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

CAS	0.63 382	0.18 10	0.37 20	2.27 732	0.84 671	0.57 288	0.54 476	0.79 187	0.62 233	0.48 209	0.70 259	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 231	2.24 735	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 714

over v1	0.30 65	0.24 187	0.41 70	0.42 133	0.16 1	0.49 186	0.27 117	0.53 42	0.28 26	0.31 61	0.31 54	0.35 111	0.43 190	0.70 194	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 147

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 93	0.29 136	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 63	0.32 80	0.31 92	0.32 4	0.31 166	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

MCSU-Stereo	0.28 42	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 59	0.39 291	0.55 55	0.41 121	0.37 124	0.40 96	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 69	0.38 274	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 31	0.26 31	0.31 92	0.73 210	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

DispViT+	0.33 102	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 571	0.30 35	0.23 60	0.72 155	0.55 205	0.33 81	0.34 70	0.30 62	0.25 35	1.12 364	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

MatchStereo	0.28 42	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 60	0.65 119	0.48 163	0.27 20	0.47 147	0.25 26	0.24 31	0.49 93	0.31 166	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.30 65	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 75	0.34 75	0.36 113	0.34 70	0.26 31	0.20 6	1.40 454	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

StereoAnything_RVC	0.45 231	1.43 718	0.48 142	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 35	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 146	1.27 405	0.22 2	0.21 397	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 728	0.11 3

trnet	0.39 170	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 246	0.29 136	0.78 180	1.12 465	0.59 268	0.71 262	0.53 239	0.42 181	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

LoS_RVC	0.42 200	0.26 264	0.40 60	0.44 192	0.82 669	0.51 227	0.44 372	0.64 109	0.41 121	0.44 180	0.78 282	0.44 176	0.47 230	0.56 124	0.36 243	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 702

CES	0.48 256	0.20 50	0.37 20	0.39 75	1.39 723	0.55 271	0.35 223	0.98 296	0.66 258	0.44 180	0.66 239	0.35 111	0.27 58	0.56 124	0.33 202	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 284	1.46 721

CREStereo	0.39 170	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 246	0.29 136	0.77 177	1.11 461	0.58 260	0.71 262	0.51 224	0.41 173	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 147
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 240	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 396	0.27 117	0.74 167	1.04 418	0.64 282	0.70 259	0.55 251	0.47 230	0.86 269	0.35 231	1.00 717	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

rgla	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.41 111	0.31 287	0.46 140	0.23 60	0.55 55	0.34 75	0.31 61	0.24 12	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test1013	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.42 133	0.31 287	0.46 140	0.22 45	0.53 42	0.35 85	0.32 70	0.25 16	0.27 40	0.29 72	0.42 45	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 129	0.43 153	0.31 287	0.43 115	0.22 45	0.52 37	0.32 56	0.30 49	0.24 12	0.26 31	0.28 66	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

test410_97500	0.28 42	0.20 50	0.49 151	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.30 39	0.30 49	0.29 46	0.32 80	0.32 104	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 42	0.21 83	0.50 163	0.38 60	0.27 175	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.31 45	0.30 49	0.30 52	0.31 69	0.32 104	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

SCION-M(vits-remse)	0.34 117	0.18 10	1.23 584	0.67 584	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.23 457	0.18 460	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 240	0.48 583	1.23 584	0.67 584	1.31 720	1.59 634	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

LACA_dic	0.25 11	0.24 187	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 47	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 81	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 108	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 382	0.12 23

over-6	0.31 76	0.22 119	0.42 86	0.40 90	0.17 5	0.41 93	0.31 162	0.63 101	0.30 39	0.31 61	0.36 78	0.30 62	0.37 150	0.82 251	0.26 68	0.19 310	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 176	0.13 77

over-8	0.29 57	0.23 158	0.40 60	0.43 153	0.16 1	0.47 157	0.26 101	0.52 37	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.37 150	0.69 188	0.25 46	0.17 197	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

over-9	0.29 57	0.24 187	0.41 70	0.43 153	0.16 1	0.46 140	0.26 101	0.53 42	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.39 162	0.68 186	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 90	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.21 9	0.47 83	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

DNS	1.01 580	1.88 737	0.39 47	0.36 20	0.24 91	0.34 50	0.31 162	0.95 276	0.40 112	0.33 81	0.50 167	0.42 165	0.39 162	2.86 617	1.63 654	0.19 310	0.22 552	0.20 305	0.11 15	4.26 755	4.24 758

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 90	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 16	0.42 165	0.21 9	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

monster-pro	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.44 192	0.30 257	0.40 86	0.34 212	0.73 161	0.43 133	0.37 124	0.61 218	0.41 162	0.51 285	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 240	1.22 707	2.46 689	0.39 75	0.30 257	0.29 31	0.28 125	0.81 203	0.34 75	0.33 81	0.47 147	0.38 141	0.44 202	0.37 14	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 239

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 35	0.54 49	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 125	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 134	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 92	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22	0.43 207	0.25 229	0.45 116	0.45 213	0.24 91	0.46 140	0.22 45	0.63 101	0.99 394	0.45 188	0.64 231	0.80 362	0.52 293	1.44 461	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 284	0.15 195

Foundation-i1c-attn	0.35 130	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 227	0.48 426	0.96 286	0.37 98	0.42 165	0.43 121	0.52 232	0.49 261	0.66 179	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 45	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 104	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.35 12	0.18 8	0.39 78	0.39 291	0.56 67	0.27 24	0.29 36	0.33 63	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 157	0.19 11	0.54 49	0.27 24	0.30 49	0.29 46	0.26 31	0.32 104	0.43 47	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.30 35	0.20 18	0.54 49	0.33 66	0.27 20	0.30 52	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LCMNet	0.28 42	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 91	0.31 39	0.20 18	0.57 72	0.57 211	0.28 22	0.32 60	0.33 95	0.29 72	0.54 112	0.30 138	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 75	0.21 31	0.40 86	0.21 35	0.53 42	0.29 35	0.30 49	0.28 37	0.31 69	0.29 72	0.47 83	0.25 46	0.15 91	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

VIP-Stereo	0.35 130	0.22 119	0.49 151	0.40 90	0.43 482	0.82 461	0.22 45	0.59 77	0.45 147	0.31 61	0.53 186	0.37 130	0.31 92	0.83 254	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

252Zero-FE	0.27 27	0.22 119	0.40 60	0.41 111	0.24 91	0.29 31	0.19 11	0.59 77	0.46 153	0.31 61	0.33 63	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonStereo	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.26 143	0.26 21	0.25 87	0.49 27	0.29 35	0.36 113	0.47 147	0.28 50	0.32 104	0.49 93	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Monster-pub-eth3d	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 194	0.26 264	2.03 670	0.36 20	0.21 31	0.46 140	0.23 60	0.67 136	0.48 163	0.42 165	0.27 31	0.31 69	0.30 82	0.98 311	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 540

asda	0.30 65	0.24 187	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 115	0.34 212	0.58 75	0.37 98	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.52 106	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

qwe	0.32 86	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 143	0.49 186	0.29 136	0.64 109	0.39 108	0.49 217	0.48 154	0.26 31	0.27 58	0.80 240	0.34 218	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

4.25_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.32 56	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

2.75w_new	0.31 76	0.23 158	0.43 94	0.35 12	0.23 66	0.42 105	0.42 333	0.54 49	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.24 19	0.30 82	0.66 179	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

3.25w_new	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.38 60	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.37 38	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.5w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.45 116	0.37 38	0.24 91	0.54 256	0.35 223	0.66 128	0.36 89	0.43 173	0.44 130	0.29 53	0.34 125	0.77 225	0.39 280	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

1w_stereo	0.34 117	0.20 50	0.42 86	0.43 153	0.26 143	0.47 157	0.54 476	0.59 77	0.50 173	0.41 158	0.66 239	0.25 26	0.44 202	0.62 160	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

monsters	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.36 387	0.34 50	0.27 117	0.66 128	0.43 133	0.47 200	0.40 96	0.22 7	0.23 28	1.33 422	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

111111	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.42 471	0.37 69	0.22 45	0.95 276	0.38 106	0.31 61	0.31 54	0.40 153	0.27 58	0.96 300	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

MLG-Stereo_test3	0.28 42	0.18 10	0.42 86	0.40 90	0.23 66	0.47 157	0.19 11	0.61 89	0.29 35	0.35 103	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 151	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 59	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 11	0.34 104	0.20 6	0.77 225	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 90	0.24 91	0.38 73	0.20 18	0.59 77	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 58	0.90 281	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 57	0.19 28	0.38 37	0.41 111	0.20 23	0.42 105	0.20 18	0.66 128	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 66	1.09 353	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

GREAT-IGEV	0.32 86	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 230	0.36 65	0.28 125	0.56 67	0.58 216	0.28 22	0.50 167	0.29 53	0.29 72	0.84 259	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	0.67 648	0.42 86	0.64 551	0.29 230	0.48 169	0.25 87	0.85 225	0.44 143	0.38 141	0.36 78	0.30 62	0.70 408	1.15 370	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 228	0.12 23

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 45	0.22 45	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 16	0.30 62	0.33 114	0.34 7	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MonSter	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.29 46	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 102	0.20 50	0.40 60	0.42 133	0.28 205	0.80 450	0.23 60	0.48 25	0.37 98	0.37 124	0.31 54	0.23 9	0.24 31	1.20 385	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 147

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 16	0.22 45	0.48 25	0.31 45	0.32 70	0.26 22	0.37 130	0.24 31	0.83 254	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Pointernet	0.37 156	0.20 50	0.57 254	0.43 153	0.28 205	0.51 227	0.27 117	0.93 264	0.61 229	0.47 200	0.63 226	0.49 212	0.38 157	0.49 93	0.33 202	0.17 197	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

IGEV-Stereo+	0.45 231	0.21 83	0.43 94	0.41 111	0.39 442	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 89	0.26 14	0.25 16	0.31 69	0.41 173	1.43 457	0.30 138	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 712	1.70 728

LoS	0.40 184	0.21 83	0.44 100	0.37 38	0.22 51	0.50 207	0.40 307	1.00 303	0.94 365	0.48 209	0.66 239	0.48 203	0.40 169	0.60 151	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.52 280	0.20 50	0.38 37	0.41 111	0.19 16	0.96 514	0.34 212	1.17 384	1.25 556	0.81 329	0.90 323	0.63 304	0.50 270	1.45 462	0.42 314	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 228	0.11 3

XX-TBD	0.46 240	0.70 656	0.35 9	0.79 648	0.25 121	0.58 295	0.26 101	0.69 143	1.27 567	0.76 309	1.00 353	0.45 184	0.33 114	0.47 83	0.37 255	0.19 310	0.15 359	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147

DNSM	1.07 593	1.92 738	0.40 60	0.39 75	0.25 121	0.42 105	0.30 148	0.97 290	0.40 112	0.43 173	0.46 142	0.40 153	0.50 270	3.03 625	2.08 677	0.20 359	0.18 460	0.15 65	0.12 82	4.57 758	4.29 759

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 143	0.43 115	0.20 18	0.49 27	0.37 98	0.28 22	0.31 54	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 147

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.35 103	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.49 93	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.28 22	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 75	0.23 66	0.39 78	0.26 101	0.54 49	0.34 75	0.24 10	0.31 54	0.38 141	0.21 9	0.49 93	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

TS12	0.36 146	0.20 50	0.40 60	0.43 153	0.20 23	0.58 295	0.31 162	0.89 240	0.41 121	0.40 155	0.73 268	0.36 117	0.40 169	0.73 210	0.37 255	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 147

DF	0.38 163	0.22 119	0.60 272	0.46 233	0.26 143	0.46 140	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.43 173	0.66 239	0.58 278	0.31 92	0.79 237	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 195

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 151	0.38 60	0.27 175	0.31 39	0.23 60	0.49 27	0.38 106	0.29 36	0.28 37	0.36 117	0.29 72	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

aanet-new-90k	0.34 117	0.21 83	0.77 408	0.41 111	0.23 66	0.43 115	0.36 240	0.64 109	0.30 39	0.28 22	0.40 96	0.31 69	0.50 270	0.97 308	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 117	0.21 83	0.76 400	0.42 133	0.22 51	0.58 295	0.31 162	0.71 153	0.33 66	0.33 81	0.39 91	0.40 153	0.43 190	0.77 225	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.12 23

aanet-new-70k	0.35 130	0.20 50	0.79 421	0.42 133	0.21 31	0.50 207	0.30 148	0.65 119	0.31 45	0.33 81	0.40 96	0.31 69	0.51 285	1.00 324	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 130	0.22 119	0.91 485	0.43 153	0.21 31	0.33 47	0.36 240	0.65 119	0.32 56	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.59 350	0.91 282	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-40k	0.33 102	0.22 119	0.81 428	0.40 90	0.25 121	0.52 235	0.23 60	0.67 136	0.32 56	0.33 81	0.47 147	0.33 95	0.52 293	0.35 9	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 102	0.21 83	0.52 189	0.42 133	0.21 31	0.52 235	0.32 184	0.64 109	0.36 89	0.34 93	0.38 84	0.36 117	0.56 325	0.81 247	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 102	0.22 119	0.65 300	0.40 90	0.20 23	0.34 50	0.30 148	0.80 196	0.42 127	0.34 93	0.53 186	0.34 104	0.57 338	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 102	0.23 158	0.55 229	0.43 153	0.23 66	0.50 207	0.32 184	0.55 55	0.36 89	0.34 93	0.42 109	0.36 117	0.55 317	0.77 225	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.12 23

aanet-new-32k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 76	0.20 50	0.57 254	0.40 90	0.22 51	0.36 65	0.33 197	0.73 161	0.31 45	0.37 124	0.40 96	0.31 69	0.44 202	0.50 99	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

aanet-new-24k	0.33 102	0.21 83	0.51 175	0.42 133	0.23 66	0.53 246	0.30 148	0.62 93	0.37 98	0.40 155	0.61 218	0.34 104	0.48 244	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.12 23

aanet-new-16k	0.32 86	0.21 83	0.56 240	0.45 213	0.22 51	0.43 115	0.21 35	0.66 128	0.44 143	0.36 113	0.43 121	0.37 130	0.48 244	0.41 38	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.13 77

aanet-new-10k	0.35 130	0.22 119	0.87 461	0.47 250	0.23 66	0.66 365	0.24 76	0.63 101	0.40 112	0.38 141	0.42 109	0.40 153	0.53 302	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 284	0.13 77

aanet-new-14k	0.36 146	0.24 187	0.83 437	0.46 233	0.22 51	0.46 140	0.33 197	0.66 128	0.61 229	0.39 153	0.48 154	0.29 53	0.64 382	0.41 38	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 382	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 222	1.50 724	1.55 640	0.37 38	0.33 337	0.41 93	0.26 101	0.79 187	0.35 85	0.34 93	0.46 142	0.41 162	0.41 173	0.45 58	0.24 18	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 194	0.19 28	0.84 442	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 721

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 76	0.22 119	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.41 93	0.26 101	0.76 173	0.33 66	0.33 81	0.43 121	0.29 53	0.46 218	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.40 90	0.26 143	0.43 115	0.39 291	0.86 227	0.51 184	0.36 113	0.48 154	0.34 104	0.45 209	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

Foundation-i1a	0.37 156	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 227	0.47 413	1.01 311	0.42 127	0.51 233	0.44 130	0.57 271	0.57 338	0.78 232	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 39	0.27 117	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 104	0.46 71	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 121	0.31 39	0.30 148	0.59 77	0.37 98	0.29 36	0.33 63	0.25 26	0.25 35	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

VMStereo-Base	0.38 163	0.23 158	0.44 100	0.36 20	0.22 51	0.39 78	0.34 212	0.70 148	0.86 329	0.43 173	0.69 254	0.60 289	0.33 114	0.73 210	0.35 231	0.17 197	0.14 293	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.17 274

WQFJA1++	1.55 656	0.22 119	0.45 116	0.38 60	0.28 205	0.38 73	0.20 18	0.62 93	0.28 26	0.38 141	0.39 91	0.34 104	0.39 162	0.64 165	0.27 85	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 777	0.14 147

GEAStereo	0.31 76	0.21 83	0.43 94	0.43 153	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 176	0.14 147

BridgeDepth	0.29 57	0.19 28	0.37 20	0.40 90	0.17 5	0.58 295	0.32 184	0.60 87	0.29 35	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.43 190	0.47 83	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.33 102	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

GS-Stereo							0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

gasm-f	0.34 117	0.22 119	0.42 86	0.43 153	0.31 287	0.39 78	0.44 372	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.64 231	0.32 80	0.46 218	0.55 119	0.28 104	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.14 147

DDF-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.47 135	0.48 284	0.42 471	0.31 39	0.24 76	0.53 42	0.33 66	0.33 81	0.40 96	0.37 130	0.48 244	0.91 282	0.32 180	0.23 457	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 697	0.16 239

Zero-FE251	0.34 117	0.23 158	0.51 175	0.45 213	0.29 230	0.58 295	0.24 76	0.82 211	0.34 75	0.49 217	0.38 84	0.52 232	0.42 181	0.47 83	0.27 85	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

zero-FE	0.36 146	0.22 119	0.47 135	0.45 213	0.43 482	0.30 35	0.24 76	0.61 89	0.33 66	0.33 81	0.41 105	0.37 130	0.50 270	0.64 165	0.32 180	0.22 429	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 694	0.16 239

asd	0.30 65	0.21 83	0.41 70	0.39 75	0.24 91	0.47 157	0.30 148	0.69 143	0.30 39	0.41 158	0.39 91	0.28 50	0.33 114	0.62 160	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

2.25w	0.32 86	0.24 187	0.48 142	0.37 38	0.24 91	0.45 132	0.25 87	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.58 211	0.27 40	0.32 104	0.74 219	0.35 231	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 147

4w-stereo	0.30 65	0.24 187	0.44 100	0.37 38	0.23 66	0.46 140	0.27 117	0.63 101	0.31 45	0.41 158	0.44 130	0.27 40	0.36 146	0.59 139	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

2.5w	0.31 76	0.23 158	0.46 129	0.39 75	0.24 91	0.42 105	0.39 291	0.61 89	0.30 39	0.37 124	0.53 186	0.24 19	0.25 35	0.77 225	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

3.75w	0.32 86	0.23 158	0.44 100	0.37 38	0.29 230	0.62 330	0.36 240	0.59 77	0.32 56	0.41 158	0.47 147	0.25 26	0.34 125	0.64 165	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

3w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.52 189	0.40 90	0.21 31	0.53 246	0.54 476	0.65 119	0.46 153	0.44 180	0.48 154	0.23 9	0.45 209	0.46 71	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

2w_stereo	0.32 86	0.24 187	0.45 116	0.39 75	0.22 51	0.46 140	0.47 413	0.69 143	0.42 127	0.43 173	0.50 167	0.24 19	0.45 209	0.47 83	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

monsterstereo	0.34 117	0.20 50	0.44 100	0.45 213	0.35 369	0.27 27	0.29 136	0.53 42	0.51 184	0.44 180	0.61 218	0.26 31	0.25 35	1.19 382	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

LG-Stereo_L2	0.29 57	0.20 50	0.45 116	0.37 38	0.25 121	0.26 21	0.20 18	0.78 180	0.28 26	0.28 22	0.26 22	0.24 19	0.26 44	0.91 282	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 65	0.20 50	0.44 100	0.37 38	0.26 143	0.29 31	0.21 35	0.66 128	0.26 20	0.25 12	0.25 16	0.24 19	0.22 25	1.24 396	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.42 105	0.19 11	0.56 67	0.26 20	0.29 36	0.24 12	0.29 53	0.29 72	0.55 119	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

Reg-Stereo(zero)	0.44 222	0.22 119	0.45 116	0.43 153	0.23 66	0.38 73	0.25 87	0.76 173	1.08 442	0.90 356	0.78 282	0.90 412	0.47 230	0.70 194	0.36 243	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

AIO_rvc	0.36 146	0.23 158	0.49 151	0.43 153	0.27 175	0.59 306	0.38 274	0.94 270	0.45 147	0.33 81	0.46 142	0.49 212	0.22 25	0.84 259	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

HUF	0.36 146	0.23 158	0.52 189	0.40 90	0.22 51	0.54 256	0.47 413	0.82 211	0.43 133	0.36 113	0.43 121	0.50 218	0.42 181	0.64 165	0.29 117	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 147

castereo++	0.38 163	0.23 158	0.41 70	0.43 153	0.31 287	0.97 518	0.22 45	0.86 227	0.58 216	0.32 70	0.44 130	0.51 224	0.39 162	0.93 293	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 147

IGEV-RUCA	0.37 156	0.23 158	0.48 142	0.49 306	0.36 387	0.60 314	0.23 60	0.64 109	0.49 166	0.39 153	0.49 164	0.44 176	0.31 92	0.85 265	0.30 138	0.24 482	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 334	0.19 354

GIP-stereo	0.34 117	0.23 158	0.45 116	0.50 319	0.36 387	0.38 73	0.23 60	0.78 180	0.52 191	0.34 93	0.51 174	0.46 188	0.38 157	0.51 104	0.27 85	0.20 359	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 147

IGEV-Stereo++	0.30 65	0.20 50	0.40 60	0.46 233	0.30 257	0.33 47	0.22 45	0.75 170	0.45 147	0.32 70	0.41 105	0.32 80	0.48 244	0.38 18	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 194	0.19 28	0.83 437	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 721

MoCha-V2	0.40 184	0.20 50	0.49 151	0.50 319	0.21 31	0.44 128	0.33 197	0.93 264	0.53 198	0.53 239	0.53 186	0.42 165	0.58 349	1.09 353	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.15 195

iResNet_ROB	0.77 483	0.30 387	0.99 516	0.57 472	0.36 387	0.83 467	0.36 240	2.33 695	1.58 659	1.27 529	1.30 499	1.25 535	0.84 477	1.65 506	0.79 520	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.27 526

pmcnn	2.37 706	0.42 559	2.71 697	0.63 542	0.43 482	1.54 629	1.19 673	2.01 644	1.53 653	2.64 708	7.60 746	18.07 766	1.45 649	3.44 641	2.78 693	0.18 252	0.15 359	0.15 65	0.12 82	0.20 334	0.18 305

GEAR-Net	0.40 184	0.26 264	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.66 534	0.46 153	0.37 124	0.58 211	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

HLF11	0.53 296	0.25 229	1.02 533	0.41 111	0.35 369	0.47 157	0.28 125	1.17 384	0.96 373	0.64 282	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.51 475	0.63 457	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.13 144	0.17 176	0.20 392

aanet-new-28k	0.32 86	0.21 83	0.66 311	0.43 153	0.21 31	0.47 157	0.28 125	0.64 109	0.33 66	0.36 113	0.39 91	0.36 117	0.49 261	0.39 25	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 411	0.15 195

aanet-new-22k	0.32 86	0.21 83	0.54 214	0.43 153	0.22 51	0.47 157	0.23 60	0.67 136	0.50 173	0.35 103	0.46 142	0.33 95	0.50 270	0.44 53	0.29 117	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

aanet-new-12k	0.33 102	0.23 158	0.77 408	0.48 284	0.21 31	0.48 169	0.25 87	0.80 196	0.44 143	0.38 141	0.29 46	0.32 80	0.48 244	0.39 25	0.29 117	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.15 195

aanet-new-8k	0.35 130	0.23 158	0.50 163	0.45 213	0.25 121	0.54 256	0.36 240	0.68 140	0.49 166	0.35 103	0.42 109	0.32 80	0.62 371	0.68 186	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

aanet-new	0.39 170	0.25 229	0.54 214	0.47 250	0.37 409	0.74 409	0.28 125	0.62 93	0.34 75	0.37 124	0.50 167	0.36 117	0.74 421	0.98 311	0.30 138	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.14 147

