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

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 132	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 63	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 228	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 198	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

monster-pro	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 75	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 189	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 89	0.44 177	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

PSi22	0.30 196	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 151	0.19 26	0.42 112	0.73 359	0.27 99	0.32 130	0.57 315	0.43 338	0.77 475	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 127

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 219	0.30 210	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 63	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 63	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 60	0.26 40	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 109	0.25 6	0.19 14	0.20 17	0.16 10	0.19 26	0.18 34	0.30 45	0.21 51	0.14 172	0.10 94	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 224	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 113	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 49	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

HiDET	0.20 24	0.13 3	0.26 40	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 56	0.26 55	0.20 17	0.23 42	0.27 114	0.16 17	0.30 45	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 212	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 220	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 132	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 63	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 282	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 281	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 191	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 113	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 182	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 75	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 75	0.44 177	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 63	0.43 165	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 170	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 89	0.45 182	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 132	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 113	0.41 143	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 320	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 89	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 310	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 89	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 142	0.50 232	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3w_stereo	0.24 97	0.20 262	0.37 213	0.33 82	0.16 23	0.32 189	0.42 466	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 142	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 127

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 120	0.38 406	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 170	0.41 456	0.40 92	0.43 212	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 113	0.45 182	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 165	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonSter	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.38 118	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 247	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 459	0.44 318	0.34 320	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 231	0.36 100	0.28 231	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 434

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 132	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 189	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 156	0.40 133	0.29 250	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 330	0.35 155	0.17 37	0.33 198	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 265	0.46 198	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 379	0.36 183	0.17 37	0.39 275	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 231	0.45 182	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 273	0.35 155	0.17 37	0.38 262	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 265	0.43 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 420	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 299	0.42 154	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 170	0.19 26	0.46 153	0.42 208	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 210	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 592	1.28 614	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 113	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 172	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 534	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 142	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 210	0.38 547	2.34 653	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 142	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 208	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

RT-Monster	0.32 210	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 352	0.38 262	0.20 42	0.56 214	0.76 380	0.61 299	0.64 280	0.49 278	0.28 172	0.41 143	0.30 257	0.14 172	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 235

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 224	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 219	0.30 210	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 281	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 219	0.30 210	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 275	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 256	0.29 191	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

Test_v1	0.20 24	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 67	0.39 81	0.31 102	0.21 27	0.22 37	0.17 6	0.17 20	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 151	0.27 182	0.50 180	0.65 319	0.32 153	0.47 207	0.42 238	0.24 113	0.41 143	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 565	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
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	0.30 196	0.16 89	0.88 565	0.34 112	0.22 193	0.64 454	0.31 265	0.54 208	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

252Zero-FE	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 103	0.34 129	0.22 41	0.21 26	0.19 26	0.18 34	0.28 15	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 590	0.30 23	0.17 37	0.38 262	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 75	0.45 182	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 281

DilatedVolume-Stereo	0.30 196	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 365	0.25 139	0.56 214	0.43 212	0.56 281	0.50 218	0.35 179	0.29 191	0.49 224	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

4.5_new	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 182	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

IGEV	0.20 24	0.12 2	0.23 5	0.31 43	0.20 133	0.23 40	0.19 26	0.40 92	0.29 84	0.22 41	0.34 144	0.20 35	0.15 8	0.31 53	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.10 58

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 143	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 187

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.20 133	0.20 19	0.19 26	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 262	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 62	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 53	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 89	0.47 207	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
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)	0.30 196	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 189	0.20 42	0.63 266	0.68 331	0.50 259	0.52 240	0.51 289	0.30 210	0.45 182	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 502	0.24 15	0.51 548	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 225	0.44 177	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 623	0.39 249	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 89	0.30 45	0.18 4	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 308	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 426	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 143	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 207	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 112	0.35 142	0.22 41	0.28 99	0.24 82	0.18 34	0.27 13	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 224	0.21 67	0.72 347	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 125	0.36 100	0.25 160	0.15 247	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 89	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 258	0.86 653

WCG-NET（raft）	0.31 204	0.15 60	0.36 196	0.32 66	0.19 96	0.35 224	0.27 182	0.51 183	0.78 399	0.45 239	0.55 256	0.48 272	0.27 156	0.54 263	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 127

trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 249	0.23 109	0.52 193	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 142	0.39 124	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 534	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 265	0.49 224	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 127

CAS	0.34 235	0.13 3	0.25 26	1.28 658	0.30 459	0.46 332	0.38 406	0.48 165	0.47 240	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 49	0.29 27	0.27 208	0.69 649	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 313

CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 640	0.37 249	0.27 182	0.48 165	0.46 233	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 89	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 383

TANstereo	0.30 196	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 378	0.23 109	0.44 139	0.55 277	0.59 288	0.68 297	0.37 191	0.26 142	0.35 96	0.27 208	0.15 247	0.16 455	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

XX-TBD	0.32 210	0.53 603	0.26 40	0.51 548	0.20 133	0.37 249	0.24 127	0.40 92	0.73 359	0.54 276	0.69 298	0.31 144	0.25 125	0.32 62	0.27 208	0.16 303	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 127

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 249	0.25 139	0.51 183	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 142	0.38 118	0.25 160	0.16 303	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127
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	0.32 210	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 327	0.22 84	0.56 214	0.63 306	0.46 245	0.54 247	0.39 207	0.34 259	0.48 218	0.24 129	0.75 651	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127

pmcnn	1.23 628	0.29 488	0.96 576	0.40 319	0.23 241	0.95 555	0.69 594	1.16 549	1.28 605	1.67 637	2.33 637	11.15 691	0.86 567	0.93 546	0.88 564	0.15 247	0.12 282	0.12 44	0.10 78	0.15 258	0.15 313

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 132	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

DF	0.26 133	0.15 60	0.38 227	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 283	0.22 89	0.48 218	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 49	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 249	0.34 112	0.18 66	0.38 262	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 265	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 224	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 292	0.41 143	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 213	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 265	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 259	0.42 154	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 262	0.36 183	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 259	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 210	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 275	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 231	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 142	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 317	0.38 244	0.18 66	0.45 327	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 308	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 227	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 251	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 247	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.11 127

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 259	0.49 224	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 332	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 318	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 265	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 364	1.22 609	0.34 112	0.21 164	0.29 132	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 170	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 172	0.40 133	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 606	0.11 127

VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 454	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 49	0.47 207	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 304	0.25 71	0.36 367	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 210	0.36 100	0.23 112	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.12 187

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 318	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 113	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 213	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 63	0.56 281	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 187

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 265	0.41 143	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 127

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 265	0.36 100	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 127

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 238	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 275	0.41 228	0.35 265	0.28 15	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.12 94	0.10 58

depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 332	0.27 182	0.69 319	0.57 286	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 265	0.35 96	0.27 208	0.14 172	0.12 282	0.13 102	0.12 180	0.11 30	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 26	0.18 34	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.34 112	0.15 4	0.27 99	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 62	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 63	0.32 62	0.20 30	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 127

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 191	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 156	0.36 100	0.25 160	0.16 303	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 272	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 63	0.57 293	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 240	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 439	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 172	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 151	0.39 428	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 89	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 387	0.33 198	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 75	0.48 218	0.24 129	0.20 443	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.15 313

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 281	0.42 466	0.50 180	0.66 323	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 292	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 272	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 63	0.31 53	0.21 51	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 198	0.27 182	0.39 81	0.80 410	0.46 245	0.49 214	0.39 207	0.25 125	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 89	0.31 53	0.28 231	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 235

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 213	0.40 319	0.27 387	0.30 151	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 125	0.47 207	0.34 303	0.17 352	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.14 194	0.12 187

Any-RAFT	0.35 251	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 357	0.22 84	0.88 424	0.73 359	0.53 272	0.73 309	0.64 366	0.28 172	0.46 198	0.24 129	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 187

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.72 352	0.34 164	0.52 240	0.41 228	0.28 172	0.47 207	0.28 231	0.15 247	0.11 220	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 342	0.36 196	0.48 503	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 219	0.28 113	0.23 42	0.42 238	0.26 142	0.29 27	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187
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
CREStereo++_RVC	0.32 210	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 272	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 459	0.46 245	0.80 354	0.30 136	0.26 142	0.36 100	0.33 287	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 646	0.13 143	0.09 6
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
MLCV	0.47 404	0.24 402	0.61 466	0.37 207	0.17 37	0.61 426	0.33 304	0.80 391	0.87 455	0.94 526	1.13 519	0.72 415	0.43 338	0.89 528	0.51 461	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 187

iResNet_ROB	0.52 465	0.21 301	0.53 433	0.37 207	0.21 164	0.61 426	0.29 217	1.51 634	1.32 610	0.90 506	1.02 473	0.80 460	0.62 456	0.76 467	0.43 397	0.16 303	0.12 282	0.13 102	0.09 12	0.15 258	0.18 401

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 249	0.41 355	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 308	0.11 127

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 304	0.51 352	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 292	0.43 165	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 258	0.12 187

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 222	0.10 6	0.10 58

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 191	0.38 118	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 643	0.12 187

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 191	0.33 77	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 640	0.12 187

G2L-ROB	0.47 404	0.19 216	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.57 398	0.42 466	1.14 537	0.71 350	0.84 465	0.75 320	1.09 553	0.53 394	0.74 457	0.53 471	0.17 352	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.19 434

G2L-Stereo_test	0.48 416	0.20 262	0.40 262	0.34 112	0.23 241	0.57 398	0.58 558	1.10 514	0.77 389	0.86 476	0.94 426	0.95 509	0.54 406	0.68 419	0.60 493	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.15 313

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 320	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 103	0.49 224	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 258	0.11 127

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 500	0.20 42	0.37 64	0.47 240	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 172	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 272	0.31 170	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 103	0.63 366	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.14 281

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 278	0.25 125	0.47 207	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 187

AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 120	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 247	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 120	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 75	0.50 232	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.10 58

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 75	0.56 281	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

RAFT-Stereo-weight	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 300	0.80 410	0.53 272	0.51 228	0.58 324	0.20 63	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 127

qqq1	0.49 434	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

fff1	0.49 434	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

MSKI-zero shot	0.32 210	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 189	0.22 84	0.61 253	0.43 212	0.52 269	0.64 280	0.61 351	0.20 63	0.74 457	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 187

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.38 244	0.19 96	0.38 262	0.23 109	0.57 222	0.41 197	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 156	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 282	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 127

RAFT-Test	0.34 235	0.18 174	0.37 213	0.38 244	0.23 241	0.50 348	0.23 109	0.69 319	0.40 193	0.60 292	0.85 388	0.61 351	0.28 172	0.46 198	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

anonymousdsp2	0.35 251	0.20 262	0.43 307	0.37 207	0.24 272	0.48 341	0.31 265	0.86 412	0.65 319	0.55 278	0.50 218	0.50 283	0.34 259	0.56 281	0.31 265	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 308	0.14 281

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

Selective-RAFT	0.35 251	0.23 364	0.51 420	0.44 441	0.21 164	0.64 454	0.27 182	0.59 235	0.63 306	0.40 219	0.38 168	0.55 307	0.40 322	0.57 293	0.35 321	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.16 308	0.13 235

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 272	0.41 228	0.31 225	0.55 270	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.11 127

RCA-Stereo	0.35 251	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 170	0.34 320	0.68 310	1.24 593	0.45 239	0.65 283	0.47 267	0.43 338	0.38 118	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 127

DCANet-4	0.36 269	0.20 262	0.48 379	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.66 290	0.92 488	0.69 363	0.78 341	0.40 219	0.47 364	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

fff	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

ADStereo(finetuned)	0.37 285	0.16 89	0.49 392	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.69 500	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

iRaft-Stereo_20w	0.39 317	0.19 216	0.57 453	0.37 207	0.27 387	0.31 170	0.24 127	1.44 625	0.29 84	0.69 363	0.53 244	0.60 345	0.42 332	0.83 501	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.15 258	0.13 235

s12784h	0.36 269	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 507	0.29 217	0.80 391	0.83 428	0.56 281	0.57 261	0.43 247	0.40 322	0.57 293	0.33 287	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

raftrobust	0.34 235	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.27 387	0.30 151	0.25 139	0.71 342	0.63 306	0.58 286	0.55 256	0.45 258	0.46 360	0.51 240	0.29 250	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.13 235

DCANet	0.36 269	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.57 421	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

csc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

cscssc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

111	0.40 329	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.52 357	0.28 208	0.74 361	1.16 578	0.50 259	0.91 418	0.63 360	0.48 369	0.61 346	0.35 321	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.13 235

EAI-Stereo	0.34 235	0.19 216	0.44 317	0.39 276	0.21 164	0.31 170	0.30 237	1.15 541	0.30 92	0.49 256	0.75 320	0.36 189	0.28 172	0.62 355	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.13 143	0.12 187

CFNet-RSSM	0.34 235	0.17 137	0.45 330	0.39 276	0.22 193	0.35 224	0.23 109	0.73 358	0.84 433	0.65 331	0.54 247	0.57 315	0.28 172	0.46 198	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 235	0.17 137	0.44 317	0.39 276	0.23 241	0.34 213	0.22 84	0.70 334	0.75 372	0.60 292	0.59 267	0.58 324	0.29 191	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.12 187

R-Stereo Train	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235

RAFT-Stereo	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 472	0.22 342	0.52 426	0.38 244	0.22 193	0.68 473	0.38 406	0.97 460	0.88 459	0.73 393	1.04 484	1.03 535	0.92 582	0.90 530	0.86 555	0.16 303	0.14 392	0.14 154	0.17 383	0.15 258	0.13 235

iResNet	0.49 434	0.29 488	0.79 552	0.42 400	0.21 164	0.61 426	0.40 439	0.82 397	0.99 520	0.87 484	1.12 512	0.69 398	0.53 394	0.78 480	0.51 461	0.15 247	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.15 313

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 198	0.31 265	0.45 146	0.45 228	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 213	0.31 265	0.48 165	0.50 255	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 49	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 322	0.29 27	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

Lsterematch	0.38 300	0.17 137	0.38 227	0.37 207	0.20 133	0.42 306	0.27 182	0.57 222	0.71 350	0.66 344	1.02 473	0.49 278	0.40 322	0.57 293	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

Selective-IGEV-i1	0.44 367	0.20 262	0.53 433	0.41 355	0.22 193	0.62 434	0.50 515	1.01 479	0.88 459	0.63 311	0.81 361	0.79 451	0.38 304	0.54 263	0.38 362	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.15 313

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 224	0.36 367	0.44 139	0.41 197	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 75	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.10 6	0.10 58

DLNR-FE	20.05 698	36.38 706	38.08 703	170.06 718	60.08 712	0.23 40	0.20 42	14.13 696	0.36 152	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.63 366	0.28 231	5.38 693	0.10 94	0.15 199	0.11 143	73.09 717	0.11 127

IGEV-FE	0.34 235	0.18 174	0.67 500	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 352	0.16 455	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.12 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 196	0.18 174	0.39 249	0.40 319	0.24 272	0.42 306	0.42 466	0.63 266	0.41 197	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 142	0.53 256	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.15 258	0.10 58

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 189	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 283	0.41 228	0.22 89	0.55 270	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.11 143	0.15 258	0.11 127

UGAM-zero	0.46 389	0.19 216	0.62 469	0.37 207	0.23 241	0.34 213	0.21 67	1.15 541	0.39 190	0.66 344	0.61 272	1.70 629	0.91 577	0.75 463	0.25 160	0.14 172	0.11 220	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.13 235

model_zeroshot	0.33 227	0.18 174	0.48 379	0.39 276	0.28 412	0.45 327	0.25 139	0.63 266	0.45 228	0.61 299	0.50 218	0.51 289	0.25 125	0.45 182	0.26 189	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.13 235

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.36 183	0.23 241	0.37 249	0.30 237	0.39 81	0.44 219	0.31 138	0.51 228	0.40 219	0.24 113	0.43 165	0.26 189	0.15 247	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.13 235

IGEV_Zeroshot_test	0.34 235	0.18 174	0.67 500	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

DLNR_Zeroshot_test	20.09 699	36.28 705	38.04 702	169.85 717	61.80 713	0.23 40	0.20 42	13.88 695	0.37 169	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.62 355	0.28 231	5.46 694	0.10 94	0.15 199	0.11 143	72.60 716	0.11 127

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 589	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 299	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.11 127

HH	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

HanStereo	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

CBFPSM	0.59 519	0.22 342	1.31 619	0.38 244	0.27 387	1.12 591	0.65 578	0.79 388	0.82 423	0.80 424	0.81 361	1.35 602	0.87 570	0.67 408	0.76 535	0.16 303	0.15 423	0.15 199	0.16 327	0.17 347	0.22 495

DCRE	0.37 285	0.18 174	0.46 347	0.45 466	0.32 498	0.42 306	0.37 384	0.63 266	0.51 260	0.47 251	0.94 426	0.56 310	0.36 292	0.52 247	0.32 274	0.14 172	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.13 235

CIPLG	0.41 340	0.21 301	0.63 479	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.33 304	0.65 280	0.60 292	0.82 446	0.96 439	0.46 265	0.32 231	0.55 270	0.44 416	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

IPLGR_C	0.40 329	0.21 301	0.64 484	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.34 320	0.66 290	0.62 295	0.82 446	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.46 435	0.17 352	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

