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

monster-pro	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonStereo	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.08 79	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.08 79	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 38	0.06 5	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.11 64	0.11 54	0.10 69	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.08 225	0.09 58	0.07 1	0.07 331	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.04 71

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.11 64	0.15 180	0.12 137	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 201	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

monsterstereo	0.07 7	0.06 102	0.06 5	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.10 35	0.16 218	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.07 177	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 102	0.06 5	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.12 81	0.08 24	0.09 174	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Occ-G	0.08 80	0.05 38	0.06 5	0.14 57	0.07 128	0.08 79	0.14 231	0.13 109	0.15 235	0.07 70	0.11 238	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

CREStereo++_RVC	0.08 80	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.14 139	0.14 210	0.10 219	0.14 291	0.08 178	0.07 177	0.09 58	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71
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
PointNet	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.14 231	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 63	0.08 178	0.08 225	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.17 291	0.07 128	0.08 79	0.13 166	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.08 24	0.06 23	0.09 152	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.17 291	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.09 18	0.11 100	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.07 177	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 80	0.09 418	0.07 11	0.20 515	0.08 207	0.08 79	0.13 166	0.12 81	0.13 178	0.08 123	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.13 109	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 80	0.06 102	0.07 11	0.17 291	0.06 27	0.07 39	0.14 231	0.13 109	0.16 272	0.05 2	0.10 188	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.15 314	0.12 81	0.11 100	0.06 23	0.11 238	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 80	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.06 12	0.14 231	0.14 139	0.14 210	0.07 70	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.12 96	0.12 81	0.10 69	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.10 69	0.09 174	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 348	0.13 166	0.12 81	0.09 48	0.11 254	0.11 238	0.11 278	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LACA1	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.11 64	0.10 31	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.07 177	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 71

NLMM1	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.22 564	0.10 445	0.12 297	0.20 536	0.18 290	0.20 374	0.12 295	0.11 238	0.07 119	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.08 407	0.08 512	0.07 293	0.06 275	0.04 48	0.04 71

NLSM1	0.10 235	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.13 348	0.16 383	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.10 188	0.06 41	0.10 298	0.10 120	0.11 281	0.07 331	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.05 163	0.05 202

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.06 6	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.08 225	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.12 297	0.10 35	0.11 54	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.03 2

GGEV	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.12 96	0.09 18	0.07 15	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

asd	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.16 204	0.07 128	0.08 79	0.08 7	0.11 54	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.18 290	0.11 100	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.08 7	0.10 31	0.15 235	0.08 123	0.10 188	0.07 119	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 71

2.5w	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.08 7	0.18 290	0.12 137	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

3.25w_new	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.06 1	0.13 109	0.11 100	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.14 139	0.14 210	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

MM-Stereo_test3	0.10 235	0.07 220	0.07 11	0.18 381	0.07 128	0.12 297	0.19 513	0.24 423	0.19 351	0.06 23	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

SCV_C0	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.16 204	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

AIO_test	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.14 231	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.07 6	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

trnet	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 297	0.11 64	0.13 109	0.10 69	0.08 123	0.13 277	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

LoS_RVC	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.15 314	0.11 54	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.06 41	0.09 259	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

CAS	0.08 80	0.04 1	0.07 11	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.13 166	0.12 81	0.09 48	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

raft_robust	0.13 380	0.10 480	0.07 11	0.18 381	0.08 207	0.13 348	0.24 590	0.28 499	0.33 532	0.20 491	0.19 381	0.14 344	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.04 71

GMOStereo	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

error version	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

test-v	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

test-2	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

s12784h	0.09 167	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.05 2	0.16 438	0.18 473	0.15 180	0.15 235	0.10 219	0.11 238	0.11 278	0.11 331	0.10 120	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

XX-TBD	0.09 167	0.06 102	0.07 11	0.14 57	0.07 128	0.12 297	0.16 383	0.14 139	0.13 178	0.11 254	0.12 259	0.09 213	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

CAR	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

aanet-new-90k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.12 81	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.09 18	0.14 210	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.11 54	0.12 137	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

aanet-new-16k	0.08 80	0.08 338	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.09 20	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 80	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.07 128	0.08 79	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

aanet-new-14k	0.08 80	0.09 418	0.08 56	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.14 139	0.15 235	0.06 23	0.08 117	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

aanet-new-8k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.19 449	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.16 218	0.15 235	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.12 81	0.11 100	0.07 70	0.11 238	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

LACA3	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 132	0.11 64	0.08 10	0.08 24	0.08 123	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.07 4	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.13 109	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.14 231	0.07 6	0.10 69	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.12 96	0.07 6	0.07 15	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.12 81	0.09 48	0.07 70	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.20 515	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.17 257	0.17 301	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

WQFJX1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.18 290	0.17 301	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.10 298	0.11 191	0.09 101	0.07 331	0.08 512	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

NLMM	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.20 515	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.17 257	0.17 301	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

NLSM3	0.09 167	0.06 102	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.18 290	0.16 272	0.06 23	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.06 183	0.07 373	0.03 1	0.03 2

GEAStereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

BridgeDepth	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.09 18	0.06 6	0.04 1	0.07 63	0.10 248	0.09 259	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

MSCF	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.04 1	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

water-stereo	0.09 167	0.06 102	0.08 56	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.13 178	0.11 254	0.12 259	0.08 178	0.09 259	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

asda	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.06 12	0.10 35	0.16 218	0.10 69	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 167	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.12 96	0.14 139	0.16 272	0.11 254	0.11 238	0.09 213	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.10 35	0.14 139	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.10 35	0.14 139	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.16 204	0.07 128	0.07 39	0.09 20	0.16 218	0.09 48	0.07 70	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 132	0.12 96	0.14 139	0.10 69	0.06 23	0.09 152	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.05 2	0.06 12	0.11 64	0.08 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.05 2	0.07 39	0.11 64	0.08 10	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MM-Stereo_test1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.12 297	0.18 473	0.21 354	0.20 374	0.09 174	0.11 238	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.13 16	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.09 18	0.09 48	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.12 297	0.11 64	0.15 180	0.10 69	0.12 295	0.09 152	0.10 248	0.08 225	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

SCV	0.08 80	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.13 166	0.10 31	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.06 285	0.04 71

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 132	0.13 166	0.06 1	0.09 48	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

AIO_rvc	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.14 231	0.09 18	0.08 24	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.13 109	0.13 178	0.07 70	0.07 63	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

castereo++	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.05 2	0.14 382	0.12 96	0.11 54	0.15 235	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

mms	0.09 167	0.07 220	0.08 56	0.16 204	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.05 2	0.05 4	0.13 166	0.12 81	0.08 24	0.07 70	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.04 1	0.10 35	0.11 54	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

RAStereo	0.10 235	0.09 418	0.08 56	0.20 515	0.08 207	0.13 348	0.18 473	0.15 180	0.17 301	0.10 219	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.04 1	0.09 20	0.10 31	0.09 48	0.06 23	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

IGEV++	0.08 80	0.06 102	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.13 336	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

MaDis-Stereo	0.09 167	0.09 418	0.08 56	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.10 35	0.16 218	0.16 272	0.09 174	0.11 238	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.13 384	0.07 331	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

UniTT-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.13 348	0.11 64	0.12 81	0.11 100	0.10 219	0.12 259	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.05 202

AEACV	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.13 552	0.14 382	0.13 166	0.14 139	0.09 48	0.07 70	0.09 152	0.07 119	0.08 225	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

CES	0.08 80	0.04 1	0.08 56	0.14 57	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.09 48	0.08 123	0.09 152	0.11 278	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.13 109	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.12 96	0.11 54	0.16 272	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

CroCo-Stereo Lap2	0.09 167	0.09 418	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.09 132	0.19 513	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.05 202

TestStereo1	0.13 380	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.29 637	0.23 399	0.16 272	0.17 421	0.20 393	0.16 389	0.10 298	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

test_5	0.14 417	0.12 524	0.08 56	0.20 515	0.10 445	0.14 382	0.29 637	0.21 354	0.24 433	0.18 451	0.28 516	0.11 278	0.15 444	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

SA-5K	0.13 380	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.29 637	0.23 399	0.16 272	0.17 421	0.20 393	0.16 389	0.10 298	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

Sa-1000	0.12 354	0.08 338	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.14 382	0.22 566	0.22 378	0.18 332	0.15 374	0.20 393	0.17 411	0.11 331	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.09 470	0.09 493	0.05 163	0.05 202

SA	0.12 354	0.09 418	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.24 590	0.23 399	0.18 332	0.17 421	0.27 502	0.14 344	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.05 163	0.04 71

test_4	0.10 235	0.10 480	0.08 56	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.22 566	0.15 180	0.17 301	0.12 295	0.18 370	0.12 298	0.09 259	0.08 25	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 167	0.08 338	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.09 132	0.19 513	0.15 180	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.08 178	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.04 71
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
TANstereo	0.09 167	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 245	0.14 231	0.15 180	0.19 351	0.11 254	0.15 308	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

XX-Stereo	0.09 167	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.09 333	0.15 408	0.12 96	0.20 331	0.10 69	0.10 219	0.14 291	0.07 119	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

CREStereo	0.09 167	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 348	0.14 231	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.13 277	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.06 298
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
TS12	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.21 547	0.07 128	0.11 245	0.13 166	0.11 54	0.09 48	0.10 219	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.09 58	0.12 342	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

DF	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.13 166	0.10 31	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.11 191	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

DN	0.10 235	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.09 333	0.12 297	0.18 473	0.17 257	0.16 272	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.11 539	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.09 495

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.11 54	0.10 69	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.11 54	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.11 54	0.13 178	0.08 123	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.05 2	0.07 39	0.13 166	0.12 81	0.12 137	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.09 48	0.09 174	0.08 117	0.08 178	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

aanet-new-22k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.11 64	0.14 139	0.12 137	0.09 174	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

RT-Monster	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.08 207	0.11 245	0.10 35	0.17 257	0.18 332	0.13 325	0.10 188	0.09 213	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.05 2	0.08 79	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.08 178	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.05 2	0.08 79	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 23	0.08 178	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 120	0.12 5	0.05 2	0.06 12	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 23	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.04 1	0.06 12	0.12 96	0.06 1	0.05 4	0.06 23	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

gcap_with_dpt	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.13 178	0.08 123	0.12 259	0.04 1	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

Hybrid-DGEV-03	0.10 235	0.06 102	0.09 120	0.18 381	0.08 207	0.16 438	0.14 231	0.15 180	0.14 210	0.13 325	0.16 321	0.12 298	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.04 71

DispViT+	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 64	0.18 290	0.16 272	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.11 1	0.05 2	0.10 194	0.10 35	0.14 139	0.09 48	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.10 235	0.07 220	0.09 120	0.21 547	0.09 333	0.12 297	0.16 383	0.18 290	0.17 301	0.12 295	0.10 188	0.07 119	0.09 259	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.07 482	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

NLCSM	0.11 283	0.09 418	0.09 120	0.23 588	0.11 495	0.12 297	0.19 513	0.18 290	0.18 332	0.12 295	0.11 238	0.07 119	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.07 331	0.08 512	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.05 202

DDF-Stereo	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.15 109	0.10 445	0.06 12	0.13 166	0.09 18	0.14 210	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.08 428	0.05 202

252Zero-FE	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.07 128	0.12 297	0.11 64	0.13 109	0.14 210	0.06 23	0.05 7	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.06 298

Zero-FE251	0.07 7	0.05 38	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.12 297	0.12 96	0.11 54	0.10 69	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 20	0.11 54	0.07 15	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.05 202

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.13 109	0.13 178	0.05 2	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

zero-FE	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.15 109	0.10 445	0.05 4	0.14 231	0.09 18	0.14 210	0.07 70	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.08 428	0.05 202

GASTEREO	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.19 449	0.07 128	0.07 39	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.04 1	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

depthmonostereo	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.14 139	0.14 210	0.10 219	0.10 188	0.09 213	0.11 331	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 80	0.08 338	0.09 120	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.10 35	0.20 331	0.15 235	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.06 1	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.05 4	0.10 35	0.11 54	0.09 48	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.07 364	0.06 298

MM-Stereo_test2	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.18 473	0.15 180	0.14 210	0.07 70	0.10 188	0.07 119	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.03 2

HART	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.10 194	0.16 383	0.13 109	0.11 100	0.08 123	0.10 188	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.04 71

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.22 564	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.04 71

ours_stereo	0.09 167	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.12 284	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 167	0.08 338	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.13 348	0.17 424	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.05 202

UGAM	0.13 380	0.10 480	0.09 120	0.22 564	0.08 207	0.12 297	0.20 536	0.17 257	0.23 416	0.21 505	0.16 321	0.13 324	0.13 402	0.19 495	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.13 584	0.11 567	0.07 364	0.05 202

WCG-NET	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.14 231	0.13 109	0.13 178	0.06 23	0.09 152	0.07 119	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

Pointernet	0.09 167	0.04 1	0.09 120	0.16 204	0.08 207	0.13 348	0.10 35	0.15 180	0.17 301	0.09 174	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

U	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.10 445	0.10 194	0.13 166	0.12 81	0.17 301	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.06 285	0.05 202

AIO-Stereo	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.15 180	0.09 48	0.08 123	0.08 117	0.07 119	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

RSM++	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.11 54	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.03 2

RSM	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.12 81	0.10 69	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

H2IRNET	0.10 235	0.09 418	0.09 120	0.18 381	0.09 333	0.12 297	0.15 314	0.14 139	0.21 390	0.10 219	0.10 188	0.10 248	0.10 298	0.10 120	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.06 285	0.05 202

MSKI-zero shot	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.07 128	0.10 194	0.13 166	0.14 139	0.13 178	0.09 174	0.09 152	0.09 213	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

StereoVision	0.13 380	0.12 524	0.09 120	0.24 597	0.10 445	0.15 408	0.21 556	0.21 354	0.20 374	0.12 295	0.24 448	0.10 248	0.10 298	0.16 424	0.10 201	0.09 467	0.11 578	0.12 569	0.12 587	0.06 285	0.05 202

CASnet	0.09 167	0.09 418	0.09 120	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.18 290	0.14 210	0.11 254	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.10 518	0.08 446	0.05 163	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 235	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.07 128	0.13 348	0.14 231	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.12 259	0.12 298	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

MC-Stereo	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.12 81	0.10 69	0.09 174	0.12 259	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

RCA-Stereo	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.18 290	0.14 210	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.07 177	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

RAFT+CT+SA	0.13 380	0.11 506	0.09 120	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.28 627	0.22 378	0.22 404	0.15 374	0.26 493	0.10 248	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

test-3	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.12 81	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.04 71

test_1	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.12 81	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.04 71

LCNet	0.11 283	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.15 308	0.16 389	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.15 610

cross-raft	0.10 235	0.09 418	0.09 120	0.19 449	0.07 128	0.11 245	0.25 605	0.13 109	0.15 235	0.08 123	0.11 238	0.12 298	0.10 298	0.09 58	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

iRaftStereo_RVC	0.10 235	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.09 333	0.11 245	0.17 424	0.18 290	0.12 137	0.09 174	0.12 259	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.04 71

raft+_RVC	0.11 283	0.07 220	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.10 194	0.11 64	0.24 423	0.20 374	0.12 295	0.15 308	0.12 298	0.08 225	0.12 284	0.13 384	0.07 331	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

RALCasStereoNet	0.10 235	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.08 207	0.12 297	0.14 231	0.17 257	0.11 100	0.12 295	0.17 343	0.14 344	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

CFNet-RSSM	0.09 167	0.07 220	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.16 218	0.17 301	0.08 123	0.12 259	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

PMTNet	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.12 5	0.06 27	0.12 297	0.14 231	0.15 180	0.11 100	0.09 174	0.13 277	0.10 248	0.07 177	0.13 336	0.10 201	0.15 608	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.07 364	0.06 298