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 130	0.21 83	0.52 189	0.48 284	0.27 175	0.75 415	0.38 274	0.63 101	0.43 133	0.37 124	0.50 167	0.35 111	0.50 270	0.43 47	0.30 138	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 130	0.20 50	0.50 163	0.42 133	0.37 409	0.58 295	0.30 148	0.68 140	0.42 127	0.37 124	0.53 186	0.47 196	0.60 354	0.39 25	0.34 218	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 170	0.52 601	1.32 602	0.44 192	0.38 431	0.38 73	0.23 60	0.95 276	0.41 121	0.36 113	0.43 121	0.41 162	0.42 181	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 147

RT-Monster	0.45 231	0.23 158	0.47 135	0.44 192	0.40 454	0.51 227	0.25 87	0.87 230	1.01 403	0.87 350	0.86 307	0.68 323	0.41 173	0.67 183	0.40 290	0.16 137	0.14 293	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 274

Foundation-i1b	0.36 146	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 246	0.49 438	1.00 303	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.56 265	0.53 302	0.66 179	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

Selective-IGEV-i32	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

DA	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

GGEV	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

AdaDepth	0.30 65	0.22 119	0.49 151	0.44 192	0.27 175	0.44 128	0.24 76	0.52 37	0.30 39	0.31 61	0.37 83	0.26 31	0.32 104	0.79 237	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

4.5_new	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

IGEV	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 287	0.45 132	0.21 35	0.59 77	0.40 112	0.31 61	0.43 121	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.23 158	0.54 214	0.50 319	0.28 205	0.36 65	0.22 45	1.02 313	0.39 108	0.42 165	0.64 231	0.36 117	0.51 285	0.39 25	0.29 117	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.18 305

SGD-Stereo	0.32 86	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 115	0.22 45	0.64 109	0.33 66	0.42 165	0.34 70	0.27 40	0.35 134	1.15 370	0.30 138	0.20 359	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 176	0.13 77

SCV_C0	0.43 207	0.26 264	0.65 300	0.43 153	0.29 230	0.47 157	0.31 162	1.34 439	0.73 283	0.38 141	0.49 164	0.54 245	0.29 72	1.24 396	0.30 138	0.17 197	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.20 334	0.15 195

SCV	0.46 240	0.26 264	0.55 229	0.47 250	0.25 121	0.39 78	0.38 274	1.98 636	0.60 228	0.35 103	0.48 154	0.55 251	0.36 146	1.28 407	0.32 180	0.24 482	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.14 147

AIO_test	0.35 130	0.22 119	0.44 100	0.43 153	0.27 175	0.57 288	0.44 372	0.79 187	0.41 121	0.32 70	0.47 147	0.46 188	0.30 82	0.69 188	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

castereo	0.41 194	0.22 119	0.46 129	0.44 192	0.30 257	0.61 320	0.56 502	0.97 290	0.80 309	0.38 141	0.69 254	0.45 184	0.69 402	0.51 104	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

Occ-G	0.42 200	0.21 83	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.42 105	0.62 538	0.77 177	0.49 166	0.43 173	0.66 239	1.02 463	0.46 218	0.78 232	0.41 300	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 239

AIO-Stereo	0.37 156	0.25 229	0.51 175	0.47 250	0.23 66	0.45 132	0.39 291	1.07 349	0.52 191	0.41 158	0.48 154	0.52 232	0.25 35	0.72 204	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

RSM	0.39 170	0.24 187	0.49 151	0.46 233	0.26 143	0.47 157	0.40 307	0.92 253	0.44 143	0.41 158	0.42 109	0.65 311	0.33 114	1.07 346	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.13 77

IGEV++	0.40 184	0.22 119	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.65 529	0.46 153	0.37 124	0.57 207	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

MSKI-zero shot	0.55 330	0.26 264	0.57 254	0.51 351	0.26 143	0.69 385	0.28 125	1.18 392	0.64 241	0.91 360	1.32 512	0.82 374	0.33 114	1.92 546	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 239

GCAP-Stereo	0.40 184	0.28 329	0.68 321	0.47 250	0.25 121	0.53 246	0.32 184	0.82 211	0.58 216	0.65 285	0.69 254	0.58 278	0.42 181	0.47 83	0.29 117	0.17 197	0.14 293	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.14 147

Any-RAFT	0.53 296	0.24 187	0.47 135	0.47 250	0.27 175	1.00 526	0.25 87	1.58 511	1.05 423	0.85 346	0.99 348	1.06 474	0.47 230	0.70 194	0.32 180	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 239

anonymousdsp2	0.53 296	0.27 299	0.74 386	0.48 284	0.29 230	0.76 423	0.47 413	1.61 520	0.82 320	0.77 315	0.77 280	0.75 346	0.47 230	1.03 331	0.40 290	0.18 252	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.19 284	0.18 305

Selective-IGEV	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

DCANet-4	0.54 314	0.26 264	1.07 553	0.42 133	0.24 91	0.48 169	0.36 240	0.99 299	1.30 583	1.10 430	1.02 366	0.56 265	0.75 425	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

fff	0.53 296	0.24 187	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

ADStereo(finetuned)	0.57 348	0.24 187	1.06 548	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.35 223	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	1.20 612	0.84 259	0.51 395	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

TANstereo	0.44 222	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.65 356	0.26 101	0.79 187	0.83 321	0.93 363	0.98 346	0.51 224	0.46 218	0.54 112	0.35 231	0.18 252	0.24 580	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 514

DCANet	0.54 314	0.24 187	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.36 240	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	0.92 512	0.81 247	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

csc	0.53 296	0.24 187	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

cscssc	0.53 296	0.24 187	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

EE1	0.45 231	0.22 119	0.59 268	0.45 213	0.33 337	0.49 186	0.30 148	0.97 290	0.73 283	0.59 268	0.62 222	0.63 304	0.52 293	1.24 396	0.32 180	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.17 176	0.15 195

anonymous	0.28 42	0.22 119	0.43 94	0.39 75	0.26 143	0.22 13	0.24 76	0.35 7	0.34 75	0.42 165	0.60 215	0.24 19	0.27 58	0.50 99	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

ManiGeoR	0.52 280	0.24 187	0.97 510	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf10	0.52 280	0.24 187	0.97 510	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf8	0.51 275	0.25 229	0.96 507	0.40 90	0.33 337	0.62 330	0.36 240	1.17 384	1.07 435	0.61 274	0.83 296	0.56 265	0.44 202	0.99 318	0.46 358	0.20 359	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.19 284	0.21 416

TestStereo_HL2	0.51 275	0.27 299	0.56 240	0.42 133	0.32 313	0.57 288	0.34 212	1.00 303	0.91 351	0.82 335	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.55 484	0.48 373	0.19 310	0.13 221	0.16 116	0.14 185	0.18 228	0.19 354

quiztm	0.48 256	0.26 264	0.52 189	0.49 306	0.55 567	0.45 132	0.42 333	1.45 472	0.81 313	0.79 321	1.14 429	0.57 271	0.32 104	0.58 137	0.36 243	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.15 195

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.41 111	0.37 409	0.49 186	0.41 326	0.64 109	0.59 226	0.54 245	0.66 239	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Foundation-i1	0.40 184	0.19 28	0.36 13	0.42 133	0.32 313	0.54 256	0.48 426	1.18 392	0.52 191	0.54 245	0.54 198	0.58 278	0.49 261	0.65 176	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

gcap_with_dpt	0.35 130	0.22 119	0.56 240	0.42 133	0.35 369	0.50 207	0.45 393	0.62 93	0.49 166	0.54 245	0.66 239	0.32 80	0.30 82	0.38 18	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.14 46	0.13 77

DLNR-FE	23.17 774	48.55 793	42.94 779	176.85 799	78.48 791	0.35 59	0.21 35	23.51 772	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.55 484	0.44 328	9.85 775	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 797	0.16 239

GASTEREO	0.40 184	0.25 229	0.51 175	0.48 284	0.25 121	0.65 356	0.36 240	0.81 203	0.49 166	0.51 233	0.82 295	0.30 62	0.66 394	0.62 160	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 147

MSCF	0.38 163	0.25 229	0.52 189	0.47 250	0.25 121	0.62 330	0.37 266	0.81 203	0.47 158	0.50 226	0.71 262	0.32 80	0.65 390	0.54 112	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.14 147

depthmonostereo	0.41 194	0.23 158	0.53 200	0.47 250	0.23 66	0.61 320	0.35 223	1.00 303	0.76 295	0.48 209	0.65 238	0.47 196	0.49 261	0.67 183	0.37 255	0.16 137	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 195

DVStereo	0.43 207	0.21 83	0.55 229	0.43 153	0.32 313	0.72 399	0.29 136	0.80 196	0.51 184	0.77 315	0.73 268	0.48 203	0.40 169	1.13 367	0.39 280	0.15 91	0.14 293	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 147

xyz-stereo	7.16 747	0.22 119	69.90 792	0.42 133	0.21 31	32.92 781	0.49 438	0.87 230	0.76 295	1.38 588	27.04 774	1.19 518	1.16 600	4.69 663	0.97 568	0.16 137	0.12 106	0.20 305	0.14 185	0.16 128	0.12 23

MM-Stereo_test2	0.43 207	0.24 187	0.67 317	0.51 351	0.32 313	0.55 271	0.45 393	0.97 290	0.77 299	0.59 268	0.51 174	0.49 212	0.42 181	0.80 240	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.14 147

HART	0.45 231	0.22 119	0.54 214	0.50 319	0.26 143	0.41 93	0.29 136	1.03 318	0.50 173	0.58 260	1.45 561	0.61 294	0.35 134	1.08 351	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.14 185	0.19 284	0.14 147

WCG-NET	0.42 200	0.21 83	0.54 214	0.40 90	0.25 121	0.47 157	0.32 184	0.73 161	1.15 494	0.76 309	0.73 268	0.58 278	0.45 209	0.60 151	0.34 218	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

GCAP-BAT	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

WCG-NET（raft）	0.45 231	0.21 83	0.55 229	0.40 90	0.24 91	0.50 207	0.36 240	0.73 161	1.09 451	0.71 298	0.76 277	0.92 423	0.51 285	0.84 259	0.34 218	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 147

RSM++	0.38 163	0.24 187	0.51 175	0.47 250	0.26 143	0.50 207	0.41 326	0.79 187	0.45 147	0.37 124	0.45 136	0.60 289	0.35 134	1.02 330	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.13 77

DLNR_Zeroshot_test	23.17 774	48.52 792	43.29 780	176.68 798	78.69 792	0.35 59	0.21 35	23.41 771	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.56 489	0.44 328	9.57 771	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 797	0.16 239

GCAPDPT-zeroshot	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

RAFT-Test	0.54 314	0.25 229	0.64 293	0.47 250	0.30 257	0.97 518	0.27 117	1.24 421	0.81 313	0.96 373	1.12 418	1.28 546	0.48 244	0.71 200	0.36 243	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 239

knoymous	0.51 275	0.29 364	0.47 135	0.43 153	0.30 257	0.55 271	0.55 494	1.02 313	0.77 299	0.98 383	0.85 304	0.94 428	0.56 325	0.85 265	0.45 343	0.20 359	0.14 293	0.26 516	0.14 185	0.23 441	0.23 459

RCA-Stereo	0.50 272	0.23 158	0.58 262	0.48 284	0.33 337	0.55 271	0.45 393	0.97 290	1.38 619	0.68 292	1.05 382	0.63 304	0.80 456	0.59 139	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 147

CroCo-Stereo	0.40 184	0.31 424	0.73 369	0.58 478	0.27 175	0.26 21	0.33 197	0.95 276	0.81 313	0.42 165	0.47 147	0.65 311	0.47 230	0.39 25	0.34 218	0.18 252	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.19 284	0.16 239
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
raftrobust	0.52 280	0.25 229	0.56 240	0.65 566	0.52 552	0.49 186	0.34 212	0.98 296	0.91 351	1.30 546	0.87 313	0.63 304	0.81 460	0.78 232	0.41 300	0.19 310	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 239

iResNetv2_ROB	0.80 500	0.37 529	1.71 653	0.56 453	0.37 409	0.94 505	0.64 546	1.73 550	1.34 598	1.23 510	1.42 548	1.26 539	0.92 512	1.85 541	0.56 427	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.14 185	0.24 461	0.19 354

MLCV	0.72 443	0.34 492	1.10 563	0.51 351	0.23 66	0.91 491	0.39 291	1.33 434	1.23 546	1.46 608	1.55 591	1.01 461	0.64 382	1.95 551	0.80 525	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.17 274

GELT-Stereo	0.33 102	0.22 119	0.45 116	0.44 192	0.36 387	0.32 45	0.29 136	0.67 136	0.55 205	0.52 237	0.41 105	0.39 144	0.35 134	0.56 124	0.31 166	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 90	0.30 257	0.11 1	0.26 101	0.40 13	0.36 89	0.30 49	0.34 70	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.15 195

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 326	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 136	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 216	0.15 86	0.13 77

GGDA	0.49 266	0.25 229	0.53 200	0.41 111	0.29 230	0.57 288	0.33 197	0.98 296	0.97 381	0.81 329	0.89 322	0.61 294	0.51 285	1.26 401	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.18 305

TestStereo-Hl	0.51 275	0.27 299	0.55 229	0.41 111	0.29 230	0.55 271	0.45 393	1.05 333	0.90 345	0.87 350	0.85 304	0.72 338	0.65 390	1.33 422	0.43 324	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.18 228	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.42 133	0.35 369	0.46 140	0.40 307	0.62 93	0.54 202	0.56 256	0.67 246	0.36 117	0.27 58	0.49 93	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

water-stereo	0.39 170	0.20 50	0.48 142	0.44 192	0.27 175	0.50 207	0.26 101	0.92 253	0.51 184	0.53 239	0.78 282	0.55 251	0.49 261	0.42 45	0.42 314	0.16 137	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

G2L-ROB	0.73 461	0.25 229	0.76 400	0.54 412	0.39 442	0.95 508	0.66 554	1.66 534	1.09 451	1.24 517	1.02 366	1.64 622	0.71 413	1.63 503	1.02 575	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.20 334	0.22 439

xyz-stereo-finetune	0.48 256	0.25 229	0.54 214	0.42 133	0.23 66	0.80 450	0.42 333	0.80 196	0.80 309	0.61 274	0.62 222	0.54 245	0.43 190	1.70 518	0.58 434	0.15 91	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.15 195

G2L-Stereo_test	0.73 461	0.27 299	0.74 386	0.49 306	0.40 454	0.90 487	0.81 603	1.53 499	1.14 482	1.28 531	1.27 488	1.52 600	0.72 417	1.62 501	0.94 559	0.19 310	0.14 293	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.19 354

fffft	0.38 163	0.23 158	0.51 175	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.48 426	0.76 173	0.36 89	0.44 180	0.34 70	0.38 141	0.31 92	1.31 414	0.32 180	0.14 57	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 170	0.25 229	0.50 163	0.45 213	0.30 257	0.61 320	0.36 240	0.72 155	0.45 147	0.46 195	0.43 121	0.42 165	0.35 134	1.39 448	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.15 216	0.16 128	0.15 195

999	0.48 256	0.22 119	0.49 151	0.48 284	0.34 361	0.75 415	0.31 162	0.85 225	0.55 205	0.37 124	0.48 154	0.50 218	0.36 146	2.45 595	0.39 280	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.16 128	0.19 354

mms	0.40 184	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.32 313	0.43 115	0.46 403	0.70 148	0.46 153	0.35 103	0.58 211	0.44 176	0.30 82	1.36 435	0.33 202	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.19 284	0.15 195

ours_stereo	0.39 170	0.28 329	0.51 175	0.46 233	0.30 257	0.40 86	0.44 372	0.73 161	0.56 209	0.35 103	0.56 202	0.46 188	0.33 114	1.11 359	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.15 216	0.19 284	0.14 147

UGAM-zero	1.00 574	0.30 387	0.93 492	0.47 250	0.30 257	0.57 288	0.25 87	2.25 688	0.63 236	1.01 397	1.10 405	2.73 700	1.85 686	6.26 700	0.40 290	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.17 274

RAStereo	0.34 117	0.21 83	0.66 311	0.47 250	0.27 175	0.26 21	0.29 136	0.69 143	0.63 236	0.32 70	0.42 109	0.45 184	0.31 92	0.45 58	0.34 218	0.17 197	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.13 77

RAFT-Stereo-weight	0.47 250	0.24 187	0.53 200	0.48 284	0.27 175	0.60 314	0.35 223	1.02 313	1.07 435	0.99 386	0.78 282	0.76 350	0.28 66	0.76 222	0.36 243	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

gcap-zeroshot	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

test_for_model	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

MGS-Stereo	0.42 200	0.26 264	0.58 262	0.44 192	0.28 205	0.50 207	0.34 212	0.57 72	0.83 321	0.46 195	1.31 505	0.52 232	0.33 114	0.65 176	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.16 239

qqq1	0.72 443	0.30 387	0.86 449	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

fff1	0.72 443	0.30 387	0.86 449	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ACVNet-DCA	0.56 339	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

1test111	0.54 314	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	0.88 274	0.59 437	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

cc1	0.64 395	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 722	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.19 284	0.19 354

ff7	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

IGEVStereo-DCA	0.46 240	0.28 329	0.56 240	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.18 305

ffff	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

rrr	0.46 240	0.28 329	0.73 369	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.38 274	0.76 173	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239

11t	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

tt1	0.62 374	0.32 443	0.51 175	0.54 412	0.26 143	1.16 569	0.48 426	0.95 276	2.47 708	0.57 258	0.77 280	0.49 212	0.81 460	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.15 216	0.19 284	0.20 392

MaDis-Stereo	0.36 146	0.25 229	0.58 262	0.44 192	0.34 361	0.30 35	0.30 148	0.72 155	0.50 173	0.37 124	0.36 78	0.58 278	0.49 261	0.52 106	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.14 147

UniTT-Stereo	0.36 146	0.23 158	0.59 268	0.48 284	0.36 387	0.40 86	0.32 184	0.53 42	0.49 166	0.54 245	0.55 199	0.36 117	0.31 92	0.58 137	0.51 395	0.20 359	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.15 195

testlalala	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

AEACV	0.37 156	0.24 187	0.52 189	0.47 250	0.51 539	0.37 69	0.38 274	0.65 119	0.53 198	0.42 165	0.56 202	0.46 188	0.60 354	0.53 108	0.30 138	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.14 147

anonymousdsp	0.43 207	0.27 299	0.53 200	0.44 192	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.89 240	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.33 422	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

riskmin	0.56 339	0.27 299	0.60 272	0.43 153	0.31 287	0.83 467	0.42 333	1.14 375	1.04 418	0.73 308	0.75 275	1.11 501	1.01 562	0.81 247	0.51 395	0.20 359	0.14 293	0.24 456	0.15 216	0.24 461	0.25 490

Selective-RAFT	0.52 280	0.28 329	0.79 421	0.55 437	0.27 175	0.91 491	0.33 197	0.80 196	0.88 338	0.58 260	0.63 226	0.81 369	0.77 437	1.29 411	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.17 274

MC-Stereo	0.43 207	0.23 158	0.48 142	0.51 351	0.28 205	0.39 78	0.32 184	0.88 239	0.68 266	0.60 273	0.84 300	0.56 265	0.61 365	1.03 331	0.31 166	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

ccc-4	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 569	0.40 548	1.82 662	0.66 572	0.62 604	2.05 677	0.78 590	1.91 616	1.29 577	1.54 629	1.42 548	1.51 597	1.23 617	1.99 554	1.33 617	0.23 457	0.14 293	0.20 305	0.15 216	0.27 506	0.26 514

IGEV-Stereo	0.43 207	0.27 299	0.54 214	0.45 213	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.90 248	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.32 418	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.60 364	0.23 158	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.72 399	0.42 333	1.18 392	1.41 635	0.80 324	1.38 538	1.10 494	0.79 450	0.96 300	0.58 434	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.19 354

test_xeample3	0.42 200	0.28 329	0.69 333	0.43 153	0.33 337	0.56 283	0.38 274	0.79 187	0.45 147	0.53 239	0.46 142	0.44 176	0.44 202	1.38 441	0.31 166	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.17 176	0.16 239

CFNet-RSSM	0.54 314	0.24 187	0.70 339	0.48 284	0.28 205	0.60 314	0.27 117	1.49 480	1.14 482	1.06 411	0.93 329	1.08 481	0.54 309	0.70 194	0.35 231	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.14 147

Gwc-CoAtRS	0.52 280	0.24 187	0.68 321	0.48 284	0.29 230	0.64 340	0.25 87	1.16 380	1.08 442	1.01 397	1.00 353	1.12 502	0.56 325	0.69 188	0.37 255	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.15 86	0.15 195

R-Stereo Train	0.57 348	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 641	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274

RAFT-Stereo	0.57 348	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 641	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.75 475	0.40 548	1.36 609	0.67 584	0.29 230	0.92 498	0.59 527	1.52 492	1.25 556	1.28 531	1.48 573	0.94 428	0.76 433	1.62 501	0.78 513	0.18 252	0.14 293	0.18 219	0.15 216	0.22 411	0.23 459

AnonStereo	0.46 240	0.24 187	0.65 300	0.47 250	0.34 361	0.47 157	0.40 307	0.95 276	0.78 303	0.70 295	0.57 207	0.80 362	0.50 270	1.00 324	0.33 202	0.20 359	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.22 411	0.16 239

TestStereo_HLe17	0.54 314	0.24 187	1.22 582	0.41 111	0.30 257	0.61 320	0.41 326	1.22 414	1.09 451	0.61 274	0.86 307	0.53 239	0.46 218	1.33 422	0.45 343	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.18 305

TestStereo_HL3	0.56 339	0.26 264	1.40 611	0.44 192	0.34 361	0.67 371	0.53 469	0.92 253	0.84 325	0.96 373	0.99 348	0.80 362	0.62 371	1.08 351	0.39 280	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.16 267	0.17 176	0.21 416

DN	0.42 200	0.24 187	0.49 151	0.47 250	0.41 465	0.58 295	0.32 184	0.81 203	0.84 325	0.45 188	0.52 179	0.77 352	0.35 134	0.64 165	0.33 202	0.24 482	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

LiteMatch	0.32 86	0.24 187	0.37 20	0.45 213	0.25 121	0.34 50	0.31 162	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 31	0.40 153	0.48 244	0.45 58	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

Lsterematch	0.52 280	0.24 187	0.64 293	0.45 213	0.25 121	0.71 396	0.31 162	0.81 203	1.05 423	0.96 373	1.28 494	0.69 329	0.48 244	0.84 259	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 143	0.24 15	0.24 76	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 31	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 267	0.13 7	0.13 77

WQFJA1	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.11 366	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.71 200	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

WQFJX1	0.57 348	0.26 264	0.54 214	0.48 284	0.72 632	0.68 379	0.47 413	2.46 708	0.71 276	0.54 245	0.50 167	0.53 239	0.51 285	1.36 435	0.60 445	0.18 252	0.20 502	0.20 305	0.16 267	0.20 334	0.20 392

WQFJX	0.51 275	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.87 680	0.75 415	0.39 291	1.29 431	0.77 299	0.53 239	0.52 179	0.55 251	0.55 317	0.95 299	0.60 445	0.17 197	0.19 481	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.18 305

NLMM	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.12 369	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.72 204	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

S2M2_XL	0.24 5	0.24 187	0.39 47	0.34 6	0.24 91	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 96	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 359	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 272	0.24 187	0.54 214	0.54 412	0.74 640	0.49 186	0.53 469	1.09 356	1.05 423	0.62 279	0.95 332	0.61 294	0.42 181	0.77 225	0.38 268	0.20 359	0.17 434	0.20 305	0.16 267	0.18 228	0.18 305

tt45	0.45 231	0.23 158	0.46 129	0.45 213	0.33 337	0.79 441	0.32 184	0.78 180	0.41 121	0.51 233	0.44 130	0.49 212	0.37 150	2.14 568	0.34 218	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.18 305

fffy	0.42 200	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.29 230	0.48 169	0.35 223	0.91 250	0.55 205	0.40 155	0.58 211	0.55 251	0.41 173	1.26 401	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.14 147

model_zeroshot	0.48 256	0.29 364	0.86 449	0.51 351	0.36 387	0.69 385	0.37 266	1.12 369	0.62 233	0.85 346	0.84 300	0.66 316	0.37 150	0.73 210	0.34 218	0.20 359	0.16 398	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

11t1	0.52 280	0.28 329	0.68 321	0.51 351	0.28 205	0.83 467	0.39 291	1.22 414	0.63 236	0.84 341	0.74 273	0.68 323	0.68 398	0.91 282	0.57 430	0.21 397	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

ProNet	0.43 207	0.28 329	0.58 262	0.43 153	0.30 257	0.56 283	0.52 461	1.00 303	0.58 216	0.44 180	0.49 164	0.43 170	0.43 190	1.28 407	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

CroCo-Stereo Lap2	0.44 222	0.34 492	0.77 408	0.61 521	0.79 660	0.28 28	0.35 223	0.75 170	0.71 276	0.38 141	0.50 167	0.72 338	0.55 317	0.57 130	0.47 367	0.17 197	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.21 382	0.20 392

CIPLG	0.62 374	0.33 467	0.96 507	0.58 478	0.50 527	0.75 415	0.48 426	1.05 333	0.96 373	1.40 595	1.57 599	0.64 308	0.48 244	0.89 279	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

iRaft-Stereo_20w	0.65 403	0.31 424	1.00 522	0.47 250	0.34 361	0.73 404	0.30 148	2.96 721	0.70 272	1.15 462	1.14 429	0.76 350	0.65 390	1.11 359	0.38 268	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.18 305

IPLG	0.69 430	0.27 299	0.97 510	0.51 351	0.43 482	0.79 441	0.33 197	1.21 406	1.06 430	1.30 546	1.10 405	0.52 232	0.55 317	3.16 632	0.63 457	0.16 137	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

IPLGR_C	0.62 374	0.33 467	0.99 516	0.58 478	0.49 520	0.76 423	0.48 426	1.10 359	0.96 373	1.40 595	1.56 595	0.62 301	0.48 244	0.80 240	0.71 489	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

MIPNet	0.56 339	0.28 329	0.94 497	0.49 306	0.33 337	0.66 365	0.38 274	1.35 441	1.08 442	1.06 411	0.92 326	0.60 289	0.79 450	0.73 210	0.52 403	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

test-3	0.54 314	0.22 119	0.68 321	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.32 560	0.69 254	0.87 399	0.45 209	1.68 516	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

test_1	0.54 314	0.22 119	0.68 321	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.28 531	0.68 249	0.87 399	0.45 209	1.67 511	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

ACRE	0.61 370	0.33 467	1.01 526	0.58 478	0.49 520	0.75 415	0.47 413	1.06 347	0.95 367	1.37 582	1.55 591	0.62 301	0.46 218	0.83 254	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.21 416

GANet-ADL	0.60 364	0.35 512	0.72 357	0.64 551	0.40 454	0.68 379	0.51 450	1.49 480	1.12 465	0.95 370	1.08 394	0.91 415	0.57 338	0.76 222	0.55 421	0.26 535	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.23 441	0.25 490

cross-raft	0.54 314	0.25 229	0.61 277	0.52 373	0.29 230	0.68 379	0.37 266	1.46 474	0.76 295	1.01 397	1.06 384	1.28 546	0.46 218	0.71 200	0.35 231	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.14 147

RALCasStereoNet	0.54 314	0.30 387	0.66 311	0.59 493	0.51 539	0.61 320	0.52 461	0.94 270	0.93 361	0.70 295	1.01 358	0.78 356	0.44 202	1.33 422	0.47 367	0.20 359	0.16 398	0.18 219	0.16 267	0.20 334	0.19 354

AANet_RVC	1.16 618	0.52 601	1.49 637	0.65 566	0.45 498	0.75 415	0.69 567	1.42 460	1.55 657	1.34 574	1.87 650	1.53 601	0.78 445	7.43 727	1.38 625	0.25 510	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.22 411	0.26 514

HSM	1.19 621	0.32 443	0.65 300	0.57 472	0.38 431	1.23 583	0.59 527	2.25 688	1.19 524	1.30 546	1.25 478	1.94 661	1.03 571	9.32 752	0.71 489	0.22 429	0.16 398	0.20 305	0.16 267	0.21 382	0.21 416

noway7	1.29 627	1.22 707	14.37 746	0.52 373	0.33 337	0.57 288	0.42 333	1.14 375	1.02 407	0.72 306	0.83 296	1.12 502	0.93 521	0.80 240	0.67 474	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.17 299	0.21 382	0.16 239

Weightmod_eth	0.52 280	0.25 229	0.48 142	0.45 213	0.39 442	0.59 306	0.43 357	0.96 286	0.57 211	0.65 285	1.50 578	0.66 316	0.76 433	1.19 382	0.32 180	0.33 607	0.19 481	0.18 219	0.17 299	0.18 228	0.13 77

depth_test_26	0.29 57	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 91	0.21 9	0.24 76	0.41 15	0.34 75	0.30 49	0.81 294	0.28 50	0.24 31	0.47 83	0.25 46	0.22 429	0.16 398	0.18 219	0.17 299	0.19 284	0.17 274

Anonymus	0.32 86	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.28 205	0.43 115	0.24 76	0.54 49	0.40 112	0.33 81	0.31 54	0.50 218	0.38 157	0.57 130	0.32 180	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 299	0.15 86	0.16 239

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.16 3	0.21 35	0.35 7	0.25 16	0.35 103	0.26 22	0.30 62	0.26 44	0.62 160	0.27 85	0.27 551	0.22 552	0.13 1	0.17 299	0.13 7	0.21 416

IGEV_i1	0.66 413	0.29 364	0.89 477	0.55 437	0.28 205	0.92 498	0.60 531	1.98 636	0.83 321	1.00 391	1.04 379	1.09 491	0.68 398	1.29 411	0.62 452	0.20 359	0.17 434	0.21 349	0.17 299	0.21 382	0.21 416

RT-IGEV	0.77 483	0.28 329	0.93 492	0.55 437	0.33 337	1.01 527	0.83 608	2.03 651	0.93 361	1.28 531	1.58 602	1.77 640	1.17 601	1.04 337	0.49 383	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.26 514

Selective-IGEV-i1	0.66 413	0.27 299	0.86 449	0.54 412	0.33 337	1.01 527	0.78 590	1.75 559	1.18 515	0.88 352	1.19 456	1.19 518	0.56 325	0.98 311	0.54 416	0.19 310	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.20 392

Pro-Stereo	0.31 76	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 230	0.63 336	0.21 35	0.35 7	0.28 26	0.34 93	0.25 16	0.23 9	0.13 1	1.58 493	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 299	0.13 7	0.12 23

NLMM1	0.56 339	0.27 299	0.60 272	0.47 250	0.74 640	0.68 379	0.43 357	1.83 592	1.04 418	0.59 268	0.62 222	0.51 224	0.47 230	1.33 422	0.57 430	0.18 252	0.21 530	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.15 195

NLSM3	0.36 146	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.36 387	0.43 115	0.32 184	0.69 143	0.58 216	0.41 158	0.68 249	0.39 144	0.43 190	0.60 151	0.35 231	0.14 57	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.16 128	0.13 77

z-ln-s-r	1.02 584	0.55 612	2.09 673	0.52 373	0.55 567	0.78 435	0.87 619	1.47 476	1.34 598	1.12 438	1.62 611	1.37 567	1.06 580	2.62 608	3.32 705	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.21 416

xyz-stereo-finetune2	0.58 355	0.27 299	0.57 254	0.40 90	0.24 91	1.09 552	0.32 184	0.79 187	0.53 198	0.65 285	1.07 388	0.58 278	0.80 456	2.47 600	0.80 525	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.16 128	0.17 274

MM-Stereo_test1	0.49 266	0.24 187	0.56 240	0.51 351	0.30 257	0.50 207	0.54 476	0.91 250	1.03 413	0.84 341	0.69 254	0.54 245	0.60 354	1.16 374	0.33 202	0.18 252	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.15 195

PAM	0.76 481	0.29 364	1.08 557	0.52 373	0.33 337	1.38 608	0.39 291	2.01 644	0.67 260	1.06 411	0.96 336	2.89 704	1.43 645	0.86 269	0.35 231	0.19 310	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.20 392

HH	0.63 382	0.30 387	0.77 408	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 619	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

HanStereo	0.63 382	0.30 387	0.77 408	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 619	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

EGLCR-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.51 175	0.43 153	0.26 143	0.44 128	0.22 45	0.99 299	0.48 163	0.42 165	0.42 109	0.67 321	0.29 72	0.86 269	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.17 176	0.15 195

DCRE	0.82 512	0.26 264	0.70 339	0.58 478	0.44 491	0.54 256	0.48 426	0.95 276	0.78 303	0.78 318	7.33 745	0.86 395	0.52 293	0.76 222	0.41 300	0.16 137	0.16 398	0.19 253	0.17 299	0.18 228	0.17 274

IPLGR	0.58 355	0.27 299	1.14 573	0.48 284	0.28 205	0.65 356	0.33 197	1.22 414	1.13 479	1.18 486	1.05 382	0.69 329	0.66 394	0.96 300	0.52 403	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.18 305

RAFT-345	0.84 524	0.25 229	0.66 311	0.50 319	0.27 175	0.54 256	0.42 333	0.83 216	1.11 461	1.32 560	2.34 679	0.86 395	0.54 309	5.72 691	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.17 299	0.17 176	0.16 239

test-1	0.52 280	0.26 264	1.04 543	0.56 453	0.32 313	0.61 320	0.38 274	1.10 359	0.91 351	0.78 318	1.01 358	0.77 352	0.52 293	0.60 151	0.42 314	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.23 459

Prome-Stereo	0.75 475	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.32 313	0.59 306	0.97 643	0.89 240	0.88 338	1.45 606	2.46 686	0.91 415	1.41 643	1.58 493	0.44 328	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.20 334	0.92 705

LMCR-Stereo	0.82 512	0.46 574	0.88 470	0.75 638	0.43 482	1.33 600	0.56 502	2.43 706	0.98 387	1.53 623	1.49 575	0.74 343	1.00 560	1.63 503	0.89 548	0.28 567	0.17 434	0.22 390	0.17 299	0.29 537	0.20 392

RALAANet	0.60 364	0.33 467	0.87 461	0.62 533	0.50 527	0.69 385	0.31 162	1.21 406	1.06 430	1.09 422	1.16 443	0.88 403	0.46 218	1.22 388	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.17 274

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 314	0.25 229	0.68 321	0.43 153	0.24 91	0.40 86	0.34 212	1.04 325	1.09 451	1.32 560	1.60 605	0.80 362	0.68 398	0.67 183	0.39 280	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 299	0.17 176	0.13 77

EAI-Stereo	0.65 403	0.28 329	0.69 333	0.53 395	0.27 175	0.60 314	0.40 307	2.28 691	0.64 241	0.71 298	3.18 703	0.57 271	0.43 190	1.06 342	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.17 299	0.17 176	0.17 274

DIP-Stereo	0.62 374	0.30 387	0.83 437	0.48 284	0.36 387	0.95 508	0.33 197	2.37 701	0.67 260	1.25 522	1.00 353	0.68 323	0.51 285	0.91 282	0.61 449	0.18 252	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.19 354
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 403	0.40 548	0.77 408	0.48 284	0.24 91	1.05 539	0.49 438	1.76 566	1.02 407	1.18 486	1.18 449	0.89 411	0.80 456	0.85 265	0.79 520	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.17 299	0.29 537	0.15 195
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
monster_256*512	0.50 272	0.31 424	0.53 200	0.51 351	0.35 369	0.51 227	0.46 403	1.03 318	0.92 358	0.59 268	0.87 313	1.10 494	0.69 402	0.69 188	0.46 358	0.16 137	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 76	0.25 229	0.46 129	0.43 153	0.23 66	0.36 65	0.26 101	0.61 89	0.36 89	0.32 70	0.36 78	0.37 130	0.22 25	0.61 157	0.34 218	0.17 197	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.14 147

Weightmod	0.53 296	0.25 229	0.46 129	0.41 111	0.31 287	0.85 479	0.40 307	0.86 227	0.61 229	0.71 298	1.39 542	0.73 341	0.60 354	1.56 489	0.41 300	0.18 252	0.28 613	0.20 305	0.18 328	0.17 176	0.14 147

NLSM1	0.49 266	0.25 229	0.55 229	0.48 284	1.08 700	0.83 467	0.31 162	0.83 216	0.66 258	0.51 233	0.76 277	0.47 196	0.48 244	0.98 311	0.55 421	0.18 252	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.15 195

NLCSM	0.52 280	0.28 329	0.55 229	0.52 373	0.74 640	0.72 399	0.46 403	0.96 286	0.65 255	0.63 280	0.51 174	0.48 203	0.61 365	1.32 418	0.70 483	0.19 310	0.20 502	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.20 392

IGEV-FE	0.53 296	0.30 387	0.99 516	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.94 428	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

LG-Stereo	0.34 117	0.25 229	0.78 418	0.47 250	0.26 143	0.37 69	0.30 148	0.71 153	0.52 191	0.36 113	0.57 207	0.29 53	0.21 9	0.50 99	0.36 243	0.13 29	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.12 23

PAM_32	0.77 483	0.28 329	1.03 538	0.52 373	0.30 257	1.32 598	0.35 223	1.97 634	0.65 255	1.02 401	1.06 384	3.05 706	1.49 655	0.96 300	0.36 243	0.19 310	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.19 284	0.19 354

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 240	0.36 522	0.71 350	0.47 250	0.36 387	0.67 371	0.35 223	0.78 180	1.12 465	0.61 274	0.62 222	0.39 144	0.39 162	0.71 200	0.39 280	0.20 359	0.17 434	0.22 390	0.18 328	0.23 441	0.19 354

MyStereo8	0.65 403	0.29 364	1.00 522	0.58 478	0.49 520	0.91 491	0.35 223	1.18 392	1.31 587	1.16 472	1.27 488	0.90 412	0.64 382	0.72 204	0.95 563	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.18 328	0.22 411	0.26 514

CoDeX	0.73 461	0.29 364	0.93 492	0.54 412	0.36 387	1.14 560	0.61 535	2.34 698	1.17 507	1.16 472	1.25 478	0.91 415	0.87 493	1.33 422	0.64 462	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

GMStereo_Zeroshot	0.67 424	0.61 638	1.01 526	0.64 551	0.37 409	0.84 476	0.35 223	1.05 333	1.12 465	1.12 438	1.06 384	1.27 543	0.54 309	1.19 382	0.59 437	0.32 598	0.17 434	0.31 579	0.18 328	0.52 659	0.22 439

IGEV_Zeroshot_test	0.53 296	0.30 387	0.99 516	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.95 437	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

EKT-Stereo	0.53 296	0.30 387	0.73 369	0.58 478	0.60 595	0.51 227	0.48 426	0.94 270	0.90 345	0.71 298	0.88 318	0.77 352	0.43 190	1.07 346	0.40 290	0.22 429	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.22 439

TestStereo1	0.63 382	0.28 329	0.75 390	0.76 641	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

SA-5K	0.63 382	0.28 329	0.75 390	0.76 641	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

iRaft-Stereo_5w	0.85 528	0.29 364	0.91 485	0.53 395	0.43 482	0.49 186	0.68 562	0.99 299	0.87 334	0.79 321	1.34 522	1.46 586	0.91 509	5.11 672	1.11 591	0.17 197	0.14 293	0.22 390	0.18 328	0.20 334	0.20 392

DAS	0.84 524	0.34 492	1.03 538	0.64 551	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 665	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.83 614	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

SepStereo	0.82 512	0.34 492	1.03 538	0.64 551	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 665	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.30 585	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

GwcNet-ADL	0.64 395	0.31 424	0.79 421	0.56 453	0.41 465	0.60 314	0.58 517	1.41 458	1.26 561	1.08 416	1.13 424	0.91 415	0.60 354	1.04 337	0.78 513	0.27 551	0.18 460	0.18 219	0.18 328	0.25 478	0.29 548

STrans-v2	1.04 590	0.28 329	0.96 507	0.49 306	0.32 313	0.68 379	0.79 594	2.47 709	1.12 465	1.12 438	1.46 567	1.40 570	1.46 650	6.70 714	0.43 324	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.18 305

OMP-Stereo	0.94 553	0.33 467	0.72 357	0.90 687	0.31 287	0.49 186	0.36 240	1.16 380	1.06 430	1.58 639	1.12 418	1.46 586	0.69 402	6.94 717	0.49 383	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.18 328	0.20 334	0.14 147

IIG-Stereo	0.96 557	0.31 424	0.72 357	0.88 682	0.33 337	0.61 320	0.26 101	1.19 403	1.03 413	1.69 653	1.37 533	1.46 586	0.75 425	6.96 719	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.23 431	0.18 328	0.20 334	0.14 147

TestStereo	0.64 395	0.39 541	0.71 350	0.51 351	0.27 175	0.56 283	0.42 333	1.03 318	0.91 351	0.80 324	1.00 353	0.68 323	0.52 293	3.25 634	0.45 343	0.22 429	0.15 359	0.24 456	0.18 328	0.27 506	0.16 239

raft+_RVC	0.53 296	0.26 264	0.54 214	0.60 505	0.47 515	0.54 256	0.54 476	1.27 426	0.99 394	0.76 309	1.03 376	0.70 334	0.56 325	0.93 293	0.47 367	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.18 328	0.18 228	0.15 195

ACVNet	0.63 382	0.31 424	0.54 214	0.54 412	0.36 387	0.80 450	0.46 403	1.37 445	1.07 435	0.93 363	1.30 499	1.08 481	0.85 480	0.80 240	0.94 559	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.18 305

acv_ft	0.75 475	0.31 424	0.95 501	0.70 610	0.86 678	1.24 585	0.53 469	1.44 467	1.07 435	1.24 517	1.30 499	1.08 481	0.92 512	0.80 240	1.34 619	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.18 305

HSM-Net_RVC	0.87 537	0.29 364	0.53 200	0.53 395	0.30 257	1.15 567	0.55 494	3.57 730	1.28 572	1.53 623	1.74 632	1.68 628	0.93 521	1.49 470	0.77 511	0.22 429	0.17 434	0.19 253	0.18 328	0.20 334	0.19 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 192	0.22 51	0.16 3	0.26 101	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 12	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 104	0.18 252	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.20 334	0.13 77

zzzzzzz1	1.31 631	1.54 726	13.00 743	0.52 373	0.65 610	0.62 330	0.46 403	1.35 441	1.02 407	0.71 298	0.95 332	1.33 557	0.98 549	1.16 374	0.80 525	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.24 461	0.18 305

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.46 71	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

flow	0.28 42	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.54 112	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 86	0.23 158	0.50 163	0.42 133	0.22 51	0.49 186	0.20 18	0.57 72	0.50 173	0.38 141	0.28 37	0.33 95	0.31 92	0.45 58	0.28 104	0.21 397	0.17 434	0.24 456	0.19 356	0.27 506	0.20 392

SE	0.48 256	0.30 387	0.51 175	0.45 213	0.25 121	0.66 365	0.49 438	1.10 359	0.72 278	0.81 329	1.17 446	0.50 218	0.56 325	0.44 53	0.34 218	0.25 510	0.16 398	0.23 431	0.19 356	0.24 461	0.26 514

SMOE	0.52 280	0.25 229	0.55 229	0.47 250	0.22 51	0.92 498	0.65 548	0.92 253	0.81 313	0.71 298	1.21 464	0.69 329	0.67 397	0.55 119	0.41 300	0.28 567	0.15 359	0.38 637	0.19 356	0.23 441	0.18 305

PhaseNet	0.33 102	0.23 158	0.44 100	0.43 153	0.28 205	0.57 288	0.24 76	0.62 93	0.42 127	0.30 49	0.39 91	0.54 245	0.30 82	0.55 119	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.17 274

Hybrid-DGEV-03	0.65 403	0.26 264	0.56 240	0.53 395	0.36 387	0.73 404	0.39 291	0.89 240	1.15 494	1.73 657	2.52 689	0.84 390	0.56 325	0.97 308	0.44 328	0.18 252	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.14 147

Hybrid-DGEV-2	0.65 403	0.31 424	0.73 369	0.60 505	0.37 409	1.08 546	0.28 125	1.45 472	1.40 629	1.32 560	0.85 304	1.03 467	1.01 562	1.05 340	0.48 373	0.18 252	0.15 359	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.15 195

BStereo	0.38 163	0.25 229	1.42 619	0.42 133	0.28 205	0.55 271	0.39 291	0.55 55	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

Anonymus123	0.45 231	0.25 229	1.42 619	0.42 133	0.28 205	1.78 654	0.39 291	0.72 155	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

rvit_stereo_0081	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

rvit_stereo_0082	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 434	3.18 754	2.55 692	0.39 75	0.23 66	0.44 128	0.23 60	0.63 101	0.42 127	0.44 180	0.44 130	0.34 104	0.28 66	0.56 124	0.29 117	1.35 728	0.10 9	0.22 390	0.19 356	0.46 641	1.31 719

test_sample1	0.61 370	0.29 364	0.75 390	0.50 319	0.31 287	0.76 423	0.48 426	1.59 513	0.84 325	0.90 356	0.94 331	0.88 403	0.95 532	1.16 374	0.67 474	0.22 429	0.18 460	0.20 305	0.19 356	0.21 382	0.21 416

plain	0.46 240	0.27 299	1.01 526	0.50 319	0.40 454	0.35 59	0.37 266	0.87 230	0.56 209	0.43 173	0.76 277	0.42 165	0.40 169	1.13 367	0.45 343	0.21 397	0.15 359	0.24 456	0.19 356	0.24 461	0.16 239

MIM_Stereo	0.57 348	0.24 187	0.92 490	0.46 233	0.30 257	0.54 256	0.28 125	1.27 426	0.75 286	1.00 391	1.16 443	0.93 425	0.53 302	1.45 462	0.61 449	0.16 137	0.16 398	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.14 147

PCWNet_CMD	0.66 413	0.32 443	0.88 470	0.49 306	0.37 409	0.78 435	0.40 307	1.42 460	1.31 587	1.16 472	1.31 505	1.25 535	0.62 371	0.89 279	0.57 430	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.19 356	0.40 609	0.25 490

4D-IteraStereo	0.48 256	0.24 187	0.76 400	0.50 319	0.44 491	0.66 365	0.31 162	0.87 230	1.02 407	1.03 405	0.72 266	0.78 356	0.32 104	0.64 165	0.37 255	0.17 197	0.11 40	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.13 77

iinet-f	0.99 569	0.45 572	3.71 707	0.55 437	0.43 482	1.81 658	0.68 562	1.14 375	1.14 482	1.18 486	1.42 548	1.58 609	1.44 647	1.34 429	1.59 653	0.24 482	0.23 570	0.20 305	0.19 356	0.26 492	0.25 490

x	0.54 314	0.31 424	0.61 277	0.47 250	0.30 257	0.67 371	0.47 413	1.53 499	0.79 308	0.81 329	0.83 296	0.78 356	0.70 408	0.70 194	0.62 452	0.21 397	0.19 481	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.20 392

CRFU-Net	0.86 533	0.39 541	1.00 522	0.65 566	0.57 575	1.78 654	0.86 617	2.15 669	0.81 313	1.38 588	1.18 449	1.64 622	1.19 609	1.35 430	0.90 551	0.26 535	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

dd	0.59 361	0.48 583	0.97 510	0.55 437	0.32 313	0.64 340	0.47 413	1.02 313	1.34 598	0.78 318	0.86 307	0.58 278	0.54 309	1.01 327	0.86 543	0.28 567	0.18 460	0.26 516	0.19 356	0.32 565	0.24 475

GLC_STEREO	0.39 170	0.25 229	0.41 70	0.54 412	0.23 66	0.48 169	0.30 148	0.73 161	0.58 216	0.52 237	0.73 268	0.51 224	0.31 92	0.64 165	0.42 314	0.17 197	0.20 502	0.23 431	0.19 356	0.21 382	0.17 274

test_3	0.55 330	0.23 158	0.71 350	0.53 395	0.28 205	0.61 320	0.40 307	0.92 253	1.05 423	1.19 490	0.68 249	0.93 425	0.44 202	1.67 511	0.39 280	0.15 91	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.14 147

HHNet	0.62 374	0.26 264	0.63 286	0.43 153	0.45 498	0.50 207	0.58 517	1.07 349	1.01 403	1.25 522	2.23 674	0.70 334	0.61 365	1.07 346	0.47 367	0.20 359	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.30 561

AAGNet	1.83 680	0.28 329	0.72 357	0.61 521	0.32 313	0.67 371	0.51 450	0.96 286	0.98 387	1.47 609	1.20 462	1.00 454	1.18 606	2.83 614	22.77 773	0.22 429	0.13 221	0.22 390	0.19 356	0.23 441	0.15 195

TransformOpticalFlow	0.96 557	0.28 329	0.89 477	0.52 373	0.31 287	0.66 365	0.54 476	1.75 559	1.12 465	1.09 422	1.44 558	1.37 567	1.01 562	6.70 714	0.42 314	0.19 310	0.12 106	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.19 354

NRIStereo	0.60 364	0.29 364	0.69 333	0.53 395	0.28 205	0.63 336	0.33 197	1.08 355	0.87 334	1.14 456	0.87 313	0.91 415	0.59 350	2.24 579	0.49 383	0.20 359	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.21 382	0.17 274

ASMatch	0.88 538	0.26 264	0.69 333	0.51 351	0.35 369	0.48 169	0.37 266	1.12 369	0.92 358	1.10 430	3.28 705	0.96 443	0.98 549	4.90 669	0.49 383	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.19 356	0.19 284	0.27 526

SST-Stereo	0.83 519	0.28 329	0.72 357	0.59 493	0.31 287	0.72 399	0.26 101	1.09 356	0.86 329	1.47 609	1.10 405	1.00 454	0.87 493	5.73 692	0.45 343	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.23 441	0.18 305

PFNet	0.91 546	0.26 264	1.10 563	0.63 542	0.32 313	0.64 340	0.56 502	1.17 384	0.99 394	1.47 609	1.08 394	0.98 447	0.69 402	6.62 709	0.54 416	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.19 356	0.20 334	0.17 274

DeepStereo_RVC	0.55 330	0.29 364	0.72 357	0.51 351	0.30 257	0.59 306	0.33 197	1.03 318	0.70 272	1.16 472	0.93 329	0.83 381	0.94 527	0.96 300	0.54 416	0.21 397	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.24 461	0.24 475

CRE-IMP	0.55 330	0.30 387	0.74 386	0.52 373	0.29 230	0.79 441	0.25 87	1.04 325	0.72 278	1.09 422	0.95 332	0.81 369	0.57 338	1.10 356	0.50 390	0.21 397	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.28 526	0.22 439

CFNet_pseudo	0.66 413	0.32 443	0.86 449	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.24 531	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.33 603	0.19 356	0.36 588	0.25 490

XX-Stereo	0.63 382	0.26 264	1.90 666	0.81 654	0.67 619	0.43 115	0.23 60	1.03 318	0.58 216	0.65 285	1.56 595	1.41 572	0.39 162	1.28 407	0.35 231	0.20 359	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.14 147

222	1.61 663	0.29 364	0.67 317	0.56 453	0.29 230	1.06 542	0.42 333	2.17 678	1.31 587	1.31 556	1.52 583	0.92 423	0.94 527	1.76 531	17.65 765	0.24 482	0.20 502	0.21 349	0.19 356	0.22 411	0.23 459

AFF-stereo	0.58 355	0.25 229	0.64 293	0.46 233	0.29 230	0.34 50	0.38 274	1.15 378	1.14 482	1.17 481	1.60 605	1.10 494	0.71 413	0.97 308	0.43 324	0.13 29	0.11 40	0.19 253	0.19 356	0.17 176	0.14 147

DMCA	0.67 424	0.34 492	0.90 482	0.51 351	0.44 491	0.86 481	0.47 413	1.42 460	1.02 407	1.17 481	1.12 418	1.23 529	0.75 425	0.78 232	0.95 563	0.25 510	0.19 481	0.27 533	0.19 356	0.24 461	0.27 526

BEATNet_4x	0.73 461	0.49 587	1.17 577	0.53 395	0.26 143	1.03 534	0.55 494	1.82 587	1.06 430	1.21 498	1.22 468	0.96 443	0.91 509	1.01 327	1.06 579	0.21 397	0.14 293	0.24 456	0.19 356	0.37 592	0.21 416

SuperB	2.53 712	0.59 627	18.45 757	0.69 604	0.50 527	1.87 665	0.88 622	1.67 537	2.39 705	1.50 618	1.42 548	1.14 510	1.15 599	4.28 656	5.07 722	0.24 482	0.19 481	0.22 390	0.19 356	7.86 764	0.34 591

RASNet	1.12 607	0.30 387	0.91 485	0.66 572	0.77 654	0.97 518	0.57 513	1.37 445	1.35 607	1.02 401	1.34 522	2.11 676	1.43 645	7.09 721	1.39 628	0.19 310	0.17 434	0.17 170	0.19 356	0.18 228	0.16 239

MSMDNet	0.66 413	0.32 443	0.87 461	0.49 306	0.37 409	0.79 441	0.40 307	1.43 466	1.31 587	1.15 462	1.31 505	1.24 531	0.63 378	0.88 274	0.57 430	0.21 397	0.16 398	0.26 516	0.19 356	0.39 605	0.24 475

FAST (zero-shot)	0.43 207	0.27 299	0.71 350	0.64 551	1.27 719	0.49 186	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.34 125	0.72 204	0.29 117	0.25 510	0.23 570	0.18 219	0.20 400	0.17 176	0.19 354

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 205	0.20 8	0.23 60	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 75	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.17 176	0.12 23

FE-Mocha	0.49 266	0.30 387	0.87 461	0.48 284	0.36 387	0.45 132	0.22 45	1.58 511	0.49 166	1.00 391	1.09 399	0.74 343	0.41 173	0.55 119	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.21 349	0.20 400	0.17 176	0.15 195

coex_refinement	0.80 500	0.28 329	0.73 369	0.70 610	0.51 539	0.95 508	0.60 531	1.78 574	1.23 546	1.36 579	1.37 533	1.82 647	0.81 460	1.32 418	1.13 594	0.26 535	0.17 434	0.19 253	0.20 400	0.24 461	0.25 490

FLISNet	0.64 395	0.32 443	0.68 321	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 556	1.43 553	1.62 614	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

CoSv	0.64 395	0.32 443	0.68 321	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 556	1.43 553	1.62 614	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

tg	0.52 280	0.24 187	0.61 277	0.49 306	0.30 257	0.90 487	0.29 136	1.07 349	0.83 321	0.83 338	1.02 366	0.62 301	0.43 190	1.35 430	0.41 300	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.17 176	0.15 195

rvit_stereo_0083	0.47 250	0.33 467	0.81 428	0.56 453	0.36 387	0.50 207	0.44 372	0.68 140	0.95 367	0.49 217	0.57 207	0.55 251	0.49 261	0.88 274	0.46 358	0.25 510	0.25 590	0.24 456	0.20 400	0.24 461	0.17 274

rvit_stereo_0081_aga	0.44 222	0.34 492	0.73 369	0.51 351	0.41 465	0.50 207	0.40 307	0.81 203	0.57 211	0.58 260	0.56 202	0.53 239	0.43 190	0.66 179	0.40 290	0.26 535	0.21 530	0.22 390	0.20 400	0.26 492	0.18 305

rvit_stereo_0080	0.44 222	0.32 443	0.71 350	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

MyStereo07	0.48 256	0.29 364	0.50 163	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.05 333	0.51 184	0.48 209	0.53 186	0.43 170	0.55 317	1.30 413	0.34 218	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

MyStereo06	0.61 370	0.28 329	0.95 501	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.78 574	0.67 260	1.03 405	1.12 418	1.13 508	0.56 325	0.78 232	0.41 300	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

MyStereo05	0.66 413	0.28 329	1.07 553	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.34 439	1.41 635	1.15 462	0.91 324	0.77 352	0.80 456	1.41 456	0.63 457	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

MyStereo04	0.67 424	0.29 364	1.07 553	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.50 484	1.40 629	0.91 360	0.91 324	0.74 343	0.86 488	1.52 476	0.62 452	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

AE-Stereo	0.49 266	0.27 299	0.67 317	0.60 505	0.39 442	0.67 371	0.46 403	1.18 392	1.09 451	0.47 200	0.75 275	0.69 329	0.47 230	0.59 139	0.40 290	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.19 284	0.15 195

whm_eth	0.44 222	0.32 443	0.71 350	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

MIF-Stereo (partial)	0.45 231	0.25 229	0.70 339	0.50 319	0.52 552	0.35 59	0.26 101	0.91 250	0.59 226	0.45 188	0.71 262	0.51 224	0.51 285	1.11 359	0.45 343	0.20 359	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.24 461	0.18 305

CBFPSM	0.92 548	0.33 467	1.86 665	0.49 306	0.38 431	1.75 647	0.84 609	1.39 453	1.12 465	1.09 422	0.99 348	2.37 686	1.66 673	1.32 418	1.42 637	0.19 310	0.18 460	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.33 585

RAFT_CTSACE	0.63 382	0.26 264	0.88 470	0.55 437	0.51 539	0.71 396	0.44 372	0.80 196	0.97 381	0.97 378	1.84 645	1.18 517	0.68 398	1.47 468	0.36 243	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.20 334	0.14 147

CSP-Net	0.97 563	0.38 536	0.83 437	0.53 395	0.41 465	1.63 637	0.77 588	2.00 640	1.05 423	1.25 522	1.20 462	1.33 557	0.83 473	4.93 671	0.85 541	0.32 598	0.22 552	0.20 305	0.20 400	0.23 441	0.25 490

AASNet	0.76 481	0.35 512	0.91 485	0.79 648	0.81 667	1.14 560	0.56 502	2.02 648	1.08 442	1.22 504	1.24 474	0.93 425	0.76 433	0.77 225	1.16 597	0.27 551	0.23 570	0.24 456	0.20 400	0.28 526	0.24 475

Patchmatch Stereo++	0.55 330	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.80 500	0.30 387	0.75 390	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.02 366	0.82 374	0.57 338	5.40 683	0.48 373	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

OCTAStereo	0.80 500	0.30 387	0.75 390	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.82 374	0.57 338	5.35 677	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

PSM-adaLoss	0.54 314	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.41 326	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.82 374	0.61 365	1.06 342	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo_v2	0.54 314	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.42 333	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.12 364	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo	0.54 314	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.25 87	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.95 332	0.82 374	0.61 365	1.15 370	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

HUI-Stereo	0.52 280	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.30 148	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	0.79 237	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

DEmStereo	0.97 563	0.23 158	0.79 421	0.47 250	0.32 313	1.04 537	0.56 502	0.93 264	0.89 341	1.39 594	2.14 671	1.02 463	2.07 701	5.64 689	0.77 511	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.20 392

RAFT_R40	0.83 519	0.28 329	0.73 369	0.59 493	0.31 287	0.69 385	0.44 372	1.10 359	0.95 367	1.47 609	1.10 405	1.00 454	0.85 480	5.53 685	0.46 358	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.20 400	0.23 441	0.18 305

DRaft	0.80 500	0.24 187	0.70 339	0.45 213	0.30 257	0.97 518	0.53 469	1.05 333	0.97 381	1.78 662	2.02 664	0.80 362	1.74 676	2.73 612	0.72 492	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.21 416

RE-Stereo	0.80 500	0.30 387	0.75 390	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

TVStereo	0.80 500	0.30 387	0.75 390	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

iGMRVC	0.56 339	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.38 274	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.52 476	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

RAFT-RH_RVC	1.03 587	0.24 187	0.67 317	0.49 306	0.28 205	0.81 459	0.33 197	0.83 216	1.08 442	2.05 686	4.65 724	1.04 472	0.57 338	5.98 699	0.50 390	0.18 252	0.13 221	0.26 516	0.20 400	0.16 128	0.17 274

IRAFT_RVC	0.88 538	0.28 329	0.76 400	0.63 542	0.31 287	0.65 356	1.02 653	1.22 414	0.94 365	1.22 504	1.04 379	1.01 461	0.98 549	5.82 694	0.53 410	0.22 429	0.12 106	0.25 497	0.20 400	0.20 334	0.19 354

iRAFT	0.55 330	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

RAFT-IKP	0.54 314	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.59 306	0.36 240	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.61 365	1.22 388	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

iRaftStereo_RVC	0.47 250	0.26 264	0.64 293	0.50 319	0.29 230	0.53 246	0.33 197	1.05 333	0.77 299	0.84 341	1.00 353	0.55 251	0.37 150	0.81 247	0.40 290	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.19 284	0.15 195

GEStereo_RVC	0.90 543	0.37 529	0.99 516	0.64 551	0.50 527	0.95 508	0.79 594	2.42 705	1.17 507	1.16 472	1.11 411	1.26 539	0.92 512	3.24 633	0.90 551	0.29 579	0.19 481	0.23 431	0.20 400	0.27 506	0.29 548

GES	0.66 413	0.34 492	0.90 482	0.59 493	0.38 431	0.94 505	0.57 513	2.11 662	0.86 329	1.02 401	1.11 411	0.66 316	0.79 450	0.99 318	0.61 449	0.27 551	0.19 481	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.30 561

xxxx	1.51 653	0.28 329	0.68 321	0.54 412	0.28 205	1.16 569	0.44 372	2.19 681	1.29 577	1.09 422	1.36 530	1.22 524	0.85 480	1.79 534	15.70 764	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.20 400	0.22 411	0.23 459

test_xeample	1.45 649	0.28 329	0.65 300	0.51 351	0.28 205	0.94 505	0.59 527	2.14 667	1.29 577	1.24 517	1.51 582	0.88 403	0.86 488	1.46 464	15.10 761	0.22 429	0.20 502	0.22 390	0.20 400	0.22 411	0.22 439

UNet	0.83 519	0.34 492	1.31 599	0.58 478	0.74 640	1.58 632	0.49 438	1.41 458	1.04 418	1.21 498	1.08 394	1.54 602	1.12 593	1.65 506	1.09 585	0.23 457	0.17 434	0.25 497	0.20 400	0.25 478	0.22 439

FENet	0.60 364	0.28 329	0.63 286	0.54 412	0.33 337	0.83 467	0.38 274	1.27 426	1.07 435	1.00 391	0.86 307	0.99 453	0.85 480	0.96 300	0.68 479	0.22 429	0.15 359	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.23 459

ccs_rob	0.66 413	0.33 467	0.86 449	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.23 529	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.35 622	0.20 400	0.37 592	0.25 490

DISCO	1.03 587	0.34 492	1.11 565	0.69 604	0.45 498	2.07 679	0.84 609	2.13 663	1.50 648	1.15 462	1.33 515	2.40 688	1.07 584	2.60 606	1.51 649	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.20 400	0.31 556	0.27 526

MWDA-net	0.82 512	0.32 443	0.88 470	0.58 478	0.52 552	1.13 558	0.73 576	1.37 445	1.08 442	1.32 560	1.13 424	1.15 511	1.28 626	2.86 617	0.65 463	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.23 441	0.27 526

MWSP-net	0.78 491	0.31 424	0.89 477	0.60 505	0.40 454	1.09 552	1.50 695	1.52 492	1.17 507	1.06 411	1.07 388	1.44 579	1.32 635	0.91 282	0.93 555	0.23 457	0.20 502	0.23 431	0.21 447	0.25 478	0.28 540

G2L-Stereo	0.80 500	0.32 443	0.95 501	0.60 505	0.42 471	0.78 435	0.69 567	1.50 484	1.09 451	1.33 570	1.14 429	1.45 582	0.72 417	2.45 595	1.10 588	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.21 447	0.20 334	0.26 514

FACV-RUCA	0.63 382	0.34 492	0.82 432	0.62 533	0.65 610	0.81 459	0.41 326	1.44 467	1.07 435	0.86 349	1.14 429	0.61 294	0.69 402	0.80 240	0.53 410	0.28 567	0.19 481	0.47 668	0.21 447	0.35 581	0.25 490

test_sample2	0.62 374	0.29 364	0.74 386	0.50 319	0.28 205	0.80 450	0.61 535	1.61 520	1.00 400	0.88 352	0.99 348	0.94 428	0.83 473	1.16 374	0.51 395	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.22 439

CAS++	0.47 250	0.31 424	0.56 240	0.47 250	0.32 313	0.42 105	0.28 125	1.76 566	0.72 278	0.71 298	0.72 266	0.37 130	0.28 66	0.69 188	0.33 202	0.27 551	0.22 552	0.26 516	0.21 447	0.29 537	0.19 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.93 551	0.30 387	1.34 608	0.55 437	0.55 567	0.89 484	0.49 438	1.48 478	1.21 536	1.17 481	1.27 488	1.19 518	0.90 506	5.23 675	0.74 496	0.22 429	0.17 434	0.24 456	0.21 447	0.19 284	0.20 392

SMFormer	0.75 475	0.30 387	0.86 449	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.24 475

tta	0.75 475	0.30 387	0.86 449	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.18 228	0.18 305

CFNet_ucs	0.70 434	0.33 467	0.88 470	0.50 319	0.43 482	0.74 409	0.44 372	1.60 517	1.29 577	1.22 504	1.54 589	1.09 491	0.63 378	0.99 318	0.59 437	0.25 510	0.20 502	0.37 633	0.21 447	0.40 609	0.28 540

gwcnet-sp	0.74 466	0.33 467	1.44 622	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 546	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

scenet	0.74 466	0.33 467	1.44 622	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 546	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

CASS	0.65 403	0.34 492	0.72 357	0.56 453	0.27 175	0.78 435	0.42 333	1.59 513	0.86 329	1.30 546	1.25 478	0.87 399	0.84 477	0.84 259	0.54 416	0.35 625	0.19 481	0.26 516	0.21 447	0.28 526	0.42 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 466	0.33 467	1.44 622	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 546	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

DisPM	0.66 413	0.28 329	0.72 357	0.61 521	0.35 369	0.62 330	0.45 393	1.02 313	0.99 394	1.56 633	1.10 405	0.80 362	0.59 350	2.37 590	0.41 300	0.23 457	0.14 293	0.23 431	0.21 447	0.20 334	0.25 490

IER	0.70 434	0.31 424	1.02 533	0.48 284	0.52 552	1.34 602	0.51 450	1.17 384	0.99 394	1.23 510	1.34 522	1.12 502	1.11 590	0.99 318	0.71 489	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.20 334	0.19 354

NINENet	0.77 483	0.37 529	0.78 418	0.62 533	0.51 539	2.34 692	0.42 333	1.83 592	1.04 418	1.14 456	1.23 472	1.03 467	0.62 371	1.24 396	0.70 483	0.28 567	0.23 570	0.31 579	0.21 447	0.26 492	0.25 490

GMOStereo	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 597	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

error version	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 597	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-v	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 597	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

FTStereo	0.91 546	0.26 264	0.56 240	0.54 412	0.33 337	0.66 365	1.87 717	1.00 303	0.75 286	1.75 659	4.15 717	1.04 472	1.65 669	1.57 491	0.46 358	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.21 447	0.18 228	0.63 682

GrayStereo	0.82 512	0.26 264	0.58 262	0.63 542	0.37 409	0.76 423	1.86 716	1.11 366	0.87 334	1.99 682	1.89 652	1.08 481	1.82 685	1.39 448	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.21 447	0.18 228	0.39 617

Pruner-Stereo	0.62 374	0.29 364	0.70 339	0.61 521	0.31 287	0.63 336	0.43 357	1.17 384	0.99 394	1.53 623	1.08 394	0.95 437	0.55 317	1.35 430	0.51 395	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.21 382	0.23 459

test-2	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 597	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

ICVP	0.63 382	0.33 467	0.57 254	0.61 521	0.40 454	0.80 450	0.58 517	1.61 520	0.89 341	0.90 356	1.24 474	0.88 403	0.73 419	0.72 204	0.88 545	0.29 579	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.24 461	0.27 526
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.55 330	0.56 617	1.46 630	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 697	0.56 668

CroCo_RVC	0.55 330	0.56 617	1.46 630	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 697	0.56 668

GMStereo	0.55 330	0.45 572	0.94 497	0.50 319	0.32 313	0.64 340	0.43 357	1.00 303	1.40 629	0.82 335	0.73 268	0.51 224	0.45 209	0.85 265	0.55 421	0.24 482	0.15 359	0.20 305	0.21 447	0.31 556	0.24 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 528	0.38 536	0.94 497	0.80 651	1.03 696	1.17 571	0.58 517	1.52 492	1.20 529	1.19 490	1.62 611	1.13 508	1.20 612	1.80 535	1.06 579	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.21 447	0.23 441	0.27 526

AdaStereo	0.70 434	0.43 562	0.75 390	0.73 630	0.37 409	0.92 498	0.53 469	1.85 597	1.18 515	1.12 438	1.23 472	1.07 480	0.65 390	0.96 300	0.63 457	0.31 591	0.15 359	0.32 594	0.21 447	0.29 537	0.22 439
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.
LE_ROB	8.05 749	0.37 529	23.53 765	0.74 634	0.33 337	2.77 710	2.87 745	3.71 732	27.24 778	25.39 778	8.87 754	8.46 747	26.71 777	6.65 710	21.99 769	0.21 397	0.19 481	0.20 305	0.21 447	0.25 478	0.22 439

S2M2_L	0.34 117	0.28 329	0.45 116	0.40 90	0.30 257	0.31 39	0.16 3	0.60 87	0.64 241	0.31 61	0.48 154	0.47 196	0.34 125	0.38 18	0.32 180	0.25 510	0.22 552	0.20 305	0.22 478	0.25 478	0.22 439
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ACV-stereo	0.99 569	0.51 597	1.41 617	0.56 453	0.41 465	2.43 696	0.57 513	1.15 378	1.18 515	0.81 329	1.01 358	3.39 712	2.14 704	1.60 497	1.07 582	0.27 551	0.22 552	0.22 390	0.22 478	0.28 526	0.32 579

rvit_stereo_ft	0.47 250	0.35 512	0.87 461	0.67 584	0.42 471	0.40 86	0.59 527	0.81 203	0.74 285	0.46 195	0.55 199	0.57 271	0.49 261	0.65 176	0.50 390	0.25 510	0.17 434	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.17 274

1111x	1.70 672	0.29 364	0.86 449	0.51 351	0.27 175	1.01 527	0.68 562	2.22 685	1.28 572	1.13 453	1.40 545	1.21 522	1.10 589	5.53 685	15.20 762	0.22 429	0.21 530	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.22 439

CASnet	0.41 194	0.25 229	0.48 142	0.50 319	0.20 23	0.50 207	0.36 240	0.81 203	0.80 309	0.83 338	0.68 249	0.48 203	0.31 92	0.54 112	0.32 180	0.18 252	0.12 106	0.27 533	0.22 478	0.23 441	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BUS	0.74 466	0.32 443	0.68 321	0.54 412	0.44 491	2.34 692	0.42 333	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.03 467	0.62 371	0.91 282	0.70 483	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

raft_robust	0.68 428	0.30 387	0.64 293	0.52 373	0.26 143	0.54 256	0.35 223	1.33 434	1.24 552	1.16 472	1.07 388	0.60 289	0.54 309	3.58 644	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.16 239

RAFT+CT+SA	0.58 355	0.29 364	0.60 272	0.66 572	0.37 409	0.42 105	0.55 494	1.27 426	1.03 413	0.70 295	1.22 468	0.60 289	0.70 408	1.64 505	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.22 478	0.21 382	0.18 305

test_5	0.65 403	0.30 387	0.75 390	0.67 584	0.50 527	0.92 498	0.52 461	1.39 453	1.12 465	0.76 309	1.11 411	1.00 454	0.90 506	1.53 480	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.23 431	0.22 478	0.21 382	0.19 354

BSDual-CNN	0.71 441	0.32 443	0.68 321	0.54 412	0.44 491	1.27 590	0.65 548	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

hknet	0.77 483	0.32 443	0.95 501	0.54 412	0.38 431	1.27 590	0.65 548	2.16 672	1.07 435	1.20 494	1.11 411	1.59 610	0.81 460	1.37 437	0.66 469	0.22 429	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

test_4	0.53 296	0.22 119	0.56 240	0.54 412	0.32 313	0.64 340	0.39 291	0.80 196	0.62 233	0.92 362	1.87 650	0.68 323	0.42 181	1.16 374	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.15 195

AACVNet	0.86 533	0.35 512	0.79 421	0.82 662	0.39 442	0.76 423	0.49 438	1.61 520	0.81 313	1.08 416	1.33 515	1.30 550	0.93 521	4.34 657	0.74 496	0.25 510	0.21 530	0.28 548	0.22 478	0.29 537	0.25 490

ADLNet2	0.88 538	0.34 492	1.17 577	0.77 644	0.64 608	1.12 557	0.76 585	1.74 555	1.24 552	1.21 498	1.65 618	1.71 632	1.05 577	1.67 511	1.17 600	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.22 478	0.26 492	0.29 548

CrosDoStereo	1.58 659	0.24 187	0.72 357	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 764	1.10 359	0.98 387	1.34 574	1.75 635	1.00 454	1.89 689	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

PSM-softLoss	0.78 491	0.31 424	0.77 408	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

KMStereo	0.78 491	0.31 424	0.77 408	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

DeepStereo_LL	1.58 659	0.24 187	0.72 357	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 764	1.10 359	0.98 387	1.34 574	1.75 635	1.00 454	1.89 689	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

THIR-Stereo	1.02 584	0.27 299	0.69 333	0.49 306	0.28 205	0.95 508	1.34 685	1.03 318	0.97 381	1.34 574	1.90 653	1.17 514	1.58 661	6.44 706	0.78 513	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.22 478	0.19 284	0.20 392

sCroCo_RVC	0.49 266	0.40 548	1.02 533	0.65 566	0.60 595	0.52 235	0.40 307	0.83 216	0.61 229	0.44 180	0.74 273	0.49 212	0.50 270	0.63 164	0.48 373	0.26 535	0.27 605	0.23 431	0.22 478	0.29 537	0.25 490

MMNet	0.84 524	0.32 443	1.09 560	0.60 505	0.59 592	1.85 663	0.49 438	1.51 490	1.27 567	1.37 582	1.15 438	1.26 539	1.18 606	1.67 511	1.22 604	0.19 310	0.18 460	0.23 431	0.22 478	0.25 478	0.21 416

GANet-RSSM	0.72 443	0.28 329	0.63 286	0.64 551	0.58 584	0.80 450	0.58 517	1.89 609	1.08 442	1.04 409	1.25 478	1.15 511	1.04 573	1.49 470	0.62 452	0.25 510	0.19 481	0.22 390	0.22 478	0.22 411	0.21 416

DN-CSS_ROB	0.64 395	0.32 443	1.05 544	0.55 437	0.40 454	0.54 256	0.45 393	1.21 406	0.93 361	1.03 405	1.47 568	0.69 329	0.63 378	1.76 531	0.49 383	0.18 252	0.14 293	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.20 392

SME	0.62 374	0.29 364	0.51 175	0.61 521	0.25 121	1.23 583	0.44 372	1.17 384	1.12 465	0.89 354	1.12 418	0.66 316	0.74 421	1.55 484	0.51 395	0.19 310	0.20 502	0.23 431	0.23 501	0.24 461	0.20 392

Selective-IGEV-i16pc	2.07 694	0.29 364	19.83 758	0.53 395	0.39 442	2.74 708	1.51 696	1.13 373	1.28 572	0.80 324	1.21 464	1.06 474	0.64 382	7.77 738	0.79 520	0.40 645	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.22 411	0.23 459

DFGA-Net	0.72 443	0.40 548	1.40 611	0.52 373	0.45 498	0.83 467	0.44 372	1.28 430	1.08 442	0.99 386	1.19 456	0.70 334	0.55 317	2.14 568	1.16 597	0.18 252	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.27 506	0.25 490

DDVS	0.78 491	0.41 555	0.94 497	0.60 505	0.43 482	1.30 595	0.43 357	1.40 455	0.91 351	1.20 494	1.15 438	1.43 574	0.64 382	2.18 574	0.89 548	0.28 567	0.22 552	0.26 516	0.23 501	0.31 556	0.33 585

xx1	0.67 424	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 722	0.58 260	0.79 288	0.95 437	0.77 437	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

LL-Strereo	1.33 635	0.39 541	1.38 610	0.61 521	0.61 598	0.75 415	0.66 554	1.63 526	1.17 507	1.56 633	1.60 605	2.03 672	2.12 703	9.72 758	0.97 568	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.23 501	0.22 411	0.25 490

qqq	0.57 348	0.34 492	0.71 350	0.47 250	0.27 175	0.64 340	0.62 538	1.42 460	0.78 303	0.80 324	0.92 326	0.95 437	0.77 437	0.88 274	0.59 437	0.21 397	0.20 502	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

Wz-Net-LNSev	1.03 587	0.67 648	2.71 697	0.64 551	0.84 671	1.75 647	1.00 650	1.80 583	1.32 591	1.28 531	1.25 478	1.65 625	1.22 616	1.39 448	1.40 629	0.28 567	0.26 597	0.24 456	0.23 501	0.33 574	0.32 579

Sa-1000	0.72 443	0.29 364	0.76 400	0.59 493	0.30 257	0.73 404	0.37 266	1.62 524	1.33 595	1.28 531	2.04 665	0.86 395	0.75 425	1.84 538	0.38 268	0.19 310	0.14 293	0.25 497	0.23 501	0.20 334	0.16 239

SA	0.66 413	0.30 387	0.82 432	0.61 521	0.30 257	0.58 295	0.38 274	1.44 467	1.30 583	0.96 373	1.36 530	0.66 316	0.95 532	1.85 541	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.25 497	0.23 501	0.21 382	0.17 274

PSMNet-ADL	0.72 443	0.35 512	0.62 283	0.69 604	0.46 510	1.14 560	0.44 372	1.37 445	1.01 403	0.83 338	1.17 446	1.33 557	0.96 539	1.43 457	0.95 563	0.33 607	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.27 506	0.29 548

HCRNet	0.70 434	0.39 541	0.73 369	0.60 505	0.59 592	0.76 423	0.35 223	1.22 414	1.13 479	1.02 401	0.99 348	1.02 463	0.76 433	2.19 576	0.70 483	0.28 567	0.19 481	0.28 548	0.23 501	0.25 478	0.23 459

UPFNet	0.80 500	0.32 443	0.90 482	0.59 493	0.74 640	1.26 588	0.80 600	1.52 492	1.10 459	1.30 546	1.12 418	1.30 550	0.84 477	1.67 511	1.09 585	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.23 501	0.25 478	0.18 305

ac_64	0.82 512	0.29 364	0.81 428	0.71 618	0.60 595	1.05 539	0.54 476	1.99 639	0.92 358	1.18 486	1.06 384	1.99 667	1.08 585	1.94 550	0.97 568	0.27 551	0.22 552	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.19 354

cf-r	0.73 461	0.30 387	0.77 408	0.55 437	0.63 605	0.78 435	0.48 426	1.79 580	1.15 494	1.13 453	1.26 485	1.43 574	0.87 493	1.40 454	0.85 541	0.25 510	0.18 460	0.22 390	0.23 501	0.19 284	0.19 354

CCAANet	0.78 491	0.30 387	0.83 437	0.58 478	0.51 539	1.04 537	0.45 393	1.68 538	1.12 465	0.85 346	1.35 528	1.10 494	0.77 437	3.04 626	0.78 513	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.19 284	0.23 459

z-mn7	1.56 658	0.84 672	4.36 713	0.71 618	0.51 539	2.60 701	1.04 655	1.73 550	2.70 717	1.53 623	2.99 700	1.94 661	1.34 638	4.78 666	2.41 687	0.29 579	0.24 580	0.27 533	0.24 517	0.34 578	0.31 571

AIO-test1	0.56 339	0.25 229	0.55 229	0.64 551	0.78 657	0.80 450	0.36 240	1.18 392	1.34 598	0.57 258	0.88 318	0.61 294	0.50 270	1.12 364	0.35 231	0.17 197	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.18 228	0.23 459

rvit_0105_6	0.53 296	0.37 529	0.98 515	0.65 566	0.38 431	0.51 227	0.51 450	0.77 177	1.20 529	0.54 245	0.55 199	0.65 311	0.53 302	0.94 296	0.44 328	0.32 598	0.32 644	0.28 548	0.24 517	0.28 526	0.21 416

UGAM	1.14 612	0.27 299	0.95 501	0.53 395	0.42 471	0.70 392	0.72 575	0.95 276	1.32 591	0.98 383	1.48 573	1.78 643	0.87 493	9.65 757	0.87 544	0.21 397	0.18 460	0.30 573	0.24 517	0.19 284	0.16 239

DCVSM-stereo	0.72 443	0.35 512	0.76 400	0.55 437	0.42 471	0.73 404	0.38 274	1.21 406	1.02 407	1.79 665	1.04 379	1.62 614	1.03 571	1.04 337	0.79 520	0.24 482	0.27 605	0.29 559	0.24 517	0.30 547	0.36 602

ToySt	0.66 413	0.33 467	1.23 584	0.51 351	0.33 337	0.86 481	0.68 562	1.10 359	0.97 381	0.84 341	1.08 394	1.25 535	0.94 527	1.01 327	0.74 496	0.19 310	0.19 481	0.24 456	0.24 517	0.27 506	0.23 459

TRStereo	0.60 364	0.60 636	0.97 510	0.74 634	0.67 619	0.46 140	0.38 274	1.85 597	0.89 341	0.79 321	0.80 293	0.88 403	0.39 162	1.10 356	0.41 300	0.23 457	0.15 359	0.23 431	0.24 517	0.17 176	0.15 195

RAFT	0.64 395	0.30 387	0.73 369	0.59 493	0.33 337	0.68 379	0.58 517	1.04 325	0.76 295	1.08 416	1.19 456	1.65 625	0.93 521	1.06 342	0.56 427	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.24 517	0.22 411	0.17 274

SFCPSM	0.70 434	0.28 329	1.02 533	0.51 351	0.38 431	1.37 605	0.66 554	2.00 640	1.03 413	1.17 481	1.21 464	0.82 374	0.78 445	1.03 331	0.53 410	0.21 397	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.21 382	0.19 354

delet	0.85 528	0.32 443	0.95 501	0.65 566	0.66 615	1.64 639	0.84 609	1.75 559	1.35 607	1.32 560	1.30 499	1.30 550	0.88 498	1.68 516	1.10 588	0.21 397	0.21 530	0.24 456	0.24 517	0.21 382	0.21 416

GwcNet-RSSM	0.77 483	0.32 443	1.01 526	0.62 533	0.54 560	0.78 435	0.51 450	1.73 550	1.20 529	1.09 422	1.37 533	1.46 586	0.85 480	1.53 480	1.09 585	0.25 510	0.18 460	0.23 431	0.24 517	0.20 334	0.19 354

NVstereo2D	0.92 548	0.41 555	1.48 635	0.72 622	0.72 632	1.20 578	0.87 619	1.75 559	1.38 619	0.99 386	1.13 424	1.26 539	0.98 549	2.21 578	0.89 548	0.43 660	0.20 502	0.38 637	0.24 517	0.57 668	0.63 682

StereoDRNet-Refined	0.80 500	0.41 555	0.88 470	0.62 533	0.42 471	1.33 600	0.48 426	1.52 492	1.17 507	1.45 606	1.44 558	1.44 579	0.90 506	1.26 401	1.24 606	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.24 517	0.25 478	0.28 540
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.24 623	0.76 666	2.46 689	0.72 622	0.78 657	1.15 567	0.49 438	1.75 559	1.92 687	2.31 694	3.07 701	1.59 610	1.40 642	2.46 598	2.10 678	0.33 607	0.22 552	0.35 622	0.24 517	0.38 601	0.41 623

Select-FE	0.74 466	0.39 541	1.56 641	0.55 437	0.46 510	0.40 86	0.22 45	1.86 600	0.68 266	1.05 410	1.31 505	1.82 647	1.74 676	1.11 359	0.38 268	0.21 397	0.16 398	0.21 349	0.25 531	0.19 284	0.31 571

rvit_0105_4	0.56 339	0.38 536	1.06 548	0.66 572	0.38 431	0.53 246	0.53 469	0.84 222	1.17 507	0.56 256	0.61 218	0.72 338	0.59 350	0.98 311	0.45 343	0.32 598	0.33 649	0.29 559	0.25 531	0.29 537	0.23 459

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 443	0.35 512	1.70 651	0.49 306	0.56 571	0.63 336	0.38 274	2.41 704	0.65 255	0.77 315	1.07 388	1.82 647	0.95 532	0.93 293	0.43 324	0.20 359	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.28 526	0.26 514

test_sample3	0.68 428	0.32 443	0.88 470	0.52 373	0.30 257	0.97 518	0.52 461	1.86 600	1.15 494	1.08 416	1.11 411	0.88 403	0.71 413	1.17 379	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.25 497	0.25 531	0.25 478	0.25 490

H2IRNET	0.56 339	0.26 264	0.66 311	0.47 250	0.35 369	0.41 93	0.26 101	0.92 253	1.17 507	0.61 274	1.28 494	1.08 481	0.86 488	0.99 318	0.63 457	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.25 531	0.21 382	0.18 305

mmm	0.63 382	0.35 512	0.72 357	0.51 351	0.30 257	0.86 481	0.54 476	1.59 513	0.86 329	1.07 415	1.38 538	0.79 360	0.75 425	0.91 282	0.58 434	0.22 429	0.18 460	0.29 559	0.25 531	0.25 478	0.23 459

LL-Strereo2	0.52 280	0.33 467	0.69 333	0.52 373	0.37 409	0.70 392	0.30 148	1.13 373	0.67 260	0.94 368	0.78 282	0.91 415	0.42 181	1.05 340	0.42 314	0.17 197	0.16 398	0.29 559	0.25 531	0.21 382	0.16 239

anonymousa	0.72 443	0.27 299	0.75 390	0.47 250	0.63 605	1.43 619	0.45 393	1.24 421	0.89 341	1.28 531	1.75 635	1.62 614	1.13 597	0.69 188	0.59 437	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.25 531	0.20 334	0.18 305

psmg	0.72 443	0.32 443	0.68 321	0.50 319	0.44 491	1.48 623	0.75 582	1.94 627	0.98 387	1.21 498	1.33 515	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.19 481	0.25 497	0.25 531	0.23 441	0.22 439

LCNet	0.72 443	0.28 329	0.52 189	0.55 437	0.31 287	0.69 385	0.54 476	1.00 303	0.88 338	1.19 490	1.34 522	0.97 445	1.34 638	2.56 604	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.27 506	0.73 695

GMM-Stereo	0.74 466	0.25 229	0.59 268	0.54 412	0.34 361	0.72 399	0.99 648	1.01 311	0.87 334	1.36 579	1.78 638	1.12 502	0.81 460	2.09 564	0.46 358	0.18 252	0.12 106	0.25 497	0.25 531	0.20 334	0.85 703

ADLNet	0.85 528	0.36 522	0.89 477	0.85 671	0.72 632	1.24 585	0.76 585	1.82 587	1.36 611	1.52 621	1.35 528	1.27 543	0.99 558	1.23 391	1.15 596	0.27 551	0.20 502	0.26 516	0.25 531	0.28 526	0.30 561

aanetorigin	1.23 622	0.79 668	2.78 699	0.70 610	0.79 660	0.99 524	1.06 659	1.06 347	1.37 615	3.52 728	2.61 691	1.72 633	1.63 667	1.99 554	1.78 661	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.25 531	0.38 601	0.45 639

CFNet-ft	0.72 443	0.32 443	0.54 214	0.66 572	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 606	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

DSFCA	0.93 551	0.34 492	1.06 548	0.52 373	0.65 610	1.55 630	0.93 635	1.49 480	1.19 524	1.56 633	1.15 438	1.50 595	0.96 539	3.07 627	1.02 575	0.30 584	0.26 597	0.25 497	0.25 531	0.28 526	0.24 475

CFNet_RVC	0.72 443	0.32 443	0.54 214	0.66 572	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 606	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

DPSNet	1.69 671	0.59 627	4.33 711	0.70 610	0.57 575	2.02 676	1.62 706	3.35 727	1.78 676	1.48 615	1.38 538	2.17 677	2.84 721	4.77 665	3.66 708	0.48 674	0.31 636	0.29 559	0.25 531	0.64 680	0.48 650

PWCDC_ROB	1.29 627	0.75 665	1.33 605	1.05 704	0.88 682	1.73 646	0.52 461	1.89 609	3.28 725	1.29 538	4.88 727	1.22 524	1.46 650	1.77 533	1.45 641	0.60 698	0.26 597	0.29 559	0.25 531	0.52 659	0.37 607

S0	0.53 296	0.24 187	0.52 189	0.49 306	0.32 313	1.14 560	0.68 562	0.90 248	0.58 216	0.76 309	1.32 512	0.65 311	0.55 317	0.70 194	0.39 280	0.27 551	0.25 590	0.29 559	0.26 549	0.20 334	0.17 274

Selective-IGEV-i16pb	2.29 703	0.33 467	20.08 759	0.56 453	0.40 454	2.61 704	1.54 699	2.60 715	1.87 682	0.97 378	1.68 625	1.38 569	1.01 562	8.19 746	0.92 554	0.37 633	0.21 530	0.22 390	0.26 549	0.25 478	0.28 540

w-ln-seven-2	1.18 620	0.61 638	4.25 710	0.68 600	0.61 598	1.20 578	0.93 635	1.63 526	1.35 607	1.66 650	1.53 584	1.47 591	1.37 641	3.00 624	1.74 659	0.25 510	0.24 580	0.29 559	0.26 549	0.33 574	0.28 540

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 567	0.39 541	3.21 701	0.50 319	0.63 605	0.64 340	0.39 291	2.36 699	0.75 286	0.95 370	4.63 722	1.81 644	0.56 325	0.96 300	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.26 549	0.32 565	0.35 596

test_sample4	0.69 430	0.33 467	0.91 485	0.51 351	0.30 257	0.92 498	0.52 461	1.87 603	1.15 494	1.14 456	1.18 449	0.87 399	0.75 425	1.18 381	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.26 549	0.26 492	0.25 490

UDGNet	0.72 443	1.17 705	0.80 427	0.77 644	0.41 465	0.77 430	0.38 274	0.97 290	1.34 598	0.81 329	0.88 318	0.71 337	0.60 354	1.21 387	0.54 416	0.52 682	0.19 481	1.02 722	0.26 549	0.71 689	0.31 571

dad	0.86 533	0.66 647	1.06 548	0.56 453	0.37 409	0.76 423	0.44 372	1.17 384	1.50 648	1.44 604	1.27 488	1.34 562	0.75 425	2.52 603	0.84 538	0.42 654	0.27 605	0.83 710	0.26 549	0.41 612	0.29 548

PFNet+	0.59 361	0.28 329	0.77 408	0.53 395	0.30 257	0.59 306	0.31 162	0.92 253	1.14 482	1.33 570	1.10 405	0.79 360	0.57 338	1.31 414	0.49 383	0.25 510	0.17 434	0.28 548	0.26 549	0.21 382	0.25 490

rafts_anoy	0.52 280	0.29 364	0.59 268	0.59 493	0.50 527	0.53 246	0.40 307	1.11 366	1.03 413	0.84 341	0.83 296	0.68 323	0.54 309	0.72 204	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.26 549	0.21 382	0.18 305

Anonymous3	0.61 370	0.44 565	1.11 565	0.59 493	0.49 520	0.93 504	0.65 548	0.93 264	0.81 313	0.72 306	0.88 318	0.65 311	0.69 402	1.06 342	0.53 410	0.35 625	0.30 630	0.26 516	0.26 549	0.31 556	0.27 526

RAFT + AFF	1.00 574	0.42 559	1.09 560	0.67 584	0.50 527	1.22 582	1.24 676	2.24 687	1.19 524	1.30 546	1.56 595	1.17 514	1.49 655	3.44 641	0.83 535	0.21 397	0.25 590	0.30 573	0.26 549	0.27 506	0.27 526

TDLM	1.06 591	0.44 565	0.79 421	0.63 542	0.50 527	0.89 484	1.44 690	1.48 478	1.26 561	1.12 438	1.40 545	1.08 481	0.98 549	6.65 710	0.78 513	0.33 607	0.21 530	0.33 603	0.26 549	0.37 592	0.24 475

DeepPruner_ROB	0.74 466	0.48 583	0.87 461	0.57 472	0.44 491	0.79 441	0.54 476	1.73 550	0.96 373	1.38 588	1.27 488	1.24 531	0.73 419	1.43 457	0.73 495	0.34 618	0.28 613	0.27 533	0.26 549	0.31 556	0.31 571

zh-mn7	1.70 672	1.21 706	8.30 733	0.69 604	0.53 556	1.45 621	0.84 609	1.70 546	2.09 697	2.41 702	2.67 693	1.68 628	1.23 617	4.49 658	2.87 695	0.30 584	0.26 597	0.27 533	0.27 562	0.31 556	0.35 596

rvit_0105_5	0.58 355	0.39 541	1.05 544	0.66 572	0.37 409	0.58 295	0.56 502	0.94 270	1.18 515	0.64 282	0.68 249	0.75 346	0.63 378	0.88 274	0.50 390	0.32 598	0.32 644	0.30 573	0.27 562	0.28 526	0.25 490

ITSA-stereo	0.82 512	0.36 522	0.82 432	0.54 412	0.31 287	0.80 450	0.47 413	2.17 678	1.67 666	1.13 453	1.13 424	0.94 428	0.86 488	2.46 598	1.00 573	0.26 535	0.23 570	0.28 548	0.27 562	0.28 526	0.36 602

test_sample5	0.69 430	0.34 492	0.87 461	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.11 436	1.25 478	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

DualNet	0.70 434	0.34 492	0.87 461	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.14 456	1.33 515	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

ffm	0.72 443	0.33 467	0.85 443	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 708	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

ff1	1.37 640	0.33 467	0.85 443	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 708	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 734	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

mmx	1.39 643	0.33 467	0.85 443	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 734	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

xxx	1.39 643	0.33 467	0.85 443	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 734	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

pcwnet_v2	0.97 563	0.37 529	4.33 711	0.62 533	0.54 560	0.79 441	0.45 393	2.02 648	1.58 659	1.42 603	1.64 616	1.09 491	0.79 450	1.24 396	0.67 474	0.32 598	0.25 590	0.29 559	0.27 562	0.37 592	0.35 596

ARAFT	0.77 483	0.36 522	1.49 637	0.51 351	0.31 287	0.90 487	0.82 605	1.90 612	1.06 430	1.62 645	1.24 474	1.02 463	0.64 382	1.84 538	0.50 390	0.18 252	0.14 293	0.28 548	0.27 562	0.17 176	0.16 239

psm_up	0.77 483	0.34 492	0.70 339	0.66 572	0.58 584	1.05 539	0.92 631	1.52 492	1.12 465	1.26 526	1.16 443	1.31 554	1.23 617	1.20 385	0.81 528	0.25 510	0.29 625	0.31 579	0.27 562	0.27 506	0.25 490

EDNetEfficientorigin	10.57 758	1.47 721	177.42 799	0.67 584	0.53 556	1.58 632	1.16 670	1.90 612	3.37 727	4.71 742	3.38 706	3.10 710	2.69 720	3.13 631	3.58 707	0.25 510	0.23 570	0.33 603	0.27 562	0.83 694	0.81 700

GwcNet	1.08 597	0.51 597	2.33 685	0.79 648	1.18 713	1.76 649	0.70 570	1.68 538	1.47 644	1.41 597	1.64 616	1.74 636	1.04 573	2.20 577	1.41 633	0.30 584	0.29 625	0.29 559	0.27 562	0.30 547	0.35 596

hitnet-ft	0.79 497	0.35 512	0.57 254	0.58 478	0.42 471	0.96 514	0.46 403	1.47 476	1.33 595	1.19 490	1.22 468	1.81 644	0.98 549	1.66 510	0.94 559	0.33 607	0.28 613	0.34 613	0.27 562	0.35 581	0.31 571

DMCA-RVC	0.74 466	0.40 548	1.27 595	0.66 572	0.49 520	0.77 430	0.47 413	1.35 441	1.01 403	1.53 623	1.01 358	1.29 549	0.82 465	1.31 414	0.78 513	0.27 551	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.32 565	0.24 475

RYNet	1.17 619	0.49 587	1.24 589	0.70 610	0.97 693	1.71 643	0.92 631	1.91 616	1.46 643	1.38 588	1.14 429	1.88 651	1.30 631	4.24 653	1.87 665	0.26 535	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.55 665	0.54 664

CFNet	0.96 557	0.36 522	1.01 526	0.62 533	0.42 471	0.99 524	0.47 413	1.90 612	1.32 591	0.99 386	1.39 542	1.10 494	0.86 488	5.58 688	0.79 520	0.23 457	0.17 434	0.28 548	0.27 562	0.26 492	0.21 416

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 497	0.43 562	1.05 544	0.64 551	0.58 584	0.95 508	0.53 469	1.53 499	1.18 515	1.37 582	1.15 438	1.43 574	0.88 498	1.61 499	0.84 538	0.25 510	0.22 552	0.27 533	0.27 562	0.29 537	0.29 548
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.98 567	0.47 579	1.70 651	0.76 641	0.94 688	1.51 626	0.91 629	1.92 619	1.32 591	1.61 641	1.13 424	1.47 591	0.97 542	1.75 526	1.46 644	0.28 567	0.23 570	0.29 559	0.27 562	0.35 581	0.27 526

DLCB_ROB	0.86 533	0.40 548	0.78 418	0.68 600	0.54 560	1.11 554	0.84 609	1.49 480	1.23 546	1.64 649	1.65 618	1.70 631	0.91 509	1.70 518	1.05 577	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.27 562	0.27 506	0.24 475

MEA-ACV	0.80 500	0.31 424	1.03 538	0.56 453	0.36 387	1.26 588	0.50 448	1.74 555	1.20 529	1.21 498	1.19 456	1.45 582	1.31 634	1.61 499	0.93 555	0.20 359	0.22 552	0.23 431	0.28 583	0.23 441	0.27 526

MSAF-DinoV2	1.97 690	0.80 671	10.38 739	0.86 673	0.48 516	1.39 610	0.97 643	2.55 713	1.72 672	1.53 623	1.65 618	3.59 715	2.20 707	5.39 682	3.94 713	0.27 551	0.17 434	0.26 516	0.28 583	0.47 642	0.46 643

StereoVision	0.65 403	0.34 492	0.86 449	0.59 493	0.40 454	0.50 207	0.41 326	1.09 356	0.93 361	0.71 298	2.50 688	0.82 374	0.57 338	1.03 331	0.49 383	0.25 510	0.28 613	0.29 559	0.28 583	0.36 588	0.20 392

fast-acv-ft	0.94 553	0.44 565	1.40 611	0.58 478	0.51 539	1.77 652	0.69 567	1.36 444	1.42 638	1.29 538	1.86 648	1.74 636	1.25 621	1.52 476	1.38 625	0.26 535	0.28 613	0.28 548	0.28 583	0.27 506	0.26 514

ssnet_v2	0.88 538	0.36 522	1.02 533	0.62 533	0.38 431	1.32 598	0.97 643	2.07 658	1.34 598	1.37 582	1.18 449	1.54 602	0.92 512	1.10 356	1.65 655	0.30 584	0.27 605	0.30 573	0.28 583	0.27 506	0.26 514

Wz-Net-MNSev	1.11 605	0.58 624	2.23 683	0.66 572	0.71 630	1.95 671	1.46 692	1.98 636	1.45 642	1.79 665	1.43 553	1.49 594	1.33 637	1.97 553	1.42 637	0.27 551	0.23 570	0.28 548	0.28 583	0.34 578	0.31 571

KYRaft	0.75 475	0.28 329	0.62 283	0.56 453	0.29 230	0.67 371	0.86 617	0.94 270	0.84 325	1.62 645	2.21 673	1.16 513	1.02 569	1.57 491	0.40 290	0.20 359	0.13 221	0.22 390	0.28 583	0.20 334	1.02 709

FINET	0.97 563	0.54 607	1.60 645	0.63 542	0.79 660	1.08 546	1.07 660	1.56 509	2.20 700	1.15 462	1.49 575	0.94 428	0.88 498	2.32 586	1.05 577	0.42 654	0.35 662	0.32 594	0.28 583	0.43 624	0.38 614

FADNet_RVC	0.83 519	0.51 597	1.83 664	0.54 412	0.42 471	1.19 576	0.46 403	1.51 490	1.09 451	0.89 354	1.24 474	0.91 415	0.87 493	2.11 566	1.11 591	0.27 551	0.22 552	0.31 579	0.28 583	0.43 624	0.38 614

ADCP+	1.99 692	0.48 583	7.73 729	0.66 572	0.91 683	2.30 690	1.05 657	1.82 587	1.34 598	1.54 629	1.32 512	1.74 636	1.61 665	2.17 571	13.37 757	0.24 482	0.21 530	0.32 594	0.28 583	0.37 592	0.29 548

GANet	1.36 638	0.47 579	0.86 449	0.67 584	0.45 498	1.34 602	1.73 709	1.64 528	1.24 552	1.49 617	2.38 680	1.55 604	1.20 612	9.30 751	0.93 555	0.30 584	0.31 636	0.33 603	0.28 583	0.39 605	0.30 561

NaN_ROB	1.13 610	0.55 612	1.15 574	0.64 551	0.48 516	1.61 635	2.03 726	1.72 549	1.48 645	2.09 688	1.27 488	1.40 570	1.08 585	3.94 647	1.30 615	0.28 567	0.34 650	0.28 548	0.28 583	0.30 547	0.33 585

SGM_RVC	1.68 670	0.36 522	0.61 277	0.59 493	0.29 230	2.25 687	1.18 672	2.38 702	1.68 668	3.60 730	2.67 693	3.69 717	2.42 714	8.13 743	1.90 668	0.31 591	0.31 636	0.30 573	0.28 583	0.30 547	0.29 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.71 441	0.34 492	0.87 461	0.52 373	0.30 257	0.82 461	0.58 517	1.79 580	1.15 494	1.14 456	1.33 515	0.91 415	0.79 450	1.31 414	0.74 496	0.27 551	0.21 530	0.27 533	0.29 596	0.28 526	0.27 526

SACVNet	0.85 528	0.46 574	0.85 443	0.81 654	0.56 571	0.80 450	0.79 594	1.68 538	1.12 465	1.34 574	1.33 515	1.25 535	0.94 527	2.39 592	0.76 504	0.34 618	0.26 597	0.31 579	0.29 596	0.35 581	0.44 637

Syn2CoEx	1.14 612	0.69 652	1.66 648	0.80 651	0.67 619	1.40 612	0.88 622	2.06 657	1.54 655	1.25 522	1.58 602	1.42 573	1.50 657	4.09 650	1.40 629	0.36 629	0.32 644	0.34 613	0.29 596	0.29 537	0.34 591

PSMNet-RSSM	0.72 443	0.30 387	0.61 277	0.63 542	0.42 471	0.73 404	0.56 502	1.92 619	1.10 459	1.09 422	1.37 533	1.22 524	0.98 549	1.28 407	0.72 492	0.27 551	0.19 481	0.27 533	0.29 596	0.24 461	0.24 475

FAT-Stereo	1.07 593	0.41 555	1.32 602	0.72 622	0.58 584	1.08 546	0.89 624	1.96 630	1.65 664	1.75 659	1.98 658	2.03 672	1.48 653	2.02 557	1.18 603	0.42 654	0.35 662	0.34 613	0.29 596	0.35 581	0.53 662

RTSC	1.29 627	0.73 659	2.44 688	0.83 665	0.57 575	1.85 663	0.65 548	1.88 606	2.00 692	2.20 691	1.66 621	1.60 612	1.26 623	2.33 587	3.92 712	0.32 598	0.23 570	0.27 533	0.29 596	0.37 592	0.37 607

CVANet_RVC	1.07 593	0.43 562	0.76 400	0.60 505	0.50 527	0.90 487	0.97 643	1.52 492	1.26 561	1.33 570	1.38 538	1.24 531	1.18 606	6.75 716	0.75 501	0.34 618	0.23 570	0.34 613	0.29 596	0.42 618	0.27 526

SANet	1.88 684	0.57 621	2.18 681	0.63 542	0.40 454	2.80 712	1.57 703	2.39 703	5.88 751	2.36 699	3.57 710	3.72 718	2.97 723	4.74 664	1.76 660	0.34 618	0.30 630	0.32 594	0.29 596	0.48 647	0.37 607

XPNet_ROB	0.96 557	0.49 587	1.09 560	0.72 622	0.57 575	1.11 554	1.14 667	1.66 534	1.23 546	1.85 672	1.39 542	1.64 622	1.11 590	1.80 535	1.42 637	0.38 638	0.30 630	0.33 603	0.29 596	0.37 592	0.34 591

AANet	1.64 665	1.27 711	5.08 717	0.67 584	0.65 610	1.41 617	0.84 609	1.92 619	2.90 720	3.11 724	3.20 704	2.91 705	2.06 700	2.49 601	2.10 678	0.42 654	0.29 625	0.34 613	0.30 605	0.45 634	0.45 639

MultiAttention	4.51 735	0.33 467	0.82 432	0.73 630	0.45 498	30.98 778	4.50 754	2.18 680	1.40 629	1.61 641	2.41 683	2.43 690	0.70 408	38.42 782	1.36 623	0.22 429	0.15 359	0.29 559	0.30 605	0.47 642	0.43 634

w-ln-seven	1.38 642	0.70 656	3.91 709	0.75 638	0.72 632	2.69 707	0.95 640	2.02 648	1.99 691	1.99 682	1.73 630	1.82 647	1.17 601	2.45 595	2.84 694	0.28 567	0.25 590	0.31 579	0.30 605	0.41 612	0.33 585

AIO-test2	0.57 348	0.28 329	0.63 286	0.61 521	0.58 584	0.79 441	0.51 450	1.18 392	1.40 629	0.63 280	1.15 438	0.51 224	0.43 190	1.09 353	0.35 231	0.21 397	0.17 434	0.26 516	0.30 605	0.20 334	0.19 354

EDNetEfficient	2.37 706	1.10 696	8.08 731	0.74 634	0.71 630	0.98 523	1.56 700	1.46 474	4.06 739	4.90 743	2.82 697	2.25 679	3.48 730	2.95 620	9.97 744	0.26 535	0.24 580	0.26 516	0.30 605	0.68 686	0.61 680

ADCRef	1.35 637	0.55 612	2.37 687	0.72 622	0.77 654	1.94 670	0.78 590	1.91 616	1.27 567	1.57 637	1.59 604	1.36 564	1.41 643	1.54 482	7.53 733	0.23 457	0.20 502	0.32 594	0.30 605	0.29 537	0.29 548

DANet	1.08 597	0.61 638	1.32 602	0.85 671	0.72 632	1.37 605	0.51 450	1.54 502	1.15 494	1.78 662	1.54 589	2.01 669	1.11 590	2.90 619	2.00 673	0.33 607	0.30 630	0.40 651	0.30 605	0.44 630	0.45 639
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 574	0.44 565	1.13 569	0.70 610	0.81 667	1.62 636	0.79 594	2.14 667	1.44 641	1.78 662	1.33 515	1.43 574	1.05 577	2.18 574	1.53 650	0.27 551	0.21 530	0.31 579	0.30 605	0.32 565	0.28 540

rvit_stereo_0075_2	0.64 395	0.46 574	1.05 544	0.66 572	0.66 615	0.53 246	0.48 426	1.20 405	1.12 465	0.76 309	0.92 326	0.78 356	0.53 302	1.03 331	0.59 437	0.37 633	0.28 613	0.40 651	0.31 613	0.37 592	0.32 579

test_sample7	0.74 466	0.37 529	0.76 400	0.52 373	0.35 369	0.91 491	0.67 558	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.31 591	0.28 613	0.32 594	0.31 613	0.33 574	0.29 548

coex-ft	8.13 750	2.13 745	98.04 798	0.67 584	0.53 556	1.71 643	1.56 700	1.65 529	11.11 758	18.17 776	3.75 712	3.88 719	7.61 752	2.98 623	6.49 728	0.30 584	0.30 630	0.32 594	0.31 613	0.66 684	0.50 656

WZ-Net	1.95 688	0.95 684	10.10 736	0.86 673	0.78 657	1.69 642	1.60 705	2.20 684	1.98 690	2.08 687	1.93 655	2.30 682	1.97 694	5.30 676	3.17 702	0.34 618	0.26 597	0.29 559	0.31 613	0.51 656	0.47 647

S-Stereo	1.15 616	0.46 574	2.17 679	0.81 654	0.80 665	1.21 580	1.19 673	1.93 624	2.02 693	1.47 609	2.11 668	1.57 606	1.17 601	2.05 561	1.41 633	0.40 645	0.40 680	0.35 622	0.31 613	0.44 630	0.70 692

G-Net	1.66 667	0.63 643	1.56 641	1.11 709	0.74 640	2.98 716	0.91 629	1.55 506	1.22 543	2.76 712	8.18 752	2.32 684	2.53 718	1.92 546	1.87 665	0.48 674	0.44 690	0.45 663	0.31 613	0.60 676	0.57 672

stereogan	1.15 616	0.42 559	1.40 611	0.86 673	0.84 671	2.38 694	0.71 572	1.88 606	1.73 673	1.72 656	1.94 657	2.31 683	1.29 627	2.07 562	1.08 583	0.36 629	0.35 662	0.39 646	0.31 613	0.51 656	0.46 643

UCFNet_RVC	0.69 430	0.35 512	0.49 151	0.64 551	0.39 442	0.85 479	0.58 517	1.75 559	1.14 482	0.97 378	1.19 456	1.17 514	0.93 521	0.99 318	0.62 452	0.28 567	0.20 502	0.34 613	0.31 613	0.32 565	0.27 526

zh-sn7	1.76 678	1.38 712	6.58 725	0.74 634	0.72 632	1.78 654	1.31 683	1.88 606	1.56 658	1.86 674	2.47 687	1.81 644	2.08 702	5.12 673	3.80 711	0.32 598	0.32 644	0.32 594	0.32 621	0.44 630	0.40 618

YMNet	1.00 574	0.54 607	1.40 611	0.81 654	0.85 674	1.87 665	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 647	1.99 659	1.77 640	0.97 542	1.50 472	1.45 641	0.33 607	0.37 669	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

YMNet_1	1.00 574	0.54 607	1.40 611	0.81 654	0.85 674	1.87 665	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 647	1.99 659	1.77 640	0.97 542	1.50 472	1.45 641	0.33 607	0.37 669	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

rvit_0105_3	0.63 382	0.44 565	1.08 557	0.72 622	0.40 454	0.64 340	0.71 572	1.03 318	1.17 507	0.82 335	0.70 259	0.80 362	0.70 408	0.91 282	0.56 427	0.35 625	0.34 650	0.34 613	0.32 621	0.27 506	0.28 540

SDNR	1.62 664	0.51 597	2.17 679	0.53 395	0.56 571	3.80 728	0.45 393	1.54 502	1.29 577	1.33 570	2.41 683	1.08 481	0.96 539	11.18 762	1.16 597	0.66 708	0.63 721	0.43 658	0.32 621	0.64 680	0.67 688

PSM-AAD	0.79 497	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.28 205	0.77 430	1.24 676	0.99 299	0.91 351	1.66 650	1.57 599	0.81 369	2.19 706	1.65 506	0.44 328	0.19 310	0.14 293	0.38 637	0.32 621	0.21 382	0.70 692

FADNet-RVC-Resample	0.84 524	0.47 579	2.10 674	0.61 521	0.45 498	1.07 544	0.61 535	1.59 513	1.20 529	1.08 416	0.98 346	1.03 467	0.98 549	2.17 571	0.72 492	0.23 457	0.22 552	0.30 573	0.32 621	0.35 581	0.34 591

FADNet-RVC	0.88 538	0.67 648	1.93 668	0.60 505	0.48 516	0.91 491	0.60 531	1.71 548	1.18 515	0.90 356	0.96 336	1.36 564	0.92 512	2.25 581	1.17 600	0.30 584	0.29 625	0.32 594	0.32 621	0.41 612	0.35 596

ADCL	1.72 676	0.57 621	3.66 705	0.67 584	0.61 598	2.61 704	1.85 715	1.96 630	1.67 666	1.90 678	1.83 643	2.06 675	1.90 691	2.13 567	9.15 743	0.26 535	0.24 580	0.34 613	0.32 621	0.38 601	0.35 596

PS-NSSS	0.99 569	0.58 624	0.93 492	0.58 478	0.57 575	0.91 491	0.80 600	1.81 586	1.14 482	1.14 456	1.67 623	1.00 454	0.83 473	4.62 662	0.78 513	0.37 633	0.31 636	0.52 678	0.32 621	0.45 634	0.38 614

PStereo	0.63 382	0.99 689	0.51 175	0.47 250	0.35 369	1.07 544	0.63 543	0.65 119	0.95 367	0.66 289	0.41 105	0.55 251	0.66 394	1.00 324	0.76 504	0.62 701	0.27 605	0.38 637	0.33 631	0.74 691	0.68 690

FlowAnything_test	0.39 170	0.26 264	0.61 277	0.59 493	0.33 337	0.62 330	0.36 240	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.36 78	0.45 184	0.37 150	0.53 108	0.48 373	0.24 482	0.18 460	0.28 548	0.33 631	0.21 382	0.19 354

Wz-Net-SNSev	1.49 650	1.23 709	6.27 724	0.68 600	0.67 619	1.37 605	1.41 688	2.00 640	1.39 624	1.48 615	1.61 609	2.29 681	1.32 635	3.93 646	2.14 681	0.31 591	0.28 613	0.31 579	0.33 631	0.42 618	0.36 602

psmorigin	1.52 654	0.69 652	10.52 740	0.68 600	0.59 592	1.13 558	0.70 570	1.57 510	1.19 524	1.99 682	1.79 639	2.26 680	1.47 652	2.09 564	1.36 623	0.39 642	0.40 680	0.34 613	0.33 631	0.43 624	0.56 668

AF-Net	1.13 610	0.52 601	1.33 605	0.86 673	0.91 683	1.38 608	0.71 572	2.16 672	1.62 661	1.56 633	2.40 682	1.99 667	1.65 669	1.81 537	1.48 646	0.48 674	0.28 613	0.49 672	0.33 631	0.39 605	0.32 579

MDST_ROB	1.67 668	0.34 492	1.58 644	0.92 692	0.58 584	4.26 735	1.11 663	2.83 718	1.41 635	4.49 740	2.55 690	1.45 582	0.97 542	7.79 739	1.17 600	0.31 591	0.25 590	0.37 633	0.33 631	0.31 556	0.30 561

CBMV	0.95 556	0.44 565	0.66 311	0.53 395	0.35 369	1.53 628	1.63 707	1.69 541	1.42 638	2.00 685	1.60 605	1.43 574	1.17 601	1.59 496	0.99 572	0.34 618	0.34 650	0.39 646	0.33 631	0.33 574	0.32 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 187	0.33 3	0.29 1	0.25 121	0.29 31	0.26 101	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 63	0.16 1	0.28 66	0.36 12	0.32 180	0.15 91	0.20 502	0.26 516	0.34 638	0.24 461	0.24 475

TCMNet	1.01 580	0.60 636	2.10 674	0.86 673	1.33 722	1.14 560	0.67 558	1.69 541	1.23 546	1.11 436	1.57 599	1.30 550	0.97 542	2.01 556	1.50 648	0.31 591	0.31 636	0.38 637	0.34 638	0.42 618	0.36 602

GASNet	0.99 569	0.97 685	1.72 654	0.98 698	0.68 625	0.83 467	0.67 558	1.60 517	1.28 572	1.31 556	1.22 468	1.22 524	1.21 615	2.41 593	1.41 633	0.43 660	0.26 597	0.36 630	0.34 638	0.55 665	0.31 571

FADNet	0.92 548	0.61 638	1.81 660	0.62 533	0.55 567	0.96 514	0.57 513	1.78 574	1.33 595	0.93 363	1.01 358	1.36 564	1.01 562	2.71 611	0.75 501	0.33 607	0.34 650	0.31 579	0.34 638	0.59 672	0.40 618

ETE_ROB	0.96 557	0.64 645	1.16 575	0.69 604	0.48 516	1.14 560	1.13 666	1.77 570	1.19 524	1.91 679	1.45 561	1.73 634	1.05 577	1.60 497	1.14 595	0.32 598	0.26 597	0.38 637	0.34 638	0.39 605	0.41 623

SGM-Forest	1.24 623	0.38 536	0.60 272	0.52 373	0.37 409	1.56 631	1.30 682	1.65 529	1.36 611	2.11 689	1.79 639	1.63 619	0.93 521	7.48 729	0.95 563	0.36 629	0.37 669	0.39 646	0.34 638	0.37 592	0.32 579
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.11 605	0.50 594	1.30 598	0.71 618	0.65 610	1.14 560	0.75 582	1.93 624	1.37 615	1.71 655	1.83 643	2.54 693	1.44 647	2.43 594	1.23 605	0.42 654	0.41 683	0.54 686	0.35 644	0.42 618	0.46 643

RTS	2.67 714	1.38 712	15.28 750	0.99 699	1.26 717	3.78 726	1.96 723	2.15 669	2.62 714	2.61 706	2.85 698	2.60 695	1.59 662	6.27 701	5.71 725	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

RTSA	2.67 714	1.38 712	15.28 750	0.99 699	1.26 717	3.78 726	1.96 723	2.15 669	2.62 714	2.61 706	2.85 698	2.60 695	1.59 662	6.27 701	5.71 725	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

SGM-ForestM	6.52 744	0.38 536	1.26 592	0.63 542	0.35 369	13.59 757	5.32 755	6.32 752	6.70 753	11.14 764	9.18 755	22.51 777	13.93 765	16.89 766	20.07 767	0.36 629	0.37 669	0.36 630	0.35 644	0.36 588	0.34 591

S	0.58 355	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.54 560	1.03 534	0.58 517	0.94 270	0.80 309	0.95 370	1.42 548	0.56 265	0.71 413	0.60 151	0.41 300	0.38 638	0.20 502	0.37 633	0.36 648	0.22 411	0.17 274

APVNet	1.06 591	0.53 606	1.42 619	0.84 666	0.79 660	1.92 668	0.82 605	1.90 612	1.08 442	1.08 416	1.43 553	1.56 605	1.13 597	3.07 627	1.58 651	0.31 591	0.34 650	0.42 656	0.36 648	0.36 588	0.37 607

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 602	1.02 692	1.00 522	0.82 662	0.67 619	1.93 669	0.93 635	1.62 524	1.11 461	1.15 462	1.25 478	1.50 595	0.79 450	1.96 552	0.76 504	1.89 731	0.34 650	0.79 709	0.36 648	1.25 716	0.83 701

RP	1.09 600	0.50 594	1.12 567	0.90 687	1.04 697	1.11 554	0.84 609	1.80 583	1.62 661	1.55 632	2.00 661	1.90 655	1.78 680	1.84 538	1.25 607	0.52 682	0.36 667	0.48 670	0.36 648	0.45 634	0.43 634

Wz-Net-TNSev	1.88 684	2.08 744	7.66 728	0.67 584	0.64 608	2.42 695	1.83 714	2.33 695	1.74 675	1.57 637	1.56 595	2.58 694	1.90 691	4.86 667	3.12 699	0.39 642	0.37 669	0.33 603	0.37 652	0.53 661	0.58 673

LALA_ROB	1.01 580	0.59 627	1.16 575	0.67 584	0.51 539	1.63 637	1.26 680	1.69 541	1.38 619	1.81 669	1.37 533	1.94 661	1.02 569	1.58 493	1.38 625	0.37 633	0.27 605	0.43 658	0.37 652	0.43 624	0.37 607

ISRNet	0.80 500	0.33 467	1.07 553	0.81 654	0.66 615	0.60 314	0.34 212	1.19 403	1.13 479	1.59 640	1.53 584	1.35 563	0.77 437	1.27 405	0.94 559	0.39 642	0.34 650	0.43 658	0.38 654	0.34 578	0.49 654

FBW_ROB	1.71 675	0.62 642	1.45 628	0.67 584	0.61 598	1.81 658	1.08 661	2.52 710	1.70 669	1.77 661	1.73 630	1.98 666	1.25 621	12.57 764	1.84 664	0.34 618	0.37 669	0.56 693	0.38 654	0.45 634	0.43 634

STTStereo	0.78 491	0.50 594	1.22 582	0.64 551	0.54 560	0.89 484	0.54 476	1.44 467	1.11 461	1.38 588	1.09 399	1.27 543	0.85 480	1.43 457	0.83 535	0.29 579	0.27 605	0.33 603	0.39 656	0.32 565	0.30 561

XQC	1.37 640	0.87 677	2.56 693	0.84 666	0.69 627	1.83 661	0.89 624	2.07 658	1.88 683	1.88 675	1.53 584	1.91 656	1.55 660	2.85 616	3.05 697	0.48 674	0.29 625	0.44 662	0.39 656	0.69 687	0.60 679

PSMNet_ROB	0.90 543	0.52 601	1.17 577	0.72 622	0.61 598	1.27 590	1.12 665	1.76 566	1.12 465	1.09 422	1.28 494	1.45 582	0.89 504	1.65 506	1.42 637	0.33 607	0.25 590	0.37 633	0.39 656	0.35 581	0.29 548

MeshStereo	2.26 700	0.56 617	0.92 490	0.61 521	0.49 520	2.60 701	1.02 653	3.18 724	2.05 695	7.40 760	4.98 728	7.58 743	2.98 724	6.37 704	1.96 671	0.43 660	0.43 687	0.45 663	0.39 656	0.43 624	0.42 627
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
SCION-MonSter(vits)	0.65 403	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	1.40 455	1.21 536	0.28 22	1.36 530	1.10 494	0.78 445	1.22 388	1.81 663	0.23 457	0.18 460	0.38 637	0.40 660	0.41 612	0.31 571

SHD	1.31 631	0.71 658	2.34 686	0.86 673	0.75 650	1.77 652	0.65 548	2.22 685	2.50 711	2.40 701	1.71 628	1.91 656	1.60 664	1.93 549	2.37 686	0.38 638	0.31 636	0.38 637	0.40 660	0.48 647	0.50 656

rvit_105_1	0.72 443	0.52 601	1.01 526	0.78 646	0.49 520	0.75 415	0.87 619	1.12 369	1.18 515	0.99 386	0.79 288	0.90 412	0.77 437	1.26 401	0.75 501	0.41 650	0.36 667	0.36 630	0.41 662	0.30 547	0.33 585

AnyNet_C32	1.96 689	1.10 696	5.17 718	0.90 687	1.11 703	2.12 683	2.37 737	1.85 597	1.48 645	2.45 703	1.70 627	2.05 674	1.64 668	2.50 602	10.28 749	0.37 633	0.34 650	0.35 622	0.41 662	0.49 650	0.54 664

CSAN	1.41 646	0.59 627	1.26 592	0.70 610	0.50 527	1.76 649	1.78 710	1.77 570	1.90 686	2.35 697	2.32 677	1.92 659	1.94 693	5.56 687	1.49 647	0.43 660	0.35 662	0.40 651	0.41 662	0.43 624	0.41 623

2222	1.81 679	0.69 652	3.87 708	0.95 696	0.74 640	2.06 678	2.60 740	1.93 624	1.53 653	1.70 654	2.79 696	5.05 734	1.61 665	4.13 652	3.67 709	0.60 698	0.34 650	0.57 696	0.42 665	0.60 676	0.37 607

DStereoO	1.44 648	1.11 699	1.69 650	1.16 710	0.72 632	1.21 580	1.56 700	1.74 555	1.63 663	1.52 621	1.67 623	1.51 597	3.16 726	1.73 524	1.72 658	2.35 737	0.45 694	0.97 717	0.42 665	2.01 724	0.53 662

AnyNet_C01	2.26 700	1.78 731	10.22 738	0.93 693	0.74 640	2.92 714	2.20 732	2.29 693	1.80 678	2.53 705	2.41 683	2.71 699	1.73 675	3.41 638	6.72 730	0.41 650	0.39 678	0.40 651	0.42 665	0.67 685	0.63 682

WCMA_ROB	1.84 681	0.47 579	1.31 599	0.69 604	0.57 575	2.11 682	1.14 667	1.87 603	1.73 673	4.04 734	6.43 739	5.62 736	3.61 731	2.59 605	1.94 670	0.52 682	0.44 690	0.39 646	0.42 665	0.48 647	0.47 647

ADCMid	1.89 687	0.73 659	5.06 716	0.72 622	0.67 619	2.00 675	1.14 667	1.97 634	1.48 645	2.86 715	1.81 642	2.37 686	2.05 699	2.24 579	10.39 753	0.33 607	0.31 636	0.39 646	0.43 669	0.50 651	0.44 637

ADCPNet	1.85 682	0.69 652	8.07 730	0.71 618	0.58 584	2.79 711	1.22 675	1.94 627	1.54 655	1.88 675	1.69 626	2.46 692	2.04 697	2.37 590	6.48 727	0.38 638	0.37 669	0.38 637	0.43 669	0.47 642	0.45 639

NCCL2	1.00 574	0.56 617	1.06 548	0.75 638	0.57 575	1.31 597	1.72 708	1.77 570	1.36 611	1.50 618	1.17 446	1.91 656	1.17 601	1.54 482	1.29 614	0.35 625	0.31 636	0.45 663	0.44 671	0.40 609	0.40 618

CBMV_ROB	0.90 543	0.44 565	0.63 286	0.51 351	0.37 409	1.25 587	0.49 438	1.77 570	1.27 567	1.41 597	2.00 661	1.33 557	1.08 585	2.17 571	0.76 504	0.43 660	0.42 685	0.47 668	0.44 671	0.41 612	0.36 602

Nwc_Net	1.09 600	0.49 587	1.33 605	0.89 685	0.80 665	1.49 625	0.66 554	2.19 681	1.27 567	1.32 560	2.26 675	1.96 664	1.54 658	1.92 546	1.34 619	0.40 645	0.30 630	0.43 658	0.45 673	0.38 601	0.37 607

ADCS	2.25 699	0.99 689	5.55 719	0.81 654	0.74 640	2.19 685	1.80 711	2.27 690	2.14 698	2.80 714	2.13 670	2.40 688	2.03 696	2.64 609	13.69 758	0.41 650	0.39 678	0.40 651	0.45 673	0.58 670	0.56 668

NOSS_ROB	1.26 626	0.46 574	0.62 283	0.56 453	0.38 431	1.06 542	0.78 590	1.73 550	1.40 629	1.01 397	1.43 553	1.10 494	0.75 425	10.62 761	0.65 463	0.45 666	0.43 687	0.48 670	0.45 673	0.44 630	0.41 623

1111	3.02 725	0.74 662	9.12 735	0.87 680	0.91 683	3.30 722	4.31 752	2.81 717	2.28 702	3.44 727	3.80 713	3.98 720	4.35 740	8.06 742	8.88 742	0.48 674	0.42 685	0.53 684	0.46 676	0.93 701	0.79 699

UHP	17.70 767	0.98 688	28.07 775	1.23 715	1.64 728	29.27 773	18.20 769	33.51 784	47.04 794	27.38 780	39.32 787	28.10 779	34.64 779	19.10 769	21.07 768	0.62 701	0.40 680	0.56 693	0.46 676	7.45 763	14.94 776

SAMSARA	1.55 656	0.84 672	2.61 694	1.22 714	1.07 698	2.50 698	1.93 721	2.05 652	1.89 684	2.75 711	1.66 621	2.81 701	1.69 674	3.08 629	1.97 672	0.46 672	0.51 709	0.42 656	0.46 676	0.58 670	0.59 676

CC-Net-ROB	1.49 650	1.26 710	1.27 595	0.88 682	0.79 660	1.76 649	1.00 650	1.79 580	1.26 561	1.10 430	1.61 609	1.21 522	0.99 558	8.13 743	0.84 538	1.09 724	0.41 683	2.20 734	0.46 676	1.20 715	0.48 650

DeepPrunerF	1.60 661	0.73 659	5.81 722	0.88 682	1.19 714	0.91 491	0.95 640	2.19 681	5.24 748	1.17 481	1.30 499	1.19 518	1.30 631	4.90 669	1.66 657	0.42 654	0.34 650	0.52 678	0.47 680	0.41 612	0.40 618

PDISCO_ROB	1.32 634	0.65 646	1.44 622	1.36 718	1.46 725	2.55 699	0.92 631	2.45 707	2.07 696	1.37 582	1.49 575	1.65 625	1.00 560	2.82 613	1.35 622	1.01 718	0.27 605	0.54 686	0.47 680	0.71 689	0.73 695

HBP-ISP	0.96 557	0.58 624	0.72 357	0.61 521	0.46 510	1.64 639	0.76 585	1.86 600	1.28 572	1.30 546	1.53 584	0.86 395	0.94 527	3.27 635	0.69 482	0.45 666	0.44 690	0.54 686	0.48 682	0.47 642	0.40 618

RGC	1.14 612	0.79 668	1.26 592	0.91 690	0.96 691	1.52 627	0.77 588	1.92 619	1.26 561	1.54 629	1.93 655	2.02 671	1.54 658	2.25 581	1.31 616	0.44 665	0.35 662	0.58 698	0.48 682	0.47 642	0.46 643

PVD	1.70 672	0.84 672	2.26 684	0.94 695	0.83 670	2.48 697	0.97 643	2.59 714	3.35 726	3.01 720	2.77 695	2.34 685	2.47 716	2.67 610	3.14 700	0.47 673	0.45 694	0.59 699	0.48 682	0.59 672	0.75 697

FSD					0.50 527	0.54 256	0.58 517	0.65 119	0.53 198	0.54 245	0.52 179	0.56 265	0.52 293	0.57 130	0.55 421	0.51 680	0.47 700	0.50 673	0.49 685	0.50 651

DGSMNet	1.14 612	0.76 666	2.49 691	0.81 654	0.86 678	1.39 610	1.39 687	2.13 663	1.35 607	1.26 526	1.63 615	1.48 593	0.98 549	1.75 526	1.10 588	0.45 666	0.43 687	0.55 690	0.49 685	0.75 692	0.70 692

PA-Net	1.01 580	0.57 621	1.29 597	0.64 551	0.74 640	1.19 576	0.84 609	1.69 541	1.43 640	1.16 472	1.19 456	1.32 555	1.19 609	3.42 639	1.25 607	0.29 579	0.45 694	0.33 603	0.49 685	0.32 565	0.47 647
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SCION-MonSter	0.94 553	0.59 627	1.44 622	0.67 584	1.14 708	1.80 657	0.50 448	1.40 455	1.24 552	1.03 405	1.50 578	1.03 467	0.89 504	1.11 359	2.12 680	0.23 457	0.24 580	0.52 678	0.50 688	0.51 656	0.33 585

FC-DCNN v2	2.81 721	0.59 627	0.85 443	0.73 630	0.57 575	2.97 715	1.05 657	3.39 728	2.61 713	6.98 756	7.67 748	10.38 753	6.31 748	5.75 693	3.37 706	0.53 689	0.48 702	0.51 676	0.50 688	0.53 661	0.51 660

GANetREF_RVC	1.07 593	0.86 676	1.31 599	0.82 662	0.53 556	1.41 617	1.31 683	1.76 566	1.52 651	1.27 529	1.31 505	1.46 586	1.24 620	2.03 558	0.96 567	0.56 692	0.45 694	0.67 703	0.50 688	0.88 700	0.59 676
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
FC-DCNN	2.72 720	0.59 627	0.86 449	0.73 630	0.57 575	2.91 713	1.04 655	3.01 722	2.60 712	6.83 755	7.64 747	9.92 750	6.33 749	5.21 674	3.14 700	0.53 689	0.48 702	0.51 676	0.50 688	0.53 661	0.51 660

TARStereo	7.64 748	0.55 612	10.78 741	0.89 685	1.14 708	14.12 760	16.70 767	12.14 760	14.87 761	13.67 767	15.71 767	19.03 767	13.57 764	8.77 748	6.66 729	0.51 680	0.45 694	0.50 673	0.51 692	1.14 711	1.12 716

FCDSN-DC	2.32 704	0.63 643	0.81 428	0.84 666	0.75 650	2.23 686	0.94 638	2.09 661	1.80 678	5.45 752	7.72 749	7.77 745	6.93 751	3.39 636	1.80 662	0.52 682	0.48 702	0.52 678	0.51 692	0.57 668	0.58 673
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.48 711	0.74 662	1.90 666	1.05 704	0.92 686	2.76 709	4.01 751	2.76 716	4.11 740	4.69 741	4.63 722	4.62 723	5.96 746	3.97 649	3.96 714	0.63 705	0.53 711	0.56 693	0.52 694	0.64 680	0.63 682
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	26.87 776	13.43 768	70.68 793	0.91 690	0.68 625	57.02 790	21.06 772	32.82 783	32.67 780	52.12 799	53.61 796	66.05 795	49.56 793	48.79 794	34.71 783	0.49 679	0.44 690	0.53 684	0.53 695	0.63 678	0.59 676

ELAS	2.37 706	0.74 662	1.54 639	0.99 699	0.92 686	4.78 738	2.33 736	3.33 726	3.37 727	5.05 746	4.77 726	3.67 716	4.53 741	3.42 639	4.50 716	0.62 701	0.53 711	0.55 690	0.53 695	0.63 678	0.64 686
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.31 631	0.88 679	1.08 557	1.83 729	1.44 724	1.44 620	0.75 582	1.74 555	1.09 451	1.32 560	1.26 485	1.28 546	1.01 562	1.50 472	0.83 535	2.50 738	0.34 650	1.47 728	0.55 697	2.32 727	1.57 725

ccnet	1.12 607	0.67 648	1.01 526	0.78 646	0.73 639	1.72 645	0.99 648	1.84 596	1.26 561	1.47 609	1.85 647	1.75 639	1.29 627	1.75 526	1.88 667	0.57 693	0.53 711	0.57 696	0.55 697	0.59 672	0.54 664

LSM	6.33 743	1.10 696	13.19 744	1.41 722	68.17 790	1.64 639	1.90 719	1.92 619	2.46 707	2.99 718	3.11 702	1.88 651	1.80 682	2.61 607	2.06 676	0.41 650	0.58 718	0.50 673	0.57 699	0.64 680	17.66 777

NCC-stereo	1.10 602	0.54 607	1.24 589	0.84 666	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 560	1.74 632	1.88 651	1.74 676	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 669	0.45 663	0.58 700	0.42 618	0.42 627

Abc-Net	1.10 602	0.54 607	1.24 589	0.84 666	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 560	1.74 632	1.88 651	1.74 676	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 669	0.45 663	0.58 700	0.42 618	0.42 627
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMD_ROB	1.99 692	0.59 627	0.89 477	0.70 610	0.61 598	3.95 730	0.94 638	1.80 583	1.79 677	4.41 738	4.43 718	8.17 746	3.66 732	3.40 637	1.33 617	0.52 682	0.48 702	0.54 686	0.58 700	0.53 661	0.50 656

MFN_U_SF_RVC	1.52 654	0.84 672	3.42 703	0.87 680	0.66 615	2.56 700	0.95 640	2.36 699	1.70 669	1.98 681	1.86 648	2.45 691	1.79 681	2.95 620	2.58 689	0.52 682	0.48 702	0.55 690	0.59 703	0.59 672	0.61 680

PSMNet-RUCA	1.02 584	0.97 685	1.44 622	1.23 715	1.10 701	1.40 612	0.62 538	1.69 541	1.38 619	0.94 368	1.53 584	0.97 445	0.83 473	1.17 379	0.93 555	0.69 710	0.34 650	0.99 720	0.60 704	0.97 703	0.64 686

otaku	1.60 661	1.11 699	1.21 580	2.20 731	1.56 726	1.97 672	1.24 676	2.07 658	1.36 611	1.44 604	1.62 611	1.73 634	1.19 609	1.73 524	0.98 571	2.89 742	0.57 717	1.74 729	0.60 704	2.78 734	1.94 731

Ntro	1.64 665	1.15 703	1.23 584	2.48 737	1.83 730	2.09 681	1.16 670	1.96 630	1.38 619	1.21 498	1.62 611	1.62 614	1.29 627	1.87 543	1.11 591	3.04 743	0.56 716	1.82 731	0.64 706	2.80 735	2.05 733

fsdfsdds	4.69 736	0.92 681	3.39 702	1.17 711	1.02 695	10.40 750	3.81 749	6.28 751	7.20 754	8.04 761	12.16 761	14.15 756	8.24 753	6.36 703	5.03 721	0.52 682	0.48 702	0.85 712	0.65 707	1.65 719	1.48 724

MADNet+	2.69 716	3.22 755	11.53 742	1.44 723	1.12 705	3.19 718	1.81 712	2.85 719	2.37 704	1.68 652	2.07 667	2.85 703	2.18 705	7.41 726	5.23 723	0.79 713	0.76 728	0.69 706	0.65 707	0.98 704	0.95 706

DualNet (step1)	0.83 519	0.49 587	1.13 569	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.57 693	0.28 613	0.62 700	0.67 709	0.45 634	0.42 627

test_sample9	1.86 683	0.49 587	1.13 569	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	2.27 583	7.92 738	0.57 693	12.61 778	0.62 700	0.67 709	0.45 634	0.42 627

test_sample8	2.19 698	0.49 587	1.13 569	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.82 587	1.15 494	2.26 692	1.30 499	4.94 730	2.52 717	2.27 583	7.92 738	0.57 693	12.61 778	0.62 700	0.67 709	0.45 634	0.42 627

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 695	1.15 703	3.10 700	1.05 704	0.76 653	5.03 741	2.40 738	2.16 672	2.62 714	1.89 677	2.28 676	2.69 698	1.65 669	9.35 753	2.04 674	0.64 706	0.51 709	0.68 704	0.71 712	1.09 710	0.67 688

nnnnnnn	2.69 716	0.79 668	6.98 727	1.03 703	0.96 691	2.60 701	1.44 690	2.53 711	3.17 724	3.58 729	5.81 731	6.25 738	3.67 733	5.65 690	4.98 720	0.65 707	0.64 722	0.78 707	0.75 713	0.83 694	0.75 697

UDG	1.41 646	2.65 750	0.99 516	1.44 723	1.64 728	1.34 602	0.80 600	1.60 517	1.23 546	1.23 510	1.71 628	2.01 669	1.34 638	1.47 468	1.41 633	0.90 715	0.54 715	2.29 736	0.75 713	1.84 722	1.04 711

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 677	0.87 677	3.56 704	0.80 651	0.75 650	3.72 725	2.44 739	1.82 587	1.82 680	1.74 658	1.91 654	1.92 659	1.26 623	7.69 737	1.28 613	0.45 666	0.47 700	0.52 678	0.77 715	0.50 651	0.50 656

PASM	1.34 636	0.92 681	2.62 695	0.86 673	0.87 680	1.03 534	1.08 661	1.50 484	1.51 650	1.82 670	1.41 547	1.68 628	1.26 623	4.87 668	1.34 619	0.61 700	0.65 725	0.68 704	0.78 716	0.69 687	0.68 690

mmmmmm	2.28 702	0.90 680	4.87 714	0.95 696	0.77 654	4.11 733	1.92 720	2.28 691	4.17 742	3.33 725	3.56 709	3.40 713	2.38 713	3.95 648	4.88 719	0.55 691	0.53 711	0.90 716	0.80 717	0.81 693	0.58 673

CREStereo++_RVC	0.47 250	0.21 83	0.38 37	0.45 213	0.38 431	0.45 132	0.25 87	0.75 170	1.29 577	0.80 324	1.21 464	0.47 196	0.37 150	0.53 108	0.44 328	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 717	0.18 228	0.11 3
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
MFMNet_re	1.40 645	1.14 702	1.68 649	1.39 720	1.07 698	1.48 623	1.43 689	1.87 603	1.82 680	2.26 692	2.19 672	1.51 597	1.86 687	1.52 476	1.25 607	0.93 716	0.83 731	0.84 711	0.80 717	0.99 706	1.05 713

ACVNet_2	2.43 710	1.41 716	2.04 671	2.62 738	2.24 736	2.63 706	1.88 718	3.31 725	3.01 721	2.19 690	3.45 708	4.62 723	2.04 697	4.50 660	1.47 645	2.55 739	0.64 722	2.22 735	0.84 720	2.69 733	2.29 736

AnonymousM	0.59 361	1.11 699	0.41 70	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.47 413	1.05 333	0.64 241	0.98 383	0.63 226	0.67 321	0.43 190	0.59 139	0.41 300	0.20 359	0.15 359	1.84 732	0.84 720	0.14 46	0.13 77

GCST	1.08 597	1.47 721	0.93 492	1.73 727	1.14 708	1.30 595	0.31 162	1.33 434	1.16 504	1.29 538	0.97 345	0.98 447	0.49 261	2.08 563	0.46 358	1.19 727	0.70 727	1.30 727	0.85 722	1.02 707	0.89 704

ACVNet-4b	2.15 696	1.41 716	1.64 646	2.80 739	2.31 739	2.31 691	1.24 676	2.32 694	2.14 698	1.26 526	2.39 681	2.66 697	1.48 653	5.95 698	1.06 579	3.20 747	0.45 694	2.37 738	0.89 723	2.83 738	2.37 738

JetBlue	3.97 730	2.01 739	10.19 737	1.38 719	2.84 749	10.53 751	9.54 756	3.60 731	2.41 706	2.73 710	3.39 707	4.54 722	4.31 738	7.85 741	6.84 731	0.88 714	0.93 741	0.89 714	0.91 724	1.74 721	1.91 730

ACVNet_1	2.18 697	1.45 719	1.72 654	2.85 741	2.33 741	2.28 688	1.46 692	3.08 723	2.22 701	1.82 670	2.05 666	3.56 714	1.98 695	3.09 630	1.40 629	3.17 744	0.60 719	2.40 742	0.92 725	2.91 741	2.37 738

light-stereo	12.42 763	1.45 719	18.02 756	17.94 765	23.64 774	11.13 752	0.82 605	9.91 757	5.73 749	15.42 772	42.83 788	55.24 792	1.88 688	28.77 780	2.26 683	1.61 729	3.00 762	0.78 707	0.93 726	3.48 747	3.62 755

DDUNet	1.50 652	2.69 751	1.12 567	1.77 728	1.88 731	1.84 662	0.92 631	1.70 546	1.16 504	1.38 588	1.79 639	1.60 612	1.12 593	1.37 437	1.08 583	1.10 725	0.76 728	2.37 738	0.94 727	2.00 723	1.37 720

SPS-STEREO	1.67 668	1.04 693	1.23 584	1.21 713	1.13 707	1.82 660	1.11 663	2.16 672	1.52 651	3.07 722	2.32 677	2.82 702	1.80 682	4.11 651	2.04 674	1.03 721	0.99 742	0.97 717	0.94 727	1.03 709	1.02 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.12 607	0.97 685	1.21 580	1.07 707	1.12 705	1.08 546	0.89 624	1.95 629	1.16 504	1.29 538	1.26 485	1.22 524	1.09 588	1.15 370	1.01 574	1.02 720	1.00 743	0.97 717	0.97 729	0.98 704	0.99 708

