Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

monster-pro	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

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

aanet-new-70k	0.13 40	0.13 226	0.40 204	0.20 149	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.22 69	0.16 45	0.11 35	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.13 335

aanet-new-32k	0.13 40	0.15 312	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 40	0.15 312	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

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

aanet-new-16k	0.13 40	0.14 276	0.39 189	0.20 149	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.20 111	0.12 62	0.12 58	0.12 113	0.11 107	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.14 370

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.20 149	0.12 164	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 496

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

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.19 103	0.10 68	0.13 23	0.16 192	0.26 144	0.22 148	0.12 62	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.26 545

PSi22a	0.13 40	0.07 2	0.16 1	0.21 195	0.18 436	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 559	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 643

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

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

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

MonStereo	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.19 103	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-mixall	0.13 40	0.07 2	0.20 21	0.17 27	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 56	0.13 11	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.08 14	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.35 645	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.13 40	0.08 17	0.18 11	0.29 537	0.30 601	0.12 16	0.13 68	0.12 3	0.18 71	0.09 7	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 631	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

MonSter	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

aanet-new-60k	0.14 84	0.15 312	0.54 388	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.15 389

aanet-new-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 232	0.20 149	0.13 220	0.16 85	0.14 99	0.21 56	0.15 34	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 587

aanet-new-36k	0.14 84	0.17 388	0.45 249	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-new-34k	0.14 84	0.16 354	0.39 189	0.19 103	0.09 18	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.11 87	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

aanet-new-10k	0.14 84	0.15 312	0.37 176	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.13 92	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.10 196

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

aanet-new	0.14 84	0.13 226	0.39 189	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.15 141	0.25 129	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.16 260	0.19 103	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 84	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 575

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

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

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 84	0.12 182	0.42 224	0.18 55	0.12 164	0.17 120	0.14 99	0.24 106	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.19 451

PipStereo	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.23 318	0.21 514	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 572	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 636

PSi22b	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.22 260	0.22 530	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 166	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 559	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 636

Foundation-i32	0.14 84	0.07 2	0.18 11	0.24 372	0.22 530	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.17 66	0.13 92	0.07 115	0.29 625	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 629

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

BStereo	0.14 84	0.10 81	0.46 264	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.25 129	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

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

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.14 84	0.15 312	0.40 204	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.18 289	0.25 129	0.24 184	0.13 92	0.17 160	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 84	0.08 17	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 53	0.14 119	0.08 11	0.10 48	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.07 115	0.15 459	0.06 43	0.06 102	0.16 544	0.29 568

RSM++	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.32 573	0.17 407	0.17 120	0.15 141	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.12 58	0.14 166	0.09 33	0.21 150	0.13 92	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

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

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

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

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 84	0.09 45	0.37 176	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 575

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

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

CES	0.14 84	0.08 17	0.24 59	0.17 27	0.23 545	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.20 469

CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 279	0.15 141	0.26 144	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 304	0.21 195	0.11 114	0.15 48	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.10 19	0.12 58	0.10 48	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 581

aanet-32k-new	0.15 120	0.18 412	0.43 232	0.21 195	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.22 69	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.09 25	0.13 190	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.23 506

aanet-new-28k	0.15 120	0.16 354	0.50 325	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.15 34	0.13 92	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.07 189	0.07 165	0.18 433

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 120	0.13 226	0.41 214	0.20 149	0.11 114	0.14 30	0.14 99	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.13 92	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.43 622

aanet-new-22k	0.15 120	0.15 312	0.44 243	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.13 68	0.24 106	0.19 97	0.12 62	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.27 553

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 120	0.23 487	0.58 433	0.17 27	0.12 164	0.15 48	0.14 99	0.25 129	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 496

Foundation-i1c-attn	0.15 120	0.07 2	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.26 144	0.29 275	0.15 144	0.16 141	0.17 214	0.14 220	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.22 559	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.26 545

Foundation-i1b	0.15 120	0.08 17	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.27 159	0.29 275	0.15 144	0.15 128	0.18 229	0.12 148	0.18 83	0.14 138	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.21 481

Selective-IGEV-i32	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.19 97	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

Replicate-Monster	0.15 120	0.12 182	0.40 204	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.10 8	0.24 106	0.20 111	0.12 62	0.10 26	0.10 48	0.10 72	0.28 298	0.12 39	0.06 44	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.21 481

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

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

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

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

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

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

mms	0.15 120	0.14 276	0.25 69	0.20 149	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.09 33	0.26 259	0.15 179	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.19 451

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.15 120	0.09 45	0.27 99	0.21 195	0.13 220	0.14 30	0.11 21	0.23 84	0.19 97	0.15 144	0.14 111	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.12 39	0.06 44	0.21 547	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.28 562

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

MGS-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.38 181	0.19 103	0.11 114	0.18 151	0.17 233	0.21 56	0.23 164	0.14 119	0.24 260	0.16 199	0.10 72	0.19 103	0.13 92	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 120	0.17 388	0.39 189	0.19 103	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.26 144	0.22 148	0.13 92	0.15 128	0.14 166	0.11 107	0.17 66	0.17 238	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.45 249	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.13 68	0.20 41	0.19 97	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.17 238	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.07 30

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 225	0.23 259	0.20 202	0.15 186	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 469	0.09 377	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 279	0.14 99	0.27 159	0.27 243	0.15 144	0.18 179	0.19 241	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

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

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 413	0.12 164	0.11 11	0.18 289	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 229	0.12 148	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.16 150	0.19 427	0.37 176	0.22 260	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.36 287	0.24 184	0.18 208	0.21 222	0.14 166	0.10 72	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.07 30

DF	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.31 564	0.16 375	0.17 120	0.15 141	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.23 250	0.19 241	0.11 107	0.24 216	0.16 208	0.08 259	0.23 572	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.09 128

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 150	0.20 441	0.79 529	0.19 103	0.12 164	0.12 16	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.10 72	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.18 433

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

Foundation-i1a	0.16 150	0.08 17	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.18 151	0.16 192	0.26 144	0.30 293	0.17 186	0.16 141	0.19 241	0.13 190	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 545

Foundation-i1	0.16 150	0.08 17	0.21 36	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.15 141	0.33 259	0.32 314	0.16 163	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.16 406

Wave_Phase_stereo	0.16 150	0.10 81	0.46 264	0.18 55	0.11 114	0.41 540	0.15 141	0.30 212	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 497	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 148	0.24 216	0.20 323	0.09 350	0.18 513	0.07 144	0.06 102	0.20 593	0.19 451

GIP-stereo	0.16 150	0.12 182	0.25 69	0.24 372	0.22 530	0.15 48	0.14 99	0.32 241	0.21 137	0.11 35	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.07 115	0.13 409	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 581

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

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

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

AIO-Stereo	0.16 150	0.12 182	0.29 111	0.30 548	0.20 497	0.16 85	0.14 99	0.28 173	0.22 148	0.14 119	0.15 128	0.13 135	0.08 14	0.20 130	0.15 179	0.06 44	0.16 473	0.07 144	0.08 276	0.06 87	0.24 520

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

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

CAS	0.16 150	0.07 2	0.29 111	0.42 631	0.17 407	0.20 219	0.18 289	0.23 84	0.20 111	0.15 144	0.19 191	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.14 138	0.31 640	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.16 406

ProNet	0.16 150	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.19 336	0.29 192	0.23 164	0.14 119	0.13 76	0.13 135	0.12 148	0.25 237	0.13 92	0.06 44	0.09 284	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.22 496

CroCo-Stereo Lap2	0.16 150	0.18 412	0.39 189	0.26 454	0.18 436	0.11 11	0.19 336	0.30 212	0.22 148	0.13 92	0.16 141	0.15 186	0.11 107	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.07 30

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 224	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.23 84	0.31 304	0.21 232	0.31 328	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.16 208	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 577	0.06 87	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 232	0.16 10	0.08 8	0.25 339	0.14 99	0.23 84	0.29 275	0.25 281	0.30 317	0.16 199	0.12 148	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

XX-TBD	0.16 150	0.21 452	0.43 232	0.22 260	0.10 68	0.23 300	0.15 141	0.23 84	0.28 254	0.22 251	0.26 276	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.14 138	0.08 259	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13

PMTNet	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.15 4	0.09 18	0.23 300	0.15 141	0.26 144	0.24 184	0.17 186	0.21 222	0.16 199	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.29 636	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.07 30

aanet-new-78k	0.17 172	0.14 276	0.80 534	0.21 195	0.10 68	0.14 30	0.14 99	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.13 76	0.10 48	0.13 190	0.19 103	0.11 13	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 545

PSi22	0.17 172	0.18 412	0.42 224	0.20 149	0.09 18	0.16 85	0.11 21	0.30 212	0.25 210	0.13 92	0.15 128	0.21 269	0.13 190	0.30 336	0.16 208	0.06 44	0.22 559	0.05 1	0.04 1	0.08 237	0.13 335

Zero-FE251	0.17 172	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.10 68	0.20 219	0.13 68	0.20 41	0.15 34	0.75 632	0.13 76	0.13 135	0.11 107	0.16 48	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

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

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

rvit_stereo_0081_aga	0.17 172	0.17 388	0.40 204	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.17 233	0.24 106	0.26 225	0.18 208	0.21 222	0.20 255	0.14 220	0.20 130	0.15 179	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.08 76

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.17 172	0.10 81	0.41 214	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.15 141	0.34 266	0.29 275	0.23 259	0.23 250	0.27 349	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

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

FE-Mocha	0.18 183	0.11 129	0.40 204	0.26 454	0.14 264	0.19 178	0.14 99	0.36 287	0.24 184	0.24 267	0.24 260	0.23 291	0.14 220	0.27 274	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

252Zero-FE	0.18 183	0.08 17	0.28 105	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.11 21	0.22 69	0.22 148	0.76 635	0.11 38	0.09 25	0.08 14	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.51 661	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.10 196

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

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

SCV	0.18 183	0.15 312	0.37 176	0.26 454	0.20 497	0.16 85	0.16 192	0.35 275	0.23 164	0.14 119	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.12 39	0.08 259	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.26 545

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

dual_stereo	0.18 183	0.08 17	0.26 82	0.21 195	0.32 612	0.11 11	0.13 68	0.27 159	0.20 111	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 130	0.14 138	0.07 115	0.45 656	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.65 663

Occ-G	0.18 183	0.10 81	0.38 181	0.23 318	0.15 332	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.26 225	0.15 144	0.20 202	0.21 269	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.30 571

rvit_stereo_ft	0.18 183	0.19 427	0.43 232	0.25 413	0.14 264	0.17 120	0.21 404	0.30 212	0.28 254	0.17 186	0.19 191	0.20 255	0.17 282	0.22 178	0.18 267	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.08 76

MoCha-V2	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.30 548	0.24 562	0.16 85	0.15 141	0.28 173	0.19 97	0.16 163	0.16 141	0.13 135	0.13 190	0.30 336	0.13 92	0.06 44	0.28 609	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.25 532

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

MyStereo07	0.18 183	0.15 312	0.44 243	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.31 233	0.26 225	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.13 190	0.33 371	0.14 138	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

ff7	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

ffff	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

11t	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

plain	0.18 183	0.16 354	0.59 442	0.21 195	0.13 220	0.16 85	0.17 233	0.29 192	0.23 164	0.16 163	0.26 276	0.13 135	0.17 282	0.27 274	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 183	0.13 226	0.50 325	0.22 260	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.29 192	0.26 225	0.17 186	0.26 276	0.16 199	0.17 282	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

GCAP-Stereo	0.18 183	0.21 452	0.47 272	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.10 8	0.28 173	0.24 184	0.20 225	0.22 236	0.15 186	0.13 190	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.19 527	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

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

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

MC-Stereo	0.18 183	0.10 81	0.36 170	0.28 519	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.21 232	0.24 260	0.16 199	0.13 190	0.25 237	0.14 138	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.30 571

ccc-4	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

test-3	0.18 183	0.10 81	0.48 287	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

test_1	0.18 183	0.10 81	0.48 287	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

cross-raft	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.27 491	0.16 375	0.20 219	0.24 491	0.34 266	0.24 184	0.23 259	0.28 295	0.29 375	0.15 241	0.19 103	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

s12784h	0.18 183	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.07 1	0.33 472	0.19 336	0.39 333	0.34 343	0.24 267	0.25 268	0.18 229	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 183	0.10 81	0.45 249	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.40 342	0.31 304	0.23 259	0.21 222	0.26 344	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.06 13

WQFJA1	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 568	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

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

NLMM	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 568	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

MM-Stereo_test3	0.19 211	0.15 312	0.39 189	0.25 413	0.15 332	0.19 178	0.22 438	0.42 366	0.40 423	0.17 186	0.24 260	0.17 214	0.12 148	0.22 178	0.16 208	0.08 259	0.21 547	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.11 245

MM-Stereo_test2	0.19 211	0.11 129	0.47 272	0.25 413	0.11 114	0.21 250	0.20 376	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.17 160	0.13 135	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.06 44	0.26 600	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.41 615

GREAT-IGEV	0.19 211	0.11 129	0.39 189	0.22 260	0.33 614	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.50 660	0.06 43	0.06 102	0.07 165	0.53 644
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 211	0.14 276	0.40 204	0.30 548	0.20 497	0.15 48	0.16 192	0.35 275	0.26 225	0.17 186	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.14 138	0.07 115	0.22 559	0.06 43	0.06 102	0.09 329	0.25 532

H2IRNET	0.19 211	0.18 412	0.50 325	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.28 173	0.31 304	0.17 186	0.32 338	0.25 324	0.20 340	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.08 76

IGEV++	0.19 211	0.13 226	0.38 181	0.30 548	0.19 470	0.15 48	0.15 141	0.32 241	0.18 71	0.13 92	0.16 141	0.12 113	0.11 107	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.32 636	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.42 619

MSKI-zero shot	0.19 211	0.10 81	0.47 272	0.30 548	0.14 264	0.21 250	0.14 99	0.33 259	0.22 148	0.24 267	0.25 268	0.22 276	0.10 72	0.32 361	0.14 138	0.07 115	0.30 627	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.09 128

RAFT-Test	0.19 211	0.11 129	0.41 214	0.26 454	0.21 514	0.26 359	0.17 233	0.37 303	0.26 225	0.24 267	0.29 303	0.32 416	0.14 220	0.22 178	0.15 179	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

EGLCR-Stereo	0.19 211	0.09 45	0.34 156	0.29 537	0.17 407	0.28 384	0.16 192	0.30 212	0.23 164	0.22 251	0.11 38	0.16 199	0.09 33	0.28 298	0.15 179	0.07 115	0.25 594	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.37 606

Selective-RAFT	0.19 211	0.14 276	0.37 176	0.24 372	0.11 114	0.30 423	0.15 141	0.35 275	0.34 343	0.17 186	0.17 160	0.22 276	0.18 313	0.29 320	0.18 267	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.08 76

test_4	0.19 211	0.16 354	0.39 189	0.24 372	0.13 220	0.19 178	0.21 404	0.27 159	0.24 184	0.24 267	0.47 520	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.18 267	0.06 44	0.06 86	0.09 333	0.09 377	0.07 165	0.06 13

Patchmatch Stereo++	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 211	0.13 226	0.52 364	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.23 202	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

DeepStereo_RVC	0.19 211	0.12 182	0.47 272	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.16 192	0.29 192	0.24 184	0.28 312	0.27 289	0.23 291	0.28 458	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.10 196

iGMRVC	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

iRAFT	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

AnonymousM	0.19 211	0.20 441	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.27 243	0.27 301	0.21 222	0.18 229	0.14 220	0.21 150	0.16 208	0.09 350	0.08 239	0.38 646	0.15 577	0.06 87	0.08 76

CRE-IMP	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.24 184	0.27 301	0.26 276	0.24 311	0.17 282	0.24 216	0.19 297	0.09 350	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.10 196

RAFT-IKP	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

raftrobust	0.19 211	0.19 427	0.42 224	0.23 318	0.24 562	0.19 178	0.13 68	0.33 259	0.28 254	0.26 291	0.20 202	0.19 241	0.17 282	0.23 202	0.17 238	0.08 259	0.10 325	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128

sCroCo_RVC	0.19 211	0.15 312	0.60 449	0.27 491	0.18 436	0.23 300	0.16 192	0.28 173	0.24 184	0.14 119	0.22 236	0.17 214	0.14 220	0.22 178	0.16 208	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.10 196

R-Stereo Train	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	0.20 240	0.15 312	0.44 243	0.20 149	0.10 68	0.22 279	0.17 233	0.27 159	0.34 343	0.28 312	0.37 405	0.24 311	0.22 359	0.25 237	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

WQFJX1	0.20 240	0.12 182	0.21 36	0.23 318	0.17 407	0.24 321	0.19 336	0.63 597	0.56 575	0.17 186	0.16 141	0.14 166	0.16 260	0.27 274	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

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

GEAStereo	0.20 240	0.10 81	0.31 129	0.35 596	0.42 636	0.19 178	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.08 237	0.57 649

gasm-f	0.20 240	0.12 182	0.36 170	0.35 596	0.36 624	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.19 297	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.57 649

GASTEREO	0.20 240	0.15 312	0.31 129	0.40 621	0.29 596	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.18 208	0.17 160	0.11 87	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.57 649

MSCF	0.20 240	0.14 276	0.31 129	0.40 621	0.29 596	0.17 120	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.17 186	0.16 141	0.11 87	0.13 190	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.08 276	0.07 165	0.57 649

MM-Stereo_test1	0.20 240	0.13 226	0.45 249	0.24 372	0.12 164	0.20 219	0.21 404	0.36 287	0.32 314	0.23 259	0.22 236	0.15 186	0.14 220	0.28 298	0.16 208	0.07 115	0.24 588	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.21 481

HART	0.20 240	0.14 276	0.42 224	0.26 454	0.24 562	0.17 120	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.15 144	0.26 276	0.17 214	0.09 33	0.24 216	0.14 138	0.06 44	0.36 646	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.27 553

AIO_rvc	0.20 240	0.16 354	0.49 304	0.41 628	0.29 596	0.15 48	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.17 186	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.35 393	0.13 92	0.07 115	0.19 527	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.41 615

AIO_test	0.20 240	0.12 182	0.46 264	0.45 636	0.38 628	0.15 48	0.17 233	0.28 173	0.20 111	0.19 215	0.13 76	0.14 166	0.09 33	0.39 416	0.13 92	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.34 591

rvit_0105_6	0.20 240	0.16 354	0.41 214	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.20 376	0.31 233	0.39 413	0.18 208	0.22 236	0.23 291	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 240	0.74 654	0.71 504	0.17 27	0.08 8	0.15 48	0.15 141	0.19 33	0.18 71	0.13 92	0.12 58	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 138	0.34 642	0.12 388	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.24 520

IGEVStereo-DCA	0.20 240	0.17 388	0.41 214	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

MIM_Stereo	0.20 240	0.17 388	0.55 397	0.20 149	0.21 514	0.17 120	0.14 99	0.37 303	0.27 243	0.28 312	0.35 379	0.23 291	0.13 190	0.28 298	0.16 208	0.06 44	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.15 389

AEACV	0.20 240	0.09 45	0.32 142	0.39 616	0.34 616	0.21 250	0.16 192	0.30 212	0.18 71	0.17 186	0.17 160	0.13 135	0.16 260	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.29 625	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.37 606

4D-IteraStereo	0.20 240	0.21 452	0.62 460	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.29 192	0.28 254	0.24 267	0.20 202	0.20 255	0.10 72	0.22 178	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.33 587

anonymousdsp	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634

DCANet-4	0.20 240	0.11 129	0.58 433	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.39 333	0.42 445	0.29 337	0.31 328	0.17 214	0.22 359	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

fff	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

DisPM	0.20 240	0.11 129	0.52 364	0.24 372	0.13 220	0.18 151	0.19 336	0.30 212	0.31 304	0.33 415	0.34 371	0.23 291	0.16 260	0.34 386	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.12 300

IGEV-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

error version	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test-v	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test_3	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.26 454	0.14 264	0.22 279	0.25 505	0.34 266	0.33 331	0.25 281	0.18 179	0.23 291	0.13 190	0.25 237	0.20 323	0.06 44	0.14 428	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.10 196

NRIStereo	0.20 240	0.12 182	0.50 325	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.19 336	0.30 212	0.28 254	0.26 291	0.26 276	0.25 324	0.18 313	0.34 386	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.09 128

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

test-2	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test-1	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.23 466	0.36 287	0.29 275	0.21 232	0.25 268	0.24 311	0.14 220	0.18 83	0.22 369	0.07 115	0.14 428	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.14 370

DCANet	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.23 373	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

csc	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

cscssc	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 240	0.23 487	0.49 304	0.21 195	0.16 375	0.19 178	0.17 233	0.35 275	0.32 314	0.26 291	0.33 360	0.20 255	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.06 44	0.10 325	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

AFF-stereo	0.20 240	0.24 499	0.49 304	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.18 289	0.35 275	0.29 275	0.25 281	0.36 394	0.25 324	0.17 282	0.25 237	0.17 238	0.06 44	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.11 245

DIP-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.12 35	0.43 375	0.26 225	0.27 301	0.32 338	0.21 269	0.17 282	0.26 259	0.20 323	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN	0.21 276	0.09 45	0.58 433	0.40 621	0.18 436	0.22 279	0.18 289	0.30 212	0.25 210	0.15 144	0.19 191	0.18 229	0.10 72	0.26 259	0.19 297	0.14 546	0.18 513	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.42 619

Hybrid-DGEV-03	0.21 276	0.20 441	0.43 232	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.16 192	0.33 259	0.28 254	0.33 415	0.58 574	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.10 196

NLMM1	0.21 276	0.13 226	0.21 36	0.23 318	0.18 436	0.24 321	0.20 376	0.65 609	0.69 613	0.18 208	0.18 179	0.13 135	0.14 220	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.10 196

GSStereo	0.21 276	0.10 81	0.31 129	0.36 604	0.42 636	0.19 178	0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 658

DA	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 646

zero-FE	0.21 276	0.08 17	1.10 603	0.24 372	0.27 584	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.20 111	0.12 62	0.11 38	0.13 135	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.09 350	0.23 572	0.07 144	0.08 276	0.19 585	0.27 553

GGEV	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 646

HI	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

CoSv	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

AIO-test1	0.21 276	0.22 471	0.56 407	0.31 564	0.24 562	0.21 250	0.16 192	0.42 366	0.37 386	0.17 186	0.26 276	0.18 229	0.12 148	0.29 320	0.15 179	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.07 165	0.10 196

IGEV-RUCA	0.21 276	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 470	0.28 384	0.23 466	0.24 106	0.22 148	0.21 232	0.23 250	0.29 375	0.48 593	0.26 259	0.19 297	0.09 350	0.08 239	0.18 597	0.14 566	0.18 575	0.19 451

rvit_0105_4	0.21 276	0.17 388	0.49 304	0.23 318	0.14 264	0.20 219	0.23 466	0.35 275	0.40 423	0.19 215	0.24 260	0.25 324	0.20 340	0.28 298	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.10 196

model_zeroshot	0.21 276	0.14 276	0.51 344	0.34 590	0.18 436	0.26 359	0.16 192	0.41 360	0.24 184	0.33 415	0.20 202	0.25 324	0.12 148	0.26 259	0.16 208	0.09 350	0.21 547	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.13 335

AE-Stereo	0.21 276	0.12 182	0.50 325	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.18 289	0.40 342	0.34 343	0.19 215	0.26 276	0.21 269	0.13 190	0.22 178	0.16 208	0.07 115	0.26 600	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.31 575

ACVNet-DCA	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 506

11t1	0.21 276	0.12 182	0.45 249	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.37 303	0.28 254	0.27 301	0.25 268	0.24 311	0.23 373	0.28 298	0.25 415	0.09 350	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.23 506

LL-Strereo2	0.21 276	0.25 514	0.53 375	0.32 573	0.20 497	0.25 339	0.14 99	0.32 241	0.25 210	0.25 281	0.20 202	0.24 311	0.12 148	0.28 298	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.12 504	0.09 377	0.09 329	0.16 406

ADStereo(finetuned)	0.21 276	0.15 312	0.59 442	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.31 502	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

PFNet+	0.21 276	0.11 129	0.54 388	0.22 260	0.12 164	0.17 120	0.18 289	0.31 233	0.36 371	0.33 415	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.33 371	0.18 267	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.08 237	0.12 300

rafts_anoy	0.21 276	0.22 471	0.49 304	0.25 413	0.24 562	0.19 178	0.17 233	0.34 266	0.32 314	0.24 267	0.25 268	0.20 255	0.16 260	0.25 237	0.21 351	0.08 259	0.19 527	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

raft+_RVC	0.21 276	0.21 452	0.46 264	0.22 260	0.35 619	0.21 250	0.16 192	0.39 333	0.35 355	0.22 251	0.28 295	0.20 255	0.15 241	0.25 237	0.20 323	0.08 259	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.12 300

sAnonymous2	0.21 276	0.24 499	0.79 529	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

CroCo_RVC	0.21 276	0.24 499	0.79 529	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

RALAANet	0.21 276	0.24 499	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.22 279	0.13 68	0.38 312	0.30 293	0.29 337	0.26 276	0.25 324	0.15 241	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.07 30

GMStereo	0.21 276	0.30 550	0.57 417	0.21 195	0.12 164	0.24 321	0.18 289	0.30 212	0.41 433	0.26 291	0.24 260	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 301	0.47 616	0.67 483	0.30 548	0.31 608	0.11 11	0.11 21	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.11 38	0.09 25	0.09 33	0.27 274	0.12 39	0.09 350	0.39 648	0.06 43	0.04 1	0.24 613	0.49 636

AIO-test2	0.22 301	0.27 532	0.54 388	0.29 537	0.16 375	0.22 279	0.16 192	0.44 396	0.43 456	0.17 186	0.29 303	0.16 199	0.11 107	0.27 274	0.14 138	0.19 608	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.09 128

FACV-RUCA	0.22 301	0.15 312	0.38 181	0.24 372	0.23 545	0.26 359	0.19 336	0.41 360	0.35 355	0.26 291	0.32 338	0.22 276	0.25 407	0.24 216	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.15 572	0.08 276	0.16 544	0.14 370

rvit_0105_5	0.22 301	0.18 412	0.51 344	0.23 318	0.13 220	0.22 279	0.25 505	0.38 312	0.40 423	0.21 232	0.23 250	0.27 349	0.20 340	0.27 274	0.20 323	0.15 562	0.13 409	0.12 504	0.12 515	0.10 393	0.10 196

1test111	0.22 301	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 506

cc1	0.22 301	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 606

rrr	0.22 301	0.17 388	0.79 529	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.27 243	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.28 562

tt1	0.22 301	0.16 354	0.49 304	0.26 454	0.15 332	0.31 445	0.19 336	0.38 312	0.46 494	0.21 232	0.19 191	0.13 135	0.16 260	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 606

GCAPDPT-zeroshot	0.22 301	0.09 45	1.28 626	0.31 564	0.43 639	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

HH	0.22 301	0.12 182	0.55 397	0.32 573	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 575

HanStereo	0.22 301	0.12 182	0.55 397	0.32 573	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 575

CASS	0.22 301	0.16 354	0.40 204	0.26 454	0.12 164	0.29 409	0.19 336	0.40 342	0.32 314	0.34 436	0.35 379	0.25 324	0.25 407	0.26 259	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.11 469	0.09 377	0.11 445	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 301	0.19 427	0.64 470	0.22 260	0.12 164	0.28 384	0.20 376	0.48 437	0.39 413	0.31 377	0.24 260	0.19 241	0.24 394	0.28 298	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

IPLGR	0.22 301	0.14 276	0.75 514	0.21 195	0.11 114	0.25 339	0.18 289	0.44 396	0.38 397	0.29 337	0.28 295	0.21 269	0.19 335	0.37 409	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

GANet-ADL	0.22 301	0.14 276	0.51 344	0.23 318	0.14 264	0.29 409	0.19 336	0.48 437	0.36 371	0.26 291	0.33 360	0.32 416	0.20 340	0.26 259	0.22 369	0.11 460	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

TRStereo	0.22 301	0.21 452	0.62 460	0.40 621	0.19 470	0.22 279	0.16 192	0.58 554	0.30 293	0.21 232	0.21 222	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.14 138	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.11 473	0.06 87	0.19 451

LCNet	0.22 301	0.12 182	0.42 224	0.26 454	0.12 164	0.23 300	0.19 336	0.36 287	0.28 254	0.28 312	0.35 379	0.26 344	0.30 485	0.35 393	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.13 501	0.22 496

NF-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.52 469	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

OCTAStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

PSM-softLoss	0.22 301	0.11 129	0.53 375	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

KMStereo	0.22 301	0.11 129	0.53 375	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

SST-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.26 225	0.34 436	0.33 360	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.18 267	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

RAFT_R40	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.13 220	0.18 151	0.18 289	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.33 360	0.30 395	0.23 373	0.55 483	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

RE-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

TVStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

RAFT-345	0.22 301	0.11 129	0.55 397	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.27 159	0.28 254	0.27 301	0.65 600	0.20 255	0.17 282	0.55 483	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.56 407	0.23 318	0.13 220	0.24 321	0.24 491	0.38 312	0.29 275	0.31 377	0.44 486	0.27 349	0.21 351	0.31 351	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.19 451

Prome-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.43 232	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.27 243	0.33 415	0.58 574	0.24 311	0.28 458	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.20 469

TestStereo	0.22 301	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.11 114	0.22 279	0.22 438	0.32 241	0.31 304	0.24 267	0.34 371	0.23 291	0.19 335	0.62 528	0.19 297	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.07 189	0.11 445	0.07 30

RALCasStereoNet	0.22 301	0.22 471	0.48 287	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.18 289	0.32 241	0.27 243	0.22 251	0.30 317	0.22 276	0.15 241	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.22 559	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.25 532

111	0.22 301	0.22 471	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.24 321	0.17 233	0.44 396	0.46 494	0.24 267	0.30 317	0.29 375	0.22 359	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.15 389

test_xeample3	0.22 301	0.17 388	0.81 536	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.25 210	0.19 215	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.34 386	0.33 494	0.07 115	0.20 542	0.07 144	0.08 276	0.08 237	0.34 591

FENet	0.22 301	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.12 164	0.27 366	0.18 289	0.43 375	0.37 386	0.31 377	0.32 338	0.29 375	0.23 373	0.27 274	0.24 401	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

CCAANet	0.22 301	0.11 129	0.39 189	0.20 149	0.13 220	0.32 462	0.18 289	0.41 360	0.28 254	0.24 267	0.48 529	0.30 395	0.26 425	0.37 409	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.08 76

HITNet	0.22 301	0.23 487	0.60 449	0.20 149	0.09 18	0.27 366	0.15 141	0.45 405	0.33 331	0.29 337	0.33 360	0.27 349	0.22 359	0.29 320	0.27 439	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.23 336	0.20 441	0.53 375	0.24 372	0.13 220	0.28 384	0.15 141	0.50 456	0.45 482	0.28 312	0.26 276	0.25 324	0.26 425	0.29 320	0.20 323	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.10 196

IGEV-FE	0.23 336	0.11 129	0.82 540	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 595

GCAP-BAT	0.23 336	0.09 45	1.36 635	0.31 564	0.44 642	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

test_sample2	0.23 336	0.12 182	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.28 384	0.22 438	0.45 405	0.33 331	0.27 301	0.34 371	0.30 395	0.25 407	0.46 443	0.23 389	0.09 350	0.15 459	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.19 451

MyStereo06	0.23 336	0.15 312	0.74 510	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.43 375	0.25 210	0.36 469	0.24 260	0.34 433	0.18 313	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

xx1	0.23 336	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.28 362	0.25 407	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 506

IGEV_Zeroshot_test	0.23 336	0.11 129	0.82 540	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 595

StereoVision	0.23 336	0.23 487	0.55 397	0.27 491	0.17 407	0.23 300	0.22 438	0.40 342	0.32 314	0.21 232	0.51 537	0.22 276	0.16 260	0.29 320	0.19 297	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.13 547	0.10 393	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.21 195	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.11 245

anonymousdsp2	0.23 336	0.11 129	0.42 224	0.26 454	0.24 562	0.25 339	0.17 233	0.43 375	0.37 386	0.30 360	0.23 250	0.24 311	0.15 241	0.32 361	0.17 238	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.44 625

TestStereo1	0.23 336	0.22 471	0.50 325	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

x	0.23 336	0.15 312	0.45 249	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.43 375	0.35 355	0.26 291	0.31 328	0.29 375	0.25 407	0.29 320	0.30 465	0.09 350	0.22 559	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.24 520

RAFT_CTSACE	0.23 336	0.21 452	0.57 417	0.26 454	0.15 332	0.22 279	0.23 466	0.34 266	0.30 293	0.34 436	0.51 537	0.31 405	0.17 282	0.33 371	0.15 179	0.06 44	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 336	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.18 436	0.23 300	0.29 548	0.42 366	0.38 397	0.24 267	0.39 432	0.20 255	0.17 282	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.12 515	0.09 329	0.13 335

SA-5K	0.23 336	0.22 471	0.50 325	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

CIPLG	0.23 336	0.28 540	0.75 514	0.24 372	0.16 375	0.25 339	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.34 371	0.23 291	0.15 241	0.27 274	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

dd	0.23 336	0.32 561	0.55 397	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.21 404	0.32 241	0.45 482	0.30 360	0.29 303	0.25 324	0.17 282	0.31 351	0.26 427	0.13 522	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.12 487	0.09 128

IPLG	0.23 336	0.19 427	0.65 475	0.21 195	0.12 164	0.28 384	0.17 233	0.45 405	0.32 314	0.33 415	0.32 338	0.16 199	0.17 282	0.50 455	0.23 389	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

IPLGR_C	0.23 336	0.29 544	0.81 536	0.24 372	0.16 375	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

ACRE	0.23 336	0.27 532	0.83 546	0.24 372	0.15 332	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.32 314	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

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

HHNet	0.23 336	0.12 182	0.66 480	0.19 103	0.18 436	0.20 219	0.20 376	0.36 287	0.32 314	0.33 415	0.59 579	0.19 241	0.21 351	0.24 216	0.31 475	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.12 300

KYRaft	0.23 336	0.11 129	0.43 232	0.23 318	0.12 164	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.26 225	0.35 455	0.53 552	0.34 433	0.26 425	0.29 320	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.08 237	0.30 571

ASMatch	0.23 336	0.11 129	0.55 397	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.16 192	0.32 241	0.30 293	0.28 312	0.68 606	0.28 362	0.26 425	0.50 455	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.11 245

IRAFT_RVC	0.23 336	0.15 312	0.54 388	0.26 454	0.12 164	0.19 178	0.23 466	0.41 360	0.39 413	0.31 377	0.30 317	0.29 375	0.24 394	0.55 483	0.23 389	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.11 445	0.11 245

GES	0.23 336	0.14 276	0.54 388	0.21 195	0.14 264	0.28 384	0.19 336	0.51 468	0.35 355	0.31 377	0.36 394	0.25 324	0.24 394	0.30 336	0.23 389	0.11 460	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.12 300

SFCPSM	0.23 336	0.12 182	0.51 344	0.21 195	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.57 540	0.41 433	0.29 337	0.32 338	0.23 291	0.22 359	0.28 298	0.20 323	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.09 128

MSMDNet	0.23 336	0.14 276	0.49 304	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.11 245

ccs_rob	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.12 487	0.11 245

rvit_0105_3	0.24 366	0.21 452	0.57 417	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.28 542	0.40 342	0.43 456	0.25 281	0.26 276	0.29 375	0.22 359	0.29 320	0.21 351	0.15 562	0.13 409	0.14 554	0.15 577	0.10 393	0.10 196

test_sample1	0.24 366	0.13 226	0.40 204	0.20 149	0.13 220	0.29 409	0.19 336	0.43 375	0.30 293	0.27 301	0.34 371	0.31 405	0.28 458	0.45 441	0.27 439	0.09 350	0.16 473	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.22 496

MyStereo05	0.24 366	0.15 312	0.58 433	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.50 456	0.54 560	0.32 402	0.23 250	0.26 344	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

MyStereo04	0.24 366	0.15 312	0.58 433	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.51 468	0.54 560	0.29 337	0.23 250	0.27 349	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

CoDeX	0.24 366	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.14 264	0.29 409	0.21 404	0.55 520	0.42 445	0.29 337	0.36 394	0.28 362	0.23 373	0.48 449	0.20 323	0.09 350	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

DCRE	0.24 366	0.15 312	0.45 249	0.26 454	0.26 580	0.23 300	0.21 404	0.37 303	0.29 275	0.23 259	0.81 624	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.18 267	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.25 532

riskmin	0.24 366	0.10 81	0.43 232	0.32 573	0.26 580	0.33 472	0.19 336	0.44 396	0.30 293	0.24 267	0.27 289	0.37 458	0.25 407	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.18 513	0.09 333	0.13 547	0.10 393	0.27 553

qqq	0.24 366	0.16 354	0.46 264	0.20 149	0.15 332	0.23 300	0.20 376	0.43 375	0.32 314	0.26 291	0.31 328	0.28 362	0.25 407	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.22 559	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 506

BUS	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.25 413	0.14 264	0.44 558	0.17 233	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.31 405	0.22 359	0.27 274	0.22 369	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

IER	0.24 366	0.15 312	0.50 325	0.21 195	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.44 396	0.38 397	0.34 436	0.41 453	0.32 416	0.34 526	0.31 351	0.23 389	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.09 128

BSDual-CNN	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.25 413	0.14 264	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

Sa-1000	0.24 366	0.20 441	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.50 456	0.41 433	0.30 360	0.50 534	0.26 344	0.19 335	0.33 371	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.08 76

SA	0.24 366	0.22 471	0.55 397	0.23 318	0.14 264	0.25 339	0.23 466	0.48 437	0.42 445	0.28 312	0.44 486	0.23 291	0.23 373	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.08 237	0.09 128

psmg	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.14 264	0.35 502	0.23 466	0.54 502	0.36 371	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.08 239	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

UDGNet	0.24 366	0.37 588	0.53 375	0.25 413	0.14 264	0.24 321	0.18 289	0.32 241	0.44 469	0.29 337	0.28 295	0.24 311	0.20 340	0.30 336	0.21 351	0.16 573	0.07 175	0.21 611	0.11 473	0.16 544	0.11 245

TransformOpticalFlow	0.24 366	0.14 276	0.57 417	0.24 372	0.11 114	0.21 250	0.19 336	0.43 375	0.34 343	0.30 360	0.43 476	0.36 452	0.31 502	0.61 517	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.48 287	0.30 548	0.13 220	0.21 250	0.16 192	0.38 312	0.35 355	0.34 436	0.30 317	0.33 425	0.20 340	0.70 559	0.24 401	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.47 272	0.29 537	0.12 164	0.23 300	0.14 99	0.40 342	0.33 331	0.35 455	0.37 405	0.33 425	0.22 359	0.70 559	0.26 427	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

PFNet	0.24 366	0.11 129	0.63 465	0.25 413	0.14 264	0.22 279	0.19 336	0.40 342	0.35 355	0.36 469	0.32 338	0.27 349	0.20 340	0.63 531	0.23 389	0.09 350	0.05 6	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.08 76

RAFT	0.24 366	0.24 499	0.46 264	0.27 491	0.15 332	0.26 359	0.26 517	0.37 303	0.31 304	0.34 436	0.34 371	0.41 492	0.22 359	0.30 336	0.18 267	0.08 259	0.15 459	0.11 469	0.10 437	0.11 445	0.13 335

ICVP	0.24 366	0.13 226	0.45 249	0.26 454	0.14 264	0.30 423	0.25 505	0.47 426	0.35 355	0.29 337	0.43 476	0.35 446	0.25 407	0.28 298	0.25 415	0.12 500	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 366	0.19 427	0.76 518	0.27 491	0.18 436	0.41 540	0.24 491	0.45 405	0.36 371	0.23 259	0.27 289	0.20 255	0.18 313	0.28 298	0.19 297	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.13 335

ACVNet	0.24 366	0.18 412	0.51 344	0.18 55	0.15 332	0.27 366	0.23 466	0.40 342	0.45 482	0.29 337	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.10 393	0.09 128

DMCA	0.24 366	0.18 412	0.51 344	0.23 318	0.14 264	0.27 366	0.20 376	0.45 405	0.40 423	0.32 402	0.33 360	0.33 425	0.25 407	0.27 274	0.30 465	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.12 300

DN-CSS_ROB	0.24 366	0.33 565	0.69 491	0.25 413	0.14 264	0.26 359	0.13 68	0.42 366	0.35 355	0.30 360	0.42 462	0.22 276	0.20 340	0.34 386	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

G2L-ROB	0.25 391	0.21 452	0.56 407	0.19 103	0.12 164	0.28 384	0.21 404	0.48 437	0.34 343	0.35 455	0.31 328	0.41 492	0.23 373	0.51 461	0.31 475	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.12 300

DCVSM-stereo	0.25 391	0.14 276	0.53 375	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.14 99	0.35 275	0.35 355	0.42 540	0.33 360	0.46 533	0.30 485	0.31 351	0.27 439	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.10 437	0.12 487	0.15 389

rvit_stereo_0075_2	0.25 391	0.18 412	0.65 475	0.27 491	0.22 530	0.22 279	0.15 141	0.41 360	0.36 371	0.27 301	0.37 405	0.29 375	0.21 351	0.29 320	0.20 323	0.17 587	0.12 388	0.19 604	0.12 515	0.14 524	0.14 370

test_sample3	0.25 391	0.14 276	0.52 364	0.20 149	0.12 164	0.33 472	0.20 376	0.53 486	0.38 397	0.32 402	0.35 379	0.29 375	0.24 394	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.15 389

MyStereo8	0.25 391	0.20 441	0.69 491	0.24 372	0.17 407	0.31 445	0.16 192	0.50 456	0.32 314	0.29 337	0.38 414	0.25 324	0.19 335	0.33 371	0.29 461	0.08 259	0.20 542	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.16 406

mmm	0.25 391	0.15 312	0.44 243	0.23 318	0.20 497	0.28 384	0.21 404	0.43 375	0.32 314	0.31 377	0.40 441	0.30 395	0.24 394	0.31 351	0.28 447	0.09 350	0.21 547	0.11 469	0.12 515	0.10 393	0.26 545

GMStereo_Zeroshot	0.25 391	0.22 471	0.51 344	0.27 491	0.14 264	0.28 384	0.15 141	0.40 342	0.36 371	0.37 486	0.43 476	0.40 483	0.17 282	0.35 393	0.21 351	0.12 500	0.07 175	0.13 530	0.07 189	0.17 559	0.10 196

CFNet_ucs	0.25 391	0.14 276	0.51 344	0.20 149	0.15 332	0.29 409	0.18 289	0.51 468	0.46 494	0.32 402	0.42 462	0.38 464	0.23 373	0.31 351	0.22 369	0.11 460	0.08 239	0.12 504	0.09 377	0.13 501	0.13 335

gwcnet-sp	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

scenet	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

ssnet	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

raft_robust	0.25 391	0.23 487	0.44 243	0.22 260	0.13 220	0.23 300	0.22 438	0.52 476	0.50 538	0.33 415	0.32 338	0.33 425	0.23 373	0.55 483	0.18 267	0.07 115	0.11 362	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.07 30

test_5	0.25 391	0.25 514	0.57 417	0.27 491	0.18 436	0.25 339	0.29 548	0.42 366	0.39 413	0.29 337	0.40 441	0.27 349	0.23 373	0.35 393	0.19 297	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.14 370

iRaft-Stereo_5w	0.25 391	0.24 499	0.50 325	0.23 318	0.18 436	0.19 178	0.19 336	0.39 333	0.35 355	0.28 312	0.36 394	0.34 433	0.23 373	0.66 547	0.28 447	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.14 370

STrans-v2	0.25 391	0.14 276	0.56 407	0.21 195	0.12 164	0.23 300	0.20 376	0.50 456	0.31 304	0.31 377	0.42 462	0.35 446	0.35 533	0.62 528	0.24 401	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

DRaft	0.25 391	0.11 129	0.47 272	0.18 55	0.12 164	0.28 384	0.23 466	0.34 266	0.40 423	0.38 495	0.60 583	0.20 255	0.41 565	0.48 449	0.41 530	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

XX-Stereo	0.25 391	0.11 129	1.09 602	0.35 596	0.38 628	0.23 300	0.13 68	0.43 375	0.19 97	0.20 225	0.40 441	0.31 405	0.10 72	0.33 371	0.13 92	0.08 259	0.11 362	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.10 196

HCRNet	0.25 391	0.27 532	0.42 224	0.34 590	0.17 407	0.27 366	0.18 289	0.45 405	0.37 386	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.23 373	0.44 435	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

BEATNet_4x	0.25 391	0.25 514	0.66 480	0.23 318	0.10 68	0.29 409	0.14 99	0.49 448	0.34 343	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.26 425	0.34 386	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.13 335

UCFNet_RVC	0.25 391	0.21 452	0.49 304	0.19 103	0.15 332	0.34 487	0.18 289	0.47 426	0.36 371	0.30 360	0.35 379	0.40 483	0.26 425	0.35 393	0.24 401	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.14 566	0.13 501	0.13 335

AdaStereo	0.25 391	0.17 388	0.47 272	0.25 413	0.13 220	0.33 472	0.17 233	0.57 540	0.43 456	0.34 436	0.38 414	0.35 446	0.21 351	0.32 361	0.24 401	0.14 546	0.06 86	0.13 530	0.09 377	0.11 445	0.09 128
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.25 391	0.23 487	0.59 442	0.22 260	0.09 18	0.30 423	0.18 289	0.40 342	0.38 397	0.38 495	0.44 486	0.31 405	0.22 359	0.44 435	0.32 485	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.08 76

iResNet	0.25 391	0.22 471	0.62 460	0.26 454	0.11 114	0.31 445	0.23 466	0.46 414	0.45 482	0.34 436	0.43 476	0.27 349	0.23 373	0.36 399	0.37 518	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.10 196

IGEV_i1	0.26 414	0.12 182	0.57 417	0.25 413	0.24 562	0.32 462	0.20 376	0.45 405	0.37 386	0.35 455	0.30 317	0.35 446	0.20 340	0.39 416	0.23 389	0.08 259	0.26 600	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.37 606

DFGA-Net	0.26 414	0.33 565	0.70 497	0.22 260	0.15 332	0.25 339	0.17 233	0.41 360	0.40 423	0.30 360	0.32 338	0.21 269	0.18 313	0.61 517	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.09 128

G2L-Stereo_test	0.26 414	0.22 471	0.54 388	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.24 491	0.51 468	0.40 423	0.38 495	0.37 405	0.40 483	0.26 425	0.53 472	0.32 485	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

HUF	0.26 414	0.15 312	0.79 529	0.39 616	0.31 608	0.16 85	0.17 233	0.36 287	0.25 210	0.19 215	0.14 111	0.23 291	0.11 107	0.32 361	0.14 138	0.08 259	0.60 674	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.56 646

PAM_32	0.26 414	0.10 81	0.63 465	0.24 372	0.19 470	0.51 591	0.26 517	0.43 375	0.30 293	0.32 402	0.28 295	0.60 600	0.28 458	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.14 428	0.08 236	0.10 437	0.07 165	0.15 389

PAM	0.26 414	0.11 129	0.63 465	0.25 413	0.18 436	0.53 600	0.29 548	0.44 396	0.28 254	0.36 469	0.27 289	0.59 594	0.26 425	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.12 388	0.07 144	0.10 437	0.07 165	0.13 335

DDVS	0.26 414	0.16 354	0.45 249	0.25 413	0.17 407	0.34 487	0.21 404	0.43 375	0.31 304	0.34 436	0.41 453	0.47 543	0.21 351	0.52 469	0.29 461	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.16 406

UGAM-zero	0.26 414	0.11 129	0.56 407	0.20 149	0.16 375	0.28 384	0.18 289	0.48 437	0.25 210	0.31 377	0.28 295	0.56 585	0.32 516	0.66 547	0.17 238	0.07 115	0.10 325	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.31 575

ITSA-stereo	0.26 414	0.16 354	0.39 189	0.24 372	0.11 114	0.28 384	0.18 289	0.58 554	0.59 587	0.32 402	0.32 338	0.33 425	0.28 458	0.51 461	0.34 501	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 414	0.15 312	0.96 582	0.21 195	0.25 576	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.28 254	0.25 281	0.29 303	0.46 533	0.23 373	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.12 515	0.11 445	0.17 427

test_sample5	0.26 414	0.14 276	0.51 344	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.43 476	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

test_sample4	0.26 414	0.14 276	0.53 375	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.38 414	0.28 362	0.25 407	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.16 406

qqq1	0.26 414	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

fff1	0.26 414	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

DualNet	0.26 414	0.14 276	0.51 344	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

anonymousa	0.26 414	0.13 226	0.56 407	0.29 537	0.30 601	0.31 445	0.20 376	0.38 312	0.36 371	0.33 415	0.51 537	0.41 492	0.27 435	0.25 237	0.24 401	0.08 259	0.18 513	0.09 333	0.18 603	0.08 237	0.17 427

hknet	0.26 414	0.15 312	0.49 304	0.25 413	0.16 375	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.40 423	0.34 436	0.35 379	0.43 512	0.28 458	0.38 413	0.26 427	0.09 350	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

PSMNet-ADL	0.26 414	0.16 354	0.39 189	0.27 491	0.14 264	0.32 462	0.22 438	0.45 405	0.37 386	0.28 312	0.34 371	0.41 492	0.28 458	0.61 517	0.32 485	0.11 460	0.10 325	0.09 333	0.11 473	0.10 393	0.13 335

PSM-AAD	0.26 414	0.11 129	0.43 232	0.24 372	0.12 164	0.27 366	0.37 597	0.36 287	0.30 293	0.36 469	0.39 432	0.28 362	0.77 639	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.21 481

DEmStereo	0.26 414	0.10 81	0.52 364	0.19 103	0.13 220	0.31 445	0.25 505	0.29 192	0.38 397	0.36 469	0.57 571	0.24 311	0.48 593	0.53 472	0.44 545	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

GrayStereo	0.26 414	0.10 81	0.45 249	0.27 491	0.14 264	0.23 300	0.46 627	0.36 287	0.33 331	0.40 522	0.47 520	0.30 395	0.78 640	0.29 320	0.17 238	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.15 389

RAFT-RH_RVC	0.26 414	0.13 226	0.57 417	0.22 260	0.12 164	0.25 339	0.14 99	0.27 159	0.29 275	0.38 495	1.14 648	0.23 291	0.18 313	0.58 496	0.24 401	0.07 115	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.06 87	0.08 76

ARAFT	0.26 414	0.30 550	0.87 560	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.24 491	0.46 414	0.34 343	0.33 415	0.28 295	0.29 375	0.20 340	0.49 451	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.09 128

acv_ft	0.26 414	0.18 412	0.56 407	0.24 372	0.19 470	0.34 487	0.21 404	0.47 426	0.45 482	0.39 513	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.36 512	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.09 128

cf-r	0.26 414	0.22 471	0.66 480	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.22 438	0.44 396	0.42 445	0.32 402	0.42 462	0.43 512	0.27 435	0.44 435	0.27 439	0.11 460	0.07 175	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.09 128

GANet-RSSM	0.26 414	0.19 427	0.54 388	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.22 438	0.47 426	0.34 343	0.30 360	0.40 441	0.41 492	0.30 485	0.59 504	0.25 415	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

PSMNet-RSSM	0.26 414	0.21 452	0.50 325	0.21 195	0.14 264	0.25 339	0.21 404	0.50 456	0.38 397	0.31 377	0.45 501	0.40 483	0.27 435	0.53 472	0.24 401	0.12 500	0.08 239	0.11 469	0.13 547	0.10 393	0.10 196

CFNet-ft	0.26 414	0.21 452	0.51 344	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

CFNet_RVC	0.26 414	0.21 452	0.51 344	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

Select-FE	0.27 443	0.18 412	0.87 560	0.23 318	0.22 530	0.29 409	0.18 289	0.53 486	0.28 254	0.30 360	0.33 360	0.45 524	0.29 478	0.30 336	0.21 351	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.08 237	0.20 469

G2L-Stereo	0.27 443	0.23 487	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.19 336	0.48 437	0.37 386	0.33 415	0.38 414	0.40 483	0.23 373	0.61 517	0.33 494	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.11 245

test_sample6	0.27 443	0.15 312	0.50 325	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.22 438	0.54 502	0.39 413	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.58 496	0.26 427	0.11 460	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

SMFormer	0.27 443	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.10 393	0.16 406

tta	0.27 443	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.13 335

ffm	0.27 443	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 606

NINENet	0.27 443	0.16 354	0.49 304	0.23 318	0.16 375	0.44 558	0.17 233	0.63 597	0.49 531	0.33 415	0.38 414	0.31 405	0.22 359	0.43 431	0.22 369	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.08 276	0.12 487	0.11 245

SepStereo	0.27 443	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.64 536	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

UPFNet	0.27 443	0.15 312	0.47 272	0.25 413	0.20 497	0.37 517	0.27 526	0.50 456	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.37 458	0.29 478	0.40 419	0.34 501	0.10 421	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.10 393	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 443	0.27 532	0.48 287	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.17 233	0.57 540	0.55 568	0.39 513	0.44 486	0.37 458	0.28 458	0.43 431	0.28 447	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.11 245

Selective-IGEV-i1	0.28 453	0.11 129	0.44 243	0.36 604	0.32 612	0.32 462	0.23 466	0.48 437	0.48 516	0.29 337	0.32 338	0.39 478	0.17 282	0.28 298	0.25 415	0.08 259	0.23 572	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.53 644

coex_refinement	0.28 453	0.22 471	0.50 325	0.23 318	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.51 468	0.43 456	0.35 455	0.42 462	0.45 524	0.27 435	0.56 489	0.41 530	0.10 421	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.11 445	0.12 300

ISRNet	0.28 453	0.15 312	0.54 388	0.27 491	0.19 470	0.24 321	0.15 141	0.47 426	0.45 482	0.40 522	0.49 531	0.42 505	0.27 435	0.33 371	0.30 465	0.20 611	0.12 388	0.17 589	0.16 587	0.16 544	0.21 481

rvit_105_1	0.28 453	0.24 499	0.65 475	0.27 491	0.19 470	0.31 445	0.35 588	0.46 414	0.53 555	0.31 377	0.32 338	0.32 416	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.16 573	0.14 428	0.15 572	0.17 598	0.11 445	0.11 245

UGAM	0.28 453	0.18 412	0.57 417	0.26 454	0.13 220	0.23 300	0.26 517	0.33 259	0.45 482	0.32 402	0.42 462	0.45 524	0.22 359	0.92 624	0.23 389	0.08 259	0.09 284	0.14 554	0.13 547	0.10 393	0.10 196

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 453	0.17 388	0.96 582	0.29 537	0.31 608	0.29 409	0.21 404	0.53 486	0.28 254	0.27 301	0.55 561	0.41 492	0.18 313	0.30 336	0.22 369	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.12 487	0.20 469

test_sample7	0.28 453	0.16 354	0.47 272	0.21 195	0.14 264	0.29 409	0.22 438	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.14 546	0.21 547	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.25 532

CBFPSM	0.28 453	0.23 487	0.76 518	0.21 195	0.14 264	0.38 523	0.26 517	0.42 366	0.37 386	0.34 436	0.36 394	0.55 580	0.38 548	0.33 371	0.40 526	0.08 259	0.08 239	0.07 144	0.08 276	0.09 329	0.12 300

ToySt	0.28 453	0.19 427	0.68 489	0.22 260	0.19 470	0.31 445	0.31 567	0.43 375	0.43 456	0.28 312	0.38 414	0.42 505	0.32 516	0.33 371	0.32 485	0.08 259	0.14 428	0.10 413	0.12 515	0.11 445	0.24 520

CSP-Net	0.28 453	0.17 388	0.41 214	0.22 260	0.14 264	0.44 558	0.24 491	0.52 476	0.42 445	0.42 540	0.44 486	0.42 505	0.27 435	0.66 547	0.30 465	0.12 500	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.10 196

DAS	0.28 453	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.76 584	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

AACVNet	0.28 453	0.22 471	0.55 397	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.19 336	0.43 375	0.33 331	0.39 513	0.42 462	0.44 518	0.29 478	0.73 569	0.28 447	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.12 300

FTStereo	0.28 453	0.11 129	0.56 407	0.24 372	0.13 220	0.21 250	0.52 639	0.36 287	0.28 254	0.38 495	0.94 637	0.30 395	0.56 612	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.19 451

LMCR-Stereo	0.28 453	0.22 471	0.56 407	0.29 537	0.14 264	0.37 517	0.23 466	0.57 540	0.36 371	0.40 522	0.40 441	0.29 375	0.30 485	0.41 422	0.38 520	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.13 501	0.10 196

MMNet	0.28 453	0.19 427	0.54 388	0.24 372	0.17 407	0.47 575	0.22 438	0.47 426	0.53 555	0.40 522	0.43 476	0.36 452	0.34 526	0.40 419	0.35 508	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.09 128

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

ac_64	0.28 453	0.16 354	0.62 460	0.25 413	0.17 407	0.36 509	0.22 438	0.48 437	0.35 355	0.36 469	0.37 405	0.51 562	0.30 485	0.62 528	0.34 501	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

GwcNet-RSSM	0.28 453	0.25 514	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.24 491	0.46 414	0.44 469	0.33 415	0.46 513	0.41 492	0.28 458	0.55 483	0.31 475	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.09 128

HSM-Net_RVC	0.28 453	0.12 182	0.48 287	0.19 103	0.11 114	0.35 502	0.21 404	0.64 603	0.44 469	0.40 522	0.43 476	0.50 559	0.27 435	0.75 578	0.25 415	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 453	0.25 514	0.64 470	0.22 260	0.16 375	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.33 331	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.26 425	0.45 441	0.28 447	0.15 562	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.14 370

StereoDRNet-Refined	0.28 453	0.19 427	0.47 272	0.25 413	0.14 264	0.36 509	0.21 404	0.49 448	0.43 456	0.46 570	0.52 544	0.42 505	0.30 485	0.46 443	0.38 520	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 474	0.10 81	0.60 449	0.24 372	0.16 375	0.38 523	0.31 567	0.60 575	0.46 494	0.41 534	0.41 453	0.49 553	0.31 502	0.30 336	0.29 461	0.09 350	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.25 532

DispNO	0.29 474	0.24 499	0.83 546	0.23 318	0.17 407	0.25 339	0.22 438	0.47 426	0.42 445	0.33 415	0.39 432	0.38 464	0.28 458	0.78 588	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

CRFU-Net	0.29 474	0.14 276	0.48 287	0.26 454	0.15 332	0.46 569	0.22 438	0.52 476	0.32 314	0.44 557	0.42 462	0.48 547	0.47 589	0.44 435	0.31 475	0.12 500	0.10 325	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.11 245

iRaft-Stereo_20w	0.29 474	0.11 129	0.86 557	0.33 585	0.24 562	0.32 462	0.26 517	0.60 575	0.26 225	0.41 534	0.21 222	0.28 362	0.19 335	0.32 361	0.24 401	0.07 115	0.31 631	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.47 631

AASNet	0.29 474	0.27 532	0.67 483	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.21 404	0.64 603	0.49 531	0.36 469	0.41 453	0.32 416	0.26 425	0.33 371	0.39 524	0.12 500	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.14 524	0.12 300

GEStereo_RVC	0.29 474	0.24 499	0.60 449	0.27 491	0.16 375	0.33 472	0.25 505	0.58 554	0.56 575	0.35 455	0.38 414	0.34 433	0.25 407	0.51 461	0.29 461	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.13 335

EAI-Stereo	0.29 474	0.11 129	0.38 181	0.22 260	0.18 436	0.33 472	1.66 685	0.53 486	0.27 243	0.27 301	0.50 534	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.25 415	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.11 473	0.07 165	0.10 196

delet	0.29 474	0.18 412	0.58 433	0.24 372	0.19 470	0.41 540	0.30 557	0.52 476	0.51 544	0.35 455	0.42 462	0.37 458	0.31 502	0.49 451	0.36 512	0.10 421	0.09 284	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

HGLStereo	0.29 474	0.19 427	0.60 449	0.24 372	0.21 514	0.33 472	0.23 466	0.52 476	0.44 469	0.36 469	0.49 531	0.41 492	0.35 533	0.46 443	0.34 501	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

DSFCA	0.29 474	0.18 412	0.48 287	0.21 195	0.17 407	0.39 529	0.32 574	0.49 448	0.44 469	0.44 557	0.38 414	0.40 483	0.30 485	0.53 472	0.38 520	0.12 500	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.11 445	0.11 245

CFNet	0.29 474	0.29 544	0.57 417	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.15 141	0.53 486	0.46 494	0.31 377	0.40 441	0.38 464	0.27 435	0.76 584	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 474	0.24 499	0.81 536	0.26 454	0.18 436	0.30 423	0.22 438	0.52 476	0.41 433	0.38 495	0.42 462	0.42 505	0.28 458	0.46 443	0.31 475	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.11 473	0.10 393	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 474	0.37 588	0.92 573	0.24 372	0.13 220	0.30 423	0.19 336	0.55 520	0.51 544	0.39 513	0.46 513	0.39 478	0.27 435	0.36 399	0.30 465	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.13 501	0.11 245

HSM	0.29 474	0.18 412	0.48 287	0.21 195	0.15 332	0.33 472	0.20 376	0.55 520	0.39 413	0.36 469	0.39 432	0.67 625	0.32 516	0.88 612	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.10 196

ACV-stereo	0.30 488	0.20 441	0.82 540	0.23 318	0.16 375	0.48 582	0.20 376	0.38 312	0.34 343	0.29 337	0.33 360	0.66 621	0.43 575	0.55 483	0.31 475	0.10 421	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

ssnet_v2	0.30 488	0.21 452	0.63 465	0.23 318	0.15 332	0.40 535	0.30 557	0.59 564	0.48 516	0.40 522	0.37 405	0.46 533	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.12 487	0.11 245

dad	0.30 488	0.38 595	0.60 449	0.22 260	0.14 264	0.32 462	0.21 404	0.35 275	0.51 544	0.45 564	0.45 501	0.46 533	0.23 373	0.41 422	0.27 439	0.21 613	0.11 362	0.20 609	0.11 473	0.15 536	0.11 245

THIR-Stereo	0.30 488	0.15 312	0.46 264	0.19 103	0.11 114	0.28 384	0.70 653	0.33 259	0.36 371	0.37 486	0.64 598	0.33 425	0.49 598	0.58 496	0.44 545	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.08 76

ADLNet	0.30 488	0.19 427	0.59 442	0.23 318	0.19 470	0.34 487	0.23 466	0.56 531	0.44 469	0.43 551	0.41 453	0.43 512	0.28 458	0.56 489	0.36 512	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

RAFT + AFF	0.30 488	0.33 565	0.76 518	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.33 580	0.55 520	0.42 445	0.28 312	0.30 317	0.31 405	0.31 502	0.64 536	0.32 485	0.09 350	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.12 487	0.16 406

psm_up	0.30 488	0.21 452	0.58 433	0.26 454	0.18 436	0.32 462	0.27 526	0.57 540	0.45 482	0.38 495	0.41 453	0.45 524	0.40 560	0.59 504	0.32 485	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.11 445	0.11 245

DMCA-RVC	0.30 488	0.27 532	0.93 577	0.28 519	0.17 407	0.30 423	0.21 404	0.43 375	0.36 371	0.40 522	0.38 414	0.39 478	0.36 538	0.44 435	0.34 501	0.13 522	0.10 325	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.11 245

STTStereo	0.30 488	0.24 499	0.83 546	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.24 491	0.49 448	0.39 413	0.39 513	0.41 453	0.44 518	0.28 458	0.41 422	0.30 465	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.16 587	0.12 487	0.12 300

