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

Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 220	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 253

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 123	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 236	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.07 5	0.15 295

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 458	0.48 213	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 226

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA2	0.25 81	0.74 481	1.30 180	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 119	0.19 2	0.44 561	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 205	0.17 53	0.11 327	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 201	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 76	0.07 1	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
BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	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
MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	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
MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 153	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 150	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 150	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 164	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 164	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 189	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 428	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 195	0.19 89	0.09 140	0.31 608	0.07 1	0.10 227	0.07 5	0.07 12

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.07 5	0.15 295

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

aanet-new-36k	0.29 135	0.63 431	1.51 240	0.24 108	0.11 9	0.43 153	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 163	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 471

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 404	1.36 196	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 163	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 516

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 341	1.39 208	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 551	0.08 37	0.27 501

aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 160	0.25 132	0.13 48	0.44 164	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 220	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 183

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 458	0.47 202	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 189	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 163	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 447	0.08 59	0.51 634	0.08 37	0.39 587

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 121	0.22 58	0.31 448	0.47 202	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 327

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 163	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.45 621	0.08 37	0.27 501

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 133	0.23 81	0.23 321	0.45 172	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 253

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 205	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 220	0.33 150	0.18 64	0.08 65	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.10 227	0.08 37	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 113	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 138

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 121	0.22 58	0.30 427	0.48 213	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 226

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 138

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 230	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 299	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 606	0.08 37	0.09 77

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 282	0.29 264	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 183

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 112	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 219	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 295

asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 123	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 163	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 164	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 240	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 205	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 136	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 112

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 195	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 112

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 253

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 253

DCANet-4	0.40 253	0.27 133	2.21 478	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.47 308	0.28 214	0.37 360	0.37 195	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

fff	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 293	0.24 108	0.16 127	0.54 290	0.15 39	0.40 68	0.55 325	0.37 252	0.51 351	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 567	0.08 37	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
TANstereo	0.33 178	0.49 360	1.75 299	0.23 81	0.12 21	0.54 290	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 307	0.51 351	0.26 190	0.22 163	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 318	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 138

csc	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

cscssc	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 114	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 113	0.31 312	0.44 561	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 243	0.17 70	0.39 213	0.85 532	0.10 246	0.09 269	0.08 59	0.29 557	0.09 74	0.20 404

aanet-new-90k	0.29 135	0.47 351	1.41 211	0.26 175	0.18 205	0.43 153	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 146	0.37 195	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 605

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 371	1.68 271	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 123	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 493

aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 194	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 368

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 410	1.61 257	0.25 132	0.15 97	0.46 192	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 189	0.30 114	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 587

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 360	1.73 288	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 163	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

aanet-new-30k	0.28 122	0.49 360	1.75 299	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 163	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 140	0.24 108	0.45 572	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 582	0.09 74	0.10 112

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 373	1.51 240	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 146	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 538

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 405	0.98 119	0.21 29	0.31 448	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 318	0.08 59	0.45 621	0.09 74	0.29 516

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 163	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 181	0.08 59	0.47 625	0.09 74	0.34 560

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 169	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 226	0.21 146	0.32 136	0.20 121	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

252Zero-FE	0.62 482	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 688	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 405	0.09 140	0.12 404	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 183

Zero-FE251	0.56 443	0.29 175	1.27 172	0.26 175	0.16 127	0.44 164	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 685	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 565	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 226

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 112

MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 172	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 172	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 136	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 164	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 171	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 254	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 184	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 254	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 184	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 230	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 224	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 217	0.28 230	0.28 401	0.55 305	0.22 215	0.78 399	0.48 255	0.46 316	0.38 256	0.36 265	0.17 70	0.33 150	0.23 176	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 185	0.19 2	0.12 21	0.54 290	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 146	0.30 114	0.21 141	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 180	0.79 628	0.34 486	0.51 254	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 648	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 578

XX-TBD	0.34 187	0.77 494	1.75 299	0.34 400	0.13 48	0.51 254	0.17 75	0.43 98	0.50 273	0.37 252	0.49 338	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 210	0.21 33	1.70 277	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.78 399	0.36 116	0.57 439	0.67 501	0.33 250	0.24 205	0.32 136	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 183

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 277	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.78 399	0.36 116	0.57 439	0.67 501	0.33 250	0.24 205	0.32 136	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 114	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 356	1.33 187	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 146	0.38 205	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 432

aanet-new-78k	0.33 178	0.44 329	2.51 546	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 220	0.34 164	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 538

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 380	2.69 575	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 146	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 576	0.10 103	0.23 457

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 351	1.36 196	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 146	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 138

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 373	1.27 172	0.27 199	0.15 97	0.49 230	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 163	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 327

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 515	0.25 132	0.25 356	0.43 153	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 306	0.33 150	0.15 13	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 226

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 380	1.28 174	0.22 58	0.32 458	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 318	0.08 59	0.46 624	0.10 103	0.32 547

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 153	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 220	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.09 187	0.10 103	0.07 12

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 240	0.60 349	0.18 64	0.10 246	0.12 404	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 614

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 240	0.60 349	0.18 64	0.10 246	0.12 404	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 614

AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 124	0.25 132	0.21 271	0.46 192	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 171	0.17 53	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.25 535	0.10 103	0.10 112

S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 138	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.10 103	0.08 49
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 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 205	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 269	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 112

depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 505	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 278	0.44 245	0.23 176	0.09 140	0.10 318	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 239	0.10 246	0.09 269	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 112

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 195	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 136	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 240	0.38 205	0.37 353	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.25 535	0.10 103	0.06 1

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 234	0.24 108	0.20 257	0.47 202	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 76	0.07 1	0.12 335	0.10 103	0.07 12

U	3.37 678	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 699	19.19 703	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 709	12.81 703	0.10 103	0.08 49

Any-RAFT	0.38 230	0.25 103	1.89 384	0.27 199	0.17 158	0.68 497	0.21 175	0.78 399	0.53 305	0.43 289	0.43 279	0.54 391	0.30 306	0.41 224	0.20 121	0.10 246	0.12 404	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

RAFT-Test	0.44 298	0.38 275	2.01 432	0.27 199	0.44 561	0.64 459	0.37 485	0.72 334	0.57 341	0.45 307	0.48 321	0.65 454	0.24 205	0.35 171	0.29 264	0.09 140	0.11 371	0.09 156	0.38 607	0.10 103	0.11 138

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 154	0.25 132	0.34 486	0.43 153	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 205	0.31 123	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 538

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 117	0.30 285	0.19 241	0.56 321	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 205	0.19 89	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.10 103	0.35 563

anonymousa	0.48 351	0.46 341	2.44 527	0.29 264	0.34 486	0.61 407	0.25 311	0.66 300	0.54 318	0.53 388	0.77 551	0.73 507	0.46 458	0.33 150	0.31 296	0.10 246	0.09 269	0.12 357	0.29 557	0.10 103	0.19 385

ASMatch	0.60 469	0.43 318	2.58 559	0.91 637	0.36 508	0.56 321	0.25 311	0.52 206	0.61 382	0.47 318	1.21 616	0.47 356	0.66 552	1.34 476	0.94 539	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.10 103	0.16 327

DEmStereo	0.68 518	0.31 206	2.25 490	0.42 516	0.17 158	0.66 479	0.89 633	0.51 190	0.59 360	0.60 481	1.01 597	0.45 336	1.26 629	1.54 507	2.26 641	0.10 246	0.08 181	0.10 217	0.10 227	0.10 103	0.11 138

RAFT-RH_RVC	0.61 477	0.50 368	2.33 503	0.36 435	0.29 410	0.60 387	0.18 95	0.44 107	0.58 352	0.76 567	1.91 644	0.47 356	0.29 296	1.60 520	1.23 588	0.14 464	0.07 76	0.13 418	0.13 368	0.10 103	0.09 77

RAFT-345	0.53 417	0.30 192	2.34 505	0.38 476	0.34 486	0.58 356	0.42 511	0.47 150	0.61 382	0.51 368	1.00 596	0.43 316	0.28 278	1.57 513	0.82 528	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.10 103	0.08 49

CFNet-RSSM	0.41 261	0.32 214	2.20 477	0.27 199	0.44 561	0.52 273	0.19 106	0.76 373	0.48 255	0.43 289	0.36 241	0.54 391	0.26 240	0.33 150	0.25 216	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.38 607	0.10 103	0.09 77

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 187	0.19 2	0.13 48	0.55 305	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 146	0.31 123	0.21 141	0.11 327	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.10 103	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
CCAANet	0.40 253	0.33 223	1.65 261	0.26 175	0.21 271	0.53 282	0.26 334	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 457	0.56 407	0.35 340	0.86 422	0.41 387	0.12 388	0.08 181	0.10 217	0.10 227	0.10 103	0.10 112

TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 192	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 123	0.22 165	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 131	0.27 199	0.12 21	0.43 153	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 146	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 141	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 296	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 183

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 172	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 146	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 269	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 226

Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 260	0.23 189	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 183

UGAM-zero	0.63 489	0.39 287	2.49 539	0.30 285	0.49 586	0.67 485	0.19 106	0.91 510	0.45 221	0.77 571	0.45 294	1.16 627	0.82 586	2.05 594	0.29 264	0.09 140	0.15 475	0.09 156	0.44 620	0.11 137	0.22 432

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 388	1.44 219	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 163	0.30 114	0.29 264	0.10 246	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.11 137	0.11 138

DisPM	0.43 289	0.33 223	1.78 321	0.57 599	0.18 205	0.59 375	0.63 599	0.53 215	0.61 382	0.60 481	0.53 378	0.38 277	0.26 240	0.75 400	0.29 264	0.12 388	0.07 76	0.12 357	0.11 295	0.11 137	0.14 253

STrans-v2	0.67 511	0.56 399	2.64 567	0.27 199	0.23 321	0.57 339	0.33 456	0.96 555	0.69 469	0.92 603	0.85 568	0.89 574	0.93 603	1.83 560	1.21 586	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.09 187	0.11 137	0.12 183

TransformOpticalFlow	0.64 493	0.56 399	2.66 570	0.44 527	0.26 374	0.62 427	0.28 379	0.83 436	0.71 489	0.76 567	0.74 541	0.91 578	0.85 591	1.83 560	0.81 527	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.11 137	0.12 183

FTStereo	0.76 558	0.18 6	2.35 508	0.71 620	0.21 271	0.73 524	1.79 673	0.57 243	0.53 305	1.07 617	1.63 638	1.29 633	2.13 662	0.75 400	0.29 264	0.19 547	0.08 181	0.12 357	0.11 295	0.11 137	0.40 593

GrayStereo	0.66 506	0.19 10	1.76 308	0.90 636	0.23 321	0.62 427	1.42 669	0.62 279	0.60 365	0.72 555	0.78 552	0.56 407	3.07 673	0.60 349	0.26 228	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.21 514	0.11 137	0.18 368

cross-raft	0.40 253	0.27 133	2.22 482	0.30 285	0.17 158	0.49 230	0.35 469	0.71 328	0.39 148	0.43 289	0.45 294	0.64 449	0.25 220	0.32 136	0.25 216	0.08 65	0.08 181	0.09 156	0.23 527	0.11 137	0.14 253

test-1	0.44 298	0.48 356	1.69 273	0.30 285	0.27 387	0.50 243	0.28 379	0.80 418	0.43 200	0.40 270	0.54 390	0.41 298	0.24 205	0.31 123	1.16 578	0.09 140	0.20 549	0.10 217	0.17 462	0.11 137	0.26 493

Prome-Stereo	0.49 369	0.30 192	1.76 308	0.60 610	0.23 321	0.63 445	0.42 511	0.62 279	0.60 365	0.59 471	1.03 602	0.43 316	0.72 566	0.60 349	0.33 322	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.09 187	0.11 137	0.43 600

Gwc-CoAtRS	0.38 230	0.33 223	1.92 398	0.27 199	0.41 551	0.48 213	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 289	0.39 265	0.57 414	0.26 240	0.32 136	0.26 228	0.09 140	0.09 269	0.09 156	0.31 576	0.11 137	0.09 77

DN	0.37 217	0.23 71	1.40 209	0.37 459	0.40 542	0.48 213	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 265	0.18 94	0.81 415	0.54 455	0.13 420	0.11 371	0.11 293	0.34 590	0.12 154	0.19 385

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 318	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 76	0.16 505	0.21 514	0.12 154	0.11 138

Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.98 600	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 76	0.16 505	0.21 514	0.12 154	0.11 138

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 189	0.43 236	0.53 449	0.09 140	0.09 269	0.08 59	0.10 227	0.12 154	0.11 138

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 338	1.04 128	0.21 29	0.12 21	0.58 356	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 302	0.30 234	0.41 402	0.81 415	0.51 442	0.08 65	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.09 77

Reg-Stereo(zero)	0.46 329	0.17 2	2.10 454	0.24 108	0.34 486	0.51 254	0.42 511	0.50 180	0.54 318	0.37 252	0.46 302	0.54 391	0.60 526	0.43 236	1.10 568	0.08 65	0.09 269	0.08 59	0.22 524	0.12 154	0.22 432

castereo	0.30 152	0.44 329	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 359	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 316	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.31 576	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 318	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 240	0.37 195	0.24 202	0.14 464	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.12 154	0.10 112

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 305	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 146	0.34 164	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.09 77

model_zeroshot	0.44 298	0.68 455	1.97 428	0.28 230	0.18 205	0.69 503	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 611	0.34 232	0.42 312	0.20 132	0.69 386	0.24 202	0.10 246	0.22 564	0.10 217	0.22 524	0.12 154	0.10 112

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 305	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 146	0.34 164	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.09 77

RAStereo	0.28 122	0.48 356	1.52 242	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.12 154	0.08 49

test_sample1	0.40 253	0.18 6	1.19 154	0.31 312	0.18 205	0.48 213	0.23 254	0.78 399	0.49 262	0.44 296	0.44 290	0.45 336	0.41 402	1.39 481	0.33 322	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.12 154	0.13 226

ACVNet-DCA	0.42 280	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.76 373	0.52 288	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

xx1	0.46 329	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	1.01 606	0.31 225	0.38 256	0.46 348	0.36 347	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.12 357	0.12 335	0.12 154	0.14 253

1test111	0.44 298	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.76 373	0.52 288	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.96 432	0.30 284	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

1111x	0.74 551	0.21 33	1.93 401	0.31 312	0.17 158	0.63 445	0.32 447	1.03 607	0.74 518	0.52 377	0.62 457	0.57 414	0.47 467	2.38 621	4.25 674	0.12 388	0.14 447	0.11 293	0.12 335	0.12 154	0.14 253

qqq	0.38 230	0.21 33	1.34 191	0.28 230	0.15 97	0.45 172	0.26 334	0.76 373	0.52 288	0.39 268	0.41 272	0.46 348	0.36 347	0.96 432	0.30 284	0.11 327	0.14 447	0.12 357	0.12 335	0.12 154	0.14 253

x	0.35 200	0.20 18	1.36 196	0.33 367	0.17 158	0.47 202	0.24 289	0.75 361	0.54 318	0.40 270	0.40 268	0.42 312	0.34 338	0.45 261	0.32 309	0.11 327	0.14 447	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

BUS	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.91 591	0.23 254	1.00 589	0.61 382	0.63 510	0.53 378	0.66 461	0.30 306	0.43 236	0.32 309	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

BSDual-CNN	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.76 540	0.31 424	1.00 589	0.61 382	0.63 510	0.53 378	0.63 440	0.37 360	0.43 236	0.38 360	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

hknet	0.47 345	0.29 175	1.70 277	0.30 285	0.24 336	0.76 540	0.31 424	1.00 589	0.64 420	0.63 510	0.53 378	0.80 540	0.38 369	0.77 408	0.37 353	0.11 327	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

PFNet+	0.45 317	0.37 263	1.86 370	0.46 546	0.18 205	0.58 356	0.77 623	0.52 206	0.64 420	0.56 428	0.48 321	0.39 283	0.26 240	0.93 428	0.32 309	0.13 420	0.09 269	0.14 455	0.13 368	0.12 154	0.15 295

PSM-softLoss	0.48 351	0.27 133	1.85 362	0.51 570	0.17 158	0.61 407	0.40 501	0.61 275	0.57 341	0.52 377	0.48 321	0.39 283	0.25 220	1.46 493	0.77 519	0.12 388	0.08 181	0.13 418	0.12 335	0.12 154	0.14 253

KMStereo	0.48 351	0.27 133	1.85 362	0.51 570	0.17 158	0.61 407	0.40 501	0.61 275	0.57 341	0.52 377	0.48 321	0.39 283	0.25 220	1.46 493	0.77 519	0.12 388	0.08 181	0.13 418	0.12 335	0.12 154	0.14 253

KYRaft	0.48 351	0.29 175	1.75 299	0.33 367	0.21 271	0.75 536	0.44 529	0.58 249	0.57 341	0.64 520	0.93 584	0.53 383	0.72 566	0.60 349	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.14 396	0.12 154	0.54 616

Pruner-Stereo	0.51 397	0.27 133	1.78 321	1.79 668	0.19 241	0.62 427	0.45 537	0.57 243	0.60 365	0.61 490	0.48 321	0.41 298	0.24 205	0.46 270	1.00 552	0.12 388	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.12 154	0.13 226

AnonymousM	0.37 217	0.44 329	1.50 237	0.25 132	0.15 97	0.52 273	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 283	0.32 214	0.30 234	0.25 220	0.34 164	0.23 176	0.11 327	0.09 269	0.71 648	0.36 603	0.12 154	0.07 12

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 338	1.08 133	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 273	0.21 94	0.24 115	0.55 394	0.22 163	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
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
222	0.78 566	0.23 71	1.23 164	0.28 230	0.18 205	0.62 427	0.24 289	1.02 600	0.70 479	0.58 457	0.66 498	0.46 348	0.42 420	1.80 555	6.53 686	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.17 348

xxxx	0.70 527	0.21 33	1.33 187	0.28 230	0.18 205	0.63 445	0.24 289	1.02 600	0.69 469	0.50 355	0.62 457	0.58 421	0.38 369	1.47 500	5.21 680	0.13 420	0.12 404	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.15 295

HSM-Net_RVC	0.67 511	0.34 241	2.23 486	0.26 175	0.19 241	0.67 485	0.29 403	1.26 636	0.69 469	0.72 555	0.70 527	0.78 531	0.42 420	3.77 674	0.41 387	0.13 420	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.12 154	0.11 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 189	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.13 188	0.55 619

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 269	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 138

FE-Mocha	0.41 261	0.31 206	1.44 219	0.28 230	0.33 473	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 296	0.50 346	0.41 298	0.45 443	0.36 184	1.17 580	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.21 514	0.13 188	0.13 226

xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 341	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 282	0.25 311	0.52 206	0.54 318	0.28 209	0.32 214	0.29 226	0.23 189	0.59 342	0.55 457	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.13 188	0.08 49

xyz-stereo	3.02 674	0.29 175	30.64 717	0.23 81	0.12 21	15.52 694	0.24 289	0.51 190	0.47 251	0.59 471	7.99 687	0.64 449	0.47 467	1.39 481	0.50 436	0.09 140	0.07 76	0.34 615	0.07 103	0.13 188	0.08 49

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 217	0.37 263	1.21 160	0.26 175	0.18 205	0.73 524	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 421	0.22 163	0.33 150	0.95 541	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.13 188	0.15 295

castereo++	0.28 122	0.43 318	0.93 110	0.28 230	0.17 158	0.53 282	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 243	0.17 70	0.33 150	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.29 557	0.13 188	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 617	0.30 192	9.45 684	3.22 684	5.97 686	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 123	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 348

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 415	1.18 152	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 359	0.55 231	0.48 255	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 240	0.32 136	0.25 216	0.13 420	0.09 269	0.11 293	0.11 295	0.13 188	0.14 253

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 189	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.13 188	0.55 619

CoDeX	0.52 411	0.43 318	2.25 490	0.29 264	0.26 374	0.61 407	0.32 447	0.99 580	0.68 460	0.48 336	0.55 400	0.52 381	0.40 391	1.60 520	0.35 341	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.13 188	0.12 183

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 211	0.33 367	0.16 127	0.48 213	0.21 175	0.67 309	0.48 255	0.40 270	0.34 232	0.32 243	0.33 329	0.42 232	0.27 239	0.11 327	0.12 404	0.10 217	0.08 142	0.13 188	0.14 253

GCAPDPT-zeroshot	1.09 614	0.30 192	8.70 681	3.22 684	5.88 685	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 123	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 385

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 299	0.24 108	0.18 205	0.45 172	0.24 289	0.57 243	0.38 135	0.41 278	0.39 265	0.55 394	0.25 220	0.38 205	0.23 176	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.07 103	0.13 188	0.12 183

riskmin	0.37 217	0.22 50	1.74 293	0.32 341	0.20 257	0.48 213	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 485	0.45 443	0.39 213	0.27 239	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.08 142	0.13 188	0.16 327

ADStereo(finetuned)	0.45 317	0.77 494	2.12 459	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.48 321	0.31 237	0.76 577	0.37 195	0.38 360	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 457

psmg	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.27 199	0.21 271	0.75 536	0.36 476	0.90 498	0.61 382	0.59 471	0.59 429	0.63 440	0.37 360	0.43 236	0.38 360	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.13 188	0.11 138

GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 196	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 150	0.24 202	0.09 140	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.09 77

TRStereo	0.53 417	0.76 485	2.38 513	0.42 516	0.29 410	0.69 503	0.23 254	1.81 661	0.55 325	0.36 247	0.32 214	0.47 356	0.40 391	0.46 270	0.25 216	0.12 388	0.11 371	0.11 293	0.41 616	0.13 188	0.32 547

NF-Stereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.44 529	0.66 300	0.61 382	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.45 492	0.79 525	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.16 327

OCTAStereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.61 382	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.80 526	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

PSM-AAD	0.63 489	0.22 50	1.77 317	0.37 459	0.23 321	0.86 579	1.17 654	0.59 258	0.60 365	0.64 520	0.71 531	0.68 478	2.93 670	0.65 371	0.31 296	0.09 140	0.07 76	0.17 526	0.15 421	0.13 188	0.33 556

RE-Stereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.60 365	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.78 521	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

TVStereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.60 365	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.78 521	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

DCANet	0.42 280	0.77 494	1.95 414	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.48 321	0.31 237	0.41 402	0.36 184	0.39 371	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 457

test_xeample	0.72 539	0.21 33	1.36 196	0.27 199	0.17 158	0.59 375	0.28 379	1.01 597	0.70 479	0.55 419	0.67 501	0.44 327	0.39 383	1.88 576	5.17 679	0.12 388	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.13 188	0.15 295

EAI-Stereo	0.78 566	0.25 103	1.67 269	0.54 585	0.59 609	1.95 655	2.05 676	1.11 624	0.64 420	0.95 608	1.49 633	0.50 372	0.67 554	0.59 342	1.44 604	0.09 140	0.19 538	0.09 156	0.49 630	0.13 188	0.22 432

MMNet	0.50 380	0.48 356	1.93 401	0.33 367	0.27 387	0.79 557	0.28 379	0.81 422	0.74 518	0.60 481	0.56 412	0.59 424	0.55 503	0.79 413	0.59 476	0.10 246	0.09 269	0.12 357	0.11 295	0.13 188	0.14 253

FENet	0.44 298	0.30 192	2.42 521	0.32 341	0.17 158	0.58 356	0.22 215	0.77 384	0.59 360	0.47 318	0.42 276	0.55 394	0.38 369	0.49 299	0.47 420	0.12 388	0.09 269	0.12 357	0.11 295	0.13 188	0.16 327

LiteMatch	0.25 81	0.69 459	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 360	0.25 47	0.40 379	0.10 246	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.12 183

Lsterematch	0.39 245	0.69 459	1.65 261	0.28 230	0.14 68	0.50 243	0.21 175	0.47 150	0.58 352	0.43 289	0.59 429	0.44 327	0.37 360	0.44 245	0.40 379	0.10 246	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.12 183

Selective-IGEV-i1	0.44 298	0.23 71	1.30 180	0.33 367	0.45 572	0.60 387	0.32 447	0.85 456	0.64 420	0.42 283	0.52 366	0.60 431	0.28 278	0.46 270	0.34 329	0.10 246	0.10 318	0.13 418	0.28 551	0.14 217	0.75 639

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 399	1.05 129	0.23 81	0.19 241	0.52 273	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 150	0.19 89	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 547

Select-FE	0.65 501	0.67 452	2.76 587	0.49 561	0.55 600	0.79 557	0.16 63	0.90 498	0.53 305	0.84 591	0.55 400	0.91 578	0.75 575	0.57 332	1.16 578	0.11 327	0.18 525	0.11 293	0.49 630	0.14 217	0.31 538

GASTEREO	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.56 594	0.20 257	0.52 273	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 316	0.35 171	0.26 228	0.09 140	0.14 447	0.08 59	0.28 551	0.14 217	0.20 404

PAM	0.70 527	0.35 250	2.72 579	0.56 594	0.62 620	1.08 618	0.53 564	0.85 456	0.44 206	0.93 605	0.92 580	1.24 630	0.68 557	0.64 360	1.01 556	0.10 246	0.19 538	0.10 217	0.48 628	0.14 217	0.38 581

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 121	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 311	0.51 190	0.61 382	0.25 168	0.28 164	0.32 243	0.25 220	0.39 213	0.25 216	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.13 368	0.14 217	0.13 226

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 133	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 146	0.31 123	0.21 141	0.14 464	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.10 112

test_sample2	0.41 261	0.19 10	1.23 164	0.31 312	0.17 158	0.51 254	0.27 359	0.81 422	0.55 325	0.44 296	0.45 294	0.46 348	0.38 369	1.51 503	0.30 284	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.14 253

tta	0.50 380	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.49 431	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.11 138

qqq1	0.48 351	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 138

fff1	0.48 351	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 138

MSKI-zero shot	0.46 329	0.38 275	2.47 535	0.27 199	0.43 560	0.56 321	0.20 133	0.77 384	0.43 200	0.60 481	0.51 351	0.44 327	0.17 70	0.68 380	0.21 141	0.09 140	0.29 603	0.09 156	0.32 582	0.14 217	0.10 112

IER	0.43 289	0.38 275	1.69 273	0.26 175	0.25 356	0.66 479	0.26 334	0.71 328	0.55 325	0.54 401	0.59 429	0.60 431	0.53 495	0.52 314	0.39 371	0.11 327	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.14 217	0.11 138

GwcNet-ADL	0.50 380	0.74 481	2.90 607	0.31 312	0.20 257	0.58 356	0.29 403	0.87 477	0.64 420	0.47 318	0.47 308	0.56 407	0.33 329	0.46 270	0.46 411	0.13 420	0.12 404	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 417

AAGNet	0.88 590	0.33 223	1.79 341	0.54 585	0.98 644	0.62 427	0.46 540	0.50 180	0.60 365	0.58 457	0.53 378	0.50 372	0.73 569	1.23 466	7.48 687	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.14 217	0.09 77

GMM-Stereo	0.50 380	0.23 71	2.41 519	0.54 585	0.24 336	0.77 548	0.46 540	0.59 258	0.57 341	0.58 457	0.73 538	0.47 356	0.43 431	0.68 380	0.27 239	0.10 246	0.06 24	0.13 418	0.13 368	0.14 217	0.44 602

TestStereo	0.45 317	0.54 388	2.11 455	0.29 264	0.16 127	0.43 153	0.24 289	0.54 227	0.45 221	0.37 252	0.46 302	0.34 256	0.27 261	1.98 586	0.27 239	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.14 217	0.08 49

UNet	0.54 423	0.44 329	2.83 597	0.31 312	0.33 473	0.74 530	0.27 359	0.82 430	0.61 382	0.53 388	0.54 390	0.72 503	0.54 498	0.78 412	0.56 465	0.11 327	0.09 269	0.13 418	0.11 295	0.14 217	0.12 183

RASNet	0.61 477	0.68 455	2.03 440	0.35 416	0.46 580	0.65 473	0.28 379	0.78 399	0.70 479	0.48 336	0.64 487	0.93 584	0.61 535	2.21 609	0.73 513	0.12 388	0.09 269	0.09 156	0.10 227	0.14 217	0.11 138

HSM	0.62 482	0.76 485	1.72 285	0.30 285	0.29 410	0.64 459	0.28 379	0.94 536	0.62 400	0.58 457	0.57 420	1.40 639	0.64 545	2.59 643	0.42 390	0.11 327	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.11 138

DLCB_ROB	0.54 423	0.55 397	1.49 234	0.36 435	0.25 356	0.65 473	0.36 476	0.80 418	0.70 479	0.72 555	0.69 517	0.83 550	0.46 458	1.53 506	0.60 478	0.13 420	0.12 404	0.14 455	0.14 396	0.14 217	0.13 226

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 113	0.25 132	0.28 401	0.46 192	0.15 39	0.53 215	0.55 325	0.37 252	0.36 241	0.28 214	0.21 146	0.32 136	0.21 141	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 253

MSCF	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.58 601	0.21 271	0.50 243	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 306	0.35 171	0.26 228	0.09 140	0.12 404	0.08 59	0.29 557	0.15 240	0.21 417

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 250	0.15 484	0.12 404	0.11 293	0.12 335	0.15 240	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.39 245	0.37 263	1.19 154	0.73 621	0.67 623	0.35 64	0.25 311	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 250	0.17 70	1.31 472	0.19 89	0.11 327	0.15 475	0.08 59	0.21 514	0.15 240	0.23 457

PAM_32	0.70 527	0.35 250	2.73 584	0.54 585	0.61 618	1.07 616	0.43 518	0.84 448	0.49 262	0.90 600	0.91 578	1.23 629	0.77 580	0.65 371	1.10 568	0.10 246	0.19 538	0.10 217	0.49 630	0.15 240	0.38 581

rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 231	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 411	0.64 290	0.62 400	0.30 220	0.33 224	0.37 269	0.29 296	0.41 224	0.28 250	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.15 421	0.15 240	0.14 253

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 222	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 379	0.59 258	0.62 400	0.27 202	0.31 204	0.35 260	0.27 261	0.43 236	0.25 216	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.12 183

rvit_0105_3	0.39 245	0.47 351	1.46 224	0.33 367	0.19 241	0.45 172	0.35 469	0.69 317	0.65 434	0.37 252	0.37 245	0.40 292	0.31 316	0.44 245	0.30 284	0.18 532	0.17 513	0.17 526	0.18 475	0.15 240	0.15 295

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 359	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 163	0.29 101	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.10 217	0.10 227	0.15 240	0.11 138

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 217	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 399	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 150	0.18 64	0.15 484	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.15 240	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 380	0.33 223	0.93 110	0.26 175	0.22 301	0.46 192	0.20 133	1.10 620	1.34 636	3.16 680	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 114	0.22 165	0.10 246	0.09 269	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.19 385

SMFormer	0.50 380	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.49 431	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.15 240	0.16 327

mmm	0.38 230	0.21 33	1.18 152	0.35 416	0.17 158	0.49 230	0.26 334	0.78 399	0.52 288	0.50 355	0.57 420	0.41 298	0.37 360	0.71 393	0.31 296	0.11 327	0.13 428	0.14 455	0.13 368	0.15 240	0.14 253

mmx	0.72 539	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.99 580	0.76 542	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.13 420	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.15 295

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 359	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 163	0.29 101	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.10 217	0.10 227	0.15 240	0.11 138

xxx	0.72 539	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.99 580	0.76 542	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.13 420	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.15 295

LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 242	0.23 81	0.13 48	0.54 290	0.20 133	0.48 164	0.49 262	0.25 168	0.28 164	0.37 269	0.24 205	0.38 205	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 152	0.27 133	1.09 136	0.23 81	0.50 587	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 150	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 611

gwcnet-sp	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

scenet	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

ssnet	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 450	0.87 533	2.11 455	0.32 341	0.30 427	0.84 573	0.40 501	0.88 486	0.72 499	0.65 527	0.73 538	0.66 461	0.57 513	0.93 428	0.71 506	0.13 420	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.15 240	0.14 253

PSMNet-ADL	0.51 397	0.38 275	1.65 261	0.35 416	0.21 271	0.67 485	0.26 334	0.74 351	0.55 325	0.42 283	0.52 366	0.70 495	0.45 443	1.91 579	0.57 469	0.15 484	0.13 428	0.11 293	0.13 368	0.15 240	0.20 404

IIG-Stereo	0.59 463	0.65 443	1.74 293	0.54 585	0.23 321	0.61 407	0.21 175	0.73 346	0.65 434	0.64 520	0.69 517	0.69 485	0.38 369	2.09 601	1.39 600	0.11 327	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.09 77

THIR-Stereo	0.86 586	0.62 421	2.13 461	0.25 132	0.16 127	0.58 356	2.74 684	0.59 258	0.51 280	0.62 501	1.62 637	0.97 594	1.80 658	1.69 532	2.25 640	0.10 246	0.08 181	0.14 455	0.11 295	0.15 240	0.11 138

DeepStereo_RVC	0.44 298	0.28 162	1.92 398	0.49 561	0.17 158	0.60 387	0.59 585	0.50 180	0.52 288	0.49 348	0.45 294	0.39 283	0.86 594	0.45 261	0.33 322	0.11 327	0.08 181	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.19 385

IRAFT_RVC	0.54 423	0.53 380	1.78 321	0.46 546	0.21 271	0.58 356	0.43 518	0.65 297	0.66 449	0.54 401	0.50 346	0.49 369	0.51 488	1.58 517	1.01 556	0.11 327	0.25 589	0.13 418	0.10 227	0.15 240	0.13 226

ICVP	0.46 329	0.29 175	2.41 519	0.33 367	0.22 301	0.59 375	0.55 572	0.75 361	0.50 273	0.44 296	0.60 445	0.49 369	0.35 340	0.53 320	0.37 353	0.16 505	0.16 493	0.14 455	0.11 295	0.15 240	0.15 295
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 384	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 220	0.32 136	0.24 202	0.14 464	0.16 493	0.12 357	0.12 335	0.15 240	0.13 226

GES	0.44 298	0.28 162	1.88 377	0.30 285	0.18 205	0.61 407	0.30 411	0.88 486	0.46 232	0.47 318	0.52 366	0.39 283	0.42 420	0.58 336	0.67 496	0.15 484	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.15 240	0.17 348

GMStereo	0.38 230	0.99 583	1.91 395	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 400	0.38 262	0.34 232	0.25 175	0.25 220	0.39 213	0.29 264	0.14 464	0.08 181	0.10 217	0.12 335	0.15 240	0.11 138
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 329	0.28 162	1.73 288	0.33 367	0.32 458	0.65 473	0.38 492	0.83 436	0.59 360	0.57 439	0.52 366	0.61 434	0.40 391	0.75 400	0.52 445	0.13 420	0.12 404	0.13 418	0.12 335	0.15 240	0.11 138

cf-r	0.53 417	0.81 511	2.15 467	0.33 367	0.28 401	0.60 387	0.28 379	0.78 399	0.64 420	0.51 368	0.60 445	0.75 519	0.40 391	1.32 473	0.43 399	0.13 420	0.09 269	0.11 293	0.12 335	0.15 240	0.14 253

PSMNet-RSSM	0.53 417	0.82 515	1.78 321	0.31 312	0.25 356	0.58 356	0.28 379	0.84 448	0.60 365	0.50 355	0.61 452	0.67 471	0.43 431	1.68 530	0.42 390	0.15 484	0.10 318	0.14 455	0.16 442	0.15 240	0.13 226

DMCA	0.41 261	0.52 373	1.26 169	0.31 312	0.24 336	0.59 375	0.26 334	0.77 384	0.63 412	0.58 457	0.48 321	0.57 414	0.35 340	0.40 219	0.50 436	0.14 464	0.10 318	0.14 455	0.10 227	0.15 240	0.15 295

DIP-Stereo	0.37 217	0.34 241	1.50 237	0.27 199	0.18 205	0.63 445	0.17 75	0.92 519	0.53 305	0.49 348	0.48 321	0.30 234	0.30 306	0.39 213	0.30 284	0.10 246	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.15 240	0.12 183
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 435	0.92 548	2.36 511	0.38 476	0.37 520	0.60 387	0.28 379	0.82 430	0.62 400	0.62 501	0.55 400	0.72 503	0.45 443	1.00 438	0.43 399	0.15 484	0.11 371	0.14 455	0.14 396	0.15 240	0.16 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 427	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 195	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 421	0.16 277	0.29 516

DStereoRT	0.81 578	0.53 380	2.23 486	0.36 435	0.33 473	0.92 593	0.36 476	0.86 466	0.80 559	0.57 439	0.62 457	0.59 424	1.15 626	1.76 543	1.04 561	0.14 464	0.13 428	2.17 686	0.78 661	0.16 277	0.66 633

coex_refinement	0.58 455	0.94 556	1.87 375	0.38 476	0.25 356	0.64 459	0.34 461	0.83 436	0.65 434	0.60 481	0.63 471	0.81 543	0.48 476	1.85 567	0.56 465	0.13 420	0.09 269	0.10 217	0.10 227	0.16 277	0.16 327

test_sample3	0.50 380	0.41 305	1.88 377	0.32 341	0.19 241	0.57 339	0.25 311	0.92 519	0.64 420	0.52 377	0.49 338	0.47 356	0.35 340	1.79 551	0.37 353	0.13 420	0.10 318	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.16 327

DispNO	0.67 511	0.98 578	2.58 559	0.31 312	0.27 387	0.59 375	0.29 403	0.83 436	0.68 460	0.53 388	0.79 555	0.83 550	0.47 467	2.46 633	0.68 499	0.12 388	0.10 318	0.19 553	0.31 576	0.16 277	0.17 348

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 224	0.29 264	0.23 321	0.60 387	0.31 424	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 240	0.57 332	0.19 89	0.09 140	0.18 525	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.19 385

MyStereo06	0.54 423	0.41 305	2.68 572	0.30 285	0.23 321	0.60 387	0.30 411	0.81 422	0.44 206	0.84 591	0.52 366	0.78 531	0.58 519	0.48 289	1.10 568	0.09 140	0.17 513	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.20 404

MyStereo05	0.49 369	0.41 305	2.72 579	0.30 285	0.23 321	0.60 387	0.30 411	0.82 430	0.77 547	0.52 377	0.37 245	0.51 375	0.42 420	0.52 314	0.38 360	0.09 140	0.17 513	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.20 404

MyStereo04	0.48 351	0.40 295	2.65 569	0.29 264	0.23 321	0.60 387	0.31 424	0.83 436	0.75 532	0.47 318	0.36 241	0.53 383	0.42 420	0.53 320	0.39 371	0.09 140	0.18 525	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.19 385

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 203	0.27 199	0.16 127	0.45 172	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 220	0.64 360	0.52 445	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.18 475	0.16 277	0.22 432

rrr	0.46 329	0.34 241	3.08 622	0.27 199	0.16 127	0.45 172	0.28 379	1.09 619	0.51 280	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 220	0.64 360	0.52 445	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.29 557	0.16 277	0.25 483

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 158	0.28 230	0.11 9	0.47 202	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 262	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 486	0.12 335	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 369	0.49 360	2.78 592	0.50 565	0.41 551	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 510	0.48 321	0.87 568	0.41 402	0.64 360	0.21 141	0.09 140	0.17 513	0.10 217	0.09 187	0.16 277	0.12 183

HanStereo	0.49 369	0.49 360	2.78 592	0.50 565	0.41 551	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 510	0.48 321	0.87 568	0.41 402	0.64 360	0.21 141	0.09 140	0.17 513	0.10 217	0.09 187	0.16 277	0.12 183

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 427	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 195	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 421	0.16 277	0.29 516

DCRE	0.50 380	0.63 431	2.13 461	0.30 285	0.23 321	0.45 172	0.24 289	0.59 258	0.53 305	0.50 355	2.10 648	0.42 312	0.26 240	0.35 171	0.23 176	0.09 140	0.14 447	0.10 217	0.32 582	0.16 277	0.15 295

NINENet	0.50 380	0.33 223	1.69 273	0.55 592	0.25 356	0.91 591	0.23 254	0.98 568	0.71 489	0.53 388	0.55 400	0.66 461	0.30 306	1.22 464	0.32 309	0.15 484	0.13 428	0.16 505	0.11 295	0.16 277	0.13 226

SST-Stereo	0.52 411	0.20 18	1.76 308	0.62 612	0.53 595	0.62 427	0.66 602	0.55 231	0.61 382	0.58 457	0.53 378	0.52 381	0.60 526	1.59 519	0.29 264	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.10 112

RAFT_R40	0.50 380	0.21 33	1.76 308	0.50 565	0.40 542	0.61 407	0.53 564	0.56 237	0.60 365	0.56 428	0.54 390	0.55 394	0.51 488	1.57 513	0.53 449	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.09 77

s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 250	0.23 81	0.11 9	0.62 427	0.24 289	0.79 414	0.64 420	0.44 296	0.52 366	0.28 214	0.26 240	0.50 306	0.24 202	0.11 327	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

SFCPSM	0.46 329	0.24 89	2.35 508	0.27 199	0.27 387	0.70 509	0.32 447	0.96 555	0.63 412	0.49 348	0.52 366	0.43 316	0.36 347	0.52 314	0.43 399	0.12 388	0.09 269	0.12 357	0.16 442	0.16 277	0.12 183

delet	0.52 411	0.54 388	1.62 259	0.31 312	0.35 499	0.74 530	0.46 540	0.85 456	0.74 518	0.55 419	0.60 445	0.67 471	0.50 486	1.12 454	0.57 469	0.11 327	0.11 371	0.13 418	0.14 396	0.16 277	0.12 183

DSFCA	0.54 423	0.35 250	1.41 211	0.28 230	0.28 401	0.79 557	0.88 632	0.76 373	0.70 479	0.72 555	0.66 498	0.67 471	0.57 513	1.17 460	0.63 485	0.16 505	0.14 447	0.13 418	0.14 396	0.16 277	0.13 226

STTStereo	0.51 397	0.69 459	2.14 466	0.36 435	0.30 427	0.61 407	0.32 447	0.77 384	0.60 365	0.60 481	0.54 390	0.67 471	0.43 431	0.86 422	0.42 390	0.16 505	0.15 475	0.17 526	0.20 508	0.16 277	0.15 295

IGEV_i1	0.44 298	0.26 121	2.01 432	0.33 367	0.18 205	0.58 356	0.27 359	0.84 448	0.49 262	0.45 307	0.47 308	0.55 394	0.33 329	0.65 371	0.36 346	0.11 327	0.11 371	0.13 418	0.19 495	0.17 301	0.28 509

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.16 442	0.17 301	0.12 183

AIO-test2	0.49 369	1.15 614	1.96 423	0.42 516	0.37 520	0.50 243	0.23 254	0.79 414	0.70 479	0.33 237	0.53 378	0.27 203	0.22 163	0.67 377	0.29 264	0.73 648	0.08 181	0.13 418	0.17 462	0.17 301	0.18 368

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 420	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 202	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 163	0.32 136	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

test_sample6	0.52 411	0.44 329	1.81 348	0.33 367	0.18 205	0.55 305	0.27 359	0.94 536	0.66 449	0.54 401	0.62 457	0.47 356	0.36 347	1.97 585	0.38 360	0.14 464	0.10 318	0.13 418	0.13 368	0.17 301	0.16 327

test_sample5	0.51 397	0.43 318	1.83 357	0.32 341	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.92 519	0.65 434	0.53 388	0.59 429	0.45 336	0.36 347	1.87 568	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

test_sample4	0.50 380	0.42 313	1.88 377	0.32 341	0.19 241	0.56 321	0.26 334	0.93 527	0.65 434	0.54 401	0.54 390	0.45 336	0.36 347	1.79 551	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

DualNet	0.51 397	0.43 318	1.83 357	0.32 341	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.92 519	0.65 434	0.54 401	0.62 457	0.45 336	0.36 347	1.87 568	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

LL-Strereo2	0.41 261	0.90 545	1.83 357	0.44 527	0.24 336	0.54 290	0.27 359	0.58 249	0.45 221	0.41 278	0.33 224	0.44 327	0.21 146	0.44 245	0.34 329	0.09 140	0.08 181	0.16 505	0.14 396	0.17 301	0.17 348

iRaft-Stereo_20w	0.58 455	0.39 287	1.96 423	0.45 541	0.32 458	0.92 593	0.57 581	1.14 625	0.56 337	0.81 583	0.40 268	0.55 394	0.69 559	0.65 371	1.04 561	0.09 140	0.16 493	0.09 156	0.36 603	0.17 301	0.25 483

Patchmatch Stereo++	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.16 127	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.54 324	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183
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
OMP-Stereo	0.59 463	0.65 443	1.74 293	0.56 594	0.37 520	0.60 387	0.26 334	0.70 325	0.65 434	0.66 529	0.60 445	0.69 485	0.32 324	2.09 601	1.20 584	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.09 187	0.17 301	0.10 112

PSM-adaLoss	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.60 387	0.29 403	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.47 282	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ROB_FTStereo_v2	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.47 282	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ROB_FTStereo	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.26 334	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.49 299	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

HUI-Stereo	0.38 230	0.27 133	1.79 341	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.45 261	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

iGMRVC	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.55 328	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

iRAFT	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.16 127	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.54 324	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

CRE-IMP	0.41 261	0.22 50	1.76 308	0.48 559	0.17 158	0.79 557	0.69 611	0.52 206	0.52 288	0.47 318	0.42 276	0.45 336	0.26 240	0.41 224	0.31 296	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.09 187	0.17 301	0.23 457

RAFT-IKP	0.38 230	0.27 133	1.79 341	0.44 527	0.16 127	0.60 387	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.50 306	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

rafts_anoy	0.43 289	0.89 541	1.96 423	0.32 341	0.30 427	0.48 213	0.24 289	0.62 279	0.49 262	0.37 252	0.38 256	0.33 250	0.30 306	0.51 310	0.34 329	0.10 246	0.39 630	0.13 418	0.15 421	0.17 301	0.15 295

Anonymous3	0.42 280	0.35 250	2.09 450	0.33 367	0.24 336	0.72 517	0.31 424	0.74 351	0.55 325	0.35 241	0.40 268	0.33 250	0.29 296	0.44 245	0.28 250	0.18 532	0.18 525	0.13 418	0.13 368	0.17 301	0.17 348

CFNet_pseudo	0.45 317	0.46 341	2.23 486	0.25 132	0.19 241	0.56 321	0.21 175	0.77 384	0.60 365	0.49 348	0.56 412	0.69 485	0.47 467	0.52 314	0.31 296	0.11 327	0.10 318	0.15 486	0.10 227	0.17 301	0.14 253

XX-Stereo	0.55 435	0.54 388	3.50 648	0.48 559	0.39 532	0.54 290	0.17 75	0.89 492	0.40 162	0.44 296	0.65 496	0.85 559	0.19 119	0.77 408	0.21 141	0.10 246	0.14 447	0.10 217	0.32 582	0.17 301	0.14 253

HCRNet	0.46 329	0.49 360	1.65 261	0.38 476	0.29 410	0.58 356	0.22 215	0.75 361	0.62 400	0.47 318	0.49 338	0.48 367	0.36 347	1.12 454	0.37 353	0.15 484	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.17 301	0.17 348

test_xeample3	0.46 329	0.34 241	2.99 616	0.37 459	0.16 127	0.49 230	0.33 456	1.06 613	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 220	0.49 299	0.56 465	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.40 613	0.17 301	0.26 493

ccs_rob	0.45 317	0.46 341	2.22 482	0.26 175	0.19 241	0.56 321	0.21 175	0.77 384	0.60 365	0.49 348	0.56 412	0.69 485	0.47 467	0.52 314	0.31 296	0.11 327	0.09 269	0.16 505	0.10 227	0.17 301	0.14 253

rvit_105_1	0.44 298	0.54 388	1.46 224	0.36 435	0.24 336	0.51 254	0.45 537	0.75 361	0.74 518	0.45 307	0.44 290	0.44 327	0.36 347	0.62 355	0.38 360	0.20 557	0.18 525	0.18 546	0.22 524	0.18 329	0.18 368

ITSA-stereo	0.48 351	0.33 223	1.20 158	0.33 367	0.18 205	0.60 387	0.29 403	0.94 536	0.80 559	0.50 355	0.49 338	0.53 383	0.59 522	1.25 470	0.64 490	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	0.18 329	0.23 457

rvit_stereo_0075_2	0.40 253	0.40 295	1.88 377	0.33 367	0.32 458	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 305	0.38 262	0.51 351	0.40 292	0.27 261	0.44 245	0.29 264	0.20 557	0.15 475	0.22 573	0.15 421	0.18 329	0.23 457

MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 211	0.36 435	0.31 448	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 261	0.47 282	0.24 202	0.08 65	0.56 647	0.08 59	0.38 607	0.18 329	0.12 183

PCWNet_CMD	0.46 329	0.45 338	2.28 495	0.26 175	0.20 257	0.55 305	0.21 175	0.75 361	0.64 420	0.48 336	0.55 400	0.68 478	0.57 513	0.46 270	0.30 284	0.11 327	0.10 318	0.14 455	0.10 227	0.18 329	0.14 253

CBFPSM	0.56 443	0.91 546	1.82 354	0.28 230	0.23 321	0.71 511	0.37 485	0.72 334	0.64 420	0.50 355	0.49 338	1.03 606	0.83 587	0.62 355	1.35 597	0.10 246	0.12 404	0.10 217	0.10 227	0.18 329	0.19 385

CASS	0.39 245	0.30 192	1.61 257	0.32 341	0.17 158	0.53 282	0.24 289	0.70 325	0.49 262	0.59 471	0.54 390	0.40 292	0.40 391	0.41 224	0.30 284	0.17 520	0.10 318	0.14 455	0.11 295	0.18 329	0.17 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 463	0.96 566	2.47 535	0.34 400	0.37 520	0.79 557	0.44 529	0.86 466	0.77 547	0.61 490	0.67 501	0.79 536	0.56 507	0.64 360	0.62 483	0.15 484	0.14 447	0.12 357	0.12 335	0.18 329	0.19 385

DAS	0.56 443	0.35 250	1.55 246	0.33 367	0.34 486	0.50 243	0.42 511	0.83 436	0.74 518	0.83 589	0.68 508	0.56 407	0.48 476	2.40 625	0.46 411	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.18 329	0.15 295

SepStereo	0.52 411	0.35 250	1.55 246	0.33 367	0.34 486	0.50 243	0.42 511	0.83 436	0.74 518	0.83 589	0.68 508	0.56 407	0.48 476	1.56 509	0.46 411	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.18 329	0.15 295

HHNet	0.60 469	0.65 443	2.60 563	0.36 435	0.25 356	0.64 459	0.61 591	0.64 290	0.62 400	0.55 419	1.13 613	0.32 243	0.60 526	0.42 232	1.79 621	0.15 484	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.18 329	0.15 295

DRaft	0.62 482	0.38 275	1.76 308	0.24 108	0.16 127	0.64 459	0.66 602	0.53 215	0.53 305	0.67 533	0.99 594	0.38 277	1.00 611	1.44 487	2.10 635	0.10 246	0.14 447	0.10 217	0.14 396	0.18 329	0.21 417

ac_64	0.55 435	0.46 341	1.92 398	0.36 435	0.34 486	0.63 445	0.31 424	0.82 430	0.61 382	0.55 419	0.51 351	0.89 574	0.48 476	1.83 560	0.55 457	0.14 464	0.11 371	0.12 357	0.12 335	0.18 329	0.12 183

CFNet-ft	0.51 397	0.76 485	1.79 341	0.28 230	0.30 427	0.63 445	0.28 379	0.66 300	0.55 325	0.45 307	0.57 420	0.74 513	0.41 402	1.46 493	0.42 390	0.14 464	0.10 318	0.28 599	0.13 368	0.18 329	0.14 253

PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 180	0.20 9	0.14 68	0.57 339	0.25 311	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 205	0.39 213	0.23 176	0.43 627	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

MSMDNet	0.46 329	0.44 329	2.28 495	0.26 175	0.20 257	0.55 305	0.21 175	0.75 361	0.64 420	0.48 336	0.55 400	0.68 478	0.56 507	0.46 270	0.30 284	0.11 327	0.10 318	0.13 418	0.10 227	0.18 329	0.15 295

CFNet_RVC	0.51 397	0.76 485	1.79 341	0.28 230	0.30 427	0.63 445	0.28 379	0.66 300	0.55 325	0.45 307	0.57 420	0.74 513	0.41 402	1.46 493	0.42 390	0.14 464	0.10 318	0.28 599	0.13 368	0.18 329	0.14 253

UCFNet_RVC	0.48 351	0.82 515	1.85 362	0.30 285	0.27 387	0.64 459	0.26 334	0.74 351	0.55 325	0.48 336	0.53 378	0.63 440	0.41 402	0.88 427	0.38 360	0.15 484	0.10 318	0.17 526	0.17 462	0.18 329	0.15 295

AdaStereo	0.44 298	0.38 275	1.79 341	0.34 400	0.20 257	0.57 339	0.28 379	0.92 519	0.69 469	0.52 377	0.55 400	0.61 434	0.33 329	0.48 289	0.39 371	0.17 520	0.08 181	0.17 526	0.11 295	0.18 329	0.12 183
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.
DRN-Test	0.64 493	0.43 318	2.44 527	0.39 486	0.44 561	0.80 564	0.41 507	1.02 600	0.78 551	0.80 577	0.63 471	0.69 485	0.56 507	1.79 551	0.69 501	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	0.18 329	0.17 348

MDST_ROB	1.17 623	0.42 313	3.87 653	0.54 585	0.44 561	4.11 681	0.58 583	1.31 638	0.84 573	2.12 659	1.12 611	0.98 595	0.71 563	4.24 678	0.99 551	0.16 505	0.14 447	0.19 553	0.17 462	0.18 329	0.35 563

IGEV-FE	0.53 417	0.34 241	2.91 608	0.32 341	0.18 205	0.54 290	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 583	0.51 351	0.70 495	0.41 402	0.48 289	1.13 572	0.09 140	0.15 475	0.10 217	0.35 594	0.19 350	0.09 77

DDVS	0.62 482	0.40 295	1.40 209	2.21 676	0.35 499	0.87 583	1.00 642	0.69 317	0.50 273	0.53 388	0.56 412	0.90 576	0.37 360	1.22 464	0.47 420	0.15 484	0.14 447	0.14 455	0.12 335	0.19 350	0.22 432

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 167	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 123	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.38 607	0.19 350	0.31 538

test_sample7	0.47 345	0.33 223	1.49 234	0.34 400	0.20 257	0.51 254	0.30 411	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.11 451	0.38 360	0.17 520	0.14 447	0.16 505	0.15 421	0.19 350	0.18 368

IGEV_Zeroshot_test	0.53 417	0.33 223	2.91 608	0.32 341	0.18 205	0.54 290	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 583	0.51 351	0.71 500	0.41 402	0.48 289	1.13 572	0.09 140	0.15 475	0.10 217	0.35 594	0.19 350	0.09 77

StereoVision	0.45 317	0.72 470	1.94 411	0.33 367	0.32 458	0.47 202	0.26 334	0.68 314	0.57 341	0.32 234	0.89 577	0.45 336	0.27 261	0.49 299	0.36 346	0.13 420	0.15 475	0.16 505	0.15 421	0.19 350	0.13 226

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 401	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 240	0.44 245	0.31 296	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.19 350	0.14 253

CFNet_ucs	0.48 351	0.50 368	2.32 500	0.26 175	0.22 301	0.57 339	0.22 215	0.85 456	0.65 434	0.53 388	0.64 487	0.68 478	0.44 439	0.54 324	0.31 296	0.13 420	0.12 404	0.16 505	0.11 295	0.19 350	0.17 348

4D-IteraStereo	0.44 298	0.96 566	2.63 565	0.27 199	0.30 427	0.45 172	0.25 311	0.52 206	0.50 273	0.40 270	0.31 204	0.40 292	0.19 119	0.35 171	0.32 309	0.09 140	0.06 24	0.12 357	0.11 295	0.19 350	0.30 529

anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 149	0.28 230	0.15 97	0.57 339	0.23 254	0.79 414	0.47 251	0.38 262	0.37 245	0.40 292	0.25 220	0.47 282	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.13 368	0.19 350	0.27 501

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 231	0.31 312	0.15 97	0.61 407	0.19 106	0.60 270	0.54 318	0.28 209	0.29 172	0.40 292	0.33 329	0.50 306	0.27 239	0.10 246	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.19 350	0.08 49

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 180	0.26 175	0.14 68	0.58 356	0.23 254	0.78 399	0.62 400	0.40 270	0.44 290	0.28 214	0.35 340	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 318	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

CRFU-Net	0.56 443	0.38 275	1.86 370	0.46 546	0.26 374	0.82 568	0.36 476	0.90 498	0.49 262	0.62 501	0.59 429	0.78 531	1.35 637	1.00 438	0.48 426	0.15 484	0.14 447	0.17 526	0.10 227	0.19 350	0.14 253

IPLGR	0.54 423	0.56 399	2.68 572	0.36 435	0.18 205	0.62 427	0.54 568	1.02 600	0.64 420	0.73 559	0.46 302	0.47 356	0.45 443	1.12 454	0.29 264	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.09 187	0.19 350	0.12 183

HGLStereo	0.54 423	0.69 459	2.00 431	0.35 416	0.40 542	0.66 479	0.30 411	0.83 436	0.62 400	0.57 439	0.69 517	0.69 485	0.54 498	1.07 445	0.55 457	0.13 420	0.13 428	0.13 418	0.11 295	0.19 350	0.17 348

MLCV	0.48 351	0.89 541	1.85 362	0.29 264	0.14 68	0.59 375	0.23 254	0.72 334	0.59 360	0.66 529	0.66 498	0.55 394	0.36 347	1.03 442	0.49 431	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 138

WQFJA1	0.42 280	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 526	0.48 213	0.23 254	1.72 656	2.07 665	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 261	0.32 136	0.34 329	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.13 226

NLMM	0.42 280	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 526	0.48 213	0.23 254	1.72 656	2.06 664	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 261	0.32 136	0.34 329	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.13 226

G2L-ROB	0.51 397	0.95 563	1.96 423	0.29 264	0.22 301	0.59 375	0.28 379	0.76 373	0.57 341	0.55 419	0.45 294	0.70 495	0.32 324	1.38 480	0.47 420	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 226

HI	0.41 261	0.63 431	1.72 285	0.27 199	0.21 271	0.45 172	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 439	0.59 429	0.65 454	0.45 443	0.45 261	0.39 371	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.11 295	0.20 366	0.10 112

CoSv	0.41 261	0.63 431	1.72 285	0.27 199	0.21 271	0.45 172	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 439	0.59 429	0.65 454	0.45 443	0.45 261	0.39 371	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.11 295	0.20 366	0.10 112

SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 124	0.25 132	0.14 68	0.46 192	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 261	0.60 478	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.20 404

DCVSM-stereo	0.49 369	0.29 175	2.49 539	0.29 264	0.22 301	0.53 282	0.52 560	0.58 249	0.49 262	0.69 541	0.46 302	0.79 536	0.48 476	0.53 320	0.42 390	0.13 420	0.14 447	0.15 486	0.12 335	0.20 366	0.20 404

ACV-stereo	0.66 506	0.76 485	2.86 598	0.32 341	0.25 356	1.01 605	0.60 587	0.59 258	0.52 288	0.41 278	0.45 294	1.55 645	0.94 606	1.40 484	0.69 501	0.14 464	0.13 428	0.12 357	0.11 295	0.20 366	0.19 385

EKT-Stereo	1.47 643	0.49 360	1.93 401	2.57 680	19.31 702	0.55 305	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 262	0.36 241	0.43 316	0.27 261	0.69 386	0.26 228	0.12 388	0.14 447	0.11 293	0.16 442	0.20 366	0.15 295

MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 224	0.31 312	0.15 97	0.53 282	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 261	0.42 232	0.19 89	0.09 140	0.13 428	0.09 156	0.16 442	0.20 366	0.13 226

CSP-Net	0.50 380	0.39 287	1.25 167	0.29 264	0.23 321	0.77 548	0.35 469	0.86 466	0.57 341	0.59 471	0.59 429	0.65 454	0.40 391	1.77 546	0.44 405	0.16 505	0.11 371	0.10 217	0.10 227	0.20 366	0.14 253

raft+_RVC	0.44 298	0.67 452	1.85 362	0.34 400	0.71 628	0.51 254	0.25 311	0.64 290	0.51 280	0.35 241	0.45 294	0.32 243	0.28 278	0.43 236	0.32 309	0.09 140	0.19 538	0.10 217	0.09 187	0.20 366	0.40 593

DMCA-RVC	0.62 482	0.96 566	2.63 565	0.36 435	0.90 640	0.56 321	0.31 424	0.69 317	0.57 341	0.68 539	0.52 366	0.59 424	0.56 507	1.23 466	0.53 449	0.16 505	0.38 623	0.20 562	0.15 421	0.20 366	0.15 295

BEATNet_4x	0.47 345	0.73 477	1.91 395	0.33 367	0.15 97	0.56 321	0.25 311	0.85 456	0.58 352	0.54 401	0.51 351	0.57 414	0.42 420	0.57 332	0.61 481	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.20 366	0.16 327

StereoDRNet	0.64 493	0.88 537	2.35 508	0.41 505	0.45 572	0.73 524	0.47 548	0.94 536	0.74 518	0.75 564	0.54 390	0.74 513	0.47 467	1.70 533	0.72 510	0.15 484	0.14 447	0.15 486	0.14 396	0.20 366	0.19 385

XPNet_ROB	0.61 477	0.72 470	1.66 267	0.37 459	0.27 387	0.67 485	0.47 548	0.89 492	0.71 489	0.78 573	0.70 527	0.81 543	0.53 495	1.70 533	0.76 517	0.21 565	0.16 493	0.16 505	0.15 421	0.20 366	0.21 417

GREAT-IGEV	0.37 217	0.28 162	1.48 231	0.25 132	0.38 526	0.46 192	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 184	0.23 176	0.07 26	0.76 665	0.07 1	0.26 543	0.21 382	1.03 664
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ISRNet	0.47 345	0.44 329	1.55 246	0.37 459	0.31 448	0.49 230	0.19 106	0.75 361	0.66 449	0.63 510	0.71 531	0.67 471	0.39 383	0.58 336	0.44 405	0.23 582	0.16 493	0.21 570	0.20 508	0.21 382	0.25 483

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 131	0.25 132	0.17 158	0.55 305	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 360	0.34 329	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.21 382	0.11 138

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 117	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 205	0.20 121	0.07 26	0.07 76	0.09 156	0.34 590	0.21 382	0.16 327

MyStereo8	0.54 423	0.80 506	2.76 587	0.32 341	0.33 473	0.71 511	0.20 133	0.87 477	0.57 341	0.51 368	0.59 429	0.50 372	0.33 329	0.68 380	0.55 457	0.10 246	0.29 603	0.10 217	0.13 368	0.21 382	0.34 560

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 541	1.76 308	0.26 175	0.12 21	0.52 273	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 226	0.22 163	0.30 114	0.20 121	0.09 140	0.17 513	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 138

CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 415	1.47 228	0.32 341	0.38 526	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 226	0.23 189	0.32 136	0.26 228	0.09 140	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.21 382	0.14 253

dd	0.42 280	0.96 566	1.77 317	0.31 312	0.17 158	0.57 339	0.26 334	0.49 171	0.68 460	0.41 278	0.40 268	0.34 256	0.27 261	0.45 261	0.40 379	0.17 520	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.21 382	0.12 183

CrosDoStereo	0.94 598	0.37 263	2.53 547	0.25 132	0.32 458	0.54 290	3.76 688	0.72 334	0.60 365	0.70 547	1.40 630	0.53 383	1.49 645	1.78 547	3.09 655	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.21 382	0.11 138

NRIStereo	0.46 329	0.25 103	1.77 317	0.47 551	0.16 127	0.95 596	0.74 619	0.51 190	0.56 337	0.48 336	0.39 265	0.59 424	0.29 296	0.77 408	0.32 309	0.11 327	0.13 428	0.11 293	0.09 187	0.21 382	0.24 471

DeepStereo_LL	0.94 598	0.37 263	2.53 547	0.25 132	0.32 458	0.54 290	3.76 688	0.72 334	0.60 365	0.70 547	1.40 630	0.53 383	1.49 645	1.78 547	3.09 655	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.21 382	0.11 138

raftrobust	0.38 230	0.68 455	1.54 244	0.32 341	0.46 580	0.52 273	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 377	0.35 237	0.31 237	0.33 329	0.37 195	0.30 284	0.10 246	0.11 371	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 385

pcwnet_v2	0.64 493	0.49 360	4.41 663	0.32 341	0.27 387	0.60 387	0.25 311	0.97 564	0.88 583	0.59 471	0.70 527	0.63 440	0.55 503	0.66 376	0.37 353	0.17 520	0.15 475	0.15 486	0.14 396	0.21 382	0.23 457

GwcNet-RSSM	0.57 450	0.94 556	2.13 461	0.32 341	0.25 356	0.60 387	0.30 411	0.80 418	0.66 449	0.52 377	0.64 487	0.71 500	0.40 391	1.79 551	0.50 436	0.13 420	0.09 269	0.12 357	0.12 335	0.21 382	0.15 295

iResNet	0.51 397	0.76 485	2.59 561	0.41 505	0.17 158	0.64 459	0.27 359	0.82 430	0.70 479	0.57 439	0.64 487	0.43 316	0.36 347	0.70 391	0.52 445	0.10 246	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 226

iResNet_ROB	0.50 380	1.15 614	1.73 288	0.31 312	0.21 271	0.58 356	0.22 215	0.95 550	0.82 567	0.58 457	0.62 457	0.57 414	0.39 383	0.84 419	0.40 379	0.11 327	0.08 181	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 226

ETE_ROB	0.60 469	0.71 466	1.55 246	0.37 459	0.25 356	0.69 503	0.51 557	1.47 646	0.70 479	0.80 577	0.69 517	0.85 559	0.49 483	1.36 478	0.58 474	0.16 505	0.13 428	0.19 553	0.16 442	0.21 382	0.23 457

Selective-IGEV-i16pc	0.75 554	0.29 175	5.48 671	0.32 341	0.19 241	1.18 628	0.62 596	0.86 466	0.74 518	0.37 252	0.51 351	0.53 383	0.29 296	2.10 603	0.35 341	0.22 578	0.23 572	0.12 357	0.16 442	0.22 399	0.19 385

NLSM1	0.39 245	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 542	0.49 230	0.21 175	1.44 645	1.64 649	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 240	0.40 219	0.32 309	0.10 246	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.22 399	0.13 226

mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 270	0.21 141	0.08 65	0.10 318	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.47 607

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 160	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 224	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.18 368

fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 154	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 245	0.20 121	0.08 65	0.10 318	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.18 368

WCG-NET	0.30 152	0.42 313	1.26 169	0.24 108	0.12 21	0.43 153	0.24 289	0.40 68	0.56 337	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 205	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 404	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 112

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 380	1.21 160	0.23 81	0.12 21	0.44 164	0.24 289	0.40 68	0.50 273	0.35 241	0.35 237	0.47 356	0.25 220	0.35 171	0.20 121	0.08 65	0.29 603	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 138

AE-Stereo	0.42 280	0.29 175	1.65 261	0.43 520	0.47 583	0.56 321	0.23 254	0.86 466	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 316	0.24 205	0.34 164	0.24 202	0.09 140	0.48 643	0.11 293	0.45 621	0.22 399	0.19 385

dad	0.51 397	1.01 589	1.74 293	0.29 264	0.19 241	0.60 387	0.26 334	0.52 206	0.75 532	0.63 510	0.63 471	0.63 440	0.33 329	0.85 421	0.47 420	0.27 605	0.15 475	0.40 625	0.18 475	0.22 399	0.14 253

GANet-ADL	0.44 298	0.41 305	2.31 499	0.33 367	0.20 257	0.57 339	0.25 311	0.75 361	0.54 318	0.42 283	0.59 429	0.56 407	0.30 306	0.40 219	0.38 360	0.14 464	0.11 371	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 348

FAT-Stereo	0.70 527	0.54 388	2.88 600	0.36 435	0.29 410	0.62 427	0.54 568	0.97 564	0.87 579	0.76 567	0.92 580	0.94 588	0.80 583	1.84 565	0.57 469	0.18 532	0.19 538	0.17 526	0.16 442	0.22 399	0.25 483

PA-Net	0.84 584	1.00 585	3.49 647	0.63 613	0.40 542	0.70 509	0.52 560	0.86 466	0.84 573	0.52 377	0.59 429	0.70 495	0.54 498	2.35 617	2.23 639	0.17 520	0.27 599	0.19 553	0.28 551	0.22 399	0.36 571
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 450	0.34 241	1.87 375	0.45 541	0.34 486	0.84 573	0.35 469	0.84 448	0.78 551	0.59 471	0.63 471	1.06 613	0.53 495	1.10 448	0.82 528	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.22 399	0.18 368

NCCL2	0.65 501	0.94 556	1.96 423	0.43 520	0.30 427	0.71 511	0.68 608	0.84 448	0.65 434	0.70 547	0.60 445	0.86 566	0.54 498	1.56 509	0.57 469	0.20 557	0.16 493	0.67 646	0.25 535	0.22 399	0.24 471

NaN_ROB	1.14 618	0.94 556	2.96 611	0.53 580	0.56 603	1.13 623	0.99 639	0.98 568	1.00 604	1.09 619	0.87 572	0.77 527	1.06 618	5.90 683	2.72 650	0.16 505	0.23 572	0.16 505	0.24 529	0.22 399	0.36 571

WQFJX1	0.45 317	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 499	0.48 213	0.25 311	1.98 669	2.08 666	0.26 186	0.26 143	0.29 226	0.28 278	0.50 306	0.31 296	0.10 246	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.14 253

NLMM1	0.46 329	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 526	0.49 230	0.24 289	1.97 668	2.38 669	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 220	0.47 282	0.31 296	0.10 246	0.11 371	0.10 217	0.09 187	0.23 414	0.15 295

ff7	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

ffff	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

11t	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 219	0.28 230	0.35 499	0.47 202	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 369	0.30 114	0.18 64	0.09 140	0.35 615	0.09 156	0.36 603	0.23 414	0.25 483

ProNet	0.30 152	0.54 388	1.29 177	0.25 132	0.15 97	0.47 202	0.25 311	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 245	0.19 89	0.08 65	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.12 183

ccc-4	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

LMCR-Stereo	0.52 411	0.71 466	2.39 515	0.40 497	0.21 271	0.74 530	0.31 424	1.02 600	0.64 420	0.61 490	0.63 471	0.39 283	0.51 488	0.62 355	0.42 390	0.19 547	0.09 269	0.12 357	0.09 187	0.23 414	0.12 183

111	0.48 351	1.09 602	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.59 375	0.26 334	0.83 436	0.78 551	0.48 336	0.52 366	0.56 407	0.38 369	0.49 299	0.38 360	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 563

psm_up	0.57 450	0.61 415	1.83 357	0.35 416	0.30 427	0.64 459	0.37 485	0.90 498	0.68 460	0.59 471	0.55 400	0.68 478	0.54 498	1.91 579	0.46 411	0.16 505	0.15 475	0.16 505	0.15 421	0.23 414	0.13 226

Nwc_Net	0.68 518	0.83 520	2.53 547	0.41 505	0.39 532	0.77 548	0.38 492	1.01 597	0.70 479	0.60 481	0.99 594	0.98 595	0.68 557	1.41 485	0.63 485	0.23 582	0.15 475	0.23 580	0.25 535	0.23 414	0.18 368

AANet_RVC	0.68 518	1.00 585	2.09 450	0.33 367	0.25 356	0.58 356	0.32 447	0.81 422	0.80 559	0.61 490	0.94 586	0.80 540	0.41 402	2.46 633	1.02 558	0.36 624	0.14 447	0.10 217	0.09 187	0.23 414	0.22 432

HITNet	0.46 329	0.92 548	2.09 450	0.33 367	0.14 68	0.55 305	0.22 215	0.83 436	0.56 337	0.51 368	0.49 338	0.48 367	0.37 360	0.48 289	0.54 455	0.09 140	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.09 77
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
DeepPruner_ROB	0.50 380	0.70 464	1.94 411	0.29 264	0.26 374	0.63 445	0.31 424	0.80 418	0.48 255	0.61 490	0.55 400	0.66 461	0.38 369	0.98 434	0.40 379	0.19 547	0.14 447	0.14 455	0.14 396	0.23 414	0.17 348

LALA_ROB	0.60 469	0.76 485	1.69 273	0.36 435	0.29 410	0.79 557	0.55 572	0.94 536	0.77 547	0.81 583	0.67 501	0.94 588	0.49 483	0.99 435	0.73 513	0.21 565	0.15 475	0.20 562	0.18 475	0.23 414	0.21 417

SGM-Forest	1.04 611	0.42 313	3.59 650	0.41 505	0.32 458	1.05 610	1.32 660	0.94 536	0.83 570	1.16 624	2.23 654	1.03 606	1.39 641	2.49 636	2.35 643	0.21 565	0.21 558	0.20 562	0.19 495	0.23 414	0.32 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX	0.42 280	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 532	0.47 202	0.23 254	1.76 658	1.82 659	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 278	0.42 232	0.32 309	0.10 246	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 327

z-ln-s-r	0.64 493	0.89 541	2.23 486	0.32 341	0.26 374	0.57 339	0.37 485	0.84 448	0.76 542	0.51 368	0.81 556	0.64 449	0.45 443	2.06 595	1.27 592	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.24 431	0.13 226

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 113	0.25 132	0.15 97	0.43 153	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 341	0.07 26	0.07 76	0.11 293	0.10 227	0.24 431	0.10 112

999	0.29 135	0.25 103	1.05 129	0.26 175	0.18 205	0.49 230	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 396	0.36 346	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 112

GMStereo_Zeroshot	0.41 261	0.36 260	1.54 244	0.41 505	0.19 241	0.52 273	0.19 106	0.59 258	0.52 288	0.57 439	0.59 429	0.63 440	0.29 296	0.58 336	0.33 322	0.15 484	0.09 269	0.16 505	0.09 187	0.24 431	0.12 183

anonymousdsp	0.34 187	0.53 380	1.47 228	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 205	0.55 328	0.19 89	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.18 475	0.24 431	0.29 516

ToySt	0.44 298	0.61 415	1.89 384	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.35 469	0.67 309	0.53 305	0.39 268	0.50 346	0.59 424	0.43 431	0.51 310	0.49 431	0.10 246	0.12 404	0.13 418	0.16 442	0.24 431	0.19 385

Wz-Net-MNSev	0.65 501	0.97 574	2.19 476	0.36 435	0.33 473	0.90 589	0.60 587	0.92 519	0.81 566	0.75 564	0.72 536	0.73 507	0.65 547	1.39 481	0.71 506	0.16 505	0.13 428	0.14 455	0.14 396	0.24 431	0.18 368

IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 388	1.47 228	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 205	0.54 324	0.19 89	0.09 140	0.10 318	0.10 217	0.18 475	0.24 431	0.29 516
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 636	0.60 410	13.80 697	0.37 459	0.29 410	0.62 427	0.33 456	0.77 384	0.61 382	0.96 609	0.88 575	1.17 628	0.73 569	4.00 675	0.86 533	0.19 547	0.22 564	0.17 526	0.18 475	0.24 431	0.29 516

hitnet-ft	0.67 511	0.80 506	1.90 389	0.28 230	0.22 301	0.69 503	0.36 476	0.85 456	0.65 434	0.56 428	0.84 564	1.03 606	0.95 609	2.32 616	0.55 457	0.23 582	0.14 447	0.41 626	0.13 368	0.24 431	0.17 348

NCC-stereo	0.79 568	0.94 556	2.42 521	0.59 606	0.45 572	1.90 653	0.46 540	0.99 580	0.72 499	0.64 520	0.84 564	0.91 578	0.73 569	1.80 555	1.00 552	0.27 605	0.19 538	0.23 580	0.31 576	0.24 431	0.22 432

Abc-Net	0.79 568	0.94 556	2.42 521	0.59 606	0.45 572	1.90 653	0.46 540	0.99 580	0.72 499	0.64 520	0.84 564	0.91 578	0.73 569	1.80 555	1.00 552	0.27 605	0.19 538	0.23 580	0.31 576	0.24 431	0.22 432
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 506	1.01 589	2.33 503	0.38 476	0.31 448	0.72 517	0.55 572	0.86 466	0.69 469	0.54 401	0.60 445	0.75 519	0.47 467	2.00 590	0.82 528	0.17 520	0.13 428	0.19 553	0.19 495	0.24 431	0.27 501

Hybrid-DGEV-2	0.51 397	0.84 522	1.75 299	0.32 341	0.17 158	0.73 524	0.18 95	0.83 436	0.69 469	0.52 377	0.38 256	0.53 383	0.42 420	0.99 435	0.92 536	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.10 227	0.25 445	0.23 457

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 153	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 171	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

AIO_rvc	0.41 261	0.64 436	1.29 177	0.58 601	0.39 532	0.37 85	0.24 289	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 435	0.19 89	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.25 445	0.85 648

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 217	1.34 639	1.24 166	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 485	0.55 638	0.06 24	0.11 293	0.13 368	0.25 445	0.49 611

DualNet (step1)	0.59 463	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.11 451	0.38 360	0.61 640	0.14 447	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

test_sample9	0.94 598	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.91 579	2.55 648	0.61 640	4.16 692	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

test_sample8	1.12 615	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.95 550	0.61 382	1.18 632	0.56 412	2.53 661	1.31 633	1.91 579	2.55 648	0.61 640	4.16 692	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

