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

test410_97500	0.20 23	0.23 86	0.70 75	0.22 69	0.18 238	0.46 227	0.11 4	0.34 46	0.29 43	0.18 71	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

test410	0.20 23	0.24 105	0.70 75	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.11 4	0.35 49	0.30 45	0.21 126	0.15 39	0.14 20	0.14 37	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

over v1	0.23 83	0.77 543	0.73 85	0.23 100	0.10 2	0.31 48	0.12 8	0.39 85	0.35 113	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.20 164	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

over-8	0.23 83	0.76 533	0.79 100	0.24 134	0.10 2	0.34 75	0.13 14	0.35 49	0.33 82	0.15 16	0.15 39	0.19 127	0.18 121	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

over-9	0.24 94	0.77 543	0.85 111	0.23 100	0.11 12	0.35 84	0.13 14	0.37 68	0.34 96	0.15 16	0.14 35	0.19 127	0.19 149	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.07 12

testmc14	0.25 107	0.17 2	0.71 79	0.45 601	0.24 387	0.47 239	0.18 124	0.35 49	0.35 113	0.16 28	0.20 89	0.20 134	0.15 64	0.48 330	0.19 108	0.07 29	0.08 211	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 560

MCSU-Stereo	0.23 83	0.19 12	0.73 85	0.22 69	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.33 40	0.38 167	0.20 111	0.21 98	0.24 192	0.13 23	0.42 270	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 136

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.32 30	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PSi22a	0.20 23	0.28 180	0.89 126	0.20 10	0.11 12	0.16 4	0.14 34	0.32 30	0.35 113	0.12 3	0.09 1	0.22 156	0.16 85	0.20 5	0.14 4	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.05 1	0.13 219	0.11 167

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 68	0.19 3	0.12 26	0.35 84	0.17 101	0.27 8	0.31 52	0.16 28	0.13 18	0.15 47	0.15 64	0.28 103	0.13 1	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.06 1

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 83	0.23 86	0.98 154	0.19 3	0.44 622	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.37 159	0.19 94	0.16 54	0.18 101	0.15 64	0.38 241	0.17 66	0.11 369	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 94	0.38 301	1.37 245	0.20 10	0.10 2	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.40 200	0.14 11	0.25 163	0.15 47	0.15 64	0.25 58	0.18 80	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 37	0.20 10	0.13 58	0.36 100	0.13 14	0.35 49	0.31 52	0.16 28	0.14 35	0.17 81	0.15 64	0.25 58	0.23 208	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 23	0.21 45	0.61 30	0.20 10	0.13 58	0.39 134	0.14 34	0.34 46	0.34 96	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.15 64	0.27 83	0.22 197	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 61

Monster-pub-mixall	0.21 46	0.31 227	0.69 72	0.21 38	0.13 58	0.27 26	0.12 8	0.37 68	0.26 18	0.21 126	0.19 78	0.15 47	0.12 15	0.47 323	0.29 307	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 216

StereoAnything_RVC	0.35 238	1.25 693	1.82 405	0.20 10	0.12 26	0.26 25	0.15 56	0.43 127	0.37 159	0.14 11	0.10 3	0.11 3	0.19 149	0.46 311	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.08 78	0.05 1	0.76 708	0.18 410

trnet	0.28 154	0.26 138	1.32 228	0.19 3	0.12 26	0.54 343	0.15 56	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.30 140	0.21 170	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.09 87	0.07 12

LoS_RVC	0.29 167	0.33 246	1.19 195	0.25 162	0.34 544	0.43 185	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.22 149	0.33 259	0.23 174	0.24 241	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.31 591

CAS	0.35 238	0.25 120	1.30 222	0.79 696	0.34 544	0.51 306	0.23 302	0.46 160	0.39 182	0.22 149	0.31 238	0.20 134	0.17 94	0.28 103	0.23 208	0.73 717	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 634

LoS	0.31 194	0.30 213	1.52 290	0.23 100	0.13 58	0.54 343	0.20 168	0.48 199	0.49 307	0.25 205	0.28 197	0.37 322	0.24 241	0.38 241	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 185	0.27 151	1.09 177	0.23 100	0.50 652	0.40 149	0.20 168	0.46 160	0.44 246	0.22 149	0.28 197	0.26 223	0.19 149	0.33 180	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.49 671

CREStereo	0.28 154	0.30 213	1.33 231	0.19 3	0.13 58	0.55 358	0.17 101	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.11 369	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 121	0.07 12
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	0.31 194	0.35 274	1.30 222	0.20 10	0.14 83	0.57 394	0.25 364	0.46 160	0.42 227	0.27 239	0.32 249	0.27 237	0.24 241	0.39 249	0.23 208	0.43 694	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.18 374	0.07 12

rgla	0.20 23	0.54 427	0.64 42	0.22 69	0.21 317	0.35 84	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.12 4	0.14 37	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

416test1013	0.20 23	0.46 376	0.72 83	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.13 7	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

416test	0.20 23	0.45 371	0.67 68	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.12 14	0.13 7	0.15 64	0.20 5	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

LACA_dic	0.19 9	0.33 246	0.74 87	0.20 10	0.10 2	0.36 100	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 28	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 180	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.07 12

over-6	0.26 123	0.78 553	1.04 166	0.23 100	0.11 12	0.36 100	0.15 56	0.46 160	0.37 159	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.18 121	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

MGA	0.19 9	0.27 151	0.57 19	0.20 10	0.18 238	0.37 111	0.14 34	0.30 19	0.25 11	0.18 71	0.14 35	0.15 47	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

CAR	0.19 9	0.28 180	0.60 25	0.21 38	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.19 94	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.27 83	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 151	0.60 25	0.20 10	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.18 71	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

TS12	0.24 94	0.26 138	0.83 108	0.25 162	0.11 12	0.46 227	0.17 101	0.46 160	0.43 238	0.20 111	0.31 238	0.18 101	0.20 164	0.31 151	0.22 197	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.07 12

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 111	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.24 49	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.08 61

aanet-new-90k	0.29 167	0.47 387	1.41 255	0.26 210	0.18 238	0.43 185	0.19 140	0.47 184	0.32 65	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.21 179	0.37 230	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.46 664

aanet-new-60k	0.29 167	0.51 409	1.68 319	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.43 127	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.17 81	0.19 149	0.31 151	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.26 541

aanet-new-70k	0.27 137	0.48 392	1.33 231	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.45 151	0.33 82	0.17 60	0.21 98	0.16 63	0.21 179	0.38 241	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.22 476

aanet-new-78k	0.33 213	0.44 361	2.51 604	0.26 210	0.12 26	0.42 176	0.20 168	0.45 151	0.31 52	0.16 28	0.22 118	0.15 47	0.25 257	0.34 195	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.31 591

aanet-new-40k	0.25 107	0.37 287	1.35 238	0.24 134	0.24 387	0.38 128	0.20 168	0.39 85	0.26 18	0.18 71	0.24 146	0.16 63	0.20 164	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.18 410

aanet-new-36k	0.29 167	0.63 473	1.51 288	0.24 134	0.11 12	0.43 185	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.19 94	0.24 146	0.16 63	0.22 196	0.29 123	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.24 518

aanet-new-34k	0.27 137	0.57 445	1.36 240	0.23 100	0.11 12	0.34 75	0.20 168	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.27 185	0.17 81	0.22 196	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.29 568

aanet-32k-new	0.30 185	0.60 452	1.61 306	0.25 162	0.15 116	0.46 227	0.21 216	0.41 108	0.33 82	0.17 60	0.24 146	0.17 81	0.23 223	0.30 140	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.39 643

aanet-new-32k	0.27 137	0.49 397	1.73 336	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-30k	0.28 154	0.49 397	1.75 348	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-16k	0.26 123	0.47 387	1.36 240	0.25 162	0.12 26	0.36 100	0.18 124	0.40 96	0.35 113	0.18 71	0.21 98	0.18 101	0.21 179	0.21 14	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.11 167

aanet-new-14k	0.25 107	0.33 246	1.13 182	0.26 210	0.12 26	0.37 111	0.21 216	0.45 151	0.36 145	0.20 111	0.27 185	0.15 47	0.29 341	0.24 49	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.12 216

aanet-new-8k	0.26 123	0.38 301	1.21 201	0.25 162	0.13 58	0.44 197	0.22 260	0.49 210	0.34 96	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.25 257	0.29 123	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.12 216

aanet-new	0.32 201	0.29 195	2.39 568	0.25 162	0.25 411	0.43 185	0.21 216	0.41 108	0.31 52	0.18 71	0.23 134	0.16 63	0.30 352	0.33 180	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.13 259

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 94	0.22 63	0.90 130	0.23 100	0.32 516	0.47 239	0.21 216	0.48 199	0.34 96	0.20 111	0.25 163	0.21 149	0.23 223	0.20 5	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.09 93

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 107	0.41 332	1.08 173	0.23 100	0.23 371	0.45 207	0.20 168	0.44 136	0.30 45	0.18 71	0.21 98	0.22 156	0.20 164	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.14 288

RT-Monster	0.29 167	0.30 213	0.95 146	0.25 162	0.28 456	0.46 227	0.15 56	0.53 255	0.55 377	0.37 305	0.36 277	0.28 250	0.21 179	0.32 165	0.21 170	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.15 283	0.14 288

PipStereo	0.19 9	0.26 138	0.85 111	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22b	0.20 23	0.26 138	0.88 122	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22	0.37 255	0.73 524	1.71 332	0.28 270	0.13 58	0.44 197	0.14 34	0.64 334	0.51 325	0.22 149	0.28 197	0.36 316	0.22 196	0.65 418	0.27 277	0.07 29	0.14 501	0.07 2	0.06 27	0.28 531	0.12 216

Foundation-i1c-attn	0.22 71	0.18 7	0.68 70	0.20 10	0.10 2	0.27 26	0.20 168	0.49 210	0.37 159	0.20 111	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 93

Foundation-i1b	0.22 71	0.20 29	0.69 72	0.20 10	0.11 12	0.28 29	0.20 168	0.50 219	0.37 159	0.21 126	0.22 118	0.27 237	0.24 241	0.28 103	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 71	0.16 1	0.66 65	0.20 10	0.10 2	0.29 36	0.21 216	0.50 219	0.39 182	0.25 205	0.22 118	0.27 237	0.25 257	0.33 180	0.18 80	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

Foundation-i32	0.20 23	0.28 180	0.87 119	0.20 10	0.11 12	0.20 10	0.15 56	0.32 30	0.36 145	0.13 6	0.10 3	0.25 208	0.14 37	0.19 2	0.15 16	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.11 159	0.12 216

LACA2	0.25 107	0.74 529	1.30 222	0.20 10	0.10 2	0.39 134	0.17 101	0.32 30	0.36 145	0.15 16	0.15 39	0.18 101	0.14 37	0.22 29	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 9	0.39 314	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 176	0.15 56	0.31 25	0.34 96	0.15 16	0.11 8	0.14 20	0.15 64	0.25 58	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

Test_v1	0.21 46	0.27 151	0.95 146	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.37 68	0.27 24	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.13 23	0.25 58	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 167

VMStereo-Base	0.26 123	0.27 151	1.26 210	0.20 10	0.12 26	0.42 176	0.17 101	0.37 68	0.40 200	0.22 149	0.31 238	0.29 263	0.21 179	0.32 165	0.20 148	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

BridgeDepth_RVC	0.20 23	0.20 29	0.74 87	0.17 1	0.12 26	0.32 56	0.12 8	0.33 40	0.46 274	0.15 16	0.15 39	0.16 63	0.19 149	0.23 39	0.18 80	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 134	0.15 56	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.15 39	0.17 81	0.16 85	0.26 77	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 93

VIP-Stereo	0.28 154	0.56 439	1.05 169	0.23 100	0.19 276	0.52 327	0.17 101	0.44 136	0.39 182	0.18 71	0.25 163	0.24 192	0.15 64	0.33 180	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.14 255	0.32 601

GEAStereo	0.35 238	0.32 236	1.17 191	0.53 642	0.60 680	0.55 358	0.21 216	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.22 118	0.16 63	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.33 576	0.71 698

BridgeDepth	0.19 9	0.30 213	0.55 14	0.23 100	0.09 1	0.38 128	0.15 56	0.32 30	0.33 82	0.16 28	0.12 14	0.23 174	0.19 149	0.27 83	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.36 248	0.34 265	1.13 182	0.53 642	0.44 622	0.54 343	0.27 413	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.33 259	0.16 63	0.22 196	0.36 219	0.25 251	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.38 626	0.71 698

252Zero-FE	0.62 542	0.27 151	0.83 108	0.24 134	0.13 58	0.31 48	0.13 14	0.39 85	0.32 65	8.03 762	0.23 134	0.12 4	0.12 15	0.26 77	0.44 457	0.09 160	0.12 454	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 216

Zero-FE251	0.56 502	0.29 195	1.27 213	0.26 210	0.16 153	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.35 113	5.31 758	0.19 78	0.22 156	0.19 149	0.24 49	1.08 626	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.13 259

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 2	0.22 69	0.17 187	0.35 84	0.14 34	0.27 8	0.25 11	0.19 94	0.21 98	0.14 20	0.15 64	0.27 83	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 288

Replicate-Monster	0.23 83	0.40 322	0.94 145	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.13 14	0.40 96	0.36 145	0.22 149	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.40 256	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 332

asda	0.22 71	0.25 120	0.70 75	0.21 38	0.16 153	0.43 185	0.16 86	0.44 136	0.35 113	0.22 149	0.20 89	0.14 20	0.20 164	0.25 58	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.22 69	0.17 187	0.41 160	0.14 34	0.35 49	0.32 65	0.24 184	0.20 89	0.15 47	0.18 121	0.26 77	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

qwe	0.21 46	0.22 63	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.41 160	0.15 56	0.46 160	0.35 113	0.26 223	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.31 151	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

2.25w	0.21 46	0.22 63	0.51 2	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.42 119	0.34 96	0.23 173	0.27 185	0.14 20	0.18 121	0.33 180	0.24 236	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 23	0.21 45	0.57 19	0.21 38	0.15 116	0.39 134	0.13 14	0.39 85	0.33 82	0.22 149	0.21 98	0.13 7	0.20 164	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 46	0.23 86	0.50 1	0.22 69	0.15 116	0.39 134	0.19 140	0.47 184	0.36 145	0.21 126	0.22 118	0.13 7	0.17 94	0.33 180	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 46	0.21 45	0.57 19	0.20 10	0.14 83	0.40 149	0.18 124	0.47 184	0.36 145	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.19 149	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.25w	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.75w	0.21 46	0.21 45	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.30 45	0.22 149	0.20 89	0.13 7	0.18 121	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.5w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.55 14	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.14 34	0.43 127	0.33 82	0.21 126	0.24 146	0.14 20	0.18 121	0.34 195	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 111	0.22 260	0.50 219	0.38 167	0.22 149	0.21 98	0.12 4	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

2w_stereo	0.21 46	0.19 12	0.51 2	0.22 69	0.13 58	0.41 160	0.20 168	0.50 219	0.34 96	0.25 205	0.23 134	0.13 7	0.23 223	0.24 49	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 71	0.17 2	0.52 5	0.23 100	0.16 153	0.44 197	0.22 260	0.55 272	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.13 7	0.26 277	0.28 103	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

monsterstereo	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.25 162	0.27 442	0.39 134	0.14 34	0.51 230	0.33 82	0.25 205	0.27 185	0.13 7	0.13 23	0.38 241	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

IGEV	0.22 71	0.28 180	0.88 122	0.21 38	0.24 387	0.42 176	0.17 101	0.35 49	0.37 159	0.20 111	0.22 118	0.14 20	0.12 15	0.24 49	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

111111	0.24 94	0.21 45	0.82 106	0.24 134	0.21 317	0.43 185	0.13 14	0.45 151	0.35 113	0.22 149	0.27 185	0.18 101	0.16 85	0.35 205	0.18 80	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.25 491	0.08 61

LG-Stereo_L2	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.31 48	0.22 260	0.38 78	0.25 11	0.17 60	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 165	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

LG-Stereo_L1	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.28 29	0.21 216	0.38 78	0.26 18	0.16 28	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 230	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

MLG-Stereo_test3	0.21 46	0.35 274	0.65 53	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.37 68	0.40 200	0.21 126	0.12 14	0.17 81	0.12 15	0.25 58	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.10 136

MLG-Stereo_test2	0.21 46	0.36 284	0.68 70	0.21 38	0.17 187	0.45 207	0.12 8	0.35 49	0.42 227	0.15 16	0.11 8	0.22 156	0.10 3	0.28 103	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MLG-Stereo_test1	0.21 46	0.33 246	0.61 30	0.23 100	0.21 317	0.45 207	0.13 14	0.33 40	0.46 274	0.13 6	0.09 1	0.18 101	0.12 15	0.32 165	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MLG-Stereo	0.21 46	0.33 246	0.60 25	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.13 14	0.39 85	0.46 274	0.13 6	0.10 3	0.17 81	0.13 23	0.35 205	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

LG-G_1	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

LG-G	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

LGtest1	0.21 46	0.37 287	0.70 75	0.22 69	0.12 26	0.31 48	0.11 4	0.36 62	0.39 182	0.17 60	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.25 58	0.27 277	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.10 136

FoundationStereo	0.20 23	0.30 213	0.81 104	0.21 38	0.22 348	0.21 16	0.16 86	0.25 5	0.38 167	0.15 16	0.11 8	0.18 101	0.17 94	0.23 39	0.16 41	0.09 160	0.13 482	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 12

HUF	0.59 523	0.65 486	2.46 584	0.45 601	0.77 700	0.34 75	0.24 339	0.46 160	0.39 182	0.31 267	0.28 197	0.25 208	0.19 149	0.67 424	0.18 80	0.12 432	2.03 760	0.08 78	0.06 27	0.31 558	1.59 746

GIP-stereo	0.26 123	0.22 63	0.78 98	0.29 308	0.20 300	0.42 176	0.17 101	0.64 334	0.39 182	0.18 71	0.24 146	0.23 174	0.18 121	0.25 58	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.08 61

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 63	0.91 135	0.23 100	0.13 58	0.49 275	0.18 124	0.30 19	0.28 31	0.19 94	0.17 59	0.14 20	0.14 37	0.41 262	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 93

IGEV-Stereo++	0.23 83	0.23 86	0.64 42	0.24 134	0.22 348	0.47 239	0.13 14	0.52 246	0.33 82	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.22 196	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.09 93

Any-RAFT	0.38 268	0.25 120	1.89 437	0.27 236	0.17 187	0.68 557	0.21 216	0.78 457	0.53 355	0.43 345	0.43 327	0.54 450	0.30 352	0.41 262	0.20 148	0.10 274	0.12 454	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.09 93

s12784h	0.36 248	0.28 180	1.58 299	0.23 100	0.11 12	0.62 484	0.24 339	0.79 473	0.64 476	0.44 352	0.52 421	0.28 250	0.26 277	0.50 348	0.24 236	0.11 369	0.06 25	0.09 183	0.06 27	0.16 322	0.06 1

TANstereo	0.33 213	0.49 397	1.75 348	0.23 100	0.12 26	0.54 343	0.16 86	0.40 96	0.45 263	0.45 363	0.51 406	0.26 223	0.22 196	0.29 123	0.20 148	0.10 274	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 167

XX-TBD	0.34 224	0.77 543	1.75 348	0.34 453	0.13 58	0.51 306	0.17 101	0.43 127	0.50 318	0.37 305	0.49 389	0.23 174	0.18 121	0.28 103	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

iResNet_ROB	0.50 434	1.15 679	1.73 336	0.31 361	0.21 317	0.58 411	0.22 260	0.95 613	0.82 629	0.58 519	0.62 516	0.57 474	0.39 437	0.84 467	0.40 431	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.06 27	0.21 428	0.13 259

pmcnn	1.32 698	1.05 658	2.77 649	0.74 691	1.43 729	0.72 577	0.56 638	0.96 618	0.91 653	0.99 674	2.92 736	6.01 753	0.70 622	2.38 687	3.32 730	0.13 468	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.34 588	0.22 476

EE1	0.34 224	0.18 7	1.79 391	0.28 270	0.17 187	0.50 289	0.20 168	0.71 377	0.44 246	0.33 281	0.33 259	0.29 263	0.23 223	0.43 275	0.19 108	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.26 513	0.09 93

SCION-M(vits-remse)	0.25 107	0.22 63	1.44 264	0.35 470	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.15 537	0.10 360	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 167	0.37 287	1.44 264	0.35 470	0.46 641	0.72 577	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

DF_test	0.20 23	0.28 180	1.00 157	0.23 100	0.16 153	0.15 2	0.15 56	0.28 11	0.25 11	0.15 16	0.16 54	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.08 61

small-0shot	0.21 46	0.38 301	0.93 140	0.20 10	0.14 83	0.22 18	0.21 216	0.31 25	0.39 182	0.14 11	0.24 146	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.07 12

anonymous	0.24 94	0.43 348	1.04 166	0.24 134	0.15 116	0.23 21	0.22 260	0.39 85	0.28 31	0.20 111	0.24 146	0.16 63	0.13 23	0.28 103	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.20 446

ManiGeoR	0.44 343	1.04 655	2.50 599	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLF11	0.44 343	0.97 631	2.44 580	0.22 69	0.19 276	0.43 185	0.17 101	0.66 344	0.51 325	0.33 281	0.40 312	0.31 275	0.29 341	0.88 476	0.35 391	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.11 167

HLf10	0.44 343	1.04 655	2.50 599	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLf8	0.45 366	1.10 666	2.46 584	0.21 38	0.19 276	0.51 306	0.18 124	0.76 428	0.58 404	0.32 277	0.37 283	0.32 285	0.28 318	0.92 478	0.26 265	0.12 432	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.14 255	0.11 167

TestStereo_HL2	0.41 303	0.86 582	1.82 405	0.26 210	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.62 321	0.51 325	0.35 292	0.41 318	0.32 285	0.27 298	1.09 501	0.29 307	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

GGDA	0.41 303	0.90 600	1.83 409	0.26 210	0.15 116	0.50 289	0.20 168	0.63 330	0.52 337	0.35 292	0.41 318	0.31 275	0.27 298	1.11 506	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

monster-pro	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

PointNet	0.20 23	0.21 45	0.82 106	0.21 38	0.12 26	0.37 111	0.16 86	0.33 40	0.28 31	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.13 23	0.22 29	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.07 5	0.07 12

aanet-new-22k	0.28 154	0.52 411	1.51 288	0.24 134	0.13 58	0.33 63	0.22 260	0.37 68	0.32 65	0.18 71	0.24 146	0.18 101	0.21 179	0.27 83	0.16 41	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.31 591

aanet-new-10k	0.27 137	0.52 411	1.27 213	0.27 236	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.46 160	0.31 52	0.21 126	0.20 89	0.19 127	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.16 368

aanet-new-12k	0.24 94	0.24 105	1.06 171	0.27 236	0.12 26	0.43 185	0.20 168	0.51 230	0.34 96	0.19 94	0.16 54	0.15 47	0.21 179	0.25 58	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.11 159	0.09 93

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 94	0.31 227	0.88 122	0.25 162	0.23 371	0.45 207	0.22 260	0.39 85	0.30 45	0.21 126	0.27 185	0.18 101	0.21 179	0.23 39	0.16 41	0.07 29	0.09 307	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.13 259

Foundation-i1	0.26 123	0.29 195	0.75 89	0.23 100	0.21 317	0.30 40	0.22 260	0.60 312	0.43 238	0.24 184	0.31 238	0.35 309	0.23 223	0.27 83	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.07 12

WQFJA1++	2.30 729	0.22 63	6.03 741	1.08 716	1.15 724	0.29 36	0.14 34	0.39 85	0.24 8	13.61 774	0.19 78	3.34 737	0.17 94	0.33 180	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	18.19 784	0.14 288

MonStereo	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

DA	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 674

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

GGEV	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 674

depthmonostereo	0.26 123	0.23 86	0.65 53	0.41 565	0.13 58	0.41 160	0.19 140	0.51 230	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.26 223	0.28 318	0.44 286	0.23 208	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.08 61

xyz-stereo	3.02 742	0.29 195	30.64 793	0.23 100	0.12 26	15.52 769	0.24 339	0.51 230	0.47 295	0.59 533	7.99 760	0.64 511	0.47 527	1.39 541	0.50 488	0.09 160	0.07 89	0.34 680	0.07 117	0.13 219	0.08 61