RASNet	0.30 488	0.19 427	0.59 442	0.23 318	0.19 470	0.33 472	0.20 376	0.50 456	0.41 433	0.31 377	0.44 486	0.47 543	0.38 548	0.79 592	0.40 526	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.10 196

DLCB_ROB	0.30 488	0.20 441	0.45 249	0.28 519	0.17 407	0.37 517	0.25 505	0.50 456	0.45 482	0.46 570	0.47 520	0.51 562	0.34 526	0.56 489	0.38 520	0.10 421	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245

DualNet (step1)	0.31 499	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.24 620	0.21 547	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

iinet-f	0.31 499	0.23 487	1.16 612	0.20 149	0.16 375	0.44 558	0.23 466	0.47 426	0.38 397	0.36 469	0.44 486	0.41 492	0.35 533	0.36 399	0.43 538	0.10 421	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.13 501	0.12 300

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

hitnet-ft	0.31 499	0.21 452	0.56 407	0.19 103	0.14 264	0.40 535	0.23 466	0.46 414	0.42 445	0.37 486	0.46 513	0.53 575	0.35 533	0.76 584	0.35 508	0.14 546	0.10 325	0.14 554	0.10 437	0.15 536	0.14 370

FADNet-RVC-Resample	0.31 499	0.32 561	1.16 612	0.27 491	0.17 407	0.33 472	0.21 404	0.49 448	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.34 433	0.27 435	0.54 478	0.27 439	0.10 421	0.10 325	0.14 554	0.13 547	0.13 501	0.18 433

FADNet_RVC	0.31 499	0.35 578	0.98 586	0.24 372	0.16 375	0.30 423	0.17 233	0.52 476	0.39 413	0.30 360	0.38 414	0.30 395	0.29 478	0.54 478	0.33 494	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.16 587	0.21 600	0.24 520

LL-Strereo	0.32 505	0.33 565	0.77 524	0.26 454	0.24 562	0.22 279	0.23 466	0.58 554	0.44 469	0.35 455	0.32 338	0.41 492	0.40 560	0.93 626	0.25 415	0.08 259	0.13 409	0.11 469	0.09 377	0.09 329	0.22 496

SACVNet	0.32 505	0.25 514	0.59 442	0.26 454	0.19 470	0.35 502	0.25 505	0.54 502	0.41 433	0.43 551	0.45 501	0.46 533	0.34 526	0.71 565	0.30 465	0.14 546	0.10 325	0.12 504	0.12 515	0.16 544	0.20 469

CrosDoStereo	0.32 505	0.11 129	0.53 375	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 673	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 583	0.28 362	0.45 580	0.61 517	0.56 581	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

DeepStereo_LL	0.32 505	0.11 129	0.53 375	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 673	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 583	0.28 362	0.45 580	0.61 517	0.56 581	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

pcwnet_v2	0.32 505	0.16 354	1.22 623	0.23 318	0.19 470	0.32 462	0.19 336	0.61 585	0.61 593	0.37 486	0.45 501	0.35 446	0.29 478	0.37 409	0.26 427	0.14 546	0.11 362	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.18 433

TDLM	0.32 505	0.27 532	0.52 364	0.30 548	0.15 332	0.33 472	0.32 574	0.54 502	0.50 538	0.44 557	0.43 476	0.39 478	0.30 485	0.92 624	0.30 465	0.14 546	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.14 370

NVstereo2D	0.32 505	0.18 412	0.63 465	0.24 372	0.23 545	0.43 553	0.28 542	0.60 575	0.58 580	0.28 312	0.39 432	0.42 505	0.30 485	0.71 565	0.30 465	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.10 437	0.20 593	0.18 433

Selective-IGEV-i16pc	0.33 512	0.12 182	1.65 652	0.21 195	0.14 264	0.74 631	0.30 557	0.46 414	0.44 469	0.21 232	0.32 338	0.26 344	0.14 220	0.71 565	0.19 297	0.15 562	0.10 325	0.08 236	0.09 377	0.11 445	0.12 300

YMNet	0.33 512	0.26 524	0.64 470	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 583	0.56 566	0.51 562	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

YMNet_1	0.33 512	0.26 524	0.64 470	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 583	0.56 566	0.51 562	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

fast-acv-ft	0.33 512	0.26 524	0.88 567	0.25 413	0.18 436	0.49 588	0.27 526	0.44 396	0.50 538	0.40 522	0.55 561	0.49 553	0.36 538	0.39 416	0.41 530	0.11 460	0.11 362	0.11 469	0.12 515	0.13 501	0.11 245

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 512	0.25 514	0.82 540	0.22 260	0.17 407	0.46 569	0.28 542	0.53 486	0.53 555	0.43 551	0.57 571	0.44 518	0.31 502	0.50 455	0.48 558	0.10 421	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.11 445	0.12 300

AANet_RVC	0.33 512	0.31 554	0.69 491	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.49 448	0.55 568	0.39 513	0.60 583	0.43 512	0.30 485	0.88 612	0.54 577	0.11 460	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.10 393	0.12 300

PS-NSSS	0.33 512	0.36 585	0.61 456	0.24 372	0.18 436	0.33 472	0.24 491	0.59 564	0.42 445	0.38 495	0.52 544	0.36 452	0.31 502	0.80 596	0.32 485	0.18 598	0.14 428	0.21 611	0.15 577	0.17 559	0.14 370

DISCO	0.33 512	0.16 354	0.55 397	0.26 454	0.16 375	0.48 582	0.25 505	0.52 476	0.58 580	0.38 495	0.45 501	0.63 610	0.37 543	0.65 541	0.50 565	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.13 501	0.13 335

NOSS_ROB	0.33 512	0.24 499	0.49 304	0.27 491	0.16 375	0.34 487	0.19 336	0.55 520	0.50 538	0.34 436	0.37 405	0.42 505	0.30 485	0.93 626	0.25 415	0.19 608	0.20 542	0.24 620	0.22 620	0.17 559	0.25 532

TCMNet	0.34 521	0.28 540	0.81 536	0.29 537	0.30 601	0.40 535	0.28 542	0.53 486	0.49 531	0.38 495	0.46 513	0.40 483	0.30 485	0.61 517	0.42 534	0.14 546	0.13 409	0.15 572	0.14 566	0.18 575	0.19 451

HBP-ISP	0.34 521	0.35 578	0.76 518	0.23 318	0.17 407	0.33 472	0.22 438	0.56 531	0.47 508	0.42 540	0.49 531	0.33 425	0.41 565	0.73 569	0.27 439	0.18 598	0.19 527	0.24 620	0.20 610	0.16 544	0.16 406

AAGNet	0.34 521	0.12 182	0.53 375	0.26 454	0.16 375	0.20 219	0.19 336	0.31 233	0.29 275	0.35 455	0.35 379	0.27 349	0.30 485	0.44 435	2.56 684	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.09 329	0.07 30

FADNet-RVC	0.34 521	0.43 609	0.97 584	0.25 413	0.20 497	0.33 472	0.20 376	0.51 468	0.42 445	0.34 436	0.40 441	0.41 492	0.29 478	0.65 541	0.36 512	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.15 577	0.19 585	0.20 469

FADNet	0.34 521	0.43 609	0.88 567	0.24 372	0.22 530	0.37 517	0.19 336	0.56 531	0.49 531	0.32 402	0.36 394	0.43 512	0.32 516	0.65 541	0.30 465	0.17 587	0.16 473	0.14 554	0.16 587	0.25 615	0.21 481

CVANet_RVC	0.34 521	0.25 514	0.77 524	0.27 491	0.17 407	0.34 487	0.28 542	0.55 520	0.50 538	0.43 551	0.46 513	0.44 518	0.31 502	0.90 617	0.27 439	0.15 562	0.10 325	0.14 554	0.14 566	0.15 536	0.15 389

StereoDRNet	0.34 521	0.28 540	0.70 497	0.28 519	0.21 514	0.43 553	0.30 557	0.63 597	0.51 544	0.47 576	0.40 441	0.48 547	0.31 502	0.58 496	0.44 545	0.12 500	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.13 335

z-ln-s-r	0.35 528	0.30 550	1.02 591	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.26 517	0.46 414	0.55 568	0.33 415	0.61 591	0.39 478	0.31 502	0.80 596	0.77 612	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.10 196

DRN-Test	0.35 528	0.20 441	0.75 514	0.28 519	0.19 470	0.46 569	0.29 548	0.68 622	0.54 560	0.49 583	0.47 520	0.44 518	0.35 533	0.63 531	0.44 545	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.13 335

XPNet_ROB	0.35 528	0.26 524	0.58 433	0.28 519	0.19 470	0.37 517	0.31 567	0.57 540	0.51 544	0.52 595	0.54 556	0.57 587	0.38 548	0.65 541	0.48 558	0.17 587	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

ff1	0.36 531	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.08 259	0.28 609	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 606

Wz-Net-LNSev	0.36 531	0.35 578	1.06 596	0.26 454	0.21 514	0.47 575	0.33 580	0.56 531	0.58 580	0.45 564	0.54 556	0.50 559	0.37 543	0.40 419	0.42 534	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.09 377	0.14 524	0.15 389

FAT-Stereo	0.36 531	0.19 427	0.75 514	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.30 557	0.62 593	0.61 593	0.47 576	0.61 591	0.59 594	0.50 599	0.61 517	0.36 512	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.20 469

CBMV_ROB	0.36 531	0.21 452	0.57 417	0.22 260	0.14 264	0.35 502	0.20 376	0.55 520	0.47 508	0.52 595	0.58 574	0.45 524	0.53 608	0.75 578	0.50 565	0.18 598	0.19 527	0.23 618	0.21 612	0.15 536	0.20 469

ETE_ROB	0.36 531	0.32 561	0.64 470	0.30 548	0.18 436	0.40 535	0.38 605	0.59 564	0.49 531	0.50 589	0.52 544	0.62 606	0.37 543	0.58 496	0.43 538	0.13 522	0.10 325	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.18 433

PSMNet_ROB	0.36 531	0.31 554	0.71 504	0.31 564	0.21 514	0.44 558	0.44 623	0.61 585	0.49 531	0.39 513	0.45 501	0.49 553	0.32 516	0.66 547	0.53 573	0.14 546	0.10 325	0.15 572	0.14 566	0.13 501	0.13 335

CBMV	0.36 531	0.25 514	0.61 456	0.24 372	0.14 264	0.42 548	0.33 580	0.56 531	0.52 554	0.54 605	0.52 544	0.51 562	0.58 615	0.63 531	0.43 538	0.15 562	0.16 473	0.18 597	0.16 587	0.13 501	0.19 451
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 538	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 506

xxx	0.37 538	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 506

GwcNet	0.37 538	0.29 544	1.12 606	0.25 413	0.24 562	0.48 582	0.27 526	0.58 554	0.60 590	0.39 513	0.54 556	0.51 562	0.34 526	0.60 509	0.46 553	0.13 522	0.12 388	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.15 389

DANet	0.37 538	0.25 514	0.67 483	0.37 606	0.22 530	0.42 548	0.25 505	0.50 456	0.44 469	0.52 595	0.50 534	0.59 594	0.42 571	0.78 588	0.53 573	0.13 522	0.12 388	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.21 481
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 538	0.33 565	0.59 442	0.37 606	0.23 545	0.42 548	0.41 618	0.56 531	0.44 469	0.47 576	0.47 520	0.61 603	0.39 555	0.58 496	0.41 530	0.16 573	0.13 409	0.21 611	0.22 620	0.16 544	0.18 433

APVNet	0.38 543	0.26 524	0.87 560	0.26 454	0.22 530	0.52 597	0.35 588	0.64 603	0.46 494	0.40 522	0.52 544	0.48 547	0.39 555	0.84 606	0.48 558	0.13 522	0.14 428	0.15 572	0.16 587	0.16 544	0.16 406

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 543	0.43 609	0.72 509	0.35 596	0.19 470	0.51 591	0.25 505	0.56 531	0.39 413	0.42 540	0.47 520	0.47 543	0.27 435	0.74 573	0.32 485	0.38 649	0.19 527	0.27 623	0.17 598	0.29 632	0.27 553

RP	0.38 543	0.26 524	0.67 483	0.31 564	0.24 562	0.37 517	0.29 548	0.53 486	0.61 593	0.42 540	0.65 600	0.62 606	0.51 601	0.63 531	0.43 538	0.17 587	0.15 459	0.17 589	0.15 577	0.17 559	0.19 451

RYNet	0.38 543	0.23 487	0.65 475	0.26 454	0.28 586	0.62 616	0.33 580	0.61 585	0.62 597	0.42 540	0.39 432	0.58 593	0.40 560	0.89 614	0.57 584	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.19 585	0.22 496

LALA_ROB	0.38 543	0.31 554	0.65 475	0.30 548	0.21 514	0.46 569	0.39 609	0.63 597	0.54 560	0.53 601	0.52 544	0.69 629	0.36 538	0.52 469	0.48 558	0.18 598	0.11 362	0.16 580	0.14 566	0.17 559	0.16 406

Selective-IGEV-i16pb	0.39 548	0.14 276	2.10 664	0.21 195	0.15 332	0.68 625	0.31 567	0.60 575	0.60 590	0.25 281	0.44 486	0.32 416	0.21 351	0.79 592	0.26 427	0.14 546	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.12 487	0.14 370

PSMNet-RUCA	0.39 548	0.47 616	0.84 550	0.46 639	0.41 634	0.34 487	0.26 517	0.59 564	0.46 494	0.40 522	0.51 537	0.44 518	0.33 524	0.43 431	0.31 475	0.25 627	0.14 428	0.33 642	0.21 612	0.32 637	0.23 506

1111x	0.39 548	0.17 388	0.80 534	0.23 318	0.15 332	0.33 472	0.27 526	0.62 593	0.48 516	0.32 402	0.43 476	0.40 483	0.29 478	0.86 609	1.60 668	0.09 350	0.23 572	0.09 333	0.12 515	0.10 393	0.23 506

EKT-Stereo	0.39 548	0.13 226	0.53 375	0.42 631	3.94 690	0.22 279	0.17 233	0.38 312	0.30 293	0.21 232	0.20 202	0.23 291	0.15 241	0.30 336	0.18 267	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.12 300

GASNet	0.39 548	0.58 639	1.27 625	0.35 596	0.23 545	0.35 502	0.23 466	0.63 597	0.56 575	0.41 534	0.38 414	0.45 524	0.30 485	0.81 600	0.42 534	0.16 573	0.11 362	0.14 554	0.14 566	0.23 609	0.12 300

Wz-Net-MNSev	0.39 548	0.35 578	0.99 588	0.26 454	0.21 514	0.59 613	0.39 609	0.58 554	0.61 593	0.49 583	0.56 566	0.53 575	0.37 543	0.61 517	0.47 556	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.15 536	0.15 389

xxxx	0.39 548	0.14 276	0.47 272	0.20 149	0.16 375	0.38 523	0.20 376	0.61 585	0.43 456	0.30 360	0.44 486	0.38 464	0.25 407	0.50 455	2.41 682	0.11 460	0.21 547	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.26 545

test_xeample	0.39 548	0.14 276	0.46 264	0.19 103	0.16 375	0.34 487	0.22 438	0.59 564	0.43 456	0.33 415	0.47 520	0.30 395	0.27 435	0.60 509	2.44 683	0.10 421	0.21 547	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.25 532

Syn2CoEx	0.39 548	0.39 599	1.08 601	0.35 596	0.21 514	0.41 540	0.29 548	0.63 597	0.51 544	0.43 551	0.56 566	0.45 524	0.45 580	0.69 556	0.39 524	0.17 587	0.14 428	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.16 406

S-Stereo	0.39 548	0.20 441	1.04 593	0.28 519	0.22 530	0.39 529	0.31 567	0.58 554	0.69 613	0.40 522	0.59 579	0.48 547	0.41 565	0.75 578	0.42 534	0.12 500	0.15 459	0.13 530	0.13 547	0.16 544	0.25 532

stereogan	0.39 548	0.20 441	0.78 528	0.28 519	0.22 530	0.65 622	0.26 517	0.62 593	0.65 602	0.45 564	0.60 583	0.67 625	0.45 580	0.69 556	0.37 518	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.12 515	0.20 593	0.19 451

