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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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-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

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-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-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

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-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

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-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

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

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-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

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-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

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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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