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

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	0.12 147	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	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	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
CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 278	0.15 141	0.26 144	0.26 224	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.09 349	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
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 85	0.09 332	0.08 275	0.06 87	0.05 1

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

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	0.19 102	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

trnet	0.14 84	0.09 45	0.26 82	0.15 4	0.07 1	0.21 249	0.12 35	0.25 129	0.26 224	0.16 163	0.21 222	0.15 185	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.09 349	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13

PMTNet	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.15 4	0.09 18	0.23 299	0.15 141	0.26 144	0.24 184	0.17 186	0.21 222	0.16 198	0.14 219	0.23 201	0.14 138	0.29 635	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.07 30

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	0.20 129	0.12 39	0.07 115	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 127

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 82	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.10 195

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	0.20 129	0.12 39	0.06 44	0.16 472	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.10 195

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	0.11 106	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.11 361	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.14 369

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	0.11 106	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.13 334

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

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

VMStereo-Base	0.14 84	0.09 45	0.29 111	0.16 10	0.09 18	0.18 150	0.12 35	0.24 106	0.25 209	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 75

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 374	0.10 8	0.12 35	0.27 159	0.24 184	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.12 39	0.08 258	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

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	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.13 334

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	0.20 129	0.16 207	0.07 115	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.14 369

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	0.11 106	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.12 387	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.12 299

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	0.11 106	0.22 177	0.15 178	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.10 195

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	0.10 324	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.08 75

xyz-stereo-finetune2	0.18 182	0.16 354	0.32 142	0.16 10	0.09 18	0.27 365	0.19 335	0.29 192	0.21 137	0.23 258	0.29 302	0.21 268	0.23 372	0.37 408	0.23 388	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.07 30

TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 231	0.16 10	0.08 8	0.25 338	0.14 99	0.23 84	0.29 274	0.25 280	0.30 316	0.16 198	0.12 147	0.18 82	0.13 92	0.08 258	0.07 174	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 75

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	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

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	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 299

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 120	0.23 486	0.58 432	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 85	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.22 495

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	0.29 274	0.15 144	0.15 128	0.18 228	0.12 147	0.18 82	0.14 138	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.21 480

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	0.06 101	0.05 4	0.06 13

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	0.22 177	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.08 275	0.05 4	0.06 13

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	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

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	0.19 102	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

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	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.35 644	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.09 127

Replicate-Monster	0.15 120	0.12 182	0.40 203	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	0.28 297	0.12 39	0.06 44	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.21 480

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	0.23 201	0.13 92	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.09 127

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	0.23 201	0.15 178	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.12 299

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	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.06 87	0.09 127

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	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.06 87	0.09 127

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	0.12 147	0.23 201	0.13 92	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.15 388

3.25w_new	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 150	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.06 101	0.04 1	0.11 244

3.25w	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 150	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.06 101	0.04 1	0.11 244

3.75w	0.12 21	0.10 81	0.21 36	0.17 27	0.11 114	0.18 150	0.12 35	0.24 106	0.15 34	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.10 72	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 75

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	0.11 106	0.22 177	0.13 92	0.05 1	0.11 361	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 75

xyz-stereo-finetune	0.17 171	0.17 388	0.29 111	0.17 27	0.08 8	0.24 320	0.21 403	0.30 212	0.32 313	0.19 214	0.22 235	0.19 240	0.15 240	0.30 335	0.22 368	0.06 44	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.07 30

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	0.12 147	0.16 48	0.15 178	0.13 521	0.09 283	0.09 332	0.10 436	0.11 444	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
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	0.12 147	0.19 102	0.12 39	0.08 258	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.05 1

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	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 239	0.74 653	0.71 503	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	0.34 641	0.12 387	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.24 519

LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 278	0.14 99	0.27 159	0.27 242	0.15 144	0.18 179	0.19 240	0.14 219	0.23 201	0.14 138	0.08 258	0.06 85	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.
CES	0.14 84	0.08 17	0.24 59	0.17 27	0.23 544	0.18 150	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.19 102	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.20 468

knoymous	0.18 182	0.10 81	0.35 164	0.17 27	0.11 114	0.21 249	0.17 233	0.33 259	0.24 184	0.24 266	0.28 294	0.27 348	0.16 259	0.24 215	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.06 101	0.09 328	0.10 195

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 223	0.17 27	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.23 84	0.31 303	0.21 231	0.31 327	0.13 135	0.11 106	0.17 66	0.16 207	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 576	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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 84	0.09 45	0.38 180	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	0.12 147	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.31 574

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 177	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	0.06 101	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.19 177	0.15 141	0.25 129	0.22 148	0.16 163	0.22 235	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.10 195

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.18 150	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	0.06 101	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 84	0.12 182	0.42 223	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	0.11 106	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.19 450

RT-Monster	0.16 150	0.09 45	0.25 69	0.18 55	0.14 264	0.20 218	0.12 35	0.31 233	0.33 330	0.25 280	0.22 235	0.17 213	0.13 189	0.19 102	0.15 178	0.07 115	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.10 195

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	0.29 274	0.15 144	0.16 141	0.17 213	0.14 219	0.19 102	0.15 178	0.07 115	0.22 558	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.26 544

Foundation-i1a	0.16 150	0.08 17	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.18 150	0.16 192	0.26 144	0.30 292	0.17 186	0.16 141	0.19 240	0.13 189	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.21 546	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 544

gcap_with_dpt	0.13 40	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.18 150	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	0.06 101	0.05 4	0.10 195

BStereo	0.14 84	0.10 81	0.46 263	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	0.17 237	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.09 127

Wave_Phase_stereo	0.16 150	0.10 81	0.46 263	0.18 55	0.11 114	0.41 539	0.15 141	0.30 212	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 237	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.09 127

VIP-Stereo	0.13 40	0.15 312	0.31 129	0.18 55	0.12 164	0.24 320	0.12 35	0.20 41	0.20 111	0.10 19	0.13 76	0.11 87	0.09 33	0.20 129	0.13 92	0.06 44	0.11 361	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 75

252Zero-FE	0.18 182	0.08 17	0.28 105	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.11 21	0.22 69	0.22 148	0.76 634	0.11 38	0.09 25	0.08 14	0.17 66	0.15 178	0.07 115	0.51 660	0.06 43	0.08 275	0.06 87	0.10 195

Zero-FE251	0.17 171	0.09 45	0.38 180	0.18 55	0.10 68	0.20 218	0.13 68	0.20 41	0.15 34	0.75 631	0.13 76	0.13 135	0.11 106	0.16 48	0.16 207	0.08 258	0.10 324	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 432

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	0.11 106	0.20 129	0.15 178	0.05 1	0.16 472	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.12 299

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	0.11 106	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 244

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	0.11 106	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 127

DilatedVolume-Stereo	0.15 120	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.21 249	0.14 99	0.24 106	0.22 148	0.22 250	0.21 222	0.16 198	0.15 240	0.24 215	0.17 237	0.07 115	0.07 174	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.08 75

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	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

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	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

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	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

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	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.12 299

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	0.11 106	0.15 27	0.13 92	0.05 1	0.12 387	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 75

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	0.23 201	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.09 127

xyz-stereo	1.43 666	0.11 129	17.43 704	0.18 55	0.08 8	4.86 684	0.18 288	0.31 233	0.35 354	0.37 485	2.75 684	0.41 491	0.31 501	0.58 495	0.33 493	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.06 101	0.06 87	0.06 13

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	0.08 238	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 82	0.11 13	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

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	0.15 458	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

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	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

HI	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 494	0.38 413	0.36 451	0.24 393	0.29 319	0.22 368	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.08 75

CoSv	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 494	0.38 413	0.36 451	0.24 393	0.29 319	0.22 368	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.08 75

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 81	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.21 249	0.14 99	0.14 5	0.17 53	0.11 35	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.21 149	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

WCG-NET	0.15 120	0.12 182	0.31 129	0.18 55	0.09 18	0.18 150	0.17 233	0.23 84	0.29 274	0.18 208	0.22 235	0.15 185	0.12 147	0.19 102	0.13 92	0.06 44	0.12 387	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.06 13

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	0.22 177	0.14 138	0.07 115	0.15 458	0.06 43	0.06 101	0.16 543	0.29 567

WCG-NET（raft）	0.16 150	0.14 276	0.32 142	0.18 55	0.09 18	0.19 177	0.16 192	0.24 106	0.27 242	0.19 214	0.19 191	0.20 254	0.12 147	0.22 177	0.13 92	0.06 44	0.17 500	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

DualNet (step1)	0.31 498	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.41 421	0.26 426	0.24 619	0.21 546	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

test_sample9	0.45 579	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.70 558	1.01 632	0.24 619	1.93 689	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

test_sample8	0.52 604	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.57 539	0.38 396	0.63 618	0.39 431	1.16 651	0.68 633	0.70 558	1.01 632	0.24 619	1.93 689	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

CAS++	0.17 171	0.13 226	0.35 164	0.18 55	0.13 220	0.17 120	0.16 192	0.42 365	0.25 209	0.19 214	0.18 179	0.13 135	0.10 72	0.22 177	0.12 39	0.12 499	0.10 324	0.11 468	0.08 275	0.10 392	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 177	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	0.06 101	0.05 4	0.09 127

test_for_model	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 177	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	0.06 101	0.05 4	0.08 75

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	0.12 147	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.31 574

testlalala	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 177	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	0.06 101	0.05 4	0.09 127

LoS_RVC	0.14 84	0.11 129	0.32 142	0.18 55	0.16 374	0.20 218	0.18 288	0.21 56	0.18 71	0.14 119	0.20 202	0.12 113	0.17 281	0.17 66	0.14 138	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 369

DRaft	0.25 390	0.11 129	0.47 271	0.18 55	0.12 164	0.28 383	0.23 465	0.34 266	0.40 422	0.38 494	0.60 582	0.20 254	0.41 564	0.48 448	0.41 529	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

AnonymousM	0.19 210	0.20 440	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.27 242	0.27 300	0.21 222	0.18 228	0.14 219	0.21 149	0.16 207	0.09 349	0.08 238	0.38 645	0.15 576	0.06 87	0.08 75

s12784h	0.18 182	0.09 45	0.38 180	0.18 55	0.07 1	0.33 471	0.19 335	0.39 332	0.34 342	0.24 266	0.25 267	0.18 228	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.05 1

ACVNet	0.24 365	0.18 412	0.51 343	0.18 55	0.15 332	0.27 365	0.23 465	0.40 341	0.45 481	0.29 336	0.41 452	0.38 463	0.28 457	0.28 297	0.35 507	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.10 392	0.09 127

aanet-new-34k	0.14 84	0.16 354	0.39 188	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	0.13 189	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 432

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 40	0.09 45	0.23 53	0.19 103	0.14 264	0.20 218	0.16 192	0.25 129	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.13 189	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.13 334

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	0.11 106	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.17 426

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 150	0.20 440	0.79 528	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	0.07 174	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.18 432

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	0.11 106	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.26 544

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	0.14 219	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
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	0.23 249	0.16 198	0.16 259	0.14 11	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

depthmonostereo	0.15 120	0.12 182	0.34 156	0.19 103	0.09 18	0.20 218	0.15 141	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.18 179	0.16 198	0.18 312	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.07 174	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

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	0.12 147	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.10 195

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	0.12 147	0.19 102	0.14 138	0.05 1	0.10 324	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 127

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	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.16 472	0.06 43	0.09 376	0.06 87	0.07 30

G2L-ROB	0.25 390	0.21 451	0.56 406	0.19 103	0.12 164	0.28 383	0.21 403	0.48 436	0.34 342	0.35 454	0.31 327	0.41 491	0.23 372	0.51 460	0.31 474	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.12 299

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	0.09 283	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.08 75

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 82	0.12 39	0.06 44	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 182	0.08 17	0.39 188	0.19 103	0.19 469	0.24 320	0.18 288	0.29 192	0.29 274	0.24 266	0.21 222	0.24 310	0.18 312	0.22 177	0.21 350	0.07 115	0.11 361	0.06 43	0.07 188	0.06 87	0.11 244

castereo++	0.14 84	0.13 226	0.25 69	0.19 103	0.10 68	0.27 365	0.13 68	0.24 106	0.26 224	0.11 35	0.13 76	0.16 198	0.10 72	0.18 82	0.11 13	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 84	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.20 218	0.19 335	0.32 241	0.28 253	0.13 92	0.18 179	0.16 198	0.16 259	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	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	0.18 288	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.11 38	0.13 135	0.10 72	0.24 215	0.18 266	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.09 127
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 84	0.15 312	0.29 111	0.19 103	0.10 68	0.19 177	0.17 233	0.21 56	0.21 137	0.15 144	0.13 76	0.12 113	0.11 106	0.25 236	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.08 75

tt45	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.19 103	0.11 114	0.23 299	0.18 288	0.23 84	0.18 71	0.16 163	0.13 76	0.14 166	0.10 72	0.31 350	0.15 178	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.08 75

999	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.19 103	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.25 129	0.20 111	0.14 119	0.16 141	0.14 166	0.11 106	0.36 398	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.08 75

Pointernet	0.15 120	0.08 17	0.35 164	0.19 103	0.12 164	0.20 218	0.12 35	0.34 266	0.25 209	0.15 144	0.16 141	0.13 135	0.11 106	0.18 82	0.13 92	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

rvit_stereo_0080	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 375	0.29 192	0.26 224	0.16 163	0.17 160	0.19 240	0.14 219	0.19 102	0.16 207	0.11 459	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.08 75

MGS-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.38 180	0.19 103	0.11 114	0.18 150	0.17 233	0.21 56	0.23 164	0.14 119	0.24 259	0.16 198	0.10 72	0.19 102	0.13 92	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.10 392	0.07 30

whm_eth	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 375	0.29 192	0.26 224	0.16 163	0.17 160	0.19 240	0.14 219	0.19 102	0.16 207	0.11 459	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.08 75

MaDis-Stereo	0.15 120	0.17 388	0.39 188	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	0.11 106	0.17 66	0.17 237	0.08 258	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.06 13

Any-RAFT	0.18 182	0.09 45	0.33 151	0.19 103	0.10 68	0.29 408	0.16 192	0.44 395	0.32 313	0.25 280	0.27 288	0.29 374	0.16 259	0.23 201	0.13 92	0.08 258	0.07 174	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

DCANet-4	0.20 239	0.11 129	0.58 432	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.39 332	0.42 444	0.29 336	0.31 327	0.17 213	0.22 358	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

fff	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

ADStereo(finetuned)	0.21 275	0.15 312	0.59 441	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.37 302	0.41 432	0.30 359	0.31 327	0.19 240	0.31 501	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 195

CrosDoStereo	0.32 504	0.11 129	0.53 374	0.19 103	0.12 164	0.22 278	1.07 672	0.36 287	0.38 396	0.38 494	0.60 582	0.28 361	0.45 579	0.61 516	0.56 580	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.09 127

HHNet	0.23 335	0.12 182	0.66 479	0.19 103	0.18 435	0.20 218	0.20 375	0.36 287	0.32 313	0.33 414	0.59 578	0.19 240	0.21 350	0.24 215	0.31 474	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.12 299

DeepStereo_LL	0.32 504	0.11 129	0.53 374	0.19 103	0.12 164	0.22 278	1.07 672	0.36 287	0.38 396	0.38 494	0.60 582	0.28 361	0.45 579	0.61 516	0.56 580	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.09 127

DEmStereo	0.26 413	0.10 81	0.52 363	0.19 103	0.13 220	0.31 444	0.25 504	0.29 192	0.38 396	0.36 468	0.57 570	0.24 310	0.48 592	0.53 471	0.44 544	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

THIR-Stereo	0.30 487	0.15 312	0.46 263	0.19 103	0.11 114	0.28 383	0.70 652	0.33 259	0.36 370	0.37 485	0.64 597	0.33 424	0.49 597	0.58 495	0.44 544	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.08 75

DCANet	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.37 302	0.41 432	0.30 359	0.31 327	0.19 240	0.23 372	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 195

csc	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

cscssc	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

222	0.45 579	0.14 276	0.43 231	0.19 103	0.15 332	0.36 508	0.20 375	0.60 574	0.43 455	0.37 485	0.45 500	0.30 394	0.28 457	0.59 503	3.72 687	0.11 459	0.19 526	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.27 552

111	0.22 300	0.22 470	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.24 320	0.17 233	0.44 395	0.46 493	0.24 266	0.30 316	0.29 374	0.22 358	0.25 236	0.19 296	0.08 258	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.15 388

test_xeample	0.39 547	0.14 276	0.46 263	0.19 103	0.16 374	0.34 486	0.22 437	0.59 563	0.43 455	0.33 414	0.47 519	0.30 394	0.27 434	0.60 508	2.44 682	0.10 420	0.21 546	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.25 531

hitnet-ft	0.31 498	0.21 451	0.56 406	0.19 103	0.14 264	0.40 534	0.23 465	0.46 413	0.42 444	0.37 485	0.46 512	0.53 574	0.35 532	0.76 583	0.35 507	0.14 545	0.10 324	0.14 553	0.10 436	0.15 535	0.14 369

CFNet-ft	0.26 413	0.21 451	0.51 343	0.19 103	0.16 374	0.31 444	0.21 403	0.40 341	0.37 385	0.29 336	0.40 440	0.46 532	0.27 434	0.49 450	0.28 446	0.12 499	0.07 174	0.12 503	0.11 472	0.12 486	0.11 244

HSM-Net_RVC	0.28 452	0.12 182	0.48 286	0.19 103	0.11 114	0.35 501	0.21 403	0.64 602	0.44 468	0.40 521	0.43 475	0.50 558	0.27 434	0.75 577	0.25 414	0.08 258	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.26 413	0.21 451	0.51 343	0.19 103	0.16 374	0.31 444	0.21 403	0.40 341	0.37 385	0.29 336	0.40 440	0.46 532	0.27 434	0.49 450	0.28 446	0.12 499	0.07 174	0.12 503	0.11 472	0.12 486	0.11 244

UCFNet_RVC	0.25 390	0.21 451	0.49 303	0.19 103	0.15 332	0.34 486	0.18 288	0.47 425	0.36 370	0.30 359	0.35 378	0.40 482	0.26 424	0.35 392	0.24 400	0.13 521	0.08 238	0.13 529	0.14 565	0.13 500	0.13 334

aanet-new-60k	0.14 84	0.15 312	0.54 387	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	0.11 106	0.19 102	0.10 2	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.15 388

aanet-new-70k	0.13 40	0.13 226	0.40 203	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	0.12 147	0.21 149	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.13 334

aanet-new-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 231	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	0.11 106	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 586

aanet-new-32k	0.13 40	0.15 312	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

aanet-new-30k	0.13 40	0.15 312	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

aanet-new-28k	0.15 120	0.16 354	0.50 324	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	0.12 147	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.07 188	0.07 165	0.18 432

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 120	0.13 226	0.41 213	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	0.08 238	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.43 621

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	0.12 147	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 40	0.14 276	0.39 188	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	0.11 106	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.14 369

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	0.12 147	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.22 495

PSi22	0.17 171	0.18 412	0.42 223	0.20 149	0.09 18	0.16 85	0.11 21	0.30 212	0.25 209	0.13 92	0.15 128	0.21 268	0.13 189	0.30 335	0.16 207	0.06 44	0.22 558	0.05 1	0.04 1	0.08 237	0.13 334

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	0.22 358	0.16 48	0.23 388	0.08 258	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

Lsterematch	0.20 239	0.15 312	0.44 242	0.20 149	0.10 68	0.22 278	0.17 233	0.27 159	0.34 342	0.28 311	0.37 404	0.24 310	0.22 358	0.25 236	0.23 388	0.08 258	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

AdaDepth	0.13 40	0.10 81	0.32 142	0.20 149	0.11 114	0.19 177	0.13 68	0.16 10	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.10 48	0.09 33	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.11 361	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.11 244

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	0.19 102	0.12 39	0.07 115	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.16 405

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 249	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 177	0.11 13	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 249	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 177	0.11 13	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

G2L-Stereo_test	0.26 413	0.22 470	0.54 387	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.24 490	0.51 467	0.40 422	0.38 494	0.37 404	0.40 482	0.26 424	0.53 471	0.32 484	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244

IGEV-RUCA	0.21 275	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 469	0.28 383	0.23 465	0.24 106	0.22 148	0.21 231	0.23 249	0.29 374	0.48 592	0.26 258	0.19 296	0.09 349	0.08 238	0.18 596	0.14 565	0.18 574	0.19 450

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	0.26 258	0.15 178	0.06 44	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.19 450

UGAM-zero	0.26 413	0.11 129	0.56 406	0.20 149	0.16 374	0.28 383	0.18 288	0.48 436	0.25 209	0.31 376	0.28 294	0.56 584	0.32 515	0.66 546	0.17 237	0.07 115	0.10 324	0.07 144	0.09 376	0.07 165	0.31 574

RAFT-Stereo-weight	0.17 171	0.10 81	0.31 129	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.38 311	0.33 330	0.25 280	0.20 202	0.19 240	0.10 72	0.19 102	0.16 207	0.07 115	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.09 127

test_sample3	0.25 390	0.14 276	0.52 363	0.20 149	0.12 164	0.33 471	0.20 375	0.53 485	0.38 396	0.32 401	0.35 378	0.29 374	0.24 393	0.54 477	0.25 414	0.10 420	0.14 427	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.15 388

test_sample2	0.23 335	0.12 182	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.28 383	0.22 437	0.45 404	0.33 330	0.27 300	0.34 370	0.30 394	0.25 406	0.46 442	0.23 388	0.09 349	0.15 458	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.19 450

test_sample1	0.24 365	0.13 226	0.40 203	0.20 149	0.13 220	0.29 408	0.19 335	0.43 374	0.30 292	0.27 300	0.34 370	0.31 404	0.28 457	0.45 440	0.27 438	0.09 349	0.16 472	0.08 235	0.08 275	0.09 328	0.22 495

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 182	0.15 312	0.27 99	0.20 149	0.13 220	0.24 320	0.17 233	0.31 233	0.37 385	0.43 550	0.17 160	0.13 135	0.12 147	0.20 129	0.16 207	0.08 258	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.08 75

SMFormer	0.27 442	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.34 500	0.10 420	0.16 472	0.08 235	0.09 376	0.10 392	0.16 405

tta	0.27 442	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.34 500	0.10 420	0.16 472	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.13 334

qqq1	0.26 413	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.21 350	0.10 420	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.13 334

fff1	0.26 413	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.21 350	0.10 420	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.13 334

11t1	0.21 275	0.12 182	0.45 248	0.20 149	0.15 332	0.27 365	0.17 233	0.37 302	0.28 253	0.27 300	0.25 267	0.24 310	0.23 372	0.28 297	0.25 414	0.09 349	0.19 526	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.23 505

MIM_Stereo	0.20 239	0.17 388	0.55 396	0.20 149	0.21 513	0.17 120	0.14 99	0.37 302	0.27 242	0.28 311	0.35 378	0.23 290	0.13 189	0.28 297	0.16 207	0.06 44	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.15 388

CFNet_ucs	0.25 390	0.14 276	0.51 343	0.20 149	0.15 332	0.29 408	0.18 288	0.51 467	0.46 493	0.32 401	0.42 461	0.38 463	0.23 372	0.31 350	0.22 368	0.11 459	0.08 238	0.12 503	0.09 376	0.13 500	0.13 334

iinet-f	0.31 498	0.23 486	1.16 611	0.20 149	0.16 374	0.44 557	0.23 465	0.47 425	0.38 396	0.36 468	0.44 485	0.41 491	0.35 532	0.36 398	0.43 537	0.10 420	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.13 500	0.12 299

RCA-Stereo	0.17 171	0.10 81	0.33 151	0.20 149	0.11 114	0.19 177	0.17 233	0.39 332	0.36 370	0.21 231	0.25 267	0.17 213	0.17 281	0.18 82	0.15 178	0.07 115	0.14 427	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.08 75

qqq	0.24 365	0.16 354	0.46 263	0.20 149	0.15 332	0.23 299	0.20 375	0.43 374	0.32 313	0.26 290	0.31 327	0.28 361	0.25 406	0.36 398	0.28 446	0.08 258	0.22 558	0.10 412	0.11 472	0.09 328	0.23 505

x	0.23 335	0.15 312	0.45 248	0.20 149	0.15 332	0.27 365	0.17 233	0.43 374	0.35 354	0.26 290	0.31 327	0.29 374	0.25 406	0.29 319	0.30 464	0.09 349	0.22 558	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.24 519

CFNet_pseudo	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.27 365	0.17 233	0.46 413	0.45 481	0.30 359	0.37 404	0.38 463	0.23 372	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.11 468	0.08 275	0.11 444	0.11 244

xxxx	0.39 547	0.14 276	0.47 271	0.20 149	0.16 374	0.38 522	0.20 375	0.61 584	0.43 455	0.30 359	0.44 485	0.38 463	0.25 406	0.50 454	2.41 681	0.11 459	0.21 546	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.26 544

CFNet-RSSM	0.18 182	0.10 81	0.45 248	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.40 341	0.31 303	0.23 258	0.21 222	0.26 343	0.15 240	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 171	0.10 81	0.41 213	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.15 141	0.34 266	0.29 274	0.23 258	0.23 249	0.27 348	0.15 240	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.07 30

CCAANet	0.22 300	0.11 129	0.39 188	0.20 149	0.13 220	0.32 461	0.18 288	0.41 359	0.28 253	0.24 266	0.48 528	0.30 394	0.26 424	0.37 408	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.08 75

DIP-Stereo	0.20 239	0.13 226	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.12 35	0.43 374	0.26 224	0.27 300	0.32 337	0.21 268	0.17 281	0.26 258	0.20 322	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.10 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 335	0.14 276	0.49 303	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.17 233	0.47 425	0.47 507	0.30 359	0.36 393	0.37 457	0.24 393	0.29 319	0.21 350	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.11 444	0.11 244

ccs_rob	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.27 365	0.17 233	0.46 413	0.45 481	0.30 359	0.37 404	0.38 463	0.23 372	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.11 468	0.08 275	0.12 486	0.11 244

HITNet	0.22 300	0.23 486	0.60 448	0.20 149	0.09 18	0.27 365	0.15 141	0.45 404	0.33 330	0.29 336	0.33 359	0.27 348	0.22 358	0.29 319	0.27 438	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244
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
TS12	0.13 40	0.09 45	0.21 36	0.21 195	0.09 18	0.19 177	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.15 144	0.19 191	0.12 113	0.13 189	0.18 82	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 303	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	0.12 147	0.21 149	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 580

aanet-new-78k	0.17 171	0.14 276	0.80 533	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	0.13 189	0.19 102	0.11 13	0.05 1	0.16 472	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 544

aanet-32k-new	0.15 120	0.18 412	0.43 231	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	0.13 189	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.23 505

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	0.14 219	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.11 244

aanet-new-8k	0.14 84	0.14 276	0.34 156	0.21 195	0.10 68	0.18 150	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.13 189	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.11 244

aanet-new	0.14 84	0.13 226	0.39 188	0.21 195	0.14 264	0.20 218	0.15 141	0.25 129	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.16 259	0.19 102	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.13 334

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 40	0.11 129	0.28 105	0.21 195	0.13 220	0.20 218	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.12 62	0.17 160	0.11 87	0.12 147	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

PSi22a	0.13 40	0.07 2	0.16 1	0.21 195	0.18 435	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	0.22 558	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.52 642

Selective-IGEV-i16pc	0.33 511	0.12 182	1.65 651	0.21 195	0.14 264	0.74 630	0.30 556	0.46 413	0.44 468	0.21 231	0.32 337	0.26 343	0.14 219	0.71 564	0.19 296	0.15 561	0.10 324	0.08 235	0.09 376	0.11 444	0.12 299

Selective-IGEV-i16pb	0.39 547	0.14 276	2.10 663	0.21 195	0.15 332	0.68 624	0.31 566	0.60 574	0.60 589	0.25 280	0.44 485	0.32 415	0.21 350	0.79 591	0.26 426	0.14 545	0.10 324	0.09 332	0.10 436	0.12 486	0.14 369

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	0.32 313	0.16 163	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.19 102	0.16 207	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.16 405

NLSM3	0.14 84	0.12 182	0.25 69	0.21 195	0.13 220	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.25 209	0.12 62	0.15 128	0.12 113	0.13 189	0.17 66	0.15 178	0.05 1	0.05 6	0.08 235	0.08 275	0.05 4	0.08 75

NLSM1	0.18 182	0.12 182	0.21 36	0.21 195	0.18 435	0.25 338	0.17 233	0.51 467	0.43 455	0.17 186	0.21 222	0.13 135	0.15 240	0.22 177	0.18 266	0.08 258	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.07 30

IGEV-FE	0.23 335	0.11 129	0.82 539	0.21 195	0.23 544	0.20 218	0.19 335	0.38 311	0.23 164	0.34 435	0.22 235	0.29 374	0.14 219	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.35 594

DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 496	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 147	0.24 215	0.20 322	0.09 349	0.18 512	0.07 144	0.06 101	0.20 592	0.19 450

FlowAnything_test	0.15 120	0.12 182	0.23 53	0.21 195	0.12 164	0.18 150	0.16 192	0.25 129	0.17 53	0.15 144	0.13 76	0.15 185	0.14 219	0.19 102	0.17 237	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.12 514	0.08 237	0.10 195

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	0.08 258	0.13 408	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 127

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	0.18 228	0.11 106	0.16 48	0.17 237	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.09 127

LG-Stereo	0.14 84	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.18 288	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	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.07 30

ours_stereo	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.18 288	0.21 56	0.20 111	0.13 92	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.24 215	0.15 178	0.06 44	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.13 334

fffy	0.15 120	0.14 276	0.31 129	0.21 195	0.14 264	0.19 177	0.18 288	0.24 106	0.19 97	0.13 92	0.17 160	0.15 185	0.13 189	0.25 236	0.15 178	0.06 44	0.08 238	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.15 388

dual_stereo	0.18 182	0.08 17	0.26 82	0.21 195	0.32 611	0.11 11	0.13 68	0.27 159	0.20 111	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 129	0.14 138	0.07 115	0.45 655	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.65 662

rvit_stereo_0083	0.17 171	0.13 226	0.29 111	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.17 233	0.23 84	0.36 370	0.16 163	0.22 235	0.19 240	0.17 281	0.21 149	0.17 237	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.08 75

rvit_stereo_0081_aga	0.17 171	0.17 388	0.40 203	0.21 195	0.14 264	0.20 218	0.17 233	0.24 106	0.26 224	0.18 208	0.21 222	0.20 254	0.14 219	0.20 129	0.15 178	0.12 499	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.08 75

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	0.34 342	0.17 186	0.19 191	0.18 228	0.15 240	0.20 129	0.17 237	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.07 30

DCVSM-stereo	0.25 390	0.14 276	0.53 374	0.21 195	0.14 264	0.27 365	0.14 99	0.35 275	0.35 354	0.42 539	0.33 359	0.46 532	0.30 484	0.31 350	0.27 438	0.11 459	0.10 324	0.12 503	0.10 436	0.12 486	0.15 388

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	0.34 342	0.17 186	0.19 191	0.18 228	0.15 240	0.20 129	0.17 237	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.07 30

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	0.11 106	0.19 102	0.12 39	0.06 44	0.21 546	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.28 561

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 413	0.15 312	0.96 581	0.21 195	0.25 575	0.30 422	0.21 403	0.54 501	0.28 253	0.25 280	0.29 302	0.46 532	0.23 372	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.12 514	0.11 444	0.17 426

test_sample7	0.28 452	0.16 354	0.47 271	0.21 195	0.14 264	0.29 408	0.22 437	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.41 421	0.26 426	0.14 545	0.21 546	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.25 531

test_sample5	0.26 413	0.14 276	0.51 343	0.21 195	0.12 164	0.31 444	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.33 414	0.43 475	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.24 400	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

test_sample4	0.26 413	0.14 276	0.53 374	0.21 195	0.12 164	0.32 461	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.33 414	0.38 413	0.28 361	0.25 406	0.54 477	0.25 414	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.09 376	0.11 444	0.16 405

ff7	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

ffff	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

DualNet	0.26 413	0.14 276	0.51 343	0.21 195	0.12 164	0.31 444	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.34 435	0.44 485	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.24 400	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

ffm	0.27 442	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.38 311	0.46 493	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.12 503	0.11 472	0.08 237	0.37 605

ff1	0.36 530	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.38 311	0.46 493	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.08 258	0.28 608	0.12 503	0.11 472	0.08 237	0.37 605

mmx	0.37 537	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.57 539	0.48 515	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.10 420	0.20 541	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.23 505

11t	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

xxx	0.37 537	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.57 539	0.48 515	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.10 420	0.20 541	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.23 505

plain	0.18 182	0.16 354	0.59 441	0.21 195	0.13 220	0.16 85	0.17 233	0.29 192	0.23 164	0.16 163	0.26 275	0.13 135	0.17 281	0.27 273	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.07 188	0.10 392	0.07 30

IGEV_Zeroshot_test	0.23 335	0.11 129	0.82 539	0.21 195	0.23 544	0.20 218	0.19 335	0.38 311	0.23 164	0.34 435	0.22 235	0.29 374	0.14 219	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.35 594

UniTT-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.45 248	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	0.11 106	0.18 82	0.17 237	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.07 30

PCWNet_CMD	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.21 195	0.13 220	0.28 383	0.17 233	0.47 425	0.47 507	0.30 359	0.36 393	0.37 457	0.24 393	0.29 319	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.11 444	0.11 244

4D-IteraStereo	0.20 239	0.21 451	0.62 459	0.21 195	0.14 264	0.19 177	0.17 233	0.29 192	0.28 253	0.24 266	0.20 202	0.20 254	0.10 72	0.22 177	0.18 266	0.07 115	0.07 174	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.33 586

CBFPSM	0.28 452	0.23 486	0.76 517	0.21 195	0.14 264	0.38 522	0.26 516	0.42 365	0.37 385	0.34 435	0.36 393	0.55 579	0.38 547	0.33 370	0.40 525	0.08 258	0.08 238	0.07 144	0.08 275	0.09 328	0.12 299

ProNet	0.16 150	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.15 332	0.20 218	0.19 335	0.29 192	0.23 164	0.14 119	0.13 76	0.13 135	0.12 147	0.25 236	0.13 92	0.06 44	0.09 283	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.22 495

ccc-4	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

IER	0.24 365	0.15 312	0.50 324	0.21 195	0.15 332	0.31 444	0.20 375	0.44 395	0.38 396	0.34 435	0.41 452	0.32 415	0.34 525	0.31 350	0.23 388	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.09 328	0.09 127

psmg	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.14 264	0.35 501	0.23 465	0.54 501	0.36 370	0.36 468	0.38 413	0.38 463	0.25 406	0.27 273	0.28 446	0.10 420	0.08 238	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

IPLG	0.23 335	0.19 427	0.65 474	0.21 195	0.12 164	0.28 383	0.17 233	0.45 404	0.32 313	0.33 414	0.32 337	0.16 198	0.17 281	0.50 454	0.23 388	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.08 75

IPLGR	0.22 300	0.14 276	0.75 513	0.21 195	0.11 114	0.25 338	0.18 288	0.44 395	0.38 396	0.29 336	0.28 294	0.21 268	0.19 334	0.37 408	0.19 296	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.07 30

STrans-v2	0.25 390	0.14 276	0.56 406	0.21 195	0.12 164	0.23 299	0.20 375	0.50 455	0.31 303	0.31 376	0.42 461	0.35 445	0.35 532	0.62 527	0.24 400	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.08 75

iRaftStereo_RVC	0.17 171	0.16 354	0.35 164	0.21 195	0.11 114	0.20 218	0.17 233	0.34 266	0.25 209	0.20 224	0.25 267	0.19 240	0.12 147	0.21 149	0.16 207	0.07 115	0.12 387	0.10 412	0.09 376	0.09 328	0.14 369

GES	0.23 335	0.14 276	0.54 387	0.21 195	0.14 264	0.28 383	0.19 335	0.51 467	0.35 354	0.31 376	0.36 393	0.25 323	0.24 393	0.30 335	0.23 388	0.11 459	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.12 299

test_xeample3	0.22 300	0.17 388	0.81 535	0.21 195	0.15 332	0.20 218	0.18 288	0.40 341	0.25 209	0.19 214	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.34 385	0.33 493	0.07 115	0.20 541	0.07 144	0.08 275	0.08 237	0.34 590

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 239	0.23 486	0.49 303	0.21 195	0.16 374	0.19 177	0.17 233	0.35 275	0.32 313	0.26 290	0.33 359	0.20 254	0.17 281	0.21 149	0.17 237	0.06 44	0.10 324	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

GMStereo	0.21 275	0.30 549	0.57 416	0.21 195	0.12 164	0.24 320	0.18 288	0.30 212	0.41 432	0.26 290	0.24 259	0.17 213	0.16 259	0.25 236	0.19 296	0.10 420	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.11 444	0.09 127
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 335	0.12 182	0.51 343	0.21 195	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.57 539	0.41 432	0.29 336	0.32 337	0.23 290	0.22 358	0.28 297	0.20 322	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.10 436	0.09 328	0.09 127

GANet-RSSM	0.26 413	0.19 427	0.54 387	0.21 195	0.14 264	0.27 365	0.22 437	0.47 425	0.34 342	0.30 359	0.40 440	0.41 491	0.30 484	0.59 503	0.25 414	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

PSMNet-RSSM	0.26 413	0.21 451	0.50 324	0.21 195	0.14 264	0.25 338	0.21 403	0.50 455	0.38 396	0.31 376	0.45 500	0.40 482	0.27 434	0.53 471	0.24 400	0.12 499	0.08 238	0.11 468	0.13 546	0.10 392	0.10 195

DSFCA	0.29 473	0.18 412	0.48 286	0.21 195	0.17 406	0.39 528	0.32 573	0.49 447	0.44 468	0.44 556	0.38 413	0.40 482	0.30 484	0.53 471	0.38 519	0.12 499	0.10 324	0.10 412	0.11 472	0.11 444	0.11 244

HSM	0.29 473	0.18 412	0.48 286	0.21 195	0.15 332	0.33 471	0.20 375	0.55 519	0.39 412	0.36 468	0.39 431	0.67 624	0.32 515	0.88 611	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.10 195

iResNet_ROB	0.27 442	0.27 531	0.48 286	0.21 195	0.12 164	0.32 461	0.17 233	0.57 539	0.55 567	0.39 512	0.44 485	0.37 457	0.28 457	0.43 430	0.28 446	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.09 328	0.11 244

aanet-new-36k	0.14 84	0.17 388	0.45 248	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	0.11 106	0.18 82	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 299

aanet-new-22k	0.15 120	0.15 312	0.44 242	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	0.12 147	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.27 552

aanet-new-10k	0.14 84	0.15 312	0.37 176	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.13 92	0.13 76	0.11 87	0.12 147	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.10 195

PSi22b	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.22 260	0.22 529	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	0.22 558	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 635

WQFJA1	0.19 210	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.19 335	0.55 519	0.55 567	0.16 163	0.17 160	0.15 185	0.17 281	0.20 129	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

WQFJX	0.19 210	0.12 182	0.21 36	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.18 288	0.57 539	0.49 530	0.17 186	0.17 160	0.14 166	0.16 259	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.08 238	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.11 244

NLMM	0.19 210	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.19 335	0.55 519	0.55 567	0.16 163	0.17 160	0.15 185	0.17 281	0.20 129	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

DFGA-Net	0.26 413	0.33 564	0.70 496	0.22 260	0.15 332	0.25 338	0.17 233	0.41 359	0.40 422	0.30 359	0.32 337	0.21 268	0.18 312	0.61 516	0.33 493	0.08 258	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.11 444	0.09 127

G2L-Stereo	0.27 442	0.23 486	0.61 455	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.19 335	0.48 436	0.37 385	0.33 414	0.38 413	0.40 482	0.23 372	0.61 516	0.33 493	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.11 244

GREAT-IGEV	0.19 210	0.11 129	0.39 188	0.22 260	0.33 613	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.50 659	0.06 43	0.06 101	0.07 165	0.53 643
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.18 182	0.15 312	0.34 156	0.22 260	0.11 114	0.23 299	0.15 141	0.35 275	0.27 242	0.20 224	0.25 267	0.20 254	0.12 147	0.25 236	0.16 207	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.08 237	0.13 334

RAStereo	0.14 84	0.15 312	0.40 203	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.18 288	0.25 129	0.24 184	0.13 92	0.17 160	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 92	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.05 1

U	1.02 654	0.10 81	0.26 82	0.22 260	3.66 687	6.41 690	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	5.35 698	2.86 695	0.07 165	0.06 13

test_sample6	0.27 442	0.15 312	0.50 324	0.22 260	0.12 164	0.30 422	0.22 437	0.54 501	0.39 412	0.34 435	0.44 485	0.29 374	0.25 406	0.58 495	0.26 426	0.11 459	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

H2IRNET	0.19 210	0.18 412	0.50 324	0.22 260	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.28 173	0.31 303	0.17 186	0.32 337	0.25 323	0.20 339	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.08 75

MyStereo07	0.18 182	0.15 312	0.44 242	0.22 260	0.16 374	0.25 338	0.22 437	0.31 233	0.26 224	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.13 189	0.33 370	0.14 138	0.07 115	0.13 408	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

MyStereo06	0.23 335	0.15 312	0.74 509	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.22 437	0.43 374	0.25 209	0.36 468	0.24 259	0.34 432	0.18 312	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.12 387	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

MyStereo05	0.24 365	0.15 312	0.58 432	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.22 437	0.50 455	0.54 559	0.32 401	0.23 249	0.26 343	0.23 372	0.32 360	0.25 414	0.07 115	0.12 387	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

MyStereo04	0.24 365	0.15 312	0.58 432	0.22 260	0.16 374	0.25 338	0.22 437	0.51 467	0.54 559	0.29 336	0.23 249	0.27 348	0.23 372	0.32 360	0.25 414	0.07 115	0.13 408	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

CoDeX	0.24 365	0.13 226	0.48 286	0.22 260	0.14 264	0.29 408	0.21 403	0.55 519	0.42 444	0.29 336	0.36 393	0.28 361	0.23 372	0.48 448	0.20 322	0.09 349	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

IGEVStereo-DCA	0.20 239	0.17 388	0.41 213	0.22 260	0.15 332	0.20 218	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.19 214	0.12 58	0.14 166	0.12 147	0.38 412	0.31 474	0.07 115	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

rrr	0.22 300	0.17 388	0.79 528	0.22 260	0.15 332	0.20 218	0.18 288	0.40 341	0.27 242	0.19 214	0.12 58	0.14 166	0.12 147	0.38 412	0.31 474	0.07 115	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.28 561

MIF-Stereo (partial)	0.18 182	0.13 226	0.50 324	0.22 260	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.29 192	0.26 224	0.17 186	0.26 275	0.16 198	0.17 281	0.25 236	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.08 75

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	0.26 224	0.23 258	0.20 202	0.15 185	0.11 106	0.18 82	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 468	0.09 376	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ToySt	0.28 452	0.19 427	0.68 488	0.22 260	0.19 469	0.31 444	0.31 566	0.43 374	0.43 455	0.28 311	0.38 413	0.42 504	0.32 515	0.33 370	0.32 484	0.08 258	0.14 427	0.10 412	0.12 514	0.11 444	0.24 519

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 511	0.25 513	0.82 539	0.22 260	0.17 406	0.46 568	0.28 541	0.53 485	0.53 554	0.43 550	0.57 570	0.44 517	0.31 501	0.50 454	0.48 557	0.10 420	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.11 444	0.12 299

raft_robust	0.25 390	0.23 486	0.44 242	0.22 260	0.13 220	0.23 299	0.22 437	0.52 475	0.50 537	0.33 414	0.32 337	0.33 424	0.23 372	0.55 482	0.18 266	0.07 115	0.11 361	0.08 235	0.10 436	0.08 237	0.07 30

CSP-Net	0.28 452	0.17 388	0.41 213	0.22 260	0.14 264	0.44 557	0.24 490	0.52 475	0.42 444	0.42 539	0.44 485	0.42 504	0.27 434	0.66 546	0.30 464	0.12 499	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.10 195

dad	0.30 487	0.38 594	0.60 448	0.22 260	0.14 264	0.32 461	0.21 403	0.35 275	0.51 543	0.45 563	0.45 500	0.46 532	0.23 372	0.41 421	0.27 438	0.21 612	0.11 361	0.20 608	0.11 472	0.15 535	0.11 244

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	0.28 253	0.17 186	0.20 202	0.17 213	0.11 106	0.24 215	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.07 30

MIPNet	0.22 300	0.19 427	0.64 469	0.22 260	0.12 164	0.28 383	0.20 375	0.48 436	0.39 412	0.31 376	0.24 259	0.19 240	0.24 393	0.28 297	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.08 75

PFNet+	0.21 275	0.11 129	0.54 387	0.22 260	0.12 164	0.17 120	0.18 288	0.31 233	0.36 370	0.33 414	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.33 370	0.18 266	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.08 237	0.12 299

Patchmatch Stereo++	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127
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	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

ROB_FTStereo_v2	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

ROB_FTStereo	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.13 68	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

HUI-Stereo	0.19 210	0.13 226	0.52 363	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.23 201	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

DeepStereo_RVC	0.19 210	0.12 182	0.47 271	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.16 192	0.29 192	0.24 184	0.28 311	0.27 288	0.23 290	0.28 457	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.10 195

iGMRVC	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

RAFT-RH_RVC	0.26 413	0.13 226	0.57 416	0.22 260	0.12 164	0.25 338	0.14 99	0.27 159	0.29 274	0.38 494	1.14 647	0.23 290	0.18 312	0.58 495	0.24 400	0.07 115	0.06 85	0.10 412	0.07 188	0.06 87	0.08 75

RAFT-345	0.22 300	0.11 129	0.55 396	0.22 260	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.27 159	0.28 253	0.27 300	0.65 599	0.20 254	0.17 281	0.55 482	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.07 30

iRAFT	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

RAFT-IKP	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.18 150	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.26 258	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

raft+_RVC	0.21 275	0.21 451	0.46 263	0.22 260	0.35 618	0.21 249	0.16 192	0.39 332	0.35 354	0.22 250	0.28 294	0.20 254	0.15 240	0.25 236	0.20 322	0.08 258	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.12 299

XX-TBD	0.16 150	0.21 451	0.43 231	0.22 260	0.10 68	0.23 299	0.15 141	0.23 84	0.28 253	0.22 250	0.26 275	0.14 166	0.12 147	0.16 48	0.14 138	0.08 258	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13

ARAFT	0.26 413	0.30 549	0.87 559	0.22 260	0.12 164	0.30 422	0.24 490	0.46 413	0.34 342	0.33 414	0.28 294	0.29 374	0.20 339	0.49 450	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.12 503	0.11 472	0.09 328	0.09 127

AFF-stereo	0.20 239	0.24 498	0.49 303	0.22 260	0.11 114	0.18 150	0.18 288	0.35 275	0.29 274	0.25 280	0.36 393	0.25 323	0.17 281	0.25 236	0.17 237	0.06 44	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.11 244

EAI-Stereo	0.29 473	0.11 129	0.38 180	0.22 260	0.18 435	0.33 471	1.66 684	0.53 485	0.27 242	0.27 300	0.50 533	0.17 213	0.16 259	0.25 236	0.25 414	0.07 115	0.07 174	0.07 144	0.11 472	0.07 165	0.10 195

FENet	0.22 300	0.13 226	0.48 286	0.22 260	0.12 164	0.27 365	0.18 288	0.43 374	0.37 385	0.31 376	0.32 337	0.29 374	0.23 372	0.27 273	0.24 400	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

cf-r	0.26 413	0.22 470	0.66 479	0.22 260	0.14 264	0.28 383	0.22 437	0.44 395	0.42 444	0.32 401	0.42 461	0.43 511	0.27 434	0.44 434	0.27 438	0.11 459	0.07 174	0.08 235	0.10 436	0.08 237	0.09 127

GwcNet-RSSM	0.28 452	0.25 513	0.61 455	0.22 260	0.14 264	0.28 383	0.24 490	0.46 413	0.44 468	0.33 414	0.46 512	0.41 491	0.28 457	0.55 482	0.31 474	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.09 127

R-Stereo Train	0.19 210	0.10 81	0.49 303	0.22 260	0.12 164	0.23 299	0.18 288	0.43 374	0.20 111	0.31 376	0.45 500	0.20 254	0.14 219	0.18 82	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 210	0.10 81	0.49 303	0.22 260	0.12 164	0.23 299	0.18 288	0.43 374	0.20 111	0.31 376	0.45 500	0.20 254	0.14 219	0.18 82	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.28 452	0.25 513	0.64 469	0.22 260	0.16 374	0.30 422	0.21 403	0.54 501	0.33 330	0.36 468	0.38 413	0.38 463	0.26 424	0.45 440	0.28 446	0.15 561	0.11 361	0.11 468	0.11 472	0.14 523	0.14 369

MLCV	0.25 390	0.23 486	0.59 441	0.22 260	0.09 18	0.30 422	0.18 288	0.40 341	0.38 396	0.38 494	0.44 485	0.31 404	0.22 358	0.44 434	0.32 484	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.08 75

CBMV_ROB	0.36 530	0.21 451	0.57 416	0.22 260	0.14 264	0.35 501	0.20 375	0.55 519	0.47 507	0.52 594	0.58 573	0.45 523	0.53 607	0.75 577	0.50 564	0.18 597	0.19 526	0.23 617	0.21 611	0.15 535	0.20 468

MeshStereo	0.60 623	0.31 553	0.71 503	0.22 260	0.17 406	0.66 622	0.36 594	0.81 644	0.63 598	1.48 677	1.32 654	1.65 665	0.83 644	1.18 648	0.74 607	0.17 586	0.17 500	0.17 588	0.14 565	0.17 558	0.19 450
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
aanet-new-12k	0.13 40	0.12 182	0.32 142	0.23 317	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.25 129	0.20 111	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.13 189	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.12 299

AANet	0.55 610	0.47 615	1.61 648	0.23 317	0.31 607	0.41 539	0.25 504	0.53 485	1.14 661	0.93 645	0.98 641	0.84 638	0.71 635	0.60 508	0.66 598	0.18 597	0.32 635	0.14 553	0.13 546	0.18 574	0.44 624

PipStereo	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.23 317	0.21 513	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	0.23 571	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 635

Hybrid-DGEV-03	0.21 275	0.20 440	0.43 231	0.23 317	0.12 164	0.27 365	0.16 192	0.33 259	0.28 253	0.33 414	0.58 573	0.23 290	0.16 259	0.24 215	0.19 296	0.07 115	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.10 195

WQFJA1++	0.48 593	0.07 2	0.86 556	0.23 317	0.19 469	0.18 150	0.11 21	0.21 56	0.14 22	2.23 682	0.12 58	0.23 290	0.11 106	0.21 149	0.14 138	0.08 258	0.19 526	0.06 43	0.09 376	4.02 692	0.20 468

WQFJX1	0.20 239	0.12 182	0.21 36	0.23 317	0.17 406	0.24 320	0.19 335	0.63 596	0.56 574	0.17 186	0.16 141	0.14 166	0.16 259	0.27 273	0.18 266	0.08 258	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

NLMM1	0.21 275	0.13 226	0.21 36	0.23 317	0.18 435	0.24 320	0.20 375	0.65 608	0.69 612	0.18 208	0.18 179	0.13 135	0.14 219	0.25 236	0.19 296	0.08 258	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.10 195

Select-FE	0.27 442	0.18 412	0.87 559	0.23 317	0.22 529	0.29 408	0.18 288	0.53 485	0.28 253	0.30 359	0.33 359	0.45 523	0.29 477	0.30 335	0.21 350	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.13 546	0.08 237	0.20 468

z-ln-s-r	0.35 527	0.30 549	1.02 590	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.26 516	0.46 413	0.55 567	0.33 414	0.61 590	0.39 477	0.31 501	0.80 595	0.77 611	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.11 444	0.10 195

coex_refinement	0.28 452	0.22 470	0.50 324	0.23 317	0.15 332	0.31 444	0.20 375	0.51 467	0.43 455	0.35 454	0.42 461	0.45 523	0.27 434	0.56 488	0.41 529	0.10 420	0.07 174	0.07 144	0.07 188	0.11 444	0.12 299

rvit_0105_6	0.20 239	0.16 354	0.41 213	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.20 375	0.31 233	0.39 412	0.18 208	0.22 235	0.23 290	0.18 312	0.26 258	0.18 266	0.16 572	0.13 408	0.13 529	0.11 472	0.11 444	0.09 127

rvit_0105_5	0.22 300	0.18 412	0.51 343	0.23 317	0.13 220	0.22 278	0.25 504	0.38 311	0.40 422	0.21 231	0.23 249	0.27 348	0.20 339	0.27 273	0.20 322	0.15 561	0.13 408	0.12 503	0.12 514	0.10 392	0.10 195

rvit_0105_4	0.21 275	0.17 388	0.49 303	0.23 317	0.14 264	0.20 218	0.23 465	0.35 275	0.40 422	0.19 214	0.24 259	0.25 323	0.20 339	0.28 297	0.18 266	0.16 572	0.13 408	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.10 195

ACV-stereo	0.30 487	0.20 440	0.82 539	0.23 317	0.16 374	0.48 581	0.20 375	0.38 311	0.34 342	0.29 336	0.33 359	0.66 620	0.43 574	0.55 482	0.31 474	0.10 420	0.09 283	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.12 299

Occ-G	0.18 182	0.10 81	0.38 180	0.23 317	0.15 332	0.16 85	0.18 288	0.23 84	0.26 224	0.15 144	0.20 202	0.21 268	0.11 106	0.22 177	0.19 296	0.07 115	0.17 500	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.30 570

DispNO	0.29 473	0.24 498	0.83 545	0.23 317	0.17 406	0.25 338	0.22 437	0.47 425	0.42 444	0.33 414	0.39 431	0.38 463	0.28 457	0.78 587	0.35 507	0.09 349	0.07 174	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

mmm	0.25 390	0.15 312	0.44 242	0.23 317	0.20 496	0.28 383	0.21 403	0.43 374	0.32 313	0.31 376	0.40 440	0.30 394	0.24 393	0.31 350	0.28 446	0.09 349	0.21 546	0.11 468	0.12 514	0.10 392	0.26 544

1111x	0.39 547	0.17 388	0.80 533	0.23 317	0.15 332	0.33 471	0.27 525	0.62 592	0.48 515	0.32 401	0.43 475	0.40 482	0.29 477	0.86 608	1.60 667	0.09 349	0.23 571	0.09 332	0.12 514	0.10 392	0.23 505

GCAP-Stereo	0.18 182	0.21 451	0.47 271	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.10 8	0.28 173	0.24 184	0.20 224	0.22 235	0.15 185	0.13 189	0.21 149	0.16 207	0.07 115	0.19 526	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

gwcnet-sp	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

scenet	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

ssnet_v2	0.30 487	0.21 451	0.63 464	0.23 317	0.15 332	0.40 534	0.30 556	0.59 563	0.48 515	0.40 521	0.37 404	0.46 532	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.11 361	0.11 468	0.11 472	0.12 486	0.11 244

ssnet	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

HBP-ISP	0.34 520	0.35 577	0.76 517	0.23 317	0.17 406	0.33 471	0.22 437	0.56 530	0.47 507	0.42 539	0.49 530	0.33 424	0.41 564	0.73 568	0.27 438	0.18 597	0.19 526	0.24 619	0.20 609	0.16 543	0.16 405

NINENet	0.27 442	0.16 354	0.49 303	0.23 317	0.16 374	0.44 557	0.17 233	0.63 596	0.49 530	0.33 414	0.38 413	0.31 404	0.22 358	0.43 430	0.22 368	0.11 459	0.10 324	0.12 503	0.08 275	0.12 486	0.11 244

Sa-1000	0.24 365	0.20 440	0.53 374	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.23 465	0.50 455	0.41 432	0.30 359	0.50 533	0.26 343	0.19 334	0.33 370	0.16 207	0.08 258	0.10 324	0.10 412	0.11 472	0.08 237	0.08 75

SA	0.24 365	0.22 470	0.55 396	0.23 317	0.14 264	0.25 338	0.23 465	0.48 436	0.42 444	0.28 311	0.44 485	0.23 290	0.23 372	0.34 385	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.11 468	0.11 472	0.08 237	0.09 127

iRaft-Stereo_5w	0.25 390	0.24 498	0.50 324	0.23 317	0.18 435	0.19 177	0.19 335	0.39 332	0.35 354	0.28 311	0.36 393	0.34 432	0.23 372	0.66 546	0.28 446	0.07 115	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.14 369

dd	0.23 335	0.32 560	0.55 396	0.23 317	0.12 164	0.27 365	0.21 403	0.32 241	0.45 481	0.30 359	0.29 302	0.25 323	0.17 281	0.31 350	0.26 426	0.13 521	0.07 174	0.10 412	0.08 275	0.12 486	0.09 127

GMOStereo	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

error version	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

test-v	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

test-3	0.18 182	0.10 81	0.48 286	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.29 274	0.26 290	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.26 258	0.19 296	0.06 44	0.14 427	0.08 235	0.08 275	0.06 87	0.10 195

test_1	0.18 182	0.10 81	0.48 286	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.29 274	0.26 290	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.26 258	0.19 296	0.06 44	0.14 427	0.08 235	0.08 275	0.06 87	0.10 195

AACVNet	0.28 452	0.22 470	0.55 396	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.19 335	0.43 374	0.33 330	0.39 512	0.42 461	0.44 517	0.29 477	0.73 568	0.28 446	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.09 376	0.13 500	0.12 299

GANet-ADL	0.22 300	0.14 276	0.51 343	0.23 317	0.14 264	0.29 408	0.19 335	0.48 436	0.36 370	0.26 290	0.33 359	0.32 415	0.20 339	0.26 258	0.22 368	0.11 459	0.07 174	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244

ADLNet2	0.31 498	0.23 486	0.77 523	0.23 317	0.18 435	0.36 508	0.24 490	0.55 519	0.54 559	0.33 414	0.38 413	0.45 523	0.31 501	0.70 558	0.36 511	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.12 486	0.11 244

NRIStereo	0.20 239	0.12 182	0.50 324	0.23 317	0.11 114	0.24 320	0.19 335	0.30 212	0.28 253	0.26 290	0.26 275	0.25 323	0.18 312	0.34 385	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.09 127

KYRaft	0.23 335	0.11 129	0.43 231	0.23 317	0.12 164	0.23 299	0.23 465	0.37 302	0.26 224	0.35 454	0.53 551	0.34 432	0.26 424	0.29 319	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.10 436	0.08 237	0.30 570

CRE-IMP	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.23 317	0.11 114	0.24 320	0.17 233	0.31 233	0.24 184	0.27 300	0.26 275	0.24 310	0.17 281	0.24 215	0.19 296	0.09 349	0.05 6	0.10 412	0.07 188	0.10 392	0.10 195

test-2	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

test-1	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.23 317	0.23 544	0.22 278	0.23 465	0.36 287	0.29 274	0.21 231	0.25 267	0.24 310	0.14 219	0.18 82	0.22 368	0.07 115	0.14 427	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.14 369

GMM-Stereo	0.22 300	0.10 81	0.56 406	0.23 317	0.13 220	0.24 320	0.24 490	0.38 311	0.29 274	0.31 376	0.44 485	0.27 348	0.21 350	0.31 350	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.19 450

raftrobust	0.19 210	0.19 427	0.42 223	0.23 317	0.24 561	0.19 177	0.13 68	0.33 259	0.28 253	0.26 290	0.20 202	0.19 240	0.17 281	0.23 201	0.17 237	0.08 258	0.10 324	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.09 127

pcwnet_v2	0.32 504	0.16 354	1.22 622	0.23 317	0.19 469	0.32 461	0.19 335	0.61 584	0.61 592	0.37 485	0.45 500	0.35 445	0.29 477	0.37 408	0.26 426	0.14 545	0.11 361	0.12 503	0.11 472	0.14 523	0.18 432

RALCasStereoNet	0.22 300	0.22 470	0.48 286	0.23 317	0.23 544	0.22 278	0.18 288	0.32 241	0.27 242	0.22 250	0.30 316	0.22 275	0.15 240	0.29 319	0.20 322	0.08 258	0.22 558	0.07 144	0.06 101	0.10 392	0.25 531

RALAANet	0.21 275	0.24 498	0.53 374	0.23 317	0.14 264	0.22 278	0.13 68	0.38 311	0.30 292	0.29 336	0.26 275	0.25 323	0.15 240	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.07 30

ADLNet	0.30 487	0.19 427	0.59 441	0.23 317	0.19 469	0.34 486	0.23 465	0.56 530	0.44 468	0.43 550	0.41 452	0.43 511	0.28 457	0.56 488	0.36 511	0.11 459	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.15 388

DMCA	0.24 365	0.18 412	0.51 343	0.23 317	0.14 264	0.27 365	0.20 375	0.45 404	0.40 422	0.32 401	0.33 359	0.33 424	0.25 406	0.27 273	0.30 464	0.11 459	0.08 238	0.10 412	0.08 275	0.11 444	0.12 299

BEATNet_4x	0.25 390	0.25 513	0.66 479	0.23 317	0.10 68	0.29 408	0.14 99	0.49 447	0.34 342	0.31 376	0.35 378	0.32 415	0.26 424	0.34 385	0.33 493	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.13 334

SuperB	0.50 597	0.37 587	2.16 666	0.23 317	0.15 332	0.41 539	0.32 573	0.50 455	0.83 631	0.44 556	0.51 536	0.33 424	0.45 579	0.69 555	1.07 639	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.95 676	0.18 432

RASNet	0.30 487	0.19 427	0.59 441	0.23 317	0.19 469	0.33 471	0.20 375	0.50 455	0.41 432	0.31 376	0.44 485	0.47 542	0.38 547	0.79 591	0.40 525	0.09 349	0.07 174	0.07 144	0.09 376	0.08 237	0.10 195

CFNet	0.29 473	0.29 543	0.57 416	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.15 141	0.53 485	0.46 493	0.31 376	0.40 440	0.38 463	0.27 434	0.76 583	0.28 446	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.09 127

AANet_RVC	0.33 511	0.31 553	0.69 490	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.23 465	0.49 447	0.55 567	0.39 512	0.60 582	0.43 511	0.30 484	0.88 611	0.54 576	0.11 459	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.10 392	0.12 299

RT-IGEV	0.29 473	0.10 81	0.60 448	0.24 371	0.16 374	0.38 522	0.31 566	0.60 574	0.46 493	0.41 533	0.41 452	0.49 552	0.31 501	0.30 335	0.29 460	0.09 349	0.10 324	0.09 332	0.10 436	0.09 328	0.25 531

Foundation-i32	0.14 84	0.07 2	0.18 11	0.24 371	0.22 529	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	0.29 624	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 628

Hybrid-DGEV-2	0.23 335	0.20 440	0.53 374	0.24 371	0.13 220	0.28 383	0.15 141	0.50 455	0.45 481	0.28 311	0.26 275	0.25 323	0.26 424	0.29 319	0.20 322	0.07 115	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.10 195

NLCSM	0.20 239	0.15 312	0.23 53	0.24 371	0.19 469	0.24 320	0.22 437	0.45 404	0.44 468	0.20 224	0.18 179	0.14 166	0.16 259	0.47 446	0.20 322	0.09 349	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.10 195

zero-FE	0.21 275	0.08 17	1.10 602	0.24 371	0.27 583	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.20 111	0.12 62	0.11 38	0.13 135	0.11 106	0.22 177	0.19 296	0.09 349	0.23 571	0.07 144	0.08 275	0.19 584	0.27 552

MM-Stereo_test1	0.20 239	0.13 226	0.45 248	0.24 371	0.12 164	0.20 218	0.21 403	0.36 287	0.32 313	0.23 258	0.22 235	0.15 185	0.14 219	0.28 297	0.16 207	0.07 115	0.24 587	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.21 480

FACV-RUCA	0.22 300	0.15 312	0.38 180	0.24 371	0.23 544	0.26 358	0.19 335	0.41 359	0.35 354	0.26 290	0.32 337	0.22 275	0.25 406	0.24 215	0.19 296	0.10 420	0.07 174	0.15 571	0.08 275	0.16 543	0.14 369

GIP-stereo	0.16 150	0.12 182	0.25 69	0.24 371	0.22 529	0.15 48	0.14 99	0.32 241	0.21 137	0.11 35	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.20 129	0.13 92	0.07 115	0.13 408	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 580

PAM_32	0.26 413	0.10 81	0.63 464	0.24 371	0.19 469	0.51 590	0.26 516	0.43 374	0.30 292	0.32 401	0.28 294	0.60 599	0.28 457	0.29 319	0.20 322	0.08 258	0.14 427	0.08 235	0.10 436	0.07 165	0.15 388

ITSA-stereo	0.26 413	0.16 354	0.39 188	0.24 371	0.11 114	0.28 383	0.18 288	0.58 553	0.59 586	0.32 401	0.32 337	0.33 424	0.28 457	0.51 460	0.34 500	0.11 459	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.15 388

MyStereo8	0.25 390	0.20 440	0.69 490	0.24 371	0.17 406	0.31 444	0.16 192	0.50 455	0.32 313	0.29 336	0.38 413	0.25 323	0.19 334	0.33 370	0.29 460	0.08 258	0.20 541	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.16 405

SDNR	0.47 590	0.29 543	0.92 572	0.24 371	0.37 624	1.27 662	0.17 233	0.54 501	0.58 579	0.44 556	0.85 628	0.55 579	0.28 457	1.19 649	0.52 568	0.23 616	0.24 587	0.17 588	0.13 546	0.19 584	0.26 544

coex-ft	3.48 684	0.81 657	48.53 717	0.24 371	0.19 469	0.53 599	0.47 629	0.49 447	2.36 680	7.18 695	1.20 649	0.96 646	2.53 683	0.75 577	2.14 678	0.13 521	0.15 458	0.14 553	0.12 514	0.22 603	0.47 630

Selective-RAFT	0.19 210	0.14 276	0.37 176	0.24 371	0.11 114	0.30 422	0.15 141	0.35 275	0.34 342	0.17 186	0.17 160	0.22 275	0.18 312	0.29 319	0.18 266	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.08 75

DisPM	0.20 239	0.11 129	0.52 363	0.24 371	0.13 220	0.18 150	0.19 335	0.30 212	0.31 303	0.33 414	0.34 370	0.23 290	0.16 259	0.34 385	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.12 299

test_4	0.19 210	0.16 354	0.39 188	0.24 371	0.13 220	0.19 177	0.21 403	0.27 159	0.24 184	0.24 266	0.47 519	0.22 275	0.13 189	0.27 273	0.18 266	0.06 44	0.06 85	0.09 332	0.09 376	0.07 165	0.06 13

CIPLG	0.23 335	0.28 539	0.75 513	0.24 371	0.16 374	0.25 338	0.20 375	0.38 311	0.33 330	0.32 401	0.34 370	0.23 290	0.15 240	0.27 273	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

DAS	0.28 452	0.13 226	0.49 303	0.24 371	0.18 435	0.30 422	0.24 490	0.48 436	0.48 515	0.42 539	0.45 500	0.34 432	0.31 501	0.76 583	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.10 392	0.11 244

SepStereo	0.27 442	0.13 226	0.49 303	0.24 371	0.18 435	0.30 422	0.24 490	0.48 436	0.48 515	0.42 539	0.45 500	0.34 432	0.31 501	0.64 535	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.10 392	0.11 244

IPLGR_C	0.23 335	0.29 543	0.81 535	0.24 371	0.16 374	0.24 320	0.20 375	0.38 311	0.33 330	0.32 401	0.33 359	0.23 290	0.15 240	0.26 258	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

ACRE	0.23 335	0.27 531	0.83 545	0.24 371	0.15 332	0.24 320	0.20 375	0.38 311	0.32 313	0.32 401	0.33 359	0.23 290	0.15 240	0.26 258	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

GwcNet-ADL	0.23 335	0.15 312	0.58 432	0.24 371	0.13 220	0.23 299	0.24 490	0.51 467	0.41 432	0.28 311	0.29 302	0.30 394	0.20 339	0.27 273	0.28 446	0.09 349	0.07 174	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.11 244

TransformOpticalFlow	0.24 365	0.14 276	0.57 416	0.24 371	0.11 114	0.21 249	0.19 335	0.43 374	0.34 342	0.30 359	0.43 475	0.36 451	0.31 501	0.61 516	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.08 75

PSM-AAD	0.26 413	0.11 129	0.43 231	0.24 371	0.12 164	0.27 365	0.37 596	0.36 287	0.30 292	0.36 468	0.39 431	0.28 361	0.77 638	0.30 335	0.16 207	0.07 115	0.06 85	0.12 503	0.11 472	0.09 328	0.21 480

FTStereo	0.28 452	0.11 129	0.56 406	0.24 371	0.13 220	0.21 249	0.52 638	0.36 287	0.28 253	0.38 494	0.94 636	0.30 394	0.56 611	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.19 450

Prome-Stereo	0.22 300	0.10 81	0.43 231	0.24 371	0.13 220	0.23 299	0.23 465	0.37 302	0.27 242	0.33 414	0.58 573	0.24 310	0.28 457	0.30 335	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.20 468

sAnonymous2	0.21 275	0.24 498	0.79 528	0.24 371	0.17 406	0.22 278	0.20 375	0.36 287	0.29 274	0.17 186	0.19 191	0.17 213	0.16 259	0.18 82	0.15 178	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.23 608	0.18 432

CroCo_RVC	0.21 275	0.24 498	0.79 528	0.24 371	0.17 406	0.22 278	0.20 375	0.36 287	0.29 274	0.17 186	0.19 191	0.17 213	0.16 259	0.18 82	0.15 178	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.23 608	0.18 432

MMNet	0.28 452	0.19 427	0.54 387	0.24 371	0.17 406	0.47 574	0.22 437	0.47 425	0.53 554	0.40 521	0.43 475	0.36 451	0.34 525	0.40 418	0.35 507	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.09 127

delet	0.29 473	0.18 412	0.58 432	0.24 371	0.19 469	0.41 539	0.30 556	0.52 475	0.51 543	0.35 454	0.42 461	0.37 457	0.31 501	0.49 450	0.36 511	0.10 420	0.09 283	0.11 468	0.12 514	0.09 328	0.09 127

UNet	0.28 452	0.16 354	0.70 496	0.24 371	0.20 496	0.44 557	0.21 403	0.52 475	0.42 444	0.36 468	0.40 440	0.43 511	0.33 523	0.41 421	0.32 484	0.09 349	0.07 174	0.10 412	0.09 376	0.10 392	0.09 127

psmorigin	0.52 604	0.29 543	3.10 676	0.24 371	0.19 469	0.39 528	0.24 490	0.52 475	0.45 481	0.66 623	0.68 605	0.70 631	0.52 602	0.86 608	0.49 563	0.15 561	0.17 500	0.13 529	0.14 565	0.16 543	0.23 505

acv_ft	0.26 413	0.18 412	0.56 406	0.24 371	0.19 469	0.34 486	0.21 403	0.47 425	0.45 481	0.39 512	0.41 452	0.38 463	0.28 457	0.28 297	0.36 511	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.09 127

HGLStereo	0.29 473	0.19 427	0.60 448	0.24 371	0.21 513	0.33 471	0.23 465	0.52 475	0.44 468	0.36 468	0.49 530	0.41 491	0.35 532	0.46 442	0.34 500	0.11 459	0.11 361	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.12 299

FADNet_RVC	0.31 498	0.35 577	0.98 585	0.24 371	0.16 374	0.30 422	0.17 233	0.52 475	0.39 412	0.30 359	0.38 413	0.30 394	0.29 477	0.54 477	0.33 493	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.16 586	0.21 599	0.24 519

FADNet	0.34 520	0.43 608	0.88 566	0.24 371	0.22 529	0.37 516	0.19 335	0.56 530	0.49 530	0.32 401	0.36 393	0.43 511	0.32 515	0.65 540	0.30 464	0.17 586	0.16 472	0.14 553	0.16 586	0.25 614	0.21 480

NVstereo2D	0.32 504	0.18 412	0.63 464	0.24 371	0.23 544	0.43 552	0.28 541	0.60 574	0.58 579	0.28 311	0.39 431	0.42 504	0.30 484	0.71 564	0.30 464	0.13 521	0.09 283	0.13 529	0.10 436	0.20 592	0.18 432

PS-NSSS	0.33 511	0.36 584	0.61 455	0.24 371	0.18 435	0.33 471	0.24 490	0.59 563	0.42 444	0.38 494	0.52 543	0.36 451	0.31 501	0.80 595	0.32 484	0.18 597	0.14 427	0.21 610	0.15 576	0.17 558	0.14 369

iResNetv2_ROB	0.29 473	0.37 587	0.92 572	0.24 371	0.13 220	0.30 422	0.19 335	0.55 519	0.51 543	0.39 512	0.46 512	0.39 477	0.27 434	0.36 398	0.30 464	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.05 32	0.13 500	0.11 244

SGM-Forest	0.42 570	0.44 611	0.92 572	0.24 371	0.16 374	0.45 565	0.40 612	0.58 553	0.50 537	0.54 604	0.63 594	0.52 569	0.51 600	0.91 618	0.66 598	0.17 586	0.17 500	0.17 588	0.15 576	0.15 535	0.21 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.36 530	0.25 513	0.61 455	0.24 371	0.14 264	0.42 547	0.33 579	0.56 530	0.52 553	0.54 604	0.52 543	0.51 561	0.58 614	0.63 530	0.43 537	0.15 561	0.16 472	0.18 596	0.16 586	0.13 500	0.19 450
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IGEV_i1	0.26 413	0.12 182	0.57 416	0.25 412	0.24 561	0.32 461	0.20 375	0.45 404	0.37 385	0.35 454	0.30 316	0.35 445	0.20 339	0.39 415	0.23 388	0.08 258	0.26 599	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.37 605

DStereoRT	0.40 559	0.16 354	0.74 509	0.25 412	0.17 406	0.42 547	0.19 335	0.50 455	0.48 515	0.31 376	0.40 440	0.32 415	0.39 554	0.64 535	0.31 474	0.09 349	0.11 361	1.56 687	0.43 653	0.08 237	0.41 614

zh-mn7	0.50 597	0.57 635	1.82 658	0.25 412	0.19 469	0.45 565	0.29 547	0.59 563	0.84 634	0.67 624	0.97 637	0.49 552	0.41 564	0.93 625	0.73 606	0.12 499	0.10 324	0.11 468	0.11 472	0.13 500	0.17 426

MM-Stereo_test3	0.19 210	0.15 312	0.39 188	0.25 412	0.15 332	0.19 177	0.22 437	0.42 365	0.40 422	0.17 186	0.24 259	0.17 213	0.12 147	0.22 177	0.16 207	0.08 258	0.21 546	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.11 244

MM-Stereo_test2	0.19 210	0.11 129	0.47 271	0.25 412	0.11 114	0.21 249	0.20 375	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.17 160	0.13 135	0.11 106	0.21 149	0.14 138	0.06 44	0.26 599	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.41 614

PAM	0.26 413	0.11 129	0.63 464	0.25 412	0.18 435	0.53 599	0.29 547	0.44 395	0.28 253	0.36 468	0.27 288	0.59 593	0.26 424	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.12 387	0.07 144	0.10 436	0.07 165	0.13 334

DDVS	0.26 413	0.16 354	0.45 248	0.25 412	0.17 406	0.34 486	0.21 403	0.43 374	0.31 303	0.34 435	0.41 452	0.47 542	0.21 350	0.52 468	0.29 460	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.09 376	0.13 500	0.16 405

rvit_0105_3	0.24 365	0.21 451	0.57 416	0.25 412	0.15 332	0.24 320	0.28 541	0.40 341	0.43 455	0.25 280	0.26 275	0.29 374	0.22 358	0.29 319	0.21 350	0.15 561	0.13 408	0.14 553	0.15 576	0.10 392	0.10 195

rvit_stereo_ft	0.18 182	0.19 427	0.43 231	0.25 412	0.14 264	0.17 120	0.21 403	0.30 212	0.28 253	0.17 186	0.19 191	0.20 254	0.17 281	0.22 177	0.18 266	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.08 75

AE-Stereo	0.21 275	0.12 182	0.50 324	0.25 412	0.15 332	0.24 320	0.18 288	0.40 341	0.34 342	0.19 214	0.26 275	0.21 268	0.13 189	0.22 177	0.16 207	0.07 115	0.26 599	0.09 332	0.10 436	0.07 165	0.31 574

fast-acv-ft	0.33 511	0.26 523	0.88 566	0.25 412	0.18 435	0.49 587	0.27 525	0.44 395	0.50 537	0.40 521	0.55 560	0.49 552	0.36 537	0.39 415	0.41 529	0.11 459	0.11 361	0.11 468	0.12 514	0.13 500	0.11 244

BUS	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.25 412	0.14 264	0.44 557	0.17 233	0.59 563	0.36 370	0.34 435	0.35 378	0.31 404	0.22 358	0.27 273	0.22 368	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

RAFT+CT+SA	0.23 335	0.24 498	0.48 286	0.25 412	0.18 435	0.23 299	0.29 547	0.42 365	0.38 396	0.24 266	0.39 431	0.20 254	0.17 281	0.34 385	0.17 237	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.12 514	0.09 328	0.13 334

BSDual-CNN	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.25 412	0.14 264	0.35 501	0.22 437	0.59 563	0.36 370	0.34 435	0.35 378	0.38 463	0.25 406	0.27 273	0.28 446	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

hknet	0.26 413	0.15 312	0.49 303	0.25 412	0.16 374	0.35 501	0.22 437	0.59 563	0.40 422	0.34 435	0.35 378	0.43 511	0.28 457	0.38 412	0.26 426	0.09 349	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

UDGNet	0.24 365	0.37 587	0.53 374	0.25 412	0.14 264	0.24 320	0.18 288	0.32 241	0.44 468	0.29 336	0.28 294	0.24 310	0.20 339	0.30 335	0.21 350	0.16 572	0.07 174	0.21 610	0.11 472	0.16 543	0.11 244

NF-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.52 468	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

OCTAStereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

PSM-softLoss	0.22 300	0.11 129	0.53 374	0.25 412	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.39 332	0.29 274	0.29 336	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.53 471	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.12 299

KMStereo	0.22 300	0.11 129	0.53 374	0.25 412	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.39 332	0.29 274	0.29 336	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.53 471	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.12 299

ASMatch	0.23 335	0.11 129	0.55 396	0.25 412	0.14 264	0.19 177	0.16 192	0.32 241	0.30 292	0.28 311	0.68 605	0.28 361	0.26 424	0.50 454	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.11 244

SST-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.14 264	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.26 224	0.34 435	0.33 359	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.18 266	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.07 30

RAFT_R40	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.13 220	0.18 150	0.18 288	0.32 241	0.31 303	0.33 414	0.33 359	0.30 394	0.23 372	0.55 482	0.19 296	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.07 30

PFNet	0.24 365	0.11 129	0.63 464	0.25 412	0.14 264	0.22 278	0.19 335	0.40 341	0.35 354	0.36 468	0.32 337	0.27 348	0.20 339	0.63 530	0.23 388	0.09 349	0.05 6	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.08 75

RE-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

TVStereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 412	0.12 164	0.11 11	0.18 288	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 228	0.12 147	0.15 27	0.13 92	0.08 258	0.06 85	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
rafts_anoy	0.21 275	0.22 470	0.49 303	0.25 412	0.24 561	0.19 177	0.17 233	0.34 266	0.32 313	0.24 266	0.25 267	0.20 254	0.16 259	0.25 236	0.21 350	0.08 258	0.19 526	0.11 468	0.12 514	0.09 328	0.09 127

TestStereo	0.22 300	0.24 498	0.48 286	0.25 412	0.11 114	0.22 278	0.22 437	0.32 241	0.31 303	0.24 266	0.34 370	0.23 290	0.19 334	0.62 527	0.19 296	0.08 258	0.07 174	0.10 412	0.07 188	0.11 444	0.07 30

RAFT + AFF	0.30 487	0.33 564	0.76 517	0.25 412	0.17 406	0.30 422	0.33 579	0.55 519	0.42 444	0.28 311	0.30 316	0.31 404	0.31 501	0.64 535	0.32 484	0.09 349	0.11 361	0.11 468	0.10 436	0.12 486	0.16 405

UPFNet	0.27 442	0.15 312	0.47 271	0.25 412	0.20 496	0.37 516	0.27 525	0.50 455	0.40 422	0.36 468	0.38 413	0.37 457	0.29 477	0.40 418	0.34 500	0.10 420	0.10 324	0.10 412	0.10 436	0.10 392	0.08 75

aanetorigin	0.40 559	0.33 564	1.14 608	0.25 412	0.19 469	0.30 422	0.37 596	0.34 266	0.47 507	0.95 647	0.82 624	0.52 569	0.56 611	0.50 454	0.52 568	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.10 436	0.16 543	0.19 450

EDNetEfficientorigin	7.48 691	0.57 635	139.59 719	0.25 412	0.17 406	0.44 557	0.30 556	0.48 436	1.04 651	1.29 663	1.02 642	0.82 637	0.87 649	0.76 583	1.02 635	0.10 420	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.22 603	0.25 531

GwcNet	0.37 537	0.29 543	1.12 605	0.25 412	0.24 561	0.48 581	0.27 525	0.58 553	0.60 589	0.39 512	0.54 555	0.51 561	0.34 525	0.60 508	0.46 552	0.13 521	0.12 387	0.12 503	0.11 472	0.13 500	0.15 388

ac_64	0.28 452	0.16 354	0.62 459	0.25 412	0.17 406	0.36 508	0.22 437	0.48 436	0.35 354	0.36 468	0.37 404	0.51 561	0.30 484	0.62 527	0.34 500	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

FADNet-RVC	0.34 520	0.43 608	0.97 583	0.25 412	0.20 496	0.33 471	0.20 375	0.51 467	0.42 444	0.34 435	0.40 440	0.41 491	0.29 477	0.65 540	0.36 511	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.15 576	0.19 584	0.20 468

STTStereo	0.30 487	0.24 498	0.83 545	0.25 412	0.17 406	0.30 422	0.24 490	0.49 447	0.39 412	0.39 512	0.41 452	0.44 517	0.28 457	0.41 421	0.30 464	0.13 521	0.13 408	0.13 529	0.16 586	0.12 486	0.12 299

AdaStereo	0.25 390	0.17 388	0.47 271	0.25 412	0.13 220	0.33 471	0.17 233	0.57 539	0.43 455	0.34 435	0.38 413	0.35 445	0.21 350	0.32 360	0.24 400	0.14 545	0.06 85	0.13 529	0.09 376	0.11 444	0.09 127
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 452	0.19 427	0.47 271	0.25 412	0.14 264	0.36 508	0.21 403	0.49 447	0.43 455	0.46 569	0.52 543	0.42 504	0.30 484	0.46 442	0.38 519	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.11 472	0.10 392	0.11 244
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.24 365	0.33 564	0.69 490	0.25 412	0.14 264	0.26 358	0.13 68	0.42 365	0.35 354	0.30 359	0.42 461	0.22 275	0.20 339	0.34 385	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.09 127

pmcnn	0.54 609	0.24 498	1.06 595	0.25 412	0.26 579	0.40 534	0.31 566	0.55 519	0.55 567	0.56 608	1.22 651	2.53 679	0.39 554	0.84 605	1.08 640	0.09 349	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.10 392	0.14 369

FE-Mocha	0.18 182	0.11 129	0.40 203	0.26 453	0.14 264	0.19 177	0.14 99	0.36 287	0.24 184	0.24 266	0.24 259	0.23 290	0.14 219	0.27 273	0.19 296	0.08 258	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

z-mn7	0.48 593	0.52 624	1.28 625	0.26 453	0.19 469	0.62 615	0.34 584	0.59 563	0.96 648	0.45 563	0.97 637	0.53 574	0.41 564	0.99 633	0.70 603	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.10 436	0.14 523	0.16 405

HART	0.20 239	0.14 276	0.42 223	0.26 453	0.24 561	0.17 120	0.16 192	0.32 241	0.25 209	0.15 144	0.26 275	0.17 213	0.09 33	0.24 215	0.14 138	0.06 44	0.36 645	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.27 552

SCV	0.18 182	0.15 312	0.37 176	0.26 453	0.20 496	0.16 85	0.16 192	0.35 275	0.23 164	0.14 119	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 350	0.12 39	0.08 258	0.19 526	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.26 544

UGAM	0.28 452	0.18 412	0.57 416	0.26 453	0.13 220	0.23 299	0.26 516	0.33 259	0.45 481	0.32 401	0.42 461	0.45 523	0.22 358	0.92 623	0.23 388	0.08 258	0.09 283	0.14 553	0.13 546	0.10 392	0.10 195

tt1	0.22 300	0.16 354	0.49 303	0.26 453	0.15 332	0.31 444	0.19 335	0.38 311	0.46 493	0.21 231	0.19 191	0.13 135	0.16 259	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.37 605

RAFT-Test	0.19 210	0.11 129	0.41 213	0.26 453	0.21 513	0.26 358	0.17 233	0.37 302	0.26 224	0.24 266	0.29 302	0.32 415	0.14 219	0.22 177	0.15 178	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.07 30

LL-Strereo	0.32 504	0.33 564	0.77 523	0.26 453	0.24 561	0.22 278	0.23 465	0.58 553	0.44 468	0.35 454	0.32 337	0.41 491	0.40 559	0.93 625	0.25 414	0.08 258	0.13 408	0.11 468	0.09 376	0.09 328	0.22 495

anonymousdsp2	0.23 335	0.11 129	0.42 223	0.26 453	0.24 561	0.25 338	0.17 233	0.43 374	0.37 385	0.30 359	0.23 249	0.24 310	0.15 240	0.32 360	0.17 237	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.44 624

CASS	0.22 300	0.16 354	0.40 203	0.26 453	0.12 164	0.29 408	0.19 335	0.40 341	0.32 313	0.34 435	0.35 378	0.25 323	0.25 406	0.26 258	0.21 350	0.13 521	0.08 238	0.11 468	0.09 376	0.11 444	0.12 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.24 365	0.15 312	0.45 248	0.26 453	0.26 579	0.23 299	0.21 403	0.37 302	0.29 274	0.23 258	0.81 623	0.23 290	0.16 259	0.24 215	0.18 266	0.07 115	0.14 427	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.25 531

Wz-Net-TNSev	0.55 610	0.72 649	1.90 660	0.26 453	0.21 513	0.64 620	0.45 623	0.66 614	0.71 617	0.52 594	0.55 560	0.71 632	0.63 629	1.04 638	0.94 626	0.16 572	0.15 458	0.13 529	0.15 576	0.21 599	0.24 519

CroCo-Stereo Lap2	0.16 150	0.18 412	0.39 188	0.26 453	0.18 435	0.11 11	0.19 335	0.30 212	0.22 148	0.13 92	0.16 141	0.15 185	0.11 106	0.17 66	0.15 178	0.07 115	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.07 30

Wz-Net-LNSev	0.36 530	0.35 577	1.06 595	0.26 453	0.21 513	0.47 574	0.33 579	0.56 530	0.58 579	0.45 563	0.54 555	0.50 558	0.37 542	0.40 418	0.42 533	0.12 499	0.11 361	0.10 412	0.09 376	0.14 523	0.15 388

Wz-Net-MNSev	0.39 547	0.35 577	0.99 587	0.26 453	0.21 513	0.59 612	0.39 608	0.58 553	0.61 592	0.49 582	0.56 565	0.53 574	0.37 542	0.61 516	0.47 555	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.11 472	0.15 535	0.15 388

RAFT_CTSACE	0.23 335	0.21 451	0.57 416	0.26 453	0.15 332	0.22 278	0.23 465	0.34 266	0.30 292	0.34 435	0.51 536	0.31 404	0.17 281	0.33 370	0.15 178	0.06 44	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.07 30

CRFU-Net	0.29 473	0.14 276	0.48 286	0.26 453	0.15 332	0.46 568	0.22 437	0.52 475	0.32 313	0.44 556	0.42 461	0.48 546	0.47 588	0.44 434	0.31 474	0.12 499	0.10 324	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.11 244

AASNet	0.29 473	0.27 531	0.67 482	0.26 453	0.18 435	0.34 486	0.21 403	0.64 602	0.49 530	0.36 468	0.41 452	0.32 415	0.26 424	0.33 370	0.39 523	0.12 499	0.09 283	0.10 412	0.08 275	0.14 523	0.12 299

SACVNet	0.32 504	0.25 513	0.59 441	0.26 453	0.19 469	0.35 501	0.25 504	0.54 501	0.41 432	0.43 550	0.45 500	0.46 532	0.34 525	0.71 564	0.30 464	0.14 545	0.10 324	0.12 503	0.12 514	0.16 543	0.20 468

test_3	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.26 453	0.14 264	0.22 278	0.25 504	0.34 266	0.33 330	0.25 280	0.18 179	0.23 290	0.13 189	0.25 236	0.20 322	0.06 44	0.14 427	0.09 332	0.10 436	0.07 165	0.10 195

LCNet	0.22 300	0.12 182	0.42 223	0.26 453	0.12 164	0.23 299	0.19 335	0.36 287	0.28 253	0.28 311	0.35 378	0.26 343	0.30 484	0.35 392	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.10 436	0.13 500	0.22 495

AAGNet	0.34 520	0.12 182	0.53 374	0.26 453	0.16 374	0.20 218	0.19 335	0.31 233	0.29 274	0.35 454	0.35 378	0.27 348	0.30 484	0.44 434	2.56 683	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.07 188	0.09 328	0.07 30

IRAFT_RVC	0.23 335	0.15 312	0.54 387	0.26 453	0.12 164	0.19 177	0.23 465	0.41 359	0.39 412	0.31 376	0.30 316	0.29 374	0.24 393	0.55 482	0.23 388	0.08 258	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.08 75

ICVP	0.24 365	0.13 226	0.45 248	0.26 453	0.14 264	0.30 422	0.25 504	0.47 425	0.35 354	0.29 336	0.43 475	0.35 445	0.25 406	0.28 297	0.25 414	0.12 499	0.09 283	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.38 542	0.26 523	0.87 559	0.26 453	0.22 529	0.52 596	0.35 587	0.64 602	0.46 493	0.40 521	0.52 543	0.48 546	0.39 554	0.84 605	0.48 557	0.13 521	0.14 427	0.15 571	0.16 586	0.16 543	0.16 405

psm_up	0.30 487	0.21 451	0.58 432	0.26 453	0.18 435	0.32 461	0.27 525	0.57 539	0.45 481	0.38 494	0.41 452	0.45 523	0.40 559	0.59 503	0.32 484	0.11 459	0.12 387	0.13 529	0.12 514	0.11 444	0.11 244

EDNetEfficient	0.64 631	0.39 598	2.52 669	0.26 453	0.26 579	0.39 528	0.49 633	0.42 365	1.06 653	1.38 666	0.86 629	0.61 602	0.97 654	0.66 546	1.62 668	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.12 514	0.20 592	0.19 450

FAT-Stereo	0.36 530	0.19 427	0.75 513	0.26 453	0.18 435	0.34 486	0.30 556	0.62 592	0.61 592	0.47 575	0.61 590	0.59 593	0.50 598	0.61 516	0.36 511	0.13 521	0.14 427	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.20 468

ADCRef	0.41 566	0.33 564	1.05 593	0.26 453	0.21 513	0.49 587	0.27 525	0.54 501	0.51 543	0.51 591	0.59 578	0.35 445	0.47 588	0.54 477	1.35 657	0.09 349	0.08 238	0.12 503	0.12 514	0.12 486	0.13 334

ADCP+	0.48 593	0.36 584	1.47 641	0.26 453	0.22 529	0.57 606	0.40 612	0.56 530	0.54 559	0.46 569	0.52 543	0.46 532	0.53 607	0.59 503	1.93 674	0.10 420	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.14 523	0.15 388

RYNet	0.38 542	0.23 486	0.65 474	0.26 453	0.28 585	0.62 615	0.33 579	0.61 584	0.62 596	0.42 539	0.39 431	0.58 592	0.40 559	0.89 613	0.57 583	0.11 459	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.19 584	0.22 495

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 473	0.24 498	0.81 535	0.26 453	0.18 435	0.30 422	0.22 437	0.52 475	0.41 432	0.38 494	0.42 461	0.42 504	0.28 457	0.46 442	0.31 474	0.11 459	0.08 238	0.10 412	0.11 472	0.10 392	0.12 299
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.25 390	0.22 470	0.62 459	0.26 453	0.11 114	0.31 444	0.23 465	0.46 413	0.45 481	0.34 435	0.43 475	0.27 348	0.23 372	0.36 398	0.37 517	0.08 258	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.10 195

DISCO	0.33 511	0.16 354	0.55 396	0.26 453	0.16 374	0.48 581	0.25 504	0.52 475	0.58 579	0.38 494	0.45 500	0.63 609	0.37 542	0.65 540	0.50 564	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.13 500	0.13 334

PWC_ROB	0.41 566	0.38 594	0.92 572	0.26 453	0.20 496	0.39 528	0.19 335	0.61 584	0.69 612	0.58 613	0.84 627	0.52 569	0.44 577	0.74 572	0.62 591	0.13 521	0.09 283	0.14 553	0.10 436	0.17 558	0.18 432

WCMA_ROB	0.55 610	0.27 531	0.76 517	0.26 453	0.22 529	0.62 615	0.36 594	0.57 539	0.58 579	0.97 649	1.40 657	1.28 657	0.94 653	0.80 595	0.80 615	0.20 610	0.17 500	0.16 579	0.16 586	0.19 584	0.29 567

SGM_RVC	0.57 618	0.22 470	0.60 448	0.26 453	0.16 374	0.97 650	0.46 626	0.76 639	0.90 641	1.03 655	0.92 635	1.16 651	0.93 652	1.21 650	0.72 605	0.17 586	0.16 472	0.16 579	0.16 586	0.16 543	0.24 519
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.45 579	0.40 601	1.40 638	0.27 490	0.22 529	0.58 608	0.33 579	0.65 608	0.83 631	0.59 614	0.63 594	0.53 574	0.39 554	0.66 546	0.81 617	0.12 499	0.11 361	0.13 529	0.12 514	0.16 543	0.17 426

ISRNet	0.28 452	0.15 312	0.54 387	0.27 490	0.19 469	0.24 320	0.15 141	0.47 425	0.45 481	0.40 521	0.49 530	0.42 504	0.27 434	0.33 370	0.30 464	0.20 610	0.12 387	0.17 588	0.16 586	0.16 543	0.21 480

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 40	0.15 312	0.21 36	0.27 490	0.09 18	0.15 48	0.13 68	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.11 38	0.10 48	0.13 189	0.22 177	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

rvit_105_1	0.28 452	0.24 498	0.65 474	0.27 490	0.19 469	0.31 444	0.35 587	0.46 413	0.53 554	0.31 376	0.32 337	0.32 415	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.16 572	0.14 427	0.15 571	0.17 597	0.11 444	0.11 244

rvit_stereo_0075_2	0.25 390	0.18 412	0.65 474	0.27 490	0.22 529	0.22 278	0.15 141	0.41 359	0.36 370	0.27 300	0.37 404	0.29 374	0.21 350	0.29 319	0.20 322	0.17 586	0.12 387	0.19 603	0.12 514	0.14 523	0.14 369

ACVNet-DCA	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.43 374	0.32 313	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.23 505

xx1	0.23 335	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.39 332	0.48 515	0.21 231	0.20 202	0.28 361	0.25 406	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.10 412	0.11 472	0.09 328	0.23 505

1test111	0.22 300	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.43 374	0.32 313	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.36 398	0.28 446	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.23 505

cc1	0.22 300	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.39 332	0.48 515	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.37 605

GMStereo_Zeroshot	0.25 390	0.22 470	0.51 343	0.27 490	0.14 264	0.28 383	0.15 141	0.40 341	0.36 370	0.37 485	0.43 475	0.40 482	0.17 281	0.35 392	0.21 350	0.12 499	0.07 174	0.13 529	0.07 188	0.17 558	0.10 195

StereoVision	0.23 335	0.23 486	0.55 396	0.27 490	0.17 406	0.23 299	0.22 437	0.40 341	0.32 313	0.21 231	0.51 536	0.22 275	0.16 259	0.29 319	0.19 296	0.11 459	0.12 387	0.13 529	0.13 546	0.10 392	0.08 75

TestStereo1	0.23 335	0.22 470	0.50 324	0.27 490	0.14 264	0.26 358	0.27 525	0.43 374	0.38 396	0.29 336	0.39 431	0.23 290	0.21 350	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

test_5	0.25 390	0.25 513	0.57 416	0.27 490	0.18 435	0.25 338	0.29 547	0.42 365	0.39 412	0.29 336	0.40 440	0.27 348	0.23 372	0.35 392	0.19 296	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.14 369

SA-5K	0.23 335	0.22 470	0.50 324	0.27 490	0.14 264	0.26 358	0.27 525	0.43 374	0.38 396	0.29 336	0.39 431	0.23 290	0.21 350	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

PSMNet-ADL	0.26 413	0.16 354	0.39 188	0.27 490	0.14 264	0.32 461	0.22 437	0.45 404	0.37 385	0.28 311	0.34 370	0.41 491	0.28 457	0.61 516	0.32 484	0.11 459	0.10 324	0.09 332	0.11 472	0.10 392	0.13 334

GrayStereo	0.26 413	0.10 81	0.45 248	0.27 490	0.14 264	0.23 299	0.46 626	0.36 287	0.33 330	0.40 521	0.47 519	0.30 394	0.78 639	0.29 319	0.17 237	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.15 388

cross-raft	0.18 182	0.12 182	0.40 203	0.27 490	0.16 374	0.20 218	0.24 490	0.34 266	0.24 184	0.23 258	0.28 294	0.29 374	0.15 240	0.19 102	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.07 30

RAFT	0.24 365	0.24 498	0.46 263	0.27 490	0.15 332	0.26 358	0.26 516	0.37 302	0.31 303	0.34 435	0.34 370	0.41 491	0.22 358	0.30 335	0.18 266	0.08 258	0.15 458	0.11 468	0.10 436	0.11 444	0.13 334

GEStereo_RVC	0.29 473	0.24 498	0.60 448	0.27 490	0.16 374	0.33 471	0.25 504	0.58 553	0.56 574	0.35 454	0.38 413	0.34 432	0.25 406	0.51 460	0.29 460	0.12 499	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.11 444	0.13 334

Anonymous3	0.24 365	0.19 427	0.76 517	0.27 490	0.18 435	0.41 539	0.24 490	0.45 404	0.36 370	0.23 258	0.27 288	0.20 254	0.18 312	0.28 297	0.19 296	0.12 499	0.11 361	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.13 334

sCroCo_RVC	0.19 210	0.15 312	0.60 448	0.27 490	0.18 435	0.23 299	0.16 192	0.28 173	0.24 184	0.14 119	0.22 235	0.17 213	0.14 219	0.22 177	0.16 207	0.11 459	0.11 361	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.10 195

FADNet-RVC-Resample	0.31 498	0.32 560	1.16 611	0.27 490	0.17 406	0.33 471	0.21 403	0.49 447	0.40 422	0.36 468	0.38 413	0.34 432	0.27 434	0.54 477	0.27 438	0.10 420	0.10 324	0.14 553	0.13 546	0.13 500	0.18 432

edge stereo	0.40 559	0.22 470	0.87 559	0.27 490	0.22 529	0.38 522	0.26 516	0.59 563	0.56 574	0.53 600	0.60 582	0.71 632	0.50 598	0.78 587	0.43 537	0.16 572	0.15 458	0.19 603	0.14 565	0.17 558	0.19 450

ADCMid	0.53 607	0.45 612	1.46 640	0.27 490	0.22 529	0.51 590	0.38 604	0.61 584	0.58 579	0.75 631	0.67 603	0.62 605	0.66 632	0.66 546	1.75 669	0.13 521	0.12 387	0.17 588	0.17 597	0.20 592	0.21 480

ADCPNet	0.51 601	0.36 584	1.82 658	0.27 490	0.23 544	0.71 626	0.39 608	0.56 530	0.54 559	0.52 594	0.60 582	0.66 620	0.57 613	0.64 535	1.23 646	0.15 561	0.18 512	0.14 553	0.23 623	0.19 584	0.22 495

CVANet_RVC	0.34 520	0.25 513	0.77 523	0.27 490	0.17 406	0.34 486	0.28 541	0.55 519	0.50 537	0.43 550	0.46 512	0.44 517	0.31 501	0.90 616	0.27 438	0.15 561	0.10 324	0.14 553	0.14 565	0.15 535	0.15 388