SGD-Stereo	0.22 71	0.28 180	0.77 96	0.22 69	0.11 12	0.40 149	0.16 86	0.31 25	0.36 145	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.17 94	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.07 12

HART	0.38 268	0.53 418	1.66 315	0.26 210	0.15 116	0.30 40	0.19 140	0.67 355	0.46 274	0.29 255	0.52 421	0.38 331	0.16 85	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.68 727	0.09 183	0.07 117	0.34 588	0.21 461

MonSter	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

WCG-NET	0.30 185	0.42 341	1.26 210	0.24 134	0.12 26	0.43 185	0.24 339	0.40 96	0.56 389	0.35 292	0.37 283	0.26 223	0.24 241	0.29 123	0.19 108	0.08 72	0.12 454	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.10 136

GCAP-BAT	1.13 680	0.30 213	9.45 758	3.22 754	5.97 755	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.17 390

WCG-NET（raft）	0.32 201	0.53 418	1.21 201	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.24 339	0.40 96	0.50 318	0.35 292	0.35 273	0.47 411	0.25 257	0.35 205	0.20 148	0.08 72	0.29 667	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.11 167

RAFT-Stereo-weight	0.34 224	0.29 195	1.43 261	0.28 270	0.28 456	0.55 358	0.22 260	0.78 457	0.48 299	0.46 375	0.38 298	0.36 316	0.17 94	0.33 180	0.23 208	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.09 93

UniTT-Stereo	0.30 185	0.36 284	1.68 319	0.27 236	0.24 387	0.29 36	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.26 223	0.37 283	0.18 101	0.18 121	0.31 151	0.27 277	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.25 491	0.08 61

GCAPDPT-zeroshot	1.09 677	0.30 213	8.70 755	3.22 754	5.88 754	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.19 427

GCAP-Stereo	0.34 224	0.89 596	1.76 357	0.26 210	0.12 26	0.52 327	0.14 34	0.49 210	0.38 167	0.29 255	0.30 221	0.29 263	0.22 196	0.30 140	0.20 148	0.09 160	0.17 571	0.09 183	0.07 117	0.21 428	0.11 167

knoymous	0.34 224	0.25 120	1.75 348	0.24 134	0.18 238	0.45 207	0.24 339	0.57 284	0.38 167	0.41 334	0.39 307	0.55 453	0.25 257	0.38 241	0.23 208	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.07 117	0.13 219	0.12 216

RCA-Stereo	0.34 224	0.32 236	1.30 222	0.26 210	0.14 83	0.58 411	0.23 302	0.78 457	0.62 455	0.40 325	0.44 338	0.28 250	0.35 390	0.29 123	0.20 148	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.08 61

DCANet-4	0.40 295	0.27 151	2.21 531	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.47 358	0.28 250	0.37 413	0.37 230	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

fff	0.43 333	0.77 543	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 608	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

ADStereo(finetuned)	0.45 366	0.77 543	2.12 512	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.76 639	0.37 230	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

CroCo-Stereo	0.30 185	0.45 371	1.08 173	0.31 361	0.17 187	0.19 9	0.21 216	0.73 398	0.50 318	0.21 126	0.24 146	0.55 453	0.22 196	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.12 182	0.09 93
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	0.38 268	0.68 499	1.54 292	0.32 393	0.46 641	0.52 327	0.21 216	0.56 278	0.42 227	0.52 437	0.35 273	0.31 275	0.33 379	0.37 230	0.30 330	0.10 274	0.11 420	0.08 78	0.07 117	0.21 428	0.19 427

DCANet	0.42 324	0.77 543	1.95 467	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.41 458	0.36 219	0.39 423	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

csc	0.43 333	0.77 543	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 608	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

cscssc	0.43 333	0.77 543	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 608	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

111	0.48 402	1.09 665	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.59 430	0.26 388	0.83 496	0.78 613	0.48 396	0.52 421	0.56 467	0.38 423	0.49 341	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.23 460	0.35 619

R-Stereo Train	0.36 248	0.21 45	1.70 325	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216

RAFT-Stereo	0.36 248	0.21 45	1.70 325	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 523	1.43 708	2.96 671	0.40 557	0.22 348	0.58 411	0.28 433	0.91 573	0.73 575	0.57 501	0.63 529	0.60 492	0.41 458	0.74 446	0.35 391	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.07 117	0.43 654	0.17 390

MLCV	0.48 402	0.89 596	1.85 415	0.29 308	0.14 83	0.59 430	0.23 302	0.72 384	0.59 414	0.66 591	0.66 557	0.55 453	0.36 396	1.03 494	0.49 483	0.09 160	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.11 167

AnonStereo	0.38 268	0.43 348	1.77 366	0.27 236	0.23 371	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.46 274	0.37 305	0.37 283	0.36 316	0.23 223	0.54 367	0.21 170	0.10 274	0.23 633	0.10 254	0.08 168	0.35 602	0.09 93

GELT-Stereo	0.24 94	0.33 246	0.63 38	0.24 134	0.31 505	0.42 176	0.18 124	0.59 299	0.43 238	0.24 184	0.19 78	0.21 149	0.18 121	0.29 123	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.08 61

Anonymus	0.21 46	0.21 45	0.75 89	0.25 162	0.14 83	0.34 75	0.16 86	0.32 30	0.31 52	0.18 71	0.15 39	0.23 174	0.17 94	0.27 83	0.24 236	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

LGCAT	0.24 94	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 239	0.14 34	0.34 46	0.19 3	0.17 60	0.13 18	0.23 174	0.15 64	0.39 249	0.21 170	0.14 514	0.34 680	0.07 2	0.08 168	0.07 5	0.53 676

TestStereo_HLe17	0.48 402	1.17 685	2.73 642	0.22 69	0.18 238	0.50 289	0.21 216	0.78 457	0.58 404	0.31 267	0.37 283	0.31 275	0.28 318	1.06 497	0.25 251	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.13 219	0.09 93

TestStereo_HL3	0.49 422	0.88 591	3.21 698	0.25 162	0.17 187	0.47 239	0.23 302	0.68 360	0.39 182	0.45 363	0.52 421	0.36 316	0.28 318	1.16 516	0.21 170	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.11 167

TestStereo-Hl	0.39 285	0.50 405	1.74 341	0.25 162	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.70 372	0.51 325	0.38 316	0.39 307	0.37 322	0.31 362	1.07 498	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.12 182	0.09 93

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 123	0.23 86	1.00 157	0.22 69	0.31 505	0.47 239	0.20 168	0.44 136	0.33 82	0.27 239	0.32 249	0.24 192	0.14 37	0.23 39	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.16 368

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 107	0.24 105	0.84 110	0.22 69	0.32 516	0.48 256	0.20 168	0.45 151	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.07 5	0.13 259

LiteMatch	0.25 107	0.69 503	0.65 53	0.28 270	0.14 83	0.30 40	0.21 216	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.37 413	0.25 58	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

Lsterematch	0.39 285	0.69 503	1.65 310	0.28 270	0.14 83	0.50 289	0.21 216	0.47 184	0.58 404	0.43 345	0.59 486	0.44 382	0.37 413	0.44 286	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

gcap_with_dpt	0.25 107	0.22 63	1.00 157	0.22 69	0.30 484	0.48 256	0.21 216	0.45 151	0.32 65	0.27 239	0.31 238	0.20 134	0.14 37	0.20 5	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.13 259

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 30	0.21 38	0.13 58	0.15 2	0.16 86	0.21 2	0.36 145	0.11 1	0.17 59	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 108	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.11 167

WQFJA1	0.42 324	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 723	2.07 737	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

WQFJX1	0.45 366	0.28 180	0.56 17	0.27 236	0.35 557	0.48 256	0.25 364	1.98 736	2.08 738	0.26 223	0.26 176	0.29 263	0.28 318	0.50 348	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.14 288

WQFJX	0.42 324	0.25 120	0.55 14	0.26 210	0.39 591	0.47 239	0.23 302	1.76 725	1.82 730	0.26 223	0.26 176	0.28 250	0.28 318	0.42 270	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.16 368

NLMM	0.42 324	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 723	2.06 736	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

S2M2_XL	0.20 23	0.32 236	1.10 179	0.19 3	0.13 58	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 16	0.19 78	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 170	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.08 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 94	0.17 2	0.88 122	0.24 134	0.14 83	0.37 111	0.17 101	0.43 127	0.32 65	0.26 223	0.35 273	0.26 223	0.24 241	0.22 29	0.25 251	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

monsters	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.23 100	0.28 456	0.42 176	0.14 34	0.46 160	0.31 52	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.14 37	0.43 275	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 168	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 451	0.95 620	1.96 476	0.29 308	0.22 348	0.59 430	0.28 433	0.76 428	0.57 393	0.55 480	0.45 342	0.70 558	0.32 371	1.38 540	0.47 472	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.20 412	0.13 259

xyz-stereo-finetune	0.31 194	0.46 376	0.79 100	0.21 38	0.12 26	0.53 336	0.25 364	0.52 246	0.54 370	0.28 246	0.32 249	0.29 263	0.23 223	0.59 387	0.55 513	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.08 61

G2L-Stereo_test	0.55 492	0.97 631	1.89 437	0.33 420	0.24 387	0.75 598	0.38 553	0.79 473	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.74 576	0.39 437	1.56 569	0.43 451	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.08 168	0.28 531	0.13 259

MM-Stereo_test3	0.40 295	0.58 447	1.75 348	0.36 493	0.30 484	0.45 207	0.30 469	0.72 384	0.59 414	0.31 267	0.43 327	0.32 285	0.23 223	0.35 205	0.29 307	0.10 274	0.20 608	0.10 254	0.08 168	0.40 641	0.11 167

fffft	0.29 167	0.21 45	1.10 179	0.24 134	0.15 116	0.42 176	0.24 339	0.42 119	0.38 167	0.21 126	0.18 72	0.20 134	0.16 85	0.44 286	0.70 561	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.28 531	0.20 446
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 167	0.26 138	1.03 162	0.25 162	0.14 83	0.46 227	0.22 260	0.36 62	0.38 167	0.23 173	0.23 134	0.21 149	0.18 121	0.45 302	0.60 535	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.20 446

tt45	0.29 167	0.24 105	1.06 171	0.25 162	0.17 187	0.55 358	0.22 260	0.41 108	0.35 113	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.18 121	0.64 406	0.34 379	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.11 167

999	0.29 167	0.25 120	1.05 169	0.26 210	0.18 238	0.49 275	0.23 302	0.38 78	0.37 159	0.20 111	0.32 249	0.23 174	0.18 121	0.73 443	0.36 397	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.10 136

mms	0.27 137	0.26 138	0.91 135	0.25 162	0.18 238	0.32 56	0.23 302	0.37 68	0.31 52	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.17 94	0.46 311	0.21 170	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.47 666

ours_stereo	0.27 137	0.25 120	1.21 201	0.25 162	0.17 187	0.35 84	0.23 302	0.38 78	0.35 113	0.20 111	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

fffy	0.28 154	0.24 105	1.19 195	0.27 236	0.15 116	0.37 111	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.20 111	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.44 286	0.20 148	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

RAStereo	0.28 154	0.48 392	1.52 290	0.26 210	0.18 238	0.25 24	0.19 140	0.42 119	0.35 113	0.20 111	0.25 163	0.20 134	0.16 85	0.24 49	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.12 182	0.08 61

gcap-zeroshot	0.26 123	0.24 105	1.03 162	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

test_for_model	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

MGS-Stereo	0.32 201	0.34 265	1.70 325	0.25 162	0.14 83	0.40 149	0.22 260	0.38 78	0.43 238	0.24 184	0.51 406	0.25 208	0.18 121	0.31 151	0.20 148	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.47 670	0.08 61

qqq1	0.48 402	0.46 376	1.60 302	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

fff1	0.48 402	0.46 376	1.60 302	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

11t1	0.33 213	0.19 12	1.41 255	0.33 420	0.16 153	0.48 256	0.21 216	0.67 355	0.48 299	0.40 325	0.34 268	0.32 285	0.33 379	0.42 270	0.27 277	0.11 369	0.12 454	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.14 288

MaDis-Stereo	0.29 167	0.54 427	1.44 264	0.24 134	0.29 466	0.29 36	0.16 86	0.45 151	0.37 159	0.19 94	0.21 98	0.28 250	0.22 196	0.30 140	0.29 307	0.10 274	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.11 159	0.11 167

testlalala	0.26 123	0.24 105	1.03 162	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

EGLCR-Stereo	0.29 167	0.27 151	0.97 152	0.30 330	0.19 276	0.56 375	0.17 101	0.68 360	0.36 145	0.30 261	0.18 72	0.27 237	0.17 94	0.38 241	0.19 108	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.35 619

riskmin	0.37 255	0.22 63	1.74 341	0.32 393	0.20 300	0.48 256	0.20 168	0.66 344	0.46 274	0.36 299	0.34 268	0.69 547	0.45 501	0.39 249	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.08 168	0.13 219	0.16 368

ProNet	0.30 185	0.54 427	1.29 219	0.25 162	0.15 116	0.47 239	0.25 364	0.48 199	0.39 182	0.21 126	0.23 134	0.22 156	0.20 164	0.44 286	0.19 108	0.08 72	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.12 216

CroCo-Stereo Lap2	0.33 213	0.61 457	1.47 275	0.32 393	0.38 585	0.23 21	0.22 260	0.58 290	0.46 274	0.22 149	0.27 185	0.29 263	0.23 223	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.14 288

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 510	0.87 587	2.11 508	0.32 393	0.30 484	0.84 636	0.40 562	0.88 549	0.72 559	0.65 589	0.73 600	0.66 523	0.57 573	0.93 479	0.71 564	0.13 468	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.14 288

GANet-ADL	0.44 343	0.41 332	2.31 552	0.33 420	0.20 300	0.57 394	0.25 364	0.75 415	0.54 370	0.42 339	0.59 486	0.56 467	0.30 352	0.40 256	0.38 412	0.14 514	0.11 420	0.09 183	0.08 168	0.22 445	0.17 390

RALCasStereoNet	0.45 366	0.88 591	1.85 415	0.30 330	0.26 429	0.49 275	0.26 388	0.58 290	0.51 325	0.36 299	0.48 372	0.36 316	0.28 318	0.55 372	0.34 379	0.10 274	0.53 714	0.09 183	0.08 168	0.25 491	0.34 616

DIP-Stereo	0.37 255	0.34 265	1.50 285	0.27 236	0.18 238	0.63 502	0.17 101	0.92 582	0.53 355	0.49 408	0.48 372	0.30 272	0.30 352	0.39 249	0.30 330	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.12 216
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	0.46 379	0.92 605	2.09 503	0.33 420	0.14 83	0.55 358	0.22 260	0.83 496	0.56 389	0.51 428	0.49 389	0.48 423	0.37 413	0.48 330	0.54 509	0.09 160	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.09 93
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
HSM	0.62 542	0.76 533	1.72 333	0.30 330	0.29 466	0.64 516	0.28 433	0.94 599	0.62 455	0.58 519	0.57 477	1.40 702	0.64 606	2.59 710	0.42 442	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.11 167

iResNet	0.51 451	0.76 533	2.59 619	0.41 565	0.17 187	0.64 516	0.27 413	0.82 490	0.70 539	0.57 501	0.64 546	0.43 371	0.36 396	0.70 438	0.52 498	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.21 428	0.13 259

noway7	0.65 561	2.12 746	4.60 732	0.34 453	0.20 300	0.46 227	0.26 388	0.77 440	0.64 476	0.34 286	0.39 307	0.50 428	0.46 517	0.40 256	0.54 509	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.29 538	0.30 581

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 83	0.41 332	0.59 23	0.27 236	0.24 387	0.34 75	0.17 101	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.19 78	0.16 63	0.12 15	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.31 591

Weightmod_eth	0.39 285	0.45 371	0.99 156	0.28 270	0.28 456	0.39 134	0.23 302	0.46 160	0.36 145	0.28 246	0.63 529	0.33 297	0.36 396	0.76 451	0.27 277	0.67 713	0.10 360	0.10 254	0.09 220	0.47 670	0.22 476

depth_test_26	0.22 71	0.28 180	0.91 135	0.20 10	0.13 58	0.18 8	0.13 14	0.31 25	0.41 213	0.16 28	0.31 238	0.19 127	0.13 23	0.22 29	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.14 288

quiztm	0.37 255	0.82 567	1.45 269	0.40 557	0.29 466	0.42 176	0.23 302	0.73 398	0.47 295	0.36 299	0.42 324	0.28 250	0.20 164	0.29 123	0.26 265	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.09 220	0.34 588	0.09 93

Hybrid-DGEV-03	0.45 366	0.88 591	1.75 348	0.29 308	0.17 187	0.58 411	0.24 339	0.65 341	0.48 299	0.59 533	1.01 659	0.39 338	0.28 318	0.41 262	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.34 588	0.24 518

NLMM1	0.46 379	0.27 151	0.53 11	0.27 236	0.38 585	0.49 275	0.24 339	1.97 735	2.38 741	0.28 246	0.27 185	0.26 223	0.25 257	0.47 323	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.15 332

NLSM3	0.26 123	0.39 314	0.75 89	0.25 162	0.24 387	0.43 185	0.19 140	0.58 290	0.45 263	0.20 111	0.26 176	0.20 134	0.25 257	0.29 123	0.24 236	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.07 12

z-ln-s-r	0.64 553	0.89 596	2.23 539	0.32 393	0.26 429	0.57 394	0.37 546	0.84 509	0.76 604	0.51 428	0.81 618	0.64 511	0.45 501	2.06 660	1.27 653	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.24 477	0.13 259

xyz-stereo-finetune2	0.35 238	0.45 371	1.04 166	0.21 38	0.12 26	0.58 411	0.23 302	0.50 219	0.45 263	0.31 267	0.46 351	0.30 272	0.41 458	0.81 463	0.51 494	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.09 93

MM-Stereo_test1	0.41 303	0.39 314	2.29 550	0.38 535	0.26 429	0.44 197	0.28 433	0.63 330	0.51 325	0.40 325	0.32 249	0.26 223	0.26 277	0.46 311	0.22 197	0.09 160	0.21 618	0.10 254	0.09 220	0.39 636	0.15 332

test_sample1	0.40 295	0.18 7	1.19 195	0.31 361	0.18 238	0.48 256	0.23 302	0.78 457	0.49 307	0.44 352	0.44 338	0.45 391	0.41 458	1.39 541	0.33 369	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.13 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 434	0.33 246	0.93 140	0.26 210	0.22 348	0.46 227	0.20 168	1.10 684	1.34 700	3.16 752	0.32 249	0.22 156	0.20 164	0.30 140	0.22 197	0.10 274	0.09 307	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

ACVNet-DCA	0.42 324	0.64 478	2.07 497	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

1test111	0.44 343	0.64 478	2.07 497	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.96 484	0.30 330	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

cc1	0.47 395	0.64 478	2.07 497	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 669	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.40 649

tt1	0.44 343	0.64 478	1.83 409	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	0.88 646	0.31 267	0.37 283	0.25 208	0.35 390	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.36 627

GMStereo_Zeroshot	0.41 303	0.36 284	1.54 292	0.41 565	0.19 276	0.52 327	0.19 140	0.59 299	0.52 337	0.57 501	0.59 486	0.63 501	0.29 341	0.58 381	0.33 369	0.15 537	0.09 307	0.16 562	0.09 220	0.24 477	0.12 216

plain	0.37 255	0.47 387	2.15 520	0.27 236	0.19 276	0.33 63	0.20 168	0.58 290	0.46 274	0.23 173	0.37 283	0.23 174	0.25 257	0.45 302	0.28 292	0.11 369	0.08 211	0.13 473	0.09 220	0.42 652	0.12 216

HH	0.49 422	0.49 397	2.78 651	0.50 627	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 572	0.48 372	0.87 631	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

HanStereo	0.49 422	0.49 397	2.78 651	0.50 627	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 572	0.48 372	0.87 631	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

x	0.35 238	0.20 29	1.36 240	0.33 420	0.17 187	0.47 239	0.24 339	0.75 415	0.54 370	0.40 325	0.40 312	0.42 367	0.34 388	0.45 302	0.32 356	0.11 369	0.14 501	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

DAS	0.56 502	0.35 274	1.55 294	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 653	0.68 568	0.56 467	0.48 536	2.40 691	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

SepStereo	0.52 467	0.35 274	1.55 294	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 653	0.68 568	0.56 467	0.48 536	1.56 569	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

IPLGR	0.54 480	0.56 439	2.68 630	0.36 493	0.18 238	0.62 484	0.54 629	1.02 664	0.64 476	0.73 622	0.46 351	0.47 411	0.45 501	1.12 510	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.19 396	0.12 216

GwcNet-ADL	0.50 434	0.74 529	2.90 666	0.31 361	0.20 300	0.58 411	0.29 459	0.87 540	0.64 476	0.47 377	0.47 358	0.56 467	0.33 379	0.46 311	0.46 463	0.13 468	0.12 454	0.09 183	0.09 220	0.14 255	0.21 461

STrans-v2	0.67 572	0.56 439	2.64 625	0.27 236	0.23 371	0.57 394	0.33 515	0.96 618	0.69 529	0.92 667	0.85 630	0.89 637	0.93 666	1.83 622	1.21 647	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.12 216

TransformOpticalFlow	0.64 553	0.56 439	2.66 628	0.44 587	0.26 429	0.62 484	0.28 433	0.83 496	0.71 549	0.76 631	0.74 603	0.91 641	0.85 653	1.83 622	0.81 586	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.12 216

OMP-Stereo	0.59 523	0.65 486	1.74 341	0.56 658	0.37 579	0.60 443	0.26 388	0.70 372	0.65 492	0.66 591	0.60 503	0.69 547	0.32 371	2.09 666	1.20 645	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.10 136

IIG-Stereo	0.59 523	0.65 486	1.74 341	0.54 648	0.23 371	0.61 463	0.21 216	0.73 398	0.65 492	0.64 582	0.69 577	0.69 547	0.38 423	2.09 666	1.39 662	0.11 369	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.09 93

NRIStereo	0.46 379	0.25 120	1.77 366	0.47 613	0.16 153	0.95 659	0.74 680	0.51 230	0.56 389	0.48 396	0.39 307	0.59 485	0.29 341	0.77 456	0.32 356	0.11 369	0.13 482	0.11 336	0.09 220	0.21 428	0.24 518

DeepStereo_RVC	0.44 343	0.28 180	1.92 451	0.49 623	0.17 187	0.60 443	0.59 646	0.50 219	0.52 337	0.49 408	0.45 342	0.39 338	0.86 656	0.45 302	0.33 369	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

RAFT-345	0.53 473	0.30 213	2.34 558	0.38 535	0.34 544	0.58 411	0.42 572	0.47 184	0.61 437	0.51 428	1.00 658	0.43 371	0.28 318	1.57 573	0.82 587	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.10 121	0.08 61

CRE-IMP	0.41 303	0.22 63	1.76 357	0.48 621	0.17 187	0.79 619	0.69 672	0.52 246	0.52 337	0.47 377	0.42 324	0.45 391	0.26 277	0.41 262	0.31 343	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.23 503

Prome-Stereo	0.49 422	0.30 213	1.76 357	0.60 677	0.23 371	0.63 502	0.42 572	0.62 321	0.60 419	0.59 533	1.03 664	0.43 371	0.72 627	0.60 394	0.33 369	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.43 656

LMCR-Stereo	0.52 467	0.71 511	2.39 568	0.40 557	0.21 317	0.74 591	0.31 482	1.02 664	0.64 476	0.61 552	0.63 529	0.39 338	0.51 548	0.62 401	0.42 442	0.19 605	0.09 307	0.12 408	0.09 220	0.23 460	0.12 216

TestStereo	0.45 366	0.54 427	2.11 508	0.29 308	0.16 153	0.43 185	0.24 339	0.54 268	0.45 263	0.37 305	0.46 351	0.34 305	0.27 298	1.98 650	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.14 255	0.08 61

raft+_RVC	0.44 343	0.67 496	1.85 415	0.34 453	0.71 694	0.51 306	0.25 364	0.64 334	0.51 325	0.35 292	0.45 342	0.32 285	0.28 318	0.43 275	0.32 356	0.09 160	0.19 596	0.10 254	0.09 220	0.20 412	0.40 649

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 324	0.86 582	1.78 371	0.28 270	0.17 187	0.52 327	0.20 168	0.62 321	0.61 437	0.50 415	0.61 510	0.39 338	0.32 371	0.35 205	0.30 330	0.07 29	0.10 360	0.09 183	0.09 220	0.35 602	0.10 136

ACVNet	0.45 366	0.44 361	1.79 391	0.28 270	0.21 317	0.59 430	0.36 537	0.66 344	0.68 520	0.45 363	0.59 486	0.69 547	0.40 447	0.44 286	0.55 513	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.34 588	0.10 136

acv_ft	0.48 402	0.44 361	1.76 357	0.32 393	0.41 611	0.63 502	0.28 433	0.81 482	0.68 520	0.61 552	0.59 486	0.69 547	0.45 501	0.44 286	0.63 542	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.41 644	0.10 136

BEATNet_4x	0.47 395	0.73 524	1.91 448	0.33 420	0.15 116	0.56 375	0.25 364	0.85 518	0.58 404	0.54 461	0.51 406	0.57 474	0.42 476	0.57 376	0.61 538	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.20 412	0.16 368

HSM-Net_RVC	0.67 572	0.34 265	2.23 539	0.26 210	0.19 276	0.67 545	0.29 459	1.26 703	0.69 529	0.72 618	0.70 587	0.78 594	0.42 476	3.77 743	0.41 439	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.11 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 580	1.00 643	2.09 503	0.33 420	0.25 411	0.58 411	0.32 505	0.81 482	0.80 621	0.61 552	0.94 648	0.80 603	0.41 458	2.46 700	1.02 618	0.36 688	0.14 501	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.22 476

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 130	0.23 100	0.12 26	0.12 1	0.16 86	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 35	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.11 159	0.07 12

zzzzzzz1	0.67 572	2.12 746	4.32 728	0.32 393	0.29 466	0.44 197	0.29 459	0.74 403	0.62 455	0.33 281	0.40 312	0.52 439	0.45 501	0.93 479	0.58 530	0.14 514	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.36 610	0.22 476

monster_256*512	0.32 201	0.53 418	0.71 79	0.28 270	0.19 276	0.41 160	0.24 339	0.66 344	0.51 325	0.29 255	0.37 283	0.47 411	0.37 413	0.34 195	0.28 292	0.08 72	0.06 25	0.11 336	0.10 264	0.18 374	0.15 332

FAST (zero-shot)	0.27 137	0.32 236	0.78 98	0.31 361	0.49 649	0.38 128	0.19 140	0.41 108	0.43 238	0.17 60	0.22 118	0.18 101	0.24 241	0.34 195	0.20 148	0.13 468	0.14 501	0.09 183	0.10 264	0.15 283	0.13 259

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.24 49	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.28 103	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

Weightmod	0.43 333	0.56 439	0.91 135	0.26 210	0.22 348	0.56 375	0.22 260	0.45 151	0.38 167	0.30 261	0.72 597	0.38 331	0.32 371	0.61 400	0.33 369	0.40 691	0.14 501	0.10 254	0.10 264	0.52 687	1.06 730

SMOE	0.33 213	0.37 287	0.95 146	0.28 270	0.13 58	0.50 289	0.32 505	0.47 184	0.39 182	0.34 286	0.47 358	0.31 275	0.32 371	0.30 140	0.29 307	0.12 432	0.08 211	0.17 583	0.10 264	0.48 674	0.20 446

PhaseNet	0.25 107	0.26 138	0.96 151	0.25 162	0.15 116	0.31 48	0.16 86	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.18 72	0.28 250	0.17 94	0.30 140	0.27 277	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.14 255	0.26 541

DepthFocus	0.19 9	0.30 213	0.77 96	0.19 3	0.15 116	0.20 10	0.15 56	0.31 25	0.19 3	0.16 28	0.17 59	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.08 47	0.07 12

Hybrid-DGEV-2	0.51 451	0.84 574	1.75 348	0.32 393	0.17 187	0.73 585	0.18 124	0.83 496	0.69 529	0.52 437	0.38 298	0.53 442	0.42 476	0.99 487	0.92 596	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.25 491	0.23 503

NLSM1	0.39 285	0.24 105	0.56 17	0.27 236	0.40 602	0.49 275	0.21 216	1.44 712	1.64 720	0.25 205	0.33 259	0.25 208	0.26 277	0.40 256	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.13 259

NLCSM	0.46 379	0.37 287	0.72 83	0.29 308	0.36 566	0.49 275	0.27 413	1.33 706	1.59 719	0.29 255	0.29 206	0.29 263	0.31 362	1.44 547	0.35 391	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.10 264	0.35 602	0.14 288

zero-FE	0.80 632	0.27 151	8.23 754	0.49 623	0.98 710	0.33 63	0.20 168	0.48 199	1.28 695	0.17 60	0.20 89	0.77 590	0.22 196	0.60 394	0.97 603	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.10 264	0.33 576	0.14 288

DVStereo	0.26 123	0.20 29	0.64 42	0.25 162	0.15 116	0.41 160	0.18 124	0.42 119	0.35 113	0.34 286	0.34 268	0.25 208	0.23 223	0.43 275	0.53 502	0.09 160	0.09 307	0.08 78	0.10 264	0.12 182	0.11 167

coex_refinement	0.58 515	0.94 613	1.87 428	0.38 535	0.25 411	0.64 516	0.34 521	0.83 496	0.65 492	0.60 543	0.63 529	0.81 606	0.48 536	1.85 629	0.56 521	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.16 322	0.16 368

LG-Stereo	0.27 137	0.25 120	0.95 146	0.25 162	0.15 116	0.43 185	0.21 216	0.50 219	0.40 200	0.18 71	0.29 206	0.25 208	0.16 85	0.28 103	0.35 391	0.07 29	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.24 477	0.10 136

MM-Stereo_test2	0.38 268	0.28 180	2.46 584	0.43 580	0.15 116	0.50 289	0.25 364	0.47 184	0.38 167	0.33 281	0.26 176	0.23 174	0.22 196	0.34 195	0.29 307	0.08 72	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.36 610	0.22 476

dual_stereo	0.23 83	0.25 120	0.66 65	0.21 38	0.15 116	0.27 26	0.15 56	0.62 321	0.40 200	0.15 16	0.13 18	0.18 101	0.14 37	0.37 230	0.19 108	0.09 160	0.31 673	0.07 2	0.10 264	0.07 5	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 107	0.19 12	0.58 22	0.28 270	0.18 238	0.28 29	0.22 260	0.38 78	0.54 370	0.23 173	0.30 221	0.27 237	0.26 277	0.37 230	0.24 236	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.12 182	0.10 136

rvit_stereo_0081_aga	0.27 137	0.29 195	1.08 173	0.26 210	0.20 300	0.33 63	0.21 216	0.41 108	0.42 227	0.26 223	0.28 197	0.27 237	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.10 136

rvit_stereo_0081	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0082	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0080	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

test_sample2	0.41 303	0.19 12	1.23 205	0.31 361	0.17 187	0.51 306	0.27 413	0.81 482	0.55 377	0.44 352	0.45 342	0.46 403	0.38 423	1.51 563	0.30 330	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.14 288

CAS++	0.31 194	0.33 246	1.43 261	0.25 162	0.17 187	0.31 48	0.20 168	0.78 457	0.41 213	0.30 261	0.30 221	0.21 149	0.16 85	0.33 180	0.18 80	0.15 537	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 434	0.46 376	1.60 302	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.15 283	0.16 368

tta	0.50 434	0.46 376	1.60 302	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.11 167

MyStereo06	0.54 480	0.41 332	2.68 630	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.81 482	0.44 246	0.84 655	0.52 421	0.78 594	0.58 579	0.48 330	1.10 629	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

MyStereo05	0.49 422	0.41 332	2.72 637	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.82 490	0.77 609	0.52 437	0.37 283	0.51 433	0.42 476	0.52 356	0.38 412	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

CoDeX	0.52 467	0.43 348	2.25 543	0.29 308	0.26 429	0.61 463	0.32 505	0.99 643	0.68 520	0.48 396	0.55 456	0.52 439	0.40 447	1.60 580	0.35 391	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.12 216

whm_eth	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

MIF-Stereo (partial)	0.34 224	0.41 332	1.93 454	0.26 210	0.24 387	0.32 56	0.17 101	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.37 283	0.25 208	0.26 277	0.44 286	0.31 343	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.19 396	0.14 288

MIM_Stereo	0.41 303	0.60 452	1.88 430	0.31 361	0.21 317	0.50 289	0.19 140	0.64 334	0.44 246	0.43 345	0.53 434	0.43 371	0.27 298	0.51 352	0.28 292	0.08 72	0.14 501	0.11 336	0.10 264	0.26 513	0.26 541

PCWNet_CMD	0.46 379	0.45 371	2.28 548	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.57 573	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.18 374	0.14 288

CBFPSM	0.56 502	0.91 603	1.82 405	0.28 270	0.23 371	0.71 571	0.37 546	0.72 384	0.64 476	0.50 415	0.49 389	1.03 669	0.83 649	0.62 401	1.35 659	0.10 274	0.12 454	0.10 254	0.10 264	0.18 374	0.19 427

iinet-f	0.57 510	0.93 611	2.27 546	0.31 361	0.25 411	0.83 634	0.33 515	0.81 482	0.65 492	0.54 461	0.63 529	0.73 570	0.67 615	0.73 443	0.67 554	0.13 468	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.43 654	0.16 368

TestStereo1	0.49 422	0.81 563	1.85 415	0.39 545	0.57 671	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

RAFT_CTSACE	0.46 379	0.76 533	2.07 497	0.35 470	0.30 484	0.54 343	0.30 469	0.61 317	0.48 299	0.49 408	0.76 609	0.55 453	0.36 396	0.58 381	0.22 197	0.08 72	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.41 644	0.08 61

CRFU-Net	0.56 502	0.38 301	1.86 423	0.46 607	0.26 429	0.82 631	0.36 537	0.90 561	0.49 307	0.62 563	0.59 486	0.78 594	1.35 702	1.00 490	0.48 478	0.15 537	0.14 501	0.17 583	0.10 264	0.19 396	0.14 288

SA-5K	0.49 422	0.81 563	1.85 415	0.39 545	0.57 671	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

iRaft-Stereo_5w	0.54 480	1.01 647	2.08 502	0.27 236	0.21 317	0.49 275	0.28 433	0.73 398	0.58 404	0.40 325	0.61 510	0.62 499	0.46 517	1.78 608	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.39 636	0.12 216

CSP-Net	0.50 434	0.39 314	1.25 208	0.29 308	0.23 371	0.77 610	0.35 529	0.86 529	0.57 393	0.59 533	0.59 486	0.65 516	0.40 447	1.77 607	0.44 457	0.16 560	0.11 420	0.10 254	0.10 264	0.20 412	0.14 288

GLC_STEREO	0.28 154	0.27 151	1.36 240	0.28 270	0.12 26	0.41 160	0.20 168	0.37 68	0.38 167	0.26 223	0.30 221	0.25 208	0.19 149	0.33 180	0.24 236	0.09 160	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.09 93

AASNet	0.56 502	1.03 654	2.34 558	0.37 518	0.33 531	0.65 531	0.29 459	0.96 618	0.73 575	0.54 461	0.60 503	0.55 453	0.38 423	0.59 387	0.58 530	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.43 654	0.24 518

HHNet	0.60 529	0.65 486	2.60 621	0.36 493	0.25 411	0.64 516	0.61 652	0.64 334	0.62 455	0.55 480	1.13 675	0.32 285	0.60 587	0.42 270	1.79 683	0.15 537	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.18 374	0.15 332

Patchmatch Stereo++	0.39 285	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216
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
AAGNet	0.88 652	0.33 246	1.79 391	0.54 648	0.98 710	0.62 484	0.46 601	0.50 219	0.60 419	0.58 519	0.53 434	0.50 428	0.73 630	1.23 525	7.48 761	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.14 255	0.09 93

NF-Stereo	0.48 402	0.25 120	1.81 399	0.52 636	0.16 153	0.61 463	0.44 590	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.45 552	0.79 584	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.16 368

OCTAStereo	0.48 402	0.25 120	1.81 399	0.52 636	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.80 585	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

PSM-adaLoss	0.38 268	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.17 187	0.60 443	0.29 459	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

ROB_FTStereo_v2	0.38 268	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

ROB_FTStereo	0.38 268	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.17 187	0.61 463	0.26 388	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.49 341	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

HUI-Stereo	0.38 268	0.27 151	1.79 391	0.44 587	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.45 302	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

DEmStereo	0.68 580	0.31 227	2.25 543	0.42 576	0.17 187	0.66 538	0.89 696	0.51 230	0.59 414	0.60 543	1.01 659	0.45 391	1.26 694	1.54 567	2.26 705	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.10 121	0.11 167

SST-Stereo	0.52 467	0.20 29	1.76 357	0.62 679	0.53 661	0.62 484	0.66 663	0.55 272	0.61 437	0.58 519	0.53 434	0.52 439	0.60 587	1.59 579	0.29 307	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.10 136

RAFT_R40	0.50 434	0.21 45	1.76 357	0.50 627	0.40 602	0.61 463	0.53 625	0.56 278	0.60 419	0.56 490	0.54 446	0.55 453	0.51 548	1.57 573	0.53 502	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.09 93

RE-Stereo	0.48 402	0.25 120	1.81 399	0.52 636	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 580	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

Pruner-Stereo	0.51 451	0.27 151	1.78 371	1.79 738	0.19 276	0.62 484	0.45 598	0.57 284	0.60 419	0.61 552	0.48 372	0.41 353	0.24 241	0.46 311	1.00 612	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.12 182	0.13 259

TVStereo	0.48 402	0.25 120	1.81 399	0.52 636	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 580	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

iGMRVC	0.39 285	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.17 187	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.55 372	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

IRAFT_RVC	0.54 480	0.53 418	1.78 371	0.46 607	0.21 317	0.58 411	0.43 579	0.65 341	0.66 508	0.54 461	0.50 399	0.49 425	0.51 548	1.58 577	1.01 616	0.11 369	0.25 652	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.13 259

iRAFT	0.39 285	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

RAFT-IKP	0.38 268	0.27 151	1.79 391	0.44 587	0.16 153	0.60 443	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.50 348	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

GEStereo_RVC	0.54 480	0.87 587	1.95 467	0.47 613	0.25 411	0.62 484	0.37 546	1.00 653	0.74 579	0.53 448	0.54 446	0.59 485	0.44 496	1.10 503	0.46 463	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.26 513	0.19 427

CFNet_pseudo	0.45 366	0.46 376	2.23 539	0.25 162	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.10 360	0.15 543	0.10 264	0.17 346	0.14 288

GES	0.44 343	0.28 180	1.88 430	0.30 330	0.18 238	0.61 463	0.30 469	0.88 549	0.46 274	0.47 377	0.52 421	0.39 338	0.42 476	0.58 381	0.67 554	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.15 283	0.17 390

222	0.78 628	0.23 86	1.23 205	0.28 270	0.18 238	0.62 484	0.24 339	1.02 664	0.70 539	0.58 519	0.66 557	0.46 403	0.42 476	1.80 617	6.53 760	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.17 390

xxxx	0.70 589	0.21 45	1.33 231	0.28 270	0.18 238	0.63 502	0.24 339	1.02 664	0.69 529	0.50 415	0.62 516	0.58 481	0.38 423	1.47 560	5.21 749	0.13 468	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.15 332

test_xeample	0.72 601	0.21 45	1.36 240	0.27 236	0.17 187	0.59 430	0.28 433	1.01 661	0.70 539	0.55 480	0.67 560	0.44 382	0.39 437	1.88 639	5.17 748	0.12 432	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.15 332

AFF-stereo	0.44 343	0.96 623	1.78 371	0.31 361	0.15 116	0.50 289	0.21 216	0.64 334	0.63 468	0.47 377	0.64 546	0.49 425	0.34 388	0.46 311	0.31 343	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.37 619	0.10 136

DMCA	0.41 303	0.52 411	1.26 210	0.31 361	0.24 387	0.59 430	0.26 388	0.77 440	0.63 468	0.58 519	0.48 372	0.57 474	0.35 390	0.40 256	0.50 488	0.14 514	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.15 283	0.15 332

RASNet	0.61 537	0.68 499	2.03 493	0.35 470	0.46 641	0.65 531	0.28 433	0.78 457	0.70 539	0.48 396	0.64 546	0.93 647	0.61 596	2.21 674	0.73 571	0.12 432	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.14 255	0.11 167

MSMDNet	0.46 379	0.44 361	2.28 548	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.56 567	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.13 473	0.10 264	0.18 374	0.15 332

ccs_rob	0.45 366	0.46 376	2.22 535	0.26 210	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.09 307	0.16 562	0.10 264	0.17 346	0.14 288

DISCO	0.57 510	0.34 265	1.87 428	0.45 601	0.34 544	0.84 636	0.35 529	0.84 509	0.78 613	0.59 533	0.63 529	1.06 676	0.53 555	1.10 503	0.82 587	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.18 410

MWDA-net	1.20 688	2.17 751	3.60 714	1.52 732	1.97 743	0.74 591	1.83 740	0.79 473	1.54 717	0.66 591	1.26 681	0.58 481	1.08 682	1.67 589	3.84 737	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.15 332

MWSP-net	0.51 451	0.48 392	1.30 222	0.31 361	0.21 317	0.59 430	0.84 692	0.83 496	0.65 492	0.54 461	0.50 399	0.69 547	0.75 636	0.43 275	1.28 655	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.16 368

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 123	0.57 445	0.93 140	0.24 134	0.13 58	0.39 134	0.13 14	0.32 30	0.36 145	0.21 126	0.15 39	0.18 101	0.17 94	0.28 103	0.18 80	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.32 601

GSStereo	0.36 248	0.32 236	1.17 191	0.34 453	0.60 680	0.55 358	0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 709

GS-Stereo							0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 709

G2L-Stereo	0.55 492	0.85 579	2.18 527	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.27 413	0.77 440	0.55 377	0.54 461	0.52 421	0.71 563	0.36 396	1.75 603	0.50 488	0.13 468	0.11 420	0.13 473	0.11 340	0.29 538	0.15 332

FLISNet	0.41 303	0.63 473	1.72 333	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

CoSv	0.41 303	0.63 473	1.72 333	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

AIO_rvc	0.41 303	0.64 478	1.29 219	0.58 667	0.39 591	0.37 111	0.24 339	0.50 219	0.43 238	0.28 246	0.23 134	0.25 208	0.16 85	0.99 487	0.19 108	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.25 491	0.85 711

tg	0.37 255	0.55 437	1.35 238	0.28 270	0.16 153	0.57 394	0.18 124	0.57 284	0.49 307	0.37 305	0.44 338	0.38 331	0.24 241	0.46 311	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.43 654	0.36 627

ACV-stereo	0.66 567	0.76 533	2.86 657	0.32 393	0.25 411	1.01 668	0.60 648	0.59 299	0.52 337	0.41 334	0.45 342	1.55 708	0.94 669	1.40 544	0.69 559	0.14 514	0.13 482	0.12 408	0.11 340	0.20 412	0.19 427

rvit_stereo_ft	0.31 194	0.61 457	1.18 193	0.32 393	0.21 317	0.28 29	0.27 413	0.55 272	0.48 299	0.23 173	0.27 185	0.28 250	0.26 277	0.32 165	0.25 251	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.14 288

test_sample3	0.50 434	0.41 332	1.88 430	0.32 393	0.19 276	0.57 394	0.25 364	0.92 582	0.64 476	0.52 437	0.49 389	0.47 411	0.35 390	1.79 612	0.37 405	0.13 468	0.10 360	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.16 368

MyStereo07	0.34 224	0.40 322	1.46 271	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.25 163	0.20 134	0.26 277	0.57 376	0.19 108	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

MyStereo04	0.48 402	0.40 322	2.65 627	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.83 496	0.75 593	0.47 377	0.36 277	0.53 442	0.42 476	0.53 362	0.39 423	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

CFNet_ucs	0.48 402	0.50 405	2.32 553	0.26 210	0.22 348	0.57 394	0.22 260	0.85 518	0.65 492	0.53 448	0.64 546	0.68 540	0.44 496	0.54 367	0.31 343	0.13 468	0.12 454	0.16 562	0.11 340	0.19 396	0.17 390

4D-IteraStereo	0.44 343	0.96 623	2.63 623	0.27 236	0.30 484	0.45 207	0.25 364	0.52 246	0.50 318	0.40 325	0.31 238	0.40 347	0.19 149	0.35 205	0.32 356	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.11 340	0.19 396	0.30 581

gwcnet-sp	0.49 422	0.43 348	2.54 611	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

scenet	0.49 422	0.43 348	2.54 611	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

CASS	0.39 285	0.30 213	1.61 306	0.32 393	0.17 187	0.53 336	0.24 339	0.70 372	0.49 307	0.59 533	0.54 446	0.40 347	0.40 447	0.41 262	0.30 330	0.17 576	0.10 360	0.14 512	0.11 340	0.18 374	0.17 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 422	0.43 348	2.54 611	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

DisPM	0.43 333	0.33 246	1.78 371	0.57 664	0.18 238	0.59 430	0.63 660	0.53 255	0.61 437	0.60 543	0.53 434	0.38 331	0.26 277	0.75 447	0.29 307	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.14 288

IER	0.43 333	0.38 301	1.69 321	0.26 210	0.25 411	0.66 538	0.26 388	0.71 377	0.55 377	0.54 461	0.59 486	0.60 492	0.53 555	0.52 356	0.39 423	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.14 255	0.11 167

NINENet	0.50 434	0.33 246	1.69 321	0.55 655	0.25 411	0.91 654	0.23 302	0.98 631	0.71 549	0.53 448	0.55 456	0.66 523	0.30 352	1.22 521	0.32 356	0.15 537	0.13 482	0.16 562	0.11 340	0.16 322	0.13 259

GMOStereo	0.41 303	0.62 463	1.78 371	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

error version	0.41 303	0.62 463	1.78 371	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-v	0.41 303	0.62 463	1.78 371	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

AACVNet	0.54 480	0.78 553	1.73 336	0.36 493	0.21 317	0.57 394	0.25 364	0.71 377	0.51 325	0.55 480	0.59 486	0.64 511	0.41 458	2.13 670	0.41 439	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.11 340	0.33 576	0.15 332

ADLNet2	0.68 580	0.84 574	3.19 696	0.33 420	0.36 566	0.64 516	0.37 546	0.89 555	0.79 618	0.54 461	0.65 555	0.93 647	0.48 536	2.07 662	0.56 521	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.33 576	0.18 410

CrosDoStereo	0.94 660	0.37 287	2.53 605	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 755	0.72 384	0.60 419	0.70 610	1.40 693	0.53 442	1.49 710	1.78 608	3.09 722	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

FTStereo	0.76 620	0.18 7	2.35 561	0.71 688	0.21 317	0.73 585	1.79 739	0.57 284	0.53 355	1.07 681	1.63 702	1.29 696	2.13 729	0.75 447	0.29 307	0.19 605	0.08 211	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.40 649

ASMatch	0.60 529	0.43 348	2.58 617	0.91 705	0.36 566	0.56 375	0.25 364	0.52 246	0.61 437	0.47 377	1.21 678	0.47 411	0.66 613	1.34 536	0.94 599	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.10 121	0.16 368

DeepStereo_LL	0.94 660	0.37 287	2.53 605	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 755	0.72 384	0.60 419	0.70 610	1.40 693	0.53 442	1.49 710	1.78 608	3.09 722	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

THIR-Stereo	0.86 648	0.62 463	2.13 514	0.25 162	0.16 153	0.58 411	2.74 751	0.59 299	0.51 325	0.62 563	1.62 701	0.97 657	1.80 725	1.69 593	2.25 704	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.11 167

test-2	0.41 303	0.62 463	1.78 371	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

ICVP	0.46 379	0.29 195	2.41 572	0.33 420	0.22 348	0.59 430	0.55 633	0.75 415	0.50 318	0.44 352	0.60 503	0.49 425	0.35 390	0.53 362	0.37 405	0.16 560	0.16 550	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.15 332
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 255	0.53 418	1.41 255	0.28 270	0.15 116	0.52 327	0.20 168	0.54 268	0.46 274	0.37 305	0.43 327	0.41 353	0.23 223	0.36 219	0.26 265	0.09 160	0.15 532	0.12 408	0.11 340	0.41 644	0.37 634