ACRE	0.40 329	0.21 301	0.65 490	0.45 466	0.33 510	0.51 352	0.33 304	0.66 290	0.63 306	0.80 424	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.45 425	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

GwcNet-ADL	0.44 367	0.22 342	0.48 379	0.45 466	0.30 459	0.40 281	0.37 384	0.92 438	0.97 511	0.71 376	0.78 341	0.61 351	0.42 332	0.62 355	0.50 451	0.19 419	0.14 392	0.15 199	0.14 261	0.18 375	0.18 401

GANet-ADL	0.42 349	0.25 428	0.45 330	0.43 421	0.29 440	0.54 372	0.35 345	0.89 426	0.86 446	0.63 311	0.72 305	0.68 393	0.42 332	0.52 247	0.41 384	0.21 460	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.19 434

cross-raft	0.34 235	0.20 262	0.37 213	0.44 441	0.23 241	0.32 189	0.35 345	0.74 361	0.40 193	0.60 292	0.77 330	0.57 315	0.27 156	0.43 165	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.11 127

RALCasStereoNet	0.36 269	0.21 301	0.37 213	0.42 400	0.26 352	0.35 224	0.38 406	0.63 266	0.64 314	0.50 259	0.72 305	0.51 289	0.29 191	0.59 331	0.36 337	0.16 303	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.17 347	0.16 361

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 269	0.17 137	0.41 273	0.35 155	0.19 96	0.33 198	0.29 217	0.65 280	0.73 359	0.68 355	1.01 464	0.56 310	0.40 322	0.42 154	0.30 257	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.10 58

CCAANet	0.41 340	0.18 174	0.37 213	0.37 207	0.24 272	0.62 434	0.40 439	0.73 358	0.57 286	0.51 262	1.04 484	0.65 379	0.58 431	0.60 337	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.15 199	0.16 327	0.15 258	0.15 313

AANet_RVC	0.57 505	0.32 506	0.54 438	0.45 466	0.27 387	0.57 398	0.48 504	1.00 469	1.28 605	0.86 476	1.33 570	0.87 481	0.58 431	1.07 573	0.75 534	0.18 387	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.18 401

HITNet	0.41 340	0.26 445	0.45 330	0.33 82	0.17 37	0.63 447	0.30 237	0.93 440	0.64 314	0.71 376	0.82 367	0.64 366	0.52 390	0.59 331	0.43 397	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.19 409	0.12 187
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
iResNetv2_ROB	0.52 465	0.27 462	0.69 511	0.38 244	0.25 304	0.62 434	0.35 345	1.17 554	1.01 531	0.99 547	1.06 496	0.88 486	0.67 490	0.66 397	0.39 370	0.19 419	0.13 353	0.15 199	0.11 143	0.18 375	0.16 361

DN	0.30 196	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 352	0.35 224	0.27 182	0.54 208	0.55 277	0.32 153	0.42 184	0.50 283	0.23 103	0.39 124	0.22 73	0.21 460	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.18 401

IGEV_i1	0.43 359	0.22 342	0.50 405	0.39 276	0.22 193	0.64 454	0.40 439	0.96 456	0.61 293	0.68 355	0.69 298	0.75 434	0.45 354	0.72 443	0.41 384	0.15 247	0.13 353	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.16 361

WQFJA1	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.50 232	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

WQFJX1	0.33 227	0.19 216	0.34 169	0.41 355	0.28 412	0.53 365	0.33 304	0.51 183	0.50 255	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 225	0.69 425	0.39 370	0.15 247	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.14 281

WQFJX	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 387	0.60 423	0.30 237	0.53 205	0.47 240	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 247	0.61 346	0.40 378	0.14 172	0.17 475	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.14 281

NLMM	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.49 224	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 213	0.27 182	0.57 222	0.47 240	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 113	0.42 154	0.27 208	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.12 94	0.10 58

DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

xyz-stereo-finetune	0.33 227	0.18 174	0.36 196	0.33 82	0.18 66	0.57 398	0.31 265	0.58 230	0.69 338	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 247	0.56 281	0.36 337	0.12 60	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

xyz-stereo	4.23 679	0.17 137	61.76 716	0.34 112	0.16 23	12.16 690	0.37 384	0.58 230	0.68 331	1.01 557	3.36 665	0.77 447	0.82 557	1.21 597	0.40 378	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.11 143	0.13 143	0.10 58

coex_refinement	0.53 472	0.21 301	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.76 506	0.39 428	1.09 511	0.90 476	0.85 469	1.12 512	1.00 524	0.56 419	0.63 366	0.81 545	0.21 460	0.13 353	0.16 237	0.16 327	0.20 427	0.21 477

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 262	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 208	0.11 36	0.12 282	0.16 237	0.15 293	0.13 143	0.09 6

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 213	0.36 183	0.22 193	0.28 120	0.36 367	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 89	0.52 247	0.27 208	0.12 60	0.09 27	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.12 187
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 113	0.53 256	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.11 127

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 262	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 125	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.12 94	0.14 281

mms	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 63	0.45 182	0.26 189	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.11 127

ours_stereo	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 151	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 103	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.10 58

fffy	0.28 164	0.21 301	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.41 197	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 156	0.50 232	0.27 208	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

PAM_32	0.46 389	0.19 216	0.67 500	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.27 182	0.95 452	0.34 129	0.68 355	0.44 192	1.91 637	0.65 479	0.62 355	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.14 194	0.13 235

PAM	0.46 389	0.19 216	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.75 500	0.33 304	0.85 408	0.34 129	0.70 369	0.46 201	1.83 632	0.63 462	0.61 346	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 228	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 49	0.34 86	0.25 160	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

MyStereo8	0.40 329	0.20 262	0.54 438	0.41 355	0.29 440	0.53 365	0.29 217	0.65 280	0.49 251	0.71 376	0.98 453	0.58 324	0.43 338	0.50 232	0.51 461	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.19 409	0.19 434

11t1	0.36 269	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.62 434	0.29 217	0.69 319	0.43 212	0.60 292	0.53 244	0.53 298	0.48 369	0.56 281	0.40 378	0.18 387	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.17 383

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 342	0.38 227	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.12 180	0.13 143	0.15 313

rrr	0.29 179	0.22 342	0.41 273	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.32 292	0.52 193	0.42 208	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.14 281

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 196	0.36 183	0.26 352	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 228	0.28 172	0.40 133	0.28 231	0.16 303	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.12 187

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 224	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 228	0.18 34	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.13 143	0.11 127

ProNet	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.35 155	0.24 272	0.32 189	0.43 473	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.13 235

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 402	0.39 249	0.50 532	0.29 440	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 265	0.31 225	0.39 124	0.30 257	0.14 172	0.15 423	0.16 237	0.13 222	0.16 308	0.15 313

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 527	0.28 476	0.99 580	0.40 319	0.30 459	1.03 572	0.56 554	1.10 514	0.99 520	0.97 540	1.22 546	1.06 543	0.69 500	1.07 573	0.95 583	0.19 419	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.22 474	0.21 477

raft_robust	0.41 340	0.23 364	0.36 196	0.42 400	0.21 164	0.40 281	0.33 304	0.79 388	0.98 515	0.79 422	0.87 399	0.39 207	0.33 247	0.84 506	0.29 250	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.17 383	0.15 258	0.12 187

IPLG	0.39 317	0.20 262	0.59 458	0.40 319	0.24 272	0.54 372	0.27 182	0.75 368	0.63 306	0.84 465	0.81 361	0.32 147	0.32 231	0.60 337	0.45 425	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

MIPNet	0.37 285	0.21 301	0.59 458	0.39 276	0.25 304	0.50 348	0.28 208	0.77 378	0.70 339	0.65 331	0.60 269	0.40 219	0.49 373	0.44 177	0.37 353	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.13 235

IPLGR	0.39 317	0.21 301	0.63 479	0.39 276	0.22 193	0.49 346	0.29 217	0.76 375	0.74 367	0.78 417	0.77 330	0.44 256	0.42 332	0.47 207	0.38 362	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.13 235

DEmStereo	0.48 416	0.17 137	0.50 405	0.38 244	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.63 266	0.74 367	0.89 498	1.66 610	0.58 324	1.06 604	0.60 337	0.42 390	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

DRaft	0.49 434	0.17 137	0.47 359	0.37 207	0.25 304	0.58 404	0.40 439	0.65 280	0.85 441	1.02 560	1.75 617	0.50 283	0.82 557	0.63 366	0.40 378	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

test-1	0.36 269	0.19 216	0.71 520	0.46 487	0.26 352	0.44 318	0.36 367	0.60 246	0.59 290	0.48 254	0.67 295	0.53 298	0.36 292	0.40 133	0.29 250	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.16 361

Prome-Stereo	0.46 389	0.19 216	0.35 185	0.44 441	0.26 352	0.40 281	0.45 485	0.68 310	0.44 219	0.96 535	1.84 621	0.59 339	0.67 490	0.61 346	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.29 548

test_xeample3	0.29 179	0.21 301	0.41 273	0.35 155	0.26 352	0.35 224	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 172	0.54 263	0.23 112	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.13 235

AFF-stereo	0.38 300	0.19 216	0.39 249	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 280	0.66 323	0.64 322	1.13 519	0.76 441	0.39 316	0.55 270	0.33 287	0.11 36	0.09 27	0.16 237	0.16 327	0.13 143	0.11 127

GMStereo	0.39 317	0.37 537	0.54 438	0.40 319	0.26 352	0.42 306	0.36 367	0.59 235	1.04 545	0.55 278	0.51 228	0.37 191	0.35 265	0.54 263	0.41 384	0.19 419	0.13 353	0.16 237	0.17 383	0.24 504	0.18 401
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.46 389	0.23 364	0.36 196	0.39 276	0.28 412	0.58 404	0.40 439	0.87 419	0.80 410	0.64 322	0.96 439	0.79 451	0.60 443	0.63 366	0.67 515	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.18 375	0.15 313

acv_ft	0.51 457	0.23 364	0.56 449	0.44 441	0.28 412	0.86 541	0.39 428	0.91 436	0.80 410	0.97 540	0.96 439	0.79 451	0.59 439	0.63 366	0.87 561	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313

BEATNet_4x	0.46 389	0.32 506	0.56 449	0.37 207	0.19 96	0.63 447	0.35 345	1.01 479	0.72 352	0.77 413	0.83 373	0.70 402	0.59 439	0.68 419	0.53 471	0.16 303	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.24 504	0.16 361

HSM-Net_RVC	0.53 472	0.22 342	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 538	0.37 384	1.23 578	0.93 494	0.90 506	1.15 530	1.26 580	0.63 462	0.72 443	0.48 446	0.17 352	0.13 353	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	4.42 680	0.24 402	2.75 658	0.42 400	0.23 241	1.57 631	0.90 631	1.71 651	17.88 701	16.56 703	4.88 681	5.17 678	18.85 703	1.63 632	14.62 692	0.17 352	0.14 392	0.16 237	0.16 327	0.19 409	0.17 383

RT-IGEV	0.52 465	0.19 216	0.59 458	0.40 319	0.25 304	0.79 514	0.62 571	1.15 541	0.74 367	0.89 498	0.99 458	1.18 574	0.61 449	0.65 388	0.31 265	0.19 419	0.13 353	0.17 284	0.13 222	0.15 258	0.20 457

Selective-IGEV-i16pc	0.56 497	0.20 262	1.13 596	0.40 319	0.31 481	2.00 648	0.66 581	0.68 310	1.11 568	0.51 262	0.81 361	0.68 393	0.36 292	0.67 408	0.40 378	0.31 574	0.17 475	0.17 284	0.18 411	0.19 409	0.20 457

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.13 143	0.10 58

NLMM1	0.33 227	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.25 304	0.55 378	0.33 304	0.55 210	0.63 306	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 125	0.63 366	0.38 362	0.16 303	0.18 497	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.13 235

NLCSM	0.34 235	0.21 301	0.34 169	0.44 441	0.29 440	0.54 372	0.36 367	0.52 193	0.47 240	0.46 245	0.37 165	0.34 164	0.34 259	0.71 437	0.41 384	0.16 303	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.17 347	0.16 361

FE-Mocha	0.32 210	0.19 216	0.50 405	0.38 244	0.27 387	0.30 151	0.20 42	0.71 342	0.36 152	0.65 331	0.56 259	0.54 302	0.25 125	0.38 118	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.16 327	0.13 143	0.12 187

Select-FE	0.46 389	0.24 402	0.88 565	0.42 400	0.35 526	0.33 198	0.19 26	0.90 431	0.37 169	0.60 292	1.01 464	0.97 514	0.80 552	0.72 443	0.28 231	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.20 467	0.15 258	0.24 511

z-ln-s-r	0.66 532	0.36 530	1.30 618	0.39 276	0.26 352	0.57 398	0.63 573	0.80 391	1.03 539	0.80 424	1.43 588	0.91 497	0.76 534	1.08 576	1.87 644	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.14 261	0.20 427	0.16 361

xyz-stereo-finetune2	0.36 269	0.19 216	0.38 227	0.32 66	0.19 96	0.82 531	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 262	0.78 341	0.43 247	0.45 354	0.69 425	0.44 416	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.13 235

S2M2_L	0.26 133	0.22 342	0.33 148	0.31 43	0.25 304	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 197	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 125	0.30 45	0.26 189	0.22 487	0.19 515	0.17 284	0.19 442	0.21 451	0.18 401
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.34 235	0.19 216	0.31 109	0.41 355	0.25 304	0.35 224	0.44 482	0.72 347	0.92 488	0.46 245	0.52 240	0.41 228	0.29 191	0.44 177	0.28 231	0.16 303	0.15 423	0.17 284	0.13 222	0.14 194	0.13 235

MM-Stereo_test1	0.33 227	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.23 241	0.36 238	0.45 485	0.58 230	0.54 270	0.60 292	0.50 218	0.38 200	0.37 299	0.60 337	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.12 187

HI	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 553	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

CoSv	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 553	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 416	0.21 301	1.26 613	0.39 276	0.51 610	0.28 120	0.30 237	1.25 589	0.44 219	0.68 355	1.11 508	0.86 475	0.33 247	0.67 408	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.20 467	0.22 474	0.24 511

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 349	0.20 262	0.74 534	0.38 244	0.43 578	0.39 275	0.26 160	0.94 445	0.49 251	0.53 272	0.77 330	0.93 505	0.45 354	0.63 366	0.24 129	0.16 303	0.10 94	0.17 284	0.18 411	0.20 427	0.20 457

rvit_stereo_0080	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 497	3.08 687	2.43 656	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 663	0.08 2	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.97 662

test_sample1	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.34 112	0.23 241	0.58 404	0.35 345	0.99 465	0.49 251	0.62 302	0.75 320	0.69 398	0.61 449	0.58 314	0.44 416	0.18 387	0.14 392	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.17 383

CoDeX	0.47 404	0.20 262	0.49 392	0.42 400	0.25 304	0.75 500	0.36 367	1.27 593	0.80 410	0.82 446	0.96 439	0.62 358	0.57 421	0.60 337	0.36 337	0.17 352	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.16 308	0.14 281

ff7	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

ffff	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

11t	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

whm_eth	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

MIM_Stereo	0.38 300	0.17 137	0.53 433	0.37 207	0.24 272	0.27 99	0.24 127	0.70 334	0.54 270	0.72 387	1.00 461	0.63 360	0.29 191	0.64 381	0.38 362	0.13 113	0.14 392	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.11 127

anonymousdsp	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

iinet-f	0.67 537	0.26 445	2.15 650	0.39 276	0.31 481	1.19 602	0.56 554	0.84 405	0.84 433	0.80 424	1.17 537	1.05 541	0.84 564	0.71 437	1.21 613	0.20 443	0.18 497	0.17 284	0.15 293	0.20 427	0.20 457

ccc-4	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

x	0.39 317	0.24 402	0.41 273	0.34 112	0.23 241	0.52 357	0.32 292	0.86 412	0.52 263	0.57 284	0.70 302	0.59 339	0.50 383	0.49 224	0.46 435	0.17 352	0.15 423	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.16 361

IER	0.46 389	0.23 364	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.69 475	0.35 345	0.80 391	0.66 323	0.83 458	0.94 426	0.75 434	0.77 541	0.60 337	0.42 390	0.17 352	0.14 392	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

test_4	0.36 269	0.18 174	0.31 109	0.44 441	0.25 304	0.20 19	0.34 320	0.56 214	0.41 197	0.59 288	1.45 594	0.43 247	0.25 125	0.63 366	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.11 127

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 378	0.21 301	0.48 379	0.42 400	0.28 412	0.31 170	0.54 543	0.63 266	0.62 295	0.62 302	0.89 411	1.01 528	0.69 500	0.75 463	0.66 512	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.15 313

CSP-Net	0.56 497	0.27 462	0.49 392	0.41 355	0.28 412	1.22 605	0.50 515	1.23 578	0.72 352	0.95 534	0.95 435	0.89 490	0.62 456	0.83 501	0.62 500	0.26 536	0.17 475	0.17 284	0.17 383	0.18 375	0.17 383

test-3	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.22 84	0.63 266	0.78 399	0.71 376	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

test_1	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.23 109	0.63 266	0.78 399	0.68 355	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

ADLNet2	0.55 486	0.25 428	0.65 490	0.47 495	0.30 459	0.83 534	0.50 515	1.05 495	0.95 507	0.80 424	0.98 453	0.99 520	0.69 500	0.77 475	0.73 530	0.20 443	0.16 455	0.17 284	0.18 411	0.21 451	0.21 477