SANet	0.58 620	0.41 604	1.38 635	0.27 490	0.16 374	0.72 627	0.48 630	0.71 629	1.34 666	0.69 627	0.97 637	0.94 643	0.78 639	0.97 632	0.93 624	0.14 545	0.12 387	0.12 503	0.12 514	0.18 574	0.20 468

NOSS_ROB	0.33 511	0.24 498	0.49 303	0.27 490	0.16 374	0.34 486	0.19 335	0.55 519	0.50 537	0.34 435	0.37 404	0.42 504	0.30 484	0.93 625	0.25 414	0.19 607	0.20 541	0.24 619	0.22 619	0.17 558	0.25 531

DA	0.21 275	0.11 129	0.33 151	0.28 518	0.23 544	0.30 422	0.16 192	0.29 192	0.27 242	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.15 240	0.26 258	0.15 178	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 645

GGEV	0.21 275	0.11 129	0.33 151	0.28 518	0.23 544	0.30 422	0.16 192	0.29 192	0.27 242	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.15 240	0.26 258	0.15 178	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 645

w-ln-seven-2	0.40 559	0.37 587	1.34 631	0.28 518	0.18 435	0.38 522	0.29 547	0.53 485	0.59 586	0.47 575	0.56 565	0.46 532	0.42 570	0.70 558	0.64 595	0.10 420	0.10 324	0.12 503	0.11 472	0.14 523	0.16 405

YMNet	0.33 511	0.26 523	0.64 469	0.28 518	0.23 544	0.48 581	0.27 525	0.54 501	0.47 507	0.49 582	0.56 565	0.51 561	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.16 472	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.14 369

YMNet_1	0.33 511	0.26 523	0.64 469	0.28 518	0.23 544	0.48 581	0.27 525	0.54 501	0.47 507	0.49 582	0.56 565	0.51 561	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.16 472	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.14 369

anonymousdsp	0.20 239	0.13 226	0.49 303	0.28 518	0.20 496	0.21 249	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.32 360	0.13 92	0.07 115	0.26 599	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.48 633

MC-Stereo	0.18 182	0.10 81	0.36 170	0.28 518	0.14 264	0.18 150	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.21 231	0.24 259	0.16 198	0.13 189	0.25 236	0.14 138	0.07 115	0.17 500	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.30 570

IGEV-Stereo	0.20 239	0.13 226	0.49 303	0.28 518	0.20 496	0.21 249	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.32 360	0.13 92	0.07 115	0.26 599	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.48 633
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ccnet	0.43 574	0.34 573	0.62 459	0.28 518	0.33 613	0.60 613	0.34 584	0.68 621	0.47 507	0.54 604	0.66 601	0.56 584	0.46 586	0.73 568	0.66 598	0.26 628	0.19 526	0.24 619	0.22 619	0.27 624	0.25 531

DMCA-RVC	0.30 487	0.27 531	0.93 576	0.28 518	0.17 406	0.30 422	0.21 403	0.43 374	0.36 370	0.40 521	0.38 413	0.39 477	0.36 537	0.44 434	0.34 500	0.13 521	0.10 324	0.16 579	0.12 514	0.13 500	0.11 244

S-Stereo	0.39 547	0.20 440	1.04 592	0.28 518	0.22 529	0.39 528	0.31 566	0.58 553	0.69 612	0.40 521	0.59 578	0.48 546	0.41 564	0.75 577	0.42 533	0.12 499	0.15 458	0.13 529	0.13 546	0.16 543	0.25 531

stereogan	0.39 547	0.20 440	0.78 527	0.28 518	0.22 529	0.65 621	0.26 516	0.62 592	0.65 601	0.45 563	0.60 582	0.67 624	0.45 579	0.69 555	0.37 517	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.12 514	0.20 592	0.19 450

ADCL	0.50 597	0.30 549	1.15 609	0.28 518	0.19 469	0.77 634	0.64 648	0.57 539	0.73 622	0.57 611	0.73 614	0.55 579	0.60 618	0.66 546	1.53 664	0.11 459	0.10 324	0.13 529	0.13 546	0.15 535	0.16 405

DPSNet	0.51 601	0.26 523	1.16 611	0.28 518	0.21 513	0.76 631	0.56 643	0.89 656	0.82 630	0.49 582	0.51 536	0.64 614	0.81 643	0.89 613	0.85 620	0.17 586	0.16 472	0.13 529	0.13 546	0.26 618	0.27 552

DRN-Test	0.35 527	0.20 440	0.75 513	0.28 518	0.19 469	0.46 568	0.29 547	0.68 621	0.54 559	0.49 582	0.47 519	0.44 517	0.35 532	0.63 530	0.44 544	0.13 521	0.09 283	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.13 334

StereoDRNet	0.34 520	0.28 539	0.70 496	0.28 518	0.21 513	0.43 552	0.30 556	0.63 596	0.51 543	0.47 575	0.40 440	0.48 546	0.31 501	0.58 495	0.44 544	0.12 499	0.10 324	0.12 503	0.11 472	0.13 500	0.13 334

DLCB_ROB	0.30 487	0.20 440	0.45 248	0.28 518	0.17 406	0.37 516	0.25 504	0.50 455	0.45 481	0.46 569	0.47 519	0.51 561	0.34 525	0.56 488	0.38 519	0.10 420	0.10 324	0.11 468	0.11 472	0.10 392	0.11 244

XPNet_ROB	0.35 527	0.26 523	0.58 432	0.28 518	0.19 469	0.37 516	0.31 566	0.57 539	0.51 543	0.52 594	0.54 555	0.57 586	0.38 547	0.65 540	0.48 557	0.17 586	0.12 387	0.13 529	0.12 514	0.16 543	0.17 426

TCMNet	0.34 520	0.28 539	0.81 535	0.29 536	0.30 600	0.40 534	0.28 541	0.53 485	0.49 530	0.38 494	0.46 512	0.40 482	0.30 484	0.61 516	0.42 533	0.14 545	0.13 408	0.15 571	0.14 565	0.18 574	0.19 450

FoundationStereo	0.13 40	0.08 17	0.18 11	0.29 536	0.30 600	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	0.31 630	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

AIO-test2	0.22 300	0.27 531	0.54 387	0.29 536	0.16 374	0.22 278	0.16 192	0.44 395	0.43 455	0.17 186	0.29 302	0.16 198	0.11 106	0.27 273	0.14 138	0.19 607	0.07 174	0.10 412	0.11 472	0.08 237	0.09 127

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 452	0.17 388	0.96 581	0.29 536	0.31 607	0.29 408	0.21 403	0.53 485	0.28 253	0.27 300	0.55 560	0.41 491	0.18 312	0.30 335	0.22 368	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.13 546	0.12 486	0.20 468

RSM	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.29 536	0.16 374	0.16 85	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.13 92	0.13 76	0.15 185	0.09 33	0.22 177	0.13 92	0.06 44	0.06 85	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

EGLCR-Stereo	0.19 210	0.09 45	0.34 156	0.29 536	0.17 406	0.28 383	0.16 192	0.30 212	0.23 164	0.22 250	0.11 38	0.16 198	0.09 33	0.28 297	0.15 178	0.07 115	0.25 593	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.37 605

anonymousa	0.26 413	0.13 226	0.56 406	0.29 536	0.30 600	0.31 444	0.20 375	0.38 311	0.36 370	0.33 414	0.51 536	0.41 491	0.27 434	0.25 236	0.24 400	0.08 258	0.18 512	0.09 332	0.18 602	0.08 237	0.17 426

IIG-Stereo	0.24 365	0.16 354	0.47 271	0.29 536	0.12 164	0.23 299	0.14 99	0.40 341	0.33 330	0.35 454	0.37 404	0.33 424	0.22 358	0.70 558	0.26 426	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.07 30

Pruner-Stereo	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.29 536	0.12 164	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.31 303	0.33 414	0.32 337	0.25 323	0.15 240	0.25 236	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

LMCR-Stereo	0.28 452	0.22 470	0.56 406	0.29 536	0.14 264	0.37 516	0.23 465	0.57 539	0.36 370	0.40 521	0.40 440	0.29 374	0.30 484	0.41 421	0.38 519	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.13 500	0.10 195

AnyNet_C32	0.55 610	0.51 623	1.34 631	0.29 536	0.28 585	0.61 614	0.62 647	0.57 539	0.62 596	0.63 618	0.68 605	0.54 578	0.55 609	0.82 600	1.81 670	0.15 561	0.15 458	0.15 571	0.18 602	0.21 599	0.25 531

zh-sn7	0.52 604	0.64 644	1.77 655	0.30 547	0.20 496	0.47 574	0.40 612	0.60 574	0.65 601	0.53 600	0.82 624	0.52 569	0.59 616	1.10 642	0.96 628	0.13 521	0.13 408	0.13 529	0.13 546	0.17 558	0.20 468

SCV_C0	0.19 210	0.14 276	0.40 203	0.30 547	0.20 496	0.15 48	0.16 192	0.35 275	0.26 224	0.17 186	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 350	0.14 138	0.07 115	0.22 558	0.06 43	0.06 101	0.09 328	0.25 531

StereoAnything_RVC	0.22 300	0.47 615	0.67 482	0.30 547	0.31 607	0.11 11	0.11 21	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.11 38	0.09 25	0.09 33	0.27 273	0.12 39	0.09 349	0.39 647	0.06 43	0.04 1	0.24 612	0.49 635

AIO-Stereo	0.16 150	0.12 182	0.29 111	0.30 547	0.20 496	0.16 85	0.14 99	0.28 173	0.22 148	0.14 119	0.15 128	0.13 135	0.08 14	0.20 129	0.15 178	0.06 44	0.16 472	0.07 144	0.08 275	0.06 87	0.24 519

MoCha-V2	0.18 182	0.12 182	0.40 203	0.30 547	0.24 561	0.16 85	0.15 141	0.28 173	0.19 97	0.16 163	0.16 141	0.13 135	0.13 189	0.30 335	0.13 92	0.06 44	0.28 608	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.25 531

IGEV++	0.19 210	0.13 226	0.38 180	0.30 547	0.19 469	0.15 48	0.15 141	0.32 241	0.18 71	0.13 92	0.16 141	0.12 113	0.11 106	0.24 215	0.15 178	0.07 115	0.32 635	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.42 618

MSKI-zero shot	0.19 210	0.10 81	0.47 271	0.30 547	0.14 264	0.21 249	0.14 99	0.33 259	0.22 148	0.24 266	0.25 267	0.22 275	0.10 72	0.32 360	0.14 138	0.07 115	0.30 626	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.09 127

WZ-Net	0.56 616	0.49 622	2.14 665	0.30 547	0.24 561	0.58 608	0.48 630	0.65 608	0.80 628	0.51 591	0.72 611	0.68 626	0.60 618	1.06 640	1.01 632	0.13 521	0.10 324	0.11 468	0.12 514	0.19 584	0.23 505

OMP-Stereo	0.24 365	0.16 354	0.48 286	0.30 547	0.13 220	0.21 249	0.16 192	0.38 311	0.35 354	0.34 435	0.30 316	0.33 424	0.20 339	0.70 558	0.24 400	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.07 30

RTSC	0.43 574	0.37 587	0.95 580	0.30 547	0.20 496	0.50 589	0.23 465	0.65 608	0.86 637	0.56 608	0.54 555	0.51 561	0.36 537	0.71 564	0.92 623	0.13 521	0.14 427	0.11 468	0.13 546	0.18 574	0.19 450

ADCS	0.62 626	0.56 631	1.54 646	0.30 547	0.25 575	0.56 604	0.46 626	0.71 629	0.86 637	0.77 637	0.72 611	0.68 626	0.62 627	0.82 600	2.33 680	0.17 586	0.16 472	0.16 579	0.17 597	0.23 608	0.27 552

TDLM	0.32 504	0.27 531	0.52 363	0.30 547	0.15 332	0.33 471	0.32 573	0.54 501	0.50 537	0.44 556	0.43 475	0.39 477	0.30 484	0.92 623	0.30 464	0.14 545	0.09 283	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.14 369

NaN_ROB	0.44 576	0.38 594	0.94 579	0.30 547	0.20 496	0.52 596	0.49 633	0.61 584	0.60 589	0.56 608	0.47 519	0.49 552	0.42 570	1.24 651	0.76 610	0.12 499	0.18 512	0.12 503	0.13 546	0.12 486	0.18 432

ETE_ROB	0.36 530	0.32 560	0.64 469	0.30 547	0.18 435	0.40 534	0.38 604	0.59 563	0.49 530	0.50 588	0.52 543	0.62 605	0.37 542	0.58 495	0.43 537	0.13 521	0.10 324	0.14 553	0.12 514	0.17 558	0.18 432

LALA_ROB	0.38 542	0.31 553	0.65 474	0.30 547	0.21 513	0.46 568	0.39 608	0.63 596	0.54 559	0.53 600	0.52 543	0.69 628	0.36 537	0.52 468	0.48 557	0.18 597	0.11 361	0.16 579	0.14 565	0.17 558	0.16 405

MSMD_ROB	0.63 629	0.34 573	0.70 496	0.30 547	0.25 575	0.88 643	0.35 587	0.58 553	0.67 606	1.13 659	1.52 661	1.75 668	1.05 658	0.90 616	0.60 587	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.27 638	0.25 614	0.27 552

DF	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.31 563	0.16 374	0.17 120	0.15 141	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.23 249	0.19 240	0.11 106	0.24 215	0.16 207	0.08 258	0.23 571	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.09 127

AIO-test1	0.21 275	0.22 470	0.56 406	0.31 563	0.24 561	0.21 249	0.16 192	0.42 365	0.37 385	0.17 186	0.26 275	0.18 228	0.12 147	0.29 319	0.15 178	0.08 258	0.07 174	0.10 412	0.11 472	0.07 165	0.10 195

GCAP-BAT	0.23 335	0.09 45	1.36 634	0.31 563	0.44 641	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 224	0.14 119	0.17 160	0.15 185	0.11 106	0.23 201	0.12 39	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.24 519

GCAPDPT-zeroshot	0.22 300	0.09 45	1.28 625	0.31 563	0.43 638	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 224	0.14 119	0.17 160	0.15 185	0.11 106	0.23 201	0.12 39	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.24 519

Wz-Net-SNSev	0.45 579	0.53 627	1.42 639	0.31 563	0.21 513	0.44 557	0.45 623	0.64 602	0.68 610	0.46 569	0.66 601	0.62 605	0.40 559	0.78 587	0.65 596	0.12 499	0.11 361	0.12 503	0.13 546	0.17 558	0.19 450

RP	0.38 542	0.26 523	0.67 482	0.31 563	0.24 561	0.37 516	0.29 547	0.53 485	0.61 592	0.42 539	0.65 599	0.62 605	0.51 600	0.63 530	0.43 537	0.17 586	0.15 458	0.17 588	0.15 576	0.17 558	0.19 450

GANet	0.40 559	0.28 539	0.67 482	0.31 563	0.18 435	0.43 552	0.39 608	0.60 574	0.46 493	0.48 581	0.78 619	0.55 579	0.45 579	0.96 629	0.55 579	0.13 521	0.14 427	0.13 529	0.12 514	0.15 535	0.16 405

MDST_ROB	0.51 601	0.16 354	0.97 583	0.31 563	0.21 513	1.35 666	0.34 584	0.80 642	0.59 586	1.09 658	0.74 615	0.49 552	0.37 542	1.31 658	0.60 587	0.14 545	0.12 387	0.16 579	0.13 546	0.13 500	0.18 432

PSMNet_ROB	0.36 530	0.31 553	0.71 503	0.31 563	0.21 513	0.44 557	0.44 622	0.61 584	0.49 530	0.39 512	0.45 500	0.49 552	0.32 515	0.66 546	0.53 572	0.14 545	0.10 324	0.15 571	0.14 565	0.13 500	0.13 334

Selective-IGEV-i32	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 572	0.19 469	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.19 97	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

RSM++	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.32 572	0.17 406	0.17 120	0.15 141	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.12 58	0.14 166	0.09 33	0.21 149	0.13 92	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

HH	0.22 300	0.12 182	0.55 396	0.32 572	0.16 374	0.27 365	0.18 288	0.36 287	0.25 209	0.20 224	0.26 275	0.34 432	0.18 312	0.33 370	0.15 178	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.31 574

HanStereo	0.22 300	0.12 182	0.55 396	0.32 572	0.16 374	0.27 365	0.18 288	0.36 287	0.25 209	0.20 224	0.26 275	0.34 432	0.18 312	0.33 370	0.15 178	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.31 574

LL-Strereo2	0.21 275	0.25 513	0.53 374	0.32 572	0.20 496	0.25 338	0.14 99	0.32 241	0.25 209	0.25 280	0.20 202	0.24 310	0.12 147	0.28 297	0.18 266	0.07 115	0.07 174	0.12 503	0.09 376	0.09 328	0.16 405

Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 572	0.19 469	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

riskmin	0.24 365	0.10 81	0.43 231	0.32 572	0.26 579	0.33 471	0.19 335	0.44 395	0.30 292	0.24 266	0.27 288	0.37 457	0.25 406	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.18 512	0.09 332	0.13 546	0.10 392	0.27 552

NCC-stereo	0.42 570	0.31 553	0.87 559	0.32 572	0.29 595	0.47 574	0.37 596	0.68 621	0.53 554	0.42 539	0.58 573	0.57 586	0.52 602	0.75 577	0.54 576	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.25 630	0.17 558	0.18 432

Nwc_Net	0.39 547	0.29 543	0.84 549	0.32 572	0.24 561	0.45 565	0.30 556	0.67 616	0.51 543	0.39 512	0.70 609	0.59 593	0.48 592	0.61 516	0.45 551	0.16 572	0.12 387	0.19 603	0.21 611	0.14 523	0.15 388

Abc-Net	0.42 570	0.31 553	0.87 559	0.32 572	0.29 595	0.47 574	0.37 596	0.68 621	0.53 554	0.42 539	0.58 573	0.57 586	0.52 602	0.75 577	0.54 576	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.25 630	0.17 558	0.18 432
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.40 559	0.35 577	1.05 593	0.32 572	0.28 585	0.39 528	0.43 620	0.53 485	0.56 574	0.35 454	0.43 475	0.41 491	0.36 537	0.83 604	0.61 590	0.12 499	0.23 571	0.16 579	0.23 623	0.13 500	0.20 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.46 587	0.34 573	0.71 503	0.32 572	0.20 496	0.51 590	0.32 573	0.73 634	0.63 598	0.60 615	0.57 570	0.65 616	0.44 577	1.42 664	0.62 591	0.14 545	0.17 500	0.22 615	0.16 586	0.17 558	0.23 505

FC-DCNN v2	0.75 640	0.33 564	0.82 539	0.33 584	0.28 585	0.85 641	0.40 612	0.88 654	0.86 637	1.46 671	1.65 667	2.08 672	1.40 669	1.14 646	0.95 627	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.26 618	0.32 580

iRaft-Stereo_20w	0.29 473	0.11 129	0.86 556	0.33 584	0.24 561	0.32 461	0.26 516	0.60 574	0.26 224	0.41 533	0.21 222	0.28 361	0.19 334	0.32 360	0.24 400	0.07 115	0.31 630	0.07 144	0.09 376	0.08 237	0.47 630

AF-Net	0.40 559	0.31 553	0.74 509	0.33 584	0.24 561	0.43 552	0.30 556	0.64 602	0.67 606	0.44 556	0.69 608	0.65 616	0.52 602	0.59 503	0.48 557	0.16 572	0.12 387	0.19 603	0.14 565	0.16 543	0.14 369

AnyNet_C01	0.68 634	0.69 648	2.64 671	0.33 584	0.27 583	0.93 645	0.64 648	0.66 614	0.65 601	0.70 628	0.97 637	0.75 634	0.63 629	1.01 635	1.52 663	0.17 586	0.16 472	0.17 588	0.17 597	0.24 612	0.28 561

FC-DCNN	0.73 636	0.33 564	0.84 549	0.33 584	0.28 585	0.82 640	0.40 612	0.82 645	0.83 631	1.43 669	1.60 666	1.97 670	1.38 667	1.10 642	0.93 624	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.26 618	0.32 580

model_zeroshot	0.21 275	0.14 276	0.51 343	0.34 589	0.18 435	0.26 358	0.16 192	0.41 359	0.24 184	0.33 414	0.20 202	0.25 323	0.12 147	0.26 258	0.16 207	0.09 349	0.21 546	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.13 334

