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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 29	0.09 18	0.09 1	0.14 102	0.11 1	0.16 47	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.06 13

LACA3	0.10 2	0.11 133	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 88	0.14 102	0.14 5	0.14 22	0.11 38	0.09 15	0.10 48	0.10 73	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 85	0.15 4	0.11 116	0.10 8	0.13 71	0.15 7	0.09 1	0.12 65	0.10 29	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.06 90	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 230	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 88	0.12 35	0.16 11	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 73	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 29	0.10 70	0.17 123	0.13 71	0.11 1	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 181	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.08 279	0.05 4	0.06 13

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 48	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 88	0.10 8	0.21 59	0.15 36	0.10 22	0.10 29	0.09 25	0.12 151	0.14 11	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 90	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 85	0.24 62	0.14 2	0.10 70	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 38	0.12 61	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 48	0.19 15	0.18 57	0.09 18	0.13 26	0.09 2	0.17 17	0.13 11	0.10 22	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

PointNet	0.11 9	0.08 19	0.19 15	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.15 144	0.18 21	0.16 47	0.09 9	0.11 41	0.12 116	0.10 73	0.15 27	0.13 93	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.12 300

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.11 110	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

Test_v1	0.11 9	0.08 19	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 26	0.12 35	0.23 87	0.17 56	0.10 22	0.10 29	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.07 30

MatchStereo	0.11 9	0.08 19	0.30 123	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 59	0.18 74	0.10 22	0.16 144	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.16 48	0.14 141	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

BridgeDepth	0.11 9	0.11 133	0.22 50	0.19 106	0.07 1	0.16 88	0.12 35	0.18 21	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 169	0.14 224	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 48	0.22 50	0.18 57	0.10 70	0.12 19	0.13 71	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 67	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 48	0.22 50	0.18 57	0.10 70	0.12 19	0.13 71	0.18 21	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 86	0.11 13	0.06 44	0.10 325	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 19	0.22 50	0.19 106	0.10 70	0.16 88	0.11 21	0.18 21	0.13 11	0.11 38	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 48	0.26 85	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.11 21	0.17 17	0.11 3	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 67	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 19	0.26 85	0.19 106	0.09 18	0.15 51	0.11 21	0.18 21	0.13 11	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 86	0.12 39	0.06 44	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 85	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.21 253	0.14 102	0.14 5	0.17 56	0.11 38	0.10 29	0.09 25	0.08 14	0.21 153	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13

qqai	0.12 23	0.08 19	0.22 50	0.18 57	0.12 166	0.11 13	0.12 35	0.17 17	0.16 47	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.20 471

MGA	0.12 23	0.08 19	0.26 85	0.16 10	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.18 21	0.13 11	0.11 38	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 133	0.12 39	0.07 115	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.09 128

CAR	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.14 33	0.10 8	0.19 36	0.13 11	0.12 65	0.10 29	0.08 2	0.07 3	0.18 86	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.14 33	0.10 8	0.19 36	0.13 11	0.11 38	0.10 29	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.12 39	0.06 44	0.16 476	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.10 196

LiteMatch*	0.12 23	0.07 2	0.26 85	0.16 10	0.11 116	0.13 26	0.13 71	0.19 36	0.15 36	0.10 22	0.09 15	0.09 25	0.11 110	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.14 372

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 23	0.10 85	0.23 56	0.19 106	0.10 70	0.15 51	0.16 195	0.24 109	0.17 56	0.11 38	0.16 144	0.09 25	0.11 110	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.17 429

LACA2	0.12 23	0.17 392	0.32 145	0.16 10	0.08 8	0.16 88	0.13 71	0.18 21	0.15 36	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 90	0.05 1

DispViT+	0.12 23	0.08 19	0.21 38	0.16 10	0.16 378	0.10 8	0.12 35	0.27 162	0.24 187	0.13 95	0.11 41	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.12 39	0.08 262	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 23	0.07 2	0.20 23	0.15 4	0.09 18	0.14 33	0.12 35	0.20 44	0.16 47	0.10 22	0.10 29	0.11 87	0.09 33	0.19 106	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

LCMNet	0.12 23	0.08 19	0.20 23	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.19 36	0.20 114	0.10 22	0.11 41	0.11 87	0.10 73	0.20 133	0.16 211	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.14 372

CSFM-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 88	0.13 71	0.22 72	0.13 11	0.11 38	0.11 41	0.10 48	0.11 110	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.12 391	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

Wavelet-MonSter	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.18 57	0.10 70	0.13 26	0.12 35	0.16 11	0.14 22	0.11 38	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.15 182	0.05 1	0.16 476	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.12 300

asd	0.12 23	0.10 85	0.23 56	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.14 22	0.13 95	0.12 61	0.09 25	0.11 110	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.14 431	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

3.75w	0.12 23	0.10 85	0.21 38	0.17 29	0.11 116	0.18 154	0.12 35	0.24 109	0.15 36	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.10 73	0.18 86	0.12 39	0.05 1	0.14 431	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 23	0.11 133	0.21 38	0.17 29	0.09 18	0.17 123	0.09 2	0.23 87	0.17 56	0.14 122	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.22 181	0.13 93	0.05 1	0.11 362	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

IGEV	0.12 23	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 116	0.16 88	0.13 71	0.22 72	0.17 56	0.12 65	0.15 131	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 325	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 23	0.09 48	0.29 114	0.21 198	0.12 166	0.16 88	0.11 21	0.17 17	0.12 4	0.11 38	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 262	0.13 412	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.09 128

LG-G_1	0.12 23	0.08 19	0.28 108	0.20 152	0.09 18	0.21 253	0.09 2	0.20 44	0.12 4	0.11 38	0.10 29	0.11 87	0.10 73	0.22 181	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

LG-G	0.12 23	0.08 19	0.28 108	0.20 152	0.09 18	0.21 253	0.09 2	0.20 44	0.12 4	0.11 38	0.10 29	0.11 87	0.10 73	0.22 181	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

SGD-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.18 11	0.17 29	0.07 1	0.17 123	0.13 71	0.19 36	0.17 56	0.12 65	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.19 106	0.12 39	0.08 262	0.04 1	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.05 1

monster-pro	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

TS12	0.13 43	0.09 48	0.21 38	0.21 198	0.09 18	0.19 181	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.15 147	0.19 194	0.12 116	0.13 194	0.18 86	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-70k	0.13 43	0.13 230	0.40 207	0.20 152	0.11 116	0.16 88	0.14 102	0.22 72	0.16 47	0.11 38	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.21 153	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.13 335

aanet-new-32k	0.13 43	0.15 316	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.19 36	0.14 22	0.12 65	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 43	0.15 316	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.19 36	0.14 22	0.12 65	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

aanet-new-24k	0.13 43	0.14 280	0.32 145	0.20 152	0.12 166	0.16 88	0.14 102	0.20 44	0.16 47	0.13 95	0.16 144	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 43	0.14 280	0.39 192	0.20 152	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.20 114	0.12 65	0.12 61	0.12 116	0.11 110	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.14 372

aanet-new-12k	0.13 43	0.12 186	0.32 145	0.23 321	0.10 70	0.16 88	0.14 102	0.25 132	0.20 114	0.13 95	0.11 41	0.10 48	0.13 194	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.12 300

aanet-new-14k	0.13 43	0.13 230	0.33 154	0.21 198	0.09 18	0.13 26	0.13 71	0.26 147	0.23 167	0.12 65	0.15 131	0.09 25	0.14 224	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.11 245

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 43	0.11 133	0.28 108	0.21 198	0.13 223	0.20 222	0.16 195	0.23 87	0.18 74	0.12 65	0.17 163	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 43	0.09 48	0.23 56	0.19 106	0.14 267	0.20 222	0.16 195	0.25 132	0.19 100	0.12 65	0.15 131	0.14 169	0.13 194	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.20 152	0.12 166	0.14 33	0.15 144	0.22 72	0.21 140	0.11 38	0.17 163	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.22 499

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 43	0.10 85	0.26 85	0.18 57	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.21 226	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 43	0.10 85	0.26 85	0.19 106	0.10 70	0.13 26	0.16 195	0.26 147	0.22 151	0.12 65	0.16 144	0.09 25	0.11 110	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.26 548

PSi22a	0.13 43	0.07 2	0.16 1	0.21 198	0.18 439	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 116	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 562	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 646

LiteMatch	0.13 43	0.15 316	0.19 15	0.20 152	0.10 70	0.15 51	0.17 237	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.22 363	0.16 48	0.23 392	0.08 262	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 43	0.10 85	0.27 102	0.18 57	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.26 147	0.21 140	0.16 166	0.21 226	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.10 196

VIP-Stereo	0.13 43	0.15 316	0.31 132	0.18 57	0.12 166	0.24 324	0.12 35	0.20 44	0.20 114	0.10 22	0.13 79	0.11 87	0.09 33	0.20 133	0.13 93	0.06 44	0.11 362	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.08 76

MonStereo	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.19 106	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-mixall	0.13 43	0.07 2	0.20 23	0.17 29	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 59	0.13 11	0.12 65	0.11 41	0.08 2	0.08 14	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.35 649	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

AdaDepth	0.13 43	0.10 85	0.32 145	0.20 152	0.11 116	0.19 181	0.13 71	0.16 11	0.16 47	0.10 22	0.10 29	0.10 48	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.11 245

asda	0.13 43	0.11 133	0.24 62	0.18 57	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.25 132	0.17 56	0.12 65	0.11 41	0.08 2	0.11 110	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

qwe	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.17 29	0.11 116	0.15 51	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.23 205	0.13 93	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

2.25w	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.19 100	0.14 122	0.18 182	0.09 25	0.10 73	0.23 205	0.15 182	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.12 300

4.25_new	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5_new	0.13 43	0.12 186	0.24 62	0.17 29	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.17 56	0.13 95	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.06 90	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 43	0.12 186	0.24 62	0.17 29	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.17 56	0.13 95	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.06 90	0.09 128

4.25w-stereo	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4w-stereo	0.13 43	0.11 133	0.31 132	0.17 29	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.14 22	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.12 151	0.23 205	0.13 93	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.15 391

2.5w	0.13 43	0.10 85	0.23 56	0.18 57	0.09 18	0.15 51	0.15 144	0.21 59	0.16 47	0.12 65	0.13 79	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 43	0.10 85	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.13 79	0.08 2	0.11 110	0.22 181	0.15 182	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.10 196

3.25w_new	0.13 43	0.09 48	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.18 154	0.10 8	0.23 87	0.18 74	0.15 147	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 43	0.09 48	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.18 154	0.10 8	0.23 87	0.18 74	0.15 147	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

2w_stereo	0.13 43	0.11 133	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.17 123	0.14 102	0.29 195	0.20 114	0.15 147	0.14 114	0.08 2	0.11 110	0.15 27	0.13 93	0.05 1	0.12 391	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 43	0.09 48	0.17 7	0.19 106	0.10 70	0.16 88	0.15 144	0.27 162	0.22 151	0.14 122	0.16 144	0.08 2	0.12 151	0.19 106	0.14 141	0.05 1	0.10 325	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

monsterstereo	0.13 43	0.10 85	0.20 23	0.19 106	0.12 166	0.14 33	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.16 144	0.08 2	0.09 33	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.16 476	0.06 45	0.09 380	0.06 90	0.07 30

monsters	0.13 43	0.10 85	0.20 23	0.18 57	0.13 223	0.15 51	0.11 21	0.24 109	0.16 47	0.15 147	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.23 205	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.09 128

111111	0.13 43	0.08 19	0.20 23	0.20 152	0.13 223	0.13 26	0.10 8	0.23 87	0.17 56	0.11 38	0.13 79	0.12 116	0.08 14	0.19 106	0.12 39	0.07 115	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.08 240	0.16 408

S2M2_L	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.17 29	0.12 166	0.12 19	0.07 1	0.18 21	0.21 140	0.12 65	0.15 131	0.14 169	0.12 151	0.16 48	0.15 182	0.13 526	0.09 284	0.09 337	0.10 440	0.11 449	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 43	0.15 316	0.21 38	0.27 494	0.09 18	0.15 51	0.13 71	0.23 87	0.21 140	0.12 65	0.11 41	0.10 48	0.13 194	0.22 181	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

FoundationStereo	0.13 43	0.08 19	0.18 11	0.29 540	0.30 604	0.12 19	0.13 71	0.12 3	0.18 74	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 635	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13

MonSter	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

aanet-new-60k	0.14 87	0.15 316	0.54 392	0.20 152	0.10 70	0.16 88	0.12 35	0.21 59	0.18 74	0.11 38	0.12 61	0.11 87	0.11 110	0.19 106	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.15 391

aanet-new-40k	0.14 87	0.15 316	0.43 235	0.20 152	0.13 223	0.16 88	0.14 102	0.21 59	0.15 36	0.11 38	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.33 590

aanet-new-36k	0.14 87	0.17 392	0.45 252	0.22 263	0.09 18	0.17 123	0.15 144	0.24 109	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.18 86	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-new-34k	0.14 87	0.16 358	0.39 192	0.19 106	0.09 18	0.14 33	0.15 144	0.22 72	0.19 100	0.12 65	0.15 131	0.11 87	0.13 194	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.18 435

aanet-new-10k	0.14 87	0.15 316	0.37 179	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.26 147	0.18 74	0.13 95	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.10 196

aanet-new-8k	0.14 87	0.14 280	0.34 159	0.21 198	0.10 70	0.18 154	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.11 38	0.12 61	0.10 48	0.13 194	0.18 86	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.11 245

aanet-new	0.14 87	0.13 230	0.39 192	0.21 198	0.14 267	0.20 222	0.15 144	0.25 132	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.10 48	0.16 264	0.19 106	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 87	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.14 102	0.20 44	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.31 578

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 87	0.10 85	0.25 72	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 87	0.10 85	0.27 102	0.18 57	0.14 267	0.19 181	0.15 144	0.25 132	0.22 151	0.16 166	0.22 240	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 87	0.12 186	0.42 227	0.18 57	0.12 166	0.17 123	0.14 102	0.24 109	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.13 138	0.11 110	0.17 67	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.19 453

PipStereo	0.14 87	0.07 2	0.16 1	0.23 321	0.21 517	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 575	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 639

PSi22b	0.14 87	0.07 2	0.16 1	0.22 263	0.22 533	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 169	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 562	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 639

Foundation-i32	0.14 87	0.07 2	0.18 11	0.24 375	0.22 533	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 116	0.08 14	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.29 628	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 632

VMStereo-Base	0.14 87	0.09 48	0.29 114	0.16 10	0.09 18	0.18 154	0.12 35	0.24 109	0.25 213	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.08 76

BStereo	0.14 87	0.10 85	0.46 268	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.15 144	0.25 132	0.23 167	0.12 65	0.11 41	0.12 116	0.09 33	0.17 67	0.17 241	0.05 1	0.07 175	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.09 128

NLSM3	0.14 87	0.12 186	0.25 72	0.21 198	0.13 223	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.25 213	0.12 65	0.15 131	0.12 116	0.13 194	0.17 67	0.15 182	0.05 1	0.05 6	0.08 240	0.08 279	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 87	0.11 133	0.31 132	0.19 106	0.09 18	0.16 88	0.16 195	0.28 176	0.20 114	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.12 151	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.10 196

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 87	0.10 85	0.27 102	0.21 198	0.11 116	0.16 88	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.17 189	0.20 206	0.18 232	0.11 110	0.16 48	0.17 241	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.09 128

LG-Stereo	0.14 87	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.11 116	0.16 88	0.18 293	0.23 87	0.19 100	0.12 65	0.18 182	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 141	0.06 44	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.07 30

castereo++	0.14 87	0.13 230	0.25 72	0.19 106	0.10 70	0.27 369	0.13 71	0.24 109	0.26 228	0.11 38	0.13 79	0.16 202	0.10 73	0.18 86	0.11 13	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 87	0.11 133	0.22 50	0.19 106	0.10 70	0.20 222	0.19 340	0.32 244	0.28 257	0.13 95	0.18 182	0.16 202	0.16 264	0.16 48	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30

fffft	0.14 87	0.12 186	0.30 123	0.19 106	0.10 70	0.17 123	0.18 293	0.23 87	0.17 56	0.14 122	0.11 41	0.13 138	0.10 73	0.24 220	0.18 270	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.09 128
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 87	0.15 316	0.29 114	0.19 106	0.10 70	0.19 181	0.17 237	0.21 59	0.21 140	0.15 147	0.13 79	0.12 116	0.11 110	0.25 241	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.08 76

RAStereo	0.14 87	0.15 316	0.40 207	0.22 263	0.11 116	0.15 51	0.18 293	0.25 132	0.24 187	0.13 95	0.17 163	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 87	0.08 19	0.26 85	0.18 57	0.14 267	0.09 1	0.10 8	0.16 11	0.17 56	0.14 122	0.08 11	0.10 48	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.07 115	0.15 462	0.06 45	0.06 102	0.16 548	0.29 571

RSM++	0.14 87	0.11 133	0.25 72	0.32 576	0.17 410	0.17 123	0.15 144	0.23 87	0.21 140	0.12 65	0.12 61	0.14 169	0.09 33	0.21 153	0.13 93	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

RSM	0.14 87	0.11 133	0.25 72	0.29 540	0.16 378	0.16 88	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.13 95	0.13 79	0.15 189	0.09 33	0.22 181	0.13 93	0.06 44	0.06 86	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

gcap-zeroshot	0.14 87	0.10 85	0.28 108	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 87	0.10 85	0.25 72	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

trnet	0.14 87	0.09 48	0.26 85	0.15 4	0.07 1	0.21 253	0.12 35	0.25 132	0.26 228	0.16 166	0.21 226	0.15 189	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.09 353	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 87	0.09 48	0.37 179	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.14 102	0.20 44	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.31 578

testlalala	0.14 87	0.10 85	0.28 108	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.09 128

LoS_RVC	0.14 87	0.11 133	0.32 145	0.18 57	0.16 378	0.20 222	0.18 293	0.21 59	0.18 74	0.14 122	0.20 206	0.12 116	0.17 286	0.17 67	0.14 141	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.14 372

CES	0.14 87	0.08 19	0.24 62	0.17 29	0.23 548	0.18 154	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.14 122	0.18 182	0.14 169	0.10 73	0.19 106	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.08 240	0.20 471

CREStereo	0.14 87	0.09 48	0.27 102	0.14 2	0.08 8	0.22 282	0.15 144	0.26 147	0.26 228	0.16 166	0.21 226	0.14 169	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.09 353	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.06 13
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
aanet-new-90k	0.15 123	0.14 280	0.49 308	0.21 198	0.11 116	0.15 51	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.10 22	0.12 61	0.10 48	0.12 151	0.21 153	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.32 584

aanet-32k-new	0.15 123	0.18 416	0.43 235	0.21 198	0.10 70	0.16 88	0.15 144	0.22 72	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.09 25	0.13 194	0.18 86	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.23 509

aanet-new-28k	0.15 123	0.16 358	0.50 329	0.20 152	0.10 70	0.16 88	0.14 102	0.20 44	0.15 36	0.13 95	0.14 114	0.12 116	0.12 151	0.17 67	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 45	0.07 190	0.07 168	0.18 435

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 123	0.13 230	0.41 217	0.20 152	0.11 116	0.14 33	0.14 102	0.22 72	0.17 56	0.12 65	0.13 79	0.10 48	0.10 73	0.16 48	0.13 93	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.43 625

aanet-new-22k	0.15 123	0.15 316	0.44 246	0.22 263	0.11 116	0.15 51	0.13 71	0.24 109	0.19 100	0.12 65	0.14 114	0.12 116	0.12 151	0.17 67	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.27 556

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 123	0.23 491	0.58 437	0.17 29	0.12 166	0.15 51	0.14 102	0.25 132	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.12 116	0.10 73	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.22 499

Foundation-i1c-attn	0.15 123	0.07 2	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.15 144	0.26 147	0.29 278	0.15 147	0.16 144	0.17 217	0.14 224	0.19 106	0.15 182	0.07 115	0.22 562	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.26 548

Foundation-i1b	0.15 123	0.08 19	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.16 88	0.16 195	0.27 162	0.29 278	0.15 147	0.15 131	0.18 232	0.12 151	0.18 86	0.14 141	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.21 484

Selective-IGEV-i32	0.15 123	0.10 85	0.34 159	0.32 576	0.19 473	0.16 88	0.14 102	0.29 195	0.19 100	0.13 95	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

Replicate-Monster	0.15 123	0.12 186	0.40 207	0.17 29	0.10 70	0.17 123	0.10 8	0.24 109	0.20 114	0.12 65	0.10 29	0.10 48	0.10 73	0.28 302	0.12 39	0.06 44	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.21 484

FlowAnything_test	0.15 123	0.12 186	0.23 56	0.21 198	0.12 166	0.18 154	0.16 195	0.25 132	0.17 56	0.15 147	0.13 79	0.15 189	0.14 224	0.19 106	0.17 241	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.12 519	0.08 240	0.10 196

water-stereo	0.15 123	0.11 133	0.32 145	0.19 106	0.10 70	0.17 123	0.14 102	0.26 147	0.20 114	0.18 211	0.23 254	0.16 202	0.16 264	0.14 11	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

depthmonostereo	0.15 123	0.12 186	0.34 159	0.19 106	0.09 18	0.20 222	0.15 144	0.28 176	0.24 187	0.16 166	0.18 182	0.16 202	0.18 317	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.07 175	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 123	0.09 48	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.21 253	0.14 102	0.24 109	0.22 151	0.22 254	0.21 226	0.16 202	0.15 245	0.24 220	0.17 241	0.07 115	0.07 175	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.08 76

tt45	0.15 123	0.14 280	0.29 114	0.19 106	0.11 116	0.23 303	0.18 293	0.23 87	0.18 74	0.16 166	0.13 79	0.14 169	0.10 73	0.31 355	0.15 182	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.08 76

999	0.15 123	0.13 230	0.30 123	0.19 106	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.25 132	0.20 114	0.14 122	0.16 144	0.14 169	0.11 110	0.36 403	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.08 76

mms	0.15 123	0.14 280	0.25 72	0.20 152	0.15 335	0.17 123	0.17 237	0.21 59	0.19 100	0.14 122	0.18 182	0.14 169	0.09 33	0.26 263	0.15 182	0.06 44	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.19 453

ours_stereo	0.15 123	0.14 280	0.29 114	0.21 198	0.14 267	0.17 123	0.18 293	0.21 59	0.20 114	0.13 95	0.18 182	0.14 169	0.10 73	0.24 220	0.15 182	0.06 44	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.13 335

fffy	0.15 123	0.14 280	0.31 132	0.21 198	0.14 267	0.19 181	0.18 293	0.24 109	0.19 100	0.13 95	0.17 163	0.15 189	0.13 194	0.25 241	0.15 182	0.06 44	0.08 239	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.15 391

WCG-NET	0.15 123	0.12 186	0.31 132	0.18 57	0.09 18	0.18 154	0.17 237	0.23 87	0.29 278	0.18 211	0.22 240	0.15 189	0.12 151	0.19 106	0.13 93	0.06 44	0.12 391	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 123	0.09 48	0.27 102	0.21 198	0.13 223	0.14 33	0.11 21	0.23 87	0.19 100	0.15 147	0.14 114	0.11 87	0.11 110	0.19 106	0.12 39	0.06 44	0.21 550	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.28 565

Pointernet	0.15 123	0.08 19	0.35 167	0.19 106	0.12 166	0.20 222	0.12 35	0.34 269	0.25 213	0.15 147	0.16 144	0.13 138	0.11 110	0.18 86	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

MGS-Stereo	0.15 123	0.12 186	0.38 184	0.19 106	0.11 116	0.18 154	0.17 237	0.21 59	0.23 167	0.14 122	0.24 264	0.16 202	0.10 73	0.19 106	0.13 93	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.10 397	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 123	0.17 392	0.39 192	0.19 106	0.15 335	0.16 88	0.13 71	0.26 147	0.22 151	0.13 95	0.15 131	0.14 169	0.11 110	0.17 67	0.17 241	0.08 262	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 123	0.12 186	0.45 252	0.21 198	0.14 267	0.17 123	0.13 71	0.20 44	0.19 100	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.11 110	0.18 86	0.17 241	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.07 30

CASnet	0.15 123	0.13 230	0.30 123	0.22 263	0.08 8	0.15 51	0.14 102	0.28 176	0.26 228	0.23 262	0.20 206	0.15 189	0.11 110	0.18 86	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.11 473	0.09 380	0.08 240	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 123	0.09 48	0.34 159	0.17 29	0.09 18	0.22 282	0.14 102	0.27 162	0.27 246	0.15 147	0.18 182	0.19 244	0.14 224	0.23 205	0.14 141	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 123	0.10 85	0.34 159	0.32 576	0.19 473	0.16 88	0.14 102	0.29 195	0.20 114	0.13 95	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

GLC_STEREO	0.15 123	0.11 133	0.31 132	0.22 263	0.09 18	0.17 123	0.15 144	0.24 109	0.28 257	0.17 189	0.20 206	0.17 217	0.11 110	0.24 220	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 123	0.16 358	0.34 159	0.25 416	0.12 166	0.11 13	0.18 293	0.35 278	0.24 187	0.13 95	0.13 79	0.18 232	0.12 151	0.15 27	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.06 13
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
quiztm	0.16 153	0.19 431	0.37 179	0.22 263	0.15 335	0.17 123	0.17 237	0.36 290	0.24 187	0.18 211	0.21 226	0.14 169	0.10 73	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.07 30

DF	0.16 153	0.09 48	0.31 132	0.31 567	0.16 378	0.17 123	0.15 144	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.23 254	0.19 244	0.11 110	0.24 220	0.16 211	0.08 262	0.23 575	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.09 128

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 153	0.20 445	0.79 533	0.19 106	0.12 166	0.12 19	0.14 102	0.26 147	0.18 74	0.11 38	0.12 61	0.10 48	0.10 73	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.18 435

RT-Monster	0.16 153	0.09 48	0.25 72	0.18 57	0.14 267	0.20 222	0.12 35	0.31 236	0.33 334	0.25 284	0.22 240	0.17 217	0.13 194	0.19 106	0.15 182	0.07 115	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.10 196

Foundation-i1a	0.16 153	0.08 19	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.18 154	0.16 195	0.26 147	0.30 296	0.17 189	0.16 144	0.19 244	0.13 194	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.21 550	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.26 548

Foundation-i1	0.16 153	0.08 19	0.21 38	0.21 198	0.13 223	0.17 123	0.15 144	0.33 262	0.32 317	0.16 166	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.19 106	0.16 211	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.16 408

Wave_Phase_stereo	0.16 153	0.10 85	0.46 268	0.18 57	0.11 116	0.41 544	0.15 144	0.30 215	0.23 167	0.12 65	0.11 41	0.12 116	0.09 33	0.17 67	0.17 241	0.05 1	0.07 175	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.09 128

DDF-Stereo	0.16 153	0.08 19	0.30 123	0.21 198	0.20 500	0.12 19	0.14 102	0.20 44	0.19 100	0.11 38	0.10 29	0.13 138	0.12 151	0.24 220	0.20 326	0.09 353	0.18 516	0.07 148	0.06 102	0.20 597	0.19 453

GIP-stereo	0.16 153	0.12 186	0.25 72	0.24 375	0.22 533	0.15 51	0.14 102	0.32 244	0.21 140	0.11 38	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.20 133	0.13 93	0.07 115	0.13 412	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.32 584

rvit_stereo_0081	0.16 153	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.12 166	0.17 123	0.17 237	0.24 109	0.34 346	0.17 189	0.19 194	0.18 232	0.15 245	0.20 133	0.17 241	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 153	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.12 166	0.17 123	0.17 237	0.24 109	0.34 346	0.17 189	0.19 194	0.18 232	0.15 245	0.20 133	0.17 241	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 153	0.17 392	0.35 167	0.19 106	0.13 223	0.14 33	0.20 380	0.29 195	0.26 228	0.16 166	0.17 163	0.19 244	0.14 224	0.19 106	0.16 211	0.11 464	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 153	0.12 186	0.29 114	0.30 551	0.20 500	0.16 88	0.14 102	0.28 176	0.22 151	0.14 122	0.15 131	0.13 138	0.08 14	0.20 133	0.15 182	0.06 44	0.16 476	0.07 148	0.08 279	0.06 90	0.24 523

WCG-NET（raft）	0.16 153	0.14 280	0.32 145	0.18 57	0.09 18	0.19 181	0.16 195	0.24 109	0.27 246	0.19 218	0.19 194	0.20 258	0.12 151	0.22 181	0.13 93	0.06 44	0.17 504	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

whm_eth	0.16 153	0.17 392	0.35 167	0.19 106	0.13 223	0.14 33	0.20 380	0.29 195	0.26 228	0.16 166	0.17 163	0.19 244	0.14 224	0.19 106	0.16 211	0.11 464	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.08 76

CAS	0.16 153	0.07 2	0.29 114	0.42 635	0.17 410	0.20 222	0.18 293	0.23 87	0.20 114	0.15 147	0.19 194	0.11 87	0.10 73	0.15 27	0.14 141	0.31 644	0.04 1	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.16 408

ProNet	0.16 153	0.13 230	0.36 173	0.21 198	0.15 335	0.20 222	0.19 340	0.29 195	0.23 167	0.14 122	0.13 79	0.13 138	0.12 151	0.25 241	0.13 93	0.06 44	0.09 284	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.22 499

CroCo-Stereo Lap2	0.16 153	0.18 416	0.39 192	0.26 457	0.18 439	0.11 13	0.19 340	0.30 215	0.22 151	0.13 95	0.16 144	0.15 189	0.11 110	0.17 67	0.15 182	0.07 115	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.07 30

CREStereo++_RVC	0.16 153	0.09 48	0.42 227	0.17 29	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.23 87	0.31 307	0.21 235	0.31 332	0.13 138	0.11 110	0.17 67	0.16 211	0.07 115	0.04 1	0.06 45	0.15 581	0.06 90	0.05 1
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
TANstereo	0.16 153	0.11 133	0.43 235	0.16 10	0.08 8	0.25 342	0.14 102	0.23 87	0.29 278	0.25 284	0.30 321	0.16 202	0.12 151	0.18 86	0.13 93	0.08 262	0.07 175	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.08 76

XX-TBD	0.16 153	0.21 456	0.43 235	0.22 263	0.10 70	0.23 303	0.15 144	0.23 87	0.28 257	0.22 254	0.26 280	0.14 169	0.12 151	0.16 48	0.14 141	0.08 262	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.06 13

PMTNet	0.16 153	0.09 48	0.31 132	0.15 4	0.09 18	0.23 303	0.15 144	0.26 147	0.24 187	0.17 189	0.21 226	0.16 202	0.14 224	0.23 205	0.14 141	0.29 640	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.07 30

aanet-new-78k	0.17 175	0.14 280	0.80 538	0.21 198	0.10 70	0.14 33	0.14 102	0.23 87	0.17 56	0.10 22	0.13 79	0.10 48	0.13 194	0.19 106	0.11 13	0.05 1	0.16 476	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.26 548

PSi22	0.17 175	0.18 416	0.42 227	0.20 152	0.09 18	0.16 88	0.11 21	0.30 215	0.25 213	0.13 95	0.15 131	0.21 273	0.13 194	0.30 340	0.16 211	0.06 44	0.22 562	0.05 1	0.04 1	0.08 240	0.13 335

Zero-FE251	0.17 175	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.10 70	0.20 222	0.13 71	0.20 44	0.15 36	0.75 635	0.13 79	0.13 138	0.11 110	0.16 48	0.16 211	0.08 262	0.10 325	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.18 435

xyz-stereo-finetune	0.17 175	0.17 392	0.29 114	0.17 29	0.08 8	0.24 324	0.21 408	0.30 215	0.32 317	0.19 218	0.22 240	0.19 244	0.15 245	0.30 340	0.22 372	0.06 44	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 175	0.13 230	0.29 114	0.21 198	0.13 223	0.17 123	0.17 237	0.23 87	0.36 375	0.16 166	0.22 240	0.19 244	0.17 286	0.21 153	0.17 241	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.08 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 175	0.17 392	0.40 207	0.21 198	0.14 267	0.20 222	0.17 237	0.24 109	0.26 228	0.18 211	0.21 226	0.20 258	0.14 224	0.20 133	0.15 182	0.12 504	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 175	0.10 85	0.31 132	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.38 315	0.33 334	0.25 284	0.20 206	0.19 244	0.10 73	0.19 106	0.16 211	0.07 115	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.09 128

CAS++	0.17 175	0.13 230	0.35 167	0.18 57	0.13 223	0.17 123	0.16 195	0.42 370	0.25 213	0.19 218	0.18 182	0.13 138	0.10 73	0.22 181	0.12 39	0.12 504	0.10 325	0.11 473	0.08 279	0.10 397	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 175	0.10 85	0.33 154	0.20 152	0.11 116	0.19 181	0.17 237	0.39 336	0.36 375	0.21 235	0.25 272	0.17 217	0.17 286	0.18 86	0.15 182	0.07 115	0.14 431	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.08 76

iRaftStereo_RVC	0.17 175	0.16 358	0.35 167	0.21 198	0.11 116	0.20 222	0.17 237	0.34 269	0.25 213	0.20 228	0.25 272	0.19 244	0.12 151	0.21 153	0.16 211	0.07 115	0.12 391	0.10 417	0.09 380	0.09 333	0.14 372

Gwc-CoAtRS	0.17 175	0.10 85	0.41 217	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.15 144	0.34 269	0.29 278	0.23 262	0.23 254	0.27 353	0.15 245	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.07 30

NLSM1	0.18 186	0.12 186	0.21 38	0.21 198	0.18 439	0.25 342	0.17 237	0.51 472	0.43 460	0.17 189	0.21 226	0.13 138	0.15 245	0.22 181	0.18 270	0.08 262	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.07 30

FE-Mocha	0.18 186	0.11 133	0.40 207	0.26 457	0.14 267	0.19 181	0.14 102	0.36 290	0.24 187	0.24 270	0.24 264	0.23 295	0.14 224	0.27 278	0.19 300	0.08 262	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

252Zero-FE	0.18 186	0.08 19	0.28 108	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.11 21	0.22 72	0.22 151	0.76 638	0.11 41	0.09 25	0.08 14	0.17 67	0.15 182	0.07 115	0.51 665	0.06 45	0.08 279	0.06 90	0.10 196

xyz-stereo-finetune2	0.18 186	0.16 358	0.32 145	0.16 10	0.09 18	0.27 369	0.19 340	0.29 195	0.21 140	0.23 262	0.29 307	0.21 273	0.23 377	0.37 413	0.23 392	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 186	0.08 19	0.39 192	0.19 106	0.19 473	0.24 324	0.18 293	0.29 195	0.29 278	0.24 270	0.21 226	0.24 315	0.18 317	0.22 181	0.21 354	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.07 190	0.06 90	0.11 245

SCV	0.18 186	0.15 316	0.37 179	0.26 457	0.20 500	0.16 88	0.16 195	0.35 278	0.23 167	0.14 122	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.31 355	0.12 39	0.08 262	0.19 530	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.26 548

tg	0.18 186	0.15 316	0.34 159	0.22 263	0.11 116	0.23 303	0.15 144	0.35 278	0.27 246	0.20 228	0.25 272	0.20 258	0.12 151	0.25 241	0.16 211	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.08 240	0.13 335

dual_stereo	0.18 186	0.08 19	0.26 85	0.21 198	0.32 616	0.11 13	0.13 71	0.27 162	0.20 114	0.11 38	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 133	0.14 141	0.07 115	0.45 660	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.65 667

Occ-G	0.18 186	0.10 85	0.38 184	0.23 321	0.15 335	0.16 88	0.18 293	0.23 87	0.26 228	0.15 147	0.20 206	0.21 273	0.11 110	0.22 181	0.19 300	0.07 115	0.17 504	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.30 574

rvit_stereo_ft	0.18 186	0.19 431	0.43 235	0.25 416	0.14 267	0.17 123	0.21 408	0.30 215	0.28 257	0.17 189	0.19 194	0.20 258	0.17 286	0.22 181	0.18 270	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.08 76

MoCha-V2	0.18 186	0.12 186	0.40 207	0.30 551	0.24 565	0.16 88	0.15 144	0.28 176	0.19 100	0.16 166	0.16 144	0.13 138	0.13 194	0.30 340	0.13 93	0.06 44	0.28 612	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.25 535

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 186	0.15 316	0.27 102	0.20 152	0.13 223	0.24 324	0.17 237	0.31 236	0.37 390	0.43 554	0.17 163	0.13 138	0.12 151	0.20 133	0.16 211	0.08 262	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.08 76

MyStereo07	0.18 186	0.15 316	0.44 246	0.22 263	0.16 378	0.25 342	0.22 442	0.31 236	0.26 228	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.13 194	0.33 375	0.14 141	0.07 115	0.13 412	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

ff7	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

ffff	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

11t	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

plain	0.18 186	0.16 358	0.59 446	0.21 198	0.13 223	0.16 88	0.17 237	0.29 195	0.23 167	0.16 166	0.26 280	0.13 138	0.17 286	0.27 278	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.07 190	0.10 397	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 186	0.13 230	0.50 329	0.22 263	0.15 335	0.16 88	0.13 71	0.29 195	0.26 228	0.17 189	0.26 280	0.16 202	0.17 286	0.25 241	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.08 76

GCAP-Stereo	0.18 186	0.21 456	0.47 276	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.10 8	0.28 176	0.24 187	0.20 228	0.22 240	0.15 189	0.13 194	0.21 153	0.16 211	0.07 115	0.19 530	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

Any-RAFT	0.18 186	0.09 48	0.33 154	0.19 106	0.10 70	0.29 412	0.16 195	0.44 400	0.32 317	0.25 284	0.27 293	0.29 379	0.16 264	0.23 205	0.13 93	0.08 262	0.07 175	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

knoymous	0.18 186	0.10 85	0.35 167	0.17 29	0.11 116	0.21 253	0.17 237	0.33 262	0.24 187	0.24 270	0.28 299	0.27 353	0.16 264	0.24 220	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.06 102	0.09 333	0.10 196

MC-Stereo	0.18 186	0.10 85	0.36 173	0.28 522	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.21 235	0.24 264	0.16 202	0.13 194	0.25 241	0.14 141	0.07 115	0.17 504	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.30 574

ccc-4	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

test-3	0.18 186	0.10 85	0.48 291	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.29 278	0.26 294	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.26 263	0.19 300	0.06 44	0.14 431	0.08 240	0.08 279	0.06 90	0.10 196

test_1	0.18 186	0.10 85	0.48 291	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.29 278	0.26 294	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.26 263	0.19 300	0.06 44	0.14 431	0.08 240	0.08 279	0.06 90	0.10 196

cross-raft	0.18 186	0.12 186	0.40 207	0.27 494	0.16 378	0.20 222	0.24 495	0.34 269	0.24 187	0.23 262	0.28 299	0.29 379	0.15 245	0.19 106	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.07 30

s12784h	0.18 186	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.07 1	0.33 475	0.19 340	0.39 336	0.34 346	0.24 270	0.25 272	0.18 232	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 186	0.10 85	0.45 252	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.40 345	0.31 307	0.23 262	0.21 226	0.26 348	0.15 245	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.06 13

WQFJA1	0.19 214	0.12 186	0.20 23	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.19 340	0.55 524	0.55 572	0.16 166	0.17 163	0.15 189	0.17 286	0.20 133	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

WQFJX	0.19 214	0.12 186	0.21 38	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.18 293	0.57 544	0.49 535	0.17 189	0.17 163	0.14 169	0.16 264	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.08 239	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.11 245

NLMM	0.19 214	0.12 186	0.20 23	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.19 340	0.55 524	0.55 572	0.16 166	0.17 163	0.15 189	0.17 286	0.20 133	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

MM-Stereo_test3	0.19 214	0.15 316	0.39 192	0.25 416	0.15 335	0.19 181	0.22 442	0.42 370	0.40 427	0.17 189	0.24 264	0.17 217	0.12 151	0.22 181	0.16 211	0.08 262	0.21 550	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.11 245

MM-Stereo_test2	0.19 214	0.11 133	0.47 276	0.25 416	0.11 116	0.21 253	0.20 380	0.28 176	0.24 187	0.16 166	0.17 163	0.13 138	0.11 110	0.21 153	0.14 141	0.06 44	0.26 603	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.41 618

GREAT-IGEV	0.19 214	0.11 133	0.39 192	0.22 263	0.33 618	0.14 33	0.15 144	0.18 21	0.22 151	0.14 122	0.16 144	0.09 25	0.09 33	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.50 664	0.06 45	0.06 102	0.07 168	0.53 647
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 214	0.14 280	0.40 207	0.30 551	0.20 500	0.15 51	0.16 195	0.35 278	0.26 228	0.17 189	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.31 355	0.14 141	0.07 115	0.22 562	0.06 45	0.06 102	0.09 333	0.25 535

H2IRNET	0.19 214	0.18 416	0.50 329	0.22 263	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.28 176	0.31 307	0.17 189	0.32 342	0.25 328	0.20 344	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.08 76

IGEV++	0.19 214	0.13 230	0.38 184	0.30 551	0.19 473	0.15 51	0.15 144	0.32 244	0.18 74	0.13 95	0.16 144	0.12 116	0.11 110	0.24 220	0.15 182	0.07 115	0.32 640	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.42 622

MSKI-zero shot	0.19 214	0.10 85	0.47 276	0.30 551	0.14 267	0.21 253	0.14 102	0.33 262	0.22 151	0.24 270	0.25 272	0.22 280	0.10 73	0.32 365	0.14 141	0.07 115	0.30 630	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.09 128

RAFT-Test	0.19 214	0.11 133	0.41 217	0.26 457	0.21 517	0.26 362	0.17 237	0.37 306	0.26 228	0.24 270	0.29 307	0.32 420	0.14 224	0.22 181	0.15 182	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.07 30

EGLCR-Stereo	0.19 214	0.09 48	0.34 159	0.29 540	0.17 410	0.28 387	0.16 195	0.30 215	0.23 167	0.22 254	0.11 41	0.16 202	0.09 33	0.28 302	0.15 182	0.07 115	0.25 597	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.37 609

Selective-RAFT	0.19 214	0.14 280	0.37 179	0.24 375	0.11 116	0.30 426	0.15 144	0.35 278	0.34 346	0.17 189	0.17 163	0.22 280	0.18 317	0.29 324	0.18 270	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.08 76

test_4	0.19 214	0.16 358	0.39 192	0.24 375	0.13 223	0.19 181	0.21 408	0.27 162	0.24 187	0.24 270	0.47 524	0.22 280	0.13 194	0.27 278	0.18 270	0.06 44	0.06 86	0.09 337	0.09 380	0.07 168	0.06 13

Patchmatch Stereo++	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.13 71	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 214	0.13 230	0.52 368	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.23 205	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

DeepStereo_RVC	0.19 214	0.12 186	0.47 276	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.16 195	0.29 195	0.24 187	0.28 315	0.27 293	0.23 295	0.28 462	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.10 196

iGMRVC	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

iRAFT	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

AnonymousM	0.19 214	0.20 445	0.30 123	0.18 57	0.10 70	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.27 246	0.27 304	0.21 226	0.18 232	0.14 224	0.21 153	0.16 211	0.09 353	0.08 239	0.38 650	0.15 581	0.06 90	0.08 76

CRE-IMP	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.23 321	0.11 116	0.24 324	0.17 237	0.31 236	0.24 187	0.27 304	0.26 280	0.24 315	0.17 286	0.24 220	0.19 300	0.09 353	0.05 6	0.10 417	0.07 190	0.10 397	0.10 196

RAFT-IKP	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.18 154	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.26 263	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

raftrobust	0.19 214	0.19 431	0.42 227	0.23 321	0.24 565	0.19 181	0.13 71	0.33 262	0.28 257	0.26 294	0.20 206	0.19 244	0.17 286	0.23 205	0.17 241	0.08 262	0.10 325	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.09 128

sCroCo_RVC	0.19 214	0.15 316	0.60 453	0.27 494	0.18 439	0.23 303	0.16 195	0.28 176	0.24 187	0.14 122	0.22 240	0.17 217	0.14 224	0.22 181	0.16 211	0.11 464	0.11 362	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.10 196

R-Stereo Train	0.19 214	0.10 85	0.49 308	0.22 263	0.12 166	0.23 303	0.18 293	0.43 379	0.20 114	0.31 380	0.45 505	0.20 258	0.14 224	0.18 86	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 214	0.10 85	0.49 308	0.22 263	0.12 166	0.23 303	0.18 293	0.43 379	0.20 114	0.31 380	0.45 505	0.20 258	0.14 224	0.18 86	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	0.20 243	0.15 316	0.44 246	0.20 152	0.10 70	0.22 282	0.17 237	0.27 162	0.34 346	0.28 315	0.37 409	0.24 315	0.22 363	0.25 241	0.23 392	0.08 262	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

WQFJX1	0.20 243	0.12 186	0.21 38	0.23 321	0.17 410	0.24 324	0.19 340	0.63 601	0.56 579	0.17 189	0.16 144	0.14 169	0.16 264	0.27 278	0.18 270	0.08 262	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

NLCSM	0.20 243	0.15 316	0.23 56	0.24 375	0.19 473	0.24 324	0.22 442	0.45 409	0.44 473	0.20 228	0.18 182	0.14 169	0.16 264	0.47 451	0.20 326	0.09 353	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.10 196

GEAStereo	0.20 243	0.10 85	0.31 132	0.35 599	0.42 640	0.19 181	0.16 195	0.23 87	0.18 74	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.28 612	0.06 45	0.05 32	0.08 240	0.57 652

gasm-f	0.20 243	0.12 186	0.36 173	0.35 599	0.36 628	0.18 154	0.17 237	0.23 87	0.18 74	0.14 122	0.19 194	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.19 300	0.08 262	0.28 612	0.06 45	0.05 32	0.09 333	0.57 652

GASTEREO	0.20 243	0.15 316	0.31 132	0.40 625	0.29 599	0.18 154	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.18 211	0.17 163	0.11 87	0.13 194	0.25 241	0.15 182	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.08 279	0.06 90	0.57 652

MSCF	0.20 243	0.14 280	0.31 132	0.40 625	0.29 599	0.17 123	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.17 189	0.16 144	0.11 87	0.13 194	0.24 220	0.15 182	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.08 279	0.07 168	0.57 652

MM-Stereo_test1	0.20 243	0.13 230	0.45 252	0.24 375	0.12 166	0.20 222	0.21 408	0.36 290	0.32 317	0.23 262	0.22 240	0.15 189	0.14 224	0.28 302	0.16 211	0.07 115	0.24 591	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.21 484

HART	0.20 243	0.14 280	0.42 227	0.26 457	0.24 565	0.17 123	0.16 195	0.32 244	0.25 213	0.15 147	0.26 280	0.17 217	0.09 33	0.24 220	0.14 141	0.06 44	0.36 650	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.27 556

AIO_rvc	0.20 243	0.16 358	0.49 308	0.41 632	0.29 599	0.15 51	0.17 237	0.21 59	0.19 100	0.17 189	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.35 397	0.13 93	0.07 115	0.19 530	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.41 618

AIO_test	0.20 243	0.12 186	0.46 268	0.45 640	0.38 632	0.15 51	0.17 237	0.28 176	0.20 114	0.19 218	0.13 79	0.14 169	0.09 33	0.39 420	0.13 93	0.07 115	0.21 550	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.34 594

rvit_0105_6	0.20 243	0.16 358	0.41 217	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.20 380	0.31 236	0.39 417	0.18 211	0.22 240	0.23 295	0.18 317	0.26 263	0.18 270	0.16 577	0.13 412	0.13 534	0.11 476	0.11 449	0.09 128

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 243	0.74 658	0.71 508	0.17 29	0.08 8	0.15 51	0.15 144	0.19 36	0.18 74	0.13 95	0.12 61	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 141	0.34 646	0.12 391	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.24 523

IGEVStereo-DCA	0.20 243	0.17 392	0.41 217	0.22 263	0.15 335	0.20 222	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.19 218	0.12 61	0.14 169	0.12 151	0.38 417	0.31 479	0.07 115	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

MIM_Stereo	0.20 243	0.17 392	0.55 401	0.20 152	0.21 517	0.17 123	0.14 102	0.37 306	0.27 246	0.28 315	0.35 383	0.23 295	0.13 194	0.28 302	0.16 211	0.06 44	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.15 391

AEACV	0.20 243	0.09 48	0.32 145	0.39 620	0.34 620	0.21 253	0.16 195	0.30 215	0.18 74	0.17 189	0.17 163	0.13 138	0.16 264	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.29 628	0.07 148	0.09 380	0.07 168	0.37 609

4D-IteraStereo	0.20 243	0.21 456	0.62 464	0.21 198	0.14 267	0.19 181	0.17 237	0.29 195	0.28 257	0.24 270	0.20 206	0.20 258	0.10 73	0.22 181	0.18 270	0.07 115	0.07 175	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.33 590

anonymousdsp	0.20 243	0.13 230	0.49 308	0.28 522	0.20 500	0.21 253	0.17 237	0.29 195	0.24 187	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.32 365	0.13 93	0.07 115	0.26 603	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.48 637

DCANet-4	0.20 243	0.11 133	0.58 437	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.39 336	0.42 449	0.29 340	0.31 332	0.17 217	0.22 363	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

fff	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

DisPM	0.20 243	0.11 133	0.52 368	0.24 375	0.13 223	0.18 154	0.19 340	0.30 215	0.31 307	0.33 418	0.34 375	0.23 295	0.16 264	0.34 390	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.12 300

IGEV-Stereo	0.20 243	0.13 230	0.49 308	0.28 522	0.20 500	0.21 253	0.17 237	0.29 195	0.24 187	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.32 365	0.13 93	0.07 115	0.26 603	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.48 637
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

error version	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test-v	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test_3	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.26 457	0.14 267	0.22 282	0.25 509	0.34 269	0.33 334	0.25 284	0.18 182	0.23 295	0.13 194	0.25 241	0.20 326	0.06 44	0.14 431	0.09 337	0.10 440	0.07 168	0.10 196

NRIStereo	0.20 243	0.12 186	0.50 329	0.23 321	0.11 116	0.24 324	0.19 340	0.30 215	0.28 257	0.26 294	0.26 280	0.25 328	0.18 317	0.34 390	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.09 128

Pruner-Stereo	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.29 540	0.12 166	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.31 307	0.33 418	0.32 342	0.25 328	0.15 245	0.25 241	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

test-2	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test-1	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.23 321	0.23 548	0.22 282	0.23 470	0.36 290	0.29 278	0.21 235	0.25 272	0.24 315	0.14 224	0.18 86	0.22 372	0.07 115	0.14 431	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.14 372

DCANet	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.37 306	0.41 437	0.30 363	0.31 332	0.19 244	0.23 377	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.10 196

csc	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

cscssc	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 243	0.23 491	0.49 308	0.21 198	0.16 378	0.19 181	0.17 237	0.35 278	0.32 317	0.26 294	0.33 364	0.20 258	0.17 286	0.21 153	0.17 241	0.06 44	0.10 325	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

AFF-stereo	0.20 243	0.24 503	0.49 308	0.22 263	0.11 116	0.18 154	0.18 293	0.35 278	0.29 278	0.25 284	0.36 398	0.25 328	0.17 286	0.25 241	0.17 241	0.06 44	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.11 245

DIP-Stereo	0.20 243	0.13 230	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.12 35	0.43 379	0.26 228	0.27 304	0.32 342	0.21 273	0.17 286	0.26 263	0.20 326	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN	0.21 279	0.09 48	0.58 437	0.40 625	0.18 439	0.22 282	0.18 293	0.30 215	0.25 213	0.15 147	0.19 194	0.18 232	0.10 73	0.26 263	0.19 300	0.14 550	0.18 516	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.42 622

Hybrid-DGEV-03	0.21 279	0.20 445	0.43 235	0.23 321	0.12 166	0.27 369	0.16 195	0.33 262	0.28 257	0.33 418	0.58 578	0.23 295	0.16 264	0.24 220	0.19 300	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.10 196

NLMM1	0.21 279	0.13 230	0.21 38	0.23 321	0.18 439	0.24 324	0.20 380	0.65 613	0.69 617	0.18 211	0.18 182	0.13 138	0.14 224	0.25 241	0.19 300	0.08 262	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.10 196

GSStereo	0.21 279	0.10 85	0.31 132	0.36 608	0.42 640	0.19 181	0.16 195	0.38 315	0.21 140	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.08 240	0.63 661

DA	0.21 279	0.11 133	0.33 154	0.28 522	0.23 548	0.30 426	0.16 195	0.29 195	0.27 246	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.15 245	0.26 263	0.15 182	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.56 649

zero-FE	0.21 279	0.08 19	1.10 607	0.24 375	0.27 587	0.12 19	0.14 102	0.20 44	0.20 114	0.12 65	0.11 41	0.13 138	0.11 110	0.22 181	0.19 300	0.09 353	0.23 575	0.07 148	0.08 279	0.19 589	0.27 556

GGEV	0.21 279	0.11 133	0.33 154	0.28 522	0.23 548	0.30 426	0.16 195	0.29 195	0.27 246	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.15 245	0.26 263	0.15 182	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.56 649

HI	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.18 57	0.15 335	0.17 123	0.16 195	0.35 278	0.22 151	0.38 498	0.38 418	0.36 456	0.24 398	0.29 324	0.22 372	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.08 76

CoSv	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.18 57	0.15 335	0.17 123	0.16 195	0.35 278	0.22 151	0.38 498	0.38 418	0.36 456	0.24 398	0.29 324	0.22 372	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.08 76

AIO-test1	0.21 279	0.22 475	0.56 411	0.31 567	0.24 565	0.21 253	0.16 195	0.42 370	0.37 390	0.17 189	0.26 280	0.18 232	0.12 151	0.29 324	0.15 182	0.08 262	0.07 175	0.10 417	0.11 476	0.07 168	0.10 196

IGEV-RUCA	0.21 279	0.09 48	0.26 85	0.20 152	0.19 473	0.28 387	0.23 470	0.24 109	0.22 151	0.21 235	0.23 254	0.29 379	0.48 597	0.26 263	0.19 300	0.09 353	0.08 239	0.18 601	0.14 570	0.18 579	0.19 453

rvit_0105_4	0.21 279	0.17 392	0.49 308	0.23 321	0.14 267	0.20 222	0.23 470	0.35 278	0.40 427	0.19 218	0.24 264	0.25 328	0.20 344	0.28 302	0.18 270	0.16 577	0.13 412	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.10 196

model_zeroshot	0.21 279	0.14 280	0.51 348	0.34 593	0.18 439	0.26 362	0.16 195	0.41 364	0.24 187	0.33 418	0.20 206	0.25 328	0.12 151	0.26 263	0.16 211	0.09 353	0.21 550	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.13 335

AE-Stereo	0.21 279	0.12 186	0.50 329	0.25 416	0.15 335	0.24 324	0.18 293	0.40 345	0.34 346	0.19 218	0.26 280	0.21 273	0.13 194	0.22 181	0.16 211	0.07 115	0.26 603	0.09 337	0.10 440	0.07 168	0.31 578

ACVNet-DCA	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.43 379	0.32 317	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.23 509

11t1	0.21 279	0.12 186	0.45 252	0.20 152	0.15 335	0.27 369	0.17 237	0.37 306	0.28 257	0.27 304	0.25 272	0.24 315	0.23 377	0.28 302	0.25 419	0.09 353	0.19 530	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.23 509

LL-Strereo2	0.21 279	0.25 518	0.53 379	0.32 576	0.20 500	0.25 342	0.14 102	0.32 244	0.25 213	0.25 284	0.20 206	0.24 315	0.12 151	0.28 302	0.18 270	0.07 115	0.07 175	0.12 508	0.09 380	0.09 333	0.16 408

ADStereo(finetuned)	0.21 279	0.15 316	0.59 446	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.37 306	0.41 437	0.30 363	0.31 332	0.19 244	0.31 506	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.10 196

PFNet+	0.21 279	0.11 133	0.54 392	0.22 263	0.12 166	0.17 123	0.18 293	0.31 236	0.36 375	0.33 418	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.33 375	0.18 270	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.08 240	0.12 300

rafts_anoy	0.21 279	0.22 475	0.49 308	0.25 416	0.24 565	0.19 181	0.17 237	0.34 269	0.32 317	0.24 270	0.25 272	0.20 258	0.16 264	0.25 241	0.21 354	0.08 262	0.19 530	0.11 473	0.12 519	0.09 333	0.09 128

raft+_RVC	0.21 279	0.21 456	0.46 268	0.22 263	0.35 623	0.21 253	0.16 195	0.39 336	0.35 359	0.22 254	0.28 299	0.20 258	0.15 245	0.25 241	0.20 326	0.08 262	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.12 300

sAnonymous2	0.21 279	0.24 503	0.79 533	0.24 375	0.17 410	0.22 282	0.20 380	0.36 290	0.29 278	0.17 189	0.19 194	0.17 217	0.16 264	0.18 86	0.15 182	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.23 613	0.18 435

CroCo_RVC	0.21 279	0.24 503	0.79 533	0.24 375	0.17 410	0.22 282	0.20 380	0.36 290	0.29 278	0.17 189	0.19 194	0.17 217	0.16 264	0.18 86	0.15 182	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.23 613	0.18 435

RALAANet	0.21 279	0.24 503	0.53 379	0.23 321	0.14 267	0.22 282	0.13 71	0.38 315	0.30 296	0.29 340	0.26 280	0.25 328	0.15 245	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.07 30

GMStereo	0.21 279	0.30 554	0.57 421	0.21 198	0.12 166	0.24 324	0.18 293	0.30 215	0.41 437	0.26 294	0.24 264	0.17 217	0.16 264	0.25 241	0.19 300	0.10 424	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.11 449	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 304	0.47 620	0.67 487	0.30 551	0.31 612	0.11 13	0.11 21	0.18 21	0.15 36	0.09 9	0.11 41	0.09 25	0.09 33	0.27 278	0.12 39	0.09 353	0.39 652	0.06 45	0.04 1	0.24 617	0.49 639

AIO-test2	0.22 304	0.27 536	0.54 392	0.29 540	0.16 378	0.22 282	0.16 195	0.44 400	0.43 460	0.17 189	0.29 307	0.16 202	0.11 110	0.27 278	0.14 141	0.19 612	0.07 175	0.10 417	0.11 476	0.08 240	0.09 128

FACV-RUCA	0.22 304	0.15 316	0.38 184	0.24 375	0.23 548	0.26 362	0.19 340	0.41 364	0.35 359	0.26 294	0.32 342	0.22 280	0.25 411	0.24 220	0.19 300	0.10 424	0.07 175	0.15 576	0.08 279	0.16 548	0.14 372

rvit_0105_5	0.22 304	0.18 416	0.51 348	0.23 321	0.13 223	0.22 282	0.25 509	0.38 315	0.40 427	0.21 235	0.23 254	0.27 353	0.20 344	0.27 278	0.20 326	0.15 566	0.13 412	0.12 508	0.12 519	0.10 397	0.10 196

1test111	0.22 304	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.43 379	0.32 317	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.36 403	0.28 451	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.23 509

cc1	0.22 304	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.39 336	0.48 520	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.37 609

rrr	0.22 304	0.17 392	0.79 533	0.22 263	0.15 335	0.20 222	0.18 293	0.40 345	0.27 246	0.19 218	0.12 61	0.14 169	0.12 151	0.38 417	0.31 479	0.07 115	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.28 565

tt1	0.22 304	0.16 358	0.49 308	0.26 457	0.15 335	0.31 448	0.19 340	0.38 315	0.46 498	0.21 235	0.19 194	0.13 138	0.16 264	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.37 609

GCAPDPT-zeroshot	0.22 304	0.09 48	1.28 630	0.31 567	0.43 643	0.16 88	0.15 144	0.30 215	0.26 228	0.14 122	0.17 163	0.15 189	0.11 110	0.23 205	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.24 523

HH	0.22 304	0.12 186	0.55 401	0.32 576	0.16 378	0.27 369	0.18 293	0.36 290	0.25 213	0.20 228	0.26 280	0.34 437	0.18 317	0.33 375	0.15 182	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.31 578

HanStereo	0.22 304	0.12 186	0.55 401	0.32 576	0.16 378	0.27 369	0.18 293	0.36 290	0.25 213	0.20 228	0.26 280	0.34 437	0.18 317	0.33 375	0.15 182	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.31 578

CASS	0.22 304	0.16 358	0.40 207	0.26 457	0.12 166	0.29 412	0.19 340	0.40 345	0.32 317	0.34 439	0.35 383	0.25 328	0.25 411	0.26 263	0.21 354	0.13 526	0.08 239	0.11 473	0.09 380	0.11 449	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 304	0.19 431	0.64 474	0.22 263	0.12 166	0.28 387	0.20 380	0.48 441	0.39 417	0.31 380	0.24 264	0.19 244	0.24 398	0.28 302	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.08 76

IPLGR	0.22 304	0.14 280	0.75 518	0.21 198	0.11 116	0.25 342	0.18 293	0.44 400	0.38 401	0.29 340	0.28 299	0.21 273	0.19 339	0.37 413	0.19 300	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.07 30

GANet-ADL	0.22 304	0.14 280	0.51 348	0.23 321	0.14 267	0.29 412	0.19 340	0.48 441	0.36 375	0.26 294	0.33 364	0.32 420	0.20 344	0.26 263	0.22 372	0.11 464	0.07 175	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245

TRStereo	0.22 304	0.21 456	0.62 464	0.40 625	0.19 473	0.22 282	0.16 195	0.58 558	0.30 296	0.21 235	0.21 226	0.22 280	0.13 194	0.27 278	0.14 141	0.09 353	0.09 284	0.09 337	0.11 476	0.06 90	0.19 453

LCNet	0.22 304	0.12 186	0.42 227	0.26 457	0.12 166	0.23 303	0.19 340	0.36 290	0.28 257	0.28 315	0.35 383	0.26 348	0.30 489	0.35 397	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.10 440	0.13 505	0.22 499

NF-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.52 473	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

OCTAStereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

PSM-softLoss	0.22 304	0.11 133	0.53 379	0.25 416	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.39 336	0.29 278	0.29 340	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.53 476	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.12 300

KMStereo	0.22 304	0.11 133	0.53 379	0.25 416	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.39 336	0.29 278	0.29 340	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.53 476	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.12 300

SST-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.14 267	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.26 228	0.34 439	0.33 364	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.18 270	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.07 30

RAFT_R40	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.13 223	0.18 154	0.18 293	0.32 244	0.31 307	0.33 418	0.33 364	0.30 399	0.23 377	0.55 487	0.19 300	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.07 30

RE-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

TVStereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

RAFT-345	0.22 304	0.11 133	0.55 401	0.22 263	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.27 162	0.28 257	0.27 304	0.65 604	0.20 258	0.17 286	0.55 487	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 304	0.10 85	0.56 411	0.23 321	0.13 223	0.24 324	0.24 495	0.38 315	0.29 278	0.31 380	0.44 490	0.27 353	0.21 355	0.31 355	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.19 453

Prome-Stereo	0.22 304	0.10 85	0.43 235	0.24 375	0.13 223	0.23 303	0.23 470	0.37 306	0.27 246	0.33 418	0.58 578	0.24 315	0.28 462	0.30 340	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.20 471

TestStereo	0.22 304	0.24 503	0.48 291	0.25 416	0.11 116	0.22 282	0.22 442	0.32 244	0.31 307	0.24 270	0.34 375	0.23 295	0.19 339	0.62 532	0.19 300	0.08 262	0.07 175	0.10 417	0.07 190	0.11 449	0.07 30

RALCasStereoNet	0.22 304	0.22 475	0.48 291	0.23 321	0.23 548	0.22 282	0.18 293	0.32 244	0.27 246	0.22 254	0.30 321	0.22 280	0.15 245	0.29 324	0.20 326	0.08 262	0.22 562	0.07 148	0.06 102	0.10 397	0.25 535

111	0.22 304	0.22 475	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.24 324	0.17 237	0.44 400	0.46 498	0.24 270	0.30 321	0.29 379	0.22 363	0.25 241	0.19 300	0.08 262	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.15 391

test_xeample3	0.22 304	0.17 392	0.81 540	0.21 198	0.15 335	0.20 222	0.18 293	0.40 345	0.25 213	0.19 218	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.34 390	0.33 498	0.07 115	0.20 545	0.07 148	0.08 279	0.08 240	0.34 594

FENet	0.22 304	0.13 230	0.48 291	0.22 263	0.12 166	0.27 369	0.18 293	0.43 379	0.37 390	0.31 380	0.32 342	0.29 379	0.23 377	0.27 278	0.24 404	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

CCAANet	0.22 304	0.11 133	0.39 192	0.20 152	0.13 223	0.32 465	0.18 293	0.41 364	0.28 257	0.24 270	0.48 533	0.30 399	0.26 429	0.37 413	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.08 76

HITNet	0.22 304	0.23 491	0.60 453	0.20 152	0.09 18	0.27 369	0.15 144	0.45 409	0.33 334	0.29 340	0.33 364	0.27 353	0.22 363	0.29 324	0.27 443	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245
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
Hybrid-DGEV-2	0.23 339	0.20 445	0.53 379	0.24 375	0.13 223	0.28 387	0.15 144	0.50 460	0.45 486	0.28 315	0.26 280	0.25 328	0.26 429	0.29 324	0.20 326	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.10 196

IGEV-FE	0.23 339	0.11 133	0.82 544	0.21 198	0.23 548	0.20 222	0.19 340	0.38 315	0.23 167	0.34 439	0.22 240	0.29 379	0.14 224	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.35 598

GCAP-BAT	0.23 339	0.09 48	1.36 639	0.31 567	0.44 646	0.16 88	0.15 144	0.30 215	0.26 228	0.14 122	0.17 163	0.15 189	0.11 110	0.23 205	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.24 523

test_sample2	0.23 339	0.12 186	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.28 387	0.22 442	0.45 409	0.33 334	0.27 304	0.34 375	0.30 399	0.25 411	0.46 447	0.23 392	0.09 353	0.15 462	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.19 453

MyStereo06	0.23 339	0.15 316	0.74 514	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.22 442	0.43 379	0.25 213	0.36 472	0.24 264	0.34 437	0.18 317	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.12 391	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

xx1	0.23 339	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.39 336	0.48 520	0.21 235	0.20 206	0.28 366	0.25 411	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.10 417	0.11 476	0.09 333	0.23 509

IGEV_Zeroshot_test	0.23 339	0.11 133	0.82 544	0.21 198	0.23 548	0.20 222	0.19 340	0.38 315	0.23 167	0.34 439	0.22 240	0.29 379	0.14 224	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.35 598

StereoVision	0.23 339	0.23 491	0.55 401	0.27 494	0.17 410	0.23 303	0.22 442	0.40 345	0.32 317	0.21 235	0.51 541	0.22 280	0.16 264	0.29 324	0.19 300	0.11 464	0.12 391	0.13 534	0.13 551	0.10 397	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.21 198	0.13 223	0.28 387	0.17 237	0.47 430	0.47 512	0.30 363	0.36 398	0.37 462	0.24 398	0.29 324	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.11 449	0.11 245

anonymousdsp2	0.23 339	0.11 133	0.42 227	0.26 457	0.24 565	0.25 342	0.17 237	0.43 379	0.37 390	0.30 363	0.23 254	0.24 315	0.15 245	0.32 365	0.17 241	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.44 628

TestStereo1	0.23 339	0.22 475	0.50 329	0.27 494	0.14 267	0.26 362	0.27 530	0.43 379	0.38 401	0.29 340	0.39 436	0.23 295	0.21 355	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

x	0.23 339	0.15 316	0.45 252	0.20 152	0.15 335	0.27 369	0.17 237	0.43 379	0.35 359	0.26 294	0.31 332	0.29 379	0.25 411	0.29 324	0.30 469	0.09 353	0.22 562	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.24 523

RAFT_CTSACE	0.23 339	0.21 456	0.57 421	0.26 457	0.15 335	0.22 282	0.23 470	0.34 269	0.30 296	0.34 439	0.51 541	0.31 409	0.17 286	0.33 375	0.15 182	0.06 44	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 339	0.24 503	0.48 291	0.25 416	0.18 439	0.23 303	0.29 552	0.42 370	0.38 401	0.24 270	0.39 436	0.20 258	0.17 286	0.34 390	0.17 241	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.12 519	0.09 333	0.13 335

SA-5K	0.23 339	0.22 475	0.50 329	0.27 494	0.14 267	0.26 362	0.27 530	0.43 379	0.38 401	0.29 340	0.39 436	0.23 295	0.21 355	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

CIPLG	0.23 339	0.28 544	0.75 518	0.24 375	0.16 378	0.25 342	0.20 380	0.38 315	0.33 334	0.32 405	0.34 375	0.23 295	0.15 245	0.27 278	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

dd	0.23 339	0.32 565	0.55 401	0.23 321	0.12 166	0.27 369	0.21 408	0.32 244	0.45 486	0.30 363	0.29 307	0.25 328	0.17 286	0.31 355	0.26 431	0.13 526	0.07 175	0.10 417	0.08 279	0.12 491	0.09 128

IPLG	0.23 339	0.19 431	0.65 479	0.21 198	0.12 166	0.28 387	0.17 237	0.45 409	0.32 317	0.33 418	0.32 342	0.16 202	0.17 286	0.50 459	0.23 392	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.08 76

IPLGR_C	0.23 339	0.29 548	0.81 540	0.24 375	0.16 378	0.24 324	0.20 380	0.38 315	0.33 334	0.32 405	0.33 364	0.23 295	0.15 245	0.26 263	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

ACRE	0.23 339	0.27 536	0.83 550	0.24 375	0.15 335	0.24 324	0.20 380	0.38 315	0.32 317	0.32 405	0.33 364	0.23 295	0.15 245	0.26 263	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

GwcNet-ADL	0.23 339	0.15 316	0.58 437	0.24 375	0.13 223	0.23 303	0.24 495	0.51 472	0.41 437	0.28 315	0.29 307	0.30 399	0.20 344	0.27 278	0.28 451	0.09 353	0.07 175	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.11 245

HHNet	0.23 339	0.12 186	0.66 484	0.19 106	0.18 439	0.20 222	0.20 380	0.36 290	0.32 317	0.33 418	0.59 583	0.19 244	0.21 355	0.24 220	0.31 479	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.12 300

KYRaft	0.23 339	0.11 133	0.43 235	0.23 321	0.12 166	0.23 303	0.23 470	0.37 306	0.26 228	0.35 458	0.53 556	0.34 437	0.26 429	0.29 324	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.10 440	0.08 240	0.30 574

ASMatch	0.23 339	0.11 133	0.55 401	0.25 416	0.14 267	0.19 181	0.16 195	0.32 244	0.30 296	0.28 315	0.68 610	0.28 366	0.26 429	0.50 459	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.11 245

IRAFT_RVC	0.23 339	0.15 316	0.54 392	0.26 457	0.12 166	0.19 181	0.23 470	0.41 364	0.39 417	0.31 380	0.30 321	0.29 379	0.24 398	0.55 487	0.23 392	0.08 262	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.27 369	0.17 237	0.46 418	0.45 486	0.30 363	0.37 409	0.38 468	0.23 377	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.11 473	0.08 279	0.11 449	0.11 245

GES	0.23 339	0.14 280	0.54 392	0.21 198	0.14 267	0.28 387	0.19 340	0.51 472	0.35 359	0.31 380	0.36 398	0.25 328	0.24 398	0.30 340	0.23 392	0.11 464	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.12 300

SFCPSM	0.23 339	0.12 186	0.51 348	0.21 198	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.57 544	0.41 437	0.29 340	0.32 342	0.23 295	0.22 363	0.28 302	0.20 326	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.10 440	0.09 333	0.09 128

MSMDNet	0.23 339	0.14 280	0.49 308	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.17 237	0.47 430	0.47 512	0.30 363	0.36 398	0.37 462	0.24 398	0.29 324	0.21 354	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.11 449	0.11 245

ccs_rob	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.27 369	0.17 237	0.46 418	0.45 486	0.30 363	0.37 409	0.38 468	0.23 377	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.11 473	0.08 279	0.12 491	0.11 245

rvit_0105_3	0.24 369	0.21 456	0.57 421	0.25 416	0.15 335	0.24 324	0.28 546	0.40 345	0.43 460	0.25 284	0.26 280	0.29 379	0.22 363	0.29 324	0.21 354	0.15 566	0.13 412	0.14 558	0.15 581	0.10 397	0.10 196

test_sample1	0.24 369	0.13 230	0.40 207	0.20 152	0.13 223	0.29 412	0.19 340	0.43 379	0.30 296	0.27 304	0.34 375	0.31 409	0.28 462	0.45 445	0.27 443	0.09 353	0.16 476	0.08 240	0.08 279	0.09 333	0.22 499

MyStereo05	0.24 369	0.15 316	0.58 437	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.22 442	0.50 460	0.54 564	0.32 405	0.23 254	0.26 348	0.23 377	0.32 365	0.25 419	0.07 115	0.12 391	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

MyStereo04	0.24 369	0.15 316	0.58 437	0.22 263	0.16 378	0.25 342	0.22 442	0.51 472	0.54 564	0.29 340	0.23 254	0.27 353	0.23 377	0.32 365	0.25 419	0.07 115	0.13 412	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

CoDeX	0.24 369	0.13 230	0.48 291	0.22 263	0.14 267	0.29 412	0.21 408	0.55 524	0.42 449	0.29 340	0.36 398	0.28 366	0.23 377	0.48 453	0.20 326	0.09 353	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

DCRE	0.24 369	0.15 316	0.45 252	0.26 457	0.26 583	0.23 303	0.21 408	0.37 306	0.29 278	0.23 262	0.81 628	0.23 295	0.16 264	0.24 220	0.18 270	0.07 115	0.14 431	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.25 535

riskmin	0.24 369	0.10 85	0.43 235	0.32 576	0.26 583	0.33 475	0.19 340	0.44 400	0.30 296	0.24 270	0.27 293	0.37 462	0.25 411	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.18 516	0.09 337	0.13 551	0.10 397	0.27 556

qqq	0.24 369	0.16 358	0.46 268	0.20 152	0.15 335	0.23 303	0.20 380	0.43 379	0.32 317	0.26 294	0.31 332	0.28 366	0.25 411	0.36 403	0.28 451	0.08 262	0.22 562	0.10 417	0.11 476	0.09 333	0.23 509

BUS	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.25 416	0.14 267	0.44 562	0.17 237	0.59 568	0.36 375	0.34 439	0.35 383	0.31 409	0.22 363	0.27 278	0.22 372	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

IER	0.24 369	0.15 316	0.50 329	0.21 198	0.15 335	0.31 448	0.20 380	0.44 400	0.38 401	0.34 439	0.41 457	0.32 420	0.34 530	0.31 355	0.23 392	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.09 333	0.09 128

BSDual-CNN	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.25 416	0.14 267	0.35 506	0.22 442	0.59 568	0.36 375	0.34 439	0.35 383	0.38 468	0.25 411	0.27 278	0.28 451	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

Sa-1000	0.24 369	0.20 445	0.53 379	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.23 470	0.50 460	0.41 437	0.30 363	0.50 538	0.26 348	0.19 339	0.33 375	0.16 211	0.08 262	0.10 325	0.10 417	0.11 476	0.08 240	0.08 76

SA	0.24 369	0.22 475	0.55 401	0.23 321	0.14 267	0.25 342	0.23 470	0.48 441	0.42 449	0.28 315	0.44 490	0.23 295	0.23 377	0.34 390	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.11 473	0.11 476	0.08 240	0.09 128

psmg	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.21 198	0.14 267	0.35 506	0.23 470	0.54 506	0.36 375	0.36 472	0.38 418	0.38 468	0.25 411	0.27 278	0.28 451	0.10 424	0.08 239	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

UDGNet	0.24 369	0.37 592	0.53 379	0.25 416	0.14 267	0.24 324	0.18 293	0.32 244	0.44 473	0.29 340	0.28 299	0.24 315	0.20 344	0.30 340	0.21 354	0.16 577	0.07 175	0.21 615	0.11 476	0.16 548	0.11 245

TransformOpticalFlow	0.24 369	0.14 280	0.57 421	0.24 375	0.11 116	0.21 253	0.19 340	0.43 379	0.34 346	0.30 363	0.43 480	0.36 456	0.31 506	0.61 521	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 369	0.16 358	0.48 291	0.30 551	0.13 223	0.21 253	0.16 195	0.38 315	0.35 359	0.34 439	0.30 321	0.33 429	0.20 344	0.70 563	0.24 404	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 369	0.16 358	0.47 276	0.29 540	0.12 166	0.23 303	0.14 102	0.40 345	0.33 334	0.35 458	0.37 409	0.33 429	0.22 363	0.70 563	0.26 431	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.07 30

PFNet	0.24 369	0.11 133	0.63 469	0.25 416	0.14 267	0.22 282	0.19 340	0.40 345	0.35 359	0.36 472	0.32 342	0.27 353	0.20 344	0.63 535	0.23 392	0.09 353	0.05 6	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.08 76

RAFT	0.24 369	0.24 503	0.46 268	0.27 494	0.15 335	0.26 362	0.26 521	0.37 306	0.31 307	0.34 439	0.34 375	0.41 496	0.22 363	0.30 340	0.18 270	0.08 262	0.15 462	0.11 473	0.10 440	0.11 449	0.13 335

ICVP	0.24 369	0.13 230	0.45 252	0.26 457	0.14 267	0.30 426	0.25 509	0.47 430	0.35 359	0.29 340	0.43 480	0.35 450	0.25 411	0.28 302	0.25 419	0.12 504	0.09 284	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 369	0.19 431	0.76 522	0.27 494	0.18 439	0.41 544	0.24 495	0.45 409	0.36 375	0.23 262	0.27 293	0.20 258	0.18 317	0.28 302	0.19 300	0.12 504	0.11 362	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.13 335

ACVNet	0.24 369	0.18 416	0.51 348	0.18 57	0.15 335	0.27 369	0.23 470	0.40 345	0.45 486	0.29 340	0.41 457	0.38 468	0.28 462	0.28 302	0.35 512	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.10 397	0.09 128

DMCA	0.24 369	0.18 416	0.51 348	0.23 321	0.14 267	0.27 369	0.20 380	0.45 409	0.40 427	0.32 405	0.33 364	0.33 429	0.25 411	0.27 278	0.30 469	0.11 464	0.08 239	0.10 417	0.08 279	0.11 449	0.12 300

DN-CSS_ROB	0.24 369	0.33 569	0.69 495	0.25 416	0.14 267	0.26 362	0.13 71	0.42 370	0.35 359	0.30 363	0.42 466	0.22 280	0.20 344	0.34 390	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.09 128

G2L-ROB	0.25 394	0.21 456	0.56 411	0.19 106	0.12 166	0.28 387	0.21 408	0.48 441	0.34 346	0.35 458	0.31 332	0.41 496	0.23 377	0.51 465	0.31 479	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.12 300

DCVSM-stereo	0.25 394	0.14 280	0.53 379	0.21 198	0.14 267	0.27 369	0.14 102	0.35 278	0.35 359	0.42 543	0.33 364	0.46 537	0.30 489	0.31 355	0.27 443	0.11 464	0.10 325	0.12 508	0.10 440	0.12 491	0.15 391

rvit_stereo_0075_2	0.25 394	0.18 416	0.65 479	0.27 494	0.22 533	0.22 282	0.15 144	0.41 364	0.36 375	0.27 304	0.37 409	0.29 379	0.21 355	0.29 324	0.20 326	0.17 591	0.12 391	0.19 608	0.12 519	0.14 528	0.14 372

test_sample3	0.25 394	0.14 280	0.52 368	0.20 152	0.12 166	0.33 475	0.20 380	0.53 490	0.38 401	0.32 405	0.35 383	0.29 379	0.24 398	0.54 482	0.25 419	0.10 424	0.14 431	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.15 391

MyStereo8	0.25 394	0.20 445	0.69 495	0.24 375	0.17 410	0.31 448	0.16 195	0.50 460	0.32 317	0.29 340	0.38 418	0.25 328	0.19 339	0.33 375	0.29 465	0.08 262	0.20 545	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.16 408

mmm	0.25 394	0.15 316	0.44 246	0.23 321	0.20 500	0.28 387	0.21 408	0.43 379	0.32 317	0.31 380	0.40 445	0.30 399	0.24 398	0.31 355	0.28 451	0.09 353	0.21 550	0.11 473	0.12 519	0.10 397	0.26 548

GMStereo_Zeroshot	0.25 394	0.22 475	0.51 348	0.27 494	0.14 267	0.28 387	0.15 144	0.40 345	0.36 375	0.37 489	0.43 480	0.40 487	0.17 286	0.35 397	0.21 354	0.12 504	0.07 175	0.13 534	0.07 190	0.17 563	0.10 196

CFNet_ucs	0.25 394	0.14 280	0.51 348	0.20 152	0.15 335	0.29 412	0.18 293	0.51 472	0.46 498	0.32 405	0.42 466	0.38 468	0.23 377	0.31 355	0.22 372	0.11 464	0.08 239	0.12 508	0.09 380	0.13 505	0.13 335

gwcnet-sp	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

scenet	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

ssnet	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

raft_robust	0.25 394	0.23 491	0.44 246	0.22 263	0.13 223	0.23 303	0.22 442	0.52 480	0.50 542	0.33 418	0.32 342	0.33 429	0.23 377	0.55 487	0.18 270	0.07 115	0.11 362	0.08 240	0.10 440	0.08 240	0.07 30

test_5	0.25 394	0.25 518	0.57 421	0.27 494	0.18 439	0.25 342	0.29 552	0.42 370	0.39 417	0.29 340	0.40 445	0.27 353	0.23 377	0.35 397	0.19 300	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.14 372

iRaft-Stereo_5w	0.25 394	0.24 503	0.50 329	0.23 321	0.18 439	0.19 181	0.19 340	0.39 336	0.35 359	0.28 315	0.36 398	0.34 437	0.23 377	0.66 551	0.28 451	0.07 115	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.14 372

STrans-v2	0.25 394	0.14 280	0.56 411	0.21 198	0.12 166	0.23 303	0.20 380	0.50 460	0.31 307	0.31 380	0.42 466	0.35 450	0.35 537	0.62 532	0.24 404	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.08 76

DRaft	0.25 394	0.11 133	0.47 276	0.18 57	0.12 166	0.28 387	0.23 470	0.34 269	0.40 427	0.38 498	0.60 587	0.20 258	0.41 569	0.48 453	0.41 534	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

XX-Stereo	0.25 394	0.11 133	1.09 606	0.35 599	0.38 632	0.23 303	0.13 71	0.43 379	0.19 100	0.20 228	0.40 445	0.31 409	0.10 73	0.33 375	0.13 93	0.08 262	0.11 362	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.10 196

HCRNet	0.25 394	0.27 536	0.42 227	0.34 593	0.17 410	0.27 369	0.18 293	0.45 409	0.37 390	0.31 380	0.35 383	0.32 420	0.23 377	0.44 439	0.21 354	0.13 526	0.08 239	0.13 534	0.11 476	0.11 449	0.09 128

BEATNet_4x	0.25 394	0.25 518	0.66 484	0.23 321	0.10 70	0.29 412	0.14 102	0.49 452	0.34 346	0.31 380	0.35 383	0.32 420	0.26 429	0.34 390	0.33 498	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.13 335

UCFNet_RVC	0.25 394	0.21 456	0.49 308	0.19 106	0.15 335	0.34 491	0.18 293	0.47 430	0.36 375	0.30 363	0.35 383	0.40 487	0.26 429	0.35 397	0.24 404	0.13 526	0.08 239	0.13 534	0.14 570	0.13 505	0.13 335

AdaStereo	0.25 394	0.17 392	0.47 276	0.25 416	0.13 223	0.33 475	0.17 237	0.57 544	0.43 460	0.34 439	0.38 418	0.35 450	0.21 355	0.32 365	0.24 404	0.14 550	0.06 86	0.13 534	0.09 380	0.11 449	0.09 128
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.
MLCV	0.25 394	0.23 491	0.59 446	0.22 263	0.09 18	0.30 426	0.18 293	0.40 345	0.38 401	0.38 498	0.44 490	0.31 409	0.22 363	0.44 439	0.32 489	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.08 76

iResNet	0.25 394	0.22 475	0.62 464	0.26 457	0.11 116	0.31 448	0.23 470	0.46 418	0.45 486	0.34 439	0.43 480	0.27 353	0.23 377	0.36 403	0.37 522	0.08 262	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.10 196

IGEV_i1	0.26 417	0.12 186	0.57 421	0.25 416	0.24 565	0.32 465	0.20 380	0.45 409	0.37 390	0.35 458	0.30 321	0.35 450	0.20 344	0.39 420	0.23 392	0.08 262	0.26 603	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.37 609

DFGA-Net	0.26 417	0.33 569	0.70 501	0.22 263	0.15 335	0.25 342	0.17 237	0.41 364	0.40 427	0.30 363	0.32 342	0.21 273	0.18 317	0.61 521	0.33 498	0.08 262	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.11 449	0.09 128

G2L-Stereo_test	0.26 417	0.22 475	0.54 392	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.24 495	0.51 472	0.40 427	0.38 498	0.37 409	0.40 487	0.26 429	0.53 476	0.32 489	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245

HUF	0.26 417	0.15 316	0.79 533	0.39 620	0.31 612	0.16 88	0.17 237	0.36 290	0.25 213	0.19 218	0.14 114	0.23 295	0.11 110	0.32 365	0.14 141	0.08 262	0.60 678	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.56 649

PAM_32	0.26 417	0.10 85	0.63 469	0.24 375	0.19 473	0.51 595	0.26 521	0.43 379	0.30 296	0.32 405	0.28 299	0.60 604	0.28 462	0.29 324	0.20 326	0.08 262	0.14 431	0.08 240	0.10 440	0.07 168	0.15 391

PAM	0.26 417	0.11 133	0.63 469	0.25 416	0.18 439	0.53 604	0.29 552	0.44 400	0.28 257	0.36 472	0.27 293	0.59 598	0.26 429	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.12 391	0.07 148	0.10 440	0.07 168	0.13 335

DDVS	0.26 417	0.16 358	0.45 252	0.25 416	0.17 410	0.34 491	0.21 408	0.43 379	0.31 307	0.34 439	0.41 457	0.47 547	0.21 355	0.52 473	0.29 465	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.09 380	0.13 505	0.16 408

UGAM-zero	0.26 417	0.11 133	0.56 411	0.20 152	0.16 378	0.28 387	0.18 293	0.48 441	0.25 213	0.31 380	0.28 299	0.56 589	0.32 520	0.66 551	0.17 241	0.07 115	0.10 325	0.07 148	0.09 380	0.07 168	0.31 578

ITSA-stereo	0.26 417	0.16 358	0.39 192	0.24 375	0.11 116	0.28 387	0.18 293	0.58 558	0.59 591	0.32 405	0.32 342	0.33 429	0.28 462	0.51 465	0.34 505	0.11 464	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.15 391

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 417	0.15 316	0.96 586	0.21 198	0.25 579	0.30 426	0.21 408	0.54 506	0.28 257	0.25 284	0.29 307	0.46 537	0.23 377	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.12 519	0.11 449	0.17 429

test_sample5	0.26 417	0.14 280	0.51 348	0.21 198	0.12 166	0.31 448	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.33 418	0.43 480	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.24 404	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

test_sample4	0.26 417	0.14 280	0.53 379	0.21 198	0.12 166	0.32 465	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.33 418	0.38 418	0.28 366	0.25 411	0.54 482	0.25 419	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.09 380	0.11 449	0.16 408

qqq1	0.26 417	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.21 354	0.10 424	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.13 335

fff1	0.26 417	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.21 354	0.10 424	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.13 335

DualNet	0.26 417	0.14 280	0.51 348	0.21 198	0.12 166	0.31 448	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.34 439	0.44 490	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.24 404	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

anonymousa	0.26 417	0.13 230	0.56 411	0.29 540	0.30 604	0.31 448	0.20 380	0.38 315	0.36 375	0.33 418	0.51 541	0.41 496	0.27 439	0.25 241	0.24 404	0.08 262	0.18 516	0.09 337	0.18 607	0.08 240	0.17 429

hknet	0.26 417	0.15 316	0.49 308	0.25 416	0.16 378	0.35 506	0.22 442	0.59 568	0.40 427	0.34 439	0.35 383	0.43 516	0.28 462	0.38 417	0.26 431	0.09 353	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

PSMNet-ADL	0.26 417	0.16 358	0.39 192	0.27 494	0.14 267	0.32 465	0.22 442	0.45 409	0.37 390	0.28 315	0.34 375	0.41 496	0.28 462	0.61 521	0.32 489	0.11 464	0.10 325	0.09 337	0.11 476	0.10 397	0.13 335

PSM-AAD	0.26 417	0.11 133	0.43 235	0.24 375	0.12 166	0.27 369	0.37 601	0.36 290	0.30 296	0.36 472	0.39 436	0.28 366	0.77 643	0.30 340	0.16 211	0.07 115	0.06 86	0.12 508	0.11 476	0.09 333	0.21 484

DEmStereo	0.26 417	0.10 85	0.52 368	0.19 106	0.13 223	0.31 448	0.25 509	0.29 195	0.38 401	0.36 472	0.57 575	0.24 315	0.48 597	0.53 476	0.44 549	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

GrayStereo	0.26 417	0.10 85	0.45 252	0.27 494	0.14 267	0.23 303	0.46 631	0.36 290	0.33 334	0.40 525	0.47 524	0.30 399	0.78 644	0.29 324	0.17 241	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.15 391

RAFT-RH_RVC	0.26 417	0.13 230	0.57 421	0.22 263	0.12 166	0.25 342	0.14 102	0.27 162	0.29 278	0.38 498	1.14 652	0.23 295	0.18 317	0.58 500	0.24 404	0.07 115	0.06 86	0.10 417	0.07 190	0.06 90	0.08 76

ARAFT	0.26 417	0.30 554	0.87 564	0.22 263	0.12 166	0.30 426	0.24 495	0.46 418	0.34 346	0.33 418	0.28 299	0.29 379	0.20 344	0.49 455	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.12 508	0.11 476	0.09 333	0.09 128

acv_ft	0.26 417	0.18 416	0.56 411	0.24 375	0.19 473	0.34 491	0.21 408	0.47 430	0.45 486	0.39 516	0.41 457	0.38 468	0.28 462	0.28 302	0.36 516	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.09 128

cf-r	0.26 417	0.22 475	0.66 484	0.22 263	0.14 267	0.28 387	0.22 442	0.44 400	0.42 449	0.32 405	0.42 466	0.43 516	0.27 439	0.44 439	0.27 443	0.11 464	0.07 175	0.08 240	0.10 440	0.08 240	0.09 128

GANet-RSSM	0.26 417	0.19 431	0.54 392	0.21 198	0.14 267	0.27 369	0.22 442	0.47 430	0.34 346	0.30 363	0.40 445	0.41 496	0.30 489	0.59 508	0.25 419	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

PSMNet-RSSM	0.26 417	0.21 456	0.50 329	0.21 198	0.14 267	0.25 342	0.21 408	0.50 460	0.38 401	0.31 380	0.45 505	0.40 487	0.27 439	0.53 476	0.24 404	0.12 504	0.08 239	0.11 473	0.13 551	0.10 397	0.10 196

CFNet-ft	0.26 417	0.21 456	0.51 348	0.19 106	0.16 378	0.31 448	0.21 408	0.40 345	0.37 390	0.29 340	0.40 445	0.46 537	0.27 439	0.49 455	0.28 451	0.12 504	0.07 175	0.12 508	0.11 476	0.12 491	0.11 245

CFNet_RVC	0.26 417	0.21 456	0.51 348	0.19 106	0.16 378	0.31 448	0.21 408	0.40 345	0.37 390	0.29 340	0.40 445	0.46 537	0.27 439	0.49 455	0.28 451	0.12 504	0.07 175	0.12 508	0.11 476	0.12 491	0.11 245

Select-FE	0.27 446	0.18 416	0.87 564	0.23 321	0.22 533	0.29 412	0.18 293	0.53 490	0.28 257	0.30 363	0.33 364	0.45 528	0.29 482	0.30 340	0.21 354	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.13 551	0.08 240	0.20 471

G2L-Stereo	0.27 446	0.23 491	0.61 460	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.19 340	0.48 441	0.37 390	0.33 418	0.38 418	0.40 487	0.23 377	0.61 521	0.33 498	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.11 245

test_sample6	0.27 446	0.15 316	0.50 329	0.22 263	0.12 166	0.30 426	0.22 442	0.54 506	0.39 417	0.34 439	0.44 490	0.29 379	0.25 411	0.58 500	0.26 431	0.11 464	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

SMFormer	0.27 446	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.34 505	0.10 424	0.16 476	0.08 240	0.09 380	0.10 397	0.16 408

tta	0.27 446	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.34 505	0.10 424	0.16 476	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.13 335

ffm	0.27 446	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.38 315	0.46 498	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.12 508	0.11 476	0.08 240	0.37 609

NINENet	0.27 446	0.16 358	0.49 308	0.23 321	0.16 378	0.44 562	0.17 237	0.63 601	0.49 535	0.33 418	0.38 418	0.31 409	0.22 363	0.43 435	0.22 372	0.11 464	0.10 325	0.12 508	0.08 279	0.12 491	0.11 245

SepStereo	0.27 446	0.13 230	0.49 308	0.24 375	0.18 439	0.30 426	0.24 495	0.48 441	0.48 520	0.42 543	0.45 505	0.34 437	0.31 506	0.64 540	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.10 397	0.11 245

UPFNet	0.27 446	0.15 316	0.47 276	0.25 416	0.20 500	0.37 521	0.27 530	0.50 460	0.40 427	0.36 472	0.38 418	0.37 462	0.29 482	0.40 423	0.34 505	0.10 424	0.10 325	0.10 417	0.10 440	0.10 397	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 446	0.27 536	0.48 291	0.21 198	0.12 166	0.32 465	0.17 237	0.57 544	0.55 572	0.39 516	0.44 490	0.37 462	0.28 462	0.43 435	0.28 451	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.09 333	0.11 245

Selective-IGEV-i1	0.28 456	0.11 133	0.44 246	0.36 608	0.32 616	0.32 465	0.23 470	0.48 441	0.48 520	0.29 340	0.32 342	0.39 482	0.17 286	0.28 302	0.25 419	0.08 262	0.23 575	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.53 647

coex_refinement	0.28 456	0.22 475	0.50 329	0.23 321	0.15 335	0.31 448	0.20 380	0.51 472	0.43 460	0.35 458	0.42 466	0.45 528	0.27 439	0.56 493	0.41 534	0.10 424	0.07 175	0.07 148	0.07 190	0.11 449	0.12 300

ISRNet	0.28 456	0.15 316	0.54 392	0.27 494	0.19 473	0.24 324	0.15 144	0.47 430	0.45 486	0.40 525	0.49 535	0.42 509	0.27 439	0.33 375	0.30 469	0.20 615	0.12 391	0.17 593	0.16 591	0.16 548	0.21 484

rvit_105_1	0.28 456	0.24 503	0.65 479	0.27 494	0.19 473	0.31 448	0.35 592	0.46 418	0.53 559	0.31 380	0.32 342	0.32 420	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.16 577	0.14 431	0.15 576	0.17 602	0.11 449	0.11 245

UGAM	0.28 456	0.18 416	0.57 421	0.26 457	0.13 223	0.23 303	0.26 521	0.33 262	0.45 486	0.32 405	0.42 466	0.45 528	0.22 363	0.92 628	0.23 392	0.08 262	0.09 284	0.14 558	0.13 551	0.10 397	0.10 196

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 456	0.17 392	0.96 586	0.29 540	0.31 612	0.29 412	0.21 408	0.53 490	0.28 257	0.27 304	0.55 565	0.41 496	0.18 317	0.30 340	0.22 372	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.13 551	0.12 491	0.20 471

test_sample7	0.28 456	0.16 358	0.47 276	0.21 198	0.14 267	0.29 412	0.22 442	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.41 426	0.26 431	0.14 550	0.21 550	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.25 535

CBFPSM	0.28 456	0.23 491	0.76 522	0.21 198	0.14 267	0.38 527	0.26 521	0.42 370	0.37 390	0.34 439	0.36 398	0.55 584	0.38 552	0.33 375	0.40 530	0.08 262	0.08 239	0.07 148	0.08 279	0.09 333	0.12 300

ToySt	0.28 456	0.19 431	0.68 493	0.22 263	0.19 473	0.31 448	0.31 571	0.43 379	0.43 460	0.28 315	0.38 418	0.42 509	0.32 520	0.33 375	0.32 489	0.08 262	0.14 431	0.10 417	0.12 519	0.11 449	0.24 523

CSP-Net	0.28 456	0.17 392	0.41 217	0.22 263	0.14 267	0.44 562	0.24 495	0.52 480	0.42 449	0.42 543	0.44 490	0.42 509	0.27 439	0.66 551	0.30 469	0.12 504	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.10 196

DAS	0.28 456	0.13 230	0.49 308	0.24 375	0.18 439	0.30 426	0.24 495	0.48 441	0.48 520	0.42 543	0.45 505	0.34 437	0.31 506	0.76 588	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.10 397	0.11 245

AACVNet	0.28 456	0.22 475	0.55 401	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.19 340	0.43 379	0.33 334	0.39 516	0.42 466	0.44 522	0.29 482	0.73 573	0.28 451	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.09 380	0.13 505	0.12 300

FTStereo	0.28 456	0.11 133	0.56 411	0.24 375	0.13 223	0.21 253	0.52 643	0.36 290	0.28 257	0.38 498	0.94 641	0.30 399	0.56 616	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.19 453

LMCR-Stereo	0.28 456	0.22 475	0.56 411	0.29 540	0.14 267	0.37 521	0.23 470	0.57 544	0.36 375	0.40 525	0.40 445	0.29 379	0.30 489	0.41 426	0.38 524	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.13 505	0.10 196

MMNet	0.28 456	0.19 431	0.54 392	0.24 375	0.17 410	0.47 579	0.22 442	0.47 430	0.53 559	0.40 525	0.43 480	0.36 456	0.34 530	0.40 423	0.35 512	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.09 128

UNet	0.28 456	0.16 358	0.70 501	0.24 375	0.20 500	0.44 562	0.21 408	0.52 480	0.42 449	0.36 472	0.40 445	0.43 516	0.33 528	0.41 426	0.32 489	0.09 353	0.07 175	0.10 417	0.09 380	0.10 397	0.09 128

ac_64	0.28 456	0.16 358	0.62 464	0.25 416	0.17 410	0.36 513	0.22 442	0.48 441	0.35 359	0.36 472	0.37 409	0.51 566	0.30 489	0.62 532	0.34 505	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

GwcNet-RSSM	0.28 456	0.25 518	0.61 460	0.22 263	0.14 267	0.28 387	0.24 495	0.46 418	0.44 473	0.33 418	0.46 517	0.41 496	0.28 462	0.55 487	0.31 479	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.09 128

HSM-Net_RVC	0.28 456	0.12 186	0.48 291	0.19 106	0.11 116	0.35 506	0.21 408	0.64 607	0.44 473	0.40 525	0.43 480	0.50 563	0.27 439	0.75 582	0.25 419	0.08 262	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 456	0.25 518	0.64 474	0.22 263	0.16 378	0.30 426	0.21 408	0.54 506	0.33 334	0.36 472	0.38 418	0.38 468	0.26 429	0.45 445	0.28 451	0.15 566	0.11 362	0.11 473	0.11 476	0.14 528	0.14 372

StereoDRNet-Refined	0.28 456	0.19 431	0.47 276	0.25 416	0.14 267	0.36 513	0.21 408	0.49 452	0.43 460	0.46 573	0.52 548	0.42 509	0.30 489	0.46 447	0.38 524	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.11 476	0.10 397	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 477	0.10 85	0.60 453	0.24 375	0.16 378	0.38 527	0.31 571	0.60 579	0.46 498	0.41 537	0.41 457	0.49 557	0.31 506	0.30 340	0.29 465	0.09 353	0.10 325	0.09 337	0.10 440	0.09 333	0.25 535

DispNO	0.29 477	0.24 503	0.83 550	0.23 321	0.17 410	0.25 342	0.22 442	0.47 430	0.42 449	0.33 418	0.39 436	0.38 468	0.28 462	0.78 592	0.35 512	0.09 353	0.07 175	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

CRFU-Net	0.29 477	0.14 280	0.48 291	0.26 457	0.15 335	0.46 573	0.22 442	0.52 480	0.32 317	0.44 560	0.42 466	0.48 551	0.47 593	0.44 439	0.31 479	0.12 504	0.10 325	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.11 245

iRaft-Stereo_20w	0.29 477	0.11 133	0.86 561	0.33 588	0.24 565	0.32 465	0.26 521	0.60 579	0.26 228	0.41 537	0.21 226	0.28 366	0.19 339	0.32 365	0.24 404	0.07 115	0.31 635	0.07 148	0.09 380	0.08 240	0.47 634

AASNet	0.29 477	0.27 536	0.67 487	0.26 457	0.18 439	0.34 491	0.21 408	0.64 607	0.49 535	0.36 472	0.41 457	0.32 420	0.26 429	0.33 375	0.39 528	0.12 504	0.09 284	0.10 417	0.08 279	0.14 528	0.12 300

GEStereo_RVC	0.29 477	0.24 503	0.60 453	0.27 494	0.16 378	0.33 475	0.25 509	0.58 558	0.56 579	0.35 458	0.38 418	0.34 437	0.25 411	0.51 465	0.29 465	0.12 504	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.11 449	0.13 335

EAI-Stereo	0.29 477	0.11 133	0.38 184	0.22 263	0.18 439	0.33 475	1.66 689	0.53 490	0.27 246	0.27 304	0.50 538	0.17 217	0.16 264	0.25 241	0.25 419	0.07 115	0.07 175	0.07 148	0.11 476	0.07 168	0.10 196

delet	0.29 477	0.18 416	0.58 437	0.24 375	0.19 473	0.41 544	0.30 561	0.52 480	0.51 548	0.35 458	0.42 466	0.37 462	0.31 506	0.49 455	0.36 516	0.10 424	0.09 284	0.11 473	0.12 519	0.09 333	0.09 128

HGLStereo	0.29 477	0.19 431	0.60 453	0.24 375	0.21 517	0.33 475	0.23 470	0.52 480	0.44 473	0.36 472	0.49 535	0.41 496	0.35 537	0.46 447	0.34 505	0.11 464	0.11 362	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.12 300

DSFCA	0.29 477	0.18 416	0.48 291	0.21 198	0.17 410	0.39 533	0.32 578	0.49 452	0.44 473	0.44 560	0.38 418	0.40 487	0.30 489	0.53 476	0.38 524	0.12 504	0.10 325	0.10 417	0.11 476	0.11 449	0.11 245

CFNet	0.29 477	0.29 548	0.57 421	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.15 144	0.53 490	0.46 498	0.31 380	0.40 445	0.38 468	0.27 439	0.76 588	0.28 451	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.09 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 477	0.24 503	0.81 540	0.26 457	0.18 439	0.30 426	0.22 442	0.52 480	0.41 437	0.38 498	0.42 466	0.42 509	0.28 462	0.46 447	0.31 479	0.11 464	0.08 239	0.10 417	0.11 476	0.10 397	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 477	0.37 592	0.92 577	0.24 375	0.13 223	0.30 426	0.19 340	0.55 524	0.51 548	0.39 516	0.46 517	0.39 482	0.27 439	0.36 403	0.30 469	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.05 32	0.13 505	0.11 245

HSM	0.29 477	0.18 416	0.48 291	0.21 198	0.15 335	0.33 475	0.20 380	0.55 524	0.39 417	0.36 472	0.39 436	0.67 629	0.32 520	0.88 616	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.10 196

ACV-stereo	0.30 491	0.20 445	0.82 544	0.23 321	0.16 378	0.48 586	0.20 380	0.38 315	0.34 346	0.29 340	0.33 364	0.66 625	0.43 579	0.55 487	0.31 479	0.10 424	0.09 284	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.12 300

ssnet_v2	0.30 491	0.21 456	0.63 469	0.23 321	0.15 335	0.40 539	0.30 561	0.59 568	0.48 520	0.40 525	0.37 409	0.46 537	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.11 362	0.11 473	0.11 476	0.12 491	0.11 245

dad	0.30 491	0.38 599	0.60 453	0.22 263	0.14 267	0.32 465	0.21 408	0.35 278	0.51 548	0.45 567	0.45 505	0.46 537	0.23 377	0.41 426	0.27 443	0.21 617	0.11 362	0.20 613	0.11 476	0.15 540	0.11 245

THIR-Stereo	0.30 491	0.15 316	0.46 268	0.19 106	0.11 116	0.28 387	0.70 657	0.33 262	0.36 375	0.37 489	0.64 602	0.33 429	0.49 602	0.58 500	0.44 549	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.08 76

ADLNet	0.30 491	0.19 431	0.59 446	0.23 321	0.19 473	0.34 491	0.23 470	0.56 535	0.44 473	0.43 554	0.41 457	0.43 516	0.28 462	0.56 493	0.36 516	0.11 464	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.15 391

RAFT + AFF	0.30 491	0.33 569	0.76 522	0.25 416	0.17 410	0.30 426	0.33 584	0.55 524	0.42 449	0.28 315	0.30 321	0.31 409	0.31 506	0.64 540	0.32 489	0.09 353	0.11 362	0.11 473	0.10 440	0.12 491	0.16 408

psm_up	0.30 491	0.21 456	0.58 437	0.26 457	0.18 439	0.32 465	0.27 530	0.57 544	0.45 486	0.38 498	0.41 457	0.45 528	0.40 564	0.59 508	0.32 489	0.11 464	0.12 391	0.13 534	0.12 519	0.11 449	0.11 245

DMCA-RVC	0.30 491	0.27 536	0.93 581	0.28 522	0.17 410	0.30 426	0.21 408	0.43 379	0.36 375	0.40 525	0.38 418	0.39 482	0.36 542	0.44 439	0.34 505	0.13 526	0.10 325	0.16 584	0.12 519	0.13 505	0.11 245

STTStereo	0.30 491	0.24 503	0.83 550	0.25 416	0.17 410	0.30 426	0.24 495	0.49 452	0.39 417	0.39 516	0.41 457	0.44 522	0.28 462	0.41 426	0.30 469	0.13 526	0.13 412	0.13 534	0.16 591	0.12 491	0.12 300

RASNet	0.30 491	0.19 431	0.59 446	0.23 321	0.19 473	0.33 475	0.20 380	0.50 460	0.41 437	0.31 380	0.44 490	0.47 547	0.38 552	0.79 596	0.40 530	0.09 353	0.07 175	0.07 148	0.09 380	0.08 240	0.10 196

DLCB_ROB	0.30 491	0.20 445	0.45 252	0.28 522	0.17 410	0.37 521	0.25 509	0.50 460	0.45 486	0.46 573	0.47 524	0.51 566	0.34 530	0.56 493	0.38 524	0.10 424	0.10 325	0.11 473	0.11 476	0.10 397	0.11 245

DNS	0.31 502	0.09 48	0.45 252	0.35 599	0.30 604	0.33 475	0.16 195	0.40 345	0.34 346	1.50 682	0.19 194	0.20 258	0.12 151	0.23 205	0.24 404	0.10 424	0.30 630	0.06 45	0.11 476	0.08 240	0.64 665

DualNet (step1)	0.31 502	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.41 426	0.26 431	0.24 624	0.21 550	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

iinet-f	0.31 502	0.23 491	1.16 616	0.20 152	0.16 378	0.44 562	0.23 470	0.47 430	0.38 401	0.36 472	0.44 490	0.41 496	0.35 537	0.36 403	0.43 542	0.10 424	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.13 505	0.12 300

ADLNet2	0.31 502	0.23 491	0.77 528	0.23 321	0.18 439	0.36 513	0.24 495	0.55 524	0.54 564	0.33 418	0.38 418	0.45 528	0.31 506	0.70 563	0.36 516	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.12 491	0.11 245

hitnet-ft	0.31 502	0.21 456	0.56 411	0.19 106	0.14 267	0.40 539	0.23 470	0.46 418	0.42 449	0.37 489	0.46 517	0.53 579	0.35 537	0.76 588	0.35 512	0.14 550	0.10 325	0.14 558	0.10 440	0.15 540	0.14 372

FADNet-RVC-Resample	0.31 502	0.32 565	1.16 616	0.27 494	0.17 410	0.33 475	0.21 408	0.49 452	0.40 427	0.36 472	0.38 418	0.34 437	0.27 439	0.54 482	0.27 443	0.10 424	0.10 325	0.14 558	0.13 551	0.13 505	0.18 435

FADNet_RVC	0.31 502	0.35 582	0.98 590	0.24 375	0.16 378	0.30 426	0.17 237	0.52 480	0.39 417	0.30 363	0.38 418	0.30 399	0.29 482	0.54 482	0.33 498	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.16 591	0.21 604	0.24 523

LL-Strereo	0.32 509	0.33 569	0.77 528	0.26 457	0.24 565	0.22 282	0.23 470	0.58 558	0.44 473	0.35 458	0.32 342	0.41 496	0.40 564	0.93 630	0.25 419	0.08 262	0.13 412	0.11 473	0.09 380	0.09 333	0.22 499