CrosDoStereo	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 649	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 575	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

STrans-v2	0.46 389	0.20 262	0.48 379	0.40 319	0.24 272	0.55 378	0.50 515	1.07 503	0.73 359	0.65 331	1.05 489	0.72 415	0.69 500	0.72 443	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.14 261	0.13 143	0.12 187

TransformOpticalFlow	0.44 367	0.20 262	0.47 359	0.41 355	0.23 241	0.37 249	0.47 496	0.94 445	0.76 380	0.65 331	1.14 524	0.73 426	0.56 419	0.76 467	0.32 274	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.13 235

ASMatch	0.48 416	0.19 216	0.45 330	0.39 276	0.28 412	0.37 249	0.26 160	0.74 361	0.68 331	0.76 407	2.34 638	0.61 351	0.52 390	0.62 355	0.37 353	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.21 477

DeepStereo_LL	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 649	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 575	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

THIR-Stereo	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.23 241	0.75 500	0.67 584	0.66 290	0.87 455	1.02 560	1.40 581	0.72 415	0.76 534	0.62 355	0.42 390	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.15 313

GrayStereo	0.49 434	0.19 216	0.42 294	0.46 487	0.28 412	0.53 365	0.67 584	0.69 319	0.63 306	1.02 560	1.47 597	0.78 449	0.76 534	0.56 281	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.15 258	0.29 548

raft+_RVC	0.38 300	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 304	0.45 327	0.37 384	0.78 384	0.89 473	0.51 262	0.78 341	0.50 283	0.29 191	0.53 256	0.40 378	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.12 187

RALAANet	0.38 300	0.23 364	0.48 379	0.42 400	0.29 440	0.35 224	0.25 139	0.86 412	0.64 314	0.67 349	0.65 283	0.60 345	0.29 191	0.60 337	0.34 303	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.21 451	0.13 235

XX-Stereo	0.37 285	0.17 137	0.45 330	0.55 585	0.36 531	0.38 262	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 245	1.30 566	0.73 426	0.26 142	0.56 281	0.26 189	0.16 303	0.11 220	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.10 58

GES	0.44 367	0.23 364	0.57 453	0.40 319	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.96 456	0.68 331	0.74 398	0.83 373	0.47 267	0.48 369	0.67 408	0.43 397	0.22 487	0.16 455	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.23 502

222	1.18 625	0.22 342	0.44 317	0.37 207	0.22 193	0.79 514	0.37 384	1.31 601	0.89 473	0.92 519	1.08 502	0.72 415	0.71 517	0.66 397	13.89 691	0.20 443	0.15 423	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.19 434

cf-r	0.47 404	0.23 364	0.41 273	0.39 276	0.23 241	0.59 416	0.37 384	0.88 424	0.85 441	0.72 387	1.05 489	0.94 507	0.62 456	0.56 281	0.54 476	0.21 460	0.14 392	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.15 313

DIP-Stereo	0.39 317	0.21 301	0.50 405	0.41 355	0.28 412	0.62 434	0.27 182	0.77 378	0.40 193	0.64 322	0.86 391	0.52 294	0.33 247	0.66 397	0.42 390	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.15 313
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	1.04 605	0.37 537	4.81 672	0.43 421	0.31 481	0.99 565	0.46 489	1.02 483	2.09 651	1.09 584	1.09 505	0.75 434	0.81 553	1.06 570	1.76 637	0.19 419	0.15 423	0.17 284	0.15 293	2.82 686	0.26 524

HSM	0.51 457	0.24 402	0.41 273	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.40 439	1.22 573	0.75 372	0.81 437	0.91 418	1.21 575	0.69 500	0.87 519	0.46 435	0.17 352	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.17 347	0.17 383

Selective-IGEV-i16pb	1.07 612	0.24 402	9.45 679	0.41 355	0.32 498	1.76 642	0.59 561	1.00 469	1.54 630	0.66 344	1.20 544	0.98 518	0.57 421	0.78 480	0.62 500	0.27 546	0.17 475	0.18 337	0.20 467	0.21 451	0.23 502

Hybrid-DGEV-03	0.45 378	0.19 216	0.33 148	0.43 421	0.27 387	0.56 392	0.26 160	0.65 280	0.74 367	0.94 526	1.92 625	0.61 351	0.30 210	0.55 270	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.11 127

Hybrid-DGEV-2	0.41 340	0.21 301	0.42 294	0.47 495	0.29 440	0.59 416	0.23 109	0.82 397	0.99 520	0.64 322	0.63 276	0.60 345	0.65 479	0.58 314	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.12 187

NLSM1	0.32 210	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 304	0.66 466	0.27 182	0.57 222	0.50 255	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 172	0.54 263	0.32 274	0.16 303	0.17 475	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.12 187

tg	0.33 227	0.18 174	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.38 262	0.26 160	0.70 334	0.56 284	0.47 251	0.65 283	0.42 238	0.24 113	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.14 194	0.11 127

ACV-stereo	0.62 525	0.34 519	1.00 581	0.43 421	0.31 481	1.20 603	0.40 439	0.75 368	0.83 428	0.64 322	0.77 330	2.10 641	1.03 601	0.81 490	0.64 507	0.21 460	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.21 451	0.21 477

test_sample2	0.42 349	0.22 342	0.43 307	0.33 82	0.21 164	0.58 404	0.39 428	0.95 452	0.67 326	0.63 311	0.77 330	0.69 398	0.57 421	0.61 346	0.38 362	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.16 327	0.19 409	0.18 401

H2IRNET	0.37 285	0.20 262	0.33 148	0.38 244	0.25 304	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 352	0.39 210	0.90 415	0.74 432	0.55 412	0.52 247	0.43 397	0.15 247	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.13 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 235	0.27 462	0.45 330	0.36 183	0.25 304	0.48 341	0.30 237	0.58 230	0.90 476	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 191	0.49 224	0.30 257	0.16 303	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.18 375	0.15 313

SMFormer	0.51 457	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.18 401

tta	0.51 457	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.14 281

MyStereo07	0.32 210	0.22 342	0.34 169	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	0.72 347	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 225	0.59 331	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

MyStereo06	0.38 300	0.21 301	0.61 466	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.95 452	0.35 142	0.62 302	0.54 247	0.76 441	0.27 156	0.50 232	0.29 250	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MyStereo05	0.44 367	0.21 301	0.45 330	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.93 440	1.09 566	0.76 407	0.61 272	0.51 289	0.57 421	0.73 450	0.42 390	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MyStereo04	0.44 367	0.22 342	0.44 317	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	1.00 469	1.08 564	0.62 302	0.58 266	0.55 307	0.57 421	0.71 437	0.44 416	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

AE-Stereo	0.34 235	0.21 301	0.42 294	0.48 503	0.31 481	0.48 341	0.35 345	0.61 253	0.62 295	0.32 153	0.55 256	0.52 294	0.27 156	0.47 207	0.29 250	0.13 113	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.12 187

1111x	0.55 486	0.22 342	0.46 347	0.38 244	0.20 133	0.66 466	0.43 473	1.23 578	0.99 520	0.71 376	0.99 458	0.95 509	0.69 500	0.90 530	1.08 602	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.18 401

EKT-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.39 249	0.43 421	0.29 440	0.38 262	0.31 265	0.69 319	0.64 314	0.45 239	0.63 276	0.49 278	0.27 156	0.56 281	0.33 287	0.18 387	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.16 308	0.16 361

gwcnet-sp	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

scenet	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

ssnet	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

TestStereo1	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

RAFT_CTSACE	0.45 378	0.20 262	0.44 317	0.45 466	0.27 387	0.34 213	0.39 428	0.60 246	0.73 359	0.76 407	1.44 591	0.83 465	0.38 304	1.08 576	0.26 189	0.12 60	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

CRFU-Net	0.57 505	0.27 462	0.57 453	0.46 487	0.30 459	1.20 603	0.52 534	1.10 514	0.56 284	1.00 552	0.98 453	1.06 543	0.79 548	0.81 490	0.71 527	0.21 460	0.19 515	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.19 434

RAFT+CT+SA	0.39 317	0.23 364	0.36 196	0.51 548	0.27 387	0.29 132	0.46 489	0.75 368	0.80 410	0.51 262	0.89 411	0.41 228	0.40 322	0.78 480	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.15 258	0.14 281

test_5	0.43 359	0.24 402	0.43 307	0.52 561	0.28 412	0.28 120	0.42 466	0.72 347	0.82 423	0.62 302	0.91 418	0.72 415	0.55 412	0.79 486	0.35 321	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.16 361

SA-5K	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

DAS	0.51 457	0.25 428	0.60 464	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.82 493	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

SepStereo	0.51 457	0.25 428	0.60 464	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.93 546	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

test_3	0.36 269	0.19 216	0.44 317	0.44 441	0.23 241	0.48 341	0.36 367	0.66 290	0.82 423	0.64 322	0.45 196	0.68 393	0.25 125	0.41 143	0.31 265	0.12 60	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

PSMNet-ADL	0.48 416	0.27 462	0.40 262	0.48 503	0.30 459	0.68 473	0.37 384	0.90 431	0.80 410	0.61 299	0.80 354	0.92 502	0.62 456	0.72 443	0.63 504	0.23 504	0.18 497	0.18 337	0.20 467	0.22 474	0.20 457

NRIStereo	0.36 269	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.23 241	0.34 213	0.26 160	0.65 280	0.55 277	0.64 322	0.63 276	0.56 310	0.37 299	0.65 388	0.37 353	0.15 247	0.11 220	0.18 337	0.15 293	0.17 347	0.14 281

KYRaft	0.48 416	0.20 262	0.38 227	0.44 441	0.23 241	0.44 318	0.37 384	0.66 290	0.41 197	0.94 526	1.73 614	0.79 451	0.41 330	0.63 366	0.31 265	0.16 303	0.11 220	0.18 337	0.22 508	0.16 308	0.78 648

DeepStereo_RVC	0.36 269	0.21 301	0.47 359	0.40 319	0.24 272	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 363	0.67 295	0.57 315	0.51 388	0.56 281	0.39 370	0.16 303	0.12 282	0.18 337	0.15 293	0.19 409	0.18 401

RAFT-345	0.40 329	0.18 174	0.40 262	0.38 244	0.22 193	0.33 198	0.26 160	0.61 253	0.51 260	0.74 398	1.79 618	0.45 258	0.33 247	0.66 397	0.36 337	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.14 261	0.13 143	0.13 235

iRaftStereo_RVC	0.32 210	0.19 216	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.31 170	0.29 217	0.68 310	0.51 260	0.49 256	0.66 290	0.37 191	0.23 103	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.15 258	0.12 187

sAnonymous2	0.40 329	0.39 555	0.85 558	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 619

CroCo_RVC	0.40 329	0.39 555	0.85 558	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 619

xxxx	1.01 600	0.22 342	0.43 307	0.36 183	0.21 164	0.82 531	0.36 367	1.32 602	0.88 459	0.71 376	0.94 426	0.97 514	0.63 462	0.64 381	10.58 687	0.20 443	0.16 455	0.18 337	0.17 383	0.19 409	0.19 434

test_xeample	1.01 600	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.21 164	0.71 485	0.39 428	1.23 578	0.86 446	0.81 437	1.04 484	0.69 398	0.61 449	0.69 425	10.93 688	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.17 383	0.18 375	0.17 383

SFCPSM	0.47 404	0.21 301	0.55 443	0.40 319	0.27 387	0.87 542	0.37 384	1.33 604	0.77 389	0.80 424	0.84 378	0.54 302	0.49 373	0.57 293	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.15 313

MMNet	0.55 486	0.25 428	0.61 466	0.43 421	0.34 519	1.07 579	0.39 428	0.87 419	0.91 483	0.91 511	0.93 425	0.86 475	0.76 534	0.81 490	0.76 535	0.15 247	0.14 392	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.16 361

GANet-RSSM	0.47 404	0.21 301	0.37 213	0.38 244	0.25 304	0.58 404	0.36 367	1.07 503	0.78 399	0.68 355	1.01 464	0.86 475	0.67 490	0.62 355	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.17 383

DISCO	0.70 544	0.26 445	0.68 505	0.44 441	0.31 481	1.14 593	0.51 531	1.23 578	1.23 591	0.81 437	1.05 489	1.50 617	0.85 565	1.82 642	1.03 596	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.24 504	0.23 502

DFGA-Net	0.45 378	0.29 488	0.80 554	0.42 400	0.32 498	0.53 365	0.35 345	0.78 384	0.89 473	0.66 344	0.75 320	0.48 272	0.39 316	0.74 457	0.60 493	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.18 411	0.20 427	0.17 383

AIO-test1	0.38 300	0.18 174	0.38 227	0.50 532	0.24 272	0.46 332	0.30 237	0.70 334	1.19 584	0.40 219	0.71 304	0.45 258	0.29 191	0.53 256	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.13 143	0.17 383

rvit_stereo_0081_aga	0.31 204	0.28 476	0.44 317	0.42 400	0.29 440	0.34 213	0.31 265	0.44 139	0.40 193	0.39 210	0.44 192	0.40 219	0.32 231	0.42 154	0.29 250	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.16 327	0.20 427	0.15 313

rvit_stereo_0081	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

rvit_stereo_0082	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

rvit_stereo_ft	0.33 227	0.25 428	0.47 359	0.52 561	0.32 498	0.33 198	0.47 496	0.49 170	0.50 255	0.34 164	0.41 181	0.41 228	0.32 231	0.48 218	0.34 303	0.22 487	0.14 392	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.14 281

ACVNet-DCA	0.35 251	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

1test111	0.36 269	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.55 270	0.45 425	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

cc1	0.37 285	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.15 313

tt1	0.36 269	0.24 402	0.32 129	0.41 355	0.22 193	0.54 372	0.38 406	0.68 310	1.04 545	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 354	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.16 361

MIF-Stereo (partial)	0.31 204	0.18 174	0.37 213	0.41 355	0.31 481	0.28 120	0.23 109	0.47 157	0.42 208	0.31 138	0.63 276	0.36 189	0.35 265	0.57 293	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.14 281

4D-IteraStereo	0.33 227	0.18 174	0.40 262	0.40 319	0.24 272	0.32 189	0.27 182	0.58 230	0.72 352	0.65 331	0.54 247	0.42 238	0.23 103	0.45 182	0.28 231	0.14 172	0.09 27	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.11 127

anonymousa	0.49 434	0.20 262	0.42 294	0.38 244	0.23 241	0.91 546	0.35 345	0.75 368	0.62 295	0.85 469	1.54 603	1.06 543	0.66 487	0.51 240	0.43 397	0.16 303	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.16 308	0.14 281

riskmin	0.38 300	0.20 262	0.39 249	0.32 66	0.23 241	0.53 365	0.30 237	0.63 266	0.80 410	0.49 256	0.56 259	0.73 426	0.58 431	0.55 270	0.36 337	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.13 222	0.19 409	0.20 457

DisPM	0.39 317	0.19 216	0.44 317	0.41 355	0.27 387	0.24 53	0.31 265	0.65 280	0.57 286	0.87 484	0.87 399	0.60 345	0.32 231	0.76 467	0.32 274	0.18 387	0.12 282	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.20 457

GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 441	0.19 96	0.31 170	0.26 160	0.47 157	0.43 212	0.37 185	0.47 207	0.41 228	0.23 103	0.50 232	0.34 303	0.14 172	0.18 497	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.13 235

TRStereo	0.37 285	0.27 462	0.59 458	0.47 495	0.41 566	0.29 132	0.30 237	0.84 405	0.59 290	0.52 269	0.41 181	0.52 294	0.26 142	0.73 450	0.27 208	0.17 352	0.12 282	0.19 381	0.19 442	0.13 143	0.11 127

LCNet	0.41 340	0.20 262	0.32 129	0.44 441	0.24 272	0.47 338	0.29 217	0.67 300	0.53 266	0.72 387	1.03 478	0.66 385	0.60 443	0.58 314	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.36 591

HHNet	0.41 340	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.37 538	0.33 198	0.34 320	0.69 319	0.75 372	0.86 476	1.30 566	0.52 294	0.32 231	0.52 247	0.35 321	0.15 247	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.15 258	0.24 511

AAGNet	1.43 639	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.25 304	0.29 132	0.31 265	0.65 280	0.68 331	0.97 540	0.86 391	0.67 392	0.62 456	0.64 381	20.63 696	0.16 303	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.19 409	0.12 187

IIG-Stereo	0.43 359	0.21 301	0.44 317	0.50 532	0.25 304	0.44 318	0.21 67	0.71 342	0.76 380	0.83 458	0.95 435	0.83 465	0.43 338	0.90 530	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.19 381	0.14 261	0.15 258	0.11 127

FTStereo	0.56 497	0.20 262	0.37 213	0.41 355	0.25 304	0.40 281	0.79 617	0.66 290	0.43 212	1.09 584	3.27 660	0.70 402	0.73 524	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.30 557

CRE-IMP	0.36 269	0.23 364	0.49 392	0.42 400	0.24 272	0.41 299	0.21 67	0.57 222	0.41 197	0.65 331	0.72 305	0.53 298	0.37 299	0.61 346	0.38 362	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.21 451	0.18 401

LMCR-Stereo	0.53 472	0.30 497	0.53 433	0.58 596	0.30 459	0.83 534	0.36 367	1.19 558	0.76 380	0.88 494	1.04 484	0.56 310	0.62 456	0.82 493	0.67 515	0.19 419	0.15 423	0.19 381	0.14 261	0.23 491	0.17 383