Anonymous_2	0.44 576	0.23 486	0.57 416	0.34 589	0.34 615	0.53 599	0.28 541	0.49 447	0.39 412	0.36 468	0.34 370	0.48 546	0.38 547	0.43 430	0.33 493	0.26 628	0.41 650	0.44 650	1.45 688	0.33 638	0.37 605

HCRNet	0.25 390	0.27 531	0.42 223	0.34 589	0.17 406	0.27 365	0.18 288	0.45 404	0.37 385	0.31 376	0.35 378	0.32 415	0.23 372	0.44 434	0.21 350	0.13 521	0.08 238	0.13 529	0.11 472	0.11 444	0.09 127

G-Net	0.47 590	0.26 523	1.02 590	0.34 589	0.28 585	0.89 644	0.35 587	0.47 425	0.46 493	0.68 626	1.20 649	0.64 614	0.59 616	0.61 516	0.60 587	0.16 572	0.14 427	0.17 588	0.13 546	0.22 603	0.21 480

DeepPrunerF	0.46 587	0.37 587	1.50 643	0.34 589	0.30 600	0.36 508	0.37 596	0.64 602	1.15 663	0.41 533	0.45 500	0.40 482	0.41 564	0.82 600	0.53 572	0.18 597	0.14 427	0.23 617	0.21 611	0.17 558	0.18 432

PWCDC_ROB	0.41 566	0.41 604	0.77 523	0.34 589	0.21 513	0.43 552	0.20 375	0.60 574	0.90 641	0.44 556	1.24 652	0.36 451	0.38 547	0.56 488	0.48 557	0.18 597	0.11 361	0.11 468	0.10 436	0.20 592	0.16 405

GEAStereo	0.20 239	0.10 81	0.31 129	0.35 595	0.42 635	0.19 177	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.28 608	0.06 43	0.05 32	0.08 237	0.57 648

gasm-f	0.20 239	0.12 182	0.36 170	0.35 595	0.36 623	0.18 150	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.19 296	0.08 258	0.28 608	0.06 43	0.05 32	0.09 328	0.57 648

MultiAttention	1.05 655	0.14 276	0.50 324	0.35 595	0.43 638	5.62 686	1.71 687	0.71 629	0.54 559	0.36 468	0.63 594	0.55 579	0.22 358	7.50 695	0.56 580	0.09 349	0.06 85	0.14 553	0.24 625	0.27 624	0.34 590

GASNet	0.39 547	0.58 638	1.27 624	0.35 595	0.23 544	0.35 501	0.23 465	0.63 596	0.56 574	0.41 533	0.38 413	0.45 523	0.30 484	0.81 599	0.42 533	0.16 572	0.11 361	0.14 553	0.14 565	0.23 608	0.12 299

XX-Stereo	0.25 390	0.11 129	1.09 601	0.35 595	0.38 627	0.23 299	0.13 68	0.43 374	0.19 97	0.20 224	0.40 440	0.31 404	0.10 72	0.33 370	0.13 92	0.08 258	0.11 361	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.10 195

Syn2CoEx	0.39 547	0.39 598	1.08 600	0.35 595	0.21 513	0.41 539	0.29 547	0.63 596	0.51 543	0.43 550	0.56 565	0.45 523	0.45 579	0.69 555	0.39 523	0.17 586	0.14 427	0.16 579	0.12 514	0.13 500	0.16 405

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 542	0.43 608	0.72 508	0.35 595	0.19 469	0.51 590	0.25 504	0.56 530	0.39 412	0.42 539	0.47 519	0.47 542	0.27 434	0.74 572	0.32 484	0.38 648	0.19 526	0.27 622	0.17 597	0.29 631	0.27 552

RGC	0.41 566	0.35 577	0.76 517	0.35 595	0.28 585	0.41 539	0.29 547	0.60 574	0.55 567	0.47 575	0.64 597	0.63 609	0.47 588	0.74 572	0.46 552	0.16 572	0.15 458	0.21 610	0.21 611	0.19 584	0.21 480

Selective-IGEV-i1	0.28 452	0.11 129	0.44 242	0.36 603	0.32 611	0.32 461	0.23 465	0.48 436	0.48 515	0.29 336	0.32 337	0.39 477	0.17 281	0.28 297	0.25 414	0.08 258	0.23 571	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.53 643

GSStereo	0.21 275	0.10 81	0.31 129	0.36 603	0.42 635	0.19 177	0.16 192	0.38 311	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.08 237	0.63 657

FCDSN-DC	0.67 632	0.38 594	0.83 545	0.37 605	0.30 600	0.66 622	0.37 596	0.69 627	0.70 615	1.15 661	1.53 662	1.70 667	1.38 667	1.00 634	0.83 618	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.27 624	0.32 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.45 579	0.34 573	0.89 568	0.37 605	0.28 585	0.46 568	0.23 465	0.72 633	0.96 648	0.65 621	0.61 590	0.61 602	0.48 592	0.64 535	0.69 602	0.16 572	0.16 472	0.16 579	0.16 586	0.21 599	0.25 531

RTS	0.81 646	0.56 631	4.76 681	0.37 605	0.30 600	1.11 653	0.52 638	0.67 616	1.07 654	0.76 634	0.91 633	0.60 599	0.61 622	1.64 667	1.24 647	0.15 561	0.13 408	0.15 571	0.15 576	0.22 603	0.24 519

RTSA	0.81 646	0.56 631	4.76 681	0.37 605	0.30 600	1.11 653	0.52 638	0.67 616	1.07 654	0.76 634	0.91 633	0.60 599	0.61 622	1.64 667	1.24 647	0.15 561	0.13 408	0.15 571	0.15 576	0.22 603	0.24 519

DANet	0.37 537	0.25 513	0.67 482	0.37 605	0.22 529	0.42 547	0.25 504	0.50 455	0.44 468	0.52 594	0.50 533	0.59 593	0.42 570	0.78 587	0.53 572	0.13 521	0.12 387	0.14 553	0.12 514	0.17 558	0.21 480
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 596	0.41 604	1.15 609	0.37 605	0.35 618	0.42 547	0.42 618	0.54 501	0.65 601	0.54 604	0.54 555	0.63 609	0.48 592	0.94 628	0.51 567	0.27 632	0.30 626	0.30 633	0.33 643	0.29 631	0.29 567

NCCL2	0.37 537	0.33 564	0.59 441	0.37 605	0.23 544	0.42 547	0.41 617	0.56 530	0.44 468	0.47 575	0.47 519	0.61 602	0.39 554	0.58 495	0.41 529	0.16 572	0.13 408	0.21 610	0.22 619	0.16 543	0.18 432

CSAN	0.55 610	0.47 615	1.19 619	0.37 605	0.23 544	0.57 606	0.61 646	0.65 608	0.72 619	0.65 621	0.78 619	0.66 620	0.65 631	1.41 663	0.77 611	0.21 612	0.17 500	0.20 608	0.21 611	0.18 574	0.21 480

FINET	0.58 620	0.48 620	1.35 633	0.38 613	0.37 624	0.96 649	1.13 677	0.84 651	1.05 652	0.50 588	0.70 609	0.45 523	0.61 622	0.63 530	0.62 591	0.26 628	0.28 608	0.14 553	0.13 546	0.20 592	0.44 624

CC-Net-ROB	0.46 587	0.55 629	0.86 556	0.38 613	0.23 544	0.51 590	0.30 556	0.69 627	0.51 543	0.46 569	0.51 536	0.48 546	0.38 547	0.96 629	0.40 525	0.36 644	0.23 571	0.56 656	0.25 630	0.34 639	0.22 495

HUF	0.26 413	0.15 312	0.79 528	0.39 615	0.31 607	0.16 85	0.17 233	0.36 287	0.25 209	0.19 214	0.14 111	0.23 290	0.11 106	0.32 360	0.14 138	0.08 258	0.60 673	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.56 645

AEACV	0.20 239	0.09 45	0.32 142	0.39 615	0.34 615	0.21 249	0.16 192	0.30 212	0.18 71	0.17 186	0.17 160	0.13 135	0.16 259	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.29 624	0.07 144	0.09 376	0.07 165	0.37 605

MFN_U_SF_RVC	0.58 620	0.58 638	1.31 629	0.39 615	0.23 544	0.72 627	0.30 556	0.83 647	0.68 610	0.74 630	0.74 615	0.86 639	0.60 618	0.84 605	0.83 618	0.29 635	0.27 604	0.32 638	0.37 649	0.31 633	0.33 586

GANetREF_RVC	0.45 579	0.52 624	0.87 559	0.39 615	0.20 496	0.51 590	0.50 635	0.68 621	0.67 606	0.47 575	0.46 512	0.50 558	0.43 574	0.91 618	0.40 525	0.28 634	0.21 546	0.32 638	0.19 604	0.28 629	0.23 505
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
ELAS	0.80 644	0.40 601	0.91 571	0.39 615	0.35 618	1.52 671	0.81 662	0.97 658	0.98 650	1.47 676	1.58 664	1.19 653	1.33 666	1.01 635	1.21 644	0.29 635	0.27 604	0.30 633	0.29 641	0.32 636	0.36 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DN	0.21 275	0.09 45	0.58 432	0.40 620	0.18 435	0.22 278	0.18 288	0.30 212	0.25 209	0.15 144	0.19 191	0.18 228	0.10 72	0.26 258	0.19 296	0.14 545	0.18 512	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.42 618

GASTEREO	0.20 239	0.15 312	0.31 129	0.40 620	0.29 595	0.18 150	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.18 208	0.17 160	0.11 87	0.13 189	0.25 236	0.15 178	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.08 275	0.06 87	0.57 648

MSCF	0.20 239	0.14 276	0.31 129	0.40 620	0.29 595	0.17 120	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.17 186	0.16 141	0.11 87	0.13 189	0.24 215	0.15 178	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.08 275	0.07 165	0.57 648

TRStereo	0.22 300	0.21 451	0.62 459	0.40 620	0.19 469	0.22 278	0.16 192	0.58 553	0.30 292	0.21 231	0.21 222	0.22 275	0.13 189	0.27 273	0.14 138	0.09 349	0.09 283	0.09 332	0.11 472	0.06 87	0.19 450

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 607	0.60 641	0.98 585	0.40 620	0.25 575	0.87 642	0.57 644	0.60 574	0.64 600	0.60 615	0.67 603	0.63 609	0.42 570	1.13 644	0.50 564	0.23 616	0.28 608	0.27 622	0.35 645	0.25 614	0.33 586

XQC	0.47 590	0.45 612	1.07 597	0.40 620	0.28 585	0.58 608	0.38 604	0.67 616	0.76 625	0.53 600	0.47 519	0.59 593	0.47 588	0.74 572	0.80 615	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.16 586	0.26 618	0.24 519

ELAS_RVC	0.80 644	0.40 601	1.10 602	0.40 620	0.35 618	0.93 645	1.10 676	0.87 653	1.12 660	1.40 667	1.39 655	1.27 656	1.55 675	1.13 644	1.13 641	0.29 635	0.27 604	0.30 633	0.28 639	0.31 633	0.36 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO_rvc	0.20 239	0.16 354	0.49 303	0.41 627	0.29 595	0.15 48	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.17 186	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.35 392	0.13 92	0.07 115	0.19 526	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.41 614

UDG	0.42 570	0.54 628	0.67 482	0.41 627	0.35 618	0.47 574	0.27 525	0.57 539	0.48 515	0.40 521	0.46 512	0.59 593	0.45 579	0.47 446	0.46 552	0.26 628	0.19 526	0.49 652	0.22 619	0.37 640	0.30 570

SGM-ForestM	1.59 671	0.56 631	1.52 645	0.41 627	0.34 615	2.77 681	1.67 685	1.69 677	1.73 675	2.48 684	2.27 681	6.02 691	2.90 686	3.08 682	2.83 684	0.25 626	0.30 626	0.19 603	0.20 609	0.18 574	0.45 628

EKT-Stereo	0.39 547	0.13 226	0.53 374	0.42 630	3.94 689	0.22 278	0.17 233	0.38 311	0.30 292	0.21 231	0.20 202	0.23 290	0.15 240	0.30 335	0.18 266	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.12 299

CAS	0.16 150	0.07 2	0.29 111	0.42 630	0.17 406	0.20 218	0.18 288	0.23 84	0.20 111	0.15 144	0.19 191	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.14 138	0.31 639	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.16 405

DStereoO	0.55 610	0.35 577	0.68 488	0.44 632	0.49 643	0.41 539	1.08 675	0.58 553	0.73 622	0.49 582	0.53 551	0.51 561	0.85 645	0.60 508	0.75 608	0.83 672	0.28 608	0.38 645	0.19 604	0.52 650	0.35 594

PVD	0.62 626	0.41 604	0.93 576	0.44 632	0.39 630	0.63 619	0.51 637	0.86 652	1.27 664	0.93 645	1.09 644	0.81 636	0.85 645	0.89 613	0.89 622	0.21 612	0.23 571	0.22 615	0.19 604	0.28 629	0.41 614

PDISCO_ROB	0.45 579	0.37 587	0.89 568	0.44 632	0.37 624	0.70 625	0.35 587	0.75 637	0.78 626	0.45 563	0.53 551	0.65 616	0.40 559	0.68 554	0.52 568	0.22 615	0.12 387	0.21 610	0.19 604	0.26 618	0.22 495

AIO_test	0.20 239	0.12 182	0.46 263	0.45 635	0.38 627	0.15 48	0.17 233	0.28 173	0.20 111	0.19 214	0.13 76	0.14 166	0.09 33	0.39 415	0.13 92	0.07 115	0.21 546	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.34 590

DDUNet	0.45 579	0.60 641	0.71 503	0.45 635	0.39 630	0.46 568	0.32 573	0.53 485	0.44 468	0.46 569	0.53 551	0.57 586	0.38 547	0.51 460	0.43 537	0.34 641	0.21 546	0.56 656	0.25 630	0.41 643	0.36 597

Consistency-Raft	0.56 616	0.52 624	1.12 605	0.45 635	0.49 643	0.48 581	0.45 623	0.73 634	0.74 624	0.45 563	0.82 624	0.46 532	0.60 618	0.51 460	0.63 594	0.39 650	0.40 648	0.44 650	0.51 662	0.53 651	0.38 613

PSMNet-RUCA	0.39 547	0.47 615	0.84 549	0.46 638	0.41 633	0.34 486	0.26 516	0.59 563	0.46 493	0.40 521	0.51 536	0.44 517	0.33 523	0.43 430	0.31 474	0.25 626	0.14 427	0.33 641	0.21 611	0.32 636	0.23 505

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 635	0.73 651	1.26 623	0.47 639	0.28 585	1.42 669	0.60 645	0.82 645	0.94 647	0.85 641	0.86 629	0.88 641	0.70 634	1.32 659	0.75 608	0.37 646	0.30 626	0.34 643	0.36 647	0.44 645	0.42 618

anonymity	0.57 618	0.55 629	0.74 509	0.48 640	0.63 656	0.56 604	0.43 620	0.71 629	0.51 543	0.64 620	0.55 560	0.57 586	0.61 622	0.65 540	0.57 583	0.55 655	0.55 667	0.50 653	0.54 664	0.51 649	0.61 654

MSAF-DinoV2	0.81 646	0.64 644	2.42 668	0.49 641	0.17 406	0.58 608	0.32 573	0.83 647	0.85 635	0.41 533	0.52 543	0.98 647	0.61 622	4.97 690	1.22 645	0.12 499	0.07 174	0.10 412	0.24 625	0.27 624	0.32 580

SQANet	0.44 576	0.57 635	0.89 568	0.49 641	0.39 630	0.47 574	0.23 465	0.53 485	0.44 468	0.41 533	0.48 528	0.47 542	0.34 525	0.58 495	0.43 537	0.38 648	0.15 458	0.40 648	0.21 611	0.50 648	0.34 590

LE_ROB	1.82 677	0.39 598	3.15 677	0.50 643	0.55 651	0.79 636	1.00 668	0.89 656	6.48 692	7.40 696	2.07 677	2.07 671	5.08 690	1.33 660	3.96 688	0.11 459	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.13 334

Selective-IGEV-i16pa	31.25 718	41.63 718	4.08 679	0.51 644	0.38 627	97.61 720	0.73 656	61.16 721	60.81 720	17.49 707	65.92 719	39.64 720	53.28 720	107.35 721	27.39 718	20.46 715	3.81 695	4.39 696	1.97 691	0.41 643	16.06 713

SPS-STEREO	0.74 637	0.72 649	1.18 618	0.52 645	0.57 653	0.76 631	0.50 635	0.80 642	0.66 605	0.97 649	0.88 632	0.94 643	0.74 636	1.08 641	1.04 637	0.58 658	0.51 660	0.50 653	0.50 661	0.56 652	0.72 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	0.63 629	0.32 560	1.01 589	0.54 646	0.73 663	0.62 615	1.36 681	0.62 592	0.58 579	0.38 494	0.62 593	0.52 569	0.34 525	0.65 540	0.47 555	0.54 654	0.61 674	0.67 661	0.61 671	0.65 657	0.69 667

NVStereoNet_ROB	0.74 637	0.64 644	1.20 621	0.55 647	0.43 638	0.54 603	0.48 630	0.75 637	0.87 640	0.88 642	1.72 669	1.06 648	1.03 657	1.29 655	0.98 631	0.35 643	0.42 651	0.41 649	0.48 657	0.38 641	0.43 621
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.20 664	0.89 660	2.53 670	0.59 648	0.76 664	3.16 683	2.09 688	1.16 663	0.93 644	0.95 647	1.12 646	1.65 665	1.27 664	2.15 678	1.87 673	0.43 653	0.37 646	0.38 645	0.39 651	0.62 654	0.63 657

MANE	1.63 673	0.58 638	1.16 611	0.59 648	0.60 655	2.71 680	1.53 683	2.63 687	3.62 684	2.33 683	3.26 685	3.66 685	2.98 687	2.26 680	2.26 679	0.37 646	0.40 648	0.31 636	0.49 658	0.31 633	0.63 657

otaku	0.60 623	0.73 651	1.13 607	0.64 650	0.45 642	0.73 629	0.37 596	0.67 616	0.67 606	0.52 594	0.75 617	0.66 620	0.46 586	0.74 572	0.59 586	0.55 655	0.34 641	0.56 656	0.36 647	0.65 657	0.49 635

MFMNet_re	0.74 637	0.84 658	1.16 611	0.64 650	0.70 661	0.79 636	0.71 653	0.77 640	0.85 635	0.79 639	0.86 629	0.69 628	0.80 641	0.73 568	0.65 596	0.66 662	0.59 672	0.61 660	0.58 669	0.68 660	0.71 668

Ntro	0.61 625	0.75 654	1.16 611	0.67 652	0.50 645	0.76 631	0.37 596	0.68 621	0.71 617	0.50 588	0.59 578	0.65 616	0.52 602	0.79 591	0.58 585	0.58 658	0.32 635	0.57 659	0.34 644	0.69 662	0.50 639

DStereoSA	1.00 653	0.46 614	1.33 630	0.68 653	0.86 674	1.26 661	2.25 690	0.83 647	1.41 668	0.57 611	1.92 673	0.57 586	2.07 678	0.96 629	1.84 672	0.36 644	0.55 667	0.28 629	0.53 663	0.45 646	0.90 676

SGM+DAISY	1.12 662	0.86 659	1.64 650	0.68 653	0.80 670	1.68 673	1.68 686	1.08 661	1.10 656	1.53 678	1.76 671	1.47 661	1.53 674	1.24 651	1.42 661	0.66 662	0.65 679	0.52 655	0.54 664	0.57 653	0.91 677

BEATNet-Init1	4.91 687	3.27 687	14.39 703	0.69 655	0.65 659	10.19 696	3.83 693	5.04 692	5.11 690	8.73 697	8.52 694	13.95 706	7.66 695	7.79 696	5.79 692	0.32 640	0.34 641	0.34 643	0.38 650	0.64 656	0.64 661