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

aanet-new	0.08 80	0.09 418	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.10 194	0.12 96	0.15 180	0.12 137	0.08 123	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.13 166	0.14 139	0.14 210	0.08 123	0.13 277	0.05 5	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 80	0.07 220	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.15 180	0.14 210	0.08 123	0.11 238	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

LiteMatch	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.15 444	0.10 120	0.14 422	0.07 331	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.06 285	0.06 298

Foundation-i1	0.09 167	0.04 1	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.16 218	0.14 210	0.10 219	0.10 188	0.11 278	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.05 202

GeoVLM	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.10 194	0.12 96	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.08 225	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 202

VMStereo-Base	0.09 167	0.05 38	0.10 184	0.13 16	0.07 128	0.10 194	0.10 35	0.16 218	0.13 178	0.10 219	0.15 308	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

MonSter++	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.08 225	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

HiDET	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.12 81	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LCMNet	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.13 16	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.10 31	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

3w_stereo	0.08 80	0.09 418	0.10 184	0.17 291	0.07 128	0.08 79	0.10 35	0.20 331	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.09 18	0.09 48	0.06 23	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 41	0.06 65	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 184	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.11 64	0.09 18	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 184	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.09 20	0.08 10	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.04 1	0.13 166	0.10 31	0.10 69	0.05 2	0.11 238	0.07 119	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

LG-Stereo	0.08 80	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.07 128	0.10 194	0.17 424	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 63	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.04 71

SGD-Stereo	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.05 2	0.12 297	0.12 96	0.11 54	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.09 213	0.09 259	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

AIO-test2	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.23 588	0.08 207	0.11 245	0.10 35	0.23 399	0.23 416	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.09 493	0.05 163	0.05 202

AIO-test1	0.10 235	0.07 220	0.10 184	0.23 588	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.21 354	0.14 210	0.11 254	0.12 259	0.09 213	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.09 470	0.10 533	0.03 1	0.06 298

tg	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.20 331	0.12 137	0.08 123	0.11 238	0.11 278	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.04 71

WCG-NET（raft）	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.13 166	0.15 180	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

RAFT-Stereo-weight	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.19 320	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

gcap-zeroshot	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

test_for_model	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

MoCha-V2	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.20 515	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.08 24	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MyStereo07	0.10 235	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.15 180	0.15 235	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.07 177	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.06 298

MyStereo05	0.13 380	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.18 473	0.27 480	0.35 553	0.17 421	0.14 291	0.15 373	0.11 331	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.06 298

MyStereo04	0.13 380	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.29 513	0.38 571	0.17 421	0.14 291	0.16 389	0.10 298	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.06 298

AE-Stereo	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.19 351	0.09 174	0.14 291	0.12 298	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

plain	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.13 178	0.13 325	0.15 308	0.09 213	0.12 362	0.13 336	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.06 298

MIF-Stereo (partial)	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.19 449	0.10 445	0.10 194	0.11 64	0.17 257	0.18 332	0.14 347	0.16 321	0.09 213	0.11 331	0.12 284	0.12 342	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.07 385

testlalala	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

RAFT-Test	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.13 178	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

4D-IteraStereo	0.09 167	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.10 219	0.11 238	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.03 1	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.05 202

anonymousdsp2	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.16 204	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.18 290	0.22 404	0.13 325	0.14 291	0.12 298	0.09 259	0.14 365	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

ProNet	0.09 167	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.15 314	0.15 180	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.06 298

RAFT_CTSACE	0.12 354	0.09 418	0.10 184	0.22 564	0.08 207	0.12 297	0.24 590	0.18 290	0.16 272	0.20 491	0.27 502	0.13 324	0.07 177	0.13 336	0.09 101	0.05 51	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.04 48	0.04 71

test_3	0.10 235	0.09 418	0.10 184	0.20 515	0.08 207	0.13 348	0.26 614	0.14 139	0.21 390	0.10 219	0.10 188	0.09 213	0.09 259	0.08 25	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.04 48	0.04 71

PSM-AAD	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.20 331	0.13 178	0.12 295	0.14 291	0.18 425	0.11 331	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.14 603

KYRaft	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.22 378	0.12 137	0.13 325	0.16 321	0.20 451	0.10 298	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.06 285	0.16 621

AnonymousM	0.09 167	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.19 320	0.14 210	0.13 325	0.11 238	0.09 213	0.08 225	0.13 336	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.05 185	0.05 163	0.05 202

GMM-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.11 254	0.15 308	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.09 495

Prome-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.22 378	0.13 178	0.12 295	0.17 343	0.13 324	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.09 495

rafts_anoy	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.17 257	0.14 210	0.13 325	0.13 277	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.07 331	0.04 25	0.09 470	0.11 567	0.07 364	0.06 298

raftrobust	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.09 132	0.10 35	0.18 290	0.16 272	0.10 219	0.09 152	0.12 298	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202

RALAANet	0.11 283	0.08 338	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.10 35	0.20 331	0.15 235	0.14 347	0.13 277	0.16 389	0.09 259	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.06 27	0.10 194	0.16 383	0.17 257	0.14 210	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.09 259	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.07 128	0.10 194	0.16 383	0.17 257	0.09 48	0.10 219	0.12 259	0.09 213	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.17 257	0.17 301	0.08 123	0.10 188	0.12 298	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

R-Stereo Train	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.23 399	0.11 100	0.12 295	0.19 381	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202

RAFT-Stereo	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.23 399	0.11 100	0.12 295	0.19 381	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 485	0.10 480	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.18 479	0.19 513	0.26 458	0.31 518	0.22 521	0.35 567	0.21 460	0.21 542	0.22 550	0.16 469	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298

LiteMatch*	0.08 80	0.04 1	0.11 239	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.13 166	0.14 139	0.09 48	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

PSi22	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.07 128	0.08 79	0.10 35	0.14 139	0.08 24	0.08 123	0.06 23	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Lsterematch	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.07 128	0.13 348	0.15 314	0.14 139	0.17 301	0.16 402	0.18 370	0.15 373	0.15 444	0.12 284	0.14 422	0.07 331	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.06 285	0.06 298

WQFJA1++	0.08 80	0.04 1	0.11 239	0.14 57	0.07 128	0.11 245	0.11 64	0.11 54	0.07 15	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

DStereoRT	0.16 485	0.06 102	0.11 239	0.19 449	0.09 333	0.12 297	0.12 96	0.28 499	0.22 404	0.12 295	0.20 393	0.11 278	0.10 298	0.15 389	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.96 685	0.09 493	0.05 163	0.04 71

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.08 25	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.08 25	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

G2L-Stereo_test	0.14 417	0.07 220	0.11 239	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.16 383	0.30 527	0.28 493	0.20 491	0.23 436	0.20 451	0.16 472	0.17 458	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.07 364	0.06 298

S2M2_L	0.09 167	0.08 338	0.11 239	0.13 16	0.10 445	0.08 79	0.06 1	0.10 31	0.10 69	0.10 219	0.09 152	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.13 590	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.10 524	0.08 451
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HI	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.13 16	0.09 333	0.09 132	0.14 231	0.21 354	0.10 69	0.19 468	0.17 343	0.14 344	0.09 259	0.16 424	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

CoSv	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.13 16	0.09 333	0.09 132	0.14 231	0.21 354	0.10 69	0.19 468	0.17 343	0.14 344	0.09 259	0.16 424	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

IGEV-RUCA	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.10 194	0.12 96	0.10 31	0.12 137	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

castereo	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.15 314	0.14 139	0.18 332	0.08 123	0.10 188	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

GIP-stereo	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.14 139	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

tt45	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.16 383	0.13 109	0.11 100	0.09 174	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

model_zeroshot	0.10 235	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.20 331	0.13 178	0.11 254	0.10 188	0.12 298	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

GCAP-BAT	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.14 139	0.16 272	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 283	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.13 552	0.13 348	0.16 383	0.23 399	0.17 301	0.10 219	0.12 259	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.08 451

CAS++	0.11 283	0.07 220	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.24 423	0.14 210	0.11 254	0.09 152	0.11 278	0.07 177	0.14 365	0.09 101	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.07 373	0.07 364	0.08 451
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

ff7	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

IGEVStereo-DCA	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.10 445	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

ffff	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

11t	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

MIM_Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.12 96	0.20 331	0.14 210	0.13 325	0.13 277	0.09 213	0.05 14	0.12 284	0.08 25	0.05 51	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

GCAPDPT-zeroshot	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.14 139	0.16 272	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

LL-Strereo	0.13 380	0.09 418	0.11 239	0.20 515	0.10 445	0.11 245	0.18 473	0.32 549	0.24 433	0.15 374	0.15 308	0.14 344	0.13 402	0.19 495	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.04 48	0.05 202

anonymousdsp	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

LoS	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.14 382	0.11 64	0.15 180	0.15 235	0.09 174	0.09 152	0.12 298	0.09 259	0.15 389	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.13 380	0.12 524	0.11 239	0.23 588	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.18 290	0.19 351	0.17 421	0.18 370	0.15 373	0.15 444	0.14 365	0.14 422	0.09 467	0.06 410	0.10 518	0.08 446	0.09 491	0.07 385
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.11 283	0.10 480	0.11 239	0.21 547	0.08 207	0.16 438	0.13 166	0.20 331	0.22 404	0.10 219	0.10 188	0.11 278	0.10 298	0.15 389	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

ccc-4	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

IGEV-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 283	0.07 220	0.11 239	0.17 291	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.24 433	0.12 295	0.13 277	0.12 298	0.08 225	0.18 480	0.11 281	0.06 166	0.08 512	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

THIR-Stereo	0.12 354	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.08 207	0.14 382	0.16 383	0.17 257	0.25 454	0.16 402	0.24 448	0.14 344	0.12 362	0.12 284	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

DRaft	0.12 354	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.14 382	0.17 424	0.21 354	0.30 510	0.17 421	0.28 516	0.10 248	0.15 444	0.10 120	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

GrayStereo	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.19 449	0.09 333	0.09 132	0.16 383	0.18 290	0.17 301	0.14 347	0.17 343	0.17 411	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.10 524

RAFT	0.13 380	0.09 418	0.11 239	0.18 381	0.08 207	0.15 408	0.24 590	0.20 331	0.19 351	0.21 505	0.21 416	0.17 411	0.12 362	0.16 424	0.09 101	0.06 166	0.07 482	0.10 518	0.09 493	0.05 163	0.05 202

TestStereo	0.13 380	0.14 564	0.11 239	0.23 588	0.08 207	0.15 408	0.21 556	0.20 331	0.23 416	0.14 347	0.24 448	0.16 389	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.05 51	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.09 491	0.05 202

EAI-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.15 314	0.16 218	0.09 48	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.09 58	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.04 71

CCAANet	0.14 417	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.08 207	0.22 545	0.14 231	0.26 458	0.18 332	0.16 402	0.36 570	0.15 373	0.17 495	0.16 424	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.07 385

HSM-Net_RVC	0.14 417	0.08 338	0.11 239	0.15 109	0.08 207	0.15 408	0.15 314	0.27 480	0.29 500	0.19 468	0.21 416	0.29 552	0.14 426	0.17 458	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 80	0.05 38	0.12 283	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.12 81	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

IGEV_i1	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.19 503	0.14 231	0.18 290	0.22 404	0.18 451	0.18 370	0.16 389	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

Selective-IGEV-i1	0.13 380	0.07 220	0.12 283	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.16 383	0.22 378	0.30 510	0.16 402	0.17 343	0.16 389	0.10 298	0.14 365	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

Hybrid-DGEV-2	0.11 283	0.06 102	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.09 132	0.13 166	0.28 499	0.29 500	0.11 254	0.11 238	0.09 213	0.12 362	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

IGEV-FE	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.13 166	0.17 257	0.11 100	0.10 219	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

S2M2_XL	0.08 80	0.06 102	0.12 283	0.12 5	0.08 207	0.09 132	0.09 20	0.07 6	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.06 298
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.15 314	0.26 458	0.29 500	0.18 451	0.20 393	0.22 478	0.17 495	0.16 424	0.18 502	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.09 491	0.08 451

FACV-RUCA	0.13 380	0.11 506	0.12 283	0.19 449	0.12 529	0.15 408	0.15 314	0.22 378	0.20 374	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.16 472	0.14 365	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.10 524	0.08 451

fffft	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.07 63	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.05 202
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 80	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.13 178	0.09 174	0.07 63	0.07 119	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

test_sample2	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.18 473	0.21 354	0.16 272	0.14 347	0.20 393	0.19 439	0.15 444	0.15 389	0.12 342	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

MGS-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.12 283	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.15 314	0.12 81	0.12 137	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.15 408	0.16 383	0.18 290	0.18 332	0.10 219	0.09 152	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.07 364	0.06 298

MyStereo06	0.10 235	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.18 473	0.19 320	0.12 137	0.12 295	0.08 117	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.06 298

CoDeX	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.23 399	0.27 478	0.13 325	0.17 343	0.16 389	0.11 331	0.14 365	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

ACVNet-DCA	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.07 385

xx1	0.11 283	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.16 218	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.16 389	0.16 472	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

1test111	0.11 283	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.15 389	0.16 469	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.07 385

cc1	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.16 218	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

rrr	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.10 445	0.11 245	0.16 383	0.16 218	0.15 235	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

tt1	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.12 297	0.16 383	0.15 180	0.19 351	0.09 174	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

1111x	0.15 462	0.08 338	0.12 283	0.18 381	0.07 128	0.18 479	0.25 605	0.31 538	0.24 433	0.17 421	0.24 448	0.26 526	0.15 444	0.13 336	0.23 562	0.07 331	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.07 364	0.06 298

IGEV_Zeroshot_test	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.13 166	0.17 257	0.11 100	0.10 219	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

gwcnet-sp	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

scenet	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

knoymous	0.11 283	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.07 128	0.15 408	0.14 231	0.19 320	0.13 178	0.11 254	0.17 343	0.13 324	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

ssnet	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

DCANet-4	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.18 290	0.19 351	0.13 325	0.16 321	0.09 213	0.14 426	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

fff	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

ADStereo(finetuned)	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.13 325	0.17 343	0.10 248	0.12 362	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

DisPM	0.11 283	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.09 333	0.06 12	0.13 166	0.17 257	0.17 301	0.14 347	0.20 393	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.11 551

iRaft-Stereo_5w	0.12 354	0.09 418	0.12 283	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.21 354	0.21 390	0.19 468	0.14 291	0.11 278	0.09 259	0.20 520	0.16 469	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.06 298

AASNet	0.16 485	0.08 338	0.12 283	0.19 449	0.09 333	0.18 479	0.15 314	0.37 606	0.37 564	0.19 468	0.23 436	0.20 451	0.16 472	0.17 458	0.20 521	0.10 508	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.09 495

CrosDoStereo	0.12 354	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.15 373	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

TRStereo	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.15 109	0.12 529	0.10 194	0.13 166	0.18 290	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.04 71

STrans-v2	0.10 235	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.21 354	0.11 100	0.11 254	0.15 308	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

DeepStereo_LL	0.12 354	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.15 373	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

Pruner-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.06 12	0.12 96	0.17 257	0.17 301	0.13 325	0.19 381	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.08 451

ICVP	0.15 462	0.09 418	0.12 283	0.22 564	0.09 333	0.17 460	0.21 556	0.25 440	0.23 416	0.18 451	0.30 535	0.26 526	0.18 510	0.17 458	0.14 422	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 485	0.24 629	0.12 283	0.35 647	0.11 495	0.15 408	0.17 424	0.26 458	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.21 460	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.11 539	0.07 482	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.07 385

DCANet	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.13 325	0.17 343	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

csc	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

cscssc	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

111	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.21 354	0.23 416	0.11 254	0.12 259	0.14 344	0.11 331	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.05 202

test_xeample3	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.13 178	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

UPFNet	0.16 485	0.08 338	0.12 283	0.20 515	0.12 529	0.20 519	0.23 577	0.28 499	0.26 468	0.17 421	0.24 448	0.22 478	0.19 526	0.19 495	0.21 541	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.08 428	0.06 298