ICVP	0.46 389	0.25 428	0.38 227	0.48 503	0.28 412	0.58 404	0.43 473	1.00 469	0.70 339	0.67 349	0.95 435	0.75 434	0.55 412	0.53 256	0.54 476	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.17 383	0.19 409	0.20 457
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.55 486	0.29 488	0.63 479	0.49 518	0.31 481	0.70 480	0.54 543	1.22 573	0.92 488	0.82 446	0.85 388	0.85 470	0.63 462	0.90 530	0.65 509	0.24 516	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.21 451	0.22 495

sCroCo_RVC	0.35 251	0.28 476	0.69 511	0.51 548	0.39 554	0.41 299	0.31 265	0.49 170	0.45 228	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 231	0.46 198	0.32 274	0.21 460	0.22 544	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.20 457

FENet	0.42 349	0.22 342	0.38 227	0.39 276	0.24 272	0.55 378	0.32 292	0.79 388	0.70 339	0.71 376	0.72 305	0.63 360	0.57 421	0.62 355	0.44 416	0.19 419	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.19 434

HGLStereo	0.56 497	0.28 476	0.57 453	0.50 532	0.37 538	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.78 399	0.86 476	1.14 524	0.89 490	0.82 557	0.76 467	0.73 530	0.21 460	0.20 527	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.21 477

GwcNet-RSSM	0.49 434	0.24 402	0.42 294	0.40 319	0.23 241	0.55 378	0.38 406	0.93 440	0.93 494	0.71 376	1.16 535	0.86 475	0.60 443	0.62 355	0.66 512	0.21 460	0.14 392	0.19 381	0.20 467	0.16 308	0.15 313

MSAF-DinoV2	1.04 605	0.38 547	1.32 621	0.54 578	0.29 440	0.89 543	0.72 607	1.52 637	1.24 593	1.05 571	1.41 583	2.98 656	1.49 636	2.74 667	2.83 662	0.22 487	0.14 392	0.20 411	0.22 508	0.32 560	0.32 571

rvit_stereo_0083	0.34 235	0.24 402	0.50 405	0.44 441	0.27 387	0.34 213	0.35 345	0.45 146	0.62 295	0.37 185	0.47 207	0.42 238	0.35 265	0.40 133	0.36 337	0.22 487	0.20 527	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.14 281

test_sample3	0.46 389	0.25 428	0.50 405	0.35 155	0.23 241	0.69 475	0.37 384	1.15 541	0.81 418	0.75 400	0.79 351	0.66 385	0.49 373	0.63 366	0.46 435	0.21 460	0.15 423	0.20 411	0.19 442	0.21 451	0.19 434

DispNO	0.47 404	0.23 364	0.71 520	0.39 276	0.31 481	0.60 423	0.38 406	0.89 426	0.77 389	0.75 400	0.84 378	0.72 415	0.54 406	0.73 450	0.46 435	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.17 383

xx1	0.39 317	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.65 379	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

plain	0.31 204	0.20 262	0.50 405	0.39 276	0.29 440	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 290	0.30 136	0.31 225	0.65 388	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.17 347	0.12 187

knoymous	0.36 269	0.20 262	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 238	0.29 217	0.61 253	0.64 314	0.67 349	0.70 302	0.60 345	0.40 322	0.58 314	0.34 303	0.17 352	0.11 220	0.20 411	0.11 143	0.17 347	0.18 401

qqq	0.40 329	0.26 445	0.44 317	0.36 183	0.22 193	0.46 332	0.36 367	0.85 408	0.54 270	0.56 281	0.69 298	0.65 379	0.53 394	0.55 270	0.45 425	0.17 352	0.16 455	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

psmg	0.49 434	0.25 428	0.43 307	0.41 355	0.28 412	0.85 538	0.43 473	0.99 465	0.76 380	0.91 511	0.94 426	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.15 423	0.20 411	0.20 467	0.18 375	0.18 401

AASNet	0.53 472	0.25 428	0.52 426	0.49 518	0.32 498	0.74 494	0.40 439	1.50 631	0.86 446	0.86 476	0.92 422	0.64 366	0.59 439	0.59 331	0.79 540	0.23 504	0.19 515	0.20 411	0.16 327	0.21 451	0.19 434

GMOStereo	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

error version	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

test-v	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

Patchmatch Stereo++	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313
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
OMP-Stereo	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.52 561	0.24 272	0.36 238	0.25 139	0.71 342	0.78 399	0.77 413	0.64 280	0.89 490	0.39 316	0.91 537	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.20 411	0.15 293	0.15 258	0.12 187

NF-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.57 315	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

OCTAStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

PSM-softLoss	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

KMStereo	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

PSM-adaLoss	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.56 281	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo_v2	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.57 293	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.57 293	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

HUI-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.50 232	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

SST-Stereo	0.40 329	0.19 216	0.45 330	0.42 400	0.25 304	0.25 71	0.21 67	0.66 290	0.47 240	1.08 582	0.79 351	0.72 415	0.43 338	0.77 475	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.19 409	0.15 313

RAFT_R40	0.40 329	0.19 216	0.44 317	0.43 421	0.25 304	0.23 40	0.26 160	0.67 300	0.67 326	0.98 545	0.78 341	0.72 415	0.43 338	0.76 467	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.18 375	0.14 281

PFNet	0.42 349	0.18 174	0.58 457	0.43 421	0.24 272	0.43 310	0.32 292	0.74 361	0.78 399	1.00 552	0.74 318	0.68 393	0.39 316	0.72 443	0.37 353	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.15 293	0.16 308	0.13 235

RE-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

Pruner-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.40 319	0.25 304	0.22 30	0.24 127	0.67 300	0.55 277	0.89 498	0.76 326	0.68 393	0.29 191	0.62 355	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.17 383	0.17 347	0.18 401

TVStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

iGMRVC	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

RAFT-RH_RVC	0.56 497	0.17 137	0.41 273	0.37 207	0.23 241	0.57 398	0.24 127	0.60 246	0.70 339	1.19 598	3.94 672	0.56 310	0.38 304	0.65 388	0.36 337	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.14 261	0.12 94	0.13 235

iRAFT	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

test-2	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

GMM-Stereo	0.44 367	0.19 216	0.36 196	0.42 400	0.25 304	0.51 352	0.47 496	0.71 342	0.53 266	0.76 407	1.37 575	0.76 441	0.38 304	0.60 337	0.33 287	0.15 247	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.16 308	0.27 534

RAFT-IKP	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

TestStereo	0.38 300	0.31 502	0.40 262	0.45 466	0.20 133	0.40 281	0.37 384	0.66 290	0.65 319	0.53 272	0.78 341	0.47 267	0.40 322	0.55 270	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.22 474	0.13 235

delet	0.55 486	0.24 402	0.55 443	0.44 441	0.33 510	1.07 579	0.50 515	1.00 469	0.86 446	0.85 469	0.96 439	0.90 495	0.63 462	0.83 501	0.74 533	0.18 387	0.18 497	0.20 411	0.21 490	0.16 308	0.15 313

UNet	0.54 484	0.26 445	0.66 496	0.44 441	0.40 559	0.99 565	0.41 456	0.98 463	0.75 372	0.83 458	0.89 411	1.04 537	0.72 521	0.73 450	0.62 500	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.17 383

UPFNet	0.53 472	0.24 402	0.51 420	0.45 466	0.38 548	0.84 537	0.49 510	0.99 465	0.75 372	0.87 484	0.88 407	0.86 475	0.64 473	0.80 487	0.71 527	0.20 443	0.20 527	0.20 411	0.20 467	0.19 409	0.15 313

aanetorigin	0.83 577	0.56 606	1.87 645	0.49 518	0.38 548	0.56 392	0.66 581	0.70 334	1.00 527	2.42 661	2.02 631	1.31 588	1.18 616	0.93 546	1.13 609	0.20 443	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.27 531	0.30 557

ac_64	0.52 465	0.22 342	0.50 405	0.45 466	0.28 412	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.61 293	0.91 511	0.83 373	1.07 548	0.68 496	0.74 457	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.15 313

MSMDNet	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.96 456	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.23 491	0.19 434

z-mn7	1.00 599	0.50 588	1.70 641	0.53 571	0.36 531	1.75 641	0.71 605	1.22 573	2.28 656	0.96 535	2.54 645	1.42 608	0.95 591	2.19 658	1.54 629	0.22 487	0.19 515	0.21 453	0.20 467	0.27 531	0.25 518

AIO-test2	0.39 317	0.21 301	0.41 273	0.47 495	0.25 304	0.45 327	0.35 345	0.77 378	1.27 603	0.36 178	0.87 399	0.37 191	0.30 210	0.47 207	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.21 453	0.23 524	0.15 258	0.13 235

test_sample4	0.47 404	0.26 445	0.50 405	0.35 155	0.22 193	0.69 475	0.38 406	1.15 541	0.81 418	0.78 417	0.82 367	0.62 358	0.53 394	0.63 366	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.21 453	0.19 442	0.21 451	0.19 434

PCWNet_CMD	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.95 452	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.21 453	0.16 327	0.24 504	0.19 434

ToySt	0.49 434	0.27 462	0.75 540	0.40 319	0.27 387	0.64 454	0.49 510	0.84 405	0.77 389	0.60 292	0.83 373	0.88 486	0.66 487	0.70 432	0.56 483	0.16 303	0.17 475	0.21 453	0.20 467	0.21 451	0.19 434

Wz-Net-LNSev	0.71 548	0.51 592	1.36 628	0.50 532	0.41 566	1.15 595	0.69 594	1.21 565	1.07 561	1.02 560	1.12 512	1.08 550	0.87 570	0.89 528	0.89 574	0.24 516	0.22 544	0.21 453	0.19 442	0.26 520	0.26 524

Sa-1000	0.48 416	0.24 402	0.41 273	0.45 466	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.81 395	0.93 494	0.82 446	1.50 598	0.53 298	0.45 354	0.92 540	0.30 257	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

SA	0.44 367	0.25 428	0.46 347	0.46 487	0.24 272	0.43 310	0.36 367	0.75 368	0.96 508	0.59 288	1.03 478	0.48 272	0.52 390	0.94 553	0.32 274	0.16 303	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

dd	0.43 359	0.38 547	0.55 443	0.44 441	0.25 304	0.47 338	0.38 406	0.70 334	1.05 549	0.59 288	0.65 283	0.42 238	0.39 316	0.66 397	0.50 451	0.24 516	0.15 423	0.21 453	0.15 293	0.22 474	0.18 401

IRAFT_RVC	0.42 349	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.24 272	0.27 99	0.54 543	0.74 361	0.77 389	0.76 407	0.80 354	0.73 426	0.51 388	0.70 432	0.36 337	0.17 352	0.10 94	0.21 453	0.16 327	0.16 308	0.14 281

rafts_anoy	0.37 285	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.33 304	0.67 300	0.90 476	0.58 286	0.66 290	0.45 258	0.33 247	0.47 207	0.39 370	0.16 303	0.11 220	0.21 453	0.23 524	0.17 347	0.14 281

EDNetEfficient	1.46 640	0.80 633	6.12 674	0.47 495	0.39 554	0.69 475	0.83 620	0.90 431	2.77 667	3.50 678	1.96 628	1.66 627	2.03 660	1.26 603	4.18 673	0.21 460	0.18 497	0.21 453	0.20 467	0.41 602	0.39 605

DSFCA	0.55 486	0.25 428	0.62 469	0.40 319	0.36 531	0.74 494	0.52 534	1.04 490	0.82 423	1.06 575	0.84 378	0.89 490	0.63 462	0.99 556	0.58 486	0.25 526	0.21 537	0.21 453	0.21 490	0.21 451	0.19 434

DMCA	0.45 378	0.26 445	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.51 352	0.34 320	0.93 440	0.68 331	0.75 400	0.83 373	0.79 451	0.53 394	0.51 240	0.54 476	0.21 460	0.16 455	0.21 453	0.16 327	0.19 409	0.21 477

DN-CSS_ROB	0.43 359	0.26 445	0.62 469	0.40 319	0.29 440	0.44 318	0.27 182	0.77 378	0.75 372	0.72 387	1.09 505	0.48 272	0.43 338	0.69 425	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.18 375	0.16 361

FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 249	0.47 495	0.26 352	0.46 332	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 142	0.40 133	0.37 353	0.21 460	0.15 423	0.22 468	0.26 564	0.16 308	0.16 361

zh-mn7	1.08 615	0.65 619	4.00 668	0.52 561	0.38 548	1.16 598	0.62 571	1.15 541	1.77 643	1.74 639	2.31 635	1.17 573	0.91 577	2.10 653	1.77 638	0.24 516	0.21 537	0.22 468	0.22 508	0.25 513	0.28 541

G2L-Stereo	0.49 434	0.23 364	0.48 379	0.43 421	0.26 352	0.47 338	0.42 466	0.93 440	0.78 399	0.84 465	0.86 391	0.91 497	0.52 390	0.78 480	0.70 522	0.20 443	0.17 475	0.22 468	0.18 411	0.17 347	0.21 477

DDVS	0.52 465	0.30 497	0.56 449	0.41 355	0.31 481	0.71 485	0.34 320	0.91 436	0.67 326	0.85 469	0.89 411	1.12 561	0.46 360	0.86 517	0.60 493	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.25 513	0.26 524

test_sample6	0.49 434	0.26 445	0.50 405	0.37 207	0.22 193	0.63 447	0.40 439	1.12 526	0.83 428	0.80 424	1.03 478	0.66 385	0.55 412	0.67 408	0.46 435	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.23 491	0.21 477

test_sample5	0.47 404	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.77 413	0.94 426	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

CAS++	0.32 210	0.24 402	0.36 196	0.37 207	0.26 352	0.28 120	0.23 109	0.87 419	0.50 255	0.47 251	0.45 196	0.26 106	0.21 75	0.49 224	0.24 129	0.23 504	0.19 515	0.22 468	0.17 383	0.21 451	0.16 361
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.48 416	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.80 424	1.03 478	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

CASnet	0.30 196	0.20 262	0.33 148	0.41 355	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 266	0.52 269	0.54 247	0.39 207	0.24 113	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 468	0.18 411	0.18 375	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.57 505	0.27 462	0.68 505	0.48 503	0.34 519	0.39 275	0.48 504	0.94 445	0.97 511	0.83 458	0.78 341	1.10 557	1.18 616	1.33 611	0.49 449	0.17 352	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.16 308	0.17 383

CASS	0.45 378	0.27 462	0.42 294	0.48 503	0.22 193	0.61 426	0.34 320	0.97 460	0.62 295	0.71 376	0.85 388	0.61 351	0.55 412	0.57 293	0.41 384	0.29 564	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.22 474	0.28 541
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 378	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.70 480	0.34 320	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.65 379	0.49 373	0.64 381	0.51 461	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

BSDual-CNN	0.46 389	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

hknet	0.49 434	0.25 428	0.51 420	0.45 466	0.29 440	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.83 428	0.75 400	0.80 354	0.97 514	0.61 449	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

RAFT	0.45 378	0.22 342	0.45 330	0.47 495	0.26 352	0.54 372	0.47 496	0.66 290	0.58 289	0.80 424	0.82 367	0.94 507	0.57 421	0.75 463	0.34 303	0.17 352	0.15 423	0.22 468	0.20 467	0.16 308	0.12 187

Anonymous3	0.46 389	0.34 519	0.86 563	0.50 532	0.37 538	0.81 523	0.50 515	0.72 347	0.65 319	0.51 262	0.65 283	0.45 258	0.45 354	0.64 381	0.38 362	0.24 516	0.24 563	0.22 468	0.21 490	0.23 491	0.23 502

ADLNet	0.55 486	0.27 462	0.51 420	0.44 441	0.35 526	0.78 511	0.46 489	1.08 507	0.86 446	0.99 547	0.98 453	0.92 502	0.63 462	0.69 425	0.81 545	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 472	0.32 506	0.64 484	0.44 441	0.30 459	0.66 466	0.44 482	1.04 490	0.88 459	0.91 511	0.91 418	0.99 520	0.60 443	0.68 419	0.60 493	0.21 460	0.17 475	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 472	0.34 519	0.59 458	0.41 355	0.30 459	0.50 348	0.43 473	1.19 558	0.70 339	0.85 469	1.05 489	0.86 475	0.55 412	0.84 506	0.51 461	0.29 564	0.23 554	0.22 468	0.22 508	0.26 520	0.25 518

StereoDRNet-Refined	0.58 512	0.32 506	0.54 438	0.46 487	0.30 459	0.96 558	0.40 439	1.00 469	0.94 501	1.12 589	1.08 502	0.96 512	0.67 490	0.90 530	0.89 574	0.17 352	0.13 353	0.22 468	0.21 490	0.20 427	0.19 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 512	0.28 476	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.77 507	0.50 515	0.99 465	0.92 488	1.04 569	1.14 524	1.21 575	0.69 500	0.88 522	0.69 519	0.20 443	0.20 527	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.18 401

