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

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 63	0.23 238	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 56	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 93	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.10 6	0.10 58

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 39	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 49	0.20 60	0.23 2	0.20 30	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 64	0.39 80	0.31 99	0.21 25	0.22 36	0.17 6	0.17 17	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 63	0.20 131	0.16 6	0.22 81	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 71	0.10 14	0.09 27	0.14 151	0.13 219	0.10 6	0.10 58

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 43	0.17 17	0.22 1	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 69	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 221	0.27 179	0.45 143	0.28 69	0.28 110	0.34 141	0.40 216	0.30 207	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 278	0.26 157	0.48 162	0.25 50	0.31 135	0.33 130	0.40 216	0.30 207	0.35 93	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.25 50	0.33 157	0.35 148	0.40 216	0.30 207	0.34 83	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 32	0.28 69	0.20 15	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.31 50	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 130	0.20 39	0.39 80	0.22 22	0.22 39	0.21 26	0.26 103	0.20 60	0.30 42	0.20 30	0.13 110	0.12 279	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 40	0.20 131	0.23 40	0.19 23	0.40 91	0.29 81	0.22 39	0.34 141	0.20 32	0.15 6	0.31 50	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.10 58

trnet	0.27 153	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 246	0.23 106	0.52 190	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.34 161	0.26 139	0.39 121	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

CES	0.28 161	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 637	0.37 246	0.27 179	0.48 162	0.46 230	0.34 161	0.48 207	0.27 111	0.22 86	0.39 121	0.23 109	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.13 140	0.17 380

CREStereo++_RVC	0.32 207	0.15 57	0.23 5	0.31 40	0.24 269	0.27 97	0.22 81	0.46 150	0.88 456	0.46 242	0.80 351	0.30 133	0.26 139	0.36 97	0.33 284	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.51 644	0.13 140	0.09 6
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
PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 117	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 133	0.21 72	0.25 4	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LiteMatch	0.24 94	0.17 134	0.24 15	0.37 204	0.20 131	0.27 97	0.27 179	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.40 319	0.29 27	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.20 60	0.29 27	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 221	0.17 3	0.40 91	0.22 22	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.24 110	0.33 74	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.19 46	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 112	0.31 499	0.24 15	0.51 545	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.40 91	0.37 166	0.26 78	0.24 55	0.24 79	0.31 222	0.44 174	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 191	0.10 58

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 40	0.16 23	0.16 6	0.20 39	0.29 18	0.20 18	0.23 45	0.20 21	0.22 49	0.14 2	0.52 244	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

s12784h	0.36 266	0.15 57	0.24 15	0.34 109	0.15 4	0.77 504	0.29 214	0.80 388	0.83 425	0.56 278	0.57 258	0.43 244	0.40 319	0.57 290	0.33 284	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.09 12	0.14 191	0.09 6

CREStereo	0.28 161	0.15 57	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 246	0.25 136	0.51 180	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.32 144	0.26 139	0.38 115	0.25 157	0.16 300	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127
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	0.32 207	0.16 86	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 324	0.22 81	0.56 211	0.63 303	0.46 242	0.54 244	0.39 204	0.34 256	0.48 215	0.24 126	0.75 649	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127

monster-pro	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PointNet	0.20 22	0.15 57	0.25 26	0.32 63	0.18 66	0.29 130	0.23 106	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 55	0.28 117	0.17 17	0.34 83	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.09 6

LACA3	0.20 22	0.17 134	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 186	0.25 136	0.29 18	0.22 22	0.23 45	0.21 26	0.21 43	0.22 86	0.44 174	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

Foundation-i1	0.26 130	0.14 24	0.25 26	0.33 79	0.21 161	0.39 272	0.26 157	0.60 243	0.38 175	0.35 170	0.38 165	0.44 253	0.29 188	0.32 59	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

LCMNet	0.21 38	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 131	0.26 79	0.19 23	0.38 72	0.43 209	0.21 25	0.21 26	0.27 111	0.17 17	0.36 97	0.23 109	0.12 60	0.11 217	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 111	0.24 37	0.23 45	0.21 26	0.17 6	0.16 14	0.45 179	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 49	0.14 2	0.32 59	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 39	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 32	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

CAS	0.34 232	0.13 3	0.25 26	1.28 658	0.30 456	0.46 329	0.38 403	0.48 162	0.47 237	0.34 161	0.52 237	0.24 79	0.19 46	0.29 27	0.27 205	0.69 647	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.15 310

LACA2	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.30 23	0.15 4	0.29 130	0.29 214	0.30 21	0.22 22	0.21 25	0.23 41	0.28 117	0.20 60	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.09 12	0.12 91	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 57	0.26 38	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 106	0.25 6	0.19 14	0.20 15	0.16 10	0.19 24	0.18 31	0.30 42	0.21 49	0.14 169	0.10 93	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

HiDET	0.20 22	0.13 3	0.26 38	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 55	0.26 55	0.20 15	0.23 41	0.27 111	0.16 14	0.30 42	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 38	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.14 2	0.40 278	0.27 179	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 117	0.29 188	0.32 59	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 102	0.34 126	0.22 39	0.21 26	0.19 24	0.18 31	0.28 15	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

monsterstereo	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.18 66	0.21 26	0.20 39	0.37 63	0.35 139	0.33 157	0.40 175	0.19 24	0.18 31	0.45 179	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.08 1

monsters	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.31 40	0.19 96	0.23 40	0.19 23	0.44 136	0.33 119	0.36 175	0.30 110	0.16 4	0.18 31	0.43 162	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

castereo++	0.26 130	0.16 86	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.75 497	0.20 39	0.37 63	0.47 237	0.23 45	0.23 41	0.35 176	0.28 169	0.39 121	0.19 12	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.09 12	0.11 30	0.10 58

DEFOM-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.20 131	0.61 423	0.21 64	0.30 21	0.31 99	0.23 45	0.19 18	0.18 18	0.18 31	0.41 140	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

IGEV-Stereo+	0.23 69	0.14 24	0.26 38	0.32 63	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 81	0.21 25	0.15 5	0.22 49	0.22 86	0.40 130	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.15 255	0.86 652

XX-TBD	0.32 207	0.53 601	0.26 38	0.51 545	0.20 131	0.37 246	0.24 124	0.40 91	0.73 356	0.54 273	0.69 295	0.31 141	0.25 122	0.32 59	0.27 205	0.16 300	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.35 152	0.18 66	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.38 175	0.25 67	0.43 187	0.23 64	0.28 169	0.25 4	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

VMStereo-Base	0.28 161	0.16 86	0.27 49	0.30 23	0.17 37	0.30 148	0.27 179	0.50 177	0.65 316	0.32 150	0.47 204	0.42 235	0.24 110	0.41 140	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

DispViT+	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 39	0.59 232	0.45 225	0.28 110	0.26 75	0.24 79	0.17 17	0.46 195	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

WQFJA1++	0.23 69	0.15 57	0.27 49	0.30 23	0.21 161	0.31 167	0.18 12	0.36 55	0.17 8	0.25 67	0.30 110	0.29 122	0.28 169	0.40 130	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.42 603	0.11 127

gasm-f	0.24 94	0.16 86	0.27 49	0.33 79	0.25 301	0.25 71	0.36 364	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.35 148	0.24 79	0.30 207	0.36 97	0.23 109	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.12 184

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.18 66	0.17 9	0.21 64	0.32 32	0.23 31	0.25 67	0.34 141	0.22 49	0.24 110	0.27 13	0.21 49	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

S2M2_XL	0.19 14	0.18 171	0.27 49	0.27 2	0.20 131	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 25	0.26 75	0.17 6	0.17 17	0.24 3	0.21 49	0.17 349	0.16 452	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.12 184
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.21 38	0.14 24	0.27 49	0.37 204	0.22 190	0.21 26	0.19 23	0.43 128	0.27 59	0.20 15	0.20 21	0.29 122	0.14 2	0.41 140	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.12 91	0.12 184