FENet	0.13 380	0.08 338	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.14 382	0.15 314	0.22 378	0.23 416	0.17 421	0.23 436	0.16 389	0.12 362	0.14 365	0.15 453	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

cf-r	0.13 380	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.14 382	0.19 513	0.20 331	0.25 454	0.17 421	0.25 476	0.21 460	0.16 472	0.14 365	0.14 422	0.10 508	0.05 266	0.06 183	0.08 446	0.06 285	0.06 298

GwcNet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.15 109	0.08 207	0.15 408	0.20 536	0.21 354	0.27 478	0.18 451	0.27 502	0.22 478	0.16 472	0.14 365	0.15 453	0.10 508	0.05 266	0.07 293	0.09 493	0.07 364	0.07 385

HITNet	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.06 27	0.11 245	0.10 35	0.18 290	0.18 332	0.13 325	0.16 321	0.14 344	0.11 331	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.06 285	0.05 202
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
RT-IGEV	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.15 109	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.24 423	0.27 478	0.16 402	0.17 343	0.17 411	0.10 298	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.07 364	0.07 385

Selective-IGEV-i16pc	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.15 109	0.11 495	0.38 637	0.16 383	0.23 399	0.16 272	0.10 219	0.15 308	0.09 213	0.06 65	0.13 336	0.10 201	0.10 508	0.08 512	0.06 183	0.07 373	0.09 491	0.09 495

G2L-ROB	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.13 16	0.08 207	0.14 382	0.16 383	0.25 440	0.18 332	0.19 468	0.18 370	0.20 451	0.14 426	0.17 458	0.16 469	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.09 495

xyz-stereo-finetune2	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.19 513	0.17 257	0.12 137	0.15 374	0.15 308	0.17 411	0.12 362	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.06 298

xyz-stereo-finetune	0.11 283	0.08 338	0.13 333	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.19 513	0.17 257	0.19 351	0.12 295	0.14 291	0.15 373	0.10 298	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.05 202

G2L-Stereo	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.12 96	0.27 480	0.22 404	0.16 402	0.27 502	0.21 460	0.13 402	0.17 458	0.18 502	0.09 467	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

999	0.09 167	0.05 38	0.13 333	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.15 180	0.11 100	0.10 219	0.08 117	0.08 178	0.08 225	0.16 424	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.05 202

rvit_0105_5	0.14 417	0.09 418	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.23 577	0.24 423	0.27 478	0.14 347	0.15 308	0.18 425	0.12 362	0.17 458	0.14 422	0.14 604	0.11 578	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.06 298

rvit_stereo_ft	0.12 354	0.07 220	0.13 333	0.19 449	0.10 445	0.12 297	0.17 424	0.16 218	0.16 272	0.12 295	0.13 277	0.15 373	0.10 298	0.14 365	0.13 384	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

test_sample6	0.14 417	0.08 338	0.13 333	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.19 513	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.19 439	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

11t1	0.12 354	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.17 460	0.15 314	0.18 290	0.15 235	0.15 374	0.15 308	0.16 389	0.16 472	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

GCAP-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.13 333	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.07 3	0.13 109	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.07 119	0.09 259	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

HH	0.09 167	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

HanStereo	0.09 167	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

DCRE	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.16 204	0.11 495	0.11 245	0.17 424	0.18 290	0.17 301	0.11 254	0.18 370	0.10 248	0.10 298	0.15 389	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.04 71

anonymousa	0.13 380	0.07 220	0.13 333	0.18 381	0.09 333	0.13 348	0.17 424	0.19 320	0.29 500	0.15 374	0.24 448	0.15 373	0.14 426	0.14 365	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.09 493	0.05 163	0.06 298

riskmin	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.14 382	0.14 231	0.18 290	0.14 210	0.11 254	0.14 291	0.16 389	0.11 331	0.14 365	0.12 342	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.08 451

IER	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.16 383	0.25 440	0.26 468	0.18 451	0.25 476	0.17 411	0.20 538	0.16 424	0.14 422	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

hknet	0.15 462	0.11 506	0.13 333	0.22 564	0.11 495	0.14 382	0.15 314	0.34 578	0.25 454	0.17 421	0.22 427	0.22 478	0.18 510	0.17 458	0.12 342	0.07 331	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

iRaft-Stereo_20w	0.09 167	0.05 38	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.18 290	0.10 69	0.11 254	0.08 117	0.08 178	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

PSMNet-ADL	0.15 462	0.12 524	0.13 333	0.22 564	0.09 333	0.13 348	0.20 536	0.26 458	0.23 416	0.18 451	0.20 393	0.24 502	0.16 472	0.18 480	0.17 484	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.11 567	0.08 428	0.07 385

ADLNet2	0.16 485	0.09 418	0.13 333	0.16 204	0.09 333	0.20 519	0.16 383	0.31 538	0.39 574	0.16 402	0.20 393	0.20 451	0.18 510	0.21 537	0.22 550	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.07 385

PFNet+	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.16 204	0.09 333	0.05 4	0.12 96	0.17 257	0.21 390	0.16 402	0.19 381	0.14 344	0.10 298	0.11 191	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.11 551

TransformOpticalFlow	0.10 235	0.08 338	0.13 333	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.19 320	0.15 235	0.12 295	0.17 343	0.11 278	0.11 331	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

IIG-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.12 96	0.22 378	0.17 301	0.14 347	0.17 343	0.11 278	0.12 362	0.12 284	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

NF-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

OCTAStereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

ASMatch	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.16 204	0.10 445	0.07 39	0.14 231	0.17 257	0.17 301	0.12 295	0.16 321	0.16 389	0.10 298	0.13 336	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.08 451

RE-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

TVStereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

LMCR-Stereo	0.15 462	0.08 338	0.13 333	0.21 547	0.09 333	0.17 460	0.20 536	0.27 480	0.19 351	0.24 543	0.24 448	0.23 496	0.17 495	0.20 520	0.17 484	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.10 524	0.08 451

test_xeample	0.15 462	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.21 536	0.20 536	0.28 499	0.20 374	0.16 402	0.29 528	0.19 439	0.16 472	0.15 389	0.26 596	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

GANet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.13 16	0.08 207	0.14 382	0.17 424	0.22 378	0.21 390	0.17 421	0.24 448	0.23 496	0.15 444	0.16 424	0.15 453	0.10 508	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

PSMNet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.15 109	0.08 207	0.13 348	0.16 383	0.24 423	0.24 433	0.16 402	0.28 516	0.22 478	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.11 539	0.06 410	0.09 470	0.12 587	0.08 428	0.07 385

TDLM	0.17 506	0.12 524	0.13 333	0.24 597	0.10 445	0.18 479	0.18 473	0.36 600	0.30 510	0.21 505	0.28 516	0.28 544	0.18 510	0.23 561	0.18 502	0.11 539	0.07 482	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.08 451

UCFNet_RVC	0.14 417	0.08 338	0.13 333	0.11 1	0.10 445	0.20 519	0.10 35	0.24 423	0.22 404	0.17 421	0.20 393	0.23 496	0.15 444	0.17 458	0.15 453	0.12 564	0.07 482	0.10 518	0.13 598	0.11 547	0.10 524

iResNet_ROB	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.14 57	0.07 128	0.18 479	0.14 231	0.26 458	0.31 518	0.22 521	0.25 476	0.23 496	0.15 444	0.15 389	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.08 428	0.08 451

FE-Mocha	0.09 167	0.06 102	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.18 290	0.16 272	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

MultiAttention	0.29 620	0.08 338	0.14 370	0.19 449	0.12 529	1.45 688	1.33 692	0.36 600	0.37 564	0.19 468	0.21 416	0.24 502	0.11 331	0.38 635	0.18 502	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.10 524	0.09 495

FlowAnything_test	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.14 231	0.20 331	0.11 100	0.09 174	0.09 152	0.12 298	0.12 362	0.13 336	0.11 281	0.09 467	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.06 285	0.09 495

rvit_0105_3	0.15 462	0.09 418	0.14 370	0.19 449	0.12 529	0.15 408	0.25 605	0.25 440	0.29 500	0.15 374	0.17 343	0.20 451	0.13 402	0.17 458	0.14 422	0.13 590	0.11 578	0.12 569	0.14 602	0.07 364	0.06 298

rvit_stereo_0081_aga	0.11 283	0.09 418	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.14 139	0.19 351	0.10 219	0.18 370	0.16 389	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.06 298

ITSA-stereo	0.15 462	0.10 480	0.14 370	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.14 231	0.30 527	0.49 617	0.17 421	0.19 381	0.22 478	0.15 444	0.17 458	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.08 428	0.08 451

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 283	0.05 38	0.14 370	0.15 109	0.20 633	0.09 132	0.17 424	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.14 291	0.10 248	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.09 495

rvit_stereo_0080	0.10 235	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.14 344	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.05 202

test_sample5	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

test_sample4	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.08 207	0.19 503	0.18 473	0.26 458	0.17 301	0.16 402	0.25 476	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.08 451

test_sample1	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.13 16	0.08 207	0.19 503	0.16 383	0.20 331	0.15 235	0.14 347	0.22 427	0.18 425	0.16 472	0.17 458	0.14 422	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.07 385

DualNet	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

ffm	0.12 354	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.06 298

ff1	0.13 380	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.06 298

mmx	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.27 480	0.25 454	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.08 428	0.08 451

whm_eth	0.10 235	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.14 344	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.05 202

xxx	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.27 480	0.25 454	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.08 428	0.08 451

EKT-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.15 109	0.10 445	0.13 348	0.14 231	0.18 290	0.21 390	0.11 254	0.08 117	0.12 298	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

x	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.18 479	0.14 231	0.22 378	0.20 374	0.15 374	0.19 381	0.19 439	0.17 495	0.18 480	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

BUS	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.22 564	0.10 445	0.19 503	0.14 231	0.34 578	0.19 351	0.17 421	0.22 427	0.16 389	0.13 402	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

CRFU-Net	0.16 485	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.19 503	0.14 231	0.26 458	0.20 374	0.28 583	0.27 502	0.29 552	0.17 495	0.19 495	0.17 484	0.09 467	0.09 545	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.08 451

BSDual-CNN	0.15 462	0.09 418	0.14 370	0.22 564	0.10 445	0.14 382	0.15 314	0.34 578	0.19 351	0.17 421	0.22 427	0.25 516	0.16 472	0.15 389	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

psmg	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.17 424	0.29 513	0.19 351	0.17 421	0.21 416	0.25 516	0.16 472	0.15 389	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.06 298

CSP-Net	0.16 485	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.19 503	0.17 424	0.25 440	0.32 525	0.25 556	0.30 535	0.24 502	0.15 444	0.21 537	0.18 502	0.09 467	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

CIPLG	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.14 347	0.11 238	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

IPLGR_C	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.14 347	0.10 188	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

MIPNet	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.20 331	0.24 433	0.11 254	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.13 336	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

ACRE	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.14 210	0.14 347	0.10 188	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

SACVNet	0.18 520	0.12 524	0.14 370	0.17 291	0.13 552	0.22 545	0.18 473	0.31 538	0.30 510	0.23 534	0.31 543	0.30 562	0.22 551	0.22 550	0.17 484	0.11 539	0.08 512	0.10 518	0.10 533	0.12 562	0.14 603

AACVNet	0.16 485	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.10 445	0.18 479	0.15 314	0.23 399	0.24 433	0.27 568	0.27 502	0.28 544	0.17 495	0.19 495	0.16 469	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.07 373	0.10 524	0.09 495

GwcNet-ADL	0.13 380	0.08 338	0.14 370	0.20 515	0.09 333	0.11 245	0.20 536	0.30 527	0.24 433	0.13 325	0.14 291	0.18 425	0.14 426	0.13 336	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.06 298

OMP-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.14 370	0.18 381	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.21 354	0.21 390	0.13 325	0.14 291	0.11 278	0.12 362	0.11 191	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

NRIStereo	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.18 381	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.16 218	0.15 235	0.12 295	0.14 291	0.13 324	0.12 362	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.07 385

FTStereo	0.12 354	0.06 102	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.21 354	0.18 332	0.12 295	0.24 448	0.12 298	0.12 362	0.13 336	0.13 384	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.10 524

DEmStereo	0.12 354	0.06 102	0.14 370	0.14 57	0.10 445	0.16 438	0.15 314	0.16 218	0.24 433	0.17 421	0.24 448	0.13 324	0.14 426	0.12 284	0.13 384	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

RAFT_R40	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.06 12	0.13 166	0.17 257	0.16 272	0.14 347	0.18 370	0.15 373	0.12 362	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

RAFT-RH_RVC	0.11 283	0.06 102	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.12 297	0.12 96	0.17 257	0.12 137	0.13 325	0.41 608	0.11 278	0.10 298	0.13 336	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.05 185	0.04 48	0.06 298

222	0.16 485	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.24 567	0.18 473	0.30 527	0.20 374	0.17 421	0.28 516	0.17 411	0.16 472	0.15 389	0.40 651	0.10 508	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.08 451

xxxx	0.15 462	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.23 562	0.18 473	0.31 538	0.19 351	0.14 347	0.28 516	0.22 478	0.14 426	0.15 389	0.26 596	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

GMStereo	0.13 380	0.14 564	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.15 408	0.16 383	0.20 331	0.24 433	0.16 402	0.17 343	0.10 248	0.10 298	0.16 424	0.13 384	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.15 408	0.16 383	0.28 499	0.27 478	0.14 347	0.17 343	0.12 298	0.13 402	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.06 298

DSFCA	0.16 485	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.10 445	0.20 519	0.19 513	0.28 499	0.31 518	0.23 534	0.24 448	0.22 478	0.15 444	0.19 495	0.20 521	0.10 508	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

DIP-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.09 20	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 354	0.08 338	0.14 370	0.18 381	0.07 128	0.15 408	0.07 3	0.22 378	0.18 332	0.16 402	0.19 381	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

RASNet	0.14 417	0.07 220	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.14 231	0.29 513	0.20 374	0.17 421	0.25 476	0.21 460	0.18 510	0.20 520	0.19 515	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.08 446	0.06 285	0.06 298

CVANet_RVC	0.18 520	0.10 480	0.14 370	0.21 547	0.10 445	0.18 479	0.17 424	0.34 578	0.33 532	0.22 521	0.31 543	0.28 544	0.18 510	0.23 561	0.17 484	0.12 564	0.08 512	0.12 569	0.11 567	0.09 491	0.07 385

HSM	0.15 462	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.16 438	0.14 231	0.28 499	0.25 454	0.19 468	0.23 436	0.37 606	0.16 472	0.20 520	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.06 298

LE_ROB	0.50 655	0.07 220	0.14 370	0.15 109	0.08 207	0.24 567	0.16 383	0.22 378	1.81 690	4.63 695	0.67 653	0.47 640	0.44 650	0.20 520	0.29 616	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 80	0.06 102	0.15 418	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.13 166	0.13 109	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

DepthFocus	0.08 80	0.04 1	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.07 39	0.12 96	0.10 31	0.05 4	0.09 174	0.05 7	0.07 119	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.04 71

UGAM-zero	0.09 167	0.05 38	0.15 418	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.13 166	0.19 320	0.15 235	0.11 254	0.15 308	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

rvit_stereo_0081	0.11 283	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.14 139	0.24 433	0.11 254	0.13 277	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

rvit_stereo_0082	0.11 283	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.14 139	0.24 433	0.11 254	0.13 277	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

test_sample3	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.14 57	0.09 333	0.19 503	0.17 424	0.26 458	0.18 332	0.16 402	0.22 427	0.19 439	0.15 444	0.17 458	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.09 491	0.08 451

MyStereo8	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.15 109	0.09 333	0.18 479	0.14 231	0.19 320	0.22 404	0.12 295	0.18 370	0.11 278	0.10 298	0.16 424	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.09 495