SACVNet	0.32 509	0.25 518	0.59 446	0.26 457	0.19 473	0.35 506	0.25 509	0.54 506	0.41 437	0.43 554	0.45 505	0.46 537	0.34 530	0.71 569	0.30 469	0.14 550	0.10 325	0.12 508	0.12 519	0.16 548	0.20 471

CrosDoStereo	0.32 509	0.11 133	0.53 379	0.19 106	0.12 166	0.22 282	1.07 677	0.36 290	0.38 401	0.38 498	0.60 587	0.28 366	0.45 584	0.61 521	0.56 585	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.09 128

DeepStereo_LL	0.32 509	0.11 133	0.53 379	0.19 106	0.12 166	0.22 282	1.07 677	0.36 290	0.38 401	0.38 498	0.60 587	0.28 366	0.45 584	0.61 521	0.56 585	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.09 128

pcwnet_v2	0.32 509	0.16 358	1.22 627	0.23 321	0.19 473	0.32 465	0.19 340	0.61 589	0.61 597	0.37 489	0.45 505	0.35 450	0.29 482	0.37 413	0.26 431	0.14 550	0.11 362	0.12 508	0.11 476	0.14 528	0.18 435

TDLM	0.32 509	0.27 536	0.52 368	0.30 551	0.15 335	0.33 475	0.32 578	0.54 506	0.50 542	0.44 560	0.43 480	0.39 482	0.30 489	0.92 628	0.30 469	0.14 550	0.09 284	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.14 372

NVstereo2D	0.32 509	0.18 416	0.63 469	0.24 375	0.23 548	0.43 557	0.28 546	0.60 579	0.58 584	0.28 315	0.39 436	0.42 509	0.30 489	0.71 569	0.30 469	0.13 526	0.09 284	0.13 534	0.10 440	0.20 597	0.18 435

Selective-IGEV-i16pc	0.33 516	0.12 186	1.65 656	0.21 198	0.14 267	0.74 635	0.30 561	0.46 418	0.44 473	0.21 235	0.32 342	0.26 348	0.14 224	0.71 569	0.19 300	0.15 566	0.10 325	0.08 240	0.09 380	0.11 449	0.12 300

YMNet	0.33 516	0.26 528	0.64 474	0.28 522	0.23 548	0.48 586	0.27 530	0.54 506	0.47 512	0.49 586	0.56 570	0.51 566	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.16 476	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.14 372

YMNet_1	0.33 516	0.26 528	0.64 474	0.28 522	0.23 548	0.48 586	0.27 530	0.54 506	0.47 512	0.49 586	0.56 570	0.51 566	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.16 476	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.14 372

fast-acv-ft	0.33 516	0.26 528	0.88 571	0.25 416	0.18 439	0.49 592	0.27 530	0.44 400	0.50 542	0.40 525	0.55 565	0.49 557	0.36 542	0.39 420	0.41 534	0.11 464	0.11 362	0.11 473	0.12 519	0.13 505	0.11 245

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 516	0.25 518	0.82 544	0.22 263	0.17 410	0.46 573	0.28 546	0.53 490	0.53 559	0.43 554	0.57 575	0.44 522	0.31 506	0.50 459	0.48 562	0.10 424	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.11 449	0.12 300

AANet_RVC	0.33 516	0.31 558	0.69 495	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.23 470	0.49 452	0.55 572	0.39 516	0.60 587	0.43 516	0.30 489	0.88 616	0.54 581	0.11 464	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.10 397	0.12 300

PS-NSSS	0.33 516	0.36 589	0.61 460	0.24 375	0.18 439	0.33 475	0.24 495	0.59 568	0.42 449	0.38 498	0.52 548	0.36 456	0.31 506	0.80 600	0.32 489	0.18 602	0.14 431	0.21 615	0.15 581	0.17 563	0.14 372

DISCO	0.33 516	0.16 358	0.55 401	0.26 457	0.16 378	0.48 586	0.25 509	0.52 480	0.58 584	0.38 498	0.45 505	0.63 614	0.37 547	0.65 545	0.50 569	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.13 505	0.13 335

NOSS_ROB	0.33 516	0.24 503	0.49 308	0.27 494	0.16 378	0.34 491	0.19 340	0.55 524	0.50 542	0.34 439	0.37 409	0.42 509	0.30 489	0.93 630	0.25 419	0.19 612	0.20 545	0.24 624	0.22 624	0.17 563	0.25 535

TCMNet	0.34 525	0.28 544	0.81 540	0.29 540	0.30 604	0.40 539	0.28 546	0.53 490	0.49 535	0.38 498	0.46 517	0.40 487	0.30 489	0.61 521	0.42 538	0.14 550	0.13 412	0.15 576	0.14 570	0.18 579	0.19 453

HBP-ISP	0.34 525	0.35 582	0.76 522	0.23 321	0.17 410	0.33 475	0.22 442	0.56 535	0.47 512	0.42 543	0.49 535	0.33 429	0.41 569	0.73 573	0.27 443	0.18 602	0.19 530	0.24 624	0.20 614	0.16 548	0.16 408

AAGNet	0.34 525	0.12 186	0.53 379	0.26 457	0.16 378	0.20 222	0.19 340	0.31 236	0.29 278	0.35 458	0.35 383	0.27 353	0.30 489	0.44 439	2.56 688	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.07 190	0.09 333	0.07 30

FADNet-RVC	0.34 525	0.43 613	0.97 588	0.25 416	0.20 500	0.33 475	0.20 380	0.51 472	0.42 449	0.34 439	0.40 445	0.41 496	0.29 482	0.65 545	0.36 516	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.15 581	0.19 589	0.20 471

FADNet	0.34 525	0.43 613	0.88 571	0.24 375	0.22 533	0.37 521	0.19 340	0.56 535	0.49 535	0.32 405	0.36 398	0.43 516	0.32 520	0.65 545	0.30 469	0.17 591	0.16 476	0.14 558	0.16 591	0.25 619	0.21 484

CVANet_RVC	0.34 525	0.25 518	0.77 528	0.27 494	0.17 410	0.34 491	0.28 546	0.55 524	0.50 542	0.43 554	0.46 517	0.44 522	0.31 506	0.90 621	0.27 443	0.15 566	0.10 325	0.14 558	0.14 570	0.15 540	0.15 391

StereoDRNet	0.34 525	0.28 544	0.70 501	0.28 522	0.21 517	0.43 557	0.30 561	0.63 601	0.51 548	0.47 579	0.40 445	0.48 551	0.31 506	0.58 500	0.44 549	0.12 504	0.10 325	0.12 508	0.11 476	0.13 505	0.13 335

z-ln-s-r	0.35 532	0.30 554	1.02 595	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.26 521	0.46 418	0.55 572	0.33 418	0.61 595	0.39 482	0.31 506	0.80 600	0.77 616	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.11 449	0.10 196

DRN-Test	0.35 532	0.20 445	0.75 518	0.28 522	0.19 473	0.46 573	0.29 552	0.68 626	0.54 564	0.49 586	0.47 524	0.44 522	0.35 537	0.63 535	0.44 549	0.13 526	0.09 284	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.13 335

XPNet_ROB	0.35 532	0.26 528	0.58 437	0.28 522	0.19 473	0.37 521	0.31 571	0.57 544	0.51 548	0.52 598	0.54 560	0.57 591	0.38 552	0.65 545	0.48 562	0.17 591	0.12 391	0.13 534	0.12 519	0.16 548	0.17 429

ff1	0.36 535	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.38 315	0.46 498	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.08 262	0.28 612	0.12 508	0.11 476	0.08 240	0.37 609

Wz-Net-LNSev	0.36 535	0.35 582	1.06 600	0.26 457	0.21 517	0.47 579	0.33 584	0.56 535	0.58 584	0.45 567	0.54 560	0.50 563	0.37 547	0.40 423	0.42 538	0.12 504	0.11 362	0.10 417	0.09 380	0.14 528	0.15 391

FAT-Stereo	0.36 535	0.19 431	0.75 518	0.26 457	0.18 439	0.34 491	0.30 561	0.62 597	0.61 597	0.47 579	0.61 595	0.59 598	0.50 603	0.61 521	0.36 516	0.13 526	0.14 431	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.20 471

CBMV_ROB	0.36 535	0.21 456	0.57 421	0.22 263	0.14 267	0.35 506	0.20 380	0.55 524	0.47 512	0.52 598	0.58 578	0.45 528	0.53 612	0.75 582	0.50 569	0.18 602	0.19 530	0.23 622	0.21 616	0.15 540	0.20 471

ETE_ROB	0.36 535	0.32 565	0.64 474	0.30 551	0.18 439	0.40 539	0.38 609	0.59 568	0.49 535	0.50 592	0.52 548	0.62 610	0.37 547	0.58 500	0.43 542	0.13 526	0.10 325	0.14 558	0.12 519	0.17 563	0.18 435

PSMNet_ROB	0.36 535	0.31 558	0.71 508	0.31 567	0.21 517	0.44 562	0.44 627	0.61 589	0.49 535	0.39 516	0.45 505	0.49 557	0.32 520	0.66 551	0.53 577	0.14 550	0.10 325	0.15 576	0.14 570	0.13 505	0.13 335

CBMV	0.36 535	0.25 518	0.61 460	0.24 375	0.14 267	0.42 552	0.33 584	0.56 535	0.52 558	0.54 608	0.52 548	0.51 566	0.58 619	0.63 535	0.43 542	0.15 566	0.16 476	0.18 601	0.16 591	0.13 505	0.19 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 542	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.57 544	0.48 520	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.10 424	0.20 545	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.23 509

xxx	0.37 542	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.57 544	0.48 520	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.10 424	0.20 545	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.23 509

GwcNet	0.37 542	0.29 548	1.12 610	0.25 416	0.24 565	0.48 586	0.27 530	0.58 558	0.60 594	0.39 516	0.54 560	0.51 566	0.34 530	0.60 513	0.46 557	0.13 526	0.12 391	0.12 508	0.11 476	0.13 505	0.15 391

DANet	0.37 542	0.25 518	0.67 487	0.37 610	0.22 533	0.42 552	0.25 509	0.50 460	0.44 473	0.52 598	0.50 538	0.59 598	0.42 575	0.78 592	0.53 577	0.13 526	0.12 391	0.14 558	0.12 519	0.17 563	0.21 484
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 542	0.33 569	0.59 446	0.37 610	0.23 548	0.42 552	0.41 622	0.56 535	0.44 473	0.47 579	0.47 524	0.61 607	0.39 559	0.58 500	0.41 534	0.16 577	0.13 412	0.21 615	0.22 624	0.16 548	0.18 435

APVNet	0.38 547	0.26 528	0.87 564	0.26 457	0.22 533	0.52 601	0.35 592	0.64 607	0.46 498	0.40 525	0.52 548	0.48 551	0.39 559	0.84 610	0.48 562	0.13 526	0.14 431	0.15 576	0.16 591	0.16 548	0.16 408

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 547	0.43 613	0.72 513	0.35 599	0.19 473	0.51 595	0.25 509	0.56 535	0.39 417	0.42 543	0.47 524	0.47 547	0.27 439	0.74 577	0.32 489	0.38 653	0.19 530	0.27 627	0.17 602	0.29 636	0.27 556

RP	0.38 547	0.26 528	0.67 487	0.31 567	0.24 565	0.37 521	0.29 552	0.53 490	0.61 597	0.42 543	0.65 604	0.62 610	0.51 605	0.63 535	0.43 542	0.17 591	0.15 462	0.17 593	0.15 581	0.17 563	0.19 453

RYNet	0.38 547	0.23 491	0.65 479	0.26 457	0.28 589	0.62 620	0.33 584	0.61 589	0.62 601	0.42 543	0.39 436	0.58 597	0.40 564	0.89 618	0.57 588	0.11 464	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.19 589	0.22 499

LALA_ROB	0.38 547	0.31 558	0.65 479	0.30 551	0.21 517	0.46 573	0.39 613	0.63 601	0.54 564	0.53 604	0.52 548	0.69 633	0.36 542	0.52 473	0.48 562	0.18 602	0.11 362	0.16 584	0.14 570	0.17 563	0.16 408

Selective-IGEV-i16pb	0.39 552	0.14 280	2.10 668	0.21 198	0.15 335	0.68 629	0.31 571	0.60 579	0.60 594	0.25 284	0.44 490	0.32 420	0.21 355	0.79 596	0.26 431	0.14 550	0.10 325	0.09 337	0.10 440	0.12 491	0.14 372

PSMNet-RUCA	0.39 552	0.47 620	0.84 554	0.46 643	0.41 638	0.34 491	0.26 521	0.59 568	0.46 498	0.40 525	0.51 541	0.44 522	0.33 528	0.43 435	0.31 479	0.25 631	0.14 431	0.33 646	0.21 616	0.32 641	0.23 509

1111x	0.39 552	0.17 392	0.80 538	0.23 321	0.15 335	0.33 475	0.27 530	0.62 597	0.48 520	0.32 405	0.43 480	0.40 487	0.29 482	0.86 613	1.60 672	0.09 353	0.23 575	0.09 337	0.12 519	0.10 397	0.23 509

EKT-Stereo	0.39 552	0.13 230	0.53 379	0.42 635	3.94 694	0.22 282	0.17 237	0.38 315	0.30 296	0.21 235	0.20 206	0.23 295	0.15 245	0.30 340	0.18 270	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.12 300

GASNet	0.39 552	0.58 643	1.27 629	0.35 599	0.23 548	0.35 506	0.23 470	0.63 601	0.56 579	0.41 537	0.38 418	0.45 528	0.30 489	0.81 604	0.42 538	0.16 577	0.11 362	0.14 558	0.14 570	0.23 613	0.12 300

Wz-Net-MNSev	0.39 552	0.35 582	0.99 592	0.26 457	0.21 517	0.59 617	0.39 613	0.58 558	0.61 597	0.49 586	0.56 570	0.53 579	0.37 547	0.61 521	0.47 560	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.11 476	0.15 540	0.15 391

xxxx	0.39 552	0.14 280	0.47 276	0.20 152	0.16 378	0.38 527	0.20 380	0.61 589	0.43 460	0.30 363	0.44 490	0.38 468	0.25 411	0.50 459	2.41 686	0.11 464	0.21 550	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.26 548

test_xeample	0.39 552	0.14 280	0.46 268	0.19 106	0.16 378	0.34 491	0.22 442	0.59 568	0.43 460	0.33 418	0.47 524	0.30 399	0.27 439	0.60 513	2.44 687	0.10 424	0.21 550	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.25 535

Syn2CoEx	0.39 552	0.39 603	1.08 605	0.35 599	0.21 517	0.41 544	0.29 552	0.63 601	0.51 548	0.43 554	0.56 570	0.45 528	0.45 584	0.69 560	0.39 528	0.17 591	0.14 431	0.16 584	0.12 519	0.13 505	0.16 408

S-Stereo	0.39 552	0.20 445	1.04 597	0.28 522	0.22 533	0.39 533	0.31 571	0.58 558	0.69 617	0.40 525	0.59 583	0.48 551	0.41 569	0.75 582	0.42 538	0.12 504	0.15 462	0.13 534	0.13 551	0.16 548	0.25 535

stereogan	0.39 552	0.20 445	0.78 532	0.28 522	0.22 533	0.65 626	0.26 521	0.62 597	0.65 606	0.45 567	0.60 587	0.67 629	0.45 584	0.69 560	0.37 522	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.12 519	0.20 597	0.19 453

Nwc_Net	0.39 552	0.29 548	0.84 554	0.32 576	0.24 565	0.45 570	0.30 561	0.67 621	0.51 548	0.39 516	0.70 614	0.59 598	0.48 597	0.61 521	0.45 556	0.16 577	0.12 391	0.19 608	0.21 616	0.14 528	0.15 391

DStereoRT	0.40 564	0.16 358	0.74 514	0.25 416	0.17 410	0.42 552	0.19 340	0.50 460	0.48 520	0.31 380	0.40 445	0.32 420	0.39 559	0.64 540	0.31 479	0.09 353	0.11 362	1.56 692	0.43 658	0.08 240	0.41 618

w-ln-seven-2	0.40 564	0.37 592	1.34 636	0.28 522	0.18 439	0.38 527	0.29 552	0.53 490	0.59 591	0.47 579	0.56 570	0.46 537	0.42 575	0.70 563	0.64 600	0.10 424	0.10 325	0.12 508	0.11 476	0.14 528	0.16 408

aanetorigin	0.40 564	0.33 569	1.14 613	0.25 416	0.19 473	0.30 426	0.37 601	0.34 269	0.47 512	0.95 651	0.82 629	0.52 574	0.56 616	0.50 459	0.52 573	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.10 440	0.16 548	0.19 453

AF-Net	0.40 564	0.31 558	0.74 514	0.33 588	0.24 565	0.43 557	0.30 561	0.64 607	0.67 611	0.44 560	0.69 613	0.65 621	0.52 607	0.59 508	0.48 562	0.16 577	0.12 391	0.19 608	0.14 570	0.16 548	0.14 372

edge stereo	0.40 564	0.22 475	0.87 564	0.27 494	0.22 533	0.38 527	0.26 521	0.59 568	0.56 579	0.53 604	0.60 587	0.71 637	0.50 603	0.78 592	0.43 542	0.16 577	0.15 462	0.19 608	0.14 570	0.17 563	0.19 453

PA-Net	0.40 564	0.35 582	1.05 598	0.32 576	0.28 589	0.39 533	0.43 625	0.53 490	0.56 579	0.35 458	0.43 480	0.41 496	0.36 542	0.83 609	0.61 595	0.12 504	0.23 575	0.16 584	0.23 628	0.13 505	0.20 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 564	0.28 544	0.67 487	0.31 567	0.18 439	0.43 557	0.39 613	0.60 579	0.46 498	0.48 585	0.78 624	0.55 584	0.45 584	0.96 634	0.55 584	0.13 526	0.14 431	0.13 534	0.12 519	0.15 540	0.16 408

RGC	0.41 571	0.35 582	0.76 522	0.35 599	0.28 589	0.41 544	0.29 552	0.60 579	0.55 572	0.47 579	0.64 602	0.63 614	0.47 593	0.74 577	0.46 557	0.16 577	0.15 462	0.21 615	0.21 616	0.19 589	0.21 484

ADCRef	0.41 571	0.33 569	1.05 598	0.26 457	0.21 517	0.49 592	0.27 530	0.54 506	0.51 548	0.51 595	0.59 583	0.35 450	0.47 593	0.54 482	1.35 662	0.09 353	0.08 239	0.12 508	0.12 519	0.12 491	0.13 335

PWC_ROB	0.41 571	0.38 599	0.92 577	0.26 457	0.20 500	0.39 533	0.19 340	0.61 589	0.69 617	0.58 617	0.84 632	0.52 574	0.44 582	0.74 577	0.62 596	0.13 526	0.09 284	0.14 558	0.10 440	0.17 563	0.18 435

PWCDC_ROB	0.41 571	0.41 609	0.77 528	0.34 593	0.21 517	0.43 557	0.20 380	0.60 579	0.90 646	0.44 560	1.24 657	0.36 456	0.38 552	0.56 493	0.48 562	0.18 602	0.11 362	0.11 473	0.10 440	0.20 597	0.16 408

UDG	0.42 575	0.54 633	0.67 487	0.41 632	0.35 623	0.47 579	0.27 530	0.57 544	0.48 520	0.40 525	0.46 517	0.59 598	0.45 584	0.47 451	0.46 557	0.26 633	0.19 530	0.49 657	0.22 624	0.37 645	0.30 574

NCC-stereo	0.42 575	0.31 558	0.87 564	0.32 576	0.29 599	0.47 579	0.37 601	0.68 626	0.53 559	0.42 543	0.58 578	0.57 591	0.52 607	0.75 582	0.54 581	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.25 635	0.17 563	0.18 435

Abc-Net	0.42 575	0.31 558	0.87 564	0.32 576	0.29 599	0.47 579	0.37 601	0.68 626	0.53 559	0.42 543	0.58 578	0.57 591	0.52 607	0.75 582	0.54 581	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.25 635	0.17 563	0.18 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 575	0.44 616	0.92 577	0.24 375	0.16 378	0.45 570	0.40 617	0.58 558	0.50 542	0.54 608	0.63 599	0.52 574	0.51 605	0.91 623	0.66 603	0.17 591	0.17 504	0.17 593	0.15 581	0.15 540	0.21 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 579	0.34 578	0.62 464	0.28 522	0.33 618	0.60 618	0.34 589	0.68 626	0.47 512	0.54 608	0.66 606	0.56 589	0.46 591	0.73 573	0.66 603	0.26 633	0.19 530	0.24 624	0.22 624	0.27 629	0.25 535

RTSC	0.43 579	0.37 592	0.95 585	0.30 551	0.20 500	0.50 594	0.23 470	0.65 613	0.86 642	0.56 612	0.54 560	0.51 566	0.36 542	0.71 569	0.92 628	0.13 526	0.14 431	0.11 473	0.13 551	0.18 579	0.19 453

SQANet	0.44 581	0.57 640	0.89 573	0.49 646	0.39 635	0.47 579	0.23 470	0.53 490	0.44 473	0.41 537	0.48 533	0.47 547	0.34 530	0.58 500	0.43 542	0.38 653	0.15 462	0.40 653	0.21 616	0.50 653	0.34 594

Anonymous_2	0.44 581	0.23 491	0.57 421	0.34 593	0.34 620	0.53 604	0.28 546	0.49 452	0.39 417	0.36 472	0.34 375	0.48 551	0.38 552	0.43 435	0.33 498	0.26 633	0.41 655	0.44 655	1.45 693	0.33 643	0.37 609

NaN_ROB	0.44 581	0.38 599	0.94 584	0.30 551	0.20 500	0.52 601	0.49 638	0.61 589	0.60 594	0.56 612	0.47 524	0.49 557	0.42 575	1.24 656	0.76 615	0.12 504	0.18 516	0.12 508	0.13 551	0.12 491	0.18 435

w-ln-seven	0.45 584	0.40 606	1.40 643	0.27 494	0.22 533	0.58 613	0.33 584	0.65 613	0.83 636	0.59 618	0.63 599	0.53 579	0.39 559	0.66 551	0.81 622	0.12 504	0.11 362	0.13 534	0.12 519	0.16 548	0.17 429

test_sample9	0.45 584	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.70 563	1.01 637	0.24 624	1.93 694	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

Wz-Net-SNSev	0.45 584	0.53 632	1.42 644	0.31 567	0.21 517	0.44 562	0.45 628	0.64 607	0.68 615	0.46 573	0.66 606	0.62 610	0.40 564	0.78 592	0.65 601	0.12 504	0.11 362	0.12 508	0.13 551	0.17 563	0.19 453

DDUNet	0.45 584	0.60 646	0.71 508	0.45 640	0.39 635	0.46 573	0.32 578	0.53 490	0.44 473	0.46 573	0.53 556	0.57 591	0.38 552	0.51 465	0.43 542	0.34 646	0.21 550	0.56 661	0.25 635	0.41 648	0.36 601

222	0.45 584	0.14 280	0.43 235	0.19 106	0.15 335	0.36 513	0.20 380	0.60 579	0.43 460	0.37 489	0.45 505	0.30 399	0.28 462	0.59 508	3.72 692	0.11 464	0.19 530	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.27 556

SHD	0.45 584	0.34 578	0.89 573	0.37 610	0.28 589	0.46 573	0.23 470	0.72 638	0.96 653	0.65 625	0.61 595	0.61 607	0.48 597	0.64 540	0.69 607	0.16 577	0.16 476	0.16 584	0.16 591	0.21 604	0.25 535

GANetREF_RVC	0.45 584	0.52 629	0.87 564	0.39 620	0.20 500	0.51 595	0.50 640	0.68 626	0.67 611	0.47 579	0.46 517	0.50 563	0.43 579	0.91 623	0.40 530	0.28 639	0.21 550	0.32 643	0.19 609	0.28 634	0.23 509
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
PDISCO_ROB	0.45 584	0.37 592	0.89 573	0.44 637	0.37 629	0.70 630	0.35 592	0.75 642	0.78 631	0.45 567	0.53 556	0.65 621	0.40 564	0.68 559	0.52 573	0.22 620	0.12 391	0.21 615	0.19 609	0.26 623	0.22 499

DeepPrunerF	0.46 592	0.37 592	1.50 648	0.34 593	0.30 604	0.36 513	0.37 601	0.64 607	1.15 668	0.41 537	0.45 505	0.40 487	0.41 569	0.82 605	0.53 577	0.18 602	0.14 431	0.23 622	0.21 616	0.17 563	0.18 435

CC-Net-ROB	0.46 592	0.55 634	0.86 561	0.38 618	0.23 548	0.51 595	0.30 561	0.69 632	0.51 548	0.46 573	0.51 541	0.48 551	0.38 552	0.96 634	0.40 530	0.36 649	0.23 575	0.56 661	0.25 635	0.34 644	0.22 499

FBW_ROB	0.46 592	0.34 578	0.71 508	0.32 576	0.20 500	0.51 595	0.32 578	0.73 639	0.63 603	0.60 619	0.57 575	0.65 621	0.44 582	1.42 669	0.62 596	0.14 550	0.17 504	0.22 620	0.16 591	0.17 563	0.23 509

SDNR	0.47 595	0.29 548	0.92 577	0.24 375	0.37 629	1.27 667	0.17 237	0.54 506	0.58 584	0.44 560	0.85 633	0.55 584	0.28 462	1.19 654	0.52 573	0.23 621	0.24 591	0.17 593	0.13 551	0.19 589	0.26 548

G-Net	0.47 595	0.26 528	1.02 595	0.34 593	0.28 589	0.89 649	0.35 592	0.47 430	0.46 498	0.68 630	1.20 654	0.64 619	0.59 621	0.61 521	0.60 592	0.16 577	0.14 431	0.17 593	0.13 551	0.22 608	0.21 484

XQC	0.47 595	0.45 617	1.07 602	0.40 625	0.28 589	0.58 613	0.38 609	0.67 621	0.76 630	0.53 604	0.47 524	0.59 598	0.47 593	0.74 577	0.80 620	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.16 591	0.26 623	0.24 523

WQFJA1++	0.48 598	0.07 2	0.86 561	0.23 321	0.19 473	0.18 154	0.11 21	0.21 59	0.14 22	2.23 687	0.12 61	0.23 295	0.11 110	0.21 153	0.14 141	0.08 262	0.19 530	0.06 45	0.09 380	4.02 697	0.20 471

z-mn7	0.48 598	0.52 629	1.28 630	0.26 457	0.19 473	0.62 620	0.34 589	0.59 568	0.96 653	0.45 567	0.97 642	0.53 579	0.41 569	0.99 638	0.70 608	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.10 440	0.14 528	0.16 408

ADCP+	0.48 598	0.36 589	1.47 646	0.26 457	0.22 533	0.57 611	0.40 617	0.56 535	0.54 564	0.46 573	0.52 548	0.46 537	0.53 612	0.59 508	1.93 679	0.10 424	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.14 528	0.15 391

PASM	0.49 601	0.41 609	1.15 614	0.37 610	0.35 623	0.42 552	0.42 623	0.54 506	0.65 606	0.54 608	0.54 560	0.63 614	0.48 597	0.94 633	0.51 572	0.27 637	0.30 630	0.30 638	0.33 648	0.29 636	0.29 571

zh-mn7	0.50 602	0.57 640	1.82 663	0.25 416	0.19 473	0.45 570	0.29 552	0.59 568	0.84 639	0.67 628	0.97 642	0.49 557	0.41 569	0.93 630	0.73 611	0.12 504	0.10 325	0.11 473	0.11 476	0.13 505	0.17 429

GCST	0.50 602	0.67 652	0.82 544	1.04 676	0.55 656	0.38 527	0.11 21	0.42 370	0.33 334	0.42 543	0.35 383	0.29 379	0.18 317	0.50 459	0.23 392	0.70 669	0.42 656	0.79 673	0.62 677	0.63 660	0.47 634

SuperB	0.50 602	0.37 592	2.16 671	0.23 321	0.15 335	0.41 544	0.32 578	0.50 460	0.83 636	0.44 560	0.51 541	0.33 429	0.45 584	0.69 560	1.07 644	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.95 681	0.18 435

ADCL	0.50 602	0.30 554	1.15 614	0.28 522	0.19 473	0.77 639	0.64 653	0.57 544	0.73 627	0.57 615	0.73 619	0.55 584	0.60 623	0.66 551	1.53 669	0.11 464	0.10 325	0.13 534	0.13 551	0.15 540	0.16 408

ADCPNet	0.51 606	0.36 589	1.82 663	0.27 494	0.23 548	0.71 631	0.39 613	0.56 535	0.54 564	0.52 598	0.60 587	0.66 625	0.57 618	0.64 540	1.23 651	0.15 566	0.18 516	0.14 558	0.23 628	0.19 589	0.22 499

DPSNet	0.51 606	0.26 528	1.16 616	0.28 522	0.21 517	0.76 636	0.56 648	0.89 661	0.82 635	0.49 586	0.51 541	0.64 619	0.81 648	0.89 618	0.85 625	0.17 591	0.16 476	0.13 534	0.13 551	0.26 623	0.27 556

MDST_ROB	0.51 606	0.16 358	0.97 588	0.31 567	0.21 517	1.35 671	0.34 589	0.80 647	0.59 591	1.09 662	0.74 620	0.49 557	0.37 547	1.31 663	0.60 592	0.14 550	0.12 391	0.16 584	0.13 551	0.13 505	0.18 435

zh-sn7	0.52 609	0.64 649	1.77 660	0.30 551	0.20 500	0.47 579	0.40 617	0.60 579	0.65 606	0.53 604	0.82 629	0.52 574	0.59 621	1.10 647	0.96 633	0.13 526	0.13 412	0.13 534	0.13 551	0.17 563	0.20 471

test_sample8	0.52 609	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.57 544	0.38 401	0.63 622	0.39 436	1.16 656	0.68 638	0.70 563	1.01 637	0.24 624	1.93 694	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

psmorigin	0.52 609	0.29 548	3.10 681	0.24 375	0.19 473	0.39 533	0.24 495	0.52 480	0.45 486	0.66 627	0.68 610	0.70 636	0.52 607	0.86 613	0.49 568	0.15 566	0.17 504	0.13 534	0.14 570	0.16 548	0.23 509

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 612	0.60 646	0.98 590	0.40 625	0.25 579	0.87 647	0.57 649	0.60 579	0.64 605	0.60 619	0.67 608	0.63 614	0.42 575	1.13 649	0.50 569	0.23 621	0.28 612	0.27 627	0.35 650	0.25 619	0.33 590

ADCMid	0.53 612	0.45 617	1.46 645	0.27 494	0.22 533	0.51 595	0.38 609	0.61 589	0.58 584	0.75 635	0.67 608	0.62 610	0.66 637	0.66 551	1.75 674	0.13 526	0.12 391	0.17 593	0.17 602	0.20 597	0.21 484

pmcnn	0.54 614	0.24 503	1.06 600	0.25 416	0.26 583	0.40 539	0.31 571	0.55 524	0.55 572	0.56 612	1.22 656	2.53 684	0.39 559	0.84 610	1.08 645	0.09 353	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.10 397	0.14 372

AANet	0.55 615	0.47 620	1.61 653	0.23 321	0.31 612	0.41 544	0.25 509	0.53 490	1.14 666	0.93 649	0.98 646	0.84 643	0.71 640	0.60 513	0.66 603	0.18 602	0.32 640	0.14 558	0.13 551	0.18 579	0.44 628

DStereoO	0.55 615	0.35 582	0.68 493	0.44 637	0.49 648	0.41 544	1.08 680	0.58 558	0.73 627	0.49 586	0.53 556	0.51 566	0.85 650	0.60 513	0.75 613	0.83 677	0.28 612	0.38 650	0.19 609	0.52 655	0.35 598

Wz-Net-TNSev	0.55 615	0.72 654	1.90 665	0.26 457	0.21 517	0.64 625	0.45 628	0.66 619	0.71 622	0.52 598	0.55 565	0.71 637	0.63 634	1.04 643	0.94 631	0.16 577	0.15 462	0.13 534	0.15 581	0.21 604	0.24 523

AnyNet_C32	0.55 615	0.51 628	1.34 636	0.29 540	0.28 589	0.61 619	0.62 652	0.57 544	0.62 601	0.63 622	0.68 610	0.54 583	0.55 614	0.82 605	1.81 675	0.15 566	0.15 462	0.15 576	0.18 607	0.21 604	0.25 535

CSAN	0.55 615	0.47 620	1.19 624	0.37 610	0.23 548	0.57 611	0.61 651	0.65 613	0.72 624	0.65 625	0.78 624	0.66 625	0.65 636	1.41 668	0.77 616	0.21 617	0.17 504	0.20 613	0.21 616	0.18 579	0.21 484

WCMA_ROB	0.55 615	0.27 536	0.76 522	0.26 457	0.22 533	0.62 620	0.36 599	0.57 544	0.58 584	0.97 653	1.40 662	1.28 662	0.94 658	0.80 600	0.80 620	0.20 615	0.17 504	0.16 584	0.16 591	0.19 589	0.29 571

WZ-Net	0.56 621	0.49 627	2.14 670	0.30 551	0.24 565	0.58 613	0.48 635	0.65 613	0.80 633	0.51 595	0.72 616	0.68 631	0.60 623	1.06 645	1.01 637	0.13 526	0.10 325	0.11 473	0.12 519	0.19 589	0.23 509

Consistency-Raft	0.56 621	0.52 629	1.12 610	0.45 640	0.49 648	0.48 586	0.45 628	0.73 639	0.74 629	0.45 567	0.82 629	0.46 537	0.60 623	0.51 465	0.63 599	0.39 655	0.40 653	0.44 655	0.51 667	0.53 656	0.38 617

anonymity	0.57 623	0.55 634	0.74 514	0.48 645	0.63 661	0.56 609	0.43 625	0.71 634	0.51 548	0.64 624	0.55 565	0.57 591	0.61 627	0.65 545	0.57 588	0.55 660	0.55 672	0.50 658	0.54 669	0.51 654	0.61 658

SGM_RVC	0.57 623	0.22 475	0.60 453	0.26 457	0.16 378	0.97 655	0.46 631	0.76 644	0.90 646	1.03 659	0.92 640	1.16 656	0.93 657	1.21 655	0.72 610	0.17 591	0.16 476	0.16 584	0.16 591	0.16 548	0.24 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 625	0.48 625	1.35 638	0.38 618	0.37 629	0.96 654	1.13 682	0.84 656	1.05 657	0.50 592	0.70 614	0.45 528	0.61 627	0.63 535	0.62 596	0.26 633	0.28 612	0.14 558	0.13 551	0.20 597	0.44 628

MFN_U_SF_RVC	0.58 625	0.58 643	1.31 634	0.39 620	0.23 548	0.72 632	0.30 561	0.83 652	0.68 615	0.74 634	0.74 620	0.86 644	0.60 623	0.84 610	0.83 623	0.29 640	0.27 608	0.32 643	0.37 654	0.31 638	0.33 590

SANet	0.58 625	0.41 609	1.38 640	0.27 494	0.16 378	0.72 632	0.48 635	0.71 634	1.34 671	0.69 631	0.97 642	0.94 648	0.78 644	0.97 637	0.93 629	0.14 550	0.12 391	0.12 508	0.12 519	0.18 579	0.20 471

otaku	0.60 628	0.73 656	1.13 612	0.64 655	0.45 647	0.73 634	0.37 601	0.67 621	0.67 611	0.52 598	0.75 622	0.66 625	0.46 591	0.74 577	0.59 591	0.55 660	0.34 646	0.56 661	0.36 652	0.65 662	0.49 639

MeshStereo	0.60 628	0.31 558	0.71 508	0.22 263	0.17 410	0.66 627	0.36 599	0.81 649	0.63 603	1.48 681	1.32 659	1.65 670	0.83 649	1.18 653	0.74 612	0.17 591	0.17 504	0.17 593	0.14 570	0.17 563	0.19 453
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
Ntro	0.61 630	0.75 659	1.16 616	0.67 657	0.50 650	0.76 636	0.37 601	0.68 626	0.71 622	0.50 592	0.59 583	0.65 621	0.52 607	0.79 596	0.58 590	0.58 663	0.32 640	0.57 664	0.34 649	0.69 667	0.50 643

PVD	0.62 631	0.41 609	0.93 581	0.44 637	0.39 635	0.63 624	0.51 642	0.86 657	1.27 669	0.93 649	1.09 649	0.81 641	0.85 650	0.89 618	0.89 627	0.21 617	0.23 575	0.22 620	0.19 609	0.28 634	0.41 618

SAMSARA	0.62 631	0.47 620	0.93 581	0.70 661	0.50 650	1.15 661	1.29 685	0.79 646	0.70 620	0.77 641	0.55 565	0.92 647	0.58 619	0.87 615	0.77 616	0.19 612	0.27 608	0.18 601	0.19 609	0.27 629	0.28 565

ADCS	0.62 631	0.56 636	1.54 651	0.30 551	0.25 579	0.56 609	0.46 631	0.71 634	0.86 642	0.77 641	0.72 616	0.68 631	0.62 632	0.82 605	2.33 685	0.17 591	0.16 476	0.16 584	0.17 602	0.23 613	0.27 556

DGSMNet	0.63 634	0.32 565	1.01 594	0.54 651	0.73 668	0.62 620	1.36 686	0.62 597	0.58 584	0.38 498	0.62 598	0.52 574	0.34 530	0.65 545	0.47 560	0.54 659	0.61 679	0.67 666	0.61 676	0.65 662	0.69 672

MSMD_ROB	0.63 634	0.34 578	0.70 501	0.30 551	0.25 579	0.88 648	0.35 592	0.58 558	0.67 611	1.13 663	1.52 666	1.75 673	1.05 663	0.90 621	0.60 592	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.27 643	0.25 619	0.27 556

EDNetEfficient	0.64 636	0.39 603	2.52 674	0.26 457	0.26 583	0.39 533	0.49 638	0.42 370	1.06 658	1.38 670	0.86 634	0.61 607	0.97 659	0.66 551	1.62 673	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.12 519	0.20 597	0.19 453

FCDSN-DC	0.67 637	0.38 599	0.83 550	0.37 610	0.30 604	0.66 627	0.37 601	0.69 632	0.70 620	1.15 665	1.53 667	1.70 672	1.38 672	1.00 639	0.83 623	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.27 629	0.32 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 637	0.94 668	1.63 654	0.77 667	1.19 686	0.53 604	0.25 509	0.61 589	0.72 624	0.70 632	0.60 587	0.69 633	0.90 655	0.80 600	0.52 573	0.27 637	0.13 412	0.74 669	0.31 647	0.68 665	0.44 628

AnyNet_C01	0.68 639	0.69 653	2.64 676	0.33 588	0.27 587	0.93 650	0.64 653	0.66 619	0.65 606	0.70 632	0.97 642	0.75 639	0.63 634	1.01 640	1.52 668	0.17 591	0.16 476	0.17 593	0.17 602	0.24 617	0.28 565

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 640	0.73 656	1.26 628	0.47 644	0.28 589	1.42 674	0.60 650	0.82 650	0.94 652	0.85 645	0.86 634	0.88 646	0.70 639	1.32 664	0.75 613	0.37 651	0.30 630	0.34 648	0.36 652	0.44 650	0.42 622

FC-DCNN	0.73 641	0.33 569	0.84 554	0.33 588	0.28 589	0.82 645	0.40 617	0.82 650	0.83 636	1.43 673	1.60 671	1.97 675	1.38 672	1.10 647	0.93 629	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.26 623	0.32 584

MFMNet_re	0.74 642	0.84 663	1.16 616	0.64 655	0.70 666	0.79 641	0.71 658	0.77 645	0.85 640	0.79 643	0.86 634	0.69 633	0.80 646	0.73 573	0.65 601	0.66 667	0.59 677	0.61 665	0.58 674	0.68 665	0.71 673

NVStereoNet_ROB	0.74 642	0.64 649	1.20 626	0.55 652	0.43 643	0.54 608	0.48 635	0.75 642	0.87 645	0.88 646	1.72 674	1.06 653	1.03 662	1.29 660	0.98 636	0.35 648	0.42 656	0.41 654	0.48 662	0.38 646	0.43 625
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 642	0.72 654	1.18 623	0.52 650	0.57 658	0.76 636	0.50 640	0.80 647	0.66 610	0.97 653	0.88 637	0.94 648	0.74 641	1.08 646	1.04 642	0.58 663	0.51 665	0.50 658	0.50 666	0.56 657	0.72 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 645	0.33 569	0.82 544	0.33 588	0.28 589	0.85 646	0.40 617	0.88 659	0.86 642	1.46 675	1.65 672	2.08 677	1.40 674	1.14 651	0.95 632	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.26 623	0.32 584

RainbowNet	0.76 646	1.00 672	1.29 632	0.82 668	0.63 661	0.79 641	0.52 643	0.83 652	0.93 649	0.61 621	0.79 627	0.79 640	0.62 632	0.82 605	0.67 606	0.80 676	0.55 672	0.79 673	0.49 663	0.81 673	0.62 659

ACVNet-4b	0.76 646	0.90 666	1.67 657	0.73 664	0.51 653	0.80 644	0.31 571	0.74 641	0.81 634	0.51 595	0.72 616	0.94 648	0.43 579	1.01 640	1.32 659	1.18 689	0.22 562	0.77 671	0.45 659	0.70 668	0.50 643

ACVNet_1	0.77 648	0.92 667	1.79 662	0.73 664	0.53 654	0.78 640	0.42 623	0.88 659	0.90 646	0.75 635	0.76 623	1.32 663	0.80 646	1.04 643	0.70 608	0.57 662	0.32 640	0.72 668	0.35 650	0.70 668	0.50 643

ELAS_RVC	0.80 649	0.40 606	1.10 607	0.40 625	0.35 623	0.93 650	1.10 681	0.87 658	1.12 665	1.40 671	1.39 660	1.27 661	1.55 680	1.13 649	1.13 646	0.29 640	0.27 608	0.30 638	0.28 644	0.31 638	0.36 601
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 649	0.40 606	0.91 576	0.39 620	0.35 623	1.52 676	0.81 667	0.97 663	0.98 655	1.47 680	1.58 669	1.19 658	1.33 671	1.01 640	1.21 649	0.29 640	0.27 608	0.30 638	0.29 646	0.32 641	0.36 601
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 651	0.64 649	2.42 673	0.49 646	0.17 410	0.58 613	0.32 578	0.83 652	0.85 640	0.41 537	0.52 548	0.98 652	0.61 627	4.97 695	1.22 650	0.12 504	0.07 175	0.10 417	0.24 630	0.27 629	0.32 584

RTS	0.81 651	0.56 636	4.76 686	0.37 610	0.30 604	1.11 658	0.52 643	0.67 621	1.07 659	0.76 638	0.91 638	0.60 604	0.61 627	1.64 672	1.24 652	0.15 566	0.13 412	0.15 576	0.15 581	0.22 608	0.24 523

RTSA	0.81 651	0.56 636	4.76 686	0.37 610	0.30 604	1.11 658	0.52 643	0.67 621	1.07 659	0.76 638	0.91 638	0.60 604	0.61 627	1.64 672	1.24 652	0.15 566	0.13 412	0.15 576	0.15 581	0.22 608	0.24 523

IMH-64-1	0.94 654	0.95 669	1.07 602	0.98 673	0.76 669	0.93 650	0.72 659	1.30 671	1.11 663	0.91 647	1.45 663	1.14 654	1.00 660	1.25 658	0.97 634	0.77 672	0.51 665	0.97 677	0.55 672	0.90 675	0.66 668

IMH-64	0.94 654	0.95 669	1.07 602	0.98 673	0.76 669	0.93 650	0.72 659	1.30 671	1.11 663	0.91 647	1.45 663	1.14 654	1.00 660	1.25 658	0.97 634	0.77 672	0.51 665	0.97 677	0.55 672	0.90 675	0.66 668

ACVNet_2	0.94 654	0.98 671	1.71 659	0.83 669	0.63 661	1.02 656	0.64 653	1.16 668	1.43 675	1.02 657	1.39 660	1.47 666	0.86 653	1.16 652	0.79 619	0.63 666	0.43 659	0.78 672	0.49 663	0.80 672	0.57 652

MonStereo1	0.96 657	0.61 648	0.99 592	0.70 661	0.59 659	1.37 672	0.35 592	0.97 663	1.27 669	0.97 653	1.92 678	1.53 668	2.13 684	1.29 660	0.87 626	0.71 670	0.34 646	0.75 670	0.47 661	0.75 670	0.68 670

DStereoSA	1.00 658	0.46 619	1.33 635	0.68 658	0.86 679	1.26 666	2.25 695	0.83 652	1.41 673	0.57 615	1.92 678	0.57 591	2.07 683	0.96 634	1.84 677	0.36 649	0.55 672	0.28 634	0.53 668	0.45 651	0.90 681

U	1.02 659	0.10 85	0.26 85	0.22 263	3.66 692	6.41 695	0.13 71	0.22 72	0.21 140	0.11 38	0.11 41	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 703	2.86 700	0.07 168	0.06 13

MultiAttention	1.05 660	0.14 280	0.50 329	0.35 599	0.43 643	5.62 691	1.71 692	0.71 634	0.54 564	0.36 472	0.63 599	0.55 584	0.22 363	7.50 700	0.56 585	0.09 353	0.06 86	0.14 558	0.24 630	0.27 629	0.34 594

WAO-7	1.05 660	1.00 672	1.19 624	0.83 669	0.67 665	1.22 664	0.84 669	1.43 675	1.56 677	1.13 663	1.75 675	1.46 665	1.25 668	1.56 671	1.28 654	0.61 665	0.62 682	0.70 667	0.68 679	0.66 664	0.62 659

MADNet+	1.05 660	1.26 682	4.77 689	0.73 664	0.50 650	1.25 665	0.97 672	1.05 665	0.93 649	0.67 628	0.78 624	0.87 645	0.85 650	2.14 682	1.83 676	0.40 656	0.42 656	0.32 643	0.28 644	0.45 651	0.43 625

PWCK	1.05 660	1.29 683	2.12 669	0.92 671	0.42 640	1.27 667	1.01 674	1.14 667	1.14 666	1.16 666	1.14 652	1.25 660	0.90 655	1.77 677	1.15 647	0.89 680	0.51 665	0.87 675	0.54 669	1.02 683	0.57 652

DStereoFS	1.07 664	0.76 660	1.10 607	0.70 661	0.70 666	1.87 680	1.39 687	1.20 670	1.66 678	1.01 656	1.58 669	1.20 659	2.60 689	1.40 667	1.32 659	0.40 656	0.47 661	0.31 641	0.41 657	0.38 646	0.91 682

IMH	1.09 665	1.04 675	1.29 632	1.03 675	0.79 672	1.11 658	0.69 656	1.40 674	1.42 674	1.02 657	1.71 673	1.42 664	1.19 667	1.78 678	1.03 641	1.14 687	0.56 676	1.00 679	0.58 674	0.93 678	0.68 670

WAO-6	1.11 666	1.01 674	1.17 622	0.96 672	0.79 672	1.30 669	0.78 664	1.36 673	1.99 683	1.04 660	1.54 668	1.59 669	1.27 669	1.37 666	1.30 655	0.78 674	0.55 672	1.03 681	0.75 683	0.87 674	0.72 674

SGM+DAISY	1.12 667	0.86 664	1.64 655	0.68 658	0.80 675	1.68 678	1.68 691	1.08 666	1.10 661	1.53 683	1.76 676	1.47 666	1.53 679	1.24 656	1.42 666	0.66 667	0.65 684	0.52 660	0.54 669	0.57 658	0.91 682

LVE	1.18 668	1.16 677	1.67 657	1.04 676	0.81 676	1.32 670	0.82 668	1.49 677	1.94 681	1.08 661	1.90 677	1.89 674	1.07 664	1.51 670	1.04 642	0.96 683	0.61 679	0.94 676	0.69 680	0.92 677	0.79 679

JetBlue	1.20 669	0.89 665	2.53 675	0.59 653	0.76 669	3.16 688	2.09 693	1.16 668	0.93 649	0.95 651	1.12 651	1.65 670	1.27 669	2.15 683	1.87 678	0.43 658	0.37 651	0.38 650	0.39 656	0.62 659	0.63 661

Dean	1.22 670	1.17 678	1.97 666	1.04 676	0.79 672	1.21 663	0.76 662	1.51 678	1.96 682	1.30 669	1.98 681	2.14 678	1.18 666	1.30 662	1.15 647	0.83 677	0.61 679	1.01 680	0.69 680	0.97 682	0.77 678

xyz-stereo	1.43 671	0.11 133	17.43 709	0.18 57	0.08 8	4.86 689	0.18 293	0.31 236	0.35 359	0.37 489	2.75 689	0.41 496	0.31 506	0.58 500	0.33 498	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.06 102	0.06 90	0.06 13

TorneroNet-64	1.47 672	1.15 676	1.51 649	1.11 682	0.86 679	2.27 684	0.76 662	1.84 684	3.76 690	1.29 667	2.22 685	2.68 686	1.46 675	1.81 679	1.55 670	0.79 675	0.51 665	1.10 682	0.67 678	1.31 687	0.81 680

notaker	1.49 673	1.44 686	1.77 660	1.42 687	1.08 684	1.19 662	0.87 671	1.51 678	1.40 672	1.53 683	3.41 691	2.40 682	1.94 682	1.83 680	1.57 671	1.14 687	0.69 688	1.38 689	0.88 687	1.39 690	1.03 686

WAO-8	1.50 674	1.22 680	1.39 641	1.10 679	0.85 677	2.15 681	0.78 664	1.84 684	3.76 690	1.46 675	2.18 683	2.15 679	1.50 677	3.20 689	1.35 662	0.92 681	0.66 685	1.10 682	0.79 685	0.94 679	0.74 676

Venus	1.50 674	1.22 680	1.39 641	1.10 679	0.85 677	2.15 681	0.78 664	1.84 684	3.76 690	1.46 675	2.18 683	2.15 679	1.50 677	3.20 689	1.35 662	0.92 681	0.66 685	1.10 682	0.79 685	0.94 679	0.74 676

SGM-ForestM	1.59 676	0.56 636	1.52 650	0.41 632	0.34 620	2.77 686	1.67 690	1.69 682	1.73 680	2.48 689	2.27 686	6.02 696	2.90 691	3.08 687	2.83 689	0.25 631	0.30 630	0.19 608	0.20 614	0.18 579	0.45 632

UNDER WATER-64	1.61 677	1.30 684	2.93 680	1.33 685	0.96 682	2.20 683	1.25 684	1.47 676	3.15 687	1.46 675	1.31 658	2.61 685	2.22 686	1.69 674	1.93 679	1.13 686	0.67 687	1.29 687	0.94 688	1.26 685	1.09 688

MANE	1.63 678	0.58 643	1.16 616	0.59 653	0.60 660	2.71 685	1.53 688	2.63 692	3.62 689	2.33 688	3.26 690	3.66 690	2.98 692	2.26 685	2.26 684	0.37 651	0.40 653	0.31 641	0.49 663	0.31 638	0.63 661

UNDER WATER	1.64 679	1.34 685	2.72 678	1.40 686	1.04 683	1.70 679	1.14 683	1.57 681	3.58 688	1.46 675	1.46 665	2.82 687	2.43 687	1.74 675	2.04 682	1.08 685	0.63 683	1.31 688	0.94 688	1.29 686	1.10 689

LSM	1.68 680	0.48 625	2.91 679	2.28 693	17.60 708	0.52 601	0.55 647	0.65 613	0.78 631	0.84 644	1.11 650	0.63 614	0.55 614	0.79 596	0.53 577	0.16 577	0.25 597	0.18 601	0.21 616	0.25 619	2.37 695

ktn	1.80 681	1.46 687	1.49 647	1.44 688	1.14 685	1.50 675	1.07 677	1.53 680	3.90 693	2.77 691	4.62 692	3.42 689	1.49 676	1.74 675	1.40 665	1.45 691	0.77 689	1.46 690	0.99 690	1.41 691	1.00 685

LE_ROB	1.82 682	0.39 603	3.15 682	0.50 648	0.55 656	0.79 641	1.00 673	0.89 661	6.48 697	7.40 701	2.07 682	2.07 676	5.08 695	1.33 665	3.96 693	0.11 464	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.13 335

KSHMR	1.92 683	1.47 688	1.97 666	1.48 689	1.22 687	1.39 673	1.06 676	1.81 683	5.83 696	1.43 673	5.56 695	2.95 688	1.17 665	2.24 684	1.33 661	1.29 690	1.13 690	1.47 691	1.11 692	1.37 689	1.21 690

TorneroNet	2.26 684	1.20 679	1.55 652	1.15 684	0.91 681	5.84 692	0.84 669	2.12 688	8.45 700	2.59 690	5.32 694	3.84 691	2.15 685	1.84 681	1.98 681	0.88 679	0.54 671	1.16 686	0.74 682	1.31 687	0.91 682

MADNet++	2.34 685	1.81 689	2.24 672	2.15 692	1.97 691	2.79 687	2.19 694	2.42 691	2.26 684	2.79 692	2.70 688	2.43 683	2.60 689	3.18 688	3.32 690	2.19 694	1.97 696	1.93 693	1.62 694	2.02 693	2.10 693

JetRed	2.35 686	2.70 691	6.11 692	1.14 683	1.38 689	6.03 694	3.61 697	2.12 688	1.72 679	1.99 686	1.97 680	2.15 679	1.59 681	2.49 686	4.19 694	1.05 684	1.60 693	1.10 682	1.02 691	1.72 692	1.41 692

light-stereo	2.66 687	0.78 661	4.46 685	4.42 694	3.66 692	5.04 690	0.38 609	2.12 688	1.51 676	4.25 693	6.51 698	7.70 700	0.75 642	5.12 696	1.42 666	0.72 671	1.35 692	0.33 646	0.45 659	1.22 684	1.04 687

HanzoNet	3.08 688	1.87 690	2.70 677	1.81 690	1.34 688	1.60 677	1.05 675	2.06 687	2.62 686	5.63 697	5.12 693	5.96 695	7.09 698	4.39 694	3.43 691	3.29 697	2.06 698	1.98 696	2.94 701	2.47 694	2.15 694

coex-ft	3.48 689	0.81 662	48.53 722	0.24 375	0.19 473	0.53 604	0.47 634	0.49 452	2.36 685	7.18 700	1.20 654	0.96 651	2.53 688	0.75 582	2.14 683	0.13 526	0.15 462	0.14 558	0.12 519	0.22 608	0.47 634

TCMNet-wrong-test	4.33 690	5.65 697	4.76 686	11.36 705	10.39 701	5.87 693	4.45 699	4.24 696	1.10 661	1.93 685	2.43 687	6.07 697	3.54 693	3.87 692	4.51 695	2.00 693	0.47 661	1.96 695	1.68 695	5.78 701	4.48 699

tt	4.71 691	0.11 133	3.94 683	2.06 691	1.54 690	10.14 700	16.85 704	9.28 703	4.99 694	1.41 672	1.05 648	4.68 692	4.89 694	3.36 691	5.86 698	5.73 702	9.15 710	2.23 698	2.51 698	3.02 695	1.34 691

BEATNet-Init1	4.91 692	3.27 692	14.39 708	0.69 660	0.65 664	10.19 701	3.83 698	5.04 697	5.11 695	8.73 702	8.52 699	13.95 711	7.66 700	7.79 701	5.79 697	0.32 645	0.34 646	0.34 648	0.38 655	0.64 661	0.64 665

Selective-IGEV-i1pa	5.75 693	8.12 698	4.85 690	1.10 679	0.54 655	13.48 703	3.52 696	9.46 704	7.56 699	7.13 699	10.00 703	9.12 701	7.56 699	14.91 712	6.08 699	3.55 698	1.33 691	1.94 694	0.77 684	0.79 671	3.23 697

DPSimNet_ROB	6.21 694	5.16 693	9.50 694	5.59 697	5.56 695	7.64 696	10.02 701	4.07 695	7.33 698	6.84 698	6.26 696	7.17 699	10.55 701	4.07 693	5.68 696	5.50 701	4.29 701	5.24 702	3.66 702	4.05 698	5.96 700

USTest	6.84 695	5.16 693	5.45 691	7.18 699	7.26 696	14.27 704	22.53 705	8.48 701	9.29 701	5.44 696	6.42 697	6.27 698	6.69 697	6.83 699	8.49 702	1.95 692	3.27 699	2.16 697	2.54 699	3.76 696	3.31 698

EDNetEfficientorigin	7.48 696	0.57 640	139.59 724	0.25 416	0.17 410	0.44 562	0.30 561	0.48 441	1.04 656	1.29 667	1.02 647	0.82 642	0.87 654	0.76 588	1.02 640	0.10 424	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.22 608	0.25 535

DGTPSM_ROB	8.38 697	5.24 695	10.71 706	5.32 696	10.19 699	8.34 697	23.49 709	6.11 699	13.43 709	4.93 694	10.93 707	5.64 693	10.55 701	6.17 697	12.73 706	3.74 699	7.56 703	3.68 699	7.24 707	4.09 699	7.49 703

DPSMNet_ROB	8.44 698	5.25 696	10.87 707	5.59 697	10.27 700	8.34 697	23.51 710	6.12 700	13.47 710	4.96 695	10.94 708	5.65 694	10.55 701	6.25 698	12.77 707	4.01 700	7.62 704	3.75 700	7.27 708	4.16 700	7.54 704

DLNR-FE	10.53 699	12.31 708	20.33 715	105.85 724	23.36 719	0.14 33	0.13 71	3.25 694	0.20 114	0.16 166	0.23 254	0.16 202	0.10 73	0.31 355	0.16 211	2.59 696	0.32 640	0.07 148	0.07 190	40.66 724	0.28 565

DLNR_Zeroshot_test	10.53 699	12.28 707	20.32 713	105.84 723	23.88 720	0.14 33	0.13 71	3.20 693	0.20 114	0.16 166	0.23 254	0.16 202	0.10 73	0.32 365	0.16 211	2.54 695	0.32 640	0.07 148	0.07 190	40.17 723	0.28 565

iinet-test	10.74 701	9.21 699	9.52 695	10.46 700	10.67 702	17.92 709	25.86 711	12.61 708	13.38 707	9.65 706	10.06 704	9.98 703	10.66 704	11.13 708	12.60 703	6.36 704	7.73 705	5.65 704	6.66 703	7.29 702	7.31 701

IINet	10.74 701	9.21 699	9.52 695	10.46 700	10.67 702	17.92 709	25.86 711	12.61 708	13.38 707	9.65 706	10.06 704	9.98 703	10.66 704	11.13 708	12.60 703	6.36 704	7.73 705	5.65 704	6.66 703	7.29 702	7.31 701

LRCNet_RVC	10.94 703	14.45 710	9.66 697	15.38 706	8.02 698	1.08 657	0.35 592	8.72 702	0.72 624	12.63 711	15.84 711	9.73 702	6.52 696	8.58 702	6.38 700	20.33 719	5.39 702	23.79 718	21.95 719	15.35 710	13.96 711

DPSM_ROB	11.46 704	9.79 705	10.18 701	11.11 703	11.31 704	19.08 712	27.38 714	13.42 711	14.23 712	10.34 708	11.13 709	10.97 709	11.33 710	11.89 710	13.49 708	6.74 706	8.19 708	6.00 706	7.05 705	7.74 704	7.76 705

DPSM	11.46 704	9.79 705	10.18 701	11.11 703	11.31 704	19.08 712	27.38 714	13.42 711	14.23 712	10.34 708	11.13 709	10.97 709	11.33 710	11.89 710	13.49 708	6.74 706	8.19 708	6.00 706	7.05 705	7.74 704	7.76 705

xxxxx1	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

tt_ll	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

ff	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

PML	15.86 709	13.12 709	7.07 693	5.22 695	7.66 697	32.93 716	64.30 725	5.37 698	10.12 702	25.87 724	67.29 725	20.25 713	13.20 712	10.09 703	6.81 701	5.94 703	2.00 697	6.03 708	2.18 697	9.13 706	2.62 696

Anonymous_1	16.44 710	9.26 701	9.67 698	10.63 702	14.54 706	18.62 711	26.98 713	12.68 710	13.53 711	10.78 710	10.37 706	10.15 705	10.66 704	10.99 707	12.64 705	15.61 718	7.73 705	16.87 716	43.01 722	56.14 725	7.86 707

HaxPig	17.72 711	20.23 720	19.76 710	16.55 707	16.52 707	9.46 699	9.42 700	14.48 713	13.31 706	18.59 713	18.67 712	17.39 712	16.68 713	17.07 713	16.43 713	21.99 721	20.86 721	22.28 717	21.55 718	21.30 718	21.88 722

MEDIAN_ROB	21.20 712	24.56 721	23.42 720	19.57 708	19.62 712	13.29 702	11.21 702	18.04 714	17.02 714	22.07 723	21.92 713	20.84 714	20.24 714	21.02 714	19.68 714	25.59 722	24.08 722	26.20 719	25.19 720	25.31 719	25.19 723

RAFT-FEzeroshot	23.04 713	19.71 715	20.25 711	22.47 715	22.80 716	38.32 717	55.23 721	26.95 718	28.70 719	20.66 718	22.23 715	22.07 716	22.86 716	23.85 716	27.17 718	13.53 712	16.47 716	12.08 709	14.22 712	15.58 713	15.60 714

RAFT-FE	23.04 713	19.71 715	20.25 711	22.47 715	22.80 716	38.32 717	55.23 721	26.95 718	28.70 719	20.66 718	22.23 715	22.07 716	22.86 716	23.85 716	27.17 718	13.53 712	16.47 716	12.08 709	14.22 712	15.58 713	15.60 714

CasAABBNet	23.04 713	19.69 713	20.32 713	22.42 712	22.73 713	38.35 720	55.23 721	26.99 720	28.74 721	20.67 720	22.28 717	22.11 719	22.86 716	23.84 715	27.17 718	13.52 711	16.47 716	12.08 709	14.21 710	15.57 711	15.60 714

FlowAnything	23.08 716	19.70 714	20.48 716	22.45 714	22.73 713	38.34 719	55.18 719	27.00 721	28.79 722	20.83 722	22.42 720	22.10 718	22.83 715	23.85 716	27.23 722	13.53 712	16.54 719	12.10 714	14.29 715	15.59 715	15.58 713

Hybrid-DGEV	23.11 717	19.81 718	20.81 718	22.43 713	22.74 715	38.45 722	55.25 724	27.21 724	28.95 724	20.63 717	22.37 718	22.03 715	22.89 720	23.96 720	27.14 716	13.54 715	16.46 715	12.09 712	14.23 714	15.57 711	15.57 712

Selective-RAFT-Error	23.11 717	19.77 717	20.60 717	22.49 717	22.80 716	38.46 723	55.19 720	27.13 723	28.90 723	20.73 721	22.38 719	22.11 719	22.91 721	23.94 719	27.18 721	13.54 715	16.57 720	12.09 712	14.21 710	15.61 716	15.65 717

LSM0	24.21 719	19.88 719	22.33 719	24.42 718	40.13 724	38.41 721	54.99 718	27.05 722	28.61 718	20.59 716	22.00 714	22.29 721	22.86 716	24.12 721	27.16 717	13.59 717	16.33 714	12.13 715	14.08 709	15.72 717	17.53 719

AVERAGE_ROB	25.43 720	29.01 722	27.22 721	24.60 719	24.16 721	17.78 708	12.87 703	22.39 717	21.40 717	26.72 725	26.08 723	25.18 722	24.52 724	25.07 722	23.57 715	29.94 723	28.36 723	30.60 720	29.57 721	29.83 720	29.66 724

RSGM-EC	29.37 721	17.55 711	9.85 699	35.22 720	33.16 722	26.01 714	45.63 716	20.07 715	17.60 715	18.98 714	23.47 721	30.02 723	23.62 722	41.06 723	44.49 724	58.94 724	34.33 724	32.95 724	20.18 716	33.70 721	20.62 720

acva	29.37 721	17.55 711	9.85 699	35.22 720	33.16 722	26.01 714	45.63 716	20.07 715	17.60 715	18.98 714	23.47 721	30.02 723	23.62 722	41.06 723	44.49 724	58.94 724	34.33 724	32.95 724	20.18 716	33.70 721	20.62 720

Selective-IGEV-i16pa	31.25 723	41.63 723	4.08 684	0.51 649	0.38 632	97.61 725	0.73 661	61.16 726	60.81 725	17.49 712	65.92 724	39.64 725	53.28 725	107.35 726	27.39 723	20.46 720	3.81 700	4.39 701	1.97 696	0.41 648	16.06 718

test_example2	100.95 724	107.33 724	67.16 723	98.17 722	106.88 725	89.44 724	101.34 726	37.23 725	97.88 726	129.56 726	131.26 726	65.41 726	67.34 726	91.22 725	79.29 726	143.32 726	199.32 726	81.12 726	102.17 726	121.89 726	101.70 725

GS-Stereo							0.16 195	0.38 315	0.21 140	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.08 240	0.63 661

FSD					0.41 638	0.28 387	0.27 530	0.32 244	0.30 296	0.27 304	0.27 293	0.29 379	0.27 439	0.35 397	0.28 451	0.23 621	0.49 663	0.27 627	0.26 639	0.26 623

ccccc		256.25 725		351.50 725	361.31 726	144.22 726		153.19 727		152.98 727		161.94 727		268.06 727		387.64 727	346.97 727	244.11 727	219.32 727	413.57 727

Low-res two-view benchmark