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.38 259	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 56	0.15 5	0.26 103	0.17 17	0.32 59	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.31 50	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.34 109	0.15 4	0.27 97	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.32 59	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.27 49	0.31 40	0.15 4	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.29 81	0.24 56	0.29 107	0.21 43	0.27 153	0.36 97	0.25 157	0.16 300	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

IGEV-Stereo++	0.21 38	0.15 57	0.27 49	0.37 204	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 111	0.35 139	0.22 39	0.28 96	0.24 79	0.18 31	0.27 13	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

LoS_RVC	0.27 153	0.16 86	0.27 49	0.32 63	0.30 456	0.44 315	0.34 317	0.41 102	0.33 119	0.31 135	0.51 225	0.29 122	0.32 228	0.36 97	0.28 228	0.11 36	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 431

GLC_STEREO	0.29 176	0.19 213	0.27 49	0.44 438	0.19 96	0.31 167	0.26 157	0.47 154	0.43 209	0.37 182	0.47 204	0.41 225	0.23 100	0.50 229	0.34 300	0.14 169	0.18 494	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.13 232

qwe	0.22 52	0.18 171	0.28 64	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.21 64	0.38 72	0.32 113	0.35 170	0.30 110	0.20 32	0.20 60	0.43 162	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6

2.75w_new	0.21 38	0.18 171	0.28 64	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 317	0.36 55	0.28 69	0.34 161	0.26 75	0.17 6	0.22 86	0.36 97	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 24	0.18 31	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.20 131	0.20 19	0.19 23	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 18	0.17 17	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 193	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.18 66	0.32 186	0.20 39	0.63 263	0.68 328	0.50 256	0.52 237	0.51 286	0.30 207	0.45 179	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.11 127

AIO_test	0.23 69	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.30 148	0.39 425	0.38 72	0.25 50	0.25 67	0.28 96	0.32 144	0.22 86	0.38 115	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

Occ-G	0.26 130	0.14 24	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.41 102	0.31 99	0.29 123	0.43 187	0.49 275	0.25 122	0.47 204	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.12 184

TS12	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.37 204	0.17 37	0.32 186	0.26 157	0.42 111	0.24 37	0.31 135	0.51 225	0.25 94	0.27 153	0.40 130	0.29 247	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58

aanet-new-24k	0.23 69	0.16 86	0.29 71	0.35 152	0.17 37	0.39 272	0.23 106	0.35 49	0.30 89	0.30 131	0.27 83	0.25 94	0.32 228	0.30 42	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

VIP-Stereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.32 63	0.21 161	0.64 451	0.19 23	0.31 25	0.37 166	0.23 45	0.30 110	0.27 111	0.19 46	0.47 204	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

water-stereo	0.28 161	0.14 24	0.29 71	0.35 152	0.19 96	0.36 235	0.23 106	0.62 255	0.38 175	0.39 207	0.62 272	0.41 225	0.35 262	0.28 15	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.12 91	0.10 58

asda	0.21 38	0.19 213	0.29 71	0.31 40	0.17 37	0.25 71	0.23 106	0.36 55	0.28 69	0.27 96	0.24 55	0.18 18	0.21 72	0.40 130	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 38	0.18 171	0.29 71	0.32 63	0.18 66	0.27 97	0.22 81	0.35 49	0.22 22	0.31 135	0.22 36	0.19 24	0.21 72	0.44 174	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.29 71	0.30 23	0.18 66	0.27 97	0.23 106	0.37 63	0.28 69	0.31 135	0.26 75	0.22 49	0.26 139	0.50 229	0.24 126	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

1w_stereo	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.34 109	0.18 66	0.31 167	0.41 453	0.40 91	0.43 209	0.31 135	0.38 165	0.17 6	0.24 110	0.45 179	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 71	0.34 109	0.16 23	0.26 79	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 25	0.15 5	0.23 64	0.20 60	0.32 59	0.20 30	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.11 127

RAStereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.40 316	0.21 161	0.23 40	0.26 157	0.42 111	0.45 225	0.23 45	0.34 141	0.30 133	0.19 46	0.34 83	0.25 157	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

MoCha-V2	0.25 112	0.15 57	0.29 71	0.40 316	0.18 66	0.27 97	0.26 157	0.49 167	0.27 59	0.36 175	0.27 83	0.33 157	0.35 262	0.49 221	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.11 127

AnonymousM	0.41 337	0.81 633	0.29 71	0.34 109	0.22 190	0.28 118	0.38 403	0.53 202	0.41 194	0.70 366	0.49 211	0.47 264	0.27 153	0.41 140	0.31 262	0.15 244	0.12 279	1.51 659	0.26 561	0.12 91	0.10 58

aanet-new-36k	0.23 69	0.17 134	0.30 85	0.35 152	0.16 23	0.35 221	0.25 136	0.40 91	0.30 89	0.25 67	0.24 55	0.25 94	0.36 289	0.41 140	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.36 180	0.17 37	0.26 79	0.26 157	0.33 43	0.30 89	0.27 96	0.30 110	0.23 64	0.34 256	0.42 151	0.18 4	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.35 152	0.18 66	0.31 167	0.19 23	0.46 150	0.42 205	0.25 67	0.23 41	0.25 94	0.30 207	0.32 59	0.22 71	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 112	0.14 24	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.44 315	0.25 136	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.35 148	0.37 188	0.35 262	0.28 15	0.26 186	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.34 210	0.31 262	0.48 162	0.50 252	0.39 207	0.54 244	0.23 64	0.19 46	0.29 27	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

RT-Monster	0.32 207	0.17 134	0.30 85	0.34 109	0.26 349	0.38 259	0.20 39	0.56 211	0.76 377	0.61 296	0.64 277	0.49 275	0.28 169	0.41 140	0.30 254	0.14 169	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.13 232

PSi22	0.30 193	0.18 171	0.30 85	0.36 180	0.19 96	0.30 148	0.19 23	0.42 111	0.73 356	0.27 96	0.32 127	0.57 312	0.43 335	0.77 472	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.14 191	0.11 127

NLSM3	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.38 241	0.21 161	0.34 210	0.27 179	0.57 219	0.47 237	0.28 110	0.35 148	0.29 122	0.24 110	0.42 151	0.27 205	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.12 91	0.10 58

GEAStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.28 96	0.24 79	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

GSStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

DDF-Stereo	0.26 130	0.15 57	0.30 85	0.36 180	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.32 32	0.31 99	0.26 78	0.26 75	0.29 122	0.29 188	0.38 115	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.70 642	0.12 184

Zero-FE251	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.20 131	0.44 315	0.19 23	0.37 63	0.25 50	0.27 96	0.29 107	0.38 197	0.24 110	0.32 59	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

zero-FE	0.25 112	0.15 57	0.30 85	0.35 152	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.35 49	0.31 99	0.26 78	0.27 83	0.29 122	0.29 188	0.33 74	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.64 639	0.12 184

3.75w	0.22 52	0.17 134	0.30 85	0.31 40	0.19 96	0.43 307	0.24 124	0.35 49	0.24 37	0.31 135	0.27 83	0.17 6	0.22 86	0.37 107	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.30 85	0.32 63	0.16 23	0.28 118	0.38 403	0.38 72	0.35 139	0.32 150	0.33 130	0.17 6	0.18 31	0.29 27	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.12 91	0.10 58

LG-G_1	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GIP-stereo	0.24 94	0.18 171	0.30 85	0.37 204	0.24 269	0.26 79	0.20 39	0.46 150	0.36 149	0.24 56	0.39 170	0.35 176	0.20 60	0.31 50	0.21 49	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

Any-RAFT	0.35 248	0.16 86	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.52 354	0.22 81	0.88 421	0.73 356	0.53 269	0.73 306	0.64 363	0.28 169	0.46 195	0.24 126	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.12 184

LoS	0.29 176	0.15 57	0.30 85	0.29 12	0.18 66	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.72 349	0.34 161	0.52 237	0.41 225	0.28 169	0.47 204	0.28 228	0.15 244	0.11 217	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LiteMatch*	0.20 22	0.14 24	0.31 106	0.31 40	0.23 238	0.24 53	0.21 64	0.31 25	0.30 89	0.21 25	0.19 18	0.24 79	0.19 46	0.31 50	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.34 109	0.21 161	0.33 195	0.31 262	0.45 143	0.45 225	0.40 216	0.54 244	0.24 79	0.18 31	0.36 97	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 69	0.14 24	0.31 106	0.33 79	0.18 66	0.21 26	0.33 301	0.52 190	0.42 205	0.26 78	0.33 130	0.19 24	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 106	0.29 12	0.23 238	0.17 9	0.20 39	0.27 14	0.18 9	0.24 56	0.25 65	0.15 1	0.17 17	0.26 8	0.18 4	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.13 140	0.10 58

DA	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GGEV	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

depthmonostereo	0.29 176	0.14 24	0.31 106	0.35 152	0.17 37	0.46 329	0.27 179	0.69 316	0.57 283	0.35 170	0.42 181	0.31 141	0.35 262	0.35 93	0.27 205	0.14 169	0.12 279	0.13 99	0.12 177	0.11 30	0.10 58

2.25w	0.22 52	0.18 171	0.31 106	0.31 40	0.18 66	0.31 167	0.18 12	0.32 32	0.31 99	0.31 135	0.37 162	0.20 32	0.22 86	0.45 179	0.24 126	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4w-stereo	0.21 38	0.19 213	0.31 106	0.31 40	0.17 37	0.29 130	0.19 23	0.31 25	0.21 20	0.31 135	0.24 55	0.20 32	0.24 110	0.41 140	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 38	0.18 171	0.31 106	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.25 136	0.31 25	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.39 121	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

MM-Stereo_test3	0.34 232	0.19 213	0.31 106	0.41 352	0.25 301	0.35 221	0.44 479	0.72 344	0.92 485	0.46 242	0.52 237	0.41 225	0.29 188	0.44 174	0.28 228	0.16 300	0.15 420	0.17 281	0.13 219	0.14 191	0.13 232

GREAT-IGEV	0.22 52	0.15 57	0.31 106	0.29 12	0.22 190	0.21 26	0.26 157	0.33 43	0.31 99	0.20 15	0.30 110	0.22 49	0.22 86	0.47 204	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
gcap-zeroshot	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

IGEV++	0.24 94	0.17 134	0.31 106	0.38 241	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.50 177	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.30 133	0.22 86	0.31 50	0.28 228	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.13 232

testlalala	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

AEACV	0.27 153	0.17 134	0.31 106	0.34 109	0.45 586	0.26 79	0.28 205	0.37 63	0.32 113	0.30 131	0.46 198	0.31 141	0.37 296	0.36 97	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.11 127

knoymous	0.36 266	0.20 259	0.31 106	0.31 40	0.22 190	0.36 235	0.29 214	0.61 250	0.64 311	0.67 346	0.70 299	0.60 342	0.40 319	0.58 311	0.34 300	0.17 349	0.11 217	0.20 408	0.11 140	0.17 344	0.18 398

test_4	0.36 266	0.18 171	0.31 106	0.44 438	0.25 301	0.20 19	0.34 317	0.56 211	0.41 194	0.59 285	1.45 592	0.43 244	0.25 122	0.63 363	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.11 127