Nwc_Net	0.39 548	0.29 544	0.84 550	0.32 573	0.24 562	0.45 566	0.30 557	0.67 617	0.51 544	0.39 513	0.70 610	0.59 594	0.48 593	0.61 517	0.45 552	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.21 612	0.14 524	0.15 389

DStereoRT	0.40 560	0.16 354	0.74 510	0.25 413	0.17 407	0.42 548	0.19 336	0.50 456	0.48 516	0.31 377	0.40 441	0.32 416	0.39 555	0.64 536	0.31 475	0.09 350	0.11 362	1.56 688	0.43 654	0.08 237	0.41 615

w-ln-seven-2	0.40 560	0.37 588	1.34 632	0.28 519	0.18 436	0.38 523	0.29 548	0.53 486	0.59 587	0.47 576	0.56 566	0.46 533	0.42 571	0.70 559	0.64 596	0.10 421	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.16 406

aanetorigin	0.40 560	0.33 565	1.14 609	0.25 413	0.19 470	0.30 423	0.37 597	0.34 266	0.47 508	0.95 648	0.82 625	0.52 570	0.56 612	0.50 455	0.52 569	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.16 544	0.19 451

AF-Net	0.40 560	0.31 554	0.74 510	0.33 585	0.24 562	0.43 553	0.30 557	0.64 603	0.67 607	0.44 557	0.69 609	0.65 617	0.52 603	0.59 504	0.48 558	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.14 566	0.16 544	0.14 370

edge stereo	0.40 560	0.22 471	0.87 560	0.27 491	0.22 530	0.38 523	0.26 517	0.59 564	0.56 575	0.53 601	0.60 583	0.71 633	0.50 599	0.78 588	0.43 538	0.16 573	0.15 459	0.19 604	0.14 566	0.17 559	0.19 451

PA-Net	0.40 560	0.35 578	1.05 594	0.32 573	0.28 586	0.39 529	0.43 621	0.53 486	0.56 575	0.35 455	0.43 476	0.41 492	0.36 538	0.83 605	0.61 591	0.12 500	0.23 572	0.16 580	0.23 624	0.13 501	0.20 469
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 560	0.28 540	0.67 483	0.31 564	0.18 436	0.43 553	0.39 609	0.60 575	0.46 494	0.48 582	0.78 620	0.55 580	0.45 580	0.96 630	0.55 580	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.15 536	0.16 406

RGC	0.41 567	0.35 578	0.76 518	0.35 596	0.28 586	0.41 540	0.29 548	0.60 575	0.55 568	0.47 576	0.64 598	0.63 610	0.47 589	0.74 573	0.46 553	0.16 573	0.15 459	0.21 611	0.21 612	0.19 585	0.21 481

ADCRef	0.41 567	0.33 565	1.05 594	0.26 454	0.21 514	0.49 588	0.27 526	0.54 502	0.51 544	0.51 592	0.59 579	0.35 446	0.47 589	0.54 478	1.35 658	0.09 350	0.08 239	0.12 504	0.12 515	0.12 487	0.13 335

PWC_ROB	0.41 567	0.38 595	0.92 573	0.26 454	0.20 497	0.39 529	0.19 336	0.61 585	0.69 613	0.58 614	0.84 628	0.52 570	0.44 578	0.74 573	0.62 592	0.13 522	0.09 284	0.14 554	0.10 437	0.17 559	0.18 433

PWCDC_ROB	0.41 567	0.41 605	0.77 524	0.34 590	0.21 514	0.43 553	0.20 376	0.60 575	0.90 642	0.44 557	1.24 653	0.36 452	0.38 548	0.56 489	0.48 558	0.18 598	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.20 593	0.16 406

UDG	0.42 571	0.54 629	0.67 483	0.41 628	0.35 619	0.47 575	0.27 526	0.57 540	0.48 516	0.40 522	0.46 513	0.59 594	0.45 580	0.47 447	0.46 553	0.26 629	0.19 527	0.49 653	0.22 620	0.37 641	0.30 571

NCC-stereo	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433

Abc-Net	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 571	0.44 612	0.92 573	0.24 372	0.16 375	0.45 566	0.40 613	0.58 554	0.50 538	0.54 605	0.63 595	0.52 570	0.51 601	0.91 619	0.66 599	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.15 577	0.15 536	0.21 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 575	0.34 574	0.62 460	0.28 519	0.33 614	0.60 614	0.34 585	0.68 622	0.47 508	0.54 605	0.66 602	0.56 585	0.46 587	0.73 569	0.66 599	0.26 629	0.19 527	0.24 620	0.22 620	0.27 625	0.25 532

RTSC	0.43 575	0.37 588	0.95 581	0.30 548	0.20 497	0.50 590	0.23 466	0.65 609	0.86 638	0.56 609	0.54 556	0.51 562	0.36 538	0.71 565	0.92 624	0.13 522	0.14 428	0.11 469	0.13 547	0.18 575	0.19 451

SQANet	0.44 577	0.57 636	0.89 569	0.49 642	0.39 631	0.47 575	0.23 466	0.53 486	0.44 469	0.41 534	0.48 529	0.47 543	0.34 526	0.58 496	0.43 538	0.38 649	0.15 459	0.40 649	0.21 612	0.50 649	0.34 591

Anonymous_2	0.44 577	0.23 487	0.57 417	0.34 590	0.34 616	0.53 600	0.28 542	0.49 448	0.39 413	0.36 469	0.34 371	0.48 547	0.38 548	0.43 431	0.33 494	0.26 629	0.41 651	0.44 651	1.45 689	0.33 639	0.37 606

NaN_ROB	0.44 577	0.38 595	0.94 580	0.30 548	0.20 497	0.52 597	0.49 634	0.61 585	0.60 590	0.56 609	0.47 520	0.49 553	0.42 571	1.24 652	0.76 611	0.12 500	0.18 513	0.12 504	0.13 547	0.12 487	0.18 433

w-ln-seven	0.45 580	0.40 602	1.40 639	0.27 491	0.22 530	0.58 609	0.33 580	0.65 609	0.83 632	0.59 615	0.63 595	0.53 575	0.39 555	0.66 547	0.81 618	0.12 500	0.11 362	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

test_sample9	0.45 580	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.70 559	1.01 633	0.24 620	1.93 690	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

Wz-Net-SNSev	0.45 580	0.53 628	1.42 640	0.31 564	0.21 514	0.44 558	0.45 624	0.64 603	0.68 611	0.46 570	0.66 602	0.62 606	0.40 560	0.78 588	0.65 597	0.12 500	0.11 362	0.12 504	0.13 547	0.17 559	0.19 451

DDUNet	0.45 580	0.60 642	0.71 504	0.45 636	0.39 631	0.46 569	0.32 574	0.53 486	0.44 469	0.46 570	0.53 552	0.57 587	0.38 548	0.51 461	0.43 538	0.34 642	0.21 547	0.56 657	0.25 631	0.41 644	0.36 598

222	0.45 580	0.14 276	0.43 232	0.19 103	0.15 332	0.36 509	0.20 376	0.60 575	0.43 456	0.37 486	0.45 501	0.30 395	0.28 458	0.59 504	3.72 688	0.11 460	0.19 527	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.27 553

SHD	0.45 580	0.34 574	0.89 569	0.37 606	0.28 586	0.46 569	0.23 466	0.72 634	0.96 649	0.65 622	0.61 591	0.61 603	0.48 593	0.64 536	0.69 603	0.16 573	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.21 600	0.25 532

GANetREF_RVC	0.45 580	0.52 625	0.87 560	0.39 616	0.20 497	0.51 591	0.50 636	0.68 622	0.67 607	0.47 576	0.46 513	0.50 559	0.43 575	0.91 619	0.40 526	0.28 635	0.21 547	0.32 639	0.19 605	0.28 630	0.23 506
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.45 580	0.37 588	0.89 569	0.44 633	0.37 625	0.70 626	0.35 588	0.75 638	0.78 627	0.45 564	0.53 552	0.65 617	0.40 560	0.68 555	0.52 569	0.22 616	0.12 388	0.21 611	0.19 605	0.26 619	0.22 496

DeepPrunerF	0.46 588	0.37 588	1.50 644	0.34 590	0.30 601	0.36 509	0.37 597	0.64 603	1.15 664	0.41 534	0.45 501	0.40 483	0.41 565	0.82 601	0.53 573	0.18 598	0.14 428	0.23 618	0.21 612	0.17 559	0.18 433

CC-Net-ROB	0.46 588	0.55 630	0.86 557	0.38 614	0.23 545	0.51 591	0.30 557	0.69 628	0.51 544	0.46 570	0.51 537	0.48 547	0.38 548	0.96 630	0.40 526	0.36 645	0.23 572	0.56 657	0.25 631	0.34 640	0.22 496

FBW_ROB	0.46 588	0.34 574	0.71 504	0.32 573	0.20 497	0.51 591	0.32 574	0.73 635	0.63 599	0.60 616	0.57 571	0.65 617	0.44 578	1.42 665	0.62 592	0.14 546	0.17 501	0.22 616	0.16 587	0.17 559	0.23 506

SDNR	0.47 591	0.29 544	0.92 573	0.24 372	0.37 625	1.27 663	0.17 233	0.54 502	0.58 580	0.44 557	0.85 629	0.55 580	0.28 458	1.19 650	0.52 569	0.23 617	0.24 588	0.17 589	0.13 547	0.19 585	0.26 545

G-Net	0.47 591	0.26 524	1.02 591	0.34 590	0.28 586	0.89 645	0.35 588	0.47 426	0.46 494	0.68 627	1.20 650	0.64 615	0.59 617	0.61 517	0.60 588	0.16 573	0.14 428	0.17 589	0.13 547	0.22 604	0.21 481

XQC	0.47 591	0.45 613	1.07 598	0.40 621	0.28 586	0.58 609	0.38 605	0.67 617	0.76 626	0.53 601	0.47 520	0.59 594	0.47 589	0.74 573	0.80 616	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.16 587	0.26 619	0.24 520

WQFJA1++	0.48 594	0.07 2	0.86 557	0.23 318	0.19 470	0.18 151	0.11 21	0.21 56	0.14 22	2.23 683	0.12 58	0.23 291	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.08 259	0.19 527	0.06 43	0.09 377	4.02 693	0.20 469

z-mn7	0.48 594	0.52 625	1.28 626	0.26 454	0.19 470	0.62 616	0.34 585	0.59 564	0.96 649	0.45 564	0.97 638	0.53 575	0.41 565	0.99 634	0.70 604	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.14 524	0.16 406

ADCP+	0.48 594	0.36 585	1.47 642	0.26 454	0.22 530	0.57 607	0.40 613	0.56 531	0.54 560	0.46 570	0.52 544	0.46 533	0.53 608	0.59 504	1.93 675	0.10 421	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.15 389

PASM	0.49 597	0.41 605	1.15 610	0.37 606	0.35 619	0.42 548	0.42 619	0.54 502	0.65 602	0.54 605	0.54 556	0.63 610	0.48 593	0.94 629	0.51 568	0.27 633	0.30 627	0.30 634	0.33 644	0.29 632	0.29 568

zh-mn7	0.50 598	0.57 636	1.82 659	0.25 413	0.19 470	0.45 566	0.29 548	0.59 564	0.84 635	0.67 625	0.97 638	0.49 553	0.41 565	0.93 626	0.73 607	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.13 501	0.17 427

GCST	0.50 598	0.67 648	0.82 540	1.04 672	0.55 652	0.38 523	0.11 21	0.42 366	0.33 331	0.42 540	0.35 379	0.29 375	0.18 313	0.50 455	0.23 389	0.70 665	0.42 652	0.79 669	0.62 673	0.63 656	0.47 631

SuperB	0.50 598	0.37 588	2.16 667	0.23 318	0.15 332	0.41 540	0.32 574	0.50 456	0.83 632	0.44 557	0.51 537	0.33 425	0.45 580	0.69 556	1.07 640	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.95 677	0.18 433

ADCL	0.50 598	0.30 550	1.15 610	0.28 519	0.19 470	0.77 635	0.64 649	0.57 540	0.73 623	0.57 612	0.73 615	0.55 580	0.60 619	0.66 547	1.53 665	0.11 460	0.10 325	0.13 530	0.13 547	0.15 536	0.16 406

ADCPNet	0.51 602	0.36 585	1.82 659	0.27 491	0.23 545	0.71 627	0.39 609	0.56 531	0.54 560	0.52 595	0.60 583	0.66 621	0.57 614	0.64 536	1.23 647	0.15 562	0.18 513	0.14 554	0.23 624	0.19 585	0.22 496

DPSNet	0.51 602	0.26 524	1.16 612	0.28 519	0.21 514	0.76 632	0.56 644	0.89 657	0.82 631	0.49 583	0.51 537	0.64 615	0.81 644	0.89 614	0.85 621	0.17 587	0.16 473	0.13 530	0.13 547	0.26 619	0.27 553

MDST_ROB	0.51 602	0.16 354	0.97 584	0.31 564	0.21 514	1.35 667	0.34 585	0.80 643	0.59 587	1.09 659	0.74 616	0.49 553	0.37 543	1.31 659	0.60 588	0.14 546	0.12 388	0.16 580	0.13 547	0.13 501	0.18 433

zh-sn7	0.52 605	0.64 645	1.77 656	0.30 548	0.20 497	0.47 575	0.40 613	0.60 575	0.65 602	0.53 601	0.82 625	0.52 570	0.59 617	1.10 643	0.96 629	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.13 547	0.17 559	0.20 469

test_sample8	0.52 605	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.57 540	0.38 397	0.63 619	0.39 432	1.16 652	0.68 634	0.70 559	1.01 633	0.24 620	1.93 690	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

psmorigin	0.52 605	0.29 544	3.10 677	0.24 372	0.19 470	0.39 529	0.24 491	0.52 476	0.45 482	0.66 624	0.68 606	0.70 632	0.52 603	0.86 609	0.49 564	0.15 562	0.17 501	0.13 530	0.14 566	0.16 544	0.23 506

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 608	0.60 642	0.98 586	0.40 621	0.25 576	0.87 643	0.57 645	0.60 575	0.64 601	0.60 616	0.67 604	0.63 610	0.42 571	1.13 645	0.50 565	0.23 617	0.28 609	0.27 623	0.35 646	0.25 615	0.33 587

ADCMid	0.53 608	0.45 613	1.46 641	0.27 491	0.22 530	0.51 591	0.38 605	0.61 585	0.58 580	0.75 632	0.67 604	0.62 606	0.66 633	0.66 547	1.75 670	0.13 522	0.12 388	0.17 589	0.17 598	0.20 593	0.21 481

pmcnn	0.54 610	0.24 499	1.06 596	0.25 413	0.26 580	0.40 535	0.31 567	0.55 520	0.55 568	0.56 609	1.22 652	2.53 680	0.39 555	0.84 606	1.08 641	0.09 350	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.10 393	0.14 370

AANet	0.55 611	0.47 616	1.61 649	0.23 318	0.31 608	0.41 540	0.25 505	0.53 486	1.14 662	0.93 646	0.98 642	0.84 639	0.71 636	0.60 509	0.66 599	0.18 598	0.32 636	0.14 554	0.13 547	0.18 575	0.44 625

DStereoO	0.55 611	0.35 578	0.68 489	0.44 633	0.49 644	0.41 540	1.08 676	0.58 554	0.73 623	0.49 583	0.53 552	0.51 562	0.85 646	0.60 509	0.75 609	0.83 673	0.28 609	0.38 646	0.19 605	0.52 651	0.35 595

Wz-Net-TNSev	0.55 611	0.72 650	1.90 661	0.26 454	0.21 514	0.64 621	0.45 624	0.66 615	0.71 618	0.52 595	0.55 561	0.71 633	0.63 630	1.04 639	0.94 627	0.16 573	0.15 459	0.13 530	0.15 577	0.21 600	0.24 520

AnyNet_C32	0.55 611	0.51 624	1.34 632	0.29 537	0.28 586	0.61 615	0.62 648	0.57 540	0.62 597	0.63 619	0.68 606	0.54 579	0.55 610	0.82 601	1.81 671	0.15 562	0.15 459	0.15 572	0.18 603	0.21 600	0.25 532

