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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.14 2	0.08 23	0.22 288	0.15 148	0.25 151	0.24 236	0.16 193	0.21 228	0.14 167	0.13 190	0.18 136	0.13 163	0.09 378	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 191	0.08 34	0.23 139	0.15 5	0.09 54	0.23 310	0.16 195	0.25 151	0.23 220	0.17 212	0.21 228	0.16 208	0.14 226	0.22 226	0.13 163	0.29 640	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139

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

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

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

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

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

aanet-new-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

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

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

aanet-new-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-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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

Foundation-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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 91	0.10 8	0.20 59	0.14 39	0.09 12	0.10 30	0.09 27	0.12 145	0.13 12	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.12 239	0.19 187	0.16 195	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO_test	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.15 51	0.17 241	0.19 40	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.09 33	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 465	0.11 215	0.42 391	0.19 146	0.11 172	0.34 495	0.20 387	0.62 611	0.43 478	0.40 535	0.43 484	0.50 562	0.26 433	0.76 589	0.22 409	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

SA-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

AnyNet_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

ELAS_RVC	0.74 644	0.36 611	1.00 620	0.37 626	0.33 629	0.88 647	0.93 674	0.83 654	1.08 660	1.35 666	1.33 656	1.24 655	1.33 671	1.06 644	0.95 638	0.27 634	0.25 641	0.29 634	0.27 638	0.30 634	0.30 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 644	0.36 611	0.85 599	0.36 620	0.33 629	1.36 669	0.77 665	0.93 659	0.92 648	1.41 670	1.53 664	1.16 654	1.17 663	0.95 633	1.03 642	0.26 629	0.25 641	0.28 630	0.28 641	0.31 635	0.30 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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