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

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

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
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

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

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

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

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_test2	0.12 21	0.09 45	0.29 111	0.21 195	0.12 164	0.16 85	0.11 21	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 258	0.13 408	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 127

LG-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

MGA	0.12 21	0.08 17	0.26 82	0.16 10	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 129	0.12 39	0.07 115	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 127

CAR	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.12 62	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.10 195

MSE-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.11 35	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.12 39	0.06 44	0.16 472	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.10 195

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

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

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

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
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

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.08 75

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 82	0.19 103	0.09 18	0.15 48	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 231	0.20 149	0.13 220	0.16 85	0.14 99	0.21 56	0.15 34	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 106	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 586

aanet-new-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

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

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
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

4.25_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

4.5w_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

4.25w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

TS12	0.13 40	0.09 45	0.21 36	0.21 195	0.09 18	0.19 177	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.15 144	0.19 191	0.12 113	0.13 189	0.18 82	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 303	0.21 195	0.11 114	0.15 48	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.10 19	0.12 58	0.10 48	0.12 147	0.21 149	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 580

aanet-new-78k	0.17 171	0.14 276	0.80 533	0.21 195	0.10 68	0.14 30	0.14 99	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.13 76	0.10 48	0.13 189	0.19 102	0.11 13	0.05 1	0.16 472	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 544

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

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

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

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

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

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

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

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

111111	0.13 40	0.08 17	0.20 21	0.20 149	0.13 220	0.13 23	0.10 8	0.23 84	0.17 53	0.11 35	0.13 76	0.12 113	0.08 14	0.19 102	0.12 39	0.07 115	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.16 405

LG-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

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

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
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

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

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

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-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-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-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

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

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

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-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-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

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

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

qwe	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.11 114	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.23 201	0.13 92	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.09 127

2.75w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
Patchmatch Stereo++	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 224	0.23 258	0.20 202	0.15 185	0.11 106	0.18 82	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 468	0.09 376	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ssnet	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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

AdaStereo	0.25 390	0.17 388	0.47 271	0.25 412	0.13 220	0.33 471	0.17 233	0.57 539	0.43 455	0.34 435	0.38 413	0.35 445	0.21 350	0.32 360	0.24 400	0.14 545	0.06 85	0.13 529	0.09 376	0.11 444	0.09 127
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoDRNet-Refined	0.28 452	0.19 427	0.47 271	0.25 412	0.14 264	0.36 508	0.21 403	0.49 447	0.43 455	0.46 569	0.52 543	0.42 504	0.30 484	0.46 442	0.38 519	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.11 472	0.10 392	0.11 244
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark