Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SCION-M(vits-remse)	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.24 659	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 475	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 537	0.41 646	0.05 2	0.33 622	0.14 402	0.16 531	0.20 581	0.19 576	0.08 456	0.06 457	0.17 682	0.15 680	0.07 410	0.08 502

LACA_dic	0.07 7	0.10 539	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.04 82

over-6	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.10 228	0.09 27	0.17 296	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.05 225

over v1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-8	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-9	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.08 14	0.08 32	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

monster-pro	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.12 172	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.08 151	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 399	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.11 297	0.11 280	0.11 324	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.10 45	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 228	0.10 44	0.14 170	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.15 132	0.05 2	0.20 579	0.15 363	0.17 296	0.31 576	0.15 432	0.29 588	0.26 589	0.16 531	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.05 2	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.06 2	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 636	0.17 545	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

castereo++	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.14 436	0.12 119	0.11 75	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

trnet	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

s12784h	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.05 2	0.16 495	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.11 324	0.11 385	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

rgla	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

DNSM	0.09 195	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.13 643	0.10 583

Weightmod	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.12 172	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

LGCAT	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.07 8	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.10 570	0.09 606	0.04 1	0.05 212	0.04 54	0.09 551

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.05 2	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

DNS	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.17 514	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.03 1	0.13 643	0.09 551

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 225

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DF	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

aanet-new-90k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.12 102	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.11 75	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.11 75	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-32k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.09 64	0.09 209	0.08 144	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.07 198	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.14 170	0.12 172	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-14k	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.15 279	0.06 30	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.13 136	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 99	0.06 126	0.15 476	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.13 198	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.14 274	0.13 136	0.16 321	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.11 280	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 99	0.06 126	0.17 545	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.14 274	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Foundation-i1	0.09 195	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.16 256	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GeoVLM	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.11 81	0.11 75	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.07 1	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.15 213	0.12 172	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DispViT+	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 81	0.18 331	0.16 321	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.06 8	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.12 341	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 77	0.10 293	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 217	0.05 2	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

AdaDepth	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.09 28	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

asda	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 256	0.10 96	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 331	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

depthmonostereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.11 385	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DVStereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.14 170	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.15 279	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

4.25_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.18 331	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

3.25w_new	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 99	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

monsterstereo	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.16 256	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.10 96	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

xyz-stereo-finetune	0.11 330	0.08 389	0.13 386	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.19 571	0.17 296	0.19 406	0.12 342	0.14 339	0.15 433	0.10 347	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.12 341	0.11 81	0.15 213	0.10 96	0.12 342	0.09 185	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.22 626	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.04 82

AIO_rvc	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.04 1	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

HUF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

castereo	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.18 386	0.08 151	0.10 225	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.04 1	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.07 8	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

WCG-NET	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.13 136	0.13 217	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 195	0.10 539	0.31 658	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.11 220	0.07 1	0.12 627	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

AIO-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WCG-NET（raft）	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

CASnet	0.09 195	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 576	0.08 501	0.05 183	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.07 5	0.13 136	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.11 75	0.16 321	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

MC-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.12 303	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

RCA-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.18 331	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

DCANet-4	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.13 377	0.16 373	0.09 255	0.14 485	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

ADStereo(finetuned)	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.12 418	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

AnonymousM	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.14 251	0.13 377	0.11 280	0.09 255	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.05 212	0.05 183	0.05 225

TANstereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.15 213	0.19 406	0.11 297	0.15 360	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

DCANet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.16 256	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

CREStereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.06 339
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.06 36	0.12 341	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.09 209	0.13 323	0.10 293	0.07 198	0.13 378	0.10 229	0.15 671	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 410	0.06 339

HITNet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.06 36	0.11 286	0.10 44	0.18 331	0.18 386	0.13 377	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 322	0.05 225
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
MLCV	0.12 410	0.07 259	0.16 513	0.18 424	0.06 36	0.15 463	0.17 479	0.19 362	0.21 447	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.14 416	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

EE1	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.07 47	0.10 44	0.16 256	0.12 172	0.08 151	0.05 7	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

AnonStereo	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.19 362	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

NoBS	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.13 198	0.05 1	0.07 20	0.06 30	0.09 185	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

416test1013	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.09 28	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 259	0.06 6	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

test410_97500	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GELT-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.21 402	0.17 352	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.03 1	0.03 2

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.19 501	0.07 146	0.10 228	0.09 27	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.07 410	0.05 225

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.08 32	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Weightmod_eth	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.07 418	0.04 54	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.10 225	0.05 5	0.07 198	0.06 2	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

S0	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.20 571	0.07 146	0.18 538	0.23 639	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.10 225	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.09 525	0.10 628	0.14 657	0.14 662	0.05 183	0.04 82

SMOE	0.10 276	0.08 389	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.13 217	0.11 297	0.13 323	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.06 322	0.04 82

SME	0.11 330	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.20 579	0.13 198	0.21 402	0.17 352	0.12 342	0.13 323	0.10 293	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.06 322	0.05 225

depth_test_26	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.07 77	0.08 213	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.07 429

TestStereo_HLe17	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

TestStereo_HL3	0.11 330	0.05 45	0.16 513	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.20 375	0.09 64	0.15 432	0.30 596	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

GGDA	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.14 274	0.19 362	0.19 406	0.13 377	0.20 449	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

quiztm	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.14 170	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.08 213	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

TS12	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.21 606	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.11 75	0.09 64	0.10 260	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.09 68	0.12 388	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-10k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-8k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.16 256	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.12 102	0.11 129	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.08 151	0.13 323	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.15 213	0.14 251	0.08 151	0.11 280	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

PSi22	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.14 170	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LiteMatch	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.15 503	0.10 136	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

Lsterematch	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.15 363	0.14 170	0.17 352	0.16 461	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.12 320	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

VMStereo-Base	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.15 360	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

gcap_with_dpt	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.13 217	0.08 151	0.12 303	0.04 1	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.07 8	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

WQFJA1++	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.14 72	0.07 146	0.11 286	0.11 81	0.11 75	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

LCMNet	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.10 45	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

252Zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.14 251	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.06 339

GASTEREO	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.07 47	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

water-stereo	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.08 213	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

asd	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.07 47	0.09 27	0.16 256	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.06 1	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.19 571	0.17 296	0.12 172	0.15 432	0.15 360	0.17 470	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.06 339

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.04 1	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.05 2	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

LG-Stereo	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.17 479	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

MM-Stereo_test3	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.19 571	0.24 477	0.19 406	0.06 30	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.18 530	0.21 402	0.20 430	0.09 209	0.11 280	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

HART	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

AIO-test1	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.23 650	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.21 402	0.14 251	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.03 1	0.06 339

fffft	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.07 77	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.13 217	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

tt45	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.09 209	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

fffy	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.17 479	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

GCAP-BAT	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

Occ-G	0.08 99	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.13 136	0.15 279	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

RSM++	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.11 75	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.19 362	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

gcap-zeroshot	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

MoCha-V2	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.20 571	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

1111x	0.15 521	0.08 389	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.18 538	0.25 671	0.31 602	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.26 589	0.15 503	0.13 378	0.23 624	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

MSKI-zero shot	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.13 217	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MIM_Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.12 119	0.20 375	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.09 255	0.05 16	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

testlalala	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

Any-RAFT	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.12 303	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

RAFT-Test	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

4D-IteraStereo	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.05 225

LoS_RVC	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LoS	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.14 436	0.11 81	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.09 300	0.15 444	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 99	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.11 324	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

knoymous	0.11 330	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.15 463	0.14 274	0.19 362	0.13 217	0.11 297	0.17 397	0.13 379	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

fff	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

GLC_STEREO	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.24 490	0.12 342	0.13 323	0.12 346	0.08 253	0.18 539	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

test-3	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

STrans-v2	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.11 129	0.11 297	0.15 360	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

TransformOpticalFlow	0.10 276	0.08 389	0.13 386	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.19 362	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.11 324	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

cross-raft	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.11 286	0.25 671	0.13 136	0.15 279	0.08 151	0.11 280	0.12 346	0.10 347	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.14 339	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82
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
raft+_RVC	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.11 81	0.24 477	0.20 430	0.12 342	0.15 360	0.12 346	0.08 253	0.12 320	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

XX-TBD	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.07 146	0.12 341	0.16 437	0.14 170	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

csc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

cscssc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

111	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.23 473	0.11 297	0.12 303	0.14 402	0.11 385	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

AFF-stereo	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.09 64	0.10 260	0.12 303	0.09 255	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.16 256	0.17 352	0.08 151	0.12 303	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Gwc-CoAtRS	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.08 151	0.10 225	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

BEATNet_4x	0.12 410	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.07 146	0.15 463	0.07 5	0.22 429	0.18 386	0.16 461	0.19 436	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

iResNet_ROB	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.14 72	0.07 146	0.18 538	0.14 274	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.25 536	0.23 559	0.15 503	0.15 444	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

pmcnn	0.15 521	0.07 259	0.19 583	0.15 132	0.07 146	0.20 579	0.15 363	0.24 477	0.26 526	0.21 568	0.34 627	0.28 607	0.18 571	0.18 539	0.17 545	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.08 246	0.04 1	0.13 198	0.08 14	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

anonymous	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.05 5	0.13 198	0.10 45	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.07 8	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

S	0.12 410	0.08 389	0.09 143	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.19 571	0.17 296	0.16 321	0.13 377	0.11 280	0.13 379	0.10 347	0.11 220	0.13 435	0.09 525	0.07 535	0.13 643	0.15 680	0.06 322	0.04 82

Anonymus	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.06 339

PhaseNet	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.20 375	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.09 255	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

ManiGeoR	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLF11	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.12 7	0.08 246	0.14 436	0.11 81	0.22 429	0.10 96	0.12 342	0.23 494	0.11 324	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

HLf10	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLf8	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.11 1	0.08 246	0.15 463	0.12 119	0.22 429	0.15 279	0.13 377	0.17 397	0.12 346	0.10 347	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.08 484	0.08 502

TestStereo_HL2	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.18 386	0.13 377	0.21 473	0.12 346	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

TestStereo-Hl	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.15 463	0.14 274	0.20 375	0.17 352	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

LiteMatch*	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

aanet-new-12k	0.08 99	0.09 476	0.07 17	0.20 571	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.12 102	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

IGEV_i1	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.19 563	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.18 510	0.18 425	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

RT-Monster	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.17 296	0.18 386	0.13 377	0.10 225	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

Selective-IGEV-i1	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.16 437	0.22 429	0.30 568	0.16 461	0.17 397	0.16 448	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

Hybrid-DGEV-03	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.08 246	0.16 495	0.14 274	0.15 213	0.14 251	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

BStereo	0.08 99	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.07 47	0.09 27	0.15 213	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

Anonymus123	0.09 195	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.11 286	0.09 27	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

NLSM3	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.07 418	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.10 225	0.06 52	0.10 347	0.10 136	0.11 319	0.07 371	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

gasm-f	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

IGEV-FE	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DA	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

GGEV	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

MSCF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

z-ln-s-r	0.17 568	0.10 539	0.40 685	0.19 501	0.08 246	0.17 519	0.18 530	0.22 429	0.33 591	0.18 510	0.40 661	0.22 541	0.17 555	0.20 581	0.23 624	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.05 225

S2M2_XL	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.09 160	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.06 339
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.18 386	0.19 529	0.18 425	0.20 513	0.14 485	0.17 514	0.16 529	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.09 551

G2L-Stereo_test	0.14 475	0.07 259	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.16 437	0.30 589	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

MM-Stereo_test2	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.18 530	0.15 213	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

SCV	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.04 82

AIO-test2	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.23 650	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.23 453	0.23 473	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.09 549	0.05 183	0.05 225

999	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.08 144	0.08 213	0.08 253	0.16 479	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225

mms	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.03 2

tg	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.20 375	0.12 172	0.08 151	0.11 280	0.11 324	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

PAM_32	0.09 195	0.05 45	0.17 545	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.14 416	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

PAM	0.10 276	0.05 45	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.16 437	0.15 213	0.16 321	0.12 342	0.09 185	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

UGAM-zero	0.09 195	0.05 45	0.15 476	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

UGAM	0.13 438	0.10 539	0.09 143	0.22 626	0.08 246	0.12 341	0.20 595	0.17 296	0.23 473	0.21 568	0.16 373	0.13 379	0.13 460	0.19 556	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.13 643	0.11 625	0.07 410	0.05 225

ITSA-stereo	0.15 521	0.10 539	0.14 427	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.30 589	0.49 688	0.17 480	0.19 436	0.22 541	0.15 503	0.17 514	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.08 502

RAStereo	0.10 276	0.09 476	0.08 66	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.15 213	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

Pointernet	0.09 195	0.04 1	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.10 44	0.15 213	0.17 352	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

test_sample6	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.19 571	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.19 501	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

test_sample5	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

test_sample4	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.19 563	0.18 530	0.26 515	0.17 352	0.16 461	0.25 536	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

test_sample2	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.18 530	0.21 402	0.16 321	0.14 405	0.20 449	0.19 501	0.15 503	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

test_sample1	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.13 23	0.08 246	0.19 563	0.16 437	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.22 485	0.18 485	0.16 531	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.07 429

MGS-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.15 463	0.16 437	0.18 331	0.18 386	0.10 260	0.09 185	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.06 339

SMFormer	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

tta	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.06 339

qqq1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

fff1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

CoDeX	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.23 453	0.27 536	0.13 377	0.17 397	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

11t1	0.12 410	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.17 519	0.15 363	0.18 331	0.15 279	0.15 432	0.15 360	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

DualNet	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

ffm	0.12 410	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

ff1	0.13 438	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

mmx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

xxx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

IGEV_Zeroshot_test	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

UniTT-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

HH	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

HanStereo	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

LL-Strereo2	0.10 276	0.10 539	0.15 476	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.09 27	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.16 479	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.06 322	0.05 225

CAS	0.08 99	0.04 1	0.07 17	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

riskmin	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.14 436	0.14 274	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.14 339	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.08 502

Selective-RAFT	0.11 330	0.10 539	0.11 279	0.21 606	0.08 246	0.16 495	0.13 198	0.20 375	0.22 461	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

ProNet	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.06 339

TestStereo1	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 704	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

qqq	0.13 438	0.09 476	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.15 432	0.19 436	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.16 529	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

x	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.19 436	0.19 501	0.17 555	0.18 539	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

raft_robust	0.13 438	0.10 539	0.07 17	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.24 654	0.28 558	0.33 591	0.20 552	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

RAFT_CTSACE	0.12 410	0.09 476	0.10 216	0.22 626	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.18 331	0.16 321	0.20 552	0.27 562	0.13 379	0.07 198	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

SA-5K	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 704	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

Sa-1000	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.14 436	0.22 627	0.22 429	0.18 386	0.15 432	0.20 449	0.17 470	0.11 385	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.05 183	0.05 225

SA	0.12 410	0.09 476	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.23 453	0.18 386	0.17 480	0.27 562	0.14 402	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.05 183	0.04 82

iRaft-Stereo_5w	0.12 410	0.09 476	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.19 529	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.20 581	0.16 529	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.06 339

CIPLG	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.11 280	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

iRaft-Stereo_20w	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.18 331	0.10 96	0.11 297	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

IPLG	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.20 375	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.07 145	0.07 198	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

IPLGR_C	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

IPLGR	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.17 479	0.21 402	0.24 490	0.11 297	0.12 303	0.11 324	0.08 253	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

GMOStereo	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

test_3	0.10 276	0.09 476	0.10 216	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.26 681	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

CrosDoStereo	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

Patchmatch Stereo++	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.13 377	0.14 339	0.11 324	0.12 418	0.11 220	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

IIG-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.12 119	0.22 429	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.11 324	0.12 418	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

NRIStereo	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.16 256	0.15 279	0.12 342	0.14 339	0.13 379	0.12 418	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.07 429

PSM-adaLoss	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo_v2	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

HUI-Stereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

DeepStereo_LL	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

THIR-Stereo	0.12 410	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.17 296	0.25 512	0.16 461	0.24 507	0.14 402	0.12 418	0.12 320	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

PFNet	0.12 410	0.06 126	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.26 515	0.20 430	0.16 461	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DeepStereo_RVC	0.11 330	0.08 389	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

iGMRVC	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

IRAFT_RVC	0.12 410	0.08 389	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.07 47	0.15 363	0.24 477	0.23 473	0.14 405	0.14 339	0.15 433	0.12 418	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

RAFT-345	0.11 330	0.07 259	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.10 96	0.11 297	0.36 635	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.05 225

iRAFT	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

CRE-IMP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.18 331	0.10 96	0.14 405	0.13 323	0.13 379	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

test-2	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

RAFT	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.24 654	0.20 375	0.19 406	0.21 568	0.21 473	0.17 470	0.12 418	0.16 479	0.09 115	0.06 183	0.07 535	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.05 225

test-1	0.10 276	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.24 654	0.14 170	0.18 386	0.09 209	0.07 77	0.09 255	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

RAFT-IKP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

Prome-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.22 429	0.13 217	0.12 342	0.17 397	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.09 551

rafts_anoy	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.06 339

TestStereo	0.13 438	0.14 626	0.11 279	0.23 650	0.08 246	0.15 463	0.21 616	0.20 375	0.23 473	0.14 405	0.24 507	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.05 225

raftrobust	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.10 44	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RALCasStereoNet	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.17 296	0.11 129	0.12 342	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

222	0.16 546	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.24 629	0.18 530	0.30 589	0.20 430	0.17 480	0.28 576	0.17 470	0.16 531	0.15 444	0.40 720	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

xxxx	0.15 521	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.23 624	0.18 530	0.31 602	0.19 406	0.14 405	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.26 660	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

test_xeample	0.15 521	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.21 599	0.20 595	0.28 558	0.20 430	0.16 461	0.29 588	0.19 501	0.16 531	0.15 444	0.26 660	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

FENet	0.13 438	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.17 480	0.23 494	0.16 448	0.12 418	0.14 416	0.15 513	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

cf-r	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.19 571	0.20 375	0.25 512	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.16 531	0.14 416	0.14 478	0.10 570	0.05 293	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

GANet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.17 479	0.22 429	0.21 447	0.17 480	0.24 507	0.23 559	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.10 570	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

PSMNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.24 477	0.24 490	0.16 461	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.06 457	0.09 526	0.12 647	0.08 484	0.07 429

GwcNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.20 595	0.21 402	0.27 536	0.18 510	0.27 562	0.22 541	0.16 531	0.14 416	0.15 513	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.07 410	0.07 429

R-Stereo Train	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RAFT-Stereo	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 475	0.07 259	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.29 574	0.20 430	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

HSM-Net_RVC	0.14 475	0.08 389	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.15 363	0.27 537	0.29 558	0.19 529	0.21 473	0.29 616	0.14 485	0.17 514	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 521	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.18 538	0.09 27	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.24 507	0.24 565	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.06 339

iResNetv2_ROB	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.16 495	0.12 119	0.25 496	0.35 612	0.21 568	0.29 588	0.24 565	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.09 549	0.08 502

iResNet	0.13 438	0.10 539	0.18 571	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.20 375	0.26 526	0.15 432	0.23 494	0.15 433	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

LE_ROB	0.50 725	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.24 629	0.16 437	0.22 429	1.81 766	4.63 773	0.67 719	0.47 706	0.44 718	0.20 581	0.29 680	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

noway7	0.10 276	0.07 259	0.13 386	0.20 571	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.28 558	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.07 145	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.21 606	0.09 382	0.08 100	0.11 81	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.10 225	0.05 5	0.06 76	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

SE	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.11 286	0.11 81	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.16 373	0.09 255	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.04 82

DN	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.18 530	0.17 296	0.16 321	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.11 602	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.09 551

RT-IGEV	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.24 477	0.27 536	0.16 461	0.17 397	0.17 470	0.10 347	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.07 410	0.07 429

DepthFocus	0.08 99	0.04 1	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.07 47	0.12 119	0.10 45	0.05 4	0.09 209	0.05 7	0.07 145	0.04 1	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

Hybrid-DGEV-2	0.11 330	0.06 126	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.09 160	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.12 418	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

DStereoRT	0.16 546	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.28 558	0.22 461	0.12 342	0.20 449	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.96 758	0.09 549	0.05 183	0.04 82

WQFJA1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 571	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

WQFJX1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

WQFJX	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.21 606	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.12 342	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

NLMM	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 571	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

FE-Mocha	0.09 195	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

FlowAnything_test	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.14 274	0.20 375	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

G2L-Stereo	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.12 119	0.27 537	0.22 461	0.16 461	0.27 562	0.21 523	0.13 460	0.17 514	0.18 563	0.09 525	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

FLISNet	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

CoSv	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

SCV_C0	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

IGEV-RUCA	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.10 228	0.12 119	0.10 45	0.12 172	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

rvit_0105_5	0.14 475	0.09 476	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.23 639	0.24 477	0.27 536	0.14 405	0.15 360	0.18 485	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.14 667	0.11 642	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

rvit_stereo_0083	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.26 526	0.11 297	0.14 339	0.13 379	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_0081_aga	0.11 330	0.09 476	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.19 406	0.10 260	0.18 425	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.06 339

rvit_stereo_0081	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

model_zeroshot	0.10 276	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.13 217	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

rvit_stereo_0082	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_0080	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

test_sample3	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.14 72	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.16 461	0.22 485	0.19 501	0.15 503	0.17 514	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.08 502

CAS++	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.24 477	0.14 251	0.11 297	0.09 185	0.11 324	0.07 198	0.14 416	0.09 115	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.18 424	0.09 382	0.12 341	0.15 363	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.10 293	0.10 347	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.05 225

MyStereo8	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.18 538	0.14 274	0.19 362	0.22 461	0.12 342	0.18 425	0.11 324	0.10 347	0.16 479	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.09 551

MyStereo07	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo06	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.19 362	0.12 172	0.12 342	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo05	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.27 537	0.35 612	0.17 480	0.14 339	0.15 433	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo04	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.29 574	0.38 632	0.17 480	0.14 339	0.16 448	0.10 347	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

AE-Stereo	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.19 406	0.09 209	0.14 339	0.12 346	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

ACVNet-DCA	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

xx1	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.16 448	0.16 531	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

1test111	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.15 444	0.16 529	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

cc1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

mmm	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.09 382	0.17 519	0.18 530	0.21 402	0.15 279	0.15 432	0.23 494	0.21 523	0.16 531	0.16 479	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

ff7	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ffff	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

11t	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

tt1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.15 213	0.19 406	0.09 209	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

whm_eth	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

plain	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.13 217	0.13 377	0.15 360	0.09 255	0.12 418	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

MaDis-Stereo	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.10 44	0.16 256	0.16 321	0.09 209	0.11 280	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

PCWNet_CMD	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 618	0.14 405	0.20 449	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

anonymousdsp2	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

anonymousdsp	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

CBFPSM	0.14 475	0.06 126	0.26 632	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.20 552	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.16 479	0.18 563	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.07 410	0.07 429

gwcnet-sp	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

scenet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

CASS	0.13 438	0.12 585	0.11 279	0.23 650	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.17 480	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.14 416	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.09 549	0.07 429
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 438	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.17 479	0.19 362	0.29 558	0.15 432	0.24 507	0.15 433	0.14 485	0.14 416	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.05 183	0.06 339

ssnet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

CroCo-Stereo Lap2	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

ccc-4	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

DisPM	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.17 352	0.14 405	0.20 449	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.11 611

IER	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.26 526	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.20 601	0.16 479	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

CRFU-Net	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.19 563	0.14 274	0.26 515	0.20 430	0.28 647	0.27 562	0.29 616	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.08 502

RAFT+CT+SA	0.13 438	0.11 567	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.28 694	0.22 429	0.22 461	0.15 432	0.26 553	0.10 293	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

test_4	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.22 627	0.15 213	0.17 352	0.12 342	0.18 425	0.12 346	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.03 2

IGEV-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.25 496	0.32 583	0.25 620	0.30 596	0.24 565	0.15 503	0.21 599	0.18 563	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

dd	0.15 521	0.16 644	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.18 530	0.21 402	0.25 512	0.23 597	0.20 449	0.21 523	0.09 300	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.06 339

MIPNet	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.24 490	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

AASNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.19 501	0.09 382	0.18 538	0.15 363	0.37 671	0.37 625	0.19 529	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.20 583	0.10 570	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

GwcNet-ADL	0.13 438	0.08 389	0.14 427	0.20 571	0.09 382	0.11 286	0.20 595	0.30 589	0.24 490	0.13 377	0.14 339	0.18 485	0.14 485	0.13 378	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.06 339

PSMNet-ADL	0.15 521	0.12 585	0.13 386	0.22 626	0.09 382	0.13 399	0.20 595	0.26 515	0.23 473	0.18 510	0.20 449	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.17 545	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.11 625	0.08 484	0.07 429

ADLNet2	0.16 546	0.09 476	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.20 579	0.16 437	0.31 602	0.39 637	0.16 461	0.20 449	0.20 513	0.18 571	0.21 599	0.22 612	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.07 429

PFNet+	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.05 5	0.12 119	0.17 296	0.21 447	0.16 461	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.11 611

LCNet	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.16 448	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.15 676

AAGNet	0.11 330	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.18 331	0.13 217	0.16 461	0.21 473	0.13 379	0.14 485	0.11 220	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

NF-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

OCTAStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

PSM-softLoss	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

KMStereo	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

PSM-AAD	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.20 375	0.13 217	0.12 342	0.14 339	0.18 485	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.14 669

FTStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.21 402	0.18 386	0.12 342	0.24 507	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.10 583

KYRaft	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.22 429	0.12 172	0.13 377	0.16 373	0.20 513	0.10 347	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.16 688

SST-Stereo	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.11 129	0.15 432	0.17 397	0.13 379	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

RAFT_R40	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.16 321	0.14 405	0.18 425	0.15 433	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

DRaft	0.12 410	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.14 436	0.17 479	0.21 402	0.30 568	0.17 480	0.28 576	0.10 293	0.15 503	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

GrayStereo	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.09 160	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.17 470	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.10 583

RE-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

Pruner-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.17 352	0.13 377	0.19 436	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.08 502

TVStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

RAFT-RH_RVC	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.41 672	0.11 324	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.05 212	0.04 54	0.06 339

CroCo-Stereo	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.15 213	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82
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
GMM-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.11 297	0.15 360	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.09 551

LMCR-Stereo	0.15 521	0.08 389	0.13 386	0.21 606	0.09 382	0.17 519	0.20 595	0.27 537	0.19 406	0.24 607	0.24 507	0.23 559	0.17 555	0.20 581	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

ICVP	0.15 521	0.09 476	0.12 328	0.22 626	0.09 382	0.17 519	0.21 616	0.25 496	0.23 473	0.18 510	0.30 596	0.26 589	0.18 571	0.17 514	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.09 382	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.12 172	0.09 209	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

CFNet_pseudo	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.07 429

RALAANet	0.11 330	0.08 389	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.13 323	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

XX-Stereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.12 119	0.20 375	0.10 96	0.10 260	0.14 339	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

test_xeample3	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ARAFT	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.20 375	0.12 172	0.12 342	0.13 323	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.04 82

GMStereo	0.13 438	0.14 626	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.20 375	0.24 490	0.16 461	0.17 397	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.28 558	0.27 536	0.14 405	0.17 397	0.12 346	0.13 460	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.06 339

EDNetEfficientorigin	7.91 773	0.31 720	153.02 803	0.19 501	0.09 382	0.21 599	0.16 437	0.22 429	0.59 711	0.72 733	0.67 719	0.42 690	0.50 726	0.24 633	0.39 717	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.12 623	0.10 583

hitnet-ft	0.18 582	0.09 476	0.17 545	0.14 72	0.09 382	0.26 651	0.20 595	0.25 496	0.26 526	0.24 607	0.32 609	0.31 639	0.22 614	0.24 633	0.21 603	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.08 501	0.12 623	0.11 611

CFNet-ft	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

CCAANet	0.14 475	0.06 126	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.16 495	0.13 198	0.30 589	0.24 490	0.16 461	0.32 609	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

DMCA	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.19 436	0.17 470	0.18 571	0.15 444	0.17 545	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.10 583

DIP-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.09 27	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 606	0.10 539	0.56 711	0.16 233	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.24 477	0.50 691	0.26 626	0.39 655	0.17 470	0.21 605	0.22 612	0.21 603	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.12 623	0.10 583

MSMDNet	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 618	0.14 405	0.21 473	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

CFNet_RVC	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

ccs_rob	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

AANet_RVC	0.16 546	0.10 539	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.18 538	0.19 571	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.35 632	0.21 523	0.21 605	0.22 612	0.16 529	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339

AdaStereo	0.15 521	0.11 567	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.20 579	0.11 81	0.32 613	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.13 460	0.19 556	0.14 478	0.12 627	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.09 549	0.07 429
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.
HSM	0.15 521	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.16 495	0.14 274	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.23 494	0.37 671	0.16 531	0.20 581	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

StereoDRNet-Refined	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.20 571	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.26 515	0.23 473	0.26 626	0.40 661	0.22 541	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.07 429
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM_RVC	0.23 645	0.12 585	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.33 685	0.18 530	0.34 642	0.31 576	0.44 706	0.37 641	0.53 715	0.35 694	0.35 689	0.24 637	0.13 653	0.13 673	0.13 643	0.13 658	0.10 582	0.11 611
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MWDA-net	0.15 521	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.22 627	0.25 496	0.35 612	0.18 510	0.24 507	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

MWSP-net	0.15 521	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.16 495	0.23 639	0.29 574	0.32 583	0.18 510	0.19 436	0.17 470	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.08 502

zzzzzzz1	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.21 606	0.10 498	0.12 341	0.18 530	0.22 429	0.20 430	0.13 377	0.12 303	0.08 213	0.08 253	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

monster_256*512	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.21 606	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.12 342	0.12 303	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

PStereo	0.20 606	0.22 689	0.20 595	0.17 324	0.10 498	0.13 399	0.20 595	0.27 537	0.38 632	0.20 552	0.14 339	0.28 607	0.31 678	0.24 633	0.31 695	0.18 698	0.13 673	0.15 670	0.11 625	0.12 623	0.12 626

NLMM1	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.22 626	0.10 498	0.12 341	0.20 595	0.18 331	0.20 430	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.04 82

DDF-Stereo	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.14 251	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.05 5	0.14 274	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

MSAF-DinoV2	0.22 628	0.11 567	0.23 620	0.17 324	0.10 498	0.27 661	0.16 437	0.37 671	0.55 702	0.21 568	0.27 562	0.47 706	0.27 651	0.35 689	0.39 717	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.09 549	0.12 623	0.10 583

DFGA-Net	0.13 438	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.13 198	0.22 429	0.25 512	0.16 461	0.16 373	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

coex_refinement	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.15 363	0.26 515	0.29 558	0.18 510	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.16 479	0.18 563	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.09 549	0.08 502

S2M2_L	0.09 195	0.08 389	0.11 279	0.13 23	0.10 498	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 96	0.10 260	0.09 185	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.13 653	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.10 582	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.14 475	0.09 476	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.10 228	0.16 437	0.19 362	0.26 526	0.12 342	0.18 425	0.17 470	0.12 418	0.18 539	0.12 388	0.15 671	0.11 642	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.06 339

rvit_0105_4	0.14 475	0.09 476	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.19 571	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.20 449	0.17 470	0.13 460	0.17 514	0.13 435	0.15 671	0.11 642	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.06 339

DCVSM-stereo	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.16 233	0.10 498	0.15 463	0.09 27	0.19 362	0.23 473	0.20 552	0.23 494	0.26 589	0.15 503	0.18 539	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.08 501	0.10 582	0.12 626

U	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.17 352	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.05 225

rvit_stereo_ft	0.12 410	0.07 259	0.13 386	0.19 501	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.16 256	0.16 321	0.12 342	0.13 323	0.15 433	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

IGEVStereo-DCA	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

rrr	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.16 437	0.16 256	0.15 279	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

GMStereo_Zeroshot	0.16 546	0.13 613	0.24 624	0.20 571	0.10 498	0.17 519	0.13 198	0.29 574	0.25 512	0.23 597	0.32 609	0.25 579	0.11 385	0.19 556	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.11 608	0.06 314	0.12 623	0.08 502

StereoVision	0.13 438	0.12 585	0.09 143	0.24 659	0.10 498	0.15 463	0.21 616	0.21 402	0.20 430	0.12 342	0.24 507	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.10 229	0.09 525	0.11 642	0.12 628	0.12 647	0.06 322	0.05 225

MIF-Stereo (partial)	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.11 81	0.17 296	0.18 386	0.14 405	0.16 373	0.09 255	0.11 385	0.12 320	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.07 429

EKT-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.21 447	0.11 297	0.08 144	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

LL-Strereo	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.20 571	0.10 498	0.11 286	0.18 530	0.32 613	0.24 490	0.15 432	0.15 360	0.14 402	0.13 460	0.19 556	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.04 54	0.05 225

iinet-f	0.16 546	0.06 126	0.45 693	0.14 72	0.10 498	0.21 599	0.14 274	0.27 537	0.23 473	0.21 568	0.24 507	0.21 523	0.15 503	0.18 539	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.10 583

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 582	0.09 476	0.29 653	0.15 132	0.10 498	0.22 608	0.20 595	0.26 515	0.39 637	0.25 620	0.42 678	0.24 565	0.15 503	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.10 582	0.09 551

BUS	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.22 626	0.10 498	0.19 563	0.14 274	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

test_5	0.14 475	0.12 585	0.08 66	0.20 571	0.10 498	0.14 436	0.29 704	0.21 402	0.24 490	0.18 510	0.28 576	0.11 324	0.15 503	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

BSDual-CNN	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.22 626	0.10 498	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

psmg	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.17 479	0.29 574	0.19 406	0.17 480	0.21 473	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

UDGNet	0.14 475	0.13 613	0.16 513	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.16 437	0.21 402	0.27 536	0.20 552	0.20 449	0.16 448	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.06 322	0.07 429

DAS	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.16 479	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

SepStereo	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.25 639	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

AACVNet	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.23 453	0.24 490	0.27 632	0.27 562	0.28 607	0.17 555	0.19 556	0.16 529	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.07 418	0.10 582	0.09 551

GANet-ADL	0.13 438	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.30 589	0.20 430	0.13 377	0.18 425	0.19 501	0.12 418	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.08 502

ASMatch	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.10 498	0.07 47	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.12 342	0.16 373	0.16 448	0.10 347	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.08 502

DEmStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.14 72	0.10 498	0.16 495	0.15 363	0.16 256	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.13 379	0.14 485	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

ADLNet	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.32 613	0.27 536	0.22 584	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.21 603	0.10 570	0.06 457	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

GES	0.14 475	0.08 389	0.16 513	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.13 198	0.28 558	0.25 512	0.16 461	0.23 494	0.18 485	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.09 551

RAFT + AFF	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.20 571	0.10 498	0.14 436	0.24 654	0.26 515	0.20 430	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.08 502

aanetorigin	0.22 628	0.17 655	0.56 711	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.19 571	0.20 375	0.33 591	0.49 711	0.48 690	0.29 616	0.27 651	0.20 581	0.23 624	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.10 582	0.09 551

EDNetEfficient	0.29 686	0.24 696	1.13 752	0.18 424	0.10 498	0.19 563	0.20 595	0.20 375	0.60 715	0.74 738	0.56 708	0.31 639	0.39 703	0.22 612	0.30 687	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.09 551

ac_64	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.18 424	0.10 498	0.22 608	0.18 530	0.24 477	0.21 447	0.18 510	0.24 507	0.29 616	0.18 571	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

acv_ft	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.19 501	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.25 496	0.33 591	0.19 529	0.26 553	0.21 523	0.17 555	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

DSFCA	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.19 571	0.28 558	0.31 576	0.23 597	0.24 507	0.22 541	0.15 503	0.19 556	0.20 583	0.10 570	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

TDLM	0.17 568	0.12 585	0.13 386	0.24 659	0.10 498	0.18 538	0.18 530	0.36 665	0.30 568	0.21 568	0.28 576	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.18 563	0.11 602	0.07 535	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.08 502

CVANet_RVC	0.18 582	0.10 539	0.14 427	0.21 606	0.10 498	0.18 538	0.17 479	0.34 642	0.33 591	0.22 584	0.31 605	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.17 545	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.09 549	0.07 429

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 568	0.10 539	0.22 611	0.20 571	0.10 498	0.15 463	0.18 530	0.31 602	0.25 512	0.21 568	0.30 596	0.25 579	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.08 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.11 1	0.10 498	0.20 579	0.10 44	0.24 477	0.22 461	0.17 480	0.20 449	0.23 559	0.15 503	0.17 514	0.15 513	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.13 658	0.11 605	0.10 583

DeepPruner_ROB	0.16 546	0.11 567	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.17 519	0.15 363	0.32 613	0.21 447	0.19 529	0.21 473	0.22 541	0.18 571	0.20 581	0.15 513	0.13 653	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.11 605	0.10 583

PS-NSSS	0.20 606	0.21 685	0.23 620	0.20 571	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.36 665	0.25 512	0.27 632	0.33 622	0.27 597	0.24 628	0.20 581	0.20 583	0.15 671	0.12 658	0.17 682	0.14 662	0.10 582	0.08 502

DRN-Test	0.19 594	0.11 567	0.20 595	0.22 626	0.10 498	0.22 608	0.22 627	0.39 683	0.37 625	0.24 607	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

DISCO	0.19 594	0.09 476	0.22 611	0.17 324	0.10 498	0.25 640	0.18 530	0.27 537	0.44 668	0.22 584	0.31 605	0.33 653	0.26 643	0.28 657	0.28 676	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.09 551

DN-CSS_ROB	0.13 438	0.13 613	0.16 513	0.18 424	0.10 498	0.16 495	0.08 9	0.22 429	0.18 386	0.17 480	0.22 485	0.13 379	0.13 460	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

CBMV	0.19 594	0.14 626	0.17 545	0.18 424	0.10 498	0.20 579	0.11 81	0.29 574	0.30 568	0.29 656	0.30 596	0.30 626	0.23 622	0.27 645	0.19 576	0.13 653	0.15 692	0.17 682	0.16 687	0.10 582	0.10 583
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MEA-ACV	0.16 546	0.07 259	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.38 632	0.20 552	0.29 588	0.14 402	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.07 429

VeloStereo	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 650

flow	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 650

Selective-IGEV-i16pc	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.11 553	0.38 702	0.16 437	0.23 453	0.16 321	0.10 260	0.15 360	0.09 255	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.10 570	0.08 569	0.06 218	0.07 418	0.09 549	0.09 551

Selective-IGEV-i16pb	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.15 132	0.11 553	0.41 707	0.16 437	0.28 558	0.23 473	0.11 297	0.20 449	0.10 293	0.07 198	0.17 514	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.06 218	0.08 501	0.09 549	0.10 583

NLCSM	0.11 330	0.09 476	0.09 143	0.23 650	0.11 553	0.12 341	0.19 571	0.18 331	0.18 386	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.05 225

Select-FE	0.11 330	0.06 126	0.20 595	0.15 132	0.11 553	0.11 286	0.13 198	0.21 402	0.18 386	0.09 209	0.11 280	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.06 322	0.08 502

test_sample7	0.15 521	0.10 539	0.16 513	0.14 72	0.11 553	0.16 495	0.16 437	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.12 627	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.10 583

CFNet_ucs	0.15 521	0.08 389	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.14 436	0.14 274	0.30 589	0.34 603	0.16 461	0.24 507	0.23 559	0.14 485	0.18 539	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

ToySt	0.17 568	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.11 553	0.16 495	0.25 671	0.24 477	0.33 591	0.19 529	0.24 507	0.26 589	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.07 371	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.09 549	0.08 502

DCRE	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.16 233	0.11 553	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.11 297	0.18 425	0.10 293	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.04 82

ssnet_v2	0.17 568	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.11 553	0.21 599	0.21 616	0.33 633	0.25 512	0.22 584	0.22 485	0.27 597	0.18 571	0.22 612	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

HBP-ISP	0.18 582	0.13 613	0.16 513	0.15 132	0.11 553	0.08 100	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.22 584	0.33 622	0.21 523	0.25 637	0.23 623	0.17 545	0.14 667	0.16 702	0.21 700	0.17 694	0.10 582	0.08 502

NINENet	0.16 546	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.40 687	0.36 618	0.18 510	0.21 473	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.08 569	0.10 576	0.07 418	0.10 582	0.09 551

hknet	0.15 521	0.11 567	0.13 386	0.22 626	0.11 553	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.25 512	0.17 480	0.22 485	0.22 541	0.18 571	0.17 514	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

dad	0.17 568	0.20 679	0.20 595	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.18 530	0.21 402	0.28 551	0.30 661	0.24 507	0.29 616	0.13 460	0.19 556	0.16 529	0.18 698	0.09 606	0.11 608	0.09 549	0.11 605	0.07 429

GEStereo_RVC	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.22 626	0.11 553	0.19 563	0.17 479	0.32 613	0.48 679	0.20 552	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.08 502

sCroCo_RVC	0.12 410	0.09 476	0.23 620	0.24 659	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.10 260	0.13 323	0.12 346	0.07 198	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.05 183	0.07 429

HCRNet	0.16 546	0.24 696	0.12 328	0.35 719	0.11 553	0.15 463	0.17 479	0.26 515	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

MMNet	0.17 568	0.09 476	0.16 513	0.20 571	0.11 553	0.27 661	0.20 595	0.25 496	0.41 646	0.22 584	0.30 596	0.21 523	0.20 601	0.17 514	0.20 583	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

delet	0.17 568	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.37 625	0.17 480	0.26 553	0.19 501	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.11 625	0.06 322	0.06 339

psm_up	0.18 582	0.10 539	0.18 571	0.20 571	0.11 553	0.17 519	0.19 571	0.37 671	0.34 603	0.21 568	0.28 576	0.29 616	0.24 628	0.20 581	0.22 612	0.09 525	0.10 628	0.11 608	0.11 625	0.08 484	0.08 502

DMCA-RVC	0.17 568	0.10 539	0.15 476	0.24 659	0.11 553	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.24 490	0.21 568	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.18 539	0.20 583	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.10 591	0.10 582	0.08 502

FADNet-RVC-Resample	0.16 546	0.11 567	0.31 658	0.22 626	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.25 496	0.24 490	0.24 607	0.27 562	0.20 513	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.08 569	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.10 583

FADNet_RVC	0.16 546	0.14 626	0.40 685	0.20 571	0.11 553	0.13 399	0.13 198	0.26 515	0.22 461	0.21 568	0.23 494	0.20 513	0.17 555	0.14 416	0.16 529	0.08 456	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.11 605	0.10 583

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 628	0.21 685	0.24 624	0.26 679	0.11 553	0.23 624	0.14 274	0.39 683	0.24 490	0.32 673	0.36 635	0.30 626	0.21 605	0.19 556	0.21 603	0.17 693	0.14 684	0.21 700	0.16 687	0.12 623	0.12 626

STTStereo	0.18 582	0.12 585	0.27 640	0.20 571	0.11 553	0.16 495	0.21 616	0.29 574	0.23 473	0.21 568	0.30 596	0.29 616	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.12 627	0.11 642	0.11 608	0.14 662	0.09 549	0.08 502

RP	0.21 619	0.13 613	0.21 605	0.23 650	0.11 553	0.21 599	0.20 595	0.25 496	0.44 668	0.21 568	0.38 647	0.36 666	0.24 628	0.27 645	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.13 643	0.12 647	0.12 623	0.14 669

SGM-ForestM	0.32 696	0.12 585	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.39 704	0.19 571	0.41 693	0.50 691	0.52 713	0.54 701	1.32 752	0.42 715	0.40 712	0.27 668	0.14 667	0.16 702	0.16 678	0.16 687	0.12 623	0.12 626

StereoDRNet	0.18 582	0.11 567	0.17 545	0.22 626	0.11 553	0.21 599	0.22 627	0.37 671	0.33 591	0.24 607	0.28 576	0.30 626	0.19 588	0.20 581	0.20 583	0.09 525	0.08 569	0.11 608	0.09 549	0.09 549	0.07 429

MDST_ROB	0.22 628	0.10 539	0.17 545	0.18 424	0.11 553	0.37 699	0.19 571	0.43 703	0.41 646	0.39 692	0.39 655	0.29 616	0.21 605	0.26 642	0.18 563	0.11 602	0.10 628	0.14 657	0.11 625	0.10 582	0.08 502

CBMV_ROB	0.19 594	0.13 613	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.15 463	0.13 198	0.26 515	0.28 551	0.27 632	0.30 596	0.27 597	0.24 628	0.23 623	0.16 529	0.15 671	0.17 708	0.22 705	0.20 705	0.10 582	0.11 611

SANet	0.24 652	0.14 626	0.28 645	0.21 606	0.11 553	0.27 661	0.24 654	0.38 679	0.64 723	0.36 684	0.40 661	0.43 694	0.26 643	0.27 645	0.24 637	0.12 627	0.09 606	0.10 576	0.09 549	0.13 643	0.11 611

DLCB_ROB	0.18 582	0.10 539	0.15 476	0.23 650	0.11 553	0.24 629	0.18 530	0.29 574	0.28 551	0.27 632	0.28 576	0.28 607	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.07 410	0.07 429

PWC_ROB	0.21 619	0.16 644	0.26 632	0.18 424	0.11 553	0.22 608	0.13 198	0.32 613	0.49 688	0.30 661	0.40 661	0.32 649	0.24 628	0.31 668	0.22 612	0.10 570	0.07 535	0.11 608	0.08 501	0.11 605	0.10 583

PWCDC_ROB	0.20 606	0.13 613	0.22 611	0.24 659	0.11 553	0.19 563	0.15 363	0.33 633	0.54 701	0.29 656	0.50 695	0.21 523	0.15 503	0.27 645	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.10 576	0.08 501	0.11 605	0.09 551

MeshStereo	0.27 677	0.13 613	0.18 571	0.15 132	0.11 553	0.32 678	0.24 654	0.40 687	0.36 618	0.52 713	0.57 711	0.67 726	0.40 706	0.35 689	0.26 660	0.14 667	0.13 673	0.13 643	0.11 625	0.11 605	0.10 583
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
MultiAttention	0.29 686	0.08 389	0.14 427	0.19 501	0.12 590	1.45 759	1.33 764	0.36 665	0.37 625	0.19 529	0.21 473	0.24 565	0.11 385	0.38 702	0.18 563	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.09 551

w-ln-seven-2	0.20 606	0.14 626	0.37 679	0.22 626	0.12 590	0.20 579	0.21 616	0.28 558	0.37 625	0.25 620	0.37 641	0.27 597	0.22 614	0.21 599	0.23 624	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.09 551

FACV-RUCA	0.13 438	0.11 567	0.12 328	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.15 363	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.16 531	0.14 416	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

DDVS	0.15 521	0.10 539	0.21 605	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.14 274	0.25 496	0.19 406	0.18 510	0.29 588	0.27 597	0.12 418	0.19 556	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.11 605	0.11 611

rvit_0105_3	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.25 671	0.25 496	0.29 558	0.15 432	0.17 397	0.20 513	0.13 460	0.17 514	0.14 478	0.13 653	0.11 642	0.12 628	0.14 662	0.07 410	0.06 339

ACV-stereo	0.15 521	0.10 539	0.28 645	0.18 424	0.12 590	0.14 436	0.12 119	0.23 453	0.21 447	0.19 529	0.23 494	0.22 541	0.15 503	0.23 623	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

DispNO	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.12 590	0.11 286	0.21 616	0.23 453	0.29 558	0.17 480	0.23 494	0.18 485	0.17 555	0.15 444	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

SDNR	0.19 594	0.08 389	0.19 583	0.16 233	0.12 590	0.77 741	0.14 274	0.25 496	0.32 583	0.19 529	0.24 507	0.19 501	0.13 460	0.19 556	0.15 513	0.16 687	0.18 710	0.14 657	0.11 625	0.08 484	0.11 611

fast-acv-ft	0.18 582	0.11 567	0.19 583	0.19 501	0.12 590	0.24 629	0.21 616	0.25 496	0.34 603	0.22 584	0.34 627	0.27 597	0.20 601	0.21 599	0.23 624	0.09 525	0.09 606	0.08 436	0.10 591	0.08 484	0.07 429

TRStereo	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.12 590	0.10 228	0.13 198	0.18 331	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

sAnonymous2	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 571	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

CroCo_RVC	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 571	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

UNet	0.17 568	0.09 476	0.18 571	0.19 501	0.12 590	0.27 661	0.19 571	0.33 633	0.29 558	0.21 568	0.24 507	0.23 559	0.19 588	0.19 556	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.06 339

UPFNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.20 571	0.12 590	0.20 579	0.23 639	0.28 558	0.26 526	0.17 480	0.24 507	0.22 541	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.08 484	0.06 339

GwcNet	0.20 606	0.13 613	0.19 583	0.18 424	0.12 590	0.24 629	0.19 571	0.35 658	0.43 663	0.20 552	0.32 609	0.33 653	0.20 601	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.10 583

ACVNet	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.13 23	0.12 590	0.14 436	0.20 595	0.22 429	0.33 591	0.17 480	0.26 553	0.21 523	0.16 531	0.17 514	0.21 603	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

HGLStereo	0.17 568	0.08 389	0.19 583	0.17 324	0.12 590	0.18 538	0.18 530	0.31 602	0.32 583	0.21 568	0.32 609	0.25 579	0.18 571	0.19 556	0.20 583	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.10 583

FAT-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.22 611	0.21 606	0.12 590	0.17 519	0.18 530	0.34 642	0.39 637	0.27 632	0.37 641	0.34 660	0.32 684	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.11 642	0.10 576	0.09 549	0.11 605	0.14 669

stereogan	0.22 628	0.11 567	0.21 605	0.20 571	0.12 590	0.31 677	0.19 571	0.35 658	0.44 668	0.22 584	0.39 655	0.35 664	0.27 651	0.33 679	0.22 612	0.10 570	0.12 658	0.10 576	0.10 591	0.14 659	0.13 650

ADCL	0.24 652	0.11 567	0.47 698	0.22 626	0.12 590	0.34 688	0.29 704	0.29 574	0.56 705	0.24 607	0.46 686	0.30 626	0.30 674	0.29 664	0.29 680	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.10 583

ADCRef	0.19 594	0.12 585	0.41 688	0.20 571	0.12 590	0.22 608	0.18 530	0.32 613	0.36 618	0.26 626	0.32 609	0.17 470	0.23 622	0.24 633	0.24 637	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

ADCP+	0.20 606	0.10 539	0.33 666	0.20 571	0.12 590	0.22 608	0.26 681	0.31 602	0.34 603	0.26 626	0.37 641	0.22 541	0.22 614	0.27 645	0.27 668	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.09 549	0.10 583

NOSS_ROB	0.19 594	0.12 585	0.18 571	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.20 552	0.22 485	0.27 597	0.23 622	0.21 599	0.16 529	0.16 687	0.18 710	0.23 707	0.21 708	0.12 623	0.13 650

FAST (zero-shot)	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.13 613	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.05 183	0.08 502

AANet	0.30 692	0.19 672	1.03 749	0.16 233	0.13 613	0.22 608	0.16 437	0.30 589	0.62 718	0.60 721	0.52 697	0.46 702	0.38 700	0.23 623	0.32 698	0.12 627	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.12 626

zh-sn7	0.25 664	0.17 655	0.50 700	0.24 659	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.34 642	0.48 679	0.28 647	0.54 701	0.28 607	0.31 678	0.36 695	0.32 698	0.10 570	0.10 628	0.11 608	0.10 591	0.12 623	0.12 626

z-mn7	0.24 652	0.14 626	0.45 693	0.19 501	0.13 613	0.28 668	0.25 671	0.34 642	0.62 718	0.27 632	0.56 708	0.29 616	0.24 628	0.32 675	0.25 647	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.10 583

ISRNet	0.18 582	0.08 389	0.19 583	0.19 501	0.13 613	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.21 568	0.25 536	0.27 597	0.17 555	0.17 514	0.20 583	0.20 709	0.08 569	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.17 698

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 330	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.13 613	0.13 399	0.16 437	0.23 453	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.08 502

AEACV	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.13 613	0.14 436	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

coex-ft	3.30 760	0.34 724	59.09 802	0.18 424	0.13 613	0.26 651	0.22 627	0.27 537	0.72 732	1.90 767	0.70 725	0.44 696	0.45 721	0.29 664	0.41 723	0.09 525	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 650

Wz-Net-LNSev	0.22 628	0.16 644	0.38 681	0.21 606	0.13 613	0.25 640	0.23 639	0.32 613	0.43 663	0.30 661	0.41 672	0.31 639	0.18 571	0.22 612	0.25 647	0.10 570	0.09 606	0.08 436	0.08 501	0.12 623	0.11 611

SACVNet	0.18 582	0.12 585	0.14 427	0.17 324	0.13 613	0.22 608	0.18 530	0.31 602	0.30 568	0.23 597	0.31 605	0.30 626	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.11 602	0.08 569	0.10 576	0.10 591	0.12 623	0.14 669

psmorigin	0.25 664	0.15 636	0.34 674	0.17 324	0.13 613	0.23 624	0.14 274	0.34 642	0.33 591	0.41 699	0.55 703	0.41 689	0.37 698	0.34 682	0.27 668	0.11 602	0.15 692	0.11 608	0.11 625	0.12 623	0.16 688

S-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.25 629	0.21 606	0.13 613	0.20 579	0.18 530	0.32 613	0.43 663	0.23 597	0.36 635	0.28 607	0.30 674	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.12 658	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.13 650

AF-Net	0.22 628	0.17 655	0.17 545	0.26 679	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.32 613	0.50 691	0.25 620	0.33 622	0.38 675	0.26 643	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.16 678	0.11 625	0.11 605	0.10 583

edge stereo	0.22 628	0.13 613	0.20 595	0.21 606	0.13 613	0.23 624	0.16 437	0.32 613	0.42 656	0.32 673	0.40 661	0.38 675	0.35 694	0.25 639	0.24 637	0.13 653	0.11 642	0.14 657	0.11 625	0.12 623	0.13 650

RTSC	0.23 645	0.12 585	0.28 645	0.21 606	0.13 613	0.28 668	0.16 437	0.35 658	0.66 727	0.27 632	0.33 622	0.30 626	0.21 605	0.31 668	0.29 680	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.13 643	0.13 650

DANet	0.21 619	0.15 636	0.28 645	0.25 673	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.27 537	0.27 536	0.28 647	0.32 609	0.35 664	0.31 678	0.31 668	0.23 624	0.11 602	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.11 611
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 619	0.12 585	0.21 605	0.24 659	0.13 613	0.22 608	0.22 627	0.41 693	0.26 526	0.31 667	0.42 678	0.37 671	0.28 662	0.23 623	0.22 612	0.10 570	0.12 658	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.08 502

DPSNet	0.28 682	0.16 644	0.31 658	0.18 424	0.13 613	0.54 719	0.42 733	0.51 722	0.67 728	0.29 656	0.38 647	0.38 675	0.29 670	0.31 668	0.23 624	0.11 602	0.10 628	0.11 608	0.08 501	0.20 702	0.16 688

NaN_ROB	0.22 628	0.19 672	0.24 624	0.25 673	0.13 613	0.29 672	0.26 681	0.33 633	0.41 646	0.31 667	0.31 605	0.32 649	0.23 622	0.30 667	0.21 603	0.11 602	0.17 708	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

XPNet_ROB	0.22 628	0.11 567	0.19 583	0.22 626	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.34 642	0.40 643	0.30 661	0.39 655	0.39 683	0.26 643	0.26 642	0.28 676	0.15 671	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.12 626

ETE_ROB	0.23 645	0.17 655	0.22 611	0.25 673	0.13 613	0.26 651	0.29 704	0.31 602	0.36 618	0.28 647	0.36 635	0.45 698	0.26 643	0.27 645	0.26 660	0.11 602	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 650

SGM-Forest	0.20 606	0.14 626	0.18 571	0.19 501	0.13 613	0.20 579	0.22 627	0.33 633	0.30 568	0.24 607	0.29 588	0.28 607	0.19 588	0.23 623	0.17 545	0.15 671	0.16 702	0.15 670	0.14 662	0.12 623	0.12 626
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i1pa	2.80 759	3.51 768	0.67 730	0.28 696	0.14 635	10.22 774	0.43 735	4.36 771	3.63 770	3.53 771	6.92 772	3.47 765	1.97 768	13.41 785	2.26 765	0.36 734	0.15 692	0.13 643	0.10 591	0.15 676	0.35 735

DStereoO	0.24 652	0.18 667	0.18 571	0.20 571	0.14 635	0.21 599	0.19 571	0.32 613	0.41 646	0.29 656	0.21 473	0.32 649	0.27 651	0.41 715	0.27 668	0.46 741	0.12 658	0.31 728	0.11 625	0.15 676	0.12 626

zh-mn7	0.25 664	0.14 626	0.56 711	0.19 501	0.14 635	0.24 629	0.22 627	0.34 642	0.62 718	0.35 681	0.65 717	0.31 639	0.25 637	0.31 668	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.11 611

w-ln-seven	0.24 652	0.14 626	0.55 708	0.19 501	0.14 635	0.26 651	0.22 627	0.35 658	0.60 715	0.29 656	0.39 655	0.30 626	0.22 614	0.21 599	0.26 660	0.09 525	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.11 605	0.10 583

YMNet	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 673	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

YMNet_1	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 673	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

DualNet (step1)	0.16 546	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.15 671	0.06 457	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample9	0.18 582	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 738	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample8	0.19 594	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.31 602	0.21 447	0.27 632	0.22 485	0.36 666	0.25 637	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 738	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

Wz-Net-SNSev	0.25 664	0.17 655	0.44 692	0.25 673	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.38 679	0.56 705	0.30 661	0.55 703	0.39 683	0.26 643	0.23 623	0.30 687	0.10 570	0.09 606	0.09 526	0.10 591	0.11 605	0.11 611

Wz-Net-MNSev	0.22 628	0.13 613	0.31 658	0.20 571	0.14 635	0.36 698	0.24 654	0.33 633	0.44 668	0.28 647	0.40 661	0.38 675	0.19 588	0.24 633	0.25 647	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.12 623	0.10 583

HHNet	0.11 330	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.14 635	0.07 47	0.13 198	0.20 375	0.17 352	0.14 405	0.25 536	0.11 324	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.09 551

Anonymous3	0.16 546	0.13 613	0.33 666	0.26 679	0.14 635	0.27 661	0.17 479	0.28 558	0.28 551	0.15 432	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.11 611

pcwnet_v2	0.19 594	0.10 539	0.26 632	0.17 324	0.14 635	0.18 538	0.15 363	0.37 671	0.46 676	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.19 588	0.20 581	0.19 576	0.13 653	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.11 605	0.13 650

APVNet	0.22 628	0.12 585	0.19 583	0.18 424	0.14 635	0.32 678	0.31 718	0.39 683	0.32 583	0.27 632	0.40 661	0.30 626	0.29 670	0.26 642	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.11 608	0.14 662	0.12 623	0.12 626

Syn2CoEx	0.21 619	0.16 644	0.27 640	0.29 705	0.14 635	0.26 651	0.20 595	0.33 633	0.31 576	0.28 647	0.36 635	0.27 597	0.25 637	0.19 556	0.24 637	0.16 687	0.12 658	0.14 657	0.11 625	0.09 549	0.08 502

Nwc_Net	0.23 645	0.16 644	0.21 605	0.25 673	0.14 635	0.24 629	0.26 681	0.37 671	0.38 632	0.22 584	0.41 672	0.30 626	0.28 662	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.17 682	0.20 705	0.10 582	0.10 583

ADCMid	0.25 664	0.15 636	0.40 685	0.20 571	0.14 635	0.25 640	0.26 681	0.34 642	0.38 632	0.36 684	0.44 683	0.34 660	0.40 706	0.35 689	0.33 703	0.10 570	0.09 606	0.11 608	0.11 625	0.13 643	0.12 626

FBW_ROB	0.24 652	0.17 655	0.22 611	0.26 679	0.14 635	0.25 640	0.22 627	0.41 693	0.41 646	0.41 699	0.41 672	0.42 690	0.27 651	0.31 668	0.23 624	0.09 525	0.14 684	0.14 657	0.12 647	0.11 605	0.09 551

WCMA_ROB	0.24 652	0.11 567	0.22 611	0.17 324	0.14 635	0.32 678	0.15 363	0.32 613	0.32 583	0.38 690	0.53 699	0.40 687	0.34 691	0.34 682	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.12 628	0.10 591	0.14 659	0.14 669

DStereoFS	0.27 677	0.22 689	0.31 658	0.22 626	0.15 655	0.22 608	0.20 595	0.50 719	0.48 679	0.28 647	0.44 683	0.33 653	0.34 691	0.52 727	0.29 680	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.13 658	0.16 685	0.16 688

Wz-Net-TNSev	0.29 686	0.20 679	0.65 722	0.19 501	0.15 655	0.38 702	0.27 688	0.35 658	0.55 702	0.34 680	0.42 678	0.45 698	0.38 700	0.32 675	0.30 687	0.12 627	0.13 673	0.10 576	0.12 647	0.15 676	0.14 669

DDUNet	0.22 628	0.17 655	0.21 605	0.22 626	0.15 655	0.25 640	0.24 654	0.29 574	0.30 568	0.31 667	0.36 635	0.33 653	0.25 637	0.24 633	0.20 583	0.18 698	0.13 673	0.17 682	0.11 625	0.16 685	0.16 688

UDG	0.21 619	0.17 655	0.19 583	0.23 650	0.15 655	0.30 675	0.20 595	0.33 633	0.35 612	0.23 597	0.28 576	0.31 639	0.27 651	0.20 581	0.22 612	0.15 671	0.12 658	0.13 643	0.09 549	0.14 659	0.14 669

MFN_U_SF_RVC	0.32 696	0.21 685	0.55 708	0.30 707	0.15 655	0.34 688	0.17 479	0.52 724	0.46 676	0.46 710	0.55 703	0.59 718	0.39 703	0.35 689	0.37 712	0.15 671	0.14 684	0.18 692	0.21 708	0.16 685	0.15 676

RTS	0.45 720	0.19 672	3.26 762	0.24 659	0.15 655	0.74 735	0.20 595	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 681	0.31 639	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 676

RTSA	0.45 720	0.19 672	3.26 762	0.24 659	0.15 655	0.74 735	0.20 595	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 681	0.31 639	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 676

ADCPNet	0.25 664	0.16 644	0.61 719	0.21 606	0.15 655	0.35 697	0.25 671	0.32 613	0.35 612	0.30 661	0.40 661	0.36 666	0.28 662	0.28 657	0.32 698	0.12 627	0.10 628	0.11 608	0.12 647	0.14 659	0.13 650

CC-Net-ROB	0.28 682	0.31 720	0.36 675	0.29 705	0.15 655	0.25 640	0.19 571	0.45 708	0.33 591	0.39 692	0.37 641	0.39 683	0.31 678	0.27 645	0.26 660	0.24 725	0.19 713	0.30 727	0.23 715	0.18 698	0.15 676

NVstereo2D	0.19 594	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.15 655	0.28 668	0.23 639	0.44 705	0.42 656	0.15 432	0.27 562	0.25 579	0.19 588	0.22 612	0.17 545	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.15 676	0.09 551

PSMNet_ROB	0.21 619	0.11 567	0.15 476	0.27 692	0.15 655	0.24 629	0.35 723	0.43 703	0.37 625	0.27 632	0.32 609	0.32 649	0.22 614	0.21 599	0.26 660	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.11 625	0.09 549	0.09 551

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 195	0.13 613	0.12 328	0.24 659	0.16 666	0.25 640	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

rvit_105_1	0.19 594	0.11 567	0.25 629	0.21 606	0.16 666	0.21 599	0.27 688	0.31 602	0.41 646	0.19 529	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.12 627	0.12 658	0.13 643	0.15 680	0.08 484	0.07 429

rvit_stereo_0075_2	0.17 568	0.12 585	0.25 629	0.23 650	0.16 666	0.13 399	0.10 44	0.30 589	0.27 536	0.20 552	0.28 576	0.22 541	0.15 503	0.18 539	0.13 435	0.16 687	0.10 628	0.17 682	0.10 591	0.10 582	0.09 551

Anonymous_2	0.22 628	0.17 655	0.28 645	0.15 132	0.16 666	0.32 678	0.22 627	0.22 429	0.17 352	0.23 597	0.24 507	0.26 589	0.27 651	0.27 645	0.23 624	0.22 718	0.25 734	0.17 682	0.17 694	0.17 693	0.17 698

WZ-Net	0.28 682	0.17 655	0.78 740	0.22 626	0.16 666	0.34 688	0.29 704	0.39 683	0.57 707	0.24 607	0.55 703	0.37 671	0.24 628	0.33 679	0.35 706	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.14 659	0.16 688

FINET	0.21 619	0.18 667	0.26 632	0.18 424	0.16 666	0.23 624	0.23 639	0.32 613	0.48 679	0.25 620	0.32 609	0.22 541	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.18 698	0.16 702	0.11 608	0.10 591	0.15 676	0.13 650

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 692	0.24 696	0.29 653	0.36 721	0.16 666	0.34 688	0.30 712	0.32 613	0.42 656	0.40 695	0.46 686	0.38 675	0.31 678	0.34 682	0.28 676	0.19 707	0.20 716	0.26 711	0.29 726	0.18 698	0.19 708

FADNet-RVC	0.20 606	0.20 679	0.38 681	0.21 606	0.16 666	0.20 579	0.15 363	0.26 515	0.26 526	0.26 626	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.19 576	0.12 627	0.13 673	0.12 628	0.14 662	0.13 643	0.18 703

RGC	0.25 664	0.20 679	0.29 653	0.28 696	0.16 666	0.22 608	0.23 639	0.32 613	0.44 668	0.27 632	0.40 661	0.38 675	0.27 651	0.36 695	0.22 612	0.11 602	0.13 673	0.17 682	0.17 694	0.14 659	0.16 688

G-Net	0.24 652	0.16 644	0.36 675	0.22 626	0.16 666	0.51 717	0.23 639	0.29 574	0.34 603	0.36 684	0.38 647	0.31 639	0.29 670	0.27 645	0.26 660	0.11 602	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.16 685	0.13 650

NCC-stereo	0.24 652	0.15 636	0.31 658	0.26 679	0.16 666	0.20 579	0.30 712	0.40 687	0.40 643	0.24 607	0.38 647	0.33 653	0.28 662	0.36 695	0.27 668	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.22 711	0.13 643	0.13 650

Abc-Net	0.24 652	0.15 636	0.31 658	0.26 679	0.16 666	0.20 579	0.30 712	0.40 687	0.40 643	0.24 607	0.38 647	0.33 653	0.28 662	0.36 695	0.27 668	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.22 711	0.13 643	0.13 650
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 652	0.17 655	0.42 690	0.26 679	0.16 666	0.22 608	0.28 694	0.37 671	0.50 691	0.26 626	0.29 588	0.24 565	0.28 662	0.21 599	0.22 612	0.15 671	0.11 642	0.20 698	0.18 699	0.12 623	0.13 650

AnyNet_C32	0.26 675	0.16 644	0.36 675	0.20 571	0.16 666	0.25 640	0.30 712	0.32 613	0.44 668	0.31 667	0.49 691	0.30 626	0.33 686	0.40 712	0.33 703	0.12 627	0.12 658	0.12 628	0.14 662	0.14 659	0.15 676

GANetREF_RVC	0.31 694	0.34 724	0.27 640	0.35 719	0.16 666	0.32 678	0.41 730	0.48 713	0.51 698	0.35 681	0.35 632	0.34 660	0.33 686	0.39 707	0.32 698	0.27 727	0.20 716	0.29 725	0.15 680	0.18 698	0.17 698
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
DispFullNet	0.27 677	0.21 685	0.65 722	0.28 696	0.16 666	0.26 651	0.17 479	0.33 633	0.58 710	0.27 632	0.38 647	0.43 694	0.23 622	0.38 702	0.23 624	0.12 627	0.06 457	0.19 694	0.11 625	0.21 704	0.15 676

DStereoSA	0.25 664	0.19 672	0.37 679	0.26 679	0.17 682	0.22 608	0.20 595	0.49 715	0.59 711	0.22 584	0.29 588	0.29 616	0.33 686	0.39 707	0.28 676	0.12 627	0.11 642	0.16 678	0.14 662	0.14 659	0.12 626

GASNet	0.22 628	0.23 692	0.33 666	0.26 679	0.17 682	0.26 651	0.16 437	0.44 705	0.42 656	0.27 632	0.24 507	0.30 626	0.15 503	0.27 645	0.18 563	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.16 685	0.07 429

FADNet	0.21 619	0.22 689	0.36 675	0.18 424	0.17 682	0.24 629	0.13 198	0.31 602	0.31 576	0.23 597	0.25 536	0.27 597	0.21 605	0.19 556	0.15 513	0.13 653	0.15 692	0.12 628	0.15 680	0.16 685	0.18 703

ADCS	0.29 686	0.18 667	0.45 693	0.21 606	0.17 682	0.28 668	0.23 639	0.41 693	0.63 722	0.40 695	0.49 691	0.40 687	0.36 696	0.39 707	0.40 720	0.13 653	0.12 658	0.13 643	0.14 662	0.16 685	0.16 688

AnyNet_C01	0.36 703	0.25 702	1.37 755	0.22 626	0.17 682	0.48 713	0.27 688	0.35 658	0.39 637	0.39 692	0.74 729	0.46 702	0.38 700	0.45 717	0.47 731	0.13 653	0.13 673	0.13 643	0.14 662	0.14 659	0.15 676

RYNet	0.22 628	0.12 585	0.22 611	0.19 501	0.17 682	0.46 709	0.26 681	0.38 679	0.48 679	0.24 607	0.28 576	0.34 660	0.23 622	0.20 581	0.30 687	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.13 643	0.15 676

LALA_ROB	0.25 664	0.16 644	0.22 611	0.26 679	0.17 682	0.27 661	0.27 688	0.42 698	0.37 625	0.33 677	0.38 647	0.51 711	0.26 643	0.28 657	0.27 668	0.16 687	0.09 606	0.12 628	0.11 625	0.13 643	0.12 626

fsdfsdds	0.52 726	0.19 672	0.67 730	0.33 712	0.18 689	0.48 713	0.32 720	0.53 726	1.00 749	0.73 737	2.21 767	1.03 740	0.86 752	0.34 682	0.45 729	0.16 687	0.16 702	0.26 711	0.18 699	0.14 659	0.15 676

UHP	1.94 757	0.24 696	1.06 750	0.34 716	0.18 689	5.35 769	0.24 654	0.86 744	4.09 771	2.33 768	11.82 783	7.01 776	2.71 771	0.87 750	0.60 741	0.17 693	0.14 684	0.19 694	0.17 694	0.21 704	0.16 688

SCION-MonSter	0.22 628	0.17 655	0.16 513	0.25 673	0.18 689	0.34 688	0.17 479	0.28 558	0.47 678	0.23 597	0.46 686	0.20 513	0.18 571	0.25 639	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.23 707	0.19 701	0.11 605	0.11 611

Selective-IGEV-i16pa	18.58 786	3.30 766	1.09 751	0.21 606	0.18 689	103.68 803	0.28 694	19.87 790	40.73 799	4.16 772	56.45 803	8.07 778	2.59 770	123.95 804	5.89 775	0.18 698	0.12 658	0.09 526	0.12 647	0.12 623	0.51 744

TCMNet	0.19 594	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.18 689	0.20 579	0.24 654	0.27 537	0.36 618	0.23 597	0.26 553	0.25 579	0.19 588	0.19 556	0.23 624	0.13 653	0.11 642	0.11 608	0.12 647	0.13 643	0.12 626

SHD	0.26 675	0.15 636	0.30 656	0.24 659	0.18 689	0.22 608	0.15 363	0.38 679	0.71 731	0.32 673	0.41 672	0.36 666	0.28 662	0.32 675	0.29 680	0.12 627	0.11 642	0.14 657	0.13 658	0.16 685	0.20 709

NCCL2	0.23 645	0.15 636	0.17 545	0.34 716	0.18 689	0.24 629	0.23 639	0.34 642	0.28 551	0.31 667	0.38 647	0.38 675	0.28 662	0.23 623	0.24 637	0.15 671	0.12 658	0.18 692	0.21 708	0.13 643	0.13 650

2222	0.37 704	0.26 705	0.31 658	0.42 729	0.19 696	0.77 741	1.20 762	0.42 698	0.41 646	0.33 677	0.52 697	0.48 708	0.37 698	0.32 675	0.31 695	0.17 693	0.14 684	0.21 700	0.15 680	0.22 709	0.11 611

SQANet	0.23 645	0.23 692	0.30 656	0.30 707	0.19 696	0.27 661	0.13 198	0.29 574	0.33 591	0.24 607	0.37 641	0.31 639	0.22 614	0.27 645	0.23 624	0.15 671	0.10 628	0.21 700	0.16 687	0.21 704	0.15 676

XQC	0.28 682	0.23 692	0.51 701	0.28 696	0.19 696	0.34 688	0.27 688	0.36 665	0.57 707	0.31 667	0.30 596	0.37 671	0.30 674	0.38 702	0.38 714	0.13 653	0.09 606	0.15 670	0.12 647	0.17 693	0.18 703

CSAN	0.29 686	0.24 696	0.27 640	0.34 716	0.19 696	0.33 685	0.42 733	0.37 671	0.50 691	0.38 690	0.40 661	0.44 696	0.33 686	0.28 657	0.30 687	0.20 709	0.16 702	0.19 694	0.19 701	0.14 659	0.15 676

1111	0.43 716	0.23 692	0.54 705	0.33 712	0.20 700	0.83 744	0.35 723	0.50 719	0.82 742	0.63 724	0.68 721	0.69 729	0.68 743	0.77 741	0.35 706	0.17 693	0.15 692	0.19 694	0.19 701	0.21 704	0.17 698

mmmmmm	0.41 711	0.25 702	0.42 690	0.37 723	0.20 700	0.59 722	0.44 737	0.51 722	0.73 736	0.54 717	0.76 732	0.70 730	0.56 732	0.50 722	0.38 714	0.18 698	0.22 730	0.22 705	0.20 705	0.20 702	0.17 698

MonStereo1	0.47 724	0.26 705	0.58 715	0.28 696	0.20 700	0.39 704	0.18 530	0.49 715	0.64 723	0.52 713	0.87 737	1.01 739	0.57 735	0.50 722	0.56 738	0.53 745	0.31 741	0.54 742	0.40 736	0.33 733	0.34 733

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 330	0.05 45	0.14 427	0.15 132	0.20 700	0.09 160	0.17 479	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.10 293	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.09 551

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 716	0.39 728	0.54 705	0.40 725	0.20 700	0.64 727	0.32 720	0.53 726	0.72 732	0.71 731	0.72 726	0.61 720	0.54 728	0.51 725	0.46 730	0.20 709	0.19 713	0.29 725	0.30 728	0.23 711	0.18 703

PDISCO_ROB	0.27 677	0.16 644	0.26 632	0.28 696	0.20 700	0.32 678	0.26 681	0.44 705	0.57 707	0.28 647	0.40 661	0.45 698	0.29 670	0.33 679	0.34 705	0.12 627	0.09 606	0.17 682	0.16 687	0.17 693	0.13 650

TARStereo	0.72 739	0.18 667	0.56 711	0.27 692	0.21 706	1.35 758	0.25 671	0.59 735	1.65 764	0.68 728	5.01 770	1.08 744	0.81 749	0.38 702	0.30 687	0.18 698	0.15 692	0.20 698	0.19 701	0.17 693	0.23 714

BEATNet-Init1	0.52 726	0.27 710	0.62 720	0.30 707	0.21 706	0.76 739	0.29 704	0.54 729	0.65 726	0.86 746	0.95 742	2.07 762	0.62 740	0.56 734	0.42 724	0.18 698	0.18 710	0.23 707	0.22 711	0.22 709	0.21 711

MSMD_ROB	0.31 694	0.26 705	0.26 632	0.24 659	0.21 706	0.34 688	0.25 671	0.34 642	0.39 637	0.40 695	0.69 723	0.45 698	0.40 706	0.34 682	0.27 668	0.20 709	0.19 713	0.26 711	0.25 717	0.23 711	0.22 713

FSD	0.25 664	0.27 710	0.26 632	0.24 659	0.22 709	0.25 640	0.25 671	0.27 537	0.26 526	0.25 620	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.27 645	0.24 637	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 716

PVD	0.39 706	0.20 679	0.39 683	0.31 711	0.22 709	0.29 672	0.43 735	0.52 724	0.96 748	0.55 718	0.79 734	0.53 715	0.59 737	0.52 727	0.38 714	0.19 707	0.14 684	0.17 682	0.14 662	0.24 718	0.31 730

PA-Net	0.23 645	0.18 667	0.33 666	0.28 696	0.22 709	0.21 599	0.38 729	0.29 574	0.39 637	0.22 584	0.32 609	0.25 579	0.26 643	0.20 581	0.25 647	0.09 525	0.23 731	0.15 670	0.22 711	0.09 549	0.13 650
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN v2	0.33 699	0.27 710	0.28 645	0.26 679	0.23 712	0.37 699	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 707	0.56 708	0.51 711	0.40 706	0.37 700	0.29 680	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 716

FC-DCNN	0.33 699	0.27 710	0.28 645	0.26 679	0.23 712	0.37 699	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 707	0.55 703	0.51 711	0.40 706	0.37 700	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 716

ACVNet-4b	0.39 706	0.53 734	0.55 708	0.45 731	0.24 714	0.47 711	0.18 530	0.49 715	0.64 723	0.42 702	0.45 685	0.60 719	0.27 651	0.34 682	0.24 637	0.33 732	0.14 684	0.48 736	0.42 738	0.30 728	0.26 725

DGSMNet	0.24 652	0.19 672	0.33 666	0.21 606	0.24 714	0.24 629	0.20 595	0.35 658	0.41 646	0.24 607	0.32 609	0.38 675	0.21 605	0.29 664	0.23 624	0.12 627	0.11 642	0.14 657	0.16 687	0.23 711	0.23 714

FCDSN-DC	0.33 699	0.28 715	0.28 645	0.30 707	0.24 714	0.39 704	0.28 694	0.42 698	0.42 656	0.43 705	0.53 699	0.51 711	0.41 711	0.36 695	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 716
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 720	0.27 710	0.27 640	0.27 692	0.24 714	0.47 711	0.31 718	0.55 730	0.59 711	0.72 733	1.13 751	1.15 746	0.61 738	0.52 727	0.37 712	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.31 730	0.25 719	0.24 716

ELAS_RVC	0.41 711	0.29 718	0.33 666	0.28 696	0.24 714	0.54 719	0.36 725	0.49 715	0.59 711	0.72 733	0.74 729	0.65 724	0.54 728	0.54 732	0.40 720	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 724	0.25 722
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 711	0.29 718	0.33 666	0.27 692	0.24 714	0.60 725	0.36 725	0.50 719	0.50 691	0.71 731	0.79 734	0.67 726	0.54 728	0.51 725	0.42 724	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 724	0.25 722
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		0.33 722		0.33 712	0.25 720							0.42 690				0.30 728	0.21 728	0.41 734	0.38 735	0.23 711

STTRV1_RVC	0.25 664	0.26 705	0.39 683	0.19 501	0.26 721	0.30 675	0.24 654	0.34 642	0.35 612	0.36 684	0.34 627	0.31 639	0.31 678	0.28 657	0.25 647	0.17 693	0.10 628	0.16 678	0.14 662	0.17 693	0.12 626

nnnnnnn	0.42 714	0.25 702	0.52 702	0.33 712	0.27 722	0.49 715	0.29 704	0.53 726	0.77 741	0.63 724	0.68 721	0.74 732	0.56 732	0.46 718	0.43 727	0.22 718	0.21 728	0.27 715	0.26 718	0.28 726	0.25 722

PASM	0.32 696	0.24 696	0.48 699	0.28 696	0.27 722	0.29 672	0.30 712	0.34 642	0.49 688	0.35 681	0.39 655	0.46 702	0.34 691	0.34 682	0.35 706	0.23 723	0.25 734	0.26 711	0.28 725	0.23 711	0.21 711

otaku	0.39 706	0.37 727	0.52 702	0.44 730	0.28 724	0.58 721	0.24 654	0.41 693	0.62 718	0.40 695	0.49 691	0.46 702	0.33 686	0.40 712	0.32 698	0.30 728	0.30 738	0.39 732	0.33 731	0.29 727	0.28 726

ACVNet_1	0.44 718	0.49 733	0.60 718	0.45 731	0.28 724	0.49 715	0.27 688	0.57 733	0.72 732	0.62 723	0.58 713	0.74 732	0.49 725	0.50 722	0.35 706	0.26 726	0.24 732	0.39 732	0.29 726	0.31 731	0.24 716

ccnet	0.29 686	0.28 715	0.23 620	0.20 571	0.28 724	0.41 707	0.21 616	0.45 708	0.33 591	0.36 684	0.46 686	0.36 666	0.30 674	0.39 707	0.42 724	0.23 723	0.14 684	0.21 700	0.17 694	0.23 711	0.18 703

NVStereoNet_ROB	0.46 723	0.36 726	0.46 697	0.41 727	0.28 724	0.34 688	0.34 722	0.48 713	0.60 715	0.72 733	0.93 740	0.70 730	0.66 741	0.47 719	0.60 741	0.22 718	0.33 742	0.34 730	0.34 734	0.30 728	0.30 729
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.40 709	0.40 729	0.53 704	0.46 734	0.30 728	0.65 728	0.24 654	0.46 710	0.68 729	0.41 699	0.49 691	0.48 708	0.42 715	0.39 707	0.31 695	0.32 730	0.28 736	0.37 731	0.30 728	0.32 732	0.29 727

PWCK	0.71 736	0.94 753	0.95 747	0.76 744	0.31 729	0.74 735	0.36 725	0.90 745	0.90 746	0.96 752	0.75 731	0.95 738	0.61 738	0.87 750	0.66 745	0.72 754	0.46 747	0.75 748	0.49 742	0.69 752	0.44 742

PSMNet-RUCA	0.27 677	0.33 722	0.41 688	0.36 721	0.32 730	0.18 538	0.19 571	0.42 698	0.30 568	0.33 677	0.41 672	0.39 683	0.25 637	0.31 668	0.20 583	0.18 698	0.10 628	0.25 710	0.15 680	0.21 704	0.16 688

GCST	0.37 704	0.42 731	0.26 632	1.02 757	0.39 731	0.18 538	0.08 9	0.20 375	0.17 352	0.28 647	0.25 536	0.15 433	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.64 752	0.43 746	0.75 748	0.65 752	0.63 745	0.46 743

SAMSARA	0.40 709	0.28 715	0.33 666	0.55 737	0.39 731	0.82 743	1.23 763	0.47 712	0.51 698	0.36 684	0.35 632	0.55 717	0.39 703	0.38 702	0.39 717	0.15 671	0.20 716	0.15 670	0.14 662	0.23 711	0.20 709

ACVNet_2	0.66 735	0.66 742	0.68 732	0.63 740	0.41 733	0.71 733	0.49 739	0.96 750	1.39 758	0.89 748	1.09 747	1.04 741	0.73 745	0.54 732	0.47 731	0.43 739	0.40 745	0.53 741	0.44 739	0.47 737	0.35 735

MADNet+	0.75 740	0.71 744	3.70 765	0.66 741	0.41 733	0.98 749	0.97 760	0.69 739	0.73 736	0.52 713	0.57 711	0.64 722	0.68 743	0.86 749	1.01 758	0.34 733	0.36 744	0.28 724	0.23 715	0.36 734	0.31 730

RainbowNet	0.54 729	0.61 738	0.70 738	0.57 738	0.43 735	0.65 728	0.37 728	0.60 736	0.87 745	0.50 712	0.66 718	0.64 722	0.47 723	0.49 721	0.43 727	0.47 742	0.48 752	0.52 740	0.41 737	0.52 739	0.40 740

Consistency-Raft	0.44 718	0.40 729	0.45 693	0.37 723	0.43 735	0.46 709	0.41 730	0.57 733	0.55 702	0.32 673	0.73 727	0.33 653	0.48 724	0.42 716	0.49 733	0.39 735	0.35 743	0.45 735	0.51 745	0.42 735	0.29 727

JetBlue	0.71 736	0.45 732	1.14 753	0.51 735	0.47 737	2.02 760	0.64 749	0.75 740	0.70 730	0.69 730	0.77 733	1.22 748	0.83 750	1.03 758	1.01 758	0.40 736	0.28 736	0.33 729	0.33 731	0.30 728	0.34 733

light-stereo	0.42 714	0.26 705	0.59 717	0.60 739	0.49 738	0.32 678	0.23 639	0.46 710	0.52 700	0.56 720	0.58 713	0.76 734	0.32 684	0.48 720	0.29 680	0.32 730	0.24 732	0.27 715	0.33 731	0.46 736	0.39 737

IMH-64-1	0.65 733	0.61 738	0.68 732	0.71 742	0.51 739	0.59 722	0.49 739	0.91 746	0.85 743	0.74 738	1.02 744	0.81 735	0.78 747	0.79 742	0.49 733	0.42 737	0.46 747	0.71 745	0.47 740	0.52 739	0.39 737

IMH-64	0.65 733	0.61 738	0.68 732	0.71 742	0.51 739	0.59 722	0.49 739	0.91 746	0.85 743	0.74 738	1.02 744	0.81 735	0.78 747	0.79 742	0.49 733	0.42 737	0.46 747	0.71 745	0.47 740	0.52 739	0.39 737

IMH	0.71 736	0.64 741	0.68 732	0.76 744	0.54 741	0.69 731	0.54 743	0.98 752	1.10 751	0.82 742	1.09 747	0.89 737	0.88 754	0.87 750	0.52 737	0.44 740	0.50 756	0.75 748	0.51 745	0.56 744	0.41 741

SGM+DAISY	0.56 730	0.57 735	0.65 722	0.40 725	0.54 741	0.66 730	0.49 739	0.56 731	0.45 674	0.66 726	0.69 723	0.67 726	0.56 732	0.63 737	0.56 738	0.59 749	0.48 752	0.50 737	0.50 744	0.52 739	0.58 747

SPS-STEREO	0.57 731	0.58 736	0.65 722	0.45 731	0.55 743	0.62 726	0.44 737	0.62 737	0.50 691	0.68 728	0.64 716	0.66 725	0.57 735	0.61 736	0.60 741	0.62 751	0.47 751	0.51 738	0.49 742	0.55 743	0.58 747
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER-64	0.95 749	0.94 753	1.43 757	0.87 752	0.56 744	1.18 757	0.87 757	0.77 741	0.94 747	1.04 755	0.85 736	1.58 759	1.21 765	0.94 755	0.96 756	0.87 760	0.57 764	1.03 760	0.88 761	0.78 756	0.73 757

LVE	0.83 745	0.85 751	0.85 745	0.80 747	0.56 744	1.04 754	0.65 750	1.05 756	1.47 761	0.96 752	1.22 755	1.10 745	0.85 751	0.83 745	0.71 750	0.49 743	0.55 762	0.76 751	0.60 750	0.65 747	0.59 752

Dean	0.87 746	0.86 752	0.79 742	0.81 748	0.56 744	0.90 745	0.63 747	1.15 766	1.73 765	1.15 760	1.15 752	1.31 751	0.99 758	0.81 744	0.81 754	0.57 747	0.56 763	0.77 752	0.64 751	0.66 748	0.58 747

TorneroNet-64	0.76 741	0.72 745	0.74 739	0.78 746	0.58 747	0.91 748	0.56 744	0.84 743	1.29 755	0.66 726	0.90 738	1.40 754	0.75 746	0.85 748	0.67 748	0.49 743	0.46 747	0.72 747	0.59 748	0.67 749	0.53 745

LSM	0.33 699	0.20 679	0.58 715	0.26 679	0.60 748	0.34 688	0.25 671	0.42 698	0.48 679	0.45 707	0.58 713	0.42 690	0.36 696	0.35 689	0.25 647	0.12 627	0.20 716	0.14 657	0.16 687	0.19 701	0.33 732

anonymity	0.53 728	0.58 736	0.65 722	0.41 727	0.61 749	0.53 718	0.41 730	0.56 731	0.41 646	0.55 718	0.50 695	0.49 710	0.55 731	0.58 735	0.50 736	0.58 748	0.50 756	0.51 738	0.51 745	0.51 738	0.57 746

WAO-6	0.81 743	0.80 748	0.62 720	0.86 751	0.63 750	0.76 739	0.58 746	0.98 752	1.54 763	0.90 750	0.96 743	1.07 743	1.03 759	0.70 740	0.66 745	0.72 754	0.49 754	0.90 756	0.71 755	0.68 750	0.58 747

TorneroNet	0.82 744	0.74 746	0.81 744	0.84 749	0.63 750	0.99 750	0.63 747	0.96 750	1.16 752	0.80 741	1.11 749	1.36 753	0.86 752	0.93 754	0.80 753	0.56 746	0.49 754	0.78 753	0.66 753	0.73 755	0.63 755

WAO-7	0.79 742	0.78 747	0.54 705	0.85 750	0.67 752	0.74 735	0.68 753	1.05 756	1.32 756	0.90 750	1.20 754	1.04 741	0.92 755	0.69 739	0.66 745	0.60 750	0.62 766	0.67 744	0.68 754	0.64 746	0.58 747

WAO-8	0.91 747	0.81 749	0.65 722	0.94 754	0.69 753	0.90 745	0.67 751	1.07 760	1.83 767	1.06 757	1.45 757	1.30 749	1.07 760	0.84 746	0.78 751	0.74 756	0.53 759	0.86 754	0.75 756	0.69 752	0.62 753

Venus	0.91 747	0.81 749	0.65 722	0.94 754	0.69 753	0.90 745	0.67 751	1.07 760	1.83 767	1.06 757	1.45 757	1.30 749	1.07 760	0.84 746	0.78 751	0.74 756	0.53 759	0.86 754	0.75 756	0.69 752	0.62 753

MFMNet_re	0.64 732	0.66 742	0.65 722	0.51 735	0.69 753	0.69 731	0.57 745	0.64 738	0.73 736	0.60 721	0.73 727	0.62 721	0.67 742	0.65 738	0.60 741	0.66 753	0.58 765	0.63 743	0.59 748	0.68 750	0.69 756

UNDER WATER	0.97 750	0.97 755	1.42 756	0.99 756	0.70 756	1.12 756	0.84 756	0.80 742	1.08 750	1.01 754	0.90 738	1.55 758	1.22 766	1.03 758	1.00 757	0.78 758	0.53 759	1.02 759	0.87 760	0.80 757	0.74 758

notaker	0.97 750	1.11 756	0.98 748	1.13 759	0.81 757	0.73 734	0.68 753	0.93 748	1.16 752	1.18 762	1.18 753	1.41 755	1.16 764	1.08 760	0.69 749	0.81 759	0.64 767	1.17 762	0.79 758	0.98 759	0.80 760

HanzoNet	1.29 755	1.26 760	1.19 754	1.12 758	0.85 758	1.02 753	0.83 755	1.03 755	1.48 762	1.64 765	1.61 759	2.50 764	1.72 767	1.61 762	1.61 761	1.26 770	0.80 769	1.31 765	1.01 763	1.02 761	0.86 761

ktn	1.01 752	1.21 758	0.80 743	1.23 761	0.86 759	1.01 752	0.87 757	0.94 749	1.39 758	1.04 755	1.12 750	1.15 746	1.07 760	0.94 755	0.59 740	1.28 771	0.71 768	1.38 766	0.83 759	1.02 761	0.75 759

DPSimNet_ROB	1.11 754	1.23 759	0.78 740	1.13 759	0.88 760	1.10 755	1.13 761	1.16 767	1.23 754	1.43 764	1.02 744	1.41 755	1.10 763	0.90 753	1.60 760	1.46 772	0.51 758	1.21 764	1.03 764	0.90 758	1.01 764

KSHMR	1.09 753	1.17 757	0.88 746	1.25 762	1.00 761	0.99 750	0.96 759	1.13 764	1.37 757	1.16 761	1.29 756	1.41 755	0.96 757	1.01 757	0.92 755	1.03 768	1.08 770	1.20 763	1.03 764	1.01 760	0.97 762

JetRed	1.62 756	1.46 761	2.98 760	0.92 753	1.21 762	4.99 768	1.53 766	1.27 768	1.39 758	1.83 766	1.74 760	1.60 760	0.95 756	1.41 761	2.45 769	0.90 762	1.60 772	0.93 757	0.90 762	1.35 763	0.99 763

tt	4.67 768	0.06 126	3.55 764	2.02 765	1.55 763	10.25 775	16.71 776	8.91 780	5.03 772	1.31 763	0.94 741	4.71 766	4.76 773	3.33 770	5.87 774	6.06 781	10.30 787	1.88 770	2.11 775	2.75 767	1.21 765

MADNet++	1.95 758	1.75 762	1.59 758	1.82 764	1.69 764	2.33 761	1.40 765	2.35 770	2.09 769	2.57 770	2.36 768	2.24 763	2.17 769	2.28 763	2.34 767	1.87 773	1.66 773	1.54 767	1.34 767	1.92 765	1.77 767

LRCNet_RVC	10.62 781	13.42 788	7.30 773	18.92 787	2.07 765	0.33 685	0.30 712	5.59 775	0.48 679	13.03 785	17.94 785	8.87 779	5.65 774	4.79 772	1.89 762	23.51 800	2.73 778	27.55 803	25.71 803	16.07 795	16.33 796

ASD4	3.54 761	3.38 767	2.05 759	1.72 763	2.51 766	9.03 773	17.71 777	2.25 769	5.51 773	2.46 769	2.81 769	2.03 761	3.36 772	2.73 764	5.06 772	1.22 769	1.34 771	1.13 761	1.33 766	1.68 764	1.49 766

xxxxx1	7.79 770	5.02 773	7.31 774	3.12 766	3.85 767	16.35 779	22.88 779	5.86 776	8.69 775	7.97 777	8.54 773	9.12 780	8.27 777	10.18 777	10.92 777	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 784	3.77 768	3.06 770

tt_ll	7.79 770	5.02 773	7.31 774	3.12 766	3.85 767	16.35 779	22.88 779	5.86 776	8.69 775	7.97 777	8.54 773	9.12 780	8.27 777	10.18 777	10.92 777	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 784	3.77 768	3.06 770

ff	7.79 770	5.02 773	7.31 774	3.12 766	3.85 767	16.35 779	22.88 779	5.86 776	8.69 775	7.97 777	8.54 773	9.12 780	8.27 777	10.18 777	10.92 777	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 784	3.77 768	3.06 770

PML	8.91 776	9.34 787	6.13 772	5.35 769	6.41 770	14.99 778	23.38 784	5.27 772	6.83 774	18.04 789	28.19 798	7.67 777	6.83 775	7.85 776	5.75 773	5.35 780	1.83 774	5.95 786	1.93 774	8.64 783	2.52 769

USTest	6.22 769	2.73 765	3.00 761	6.57 772	7.29 771	14.37 777	21.57 778	7.00 779	9.56 778	5.34 776	6.10 771	5.72 769	7.64 776	6.41 775	6.96 776	1.97 774	3.42 779	1.64 768	2.15 776	2.66 766	2.36 768

Anonymous_1	10.96 782	7.92 782	7.46 777	10.33 775	10.06 772	18.65 785	26.34 787	11.06 783	13.44 784	9.40 780	10.05 780	9.67 785	11.23 784	10.73 780	12.72 782	6.42 782	8.38 784	5.77 783	10.61 783	12.12 784	6.77 779

DGTPSM_ROB	8.06 774	4.48 769	8.63 782	5.35 769	10.72 773	8.32 771	22.97 782	5.46 773	13.35 782	5.12 774	9.92 778	5.08 767	10.40 780	5.52 773	12.58 780	3.79 778	8.00 780	3.50 776	7.02 781	3.83 771	7.14 782

DPSMNet_ROB	8.06 774	4.48 769	8.63 782	5.37 771	10.74 774	8.32 771	22.98 783	5.46 773	13.36 783	5.12 774	9.92 778	5.08 767	10.40 780	5.53 774	12.58 780	3.80 779	8.00 780	3.50 776	7.02 781	3.83 771	7.14 782

iinet-test	10.48 779	8.09 783	7.54 778	10.26 773	10.94 775	18.00 783	25.26 785	11.33 784	13.28 780	9.69 781	9.85 776	9.42 783	11.17 782	11.02 781	12.78 783	6.59 783	8.30 782	5.56 781	6.56 777	6.89 779	7.02 780

IINet	10.48 779	8.09 783	7.54 778	10.26 773	10.94 775	18.00 783	25.26 785	11.33 784	13.28 780	9.69 781	9.85 776	9.42 783	11.17 782	11.02 781	12.78 783	6.59 783	8.30 782	5.56 781	6.56 777	6.89 779	7.02 780

DPSM_ROB	11.15 783	8.58 785	8.00 780	10.88 776	11.58 777	19.10 786	26.71 788	12.05 786	14.07 787	10.36 783	10.84 781	10.33 786	11.86 785	11.70 783	13.54 785	6.99 785	8.79 785	5.89 784	6.95 779	7.29 781	7.42 784

DPSM	11.15 783	8.58 785	8.00 780	10.88 776	11.58 777	19.10 786	26.71 788	12.05 786	14.07 787	10.36 783	10.84 781	10.33 786	11.86 785	11.70 783	13.54 785	6.99 785	8.79 785	5.89 784	6.95 779	7.29 781	7.42 784

TCMNet-wrong-test	3.67 767	5.48 778	3.89 768	12.18 778	11.75 779	4.65 767	3.88 767	1.06 758	0.72 732	1.09 759	2.15 766	6.30 773	0.53 727	3.43 771	2.36 768	0.89 761	0.20 716	1.87 769	1.69 768	5.57 773	3.62 773

noway3	3.64 765	5.28 777	3.79 767	12.26 780	11.84 780	4.53 765	3.92 770	1.06 758	0.48 679	0.88 747	1.98 761	6.32 774	0.46 722	3.32 769	2.57 771	0.95 767	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.67 775	3.69 777

noway4	3.64 765	5.53 779	3.97 769	12.24 779	11.84 780	4.58 766	3.96 772	1.14 765	0.45 674	0.82 742	2.01 763	6.19 770	0.43 717	3.04 768	2.29 766	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.75 778	3.71 778

noway2	3.60 762	5.21 776	3.74 766	12.26 780	11.84 780	4.51 764	3.91 768	1.00 754	0.48 679	0.89 748	1.98 761	6.35 775	0.41 711	2.90 765	2.47 770	0.93 763	0.13 673	1.92 771	1.77 773	5.66 774	3.67 774

zzzz4	3.62 763	5.55 780	4.00 771	12.27 782	11.85 783	4.49 762	3.91 768	1.10 763	0.42 656	0.85 744	2.01 763	6.20 771	0.44 718	3.00 766	2.25 763	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.70 776	3.67 774

noway1	3.62 763	5.55 780	3.97 769	12.27 782	11.85 783	4.50 763	3.92 770	1.09 762	0.42 656	0.85 744	2.01 763	6.22 772	0.44 718	3.00 766	2.25 763	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.70 776	3.67 774

DLNR-FE	10.43 778	1.83 764	19.53 796	120.75 803	13.06 785	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	52.01 804	0.04 82

DLNR_Zeroshot_test	10.40 777	1.82 763	19.49 795	120.77 804	13.11 786	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	51.54 803	0.04 82

HaxPig	15.71 785	18.52 799	19.18 794	16.89 786	15.89 787	7.73 770	7.60 773	13.31 788	10.82 779	15.42 786	14.91 784	15.98 788	14.92 787	15.58 786	15.98 787	18.95 795	16.73 788	19.46 799	18.08 795	19.26 796	19.05 799

RSGM-EC	20.36 787	4.73 771	0.68 732	16.76 784	16.92 788	21.28 788	27.18 790	10.46 781	14.04 785	18.00 787	21.31 788	22.24 798	21.82 789	22.57 788	17.63 788	62.81 803	33.79 803	20.14 800	18.10 796	20.18 797	16.45 797

acva	20.36 787	4.73 771	0.68 732	16.76 784	16.92 788	21.28 788	27.18 790	10.46 781	14.04 785	18.00 787	21.31 788	22.24 798	21.82 789	22.57 788	17.63 788	62.81 803	33.79 803	20.14 800	18.10 796	20.18 797	16.45 797

MEDIAN_ROB	20.38 789	24.04 800	23.31 797	21.23 788	21.71 790	10.40 776	7.92 774	17.64 789	15.50 789	20.12 790	19.70 786	20.34 789	20.32 788	21.19 787	21.13 790	23.81 801	21.81 797	24.98 802	23.76 802	24.71 801	23.93 802

FlowAnything	22.44 793	17.35 795	16.14 788	22.07 794	23.23 791	38.39 795	53.77 793	24.25 796	28.44 795	20.96 798	21.82 794	20.70 791	23.84 792	23.49 795	27.14 792	14.04 787	17.79 796	11.75 787	14.15 793	14.65 787	14.89 787

CasAABBNet	22.42 790	17.33 792	16.01 786	22.01 790	23.28 792	38.32 790	53.80 795	24.14 794	28.41 794	20.60 793	21.77 792	20.89 796	23.91 794	23.43 793	27.36 794	14.07 788	17.69 791	11.83 789	14.01 788	14.67 789	14.95 790

Hybrid-DGEV	22.47 794	17.40 797	16.14 788	22.00 789	23.29 793	38.36 793	53.80 795	24.43 799	28.63 798	20.59 792	21.81 793	20.88 793	23.91 794	23.45 794	27.42 796	14.08 791	17.69 791	11.83 789	14.06 792	14.65 787	14.93 789

RAFT-FEzeroshot	22.43 791	17.33 792	15.98 784	22.02 791	23.31 794	38.34 791	53.82 797	24.05 792	28.39 792	20.61 794	21.76 790	20.88 793	23.92 796	23.41 791	27.42 796	14.07 788	17.69 791	11.83 789	14.02 789	14.69 790	14.97 791

RAFT-FE	22.43 791	17.33 792	15.98 784	22.02 791	23.31 794	38.34 791	53.82 797	24.05 792	28.39 792	20.61 794	21.76 790	20.88 793	23.92 796	23.41 791	27.42 796	14.07 788	17.69 791	11.83 789	14.02 789	14.69 790	14.97 791

Selective-RAFT-Error	22.47 794	17.37 796	16.09 787	22.06 793	23.34 796	38.39 795	53.83 799	24.29 798	28.47 796	20.74 796	21.83 795	20.81 792	23.90 793	23.54 797	27.53 799	14.08 791	17.69 791	11.82 788	14.00 787	14.69 790	15.00 793

fast-reg	22.85 796	17.43 798	19.15 793	22.22 796	24.34 797	38.36 793	53.78 794	24.23 795	28.52 797	20.55 791	22.05 796	20.54 790	23.77 791	23.21 790	27.31 793	14.18 794	17.47 790	14.33 794	14.96 794	15.81 794	14.81 786

AVERAGE_ROB	24.90 798	29.20 803	28.14 800	24.89 797	24.64 798	17.75 782	11.12 775	21.45 791	19.93 790	25.12 799	24.46 797	25.12 800	25.46 799	24.69 798	22.83 791	29.76 802	27.13 802	28.97 804	27.95 804	29.91 802	29.47 803

LSM0	22.87 797	17.28 791	18.96 791	22.19 795	29.04 799	38.42 797	53.71 792	24.28 797	28.31 791	20.78 797	21.00 787	21.43 797	24.16 798	23.50 796	27.39 795	14.09 793	17.38 789	11.84 793	14.04 791	14.73 793	14.89 787

zzzz2	33.88 801	26.18 801	24.44 798	33.40 798	35.10 800	58.13 798	81.44 802	37.02 803	42.64 801	31.75 802	33.25 801	31.23 803	35.81 800	34.90 799	40.56 800	21.21 798	26.75 798	18.05 797	21.21 800	22.06 799	22.50 800

noway5	33.88 801	26.18 801	24.44 798	33.40 798	35.10 800	58.13 798	81.44 802	37.02 803	42.64 801	31.75 802	33.25 801	31.23 803	35.81 800	34.90 799	40.56 800	21.21 798	26.75 798	18.05 797	21.21 800	22.06 799	22.50 800

zzzzzz3	32.30 799	13.60 789	18.91 790	39.10 800	40.27 802	58.35 800	74.04 801	33.28 801	42.63 800	31.37 800	33.03 799	30.65 801	36.33 802	37.51 801	43.96 802	20.73 796	26.80 800	16.52 795	20.79 798	12.34 785	15.78 794

zzz1	32.32 800	13.62 790	19.04 792	39.10 800	40.27 802	58.39 801	73.98 800	33.31 802	42.69 803	31.39 801	33.04 800	30.66 802	36.33 802	37.52 802	43.96 802	20.74 797	26.81 801	16.53 796	20.80 799	12.35 786	15.78 794

test_example2	98.32 803	94.13 804	45.89 801	96.35 802	109.85 804	88.61 802	95.45 804	25.75 800	94.37 804	130.00 805	126.06 805	58.17 805	74.63 804	88.51 803	79.96 804	150.23 805	221.02 805	77.62 805	99.10 805	113.75 805	96.94 804

ccccc	245.47 804	285.66 805	306.18 804	368.85 805	370.60 805	123.16 804	145.33 805	115.05 805	110.08 805	126.68 804	110.87 804	122.83 806	165.88 805	252.94 805	276.56 805	384.56 806	353.86 806	254.69 806	223.00 806	425.87 806	386.83 805

GS-Stereo							0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

Low-res two-view benchmark