TANstereo	0.30 193	0.15 57	0.31 106	0.30 23	0.17 37	0.55 375	0.23 106	0.44 136	0.55 274	0.59 285	0.68 294	0.37 188	0.26 139	0.35 93	0.27 205	0.15 244	0.16 452	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

aanet-new-32k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-8k	0.25 112	0.19 213	0.32 126	0.37 204	0.20 131	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.39 187	0.24 56	0.25 65	0.22 49	0.34 256	0.49 221	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 130	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.21 161	0.35 221	0.36 364	0.44 136	0.41 194	0.38 194	0.54 244	0.22 49	0.21 72	0.28 15	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

AdaDepth	0.22 52	0.17 134	0.32 126	0.37 204	0.18 66	0.34 210	0.22 81	0.33 43	0.23 31	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.20 60	0.56 278	0.21 49	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.12 184

GASTEREO	0.25 112	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.20 131	0.22 30	0.30 234	0.43 128	0.31 99	0.37 182	0.33 130	0.22 49	0.35 262	0.41 140	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.11 127

4.25_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.25w_new	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.39 273	0.21 161	0.18 12	0.21 64	0.34 46	0.26 55	0.28 110	0.51 225	0.28 117	0.29 188	0.26 8	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

HART	0.29 176	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.21 161	0.32 186	0.26 157	0.62 255	0.31 99	0.33 157	0.65 280	0.41 225	0.22 86	0.55 267	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.11 140	0.15 255	0.11 127

AIO_rvc	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.19 96	0.26 79	0.33 301	0.40 91	0.22 22	0.26 78	0.24 55	0.34 161	0.15 6	0.51 237	0.24 126	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

castereo	0.28 161	0.16 86	0.32 126	0.35 152	0.21 161	0.40 278	0.42 463	0.50 177	0.66 320	0.26 78	0.41 178	0.37 188	0.36 289	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

U	0.45 375	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.71 638	3.55 672	0.20 39	0.41 102	0.38 175	0.26 78	0.23 41	0.24 79	0.22 86	0.26 8	0.22 71	0.15 244	0.09 27	0.88 650	0.13 219	0.13 140	0.11 127

tt1	0.36 266	0.24 399	0.32 126	0.41 352	0.22 190	0.54 369	0.38 403	0.68 307	1.04 542	0.41 221	0.46 198	0.35 176	0.45 351	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.16 358

MC-Stereo	0.28 161	0.17 134	0.32 126	0.38 241	0.20 131	0.26 79	0.26 157	0.49 167	0.37 166	0.37 182	0.61 269	0.41 225	0.31 222	0.55 267	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.11 127

LCNet	0.41 337	0.20 259	0.32 126	0.44 438	0.24 269	0.47 335	0.29 214	0.67 297	0.53 263	0.72 384	1.03 475	0.66 382	0.60 440	0.58 311	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.36 588

DN	0.30 193	0.17 134	0.33 145	0.37 204	0.26 349	0.35 221	0.27 179	0.54 205	0.55 274	0.32 150	0.42 181	0.50 280	0.23 100	0.39 121	0.22 71	0.21 457	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.18 398

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.38 241	0.20 131	0.46 329	0.27 179	0.41 102	0.34 126	0.28 110	0.38 165	0.24 79	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

Hybrid-DGEV-03	0.45 375	0.19 213	0.33 145	0.43 418	0.27 384	0.56 389	0.26 157	0.65 277	0.74 364	0.94 523	1.92 623	0.61 348	0.30 207	0.55 267	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.11 127

WQFJX	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.27 384	0.60 420	0.30 234	0.53 202	0.47 237	0.39 207	0.38 165	0.34 161	0.33 244	0.61 343	0.40 375	0.14 169	0.17 472	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.14 278

MSCF	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.39 273	0.20 131	0.20 19	0.31 262	0.43 128	0.31 99	0.36 175	0.33 130	0.23 64	0.35 262	0.36 97	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.13 140	0.11 127

S2M2_L	0.26 130	0.22 339	0.33 145	0.31 40	0.25 301	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 194	0.25 67	0.36 157	0.30 133	0.25 122	0.30 42	0.26 186	0.22 484	0.19 512	0.17 281	0.19 439	0.21 448	0.18 398
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.26 130	0.19 213	0.33 145	0.35 152	0.21 161	0.27 97	0.34 317	0.56 211	0.28 69	0.24 56	0.28 96	0.37 188	0.23 100	0.49 221	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.15 255	0.11 127

HUF	0.24 94	0.16 86	0.33 145	0.32 63	0.18 66	0.25 71	0.40 436	0.42 111	0.34 126	0.25 67	0.23 41	0.32 144	0.28 169	0.34 83	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.10 58

mms	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.33 301	0.40 91	0.32 113	0.28 110	0.34 141	0.34 161	0.20 60	0.45 179	0.26 186	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.11 127

ours_stereo	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.38 241	0.23 238	0.30 148	0.33 301	0.42 111	0.38 175	0.26 78	0.34 141	0.35 176	0.23 100	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.10 58

WCG-NET	0.28 161	0.15 57	0.33 145	0.33 79	0.19 96	0.33 195	0.27 179	0.39 80	0.80 407	0.46 242	0.49 211	0.39 204	0.25 122	0.40 130	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.10 58

Pointernet	0.27 153	0.14 24	0.33 145	0.35 152	0.23 238	0.35 221	0.21 64	0.72 344	0.38 175	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.25 122	0.36 97	0.25 157	0.15 244	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

RSM	0.25 112	0.18 171	0.33 145	0.36 180	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.51 180	0.27 59	0.26 78	0.23 41	0.39 204	0.21 72	0.56 278	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.14 191	0.10 58

RAFT-Stereo-weight	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.22 190	0.26 79	0.29 214	0.67 297	0.80 407	0.53 269	0.51 225	0.58 321	0.20 60	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.11 127

H2IRNET	0.37 282	0.20 259	0.33 145	0.38 241	0.25 301	0.27 97	0.23 106	0.59 232	0.72 349	0.39 207	0.90 412	0.74 429	0.55 409	0.52 244	0.43 394	0.15 244	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.13 232

ACVNet-DCA	0.35 248	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

xx1	0.39 314	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.65 376	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

1test111	0.36 266	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.55 267	0.45 422	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

cc1	0.37 282	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.15 310

CASnet	0.30 193	0.20 259	0.33 145	0.41 352	0.16 23	0.26 79	0.24 124	0.52 190	0.53 263	0.52 266	0.54 244	0.39 204	0.24 110	0.40 130	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.22 465	0.18 408	0.18 372	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.34 109	0.20 131	0.35 221	0.20 39	0.52 190	0.36 149	0.28 110	0.27 83	0.41 225	0.18 31	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.13 140	0.11 127

aanet-new	0.26 130	0.19 213	0.34 166	0.38 241	0.25 301	0.51 349	0.24 124	0.40 91	0.30 89	0.27 96	0.27 83	0.23 64	0.36 289	0.43 162	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.10 77	0.15 255	0.12 184

WQFJA1	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.50 229	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

WQFJX1	0.33 224	0.19 213	0.34 166	0.41 352	0.28 409	0.53 362	0.33 301	0.51 180	0.50 252	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.31 222	0.69 422	0.39 367	0.15 244	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.14 278

NLMM	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.49 221	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

NLSM1	0.32 207	0.18 171	0.34 166	0.39 273	0.25 301	0.66 463	0.27 179	0.57 219	0.50 252	0.37 182	0.53 241	0.29 122	0.28 169	0.54 260	0.32 271	0.16 300	0.17 472	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.12 184

NLCSM	0.34 232	0.21 298	0.34 166	0.44 438	0.29 437	0.54 369	0.36 364	0.52 190	0.47 237	0.46 242	0.37 162	0.34 161	0.34 256	0.71 434	0.41 381	0.16 300	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.17 344	0.16 358