IGEV++	0.34 187	0.43 318	1.32 185	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 261	0.35 171	0.27 239	0.09 140	0.39 630	0.08 59	0.15 421	0.25 445	0.45 603

cc1	0.47 345	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	1.01 606	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.25 445	0.40 593

ffm	0.47 345	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.74 351	0.88 583	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	0.63 358	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.15 486	0.13 368	0.25 445	0.36 571

ff1	0.73 548	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.74 351	0.88 583	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.10 246	0.24 576	0.15 486	0.13 368	0.25 445	0.36 571

tt1	0.44 298	0.64 436	1.83 357	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	0.88 583	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 340	0.63 358	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.25 445	0.36 571

UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 271	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 123	0.27 239	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

MIPNet	0.83 582	0.81 511	2.40 518	0.61 611	0.18 205	1.48 636	1.39 665	1.60 653	0.74 518	1.94 657	0.85 568	0.73 507	1.68 653	0.87 426	0.31 296	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.32 582	0.25 445	0.12 183

RALCasStereoNet	0.45 317	0.88 537	1.85 362	0.30 285	0.26 374	0.49 230	0.26 334	0.58 249	0.51 280	0.36 247	0.48 321	0.36 265	0.28 278	0.55 328	0.34 329	0.10 246	0.53 645	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 560

ADCRef	0.80 570	0.96 566	2.29 497	0.37 459	0.35 499	0.96 597	0.51 557	0.87 477	0.75 532	0.88 596	0.83 561	0.61 434	1.36 638	1.02 440	3.27 660	0.13 420	0.11 371	0.17 526	0.19 495	0.25 445	0.21 417

RYNet	0.70 527	0.56 399	2.25 490	0.35 416	0.41 551	0.86 579	0.43 518	0.94 536	0.82 567	0.62 501	0.53 378	0.91 578	0.60 526	2.70 650	1.00 552	0.14 464	0.11 371	0.16 505	0.14 396	0.25 445	0.27 501

NVstereo2D	0.58 455	0.40 295	2.03 440	0.35 416	0.35 499	0.69 503	0.39 498	0.91 510	0.80 559	0.47 318	0.53 378	0.67 471	0.46 458	1.99 589	0.48 426	0.19 547	0.11 371	0.17 526	0.13 368	0.25 445	0.25 483

StereoDRNet-Refined	0.50 380	0.41 305	1.50 237	0.33 367	0.21 271	0.68 497	0.26 334	0.81 422	0.68 460	0.67 533	0.68 508	0.73 507	0.42 420	1.10 448	0.59 476	0.11 327	0.08 181	0.14 455	0.14 396	0.25 445	0.21 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 558	0.42 313	2.68 572	0.33 367	0.22 301	0.74 530	0.47 548	0.96 555	0.76 542	1.04 616	0.96 589	0.88 572	0.93 603	2.06 595	1.19 583	0.22 578	0.24 576	0.27 596	0.25 535	0.25 445	0.28 509

CBMV	0.71 536	0.76 485	2.64 567	0.33 367	0.20 257	0.78 553	0.79 624	0.98 568	0.78 551	0.85 595	0.71 531	0.86 566	1.10 621	1.46 493	0.62 483	0.18 532	0.20 549	0.21 570	0.19 495	0.25 445	0.33 556
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.86 586	0.33 223	6.08 674	0.32 341	0.21 271	1.08 618	0.68 608	1.06 613	0.92 594	0.43 289	0.76 547	0.66 461	0.46 458	2.31 614	0.50 436	0.23 582	0.25 589	0.14 455	0.19 495	0.26 466	0.24 471

zh-mn7	0.80 570	1.54 647	3.00 617	0.35 416	0.27 387	0.72 517	0.41 507	0.93 527	1.11 620	1.00 611	1.28 620	0.75 519	0.57 513	1.87 568	1.18 581	0.16 505	0.13 428	0.14 455	0.14 396	0.26 466	0.21 417

SCV_C0	0.33 178	0.43 318	1.42 216	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 226	0.20 132	0.58 336	0.18 64	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.26 466	0.17 348

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 184	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.26 466	0.18 368

MIM_Stereo	0.41 261	0.60 410	1.88 377	0.31 312	0.21 271	0.50 243	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 289	0.53 378	0.43 316	0.27 261	0.51 310	0.28 250	0.08 65	0.14 447	0.11 293	0.10 227	0.26 466	0.26 493

raft_robust	0.55 435	0.84 522	1.73 288	0.28 230	0.54 597	0.53 282	0.25 311	0.88 486	0.75 532	0.48 336	0.46 302	0.76 525	0.75 575	1.46 493	0.27 239	0.09 140	0.10 318	0.10 217	0.30 567	0.26 466	0.16 327

PFNet	0.60 469	0.33 223	2.47 535	0.41 505	0.55 600	0.62 427	0.27 359	0.61 275	0.63 412	0.61 490	0.56 412	0.45 336	0.32 324	1.88 576	1.14 574	0.28 609	0.09 269	0.12 357	0.16 442	0.26 466	0.20 404

GEStereo_RVC	0.54 423	0.87 533	1.95 414	0.47 551	0.25 356	0.62 427	0.37 485	1.00 589	0.74 518	0.53 388	0.54 390	0.59 424	0.44 439	1.10 448	0.46 411	0.15 484	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.26 466	0.19 385

FINET	0.65 501	0.95 563	3.06 621	0.35 416	0.40 542	0.58 356	0.48 552	0.92 519	1.10 618	0.57 439	0.68 508	0.47 356	0.44 439	1.15 459	0.60 478	0.23 582	0.21 558	0.17 526	0.15 421	0.26 466	0.25 483

ADCP+	0.94 598	1.12 605	3.14 629	0.34 400	0.39 532	1.06 611	0.79 624	0.89 492	0.80 559	0.66 529	0.67 501	0.85 559	1.55 648	0.93 428	4.55 676	0.13 420	0.11 371	0.16 505	0.15 421	0.26 466	0.25 483

DANet	0.80 570	0.65 443	2.21 478	1.19 654	0.48 585	0.74 530	1.25 657	0.89 492	1.53 645	0.89 598	0.71 531	0.96 591	0.56 507	1.83 560	0.96 542	0.18 532	0.16 493	0.19 553	0.16 442	0.26 466	0.29 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 298	1.02 593	1.74 293	0.35 416	0.19 241	0.58 356	0.23 254	0.49 171	0.66 449	0.41 278	0.38 256	0.34 256	0.29 296	0.53 320	0.30 284	0.24 591	0.10 318	0.37 622	0.19 495	0.27 477	0.15 295

RALAANet	0.43 289	0.98 578	1.90 389	0.32 341	0.23 321	0.48 213	0.19 106	0.67 309	0.53 305	0.48 336	0.45 294	0.39 283	0.30 306	0.48 289	0.37 353	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.14 396	0.27 477	0.10 112

FADNet-RVC-Resample	0.67 511	1.16 619	3.16 631	0.37 459	0.29 410	0.62 427	0.38 492	0.86 466	0.63 412	0.51 368	0.50 346	0.57 414	0.45 443	1.57 513	0.49 431	0.24 591	0.32 613	0.23 580	0.19 495	0.27 477	0.62 628

PS-NSSS	0.63 489	1.00 585	1.81 348	0.30 285	0.31 448	0.63 445	0.34 461	0.98 568	0.69 469	0.54 401	0.74 541	0.51 375	0.41 402	2.43 630	0.48 426	0.24 591	0.17 513	0.27 596	0.18 475	0.27 477	0.21 417

FBW_ROB	0.83 582	0.77 494	1.77 317	0.44 527	0.30 427	0.87 583	0.46 540	1.10 620	0.91 590	0.81 583	0.75 544	1.01 602	0.61 535	3.66 673	1.23 588	0.26 600	0.23 572	0.36 618	0.25 535	0.27 477	0.62 628

NOSS_ROB	0.64 493	0.65 443	1.62 259	0.46 546	0.25 356	0.67 485	0.30 411	0.93 527	0.77 547	0.59 471	0.57 420	0.77 527	0.38 369	2.78 654	0.44 405	0.23 582	0.24 576	0.28 599	0.26 543	0.27 477	0.39 587

RT-IGEV	0.66 506	0.25 103	2.11 455	0.56 594	0.46 580	0.62 427	0.54 568	0.99 580	0.75 532	0.79 575	0.93 584	0.85 559	0.78 581	0.59 342	1.64 614	0.12 388	0.16 493	0.11 293	0.47 625	0.28 483	0.30 529

PSi22	0.37 217	0.73 477	1.71 284	0.28 230	0.13 48	0.44 164	0.14 21	0.64 290	0.51 280	0.22 114	0.28 164	0.36 265	0.22 163	0.65 371	0.27 239	0.07 26	0.14 447	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 183

G2L-Stereo_test	0.55 435	0.97 574	1.89 384	0.33 367	0.24 336	0.75 536	0.38 492	0.79 414	0.60 365	0.60 481	0.54 390	0.74 513	0.39 383	1.56 509	0.43 399	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 226

fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 138	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 289	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 245	0.70 503	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.28 483	0.20 404
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 558	1.30 632	3.19 635	0.35 416	0.26 374	0.85 577	0.54 568	1.03 607	0.72 499	0.80 577	0.69 517	0.68 478	0.83 587	2.04 593	0.44 405	0.23 582	0.24 576	0.29 606	0.25 535	0.28 483	0.24 471

test_4	0.40 253	0.37 263	2.01 432	0.29 264	0.21 271	0.50 243	0.28 379	0.47 150	0.39 148	0.42 283	0.76 547	0.38 277	0.22 163	0.52 314	0.33 322	0.08 65	0.07 76	0.11 293	0.15 421	0.28 483	0.07 12

WCMA_ROB	1.12 615	0.83 520	2.66 570	0.58 601	0.34 486	1.17 627	0.71 615	0.93 527	0.94 596	1.74 655	2.63 663	3.09 666	1.71 655	1.70 533	1.84 623	0.26 600	0.21 558	0.20 562	0.21 514	0.28 483	0.43 600

G2L-Stereo	0.55 435	0.85 527	2.18 474	0.31 312	0.27 387	0.59 375	0.27 359	0.77 384	0.55 325	0.54 401	0.52 366	0.71 500	0.36 347	1.75 542	0.50 436	0.13 420	0.11 371	0.13 418	0.11 295	0.29 490	0.15 295

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 477	0.61 415	3.35 645	0.33 367	0.58 607	0.66 479	0.20 133	0.98 568	0.55 325	0.73 559	0.52 366	0.99 598	0.65 547	0.58 336	0.29 264	0.10 246	0.16 493	0.10 217	0.41 616	0.29 490	0.20 404

RAFT+CT+SA	0.50 380	0.86 530	1.82 354	0.37 459	0.75 630	0.54 290	0.34 461	0.77 384	0.63 412	0.38 262	0.55 400	0.34 256	0.29 296	0.68 380	0.27 239	0.09 140	0.07 76	0.11 293	0.51 634	0.29 490	0.41 598

Sa-1000	0.51 397	0.72 470	1.90 389	0.31 312	0.60 614	0.60 387	0.31 424	0.94 536	0.71 489	0.52 377	0.83 561	0.42 312	0.33 329	0.68 380	0.28 250	0.10 246	0.09 269	0.13 418	0.29 557	0.29 490	0.10 112

test-3	0.43 289	0.20 18	1.70 277	0.34 400	0.32 458	0.45 172	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 368	0.29 172	0.45 336	0.21 146	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.35 594	0.29 490	0.28 509

test_1	0.43 289	0.20 18	1.70 277	0.34 400	0.32 458	0.45 172	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 355	0.29 172	0.45 336	0.21 146	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.35 594	0.29 490	0.29 516

test_3	0.44 298	0.20 18	1.70 277	0.36 435	0.32 458	0.47 202	0.30 411	0.73 346	0.49 262	0.50 355	0.30 187	0.45 336	0.22 163	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.10 318	0.11 293	0.35 594	0.29 490	0.28 509

ADLNet	0.60 469	0.71 466	1.95 414	0.35 416	0.34 486	0.67 485	0.34 461	0.90 498	0.74 518	0.68 539	0.62 457	0.80 540	0.45 443	1.78 547	0.64 490	0.14 464	0.11 371	0.14 455	0.14 396	0.29 490	0.21 417

Syn2CoEx	0.70 527	1.07 601	2.74 585	0.43 520	0.30 427	0.64 459	0.42 511	0.99 580	0.78 551	0.62 501	0.78 552	0.74 513	0.72 566	1.92 583	0.61 481	0.20 557	0.17 513	0.19 553	0.15 421	0.29 490	0.22 432

RGC	0.71 536	0.97 574	2.18 474	0.44 527	0.44 561	0.73 524	0.40 501	0.94 536	0.71 489	0.71 552	1.04 605	1.01 602	0.71 563	1.74 540	0.70 503	0.23 582	0.18 525	0.28 599	0.26 543	0.29 490	0.27 501

ADCPNet	0.99 603	0.99 583	3.93 657	0.37 459	0.68 625	1.36 632	0.62 596	0.87 477	0.76 542	0.78 573	0.81 556	1.08 615	1.18 627	1.14 457	2.49 647	0.21 565	0.69 660	0.21 570	0.95 669	0.29 490	0.37 578

AIO-test1	0.45 317	0.87 533	2.27 493	0.33 367	0.33 473	0.50 243	0.22 215	0.74 351	0.66 449	0.29 215	0.41 272	0.29 226	0.22 163	0.73 396	0.29 264	0.09 140	0.08 181	0.12 357	0.14 396	0.30 501	0.22 432

ssnet_v2	0.55 435	0.60 410	1.86 370	0.32 341	0.22 301	0.72 517	0.44 529	0.94 536	0.74 518	0.63 510	0.54 390	0.81 543	0.47 467	0.77 408	0.70 503	0.16 505	0.14 447	0.14 455	0.14 396	0.30 501	0.30 529

SA	0.50 380	0.75 484	1.95 414	0.31 312	0.61 618	0.57 339	0.31 424	0.91 510	0.73 514	0.42 283	0.62 457	0.38 277	0.47 467	0.68 380	0.29 264	0.09 140	0.09 269	0.13 418	0.32 582	0.30 501	0.10 112

S-Stereo	0.80 570	0.69 459	3.89 654	0.39 486	0.37 520	0.69 503	0.70 614	0.94 536	0.98 603	0.62 501	0.91 578	0.83 550	0.60 526	2.37 618	0.66 493	0.18 532	0.21 558	0.17 526	0.18 475	0.30 501	0.35 563

AF-Net	0.69 523	0.92 548	2.21 478	0.41 505	0.40 542	0.68 497	0.40 501	1.02 600	0.86 576	0.69 541	1.03 602	1.04 609	0.84 590	1.19 461	0.78 521	0.22 578	0.14 447	0.25 592	0.17 462	0.30 501	0.18 368

ADCL	0.99 603	0.79 504	2.43 525	0.39 486	0.32 458	1.50 638	1.90 674	0.92 519	0.97 600	1.26 638	1.27 619	1.00 600	1.42 643	1.14 457	3.31 662	0.17 520	0.14 447	0.22 573	0.21 514	0.30 501	0.22 432

CFNet	0.58 455	0.96 566	1.78 321	0.33 367	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.88 486	0.75 532	0.46 316	0.59 429	0.58 421	0.40 391	2.29 613	0.48 426	0.12 388	0.09 269	0.15 486	0.14 396	0.30 501	0.15 295

MSMD_ROB	1.34 634	0.96 566	2.38 513	0.39 486	0.32 458	1.96 656	0.62 596	0.91 510	1.43 640	2.94 678	2.60 661	4.77 680	1.95 660	2.43 630	1.33 596	0.29 611	0.26 592	0.32 612	0.32 582	0.30 501	0.30 529

FSD					0.29 410	0.35 64	0.33 456	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 269	0.32 324	0.35 171	0.32 309	0.28 609	0.27 599	0.31 608	0.30 567	0.31 509

w-ln-seven	0.74 551	1.05 596	2.54 553	0.37 459	0.34 486	1.03 608	0.47 548	1.00 589	1.08 615	0.90 600	0.85 568	0.85 559	0.57 513	1.37 479	1.26 591	0.14 464	0.13 428	0.16 505	0.15 421	0.31 509	0.20 404

HUF	0.59 463	0.65 443	2.46 530	0.45 541	0.77 634	0.34 58	0.24 289	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 377	0.18 64	0.12 388	2.03 685	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 678

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 187	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 311	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 348	0.22 163	0.30 114	0.25 216	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.16 442	0.31 509	0.08 49

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 527	0.65 443	3.45 646	0.50 565	0.60 614	0.75 536	0.23 254	0.96 555	0.60 365	0.76 567	1.30 623	0.81 543	0.60 526	0.57 332	0.82 528	0.10 246	0.16 493	0.11 293	0.43 619	0.31 509	0.22 432

GwcNet	0.69 523	0.71 466	3.12 628	0.36 435	0.45 572	0.81 565	0.44 529	0.86 466	0.84 573	0.60 481	0.74 541	0.82 548	0.49 483	1.65 526	0.66 493	0.16 505	0.15 475	0.15 486	0.15 421	0.31 509	0.24 471

RP	0.67 511	0.82 515	1.94 411	0.43 520	0.44 561	0.65 473	0.45 537	0.89 492	0.82 567	0.66 529	0.92 580	0.99 598	0.76 577	1.55 508	0.66 493	0.25 596	0.18 525	0.23 580	0.20 508	0.31 509	0.22 432

GANet	0.75 554	0.84 522	2.01 432	0.40 497	0.25 356	0.74 530	0.66 602	0.87 477	0.73 514	0.71 552	1.07 608	0.84 555	0.59 522	2.71 652	1.15 576	0.17 520	0.16 493	0.44 631	0.16 442	0.31 509	0.20 404

CSAN	1.25 629	1.12 605	3.04 619	0.51 570	0.37 520	1.06 611	1.15 653	1.22 630	1.08 615	1.17 630	1.91 644	1.04 609	1.31 633	5.96 684	2.43 646	0.26 600	0.22 564	0.24 587	0.24 529	0.31 509	0.30 529

z-mn7	0.80 570	1.52 646	2.62 564	0.36 435	0.28 401	1.01 605	0.48 552	0.90 498	1.29 633	0.69 541	1.35 628	0.85 559	0.59 522	2.03 591	1.09 567	0.14 464	0.12 404	0.14 455	0.12 335	0.32 518	0.20 404

FC-DCNN v2	1.54 647	0.58 405	2.80 594	0.44 527	0.39 532	2.05 662	0.66 602	1.90 664	1.84 660	2.79 676	2.97 670	4.41 678	3.07 673	2.65 646	2.30 642	0.29 611	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.32 518	0.38 581

H2IRNET	0.40 253	0.61 415	1.90 389	0.29 264	0.17 158	0.54 290	0.18 95	0.52 206	0.50 273	0.27 202	0.56 412	0.47 356	0.35 340	0.46 270	0.33 322	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.14 396	0.32 518	0.12 183

WZ-Net	0.92 596	1.31 633	3.76 651	0.41 505	0.36 508	0.86 579	0.71 615	1.00 589	1.06 613	0.82 588	0.92 580	1.06 613	1.05 616	2.16 606	1.61 611	0.19 547	0.13 428	0.15 486	0.16 442	0.32 518	0.28 509

IPLG	0.69 523	0.84 522	2.43 525	0.35 416	0.21 271	1.65 646	0.61 591	1.36 641	0.58 352	1.39 646	0.51 351	0.37 269	0.87 595	1.41 485	0.36 346	0.09 140	0.07 76	0.14 455	0.12 335	0.32 518	0.11 138

SHD	0.72 539	0.77 494	2.36 511	0.45 541	0.40 542	0.71 511	0.32 447	1.02 600	1.25 629	1.07 617	0.84 564	0.90 576	0.73 569	1.09 447	0.98 546	0.21 565	0.18 525	0.20 562	0.21 514	0.32 518	0.31 538

TDLM	0.67 511	0.92 548	1.76 308	0.37 459	0.24 336	0.66 479	0.56 577	0.82 430	0.74 518	1.16 624	0.62 457	0.61 434	0.48 476	2.70 650	0.50 436	0.20 557	0.11 371	0.35 616	0.14 396	0.32 518	0.16 327

FC-DCNN	1.49 645	0.59 408	2.88 600	0.44 527	0.39 532	1.97 658	0.66 602	1.67 655	1.70 652	2.72 675	2.89 667	4.22 674	2.97 672	2.55 641	2.19 637	0.29 611	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.32 518	0.39 587

SANet	1.20 624	1.21 622	3.33 644	0.38 476	0.27 387	1.73 650	0.85 630	1.10 620	2.49 672	1.16 624	1.83 642	1.72 648	1.50 647	2.37 618	2.84 653	0.18 532	0.16 493	0.16 505	0.15 421	0.32 518	0.32 547

AANet	0.82 581	0.91 546	2.89 603	0.34 400	0.29 410	0.63 445	0.38 492	0.81 422	1.31 634	1.33 641	1.39 629	1.26 632	1.14 625	1.32 473	0.97 543	0.20 557	0.17 513	0.18 546	0.19 495	0.33 527	0.31 538

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 150	0.53 580	0.60 614	0.55 305	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.11 327	0.37 619	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 635

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 150	0.34 400	0.60 614	0.55 305	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.33 527	0.84 646

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.33 527	0.84 646

zero-FE	0.80 570	0.27 133	8.23 680	0.49 561	0.98 644	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 632	0.17 37	0.20 62	0.77 527	0.22 163	0.60 349	0.97 543	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.10 227	0.33 527	0.14 253

SDNR	1.22 628	0.80 506	2.71 577	0.33 367	1.48 668	1.98 660	0.23 254	1.93 665	2.44 670	0.89 598	2.52 658	1.36 637	0.51 488	3.65 672	1.93 624	0.30 614	0.31 608	0.22 573	0.16 442	0.33 527	0.36 571

TestStereo1	0.49 369	0.81 511	1.85 362	0.39 486	0.57 605	0.56 321	0.34 461	0.75 361	0.69 469	0.44 296	0.63 471	0.35 260	0.42 420	0.64 360	0.29 264	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.33 527	0.26 493

test_5	0.51 397	0.87 533	1.99 429	0.37 459	0.65 622	0.58 356	0.35 469	0.78 399	0.62 400	0.48 336	0.55 400	0.45 336	0.40 391	0.72 395	0.30 284	0.09 140	0.07 76	0.12 357	0.12 335	0.33 527	0.38 581

SA-5K	0.49 369	0.81 511	1.85 362	0.39 486	0.57 605	0.56 321	0.34 461	0.75 361	0.69 469	0.44 296	0.63 471	0.35 260	0.42 420	0.64 360	0.29 264	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.33 527	0.26 493

AACVNet	0.54 423	0.78 502	1.73 288	0.36 435	0.21 271	0.57 339	0.25 311	0.71 328	0.51 280	0.55 419	0.59 429	0.64 449	0.41 402	2.13 605	0.41 387	0.14 464	0.11 371	0.14 455	0.11 295	0.33 527	0.15 295

ADLNet2	0.68 518	0.84 522	3.19 635	0.33 367	0.36 508	0.64 459	0.37 485	0.89 492	0.79 556	0.54 401	0.65 496	0.93 584	0.48 476	2.07 597	0.56 465	0.13 420	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.33 527	0.18 368

APVNet	0.70 527	0.67 452	2.71 577	0.38 476	0.36 508	0.85 577	0.43 518	0.91 510	0.68 460	0.55 419	0.69 517	0.75 519	0.55 503	2.31 614	0.78 521	0.17 520	0.17 513	0.24 587	0.19 495	0.33 527	0.23 457

quiztm	0.37 217	0.82 515	1.45 222	0.40 497	0.29 410	0.42 145	0.23 254	0.73 346	0.47 251	0.36 247	0.42 276	0.28 214	0.20 132	0.29 101	0.26 228	0.10 246	0.06 24	0.09 156	0.09 187	0.34 539	0.09 77

Hybrid-DGEV-03	0.45 317	0.88 537	1.75 299	0.29 264	0.17 158	0.58 356	0.24 289	0.65 297	0.48 255	0.59 471	1.01 597	0.39 283	0.28 278	0.41 224	0.34 329	0.09 140	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.34 539	0.24 471

zh-sn7	0.89 592	1.73 660	3.09 624	0.39 486	0.30 427	0.82 568	0.63 599	0.96 555	0.87 579	0.79 575	1.12 611	0.84 555	0.87 595	2.42 627	1.63 612	0.16 505	0.17 513	0.16 505	0.16 442	0.34 539	0.29 516

HART	0.38 230	0.53 380	1.66 267	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 366	0.38 277	0.16 61	0.41 224	0.20 121	0.08 65	0.68 658	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 417

SCV	0.35 200	0.59 408	1.37 201	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 360	0.19 89	0.11 327	0.08 181	0.09 156	0.29 557	0.34 539	0.29 516

GMOStereo	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

error version	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

test-v	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

test-2	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

ccnet	0.71 536	0.41 305	1.59 251	0.40 497	0.45 572	1.06 611	0.55 572	0.98 568	0.71 489	0.88 596	0.97 591	0.82 548	0.88 599	1.68 530	0.94 539	0.32 617	0.26 592	0.32 612	0.27 548	0.34 539	0.30 529

ACVNet	0.45 317	0.44 329	1.79 341	0.28 230	0.21 271	0.59 375	0.36 476	0.66 300	0.68 460	0.45 307	0.59 429	0.69 485	0.40 391	0.44 245	0.55 457	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.34 539	0.10 112

GANet-RSSM	0.55 435	0.73 477	1.90 389	0.36 435	0.26 374	0.59 375	0.27 359	0.78 399	0.52 288	0.47 318	0.57 420	0.63 440	0.45 443	1.92 583	0.43 399	0.14 464	0.10 318	0.25 592	0.11 295	0.34 539	0.14 253

pmcnn	1.32 632	1.05 596	2.77 590	0.74 623	1.43 663	0.72 517	0.56 577	0.96 555	0.91 590	0.99 610	2.92 669	6.01 685	0.70 561	2.38 621	3.32 663	0.13 420	0.10 318	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 432

NLCSM	0.46 329	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 508	0.49 230	0.27 359	1.33 639	1.59 648	0.29 215	0.29 172	0.29 226	0.31 316	1.44 487	0.35 341	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.10 227	0.35 552	0.14 253

DDF-Stereo	0.37 217	0.27 133	0.79 78	0.39 486	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 280	0.32 234	0.17 38	0.79 536	0.23 189	0.64 360	1.04 561	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.12 335	0.35 552	0.15 295

w-ln-seven-2	0.68 518	1.13 608	2.46 530	0.36 435	0.27 387	0.65 473	0.44 529	0.87 477	0.83 570	0.69 541	0.75 544	0.72 503	0.63 543	1.56 509	1.15 576	0.13 420	0.13 428	0.15 486	0.14 396	0.35 552	0.19 385

CIPLG	0.56 443	1.19 620	2.46 530	0.80 629	0.31 448	0.61 407	0.57 581	0.76 373	0.57 341	0.56 428	0.63 471	0.41 298	0.30 306	0.45 261	0.40 379	0.11 327	0.20 549	0.13 418	0.13 368	0.35 552	0.19 385

IPLGR_C	0.58 455	1.25 627	2.72 579	0.80 629	0.31 448	0.60 387	0.61 591	0.76 373	0.58 352	0.56 428	0.62 457	0.41 298	0.31 316	0.43 236	0.40 379	0.11 327	0.22 564	0.13 418	0.15 421	0.35 552	0.19 385

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 280	0.86 530	1.78 321	0.28 230	0.17 158	0.52 273	0.20 133	0.62 279	0.61 382	0.50 355	0.61 452	0.39 283	0.32 324	0.35 171	0.30 284	0.07 26	0.10 318	0.09 156	0.09 187	0.35 552	0.10 112

FCDSN-DC	1.29 631	0.54 388	2.50 543	0.47 551	0.41 551	1.12 621	0.60 587	1.10 620	1.27 631	2.23 665	2.87 666	3.67 671	3.12 675	2.39 624	1.69 616	0.30 614	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.35 552	0.38 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MM-Stereo_test2	0.38 230	0.28 162	2.46 530	0.43 520	0.15 97	0.50 243	0.25 311	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 163	0.34 164	0.29 264	0.08 65	0.09 269	0.09 156	0.10 227	0.36 559	0.22 432

Wz-Net-SNSev	0.76 558	1.32 636	3.11 627	0.40 497	0.31 448	0.71 511	0.60 587	0.98 568	0.87 579	0.67 533	0.83 561	0.96 591	0.60 526	1.67 529	0.97 543	0.16 505	0.15 475	0.16 505	0.17 462	0.36 559	0.24 471

ACRE	0.56 443	1.14 610	2.77 590	0.76 625	0.28 401	0.60 387	0.56 577	0.76 373	0.58 352	0.55 419	0.62 457	0.41 298	0.29 296	0.44 245	0.39 371	0.11 327	0.19 538	0.13 418	0.14 396	0.36 559	0.18 368

stereogan	0.69 523	0.51 371	2.44 527	0.39 486	0.39 532	1.01 605	0.41 507	0.94 536	0.92 594	0.73 559	0.85 568	1.15 625	0.69 559	1.57 513	0.53 449	0.19 547	0.18 525	0.20 562	0.16 442	0.36 559	0.24 471

SAMSARA	0.91 594	0.97 574	2.22 482	0.80 629	0.58 607	1.32 630	1.31 659	1.01 597	0.94 596	1.36 642	0.87 572	1.38 638	0.90 601	1.72 537	1.02 558	0.24 591	0.30 607	0.22 573	0.25 535	0.36 559	0.35 563

ADCS	1.05 612	1.36 641	2.98 615	0.42 516	0.36 508	0.96 597	0.81 628	1.06 613	1.12 621	1.25 635	0.97 591	1.08 615	0.90 601	1.25 470	4.86 678	0.21 565	0.21 558	0.22 573	0.23 527	0.36 559	0.38 581

DeepPrunerF	0.86 586	0.86 530	2.91 608	0.45 541	0.50 587	0.64 459	0.48 552	1.14 625	2.64 674	0.63 510	0.61 452	0.65 454	0.62 540	2.21 609	1.31 594	0.23 582	0.19 538	0.30 607	0.28 551	0.36 559	0.25 483

DN-CSS_ROB	0.48 351	1.23 624	1.99 429	0.39 486	0.22 301	0.56 321	0.19 106	0.75 361	0.61 382	0.45 307	0.62 457	0.41 298	0.31 316	0.70 391	0.32 309	0.11 327	0.08 181	0.14 455	0.13 368	0.36 559	0.12 183

DFGA-Net	0.51 397	1.06 598	1.75 299	0.30 285	0.24 336	0.54 290	0.22 215	0.63 287	0.60 365	0.48 336	0.51 351	0.35 260	0.27 261	1.82 559	0.53 449	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.12 335	0.37 567	0.15 295

fast-acv-ft	0.63 489	0.88 537	3.10 625	0.38 476	0.30 427	0.79 557	0.48 552	0.69 317	0.72 499	0.58 457	0.78 552	0.76 525	0.60 526	0.67 377	0.73 513	0.15 484	0.15 475	0.18 546	0.17 462	0.37 567	0.16 327

ARAFT	0.60 469	1.23 624	3.10 625	0.28 230	0.16 127	0.64 459	0.36 476	0.90 498	0.67 458	0.61 490	0.49 338	0.55 394	0.31 316	1.24 469	0.32 309	0.10 246	0.08 181	0.14 455	0.13 368	0.37 567	0.21 417

AFF-stereo	0.44 298	0.96 566	1.78 321	0.31 312	0.15 97	0.50 243	0.21 175	0.64 290	0.63 412	0.47 318	0.64 487	0.49 369	0.34 338	0.46 270	0.31 296	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.10 227	0.37 567	0.10 112

G-Net	0.99 603	0.64 436	2.76 587	0.57 599	0.67 623	2.03 661	0.72 618	0.76 373	0.67 458	1.14 623	2.56 660	1.30 636	1.02 613	1.48 501	1.74 619	0.25 596	0.24 576	0.24 587	0.26 543	0.37 567	0.31 538

PVD	0.90 593	0.85 527	2.15 467	0.53 580	0.50 587	0.99 601	0.56 577	1.15 628	1.64 649	1.41 648	1.41 632	1.11 621	1.13 624	1.35 477	1.31 594	0.26 600	0.28 602	0.28 599	0.26 543	0.37 567	0.49 611

CVANet_RVC	0.65 501	0.80 506	2.13 461	0.36 435	0.26 374	0.62 427	0.42 511	0.84 448	0.72 499	0.69 541	0.68 508	0.68 478	0.52 493	2.64 645	0.42 390	0.19 547	0.12 404	0.22 573	0.17 462	0.37 567	0.15 295

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 141	0.53 580	0.44 561	0.54 290	0.27 359	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 163	0.36 184	0.25 216	0.11 327	0.37 619	0.08 59	0.06 18	0.38 574	0.71 635

TCMNet	0.66 506	0.85 527	2.55 558	0.50 565	0.52 594	0.72 517	0.39 498	0.87 477	0.72 499	0.58 457	0.68 508	0.63 440	0.46 458	1.70 533	0.63 485	0.18 532	0.18 525	0.23 580	0.18 475	0.38 574	0.27 501

coex-ft	5.95 685	1.67 654	60.57 718	0.34 400	0.30 427	0.77 548	0.69 611	0.74 351	4.41 681	19.22 705	2.15 650	1.62 647	7.97 689	1.81 558	8.96 690	0.44 628	2.08 686	0.18 546	0.19 495	0.38 574	4.62 691

SACVNet	0.60 469	0.74 481	1.90 389	0.37 459	0.28 401	0.64 459	0.37 485	0.86 466	0.61 382	0.65 527	0.62 457	0.69 485	0.44 439	2.08 599	0.42 390	0.18 532	0.14 447	0.16 505	0.15 421	0.38 574	0.24 471

sAnonymous2	0.38 230	0.62 421	2.15 467	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 359	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 278	0.28 85	0.22 165	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.13 368	0.38 574	0.35 563

CroCo_RVC	0.38 230	0.62 421	2.15 467	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 359	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 278	0.28 85	0.22 165	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.13 368	0.38 574	0.35 563

EDNetEfficient	1.27 630	0.70 464	4.05 659	0.64 614	0.98 644	0.94 595	1.40 666	0.85 456	1.75 654	2.34 668	1.33 626	1.05 611	2.21 664	1.58 517	4.15 672	0.15 484	0.19 538	0.14 455	0.27 548	0.38 574	0.32 547

edge stereo	0.81 578	0.73 477	3.30 641	0.37 459	1.21 660	0.62 427	0.39 498	0.93 527	0.79 556	0.80 577	0.88 575	1.14 624	0.71 563	2.18 607	0.71 506	0.21 565	0.20 549	0.26 595	0.18 475	0.38 574	0.26 493

AnyNet_C32	1.00 607	1.33 638	2.53 547	0.49 561	0.54 597	1.15 625	1.14 652	0.91 510	0.89 587	1.11 620	0.95 588	0.87 568	0.93 603	1.50 502	4.07 671	0.21 565	0.20 549	0.25 592	0.24 529	0.38 574	0.33 556

SGM-ForestM	2.98 673	1.70 658	3.52 649	0.67 618	0.47 583	5.18 684	3.36 686	3.30 683	2.86 677	4.44 683	3.79 679	9.80 691	5.50 685	6.29 685	6.52 685	0.27 605	0.36 617	0.24 587	0.27 548	0.38 574	0.58 624

MM-Stereo_test1	0.41 261	0.39 287	2.29 497	0.38 476	0.26 374	0.44 164	0.28 379	0.63 287	0.51 280	0.40 270	0.32 214	0.26 190	0.26 240	0.46 270	0.22 165	0.09 140	0.21 558	0.10 217	0.09 187	0.39 584	0.15 295

iRaft-Stereo_5w	0.54 423	1.01 589	2.08 449	0.27 199	0.21 271	0.49 230	0.28 379	0.73 346	0.58 352	0.40 270	0.61 452	0.62 438	0.46 458	1.78 547	0.47 420	0.09 140	0.07 76	0.11 293	0.10 227	0.39 584	0.12 183

EDNetEfficientorigin	8.18 689	0.98 578	145.96 720	0.51 570	0.89 639	0.72 517	0.48 552	0.85 456	1.56 647	2.12 659	1.49 633	1.29 633	1.31 633	1.83 560	2.13 636	0.13 420	0.12 404	0.17 526	0.18 475	0.39 584	0.45 603

GANetREF_RVC	0.75 554	1.15 614	2.46 530	0.47 551	0.26 374	0.83 571	0.61 591	0.97 564	0.89 587	0.62 501	0.61 452	0.72 503	0.59 522	2.42 627	0.55 457	0.32 617	0.25 589	0.36 618	0.24 529	0.39 584	0.31 538
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
LSM	3.31 677	1.11 604	5.29 669	9.40 693	30.65 712	0.84 573	1.12 651	0.91 510	1.22 627	1.36 642	2.19 651	0.93 584	0.83 587	1.66 527	0.90 534	0.21 565	0.31 608	0.24 587	0.28 551	0.39 584	6.33 693

MM-Stereo_test3	0.40 253	0.58 405	1.75 299	0.36 435	0.30 427	0.45 172	0.30 411	0.72 334	0.59 360	0.31 225	0.43 279	0.32 243	0.23 189	0.35 171	0.29 264	0.10 246	0.20 549	0.10 217	0.08 142	0.40 589	0.11 138

LL-Strereo	0.72 539	1.29 631	2.49 539	0.36 435	0.45 572	0.55 305	0.32 447	0.93 527	0.71 489	0.67 533	0.58 426	0.85 559	0.79 582	2.67 649	0.46 411	0.10 246	0.18 525	0.14 455	0.12 335	0.40 589	0.42 599

ADCMid	0.96 602	1.32 636	2.74 585	0.38 476	0.35 499	0.99 601	0.58 583	0.94 536	0.86 576	1.23 634	1.01 597	1.01 602	1.00 611	1.05 444	3.97 669	0.21 565	0.19 538	0.42 627	0.32 582	0.40 589	0.29 516

YMNet	0.62 482	0.72 470	1.93 401	0.41 505	0.41 551	0.87 583	0.43 518	0.87 477	0.71 489	0.74 562	0.81 556	0.83 550	0.46 458	0.86 422	0.93 537	0.19 547	0.22 564	0.20 562	0.17 462	0.41 592	0.21 417

YMNet_1	0.62 482	0.72 470	1.93 401	0.41 505	0.41 551	0.87 583	0.43 518	0.87 477	0.71 489	0.74 562	0.81 556	0.83 550	0.46 458	0.86 422	0.93 537	0.19 547	0.22 564	0.20 562	0.17 462	0.41 592	0.21 417

RAFT_CTSACE	0.46 329	0.76 485	2.07 444	0.35 416	0.30 427	0.54 290	0.30 411	0.61 275	0.48 255	0.49 348	0.76 547	0.55 394	0.36 347	0.58 336	0.22 165	0.08 65	0.13 428	0.11 293	0.10 227	0.41 592	0.08 49

iRaftStereo_RVC	0.37 217	0.53 380	1.41 211	0.28 230	0.15 97	0.52 273	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 252	0.43 279	0.41 298	0.23 189	0.36 184	0.26 228	0.09 140	0.15 475	0.12 357	0.11 295	0.41 592	0.37 578

acv_ft	0.48 351	0.44 329	1.76 308	0.32 341	0.41 551	0.63 445	0.28 379	0.81 422	0.68 460	0.61 490	0.59 429	0.69 485	0.45 443	0.44 245	0.63 485	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.41 592	0.10 112

XQC	0.73 548	0.98 578	2.39 515	0.46 546	0.35 499	0.81 565	0.46 540	1.00 589	1.00 604	0.80 577	0.69 517	0.88 572	0.74 574	1.32 473	1.20 584	0.24 591	0.16 493	0.23 580	0.20 508	0.41 592	0.33 556

UGAM	0.58 455	0.47 351	2.21 478	0.30 285	0.19 241	0.53 282	0.34 461	0.59 258	0.63 412	0.44 296	0.73 538	0.78 531	0.37 360	2.58 642	0.39 371	0.10 246	0.08 181	0.17 526	0.14 396	0.42 598	0.17 348

plain	0.37 217	0.47 351	2.15 467	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 220	0.45 261	0.28 250	0.11 327	0.08 181	0.13 418	0.09 187	0.42 598	0.12 183

tg	0.37 217	0.55 397	1.35 194	0.28 230	0.16 127	0.57 339	0.18 95	0.57 243	0.49 262	0.37 252	0.44 290	0.38 277	0.24 205	0.46 270	0.24 202	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.43 600	0.36 571

iinet-f	0.57 450	0.93 554	2.27 493	0.31 312	0.25 356	0.83 571	0.33 456	0.81 422	0.65 434	0.54 401	0.63 471	0.73 507	0.67 554	0.73 396	0.67 496	0.13 420	0.13 428	0.11 293	0.10 227	0.43 600	0.16 327

AASNet	0.56 443	1.03 594	2.34 505	0.37 459	0.33 473	0.65 473	0.29 403	0.96 555	0.73 514	0.54 401	0.60 445	0.55 394	0.38 369	0.59 342	0.58 474	0.14 464	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.43 600	0.24 471

RAFT + AFF	0.64 493	1.20 621	1.95 414	0.34 400	0.33 473	0.67 485	0.52 560	0.99 580	0.74 518	0.53 388	0.58 426	0.57 414	0.80 583	1.76 543	0.51 442	0.12 388	0.27 599	0.15 486	0.14 396	0.43 600	0.29 516

RTSC	0.72 539	1.00 585	2.22 482	0.40 497	0.29 410	0.82 568	0.31 424	0.96 555	1.10 618	0.92 603	0.81 556	0.78 531	0.58 519	1.23 466	1.55 609	0.18 532	0.17 513	0.14 455	0.17 462	0.43 600	0.30 529

RTS	1.21 625	1.31 633	6.39 676	0.52 574	0.51 592	1.61 642	0.79 624	1.03 607	1.37 638	1.13 621	1.30 623	1.10 619	0.85 591	2.65 646	2.08 632	0.21 565	0.24 576	0.18 546	0.18 475	0.43 600	0.32 547

RTSA	1.21 625	1.31 633	6.39 676	0.52 574	0.51 592	1.61 642	0.79 624	1.03 607	1.37 638	1.13 621	1.30 623	1.10 619	0.85 591	2.65 646	2.08 632	0.21 565	0.24 576	0.18 546	0.18 475	0.43 600	0.32 547

iResNetv2_ROB	0.59 463	1.43 642	2.96 611	0.40 497	0.22 301	0.58 356	0.28 379	0.91 510	0.73 514	0.57 439	0.63 471	0.60 431	0.41 402	0.74 399	0.35 341	0.11 327	0.08 181	0.10 217	0.07 103	0.43 600	0.17 348

Wz-Net-TNSev	0.91 594	1.73 660	3.08 622	0.36 435	0.31 448	1.00 604	0.71 615	1.06 613	0.97 600	0.71 552	0.72 536	1.09 617	0.87 595	2.42 627	1.59 610	0.20 557	0.20 549	0.16 505	0.20 508	0.44 608	0.35 563

PASM	0.72 539	0.68 455	1.91 395	0.47 551	0.44 561	0.60 387	0.51 557	0.76 373	0.80 559	0.77 571	0.67 501	0.87 568	0.61 535	2.40 625	0.67 496	0.32 617	0.35 615	0.36 618	0.41 616	0.45 609	0.39 587

IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 486	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 305	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 299	0.17 53	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.20 508	0.46 610	0.59 625

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 277	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 351	0.25 175	0.18 94	0.31 123	0.20 121	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.08 142	0.47 611	0.08 49

PSMNet-RUCA	0.58 455	0.82 515	1.89 384	0.59 606	0.56 603	0.64 459	0.36 476	0.84 448	0.69 469	0.51 368	0.68 508	0.53 383	0.43 431	0.56 331	0.43 399	0.34 621	0.18 525	0.44 631	0.29 557	0.48 612	0.30 529

AnyNet_C01	1.14 618	1.49 645	4.23 662	0.54 585	0.53 595	1.51 639	1.37 663	1.04 611	1.07 614	1.17 630	1.33 626	1.15 625	1.08 619	1.61 523	2.74 651	0.25 596	0.22 564	0.28 599	0.24 529	0.48 612	0.40 593

DPSNet	0.86 586	0.60 410	2.34 505	0.58 601	0.36 508	1.07 616	0.75 620	1.30 637	1.05 610	0.70 547	0.68 508	0.94 588	1.29 630	2.08 599	1.82 622	0.26 600	0.23 572	0.16 505	0.17 462	0.48 612	0.40 593

ELAS_RVC	1.37 638	0.78 502	3.21 637	0.55 592	0.50 587	1.49 637	2.48 682	1.48 647	1.71 653	2.13 662	2.09 647	2.07 653	2.56 668	1.90 578	2.02 629	0.35 622	0.36 617	0.37 622	0.34 590	0.49 615	0.47 607
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 639	0.79 504	2.86 598	0.53 580	0.50 587	2.81 672	2.20 678	1.61 654	1.50 644	2.28 667	2.35 655	1.82 649	2.13 662	1.73 538	2.22 638	0.35 622	0.37 619	0.35 616	0.35 594	0.49 615	0.47 607
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 622	0.95 563	2.54 553	0.58 601	0.55 600	0.78 553	0.63 599	1.00 589	1.08 615	1.03 614	4.07 681	1.48 642	1.22 628	2.88 659	1.27 592	0.50 633	0.46 637	0.54 638	0.62 652	0.50 617	0.63 630
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 625	1.15 614	3.01 618	0.34 400	0.28 401	1.10 620	0.69 611	1.35 640	1.01 606	2.71 674	2.41 657	2.96 664	1.45 644	2.80 656	1.40 602	0.22 578	0.22 564	0.22 573	0.19 495	0.50 617	0.26 493
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
GASNet	0.73 548	1.47 644	3.04 619	0.47 551	0.33 473	0.57 339	0.34 461	0.91 510	0.75 532	0.58 457	0.58 426	0.74 513	0.55 503	2.03 591	0.65 492	0.21 565	0.15 475	0.19 553	0.17 462	0.51 619	0.28 509

RAFT	0.45 317	0.92 548	1.59 251	0.34 400	0.19 241	0.46 192	0.35 469	0.65 297	0.49 262	0.49 348	0.49 338	0.70 495	0.40 391	0.47 282	0.32 309	0.11 327	0.16 493	0.14 455	0.13 368	0.51 619	0.13 226

MANE	2.90 672	1.14 610	2.96 611	1.03 645	1.01 649	5.01 683	2.45 681	5.36 687	6.88 688	3.58 681	4.76 685	5.99 684	4.99 682	4.23 677	4.61 677	0.56 639	0.67 654	0.44 631	0.78 661	0.51 619	1.03 664

PWC_ROB	0.70 527	0.94 556	1.88 377	0.39 486	0.39 532	0.62 427	0.30 411	0.98 568	0.94 596	0.91 602	1.29 622	0.77 527	0.62 540	1.62 524	1.03 560	0.18 532	0.11 371	0.18 546	0.13 368	0.51 619	0.22 432

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 562	1.04 595	2.06 442	0.94 640	0.35 499	0.89 588	0.40 501	0.85 456	0.63 412	0.55 419	0.63 471	0.75 519	0.38 369	2.38 621	0.48 426	1.10 664	0.31 608	0.36 618	0.21 514	0.53 623	0.55 619

aanetorigin	0.77 562	0.80 506	2.59 561	0.43 520	0.44 561	0.58 356	1.01 644	0.57 243	0.68 460	1.53 652	1.23 617	0.81 543	1.08 619	1.07 445	1.07 564	0.18 532	0.15 475	0.17 526	0.21 514	0.54 624	0.30 529

CC-Net-ROB	0.85 585	1.15 614	2.13 461	0.88 635	0.38 526	0.88 587	0.44 529	1.06 613	0.79 556	0.58 457	0.69 517	0.65 454	0.50 486	2.74 653	0.51 442	0.93 654	0.39 630	0.87 652	0.29 557	0.54 624	0.54 616

PDISCO_ROB	0.75 554	1.06 598	2.11 455	0.64 614	0.59 609	1.13 623	0.43 518	1.14 625	1.05 610	0.64 520	0.71 531	0.96 591	0.61 535	1.21 462	0.76 517	0.37 625	0.18 525	0.27 596	0.24 529	0.56 626	0.32 547

FADNet-RVC	0.61 477	1.26 629	2.12 459	0.33 367	0.26 374	0.59 375	0.29 403	0.86 466	0.62 400	0.45 307	0.50 346	0.62 438	0.46 458	1.73 538	0.55 457	0.17 520	0.20 549	0.17 526	0.18 475	0.59 627	0.28 509

FADNet	0.64 493	1.22 623	2.06 442	0.32 341	0.30 427	0.66 479	0.29 403	0.88 486	0.72 499	0.44 296	0.48 321	0.66 461	0.57 513	1.84 565	0.45 410	0.46 632	0.20 549	0.17 526	0.19 495	0.59 627	0.24 471

MADNet+	1.36 636	1.93 673	5.95 672	0.81 632	0.59 609	1.57 641	1.09 648	1.39 644	1.22 627	0.84 591	1.01 597	1.25 631	1.12 623	3.19 665	2.36 644	0.45 630	0.47 640	0.38 624	0.34 590	0.59 627	0.57 622

anonymity	0.80 570	0.66 450	1.29 177	0.59 606	0.75 630	0.67 485	0.52 560	0.95 550	0.71 489	0.94 606	0.70 527	0.67 471	0.87 595	0.71 393	1.35 597	0.64 643	0.62 651	0.58 640	1.44 679	0.60 630	0.65 631

PWCDC_ROB	0.72 539	1.06 598	2.09 450	0.47 551	0.36 508	0.78 553	0.26 334	0.98 568	1.34 636	0.61 490	2.07 646	0.64 449	0.61 535	0.83 417	0.71 506	0.31 616	0.14 447	0.15 486	0.12 335	0.60 630	0.21 417

Consistency-Raft	0.88 590	0.93 554	3.23 639	0.99 644	0.64 621	0.77 548	0.55 572	0.98 568	0.97 600	0.61 490	1.03 602	0.65 454	1.05 616	0.79 413	1.38 599	0.44 628	0.46 637	0.51 637	0.58 648	0.65 632	0.47 607

SPS-STEREO	1.07 613	1.13 608	2.88 600	0.65 616	0.69 626	0.99 601	0.68 608	1.05 612	0.87 579	1.36 642	1.23 617	1.46 641	0.94 606	1.87 568	1.72 618	0.66 644	0.61 650	0.58 640	0.57 645	0.65 632	0.77 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 562	1.23 624	2.15 467	0.67 618	0.59 609	0.78 553	0.38 492	0.90 498	0.70 479	0.61 490	0.69 517	1.01 602	0.67 554	1.02 440	0.73 513	0.45 630	0.34 614	0.87 652	0.51 634	0.67 634	0.46 605

GCST	0.72 539	1.10 603	2.15 467	1.11 651	0.59 609	0.62 427	0.19 106	0.75 361	0.53 305	0.56 428	0.63 471	0.47 356	0.31 316	1.11 451	0.33 322	0.75 650	0.45 635	0.84 651	0.64 655	0.69 635	0.54 616

DStereoFS	2.23 660	2.10 676	2.47 535	1.61 664	1.88 676	3.81 677	2.06 677	1.95 666	3.33 678	2.38 669	3.31 674	2.37 658	4.92 681	2.45 632	3.27 660	1.03 660	1.27 678	0.55 639	1.04 672	0.70 636	2.05 683

FACV-RUCA	0.58 455	0.40 295	1.78 321	0.43 520	1.67 672	0.48 213	0.28 379	0.69 317	0.62 400	0.40 270	0.53 378	0.33 250	0.63 543	0.40 219	0.31 296	0.13 420	0.11 371	0.62 643	0.12 335	0.70 636	0.98 656

DDUNet	0.77 562	1.12 605	1.88 377	0.76 625	0.69 626	0.84 573	0.43 518	0.85 456	0.65 434	0.67 533	0.75 544	0.91 578	0.52 493	1.03 442	0.57 469	0.54 636	0.37 619	0.95 658	0.52 637	0.71 638	0.57 622

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 609	1.67 654	2.32 500	0.47 551	0.39 532	1.47 635	0.95 636	0.95 550	0.91 590	0.84 591	0.94 586	1.05 611	0.60 526	2.95 660	0.72 510	0.41 626	0.72 664	0.32 612	0.55 639	0.74 639	1.22 669

SGM_RVC	1.89 654	0.92 548	2.50 543	0.96 643	0.93 643	1.63 644	1.37 663	1.52 650	12.43 692	1.85 656	1.69 639	2.40 660	1.74 656	2.81 657	1.71 617	0.53 634	0.47 640	0.42 627	0.47 625	0.74 639	0.74 637
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 681	1.35 640	9.38 683	2.79 682	3.93 682	2.43 670	3.46 687	2.68 675	11.19 690	11.66 696	4.73 684	5.26 682	10.46 692	4.50 680	9.49 691	0.82 652	0.69 660	1.34 672	0.98 670	0.75 641	0.76 641

StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 627	1.82 354	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 270	0.14 4	0.11 327	0.09 269	0.08 59	0.05 1	0.76 642	0.18 368

MFMNet_re	0.92 596	1.28 630	2.53 547	0.82 633	0.76 633	0.90 589	0.75 620	0.98 568	1.04 609	1.03 614	1.05 606	0.84 555	0.94 606	0.83 417	0.72 510	0.68 645	0.60 649	0.63 644	0.60 651	0.77 643	0.74 637

SGM+DAISY	1.83 653	1.43 642	3.81 652	0.87 634	1.01 649	2.38 669	2.53 683	1.36 641	1.75 654	2.92 677	3.22 673	2.65 662	2.93 670	2.22 612	3.10 657	0.72 647	0.69 660	0.63 644	0.62 652	0.77 643	0.98 656

WAO-7	1.48 644	1.63 650	2.49 539	0.93 639	0.75 630	1.72 649	1.10 649	1.84 663	1.96 663	1.43 649	2.54 659	1.97 651	1.61 651	3.06 662	2.08 632	0.69 646	0.66 653	0.94 657	0.74 659	0.80 645	0.69 634

Anonymous_2	0.74 551	0.32 214	1.65 261	0.33 367	0.30 427	0.67 485	0.32 447	0.69 317	0.46 232	0.48 336	0.41 272	0.84 555	0.58 519	0.51 310	0.40 379	0.32 617	0.38 623	1.43 675	3.69 693	0.80 645	0.27 501

DStereoO	0.99 603	0.66 450	1.67 269	0.75 624	0.99 647	0.73 524	1.33 661	0.94 536	0.91 590	0.70 547	1.06 607	0.75 519	1.75 657	0.95 431	2.39 645	1.20 668	0.41 633	0.48 634	0.59 650	0.85 647	0.60 626

SQANet	0.80 570	1.58 649	2.53 547	0.76 625	0.83 635	0.76 540	0.36 476	0.83 436	0.64 420	0.63 510	0.69 517	0.73 507	0.51 488	1.21 462	0.53 449	0.77 651	0.29 603	0.59 642	0.29 557	0.86 648	0.61 627

FADNet_RVC	0.81 578	1.14 610	2.42 521	0.30 285	0.24 336	0.71 511	0.24 289	0.95 550	0.61 382	0.44 296	0.56 412	0.59 424	0.42 420	1.52 505	0.68 499	0.94 656	0.96 672	0.28 599	1.00 671	0.90 649	1.36 672

MSAF-DinoV2	3.10 675	1.86 668	10.68 688	3.61 687	0.30 427	3.34 675	0.82 629	2.81 677	1.79 656	0.80 577	0.87 572	1.56 646	1.10 621	26.49 716	1.96 625	0.17 520	0.13 428	0.19 553	1.63 683	0.92 650	0.99 661

Selective-IGEV-i16pa	47.65 719	67.17 720	7.20 678	2.47 678	2.32 679	116.02 721	1.42 669	90.41 722	82.69 721	32.69 720	90.10 720	60.10 721	84.41 721	129.53 722	52.52 719	50.16 719	15.10 706	18.00 710	9.63 701	0.94 651	40.09 720

MultiAttention	2.38 663	0.50 368	1.93 401	1.80 669	2.56 680	10.86 690	2.30 679	1.22 630	0.80 559	0.62 501	1.16 614	1.13 622	0.56 507	16.09 701	1.18 581	0.20 557	0.09 269	0.43 630	1.62 682	0.94 651	1.58 677

DStereoSA	2.12 659	0.98 578	2.80 594	1.25 656	2.23 677	1.97 658	4.62 690	1.22 630	2.54 673	1.16 624	3.84 680	1.00 600	4.05 679	2.07 597	5.29 681	0.93 654	1.48 679	0.48 634	1.51 681	0.95 653	1.95 682

LCNet	0.54 423	0.37 263	1.78 321	0.92 638	0.22 301	0.96 597	0.30 411	0.59 258	0.58 352	0.51 368	0.55 400	0.41 298	0.76 577	0.84 419	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 357	0.18 475	0.98 654	0.39 587

WAO-6	1.58 649	1.54 647	2.32 500	1.14 653	1.00 648	2.30 667	1.03 645	1.82 662	2.85 676	1.25 635	2.61 662	2.20 655	1.56 649	2.47 635	1.99 628	0.95 657	0.67 654	1.19 668	0.83 664	1.08 655	0.88 653

MonStereo1	1.98 657	1.01 589	1.78 321	1.19 654	1.04 651	3.58 676	0.61 591	1.53 651	1.93 662	1.39 646	3.37 675	2.23 657	10.80 693	2.84 658	1.25 590	1.04 661	0.38 623	0.96 659	0.57 645	1.10 656	1.00 663

ACVNet_1	1.33 633	1.91 671	4.03 658	1.09 649	0.88 638	1.19 629	0.66 602	1.24 634	1.17 624	0.94 606	0.96 589	3.09 666	1.04 615	2.37 618	1.11 571	1.04 661	0.48 643	1.03 663	0.48 628	1.12 657	0.83 645

RainbowNet	1.15 620	1.78 662	2.72 579	1.12 652	0.91 641	1.06 611	0.76 622	1.16 629	1.13 623	0.75 564	0.97 591	1.09 617	0.80 583	1.60 520	1.21 586	1.17 666	1.26 676	1.01 662	0.57 645	1.13 658	0.88 653

DispFullNet	1.67 650	2.10 676	5.22 667	1.53 663	8.90 687	0.86 579	0.31 424	0.96 555	0.96 599	1.37 645	1.01 597	1.13 622	1.98 661	1.51 503	0.91 535	0.54 636	0.31 608	1.18 665	0.63 654	1.13 658	0.80 644

Ntro	1.00 607	1.68 656	2.80 594	0.95 641	0.85 636	1.06 611	0.53 564	0.98 568	0.90 589	0.62 501	0.76 547	0.93 584	0.66 552	1.66 527	0.98 546	0.99 659	0.45 635	0.75 650	0.40 613	1.19 660	0.75 639

WAO-8	2.80 669	2.14 680	2.89 603	1.91 673	1.04 651	3.98 679	0.96 637	3.26 681	6.17 684	2.15 663	3.37 675	3.31 668	2.41 666	11.84 691	2.03 630	2.05 681	1.86 682	1.54 677	0.92 667	1.22 661	0.87 651

Venus	2.80 669	2.14 680	2.89 603	1.91 673	1.04 651	3.98 679	0.96 637	3.26 681	6.17 684	2.15 663	3.37 675	3.31 668	2.41 666	11.84 691	2.03 630	2.05 681	1.86 682	1.54 677	0.92 667	1.22 661	0.87 651

LVE	1.96 656	2.17 683	3.14 629	1.68 665	1.80 674	1.63 644	1.03 645	2.34 672	2.81 675	1.25 635	2.89 667	4.24 676	1.29 630	2.79 655	1.44 604	2.85 685	0.91 671	1.18 665	1.46 680	1.23 663	1.10 666

otaku	1.03 610	1.68 656	2.72 579	0.95 641	0.73 629	1.03 608	0.59 585	0.99 580	0.86 576	0.69 541	1.61 636	0.98 595	0.64 545	1.46 493	1.14 574	0.95 657	0.46 637	0.72 649	0.40 613	1.24 664	0.78 643

Dean	1.79 652	1.83 664	3.92 655	1.29 657	1.07 654	1.55 640	1.00 642	1.95 666	2.33 668	1.47 651	4.19 682	4.26 677	1.33 636	2.21 609	1.48 606	1.14 665	0.68 658	1.18 665	0.74 659	1.24 664	0.98 656

JetBlue	1.78 651	1.63 650	3.92 655	0.73 621	1.21 660	4.38 682	3.35 685	1.59 652	1.20 626	1.26 638	1.52 635	2.37 658	1.88 659	3.23 666	3.00 654	0.53 634	0.47 640	0.48 634	0.49 630	1.29 666	0.97 655

IMH-64-1	1.39 639	1.64 652	1.86 370	1.36 658	1.11 655	1.39 633	1.19 655	1.76 658	1.45 642	1.16 624	2.21 652	1.53 643	1.38 639	1.98 586	1.52 607	1.29 669	0.67 654	1.27 669	0.69 656	1.29 666	0.98 656

IMH-64	1.39 639	1.64 652	1.86 370	1.36 658	1.11 655	1.39 633	1.19 655	1.76 658	1.45 642	1.16 624	2.21 652	1.53 643	1.38 639	1.98 586	1.52 607	1.29 669	0.67 654	1.27 669	0.69 656	1.29 666	0.98 656

IMH	2.02 658	2.15 682	2.69 575	1.68 665	1.12 657	1.66 647	0.92 635	2.10 670	1.92 661	1.32 640	2.66 664	2.21 656	1.69 654	5.78 682	1.68 615	5.54 690	0.96 672	1.31 671	0.71 658	1.32 669	0.99 661

PWCK	1.49 645	1.90 670	3.22 638	1.09 649	0.54 597	1.71 648	1.73 672	1.49 648	1.53 645	1.44 650	1.80 641	1.82 649	1.30 632	3.34 668	1.76 620	1.07 663	0.56 647	0.97 660	0.58 648	1.38 670	0.65 631

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 634	1.70 658	2.50 543	0.56 594	0.40 542	2.15 665	0.99 639	1.24 634	1.26 630	1.02 613	1.10 610	1.29 633	0.88 599	3.10 664	1.08 565	1.66 677	0.83 668	0.68 647	0.88 666	1.57 671	1.80 681

MFN_U_SF_RVC	1.55 648	2.39 684	3.16 631	0.65 616	0.41 551	1.12 621	0.46 540	1.23 633	1.33 635	1.61 653	1.20 615	1.43 640	0.98 610	1.76 543	1.97 626	1.90 680	1.80 680	1.98 684	2.15 686	1.63 672	1.77 680

KSHMR	4.10 679	1.97 674	5.27 668	1.71 667	1.47 667	1.96 656	1.28 658	3.19 679	17.33 705	2.12 659	15.91 699	9.18 690	1.57 650	8.42 688	1.98 627	1.52 675	1.26 676	1.67 681	1.19 676	1.67 673	1.40 673

UNDER WATER	2.74 667	1.85 666	4.54 664	1.81 671	1.44 665	2.34 668	1.40 666	3.24 680	6.60 686	2.60 672	2.76 665	5.75 683	5.24 684	3.02 661	4.01 670	1.45 673	0.81 667	1.59 680	1.06 673	1.80 674	1.51 675

UNDER WATER-64	2.47 664	1.89 669	4.86 665	1.82 672	1.44 665	3.18 674	1.57 671	2.62 673	5.64 683	2.05 658	2.13 649	4.13 673	3.76 677	2.62 644	3.42 665	1.47 674	0.85 669	1.57 679	1.07 674	1.82 675	1.49 674

ACVNet-4b	1.93 655	1.85 666	4.10 660	1.07 646	0.86 637	1.15 625	0.53 564	1.06 613	1.12 621	0.64 520	1.09 609	1.99 652	0.70 561	2.20 608	9.86 694	5.62 691	0.41 633	1.03 663	0.55 639	1.86 676	0.85 648

notaker	2.66 666	2.07 675	3.31 643	2.61 681	1.43 663	1.76 651	1.11 650	2.76 676	1.79 656	2.26 666	11.53 696	3.96 672	4.29 680	3.09 663	2.76 652	1.55 676	0.88 670	1.70 682	1.07 674	2.00 677	1.35 671

ACVNet_2	1.42 642	1.81 663	3.23 639	1.08 647	0.92 642	1.32 630	0.85 630	1.49 648	1.69 651	1.19 633	1.73 640	2.13 654	1.03 614	2.50 637	1.40 602	0.91 653	0.53 645	1.00 661	0.55 639	2.11 678	0.85 648

JetRed	3.29 676	4.93 687	10.17 687	1.45 660	1.72 673	7.44 686	5.05 691	3.06 678	2.12 667	2.41 670	2.39 656	2.99 665	2.37 665	3.51 671	6.44 684	1.32 672	1.90 684	1.37 673	1.23 678	2.21 679	1.76 679

MADNet++	2.79 668	2.11 679	2.97 614	2.49 679	2.28 678	2.95 673	2.31 680	2.67 674	2.47 671	3.03 679	3.13 672	2.70 663	2.92 669	4.10 676	4.48 675	2.68 684	2.24 688	3.04 691	2.44 688	2.37 680	2.34 685

IGEV-RUCA	2.28 661	0.30 192	1.15 146	0.40 497	1.86 675	2.06 663	1.90 674	1.36 641	1.80 658	3.70 682	3.76 678	5.02 681	8.19 690	2.12 604	1.63 612	0.25 596	0.76 665	2.72 688	1.91 684	2.39 681	2.36 686

Selective-IGEV-i1pa	9.22 691	12.57 698	9.49 685	2.20 675	1.49 669	16.83 696	8.03 694	14.34 702	11.26 691	10.52 692	15.24 698	14.52 701	11.94 701	18.22 706	9.78 693	7.79 701	3.09 690	5.20 695	2.49 689	2.46 682	6.90 695

TorneroNet	5.50 683	1.92 672	3.16 631	1.47 662	1.25 662	14.07 692	1.06 647	4.90 686	20.99 710	10.17 691	16.48 701	11.88 697	6.93 687	3.34 668	4.20 673	1.30 671	0.69 660	1.45 676	0.86 665	2.61 683	1.20 668

SuperB	1.15 620	1.14 610	5.43 670	0.36 435	0.26 374	0.81 565	0.89 633	0.88 486	1.17 624	0.67 533	0.68 508	0.63 440	1.39 641	1.74 540	3.37 664	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	2.80 684	0.25 483

ktn	4.35 680	2.10 676	2.89 603	1.80 669	1.49 669	2.13 664	1.41 668	2.26 671	12.72 693	11.41 695	16.43 700	11.15 693	3.75 676	4.36 679	3.18 659	1.82 679	0.98 674	1.73 683	1.21 677	2.97 685	1.27 670

TorneroNet-64	2.65 665	1.83 664	3.30 641	1.46 661	1.20 659	3.89 678	0.99 639	3.51 685	6.71 687	2.56 671	4.60 683	4.22 674	3.85 678	3.33 667	3.14 658	1.19 667	0.65 652	1.39 674	0.79 663	3.31 686	1.15 667

tt	4.93 682	0.27 133	4.20 661	2.29 677	1.58 671	10.20 689	16.97 699	9.42 695	5.02 682	1.67 654	1.28 620	4.68 679	5.03 683	3.37 670	5.92 682	6.16 692	9.47 703	2.82 689	3.18 691	3.60 687	1.53 676

BEATNet-Init1	12.10 695	11.19 694	27.29 715	2.99 683	3.51 681	21.84 709	11.10 695	14.34 702	13.83 700	20.34 706	20.33 706	26.35 717	20.03 704	19.06 707	14.80 703	1.74 678	1.81 681	2.05 685	2.49 689	3.69 688	3.12 688

light-stereo	8.15 688	2.75 685	9.83 686	12.24 696	9.63 689	19.16 702	0.44 529	6.84 691	3.57 679	13.44 698	22.94 715	23.04 708	1.65 652	17.20 705	7.61 688	3.06 686	2.25 689	0.42 627	0.52 637	4.07 689	2.31 684

DGTPSM_ROB	8.89 690	5.62 688	12.25 692	5.92 689	11.32 691	8.54 687	24.18 702	6.40 689	13.49 696	5.15 684	11.46 694	6.19 686	10.92 694	7.00 686	13.72 697	4.47 688	7.65 695	3.92 692	7.45 699	4.38 690	7.87 698

DGSMNet	2.89 671	0.63 431	3.18 634	3.43 686	4.17 684	2.57 671	6.98 693	0.97 564	0.83 570	0.56 428	1.86 643	0.79 536	0.62 540	1.64 525	1.39 600	4.61 689	5.01 694	5.17 694	4.71 694	4.44 691	4.19 690

USTest	8.10 687	7.17 691	8.96 682	9.25 692	9.05 688	15.27 693	23.78 701	9.96 696	9.47 689	5.94 687	6.75 686	7.80 688	7.48 688	8.83 690	11.21 696	2.21 683	3.56 691	2.86 690	3.20 692	5.02 692	4.16 689

DPSMNet_ROB	9.48 692	5.64 689	13.01 696	8.82 691	11.82 692	8.54 687	24.20 703	6.41 690	13.65 699	5.32 686	11.47 695	6.33 687	10.92 694	7.69 687	13.89 698	7.25 700	8.19 699	5.06 693	7.78 700	5.31 693	8.26 699

TCMNet-wrong-test	5.51 684	6.62 690	6.20 675	13.02 700	11.90 693	7.14 685	5.53 692	6.99 692	1.44 641	2.65 673	3.10 671	8.37 689	5.95 686	4.75 681	6.05 683	3.07 687	0.98 674	2.38 687	1.99 685	6.62 694	5.43 692

HanzoNet	7.64 686	2.86 686	5.05 666	7.01 690	3.97 683	2.18 666	1.34 662	3.37 684	4.05 680	13.17 697	10.58 690	10.73 692	16.52 702	8.45 689	10.51 695	10.48 702	9.72 704	5.59 696	13.46 704	6.84 695	6.83 694

iinet-test	11.61 693	10.56 692	11.80 689	12.17 694	12.09 694	18.69 697	26.70 707	13.53 698	13.46 694	9.91 689	10.28 688	11.17 694	11.16 696	12.37 695	14.43 699	6.71 696	7.85 696	6.13 697	6.95 695	8.33 696	7.85 696

IINet	11.61 693	10.56 692	11.80 689	12.17 694	12.09 694	18.69 697	26.70 707	13.53 698	13.46 694	9.91 689	10.28 688	11.17 694	11.16 696	12.37 695	14.43 699	6.71 696	7.85 696	6.13 697	6.95 695	8.33 696	7.85 696

DPSM_ROB	12.34 696	11.21 696	12.51 693	12.91 698	12.80 697	19.84 706	28.28 710	14.38 704	14.28 701	10.58 693	11.26 692	12.03 698	11.85 699	13.15 699	15.34 704	7.11 698	8.31 700	6.50 700	7.35 697	8.84 698	8.31 700

DPSM	12.34 696	11.21 696	12.51 693	12.91 698	12.80 697	19.84 706	28.28 710	14.38 704	14.28 701	10.58 693	11.26 692	12.03 698	11.85 699	13.15 699	15.34 704	7.11 698	8.31 700	6.50 700	7.35 697	8.84 698	8.31 700

PML	23.15 704	16.83 699	7.78 679	5.49 688	9.93 690	51.13 719	104.50 721	5.76 688	13.62 698	37.30 721	105.93 721	30.86 718	23.50 709	12.07 693	7.87 689	6.30 693	2.12 687	6.32 699	2.43 687	10.44 700	2.90 687

DPSimNet_ROB	17.97 701	20.20 707	24.98 709	17.62 701	15.92 700	21.53 708	21.00 700	13.70 700	15.61 703	23.89 717	14.69 697	22.87 706	24.58 717	12.70 698	14.56 701	18.48 710	12.91 705	20.21 711	12.05 702	17.76 701	14.17 703

Hybrid-DGEV	24.86 710	22.58 713	25.22 712	26.11 709	25.76 706	39.92 716	57.06 715	29.03 718	29.01 720	21.12 708	22.64 712	24.13 709	23.91 715	26.46 715	30.82 712	14.27 707	16.70 708	13.09 702	14.83 710	17.78 702	16.71 705

FlowAnything	24.85 709	22.54 710	25.10 710	26.11 709	25.76 706	39.86 714	57.00 713	28.89 715	28.87 718	21.31 714	22.68 714	24.22 712	23.87 710	26.39 713	30.89 718	14.26 704	16.78 713	13.10 706	14.90 711	17.78 702	16.69 704

CasAABBNet	24.81 708	22.53 709	24.83 708	26.08 706	25.74 705	39.86 714	57.06 715	28.87 714	28.83 717	21.16 712	22.54 711	24.22 712	23.89 714	26.38 710	30.87 714	14.25 703	16.71 709	13.09 702	14.81 706	17.78 702	16.71 705

RAFT-FEzeroshot	24.80 706	22.55 711	24.73 706	26.10 707	25.76 706	39.84 712	57.07 717	28.84 712	28.79 715	21.14 709	22.48 709	24.18 710	23.88 711	26.38 710	30.87 714	14.26 704	16.71 709	13.09 702	14.82 707	17.79 705	16.72 707

RAFT-FE	24.80 706	22.55 711	24.73 706	26.10 707	25.76 706	39.84 712	57.07 717	28.84 712	28.79 715	21.14 709	22.48 709	24.18 710	23.88 711	26.38 710	30.87 714	14.26 704	16.71 709	13.09 702	14.82 707	17.79 705	16.72 707

Selective-RAFT-Error	24.87 711	22.59 714	25.14 711	26.13 711	25.82 710	39.93 717	57.03 714	28.97 716	28.95 719	21.21 713	22.65 713	24.25 714	23.98 716	26.43 714	30.83 713	14.27 707	16.71 709	13.10 706	14.82 707	17.82 707	16.76 709

LSM0	26.58 712	22.63 715	25.88 713	30.13 712	52.21 720	39.94 718	56.74 712	28.97 716	28.72 714	21.14 709	22.26 708	24.43 715	23.88 711	26.54 717	30.87 714	14.32 709	16.55 707	13.12 708	14.71 705	17.92 708	20.60 711

WQFJA1++	2.30 662	0.22 50	6.03 673	1.08 647	1.15 658	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 699	0.19 53	3.34 670	0.17 70	0.33 150	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.07 103	18.19 709	0.14 253

LRCNet_RVC	13.74 700	19.30 700	12.75 695	19.46 703	12.69 696	1.86 652	0.41 507	12.33 697	1.05 610	15.77 701	18.83 705	12.62 700	8.70 691	12.21 694	9.62 692	22.22 711	8.37 702	25.85 713	24.01 713	19.32 710	17.44 710

HaxPig	19.86 702	22.40 708	22.34 703	17.95 702	17.95 701	11.77 691	11.89 696	16.02 706	15.89 704	21.10 707	21.41 707	18.74 705	18.39 703	20.08 708	19.69 706	23.63 715	23.22 714	24.06 712	23.69 712	23.00 711	23.95 712

MEDIAN_ROB	23.96 705	27.05 716	26.39 714	22.16 704	22.13 703	16.12 695	13.97 697	20.24 707	20.05 706	25.50 718	25.31 716	22.96 707	22.63 708	24.39 709	23.24 710	28.20 716	27.23 718	28.62 714	27.75 716	27.50 712	27.76 715

xxxxx1	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

tt_ll	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

ff	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

AVERAGE_ROB	26.93 713	30.34 717	29.27 716	25.82 705	25.34 704	19.48 705	15.17 698	23.55 711	23.00 713	28.45 719	27.87 717	26.25 716	25.86 718	26.96 718	25.55 711	31.30 717	30.07 719	31.76 715	30.81 717	30.79 716	30.93 716

RSGM-EC	41.56 717	31.72 718	19.92 701	51.66 716	47.86 718	38.70 710	61.61 719	33.83 719	22.80 711	23.45 715	29.29 718	43.76 719	35.31 719	66.76 719	70.17 720	66.40 720	37.60 720	48.67 717	25.68 714	48.86 717	27.21 713

acva	41.56 717	31.72 718	19.92 701	51.66 716	47.86 718	38.70 710	61.61 719	33.83 719	22.80 711	23.45 715	29.29 718	43.76 719	35.31 719	66.76 719	70.17 720	66.40 720	37.60 720	48.67 717	25.68 714	48.86 717	27.21 713

DLNR_Zeroshot_test	13.43 698	19.94 702	23.55 705	121.61 719	35.03 714	0.46 192	0.15 39	8.02 693	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 404	0.29 264	6.42 694	0.26 592	0.09 156	0.38 607	50.13 719	0.18 368

DLNR-FE	13.43 698	20.01 703	23.53 704	121.73 720	33.87 713	0.46 192	0.15 39	8.09 694	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 400	0.29 264	6.68 695	0.26 592	0.09 156	0.38 607	50.82 720	0.18 368

Anonymous_1	22.91 703	11.20 695	12.13 691	12.75 697	26.28 711	19.43 704	27.92 709	14.08 701	13.61 697	14.96 700	10.58 690	11.26 696	11.19 698	12.55 697	14.57 702	38.28 718	7.88 698	34.96 716	63.99 718	89.57 721	10.94 702

test_example2	115.39 720	123.23 721	94.57 719	115.52 718	123.55 721	101.63 720	114.33 722	53.41 721	99.48 722	134.90 722	135.05 722	85.83 722	85.11 722	111.32 721	106.15 722	152.55 722	205.26 722	99.78 722	114.96 722	140.96 722	110.20 721

ccccc		297.21 722		374.70 721	380.44 722	203.92 722		216.32 723		203.37 723		215.01 723		312.78 723		412.57 723	356.13 723	256.09 723	227.69 723	428.88 723

ASD4		19.65 701

Low-res two-view benchmark