Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 38	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 84	0.30 1	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 42	0.10 1

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

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

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

aanet-new-90k	0.34 91	0.21 69	0.77 366	0.41 93	0.23 54	0.43 98	0.36 204	0.64 82	0.30 28	0.28 20	0.40 73	0.31 55	0.50 238	0.97 272	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.19 252	0.11 3

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.45 203	1.43 658	0.48 115	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 29	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 122	1.27 359	0.22 1	0.21 355	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 668	0.11 3

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 219	0.21 69	0.38 31	0.45 175	0.38 381	0.45 113	0.25 73	0.75 141	1.29 519	0.80 278	1.21 414	0.47 166	0.37 126	0.53 92	0.44 289	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.80 654	0.18 201	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 243	0.20 40	0.38 31	0.41 93	0.19 9	0.96 466	0.34 179	1.17 337	1.25 498	0.81 283	0.90 279	0.63 262	0.50 238	1.45 413	0.42 276	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.11 12	0.18 201	0.11 3

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

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

aanet-new-60k	0.34 91	0.21 69	0.76 358	0.42 107	0.22 42	0.58 254	0.31 136	0.71 124	0.33 51	0.33 58	0.39 69	0.40 126	0.43 162	0.77 192	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.12 21

aanet-new-70k	0.35 103	0.20 40	0.79 379	0.42 107	0.21 24	0.50 176	0.30 124	0.65 92	0.31 32	0.33 58	0.40 73	0.31 55	0.51 247	1.00 287	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 103	0.22 102	0.91 440	0.43 123	0.21 24	0.33 37	0.36 204	0.65 92	0.32 42	0.32 52	0.40 73	0.31 55	0.59 308	0.91 247	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 78	0.22 102	0.81 386	0.40 75	0.25 104	0.52 203	0.23 51	0.67 108	0.32 42	0.33 58	0.47 118	0.33 77	0.52 254	0.35 7	0.28 87	0.13 26	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 179	0.20 3	0.23 51	0.36 4	0.23 8	0.28 20	0.35 55	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.17 158	0.12 21

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

LACA1	0.25 10	0.20 40	0.38 31	0.34 5	0.18 3	0.31 30	0.27 97	0.45 10	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 84	0.46 59	0.25 39	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.12 67	0.15 79	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo	7.16 686	0.22 102	69.90 725	0.42 107	0.21 24	32.92 714	0.49 389	0.87 199	0.76 259	1.38 531	27.04 708	1.19 463	1.16 545	4.69 603	0.97 514	0.16 122	0.12 100	0.20 271	0.14 167	0.16 115	0.12 21

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

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

LG-Stereo	0.34 91	0.25 197	0.78 376	0.47 207	0.26 122	0.37 55	0.30 124	0.71 124	0.52 161	0.36 86	0.57 178	0.29 42	0.21 8	0.50 85	0.36 212	0.13 26	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.12 21

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 158	0.67 595	0.42 69	0.64 498	0.29 203	0.48 143	0.25 73	0.85 195	0.44 115	0.38 112	0.36 58	0.30 51	0.70 360	1.15 329	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.18 201	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-10k	0.35 103	0.22 102	0.87 418	0.47 207	0.23 54	0.66 320	0.24 66	0.63 75	0.40 91	0.38 112	0.42 82	0.40 126	0.53 262	0.40 28	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.19 252	0.13 71

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 122	0.24 7	0.24 66	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 25	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.16 239	0.13 7	0.13 71

MatchStereo	0.28 33	0.21 69	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 51	0.65 92	0.48 133	0.27 18	0.47 118	0.25 19	0.24 25	0.49 79	0.31 144	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.36 119	0.21 69	0.43 75	0.45 175	0.36 339	0.43 98	0.32 152	0.69 114	0.58 184	0.41 128	0.68 216	0.39 120	0.43 162	0.60 127	0.35 200	0.14 52	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.16 115	0.13 71

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.34 91	0.21 69	0.66 270	0.47 207	0.27 152	0.26 13	0.29 114	0.69 114	0.63 202	0.32 52	0.42 82	0.45 155	0.31 74	0.45 49	0.34 189	0.17 180	0.15 324	0.19 218	0.15 193	0.18 201	0.13 71

U	9.45 690	0.21 69	0.58 221	0.47 207	53.11 719	61.27 724	0.24 66	0.70 119	0.52 161	0.36 86	0.28 29	0.29 42	0.35 111	0.33 4	0.26 55	0.19 278	0.11 38	60.50 722	8.88 703	0.17 158	0.13 71

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

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

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

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

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

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

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

4D-IteraStereo	0.48 225	0.24 163	0.76 358	0.50 274	0.44 440	0.66 320	0.31 136	0.87 199	1.02 362	1.03 351	0.72 233	0.78 308	0.32 84	0.64 138	0.37 224	0.17 180	0.11 38	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.13 71

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

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

test-3	0.54 270	0.22 102	0.68 280	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.32 504	0.69 221	0.87 349	0.45 179	1.68 462	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

test_1	0.54 270	0.22 102	0.68 280	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.28 474	0.68 216	0.87 349	0.45 179	1.67 457	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

AnonymousM	0.59 315	1.11 640	0.41 59	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.47 364	1.05 291	0.64 207	0.98 329	0.63 193	0.67 276	0.43 162	0.59 115	0.41 265	0.20 320	0.15 324	1.84 668	0.84 656	0.14 42	0.13 71

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 270	0.25 197	0.68 280	0.43 123	0.24 77	0.40 72	0.34 179	1.04 283	1.09 400	1.32 504	1.60 547	0.80 314	0.68 351	0.67 156	0.39 247	0.13 26	0.10 9	0.18 193	0.17 268	0.17 158	0.13 71

PMTNet	0.46 211	0.21 69	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 349	0.27 97	0.74 138	1.04 371	0.64 244	0.70 226	0.55 217	0.47 198	0.86 234	0.35 200	1.00 653	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.15 79	0.13 71

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

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

aanet-new-14k	0.36 119	0.24 163	0.83 395	0.46 191	0.22 42	0.46 120	0.33 165	0.66 100	0.61 196	0.39 123	0.48 125	0.29 42	0.64 338	0.41 32	0.29 98	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.21 344	0.14 129

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

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

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

Hybrid-DGEV-03	0.65 356	0.26 225	0.56 200	0.53 346	0.36 339	0.73 357	0.39 254	0.89 209	1.15 440	1.73 599	2.52 633	0.84 340	0.56 284	0.97 272	0.44 289	0.18 230	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.14 129

WQFJA1++	1.55 599	0.22 102	0.45 95	0.38 52	0.28 179	0.38 59	0.20 14	0.62 68	0.28 20	0.38 112	0.39 69	0.34 85	0.39 135	0.64 138	0.27 70	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.12 67	25.04 710	0.14 129

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.43 180	0.24 163	0.67 276	0.51 306	0.32 277	0.55 237	0.45 348	0.97 253	0.77 263	0.59 233	0.51 144	0.49 182	0.42 153	0.80 207	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.14 129

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MIM_Stereo	0.57 303	0.24 163	0.92 445	0.46 191	0.30 227	0.54 224	0.28 104	1.27 376	0.75 250	1.00 337	1.16 394	0.93 375	0.53 262	1.45 413	0.61 402	0.16 122	0.16 363	0.20 271	0.19 317	0.17 158	0.14 129

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

GCAP-Stereo	0.40 158	0.28 285	0.68 280	0.47 207	0.25 104	0.53 214	0.32 152	0.82 182	0.58 184	0.65 246	0.69 221	0.58 239	0.42 153	0.47 70	0.29 98	0.17 180	0.14 261	0.17 150	0.13 128	0.17 158	0.14 129

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

RAFT_CTSACE	0.63 336	0.26 225	0.88 427	0.55 388	0.51 488	0.71 349	0.44 328	0.80 167	0.97 337	0.97 324	1.84 587	1.18 462	0.68 351	1.47 419	0.36 212	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.20 299	0.14 129

test_3	0.55 286	0.23 137	0.71 309	0.53 346	0.28 179	0.61 278	0.40 269	0.92 222	1.05 376	1.19 434	0.68 216	0.93 375	0.44 173	1.67 457	0.39 247	0.15 82	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.21 344	0.14 129

OMP-Stereo	0.94 501	0.33 416	0.72 315	0.90 629	0.31 255	0.49 160	0.36 204	1.16 335	1.06 381	1.58 582	1.12 371	1.46 529	0.69 355	6.94 655	0.49 339	0.19 278	0.14 261	0.24 407	0.18 292	0.20 299	0.14 129

IIG-Stereo	0.96 504	0.31 377	0.72 315	0.88 624	0.33 299	0.61 278	0.26 87	1.19 353	1.03 366	1.69 596	1.37 479	1.46 529	0.75 375	6.96 657	0.51 351	0.19 278	0.14 261	0.23 387	0.18 292	0.20 299	0.14 129

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

XX-TBD	0.46 211	0.70 603	0.35 7	0.79 591	0.25 104	0.58 254	0.26 87	0.69 114	1.27 509	0.76 264	1.00 307	0.45 155	0.33 92	0.47 70	0.37 224	0.19 278	0.15 324	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129

XX-Stereo	0.63 336	0.26 225	1.90 611	0.81 597	0.67 564	0.43 98	0.23 51	1.03 277	0.58 184	0.65 246	1.56 537	1.41 517	0.39 135	1.28 361	0.35 200	0.20 320	0.14 261	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.14 129

AFF-stereo	0.58 310	0.25 197	0.64 252	0.46 191	0.29 203	0.34 39	0.38 237	1.15 333	1.14 428	1.17 425	1.60 547	1.10 444	0.71 365	0.97 272	0.43 286	0.13 26	0.11 38	0.19 218	0.19 317	0.17 158	0.14 129

CFNet-RSSM	0.54 270	0.24 163	0.70 298	0.48 240	0.28 179	0.60 272	0.27 97	1.49 426	1.14 428	1.06 356	0.93 285	1.08 431	0.54 269	0.70 164	0.35 200	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.14 129

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

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

aanet-new-28k	0.32 64	0.21 69	0.66 270	0.43 123	0.21 24	0.47 134	0.28 104	0.64 82	0.33 51	0.36 86	0.39 69	0.36 95	0.49 229	0.39 21	0.27 70	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.22 371	0.15 174

aanet-new-12k	0.33 78	0.23 137	0.77 366	0.48 240	0.21 24	0.48 143	0.25 73	0.80 167	0.44 115	0.38 112	0.29 35	0.32 64	0.48 212	0.39 21	0.29 98	0.14 52	0.10 9	0.17 150	0.13 128	0.19 252	0.15 174

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

Hybrid-DGEV-2	0.65 356	0.31 377	0.73 327	0.60 453	0.37 359	1.08 495	0.28 104	1.45 418	1.40 571	1.32 504	0.85 266	1.03 418	1.01 507	1.05 301	0.48 330	0.18 230	0.15 324	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.15 174

NLMM1	0.56 295	0.27 258	0.60 230	0.47 207	0.74 585	0.68 332	0.43 314	1.83 534	1.04 371	0.59 233	0.62 190	0.51 192	0.47 198	1.33 377	0.57 383	0.18 230	0.21 482	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.15 174

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

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

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

FE-Mocha	0.49 234	0.30 342	0.87 418	0.48 240	0.36 339	0.45 113	0.22 38	1.58 456	0.49 136	1.00 337	1.09 352	0.74 295	0.41 145	0.55 101	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.21 310	0.20 354	0.17 158	0.15 174

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AE-Stereo	0.49 234	0.27 258	0.67 276	0.60 453	0.39 392	0.67 325	0.46 356	1.18 342	1.09 400	0.47 168	0.75 242	0.69 284	0.47 198	0.59 115	0.40 255	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.19 252	0.15 174

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

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

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

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

GMOStereo	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

error version	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

test-v	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

TRStereo	0.60 318	0.60 583	0.97 464	0.74 577	0.67 564	0.46 120	0.38 237	1.85 539	0.89 302	0.79 275	0.80 260	0.88 353	0.39 135	1.10 316	0.41 265	0.23 413	0.15 324	0.23 387	0.24 466	0.17 158	0.15 174

AAGNet	1.83 623	0.28 285	0.72 315	0.61 468	0.32 277	0.67 325	0.51 398	0.96 250	0.98 342	1.47 552	1.20 412	1.00 404	1.18 551	2.83 560	22.77 705	0.22 386	0.13 201	0.22 346	0.19 317	0.23 399	0.15 174

test-2	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

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

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

Gwc-CoAtRS	0.52 243	0.24 163	0.68 280	0.48 240	0.29 203	0.64 295	0.25 73	1.16 335	1.08 392	1.01 343	1.00 307	1.12 449	0.56 284	0.69 160	0.37 224	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.15 79	0.15 174

HITNet	0.65 356	0.40 497	0.77 366	0.48 240	0.24 77	1.05 489	0.49 389	1.76 508	1.02 362	1.18 430	1.18 400	0.89 361	0.80 404	0.85 230	0.79 469	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.17 268	0.29 484	0.15 174
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 211	1.22 648	2.46 635	0.39 62	0.30 227	0.29 23	0.28 104	0.81 174	0.34 60	0.33 58	0.47 118	0.38 117	0.44 173	0.37 11	0.25 39	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.16 115	0.16 215

BStereo	0.38 136	0.25 197	1.42 565	0.42 107	0.28 179	0.55 237	0.39 254	0.55 38	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

Wave_Phase_stereo	0.45 203	0.25 197	1.42 565	0.42 107	0.28 179	1.78 598	0.39 254	0.72 126	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

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

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

DLNR-FE	23.17 707	48.55 725	42.94 713	176.85 728	78.48 721	0.35 47	0.21 29	23.51 706	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.55 434	0.44 289	9.85 706	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 725	0.16 215

DDF-Stereo	0.37 129	0.22 102	0.47 110	0.48 240	0.42 419	0.31 30	0.24 66	0.53 29	0.33 51	0.33 58	0.40 73	0.37 108	0.48 212	0.91 247	0.32 156	0.23 413	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.86 639	0.16 215

zero-FE	0.36 119	0.22 102	0.47 110	0.45 175	0.43 431	0.30 26	0.24 66	0.61 65	0.33 51	0.33 58	0.41 80	0.37 108	0.50 238	0.64 138	0.32 156	0.22 386	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.83 637	0.16 215

fffft	0.38 136	0.23 137	0.51 144	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.48 377	0.76 144	0.36 70	0.44 148	0.34 51	0.38 117	0.31 74	1.31 369	0.32 156	0.14 52	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215
1: 1. 1
UGAM	1.14 557	0.27 258	0.95 456	0.53 346	0.42 419	0.70 345	0.72 519	0.95 242	1.32 533	0.98 329	1.48 517	1.78 586	0.87 441	9.65 688	0.87 492	0.21 355	0.18 420	0.30 520	0.24 466	0.19 252	0.16 215

model_zeroshot	0.48 225	0.29 320	0.86 406	0.51 306	0.36 339	0.69 338	0.37 229	1.12 325	0.62 199	0.85 297	0.84 264	0.66 272	0.37 126	0.73 177	0.34 189	0.20 320	0.16 363	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.16 215

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

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

rrr	0.46 211	0.28 285	0.73 327	0.43 123	0.33 299	0.49 160	0.38 237	0.76 144	0.50 143	0.47 168	0.48 125	0.48 173	0.46 187	2.03 504	0.30 117	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215

plain	0.46 211	0.27 258	1.01 478	0.50 274	0.40 403	0.35 47	0.37 229	0.87 199	0.56 178	0.43 142	0.76 244	0.42 137	0.40 141	1.13 326	0.45 304	0.21 355	0.15 324	0.24 407	0.19 317	0.24 414	0.16 215

MSKI-zero shot	0.55 286	0.26 225	0.57 213	0.51 306	0.26 122	0.69 338	0.28 104	1.18 342	0.64 207	0.91 308	1.32 461	0.82 324	0.33 92	1.92 492	0.32 156	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.16 215

DLNR_Zeroshot_test	23.17 707	48.52 724	43.29 714	176.68 727	78.69 722	0.35 47	0.21 29	23.41 705	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.56 437	0.44 289	9.57 702	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 725	0.16 215

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

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

HH	0.63 336	0.30 342	0.77 366	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 562	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

HanStereo	0.63 336	0.30 342	0.77 366	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 562	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

LL-Strereo2	0.52 243	0.33 416	0.69 292	0.52 327	0.37 359	0.70 345	0.30 124	1.13 329	0.67 226	0.94 316	0.78 249	0.91 365	0.42 153	1.05 301	0.42 276	0.17 180	0.16 363	0.29 507	0.25 480	0.21 344	0.16 215

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

raft_robust	0.68 380	0.30 342	0.64 252	0.52 327	0.26 122	0.54 224	0.35 189	1.33 384	1.24 495	1.16 416	1.07 342	0.60 250	0.54 269	3.58 586	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.22 429	0.20 299	0.16 215

Sa-1000	0.72 395	0.29 320	0.76 358	0.59 441	0.30 227	0.73 357	0.37 229	1.62 469	1.33 537	1.28 474	2.04 608	0.86 345	0.75 375	1.84 484	0.38 236	0.19 278	0.14 261	0.25 446	0.23 452	0.20 299	0.16 215

RAFT-345	0.84 472	0.25 197	0.66 270	0.50 274	0.27 152	0.54 224	0.42 291	0.83 187	1.11 409	1.32 504	2.34 623	0.86 345	0.54 269	5.72 630	0.47 325	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.17 268	0.17 158	0.16 215

CroCo-Stereo	0.40 158	0.31 377	0.73 327	0.58 428	0.27 152	0.26 13	0.33 165	0.95 242	0.81 275	0.42 135	0.47 118	0.65 268	0.47 198	0.39 21	0.34 189	0.18 230	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.19 252	0.16 215
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.64 348	0.39 490	0.71 309	0.51 306	0.27 152	0.56 246	0.42 291	1.03 277	0.91 311	0.80 278	1.00 307	0.68 278	0.52 254	3.25 576	0.45 304	0.22 386	0.15 324	0.24 407	0.18 292	0.27 454	0.16 215

raftrobust	0.52 243	0.25 197	0.56 200	0.65 512	0.52 500	0.49 160	0.34 179	0.98 257	0.91 311	1.30 490	0.87 273	0.63 262	0.81 408	0.78 199	0.41 265	0.19 278	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.15 79	0.16 215

test_xeample3	0.42 173	0.28 285	0.69 292	0.43 123	0.33 299	0.56 246	0.38 237	0.79 158	0.45 119	0.53 206	0.46 114	0.44 147	0.44 173	1.38 394	0.31 144	0.18 230	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.17 158	0.16 215

ARAFT	0.77 435	0.36 471	1.49 582	0.51 306	0.31 255	0.90 439	0.82 548	1.90 554	1.06 381	1.62 588	1.24 423	1.02 413	0.64 338	1.84 484	0.50 346	0.18 230	0.14 261	0.28 496	0.27 510	0.17 158	0.16 215

RASNet	1.12 552	0.30 342	0.91 440	0.66 518	0.77 598	0.97 470	0.57 460	1.37 394	1.35 549	1.02 347	1.34 470	2.11 619	1.43 588	7.09 659	1.39 575	0.19 278	0.17 395	0.17 150	0.19 317	0.18 201	0.16 215

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

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

IGEV-FE	0.53 255	0.30 342	0.99 468	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.94 378	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

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

UGAM-zero	1.00 521	0.30 342	0.93 447	0.47 207	0.30 227	0.57 251	0.25 73	2.25 629	0.63 202	1.01 343	1.10 358	2.73 643	1.85 628	6.26 639	0.40 255	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.17 247

rvit_stereo_0083	0.47 219	0.33 416	0.81 386	0.56 404	0.36 339	0.50 176	0.44 328	0.68 111	0.95 325	0.49 185	0.57 178	0.55 217	0.49 229	0.88 239	0.46 318	0.25 460	0.25 535	0.24 407	0.20 354	0.24 414	0.17 247

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

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

rvit_stereo_ft	0.47 219	0.35 461	0.87 418	0.67 530	0.42 419	0.40 72	0.59 473	0.81 174	0.74 249	0.46 163	0.55 169	0.57 232	0.49 229	0.65 149	0.50 346	0.25 460	0.17 395	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.17 247

IGEV_Zeroshot_test	0.53 255	0.30 342	0.99 468	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.95 387	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

DCRE	0.82 461	0.26 225	0.70 298	0.58 428	0.44 440	0.54 224	0.48 377	0.95 242	0.78 267	0.78 272	7.33 680	0.86 345	0.52 254	0.76 189	0.41 265	0.16 122	0.16 363	0.19 218	0.17 268	0.18 201	0.17 247

Selective-RAFT	0.52 243	0.28 285	0.79 379	0.55 388	0.27 152	0.91 443	0.33 165	0.80 167	0.88 299	0.58 225	0.63 193	0.81 319	0.77 386	1.29 365	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.19 252	0.17 247

TestStereo1	0.63 336	0.28 285	0.75 348	0.76 584	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

SA-5K	0.63 336	0.28 285	0.75 348	0.76 584	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

SA	0.66 365	0.30 342	0.82 390	0.61 468	0.30 227	0.58 254	0.38 237	1.44 413	1.30 525	0.96 320	1.36 477	0.66 272	0.95 478	1.85 487	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.25 446	0.23 452	0.21 344	0.17 247

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

IPLG	0.69 382	0.27 258	0.97 464	0.51 306	0.43 431	0.79 394	0.33 165	1.21 357	1.06 381	1.30 490	1.10 358	0.52 200	0.55 277	3.16 574	0.63 410	0.16 122	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

MIPNet	0.56 295	0.28 285	0.94 452	0.49 262	0.33 299	0.66 320	0.38 237	1.35 391	1.08 392	1.06 356	0.92 282	0.60 250	0.79 398	0.73 177	0.52 358	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

NRIStereo	0.60 318	0.29 320	0.69 292	0.53 346	0.28 179	0.63 291	0.33 165	1.08 312	0.87 295	1.14 400	0.87 273	0.91 365	0.59 308	2.24 525	0.49 339	0.20 320	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.21 344	0.17 247

PFNet	0.91 494	0.26 225	1.10 513	0.63 489	0.32 277	0.64 295	0.56 449	1.17 337	0.99 349	1.47 552	1.08 347	0.98 397	0.69 355	6.62 647	0.54 371	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.19 317	0.20 299	0.17 247

RAFT-RH_RVC	1.03 533	0.24 163	0.67 276	0.49 262	0.28 179	0.81 412	0.33 165	0.83 187	1.08 392	2.05 628	4.65 665	1.04 422	0.57 296	5.98 638	0.50 346	0.18 230	0.13 201	0.26 465	0.20 354	0.16 115	0.17 247

RAFT	0.64 348	0.30 342	0.73 327	0.59 441	0.33 299	0.68 332	0.58 464	1.04 283	0.76 259	1.08 360	1.19 407	1.65 568	0.93 468	1.06 303	0.56 380	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.24 466	0.22 371	0.17 247

RALAANet	0.60 318	0.33 416	0.87 418	0.62 479	0.50 476	0.69 338	0.31 136	1.21 357	1.06 381	1.09 366	1.16 394	0.88 353	0.46 187	1.22 345	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.17 247

EAI-Stereo	0.65 356	0.28 285	0.69 292	0.53 346	0.27 152	0.60 272	0.40 269	2.28 633	0.64 207	0.71 257	3.18 646	0.57 232	0.43 162	1.06 303	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.17 268	0.17 158	0.17 247

R-Stereo Train	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 584	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247

RAFT-Stereo	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 584	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 395	0.34 441	1.10 513	0.51 306	0.23 54	0.91 443	0.39 254	1.33 384	1.23 489	1.46 551	1.55 533	1.01 411	0.64 338	1.95 497	0.80 474	0.18 230	0.12 100	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.17 247

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 194	1.50 664	1.55 585	0.37 32	0.33 299	0.41 79	0.26 87	0.79 158	0.35 67	0.34 67	0.46 114	0.41 134	0.41 145	0.45 49	0.24 14	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.18 274

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

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

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

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

HI	0.64 348	0.32 393	0.68 280	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 500	1.43 497	1.62 557	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

CoSv	0.64 348	0.32 393	0.68 280	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 500	1.43 497	1.62 557	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

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

rvit_stereo_0081_aga	0.44 194	0.34 441	0.73 327	0.51 306	0.41 413	0.50 176	0.40 269	0.81 174	0.57 180	0.58 225	0.56 173	0.53 207	0.43 162	0.66 152	0.40 255	0.26 483	0.21 482	0.22 346	0.20 354	0.26 440	0.18 274

H2IRNET	0.56 295	0.26 225	0.66 270	0.47 207	0.35 324	0.41 79	0.26 87	0.92 222	1.17 453	0.61 238	1.28 443	1.08 431	0.86 436	0.99 282	0.63 410	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.25 480	0.21 344	0.18 274

tta	0.75 427	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.18 201	0.18 274

qqq1	0.72 395	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

fff1	0.72 395	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

CoDeX	0.73 413	0.29 320	0.93 447	0.54 363	0.36 339	1.14 507	0.61 482	2.34 639	1.17 453	1.16 416	1.25 427	0.91 365	0.87 441	1.33 377	0.64 414	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.18 274

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

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

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

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

MIF-Stereo (partial)	0.45 203	0.25 197	0.70 298	0.50 274	0.52 500	0.35 47	0.26 87	0.91 219	0.59 193	0.45 156	0.71 229	0.51 192	0.51 247	1.11 319	0.45 304	0.20 320	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.24 414	0.18 274

anonymousdsp2	0.53 255	0.27 258	0.74 344	0.48 240	0.29 203	0.76 376	0.47 364	1.61 465	0.82 281	0.77 269	0.77 247	0.75 298	0.47 198	1.03 292	0.40 255	0.18 230	0.13 201	0.18 193	0.13 128	0.19 252	0.18 274

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

anonymousa	0.72 395	0.27 258	0.75 348	0.47 207	0.63 551	1.43 563	0.45 348	1.24 371	0.89 302	1.28 474	1.75 577	1.62 557	1.13 542	0.69 160	0.59 390	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.25 480	0.20 299	0.18 274

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

RAFT+CT+SA	0.58 310	0.29 320	0.60 230	0.66 518	0.37 359	0.42 89	0.55 441	1.27 376	1.03 366	0.70 254	1.22 417	0.60 250	0.70 360	1.64 451	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.22 429	0.21 344	0.18 274

IGEV-Stereo	0.43 180	0.27 258	0.54 176	0.45 175	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.90 217	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.32 373	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.65 356	0.31 377	1.00 474	0.47 207	0.34 320	0.73 357	0.30 124	2.96 660	0.70 238	1.15 406	1.14 380	0.76 302	0.65 346	1.11 319	0.38 236	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.16 239	0.19 252	0.18 274

IPLGR	0.58 310	0.27 258	1.14 523	0.48 240	0.28 179	0.65 311	0.33 165	1.22 365	1.13 425	1.18 430	1.05 336	0.69 284	0.66 349	0.96 264	0.52 358	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.18 274

Patchmatch Stereo++	0.55 286	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	1.04 536	0.28 285	0.96 462	0.49 262	0.32 277	0.68 332	0.79 537	2.47 650	1.12 413	1.12 382	1.46 511	1.40 514	1.46 593	6.70 652	0.43 286	0.18 230	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.18 274

PSM-adaLoss	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.41 286	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.82 324	0.61 322	1.06 303	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

ROB_FTStereo_v2	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.42 291	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.12 323	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

ROB_FTStereo	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.25 73	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.95 288	0.82 324	0.61 322	1.15 329	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

HUI-Stereo	0.52 243	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.30 124	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	0.79 204	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

SST-Stereo	0.83 467	0.28 285	0.72 315	0.59 441	0.31 255	0.72 352	0.26 87	1.09 313	0.86 290	1.47 552	1.10 358	1.00 404	0.87 441	5.73 631	0.45 304	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.23 399	0.18 274

RAFT_R40	0.83 467	0.28 285	0.73 327	0.59 441	0.31 255	0.69 338	0.44 328	1.10 316	0.95 325	1.47 552	1.10 358	1.00 404	0.85 428	5.53 625	0.46 318	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.20 354	0.23 399	0.18 274

iGMRVC	0.56 295	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.38 237	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.52 426	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

iRAFT	0.55 286	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

RAFT-IKP	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.59 265	0.36 204	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.61 322	1.22 345	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

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

UPFNet	0.80 450	0.32 393	0.90 437	0.59 441	0.74 585	1.26 533	0.80 543	1.52 438	1.10 407	1.30 490	1.12 371	1.30 495	0.84 425	1.67 457	1.09 531	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.23 452	0.25 427	0.18 274

ACVNet	0.63 336	0.31 377	0.54 176	0.54 363	0.36 339	0.80 403	0.46 356	1.37 394	1.07 386	0.93 311	1.30 448	1.08 431	0.85 428	0.80 207	0.94 505	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.18 274

acv_ft	0.75 427	0.31 377	0.95 456	0.70 553	0.86 621	1.24 530	0.53 417	1.44 413	1.07 386	1.24 460	1.30 448	1.08 431	0.92 459	0.80 207	1.34 566	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.21 344	0.18 274

CCAANet	0.60 318	0.24 163	0.61 235	0.47 207	0.42 419	0.94 456	0.59 473	1.20 355	0.84 286	0.70 254	1.16 394	1.02 413	0.77 386	1.30 367	0.65 415	0.20 320	0.15 324	0.19 218	0.19 317	0.18 201	0.18 274

pmcnn	2.37 648	0.42 508	2.71 643	0.63 489	0.43 431	1.54 573	1.19 617	2.01 585	1.53 595	2.64 650	7.60 681	18.07 701	1.45 592	3.44 583	2.78 636	0.18 230	0.15 324	0.15 50	0.12 67	0.20 299	0.18 274

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

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

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

G2L-Stereo_test	0.73 413	0.27 258	0.74 344	0.49 262	0.40 403	0.90 439	0.81 546	1.53 444	1.14 428	1.28 474	1.27 437	1.52 543	0.72 368	1.62 447	0.94 505	0.19 278	0.14 261	0.16 101	0.15 193	0.18 201	0.19 318

AIO-test2	0.57 303	0.28 285	0.63 245	0.61 468	0.58 530	0.79 394	0.51 398	1.18 342	1.40 571	0.63 242	1.15 389	0.51 192	0.43 162	1.09 313	0.35 200	0.21 355	0.17 395	0.26 465	0.30 552	0.20 299	0.19 318

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

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

PAM_32	0.77 435	0.28 285	1.03 489	0.52 327	0.30 227	1.32 542	0.35 189	1.97 575	0.65 221	1.02 347	1.06 338	3.05 649	1.49 598	0.96 264	0.36 212	0.19 278	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.19 252	0.19 318

rvit_stereo_0080	0.44 194	0.32 393	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

CAS++	0.47 219	0.31 377	0.56 200	0.47 207	0.32 277	0.42 89	0.28 104	1.76 508	0.72 244	0.71 257	0.72 233	0.37 108	0.28 52	0.69 160	0.33 174	0.27 499	0.22 504	0.26 465	0.21 400	0.29 484	0.19 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 211	0.36 471	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.67 325	0.35 189	0.78 151	1.12 413	0.61 238	0.62 190	0.39 120	0.39 135	0.71 168	0.39 247	0.20 320	0.17 395	0.22 346	0.18 292	0.23 399	0.19 318

cc1	0.64 348	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 663	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.19 252	0.19 318

whm_eth	0.44 194	0.32 393	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

DCANet-4	0.54 270	0.26 225	1.07 503	0.42 107	0.24 77	0.48 143	0.36 204	0.99 259	1.30 525	1.10 374	1.02 320	0.56 228	0.75 375	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

fff	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

ADStereo(finetuned)	0.57 303	0.24 163	1.06 498	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.35 189	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	1.20 557	0.84 224	0.51 351	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

IER	0.70 386	0.31 377	1.02 485	0.48 240	0.52 500	1.34 546	0.51 398	1.17 337	0.99 349	1.23 453	1.34 470	1.12 449	1.11 535	0.99 282	0.71 440	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.21 400	0.20 299	0.19 318

test_5	0.65 356	0.30 342	0.75 348	0.67 530	0.50 476	0.92 450	0.52 409	1.39 401	1.12 413	0.76 264	1.11 364	1.00 404	0.90 453	1.53 430	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.23 387	0.22 429	0.21 344	0.19 318

CrosDoStereo	1.58 602	0.24 163	0.72 315	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 698	1.10 316	0.98 342	1.34 517	1.75 577	1.00 404	1.89 631	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

TransformOpticalFlow	0.96 504	0.28 285	0.89 433	0.52 327	0.31 255	0.66 320	0.54 423	1.75 501	1.12 413	1.09 366	1.44 502	1.37 511	1.01 507	6.70 652	0.42 276	0.19 278	0.12 100	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.19 318

DeepStereo_LL	1.58 602	0.24 163	0.72 315	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 698	1.10 316	0.98 342	1.34 517	1.75 577	1.00 404	1.89 631	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

IRAFT_RVC	0.88 486	0.28 285	0.76 358	0.63 489	0.31 255	0.65 311	1.02 597	1.22 365	0.94 323	1.22 447	1.04 333	1.01 411	0.98 495	5.82 633	0.53 365	0.22 386	0.12 100	0.25 446	0.20 354	0.20 299	0.19 318

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

DCANet	0.54 270	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.36 204	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	0.92 459	0.81 213	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

csc	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

cscssc	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

111	0.60 318	0.23 137	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.72 352	0.42 291	1.18 342	1.41 577	0.80 278	1.38 484	1.10 444	0.79 398	0.96 264	0.58 387	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.19 318

SFCPSM	0.70 386	0.28 285	1.02 485	0.51 306	0.38 381	1.37 549	0.66 499	2.00 581	1.03 366	1.17 425	1.21 414	0.82 324	0.78 394	1.03 292	0.53 365	0.21 355	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.21 344	0.19 318

ac_64	0.82 461	0.29 320	0.81 386	0.71 561	0.60 541	1.05 489	0.54 423	1.99 580	0.92 317	1.18 430	1.06 338	1.99 610	1.08 530	1.94 496	0.97 514	0.27 499	0.22 504	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.19 318

cf-r	0.73 413	0.30 342	0.77 366	0.55 388	0.63 551	0.78 388	0.48 377	1.79 522	1.15 440	1.13 397	1.26 434	1.43 519	0.87 441	1.40 405	0.85 489	0.25 460	0.18 420	0.22 346	0.23 452	0.19 252	0.19 318

GwcNet-RSSM	0.77 435	0.32 393	1.01 478	0.62 479	0.54 507	0.78 388	0.51 398	1.73 493	1.20 474	1.09 366	1.37 479	1.46 529	0.85 428	1.53 430	1.09 531	0.25 460	0.18 420	0.23 387	0.24 466	0.20 299	0.19 318

DIP-Stereo	0.62 329	0.30 342	0.83 395	0.48 240	0.36 339	0.95 460	0.33 165	2.37 642	0.67 226	1.25 465	1.00 307	0.68 278	0.51 247	0.91 247	0.61 402	0.18 230	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.19 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.87 485	0.29 320	0.53 164	0.53 346	0.30 227	1.15 513	0.55 441	3.57 669	1.28 514	1.53 566	1.74 574	1.68 571	0.93 468	1.49 421	0.77 461	0.22 386	0.17 395	0.19 218	0.18 292	0.20 299	0.19 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.80 450	0.37 478	1.71 598	0.56 404	0.37 359	0.94 456	0.64 492	1.73 493	1.34 540	1.23 453	1.42 493	1.26 484	0.92 459	1.85 487	0.56 380	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.14 167	0.24 414	0.19 318

