1	0.94 652	0.95 667	1.07 600	0.98 672	0.76 666	0.93 648	0.72 657	1.30 668	1.11 660	0.91 646	1.45 661	1.14 651	1.00 657	1.25 655	0.97 631	0.77 669	0.51 662	0.97 674	0.55 669	0.90 673	0.66 667

IMH-64	0.94 652	0.95 667	1.07 600	0.98 672	0.76 666	0.93 648	0.72 657	1.30 668	1.11 660	0.91 646	1.45 661	1.14 651	1.00 657	1.25 655	0.97 631	0.77 669	0.51 662	0.97 674	0.55 669	0.90 673	0.66 667

ACVNet_2	0.94 652	0.98 669	1.71 657	0.83 668	0.63 658	1.02 654	0.64 651	1.16 665	1.43 672	1.02 656	1.39 658	1.47 664	0.86 650	1.16 649	0.79 616	0.63 663	0.43 656	0.78 669	0.49 660	0.80 670	0.57 651

MonStereo1	0.96 655	0.61 646	0.99 590	0.70 659	0.59 656	1.37 670	0.35 589	0.97 660	1.27 666	0.97 652	1.92 676	1.53 666	2.13 681	1.29 657	0.87 623	0.71 667	0.34 643	0.75 667	0.47 658	0.75 668	0.68 669

DStereoSA	1.00 656	0.46 617	1.33 633	0.68 656	0.86 677	1.26 664	2.25 693	0.83 649	1.41 670	0.57 613	1.92 676	0.57 588	2.07 680	0.96 630	1.84 674	0.36 646	0.55 669	0.28 631	0.53 665	0.45 648	0.90 680

U	1.02 657	0.10 81	0.26 82	0.22 260	3.66 690	6.41 693	0.13 68	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 700	2.86 697	0.07 165	0.06 13

MultiAttention	1.05 658	0.14 276	0.50 326	0.35 597	0.43 640	5.62 689	1.71 690	0.71 631	0.54 560	0.36 469	0.63 596	0.55 581	0.22 359	7.50 698	0.56 582	0.09 350	0.06 86	0.14 554	0.24 627	0.27 626	0.34 592

WAO-7	1.05 658	1.00 670	1.19 622	0.83 668	0.67 662	1.22 662	0.84 667	1.43 672	1.56 675	1.13 662	1.75 673	1.46 663	1.25 665	1.56 668	1.28 651	0.61 662	0.62 679	0.70 664	0.68 676	0.66 662	0.62 658

MADNet+	1.05 658	1.26 681	4.77 688	0.73 663	0.50 647	1.25 663	0.97 670	1.05 662	0.93 646	0.67 626	0.78 622	0.87 642	0.85 647	2.14 679	1.83 673	0.40 653	0.42 653	0.32 640	0.28 641	0.45 648	0.43 623

PWCK	1.05 658	1.29 682	2.12 667	0.92 670	0.42 637	1.27 665	1.01 672	1.14 664	1.14 663	1.16 665	1.14 650	1.25 658	0.90 652	1.77 674	1.15 644	0.89 677	0.51 662	0.87 672	0.54 666	1.02 681	0.57 651

DStereoFS	1.07 662	0.76 658	1.10 605	0.70 659	0.70 663	1.87 678	1.39 685	1.20 667	1.66 676	1.01 655	1.58 667	1.20 657	2.60 686	1.40 664	1.32 656	0.40 653	0.47 658	0.31 638	0.41 654	0.38 643	0.91 681

IMH	1.09 663	1.04 673	1.29 630	1.03 674	0.79 670	1.11 656	0.69 654	1.40 671	1.42 671	1.02 656	1.71 671	1.42 662	1.19 664	1.78 675	1.03 638	1.14 684	0.56 673	1.00 676	0.58 671	0.93 676	0.68 669

WAO-6	1.11 664	1.01 672	1.17 620	0.96 671	0.79 670	1.30 667	0.78 662	1.36 670	1.99 681	1.04 659	1.54 666	1.59 667	1.27 666	1.37 663	1.30 652	0.78 671	0.55 669	1.03 678	0.75 680	0.87 672	0.72 673

SGM+DAISY	1.12 665	0.86 662	1.64 653	0.68 656	0.80 673	1.68 676	1.68 689	1.08 663	1.10 658	1.53 681	1.76 674	1.47 664	1.53 676	1.24 653	1.42 663	0.66 664	0.65 681	0.52 657	0.54 666	0.57 656	0.91 681

LVE	1.18 666	1.16 675	1.67 655	1.04 675	0.81 674	1.32 668	0.82 666	1.49 674	1.94 679	1.08 660	1.90 675	1.89 672	1.07 661	1.51 667	1.04 639	0.96 680	0.61 676	0.94 673	0.69 677	0.92 675	0.79 678

JetBlue	1.20 667	0.89 663	2.53 673	0.59 651	0.76 666	3.16 686	2.09 691	1.16 665	0.93 646	0.95 650	1.12 649	1.65 668	1.27 666	2.15 680	1.87 675	0.43 655	0.37 648	0.38 647	0.39 653	0.62 657	0.63 660

Dean	1.22 668	1.17 676	1.97 664	1.04 675	0.79 670	1.21 661	0.76 660	1.51 675	1.96 680	1.30 668	1.98 679	2.14 676	1.18 663	1.30 659	1.15 644	0.83 674	0.61 676	1.01 677	0.69 677	0.97 680	0.77 677

xyz-stereo	1.43 669	0.11 129	17.43 709	0.18 55	0.08 8	4.86 687	0.18 289	0.31 233	0.35 355	0.37 486	2.75 687	0.41 492	0.31 502	0.58 496	0.33 494	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.06 102	0.06 87	0.06 13

TorneroNet-64	1.47 670	1.15 674	1.51 647	1.11 681	0.86 677	2.27 682	0.76 660	1.84 681	3.76 688	1.29 666	2.22 683	2.68 684	1.46 672	1.81 676	1.55 667	0.79 672	0.51 662	1.10 679	0.67 675	1.31 685	0.81 679

notaker	1.49 671	1.44 685	1.77 658	1.42 686	1.08 682	1.19 660	0.87 669	1.51 675	1.40 669	1.53 681	3.41 689	2.40 680	1.94 679	1.83 677	1.57 668	1.14 684	0.69 685	1.38 686	0.88 684	1.39 688	1.03 685

WAO-8	1.50 672	1.22 679	1.39 639	1.10 678	0.85 675	2.15 679	0.78 662	1.84 681	3.76 688	1.46 674	2.18 681	2.15 677	1.50 674	3.20 687	1.35 659	0.92 678	0.66 682	1.10 679	0.79 682	0.94 677	0.74 675

Venus	1.50 672	1.22 679	1.39 639	1.10 678	0.85 675	2.15 679	0.78 662	1.84 681	3.76 688	1.46 674	2.18 681	2.15 677	1.50 674	3.20 687	1.35 659	0.92 678	0.66 682	1.10 679	0.79 682	0.94 677	0.74 675

SGM-ForestM	1.59 674	0.56 634	1.52 648	0.41 630	0.34 616	2.77 684	1.67 688	1.69 679	1.73 678	2.48 687	2.27 684	6.02 694	2.90 689	3.08 685	2.83 687	0.25 627	0.30 628	0.19 604	0.20 611	0.18 575	0.45 630

UNDER WATER-64	1.61 675	1.30 683	2.93 678	1.33 684	0.96 680	2.20 681	1.25 682	1.47 673	3.15 685	1.46 674	1.31 656	2.61 683	2.22 683	1.69 671	1.93 676	1.13 683	0.67 684	1.29 684	0.94 685	1.26 683	1.09 687

MANE	1.63 676	0.58 641	1.16 614	0.59 651	0.60 657	2.71 683	1.53 686	2.63 690	3.62 687	2.33 686	3.26 688	3.66 688	2.98 690	2.26 682	2.26 682	0.37 648	0.40 650	0.31 638	0.49 660	0.31 635	0.63 660

