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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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
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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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-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-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

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

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-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

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-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-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

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

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

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

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

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
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

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

4.5_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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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-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

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

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

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

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_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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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-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-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

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

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

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

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-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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark