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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.09 1	0.14 100	0.10 1	0.14 39	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

IGEV	0.11 41	0.06 1	0.17 63	0.15 5	0.11 172	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.16 64	0.11 53	0.15 130	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.10 118	0.15 51	0.10 8	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

CAR	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.09 12	0.10 30	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 41	0.07 4	0.22 126	0.16 20	0.10 118	0.13 22	0.13 66	0.18 30	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 139

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.15 148	0.24 134	0.17 90	0.13 113	0.15 130	0.16 208	0.13 190	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.15 130	0.17 219	0.12 145	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 152	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.16 193	0.16 149	0.18 231	0.13 190	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 111	0.15 5	0.11 172	0.10 10	0.13 66	0.15 9	0.08 1	0.12 83	0.10 30	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.05 34

Foundation-i1	0.13 116	0.07 4	0.16 43	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.16 195	0.32 266	0.22 194	0.15 164	0.17 167	0.20 257	0.13 190	0.14 31	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 66	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.10 30	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 70	0.07 4	0.19 86	0.15 5	0.16 459	0.10 10	0.12 32	0.26 171	0.23 220	0.13 113	0.11 42	0.10 57	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.13 66	0.11 2	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 226	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.08 301	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 592	0.07 4	0.63 532	0.18 91	0.13 319	0.15 51	0.11 20	0.20 59	0.11 8	2.05 682	0.12 62	0.23 301	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	4.20 694	0.07 235

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 91	0.10 8	0.20 59	0.14 39	0.09 12	0.10 30	0.09 27	0.12 145	0.13 12	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.19 40	0.15 54	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.18 30	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.11 92	0.10 74	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.06 233	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.11 8	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.06 233	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 155	0.07 4	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.21 74	0.19 129	0.77 638	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 59	0.12 16	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.23 236	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 139

111111	0.11 41	0.07 4	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.13 22	0.11 20	0.22 92	0.15 54	0.11 53	0.12 62	0.12 115	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.06 139

Reg-Stereo(zero)	0.16 206	0.07 4	0.36 306	0.19 146	0.10 118	0.19 187	0.14 100	0.28 208	0.24 236	0.22 258	0.20 213	0.24 315	0.18 321	0.21 206	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.06 139

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 66	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.08 23	0.09 1	0.13 66	0.24 134	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Pointernet	0.13 116	0.07 4	0.27 184	0.19 146	0.11 172	0.20 229	0.12 32	0.31 254	0.24 236	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.11 111	0.17 110	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

CAS	0.15 191	0.07 4	0.21 111	0.41 633	0.16 459	0.20 229	0.18 287	0.22 92	0.19 129	0.15 164	0.19 196	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 163	0.29 640	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.14 534

monster-pro	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.17 20	0.14 39	0.08 2	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.21 274	0.09 54	0.19 187	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.14 144	0.19 196	0.12 115	0.13 190	0.17 110	0.15 229	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DN	0.15 191	0.08 34	0.27 184	0.19 146	0.14 367	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.24 236	0.14 144	0.16 149	0.18 231	0.10 74	0.21 206	0.13 163	0.11 468	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.10 434

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 70	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.13 319	0.20 229	0.16 195	0.23 115	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.13 190	0.13 12	0.12 108	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 70	0.08 34	0.29 215	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.19 588

RT-Monster	0.15 191	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.14 367	0.20 229	0.11 20	0.29 224	0.32 344	0.24 278	0.22 241	0.17 219	0.13 190	0.18 136	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

VMStereo-Base	0.13 116	0.08 34	0.22 126	0.15 5	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.24 134	0.25 250	0.14 144	0.22 241	0.17 219	0.12 145	0.19 161	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

MatchStereo	0.11 41	0.08 34	0.23 139	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 59	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.19 86	0.19 146	0.16 459	0.12 16	0.15 148	0.18 30	0.18 110	0.11 53	0.10 30	0.13 135	0.12 145	0.23 236	0.19 341	0.08 283	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.21 600	0.06 139

MonStereo	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.18 91	0.10 118	0.13 22	0.12 32	0.15 9	0.12 16	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 206	0.08 34	0.81 584	0.19 146	0.18 505	0.12 16	0.15 148	0.19 40	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.13 135	0.12 145	0.21 206	0.19 341	0.08 283	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.19 588	0.06 139

water-stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.14 100	0.25 151	0.19 129	0.17 212	0.23 250	0.15 187	0.15 245	0.12 5	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 155	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.21 260	0.14 100	0.24 134	0.21 178	0.21 251	0.21 228	0.15 187	0.14 226	0.23 236	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 70	0.08 34	0.14 8	0.18 91	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.12 145	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 92	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 110	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 34	0.16 43	0.17 44	0.08 23	0.16 91	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.10 31	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 110	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.07 2	0.15 51	0.11 20	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 260	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

LG-G	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 260	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

LGtest1	0.10 8	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 139

SGD-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.07 2	0.17 125	0.13 66	0.18 30	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.11 92	0.12 145	0.18 136	0.11 42	0.08 283	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 329	0.08 34	0.23 139	0.19 146	0.19 532	0.28 402	0.24 493	0.23 115	0.21 178	0.20 240	0.23 250	0.28 373	0.49 603	0.26 300	0.18 308	0.09 378	0.08 452	0.18 596	0.13 554	0.17 566	0.17 568

MonSter	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.22 288	0.14 100	0.14 5	0.16 64	0.11 53	0.10 30	0.09 27	0.08 15	0.21 206	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

999	0.14 155	0.08 34	0.24 149	0.19 146	0.11 172	0.20 229	0.17 241	0.24 134	0.18 110	0.13 113	0.16 149	0.14 167	0.11 111	0.36 411	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.07 235

GCAP-BAT	0.21 329	0.08 34	1.22 641	0.29 578	0.43 641	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.14 144	0.17 167	0.15 187	0.11 111	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

IGEV-Stereo++	0.11 41	0.08 34	0.15 22	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.10 8	0.22 92	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.11 111	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

Occ-G	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.19 334	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.19 196	0.21 269	0.11 111	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.06 139

IGEV-Stereo+	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.18 91	0.13 319	0.09 1	0.11 20	0.16 14	0.15 54	0.10 31	0.08 15	0.10 57	0.10 74	0.21 206	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.16 549	0.24 626

trnet	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.15 5	0.07 2	0.21 260	0.12 32	0.24 134	0.24 236	0.16 193	0.21 228	0.15 187	0.13 190	0.18 136	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 70	0.08 34	0.29 215	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.19 588

MoCha-V2	0.13 116	0.08 34	0.26 172	0.23 399	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.16 64	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.14 226	0.20 181	0.11 42	0.06 49	0.07 364	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 308	0.08 34	1.14 636	0.29 578	0.43 641	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.14 144	0.17 167	0.15 187	0.11 111	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

Any-RAFT	0.17 224	0.08 34	0.31 240	0.19 146	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.42 397	0.30 322	0.24 278	0.27 289	0.27 357	0.16 265	0.21 206	0.12 108	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

LoS	0.14 155	0.08 34	0.27 184	0.16 20	0.09 54	0.22 288	0.14 100	0.26 171	0.26 262	0.15 164	0.18 187	0.18 231	0.13 190	0.22 226	0.14 200	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 155	0.08 34	0.19 86	0.17 44	0.22 575	0.18 152	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.14 144	0.17 167	0.14 167	0.10 74	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.18 581

EGLCR-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.18 91	0.09 54	0.21 260	0.13 66	0.27 186	0.21 178	0.13 113	0.10 30	0.15 187	0.09 33	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

CREStereo++_RVC	0.15 191	0.08 34	0.26 172	0.17 44	0.11 172	0.18 152	0.13 66	0.22 92	0.30 322	0.21 251	0.30 320	0.13 135	0.11 111	0.16 92	0.15 229	0.07 124	0.04 2	0.06 43	0.15 577	0.06 97	0.05 34
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
CREStereo	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.14 2	0.08 23	0.22 288	0.15 148	0.25 151	0.24 236	0.16 193	0.21 228	0.14 167	0.13 190	0.18 136	0.13 163	0.09 378	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139
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	0.15 191	0.08 34	0.23 139	0.15 5	0.09 54	0.23 310	0.16 195	0.25 151	0.23 220	0.17 212	0.21 228	0.16 208	0.14 226	0.22 226	0.13 163	0.29 640	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139

DF	0.13 116	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.10 118	0.17 125	0.15 148	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.22 241	0.19 247	0.11 111	0.20 181	0.14 200	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.06 139

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 70	0.09 80	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.21 74	0.20 158	0.10 31	0.17 167	0.11 92	0.12 145	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 41	0.09 80	0.17 63	0.18 91	0.10 118	0.15 51	0.16 195	0.23 115	0.15 54	0.10 31	0.16 149	0.09 27	0.11 111	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.08 313

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 116	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.18 91	0.14 367	0.18 152	0.15 148	0.23 115	0.21 178	0.16 193	0.22 241	0.10 57	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.18 152	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 70	0.09 80	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.13 22	0.16 195	0.25 151	0.21 178	0.11 53	0.16 149	0.09 27	0.11 111	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.04 1	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 70	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.13 319	0.18 152	0.16 195	0.24 134	0.20 158	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.12 239	0.19 187	0.16 195	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

BridgeDepth	0.10 8	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.07 2	0.16 91	0.12 32	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 167	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.17 44	0.12 239	0.19 187	0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

gasm-f	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.19 196	0.10 57	0.11 111	0.16 92	0.11 42	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.09 340	0.08 313

Zero-FE251	0.14 155	0.09 80	0.24 149	0.17 44	0.09 54	0.20 229	0.13 66	0.20 59	0.14 39	0.61 618	0.13 81	0.13 135	0.11 111	0.14 31	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

AdaDepth	0.11 41	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.13 66	0.16 14	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.09 27	0.09 33	0.19 161	0.12 108	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 8	0.09 80	0.21 111	0.14 2	0.10 118	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 31	0.11 42	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.06 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 155	0.09 80	0.19 86	0.19 146	0.08 23	0.20 229	0.15 148	0.27 186	0.23 220	0.16 193	0.18 187	0.14 167	0.17 295	0.19 161	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.05 34

2.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.18 110	0.14 144	0.17 167	0.09 27	0.10 74	0.18 136	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2.75w_new	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.13 81	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 187	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 187	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.11 172	0.18 152	0.12 32	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.12 239	0.14 33	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 41	0.09 80	0.13 1	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.11 20	0.23 115	0.15 54	0.14 144	0.12 62	0.08 4	0.09 33	0.21 206	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.12 83	0.19 196	0.15 187	0.11 111	0.13 12	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.07 179	0.06 139

GREAT-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.25 163	0.16 20	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.17 20	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.09 27	0.09 33	0.18 136	0.10 6	0.06 49	0.07 364	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.10 434
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.15 51	0.17 241	0.19 40	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.09 33	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

GIP-stereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.29 224	0.18 110	0.11 53	0.16 149	0.13 135	0.09 33	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

fffft	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.19 334	0.22 92	0.16 64	0.14 144	0.11 42	0.13 135	0.10 74	0.24 252	0.18 308	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.06 139
1: 1. 1
tt45	0.14 155	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.23 310	0.18 287	0.22 92	0.17 90	0.15 164	0.13 81	0.14 167	0.10 74	0.30 369	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.07 235

WCG-NET	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.08 23	0.18 152	0.17 241	0.21 74	0.28 290	0.18 230	0.21 228	0.15 187	0.12 145	0.18 136	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

U	1.00 656	0.09 80	0.21 111	0.21 274	3.68 688	6.12 691	0.14 100	0.21 74	0.21 178	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	5.42 698	2.90 696	0.07 179	0.06 139

WCG-NET（raft）	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.17 44	0.08 23	0.19 187	0.16 195	0.23 115	0.26 262	0.18 230	0.19 196	0.20 257	0.12 145	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

RSM++	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.20 220	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.14 167	0.09 33	0.20 181	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.05 34

RSM	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.23 115	0.18 110	0.13 113	0.13 81	0.15 187	0.09 33	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 191	0.09 80	0.26 172	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.36 331	0.29 309	0.24 278	0.20 213	0.19 247	0.10 74	0.18 136	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

MSKI-zero shot	0.17 224	0.09 80	0.43 404	0.20 220	0.11 172	0.21 260	0.15 148	0.32 266	0.21 178	0.23 264	0.24 264	0.23 301	0.10 74	0.31 376	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

testlalala	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 116	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.19 532	0.19 187	0.16 195	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.17 167	0.13 135	0.16 265	0.16 92	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.06 139

Selective-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

knoymous	0.17 224	0.09 80	0.32 248	0.17 44	0.11 172	0.21 260	0.17 241	0.32 266	0.23 220	0.23 264	0.28 295	0.27 357	0.16 265	0.23 236	0.16 256	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.06 146	0.09 340	0.09 377

riskmin	0.18 248	0.09 80	0.34 276	0.18 91	0.12 239	0.24 331	0.16 195	0.34 289	0.28 290	0.21 251	0.23 250	0.33 427	0.24 401	0.23 236	0.17 285	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.06 146	0.10 408	0.10 434

MC-Stereo	0.14 155	0.09 80	0.25 163	0.21 274	0.09 54	0.18 152	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.18 230	0.23 250	0.16 208	0.13 190	0.22 226	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 206	0.09 80	0.25 163	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.36 331	0.35 384	0.20 240	0.25 274	0.17 219	0.17 295	0.18 136	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

test-3	0.16 206	0.09 80	0.31 240	0.21 274	0.11 172	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.27 273	0.26 300	0.16 149	0.22 280	0.12 145	0.26 300	0.18 308	0.06 49	0.04 2	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.06 139

test_1	0.16 206	0.09 80	0.31 240	0.21 274	0.11 172	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.27 273	0.25 288	0.16 149	0.22 280	0.12 145	0.26 300	0.18 308	0.06 49	0.04 2	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.06 139

DEmStereo	0.26 457	0.09 80	0.47 442	0.19 146	0.12 239	0.30 442	0.25 510	0.28 208	0.36 397	0.36 487	0.58 576	0.25 325	0.48 602	0.53 480	0.44 566	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.07 235

GrayStereo	0.25 440	0.09 80	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.23 310	0.47 635	0.34 289	0.30 322	0.39 525	0.47 524	0.30 400	0.79 644	0.29 353	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.13 512

s12784h	0.17 224	0.09 80	0.26 172	0.18 91	0.07 2	0.32 470	0.19 334	0.37 341	0.32 344	0.23 264	0.25 274	0.18 231	0.17 295	0.25 282	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

TANstereo	0.15 191	0.09 80	0.28 201	0.16 20	0.08 23	0.25 349	0.14 100	0.23 115	0.28 290	0.24 278	0.30 320	0.16 208	0.12 145	0.17 110	0.13 163	0.08 283	0.07 364	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

CCAANet	0.21 329	0.09 80	0.34 276	0.19 146	0.12 239	0.32 470	0.19 334	0.39 359	0.27 273	0.24 278	0.47 524	0.30 400	0.25 422	0.36 411	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.08 313

R-Stereo Train	0.18 248	0.09 80	0.32 248	0.22 343	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.42 397	0.19 129	0.31 399	0.45 507	0.20 257	0.14 226	0.18 136	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

RAFT-Stereo	0.18 248	0.09 80	0.32 248	0.22 343	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.42 397	0.19 129	0.31 399	0.45 507	0.20 257	0.14 226	0.18 136	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-70k	0.12 70	0.10 135	0.27 184	0.19 146	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.21 74	0.15 54	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.12 145	0.20 181	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 41	0.10 135	0.26 172	0.18 91	0.09 54	0.14 33	0.14 100	0.20 59	0.13 23	0.11 53	0.13 81	0.10 57	0.11 111	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 70	0.10 135	0.21 111	0.21 274	0.11 172	0.20 229	0.16 195	0.21 74	0.17 90	0.12 83	0.17 167	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

RT-IGEV	0.25 440	0.10 135	0.48 452	0.22 343	0.14 367	0.31 458	0.28 545	0.53 530	0.39 432	0.36 487	0.41 454	0.44 527	0.30 498	0.28 334	0.27 471	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.10 434

LACA3	0.10 8	0.10 135	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 91	0.14 100	0.14 5	0.13 23	0.11 53	0.09 16	0.10 57	0.10 74	0.16 92	0.09 1	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 528	0.10 135	1.71 663	0.21 274	0.14 367	0.74 633	0.31 568	0.42 397	0.41 462	0.21 251	0.32 344	0.26 347	0.14 226	0.71 567	0.19 341	0.14 551	0.10 517	0.08 243	0.09 404	0.11 456	0.11 471

Selective-IGEV-i1	0.21 329	0.10 135	0.31 240	0.23 399	0.13 319	0.31 458	0.22 445	0.46 440	0.42 470	0.27 308	0.32 344	0.33 427	0.17 295	0.25 282	0.19 341	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.09 377

LACA1	0.09 1	0.10 135	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.12 32	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 116	0.10 135	0.42 391	0.18 91	0.11 172	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.22 194	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

Wave_Phase_stereo	0.14 155	0.10 135	0.42 391	0.18 91	0.11 172	0.36 515	0.14 100	0.28 208	0.22 194	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

WQFJA1	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.19 334	0.51 499	0.51 558	0.15 164	0.17 167	0.15 187	0.16 265	0.20 181	0.20 362	0.07 124	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

WQFJX1	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.23 399	0.17 483	0.24 331	0.19 334	0.58 584	0.52 567	0.16 193	0.16 149	0.14 167	0.15 245	0.26 300	0.17 285	0.08 283	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.06 139

WQFJX	0.18 248	0.10 135	0.17 63	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.18 287	0.53 530	0.45 505	0.17 212	0.16 149	0.14 167	0.16 265	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.08 452	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

NLMM	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.19 334	0.51 499	0.51 558	0.15 164	0.17 167	0.15 187	0.16 265	0.20 181	0.20 362	0.07 124	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

NLSM3	0.13 116	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.13 319	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.24 236	0.11 53	0.15 130	0.12 115	0.13 190	0.17 110	0.15 229	0.05 9	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.05 7	0.05 34

NLSM1	0.17 224	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.18 505	0.25 349	0.17 241	0.47 449	0.40 450	0.16 193	0.21 228	0.13 135	0.15 245	0.21 206	0.18 308	0.08 283	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.06 139

FE-Mocha	0.16 206	0.10 135	0.33 265	0.19 146	0.13 319	0.19 187	0.15 148	0.35 312	0.22 194	0.24 278	0.24 264	0.20 257	0.14 226	0.17 110	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

IGEV-FE	0.18 248	0.10 135	0.65 541	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.34 289	0.19 129	0.28 320	0.22 241	0.27 357	0.13 190	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

DA	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 208	0.14 226	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

Replicate-Monster	0.12 70	0.10 135	0.32 248	0.16 20	0.08 23	0.17 125	0.10 8	0.22 92	0.19 129	0.11 53	0.10 30	0.10 57	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 313

GGEV	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 208	0.14 226	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

asd	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.10 118	0.16 91	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.14 144	0.13 81	0.09 27	0.09 33	0.18 136	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.08 4	0.11 111	0.16 92	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.09 54	0.15 51	0.15 148	0.20 59	0.15 54	0.12 83	0.13 81	0.10 57	0.09 33	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.17 125	0.09 2	0.22 92	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.09 27	0.11 111	0.19 161	0.13 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.14 116	0.08 4	0.11 111	0.13 12	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 667	0.10 135	17.09 704	0.18 91	0.07 2	4.78 686	0.18 287	0.29 224	0.34 368	0.36 487	2.81 684	0.40 496	0.29 484	0.56 499	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.06 146	0.06 97	0.05 34

LG-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.18 287	0.21 74	0.18 110	0.11 53	0.17 167	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

MM-Stereo_test2	0.15 191	0.10 135	0.44 414	0.23 399	0.11 172	0.21 260	0.21 418	0.27 186	0.22 194	0.15 164	0.16 149	0.13 135	0.11 111	0.20 181	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 224	0.10 135	0.39 350	0.23 399	0.11 172	0.20 229	0.22 445	0.33 281	0.29 309	0.22 258	0.21 228	0.15 187	0.14 226	0.23 236	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.06 139

castereo++	0.13 116	0.10 135	0.18 76	0.18 91	0.10 118	0.27 382	0.13 66	0.23 115	0.23 220	0.11 53	0.13 81	0.16 208	0.10 74	0.18 136	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 155	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.10 118	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.13 113	0.18 187	0.16 208	0.16 265	0.15 65	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.19 40	0.19 129	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.11 111	0.24 252	0.16 256	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

PAM_32	0.23 381	0.10 135	0.63 532	0.21 274	0.14 367	0.33 482	0.19 334	0.36 331	0.23 220	0.29 349	0.28 295	0.56 587	0.28 469	0.27 320	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.09 377

PAM	0.23 381	0.10 135	0.63 532	0.22 343	0.15 427	0.34 495	0.21 418	0.37 341	0.22 194	0.31 399	0.27 289	0.55 583	0.26 433	0.26 300	0.17 285	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.09 404	0.07 179	0.09 377

UGAM-zero	0.23 381	0.10 135	0.54 492	0.19 146	0.13 319	0.21 260	0.14 100	0.44 419	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.51 566	0.33 525	0.65 550	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.06 97	0.07 235

AIO-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.16 64	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

test_sample2	0.21 329	0.10 135	0.28 201	0.19 146	0.11 172	0.27 382	0.21 418	0.43 411	0.29 309	0.26 300	0.31 335	0.30 400	0.24 401	0.45 443	0.18 308	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.09 377

test_sample1	0.20 308	0.10 135	0.28 201	0.19 146	0.12 239	0.28 402	0.19 334	0.41 383	0.25 250	0.26 300	0.31 335	0.29 384	0.26 433	0.44 440	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.09 377

IGEV++	0.13 116	0.10 135	0.23 139	0.21 274	0.10 118	0.15 51	0.15 148	0.29 224	0.16 64	0.12 83	0.15 130	0.12 115	0.12 145	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

11t1	0.18 248	0.10 135	0.30 225	0.20 220	0.11 172	0.27 382	0.17 241	0.35 312	0.23 220	0.25 288	0.23 250	0.23 301	0.23 383	0.25 282	0.18 308	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.09 377

IGEV_Zeroshot_test	0.18 248	0.10 135	0.65 541	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.34 289	0.19 129	0.28 320	0.22 241	0.27 357	0.13 190	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

MIF-Stereo (partial)	0.16 206	0.10 135	0.34 276	0.21 274	0.15 427	0.15 51	0.13 66	0.28 208	0.25 250	0.17 212	0.26 283	0.15 187	0.16 265	0.25 282	0.17 285	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.08 313

UniTT-Stereo	0.14 155	0.10 135	0.30 225	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.13 66	0.19 40	0.18 110	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.11 111	0.18 136	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.06 139

RAFT-Test	0.17 224	0.10 135	0.38 334	0.19 146	0.12 239	0.25 349	0.17 241	0.33 281	0.23 220	0.23 264	0.29 307	0.27 357	0.14 226	0.20 181	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

LoS_RVC	0.13 116	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.16 459	0.20 229	0.18 287	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.19 196	0.12 115	0.15 245	0.17 110	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 495

anonymousdsp2	0.17 224	0.10 135	0.28 201	0.20 220	0.11 172	0.25 349	0.17 241	0.41 383	0.31 335	0.23 264	0.23 250	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.07 235

DCANet-4	0.19 291	0.10 135	0.52 485	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.36 331	0.39 432	0.29 349	0.30 320	0.17 219	0.22 369	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

tt	4.71 687	0.10 135	3.94 679	2.06 687	1.53 685	10.14 696	16.88 699	9.27 699	4.98 690	1.39 668	1.02 642	4.68 687	4.90 690	3.35 686	5.86 694	5.76 697	9.15 705	2.24 693	2.53 693	3.10 690	1.32 687

DisPM	0.19 291	0.10 135	0.35 286	0.23 399	0.13 319	0.18 152	0.20 387	0.29 224	0.29 309	0.33 434	0.34 377	0.23 301	0.16 265	0.33 390	0.16 256	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.11 471

iRaft-Stereo_20w	0.19 291	0.10 135	0.46 434	0.19 146	0.13 319	0.25 349	0.19 334	0.52 518	0.19 129	0.29 349	0.21 228	0.22 280	0.20 345	0.28 334	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.08 260	0.08 313

GLC_STEREO	0.15 191	0.10 135	0.24 149	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.23 115	0.27 273	0.17 212	0.20 213	0.17 219	0.11 111	0.23 236	0.16 256	0.07 124	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.06 139

CrosDoStereo	0.31 510	0.10 135	0.49 458	0.18 91	0.12 239	0.22 288	1.11 682	0.34 289	0.37 408	0.38 510	0.61 591	0.28 373	0.46 593	0.61 527	0.57 593	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.07 235

PFNet+	0.20 308	0.10 135	0.37 315	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.19 334	0.29 224	0.34 368	0.33 434	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.32 383	0.17 285	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.12 495

NF-Stereo	0.20 308	0.10 135	0.35 286	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

OCTAStereo	0.20 308	0.10 135	0.35 286	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

PSM-softLoss	0.21 329	0.10 135	0.39 350	0.24 453	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.38 347	0.26 262	0.29 349	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.52 473	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.12 495

KMStereo	0.21 329	0.10 135	0.39 350	0.24 453	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.38 347	0.26 262	0.29 349	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.52 473	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.12 495

PSM-AAD	0.25 440	0.10 135	0.30 225	0.24 453	0.12 239	0.26 372	0.38 608	0.34 289	0.28 290	0.35 471	0.39 435	0.28 373	0.79 644	0.30 369	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.12 508	0.11 487	0.08 260	0.21 609

FTStereo	0.28 485	0.10 135	0.43 404	0.23 399	0.13 319	0.21 260	0.53 645	0.34 289	0.26 262	0.38 510	0.95 637	0.30 400	0.56 615	0.32 383	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.19 588

KYRaft	0.22 364	0.10 135	0.30 225	0.23 399	0.12 239	0.23 310	0.23 471	0.35 312	0.24 236	0.35 471	0.54 560	0.34 436	0.26 433	0.29 353	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.08 260	0.31 639

DeepStereo_LL	0.31 510	0.10 135	0.49 458	0.18 91	0.12 239	0.22 288	1.11 682	0.34 289	0.37 408	0.38 510	0.61 591	0.28 373	0.46 593	0.61 527	0.57 593	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.07 235

SST-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.37 315	0.24 453	0.13 319	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.24 236	0.34 454	0.33 367	0.29 384	0.25 422	0.56 499	0.17 285	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.07 235

RAFT_R40	0.21 329	0.10 135	0.37 315	0.24 453	0.13 319	0.18 152	0.18 287	0.31 254	0.29 309	0.33 434	0.33 367	0.30 400	0.24 401	0.55 488	0.18 308	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.07 235

DRaft	0.24 412	0.10 135	0.34 276	0.18 91	0.12 239	0.28 402	0.23 471	0.33 281	0.39 432	0.38 510	0.61 591	0.21 269	0.41 570	0.48 453	0.42 560	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.08 313

PFNet	0.23 381	0.10 135	0.57 505	0.24 453	0.14 367	0.22 288	0.19 334	0.39 359	0.33 358	0.35 471	0.32 344	0.27 357	0.19 336	0.64 543	0.22 409	0.09 378	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.07 235

RE-Stereo	0.20 308	0.10 135	0.35 286	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

TVStereo	0.20 308	0.10 135	0.35 286	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

RAFT-345	0.21 329	0.10 135	0.46 434	0.22 343	0.11 172	0.20 229	0.16 195	0.26 171	0.25 250	0.27 308	0.66 602	0.21 269	0.16 265	0.55 488	0.21 389	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.06 139

GMM-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.43 404	0.23 399	0.13 319	0.24 331	0.25 510	0.37 341	0.27 273	0.30 381	0.45 507	0.27 357	0.21 353	0.31 376	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.19 588

Prome-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.30 225	0.24 453	0.12 239	0.23 310	0.23 471	0.36 331	0.25 250	0.33 434	0.59 579	0.24 315	0.28 469	0.29 353	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.20 600

XX-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.83 591	0.26 526	0.17 483	0.23 310	0.13 66	0.40 371	0.18 110	0.20 240	0.41 454	0.31 410	0.10 74	0.32 383	0.12 108	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

222	0.41 578	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.36 515	0.20 387	0.57 575	0.39 432	0.35 471	0.44 495	0.30 400	0.27 452	0.55 488	3.56 687	0.11 468	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.09 377

xxxx	0.34 537	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.37 521	0.20 387	0.58 584	0.38 422	0.29 349	0.42 471	0.38 469	0.24 401	0.46 446	2.20 680	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.09 377

test_xeample	0.34 537	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.33 482	0.23 471	0.55 549	0.38 422	0.32 421	0.45 507	0.29 384	0.26 433	0.57 503	2.24 682	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.09 377

EAI-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.33 265	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.46 631	0.46 440	0.20 158	0.25 288	0.50 536	0.17 219	0.16 265	0.24 252	0.23 430	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.10 448	0.06 97	0.07 235

CFNet-RSSM	0.17 224	0.10 135	0.40 358	0.20 220	0.11 172	0.20 229	0.15 148	0.36 331	0.30 322	0.23 264	0.21 228	0.26 347	0.15 245	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

SFCPSM	0.22 364	0.10 135	0.51 479	0.21 274	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.55 549	0.39 432	0.29 349	0.32 344	0.23 301	0.21 353	0.27 320	0.19 341	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.08 313

Gwc-CoAtRS	0.17 224	0.10 135	0.37 315	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.32 266	0.28 290	0.23 264	0.23 250	0.27 357	0.15 245	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

aanet-new-90k	0.12 70	0.11 215	0.28 201	0.20 220	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.11 42	0.09 27	0.12 145	0.20 181	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 70	0.11 215	0.32 248	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.12 62	0.11 92	0.11 111	0.19 161	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 116	0.11 215	0.44 414	0.21 274	0.08 23	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.16 64	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.13 190	0.18 136	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 111	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 70	0.11 215	0.26 172	0.19 146	0.07 2	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.20 220	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.20 220	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 70	0.11 215	0.35 286	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 145	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.07 179	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.15 54	0.13 113	0.16 149	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 70	0.11 215	0.28 201	0.20 220	0.08 23	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.19 129	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 145	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 70	0.11 215	0.26 172	0.20 220	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.12 115	0.11 111	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 70	0.11 215	0.23 139	0.22 343	0.09 54	0.16 91	0.14 100	0.24 134	0.19 129	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.13 190	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 70	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.08 23	0.13 22	0.14 100	0.25 151	0.21 178	0.12 83	0.15 130	0.09 27	0.14 226	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 70	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.19 187	0.15 148	0.26 171	0.20 158	0.11 53	0.12 62	0.10 57	0.13 190	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 116	0.11 215	0.30 225	0.20 220	0.13 319	0.20 229	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.15 245	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 139

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 116	0.11 215	0.38 334	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.23 115	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.13 135	0.11 111	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

IGEV_i1	0.21 329	0.11 215	0.43 404	0.22 343	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.43 411	0.30 322	0.29 349	0.30 320	0.31 410	0.20 345	0.33 390	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.08 313

LACA2	0.10 8	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.13 66	0.17 20	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.09 1	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

FlowAnything_test	0.14 155	0.11 215	0.21 111	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.15 164	0.13 81	0.15 187	0.14 226	0.18 136	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.12 526	0.08 260	0.09 377

asda	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 41	0.11 215	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 41	0.11 215	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 70	0.11 215	0.18 76	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.07 1	0.12 145	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 224	0.11 215	0.26 172	0.16 20	0.09 54	0.27 382	0.19 334	0.27 186	0.20 158	0.22 258	0.28 295	0.21 269	0.22 369	0.37 415	0.22 409	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.07 235

S2M2_L	0.13 116	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.12 239	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 158	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.12 145	0.15 65	0.14 200	0.13 526	0.09 487	0.09 336	0.10 448	0.11 456	0.09 377
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 191	0.11 215	0.30 225	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.16 195	0.30 244	0.19 129	0.15 164	0.25 274	0.17 219	0.09 33	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.07 364	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.06 139

SCV_C0	0.14 155	0.11 215	0.25 163	0.19 146	0.12 239	0.15 51	0.16 195	0.30 244	0.22 194	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.09 33	0.24 252	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.09 340	0.06 139

AIO_rvc	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.13 135	0.08 15	0.22 226	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

HUF	0.15 191	0.11 215	0.38 334	0.17 44	0.11 172	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.20 158	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.11 111	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.20 626	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.14 534

mms	0.13 116	0.11 215	0.19 86	0.19 146	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.17 167	0.14 167	0.09 33	0.24 252	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.07 235

ours_stereo	0.13 116	0.11 215	0.23 139	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.18 287	0.20 59	0.19 129	0.13 113	0.18 187	0.14 167	0.10 74	0.23 236	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.05 34

fffy	0.14 155	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.18 287	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.16 149	0.15 187	0.13 190	0.25 282	0.14 200	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.06 139

tg	0.16 206	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.11 172	0.23 310	0.15 148	0.34 289	0.24 236	0.20 240	0.25 274	0.19 247	0.12 145	0.24 252	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.08 260	0.07 235

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 358	0.16 193	0.18 187	0.18 231	0.14 226	0.20 181	0.16 256	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

model_zeroshot	0.17 224	0.11 215	0.39 350	0.20 220	0.12 239	0.24 331	0.15 148	0.34 289	0.22 194	0.30 381	0.20 213	0.22 280	0.12 145	0.24 252	0.14 200	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.07 235

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 358	0.16 193	0.18 187	0.18 231	0.14 226	0.20 181	0.16 256	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

MGS-Stereo	0.14 155	0.11 215	0.32 248	0.19 146	0.11 172	0.18 152	0.17 241	0.20 59	0.22 194	0.14 144	0.24 264	0.15 187	0.10 74	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.10 408	0.06 139

AE-Stereo	0.17 224	0.11 215	0.31 240	0.24 453	0.14 367	0.23 310	0.18 287	0.34 289	0.29 309	0.15 164	0.25 274	0.21 269	0.13 190	0.20 181	0.14 200	0.07 124	0.08 452	0.09 336	0.10 448	0.07 179	0.06 139

IGEVStereo-DCA	0.14 155	0.11 215	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 145	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

rrr	0.17 224	0.11 215	0.57 505	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.35 312	0.22 194	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 145	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

1111x	0.32 519	0.11 215	0.40 358	0.22 343	0.11 172	0.32 470	0.26 523	0.59 590	0.43 478	0.31 399	0.41 454	0.39 481	0.28 469	0.76 589	1.37 663	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.08 313

anonymousa	0.23 381	0.11 215	0.50 469	0.21 274	0.16 459	0.31 458	0.20 387	0.36 331	0.35 384	0.32 421	0.50 536	0.39 481	0.26 433	0.22 226	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.11 487	0.07 179	0.08 313

x	0.19 291	0.11 215	0.29 215	0.20 220	0.11 172	0.26 372	0.18 287	0.41 383	0.29 309	0.25 288	0.29 307	0.28 373	0.24 401	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.08 313

test_3	0.18 248	0.11 215	0.32 248	0.24 453	0.11 172	0.22 288	0.25 510	0.31 254	0.31 335	0.25 288	0.18 187	0.23 301	0.13 190	0.25 282	0.19 341	0.06 49	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.07 179	0.06 139

LCNet	0.21 329	0.11 215	0.29 215	0.25 492	0.12 239	0.23 310	0.19 334	0.34 289	0.26 262	0.28 320	0.35 388	0.26 347	0.30 498	0.35 406	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.13 509	0.22 614

AAGNet	0.33 528	0.11 215	0.37 315	0.25 492	0.16 459	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.35 471	0.35 388	0.27 357	0.30 498	0.44 440	2.66 684	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.08 260	0.06 139

NRIStereo	0.18 248	0.11 215	0.35 286	0.23 399	0.11 172	0.24 331	0.20 387	0.29 224	0.26 262	0.26 300	0.25 274	0.25 325	0.18 321	0.34 397	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.08 313

ASMatch	0.23 381	0.11 215	0.51 479	0.24 453	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.28 290	0.28 320	0.68 606	0.27 357	0.26 433	0.50 462	0.22 409	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.11 471

Pruner-Stereo	0.19 291	0.11 215	0.34 276	0.29 578	0.12 239	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.29 309	0.33 434	0.32 344	0.25 325	0.15 245	0.24 252	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.09 377

DeepStereo_RVC	0.18 248	0.11 215	0.40 358	0.21 274	0.11 172	0.19 187	0.16 195	0.28 208	0.22 194	0.27 308	0.27 289	0.23 301	0.28 469	0.24 252	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.10 434

RAFT-RH_RVC	0.25 440	0.11 215	0.45 426	0.21 274	0.12 239	0.25 349	0.14 100	0.27 186	0.27 273	0.38 510	1.15 648	0.23 301	0.17 295	0.57 503	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.06 97	0.07 235

test-1	0.17 224	0.11 215	0.40 358	0.23 399	0.13 319	0.22 288	0.23 471	0.34 289	0.26 262	0.20 240	0.24 264	0.22 280	0.14 226	0.16 92	0.20 362	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.08 313

test_xeample3	0.16 206	0.11 215	0.56 502	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.35 312	0.20 158	0.16 193	0.12 62	0.13 135	0.12 145	0.24 252	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.07 235

FENet	0.21 329	0.11 215	0.45 426	0.21 274	0.12 239	0.26 372	0.17 241	0.41 383	0.35 384	0.30 381	0.31 335	0.29 384	0.23 383	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

HSM-Net_RVC	0.27 465	0.11 215	0.42 391	0.19 146	0.11 172	0.34 495	0.20 387	0.62 611	0.43 478	0.40 535	0.43 484	0.50 562	0.26 433	0.76 589	0.22 409	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-36k	0.12 70	0.12 273	0.28 201	0.19 146	0.08 23	0.17 125	0.15 148	0.22 92	0.18 110	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 70	0.12 273	0.27 184	0.21 274	0.09 54	0.19 187	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.12 83	0.13 81	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

Selective-IGEV-i16pb	0.39 569	0.12 273	2.18 667	0.21 274	0.15 427	0.68 627	0.32 576	0.56 565	0.57 588	0.25 288	0.44 495	0.33 427	0.21 353	0.80 603	0.25 451	0.14 551	0.10 517	0.09 336	0.10 448	0.12 493	0.13 512

NLMM1	0.19 291	0.12 273	0.16 43	0.23 399	0.18 505	0.24 331	0.20 387	0.59 590	0.65 608	0.18 230	0.17 167	0.13 135	0.14 226	0.25 282	0.18 308	0.08 283	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

NLCSM	0.19 291	0.12 273	0.18 76	0.24 453	0.19 532	0.24 331	0.21 418	0.42 397	0.40 450	0.19 236	0.18 187	0.14 167	0.16 265	0.47 450	0.19 341	0.08 283	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

VIP-Stereo	0.12 70	0.12 273	0.21 111	0.18 91	0.11 172	0.24 331	0.12 32	0.19 40	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.11 92	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.23 399	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 190	0.19 161	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.06 97	0.06 139

MSCF	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.22 343	0.10 118	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 190	0.18 136	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.06 97	0.06 139

xyz-stereo-finetune	0.16 206	0.12 273	0.23 139	0.16 20	0.08 23	0.23 310	0.20 387	0.29 224	0.31 335	0.19 236	0.22 241	0.19 247	0.15 245	0.29 353	0.20 362	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.06 139

MM-Stereo_test3	0.17 224	0.12 273	0.29 215	0.23 399	0.14 367	0.19 187	0.22 445	0.39 359	0.36 397	0.16 193	0.24 264	0.17 219	0.12 145	0.19 161	0.14 200	0.07 124	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.06 139

rvit_stereo_0083	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.17 241	0.22 92	0.34 368	0.16 193	0.21 228	0.19 247	0.16 265	0.21 206	0.16 256	0.11 468	0.10 517	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.07 235

RAStereo	0.13 116	0.12 273	0.27 184	0.22 343	0.11 172	0.15 51	0.18 287	0.23 115	0.23 220	0.13 113	0.17 167	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.05 34

test_sample3	0.23 381	0.12 273	0.43 404	0.19 146	0.12 239	0.32 470	0.20 387	0.50 482	0.34 368	0.31 399	0.33 367	0.29 384	0.22 369	0.53 480	0.22 409	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.10 408	0.10 434

CAS++	0.16 206	0.12 273	0.27 184	0.18 91	0.12 239	0.17 125	0.15 148	0.42 397	0.24 236	0.19 236	0.18 187	0.13 135	0.10 74	0.21 206	0.12 108	0.12 507	0.10 517	0.11 470	0.08 301	0.10 408	0.09 377
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 440	0.12 273	0.40 358	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.28 476	0.10 429	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.09 377

tta	0.24 412	0.12 273	0.40 358	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.28 476	0.10 429	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.07 235

qqq1	0.24 412	0.12 273	0.40 358	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

fff1	0.24 412	0.12 273	0.40 358	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

MyStereo07	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.29 224	0.21 178	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.13 190	0.25 282	0.13 163	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

MyStereo06	0.20 308	0.12 273	0.57 505	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.40 371	0.21 178	0.30 381	0.24 264	0.31 410	0.18 321	0.22 226	0.18 308	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

MyStereo05	0.23 381	0.12 273	0.57 505	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.48 462	0.52 567	0.31 399	0.23 250	0.25 325	0.22 369	0.30 369	0.21 389	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

MyStereo04	0.23 381	0.12 273	0.55 498	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.49 472	0.52 567	0.28 320	0.23 250	0.27 357	0.23 383	0.30 369	0.22 409	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

CoDeX	0.23 381	0.12 273	0.46 434	0.21 274	0.14 367	0.29 424	0.21 418	0.53 530	0.41 462	0.29 349	0.35 388	0.29 384	0.22 369	0.48 453	0.19 341	0.09 378	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235

mmm	0.21 329	0.12 273	0.31 240	0.22 343	0.12 239	0.28 402	0.21 418	0.41 383	0.27 273	0.29 349	0.38 422	0.29 384	0.24 401	0.29 353	0.22 409	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.09 404	0.10 408	0.09 377

ff7	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

ffff	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

ffm	0.22 364	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.35 312	0.44 493	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.27 320	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.08 313

ff1	0.29 496	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.35 312	0.44 493	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 645	0.08 283	0.05 39	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.08 313

mmx	0.31 510	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.55 549	0.45 505	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 645	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.10 434

11t	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

xxx	0.31 510	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.55 549	0.45 505	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 645	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.10 434

EKT-Stereo	0.38 564	0.12 273	0.38 334	0.42 634	3.88 690	0.21 260	0.17 241	0.35 312	0.28 290	0.20 240	0.20 213	0.23 301	0.15 245	0.28 334	0.16 256	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

MIM_Stereo	0.18 248	0.12 273	0.38 334	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.35 312	0.25 250	0.27 308	0.35 388	0.23 301	0.13 190	0.27 320	0.16 256	0.06 49	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.06 139

CASnet	0.14 155	0.12 273	0.22 126	0.22 343	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.22 258	0.20 213	0.15 187	0.11 111	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.11 470	0.09 404	0.08 260	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 248	0.12 273	0.55 498	0.22 343	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.34 289	0.19 129	0.20 240	0.24 264	0.34 436	0.18 321	0.29 353	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.06 139

HanStereo	0.18 248	0.12 273	0.55 498	0.22 343	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.34 289	0.19 129	0.20 240	0.24 264	0.34 436	0.18 321	0.29 353	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.06 139

anonymousdsp	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235

Selective-RAFT	0.17 224	0.12 273	0.30 225	0.24 453	0.10 118	0.29 424	0.15 148	0.32 266	0.31 335	0.17 212	0.17 167	0.21 269	0.18 321	0.28 334	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.06 139

ProNet	0.14 155	0.12 273	0.25 163	0.19 146	0.11 172	0.19 187	0.19 334	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.13 81	0.13 135	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.07 235

qqq	0.20 308	0.12 273	0.31 240	0.20 220	0.11 172	0.23 310	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.24 278	0.28 295	0.28 373	0.24 401	0.34 397	0.22 409	0.08 283	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.09 340	0.09 377

ccc-4	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

BUS	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.25 492	0.14 367	0.43 564	0.17 241	0.56 565	0.34 368	0.34 454	0.35 388	0.32 420	0.20 345	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

IER	0.23 381	0.12 273	0.39 350	0.20 220	0.14 367	0.31 458	0.19 334	0.42 397	0.36 397	0.33 434	0.40 446	0.32 420	0.33 525	0.29 353	0.22 409	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.08 313

BSDual-CNN	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.25 492	0.14 367	0.35 510	0.21 418	0.56 565	0.34 368	0.34 454	0.35 388	0.38 469	0.24 401	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

test_4	0.18 248	0.12 273	0.34 276	0.23 399	0.12 239	0.18 152	0.22 445	0.26 171	0.24 236	0.24 278	0.47 524	0.22 280	0.13 190	0.24 252	0.16 256	0.06 49	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.07 179	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.21 274	0.14 367	0.35 510	0.23 471	0.51 499	0.34 368	0.35 471	0.38 422	0.38 469	0.24 401	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.08 452	0.10 414	0.10 448	0.09 340	0.08 313

DAS	0.27 465	0.12 273	0.42 391	0.24 453	0.18 505	0.29 424	0.24 493	0.45 429	0.45 505	0.41 544	0.44 495	0.34 436	0.29 484	0.75 584	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

SepStereo	0.26 457	0.12 273	0.42 391	0.24 453	0.18 505	0.29 424	0.24 493	0.45 429	0.45 505	0.41 544	0.44 495	0.34 436	0.29 484	0.64 543	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

GANet-ADL	0.21 329	0.12 273	0.45 426	0.23 399	0.14 367	0.29 424	0.19 334	0.46 440	0.35 384	0.25 288	0.32 344	0.32 420	0.19 336	0.24 252	0.20 362	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.10 434

HHNet	0.22 364	0.12 273	0.52 485	0.18 91	0.18 505	0.20 229	0.20 387	0.34 289	0.31 335	0.32 421	0.59 579	0.20 257	0.21 353	0.24 252	0.31 504	0.08 283	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.11 471

Patchmatch Stereo++	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.26 300	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313
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
PSM-adaLoss	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.16 195	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.18 321	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

ROB_FTStereo_v2	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.16 195	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

ROB_FTStereo	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

HUI-Stereo	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.25 325	0.17 295	0.22 226	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

THIR-Stereo	0.29 496	0.12 273	0.41 381	0.19 146	0.11 172	0.28 402	0.72 659	0.32 266	0.35 384	0.37 495	0.65 600	0.34 436	0.50 605	0.57 503	0.45 569	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.07 235

iGMRVC	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.27 320	0.17 285	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

IRAFT_RVC	0.22 364	0.12 273	0.39 350	0.26 526	0.11 172	0.18 152	0.24 493	0.40 371	0.37 408	0.31 399	0.30 320	0.29 384	0.24 401	0.55 488	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.07 235

iRAFT	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.26 300	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

CRE-IMP	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.11 172	0.24 331	0.17 241	0.29 224	0.21 178	0.27 308	0.26 283	0.24 315	0.17 295	0.23 236	0.18 308	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.10 408	0.10 434

cross-raft	0.17 224	0.12 273	0.41 381	0.23 399	0.10 118	0.20 229	0.24 493	0.33 281	0.23 220	0.23 264	0.28 295	0.29 384	0.15 245	0.17 110	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.18 321	0.25 282	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

iRaftStereo_RVC	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.21 274	0.11 172	0.20 229	0.17 241	0.32 266	0.23 220	0.20 240	0.25 274	0.18 231	0.12 145	0.20 181	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.08 260	0.07 235

GES	0.22 364	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.14 367	0.27 382	0.19 334	0.49 472	0.33 358	0.30 381	0.36 398	0.25 325	0.23 383	0.29 353	0.22 409	0.10 429	0.08 452	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.11 471

UPFNet	0.25 440	0.12 273	0.38 334	0.24 453	0.19 532	0.37 521	0.28 545	0.48 462	0.38 422	0.34 454	0.37 407	0.37 461	0.28 469	0.39 422	0.33 516	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.10 408	0.08 313

DIP-Stereo	0.18 248	0.12 273	0.33 265	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.12 32	0.42 397	0.25 250	0.27 308	0.32 344	0.21 269	0.17 295	0.25 282	0.20 362	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.08 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-32k-new	0.12 70	0.13 340	0.28 201	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.09 27	0.13 190	0.18 136	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

PSi22	0.14 155	0.13 340	0.29 215	0.19 146	0.09 54	0.17 125	0.12 32	0.28 208	0.23 220	0.13 113	0.14 116	0.22 280	0.13 190	0.29 353	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 179	0.06 139

LiteMatch	0.12 70	0.13 340	0.15 22	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.21 353	0.14 31	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

Lsterematch	0.18 248	0.13 340	0.33 265	0.19 146	0.10 118	0.23 310	0.17 241	0.25 151	0.32 344	0.28 320	0.37 407	0.24 315	0.21 353	0.23 236	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

DStereoRT	0.35 542	0.13 340	0.51 479	0.25 492	0.16 459	0.42 555	0.19 334	0.48 462	0.39 432	0.30 381	0.39 435	0.24 315	0.39 561	0.64 543	0.30 496	0.08 283	0.07 364	1.54 687	0.41 654	0.08 260	0.11 471

MultiAttention	1.02 660	0.13 340	0.43 404	0.35 618	0.43 641	5.36 687	1.71 688	0.69 635	0.53 572	0.36 487	0.63 597	0.55 583	0.22 369	7.60 695	0.43 561	0.09 378	0.06 233	0.14 556	0.24 625	0.26 622	0.30 636

HI	0.20 308	0.13 340	0.33 265	0.18 91	0.15 427	0.17 125	0.16 195	0.34 289	0.21 178	0.37 495	0.39 435	0.36 455	0.24 401	0.29 353	0.21 389	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.07 235

CoSv	0.20 308	0.13 340	0.33 265	0.18 91	0.15 427	0.17 125	0.16 195	0.34 289	0.21 178	0.37 495	0.39 435	0.36 455	0.24 401	0.29 353	0.21 389	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.07 235

ISRNet	0.27 465	0.13 340	0.45 426	0.26 526	0.19 532	0.24 331	0.14 100	0.45 429	0.43 478	0.39 525	0.48 531	0.42 512	0.27 452	0.32 383	0.29 488	0.20 613	0.12 559	0.17 588	0.16 589	0.16 549	0.20 600

DCVSM-stereo	0.24 412	0.13 340	0.52 485	0.20 220	0.14 367	0.26 372	0.13 66	0.34 289	0.34 368	0.41 544	0.33 367	0.47 542	0.29 484	0.30 369	0.22 409	0.10 429	0.10 517	0.11 470	0.10 448	0.12 493	0.15 546

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 381	0.13 340	0.83 591	0.20 220	0.21 559	0.23 310	0.17 241	0.48 462	0.27 273	0.23 264	0.29 307	0.39 481	0.23 383	0.25 282	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.11 487	0.11 456	0.10 434

rvit_stereo_0080	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 387	0.28 208	0.24 236	0.15 164	0.17 167	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.15 229	0.11 468	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.07 235

test_sample6	0.25 440	0.13 340	0.41 381	0.21 274	0.11 172	0.30 442	0.22 445	0.51 499	0.35 384	0.33 434	0.43 484	0.30 400	0.24 401	0.57 503	0.22 409	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.10 448	0.11 456	0.10 434

test_sample5	0.24 412	0.13 340	0.42 391	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.21 418	0.50 482	0.34 368	0.32 421	0.41 454	0.29 384	0.23 383	0.55 488	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

test_sample4	0.24 412	0.13 340	0.43 404	0.20 220	0.12 239	0.32 470	0.21 418	0.51 499	0.34 368	0.31 399	0.37 407	0.28 373	0.23 383	0.53 480	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

H2IRNET	0.18 248	0.13 340	0.35 286	0.21 274	0.12 239	0.20 229	0.15 148	0.27 186	0.30 322	0.17 212	0.31 335	0.25 325	0.20 345	0.24 252	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.06 139

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 224	0.13 340	0.24 149	0.19 146	0.13 319	0.24 331	0.17 241	0.30 244	0.37 408	0.43 560	0.17 167	0.13 135	0.12 145	0.19 161	0.15 229	0.08 283	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.08 313

DualNet	0.24 412	0.13 340	0.42 391	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.21 418	0.50 482	0.34 368	0.33 434	0.43 484	0.29 384	0.23 383	0.55 488	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

whm_eth	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 387	0.28 208	0.24 236	0.15 164	0.17 167	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.15 229	0.11 468	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.07 235

plain	0.17 224	0.13 340	0.43 404	0.21 274	0.13 319	0.16 91	0.17 241	0.27 186	0.22 194	0.16 193	0.26 283	0.13 135	0.16 265	0.27 320	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.07 219	0.10 408	0.07 235

MaDis-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.26 172	0.19 146	0.14 367	0.16 91	0.13 66	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.14 116	0.14 167	0.11 111	0.17 110	0.17 285	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.06 139

PCWNet_CMD	0.23 381	0.13 340	0.48 452	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.16 195	0.46 440	0.46 523	0.29 349	0.36 398	0.37 461	0.24 401	0.28 334	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.11 456	0.09 377

CFNet_ucs	0.24 412	0.13 340	0.50 469	0.20 220	0.15 427	0.28 402	0.17 241	0.49 472	0.45 505	0.32 421	0.42 471	0.39 481	0.22 369	0.31 376	0.21 389	0.11 468	0.08 452	0.12 508	0.09 404	0.12 493	0.11 471

gwcnet-sp	0.24 412	0.13 340	0.63 532	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

scenet	0.24 412	0.13 340	0.63 532	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

DCRE	0.20 308	0.13 340	0.40 358	0.21 274	0.15 427	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.22 258	0.80 623	0.23 301	0.16 265	0.23 236	0.15 229	0.07 124	0.07 364	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.06 139

ssnet	0.24 412	0.13 340	0.63 532	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

fff	0.19 291	0.13 340	0.40 358	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

ADStereo(finetuned)	0.19 291	0.13 340	0.49 458	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.34 289	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.18 231	0.31 515	0.21 206	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 235

IPLGR	0.21 329	0.13 340	0.61 521	0.21 274	0.11 172	0.25 349	0.18 287	0.41 383	0.37 408	0.28 320	0.27 289	0.21 269	0.19 336	0.37 415	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

STrans-v2	0.24 412	0.13 340	0.54 492	0.21 274	0.12 239	0.23 310	0.21 418	0.47 449	0.28 290	0.31 399	0.42 471	0.36 455	0.35 538	0.62 535	0.23 430	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.06 139

TransformOpticalFlow	0.24 412	0.13 340	0.56 502	0.23 399	0.11 172	0.21 260	0.19 334	0.40 371	0.32 344	0.30 381	0.43 484	0.36 455	0.31 515	0.61 527	0.20 362	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.07 235

IIG-Stereo	0.23 381	0.13 340	0.35 286	0.29 578	0.12 239	0.23 310	0.14 100	0.38 347	0.31 335	0.34 454	0.37 407	0.33 427	0.21 353	0.70 564	0.26 465	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.07 179	0.06 139

CroCo-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.24 149	0.25 492	0.11 172	0.11 12	0.18 287	0.32 266	0.23 220	0.12 83	0.12 62	0.18 231	0.12 145	0.14 31	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 139
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
ICVP	0.23 381	0.13 340	0.44 414	0.26 526	0.14 367	0.29 424	0.25 510	0.45 429	0.33 358	0.29 349	0.43 484	0.35 450	0.25 422	0.26 300	0.23 430	0.12 507	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.10 434
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 206	0.13 340	0.29 215	0.22 343	0.15 427	0.19 187	0.13 66	0.32 266	0.26 262	0.26 300	0.20 213	0.19 247	0.17 295	0.21 206	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.07 235

CFNet_pseudo	0.23 381	0.13 340	0.47 442	0.19 146	0.13 319	0.26 372	0.16 195	0.44 419	0.44 493	0.29 349	0.37 407	0.38 469	0.23 383	0.29 353	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.08 301	0.11 456	0.09 377

DCANet	0.18 248	0.13 340	0.40 358	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.34 289	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.18 231	0.23 383	0.20 181	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 235

csc	0.19 291	0.13 340	0.40 358	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

cscssc	0.19 291	0.13 340	0.40 358	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

ac_64	0.27 465	0.13 340	0.41 381	0.24 453	0.17 483	0.36 515	0.22 445	0.46 440	0.33 358	0.35 471	0.36 398	0.52 572	0.30 498	0.62 535	0.32 509	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.09 340	0.08 313

ACVNet	0.23 381	0.13 340	0.35 286	0.18 91	0.15 427	0.27 382	0.23 471	0.39 359	0.44 493	0.28 320	0.41 454	0.38 469	0.26 433	0.27 320	0.32 509	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.07 235

acv_ft	0.25 440	0.13 340	0.40 358	0.23 399	0.19 532	0.34 495	0.21 418	0.45 429	0.44 493	0.38 510	0.41 454	0.38 469	0.27 452	0.27 320	0.35 525	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.11 456	0.07 235

DSFCA	0.27 465	0.13 340	0.36 306	0.20 220	0.17 483	0.38 529	0.31 568	0.47 449	0.43 478	0.43 560	0.37 407	0.39 481	0.29 484	0.52 473	0.32 509	0.12 507	0.10 517	0.10 414	0.11 487	0.11 456	0.10 434

MSMDNet	0.23 381	0.13 340	0.48 452	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.16 195	0.46 440	0.46 523	0.29 349	0.36 398	0.37 461	0.24 401	0.28 334	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.11 456	0.09 377

ccs_rob	0.23 381	0.13 340	0.47 442	0.20 220	0.13 319	0.26 372	0.17 241	0.44 419	0.44 493	0.29 349	0.37 407	0.38 469	0.23 383	0.29 353	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.08 301	0.11 456	0.09 377

DISCO	0.32 519	0.13 340	0.51 479	0.25 492	0.16 459	0.48 586	0.25 510	0.50 482	0.57 588	0.37 495	0.45 507	0.62 606	0.36 542	0.64 543	0.49 580	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.12 493	0.11 471

Hybrid-DGEV-03	0.20 308	0.14 387	0.31 240	0.22 343	0.12 239	0.26 372	0.16 195	0.31 254	0.27 273	0.32 421	0.58 576	0.23 301	0.15 245	0.23 236	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.06 139

Select-FE	0.23 381	0.14 387	0.78 571	0.22 343	0.18 505	0.22 288	0.13 66	0.43 411	0.26 262	0.28 320	0.33 367	0.39 481	0.29 484	0.27 320	0.19 341	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.13 554	0.08 260	0.12 495

SCV	0.14 155	0.14 387	0.24 149	0.21 274	0.11 172	0.15 51	0.16 195	0.31 254	0.18 110	0.11 53	0.15 130	0.13 135	0.10 74	0.23 236	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.06 139

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 116	0.14 387	0.19 86	0.26 526	0.09 54	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.18 110	0.12 83	0.11 42	0.10 57	0.13 190	0.21 206	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

AIO-test1	0.19 291	0.14 387	0.41 381	0.27 554	0.15 427	0.21 260	0.16 195	0.39 359	0.36 397	0.17 212	0.26 283	0.18 231	0.13 190	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.06 97	0.09 377

rvit_0105_6	0.19 291	0.14 387	0.34 276	0.23 399	0.14 367	0.18 152	0.20 387	0.29 224	0.37 408	0.18 230	0.22 241	0.23 301	0.17 295	0.26 300	0.17 285	0.15 566	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.11 456	0.08 313

UGAM	0.26 457	0.14 387	0.45 426	0.25 492	0.12 239	0.23 310	0.25 510	0.32 266	0.41 462	0.31 399	0.42 471	0.41 503	0.22 369	0.92 626	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.14 556	0.12 526	0.10 408	0.07 235

rvit_stereo_0081_aga	0.16 206	0.14 387	0.28 201	0.21 274	0.13 319	0.19 187	0.17 241	0.23 115	0.24 236	0.17 212	0.21 228	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.14 200	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 440	0.14 387	0.95 614	0.21 274	0.27 610	0.20 229	0.19 334	0.48 462	0.25 250	0.26 300	0.55 564	0.34 436	0.18 321	0.25 282	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.12 526	0.12 493	0.12 495

rvit_stereo_ft	0.17 224	0.14 387	0.30 225	0.25 492	0.14 367	0.17 125	0.21 418	0.28 208	0.26 262	0.16 193	0.19 196	0.20 257	0.16 265	0.22 226	0.17 285	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.07 235

ACVNet-DCA	0.18 248	0.14 387	0.38 334	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.09 377

xx1	0.20 308	0.14 387	0.38 334	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.35 312	0.47 528	0.17 212	0.19 196	0.28 373	0.24 401	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.09 404	0.09 340	0.09 377

1test111	0.19 291	0.14 387	0.38 334	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.34 397	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.09 377

cc1	0.18 248	0.14 387	0.38 334	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.35 312	0.47 528	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.08 313

tt1	0.18 248	0.14 387	0.35 286	0.23 399	0.11 172	0.30 442	0.19 334	0.35 312	0.44 493	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.16 265	0.27 320	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.08 313

GCAP-Stereo	0.14 155	0.14 387	0.33 265	0.20 220	0.09 54	0.21 260	0.10 8	0.26 171	0.20 158	0.18 230	0.19 196	0.15 187	0.13 190	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.06 139

CRFU-Net	0.28 485	0.14 387	0.45 426	0.25 492	0.15 427	0.45 572	0.23 471	0.50 482	0.30 322	0.43 560	0.41 454	0.48 548	0.46 593	0.43 436	0.29 488	0.11 468	0.10 517	0.09 336	0.08 301	0.10 408	0.10 434

hknet	0.25 440	0.14 387	0.40 358	0.25 492	0.15 427	0.35 510	0.21 418	0.56 565	0.37 408	0.34 454	0.35 388	0.43 516	0.27 452	0.37 415	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

GMOStereo	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

error version	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

test-v	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

GwcNet-ADL	0.22 364	0.14 387	0.58 510	0.24 453	0.13 319	0.22 288	0.23 471	0.49 472	0.40 450	0.27 308	0.29 307	0.30 400	0.20 345	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.09 340	0.09 377

OMP-Stereo	0.23 381	0.14 387	0.35 286	0.29 578	0.13 319	0.21 260	0.16 195	0.37 341	0.33 358	0.34 454	0.30 320	0.34 436	0.19 336	0.70 564	0.24 441	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.07 179	0.06 139

test-2	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

raft+_RVC	0.18 248	0.14 387	0.32 248	0.21 274	0.15 427	0.21 260	0.16 195	0.38 347	0.34 368	0.21 251	0.28 295	0.20 257	0.15 245	0.24 252	0.19 341	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.08 313

sCroCo_RVC	0.18 248	0.14 387	0.49 458	0.27 554	0.18 505	0.22 288	0.17 241	0.27 186	0.23 220	0.14 144	0.22 241	0.17 219	0.14 226	0.21 206	0.15 229	0.10 429	0.11 541	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 224	0.14 387	0.32 248	0.20 220	0.09 54	0.19 187	0.17 241	0.32 266	0.30 322	0.25 288	0.33 367	0.20 257	0.17 295	0.19 161	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.05 34

MMNet	0.27 465	0.14 387	0.49 458	0.24 453	0.17 483	0.47 580	0.22 445	0.45 429	0.51 558	0.39 525	0.41 454	0.36 455	0.33 525	0.39 422	0.34 521	0.08 283	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.08 313

delet	0.27 465	0.14 387	0.40 358	0.23 399	0.19 532	0.41 548	0.29 552	0.49 472	0.48 537	0.33 434	0.41 454	0.37 461	0.30 498	0.48 453	0.34 521	0.09 378	0.09 487	0.11 470	0.12 526	0.08 260	0.08 313

UNet	0.28 485	0.14 387	0.69 553	0.23 399	0.20 551	0.44 566	0.22 445	0.50 482	0.40 450	0.34 454	0.39 435	0.43 516	0.33 525	0.40 429	0.31 504	0.09 378	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

HGLStereo	0.27 465	0.14 387	0.46 434	0.24 453	0.21 559	0.33 482	0.23 471	0.50 482	0.42 470	0.35 471	0.48 531	0.41 503	0.33 525	0.45 443	0.33 516	0.11 468	0.10 517	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.12 495

GANet-RSSM	0.24 412	0.14 387	0.36 306	0.21 274	0.14 367	0.27 382	0.21 418	0.45 429	0.33 358	0.29 349	0.39 435	0.39 481	0.28 469	0.58 510	0.23 430	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.09 377

DMCA	0.22 364	0.14 387	0.36 306	0.22 343	0.14 367	0.27 382	0.20 387	0.43 411	0.38 422	0.31 399	0.32 344	0.33 427	0.24 401	0.24 252	0.28 476	0.11 468	0.08 452	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.11 471

RASNet	0.28 485	0.14 387	0.44 414	0.22 343	0.18 505	0.32 470	0.19 334	0.48 462	0.38 422	0.29 349	0.43 484	0.47 542	0.37 551	0.79 599	0.36 531	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.09 404	0.07 179	0.07 235

MDST_ROB	0.48 603	0.14 387	0.95 614	0.30 589	0.21 559	1.33 668	0.32 576	0.77 645	0.56 585	1.06 657	0.71 611	0.49 554	0.35 538	1.26 657	0.38 534	0.13 526	0.11 541	0.16 582	0.13 554	0.12 493	0.12 495

Hybrid-DGEV-2	0.21 329	0.15 422	0.34 276	0.24 453	0.13 319	0.28 402	0.14 100	0.48 462	0.44 493	0.27 308	0.24 264	0.25 325	0.25 422	0.28 334	0.19 341	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.07 235

G2L-ROB	0.23 381	0.15 422	0.41 381	0.19 146	0.12 239	0.27 382	0.21 418	0.47 449	0.33 358	0.34 454	0.31 335	0.41 503	0.22 369	0.49 458	0.26 465	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.10 434

FACV-RUCA	0.21 329	0.15 422	0.32 248	0.23 399	0.23 588	0.26 372	0.19 334	0.39 359	0.34 368	0.25 288	0.32 344	0.21 269	0.24 401	0.24 252	0.19 341	0.10 429	0.07 364	0.15 571	0.08 301	0.16 549	0.13 512

DDVS	0.25 440	0.15 422	0.39 350	0.24 453	0.17 483	0.34 495	0.21 418	0.41 383	0.30 322	0.33 434	0.41 454	0.48 548	0.21 353	0.52 473	0.27 471	0.11 468	0.09 487	0.11 470	0.09 404	0.13 509	0.14 534

rvit_0105_5	0.21 329	0.15 422	0.38 334	0.23 399	0.13 319	0.22 288	0.24 493	0.36 331	0.39 432	0.21 251	0.23 250	0.26 347	0.19 336	0.26 300	0.19 341	0.15 566	0.13 571	0.12 508	0.12 526	0.10 408	0.09 377

rvit_0105_4	0.20 308	0.15 422	0.38 334	0.23 399	0.14 367	0.20 229	0.22 445	0.33 281	0.39 432	0.19 236	0.24 264	0.25 325	0.19 336	0.27 320	0.17 285	0.16 582	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.11 456	0.08 313

ITSA-stereo	0.25 440	0.15 422	0.33 265	0.23 399	0.11 172	0.27 382	0.18 287	0.56 565	0.59 592	0.31 399	0.32 344	0.33 427	0.28 469	0.49 458	0.30 496	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.13 512

test_sample7	0.25 440	0.15 422	0.35 286	0.20 220	0.14 367	0.28 402	0.21 418	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.39 422	0.23 430	0.14 551	0.09 487	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

MyStereo8	0.22 364	0.15 422	0.63 532	0.21 274	0.17 483	0.31 458	0.16 195	0.36 331	0.32 344	0.28 320	0.36 398	0.25 325	0.18 321	0.25 282	0.28 476	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.12 495

CASS	0.21 329	0.15 422	0.32 248	0.26 526	0.11 172	0.28 402	0.19 334	0.39 359	0.30 322	0.32 421	0.34 377	0.25 325	0.24 401	0.25 282	0.20 362	0.13 526	0.08 452	0.11 470	0.09 404	0.11 456	0.11 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 191	0.15 422	0.28 201	0.25 492	0.18 505	0.11 12	0.19 334	0.28 208	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.15 187	0.12 145	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

NINENet	0.25 440	0.15 422	0.37 315	0.23 399	0.16 459	0.43 564	0.17 241	0.60 599	0.46 523	0.32 421	0.37 407	0.32 420	0.20 345	0.42 434	0.21 389	0.10 429	0.10 517	0.12 508	0.08 301	0.11 456	0.10 434

Sa-1000	0.22 364	0.15 422	0.35 286	0.23 399	0.13 319	0.28 402	0.23 471	0.47 449	0.39 432	0.30 381	0.50 536	0.26 347	0.19 336	0.33 390	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.08 260	0.06 139

CSP-Net	0.27 465	0.15 422	0.30 225	0.21 274	0.14 367	0.44 566	0.24 493	0.50 482	0.40 450	0.41 544	0.43 484	0.42 512	0.26 433	0.66 554	0.28 476	0.12 507	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.09 377

IPLG	0.21 329	0.15 422	0.53 489	0.21 274	0.12 239	0.28 402	0.17 241	0.42 397	0.30 322	0.33 434	0.32 344	0.15 187	0.17 295	0.50 462	0.21 389	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

MIPNet	0.21 329	0.15 422	0.52 485	0.21 274	0.12 239	0.27 382	0.20 387	0.45 429	0.37 408	0.30 381	0.23 250	0.19 247	0.24 401	0.27 320	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

PSMNet-ADL	0.25 440	0.15 422	0.32 248	0.26 526	0.14 367	0.31 458	0.22 445	0.44 419	0.36 397	0.27 308	0.33 367	0.41 503	0.28 469	0.61 527	0.29 488	0.11 468	0.09 487	0.09 336	0.11 487	0.10 408	0.10 434

rafts_anoy	0.18 248	0.15 422	0.35 286	0.22 343	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.32 266	0.30 322	0.23 264	0.25 274	0.20 257	0.16 265	0.22 226	0.19 341	0.08 283	0.07 364	0.10 414	0.12 526	0.09 340	0.08 313

pcwnet_v2	0.32 519	0.15 422	1.26 645	0.23 399	0.18 505	0.32 470	0.18 287	0.59 590	0.60 596	0.36 487	0.45 507	0.35 450	0.29 484	0.36 411	0.25 451	0.14 551	0.11 541	0.12 508	0.11 487	0.14 527	0.15 546

RALCasStereoNet	0.18 248	0.15 422	0.33 265	0.21 274	0.14 367	0.21 260	0.18 287	0.31 254	0.25 250	0.21 251	0.29 307	0.22 280	0.15 245	0.27 320	0.17 285	0.08 283	0.10 517	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.09 377

ADLNet	0.28 485	0.15 422	0.42 391	0.23 399	0.19 532	0.34 495	0.23 471	0.53 530	0.43 478	0.42 554	0.41 454	0.44 527	0.27 452	0.55 488	0.35 525	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.12 495

AFF-stereo	0.18 248	0.15 422	0.32 248	0.21 274	0.10 118	0.18 152	0.18 287	0.33 281	0.27 273	0.25 288	0.37 407	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

cf-r	0.24 412	0.15 422	0.44 414	0.21 274	0.14 367	0.27 382	0.22 445	0.42 397	0.40 450	0.30 381	0.42 471	0.42 512	0.26 433	0.43 436	0.25 451	0.11 468	0.06 233	0.08 243	0.10 448	0.08 260	0.08 313

PSMNet-RSSM	0.24 412	0.15 422	0.36 306	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.20 387	0.48 462	0.37 408	0.30 381	0.44 495	0.38 469	0.26 433	0.52 473	0.22 409	0.12 507	0.07 364	0.11 470	0.13 554	0.10 408	0.09 377

CFNet-ft	0.24 412	0.15 422	0.35 286	0.18 91	0.15 427	0.30 442	0.21 418	0.39 359	0.36 397	0.28 320	0.40 446	0.43 516	0.25 422	0.47 450	0.24 441	0.12 507	0.07 364	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.09 377

CFNet_RVC	0.24 412	0.15 422	0.35 286	0.18 91	0.15 427	0.30 442	0.21 418	0.39 359	0.36 397	0.28 320	0.40 446	0.43 516	0.25 422	0.47 450	0.24 441	0.12 507	0.07 364	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.09 377

G2L-Stereo_test	0.24 412	0.16 448	0.38 334	0.19 146	0.13 319	0.27 382	0.24 493	0.49 472	0.38 422	0.37 495	0.37 407	0.40 496	0.24 401	0.52 473	0.28 476	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.06 146	0.09 340	0.08 313

coex_refinement	0.26 457	0.16 448	0.36 306	0.23 399	0.15 427	0.31 458	0.20 387	0.49 472	0.42 470	0.35 471	0.42 471	0.45 532	0.27 452	0.55 488	0.33 516	0.10 429	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.10 408	0.10 434

G2L-Stereo	0.25 440	0.16 448	0.47 442	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.18 287	0.46 440	0.35 384	0.33 434	0.37 407	0.40 496	0.22 369	0.60 520	0.30 496	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.09 377

4D-IteraStereo	0.17 224	0.16 448	0.50 469	0.21 274	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.28 208	0.28 290	0.23 264	0.20 213	0.20 257	0.11 111	0.19 161	0.14 200	0.06 49	0.04 2	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.06 139

CBFPSM	0.27 465	0.16 448	0.67 547	0.20 220	0.14 367	0.38 529	0.25 510	0.40 371	0.36 397	0.33 434	0.36 398	0.56 587	0.38 555	0.32 383	0.38 534	0.08 283	0.08 452	0.07 149	0.08 301	0.09 340	0.11 471

ToySt	0.24 412	0.16 448	0.48 452	0.21 274	0.13 319	0.29 424	0.29 552	0.39 359	0.39 432	0.27 308	0.35 388	0.39 481	0.31 515	0.31 376	0.29 488	0.08 283	0.09 487	0.10 414	0.11 487	0.11 456	0.10 434

ssnet_v2	0.28 485	0.16 448	0.44 414	0.22 343	0.15 427	0.40 544	0.30 563	0.57 575	0.46 523	0.38 510	0.36 398	0.47 542	0.29 484	0.38 420	0.39 542	0.13 526	0.11 541	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.11 471

TestStereo1	0.21 329	0.16 448	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.26 372	0.27 529	0.40 371	0.36 397	0.29 349	0.39 435	0.22 280	0.21 353	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.07 235

RAFT_CTSACE	0.21 329	0.16 448	0.41 381	0.25 492	0.15 427	0.22 288	0.24 493	0.32 266	0.28 290	0.33 434	0.51 542	0.29 384	0.17 295	0.32 383	0.13 163	0.06 49	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.06 139

SA-5K	0.21 329	0.16 448	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.26 372	0.27 529	0.40 371	0.36 397	0.29 349	0.39 435	0.22 280	0.21 353	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.07 235

SA	0.22 364	0.16 448	0.36 306	0.23 399	0.13 319	0.24 331	0.23 471	0.45 429	0.40 450	0.27 308	0.44 495	0.23 301	0.23 383	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.08 260	0.06 139

AACVNet	0.26 457	0.16 448	0.37 315	0.22 343	0.14 367	0.29 424	0.19 334	0.41 383	0.31 335	0.38 510	0.42 471	0.43 516	0.28 469	0.73 575	0.25 451	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.09 404	0.13 509	0.11 471

psm_up	0.29 496	0.16 448	0.41 381	0.26 526	0.17 483	0.32 470	0.26 523	0.55 549	0.43 478	0.36 487	0.40 446	0.45 532	0.37 551	0.58 510	0.30 496	0.11 468	0.12 559	0.13 529	0.12 526	0.10 408	0.10 434

UCFNet_RVC	0.24 412	0.16 448	0.34 276	0.18 91	0.15 427	0.33 482	0.16 195	0.46 440	0.35 384	0.29 349	0.35 388	0.39 481	0.25 422	0.34 397	0.22 409	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.14 568	0.13 509	0.12 495

AdaStereo	0.24 412	0.16 448	0.37 315	0.24 453	0.12 239	0.32 470	0.17 241	0.54 539	0.42 470	0.33 434	0.38 422	0.35 450	0.21 353	0.30 369	0.22 409	0.14 551	0.06 233	0.13 529	0.08 301	0.11 456	0.08 313
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	0.31 510	0.16 448	0.54 492	0.24 453	0.22 575	0.42 555	0.28 545	0.58 584	0.56 585	0.28 320	0.38 422	0.40 496	0.30 498	0.71 567	0.28 476	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.10 448	0.19 588	0.16 555

MLCV	0.22 364	0.16 448	0.44 414	0.21 274	0.08 23	0.29 424	0.19 334	0.38 347	0.37 408	0.38 510	0.44 495	0.31 410	0.21 353	0.41 431	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

HSM	0.28 485	0.16 448	0.35 286	0.20 220	0.15 427	0.33 482	0.19 334	0.53 530	0.37 408	0.36 487	0.38 422	0.67 622	0.31 515	0.89 621	0.23 430	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.08 313