UNDER WATER	1.64 677	1.34 684	2.72 676	1.40 685	1.04 681	1.70 677	1.14 681	1.57 678	3.58 686	1.46 674	1.46 663	2.82 685	2.43 684	1.74 672	2.04 679	1.08 682	0.63 680	1.31 685	0.94 685	1.29 684	1.10 688

LSM	1.68 678	0.48 623	2.91 677	2.28 692	17.60 707	0.52 598	0.55 645	0.65 610	0.78 628	0.84 643	1.11 648	0.63 611	0.55 611	0.79 592	0.53 574	0.16 573	0.25 595	0.18 597	0.21 613	0.25 615	2.37 694

ktn	1.80 679	1.46 686	1.49 645	1.44 687	1.14 683	1.50 673	1.07 675	1.53 677	3.90 691	2.77 689	4.62 690	3.42 687	1.49 673	1.74 672	1.40 662	1.45 688	0.77 686	1.46 687	0.99 687	1.41 689	1.00 684

LE_ROB	1.82 680	0.39 601	3.15 680	0.50 646	0.55 653	0.79 639	1.00 671	0.89 658	6.48 695	7.40 699	2.07 680	2.07 674	5.08 693	1.33 662	3.96 691	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.13 335

KSHMR	1.92 681	1.47 687	1.97 664	1.48 688	1.22 685	1.39 671	1.06 674	1.81 680	5.83 694	1.43 672	5.56 693	2.95 686	1.17 662	2.24 681	1.33 658	1.29 687	1.13 687	1.47 688	1.11 689	1.37 687	1.21 689

TorneroNet	2.26 682	1.20 678	1.55 650	1.15 683	0.91 679	5.84 690	0.84 667	2.12 686	8.45 699	2.59 688	5.32 692	3.84 689	2.15 682	1.84 678	1.98 678	0.88 676	0.54 668	1.16 683	0.74 679	1.31 685	0.91 681

MADNet++	2.34 683	1.81 688	2.24 670	2.15 691	1.97 689	2.79 685	2.19 692	2.42 689	2.26 682	2.79 690	2.70 686	2.43 681	2.60 686	3.18 686	3.32 688	2.19 691	1.97 693	1.93 690	1.62 691	2.02 691	2.10 692

JetRed	2.35 684	2.70 690	6.11 691	1.14 682	1.38 687	6.03 692	3.61 695	2.12 686	1.72 677	1.99 684	1.97 678	2.15 677	1.59 678	2.49 683	4.19 692	1.05 681	1.60 690	1.10 679	1.02 688	1.72 690	1.41 691

light-stereo	2.66 685	0.78 659	4.46 683	4.42 693	3.66 690	5.04 688	0.38 606	2.12 686	1.51 673	4.25 691	6.51 696	7.70 699	0.75 639	5.12 694	1.42 663	0.72 668	1.35 689	0.33 643	0.45 656	1.22 682	1.04 686

HanzoNet	3.08 686	1.87 689	2.70 675	1.81 689	1.34 686	1.60 675	1.05 673	2.06 685	2.62 684	5.63 695	5.12 691	5.96 693	7.09 697	4.39 692	3.43 689	3.29 694	2.06 695	1.98 693	2.94 698	2.47 692	2.15 693

coex-ft	3.48 687	0.81 660	48.53 722	0.24 372	0.19 470	0.53 601	0.47 631	0.49 448	2.36 683	7.18 698	1.20 652	0.96 648	2.53 685	0.75 578	2.14 680	0.13 522	0.15 459	0.14 554	0.12 515	0.22 604	0.47 633

TCMNet-wrong-test	4.33 688	5.65 696	4.76 685	11.36 705	10.39 700	5.87 691	4.45 697	4.24 694	1.10 658	1.93 683	2.43 685	6.07 695	3.54 691	3.87 690	4.51 693	2.00 690	0.47 658	1.96 692	1.68 692	5.78 699	4.48 698