SGM+DAISY	2.41 709	1.07 694	2.14 678	1.18 712	1.10 701	2.14 684	1.36 686	1.96 630	1.66 665	5.46 753	7.07 743	4.95 731	4.32 739	5.50 684	2.26 683	1.04 722	1.02 745	0.99 720	0.97 729	1.02 707	1.04 711

RainbowNet	1.97 690	1.76 730	1.57 643	2.81 740	2.21 735	1.98 674	1.81 712	2.54 712	1.89 684	1.50 618	1.84 645	1.96 664	1.65 669	2.14 568	1.25 607	3.33 749	0.85 735	2.39 741	0.98 731	2.82 737	2.22 734

Consistency-Raft	1.25 625	0.99 689	1.93 668	1.02 702	1.21 715	0.96 514	1.01 652	1.75 559	1.92 687	1.36 579	2.12 669	1.44 579	1.01 562	1.14 369	1.40 629	0.72 711	0.82 730	0.89 714	0.98 731	1.31 718	0.95 706

PWCK	2.88 723	2.05 742	5.72 721	2.08 730	1.11 703	3.55 723	3.90 750	2.86 720	3.54 731	3.03 721	3.63 711	3.10 710	2.31 710	8.15 745	3.09 698	2.12 734	0.91 740	1.75 730	0.98 731	2.57 732	1.18 717

Dean	2.91 724	1.53 725	2.07 672	2.96 746	2.51 743	3.15 717	2.14 730	4.75 741	4.41 744	2.76 712	6.10 738	5.53 735	2.37 711	2.97 622	1.92 669	3.18 745	0.85 735	2.51 745	1.04 734	2.88 740	2.47 742

MonStereo1	3.14 726	1.66 728	1.81 660	2.43 736	2.32 740	5.80 744	1.58 704	3.52 729	4.70 746	3.09 723	8.22 753	4.76 727	3.36 728	6.52 708	2.29 685	2.33 736	0.61 720	1.91 733	1.05 735	2.44 729	2.34 737

WAO-7	2.66 713	1.40 715	1.73 656	1.39 720	1.17 711	3.93 729	1.94 722	4.11 736	3.88 738	2.92 716	5.50 729	4.18 721	3.00 725	7.63 736	3.71 710	1.13 726	1.00 743	1.17 725	1.13 736	1.18 714	1.09 715

NVStereoNet_ROB	1.88 684	1.07 694	1.45 628	1.07 707	1.17 711	1.47 622	1.48 694	1.89 609	1.93 689	1.94 680	4.67 725	3.08 709	1.80 682	6.51 707	1.65 655	1.06 723	0.86 737	1.08 724	1.32 737	0.93 701	1.26 718
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	2.70 718	1.79 732	1.46 630	3.26 749	2.66 745	3.23 720	2.10 727	4.08 734	2.75 718	2.34 695	3.81 714	3.06 707	2.22 708	4.25 654	2.59 690	3.75 753	0.84 732	2.75 748	1.35 738	3.15 743	2.60 745

IMH-64	2.70 718	1.79 732	1.46 630	3.26 749	2.66 745	3.23 720	2.10 727	4.08 734	2.75 718	2.34 695	3.81 714	3.06 707	2.22 708	4.25 654	2.59 690	3.75 753	0.84 732	2.75 748	1.35 738	3.15 743	2.60 745

IMH	3.21 727	1.85 736	1.48 635	3.25 748	2.69 747	4.07 732	2.02 725	4.41 739	3.80 736	2.72 709	7.11 744	4.75 726	2.92 722	5.92 696	2.55 688	3.85 757	0.88 738	2.78 750	1.36 740	3.19 745	2.59 744

WAO-8	4.40 732	1.82 734	1.79 658	2.34 733	2.20 733	9.19 747	1.53 697	6.09 748	16.46 767	3.94 732	7.84 750	7.32 740	3.72 735	9.41 755	3.31 703	2.00 732	1.07 746	2.44 743	1.37 741	2.50 730	1.68 726

Venus	4.40 732	1.82 734	1.79 658	2.34 733	2.20 733	9.19 747	1.53 697	6.09 748	16.46 767	3.94 732	7.84 750	7.32 740	3.72 735	9.41 755	3.31 703	2.00 732	1.07 746	2.44 743	1.37 741	2.50 730	1.68 726

WAO-6	2.81 721	1.60 727	1.46 630	2.36 735	2.28 738	3.55 723	2.29 735	4.21 737	4.56 745	2.36 699	4.51 719	4.88 729	2.66 719	4.60 661	4.07 715	1.72 730	1.15 749	2.31 737	1.46 743	2.31 726	1.85 729

LVE	3.31 728	1.67 729	1.64 646	2.85 741	2.42 742	3.20 719	2.26 734	4.78 742	5.05 747	2.35 697	6.91 741	6.02 737	2.37 711	9.15 749	2.17 682	3.19 746	1.08 748	2.38 740	1.47 744	2.81 736	2.40 740

TorneroNet-64	5.30 741	2.03 740	1.74 657	3.43 751	2.81 748	10.09 749	2.12 729	9.10 756	17.12 772	4.96 745	9.27 756	10.72 755	3.70 734	9.20 750	4.55 717	3.31 748	0.84 732	2.88 751	1.55 745	3.49 748	3.04 748

TorneroNet	10.70 760	2.03 740	1.82 662	3.43 751	3.01 750	43.83 782	2.22 733	8.87 755	67.47 800	7.17 759	27.36 775	10.68 754	3.85 737	8.67 747	7.65 737	3.59 751	0.88 738	3.04 752	1.57 746	3.71 749	3.17 749

MANE	6.19 742	0.59 627	1.03 538	0.93 693	1.22 716	13.38 756	2.69 741	12.81 761	17.94 773	8.21 762	10.82 759	14.72 757	11.68 754	11.39 763	11.90 756	0.59 697	0.50 708	0.52 678	1.76 747	0.55 665	0.54 664

UNDER WATER-64	5.27 740	2.32 746	8.78 734	3.93 757	3.54 756	7.61 745	3.03 747	5.84 747	14.19 760	4.04 734	4.04 716	9.39 749	6.26 747	5.93 697	8.48 740	3.60 752	1.51 752	3.13 753	1.88 748	4.29 756	3.61 753

UNDER WATER	5.08 739	2.33 747	5.55 719	3.94 758	3.51 755	5.20 742	2.72 743	5.61 746	16.52 769	3.84 731	4.60 721	9.21 748	5.89 745	5.90 695	8.66 741	3.75 753	1.34 750	3.18 755	1.88 748	4.33 757	3.61 753

DStereoRT	1.36 638	0.32 443	1.41 617	0.67 584	0.50 527	2.07 679	0.60 531	1.44 467	0.91 351	1.37 582	1.44 558	0.73 341	1.30 631	6.39 705	0.90 551	0.23 457	0.17 434	4.29 760	1.94 750	0.24 461	0.20 392

KSHMR	8.75 751	2.06 743	2.11 676	3.53 753	3.11 751	4.13 734	2.69 741	5.60 745	61.37 799	3.00 719	55.83 797	4.98 733	2.45 715	4.49 658	2.61 692	3.46 750	1.55 753	3.14 754	1.94 750	3.72 750	3.18 750

DispFullNet	2.34 705	2.85 752	3.66 705	3.08 747	2.27 737	1.97 672	0.67 558	2.00 640	1.70 669	2.52 704	2.00 661	2.23 678	5.86 744	3.44 641	1.58 651	1.01 718	0.32 644	2.64 747	1.94 750	2.85 739	2.24 735

notaker	3.98 731	2.40 749	2.68 696	3.82 756	3.27 754	3.97 731	2.14 730	4.78 742	3.45 729	4.12 737	6.94 742	7.65 744	3.26 727	7.82 740	5.30 724	4.04 758	1.41 751	3.36 757	2.10 753	3.88 751	3.31 751

ktn	4.70 737	2.38 748	2.12 677	3.76 754	3.24 752	4.85 739	2.95 746	5.52 744	7.37 755	4.07 736	19.32 771	7.46 742	3.47 729	7.39 725	2.95 696	4.04 758	1.85 754	3.26 756	2.22 754	3.08 742	2.65 747

JetRed	6.91 746	8.80 760	25.96 771	2.85 741	3.25 753	13.98 759	11.87 763	6.25 750	4.28 743	4.45 739	4.56 720	6.69 739	5.46 743	7.46 728	14.05 759	2.59 740	3.31 763	2.59 746	2.29 755	4.20 754	3.36 752

DStereoFS	3.67 729	1.49 723	2.18 681	1.32 717	1.32 721	4.41 736	1.26 680	3.75 733	9.27 756	3.36 726	6.80 740	4.81 728	13.54 763	6.95 718	4.76 718	0.73 712	0.69 726	1.17 725	2.40 756	1.27 717	1.95 732

DStereoSA	4.44 734	0.92 681	6.79 726	1.58 726	2.54 744	2.29 689	14.04 766	2.33 695	2.31 703	1.85 672	10.58 758	1.32 555	13.05 761	7.07 720	11.18 755	0.67 709	1.97 755	0.88 713	3.29 757	1.69 720	2.44 741

HanzoNet	11.04 761	3.62 756	8.10 732	4.08 759	3.55 757	4.90 740	2.73 744	7.19 753	10.10 757	31.86 789	28.92 777	21.96 776	36.36 782	18.08 768	10.17 746	7.94 769	3.32 764	3.47 758	3.31 758	7.06 762	4.04 756

MADNet++	5.01 738	3.14 753	4.91 715	4.55 760	3.94 758	5.20 742	4.41 753	4.40 738	4.13 741	4.95 744	6.08 737	4.74 725	5.37 742	9.40 754	10.67 754	4.65 760	4.15 766	3.97 759	3.34 759	4.09 753	4.08 757

TCMNet-wrong-test	10.31 753	11.40 764	14.84 747	20.96 770	18.45 763	13.80 758	10.76 762	15.78 763	3.53 730	5.20 747	5.52 730	16.26 762	12.61 757	7.51 730	10.15 745	7.43 765	2.37 756	4.31 761	3.43 760	11.36 767	10.61 763

Selective-IGEV-i16pa	97.29 799	136.83 800	17.95 755	1.52 725	1.00 694	188.16 801	3.63 748	183.02 802	169.43 802	88.01 801	178.60 800	119.35 801	191.45 802	226.33 802	135.51 799	131.38 801	17.89 780	32.25 788	3.46 761	2.02 725	117.94 800

noway4	10.57 758	11.82 765	15.74 752	21.37 773	19.02 766	14.35 765	10.72 761	15.85 765	3.82 737	5.34 748	5.85 732	16.62 764	12.73 759	7.51 730	10.29 750	7.45 768	2.57 761	4.33 764	3.51 762	11.47 771	11.08 768

zzzz4	10.56 757	11.89 766	15.95 754	21.17 771	19.03 767	14.33 764	10.58 758	16.24 767	3.67 734	5.38 750	5.93 736	16.23 761	12.58 756	7.55 734	10.38 751	7.43 765	2.52 759	4.32 762	3.52 763	11.46 769	11.03 766

noway1	10.55 756	11.90 767	15.90 753	21.17 771	19.04 768	14.32 763	10.58 758	16.25 768	3.67 734	5.37 749	5.92 735	16.18 760	12.57 755	7.55 734	10.38 751	7.43 765	2.52 759	4.32 762	3.52 763	11.46 769	11.03 766

noway3	10.35 754	11.00 763	15.02 748	20.39 766	18.94 764	14.12 760	10.56 757	15.98 766	3.54 731	5.46 753	5.85 732	16.09 759	12.69 758	7.52 732	10.27 747	7.32 763	2.42 757	4.36 766	3.53 765	11.32 766	10.69 764

noway2	10.40 755	10.97 761	15.08 749	20.56 767	18.94 764	14.22 762	10.66 760	15.84 764	3.63 733	5.40 751	5.90 734	16.26 762	12.75 760	7.52 732	10.27 747	7.37 764	2.47 758	4.33 764	3.54 766	11.37 768	10.96 765

Selective-IGEV-i1pa	19.94 772	26.52 778	23.52 764	2.94 745	1.59 727	31.97 780	20.54 771	30.88 779	25.25 774	23.87 777	27.58 776	33.01 780	26.91 778	32.38 781	25.47 776	20.69 786	5.85 768	12.49 777	4.43 767	3.35 746	19.48 778

PML	51.67 789	36.25 780	13.28 745	7.46 761	20.81 771	108.69 799	232.22 802	8.72 754	27.82 779	87.01 800	269.67 802	69.67 796	61.95 796	24.76 779	14.20 760	9.74 774	3.40 765	9.62 772	4.70 768	18.74 776	4.72 760

DPSimNet_ROB	11.20 762	4.98 757	35.43 776	2.90 744	4.52 759	7.89 746	17.09 768	4.66 740	6.06 752	14.89 771	10.93 760	17.29 765	36.81 784	13.18 765	15.68 763	2.86 741	6.29 769	5.75 769	5.09 769	3.91 752	7.70 761

USTest	14.33 766	14.94 769	21.04 760	17.44 764	16.05 760	23.26 766	33.84 778	21.73 769	11.80 759	9.36 763	10.14 757	15.97 758	13.20 762	17.28 767	22.43 771	3.78 756	5.01 767	6.17 771	6.16 770	9.25 765	7.72 762

tt	6.58 745	0.26 264	6.10 723	3.77 755	2.16 732	11.55 753	19.63 770	13.33 762	5.74 750	2.96 717	2.65 692	4.97 732	6.33 749	3.81 645	7.24 732	9.15 770	11.32 777	5.89 770	6.24 771	6.03 759	2.55 743

U	9.45 752	0.21 83	0.58 262	0.47 250	53.11 787	61.27 792	0.24 76	0.70 148	0.52 191	0.36 113	0.28 37	0.29 53	0.35 134	0.33 6	0.26 68	0.19 310	0.11 40	60.50 795	8.88 772	0.17 176	0.13 77

Anonymous_2	1.30 630	0.55 612	0.82 432	0.52 373	0.58 584	1.01 527	0.64 546	1.25 423	0.97 381	0.96 373	0.78 282	1.33 557	1.29 627	1.03 331	0.74 496	0.62 701	0.64 722	1.06 723	9.63 773	1.16 712	0.49 654

iinet-test	17.98 768	18.06 770	23.82 767	20.87 768	19.70 769	26.55 767	35.70 779	25.04 773	15.93 762	13.33 765	13.25 762	20.58 768	17.79 769	20.62 770	25.11 774	9.58 772	8.78 772	9.88 773	9.85 774	13.23 772	11.95 771

IINet	17.98 768	18.06 770	23.81 766	20.87 768	19.70 769	26.55 767	35.70 779	25.04 773	15.93 762	13.33 765	13.25 762	20.58 768	17.79 769	20.62 770	25.11 774	9.58 772	8.78 772	9.88 773	9.85 774	13.23 772	11.95 771

DGTPSM_ROB	13.01 764	8.23 758	21.87 761	9.51 762	18.10 761	11.56 754	32.01 776	10.63 758	16.20 765	7.03 757	19.48 772	10.15 751	16.66 767	9.83 759	22.42 770	4.75 761	8.68 770	5.37 767	10.25 776	6.16 760	11.36 769

DPSMNet_ROB	13.02 765	8.23 758	21.91 762	9.53 763	18.11 762	11.56 754	32.02 777	10.64 759	16.23 766	7.05 758	19.49 773	10.16 752	16.66 767	9.85 760	22.43 771	4.77 762	8.68 770	5.38 768	10.26 777	6.17 761	11.36 769

DPSM_ROB	19.08 770	19.14 773	25.17 769	22.15 775	20.85 772	28.17 770	37.82 782	26.56 775	16.85 770	14.14 768	14.84 765	21.70 771	18.75 772	21.87 773	26.55 778	10.16 776	9.30 775	10.47 775	10.42 778	14.03 774	12.61 774

DPSM	19.08 770	19.14 773	25.17 769	22.15 775	20.85 772	28.17 770	37.82 782	26.56 775	16.85 770	14.14 768	14.84 765	21.70 771	18.75 772	21.87 773	26.55 778	10.16 776	9.30 775	10.47 775	10.42 778	14.03 774	12.61 774

fast-reg	37.99 777	38.31 781	50.02 782	45.00 787	43.04 785	57.29 791	76.35 789	53.18 787	33.49 781	28.15 781	29.55 782	41.27 784	35.82 781	42.63 785	52.86 787	19.57 778	18.63 782	20.88 778	20.79 780	28.20 778	24.79 779

Hybrid-DGEV	38.35 781	38.46 785	50.28 783	44.82 786	41.90 782	56.66 784	76.35 789	53.24 789	33.80 785	28.29 783	29.84 784	43.58 785	37.86 790	43.84 790	53.39 790	20.34 782	18.69 783	21.06 779	21.00 781	28.25 781	25.34 781

Selective-RAFT-Error	38.39 783	38.47 787	50.44 788	44.73 781	41.97 784	56.68 785	76.38 792	53.24 789	33.92 787	28.34 787	29.85 785	43.60 786	38.20 791	43.75 786	53.34 788	20.38 783	18.70 784	21.09 784	21.05 782	28.30 784	25.43 785

RAFT-FEzeroshot	38.32 778	38.45 783	50.28 783	44.74 782	41.87 780	56.68 785	76.38 792	53.24 789	33.76 783	28.29 783	29.37 779	43.69 789	37.66 786	43.83 787	53.41 791	20.32 780	18.70 784	21.07 780	21.07 783	28.25 781	25.35 783

RAFT-FE	38.32 778	38.45 783	50.28 783	44.74 782	41.87 780	56.68 785	76.38 792	53.24 789	33.76 783	28.29 783	29.37 779	43.69 789	37.66 786	43.83 787	53.41 791	20.32 780	18.70 784	21.07 780	21.07 783	28.25 781	25.35 783

CasAABBNet	38.33 780	38.46 785	50.35 786	44.75 784	41.84 779	56.68 785	76.37 791	53.22 788	33.83 786	28.31 786	29.54 781	43.62 788	37.71 788	43.84 790	53.41 791	20.30 779	18.70 784	21.07 780	21.07 783	28.24 780	25.34 781

LSM0	42.82 787	38.75 788	50.81 789	47.07 788	109.38 800	57.00 789	76.02 787	53.74 794	33.71 782	29.02 788	30.41 786	43.87 791	37.22 785	43.91 792	53.54 794	20.52 785	18.62 781	21.10 785	21.11 786	28.41 785	42.22 789

FlowAnything	38.37 782	38.41 782	50.38 787	44.76 785	41.94 783	56.64 783	76.34 788	53.28 793	34.23 788	28.25 782	29.72 783	43.60 786	37.79 789	43.83 787	53.38 789	20.39 784	18.71 788	21.07 780	21.14 787	28.23 779	25.29 780

zzzz2	57.17 793	57.86 794	75.47 794	67.94 789	62.74 788	84.92 795	114.99 797	79.18 795	50.68 795	42.39 790	44.33 790	61.67 793	53.81 794	65.07 795	79.30 795	30.51 787	28.15 790	31.78 786	32.01 788	42.61 789	38.08 787

noway5	57.17 793	57.86 794	75.47 794	67.94 789	62.74 788	84.92 795	114.99 797	79.18 795	50.68 795	42.39 790	44.33 790	61.67 793	53.81 794	65.07 795	79.30 795	30.51 787	28.15 790	31.78 786	32.01 788	42.61 789	38.08 787

LRCNet_RVC	22.74 773	32.10 779	21.97 763	29.84 777	26.23 775	4.42 737	0.81 603	22.66 770	2.02 693	26.93 779	29.26 778	23.06 778	15.59 766	23.84 775	18.88 766	31.75 789	19.90 789	34.65 789	32.13 790	30.54 786	28.32 786

zzzzzz3	61.80 796	59.14 796	84.88 796	83.84 791	80.20 793	82.87 794	99.25 795	85.10 797	52.26 797	43.57 792	48.41 794	77.21 798	69.20 798	65.22 797	79.68 798	33.72 793	28.30 792	35.17 790	34.66 791	50.16 792	43.13 790

zzz1	61.79 795	59.16 797	84.91 797	83.86 792	80.22 794	82.74 793	99.25 795	85.15 798	52.28 798	43.59 793	48.47 795	77.02 797	69.19 797	65.23 798	79.63 797	33.72 793	28.30 792	35.17 790	34.66 791	50.16 792	43.13 790

AVERAGE_ROB	40.43 785	42.37 790	42.73 778	36.96 780	35.58 778	30.50 774	27.61 774	36.71 786	38.39 790	44.91 795	44.36 792	37.45 783	36.70 783	41.88 784	40.35 784	45.43 796	46.81 797	47.11 793	46.35 793	42.51 788	43.87 792

HaxPig	38.92 784	41.40 789	41.64 777	29.95 778	32.27 776	28.90 772	27.60 773	29.73 778	37.71 789	43.82 794	43.87 789	33.17 781	35.56 780	41.53 783	40.37 785	43.94 795	47.51 798	45.82 792	47.08 794	42.38 787	44.15 793

MEDIAN_ROB	42.00 786	44.40 791	44.29 781	35.15 779	34.95 777	31.28 779	29.60 775	35.88 785	40.02 791	47.20 798	46.64 793	37.37 782	38.48 792	44.35 793	42.45 786	48.03 797	49.39 799	49.71 794	49.03 795	45.14 791	46.65 794

RSGM-EC	88.84 797	82.86 798	51.22 790	105.38 793	99.51 798	94.51 797	125.67 799	90.02 799	46.43 792	45.14 796	57.50 798	101.22 799	88.55 799	154.40 799	153.26 800	105.54 798	59.55 800	113.88 797	53.02 796	92.89 799	56.17 795

acva	88.84 797	82.86 798	51.22 790	105.38 793	99.51 798	94.51 797	125.67 799	90.02 799	46.43 792	45.14 796	57.50 798	101.22 799	88.55 799	154.40 799	153.26 800	105.54 798	59.55 800	113.88 797	53.02 796	92.89 799	56.17 795

Anonymous_1	43.04 788	18.73 772	24.79 768	21.81 774	46.26 786	27.80 769	37.60 781	28.08 777	16.14 764	14.66 770	14.30 764	20.65 770	17.88 771	21.56 772	25.94 777	117.93 800	8.92 774	100.65 796	126.50 798	158.64 801	12.08 773

xxxxx1	54.10 790	25.67 775	27.13 772	113.43 795	96.96 795	30.69 775	47.44 784	32.38 780	25.60 775	17.75 773	17.27 768	21.81 773	21.02 774	24.43 776	33.82 780	33.37 790	40.54 794	157.71 799	175.86 799	66.16 794	72.93 797

tt_ll	54.10 790	25.67 775	27.13 772	113.43 795	96.96 795	30.69 775	47.44 784	32.38 780	25.60 775	17.75 773	17.27 768	21.81 773	21.02 774	24.43 776	33.82 780	33.37 790	40.54 794	157.71 799	175.86 799	66.16 794	72.93 797

ff	54.10 790	25.67 775	27.13 772	113.43 795	96.96 795	30.69 775	47.44 784	32.38 780	25.60 775	17.75 773	17.27 768	21.81 773	21.02 774	24.43 776	33.82 780	33.37 790	40.54 794	157.71 799	175.86 799	66.16 794	72.93 797

test_example2	192.40 800	210.76 801	206.48 800	199.83 800	204.73 801	172.94 800	183.52 801	133.93 801	133.41 801	191.38 802	196.19 801	187.13 802	178.77 801	205.33 801	208.00 802	222.09 802	238.72 802	186.54 802	190.54 802	227.34 802	170.31 801

ccccc		492.34 802		530.87 801	530.37 802	478.08 802		491.76 803		448.18 803		476.12 803		541.64 803		663.49 803	459.54 803	353.94 803	309.79 803	586.66 803

ASD4		10.99 762

Low-res two-view benchmark