DLCB_ROB	0.28 485	0.16 448	0.34 276	0.27 554	0.16 459	0.38 529	0.25 510	0.48 462	0.43 478	0.46 575	0.46 517	0.51 566	0.33 525	0.53 480	0.33 516	0.10 429	0.10 517	0.11 470	0.11 487	0.10 408	0.09 377

rvit_0105_3	0.23 381	0.17 467	0.40 358	0.25 492	0.15 427	0.24 331	0.28 545	0.38 347	0.41 462	0.25 288	0.25 274	0.28 373	0.21 353	0.28 334	0.20 362	0.15 566	0.13 571	0.14 556	0.15 577	0.10 408	0.09 377

rvit_stereo_0075_2	0.24 412	0.17 467	0.50 469	0.26 526	0.22 575	0.22 288	0.15 148	0.40 371	0.35 384	0.27 308	0.37 407	0.29 384	0.20 345	0.28 334	0.19 341	0.17 593	0.12 559	0.19 604	0.12 526	0.13 509	0.13 512

raft_robust	0.22 364	0.17 467	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.23 310	0.22 445	0.49 472	0.48 537	0.32 421	0.32 344	0.26 347	0.23 383	0.53 480	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.10 448	0.08 260	0.06 139

ADLNet2	0.30 503	0.17 467	0.72 564	0.23 399	0.17 483	0.36 515	0.24 493	0.52 518	0.51 558	0.32 421	0.38 422	0.45 532	0.30 498	0.69 561	0.35 525	0.10 429	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.12 493	0.10 434

TRStereo	0.19 291	0.17 467	0.47 442	0.23 399	0.19 532	0.19 187	0.16 195	0.52 518	0.28 290	0.20 240	0.19 196	0.21 269	0.13 190	0.24 252	0.13 163	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.11 487	0.06 97	0.06 139

RAFT	0.21 329	0.17 467	0.32 248	0.24 453	0.12 239	0.25 349	0.27 529	0.35 312	0.28 290	0.33 434	0.33 367	0.38 469	0.22 369	0.29 353	0.17 285	0.08 283	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.10 408	0.06 139

111	0.20 308	0.17 467	0.40 358	0.18 91	0.09 54	0.24 331	0.17 241	0.41 383	0.45 505	0.23 264	0.29 307	0.29 384	0.21 353	0.24 252	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.08 313

hitnet-ft	0.29 496	0.17 467	0.40 358	0.19 146	0.14 367	0.39 538	0.23 471	0.44 419	0.41 462	0.36 487	0.46 517	0.53 577	0.34 534	0.76 589	0.32 509	0.14 551	0.10 517	0.13 529	0.10 448	0.15 541	0.13 512

GwcNet-RSSM	0.26 457	0.17 467	0.46 434	0.21 274	0.13 319	0.28 402	0.23 471	0.44 419	0.42 470	0.31 399	0.45 507	0.40 496	0.26 433	0.55 488	0.28 476	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.08 313

stereogan	0.37 557	0.17 467	0.65 541	0.27 554	0.22 575	0.62 620	0.26 523	0.59 590	0.63 606	0.43 560	0.60 584	0.67 622	0.42 579	0.68 559	0.35 525	0.13 526	0.14 581	0.14 556	0.12 526	0.19 588	0.17 568

HITNet	0.20 308	0.17 467	0.43 404	0.19 146	0.08 23	0.27 382	0.14 100	0.42 397	0.30 322	0.29 349	0.32 344	0.27 357	0.21 353	0.28 334	0.25 451	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.06 139
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
StereoDRNet-Refined	0.27 465	0.17 467	0.35 286	0.25 492	0.14 367	0.37 521	0.21 418	0.47 449	0.41 462	0.44 567	0.51 542	0.41 503	0.28 469	0.45 443	0.37 532	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.11 487	0.10 408	0.10 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 528	0.17 467	0.61 521	0.27 554	0.19 532	0.46 574	0.29 552	0.65 620	0.51 558	0.47 582	0.46 517	0.44 527	0.34 534	0.62 535	0.41 557	0.12 507	0.08 452	0.13 529	0.12 526	0.12 493	0.10 434

SGM-Forest	0.36 547	0.17 467	0.47 442	0.23 399	0.16 459	0.45 572	0.41 619	0.55 549	0.48 537	0.52 600	0.60 584	0.52 572	0.41 570	0.85 613	0.50 586	0.17 593	0.17 610	0.17 588	0.15 577	0.15 541	0.15 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 496	0.18 481	0.79 578	0.23 399	0.16 459	0.47 580	0.19 334	0.36 331	0.34 368	0.29 349	0.33 367	0.67 622	0.42 579	0.54 486	0.30 496	0.10 429	0.09 487	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.11 471

DispNO	0.27 465	0.18 481	0.62 529	0.23 399	0.17 483	0.25 349	0.22 445	0.45 429	0.41 462	0.32 421	0.39 435	0.38 469	0.27 452	0.77 595	0.27 471	0.09 378	0.07 364	0.10 414	0.10 448	0.08 260	0.08 313

StereoVision	0.22 364	0.18 481	0.37 315	0.27 554	0.17 483	0.23 310	0.22 445	0.38 347	0.31 335	0.20 240	0.51 542	0.22 280	0.16 265	0.28 334	0.18 308	0.11 468	0.12 559	0.13 529	0.13 554	0.10 408	0.07 235

LL-Strereo2	0.18 248	0.18 481	0.39 350	0.22 343	0.12 239	0.24 331	0.13 66	0.31 254	0.23 220	0.24 278	0.20 213	0.24 315	0.12 145	0.26 300	0.15 229	0.06 49	0.06 233	0.12 508	0.09 404	0.08 260	0.07 235

iinet-f	0.30 503	0.18 481	1.03 625	0.20 220	0.15 427	0.44 566	0.22 445	0.45 429	0.37 408	0.35 471	0.44 495	0.41 503	0.34 534	0.34 397	0.40 549	0.10 429	0.09 487	0.08 243	0.08 301	0.13 509	0.11 471

RAFT+CT+SA	0.21 329	0.18 481	0.33 265	0.25 492	0.18 505	0.23 310	0.29 552	0.40 371	0.36 397	0.24 278	0.38 422	0.18 231	0.16 265	0.32 383	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.12 526	0.09 340	0.09 377

iRaft-Stereo_5w	0.23 381	0.18 481	0.44 414	0.22 343	0.13 319	0.19 187	0.19 334	0.37 341	0.32 344	0.28 320	0.37 407	0.34 436	0.23 383	0.65 550	0.27 471	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.08 313

LMCR-Stereo	0.26 457	0.18 481	0.49 458	0.28 575	0.14 367	0.36 515	0.23 471	0.54 539	0.34 368	0.39 525	0.40 446	0.29 384	0.29 484	0.37 415	0.27 471	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.13 509	0.09 377

Anonymous3	0.23 381	0.18 481	0.63 532	0.27 554	0.18 505	0.41 548	0.23 471	0.43 411	0.35 384	0.23 264	0.27 289	0.20 257	0.18 321	0.27 320	0.18 308	0.12 507	0.11 541	0.10 414	0.10 448	0.11 456	0.12 495

XX-TBD	0.15 191	0.18 481	0.28 201	0.22 343	0.10 118	0.22 288	0.15 148	0.22 92	0.27 273	0.22 258	0.26 283	0.14 167	0.12 145	0.16 92	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139

RALAANet	0.19 291	0.18 481	0.37 315	0.23 399	0.14 367	0.23 310	0.13 66	0.37 341	0.29 309	0.28 320	0.26 283	0.25 325	0.15 245	0.26 300	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.06 139

FAT-Stereo	0.36 547	0.18 481	0.73 568	0.26 526	0.18 505	0.33 482	0.29 552	0.60 599	0.59 592	0.46 575	0.60 584	0.60 600	0.50 605	0.61 527	0.34 521	0.13 526	0.14 581	0.13 529	0.12 526	0.14 527	0.18 581

BEATNet_4x	0.22 364	0.18 481	0.47 442	0.22 343	0.10 118	0.28 402	0.14 100	0.46 440	0.32 344	0.31 399	0.34 377	0.31 410	0.25 422	0.31 376	0.29 488	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.10 408	0.08 313

RYNet	0.37 557	0.18 481	0.59 516	0.25 492	0.28 615	0.61 618	0.32 576	0.59 590	0.59 592	0.41 544	0.38 422	0.57 592	0.39 561	0.87 616	0.53 591	0.11 468	0.08 452	0.12 508	0.11 487	0.18 580	0.18 581

iResNet	0.24 412	0.18 481	0.61 521	0.25 492	0.11 172	0.29 424	0.21 418	0.42 397	0.43 478	0.33 434	0.43 484	0.27 357	0.22 369	0.34 397	0.26 465	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

CBMV_ROB	0.33 528	0.18 481	0.53 489	0.21 274	0.14 367	0.33 482	0.20 387	0.51 499	0.45 505	0.51 594	0.55 564	0.45 532	0.42 579	0.71 567	0.32 509	0.18 604	0.19 621	0.23 617	0.21 613	0.14 527	0.15 546

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 155	0.19 497	0.70 559	0.17 44	0.12 239	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.10 31	0.12 62	0.10 57	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.05 7	0.07 235

rvit_105_1	0.27 465	0.19 497	0.46 434	0.27 554	0.19 532	0.30 442	0.35 593	0.44 419	0.51 558	0.31 399	0.31 335	0.31 410	0.26 433	0.35 406	0.25 451	0.15 566	0.14 581	0.15 571	0.17 598	0.11 456	0.10 434

DualNet (step1)	0.28 485	0.19 497	0.50 469	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.39 422	0.23 430	0.23 618	0.09 487	0.28 630	0.24 625	0.18 580	0.16 555

test_sample9	0.42 581	0.19 497	0.50 469	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.66 554	0.91 635	0.23 618	1.82 689	0.28 630	0.24 625	0.18 580	0.16 555

test_sample8	0.49 606	0.19 497	0.50 469	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.55 549	0.34 368	0.62 619	0.38 422	1.15 653	0.67 634	0.66 554	0.91 635	0.23 618	1.82 689	0.28 630	0.24 625	0.18 580	0.16 555

test_5	0.23 381	0.19 497	0.38 334	0.26 526	0.18 505	0.25 349	0.29 552	0.40 371	0.37 408	0.29 349	0.40 446	0.25 325	0.22 369	0.34 397	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.10 434

AASNet	0.27 465	0.19 497	0.49 458	0.26 526	0.17 483	0.34 495	0.20 387	0.62 611	0.48 537	0.35 471	0.40 446	0.32 420	0.25 422	0.28 334	0.34 521	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.08 301	0.13 509	0.11 471

AnonymousM	0.17 224	0.19 497	0.24 149	0.18 91	0.10 118	0.18 152	0.17 241	0.30 244	0.23 220	0.26 300	0.20 213	0.18 231	0.14 226	0.19 161	0.14 200	0.09 378	0.06 233	0.38 645	0.15 577	0.06 97	0.05 34

TestStereo	0.21 329	0.19 497	0.40 358	0.25 492	0.10 118	0.22 288	0.21 418	0.31 254	0.31 335	0.23 264	0.34 377	0.22 280	0.18 321	0.62 535	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.07 219	0.11 456	0.06 139

CVANet_RVC	0.30 503	0.19 497	0.41 381	0.26 526	0.16 459	0.33 482	0.26 523	0.52 518	0.47 528	0.40 535	0.46 517	0.43 516	0.31 515	0.89 621	0.26 465	0.14 551	0.09 487	0.14 556	0.13 554	0.14 527	0.10 434

DeepPruner_ROB	0.26 457	0.19 497	0.44 414	0.21 274	0.16 459	0.30 442	0.21 418	0.52 518	0.32 344	0.35 471	0.38 422	0.39 481	0.26 433	0.42 434	0.24 441	0.15 566	0.11 541	0.11 470	0.11 487	0.14 527	0.13 512

iResNet_ROB	0.25 440	0.19 497	0.40 358	0.20 220	0.12 239	0.30 442	0.16 195	0.55 549	0.53 572	0.38 510	0.43 484	0.37 461	0.26 433	0.38 420	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.09 340	0.09 377

SGM_RVC	0.50 610	0.19 497	0.50 469	0.25 492	0.15 427	0.69 628	0.39 613	0.68 634	0.82 635	0.95 651	0.84 628	1.13 650	0.76 642	1.16 650	0.60 603	0.16 582	0.16 603	0.16 582	0.16 589	0.16 549	0.17 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 308	0.20 510	0.36 306	0.26 526	0.15 427	0.22 288	0.16 195	0.42 397	0.42 470	0.16 193	0.29 307	0.15 187	0.11 111	0.26 300	0.13 163	0.18 604	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.07 179	0.07 235

fast-acv-ft	0.31 510	0.20 510	0.81 584	0.24 453	0.18 505	0.46 574	0.27 529	0.41 383	0.49 546	0.39 525	0.55 564	0.49 554	0.35 538	0.37 415	0.38 534	0.11 468	0.11 541	0.11 470	0.12 526	0.12 493	0.09 377

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 503	0.20 510	0.70 559	0.21 274	0.17 483	0.46 574	0.27 529	0.50 482	0.49 546	0.42 554	0.55 564	0.43 516	0.30 498	0.46 446	0.38 534	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.11 456	0.10 434

ACRE	0.21 329	0.20 510	0.62 529	0.23 399	0.15 427	0.24 331	0.20 387	0.35 312	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

SACVNet	0.30 503	0.20 510	0.41 381	0.25 492	0.18 505	0.34 495	0.25 510	0.52 518	0.40 450	0.41 544	0.44 495	0.46 540	0.32 522	0.71 567	0.25 451	0.13 526	0.10 517	0.12 508	0.12 526	0.16 549	0.17 568

GEStereo_RVC	0.27 465	0.20 510	0.44 414	0.27 554	0.16 459	0.33 482	0.25 510	0.56 565	0.54 576	0.34 454	0.38 422	0.34 436	0.25 422	0.51 467	0.28 476	0.12 507	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.11 456	0.11 471

APVNet	0.36 547	0.20 510	0.70 559	0.26 526	0.22 575	0.52 604	0.35 593	0.61 603	0.44 493	0.38 510	0.52 550	0.48 548	0.38 555	0.84 612	0.46 575	0.13 526	0.14 581	0.15 571	0.16 589	0.16 549	0.15 546

S-Stereo	0.38 564	0.20 510	1.05 626	0.27 554	0.22 575	0.38 529	0.32 576	0.55 549	0.66 610	0.39 525	0.59 579	0.49 554	0.41 570	0.75 584	0.40 549	0.12 507	0.15 596	0.13 529	0.13 554	0.16 549	0.21 609

STTStereo	0.28 485	0.20 510	0.61 521	0.25 492	0.17 483	0.29 424	0.24 493	0.47 449	0.39 432	0.39 525	0.41 454	0.44 527	0.28 469	0.40 429	0.28 476	0.13 526	0.12 559	0.13 529	0.16 589	0.12 493	0.11 471

CFNet	0.27 465	0.20 510	0.44 414	0.22 343	0.14 367	0.33 482	0.14 100	0.51 499	0.45 505	0.30 381	0.40 446	0.38 469	0.27 452	0.76 589	0.25 451	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.08 313

LE_ROB	1.76 676	0.20 510	2.68 676	0.48 642	0.52 653	0.78 640	0.96 675	0.84 655	6.61 693	7.40 696	2.08 678	2.08 671	4.83 689	1.27 658	3.79 688	0.10 429	0.08 452	0.12 508	0.11 487	0.11 456	0.10 434

NOSS_ROB	0.31 510	0.20 510	0.35 286	0.24 453	0.16 459	0.32 470	0.19 334	0.52 518	0.48 537	0.33 434	0.36 398	0.42 512	0.28 469	0.93 628	0.24 441	0.19 610	0.20 626	0.24 619	0.22 621	0.17 566	0.17 568

XPNet_ROB	0.33 528	0.20 510	0.43 404	0.27 554	0.18 505	0.37 521	0.31 568	0.55 549	0.50 554	0.51 594	0.53 557	0.58 595	0.37 551	0.63 541	0.45 569	0.17 593	0.12 559	0.13 529	0.12 526	0.15 541	0.14 534

pmcnn	0.50 610	0.20 510	0.78 571	0.24 453	0.26 608	0.39 538	0.30 563	0.51 499	0.50 554	0.54 608	1.23 651	2.52 679	0.37 551	0.77 595	0.95 638	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.10 408	0.08 313

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 155	0.21 524	0.47 442	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.14 100	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.12 115	0.10 74	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.07 235

z-ln-s-r	0.32 519	0.21 524	0.82 588	0.23 399	0.14 367	0.30 442	0.26 523	0.43 411	0.50 554	0.32 421	0.60 584	0.39 481	0.29 484	0.73 575	0.66 614	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.08 313

GMStereo_Zeroshot	0.24 412	0.21 524	0.45 426	0.26 526	0.13 319	0.28 402	0.15 148	0.39 359	0.35 384	0.37 495	0.43 484	0.40 496	0.17 295	0.34 397	0.20 362	0.12 507	0.07 364	0.13 529	0.07 219	0.16 549	0.09 377

SDNR	0.42 581	0.21 524	0.82 588	0.21 274	0.18 505	1.27 665	0.17 241	0.50 482	0.49 546	0.42 554	0.81 624	0.38 469	0.27 452	1.19 651	0.38 534	0.23 618	0.24 639	0.17 588	0.13 554	0.17 566	0.20 600

Anonymous_2	0.37 557	0.21 524	0.47 442	0.20 220	0.21 559	0.42 555	0.26 523	0.38 347	0.29 309	0.33 434	0.30 320	0.44 527	0.38 555	0.36 411	0.29 488	0.26 629	0.29 647	0.44 650	1.41 688	0.34 639	0.21 609

CIPLG	0.21 329	0.21 524	0.55 498	0.23 399	0.15 427	0.25 349	0.20 387	0.35 312	0.29 309	0.31 399	0.33 367	0.22 280	0.15 245	0.26 300	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

sAnonymous2	0.20 308	0.21 524	0.58 510	0.24 453	0.17 483	0.22 288	0.19 334	0.34 289	0.28 290	0.17 212	0.19 196	0.17 219	0.16 265	0.17 110	0.14 200	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.23 610	0.17 568

CroCo_RVC	0.20 308	0.21 524	0.58 510	0.24 453	0.17 483	0.22 288	0.19 334	0.34 289	0.28 290	0.17 212	0.19 196	0.17 219	0.16 265	0.17 110	0.14 200	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.23 610	0.17 568

ARAFT	0.24 412	0.21 524	0.78 571	0.22 343	0.12 239	0.29 424	0.24 493	0.43 411	0.32 344	0.33 434	0.28 295	0.28 373	0.19 336	0.49 458	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.12 508	0.11 487	0.09 340	0.06 139

DMCA-RVC	0.27 465	0.21 524	0.61 521	0.28 575	0.17 483	0.29 424	0.21 418	0.42 397	0.35 384	0.40 535	0.37 407	0.39 481	0.36 542	0.43 436	0.30 496	0.13 526	0.10 517	0.15 571	0.11 487	0.13 509	0.10 434

TDLM	0.30 503	0.21 524	0.38 334	0.28 575	0.15 427	0.33 482	0.32 576	0.52 518	0.47 528	0.38 510	0.43 484	0.39 481	0.29 484	0.91 625	0.28 476	0.14 551	0.08 452	0.13 529	0.11 487	0.12 493	0.10 434

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 465	0.21 524	0.59 516	0.25 492	0.18 505	0.29 424	0.22 445	0.50 482	0.40 450	0.38 510	0.41 454	0.43 516	0.27 452	0.43 436	0.29 488	0.11 468	0.08 452	0.10 414	0.10 448	0.10 408	0.11 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 614	0.21 524	0.65 541	0.25 492	0.21 559	0.58 611	0.32 576	0.54 539	0.55 582	0.95 651	1.40 657	1.28 657	0.81 647	0.73 575	0.62 606	0.18 604	0.15 596	0.15 571	0.15 577	0.19 588	0.19 588

CBMV	0.33 528	0.21 524	0.54 492	0.23 399	0.13 319	0.42 555	0.33 587	0.53 530	0.48 537	0.52 600	0.49 533	0.50 562	0.41 570	0.56 499	0.31 504	0.15 566	0.16 603	0.18 596	0.16 589	0.13 509	0.13 512
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 519	0.22 538	0.58 510	0.27 554	0.23 588	0.48 586	0.27 529	0.51 499	0.45 505	0.48 586	0.56 571	0.51 566	0.30 498	0.39 422	0.40 549	0.13 526	0.16 603	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

YMNet_1	0.32 519	0.22 538	0.58 510	0.27 554	0.23 588	0.48 586	0.27 529	0.51 499	0.45 505	0.48 586	0.56 571	0.51 566	0.30 498	0.39 422	0.40 549	0.13 526	0.16 603	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

IPLGR_C	0.21 329	0.22 538	0.60 518	0.23 399	0.15 427	0.24 331	0.20 387	0.35 312	0.29 309	0.31 399	0.32 344	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

RP	0.35 542	0.22 538	0.51 479	0.31 595	0.24 596	0.37 521	0.28 545	0.50 482	0.58 591	0.40 535	0.63 597	0.61 604	0.47 596	0.61 527	0.39 542	0.16 582	0.15 596	0.17 588	0.15 577	0.17 566	0.17 568

edge stereo	0.39 569	0.22 538	0.81 584	0.27 554	0.22 575	0.37 521	0.24 493	0.56 565	0.54 576	0.53 606	0.60 584	0.71 631	0.50 605	0.78 597	0.40 549	0.16 582	0.14 581	0.19 604	0.14 568	0.16 549	0.17 568

ADCL	0.47 600	0.22 538	1.00 620	0.27 554	0.19 532	0.74 633	0.64 654	0.54 539	0.69 618	0.56 611	0.71 611	0.55 583	0.60 622	0.60 520	1.43 664	0.11 468	0.09 487	0.13 529	0.13 554	0.14 527	0.14 534

GANet	0.36 547	0.22 538	0.49 458	0.29 578	0.17 483	0.41 548	0.38 608	0.57 575	0.45 505	0.46 575	0.75 617	0.55 583	0.40 566	0.94 630	0.41 557	0.13 526	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.14 527	0.11 471

AANet_RVC	0.31 510	0.22 538	0.50 469	0.23 399	0.14 367	0.30 442	0.24 493	0.47 449	0.54 576	0.38 510	0.60 584	0.43 516	0.29 484	0.87 616	0.40 549	0.11 468	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.09 340	0.09 377

StereoDRNet	0.32 519	0.22 538	0.61 521	0.27 554	0.21 559	0.42 555	0.30 563	0.61 603	0.48 537	0.46 575	0.39 435	0.48 548	0.30 498	0.57 503	0.40 549	0.11 468	0.09 487	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.10 434

TCMNet	0.33 528	0.23 547	0.72 564	0.29 578	0.30 624	0.40 544	0.28 545	0.50 482	0.47 528	0.37 495	0.45 507	0.40 496	0.29 484	0.60 520	0.39 542	0.14 551	0.13 571	0.15 571	0.14 568	0.17 566	0.15 546

RAFT + AFF	0.27 465	0.23 547	0.50 469	0.25 492	0.17 483	0.30 442	0.33 587	0.52 518	0.40 450	0.28 320	0.30 320	0.30 400	0.31 515	0.62 535	0.24 441	0.09 378	0.10 517	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.11 471

GwcNet	0.35 542	0.23 547	0.88 603	0.25 492	0.24 596	0.48 586	0.27 529	0.55 549	0.57 588	0.38 510	0.52 550	0.51 566	0.32 522	0.60 520	0.41 557	0.13 526	0.11 541	0.12 508	0.11 487	0.13 509	0.14 534

DANet	0.35 542	0.23 547	0.60 518	0.36 620	0.22 575	0.39 538	0.25 510	0.48 462	0.43 478	0.52 600	0.50 536	0.59 597	0.41 570	0.76 589	0.49 580	0.13 526	0.11 541	0.14 556	0.12 526	0.17 566	0.15 546
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 381	0.24 551	0.49 458	0.22 343	0.15 427	0.25 349	0.17 241	0.39 359	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.21 269	0.17 295	0.59 516	0.28 476	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.08 313

ADCRef	0.38 564	0.24 551	0.88 603	0.26 526	0.21 559	0.49 591	0.27 529	0.52 518	0.48 537	0.50 589	0.58 576	0.35 450	0.47 596	0.48 453	1.29 662	0.09 378	0.08 452	0.12 508	0.12 526	0.11 456	0.11 471

ADCP+	0.45 595	0.24 551	1.15 637	0.25 492	0.22 575	0.56 607	0.39 613	0.54 539	0.51 558	0.44 567	0.51 542	0.46 540	0.52 610	0.56 499	1.89 676	0.10 429	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.14 527	0.13 512

DPSNet	0.47 600	0.24 551	0.93 611	0.27 554	0.20 551	0.75 636	0.57 648	0.84 655	0.79 632	0.47 582	0.51 542	0.60 600	0.69 637	0.87 616	0.71 618	0.16 582	0.13 571	0.12 508	0.10 448	0.25 615	0.21 609

PSMNet_ROB	0.33 528	0.24 551	0.54 492	0.31 595	0.21 559	0.42 555	0.43 624	0.59 590	0.47 528	0.37 495	0.44 495	0.49 554	0.31 515	0.64 543	0.43 561	0.14 551	0.10 517	0.15 571	0.14 568	0.13 509	0.11 471

LL-Strereo	0.29 496	0.25 556	0.58 510	0.25 492	0.21 559	0.23 310	0.24 493	0.55 549	0.42 470	0.34 454	0.32 344	0.41 503	0.40 566	0.94 630	0.23 430	0.08 283	0.07 364	0.11 470	0.09 404	0.09 340	0.09 377

HCRNet	0.24 412	0.25 556	0.33 265	0.34 609	0.16 459	0.27 382	0.18 287	0.43 411	0.35 384	0.30 381	0.35 388	0.32 420	0.22 369	0.44 440	0.20 362	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.11 487	0.10 408	0.09 377

GMStereo	0.19 291	0.25 556	0.40 358	0.21 274	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.29 224	0.40 450	0.25 288	0.23 250	0.16 208	0.15 245	0.25 282	0.19 341	0.09 378	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.08 313
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 610	0.25 556	3.03 677	0.24 453	0.19 532	0.38 529	0.22 445	0.50 482	0.44 493	0.64 623	0.68 606	0.71 631	0.51 608	0.85 613	0.45 569	0.14 551	0.17 610	0.13 529	0.14 568	0.16 549	0.21 609

FADNet-RVC-Resample	0.29 496	0.25 556	0.93 611	0.26 526	0.16 459	0.32 470	0.21 418	0.47 449	0.39 432	0.35 471	0.38 422	0.33 427	0.27 452	0.53 480	0.24 441	0.10 429	0.10 517	0.14 556	0.13 554	0.13 509	0.16 555

G-Net	0.46 597	0.25 556	0.86 600	0.34 609	0.28 615	0.90 649	0.35 593	0.47 449	0.45 505	0.68 628	1.22 650	0.64 616	0.60 622	0.61 527	0.57 593	0.16 582	0.14 581	0.17 588	0.13 554	0.22 607	0.19 588

NCC-stereo	0.39 569	0.25 556	0.69 553	0.32 601	0.28 615	0.46 574	0.36 598	0.65 620	0.52 567	0.40 535	0.57 574	0.56 587	0.47 596	0.73 575	0.45 569	0.17 593	0.14 581	0.18 596	0.25 630	0.16 549	0.16 555

Nwc_Net	0.37 557	0.25 556	0.68 552	0.31 595	0.24 596	0.44 566	0.30 563	0.65 620	0.50 554	0.37 495	0.69 610	0.58 595	0.45 587	0.60 520	0.40 549	0.15 566	0.12 559	0.19 604	0.21 613	0.14 527	0.13 512

Abc-Net	0.39 569	0.25 556	0.69 553	0.32 601	0.28 615	0.46 574	0.36 598	0.65 620	0.52 567	0.40 535	0.57 574	0.56 587	0.47 596	0.73 575	0.45 569	0.17 593	0.14 581	0.18 596	0.25 630	0.16 549	0.16 555
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 364	0.25 556	0.47 442	0.24 453	0.14 367	0.25 349	0.12 32	0.40 371	0.33 358	0.29 349	0.42 471	0.22 280	0.20 345	0.33 390	0.19 341	0.07 124	0.06 233	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.07 235

LALA_ROB	0.36 547	0.25 556	0.46 434	0.30 589	0.21 559	0.47 580	0.39 613	0.61 603	0.51 558	0.52 600	0.51 542	0.69 628	0.36 542	0.50 462	0.43 561	0.17 593	0.11 541	0.16 582	0.14 568	0.17 566	0.15 546

Wz-Net-MNSev	0.36 547	0.26 567	0.79 578	0.26 526	0.21 559	0.59 614	0.38 608	0.55 549	0.56 585	0.48 586	0.54 560	0.53 577	0.36 542	0.60 520	0.44 566	0.11 468	0.09 487	0.11 470	0.11 487	0.15 541	0.13 512

dd	0.22 364	0.26 567	0.40 358	0.22 343	0.12 239	0.25 349	0.21 418	0.32 266	0.44 493	0.29 349	0.28 295	0.25 325	0.16 265	0.30 369	0.25 451	0.12 507	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.11 456	0.09 377

AF-Net	0.37 557	0.26 567	0.56 502	0.32 601	0.23 588	0.41 548	0.29 552	0.61 603	0.64 607	0.42 554	0.68 606	0.65 617	0.49 603	0.57 503	0.44 566	0.15 566	0.11 541	0.19 604	0.14 568	0.15 541	0.13 512

iResNetv2_ROB	0.27 465	0.26 567	0.72 564	0.23 399	0.13 319	0.29 424	0.18 287	0.52 518	0.49 546	0.37 495	0.45 507	0.39 481	0.25 422	0.34 397	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.12 493	0.09 377

NCCL2	0.35 542	0.26 567	0.49 458	0.36 620	0.22 575	0.41 548	0.41 619	0.53 530	0.42 470	0.47 582	0.46 517	0.61 604	0.39 561	0.55 488	0.37 532	0.16 582	0.13 571	0.21 610	0.21 613	0.16 549	0.16 555

FBW_ROB	0.43 586	0.26 567	0.54 492	0.31 595	0.20 551	0.51 595	0.32 576	0.70 637	0.60 596	0.59 615	0.55 564	0.65 617	0.41 570	1.40 664	0.51 588	0.13 526	0.17 610	0.21 610	0.16 589	0.17 566	0.18 581

ETE_ROB	0.34 537	0.26 567	0.45 426	0.29 578	0.18 505	0.40 544	0.37 602	0.57 575	0.47 528	0.50 589	0.50 536	0.62 606	0.36 542	0.55 488	0.38 534	0.13 526	0.10 517	0.14 556	0.12 526	0.16 549	0.16 555

FINET	0.34 537	0.27 574	0.80 581	0.24 453	0.24 596	0.36 515	0.34 589	0.54 539	0.72 623	0.39 525	0.47 524	0.32 420	0.30 498	0.51 467	0.32 509	0.19 610	0.17 610	0.13 529	0.12 526	0.18 580	0.16 555

SHD	0.42 581	0.27 574	0.81 584	0.31 595	0.25 604	0.42 555	0.22 445	0.66 626	0.94 653	0.63 621	0.60 584	0.59 597	0.47 596	0.59 516	0.58 598	0.15 566	0.13 571	0.16 582	0.16 589	0.20 597	0.22 614

MeshStereo	0.58 625	0.27 574	0.67 547	0.22 343	0.17 483	0.66 624	0.37 602	0.78 646	0.61 600	1.47 678	1.30 653	1.65 665	0.79 644	1.12 648	0.59 599	0.17 593	0.17 610	0.17 588	0.14 568	0.17 566	0.14 534
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
FADNet_RVC	0.30 503	0.28 577	0.83 591	0.23 399	0.15 427	0.30 442	0.17 241	0.49 472	0.37 408	0.30 381	0.38 422	0.30 400	0.27 452	0.52 473	0.31 504	0.14 551	0.14 581	0.14 556	0.16 589	0.21 600	0.23 621

SuperB	0.49 606	0.28 577	2.23 668	0.23 399	0.15 427	0.41 548	0.32 576	0.47 449	0.82 635	0.43 560	0.50 536	0.33 427	0.45 587	0.68 559	1.08 645	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.98 678	0.14 534

RTSC	0.39 569	0.28 577	0.78 571	0.27 554	0.18 505	0.49 591	0.22 445	0.59 590	0.84 642	0.55 610	0.53 557	0.49 554	0.36 542	0.67 558	0.82 628	0.13 526	0.10 517	0.11 470	0.12 526	0.17 566	0.17 568

PA-Net	0.37 557	0.28 577	0.83 591	0.31 595	0.28 615	0.39 538	0.42 622	0.51 499	0.55 582	0.34 454	0.42 471	0.41 503	0.36 542	0.79 599	0.49 580	0.12 507	0.23 637	0.16 582	0.23 623	0.12 493	0.18 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 666	0.28 577	0.79 578	0.26 526	0.16 459	2.26 680	1.00 677	1.42 671	1.46 673	2.38 684	2.05 677	5.95 692	2.66 686	2.95 682	2.46 683	0.17 593	0.18 616	0.18 596	0.18 604	0.15 541	0.18 581

NaN_ROB	0.41 578	0.28 577	0.62 529	0.30 589	0.19 532	0.51 595	0.47 635	0.58 584	0.59 592	0.56 611	0.47 524	0.49 554	0.41 570	1.21 654	0.64 611	0.12 507	0.18 616	0.12 508	0.13 554	0.11 456	0.14 534

SANet	0.53 619	0.28 577	0.96 616	0.26 526	0.15 427	0.69 628	0.44 627	0.67 631	1.34 668	0.67 627	0.98 641	0.94 643	0.71 639	0.89 621	0.76 620	0.14 551	0.12 559	0.12 508	0.11 487	0.17 566	0.16 555

w-ln-seven-2	0.36 547	0.29 584	1.06 627	0.27 554	0.18 505	0.37 521	0.30 563	0.50 482	0.54 576	0.45 571	0.55 564	0.45 532	0.41 570	0.62 535	0.49 580	0.10 429	0.10 517	0.12 508	0.11 487	0.14 527	0.11 471

Wz-Net-LNSev	0.34 537	0.29 584	0.91 607	0.26 526	0.21 559	0.47 580	0.31 568	0.54 539	0.54 576	0.44 567	0.52 550	0.50 562	0.35 538	0.39 422	0.39 542	0.11 468	0.11 541	0.10 414	0.09 404	0.14 527	0.13 512

DGSMNet	0.61 630	0.29 584	0.91 607	0.51 647	0.70 664	0.62 620	1.38 686	0.59 590	0.55 582	0.37 495	0.61 591	0.52 572	0.33 525	0.65 550	0.43 561	0.53 654	0.60 675	0.67 661	0.61 671	0.63 658	0.61 669

aanetorigin	0.39 569	0.29 584	1.09 630	0.24 453	0.19 532	0.28 402	0.37 602	0.33 281	0.47 528	0.94 649	0.82 626	0.52 572	0.54 611	0.49 458	0.50 586	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.16 549	0.15 546

DeepPrunerF	0.44 592	0.29 584	1.29 648	0.33 607	0.30 624	0.35 510	0.36 598	0.62 611	1.15 664	0.40 535	0.44 495	0.39 481	0.41 570	0.80 603	0.52 589	0.18 604	0.14 581	0.23 617	0.21 613	0.17 566	0.17 568

ADCPNet	0.48 603	0.29 584	1.60 659	0.27 554	0.23 588	0.70 631	0.38 608	0.53 530	0.51 558	0.51 594	0.59 579	0.67 622	0.56 615	0.60 520	1.14 650	0.15 566	0.18 616	0.14 556	0.23 623	0.19 588	0.19 588

PWC_ROB	0.38 564	0.29 584	0.69 553	0.25 492	0.20 551	0.38 529	0.19 334	0.58 584	0.67 613	0.57 613	0.85 629	0.51 566	0.40 566	0.71 567	0.52 589	0.13 526	0.09 487	0.14 556	0.10 448	0.17 566	0.14 534

w-ln-seven	0.42 581	0.30 591	1.18 638	0.26 526	0.22 575	0.58 611	0.31 568	0.62 611	0.81 634	0.58 614	0.61 591	0.53 577	0.36 542	0.57 503	0.65 613	0.11 468	0.10 517	0.13 529	0.12 526	0.15 541	0.13 512

FC-DCNN v2	0.71 639	0.30 591	0.67 547	0.32 601	0.27 610	0.84 644	0.39 613	0.84 655	0.85 643	1.44 674	1.64 668	2.09 672	1.28 669	1.06 644	0.80 627	0.24 625	0.22 632	0.27 622	0.26 634	0.26 622	0.25 628

HBP-ISP	0.33 528	0.30 591	0.72 564	0.22 343	0.16 459	0.32 470	0.22 445	0.54 539	0.44 493	0.41 544	0.49 533	0.33 427	0.38 555	0.73 575	0.25 451	0.18 604	0.19 621	0.24 619	0.20 610	0.16 549	0.13 512

FC-DCNN	0.70 638	0.30 591	0.69 553	0.32 601	0.27 610	0.81 643	0.39 613	0.79 649	0.82 635	1.41 670	1.58 667	1.98 670	1.26 667	1.02 641	0.77 623	0.24 625	0.22 632	0.27 622	0.26 634	0.26 622	0.26 630

PS-NSSS	0.32 519	0.30 591	0.46 434	0.23 399	0.17 483	0.33 482	0.24 493	0.57 575	0.41 462	0.37 495	0.52 550	0.35 450	0.30 498	0.80 603	0.30 496	0.17 593	0.14 581	0.21 610	0.15 577	0.15 541	0.13 512

PDISCO_ROB	0.43 586	0.30 591	0.67 547	0.43 635	0.36 633	0.67 625	0.32 576	0.72 640	0.76 628	0.43 560	0.53 557	0.63 614	0.40 566	0.66 554	0.47 577	0.21 615	0.12 559	0.21 610	0.19 608	0.25 615	0.20 600

PWCDC_ROB	0.38 564	0.30 591	0.60 518	0.33 607	0.20 551	0.42 555	0.19 334	0.58 584	0.89 644	0.42 554	1.26 652	0.36 455	0.34 534	0.50 462	0.38 534	0.18 604	0.11 541	0.11 470	0.09 404	0.19 588	0.13 512

UDGNet	0.23 381	0.31 598	0.38 334	0.24 453	0.14 367	0.24 331	0.18 287	0.32 266	0.43 478	0.29 349	0.28 295	0.24 315	0.19 336	0.29 353	0.20 362	0.15 566	0.07 364	0.21 610	0.11 487	0.14 527	0.10 434

dad	0.28 485	0.31 598	0.44 414	0.21 274	0.14 367	0.30 442	0.20 387	0.33 281	0.49 546	0.44 567	0.44 495	0.45 532	0.21 353	0.41 431	0.26 465	0.20 613	0.11 541	0.20 608	0.11 487	0.14 527	0.10 434

ccnet	0.42 581	0.31 598	0.48 452	0.27 554	0.32 628	0.60 617	0.32 576	0.65 620	0.46 523	0.53 606	0.66 602	0.56 587	0.45 587	0.72 573	0.61 604	0.26 629	0.19 621	0.24 619	0.21 613	0.26 622	0.22 614

Syn2CoEx	0.36 547	0.31 598	0.78 571	0.34 609	0.21 559	0.41 548	0.28 545	0.61 603	0.49 546	0.42 554	0.56 571	0.45 532	0.44 584	0.69 561	0.38 534	0.17 593	0.14 581	0.15 571	0.12 526	0.13 509	0.12 495

FCDSN-DC	0.63 631	0.31 598	0.61 521	0.36 620	0.30 624	0.65 622	0.37 602	0.66 626	0.68 616	1.14 661	1.54 665	1.71 667	1.26 667	0.92 626	0.64 611	0.24 625	0.22 632	0.27 622	0.26 634	0.27 627	0.27 634
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 597	0.32 603	0.51 479	0.36 620	0.29 623	0.38 529	0.45 628	0.55 549	0.60 596	0.47 582	0.49 533	0.48 548	0.73 641	0.59 516	0.69 617	0.81 672	0.18 616	0.38 645	0.19 608	0.46 649	0.20 600

RGC	0.39 569	0.32 603	0.64 540	0.34 609	0.27 610	0.40 544	0.29 552	0.57 575	0.53 572	0.45 571	0.64 599	0.62 606	0.45 587	0.72 573	0.39 542	0.15 566	0.15 596	0.21 610	0.20 610	0.18 580	0.19 588

MSMD_ROB	0.60 629	0.33 605	0.61 521	0.30 589	0.25 604	0.86 646	0.35 593	0.55 549	0.67 613	1.10 659	1.49 662	1.76 668	0.97 658	0.88 619	0.49 580	0.23 618	0.21 628	0.27 622	0.27 638	0.25 615	0.24 626

PVD	0.58 625	0.34 606	0.84 596	0.39 630	0.31 627	0.59 614	0.47 635	0.80 650	1.25 665	0.92 646	1.09 644	0.79 635	0.82 648	0.85 613	0.76 620	0.21 615	0.18 616	0.22 616	0.18 604	0.27 627	0.35 644

ADCMid	0.49 606	0.34 606	1.13 635	0.26 526	0.21 559	0.51 595	0.37 602	0.57 575	0.54 576	0.75 636	0.66 602	0.62 606	0.64 633	0.64 543	1.68 669	0.13 526	0.12 559	0.17 588	0.17 598	0.20 597	0.17 568

FADNet-RVC	0.31 510	0.35 608	0.78 571	0.25 492	0.20 551	0.33 482	0.20 387	0.49 472	0.40 450	0.34 454	0.39 435	0.41 503	0.29 484	0.63 541	0.31 504	0.13 526	0.14 581	0.14 556	0.15 577	0.19 588	0.19 588

PASM	0.45 595	0.35 608	0.90 606	0.35 618	0.33 629	0.39 538	0.38 608	0.50 482	0.61 600	0.52 600	0.51 542	0.62 606	0.45 587	0.93 628	0.48 578	0.26 629	0.29 647	0.29 634	0.33 643	0.29 633	0.26 630

CSAN	0.50 610	0.35 608	0.78 571	0.36 620	0.23 588	0.56 607	0.59 651	0.61 603	0.70 620	0.64 623	0.78 621	0.65 617	0.60 622	1.38 663	0.62 606	0.21 615	0.17 610	0.20 608	0.20 610	0.18 580	0.18 581

FADNet	0.32 519	0.36 611	0.74 569	0.23 399	0.22 575	0.37 521	0.19 334	0.53 530	0.48 537	0.32 421	0.36 398	0.43 516	0.32 522	0.64 543	0.25 451	0.16 582	0.16 603	0.14 556	0.16 589	0.24 613	0.19 588

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 547	0.36 611	0.53 489	0.34 609	0.19 532	0.51 595	0.24 493	0.55 549	0.38 422	0.41 544	0.47 524	0.47 542	0.27 452	0.73 575	0.30 496	0.36 648	0.19 621	0.27 622	0.17 598	0.26 622	0.23 621

MANE	1.41 668	0.36 611	0.74 569	0.43 635	0.41 638	2.16 679	0.80 667	2.39 687	3.38 683	2.22 683	3.06 685	3.54 685	2.73 687	2.15 679	1.94 678	0.28 637	0.27 643	0.30 636	0.46 656	0.28 632	0.34 643

ELAS_RVC	0.74 644	0.36 611	1.00 620	0.37 626	0.33 629	0.88 647	0.93 674	0.83 654	1.08 660	1.35 666	1.33 656	1.24 655	1.33 671	1.06 644	0.95 638	0.27 634	0.25 641	0.29 634	0.27 638	0.30 634	0.30 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 644	0.36 611	0.85 599	0.36 620	0.33 629	1.36 669	0.77 665	0.93 659	0.92 648	1.41 670	1.53 664	1.16 654	1.17 663	0.95 633	1.03 642	0.26 629	0.25 641	0.28 630	0.28 641	0.31 635	0.30 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 649	0.37 616	1.08 629	0.51 647	0.65 662	0.67 625	1.44 687	0.74 642	1.06 658	0.54 608	1.67 669	0.49 554	1.78 677	0.96 634	1.69 671	0.28 637	0.43 660	0.27 622	0.51 662	0.40 645	0.58 662

StereoAnything_RVC	0.13 116	0.37 616	0.36 306	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 74	0.20 181	0.10 6	0.09 378	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 613	0.05 34

EDNetEfficient	0.63 631	0.37 616	2.40 672	0.26 526	0.25 604	0.38 529	0.49 641	0.41 383	1.06 658	1.38 667	0.87 633	0.62 606	0.95 655	0.65 550	1.65 668	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.11 487	0.19 588	0.17 568

XQC	0.43 586	0.37 616	0.96 616	0.34 609	0.25 604	0.53 605	0.34 589	0.60 599	0.73 626	0.51 594	0.46 517	0.57 592	0.47 596	0.70 564	0.72 619	0.17 593	0.12 559	0.18 596	0.15 577	0.25 615	0.23 621

WZ-Net	0.52 618	0.38 620	1.90 664	0.30 589	0.24 596	0.57 610	0.48 639	0.62 611	0.78 631	0.50 589	0.71 611	0.68 626	0.54 611	0.98 638	0.84 629	0.13 526	0.10 517	0.11 470	0.12 526	0.19 588	0.20 600

SAMSARA	0.56 621	0.39 621	0.80 581	0.60 654	0.46 646	1.00 653	1.23 685	0.67 631	0.68 616	0.71 631	0.54 560	0.89 642	0.57 618	0.81 607	0.62 606	0.19 610	0.22 632	0.18 596	0.18 604	0.27 627	0.25 628

z-mn7	0.44 592	0.40 622	1.09 630	0.25 492	0.18 505	0.61 618	0.34 589	0.56 565	0.93 651	0.43 560	0.96 638	0.53 577	0.39 561	0.94 630	0.59 599	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.14 527	0.13 512

ADCS	0.58 625	0.40 622	1.35 651	0.29 578	0.24 596	0.55 606	0.45 628	0.67 631	0.83 639	0.76 637	0.71 611	0.68 626	0.60 622	0.76 589	2.23 681	0.16 582	0.16 603	0.16 582	0.17 598	0.22 607	0.22 614

AnyNet_C32	0.51 614	0.40 622	1.10 634	0.29 578	0.28 615	0.59 614	0.58 649	0.54 539	0.60 596	0.62 619	0.66 602	0.54 581	0.54 611	0.78 597	1.74 673	0.15 566	0.14 581	0.15 571	0.17 598	0.20 597	0.20 600

LSM	1.64 675	0.40 622	2.56 674	2.02 686	17.61 703	0.51 595	0.52 643	0.61 603	0.76 628	0.82 640	1.11 646	0.63 614	0.54 611	0.75 584	0.49 580	0.16 582	0.24 639	0.18 596	0.21 613	0.25 615	2.42 690

PSMNet-RUCA	0.37 557	0.41 626	0.66 546	0.46 640	0.41 638	0.34 495	0.25 510	0.57 575	0.45 505	0.39 525	0.52 550	0.43 516	0.33 525	0.41 431	0.29 488	0.25 628	0.14 581	0.33 642	0.21 613	0.31 635	0.22 614

Wz-Net-SNSev	0.43 586	0.41 626	1.27 646	0.30 589	0.21 559	0.44 566	0.41 619	0.61 603	0.65 608	0.46 575	0.65 600	0.62 606	0.39 561	0.74 583	0.59 599	0.12 507	0.11 541	0.12 508	0.13 554	0.16 549	0.14 534

AANet	0.49 606	0.42 628	1.56 657	0.22 343	0.19 532	0.39 538	0.25 510	0.52 518	0.92 648	0.92 646	0.93 636	0.84 638	0.67 634	0.59 516	0.59 599	0.15 566	0.11 541	0.13 529	0.12 526	0.18 580	0.16 555

MSAF-DinoV2	0.76 646	0.44 629	1.98 665	0.49 645	0.16 459	0.58 611	0.31 568	0.81 652	0.83 639	0.41 544	0.52 550	0.98 647	0.58 619	4.97 691	1.03 642	0.11 468	0.07 364	0.10 414	0.24 625	0.27 627	0.26 630

zh-mn7	0.46 597	0.45 630	1.48 654	0.25 492	0.19 532	0.44 566	0.29 552	0.56 565	0.82 635	0.65 625	0.96 638	0.49 554	0.38 555	0.88 619	0.63 609	0.12 507	0.10 517	0.11 470	0.11 487	0.13 509	0.14 534

GASNet	0.36 547	0.46 631	0.88 603	0.34 609	0.23 588	0.35 510	0.22 445	0.60 599	0.53 572	0.40 535	0.37 407	0.45 532	0.30 498	0.79 599	0.35 525	0.15 566	0.10 517	0.14 556	0.14 568	0.22 607	0.12 495

UDG	0.40 576	0.46 631	0.49 458	0.40 632	0.35 632	0.47 580	0.27 529	0.54 539	0.47 528	0.39 525	0.45 507	0.59 597	0.44 584	0.46 446	0.39 542	0.26 629	0.19 621	0.48 652	0.22 621	0.34 639	0.26 630

CC-Net-ROB	0.43 586	0.47 633	0.65 541	0.37 626	0.23 588	0.51 595	0.29 552	0.66 626	0.49 546	0.46 575	0.51 542	0.48 548	0.38 555	0.96 634	0.35 525	0.34 646	0.23 637	0.55 656	0.25 630	0.31 635	0.20 600

GANetREF_RVC	0.43 586	0.47 633	0.69 553	0.38 628	0.20 551	0.51 595	0.48 639	0.66 626	0.66 610	0.46 575	0.46 517	0.50 562	0.44 584	0.90 624	0.39 542	0.27 634	0.21 628	0.32 639	0.18 604	0.27 627	0.22 614
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
SQANet	0.40 576	0.48 635	0.67 547	0.48 642	0.39 635	0.48 586	0.22 445	0.51 499	0.43 478	0.40 535	0.47 524	0.47 542	0.33 525	0.54 486	0.32 509	0.36 648	0.15 596	0.40 648	0.21 613	0.45 648	0.31 639

Consistency-Raft	0.55 620	0.48 635	1.02 623	0.45 638	0.49 649	0.49 591	0.47 635	0.72 640	0.72 623	0.45 571	0.82 626	0.47 542	0.60 622	0.50 462	0.63 609	0.39 652	0.39 657	0.44 650	0.51 662	0.52 651	0.37 645

RTS	0.78 647	0.48 635	4.68 682	0.34 609	0.28 615	1.12 657	0.46 631	0.62 611	1.03 655	0.73 632	0.89 634	0.60 600	0.59 620	1.61 667	1.16 654	0.14 551	0.11 541	0.15 571	0.15 577	0.21 600	0.19 588

RTSA	0.78 647	0.48 635	4.68 682	0.34 609	0.28 615	1.12 657	0.46 631	0.62 611	1.03 655	0.73 632	0.89 634	0.60 600	0.59 620	1.61 667	1.16 654	0.14 551	0.11 541	0.15 571	0.15 577	0.21 600	0.19 588

NVStereoNet_ROB	0.67 635	0.49 639	0.83 591	0.48 642	0.40 637	0.51 595	0.46 631	0.70 637	0.77 630	0.84 641	1.72 670	1.02 648	0.83 649	1.23 655	0.79 626	0.32 644	0.38 656	0.40 648	0.46 656	0.36 642	0.41 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 578	0.50 640	0.48 452	0.44 637	0.39 635	0.46 574	0.32 576	0.50 482	0.43 478	0.45 571	0.52 550	0.57 592	0.36 542	0.48 453	0.33 516	0.33 645	0.21 628	0.55 656	0.25 630	0.37 643	0.32 642

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 614	0.50 640	0.86 600	0.39 630	0.24 596	0.84 644	0.55 646	0.56 565	0.62 602	0.60 616	0.68 606	0.62 606	0.42 579	1.13 649	0.43 561	0.23 618	0.27 643	0.27 622	0.35 645	0.25 615	0.29 635

zh-sn7	0.48 603	0.51 642	1.43 653	0.29 578	0.20 551	0.47 580	0.39 613	0.57 575	0.62 602	0.52 600	0.81 624	0.52 572	0.56 615	1.05 643	0.87 632	0.12 507	0.13 571	0.13 529	0.13 554	0.17 566	0.16 555

MFN_U_SF_RVC	0.56 621	0.51 642	1.19 639	0.38 628	0.22 575	0.69 628	0.27 529	0.80 650	0.67 613	0.73 632	0.74 616	0.87 639	0.61 631	0.81 607	0.76 620	0.29 640	0.27 643	0.32 639	0.37 649	0.32 638	0.31 639

EDNetEfficientorigin	7.51 691	0.52 644	140.47 719	0.25 492	0.17 483	0.42 555	0.29 552	0.47 449	1.03 655	1.28 664	1.02 642	0.83 637	0.84 650	0.75 584	0.99 640	0.10 429	0.09 487	0.12 508	0.10 448	0.21 600	0.22 614

anonymity	0.56 621	0.54 645	0.70 559	0.47 641	0.61 659	0.56 607	0.43 624	0.69 635	0.49 546	0.63 621	0.55 564	0.54 581	0.60 622	0.61 527	0.57 593	0.55 657	0.53 668	0.50 653	0.54 666	0.51 650	0.56 659

MonStereo1	0.93 655	0.56 646	0.82 588	0.69 658	0.58 657	1.37 670	0.35 593	0.94 660	1.25 665	0.93 648	1.90 673	1.52 663	2.10 681	1.27 658	0.77 623	0.69 664	0.33 652	0.75 665	0.47 658	0.70 665	0.57 661

Wz-Net-TNSev	0.51 614	0.58 647	1.61 661	0.25 492	0.21 559	0.65 622	0.45 628	0.63 618	0.69 618	0.51 594	0.54 560	0.71 631	0.60 622	1.00 639	0.77 623	0.15 566	0.15 596	0.13 529	0.15 577	0.21 600	0.20 600

AnyNet_C01	0.65 633	0.58 647	2.60 675	0.32 601	0.26 608	0.88 647	0.61 652	0.63 618	0.62 602	0.68 628	0.96 638	0.76 634	0.60 622	0.96 634	1.43 664	0.16 582	0.16 603	0.17 588	0.17 598	0.23 610	0.23 621

GCST	0.47 600	0.60 649	0.57 505	1.04 674	0.48 648	0.38 529	0.11 20	0.40 371	0.32 344	0.41 544	0.34 377	0.29 384	0.17 295	0.46 446	0.19 341	0.69 664	0.42 659	0.79 669	0.62 672	0.62 657	0.46 654

SPS-STEREO	0.69 637	0.61 650	0.98 618	0.52 650	0.57 656	0.74 633	0.50 642	0.78 646	0.62 602	0.95 651	0.86 630	0.94 643	0.70 638	1.01 640	0.87 632	0.58 660	0.51 665	0.50 653	0.50 661	0.55 653	0.58 662
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 624	0.62 651	0.87 602	0.63 656	0.44 644	0.73 632	0.37 602	0.65 620	0.66 610	0.51 594	0.75 617	0.66 621	0.45 587	0.69 561	0.46 575	0.53 654	0.34 653	0.55 656	0.35 645	0.60 656	0.45 651

Ntro	0.58 625	0.64 652	0.92 609	0.66 657	0.50 650	0.77 637	0.36 598	0.66 626	0.70 620	0.50 589	0.59 579	0.65 617	0.51 608	0.75 584	0.45 569	0.56 658	0.32 651	0.56 659	0.34 644	0.63 658	0.46 654

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 636	0.64 652	1.06 627	0.45 638	0.27 610	1.40 672	0.58 649	0.78 646	0.92 648	0.84 641	0.86 630	0.88 641	0.68 636	1.33 662	0.68 616	0.37 650	0.29 647	0.34 643	0.36 648	0.43 646	0.37 645

DStereoFS	0.84 650	0.66 654	0.80 581	0.53 651	0.50 650	1.23 663	0.55 646	0.94 660	1.32 667	0.89 643	1.32 654	1.04 649	2.32 684	1.29 660	1.14 650	0.31 643	0.35 654	0.30 636	0.39 652	0.34 639	0.60 665

SGM+DAISY	0.87 651	0.66 654	1.30 649	0.51 647	0.60 658	1.03 654	0.84 671	0.76 644	0.73 626	1.39 668	1.51 663	1.31 658	1.22 665	1.11 646	1.08 645	0.57 659	0.53 668	0.51 655	0.51 662	0.54 652	0.61 669

light-stereo	2.37 682	0.69 656	3.61 678	3.84 690	3.41 687	4.04 684	0.31 568	2.13 685	1.45 672	3.61 688	6.33 692	6.90 695	0.63 632	4.83 690	1.28 661	0.71 666	0.74 684	0.32 639	0.39 652	1.20 680	0.96 680

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 308	0.72 657	0.70 559	0.17 44	0.08 23	0.15 51	0.15 148	0.18 30	0.16 64	0.13 113	0.12 62	0.09 27	0.08 15	0.16 92	0.13 163	0.35 647	0.04 2	0.08 243	0.07 219	0.11 456	0.23 621

coex-ft	3.44 684	0.73 658	48.55 717	0.24 453	0.19 532	0.50 594	0.43 624	0.47 449	2.40 680	7.03 695	1.20 649	0.97 646	2.23 682	0.73 575	1.92 677	0.12 507	0.15 596	0.14 556	0.12 526	0.21 600	0.43 650

JetBlue	1.14 664	0.76 659	2.36 670	0.59 653	0.75 666	3.04 683	1.78 689	1.11 664	0.90 646	0.94 649	1.10 645	1.66 666	1.28 669	2.09 677	1.72 672	0.43 653	0.36 655	0.38 645	0.38 651	0.58 655	0.56 659

MFMNet_re	0.72 640	0.76 659	0.99 619	0.62 655	0.70 664	0.77 637	0.67 655	0.75 643	0.83 639	0.78 639	0.86 630	0.69 628	0.78 643	0.71 567	0.61 604	0.66 663	0.59 674	0.61 660	0.58 670	0.68 664	0.71 673

ACVNet_1	0.72 640	0.81 661	1.37 652	0.72 660	0.53 654	0.77 637	0.42 622	0.85 658	0.90 646	0.74 635	0.75 617	1.32 659	0.72 640	1.02 641	0.55 592	0.54 656	0.31 650	0.71 663	0.35 645	0.64 660	0.45 651

ACVNet-4b	0.72 640	0.81 661	1.33 650	0.72 660	0.50 650	0.80 642	0.31 568	0.71 639	0.80 633	0.50 589	0.72 615	0.95 645	0.43 583	0.96 634	1.20 658	1.13 684	0.21 628	0.76 666	0.45 655	0.65 661	0.46 654

IMH-64-1	0.91 653	0.86 663	0.84 596	0.97 669	0.75 666	0.92 650	0.71 657	1.27 666	1.10 661	0.89 643	1.45 659	1.14 651	0.96 656	1.19 651	0.84 629	0.74 667	0.51 665	0.97 672	0.55 667	0.84 670	0.60 665

IMH-64	0.91 653	0.86 663	0.84 596	0.97 669	0.75 666	0.92 650	0.71 657	1.27 666	1.10 661	0.89 643	1.45 659	1.14 651	0.96 656	1.19 651	0.84 629	0.74 667	0.51 665	0.97 672	0.55 667	0.84 670	0.60 665

ACVNet_2	0.89 652	0.87 665	1.25 644	0.82 664	0.62 660	0.97 652	0.62 653	1.14 665	1.42 670	1.00 654	1.40 657	1.47 662	0.84 650	1.11 646	0.66 614	0.61 661	0.43 660	0.78 667	0.49 659	0.75 667	0.52 657

WAO-7	1.01 658	0.89 666	0.93 611	0.83 666	0.66 663	1.18 659	0.81 669	1.40 670	1.57 674	1.11 660	1.76 672	1.45 661	1.19 664	1.50 666	1.14 650	0.61 661	0.62 678	0.70 662	0.68 674	0.66 663	0.60 665

RainbowNet	0.72 640	0.89 666	1.02 623	0.82 664	0.63 661	0.78 640	0.52 643	0.81 652	0.93 651	0.60 616	0.79 622	0.80 636	0.60 622	0.80 603	0.57 593	0.78 670	0.55 671	0.78 667	0.49 659	0.76 668	0.58 662

DispFullNet	0.66 634	0.89 666	1.59 658	0.77 662	1.21 681	0.51 595	0.23 471	0.59 590	0.72 623	0.69 630	0.61 591	0.69 628	0.91 654	0.79 599	0.48 578	0.27 634	0.12 559	0.73 664	0.30 642	0.65 661	0.40 648

WAO-6	1.07 662	0.93 669	0.92 609	0.96 668	0.78 669	1.28 666	0.75 662	1.34 668	2.00 678	1.02 656	1.54 665	1.59 664	1.22 665	1.31 661	1.14 650	0.78 670	0.55 671	1.02 676	0.75 679	0.83 669	0.69 672

IMH	1.05 661	0.95 670	1.00 620	1.01 671	0.78 669	1.11 656	0.68 656	1.38 669	1.43 671	1.00 654	1.72 670	1.43 660	1.14 660	1.73 672	0.89 634	1.09 681	0.55 671	0.99 674	0.57 669	0.87 672	0.62 671

LVE	1.13 663	1.02 671	1.28 647	1.01 671	0.80 672	1.29 667	0.81 669	1.47 673	1.96 676	1.07 658	1.90 673	1.90 669	1.01 659	1.48 665	0.91 635	0.93 678	0.61 677	0.94 671	0.69 675	0.87 672	0.75 677

TorneroNet-64	1.43 669	1.03 672	1.20 640	1.10 675	0.86 675	2.26 680	0.73 660	1.84 679	3.84 688	1.25 663	2.25 681	2.69 681	1.42 672	1.76 674	1.43 664	0.76 669	0.50 663	1.09 677	0.66 673	1.23 682	0.76 678

Dean	1.17 665	1.04 673	1.49 656	1.03 673	0.78 669	1.20 662	0.77 665	1.48 674	1.96 676	1.28 664	1.99 676	2.15 673	1.14 660	1.25 656	1.00 641	0.81 672	0.60 675	1.01 675	0.69 675	0.92 676	0.74 676

TorneroNet	2.22 679	1.08 674	1.24 643	1.14 679	0.90 676	5.58 688	0.80 667	2.12 684	8.69 695	2.58 685	5.42 690	3.88 686	1.97 679	1.78 676	1.87 675	0.86 674	0.54 670	1.15 681	0.74 678	1.23 682	0.85 679

WAO-8	1.46 671	1.10 675	1.09 630	1.10 675	0.84 673	2.06 676	0.75 662	1.84 679	3.83 686	1.44 674	2.21 679	2.15 673	1.43 673	3.17 683	1.19 656	0.91 676	0.65 680	1.09 677	0.79 680	0.90 674	0.71 673

Venus	1.46 671	1.10 675	1.09 630	1.10 675	0.84 673	2.06 676	0.75 662	1.84 679	3.83 686	1.44 674	2.21 679	2.15 673	1.43 673	3.17 683	1.19 656	0.91 676	0.65 680	1.09 677	0.79 680	0.90 674	0.71 673

MADNet+	1.01 658	1.16 677	4.72 684	0.70 659	0.47 647	1.24 664	0.96 675	0.97 662	0.89 644	0.65 625	0.77 620	0.87 639	0.85 652	2.09 677	1.68 669	0.38 651	0.39 657	0.31 638	0.27 638	0.43 646	0.39 647

PWCK	1.00 656	1.17 678	1.70 662	0.91 667	0.41 638	1.19 661	0.92 673	1.10 663	1.14 663	1.16 662	1.14 647	1.25 656	0.88 653	1.75 673	1.04 644	0.87 675	0.50 663	0.87 670	0.53 665	0.96 677	0.52 657

UNDER WATER-64	1.55 673	1.19 679	2.52 673	1.31 680	0.95 677	2.12 678	1.21 684	1.45 672	3.19 682	1.43 673	1.32 654	2.64 680	2.04 680	1.63 669	1.83 674	1.11 682	0.67 682	1.28 682	0.92 683	1.19 679	1.02 683

UNDER WATER	1.59 674	1.22 680	2.36 670	1.38 681	1.03 678	1.67 675	1.10 681	1.54 677	3.63 684	1.44 674	1.47 661	2.85 682	2.25 683	1.67 670	1.94 678	1.06 680	0.62 678	1.31 683	0.93 684	1.21 681	1.02 683

notaker	1.45 670	1.34 681	1.48 654	1.40 682	1.07 679	1.18 659	0.85 672	1.48 674	1.40 669	1.51 679	3.46 686	2.40 678	1.81 678	1.76 674	1.45 667	1.11 682	0.69 683	1.38 684	0.87 682	1.31 684	0.97 682

ktn	1.77 677	1.36 682	1.22 641	1.43 683	1.14 680	1.52 673	1.08 680	1.51 676	3.96 689	2.77 687	4.69 688	3.35 684	1.46 675	1.69 671	1.25 660	1.43 686	0.77 685	1.45 685	0.99 685	1.32 685	0.96 680

KSHMR	1.89 678	1.36 682	1.60 659	1.47 684	1.22 682	1.38 671	1.06 679	1.79 678	5.97 692	1.42 672	5.65 691	2.98 683	1.14 660	2.23 680	1.20 658	1.27 685	1.12 687	1.46 686	1.10 687	1.32 685	1.15 685

HanzoNet	2.97 683	1.69 684	2.29 669	1.74 685	1.33 683	1.53 674	1.03 678	1.99 682	2.64 681	5.51 692	5.16 689	5.90 691	6.82 694	4.32 689	3.29 686	3.16 692	2.02 693	1.92 688	2.87 695	2.24 689	1.89 688

MADNet++	2.26 680	1.80 685	2.06 666	2.13 688	1.97 686	2.61 682	1.79 690	2.38 686	2.16 679	2.75 686	2.65 683	2.38 677	2.43 685	3.17 683	3.21 685	2.17 689	1.95 691	1.94 690	1.63 689	2.06 688	2.01 689

BEATNet-Init1	4.73 688	2.61 686	13.29 703	0.58 652	0.53 654	10.12 695	3.33 692	4.83 692	5.01 691	8.75 697	8.51 694	14.08 706	7.60 696	7.70 696	5.34 692	0.28 637	0.28 646	0.34 643	0.37 649	0.57 654	0.45 651

JetRed	2.30 681	2.64 687	6.12 687	1.12 678	1.38 684	5.85 690	3.29 691	1.99 682	1.67 675	1.98 681	1.95 675	2.16 676	1.60 676	2.48 681	4.10 689	1.05 679	1.60 688	1.09 677	1.01 686	1.67 687	1.28 686

DPSimNet_ROB	4.34 686	4.23 688	6.89 689	3.67 689	3.68 688	4.75 685	5.21 695	2.67 688	3.68 685	5.82 693	3.95 687	5.57 688	6.72 693	3.46 687	4.48 690	4.05 696	2.88 694	4.68 697	3.12 697	3.69 691	3.62 694

DGTPSM_ROB	8.34 692	5.10 689	10.37 701	5.31 692	10.18 694	8.33 692	23.60 704	6.06 694	13.41 704	4.90 689	10.87 702	5.65 689	10.44 697	6.17 692	12.59 698	3.74 694	7.55 698	3.69 694	7.26 702	4.14 693	7.46 698

DPSMNet_ROB	8.40 693	5.11 690	10.49 702	5.58 693	10.25 695	8.34 693	23.62 705	6.07 695	13.45 705	4.93 690	10.88 703	5.66 690	10.44 697	6.24 693	12.64 699	3.98 695	7.61 699	3.76 695	7.30 703	4.20 694	7.51 699

USTest	6.88 690	5.23 691	5.63 686	7.22 694	7.29 691	14.34 699	22.76 700	8.48 696	9.32 696	5.42 691	6.39 693	6.29 694	6.64 692	6.92 694	8.62 697	1.94 687	3.29 695	2.16 692	2.55 694	3.85 692	3.29 693

TCMNet-wrong-test	4.29 685	5.57 692	4.65 681	11.33 700	10.39 696	5.73 689	4.48 694	4.13 691	1.02 654	1.91 680	2.39 682	6.16 693	3.62 688	3.84 688	4.50 691	1.99 688	0.47 662	1.97 691	1.69 690	5.69 696	4.31 695

ASD4		6.65 693

Selective-IGEV-i1pa	5.57 689	7.99 694	4.76 685	0.80 663	0.45 645	12.99 697	3.60 693	9.25 698	7.43 694	6.97 694	9.87 698	8.94 696	7.26 695	14.66 707	5.65 693	3.55 693	1.08 686	1.93 689	0.72 677	0.73 666	2.79 692

iinet-test	10.78 696	9.29 695	9.70 691	10.48 695	10.68 697	17.98 704	25.98 706	12.57 703	13.39 702	9.64 701	10.10 699	10.06 698	10.61 700	11.22 703	12.70 700	6.40 699	7.74 700	5.68 699	6.69 698	7.47 697	7.30 696

IINet	10.78 696	9.29 695	9.70 691	10.48 695	10.68 697	17.98 704	25.98 706	12.57 703	13.39 702	9.64 701	10.10 699	10.06 698	10.61 700	11.22 703	12.70 700	6.40 699	7.74 700	5.68 699	6.69 698	7.47 697	7.30 696

Anonymous_1	16.62 705	9.35 697	9.84 693	10.66 697	14.64 701	18.66 706	27.12 708	12.64 705	13.51 706	10.76 705	10.30 701	10.13 700	10.60 699	11.06 702	12.74 702	15.87 713	7.74 700	16.92 711	43.48 717	58.66 720	7.68 700

xxxxx1	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 704	18.88 704	17.08 700	23.03 701	10.36 700	10.99 698	9.21 698	9.62 695	10.74 701	10.61 700	10.72 699	13.89 705	7.97 703	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

tt_ll	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 704	18.88 704	17.08 700	23.03 701	10.36 700	10.99 698	9.21 698	9.62 695	10.74 701	10.61 700	10.72 699	13.89 705	7.97 703	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

ff	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 704	18.88 704	17.08 700	23.03 701	10.36 700	10.99 698	9.21 698	9.62 695	10.74 701	10.61 700	10.72 699	13.89 705	7.97 703	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

DPSM_ROB	11.49 699	9.87 701	10.35 699	11.13 698	11.31 699	19.11 707	27.51 709	13.37 706	14.21 707	10.31 703	11.06 704	10.96 704	11.27 705	11.96 705	13.59 703	6.78 701	8.19 703	6.03 701	7.09 700	7.93 699	7.73 701

DPSM	11.49 699	9.87 701	10.35 699	11.13 698	11.31 699	19.11 707	27.51 709	13.37 706	14.21 707	10.31 703	11.06 704	10.96 704	11.27 705	11.96 705	13.59 703	6.78 701	8.19 703	6.03 701	7.09 700	7.93 699	7.73 701

DLNR_Zeroshot_test	10.44 694	12.10 703	19.93 706	106.08 718	23.66 715	0.14 33	0.13 66	3.22 689	0.17 90	0.16 193	0.23 250	0.16 208	0.10 74	0.31 376	0.15 229	2.36 690	0.06 233	0.07 149	0.07 219	39.70 718	0.06 139

DLNR-FE	10.45 695	12.13 704	19.94 707	106.10 719	23.12 714	0.14 33	0.13 66	3.28 690	0.17 90	0.16 193	0.23 250	0.16 208	0.10 74	0.31 376	0.15 229	2.41 691	0.06 233	0.07 149	0.07 219	40.22 719	0.06 139

PML	16.10 704	12.82 705	6.78 688	5.23 691	7.76 692	33.92 711	66.56 720	5.30 693	10.28 697	26.12 719	68.59 720	20.51 708	13.49 707	10.06 698	6.78 696	5.96 698	2.00 692	6.04 703	2.18 692	8.96 701	2.60 691

LRCNet_RVC	10.90 698	14.34 706	9.35 690	15.35 701	8.04 693	1.08 655	0.34 589	8.78 697	0.70 620	12.63 706	16.05 706	9.85 697	6.54 691	8.57 697	6.34 695	20.27 715	5.40 697	23.70 713	21.88 714	14.87 705	13.83 706

RSGM-EC	29.65 716	17.75 707	10.04 694	35.31 715	33.15 717	26.42 709	46.65 711	19.89 710	17.74 710	18.92 709	23.36 716	30.14 718	23.59 717	41.87 718	45.99 719	59.56 719	34.38 719	33.25 719	20.37 711	34.97 716	19.60 715

acva	29.65 716	17.75 707	10.04 694	35.31 715	33.15 717	26.42 709	46.65 711	19.89 710	17.74 710	18.92 709	23.36 716	30.14 718	23.59 717	41.87 718	45.99 719	59.56 719	34.38 719	33.25 719	20.37 711	34.97 716	19.60 715

CasAABBNet	23.10 708	19.86 709	20.64 710	22.47 707	22.73 708	38.41 715	55.50 716	26.89 715	28.70 716	20.61 715	22.15 712	22.08 714	22.75 713	23.99 710	27.36 714	13.59 706	16.48 711	12.14 704	14.27 705	15.95 706	15.53 709

FlowAnything	23.14 711	19.87 710	20.79 711	22.50 711	22.74 709	38.39 714	55.46 714	26.89 715	28.72 717	20.77 717	22.29 715	22.07 713	22.72 710	23.99 710	27.41 718	13.60 709	16.55 715	12.15 708	14.36 710	15.97 710	15.52 708

RAFT-FEzeroshot	23.10 708	19.88 711	20.56 708	22.49 708	22.75 710	38.38 712	55.50 716	26.84 713	28.66 714	20.60 713	22.10 710	22.05 711	22.74 711	24.00 712	27.37 716	13.59 706	16.48 711	12.14 704	14.28 706	15.96 708	15.54 710

RAFT-FE	23.10 708	19.88 711	20.56 708	22.49 708	22.75 710	38.38 712	55.50 716	26.84 713	28.66 714	20.60 713	22.10 710	22.05 711	22.74 711	24.00 712	27.37 716	13.59 706	16.48 711	12.14 704	14.28 706	15.96 708	15.54 710

Selective-RAFT-Error	23.16 712	19.93 713	20.87 712	22.54 712	22.81 713	38.52 718	55.47 715	27.01 718	28.83 718	20.66 716	22.25 713	22.09 715	22.80 715	24.09 714	27.36 714	13.61 711	16.48 711	12.15 708	14.28 706	15.99 711	15.57 713

Hybrid-DGEV	23.16 712	19.94 714	20.96 713	22.49 708	22.75 710	38.51 717	55.52 719	27.09 719	28.90 719	20.58 712	22.25 713	22.00 710	22.80 715	24.11 715	27.33 713	13.60 709	16.47 710	12.14 704	14.30 709	15.95 706	15.54 710

LSM0	24.24 714	19.98 715	22.32 714	24.22 713	40.14 719	38.48 716	55.20 713	26.95 717	28.57 713	20.49 711	21.83 708	22.26 716	22.75 713	24.22 716	27.30 712	13.66 712	16.32 709	12.19 710	14.15 704	16.10 712	17.66 714

HaxPig	17.72 706	20.22 716	19.73 705	16.53 702	16.51 702	9.27 694	9.33 696	14.34 708	13.27 701	18.65 708	18.70 707	17.35 707	16.77 708	17.04 708	16.45 708	22.05 716	20.89 716	22.27 712	21.53 713	21.29 713	22.13 717

MEDIAN_ROB	21.21 707	24.62 717	23.47 715	19.58 703	19.65 707	13.22 698	10.96 697	17.88 709	17.00 709	22.14 718	22.02 709	20.86 709	20.36 709	21.06 709	19.71 709	25.63 717	24.13 717	26.21 714	25.20 715	25.17 714	25.38 718

AVERAGE_ROB	25.43 715	29.06 718	27.24 716	24.63 714	24.20 716	17.73 703	12.61 698	22.29 712	21.39 712	26.79 720	26.16 718	25.20 717	24.64 719	25.07 717	23.53 710	29.96 718	28.40 718	30.60 715	29.58 716	29.72 715	29.84 719

Selective-IGEV-i16pa	30.47 718	41.93 719	4.02 680	0.49 645	0.37 634	96.94 720	0.74 661	60.26 721	58.76 720	17.24 707	64.39 719	38.26 720	49.53 720	106.11 721	26.15 711	19.96 714	3.42 696	4.39 696	1.81 691	0.39 644	14.22 707

test_example2	101.33 719	108.28 720	68.15 718	98.43 717	106.93 720	89.75 719	102.43 721	36.80 720	97.65 721	129.04 721	130.15 721	65.26 721	66.62 721	92.11 720	80.24 721	144.10 721	199.48 721	81.81 721	103.01 721	125.01 721	101.27 720

ccccc		256.29 721		354.40 720	364.36 721	149.10 721		152.89 722		153.93 722		164.00 722		268.02 722		390.55 722	349.22 722	244.59 722	219.82 722	412.30 722

GS-Stereo							0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

FSD					0.24 596	0.27 382	0.27 529	0.31 254	0.29 309	0.26 300	0.27 289	0.28 373	0.27 452	0.28 334	0.26 465	0.23 618	0.22 632	0.27 622	0.26 634	0.25 615

Low-res two-view benchmark