FADE	4.36 689	1.19 677	4.67 684	0.71 662	0.76 666	0.73 631	0.50 637	1.87 684	1.53 674	0.75 633	0.67 605	1.17 655	2.69 688	2.88 684	2.14 680	24.66 720	4.77 699	17.17 715	17.41 714	0.51 651	0.45 630

tt	4.71 690	0.11 129	3.94 681	2.06 690	1.54 688	10.14 698	16.85 702	9.28 702	4.99 692	1.41 671	1.05 646	4.68 690	4.89 692	3.36 689	5.86 696	5.73 699	9.15 709	2.23 695	2.51 695	3.02 693	1.34 690

BEATNet-Init1	4.91 691	3.27 691	14.39 708	0.69 658	0.65 661	10.19 699	3.83 696	5.04 695	5.11 693	8.73 701	8.52 698	13.95 710	7.66 699	7.79 699	5.79 695	0.32 642	0.34 643	0.34 645	0.38 652	0.64 659	0.64 664

Selective-IGEV-i1pa	5.75 692	8.12 698	4.85 689	1.10 678	0.54 652	13.48 701	3.52 694	9.46 703	7.56 697	7.13 697	10.00 702	9.12 700	7.56 698	14.91 711	6.08 697	3.55 695	1.33 688	1.94 691	0.77 681	0.79 669	3.23 696

DPSimNet_ROB	6.21 693	5.16 692	9.50 694	5.59 696	5.56 693	7.64 694	10.02 699	4.07 693	7.33 696	6.84 696	6.26 694	7.17 697	10.55 700	4.07 691	5.68 694	5.50 698	4.29 698	5.24 699	3.66 699	4.05 696	5.96 700

USTest	6.84 694	5.16 692	5.45 690	7.18 699	7.26 695	14.27 702	22.53 704	8.48 699	9.29 700	5.44 694	6.42 695	6.27 696	6.69 696	6.83 697	8.49 700	1.95 689	3.27 696	2.16 694	2.54 696	3.76 694	3.31 697

EDNetEfficientorigin	7.48 695	0.57 638	139.59 724	0.25 413	0.17 407	0.44 558	0.30 557	0.48 437	1.04 653	1.29 666	1.02 645	0.82 639	0.87 651	0.76 584	1.02 637	0.10 421	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.22 604	0.25 533

ASD4	8.08 696	7.42 697	8.23 693	6.03 698	6.01 694	14.62 703	20.55 703	9.03 701	8.06 698	7.51 700	6.52 697	7.36 698	6.42 694	8.13 700	9.88 701	5.93 700	5.10 700	6.60 706	5.79 700	6.82 700	5.52 699

DGTPSM_ROB	8.38 697	5.24 694	10.71 706	5.32 695	10.19 698	8.34 695	23.49 708	6.11 697	13.43 708	4.93 692	10.93 706	5.64 691	10.55 700	6.17 695	12.73 705	3.74 696	7.56 702	3.68 696	7.24 705	4.09 697	7.49 703

DPSMNet_ROB	8.44 698	5.25 695	10.87 707	5.59 696	10.27 699	8.34 695	23.51 709	6.12 698	13.47 709	4.96 693	10.94 707	5.65 692	10.55 700	6.25 696	12.77 706	4.01 697	7.62 703	3.75 697	7.27 706	4.16 698	7.54 704

DLNR-FE	10.53 699	12.31 708	20.33 715	105.85 724	23.36 718	0.14 30	0.13 68	3.25 692	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.31 351	0.16 208	2.59 693	0.32 637	0.07 144	0.07 189	40.66 723	0.28 563

DLNR_Zeroshot_test	10.53 699	12.28 707	20.32 713	105.84 723	23.88 719	0.14 30	0.13 68	3.20 691	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.32 361	0.16 208	2.54 692	0.32 637	0.07 144	0.07 189	40.17 722	0.28 563

iinet-test	10.74 701	9.21 699	9.52 695	10.46 700	10.67 701	17.92 708	25.86 710	12.61 707	13.38 706	9.65 705	10.06 703	9.98 702	10.66 703	11.13 707	12.60 702	6.36 702	7.73 704	5.65 701	6.66 701	7.29 701	7.31 701