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

Selective-IGEV-i1	0.66 365	0.27 258	0.86 406	0.54 363	0.33 299	1.01 479	0.78 533	1.75 501	1.18 460	0.88 301	1.19 407	1.19 463	0.56 284	0.98 275	0.54 371	0.19 278	0.16 363	0.20 271	0.17 268	0.19 252	0.20 352

DStereoRT	1.36 581	0.32 393	1.41 563	0.67 530	0.50 476	2.07 621	0.60 478	1.44 413	0.91 311	1.37 525	1.44 502	0.73 294	1.30 576	6.39 643	0.90 499	0.23 413	0.17 395	4.29 696	1.94 686	0.24 414	0.20 352

WQFJX1	0.57 303	0.26 225	0.54 176	0.48 240	0.72 577	0.68 332	0.47 364	2.46 649	0.71 242	0.54 212	0.50 138	0.53 207	0.51 247	1.36 388	0.60 398	0.18 230	0.20 458	0.20 271	0.16 239	0.20 299	0.20 352

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

PAM	0.76 433	0.29 320	1.08 507	0.52 327	0.33 299	1.38 552	0.39 254	2.01 585	0.67 226	1.06 356	0.96 291	2.89 647	1.43 588	0.86 234	0.35 200	0.19 278	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.20 352

DispNO	0.93 499	0.30 342	1.34 555	0.55 388	0.55 513	0.89 436	0.49 389	1.48 424	1.21 480	1.17 425	1.27 437	1.19 463	0.90 453	5.23 615	0.74 447	0.22 386	0.17 395	0.24 407	0.21 400	0.19 252	0.20 352

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

MyStereo06	0.61 325	0.28 285	0.95 456	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.78 516	0.67 226	1.03 351	1.12 371	1.13 454	0.56 284	0.78 199	0.41 265	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

MyStereo05	0.66 365	0.28 285	1.07 503	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.34 389	1.41 577	1.15 406	0.91 280	0.77 304	0.80 404	1.41 407	0.63 410	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

MyStereo04	0.67 376	0.29 320	1.07 503	0.55 388	0.45 447	0.59 265	0.79 537	1.50 430	1.40 571	0.91 308	0.91 280	0.74 295	0.86 436	1.52 426	0.62 405	0.17 180	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 399	0.20 352

ffm	0.72 395	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 649	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

ff1	1.37 583	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 649	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

tt1	0.62 329	0.32 393	0.51 144	0.54 363	0.26 122	1.16 515	0.48 377	0.95 242	2.47 649	0.57 223	0.77 247	0.49 182	0.81 408	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.15 193	0.19 252	0.20 352

StereoVision	0.65 356	0.34 441	0.86 406	0.59 441	0.40 403	0.50 176	0.41 286	1.09 313	0.93 319	0.71 257	2.50 632	0.82 324	0.57 296	1.03 292	0.49 339	0.25 460	0.28 556	0.29 507	0.28 531	0.36 535	0.20 352

CroCo-Stereo Lap2	0.44 194	0.34 441	0.77 366	0.61 468	0.79 603	0.28 20	0.35 189	0.75 141	0.71 242	0.38 112	0.50 138	0.72 292	0.55 277	0.57 109	0.47 325	0.17 180	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.21 344	0.20 352

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

iRaft-Stereo_5w	0.85 476	0.29 320	0.91 440	0.53 346	0.43 431	0.49 160	0.68 507	0.99 259	0.87 295	0.79 275	1.34 470	1.46 529	0.91 456	5.11 612	1.11 537	0.17 180	0.14 261	0.22 346	0.18 292	0.20 299	0.20 352

DEmStereo	0.97 510	0.23 137	0.79 379	0.47 207	0.32 277	1.04 488	0.56 449	0.93 231	0.89 302	1.39 537	2.14 614	1.02 413	2.07 643	5.64 629	0.77 461	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.20 352

THIR-Stereo	1.02 530	0.27 258	0.69 292	0.49 262	0.28 179	0.95 460	1.34 629	1.03 277	0.97 337	1.34 517	1.90 595	1.17 459	1.58 604	6.44 644	0.78 463	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.22 429	0.19 252	0.20 352

LMCR-Stereo	0.82 461	0.46 523	0.88 427	0.75 581	0.43 431	1.33 544	0.56 449	2.43 647	0.98 342	1.53 566	1.49 519	0.74 295	1.00 505	1.63 449	0.89 496	0.28 513	0.17 395	0.22 346	0.17 268	0.29 484	0.20 352

DN-CSS_ROB	0.64 348	0.32 393	1.05 494	0.55 388	0.40 403	0.54 224	0.45 348	1.21 357	0.93 319	1.03 351	1.47 512	0.69 284	0.63 334	1.76 477	0.49 339	0.18 230	0.14 261	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.20 352

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

IGEV_i1	0.66 365	0.29 320	0.89 433	0.55 388	0.28 179	0.92 450	0.60 478	1.98 577	0.83 282	1.00 337	1.04 333	1.09 441	0.68 351	1.29 365	0.62 405	0.20 320	0.17 395	0.21 310	0.17 268	0.21 344	0.21 374

z-ln-s-r	1.02 530	0.55 561	2.09 619	0.52 327	0.55 513	0.78 388	0.87 562	1.47 422	1.34 540	1.12 382	1.62 553	1.37 511	1.06 525	2.62 554	3.32 648	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.21 374

rvit_0105_6	0.53 255	0.37 478	0.98 467	0.65 512	0.38 381	0.51 196	0.51 398	0.77 148	1.20 474	0.54 212	0.55 169	0.65 268	0.53 262	0.94 260	0.44 289	0.32 543	0.32 586	0.28 496	0.24 466	0.28 473	0.21 374

test_sample1	0.61 325	0.29 320	0.75 348	0.50 274	0.31 255	0.76 376	0.48 377	1.59 458	0.84 286	0.90 304	0.94 287	0.88 353	0.95 478	1.16 333	0.67 426	0.22 386	0.18 420	0.20 271	0.19 317	0.21 344	0.21 374

ACVNet-DCA	0.56 295	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	1.42 406	0.78 267	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.22 371	0.21 374

xx1	0.67 376	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 663	0.58 225	0.79 255	0.95 387	0.77 386	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

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

11t1	0.52 243	0.28 285	0.68 280	0.51 306	0.28 179	0.83 420	0.39 254	1.22 365	0.63 202	0.84 292	0.74 240	0.68 278	0.68 351	0.91 247	0.57 383	0.21 355	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.20 299	0.21 374

qqq	0.57 303	0.34 441	0.71 309	0.47 207	0.27 152	0.64 295	0.62 485	1.42 406	0.78 267	0.80 278	0.92 282	0.95 387	0.77 386	0.88 239	0.59 390	0.21 355	0.20 458	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

CIPLG	0.62 329	0.33 416	0.96 462	0.58 428	0.50 476	0.75 368	0.48 377	1.05 291	0.96 330	1.40 538	1.57 541	0.64 265	0.48 212	0.89 244	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

IPLGR_C	0.62 329	0.33 416	0.99 468	0.58 428	0.49 469	0.76 376	0.48 377	1.10 316	0.96 330	1.40 538	1.56 537	0.62 259	0.48 212	0.80 207	0.71 440	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

ACRE	0.61 325	0.33 416	1.01 478	0.58 428	0.49 469	0.75 368	0.47 364	1.06 304	0.95 325	1.37 525	1.55 533	0.62 259	0.46 187	0.83 219	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.21 374

DRaft	0.80 450	0.24 163	0.70 298	0.45 175	0.30 227	0.97 470	0.53 417	1.05 291	0.97 337	1.78 604	2.02 606	0.80 314	1.74 618	2.73 558	0.72 443	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.21 374

MMNet	0.84 472	0.32 393	1.09 510	0.60 453	0.59 538	1.85 606	0.49 389	1.51 436	1.27 509	1.37 525	1.15 389	1.26 484	1.18 551	1.67 457	1.22 550	0.19 278	0.18 420	0.23 387	0.22 429	0.25 427	0.21 374

delet	0.85 476	0.32 393	0.95 456	0.65 512	0.66 560	1.64 583	0.84 552	1.75 501	1.35 549	1.32 504	1.30 448	1.30 495	0.88 446	1.68 462	1.10 534	0.21 355	0.21 482	0.24 407	0.24 466	0.21 344	0.21 374

GANet-RSSM	0.72 395	0.28 285	0.63 245	0.64 498	0.58 530	0.80 403	0.58 464	1.89 551	1.08 392	1.04 354	1.25 427	1.15 457	1.04 518	1.49 421	0.62 405	0.25 460	0.19 438	0.22 346	0.22 429	0.22 371	0.21 374

BEATNet_4x	0.73 413	0.49 535	1.17 527	0.53 346	0.26 122	1.03 486	0.55 441	1.82 529	1.06 381	1.21 442	1.22 417	0.96 393	0.91 456	1.01 288	1.06 525	0.21 355	0.14 261	0.24 407	0.19 317	0.37 539	0.21 374

CFNet	0.96 504	0.36 471	1.01 478	0.62 479	0.42 419	0.99 476	0.47 364	1.90 554	1.32 533	0.99 332	1.39 488	1.10 444	0.86 436	5.58 628	0.79 469	0.23 413	0.17 395	0.28 496	0.27 510	0.26 440	0.21 374

HSM	1.19 566	0.32 393	0.65 259	0.57 422	0.38 381	1.23 529	0.59 473	2.25 629	1.19 469	1.30 490	1.25 427	1.94 604	1.03 516	9.32 683	0.71 440	0.22 386	0.16 363	0.20 271	0.16 239	0.21 344	0.21 374

G2L-ROB	0.73 413	0.25 197	0.76 358	0.54 363	0.39 392	0.95 460	0.66 499	1.66 479	1.09 400	1.24 460	1.02 320	1.64 565	0.71 365	1.63 449	1.02 521	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.20 299	0.22 394

S2M2_L	0.34 91	0.28 285	0.45 95	0.40 75	0.30 227	0.31 30	0.16 1	0.60 63	0.64 207	0.31 46	0.48 125	0.47 166	0.34 103	0.38 14	0.32 156	0.25 460	0.22 504	0.20 271	0.22 429	0.25 427	0.22 394
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample2	0.62 329	0.29 320	0.74 344	0.50 274	0.28 179	0.80 403	0.61 482	1.61 465	1.00 355	0.88 301	0.99 303	0.94 378	0.83 421	1.16 333	0.51 351	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.22 394

1111x	1.70 616	0.29 320	0.86 406	0.51 306	0.27 152	1.01 479	0.68 507	2.22 626	1.28 514	1.13 397	1.40 490	1.21 467	1.10 534	5.53 625	15.20 695	0.22 386	0.21 482	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.22 394

GMStereo_Zeroshot	0.67 376	0.61 585	1.01 478	0.64 498	0.37 359	0.84 429	0.35 189	1.05 291	1.12 413	1.12 382	1.06 338	1.27 488	0.54 269	1.19 340	0.59 390	0.32 543	0.17 395	0.31 526	0.18 292	0.52 604	0.22 394

EKT-Stereo	0.53 255	0.30 342	0.73 327	0.58 428	0.60 541	0.51 196	0.48 377	0.94 237	0.90 306	0.71 257	0.88 275	0.77 304	0.43 162	1.07 307	0.40 255	0.22 386	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.22 394

gwcnet-sp	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

scenet	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

ssnet	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

BUS	0.74 418	0.32 393	0.68 280	0.54 363	0.44 440	2.34 634	0.42 291	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.03 418	0.62 328	0.91 247	0.70 434	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

BSDual-CNN	0.71 393	0.32 393	0.68 280	0.54 363	0.44 440	1.27 534	0.65 494	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

hknet	0.77 435	0.32 393	0.95 456	0.54 363	0.38 381	1.27 534	0.65 494	2.16 613	1.07 386	1.20 438	1.11 364	1.59 553	0.81 408	1.37 390	0.66 421	0.22 386	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

psmg	0.72 395	0.32 393	0.68 280	0.50 274	0.44 440	1.48 567	0.75 525	1.94 568	0.98 342	1.21 442	1.33 463	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.19 438	0.25 446	0.25 480	0.23 399	0.22 394

DAS	0.84 472	0.34 441	1.03 489	0.64 498	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 607	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.83 560	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

SepStereo	0.82 461	0.34 441	1.03 489	0.64 498	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 607	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.30 531	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

CRE-IMP	0.55 286	0.30 342	0.74 344	0.52 327	0.29 203	0.79 394	0.25 73	1.04 283	0.72 244	1.09 366	0.95 288	0.81 319	0.57 296	1.10 316	0.50 346	0.21 355	0.14 261	0.23 387	0.19 317	0.28 473	0.22 394

test_xeample	1.45 592	0.28 285	0.65 259	0.51 306	0.28 179	0.94 456	0.59 473	2.14 608	1.29 519	1.24 460	1.51 524	0.88 353	0.86 436	1.46 415	15.10 694	0.22 386	0.20 458	0.22 346	0.20 354	0.22 371	0.22 394

UNet	0.83 467	0.34 441	1.31 546	0.58 428	0.74 585	1.58 577	0.49 389	1.41 404	1.04 371	1.21 442	1.08 347	1.54 545	1.12 538	1.65 452	1.09 531	0.23 413	0.17 395	0.25 446	0.20 354	0.25 427	0.22 394

AdaStereo	0.70 386	0.43 511	0.75 348	0.73 573	0.37 359	0.92 450	0.53 417	1.85 539	1.18 460	1.12 382	1.23 421	1.07 430	0.65 346	0.96 264	0.63 410	0.31 536	0.15 324	0.32 541	0.21 400	0.29 484	0.22 394
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
LE_ROB	8.05 687	0.37 478	23.53 700	0.74 577	0.33 299	2.77 651	2.87 686	3.71 671	27.24 712	25.39 712	8.87 689	8.46 687	26.71 711	6.65 648	21.99 701	0.21 355	0.19 438	0.20 271	0.21 400	0.25 427	0.22 394

Selective-IGEV-i16pc	2.07 637	0.29 320	19.83 692	0.53 346	0.39 392	2.74 649	1.51 638	1.13 329	1.28 514	0.80 278	1.21 414	1.06 424	0.64 338	7.77 671	0.79 469	0.40 588	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.22 371	0.23 414

AIO-test1	0.56 295	0.25 197	0.55 191	0.64 498	0.78 600	0.80 403	0.36 204	1.18 342	1.34 540	0.57 223	0.88 275	0.61 255	0.50 238	1.12 323	0.35 200	0.17 180	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.18 201	0.23 414

rvit_0105_4	0.56 295	0.38 485	1.06 498	0.66 518	0.38 381	0.53 214	0.53 417	0.84 193	1.17 453	0.56 221	0.61 186	0.72 292	0.59 308	0.98 275	0.45 304	0.32 543	0.33 591	0.29 507	0.25 480	0.29 484	0.23 414

mmm	0.63 336	0.35 461	0.72 315	0.51 306	0.30 227	0.86 433	0.54 423	1.59 458	0.86 290	1.07 359	1.38 484	0.79 312	0.75 375	0.91 247	0.58 387	0.22 386	0.18 420	0.29 507	0.25 480	0.25 427	0.23 414

ToySt	0.66 365	0.33 416	1.23 533	0.51 306	0.33 299	0.86 433	0.68 507	1.10 316	0.97 337	0.84 292	1.08 347	1.25 480	0.94 473	1.01 288	0.74 447	0.19 278	0.19 438	0.24 407	0.24 466	0.27 454	0.23 414

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

Pruner-Stereo	0.62 329	0.29 320	0.70 298	0.61 468	0.31 255	0.63 291	0.43 314	1.17 337	0.99 349	1.53 566	1.08 347	0.95 387	0.55 277	1.35 383	0.51 351	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.21 344	0.23 414

test-1	0.52 243	0.26 225	1.04 493	0.56 404	0.32 277	0.61 278	0.38 237	1.10 316	0.91 311	0.78 272	1.01 312	0.77 304	0.52 254	0.60 127	0.42 276	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.23 414

HCRNet	0.70 386	0.39 490	0.73 327	0.60 453	0.59 538	0.76 376	0.35 189	1.22 365	1.13 425	1.02 347	0.99 303	1.02 413	0.76 383	2.19 522	0.70 434	0.28 513	0.19 438	0.28 496	0.23 452	0.25 427	0.23 414

222	1.61 607	0.29 320	0.67 276	0.56 404	0.29 203	1.06 492	0.42 291	2.17 619	1.31 529	1.31 500	1.52 525	0.92 373	0.94 473	1.76 477	17.65 698	0.24 432	0.20 458	0.21 310	0.19 317	0.22 371	0.23 414

xxxx	1.51 596	0.28 285	0.68 280	0.54 363	0.28 179	1.16 515	0.44 328	2.19 622	1.29 519	1.09 366	1.36 477	1.22 469	0.85 428	1.79 480	15.70 697	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.20 354	0.22 371	0.23 414

FENet	0.60 318	0.28 285	0.63 245	0.54 363	0.33 299	0.83 420	0.38 237	1.27 376	1.07 386	1.00 337	0.86 268	0.99 403	0.85 428	0.96 264	0.68 430	0.22 386	0.15 324	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.23 414

CFNet-ft	0.72 395	0.32 393	0.54 176	0.66 518	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 549	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

CFNet_RVC	0.72 395	0.32 393	0.54 176	0.66 518	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 549	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

iResNet	0.75 427	0.40 497	1.36 556	0.67 530	0.29 203	0.92 450	0.59 473	1.52 438	1.25 498	1.28 474	1.48 517	0.94 378	0.76 383	1.62 447	0.78 463	0.18 230	0.14 261	0.18 193	0.15 193	0.22 371	0.23 414

SMFormer	0.75 427	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.24 429

CRFU-Net	0.86 481	0.39 490	1.00 474	0.65 512	0.57 521	1.78 598	0.86 560	2.15 610	0.81 275	1.38 531	1.18 400	1.64 565	1.19 554	1.35 383	0.90 499	0.26 483	0.22 504	0.21 310	0.19 317	0.23 399	0.24 429

dd	0.59 315	0.48 532	0.97 464	0.55 388	0.32 277	0.64 295	0.47 364	1.02 272	1.34 540	0.78 272	0.86 268	0.58 239	0.54 269	1.01 288	0.86 491	0.28 513	0.18 420	0.26 465	0.19 317	0.32 512	0.24 429

AASNet	0.76 433	0.35 461	0.91 440	0.79 591	0.81 610	1.14 507	0.56 449	2.02 589	1.08 392	1.22 447	1.24 423	0.93 375	0.76 383	0.77 192	1.16 543	0.27 499	0.23 517	0.24 407	0.20 354	0.28 473	0.24 429

DeepStereo_RVC	0.55 286	0.29 320	0.72 315	0.51 306	0.30 227	0.59 265	0.33 165	1.03 277	0.70 238	1.16 416	0.93 285	0.83 331	0.94 473	0.96 264	0.54 371	0.21 355	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.24 414	0.24 429

GMStereo	0.55 286	0.45 521	0.94 452	0.50 274	0.32 277	0.64 295	0.43 314	1.00 263	1.40 571	0.82 287	0.73 235	0.51 192	0.45 179	0.85 230	0.55 376	0.24 432	0.15 324	0.20 271	0.21 400	0.31 503	0.24 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.72 395	0.30 342	0.61 235	0.63 489	0.42 419	0.73 357	0.56 449	1.92 561	1.10 407	1.09 366	1.37 479	1.22 469	0.98 495	1.28 361	0.72 443	0.27 499	0.19 438	0.27 481	0.29 543	0.24 414	0.24 429

DSFCA	0.93 499	0.34 441	1.06 498	0.52 327	0.65 556	1.55 574	0.93 579	1.49 426	1.19 469	1.56 576	1.15 389	1.50 538	0.96 485	3.07 569	1.02 521	0.30 529	0.26 541	0.25 446	0.25 480	0.28 473	0.24 429

DMCA-RVC	0.74 418	0.40 497	1.27 542	0.66 518	0.49 469	0.77 383	0.47 364	1.35 391	1.01 358	1.53 566	1.01 312	1.29 494	0.82 413	1.31 369	0.78 463	0.27 499	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.32 512	0.24 429

MSMDNet	0.66 365	0.32 393	0.87 418	0.49 262	0.37 359	0.79 394	0.40 269	1.43 412	1.31 529	1.15 406	1.31 454	1.24 476	0.63 334	0.88 239	0.57 383	0.21 355	0.16 363	0.26 465	0.19 317	0.39 552	0.24 429

TDLM	1.06 537	0.44 514	0.79 379	0.63 489	0.50 476	0.89 436	1.44 634	1.48 424	1.26 503	1.12 382	1.40 490	1.08 431	0.98 495	6.65 648	0.78 463	0.33 552	0.21 482	0.33 550	0.26 498	0.37 539	0.24 429

DLCB_ROB	0.86 481	0.40 497	0.78 376	0.68 543	0.54 507	1.11 502	0.84 552	1.49 426	1.23 489	1.64 592	1.65 560	1.70 574	0.91 456	1.70 464	1.05 523	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.27 510	0.27 454	0.24 429

DFGA-Net	0.72 395	0.40 497	1.40 558	0.52 327	0.45 447	0.83 420	0.44 328	1.28 380	1.08 392	0.99 332	1.19 407	0.70 288	0.55 277	2.14 514	1.16 543	0.18 230	0.16 363	0.24 407	0.23 452	0.27 454	0.25 441

coex_refinement	0.80 450	0.28 285	0.73 327	0.70 553	0.51 488	0.95 460	0.60 478	1.78 516	1.23 489	1.36 522	1.37 479	1.82 590	0.81 408	1.32 373	1.13 540	0.26 483	0.17 395	0.19 218	0.20 354	0.24 414	0.25 441

FACV-RUCA	0.63 336	0.34 441	0.82 390	0.62 479	0.65 556	0.81 412	0.41 286	1.44 413	1.07 386	0.86 299	1.14 380	0.61 255	0.69 355	0.80 207	0.53 365	0.28 513	0.19 438	0.47 611	0.21 400	0.35 528	0.25 441

rvit_0105_5	0.58 310	0.39 490	1.05 494	0.66 518	0.37 359	0.58 254	0.56 449	0.94 237	1.18 460	0.64 244	0.68 216	0.75 298	0.63 334	0.88 239	0.50 346	0.32 543	0.32 586	0.30 520	0.27 510	0.28 473	0.25 441

test_sample4	0.69 382	0.33 416	0.91 440	0.51 306	0.30 227	0.92 450	0.52 409	1.87 545	1.15 440	1.14 400	1.18 400	0.87 349	0.75 375	1.18 339	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.26 498	0.26 440	0.25 441

test_sample3	0.68 380	0.32 393	0.88 427	0.52 327	0.30 227	0.97 470	0.52 409	1.86 542	1.15 440	1.08 360	1.11 364	0.88 353	0.71 365	1.17 337	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.25 446	0.25 480	0.25 427	0.25 441

mmx	1.39 586	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

xxx	1.39 586	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

PCWNet_CMD	0.66 365	0.32 393	0.88 427	0.49 262	0.37 359	0.78 388	0.40 269	1.42 406	1.31 529	1.16 416	1.31 454	1.25 480	0.62 328	0.89 244	0.57 383	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.19 317	0.40 556	0.25 441

LL-Strereo	1.33 578	0.39 490	1.38 557	0.61 468	0.61 544	0.75 368	0.66 499	1.63 471	1.17 453	1.56 576	1.60 547	2.03 615	2.12 645	9.72 689	0.97 514	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.23 452	0.22 371	0.25 441

iinet-f	0.99 516	0.45 521	3.71 652	0.55 388	0.43 431	1.81 601	0.68 507	1.14 331	1.14 428	1.18 430	1.42 493	1.58 552	1.44 590	1.34 382	1.59 600	0.24 432	0.23 517	0.20 271	0.19 317	0.26 440	0.25 441

riskmin	0.56 295	0.27 258	0.60 230	0.43 123	0.31 255	0.83 420	0.42 291	1.14 331	1.04 371	0.73 263	0.75 242	1.11 448	1.01 507	0.81 213	0.51 351	0.20 320	0.14 261	0.24 407	0.15 193	0.24 414	0.25 441

DisPM	0.66 365	0.28 285	0.72 315	0.61 468	0.35 324	0.62 287	0.45 348	1.02 272	0.99 349	1.56 576	1.10 358	0.80 314	0.59 308	2.37 536	0.41 265	0.23 413	0.14 261	0.23 387	0.21 400	0.20 299	0.25 441

NINENet	0.77 435	0.37 478	0.78 376	0.62 479	0.51 488	2.34 634	0.42 291	1.83 534	1.04 371	1.14 400	1.23 421	1.03 418	0.62 328	1.24 352	0.70 434	0.28 513	0.23 517	0.31 526	0.21 400	0.26 440	0.25 441

CSP-Net	0.97 510	0.38 485	0.83 395	0.53 346	0.41 413	1.63 581	0.77 531	2.00 581	1.05 376	1.25 465	1.20 412	1.33 502	0.83 421	4.93 611	0.85 489	0.32 543	0.22 504	0.20 271	0.20 354	0.23 399	0.25 441

AACVNet	0.86 481	0.35 461	0.79 379	0.82 605	0.39 392	0.76 376	0.49 389	1.61 465	0.81 275	1.08 360	1.33 463	1.30 495	0.93 468	4.34 597	0.74 447	0.25 460	0.21 482	0.28 496	0.22 429	0.29 484	0.25 441

GANet-ADL	0.60 318	0.35 461	0.72 315	0.64 498	0.40 403	0.68 332	0.51 398	1.49 426	1.12 413	0.95 318	1.08 347	0.91 365	0.57 296	0.76 189	0.55 376	0.26 483	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.23 399	0.25 441

PFNet+	0.59 315	0.28 285	0.77 366	0.53 346	0.30 227	0.59 265	0.31 136	0.92 222	1.14 428	1.33 513	1.10 358	0.79 312	0.57 296	1.31 369	0.49 339	0.25 460	0.17 395	0.28 496	0.26 498	0.21 344	0.25 441

PSM-softLoss	0.78 443	0.31 377	0.77 366	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

KMStereo	0.78 443	0.31 377	0.77 366	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

CFNet_pseudo	0.66 365	0.32 393	0.86 406	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.24 476	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.33 550	0.19 317	0.36 535	0.25 441

sCroCo_RVC	0.49 234	0.40 497	1.02 485	0.65 512	0.60 541	0.52 203	0.40 269	0.83 187	0.61 196	0.44 148	0.74 240	0.49 182	0.50 238	0.63 137	0.48 330	0.26 483	0.27 549	0.23 387	0.22 429	0.29 484	0.25 441

psm_up	0.77 435	0.34 441	0.70 298	0.66 518	0.58 530	1.05 489	0.92 575	1.52 438	1.12 413	1.26 469	1.16 394	1.31 499	1.23 563	1.20 342	0.81 476	0.25 460	0.29 567	0.31 526	0.27 510	0.27 454	0.25 441

ccs_rob	0.66 365	0.33 416	0.86 406	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.23 474	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.35 569	0.20 354	0.37 539	0.25 441

RT-IGEV	0.77 435	0.28 285	0.93 447	0.55 388	0.33 299	1.01 479	0.83 551	2.03 592	0.93 319	1.28 474	1.58 544	1.77 583	1.17 546	1.04 298	0.49 339	0.23 413	0.16 363	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.26 465

G2L-Stereo	0.80 450	0.32 393	0.95 456	0.60 453	0.42 419	0.78 388	0.69 511	1.50 430	1.09 400	1.33 513	1.14 380	1.45 526	0.72 368	2.45 541	1.10 534	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.21 400	0.20 299	0.26 465

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 395	0.35 461	1.70 596	0.49 262	0.56 517	0.63 291	0.38 237	2.41 645	0.65 221	0.77 269	1.07 342	1.82 590	0.95 478	0.93 257	0.43 286	0.20 320	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.28 473	0.26 465

test_sample5	0.69 382	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.11 380	1.25 427	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

MyStereo8	0.65 356	0.29 320	1.00 474	0.58 428	0.49 469	0.91 443	0.35 189	1.18 342	1.31 529	1.16 416	1.27 437	0.90 362	0.64 338	0.72 172	0.95 509	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.18 292	0.22 371	0.26 465

DualNet	0.70 386	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.14 400	1.33 463	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

fast-acv-ft	0.94 501	0.44 514	1.40 558	0.58 428	0.51 488	1.77 596	0.69 511	1.36 393	1.42 580	1.29 481	1.86 590	1.74 579	1.25 567	1.52 426	1.38 572	0.26 483	0.28 556	0.28 496	0.28 531	0.27 454	0.26 465

ssnet_v2	0.88 486	0.36 471	1.02 485	0.62 479	0.38 381	1.32 542	0.97 587	2.07 599	1.34 540	1.37 525	1.18 400	1.54 545	0.92 459	1.10 316	1.65 601	0.30 529	0.27 549	0.30 520	0.28 531	0.27 454	0.26 465

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 516	0.40 497	1.82 607	0.66 518	0.62 550	2.05 620	0.78 533	1.91 558	1.29 519	1.54 572	1.42 493	1.51 540	1.23 563	1.99 500	1.33 564	0.23 413	0.14 261	0.20 271	0.15 193	0.27 454	0.26 465

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

AANet_RVC	1.16 563	0.52 549	1.49 582	0.65 512	0.45 447	0.75 368	0.69 511	1.42 406	1.55 598	1.34 517	1.87 592	1.53 544	0.78 394	7.43 665	1.38 572	0.25 460	0.17 395	0.19 218	0.16 239	0.22 371	0.26 465

test_sample6	0.71 393	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.82 414	0.58 464	1.79 522	1.15 440	1.14 400	1.33 463	0.91 365	0.79 398	1.31 369	0.74 447	0.27 499	0.21 482	0.27 481	0.29 543	0.28 473	0.27 476

ASMatch	0.88 486	0.26 225	0.69 292	0.51 306	0.35 324	0.48 143	0.37 229	1.12 325	0.92 317	1.10 374	3.28 648	0.96 393	0.98 495	4.90 609	0.49 339	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.19 317	0.19 252	0.27 476

ICVP	0.63 336	0.33 416	0.57 213	0.61 468	0.40 403	0.80 403	0.58 464	1.61 465	0.89 302	0.90 304	1.24 423	0.88 353	0.73 370	0.72 172	0.88 493	0.29 524	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.24 414	0.27 476
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.61 325	0.44 514	1.11 515	0.59 441	0.49 469	0.93 455	0.65 494	0.93 231	0.81 275	0.72 262	0.88 275	0.65 268	0.69 355	1.06 303	0.53 365	0.35 569	0.30 572	0.26 465	0.26 498	0.31 503	0.27 476

RAFT + AFF	1.00 521	0.42 508	1.09 510	0.67 530	0.50 476	1.22 528	1.24 620	2.24 628	1.19 469	1.30 490	1.56 537	1.17 459	1.49 598	3.44 583	0.83 483	0.21 355	0.25 535	0.30 520	0.26 498	0.27 454	0.27 476

HGLStereo	0.85 476	0.38 485	0.94 452	0.80 594	1.03 636	1.17 517	0.58 464	1.52 438	1.20 474	1.19 434	1.62 553	1.13 454	1.20 557	1.80 481	1.06 525	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.21 400	0.23 399	0.27 476

DMCA	0.67 376	0.34 441	0.90 437	0.51 306	0.44 440	0.86 433	0.47 364	1.42 406	1.02 362	1.17 425	1.12 371	1.23 474	0.75 375	0.78 199	0.95 509	0.25 460	0.19 438	0.27 481	0.19 317	0.24 414	0.27 476

CVANet_RVC	1.07 539	0.43 511	0.76 358	0.60 453	0.50 476	0.90 439	0.97 587	1.52 438	1.26 503	1.33 513	1.38 484	1.24 476	1.18 551	6.75 654	0.75 452	0.34 562	0.23 517	0.34 560	0.29 543	0.42 564	0.27 476

UCFNet_RVC	0.69 382	0.35 461	0.49 123	0.64 498	0.39 392	0.85 432	0.58 464	1.75 501	1.14 428	0.97 324	1.19 407	1.17 459	0.93 468	0.99 282	0.62 405	0.28 513	0.20 458	0.34 560	0.31 560	0.32 512	0.27 476

StereoDRNet	0.98 514	0.47 528	1.70 596	0.76 584	0.94 630	1.51 570	0.91 573	1.92 561	1.32 533	1.61 584	1.13 376	1.47 534	0.97 488	1.75 472	1.46 591	0.28 513	0.23 517	0.29 507	0.27 510	0.35 528	0.27 476

DISCO	1.03 533	0.34 441	1.11 515	0.69 547	0.45 447	2.07 621	0.84 552	2.13 604	1.50 590	1.15 406	1.33 463	2.40 631	1.07 529	2.60 552	1.51 596	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.20 354	0.31 503	0.27 476

iResNet_ROB	0.77 435	0.30 342	0.99 468	0.57 422	0.36 339	0.83 420	0.36 204	2.33 636	1.58 600	1.27 472	1.30 448	1.25 480	0.84 425	1.65 452	0.79 469	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.18 201	0.27 476

Selective-IGEV-i16pb	2.29 645	0.33 416	20.08 693	0.56 404	0.40 403	2.61 645	1.54 641	2.60 655	1.87 624	0.97 324	1.68 567	1.38 513	1.01 507	8.19 678	0.92 502	0.37 577	0.21 482	0.22 346	0.26 498	0.25 427	0.28 488

Replicate-Monster	0.41 167	0.26 225	2.03 616	0.36 18	0.21 24	0.46 120	0.23 51	0.67 108	0.48 133	0.42 135	0.27 25	0.31 55	0.30 65	0.98 275	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.28 488

w-ln-seven-2	1.18 565	0.61 585	4.25 654	0.68 543	0.61 544	1.20 524	0.93 579	1.63 471	1.35 549	1.66 593	1.53 526	1.47 534	1.37 584	3.00 568	1.74 605	0.25 460	0.24 526	0.29 507	0.26 498	0.33 521	0.28 488

rvit_0105_3	0.63 336	0.44 514	1.08 507	0.72 565	0.40 403	0.64 295	0.71 516	1.03 277	1.17 453	0.82 287	0.70 226	0.80 314	0.70 360	0.91 247	0.56 380	0.35 569	0.34 593	0.34 560	0.32 568	0.27 454	0.28 488

CFNet_ucs	0.70 386	0.33 416	0.88 427	0.50 274	0.43 431	0.74 362	0.44 328	1.60 462	1.29 519	1.22 447	1.54 531	1.09 441	0.63 334	0.99 282	0.59 390	0.25 460	0.20 458	0.37 580	0.21 400	0.40 556	0.28 488

StereoDRNet-Refined	0.80 450	0.41 504	0.88 427	0.62 479	0.42 419	1.33 544	0.48 377	1.52 438	1.17 453	1.45 549	1.44 502	1.44 524	0.90 453	1.26 356	1.24 552	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.24 466	0.25 427	0.28 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.00 521	0.44 514	1.13 519	0.70 553	0.81 610	1.62 580	0.79 537	2.14 608	1.44 583	1.78 604	1.33 463	1.43 519	1.05 522	2.18 520	1.53 597	0.27 499	0.21 482	0.31 526	0.30 552	0.32 512	0.28 488