PCWNet_CMD	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.14 231	0.29 513	0.36 557	0.14 347	0.20 393	0.21 460	0.12 362	0.17 458	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

LL-Strereo2	0.10 235	0.10 480	0.15 418	0.18 381	0.08 207	0.15 408	0.09 20	0.17 257	0.14 210	0.14 347	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.16 424	0.10 201	0.05 51	0.05 266	0.10 518	0.07 373	0.06 285	0.05 202

qqq	0.13 380	0.09 418	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.15 374	0.19 381	0.16 389	0.16 472	0.15 389	0.16 469	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

NINENet	0.16 485	0.10 480	0.15 418	0.17 291	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.40 622	0.36 557	0.18 451	0.21 416	0.16 389	0.13 402	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.08 512	0.10 518	0.07 373	0.10 524	0.09 495

IPLG	0.10 235	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.20 331	0.15 235	0.12 295	0.17 343	0.07 119	0.07 177	0.14 365	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

GANet-ADL	0.13 380	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.10 445	0.18 479	0.15 314	0.30 527	0.20 374	0.13 325	0.18 370	0.19 439	0.12 362	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.08 451

PSM-softLoss	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.24 423	0.17 301	0.14 347	0.19 381	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.12 564

KMStereo	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.24 423	0.17 301	0.14 347	0.19 381	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.12 564

SST-Stereo	0.10 235	0.07 220	0.15 418	0.18 381	0.09 333	0.06 12	0.12 96	0.17 257	0.11 100	0.15 374	0.17 343	0.13 324	0.12 362	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

RAFT-345	0.11 283	0.07 220	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.08 79	0.12 96	0.15 180	0.10 69	0.11 254	0.36 570	0.09 213	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.04 48	0.05 202

GEStereo_RVC	0.17 506	0.12 524	0.15 418	0.22 564	0.11 495	0.19 503	0.17 424	0.32 549	0.48 610	0.20 491	0.25 476	0.17 411	0.13 402	0.21 537	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.08 451

CFNet_pseudo	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.27 480	0.34 544	0.14 347	0.21 416	0.22 478	0.13 402	0.18 480	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.07 364	0.07 385

ADLNet	0.16 485	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.10 445	0.16 438	0.17 424	0.32 549	0.27 478	0.22 521	0.27 502	0.24 502	0.16 472	0.18 480	0.21 541	0.10 508	0.06 410	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

ac_64	0.16 485	0.08 338	0.15 418	0.18 381	0.10 445	0.22 545	0.18 473	0.24 423	0.21 390	0.18 451	0.24 448	0.29 552	0.18 510	0.19 495	0.22 550	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.07 364	0.06 298

ACVNet	0.15 462	0.09 418	0.15 418	0.13 16	0.12 529	0.14 382	0.20 536	0.22 378	0.33 532	0.17 421	0.26 493	0.21 460	0.16 472	0.17 458	0.21 541	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

acv_ft	0.15 462	0.09 418	0.15 418	0.19 449	0.10 445	0.16 438	0.17 424	0.25 440	0.33 532	0.19 468	0.26 493	0.21 460	0.17 495	0.17 458	0.18 502	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

CFNet-ft	0.14 417	0.07 220	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.16 438	0.18 473	0.22 378	0.24 433	0.17 421	0.26 493	0.24 502	0.14 426	0.16 424	0.14 422	0.11 539	0.06 410	0.08 387	0.09 493	0.09 491	0.08 451

DMCA-RVC	0.17 506	0.10 480	0.15 418	0.24 597	0.11 495	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.24 433	0.21 505	0.26 493	0.25 516	0.27 588	0.18 480	0.20 521	0.12 564	0.08 512	0.13 584	0.10 533	0.10 524	0.08 451

MSMDNet	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.14 231	0.29 513	0.36 557	0.14 347	0.21 416	0.21 460	0.12 362	0.17 458	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

CFNet_RVC	0.14 417	0.07 220	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.16 438	0.18 473	0.22 378	0.24 433	0.17 421	0.26 493	0.24 502	0.14 426	0.16 424	0.14 422	0.11 539	0.06 410	0.08 387	0.09 493	0.09 491	0.08 451

ccs_rob	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.27 480	0.34 544	0.14 347	0.21 416	0.22 478	0.13 402	0.18 480	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

AdaStereo	0.15 462	0.11 506	0.15 418	0.18 381	0.09 333	0.20 519	0.11 64	0.32 549	0.28 493	0.20 491	0.23 436	0.20 451	0.13 402	0.19 495	0.14 422	0.12 564	0.05 266	0.10 518	0.07 373	0.09 491	0.07 385
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.
NVstereo2D	0.19 532	0.10 480	0.15 418	0.17 291	0.15 593	0.28 605	0.23 577	0.44 639	0.42 591	0.15 374	0.27 502	0.25 516	0.19 526	0.22 550	0.17 484	0.09 467	0.06 410	0.10 518	0.08 446	0.15 611	0.09 495

DeepPruner_ROB	0.16 485	0.11 506	0.15 418	0.17 291	0.10 445	0.17 460	0.15 314	0.32 549	0.21 390	0.19 468	0.21 416	0.22 478	0.18 510	0.20 520	0.15 453	0.13 590	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.11 547	0.10 524

iResNetv2_ROB	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.16 438	0.12 96	0.25 440	0.35 553	0.21 505	0.29 528	0.24 502	0.13 402	0.14 365	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.09 491	0.08 451

StereoDRNet-Refined	0.17 506	0.12 524	0.15 418	0.20 515	0.09 333	0.18 479	0.18 473	0.26 458	0.23 416	0.26 562	0.40 597	0.22 478	0.17 495	0.21 537	0.20 521	0.08 407	0.05 266	0.09 470	0.10 533	0.07 364	0.07 385
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 520	0.10 480	0.15 418	0.23 588	0.11 495	0.24 567	0.18 473	0.29 513	0.28 493	0.27 568	0.28 516	0.28 544	0.24 565	0.19 495	0.20 521	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.07 364	0.07 385

PSMNet_ROB	0.21 556	0.11 506	0.15 418	0.27 626	0.15 593	0.24 567	0.35 654	0.43 637	0.37 564	0.27 568	0.32 547	0.32 584	0.22 551	0.21 537	0.26 596	0.12 564	0.08 512	0.13 584	0.11 567	0.09 491	0.09 495

SGM_RVC	0.23 581	0.12 524	0.15 418	0.15 109	0.09 333	0.33 621	0.18 473	0.34 578	0.31 518	0.44 640	0.37 577	0.53 648	0.35 629	0.35 622	0.24 575	0.13 590	0.13 609	0.13 584	0.13 598	0.10 524	0.11 551
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
BStereo	0.08 80	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.07 39	0.09 20	0.15 180	0.16 272	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.07 373	0.04 48	0.04 71

Wave_Phase_stereo	0.09 167	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.11 245	0.09 20	0.18 290	0.16 272	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.07 373	0.04 48	0.04 71

PAM	0.10 235	0.05 38	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.16 383	0.15 180	0.16 272	0.12 295	0.09 152	0.09 213	0.07 177	0.13 336	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.06 298

DCVSM-stereo	0.14 417	0.09 418	0.16 454	0.16 204	0.10 445	0.15 408	0.09 20	0.19 320	0.23 416	0.20 491	0.23 436	0.26 526	0.15 444	0.18 480	0.14 422	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.08 446	0.10 524	0.12 564

test_sample7	0.15 462	0.10 480	0.16 454	0.14 57	0.11 495	0.16 438	0.16 383	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.16 424	0.16 469	0.12 564	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.10 524	0.10 524

CFNet_ucs	0.15 462	0.08 338	0.16 454	0.16 204	0.11 495	0.14 382	0.14 231	0.30 527	0.34 544	0.16 402	0.24 448	0.23 496	0.14 426	0.18 480	0.15 453	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.09 495

HBP-ISP	0.18 520	0.13 552	0.16 454	0.15 109	0.11 495	0.08 79	0.13 166	0.28 499	0.29 500	0.22 521	0.33 559	0.21 460	0.25 574	0.23 561	0.17 484	0.14 604	0.16 628	0.21 633	0.17 629	0.10 524	0.08 451

UDGNet	0.14 417	0.13 552	0.16 454	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.16 383	0.21 354	0.27 478	0.20 491	0.20 393	0.16 389	0.13 402	0.16 424	0.13 384	0.10 508	0.06 410	0.09 470	0.07 373	0.06 285	0.07 385

dd	0.15 462	0.16 582	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.18 473	0.21 354	0.25 454	0.23 534	0.20 393	0.21 460	0.09 259	0.21 537	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.06 298

IPLGR	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.17 424	0.21 354	0.24 433	0.11 254	0.12 259	0.11 278	0.08 225	0.12 284	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

HHNet	0.11 283	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.14 573	0.07 39	0.13 166	0.20 331	0.17 301	0.14 347	0.25 476	0.11 278	0.08 225	0.13 336	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.09 495

Patchmatch Stereo++	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385
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
AAGNet	0.11 283	0.07 220	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.18 290	0.13 178	0.16 402	0.21 416	0.13 324	0.14 426	0.11 191	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

PSM-adaLoss	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

ROB_FTStereo_v2	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

ROB_FTStereo	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

HUI-Stereo	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

DeepStereo_RVC	0.11 283	0.08 338	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.08 79	0.12 96	0.17 257	0.12 137	0.13 325	0.14 291	0.12 298	0.12 362	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.08 451

iGMRVC	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

IRAFT_RVC	0.12 354	0.08 338	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.07 39	0.15 314	0.24 423	0.23 416	0.14 347	0.14 291	0.15 373	0.12 362	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.06 298

iRAFT	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

CRE-IMP	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.10 194	0.12 96	0.18 290	0.10 69	0.14 347	0.13 277	0.13 324	0.12 362	0.12 284	0.11 281	0.07 331	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.08 451

test-1	0.10 235	0.07 220	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.11 245	0.24 590	0.14 139	0.18 332	0.09 174	0.07 63	0.09 213	0.08 225	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

RAFT-IKP	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

GES	0.14 417	0.08 338	0.16 454	0.15 109	0.10 445	0.13 348	0.13 166	0.28 499	0.25 454	0.16 402	0.23 436	0.18 425	0.13 402	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.09 495

MMNet	0.17 506	0.09 418	0.16 454	0.20 515	0.11 495	0.27 598	0.20 536	0.25 440	0.41 583	0.22 521	0.30 535	0.21 460	0.20 538	0.17 458	0.20 521	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

DMCA	0.14 417	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.23 399	0.27 478	0.14 347	0.19 381	0.17 411	0.18 510	0.15 389	0.17 484	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.09 491	0.10 524

SGM-ForestM	0.32 630	0.12 524	0.16 454	0.16 204	0.11 495	0.39 639	0.19 513	0.41 628	0.50 620	0.52 647	0.54 635	1.32 680	0.42 648	0.40 644	0.27 604	0.14 604	0.16 628	0.16 616	0.16 622	0.12 562	0.12 564

MLCV	0.12 354	0.07 220	0.16 454	0.18 381	0.06 27	0.15 408	0.17 424	0.19 320	0.21 390	0.18 451	0.25 476	0.17 411	0.13 402	0.14 365	0.13 384	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

DN-CSS_ROB	0.13 380	0.13 552	0.16 454	0.18 381	0.10 445	0.16 438	0.08 7	0.22 378	0.18 332	0.17 421	0.22 427	0.13 324	0.13 402	0.12 284	0.13 384	0.05 51	0.05 266	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.06 298

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 80	0.06 102	0.17 484	0.15 109	0.06 27	0.06 12	0.13 166	0.13 109	0.13 178	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.15 109	0.11 495	0.41 642	0.16 383	0.28 499	0.23 416	0.11 254	0.20 393	0.10 248	0.07 177	0.17 458	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.06 183	0.08 446	0.09 491	0.10 524

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 574	0.17 484	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 10	0.08 24	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

PAM_32	0.09 167	0.05 38	0.17 484	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.09 213	0.07 177	0.14 365	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.06 298

rvit_0105_4	0.14 417	0.09 418	0.17 484	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.19 513	0.23 399	0.27 478	0.14 347	0.20 393	0.17 411	0.13 402	0.17 458	0.13 384	0.15 608	0.11 578	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.06 298

rvit_stereo_0083	0.12 354	0.08 338	0.17 484	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.14 139	0.26 468	0.11 254	0.14 291	0.13 324	0.10 298	0.12 284	0.12 342	0.10 508	0.08 512	0.09 470	0.07 373	0.07 364	0.05 202

DispNO	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.12 529	0.11 245	0.21 556	0.23 399	0.29 500	0.17 421	0.23 436	0.18 425	0.17 495	0.15 389	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.06 298

SMFormer	0.14 417	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.06 298

tta	0.14 417	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.06 298

qqq1	0.13 380	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

fff1	0.13 380	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

mmm	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.17 291	0.09 333	0.17 460	0.18 473	0.21 354	0.15 235	0.15 374	0.23 436	0.21 460	0.16 472	0.16 424	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

ssnet_v2	0.17 506	0.10 480	0.17 484	0.17 291	0.11 495	0.21 536	0.21 556	0.33 569	0.25 454	0.22 521	0.22 427	0.27 534	0.18 510	0.22 550	0.20 521	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

PFNet	0.12 354	0.06 102	0.17 484	0.17 291	0.08 207	0.09 132	0.15 314	0.26 458	0.20 374	0.16 402	0.16 321	0.14 344	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

ARAFT	0.12 354	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.20 331	0.12 137	0.12 295	0.13 277	0.14 344	0.11 331	0.15 389	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.10 518	0.09 493	0.05 163	0.04 71

delet	0.17 506	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.11 495	0.20 519	0.21 556	0.30 527	0.37 564	0.17 421	0.26 493	0.19 439	0.19 526	0.19 495	0.21 541	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.11 567	0.06 285	0.06 298

hitnet-ft	0.18 520	0.09 418	0.17 484	0.14 57	0.09 333	0.26 588	0.20 536	0.25 440	0.26 468	0.24 543	0.32 547	0.31 575	0.22 551	0.24 571	0.21 541	0.12 564	0.07 482	0.10 518	0.08 446	0.12 562	0.11 551

AF-Net	0.22 565	0.17 593	0.17 484	0.26 613	0.13 552	0.25 578	0.24 590	0.32 549	0.50 620	0.25 556	0.33 559	0.38 610	0.26 580	0.28 593	0.25 585	0.11 539	0.10 566	0.16 616	0.11 567	0.11 547	0.10 524

CFNet	0.15 462	0.10 480	0.17 484	0.17 291	0.08 207	0.18 479	0.09 20	0.28 499	0.25 454	0.19 468	0.24 448	0.24 502	0.17 495	0.17 458	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.10 533	0.07 364	0.06 298

StereoDRNet	0.18 520	0.11 506	0.17 484	0.22 564	0.11 495	0.21 536	0.22 566	0.37 606	0.33 532	0.24 543	0.28 516	0.30 562	0.19 526	0.20 520	0.20 521	0.09 467	0.08 512	0.11 549	0.09 493	0.09 491	0.07 385

NCCL2	0.23 581	0.15 574	0.17 484	0.34 645	0.18 626	0.24 567	0.23 577	0.34 578	0.28 493	0.31 603	0.38 583	0.38 610	0.28 599	0.23 561	0.24 575	0.15 608	0.12 594	0.18 628	0.21 637	0.13 581	0.13 586

MDST_ROB	0.22 565	0.10 480	0.17 484	0.18 381	0.11 495	0.37 634	0.19 513	0.43 637	0.41 583	0.39 626	0.39 591	0.29 552	0.21 542	0.26 578	0.18 502	0.11 539	0.10 566	0.14 597	0.11 567	0.10 524	0.08 451

CBMV_ROB	0.19 532	0.13 552	0.17 484	0.16 204	0.11 495	0.15 408	0.13 166	0.26 458	0.28 493	0.27 568	0.30 535	0.27 534	0.24 565	0.23 561	0.16 469	0.15 608	0.17 633	0.22 637	0.20 635	0.10 524	0.11 551