IINet	10.74 701	9.21 699	9.52 695	10.46 700	10.67 701	17.92 708	25.86 710	12.61 707	13.38 706	9.65 705	10.06 703	9.98 702	10.66 703	11.13 707	12.60 702	6.36 702	7.73 704	5.65 701	6.66 701	7.29 701	7.31 701

LRCNet_RVC	10.94 703	14.45 710	9.66 697	15.38 706	8.02 697	1.08 655	0.35 589	8.72 700	0.72 621	12.63 710	15.84 710	9.73 701	6.52 695	8.58 701	6.38 698	20.33 717	5.39 701	23.79 717	21.95 718	15.35 709	13.96 711

DPSM_ROB	11.46 704	9.79 705	10.18 701	11.11 703	11.31 703	19.08 711	27.38 713	13.42 710	14.23 711	10.34 707	11.13 708	10.97 708	11.33 709	11.89 709	13.49 707	6.74 704	8.19 707	6.00 703	7.05 703	7.74 703	7.76 705

DPSM	11.46 704	9.79 705	10.18 701	11.11 703	11.31 703	19.08 711	27.38 713	13.42 710	14.23 711	10.34 707	11.13 708	10.97 708	11.33 709	11.89 709	13.49 707	6.74 704	8.19 707	6.00 703	7.05 703	7.74 703	7.76 705

xxxxx1	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 708	17.10 704	23.00 705	10.36 704	11.04 702	9.25 702	9.66 699	10.74 705	10.66 703	10.60 703	13.72 709	8.14 706	9.35 710	31.88 720	44.61 722	12.63 706	13.46 708

tt_ll	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 708	17.10 704	23.00 705	10.36 704	11.04 702	9.25 702	9.66 699	10.74 705	10.66 703	10.60 703	13.72 709	8.14 706	9.35 710	31.88 720	44.61 722	12.63 706	13.46 708

ff	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 708	17.10 704	23.00 705	10.36 704	11.04 702	9.25 702	9.66 699	10.74 705	10.66 703	10.60 703	13.72 709	8.14 706	9.35 710	31.88 720	44.61 722	12.63 706	13.46 708

PML	15.86 709	13.12 709	7.07 692	5.22 694	7.66 696	32.93 715	64.30 724	5.37 696	10.12 701	25.87 723	67.29 724	20.25 712	13.20 711	10.09 702	6.81 699	5.94 701	2.00 694	6.03 705	2.18 694	9.13 705	2.62 695

Anonymous_1	16.44 710	9.26 701	9.67 698	10.63 702	14.54 705	18.62 710	26.98 712	12.68 709	13.53 710	10.78 709	10.37 705	10.15 704	10.66 703	10.99 706	12.64 704	15.61 716	7.73 704	16.87 714	43.01 721	56.14 724	7.86 707

HaxPig	17.72 711	20.23 720	19.76 710	16.55 707	16.52 706	9.46 697	9.42 698	14.48 712	13.31 705	18.59 712	18.67 711	17.39 711	16.68 712	17.07 712	16.43 712	21.99 719	20.86 720	22.28 716	21.55 717	21.30 717	21.88 722

MEDIAN_ROB	21.20 712	24.56 721	23.42 720	19.57 708	19.62 711	13.29 700	11.21 700	18.04 713	17.02 713	22.07 722	21.92 712	20.84 713	20.24 713	21.02 713	19.68 713	25.59 721	24.08 721	26.20 718	25.19 719	25.31 718	25.19 723

RAFT-FEzeroshot	23.04 713	19.71 715	20.25 711	22.47 715	22.80 715	38.32 716	55.23 720	26.95 717	28.70 718	20.66 717	22.23 714	22.07 715	22.86 715	23.85 715	27.17 717	13.53 710	16.47 715	12.08 707	14.22 710	15.58 712	15.60 714

RAFT-FE	23.04 713	19.71 715	20.25 711	22.47 715	22.80 715	38.32 716	55.23 720	26.95 717	28.70 718	20.66 717	22.23 714	22.07 715	22.86 715	23.85 715	27.17 717	13.53 710	16.47 715	12.08 707	14.22 710	15.58 712	15.60 714

CasAABBNet	23.04 713	19.69 713	20.32 713	22.42 712	22.73 712	38.35 719	55.23 720	26.99 719	28.74 720	20.67 719	22.28 716	22.11 718	22.86 715	23.84 714	27.17 717	13.52 709	16.47 715	12.08 707	14.21 708	15.57 710	15.60 714

FlowAnything	23.08 716	19.70 714	20.48 716	22.45 714	22.73 712	38.34 718	55.18 718	27.00 720	28.79 721	20.83 721	22.42 719	22.10 717	22.83 714	23.85 715	27.23 721	13.53 710	16.54 718	12.10 712	14.29 713	15.59 714	15.58 713

Hybrid-DGEV	23.11 717	19.81 718	20.81 718	22.43 713	22.74 714	38.45 721	55.25 723	27.21 723	28.95 723	20.63 716	22.37 717	22.03 714	22.89 719	23.96 719	27.14 715	13.54 713	16.46 714	12.09 710	14.23 712	15.57 710	15.57 712

Selective-RAFT-Error	23.11 717	19.77 717	20.60 717	22.49 717	22.80 715	38.46 722	55.19 719	27.13 722	28.90 722	20.73 720	22.38 718	22.11 718	22.91 720	23.94 718	27.18 720	13.54 713	16.57 719	12.09 710	14.21 708	15.61 715	15.65 717

LSM0	24.21 719	19.88 719	22.33 719	24.42 718	40.13 723	38.41 720	54.99 717	27.05 721	28.61 717	20.59 715	22.00 713	22.29 720	22.86 715	24.12 720	27.16 716	13.59 715	16.33 713	12.13 713	14.08 707	15.72 716	17.53 719

AVERAGE_ROB	25.43 720	29.01 722	27.22 721	24.60 719	24.16 720	17.78 707	12.87 701	22.39 716	21.40 716	26.72 724	26.08 722	25.18 721	24.52 723	25.07 721	23.57 714	29.94 722	28.36 722	30.60 719	29.57 720	29.83 719	29.66 724

RSGM-EC	29.37 721	17.55 711	9.85 699	35.22 720	33.16 721	26.01 713	45.63 715	20.07 714	17.60 714	18.98 713	23.47 720	30.02 722	23.62 721	41.06 722	44.49 723	58.94 723	34.33 723	32.95 723	20.18 715	33.70 720	20.62 720

acva	29.37 721	17.55 711	9.85 699	35.22 720	33.16 721	26.01 713	45.63 715	20.07 714	17.60 714	18.98 713	23.47 720	30.02 722	23.62 721	41.06 722	44.49 723	58.94 723	34.33 723	32.95 723	20.18 715	33.70 720	20.62 720

Selective-IGEV-i16pa	31.25 723	41.63 723	4.08 682	0.51 647	0.38 629	97.61 724	0.73 659	61.16 725	60.81 724	17.49 711	65.92 723	39.64 724	53.28 724	107.35 725	27.39 722	20.46 718	3.81 697	4.39 698	1.97 693	0.41 645	16.06 718

test_example2	100.95 724	107.33 724	67.16 723	98.17 722	106.88 724	89.44 723	101.34 725	37.23 724	97.88 725	129.56 725	131.26 725	65.41 725	67.34 725	91.22 724	79.29 725	143.32 725	199.32 725	81.12 725	102.17 725	121.89 725	101.70 725

ccccc	254.75 725	256.25 725	312.96 725	351.50 725	361.31 725	144.22 725	162.41 726	153.19 726	130.64 726	152.98 726	153.47 726	161.94 726	200.51 726	268.06 726	296.01 726	387.64 726	346.97 726	244.11 726	219.32 726	413.57 726	378.05 726

GS-Stereo							0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 632	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 660

Low-res two-view benchmark