YMNet	1.00 521	0.54 556	1.40 558	0.81 597	0.85 617	1.87 608	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 590	1.99 601	1.77 583	0.97 488	1.50 423	1.45 588	0.33 552	0.37 611	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

YMNet_1	1.00 521	0.54 556	1.40 558	0.81 597	0.85 617	1.87 608	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 590	1.99 601	1.77 583	0.97 488	1.50 423	1.45 588	0.33 552	0.37 611	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

test_sample7	0.74 418	0.37 478	0.76 358	0.52 327	0.35 324	0.91 443	0.67 503	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.31 536	0.28 556	0.32 541	0.31 560	0.33 521	0.29 495

dad	0.86 481	0.66 594	1.06 498	0.56 404	0.37 359	0.76 376	0.44 328	1.17 337	1.50 590	1.44 547	1.27 437	1.34 506	0.75 375	2.52 549	0.84 486	0.42 597	0.27 549	0.83 648	0.26 498	0.41 559	0.29 495

GwcNet-ADL	0.64 348	0.31 377	0.79 379	0.56 404	0.41 413	0.60 272	0.58 464	1.41 404	1.26 503	1.08 360	1.13 376	0.91 365	0.60 312	1.04 298	0.78 463	0.27 499	0.18 420	0.18 193	0.18 292	0.25 427	0.29 495

PSMNet-ADL	0.72 395	0.35 461	0.62 242	0.69 547	0.46 459	1.14 507	0.44 328	1.37 394	1.01 358	0.83 289	1.17 398	1.33 502	0.96 485	1.43 408	0.95 509	0.33 552	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.27 454	0.29 495

ADLNet2	0.88 486	0.34 441	1.17 527	0.77 587	0.64 554	1.12 505	0.76 528	1.74 498	1.24 495	1.21 442	1.65 560	1.71 575	1.05 522	1.67 457	1.17 546	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.22 429	0.26 440	0.29 495

GEStereo_RVC	0.90 491	0.37 478	0.99 468	0.64 498	0.50 476	0.95 460	0.79 537	2.42 646	1.17 453	1.16 416	1.11 364	1.26 484	0.92 459	3.24 575	0.90 499	0.29 524	0.19 438	0.23 387	0.20 354	0.27 454	0.29 495

ADCRef	1.35 580	0.55 561	2.37 633	0.72 565	0.77 598	1.94 613	0.78 533	1.91 558	1.27 509	1.57 580	1.59 546	1.36 508	1.41 586	1.54 432	7.53 671	0.23 413	0.20 458	0.32 541	0.30 552	0.29 484	0.29 495

ADCP+	1.99 635	0.48 532	7.73 671	0.66 518	0.91 626	2.30 632	1.05 601	1.82 529	1.34 540	1.54 572	1.32 461	1.74 579	1.61 608	2.17 517	13.37 690	0.24 432	0.21 482	0.32 541	0.28 531	0.37 539	0.29 495

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 447	0.43 511	1.05 494	0.64 498	0.58 530	0.95 460	0.53 417	1.53 444	1.18 460	1.37 525	1.15 389	1.43 519	0.88 446	1.61 446	0.84 486	0.25 460	0.22 504	0.27 481	0.27 510	0.29 484	0.29 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 491	0.52 549	1.17 527	0.72 565	0.61 544	1.27 534	1.12 609	1.76 508	1.12 413	1.09 366	1.28 443	1.45 526	0.89 452	1.65 452	1.42 584	0.33 552	0.25 535	0.37 580	0.39 600	0.35 528	0.29 495

SGM_RVC	1.68 614	0.36 471	0.61 235	0.59 441	0.29 203	2.25 629	1.18 616	2.38 643	1.68 609	3.60 670	2.67 637	3.69 659	2.42 655	8.13 675	1.90 613	0.31 536	0.31 578	0.30 520	0.28 531	0.30 494	0.29 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HHNet	0.62 329	0.26 225	0.63 245	0.43 123	0.45 447	0.50 176	0.58 464	1.07 306	1.01 358	1.25 465	2.23 618	0.70 288	0.61 322	1.07 307	0.47 325	0.20 320	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.30 508

NF-Stereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.02 320	0.82 324	0.57 296	5.40 623	0.48 330	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

OCTAStereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.82 324	0.57 296	5.35 617	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

RE-Stereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

TVStereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

ADLNet	0.85 476	0.36 471	0.89 433	0.85 614	0.72 577	1.24 530	0.76 528	1.82 529	1.36 553	1.52 564	1.35 476	1.27 488	0.99 503	1.23 347	1.15 542	0.27 499	0.20 458	0.26 465	0.25 480	0.28 473	0.30 508

GES	0.66 365	0.34 441	0.90 437	0.59 441	0.38 381	0.94 456	0.57 460	2.11 603	0.86 290	1.02 347	1.11 364	0.66 272	0.79 398	0.99 282	0.61 402	0.27 499	0.19 438	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.30 508

STTStereo	0.78 443	0.50 542	1.22 532	0.64 498	0.54 507	0.89 436	0.54 423	1.44 413	1.11 409	1.38 531	1.09 352	1.27 488	0.85 428	1.43 408	0.83 483	0.29 524	0.27 549	0.33 550	0.39 600	0.32 512	0.30 508

GANet	1.36 581	0.47 528	0.86 406	0.67 530	0.45 447	1.34 546	1.73 651	1.64 473	1.24 495	1.49 560	2.38 624	1.55 547	1.20 557	9.30 682	0.93 503	0.30 529	0.31 578	0.33 550	0.28 531	0.39 552	0.30 508

MDST_ROB	1.67 612	0.34 441	1.58 589	0.92 634	0.58 530	4.26 675	1.11 607	2.83 657	1.41 577	4.49 680	2.55 634	1.45 526	0.97 488	7.79 672	1.17 546	0.31 536	0.25 535	0.37 580	0.33 578	0.31 503	0.30 508

Select-FE	0.74 418	0.39 490	1.56 586	0.55 388	0.46 459	0.40 72	0.22 38	1.86 542	0.68 232	1.05 355	1.31 454	1.82 590	1.74 618	1.11 319	0.38 236	0.21 355	0.16 363	0.21 310	0.25 480	0.19 252	0.31 518

z-mn7	1.56 601	0.84 617	4.36 657	0.71 561	0.51 488	2.60 643	1.04 599	1.73 493	2.70 658	1.53 566	2.99 643	1.94 604	1.34 581	4.78 606	2.41 630	0.29 524	0.24 526	0.27 481	0.24 466	0.34 525	0.31 518

GASNet	0.99 516	0.97 628	1.72 599	0.98 638	0.68 570	0.83 420	0.67 503	1.60 462	1.28 514	1.31 500	1.22 417	1.22 469	1.21 560	2.41 539	1.41 580	0.43 603	0.26 541	0.36 577	0.34 584	0.55 610	0.31 518

Wz-Net-MNSev	1.11 550	0.58 572	2.23 629	0.66 518	0.71 575	1.95 614	1.46 635	1.98 577	1.45 584	1.79 607	1.43 497	1.49 537	1.33 580	1.97 499	1.42 584	0.27 499	0.23 517	0.28 496	0.28 531	0.34 525	0.31 518

UDGNet	0.72 395	1.17 646	0.80 385	0.77 587	0.41 413	0.77 383	0.38 237	0.97 253	1.34 540	0.81 283	0.88 275	0.71 291	0.60 312	1.21 344	0.54 371	0.52 623	0.19 438	1.02 658	0.26 498	0.71 633	0.31 518

hitnet-ft	0.79 447	0.35 461	0.57 213	0.58 428	0.42 419	0.96 466	0.46 356	1.47 422	1.33 537	1.19 434	1.22 417	1.81 587	0.98 495	1.66 456	0.94 505	0.33 552	0.28 556	0.34 560	0.27 510	0.35 528	0.31 518

DeepPruner_ROB	0.74 418	0.48 532	0.87 418	0.57 422	0.44 440	0.79 394	0.54 423	1.73 493	0.96 330	1.38 531	1.27 437	1.24 476	0.73 370	1.43 408	0.73 446	0.34 562	0.28 556	0.27 481	0.26 498	0.31 503	0.31 518

ACV-stereo	0.99 516	0.51 545	1.41 563	0.56 404	0.41 413	2.43 638	0.57 460	1.15 333	1.18 460	0.81 283	1.01 312	3.39 655	2.14 646	1.60 444	1.07 528	0.27 499	0.22 504	0.22 346	0.22 429	0.28 473	0.32 525

rvit_stereo_0075_2	0.64 348	0.46 523	1.05 494	0.66 518	0.66 560	0.53 214	0.48 377	1.20 355	1.12 413	0.76 264	0.92 282	0.78 308	0.53 262	1.03 292	0.59 390	0.37 577	0.28 556	0.40 594	0.31 560	0.37 539	0.32 525

Wz-Net-LNSev	1.03 533	0.67 595	2.71 643	0.64 498	0.84 614	1.75 591	1.00 594	1.80 525	1.32 533	1.28 474	1.25 427	1.65 568	1.22 561	1.39 399	1.40 576	0.28 513	0.26 541	0.24 407	0.23 452	0.33 521	0.32 525

AF-Net	1.13 555	0.52 549	1.33 552	0.86 616	0.91 626	1.38 552	0.71 516	2.16 613	1.62 602	1.56 576	2.40 626	1.99 610	1.65 611	1.81 483	1.48 593	0.48 617	0.28 556	0.49 615	0.33 578	0.39 552	0.32 525

SGM-Forest	1.24 568	0.38 485	0.60 230	0.52 327	0.37 359	1.56 575	1.30 626	1.65 474	1.36 553	2.11 631	1.79 581	1.63 562	0.93 468	7.48 667	0.95 509	0.36 573	0.37 611	0.39 589	0.34 584	0.37 539	0.32 525
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 503	0.44 514	0.66 270	0.53 346	0.35 324	1.53 572	1.63 649	1.69 484	1.42 580	2.00 627	1.60 547	1.43 519	1.17 546	1.59 443	0.99 518	0.34 562	0.34 593	0.39 589	0.33 578	0.33 521	0.32 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.38 585	0.70 603	3.91 653	0.75 581	0.72 577	2.69 648	0.95 584	2.02 589	1.99 633	1.99 624	1.73 572	1.82 590	1.17 546	2.45 541	2.84 637	0.28 513	0.25 535	0.31 526	0.30 552	0.41 559	0.33 531

DDVS	0.78 443	0.41 504	0.94 452	0.60 453	0.43 431	1.30 539	0.43 314	1.40 403	0.91 311	1.20 438	1.15 389	1.43 519	0.64 338	2.18 520	0.89 496	0.28 513	0.22 504	0.26 465	0.23 452	0.31 503	0.33 531

rvit_105_1	0.72 395	0.52 549	1.01 478	0.78 589	0.49 469	0.75 368	0.87 562	1.12 325	1.18 460	0.99 332	0.79 255	0.90 362	0.77 386	1.26 356	0.75 452	0.41 593	0.36 609	0.36 577	0.41 605	0.30 494	0.33 531

CBFPSM	0.92 496	0.33 416	1.86 610	0.49 262	0.38 381	1.75 591	0.84 552	1.39 401	1.12 413	1.09 366	0.99 303	2.37 629	1.66 615	1.32 373	1.42 584	0.19 278	0.18 420	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.33 531

NaN_ROB	1.13 555	0.55 561	1.15 524	0.64 498	0.48 465	1.61 579	2.03 668	1.72 492	1.48 587	2.09 630	1.27 437	1.40 514	1.08 530	3.94 589	1.30 561	0.28 513	0.34 593	0.28 496	0.28 531	0.30 494	0.33 531

Syn2CoEx	1.14 557	0.69 600	1.66 593	0.80 594	0.67 564	1.40 556	0.88 565	2.06 598	1.54 596	1.25 465	1.58 544	1.42 518	1.50 600	4.09 591	1.40 576	0.36 573	0.32 586	0.34 560	0.29 543	0.29 484	0.34 536

FADNet-RVC-Resample	0.84 472	0.47 528	2.10 620	0.61 468	0.45 447	1.07 494	0.61 482	1.59 458	1.20 474	1.08 360	0.98 301	1.03 418	0.98 495	2.17 517	0.72 443	0.23 413	0.22 504	0.30 520	0.32 568	0.35 528	0.34 536

SuperB	2.53 654	0.59 575	18.45 690	0.69 547	0.50 476	1.87 608	0.88 565	1.67 481	2.39 646	1.50 561	1.42 493	1.14 456	1.15 544	4.28 596	5.07 661	0.24 432	0.19 438	0.22 346	0.19 317	7.86 701	0.34 536

SGM-ForestM	6.52 683	0.38 485	1.26 539	0.63 489	0.35 324	13.59 696	5.32 694	6.32 691	6.70 688	11.14 698	9.18 690	22.51 711	13.93 698	16.89 700	20.07 700	0.36 573	0.37 611	0.36 577	0.35 589	0.36 535	0.34 536

XPNet_ROB	0.96 504	0.49 535	1.09 510	0.72 565	0.57 521	1.11 502	1.14 611	1.66 479	1.23 489	1.85 614	1.39 488	1.64 565	1.11 535	1.80 481	1.42 584	0.38 582	0.30 572	0.33 550	0.29 543	0.37 539	0.34 536

zh-mn7	1.70 616	1.21 647	8.30 675	0.69 547	0.53 503	1.45 565	0.84 552	1.70 489	2.09 639	2.41 644	2.67 637	1.68 571	1.23 563	4.49 598	2.87 638	0.30 529	0.26 541	0.27 481	0.27 510	0.31 503	0.35 541

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 514	0.39 490	3.21 647	0.50 274	0.63 551	0.64 295	0.39 254	2.36 640	0.75 250	0.95 318	4.63 663	1.81 587	0.56 284	0.96 264	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.26 498	0.32 512	0.35 541

pcwnet_v2	0.97 510	0.37 478	4.33 655	0.62 479	0.54 507	0.79 394	0.45 348	2.02 589	1.58 600	1.42 546	1.64 558	1.09 441	0.79 398	1.24 352	0.67 426	0.32 543	0.25 535	0.29 507	0.27 510	0.37 539	0.35 541

GwcNet	1.08 542	0.51 545	2.33 631	0.79 591	1.18 652	1.76 593	0.70 514	1.68 482	1.47 586	1.41 540	1.64 558	1.74 579	1.04 518	2.20 523	1.41 580	0.30 529	0.29 567	0.29 507	0.27 510	0.30 494	0.35 541

FADNet-RVC	0.88 486	0.67 595	1.93 613	0.60 453	0.48 465	0.91 443	0.60 478	1.71 491	1.18 460	0.90 304	0.96 291	1.36 508	0.92 459	2.25 527	1.17 546	0.30 529	0.29 567	0.32 541	0.32 568	0.41 559	0.35 541

ADCL	1.72 620	0.57 569	3.66 650	0.67 530	0.61 544	2.61 645	1.85 657	1.96 571	1.67 607	1.90 620	1.83 585	2.06 618	1.90 633	2.13 513	9.15 681	0.26 483	0.24 526	0.34 560	0.32 568	0.38 548	0.35 541

TCMNet	1.01 527	0.60 583	2.10 620	0.86 616	1.33 659	1.14 507	0.67 503	1.69 484	1.23 489	1.11 380	1.57 541	1.30 495	0.97 488	2.01 502	1.50 595	0.31 536	0.31 578	0.38 583	0.34 584	0.42 564	0.36 547

DCVSM-stereo	0.72 395	0.35 461	0.76 358	0.55 388	0.42 419	0.73 357	0.38 237	1.21 357	1.02 362	1.79 607	1.04 333	1.62 557	1.03 516	1.04 298	0.79 469	0.24 432	0.27 549	0.29 507	0.24 466	0.30 494	0.36 547

ITSA-stereo	0.82 461	0.36 471	0.82 390	0.54 363	0.31 255	0.80 403	0.47 364	2.17 619	1.67 607	1.13 397	1.13 376	0.94 378	0.86 436	2.46 544	1.00 519	0.26 483	0.23 517	0.28 496	0.27 510	0.28 473	0.36 547

Wz-Net-SNSev	1.49 593	1.23 649	6.27 667	0.68 543	0.67 564	1.37 549	1.41 632	2.00 581	1.39 566	1.48 558	1.61 551	2.29 624	1.32 579	3.93 588	2.14 624	0.31 536	0.28 556	0.31 526	0.33 578	0.42 564	0.36 547

CBMV_ROB	0.90 491	0.44 514	0.63 245	0.51 306	0.37 359	1.25 532	0.49 389	1.77 512	1.27 509	1.41 540	2.00 603	1.33 502	1.08 530	2.17 517	0.76 455	0.43 603	0.42 626	0.47 611	0.44 613	0.41 559	0.36 547

APVNet	1.06 537	0.53 555	1.42 565	0.84 609	0.79 603	1.92 611	0.82 548	1.90 554	1.08 392	1.08 360	1.43 497	1.56 548	1.13 542	3.07 569	1.58 598	0.31 536	0.34 593	0.42 599	0.36 593	0.36 535	0.37 552

Nwc_Net	1.09 545	0.49 535	1.33 552	0.89 628	0.80 608	1.49 569	0.66 499	2.19 622	1.27 509	1.32 504	2.26 619	1.96 607	1.54 601	1.92 492	1.34 566	0.40 588	0.30 572	0.43 601	0.45 615	0.38 548	0.37 552

RTSC	1.29 572	0.73 606	2.44 634	0.83 608	0.57 521	1.85 606	0.65 494	1.88 548	2.00 634	2.20 633	1.66 563	1.60 555	1.26 569	2.33 533	3.92 654	0.32 543	0.23 517	0.27 481	0.29 543	0.37 539	0.37 552

SANet	1.88 627	0.57 569	2.18 627	0.63 489	0.40 403	2.80 653	1.57 645	2.39 644	5.88 686	2.36 641	3.57 652	3.72 660	2.97 664	4.74 604	1.76 606	0.34 562	0.30 572	0.32 541	0.29 543	0.48 593	0.37 552

LALA_ROB	1.01 527	0.59 575	1.16 525	0.67 530	0.51 488	1.63 581	1.26 624	1.69 484	1.38 561	1.81 611	1.37 479	1.94 604	1.02 514	1.58 440	1.38 572	0.37 577	0.27 549	0.43 601	0.37 596	0.43 570	0.37 552

PWCDC_ROB	1.29 572	0.75 611	1.33 552	1.05 643	0.88 625	1.73 590	0.52 409	1.89 551	3.28 665	1.29 481	4.88 668	1.22 469	1.46 593	1.77 479	1.45 588	0.60 637	0.26 541	0.29 507	0.25 480	0.52 604	0.37 552

FINET	0.97 510	0.54 556	1.60 590	0.63 489	0.79 603	1.08 495	1.07 604	1.56 454	2.20 642	1.15 406	1.49 519	0.94 378	0.88 446	2.32 532	1.05 523	0.42 597	0.35 604	0.32 541	0.28 531	0.43 570	0.38 558

FADNet_RVC	0.83 467	0.51 545	1.83 609	0.54 363	0.42 419	1.19 522	0.46 356	1.51 436	1.09 400	0.89 303	1.24 423	0.91 365	0.87 441	2.11 512	1.11 537	0.27 499	0.22 504	0.31 526	0.28 531	0.43 570	0.38 558

PS-NSSS	0.99 516	0.58 572	0.93 447	0.58 428	0.57 521	0.91 443	0.80 543	1.81 528	1.14 428	1.14 400	1.67 565	1.00 404	0.83 421	4.62 602	0.78 463	0.37 577	0.31 578	0.52 620	0.32 568	0.45 580	0.38 558

GrayStereo	0.82 461	0.26 225	0.58 221	0.63 489	0.37 359	0.76 376	1.86 658	1.11 322	0.87 295	1.99 624	1.89 594	1.08 431	1.82 627	1.39 399	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.21 400	0.18 201	0.39 561

zh-sn7	1.76 622	1.38 652	6.58 668	0.74 577	0.72 577	1.78 598	1.31 627	1.88 548	1.56 599	1.86 616	2.47 631	1.81 587	2.08 644	5.12 613	3.80 653	0.32 543	0.32 586	0.32 541	0.32 568	0.44 576	0.40 562

HBP-ISP	0.96 504	0.58 572	0.72 315	0.61 468	0.46 459	1.64 583	0.76 528	1.86 542	1.28 514	1.30 490	1.53 526	0.86 345	0.94 473	3.27 577	0.69 433	0.45 609	0.44 630	0.54 626	0.48 622	0.47 588	0.40 562

FADNet	0.92 496	0.61 585	1.81 605	0.62 479	0.55 513	0.96 466	0.57 460	1.78 516	1.33 537	0.93 311	1.01 312	1.36 508	1.01 507	2.71 557	0.75 452	0.33 552	0.34 593	0.31 526	0.34 584	0.59 617	0.40 562

DeepPrunerF	1.60 605	0.73 606	5.81 665	0.88 624	1.19 653	0.91 443	0.95 584	2.19 622	5.24 683	1.17 425	1.30 448	1.19 463	1.30 576	4.90 609	1.66 603	0.42 597	0.34 593	0.52 620	0.47 620	0.41 559	0.40 562

NCCL2	1.00 521	0.56 565	1.06 498	0.75 581	0.57 521	1.31 541	1.72 650	1.77 512	1.36 553	1.50 561	1.17 398	1.91 599	1.17 546	1.54 432	1.29 560	0.35 569	0.31 578	0.45 606	0.44 613	0.40 556	0.40 562

CSAN	1.41 589	0.59 575	1.26 539	0.70 553	0.50 476	1.76 593	1.78 652	1.77 512	1.90 628	2.35 639	2.32 621	1.92 602	1.94 635	5.56 627	1.49 594	0.43 603	0.35 604	0.40 594	0.41 605	0.43 570	0.41 567

NOSS_ROB	1.26 571	0.46 523	0.62 242	0.56 404	0.38 381	1.06 492	0.78 533	1.73 493	1.40 571	1.01 343	1.43 497	1.10 444	0.75 375	10.62 694	0.65 415	0.45 609	0.43 627	0.48 613	0.45 615	0.44 576	0.41 567

ETE_ROB	0.96 504	0.64 592	1.16 525	0.69 547	0.48 465	1.14 507	1.13 610	1.77 512	1.19 469	1.91 621	1.45 505	1.73 577	1.05 522	1.60 444	1.14 541	0.32 543	0.26 541	0.38 583	0.34 584	0.39 552	0.41 567

PWC_ROB	1.24 568	0.76 612	2.46 635	0.72 565	0.78 600	1.15 513	0.49 389	1.75 501	1.92 629	2.31 636	3.07 644	1.59 553	1.40 585	2.46 544	2.10 622	0.33 552	0.22 504	0.35 569	0.24 466	0.38 548	0.41 567

DualNet (step1)	0.83 467	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.57 632	0.28 556	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

test_sample9	1.86 626	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	2.27 529	7.92 676	0.57 632	12.61 711	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

test_sample8	2.19 641	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.82 529	1.15 440	2.26 634	1.30 448	4.94 672	2.52 658	2.27 529	7.92 676	0.57 632	12.61 711	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

CASS	0.65 356	0.34 441	0.72 315	0.56 404	0.27 152	0.78 388	0.42 291	1.59 458	0.86 290	1.30 490	1.25 427	0.87 349	0.84 425	0.84 224	0.54 371	0.35 569	0.19 438	0.26 465	0.21 400	0.28 473	0.42 571
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 504	1.74 574	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 611	0.45 606	0.58 639	0.42 564	0.42 571

Abc-Net	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 504	1.74 574	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 611	0.45 606	0.58 639	0.42 564	0.42 571
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	2.26 643	0.56 565	0.92 445	0.61 468	0.49 469	2.60 643	1.02 597	3.18 663	2.05 637	7.40 695	4.98 669	7.58 683	2.98 665	6.37 642	1.96 616	0.43 603	0.43 627	0.45 606	0.39 600	0.43 570	0.42 571
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MultiAttention	4.51 675	0.33 416	0.82 390	0.73 573	0.45 447	30.98 711	4.50 693	2.18 621	1.40 571	1.61 584	2.41 627	2.43 633	0.70 360	38.42 715	1.36 570	0.22 386	0.15 324	0.29 507	0.30 552	0.47 588	0.43 578

RP	1.09 545	0.50 542	1.12 517	0.90 629	1.04 637	1.11 502	0.84 552	1.80 525	1.62 602	1.55 575	2.00 603	1.90 598	1.78 622	1.84 484	1.25 553	0.52 623	0.36 609	0.48 613	0.36 593	0.45 580	0.43 578

FBW_ROB	1.71 619	0.62 589	1.45 573	0.67 530	0.61 544	1.81 601	1.08 605	2.52 651	1.70 610	1.77 603	1.73 572	1.98 609	1.25 567	12.57 697	1.84 609	0.34 562	0.37 611	0.56 634	0.38 598	0.45 580	0.43 578

SACVNet	0.85 476	0.46 523	0.85 400	0.81 597	0.56 517	0.80 403	0.79 537	1.68 482	1.12 413	1.34 517	1.33 463	1.25 480	0.94 473	2.39 538	0.76 455	0.34 562	0.26 541	0.31 526	0.29 543	0.35 528	0.44 581

ADCMid	1.89 630	0.73 606	5.06 659	0.72 565	0.67 564	2.00 618	1.14 611	1.97 575	1.48 587	2.86 657	1.81 584	2.37 629	2.05 641	2.24 525	10.39 686	0.33 552	0.31 578	0.39 589	0.43 611	0.50 597	0.44 581

AANet	1.64 609	1.27 651	5.08 660	0.67 530	0.65 556	1.41 561	0.84 552	1.92 561	2.90 661	3.11 667	3.20 647	2.91 648	2.06 642	2.49 547	2.10 622	0.42 597	0.29 567	0.34 560	0.30 552	0.45 580	0.45 583

aanetorigin	1.23 567	0.79 614	2.78 645	0.70 553	0.79 603	0.99 476	1.06 603	1.06 304	1.37 557	3.52 669	2.61 635	1.72 576	1.63 609	1.99 500	1.78 607	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.25 480	0.38 548	0.45 583

ADCPNet	1.85 625	0.69 600	8.07 672	0.71 561	0.58 530	2.79 652	1.22 619	1.94 568	1.54 596	1.88 617	1.69 568	2.46 635	2.04 639	2.37 536	6.48 666	0.38 582	0.37 611	0.38 583	0.43 611	0.47 588	0.45 583

DANet	1.08 542	0.61 585	1.32 549	0.85 614	0.72 577	1.37 549	0.51 398	1.54 447	1.15 440	1.78 604	1.54 531	2.01 612	1.11 535	2.90 563	2.00 618	0.33 552	0.30 572	0.40 594	0.30 552	0.44 576	0.45 583
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSAF-DinoV2	1.97 633	0.80 616	10.38 680	0.86 616	0.48 465	1.39 554	0.97 587	2.55 653	1.72 613	1.53 566	1.65 560	3.59 657	2.20 649	5.39 622	3.94 655	0.27 499	0.17 395	0.26 465	0.28 531	0.47 588	0.46 587

RGC	1.14 557	0.79 614	1.26 539	0.91 632	0.96 633	1.52 571	0.77 531	1.92 561	1.26 503	1.54 572	1.93 597	2.02 614	1.54 601	2.25 527	1.31 562	0.44 608	0.35 604	0.58 637	0.48 622	0.47 588	0.46 587

stereogan	1.15 561	0.42 508	1.40 558	0.86 616	0.84 614	2.38 636	0.71 516	1.88 548	1.73 614	1.72 598	1.94 599	2.31 626	1.29 572	2.07 508	1.08 529	0.36 573	0.35 604	0.39 589	0.31 560	0.51 602	0.46 587

edge stereo	1.11 550	0.50 542	1.30 545	0.71 561	0.65 556	1.14 507	0.75 525	1.93 566	1.37 557	1.71 597	1.83 585	2.54 636	1.44 590	2.43 540	1.23 551	0.42 597	0.41 624	0.54 626	0.35 589	0.42 564	0.46 587

WZ-Net	1.95 631	0.95 627	10.10 677	0.86 616	0.78 600	1.69 586	1.60 647	2.20 625	1.98 632	2.08 629	1.93 597	2.30 625	1.97 636	5.30 616	3.17 645	0.34 562	0.26 541	0.29 507	0.31 560	0.51 602	0.47 591

PA-Net	1.01 527	0.57 569	1.29 544	0.64 498	0.74 585	1.19 522	0.84 552	1.69 484	1.43 582	1.16 416	1.19 407	1.32 500	1.19 554	3.42 581	1.25 553	0.29 524	0.45 634	0.33 550	0.49 625	0.32 512	0.47 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.84 624	0.47 528	1.31 546	0.69 547	0.57 521	2.11 624	1.14 611	1.87 545	1.73 614	4.04 674	6.43 674	5.62 677	3.61 672	2.59 551	1.94 615	0.52 623	0.44 630	0.39 589	0.42 608	0.48 593	0.47 591

RTS	2.67 656	1.38 652	15.28 686	0.99 639	1.26 656	3.78 667	1.96 664	2.15 610	2.62 655	2.61 648	2.85 641	2.60 638	1.59 605	6.27 640	5.71 664	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

RTSA	2.67 656	1.38 652	15.28 686	0.99 639	1.26 656	3.78 667	1.96 664	2.15 610	2.62 655	2.61 648	2.85 641	2.60 638	1.59 605	6.27 640	5.71 664	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

CC-Net-ROB	1.49 593	1.26 650	1.27 542	0.88 624	0.79 603	1.76 593	1.00 594	1.79 522	1.26 503	1.10 374	1.61 551	1.21 467	0.99 503	8.13 675	0.84 486	1.09 660	0.41 624	2.20 670	0.46 618	1.20 656	0.48 594

DPSNet	1.69 615	0.59 575	4.33 655	0.70 553	0.57 521	2.02 619	1.62 648	3.35 666	1.78 618	1.48 558	1.38 484	2.17 620	2.84 662	4.77 605	3.66 651	0.48 617	0.31 578	0.29 507	0.25 480	0.64 624	0.48 594

FSD	0.54 270	0.52 549	0.65 259	0.62 479	0.50 476	0.54 224	0.58 464	0.65 92	0.53 168	0.54 212	0.52 149	0.56 228	0.52 254	0.57 109	0.55 376	0.51 622	0.47 639	0.50 616	0.49 625	0.50 597	0.49 598

ISRNet	0.80 450	0.33 416	1.07 503	0.81 597	0.66 560	0.60 272	0.34 179	1.19 353	1.13 425	1.59 583	1.53 526	1.35 507	0.77 386	1.27 359	0.94 505	0.39 585	0.34 593	0.43 601	0.38 598	0.34 525	0.49 598

Anonymous_2	1.30 574	0.55 561	0.82 390	0.52 327	0.58 530	1.01 479	0.64 492	1.25 373	0.97 337	0.96 320	0.78 249	1.33 502	1.29 572	1.03 292	0.74 447	0.62 639	0.64 659	1.06 659	9.63 704	1.16 653	0.49 598

coex-ft	8.13 688	2.13 682	98.04 727	0.67 530	0.53 503	1.71 587	1.56 642	1.65 474	11.11 693	18.17 710	3.75 654	3.88 661	7.61 691	2.98 567	6.49 667	0.30 529	0.30 572	0.32 541	0.31 560	0.66 628	0.50 601

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 621	0.87 622	3.56 649	0.80 594	0.75 594	3.72 666	2.44 681	1.82 529	1.82 622	1.74 600	1.91 596	1.92 602	1.26 569	7.69 670	1.28 559	0.45 609	0.47 639	0.52 620	0.77 652	0.50 597	0.50 601

SHD	1.31 575	0.71 605	2.34 632	0.86 616	0.75 594	1.77 596	0.65 494	2.22 626	2.50 652	2.40 643	1.71 570	1.91 599	1.60 607	1.93 495	2.37 629	0.38 582	0.31 578	0.38 583	0.40 604	0.48 593	0.50 601

MSMD_ROB	1.99 635	0.59 575	0.89 433	0.70 553	0.61 544	3.95 671	0.94 582	1.80 525	1.79 619	4.41 678	4.43 659	8.17 686	3.66 673	3.40 579	1.33 564	0.52 623	0.48 641	0.54 626	0.58 639	0.53 606	0.50 601

FC-DCNN v2	2.81 662	0.59 575	0.85 400	0.73 573	0.57 521	2.97 657	1.05 601	3.39 667	2.61 654	6.98 691	7.67 683	10.38 693	6.31 687	5.75 632	3.37 649	0.53 629	0.48 641	0.51 618	0.50 629	0.53 606	0.51 605

FC-DCNN	2.72 661	0.59 575	0.86 406	0.73 573	0.57 521	2.91 654	1.04 599	3.01 661	2.60 653	6.83 690	7.64 682	9.92 690	6.33 688	5.21 614	3.14 643	0.53 629	0.48 641	0.51 618	0.50 629	0.53 606	0.51 605

STTRV1_RVC	1.58 602	0.68 599	1.96 615	0.88 624	1.12 645	1.57 576	0.90 572	2.25 629	1.75 617	1.29 481	2.02 606	1.40 514	1.22 561	9.77 690	1.31 562	0.81 649	0.33 591	0.54 626	0.49 625	0.73 635	0.52 607

DStereoO	1.44 591	1.11 640	1.69 595	1.16 649	0.72 577	1.21 526	1.56 642	1.74 498	1.63 604	1.52 564	1.67 565	1.51 540	3.16 667	1.73 470	1.72 604	2.35 673	0.45 634	0.97 653	0.42 608	2.01 664	0.53 608

FAT-Stereo	1.07 539	0.41 504	1.32 549	0.72 565	0.58 530	1.08 495	0.89 567	1.96 571	1.65 605	1.75 601	1.98 600	2.03 615	1.48 596	2.02 503	1.18 549	0.42 597	0.35 604	0.34 560	0.29 543	0.35 528	0.53 608

ccnet	1.12 552	0.67 595	1.01 478	0.78 589	0.73 584	1.72 589	0.99 592	1.84 538	1.26 503	1.47 552	1.85 589	1.75 582	1.29 572	1.75 472	1.88 612	0.57 632	0.53 649	0.57 636	0.55 636	0.59 617	0.54 610

AnyNet_C32	1.96 632	1.10 637	5.17 661	0.90 629	1.11 643	2.12 625	2.37 679	1.85 539	1.48 587	2.45 645	1.70 569	2.05 617	1.64 610	2.50 548	10.28 685	0.37 577	0.34 593	0.35 569	0.41 605	0.49 596	0.54 610

MANE	6.19 681	0.59 575	1.03 489	0.93 635	1.22 655	13.38 695	2.69 682	12.81 699	17.94 707	8.21 696	10.82 695	14.72 697	11.68 692	11.39 696	11.90 689	0.59 636	0.50 646	0.52 620	1.76 683	0.55 610	0.54 610

RYNet	1.17 564	0.49 535	1.24 536	0.70 553	0.97 634	1.71 587	0.92 575	1.91 558	1.46 585	1.38 531	1.14 380	1.88 594	1.30 576	4.24 593	1.87 610	0.26 483	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.55 610	0.54 610

sAnonymous2	0.55 286	0.56 565	1.46 575	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 639	0.56 614

