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	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 25	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 39	0.24 2	0.21 39	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.09 1

LACA1	0.19 12	0.16 66	0.27 30	0.29 8	0.14 2	0.26 79	0.22 92	0.27 6	0.19 10	0.20 15	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 40	0.21 39	0.14 151	0.10 68	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

BridgeDepth	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.35 117	0.14 2	0.38 256	0.26 164	0.30 16	0.23 23	0.18 9	0.19 17	0.28 120	0.30 212	0.32 49	0.22 61	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.11 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 25	0.28 13	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 125	0.19 39	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 142	0.20 59	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.18 13	0.28 13	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LACA3	0.21 35	0.18 140	0.27 30	0.29 8	0.15 4	0.32 183	0.25 140	0.30 16	0.22 19	0.24 53	0.21 26	0.21 41	0.22 87	0.45 168	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.09 1

LACA2	0.21 35	0.16 66	0.28 42	0.30 19	0.15 4	0.29 132	0.29 218	0.32 21	0.23 23	0.22 38	0.23 40	0.28 120	0.20 59	0.35 84	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 130	0.10 6

MatchStereo	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.20 41	0.35 42	0.29 67	0.21 24	0.36 156	0.18 17	0.17 19	0.33 63	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 7	0.26 22	0.26 1	0.15 4	0.34 212	0.17 3	0.41 84	0.22 19	0.21 24	0.21 26	0.20 34	0.25 114	0.33 63	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 82	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
s12784h	0.37 265	0.15 42	0.26 22	0.34 85	0.15 4	0.80 512	0.29 218	0.83 384	0.87 436	0.58 282	0.58 263	0.43 243	0.41 324	0.59 283	0.35 294	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.09 7	0.14 183	0.10 6

monster-pro	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 74	0.17 94	0.44 261	0.35 117	0.16 12	0.25 71	0.25 140	0.46 127	0.38 147	0.26 74	0.27 81	0.24 79	0.34 250	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

Foundation-i1c-attn	0.24 74	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 220	0.27 178	0.49 149	0.29 67	0.30 125	0.35 150	0.41 223	0.30 212	0.35 84	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.11 57

Foundation-i1b	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 280	0.28 199	0.53 177	0.26 43	0.32 141	0.33 133	0.42 231	0.29 187	0.37 99	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 280	0.29 218	0.53 177	0.28 58	0.36 171	0.36 156	0.43 243	0.30 212	0.36 94	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

MonStereo	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

xyz-stereo	4.31 676	0.17 94	61.72 716	0.35 117	0.16 12	13.86 691	0.38 392	0.61 228	0.69 321	1.05 561	3.09 658	0.77 445	0.88 568	1.24 584	0.46 401	0.13 100	0.10 68	0.16 233	0.12 175	0.13 130	0.11 57

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.16 12	0.26 79	0.17 3	0.31 20	0.15 3	0.19 12	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LG-G_1	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 358	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 39	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LG-G	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 358	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 39	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

SGD-Stereo	0.22 44	0.16 66	0.28 42	0.32 56	0.16 12	0.28 115	0.20 41	0.39 58	0.29 67	0.25 63	0.29 101	0.21 41	0.27 146	0.38 109	0.27 182	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

StereoAnything_RVC	0.22 44	0.85 634	0.41 222	0.28 3	0.16 12	0.23 42	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 73	0.32 49	0.19 5	0.16 280	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.16 301	0.10 6

MonSter	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.39 115	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

trnet	0.28 157	0.15 42	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 256	0.23 112	0.53 177	0.77 364	0.43 230	0.52 235	0.34 167	0.28 167	0.39 115	0.27 182	0.15 229	0.11 189	0.12 42	0.08 1	0.11 27	0.11 57

TS12	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.38 210	0.17 27	0.32 183	0.25 140	0.45 115	0.24 29	0.32 141	0.51 225	0.25 92	0.27 146	0.41 131	0.31 253	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.12 120

aanet-new-60k	0.25 96	0.17 94	0.60 426	0.37 185	0.17 27	0.38 256	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.24 53	0.25 58	0.26 101	0.31 222	0.45 168	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-70k	0.24 74	0.16 66	0.50 330	0.36 155	0.17 27	0.38 256	0.25 140	0.40 76	0.26 43	0.23 44	0.31 119	0.24 79	0.34 250	0.45 168	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.10 6

aanet-new-78k	0.25 96	0.17 94	0.69 473	0.36 155	0.17 27	0.26 79	0.28 199	0.39 58	0.30 80	0.22 38	0.29 101	0.23 59	0.36 279	0.43 149	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.36 155	0.17 27	0.34 212	0.24 119	0.43 98	0.30 80	0.26 74	0.24 51	0.25 92	0.35 265	0.44 159	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

aanet-new-28k	0.24 74	0.18 140	0.48 308	0.36 155	0.17 27	0.32 183	0.23 112	0.38 55	0.28 58	0.28 103	0.23 40	0.29 125	0.33 241	0.31 40	0.22 61	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.16 301	0.13 179

aanet-new-16k	0.23 60	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.17 27	0.26 79	0.18 13	0.44 107	0.38 147	0.28 103	0.24 51	0.25 92	0.26 134	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

aanet-new-14k	0.26 118	0.20 227	0.47 293	0.38 210	0.17 27	0.18 11	0.25 140	0.54 185	0.51 249	0.29 115	0.30 112	0.22 50	0.31 222	0.34 77	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.17 333	0.12 120

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.24 6	0.31 33	0.17 27	0.29 132	0.20 41	0.40 76	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.26 101	0.21 73	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.12 265	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.17 27	0.20 20	0.17 3	0.43 98	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.46 178	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 3	0.12 120

Replicate-Monster	0.27 138	0.16 66	1.15 583	0.30 19	0.17 27	0.38 256	0.19 25	0.44 107	0.40 172	0.24 53	0.21 26	0.23 59	0.22 87	0.47 191	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.09 1	0.18 377

3w_stereo	0.25 96	0.20 227	0.40 212	0.33 75	0.17 27	0.32 183	0.41 445	0.42 92	0.39 157	0.33 148	0.28 91	0.16 3	0.29 187	0.35 84	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.12 120

2w_stereo	0.23 60	0.19 183	0.33 95	0.33 75	0.17 27	0.28 115	0.37 374	0.40 76	0.36 131	0.33 148	0.33 133	0.17 6	0.21 73	0.30 27	0.23 89	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.11 57

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.33 75	0.17 27	0.38 256	0.18 13	0.32 21	0.22 19	0.25 63	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 9	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 49	0.19 5	0.13 100	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 9	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LGtest1	0.20 15	0.15 42	0.30 65	0.35 117	0.17 27	0.26 79	0.17 3	0.33 24	0.21 17	0.21 24	0.16 8	0.23 59	0.21 73	0.33 63	0.20 23	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

FoundationStereo	0.18 4	0.15 42	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.23 42	0.20 41	0.24 5	0.16 6	0.19 12	0.16 8	0.21 41	0.19 39	0.27 9	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

dual_stereo	0.20 15	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.17 27	0.16 6	0.20 41	0.30 16	0.21 17	0.24 53	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 247	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

CASnet	0.30 178	0.20 227	0.34 112	0.42 354	0.17 27	0.25 71	0.24 119	0.53 177	0.56 263	0.54 271	0.54 246	0.39 209	0.24 106	0.41 131	0.26 158	0.15 229	0.10 68	0.22 468	0.18 410	0.18 368	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.31 194	0.16 66	0.34 112	0.31 33	0.17 27	0.55 377	0.23 112	0.46 127	0.56 263	0.60 286	0.69 297	0.37 190	0.26 134	0.36 94	0.28 204	0.16 280	0.16 436	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.15 266

CREStereo	0.28 157	0.16 66	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 256	0.25 140	0.52 171	0.76 361	0.43 230	0.51 225	0.32 151	0.28 167	0.39 115	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.24 74	0.17 94	0.60 426	0.35 117	0.18 49	0.33 199	0.27 178	0.40 76	0.28 58	0.20 15	0.25 58	0.21 41	0.35 265	0.48 201	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.14 183	0.09 1

aanet-new-40k	0.24 74	0.17 94	0.52 361	0.35 117	0.18 49	0.37 249	0.21 67	0.39 58	0.26 43	0.25 63	0.28 91	0.26 101	0.34 250	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.37 185	0.18 49	0.25 71	0.27 178	0.35 42	0.31 89	0.28 103	0.30 112	0.23 59	0.34 250	0.43 149	0.19 5	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.15 238	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 256	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 250	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-30k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 256	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 250	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 60	0.16 66	0.41 222	0.34 85	0.18 49	0.23 42	0.25 140	0.46 127	0.25 36	0.27 89	0.27 81	0.22 50	0.30 212	0.33 63	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-24k	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.36 155	0.18 49	0.39 271	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.30 125	0.28 91	0.26 101	0.31 222	0.31 40	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

aanet-new-22k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.30 147	0.19 25	0.48 147	0.42 189	0.26 74	0.24 51	0.26 101	0.29 187	0.33 63	0.23 89	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-10k	0.26 118	0.18 140	0.57 409	0.39 241	0.18 49	0.44 321	0.22 92	0.46 127	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.26 101	0.29 187	0.29 20	0.22 61	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.16 301	0.11 57

aanet-new-12k	0.25 96	0.19 183	0.49 318	0.41 314	0.18 49	0.32 183	0.22 92	0.45 115	0.38 147	0.28 103	0.23 40	0.23 59	0.36 279	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.14 149	0.11 138	0.16 301	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 60	0.17 94	0.39 198	0.34 85	0.18 49	0.25 71	0.24 119	0.47 142	0.28 58	0.24 53	0.35 150	0.20 34	0.25 114	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 179

Test_v1	0.20 15	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 50	0.21 67	0.41 84	0.32 100	0.21 24	0.22 33	0.17 6	0.18 27	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

VMStereo-Base	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.31 164	0.27 178	0.51 164	0.66 305	0.32 141	0.48 207	0.42 231	0.25 114	0.42 142	0.29 221	0.15 229	0.12 265	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.15 266

DispViT+	0.23 60	0.15 42	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.18 11	0.20 41	0.61 228	0.45 212	0.29 115	0.26 72	0.23 59	0.18 27	0.47 191	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 3	0.11 57

asda	0.22 44	0.19 183	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.24 50	0.23 112	0.38 55	0.29 67	0.28 103	0.24 51	0.18 17	0.23 98	0.41 131	0.22 61	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

asd	0.22 44	0.18 140	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.26 79	0.22 92	0.37 52	0.25 36	0.32 141	0.23 40	0.19 25	0.23 98	0.46 178	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

qwe	0.23 60	0.18 140	0.30 65	0.31 33	0.18 49	0.29 132	0.22 92	0.39 58	0.33 108	0.37 176	0.30 112	0.20 34	0.22 87	0.45 168	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

depthmonostereo	0.30 178	0.15 42	0.36 156	0.35 117	0.18 49	0.45 329	0.27 178	0.71 311	0.57 272	0.36 171	0.43 187	0.34 167	0.40 319	0.36 94	0.27 182	0.14 151	0.12 265	0.13 94	0.12 175	0.11 27	0.12 120

2.25w	0.23 60	0.19 183	0.35 132	0.31 33	0.18 49	0.30 147	0.18 13	0.34 38	0.32 100	0.33 148	0.37 162	0.20 34	0.25 114	0.47 191	0.25 133	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 66	0.10 3	0.12 120

4.5_new	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 39	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 39	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4w-stereo	0.22 44	0.19 183	0.33 95	0.31 33	0.18 49	0.29 132	0.20 41	0.33 24	0.23 23	0.33 148	0.24 51	0.21 41	0.28 167	0.42 142	0.23 89	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

2.5w	0.22 44	0.18 140	0.34 112	0.32 56	0.18 49	0.31 164	0.27 178	0.33 24	0.24 29	0.29 115	0.35 150	0.18 17	0.19 39	0.41 131	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

2.75w_new	0.22 44	0.18 140	0.30 65	0.29 8	0.18 49	0.23 42	0.33 304	0.37 52	0.29 67	0.36 171	0.27 81	0.18 17	0.25 114	0.37 99	0.24 110	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

3.25w_new	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 310	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 146	0.43 149	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

3.25w	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 310	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 146	0.43 149	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

3.5w_stereo	0.23 60	0.18 140	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.27 100	0.22 92	0.39 58	0.30 80	0.33 148	0.27 81	0.24 79	0.29 187	0.52 232	0.25 133	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

1w_stereo	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.35 117	0.18 49	0.32 183	0.41 445	0.41 84	0.44 207	0.32 141	0.39 172	0.17 6	0.27 146	0.46 178	0.24 110	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

xyz-stereo-finetune	0.34 229	0.19 183	0.38 187	0.34 85	0.18 49	0.57 394	0.32 287	0.60 221	0.70 325	0.47 244	0.54 246	0.38 198	0.35 265	0.57 269	0.38 331	0.13 100	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.13 179

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 480	3.08 687	2.41 647	0.32 56	0.18 49	0.29 132	0.20 41	0.39 58	0.33 108	0.29 115	0.25 58	0.18 17	0.18 27	0.32 49	0.22 61	1.08 661	0.09 18	0.17 281	0.16 319	0.15 238	0.96 653

AIO-Stereo	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.18 49	0.28 115	0.30 240	0.52 171	0.29 67	0.30 125	0.31 119	0.32 151	0.17 19	0.55 247	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

MoCha-V2	0.26 118	0.16 66	0.30 65	0.41 314	0.18 49	0.27 100	0.26 164	0.57 204	0.28 58	0.37 176	0.27 81	0.33 160	0.34 250	0.56 257	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.13 179

PMTNet	0.33 212	0.17 94	0.26 22	0.29 8	0.18 49	0.44 321	0.22 92	0.57 204	0.66 305	0.46 241	0.54 246	0.38 198	0.34 250	0.50 216	0.25 133	0.75 648	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120

HITNet	0.43 347	0.27 440	0.50 330	0.34 85	0.18 49	0.65 448	0.32 287	0.99 443	0.70 325	0.73 374	0.86 385	0.66 385	0.56 402	0.61 302	0.47 412	0.14 151	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.18 368	0.13 179
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.49 408	0.26 424	0.73 493	0.38 210	0.18 49	0.64 440	0.33 304	0.84 387	0.89 452	0.96 528	1.12 508	0.72 418	0.45 349	1.00 548	0.59 477	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.14 225

CAR	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.23 44	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

MSE-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.20 15	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.31 40	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

PointNet	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.19 84	0.29 132	0.24 119	0.27 6	0.28 58	0.16 3	0.24 51	0.29 125	0.19 39	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.10 6

DF	0.27 138	0.16 66	0.41 222	0.36 155	0.19 84	0.28 115	0.25 140	0.44 107	0.29 67	0.31 136	0.49 214	0.50 281	0.22 87	0.51 227	0.21 39	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.13 179

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 60	0.15 42	0.30 65	0.36 155	0.19 84	0.25 71	0.25 140	0.45 115	0.39 157	0.26 74	0.43 187	0.23 59	0.27 146	0.26 5	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 118	0.14 7	0.75 500	0.34 85	0.19 84	0.28 115	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 222	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 640

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 212	0.43 560	2.39 646	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.21 67	0.45 115	0.31 89	0.22 38	0.26 72	0.21 41	0.25 114	0.30 27	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 74	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.33 304	0.53 177	0.43 201	0.26 74	0.33 133	0.19 25	0.29 187	0.29 20	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.10 6

PSi22	0.31 194	0.19 183	0.32 88	0.36 155	0.19 84	0.29 132	0.19 25	0.44 107	0.78 369	0.28 103	0.32 130	0.56 308	0.43 332	0.81 472	0.26 158	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 238	0.12 120

GeoVLM	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 115	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.29 125	0.21 73	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

HiDET	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.30 19	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.39 58	0.27 55	0.21 24	0.23 40	0.27 114	0.17 19	0.32 49	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

252Zero-FE	0.21 35	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.23 42	0.18 13	0.43 98	0.35 125	0.23 44	0.22 33	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 89	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.11 57

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.18 11	0.21 67	0.34 38	0.24 29	0.25 63	0.34 144	0.22 50	0.27 146	0.28 13	0.22 61	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

AdaDepth	0.23 60	0.18 140	0.36 156	0.38 210	0.19 84	0.33 199	0.22 92	0.35 42	0.24 29	0.22 38	0.21 26	0.20 34	0.19 39	0.59 283	0.21 39	0.10 9	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.13 179

4.25_new	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.5w_new	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

3.75w	0.23 60	0.17 94	0.33 95	0.32 56	0.19 84	0.42 305	0.24 119	0.36 46	0.26 43	0.33 148	0.28 91	0.17 6	0.25 114	0.38 109	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

monsterstereo	0.23 60	0.15 42	0.28 42	0.35 117	0.19 84	0.22 30	0.20 41	0.38 55	0.37 142	0.34 161	0.40 176	0.19 25	0.19 39	0.46 178	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.09 1

monsters	0.22 44	0.14 7	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.46 127	0.34 115	0.37 176	0.30 112	0.16 3	0.20 59	0.45 168	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

xyz-stereo-finetune2	0.37 265	0.20 227	0.40 212	0.32 56	0.19 84	0.80 512	0.29 218	0.56 199	0.33 108	0.53 269	0.79 341	0.43 243	0.48 366	0.70 403	0.46 401	0.13 100	0.12 265	0.17 281	0.13 219	0.12 82	0.14 225

Reg-Stereo(zero)	0.31 194	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.19 84	0.33 199	0.21 67	0.64 253	0.72 334	0.52 261	0.52 235	0.51 288	0.29 187	0.48 201	0.27 182	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.13 179

HUF	0.25 96	0.17 94	0.38 187	0.33 75	0.19 84	0.25 71	0.39 410	0.53 177	0.36 131	0.26 74	0.23 40	0.33 160	0.27 146	0.36 94	0.25 133	0.14 151	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

WCG-NET	0.29 168	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.32 183	0.27 178	0.42 92	0.82 410	0.46 241	0.49 214	0.39 209	0.25 114	0.42 142	0.27 182	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

IGEV-Stereo+	0.25 96	0.15 42	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 15	0.30 80	0.22 38	0.15 4	0.22 50	0.22 87	0.42 142	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.15 238	1.09 660

WCG-NET（raft）	0.31 194	0.16 66	0.39 198	0.33 75	0.19 84	0.35 220	0.27 178	0.54 185	0.79 377	0.45 234	0.55 255	0.47 267	0.27 146	0.56 257	0.28 204	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.12 82	0.12 120

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 118	0.14 7	0.75 500	0.34 85	0.19 84	0.28 115	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 222	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 640

LoS	0.30 178	0.16 66	0.32 88	0.30 19	0.19 84	0.32 183	0.29 218	0.54 185	0.73 344	0.35 164	0.52 235	0.42 231	0.29 187	0.48 201	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.12 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.38 282	0.22 299	0.58 413	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.69 290	0.97 501	0.70 355	0.79 341	0.40 216	0.46 356	0.46 178	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

fff	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

ADStereo(finetuned)	0.39 295	0.18 140	0.58 413	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.72 322	0.96 496	0.72 367	0.77 327	0.45 258	0.68 483	0.46 178	0.36 305	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 266

GLC_STEREO	0.30 178	0.20 227	0.28 42	0.44 425	0.19 84	0.31 164	0.25 140	0.49 149	0.43 201	0.37 176	0.47 205	0.40 216	0.23 98	0.51 227	0.37 316	0.15 229	0.18 488	0.19 372	0.16 319	0.16 301	0.14 225

DCANet	0.38 282	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.72 322	0.96 496	0.72 367	0.77 327	0.45 258	0.56 402	0.47 191	0.36 305	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 266

csc	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

cscssc	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

111	0.42 333	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.52 358	0.28 199	0.76 354	1.16 570	0.52 261	0.92 419	0.65 372	0.51 380	0.65 356	0.37 316	0.15 229	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.16 302

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 265	0.18 140	0.45 269	0.36 155	0.19 84	0.33 199	0.28 199	0.67 274	0.77 364	0.72 367	0.99 453	0.56 308	0.39 314	0.44 159	0.31 253	0.11 31	0.09 18	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.11 57

MGA	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.30 19	0.20 121	0.29 132	0.18 13	0.36 46	0.27 55	0.20 15	0.22 33	0.19 25	0.15 8	0.31 40	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 118	0.17 94	0.36 156	0.39 241	0.20 121	0.45 329	0.28 199	0.43 98	0.36 131	0.28 103	0.38 168	0.24 79	0.35 265	0.31 40	0.25 133	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 178	0.57 602	1.38 608	0.32 56	0.20 121	0.21 28	0.21 67	0.47 142	0.29 67	0.23 44	0.32 130	0.25 92	0.24 106	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.11 189	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 179

LiteMatch	0.25 96	0.18 140	0.25 7	0.38 210	0.20 121	0.28 115	0.27 178	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.43 332	0.30 27	0.47 412	0.17 328	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.15 266

Lsterematch	0.39 295	0.18 140	0.40 212	0.38 210	0.20 121	0.41 294	0.27 178	0.59 216	0.75 354	0.68 346	1.01 462	0.49 277	0.43 332	0.60 295	0.47 412	0.17 328	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.15 266

Selective-IGEV-i32	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 325	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 75	0.20 121	0.16 6	0.22 92	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 61	0.10 9	0.09 18	0.14 149	0.13 219	0.10 3	0.11 57

MonSter++	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 121	0.28 115	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.21 73	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LCMNet	0.22 44	0.14 7	0.26 22	0.30 19	0.20 121	0.26 79	0.19 25	0.40 76	0.45 212	0.21 24	0.21 26	0.27 114	0.18 27	0.38 109	0.24 110	0.12 54	0.12 265	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 57

Zero-FE251	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.20 121	0.44 321	0.19 25	0.40 76	0.26 43	0.28 103	0.30 112	0.38 198	0.24 106	0.33 63	0.23 89	0.15 229	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.11 57

S2M2_XL	0.19 12	0.18 140	0.28 42	0.27 2	0.20 121	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 24	0.26 72	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 328	0.16 436	0.15 196	0.14 256	0.15 238	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.29 168	0.15 42	0.32 88	0.36 155	0.20 121	0.36 237	0.24 119	0.65 256	0.39 157	0.41 219	0.61 271	0.44 250	0.39 314	0.29 20	0.28 204	0.14 151	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

IGEV	0.21 35	0.13 2	0.25 7	0.31 33	0.20 121	0.22 30	0.19 25	0.42 92	0.30 80	0.22 38	0.34 144	0.20 34	0.15 8	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 65	0.31 33	0.20 121	0.20 20	0.18 13	0.33 24	0.22 19	0.19 12	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 77	0.20 23	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.09 1

LG-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.43 255	0.40 284	0.20 121	0.22 30	0.26 164	0.33 24	0.39 157	0.27 89	0.45 194	0.22 50	0.16 17	0.38 109	0.28 204	0.11 31	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.13 130	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 96	0.32 496	0.25 7	0.52 545	0.20 121	0.29 132	0.22 92	0.44 107	0.38 147	0.27 89	0.25 58	0.24 79	0.29 187	0.46 178	0.23 89	0.14 151	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.14 183	0.11 57

AIO_rvc	0.24 74	0.17 94	0.37 176	0.35 117	0.20 121	0.26 79	0.33 304	0.45 115	0.23 23	0.26 74	0.25 58	0.33 160	0.15 8	0.55 247	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

castereo++	0.26 118	0.17 94	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.74 492	0.20 41	0.41 84	0.49 235	0.24 53	0.24 51	0.35 179	0.27 146	0.41 131	0.20 23	0.14 151	0.09 18	0.14 149	0.09 7	0.11 27	0.11 57

DEFOM-Stereo	0.23 60	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.59 410	0.20 41	0.32 21	0.31 89	0.23 44	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 142	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

IGEV-Stereo++	0.22 44	0.16 66	0.29 54	0.38 210	0.20 121	0.22 30	0.18 13	0.44 107	0.36 131	0.23 44	0.29 101	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

SMFormer	0.53 456	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.60 478	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.19 403	0.20 422

tta	0.53 456	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.60 478	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.15 238	0.16 302

qqq1	0.51 435	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.36 305	0.19 411	0.16 436	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

fff1	0.51 435	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.36 305	0.19 411	0.16 436	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

GCAP-Stereo	0.29 168	0.21 265	0.45 269	0.39 241	0.20 121	0.39 271	0.22 92	0.60 221	0.46 220	0.47 244	0.50 216	0.39 209	0.27 146	0.34 77	0.24 110	0.14 151	0.12 265	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.12 120

Selective-IGEV	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 325	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

TestStereo	0.39 295	0.32 496	0.42 237	0.45 440	0.20 121	0.41 294	0.38 392	0.69 290	0.66 305	0.56 276	0.78 336	0.48 271	0.43 332	0.59 283	0.37 316	0.18 371	0.13 341	0.20 409	0.15 288	0.23 481	0.14 225

BEATNet_4x	0.49 408	0.35 513	0.72 487	0.38 210	0.20 121	0.65 448	0.36 359	1.08 483	0.78 369	0.78 408	0.88 396	0.73 423	0.64 455	0.71 413	0.60 478	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.15 288	0.24 494	0.18 377

aanet-new-8k	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.40 280	0.28 199	0.51 164	0.42 189	0.24 53	0.25 58	0.23 59	0.33 241	0.51 227	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 96	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.43 310	0.24 119	0.46 127	0.36 131	0.28 103	0.35 150	0.37 190	0.34 250	0.29 20	0.26 158	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 168	0.25 387	1.23 589	0.35 117	0.21 149	0.28 115	0.21 67	0.46 127	0.34 115	0.25 63	0.31 119	0.32 151	0.27 146	0.34 77	0.21 39	0.12 54	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.10 3	0.12 120

gcap_with_dpt	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.35 117	0.21 149	0.35 220	0.35 345	0.45 115	0.42 189	0.39 197	0.54 246	0.23 59	0.22 87	0.29 20	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

WQFJA1++	0.24 74	0.16 66	0.30 65	0.31 33	0.21 149	0.34 212	0.17 3	0.39 58	0.18 8	0.26 74	0.30 112	0.29 125	0.28 167	0.41 131	0.23 89	0.16 280	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.31 548	0.12 120

VIP-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.33 95	0.32 56	0.21 149	0.63 430	0.19 25	0.33 24	0.38 147	0.24 53	0.31 119	0.27 114	0.19 39	0.49 211	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.10 6

DA	0.31 194	0.18 140	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.73 486	0.33 304	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 216	0.35 265	0.33 63	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.16 233	0.11 138	0.15 238	0.12 120

GGEV	0.31 194	0.18 140	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.73 486	0.33 304	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 216	0.35 265	0.33 63	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.16 233	0.11 138	0.15 238	0.12 120

GASTEREO	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.22 30	0.30 240	0.47 142	0.32 100	0.38 185	0.33 133	0.22 50	0.33 241	0.43 149	0.24 110	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.12 120

MSCF	0.25 96	0.17 94	0.36 156	0.41 314	0.21 149	0.20 20	0.31 268	0.47 142	0.32 100	0.37 176	0.33 133	0.23 59	0.34 250	0.37 99	0.23 89	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.13 179

DilatedVolume-Stereo	0.31 194	0.16 66	0.38 187	0.34 85	0.21 149	0.54 371	0.25 140	0.58 209	0.43 201	0.59 283	0.50 216	0.37 190	0.32 233	0.50 216	0.29 221	0.13 100	0.12 265	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.12 120

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 54	0.31 33	0.21 149	0.19 17	0.19 25	0.30 16	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.40 284	0.21 149	0.18 11	0.21 67	0.36 46	0.27 55	0.30 125	0.52 235	0.28 120	0.28 167	0.27 9	0.24 110	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.14 225

HART	0.30 178	0.17 94	0.33 95	0.41 314	0.21 149	0.32 183	0.26 164	0.67 274	0.32 100	0.33 148	0.66 286	0.41 223	0.22 87	0.58 274	0.25 133	0.12 54	0.11 189	0.15 196	0.11 138	0.15 238	0.12 120

AIO_test	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.35 117	0.21 149	0.31 164	0.38 392	0.45 115	0.26 43	0.26 74	0.28 91	0.32 151	0.21 73	0.40 124	0.26 158	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

castereo	0.29 168	0.17 94	0.34 112	0.36 155	0.21 149	0.40 280	0.41 445	0.52 171	0.67 312	0.27 89	0.41 179	0.37 190	0.36 279	0.34 77	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

RAStereo	0.25 96	0.17 94	0.33 95	0.40 284	0.21 149	0.24 50	0.26 164	0.45 115	0.46 220	0.23 44	0.34 144	0.30 138	0.19 39	0.34 77	0.26 158	0.15 229	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.11 57

Occ-G	0.27 138	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.28 115	0.32 287	0.44 107	0.34 115	0.29 115	0.43 187	0.49 277	0.25 114	0.50 216	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 179

RSM++	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.28 115	0.29 218	0.54 185	0.34 115	0.26 74	0.23 40	0.36 189	0.21 73	0.52 232	0.24 110	0.12 54	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.11 57

RSM	0.26 118	0.19 183	0.35 132	0.37 185	0.21 149	0.27 100	0.33 304	0.55 191	0.28 58	0.26 74	0.25 58	0.38 198	0.20 59	0.59 283	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.11 57

test_sample2	0.45 363	0.24 356	0.49 318	0.34 85	0.21 149	0.60 416	0.43 464	1.01 450	0.73 344	0.67 334	0.80 352	0.70 400	0.64 455	0.65 356	0.41 371	0.19 411	0.15 409	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.19 390

1111x	0.64 524	0.23 332	0.61 430	0.39 241	0.21 149	0.68 470	0.46 482	1.32 587	1.03 525	0.76 391	1.02 466	0.95 504	0.72 506	1.13 566	2.15 646	0.18 371	0.18 488	0.18 335	0.19 438	0.20 421	0.19 390

Any-RAFT	0.36 246	0.17 94	0.31 74	0.35 117	0.21 149	0.51 350	0.21 67	0.93 422	0.75 354	0.56 276	0.73 306	0.66 385	0.29 187	0.48 201	0.25 133	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.13 179

EGLCR-Stereo	0.27 138	0.17 94	0.36 156	0.35 117	0.21 149	0.37 249	0.20 41	0.58 209	0.37 142	0.29 115	0.28 91	0.42 231	0.18 27	0.47 191	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.12 120

MC-Stereo	0.29 168	0.18 140	0.35 132	0.40 284	0.21 149	0.26 79	0.26 164	0.53 177	0.40 172	0.38 185	0.61 271	0.41 223	0.31 222	0.57 269	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

XX-TBD	0.32 204	0.53 585	0.26 22	0.53 556	0.21 149	0.38 256	0.24 119	0.41 84	0.77 364	0.55 273	0.70 300	0.31 142	0.26 134	0.33 63	0.28 204	0.16 280	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.22 175	0.33 199	0.30 240	0.46 127	0.47 228	0.40 213	0.54 246	0.24 79	0.19 39	0.37 99	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.22 175	0.34 212	0.31 268	0.50 158	0.51 249	0.39 197	0.54 246	0.24 79	0.20 59	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

Foundation-i1	0.27 138	0.14 7	0.26 22	0.34 85	0.22 175	0.38 256	0.26 164	0.64 253	0.40 172	0.38 185	0.38 168	0.46 262	0.29 187	0.35 84	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.11 57

BStereo	0.28 157	0.18 140	1.08 574	0.34 85	0.22 175	0.22 30	0.33 304	0.39 58	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 39	0.44 159	0.30 239	0.10 9	0.12 265	0.12 42	0.16 319	0.12 82	0.15 266

Wave_Phase_stereo	0.32 204	0.18 140	1.08 574	0.34 85	0.22 175	0.69 472	0.33 304	0.57 204	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 39	0.44 159	0.30 239	0.10 9	0.12 265	0.12 42	0.16 319	0.12 82	0.15 266

NLSM3	0.27 138	0.17 94	0.32 88	0.38 210	0.22 175	0.33 199	0.28 199	0.58 209	0.50 242	0.29 115	0.35 150	0.29 125	0.25 114	0.43 149	0.27 182	0.12 54	0.10 68	0.16 233	0.15 288	0.12 82	0.11 57

G2L-ROB	0.49 408	0.20 227	0.48 308	0.36 155	0.22 175	0.58 400	0.42 456	1.19 529	0.74 350	0.86 460	0.76 323	1.08 548	0.59 424	0.81 472	0.60 478	0.17 328	0.12 265	0.15 196	0.12 175	0.17 333	0.20 422

SCV	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.22 175	0.27 100	0.33 304	0.65 256	0.31 89	0.25 63	0.29 101	0.37 190	0.23 98	0.52 232	0.23 89	0.19 411	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.15 238	0.12 120

GCAP-BAT	0.28 157	0.16 66	0.45 269	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 263	0.35 164	0.42 181	0.43 243	0.27 146	0.50 216	0.24 110	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.13 179

MSKI-zero shot	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.41 314	0.22 175	0.32 183	0.22 92	0.65 256	0.45 212	0.52 261	0.64 279	0.60 345	0.19 39	0.78 460	0.27 182	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.13 179

GCAPDPT-zeroshot	0.28 157	0.16 66	0.45 269	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 263	0.35 164	0.42 181	0.43 243	0.27 146	0.50 216	0.24 110	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.13 179

CASS	0.46 371	0.28 455	0.45 269	0.48 493	0.22 175	0.63 430	0.34 322	0.99 443	0.66 305	0.76 391	0.86 385	0.61 347	0.58 418	0.58 274	0.44 390	0.29 561	0.16 436	0.22 468	0.18 410	0.23 481	0.28 531
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 265	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.22 175	0.38 256	0.29 218	0.63 243	0.65 300	0.69 350	0.69 297	0.60 345	0.40 319	0.61 302	0.36 305	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.12 175	0.18 368	0.19 390

Selective-RAFT	0.36 246	0.23 332	0.54 383	0.45 440	0.22 175	0.64 440	0.27 178	0.62 235	0.65 300	0.41 219	0.38 168	0.55 302	0.39 314	0.59 283	0.36 305	0.14 151	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.16 301	0.14 225

qqq	0.42 333	0.28 455	0.50 330	0.37 185	0.22 175	0.47 336	0.39 410	0.91 411	0.59 279	0.57 279	0.71 302	0.65 372	0.56 402	0.59 283	0.48 419	0.17 328	0.17 469	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.19 390

raft_robust	0.41 326	0.24 356	0.39 198	0.43 398	0.22 175	0.40 280	0.33 304	0.80 374	0.98 506	0.80 416	0.88 396	0.41 223	0.32 233	0.89 501	0.30 239	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.18 410	0.15 238	0.13 179

IPLGR	0.40 311	0.22 299	0.70 477	0.40 284	0.22 175	0.51 350	0.29 218	0.78 364	0.78 369	0.80 416	0.77 327	0.44 250	0.41 324	0.48 201	0.40 364	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.16 301	0.14 225

test-3	0.35 236	0.17 94	0.48 308	0.40 284	0.22 175	0.42 305	0.22 92	0.66 263	0.80 386	0.72 367	0.45 194	0.63 360	0.29 187	0.45 168	0.32 262	0.13 100	0.09 18	0.17 281	0.13 219	0.13 130	0.11 57

test_1	0.35 236	0.17 94	0.48 308	0.40 284	0.22 175	0.42 305	0.22 92	0.66 263	0.80 386	0.70 355	0.45 194	0.63 360	0.29 187	0.45 168	0.32 262	0.13 100	0.09 18	0.17 281	0.13 219	0.13 130	0.11 57

Patchmatch Stereo++	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.59 283	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

ROB_FTStereo_v2	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.60 295	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

ROB_FTStereo	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.20 41	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.60 295	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

HUI-Stereo	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.22 92	0.63 243	0.40 172	0.64 313	0.73 306	0.58 330	0.38 298	0.53 238	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

iGMRVC	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.29 218	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

iRAFT	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

CroCo-Stereo	0.27 138	0.23 332	0.40 212	0.49 505	0.22 175	0.20 20	0.29 218	0.55 191	0.45 212	0.29 115	0.27 81	0.42 231	0.26 134	0.30 27	0.26 158	0.15 229	0.13 341	0.13 94	0.12 175	0.16 301	0.13 179
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
RAFT-IKP	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.27 178	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

xxxx	1.07 601	0.23 332	0.53 370	0.38 210	0.22 175	0.83 524	0.36 359	1.41 605	0.95 489	0.75 385	0.99 453	0.97 509	0.64 455	0.70 403	11.37 687	0.20 433	0.17 469	0.18 335	0.17 378	0.19 403	0.20 422

test_xeample	1.06 599	0.23 332	0.51 340	0.37 185	0.22 175	0.71 478	0.39 410	1.31 581	0.92 470	0.87 465	1.08 500	0.70 400	0.64 455	0.75 433	11.43 688	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.18 368	0.19 390

AFF-stereo	0.39 295	0.20 227	0.42 237	0.37 185	0.22 175	0.27 100	0.31 268	0.67 274	0.72 334	0.66 325	1.12 508	0.75 432	0.38 298	0.57 269	0.35 294	0.11 31	0.09 18	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.12 120

EAI-Stereo	0.36 246	0.21 265	0.46 281	0.40 284	0.22 175	0.33 199	0.36 359	1.22 547	0.32 100	0.52 261	0.75 320	0.35 179	0.28 167	0.65 356	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.14 256	0.14 183	0.13 179

CFNet-RSSM	0.35 236	0.18 140	0.47 293	0.39 241	0.22 175	0.35 220	0.23 112	0.78 364	0.86 429	0.67 334	0.54 246	0.56 308	0.28 167	0.49 211	0.28 204	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.12 120

HSM-Net_RVC	0.55 470	0.23 332	0.37 176	0.38 210	0.22 175	0.86 532	0.40 424	1.31 581	0.93 476	0.92 500	1.15 522	1.26 579	0.71 495	0.75 433	0.53 452	0.17 328	0.14 380	0.16 233	0.15 288	0.17 333	0.17 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.52 449	0.31 493	0.86 537	0.44 425	0.22 175	0.66 456	0.47 490	0.92 420	1.02 521	0.89 482	1.12 508	0.69 398	0.55 394	0.86 491	0.60 478	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.17 333	0.17 349

iResNet_ROB	0.55 470	0.24 356	0.61 430	0.38 210	0.22 175	0.66 456	0.30 240	1.59 634	1.33 605	0.94 511	1.05 482	0.81 462	0.69 485	0.84 486	0.46 401	0.17 328	0.12 265	0.14 149	0.09 7	0.15 238	0.20 422

LiteMatch*	0.21 35	0.15 42	0.33 95	0.31 33	0.23 211	0.24 50	0.21 67	0.33 24	0.33 108	0.21 24	0.19 17	0.24 79	0.21 73	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.49 235	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 39	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

IGEV_i1	0.45 363	0.23 332	0.57 409	0.40 284	0.23 211	0.64 440	0.42 456	1.05 467	0.65 300	0.71 365	0.70 300	0.76 439	0.47 361	0.75 433	0.45 396	0.16 280	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.18 377

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 75	0.23 211	0.16 6	0.19 25	0.21 1	0.23 23	0.24 53	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 94	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 196	0.14 256	0.10 3	0.10 6

111111	0.22 44	0.15 42	0.29 54	0.37 185	0.23 211	0.21 28	0.19 25	0.46 127	0.29 67	0.20 15	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.44 159	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120

MM-Stereo_test1	0.34 229	0.19 183	0.37 176	0.42 354	0.23 211	0.35 220	0.44 472	0.62 235	0.56 263	0.61 291	0.51 225	0.38 198	0.36 279	0.65 356	0.27 182	0.15 229	0.13 341	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.13 179

GREAT-IGEV	0.23 60	0.15 42	0.33 95	0.30 19	0.23 211	0.20 20	0.26 164	0.35 42	0.34 115	0.21 24	0.31 119	0.22 50	0.21 73	0.50 216	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.26 118	0.18 140	0.39 198	0.37 185	0.23 211	0.29 132	0.35 345	0.46 127	0.26 43	0.37 176	0.23 40	0.27 114	0.22 87	0.55 247	0.28 204	0.12 54	0.09 18	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.13 179
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.23 211	0.36 237	0.31 268	0.43 98	0.36 131	0.38 185	0.30 112	0.32 151	0.24 106	0.56 257	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.16 233	0.12 175	0.12 82	0.12 120

fffy	0.29 168	0.22 299	0.38 187	0.38 210	0.23 211	0.33 199	0.29 218	0.55 191	0.42 189	0.33 148	0.37 162	0.39 209	0.27 146	0.52 232	0.28 204	0.13 100	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.12 120

tg	0.34 229	0.19 183	0.40 212	0.40 284	0.23 211	0.38 256	0.26 164	0.74 341	0.60 286	0.48 251	0.65 281	0.42 231	0.24 106	0.57 269	0.33 273	0.14 151	0.10 68	0.18 335	0.17 378	0.14 183	0.12 120

UGAM-zero	0.48 394	0.21 265	0.66 452	0.38 210	0.23 211	0.36 237	0.22 92	1.30 579	0.43 201	0.67 334	0.61 271	1.74 629	0.89 571	0.79 464	0.27 182	0.15 229	0.12 265	0.15 196	0.12 175	0.13 130	0.14 225

ITSA-stereo	0.54 461	0.29 469	0.55 387	0.41 314	0.23 211	0.59 410	0.35 345	1.31 581	1.25 588	0.82 423	0.80 352	0.72 418	0.58 418	0.89 501	0.72 513	0.22 472	0.18 488	0.23 489	0.22 505	0.22 461	0.29 538

Pointernet	0.27 138	0.15 42	0.35 132	0.36 155	0.23 211	0.35 220	0.21 67	0.74 341	0.41 182	0.39 197	0.37 162	0.34 167	0.25 114	0.37 99	0.27 182	0.15 229	0.11 189	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

RAFT-Stereo-weight	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.23 211	0.28 115	0.29 218	0.69 290	0.83 416	0.55 273	0.51 225	0.58 330	0.20 59	0.48 201	0.30 239	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.12 120

test_sample6	0.51 435	0.27 440	0.55 387	0.38 210	0.23 211	0.64 440	0.39 410	1.18 525	0.88 447	0.84 437	1.06 489	0.66 385	0.61 437	0.75 433	0.52 441	0.23 499	0.17 469	0.22 468	0.22 505	0.24 494	0.23 485

test_sample5	0.50 421	0.28 455	0.55 387	0.37 185	0.23 211	0.65 448	0.38 392	1.19 529	0.86 429	0.81 420	0.97 441	0.64 366	0.60 430	0.72 419	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.22 460

test_sample4	0.49 408	0.27 440	0.55 387	0.36 155	0.23 211	0.70 473	0.37 374	1.22 547	0.86 429	0.82 423	0.86 385	0.62 355	0.58 418	0.71 413	0.49 428	0.21 449	0.16 436	0.21 453	0.20 462	0.22 461	0.21 441

test_sample3	0.49 408	0.27 440	0.55 387	0.36 155	0.23 211	0.70 473	0.37 374	1.21 539	0.87 436	0.79 413	0.84 372	0.66 385	0.53 383	0.70 403	0.50 432	0.21 449	0.16 436	0.20 409	0.19 438	0.21 434	0.21 441

test_sample1	0.44 354	0.24 356	0.52 361	0.35 117	0.23 211	0.59 410	0.36 359	1.05 467	0.57 272	0.66 325	0.78 336	0.70 400	0.71 495	0.62 325	0.51 436	0.18 371	0.15 409	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.18 377

gcap-zeroshot	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.48 231	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 59	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

test_for_model	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.49 235	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 39	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

IGEV++	0.25 96	0.17 94	0.35 132	0.40 284	0.23 211	0.24 50	0.23 112	0.56 199	0.24 29	0.29 115	0.36 156	0.30 138	0.22 87	0.33 63	0.29 221	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.14 225

ACVNet-DCA	0.36 246	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.91 411	0.59 279	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.18 368	0.19 390

xx1	0.40 311	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.71 311	1.17 573	0.42 224	0.50 216	0.65 372	0.56 402	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.19 390

1test111	0.37 265	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.91 411	0.59 279	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.59 283	0.48 419	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.18 368	0.19 390

cc1	0.38 282	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.71 311	1.17 573	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.16 301	0.17 349

11t1	0.38 282	0.23 332	0.49 318	0.36 155	0.23 211	0.61 418	0.31 268	0.74 341	0.47 228	0.62 295	0.55 255	0.55 302	0.49 372	0.58 274	0.45 396	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.19 390

DualNet	0.51 435	0.28 455	0.55 387	0.37 185	0.23 211	0.65 448	0.38 392	1.19 529	0.86 429	0.84 437	1.06 489	0.64 366	0.60 430	0.72 419	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.22 460

tt1	0.37 265	0.25 387	0.35 132	0.43 398	0.23 211	0.52 358	0.37 374	0.72 322	1.13 561	0.42 224	0.46 199	0.35 179	0.44 342	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.16 301	0.17 349

testlalala	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.48 231	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 59	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

RCA-Stereo	0.36 246	0.18 140	0.37 176	0.38 210	0.23 211	0.31 164	0.33 304	0.70 303	1.25 588	0.45 234	0.65 281	0.46 262	0.43 332	0.40 124	0.29 221	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

NRIStereo	0.37 265	0.21 265	0.49 318	0.42 354	0.23 211	0.33 199	0.25 140	0.68 280	0.59 279	0.65 318	0.63 276	0.55 302	0.37 289	0.67 378	0.40 364	0.16 280	0.12 265	0.18 335	0.15 288	0.17 333	0.15 266

PSM-AAD	0.48 394	0.21 265	0.39 198	0.44 425	0.23 211	0.56 385	0.47 490	0.67 274	0.73 344	1.08 573	1.12 508	0.58 330	0.87 563	0.63 338	0.33 273	0.15 229	0.11 189	0.25 518	0.26 561	0.18 368	0.42 602

KYRaft	0.48 394	0.21 265	0.41 222	0.45 440	0.23 211	0.43 310	0.36 359	0.68 280	0.45 212	0.94 511	1.72 614	0.78 448	0.40 319	0.65 356	0.32 262	0.16 280	0.11 189	0.18 335	0.22 505	0.17 333	0.76 646

THIR-Stereo	0.51 435	0.19 183	0.47 293	0.39 241	0.23 211	0.74 492	0.64 576	0.68 280	0.88 447	1.03 551	1.40 578	0.71 403	0.75 522	0.64 346	0.43 381	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.18 410	0.15 238	0.17 349

RAFT-RH_RVC	0.57 485	0.18 140	0.44 261	0.38 210	0.23 211	0.56 385	0.24 119	0.61 228	0.73 344	1.18 591	3.90 670	0.55 302	0.40 319	0.67 378	0.38 331	0.14 151	0.11 189	0.20 409	0.15 288	0.12 82	0.14 225

RAFT-345	0.41 326	0.19 183	0.42 237	0.39 241	0.23 211	0.32 183	0.25 140	0.62 235	0.56 263	0.74 381	1.77 616	0.44 250	0.35 265	0.67 378	0.37 316	0.14 151	0.11 189	0.18 335	0.14 256	0.14 183	0.13 179

AnonymousM	0.42 333	0.86 635	0.31 74	0.35 117	0.23 211	0.30 147	0.37 374	0.56 199	0.44 207	0.72 367	0.50 216	0.47 267	0.29 187	0.42 142	0.35 294	0.16 280	0.12 265	1.51 661	0.32 595	0.12 82	0.11 57

iRaftStereo_RVC	0.33 212	0.20 227	0.40 212	0.40 284	0.23 211	0.31 164	0.29 218	0.70 303	0.55 261	0.49 254	0.66 286	0.37 190	0.23 98	0.47 191	0.33 273	0.14 151	0.11 189	0.19 372	0.17 378	0.16 301	0.13 179

222	1.25 623	0.23 332	0.53 370	0.38 210	0.23 211	0.78 500	0.37 374	1.41 605	0.93 476	0.97 532	1.13 515	0.74 427	0.71 495	0.74 425	14.86 691	0.20 433	0.16 436	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.20 422

Gwc-CoAtRS	0.35 236	0.18 140	0.46 281	0.39 241	0.23 211	0.34 212	0.22 92	0.74 341	0.77 364	0.62 295	0.60 268	0.58 330	0.29 187	0.47 191	0.29 221	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.13 179

cf-r	0.49 408	0.24 356	0.49 318	0.40 284	0.23 211	0.58 400	0.38 392	0.92 420	0.87 436	0.77 397	1.06 489	0.98 512	0.67 474	0.59 283	0.61 484	0.21 449	0.14 380	0.17 281	0.19 438	0.15 238	0.16 302

RASNet	0.57 485	0.24 356	0.61 430	0.39 241	0.23 211	0.71 478	0.40 424	1.02 453	0.93 476	0.77 397	1.05 482	1.05 538	0.98 588	0.99 543	1.03 578	0.16 280	0.14 380	0.14 149	0.17 378	0.15 238	0.14 225

SGM_RVC	1.04 598	0.30 484	0.47 293	0.41 314	0.23 211	1.73 636	0.77 607	1.63 638	1.30 601	2.39 659	1.99 627	2.64 651	1.78 647	2.22 652	1.40 610	0.28 550	0.27 583	0.27 546	0.25 549	0.25 505	0.25 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	1.27 625	0.31 493	1.14 582	0.41 314	0.23 211	0.97 553	0.71 588	1.23 551	1.32 603	1.83 641	2.34 638	11.25 690	0.89 571	1.04 556	0.96 564	0.15 229	0.12 265	0.12 42	0.10 66	0.15 238	0.16 302

DepthFocus	0.20 15	0.13 2	0.31 74	0.29 8	0.24 257	0.18 11	0.20 41	0.27 6	0.18 8	0.24 53	0.25 58	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.17 378	0.13 130	0.10 6

Selective-IGEV-i1	0.46 371	0.21 265	0.60 426	0.43 398	0.24 257	0.67 465	0.53 530	1.07 477	0.90 457	0.65 318	0.82 362	0.80 459	0.38 298	0.56 257	0.40 364	0.16 280	0.14 380	0.15 196	0.13 219	0.16 301	0.17 349

G2L-Stereo_test	0.50 421	0.22 299	0.46 281	0.34 85	0.24 257	0.58 400	0.59 559	1.14 507	0.79 377	0.89 482	0.96 432	0.96 507	0.59 424	0.72 419	0.67 499	0.17 328	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

tt45	0.28 157	0.18 140	0.36 156	0.36 155	0.24 257	0.37 249	0.28 199	0.50 158	0.31 89	0.41 219	0.27 81	0.38 198	0.25 114	0.61 302	0.26 158	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.12 82	0.15 266

ours_stereo	0.27 138	0.22 299	0.35 132	0.38 210	0.24 257	0.30 147	0.32 287	0.46 127	0.39 157	0.27 89	0.34 144	0.35 179	0.23 98	0.49 211	0.27 182	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.12 120

PAM_32	0.50 421	0.20 227	0.69 473	0.40 284	0.24 257	1.09 581	0.29 218	1.12 497	0.40 172	0.74 381	0.44 192	1.98 639	0.64 455	0.64 346	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.15 266

MGS-Stereo	0.29 168	0.20 227	0.42 237	0.37 185	0.24 257	0.37 249	0.30 240	0.40 76	0.50 242	0.32 141	0.51 225	0.40 216	0.24 106	0.45 168	0.28 204	0.16 280	0.12 265	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.14 225

RAFT-Test	0.35 236	0.19 183	0.42 237	0.39 241	0.24 257	0.50 344	0.23 112	0.74 341	0.44 207	0.62 295	0.85 381	0.64 366	0.28 167	0.48 201	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 179

4D-IteraStereo	0.33 212	0.19 183	0.43 255	0.40 284	0.24 257	0.32 183	0.27 178	0.59 216	0.72 334	0.66 325	0.53 242	0.42 231	0.22 87	0.46 178	0.30 239	0.14 151	0.09 18	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.12 120

anonymousdsp2	0.37 265	0.21 265	0.49 318	0.38 210	0.24 257	0.48 341	0.31 268	0.91 411	0.68 314	0.57 279	0.51 225	0.51 288	0.34 250	0.59 283	0.33 273	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.10 66	0.16 301	0.16 302

riskmin	0.41 326	0.21 265	0.44 261	0.34 85	0.24 257	0.58 400	0.32 287	0.70 303	0.86 429	0.52 261	0.57 260	0.78 448	0.60 430	0.58 274	0.39 341	0.17 328	0.12 265	0.19 372	0.13 219	0.19 403	0.22 460

x	0.41 326	0.25 387	0.46 281	0.36 155	0.24 257	0.54 371	0.31 268	0.94 427	0.58 276	0.60 286	0.72 304	0.61 347	0.53 383	0.52 232	0.50 432	0.18 371	0.16 436	0.17 281	0.16 319	0.17 333	0.18 377

SA	0.45 363	0.26 424	0.50 330	0.47 486	0.24 257	0.46 332	0.36 359	0.79 371	1.00 513	0.61 291	1.04 479	0.50 281	0.50 375	0.98 538	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.21 453	0.19 438	0.15 238	0.14 225

GMOStereo	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

error version	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

test-v	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

test_3	0.37 265	0.19 183	0.50 330	0.45 440	0.24 257	0.47 336	0.36 359	0.69 290	0.84 417	0.66 325	0.46 199	0.68 396	0.25 114	0.45 168	0.32 262	0.12 54	0.10 68	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.12 120

CrosDoStereo	0.51 435	0.19 183	0.46 281	0.39 241	0.24 257	0.39 271	1.14 643	0.69 290	0.87 436	0.94 511	1.36 572	0.62 355	0.75 522	0.68 387	0.46 401	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.18 410	0.14 183	0.16 302

LCNet	0.42 333	0.21 265	0.34 112	0.44 425	0.24 257	0.47 336	0.28 199	0.69 290	0.57 272	0.72 367	1.03 476	0.66 385	0.58 418	0.60 295	0.35 294	0.15 229	0.10 68	0.19 372	0.19 438	0.22 461	0.37 585

TransformOpticalFlow	0.46 371	0.21 265	0.49 318	0.42 354	0.24 257	0.36 237	0.46 482	1.04 460	0.84 417	0.67 334	1.14 519	0.73 423	0.56 402	0.78 460	0.33 273	0.15 229	0.10 68	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.15 266

DeepStereo_LL	0.51 435	0.19 183	0.46 281	0.39 241	0.24 257	0.39 271	1.14 643	0.69 290	0.87 436	0.94 511	1.36 572	0.62 355	0.75 522	0.68 387	0.46 401	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.18 410	0.14 183	0.16 302

PFNet	0.43 347	0.19 183	0.61 430	0.44 425	0.24 257	0.42 305	0.31 268	0.76 354	0.81 397	1.01 544	0.74 318	0.67 392	0.41 324	0.75 433	0.39 341	0.16 280	0.10 68	0.20 409	0.15 288	0.16 301	0.14 225

DeepStereo_RVC	0.37 265	0.22 299	0.51 340	0.41 314	0.24 257	0.26 79	0.22 92	0.64 253	0.40 172	0.69 350	0.67 293	0.57 314	0.50 375	0.58 274	0.42 378	0.17 328	0.12 265	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.19 390

IRAFT_RVC	0.43 347	0.20 227	0.52 361	0.45 440	0.24 257	0.26 79	0.51 519	0.76 354	0.78 369	0.77 397	0.80 352	0.73 423	0.50 375	0.74 425	0.39 341	0.18 371	0.10 68	0.21 453	0.17 378	0.17 333	0.15 266

CRE-IMP	0.37 265	0.23 332	0.53 370	0.42 354	0.24 257	0.40 280	0.21 67	0.61 228	0.45 212	0.65 318	0.73 306	0.53 297	0.37 289	0.63 338	0.40 364	0.18 371	0.11 189	0.19 372	0.16 319	0.21 434	0.19 390

test-2	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

cross-raft	0.34 229	0.20 227	0.38 187	0.45 440	0.24 257	0.32 183	0.35 345	0.77 360	0.42 189	0.62 295	0.77 327	0.58 330	0.27 146	0.46 178	0.31 253	0.12 54	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.12 120

CREStereo++_RVC	0.32 204	0.16 66	0.25 7	0.32 56	0.24 257	0.27 100	0.22 92	0.48 147	0.89 452	0.47 244	0.80 352	0.29 125	0.25 114	0.37 99	0.34 285	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.52 647	0.14 183	0.10 6
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
FENet	0.43 347	0.23 332	0.40 212	0.40 284	0.24 257	0.54 371	0.33 304	0.83 384	0.72 334	0.74 381	0.73 306	0.63 360	0.56 402	0.65 356	0.45 396	0.19 411	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.20 422

GwcNet-RSSM	0.51 435	0.25 387	0.51 340	0.41 314	0.24 257	0.56 385	0.41 445	0.97 437	0.96 496	0.75 385	1.17 532	0.89 486	0.66 465	0.66 368	0.74 517	0.22 472	0.15 409	0.19 372	0.21 484	0.17 333	0.16 302

LE_ROB	4.86 681	0.27 440	9.43 677	0.45 440	0.24 257	1.61 627	0.96 633	2.05 654	17.75 701	16.36 703	4.84 681	5.17 677	19.48 703	2.05 643	15.49 692	0.17 328	0.15 409	0.16 233	0.16 319	0.20 421	0.19 390

RT-IGEV	0.55 470	0.20 227	0.70 477	0.42 354	0.25 288	0.89 538	0.63 571	1.27 565	0.80 386	0.92 500	1.00 457	1.23 578	0.67 474	0.68 387	0.33 273	0.19 411	0.14 380	0.17 281	0.14 256	0.16 301	0.22 460

NLSM1	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.40 284	0.25 288	0.65 448	0.27 178	0.59 216	0.52 252	0.38 185	0.53 242	0.29 125	0.29 187	0.56 257	0.33 273	0.16 280	0.17 469	0.18 335	0.15 288	0.14 183	0.13 179

S2M2_L	0.26 118	0.23 332	0.34 112	0.32 56	0.25 288	0.24 50	0.13 1	0.36 46	0.42 189	0.25 63	0.37 162	0.29 125	0.25 114	0.31 40	0.26 158	0.22 472	0.19 511	0.17 281	0.19 438	0.21 434	0.19 390
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 178	0.18 140	0.41 222	0.41 314	0.25 288	0.41 294	0.41 445	0.65 256	0.43 201	0.38 185	0.36 156	0.31 142	0.26 134	0.55 247	0.25 133	0.12 54	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.15 238	0.12 120

SCV_C0	0.28 157	0.20 227	0.40 212	0.36 155	0.25 288	0.23 42	0.28 199	0.60 221	0.41 182	0.31 136	0.36 156	0.37 190	0.20 59	0.61 302	0.23 89	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.11 138	0.16 301	0.13 179

AIO-test1	0.39 295	0.18 140	0.42 237	0.51 528	0.25 288	0.44 321	0.30 240	0.74 341	1.20 582	0.41 219	0.71 302	0.45 258	0.29 187	0.56 257	0.27 182	0.15 229	0.13 341	0.19 372	0.21 484	0.13 130	0.18 377

GIP-stereo	0.25 96	0.19 183	0.32 88	0.38 210	0.25 288	0.26 79	0.20 41	0.50 158	0.41 182	0.25 63	0.39 172	0.35 179	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

999	0.28 157	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.25 288	0.30 147	0.27 178	0.55 191	0.42 189	0.26 74	0.31 119	0.39 209	0.24 106	0.65 356	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.12 82	0.15 266

mms	0.27 138	0.21 265	0.36 156	0.38 210	0.25 288	0.31 164	0.32 287	0.43 98	0.33 108	0.29 115	0.34 144	0.34 167	0.20 59	0.48 201	0.26 158	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.13 179

H2IRNET	0.38 282	0.21 265	0.36 156	0.39 241	0.25 288	0.26 79	0.24 119	0.61 228	0.74 350	0.39 197	0.89 399	0.74 427	0.53 383	0.53 238	0.44 390	0.16 280	0.13 341	0.19 372	0.20 462	0.17 333	0.15 266

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 229	0.28 455	0.48 308	0.37 185	0.25 288	0.47 336	0.30 240	0.60 221	0.92 470	0.43 230	0.37 162	0.30 138	0.29 187	0.50 216	0.30 239	0.17 328	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.18 368	0.16 302

CoDeX	0.48 394	0.21 265	0.53 370	0.43 398	0.25 288	0.74 492	0.38 392	1.36 597	0.82 410	0.84 437	0.96 432	0.63 360	0.57 414	0.63 338	0.40 364	0.17 328	0.13 341	0.17 281	0.15 288	0.16 301	0.15 266

mmm	0.47 384	0.28 455	0.51 340	0.39 241	0.25 288	0.61 418	0.38 392	1.00 449	0.60 286	0.77 397	1.07 493	0.65 372	0.53 383	0.61 302	0.49 428	0.18 371	0.15 409	0.23 489	0.20 462	0.21 434	0.20 422

MIM_Stereo	0.39 295	0.18 140	0.59 421	0.38 210	0.25 288	0.27 100	0.24 119	0.72 322	0.56 263	0.72 367	1.00 457	0.62 355	0.29 187	0.67 378	0.39 341	0.13 100	0.14 380	0.17 281	0.16 319	0.14 183	0.12 120

anonymousa	0.51 435	0.21 265	0.47 293	0.39 241	0.25 288	0.89 538	0.36 359	0.78 364	0.63 290	0.88 475	1.54 601	1.09 554	0.67 474	0.53 238	0.46 401	0.17 328	0.14 380	0.19 372	0.21 484	0.16 301	0.16 302

ProNet	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.36 155	0.25 288	0.33 199	0.42 456	0.62 235	0.41 182	0.33 148	0.31 119	0.32 151	0.28 167	0.60 295	0.28 204	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.14 225

TestStereo1	0.44 354	0.24 356	0.45 269	0.52 545	0.25 288	0.35 220	0.40 424	0.81 376	0.94 485	0.70 355	0.96 432	0.48 271	0.45 349	0.94 521	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

SA-5K	0.44 354	0.24 356	0.45 269	0.52 545	0.25 288	0.35 220	0.40 424	0.81 376	0.94 485	0.70 355	0.96 432	0.48 271	0.45 349	0.94 521	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

Sa-1000	0.49 408	0.25 387	0.45 269	0.46 465	0.25 288	0.64 440	0.34 322	0.85 389	0.95 489	0.85 450	1.51 599	0.55 302	0.44 342	0.94 521	0.31 253	0.16 280	0.12 265	0.21 453	0.20 462	0.15 238	0.14 225

IPLG	0.40 311	0.21 265	0.64 444	0.41 314	0.25 288	0.54 371	0.27 178	0.77 360	0.68 314	0.85 450	0.82 362	0.33 160	0.32 233	0.64 346	0.49 428	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

MIPNet	0.39 295	0.22 299	0.66 452	0.40 284	0.25 288	0.53 364	0.29 218	0.78 364	0.74 350	0.68 346	0.60 268	0.40 216	0.48 366	0.45 168	0.39 341	0.14 151	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.14 225

PFNet+	0.41 326	0.20 227	0.53 370	0.40 284	0.25 288	0.28 115	0.22 92	0.66 263	0.76 361	0.85 450	0.79 341	0.63 360	0.34 250	0.75 433	0.37 316	0.20 433	0.14 380	0.23 489	0.20 462	0.17 333	0.21 441

STrans-v2	0.47 384	0.21 265	0.49 318	0.41 314	0.25 288	0.54 371	0.49 510	1.16 514	0.82 410	0.67 334	1.05 482	0.71 403	0.67 474	0.74 425	0.34 285	0.15 229	0.11 189	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.14 225

OMP-Stereo	0.43 347	0.23 332	0.50 330	0.53 556	0.25 288	0.36 237	0.24 119	0.73 334	0.81 397	0.78 408	0.64 279	0.88 481	0.41 324	0.95 527	0.36 305	0.15 229	0.12 265	0.20 409	0.15 288	0.16 301	0.13 179

NF-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.69 395	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

OCTAStereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.58 330	0.31 222	0.69 395	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

FTStereo	0.56 480	0.21 265	0.39 198	0.42 354	0.25 288	0.39 271	0.73 599	0.69 290	0.45 212	1.09 577	3.23 659	0.69 398	0.71 495	0.55 247	0.34 285	0.15 229	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.15 238	0.32 556

SST-Stereo	0.41 326	0.20 227	0.48 308	0.43 398	0.25 288	0.25 71	0.21 67	0.68 280	0.50 242	1.08 573	0.79 341	0.71 403	0.42 329	0.81 472	0.38 331	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.16 319	0.19 403	0.15 266

RAFT_R40	0.41 326	0.20 227	0.47 293	0.44 425	0.25 288	0.23 42	0.25 140	0.69 290	0.70 325	0.98 535	0.78 336	0.72 418	0.43 332	0.80 467	0.39 341	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.16 319	0.18 368	0.15 266

DRaft	0.49 408	0.18 140	0.50 330	0.38 210	0.25 288	0.57 394	0.39 410	0.67 274	0.86 429	1.02 548	1.75 615	0.50 281	0.79 538	0.65 356	0.42 378	0.14 151	0.11 189	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.17 349

RE-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.70 403	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

Pruner-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.41 314	0.25 288	0.22 30	0.24 119	0.71 311	0.59 279	0.90 490	0.75 320	0.67 392	0.30 212	0.64 346	0.39 341	0.19 411	0.12 265	0.20 409	0.17 378	0.17 333	0.19 390

TVStereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.70 403	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

GMM-Stereo	0.44 354	0.20 227	0.39 198	0.42 354	0.25 288	0.50 344	0.44 472	0.72 322	0.57 272	0.77 397	1.37 575	0.76 439	0.38 298	0.62 325	0.34 285	0.15 229	0.10 68	0.20 409	0.19 438	0.17 333	0.28 531

ARAFT	0.48 394	0.25 387	0.82 519	0.42 354	0.25 288	0.56 385	0.54 538	0.82 382	0.82 410	0.92 500	0.75 320	0.75 432	0.48 366	0.89 501	0.37 316	0.15 229	0.12 265	0.23 489	0.22 505	0.14 183	0.14 225

CCAANet	0.42 333	0.19 183	0.39 198	0.38 210	0.25 288	0.65 448	0.39 410	0.76 354	0.58 276	0.52 261	1.05 482	0.65 372	0.60 430	0.62 325	0.47 412	0.17 328	0.13 341	0.15 196	0.16 319	0.15 238	0.16 302

AdaStereo	0.52 449	0.34 509	0.53 370	0.49 505	0.25 288	0.71 478	0.36 359	1.24 552	0.91 464	0.77 397	0.98 445	0.75 432	0.50 375	0.71 413	0.51 436	0.27 539	0.13 341	0.28 557	0.18 410	0.23 481	0.18 377
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.
iResNetv2_ROB	0.55 470	0.29 469	0.86 537	0.39 241	0.25 288	0.67 465	0.37 374	1.21 539	1.02 521	1.02 548	1.10 502	0.89 486	0.79 538	0.74 425	0.43 381	0.19 411	0.13 341	0.15 196	0.11 138	0.19 403	0.16 302

HSM	0.53 456	0.25 387	0.46 281	0.40 284	0.25 288	0.74 492	0.44 472	1.29 576	0.78 369	0.82 423	0.92 419	1.21 574	0.75 522	0.90 509	0.48 419	0.18 371	0.14 380	0.17 281	0.14 256	0.17 333	0.18 377

aanet-new	0.27 138	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.26 327	0.50 344	0.25 140	0.44 107	0.31 89	0.28 103	0.27 81	0.24 79	0.37 289	0.46 178	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.15 238	0.13 179

RT-Monster	0.33 212	0.18 140	0.33 95	0.35 117	0.26 327	0.39 271	0.21 67	0.58 209	0.77 364	0.63 302	0.65 281	0.49 277	0.29 187	0.43 149	0.31 253	0.14 151	0.11 189	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.15 266

WQFJA1	0.33 212	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 327	0.61 418	0.30 240	0.61 228	0.53 258	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 279	0.51 227	0.43 381	0.14 151	0.18 488	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.14 225

NLMM1	0.34 229	0.21 265	0.38 187	0.41 314	0.26 327	0.55 377	0.32 287	0.58 209	0.65 300	0.42 224	0.45 194	0.30 138	0.27 146	0.64 346	0.39 341	0.16 280	0.18 488	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.14 225

NLMM	0.33 212	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 327	0.61 418	0.30 240	0.61 228	0.52 252	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 279	0.50 216	0.43 381	0.14 151	0.18 488	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.14 225

GEAStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 327	0.35 220	0.29 218	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.29 101	0.24 79	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.18 371	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

GSStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 327	0.35 220	0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

gasm-f	0.25 96	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.26 327	0.25 71	0.36 359	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.35 150	0.24 79	0.30 212	0.37 99	0.24 110	0.18 371	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.15 238	0.13 179

FlowAnything_test	0.30 178	0.20 227	0.41 222	0.48 493	0.26 327	0.46 332	0.25 140	0.45 115	0.33 108	0.30 125	0.26 72	0.35 179	0.26 134	0.41 131	0.39 341	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.26 561	0.17 333	0.17 349

MM-Stereo_test3	0.35 236	0.19 183	0.33 95	0.42 354	0.26 327	0.34 212	0.44 472	0.74 341	0.93 476	0.47 244	0.52 235	0.42 231	0.29 187	0.46 178	0.29 221	0.17 328	0.15 409	0.17 281	0.13 219	0.14 183	0.15 266

AIO-test2	0.40 311	0.21 265	0.44 261	0.48 493	0.26 327	0.44 321	0.38 392	0.79 371	1.28 595	0.37 176	0.87 392	0.38 198	0.30 212	0.50 216	0.28 204	0.16 280	0.13 341	0.21 453	0.24 536	0.15 238	0.15 266

PAM	0.50 421	0.21 265	0.75 500	0.41 314	0.26 327	1.11 587	0.37 374	1.10 490	0.39 157	0.75 385	0.46 199	1.92 636	0.61 437	0.62 325	0.28 204	0.16 280	0.10 68	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.15 266

UGAM	0.54 461	0.23 332	0.51 340	0.46 465	0.26 327	0.40 280	0.52 525	0.65 256	1.19 579	0.78 408	1.15 522	1.38 604	0.56 402	1.03 554	0.56 462	0.18 371	0.15 409	0.25 518	0.21 484	0.15 238	0.13 179

rvit_stereo_0081	0.33 212	0.25 387	0.49 318	0.43 398	0.26 327	0.31 164	0.37 374	0.45 115	0.56 263	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 298	0.44 159	0.35 294	0.22 472	0.16 436	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.14 225

rvit_stereo_0082	0.33 212	0.25 387	0.49 318	0.43 398	0.26 327	0.31 164	0.37 374	0.45 115	0.56 263	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 298	0.44 159	0.35 294	0.22 472	0.16 436	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.14 225

CAS++	0.33 212	0.25 387	0.39 198	0.38 210	0.26 327	0.32 183	0.24 119	0.87 396	0.53 258	0.48 251	0.46 199	0.26 101	0.21 73	0.50 216	0.26 158	0.23 499	0.20 520	0.22 468	0.17 378	0.21 434	0.17 349
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

ffff	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

ffm	0.47 384	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	0.72 322	1.13 561	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.25 518	0.21 484	0.16 301	0.17 349

ff1	0.56 480	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	0.72 322	1.13 561	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.17 328	0.11 189	0.25 518	0.21 484	0.16 301	0.17 349

mmx	0.59 502	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	1.24 552	1.06 535	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.21 449	0.16 436	0.25 518	0.21 484	0.24 494	0.22 460

11t	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

xxx	0.59 502	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	1.24 552	1.06 535	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.21 449	0.16 436	0.25 518	0.21 484	0.24 494	0.22 460

MaDis-Stereo	0.27 138	0.19 183	0.39 198	0.37 185	0.26 327	0.28 115	0.28 199	0.45 115	0.37 142	0.27 89	0.27 81	0.40 216	0.27 146	0.40 124	0.30 239	0.16 280	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.12 120

HH	0.37 265	0.22 299	0.49 318	0.41 314	0.26 327	0.36 237	0.30 240	0.87 396	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 448	0.43 332	0.77 452	0.26 158	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.14 225

HanStereo	0.37 265	0.22 299	0.49 318	0.41 314	0.26 327	0.36 237	0.30 240	0.87 396	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 448	0.43 332	0.77 452	0.26 158	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.14 225

anonymousdsp	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.38 210	0.26 327	0.31 164	0.35 345	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 167	0.62 325	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

ccc-4	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

test_4	0.37 265	0.19 183	0.34 112	0.45 440	0.26 327	0.20 20	0.34 322	0.58 209	0.42 189	0.60 286	1.45 592	0.43 243	0.26 134	0.67 378	0.29 221	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.19 438	0.15 238	0.12 120

IGEV-Stereo	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.38 210	0.26 327	0.30 147	0.35 345	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 167	0.62 325	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.44 354	0.40 546	0.62 435	0.44 425	0.26 327	0.51 350	0.38 392	0.72 322	1.07 543	0.60 286	0.66 286	0.43 243	0.40 319	0.68 387	0.53 452	0.24 510	0.15 409	0.21 453	0.16 319	0.24 494	0.19 390

AAGNet	1.40 634	0.20 227	0.52 361	0.45 440	0.26 327	0.29 132	0.29 218	0.67 274	0.71 332	0.97 532	0.86 385	0.66 385	0.60 430	0.66 368	19.98 696	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.15 288	0.20 421	0.13 179

IIG-Stereo	0.45 363	0.22 299	0.48 308	0.51 528	0.26 327	0.43 310	0.21 67	0.73 334	0.80 386	0.84 437	0.95 428	0.82 464	0.46 356	0.95 527	0.37 316	0.16 280	0.12 265	0.19 372	0.15 288	0.15 238	0.12 120

PSM-softLoss	0.40 311	0.21 265	0.53 370	0.42 354	0.26 327	0.29 132	0.34 322	0.70 303	0.49 235	0.63 302	0.82 362	0.59 340	0.33 241	0.75 433	0.43 381	0.20 433	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.17 333	0.22 460

KMStereo	0.40 311	0.21 265	0.53 370	0.42 354	0.26 327	0.29 132	0.34 322	0.70 303	0.49 235	0.63 302	0.82 362	0.59 340	0.33 241	0.75 433	0.43 381	0.20 433	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.17 333	0.22 460

DEmStereo	0.49 408	0.18 140	0.53 370	0.39 241	0.26 327	0.57 394	0.33 304	0.65 256	0.75 354	0.90 490	1.65 608	0.57 314	1.02 593	0.63 338	0.44 390	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.17 349

Prome-Stereo	0.46 371	0.20 227	0.37 176	0.45 440	0.26 327	0.40 280	0.42 456	0.69 290	0.49 235	0.96 528	1.84 620	0.58 330	0.64 455	0.63 338	0.32 262	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.17 333	0.30 543

HCRNet	0.46 371	0.35 513	0.45 269	0.54 568	0.26 327	0.52 358	0.29 218	0.87 396	0.64 294	0.75 385	0.82 362	0.76 439	0.53 383	0.70 403	0.38 331	0.24 510	0.16 436	0.24 505	0.20 462	0.21 434	0.20 422

test_xeample3	0.31 194	0.23 332	0.56 400	0.36 155	0.26 327	0.35 220	0.32 287	0.60 221	0.38 147	0.44 233	0.32 130	0.33 160	0.28 167	0.66 368	0.27 182	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.14 225

GANet-RSSM	0.49 408	0.22 299	0.42 237	0.39 241	0.26 327	0.58 400	0.41 445	1.12 497	0.82 410	0.73 374	1.02 466	0.88 481	0.75 522	0.67 378	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.18 335	0.19 438	0.18 368	0.18 377

PSMNet-RSSM	0.50 421	0.24 356	0.41 222	0.43 398	0.26 327	0.51 350	0.40 424	1.16 514	0.79 377	0.75 385	1.07 493	0.87 478	0.69 485	0.66 368	0.52 441	0.24 510	0.16 436	0.23 489	0.26 561	0.20 421	0.20 422

CFNet-ft	0.50 421	0.25 387	0.39 198	0.41 314	0.26 327	0.66 456	0.37 374	0.91 411	0.87 436	0.67 334	1.00 457	1.05 538	0.70 490	0.68 387	0.57 468	0.23 499	0.16 436	0.24 505	0.21 484	0.24 494	0.19 390

CFNet_RVC	0.50 421	0.25 387	0.39 198	0.41 314	0.26 327	0.66 456	0.37 374	0.91 411	0.87 436	0.67 334	1.00 457	1.05 538	0.70 490	0.68 387	0.57 468	0.23 499	0.16 436	0.24 505	0.21 484	0.24 494	0.19 390

CBMV	0.68 530	0.37 524	0.50 330	0.43 398	0.26 327	1.00 561	0.71 588	1.17 523	1.16 570	1.24 602	1.29 559	1.06 542	0.86 560	0.98 538	0.75 519	0.29 561	0.30 597	0.34 590	0.30 582	0.26 515	0.27 520
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DN	0.31 194	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.27 371	0.35 220	0.27 178	0.57 204	0.58 276	0.33 148	0.43 187	0.50 281	0.23 98	0.41 131	0.24 110	0.21 449	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.19 390

WQFJX	0.33 212	0.19 183	0.34 112	0.39 241	0.27 371	0.60 416	0.30 240	0.58 209	0.52 252	0.40 213	0.38 168	0.34 167	0.35 265	0.63 338	0.41 371	0.15 229	0.17 469	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.16 302

FE-Mocha	0.33 212	0.20 227	0.55 387	0.39 241	0.27 371	0.31 164	0.20 41	0.77 360	0.38 147	0.67 334	0.56 258	0.57 314	0.26 134	0.38 109	0.23 89	0.15 229	0.10 68	0.17 281	0.16 319	0.13 130	0.13 179

z-ln-s-r	0.70 536	0.39 537	1.51 617	0.40 284	0.27 371	0.58 400	0.62 566	0.87 396	1.09 552	0.84 437	1.44 588	0.91 495	0.87 563	1.20 579	2.07 642	0.16 280	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.21 434	0.17 349

G2L-Stereo	0.51 435	0.25 387	0.55 387	0.44 425	0.27 371	0.46 332	0.47 490	0.98 439	0.81 397	0.86 460	0.90 405	0.91 495	0.56 402	0.88 499	0.80 531	0.21 449	0.17 469	0.22 468	0.18 410	0.17 333	0.22 460

IGEV-RUCA	0.26 118	0.16 66	0.36 156	0.40 284	0.27 371	0.32 183	0.20 41	0.39 58	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.25 92	0.21 73	0.50 216	0.24 110	0.20 433	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.17 333	0.16 302

IGEVStereo-DCA	0.30 178	0.24 356	0.42 237	0.36 155	0.27 371	0.38 256	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 146	0.62 325	0.25 133	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.16 302

rrr	0.31 194	0.24 356	0.56 400	0.36 155	0.27 371	0.38 256	0.31 268	0.56 199	0.44 207	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 146	0.62 325	0.25 133	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.14 225

PCWNet_CMD	0.49 408	0.25 387	0.56 400	0.40 284	0.27 371	0.64 440	0.32 287	0.98 439	0.99 509	0.87 465	1.07 493	0.78 448	0.46 356	0.61 302	0.44 390	0.17 328	0.13 341	0.21 453	0.16 319	0.26 515	0.20 422

LL-Strereo2	0.36 246	0.25 387	0.52 361	0.43 398	0.27 371	0.36 237	0.27 178	0.70 303	0.46 220	0.55 273	0.53 242	0.65 372	0.24 106	0.69 395	0.32 262	0.14 151	0.13 341	0.23 489	0.20 462	0.19 403	0.14 225

CBFPSM	0.61 513	0.25 387	1.41 612	0.39 241	0.27 371	1.10 582	0.67 578	0.83 384	0.84 417	0.82 423	0.81 360	1.33 593	0.85 556	0.72 419	0.86 540	0.16 280	0.15 409	0.15 196	0.17 378	0.17 333	0.23 485

gwcnet-sp	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

scenet	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

ssnet	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

DisPM	0.40 311	0.20 227	0.50 330	0.42 354	0.27 371	0.24 50	0.30 240	0.68 280	0.61 289	0.88 475	0.87 392	0.59 340	0.32 233	0.80 467	0.34 285	0.19 411	0.12 265	0.19 372	0.17 378	0.16 301	0.21 441

RAFT_CTSACE	0.46 371	0.20 227	0.48 308	0.46 465	0.27 371	0.34 212	0.39 410	0.62 235	0.74 350	0.78 408	1.44 588	0.86 472	0.38 298	1.09 562	0.27 182	0.13 100	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.16 301	0.12 120

RAFT+CT+SA	0.40 311	0.24 356	0.40 212	0.53 556	0.27 371	0.28 115	0.45 479	0.79 371	0.81 397	0.51 257	0.90 405	0.42 231	0.39 314	0.81 472	0.33 273	0.15 229	0.11 189	0.18 335	0.18 410	0.15 238	0.15 266

iRaft-Stereo_20w	0.42 333	0.20 227	0.63 439	0.39 241	0.27 371	0.33 199	0.25 140	1.76 648	0.37 142	0.73 374	0.53 242	0.63 360	0.42 329	0.86 491	0.29 221	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.13 219	0.15 238	0.15 266

RAFT	0.46 371	0.23 332	0.52 361	0.48 493	0.27 371	0.55 377	0.47 490	0.68 280	0.60 286	0.83 431	0.82 362	1.00 520	0.56 402	0.76 445	0.37 316	0.18 371	0.16 436	0.22 468	0.20 462	0.16 301	0.14 225

test-1	0.37 265	0.20 227	0.76 504	0.47 486	0.27 371	0.44 321	0.36 359	0.63 243	0.65 300	0.49 254	0.67 293	0.54 299	0.35 265	0.42 142	0.30 239	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.18 377

raft+_RVC	0.38 282	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.27 371	0.44 321	0.35 345	0.81 376	0.90 457	0.52 261	0.78 336	0.50 281	0.29 187	0.56 257	0.41 371	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.13 179

GMStereo	0.40 311	0.38 532	0.61 430	0.41 314	0.27 371	0.47 336	0.35 345	0.62 235	1.04 529	0.57 279	0.54 246	0.38 198	0.36 279	0.56 257	0.41 371	0.20 433	0.13 341	0.16 233	0.17 378	0.24 494	0.20 422
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.48 394	0.22 299	0.59 421	0.41 314	0.27 371	0.85 530	0.36 359	1.39 599	0.79 377	0.81 420	0.85 381	0.54 299	0.50 375	0.60 295	0.39 341	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.20 462	0.17 333	0.16 302

R-Stereo Train	0.40 311	0.19 183	0.47 293	0.43 398	0.27 371	0.41 294	0.31 268	0.74 341	0.38 147	0.90 490	1.28 555	0.58 330	0.35 265	0.43 149	0.35 294	0.15 229	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.14 225

RAFT-Stereo	0.40 311	0.19 183	0.47 293	0.43 398	0.27 371	0.41 294	0.31 268	0.74 341	0.38 147	0.90 490	1.28 555	0.58 330	0.35 265	0.43 149	0.35 294	0.15 229	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.14 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.49 408	0.25 387	0.56 400	0.40 284	0.27 371	0.64 440	0.32 287	0.99 443	0.99 509	0.87 465	1.07 493	0.79 455	0.46 356	0.61 302	0.44 390	0.17 328	0.13 341	0.20 409	0.16 319	0.25 505	0.20 422

UCFNet_RVC	0.50 421	0.27 440	0.37 176	0.40 284	0.27 371	0.66 456	0.42 456	1.18 525	0.86 429	0.70 355	0.89 399	0.91 495	0.60 430	0.62 325	0.48 419	0.24 510	0.18 488	0.28 557	0.27 568	0.25 505	0.24 497

Hybrid-DGEV-03	0.46 371	0.20 227	0.36 156	0.43 398	0.28 398	0.55 377	0.25 140	0.69 290	0.75 354	0.96 528	1.92 624	0.61 347	0.32 233	0.58 274	0.36 305	0.15 229	0.10 68	0.18 335	0.16 319	0.14 183	0.12 120

WQFJX1	0.33 212	0.20 227	0.35 132	0.42 354	0.28 398	0.52 358	0.33 304	0.56 199	0.55 261	0.40 213	0.36 156	0.33 160	0.30 212	0.72 419	0.40 364	0.15 229	0.18 488	0.17 281	0.14 256	0.16 301	0.16 302

rvit_stereo_0083	0.34 229	0.25 387	0.53 370	0.45 440	0.28 398	0.35 220	0.35 345	0.47 142	0.64 294	0.38 185	0.47 205	0.42 231	0.37 289	0.41 131	0.39 341	0.22 472	0.20 520	0.20 409	0.17 378	0.21 434	0.15 266

rvit_stereo_0080	0.32 204	0.26 424	0.45 269	0.39 241	0.28 398	0.27 100	0.46 482	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 223	0.29 187	0.41 131	0.34 285	0.22 472	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.23 481	0.16 302

test_sample7	0.54 461	0.30 484	0.55 387	0.37 185	0.28 398	0.63 430	0.47 490	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	0.74 425	0.53 452	0.27 539	0.22 539	0.27 546	0.26 561	0.27 525	0.26 510

whm_eth	0.32 204	0.26 424	0.45 269	0.39 241	0.28 398	0.27 100	0.46 482	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 223	0.29 187	0.41 131	0.34 285	0.22 472	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.23 481	0.16 302

GMStereo_Zeroshot	0.51 435	0.46 570	0.80 512	0.50 516	0.28 398	0.57 394	0.30 240	0.75 350	0.79 377	0.88 475	0.94 424	0.90 489	0.37 289	0.77 452	0.46 401	0.27 539	0.14 380	0.26 537	0.15 288	0.39 593	0.19 390

StereoVision	0.43 347	0.29 469	0.54 383	0.50 516	0.28 398	0.37 249	0.38 392	0.75 350	0.63 290	0.46 241	1.11 506	0.53 297	0.38 298	0.57 269	0.34 285	0.21 449	0.24 558	0.25 518	0.24 536	0.26 515	0.17 349

UniTT-Stereo	0.27 138	0.18 140	0.40 212	0.40 284	0.28 398	0.30 147	0.28 199	0.40 76	0.33 108	0.30 125	0.46 199	0.27 114	0.25 114	0.48 201	0.35 294	0.17 328	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.13 179

ToySt	0.52 449	0.27 440	0.93 551	0.42 354	0.28 398	0.67 465	0.56 546	0.88 404	0.79 377	0.61 291	0.85 381	0.92 501	0.70 490	0.72 419	0.61 484	0.16 280	0.17 469	0.21 453	0.21 484	0.22 461	0.21 441

IER	0.48 394	0.25 387	0.60 426	0.38 210	0.28 398	0.67 465	0.38 392	0.82 382	0.68 314	0.88 475	0.95 428	0.74 427	0.79 538	0.62 325	0.46 401	0.17 328	0.14 380	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

test_5	0.44 354	0.25 387	0.48 308	0.53 556	0.28 398	0.28 115	0.42 456	0.77 360	0.87 436	0.63 302	0.91 413	0.73 423	0.53 383	0.82 479	0.36 305	0.14 151	0.11 189	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.16 302

ASMatch	0.48 394	0.20 227	0.47 293	0.39 241	0.28 398	0.37 249	0.26 164	0.76 354	0.72 334	0.77 397	2.29 635	0.61 347	0.51 380	0.64 346	0.39 341	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.22 460

ICVP	0.48 394	0.26 424	0.42 237	0.49 505	0.28 398	0.63 430	0.43 464	1.05 467	0.72 334	0.68 346	0.95 428	0.75 432	0.56 402	0.55 247	0.61 484	0.24 510	0.18 488	0.19 372	0.17 378	0.19 403	0.21 441
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.38 282	0.22 299	0.38 187	0.43 398	0.28 398	0.32 183	0.32 287	0.70 303	0.91 464	0.59 283	0.66 286	0.45 258	0.33 241	0.49 211	0.41 371	0.16 280	0.12 265	0.21 453	0.23 521	0.18 368	0.16 302

CFNet_pseudo	0.47 384	0.25 387	0.55 387	0.38 210	0.28 398	0.58 400	0.32 287	0.89 405	0.90 457	0.83 431	1.03 476	0.75 432	0.48 366	0.61 302	0.46 401	0.17 328	0.13 341	0.24 505	0.16 319	0.26 515	0.21 441

RALCasStereoNet	0.37 265	0.23 332	0.41 222	0.44 425	0.28 398	0.36 237	0.38 392	0.66 263	0.67 312	0.51 257	0.74 318	0.51 288	0.29 187	0.64 346	0.38 331	0.17 328	0.14 380	0.15 196	0.13 219	0.17 333	0.17 349

ac_64	0.54 461	0.24 356	0.58 413	0.46 465	0.28 398	0.79 506	0.44 472	1.11 492	0.63 290	0.94 511	0.85 381	1.06 542	0.70 490	0.76 445	0.72 513	0.22 472	0.18 488	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.16 302

ACVNet	0.47 384	0.24 356	0.39 198	0.40 284	0.28 398	0.58 400	0.40 424	0.91 411	0.81 397	0.67 334	0.96 432	0.79 455	0.66 465	0.65 356	0.71 510	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.15 288	0.18 368	0.15 266

acv_ft	0.52 449	0.24 356	0.64 444	0.45 440	0.28 398	0.85 530	0.40 424	0.95 430	0.81 397	1.00 541	0.96 432	0.79 455	0.62 442	0.65 356	0.88 542	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.15 288	0.18 368	0.15 266

CFNet	0.53 456	0.30 484	0.53 370	0.42 354	0.28 398	0.73 486	0.35 345	1.21 539	1.01 516	0.74 381	1.07 493	0.85 468	0.60 430	0.83 481	0.58 475	0.19 411	0.15 409	0.23 489	0.23 521	0.21 434	0.17 349

ccs_rob	0.47 384	0.25 387	0.55 387	0.38 210	0.28 398	0.58 400	0.32 287	0.89 405	0.90 457	0.83 431	1.02 466	0.75 432	0.48 366	0.61 302	0.46 401	0.17 328	0.12 265	0.24 505	0.16 319	0.26 515	0.21 441

AANet_RVC	0.59 502	0.35 513	0.68 464	0.47 486	0.28 398	0.57 394	0.47 490	1.04 460	1.28 595	0.87 465	1.33 566	0.86 472	0.63 447	1.16 572	0.89 544	0.19 411	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.18 368	0.20 422

SGM-ForestM	4.73 678	0.34 509	1.05 572	0.46 465	0.28 398	10.26 684	3.48 687	4.52 681	5.16 680	8.68 691	7.48 688	18.87 701	10.80 689	11.26 692	10.01 686	0.32 577	0.34 621	0.32 583	0.32 595	0.29 536	0.30 543

CBMV_ROB	0.62 519	0.39 537	0.41 222	0.41 314	0.28 398	0.86 532	0.28 199	1.06 473	1.02 521	0.95 516	1.33 566	0.81 462	0.84 552	0.94 521	0.56 462	0.37 607	0.37 627	0.43 616	0.40 618	0.33 561	0.32 556

NLCSM	0.35 236	0.21 265	0.36 156	0.44 425	0.29 423	0.53 364	0.40 424	0.54 185	0.51 249	0.47 244	0.37 162	0.33 160	0.34 250	0.75 433	0.42 378	0.16 280	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.17 333	0.17 349

IGEV-FE	0.36 246	0.19 183	0.71 480	0.41 314	0.29 423	0.30 147	0.25 140	0.86 393	0.40 172	0.64 313	0.57 260	0.56 308	0.25 114	0.56 257	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

rvit_0105_5	0.44 354	0.32 496	0.79 511	0.51 528	0.29 423	0.44 321	0.43 464	0.62 235	0.76 361	0.51 257	0.52 235	0.61 347	0.53 383	0.58 274	0.38 331	0.28 550	0.25 566	0.25 518	0.24 536	0.22 461	0.20 422

rvit_0105_4	0.42 333	0.30 484	0.77 507	0.52 545	0.29 423	0.41 294	0.44 472	0.57 204	0.75 354	0.45 234	0.48 207	0.56 308	0.49 372	0.58 274	0.37 316	0.28 550	0.26 576	0.25 518	0.22 505	0.24 494	0.19 390

rvit_stereo_0081_aga	0.32 204	0.29 469	0.50 330	0.43 398	0.29 423	0.36 237	0.32 287	0.46 127	0.42 189	0.40 213	0.44 192	0.41 223	0.34 250	0.43 149	0.31 253	0.23 499	0.17 469	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.15 266

DCVSM-stereo	0.51 435	0.28 455	0.56 400	0.39 241	0.29 423	0.55 377	0.28 199	0.78 364	0.78 369	1.11 584	0.77 327	1.04 533	0.76 531	0.65 356	0.52 441	0.20 433	0.20 520	0.24 505	0.21 484	0.25 505	0.31 552

MyStereo8	0.42 333	0.21 265	0.64 444	0.43 398	0.29 423	0.55 377	0.28 199	0.72 322	0.50 242	0.73 374	1.01 462	0.57 314	0.44 342	0.52 232	0.52 441	0.15 229	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.19 403	0.21 441

MyStereo07	0.33 212	0.23 332	0.37 176	0.43 398	0.29 423	0.40 280	0.48 497	0.78 364	0.38 147	0.38 185	0.34 144	0.32 151	0.30 212	0.63 338	0.28 204	0.14 151	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.17 349

MyStereo06	0.40 311	0.22 299	0.65 449	0.42 354	0.29 423	0.43 310	0.48 497	1.05 467	0.43 201	0.64 313	0.54 246	0.78 448	0.27 146	0.53 238	0.31 253	0.14 151	0.13 341	0.18 335	0.17 378	0.17 333	0.17 349

MyStereo05	0.46 371	0.22 299	0.51 340	0.42 354	0.29 423	0.43 310	0.48 497	0.96 435	1.12 555	0.77 397	0.62 275	0.51 288	0.57 414	0.79 464	0.43 381	0.14 151	0.13 341	0.18 335	0.17 378	0.17 333	0.17 349

MyStereo04	0.45 363	0.23 332	0.52 361	0.43 398	0.29 423	0.40 280	0.48 497	1.02 453	1.12 555	0.62 295	0.58 263	0.55 302	0.56 402	0.77 452	0.45 396	0.14 151	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.17 349

plain	0.32 204	0.21 265	0.59 421	0.40 284	0.29 423	0.27 100	0.30 240	0.46 127	0.36 131	0.32 141	0.66 286	0.31 142	0.33 241	0.68 387	0.32 262	0.18 371	0.13 341	0.20 409	0.15 288	0.18 368	0.13 179

IGEV_Zeroshot_test	0.36 246	0.19 183	0.71 480	0.41 314	0.29 423	0.30 147	0.25 140	0.86 393	0.40 172	0.64 313	0.57 260	0.56 308	0.25 114	0.56 257	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

BUS	0.47 384	0.26 424	0.47 293	0.46 465	0.29 423	0.78 500	0.34 322	0.99 443	0.80 386	0.77 397	0.80 352	0.64 366	0.54 390	0.66 368	0.56 462	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

BSDual-CNN	0.48 394	0.26 424	0.47 293	0.46 465	0.29 423	0.75 496	0.46 482	0.99 443	0.80 386	0.77 397	0.80 352	0.76 439	0.59 424	0.66 368	0.48 419	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

hknet	0.51 435	0.26 424	0.58 413	0.46 465	0.29 423	0.75 496	0.46 482	0.99 443	0.89 452	0.77 397	0.80 352	0.96 507	0.67 474	0.75 433	0.50 432	0.19 411	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

psmg	0.50 421	0.26 424	0.47 293	0.42 354	0.29 423	0.82 521	0.42 456	1.07 477	0.80 386	0.95 516	0.94 424	0.76 439	0.59 424	0.66 368	0.48 419	0.21 449	0.16 436	0.20 409	0.20 462	0.19 403	0.19 390

CSP-Net	0.57 485	0.29 469	0.55 387	0.42 354	0.29 423	1.20 602	0.49 510	1.29 576	0.75 354	0.98 535	0.97 441	0.88 481	0.69 485	0.85 489	0.66 496	0.27 539	0.18 488	0.17 281	0.17 378	0.18 368	0.19 390

AACVNet	0.52 449	0.25 387	0.56 400	0.48 493	0.29 423	0.55 377	0.38 392	0.96 435	0.59 279	0.83 431	1.03 476	1.03 528	0.77 536	0.91 512	0.58 475	0.22 472	0.18 488	0.24 505	0.18 410	0.24 494	0.22 460

GrayStereo	0.49 408	0.20 227	0.44 261	0.47 486	0.29 423	0.51 350	0.62 566	0.71 311	0.66 305	1.04 556	1.46 593	0.77 445	0.73 511	0.58 274	0.35 294	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.17 378	0.15 238	0.30 543

raftrobust	0.35 236	0.20 227	0.39 198	0.43 398	0.29 423	0.31 164	0.25 140	0.73 334	0.66 305	0.59 283	0.56 258	0.44 250	0.45 349	0.55 247	0.31 253	0.16 280	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.14 225

hitnet-ft	0.57 485	0.29 469	0.43 255	0.42 354	0.29 423	0.81 518	0.40 424	0.98 439	0.91 464	0.84 437	1.01 462	1.13 566	0.72 506	0.83 481	0.71 510	0.28 550	0.21 530	0.28 557	0.22 505	0.29 536	0.27 520

DMCA	0.47 384	0.27 440	0.59 421	0.39 241	0.29 423	0.53 364	0.34 322	0.98 439	0.70 325	0.78 408	0.83 369	0.79 455	0.55 394	0.54 246	0.57 468	0.21 449	0.16 436	0.21 453	0.16 319	0.19 403	0.22 460

DIP-Stereo	0.40 311	0.22 299	0.58 413	0.42 354	0.29 423	0.62 424	0.27 178	0.87 396	0.42 189	0.65 318	0.86 385	0.52 292	0.35 265	0.67 378	0.43 381	0.15 229	0.13 341	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.17 349
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.45 363	0.27 440	0.74 497	0.41 314	0.29 423	0.43 310	0.29 218	0.80 374	0.78 369	0.73 374	1.08 500	0.48 271	0.45 349	0.81 472	0.40 364	0.15 229	0.12 265	0.21 453	0.19 438	0.18 368	0.17 349

Hybrid-DGEV-2	0.43 347	0.23 332	0.47 293	0.48 493	0.30 448	0.57 394	0.24 119	0.84 387	1.00 513	0.67 334	0.67 293	0.59 340	0.73 511	0.61 302	0.36 305	0.14 151	0.12 265	0.18 335	0.16 319	0.14 183	0.13 179

DDF-Stereo	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.37 185	0.30 448	0.19 17	0.20 41	0.33 24	0.31 89	0.27 89	0.26 72	0.29 125	0.28 167	0.39 115	0.25 133	0.17 328	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.69 638	0.13 179

zero-FE	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.36 155	0.30 448	0.18 11	0.20 41	0.37 52	0.31 89	0.27 89	0.27 81	0.29 125	0.28 167	0.34 77	0.25 133	0.17 328	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.62 637	0.13 179

MSAF-DinoV2	1.18 615	0.44 563	3.00 652	0.56 580	0.30 448	0.91 541	0.74 601	1.58 632	1.25 588	1.06 570	1.41 580	2.98 656	1.57 635	3.25 667	3.12 661	0.22 472	0.14 380	0.20 409	0.22 505	0.33 561	0.34 569

rvit_0105_6	0.40 311	0.28 455	0.68 464	0.51 528	0.30 448	0.39 271	0.41 445	0.53 177	0.68 314	0.41 219	0.45 194	0.50 281	0.45 349	0.55 247	0.37 316	0.28 550	0.26 576	0.24 505	0.22 505	0.22 461	0.17 349

model_zeroshot	0.35 236	0.20 227	0.56 400	0.41 314	0.30 448	0.51 350	0.26 164	0.69 290	0.48 231	0.65 318	0.51 225	0.52 292	0.25 114	0.46 178	0.27 182	0.17 328	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.14 225

EKT-Stereo	0.36 246	0.24 356	0.44 261	0.44 425	0.30 448	0.37 249	0.30 240	0.72 322	0.68 314	0.47 244	0.63 276	0.49 277	0.28 167	0.59 283	0.34 285	0.19 411	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.16 301	0.18 377

ssnet_v2	0.61 513	0.29 469	0.69 473	0.45 440	0.30 448	0.93 545	0.62 566	1.20 536	1.03 525	0.97 532	0.81 360	0.98 512	0.67 474	0.84 486	0.97 569	0.26 528	0.23 549	0.23 489	0.24 536	0.20 421	0.21 441

CroCo-Stereo Lap2	0.29 168	0.25 387	0.44 261	0.50 516	0.30 448	0.19 17	0.31 268	0.52 171	0.41 182	0.25 63	0.28 91	0.46 262	0.31 222	0.39 115	0.30 239	0.15 229	0.15 409	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.16 302

iRaft-Stereo_5w	0.46 371	0.22 299	0.53 370	0.43 398	0.30 448	0.30 147	0.53 530	0.66 263	0.71 332	0.62 295	0.89 399	1.01 524	0.67 474	0.76 445	0.67 499	0.13 100	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.15 238	0.17 349

GwcNet-ADL	0.45 363	0.24 356	0.51 340	0.46 465	0.30 448	0.41 294	0.40 424	0.95 430	0.98 506	0.73 374	0.78 336	0.61 347	0.41 324	0.67 378	0.55 460	0.20 433	0.14 380	0.15 196	0.14 256	0.19 403	0.22 460

GANet-ADL	0.44 354	0.27 440	0.48 308	0.44 425	0.30 448	0.54 371	0.36 359	0.94 427	0.88 447	0.64 313	0.72 304	0.68 396	0.44 342	0.55 247	0.44 390	0.22 472	0.15 409	0.15 196	0.13 219	0.18 368	0.21 441

LMCR-Stereo	0.55 470	0.33 504	0.57 409	0.60 597	0.30 448	0.80 512	0.36 359	1.30 579	0.79 377	0.90 490	1.04 479	0.57 314	0.64 455	0.87 493	0.73 516	0.20 433	0.15 409	0.19 372	0.14 256	0.25 505	0.18 377

RALAANet	0.40 311	0.24 356	0.56 400	0.43 398	0.30 448	0.36 237	0.25 140	0.89 405	0.69 321	0.69 350	0.65 281	0.61 347	0.30 212	0.63 338	0.35 294	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.15 288	0.21 434	0.14 225

GES	0.46 371	0.25 387	0.62 435	0.41 314	0.30 448	0.62 424	0.37 374	1.06 473	0.70 325	0.75 385	0.83 369	0.47 267	0.52 382	0.69 395	0.46 401	0.23 499	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.24 497

SGM-Forest	0.65 525	0.33 504	0.43 255	0.44 425	0.30 448	1.01 566	0.54 538	1.13 505	1.09 552	1.11 584	1.21 540	1.10 556	0.76 531	0.99 543	0.71 510	0.32 577	0.33 617	0.33 588	0.30 582	0.30 544	0.28 531
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.57 485	0.21 265	1.29 597	0.41 314	0.31 464	1.98 645	0.62 566	0.70 303	1.12 555	0.51 257	0.82 362	0.67 392	0.35 265	0.71 413	0.41 371	0.32 577	0.18 488	0.17 281	0.19 438	0.19 403	0.20 422

coex_refinement	0.54 461	0.22 299	0.44 261	0.45 440	0.31 464	0.75 496	0.40 424	1.16 514	0.92 470	0.87 465	1.12 508	0.99 517	0.57 414	0.69 395	0.90 550	0.21 449	0.14 380	0.16 233	0.16 319	0.21 434	0.22 460

DDVS	0.53 456	0.32 496	0.63 439	0.42 354	0.31 464	0.71 478	0.35 345	0.95 430	0.69 321	0.86 460	0.90 405	1.11 558	0.46 356	0.90 509	0.67 499	0.23 499	0.17 469	0.22 468	0.18 410	0.25 505	0.28 531

rvit_0105_3	0.48 394	0.35 513	0.85 536	0.56 580	0.31 464	0.48 341	0.48 497	0.65 256	0.81 397	0.66 325	0.59 265	0.66 385	0.56 402	0.66 368	0.41 371	0.30 568	0.27 583	0.29 566	0.28 575	0.21 434	0.21 441

ACV-stereo	0.63 522	0.37 524	1.03 570	0.44 425	0.31 464	1.27 606	0.41 445	0.78 364	0.84 417	0.65 318	0.76 323	2.07 641	1.00 589	0.84 486	0.68 504	0.22 472	0.17 469	0.19 372	0.18 410	0.22 461	0.23 485

DualNet (step1)	0.60 509	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	0.74 425	0.53 452	0.42 620	0.22 539	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

test_sample9	1.17 613	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	1.29 592	2.03 640	0.42 620	9.50 702	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

test_sample8	1.36 631	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.19 529	0.79 377	1.51 621	0.96 432	3.29 663	1.64 641	1.29 592	2.03 640	0.42 620	9.50 702	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

DispNO	0.48 394	0.24 356	0.84 530	0.40 284	0.31 464	0.58 400	0.39 410	0.91 411	0.79 377	0.79 413	0.83 369	0.71 403	0.59 424	0.75 433	0.50 432	0.19 411	0.14 380	0.20 409	0.18 410	0.16 301	0.17 349

AE-Stereo	0.36 246	0.21 265	0.47 293	0.49 505	0.31 464	0.50 344	0.34 322	0.72 322	0.73 344	0.34 161	0.55 255	0.52 292	0.28 167	0.48 201	0.31 253	0.13 100	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

CFNet_ucs	0.51 435	0.25 387	0.58 413	0.39 241	0.31 464	0.59 410	0.35 345	1.04 460	0.95 489	0.89 482	1.19 537	0.80 459	0.49 372	0.66 368	0.45 396	0.21 449	0.16 436	0.26 537	0.18 410	0.27 525	0.23 485

CAS	0.37 265	0.13 2	0.27 30	1.34 658	0.31 464	0.46 332	0.38 392	0.50 158	0.48 231	0.35 164	0.52 235	0.24 79	0.19 39	0.30 27	0.28 204	1.03 660	0.08 1	0.12 42	0.08 1	0.12 82	0.28 531

iinet-f	0.69 535	0.29 469	2.34 644	0.41 314	0.31 464	1.16 595	0.58 556	0.87 396	0.85 423	0.86 460	1.17 532	1.04 533	0.83 549	0.76 445	1.26 603	0.21 449	0.18 488	0.17 281	0.16 319	0.21 434	0.21 441

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 527	0.30 484	1.20 586	0.42 354	0.31 464	1.00 561	0.58 556	1.16 514	1.07 543	1.01 544	1.25 546	1.08 548	0.75 522	1.18 575	1.03 578	0.20 433	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.22 461	0.22 460

CRFU-Net	0.59 502	0.29 469	0.62 435	0.47 486	0.31 464	1.20 602	0.51 519	1.19 529	0.59 279	1.05 561	1.00 457	1.06 542	0.87 563	0.83 481	0.77 522	0.22 472	0.19 511	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.20 422

dad	0.61 513	0.53 585	0.72 487	0.44 425	0.31 464	0.64 440	0.37 374	0.85 389	1.28 595	1.05 561	1.17 532	1.18 572	0.61 437	0.70 403	0.54 458	0.36 603	0.23 549	0.37 601	0.21 484	0.31 548	0.23 485

DAS	0.54 461	0.26 424	0.66 452	0.49 505	0.31 464	0.61 418	0.43 464	0.89 405	1.01 516	0.95 516	1.16 527	0.71 403	0.85 556	0.89 501	0.47 412	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.22 461	0.19 390

SepStereo	0.54 461	0.26 424	0.66 452	0.49 505	0.31 464	0.61 418	0.43 464	0.89 405	1.01 516	0.95 516	1.16 527	0.71 403	0.85 556	0.97 536	0.47 412	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.22 461	0.19 390

PSMNet-ADL	0.50 421	0.28 455	0.43 255	0.49 505	0.31 464	0.70 473	0.38 392	0.94 427	0.81 397	0.62 295	0.80 352	0.91 495	0.62 442	0.76 445	0.68 504	0.24 510	0.18 488	0.19 372	0.20 462	0.22 461	0.22 460

ADLNet2	0.57 485	0.26 424	0.71 480	0.48 493	0.31 464	0.83 524	0.51 519	1.10 490	0.99 509	0.85 450	0.99 453	0.99 517	0.70 490	0.79 464	0.78 523	0.21 449	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.22 461	0.22 460

GEStereo_RVC	0.56 480	0.30 484	0.70 477	0.51 528	0.31 464	0.70 473	0.54 538	1.31 581	0.93 476	0.85 450	0.86 385	0.84 466	0.63 447	0.92 514	0.67 499	0.24 510	0.16 436	0.19 372	0.17 378	0.21 434	0.23 485

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 470	0.33 504	0.71 480	0.46 465	0.31 464	0.66 456	0.43 464	1.07 477	0.89 452	0.93 504	0.91 413	0.98 512	0.61 437	0.76 445	0.64 494	0.22 472	0.18 488	0.22 468	0.22 505	0.22 461	0.24 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 470	0.37 524	0.67 457	0.42 354	0.31 464	0.50 344	0.43 464	1.22 547	0.73 344	0.86 460	1.05 482	0.85 468	0.58 418	0.90 509	0.56 462	0.29 561	0.23 549	0.22 468	0.22 505	0.26 515	0.26 510

StereoDRNet-Refined	0.61 513	0.33 504	0.63 439	0.47 486	0.31 464	0.94 548	0.41 445	1.04 460	0.97 501	1.15 589	1.13 515	1.00 520	0.74 519	0.93 518	0.93 557	0.18 371	0.13 341	0.22 468	0.21 484	0.20 421	0.21 441
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.72 540	0.27 440	0.72 487	0.45 440	0.31 464	1.12 589	0.53 530	1.32 587	1.25 588	0.84 437	1.07 493	1.52 620	0.87 563	1.82 636	1.08 591	0.20 433	0.15 409	0.18 335	0.16 319	0.24 494	0.24 497

NOSS_ROB	0.59 502	0.40 546	0.42 237	0.45 440	0.31 464	0.79 506	0.53 530	1.09 486	1.12 555	0.69 350	0.92 419	0.77 445	0.63 447	0.81 472	0.52 441	0.39 613	0.38 628	0.44 618	0.42 628	0.38 589	0.36 579

Selective-IGEV-i16pb	0.95 586	0.25 387	6.90 674	0.42 354	0.32 490	1.73 636	0.55 541	1.12 497	1.58 629	0.67 334	1.19 537	0.97 509	0.55 394	0.83 481	0.63 491	0.28 550	0.17 469	0.18 335	0.20 462	0.21 434	0.23 485

rvit_stereo_ft	0.35 236	0.26 424	0.54 383	0.53 556	0.32 490	0.33 199	0.46 482	0.52 171	0.52 252	0.35 164	0.41 179	0.41 223	0.34 250	0.49 211	0.36 305	0.22 472	0.14 380	0.19 372	0.18 410	0.19 403	0.15 266

MIF-Stereo (partial)	0.32 204	0.19 183	0.41 222	0.41 314	0.32 490	0.29 132	0.24 119	0.49 149	0.44 207	0.31 136	0.63 276	0.37 190	0.36 279	0.60 295	0.32 262	0.17 328	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.15 266

LoS_RVC	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.33 75	0.32 490	0.43 310	0.34 322	0.42 92	0.34 115	0.33 148	0.51 225	0.29 125	0.38 298	0.37 99	0.28 204	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 27	0.26 510

UDGNet	0.50 421	0.82 629	0.56 400	0.51 528	0.32 490	0.41 294	0.34 322	0.71 311	0.93 476	0.65 318	0.60 268	0.58 330	0.44 342	0.65 356	0.43 381	0.33 585	0.15 409	0.67 644	0.20 462	0.49 618	0.23 485

AASNet	0.55 470	0.27 440	0.62 435	0.51 528	0.32 490	0.73 486	0.44 472	1.55 625	0.88 447	0.88 475	0.94 424	0.64 366	0.63 447	0.62 325	0.84 537	0.23 499	0.20 520	0.20 409	0.16 319	0.22 461	0.20 422

RAFT + AFF	0.54 461	0.30 484	0.84 530	0.51 528	0.32 490	0.63 430	0.57 549	1.05 467	0.95 489	0.80 416	0.87 392	0.85 468	0.57 414	0.87 493	0.51 436	0.18 371	0.21 530	0.23 489	0.22 505	0.19 403	0.19 390

DMCA-RVC	0.54 461	0.32 496	0.83 523	0.51 528	0.32 490	0.59 410	0.38 392	0.89 405	0.70 325	0.95 516	0.88 396	0.90 489	0.69 485	0.75 433	0.63 491	0.23 499	0.18 488	0.31 577	0.24 536	0.27 525	0.21 441

FADNet_RVC	0.58 498	0.39 537	1.26 592	0.45 440	0.32 490	0.55 377	0.34 322	1.12 497	0.90 457	0.68 346	0.90 405	0.61 347	0.71 495	1.03 554	0.80 531	0.21 449	0.18 488	0.27 546	0.23 521	0.33 561	0.30 543

STTStereo	0.57 485	0.39 537	0.87 542	0.45 440	0.32 490	0.62 424	0.45 479	1.01 450	0.87 436	1.01 544	0.91 413	0.95 504	0.58 418	0.77 452	0.66 496	0.25 523	0.24 558	0.27 546	0.33 601	0.25 505	0.26 510

SuperB	1.00 595	0.41 552	4.03 663	0.45 440	0.32 490	0.99 560	0.49 510	1.09 486	2.09 651	1.10 581	1.10 502	0.74 427	0.83 549	1.13 566	1.75 628	0.20 433	0.15 409	0.17 281	0.15 288	2.50 680	0.27 520

TDLM	0.59 502	0.35 513	0.57 409	0.53 556	0.32 490	0.67 465	0.72 594	1.09 486	1.03 525	0.84 437	1.11 506	0.84 466	0.71 495	0.96 529	0.61 484	0.28 550	0.18 488	0.26 537	0.22 505	0.27 525	0.21 441