CBMV	0.19 532	0.14 564	0.17 484	0.18 381	0.10 445	0.20 519	0.11 64	0.29 513	0.30 510	0.29 592	0.30 535	0.30 562	0.23 559	0.27 581	0.19 515	0.13 590	0.15 624	0.17 619	0.16 622	0.10 524	0.10 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.24 588	0.18 604	0.18 508	0.20 515	0.14 573	0.21 536	0.19 513	0.32 549	0.41 583	0.29 592	0.21 416	0.32 584	0.27 588	0.41 647	0.27 604	0.46 668	0.12 594	0.31 656	0.11 567	0.15 611	0.12 564

DFGA-Net	0.13 380	0.11 506	0.18 508	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.13 166	0.22 378	0.25 454	0.16 402	0.16 321	0.13 324	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.05 163	0.05 202

rvit_0105_6	0.14 417	0.09 418	0.18 508	0.17 291	0.10 445	0.10 194	0.16 383	0.19 320	0.26 468	0.12 295	0.18 370	0.17 411	0.12 362	0.18 480	0.12 342	0.15 608	0.11 578	0.12 569	0.10 533	0.09 491	0.06 298

ToySt	0.17 506	0.11 506	0.18 508	0.17 291	0.11 495	0.16 438	0.25 605	0.24 423	0.33 532	0.19 468	0.24 448	0.26 526	0.24 565	0.19 495	0.20 521	0.07 331	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.09 491	0.08 451

DAS	0.15 462	0.08 338	0.18 508	0.19 449	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.27 480	0.29 500	0.18 451	0.25 476	0.21 460	0.15 444	0.16 424	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

SepStereo	0.15 462	0.08 338	0.18 508	0.19 449	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.27 480	0.29 500	0.18 451	0.25 476	0.21 460	0.15 444	0.25 576	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

psm_up	0.18 520	0.10 480	0.18 508	0.20 515	0.11 495	0.17 460	0.19 513	0.37 606	0.34 544	0.21 505	0.28 516	0.29 552	0.24 565	0.20 520	0.22 550	0.09 467	0.10 566	0.11 549	0.11 567	0.08 428	0.08 451

UNet	0.17 506	0.09 418	0.18 508	0.19 449	0.12 529	0.27 598	0.19 513	0.33 569	0.29 500	0.21 505	0.24 448	0.23 496	0.19 526	0.19 495	0.18 502	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.06 298

iResNet	0.13 380	0.10 480	0.18 508	0.19 449	0.08 207	0.13 348	0.18 473	0.20 331	0.26 468	0.15 374	0.23 436	0.15 373	0.13 402	0.14 365	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

NOSS_ROB	0.19 532	0.12 524	0.18 508	0.16 204	0.12 529	0.15 408	0.12 96	0.30 527	0.32 525	0.20 491	0.22 427	0.27 534	0.23 559	0.21 537	0.16 469	0.16 624	0.18 635	0.23 638	0.21 637	0.12 562	0.13 586

SGM-Forest	0.20 544	0.14 564	0.18 508	0.19 449	0.13 552	0.20 519	0.22 566	0.33 569	0.30 510	0.24 543	0.29 528	0.28 544	0.19 526	0.23 561	0.17 484	0.15 608	0.16 628	0.15 609	0.14 602	0.12 562	0.12 564
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.27 611	0.13 552	0.18 508	0.15 109	0.11 495	0.32 614	0.24 590	0.40 622	0.36 557	0.52 647	0.57 645	0.67 659	0.40 640	0.35 622	0.26 596	0.14 604	0.13 609	0.13 584	0.11 567	0.11 547	0.10 524
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
TCMNet	0.19 532	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.18 626	0.20 519	0.24 590	0.27 480	0.36 557	0.23 534	0.26 493	0.25 516	0.19 526	0.19 495	0.23 562	0.13 590	0.11 578	0.11 549	0.12 587	0.13 581	0.12 564

YMNet	0.20 544	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.32 549	0.34 544	0.27 568	0.34 563	0.30 562	0.18 510	0.18 480	0.22 550	0.10 508	0.13 609	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

YMNet_1	0.20 544	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.32 549	0.34 544	0.27 568	0.34 563	0.30 562	0.18 510	0.18 480	0.22 550	0.10 508	0.13 609	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

ISRNet	0.18 520	0.08 338	0.19 520	0.19 449	0.13 552	0.15 408	0.12 96	0.30 527	0.32 525	0.21 505	0.25 476	0.27 534	0.17 495	0.17 458	0.20 521	0.20 638	0.08 512	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.17 630

SDNR	0.19 532	0.08 338	0.19 520	0.16 204	0.12 529	0.77 673	0.14 231	0.25 440	0.32 525	0.19 468	0.24 448	0.19 439	0.13 402	0.19 495	0.15 453	0.16 624	0.18 635	0.14 597	0.11 567	0.08 428	0.11 551

fast-acv-ft	0.18 520	0.11 506	0.19 520	0.19 449	0.12 529	0.24 567	0.21 556	0.25 440	0.34 544	0.22 521	0.34 563	0.27 534	0.20 538	0.21 537	0.23 562	0.09 467	0.09 545	0.08 387	0.10 533	0.08 428	0.07 385

UDG	0.21 556	0.17 593	0.19 520	0.23 588	0.15 593	0.30 612	0.20 536	0.33 569	0.35 553	0.23 534	0.28 516	0.31 575	0.27 588	0.20 520	0.22 550	0.15 608	0.12 594	0.13 584	0.09 493	0.14 595	0.14 603

APVNet	0.22 565	0.12 524	0.19 520	0.18 381	0.14 573	0.32 614	0.31 650	0.39 618	0.32 525	0.27 568	0.40 597	0.30 562	0.29 607	0.26 578	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.11 549	0.14 602	0.12 562	0.12 564

GwcNet	0.20 544	0.13 552	0.19 520	0.18 381	0.12 529	0.24 567	0.19 513	0.35 593	0.43 596	0.20 491	0.32 547	0.33 588	0.20 538	0.22 550	0.24 575	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.09 491	0.10 524

HGLStereo	0.17 506	0.08 338	0.19 520	0.17 291	0.12 529	0.18 479	0.18 473	0.31 538	0.32 525	0.21 505	0.32 547	0.25 516	0.18 510	0.19 495	0.20 521	0.09 467	0.09 545	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.10 524

XPNet_ROB	0.22 565	0.11 506	0.19 520	0.22 564	0.13 552	0.22 545	0.19 513	0.34 578	0.40 580	0.30 597	0.39 591	0.39 618	0.26 580	0.26 578	0.28 612	0.15 608	0.10 566	0.10 518	0.10 533	0.13 581	0.12 564

pmcnn	0.15 462	0.07 220	0.19 520	0.15 109	0.07 128	0.20 519	0.15 314	0.24 423	0.26 468	0.21 505	0.34 563	0.28 544	0.18 510	0.18 480	0.17 484	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.07 364	0.06 298

Select-FE	0.11 283	0.06 102	0.20 532	0.15 109	0.11 495	0.11 245	0.13 166	0.21 354	0.18 332	0.09 174	0.11 238	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.08 446	0.06 285	0.08 451

xyz-stereo	0.13 380	0.07 220	0.20 532	0.15 109	0.05 2	0.20 519	0.15 314	0.17 257	0.31 518	0.15 374	0.29 528	0.26 526	0.16 472	0.13 336	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

DualNet (step1)	0.16 485	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.16 424	0.16 469	0.15 608	0.06 410	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

test_sample9	0.18 520	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.19 495	0.17 484	0.15 608	0.30 660	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

test_sample8	0.19 532	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.31 538	0.21 390	0.27 568	0.22 427	0.36 601	0.25 574	0.19 495	0.17 484	0.15 608	0.30 660	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

dad	0.17 506	0.20 614	0.20 532	0.16 204	0.11 495	0.20 519	0.18 473	0.21 354	0.28 493	0.30 597	0.24 448	0.29 552	0.13 402	0.19 495	0.16 469	0.18 630	0.09 545	0.11 549	0.09 493	0.11 547	0.07 385

RAFT + AFF	0.13 380	0.07 220	0.20 532	0.20 515	0.10 445	0.14 382	0.24 590	0.26 458	0.20 374	0.11 254	0.10 188	0.12 298	0.10 298	0.15 389	0.12 342	0.07 331	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.08 451

edge stereo	0.22 565	0.13 552	0.20 532	0.21 547	0.13 552	0.23 562	0.16 383	0.32 549	0.42 591	0.32 609	0.40 597	0.38 610	0.35 629	0.25 576	0.24 575	0.13 590	0.11 578	0.14 597	0.11 567	0.12 562	0.13 586

DRN-Test	0.19 532	0.11 506	0.20 532	0.22 564	0.10 445	0.22 545	0.22 566	0.39 618	0.37 564	0.24 543	0.32 547	0.26 526	0.21 542	0.22 550	0.24 575	0.11 539	0.07 482	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.07 385

DDVS	0.15 462	0.10 480	0.21 541	0.16 204	0.12 529	0.15 408	0.14 231	0.25 440	0.19 351	0.18 451	0.29 528	0.27 534	0.12 362	0.19 495	0.15 453	0.09 467	0.06 410	0.09 470	0.07 373	0.11 547	0.11 551

DDUNet	0.22 565	0.17 593	0.21 541	0.22 564	0.15 593	0.25 578	0.24 590	0.29 513	0.30 510	0.31 603	0.36 570	0.33 588	0.25 574	0.24 571	0.20 521	0.18 630	0.13 609	0.17 619	0.11 567	0.16 620	0.16 621

RP	0.21 556	0.13 552	0.21 541	0.23 588	0.11 495	0.21 536	0.20 536	0.25 440	0.44 601	0.21 505	0.38 583	0.36 601	0.24 565	0.27 581	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.13 584	0.12 587	0.12 562	0.14 603

stereogan	0.22 565	0.11 506	0.21 541	0.20 515	0.12 529	0.31 613	0.19 513	0.35 593	0.44 601	0.22 521	0.39 591	0.35 599	0.27 588	0.33 613	0.22 550	0.10 508	0.12 594	0.10 518	0.10 533	0.14 595	0.13 586

Nwc_Net	0.23 581	0.16 582	0.21 541	0.25 608	0.14 573	0.24 567	0.26 614	0.37 606	0.38 571	0.22 521	0.41 608	0.30 562	0.28 599	0.28 593	0.25 585	0.11 539	0.10 566	0.17 619	0.20 635	0.10 524	0.10 524

GANet	0.21 556	0.12 524	0.21 541	0.24 597	0.13 552	0.22 545	0.22 566	0.41 628	0.26 468	0.31 603	0.42 614	0.37 606	0.28 599	0.23 561	0.22 550	0.10 508	0.12 594	0.10 518	0.09 493	0.10 524	0.08 451

FAT-Stereo	0.20 544	0.12 524	0.22 547	0.21 547	0.12 529	0.17 460	0.18 473	0.34 578	0.39 574	0.27 568	0.37 577	0.34 595	0.32 619	0.21 537	0.20 521	0.09 467	0.11 578	0.10 518	0.09 493	0.11 547	0.14 603

RYNet	0.22 565	0.12 524	0.22 547	0.19 449	0.17 619	0.46 644	0.26 614	0.38 614	0.48 610	0.24 543	0.28 516	0.34 595	0.23 559	0.20 520	0.30 623	0.10 508	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.13 581	0.15 610

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 506	0.10 480	0.22 547	0.20 515	0.10 445	0.15 408	0.18 473	0.31 538	0.25 454	0.21 505	0.30 535	0.25 516	0.17 495	0.21 537	0.20 521	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.08 451
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.19 532	0.09 418	0.22 547	0.17 291	0.10 445	0.25 578	0.18 473	0.27 480	0.44 601	0.22 521	0.31 543	0.33 588	0.26 580	0.28 593	0.28 612	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.09 495

FBW_ROB	0.24 588	0.17 593	0.22 547	0.26 613	0.14 573	0.25 578	0.22 566	0.41 628	0.41 583	0.41 633	0.41 608	0.42 625	0.27 588	0.31 603	0.23 562	0.09 467	0.14 618	0.14 597	0.12 587	0.11 547	0.09 495

ETE_ROB	0.23 581	0.17 593	0.22 547	0.25 608	0.13 552	0.26 588	0.29 637	0.31 538	0.36 557	0.28 583	0.36 570	0.45 632	0.26 580	0.27 581	0.26 596	0.11 539	0.08 512	0.12 569	0.09 493	0.14 595	0.13 586

LALA_ROB	0.25 600	0.16 582	0.22 547	0.26 613	0.17 619	0.27 598	0.27 621	0.42 633	0.37 564	0.33 613	0.38 583	0.51 644	0.26 580	0.28 593	0.27 604	0.16 624	0.09 545	0.12 569	0.11 567	0.13 581	0.12 564

PWCDC_ROB	0.20 544	0.13 552	0.22 547	0.24 597	0.11 495	0.19 503	0.15 314	0.33 569	0.54 630	0.29 592	0.50 630	0.21 460	0.15 444	0.27 581	0.20 521	0.11 539	0.09 545	0.10 518	0.08 446	0.11 547	0.09 495

WCMA_ROB	0.24 588	0.11 506	0.22 547	0.17 291	0.14 573	0.32 614	0.15 314	0.32 549	0.32 525	0.38 624	0.53 633	0.40 622	0.34 626	0.34 616	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.12 569	0.10 533	0.14 595	0.14 603

MSAF-DinoV2	0.22 565	0.11 506	0.23 556	0.17 291	0.10 445	0.27 598	0.16 383	0.37 606	0.55 631	0.21 505	0.27 502	0.47 640	0.27 588	0.35 622	0.39 648	0.09 467	0.06 410	0.07 293	0.09 493	0.12 562	0.10 524

sCroCo_RVC	0.12 354	0.09 418	0.23 556	0.24 597	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.17 257	0.14 210	0.10 219	0.13 277	0.12 298	0.07 177	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.05 163	0.07 385

ccnet	0.29 620	0.28 642	0.23 556	0.20 515	0.28 651	0.41 642	0.21 556	0.45 642	0.33 532	0.36 619	0.46 622	0.36 601	0.30 611	0.39 639	0.42 655	0.23 651	0.14 618	0.21 633	0.17 629	0.23 640	0.18 633

PS-NSSS	0.20 544	0.21 620	0.23 556	0.20 515	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.36 600	0.25 454	0.27 568	0.33 559	0.27 534	0.24 565	0.20 520	0.20 521	0.15 608	0.12 594	0.17 619	0.14 602	0.10 524	0.08 451

GMStereo_Zeroshot	0.16 485	0.13 552	0.24 560	0.20 515	0.10 445	0.17 460	0.13 166	0.29 513	0.25 454	0.23 534	0.32 547	0.25 516	0.11 331	0.19 495	0.14 422	0.09 467	0.06 410	0.11 549	0.06 275	0.12 562	0.08 451

sAnonymous2	0.13 380	0.12 524	0.24 560	0.20 515	0.12 529	0.17 460	0.13 166	0.26 458	0.21 390	0.11 254	0.11 238	0.13 324	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.09 467	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.15 611	0.10 524

CroCo_RVC	0.13 380	0.12 524	0.24 560	0.20 515	0.12 529	0.17 460	0.13 166	0.26 458	0.21 390	0.11 254	0.11 238	0.13 324	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.09 467	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.15 611	0.10 524

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 565	0.21 620	0.24 560	0.26 613	0.11 495	0.23 562	0.14 231	0.39 618	0.24 433	0.32 609	0.36 570	0.30 562	0.21 542	0.19 495	0.21 541	0.17 629	0.14 618	0.21 633	0.16 622	0.12 562	0.12 564