MultiAttention	3.58 674	0.24 402	0.62 469	0.54 578	0.34 519	22.90 696	2.72 688	1.60 642	1.13 573	0.80 424	1.81 619	1.14 570	0.43 338	35.29 708	0.61 497	0.17 352	0.12 282	0.23 489	0.23 524	0.34 573	0.29 548

w-ln-seven-2	0.76 558	0.43 568	2.32 652	0.52 561	0.38 548	0.90 545	0.65 578	1.11 520	1.12 572	1.19 598	1.28 559	1.09 553	0.99 596	1.07 573	0.87 561	0.20 443	0.19 515	0.23 489	0.22 508	0.26 520	0.22 495

ITSA-stereo	0.53 472	0.28 476	0.52 426	0.40 319	0.23 241	0.56 392	0.34 320	1.24 585	1.24 593	0.80 424	0.81 361	0.72 415	0.58 431	0.82 493	0.65 509	0.21 460	0.17 475	0.23 489	0.21 490	0.22 474	0.26 524

mmm	0.44 367	0.27 462	0.46 347	0.38 244	0.24 272	0.61 426	0.35 345	0.94 445	0.53 266	0.72 387	1.05 489	0.63 360	0.50 383	0.57 293	0.45 425	0.18 387	0.15 423	0.23 489	0.20 467	0.20 427	0.18 401

LL-Strereo2	0.35 251	0.24 402	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.35 224	0.24 127	0.67 300	0.44 219	0.54 276	0.51 228	0.66 385	0.25 125	0.66 397	0.30 257	0.14 172	0.12 282	0.23 489	0.20 467	0.18 375	0.13 235

fast-acv-ft	0.64 528	0.30 497	0.73 529	0.45 466	0.34 519	1.17 599	0.49 510	0.86 412	0.98 515	1.02 560	1.36 572	1.29 585	0.85 565	0.76 467	0.81 545	0.21 460	0.23 554	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.20 457

ssnet_v2	0.58 512	0.28 476	0.56 449	0.43 421	0.29 440	0.95 555	0.59 561	1.13 528	0.99 520	0.93 523	0.80 354	0.99 520	0.64 473	0.82 493	0.94 580	0.25 526	0.22 544	0.23 489	0.24 540	0.20 427	0.19 434

WZ-Net	1.19 626	0.59 610	4.07 669	0.62 612	0.51 610	1.34 614	1.31 662	1.32 602	1.74 642	1.53 627	1.65 608	1.74 630	1.28 625	2.25 660	2.01 647	0.27 546	0.21 537	0.23 489	0.25 549	0.40 596	0.39 605

PFNet+	0.40 329	0.19 216	0.49 392	0.39 276	0.25 304	0.28 120	0.23 109	0.64 279	0.70 339	0.85 469	0.79 351	0.64 366	0.35 265	0.72 443	0.34 303	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.20 467	0.16 308	0.20 457

ARAFT	0.47 404	0.24 402	0.79 552	0.42 400	0.25 304	0.55 378	0.55 548	0.75 368	0.81 418	0.89 498	0.75 320	0.73 426	0.47 364	0.88 522	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.23 489	0.22 508	0.14 194	0.13 235

RAFT + AFF	0.53 472	0.29 488	0.75 540	0.51 548	0.32 498	0.63 447	0.60 564	1.00 469	0.91 483	0.78 417	0.87 399	0.83 465	0.58 431	0.80 487	0.47 442	0.17 352	0.20 527	0.23 489	0.22 508	0.18 375	0.18 401

PSMNet-RSSM	0.48 416	0.22 342	0.38 227	0.42 400	0.25 304	0.50 348	0.37 384	1.10 514	0.77 389	0.70 369	1.06 496	0.84 468	0.64 473	0.62 355	0.47 442	0.23 504	0.15 423	0.23 489	0.25 549	0.20 427	0.19 434

RTSC	0.87 581	0.48 580	1.23 610	0.52 561	0.37 538	1.13 592	0.50 515	1.34 606	1.79 644	1.51 624	1.24 552	1.12 561	0.81 553	1.62 630	2.16 650	0.25 526	0.19 515	0.23 489	0.24 540	0.30 548	0.31 567

ADCRef	0.80 568	0.43 568	1.32 621	0.50 532	0.45 589	1.07 579	0.51 531	1.07 503	0.98 515	1.17 594	1.42 585	0.87 481	0.91 577	0.85 512	3.19 664	0.18 387	0.16 455	0.23 489	0.23 524	0.22 474	0.21 477

ADCP+	1.06 610	0.35 525	1.51 636	0.49 518	0.51 610	1.45 624	0.55 548	1.25 589	1.03 539	1.16 593	1.15 530	1.10 557	1.07 606	1.56 626	6.75 683	0.19 419	0.16 455	0.23 489	0.21 490	0.28 535	0.21 477

CFNet	0.51 457	0.29 488	0.46 347	0.41 355	0.27 387	0.70 480	0.32 292	1.13 528	1.00 527	0.72 387	1.07 499	0.85 470	0.60 443	0.76 467	0.52 468	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.16 361

NaN_ROB	0.69 542	0.44 573	0.69 511	0.51 548	0.33 510	0.97 560	1.06 643	1.22 573	1.19 584	1.24 608	0.96 439	1.08 550	0.78 546	1.20 593	0.67 515	0.24 516	0.30 600	0.23 489	0.24 540	0.23 491	0.25 518

rvit_0105_6	0.38 300	0.28 476	0.64 484	0.50 532	0.30 459	0.39 275	0.38 406	0.51 183	0.67 326	0.40 219	0.45 196	0.50 283	0.41 330	0.54 263	0.36 337	0.27 546	0.26 577	0.24 506	0.21 490	0.22 474	0.16 361

DCVSM-stereo	0.49 434	0.27 462	0.53 433	0.39 276	0.29 440	0.51 352	0.26 160	0.75 368	0.75 372	1.11 588	0.75 320	1.05 541	0.72 521	0.60 337	0.47 442	0.20 443	0.19 515	0.24 506	0.20 467	0.25 513	0.30 557

Wz-Net-MNSev	0.76 558	0.40 560	1.34 623	0.50 532	0.40 559	1.44 623	0.83 620	1.15 541	1.16 578	1.25 610	1.20 544	1.13 567	0.81 553	1.16 587	1.00 594	0.22 487	0.19 515	0.24 506	0.23 524	0.28 535	0.26 524

AACVNet	0.50 450	0.23 364	0.49 392	0.46 487	0.29 440	0.52 357	0.38 406	0.90 431	0.55 277	0.81 437	1.03 478	1.00 524	0.70 513	0.83 501	0.54 476	0.21 460	0.18 497	0.24 506	0.18 411	0.23 491	0.20 457

CFNet_pseudo	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.30 237	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.03 478	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

pcwnet_v2	0.58 512	0.28 476	0.84 557	0.45 466	0.35 526	0.61 426	0.35 345	1.27 593	1.21 588	0.99 547	1.27 557	0.72 415	0.58 431	0.67 408	0.48 446	0.27 546	0.21 537	0.24 506	0.23 524	0.29 539	0.29 548

HCRNet	0.44 367	0.34 519	0.41 273	0.53 571	0.26 352	0.53 365	0.29 217	0.83 402	0.63 306	0.71 376	0.81 361	0.77 447	0.50 383	0.66 397	0.36 337	0.24 516	0.16 455	0.24 506	0.20 467	0.21 451	0.18 401

EDNetEfficientorigin	9.93 688	1.15 655	175.16 718	0.48 503	0.36 531	1.04 576	0.68 589	1.24 585	2.69 665	3.17 675	2.50 644	2.30 646	2.07 661	1.76 639	2.21 651	0.20 443	0.18 497	0.24 506	0.19 442	0.51 624	0.50 636

GwcNet	0.69 542	0.36 530	1.10 592	0.51 548	0.42 572	1.08 583	0.50 515	1.21 565	1.16 578	1.00 552	1.37 575	1.06 543	0.79 548	0.92 540	0.94 580	0.25 526	0.24 563	0.24 506	0.22 508	0.23 491	0.26 524

CFNet-ft	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

CFNet_RVC	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

ccs_rob	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.31 265	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.02 473	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

PWCDC_ROB	0.89 585	0.49 584	0.80 554	0.74 636	0.40 559	1.03 572	0.39 428	1.33 604	2.35 661	1.02 560	3.77 667	0.81 463	0.92 582	1.20 593	0.90 576	0.34 601	0.22 544	0.24 506	0.20 467	0.34 573	0.29 548

w-ln-seven	0.96 594	0.48 580	2.41 655	0.54 578	0.50 606	1.41 619	0.70 599	1.67 648	1.81 645	1.49 621	1.50 598	1.26 580	0.87 570	1.15 585	1.80 642	0.23 504	0.21 537	0.25 519	0.25 549	0.31 554	0.26 524

YMNet	0.66 532	0.38 547	0.90 570	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 596	1.29 563	1.12 561	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 609	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

YMNet_1	0.66 532	0.38 547	0.90 570	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 596	1.29 563	1.12 561	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 609	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

rvit_0105_5	0.42 349	0.31 502	0.73 529	0.50 532	0.29 440	0.44 318	0.42 466	0.61 253	0.74 367	0.51 262	0.51 228	0.60 345	0.47 364	0.57 293	0.38 362	0.27 546	0.25 571	0.25 519	0.23 524	0.22 474	0.18 401

rvit_0105_4	0.41 340	0.29 488	0.71 520	0.50 532	0.29 440	0.41 299	0.41 456	0.55 210	0.73 359	0.45 239	0.48 210	0.55 307	0.44 349	0.57 293	0.36 337	0.28 557	0.26 577	0.25 519	0.22 508	0.23 491	0.18 401

UGAM	0.52 465	0.22 342	0.46 347	0.45 466	0.25 304	0.41 299	0.52 534	0.62 258	1.16 578	0.76 407	1.13 519	1.32 593	0.57 421	1.00 559	0.53 471	0.17 352	0.14 392	0.25 519	0.21 490	0.15 258	0.13 235

ffm	0.44 367	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

ff1	0.49 434	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

mmx	0.53 472	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

xxx	0.53 472	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

StereoVision	0.42 349	0.28 476	0.45 330	0.49 518	0.28 412	0.38 262	0.38 406	0.72 347	0.62 295	0.44 236	1.14 524	0.54 302	0.39 316	0.56 281	0.34 303	0.21 460	0.24 563	0.25 519	0.24 540	0.26 520	0.16 361

Wz-Net-SNSev	0.91 589	0.73 626	2.13 649	0.56 588	0.45 589	0.95 555	1.13 648	1.34 606	1.24 593	1.02 560	1.30 566	1.46 611	0.86 567	1.81 641	1.50 628	0.25 526	0.23 554	0.25 519	0.26 564	0.32 560	0.29 548

NINENet	0.50 450	0.29 488	0.51 420	0.45 466	0.32 498	0.70 480	0.34 320	1.10 514	0.88 459	0.80 424	0.94 426	0.65 379	0.49 373	0.73 450	0.51 461	0.22 487	0.20 527	0.25 519	0.18 411	0.22 474	0.21 477

SACVNet	0.58 512	0.34 519	0.55 443	0.55 585	0.36 531	0.63 447	0.48 504	1.13 528	0.77 389	1.02 560	1.06 496	1.02 533	0.74 527	0.90 530	0.51 461	0.27 546	0.21 537	0.25 519	0.24 540	0.29 539	0.36 591

PSM-AAD	0.48 416	0.20 262	0.37 213	0.43 421	0.23 241	0.56 392	0.50 515	0.65 280	0.70 339	1.07 578	1.12 512	0.58 324	0.92 582	0.61 346	0.32 274	0.15 247	0.11 220	0.25 519	0.26 564	0.18 375	0.43 618

ADCL	1.04 605	0.38 547	1.35 624	0.50 532	0.39 554	1.61 633	0.89 628	1.29 597	1.39 616	1.29 612	1.50 598	1.24 578	1.24 621	1.37 619	4.87 676	0.21 460	0.19 515	0.25 519	0.25 549	0.29 539	0.27 534

TDLM	0.57 505	0.33 514	0.49 392	0.51 548	0.30 459	0.66 466	0.73 609	1.03 487	1.01 531	0.82 446	1.10 507	0.84 468	0.70 513	0.86 517	0.58 486	0.28 557	0.17 475	0.25 519	0.22 508	0.26 520	0.19 434

DPSNet	0.99 598	0.42 566	1.88 646	0.53 571	0.41 566	1.59 632	1.26 657	2.21 661	1.43 619	1.10 586	1.11 508	1.46 611	1.95 658	1.34 613	1.26 616	0.34 601	0.25 571	0.25 519	0.21 490	0.46 615	0.37 596

StereoDRNet	0.64 528	0.33 514	0.68 505	0.51 548	0.43 578	1.03 572	0.53 539	1.47 627	0.99 520	1.10 586	0.87 399	1.07 548	0.71 517	0.82 493	0.88 564	0.23 504	0.19 515	0.25 519	0.23 524	0.27 531	0.19 434

zh-sn7	1.09 616	0.75 628	3.23 662	0.57 594	0.42 572	1.11 588	0.89 628	1.19 558	1.27 603	1.41 619	1.98 629	1.25 579	1.47 635	1.99 650	2.62 659	0.26 536	0.26 577	0.26 538	0.27 571	0.35 578	0.30 557

GMStereo_Zeroshot	0.49 434	0.44 573	0.74 534	0.49 518	0.27 387	0.56 392	0.29 217	0.73 358	0.76 380	0.86 476	0.94 426	0.91 497	0.36 292	0.74 457	0.43 397	0.26 536	0.14 392	0.26 538	0.15 293	0.36 584	0.18 401

CFNet_ucs	0.50 450	0.24 402	0.55 443	0.38 244	0.31 481	0.58 404	0.33 304	0.98 463	0.93 494	0.88 494	1.19 543	0.80 460	0.49 373	0.63 366	0.43 397	0.21 460	0.15 423	0.26 538	0.18 411	0.26 520	0.22 495

Wz-Net-TNSev	1.14 620	1.06 654	4.32 671	0.49 518	0.42 572	1.51 627	1.11 647	1.48 628	1.40 618	1.22 605	1.26 556	1.58 625	1.43 633	1.76 639	1.70 633	0.32 586	0.31 609	0.26 538	0.30 585	0.41 602	0.41 611

FINET	0.67 537	0.42 566	1.00 581	0.46 487	0.43 578	0.83 534	0.89 628	1.08 507	1.50 626	0.87 484	1.14 524	0.71 406	0.68 496	0.92 540	0.70 522	0.36 609	0.30 600	0.26 538	0.24 540	0.35 578	0.33 576

psm_up	0.55 486	0.26 445	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.65 464	0.56 554	1.04 490	0.82 423	0.82 446	0.88 407	1.01 528	0.94 588	0.74 457	0.61 497	0.21 460	0.25 571	0.26 538	0.23 524	0.21 451	0.20 457

FADNet-RVC-Resample	0.56 497	0.33 514	1.16 599	0.49 518	0.34 519	0.71 485	0.43 473	1.01 479	0.93 494	0.82 446	0.87 399	0.74 432	0.67 490	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.18 497	0.26 538	0.27 571	0.26 520	0.27 534

FADNet_RVC	0.55 486	0.37 537	1.17 603	0.44 441	0.31 481	0.56 392	0.34 320	1.06 499	0.88 459	0.67 349	0.90 415	0.61 351	0.65 479	0.93 546	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.26 538	0.23 524	0.31 554	0.28 541

STTStereo	0.55 486	0.37 537	0.76 545	0.44 441	0.31 481	0.60 423	0.44 482	0.96 456	0.86 446	0.99 547	0.90 415	0.96 512	0.58 431	0.71 437	0.61 497	0.25 526	0.23 554	0.26 538	0.32 600	0.24 504	0.23 502

RYNet	0.72 552	0.35 525	0.64 484	0.53 571	0.67 636	1.31 613	0.67 584	1.20 563	1.18 582	1.05 571	0.87 399	1.27 582	0.93 587	0.93 546	1.27 618	0.22 487	0.16 455	0.26 538	0.23 524	0.40 596	0.39 605

DRN-Test	0.66 532	0.32 506	0.66 496	0.50 532	0.39 554	1.15 595	0.61 569	1.49 630	1.01 531	1.12 589	1.08 502	1.06 543	0.69 500	0.77 475	0.94 580	0.23 504	0.17 475	0.26 538	0.25 549	0.25 513	0.21 477

SANet	1.07 612	0.41 564	1.06 587	0.48 503	0.30 459	1.41 619	0.94 634	1.42 622	3.36 673	1.58 628	2.43 642	2.33 648	1.70 648	1.34 613	1.07 601	0.28 557	0.24 563	0.26 538	0.23 524	0.34 573	0.30 557

XPNet_ROB	0.70 544	0.35 525	0.68 505	0.52 561	0.40 559	0.79 514	0.85 626	1.16 549	0.94 501	1.33 615	1.15 530	1.38 604	0.83 562	1.03 567	0.90 576	0.32 586	0.25 571	0.26 538	0.24 540	0.31 554	0.28 541

test_sample7	0.52 465	0.29 488	0.50 405	0.36 183	0.27 387	0.62 434	0.41 456	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.26 536	0.20 527	0.27 551	0.26 564	0.27 531	0.24 511

coex-ft	6.43 685	1.51 667	87.33 717	0.49 518	0.38 548	1.34 614	1.21 653	1.16 549	8.09 685	12.12 693	2.79 653	2.77 655	3.31 676	1.16 587	3.15 663	0.24 516	0.23 554	0.27 551	0.24 540	0.45 612	0.37 596

psmorigin	0.82 572	0.51 592	2.09 648	0.49 518	0.41 566	0.85 538	0.50 515	1.04 490	0.88 459	1.45 620	1.43 588	1.50 617	1.06 604	1.22 599	0.97 586	0.31 574	0.32 615	0.27 551	0.27 571	0.33 567	0.42 612