DStereoFS	1.07 659	0.76 655	1.10 602	0.70 656	0.70 661	1.87 675	1.39 682	1.20 665	1.66 673	1.01 652	1.58 664	1.20 654	2.60 684	1.40 662	1.32 654	0.40 651	0.47 656	0.31 636	0.41 652	0.38 641	0.91 677

MonStereo1	0.96 652	0.61 643	0.99 587	0.70 656	0.59 654	1.37 667	0.35 587	0.97 658	1.27 664	0.97 649	1.92 673	1.53 663	2.13 679	1.29 655	0.87 621	0.71 665	0.34 641	0.75 665	0.47 656	0.75 665	0.68 665

SAMSARA	0.62 626	0.47 615	0.93 576	0.70 656	0.50 645	1.15 656	1.29 680	0.79 641	0.70 615	0.77 637	0.55 560	0.92 642	0.58 614	0.87 610	0.77 611	0.19 607	0.27 604	0.18 596	0.19 604	0.27 624	0.28 561

ACVNet_1	0.77 643	0.92 662	1.79 657	0.73 659	0.53 649	0.78 635	0.42 618	0.88 654	0.90 641	0.75 631	0.76 618	1.32 658	0.80 641	1.04 638	0.70 603	0.57 657	0.32 635	0.72 663	0.35 645	0.70 663	0.50 639

ACVNet-4b	0.76 641	0.90 661	1.67 652	0.73 659	0.51 648	0.80 639	0.31 566	0.74 636	0.81 629	0.51 591	0.72 611	0.94 643	0.43 574	1.01 635	1.32 654	1.18 684	0.22 558	0.77 666	0.45 654	0.70 663	0.50 639

MADNet+	1.05 655	1.26 677	4.77 684	0.73 659	0.50 645	1.25 660	0.97 667	1.05 660	0.93 644	0.67 624	0.78 619	0.87 640	0.85 645	2.14 677	1.83 671	0.40 651	0.42 651	0.32 638	0.28 639	0.45 646	0.43 621

DispFullNet	0.67 632	0.94 663	1.63 649	0.77 662	1.19 681	0.53 599	0.25 504	0.61 584	0.72 619	0.70 628	0.60 582	0.69 628	0.90 650	0.80 595	0.52 568	0.27 632	0.13 408	0.74 664	0.31 642	0.68 660	0.44 624

RainbowNet	0.76 641	1.00 667	1.29 627	0.82 663	0.63 656	0.79 636	0.52 638	0.83 647	0.93 644	0.61 617	0.79 622	0.79 635	0.62 627	0.82 600	0.67 601	0.80 671	0.55 667	0.79 668	0.49 658	0.81 668	0.62 655

WAO-7	1.05 655	1.00 667	1.19 619	0.83 664	0.67 660	1.22 659	0.84 664	1.43 670	1.56 672	1.13 659	1.75 670	1.46 660	1.25 663	1.56 666	1.28 649	0.61 660	0.62 677	0.70 662	0.68 674	0.66 659	0.62 655

ACVNet_2	0.94 649	0.98 666	1.71 654	0.83 664	0.63 656	1.02 651	0.64 648	1.16 663	1.43 670	1.02 653	1.39 655	1.47 661	0.86 648	1.16 647	0.79 614	0.63 661	0.43 654	0.78 667	0.49 658	0.80 667	0.57 648

PWCK	1.05 655	1.29 678	2.12 664	0.92 666	0.42 635	1.27 662	1.01 669	1.14 662	1.14 661	1.16 662	1.14 647	1.25 655	0.90 650	1.77 672	1.15 642	0.89 675	0.51 660	0.87 670	0.54 664	1.02 678	0.57 648

WAO-6	1.11 661	1.01 669	1.17 617	0.96 667	0.79 667	1.30 664	0.78 659	1.36 668	1.99 678	1.04 656	1.54 663	1.59 664	1.27 664	1.37 661	1.30 650	0.78 669	0.55 667	1.03 676	0.75 678	0.87 669	0.72 669

IMH-64-1	0.94 649	0.95 664	1.07 597	0.98 668	0.76 664	0.93 645	0.72 654	1.30 666	1.11 658	0.91 643	1.45 658	1.14 649	1.00 655	1.25 653	0.97 629	0.77 667	0.51 660	0.97 672	0.55 667	0.90 670	0.66 663

IMH-64	0.94 649	0.95 664	1.07 597	0.98 668	0.76 664	0.93 645	0.72 654	1.30 666	1.11 658	0.91 643	1.45 658	1.14 649	1.00 655	1.25 653	0.97 629	0.77 667	0.51 660	0.97 672	0.55 667	0.90 670	0.66 663

IMH	1.09 660	1.04 670	1.29 627	1.03 670	0.79 667	1.11 653	0.69 651	1.40 669	1.42 669	1.02 653	1.71 668	1.42 659	1.19 662	1.78 673	1.03 636	1.14 682	0.56 671	1.00 674	0.58 669	0.93 673	0.68 665

GCST	0.50 597	0.67 647	0.82 539	1.04 671	0.55 651	0.38 522	0.11 21	0.42 365	0.33 330	0.42 539	0.35 378	0.29 374	0.18 312	0.50 454	0.23 388	0.70 664	0.42 651	0.79 668	0.62 672	0.63 655	0.47 630

LVE	1.18 663	1.16 672	1.67 652	1.04 671	0.81 671	1.32 665	0.82 663	1.49 672	1.94 676	1.08 657	1.90 672	1.89 669	1.07 659	1.51 665	1.04 637	0.96 678	0.61 674	0.94 671	0.69 675	0.92 672	0.79 674

Dean	1.22 665	1.17 673	1.97 661	1.04 671	0.79 667	1.21 658	0.76 657	1.51 673	1.96 677	1.30 665	1.98 676	2.14 673	1.18 661	1.30 657	1.15 642	0.83 672	0.61 674	1.01 675	0.69 675	0.97 677	0.77 673

Selective-IGEV-i1pa	5.75 688	8.12 693	4.85 685	1.10 674	0.54 650	13.48 698	3.52 691	9.46 699	7.56 694	7.13 694	10.00 698	9.12 696	7.56 694	14.91 707	6.08 694	3.55 693	1.33 686	1.94 689	0.77 679	0.79 666	3.23 692

WAO-8	1.50 669	1.22 675	1.39 636	1.10 674	0.85 672	2.15 676	0.78 659	1.84 679	3.76 685	1.46 671	2.18 678	2.15 674	1.50 672	3.20 684	1.35 657	0.92 676	0.66 680	1.10 677	0.79 680	0.94 674	0.74 671

Venus	1.50 669	1.22 675	1.39 636	1.10 674	0.85 672	2.15 676	0.78 659	1.84 679	3.76 685	1.46 671	2.18 678	2.15 674	1.50 672	3.20 684	1.35 657	0.92 676	0.66 680	1.10 677	0.79 680	0.94 674	0.74 671

TorneroNet-64	1.47 667	1.15 671	1.51 644	1.11 677	0.86 674	2.27 679	0.76 657	1.84 679	3.76 685	1.29 663	2.22 680	2.68 681	1.46 670	1.81 674	1.55 665	0.79 670	0.51 660	1.10 677	0.67 673	1.31 682	0.81 675

JetRed	2.35 681	2.70 686	6.11 687	1.14 678	1.38 684	6.03 689	3.61 692	2.12 683	1.72 674	1.99 681	1.97 675	2.15 674	1.59 676	2.49 681	4.19 689	1.05 679	1.60 688	1.10 677	1.02 686	1.72 687	1.41 687

TorneroNet	2.26 679	1.20 674	1.55 647	1.15 679	0.91 676	5.84 687	0.84 664	2.12 683	8.45 695	2.59 685	5.32 689	3.84 686	2.15 680	1.84 676	1.98 676	0.88 674	0.54 666	1.16 681	0.74 677	1.31 682	0.91 677

UNDER WATER-64	1.61 672	1.30 679	2.93 675	1.33 680	0.96 677	2.20 678	1.25 679	1.47 671	3.15 682	1.46 671	1.31 653	2.61 680	2.22 681	1.69 669	1.93 674	1.13 681	0.67 682	1.29 682	0.94 683	1.26 680	1.09 683

UNDER WATER	1.64 674	1.34 680	2.72 673	1.40 681	1.04 678	1.70 674	1.14 678	1.57 676	3.58 683	1.46 671	1.46 660	2.82 682	2.43 682	1.74 670	2.04 677	1.08 680	0.63 678	1.31 683	0.94 683	1.29 681	1.10 684

notaker	1.49 668	1.44 681	1.77 655	1.42 682	1.08 679	1.19 657	0.87 666	1.51 673	1.40 667	1.53 678	3.41 686	2.40 677	1.94 677	1.83 675	1.57 666	1.14 682	0.69 683	1.38 684	0.88 682	1.39 685	1.03 681

ktn	1.80 676	1.46 682	1.49 642	1.44 683	1.14 680	1.50 670	1.07 672	1.53 675	3.90 688	2.77 686	4.62 687	3.42 684	1.49 671	1.74 670	1.40 660	1.45 686	0.77 684	1.46 685	0.99 685	1.41 686	1.00 680

KSHMR	1.92 678	1.47 683	1.97 661	1.48 684	1.22 682	1.39 668	1.06 671	1.81 678	5.83 691	1.43 669	5.56 690	2.95 683	1.17 660	2.24 679	1.33 656	1.29 685	1.13 685	1.47 686	1.11 687	1.37 684	1.21 685

HanzoNet	3.08 683	1.87 685	2.70 672	1.81 685	1.34 683	1.60 672	1.05 670	2.06 682	2.62 681	5.63 692	5.12 688	5.96 690	7.09 693	4.39 689	3.43 686	3.29 692	2.06 693	1.98 691	2.94 696	2.47 689	2.15 689

tt	4.71 686	0.11 129	3.94 678	2.06 686	1.54 685	10.14 695	16.85 699	9.28 698	4.99 689	1.41 668	1.05 643	4.68 687	4.89 689	3.36 686	5.86 693	5.73 697	9.15 705	2.23 693	2.51 693	3.02 690	1.34 686

MADNet++	2.34 680	1.81 684	2.24 667	2.15 687	1.97 686	2.79 682	2.19 689	2.42 686	2.26 679	2.79 687	2.70 683	2.43 678	2.60 684	3.18 683	3.32 685	2.19 689	1.97 691	1.93 688	1.62 689	2.02 688	2.10 688

LSM	1.68 675	0.48 620	2.91 674	2.28 688	17.60 703	0.52 596	0.55 642	0.65 608	0.78 626	0.84 640	1.11 645	0.63 609	0.55 609	0.79 591	0.53 572	0.16 572	0.25 593	0.18 596	0.21 611	0.25 614	2.37 690

light-stereo	2.66 682	0.78 656	4.46 680	4.42 689	3.66 687	5.04 685	0.38 604	2.12 683	1.51 671	4.25 688	6.51 693	7.70 695	0.75 637	5.12 691	1.42 661	0.72 666	1.35 687	0.33 641	0.45 654	1.22 679	1.04 682

PML	15.86 704	13.12 704	7.07 688	5.22 690	7.66 692	32.93 711	64.30 720	5.37 693	10.12 697	25.87 719	67.29 720	20.25 708	13.20 707	10.09 698	6.81 696	5.94 698	2.00 692	6.03 703	2.18 692	9.13 701	2.62 691

DGTPSM_ROB	8.38 692	5.24 690	10.71 701	5.32 691	10.19 694	8.34 692	23.49 704	6.11 694	13.43 704	4.93 689	10.93 702	5.64 688	10.55 696	6.17 692	12.73 701	3.74 694	7.56 698	3.68 694	7.24 702	4.09 694	7.49 698

DPSimNet_ROB	6.21 689	5.16 688	9.50 689	5.59 692	5.56 690	7.64 691	10.02 696	4.07 690	7.33 693	6.84 693	6.26 691	7.17 694	10.55 696	4.07 688	5.68 691	5.50 696	4.29 696	5.24 697	3.66 697	4.05 693	5.96 695

DPSMNet_ROB	8.44 693	5.25 691	10.87 702	5.59 692	10.27 695	8.34 692	23.51 705	6.12 695	13.47 705	4.96 690	10.94 703	5.65 689	10.55 696	6.25 693	12.77 702	4.01 695	7.62 699	3.75 695	7.27 703	4.16 695	7.54 699

USTest	6.84 690	5.16 688	5.45 686	7.18 694	7.26 691	14.27 699	22.53 700	8.48 696	9.29 696	5.44 691	6.42 692	6.27 693	6.69 692	6.83 694	8.49 697	1.95 687	3.27 694	2.16 692	2.54 694	3.76 691	3.31 693

iinet-test	10.74 696	9.21 694	9.52 690	10.46 695	10.67 697	17.92 704	25.86 706	12.61 703	13.38 702	9.65 701	10.06 699	9.98 698	10.66 699	11.13 703	12.60 698	6.36 699	7.73 700	5.65 699	6.66 698	7.29 697	7.31 696

IINet	10.74 696	9.21 694	9.52 690	10.46 695	10.67 697	17.92 704	25.86 706	12.61 703	13.38 702	9.65 701	10.06 699	9.98 698	10.66 699	11.13 703	12.60 698	6.36 699	7.73 700	5.65 699	6.66 698	7.29 697	7.31 696

Anonymous_1	16.44 705	9.26 696	9.67 693	10.63 697	14.54 701	18.62 706	26.98 708	12.68 705	13.53 706	10.78 705	10.37 701	10.15 700	10.66 699	10.99 702	12.64 700	15.61 713	7.73 700	16.87 711	43.01 717	56.14 720	7.86 702

DPSM_ROB	11.46 699	9.79 700	10.18 696	11.11 698	11.31 699	19.08 707	27.38 709	13.42 706	14.23 707	10.34 703	11.13 704	10.97 704	11.33 705	11.89 705	13.49 703	6.74 701	8.19 703	6.00 701	7.05 700	7.74 699	7.76 700

DPSM	11.46 699	9.79 700	10.18 696	11.11 698	11.31 699	19.08 707	27.38 709	13.42 706	14.23 707	10.34 703	11.13 704	10.97 704	11.33 705	11.89 705	13.49 703	6.74 701	8.19 703	6.00 701	7.05 700	7.74 699	7.76 700

TCMNet-wrong-test	4.33 685	5.65 692	4.76 681	11.36 700	10.39 696	5.87 688	4.45 694	4.24 691	1.10 656	1.93 680	2.43 682	6.07 692	3.54 688	3.87 687	4.51 690	2.00 688	0.47 656	1.96 690	1.68 690	5.78 696	4.48 694

LRCNet_RVC	10.94 698	14.45 705	9.66 692	15.38 701	8.02 693	1.08 652	0.35 587	8.72 697	0.72 619	12.63 706	15.84 706	9.73 697	6.52 691	8.58 697	6.38 695	20.33 714	5.39 697	23.79 713	21.95 714	15.35 705	13.96 706

HaxPig	17.72 706	20.23 715	19.76 705	16.55 702	16.52 702	9.46 694	9.42 695	14.48 708	13.31 701	18.59 708	18.67 707	17.39 707	16.68 708	17.07 708	16.43 708	21.99 716	20.86 716	22.28 712	21.55 713	21.30 713	21.88 717

MEDIAN_ROB	21.20 707	24.56 716	23.42 715	19.57 703	19.62 707	13.29 697	11.21 697	18.04 709	17.02 709	22.07 718	21.92 708	20.84 709	20.24 709	21.02 709	19.68 709	25.59 717	24.08 717	26.20 714	25.19 715	25.31 714	25.19 718

xxxxx1	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

tt_ll	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

ff	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

CasAABBNet	23.04 708	19.69 708	20.32 708	22.42 707	22.73 708	38.35 715	55.23 716	26.99 715	28.74 716	20.67 715	22.28 712	22.11 714	22.86 711	23.84 710	27.17 713	13.52 706	16.47 711	12.08 704	14.21 705	15.57 706	15.60 709

Hybrid-DGEV	23.11 712	19.81 713	20.81 713	22.43 708	22.74 710	38.45 717	55.25 719	27.21 719	28.95 719	20.63 712	22.37 713	22.03 710	22.89 715	23.96 715	27.14 711	13.54 710	16.46 710	12.09 707	14.23 709	15.57 706	15.57 707

FlowAnything	23.08 711	19.70 709	20.48 711	22.45 709	22.73 708	38.34 714	55.18 714	27.00 716	28.79 717	20.83 717	22.42 715	22.10 713	22.83 710	23.85 711	27.23 717	13.53 707	16.54 714	12.10 709	14.29 710	15.59 710	15.58 708

RAFT-FEzeroshot	23.04 708	19.71 710	20.25 706	22.47 710	22.80 711	38.32 712	55.23 716	26.95 713	28.70 714	20.66 713	22.23 710	22.07 711	22.86 711	23.85 711	27.17 713	13.53 707	16.47 711	12.08 704	14.22 707	15.58 708	15.60 709

RAFT-FE	23.04 708	19.71 710	20.25 706	22.47 710	22.80 711	38.32 712	55.23 716	26.95 713	28.70 714	20.66 713	22.23 710	22.07 711	22.86 711	23.85 711	27.17 713	13.53 707	16.47 711	12.08 704	14.22 707	15.58 708	15.60 709

Selective-RAFT-Error	23.11 712	19.77 712	20.60 712	22.49 712	22.80 711	38.46 718	55.19 715	27.13 718	28.90 718	20.73 716	22.38 714	22.11 714	22.91 716	23.94 714	27.18 716	13.54 710	16.57 715	12.09 707	14.21 705	15.61 711	15.65 712

LSM0	24.21 714	19.88 714	22.33 714	24.42 713	40.13 719	38.41 716	54.99 713	27.05 717	28.61 713	20.59 711	22.00 709	22.29 716	22.86 711	24.12 716	27.16 712	13.59 712	16.33 709	12.13 710	14.08 704	15.72 712	17.53 714

AVERAGE_ROB	25.43 715	29.01 717	27.22 716	24.60 714	24.16 716	17.78 703	12.87 698	22.39 712	21.40 712	26.72 720	26.08 718	25.18 717	24.52 719	25.07 717	23.57 710	29.94 718	28.36 718	30.60 715	29.57 716	29.83 715	29.66 719

RSGM-EC	29.37 716	17.55 706	9.85 694	35.22 715	33.16 717	26.01 709	45.63 711	20.07 710	17.60 710	18.98 709	23.47 716	30.02 718	23.62 717	41.06 718	44.49 719	58.94 719	34.33 719	32.95 719	20.18 711	33.70 716	20.62 715

acva	29.37 716	17.55 706	9.85 694	35.22 715	33.16 717	26.01 709	45.63 711	20.07 710	17.60 710	18.98 709	23.47 716	30.02 718	23.62 717	41.06 718	44.49 719	58.94 719	34.33 719	32.95 719	20.18 711	33.70 716	20.62 715

test_example2	100.95 719	107.33 719	67.16 718	98.17 717	106.88 720	89.44 719	101.34 721	37.23 720	97.88 721	129.56 721	131.26 721	65.41 721	67.34 721	91.22 720	79.29 721	143.32 721	199.32 721	81.12 721	102.17 721	121.89 721	101.70 720

DLNR_Zeroshot_test	10.53 694	12.28 702	20.32 708	105.84 718	23.88 715	0.14 30	0.13 68	3.20 688	0.20 111	0.16 163	0.23 249	0.16 198	0.10 72	0.32 360	0.16 207	2.54 690	0.32 635	0.07 144	0.07 188	40.17 718	0.28 561

DLNR-FE	10.53 694	12.31 703	20.33 710	105.85 719	23.36 714	0.14 30	0.13 68	3.25 689	0.20 111	0.16 163	0.23 249	0.16 198	0.10 72	0.31 350	0.16 207	2.59 691	0.32 635	0.07 144	0.07 188	40.66 719	0.28 561

ccccc		256.25 720		351.50 720	361.31 721	144.22 721		153.19 722		152.98 722		161.94 722		268.06 722		387.64 722	346.97 722	244.11 722	219.32 722	413.57 722

GS-Stereo							0.16 192	0.38 311	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.08 237	0.63 657

FSD					0.41 633	0.28 383	0.27 525	0.32 241	0.30 292	0.27 300	0.27 288	0.29 374	0.27 434	0.35 392	0.28 446	0.23 616	0.49 658	0.27 622	0.26 634	0.26 618

Low-res two-view benchmark