CroCo_RVC	0.55 286	0.56 565	1.46 575	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 639	0.56 614

psmorigin	1.52 597	0.69 600	10.52 681	0.68 543	0.59 538	1.13 506	0.70 514	1.57 455	1.19 469	1.99 624	1.79 581	2.26 623	1.47 595	2.09 510	1.36 570	0.39 585	0.40 622	0.34 560	0.33 578	0.43 570	0.56 614

ADCS	2.25 642	0.99 631	5.55 662	0.81 597	0.74 585	2.19 627	1.80 653	2.27 632	2.14 640	2.80 656	2.13 613	2.40 631	2.03 638	2.64 555	13.69 691	0.41 593	0.39 620	0.40 594	0.45 615	0.58 615	0.56 614

G-Net	1.66 611	0.63 590	1.56 586	1.11 648	0.74 585	2.98 658	0.91 573	1.55 451	1.22 486	2.76 654	8.18 687	2.32 627	2.53 659	1.92 492	1.87 610	0.48 617	0.44 630	0.45 606	0.31 560	0.60 621	0.57 618

Wz-Net-TNSev	1.88 627	2.08 681	7.66 670	0.67 530	0.64 554	2.42 637	1.83 656	2.33 636	1.74 616	1.57 580	1.56 537	2.58 637	1.90 633	4.86 607	3.12 642	0.39 585	0.37 611	0.33 550	0.37 596	0.53 606	0.58 619

FCDSN-DC	2.32 646	0.63 590	0.81 386	0.84 609	0.75 594	2.23 628	0.94 582	2.09 602	1.80 620	5.45 688	7.72 684	7.77 685	6.93 690	3.39 578	1.80 608	0.52 623	0.48 641	0.52 620	0.51 632	0.57 613	0.58 619
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	26.87 710	13.43 701	70.68 726	0.91 632	0.68 570	57.02 723	21.06 704	32.82 717	32.67 714	52.12 727	53.61 724	66.05 725	49.56 725	48.79 726	34.71 716	0.49 621	0.44 630	0.53 625	0.53 634	0.63 622	0.59 621

SAMSARA	1.55 599	0.84 617	2.61 640	1.22 652	1.07 638	2.50 640	1.93 662	2.05 593	1.89 626	2.75 653	1.66 563	2.81 644	1.69 616	3.08 571	1.97 617	0.46 615	0.51 647	0.42 599	0.46 618	0.58 615	0.59 621

GANetREF_RVC	1.07 539	0.86 621	1.31 546	0.82 605	0.53 503	1.41 561	1.31 627	1.76 508	1.52 593	1.27 472	1.31 454	1.46 529	1.24 566	2.03 504	0.96 513	0.56 631	0.45 634	0.67 642	0.50 629	0.88 642	0.59 621
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
XQC	1.37 583	0.87 622	2.56 639	0.84 609	0.69 572	1.83 604	0.89 567	2.07 599	1.88 625	1.88 617	1.53 526	1.91 599	1.55 603	2.85 562	3.05 640	0.48 617	0.29 567	0.44 605	0.39 600	0.69 631	0.60 624

EDNetEfficient	2.37 648	1.10 637	8.08 673	0.74 577	0.71 575	0.98 475	1.56 642	1.46 420	4.06 674	4.90 683	2.82 640	2.25 622	3.48 671	2.95 564	9.97 682	0.26 483	0.24 526	0.26 465	0.30 552	0.68 630	0.61 625

MFN_U_SF_RVC	1.52 597	0.84 617	3.42 648	0.87 623	0.66 560	2.56 642	0.95 584	2.36 640	1.70 610	1.98 623	1.86 590	2.45 634	1.79 623	2.95 564	2.58 632	0.52 623	0.48 641	0.55 631	0.59 642	0.59 617	0.61 625

FTStereo	0.91 494	0.26 225	0.56 200	0.54 363	0.33 299	0.66 320	1.87 659	1.00 263	0.75 250	1.75 601	4.15 658	1.04 422	1.65 611	1.57 438	0.46 318	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.21 400	0.18 201	0.63 627

AnyNet_C01	2.26 643	1.78 670	10.22 679	0.93 635	0.74 585	2.92 656	2.20 674	2.29 634	1.80 620	2.53 647	2.41 627	2.71 642	1.73 617	3.41 580	6.72 668	0.41 593	0.39 620	0.40 594	0.42 608	0.67 629	0.63 627

NVstereo2D	0.92 496	0.41 504	1.48 580	0.72 565	0.72 577	1.20 524	0.87 562	1.75 501	1.38 561	0.99 332	1.13 376	1.26 484	0.98 495	2.21 524	0.89 496	0.43 603	0.20 458	0.38 583	0.24 466	0.57 613	0.63 627

ELAS_RVC	2.48 653	0.74 609	1.90 611	1.05 643	0.92 628	2.76 650	4.01 691	2.76 656	4.11 675	4.69 681	4.63 663	4.62 665	5.96 685	3.97 590	3.96 656	0.63 641	0.53 649	0.56 634	0.52 633	0.64 624	0.63 627
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	1.02 530	0.97 628	1.44 568	1.23 653	1.10 641	1.40 556	0.62 485	1.69 484	1.38 561	0.94 316	1.53 526	0.97 395	0.83 421	1.17 337	0.93 503	0.69 645	0.34 593	0.99 656	0.60 643	0.97 644	0.64 631

ELAS	2.37 648	0.74 609	1.54 584	0.99 639	0.92 628	4.78 678	2.33 678	3.33 665	3.37 667	5.05 686	4.77 667	3.67 658	4.53 680	3.42 581	4.50 658	0.62 639	0.53 649	0.55 631	0.53 634	0.63 622	0.64 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 608	0.51 545	2.17 625	0.53 346	0.56 517	3.80 669	0.45 348	1.54 447	1.29 519	1.33 513	2.41 627	1.08 431	0.96 485	11.18 695	1.16 543	0.66 643	0.63 658	0.43 601	0.32 568	0.64 624	0.67 633

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 638	1.15 644	3.10 646	1.05 643	0.76 597	5.03 681	2.40 680	2.16 613	2.62 655	1.89 619	2.28 620	2.69 641	1.65 611	9.35 684	2.04 619	0.64 642	0.51 647	0.68 643	0.71 650	1.09 652	0.67 633

PASM	1.34 579	0.92 625	2.62 641	0.86 616	0.87 623	1.03 486	1.08 605	1.50 430	1.51 592	1.82 612	1.41 492	1.68 571	1.26 569	4.87 608	1.34 566	0.61 638	0.65 661	0.68 643	0.78 653	0.69 631	0.68 635

PSM-AAD	0.79 447	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.28 179	0.77 383	1.24 620	0.99 259	0.91 311	1.66 593	1.57 541	0.81 319	2.19 648	1.65 452	0.44 289	0.19 278	0.14 261	0.38 583	0.32 568	0.21 344	0.70 636

DGSMNet	1.14 557	0.76 612	2.49 637	0.81 597	0.86 621	1.39 554	1.39 631	2.13 604	1.35 549	1.26 469	1.63 557	1.48 536	0.98 495	1.75 472	1.10 534	0.45 609	0.43 627	0.55 631	0.49 625	0.75 636	0.70 636

S-Stereo	1.15 561	0.46 523	2.17 625	0.81 597	0.80 608	1.21 526	1.19 617	1.93 566	2.02 635	1.47 552	2.11 611	1.57 549	1.17 546	2.05 507	1.41 580	0.40 588	0.40 622	0.35 569	0.31 560	0.44 576	0.70 636

LCNet	0.72 395	0.28 285	0.52 154	0.55 388	0.31 255	0.69 338	0.54 423	1.00 263	0.88 299	1.19 434	1.34 470	0.97 395	1.34 581	2.56 550	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.27 454	0.73 639

PDISCO_ROB	1.32 577	0.65 593	1.44 568	1.36 655	1.46 662	2.55 641	0.92 575	2.45 648	2.07 638	1.37 525	1.49 519	1.65 568	1.00 505	2.82 559	1.35 569	1.01 654	0.27 549	0.54 626	0.47 620	0.71 633	0.73 639

PVD	1.70 616	0.84 617	2.26 630	0.94 637	0.83 613	2.48 639	0.97 587	2.59 654	3.35 666	3.01 663	2.77 639	2.34 628	2.47 657	2.67 556	3.14 643	0.47 616	0.45 634	0.59 638	0.48 622	0.59 617	0.75 641

EDNetEfficientorigin	10.57 692	1.47 661	177.42 728	0.67 530	0.53 503	1.58 577	1.16 614	1.90 554	3.37 667	4.71 682	3.38 649	3.10 653	2.69 661	3.13 573	3.58 650	0.25 460	0.23 517	0.33 550	0.27 510	0.83 637	0.81 642

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 547	1.02 633	1.00 474	0.82 605	0.67 564	1.93 612	0.93 579	1.62 469	1.11 409	1.15 406	1.25 427	1.50 538	0.79 398	1.96 498	0.76 455	1.89 667	0.34 593	0.79 647	0.36 593	1.25 657	0.83 643

LoS_RVC	0.42 173	0.26 225	0.40 51	0.44 157	0.82 612	0.51 196	0.44 328	0.64 82	0.41 97	0.44 148	0.78 249	0.44 147	0.47 198	0.56 104	0.36 212	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.84 644

GMM-Stereo	0.74 418	0.25 197	0.59 227	0.54 363	0.34 320	0.72 352	0.99 592	1.01 270	0.87 295	1.36 522	1.78 580	1.12 449	0.81 408	2.09 510	0.46 318	0.18 230	0.12 100	0.25 446	0.25 480	0.20 299	0.85 645

GCST	1.08 542	1.47 661	0.93 447	1.73 664	1.14 649	1.30 539	0.31 136	1.33 384	1.16 450	1.29 481	0.97 300	0.98 397	0.49 229	2.08 509	0.46 318	1.19 663	0.70 663	1.30 663	0.85 658	1.02 648	0.89 646

Prome-Stereo	0.75 427	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.32 277	0.59 265	0.97 587	0.89 209	0.88 299	1.45 549	2.46 630	0.91 365	1.41 586	1.58 440	0.44 289	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.20 299	0.92 647

Consistency-Raft	1.25 570	0.99 631	1.93 613	1.02 642	1.21 654	0.96 466	1.01 596	1.75 501	1.92 629	1.36 522	2.12 612	1.44 524	1.01 507	1.14 328	1.40 576	0.72 646	0.82 666	0.89 651	0.98 667	1.31 659	0.95 648

MADNet+	2.69 658	3.22 692	11.53 682	1.44 660	1.12 645	3.19 660	1.81 654	2.85 658	2.37 645	1.68 595	2.07 610	2.85 646	2.18 647	7.41 664	5.23 662	0.79 648	0.76 664	0.69 645	0.65 646	0.98 645	0.95 648

anonymity	1.12 552	0.97 628	1.21 530	1.07 646	1.12 645	1.08 495	0.89 567	1.95 570	1.16 450	1.29 481	1.26 434	1.22 469	1.09 533	1.15 329	1.01 520	1.02 656	1.00 679	0.97 653	0.97 665	0.98 645	0.99 650

KYRaft	0.75 427	0.28 285	0.62 242	0.56 404	0.29 203	0.67 325	0.86 560	0.94 237	0.84 286	1.62 588	2.21 617	1.16 458	1.02 514	1.57 438	0.40 255	0.20 320	0.13 201	0.22 346	0.28 531	0.20 299	1.02 651

SPS-STEREO	1.67 612	1.04 634	1.23 533	1.21 651	1.13 648	1.82 603	1.11 607	2.16 613	1.52 593	3.07 665	2.32 621	2.82 645	1.80 624	4.11 592	2.04 619	1.03 657	0.99 678	0.97 653	0.94 663	1.03 650	1.02 651
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	1.41 589	2.65 687	0.99 468	1.44 660	1.64 665	1.34 546	0.80 543	1.60 462	1.23 489	1.23 453	1.71 570	2.01 612	1.34 581	1.47 419	1.41 580	0.90 651	0.54 652	2.29 672	0.75 651	1.84 662	1.04 653

SGM+DAISY	2.41 651	1.07 635	2.14 624	1.18 650	1.10 641	2.14 626	1.36 630	1.96 571	1.66 606	5.46 689	7.07 678	4.95 673	4.32 679	5.50 624	2.26 626	1.04 658	1.02 681	0.99 656	0.97 665	1.02 648	1.04 653

MFMNet_re	1.40 588	1.14 643	1.68 594	1.39 657	1.07 638	1.48 567	1.43 633	1.87 545	1.82 622	2.26 634	2.19 616	1.51 540	1.86 629	1.52 426	1.25 553	0.93 652	0.83 667	0.84 649	0.80 654	0.99 647	1.05 655

CAS	0.63 336	0.18 8	0.37 15	2.27 670	0.84 614	0.57 251	0.54 423	0.79 158	0.62 199	0.48 177	0.70 226	0.36 95	0.26 37	0.45 49	0.35 200	2.24 671	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 79	1.06 656

WAO-7	2.66 655	1.40 655	1.73 601	1.39 657	1.17 650	3.93 670	1.94 663	4.11 675	3.88 673	2.92 658	5.50 670	4.18 663	3.00 666	7.63 669	3.71 652	1.13 662	1.00 679	1.17 661	1.13 672	1.18 655	1.09 657

FADE	26.59 709	4.78 694	20.96 694	1.89 667	1.92 668	2.91 654	2.00 666	5.58 684	5.04 681	2.92 658	2.16 615	4.13 662	14.18 699	10.23 693	8.46 678	188.09 729	2.77 693	123.78 726	127.92 726	1.06 651	1.10 658

PWCK	2.88 664	2.05 679	5.72 664	2.08 668	1.11 643	3.55 664	3.90 690	2.86 659	3.54 671	3.03 664	3.63 653	3.10 653	2.31 652	8.15 677	3.09 641	2.12 670	0.91 676	1.75 666	0.98 667	2.57 672	1.18 659

NVStereoNet_ROB	1.88 627	1.07 635	1.45 573	1.07 646	1.17 650	1.47 566	1.48 637	1.89 551	1.93 631	1.94 622	4.67 666	3.08 652	1.80 624	6.51 645	1.65 601	1.06 659	0.86 673	1.08 660	1.32 673	0.93 643	1.26 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 386	3.18 691	2.55 638	0.39 62	0.23 54	0.44 109	0.23 51	0.63 75	0.42 102	0.44 148	0.44 103	0.34 85	0.28 52	0.56 104	0.29 98	1.35 664	0.10 9	0.22 346	0.19 317	0.46 587	1.31 661

DDUNet	1.50 595	2.69 688	1.12 517	1.77 665	1.88 667	1.84 605	0.92 575	1.70 489	1.16 450	1.38 531	1.79 581	1.60 555	1.12 538	1.37 390	1.08 529	1.10 661	0.76 664	2.37 674	0.94 663	2.00 663	1.37 662

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 167	0.19 22	0.84 399	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 663

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 167	0.19 22	0.83 395	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 663

CES	0.48 225	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 660	0.55 237	0.35 189	0.98 257	0.66 224	0.44 148	0.66 206	0.35 92	0.27 47	0.56 104	0.33 174	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.19 252	1.46 663

SQANet	1.31 575	0.88 624	1.08 507	1.83 666	1.44 661	1.44 564	0.75 525	1.74 498	1.09 400	1.32 504	1.26 434	1.28 491	1.01 507	1.50 423	0.83 483	2.50 674	0.34 593	1.47 664	0.55 636	2.32 667	1.57 666

WAO-8	4.40 672	1.82 673	1.79 603	2.34 671	2.20 670	9.19 687	1.53 639	6.09 688	16.46 701	3.94 672	7.84 685	7.32 680	3.72 675	9.41 686	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 670	1.68 667

Venus	4.40 672	1.82 673	1.79 603	2.34 671	2.20 670	9.19 687	1.53 639	6.09 688	16.46 701	3.94 672	7.84 685	7.32 680	3.72 675	9.41 686	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 670	1.68 667

IGEV-Stereo+	0.45 203	0.21 69	0.43 75	0.41 93	0.39 392	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 70	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 145	1.43 408	0.30 117	0.17 180	0.12 100	0.15 50	0.11 12	1.16 653	1.70 669

WAO-6	2.81 662	1.60 666	1.46 575	2.36 673	2.28 675	3.55 664	2.29 677	4.21 676	4.56 679	2.36 641	4.51 660	4.88 671	2.66 660	4.60 601	4.07 657	1.72 666	1.15 685	2.31 673	1.46 679	2.31 666	1.85 670

JetBlue	3.97 670	2.01 676	10.19 678	1.38 656	2.84 686	10.53 690	9.54 695	3.60 670	2.41 647	2.73 652	3.39 650	4.54 664	4.31 678	7.85 674	6.84 669	0.88 650	0.93 677	0.89 651	0.91 660	1.74 661	1.91 671

otaku	1.60 605	1.11 640	1.21 530	2.20 669	1.56 663	1.97 615	1.24 620	2.07 599	1.36 553	1.44 547	1.62 553	1.73 577	1.19 554	1.73 470	0.98 517	2.89 678	0.57 654	1.74 665	0.60 643	2.78 674	1.94 672

DStereoFS	3.67 669	1.49 663	2.18 627	1.32 654	1.32 658	4.41 676	1.26 624	3.75 672	9.27 690	3.36 668	6.80 675	4.81 670	13.54 697	6.95 656	4.76 660	0.73 647	0.69 662	1.17 661	2.40 692	1.27 658	1.95 673

Ntro	1.64 609	1.15 644	1.23 533	2.48 675	1.83 666	2.09 623	1.16 614	1.96 571	1.38 561	1.21 442	1.62 553	1.62 557	1.29 572	1.87 489	1.11 537	3.04 679	0.56 653	1.82 667	0.64 645	2.80 675	2.05 674