NaN_ROB	0.22 565	0.19 608	0.24 560	0.25 608	0.13 552	0.29 609	0.26 614	0.33 569	0.41 583	0.31 603	0.31 543	0.32 584	0.23 559	0.30 602	0.21 541	0.11 539	0.17 633	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

rvit_105_1	0.19 532	0.11 506	0.25 565	0.21 547	0.16 604	0.21 536	0.27 621	0.31 538	0.41 583	0.19 468	0.20 393	0.22 478	0.17 495	0.19 495	0.17 484	0.12 564	0.12 594	0.13 584	0.15 618	0.08 428	0.07 385

rvit_stereo_0075_2	0.17 506	0.12 524	0.25 565	0.23 588	0.16 604	0.13 348	0.10 35	0.30 527	0.27 478	0.20 491	0.28 516	0.22 478	0.15 444	0.18 480	0.13 384	0.16 624	0.10 566	0.17 619	0.10 533	0.10 524	0.09 495

S-Stereo	0.20 544	0.12 524	0.25 565	0.21 547	0.13 552	0.20 519	0.18 473	0.32 549	0.43 596	0.23 534	0.36 570	0.28 544	0.30 611	0.19 495	0.22 550	0.09 467	0.12 594	0.10 518	0.10 533	0.13 581	0.13 586

GCST	0.37 638	0.42 657	0.26 568	1.02 683	0.39 658	0.18 479	0.08 7	0.20 331	0.17 301	0.28 583	0.25 476	0.15 373	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.64 679	0.43 668	0.75 675	0.65 679	0.63 672	0.46 670

CBFPSM	0.14 417	0.06 102	0.26 568	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.22 378	0.23 416	0.20 491	0.27 502	0.24 502	0.16 472	0.16 424	0.18 502	0.06 166	0.06 410	0.06 183	0.07 373	0.07 364	0.07 385

pcwnet_v2	0.19 532	0.10 480	0.26 568	0.17 291	0.14 573	0.18 479	0.15 314	0.37 606	0.46 608	0.19 468	0.24 448	0.21 460	0.19 526	0.20 520	0.19 515	0.13 590	0.10 566	0.10 518	0.10 533	0.11 547	0.13 586

FINET	0.21 556	0.18 604	0.26 568	0.18 381	0.16 604	0.23 562	0.23 577	0.32 549	0.48 610	0.25 556	0.32 547	0.22 478	0.22 551	0.22 550	0.17 484	0.18 630	0.16 628	0.11 549	0.10 533	0.15 611	0.13 586

PDISCO_ROB	0.27 611	0.16 582	0.26 568	0.28 629	0.20 633	0.32 614	0.26 614	0.44 639	0.57 636	0.28 583	0.40 597	0.45 632	0.29 607	0.33 613	0.34 638	0.12 564	0.09 545	0.17 619	0.16 622	0.17 628	0.13 586

MSMD_ROB	0.31 628	0.26 635	0.26 568	0.24 597	0.21 637	0.34 624	0.25 605	0.34 578	0.39 574	0.40 629	0.69 655	0.45 632	0.40 640	0.34 616	0.27 604	0.20 638	0.19 638	0.26 641	0.25 646	0.23 640	0.22 643

PWC_ROB	0.21 556	0.16 582	0.26 568	0.18 381	0.11 495	0.22 545	0.13 166	0.32 549	0.49 617	0.30 597	0.40 597	0.32 584	0.24 565	0.31 603	0.22 550	0.10 508	0.07 482	0.11 549	0.08 446	0.11 547	0.10 524

Syn2CoEx	0.21 556	0.16 582	0.27 575	0.29 638	0.14 573	0.26 588	0.20 536	0.33 569	0.31 518	0.28 583	0.36 570	0.27 534	0.25 574	0.19 495	0.24 575	0.16 624	0.12 594	0.14 597	0.11 567	0.09 491	0.08 451

STTStereo	0.18 520	0.12 524	0.27 575	0.20 515	0.11 495	0.16 438	0.21 556	0.29 513	0.23 416	0.21 505	0.30 535	0.29 552	0.18 510	0.20 520	0.19 515	0.12 564	0.11 578	0.11 549	0.14 602	0.09 491	0.08 451

MANE	0.45 650	0.27 638	0.27 575	0.27 626	0.24 644	0.47 646	0.31 650	0.55 660	0.59 640	0.72 663	1.13 682	1.15 674	0.61 665	0.52 657	0.37 644	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.31 658	0.25 647	0.24 645

GANetREF_RVC	0.31 628	0.34 650	0.27 575	0.35 647	0.16 604	0.32 614	0.41 660	0.48 647	0.51 627	0.35 616	0.35 567	0.34 595	0.33 621	0.39 639	0.32 631	0.27 655	0.20 641	0.29 653	0.15 618	0.18 631	0.17 630
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
CSAN	0.29 620	0.24 629	0.27 575	0.34 645	0.19 630	0.33 621	0.42 663	0.37 606	0.50 620	0.38 624	0.40 597	0.44 630	0.33 621	0.28 593	0.30 623	0.20 638	0.16 628	0.19 630	0.19 634	0.14 595	0.15 610

FC-DCNN v2	0.33 633	0.27 638	0.28 580	0.26 613	0.23 642	0.37 634	0.28 627	0.40 622	0.43 596	0.45 641	0.56 642	0.51 644	0.40 640	0.37 633	0.29 616	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645

ACV-stereo	0.15 462	0.10 480	0.28 580	0.18 381	0.12 529	0.14 382	0.12 96	0.23 399	0.21 390	0.19 468	0.23 436	0.22 478	0.15 444	0.23 561	0.17 484	0.07 331	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

Anonymous_2	0.22 565	0.17 593	0.28 580	0.15 109	0.16 604	0.32 614	0.22 566	0.22 378	0.17 301	0.23 534	0.24 448	0.26 526	0.27 588	0.27 581	0.23 562	0.22 647	0.25 656	0.17 619	0.17 629	0.17 628	0.17 630

FCDSN-DC	0.33 633	0.28 642	0.28 580	0.30 640	0.24 644	0.39 639	0.28 627	0.42 633	0.42 591	0.43 639	0.53 633	0.51 644	0.41 645	0.36 628	0.30 623	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.23 581	0.12 524	0.28 580	0.21 547	0.13 552	0.28 605	0.16 383	0.35 593	0.66 656	0.27 568	0.33 559	0.30 562	0.21 542	0.31 603	0.29 616	0.10 508	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.13 581	0.13 586

DANet	0.21 556	0.15 574	0.28 580	0.25 608	0.13 552	0.22 545	0.19 513	0.27 480	0.27 478	0.28 583	0.32 547	0.35 599	0.31 615	0.31 603	0.23 562	0.11 539	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.13 581	0.11 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	0.33 633	0.27 638	0.28 580	0.26 613	0.23 642	0.37 634	0.28 627	0.40 622	0.43 596	0.45 641	0.55 637	0.51 644	0.40 640	0.37 633	0.30 623	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645

SANet	0.24 588	0.14 564	0.28 580	0.21 547	0.11 495	0.27 598	0.24 590	0.38 614	0.64 652	0.36 619	0.40 597	0.43 628	0.26 580	0.27 581	0.24 575	0.12 564	0.09 545	0.10 518	0.09 493	0.13 581	0.11 551

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 520	0.09 418	0.29 588	0.15 109	0.10 445	0.22 545	0.20 536	0.26 458	0.39 574	0.25 556	0.42 614	0.24 502	0.15 444	0.20 520	0.19 515	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.10 524	0.09 495

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 626	0.24 629	0.29 588	0.36 649	0.16 604	0.34 624	0.30 644	0.32 549	0.42 591	0.40 629	0.46 622	0.38 610	0.31 615	0.34 616	0.28 612	0.19 636	0.20 641	0.26 641	0.29 654	0.18 631	0.19 638

RGC	0.25 600	0.20 614	0.29 588	0.28 629	0.16 604	0.22 545	0.23 577	0.32 549	0.44 601	0.27 568	0.40 597	0.38 610	0.27 588	0.36 628	0.22 550	0.11 539	0.13 609	0.17 619	0.17 629	0.14 595	0.16 621

SQANet	0.23 581	0.23 626	0.30 591	0.30 640	0.19 630	0.27 598	0.13 166	0.29 513	0.33 532	0.24 543	0.37 577	0.31 575	0.22 551	0.27 581	0.23 562	0.15 608	0.10 566	0.21 633	0.16 622	0.21 636	0.15 610

SHD	0.26 609	0.15 574	0.30 591	0.24 597	0.18 626	0.22 545	0.15 314	0.38 614	0.71 660	0.32 609	0.41 608	0.36 601	0.28 599	0.32 610	0.29 616	0.12 564	0.11 578	0.14 597	0.13 598	0.16 620	0.20 639

DStereoFS	0.27 611	0.22 624	0.31 593	0.22 564	0.15 593	0.22 545	0.20 536	0.50 653	0.48 610	0.28 583	0.44 619	0.33 588	0.34 626	0.52 657	0.29 616	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.13 598	0.16 620	0.16 621

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 167	0.10 480	0.31 593	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.11 191	0.07 1	0.12 564	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.05 202

Wz-Net-MNSev	0.22 565	0.13 552	0.31 593	0.20 515	0.14 573	0.36 633	0.24 590	0.33 569	0.44 601	0.28 583	0.40 597	0.38 610	0.19 526	0.24 571	0.25 585	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.12 562	0.10 524

FADNet-RVC-Resample	0.16 485	0.11 506	0.31 593	0.22 564	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.25 440	0.24 433	0.24 543	0.27 502	0.20 451	0.15 444	0.16 424	0.15 453	0.07 331	0.08 512	0.12 569	0.10 533	0.09 491	0.10 524

NCC-stereo	0.24 588	0.15 574	0.31 593	0.26 613	0.16 604	0.20 519	0.30 644	0.40 622	0.40 580	0.24 543	0.38 583	0.33 588	0.28 599	0.36 628	0.27 604	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.22 640	0.13 581	0.13 586

Abc-Net	0.24 588	0.15 574	0.31 593	0.26 613	0.16 604	0.20 519	0.30 644	0.40 622	0.40 580	0.24 543	0.38 583	0.33 588	0.28 599	0.36 628	0.27 604	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.22 640	0.13 581	0.13 586
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 616	0.16 582	0.31 593	0.18 381	0.13 552	0.54 652	0.42 663	0.51 655	0.67 657	0.29 592	0.38 583	0.38 610	0.29 607	0.31 603	0.23 562	0.11 539	0.10 566	0.11 549	0.08 446	0.20 635	0.16 621

GASNet	0.22 565	0.23 626	0.33 600	0.26 613	0.17 619	0.26 588	0.16 383	0.44 639	0.42 591	0.27 568	0.24 448	0.30 562	0.15 444	0.27 581	0.18 502	0.12 564	0.08 512	0.12 569	0.11 567	0.16 620	0.07 385

Anonymous3	0.16 485	0.13 552	0.33 600	0.26 613	0.14 573	0.27 598	0.17 424	0.28 499	0.28 493	0.15 374	0.17 343	0.14 344	0.10 298	0.15 389	0.12 342	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.08 428	0.11 551

DGSMNet	0.24 588	0.19 608	0.33 600	0.21 547	0.24 644	0.24 567	0.20 536	0.35 593	0.41 583	0.24 543	0.32 547	0.38 610	0.21 542	0.29 599	0.23 562	0.12 564	0.11 578	0.14 597	0.16 622	0.23 640	0.23 644

SAMSARA	0.40 642	0.28 642	0.33 600	0.55 663	0.39 658	0.82 674	1.23 691	0.47 646	0.51 627	0.36 619	0.35 567	0.55 650	0.39 637	0.38 635	0.39 648	0.15 608	0.20 641	0.15 609	0.14 602	0.23 640	0.20 639

ADCP+	0.20 544	0.10 480	0.33 600	0.20 515	0.12 529	0.22 545	0.26 614	0.31 538	0.34 544	0.26 562	0.37 577	0.22 478	0.22 551	0.27 581	0.27 604	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.09 491	0.10 524

PA-Net	0.23 581	0.18 604	0.33 600	0.28 629	0.22 639	0.21 536	0.38 659	0.29 513	0.39 574	0.22 521	0.32 547	0.25 516	0.26 580	0.20 520	0.25 585	0.09 467	0.23 653	0.15 609	0.22 640	0.09 491	0.13 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	0.41 644	0.29 645	0.33 600	0.28 629	0.24 644	0.54 652	0.36 655	0.49 649	0.59 640	0.72 663	0.74 661	0.65 657	0.54 657	0.54 662	0.40 651	0.22 647	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.26 652	0.25 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 644	0.29 645	0.33 600	0.27 626	0.24 644	0.60 657	0.36 655	0.50 653	0.50 620	0.71 661	0.79 665	0.67 659	0.54 657	0.51 655	0.42 655	0.22 647	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.26 652	0.25 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 600	0.15 574	0.34 608	0.17 291	0.13 552	0.23 562	0.14 231	0.34 578	0.33 532	0.41 633	0.55 637	0.41 624	0.37 633	0.34 616	0.27 604	0.11 539	0.15 624	0.11 549	0.11 567	0.12 562	0.16 621

FADNet	0.21 556	0.22 624	0.36 609	0.18 381	0.17 619	0.24 567	0.13 166	0.31 538	0.31 518	0.23 534	0.25 476	0.27 534	0.21 542	0.19 495	0.15 453	0.13 590	0.15 624	0.12 569	0.15 618	0.16 620	0.18 633

G-Net	0.24 588	0.16 582	0.36 609	0.22 564	0.16 604	0.51 650	0.23 577	0.29 513	0.34 544	0.36 619	0.38 583	0.31 575	0.29 607	0.27 581	0.26 596	0.11 539	0.09 545	0.12 569	0.09 493	0.16 620	0.13 586

AnyNet_C32	0.26 609	0.16 582	0.36 609	0.20 515	0.16 604	0.25 578	0.30 644	0.32 549	0.44 601	0.31 603	0.49 626	0.30 562	0.33 621	0.40 644	0.33 636	0.12 564	0.12 594	0.12 569	0.14 602	0.14 595	0.15 610

CC-Net-ROB	0.28 616	0.31 647	0.36 609	0.29 638	0.15 593	0.25 578	0.19 513	0.45 642	0.33 532	0.39 626	0.37 577	0.39 618	0.31 615	0.27 581	0.26 596	0.24 653	0.19 638	0.30 655	0.23 644	0.18 631	0.15 610

DStereoSA	0.25 600	0.19 608	0.37 613	0.26 613	0.17 619	0.22 545	0.20 536	0.49 649	0.59 640	0.22 521	0.29 528	0.29 552	0.33 621	0.39 639	0.28 612	0.12 564	0.11 578	0.16 616	0.14 602	0.14 595	0.12 564

w-ln-seven-2	0.20 544	0.14 564	0.37 613	0.22 564	0.12 529	0.20 519	0.21 556	0.28 499	0.37 564	0.25 556	0.37 577	0.27 534	0.22 551	0.21 537	0.23 562	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.10 524	0.09 495

Wz-Net-LNSev	0.22 565	0.16 582	0.38 615	0.21 547	0.13 552	0.25 578	0.23 577	0.32 549	0.43 596	0.30 597	0.41 608	0.31 575	0.18 510	0.22 550	0.25 585	0.10 508	0.09 545	0.08 387	0.08 446	0.12 562	0.11 551

FADNet-RVC	0.20 544	0.20 614	0.38 615	0.21 547	0.16 604	0.20 519	0.15 314	0.26 458	0.26 468	0.26 562	0.32 547	0.26 526	0.21 542	0.22 550	0.19 515	0.12 564	0.13 609	0.12 569	0.14 602	0.13 581	0.18 633