CSAN	0.55 611	0.47 616	1.19 620	0.37 606	0.23 545	0.57 607	0.61 647	0.65 609	0.72 620	0.65 622	0.78 620	0.66 621	0.65 632	1.41 664	0.77 612	0.21 613	0.17 501	0.20 609	0.21 612	0.18 575	0.21 481

WCMA_ROB	0.55 611	0.27 532	0.76 518	0.26 454	0.22 530	0.62 616	0.36 595	0.57 540	0.58 580	0.97 650	1.40 658	1.28 658	0.94 654	0.80 596	0.80 616	0.20 611	0.17 501	0.16 580	0.16 587	0.19 585	0.29 568

WZ-Net	0.56 617	0.49 623	2.14 666	0.30 548	0.24 562	0.58 609	0.48 631	0.65 609	0.80 629	0.51 592	0.72 612	0.68 627	0.60 619	1.06 641	1.01 633	0.13 522	0.10 325	0.11 469	0.12 515	0.19 585	0.23 506

Consistency-Raft	0.56 617	0.52 625	1.12 606	0.45 636	0.49 644	0.48 582	0.45 624	0.73 635	0.74 625	0.45 564	0.82 625	0.46 533	0.60 619	0.51 461	0.63 595	0.39 651	0.40 649	0.44 651	0.51 663	0.53 652	0.38 614

anonymity	0.57 619	0.55 630	0.74 510	0.48 641	0.63 657	0.56 605	0.43 621	0.71 630	0.51 544	0.64 621	0.55 561	0.57 587	0.61 623	0.65 541	0.57 584	0.55 656	0.55 668	0.50 654	0.54 665	0.51 650	0.61 655

SGM_RVC	0.57 619	0.22 471	0.60 449	0.26 454	0.16 375	0.97 651	0.46 627	0.76 640	0.90 642	1.03 656	0.92 636	1.16 652	0.93 653	1.21 651	0.72 606	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.16 544	0.24 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 621	0.48 621	1.35 634	0.38 614	0.37 625	0.96 650	1.13 678	0.84 652	1.05 653	0.50 589	0.70 610	0.45 524	0.61 623	0.63 531	0.62 592	0.26 629	0.28 609	0.14 554	0.13 547	0.20 593	0.44 625

MFN_U_SF_RVC	0.58 621	0.58 639	1.31 630	0.39 616	0.23 545	0.72 628	0.30 557	0.83 648	0.68 611	0.74 631	0.74 616	0.86 640	0.60 619	0.84 606	0.83 619	0.29 636	0.27 605	0.32 639	0.37 650	0.31 634	0.33 587

SANet	0.58 621	0.41 605	1.38 636	0.27 491	0.16 375	0.72 628	0.48 631	0.71 630	1.34 667	0.69 628	0.97 638	0.94 644	0.78 640	0.97 633	0.93 625	0.14 546	0.12 388	0.12 504	0.12 515	0.18 575	0.20 469

otaku	0.60 624	0.73 652	1.13 608	0.64 651	0.45 643	0.73 630	0.37 597	0.67 617	0.67 607	0.52 595	0.75 618	0.66 621	0.46 587	0.74 573	0.59 587	0.55 656	0.34 642	0.56 657	0.36 648	0.65 658	0.49 636

MeshStereo	0.60 624	0.31 554	0.71 504	0.22 260	0.17 407	0.66 623	0.36 595	0.81 645	0.63 599	1.48 678	1.32 655	1.65 666	0.83 645	1.18 649	0.74 608	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.14 566	0.17 559	0.19 451
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Ntro	0.61 626	0.75 655	1.16 612	0.67 653	0.50 646	0.76 632	0.37 597	0.68 622	0.71 618	0.50 589	0.59 579	0.65 617	0.52 603	0.79 592	0.58 586	0.58 659	0.32 636	0.57 660	0.34 645	0.69 663	0.50 640

PVD	0.62 627	0.41 605	0.93 577	0.44 633	0.39 631	0.63 620	0.51 638	0.86 653	1.27 665	0.93 646	1.09 645	0.81 637	0.85 646	0.89 614	0.89 623	0.21 613	0.23 572	0.22 616	0.19 605	0.28 630	0.41 615

SAMSARA	0.62 627	0.47 616	0.93 577	0.70 657	0.50 646	1.15 657	1.29 681	0.79 642	0.70 616	0.77 638	0.55 561	0.92 643	0.58 615	0.87 611	0.77 612	0.19 608	0.27 605	0.18 597	0.19 605	0.27 625	0.28 562

ADCS	0.62 627	0.56 632	1.54 647	0.30 548	0.25 576	0.56 605	0.46 627	0.71 630	0.86 638	0.77 638	0.72 612	0.68 627	0.62 628	0.82 601	2.33 681	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.17 598	0.23 609	0.27 553

DGSMNet	0.63 630	0.32 561	1.01 590	0.54 647	0.73 664	0.62 616	1.36 682	0.62 593	0.58 580	0.38 495	0.62 594	0.52 570	0.34 526	0.65 541	0.47 556	0.54 655	0.61 675	0.67 662	0.61 672	0.65 658	0.69 668

MSMD_ROB	0.63 630	0.34 574	0.70 497	0.30 548	0.25 576	0.88 644	0.35 588	0.58 554	0.67 607	1.13 660	1.52 662	1.75 669	1.05 659	0.90 617	0.60 588	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.27 639	0.25 615	0.27 553

EDNetEfficient	0.64 632	0.39 599	2.52 670	0.26 454	0.26 580	0.39 529	0.49 634	0.42 366	1.06 654	1.38 667	0.86 630	0.61 603	0.97 655	0.66 547	1.62 669	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.12 515	0.20 593	0.19 451

FCDSN-DC	0.67 633	0.38 595	0.83 546	0.37 606	0.30 601	0.66 623	0.37 597	0.69 628	0.70 616	1.15 662	1.53 663	1.70 668	1.38 668	1.00 635	0.83 619	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.27 625	0.32 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 633	0.94 664	1.63 650	0.77 663	1.19 682	0.53 600	0.25 505	0.61 585	0.72 620	0.70 629	0.60 583	0.69 629	0.90 651	0.80 596	0.52 569	0.27 633	0.13 409	0.74 665	0.31 643	0.68 661	0.44 625

AnyNet_C01	0.68 635	0.69 649	2.64 672	0.33 585	0.27 584	0.93 646	0.64 649	0.66 615	0.65 602	0.70 629	0.97 638	0.75 635	0.63 630	1.01 636	1.52 664	0.17 587	0.16 473	0.17 589	0.17 598	0.24 613	0.28 562

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 636	0.73 652	1.26 624	0.47 640	0.28 586	1.42 670	0.60 646	0.82 646	0.94 648	0.85 642	0.86 630	0.88 642	0.70 635	1.32 660	0.75 609	0.37 647	0.30 627	0.34 644	0.36 648	0.44 646	0.42 619

FC-DCNN	0.73 637	0.33 565	0.84 550	0.33 585	0.28 586	0.82 641	0.40 613	0.82 646	0.83 632	1.43 670	1.60 667	1.97 671	1.38 668	1.10 643	0.93 625	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

MFMNet_re	0.74 638	0.84 659	1.16 612	0.64 651	0.70 662	0.79 637	0.71 654	0.77 641	0.85 636	0.79 640	0.86 630	0.69 629	0.80 642	0.73 569	0.65 597	0.66 663	0.59 673	0.61 661	0.58 670	0.68 661	0.71 669

NVStereoNet_ROB	0.74 638	0.64 645	1.20 622	0.55 648	0.43 639	0.54 604	0.48 631	0.75 638	0.87 641	0.88 643	1.72 670	1.06 649	1.03 658	1.29 656	0.98 632	0.35 644	0.42 652	0.41 650	0.48 658	0.38 642	0.43 622
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 638	0.72 650	1.18 619	0.52 646	0.57 654	0.76 632	0.50 636	0.80 643	0.66 606	0.97 650	0.88 633	0.94 644	0.74 637	1.08 642	1.04 638	0.58 659	0.51 661	0.50 654	0.50 662	0.56 653	0.72 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 641	0.33 565	0.82 540	0.33 585	0.28 586	0.85 642	0.40 613	0.88 655	0.86 638	1.46 672	1.65 668	2.08 673	1.40 670	1.14 647	0.95 628	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

RainbowNet	0.76 642	1.00 668	1.29 628	0.82 664	0.63 657	0.79 637	0.52 639	0.83 648	0.93 645	0.61 618	0.79 623	0.79 636	0.62 628	0.82 601	0.67 602	0.80 672	0.55 668	0.79 669	0.49 659	0.81 669	0.62 656

ACVNet-4b	0.76 642	0.90 662	1.67 653	0.73 660	0.51 649	0.80 640	0.31 567	0.74 637	0.81 630	0.51 592	0.72 612	0.94 644	0.43 575	1.01 636	1.32 655	1.18 685	0.22 559	0.77 667	0.45 655	0.70 664	0.50 640

ACVNet_1	0.77 644	0.92 663	1.79 658	0.73 660	0.53 650	0.78 636	0.42 619	0.88 655	0.90 642	0.75 632	0.76 619	1.32 659	0.80 642	1.04 639	0.70 604	0.57 658	0.32 636	0.72 664	0.35 646	0.70 664	0.50 640

ELAS_RVC	0.80 645	0.40 602	1.10 603	0.40 621	0.35 619	0.93 646	1.10 677	0.87 654	1.12 661	1.40 668	1.39 656	1.27 657	1.55 676	1.13 645	1.13 642	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.28 640	0.31 634	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 645	0.40 602	0.91 572	0.39 616	0.35 619	1.52 672	0.81 663	0.97 659	0.98 651	1.47 677	1.58 665	1.19 654	1.33 667	1.01 636	1.21 645	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.29 642	0.32 637	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 647	0.64 645	2.42 669	0.49 642	0.17 407	0.58 609	0.32 574	0.83 648	0.85 636	0.41 534	0.52 544	0.98 648	0.61 623	4.97 691	1.22 646	0.12 500	0.07 175	0.10 413	0.24 626	0.27 625	0.32 581

RTS	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

RTSA	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

IMH-64-1	0.94 650	0.95 665	1.07 598	0.98 669	0.76 665	0.93 646	0.72 655	1.30 667	1.11 659	0.91 644	1.45 659	1.14 650	1.00 656	1.25 654	0.97 630	0.77 668	0.51 661	0.97 673	0.55 668	0.90 671	0.66 664

IMH-64	0.94 650	0.95 665	1.07 598	0.98 669	0.76 665	0.93 646	0.72 655	1.30 667	1.11 659	0.91 644	1.45 659	1.14 650	1.00 656	1.25 654	0.97 630	0.77 668	0.51 661	0.97 673	0.55 668	0.90 671	0.66 664

ACVNet_2	0.94 650	0.98 667	1.71 655	0.83 665	0.63 657	1.02 652	0.64 649	1.16 664	1.43 671	1.02 654	1.39 656	1.47 662	0.86 649	1.16 648	0.79 615	0.63 662	0.43 655	0.78 668	0.49 659	0.80 668	0.57 649

MonStereo1	0.96 653	0.61 644	0.99 588	0.70 657	0.59 655	1.37 668	0.35 588	0.97 659	1.27 665	0.97 650	1.92 674	1.53 664	2.13 680	1.29 656	0.87 622	0.71 666	0.34 642	0.75 666	0.47 657	0.75 666	0.68 666

DStereoSA	1.00 654	0.46 615	1.33 631	0.68 654	0.86 675	1.26 662	2.25 691	0.83 648	1.41 669	0.57 612	1.92 674	0.57 587	2.07 679	0.96 630	1.84 673	0.36 645	0.55 668	0.28 630	0.53 664	0.45 647	0.90 677

U	1.02 655	0.10 81	0.26 82	0.22 260	3.66 688	6.41 691	0.13 68	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 699	2.86 696	0.07 165	0.06 13

MultiAttention	1.05 656	0.14 276	0.50 325	0.35 596	0.43 639	5.62 687	1.71 688	0.71 630	0.54 560	0.36 469	0.63 595	0.55 580	0.22 359	7.50 696	0.56 581	0.09 350	0.06 86	0.14 554	0.24 626	0.27 625	0.34 591

WAO-7	1.05 656	1.00 668	1.19 620	0.83 665	0.67 661	1.22 660	0.84 665	1.43 671	1.56 673	1.13 660	1.75 671	1.46 661	1.25 664	1.56 667	1.28 650	0.61 661	0.62 678	0.70 663	0.68 675	0.66 660	0.62 656

MADNet+	1.05 656	1.26 678	4.77 685	0.73 660	0.50 646	1.25 661	0.97 668	1.05 661	0.93 645	0.67 625	0.78 620	0.87 641	0.85 646	2.14 678	1.83 672	0.40 652	0.42 652	0.32 639	0.28 640	0.45 647	0.43 622

PWCK	1.05 656	1.29 679	2.12 665	0.92 667	0.42 636	1.27 663	1.01 670	1.14 663	1.14 662	1.16 663	1.14 648	1.25 656	0.90 651	1.77 673	1.15 643	0.89 676	0.51 661	0.87 671	0.54 665	1.02 679	0.57 649

DStereoFS	1.07 660	0.76 656	1.10 603	0.70 657	0.70 662	1.87 676	1.39 683	1.20 666	1.66 674	1.01 653	1.58 665	1.20 655	2.60 685	1.40 663	1.32 655	0.40 652	0.47 657	0.31 637	0.41 653	0.38 642	0.91 678

IMH	1.09 661	1.04 671	1.29 628	1.03 671	0.79 668	1.11 654	0.69 652	1.40 670	1.42 670	1.02 654	1.71 669	1.42 660	1.19 663	1.78 674	1.03 637	1.14 683	0.56 672	1.00 675	0.58 670	0.93 674	0.68 666

WAO-6	1.11 662	1.01 670	1.17 618	0.96 668	0.79 668	1.30 665	0.78 660	1.36 669	1.99 679	1.04 657	1.54 664	1.59 665	1.27 665	1.37 662	1.30 651	0.78 670	0.55 668	1.03 677	0.75 679	0.87 670	0.72 670

SGM+DAISY	1.12 663	0.86 660	1.64 651	0.68 654	0.80 671	1.68 674	1.68 687	1.08 662	1.10 657	1.53 679	1.76 672	1.47 662	1.53 675	1.24 652	1.42 662	0.66 663	0.65 680	0.52 656	0.54 665	0.57 654	0.91 678

LVE	1.18 664	1.16 673	1.67 653	1.04 672	0.81 672	1.32 666	0.82 664	1.49 673	1.94 677	1.08 658	1.90 673	1.89 670	1.07 660	1.51 666	1.04 638	0.96 679	0.61 675	0.94 672	0.69 676	0.92 673	0.79 675

JetBlue	1.20 665	0.89 661	2.53 671	0.59 649	0.76 665	3.16 684	2.09 689	1.16 664	0.93 645	0.95 648	1.12 647	1.65 666	1.27 665	2.15 679	1.87 674	0.43 654	0.37 647	0.38 646	0.39 652	0.62 655	0.63 658

Dean	1.22 666	1.17 674	1.97 662	1.04 672	0.79 668	1.21 659	0.76 658	1.51 674	1.96 678	1.30 666	1.98 677	2.14 674	1.18 662	1.30 658	1.15 643	0.83 673	0.61 675	1.01 676	0.69 676	0.97 678	0.77 674

xyz-stereo	1.43 667	0.11 129	17.43 705	0.18 55	0.08 8	4.86 685	0.18 289	0.31 233	0.35 355	0.37 486	2.75 685	0.41 492	0.31 502	0.58 496	0.33 494	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.06 102	0.06 87	0.06 13

TorneroNet-64	1.47 668	1.15 672	1.51 645	1.11 678	0.86 675	2.27 680	0.76 658	1.84 680	3.76 686	1.29 664	2.22 681	2.68 682	1.46 671	1.81 675	1.55 666	0.79 671	0.51 661	1.10 678	0.67 674	1.31 683	0.81 676

notaker	1.49 669	1.44 682	1.77 656	1.42 683	1.08 680	1.19 658	0.87 667	1.51 674	1.40 668	1.53 679	3.41 687	2.40 678	1.94 678	1.83 676	1.57 667	1.14 683	0.69 684	1.38 685	0.88 683	1.39 686	1.03 682