FADNet	0.61 524	0.51 592	1.10 592	0.45 466	0.44 585	0.65 464	0.41 456	1.19 558	1.05 549	0.70 369	0.84 378	0.98 518	0.66 487	0.82 493	0.50 451	0.29 564	0.30 600	0.27 551	0.30 585	0.46 615	0.35 589

GANet	0.70 544	0.37 537	0.55 443	0.51 548	0.34 519	0.94 552	0.96 636	1.08 507	0.94 501	1.04 569	1.98 629	1.13 567	0.88 574	1.12 583	0.66 512	0.25 526	0.26 577	0.27 551	0.22 508	0.31 554	0.22 495

CVANet_RVC	0.57 505	0.33 514	0.44 317	0.47 495	0.32 498	0.67 471	0.61 569	1.05 495	0.93 494	0.85 469	1.04 484	1.01 528	0.73 524	0.83 501	0.52 468	0.29 564	0.19 515	0.27 551	0.25 549	0.31 554	0.21 477

UCFNet_RVC	0.49 434	0.26 445	0.35 185	0.39 276	0.26 352	0.64 454	0.36 367	1.15 541	0.84 433	0.67 349	0.88 407	0.88 486	0.59 439	0.58 314	0.45 425	0.24 516	0.17 475	0.27 551	0.27 571	0.25 513	0.23 502

SGM_RVC	0.97 596	0.28 476	0.41 273	0.39 276	0.22 193	1.55 629	0.73 609	1.51 634	1.25 599	2.25 657	1.92 625	2.58 653	1.56 641	2.02 651	1.19 612	0.27 546	0.27 586	0.27 551	0.25 549	0.25 513	0.25 518
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AANet	1.13 619	1.01 651	2.99 660	0.44 441	0.37 538	0.91 546	0.54 543	1.27 593	2.31 659	2.35 659	2.37 641	2.22 643	1.53 637	1.18 590	1.43 627	0.32 586	0.23 554	0.28 559	0.25 549	0.35 578	0.33 576

Syn2CoEx	0.71 548	0.51 592	0.95 574	0.64 615	0.45 589	0.91 546	0.53 539	1.48 628	1.13 573	0.93 523	1.35 571	1.02 533	0.99 596	0.92 540	0.80 542	0.30 571	0.27 586	0.28 559	0.24 540	0.23 491	0.24 511

hitnet-ft	0.55 486	0.27 462	0.39 249	0.41 355	0.28 412	0.78 511	0.40 439	0.92 438	0.90 476	0.82 446	1.01 464	1.13 567	0.70 513	0.78 480	0.67 515	0.28 557	0.20 527	0.28 559	0.22 508	0.29 539	0.26 524

FAT-Stereo	0.73 554	0.33 514	0.75 540	0.49 518	0.37 538	0.71 485	0.59 561	1.36 613	1.30 608	1.03 568	1.40 581	1.59 626	1.15 612	0.87 519	0.86 555	0.28 557	0.28 590	0.28 559	0.23 524	0.28 535	0.38 602

FADNet-RVC	0.60 522	0.53 603	1.14 598	0.46 487	0.39 554	0.61 426	0.39 428	1.12 526	0.87 455	0.70 369	0.84 378	1.04 537	0.55 412	0.94 553	0.69 519	0.26 536	0.25 571	0.28 559	0.28 577	0.31 554	0.31 567

S-Stereo	0.74 555	0.35 525	0.96 576	0.56 588	0.45 589	0.82 531	0.60 564	1.24 585	1.60 638	0.96 535	1.41 583	1.12 561	0.94 588	0.80 487	1.04 599	0.26 536	0.31 609	0.28 559	0.25 549	0.32 560	0.47 629

AdaStereo	0.50 450	0.32 506	0.47 359	0.48 503	0.25 304	0.67 471	0.32 292	1.17 554	0.88 459	0.75 400	0.99 458	0.75 434	0.49 373	0.67 408	0.46 435	0.27 546	0.12 282	0.28 559	0.18 411	0.23 491	0.18 401
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	0.60 522	0.30 497	0.75 540	0.48 503	0.43 578	0.89 543	0.48 504	1.05 495	1.15 577	0.66 344	0.86 391	0.88 486	0.70 513	0.99 556	0.65 509	0.32 586	0.15 423	0.28 559	0.20 467	0.40 596	0.36 591

PWC_ROB	0.87 581	0.52 600	1.28 614	0.50 532	0.32 498	0.91 546	0.37 384	1.36 613	1.46 624	1.61 631	2.59 649	1.16 572	1.01 600	1.34 613	1.40 626	0.25 526	0.18 497	0.28 559	0.20 467	0.29 539	0.28 541

rvit_0105_3	0.47 404	0.34 519	0.77 550	0.54 578	0.31 481	0.49 346	0.47 496	0.63 266	0.79 408	0.65 331	0.59 267	0.64 366	0.50 383	0.65 388	0.39 370	0.29 564	0.27 586	0.29 568	0.28 577	0.21 451	0.20 457

GASNet	0.67 537	0.72 625	0.96 576	0.70 632	0.48 602	0.62 434	0.47 496	1.08 507	1.03 539	0.94 526	0.82 367	0.93 505	0.83 562	1.33 611	0.80 542	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.28 577	0.44 608	0.24 511

stereogan	0.80 568	0.31 502	0.71 520	0.59 600	0.50 606	1.72 640	0.48 504	1.35 610	1.37 613	1.00 552	1.46 596	1.56 623	0.95 591	1.29 606	0.84 550	0.28 557	0.29 595	0.29 568	0.25 549	0.38 593	0.38 602

RTS	1.98 656	0.96 646	11.36 683	0.65 620	0.57 625	2.77 662	1.40 666	1.39 617	2.26 654	1.89 644	2.56 646	1.32 593	1.25 622	5.20 681	4.05 671	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

RTSA	1.98 656	0.96 646	11.36 683	0.65 620	0.57 625	2.77 662	1.40 666	1.39 617	2.26 654	1.89 644	2.56 646	1.32 593	1.25 622	5.20 681	4.05 671	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

ADCMid	1.14 620	0.52 600	2.23 651	0.53 571	0.43 578	1.07 579	0.75 611	1.23 578	1.05 549	2.15 653	1.44 591	1.50 617	1.43 633	1.56 626	5.01 677	0.26 536	0.24 563	0.29 568	0.31 593	0.37 589	0.33 576

AnyNet_C32	1.16 624	0.62 616	2.40 654	0.57 594	0.55 619	1.41 619	1.34 663	1.18 557	1.24 593	1.49 621	1.42 585	1.39 605	1.20 620	1.55 624	4.82 675	0.29 564	0.28 590	0.29 568	0.34 605	0.38 593	0.42 612

ADCPNet	1.03 604	0.48 580	2.70 657	0.54 578	0.42 572	1.40 617	0.75 611	1.13 528	1.07 561	1.22 605	1.42 585	1.68 628	1.09 607	1.36 618	3.45 668	0.30 571	0.28 590	0.29 568	0.32 600	0.37 589	0.35 589

PA-Net	0.67 537	0.43 568	0.83 556	0.50 532	0.53 615	0.94 552	0.68 589	1.10 514	1.14 576	0.80 424	0.88 407	0.87 481	0.77 541	1.02 565	0.88 564	0.24 516	0.41 638	0.29 568	0.44 629	0.26 520	0.34 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	0.66 532	0.39 555	0.98 579	0.59 600	0.61 630	0.96 558	0.55 548	1.05 495	0.90 476	0.84 465	1.14 524	0.89 490	0.65 479	0.85 512	1.01 595	0.26 536	0.26 577	0.31 577	0.28 577	0.32 560	0.29 548

rvit_105_1	0.54 484	0.40 560	0.76 545	0.58 596	0.37 538	0.59 416	0.68 589	0.70 334	0.94 501	0.82 446	0.69 298	0.73 426	0.58 431	0.78 480	0.54 476	0.32 586	0.29 595	0.31 577	0.34 605	0.23 491	0.20 457

DMCA-RVC	0.51 457	0.30 497	0.59 458	0.50 532	0.32 498	0.54 372	0.38 406	0.86 412	0.68 331	0.94 526	0.86 391	0.91 497	0.68 496	0.70 432	0.59 491	0.23 504	0.18 497	0.31 577	0.23 524	0.26 520	0.19 434

DANet	0.71 548	0.45 577	0.91 572	0.59 600	0.40 559	0.81 523	0.40 439	0.97 460	0.84 433	1.20 603	1.22 546	1.33 596	0.88 574	1.16 587	1.24 614	0.27 546	0.23 554	0.31 577	0.25 549	0.35 578	0.32 571
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.70 544	0.49 584	0.73 529	0.56 588	0.36 531	0.79 514	0.87 627	1.14 537	0.93 494	1.19 598	1.18 539	1.39 605	0.82 557	0.99 556	0.80 542	0.26 536	0.21 537	0.31 577	0.26 564	0.33 567	0.34 584

PSMNet_ROB	0.64 528	0.37 537	0.65 490	0.56 588	0.42 572	0.97 560	0.83 620	1.21 565	0.92 488	0.79 422	1.02 473	1.08 550	0.63 462	0.82 493	0.91 578	0.29 564	0.20 527	0.31 577	0.31 593	0.26 520	0.23 502

APVNet	0.71 548	0.37 537	0.89 569	0.56 588	0.45 589	1.18 601	0.68 589	1.41 621	0.85 441	0.81 437	1.15 530	1.04 537	0.81 553	1.10 580	1.17 610	0.26 536	0.28 590	0.32 583	0.31 593	0.29 539	0.30 557

SHD	0.93 592	0.50 588	1.18 604	0.59 600	0.46 597	0.97 560	0.48 504	1.70 650	2.15 652	1.58 628	1.37 575	1.42 608	1.19 618	1.31 609	1.60 631	0.31 574	0.26 577	0.32 583	0.33 603	0.40 596	0.42 612

AnyNet_C01	1.56 643	1.05 652	7.45 676	0.64 615	0.54 617	1.99 647	1.38 665	1.43 624	1.36 611	1.63 634	1.92 625	1.84 633	1.33 628	2.40 662	4.03 670	0.33 595	0.32 615	0.32 583	0.34 605	0.44 608	0.45 623

SGM-ForestM	4.04 677	0.32 506	0.46 347	0.43 421	0.27 387	7.50 685	1.45 670	3.84 680	4.24 680	8.19 691	6.76 688	19.00 701	9.08 687	10.74 692	6.62 682	0.31 574	0.33 621	0.32 583	0.32 600	0.29 539	0.29 548

MDST_ROB	0.91 589	0.27 462	0.85 558	0.63 614	0.41 566	2.53 656	0.71 605	1.60 642	1.13 573	2.83 668	1.73 614	0.97 514	0.69 500	1.61 629	0.73 530	0.25 526	0.22 544	0.32 583	0.28 577	0.25 513	0.24 511

ADCS	1.51 642	0.61 613	3.42 663	0.59 600	0.51 610	1.27 611	1.08 646	1.59 641	1.81 645	1.91 647	1.66 610	1.51 620	1.42 632	1.94 648	8.60 685	0.33 595	0.32 615	0.33 588	0.36 609	0.44 608	0.42 612

SGM-Forest	0.62 525	0.32 506	0.39 249	0.43 421	0.30 459	1.02 569	0.55 548	1.09 511	1.05 549	1.06 575	1.18 539	1.10 557	0.67 490	0.88 522	0.62 500	0.31 574	0.33 621	0.33 588	0.30 585	0.30 548	0.28 541
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	1.14 620	0.36 530	0.76 545	0.49 518	0.44 585	1.23 607	0.67 584	1.11 520	1.23 591	2.84 669	3.95 673	3.28 663	1.83 654	1.25 602	0.99 590	0.44 625	0.34 623	0.34 590	0.37 610	0.41 602	0.40 608

CBMV	0.64 528	0.35 525	0.41 273	0.42 400	0.25 304	1.01 567	0.77 613	1.13 528	1.09 566	1.17 594	1.22 546	1.04 537	0.75 531	0.88 522	0.63 504	0.28 557	0.30 600	0.34 590	0.30 585	0.26 520	0.26 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.43 359	0.28 476	0.47 359	0.45 466	0.33 510	0.58 404	0.34 320	0.82 397	0.73 359	0.57 284	0.84 378	0.47 267	0.50 383	0.54 263	0.39 370	0.22 487	0.15 423	0.35 592	0.16 327	0.28 535	0.21 477

rvit_stereo_0075_2	0.47 404	0.37 537	0.70 515	0.53 571	0.46 597	0.43 310	0.36 367	0.81 395	0.67 326	0.55 278	0.74 318	0.59 339	0.43 338	0.63 366	0.43 397	0.32 586	0.23 554	0.35 592	0.25 549	0.30 548	0.25 518

G-Net	0.95 593	0.46 579	1.04 585	0.64 615	0.48 602	2.12 652	0.64 576	1.01 479	0.87 455	1.75 640	2.82 656	1.30 587	1.64 647	1.06 570	0.96 585	0.36 609	0.29 595	0.35 592	0.25 549	0.45 612	0.42 612

SAMSARA	1.07 612	0.65 619	1.19 605	1.06 652	0.90 646	1.76 642	1.76 677	1.46 626	1.44 622	1.51 624	1.16 535	2.00 640	1.14 611	1.48 622	1.31 620	0.39 615	0.44 647	0.35 592	0.38 613	0.49 621	0.49 635

LALA_ROB	0.74 555	0.43 568	0.69 511	0.54 578	0.40 559	1.01 567	0.95 635	1.21 565	1.07 561	1.22 605	1.12 512	1.56 623	0.79 548	1.04 569	0.86 555	0.33 595	0.22 544	0.35 592	0.30 585	0.35 578	0.31 567

ISRNet	0.56 497	0.24 402	0.66 496	0.56 588	0.36 531	0.44 318	0.25 139	0.82 397	0.84 433	1.07 578	1.25 554	0.91 497	0.60 443	0.66 397	0.58 486	0.35 605	0.26 577	0.36 597	0.33 603	0.30 548	0.42 612

SDNR	0.86 580	0.37 537	1.47 634	0.40 319	0.38 548	3.38 673	0.33 304	0.90 431	0.98 515	0.99 547	2.09 634	0.59 339	0.71 517	1.29 606	0.70 522	0.51 638	0.56 655	0.36 597	0.26 564	0.43 607	0.46 624

RP	0.76 558	0.36 530	0.63 479	0.66 623	0.58 627	0.80 518	0.55 548	1.14 537	1.22 590	0.97 540	1.65 608	1.43 610	1.32 626	1.01 560	0.84 550	0.33 595	0.30 600	0.36 597	0.30 585	0.34 573	0.34 584

Nwc_Net	0.78 564	0.38 547	0.73 529	0.60 606	0.55 619	1.05 577	0.55 548	1.67 648	1.05 549	0.88 494	1.86 623	1.40 607	1.09 607	1.10 580	0.87 561	0.30 571	0.25 571	0.36 597	0.38 613	0.29 539	0.29 548

CSAN	0.83 577	0.49 584	0.77 550	0.60 606	0.41 566	1.14 593	1.06 643	1.19 558	1.46 624	1.32 613	1.43 588	1.37 603	1.19 618	1.27 605	0.86 555	0.39 615	0.31 609	0.36 597	0.37 610	0.35 578	0.34 584

dad	0.58 512	0.50 588	0.64 484	0.43 421	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.78 384	1.25 599	1.01 557	1.17 537	1.15 571	0.53 394	0.68 419	0.50 451	0.35 605	0.23 554	0.37 602	0.21 490	0.29 539	0.20 457

NCC-stereo	0.78 564	0.40 560	0.76 545	0.61 608	0.67 636	0.81 523	0.69 594	1.54 639	1.11 568	0.90 506	1.36 572	1.33 596	1.16 613	1.19 591	0.88 564	0.31 574	0.30 600	0.37 602	0.48 639	0.33 567	0.33 576

Abc-Net	0.78 564	0.40 560	0.76 545	0.61 608	0.67 636	0.81 523	0.69 594	1.54 639	1.11 568	0.90 506	1.36 572	1.33 596	1.16 613	1.19 591	0.88 564	0.31 574	0.30 600	0.37 602	0.48 639	0.33 567	0.33 576
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.89 585	0.65 619	1.31 619	0.67 626	0.52 614	1.22 605	0.68 589	1.26 591	1.52 627	1.14 592	1.11 508	1.28 584	1.04 603	1.40 621	1.77 638	0.38 613	0.24 563	0.37 602	0.31 593	0.53 629	0.47 629

MeshStereo	1.34 633	0.43 568	0.54 438	0.44 441	0.34 519	1.66 636	0.60 564	1.94 655	1.37 613	4.47 682	3.25 658	4.71 673	1.94 657	1.92 646	1.17 610	0.35 605	0.35 625	0.37 602	0.31 593	0.32 560	0.32 571
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
AF-Net	0.81 571	0.39 555	0.68 505	0.64 615	0.54 617	0.91 546	0.51 531	1.61 644	1.31 609	0.96 535	2.02 631	1.46 611	1.26 624	1.11 582	0.99 590	0.32 586	0.24 563	0.39 607	0.27 571	0.30 548	0.25 518

LSM	4.74 682	0.77 631	10.16 680	0.70 632	56.56 711	1.02 569	1.00 641	1.24 585	1.62 639	2.04 649	2.34 638	1.33 596	1.17 615	1.38 620	1.09 603	0.33 595	0.49 651	0.39 607	0.46 630	0.51 624	10.09 694

NCCL2	0.72 552	0.41 564	0.65 490	0.64 615	0.44 585	0.98 564	1.20 651	1.11 520	1.00 527	0.98 545	0.96 439	1.49 616	0.87 570	0.90 530	0.79 540	0.31 574	0.26 577	0.39 607	0.39 617	0.32 560	0.32 571

DualNet (step1)	0.57 505	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.41 620	0.20 527	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

test_sample9	1.05 609	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	1.20 593	1.36 622	0.41 620	8.41 695	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

test_sample8	1.25 630	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.13 528	0.75 372	1.50 623	0.95 435	3.29 664	1.59 643	1.20 593	1.36 622	0.41 620	8.41 695	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

PS-NSSS	0.58 512	0.44 573	0.62 469	0.42 400	0.33 510	0.66 466	0.58 558	1.02 483	0.86 446	0.77 413	1.28 559	0.72 415	0.64 473	0.82 493	0.59 491	0.31 574	0.26 577	0.40 610	0.27 571	0.33 567	0.26 524

DGSMNet	0.76 558	0.55 605	1.29 617	0.58 596	0.62 631	0.94 552	0.70 599	1.26 591	1.11 568	0.83 458	1.24 552	1.00 524	0.71 517	1.03 567	0.81 545	0.34 601	0.29 595	0.41 614	0.40 619	0.57 635	0.55 641

edge stereo	0.76 558	0.38 547	0.74 534	0.52 561	0.43 578	0.80 518	0.53 539	1.28 596	1.06 555	1.28 611	1.38 580	1.81 631	1.11 609	1.08 576	0.85 554	0.33 595	0.32 615	0.41 614	0.28 577	0.32 560	0.36 591

DeepPrunerF	0.89 585	0.52 600	3.43 664	0.68 629	0.81 643	0.72 492	0.72 607	1.22 573	1.99 650	0.93 523	1.01 464	0.87 481	0.86 567	1.08 576	0.95 583	0.34 601	0.28 590	0.43 616	0.39 617	0.30 548	0.32 571

CBMV_ROB	0.59 519	0.37 537	0.38 227	0.39 276	0.28 412	0.74 494	0.28 208	1.00 469	0.98 515	0.94 526	1.25 554	0.81 463	0.78 546	0.87 519	0.50 451	0.36 609	0.37 629	0.43 616	0.40 619	0.33 567	0.30 557

NOSS_ROB	0.57 505	0.39 555	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.73 493	0.54 543	1.03 487	1.08 564	0.67 349	0.87 399	0.76 441	0.57 421	0.77 475	0.47 442	0.38 613	0.38 631	0.44 618	0.42 628	0.37 589	0.34 584

MFN_U_SF_RVC	1.09 616	0.59 610	1.97 647	0.67 626	0.44 585	1.93 646	0.60 564	1.85 654	1.36 611	1.61 631	1.54 603	1.95 639	1.37 629	1.64 633	1.73 634	0.40 619	0.37 629	0.45 619	0.48 639	0.44 608	0.44 619

FBW_ROB	0.88 583	0.50 588	0.85 558	0.55 585	0.40 559	1.17 599	0.78 615	1.50 631	1.37 613	1.33 615	1.27 557	1.48 615	1.00 599	2.57 666	0.98 589	0.25 526	0.32 615	0.45 619	0.30 585	0.34 573	0.28 541

PDISCO_ROB	0.91 589	0.48 580	1.06 587	0.99 646	0.97 652	1.67 638	0.63 573	1.64 646	1.59 635	1.06 575	1.18 539	1.31 588	0.79 548	1.55 624	0.97 586	0.49 635	0.22 544	0.45 619	0.40 619	0.45 612	0.37 596

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 603	0.57 608	1.51 636	0.67 626	0.50 606	2.57 657	1.66 673	1.20 563	1.43 619	1.38 617	1.57 605	1.33 596	0.92 582	1.64 633	0.88 564	0.37 612	0.39 635	0.46 622	0.60 651	0.41 602	0.40 608

FSD					0.46 597	0.48 341	0.52 534	0.53 205	0.48 248	0.48 254	0.48 210	0.49 278	0.48 369	0.51 240	0.49 449	0.45 627	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.46 615

FC-DCNN v2	1.65 648	0.51 592	0.65 490	0.61 608	0.49 604	1.61 633	0.70 599	1.75 653	1.56 634	4.74 686	4.91 682	6.46 684	3.31 676	1.91 645	1.11 604	0.46 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 619	0.46 624

HBP-ISP	0.59 519	0.45 577	0.43 307	0.45 466	0.33 510	0.70 480	0.28 208	1.11 520	1.00 527	0.83 458	1.18 539	0.65 379	0.68 496	0.88 522	0.52 468	0.35 605	0.38 631	0.47 623	0.41 624	0.38 593	0.31 567

BEATNet-Init1	15.13 692	0.82 637	50.86 715	0.72 635	0.53 615	38.10 708	7.03 692	11.83 693	14.25 693	29.78 713	30.17 713	48.21 716	22.64 705	26.78 705	18.11 695	0.42 624	0.38 631	0.47 623	0.46 630	0.51 624	0.48 632

FC-DCNN	1.59 644	0.51 592	0.66 496	0.61 608	0.49 604	1.56 630	0.70 599	1.66 647	1.53 628	4.64 683	4.62 680	5.85 680	3.34 678	1.84 643	1.11 604	0.46 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 619	0.46 624

FCDSN-DC	1.39 638	0.56 606	0.65 490	0.74 636	0.59 628	1.38 616	0.63 573	1.35 610	1.39 616	3.26 676	4.50 679	4.61 671	2.63 669	1.58 628	1.03 596	0.46 629	0.42 640	0.48 628	0.47 637	0.50 623	0.50 636
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.79 567	0.59 610	0.71 520	0.65 620	0.65 634	0.92 551	0.58 558	1.29 597	1.05 549	1.07 578	1.45 594	1.47 614	1.03 601	1.21 597	0.88 564	0.32 586	0.30 600	0.48 628	0.40 619	0.37 589	0.37 596

MANE	4.13 678	0.51 592	0.64 484	0.66 623	0.56 622	6.89 684	0.99 639	7.55 688	12.04 688	6.68 690	8.57 691	10.69 690	9.45 688	7.59 689	6.39 681	0.49 635	0.43 645	0.48 628	0.98 670	0.49 621	0.48 632

PVD	1.28 632	0.67 622	1.28 614	0.74 636	0.62 631	1.50 626	0.84 623	1.99 657	2.96 668	2.18 654	2.36 640	1.85 635	1.95 658	1.92 646	1.94 645	0.39 615	0.36 628	0.49 631	0.37 610	0.51 624	0.64 643

MSMD_ROB	1.21 627	0.49 584	0.62 469	0.59 600	0.50 606	1.62 635	0.67 584	1.23 578	1.24 593	2.45 662	3.77 667	3.09 660	2.98 674	1.32 610	0.81 545	0.45 627	0.41 638	0.49 631	0.51 646	0.47 618	0.44 619

ccnet	0.82 572	0.57 608	0.75 540	0.54 578	0.59 628	1.09 586	0.66 581	1.38 616	0.94 501	1.12 589	1.44 591	1.29 585	0.92 582	0.95 555	1.24 614	0.49 635	0.42 640	0.50 633	0.47 637	0.51 624	0.46 624

ELAS_RVC	1.60 645	0.61 613	1.01 583	0.70 632	0.56 622	2.00 648	1.89 680	1.96 656	2.65 664	3.33 677	3.26 659	3.03 657	3.41 679	2.49 664	2.09 649	0.52 639	0.45 648	0.50 633	0.48 639	0.54 631	0.52 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 647	0.61 613	0.95 574	0.68 629	0.55 619	3.01 671	1.55 671	2.39 663	2.33 660	3.64 679	3.89 671	2.75 654	2.90 673	2.15 656	2.27 656	0.52 639	0.45 648	0.50 633	0.48 639	0.54 631	0.52 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 572	0.44 573	0.63 479	0.40 319	0.43 578	0.80 518	0.52 534	0.72 347	0.77 389	0.71 376	0.60 269	0.87 481	0.76 534	0.75 463	0.58 486	0.52 639	0.54 653	0.54 636	4.82 695	0.56 633	0.40 608

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 633	0.87 640	1.76 643	0.86 642	0.56 622	4.29 678	1.79 678	1.50 631	1.98 649	1.61 631	1.85 622	1.84 633	1.41 631	1.89 644	1.36 622	0.48 633	0.40 637	0.56 637	0.57 649	0.69 642	0.48 632

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 537	0.81 634	0.73 529	0.53 571	0.37 538	1.40 617	0.53 539	1.04 490	0.79 408	0.88 494	0.94 426	0.95 509	0.53 394	0.93 546	0.58 486	0.39 615	0.30 600	0.57 638	0.31 593	0.53 629	0.30 557

GANetREF_RVC	0.80 568	0.75 628	0.86 563	0.66 623	0.42 572	1.15 595	0.98 637	1.14 537	1.19 584	1.01 557	1.02 473	1.10 557	0.90 576	1.15 585	0.76 535	0.48 633	0.39 635	0.57 638	0.38 613	0.63 639	0.46 624
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
MADNet+	2.23 663	2.43 681	10.85 682	1.22 656	0.91 648	2.76 661	1.40 666	2.12 660	1.67 641	1.32 613	1.74 616	1.86 636	1.74 650	6.25 683	4.41 674	0.65 647	0.64 658	0.58 640	0.54 648	0.80 645	0.76 647

PASM	0.90 588	0.64 618	1.69 639	0.69 631	0.69 639	0.78 511	0.84 623	1.03 487	1.26 602	1.19 598	1.15 530	1.31 588	0.98 595	1.24 601	1.03 596	0.52 639	0.56 655	0.59 641	0.66 654	0.56 633	0.54 640

DStereoSA	1.73 650	0.63 617	1.57 638	0.80 640	0.79 642	1.26 610	1.30 658	1.34 606	1.43 619	1.24 608	7.52 689	0.92 502	7.68 686	1.65 637	2.29 657	0.41 620	0.29 595	0.63 642	0.60 651	1.04 655	1.18 672

light-stereo	3.53 672	1.05 652	10.69 681	9.45 693	6.82 690	2.10 651	0.64 576	3.71 679	2.70 666	4.77 687	4.98 683	6.83 685	1.32 626	6.71 685	1.35 621	1.20 665	1.29 685	0.66 643	0.77 660	1.79 668	1.85 681

UDGNet	0.48 416	0.77 631	0.50 405	0.48 503	0.31 481	0.41 299	0.34 320	0.70 334	0.92 488	0.65 331	0.60 269	0.58 324	0.43 338	0.63 366	0.41 384	0.32 586	0.15 423	0.66 643	0.19 442	0.36 584	0.21 477

JetBlue	2.78 666	1.26 658	7.04 675	1.16 654	1.48 664	8.00 686	6.02 691	2.60 665	1.92 648	2.12 652	2.64 650	3.34 665	3.05 675	6.49 684	3.39 666	0.78 653	0.76 668	0.75 645	0.76 659	0.97 654	1.18 672

PSMNet-RUCA	0.76 558	0.75 628	1.08 591	1.01 649	0.90 646	0.69 475	0.50 515	1.11 520	1.03 539	0.78 417	1.11 508	0.80 460	0.72 521	0.88 522	0.63 504	0.53 643	0.27 586	0.76 646	0.46 630	0.66 641	0.47 629

DStereoO	0.96 594	0.70 624	0.72 525	0.62 612	0.45 589	0.74 494	0.92 633	1.09 511	1.29 607	1.19 598	1.23 550	0.99 520	1.71 649	1.29 606	0.99 590	2.01 680	0.35 625	0.77 647	0.30 585	1.42 661	0.38 602

NVStereoNet_ROB	1.24 629	0.90 642	1.13 596	0.86 642	0.88 645	1.11 588	0.99 639	1.42 622	1.53 628	1.59 630	2.48 643	2.24 645	1.53 637	1.96 649	1.30 619	0.76 652	0.70 660	0.78 648	1.00 672	0.71 644	0.88 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	1.01 600	0.81 634	1.24 611	0.84 641	0.97 652	0.81 523	0.84 623	1.30 600	1.59 635	1.05 571	1.68 613	1.12 561	0.91 577	0.92 540	1.11 604	0.65 647	0.74 663	0.79 649	0.90 666	1.06 657	0.79 650

MFMNet_re	1.14 620	0.97 649	1.19 605	0.99 646	0.95 650	1.25 609	1.22 654	1.39 617	1.55 631	1.69 638	1.67 612	1.21 575	1.53 637	1.12 583	0.99 590	0.87 656	0.75 667	0.79 649	0.75 658	0.90 647	0.94 656

DStereoFS	1.87 653	0.85 639	1.03 584	0.75 639	0.62 631	2.04 650	0.65 578	1.74 652	1.55 631	1.52 626	1.90 624	2.36 649	12.92 691	3.85 677	1.74 635	0.44 625	0.31 609	0.82 651	0.46 630	0.84 646	1.10 666

U	0.45 378	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 641	3.55 674	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 89	0.26 8	0.22 73	0.15 247	0.09 27	0.88 652	0.13 222	0.13 143	0.11 127

anonymity	0.97 596	0.89 641	1.05 586	0.92 644	1.03 657	0.97 560	0.81 619	1.29 597	0.91 483	1.07 578	0.98 453	1.00 524	0.95 591	1.02 565	0.92 579	0.96 657	0.95 679	0.90 653	0.91 669	0.92 649	0.94 656

SPS-STEREO	1.25 630	0.93 643	1.06 587	1.04 650	1.03 657	1.41 619	0.91 632	1.51 634	1.19 584	2.09 651	1.83 620	1.94 638	1.39 630	1.62 630	1.39 625	0.97 659	0.94 678	0.90 653	0.89 665	0.96 652	0.96 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 635	0.94 645	1.25 612	0.96 645	1.00 655	1.52 628	1.02 642	1.34 606	1.21 588	2.64 664	2.65 651	2.44 650	1.56 641	1.64 633	1.26 616	0.97 659	0.95 679	0.90 653	0.90 666	0.94 650	0.96 659

SQANet	0.82 572	0.74 627	0.67 500	1.13 653	0.98 654	1.11 588	0.47 496	1.07 503	0.83 428	0.91 511	1.05 489	1.03 535	0.74 527	1.01 560	0.64 507	0.61 646	0.24 563	1.03 656	0.35 608	1.18 659	0.58 642

WAO-7	1.90 654	1.20 656	1.35 624	1.27 657	1.06 660	2.84 664	1.56 672	3.23 672	3.06 671	2.23 656	3.33 663	3.17 661	2.28 663	3.12 668	2.21 651	1.02 661	0.91 674	1.06 657	1.03 675	1.04 655	0.97 662

GCST	0.83 577	1.22 657	0.74 534	1.58 661	1.01 656	1.06 578	0.23 109	0.78 384	0.78 399	0.97 540	0.65 283	0.78 449	0.35 265	0.92 540	0.34 303	0.96 657	0.65 659	1.20 658	0.81 662	0.91 648	0.70 645

otaku	1.04 605	0.93 643	0.88 565	1.33 659	1.05 659	1.66 636	0.70 599	1.40 620	1.18 582	1.08 582	1.32 569	1.33 596	0.91 577	1.23 600	0.76 535	0.72 650	0.46 650	1.24 659	0.50 644	1.40 660	0.75 646

Ntro	1.09 616	0.97 649	0.91 572	1.44 660	1.19 661	1.69 639	0.80 618	1.35 610	1.25 599	1.00 552	1.29 563	1.31 588	0.97 594	1.26 603	0.84 550	0.84 654	0.43 645	1.36 660	0.50 644	1.56 662	0.78 648

AnonymousM	0.41 340	0.81 634	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 120	0.38 406	0.53 205	0.41 197	0.70 369	0.49 214	0.47 267	0.27 156	0.41 143	0.31 265	0.15 247	0.12 282	1.51 661	0.26 564	0.12 94	0.10 58

PWCK	1.92 655	1.66 673	3.12 661	1.65 662	0.91 648	2.84 664	2.26 684	2.10 659	2.41 662	2.36 660	2.31 635	2.22 643	1.82 652	3.43 671	2.03 648	1.61 675	0.71 662	1.51 661	0.82 663	1.69 664	0.91 655

MonStereo1	1.98 656	1.48 664	1.43 633	1.81 668	1.69 671	2.88 667	0.78 615	2.47 664	3.47 674	2.20 655	4.36 678	3.39 666	2.50 666	2.18 657	1.58 630	1.19 664	0.54 653	1.65 663	0.87 664	1.78 667	1.29 676

CC-Net-ROB	0.82 572	0.96 646	0.85 558	0.58 596	0.45 589	1.27 611	0.70 599	1.17 554	1.02 534	0.83 458	1.23 550	0.90 495	0.77 541	1.06 570	0.69 519	0.46 629	0.34 623	1.71 664	0.38 613	0.59 638	0.36 591