PVD	0.39 639	0.20 614	0.39 617	0.31 644	0.22 639	0.29 609	0.43 665	0.52 656	0.96 674	0.55 651	0.79 665	0.53 648	0.59 664	0.52 657	0.38 646	0.19 636	0.14 618	0.17 619	0.14 602	0.24 646	0.31 657

z-ln-s-r	0.17 506	0.10 480	0.40 618	0.19 449	0.08 207	0.17 460	0.18 473	0.22 378	0.33 532	0.18 451	0.40 597	0.22 478	0.17 495	0.20 520	0.23 562	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.05 202

FADNet_RVC	0.16 485	0.14 564	0.40 618	0.20 515	0.11 495	0.13 348	0.13 166	0.26 458	0.22 404	0.21 505	0.23 436	0.20 451	0.17 495	0.14 365	0.16 469	0.08 407	0.08 512	0.12 569	0.09 493	0.11 547	0.10 524

ADCMid	0.25 600	0.15 574	0.40 618	0.20 515	0.14 573	0.25 578	0.26 614	0.34 578	0.38 571	0.36 619	0.44 619	0.34 595	0.40 640	0.35 622	0.33 636	0.10 508	0.09 545	0.11 549	0.11 567	0.13 581	0.12 564

PSMNet-RUCA	0.27 611	0.33 649	0.41 621	0.36 649	0.32 657	0.18 479	0.19 513	0.42 633	0.30 510	0.33 613	0.41 608	0.39 618	0.25 574	0.31 603	0.20 521	0.18 630	0.10 566	0.25 640	0.15 618	0.21 636	0.16 621

ADCRef	0.19 532	0.12 524	0.41 621	0.20 515	0.12 529	0.22 545	0.18 473	0.32 549	0.36 557	0.26 562	0.32 547	0.17 411	0.23 559	0.24 571	0.24 575	0.07 331	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

DeepPrunerF	0.24 588	0.17 593	0.42 623	0.26 613	0.16 604	0.22 545	0.28 627	0.37 606	0.50 620	0.26 562	0.29 528	0.24 502	0.28 599	0.21 537	0.22 550	0.15 608	0.11 578	0.20 632	0.18 633	0.12 562	0.13 586

Wz-Net-SNSev	0.25 600	0.17 593	0.44 624	0.25 608	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.38 614	0.56 634	0.30 597	0.55 637	0.39 618	0.26 580	0.23 561	0.30 623	0.10 508	0.09 545	0.09 470	0.10 533	0.11 547	0.11 551

z-mn7	0.24 588	0.14 564	0.45 625	0.19 449	0.13 552	0.28 605	0.25 605	0.34 578	0.62 647	0.27 568	0.56 642	0.29 552	0.24 565	0.32 610	0.25 585	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.10 524	0.10 524

iinet-f	0.16 485	0.06 102	0.45 625	0.14 57	0.10 445	0.21 536	0.14 231	0.27 480	0.23 416	0.21 505	0.24 448	0.21 460	0.15 444	0.18 480	0.21 541	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.09 491	0.10 524

Consistency-Raft	0.44 648	0.40 655	0.45 625	0.37 651	0.43 662	0.46 644	0.41 660	0.57 663	0.55 631	0.32 609	0.73 659	0.33 588	0.48 653	0.42 648	0.49 662	0.39 662	0.35 665	0.45 662	0.51 672	0.42 662	0.29 654

ADCS	0.29 620	0.18 604	0.45 625	0.21 547	0.17 619	0.28 605	0.23 577	0.41 628	0.63 651	0.40 629	0.49 626	0.40 622	0.36 631	0.39 639	0.40 651	0.13 590	0.12 594	0.13 584	0.14 602	0.16 620	0.16 621

NVStereoNet_ROB	0.46 653	0.36 652	0.46 629	0.41 654	0.28 651	0.34 624	0.34 653	0.48 647	0.60 644	0.72 663	0.93 671	0.70 662	0.66 668	0.47 650	0.60 670	0.22 647	0.33 664	0.34 658	0.34 662	0.30 655	0.30 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCL	0.24 588	0.11 506	0.47 630	0.22 564	0.12 529	0.34 624	0.29 637	0.29 513	0.56 634	0.24 543	0.46 622	0.30 562	0.30 611	0.29 599	0.29 616	0.08 407	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.10 524	0.10 524

PASM	0.32 630	0.24 629	0.48 631	0.28 629	0.27 650	0.29 609	0.30 644	0.34 578	0.49 617	0.35 616	0.39 591	0.46 636	0.34 626	0.34 616	0.35 639	0.23 651	0.25 656	0.26 641	0.28 653	0.23 640	0.21 641

zh-sn7	0.25 600	0.17 593	0.50 632	0.24 597	0.13 552	0.25 578	0.24 590	0.34 578	0.48 610	0.28 583	0.54 635	0.28 544	0.31 615	0.36 628	0.32 631	0.10 508	0.10 566	0.11 549	0.10 533	0.12 562	0.12 564

XQC	0.28 616	0.23 626	0.51 633	0.28 629	0.19 630	0.34 624	0.27 621	0.36 600	0.57 636	0.31 603	0.30 535	0.37 606	0.30 611	0.38 635	0.38 646	0.13 590	0.09 545	0.15 609	0.12 587	0.17 628	0.18 633

otaku	0.39 639	0.37 653	0.52 634	0.44 656	0.28 651	0.58 654	0.24 590	0.41 628	0.62 647	0.40 629	0.49 626	0.46 636	0.33 621	0.40 644	0.32 631	0.30 656	0.30 660	0.39 660	0.33 659	0.29 654	0.28 653

Ntro	0.40 642	0.40 655	0.53 635	0.46 660	0.30 655	0.65 660	0.24 590	0.46 644	0.68 658	0.41 633	0.49 626	0.48 642	0.42 648	0.39 639	0.31 630	0.32 657	0.28 658	0.37 659	0.30 656	0.32 659	0.29 654

WAO-7	0.79 670	0.78 673	0.54 636	0.85 676	0.67 679	0.74 667	0.68 682	1.05 683	1.32 681	0.90 674	1.20 685	1.04 670	0.92 679	0.69 669	0.66 673	0.60 677	0.62 688	0.67 671	0.68 681	0.64 673	0.58 674

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 647	0.39 654	0.54 636	0.40 652	0.20 633	0.64 659	0.32 652	0.53 658	0.72 661	0.71 661	0.72 658	0.61 653	0.54 657	0.51 655	0.46 659	0.20 638	0.19 638	0.29 653	0.30 656	0.23 640	0.18 633

w-ln-seven	0.24 588	0.14 564	0.55 638	0.19 449	0.14 573	0.26 588	0.22 566	0.35 593	0.60 644	0.29 592	0.39 591	0.30 562	0.22 551	0.21 537	0.26 596	0.09 467	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.11 547	0.10 524

ACVNet-4b	0.39 639	0.53 660	0.55 638	0.45 657	0.24 644	0.47 646	0.18 473	0.49 649	0.64 652	0.42 636	0.45 621	0.60 652	0.27 588	0.34 616	0.24 575	0.33 659	0.14 618	0.48 663	0.42 665	0.30 655	0.26 652

MFN_U_SF_RVC	0.32 630	0.21 620	0.55 638	0.30 640	0.15 593	0.34 624	0.17 424	0.52 656	0.46 608	0.46 644	0.55 637	0.59 651	0.39 637	0.35 622	0.37 644	0.15 608	0.14 618	0.18 628	0.21 637	0.16 620	0.15 610

zh-mn7	0.25 600	0.14 564	0.56 641	0.19 449	0.14 573	0.24 567	0.22 566	0.34 578	0.62 647	0.35 616	0.65 651	0.31 575	0.25 574	0.31 603	0.25 585	0.09 467	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.09 491	0.11 551

aanetorigin	0.22 565	0.17 593	0.56 641	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.19 513	0.20 331	0.33 532	0.49 645	0.48 625	0.29 552	0.27 588	0.20 520	0.23 562	0.08 407	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.10 524	0.09 495

SuperB	0.20 544	0.10 480	0.56 641	0.16 204	0.09 333	0.18 479	0.18 473	0.24 423	0.50 620	0.26 562	0.39 591	0.17 411	0.21 542	0.22 550	0.21 541	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.12 562	0.10 524

MonStereo1	0.47 654	0.26 635	0.58 644	0.28 629	0.20 633	0.39 639	0.18 473	0.49 649	0.64 652	0.52 647	0.87 668	1.01 669	0.57 662	0.50 653	0.56 667	0.53 672	0.31 663	0.54 669	0.40 663	0.33 660	0.34 660

LSM	0.33 633	0.20 614	0.58 644	0.26 613	0.60 675	0.34 624	0.25 605	0.42 633	0.48 610	0.45 641	0.58 647	0.42 625	0.36 631	0.35 622	0.25 585	0.12 564	0.20 641	0.14 597	0.16 622	0.19 634	0.33 659

light-stereo	0.42 646	0.26 635	0.59 646	0.60 665	0.49 665	0.32 614	0.23 577	0.46 644	0.52 629	0.56 653	0.58 647	0.76 664	0.32 619	0.48 651	0.29 616	0.32 657	0.24 654	0.27 644	0.33 659	0.46 663	0.39 664

ACVNet_1	0.44 648	0.49 659	0.60 647	0.45 657	0.28 651	0.49 649	0.27 621	0.57 663	0.72 661	0.62 656	0.58 647	0.74 663	0.49 654	0.50 653	0.35 639	0.26 654	0.24 654	0.39 660	0.29 654	0.31 658	0.24 645

ADCPNet	0.25 600	0.16 582	0.61 648	0.21 547	0.15 593	0.35 632	0.25 605	0.32 549	0.35 553	0.30 597	0.40 597	0.36 601	0.28 599	0.28 593	0.32 631	0.12 564	0.10 566	0.11 549	0.12 587	0.14 595	0.13 586

WAO-6	0.81 671	0.80 674	0.62 649	0.86 677	0.63 677	0.76 671	0.58 675	0.98 680	1.54 688	0.90 674	0.96 674	1.07 672	1.03 683	0.70 670	0.66 673	0.72 681	0.49 676	0.90 683	0.71 682	0.68 677	0.58 674

BEATNet-Init1	0.52 656	0.27 638	0.62 649	0.30 640	0.21 637	0.76 671	0.29 637	0.54 659	0.65 655	0.86 672	0.95 673	2.07 689	0.62 667	0.56 664	0.42 655	0.18 630	0.18 635	0.23 638	0.22 640	0.22 639	0.21 641

WAO-8	0.91 675	0.81 675	0.65 651	0.94 680	0.69 680	0.90 675	0.67 680	1.07 686	1.83 691	1.06 681	1.45 688	1.30 677	1.07 684	0.84 675	0.78 679	0.74 683	0.53 681	0.86 681	0.75 683	0.69 679	0.62 680

Venus	0.91 675	0.81 675	0.65 651	0.94 680	0.69 680	0.90 675	0.67 680	1.07 686	1.83 691	1.06 681	1.45 688	1.30 677	1.07 684	0.84 675	0.78 679	0.74 683	0.53 681	0.86 681	0.75 683	0.69 679	0.62 680

Wz-Net-TNSev	0.29 620	0.20 614	0.65 651	0.19 449	0.15 593	0.38 637	0.27 621	0.35 593	0.55 631	0.34 615	0.42 614	0.45 632	0.38 634	0.32 610	0.30 623	0.12 564	0.13 609	0.10 518	0.12 587	0.15 611	0.14 603

anonymity	0.53 657	0.58 662	0.65 651	0.41 654	0.61 676	0.53 651	0.41 660	0.56 661	0.41 583	0.55 651	0.50 630	0.49 643	0.55 660	0.58 665	0.50 665	0.58 675	0.50 678	0.51 665	0.51 672	0.51 665	0.57 673

MFMNet_re	0.64 661	0.66 668	0.65 651	0.51 661	0.69 680	0.69 663	0.57 674	0.64 667	0.73 665	0.60 654	0.73 659	0.62 654	0.67 669	0.65 668	0.60 670	0.66 680	0.58 687	0.63 670	0.59 675	0.68 677	0.69 683

DispFullNet	0.27 611	0.21 620	0.65 651	0.28 629	0.16 604	0.26 588	0.17 424	0.33 569	0.58 639	0.27 568	0.38 583	0.43 628	0.23 559	0.38 635	0.23 562	0.12 564	0.06 410	0.19 630	0.11 567	0.21 636	0.15 610

SPS-STEREO	0.57 660	0.58 662	0.65 651	0.45 657	0.55 670	0.62 658	0.44 667	0.62 666	0.50 620	0.68 659	0.64 650	0.66 658	0.57 662	0.61 666	0.60 670	0.62 678	0.47 673	0.51 665	0.49 669	0.55 670	0.58 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 659	0.57 661	0.65 651	0.40 652	0.54 668	0.66 662	0.49 668	0.56 661	0.45 607	0.66 657	0.69 655	0.67 659	0.56 661	0.63 667	0.56 667	0.59 676	0.48 674	0.50 664	0.50 671	0.52 666	0.58 674

Selective-IGEV-i1pa	2.80 686	3.51 694	0.67 659	0.28 629	0.14 573	10.22 696	0.43 665	4.36 693	3.63 694	3.53 693	6.92 695	3.47 692	1.97 692	13.41 707	2.26 691	0.36 661	0.15 624	0.13 584	0.10 533	0.15 611	0.35 662

RSGM-EC	20.36 708	4.73 697	0.68 660	16.76 704	16.92 709	21.28 710	27.18 712	10.46 703	14.04 707	18.00 709	21.31 710	22.24 718	21.82 711	22.57 710	17.63 710	62.81 719	33.79 719	20.14 716	18.10 716	20.18 715	16.45 715

acva	20.36 708	4.73 697	0.68 660	16.76 704	16.92 709	21.28 710	27.18 712	10.46 703	14.04 707	18.00 709	21.31 710	22.24 718	21.82 711	22.57 710	17.63 710	62.81 719	33.79 719	20.14 716	18.10 716	20.18 715	16.45 715

IMH-64-1	0.65 662	0.61 664	0.68 660	0.71 668	0.51 666	0.59 655	0.49 668	0.91 674	0.85 669	0.74 667	1.02 675	0.81 665	0.78 673	0.79 671	0.49 662	0.42 664	0.46 669	0.71 672	0.47 667	0.52 666	0.39 664

IMH-64	0.65 662	0.61 664	0.68 660	0.71 668	0.51 666	0.59 655	0.49 668	0.91 674	0.85 669	0.74 667	1.02 675	0.81 665	0.78 673	0.79 671	0.49 662	0.42 664	0.46 669	0.71 672	0.47 667	0.52 666	0.39 664

IMH	0.71 665	0.64 667	0.68 660	0.76 670	0.54 668	0.69 663	0.54 672	0.98 680	1.10 676	0.82 671	1.09 678	0.89 667	0.88 678	0.87 679	0.52 666	0.44 667	0.50 678	0.75 675	0.51 672	0.56 671	0.41 668

ACVNet_2	0.66 664	0.66 668	0.68 660	0.63 666	0.41 660	0.71 665	0.49 668	0.96 678	1.39 683	0.89 673	1.09 678	1.04 670	0.73 671	0.54 662	0.47 660	0.43 666	0.40 667	0.53 668	0.44 666	0.47 664	0.35 662

RainbowNet	0.54 658	0.61 664	0.70 666	0.57 664	0.43 662	0.65 660	0.37 658	0.60 665	0.87 671	0.50 646	0.66 652	0.64 655	0.47 652	0.49 652	0.43 658	0.47 669	0.48 674	0.52 667	0.41 664	0.52 666	0.40 667

TorneroNet-64	0.76 669	0.72 671	0.74 667	0.78 672	0.58 674	0.91 678	0.56 673	0.84 672	1.29 680	0.66 657	0.90 669	1.40 682	0.75 672	0.85 677	0.67 676	0.49 670	0.46 669	0.72 674	0.59 675	0.67 676	0.53 672

WZ-Net	0.28 616	0.17 593	0.78 668	0.22 564	0.16 604	0.34 624	0.29 637	0.39 618	0.57 636	0.24 543	0.55 637	0.37 606	0.24 565	0.33 613	0.35 639	0.09 467	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.14 595	0.16 621