WAO-8	1.50 670	1.22 676	1.39 637	1.10 675	0.85 673	2.15 677	0.78 660	1.84 680	3.76 686	1.46 672	2.18 679	2.15 675	1.50 673	3.20 685	1.35 658	0.92 677	0.66 681	1.10 678	0.79 681	0.94 675	0.74 672

Venus	1.50 670	1.22 676	1.39 637	1.10 675	0.85 673	2.15 677	0.78 660	1.84 680	3.76 686	1.46 672	2.18 679	2.15 675	1.50 673	3.20 685	1.35 658	0.92 677	0.66 681	1.10 678	0.79 681	0.94 675	0.74 672

SGM-ForestM	1.59 672	0.56 632	1.52 646	0.41 628	0.34 616	2.77 682	1.67 686	1.69 678	1.73 676	2.48 685	2.27 682	6.02 692	2.90 687	3.08 683	2.83 685	0.25 627	0.30 627	0.19 604	0.20 610	0.18 575	0.45 629

UNDER WATER-64	1.61 673	1.30 680	2.93 676	1.33 681	0.96 678	2.20 679	1.25 680	1.47 672	3.15 683	1.46 672	1.31 654	2.61 681	2.22 682	1.69 670	1.93 675	1.13 682	0.67 683	1.29 683	0.94 684	1.26 681	1.09 684

MANE	1.63 674	0.58 639	1.16 612	0.59 649	0.60 656	2.71 681	1.53 684	2.63 688	3.62 685	2.33 684	3.26 686	3.66 686	2.98 688	2.26 681	2.26 680	0.37 647	0.40 649	0.31 637	0.49 659	0.31 634	0.63 658

UNDER WATER	1.64 675	1.34 681	2.72 674	1.40 682	1.04 679	1.70 675	1.14 679	1.57 677	3.58 684	1.46 672	1.46 661	2.82 683	2.43 683	1.74 671	2.04 678	1.08 681	0.63 679	1.31 684	0.94 684	1.29 682	1.10 685

LSM	1.68 676	0.48 621	2.91 675	2.28 689	17.60 704	0.52 597	0.55 643	0.65 609	0.78 627	0.84 641	1.11 646	0.63 610	0.55 610	0.79 592	0.53 573	0.16 573	0.25 594	0.18 597	0.21 612	0.25 615	2.37 691

ktn	1.80 677	1.46 683	1.49 643	1.44 684	1.14 681	1.50 671	1.07 673	1.53 676	3.90 689	2.77 687	4.62 688	3.42 685	1.49 672	1.74 671	1.40 661	1.45 687	0.77 685	1.46 686	0.99 686	1.41 687	1.00 681

LE_ROB	1.82 678	0.39 599	3.15 678	0.50 644	0.55 652	0.79 637	1.00 669	0.89 657	6.48 693	7.40 697	2.07 678	2.07 672	5.08 691	1.33 661	3.96 689	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.13 335

KSHMR	1.92 679	1.47 684	1.97 662	1.48 685	1.22 683	1.39 669	1.06 672	1.81 679	5.83 692	1.43 670	5.56 691	2.95 684	1.17 661	2.24 680	1.33 657	1.29 686	1.13 686	1.47 687	1.11 688	1.37 685	1.21 686

TorneroNet	2.26 680	1.20 675	1.55 648	1.15 680	0.91 677	5.84 688	0.84 665	2.12 684	8.45 696	2.59 686	5.32 690	3.84 687	2.15 681	1.84 677	1.98 677	0.88 675	0.54 667	1.16 682	0.74 678	1.31 683	0.91 678

MADNet++	2.34 681	1.81 685	2.24 668	2.15 688	1.97 687	2.79 683	2.19 690	2.42 687	2.26 680	2.79 688	2.70 684	2.43 679	2.60 685	3.18 684	3.32 686	2.19 690	1.97 692	1.93 689	1.62 690	2.02 689	2.10 689

JetRed	2.35 682	2.70 687	6.11 688	1.14 679	1.38 685	6.03 690	3.61 693	2.12 684	1.72 675	1.99 682	1.97 676	2.15 675	1.59 677	2.49 682	4.19 690	1.05 680	1.60 689	1.10 678	1.02 687	1.72 688	1.41 688

light-stereo	2.66 683	0.78 657	4.46 681	4.42 690	3.66 688	5.04 686	0.38 605	2.12 684	1.51 672	4.25 689	6.51 694	7.70 696	0.75 638	5.12 692	1.42 662	0.72 667	1.35 688	0.33 642	0.45 655	1.22 680	1.04 683

HanzoNet	3.08 684	1.87 686	2.70 673	1.81 686	1.34 684	1.60 673	1.05 671	2.06 683	2.62 682	5.63 693	5.12 689	5.96 691	7.09 694	4.39 690	3.43 687	3.29 693	2.06 694	1.98 692	2.94 697	2.47 690	2.15 690

coex-ft	3.48 685	0.81 658	48.53 718	0.24 372	0.19 470	0.53 600	0.47 630	0.49 448	2.36 681	7.18 696	1.20 650	0.96 647	2.53 684	0.75 578	2.14 679	0.13 522	0.15 459	0.14 554	0.12 515	0.22 604	0.47 631

TCMNet-wrong-test	4.33 686	5.65 693	4.76 682	11.36 701	10.39 697	5.87 689	4.45 695	4.24 692	1.10 657	1.93 681	2.43 683	6.07 693	3.54 689	3.87 688	4.51 691	2.00 689	0.47 657	1.96 691	1.68 691	5.78 697	4.48 695

tt	4.71 687	0.11 129	3.94 679	2.06 687	1.54 686	10.14 696	16.85 700	9.28 699	4.99 690	1.41 669	1.05 644	4.68 688	4.89 690	3.36 687	5.86 694	5.73 698	9.15 706	2.23 694	2.51 694	3.02 691	1.34 687

BEATNet-Init1	4.91 688	3.27 688	14.39 704	0.69 656	0.65 660	10.19 697	3.83 694	5.04 693	5.11 691	8.73 698	8.52 695	13.95 707	7.66 696	7.79 697	5.79 693	0.32 641	0.34 642	0.34 644	0.38 651	0.64 657	0.64 662

Selective-IGEV-i1pa	5.75 689	8.12 694	4.85 686	1.10 675	0.54 651	13.48 699	3.52 692	9.46 700	7.56 695	7.13 695	10.00 699	9.12 697	7.56 695	14.91 708	6.08 695	3.55 694	1.33 687	1.94 690	0.77 680	0.79 667	3.23 693

DPSimNet_ROB	6.21 690	5.16 689	9.50 690	5.59 693	5.56 691	7.64 692	10.02 697	4.07 691	7.33 694	6.84 694	6.26 692	7.17 695	10.55 697	4.07 689	5.68 692	5.50 697	4.29 697	5.24 698	3.66 698	4.05 694	5.96 696

USTest	6.84 691	5.16 689	5.45 687	7.18 695	7.26 692	14.27 700	22.53 701	8.48 697	9.29 697	5.44 692	6.42 693	6.27 694	6.69 693	6.83 695	8.49 698	1.95 688	3.27 695	2.16 693	2.54 695	3.76 692	3.31 694

EDNetEfficientorigin	7.48 692	0.57 636	139.59 720	0.25 413	0.17 407	0.44 558	0.30 557	0.48 437	1.04 652	1.29 664	1.02 643	0.82 638	0.87 650	0.76 584	1.02 636	0.10 421	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.22 604	0.25 532

DGTPSM_ROB	8.38 693	5.24 691	10.71 702	5.32 692	10.19 695	8.34 693	23.49 705	6.11 695	13.43 705	4.93 690	10.93 703	5.64 689	10.55 697	6.17 693	12.73 702	3.74 695	7.56 699	3.68 695	7.24 703	4.09 695	7.49 699

DPSMNet_ROB	8.44 694	5.25 692	10.87 703	5.59 693	10.27 696	8.34 693	23.51 706	6.12 696	13.47 706	4.96 691	10.94 704	5.65 690	10.55 697	6.25 694	12.77 703	4.01 696	7.62 700	3.75 696	7.27 704	4.16 696	7.54 700

DLNR-FE	10.53 695	12.31 704	20.33 711	105.85 720	23.36 715	0.14 30	0.13 68	3.25 690	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.31 351	0.16 208	2.59 692	0.32 636	0.07 144	0.07 189	40.66 720	0.28 562

DLNR_Zeroshot_test	10.53 695	12.28 703	20.32 709	105.84 719	23.88 716	0.14 30	0.13 68	3.20 689	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.32 361	0.16 208	2.54 691	0.32 636	0.07 144	0.07 189	40.17 719	0.28 562

iinet-test	10.74 697	9.21 695	9.52 691	10.46 696	10.67 698	17.92 705	25.86 707	12.61 704	13.38 703	9.65 702	10.06 700	9.98 699	10.66 700	11.13 704	12.60 699	6.36 700	7.73 701	5.65 700	6.66 699	7.29 698	7.31 697

IINet	10.74 697	9.21 695	9.52 691	10.46 696	10.67 698	17.92 705	25.86 707	12.61 704	13.38 703	9.65 702	10.06 700	9.98 699	10.66 700	11.13 704	12.60 699	6.36 700	7.73 701	5.65 700	6.66 699	7.29 698	7.31 697

LRCNet_RVC	10.94 699	14.45 706	9.66 693	15.38 702	8.02 694	1.08 653	0.35 588	8.72 698	0.72 620	12.63 707	15.84 707	9.73 698	6.52 692	8.58 698	6.38 696	20.33 715	5.39 698	23.79 714	21.95 715	15.35 706	13.96 707

DPSM_ROB	11.46 700	9.79 701	10.18 697	11.11 699	11.31 700	19.08 708	27.38 710	13.42 707	14.23 708	10.34 704	11.13 705	10.97 705	11.33 706	11.89 706	13.49 704	6.74 702	8.19 704	6.00 702	7.05 701	7.74 700	7.76 701

DPSM	11.46 700	9.79 701	10.18 697	11.11 699	11.31 700	19.08 708	27.38 710	13.42 707	14.23 708	10.34 704	11.13 705	10.97 705	11.33 706	11.89 706	13.49 704	6.74 702	8.19 704	6.00 702	7.05 701	7.74 700	7.76 701

xxxxx1	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

tt_ll	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

ff	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

PML	15.86 705	13.12 705	7.07 689	5.22 691	7.66 693	32.93 712	64.30 721	5.37 694	10.12 698	25.87 720	67.29 721	20.25 709	13.20 708	10.09 699	6.81 697	5.94 699	2.00 693	6.03 704	2.18 693	9.13 702	2.62 692

Anonymous_1	16.44 706	9.26 697	9.67 694	10.63 698	14.54 702	18.62 707	26.98 709	12.68 706	13.53 707	10.78 706	10.37 702	10.15 701	10.66 700	10.99 703	12.64 701	15.61 714	7.73 701	16.87 712	43.01 718	56.14 721	7.86 703

HaxPig	17.72 707	20.23 716	19.76 706	16.55 703	16.52 703	9.46 695	9.42 696	14.48 709	13.31 702	18.59 709	18.67 708	17.39 708	16.68 709	17.07 709	16.43 709	21.99 717	20.86 717	22.28 713	21.55 714	21.30 714	21.88 718

MEDIAN_ROB	21.20 708	24.56 717	23.42 716	19.57 704	19.62 708	13.29 698	11.21 698	18.04 710	17.02 710	22.07 719	21.92 709	20.84 710	20.24 710	21.02 710	19.68 710	25.59 718	24.08 718	26.20 715	25.19 716	25.31 715	25.19 719

RAFT-FEzeroshot	23.04 709	19.71 711	20.25 707	22.47 711	22.80 712	38.32 713	55.23 717	26.95 714	28.70 715	20.66 714	22.23 711	22.07 712	22.86 712	23.85 712	27.17 714	13.53 708	16.47 712	12.08 705	14.22 708	15.58 709	15.60 710

RAFT-FE	23.04 709	19.71 711	20.25 707	22.47 711	22.80 712	38.32 713	55.23 717	26.95 714	28.70 715	20.66 714	22.23 711	22.07 712	22.86 712	23.85 712	27.17 714	13.53 708	16.47 712	12.08 705	14.22 708	15.58 709	15.60 710

CasAABBNet	23.04 709	19.69 709	20.32 709	22.42 708	22.73 709	38.35 716	55.23 717	26.99 716	28.74 717	20.67 716	22.28 713	22.11 715	22.86 712	23.84 711	27.17 714	13.52 707	16.47 712	12.08 705	14.21 706	15.57 707	15.60 710

FlowAnything	23.08 712	19.70 710	20.48 712	22.45 710	22.73 709	38.34 715	55.18 715	27.00 717	28.79 718	20.83 718	22.42 716	22.10 714	22.83 711	23.85 712	27.23 718	13.53 708	16.54 715	12.10 710	14.29 711	15.59 711	15.58 709

Hybrid-DGEV	23.11 713	19.81 714	20.81 714	22.43 709	22.74 711	38.45 718	55.25 720	27.21 720	28.95 720	20.63 713	22.37 714	22.03 711	22.89 716	23.96 716	27.14 712	13.54 711	16.46 711	12.09 708	14.23 710	15.57 707	15.57 708

Selective-RAFT-Error	23.11 713	19.77 713	20.60 713	22.49 713	22.80 712	38.46 719	55.19 716	27.13 719	28.90 719	20.73 717	22.38 715	22.11 715	22.91 717	23.94 715	27.18 717	13.54 711	16.57 716	12.09 708	14.21 706	15.61 712	15.65 713

LSM0	24.21 715	19.88 715	22.33 715	24.42 714	40.13 720	38.41 717	54.99 714	27.05 718	28.61 714	20.59 712	22.00 710	22.29 717	22.86 712	24.12 717	27.16 713	13.59 713	16.33 710	12.13 711	14.08 705	15.72 713	17.53 715

AVERAGE_ROB	25.43 716	29.01 718	27.22 717	24.60 715	24.16 717	17.78 704	12.87 699	22.39 713	21.40 713	26.72 721	26.08 719	25.18 718	24.52 720	25.07 718	23.57 711	29.94 719	28.36 719	30.60 716	29.57 717	29.83 716	29.66 720

RSGM-EC	29.37 717	17.55 707	9.85 695	35.22 716	33.16 718	26.01 710	45.63 712	20.07 711	17.60 711	18.98 710	23.47 717	30.02 719	23.62 718	41.06 719	44.49 720	58.94 720	34.33 720	32.95 720	20.18 712	33.70 717	20.62 716

acva	29.37 717	17.55 707	9.85 695	35.22 716	33.16 718	26.01 710	45.63 712	20.07 711	17.60 711	18.98 710	23.47 717	30.02 719	23.62 718	41.06 719	44.49 720	58.94 720	34.33 720	32.95 720	20.18 712	33.70 717	20.62 716

Selective-IGEV-i16pa	31.25 719	41.63 719	4.08 680	0.51 645	0.38 628	97.61 721	0.73 657	61.16 722	60.81 721	17.49 708	65.92 720	39.64 721	53.28 721	107.35 722	27.39 719	20.46 716	3.81 696	4.39 697	1.97 692	0.41 644	16.06 714

test_example2	100.95 720	107.33 720	67.16 719	98.17 718	106.88 721	89.44 720	101.34 722	37.23 721	97.88 722	129.56 722	131.26 722	65.41 722	67.34 722	91.22 721	79.29 722	143.32 722	199.32 722	81.12 722	102.17 722	121.89 722	101.70 721

GS-Stereo							0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 658

FSD					0.41 634	0.28 384	0.27 526	0.32 241	0.30 293	0.27 301	0.27 289	0.29 375	0.27 435	0.35 393	0.28 447	0.23 617	0.49 659	0.27 623	0.26 635	0.26 619

ccccc		256.25 721		351.50 721	361.31 722	144.22 722		153.19 723		152.98 723		161.94 723		268.06 723		387.64 723	346.97 723	244.11 723	219.32 723	413.57 723

Low-res two-view benchmark