Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

DepthFocus	0.10 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-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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	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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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-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

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

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

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

4.5_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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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_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

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

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

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-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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 693

Low-res two-view benchmark