RainbowNet	1.97 633	1.76 669	1.57 588	2.81 678	2.21 672	1.98 617	1.81 654	2.54 652	1.89 626	1.50 561	1.84 587	1.96 607	1.65 611	2.14 514	1.25 553	3.33 685	0.85 671	2.39 677	0.98 667	2.82 677	2.22 675

DispFullNet	2.34 647	2.85 689	3.66 650	3.08 685	2.27 674	1.97 615	0.67 503	2.00 581	1.70 610	2.52 646	2.00 603	2.23 621	5.86 683	3.44 583	1.58 598	1.01 654	0.32 586	2.64 683	1.94 686	2.85 679	2.24 676

ACVNet_2	2.43 652	1.41 656	2.04 617	2.62 676	2.24 673	2.63 647	1.88 660	3.31 664	3.01 662	2.19 632	3.45 651	4.62 665	2.04 639	4.50 600	1.47 592	2.55 675	0.64 659	2.22 671	0.84 656	2.69 673	2.29 677

MonStereo1	3.14 666	1.66 667	1.81 605	2.43 674	2.32 677	5.80 684	1.58 646	3.52 668	4.70 680	3.09 666	8.22 688	4.76 669	3.36 669	6.52 646	2.29 628	2.33 672	0.61 657	1.91 669	1.05 671	2.44 669	2.34 678

ACVNet_1	2.18 640	1.45 659	1.72 599	2.85 679	2.33 678	2.28 630	1.46 635	3.08 662	2.22 643	1.82 612	2.05 609	3.56 656	1.98 637	3.09 572	1.40 576	3.17 680	0.60 656	2.40 678	0.92 661	2.91 681	2.37 679

ACVNet-4b	2.15 639	1.41 656	1.64 591	2.80 677	2.31 676	2.31 633	1.24 620	2.32 635	2.14 640	1.26 469	2.39 625	2.66 640	1.48 596	5.95 637	1.06 525	3.20 683	0.45 634	2.37 674	0.89 659	2.83 678	2.37 679

LVE	3.31 668	1.67 668	1.64 591	2.85 679	2.42 679	3.20 661	2.26 676	4.78 681	5.05 682	2.35 639	6.91 676	6.02 678	2.37 653	9.15 680	2.17 625	3.19 682	1.08 684	2.38 676	1.47 680	2.81 676	2.40 681

DStereoSA	4.44 674	0.92 625	6.79 669	1.58 663	2.54 681	2.29 631	14.04 700	2.33 636	2.31 644	1.85 614	10.58 694	1.32 500	13.05 695	7.07 658	11.18 688	0.67 644	1.97 691	0.88 650	3.29 693	1.69 660	2.44 682

Dean	2.91 665	1.53 665	2.07 618	2.96 684	2.51 680	3.15 659	2.14 672	4.75 680	4.41 678	2.76 654	6.10 673	5.53 676	2.37 653	2.97 566	1.92 614	3.18 681	0.85 671	2.51 681	1.04 670	2.88 680	2.47 683

tt	6.58 684	0.26 225	6.10 666	3.77 693	2.16 669	11.55 692	19.63 702	13.33 700	5.74 685	2.96 660	2.65 636	4.97 674	6.33 688	3.81 587	7.24 670	9.15 701	11.32 710	5.89 701	6.24 702	6.03 697	2.55 684

IMH	3.21 667	1.85 675	1.48 580	3.25 686	2.69 684	4.07 673	2.02 667	4.41 678	3.80 672	2.72 651	7.11 679	4.75 668	2.92 663	5.92 635	2.55 631	3.85 693	0.88 674	2.78 686	1.36 676	3.19 685	2.59 685

IMH-64-1	2.70 659	1.79 671	1.46 575	3.26 687	2.66 682	3.23 662	2.10 669	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 655	3.06 650	2.22 650	4.25 594	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 683	2.60 686

IMH-64	2.70 659	1.79 671	1.46 575	3.26 687	2.66 682	3.23 662	2.10 669	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 655	3.06 650	2.22 650	4.25 594	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 683	2.60 686

ktn	4.70 676	2.38 685	2.12 623	3.76 692	3.24 689	4.85 679	2.95 687	5.52 683	7.37 689	4.07 676	19.32 705	7.46 682	3.47 670	7.39 663	2.95 639	4.04 694	1.85 690	3.26 692	2.22 690	3.08 682	2.65 688

TorneroNet-64	5.30 680	2.03 677	1.74 602	3.43 689	2.81 685	10.09 689	2.12 671	9.10 695	17.12 706	4.96 685	9.27 691	10.72 695	3.70 674	9.20 681	4.55 659	3.31 684	0.84 668	2.88 687	1.55 681	3.49 688	3.04 689

TorneroNet	10.70 693	2.03 677	1.82 607	3.43 689	3.01 687	43.83 715	2.22 675	8.87 694	67.47 728	7.17 694	27.36 709	10.68 694	3.85 677	8.67 679	7.65 675	3.59 687	0.88 674	3.04 688	1.57 682	3.71 689	3.17 690

KSHMR	8.75 689	2.06 680	2.11 622	3.53 691	3.11 688	4.13 674	2.69 682	5.60 685	61.37 727	3.00 662	55.83 725	4.98 675	2.45 656	4.49 598	2.61 635	3.46 686	1.55 689	3.14 690	1.94 686	3.72 690	3.18 691

notaker	3.98 671	2.40 686	2.68 642	3.82 694	3.27 691	3.97 672	2.14 672	4.78 681	3.45 669	4.12 677	6.94 677	7.65 684	3.26 668	7.82 673	5.30 663	4.04 694	1.41 687	3.36 693	2.10 689	3.88 691	3.31 692

JetRed	6.91 685	8.80 698	25.96 706	2.85 679	3.25 690	13.98 698	11.87 697	6.25 690	4.28 677	4.45 679	4.56 661	6.69 679	5.46 682	7.46 666	14.05 692	2.59 676	3.31 695	2.59 682	2.29 691	4.20 694	3.36 693

UNDER WATER-64	5.27 679	2.32 683	8.78 676	3.93 695	3.54 693	7.61 685	3.03 688	5.84 687	14.19 695	4.04 674	4.04 657	9.39 689	6.26 686	5.93 636	8.48 679	3.60 688	1.51 688	3.13 689	1.88 684	4.29 695	3.61 694

UNDER WATER	5.08 678	2.33 684	5.55 662	3.94 696	3.51 692	5.20 682	2.72 684	5.61 686	16.52 703	3.84 671	4.60 662	9.21 688	5.89 684	5.90 634	8.66 680	3.75 689	1.34 686	3.18 691	1.88 684	4.33 696	3.61 694

light-stereo	12.42 696	1.45 659	18.02 689	17.94 704	23.64 707	11.13 691	0.82 548	9.91 696	5.73 684	15.42 706	42.83 720	55.24 724	1.88 630	28.77 713	2.26 626	1.61 665	3.00 694	0.78 646	0.93 662	3.48 687	3.62 696

HanzoNet	11.04 694	3.62 693	8.10 674	4.08 697	3.55 694	4.90 680	2.73 685	7.19 692	10.10 691	31.86 721	28.92 711	21.96 710	36.36 714	18.08 702	10.17 684	7.94 700	3.32 696	3.47 694	3.31 694	7.06 700	4.04 697

MADNet++	5.01 677	3.14 690	4.91 658	4.55 698	3.94 695	5.20 682	4.41 692	4.40 677	4.13 676	4.95 684	6.08 672	4.74 667	5.37 681	9.40 685	10.67 687	4.65 696	4.15 698	3.97 695	3.34 695	4.09 693	4.08 698

PML	51.67 722	36.25 713	13.28 684	7.46 699	20.81 704	108.69 727	232.22 730	8.72 693	27.82 713	87.01 728	269.67 730	69.67 726	61.95 726	24.76 712	14.20 693	9.74 705	3.40 697	9.62 703	4.70 699	18.74 709	4.72 699

DPSimNet_ROB	11.20 695	4.98 695	35.43 710	2.90 682	4.52 696	7.89 686	17.09 701	4.66 679	6.06 687	14.89 705	10.93 696	17.29 700	36.81 716	13.18 698	15.68 696	2.86 677	6.29 701	5.75 700	5.09 700	3.91 692	7.70 700

USTest	14.33 699	14.94 702	21.04 695	17.44 703	16.05 698	23.26 700	33.84 711	21.73 703	11.80 694	9.36 697	10.14 692	15.97 698	13.20 696	17.28 701	22.43 703	3.78 692	5.01 699	6.17 702	6.16 701	9.25 702	7.72 701

TCMNet-wrong-test	10.31 691	11.40 700	14.84 685	20.96 707	18.45 701	13.80 697	10.76 696	15.78 701	3.53 670	5.20 687	5.52 671	16.26 699	12.61 693	7.51 668	10.15 683	7.43 699	2.37 692	4.31 697	3.43 696	11.36 703	10.61 702

DPSMNet_ROB	13.02 698	8.23 696	21.91 697	9.53 701	18.11 700	11.56 693	32.02 710	10.64 698	16.23 700	7.05 693	19.49 707	10.16 692	16.66 701	9.85 692	22.43 703	4.77 698	8.68 702	5.38 699	10.26 708	6.17 699	11.36 703

DGTPSM_ROB	13.01 697	8.23 696	21.87 696	9.51 700	18.10 699	11.56 693	32.01 709	10.63 697	16.20 699	7.03 692	19.48 706	10.15 691	16.66 701	9.83 691	22.42 702	4.75 697	8.68 702	5.37 698	10.25 707	6.16 698	11.36 703

iinet-test	17.98 701	18.06 703	23.82 702	20.87 705	19.70 702	26.55 701	35.70 712	25.04 707	15.93 696	13.33 700	13.25 697	20.58 702	17.79 703	20.62 703	25.11 707	9.58 703	8.78 704	9.88 704	9.85 705	13.23 704	11.95 705

IINet	17.98 701	18.06 703	23.81 701	20.87 705	19.70 702	26.55 701	35.70 712	25.04 707	15.93 696	13.33 700	13.25 697	20.58 702	17.79 703	20.62 703	25.11 707	9.58 703	8.78 704	9.88 704	9.85 705	13.23 704	11.95 705

Anonymous_1	43.04 721	18.73 705	24.79 703	21.81 708	46.26 718	27.80 703	37.60 714	28.08 711	16.14 698	14.66 704	14.30 699	20.65 704	17.88 705	21.56 705	25.94 710	117.93 727	8.92 706	100.65 723	126.50 725	158.64 729	12.08 707

DPSM_ROB	19.08 703	19.14 706	25.17 704	22.15 709	20.85 705	28.17 704	37.82 715	26.56 709	16.85 704	14.14 702	14.84 700	21.70 705	18.75 706	21.87 706	26.55 711	10.16 707	9.30 707	10.47 706	10.42 709	14.03 706	12.61 708

DPSM	19.08 703	19.14 706	25.17 704	22.15 709	20.85 705	28.17 704	37.82 715	26.56 709	16.85 704	14.14 702	14.84 700	21.70 705	18.75 706	21.87 706	26.55 711	10.16 707	9.30 707	10.47 706	10.42 709	14.03 706	12.61 708

ASD4	15.85 700	10.99 699	19.63 691	10.21 702	11.70 697	19.24 699	31.10 708	19.35 702	10.68 692	11.14 698	10.18 693	12.59 696	12.64 694	14.74 699	24.83 706	12.93 709	9.94 709	26.83 716	19.40 711	16.23 708	12.70 710

LSM	6.33 682	1.10 637	13.19 683	1.41 659	68.17 720	1.64 583	1.90 661	1.92 561	2.46 648	2.99 661	3.11 645	1.88 594	1.80 624	2.61 553	2.06 621	0.41 593	0.58 655	0.50 616	0.57 638	0.64 624	17.66 711

Selective-IGEV-i1pa	19.94 705	26.52 711	23.52 699	2.94 683	1.59 664	31.97 713	20.54 703	30.88 713	25.25 708	23.87 711	27.58 710	33.01 713	26.91 712	32.38 714	25.47 709	20.69 717	5.85 700	12.49 708	4.43 698	3.35 686	19.48 712

FlowAnything	38.37 715	38.41 714	50.38 720	44.76 719	41.94 716	56.64 716	76.34 721	53.28 725	34.23 721	28.25 714	29.72 716	43.60 718	37.79 721	43.83 719	53.38 721	20.39 715	18.71 720	21.07 710	21.14 718	28.23 711	25.29 713

Hybrid-DGEV	38.35 714	38.46 717	50.28 716	44.82 720	41.90 715	56.66 717	76.35 722	53.24 721	33.80 718	28.29 715	29.84 717	43.58 717	37.86 722	43.84 722	53.39 722	20.34 713	18.69 715	21.06 709	21.00 712	28.25 713	25.34 714

CasAABBNet	38.33 713	38.46 717	50.35 719	44.75 718	41.84 712	56.68 718	76.37 723	53.22 720	33.83 719	28.31 718	29.54 715	43.62 720	37.71 720	43.84 722	53.41 723	20.30 710	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.24 712	25.34 714

RAFT-FEzeroshot	38.32 711	38.45 715	50.28 716	44.74 716	41.87 713	56.68 718	76.38 724	53.24 721	33.76 716	28.29 715	29.37 713	43.69 721	37.66 718	43.83 719	53.41 723	20.32 711	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.25 713	25.35 716

RAFT-FE	38.32 711	38.45 715	50.28 716	44.74 716	41.87 713	56.68 718	76.38 724	53.24 721	33.76 716	28.29 715	29.37 713	43.69 721	37.66 718	43.83 719	53.41 723	20.32 711	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.25 713	25.35 716

Selective-RAFT-Error	38.39 716	38.47 719	50.44 721	44.73 715	41.97 717	56.68 718	76.38 724	53.24 721	33.92 720	28.34 719	29.85 718	43.60 718	38.20 723	43.75 718	53.34 720	20.38 714	18.70 716	21.09 714	21.05 713	28.30 716	25.43 718

LRCNet_RVC	22.74 706	32.10 712	21.97 698	29.84 711	26.23 708	4.42 677	0.81 546	22.66 704	2.02 635	26.93 713	29.26 712	23.06 712	15.59 700	23.84 708	18.88 699	31.75 718	19.90 721	34.65 718	32.13 719	30.54 718	28.32 719

LSM0	42.82 720	38.75 720	50.81 722	47.07 721	109.38 728	57.00 722	76.02 720	53.74 726	33.71 715	29.02 720	30.41 719	43.87 723	37.22 717	43.91 724	53.54 726	20.52 716	18.62 714	21.10 715	21.11 717	28.41 717	42.22 720

AVERAGE_ROB	40.43 718	42.37 722	42.73 712	36.96 714	35.58 711	30.50 707	27.61 706	36.71 719	38.39 723	44.91 723	44.36 722	37.45 716	36.70 715	41.88 717	40.35 717	45.43 723	46.81 725	47.11 720	46.35 720	42.51 720	43.87 721

HaxPig	38.92 717	41.40 721	41.64 711	29.95 712	32.27 709	28.90 706	27.60 705	29.73 712	37.71 722	43.82 722	43.87 721	33.17 714	35.56 713	41.53 716	40.37 718	43.94 722	47.51 726	45.82 719	47.08 721	42.38 719	44.15 722

MEDIAN_ROB	42.00 719	44.40 723	44.29 715	35.15 713	34.95 710	31.28 712	29.60 707	35.88 718	40.02 724	47.20 726	46.64 723	37.37 715	38.48 724	44.35 725	42.45 719	48.03 724	49.39 727	49.71 721	49.03 722	45.14 721	46.65 723

RSGM-EC	88.84 726	82.86 726	51.22 723	105.38 722	99.51 726	94.51 725	125.67 727	90.02 727	46.43 725	45.14 724	57.50 726	101.22 727	88.55 727	154.40 727	153.26 728	105.54 725	59.55 728	113.88 724	53.02 723	92.89 727	56.17 724

acva	88.84 726	82.86 726	51.22 723	105.38 722	99.51 726	94.51 725	125.67 727	90.02 727	46.43 725	45.14 724	57.50 726	101.22 727	88.55 727	154.40 727	153.26 728	105.54 725	59.55 728	113.88 724	53.02 723	92.89 727	56.17 724

xxxxx1	54.10 723	25.67 708	27.13 707	113.43 724	96.96 723	30.69 708	47.44 717	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 702	21.81 707	21.02 708	24.43 709	33.82 713	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

tt_ll	54.10 723	25.67 708	27.13 707	113.43 724	96.96 723	30.69 708	47.44 717	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 702	21.81 707	21.02 708	24.43 709	33.82 713	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

ff	54.10 723	25.67 708	27.13 707	113.43 724	96.96 723	30.69 708	47.44 717	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 702	21.81 707	21.02 708	24.43 709	33.82 713	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

Selective-IGEV-i16pa	97.29 728	136.83 728	17.95 688	1.52 662	1.00 635	188.16 729	3.63 689	183.02 730	169.43 730	88.01 729	178.60 728	119.35 729	191.45 730	226.33 730	135.51 727	131.38 728	17.89 713	32.25 717	3.46 697	2.02 665	117.94 729

test_example2	192.40 729	210.76 729	206.48 729	199.83 729	204.73 729	172.94 728	183.52 729	133.93 729	133.41 729	191.38 730	196.19 729	187.13 730	178.77 729	205.33 729	208.00 730	222.09 730	238.72 730	186.54 730	190.54 730	227.34 730	170.31 730

ccccc	497.63 730	492.34 730	595.97 730	530.87 730	530.37 730	478.08 730	442.62 731	491.76 731	343.70 731	448.18 731	520.80 731	476.12 731	550.57 731	541.64 731	605.32 731	663.49 731	459.54 731	353.94 731	309.79 731	586.66 731	530.90 731

Low-res two-view benchmark