SANet	1.15 610	0.45 565	1.40 611	0.50 516	0.32 490	1.54 625	1.21 648	1.49 617	3.35 672	1.61 626	2.41 641	2.32 648	1.80 648	1.57 621	1.27 604	0.28 550	0.25 566	0.26 537	0.24 536	0.36 580	0.32 556

DFGA-Net	0.47 384	0.31 493	0.93 551	0.43 398	0.33 503	0.56 385	0.35 345	0.81 376	0.89 452	0.70 355	0.76 323	0.48 271	0.43 332	0.78 460	0.64 494	0.16 280	0.14 380	0.19 372	0.19 438	0.20 421	0.19 390

FACV-RUCA	0.45 363	0.28 455	0.51 340	0.46 465	0.33 503	0.62 424	0.34 322	0.87 396	0.75 354	0.60 286	0.84 372	0.48 271	0.54 390	0.56 257	0.39 341	0.22 472	0.15 409	0.35 591	0.16 319	0.29 536	0.22 460

DCRE	0.38 282	0.19 183	0.47 293	0.45 440	0.33 503	0.45 329	0.40 424	0.66 263	0.53 258	0.49 254	0.95 428	0.57 314	0.39 314	0.53 238	0.32 262	0.14 151	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.15 266

HBP-ISP	0.61 513	0.47 577	0.45 269	0.46 465	0.33 503	0.79 506	0.29 218	1.15 511	1.05 531	0.85 450	1.18 536	0.67 392	0.71 495	0.92 514	0.57 468	0.37 607	0.38 628	0.47 623	0.41 623	0.39 593	0.32 556

NINENet	0.52 449	0.30 484	0.55 387	0.46 465	0.33 503	0.78 500	0.34 322	1.18 525	0.91 464	0.84 437	0.97 441	0.64 366	0.54 390	0.74 425	0.56 462	0.23 499	0.20 520	0.25 518	0.18 410	0.22 461	0.22 460

CIPLG	0.42 333	0.23 332	0.71 480	0.45 440	0.33 503	0.51 350	0.33 304	0.68 280	0.68 314	0.84 437	0.96 432	0.47 267	0.33 241	0.56 257	0.52 441	0.17 328	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.16 302

IPLGR_C	0.42 333	0.23 332	0.71 480	0.46 465	0.33 503	0.51 350	0.34 322	0.69 290	0.69 321	0.84 437	0.92 419	0.46 262	0.33 241	0.53 238	0.53 452	0.17 328	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.16 302

ACRE	0.42 333	0.23 332	0.73 493	0.45 440	0.33 503	0.50 344	0.33 304	0.68 280	0.70 325	0.82 423	0.92 419	0.46 262	0.32 233	0.53 238	0.52 441	0.17 328	0.12 265	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.16 302

psm_up	0.57 485	0.27 440	0.52 361	0.50 516	0.33 503	0.65 448	0.60 562	1.07 477	0.84 417	0.87 465	0.91 413	1.00 520	1.06 599	0.80 467	0.66 496	0.22 472	0.25 566	0.26 537	0.23 521	0.22 461	0.21 441

CVANet_RVC	0.59 502	0.35 513	0.54 383	0.49 505	0.33 503	0.70 473	0.67 578	1.12 497	0.97 501	0.88 475	1.05 482	1.01 524	0.72 506	0.94 521	0.55 460	0.30 568	0.20 520	0.28 557	0.26 561	0.32 556	0.23 485

DLCB_ROB	0.60 509	0.29 469	0.53 370	0.50 516	0.33 503	0.76 499	0.51 519	1.02 453	0.94 485	1.07 572	1.16 527	1.21 574	0.73 511	0.98 538	0.75 519	0.21 449	0.20 520	0.22 468	0.23 521	0.22 461	0.20 422

PWC_ROB	0.92 580	0.57 602	1.64 630	0.53 556	0.33 503	0.93 545	0.39 410	1.42 610	1.51 624	1.66 632	2.57 647	1.18 572	1.11 604	1.50 618	1.54 621	0.26 528	0.18 488	0.28 557	0.20 462	0.30 544	0.32 556

DStereoRT	0.77 556	0.21 265	0.72 487	0.52 545	0.34 515	1.07 578	0.36 359	0.86 393	0.80 386	0.81 420	1.07 493	0.54 299	0.73 511	0.78 460	0.53 452	0.17 328	0.14 380	3.96 693	1.38 683	0.20 421	0.16 302

MultiAttention	3.62 671	0.25 387	0.65 449	0.56 580	0.34 515	23.66 695	2.61 684	1.65 640	1.14 567	0.82 423	1.83 619	1.13 566	0.42 329	35.16 708	0.72 513	0.18 371	0.12 265	0.23 489	0.23 521	0.35 574	0.33 565

fast-acv-ft	0.66 526	0.32 496	0.80 512	0.46 465	0.34 515	1.26 605	0.50 516	0.91 411	1.00 513	1.05 561	1.36 572	1.28 582	0.84 552	0.81 472	0.90 550	0.22 472	0.24 558	0.23 489	0.23 521	0.21 434	0.22 460

delet	0.57 485	0.25 387	0.63 439	0.46 465	0.34 515	1.05 577	0.51 519	1.04 460	0.94 485	0.90 490	0.99 453	0.90 489	0.68 483	0.87 493	0.78 523	0.18 371	0.18 488	0.20 409	0.21 484	0.17 333	0.17 349

FADNet-RVC-Resample	0.58 498	0.35 513	1.34 605	0.50 516	0.34 515	0.73 486	0.43 464	1.09 486	0.96 496	0.83 431	0.87 392	0.76 439	0.66 465	0.77 452	0.52 441	0.19 411	0.18 488	0.26 537	0.27 568	0.28 534	0.29 538

PS-NSSS	0.60 509	0.46 570	0.68 464	0.43 398	0.34 515	0.66 456	0.57 549	1.05 467	0.91 464	0.80 416	1.28 555	0.72 418	0.67 474	0.89 501	0.61 484	0.32 577	0.26 576	0.40 610	0.27 568	0.35 574	0.29 538

NaN_ROB	0.73 541	0.46 570	0.89 547	0.52 545	0.34 515	0.98 558	1.11 640	1.28 571	1.20 582	1.27 608	0.96 432	1.08 548	0.79 538	1.34 604	0.78 523	0.24 510	0.30 597	0.23 489	0.24 536	0.23 481	0.26 510

HI	0.46 371	0.22 299	0.41 222	0.35 117	0.35 522	0.27 100	0.32 287	0.75 350	0.50 242	0.90 490	1.13 515	1.12 564	0.73 511	0.70 403	0.57 468	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

CoSv	0.46 371	0.22 299	0.41 222	0.35 117	0.35 522	0.27 100	0.32 287	0.75 350	0.50 242	0.90 490	1.13 515	1.12 564	0.73 511	0.70 403	0.57 468	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

LL-Strereo	0.58 498	0.29 469	0.83 523	0.48 493	0.35 522	0.39 271	0.48 497	1.04 460	0.99 509	0.87 465	0.79 341	1.08 548	1.15 611	1.35 605	0.51 436	0.18 371	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.17 333	0.21 441

ADLNet	0.57 485	0.29 469	0.58 413	0.46 465	0.35 522	0.80 512	0.46 482	1.14 507	0.88 447	1.03 551	0.98 445	0.92 501	0.66 465	0.71 413	0.83 536	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.22 505	0.22 461	0.23 485

MMNet	0.57 485	0.26 424	0.67 457	0.45 440	0.35 522	1.04 572	0.39 410	0.93 422	0.98 506	0.96 528	0.97 441	0.86 472	0.80 543	0.83 481	0.80 531	0.16 280	0.15 409	0.19 372	0.19 438	0.20 421	0.17 349

GANet	0.74 546	0.38 532	0.63 439	0.54 568	0.35 522	1.01 566	0.95 630	1.15 511	0.95 489	1.09 577	2.00 628	1.14 568	0.92 577	1.29 592	0.75 519	0.25 523	0.27 583	0.27 546	0.23 521	0.32 556	0.24 497

MeshStereo	1.38 632	0.45 565	0.58 413	0.45 440	0.35 522	1.63 629	0.60 562	2.07 655	1.43 616	4.49 681	3.32 663	4.67 672	2.08 656	2.08 646	1.32 607	0.36 603	0.36 626	0.37 601	0.32 595	0.32 556	0.34 569
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
Select-FE	0.48 394	0.26 424	0.96 558	0.42 354	0.36 529	0.34 212	0.20 41	1.02 453	0.37 142	0.61 291	1.01 462	1.04 533	0.79 538	0.74 425	0.29 221	0.17 328	0.13 341	0.17 281	0.20 462	0.15 238	0.25 506

ISRNet	0.57 485	0.25 387	0.72 487	0.57 586	0.36 529	0.43 310	0.28 199	0.85 389	0.84 417	1.09 577	1.25 546	0.91 495	0.61 437	0.68 387	0.60 478	0.35 600	0.26 576	0.36 596	0.33 601	0.30 544	0.42 602

pcwnet_v2	0.60 509	0.29 469	0.89 547	0.46 465	0.36 529	0.62 424	0.38 392	1.33 590	1.24 586	1.02 548	1.27 554	0.71 403	0.59 424	0.71 413	0.51 436	0.28 550	0.21 530	0.24 505	0.23 521	0.29 536	0.30 543

DSFCA	0.57 485	0.27 440	0.71 480	0.41 314	0.36 529	0.78 500	0.53 530	1.08 483	0.85 423	1.08 573	0.84 372	0.90 489	0.66 465	1.05 557	0.63 491	0.26 528	0.22 539	0.21 453	0.21 484	0.22 461	0.20 422

z-mn7	1.07 601	0.56 600	2.36 645	0.54 568	0.37 533	1.74 638	0.71 588	1.28 571	2.32 655	1.00 541	2.56 646	1.43 607	1.01 591	2.34 657	1.74 627	0.23 499	0.20 520	0.21 453	0.20 462	0.27 525	0.27 520

rvit_105_1	0.56 480	0.42 557	0.84 530	0.59 595	0.37 533	0.59 410	0.68 581	0.73 334	0.97 501	0.82 423	0.69 297	0.75 432	0.63 447	0.80 467	0.56 462	0.34 594	0.29 592	0.31 577	0.34 604	0.23 481	0.23 485

SACVNet	0.61 513	0.36 522	0.67 457	0.57 586	0.37 533	0.65 448	0.47 490	1.16 514	0.80 386	1.04 556	1.06 489	1.02 526	0.81 546	0.99 543	0.57 468	0.28 550	0.21 530	0.25 518	0.24 536	0.30 544	0.39 589

sAnonymous2	0.42 333	0.41 552	0.96 558	0.48 493	0.37 533	0.41 294	0.48 497	0.60 221	0.52 252	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 342	0.44 159	0.30 239	0.19 411	0.14 380	0.19 372	0.17 378	0.55 630	0.43 607

CroCo_RVC	0.42 333	0.41 552	0.96 558	0.48 493	0.37 533	0.41 294	0.48 497	0.60 221	0.52 252	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 342	0.44 159	0.30 239	0.19 411	0.14 380	0.19 372	0.17 378	0.55 630	0.43 607

EDNetEfficientorigin	9.96 688	1.17 653	175.17 718	0.49 505	0.37 533	1.13 590	0.74 601	1.27 565	2.70 664	3.16 675	2.49 643	2.28 645	2.15 658	1.88 638	2.27 649	0.21 449	0.19 511	0.25 518	0.20 462	0.54 628	0.53 635

ETE_ROB	0.73 541	0.52 582	0.93 551	0.57 586	0.37 533	0.80 512	0.86 623	1.19 529	0.95 489	1.20 593	1.22 542	1.39 606	0.86 560	1.07 558	0.88 542	0.27 539	0.21 530	0.31 577	0.27 568	0.34 569	0.35 573

coex-ft	6.50 685	1.57 666	87.99 717	0.49 505	0.38 540	1.41 614	1.21 648	1.21 539	7.96 685	12.14 693	2.78 653	2.74 653	3.83 676	1.30 598	3.19 662	0.24 510	0.23 549	0.27 546	0.24 536	0.48 614	0.40 594

HHNet	0.42 333	0.19 183	0.43 255	0.35 117	0.38 540	0.33 199	0.33 304	0.71 311	0.78 369	0.87 465	1.30 561	0.52 292	0.36 279	0.53 238	0.37 316	0.16 280	0.11 189	0.19 372	0.15 288	0.15 238	0.25 506

Anonymous3	0.47 384	0.35 513	0.91 550	0.50 516	0.38 540	0.81 518	0.55 541	0.76 354	0.66 305	0.52 261	0.65 281	0.44 250	0.45 349	0.66 368	0.39 341	0.25 523	0.25 566	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.24 497

XX-Stereo	0.38 282	0.18 140	0.52 361	0.58 592	0.38 540	0.39 271	0.20 41	0.62 235	0.31 89	0.47 244	1.29 559	0.72 418	0.25 114	0.59 283	0.28 204	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.16 319	0.14 183	0.11 57

UPFNet	0.55 470	0.26 424	0.59 421	0.46 465	0.38 540	0.83 524	0.48 497	1.03 459	0.80 386	0.92 500	0.91 413	0.85 468	0.67 474	0.87 493	0.78 523	0.20 433	0.21 530	0.20 409	0.20 462	0.20 421	0.15 266

HGLStereo	0.58 498	0.30 484	0.65 449	0.51 528	0.38 540	0.78 500	0.45 479	1.07 477	0.82 410	0.89 482	1.16 527	0.88 481	0.91 575	0.80 467	0.74 517	0.21 449	0.21 530	0.20 409	0.18 410	0.19 403	0.22 460

FAT-Stereo	0.75 550	0.34 509	0.81 518	0.51 528	0.38 540	0.78 500	0.63 571	1.39 599	1.32 603	1.05 561	1.40 578	1.58 625	1.14 609	0.92 514	0.91 553	0.29 561	0.28 590	0.28 557	0.23 521	0.28 534	0.41 599

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 539	0.84 633	0.80 512	0.55 576	0.38 540	1.38 613	0.57 549	1.07 477	0.81 397	0.90 490	0.94 424	0.95 504	0.54 390	1.01 549	0.61 484	0.41 618	0.30 597	0.57 638	0.31 591	0.86 645	0.39 589

zh-mn7	1.21 619	0.75 622	5.81 671	0.52 545	0.39 548	1.18 600	0.63 571	1.21 539	1.79 642	1.81 639	2.33 636	1.16 570	1.01 591	2.20 651	2.00 638	0.25 523	0.22 539	0.22 468	0.22 505	0.25 505	0.30 543

w-ln-seven-2	0.83 567	0.46 570	2.93 650	0.54 568	0.39 548	0.93 545	0.63 571	1.16 514	1.18 577	1.25 604	1.32 564	1.09 554	1.05 598	1.23 583	1.07 588	0.21 449	0.20 520	0.23 489	0.22 505	0.26 515	0.24 497

SDNR	0.89 579	0.39 537	1.66 633	0.42 354	0.39 548	3.35 670	0.32 287	0.95 430	1.05 531	1.05 561	2.12 633	0.62 355	0.71 495	1.40 606	0.78 523	0.53 638	0.56 655	0.36 596	0.27 568	0.46 610	0.50 627

sCroCo_RVC	0.36 246	0.29 469	0.73 493	0.52 545	0.39 548	0.42 305	0.31 268	0.52 171	0.46 220	0.31 136	0.48 207	0.38 198	0.32 233	0.46 178	0.33 273	0.22 472	0.23 549	0.19 372	0.19 438	0.21 434	0.22 460

FADNet-RVC	0.62 519	0.56 600	1.29 597	0.47 486	0.39 548	0.63 430	0.40 424	1.16 514	0.91 464	0.71 365	0.86 385	1.04 533	0.55 394	0.99 543	0.78 523	0.27 539	0.26 576	0.28 557	0.29 581	0.32 556	0.31 552

AANet	1.18 615	1.03 647	3.09 654	0.46 465	0.40 553	1.00 561	0.56 546	1.29 576	2.47 660	2.36 657	2.42 642	2.21 643	1.62 638	1.20 579	1.55 622	0.33 585	0.25 566	0.28 557	0.25 549	0.37 586	0.37 585

aanetorigin	0.85 574	0.58 606	1.98 638	0.50 516	0.40 553	0.66 456	0.70 586	0.72 322	1.01 516	2.44 661	2.00 628	1.32 588	1.25 617	0.96 529	1.16 597	0.20 433	0.19 511	0.20 409	0.20 462	0.27 525	0.33 565

EDNetEfficient	1.47 638	0.82 629	6.28 673	0.48 493	0.40 553	0.73 486	0.83 618	0.95 430	2.77 665	3.48 678	1.95 625	1.64 627	2.12 657	1.42 610	3.84 669	0.21 449	0.19 511	0.21 453	0.21 484	0.43 603	0.42 602

RTSC	0.93 581	0.54 592	1.59 624	0.56 580	0.40 553	1.17 599	0.55 541	1.44 612	1.82 643	1.53 623	1.26 550	1.15 569	0.82 547	1.70 630	2.44 650	0.26 528	0.20 520	0.23 489	0.24 536	0.31 548	0.32 556

DRN-Test	0.68 530	0.34 509	0.77 507	0.52 545	0.40 553	1.14 591	0.61 564	1.56 629	1.04 529	1.18 591	1.10 502	1.05 538	0.72 506	0.82 479	1.01 573	0.24 510	0.18 488	0.26 537	0.25 549	0.26 515	0.23 485

XPNet_ROB	0.73 541	0.38 532	0.80 512	0.53 556	0.40 553	0.80 512	0.83 618	1.21 539	0.96 496	1.37 614	1.17 532	1.37 600	0.87 563	1.14 568	0.99 571	0.33 585	0.25 566	0.27 546	0.24 536	0.31 548	0.29 538

Wz-Net-LNSev	0.75 550	0.54 592	1.59 624	0.51 528	0.41 559	1.16 595	0.79 612	1.27 565	1.13 561	1.04 556	1.14 519	1.11 558	0.94 582	0.93 518	1.00 572	0.24 510	0.22 539	0.21 453	0.19 438	0.26 515	0.27 520

Wz-Net-MNSev	0.81 561	0.42 557	1.64 630	0.51 528	0.41 559	1.46 617	0.95 630	1.24 552	1.26 593	1.31 611	1.25 546	1.17 571	0.83 549	1.21 582	1.06 585	0.22 472	0.19 511	0.24 505	0.23 521	0.29 536	0.26 510

TRStereo	0.39 295	0.32 496	0.64 444	0.49 505	0.41 559	0.30 147	0.30 240	0.97 437	0.63 290	0.53 269	0.43 187	0.52 292	0.26 134	0.77 452	0.29 221	0.18 371	0.12 265	0.19 372	0.19 438	0.13 130	0.13 179

UNet	0.55 470	0.27 440	0.72 487	0.45 440	0.41 559	0.97 553	0.40 424	1.01 450	0.80 386	0.87 465	0.90 405	1.03 528	0.75 522	0.76 445	0.67 499	0.19 411	0.15 409	0.20 409	0.17 378	0.21 434	0.18 377

psmorigin	0.84 569	0.53 585	2.21 642	0.50 516	0.41 559	0.86 532	0.57 549	1.08 483	0.90 457	1.50 620	1.42 585	1.50 616	1.09 602	1.29 592	1.03 578	0.32 577	0.33 617	0.27 546	0.27 568	0.34 569	0.45 614

ADCL	1.10 605	0.42 557	1.57 623	0.51 528	0.41 559	1.71 635	0.92 626	1.36 597	1.45 618	1.33 612	1.56 603	1.22 577	1.26 618	1.45 614	5.27 676	0.22 472	0.19 511	0.25 518	0.25 549	0.29 536	0.29 538

DANet	0.74 546	0.47 577	0.98 564	0.60 597	0.41 559	0.92 544	0.41 445	1.02 453	0.87 436	1.22 598	1.22 542	1.33 593	0.88 568	1.26 588	1.37 609	0.27 539	0.24 558	0.31 577	0.25 549	0.37 586	0.36 579
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LALA_ROB	0.76 553	0.46 570	0.86 537	0.55 576	0.41 559	1.00 561	0.93 629	1.25 558	1.13 561	1.23 600	1.15 522	1.55 622	0.80 543	1.11 565	0.96 564	0.33 585	0.23 549	0.35 591	0.30 582	0.35 574	0.32 556

PWCDC_ROB	0.93 581	0.54 592	0.97 563	0.78 637	0.41 559	1.03 570	0.42 456	1.39 599	2.34 658	1.04 556	3.73 667	0.80 459	1.12 606	1.29 592	1.04 582	0.37 607	0.22 539	0.24 505	0.20 462	0.36 580	0.31 552

DPSNet	1.08 604	0.44 563	2.64 648	0.54 568	0.42 568	1.59 626	1.25 651	2.39 662	1.50 623	1.13 587	1.12 508	1.51 618	2.19 660	1.44 613	1.51 620	0.35 600	0.25 566	0.25 518	0.21 484	0.49 618	0.39 589

FBW_ROB	0.94 585	0.54 592	1.03 570	0.56 580	0.42 568	1.16 595	0.76 606	1.56 629	1.41 612	1.38 616	1.33 566	1.47 612	1.07 600	2.94 666	1.14 596	0.26 528	0.32 612	0.45 619	0.30 582	0.34 569	0.30 543

CSAN	0.88 578	0.52 582	0.93 551	0.61 602	0.42 568	1.19 601	1.11 640	1.27 565	1.48 622	1.37 614	1.44 588	1.37 600	1.30 619	1.46 616	1.01 573	0.39 613	0.31 605	0.36 596	0.37 610	0.35 574	0.36 579

zh-sn7	1.20 618	0.86 635	4.54 666	0.58 592	0.43 571	1.10 582	0.92 626	1.24 552	1.34 606	1.45 619	2.00 628	1.26 579	1.62 638	2.13 648	2.79 658	0.26 528	0.26 576	0.26 537	0.27 568	0.35 574	0.33 565

Wz-Net-TNSev	1.23 622	1.24 654	5.25 669	0.51 528	0.43 571	1.49 622	1.09 639	1.58 632	1.42 615	1.25 604	1.26 550	1.58 625	1.52 634	1.97 641	1.95 633	0.33 585	0.32 612	0.26 537	0.30 582	0.41 597	0.43 607

GwcNet	0.73 541	0.39 537	1.37 607	0.53 556	0.43 571	1.10 582	0.52 525	1.27 565	1.19 579	1.05 561	1.41 580	1.06 542	0.86 560	0.98 538	1.01 573	0.26 528	0.24 558	0.24 505	0.23 521	0.23 481	0.28 531

GANetREF_RVC	0.82 562	0.77 624	0.95 557	0.68 622	0.43 571	1.15 593	1.06 638	1.19 529	1.20 582	1.03 551	1.02 466	1.10 556	0.89 571	1.20 579	0.78 523	0.49 633	0.39 633	0.58 639	0.39 615	0.69 638	0.49 624
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
MDST_ROB	0.97 590	0.29 469	1.02 569	0.64 612	0.43 571	2.64 655	0.82 616	1.68 643	1.18 577	2.89 666	1.82 618	0.97 509	0.75 522	1.83 637	0.89 544	0.26 528	0.22 539	0.32 583	0.28 575	0.26 515	0.26 510

PSMNet_ROB	0.67 527	0.39 537	0.76 504	0.57 586	0.43 571	1.00 561	0.85 622	1.25 558	0.93 476	0.82 423	1.04 479	1.08 548	0.64 455	0.89 501	1.02 577	0.29 561	0.21 530	0.31 577	0.31 591	0.27 525	0.25 506

FADNet	0.63 522	0.53 585	1.20 586	0.46 465	0.44 577	0.66 456	0.41 445	1.24 552	1.07 543	0.70 355	0.84 372	0.98 512	0.65 463	0.87 493	0.54 458	0.29 561	0.30 597	0.27 546	0.30 582	0.48 614	0.36 579

edge stereo	0.79 558	0.40 546	0.82 519	0.52 545	0.44 577	0.83 524	0.58 556	1.34 592	1.08 547	1.30 610	1.38 576	1.79 631	1.13 608	1.15 571	0.92 555	0.34 594	0.32 612	0.42 615	0.28 575	0.33 561	0.39 589

ADCMid	1.22 620	0.57 602	3.17 657	0.54 568	0.44 577	1.07 578	0.77 607	1.31 581	1.13 561	2.14 652	1.48 596	1.49 615	1.47 631	1.65 626	5.30 677	0.26 528	0.24 558	0.29 566	0.32 595	0.38 589	0.36 579

ADCPNet	1.11 608	0.53 585	3.26 658	0.55 576	0.44 577	1.47 618	0.83 618	1.21 539	1.17 573	1.26 607	1.42 585	1.67 628	1.12 606	1.48 617	3.86 670	0.30 568	0.29 592	0.30 576	0.32 595	0.37 586	0.37 585

NVstereo2D	0.62 519	0.32 496	0.82 519	0.50 516	0.44 577	0.88 535	0.48 497	1.12 497	1.17 573	0.67 334	0.90 405	0.90 489	0.69 485	1.02 552	0.69 506	0.33 585	0.16 436	0.29 566	0.20 462	0.43 603	0.46 618

StereoDRNet	0.67 527	0.35 513	0.82 519	0.53 556	0.44 577	1.03 570	0.53 530	1.51 621	1.06 535	1.13 587	0.91 413	1.07 547	0.74 519	0.87 493	0.95 562	0.24 510	0.19 511	0.25 518	0.23 521	0.27 525	0.22 460

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 354	0.22 299	0.83 523	0.39 241	0.45 583	0.41 294	0.26 164	1.04 460	0.50 242	0.54 271	0.76 323	1.03 528	0.43 332	0.67 378	0.28 204	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.19 438	0.21 434	0.21 441

AEACV	0.28 157	0.18 140	0.34 112	0.36 155	0.45 583	0.27 100	0.27 178	0.41 84	0.39 157	0.31 136	0.46 199	0.31 142	0.36 279	0.38 109	0.25 133	0.14 151	0.11 189	0.15 196	0.13 219	0.13 130	0.13 179

Anonymous_2	0.84 569	0.45 565	0.66 452	0.41 314	0.45 583	0.82 521	0.53 530	0.81 376	0.81 397	0.73 374	0.61 271	0.91 495	0.76 531	0.77 452	0.61 484	0.51 636	0.55 653	0.54 636	4.92 695	0.54 628	0.42 602

APVNet	0.73 541	0.39 537	1.01 566	0.58 592	0.45 583	1.16 595	0.68 581	1.47 616	0.87 436	0.84 437	1.15 522	1.04 533	0.84 552	1.14 568	1.18 598	0.27 539	0.28 590	0.32 583	0.31 591	0.29 536	0.32 556

Syn2CoEx	0.74 546	0.55 598	1.17 585	0.66 616	0.45 583	0.89 538	0.56 546	1.54 624	1.15 568	0.95 516	1.35 571	1.03 528	1.03 594	0.96 529	0.89 544	0.31 572	0.27 583	0.29 566	0.24 536	0.23 481	0.27 520

ADCRef	0.84 569	0.46 570	1.60 627	0.52 545	0.45 583	1.08 580	0.52 525	1.13 505	1.03 525	1.22 598	1.43 587	0.87 478	0.93 579	0.91 512	3.35 663	0.19 411	0.16 436	0.23 489	0.23 521	0.23 481	0.22 460

CC-Net-ROB	0.84 569	1.01 646	0.93 551	0.60 597	0.45 583	1.25 604	0.71 588	1.20 536	1.05 531	0.84 437	1.24 545	0.90 489	0.78 537	1.14 568	0.70 507	0.48 632	0.34 621	1.71 664	0.38 613	0.78 643	0.40 594

NCCL2	0.74 546	0.45 565	0.77 507	0.65 614	0.45 583	0.97 553	1.16 645	1.16 514	1.02 521	1.00 541	0.98 445	1.48 614	0.88 568	0.99 543	0.89 544	0.31 572	0.27 583	0.39 607	0.39 615	0.33 561	0.34 569

WCMA_ROB	1.22 620	0.39 537	0.93 551	0.51 528	0.45 583	1.44 616	0.79 612	1.20 536	1.30 601	2.99 672	3.94 671	3.30 664	2.17 659	1.42 610	1.31 606	0.46 626	0.35 624	0.35 591	0.37 610	0.41 597	0.42 602

FSD					0.46 592	0.48 341	0.52 525	0.54 185	0.49 235	0.48 251	0.48 207	0.50 281	0.48 366	0.51 227	0.49 428	0.45 625	0.43 643	0.47 623	0.46 630	0.46 610

YMNet	0.68 530	0.40 546	1.01 566	0.53 556	0.46 592	1.04 572	0.48 497	1.06 473	0.81 397	1.21 594	1.31 562	1.11 558	0.73 511	0.89 501	0.96 564	0.27 539	0.31 605	0.25 518	0.25 549	0.25 505	0.24 497

YMNet_1	0.68 530	0.40 546	1.01 566	0.53 556	0.46 592	1.04 572	0.48 497	1.06 473	0.81 397	1.21 594	1.31 562	1.11 558	0.73 511	0.89 501	0.96 564	0.27 539	0.31 605	0.25 518	0.25 549	0.25 505	0.24 497

rvit_stereo_0075_2	0.48 394	0.38 532	0.74 497	0.54 568	0.46 592	0.43 310	0.35 345	0.85 389	0.68 314	0.56 276	0.73 306	0.59 340	0.47 361	0.64 346	0.47 412	0.33 585	0.23 549	0.35 591	0.26 561	0.32 556	0.26 510

Wz-Net-SNSev	0.99 594	0.80 628	3.00 652	0.57 586	0.46 592	0.94 548	1.22 650	1.40 603	1.28 595	1.04 556	1.33 566	1.46 610	0.90 574	2.06 644	1.65 625	0.26 528	0.24 558	0.25 518	0.26 561	0.33 561	0.30 543

FINET	0.75 550	0.45 565	1.38 608	0.48 493	0.46 592	0.98 558	1.00 635	1.22 547	1.69 638	0.91 499	1.25 546	0.74 427	0.74 519	1.09 562	0.82 535	0.37 607	0.31 605	0.27 546	0.24 536	0.35 574	0.34 569

MFN_U_SF_RVC	1.14 609	0.63 611	2.33 643	0.69 625	0.46 592	2.04 646	0.70 586	1.90 652	1.37 608	1.62 627	1.56 603	1.94 637	1.36 622	1.73 632	1.90 632	0.41 618	0.38 628	0.45 619	0.48 638	0.45 607	0.47 620

S-Stereo	0.76 553	0.36 522	1.10 577	0.57 586	0.46 592	0.83 524	0.59 559	1.31 581	1.62 633	0.98 535	1.41 580	1.11 558	0.93 579	0.85 489	1.07 588	0.27 539	0.31 605	0.28 557	0.25 549	0.33 561	0.50 627

DStereoO	1.07 601	0.77 624	0.87 542	0.67 618	0.49 600	0.91 541	1.30 654	1.15 511	1.41 612	1.24 602	1.33 566	1.06 542	2.39 664	1.32 602	1.11 592	2.03 674	0.38 628	0.77 648	0.31 591	1.55 659	0.43 607

FC-DCNN v2	1.74 645	0.53 585	0.68 464	0.62 606	0.49 600	1.67 632	0.71 588	1.85 651	1.57 627	4.84 685	5.01 682	6.42 684	3.92 677	2.24 653	1.43 613	0.47 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 614	0.47 620

GASNet	0.70 536	0.77 624	1.16 584	0.71 630	0.49 600	0.62 424	0.48 497	1.12 497	1.05 531	0.98 535	0.84 372	0.94 503	0.82 547	1.41 609	0.85 539	0.33 585	0.22 539	0.29 566	0.28 575	0.44 606	0.26 510

G-Net	0.95 586	0.48 579	1.13 580	0.67 618	0.49 600	2.07 647	0.63 571	1.02 453	0.90 457	1.77 638	2.62 650	1.28 582	1.60 637	1.09 562	1.06 585	0.37 607	0.30 597	0.35 591	0.25 549	0.46 610	0.45 614

FC-DCNN	1.67 644	0.53 585	0.68 464	0.62 606	0.49 600	1.62 628	0.71 588	1.77 649	1.55 625	4.73 684	4.66 680	5.82 680	3.94 678	2.13 648	1.42 611	0.47 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 614	0.47 620

SHD	0.98 592	0.54 592	1.30 601	0.63 609	0.50 605	1.14 591	0.50 516	1.80 650	2.20 652	1.66 632	1.39 577	1.47 612	1.21 613	1.40 606	1.80 629	0.32 577	0.27 583	0.32 583	0.34 604	0.41 597	0.44 612

MSMD_ROB	1.25 623	0.51 580	0.64 444	0.60 597	0.50 605	1.66 631	0.67 578	1.26 560	1.26 593	2.64 663	3.82 668	3.06 659	3.20 674	1.45 614	0.91 553	0.46 626	0.41 638	0.49 631	0.51 645	0.47 613	0.45 614

w-ln-seven	1.02 597	0.52 582	2.86 649	0.55 576	0.51 607	1.37 611	0.75 604	1.72 645	1.84 644	1.54 624	1.52 600	1.27 581	0.95 584	1.30 598	2.07 642	0.24 510	0.22 539	0.25 518	0.25 549	0.31 548	0.28 531

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 599	0.61 609	1.82 635	0.69 625	0.51 607	2.62 654	1.69 670	1.28 571	1.44 617	1.39 617	1.56 603	1.34 596	0.91 575	1.68 628	0.95 562	0.38 612	0.39 633	0.46 622	0.61 652	0.41 597	0.43 607

stereogan	0.83 567	0.33 504	0.89 547	0.61 602	0.51 607	1.80 640	0.50 516	1.41 605	1.39 611	1.05 561	1.47 595	1.56 624	1.04 596	1.32 602	0.87 541	0.29 561	0.29 592	0.29 566	0.25 549	0.39 593	0.40 594

WZ-Net	1.29 627	0.64 612	5.42 670	0.64 612	0.52 610	1.37 611	1.29 653	1.41 605	1.77 641	1.56 625	1.69 612	1.74 629	1.41 626	2.50 661	2.16 647	0.28 550	0.21 530	0.23 489	0.25 549	0.39 593	0.41 599

ADCP+	1.18 615	0.37 524	3.09 654	0.50 516	0.52 610	1.48 619	0.61 564	1.32 587	1.07 543	1.21 594	1.16 527	1.08 548	1.11 604	1.63 624	7.17 681	0.20 433	0.16 436	0.24 505	0.22 505	0.29 536	0.22 460

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 449	0.23 332	1.38 608	0.40 284	0.53 612	0.29 132	0.30 240	1.49 617	0.45 212	0.69 350	1.15 522	0.98 512	0.32 233	0.70 403	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.17 281	0.20 462	0.22 461	0.27 520

ADCS	1.60 641	0.70 617	4.02 662	0.61 602	0.53 612	1.31 607	1.11 640	1.71 644	1.86 646	1.97 647	1.68 610	1.51 618	1.46 629	2.07 645	9.20 684	0.34 594	0.32 612	0.33 588	0.36 608	0.45 607	0.46 618

PA-Net	0.70 536	0.46 570	0.96 558	0.51 528	0.53 612	0.94 548	0.73 599	1.14 507	1.15 568	0.83 431	0.90 405	0.88 481	0.76 531	1.19 576	0.96 564	0.25 523	0.41 638	0.29 566	0.44 629	0.27 525	0.39 589
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AF-Net	0.85 574	0.41 552	0.87 542	0.66 616	0.54 615	0.96 552	0.52 525	1.66 641	1.37 608	1.03 551	2.04 631	1.46 610	1.36 622	1.19 576	1.05 584	0.34 594	0.24 558	0.39 607	0.28 575	0.31 548	0.26 510

XQC	0.97 590	0.70 617	1.54 621	0.70 628	0.55 616	1.48 619	0.81 614	1.41 605	1.57 627	1.21 594	1.12 508	1.33 593	1.04 596	1.55 620	2.00 638	0.39 613	0.25 566	0.37 601	0.32 595	0.55 630	0.49 624

BEATNet-Init1	15.65 692	1.62 669	54.26 715	0.75 635	0.56 617	37.03 707	13.39 695	13.20 693	14.59 693	29.41 713	29.29 713	47.69 716	21.87 704	26.91 705	19.58 695	0.43 623	0.39 633	0.47 623	0.47 634	0.52 626	0.52 633

Nwc_Net	0.82 562	0.40 546	0.86 537	0.62 606	0.56 617	1.04 572	0.57 549	1.72 645	1.08 547	0.93 504	1.88 622	1.44 608	1.24 616	1.19 576	0.94 559	0.31 572	0.25 566	0.36 596	0.39 615	0.31 548	0.31 552

AnyNet_C01	1.63 642	1.16 652	7.38 675	0.65 614	0.56 617	2.25 650	1.53 663	1.53 622	1.46 620	1.71 636	1.95 625	1.83 632	1.41 626	2.48 659	4.42 673	0.33 585	0.32 612	0.32 583	0.34 604	0.45 607	0.50 627

AnyNet_C32	1.27 625	0.72 621	3.33 659	0.59 595	0.56 617	1.51 623	1.53 663	1.27 565	1.28 595	1.52 622	1.48 596	1.38 604	1.23 615	1.64 625	5.26 675	0.30 568	0.29 592	0.29 566	0.34 604	0.38 589	0.44 612

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 632	0.91 638	2.11 641	0.89 641	0.57 621	4.27 677	1.79 674	1.55 625	2.00 649	1.64 629	1.85 621	1.83 632	1.44 628	1.89 640	1.49 618	0.49 633	0.40 636	0.56 637	0.58 649	0.75 642	0.52 633

ELAS	1.77 648	0.64 612	1.10 577	0.72 631	0.58 622	3.37 671	1.76 672	2.54 664	2.57 661	3.77 679	3.96 672	2.83 655	3.44 675	2.34 657	2.73 657	0.53 638	0.47 649	0.50 633	0.48 638	0.55 630	0.55 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	1.43 636	0.57 602	0.69 473	0.74 633	0.59 623	1.42 615	0.65 577	1.40 603	1.41 612	3.31 676	4.42 678	4.57 671	3.01 672	1.70 630	1.19 600	0.46 626	0.42 640	0.48 628	0.47 634	0.51 623	0.51 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RP	0.80 559	0.38 532	0.73 493	0.67 618	0.59 623	0.82 521	0.57 549	1.21 539	1.28 595	1.03 551	1.68 610	1.45 609	1.49 633	1.08 561	0.90 550	0.36 603	0.31 605	0.37 601	0.30 582	0.36 580	0.36 579

ELAS_RVC	1.76 647	0.64 612	1.20 586	0.74 633	0.59 623	2.18 649	2.53 683	2.10 657	2.85 667	3.46 677	3.41 666	3.12 660	4.11 679	2.69 664	2.53 655	0.54 641	0.47 649	0.51 635	0.48 638	0.55 630	0.55 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.84 569	0.59 608	0.86 537	0.56 580	0.60 626	1.11 587	0.72 594	1.44 612	0.97 501	1.15 589	1.44 588	1.28 582	0.95 584	1.01 549	1.33 608	0.49 633	0.43 643	0.50 633	0.47 634	0.52 626	0.48 623

MANE	4.73 678	0.54 592	0.77 507	0.69 625	0.60 626	10.35 685	1.67 669	8.68 689	12.66 691	6.90 690	9.43 691	11.59 691	10.59 688	8.26 689	8.41 682	0.51 636	0.45 646	0.48 628	1.02 670	0.50 620	0.50 627

TCMNet	0.68 530	0.41 552	1.08 574	0.60 597	0.61 628	0.97 553	0.55 541	1.11 492	0.93 476	0.87 465	1.14 519	0.89 486	0.65 463	0.92 514	1.06 585	0.26 528	0.26 576	0.31 577	0.28 575	0.33 561	0.30 543

RTS	2.03 652	1.03 647	11.50 681	0.68 622	0.63 629	2.71 656	1.56 665	1.55 625	2.32 655	1.93 644	2.57 647	1.32 588	1.32 620	5.20 680	4.30 671	0.31 572	0.23 549	0.29 566	0.30 582	0.41 597	0.40 594

RTSA	2.03 652	1.03 647	11.50 681	0.68 622	0.63 629	2.71 656	1.56 665	1.55 625	2.32 655	1.93 644	2.57 647	1.32 588	1.32 620	5.20 680	4.30 671	0.31 572	0.23 549	0.29 566	0.30 582	0.41 597	0.40 594

DGSMNet	0.80 559	0.58 606	1.42 613	0.61 602	0.65 631	0.94 548	0.75 604	1.35 593	1.16 570	0.88 475	1.26 550	1.00 520	0.75 522	1.07 558	0.89 544	0.36 603	0.31 605	0.41 614	0.40 618	0.60 636	0.59 639

PVD	1.34 630	0.70 617	1.42 613	0.78 637	0.65 631	1.68 633	0.91 624	2.12 658	3.01 668	2.25 654	2.35 640	1.90 635	1.99 654	1.98 642	2.14 645	0.40 617	0.38 628	0.49 631	0.37 610	0.51 623	0.67 642

RGC	0.82 562	0.62 610	0.80 512	0.67 618	0.66 633	0.91 541	0.59 559	1.35 593	1.09 552	1.12 586	1.46 593	1.50 616	1.09 602	1.28 591	0.97 569	0.34 594	0.30 597	0.48 628	0.40 618	0.38 589	0.38 588

Selective-IGEV-i16pa	80.76 718	120.64 718	16.47 686	1.09 651	0.67 634	181.14 720	2.07 679	155.24 721	142.81 721	57.79 719	156.23 719	108.46 720	171.50 721	201.35 721	101.88 718	96.20 720	1.70 687	2.81 688	0.33 601	1.06 654	95.73 719

RYNet	0.76 553	0.37 524	0.74 497	0.54 568	0.67 634	1.35 610	0.68 581	1.28 571	1.21 585	1.10 581	0.90 405	1.31 586	0.94 582	1.01 549	1.30 605	0.22 472	0.16 436	0.27 546	0.23 521	0.43 603	0.45 614

NCC-stereo	0.82 562	0.43 560	0.87 542	0.63 609	0.68 636	0.88 535	0.72 594	1.60 636	1.12 555	0.95 516	1.41 580	1.37 600	1.37 624	1.26 588	0.94 559	0.32 577	0.30 597	0.37 601	0.49 641	0.34 569	0.35 573

Abc-Net	0.82 562	0.43 560	0.87 542	0.63 609	0.68 636	0.88 535	0.72 594	1.60 636	1.12 555	0.95 516	1.41 580	1.37 600	1.37 624	1.26 588	0.94 559	0.32 577	0.30 597	0.37 601	0.49 641	0.34 569	0.35 573
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
U	3.17 669	0.17 94	0.35 132	0.41 314	0.71 638	57.93 715	0.20 41	0.43 98	0.39 157	0.26 74	0.23 40	0.23 59	0.22 87	0.26 5	0.22 61	0.16 280	0.10 68	0.74 645	0.13 219	0.13 130	0.11 57

CES	0.29 168	0.15 42	0.25 7	0.31 33	0.71 638	0.36 237	0.27 178	0.51 164	0.47 228	0.34 161	0.48 207	0.27 114	0.23 98	0.40 124	0.24 110	0.13 100	0.11 189	0.12 42	0.08 1	0.13 130	0.32 556

DStereoFS	2.16 659	0.91 638	1.29 597	0.84 639	0.72 640	3.56 672	0.95 630	2.01 653	2.03 650	1.65 631	2.06 632	2.73 652	13.30 691	4.76 679	1.95 633	0.47 629	0.33 617	0.84 652	0.49 641	0.95 650	1.42 671

PASM	0.96 588	0.71 620	2.05 640	0.72 631	0.72 640	0.84 529	0.92 626	1.14 507	1.34 606	1.25 604	1.22 542	1.34 596	1.07 600	1.31 600	1.11 592	0.53 638	0.57 656	0.59 640	0.67 653	0.56 635	0.57 638

DeepPrunerF	0.93 581	0.55 598	3.88 660	0.70 628	0.81 642	0.72 482	0.74 601	1.28 571	1.97 647	0.95 516	1.02 466	0.87 478	0.85 556	1.16 572	1.07 588	0.35 600	0.29 592	0.43 616	0.40 618	0.31 548	0.33 565

PSMNet-RUCA	0.78 557	0.78 627	1.23 589	1.01 646	0.91 643	0.68 470	0.53 530	1.16 514	1.06 535	0.79 413	1.10 502	0.82 464	0.72 506	0.94 521	0.70 507	0.55 642	0.27 583	0.76 647	0.46 630	0.70 640	0.49 624

NVStereoNet_ROB	1.31 629	0.96 641	1.33 604	0.90 643	0.92 644	1.15 593	1.05 637	1.49 617	1.62 633	1.63 628	2.51 644	2.31 646	1.62 638	2.16 650	1.42 611	0.81 651	0.73 661	0.79 649	1.02 670	0.73 641	0.97 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.15 610	0.69 616	1.44 615	1.09 651	0.93 645	2.10 648	1.87 677	1.64 639	1.47 621	1.64 629	1.21 540	2.06 640	1.14 609	1.61 622	1.50 619	0.39 613	0.45 646	0.36 596	0.38 613	0.50 620	0.51 631

PWCK	2.06 654	1.75 673	4.11 664	1.69 662	0.93 645	3.13 669	2.86 686	2.18 659	2.41 659	2.38 658	2.33 636	2.22 644	1.85 649	3.52 671	2.20 648	1.65 669	0.73 661	1.52 662	0.83 663	1.81 661	1.02 659

MFMNet_re	1.17 613	0.99 643	1.31 602	1.02 648	0.95 647	1.32 608	1.32 655	1.44 612	1.58 629	1.72 637	1.70 613	1.21 574	1.57 635	1.16 572	1.04 582	0.88 653	0.76 667	0.79 649	0.75 658	0.90 646	0.94 650

MADNet+	2.28 661	2.56 681	10.82 679	1.25 656	0.96 648	2.77 660	1.44 662	2.34 660	1.76 640	1.36 613	1.78 617	1.84 634	1.74 646	6.33 683	4.57 674	0.67 647	0.66 659	0.59 640	0.54 648	0.84 644	0.81 648

Selective-IGEV-i1pa	15.72 693	22.55 701	18.18 687	1.88 668	0.97 649	29.25 706	11.89 694	25.83 708	20.69 706	20.14 704	22.94 704	28.39 706	23.24 706	29.37 706	18.71 694	12.83 702	3.29 692	6.89 698	1.18 681	2.01 667	14.15 702

UDG	0.93 581	1.03 647	0.75 500	1.00 645	0.97 649	1.02 568	0.57 549	1.18 525	1.01 516	0.93 504	1.02 466	1.32 588	1.03 594	0.88 499	0.92 555	0.55 642	0.33 617	1.82 666	0.41 623	1.20 656	0.74 645

Consistency-Raft	1.01 596	0.82 629	1.27 595	0.85 640	0.97 649	0.81 518	0.83 618	1.35 593	1.61 632	1.06 570	1.66 609	1.11 558	0.93 579	0.93 518	1.11 592	0.65 646	0.75 665	0.79 649	0.91 666	1.09 655	0.79 647

SQANet	0.87 577	0.76 623	0.76 504	1.16 653	0.99 652	1.10 582	0.51 519	1.12 497	0.85 423	0.93 504	1.05 482	1.03 528	0.76 531	1.07 558	0.70 507	0.79 649	0.25 566	1.04 656	0.36 608	1.56 660	0.70 643

PDISCO_ROB	0.96 588	0.51 580	1.13 580	1.03 649	1.00 653	1.81 641	0.77 607	1.72 645	1.60 631	1.09 577	1.19 537	1.34 596	0.80 543	1.62 623	1.01 573	0.58 644	0.22 539	0.45 619	0.40 618	0.50 620	0.41 599

SGM+DAISY	1.52 639	0.99 643	1.61 628	1.01 646	1.02 654	1.86 643	1.19 647	1.49 617	1.38 610	2.96 670	3.00 657	2.79 654	1.94 650	1.88 638	1.62 623	0.98 658	0.97 680	0.91 655	0.91 666	0.94 649	0.99 656

GCST	0.85 574	1.25 656	0.80 512	1.58 661	1.03 655	1.04 572	0.24 119	0.81 376	0.81 397	0.99 540	0.67 293	0.78 448	0.35 265	0.98 538	0.38 331	0.97 656	0.65 658	1.20 658	0.81 662	0.93 648	0.72 644

SPS-STEREO	1.29 627	0.94 640	1.10 577	1.05 650	1.03 655	1.48 619	0.91 624	1.57 631	1.24 586	2.13 649	1.90 623	1.94 637	1.46 629	1.77 633	1.64 624	0.97 656	0.94 678	0.90 653	0.89 665	0.96 651	0.97 654
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.98 592	0.89 637	1.06 573	0.93 644	1.04 657	0.97 553	0.82 616	1.33 590	0.93 476	1.08 573	0.98 445	1.02 526	0.95 584	1.02 552	0.93 557	0.96 655	0.96 679	0.90 653	0.91 666	0.92 647	0.95 652

WAO-7	1.96 649	1.24 654	1.52 618	1.28 657	1.06 658	2.92 665	1.64 668	3.32 671	3.05 670	2.28 655	3.32 663	3.19 662	2.38 663	3.39 669	2.49 654	1.02 659	0.92 674	1.06 657	1.04 672	1.05 653	0.99 656

otaku	1.10 605	0.96 641	0.96 558	1.37 659	1.06 658	1.65 630	0.72 594	1.46 615	1.19 579	1.10 581	1.32 564	1.32 588	0.95 584	1.29 592	0.81 534	0.89 654	0.46 648	1.24 659	0.50 644	1.86 663	0.89 649

DStereoSA	2.42 662	0.66 615	2.95 651	0.89 641	1.12 660	1.75 639	6.75 689	1.53 622	1.63 635	1.28 609	8.81 690	0.99 517	10.14 685	1.68 628	3.37 664	0.44 624	0.34 621	0.64 642	0.68 655	1.21 657	1.60 675

Ntro	1.15 610	1.00 645	1.00 565	1.49 660	1.20 661	1.69 634	0.81 614	1.39 599	1.25 588	1.01 544	1.28 555	1.31 586	1.00 589	1.31 600	0.89 544	1.10 662	0.43 643	1.36 660	0.51 645	1.95 666	0.99 656

DDUNet	1.10 605	2.58 683	0.83 523	1.21 655	1.27 662	1.02 568	0.69 585	1.17 523	0.95 489	0.98 535	1.26 550	1.28 582	0.84 552	0.97 536	0.79 530	0.85 652	0.40 636	2.00 669	0.60 651	1.34 658	0.94 650

RainbowNet	1.42 635	1.53 665	1.31 602	1.93 669	1.46 663	1.52 624	1.03 636	1.67 642	1.55 625	1.23 600	1.59 606	1.54 621	1.21 613	1.40 606	1.03 578	1.70 670	0.70 660	1.82 666	0.80 661	2.11 671	1.22 662

JetBlue	3.02 667	1.39 660	7.91 676	1.17 654	1.49 664	8.53 683	7.94 690	2.82 665	1.98 648	2.15 653	2.69 652	3.32 665	3.01 672	6.66 684	3.81 668	0.79 649	0.78 668	0.75 646	0.76 659	1.04 652	1.33 668

ACVNet-4b	1.43 636	1.34 658	1.28 596	1.95 670	1.60 665	1.93 644	0.77 607	1.59 634	1.64 636	1.05 561	1.60 607	2.10 642	0.92 577	1.79 635	0.84 537	1.76 672	0.35 624	2.03 672	0.67 653	2.16 672	1.18 661

ACVNet_2	1.74 645	1.30 657	1.62 629	1.81 664	1.63 666	2.28 651	1.34 657	2.35 661	2.64 663	1.82 640	2.55 645	2.99 657	1.71 645	1.67 627	1.20 601	1.48 668	0.59 657	1.81 665	0.71 656	2.09 670	1.29 665

ACVNet_1	1.55 640	1.36 659	1.35 606	1.96 671	1.63 666	1.83 642	0.96 633	2.09 656	1.85 645	1.43 618	1.54 601	2.31 646	1.68 644	1.42 610	1.18 598	1.76 672	0.51 652	2.05 674	0.59 650	2.24 675	1.30 666

WAO-8	3.00 665	1.60 667	1.52 618	1.82 665	1.65 668	5.57 679	1.35 658	4.65 683	12.37 689	2.89 666	4.04 673	4.89 675	2.78 668	3.73 673	2.44 650	1.29 664	0.93 676	2.00 669	1.16 679	2.02 668	1.23 663

Venus	3.00 665	1.60 667	1.52 618	1.82 665	1.65 668	5.57 679	1.35 658	4.65 683	12.37 689	2.89 666	4.04 673	4.89 675	2.78 668	3.73 673	2.44 650	1.29 664	0.93 676	2.00 669	1.16 679	2.02 668	1.23 663

WAO-6	2.11 657	1.52 664	1.25 591	1.73 663	1.69 670	2.72 658	1.62 667	3.15 669	3.64 674	2.01 648	3.28 661	3.52 669	2.20 661	2.59 662	2.48 653	1.31 666	0.92 674	2.04 673	1.22 682	1.89 664	1.35 670

MonStereo1	2.06 654	1.51 663	1.56 622	1.85 667	1.70 671	2.84 662	0.78 611	2.52 663	3.49 673	2.33 656	4.36 677	3.41 667	2.72 667	2.32 654	1.83 630	1.32 667	0.55 653	1.66 663	0.88 664	1.94 665	1.70 677

DispFullNet	1.64 643	2.64 684	3.14 656	2.57 678	1.78 672	1.32 608	0.55 541	1.42 610	1.45 618	1.89 643	1.48 596	1.55 622	2.35 662	2.08 646	1.12 595	0.60 645	0.19 511	2.33 677	0.73 657	2.35 676	1.30 666

LVE	2.20 660	1.47 662	1.44 615	2.06 672	1.80 673	2.79 661	1.77 673	2.96 666	3.94 679	1.95 646	4.29 676	3.47 668	1.97 651	2.48 659	1.85 631	2.06 675	0.88 672	2.06 675	1.13 677	2.17 673	1.53 672

Dean	2.07 656	1.39 660	1.69 634	2.17 673	1.83 674	2.75 659	1.28 652	3.49 675	3.80 677	2.13 649	3.30 662	3.18 661	1.98 653	1.78 634	1.72 626	1.73 671	0.79 671	1.99 668	0.91 666	2.17 673	1.34 669

IMH-64-1	1.96 649	1.64 670	1.26 592	2.26 675	1.91 675	2.30 652	1.35 658	2.99 667	2.29 653	1.70 634	2.79 654	2.47 649	1.66 642	2.33 655	1.95 633	2.07 676	0.74 663	2.44 678	1.04 672	2.40 677	1.59 673

IMH-64	1.96 649	1.64 670	1.26 592	2.26 675	1.91 675	2.30 652	1.35 658	2.99 667	2.29 653	1.70 634	2.79 654	2.47 649	1.66 642	2.33 655	1.95 633	2.07 676	0.74 663	2.44 678	1.04 672	2.40 677	1.59 673

IMH	2.15 658	1.66 672	1.29 597	2.25 674	1.92 677	2.87 663	1.33 656	3.25 670	3.04 669	1.87 642	3.33 665	3.00 658	2.03 655	2.80 665	1.95 633	2.09 678	0.78 668	2.45 680	1.05 675	2.44 679	1.62 676

tt	6.21 684	0.22 299	5.88 672	3.55 688	2.07 678	11.25 688	19.19 696	11.84 692	5.47 682	2.71 664	2.18 634	4.87 674	6.25 684	3.71 672	7.09 680	8.31 696	11.17 704	4.91 694	5.39 697	5.72 692	2.42 684

TorneroNet-64	3.54 670	1.89 674	1.59 624	2.62 681	2.29 679	6.88 682	1.72 671	4.72 685	11.88 687	2.43 660	5.46 686	8.16 686	2.80 670	4.13 677	3.03 660	2.25 681	0.75 665	2.57 682	1.09 676	2.65 683	1.84 679

TorneroNet	4.49 677	1.92 675	1.65 632	2.60 680	2.29 679	14.95 692	1.86 676	4.86 686	19.56 705	3.10 674	7.52 689	7.00 685	2.90 671	4.48 678	3.66 666	2.24 680	0.78 668	2.68 684	1.14 678	2.79 684	1.80 678

KSHMR	2.64 663	1.96 676	1.86 637	2.69 682	2.44 681	2.88 664	2.04 678	3.46 674	6.31 683	2.51 662	3.27 660	3.39 666	1.97 651	2.59 662	2.08 644	2.48 683	1.41 684	2.80 687	1.51 686	2.98 685	2.09 681

DPSimNet_ROB	5.19 682	2.71 685	18.56 688	2.59 679	2.49 682	4.25 676	10.93 692	3.33 672	3.93 678	5.02 686	4.52 679	5.74 678	10.18 686	5.44 682	8.79 683	2.40 682	2.47 689	2.48 681	2.54 690	2.56 681	2.87 687

UNDER WATER	3.63 672	2.12 678	4.11 664	3.17 685	2.51 683	3.77 675	2.45 682	3.53 676	13.66 692	2.98 671	2.92 656	5.75 679	4.13 680	3.85 675	3.75 667	2.84 687	1.11 681	2.71 685	1.41 684	3.26 688	2.50 685

UNDER WATER-64	3.72 673	2.07 677	4.57 667	3.30 687	2.52 684	5.61 681	2.63 685	3.67 677	12.27 688	3.09 673	2.66 651	5.99 682	4.74 682	3.93 676	3.57 665	2.54 684	1.24 683	2.65 683	1.48 685	3.21 687	2.62 686

ktn	3.02 667	2.27 679	1.85 636	2.89 683	2.54 685	3.72 673	2.14 680	3.79 679	5.33 681	2.82 665	5.09 683	5.95 681	2.54 665	3.34 668	2.58 656	2.65 685	1.44 685	2.78 686	2.03 689	2.61 682	2.10 682

notaker	2.87 664	2.31 680	2.01 639	3.03 684	2.60 686	2.94 666	1.82 675	3.43 673	3.06 671	2.89 666	4.21 675	6.15 683	2.71 666	3.42 670	2.90 659	2.67 686	1.18 682	3.00 689	1.67 687	3.13 686	2.26 683

JetRed	5.38 683	6.17 688	12.68 684	2.38 677	2.85 687	12.60 689	11.17 693	4.60 682	3.74 675	3.87 680	3.85 669	4.83 673	4.13 680	6.81 685	12.18 689	2.18 679	2.95 691	2.19 676	1.98 688	3.49 689	3.01 688

HanzoNet	6.97 686	2.57 682	4.66 668	3.29 686	2.96 688	3.75 674	2.35 681	5.08 687	7.11 684	14.46 702	13.06 695	17.69 697	22.95 705	13.72 693	6.61 679	4.36 690	1.96 688	3.14 690	2.59 691	3.88 691	3.19 689

MADNet++	4.18 675	2.72 686	4.00 661	3.80 689	3.44 689	4.72 678	4.05 688	4.01 680	3.74 675	4.52 682	5.14 684	4.20 670	4.89 683	7.04 686	6.39 678	3.79 689	3.70 693	3.27 691	2.70 692	3.68 690	3.74 690

light-stereo	4.16 674	1.10 651	14.81 685	10.11 693	7.60 690	3.03 667	0.68 581	3.75 678	2.81 666	5.31 687	5.96 687	9.76 689	1.47 631	7.39 688	1.47 617	1.22 663	1.45 686	0.66 643	0.78 660	1.84 662	2.07 680

PML	40.49 715	30.31 702	12.46 683	7.19 690	14.30 691	91.44 718	212.44 721	7.73 688	23.24 707	74.44 720	185.05 721	49.81 717	25.78 707	21.34 700	12.84 690	8.71 697	2.93 690	8.43 699	3.24 694	13.77 701	4.45 691

USTest	12.98 691	14.10 692	19.89 689	16.19 694	14.95 692	20.69 694	31.85 702	16.52 697	10.99 686	8.83 692	9.55 692	13.88 692	10.36 687	16.06 694	21.35 697	3.19 688	4.82 694	5.08 696	5.36 696	8.77 695	7.20 692

DGTPSM_ROB	12.12 689	8.03 689	21.12 690	8.97 691	16.81 693	10.68 686	30.77 700	9.14 690	15.23 694	6.55 688	15.49 702	9.02 687	15.13 693	9.26 690	21.71 698	4.58 691	8.60 695	5.07 695	9.26 698	5.88 693	11.06 695

DPSMNet_ROB	12.13 690	8.03 689	21.13 691	9.02 692	16.82 694	10.68 686	30.78 701	9.15 691	15.24 695	6.56 689	15.50 703	9.02 687	15.13 693	9.28 691	21.71 698	4.59 692	8.60 695	5.08 696	9.26 698	5.89 694	11.06 695

TCMNet-wrong-test	9.08 687	10.58 691	9.58 678	19.64 695	17.64 695	12.69 690	8.93 691	13.77 696	2.58 662	4.67 683	5.19 685	14.57 693	11.02 690	7.21 687	9.81 685	5.58 695	0.89 673	3.76 692	3.10 693	10.41 696	10.02 694

iinet-test	16.76 694	17.54 693	22.91 693	19.68 696	18.39 696	24.34 696	34.09 704	20.39 698	15.46 696	12.61 694	12.84 693	18.06 699	15.24 696	19.55 695	24.17 700	8.84 698	8.72 697	8.93 700	9.26 698	12.70 697	11.43 698

IINet	16.76 694	17.54 693	22.91 693	19.68 696	18.39 696	24.34 696	34.08 703	20.39 698	15.46 696	12.61 694	12.85 694	18.06 699	15.24 696	19.55 695	24.17 700	8.84 698	8.72 697	8.93 700	9.26 698	12.70 697	11.43 698

DPSM_ROB	17.80 696	18.60 696	24.24 699	20.89 699	19.49 698	25.83 699	36.10 706	21.62 705	16.41 699	13.46 697	14.26 700	19.11 702	16.15 698	20.74 698	25.59 703	9.37 700	9.23 700	9.47 702	9.81 702	13.47 699	12.09 700

DPSM	17.80 696	18.60 696	24.24 699	20.89 699	19.49 698	25.83 699	36.10 706	21.62 705	16.41 699	13.46 697	14.26 700	19.11 702	16.15 698	20.74 698	25.59 703	9.37 700	9.23 700	9.47 702	9.81 702	13.47 699	12.09 700

Anonymous_1	33.12 702	18.23 695	23.86 695	20.53 698	21.18 700	25.45 698	35.84 705	22.44 707	15.68 698	13.41 696	13.70 699	18.00 698	15.15 695	20.31 697	24.47 702	14.56 706	8.84 699	66.24 715	117.79 717	155.41 720	11.40 697

LRCNet_RVC	21.27 700	31.14 703	21.46 692	28.97 702	23.77 701	3.11 668	0.62 566	20.94 703	1.64 636	25.57 705	28.13 707	21.96 704	14.74 692	21.99 704	16.44 693	29.16 714	14.92 705	33.57 711	31.28 711	29.67 712	26.33 709

HaxPig	31.93 701	37.19 706	34.22 701	24.41 701	24.94 702	18.53 693	20.18 697	21.15 704	28.84 708	35.74 714	38.86 714	26.18 705	28.75 708	33.85 707	34.15 708	35.89 715	38.80 716	37.79 712	40.52 714	39.33 713	39.33 714

MEDIAN_ROB	37.35 712	40.72 715	40.37 705	32.26 703	31.80 703	27.29 701	25.02 698	29.47 709	33.43 716	41.99 718	41.60 716	33.48 707	34.37 716	39.66 710	36.94 709	43.49 717	43.96 718	44.07 714	43.35 716	41.32 715	42.43 716

AVERAGE_ROB	37.53 713	40.05 714	40.01 704	34.74 704	33.76 704	28.46 705	25.14 699	32.31 710	34.08 717	41.20 717	40.52 715	34.51 708	34.78 717	39.11 709	37.48 710	42.68 716	43.32 717	43.80 713	42.99 715	40.42 714	41.31 715

CasAABBNet	35.77 705	37.38 707	48.59 711	42.20 706	39.23 705	51.95 708	72.92 714	43.36 712	33.03 714	26.93 710	28.31 708	38.43 712	32.32 711	41.58 712	51.50 714	18.71 707	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.11 704	24.33 705

Hybrid-DGEV	35.79 706	37.44 711	48.86 714	42.22 707	39.24 706	52.03 713	72.89 713	43.41 715	32.74 709	26.76 706	28.72 710	38.35 709	32.61 712	41.58 712	51.39 711	18.72 709	18.56 707	19.14 708	19.80 709	27.10 703	24.25 703

FlowAnything	35.84 707	37.49 712	48.69 712	42.17 705	39.26 707	51.95 708	72.95 717	43.35 711	33.23 715	26.92 709	28.67 709	38.55 714	32.78 714	41.53 711	51.47 713	18.71 707	18.59 711	19.17 710	19.88 710	27.07 702	24.26 704

Selective-RAFT-Error	35.87 708	37.42 710	48.73 713	42.24 708	39.28 708	52.00 712	72.87 712	43.41 715	32.95 713	26.97 711	28.72 710	38.71 715	33.15 715	41.59 714	51.42 712	18.77 712	18.60 712	19.14 708	19.78 708	27.19 707	24.42 708

RAFT-FEzeroshot	35.76 703	37.39 708	48.55 709	42.39 709	39.44 709	51.96 710	72.92 714	43.38 713	32.90 711	26.87 707	28.06 705	38.42 710	32.28 709	41.59 714	51.51 715	18.73 710	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.12 705	24.33 705

RAFT-FE	35.76 703	37.39 708	48.55 709	42.39 709	39.44 709	51.96 710	72.92 714	43.38 713	32.90 711	26.87 707	28.06 705	38.42 710	32.28 709	41.59 714	51.51 715	18.73 710	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.12 705	24.33 705

LSM	4.83 680	0.83 632	11.23 680	0.76 636	56.73 711	1.10 582	1.18 646	1.35 593	1.70 639	2.13 649	2.34 638	1.34 596	1.19 612	1.52 619	1.23 602	0.34 594	0.50 651	0.39 607	0.47 634	0.51 623	9.82 693

DLNR-FE	20.09 698	36.45 705	38.39 703	170.32 718	60.71 712	0.23 42	0.20 41	13.60 695	0.40 172	0.45 234	0.66 286	0.42 231	0.21 73	0.64 346	0.32 262	5.49 693	0.10 68	0.15 196	0.11 138	72.83 717	0.13 179

DLNR_Zeroshot_test	20.12 699	36.36 704	38.38 702	170.13 717	62.28 713	0.22 30	0.20 41	13.43 694	0.40 172	0.45 234	0.66 286	0.42 231	0.21 73	0.64 346	0.32 262	5.57 694	0.10 68	0.15 196	0.11 138	72.31 716	0.13 179

xxxxx1	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

tt_ll	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

ff	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

LSM0	38.96 714	37.52 713	48.37 708	43.79 711	91.31 717	52.31 714	72.38 711	43.71 717	32.75 710	27.16 712	28.73 712	38.51 713	32.63 713	41.75 717	51.59 717	18.85 713	18.43 706	19.09 704	19.60 704	27.21 708	33.44 710

RSGM-EC	74.49 716	61.53 716	40.38 706	97.66 715	92.09 718	73.48 716	113.87 718	59.44 718	38.62 718	39.84 715	49.02 717	90.35 718	61.68 718	138.81 718	126.03 719	92.92 718	53.83 719	94.52 716	37.88 712	81.03 718	46.84 717

acva	74.49 716	61.53 716	40.38 706	97.66 715	92.09 718	73.48 716	113.87 718	59.44 718	38.62 718	39.84 715	49.02 717	90.35 718	61.68 718	138.81 718	126.03 719	92.92 718	53.83 719	94.52 716	37.88 712	81.03 718	46.84 717

test_example2	176.82 719	204.75 719	198.54 719	188.58 719	191.23 720	151.28 719	169.77 720	97.63 720	125.81 720	179.94 721	183.74 720	158.20 721	139.14 720	192.16 720	198.12 721	203.48 721	236.37 721	163.71 721	173.22 721	217.79 721	162.95 720

ccccc		430.66 720		506.24 720	500.20 721	349.93 721		384.19 722		330.97 722		370.48 722		498.75 722		557.84 722	430.47 722	334.14 722	290.91 722	547.74 722

GS-Stereo							0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

Low-res two-view benchmark