MMNet	0.50 434	0.48 392	1.93 454	0.33 420	0.27 442	0.79 619	0.28 433	0.81 482	0.74 579	0.60 543	0.56 468	0.59 485	0.55 563	0.79 461	0.59 533	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.14 288

UNet	0.54 480	0.44 361	2.83 656	0.31 361	0.33 531	0.74 591	0.27 413	0.82 490	0.61 437	0.53 448	0.54 446	0.72 566	0.54 558	0.78 460	0.56 521	0.11 369	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.12 216

FENet	0.44 343	0.30 213	2.42 574	0.32 393	0.17 187	0.58 411	0.22 260	0.77 440	0.59 414	0.47 377	0.42 324	0.55 453	0.38 423	0.49 341	0.47 472	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.16 368

HGLStereo	0.54 480	0.69 503	2.00 484	0.35 470	0.40 602	0.66 538	0.30 469	0.83 496	0.62 455	0.57 501	0.69 577	0.69 547	0.54 558	1.07 498	0.55 513	0.13 468	0.13 482	0.13 473	0.11 340	0.19 396	0.17 390

GANet-RSSM	0.55 492	0.73 524	1.90 442	0.36 493	0.26 429	0.59 430	0.27 413	0.78 457	0.52 337	0.47 377	0.57 477	0.63 501	0.45 501	1.92 646	0.43 451	0.14 514	0.10 360	0.25 654	0.11 340	0.34 588	0.14 288

AdaStereo	0.44 343	0.38 301	1.79 391	0.34 453	0.20 300	0.57 394	0.28 433	0.92 582	0.69 529	0.52 437	0.55 456	0.61 495	0.33 379	0.48 330	0.39 423	0.17 576	0.08 211	0.17 583	0.11 340	0.18 374	0.12 216
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.
DDF-Stereo	0.37 255	0.27 151	0.79 100	0.39 545	0.29 466	0.38 128	0.21 216	0.47 184	0.51 325	0.32 277	0.17 59	0.79 599	0.23 223	0.64 406	1.04 622	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.12 383	0.35 602	0.15 332

z-mn7	0.80 632	1.52 712	2.62 622	0.36 493	0.28 456	1.01 668	0.48 613	0.90 561	1.29 697	0.69 604	1.35 691	0.85 622	0.59 583	2.03 656	1.09 628	0.14 514	0.12 454	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.20 446

DFGA-Net	0.51 451	1.06 660	1.75 348	0.30 330	0.24 387	0.54 343	0.22 260	0.63 330	0.60 419	0.48 396	0.51 406	0.35 309	0.27 298	1.82 621	0.53 502	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.12 383	0.37 619	0.15 332

S2M2_L	0.24 94	0.29 195	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.24 23	0.09 3	0.36 62	0.45 263	0.17 60	0.25 163	0.23 174	0.17 94	0.24 49	0.28 292	0.15 537	0.12 454	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 515	0.40 322	1.78 371	0.43 580	1.67 738	0.48 256	0.28 433	0.69 364	0.62 455	0.40 325	0.53 434	0.33 297	0.63 604	0.40 256	0.31 343	0.13 468	0.11 420	0.62 712	0.12 383	0.70 702	0.98 720

DDVS	0.62 542	0.40 322	1.40 253	2.21 746	0.35 557	0.87 646	1.00 706	0.69 364	0.50 318	0.53 448	0.56 468	0.90 639	0.37 413	1.22 521	0.47 472	0.15 537	0.14 501	0.14 512	0.12 383	0.19 396	0.22 476

DCVSM-stereo	0.49 422	0.29 195	2.49 595	0.29 308	0.22 348	0.53 336	0.52 621	0.58 290	0.49 307	0.69 604	0.46 351	0.79 599	0.48 536	0.53 362	0.42 442	0.13 468	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.20 412	0.20 446

Pointernet	0.29 167	0.25 120	1.49 281	0.24 134	0.20 300	0.47 239	0.15 56	0.62 321	0.47 295	0.22 149	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.28 103	0.20 148	0.10 274	0.07 89	0.07 2	0.12 383	0.10 121	0.07 12

test_sample5	0.51 451	0.43 348	1.83 409	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.53 448	0.59 486	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

test_sample4	0.50 434	0.42 341	1.88 430	0.32 393	0.19 276	0.56 375	0.26 388	0.93 590	0.65 492	0.54 461	0.54 446	0.45 391	0.36 396	1.79 612	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

xx1	0.46 379	0.64 478	2.07 497	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 669	0.31 267	0.38 298	0.46 403	0.36 396	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

DualNet	0.51 451	0.43 348	1.83 409	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.54 461	0.62 516	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

1111x	0.74 613	0.21 45	1.93 454	0.31 361	0.17 187	0.63 502	0.32 505	1.03 671	0.74 579	0.52 437	0.62 516	0.57 474	0.47 527	2.38 687	4.25 743	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.12 383	0.12 182	0.14 288

CASnet	0.28 154	0.31 227	1.20 199	0.28 270	0.11 12	0.47 239	0.19 140	0.44 136	0.44 246	0.38 316	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.29 123	0.19 108	0.10 274	0.06 25	0.15 543	0.12 383	0.16 322	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 601	1.29 697	2.49 595	0.36 493	0.45 633	0.55 358	0.32 505	0.93 590	0.71 549	0.67 596	0.58 483	0.85 622	0.79 644	2.67 716	0.46 463	0.10 274	0.18 583	0.14 512	0.12 383	0.40 641	0.42 655

qqq	0.38 268	0.21 45	1.34 235	0.28 270	0.15 116	0.45 207	0.26 388	0.76 428	0.52 337	0.39 323	0.41 318	0.46 403	0.36 396	0.96 484	0.30 330	0.11 369	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

BUS	0.41 303	0.27 151	1.13 182	0.30 330	0.21 317	0.91 654	0.23 302	1.00 653	0.61 437	0.63 572	0.53 434	0.66 523	0.30 352	0.43 275	0.32 356	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

Wz-Net-LNSev	0.59 523	0.96 623	2.47 590	0.34 453	0.37 579	0.79 619	0.44 590	0.86 529	0.77 609	0.61 552	0.67 560	0.79 599	0.56 567	0.64 406	0.62 540	0.15 537	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.19 427

test_5	0.51 451	0.87 587	1.99 482	0.37 518	0.65 688	0.58 411	0.35 529	0.78 457	0.62 455	0.48 396	0.55 456	0.45 391	0.40 447	0.72 442	0.30 330	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.12 383	0.33 576	0.38 637

BSDual-CNN	0.41 303	0.27 151	1.13 182	0.30 330	0.21 317	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.61 437	0.63 572	0.53 434	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

hknet	0.47 395	0.29 195	1.70 325	0.30 330	0.24 387	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.64 476	0.63 572	0.53 434	0.80 603	0.38 423	0.77 456	0.37 405	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

psmg	0.41 303	0.27 151	1.13 182	0.27 236	0.21 317	0.75 598	0.36 537	0.90 561	0.61 437	0.59 533	0.59 486	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.13 219	0.11 167

dd	0.42 324	0.96 623	1.77 366	0.31 361	0.17 187	0.57 394	0.26 388	0.49 210	0.68 520	0.41 334	0.40 312	0.34 305	0.27 298	0.45 302	0.40 431	0.17 576	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.21 428	0.12 216

IPLG	0.69 585	0.84 574	2.43 578	0.35 470	0.21 317	1.65 712	0.61 652	1.36 708	0.58 404	1.39 710	0.51 406	0.37 322	0.87 658	1.41 545	0.36 397	0.09 160	0.07 89	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.11 167

PSM-softLoss	0.48 402	0.27 151	1.85 415	0.51 632	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 577	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

KMStereo	0.48 402	0.27 151	1.85 415	0.51 632	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 577	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

sCroCo_RVC	0.33 213	0.32 236	1.89 437	0.34 453	0.27 442	0.30 40	0.22 260	0.48 199	0.44 246	0.22 149	0.33 259	0.25 208	0.25 257	0.32 165	0.24 236	0.14 514	0.16 550	0.12 408	0.12 383	0.15 283	0.13 259

GMStereo	0.38 268	0.99 641	1.91 448	0.27 236	0.16 153	0.39 134	0.23 302	0.47 184	0.62 455	0.38 316	0.34 268	0.25 208	0.25 257	0.39 249	0.29 307	0.14 514	0.08 211	0.10 254	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 379	0.28 180	1.73 336	0.33 420	0.32 516	0.65 531	0.38 553	0.83 496	0.59 414	0.57 501	0.52 421	0.61 495	0.40 447	0.75 447	0.52 498	0.13 468	0.12 454	0.13 473	0.12 383	0.15 283	0.11 167

ac_64	0.55 492	0.46 376	1.92 451	0.36 493	0.34 544	0.63 502	0.31 482	0.82 490	0.61 437	0.55 480	0.51 406	0.89 637	0.48 536	1.83 622	0.55 513	0.14 514	0.11 420	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.12 216

cf-r	0.53 473	0.81 563	2.15 520	0.33 420	0.28 456	0.60 443	0.28 433	0.78 457	0.64 476	0.51 428	0.60 503	0.75 582	0.40 447	1.32 533	0.43 451	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.14 288

GwcNet-RSSM	0.57 510	0.94 613	2.13 514	0.32 393	0.25 411	0.60 443	0.30 469	0.80 478	0.66 508	0.52 437	0.64 546	0.71 563	0.40 447	1.79 612	0.50 488	0.13 468	0.09 307	0.12 408	0.12 383	0.21 428	0.15 332

CCAANet	0.55 492	0.73 524	2.47 590	0.30 330	0.24 387	0.55 358	0.24 339	0.84 509	0.64 476	0.40 325	0.67 560	0.56 467	0.36 396	1.87 630	0.41 439	0.10 274	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.11 159	0.13 259

PWCDC_ROB	0.72 601	1.06 660	2.09 503	0.47 613	0.36 566	0.78 615	0.26 388	0.98 631	1.34 700	0.61 552	2.07 712	0.64 511	0.61 596	0.83 465	0.71 564	0.31 678	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.60 696	0.21 461

SME	0.53 473	1.10 666	1.55 294	0.35 470	0.20 300	0.65 531	0.25 364	0.67 355	0.48 299	0.47 377	0.49 389	0.35 309	0.36 396	1.79 612	0.51 494	0.26 659	0.10 360	0.12 408	0.13 417	0.45 665	0.25 530

rvit_0105_6	0.31 194	0.29 195	1.00 157	0.31 361	0.18 238	0.35 84	0.25 364	0.51 230	0.61 437	0.25 205	0.28 197	0.32 285	0.25 257	0.39 249	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.14 255	0.13 259

rvit_0105_4	0.35 238	0.35 274	1.45 269	0.31 361	0.18 238	0.37 111	0.28 433	0.59 299	0.62 455	0.27 239	0.31 238	0.35 309	0.27 298	0.43 275	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.12 216

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 255	1.34 705	1.24 207	0.23 100	0.12 26	0.33 63	0.20 168	0.40 96	0.33 82	0.25 205	0.21 98	0.16 63	0.14 37	0.27 83	0.63 542	0.55 706	0.06 25	0.11 336	0.13 417	0.25 491	0.49 671

test_sample6	0.52 467	0.44 361	1.81 399	0.33 420	0.18 238	0.55 358	0.27 413	0.94 599	0.66 508	0.54 461	0.62 516	0.47 411	0.36 396	1.97 649	0.38 412	0.14 514	0.10 360	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.16 368

MyStereo8	0.54 480	0.80 558	2.76 646	0.32 393	0.33 531	0.71 571	0.20 168	0.87 540	0.57 393	0.51 428	0.59 486	0.50 428	0.33 379	0.68 427	0.55 513	0.10 274	0.29 667	0.10 254	0.13 417	0.21 428	0.34 616

mmm	0.38 268	0.21 45	1.18 193	0.35 470	0.17 187	0.49 275	0.26 388	0.78 457	0.52 337	0.50 415	0.57 477	0.41 353	0.37 413	0.71 440	0.31 343	0.11 369	0.13 482	0.14 512	0.13 417	0.15 283	0.14 288

ffm	0.47 395	0.23 86	2.01 485	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 646	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 627

ff1	0.73 610	0.23 86	2.01 485	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 646	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 733	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 627

mmx	0.72 601	0.23 86	2.01 485	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 733	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

xxx	0.72 601	0.23 86	2.01 485	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 733	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

anonymousdsp2	0.34 224	0.24 105	1.16 190	0.28 270	0.15 116	0.57 394	0.23 302	0.79 473	0.47 295	0.38 316	0.37 283	0.40 347	0.25 257	0.47 323	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.13 417	0.19 396	0.27 552

CIPLG	0.56 502	1.19 686	2.46 584	0.80 697	0.31 505	0.61 463	0.57 642	0.76 428	0.57 393	0.56 490	0.63 529	0.41 353	0.30 352	0.45 302	0.40 431	0.11 369	0.20 608	0.13 473	0.13 417	0.35 602	0.19 427

PSMNet-ADL	0.51 451	0.38 301	1.65 310	0.35 470	0.21 317	0.67 545	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.42 339	0.52 421	0.70 558	0.45 501	1.91 642	0.57 525	0.15 537	0.13 482	0.11 336	0.13 417	0.15 283	0.20 446

PFNet+	0.45 366	0.37 287	1.86 423	0.46 607	0.18 238	0.58 411	0.77 685	0.52 246	0.64 476	0.56 490	0.48 372	0.39 338	0.26 277	0.93 479	0.32 356	0.13 468	0.09 307	0.14 512	0.13 417	0.12 182	0.15 332

RAFT-RH_RVC	0.61 537	0.50 405	2.33 556	0.36 493	0.29 466	0.60 443	0.18 124	0.44 136	0.58 404	0.76 631	1.91 710	0.47 411	0.29 341	1.60 580	1.23 649	0.14 514	0.07 89	0.13 473	0.13 417	0.10 121	0.09 93

RAFT	0.45 366	0.92 605	1.59 300	0.34 453	0.19 276	0.46 227	0.35 529	0.65 341	0.49 307	0.49 408	0.49 389	0.70 558	0.40 447	0.47 323	0.32 356	0.11 369	0.16 550	0.14 512	0.13 417	0.51 682	0.13 259

GMM-Stereo	0.50 434	0.23 86	2.41 572	0.54 648	0.24 387	0.77 610	0.46 601	0.59 299	0.57 393	0.58 519	0.73 600	0.47 411	0.43 487	0.68 427	0.27 277	0.10 274	0.06 25	0.13 473	0.13 417	0.14 255	0.44 659

Anonymous3	0.42 324	0.35 274	2.09 503	0.33 420	0.24 387	0.72 577	0.31 482	0.74 403	0.55 377	0.35 292	0.40 312	0.33 297	0.29 341	0.44 286	0.28 292	0.18 589	0.18 583	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.17 390

sAnonymous2	0.38 268	0.62 463	2.15 520	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 626	0.35 619

CroCo_RVC	0.38 268	0.62 463	2.15 520	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 626	0.35 619

HCRNet	0.46 379	0.49 397	1.65 310	0.38 535	0.29 466	0.58 411	0.22 260	0.75 415	0.62 455	0.47 377	0.49 389	0.48 423	0.36 396	1.12 510	0.37 405	0.15 537	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.17 346	0.17 390

ARAFT	0.60 529	1.23 690	3.10 685	0.28 270	0.16 153	0.64 516	0.36 537	0.90 561	0.67 517	0.61 552	0.49 389	0.55 453	0.31 362	1.24 528	0.32 356	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.37 619	0.21 461

hitnet-ft	0.67 572	0.80 558	1.90 442	0.28 270	0.22 348	0.69 563	0.36 537	0.85 518	0.65 492	0.56 490	0.84 626	1.03 669	0.95 672	2.32 682	0.55 513	0.23 641	0.14 501	0.41 692	0.13 417	0.24 477	0.17 390

CFNet-ft	0.51 451	0.76 533	1.79 391	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 576	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 661	0.13 417	0.18 374	0.14 288

CFNet_RVC	0.51 451	0.76 533	1.79 391	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 576	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 661	0.13 417	0.18 374	0.14 288

NVstereo2D	0.58 515	0.40 322	2.03 493	0.35 470	0.35 557	0.69 563	0.39 559	0.91 573	0.80 621	0.47 377	0.53 434	0.67 533	0.46 517	1.99 653	0.48 478	0.19 605	0.11 420	0.17 583	0.13 417	0.25 491	0.25 530

DN-CSS_ROB	0.48 402	1.23 690	1.99 482	0.39 545	0.22 348	0.56 375	0.19 140	0.75 415	0.61 437	0.45 363	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.70 438	0.32 356	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.36 610	0.12 216

PWC_ROB	0.70 589	0.94 613	1.88 430	0.39 545	0.39 591	0.62 484	0.30 469	0.98 631	0.94 659	0.91 666	1.29 685	0.77 590	0.62 601	1.62 584	1.03 621	0.18 589	0.11 420	0.18 605	0.13 417	0.51 682	0.22 476

DNSM	0.56 502	0.71 511	0.86 116	0.25 162	0.14 83	0.44 197	0.20 168	0.48 199	0.44 246	0.21 126	0.45 342	0.26 223	0.22 196	1.29 531	1.02 618	0.11 369	0.47 707	0.08 78	0.14 446	1.91 745	1.50 742

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 23	0.29 195	0.90 130	0.17 1	0.13 58	0.21 16	0.17 101	0.29 12	0.24 8	0.15 16	0.17 59	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.09 307	0.11 336	0.14 446	0.13 219	0.11 167

zh-mn7	0.80 632	1.54 713	3.00 677	0.35 470	0.27 442	0.72 577	0.41 568	0.93 590	1.11 683	1.00 675	1.28 683	0.75 582	0.57 573	1.87 630	1.18 642	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.26 513	0.21 461

w-ln-seven-2	0.68 580	1.13 673	2.46 584	0.36 493	0.27 442	0.65 531	0.44 590	0.87 540	0.83 632	0.69 604	0.75 606	0.72 566	0.63 604	1.56 569	1.15 637	0.13 468	0.13 482	0.15 543	0.14 446	0.35 602	0.19 427

AIO-test1	0.45 366	0.87 587	2.27 546	0.33 420	0.33 531	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.66 508	0.29 255	0.41 318	0.29 263	0.22 196	0.73 443	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.14 446	0.30 550	0.22 476

UGAM	0.58 515	0.47 387	2.21 531	0.30 330	0.19 276	0.53 336	0.34 521	0.59 299	0.63 468	0.44 352	0.73 600	0.78 594	0.37 413	2.58 709	0.39 423	0.10 274	0.08 211	0.17 583	0.14 446	0.42 652	0.17 390

H2IRNET	0.40 295	0.61 457	1.90 442	0.29 308	0.17 187	0.54 343	0.18 124	0.52 246	0.50 318	0.27 239	0.56 468	0.47 411	0.35 390	0.46 311	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.32 567	0.12 216

LL-Strereo2	0.41 303	0.90 600	1.83 409	0.44 587	0.24 387	0.54 343	0.27 413	0.58 290	0.45 263	0.41 334	0.33 259	0.44 382	0.21 179	0.44 286	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.16 562	0.14 446	0.17 346	0.17 390

ssnet_v2	0.55 492	0.60 452	1.86 423	0.32 393	0.22 348	0.72 577	0.44 590	0.94 599	0.74 579	0.63 572	0.54 446	0.81 606	0.47 527	0.77 456	0.70 561	0.16 560	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.30 550	0.30 581

Wz-Net-MNSev	0.65 561	0.97 631	2.19 529	0.36 493	0.33 531	0.90 652	0.60 648	0.92 582	0.81 628	0.75 627	0.72 597	0.73 570	0.65 608	1.39 541	0.71 564	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.24 477	0.18 410

ACRE	0.56 502	1.14 675	2.77 649	0.76 693	0.28 456	0.60 443	0.56 638	0.76 428	0.58 404	0.55 480	0.62 516	0.41 353	0.29 341	0.44 286	0.39 423	0.11 369	0.19 596	0.13 473	0.14 446	0.36 610	0.18 410

KYRaft	0.48 402	0.29 195	1.75 348	0.33 420	0.21 317	0.75 598	0.44 590	0.58 290	0.57 393	0.64 582	0.93 646	0.53 442	0.72 627	0.60 394	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.12 182	0.54 677

DRaft	0.62 542	0.38 301	1.76 357	0.24 134	0.16 153	0.64 516	0.66 663	0.53 255	0.53 355	0.67 596	0.99 656	0.38 331	1.00 674	1.44 547	2.10 699	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.14 446	0.18 374	0.21 461

pcwnet_v2	0.64 553	0.49 397	4.41 730	0.32 393	0.27 442	0.60 443	0.25 364	0.97 627	0.88 646	0.59 533	0.70 587	0.63 501	0.55 563	0.66 423	0.37 405	0.17 576	0.15 532	0.15 543	0.14 446	0.21 428	0.23 503

RALAANet	0.43 333	0.98 636	1.90 442	0.32 393	0.23 371	0.48 256	0.19 140	0.67 355	0.53 355	0.48 396	0.45 342	0.39 338	0.30 352	0.48 330	0.37 405	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.14 446	0.27 525	0.10 136

ADLNet	0.60 529	0.71 511	1.95 467	0.35 470	0.34 544	0.67 545	0.34 521	0.90 561	0.74 579	0.68 602	0.62 516	0.80 603	0.45 501	1.78 608	0.64 547	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.29 538	0.21 461

RAFT + AFF	0.64 553	1.20 687	1.95 467	0.34 453	0.33 531	0.67 545	0.52 621	0.99 643	0.74 579	0.53 448	0.58 483	0.57 474	0.80 645	1.76 604	0.51 494	0.12 432	0.27 662	0.15 543	0.14 446	0.43 654	0.29 568

delet	0.52 467	0.54 427	1.62 308	0.31 361	0.35 557	0.74 591	0.46 601	0.85 518	0.74 579	0.55 480	0.60 503	0.67 533	0.50 546	1.12 510	0.57 525	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.12 216

DSFCA	0.54 480	0.35 274	1.41 255	0.28 270	0.28 456	0.79 619	0.88 695	0.76 428	0.70 539	0.72 618	0.66 557	0.67 533	0.57 573	1.17 517	0.63 542	0.16 560	0.14 501	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.13 259

RYNet	0.70 589	0.56 439	2.25 543	0.35 470	0.41 611	0.86 642	0.43 579	0.94 599	0.82 629	0.62 563	0.53 434	0.91 641	0.60 587	2.70 717	1.00 612	0.14 514	0.11 420	0.16 562	0.14 446	0.25 491	0.27 552

TDLM	0.67 572	0.92 605	1.76 357	0.37 518	0.24 387	0.66 538	0.56 638	0.82 490	0.74 579	1.16 688	0.62 516	0.61 495	0.48 536	2.70 717	0.50 488	0.20 616	0.11 420	0.35 681	0.14 446	0.32 567	0.16 368

CFNet	0.58 515	0.96 623	1.78 371	0.33 420	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.88 549	0.75 593	0.46 375	0.59 486	0.58 481	0.40 447	2.29 678	0.48 478	0.12 432	0.09 307	0.15 543	0.14 446	0.30 550	0.15 332

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 492	0.92 605	2.36 564	0.38 535	0.37 579	0.60 443	0.28 433	0.82 490	0.62 455	0.62 563	0.55 456	0.72 566	0.45 501	1.00 490	0.43 451	0.15 537	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.15 283	0.16 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 434	0.70 509	1.94 464	0.29 308	0.26 429	0.63 502	0.31 482	0.80 478	0.48 299	0.61 552	0.55 456	0.66 523	0.38 423	0.98 486	0.40 431	0.19 605	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.23 460	0.17 390

StereoDRNet-Refined	0.50 434	0.41 332	1.50 285	0.33 420	0.21 317	0.68 557	0.26 388	0.81 482	0.68 520	0.67 596	0.68 568	0.73 570	0.42 476	1.10 503	0.59 533	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.14 446	0.25 491	0.21 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 553	0.88 591	2.35 561	0.41 565	0.45 633	0.73 585	0.47 609	0.94 599	0.74 579	0.75 627	0.54 446	0.74 576	0.47 527	1.70 594	0.72 568	0.15 537	0.14 501	0.15 543	0.14 446	0.20 412	0.19 427

DLCB_ROB	0.54 480	0.55 437	1.49 281	0.36 493	0.25 411	0.65 531	0.36 537	0.80 478	0.70 539	0.72 618	0.69 577	0.83 613	0.46 517	1.53 566	0.60 535	0.13 468	0.12 454	0.14 512	0.14 446	0.14 255	0.13 259

GEAR-Net	0.32 201	0.19 12	1.32 228	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.16 550	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 660

MEA-ACV	0.48 402	0.31 227	1.43 261	0.30 330	0.19 276	0.64 516	0.29 459	0.85 518	0.67 517	0.55 480	0.59 486	0.63 501	0.58 579	1.22 521	0.53 502	0.12 432	0.12 454	0.12 408	0.15 473	0.13 219	0.14 288

SE	0.33 213	0.44 361	0.89 126	0.29 308	0.15 116	0.50 289	0.24 339	0.50 219	0.34 96	0.34 286	0.46 351	0.27 237	0.36 396	0.28 103	0.29 307	0.18 589	0.08 211	0.12 408	0.15 473	0.41 644	0.32 601

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.35 470	0.12 26	0.32 56	0.14 34	0.30 19	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.17 81	0.13 23	0.27 83	0.14 4	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.15 473	0.07 5	0.09 93

Selective-IGEV-i32	0.29 167	0.23 86	1.28 215	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 568

w-ln-seven	0.74 613	1.05 658	2.54 611	0.37 518	0.34 544	1.03 671	0.47 609	1.00 653	1.08 678	0.90 664	0.85 630	0.85 622	0.57 573	1.37 539	1.26 652	0.14 514	0.13 482	0.16 562	0.15 473	0.31 558	0.20 446

rvit_0105_5	0.36 248	0.39 314	1.48 278	0.30 330	0.18 238	0.41 160	0.30 469	0.64 334	0.62 455	0.30 261	0.33 259	0.37 322	0.29 341	0.41 262	0.28 292	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.15 473	0.15 283	0.14 288

rvit_stereo_0075_2	0.40 295	0.40 322	1.88 430	0.33 420	0.32 516	0.41 160	0.22 260	0.58 290	0.53 355	0.38 316	0.51 406	0.40 347	0.27 298	0.44 286	0.29 307	0.20 616	0.15 532	0.22 635	0.15 473	0.18 374	0.23 503

test_sample7	0.47 395	0.33 246	1.49 281	0.34 453	0.20 300	0.51 306	0.30 469	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.17 576	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.18 410

IGEV++	0.34 224	0.43 348	1.32 228	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.39 697	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 660

StereoVision	0.45 366	0.72 516	1.94 464	0.33 420	0.32 516	0.47 239	0.26 388	0.68 360	0.57 393	0.32 277	0.89 639	0.45 391	0.27 298	0.49 341	0.36 397	0.13 468	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.13 259

Selective-IGEV	0.29 167	0.23 86	1.28 215	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 568

test_4	0.40 295	0.37 287	2.01 485	0.29 308	0.21 317	0.50 289	0.28 433	0.47 184	0.39 182	0.42 339	0.76 609	0.38 331	0.22 196	0.52 356	0.33 369	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.15 473	0.28 531	0.07 12

IPLGR_C	0.58 515	1.25 693	2.72 637	0.80 697	0.31 505	0.60 443	0.61 652	0.76 428	0.58 404	0.56 490	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.43 275	0.40 431	0.11 369	0.22 624	0.13 473	0.15 473	0.35 602	0.19 427

SACVNet	0.60 529	0.74 529	1.90 442	0.37 518	0.28 456	0.64 516	0.37 546	0.86 529	0.61 437	0.65 589	0.62 516	0.69 547	0.44 496	2.08 664	0.42 442	0.18 589	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.38 626	0.24 518

PSM-AAD	0.63 549	0.22 63	1.77 366	0.37 518	0.23 371	0.86 642	1.17 718	0.59 299	0.60 419	0.64 582	0.71 592	0.68 540	2.93 737	0.65 418	0.31 343	0.09 160	0.07 89	0.17 583	0.15 473	0.13 219	0.33 612

rafts_anoy	0.43 333	0.89 596	1.96 476	0.32 393	0.30 484	0.48 256	0.24 339	0.62 321	0.49 307	0.37 305	0.38 298	0.33 297	0.30 352	0.51 352	0.34 379	0.10 274	0.39 697	0.13 473	0.15 473	0.17 346	0.15 332

FINET	0.65 561	0.95 620	3.06 681	0.35 470	0.40 602	0.58 411	0.48 613	0.92 582	1.10 681	0.57 501	0.68 568	0.47 411	0.44 496	1.15 515	0.60 535	0.23 641	0.21 618	0.17 583	0.15 473	0.26 513	0.25 530

Syn2CoEx	0.70 589	1.07 663	2.74 644	0.43 580	0.30 484	0.64 516	0.42 572	0.99 643	0.78 613	0.62 563	0.78 614	0.74 576	0.72 627	1.92 646	0.61 538	0.20 616	0.17 571	0.19 612	0.15 473	0.29 538	0.22 476

psm_up	0.57 510	0.61 457	1.83 409	0.35 470	0.30 484	0.64 516	0.37 546	0.90 561	0.68 520	0.59 533	0.55 456	0.68 540	0.54 558	1.91 642	0.46 463	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.23 460	0.13 259

GwcNet	0.69 585	0.71 511	3.12 688	0.36 493	0.45 633	0.81 628	0.44 590	0.86 529	0.84 635	0.60 543	0.74 603	0.82 611	0.49 543	1.65 586	0.66 550	0.16 560	0.15 532	0.15 543	0.15 473	0.31 558	0.24 518

DMCA-RVC	0.62 542	0.96 623	2.63 623	0.36 493	0.90 706	0.56 375	0.31 482	0.69 364	0.57 393	0.68 602	0.52 421	0.59 485	0.56 567	1.23 525	0.53 502	0.16 560	0.38 690	0.20 622	0.15 473	0.20 412	0.15 332

ADCP+	0.94 660	1.12 670	3.14 689	0.34 453	0.39 591	1.06 674	0.79 686	0.89 555	0.80 621	0.66 591	0.67 560	0.85 622	1.55 713	0.93 479	4.55 745	0.13 468	0.11 420	0.16 562	0.15 473	0.26 513	0.25 530

SANet	1.20 688	1.21 688	3.33 707	0.38 535	0.27 442	1.73 716	0.85 693	1.10 684	2.49 744	1.16 688	1.83 708	1.72 712	1.50 712	2.37 684	2.84 720	0.18 589	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.32 567	0.32 601

XPNet_ROB	0.61 537	0.72 516	1.66 315	0.37 518	0.27 442	0.67 545	0.47 609	0.89 555	0.71 549	0.78 637	0.70 587	0.81 606	0.53 555	1.70 594	0.76 575	0.21 624	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.20 412	0.21 461

Selective-IGEV-i16pc	0.75 616	0.29 195	5.48 739	0.32 393	0.19 276	1.18 692	0.62 657	0.86 529	0.74 579	0.37 305	0.51 406	0.53 442	0.29 341	2.10 668	0.35 391	0.22 637	0.23 633	0.12 408	0.16 498	0.22 445	0.19 427

FlowAnything_test	0.23 83	0.32 236	0.52 5	0.28 270	0.17 187	0.37 111	0.20 168	0.38 78	0.24 8	0.24 184	0.20 89	0.21 149	0.17 94	0.26 77	0.25 251	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.17 346	0.12 216

zh-sn7	0.89 654	1.73 726	3.09 684	0.39 545	0.30 484	0.82 631	0.63 660	0.96 618	0.87 641	0.79 639	1.12 673	0.84 618	0.87 658	2.42 693	1.63 674	0.16 560	0.17 571	0.16 562	0.16 498	0.34 588	0.29 568

ITSA-stereo	0.48 402	0.33 246	1.20 199	0.33 420	0.18 238	0.60 443	0.29 459	0.94 599	0.80 621	0.50 415	0.49 389	0.53 442	0.59 583	1.25 529	0.64 547	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.23 503

Occ-G	0.30 185	0.30 213	1.33 231	0.23 100	0.15 116	0.36 100	0.25 364	0.43 127	0.31 52	0.26 223	0.35 273	0.46 403	0.22 196	0.30 140	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.16 498	0.31 558	0.08 61

EKT-Stereo	1.47 710	0.49 397	1.93 454	2.57 750	19.31 777	0.55 358	0.22 260	0.69 364	0.42 227	0.38 316	0.36 277	0.43 371	0.27 298	0.69 433	0.26 265	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.16 498	0.20 412	0.15 332

SDNR	1.22 693	0.80 558	2.71 635	0.33 420	1.48 734	1.98 727	0.23 302	1.93 732	2.44 742	0.89 662	2.52 725	1.36 700	0.51 548	3.65 741	1.93 686	0.30 676	0.31 673	0.22 635	0.16 498	0.33 576	0.36 627

ToySt	0.44 343	0.61 457	1.89 437	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.35 529	0.67 355	0.53 355	0.39 323	0.50 399	0.59 485	0.43 487	0.51 352	0.49 483	0.10 274	0.12 454	0.13 473	0.16 498	0.24 477	0.19 427

MC-Stereo	0.32 201	0.31 227	1.46 271	0.31 361	0.15 116	0.53 336	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.36 299	0.38 298	0.27 237	0.27 298	0.42 270	0.19 108	0.09 160	0.13 482	0.09 183	0.16 498	0.20 412	0.13 259

WZ-Net	0.92 658	1.31 699	3.76 715	0.41 565	0.36 566	0.86 642	0.71 676	1.00 653	1.06 676	0.82 652	0.92 642	1.06 676	1.05 679	2.16 671	1.61 673	0.19 605	0.13 482	0.15 543	0.16 498	0.32 567	0.28 560

PFNet	0.60 529	0.33 246	2.47 590	0.41 565	0.55 666	0.62 484	0.27 413	0.61 317	0.63 468	0.61 552	0.56 468	0.45 391	0.32 371	1.88 639	1.14 635	0.28 669	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.26 513	0.20 446

SFCPSM	0.46 379	0.24 105	2.35 561	0.27 236	0.27 442	0.70 569	0.32 505	0.96 618	0.63 468	0.49 408	0.52 421	0.43 371	0.36 396	0.52 356	0.43 451	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.16 322	0.12 216

PSMNet-RSSM	0.53 473	0.82 567	1.78 371	0.31 361	0.25 411	0.58 411	0.28 433	0.84 509	0.60 419	0.50 415	0.61 510	0.67 533	0.43 487	1.68 591	0.42 442	0.15 537	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.15 283	0.13 259

FAT-Stereo	0.70 589	0.54 427	2.88 659	0.36 493	0.29 466	0.62 484	0.54 629	0.97 627	0.87 641	0.76 631	0.92 642	0.94 651	0.80 645	1.84 627	0.57 525	0.18 589	0.19 596	0.17 583	0.16 498	0.22 445	0.25 530

SuperB	1.15 684	1.14 675	5.43 738	0.36 493	0.26 429	0.81 628	0.89 696	0.88 549	1.17 687	0.67 596	0.68 568	0.63 501	1.39 706	1.74 601	3.37 731	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	2.80 753	0.25 530

stereogan	0.69 585	0.51 409	2.44 580	0.39 545	0.39 591	1.01 668	0.41 568	0.94 599	0.92 657	0.73 622	0.85 630	1.15 688	0.69 620	1.57 573	0.53 502	0.19 605	0.18 583	0.20 622	0.16 498	0.36 610	0.24 518

DANet	0.80 632	0.65 486	2.21 531	1.19 723	0.48 648	0.74 591	1.25 721	0.89 555	1.53 714	0.89 662	0.71 592	0.96 654	0.56 567	1.83 622	0.96 602	0.18 589	0.16 550	0.19 612	0.16 498	0.26 513	0.29 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 616	0.84 574	2.01 485	0.40 557	0.25 411	0.74 591	0.66 663	0.87 540	0.73 575	0.71 615	1.07 670	0.84 618	0.59 583	2.71 719	1.15 637	0.17 576	0.16 550	0.44 699	0.16 498	0.31 558	0.20 446

DRN-Test	0.64 553	0.43 348	2.44 580	0.39 545	0.44 622	0.80 626	0.41 568	1.02 664	0.78 613	0.80 641	0.63 529	0.69 547	0.56 567	1.79 612	0.69 559	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.17 390

ETE_ROB	0.60 529	0.71 511	1.55 294	0.37 518	0.25 411	0.69 563	0.51 618	1.47 713	0.70 539	0.80 641	0.69 577	0.85 622	0.49 543	1.36 538	0.58 530	0.16 560	0.13 482	0.19 612	0.16 498	0.21 428	0.23 503

PStereo	0.47 395	1.01 647	1.49 281	0.56 658	0.20 300	0.51 306	0.33 515	0.48 199	0.60 419	0.36 299	0.22 118	0.35 309	0.44 496	0.53 362	0.54 509	0.31 678	0.20 608	0.20 622	0.17 518	0.43 654	0.45 660

YMNet	0.62 542	0.72 516	1.93 454	0.41 565	0.41 611	0.87 646	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 625	0.81 618	0.83 613	0.46 517	0.86 472	0.93 597	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 644	0.21 461

YMNet_1	0.62 542	0.72 516	1.93 454	0.41 565	0.41 611	0.87 646	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 625	0.81 618	0.83 613	0.46 517	0.86 472	0.93 597	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 644	0.21 461

AIO-test2	0.49 422	1.15 679	1.96 476	0.42 576	0.37 579	0.50 289	0.23 302	0.79 473	0.70 539	0.33 281	0.53 434	0.27 237	0.22 196	0.67 424	0.29 307	0.73 717	0.08 211	0.13 473	0.17 518	0.17 346	0.18 410

fast-acv-ft	0.63 549	0.88 591	3.10 685	0.38 535	0.30 484	0.79 619	0.48 613	0.69 364	0.72 559	0.58 519	0.78 614	0.76 588	0.60 587	0.67 424	0.73 571	0.15 537	0.15 532	0.18 605	0.17 518	0.37 619	0.16 368

GASNet	0.73 610	1.47 710	3.04 679	0.47 613	0.33 531	0.57 394	0.34 521	0.91 573	0.75 593	0.58 519	0.58 483	0.74 576	0.55 563	2.03 656	0.65 549	0.21 624	0.15 532	0.19 612	0.17 518	0.51 682	0.28 560

Wz-Net-SNSev	0.76 620	1.32 702	3.11 687	0.40 557	0.31 505	0.71 571	0.60 648	0.98 631	0.87 641	0.67 596	0.83 623	0.96 654	0.60 587	1.67 589	0.97 603	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.17 518	0.36 610	0.24 518

test-1	0.44 343	0.48 392	1.69 321	0.30 330	0.27 442	0.50 289	0.28 433	0.80 478	0.43 238	0.40 325	0.54 446	0.41 353	0.24 241	0.31 151	1.16 639	0.09 160	0.20 608	0.10 254	0.17 518	0.11 159	0.26 541

AF-Net	0.69 585	0.92 605	2.21 531	0.41 565	0.40 602	0.68 557	0.40 562	1.02 664	0.86 638	0.69 604	1.03 664	1.04 672	0.84 652	1.19 518	0.78 580	0.22 637	0.14 501	0.25 654	0.17 518	0.30 550	0.18 410

RTSC	0.72 601	1.00 643	2.22 535	0.40 557	0.29 466	0.82 631	0.31 482	0.96 618	1.10 681	0.92 667	0.81 618	0.78 594	0.58 579	1.23 525	1.55 671	0.18 589	0.17 571	0.14 512	0.17 518	0.43 654	0.30 581

CVANet_RVC	0.65 561	0.80 558	2.13 514	0.36 493	0.26 429	0.62 484	0.42 572	0.84 509	0.72 559	0.69 604	0.68 568	0.68 540	0.52 553	2.64 712	0.42 442	0.19 605	0.12 454	0.22 635	0.17 518	0.37 619	0.15 332

UCFNet_RVC	0.48 402	0.82 567	1.85 415	0.30 330	0.27 442	0.64 516	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.48 396	0.53 434	0.63 501	0.41 458	0.88 476	0.38 412	0.15 537	0.10 360	0.17 583	0.17 518	0.18 374	0.15 332

DPSNet	0.86 648	0.60 452	2.34 558	0.58 667	0.36 566	1.07 679	0.75 682	1.30 704	1.05 673	0.70 610	0.68 568	0.94 651	1.29 695	2.08 664	1.82 684	0.26 659	0.23 633	0.16 562	0.17 518	0.48 674	0.40 649

MDST_ROB	1.17 687	0.42 341	3.87 717	0.54 648	0.44 622	4.11 748	0.58 644	1.31 705	0.84 635	2.12 726	1.12 673	0.98 658	0.71 624	4.24 747	0.99 611	0.16 560	0.14 501	0.19 612	0.17 518	0.18 374	0.35 619

TCMNet	0.66 567	0.85 579	2.55 616	0.50 627	0.52 660	0.72 577	0.39 559	0.87 540	0.72 559	0.58 519	0.68 568	0.63 501	0.46 517	1.70 594	0.63 542	0.18 589	0.18 583	0.23 642	0.18 532	0.38 626	0.27 552

rvit_0105_3	0.39 285	0.47 387	1.46 271	0.33 420	0.19 276	0.45 207	0.35 529	0.69 364	0.65 492	0.37 305	0.37 283	0.40 347	0.31 362	0.44 286	0.30 330	0.18 589	0.17 571	0.17 583	0.18 532	0.15 283	0.15 332

ff7	0.32 201	0.52 411	1.38 247	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

IGEVStereo-DCA	0.33 213	0.34 265	1.38 247	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.18 532	0.16 322	0.22 476

ffff	0.32 201	0.52 411	1.38 247	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

11t	0.32 201	0.52 411	1.38 247	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

anonymousdsp	0.34 224	0.53 418	1.47 275	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.55 372	0.19 108	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 568

ccc-4	0.32 201	0.52 411	1.38 247	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

IGEV-Stereo	0.34 224	0.54 427	1.47 275	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.54 367	0.19 108	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 568
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 451	1.01 647	1.74 341	0.29 308	0.19 276	0.60 443	0.26 388	0.52 246	0.75 593	0.63 572	0.63 529	0.63 501	0.33 379	0.85 469	0.47 472	0.27 665	0.15 532	0.40 690	0.18 532	0.22 445	0.14 288

LCNet	0.54 480	0.37 287	1.78 371	0.92 706	0.22 348	0.96 660	0.30 469	0.59 299	0.58 404	0.51 428	0.55 456	0.41 353	0.76 639	0.84 467	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.18 532	0.98 721	0.39 643

psmorigin	1.36 703	0.60 452	13.80 772	0.37 518	0.29 466	0.62 484	0.33 515	0.77 440	0.61 437	0.96 673	0.88 637	1.17 691	0.73 630	4.00 744	0.86 592	0.19 605	0.22 624	0.17 583	0.18 532	0.24 477	0.29 568

EDNetEfficientorigin	8.18 763	0.98 636	145.96 800	0.51 632	0.89 705	0.72 577	0.48 613	0.85 518	1.56 718	2.12 726	1.49 697	1.29 696	1.31 698	1.83 622	2.13 700	0.13 468	0.12 454	0.17 583	0.18 532	0.39 636	0.45 660

FADNet-RVC	0.61 537	1.26 695	2.12 512	0.33 420	0.26 429	0.59 430	0.29 459	0.86 529	0.62 455	0.45 363	0.50 399	0.62 499	0.46 517	1.73 599	0.55 513	0.17 576	0.20 608	0.17 583	0.18 532	0.59 693	0.28 560

S-Stereo	0.80 632	0.69 503	3.89 718	0.39 545	0.37 579	0.69 563	0.70 675	0.94 599	0.98 666	0.62 563	0.91 640	0.83 613	0.60 587	2.37 684	0.66 550	0.18 589	0.21 618	0.17 583	0.18 532	0.30 550	0.35 619

edge stereo	0.81 640	0.73 524	3.30 704	0.37 518	1.21 726	0.62 484	0.39 559	0.93 590	0.79 618	0.80 641	0.88 637	1.14 687	0.71 624	2.18 672	0.71 564	0.21 624	0.20 608	0.26 657	0.18 532	0.38 626	0.26 541

RTS	1.21 690	1.31 699	6.39 747	0.52 636	0.51 658	1.61 708	0.79 686	1.03 671	1.37 702	1.13 685	1.30 686	1.10 682	0.85 653	2.65 713	2.08 696	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 654	0.32 601

RTSA	1.21 690	1.31 699	6.39 747	0.52 636	0.51 658	1.61 708	0.79 686	1.03 671	1.37 702	1.13 685	1.30 686	1.10 682	0.85 653	2.65 713	2.08 696	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 654	0.32 601

PS-NSSS	0.63 549	1.00 643	1.81 399	0.30 330	0.31 505	0.63 502	0.34 521	0.98 631	0.69 529	0.54 461	0.74 603	0.51 433	0.41 458	2.43 697	0.48 478	0.24 650	0.17 571	0.27 658	0.18 532	0.27 525	0.21 461

LALA_ROB	0.60 529	0.76 533	1.69 321	0.36 493	0.29 466	0.79 619	0.55 633	0.94 599	0.77 609	0.81 647	0.67 560	0.94 651	0.49 543	0.99 487	0.73 571	0.21 624	0.15 532	0.20 622	0.18 532	0.23 460	0.21 461

IGEV_i1	0.44 343	0.26 138	2.01 485	0.33 420	0.18 238	0.58 411	0.27 413	0.84 509	0.49 307	0.45 363	0.47 358	0.55 453	0.33 379	0.65 418	0.36 397	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.19 552	0.17 346	0.28 560

AANet	0.82 643	0.91 603	2.89 662	0.34 453	0.29 466	0.63 502	0.38 553	0.81 482	1.31 698	1.33 705	1.39 692	1.26 695	1.14 689	1.32 533	0.97 603	0.20 616	0.17 571	0.18 605	0.19 552	0.33 576	0.31 591

Selective-IGEV-i16pb	0.86 648	0.33 246	6.08 742	0.32 393	0.21 317	1.08 681	0.68 669	1.06 677	0.92 657	0.43 345	0.76 609	0.66 523	0.46 517	2.31 680	0.50 488	0.23 641	0.25 652	0.14 512	0.19 552	0.26 513	0.24 518

coex-ft	5.95 759	1.67 720	60.57 798	0.34 453	0.30 484	0.77 610	0.69 672	0.74 403	4.41 754	19.22 780	2.15 716	1.62 711	7.97 763	1.81 620	8.96 765	0.44 695	2.08 761	0.18 605	0.19 552	0.38 626	4.62 759

UDGNet	0.44 343	1.02 653	1.74 341	0.35 470	0.19 276	0.58 411	0.23 302	0.49 210	0.66 508	0.41 334	0.38 298	0.34 305	0.29 341	0.53 362	0.30 330	0.24 650	0.10 360	0.37 687	0.19 552	0.27 525	0.15 332

APVNet	0.70 589	0.67 496	2.71 635	0.38 535	0.36 566	0.85 640	0.43 579	0.91 573	0.68 520	0.55 480	0.69 577	0.75 582	0.55 563	2.31 680	0.78 580	0.17 576	0.17 571	0.24 649	0.19 552	0.33 576	0.23 503

FADNet-RVC-Resample	0.67 572	1.16 684	3.16 691	0.37 518	0.29 466	0.62 484	0.38 553	0.86 529	0.63 468	0.51 428	0.50 399	0.57 474	0.45 501	1.57 573	0.49 483	0.24 650	0.32 678	0.23 642	0.19 552	0.27 525	0.62 690

FADNet	0.64 553	1.22 689	2.06 495	0.32 393	0.30 484	0.66 538	0.29 459	0.88 549	0.72 559	0.44 352	0.48 372	0.66 523	0.57 573	1.84 627	0.45 462	0.46 700	0.20 608	0.17 583	0.19 552	0.59 693	0.24 518

ADCRef	0.80 632	0.96 623	2.29 550	0.37 518	0.35 557	0.96 660	0.51 618	0.87 540	0.75 593	0.88 660	0.83 623	0.61 495	1.36 703	1.02 492	3.27 727	0.13 468	0.11 420	0.17 583	0.19 552	0.25 491	0.21 461

PSMNet_ROB	0.66 567	1.01 647	2.33 556	0.38 535	0.31 505	0.72 577	0.55 633	0.86 529	0.69 529	0.54 461	0.60 503	0.75 582	0.47 527	2.00 654	0.82 587	0.17 576	0.13 482	0.19 612	0.19 552	0.24 477	0.27 552

SGM-Forest	1.04 674	0.42 341	3.59 713	0.41 565	0.32 516	1.05 673	1.32 724	0.94 599	0.83 632	1.16 688	2.23 720	1.03 669	1.39 706	2.49 703	2.35 707	0.21 624	0.21 618	0.20 622	0.19 552	0.23 460	0.32 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 598	0.76 533	2.64 625	0.33 420	0.20 300	0.78 615	0.79 686	0.98 631	0.78 613	0.85 659	0.71 592	0.86 629	1.10 685	1.46 553	0.62 540	0.18 589	0.20 608	0.21 631	0.19 552	0.25 491	0.33 612
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 690	1.15 679	3.01 678	0.34 453	0.28 456	1.10 683	0.69 672	1.35 707	1.01 669	2.71 746	2.41 723	2.96 731	1.45 709	2.80 723	1.40 664	0.22 637	0.22 624	0.22 635	0.19 552	0.50 680	0.26 541
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
S0	0.40 295	0.69 503	1.02 161	0.30 330	0.19 276	0.61 463	0.35 529	0.48 199	0.31 52	0.34 286	0.50 399	0.32 285	0.32 371	0.34 195	0.36 397	0.19 605	0.14 501	0.17 583	0.20 565	0.46 668	0.65 693

S	0.44 343	0.42 341	1.08 173	0.27 236	0.24 387	0.66 538	0.28 433	0.53 255	0.46 274	0.45 363	0.56 468	0.33 297	0.39 437	0.31 151	0.30 330	0.17 576	0.11 420	0.19 612	0.20 565	0.52 687	1.29 736

ISRNet	0.47 395	0.44 361	1.55 294	0.37 518	0.31 505	0.49 275	0.19 140	0.75 415	0.66 508	0.63 572	0.71 592	0.67 533	0.39 437	0.58 381	0.44 457	0.23 641	0.16 550	0.21 631	0.20 565	0.21 428	0.25 530

IGEV-Stereo+	0.29 167	0.29 195	0.86 116	0.25 162	0.34 544	0.30 40	0.14 34	0.32 30	0.53 355	0.18 71	0.12 14	0.18 101	0.19 149	0.49 341	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.20 565	0.46 668	0.59 687

Wz-Net-TNSev	0.91 656	1.73 726	3.08 682	0.36 493	0.31 505	1.00 667	0.71 676	1.06 677	0.97 663	0.71 615	0.72 597	1.09 680	0.87 658	2.42 693	1.59 672	0.20 616	0.20 608	0.16 562	0.20 565	0.44 663	0.35 619

STTStereo	0.51 451	0.69 503	2.14 519	0.36 493	0.30 484	0.61 463	0.32 505	0.77 440	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.67 533	0.43 487	0.86 472	0.42 442	0.16 560	0.15 532	0.17 583	0.20 565	0.16 322	0.15 332

RP	0.67 572	0.82 567	1.94 464	0.43 580	0.44 622	0.65 531	0.45 598	0.89 555	0.82 629	0.66 591	0.92 642	0.99 661	0.76 639	1.55 568	0.66 550	0.25 655	0.18 583	0.23 642	0.20 565	0.31 558	0.22 476

XQC	0.73 610	0.98 636	2.39 568	0.46 607	0.35 557	0.81 628	0.46 601	1.00 653	1.00 667	0.80 641	0.69 577	0.88 635	0.74 635	1.32 533	1.20 645	0.24 650	0.16 550	0.23 642	0.20 565	0.41 644	0.33 612

SCION-MonSter(vits)	0.38 268	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.75 415	0.72 559	0.16 28	0.61 510	0.55 453	0.39 437	0.57 376	0.77 577	0.15 537	0.10 360	0.21 631	0.21 573	0.45 665	0.23 503

DNS	0.55 492	0.72 516	0.93 140	0.30 330	0.50 652	0.41 160	0.20 168	0.48 199	0.39 182	0.18 71	0.49 389	0.27 237	0.19 149	1.22 521	0.66 550	0.10 274	0.48 711	0.11 336	0.21 573	1.72 741	1.49 740

BStereo	0.28 154	0.33 246	1.34 235	0.23 100	0.29 466	0.33 63	0.20 168	0.46 160	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

Anonymus123	0.31 194	0.33 246	1.34 235	0.23 100	0.29 466	0.98 663	0.20 168	0.49 210	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

FE-Mocha	0.41 303	0.31 227	1.44 264	0.28 270	0.33 531	0.41 160	0.17 101	0.69 364	0.45 263	0.44 352	0.50 399	0.41 353	0.45 501	0.36 219	1.17 641	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.21 573	0.13 219	0.13 259

AIO_test	0.39 285	0.37 287	1.19 195	0.73 689	0.67 689	0.35 84	0.25 364	0.47 184	0.34 96	0.34 286	0.22 118	0.33 297	0.17 94	1.31 532	0.19 108	0.11 369	0.15 532	0.08 78	0.21 573	0.15 283	0.23 503

GrayStereo	0.66 567	0.19 12	1.76 357	0.90 704	0.23 371	0.62 484	1.42 733	0.62 321	0.60 419	0.72 618	0.78 614	0.56 467	3.07 740	0.60 394	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.21 573	0.11 159	0.18 410

aanetorigin	0.77 624	0.80 558	2.59 619	0.43 580	0.44 622	0.58 411	1.01 708	0.57 284	0.68 520	1.53 718	1.23 679	0.81 606	1.08 682	1.07 498	1.07 625	0.18 589	0.15 532	0.17 583	0.21 573	0.54 690	0.30 581

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 624	1.04 655	2.06 495	0.94 708	0.35 557	0.89 651	0.40 562	0.85 518	0.63 468	0.55 480	0.63 529	0.75 582	0.38 423	2.38 687	0.48 478	1.10 733	0.31 673	0.36 683	0.21 573	0.53 689	0.55 680

SHD	0.72 601	0.77 543	2.36 564	0.45 601	0.40 602	0.71 571	0.32 505	1.02 664	1.25 692	1.07 681	0.84 626	0.90 639	0.73 630	1.09 501	0.98 606	0.21 624	0.18 583	0.20 622	0.21 573	0.32 567	0.31 591

ADCL	0.99 665	0.79 556	2.43 578	0.39 545	0.32 516	1.50 703	1.90 741	0.92 582	0.97 663	1.26 702	1.27 682	1.00 663	1.42 708	1.14 513	3.31 729	0.17 576	0.14 501	0.22 635	0.21 573	0.30 550	0.22 476

WCMA_ROB	1.12 678	0.83 572	2.66 628	0.58 667	0.34 544	1.17 691	0.71 676	0.93 590	0.94 659	1.74 722	2.63 730	3.09 733	1.71 721	1.70 594	1.84 685	0.26 659	0.21 618	0.20 622	0.21 573	0.28 531	0.43 656

2222	1.00 669	1.01 647	3.17 694	0.55 655	0.36 566	1.12 684	1.51 735	0.99 643	0.87 641	0.75 627	1.41 695	1.83 716	0.86 656	1.94 648	1.96 687	0.29 672	0.19 596	0.30 671	0.22 585	0.34 588	0.26 541

Reg-Stereo(zero)	0.46 379	0.17 2	2.10 507	0.24 134	0.34 544	0.51 306	0.42 572	0.50 219	0.54 370	0.37 305	0.46 351	0.54 450	0.60 587	0.43 275	1.10 629	0.08 72	0.09 307	0.08 78	0.22 585	0.12 182	0.22 476

rvit_105_1	0.44 343	0.54 427	1.46 271	0.36 493	0.24 387	0.51 306	0.45 598	0.75 415	0.74 579	0.45 363	0.44 338	0.44 382	0.36 396	0.62 401	0.38 412	0.20 616	0.18 583	0.18 605	0.22 585	0.18 374	0.18 410

model_zeroshot	0.44 343	0.68 499	1.97 481	0.28 270	0.18 238	0.69 563	0.21 216	0.63 330	0.40 200	1.00 675	0.34 268	0.42 367	0.20 164	0.69 433	0.24 236	0.10 274	0.22 624	0.10 254	0.22 585	0.12 182	0.10 136

cross-raft	0.40 295	0.27 151	2.22 535	0.30 330	0.17 187	0.49 275	0.35 529	0.71 377	0.39 182	0.43 345	0.45 342	0.64 511	0.25 257	0.32 165	0.25 251	0.08 72	0.08 211	0.09 183	0.23 589	0.11 159	0.14 288

ADCS	1.05 675	1.36 707	2.98 675	0.42 576	0.36 566	0.96 660	0.81 690	1.06 677	1.12 684	1.25 699	0.97 653	1.08 678	0.90 664	1.25 529	4.86 747	0.21 624	0.21 618	0.22 635	0.23 589	0.36 610	0.38 637

AnyNet_C01	1.14 681	1.49 711	4.23 727	0.54 648	0.53 661	1.51 704	1.37 727	1.04 675	1.07 677	1.17 694	1.33 689	1.15 688	1.08 682	1.61 583	2.74 717	0.25 655	0.22 624	0.28 661	0.24 591	0.48 674	0.40 649

AnyNet_C32	1.00 669	1.33 704	2.53 605	0.49 623	0.54 663	1.15 689	1.14 716	0.91 573	0.89 650	1.11 684	0.95 650	0.87 631	0.93 666	1.50 562	4.07 740	0.21 624	0.20 608	0.25 654	0.24 591	0.38 626	0.33 612

GANetREF_RVC	0.75 616	1.15 679	2.46 584	0.47 613	0.26 429	0.83 634	0.61 652	0.97 627	0.89 650	0.62 563	0.61 510	0.72 566	0.59 583	2.42 693	0.55 513	0.32 680	0.25 652	0.36 683	0.24 591	0.39 636	0.31 591
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
NaN_ROB	1.14 681	0.94 613	2.96 671	0.53 642	0.56 669	1.13 687	0.99 703	0.98 631	1.00 667	1.09 683	0.87 634	0.77 590	1.06 681	5.90 757	2.72 716	0.16 560	0.23 633	0.16 562	0.24 591	0.22 445	0.36 627

CSAN	1.25 694	1.12 670	3.04 679	0.51 632	0.37 579	1.06 674	1.15 717	1.22 697	1.08 678	1.17 694	1.91 710	1.04 672	1.31 698	5.96 758	2.43 711	0.26 659	0.22 624	0.24 649	0.24 591	0.31 558	0.30 581

PDISCO_ROB	0.75 616	1.06 660	2.11 508	0.64 682	0.59 675	1.13 687	0.43 579	1.14 690	1.05 673	0.64 582	0.71 592	0.96 654	0.61 596	1.21 519	0.76 575	0.37 690	0.18 583	0.27 658	0.24 591	0.56 692	0.32 601

AdaDepth	0.24 94	0.18 7	1.03 162	0.25 162	0.21 317	0.46 227	0.16 86	0.30 19	0.27 24	0.17 60	0.19 78	0.14 20	0.18 121	0.35 205	0.17 66	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 597	0.10 121	0.10 136

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 154	0.28 180	1.09 177	0.33 420	0.15 116	0.30 40	0.16 86	0.58 290	0.42 227	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.26 277	0.38 241	0.37 405	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.25 597	0.10 121	0.06 1

HBP-ISP	0.76 620	1.30 698	3.19 696	0.35 470	0.26 429	0.85 640	0.54 629	1.03 671	0.72 559	0.80 641	0.69 577	0.68 540	0.83 649	2.04 658	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.29 669	0.25 597	0.28 531	0.24 518

Nwc_Net	0.68 580	0.83 572	2.53 605	0.41 565	0.39 591	0.77 610	0.38 553	1.01 661	0.70 539	0.60 543	0.99 656	0.98 658	0.68 618	1.41 545	0.63 542	0.23 641	0.15 532	0.23 642	0.25 597	0.23 460	0.18 410

SAMSARA	0.91 656	0.97 631	2.22 535	0.80 697	0.58 673	1.32 695	1.31 723	1.01 661	0.94 659	1.36 706	0.87 634	1.38 701	0.90 664	1.72 598	1.02 618	0.24 650	0.30 672	0.22 635	0.25 597	0.36 610	0.35 619

NCCL2	0.65 561	0.94 613	1.96 476	0.43 580	0.30 484	0.71 571	0.68 669	0.84 509	0.65 492	0.70 610	0.60 503	0.86 629	0.54 558	1.56 569	0.57 525	0.20 616	0.16 550	0.67 715	0.25 597	0.22 445	0.24 518

CBMV_ROB	0.76 620	0.42 341	2.68 630	0.33 420	0.22 348	0.74 591	0.47 609	0.96 618	0.76 604	1.04 680	0.96 651	0.88 635	0.93 666	2.06 660	1.19 644	0.22 637	0.24 638	0.27 658	0.25 597	0.25 491	0.28 560

FBW_ROB	0.83 644	0.77 543	1.77 366	0.44 587	0.30 484	0.87 646	0.46 601	1.10 684	0.91 653	0.81 647	0.75 606	1.01 665	0.61 596	3.66 742	1.23 649	0.26 659	0.23 633	0.36 683	0.25 597	0.27 525	0.62 690

1111	1.33 699	0.64 478	3.89 718	0.53 642	0.41 611	1.56 706	1.77 738	1.21 696	1.28 695	1.44 714	1.64 703	1.79 713	1.76 724	3.04 730	3.57 736	0.32 680	0.22 624	0.28 661	0.26 605	0.47 670	0.48 670

SCION-MonSter	0.51 451	0.42 341	1.28 215	0.36 493	0.46 641	0.80 626	0.28 433	0.77 440	0.75 593	0.45 363	0.70 587	0.50 428	0.43 487	0.64 406	0.89 593	0.16 560	0.12 454	0.29 669	0.26 605	0.41 644	0.26 541

GREAT-IGEV	0.37 255	0.28 180	1.48 278	0.25 162	0.38 585	0.46 227	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.15 16	0.29 206	0.15 47	0.17 94	0.36 219	0.23 208	0.07 29	0.76 734	0.07 2	0.26 605	0.21 428	1.03 728
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RGC	0.71 598	0.97 631	2.18 527	0.44 587	0.44 622	0.73 585	0.40 562	0.94 599	0.71 549	0.71 615	1.04 667	1.01 665	0.71 624	1.74 601	0.70 561	0.23 641	0.18 583	0.28 661	0.26 605	0.29 538	0.27 552

G-Net	0.99 665	0.64 478	2.76 646	0.57 664	0.67 689	2.03 728	0.72 679	0.76 428	0.67 517	1.14 687	2.56 727	1.30 699	1.02 676	1.48 561	1.74 681	0.25 655	0.24 638	0.24 649	0.26 605	0.37 619	0.31 591

PVD	0.90 655	0.85 579	2.15 520	0.53 642	0.50 652	0.99 664	0.56 638	1.15 693	1.64 720	1.41 712	1.41 695	1.11 684	1.13 688	1.35 537	1.31 656	0.26 659	0.28 666	0.28 661	0.26 605	0.37 619	0.49 671

NOSS_ROB	0.64 553	0.65 486	1.62 308	0.46 607	0.25 411	0.67 545	0.30 469	0.93 590	0.77 609	0.59 533	0.57 477	0.77 590	0.38 423	2.78 721	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.28 661	0.26 605	0.27 525	0.39 643

qqai	0.21 46	0.20 29	0.63 38	0.39 545	0.13 58	0.32 56	0.15 56	0.35 49	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.27 83	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.27 612	0.07 5	0.09 93

ccnet	0.71 598	0.41 332	1.59 300	0.40 557	0.45 633	1.06 674	0.55 633	0.98 631	0.71 549	0.88 660	0.97 653	0.82 611	0.88 662	1.68 591	0.94 599	0.32 680	0.26 655	0.32 677	0.27 612	0.34 588	0.30 581

EDNetEfficient	1.27 696	0.70 509	4.05 724	0.64 682	0.98 710	0.94 658	1.40 730	0.85 518	1.75 725	2.34 735	1.33 689	1.05 674	2.21 731	1.58 577	4.15 741	0.15 537	0.19 596	0.14 512	0.27 612	0.38 626	0.32 601

SGM-ForestM	2.98 741	1.70 724	3.52 712	0.67 686	0.47 646	5.18 752	3.36 753	3.30 751	2.86 749	4.44 756	3.79 751	9.80 765	5.50 754	6.29 759	6.52 759	0.27 665	0.36 684	0.24 649	0.27 612	0.38 626	0.58 685

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 137	0.46 376	1.39 252	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.21 216	0.40 96	0.25 11	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.18 121	0.25 58	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.28 616	0.08 47	0.27 552

Selective-IGEV-i1	0.44 343	0.23 86	1.30 222	0.33 420	0.45 633	0.60 443	0.32 505	0.85 518	0.64 476	0.42 339	0.52 421	0.60 492	0.28 318	0.46 311	0.34 379	0.10 274	0.10 360	0.13 473	0.28 616	0.14 255	0.75 702

GASTEREO	0.35 238	0.72 516	1.15 187	0.56 658	0.20 300	0.52 327	0.22 260	0.56 278	0.40 200	0.30 261	0.31 238	0.16 63	0.31 362	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.14 501	0.08 78	0.28 616	0.14 255	0.20 446

DeepPrunerF	0.86 648	0.86 582	2.91 668	0.45 601	0.50 652	0.64 516	0.48 613	1.14 690	2.64 746	0.63 572	0.61 510	0.65 516	0.62 601	2.21 674	1.31 656	0.23 641	0.19 596	0.30 671	0.28 616	0.36 610	0.25 530

PA-Net	0.84 646	1.00 643	3.49 710	0.63 681	0.40 602	0.70 569	0.52 621	0.86 529	0.84 635	0.52 437	0.59 486	0.70 558	0.54 558	2.35 683	2.23 703	0.17 576	0.27 662	0.19 612	0.28 616	0.22 445	0.36 627
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 745	1.11 669	5.29 737	9.40 763	30.65 788	0.84 636	1.12 715	0.91 573	1.22 690	1.36 706	2.19 717	0.93 647	0.83 649	1.66 587	0.90 594	0.21 624	0.31 673	0.24 649	0.28 616	0.39 636	6.33 767

DF	0.34 224	0.29 195	0.95 146	0.31 361	0.44 622	0.40 149	0.21 216	0.71 377	0.32 65	0.23 173	0.37 283	0.32 285	0.17 94	0.39 249	0.85 591	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.29 622	0.09 87	0.20 446

MSCF	0.35 238	0.72 516	1.15 187	0.58 667	0.21 317	0.50 289	0.22 260	0.56 278	0.38 167	0.29 255	0.29 206	0.17 81	0.30 352	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.12 454	0.08 78	0.29 622	0.15 283	0.21 461

SCV	0.35 238	0.59 450	1.37 245	0.34 453	0.22 348	0.28 29	0.23 302	0.72 384	0.35 113	0.19 94	0.30 221	0.24 192	0.20 164	0.64 406	0.19 108	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.29 622	0.34 588	0.29 568

castereo++	0.28 154	0.43 348	0.93 140	0.28 270	0.17 187	0.53 336	0.21 216	0.55 272	0.45 263	0.17 60	0.26 176	0.32 285	0.17 94	0.33 180	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.29 622	0.13 219	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 515	0.82 567	1.89 437	0.59 672	0.56 669	0.64 516	0.36 537	0.84 509	0.69 529	0.51 428	0.68 568	0.53 442	0.43 487	0.56 375	0.43 451	0.34 685	0.18 583	0.44 699	0.29 622	0.48 674	0.30 581

rrr	0.46 379	0.34 265	3.08 682	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.28 433	1.09 683	0.51 325	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.29 622	0.16 322	0.25 530

SQANet	0.80 632	1.58 715	2.53 605	0.76 693	0.83 701	0.76 602	0.36 537	0.83 496	0.64 476	0.63 572	0.69 577	0.73 570	0.51 548	1.21 519	0.53 502	0.77 720	0.29 667	0.59 711	0.29 622	0.86 714	0.61 689

anonymousa	0.48 402	0.46 376	2.44 580	0.29 308	0.34 544	0.61 463	0.25 364	0.66 344	0.54 370	0.53 448	0.77 613	0.73 570	0.46 517	0.33 180	0.31 343	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.29 622	0.10 121	0.19 427

Sa-1000	0.51 451	0.72 516	1.90 442	0.31 361	0.60 680	0.60 443	0.31 482	0.94 599	0.71 549	0.52 437	0.83 623	0.42 367	0.33 379	0.68 427	0.28 292	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.29 622	0.29 538	0.10 136

CC-Net-ROB	0.85 647	1.15 679	2.13 514	0.88 703	0.38 585	0.88 650	0.44 590	1.06 677	0.79 618	0.58 519	0.69 577	0.65 516	0.50 546	2.74 720	0.51 494	0.93 723	0.39 697	0.87 721	0.29 622	0.54 690	0.54 677

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 137	0.40 322	0.87 119	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 632	0.13 219	0.55 680

FSD					0.29 466	0.35 84	0.33 515	0.44 136	0.46 274	0.32 277	0.32 249	0.37 322	0.32 371	0.35 205	0.32 356	0.28 669	0.27 662	0.31 673	0.30 632	0.31 558

SCV_C0	0.33 213	0.43 348	1.42 260	0.25 162	0.16 153	0.35 84	0.20 168	0.68 360	0.44 246	0.24 184	0.27 185	0.29 263	0.20 164	0.58 381	0.18 80	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.30 632	0.26 513	0.17 390

FC-DCNN v2	1.54 714	0.58 447	2.80 653	0.44 587	0.39 591	2.05 729	0.66 663	1.90 731	1.84 731	2.79 748	2.97 737	4.41 745	3.07 740	2.65 713	2.30 706	0.29 672	0.26 655	0.31 673	0.30 632	0.32 567	0.38 637

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 137	0.40 322	0.86 116	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 632	0.13 219	0.55 680

raft_robust	0.55 492	0.84 574	1.73 336	0.28 270	0.54 663	0.53 336	0.25 364	0.88 549	0.75 593	0.48 396	0.46 351	0.76 588	0.75 636	1.46 553	0.27 277	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.30 632	0.26 513	0.16 368

CREStereo++_RVC	0.33 213	0.29 195	1.74 341	0.24 134	0.16 153	0.54 343	0.15 56	0.40 96	0.55 377	0.37 305	0.51 406	0.24 192	0.19 149	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.30 632	0.08 47	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FCDSN-DC	1.29 697	0.54 427	2.50 599	0.47 613	0.41 611	1.12 684	0.60 648	1.10 684	1.27 694	2.23 732	2.87 733	3.67 738	3.12 742	2.39 690	1.69 678	0.30 676	0.26 655	0.31 673	0.30 632	0.35 602	0.38 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 712	0.59 450	2.88 659	0.44 587	0.39 591	1.97 725	0.66 663	1.67 722	1.70 723	2.72 747	2.89 734	4.22 741	2.97 739	2.55 708	2.19 701	0.29 672	0.26 655	0.31 673	0.30 632	0.32 567	0.39 643

aanet-new-28k	0.34 224	0.53 418	2.69 633	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.21 216	0.37 68	0.29 43	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.21 179	0.22 29	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.31 641	0.10 121	0.23 503

castereo	0.30 185	0.44 361	0.81 104	0.24 134	0.29 466	0.41 160	0.27 413	0.72 384	0.45 263	0.22 149	0.30 221	0.24 192	0.31 362	0.25 58	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.31 641	0.12 182	0.09 93

DispNO	0.67 572	0.98 636	2.58 617	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.29 459	0.83 496	0.68 520	0.53 448	0.79 617	0.83 613	0.47 527	2.46 700	0.68 557	0.12 432	0.10 360	0.19 612	0.31 641	0.16 322	0.17 390

Gwc-CoAtRS	0.38 268	0.33 246	1.92 451	0.27 236	0.41 611	0.48 256	0.19 140	0.59 299	0.46 274	0.43 345	0.39 307	0.57 474	0.26 277	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.31 641	0.11 159	0.09 93

NCC-stereo	0.79 630	0.94 613	2.42 574	0.59 672	0.45 633	1.90 720	0.46 601	0.99 643	0.72 559	0.64 582	0.84 626	0.91 641	0.73 630	1.80 617	1.00 612	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 641	0.24 477	0.22 476

Abc-Net	0.79 630	0.94 613	2.42 574	0.59 672	0.45 633	1.90 720	0.46 601	0.99 643	0.72 559	0.64 582	0.84 626	0.91 641	0.73 630	1.80 617	1.00 612	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 641	0.24 477	0.22 476
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
aanet-new-24k	0.27 137	0.40 322	1.12 181	0.24 134	0.45 633	0.40 149	0.21 216	0.39 85	0.28 31	0.19 94	0.28 197	0.17 81	0.20 164	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.32 647	0.09 87	0.10 136

MSKI-zero shot	0.46 379	0.38 301	2.47 590	0.27 236	0.43 621	0.56 375	0.20 168	0.77 440	0.43 238	0.60 543	0.51 406	0.44 382	0.17 94	0.68 427	0.21 170	0.09 160	0.29 667	0.09 183	0.32 647	0.14 255	0.10 136

DCRE	0.50 434	0.63 473	2.13 514	0.30 330	0.23 371	0.45 207	0.24 339	0.59 299	0.53 355	0.50 415	2.10 714	0.42 367	0.26 277	0.35 205	0.23 208	0.09 160	0.14 501	0.10 254	0.32 647	0.16 322	0.15 332

SA	0.50 434	0.75 532	1.95 467	0.31 361	0.61 684	0.57 394	0.31 482	0.91 573	0.73 575	0.42 339	0.62 516	0.38 331	0.47 527	0.68 427	0.29 307	0.09 160	0.09 307	0.13 473	0.32 647	0.30 550	0.10 136

MIPNet	0.83 644	0.81 563	2.40 571	0.61 678	0.18 238	1.48 701	1.39 729	1.60 720	0.74 579	1.94 724	0.85 630	0.73 570	1.68 719	0.87 475	0.31 343	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.32 647	0.25 491	0.12 216

XX-Stereo	0.55 492	0.54 427	3.50 711	0.48 621	0.39 591	0.54 343	0.17 101	0.89 555	0.40 200	0.44 352	0.65 555	0.85 622	0.19 149	0.77 456	0.21 170	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.32 647	0.17 346	0.14 288

ADCMid	0.96 664	1.32 702	2.74 644	0.38 535	0.35 557	0.99 664	0.58 644	0.94 599	0.86 638	1.23 698	1.01 659	1.01 665	1.00 674	1.05 496	3.97 738	0.21 624	0.19 596	0.42 694	0.32 647	0.40 641	0.29 568

MSMD_ROB	1.34 701	0.96 623	2.38 566	0.39 545	0.32 516	1.96 723	0.62 657	0.91 573	1.43 709	2.94 750	2.60 728	4.77 747	1.95 727	2.43 697	1.33 658	0.29 672	0.26 655	0.32 677	0.32 647	0.30 550	0.30 581

DN	0.37 255	0.23 86	1.40 253	0.37 518	0.40 602	0.48 256	0.21 216	0.51 230	0.40 200	0.23 173	0.24 146	0.36 316	0.18 121	0.81 463	0.54 509	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.34 655	0.12 182	0.19 427

RSM	0.28 154	0.26 138	0.97 152	0.25 162	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.49 210	0.44 246	0.21 126	0.27 185	0.28 250	0.17 94	0.38 241	0.20 148	0.07 29	0.07 89	0.09 183	0.34 655	0.21 428	0.16 368

MADNet+	1.36 703	1.93 739	5.95 740	0.81 700	0.59 675	1.57 707	1.09 712	1.39 711	1.22 690	0.84 655	1.01 659	1.25 694	1.12 687	3.19 734	2.36 708	0.45 697	0.47 707	0.38 689	0.34 655	0.59 693	0.57 683

ELAS_RVC	1.37 705	0.78 553	3.21 698	0.55 655	0.50 652	1.49 702	2.48 749	1.48 714	1.71 724	2.13 729	2.09 713	2.07 719	2.56 735	1.90 641	2.02 692	0.35 686	0.36 684	0.37 687	0.34 655	0.49 678	0.47 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 473	0.34 265	2.91 668	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 647	0.51 406	0.70 558	0.41 458	0.48 330	1.13 633	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 659	0.19 396	0.09 93

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 255	0.37 287	1.21 201	0.26 210	0.18 238	0.73 585	0.18 124	0.53 255	0.41 213	0.35 292	0.30 221	0.58 481	0.22 196	0.33 180	0.95 601	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.35 659	0.13 219	0.15 332

RSM++	0.27 137	0.26 138	0.87 119	0.28 270	0.13 58	0.39 134	0.20 168	0.45 151	0.45 263	0.20 111	0.24 146	0.24 192	0.17 94	0.36 219	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.35 659	0.26 513	0.18 410

IGEV_Zeroshot_test	0.53 473	0.33 246	2.91 668	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 647	0.51 406	0.71 563	0.41 458	0.48 330	1.13 633	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 659	0.19 396	0.09 93

Selective-RAFT	0.35 238	0.26 138	1.48 278	0.31 361	0.15 116	0.61 463	0.19 140	0.60 312	0.54 370	0.28 246	0.29 206	0.40 347	0.33 379	0.50 348	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.35 659	0.19 396	0.08 61

test-3	0.43 333	0.20 29	1.70 325	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.51 428	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 606	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 659	0.29 538	0.28 560

test_1	0.43 333	0.20 29	1.70 325	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.50 415	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 606	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 659	0.29 538	0.29 568

test_3	0.44 343	0.20 29	1.70 325	0.36 493	0.32 516	0.47 239	0.30 469	0.73 398	0.49 307	0.50 415	0.30 221	0.45 391	0.22 196	0.59 387	0.98 606	0.08 72	0.10 360	0.11 336	0.35 659	0.29 538	0.28 560

ELAS	1.39 706	0.79 556	2.86 657	0.53 642	0.50 652	2.81 739	2.20 745	1.61 721	1.50 713	2.28 734	2.35 721	1.82 714	2.13 729	1.73 599	2.22 702	0.35 686	0.37 686	0.35 681	0.35 659	0.49 678	0.47 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 213	0.24 105	1.44 264	0.28 270	0.35 557	0.47 239	0.21 216	0.43 127	0.28 31	0.26 223	0.25 163	0.22 156	0.38 423	0.30 140	0.18 80	0.09 160	0.35 682	0.09 183	0.36 668	0.23 460	0.25 530

iRaft-Stereo_20w	0.58 515	0.39 314	1.96 476	0.45 601	0.32 516	0.92 656	0.57 642	1.14 690	0.56 389	0.81 647	0.40 312	0.55 453	0.69 620	0.65 418	1.04 622	0.09 160	0.16 550	0.09 183	0.36 668	0.17 346	0.25 530

AnonymousM	0.37 255	0.44 361	1.50 285	0.25 162	0.15 116	0.52 327	0.23 302	0.60 312	0.42 227	0.42 339	0.32 249	0.30 272	0.25 257	0.34 195	0.23 208	0.11 369	0.09 307	0.71 717	0.36 668	0.12 182	0.07 12

mmmmmm	1.14 681	1.07 663	2.90 666	0.57 664	0.39 591	1.75 717	0.89 696	1.10 684	1.95 734	1.48 717	1.69 704	1.57 710	1.21 692	2.02 655	2.06 695	0.28 669	0.29 667	0.42 694	0.37 671	0.44 663	0.43 656

Pro-Stereo	0.22 71	0.25 120	0.66 65	0.22 69	0.14 83	0.49 275	0.15 56	0.23 4	0.35 113	0.16 28	0.13 18	0.14 20	0.09 1	0.49 341	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.37 671	0.08 47	0.09 93

DLNR-FE	13.43 773	20.01 778	23.53 779	121.73 800	33.87 789	0.46 227	0.15 56	8.09 768	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.75 447	0.29 307	6.68 770	0.26 655	0.09 183	0.38 673	50.82 800	0.18 410

AIO-Stereo	0.30 185	0.27 151	1.25 208	0.27 236	0.24 387	0.37 111	0.20 168	0.52 246	0.36 145	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.14 37	0.31 151	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.38 673	0.19 396	0.31 591

MoCha-V2	0.36 248	0.32 236	1.41 255	0.36 493	0.31 505	0.35 84	0.19 140	0.57 284	0.39 182	0.30 261	0.32 249	0.28 250	0.27 298	0.47 323	0.24 236	0.08 72	0.56 716	0.08 78	0.38 673	0.18 374	0.12 216

DLNR_Zeroshot_test	13.43 773	19.94 777	23.55 780	121.61 799	35.03 790	0.46 227	0.15 56	8.02 767	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.76 451	0.29 307	6.42 769	0.26 655	0.09 183	0.38 673	50.13 799	0.18 410

RAFT-Test	0.44 343	0.38 301	2.01 485	0.27 236	0.44 622	0.64 516	0.37 546	0.72 384	0.57 393	0.45 363	0.48 372	0.65 516	0.24 241	0.35 205	0.29 307	0.09 160	0.11 420	0.09 183	0.38 673	0.10 121	0.11 167

CFNet-RSSM	0.41 303	0.32 236	2.20 530	0.27 236	0.44 622	0.52 327	0.19 140	0.76 428	0.48 299	0.43 345	0.36 277	0.54 450	0.26 277	0.33 180	0.25 251	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.38 673	0.10 121	0.09 93

nnnnnnn	1.25 694	0.65 486	3.29 703	0.59 672	0.49 649	1.23 694	0.74 680	1.18 695	1.53 714	1.56 719	2.44 724	2.56 728	1.56 714	2.30 679	2.36 708	0.36 688	0.32 678	0.40 690	0.39 679	0.47 670	0.58 685

otaku	1.03 673	1.68 722	2.72 637	0.95 709	0.73 695	1.03 671	0.59 646	0.99 643	0.86 638	0.69 604	1.61 700	0.98 658	0.64 606	1.46 553	1.14 635	0.95 726	0.46 704	0.72 718	0.40 680	1.24 731	0.78 706

Ntro	1.00 669	1.68 722	2.80 653	0.95 709	0.85 702	1.06 674	0.53 625	0.98 631	0.90 652	0.62 563	0.76 609	0.93 647	0.66 613	1.66 587	0.98 606	0.99 728	0.45 702	0.75 719	0.40 680	1.19 727	0.75 702

test_xeample3	0.46 379	0.34 265	2.99 676	0.37 518	0.16 153	0.49 275	0.33 515	1.06 677	0.44 246	0.25 205	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.49 341	0.56 521	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.40 680	0.17 346	0.26 541

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 537	0.61 457	3.35 708	0.33 420	0.58 673	0.66 538	0.20 168	0.98 631	0.55 377	0.73 622	0.52 421	0.99 661	0.65 608	0.58 381	0.29 307	0.10 274	0.16 550	0.10 254	0.41 683	0.29 538	0.20 446

TRStereo	0.53 473	0.76 533	2.38 566	0.42 576	0.29 466	0.69 563	0.23 302	1.81 728	0.55 377	0.36 299	0.32 249	0.47 411	0.40 447	0.46 311	0.25 251	0.12 432	0.11 420	0.11 336	0.41 683	0.13 219	0.32 601

PASM	0.72 601	0.68 499	1.91 448	0.47 613	0.44 622	0.60 443	0.51 618	0.76 428	0.80 621	0.77 635	0.67 560	0.87 631	0.61 596	2.40 691	0.67 554	0.32 680	0.35 682	0.36 683	0.41 683	0.45 665	0.39 643

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 589	0.65 486	3.45 709	0.50 627	0.60 680	0.75 598	0.23 302	0.96 618	0.60 419	0.76 631	1.30 686	0.81 606	0.60 587	0.57 376	0.82 587	0.10 274	0.16 550	0.11 336	0.43 686	0.31 558	0.22 476

UGAM-zero	0.63 549	0.39 314	2.49 595	0.30 330	0.49 649	0.67 545	0.19 140	0.91 573	0.45 263	0.77 635	0.45 342	1.16 690	0.82 648	2.05 659	0.29 307	0.09 160	0.15 532	0.09 183	0.44 687	0.11 159	0.22 476

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 167	0.58 447	0.98 154	0.21 38	0.31 505	0.41 160	0.20 168	0.46 160	0.34 96	0.21 126	0.22 118	0.19 127	0.17 94	0.24 49	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.45 688	0.09 87	0.29 568

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 123	0.38 301	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.22 260	0.44 136	0.33 82	0.21 126	0.25 163	0.16 63	0.22 196	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.45 688	0.08 47	0.27 552

AE-Stereo	0.42 324	0.29 195	1.65 310	0.43 580	0.47 646	0.56 375	0.23 302	0.86 529	0.46 274	0.31 267	0.41 318	0.43 371	0.24 241	0.34 195	0.24 236	0.09 160	0.48 711	0.11 336	0.45 688	0.22 445	0.19 427

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 167	0.53 418	1.28 215	0.22 69	0.32 516	0.35 84	0.19 140	0.46 160	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.18 101	0.18 121	0.21 14	0.14 4	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.46 691	0.10 121	0.32 601

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 107	0.35 274	0.69 72	0.23 100	0.27 442	0.35 84	0.20 168	0.44 136	0.28 31	0.21 126	0.22 118	0.14 20	0.22 196	0.21 14	0.14 4	0.07 29	0.08 211	0.08 78	0.47 692	0.09 87	0.34 616

RT-IGEV	0.66 567	0.25 120	2.11 508	0.56 658	0.46 641	0.62 484	0.54 629	0.99 643	0.75 593	0.79 639	0.93 646	0.85 622	0.78 643	0.59 387	1.64 676	0.12 432	0.16 550	0.11 336	0.47 692	0.28 531	0.30 581

SGM_RVC	1.89 721	0.92 605	2.50 599	0.96 711	0.93 709	1.63 710	1.37 727	1.52 717	12.43 766	1.85 723	1.69 704	2.40 726	1.74 722	2.81 724	1.71 679	0.53 702	0.47 707	0.42 694	0.47 692	0.74 705	0.74 700
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fsdfsdds	2.52 732	0.90 600	4.35 729	0.62 679	3.81 750	4.40 750	4.02 757	2.26 738	3.45 751	3.39 753	5.86 758	5.49 750	3.16 743	2.42 693	2.55 713	0.45 697	0.27 662	0.55 707	0.48 695	0.95 719	0.96 718

PAM	0.70 589	0.35 274	2.72 637	0.56 658	0.62 686	1.08 681	0.53 625	0.85 518	0.44 246	0.93 669	0.92 642	1.24 693	0.68 618	0.64 406	1.01 616	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.48 695	0.14 255	0.38 637

ACVNet_1	1.33 699	1.91 737	4.03 723	1.09 718	0.88 704	1.19 693	0.66 663	1.24 701	1.17 687	0.94 670	0.96 651	3.09 733	1.04 678	2.37 684	1.11 632	1.04 730	0.48 711	1.03 732	0.48 695	1.12 724	0.83 708

Select-FE	0.65 561	0.67 496	2.76 646	0.49 623	0.55 666	0.79 619	0.16 86	0.90 561	0.53 355	0.84 655	0.55 456	0.91 641	0.75 636	0.57 376	1.16 639	0.11 369	0.18 583	0.11 336	0.49 698	0.14 255	0.31 591

PAM_32	0.70 589	0.35 274	2.73 642	0.54 648	0.61 684	1.07 679	0.43 579	0.84 509	0.49 307	0.90 664	0.91 640	1.23 692	0.77 642	0.65 418	1.10 629	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.49 698	0.15 283	0.38 637

JetBlue	1.78 718	1.63 716	3.92 720	0.73 689	1.21 726	4.38 749	3.35 752	1.59 719	1.20 689	1.26 702	1.52 699	2.37 724	1.88 726	3.23 735	3.00 721	0.53 702	0.47 707	0.48 702	0.49 698	1.29 733	0.97 719

EAI-Stereo	0.78 628	0.25 120	1.67 317	0.54 648	0.59 675	1.95 722	2.05 743	1.11 689	0.64 476	0.95 672	1.49 697	0.50 428	0.67 615	0.59 387	1.44 666	0.09 160	0.19 596	0.09 183	0.49 698	0.13 219	0.22 476

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 137	0.39 314	0.79 100	0.24 134	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.37 68	0.33 82	0.19 94	0.27 185	0.18 101	0.22 196	0.20 5	0.16 41	0.07 29	0.14 501	0.08 78	0.51 702	0.08 47	0.39 643

RAFT+CT+SA	0.50 434	0.86 582	1.82 405	0.37 518	0.75 696	0.54 343	0.34 521	0.77 440	0.63 468	0.38 316	0.55 456	0.34 305	0.29 341	0.68 427	0.27 277	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.51 702	0.29 538	0.41 654

UDG	0.77 624	1.23 690	2.15 520	0.67 686	0.59 675	0.78 615	0.38 553	0.90 561	0.70 539	0.61 552	0.69 577	1.01 665	0.67 615	1.02 492	0.73 571	0.45 697	0.34 680	0.87 721	0.51 702	0.67 700	0.46 664

light-stereo	8.15 762	2.75 755	9.83 760	12.24 766	9.63 759	19.16 777	0.44 590	6.84 760	3.57 752	13.44 773	22.94 791	23.04 783	1.65 718	17.20 780	7.61 762	3.06 757	2.25 764	0.42 694	0.52 705	4.07 759	2.31 752

DDUNet	0.77 624	1.12 670	1.88 430	0.76 693	0.69 692	0.84 636	0.43 579	0.85 518	0.65 492	0.67 596	0.75 606	0.91 641	0.52 553	1.03 494	0.57 525	0.54 704	0.37 686	0.95 727	0.52 705	0.71 704	0.57 683

ACVNet_2	1.42 709	1.81 729	3.23 701	1.08 716	0.92 708	1.32 695	0.85 693	1.49 715	1.69 722	1.19 697	1.73 706	2.13 720	1.03 677	2.50 704	1.40 664	0.91 722	0.53 714	1.00 730	0.55 707	2.11 747	0.85 711

ACVNet-4b	1.93 722	1.85 732	4.10 725	1.07 715	0.86 703	1.15 689	0.53 625	1.06 677	1.12 684	0.64 582	1.09 671	1.99 718	0.70 622	2.20 673	9.86 769	5.62 766	0.41 700	1.03 732	0.55 707	1.86 744	0.85 711

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 672	1.67 720	2.32 553	0.47 613	0.39 591	1.47 700	0.95 700	0.95 613	0.91 653	0.84 655	0.94 648	1.05 674	0.60 587	2.95 728	0.72 568	0.41 693	0.72 733	0.32 677	0.55 707	0.74 705	1.22 734

DualNet (step1)	0.59 523	0.62 463	1.93 454	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.61 708	0.14 501	0.87 721	0.56 710	0.25 491	0.23 503

test_sample9	0.94 660	0.62 463	1.93 454	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.91 642	2.55 713	0.61 708	4.16 767	0.87 721	0.56 710	0.25 491	0.23 503

test_sample8	1.12 678	0.62 463	1.93 454	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.95 613	0.61 437	1.18 696	0.56 468	2.53 727	1.31 698	1.91 642	2.55 713	0.61 708	4.16 767	0.87 721	0.56 710	0.25 491	0.23 503

MonStereo1	1.98 724	1.01 647	1.78 371	1.19 723	1.04 717	3.58 743	0.61 652	1.53 718	1.93 733	1.39 710	3.37 747	2.23 723	10.80 767	2.84 725	1.25 651	1.04 730	0.38 690	0.96 728	0.57 713	1.10 723	1.00 727

RainbowNet	1.15 684	1.78 728	2.72 637	1.12 721	0.91 707	1.06 674	0.76 684	1.16 694	1.13 686	0.75 627	0.97 653	1.09 680	0.80 645	1.60 580	1.21 647	1.17 735	1.26 750	1.01 731	0.57 713	1.13 725	0.88 716

SPS-STEREO	1.07 676	1.13 673	2.88 659	0.65 684	0.69 692	0.99 664	0.68 669	1.05 676	0.87 641	1.36 706	1.23 679	1.46 704	0.94 669	1.87 630	1.72 680	0.66 712	0.61 719	0.58 709	0.57 713	0.65 698	0.77 705
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 652	0.93 611	3.23 701	0.99 712	0.64 687	0.77 610	0.55 633	0.98 631	0.97 663	0.61 552	1.03 664	0.65 516	1.05 679	0.79 461	1.38 661	0.44 695	0.46 704	0.51 705	0.58 716	0.65 698	0.47 666

PWCK	1.49 712	1.90 736	3.22 700	1.09 718	0.54 663	1.71 714	1.73 737	1.49 715	1.53 714	1.44 714	1.80 707	1.82 714	1.30 697	3.34 737	1.76 682	1.07 732	0.56 716	0.97 729	0.58 716	1.38 737	0.65 693

DStereoO	0.99 665	0.66 494	1.67 317	0.75 692	0.99 713	0.73 585	1.33 725	0.94 599	0.91 653	0.70 610	1.06 669	0.75 582	1.75 723	0.95 483	2.39 710	1.20 737	0.41 700	0.48 702	0.59 718	0.85 713	0.60 688

MFMNet_re	0.92 658	1.28 696	2.53 605	0.82 701	0.76 699	0.90 652	0.75 682	0.98 631	1.04 672	1.03 678	1.05 668	0.84 618	0.94 669	0.83 465	0.72 568	0.68 714	0.60 718	0.63 713	0.60 719	0.77 709	0.74 700

NVStereoNet_ROB	1.16 686	0.95 620	2.54 611	0.58 667	0.55 666	0.78 615	0.63 660	1.00 653	1.08 678	1.03 678	4.07 753	1.48 705	1.22 693	2.88 726	1.27 653	0.50 701	0.46 704	0.54 706	0.62 720	0.50 680	0.63 692
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 720	1.43 708	3.81 716	0.87 702	1.01 715	2.38 736	2.53 750	1.36 708	1.75 725	2.92 749	3.22 740	2.65 729	2.93 737	2.22 677	3.10 724	0.72 716	0.69 729	0.63 713	0.62 720	0.77 709	0.98 720

DispFullNet	1.67 717	2.10 742	5.22 735	1.53 733	8.90 757	0.86 642	0.31 482	0.96 618	0.96 662	1.37 709	1.01 659	1.13 685	1.98 728	1.51 563	0.91 595	0.54 704	0.31 673	1.18 734	0.63 722	1.13 725	0.80 707

GCST	0.72 601	1.10 666	2.15 520	1.11 720	0.59 675	0.62 484	0.19 140	0.75 415	0.53 355	0.56 490	0.63 529	0.47 411	0.31 362	1.11 506	0.33 369	0.75 719	0.45 702	0.84 720	0.64 723	0.69 701	0.54 677

IMH-64-1	1.39 706	1.64 718	1.86 423	1.36 727	1.11 721	1.39 698	1.19 719	1.76 725	1.45 711	1.16 688	2.21 718	1.53 706	1.38 704	1.98 650	1.52 669	1.29 738	0.67 723	1.27 738	0.69 724	1.29 733	0.98 720

IMH-64	1.39 706	1.64 718	1.86 423	1.36 727	1.11 721	1.39 698	1.19 719	1.76 725	1.45 711	1.16 688	2.21 718	1.53 706	1.38 704	1.98 650	1.52 669	1.29 738	0.67 723	1.27 738	0.69 724	1.29 733	0.98 720

IMH	2.02 725	2.15 750	2.69 633	1.68 735	1.12 723	1.66 713	0.92 699	2.10 737	1.92 732	1.32 704	2.66 731	2.21 722	1.69 720	5.78 756	1.68 677	5.54 765	0.96 741	1.31 740	0.71 726	1.32 736	0.99 725

WAO-7	1.48 711	1.63 716	2.49 595	0.93 707	0.75 696	1.72 715	1.10 713	1.84 730	1.96 735	1.43 713	2.54 726	1.97 717	1.61 717	3.06 731	2.08 696	0.69 715	0.66 722	0.94 726	0.74 727	0.80 711	0.69 697

Dean	1.79 719	1.83 730	3.92 720	1.29 726	1.07 720	1.55 705	1.00 706	1.95 733	2.33 740	1.47 716	4.19 754	4.26 744	1.33 701	2.21 674	1.48 668	1.14 734	0.68 727	1.18 734	0.74 727	1.24 731	0.98 720

DStereoRT	0.81 640	0.53 418	2.23 539	0.36 493	0.33 531	0.92 656	0.36 537	0.86 529	0.80 621	0.57 501	0.62 516	0.59 485	1.15 690	1.76 604	1.04 622	0.14 514	0.13 482	2.17 756	0.78 729	0.16 322	0.66 696

MANE	2.90 740	1.14 675	2.96 671	1.03 713	1.01 715	5.01 751	2.45 748	5.36 756	6.88 761	3.58 754	4.76 757	5.99 752	4.99 750	4.23 746	4.61 746	0.56 707	0.67 723	0.44 699	0.78 729	0.51 682	1.03 728

TorneroNet-64	2.65 733	1.83 730	3.30 704	1.46 730	1.20 725	3.89 745	0.99 703	3.51 753	6.71 760	2.56 738	4.60 755	4.22 741	3.85 746	3.33 736	3.14 725	1.19 736	0.65 721	1.39 744	0.79 731	3.31 755	1.15 732

WAO-6	1.58 716	1.54 713	2.32 553	1.14 722	1.00 714	2.30 734	1.03 709	1.82 729	2.85 748	1.25 699	2.61 729	2.20 721	1.56 714	2.47 702	1.99 691	0.95 726	0.67 723	1.19 737	0.83 732	1.08 722	0.88 716

TorneroNet	5.50 752	1.92 738	3.16 691	1.47 731	1.25 728	14.07 767	1.06 711	4.90 755	20.99 784	10.17 765	16.48 775	11.88 771	6.93 761	3.34 737	4.20 742	1.30 740	0.69 729	1.45 746	0.86 733	2.61 752	1.20 733

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 701	1.70 724	2.50 599	0.56 658	0.40 602	2.15 732	0.99 703	1.24 701	1.26 693	1.02 677	1.10 672	1.29 696	0.88 662	3.10 733	1.08 626	1.66 746	0.83 737	0.68 716	0.88 734	1.57 738	1.80 749

WAO-8	2.80 737	2.14 748	2.89 662	1.91 743	1.04 717	3.98 746	0.96 701	3.26 749	6.17 757	2.15 730	3.37 747	3.31 735	2.41 733	11.84 766	2.03 693	2.05 751	1.86 757	1.54 747	0.92 735	1.22 728	0.87 714

Venus	2.80 737	2.14 748	2.89 662	1.91 743	1.04 717	3.98 746	0.96 701	3.26 749	6.17 757	2.15 730	3.37 747	3.31 735	2.41 733	11.84 766	2.03 693	2.05 751	1.86 757	1.54 747	0.92 735	1.22 728	0.87 714

ADCPNet	0.99 665	0.99 641	3.93 722	0.37 518	0.68 691	1.36 697	0.62 657	0.87 540	0.76 604	0.78 637	0.81 618	1.08 678	1.18 691	1.14 513	2.49 712	0.21 624	0.69 729	0.21 631	0.95 737	0.29 538	0.37 634

LE_ROB	4.43 750	1.35 706	9.38 757	2.79 752	3.93 751	2.43 737	3.46 754	2.68 743	11.19 764	11.66 770	4.73 756	5.26 749	10.46 766	4.50 749	9.49 766	0.82 721	0.69 729	1.34 741	0.98 738	0.75 707	0.76 704

FADNet_RVC	0.81 640	1.14 675	2.42 574	0.30 330	0.24 387	0.71 571	0.24 339	0.95 613	0.61 437	0.44 352	0.56 468	0.59 485	0.42 476	1.52 565	0.68 557	0.94 725	0.96 741	0.28 661	1.00 739	0.90 715	1.36 738

DStereoFS	2.23 727	2.10 742	2.47 590	1.61 734	1.88 742	3.81 744	2.06 744	1.95 733	3.33 750	2.38 736	3.31 742	2.37 724	4.92 749	2.45 699	3.27 727	1.03 729	1.27 752	0.55 707	1.04 740	0.70 702	2.05 751

UNDER WATER	2.74 735	1.85 732	4.54 731	1.81 741	1.44 731	2.34 735	1.40 730	3.24 748	6.60 759	2.60 739	2.76 732	5.75 751	5.24 752	3.02 729	4.01 739	1.45 742	0.81 736	1.59 750	1.06 741	1.80 742	1.51 743

UNDER WATER-64	2.47 731	1.89 735	4.86 733	1.82 742	1.44 731	3.18 741	1.57 736	2.62 741	5.64 756	2.05 725	2.13 715	4.13 740	3.76 745	2.62 711	3.42 732	1.47 743	0.85 738	1.57 749	1.07 742	1.82 743	1.49 740

notaker	2.66 734	2.07 741	3.31 706	2.61 751	1.43 729	1.76 718	1.11 714	2.76 744	1.79 727	2.26 733	11.53 770	3.96 739	4.29 748	3.09 732	2.76 719	1.55 745	0.88 739	1.70 752	1.07 742	2.00 746	1.35 737

KSHMR	4.10 747	1.97 740	5.27 736	1.71 737	1.47 733	1.96 723	1.28 722	3.19 747	17.33 779	2.12 726	15.91 773	9.18 764	1.57 716	8.42 763	1.98 690	1.52 744	1.26 750	1.67 751	1.19 744	1.67 740	1.40 739

ktn	4.35 749	2.10 742	2.89 662	1.80 739	1.49 735	2.13 731	1.41 732	2.26 738	12.72 767	11.41 769	16.43 774	11.15 767	3.75 744	4.36 748	3.18 726	1.82 748	0.98 743	1.73 753	1.21 745	2.97 754	1.27 735

JetRed	3.29 744	4.93 757	10.17 761	1.45 729	1.72 739	7.44 760	5.05 759	3.06 746	2.12 739	2.41 737	2.39 722	2.99 732	2.37 732	3.51 740	6.44 758	1.32 741	1.90 759	1.37 743	1.23 746	2.21 748	1.76 747

anonymity	0.80 632	0.66 494	1.29 219	0.59 672	0.75 696	0.67 545	0.52 621	0.95 613	0.71 549	0.94 670	0.70 587	0.67 533	0.87 658	0.71 440	1.35 659	0.64 711	0.62 720	0.58 709	1.44 747	0.60 696	0.65 693

LVE	1.96 723	2.17 751	3.14 689	1.68 735	1.80 740	1.63 710	1.03 709	2.34 740	2.81 747	1.25 699	2.89 734	4.24 743	1.29 695	2.79 722	1.44 666	2.85 755	0.91 740	1.18 734	1.46 748	1.23 730	1.10 731

DStereoSA	2.12 726	0.98 636	2.80 653	1.25 725	2.23 744	1.97 725	4.62 758	1.22 697	2.54 745	1.16 688	3.84 752	1.00 663	4.05 747	2.07 662	5.29 750	0.93 723	1.48 753	0.48 702	1.51 749	0.95 719	1.95 750

MultiAttention	2.38 730	0.50 405	1.93 454	1.80 739	2.56 747	10.86 764	2.30 746	1.22 697	0.80 621	0.62 563	1.16 676	1.13 685	0.56 567	16.09 776	1.18 642	0.20 616	0.09 307	0.43 698	1.62 750	0.94 717	1.58 745

MSAF-DinoV2	3.10 743	1.86 734	10.68 762	3.61 757	0.30 484	3.34 742	0.82 691	2.81 745	1.79 727	0.80 641	0.87 634	1.56 709	1.10 685	26.49 791	1.96 687	0.17 576	0.13 482	0.19 612	1.63 751	0.92 716	0.99 725

IGEV-RUCA	2.28 728	0.30 213	1.15 187	0.40 557	1.86 741	2.06 730	1.90 741	1.36 708	1.80 729	3.70 755	3.76 750	5.02 748	8.19 764	2.12 669	1.63 674	0.25 655	0.76 734	2.72 763	1.91 752	2.39 750	2.36 754

TCMNet-wrong-test	5.51 753	6.62 762	6.20 744	13.02 772	11.90 763	7.14 758	5.53 764	6.99 763	1.44 710	2.65 740	3.10 738	8.37 760	5.95 757	4.75 755	6.05 752	3.07 758	0.98 743	2.38 757	1.99 753	6.62 765	5.43 761

noway4	5.60 758	6.93 765	6.50 749	13.12 775	12.06 768	7.19 759	5.54 765	6.97 762	1.42 708	2.67 741	3.29 741	8.41 763	6.00 759	4.66 753	6.23 755	3.11 762	1.06 749	2.44 761	2.04 754	6.73 769	5.55 765

zzzz4	5.59 757	6.90 764	6.62 751	13.08 773	12.04 766	7.13 756	5.47 760	7.10 765	1.41 707	2.70 743	3.33 744	8.32 758	5.92 755	4.65 751	6.23 755	3.09 760	1.05 747	2.43 758	2.05 755	6.70 767	5.51 763

noway3	5.51 753	6.38 761	6.27 745	12.92 770	12.02 764	7.08 754	5.48 762	6.99 763	1.39 704	2.69 742	3.33 744	8.37 760	5.97 758	4.68 754	6.13 753	3.05 756	1.00 745	2.44 761	2.05 755	6.61 764	5.27 760

noway2	5.52 755	6.31 760	6.33 746	12.97 771	12.02 764	7.09 755	5.49 763	6.95 761	1.40 705	2.70 743	3.32 743	8.40 762	6.00 759	4.60 750	6.13 753	3.07 758	1.04 746	2.43 758	2.05 755	6.65 766	5.44 762

noway1	5.58 756	6.89 763	6.57 750	13.08 773	12.04 766	7.13 756	5.47 760	7.10 765	1.40 705	2.70 743	3.33 744	8.32 758	5.92 755	4.65 751	6.23 755	3.09 760	1.05 747	2.43 758	2.05 755	6.70 767	5.51 763

MFN_U_SF_RVC	1.55 715	2.39 754	3.16 691	0.65 684	0.41 611	1.12 684	0.46 601	1.23 700	1.33 699	1.61 720	1.20 677	1.43 703	0.98 673	1.76 604	1.97 689	1.90 750	1.80 755	1.98 754	2.15 759	1.63 739	1.77 748

PML	23.15 779	16.83 774	7.78 753	5.49 758	9.93 760	51.13 795	104.50 801	5.76 757	13.62 772	37.30 801	105.93 801	30.86 794	23.50 785	12.07 768	7.87 763	6.30 768	2.12 762	6.32 774	2.43 760	10.44 775	2.90 755

MADNet++	2.79 736	2.11 745	2.97 674	2.49 749	2.28 745	2.95 740	2.31 747	2.67 742	2.47 743	3.03 751	3.13 739	2.70 730	2.92 736	4.10 745	4.48 744	2.68 754	2.24 763	3.04 766	2.44 761	2.37 749	2.34 753

Selective-IGEV-i1pa	9.22 766	12.57 773	9.49 759	2.20 745	1.49 735	16.83 771	8.03 769	14.34 777	11.26 765	10.52 766	15.24 772	14.52 776	11.94 775	18.22 781	9.78 768	7.79 776	3.09 765	5.20 770	2.49 762	2.46 751	6.90 769

BEATNet-Init1	12.10 770	11.19 769	27.29 791	2.99 753	3.51 749	21.84 784	11.10 770	14.34 777	13.83 774	20.34 781	20.33 780	26.35 793	20.03 779	19.06 782	14.80 778	1.74 747	1.81 756	2.05 755	2.49 762	3.69 758	3.12 756

tt	4.93 751	0.27 151	4.20 726	2.29 747	1.58 737	10.20 763	16.97 774	9.42 769	5.02 755	1.67 721	1.28 683	4.68 746	5.03 751	3.37 739	5.92 751	6.16 767	9.47 778	2.82 764	3.18 764	3.60 756	1.53 744

USTest	8.10 761	7.17 766	8.96 756	9.25 762	9.05 758	15.27 768	23.78 776	9.96 770	9.47 763	5.94 761	6.75 759	7.80 757	7.48 762	8.83 765	11.21 771	2.21 753	3.56 766	2.86 765	3.20 765	5.02 762	4.16 757

UHP	8.35 764	2.17 751	12.80 770	1.04 714	3.05 748	13.45 766	6.62 766	11.56 771	21.64 785	12.60 771	20.66 781	14.01 775	14.14 776	7.42 761	8.27 764	1.86 749	1.65 754	1.36 742	3.22 766	3.66 757	5.78 766

Anonymous_2	0.74 613	0.32 236	1.65 310	0.33 420	0.30 484	0.67 545	0.32 505	0.69 364	0.46 274	0.48 396	0.41 318	0.84 618	0.58 579	0.51 352	0.40 431	0.32 680	0.38 690	1.43 745	3.69 767	0.80 711	0.27 552

DGSMNet	2.89 739	0.63 473	3.18 695	3.43 756	4.17 753	2.57 738	6.98 768	0.97 627	0.83 632	0.56 490	1.86 709	0.79 599	0.62 601	1.64 585	1.39 662	4.61 764	5.01 769	5.17 769	4.71 768	4.44 761	4.19 758

TARStereo	4.27 748	0.86 582	6.17 743	0.46 607	7.32 756	5.34 753	6.97 767	4.27 754	7.12 762	5.50 760	8.80 761	7.61 756	5.43 753	2.93 727	2.74 717	0.40 691	0.24 638	0.41 692	5.07 769	0.51 682	7.23 770

iinet-test	11.61 768	10.56 767	11.80 763	12.17 764	12.09 769	18.69 772	26.70 782	13.53 773	13.46 768	9.91 763	10.28 762	11.17 768	11.16 770	12.37 770	14.43 774	6.71 771	7.85 771	6.13 772	6.95 770	8.33 771	7.85 771

IINet	11.61 768	10.56 767	11.80 763	12.17 764	12.09 769	18.69 772	26.70 782	13.53 773	13.46 768	9.91 763	10.28 762	11.17 768	11.16 770	12.37 770	14.43 774	6.71 771	7.85 771	6.13 772	6.95 770	8.33 771	7.85 771

DPSM_ROB	12.34 771	11.21 771	12.51 767	12.91 768	12.80 772	19.84 781	28.28 785	14.38 779	14.28 775	10.58 767	11.26 766	12.03 772	11.85 773	13.15 774	15.34 779	7.11 773	8.31 775	6.50 775	7.35 772	8.84 773	8.31 775

DPSM	12.34 771	11.21 771	12.51 767	12.91 768	12.80 772	19.84 781	28.28 785	14.38 779	14.28 775	10.58 767	11.26 766	12.03 772	11.85 773	13.15 774	15.34 779	7.11 773	8.31 775	6.50 775	7.35 772	8.84 773	8.31 775

DGTPSM_ROB	8.89 765	5.62 758	12.25 766	5.92 759	11.32 761	8.54 761	24.18 777	6.40 758	13.49 770	5.15 757	11.46 768	6.19 754	10.92 768	7.00 760	13.72 772	4.47 763	7.65 770	3.92 767	7.45 774	4.38 760	7.87 773

DPSMNet_ROB	9.48 767	5.64 759	13.01 771	8.82 761	11.82 762	8.54 761	24.20 778	6.41 759	13.65 773	5.32 759	11.47 769	6.33 755	10.92 768	7.69 762	13.89 773	7.25 775	8.19 774	5.06 768	7.78 775	5.31 763	8.26 774

Selective-IGEV-i16pa	47.65 799	67.17 800	7.20 752	2.47 748	2.32 746	116.02 801	1.42 733	90.41 802	82.69 801	32.69 800	90.10 800	60.10 801	84.41 801	129.53 802	52.52 799	50.16 799	15.10 781	18.00 786	9.63 776	0.94 717	40.09 800

DPSimNet_ROB	17.97 776	20.20 782	24.98 784	17.62 776	15.92 775	21.53 783	21.00 775	13.70 775	15.61 777	23.89 793	14.69 771	22.87 781	24.58 793	12.70 773	14.56 776	18.48 786	12.91 780	20.21 789	12.05 777	17.76 776	14.17 778

U	3.37 746	0.17 2	0.91 135	0.26 210	13.79 774	19.19 778	0.15 56	0.41 108	0.31 52	0.17 60	0.18 72	0.27 237	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.09 160	0.06 25	17.88 785	12.81 778	0.10 121	0.08 61

HanzoNet	7.64 760	2.86 756	5.05 734	7.01 760	3.97 752	2.18 733	1.34 726	3.37 752	4.05 753	13.17 772	10.58 764	10.73 766	16.52 777	8.45 764	10.51 770	10.48 777	9.72 779	5.59 771	13.46 779	6.84 770	6.83 768

LSM0	26.58 788	22.63 790	25.88 788	30.13 788	52.21 800	39.94 793	56.74 787	28.97 792	28.72 789	21.14 785	22.26 784	24.43 791	23.88 787	26.54 792	30.87 789	14.32 784	16.55 782	13.12 783	14.71 780	17.92 783	20.60 787

CasAABBNet	24.81 783	22.53 784	24.83 783	26.08 781	25.74 780	39.86 789	57.06 791	28.87 790	28.83 792	21.16 788	22.54 787	24.22 788	23.89 790	26.38 785	30.87 789	14.25 778	16.71 785	13.09 777	14.81 781	17.78 777	16.71 780

RAFT-FEzeroshot	24.80 781	22.55 786	24.73 781	26.10 782	25.76 781	39.84 787	57.07 793	28.84 787	28.79 790	21.14 785	22.48 785	24.18 786	23.88 787	26.38 785	30.87 789	14.26 779	16.71 785	13.09 777	14.82 782	17.79 780	16.72 783

RAFT-FE	24.80 781	22.55 786	24.73 781	26.10 782	25.76 781	39.84 787	57.07 793	28.84 787	28.79 790	21.14 785	22.48 785	24.18 786	23.88 787	26.38 785	30.87 789	14.26 779	16.71 785	13.09 777	14.82 782	17.79 780	16.72 783

Selective-RAFT-Error	24.87 786	22.59 789	25.14 786	26.13 786	25.82 785	39.93 792	57.03 789	28.97 792	28.95 794	21.21 789	22.65 789	24.25 790	23.98 792	26.43 789	30.83 788	14.27 782	16.71 785	13.10 781	14.82 782	17.82 782	16.76 785

Hybrid-DGEV	24.86 785	22.58 788	25.22 787	26.11 784	25.76 781	39.92 791	57.06 791	29.03 794	29.01 796	21.12 784	22.64 788	24.13 785	23.91 791	26.46 790	30.82 787	14.27 782	16.70 784	13.09 777	14.83 785	17.78 777	16.71 780

FlowAnything	24.85 784	22.54 785	25.10 785	26.11 784	25.76 781	39.86 789	57.00 788	28.89 791	28.87 793	21.31 790	22.68 790	24.22 788	23.87 786	26.39 788	30.89 793	14.26 779	16.78 789	13.10 781	14.90 786	17.78 777	16.69 779

fast-reg	25.26 787	22.76 791	26.49 790	26.66 787	27.60 787	41.51 794	57.03 789	28.84 787	28.98 795	20.78 782	22.21 783	23.55 784	23.30 784	26.97 794	31.44 794	14.39 785	16.67 783	15.16 784	15.84 787	18.23 785	16.71 780

zzzz2	37.36 793	34.10 798	37.81 794	39.61 789	38.70 791	60.14 798	86.04 799	43.62 799	43.68 797	31.88 798	34.07 797	35.66 795	35.41 797	39.41 795	46.07 795	21.44 789	25.20 793	19.84 787	22.48 788	26.77 790	25.16 791

noway5	37.36 793	34.10 798	37.81 794	39.61 789	38.70 791	60.14 798	86.04 799	43.62 799	43.68 797	31.88 798	34.07 797	35.66 795	35.41 797	39.41 795	46.07 795	21.44 789	25.20 793	19.84 787	22.48 788	26.77 790	25.16 791

zzzzzz3	37.89 795	29.68 793	38.88 796	48.93 791	48.83 798	58.10 797	76.69 798	42.34 797	43.95 799	31.42 796	34.06 796	40.19 797	40.01 799	39.79 797	48.00 798	21.11 787	25.13 791	20.33 790	22.80 790	25.12 788	22.46 788

zzz1	37.91 796	29.70 794	39.14 797	48.93 791	48.83 798	58.08 796	76.65 797	42.36 798	44.00 800	31.44 797	34.09 799	40.20 798	40.01 799	39.82 798	47.98 797	21.12 788	25.13 791	20.33 790	22.80 790	25.12 788	22.47 789

HaxPig	19.86 777	22.40 783	22.34 778	17.95 777	17.95 776	11.77 765	11.89 771	16.02 781	15.89 778	21.10 783	21.41 782	18.74 780	18.39 778	20.08 783	19.69 781	23.63 795	23.22 790	24.06 792	23.69 792	23.00 787	23.95 790

LRCNet_RVC	13.74 775	19.30 775	12.75 769	19.46 778	12.69 771	1.86 719	0.41 568	12.33 772	1.05 673	15.77 776	18.83 779	12.62 774	8.70 765	12.21 769	9.62 767	22.22 791	8.37 777	25.85 793	24.01 793	19.32 786	17.44 786

RSGM-EC	41.56 797	31.72 796	19.92 776	51.66 796	47.86 796	38.70 785	61.61 795	33.83 795	22.80 786	23.45 791	29.29 794	43.76 799	35.31 795	66.76 799	70.17 800	66.40 800	37.60 800	48.67 797	25.68 794	48.86 797	27.21 793

acva	41.56 797	31.72 796	19.92 776	51.66 796	47.86 796	38.70 785	61.61 795	33.83 795	22.80 786	23.45 791	29.29 794	43.76 799	35.31 795	66.76 799	70.17 800	66.40 800	37.60 800	48.67 797	25.68 794	48.86 797	27.21 793

MEDIAN_ROB	23.96 780	27.05 792	26.39 789	22.16 779	22.13 778	16.12 770	13.97 772	20.24 782	20.05 780	25.50 794	25.31 792	22.96 782	22.63 783	24.39 784	23.24 785	28.20 796	27.23 798	28.62 794	27.75 796	27.50 792	27.76 795

AVERAGE_ROB	26.93 789	30.34 795	29.27 792	25.82 780	25.34 779	19.48 780	15.17 773	23.55 786	23.00 788	28.45 795	27.87 793	26.25 792	25.86 794	26.96 793	25.55 786	31.30 797	30.07 799	31.76 795	30.81 797	30.79 796	30.93 796

Anonymous_1	22.91 778	11.20 770	12.13 765	12.75 767	26.28 786	19.43 779	27.92 784	14.08 776	13.61 771	14.96 775	10.58 764	11.26 770	11.19 772	12.55 772	14.57 777	38.28 798	7.88 773	34.96 796	63.99 798	89.57 801	10.94 777

xxxxx1	28.96 790	20.11 779	14.07 773	49.74 793	39.15 793	18.98 774	26.64 779	21.94 783	20.21 781	16.45 777	17.48 776	18.36 777	21.56 780	16.21 777	20.88 782	23.07 792	26.55 795	66.40 799	78.70 799	30.27 793	32.51 797

tt_ll	28.96 790	20.11 779	14.07 773	49.74 793	39.15 793	18.98 774	26.64 779	21.94 783	20.21 781	16.45 777	17.48 776	18.36 777	21.56 780	16.21 777	20.88 782	23.07 792	26.55 795	66.40 799	78.70 799	30.27 793	32.51 797

ff	28.96 790	20.11 779	14.07 773	49.74 793	39.15 793	18.98 774	26.64 779	21.94 783	20.21 781	16.45 777	17.48 776	18.36 777	21.56 780	16.21 777	20.88 782	23.07 792	26.55 795	66.40 799	78.70 799	30.27 793	32.51 797

test_example2	115.39 800	123.23 801	94.57 799	115.52 798	123.55 801	101.63 800	114.33 802	53.41 801	99.48 802	134.90 802	135.05 802	85.83 802	85.11 802	111.32 801	106.15 802	152.55 802	205.26 802	99.78 802	114.96 802	140.96 802	110.20 801

ccccc		297.21 802		374.70 801	380.44 802	203.92 802		216.32 803		203.37 803		215.01 803		312.78 803		412.57 803	356.13 803	256.09 803	227.69 803	428.88 803

ASD4		19.65 776

Low-res two-view benchmark