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

NoBS	0.09 1	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.09 23	0.08 2	0.13 91	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 56	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.06 14

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 40	0.09 23	0.09 4	0.14 127	0.11 2	0.16 64	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.06 14

LACA_dic	0.10 3	0.16 386	0.18 13	0.16 13	0.07 1	0.14 43	0.11 29	0.13 9	0.11 7	0.09 10	0.08 11	0.09 34	0.08 18	0.16 55	0.09 1	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.07 187	0.06 14

DF_test	0.10 3	0.08 23	0.20 28	0.17 40	0.11 133	0.06 1	0.13 91	0.13 9	0.16 64	0.10 32	0.12 79	0.08 4	0.09 44	0.12 5	0.10 3	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.07 187	0.06 14

small-0shot	0.10 3	0.09 57	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.15 178	0.14 12	0.13 20	0.09 10	0.15 159	0.08 4	0.08 18	0.11 2	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 3	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 23	0.12 27	0.15 178	0.12 4	0.12 11	0.09 10	0.13 101	0.06 1	0.09 44	0.11 2	0.14 168	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

LACA3	0.10 3	0.11 153	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 109	0.14 127	0.14 12	0.14 33	0.11 51	0.09 16	0.10 61	0.10 89	0.16 55	0.09 1	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 3	0.07 2	0.26 107	0.15 5	0.11 133	0.10 14	0.13 91	0.15 15	0.09 2	0.12 84	0.10 43	0.09 34	0.08 18	0.13 8	0.10 3	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.06 99	0.05 1

LACA1	0.10 3	0.13 252	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 109	0.12 50	0.16 19	0.12 11	0.09 10	0.07 3	0.09 34	0.10 89	0.14 15	0.10 3	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 2	0.16 1	0.17 40	0.10 84	0.17 150	0.13 91	0.11 2	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 215	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.08 314	0.05 4	0.06 14

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.09 57	0.18 13	0.13 1	0.07 1	0.16 109	0.10 12	0.21 81	0.15 51	0.10 32	0.10 43	0.09 34	0.12 177	0.14 15	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 3	0.10 99	0.24 79	0.14 2	0.10 84	0.09 4	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 51	0.12 79	0.09 34	0.09 44	0.12 5	0.11 16	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.07 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 3	0.09 57	0.19 18	0.18 74	0.09 23	0.13 35	0.09 4	0.17 30	0.13 20	0.10 32	0.08 11	0.09 34	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

VeloStereo	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.16 13	0.12 193	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 84	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.16 55	0.12 46	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

flow	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.16 13	0.12 193	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 84	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.18 98	0.12 46	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

anonymous	0.11 14	0.10 99	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.08 2	0.13 91	0.16 19	0.17 76	0.12 84	0.14 138	0.09 34	0.07 4	0.14 15	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.06 14

depth_test_26	0.11 14	0.08 23	0.22 62	0.16 13	0.09 23	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.16 64	0.12 84	0.16 174	0.11 102	0.08 18	0.14 15	0.10 3	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

derf	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.18 74	0.11 133	0.11 20	0.11 29	0.17 30	0.15 51	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.06 48	0.07 201	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.13 370

mm2	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.08 2	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

mm1	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.12 50	0.15 15	0.14 33	0.08 2	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

PointNet	0.11 14	0.08 23	0.19 18	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.15 178	0.18 37	0.16 64	0.09 10	0.11 56	0.12 142	0.10 89	0.15 33	0.13 114	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.12 333

GeoVLM	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

Test_v1	0.11 14	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 23	0.13 35	0.12 50	0.23 111	0.17 76	0.10 32	0.10 43	0.08 4	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.07 39

MatchStereo	0.11 14	0.08 23	0.30 147	0.16 13	0.08 13	0.09 4	0.12 50	0.21 81	0.18 99	0.10 32	0.16 174	0.08 4	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.16 55	0.14 168	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

BridgeDepth	0.11 14	0.11 153	0.22 62	0.19 127	0.07 1	0.16 109	0.12 50	0.18 37	0.13 20	0.08 2	0.09 16	0.14 200	0.14 257	0.15 33	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 14	0.09 57	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.12 27	0.13 91	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.07 3	0.08 4	0.08 18	0.17 77	0.11 16	0.06 48	0.08 269	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

LG-Stereo_L1	0.11 14	0.09 57	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.12 27	0.13 91	0.18 37	0.12 11	0.09 10	0.07 3	0.08 4	0.07 4	0.18 98	0.11 16	0.06 48	0.10 367	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

MLG-Stereo_test3	0.11 14	0.08 23	0.22 62	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.11 29	0.18 37	0.13 20	0.11 51	0.07 3	0.10 61	0.08 18	0.14 15	0.12 46	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.08 85

MLG-Stereo_test1	0.11 14	0.09 57	0.26 107	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.11 29	0.17 30	0.11 7	0.09 10	0.06 1	0.10 61	0.07 4	0.17 77	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

MLG-Stereo	0.11 14	0.08 23	0.26 107	0.19 127	0.09 23	0.15 65	0.11 29	0.18 37	0.13 20	0.09 10	0.06 1	0.10 61	0.08 18	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.10 99	0.21 46	0.18 74	0.09 23	0.21 288	0.14 127	0.14 12	0.17 76	0.11 51	0.10 43	0.09 34	0.08 18	0.21 184	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

over v1	0.12 33	0.17 423	0.23 71	0.19 127	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.11 7	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.14 257	0.18 98	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-8	0.12 33	0.17 423	0.25 91	0.20 183	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.11 7	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.12 177	0.18 98	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-9	0.12 33	0.18 450	0.27 124	0.20 183	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.21 81	0.12 11	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.12 177	0.19 123	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

qqai	0.12 33	0.08 23	0.22 62	0.18 74	0.12 193	0.11 20	0.12 50	0.17 30	0.16 64	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.20 523

MGA	0.12 33	0.08 23	0.26 107	0.16 13	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.18 37	0.13 20	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.07 4	0.20 158	0.12 46	0.07 127	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.09 141

CAR	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.14 43	0.10 12	0.19 54	0.13 20	0.12 84	0.10 43	0.08 4	0.07 4	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.10 217

MSE-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.14 43	0.10 12	0.19 54	0.13 20	0.11 51	0.10 43	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.12 46	0.06 48	0.16 522	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.10 217

LiteMatch*	0.12 33	0.07 2	0.26 107	0.16 13	0.11 133	0.13 35	0.13 91	0.19 54	0.15 51	0.10 32	0.09 16	0.09 34	0.11 130	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.14 416

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 33	0.10 99	0.23 71	0.19 127	0.10 84	0.15 65	0.16 235	0.24 133	0.17 76	0.11 51	0.16 174	0.09 34	0.11 130	0.13 8	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.17 474

LACA2	0.12 33	0.17 423	0.32 174	0.16 13	0.08 13	0.16 109	0.13 91	0.18 37	0.15 51	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.15 33	0.10 3	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.05 1

DispViT+	0.12 33	0.08 23	0.21 46	0.16 13	0.16 427	0.10 14	0.12 50	0.27 192	0.24 224	0.13 123	0.11 56	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.08 285	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 33	0.07 2	0.20 28	0.15 5	0.09 23	0.14 43	0.12 50	0.20 64	0.16 64	0.10 32	0.10 43	0.11 102	0.09 44	0.19 123	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

LCMNet	0.12 33	0.08 23	0.20 28	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.19 54	0.20 143	0.10 32	0.11 56	0.11 102	0.10 89	0.20 158	0.16 244	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.14 416

CSFM-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 109	0.13 91	0.22 96	0.13 20	0.11 51	0.11 56	0.10 61	0.11 130	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.12 436	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.12 333

Wavelet-MonSter	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.18 74	0.10 84	0.13 35	0.12 50	0.16 19	0.14 33	0.11 51	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.15 211	0.05 1	0.16 522	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.12 333

asd	0.12 33	0.10 99	0.23 71	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.14 33	0.13 123	0.12 79	0.09 34	0.11 130	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.14 476	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.09 141

3.75w	0.12 33	0.10 99	0.21 46	0.17 40	0.11 133	0.18 186	0.12 50	0.24 133	0.15 51	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.10 89	0.18 98	0.12 46	0.05 1	0.14 476	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 85

3.5w_stereo	0.12 33	0.11 153	0.21 46	0.17 40	0.09 23	0.17 150	0.09 4	0.23 111	0.17 76	0.14 152	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.22 215	0.13 114	0.05 1	0.11 405	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 85

IGEV	0.12 33	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.11 133	0.16 109	0.13 91	0.22 96	0.17 76	0.12 84	0.15 159	0.09 34	0.07 4	0.16 55	0.12 46	0.06 48	0.10 367	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.08 85

MLG-Stereo_test2	0.12 33	0.09 57	0.29 137	0.21 232	0.12 193	0.16 109	0.11 29	0.17 30	0.12 11	0.11 51	0.08 11	0.11 102	0.06 1	0.16 55	0.11 16	0.08 285	0.13 457	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.09 141

LG-G_1	0.12 33	0.08 23	0.28 131	0.20 183	0.09 23	0.21 288	0.09 4	0.20 64	0.12 11	0.11 51	0.10 43	0.11 102	0.10 89	0.22 215	0.11 16	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

LG-G	0.12 33	0.08 23	0.28 131	0.20 183	0.09 23	0.21 288	0.09 4	0.20 64	0.12 11	0.11 51	0.10 43	0.11 102	0.10 89	0.22 215	0.11 16	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

SGD-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.18 13	0.17 40	0.07 1	0.17 150	0.13 91	0.19 54	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.19 123	0.12 46	0.08 285	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

rgla	0.13 56	0.13 252	0.30 147	0.19 127	0.12 193	0.16 109	0.11 29	0.17 30	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.06 48	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.06 99	0.13 370

416test1013	0.13 56	0.12 206	0.31 159	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.11 29	0.16 19	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.10 89	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.17 551	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.13 370

416test	0.13 56	0.12 206	0.30 147	0.19 127	0.13 260	0.16 109	0.11 29	0.16 19	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.10 89	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.17 551	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.13 370

test410_97500	0.13 56	0.10 99	0.33 184	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.09 4	0.18 37	0.14 33	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

test410	0.13 56	0.10 99	0.34 190	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.09 4	0.19 54	0.15 51	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

over-6	0.13 56	0.18 450	0.30 147	0.19 127	0.07 1	0.16 109	0.11 29	0.28 208	0.17 76	0.10 32	0.10 43	0.10 61	0.13 226	0.20 158	0.11 16	0.08 285	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

Anonymus	0.13 56	0.08 23	0.20 28	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.21 81	0.17 76	0.11 51	0.09 16	0.14 200	0.12 177	0.18 98	0.15 211	0.08 285	0.09 318	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

PhaseNet	0.13 56	0.10 99	0.23 71	0.19 127	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.25 157	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.16 236	0.12 177	0.20 158	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

MCSU-Stereo	0.13 56	0.08 23	0.24 79	0.17 40	0.11 133	0.17 150	0.15 178	0.17 30	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.12 142	0.08 18	0.20 158	0.13 114	0.07 127	0.20 600	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.19 502

monster-pro	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 650	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

TS12	0.13 56	0.09 57	0.21 46	0.21 232	0.09 23	0.19 214	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.15 180	0.19 230	0.12 142	0.13 226	0.18 98	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.06 14

aanet-new-70k	0.13 56	0.13 252	0.40 246	0.20 183	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.22 96	0.16 64	0.11 51	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.21 184	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.13 370

aanet-new-32k	0.13 56	0.15 342	0.39 231	0.20 183	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.19 54	0.14 33	0.12 84	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.15 33	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

aanet-new-30k	0.13 56	0.15 342	0.39 231	0.20 183	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.19 54	0.14 33	0.12 84	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.15 33	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

aanet-new-24k	0.13 56	0.14 304	0.32 174	0.20 183	0.12 193	0.16 109	0.14 127	0.20 64	0.16 64	0.13 123	0.16 174	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.07 39

aanet-new-16k	0.13 56	0.14 304	0.39 231	0.20 183	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.20 143	0.12 84	0.12 79	0.12 142	0.11 130	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.14 416

aanet-new-12k	0.13 56	0.12 206	0.32 174	0.23 367	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.25 157	0.20 143	0.13 123	0.11 56	0.10 61	0.13 226	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.12 333

aanet-new-14k	0.13 56	0.13 252	0.33 184	0.21 232	0.09 23	0.13 35	0.13 91	0.26 175	0.23 204	0.12 84	0.15 159	0.09 34	0.14 257	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.11 272

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 56	0.11 153	0.28 131	0.21 232	0.13 260	0.20 257	0.16 235	0.23 111	0.18 99	0.12 84	0.17 195	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 56	0.09 57	0.23 71	0.19 127	0.14 311	0.20 257	0.16 235	0.25 157	0.19 128	0.12 84	0.15 159	0.14 200	0.13 226	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.13 370

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.20 183	0.12 193	0.14 43	0.15 178	0.22 96	0.21 172	0.11 51	0.17 195	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.22 551

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 56	0.10 99	0.26 107	0.18 74	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.21 261	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 56	0.10 99	0.26 107	0.19 127	0.10 84	0.13 35	0.16 235	0.26 175	0.22 186	0.12 84	0.16 174	0.09 34	0.11 130	0.14 15	0.11 16	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.26 602

PSi22a	0.13 56	0.07 2	0.16 1	0.21 232	0.18 491	0.09 4	0.11 29	0.15 15	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.12 142	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.22 620	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.52 710

LiteMatch	0.13 56	0.15 342	0.19 18	0.20 183	0.10 84	0.15 65	0.17 280	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.22 415	0.16 55	0.23 440	0.08 285	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

gcap_with_dpt	0.13 56	0.10 99	0.27 124	0.18 74	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.26 175	0.21 172	0.16 199	0.21 261	0.09 34	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.10 217

VIP-Stereo	0.13 56	0.15 342	0.31 159	0.18 74	0.12 193	0.24 371	0.12 50	0.20 64	0.20 143	0.10 32	0.13 101	0.11 102	0.09 44	0.20 158	0.13 114	0.06 48	0.11 405	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.08 85

MonStereo	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 650	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

Monster-pub-eth3d	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.19 123	0.13 114	0.05 1	0.24 650	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

Monster-pub-mixall	0.13 56	0.07 2	0.20 28	0.17 40	0.08 13	0.11 20	0.09 4	0.21 81	0.13 20	0.12 84	0.11 56	0.08 4	0.08 18	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.35 716	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.09 141

AdaDepth	0.13 56	0.10 99	0.32 174	0.20 183	0.11 133	0.19 214	0.13 91	0.16 19	0.16 64	0.10 32	0.10 43	0.10 61	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.11 272

asda	0.13 56	0.11 153	0.24 79	0.18 74	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.25 157	0.17 76	0.12 84	0.11 56	0.08 4	0.11 130	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 272

qwe	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.17 40	0.11 133	0.15 65	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.23 239	0.13 114	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.09 141

2.25w	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.19 128	0.14 152	0.18 215	0.09 34	0.10 89	0.23 239	0.15 211	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.12 333

4.25_new	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

4.5w_new	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

4.5_new	0.13 56	0.12 206	0.24 79	0.17 40	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.17 76	0.13 123	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.06 99	0.09 141

4.5w-stereo	0.13 56	0.12 206	0.24 79	0.17 40	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.17 76	0.13 123	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.06 99	0.09 141

4.25w-stereo	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

4w-stereo	0.13 56	0.11 153	0.31 159	0.17 40	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.14 33	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.12 177	0.23 239	0.13 114	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.15 435

2.5w	0.13 56	0.10 99	0.23 71	0.18 74	0.09 23	0.15 65	0.15 178	0.21 81	0.16 64	0.12 84	0.13 101	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.12 333

2.75w_new	0.13 56	0.10 99	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.13 101	0.08 4	0.11 130	0.22 215	0.15 211	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.10 217

3.25w_new	0.13 56	0.09 57	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.18 186	0.10 12	0.23 111	0.18 99	0.15 180	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.06 115	0.04 1	0.11 272

3.25w	0.13 56	0.09 57	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.18 186	0.10 12	0.23 111	0.18 99	0.15 180	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.06 115	0.04 1	0.11 272

2w_stereo	0.13 56	0.11 153	0.21 46	0.18 74	0.09 23	0.17 150	0.14 127	0.29 228	0.20 143	0.15 180	0.14 138	0.08 4	0.11 130	0.15 33	0.13 114	0.05 1	0.12 436	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 85

1w_stereo	0.13 56	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.15 178	0.27 192	0.22 186	0.14 152	0.16 174	0.08 4	0.12 177	0.19 123	0.14 168	0.05 1	0.10 367	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 141

monsterstereo	0.13 56	0.10 99	0.20 28	0.19 127	0.12 193	0.14 43	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.16 174	0.08 4	0.09 44	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.16 522	0.06 57	0.09 426	0.06 99	0.07 39

monsters	0.13 56	0.10 99	0.20 28	0.18 74	0.13 260	0.15 65	0.11 29	0.24 133	0.16 64	0.15 180	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.23 239	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.09 141

111111	0.13 56	0.08 23	0.20 28	0.20 183	0.13 260	0.13 35	0.10 12	0.23 111	0.17 76	0.11 51	0.13 101	0.12 142	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.08 268	0.16 452

S2M2_L	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.17 40	0.12 193	0.12 27	0.07 1	0.18 37	0.21 172	0.12 84	0.15 159	0.14 200	0.12 177	0.16 55	0.15 211	0.13 581	0.09 318	0.09 380	0.10 492	0.11 496	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 56	0.15 342	0.21 46	0.27 550	0.09 23	0.15 65	0.13 91	0.23 111	0.21 172	0.12 84	0.11 56	0.10 61	0.13 226	0.22 215	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

FoundationStereo	0.13 56	0.08 23	0.18 13	0.29 598	0.30 667	0.12 27	0.13 91	0.12 4	0.18 99	0.09 10	0.08 11	0.10 61	0.08 18	0.14 15	0.11 16	0.07 127	0.31 701	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

MonSter	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 650	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

SCION-M(vits-remse)	0.14 109	0.09 57	0.45 293	0.28 578	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.10 467	0.08 269	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

GELT-Stereo	0.14 109	0.11 153	0.24 79	0.20 183	0.14 311	0.14 43	0.16 235	0.35 316	0.25 251	0.14 152	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.17 77	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.05 4	0.08 85

FAST (zero-shot)	0.14 109	0.10 99	0.22 62	0.24 423	0.26 640	0.14 43	0.15 178	0.24 133	0.16 64	0.11 51	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.19 123	0.13 114	0.10 467	0.09 318	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.09 141

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 109	0.16 386	0.31 159	0.22 301	0.14 311	0.15 65	0.13 91	0.18 37	0.17 76	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.15 211	0.06 48	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.10 217

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 109	0.15 342	0.35 202	0.21 232	0.09 23	0.19 214	0.10 12	0.19 54	0.21 172	0.14 152	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.15 33	0.12 46	0.08 285	0.07 201	0.11 525	0.09 426	0.10 436	0.13 370

testmc14	0.14 109	0.08 23	0.29 137	0.21 232	0.16 427	0.19 214	0.14 127	0.16 19	0.13 20	0.11 51	0.14 138	0.11 102	0.08 18	0.20 158	0.12 46	0.06 48	0.24 650	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.32 640

aanet-new-60k	0.14 109	0.15 342	0.54 440	0.20 183	0.10 84	0.16 109	0.12 50	0.21 81	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.19 123	0.10 3	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.15 435

aanet-new-40k	0.14 109	0.15 342	0.43 275	0.20 183	0.13 260	0.16 109	0.14 127	0.21 81	0.15 51	0.11 51	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.13 8	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.33 647

aanet-new-36k	0.14 109	0.17 423	0.45 293	0.22 301	0.09 23	0.17 150	0.15 178	0.24 133	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.18 98	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.12 333

aanet-new-34k	0.14 109	0.16 386	0.39 231	0.19 127	0.09 23	0.14 43	0.15 178	0.22 96	0.19 128	0.12 84	0.15 159	0.11 102	0.13 226	0.14 15	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 481

aanet-new-10k	0.14 109	0.15 342	0.37 216	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.13 123	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.10 217

aanet-new-8k	0.14 109	0.14 304	0.34 190	0.21 232	0.10 84	0.18 186	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.11 51	0.12 79	0.10 61	0.13 226	0.18 98	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.11 272

aanet-new	0.14 109	0.13 252	0.39 231	0.21 232	0.14 311	0.20 257	0.15 178	0.25 157	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.16 301	0.19 123	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.13 370

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 109	0.09 57	0.38 221	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.14 127	0.20 64	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.31 634

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 109	0.10 99	0.25 91	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 109	0.10 99	0.27 124	0.18 74	0.14 311	0.19 214	0.15 178	0.25 157	0.22 186	0.16 199	0.22 275	0.10 61	0.09 44	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.10 217

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 109	0.12 206	0.42 267	0.18 74	0.12 193	0.17 150	0.14 127	0.24 133	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.13 167	0.11 130	0.17 77	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.19 502

PipStereo	0.14 109	0.07 2	0.16 1	0.23 367	0.21 572	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.13 20	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.07 127	0.23 633	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 703

PSi22b	0.14 109	0.07 2	0.16 1	0.22 301	0.22 589	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.14 200	0.09 44	0.14 15	0.11 16	0.07 127	0.22 620	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 703

Foundation-i32	0.14 109	0.07 2	0.18 13	0.24 423	0.22 589	0.10 14	0.12 50	0.15 15	0.13 20	0.08 2	0.07 3	0.12 142	0.08 18	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.29 695	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 696

VMStereo-Base	0.14 109	0.09 57	0.29 137	0.16 13	0.09 23	0.18 186	0.12 50	0.24 133	0.25 251	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 85

BStereo	0.14 109	0.10 99	0.46 312	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.15 178	0.25 157	0.23 204	0.12 84	0.11 56	0.12 142	0.09 44	0.17 77	0.17 275	0.05 1	0.07 201	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.09 141

NLSM3	0.14 109	0.12 206	0.25 91	0.21 232	0.13 260	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.25 251	0.12 84	0.15 159	0.12 142	0.13 226	0.17 77	0.15 211	0.05 1	0.05 6	0.08 273	0.08 314	0.05 4	0.08 85

3w_stereo	0.14 109	0.11 153	0.31 159	0.19 127	0.09 23	0.16 109	0.16 235	0.28 208	0.20 143	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.12 177	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.10 217

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 109	0.10 99	0.27 124	0.21 232	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.17 223	0.20 241	0.18 267	0.11 130	0.16 55	0.17 275	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.09 141

LG-Stereo	0.14 109	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.11 133	0.16 109	0.18 341	0.23 111	0.19 128	0.12 84	0.18 215	0.11 102	0.09 44	0.15 33	0.14 168	0.06 48	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.07 39

castereo++	0.14 109	0.13 252	0.25 91	0.19 127	0.10 84	0.27 420	0.13 91	0.24 133	0.26 269	0.11 51	0.13 101	0.16 236	0.10 89	0.18 98	0.11 16	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.07 39

castereo	0.14 109	0.11 153	0.22 62	0.19 127	0.10 84	0.20 257	0.19 388	0.32 280	0.28 299	0.13 123	0.18 215	0.16 236	0.16 301	0.16 55	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39

fffft	0.14 109	0.12 206	0.30 147	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.18 341	0.23 111	0.17 76	0.14 152	0.11 56	0.13 167	0.10 89	0.24 254	0.18 307	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 109	0.15 342	0.29 137	0.19 127	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.21 81	0.21 172	0.15 180	0.13 101	0.12 142	0.11 130	0.25 276	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.08 85

RAStereo	0.14 109	0.15 342	0.40 246	0.22 301	0.11 133	0.15 65	0.18 341	0.25 157	0.24 224	0.13 123	0.17 195	0.11 102	0.09 44	0.15 33	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 109	0.08 23	0.26 107	0.18 74	0.14 311	0.09 4	0.10 12	0.16 19	0.17 76	0.14 152	0.08 11	0.10 61	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.07 127	0.15 507	0.06 57	0.06 115	0.16 603	0.29 626

RSM++	0.14 109	0.11 153	0.25 91	0.32 637	0.17 461	0.17 150	0.15 178	0.23 111	0.21 172	0.12 84	0.12 79	0.14 200	0.09 44	0.21 184	0.13 114	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

RSM	0.14 109	0.11 153	0.25 91	0.29 598	0.16 427	0.16 109	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.13 123	0.13 101	0.15 221	0.09 44	0.22 215	0.13 114	0.06 48	0.06 101	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

gcap-zeroshot	0.14 109	0.10 99	0.28 131	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.09 141

test_for_model	0.14 109	0.10 99	0.25 91	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

trnet	0.14 109	0.09 57	0.26 107	0.15 5	0.07 1	0.21 288	0.12 50	0.25 157	0.26 269	0.16 199	0.21 261	0.15 221	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.09 392	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 109	0.09 57	0.37 216	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.14 127	0.20 64	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.31 634

testlalala	0.14 109	0.10 99	0.28 131	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.09 141

LoS_RVC	0.14 109	0.11 153	0.32 174	0.18 74	0.16 427	0.20 257	0.18 341	0.21 81	0.18 99	0.14 152	0.20 241	0.12 142	0.17 327	0.17 77	0.14 168	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.14 416

CES	0.14 109	0.08 23	0.24 79	0.17 40	0.23 605	0.18 186	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.14 152	0.18 215	0.14 200	0.10 89	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.08 268	0.20 523

CREStereo	0.14 109	0.09 57	0.27 124	0.14 2	0.08 13	0.22 321	0.15 178	0.26 175	0.26 269	0.16 199	0.21 261	0.14 200	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.09 392	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.06 14
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
LGCAT	0.15 151	0.07 2	0.19 18	0.15 5	0.09 23	0.13 35	0.12 50	0.13 9	0.10 4	0.13 123	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.31 395	0.14 168	0.23 679	0.24 650	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.41 680

aanet-new-90k	0.15 151	0.14 304	0.49 352	0.21 232	0.11 133	0.15 65	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.10 32	0.12 79	0.10 61	0.12 177	0.21 184	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.32 640

aanet-32k-new	0.15 151	0.18 450	0.43 275	0.21 232	0.10 84	0.16 109	0.15 178	0.22 96	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.09 34	0.13 226	0.18 98	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.23 561

aanet-new-28k	0.15 151	0.16 386	0.50 373	0.20 183	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.20 64	0.15 51	0.13 123	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.17 77	0.12 46	0.06 48	0.08 269	0.06 57	0.07 217	0.07 187	0.18 481

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 151	0.13 252	0.41 257	0.20 183	0.11 133	0.14 43	0.14 127	0.22 96	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.10 61	0.10 89	0.16 55	0.13 114	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.43 689

aanet-new-22k	0.15 151	0.15 342	0.44 287	0.22 301	0.11 133	0.15 65	0.13 91	0.24 133	0.19 128	0.12 84	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.17 77	0.11 16	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.27 610

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 151	0.23 541	0.58 489	0.17 40	0.12 193	0.15 65	0.14 127	0.25 157	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.12 142	0.10 89	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.22 551

Foundation-i1c-attn	0.15 151	0.07 2	0.20 28	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.15 178	0.26 175	0.29 322	0.15 180	0.16 174	0.17 252	0.14 257	0.19 123	0.15 211	0.07 127	0.22 620	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.26 602

Foundation-i1b	0.15 151	0.08 23	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.16 109	0.16 235	0.27 192	0.29 322	0.15 180	0.15 159	0.18 267	0.12 177	0.18 98	0.14 168	0.07 127	0.23 633	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.21 536

Selective-IGEV-i32	0.15 151	0.10 99	0.34 190	0.32 637	0.19 526	0.16 109	0.14 127	0.29 228	0.19 128	0.13 123	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

Replicate-Monster	0.15 151	0.12 206	0.40 246	0.17 40	0.10 84	0.17 150	0.10 12	0.24 133	0.20 143	0.12 84	0.10 43	0.10 61	0.10 89	0.28 339	0.12 46	0.06 48	0.31 701	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.21 536

FlowAnything_test	0.15 151	0.12 206	0.23 71	0.21 232	0.12 193	0.18 186	0.16 235	0.25 157	0.17 76	0.15 180	0.13 101	0.15 221	0.14 257	0.19 123	0.17 275	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.12 572	0.08 268	0.10 217

water-stereo	0.15 151	0.11 153	0.32 174	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.14 127	0.26 175	0.20 143	0.18 247	0.23 290	0.16 236	0.16 301	0.14 15	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

depthmonostereo	0.15 151	0.12 206	0.34 190	0.19 127	0.09 23	0.20 257	0.15 178	0.28 208	0.24 224	0.16 199	0.18 215	0.16 236	0.18 363	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.07 201	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

DVStereo	0.15 151	0.09 57	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.21 288	0.14 127	0.24 133	0.22 186	0.22 300	0.21 261	0.16 236	0.15 279	0.24 254	0.17 275	0.07 127	0.07 201	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.08 85

tt45	0.15 151	0.14 304	0.29 137	0.19 127	0.11 133	0.23 346	0.18 341	0.23 111	0.18 99	0.16 199	0.13 101	0.14 200	0.10 89	0.31 395	0.15 211	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.08 85

999	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.19 127	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.25 157	0.20 143	0.14 152	0.16 174	0.14 200	0.11 130	0.36 449	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.08 85

mms	0.15 151	0.14 304	0.25 91	0.20 183	0.15 383	0.17 150	0.17 280	0.21 81	0.19 128	0.14 152	0.18 215	0.14 200	0.09 44	0.26 298	0.15 211	0.06 48	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.19 502

ours_stereo	0.15 151	0.14 304	0.29 137	0.21 232	0.14 311	0.17 150	0.18 341	0.21 81	0.20 143	0.13 123	0.18 215	0.14 200	0.10 89	0.24 254	0.15 211	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.13 370

fffy	0.15 151	0.14 304	0.31 159	0.21 232	0.14 311	0.19 214	0.18 341	0.24 133	0.19 128	0.13 123	0.17 195	0.15 221	0.13 226	0.25 276	0.15 211	0.06 48	0.08 269	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.15 435

WCG-NET	0.15 151	0.12 206	0.31 159	0.18 74	0.09 23	0.18 186	0.17 280	0.23 111	0.29 322	0.18 247	0.22 275	0.15 221	0.12 177	0.19 123	0.13 114	0.06 48	0.12 436	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.06 14

IGEV-Stereo++	0.15 151	0.09 57	0.27 124	0.21 232	0.13 260	0.14 43	0.11 29	0.23 111	0.19 128	0.15 180	0.14 138	0.11 102	0.11 130	0.19 123	0.12 46	0.06 48	0.21 607	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.28 619

Pointernet	0.15 151	0.08 23	0.35 202	0.19 127	0.12 193	0.20 257	0.12 50	0.34 307	0.25 251	0.15 180	0.16 174	0.13 167	0.11 130	0.18 98	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

MGS-Stereo	0.15 151	0.12 206	0.38 221	0.19 127	0.11 133	0.18 186	0.17 280	0.21 81	0.23 204	0.14 152	0.24 301	0.16 236	0.10 89	0.19 123	0.13 114	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.10 436	0.07 39

MaDis-Stereo	0.15 151	0.17 423	0.39 231	0.19 127	0.15 383	0.16 109	0.13 91	0.26 175	0.22 186	0.13 123	0.15 159	0.14 200	0.11 130	0.17 77	0.17 275	0.08 285	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.06 14

UniTT-Stereo	0.15 151	0.12 206	0.45 293	0.21 232	0.14 311	0.17 150	0.13 91	0.20 64	0.19 128	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.11 130	0.18 98	0.17 275	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.07 39

CASnet	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.22 301	0.08 13	0.15 65	0.14 127	0.28 208	0.26 269	0.23 312	0.20 241	0.15 221	0.11 130	0.18 98	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.11 525	0.09 426	0.08 268	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 151	0.09 57	0.34 190	0.17 40	0.09 23	0.22 321	0.14 127	0.27 192	0.27 288	0.15 180	0.18 215	0.19 281	0.14 257	0.23 239	0.14 168	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 151	0.10 99	0.34 190	0.32 637	0.19 526	0.16 109	0.14 127	0.29 228	0.20 143	0.13 123	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

GLC_STEREO	0.15 151	0.11 153	0.31 159	0.22 301	0.09 23	0.17 150	0.15 178	0.24 133	0.28 299	0.17 223	0.20 241	0.17 252	0.11 130	0.24 254	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.07 39

CroCo-Stereo	0.15 151	0.16 386	0.34 190	0.25 469	0.12 193	0.11 20	0.18 341	0.35 316	0.24 224	0.13 123	0.13 101	0.18 267	0.12 177	0.15 33	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.16 182	0.19 470	0.37 216	0.22 301	0.15 383	0.17 150	0.17 280	0.36 333	0.24 224	0.18 247	0.21 261	0.14 200	0.10 89	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.07 39

DF	0.16 182	0.09 57	0.31 159	0.31 628	0.16 427	0.17 150	0.15 178	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.23 290	0.19 281	0.11 130	0.24 254	0.16 244	0.08 285	0.23 633	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.09 141

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 182	0.20 486	0.79 590	0.19 127	0.12 193	0.12 27	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.10 61	0.10 89	0.13 8	0.11 16	0.06 48	0.07 201	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

RT-Monster	0.16 182	0.09 57	0.25 91	0.18 74	0.14 311	0.20 257	0.12 50	0.31 271	0.33 385	0.25 335	0.22 275	0.17 252	0.13 226	0.19 123	0.15 211	0.07 127	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.10 217

Foundation-i1a	0.16 182	0.08 23	0.20 28	0.18 74	0.11 133	0.18 186	0.16 235	0.26 175	0.30 340	0.17 223	0.16 174	0.19 281	0.13 226	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.21 607	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.26 602

Foundation-i1	0.16 182	0.08 23	0.21 46	0.21 232	0.13 260	0.17 150	0.15 178	0.33 300	0.32 366	0.16 199	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.19 123	0.16 244	0.07 127	0.23 633	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.16 452

Anonymus123	0.16 182	0.10 99	0.46 312	0.18 74	0.11 133	0.41 601	0.15 178	0.30 248	0.23 204	0.12 84	0.11 56	0.12 142	0.09 44	0.17 77	0.17 275	0.05 1	0.07 201	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.09 141

DDF-Stereo	0.16 182	0.08 23	0.30 147	0.21 232	0.20 555	0.12 27	0.14 127	0.20 64	0.19 128	0.11 51	0.10 43	0.13 167	0.12 177	0.24 254	0.20 371	0.09 392	0.18 565	0.07 168	0.06 115	0.20 653	0.19 502

GIP-stereo	0.16 182	0.12 206	0.25 91	0.24 423	0.22 589	0.15 65	0.14 127	0.32 280	0.21 172	0.11 51	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.20 158	0.13 114	0.07 127	0.13 457	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.32 640

rvit_stereo_0081	0.16 182	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.12 193	0.17 150	0.17 280	0.24 133	0.34 398	0.17 223	0.19 230	0.18 267	0.15 279	0.20 158	0.17 275	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.07 39

rvit_stereo_0082	0.16 182	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.12 193	0.17 150	0.17 280	0.24 133	0.34 398	0.17 223	0.19 230	0.18 267	0.15 279	0.20 158	0.17 275	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.07 39

rvit_stereo_0080	0.16 182	0.17 423	0.35 202	0.19 127	0.13 260	0.14 43	0.20 429	0.29 228	0.26 269	0.16 199	0.17 195	0.19 281	0.14 257	0.19 123	0.16 244	0.11 516	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.08 85

AIO-Stereo	0.16 182	0.12 206	0.29 137	0.30 611	0.20 555	0.16 109	0.14 127	0.28 208	0.22 186	0.14 152	0.15 159	0.13 167	0.08 18	0.20 158	0.15 211	0.06 48	0.16 522	0.07 168	0.08 314	0.06 99	0.24 575

WCG-NET（raft）	0.16 182	0.14 304	0.32 174	0.18 74	0.09 23	0.19 214	0.16 235	0.24 133	0.27 288	0.19 254	0.19 230	0.20 304	0.12 177	0.22 215	0.13 114	0.06 48	0.17 551	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

whm_eth	0.16 182	0.17 423	0.35 202	0.19 127	0.13 260	0.14 43	0.20 429	0.29 228	0.26 269	0.16 199	0.17 195	0.19 281	0.14 257	0.19 123	0.16 244	0.11 516	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.08 85

CAS	0.16 182	0.07 2	0.29 137	0.42 698	0.17 461	0.20 257	0.18 341	0.23 111	0.20 143	0.15 180	0.19 230	0.11 102	0.10 89	0.15 33	0.14 168	0.31 710	0.04 1	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.16 452

ProNet	0.16 182	0.13 252	0.36 210	0.21 232	0.15 383	0.20 257	0.19 388	0.29 228	0.23 204	0.14 152	0.13 101	0.13 167	0.12 177	0.25 276	0.13 114	0.06 48	0.09 318	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.22 551

CroCo-Stereo Lap2	0.16 182	0.18 450	0.39 231	0.26 512	0.18 491	0.11 20	0.19 388	0.30 248	0.22 186	0.13 123	0.16 174	0.15 221	0.11 130	0.17 77	0.15 211	0.07 127	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.07 39

CREStereo++_RVC	0.16 182	0.09 57	0.42 267	0.17 40	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.23 111	0.31 352	0.21 279	0.31 383	0.13 167	0.11 130	0.17 77	0.16 244	0.07 127	0.04 1	0.06 57	0.15 636	0.06 99	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 182	0.11 153	0.43 275	0.16 13	0.08 13	0.25 392	0.14 127	0.23 111	0.29 322	0.25 335	0.30 370	0.16 236	0.12 177	0.18 98	0.13 114	0.08 285	0.07 201	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 85

XX-TBD	0.16 182	0.21 501	0.43 275	0.22 301	0.10 84	0.23 346	0.15 178	0.23 111	0.28 299	0.22 300	0.26 321	0.14 200	0.12 177	0.16 55	0.14 168	0.08 285	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.06 14

PMTNet	0.16 182	0.09 57	0.31 159	0.15 5	0.09 23	0.23 346	0.15 178	0.26 175	0.24 224	0.17 223	0.21 261	0.16 236	0.14 257	0.23 239	0.14 168	0.29 706	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.07 39

SE	0.17 204	0.22 521	0.32 174	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.16 235	0.30 248	0.21 172	0.20 269	0.28 345	0.15 221	0.17 327	0.17 77	0.17 275	0.10 467	0.06 101	0.09 380	0.09 426	0.12 544	0.12 333

aanet-new-78k	0.17 204	0.14 304	0.80 595	0.21 232	0.10 84	0.14 43	0.14 127	0.23 111	0.17 76	0.10 32	0.13 101	0.10 61	0.13 226	0.19 123	0.11 16	0.05 1	0.16 522	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.26 602

PSi22	0.17 204	0.18 450	0.42 267	0.20 183	0.09 23	0.16 109	0.11 29	0.30 248	0.25 251	0.13 123	0.15 159	0.21 320	0.13 226	0.30 380	0.16 244	0.06 48	0.22 620	0.05 1	0.04 1	0.08 268	0.13 370

Zero-FE251	0.17 204	0.09 57	0.38 221	0.18 74	0.10 84	0.20 257	0.13 91	0.20 64	0.15 51	0.75 697	0.13 101	0.13 167	0.11 130	0.16 55	0.16 244	0.08 285	0.10 367	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 481

xyz-stereo-finetune	0.17 204	0.17 423	0.29 137	0.17 40	0.08 13	0.24 371	0.21 457	0.30 248	0.32 366	0.19 254	0.22 275	0.19 281	0.15 279	0.30 380	0.22 420	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.07 39

rvit_stereo_0083	0.17 204	0.13 252	0.29 137	0.21 232	0.13 260	0.17 150	0.17 280	0.23 111	0.36 426	0.16 199	0.22 275	0.19 281	0.17 327	0.21 184	0.17 275	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.08 85

rvit_stereo_0081_aga	0.17 204	0.17 423	0.40 246	0.21 232	0.14 311	0.20 257	0.17 280	0.24 133	0.26 269	0.18 247	0.21 261	0.20 304	0.14 257	0.20 158	0.15 211	0.12 557	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.08 85

RAFT-Stereo-weight	0.17 204	0.10 99	0.31 159	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.38 359	0.33 385	0.25 335	0.20 241	0.19 281	0.10 89	0.19 123	0.16 244	0.07 127	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.09 141

CAS++	0.17 204	0.13 252	0.35 202	0.18 74	0.13 260	0.17 150	0.16 235	0.42 418	0.25 251	0.19 254	0.18 215	0.13 167	0.10 89	0.22 215	0.12 46	0.12 557	0.10 367	0.11 525	0.08 314	0.10 436	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 204	0.10 99	0.33 184	0.20 183	0.11 133	0.19 214	0.17 280	0.39 381	0.36 426	0.21 279	0.25 311	0.17 252	0.17 327	0.18 98	0.15 211	0.07 127	0.14 476	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.08 85

iRaftStereo_RVC	0.17 204	0.16 386	0.35 202	0.21 232	0.11 133	0.20 257	0.17 280	0.34 307	0.25 251	0.20 269	0.25 311	0.19 281	0.12 177	0.21 184	0.16 244	0.07 127	0.12 436	0.10 466	0.09 426	0.09 370	0.14 416

Gwc-CoAtRS	0.17 204	0.10 99	0.41 257	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.15 178	0.34 307	0.29 322	0.23 312	0.23 290	0.27 406	0.15 279	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.07 39

EE1	0.18 216	0.09 57	0.43 275	0.20 183	0.12 193	0.16 109	0.13 91	0.35 316	0.25 251	0.17 223	0.15 159	0.15 221	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.08 285	0.23 633	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.30 629

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 216	0.20 486	0.45 293	0.28 578	0.26 640	0.47 636	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 650	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

GEAR-Net	0.18 216	0.10 99	0.38 221	0.30 611	0.19 526	0.15 65	0.15 178	0.32 280	0.18 99	0.13 123	0.16 174	0.12 142	0.11 130	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.19 579	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.42 685

monster_256*512	0.18 216	0.15 342	0.25 91	0.23 367	0.13 260	0.22 321	0.21 457	0.42 418	0.31 352	0.19 254	0.22 275	0.24 365	0.17 327	0.19 123	0.17 275	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.09 141

Weightmod_eth	0.18 216	0.20 486	0.34 190	0.22 301	0.17 461	0.21 288	0.18 341	0.27 192	0.20 143	0.17 223	0.26 321	0.19 281	0.17 327	0.28 339	0.17 275	0.19 668	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.10 217

NLSM1	0.18 216	0.12 206	0.21 46	0.21 232	0.18 491	0.25 392	0.17 280	0.51 528	0.43 513	0.17 223	0.21 261	0.13 167	0.15 279	0.22 215	0.18 307	0.08 285	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.07 39

FE-Mocha	0.18 216	0.11 153	0.40 246	0.26 512	0.14 311	0.19 214	0.14 127	0.36 333	0.24 224	0.24 322	0.24 301	0.23 344	0.14 257	0.27 314	0.19 343	0.08 285	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

252Zero-FE	0.18 216	0.08 23	0.28 131	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.11 29	0.22 96	0.22 186	0.76 700	0.11 56	0.09 34	0.08 18	0.17 77	0.15 211	0.07 127	0.51 737	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.10 217

xyz-stereo-finetune2	0.18 216	0.16 386	0.32 174	0.16 13	0.09 23	0.27 420	0.19 388	0.29 228	0.21 172	0.23 312	0.29 354	0.21 320	0.23 430	0.37 459	0.23 440	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.07 39

Reg-Stereo(zero)	0.18 216	0.08 23	0.39 231	0.19 127	0.19 526	0.24 371	0.18 341	0.29 228	0.29 322	0.24 322	0.21 261	0.24 365	0.18 363	0.22 215	0.21 402	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.07 217	0.06 99	0.11 272

SCV	0.18 216	0.15 342	0.37 216	0.26 512	0.20 555	0.16 109	0.16 235	0.35 316	0.23 204	0.14 152	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.31 395	0.12 46	0.08 285	0.19 579	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.26 602

tg	0.18 216	0.15 342	0.34 190	0.22 301	0.11 133	0.23 346	0.15 178	0.35 316	0.27 288	0.20 269	0.25 311	0.20 304	0.12 177	0.25 276	0.16 244	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.08 268	0.13 370

dual_stereo	0.18 216	0.08 23	0.26 107	0.21 232	0.32 678	0.11 20	0.13 91	0.27 192	0.20 143	0.11 51	0.09 16	0.10 61	0.08 18	0.20 158	0.14 168	0.07 127	0.45 727	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.65 731

Occ-G	0.18 216	0.10 99	0.38 221	0.23 367	0.15 383	0.16 109	0.18 341	0.23 111	0.26 269	0.15 180	0.20 241	0.21 320	0.11 130	0.22 215	0.19 343	0.07 127	0.17 551	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.30 629

rvit_stereo_ft	0.18 216	0.19 470	0.43 275	0.25 469	0.14 311	0.17 150	0.21 457	0.30 248	0.28 299	0.17 223	0.19 230	0.20 304	0.17 327	0.22 215	0.18 307	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.08 85

MoCha-V2	0.18 216	0.12 206	0.40 246	0.30 611	0.24 622	0.16 109	0.15 178	0.28 208	0.19 128	0.16 199	0.16 174	0.13 167	0.13 226	0.30 380	0.13 114	0.06 48	0.28 679	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.25 587

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 216	0.15 342	0.27 124	0.20 183	0.13 260	0.24 371	0.17 280	0.31 271	0.37 442	0.43 614	0.17 195	0.13 167	0.12 177	0.20 158	0.16 244	0.08 285	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.08 85

MyStereo07	0.18 216	0.15 342	0.44 287	0.22 301	0.16 427	0.25 392	0.22 494	0.31 271	0.26 269	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.13 226	0.33 416	0.14 168	0.07 127	0.13 457	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

ff7	0.18 216	0.13 252	0.41 257	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 660	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 661

ffff	0.18 216	0.13 252	0.41 257	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 660	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 661

11t	0.18 216	0.13 252	0.41 257	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 660	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 661

plain	0.18 216	0.16 386	0.59 498	0.21 232	0.13 260	0.16 109	0.17 280	0.29 228	0.23 204	0.16 199	0.26 321	0.13 167	0.17 327	0.27 314	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.07 217	0.10 436	0.07 39

MIF-Stereo (partial)	0.18 216	0.13 252	0.50 373	0.22 301	0.15 383	0.16 109	0.13 91	0.29 228	0.26 269	0.17 223	0.26 321	0.16 236	0.17 327	0.25 276	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.08 85

GCAP-Stereo	0.18 216	0.21 501	0.47 320	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.10 12	0.28 208	0.24 224	0.20 269	0.22 275	0.15 221	0.13 226	0.21 184	0.16 244	0.07 127	0.19 579	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

Any-RAFT	0.18 216	0.09 57	0.33 184	0.19 127	0.10 84	0.29 464	0.16 235	0.44 452	0.32 366	0.25 335	0.27 337	0.29 432	0.16 301	0.23 239	0.13 114	0.08 285	0.07 201	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

knoymous	0.18 216	0.10 99	0.35 202	0.17 40	0.11 133	0.21 288	0.17 280	0.33 300	0.24 224	0.24 322	0.28 345	0.27 406	0.16 301	0.24 254	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.06 115	0.09 370	0.10 217

MC-Stereo	0.18 216	0.10 99	0.36 210	0.28 578	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.21 279	0.24 301	0.16 236	0.13 226	0.25 276	0.14 168	0.07 127	0.17 551	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.30 629

ccc-4	0.18 216	0.13 252	0.41 257	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 660	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 661

test-3	0.18 216	0.10 99	0.48 335	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.29 322	0.26 345	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.26 298	0.19 343	0.06 48	0.14 476	0.08 273	0.08 314	0.06 99	0.10 217

test_1	0.18 216	0.10 99	0.48 335	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.29 322	0.26 345	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.26 298	0.19 343	0.06 48	0.14 476	0.08 273	0.08 314	0.06 99	0.10 217

cross-raft	0.18 216	0.12 206	0.40 246	0.27 550	0.16 427	0.20 257	0.24 550	0.34 307	0.24 224	0.23 312	0.28 345	0.29 432	0.15 279	0.19 123	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.07 39

s12784h	0.18 216	0.09 57	0.38 221	0.18 74	0.07 1	0.33 529	0.19 388	0.39 381	0.34 398	0.24 322	0.25 311	0.18 267	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 216	0.10 99	0.45 293	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.40 393	0.31 352	0.23 312	0.21 261	0.26 400	0.15 279	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.06 14

AnonStereo	0.19 249	0.13 252	0.45 293	0.22 301	0.13 260	0.18 186	0.14 127	0.39 381	0.26 269	0.19 254	0.18 215	0.19 281	0.12 177	0.26 298	0.13 114	0.08 285	0.26 668	0.08 273	0.06 115	0.10 436	0.25 587

Weightmod	0.19 249	0.19 470	0.34 190	0.21 232	0.18 491	0.24 371	0.17 280	0.27 192	0.22 186	0.19 254	0.30 370	0.19 281	0.15 279	0.29 362	0.20 371	0.12 557	0.11 405	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.17 474

SMOE	0.19 249	0.17 423	0.39 231	0.22 301	0.13 260	0.27 420	0.21 457	0.31 271	0.24 224	0.22 300	0.27 337	0.21 320	0.17 327	0.19 123	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.12 561	0.07 217	0.11 496	0.12 333

GGDA	0.19 249	0.20 486	0.53 426	0.18 74	0.10 84	0.21 288	0.16 235	0.35 316	0.32 366	0.22 300	0.29 354	0.19 281	0.16 301	0.38 462	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.09 141

WQFJA1	0.19 249	0.12 206	0.20 28	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.19 388	0.55 583	0.55 631	0.16 199	0.17 195	0.15 221	0.17 327	0.20 158	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

WQFJX	0.19 249	0.12 206	0.21 46	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.18 341	0.57 603	0.49 591	0.17 223	0.17 195	0.14 200	0.16 301	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.08 269	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.11 272

NLMM	0.19 249	0.12 206	0.20 28	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.19 388	0.55 583	0.55 631	0.16 199	0.17 195	0.15 221	0.17 327	0.20 158	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

MM-Stereo_test3	0.19 249	0.15 342	0.39 231	0.25 469	0.15 383	0.19 214	0.22 494	0.42 418	0.40 480	0.17 223	0.24 301	0.17 252	0.12 177	0.22 215	0.16 244	0.08 285	0.21 607	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.11 272

MM-Stereo_test2	0.19 249	0.11 153	0.47 320	0.25 469	0.11 133	0.21 288	0.20 429	0.28 208	0.24 224	0.16 199	0.17 195	0.13 167	0.11 130	0.21 184	0.14 168	0.06 48	0.26 668	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.41 680

GREAT-IGEV	0.19 249	0.11 153	0.39 231	0.22 301	0.33 680	0.14 43	0.15 178	0.18 37	0.22 186	0.14 152	0.16 174	0.09 34	0.09 44	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.50 736	0.06 57	0.06 115	0.07 187	0.53 711
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 249	0.14 304	0.40 246	0.30 611	0.20 555	0.15 65	0.16 235	0.35 316	0.26 269	0.17 223	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.31 395	0.14 168	0.07 127	0.22 620	0.06 57	0.06 115	0.09 370	0.25 587

H2IRNET	0.19 249	0.18 450	0.50 373	0.22 301	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.28 208	0.31 352	0.17 223	0.32 395	0.25 380	0.20 392	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.08 85

IGEV++	0.19 249	0.13 252	0.38 221	0.30 611	0.19 526	0.15 65	0.15 178	0.32 280	0.18 99	0.13 123	0.16 174	0.12 142	0.11 130	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.32 706	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.42 685

MSKI-zero shot	0.19 249	0.10 99	0.47 320	0.30 611	0.14 311	0.21 288	0.14 127	0.33 300	0.22 186	0.24 322	0.25 311	0.22 328	0.10 89	0.32 406	0.14 168	0.07 127	0.30 697	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.09 141

RAFT-Test	0.19 249	0.11 153	0.41 257	0.26 512	0.21 572	0.26 413	0.17 280	0.37 350	0.26 269	0.24 322	0.29 354	0.32 474	0.14 257	0.22 215	0.15 211	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.07 39

EGLCR-Stereo	0.19 249	0.09 57	0.34 190	0.29 598	0.17 461	0.28 439	0.16 235	0.30 248	0.23 204	0.22 300	0.11 56	0.16 236	0.09 44	0.28 339	0.15 211	0.07 127	0.25 660	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.37 669

Selective-RAFT	0.19 249	0.14 304	0.37 216	0.24 423	0.11 133	0.30 479	0.15 178	0.35 316	0.34 398	0.17 223	0.17 195	0.22 328	0.18 363	0.29 362	0.18 307	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.08 85

test_4	0.19 249	0.16 386	0.39 231	0.24 423	0.13 260	0.19 214	0.21 457	0.27 192	0.24 224	0.24 322	0.47 582	0.22 328	0.13 226	0.27 314	0.18 307	0.06 48	0.06 101	0.09 380	0.09 426	0.07 187	0.06 14

Patchmatch Stereo++	0.19 249	0.13 252	0.51 394	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 249	0.13 252	0.51 394	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

ROB_FTStereo_v2	0.19 249	0.13 252	0.51 394	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

ROB_FTStereo	0.19 249	0.13 252	0.51 394	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.13 91	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

HUI-Stereo	0.19 249	0.13 252	0.52 415	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.23 239	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

DeepStereo_RVC	0.19 249	0.12 206	0.47 320	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.16 235	0.29 228	0.24 224	0.28 371	0.27 337	0.23 344	0.28 516	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.10 217

iGMRVC	0.19 249	0.13 252	0.51 394	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

iRAFT	0.19 249	0.13 252	0.51 394	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

AnonymousM	0.19 249	0.20 486	0.30 147	0.18 74	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.27 288	0.27 357	0.21 261	0.18 267	0.14 257	0.21 184	0.16 244	0.09 392	0.08 269	0.38 717	0.15 636	0.06 99	0.08 85

CRE-IMP	0.19 249	0.13 252	0.51 394	0.23 367	0.11 133	0.24 371	0.17 280	0.31 271	0.24 224	0.27 357	0.26 321	0.24 365	0.17 327	0.24 254	0.19 343	0.09 392	0.05 6	0.10 466	0.07 217	0.10 436	0.10 217

RAFT-IKP	0.19 249	0.13 252	0.51 394	0.22 301	0.11 133	0.18 186	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.26 298	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

raftrobust	0.19 249	0.19 470	0.42 267	0.23 367	0.24 622	0.19 214	0.13 91	0.33 300	0.28 299	0.26 345	0.20 241	0.19 281	0.17 327	0.23 239	0.17 275	0.08 285	0.10 367	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141

sCroCo_RVC	0.19 249	0.15 342	0.60 505	0.27 550	0.18 491	0.23 346	0.16 235	0.28 208	0.24 224	0.14 152	0.22 275	0.17 252	0.14 257	0.22 215	0.16 244	0.11 516	0.11 405	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.10 217

R-Stereo Train	0.19 249	0.10 99	0.49 352	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.18 341	0.43 431	0.20 143	0.31 436	0.45 562	0.20 304	0.14 257	0.18 98	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39

RAFT-Stereo	0.19 249	0.10 99	0.49 352	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.18 341	0.43 431	0.20 143	0.31 436	0.45 562	0.20 304	0.14 257	0.18 98	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 282	0.22 521	0.70 555	0.16 13	0.12 193	0.22 321	0.14 127	0.41 411	0.28 299	0.19 254	0.24 301	0.19 281	0.16 301	0.35 438	0.20 371	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

HLF11	0.20 282	0.20 486	0.68 545	0.16 13	0.12 193	0.21 288	0.12 50	0.39 381	0.25 251	0.21 279	0.30 370	0.19 281	0.18 363	0.38 462	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.08 268	0.09 141

HLf10	0.20 282	0.22 521	0.70 555	0.16 13	0.12 193	0.22 321	0.14 127	0.41 411	0.28 299	0.19 254	0.24 301	0.19 281	0.16 301	0.35 438	0.20 371	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

TestStereo_HL2	0.20 282	0.19 470	0.54 440	0.17 40	0.11 133	0.21 288	0.15 178	0.35 316	0.31 352	0.23 312	0.31 383	0.19 281	0.17 327	0.40 472	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

TestStereo-Hl	0.20 282	0.16 386	0.50 373	0.18 74	0.11 133	0.23 346	0.17 280	0.38 359	0.30 340	0.23 312	0.27 337	0.22 328	0.19 386	0.39 467	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.08 85

Lsterematch	0.20 282	0.15 342	0.44 287	0.20 183	0.10 84	0.22 321	0.17 280	0.27 192	0.34 398	0.28 371	0.37 463	0.24 365	0.22 415	0.25 276	0.23 440	0.08 285	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

WQFJX1	0.20 282	0.12 206	0.21 46	0.23 367	0.17 461	0.24 371	0.19 388	0.63 660	0.56 638	0.17 223	0.16 174	0.14 200	0.16 301	0.27 314	0.18 307	0.08 285	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

NLCSM	0.20 282	0.15 342	0.23 71	0.24 423	0.19 526	0.24 371	0.22 494	0.45 461	0.44 526	0.20 269	0.18 215	0.14 200	0.16 301	0.47 504	0.20 371	0.09 392	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.10 217

GEAStereo	0.20 282	0.10 99	0.31 159	0.35 661	0.42 704	0.19 214	0.16 235	0.23 111	0.18 99	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.28 679	0.06 57	0.05 37	0.08 268	0.57 716

gasm-f	0.20 282	0.12 206	0.36 210	0.35 661	0.36 690	0.18 186	0.17 280	0.23 111	0.18 99	0.14 152	0.19 230	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.19 343	0.08 285	0.28 679	0.06 57	0.05 37	0.09 370	0.57 716

GASTEREO	0.20 282	0.15 342	0.31 159	0.40 687	0.29 661	0.18 186	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.18 247	0.17 195	0.11 102	0.13 226	0.25 276	0.15 211	0.07 127	0.23 633	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.57 716

MSCF	0.20 282	0.14 304	0.31 159	0.40 687	0.29 661	0.17 150	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.17 223	0.16 174	0.11 102	0.13 226	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.23 633	0.06 57	0.08 314	0.07 187	0.57 716

MM-Stereo_test1	0.20 282	0.13 252	0.45 293	0.24 423	0.12 193	0.20 257	0.21 457	0.36 333	0.32 366	0.23 312	0.22 275	0.15 221	0.14 257	0.28 339	0.16 244	0.07 127	0.24 650	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.21 536

HART	0.20 282	0.14 304	0.42 267	0.26 512	0.24 622	0.17 150	0.16 235	0.32 280	0.25 251	0.15 180	0.26 321	0.17 252	0.09 44	0.24 254	0.14 168	0.06 48	0.36 717	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.27 610

AIO_rvc	0.20 282	0.16 386	0.49 352	0.41 694	0.29 661	0.15 65	0.17 280	0.21 81	0.19 128	0.17 223	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.35 438	0.13 114	0.07 127	0.19 579	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.41 680

AIO_test	0.20 282	0.12 206	0.46 312	0.45 705	0.38 696	0.15 65	0.17 280	0.28 208	0.20 143	0.19 254	0.13 101	0.14 200	0.09 44	0.39 467	0.13 114	0.07 127	0.21 607	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.34 652

rvit_0105_6	0.20 282	0.16 386	0.41 257	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.20 429	0.31 271	0.39 469	0.18 247	0.22 275	0.23 344	0.18 363	0.26 298	0.18 307	0.16 633	0.13 457	0.13 588	0.11 530	0.11 496	0.09 141

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 282	0.74 725	0.71 564	0.17 40	0.08 13	0.15 65	0.15 178	0.19 54	0.18 99	0.13 123	0.12 79	0.10 61	0.08 18	0.16 55	0.14 168	0.34 712	0.12 436	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.24 575

IGEVStereo-DCA	0.20 282	0.17 423	0.41 257	0.22 301	0.15 383	0.20 257	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.19 254	0.12 79	0.14 200	0.12 177	0.38 462	0.31 530	0.07 127	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 661

MIM_Stereo	0.20 282	0.17 423	0.55 451	0.20 183	0.21 572	0.17 150	0.14 127	0.37 350	0.27 288	0.28 371	0.35 437	0.23 344	0.13 226	0.28 339	0.16 244	0.06 48	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.15 435

AEACV	0.20 282	0.09 57	0.32 174	0.39 682	0.34 682	0.21 288	0.16 235	0.30 248	0.18 99	0.17 223	0.17 195	0.13 167	0.16 301	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.29 695	0.07 168	0.09 426	0.07 187	0.37 669

4D-IteraStereo	0.20 282	0.21 501	0.62 516	0.21 232	0.14 311	0.19 214	0.17 280	0.29 228	0.28 299	0.24 322	0.20 241	0.20 304	0.10 89	0.22 215	0.18 307	0.07 127	0.07 201	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.33 647

anonymousdsp	0.20 282	0.13 252	0.49 352	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 668	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 701

DCANet-4	0.20 282	0.11 153	0.58 489	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.39 381	0.42 502	0.29 396	0.31 383	0.17 252	0.22 415	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

fff	0.20 282	0.15 342	0.57 473	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

DisPM	0.20 282	0.11 153	0.52 415	0.24 423	0.13 260	0.18 186	0.19 388	0.30 248	0.31 352	0.33 474	0.34 429	0.23 344	0.16 301	0.34 431	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.12 333

IGEV-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.49 352	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 668	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 701
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 282	0.17 423	0.45 293	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 633	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

error version	0.20 282	0.17 423	0.45 293	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 633	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

test-v	0.20 282	0.17 423	0.45 293	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 633	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

test_3	0.20 282	0.12 206	0.49 352	0.26 512	0.14 311	0.22 321	0.25 565	0.34 307	0.33 385	0.25 335	0.18 215	0.23 344	0.13 226	0.25 276	0.20 371	0.06 48	0.14 476	0.09 380	0.10 492	0.07 187	0.10 217

NRIStereo	0.20 282	0.12 206	0.50 373	0.23 367	0.11 133	0.24 371	0.19 388	0.30 248	0.28 299	0.26 345	0.26 321	0.25 380	0.18 363	0.34 431	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.09 141

Pruner-Stereo	0.20 282	0.12 206	0.49 352	0.29 598	0.12 193	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.31 352	0.33 474	0.32 395	0.25 380	0.15 279	0.25 276	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

test-2	0.20 282	0.17 423	0.45 293	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 633	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

test-1	0.20 282	0.12 206	0.49 352	0.23 367	0.23 605	0.22 321	0.23 524	0.36 333	0.29 322	0.21 279	0.25 311	0.24 365	0.14 257	0.18 98	0.22 420	0.07 127	0.14 476	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.14 416

DCANet	0.20 282	0.15 342	0.57 473	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.37 350	0.41 490	0.30 419	0.31 383	0.19 281	0.23 430	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.10 217

csc	0.20 282	0.15 342	0.57 473	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

cscssc	0.20 282	0.15 342	0.57 473	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 282	0.23 541	0.49 352	0.21 232	0.16 427	0.19 214	0.17 280	0.35 316	0.32 366	0.26 345	0.33 417	0.20 304	0.17 327	0.21 184	0.17 275	0.06 48	0.10 367	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

AFF-stereo	0.20 282	0.24 554	0.49 352	0.22 301	0.11 133	0.18 186	0.18 341	0.35 316	0.29 322	0.25 335	0.36 452	0.25 380	0.17 327	0.25 276	0.17 275	0.06 48	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.11 272

DIP-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.48 335	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.12 50	0.43 431	0.26 269	0.27 357	0.32 395	0.21 320	0.17 327	0.26 298	0.20 371	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.10 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S0	0.21 323	0.21 501	0.34 190	0.24 423	0.19 526	0.34 544	0.26 577	0.30 248	0.22 186	0.22 300	0.26 321	0.20 304	0.16 301	0.21 184	0.18 307	0.12 557	0.11 405	0.14 612	0.15 636	0.10 436	0.33 647

HLf8	0.21 323	0.23 541	0.69 548	0.15 5	0.12 193	0.24 371	0.14 127	0.42 418	0.32 366	0.20 269	0.26 321	0.18 267	0.15 279	0.35 438	0.18 307	0.10 467	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.10 217

TestStereo_HLe17	0.21 323	0.24 554	0.77 584	0.17 40	0.11 133	0.22 321	0.17 280	0.42 418	0.31 352	0.20 269	0.25 311	0.18 267	0.15 279	0.39 467	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.08 85

DN	0.21 323	0.09 57	0.58 489	0.40 687	0.18 491	0.22 321	0.18 341	0.30 248	0.25 251	0.15 180	0.19 230	0.18 267	0.10 89	0.26 298	0.19 343	0.14 606	0.18 565	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.42 685

Hybrid-DGEV-03	0.21 323	0.20 486	0.43 275	0.23 367	0.12 193	0.27 420	0.16 235	0.33 300	0.28 299	0.33 474	0.58 638	0.23 344	0.16 301	0.24 254	0.19 343	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.10 217

NLMM1	0.21 323	0.13 252	0.21 46	0.23 367	0.18 491	0.24 371	0.20 429	0.65 673	0.69 678	0.18 247	0.18 215	0.13 167	0.14 257	0.25 276	0.19 343	0.08 285	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.10 217

GSStereo	0.21 323	0.10 99	0.31 159	0.36 669	0.42 704	0.19 214	0.16 235	0.38 359	0.21 172	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.31 701	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.63 725

DA	0.21 323	0.11 153	0.33 184	0.28 578	0.23 605	0.30 479	0.16 235	0.29 228	0.27 288	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.15 279	0.26 298	0.15 211	0.07 127	0.28 679	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 713

zero-FE	0.21 323	0.08 23	1.10 664	0.24 423	0.27 647	0.12 27	0.14 127	0.20 64	0.20 143	0.12 84	0.11 56	0.13 167	0.11 130	0.22 215	0.19 343	0.09 392	0.23 633	0.07 168	0.08 314	0.19 645	0.27 610

GGEV	0.21 323	0.11 153	0.33 184	0.28 578	0.23 605	0.30 479	0.16 235	0.29 228	0.27 288	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.15 279	0.26 298	0.15 211	0.07 127	0.28 679	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 713

FLISNet	0.21 323	0.16 386	0.50 373	0.18 74	0.15 383	0.17 150	0.16 235	0.35 316	0.22 186	0.38 557	0.38 472	0.36 513	0.24 451	0.29 362	0.22 420	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.08 85

CoSv	0.21 323	0.16 386	0.50 373	0.18 74	0.15 383	0.17 150	0.16 235	0.35 316	0.22 186	0.38 557	0.38 472	0.36 513	0.24 451	0.29 362	0.22 420	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.08 85

AIO-test1	0.21 323	0.22 521	0.56 461	0.31 628	0.24 622	0.21 288	0.16 235	0.42 418	0.37 442	0.17 223	0.26 321	0.18 267	0.12 177	0.29 362	0.15 211	0.08 285	0.07 201	0.10 466	0.11 530	0.07 187	0.10 217

IGEV-RUCA	0.21 323	0.09 57	0.26 107	0.20 183	0.19 526	0.28 439	0.23 524	0.24 133	0.22 186	0.21 279	0.23 290	0.29 432	0.48 657	0.26 298	0.19 343	0.09 392	0.08 269	0.18 658	0.14 625	0.18 634	0.19 502

rvit_0105_4	0.21 323	0.17 423	0.49 352	0.23 367	0.14 311	0.20 257	0.23 524	0.35 316	0.40 480	0.19 254	0.24 301	0.25 380	0.20 392	0.28 339	0.18 307	0.16 633	0.13 457	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.10 217

model_zeroshot	0.21 323	0.14 304	0.51 394	0.34 654	0.18 491	0.26 413	0.16 235	0.41 411	0.24 224	0.33 474	0.20 241	0.25 380	0.12 177	0.26 298	0.16 244	0.09 392	0.21 607	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.13 370

AE-Stereo	0.21 323	0.12 206	0.50 373	0.25 469	0.15 383	0.24 371	0.18 341	0.40 393	0.34 398	0.19 254	0.26 321	0.21 320	0.13 226	0.22 215	0.16 244	0.07 127	0.26 668	0.09 380	0.10 492	0.07 187	0.31 634

ACVNet-DCA	0.21 323	0.16 386	0.50 373	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.43 431	0.32 366	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 679	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.23 561

11t1	0.21 323	0.12 206	0.45 293	0.20 183	0.15 383	0.27 420	0.17 280	0.37 350	0.28 299	0.27 357	0.25 311	0.24 365	0.23 430	0.28 339	0.25 466	0.09 392	0.19 579	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.23 561

LL-Strereo2	0.21 323	0.25 571	0.53 426	0.32 637	0.20 555	0.25 392	0.14 127	0.32 280	0.25 251	0.25 335	0.20 241	0.24 365	0.12 177	0.28 339	0.18 307	0.07 127	0.07 201	0.12 561	0.09 426	0.09 370	0.16 452

ADStereo(finetuned)	0.21 323	0.15 342	0.59 498	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.37 350	0.41 490	0.30 419	0.31 383	0.19 281	0.31 560	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.10 217

PFNet+	0.21 323	0.11 153	0.54 440	0.22 301	0.12 193	0.17 150	0.18 341	0.31 271	0.36 426	0.33 474	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.33 416	0.18 307	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.08 268	0.12 333

rafts_anoy	0.21 323	0.22 521	0.49 352	0.25 469	0.24 622	0.19 214	0.17 280	0.34 307	0.32 366	0.24 322	0.25 311	0.20 304	0.16 301	0.25 276	0.21 402	0.08 285	0.19 579	0.11 525	0.12 572	0.09 370	0.09 141

raft+_RVC	0.21 323	0.21 501	0.46 312	0.22 301	0.35 685	0.21 288	0.16 235	0.39 381	0.35 410	0.22 300	0.28 345	0.20 304	0.15 279	0.25 276	0.20 371	0.08 285	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.12 333

sAnonymous2	0.21 323	0.24 554	0.79 590	0.24 423	0.17 461	0.22 321	0.20 429	0.36 333	0.29 322	0.17 223	0.19 230	0.17 252	0.16 301	0.18 98	0.15 211	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.23 669	0.18 481

CroCo_RVC	0.21 323	0.24 554	0.79 590	0.24 423	0.17 461	0.22 321	0.20 429	0.36 333	0.29 322	0.17 223	0.19 230	0.17 252	0.16 301	0.18 98	0.15 211	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.23 669	0.18 481

RALAANet	0.21 323	0.24 554	0.53 426	0.23 367	0.14 311	0.22 321	0.13 91	0.38 359	0.30 340	0.29 396	0.26 321	0.25 380	0.15 279	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.07 39

GMStereo	0.21 323	0.30 608	0.57 473	0.21 232	0.12 193	0.24 371	0.18 341	0.30 248	0.41 490	0.26 345	0.24 301	0.17 252	0.16 301	0.25 276	0.19 343	0.10 467	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.09 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 351	0.47 684	0.67 539	0.30 611	0.31 674	0.11 20	0.11 29	0.18 37	0.15 51	0.09 10	0.11 56	0.09 34	0.09 44	0.27 314	0.12 46	0.09 392	0.39 719	0.06 57	0.04 1	0.24 673	0.49 703

AIO-test2	0.22 351	0.27 589	0.54 440	0.29 598	0.16 427	0.22 321	0.16 235	0.44 452	0.43 513	0.17 223	0.29 354	0.16 236	0.11 130	0.27 314	0.14 168	0.19 668	0.07 201	0.10 466	0.11 530	0.08 268	0.09 141

FACV-RUCA	0.22 351	0.15 342	0.38 221	0.24 423	0.23 605	0.26 413	0.19 388	0.41 411	0.35 410	0.26 345	0.32 395	0.22 328	0.25 464	0.24 254	0.19 343	0.10 467	0.07 201	0.15 631	0.08 314	0.16 603	0.14 416

rvit_0105_5	0.22 351	0.18 450	0.51 394	0.23 367	0.13 260	0.22 321	0.25 565	0.38 359	0.40 480	0.21 279	0.23 290	0.27 406	0.20 392	0.27 314	0.20 371	0.15 622	0.13 457	0.12 561	0.12 572	0.10 436	0.10 217

1test111	0.22 351	0.16 386	0.50 373	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.43 431	0.32 366	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.36 449	0.28 499	0.08 285	0.28 679	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.23 561

cc1	0.22 351	0.16 386	0.50 373	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.39 381	0.48 574	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 679	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.37 669

rrr	0.22 351	0.17 423	0.79 590	0.22 301	0.15 383	0.20 257	0.18 341	0.40 393	0.27 288	0.19 254	0.12 79	0.14 200	0.12 177	0.38 462	0.31 530	0.07 127	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.28 619

tt1	0.22 351	0.16 386	0.49 352	0.26 512	0.15 383	0.31 501	0.19 388	0.38 359	0.46 552	0.21 279	0.19 230	0.13 167	0.16 301	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 679	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.37 669

GCAPDPT-zeroshot	0.22 351	0.09 57	1.28 689	0.31 628	0.43 707	0.16 109	0.15 178	0.30 248	0.26 269	0.14 152	0.17 195	0.15 221	0.11 130	0.23 239	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.24 575

HH	0.22 351	0.12 206	0.55 451	0.32 637	0.16 427	0.27 420	0.18 341	0.36 333	0.25 251	0.20 269	0.26 321	0.34 494	0.18 363	0.33 416	0.15 211	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.31 634

HanStereo	0.22 351	0.12 206	0.55 451	0.32 637	0.16 427	0.27 420	0.18 341	0.36 333	0.25 251	0.20 269	0.26 321	0.34 494	0.18 363	0.33 416	0.15 211	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.31 634

CASS	0.22 351	0.16 386	0.40 246	0.26 512	0.12 193	0.29 464	0.19 388	0.40 393	0.32 366	0.34 496	0.35 437	0.25 380	0.25 464	0.26 298	0.21 402	0.13 581	0.08 269	0.11 525	0.09 426	0.11 496	0.12 333
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 351	0.19 470	0.64 526	0.22 301	0.12 193	0.28 439	0.20 429	0.48 496	0.39 469	0.31 436	0.24 301	0.19 281	0.24 451	0.28 339	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

IPLGR	0.22 351	0.14 304	0.75 574	0.21 232	0.11 133	0.25 392	0.18 341	0.44 452	0.38 453	0.29 396	0.28 345	0.21 320	0.19 386	0.37 459	0.19 343	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.07 39

GANet-ADL	0.22 351	0.14 304	0.51 394	0.23 367	0.14 311	0.29 464	0.19 388	0.48 496	0.36 426	0.26 345	0.33 417	0.32 474	0.20 392	0.26 298	0.22 420	0.11 516	0.07 201	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272

TRStereo	0.22 351	0.21 501	0.62 516	0.40 687	0.19 526	0.22 321	0.16 235	0.58 617	0.30 340	0.21 279	0.21 261	0.22 328	0.13 226	0.27 314	0.14 168	0.09 392	0.09 318	0.09 380	0.11 530	0.06 99	0.19 502

LCNet	0.22 351	0.12 206	0.42 267	0.26 512	0.12 193	0.23 346	0.19 388	0.36 333	0.28 299	0.28 371	0.35 437	0.26 400	0.30 543	0.35 438	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.10 492	0.13 559	0.22 551

NF-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 415	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.52 527	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

OCTAStereo	0.22 351	0.11 153	0.52 415	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

PSM-softLoss	0.22 351	0.11 153	0.53 426	0.25 469	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.39 381	0.29 322	0.29 396	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.53 530	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.12 333

KMStereo	0.22 351	0.11 153	0.53 426	0.25 469	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.39 381	0.29 322	0.29 396	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.53 530	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.12 333

SST-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 415	0.25 469	0.14 311	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.26 269	0.34 496	0.33 417	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.07 39

RAFT_R40	0.22 351	0.11 153	0.52 415	0.25 469	0.13 260	0.18 186	0.18 341	0.32 280	0.31 352	0.33 474	0.33 417	0.30 453	0.23 430	0.55 541	0.19 343	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.07 39

RE-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 415	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

TVStereo	0.22 351	0.11 153	0.52 415	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

RAFT-345	0.22 351	0.11 153	0.55 451	0.22 301	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.27 192	0.28 299	0.27 357	0.65 664	0.20 304	0.17 327	0.55 541	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.07 39

GMM-Stereo	0.22 351	0.10 99	0.56 461	0.23 367	0.13 260	0.24 371	0.24 550	0.38 359	0.29 322	0.31 436	0.44 547	0.27 406	0.21 405	0.31 395	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.19 502

Prome-Stereo	0.22 351	0.10 99	0.43 275	0.24 423	0.13 260	0.23 346	0.23 524	0.37 350	0.27 288	0.33 474	0.58 638	0.24 365	0.28 516	0.30 380	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.20 523

TestStereo	0.22 351	0.24 554	0.48 335	0.25 469	0.11 133	0.22 321	0.22 494	0.32 280	0.31 352	0.24 322	0.34 429	0.23 344	0.19 386	0.62 588	0.19 343	0.08 285	0.07 201	0.10 466	0.07 217	0.11 496	0.07 39

RALCasStereoNet	0.22 351	0.22 521	0.48 335	0.23 367	0.23 605	0.22 321	0.18 341	0.32 280	0.27 288	0.22 300	0.30 370	0.22 328	0.15 279	0.29 362	0.20 371	0.08 285	0.22 620	0.07 168	0.06 115	0.10 436	0.25 587

111	0.22 351	0.22 521	0.57 473	0.19 127	0.09 23	0.24 371	0.17 280	0.44 452	0.46 552	0.24 322	0.30 370	0.29 432	0.22 415	0.25 276	0.19 343	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.15 435

test_xeample3	0.22 351	0.17 423	0.81 597	0.21 232	0.15 383	0.20 257	0.18 341	0.40 393	0.25 251	0.19 254	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.34 431	0.33 550	0.07 127	0.20 600	0.07 168	0.08 314	0.08 268	0.34 652

FENet	0.22 351	0.13 252	0.48 335	0.22 301	0.12 193	0.27 420	0.18 341	0.43 431	0.37 442	0.31 436	0.32 395	0.29 432	0.23 430	0.27 314	0.24 452	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

HITNet	0.22 351	0.23 541	0.60 505	0.20 183	0.09 23	0.27 420	0.15 178	0.45 461	0.33 385	0.29 396	0.33 417	0.27 406	0.22 415	0.29 362	0.27 490	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272
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
SCION-MonSter(vits)	0.23 385	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.46 470	0.54 621	0.09 10	0.45 562	0.30 453	0.27 492	0.35 438	0.45 612	0.10 467	0.08 269	0.18 658	0.17 659	0.15 594	0.16 452

S	0.23 385	0.18 450	0.38 221	0.24 423	0.22 589	0.32 518	0.22 494	0.32 280	0.28 299	0.26 345	0.31 383	0.20 304	0.21 405	0.19 123	0.19 343	0.13 581	0.09 318	0.15 631	0.16 647	0.11 496	0.35 657

TestStereo_HL3	0.23 385	0.18 450	1.11 667	0.17 40	0.11 133	0.24 371	0.16 235	0.36 333	0.21 172	0.27 357	0.39 490	0.23 344	0.20 392	0.41 478	0.15 211	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141

Hybrid-DGEV-2	0.23 385	0.20 486	0.53 426	0.24 423	0.13 260	0.28 439	0.15 178	0.50 516	0.45 539	0.28 371	0.26 321	0.25 380	0.26 483	0.29 362	0.20 371	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.10 217

IGEV-FE	0.23 385	0.11 153	0.82 601	0.21 232	0.23 605	0.20 257	0.19 388	0.38 359	0.23 204	0.34 496	0.22 275	0.29 432	0.14 257	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.35 657

GCAP-BAT	0.23 385	0.09 57	1.36 698	0.31 628	0.44 710	0.16 109	0.15 178	0.30 248	0.26 269	0.14 152	0.17 195	0.15 221	0.11 130	0.23 239	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.24 575

test_sample2	0.23 385	0.12 206	0.39 231	0.20 183	0.11 133	0.28 439	0.22 494	0.45 461	0.33 385	0.27 357	0.34 429	0.30 453	0.25 464	0.46 500	0.23 440	0.09 392	0.15 507	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.19 502

MyStereo06	0.23 385	0.15 342	0.74 570	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.22 494	0.43 431	0.25 251	0.36 530	0.24 301	0.34 494	0.18 363	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.12 436	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

xx1	0.23 385	0.16 386	0.50 373	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.39 381	0.48 574	0.21 279	0.20 241	0.28 419	0.25 464	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 679	0.10 466	0.11 530	0.09 370	0.23 561

IGEV_Zeroshot_test	0.23 385	0.11 153	0.82 601	0.21 232	0.23 605	0.20 257	0.19 388	0.38 359	0.23 204	0.34 496	0.22 275	0.29 432	0.14 257	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.35 657

StereoVision	0.23 385	0.23 541	0.55 451	0.27 550	0.17 461	0.23 346	0.22 494	0.40 393	0.32 366	0.21 279	0.51 599	0.22 328	0.16 301	0.29 362	0.19 343	0.11 516	0.12 436	0.13 588	0.13 605	0.10 436	0.08 85

PCWNet_CMD	0.23 385	0.14 304	0.48 335	0.21 232	0.13 260	0.28 439	0.17 280	0.47 484	0.47 566	0.30 419	0.36 452	0.37 521	0.24 451	0.29 362	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.11 496	0.11 272

anonymousdsp2	0.23 385	0.11 153	0.42 267	0.26 512	0.24 622	0.25 392	0.17 280	0.43 431	0.37 442	0.30 419	0.23 290	0.24 365	0.15 279	0.32 406	0.17 275	0.07 127	0.28 679	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.44 692

TestStereo1	0.23 385	0.22 521	0.50 373	0.27 550	0.14 311	0.26 413	0.27 587	0.43 431	0.38 453	0.29 396	0.39 490	0.23 344	0.21 405	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

x	0.23 385	0.15 342	0.45 293	0.20 183	0.15 383	0.27 420	0.17 280	0.43 431	0.35 410	0.26 345	0.31 383	0.29 432	0.25 464	0.29 362	0.30 518	0.09 392	0.22 620	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.24 575

RAFT_CTSACE	0.23 385	0.21 501	0.57 473	0.26 512	0.15 383	0.22 321	0.23 524	0.34 307	0.30 340	0.34 496	0.51 599	0.31 463	0.17 327	0.33 416	0.15 211	0.06 48	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.07 39

RAFT+CT+SA	0.23 385	0.24 554	0.48 335	0.25 469	0.18 491	0.23 346	0.29 609	0.42 418	0.38 453	0.24 322	0.39 490	0.20 304	0.17 327	0.34 431	0.17 275	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.12 572	0.09 370	0.13 370

SA-5K	0.23 385	0.22 521	0.50 373	0.27 550	0.14 311	0.26 413	0.27 587	0.43 431	0.38 453	0.29 396	0.39 490	0.23 344	0.21 405	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

CIPLG	0.23 385	0.28 597	0.75 574	0.24 423	0.16 427	0.25 392	0.20 429	0.38 359	0.33 385	0.32 461	0.34 429	0.23 344	0.15 279	0.27 314	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

dd	0.23 385	0.32 622	0.55 451	0.23 367	0.12 193	0.27 420	0.21 457	0.32 280	0.45 539	0.30 419	0.29 354	0.25 380	0.17 327	0.31 395	0.26 478	0.13 581	0.07 201	0.10 466	0.08 314	0.12 544	0.09 141

IPLG	0.23 385	0.19 470	0.65 531	0.21 232	0.12 193	0.28 439	0.17 280	0.45 461	0.32 366	0.33 474	0.32 395	0.16 236	0.17 327	0.50 513	0.23 440	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

IPLGR_C	0.23 385	0.29 602	0.81 597	0.24 423	0.16 427	0.24 371	0.20 429	0.38 359	0.33 385	0.32 461	0.33 417	0.23 344	0.15 279	0.26 298	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

ACRE	0.23 385	0.27 589	0.83 607	0.24 423	0.15 383	0.24 371	0.20 429	0.38 359	0.32 366	0.32 461	0.33 417	0.23 344	0.15 279	0.26 298	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

GwcNet-ADL	0.23 385	0.15 342	0.58 489	0.24 423	0.13 260	0.23 346	0.24 550	0.51 528	0.41 490	0.28 371	0.29 354	0.30 453	0.20 392	0.27 314	0.28 499	0.09 392	0.07 201	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.11 272

HHNet	0.23 385	0.12 206	0.66 536	0.19 127	0.18 491	0.20 257	0.20 429	0.36 333	0.32 366	0.33 474	0.59 643	0.19 281	0.21 405	0.24 254	0.31 530	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.12 333

KYRaft	0.23 385	0.11 153	0.43 275	0.23 367	0.12 193	0.23 346	0.23 524	0.37 350	0.26 269	0.35 516	0.53 614	0.34 494	0.26 483	0.29 362	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.10 492	0.08 268	0.30 629

ASMatch	0.23 385	0.11 153	0.55 451	0.25 469	0.14 311	0.19 214	0.16 235	0.32 280	0.30 340	0.28 371	0.68 670	0.28 419	0.26 483	0.50 513	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.11 272

IRAFT_RVC	0.23 385	0.15 342	0.54 440	0.26 512	0.12 193	0.19 214	0.23 524	0.41 411	0.39 469	0.31 436	0.30 370	0.29 432	0.24 451	0.55 541	0.23 440	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.08 85

CFNet_pseudo	0.23 385	0.14 304	0.48 335	0.20 183	0.13 260	0.27 420	0.17 280	0.46 470	0.45 539	0.30 419	0.37 463	0.38 527	0.23 430	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.11 525	0.08 314	0.11 496	0.11 272

GES	0.23 385	0.14 304	0.54 440	0.21 232	0.14 311	0.28 439	0.19 388	0.51 528	0.35 410	0.31 436	0.36 452	0.25 380	0.24 451	0.30 380	0.23 440	0.11 516	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.12 333

SFCPSM	0.23 385	0.12 206	0.51 394	0.21 232	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.57 603	0.41 490	0.29 396	0.32 395	0.23 344	0.22 415	0.28 339	0.20 371	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.10 492	0.09 370	0.09 141

MSMDNet	0.23 385	0.14 304	0.49 352	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.17 280	0.47 484	0.47 566	0.30 419	0.36 452	0.37 521	0.24 451	0.29 362	0.21 402	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.11 272

ccs_rob	0.23 385	0.14 304	0.48 335	0.20 183	0.13 260	0.27 420	0.17 280	0.46 470	0.45 539	0.30 419	0.37 463	0.38 527	0.23 430	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.11 525	0.08 314	0.12 544	0.11 272

SME	0.24 418	0.30 608	0.50 373	0.23 367	0.11 133	0.37 577	0.17 280	0.39 381	0.31 352	0.26 345	0.29 354	0.19 281	0.22 415	0.55 541	0.27 490	0.10 467	0.08 269	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.10 217

rvit_0105_3	0.24 418	0.21 501	0.57 473	0.25 469	0.15 383	0.24 371	0.28 603	0.40 393	0.43 513	0.25 335	0.26 321	0.29 432	0.22 415	0.29 362	0.21 402	0.15 622	0.13 457	0.14 612	0.15 636	0.10 436	0.10 217

test_sample1	0.24 418	0.13 252	0.40 246	0.20 183	0.13 260	0.29 464	0.19 388	0.43 431	0.30 340	0.27 357	0.34 429	0.31 463	0.28 516	0.45 498	0.27 490	0.09 392	0.16 522	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.22 551

MyStereo05	0.24 418	0.15 342	0.58 489	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.22 494	0.50 516	0.54 621	0.32 461	0.23 290	0.26 400	0.23 430	0.32 406	0.25 466	0.07 127	0.12 436	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

MyStereo04	0.24 418	0.15 342	0.58 489	0.22 301	0.16 427	0.25 392	0.22 494	0.51 528	0.54 621	0.29 396	0.23 290	0.27 406	0.23 430	0.32 406	0.25 466	0.07 127	0.13 457	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

CoDeX	0.24 418	0.13 252	0.48 335	0.22 301	0.14 311	0.29 464	0.21 457	0.55 583	0.42 502	0.29 396	0.36 452	0.28 419	0.23 430	0.48 506	0.20 371	0.09 392	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

DCRE	0.24 418	0.15 342	0.45 293	0.26 512	0.26 640	0.23 346	0.21 457	0.37 350	0.29 322	0.23 312	0.81 688	0.23 344	0.16 301	0.24 254	0.18 307	0.07 127	0.14 476	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.25 587

riskmin	0.24 418	0.10 99	0.43 275	0.32 637	0.26 640	0.33 529	0.19 388	0.44 452	0.30 340	0.24 322	0.27 337	0.37 521	0.25 464	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.18 565	0.09 380	0.13 605	0.10 436	0.27 610

qqq	0.24 418	0.16 386	0.46 312	0.20 183	0.15 383	0.23 346	0.20 429	0.43 431	0.32 366	0.26 345	0.31 383	0.28 419	0.25 464	0.36 449	0.28 499	0.08 285	0.22 620	0.10 466	0.11 530	0.09 370	0.23 561

BUS	0.24 418	0.13 252	0.36 210	0.25 469	0.14 311	0.44 619	0.17 280	0.59 627	0.36 426	0.34 496	0.35 437	0.31 463	0.22 415	0.27 314	0.22 420	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

IER	0.24 418	0.15 342	0.50 373	0.21 232	0.15 383	0.31 501	0.20 429	0.44 452	0.38 453	0.34 496	0.41 512	0.32 474	0.34 586	0.31 395	0.23 440	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.09 141

BSDual-CNN	0.24 418	0.13 252	0.36 210	0.25 469	0.14 311	0.35 561	0.22 494	0.59 627	0.36 426	0.34 496	0.35 437	0.38 527	0.25 464	0.27 314	0.28 499	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

Sa-1000	0.24 418	0.20 486	0.53 426	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.23 524	0.50 516	0.41 490	0.30 419	0.50 596	0.26 400	0.19 386	0.33 416	0.16 244	0.08 285	0.10 367	0.10 466	0.11 530	0.08 268	0.08 85

SA	0.24 418	0.22 521	0.55 451	0.23 367	0.14 311	0.25 392	0.23 524	0.48 496	0.42 502	0.28 371	0.44 547	0.23 344	0.23 430	0.34 431	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.11 525	0.11 530	0.08 268	0.09 141

psmg	0.24 418	0.13 252	0.36 210	0.21 232	0.14 311	0.35 561	0.23 524	0.54 564	0.36 426	0.36 530	0.38 472	0.38 527	0.25 464	0.27 314	0.28 499	0.10 467	0.08 269	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

UDGNet	0.24 418	0.37 651	0.53 426	0.25 469	0.14 311	0.24 371	0.18 341	0.32 280	0.44 526	0.29 396	0.28 345	0.24 365	0.20 392	0.30 380	0.21 402	0.16 633	0.07 201	0.21 674	0.11 530	0.16 603	0.11 272

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.14 304	0.57 473	0.24 423	0.11 133	0.21 288	0.19 388	0.43 431	0.34 398	0.30 419	0.43 536	0.36 513	0.31 560	0.61 577	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.08 85

OMP-Stereo	0.24 418	0.16 386	0.48 335	0.30 611	0.13 260	0.21 288	0.16 235	0.38 359	0.35 410	0.34 496	0.30 370	0.33 485	0.20 392	0.70 620	0.24 452	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.07 39

IIG-Stereo	0.24 418	0.16 386	0.47 320	0.29 598	0.12 193	0.23 346	0.14 127	0.40 393	0.33 385	0.35 516	0.37 463	0.33 485	0.22 415	0.70 620	0.26 478	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.07 39

PFNet	0.24 418	0.11 153	0.63 521	0.25 469	0.14 311	0.22 321	0.19 388	0.40 393	0.35 410	0.36 530	0.32 395	0.27 406	0.20 392	0.63 591	0.23 440	0.09 392	0.05 6	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.08 85

RAFT	0.24 418	0.24 554	0.46 312	0.27 550	0.15 383	0.26 413	0.26 577	0.37 350	0.31 352	0.34 496	0.34 429	0.41 555	0.22 415	0.30 380	0.18 307	0.08 285	0.15 507	0.11 525	0.10 492	0.11 496	0.13 370

ICVP	0.24 418	0.13 252	0.45 293	0.26 512	0.14 311	0.30 479	0.25 565	0.47 484	0.35 410	0.29 396	0.43 536	0.35 507	0.25 464	0.28 339	0.25 466	0.12 557	0.09 318	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 418	0.19 470	0.76 578	0.27 550	0.18 491	0.41 601	0.24 550	0.45 461	0.36 426	0.23 312	0.27 337	0.20 304	0.18 363	0.28 339	0.19 343	0.12 557	0.11 405	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.13 370

ACVNet	0.24 418	0.18 450	0.51 394	0.18 74	0.15 383	0.27 420	0.23 524	0.40 393	0.45 539	0.29 396	0.41 512	0.38 527	0.28 516	0.28 339	0.35 565	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.10 436	0.09 141

DMCA	0.24 418	0.18 450	0.51 394	0.23 367	0.14 311	0.27 420	0.20 429	0.45 461	0.40 480	0.32 461	0.33 417	0.33 485	0.25 464	0.27 314	0.30 518	0.11 516	0.08 269	0.10 466	0.08 314	0.11 496	0.12 333

DN-CSS_ROB	0.24 418	0.33 627	0.69 548	0.25 469	0.14 311	0.26 413	0.13 91	0.42 418	0.35 410	0.30 419	0.42 522	0.22 328	0.20 392	0.34 431	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.09 141

G2L-ROB	0.25 444	0.21 501	0.56 461	0.19 127	0.12 193	0.28 439	0.21 457	0.48 496	0.34 398	0.35 516	0.31 383	0.41 555	0.23 430	0.51 519	0.31 530	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.12 333

DCVSM-stereo	0.25 444	0.14 304	0.53 426	0.21 232	0.14 311	0.27 420	0.14 127	0.35 316	0.35 410	0.42 603	0.33 417	0.46 596	0.30 543	0.31 395	0.27 490	0.11 516	0.10 367	0.12 561	0.10 492	0.12 544	0.15 435

rvit_stereo_0075_2	0.25 444	0.18 450	0.65 531	0.27 550	0.22 589	0.22 321	0.15 178	0.41 411	0.36 426	0.27 357	0.37 463	0.29 432	0.21 405	0.29 362	0.20 371	0.17 647	0.12 436	0.19 666	0.12 572	0.14 582	0.14 416

test_sample3	0.25 444	0.14 304	0.52 415	0.20 183	0.12 193	0.33 529	0.20 429	0.53 548	0.38 453	0.32 461	0.35 437	0.29 432	0.24 451	0.54 536	0.25 466	0.10 467	0.14 476	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.15 435

MyStereo8	0.25 444	0.20 486	0.69 548	0.24 423	0.17 461	0.31 501	0.16 235	0.50 516	0.32 366	0.29 396	0.38 472	0.25 380	0.19 386	0.33 416	0.29 513	0.08 285	0.20 600	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.16 452

mmm	0.25 444	0.15 342	0.44 287	0.23 367	0.20 555	0.28 439	0.21 457	0.43 431	0.32 366	0.31 436	0.40 500	0.30 453	0.24 451	0.31 395	0.28 499	0.09 392	0.21 607	0.11 525	0.12 572	0.10 436	0.26 602

GMStereo_Zeroshot	0.25 444	0.22 521	0.51 394	0.27 550	0.14 311	0.28 439	0.15 178	0.40 393	0.36 426	0.37 548	0.43 536	0.40 546	0.17 327	0.35 438	0.21 402	0.12 557	0.07 201	0.13 588	0.07 217	0.17 618	0.10 217

CFNet_ucs	0.25 444	0.14 304	0.51 394	0.20 183	0.15 383	0.29 464	0.18 341	0.51 528	0.46 552	0.32 461	0.42 522	0.38 527	0.23 430	0.31 395	0.22 420	0.11 516	0.08 269	0.12 561	0.09 426	0.13 559	0.13 370

gwcnet-sp	0.25 444	0.16 386	0.70 555	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

scenet	0.25 444	0.16 386	0.70 555	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

ssnet	0.25 444	0.16 386	0.70 555	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

raft_robust	0.25 444	0.23 541	0.44 287	0.22 301	0.13 260	0.23 346	0.22 494	0.52 536	0.50 599	0.33 474	0.32 395	0.33 485	0.23 430	0.55 541	0.18 307	0.07 127	0.11 405	0.08 273	0.10 492	0.08 268	0.07 39

test_5	0.25 444	0.25 571	0.57 473	0.27 550	0.18 491	0.25 392	0.29 609	0.42 418	0.39 469	0.29 396	0.40 500	0.27 406	0.23 430	0.35 438	0.19 343	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.14 416

iRaft-Stereo_5w	0.25 444	0.24 554	0.50 373	0.23 367	0.18 491	0.19 214	0.19 388	0.39 381	0.35 410	0.28 371	0.36 452	0.34 494	0.23 430	0.66 608	0.28 499	0.07 127	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.14 416

STrans-v2	0.25 444	0.14 304	0.56 461	0.21 232	0.12 193	0.23 346	0.20 429	0.50 516	0.31 352	0.31 436	0.42 522	0.35 507	0.35 594	0.62 588	0.24 452	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.08 85

DRaft	0.25 444	0.11 153	0.47 320	0.18 74	0.12 193	0.28 439	0.23 524	0.34 307	0.40 480	0.38 557	0.60 647	0.20 304	0.41 628	0.48 506	0.41 589	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

XX-Stereo	0.25 444	0.11 153	1.09 663	0.35 661	0.38 696	0.23 346	0.13 91	0.43 431	0.19 128	0.20 269	0.40 500	0.31 463	0.10 89	0.33 416	0.13 114	0.08 285	0.11 405	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.10 217

HCRNet	0.25 444	0.27 589	0.42 267	0.34 654	0.17 461	0.27 420	0.18 341	0.45 461	0.37 442	0.31 436	0.35 437	0.32 474	0.23 430	0.44 492	0.21 402	0.13 581	0.08 269	0.13 588	0.11 530	0.11 496	0.09 141

BEATNet_4x	0.25 444	0.25 571	0.66 536	0.23 367	0.10 84	0.29 464	0.14 127	0.49 507	0.34 398	0.31 436	0.35 437	0.32 474	0.26 483	0.34 431	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.13 370

UCFNet_RVC	0.25 444	0.21 501	0.49 352	0.19 127	0.15 383	0.34 544	0.18 341	0.47 484	0.36 426	0.30 419	0.35 437	0.40 546	0.26 483	0.35 438	0.24 452	0.13 581	0.08 269	0.13 588	0.14 625	0.13 559	0.13 370

AdaStereo	0.25 444	0.17 423	0.47 320	0.25 469	0.13 260	0.33 529	0.17 280	0.57 603	0.43 513	0.34 496	0.38 472	0.35 507	0.21 405	0.32 406	0.24 452	0.14 606	0.06 101	0.13 588	0.09 426	0.11 496	0.09 141
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.25 444	0.23 541	0.59 498	0.22 301	0.09 23	0.30 479	0.18 341	0.40 393	0.38 453	0.38 557	0.44 547	0.31 463	0.22 415	0.44 492	0.32 540	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.08 85

iResNet	0.25 444	0.22 521	0.62 516	0.26 512	0.11 133	0.31 501	0.23 524	0.46 470	0.45 539	0.34 496	0.43 536	0.27 406	0.23 430	0.36 449	0.37 575	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.10 217

MWSP-net	0.26 467	0.14 304	0.45 293	0.22 301	0.14 311	0.32 518	0.43 684	0.52 536	0.45 539	0.33 474	0.33 417	0.36 513	0.32 575	0.29 362	0.32 540	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.11 272

IGEV_i1	0.26 467	0.12 206	0.57 473	0.25 469	0.24 622	0.32 518	0.20 429	0.45 461	0.37 442	0.35 516	0.30 370	0.35 507	0.20 392	0.39 467	0.23 440	0.08 285	0.26 668	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.37 669

DFGA-Net	0.26 467	0.33 627	0.70 555	0.22 301	0.15 383	0.25 392	0.17 280	0.41 411	0.40 480	0.30 419	0.32 395	0.21 320	0.18 363	0.61 577	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.11 496	0.09 141

G2L-Stereo_test	0.26 467	0.22 521	0.54 440	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.24 550	0.51 528	0.40 480	0.38 557	0.37 463	0.40 546	0.26 483	0.53 530	0.32 540	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272

HUF	0.26 467	0.15 342	0.79 590	0.39 682	0.31 674	0.16 109	0.17 280	0.36 333	0.25 251	0.19 254	0.14 138	0.23 344	0.11 130	0.32 406	0.14 168	0.08 285	0.60 750	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.56 713

PAM_32	0.26 467	0.10 99	0.63 521	0.24 423	0.19 526	0.51 654	0.26 577	0.43 431	0.30 340	0.32 461	0.28 345	0.60 664	0.28 516	0.29 362	0.20 371	0.08 285	0.14 476	0.08 273	0.10 492	0.07 187	0.15 435

PAM	0.26 467	0.11 153	0.63 521	0.25 469	0.18 491	0.53 663	0.29 609	0.44 452	0.28 299	0.36 530	0.27 337	0.59 658	0.26 483	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.12 436	0.07 168	0.10 492	0.07 187	0.13 370

DDVS	0.26 467	0.16 386	0.45 293	0.25 469	0.17 461	0.34 544	0.21 457	0.43 431	0.31 352	0.34 496	0.41 512	0.47 606	0.21 405	0.52 527	0.29 513	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.09 426	0.13 559	0.16 452

UGAM-zero	0.26 467	0.11 153	0.56 461	0.20 183	0.16 427	0.28 439	0.18 341	0.48 496	0.25 251	0.31 436	0.28 345	0.56 649	0.32 575	0.66 608	0.17 275	0.07 127	0.10 367	0.07 168	0.09 426	0.07 187	0.31 634

ITSA-stereo	0.26 467	0.16 386	0.39 231	0.24 423	0.11 133	0.28 439	0.18 341	0.58 617	0.59 650	0.32 461	0.32 395	0.33 485	0.28 516	0.51 519	0.34 558	0.11 516	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.15 435

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 467	0.15 342	0.96 643	0.21 232	0.25 636	0.30 479	0.21 457	0.54 564	0.28 299	0.25 335	0.29 354	0.46 596	0.23 430	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.12 572	0.11 496	0.17 474

test_sample5	0.26 467	0.14 304	0.51 394	0.21 232	0.12 193	0.31 501	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.33 474	0.43 536	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.24 452	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

test_sample4	0.26 467	0.14 304	0.53 426	0.21 232	0.12 193	0.32 518	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.33 474	0.38 472	0.28 419	0.25 464	0.54 536	0.25 466	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.09 426	0.11 496	0.16 452

qqq1	0.26 467	0.13 252	0.47 320	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.21 402	0.10 467	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.13 370

fff1	0.26 467	0.13 252	0.47 320	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.21 402	0.10 467	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.13 370

DualNet	0.26 467	0.14 304	0.51 394	0.21 232	0.12 193	0.31 501	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.34 496	0.44 547	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.24 452	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

anonymousa	0.26 467	0.13 252	0.56 461	0.29 598	0.30 667	0.31 501	0.20 429	0.38 359	0.36 426	0.33 474	0.51 599	0.41 555	0.27 492	0.25 276	0.24 452	0.08 285	0.18 565	0.09 380	0.18 665	0.08 268	0.17 474

hknet	0.26 467	0.15 342	0.49 352	0.25 469	0.16 427	0.35 561	0.22 494	0.59 627	0.40 480	0.34 496	0.35 437	0.43 575	0.28 516	0.38 462	0.26 478	0.09 392	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

PSMNet-ADL	0.26 467	0.16 386	0.39 231	0.27 550	0.14 311	0.32 518	0.22 494	0.45 461	0.37 442	0.28 371	0.34 429	0.41 555	0.28 516	0.61 577	0.32 540	0.11 516	0.10 367	0.09 380	0.11 530	0.10 436	0.13 370

PSM-AAD	0.26 467	0.11 153	0.43 275	0.24 423	0.12 193	0.27 420	0.37 660	0.36 333	0.30 340	0.36 530	0.39 490	0.28 419	0.77 704	0.30 380	0.16 244	0.07 127	0.06 101	0.12 561	0.11 530	0.09 370	0.21 536

DEmStereo	0.26 467	0.10 99	0.52 415	0.19 127	0.13 260	0.31 501	0.25 565	0.29 228	0.38 453	0.36 530	0.57 635	0.24 365	0.48 657	0.53 530	0.44 605	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

GrayStereo	0.26 467	0.10 99	0.45 293	0.27 550	0.14 311	0.23 346	0.46 691	0.36 333	0.33 385	0.40 585	0.47 582	0.30 453	0.78 705	0.29 362	0.17 275	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.15 435

RAFT-RH_RVC	0.26 467	0.13 252	0.57 473	0.22 301	0.12 193	0.25 392	0.14 127	0.27 192	0.29 322	0.38 557	1.14 713	0.23 344	0.18 363	0.58 556	0.24 452	0.07 127	0.06 101	0.10 466	0.07 217	0.06 99	0.08 85

ARAFT	0.26 467	0.30 608	0.87 621	0.22 301	0.12 193	0.30 479	0.24 550	0.46 470	0.34 398	0.33 474	0.28 345	0.29 432	0.20 392	0.49 509	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.12 561	0.11 530	0.09 370	0.09 141

acv_ft	0.26 467	0.18 450	0.56 461	0.24 423	0.19 526	0.34 544	0.21 457	0.47 484	0.45 539	0.39 575	0.41 512	0.38 527	0.28 516	0.28 339	0.36 569	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.09 141

cf-r	0.26 467	0.22 521	0.66 536	0.22 301	0.14 311	0.28 439	0.22 494	0.44 452	0.42 502	0.32 461	0.42 522	0.43 575	0.27 492	0.44 492	0.27 490	0.11 516	0.07 201	0.08 273	0.10 492	0.08 268	0.09 141

GANet-RSSM	0.26 467	0.19 470	0.54 440	0.21 232	0.14 311	0.27 420	0.22 494	0.47 484	0.34 398	0.30 419	0.40 500	0.41 555	0.30 543	0.59 564	0.25 466	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

PSMNet-RSSM	0.26 467	0.21 501	0.50 373	0.21 232	0.14 311	0.25 392	0.21 457	0.50 516	0.38 453	0.31 436	0.45 562	0.40 546	0.27 492	0.53 530	0.24 452	0.12 557	0.08 269	0.11 525	0.13 605	0.10 436	0.10 217

CFNet-ft	0.26 467	0.21 501	0.51 394	0.19 127	0.16 427	0.31 501	0.21 457	0.40 393	0.37 442	0.29 396	0.40 500	0.46 596	0.27 492	0.49 509	0.28 499	0.12 557	0.07 201	0.12 561	0.11 530	0.12 544	0.11 272

CCAANet	0.26 467	0.18 450	0.56 461	0.22 301	0.15 383	0.29 464	0.17 280	0.52 536	0.39 469	0.27 357	0.49 592	0.32 474	0.25 464	0.63 591	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.10 492	0.08 268	0.11 272

CFNet_RVC	0.26 467	0.21 501	0.51 394	0.19 127	0.16 427	0.31 501	0.21 457	0.40 393	0.37 442	0.29 396	0.40 500	0.46 596	0.27 492	0.49 509	0.28 499	0.12 557	0.07 201	0.12 561	0.11 530	0.12 544	0.11 272

Select-FE	0.27 498	0.18 450	0.87 621	0.23 367	0.22 589	0.29 464	0.18 341	0.53 548	0.28 299	0.30 419	0.33 417	0.45 587	0.29 536	0.30 380	0.21 402	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.13 605	0.08 268	0.20 523

G2L-Stereo	0.27 498	0.23 541	0.61 512	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.19 388	0.48 496	0.37 442	0.33 474	0.38 472	0.40 546	0.23 430	0.61 577	0.33 550	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.11 272

test_sample6	0.27 498	0.15 342	0.50 373	0.22 301	0.12 193	0.30 479	0.22 494	0.54 564	0.39 469	0.34 496	0.44 547	0.29 432	0.25 464	0.58 556	0.26 478	0.11 516	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

SMFormer	0.27 498	0.13 252	0.47 320	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.34 558	0.10 467	0.16 522	0.08 273	0.09 426	0.10 436	0.16 452

tta	0.27 498	0.13 252	0.47 320	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.34 558	0.10 467	0.16 522	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.13 370

ffm	0.27 498	0.17 423	0.84 611	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.38 359	0.46 552	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 679	0.12 561	0.11 530	0.08 268	0.37 669

NINENet	0.27 498	0.16 386	0.49 352	0.23 367	0.16 427	0.44 619	0.17 280	0.63 660	0.49 591	0.33 474	0.38 472	0.31 463	0.22 415	0.43 488	0.22 420	0.11 516	0.10 367	0.12 561	0.08 314	0.12 544	0.11 272

SepStereo	0.27 498	0.13 252	0.49 352	0.24 423	0.18 491	0.30 479	0.24 550	0.48 496	0.48 574	0.42 603	0.45 562	0.34 494	0.31 560	0.64 597	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.10 436	0.11 272

UPFNet	0.27 498	0.15 342	0.47 320	0.25 469	0.20 555	0.37 577	0.27 587	0.50 516	0.40 480	0.36 530	0.38 472	0.37 521	0.29 536	0.40 472	0.34 558	0.10 467	0.10 367	0.10 466	0.10 492	0.10 436	0.08 85

iResNet_ROB	0.27 498	0.27 589	0.48 335	0.21 232	0.12 193	0.32 518	0.17 280	0.57 603	0.55 631	0.39 575	0.44 547	0.37 521	0.28 516	0.43 488	0.28 499	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.09 370	0.11 272

MEA-ACV	0.28 508	0.14 304	0.54 440	0.22 301	0.14 311	0.34 544	0.23 524	0.54 564	0.49 591	0.36 530	0.43 536	0.36 513	0.35 594	0.48 506	0.30 518	0.09 392	0.09 318	0.10 466	0.12 572	0.10 436	0.11 272

PStereo	0.28 508	0.41 670	0.40 246	0.21 232	0.13 260	0.25 392	0.24 550	0.35 316	0.48 574	0.27 357	0.17 195	0.29 432	0.34 586	0.40 472	0.45 612	0.24 686	0.15 507	0.17 649	0.13 605	0.24 673	0.25 587

Selective-IGEV-i1	0.28 508	0.11 153	0.44 287	0.36 669	0.32 678	0.32 518	0.23 524	0.48 496	0.48 574	0.29 396	0.32 395	0.39 541	0.17 327	0.28 339	0.25 466	0.08 285	0.23 633	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.53 711

coex_refinement	0.28 508	0.22 521	0.50 373	0.23 367	0.15 383	0.31 501	0.20 429	0.51 528	0.43 513	0.35 516	0.42 522	0.45 587	0.27 492	0.56 549	0.41 589	0.10 467	0.07 201	0.07 168	0.07 217	0.11 496	0.12 333

ISRNet	0.28 508	0.15 342	0.54 440	0.27 550	0.19 526	0.24 371	0.15 178	0.47 484	0.45 539	0.40 585	0.49 592	0.42 568	0.27 492	0.33 416	0.30 518	0.20 672	0.12 436	0.17 649	0.16 647	0.16 603	0.21 536

rvit_105_1	0.28 508	0.24 554	0.65 531	0.27 550	0.19 526	0.31 501	0.35 651	0.46 470	0.53 616	0.31 436	0.32 395	0.32 474	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.16 633	0.14 476	0.15 631	0.17 659	0.11 496	0.11 272

UGAM	0.28 508	0.18 450	0.57 473	0.26 512	0.13 260	0.23 346	0.26 577	0.33 300	0.45 539	0.32 461	0.42 522	0.45 587	0.22 415	0.92 688	0.23 440	0.08 285	0.09 318	0.14 612	0.13 605	0.10 436	0.10 217

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 508	0.17 423	0.96 643	0.29 598	0.31 674	0.29 464	0.21 457	0.53 548	0.28 299	0.27 357	0.55 623	0.41 555	0.18 363	0.30 380	0.22 420	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.13 605	0.12 544	0.20 523

test_sample7	0.28 508	0.16 386	0.47 320	0.21 232	0.14 311	0.29 464	0.22 494	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.41 478	0.26 478	0.14 606	0.21 607	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.25 587

CBFPSM	0.28 508	0.23 541	0.76 578	0.21 232	0.14 311	0.38 584	0.26 577	0.42 418	0.37 442	0.34 496	0.36 452	0.55 644	0.38 610	0.33 416	0.40 583	0.08 285	0.08 269	0.07 168	0.08 314	0.09 370	0.12 333

ToySt	0.28 508	0.19 470	0.68 545	0.22 301	0.19 526	0.31 501	0.31 628	0.43 431	0.43 513	0.28 371	0.38 472	0.42 568	0.32 575	0.33 416	0.32 540	0.08 285	0.14 476	0.10 466	0.12 572	0.11 496	0.24 575

CSP-Net	0.28 508	0.17 423	0.41 257	0.22 301	0.14 311	0.44 619	0.24 550	0.52 536	0.42 502	0.42 603	0.44 547	0.42 568	0.27 492	0.66 608	0.30 518	0.12 557	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.10 217

DAS	0.28 508	0.13 252	0.49 352	0.24 423	0.18 491	0.30 479	0.24 550	0.48 496	0.48 574	0.42 603	0.45 562	0.34 494	0.31 560	0.76 646	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.10 436	0.11 272

AACVNet	0.28 508	0.22 521	0.55 451	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.19 388	0.43 431	0.33 385	0.39 575	0.42 522	0.44 581	0.29 536	0.73 630	0.28 499	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.09 426	0.13 559	0.12 333

FTStereo	0.28 508	0.11 153	0.56 461	0.24 423	0.13 260	0.21 288	0.52 703	0.36 333	0.28 299	0.38 557	0.94 702	0.30 453	0.56 676	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.19 502

LMCR-Stereo	0.28 508	0.22 521	0.56 461	0.29 598	0.14 311	0.37 577	0.23 524	0.57 603	0.36 426	0.40 585	0.40 500	0.29 432	0.30 543	0.41 478	0.38 577	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.13 559	0.10 217

MMNet	0.28 508	0.19 470	0.54 440	0.24 423	0.17 461	0.47 636	0.22 494	0.47 484	0.53 616	0.40 585	0.43 536	0.36 513	0.34 586	0.40 472	0.35 565	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.09 141

UNet	0.28 508	0.16 386	0.70 555	0.24 423	0.20 555	0.44 619	0.21 457	0.52 536	0.42 502	0.36 530	0.40 500	0.43 575	0.33 584	0.41 478	0.32 540	0.09 392	0.07 201	0.10 466	0.09 426	0.10 436	0.09 141

ac_64	0.28 508	0.16 386	0.62 516	0.25 469	0.17 461	0.36 569	0.22 494	0.48 496	0.35 410	0.36 530	0.37 463	0.51 626	0.30 543	0.62 588	0.34 558	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

GwcNet-RSSM	0.28 508	0.25 571	0.61 512	0.22 301	0.14 311	0.28 439	0.24 550	0.46 470	0.44 526	0.33 474	0.46 575	0.41 555	0.28 516	0.55 541	0.31 530	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.09 141

HSM-Net_RVC	0.28 508	0.12 206	0.48 335	0.19 127	0.11 133	0.35 561	0.21 457	0.64 667	0.44 526	0.40 585	0.43 536	0.50 623	0.27 492	0.75 639	0.25 466	0.08 285	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 508	0.25 571	0.64 526	0.22 301	0.16 427	0.30 479	0.21 457	0.54 564	0.33 385	0.36 530	0.38 472	0.38 527	0.26 483	0.45 498	0.28 499	0.15 622	0.11 405	0.11 525	0.11 530	0.14 582	0.14 416

StereoDRNet-Refined	0.28 508	0.19 470	0.47 320	0.25 469	0.14 311	0.36 569	0.21 457	0.49 507	0.43 513	0.46 633	0.52 606	0.42 568	0.30 543	0.46 500	0.38 577	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.10 436	0.11 272
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.29 531	0.22 521	0.56 461	0.26 512	0.21 572	0.35 561	0.32 636	0.46 470	0.48 574	0.39 575	0.41 512	0.33 485	0.39 617	0.55 541	0.40 583	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.11 272

RT-IGEV	0.29 531	0.10 99	0.60 505	0.24 423	0.16 427	0.38 584	0.31 628	0.60 638	0.46 552	0.41 597	0.41 512	0.49 617	0.31 560	0.30 380	0.29 513	0.09 392	0.10 367	0.09 380	0.10 492	0.09 370	0.25 587

DispNO	0.29 531	0.24 554	0.83 607	0.23 367	0.17 461	0.25 392	0.22 494	0.47 484	0.42 502	0.33 474	0.39 490	0.38 527	0.28 516	0.78 650	0.35 565	0.09 392	0.07 201	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

CRFU-Net	0.29 531	0.14 304	0.48 335	0.26 512	0.15 383	0.46 630	0.22 494	0.52 536	0.32 366	0.44 620	0.42 522	0.48 611	0.47 653	0.44 492	0.31 530	0.12 557	0.10 367	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.11 272

iRaft-Stereo_20w	0.29 531	0.11 153	0.86 618	0.33 649	0.24 622	0.32 518	0.26 577	0.60 638	0.26 269	0.41 597	0.21 261	0.28 419	0.19 386	0.32 406	0.24 452	0.07 127	0.31 701	0.07 168	0.09 426	0.08 268	0.47 698

AASNet	0.29 531	0.27 589	0.67 539	0.26 512	0.18 491	0.34 544	0.21 457	0.64 667	0.49 591	0.36 530	0.41 512	0.32 474	0.26 483	0.33 416	0.39 581	0.12 557	0.09 318	0.10 466	0.08 314	0.14 582	0.12 333

GEStereo_RVC	0.29 531	0.24 554	0.60 505	0.27 550	0.16 427	0.33 529	0.25 565	0.58 617	0.56 638	0.35 516	0.38 472	0.34 494	0.25 464	0.51 519	0.29 513	0.12 557	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

EAI-Stereo	0.29 531	0.11 153	0.38 221	0.22 301	0.18 491	0.33 529	1.66 754	0.53 548	0.27 288	0.27 357	0.50 596	0.17 252	0.16 301	0.25 276	0.25 466	0.07 127	0.07 201	0.07 168	0.11 530	0.07 187	0.10 217

delet	0.29 531	0.18 450	0.58 489	0.24 423	0.19 526	0.41 601	0.30 618	0.52 536	0.51 605	0.35 516	0.42 522	0.37 521	0.31 560	0.49 509	0.36 569	0.10 467	0.09 318	0.11 525	0.12 572	0.09 370	0.09 141

HGLStereo	0.29 531	0.19 470	0.60 505	0.24 423	0.21 572	0.33 529	0.23 524	0.52 536	0.44 526	0.36 530	0.49 592	0.41 555	0.35 594	0.46 500	0.34 558	0.11 516	0.11 405	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.12 333

DSFCA	0.29 531	0.18 450	0.48 335	0.21 232	0.17 461	0.39 590	0.32 636	0.49 507	0.44 526	0.44 620	0.38 472	0.40 546	0.30 543	0.53 530	0.38 577	0.12 557	0.10 367	0.10 466	0.11 530	0.11 496	0.11 272

CFNet	0.29 531	0.29 602	0.57 473	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.15 178	0.53 548	0.46 552	0.31 436	0.40 500	0.38 527	0.27 492	0.76 646	0.28 499	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.09 141

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 531	0.24 554	0.81 597	0.26 512	0.18 491	0.30 479	0.22 494	0.52 536	0.41 490	0.38 557	0.42 522	0.42 568	0.28 516	0.46 500	0.31 530	0.11 516	0.08 269	0.10 466	0.11 530	0.10 436	0.12 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 531	0.37 651	0.92 634	0.24 423	0.13 260	0.30 479	0.19 388	0.55 583	0.51 605	0.39 575	0.46 575	0.39 541	0.27 492	0.36 449	0.30 518	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.13 559	0.11 272

HSM	0.29 531	0.18 450	0.48 335	0.21 232	0.15 383	0.33 529	0.20 429	0.55 583	0.39 469	0.36 530	0.39 490	0.67 689	0.32 575	0.88 676	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.10 217

noway7	0.30 546	0.63 714	1.95 730	0.24 423	0.12 193	0.23 346	0.19 388	0.47 484	0.33 385	0.21 279	0.23 290	0.24 365	0.20 392	0.23 239	0.29 513	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.10 436	0.10 217

ACV-stereo	0.30 546	0.20 486	0.82 601	0.23 367	0.16 427	0.48 644	0.20 429	0.38 359	0.34 398	0.29 396	0.33 417	0.66 685	0.43 638	0.55 541	0.31 530	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.12 333

ssnet_v2	0.30 546	0.21 501	0.63 521	0.23 367	0.15 383	0.40 596	0.30 618	0.59 627	0.48 574	0.40 585	0.37 463	0.46 596	0.30 543	0.41 478	0.44 605	0.13 581	0.11 405	0.11 525	0.11 530	0.12 544	0.11 272

dad	0.30 546	0.38 659	0.60 505	0.22 301	0.14 311	0.32 518	0.21 457	0.35 316	0.51 605	0.45 627	0.45 562	0.46 596	0.23 430	0.41 478	0.27 490	0.21 674	0.11 405	0.20 671	0.11 530	0.15 594	0.11 272

THIR-Stereo	0.30 546	0.15 342	0.46 312	0.19 127	0.11 133	0.28 439	0.70 718	0.33 300	0.36 426	0.37 548	0.64 662	0.33 485	0.49 662	0.58 556	0.44 605	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.08 85

ADLNet	0.30 546	0.19 470	0.59 498	0.23 367	0.19 526	0.34 544	0.23 524	0.56 594	0.44 526	0.43 614	0.41 512	0.43 575	0.28 516	0.56 549	0.36 569	0.11 516	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.15 435

RAFT + AFF	0.30 546	0.33 627	0.76 578	0.25 469	0.17 461	0.30 479	0.33 643	0.55 583	0.42 502	0.28 371	0.30 370	0.31 463	0.31 560	0.64 597	0.32 540	0.09 392	0.11 405	0.11 525	0.10 492	0.12 544	0.16 452

psm_up	0.30 546	0.21 501	0.58 489	0.26 512	0.18 491	0.32 518	0.27 587	0.57 603	0.45 539	0.38 557	0.41 512	0.45 587	0.40 623	0.59 564	0.32 540	0.11 516	0.12 436	0.13 588	0.12 572	0.11 496	0.11 272

DMCA-RVC	0.30 546	0.27 589	0.93 638	0.28 578	0.17 461	0.30 479	0.21 457	0.43 431	0.36 426	0.40 585	0.38 472	0.39 541	0.36 600	0.44 492	0.34 558	0.13 581	0.10 367	0.16 640	0.12 572	0.13 559	0.11 272

STTStereo	0.30 546	0.24 554	0.83 607	0.25 469	0.17 461	0.30 479	0.24 550	0.49 507	0.39 469	0.39 575	0.41 512	0.44 581	0.28 516	0.41 478	0.30 518	0.13 581	0.13 457	0.13 588	0.16 647	0.12 544	0.12 333

RASNet	0.30 546	0.19 470	0.59 498	0.23 367	0.19 526	0.33 529	0.20 429	0.50 516	0.41 490	0.31 436	0.44 547	0.47 606	0.38 610	0.79 654	0.40 583	0.09 392	0.07 201	0.07 168	0.09 426	0.08 268	0.10 217

DLCB_ROB	0.30 546	0.20 486	0.45 293	0.28 578	0.17 461	0.37 577	0.25 565	0.50 516	0.45 539	0.46 633	0.47 582	0.51 626	0.34 586	0.56 549	0.38 577	0.10 467	0.10 367	0.11 525	0.11 530	0.10 436	0.11 272

zzzzzzz1	0.31 558	0.63 714	1.85 728	0.24 423	0.16 427	0.23 346	0.22 494	0.42 418	0.36 426	0.22 300	0.25 311	0.26 400	0.21 405	0.35 438	0.30 518	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.10 217

DNS	0.31 558	0.31 614	0.25 91	0.25 469	0.11 133	0.14 43	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.18 215	0.13 167	0.10 89	0.75 639	0.41 589	0.09 392	0.27 674	0.08 273	0.05 37	1.11 749	1.23 756

DualNet (step1)	0.31 558	0.21 501	0.69 548	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.41 478	0.26 478	0.24 686	0.21 607	0.28 697	0.24 692	0.18 634	0.21 536

iinet-f	0.31 558	0.23 541	1.16 675	0.20 183	0.16 427	0.44 619	0.23 524	0.47 484	0.38 453	0.36 530	0.44 547	0.41 555	0.35 594	0.36 449	0.43 598	0.10 467	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.13 559	0.12 333

ADLNet2	0.31 558	0.23 541	0.77 584	0.23 367	0.18 491	0.36 569	0.24 550	0.55 583	0.54 621	0.33 474	0.38 472	0.45 587	0.31 560	0.70 620	0.36 569	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.12 544	0.11 272

hitnet-ft	0.31 558	0.21 501	0.56 461	0.19 127	0.14 311	0.40 596	0.23 524	0.46 470	0.42 502	0.37 548	0.46 575	0.53 639	0.35 594	0.76 646	0.35 565	0.14 606	0.10 367	0.14 612	0.10 492	0.15 594	0.14 416

FADNet-RVC-Resample	0.31 558	0.32 622	1.16 675	0.27 550	0.17 461	0.33 529	0.21 457	0.49 507	0.40 480	0.36 530	0.38 472	0.34 494	0.27 492	0.54 536	0.27 490	0.10 467	0.10 367	0.14 612	0.13 605	0.13 559	0.18 481

FADNet_RVC	0.31 558	0.35 641	0.98 647	0.24 423	0.16 427	0.30 479	0.17 280	0.52 536	0.39 469	0.30 419	0.38 472	0.30 453	0.29 536	0.54 536	0.33 550	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.16 647	0.21 660	0.24 575

FSD	0.32 566	0.28 597	0.35 202	0.37 671	0.41 702	0.28 439	0.27 587	0.32 280	0.30 340	0.27 357	0.27 337	0.29 432	0.27 492	0.35 438	0.28 499	0.23 679	0.49 735	0.27 690	0.26 702	0.26 681	0.64 729

LL-Strereo	0.32 566	0.33 627	0.77 584	0.26 512	0.24 622	0.22 321	0.23 524	0.58 617	0.44 526	0.35 516	0.32 395	0.41 555	0.40 623	0.93 690	0.25 466	0.08 285	0.13 457	0.11 525	0.09 426	0.09 370	0.22 551

SACVNet	0.32 566	0.25 571	0.59 498	0.26 512	0.19 526	0.35 561	0.25 565	0.54 564	0.41 490	0.43 614	0.45 562	0.46 596	0.34 586	0.71 626	0.30 518	0.14 606	0.10 367	0.12 561	0.12 572	0.16 603	0.20 523

CrosDoStereo	0.32 566	0.11 153	0.53 426	0.19 127	0.12 193	0.22 321	1.07 739	0.36 333	0.38 453	0.38 557	0.60 647	0.28 419	0.45 644	0.61 577	0.56 643	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.09 141

DeepStereo_LL	0.32 566	0.11 153	0.53 426	0.19 127	0.12 193	0.22 321	1.07 739	0.36 333	0.38 453	0.38 557	0.60 647	0.28 419	0.45 644	0.61 577	0.56 643	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.09 141

pcwnet_v2	0.32 566	0.16 386	1.22 686	0.23 367	0.19 526	0.32 518	0.19 388	0.61 648	0.61 657	0.37 548	0.45 562	0.35 507	0.29 536	0.37 459	0.26 478	0.14 606	0.11 405	0.12 561	0.11 530	0.14 582	0.18 481

TDLM	0.32 566	0.27 589	0.52 415	0.30 611	0.15 383	0.33 529	0.32 636	0.54 564	0.50 599	0.44 620	0.43 536	0.39 541	0.30 543	0.92 688	0.30 518	0.14 606	0.09 318	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.14 416

NVstereo2D	0.32 566	0.18 450	0.63 521	0.24 423	0.23 605	0.43 614	0.28 603	0.60 638	0.58 643	0.28 371	0.39 490	0.42 568	0.30 543	0.71 626	0.30 518	0.13 581	0.09 318	0.13 588	0.10 492	0.20 653	0.18 481

SCION-MonSter	0.33 574	0.24 554	0.51 394	0.29 598	0.28 649	0.56 668	0.21 457	0.49 507	0.59 650	0.34 496	0.55 623	0.32 474	0.31 560	0.40 472	0.56 643	0.11 516	0.10 367	0.25 688	0.22 685	0.18 634	0.19 502

DNSM	0.33 574	0.30 608	0.21 46	0.25 469	0.09 23	0.17 150	0.14 127	0.26 175	0.19 128	0.16 199	0.18 215	0.13 167	0.11 130	0.80 658	0.66 662	0.09 392	0.24 650	0.06 57	0.05 37	1.25 752	1.17 754

Selective-IGEV-i16pc	0.33 574	0.12 206	1.65 718	0.21 232	0.14 311	0.74 695	0.30 618	0.46 470	0.44 526	0.21 279	0.32 395	0.26 400	0.14 257	0.71 626	0.19 343	0.15 622	0.10 367	0.08 273	0.09 426	0.11 496	0.12 333

YMNet	0.33 574	0.26 581	0.64 526	0.28 578	0.23 605	0.48 644	0.27 587	0.54 564	0.47 566	0.49 647	0.56 629	0.51 626	0.30 543	0.41 478	0.44 605	0.13 581	0.16 522	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.14 416

YMNet_1	0.33 574	0.26 581	0.64 526	0.28 578	0.23 605	0.48 644	0.27 587	0.54 564	0.47 566	0.49 647	0.56 629	0.51 626	0.30 543	0.41 478	0.44 605	0.13 581	0.16 522	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.14 416

fast-acv-ft	0.33 574	0.26 581	0.88 628	0.25 469	0.18 491	0.49 650	0.27 587	0.44 452	0.50 599	0.40 585	0.55 623	0.49 617	0.36 600	0.39 467	0.41 589	0.11 516	0.11 405	0.11 525	0.12 572	0.13 559	0.11 272

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 574	0.25 571	0.82 601	0.22 301	0.17 461	0.46 630	0.28 603	0.53 548	0.53 616	0.43 614	0.57 635	0.44 581	0.31 560	0.50 513	0.48 620	0.10 467	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.11 496	0.12 333

AANet_RVC	0.33 574	0.31 614	0.69 548	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.23 524	0.49 507	0.55 631	0.39 575	0.60 647	0.43 575	0.30 543	0.88 676	0.54 639	0.11 516	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.10 436	0.12 333

PS-NSSS	0.33 574	0.36 648	0.61 512	0.24 423	0.18 491	0.33 529	0.24 550	0.59 627	0.42 502	0.38 557	0.52 606	0.36 513	0.31 560	0.80 658	0.32 540	0.18 658	0.14 476	0.21 674	0.15 636	0.17 618	0.14 416

DISCO	0.33 574	0.16 386	0.55 451	0.26 512	0.16 427	0.48 644	0.25 565	0.52 536	0.58 643	0.38 557	0.45 562	0.63 674	0.37 605	0.65 602	0.50 627	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.13 559	0.13 370

NOSS_ROB	0.33 574	0.24 554	0.49 352	0.27 550	0.16 427	0.34 544	0.19 388	0.55 583	0.50 599	0.34 496	0.37 463	0.42 568	0.30 543	0.93 690	0.25 466	0.19 668	0.20 600	0.24 684	0.22 685	0.17 618	0.25 587

TCMNet	0.34 585	0.28 597	0.81 597	0.29 598	0.30 667	0.40 596	0.28 603	0.53 548	0.49 591	0.38 557	0.46 575	0.40 546	0.30 543	0.61 577	0.42 594	0.14 606	0.13 457	0.15 631	0.14 625	0.18 634	0.19 502

HBP-ISP	0.34 585	0.35 641	0.76 578	0.23 367	0.17 461	0.33 529	0.22 494	0.56 594	0.47 566	0.42 603	0.49 592	0.33 485	0.41 628	0.73 630	0.27 490	0.18 658	0.19 579	0.24 684	0.20 674	0.16 603	0.16 452

AAGNet	0.34 585	0.12 206	0.53 426	0.26 512	0.16 427	0.20 257	0.19 388	0.31 271	0.29 322	0.35 516	0.35 437	0.27 406	0.30 543	0.44 492	2.56 754	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.07 217	0.09 370	0.07 39

FADNet-RVC	0.34 585	0.43 675	0.97 645	0.25 469	0.20 555	0.33 529	0.20 429	0.51 528	0.42 502	0.34 496	0.40 500	0.41 555	0.29 536	0.65 602	0.36 569	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.15 636	0.19 645	0.20 523

FADNet	0.34 585	0.43 675	0.88 628	0.24 423	0.22 589	0.37 577	0.19 388	0.56 594	0.49 591	0.32 461	0.36 452	0.43 575	0.32 575	0.65 602	0.30 518	0.17 647	0.16 522	0.14 612	0.16 647	0.25 676	0.21 536

CVANet_RVC	0.34 585	0.25 571	0.77 584	0.27 550	0.17 461	0.34 544	0.28 603	0.55 583	0.50 599	0.43 614	0.46 575	0.44 581	0.31 560	0.90 681	0.27 490	0.15 622	0.10 367	0.14 612	0.14 625	0.15 594	0.15 435

StereoDRNet	0.34 585	0.28 597	0.70 555	0.28 578	0.21 572	0.43 614	0.30 618	0.63 660	0.51 605	0.47 639	0.40 500	0.48 611	0.31 560	0.58 556	0.44 605	0.12 557	0.10 367	0.12 561	0.11 530	0.13 559	0.13 370

z-ln-s-r	0.35 592	0.30 608	1.02 652	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.26 577	0.46 470	0.55 631	0.33 474	0.61 655	0.39 541	0.31 560	0.80 658	0.77 676	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.10 217

DRN-Test	0.35 592	0.20 486	0.75 574	0.28 578	0.19 526	0.46 630	0.29 609	0.68 686	0.54 621	0.49 647	0.47 582	0.44 581	0.35 594	0.63 591	0.44 605	0.13 581	0.09 318	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.13 370

XPNet_ROB	0.35 592	0.26 581	0.58 489	0.28 578	0.19 526	0.37 577	0.31 628	0.57 603	0.51 605	0.52 659	0.54 618	0.57 651	0.38 610	0.65 602	0.48 620	0.17 647	0.12 436	0.13 588	0.12 572	0.16 603	0.17 474

ff1	0.36 595	0.17 423	0.84 611	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.38 359	0.46 552	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 717	0.08 285	0.28 679	0.12 561	0.11 530	0.08 268	0.37 669

Wz-Net-LNSev	0.36 595	0.35 641	1.06 657	0.26 512	0.21 572	0.47 636	0.33 643	0.56 594	0.58 643	0.45 627	0.54 618	0.50 623	0.37 605	0.40 472	0.42 594	0.12 557	0.11 405	0.10 466	0.09 426	0.14 582	0.15 435

FAT-Stereo	0.36 595	0.19 470	0.75 574	0.26 512	0.18 491	0.34 544	0.30 618	0.62 656	0.61 657	0.47 639	0.61 655	0.59 658	0.50 663	0.61 577	0.36 569	0.13 581	0.14 476	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.20 523

CBMV_ROB	0.36 595	0.21 501	0.57 473	0.22 301	0.14 311	0.35 561	0.20 429	0.55 583	0.47 566	0.52 659	0.58 638	0.45 587	0.53 672	0.75 639	0.50 627	0.18 658	0.19 579	0.23 682	0.21 676	0.15 594	0.20 523

ETE_ROB	0.36 595	0.32 622	0.64 526	0.30 611	0.18 491	0.40 596	0.38 668	0.59 627	0.49 591	0.50 653	0.52 606	0.62 670	0.37 605	0.58 556	0.43 598	0.13 581	0.10 367	0.14 612	0.12 572	0.17 618	0.18 481

PSMNet_ROB	0.36 595	0.31 614	0.71 564	0.31 628	0.21 572	0.44 619	0.44 687	0.61 648	0.49 591	0.39 575	0.45 562	0.49 617	0.32 575	0.66 608	0.53 635	0.14 606	0.10 367	0.15 631	0.14 625	0.13 559	0.13 370

CBMV	0.36 595	0.25 571	0.61 512	0.24 423	0.14 311	0.42 609	0.33 643	0.56 594	0.52 615	0.54 670	0.52 606	0.51 626	0.58 679	0.63 591	0.43 598	0.15 622	0.16 522	0.18 658	0.16 647	0.13 559	0.19 502
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 602	0.17 423	0.84 611	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.57 603	0.48 574	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 717	0.10 467	0.20 600	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.23 561

xxx	0.37 602	0.17 423	0.84 611	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.57 603	0.48 574	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 717	0.10 467	0.20 600	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.23 561

GwcNet	0.37 602	0.29 602	1.12 668	0.25 469	0.24 622	0.48 644	0.27 587	0.58 617	0.60 654	0.39 575	0.54 618	0.51 626	0.34 586	0.60 569	0.46 615	0.13 581	0.12 436	0.12 561	0.11 530	0.13 559	0.15 435

DANet	0.37 602	0.25 571	0.67 539	0.37 671	0.22 589	0.42 609	0.25 565	0.50 516	0.44 526	0.52 659	0.50 596	0.59 658	0.42 634	0.78 650	0.53 635	0.13 581	0.12 436	0.14 612	0.12 572	0.17 618	0.21 536
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 602	0.33 627	0.59 498	0.37 671	0.23 605	0.42 609	0.41 681	0.56 594	0.44 526	0.47 639	0.47 582	0.61 667	0.39 617	0.58 556	0.41 589	0.16 633	0.13 457	0.21 674	0.22 685	0.16 603	0.18 481

APVNet	0.38 607	0.26 581	0.87 621	0.26 512	0.22 589	0.52 660	0.35 651	0.64 667	0.46 552	0.40 585	0.52 606	0.48 611	0.39 617	0.84 669	0.48 620	0.13 581	0.14 476	0.15 631	0.16 647	0.16 603	0.16 452

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 607	0.43 675	0.72 569	0.35 661	0.19 526	0.51 654	0.25 565	0.56 594	0.39 469	0.42 603	0.47 582	0.47 606	0.27 492	0.74 634	0.32 540	0.38 719	0.19 579	0.27 690	0.17 659	0.29 695	0.27 610

RP	0.38 607	0.26 581	0.67 539	0.31 628	0.24 622	0.37 577	0.29 609	0.53 548	0.61 657	0.42 603	0.65 664	0.62 670	0.51 665	0.63 591	0.43 598	0.17 647	0.15 507	0.17 649	0.15 636	0.17 618	0.19 502

RYNet	0.38 607	0.23 541	0.65 531	0.26 512	0.28 649	0.62 680	0.33 643	0.61 648	0.62 662	0.42 603	0.39 490	0.58 657	0.40 623	0.89 678	0.57 647	0.11 516	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.19 645	0.22 551

LALA_ROB	0.38 607	0.31 614	0.65 531	0.30 611	0.21 572	0.46 630	0.39 672	0.63 660	0.54 621	0.53 666	0.52 606	0.69 693	0.36 600	0.52 527	0.48 620	0.18 658	0.11 405	0.16 640	0.14 625	0.17 618	0.16 452

Selective-IGEV-i16pb	0.39 612	0.14 304	2.10 733	0.21 232	0.15 383	0.68 689	0.31 628	0.60 638	0.60 654	0.25 335	0.44 547	0.32 474	0.21 405	0.79 654	0.26 478	0.14 606	0.10 367	0.09 380	0.10 492	0.12 544	0.14 416

PSMNet-RUCA	0.39 612	0.47 684	0.84 611	0.46 709	0.41 702	0.34 544	0.26 577	0.59 627	0.46 552	0.40 585	0.51 599	0.44 581	0.33 584	0.43 488	0.31 530	0.25 694	0.14 476	0.33 711	0.21 676	0.32 703	0.23 561

1111x	0.39 612	0.17 423	0.80 595	0.23 367	0.15 383	0.33 529	0.27 587	0.62 656	0.48 574	0.32 461	0.43 536	0.40 546	0.29 536	0.86 672	1.60 737	0.09 392	0.23 633	0.09 380	0.12 572	0.10 436	0.23 561

EKT-Stereo	0.39 612	0.13 252	0.53 426	0.42 698	3.94 762	0.22 321	0.17 280	0.38 359	0.30 340	0.21 279	0.20 241	0.23 344	0.15 279	0.30 380	0.18 307	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.12 333

GASNet	0.39 612	0.58 708	1.27 688	0.35 661	0.23 605	0.35 561	0.23 524	0.63 660	0.56 638	0.41 597	0.38 472	0.45 587	0.30 543	0.81 663	0.42 594	0.16 633	0.11 405	0.14 612	0.14 625	0.23 669	0.12 333

Wz-Net-MNSev	0.39 612	0.35 641	0.99 649	0.26 512	0.21 572	0.59 677	0.39 672	0.58 617	0.61 657	0.49 647	0.56 629	0.53 639	0.37 605	0.61 577	0.47 618	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.11 530	0.15 594	0.15 435

xxxx	0.39 612	0.14 304	0.47 320	0.20 183	0.16 427	0.38 584	0.20 429	0.61 648	0.43 513	0.30 419	0.44 547	0.38 527	0.25 464	0.50 513	2.41 752	0.11 516	0.21 607	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.26 602

test_xeample	0.39 612	0.14 304	0.46 312	0.19 127	0.16 427	0.34 544	0.22 494	0.59 627	0.43 513	0.33 474	0.47 582	0.30 453	0.27 492	0.60 569	2.44 753	0.10 467	0.21 607	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.25 587

Syn2CoEx	0.39 612	0.39 663	1.08 662	0.35 661	0.21 572	0.41 601	0.29 609	0.63 660	0.51 605	0.43 614	0.56 629	0.45 587	0.45 644	0.69 617	0.39 581	0.17 647	0.14 476	0.16 640	0.12 572	0.13 559	0.16 452

S-Stereo	0.39 612	0.20 486	1.04 654	0.28 578	0.22 589	0.39 590	0.31 628	0.58 617	0.69 678	0.40 585	0.59 643	0.48 611	0.41 628	0.75 639	0.42 594	0.12 557	0.15 507	0.13 588	0.13 605	0.16 603	0.25 587

stereogan	0.39 612	0.20 486	0.78 589	0.28 578	0.22 589	0.65 686	0.26 577	0.62 656	0.65 667	0.45 627	0.60 647	0.67 689	0.45 644	0.69 617	0.37 575	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.12 572	0.20 653	0.19 502

Nwc_Net	0.39 612	0.29 602	0.84 611	0.32 637	0.24 622	0.45 627	0.30 618	0.67 681	0.51 605	0.39 575	0.70 674	0.59 658	0.48 657	0.61 577	0.45 612	0.16 633	0.12 436	0.19 666	0.21 676	0.14 582	0.15 435

DStereoRT	0.40 624	0.16 386	0.74 570	0.25 469	0.17 461	0.42 609	0.19 388	0.50 516	0.48 574	0.31 436	0.40 500	0.32 474	0.39 617	0.64 597	0.31 530	0.09 392	0.11 405	1.56 759	0.43 723	0.08 268	0.41 680

w-ln-seven-2	0.40 624	0.37 651	1.34 695	0.28 578	0.18 491	0.38 584	0.29 609	0.53 548	0.59 650	0.47 639	0.56 629	0.46 596	0.42 634	0.70 620	0.64 659	0.10 467	0.10 367	0.12 561	0.11 530	0.14 582	0.16 452

aanetorigin	0.40 624	0.33 627	1.14 672	0.25 469	0.19 526	0.30 479	0.37 660	0.34 307	0.47 566	0.95 713	0.82 689	0.52 634	0.56 676	0.50 513	0.52 631	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.10 492	0.16 603	0.19 502

AF-Net	0.40 624	0.31 614	0.74 570	0.33 649	0.24 622	0.43 614	0.30 618	0.64 667	0.67 672	0.44 620	0.69 673	0.65 681	0.52 667	0.59 564	0.48 620	0.16 633	0.12 436	0.19 666	0.14 625	0.16 603	0.14 416

edge stereo	0.40 624	0.22 521	0.87 621	0.27 550	0.22 589	0.38 584	0.26 577	0.59 627	0.56 638	0.53 666	0.60 647	0.71 697	0.50 663	0.78 650	0.43 598	0.16 633	0.15 507	0.19 666	0.14 625	0.17 618	0.19 502

PA-Net	0.40 624	0.35 641	1.05 655	0.32 637	0.28 649	0.39 590	0.43 684	0.53 548	0.56 638	0.35 516	0.43 536	0.41 555	0.36 600	0.83 668	0.61 654	0.12 557	0.23 633	0.16 640	0.23 690	0.13 559	0.20 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 624	0.28 597	0.67 539	0.31 628	0.18 491	0.43 614	0.39 672	0.60 638	0.46 552	0.48 646	0.78 684	0.55 644	0.45 644	0.96 694	0.55 642	0.13 581	0.14 476	0.13 588	0.12 572	0.15 594	0.16 452

RGC	0.41 631	0.35 641	0.76 578	0.35 661	0.28 649	0.41 601	0.29 609	0.60 638	0.55 631	0.47 639	0.64 662	0.63 674	0.47 653	0.74 634	0.46 615	0.16 633	0.15 507	0.21 674	0.21 676	0.19 645	0.21 536

ADCRef	0.41 631	0.33 627	1.05 655	0.26 512	0.21 572	0.49 650	0.27 587	0.54 564	0.51 605	0.51 656	0.59 643	0.35 507	0.47 653	0.54 536	1.35 726	0.09 392	0.08 269	0.12 561	0.12 572	0.12 544	0.13 370

PWC_ROB	0.41 631	0.38 659	0.92 634	0.26 512	0.20 555	0.39 590	0.19 388	0.61 648	0.69 678	0.58 679	0.84 692	0.52 634	0.44 642	0.74 634	0.62 655	0.13 581	0.09 318	0.14 612	0.10 492	0.17 618	0.18 481

PWCDC_ROB	0.41 631	0.41 670	0.77 584	0.34 654	0.21 572	0.43 614	0.20 429	0.60 638	0.90 707	0.44 620	1.24 719	0.36 513	0.38 610	0.56 549	0.48 620	0.18 658	0.11 405	0.11 525	0.10 492	0.20 653	0.16 452

UDG	0.42 635	0.54 697	0.67 539	0.41 694	0.35 685	0.47 636	0.27 587	0.57 603	0.48 574	0.40 585	0.46 575	0.59 658	0.45 644	0.47 504	0.46 615	0.26 697	0.19 579	0.49 724	0.22 685	0.37 708	0.30 629

NCC-stereo	0.42 635	0.31 614	0.87 621	0.32 637	0.29 661	0.47 636	0.37 660	0.68 686	0.53 616	0.42 603	0.58 638	0.57 651	0.52 667	0.75 639	0.54 639	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.25 697	0.17 618	0.18 481

Abc-Net	0.42 635	0.31 614	0.87 621	0.32 637	0.29 661	0.47 636	0.37 660	0.68 686	0.53 616	0.42 603	0.58 638	0.57 651	0.52 667	0.75 639	0.54 639	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.25 697	0.17 618	0.18 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 635	0.44 680	0.92 634	0.24 423	0.16 427	0.45 627	0.40 676	0.58 617	0.50 599	0.54 670	0.63 659	0.52 634	0.51 665	0.91 683	0.66 662	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.15 636	0.15 594	0.21 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 639	0.34 637	0.62 516	0.28 578	0.33 680	0.60 678	0.34 648	0.68 686	0.47 566	0.54 670	0.66 666	0.56 649	0.46 651	0.73 630	0.66 662	0.26 697	0.19 579	0.24 684	0.22 685	0.27 688	0.25 587

RTSC	0.43 639	0.37 651	0.95 642	0.30 611	0.20 555	0.50 653	0.23 524	0.65 673	0.86 703	0.56 674	0.54 618	0.51 626	0.36 600	0.71 626	0.92 689	0.13 581	0.14 476	0.11 525	0.13 605	0.18 634	0.19 502

SQANet	0.44 641	0.57 705	0.89 630	0.49 713	0.39 699	0.47 636	0.23 524	0.53 548	0.44 526	0.41 597	0.48 591	0.47 606	0.34 586	0.58 556	0.43 598	0.38 719	0.15 507	0.40 720	0.21 676	0.50 717	0.34 652

Anonymous_2	0.44 641	0.23 541	0.57 473	0.34 654	0.34 682	0.53 663	0.28 603	0.49 507	0.39 469	0.36 530	0.34 429	0.48 611	0.38 610	0.43 488	0.33 550	0.26 697	0.41 722	0.44 722	1.45 760	0.33 705	0.37 669

NaN_ROB	0.44 641	0.38 659	0.94 641	0.30 611	0.20 555	0.52 660	0.49 698	0.61 648	0.60 654	0.56 674	0.47 582	0.49 617	0.42 634	1.24 720	0.76 675	0.12 557	0.18 565	0.12 561	0.13 605	0.12 544	0.18 481

w-ln-seven	0.45 644	0.40 666	1.40 702	0.27 550	0.22 589	0.58 673	0.33 643	0.65 673	0.83 697	0.59 680	0.63 659	0.53 639	0.39 617	0.66 608	0.81 682	0.12 557	0.11 405	0.13 588	0.12 572	0.16 603	0.17 474

test_sample9	0.45 644	0.21 501	0.69 548	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.70 620	1.01 698	0.24 686	1.93 766	0.28 697	0.24 692	0.18 634	0.21 536

Wz-Net-SNSev	0.45 644	0.53 696	1.42 703	0.31 628	0.21 572	0.44 619	0.45 688	0.64 667	0.68 676	0.46 633	0.66 666	0.62 670	0.40 623	0.78 650	0.65 660	0.12 557	0.11 405	0.12 561	0.13 605	0.17 618	0.19 502

DDUNet	0.45 644	0.60 711	0.71 564	0.45 705	0.39 699	0.46 630	0.32 636	0.53 548	0.44 526	0.46 633	0.53 614	0.57 651	0.38 610	0.51 519	0.43 598	0.34 712	0.21 607	0.56 728	0.25 697	0.41 712	0.36 661

222	0.45 644	0.14 304	0.43 275	0.19 127	0.15 383	0.36 569	0.20 429	0.60 638	0.43 513	0.37 548	0.45 562	0.30 453	0.28 516	0.59 564	3.72 758	0.11 516	0.19 579	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.27 610

SHD	0.45 644	0.34 637	0.89 630	0.37 671	0.28 649	0.46 630	0.23 524	0.72 698	0.96 714	0.65 687	0.61 655	0.61 667	0.48 657	0.64 597	0.69 667	0.16 633	0.16 522	0.16 640	0.16 647	0.21 660	0.25 587

GANetREF_RVC	0.45 644	0.52 693	0.87 621	0.39 682	0.20 555	0.51 654	0.50 700	0.68 686	0.67 672	0.47 639	0.46 575	0.50 623	0.43 638	0.91 683	0.40 583	0.28 704	0.21 607	0.32 707	0.19 669	0.28 693	0.23 561
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.45 644	0.37 651	0.89 630	0.44 701	0.37 693	0.70 690	0.35 651	0.75 703	0.78 692	0.45 627	0.53 614	0.65 681	0.40 623	0.68 616	0.52 631	0.22 677	0.12 436	0.21 674	0.19 669	0.26 681	0.22 551

DeepPrunerF	0.46 652	0.37 651	1.50 708	0.34 654	0.30 667	0.36 569	0.37 660	0.64 667	1.15 736	0.41 597	0.45 562	0.40 546	0.41 628	0.82 664	0.53 635	0.18 658	0.14 476	0.23 682	0.21 676	0.17 618	0.18 481

CC-Net-ROB	0.46 652	0.55 698	0.86 618	0.38 680	0.23 605	0.51 654	0.30 618	0.69 692	0.51 605	0.46 633	0.51 599	0.48 611	0.38 610	0.96 694	0.40 583	0.36 715	0.23 633	0.56 728	0.25 697	0.34 706	0.22 551

FBW_ROB	0.46 652	0.34 637	0.71 564	0.32 637	0.20 555	0.51 654	0.32 636	0.73 700	0.63 664	0.60 681	0.57 635	0.65 681	0.44 642	1.42 734	0.62 655	0.14 606	0.17 551	0.22 679	0.16 647	0.17 618	0.23 561

SDNR	0.47 655	0.29 602	0.92 634	0.24 423	0.37 693	1.27 731	0.17 280	0.54 564	0.58 643	0.44 620	0.85 693	0.55 644	0.28 516	1.19 717	0.52 631	0.23 679	0.24 650	0.17 649	0.13 605	0.19 645	0.26 602

G-Net	0.47 655	0.26 581	1.02 652	0.34 654	0.28 649	0.89 710	0.35 651	0.47 484	0.46 552	0.68 692	1.20 716	0.64 679	0.59 681	0.61 577	0.60 651	0.16 633	0.14 476	0.17 649	0.13 605	0.22 664	0.21 536

XQC	0.47 655	0.45 681	1.07 659	0.40 687	0.28 649	0.58 673	0.38 668	0.67 681	0.76 691	0.53 666	0.47 582	0.59 658	0.47 653	0.74 634	0.80 680	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.16 647	0.26 681	0.24 575

WQFJA1++	0.48 658	0.07 2	0.86 618	0.23 367	0.19 526	0.18 186	0.11 29	0.21 81	0.14 33	2.23 757	0.12 79	0.23 344	0.11 130	0.21 184	0.14 168	0.08 285	0.19 579	0.06 57	0.09 426	4.02 765	0.20 523

z-mn7	0.48 658	0.52 693	1.28 689	0.26 512	0.19 526	0.62 680	0.34 648	0.59 627	0.96 714	0.45 627	0.97 703	0.53 639	0.41 628	0.99 698	0.70 668	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.10 492	0.14 582	0.16 452

ADCP+	0.48 658	0.36 648	1.47 706	0.26 512	0.22 589	0.57 671	0.40 676	0.56 594	0.54 621	0.46 633	0.52 606	0.46 596	0.53 672	0.59 564	1.93 745	0.10 467	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.14 582	0.15 435

PASM	0.49 661	0.41 670	1.15 673	0.37 671	0.35 685	0.42 609	0.42 682	0.54 564	0.65 667	0.54 670	0.54 618	0.63 674	0.48 657	0.94 693	0.51 630	0.27 701	0.30 697	0.30 701	0.33 713	0.29 695	0.29 626

zh-mn7	0.50 662	0.57 705	1.82 726	0.25 469	0.19 526	0.45 627	0.29 609	0.59 627	0.84 700	0.67 690	0.97 703	0.49 617	0.41 628	0.93 690	0.73 671	0.12 557	0.10 367	0.11 525	0.11 530	0.13 559	0.17 474

GCST	0.50 662	0.67 719	0.82 601	1.04 745	0.55 720	0.38 584	0.11 29	0.42 418	0.33 385	0.42 603	0.35 437	0.29 432	0.18 363	0.50 513	0.23 440	0.70 736	0.42 723	0.79 740	0.62 743	0.63 725	0.47 698

SuperB	0.50 662	0.37 651	2.16 736	0.23 367	0.15 383	0.41 601	0.32 636	0.50 516	0.83 697	0.44 620	0.51 599	0.33 485	0.45 644	0.69 617	1.07 705	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.95 746	0.18 481

ADCL	0.50 662	0.30 608	1.15 673	0.28 578	0.19 526	0.77 699	0.64 714	0.57 603	0.73 688	0.57 677	0.73 679	0.55 644	0.60 683	0.66 608	1.53 734	0.11 516	0.10 367	0.13 588	0.13 605	0.15 594	0.16 452

ADCPNet	0.51 666	0.36 648	1.82 726	0.27 550	0.23 605	0.71 691	0.39 672	0.56 594	0.54 621	0.52 659	0.60 647	0.66 685	0.57 678	0.64 597	1.23 712	0.15 622	0.18 565	0.14 612	0.23 690	0.19 645	0.22 551

DPSNet	0.51 666	0.26 581	1.16 675	0.28 578	0.21 572	0.76 696	0.56 709	0.89 724	0.82 696	0.49 647	0.51 599	0.64 679	0.81 709	0.89 678	0.85 685	0.17 647	0.16 522	0.13 588	0.13 605	0.26 681	0.27 610

MDST_ROB	0.51 666	0.16 386	0.97 645	0.31 628	0.21 572	1.35 735	0.34 648	0.80 708	0.59 650	1.09 726	0.74 680	0.49 617	0.37 605	1.31 727	0.60 651	0.14 606	0.12 436	0.16 640	0.13 605	0.13 559	0.18 481

zh-sn7	0.52 669	0.64 716	1.77 723	0.30 611	0.20 555	0.47 636	0.40 676	0.60 638	0.65 667	0.53 666	0.82 689	0.52 634	0.59 681	1.10 708	0.96 694	0.13 581	0.13 457	0.13 588	0.13 605	0.17 618	0.20 523

test_sample8	0.52 669	0.21 501	0.69 548	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.57 603	0.38 453	0.63 684	0.39 490	1.16 718	0.68 699	0.70 620	1.01 698	0.24 686	1.93 766	0.28 697	0.24 692	0.18 634	0.21 536

psmorigin	0.52 669	0.29 602	3.10 746	0.24 423	0.19 526	0.39 590	0.24 550	0.52 536	0.45 539	0.66 689	0.68 670	0.70 696	0.52 667	0.86 672	0.49 626	0.15 622	0.17 551	0.13 588	0.14 625	0.16 603	0.23 561

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 672	0.60 711	0.98 647	0.40 687	0.25 636	0.87 708	0.57 710	0.60 638	0.64 666	0.60 681	0.67 668	0.63 674	0.42 634	1.13 710	0.50 627	0.23 679	0.28 679	0.27 690	0.35 715	0.25 676	0.33 647

ADCMid	0.53 672	0.45 681	1.46 704	0.27 550	0.22 589	0.51 654	0.38 668	0.61 648	0.58 643	0.75 697	0.67 668	0.62 670	0.66 698	0.66 608	1.75 739	0.13 581	0.12 436	0.17 649	0.17 659	0.20 653	0.21 536

pmcnn	0.54 674	0.24 554	1.06 657	0.25 469	0.26 640	0.40 596	0.31 628	0.55 583	0.55 631	0.56 674	1.22 718	2.53 748	0.39 617	0.84 669	1.08 706	0.09 392	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.10 436	0.14 416

AANet	0.55 675	0.47 684	1.61 714	0.23 367	0.31 674	0.41 601	0.25 565	0.53 548	1.14 734	0.93 711	0.98 707	0.84 703	0.71 701	0.60 569	0.66 662	0.18 658	0.32 706	0.14 612	0.13 605	0.18 634	0.44 692

DStereoO	0.55 675	0.35 641	0.68 545	0.44 701	0.49 712	0.41 601	1.08 742	0.58 617	0.73 688	0.49 647	0.53 614	0.51 626	0.85 711	0.60 569	0.75 673	0.83 744	0.28 679	0.38 717	0.19 669	0.52 720	0.35 657

Wz-Net-TNSev	0.55 675	0.72 721	1.90 729	0.26 512	0.21 572	0.64 685	0.45 688	0.66 679	0.71 683	0.52 659	0.55 623	0.71 697	0.63 695	1.04 704	0.94 692	0.16 633	0.15 507	0.13 588	0.15 636	0.21 660	0.24 575

AnyNet_C32	0.55 675	0.51 692	1.34 695	0.29 598	0.28 649	0.61 679	0.62 713	0.57 603	0.62 662	0.63 684	0.68 670	0.54 643	0.55 674	0.82 664	1.81 741	0.15 622	0.15 507	0.15 631	0.18 665	0.21 660	0.25 587

CSAN	0.55 675	0.47 684	1.19 683	0.37 671	0.23 605	0.57 671	0.61 712	0.65 673	0.72 685	0.65 687	0.78 684	0.66 685	0.65 697	1.41 733	0.77 676	0.21 674	0.17 551	0.20 671	0.21 676	0.18 634	0.21 536

WCMA_ROB	0.55 675	0.27 589	0.76 578	0.26 512	0.22 589	0.62 680	0.36 658	0.57 603	0.58 643	0.97 716	1.40 725	1.28 725	0.94 719	0.80 658	0.80 680	0.20 672	0.17 551	0.16 640	0.16 647	0.19 645	0.29 626

WZ-Net	0.56 681	0.49 691	2.14 735	0.30 611	0.24 622	0.58 673	0.48 695	0.65 673	0.80 694	0.51 656	0.72 676	0.68 691	0.60 683	1.06 706	1.01 698	0.13 581	0.10 367	0.11 525	0.12 572	0.19 645	0.23 561

Consistency-Raft	0.56 681	0.52 693	1.12 668	0.45 705	0.49 712	0.48 644	0.45 688	0.73 700	0.74 690	0.45 627	0.82 689	0.46 596	0.60 683	0.51 519	0.63 658	0.39 721	0.40 720	0.44 722	0.51 732	0.53 721	0.38 678

anonymity	0.57 683	0.55 698	0.74 570	0.48 712	0.63 726	0.56 668	0.43 684	0.71 694	0.51 605	0.64 686	0.55 623	0.57 651	0.61 688	0.65 602	0.57 647	0.55 727	0.55 744	0.50 725	0.54 734	0.51 718	0.61 722

SGM_RVC	0.57 683	0.22 521	0.60 505	0.26 512	0.16 427	0.97 717	0.46 691	0.76 705	0.90 707	1.03 723	0.92 700	1.16 718	0.93 718	1.21 718	0.72 670	0.17 647	0.16 522	0.16 640	0.16 647	0.16 603	0.24 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 685	0.48 689	1.35 697	0.38 680	0.37 693	0.96 716	1.13 745	0.84 718	1.05 724	0.50 653	0.70 674	0.45 587	0.61 688	0.63 591	0.62 655	0.26 697	0.28 679	0.14 612	0.13 605	0.20 653	0.44 692

MFN_U_SF_RVC	0.58 685	0.58 708	1.31 693	0.39 682	0.23 605	0.72 692	0.30 618	0.83 714	0.68 676	0.74 696	0.74 680	0.86 704	0.60 683	0.84 669	0.83 683	0.29 706	0.27 674	0.32 707	0.37 719	0.31 697	0.33 647

SANet	0.58 685	0.41 670	1.38 699	0.27 550	0.16 427	0.72 692	0.48 695	0.71 694	1.34 740	0.69 693	0.97 703	0.94 708	0.78 705	0.97 697	0.93 690	0.14 606	0.12 436	0.12 561	0.12 572	0.18 634	0.20 523

2222	0.60 688	0.40 666	1.12 668	0.46 709	0.26 640	0.93 711	1.31 750	0.72 698	0.61 657	0.52 659	0.92 700	1.07 714	0.60 683	0.87 674	0.88 687	0.22 677	0.16 522	0.25 688	0.18 665	0.26 681	0.19 502

otaku	0.60 688	0.73 723	1.13 671	0.64 723	0.45 711	0.73 694	0.37 660	0.67 681	0.67 672	0.52 659	0.75 682	0.66 685	0.46 651	0.74 634	0.59 650	0.55 727	0.34 713	0.56 728	0.36 717	0.65 727	0.49 703

MeshStereo	0.60 688	0.31 614	0.71 564	0.22 301	0.17 461	0.66 687	0.36 658	0.81 710	0.63 664	1.48 746	1.32 722	1.65 734	0.83 710	1.18 716	0.74 672	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.14 625	0.17 618	0.19 502
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Ntro	0.61 691	0.75 726	1.16 675	0.67 725	0.50 714	0.76 696	0.37 660	0.68 686	0.71 683	0.50 653	0.59 643	0.65 681	0.52 667	0.79 654	0.58 649	0.58 730	0.32 706	0.57 731	0.34 714	0.69 732	0.50 707

PVD	0.62 692	0.41 670	0.93 638	0.44 701	0.39 699	0.63 684	0.51 702	0.86 719	1.27 738	0.93 711	1.09 710	0.81 701	0.85 711	0.89 678	0.89 688	0.21 674	0.23 633	0.22 679	0.19 669	0.28 693	0.41 680

SAMSARA	0.62 692	0.47 684	0.93 638	0.70 729	0.50 714	1.15 724	1.29 749	0.79 707	0.70 681	0.77 703	0.55 623	0.92 707	0.58 679	0.87 674	0.77 676	0.19 668	0.27 674	0.18 658	0.19 669	0.27 688	0.28 619

ADCS	0.62 692	0.56 701	1.54 711	0.30 611	0.25 636	0.56 668	0.46 691	0.71 694	0.86 703	0.77 703	0.72 676	0.68 691	0.62 693	0.82 664	2.33 751	0.17 647	0.16 522	0.16 640	0.17 659	0.23 669	0.27 610

DGSMNet	0.63 695	0.32 622	1.01 651	0.54 719	0.73 734	0.62 680	1.36 751	0.62 656	0.58 643	0.38 557	0.62 658	0.52 634	0.34 586	0.65 602	0.47 618	0.54 726	0.61 751	0.67 733	0.61 742	0.65 727	0.69 736

MSMD_ROB	0.63 695	0.34 637	0.70 555	0.30 611	0.25 636	0.88 709	0.35 651	0.58 617	0.67 672	1.13 728	1.52 729	1.75 737	1.05 725	0.90 681	0.60 651	0.24 686	0.22 620	0.27 690	0.27 706	0.25 676	0.27 610

EDNetEfficient	0.64 697	0.39 663	2.52 739	0.26 512	0.26 640	0.39 590	0.49 698	0.42 418	1.06 725	1.38 735	0.86 694	0.61 667	0.97 720	0.66 608	1.62 738	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.12 572	0.20 653	0.19 502

FCDSN-DC	0.67 698	0.38 659	0.83 607	0.37 671	0.30 667	0.66 687	0.37 660	0.69 692	0.70 681	1.15 730	1.53 730	1.70 736	1.38 736	1.00 699	0.83 683	0.24 686	0.22 620	0.27 690	0.26 702	0.27 688	0.32 640
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 698	0.94 736	1.63 716	0.77 736	1.19 753	0.53 663	0.25 565	0.61 648	0.72 685	0.70 694	0.60 647	0.69 693	0.90 716	0.80 658	0.52 631	0.27 701	0.13 457	0.74 736	0.31 711	0.68 730	0.44 692

AnyNet_C01	0.68 700	0.69 720	2.64 741	0.33 649	0.27 647	0.93 711	0.64 714	0.66 679	0.65 667	0.70 694	0.97 703	0.75 699	0.63 695	1.01 701	1.52 733	0.17 647	0.16 522	0.17 649	0.17 659	0.24 673	0.28 619

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 701	0.73 723	1.26 687	0.47 711	0.28 649	1.42 738	0.60 711	0.82 711	0.94 713	0.85 707	0.86 694	0.88 706	0.70 700	1.32 728	0.75 673	0.37 717	0.30 697	0.34 713	0.36 717	0.44 714	0.42 685

FC-DCNN	0.73 702	0.33 627	0.84 611	0.33 649	0.28 649	0.82 705	0.40 676	0.82 711	0.83 697	1.43 738	1.60 734	1.97 739	1.38 736	1.10 708	0.93 690	0.24 686	0.22 620	0.27 690	0.26 702	0.26 681	0.32 640

MFMNet_re	0.74 703	0.84 731	1.16 675	0.64 723	0.70 731	0.79 701	0.71 719	0.77 706	0.85 701	0.79 705	0.86 694	0.69 693	0.80 707	0.73 630	0.65 660	0.66 734	0.59 749	0.61 732	0.58 740	0.68 730	0.71 737

NVStereoNet_ROB	0.74 703	0.64 716	1.20 685	0.55 720	0.43 707	0.54 667	0.48 695	0.75 703	0.87 706	0.88 708	1.72 738	1.06 713	1.03 724	1.29 724	0.98 697	0.35 714	0.42 723	0.41 721	0.48 727	0.38 709	0.43 689
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 703	0.72 721	1.18 682	0.52 718	0.57 722	0.76 696	0.50 700	0.80 708	0.66 671	0.97 716	0.88 697	0.94 708	0.74 702	1.08 707	1.04 703	0.58 730	0.51 737	0.50 725	0.50 731	0.56 722	0.72 738
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
mmmmmm	0.75 706	0.55 698	1.46 704	0.45 705	0.28 649	1.13 723	0.75 723	0.82 711	1.24 737	0.95 713	1.26 720	1.09 715	0.97 720	1.15 713	1.25 715	0.23 679	0.25 660	0.31 704	0.28 707	0.31 697	0.28 619

FC-DCNN v2	0.75 706	0.33 627	0.82 601	0.33 649	0.28 649	0.85 707	0.40 676	0.88 721	0.86 703	1.46 740	1.65 736	2.08 741	1.40 738	1.14 712	0.95 693	0.24 686	0.22 620	0.27 690	0.26 702	0.26 681	0.32 640

RainbowNet	0.76 708	1.00 740	1.29 691	0.82 737	0.63 726	0.79 701	0.52 703	0.83 714	0.93 710	0.61 683	0.79 687	0.79 700	0.62 693	0.82 664	0.67 666	0.80 743	0.55 744	0.79 740	0.49 728	0.81 738	0.62 723

ACVNet-4b	0.76 708	0.90 734	1.67 719	0.73 733	0.51 717	0.80 704	0.31 628	0.74 702	0.81 695	0.51 656	0.72 676	0.94 708	0.43 638	1.01 701	1.32 722	1.18 756	0.22 620	0.77 738	0.45 724	0.70 733	0.50 707

ACVNet_1	0.77 710	0.92 735	1.79 725	0.73 733	0.53 718	0.78 700	0.42 682	0.88 721	0.90 707	0.75 697	0.76 683	1.32 726	0.80 707	1.04 704	0.70 668	0.57 729	0.32 706	0.72 735	0.35 715	0.70 733	0.50 707

nnnnnnn	0.80 711	0.43 675	1.61 714	0.43 700	0.36 690	0.83 706	0.55 707	0.88 721	1.13 733	1.09 726	1.60 734	1.58 732	1.17 727	1.21 718	1.31 721	0.27 701	0.25 660	0.32 707	0.31 711	0.35 707	0.37 669

ELAS_RVC	0.80 711	0.40 666	1.10 664	0.40 687	0.35 685	0.93 711	1.10 743	0.87 720	1.12 732	1.40 736	1.39 723	1.27 724	1.55 744	1.13 710	1.13 707	0.29 706	0.27 674	0.30 701	0.28 707	0.31 697	0.36 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 711	0.40 666	0.91 633	0.39 682	0.35 685	1.52 740	0.81 729	0.97 727	0.98 717	1.47 745	1.58 732	1.19 720	1.33 735	1.01 701	1.21 710	0.29 706	0.27 674	0.30 701	0.29 710	0.32 703	0.36 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 714	0.64 716	2.42 738	0.49 713	0.17 461	0.58 673	0.32 636	0.83 714	0.85 701	0.41 597	0.52 606	0.98 712	0.61 688	4.97 767	1.22 711	0.12 557	0.07 201	0.10 466	0.24 692	0.27 688	0.32 640

RTS	0.81 714	0.56 701	4.76 752	0.37 671	0.30 667	1.11 720	0.52 703	0.67 681	1.07 726	0.76 700	0.91 698	0.60 664	0.61 688	1.64 737	1.24 713	0.15 622	0.13 457	0.15 631	0.15 636	0.22 664	0.24 575

RTSA	0.81 714	0.56 701	4.76 752	0.37 671	0.30 667	1.11 720	0.52 703	0.67 681	1.07 726	0.76 700	0.91 698	0.60 664	0.61 688	1.64 737	1.24 713	0.15 622	0.13 457	0.15 631	0.15 636	0.22 664	0.24 575

1111	0.83 717	0.37 651	1.60 713	0.41 694	0.29 661	1.25 728	1.11 744	0.90 726	1.02 722	1.02 720	1.18 715	1.25 722	1.31 734	1.74 740	1.75 739	0.23 679	0.19 579	0.22 679	0.21 676	0.31 697	0.34 652

IMH-64-1	0.94 718	0.95 737	1.07 659	0.98 742	0.76 735	0.93 711	0.72 720	1.30 735	1.11 730	0.91 709	1.45 726	1.14 716	1.00 722	1.25 722	0.97 695	0.77 739	0.51 737	0.97 744	0.55 737	0.90 740	0.66 732

IMH-64	0.94 718	0.95 737	1.07 659	0.98 742	0.76 735	0.93 711	0.72 720	1.30 735	1.11 730	0.91 709	1.45 726	1.14 716	1.00 722	1.25 722	0.97 695	0.77 739	0.51 737	0.97 744	0.55 737	0.90 740	0.66 732

ACVNet_2	0.94 718	0.98 739	1.71 721	0.83 738	0.63 726	1.02 718	0.64 714	1.16 732	1.43 744	1.02 720	1.39 723	1.47 729	0.86 714	1.16 714	0.79 679	0.63 733	0.43 726	0.78 739	0.49 728	0.80 737	0.57 716

MonStereo1	0.96 721	0.61 713	0.99 649	0.70 729	0.59 723	1.37 736	0.35 651	0.97 727	1.27 738	0.97 716	1.92 742	1.53 731	2.13 749	1.29 724	0.87 686	0.71 737	0.34 713	0.75 737	0.47 726	0.75 735	0.68 734

DStereoSA	1.00 722	0.46 683	1.33 694	0.68 726	0.86 746	1.26 730	2.25 760	0.83 714	1.41 742	0.57 677	1.92 742	0.57 651	2.07 748	0.96 694	1.84 743	0.36 715	0.55 744	0.28 697	0.53 733	0.45 715	0.90 745

U	1.02 723	0.10 99	0.26 107	0.22 301	3.66 760	6.41 766	0.13 91	0.22 96	0.21 172	0.11 51	0.11 56	0.10 61	0.09 44	0.12 5	0.11 16	0.07 127	0.05 6	5.35 775	2.86 772	0.07 187	0.06 14

MultiAttention	1.05 724	0.14 304	0.50 373	0.35 661	0.43 707	5.62 757	1.71 757	0.71 694	0.54 621	0.36 530	0.63 659	0.55 644	0.22 415	7.50 772	0.56 643	0.09 392	0.06 101	0.14 612	0.24 692	0.27 688	0.34 652

WAO-7	1.05 724	1.00 740	1.19 683	0.83 738	0.67 730	1.22 727	0.84 731	1.43 740	1.56 746	1.13 728	1.75 739	1.46 728	1.25 731	1.56 736	1.28 716	0.61 732	0.62 754	0.70 734	0.68 745	0.66 729	0.62 723

MADNet+	1.05 724	1.26 751	4.77 755	0.73 733	0.50 714	1.25 728	0.97 734	1.05 729	0.93 710	0.67 690	0.78 684	0.87 705	0.85 711	2.14 748	1.83 742	0.40 722	0.42 723	0.32 707	0.28 707	0.45 715	0.43 689

PWCK	1.05 724	1.29 752	2.12 734	0.92 740	0.42 704	1.27 731	1.01 736	1.14 731	1.14 734	1.16 731	1.14 713	1.25 722	0.90 716	1.77 743	1.15 708	0.89 747	0.51 737	0.87 742	0.54 734	1.02 748	0.57 716

DStereoFS	1.07 728	0.76 727	1.10 664	0.70 729	0.70 731	1.87 744	1.39 752	1.20 734	1.66 747	1.01 719	1.58 732	1.20 721	2.60 754	1.40 732	1.32 722	0.40 722	0.47 730	0.31 704	0.41 722	0.38 709	0.91 746

IMH	1.09 729	1.04 743	1.29 691	1.03 744	0.79 739	1.11 720	0.69 717	1.40 739	1.42 743	1.02 720	1.71 737	1.42 727	1.19 730	1.78 744	1.03 702	1.14 754	0.56 748	1.00 746	0.58 740	0.93 743	0.68 734

WAO-6	1.11 730	1.01 742	1.17 681	0.96 741	0.79 739	1.30 733	0.78 726	1.36 738	1.99 752	1.04 724	1.54 731	1.59 733	1.27 732	1.37 731	1.30 717	0.78 741	0.55 744	1.03 748	0.75 749	0.87 739	0.72 738

SGM+DAISY	1.12 731	0.86 732	1.64 717	0.68 726	0.80 742	1.68 742	1.68 756	1.08 730	1.10 728	1.53 747	1.76 740	1.47 729	1.53 743	1.24 720	1.42 730	0.66 734	0.65 756	0.52 727	0.54 734	0.57 723	0.91 746

LVE	1.18 732	1.16 745	1.67 719	1.04 745	0.81 743	1.32 734	0.82 730	1.49 742	1.94 750	1.08 725	1.90 741	1.89 738	1.07 726	1.51 735	1.04 703	0.96 750	0.61 751	0.94 743	0.69 746	0.92 742	0.79 743

JetBlue	1.20 733	0.89 733	2.53 740	0.59 721	0.76 735	3.16 754	2.09 758	1.16 732	0.93 710	0.95 713	1.12 712	1.65 734	1.27 732	2.15 749	1.87 744	0.43 724	0.37 718	0.38 717	0.39 721	0.62 724	0.63 725

Dean	1.22 734	1.17 746	1.97 731	1.04 745	0.79 739	1.21 726	0.76 724	1.51 743	1.96 751	1.30 734	1.98 745	2.14 742	1.18 729	1.30 726	1.15 708	0.83 744	0.61 751	1.01 747	0.69 746	0.97 747	0.77 742

fsdfsdds	1.30 735	0.43 675	1.72 722	0.44 701	0.59 723	2.20 747	1.16 747	1.33 737	2.37 755	2.10 756	4.08 761	3.14 753	1.98 747	1.16 714	1.46 732	0.23 679	0.20 600	0.35 715	0.25 697	0.40 711	0.40 679

xyz-stereo	1.43 736	0.11 153	17.43 782	0.18 74	0.08 13	4.86 755	0.18 341	0.31 271	0.35 410	0.37 548	2.75 758	0.41 555	0.31 560	0.58 556	0.33 550	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.06 115	0.06 99	0.06 14

TorneroNet-64	1.47 737	1.15 744	1.51 709	1.11 751	0.86 746	2.27 749	0.76 724	1.84 749	3.76 760	1.29 732	2.22 749	2.68 750	1.46 739	1.81 745	1.55 735	0.79 742	0.51 737	1.10 749	0.67 744	1.31 755	0.81 744

notaker	1.49 738	1.44 755	1.77 723	1.42 756	1.08 751	1.19 725	0.87 733	1.51 743	1.40 741	1.53 747	3.41 760	2.40 746	1.94 746	1.83 746	1.57 736	1.14 754	0.69 760	1.38 756	0.88 754	1.39 758	1.03 750

WAO-8	1.50 739	1.22 749	1.39 700	1.10 748	0.85 744	2.15 745	0.78 726	1.84 749	3.76 760	1.46 740	2.18 747	2.15 743	1.50 741	3.20 755	1.35 726	0.92 748	0.66 757	1.10 749	0.79 751	0.94 744	0.74 740

Venus	1.50 739	1.22 749	1.39 700	1.10 748	0.85 744	2.15 745	0.78 726	1.84 749	3.76 760	1.46 740	2.18 747	2.15 743	1.50 741	3.20 755	1.35 726	0.92 748	0.66 757	1.10 749	0.79 751	0.94 744	0.74 740

SGM-ForestM	1.59 741	0.56 701	1.52 710	0.41 694	0.34 682	2.77 751	1.67 755	1.69 747	1.73 749	2.48 759	2.27 750	6.02 762	2.90 756	3.08 753	2.83 755	0.25 694	0.30 697	0.19 666	0.20 674	0.18 634	0.45 696

UNDER WATER-64	1.61 742	1.30 753	2.93 745	1.33 754	0.96 749	2.20 747	1.25 748	1.47 741	3.15 757	1.46 740	1.31 721	2.61 749	2.22 751	1.69 739	1.93 745	1.13 753	0.67 759	1.29 754	0.94 755	1.26 753	1.09 752

MANE	1.63 743	0.58 708	1.16 675	0.59 721	0.60 725	2.71 750	1.53 753	2.63 758	3.62 759	2.33 758	3.26 759	3.66 755	2.98 757	2.26 751	2.26 750	0.37 717	0.40 720	0.31 704	0.49 728	0.31 697	0.63 725

UNDER WATER	1.64 744	1.34 754	2.72 743	1.40 755	1.04 750	1.70 743	1.14 746	1.57 746	3.58 758	1.46 740	1.46 728	2.82 751	2.43 752	1.74 740	2.04 748	1.08 752	0.63 755	1.31 755	0.94 755	1.29 754	1.10 753

LSM	1.68 745	0.48 689	2.91 744	2.28 762	17.60 782	0.52 660	0.55 707	0.65 673	0.78 692	0.84 706	1.11 711	0.63 674	0.55 674	0.79 654	0.53 635	0.16 633	0.25 660	0.18 658	0.21 676	0.25 676	2.37 763

ktn	1.80 746	1.46 756	1.49 707	1.44 757	1.14 752	1.50 739	1.07 739	1.53 745	3.90 763	2.77 761	4.62 762	3.42 754	1.49 740	1.74 740	1.40 729	1.45 758	0.77 761	1.46 757	0.99 757	1.41 759	1.00 749

LE_ROB	1.82 747	0.39 663	3.15 747	0.50 716	0.55 720	0.79 701	1.00 735	0.89 724	6.48 768	7.40 772	2.07 746	2.07 740	5.08 766	1.33 729	3.96 759	0.11 516	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.13 370

KSHMR	1.92 748	1.47 757	1.97 731	1.48 758	1.22 754	1.39 737	1.06 738	1.81 748	5.83 767	1.43 738	5.56 765	2.95 752	1.17 727	2.24 750	1.33 724	1.29 757	1.13 762	1.47 758	1.11 759	1.37 757	1.21 755

TARStereo	2.00 749	0.32 622	3.20 748	0.34 654	1.29 755	3.01 753	2.29 761	2.19 756	4.74 764	3.23 763	6.28 767	4.28 757	3.02 758	1.35 730	1.33 724	0.25 694	0.19 579	0.24 684	0.81 753	0.31 697	1.26 757

TorneroNet	2.26 750	1.20 748	1.55 712	1.15 753	0.91 748	5.84 763	0.84 731	2.12 753	8.45 772	2.59 760	5.32 764	3.84 756	2.15 750	1.84 747	1.98 747	0.88 746	0.54 743	1.16 753	0.74 748	1.31 755	0.91 746

MADNet++	2.34 751	1.81 758	2.24 737	2.15 761	1.97 759	2.79 752	2.19 759	2.42 757	2.26 753	2.79 762	2.70 757	2.43 747	2.60 754	3.18 754	3.32 756	2.19 766	1.97 768	1.93 760	1.62 761	2.02 761	2.10 761

JetRed	2.35 752	2.70 760	6.11 763	1.14 752	1.38 757	6.03 765	3.61 764	2.12 753	1.72 748	1.99 755	1.97 744	2.15 743	1.59 745	2.49 752	4.19 761	1.05 751	1.60 765	1.10 749	1.02 758	1.72 760	1.41 759

light-stereo	2.66 753	0.78 728	4.46 751	4.42 763	3.66 760	5.04 756	0.38 668	2.12 753	1.51 745	4.25 764	6.51 769	7.70 772	0.75 703	5.12 768	1.42 730	0.72 738	1.35 764	0.33 711	0.45 724	1.22 750	1.04 751

HanzoNet	3.08 754	1.87 759	2.70 742	1.81 759	1.34 756	1.60 741	1.05 737	2.06 752	2.62 756	5.63 768	5.12 763	5.96 761	7.09 770	4.39 766	3.43 757	3.29 769	2.06 770	1.98 763	2.94 773	2.47 762	2.15 762

coex-ft	3.48 755	0.81 730	48.53 800	0.24 423	0.19 526	0.53 663	0.47 694	0.49 507	2.36 754	7.18 771	1.20 716	0.96 711	2.53 753	0.75 639	2.14 749	0.13 581	0.15 507	0.14 612	0.12 572	0.22 664	0.47 698

noway3	4.31 756	5.41 767	4.87 757	11.29 775	10.45 772	5.75 758	4.48 767	4.23 763	0.99 721	1.88 750	2.54 756	6.09 767	3.58 763	3.77 762	4.56 764	1.98 760	0.46 728	2.02 767	1.74 766	5.77 769	4.35 767

noway2	4.31 756	5.35 766	4.91 758	11.32 776	10.44 771	5.75 758	4.48 767	4.21 762	0.98 717	1.89 751	2.51 753	6.10 768	3.59 764	3.66 758	4.55 763	1.98 760	0.46 728	2.01 764	1.74 766	5.80 771	4.46 768

TCMNet-wrong-test	4.33 758	5.65 768	4.76 752	11.36 777	10.39 770	5.87 764	4.45 766	4.24 764	1.10 728	1.93 754	2.43 751	6.07 765	3.54 761	3.87 763	4.51 762	2.00 762	0.47 730	1.96 762	1.68 762	5.78 770	4.48 769

zzzz4	4.35 759	5.87 770	5.01 761	11.40 778	10.45 772	5.76 760	4.48 767	4.31 766	0.98 717	1.89 751	2.52 754	6.02 762	3.52 759	3.69 759	4.60 765	2.00 762	0.47 730	2.01 764	1.73 764	5.85 772	4.49 770

noway1	4.35 759	5.86 769	4.96 760	11.40 778	10.45 772	5.77 761	4.48 767	4.31 766	0.97 716	1.89 751	2.52 754	6.02 762	3.52 759	3.69 759	4.60 765	2.00 762	0.47 730	2.01 764	1.73 764	5.85 772	4.49 770

noway4	4.36 761	5.91 771	4.91 758	11.41 780	10.47 775	5.83 762	4.53 771	4.26 765	0.98 717	1.85 749	2.49 752	6.07 765	3.55 762	3.70 761	4.61 767	2.01 765	0.48 734	2.02 767	1.72 763	5.88 774	4.51 772

UHP	4.71 762	0.78 728	7.53 765	0.49 713	0.70 731	9.19 770	2.46 762	5.22 769	13.78 784	8.21 774	14.54 783	9.76 775	8.70 773	4.05 764	4.15 760	0.43 724	0.32 706	0.37 716	0.56 739	1.22 750	1.84 760

tt	4.71 762	0.11 153	3.94 749	2.06 760	1.54 758	10.14 772	16.85 776	9.28 776	4.99 765	1.41 737	1.05 709	4.68 758	4.89 765	3.36 757	5.86 770	5.73 774	9.15 783	2.23 770	2.51 770	3.02 763	1.34 758

BEATNet-Init1	4.91 764	3.27 761	14.39 781	0.69 728	0.65 729	10.19 773	3.83 765	5.04 768	5.11 766	8.73 775	8.52 771	13.95 784	7.66 772	7.79 773	5.79 769	0.32 711	0.34 713	0.34 713	0.38 720	0.64 726	0.64 729

Selective-IGEV-i1pa	5.75 765	8.12 773	4.85 756	1.10 748	0.54 719	13.48 775	3.52 763	9.46 777	7.56 770	7.13 770	10.00 775	9.12 773	7.56 771	14.91 785	6.08 771	3.55 770	1.33 763	1.94 761	0.77 750	0.79 736	3.23 765

DPSimNet_ROB	6.21 766	5.16 762	9.50 767	5.59 766	5.56 763	7.64 767	10.02 773	4.07 761	7.33 769	6.84 769	6.26 766	7.17 770	10.55 774	4.07 765	5.68 768	5.50 773	4.29 773	5.24 774	3.66 774	4.05 766	5.96 774

USTest	6.84 767	5.16 762	5.45 762	7.18 769	7.26 765	14.27 776	22.53 778	8.48 773	9.29 773	5.44 767	6.42 768	6.27 769	6.69 769	6.83 771	8.49 774	1.95 759	3.27 771	2.16 769	2.54 771	3.76 764	3.31 766

EDNetEfficientorigin	7.48 768	0.57 705	139.59 802	0.25 469	0.17 461	0.44 619	0.30 618	0.48 496	1.04 723	1.29 732	1.02 708	0.82 702	0.87 715	0.76 646	1.02 701	0.10 467	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.22 664	0.25 587

ASD4	8.08 769	7.42 772	8.23 766	6.03 768	6.01 764	14.62 777	20.55 777	9.03 775	8.06 771	7.51 773	6.52 770	7.36 771	6.42 767	8.13 774	9.88 775	5.93 775	5.10 774	6.60 781	5.79 775	6.82 775	5.52 773

DGTPSM_ROB	8.38 770	5.24 764	10.71 779	5.32 765	10.19 768	8.34 768	23.49 782	6.11 771	13.43 781	4.93 765	10.93 779	5.64 759	10.55 774	6.17 769	12.73 779	3.74 771	7.56 776	3.68 771	7.24 780	4.09 767	7.49 777

DPSMNet_ROB	8.44 771	5.25 765	10.87 780	5.59 766	10.27 769	8.34 768	23.51 783	6.12 772	13.47 782	4.96 766	10.94 780	5.65 760	10.55 774	6.25 770	12.77 780	4.01 772	7.62 777	3.75 772	7.27 781	4.16 768	7.54 778

DLNR-FE	10.53 772	12.31 783	20.33 788	105.85 804	23.36 793	0.14 43	0.13 91	3.25 760	0.20 143	0.16 199	0.23 290	0.16 236	0.10 89	0.31 395	0.16 244	2.59 768	0.32 706	0.07 168	0.07 217	40.66 803	0.28 619

DLNR_Zeroshot_test	10.53 772	12.28 782	20.32 786	105.84 803	23.88 794	0.14 43	0.13 91	3.20 759	0.20 143	0.16 199	0.23 290	0.16 236	0.10 89	0.32 406	0.16 244	2.54 767	0.32 706	0.07 168	0.07 217	40.17 802	0.28 619

iinet-test	10.74 774	9.21 774	9.52 768	10.46 770	10.67 776	17.92 782	25.86 784	12.61 781	13.38 779	9.65 779	10.06 776	9.98 776	10.66 777	11.13 781	12.60 776	6.36 777	7.73 778	5.65 776	6.66 776	7.29 776	7.31 775

IINet	10.74 774	9.21 774	9.52 768	10.46 770	10.67 776	17.92 782	25.86 784	12.61 781	13.38 779	9.65 779	10.06 776	9.98 776	10.66 777	11.13 781	12.60 776	6.36 777	7.73 778	5.65 776	6.66 776	7.29 776	7.31 775

LRCNet_RVC	10.94 776	14.45 785	9.66 770	15.38 781	8.02 767	1.08 719	0.35 651	8.72 774	0.72 685	12.63 784	15.84 784	9.73 774	6.52 768	8.58 775	6.38 772	20.33 795	5.39 775	23.79 797	21.95 797	15.35 784	13.96 785

DPSM_ROB	11.46 777	9.79 780	10.18 774	11.11 773	11.31 778	19.08 785	27.38 787	13.42 784	14.23 785	10.34 781	11.13 781	10.97 782	11.33 783	11.89 783	13.49 781	6.74 779	8.19 781	6.00 778	7.05 778	7.74 778	7.76 779

DPSM	11.46 777	9.79 780	10.18 774	11.11 773	11.31 778	19.08 785	27.38 787	13.42 784	14.23 785	10.34 781	11.13 781	10.97 782	11.33 783	11.89 783	13.49 781	6.74 779	8.19 781	6.00 778	7.05 778	7.74 778	7.76 779

xxxxx1	15.30 779	9.78 777	10.23 776	20.34 784	19.47 783	17.10 778	23.00 779	10.36 778	11.04 775	9.25 776	9.66 772	10.74 779	10.66 777	10.60 777	13.72 783	8.14 781	9.35 784	31.88 800	44.61 801	12.63 781	13.46 782

tt_ll	15.30 779	9.78 777	10.23 776	20.34 784	19.47 783	17.10 778	23.00 779	10.36 778	11.04 775	9.25 776	9.66 772	10.74 779	10.66 777	10.60 777	13.72 783	8.14 781	9.35 784	31.88 800	44.61 801	12.63 781	13.46 782

ff	15.30 779	9.78 777	10.23 776	20.34 784	19.47 783	17.10 778	23.00 779	10.36 778	11.04 775	9.25 776	9.66 772	10.74 779	10.66 777	10.60 777	13.72 783	8.14 781	9.35 784	31.88 800	44.61 801	12.63 781	13.46 782

PML	15.86 782	13.12 784	7.07 764	5.22 764	7.66 766	32.93 789	64.30 799	5.37 770	10.12 774	25.87 798	67.29 803	20.25 786	13.20 785	10.09 776	6.81 773	5.94 776	2.00 769	6.03 780	2.18 769	9.13 780	2.62 764

Anonymous_1	16.44 783	9.26 776	9.67 771	10.63 772	14.54 780	18.62 784	26.98 786	12.68 783	13.53 783	10.78 783	10.37 778	10.15 778	10.66 777	10.99 780	12.64 778	15.61 792	7.73 778	16.87 790	43.01 800	56.14 804	7.86 781

HaxPig	17.72 784	20.23 795	19.76 783	16.55 782	16.52 781	9.46 771	9.42 772	14.48 786	13.31 778	18.59 786	18.67 785	17.39 785	16.68 786	17.07 786	16.43 786	21.99 799	20.86 795	22.28 796	21.55 794	21.30 795	21.88 799

MEDIAN_ROB	21.20 785	24.56 799	23.42 794	19.57 783	19.62 786	13.29 774	11.21 774	18.04 787	17.02 787	22.07 797	21.92 787	20.84 787	20.24 787	21.02 787	19.68 787	25.59 800	24.08 796	26.20 798	25.19 798	25.31 798	25.19 802

RAFT-FEzeroshot	23.04 786	19.71 790	20.25 784	22.47 790	22.80 790	38.32 790	55.23 795	26.95 791	28.70 792	20.66 792	22.23 789	22.07 790	22.86 790	23.85 789	27.17 791	13.53 785	16.47 789	12.08 782	14.22 785	15.58 787	15.60 788

RAFT-FE	23.04 786	19.71 790	20.25 784	22.47 790	22.80 790	38.32 790	55.23 795	26.95 791	28.70 792	20.66 792	22.23 789	22.07 790	22.86 790	23.85 789	27.17 791	13.53 785	16.47 789	12.08 782	14.22 785	15.58 787	15.60 788

CasAABBNet	23.04 786	19.69 788	20.32 786	22.42 787	22.73 787	38.35 793	55.23 795	26.99 794	28.74 794	20.67 794	22.28 791	22.11 793	22.86 790	23.84 788	27.17 791	13.52 784	16.47 789	12.08 782	14.21 783	15.57 785	15.60 788

FlowAnything	23.08 789	19.70 789	20.48 789	22.45 789	22.73 787	38.34 792	55.18 792	27.00 795	28.79 795	20.83 796	22.42 794	22.10 792	22.83 789	23.85 789	27.23 795	13.53 785	16.54 792	12.10 787	14.29 788	15.59 789	15.58 787

Hybrid-DGEV	23.11 790	19.81 793	20.81 791	22.43 788	22.74 789	38.45 795	55.25 798	27.21 798	28.95 798	20.63 791	22.37 792	22.03 789	22.89 794	23.96 793	27.14 789	13.54 788	16.46 788	12.09 785	14.23 787	15.57 785	15.57 786

Selective-RAFT-Error	23.11 790	19.77 792	20.60 790	22.49 792	22.80 790	38.46 796	55.19 793	27.13 797	28.90 796	20.73 795	22.38 793	22.11 793	22.91 795	23.94 792	27.18 794	13.54 788	16.57 793	12.09 785	14.21 783	15.61 790	15.65 791

fast-reg	23.61 792	20.43 796	23.27 793	23.15 793	24.75 796	38.65 797	55.20 794	26.97 793	28.94 797	20.18 789	21.86 786	21.68 788	22.34 788	24.15 795	27.35 796	13.84 791	16.57 793	14.84 789	15.61 789	16.59 792	15.88 792

LSM0	24.21 793	19.88 794	22.33 792	24.42 794	40.13 801	38.41 794	54.99 791	27.05 796	28.61 791	20.59 790	22.00 788	22.29 795	22.86 790	24.12 794	27.16 790	13.59 790	16.33 787	12.13 788	14.08 782	15.72 791	17.53 794

AVERAGE_ROB	25.43 794	29.01 800	27.22 795	24.60 795	24.16 795	17.78 781	12.87 775	22.39 790	21.40 790	26.72 799	26.08 797	25.18 796	24.52 798	25.07 796	23.57 788	29.94 801	28.36 801	30.60 799	29.57 799	29.83 799	29.66 803

RSGM-EC	29.37 795	17.55 786	9.85 772	35.22 798	33.16 797	26.01 787	45.63 789	20.07 788	17.60 788	18.98 787	23.47 795	30.02 797	23.62 796	41.06 801	44.49 802	58.94 802	34.33 802	32.95 803	20.18 790	33.70 800	20.62 797

acva	29.37 795	17.55 786	9.85 772	35.22 798	33.16 797	26.01 787	45.63 789	20.07 788	17.60 788	18.98 787	23.47 795	30.02 797	23.62 796	41.06 801	44.49 802	58.94 802	34.33 802	32.95 803	20.18 790	33.70 800	20.62 797

Selective-IGEV-i16pa	31.25 797	41.63 803	4.08 750	0.51 717	0.38 696	97.61 803	0.73 722	61.16 804	60.81 803	17.49 785	65.92 802	39.64 803	53.28 803	107.35 804	27.39 797	20.46 798	3.81 772	4.39 773	1.97 768	0.41 712	16.06 793

zzzzzz3	33.87 798	22.29 797	30.19 796	40.83 800	40.72 802	53.80 798	74.95 801	37.94 800	43.72 801	30.30 800	32.80 798	33.62 801	36.50 801	35.21 797	41.72 801	19.37 793	24.62 797	18.28 792	21.49 792	19.97 793	19.16 795

zzz1	33.89 799	22.31 798	30.41 797	40.83 800	40.73 803	53.80 798	74.90 800	37.96 801	43.78 802	30.32 801	32.84 799	33.63 802	36.50 801	35.24 798	41.71 800	19.38 794	24.63 798	18.29 793	21.50 793	19.98 794	19.16 795

zzzz2	34.79 800	29.98 801	31.25 798	34.15 796	34.21 799	57.99 800	83.40 802	41.08 802	43.61 799	31.19 802	33.64 800	32.74 799	34.05 799	35.64 799	40.72 798	20.38 796	24.84 799	18.37 794	21.57 795	23.52 796	23.57 800

noway5	34.79 800	29.98 801	31.25 798	34.15 796	34.21 799	57.99 800	83.40 802	41.08 802	43.61 799	31.19 802	33.64 800	32.74 799	34.05 799	35.64 799	40.72 798	20.38 796	24.84 799	18.37 794	21.57 795	23.52 796	23.57 800

test_example2	100.95 802	107.33 804	67.16 801	98.17 802	106.88 804	89.44 802	101.34 804	37.23 799	97.88 804	129.56 804	131.26 804	65.41 804	67.34 804	91.22 803	79.29 804	143.32 804	199.32 804	81.12 805	102.17 804	121.89 805	101.70 804

ccccc	254.75 803	256.25 805	312.96 803	351.50 805	361.31 805	144.22 804	162.41 805	153.19 805	130.64 805	152.98 805	153.47 805	161.94 805	200.51 805	268.06 805	296.01 805	387.64 805	346.97 805	244.11 806	219.32 805	413.57 806	378.05 805

GS-Stereo							0.16 235	0.38 359	0.21 172	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.31 701	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.63 725

STTRV1_RVC		0.33 627		0.29 598	0.36 690	0.49 650	0.31 628	0.63 660	0.54 621	0.47 639	0.56 629	0.47 606	0.43 638	1.00 699	0.40 583	0.28 704	0.21 607	0.20 671	0.18 665	0.25 676	0.18 481

FADE		1.19 747		0.71 732	0.76 735													17.17 791		0.51 718

Low-res two-view benchmark