UDG	0.88 583	0.82 637	0.67 500	1.00 648	0.96 651	1.02 569	0.57 557	1.13 528	0.99 520	0.90 506	0.97 452	1.31 588	0.99 596	0.85 512	0.84 550	0.54 644	0.32 615	1.77 665	0.40 619	0.94 650	0.66 644

RainbowNet	1.35 635	1.49 665	1.19 605	1.88 669	1.45 663	1.48 625	1.07 645	1.61 644	1.55 631	1.20 603	1.59 606	1.54 621	1.13 610	1.34 613	0.97 586	1.36 672	0.70 660	1.82 666	0.79 661	1.71 665	1.07 665

ACVNet_2	1.65 648	1.27 659	1.41 631	1.75 665	1.62 666	2.22 653	1.20 651	2.30 662	2.62 663	1.78 641	2.56 646	3.03 657	1.61 644	1.54 623	1.12 608	1.06 662	0.58 657	1.82 666	0.70 657	1.82 669	0.96 659

WAO-8	2.92 667	1.55 668	1.35 624	1.79 666	1.63 668	5.23 680	1.22 654	4.58 683	12.56 690	2.84 669	4.07 675	4.83 674	2.72 671	3.49 672	2.25 654	1.27 666	0.91 674	1.99 668	1.15 680	1.86 670	1.15 668

Venus	2.92 667	1.55 668	1.35 624	1.79 666	1.63 668	5.23 680	1.22 654	4.58 683	12.56 690	2.84 669	4.06 674	4.83 674	2.72 671	3.49 672	2.25 654	1.27 666	0.91 674	1.99 668	1.15 680	1.86 670	1.15 668

Dean	1.98 656	1.36 662	1.36 628	2.12 673	1.81 674	2.74 659	1.36 664	3.37 676	3.80 678	2.08 650	3.32 662	3.21 662	1.82 652	1.71 638	1.67 632	1.27 666	0.77 669	1.99 668	0.90 666	1.86 670	1.03 664

DDUNet	1.06 610	2.56 684	0.68 505	1.21 655	1.26 662	1.03 572	0.69 594	1.11 520	0.94 501	0.96 535	1.22 546	1.27 582	0.82 557	0.93 546	0.72 529	0.84 654	0.38 631	1.99 668	0.60 651	1.10 658	0.85 652

ACVNet-4b	1.35 635	1.31 660	1.10 592	1.90 670	1.59 665	1.92 645	0.77 613	1.52 637	1.62 639	1.05 571	1.60 607	2.11 642	0.94 588	1.64 633	0.77 539	1.30 669	0.35 625	2.03 672	0.67 655	1.88 673	0.84 651

WAO-6	2.04 660	1.50 666	1.16 599	1.70 663	1.67 670	2.69 658	1.44 669	3.06 669	3.63 677	1.98 648	3.27 660	3.54 669	2.07 661	2.36 661	2.22 653	1.31 671	0.91 674	2.04 673	1.22 682	1.73 666	1.27 675

LVE	2.12 662	1.44 663	1.36 628	1.99 672	1.78 672	2.75 660	1.79 678	2.82 666	3.95 679	1.90 646	4.33 677	3.52 668	1.81 651	2.24 659	1.74 635	1.74 677	0.87 672	2.06 674	1.13 678	1.91 674	1.35 677

ACVNet_1	1.46 640	1.33 661	1.12 595	1.91 671	1.62 666	1.83 644	0.98 637	2.00 658	1.85 647	1.39 618	1.53 602	2.32 647	1.53 637	1.34 613	1.11 604	1.30 669	0.50 652	2.06 674	0.58 650	1.93 675	0.95 658

JetRed	5.27 683	5.84 688	12.81 686	2.36 677	2.83 687	12.23 691	10.50 694	4.46 682	3.60 675	3.86 680	3.83 669	4.85 676	4.18 682	6.78 686	11.96 689	2.17 684	2.96 692	2.18 676	1.97 688	3.38 690	2.68 688

DispFullNet	1.60 645	2.63 685	2.75 658	2.56 680	1.79 673	1.24 608	0.47 496	1.37 615	1.45 623	1.87 643	1.50 598	1.55 622	2.46 664	2.04 652	1.04 599	0.59 645	0.18 497	2.32 677	0.68 656	2.29 679	1.14 667

IMH-64-1	1.86 651	1.62 670	1.16 599	2.20 674	1.89 675	2.33 654	1.30 658	2.89 667	2.29 657	1.66 635	2.80 654	2.49 651	1.61 644	2.10 653	1.78 640	1.60 673	0.74 663	2.43 678	1.02 673	2.12 676	1.17 670

IMH-64	1.86 651	1.62 670	1.16 599	2.20 674	1.89 675	2.33 654	1.30 658	2.89 667	2.29 657	1.66 635	2.80 654	2.49 651	1.61 644	2.10 653	1.78 640	1.60 673	0.74 663	2.43 678	1.02 673	2.12 676	1.17 670

IMH	2.04 660	1.62 670	1.20 608	2.20 674	1.89 675	2.91 670	1.30 658	3.11 670	3.03 669	1.81 642	3.35 664	3.03 657	1.90 655	2.48 663	1.80 642	1.66 676	0.77 669	2.45 680	1.04 676	2.15 678	1.19 674

DPSimNet_ROB	3.58 674	2.45 682	8.57 677	2.53 678	2.37 681	2.88 667	3.77 690	3.14 671	3.23 672	4.71 685	3.86 670	4.68 672	4.87 684	4.07 679	5.62 678	2.33 686	2.33 689	2.47 681	2.52 690	2.51 683	2.64 687

TorneroNet-64	3.44 670	1.86 674	1.42 632	2.58 681	2.28 680	6.87 683	1.68 674	4.70 685	12.03 687	2.31 658	5.59 687	8.25 687	2.55 668	3.97 678	2.73 660	1.81 678	0.74 663	2.57 682	1.07 677	2.35 680	1.44 678

UNDER WATER-64	3.53 672	2.01 677	3.94 667	3.22 687	2.49 684	5.41 682	2.60 687	3.43 677	12.41 689	3.03 674	2.68 652	6.07 682	4.04 681	3.79 676	3.33 665	2.02 681	1.24 684	2.63 683	1.46 685	2.78 685	2.08 685

TorneroNet	4.53 681	1.89 675	1.48 635	2.55 679	2.27 679	13.78 693	1.69 675	4.84 687	23.73 707	2.89 672	7.70 690	7.06 686	2.69 670	4.26 680	3.42 667	1.84 679	0.77 669	2.68 684	1.13 678	2.42 681	1.47 679

Selective-IGEV-i16pa	78.59 718	120.99 719	16.46 687	1.04 650	0.66 635	181.07 720	2.17 683	153.90 721	139.75 721	56.45 719	153.05 719	107.32 720	157.92 721	200.46 721	96.57 718	94.09 720	1.23 683	2.69 685	0.31 593	0.96 652	84.68 719

UNDER WATER	3.46 671	2.07 678	3.64 666	3.09 685	2.48 683	3.75 676	2.42 686	3.31 675	13.77 692	2.90 673	2.95 657	5.84 679	3.69 680	3.69 674	3.48 669	2.07 682	1.11 681	2.70 686	1.40 684	2.84 687	1.98 683

ktn	2.98 669	2.25 679	1.73 642	2.84 683	2.53 685	3.76 677	2.15 682	3.70 678	5.47 682	2.75 666	5.17 686	5.94 681	2.48 665	3.23 669	2.46 658	2.34 687	1.44 687	2.78 687	2.03 689	2.45 682	2.01 684

KSHMR	2.57 664	1.93 676	1.69 639	2.63 682	2.42 682	2.86 666	2.07 681	3.27 674	6.50 683	2.49 663	3.36 665	3.41 667	1.92 656	2.49 664	1.94 645	2.13 683	1.40 686	2.79 688	1.50 686	2.73 684	1.77 680

notaker	2.76 665	2.29 680	1.80 644	2.96 684	2.58 686	2.90 669	1.75 676	3.24 673	3.05 670	2.78 667	4.24 676	6.15 683	2.51 667	3.34 670	2.75 661	2.31 685	1.18 682	3.00 689	1.65 687	2.84 687	1.97 682

HanzoNet	6.76 686	2.45 682	4.22 670	3.19 686	2.94 688	3.62 675	2.28 685	4.79 686	7.20 684	14.00 699	13.19 698	17.49 697	22.30 704	13.25 693	6.19 680	4.20 690	1.93 688	3.10 690	2.56 691	3.35 689	2.88 689

MADNet++	4.03 676	2.70 686	3.44 665	3.72 689	3.44 689	4.44 679	3.52 689	3.95 681	3.61 676	4.46 681	4.98 683	4.10 670	4.58 683	7.00 687	5.89 679	3.74 689	3.67 693	3.27 691	2.71 692	3.70 691	3.66 690

TCMNet-wrong-test	8.97 687	10.42 692	8.74 678	19.56 695	17.61 695	12.53 692	9.01 693	13.59 694	2.18 653	4.64 683	5.11 685	14.63 693	11.09 690	7.19 688	9.73 686	5.56 695	0.89 673	3.77 692	3.11 693	10.34 696	9.80 693

DStereoRT	0.74 555	0.19 216	0.50 405	0.51 548	0.33 510	1.10 587	0.34 320	0.82 397	0.76 380	0.78 417	1.05 489	0.51 289	0.73 524	0.76 467	0.48 446	0.16 303	0.13 353	3.96 693	1.37 683	0.19 409	0.14 281

tt	6.20 684	0.20 262	5.89 673	3.55 688	2.07 678	11.26 689	19.21 696	11.74 692	5.46 681	2.69 665	2.04 633	4.87 677	6.25 685	3.70 675	7.09 684	8.32 696	11.17 704	4.93 694	5.41 697	5.74 692	2.37 686

USTest	12.99 691	14.18 693	20.00 689	16.24 694	14.97 692	20.80 695	31.95 702	16.20 697	10.91 686	8.79 692	9.48 692	13.94 692	10.50 689	16.11 694	21.44 697	3.17 688	4.82 694	5.08 695	5.36 696	8.81 695	7.13 692

DGTPSM_ROB	12.07 689	8.00 689	20.99 690	8.93 691	16.78 693	10.67 687	30.87 700	9.01 690	15.16 694	6.50 688	15.41 702	9.04 688	14.85 693	9.25 690	21.67 698	4.57 691	8.57 697	5.08 695	9.28 698	5.90 693	10.95 695

DPSMNet_ROB	12.08 690	8.00 689	21.00 691	8.97 692	16.79 694	10.67 687	30.89 701	9.02 691	15.17 695	6.51 689	15.41 702	9.04 688	14.85 693	9.27 691	21.67 698	4.58 692	8.57 697	5.09 697	9.29 701	5.90 693	10.95 695

Selective-IGEV-i1pa	15.35 693	22.27 702	18.31 688	1.71 664	0.87 644	28.61 707	12.26 695	25.48 708	20.48 705	19.78 704	22.75 704	28.20 706	22.64 705	29.07 706	17.31 694	12.88 702	2.88 690	6.84 698	0.99 671	1.67 663	12.03 702

PML	40.80 715	29.24 703	11.87 685	7.20 690	14.47 691	92.13 718	213.69 721	7.63 689	23.35 706	74.72 720	190.14 721	50.17 717	26.15 707	21.39 700	12.70 690	8.76 697	2.92 691	8.45 699	3.25 694	13.26 699	4.42 691

iinet-test	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 696	18.39 696	24.48 697	34.18 703	20.02 698	15.35 696	12.55 694	12.85 693	18.13 699	15.39 696	19.59 695	24.25 700	8.86 698	8.72 699	8.95 700	9.28 698	12.74 697	11.26 698

IINet	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 696	18.39 696	24.48 697	34.18 703	20.02 698	15.35 696	12.55 694	12.85 693	18.13 699	15.39 696	19.59 695	24.25 700	8.86 698	8.72 699	8.95 700	9.28 698	12.74 697	11.26 698

DPSM_ROB	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 699	19.47 698	25.97 700	36.21 706	21.23 705	16.24 699	13.38 697	14.06 700	19.18 702	16.30 698	20.78 698	25.67 703	9.38 700	9.23 702	9.49 702	9.82 702	13.51 700	11.91 700

DPSM	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 699	19.47 698	25.97 700	36.21 706	21.23 705	16.24 699	13.38 697	14.06 700	19.18 702	16.30 698	20.78 698	25.67 703	9.38 700	9.23 702	9.49 702	9.82 702	13.51 700	11.91 700

LSM0	38.95 714	37.60 714	48.58 708	43.57 711	91.06 717	52.57 715	72.57 711	43.17 717	32.63 714	26.97 712	27.97 708	38.65 713	32.94 713	41.86 717	51.78 717	18.89 713	18.41 706	19.13 704	19.63 704	27.29 708	33.77 710

RAFT-FEzeroshot	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 707	39.22 707	52.25 710	73.13 715	42.62 713	32.59 710	26.71 707	27.70 705	38.57 710	32.57 709	41.68 714	51.67 715	18.75 708	18.58 712	19.15 705	19.78 706	27.21 705	23.98 705

RAFT-FE	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 707	39.22 707	52.25 710	73.13 715	42.62 713	32.59 710	26.71 707	27.70 705	38.57 710	32.57 709	41.68 714	51.67 715	18.75 708	18.58 712	19.15 705	19.78 706	27.21 705	23.98 705

CasAABBNet	35.74 705	37.43 708	48.72 711	42.22 706	39.20 705	52.24 709	73.12 714	42.61 712	32.62 713	26.78 710	27.95 707	38.58 712	32.60 711	41.67 712	51.65 714	18.74 707	18.57 711	19.15 705	19.77 705	27.20 703	23.98 705

Selective-RAFT-Error	35.84 708	37.49 711	48.83 713	42.26 710	39.24 710	52.30 713	73.09 712	42.66 716	32.61 712	26.80 711	28.30 710	38.84 715	33.51 715	41.68 714	51.59 712	18.82 712	18.58 712	19.17 708	19.80 708	27.28 707	24.05 708

Hybrid-DGEV	35.78 706	37.50 712	48.96 714	42.25 709	39.20 705	52.33 714	73.10 713	42.63 715	32.52 709	26.62 706	28.31 712	38.50 709	32.87 712	41.67 712	51.55 711	18.77 711	18.56 710	19.18 709	19.83 709	27.20 703	23.97 704

FlowAnything	35.81 707	37.53 713	48.80 712	42.20 705	39.22 707	52.25 710	73.16 717	42.56 711	32.89 715	26.76 709	28.30 710	38.69 714	33.09 714	41.63 711	51.62 713	18.76 710	18.59 715	19.21 710	19.92 710	27.16 702	23.91 703

LRCNet_RVC	21.24 700	31.15 704	21.41 692	28.98 702	23.82 701	3.13 672	0.60 564	20.96 704	1.59 635	25.58 705	28.15 709	21.99 704	14.79 692	21.94 704	16.41 693	28.89 714	14.87 705	33.53 711	31.28 711	29.51 712	26.16 709

HaxPig	31.96 701	37.24 707	34.27 701	24.37 701	24.88 702	18.26 694	19.86 697	20.64 703	28.52 708	35.97 714	38.75 714	25.57 705	28.72 708	33.88 707	34.39 708	35.94 715	38.87 716	37.80 712	40.48 714	39.68 713	41.15 714

AVERAGE_ROB	37.58 713	40.13 715	40.15 704	34.81 704	33.82 704	28.55 706	25.10 699	32.02 710	34.06 717	41.28 717	40.66 715	34.46 708	34.81 717	39.18 709	37.57 710	42.78 716	43.44 717	43.82 713	43.03 715	40.47 714	41.51 715

MEDIAN_ROB	37.38 712	40.85 716	40.60 705	32.31 703	31.85 703	27.20 702	24.55 698	29.10 709	33.19 716	42.09 718	41.76 716	33.35 707	34.39 716	39.78 710	37.07 709	43.64 717	44.10 718	44.12 714	43.40 716	41.51 715	42.76 716

Anonymous_1	33.25 702	18.26 696	23.92 695	20.54 698	21.28 700	25.59 699	35.94 705	22.01 707	15.57 698	13.33 696	13.49 699	18.08 698	15.29 695	20.36 697	24.60 702	16.28 706	8.84 701	66.59 715	118.00 717	155.73 720	11.23 697

RSGM-EC	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 715	92.11 718	74.93 716	114.81 718	53.77 718	38.96 718	39.88 715	48.98 717	90.73 718	64.81 718	139.63 718	128.53 719	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 717

acva	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 715	92.11 718	74.93 716	114.81 718	53.77 718	38.96 718	39.88 715	48.98 717	90.73 718	64.81 718	139.63 718	128.53 719	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 717

xxxxx1	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

tt_ll	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

ff	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

test_example2	176.61 719	205.14 720	198.86 719	188.60 719	190.98 720	152.67 719	170.61 720	94.86 720	123.55 720	178.88 721	179.48 720	158.94 721	141.34 720	192.61 720	198.96 721	203.76 721	236.37 721	164.13 721	173.55 721	218.58 721	160.41 720

ccccc		429.19 721		507.10 720	501.20 721	356.95 721		380.82 722		334.51 722		372.86 722		499.17 722		561.44 722	431.22 722	334.28 722	290.86 722	540.88 722

ASD4		8.86 691

Low-res two-view benchmark