DPSimNet_ROB	1.11 682	1.23 685	0.78 668	1.13 685	0.88 687	1.10 685	1.13 690	1.16 690	1.23 679	1.43 688	1.02 675	1.41 683	1.10 687	0.90 681	1.60 688	1.46 693	0.51 680	1.21 690	1.03 691	0.90 685	1.01 691

Dean	0.87 674	0.86 678	0.79 670	0.81 674	0.56 671	0.90 675	0.63 676	1.15 689	1.73 689	1.15 684	1.15 683	1.31 679	0.99 682	0.81 673	0.81 682	0.57 674	0.56 685	0.77 679	0.64 678	0.66 675	0.58 674

ktn	1.01 680	1.21 684	0.80 671	1.23 687	0.86 686	1.01 682	0.87 686	0.94 677	1.39 683	1.04 679	1.12 681	1.15 674	1.07 684	0.94 683	0.59 669	1.28 692	0.71 690	1.38 692	0.83 686	1.02 688	0.75 686

TorneroNet	0.82 672	0.74 672	0.81 672	0.84 675	0.63 677	0.99 680	0.63 676	0.96 678	1.16 677	0.80 670	1.11 680	1.36 681	0.86 677	0.93 682	0.80 681	0.56 673	0.49 676	0.78 680	0.66 680	0.73 682	0.63 682

LVE	0.83 673	0.85 677	0.85 673	0.80 673	0.56 671	1.04 684	0.65 679	1.05 683	1.47 686	0.96 676	1.22 686	1.10 673	0.85 676	0.83 674	0.71 678	0.49 670	0.55 684	0.76 678	0.60 677	0.65 674	0.59 679

KSHMR	1.09 681	1.17 683	0.88 674	1.25 688	1.00 688	0.99 680	0.96 688	1.13 688	1.37 682	1.16 685	1.29 687	1.41 683	0.96 681	1.01 685	0.92 683	1.03 690	1.08 692	1.20 689	1.03 691	1.01 687	0.97 689

PWCK	0.71 665	0.94 679	0.95 675	0.76 670	0.31 656	0.74 667	0.36 655	0.90 673	0.90 672	0.96 676	0.75 663	0.95 668	0.61 665	0.87 679	0.66 673	0.72 681	0.46 669	0.75 675	0.49 669	0.69 679	0.44 669

notaker	0.97 678	1.11 682	0.98 676	1.13 685	0.81 684	0.73 666	0.68 682	0.93 676	1.16 677	1.18 686	1.18 684	1.41 683	1.16 688	1.08 688	0.69 677	0.81 686	0.64 689	1.17 688	0.79 685	0.98 686	0.80 687

AANet	0.30 626	0.19 608	1.03 677	0.16 204	0.13 552	0.22 545	0.16 383	0.30 527	0.62 647	0.60 654	0.52 632	0.46 636	0.38 634	0.23 561	0.32 631	0.12 564	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.13 581	0.12 564

Selective-IGEV-i16pa	18.58 707	3.30 692	1.09 678	0.21 547	0.18 626	103.68 720	0.28 627	19.87 712	40.73 720	4.16 694	56.45 720	8.07 699	2.59 694	123.95 721	5.89 697	0.18 630	0.12 594	0.09 470	0.12 587	0.12 562	0.51 671

EDNetEfficient	0.29 620	0.24 629	1.13 679	0.18 381	0.10 445	0.19 503	0.20 536	0.20 331	0.60 644	0.74 667	0.56 642	0.31 575	0.39 637	0.22 550	0.30 623	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.11 547	0.09 495

JetBlue	0.71 665	0.45 658	1.14 680	0.51 661	0.47 664	2.02 689	0.64 678	0.75 669	0.70 659	0.69 660	0.77 664	1.22 676	0.83 675	1.03 686	1.01 686	0.40 663	0.28 658	0.33 657	0.33 659	0.30 655	0.34 660

HanzoNet	1.29 683	1.26 686	1.19 681	1.12 684	0.85 685	1.02 683	0.83 684	1.03 682	1.48 687	1.64 689	1.61 690	2.50 691	1.72 691	1.61 690	1.61 689	1.26 691	0.80 691	1.31 691	1.01 690	1.02 688	0.86 688

AnyNet_C01	0.36 637	0.25 634	1.37 682	0.22 564	0.17 619	0.48 648	0.27 621	0.35 593	0.39 574	0.39 626	0.74 661	0.46 636	0.38 634	0.45 649	0.47 660	0.13 590	0.13 609	0.13 584	0.14 602	0.14 595	0.15 610

UNDER WATER	0.97 678	0.97 681	1.42 683	0.99 682	0.70 683	1.12 686	0.84 685	0.80 671	1.08 675	1.01 678	0.90 669	1.55 686	1.22 690	1.03 686	1.00 685	0.78 685	0.53 681	1.02 686	0.87 687	0.80 684	0.74 685

UNDER WATER-64	0.95 677	0.94 679	1.43 684	0.87 678	0.56 671	1.18 687	0.87 686	0.77 670	0.94 673	1.04 679	0.85 667	1.58 687	1.21 689	0.94 683	0.96 684	0.87 687	0.57 686	1.03 687	0.88 688	0.78 683	0.73 684

MADNet++	1.95 685	1.75 688	1.59 685	1.82 689	1.69 691	2.33 690	1.40 693	2.35 692	2.09 693	2.57 692	2.36 693	2.24 690	2.17 693	2.28 691	2.34 692	1.87 694	1.66 694	1.54 693	1.34 693	1.92 691	1.77 693

JetRed	1.62 684	1.46 687	2.98 686	0.92 679	1.21 689	4.99 692	1.53 694	1.27 691	1.39 683	1.83 690	1.74 691	1.60 688	0.95 680	1.41 689	2.45 694	0.90 689	1.60 693	0.93 684	0.90 689	1.35 690	0.99 690

USTest	6.22 690	2.73 691	3.00 687	6.57 697	7.29 697	14.37 699	21.57 700	7.00 701	9.56 700	5.34 698	6.10 694	5.72 696	7.64 698	6.41 697	6.96 698	1.97 695	3.42 700	1.64 694	2.15 697	2.66 692	2.36 694

RTS	0.45 650	0.19 608	3.26 688	0.24 597	0.15 593	0.74 667	0.20 536	0.36 600	0.76 667	0.42 636	0.43 617	0.31 575	0.41 645	0.53 660	0.35 639	0.10 508	0.08 512	0.13 584	0.12 587	0.15 611	0.15 610

RTSA	0.45 650	0.19 608	3.26 688	0.24 597	0.15 593	0.74 667	0.20 536	0.36 600	0.76 667	0.42 636	0.43 617	0.31 575	0.41 645	0.53 660	0.35 639	0.10 508	0.08 512	0.13 584	0.12 587	0.15 611	0.15 610

tt	4.67 689	0.06 102	3.55 690	2.02 690	1.55 690	10.25 697	16.71 699	8.91 702	5.03 695	1.31 687	0.94 672	4.71 693	4.76 695	3.33 692	5.87 696	6.06 702	10.30 708	1.88 696	2.11 696	2.75 693	1.21 692

MADNet+	0.75 668	0.71 670	3.70 691	0.66 667	0.41 660	0.98 679	0.97 689	0.69 668	0.73 665	0.52 647	0.57 645	0.64 655	0.68 670	0.86 678	1.01 686	0.34 660	0.36 666	0.28 652	0.23 644	0.36 661	0.31 657

TCMNet-wrong-test	3.67 688	5.48 702	3.89 692	12.18 703	11.75 705	4.65 691	3.88 695	1.06 685	0.72 661	1.09 683	2.15 692	6.30 697	0.53 656	3.43 693	2.36 693	0.89 688	0.20 641	1.87 695	1.69 694	5.57 699	3.62 699

PML	8.91 697	9.34 708	6.13 693	5.35 694	6.41 696	14.99 700	23.38 706	5.27 694	6.83 696	18.04 711	28.19 719	7.67 698	6.83 697	7.85 698	5.75 695	5.35 701	1.83 695	5.95 707	1.93 695	8.64 704	2.52 695

LRCNet_RVC	10.62 702	13.42 709	7.30 694	18.92 707	2.07 692	0.33 621	0.30 644	5.59 697	0.48 610	13.03 707	17.94 707	8.87 700	5.65 696	4.79 694	1.89 690	23.51 716	2.73 699	27.55 719	25.71 719	16.07 713	16.33 714

xxxxx1	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

tt_ll	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

ff	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

Anonymous_1	10.96 703	7.92 703	7.46 698	10.33 700	10.06 698	18.65 707	26.34 709	11.06 705	13.44 706	9.40 702	10.05 703	9.67 706	11.23 706	10.73 702	12.72 704	6.42 703	8.38 705	5.77 704	10.61 704	12.12 705	6.77 700

iinet-test	10.48 700	8.09 704	7.54 699	10.26 698	10.94 701	18.00 705	25.26 707	11.33 706	13.28 702	9.69 703	9.85 699	9.42 704	11.17 704	11.02 703	12.78 705	6.59 704	8.30 703	5.56 702	6.56 698	6.89 700	7.02 701

IINet	10.48 700	8.09 704	7.54 699	10.26 698	10.94 701	18.00 705	25.26 707	11.33 706	13.28 702	9.69 703	9.85 699	9.42 704	11.17 704	11.02 703	12.78 705	6.59 704	8.30 703	5.56 702	6.56 698	6.89 700	7.02 701

DPSM_ROB	11.15 704	8.58 706	8.00 701	10.88 701	11.58 703	19.10 708	26.71 710	12.05 708	14.07 709	10.36 705	10.84 704	10.33 707	11.86 707	11.70 705	13.54 707	6.99 706	8.79 706	5.89 705	6.95 700	7.29 702	7.42 705

DPSM	11.15 704	8.58 706	8.00 701	10.88 701	11.58 703	19.10 708	26.71 710	12.05 708	14.07 709	10.36 705	10.84 704	10.33 707	11.86 707	11.70 705	13.54 707	6.99 706	8.79 706	5.89 705	6.95 700	7.29 702	7.42 705

DPSMNet_ROB	8.06 695	4.48 695	8.63 703	5.37 696	10.74 700	8.32 694	22.98 705	5.46 695	13.36 705	5.12 696	9.92 701	5.08 694	10.40 702	5.53 696	12.58 702	3.80 700	8.00 701	3.50 697	7.02 702	3.83 697	7.14 703

DGTPSM_ROB	8.06 695	4.48 695	8.63 703	5.35 694	10.72 699	8.32 694	22.97 704	5.46 695	13.35 704	5.12 696	9.92 701	5.08 694	10.40 702	5.52 695	12.58 702	3.79 699	8.00 701	3.50 697	7.02 702	3.83 697	7.14 703

RAFT-FEzeroshot	22.43 712	17.33 711	15.98 705	22.02 711	23.31 715	38.34 713	53.82 718	24.05 714	28.39 714	20.61 715	21.76 712	20.88 713	23.92 717	23.41 712	27.42 717	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.02 710	14.69 709	14.97 711

RAFT-FE	22.43 712	17.33 711	15.98 705	22.02 711	23.31 715	38.34 713	53.82 718	24.05 714	28.39 714	20.61 715	21.76 712	20.88 713	23.92 717	23.41 712	27.42 717	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.02 710	14.69 709	14.97 711

CasAABBNet	22.42 711	17.33 711	16.01 707	22.01 710	23.28 713	38.32 712	53.80 716	24.14 716	28.41 716	20.60 714	21.77 714	20.89 716	23.91 715	23.43 714	27.36 715	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.01 709	14.67 708	14.95 710

Selective-RAFT-Error	22.47 715	17.37 715	16.09 708	22.06 713	23.34 717	38.39 716	53.83 720	24.29 719	28.47 718	20.74 717	21.83 717	20.81 712	23.90 714	23.54 718	27.53 720	14.08 712	17.69 711	11.82 709	14.00 708	14.69 709	15.00 713

Hybrid-DGEV	22.47 715	17.40 716	16.14 709	22.00 709	23.29 714	38.36 715	53.80 716	24.43 720	28.63 719	20.59 713	21.81 715	20.88 713	23.91 715	23.45 715	27.42 717	14.08 712	17.69 711	11.83 710	14.06 713	14.65 706	14.93 709

FlowAnything	22.44 714	17.35 714	16.14 709	22.07 714	23.23 712	38.39 716	53.77 715	24.25 717	28.44 717	20.96 719	21.82 716	20.70 711	23.84 713	23.49 716	27.14 714	14.04 708	17.79 716	11.75 708	14.15 714	14.65 706	14.89 707

LSM0	22.87 717	17.28 710	18.96 711	22.19 715	29.04 719	38.42 718	53.71 714	24.28 718	28.31 713	20.78 718	21.00 709	21.43 717	24.16 719	23.50 717	27.39 716	14.09 714	17.38 710	11.84 714	14.04 712	14.73 712	14.89 707

HaxPig	15.71 706	18.52 717	19.18 712	16.89 706	15.89 708	7.73 693	7.60 696	13.31 710	10.82 701	15.42 708	14.91 706	15.98 709	14.92 709	15.58 708	15.98 709	18.95 715	16.73 709	19.46 715	18.08 715	19.26 714	19.05 717

DLNR_Zeroshot_test	10.40 698	1.82 689	19.49 713	120.77 719	13.11 707	0.06 12	0.13 166	0.23 399	0.10 69	0.07 70	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.13 590	0.04 25	0.06 183	0.04 55	51.54 719	0.04 71

DLNR-FE	10.43 699	1.83 690	19.53 714	120.75 718	13.06 706	0.06 12	0.13 166	0.23 399	0.10 69	0.07 70	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.13 590	0.04 25	0.06 183	0.04 55	52.01 720	0.04 71

MEDIAN_ROB	20.38 710	24.04 718	23.31 715	21.23 708	21.71 711	10.40 698	7.92 697	17.64 711	15.50 711	20.12 712	19.70 708	20.34 710	20.32 710	21.19 709	21.13 712	23.81 717	21.81 717	24.98 718	23.76 718	24.71 717	23.93 718

AVERAGE_ROB	24.90 718	29.20 719	28.14 716	24.89 716	24.64 718	17.75 704	11.12 698	21.45 713	19.93 712	25.12 720	24.46 718	25.12 720	25.46 720	24.69 719	22.83 713	29.76 718	27.13 718	28.97 720	27.95 720	29.91 718	29.47 719

test_example2	98.32 719	94.13 720	45.89 717	96.35 717	109.85 720	88.61 719	95.45 721	25.75 721	94.37 721	130.00 722	126.06 721	58.17 721	74.63 721	88.51 720	79.96 721	150.23 721	221.02 721	77.62 721	99.10 721	113.75 721	96.94 720

coex-ft	3.30 687	0.34 650	59.09 718	0.18 381	0.13 552	0.26 588	0.22 566	0.27 480	0.72 661	1.90 691	0.70 657	0.44 630	0.45 651	0.29 599	0.41 654	0.09 467	0.09 545	0.12 569	0.09 493	0.14 595	0.13 586

EDNetEfficientorigin	7.91 694	0.31 647	153.02 719	0.19 449	0.09 333	0.21 536	0.16 383	0.22 378	0.59 640	0.72 663	0.67 653	0.42 625	0.50 655	0.24 571	0.39 648	0.08 407	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.12 562	0.10 524

GS-Stereo							0.14 231	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

FSD					0.22 639	0.25 578	0.25 605	0.27 480	0.26 468	0.25 556	0.26 493	0.25 516	0.27 588	0.27 581	0.24 575	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647

ccccc		285.66 721		368.85 720	370.60 721	123.16 721		115.05 722		126.68 721		122.83 722		252.94 722		384.56 722	353.86 722	254.69 722	223.00 722	425.87 722

ASD4		3.38 693

Low-res two-view benchmark