DilatedVolume-Stereo	0.30 193	0.15 57	0.34 166	0.33 79	0.20 131	0.53 362	0.25 136	0.56 211	0.43 209	0.56 278	0.50 215	0.35 176	0.29 188	0.49 221	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

SCV_C0	0.26 130	0.18 171	0.34 166	0.35 152	0.24 269	0.23 40	0.28 205	0.51 180	0.36 149	0.31 135	0.36 157	0.37 188	0.20 60	0.57 290	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

IGEV-RUCA	0.25 112	0.16 86	0.34 166	0.39 273	0.27 384	0.33 195	0.20 39	0.38 72	0.36 149	0.26 78	0.31 124	0.25 94	0.21 72	0.48 215	0.24 126	0.20 440	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.15 310

tt45	0.27 153	0.17 134	0.34 166	0.35 152	0.23 238	0.38 259	0.28 205	0.46 150	0.28 69	0.40 216	0.27 83	0.38 197	0.25 122	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.12 91	0.14 278

fffy	0.28 161	0.21 298	0.34 166	0.37 204	0.23 238	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.41 194	0.32 150	0.37 162	0.39 204	0.27 153	0.50 229	0.27 205	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

AIO-Stereo	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.37 204	0.18 66	0.28 118	0.30 234	0.48 162	0.27 59	0.29 123	0.30 110	0.32 144	0.17 17	0.52 244	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.10 58

RSM++	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.36 180	0.20 131	0.28 118	0.30 234	0.51 180	0.32 113	0.25 67	0.22 36	0.37 188	0.21 72	0.50 229	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.10 58

MyStereo07	0.32 207	0.22 339	0.34 166	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	0.72 344	0.37 166	0.37 182	0.34 141	0.32 144	0.31 222	0.59 328	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

MSKI-zero shot	0.32 207	0.17 134	0.34 166	0.39 273	0.21 161	0.32 186	0.22 81	0.61 250	0.43 209	0.52 266	0.64 277	0.61 348	0.20 60	0.74 454	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.12 91	0.12 184

RCA-Stereo	0.35 248	0.17 134	0.34 166	0.38 241	0.22 190	0.31 167	0.34 317	0.68 307	1.24 591	0.45 236	0.65 280	0.47 264	0.43 335	0.38 115	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 52	0.15 57	0.35 182	0.33 79	0.17 37	0.23 40	0.25 136	0.42 111	0.24 37	0.26 78	0.26 75	0.21 43	0.30 207	0.31 50	0.20 30	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 52	0.17 134	0.35 182	0.37 204	0.17 37	0.26 79	0.18 12	0.41 102	0.37 166	0.28 110	0.23 41	0.25 94	0.26 139	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 52	0.16 86	0.35 182	0.33 79	0.18 66	0.24 53	0.24 124	0.45 143	0.27 59	0.23 45	0.35 148	0.20 32	0.26 139	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

Selective-IGEV-i32	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 130	0.19 213	0.35 182	0.35 152	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.39 80	0.34 126	0.37 182	0.30 110	0.33 157	0.24 110	0.53 253	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.11 127

999	0.27 153	0.16 86	0.35 182	0.36 180	0.24 269	0.31 167	0.27 179	0.49 167	0.38 175	0.26 78	0.30 110	0.39 204	0.23 100	0.63 363	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.14 278

Selective-IGEV	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

Prome-Stereo	0.46 386	0.19 213	0.35 182	0.44 438	0.26 349	0.40 278	0.45 482	0.68 307	0.44 216	0.96 532	1.84 619	0.59 336	0.67 487	0.61 343	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.29 545

raft+_RVC	0.38 297	0.19 213	0.35 182	0.37 204	0.25 301	0.45 324	0.37 381	0.78 381	0.89 470	0.51 259	0.78 338	0.50 280	0.29 188	0.53 253	0.40 375	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.12 184

HSM-Net_RVC	0.53 470	0.22 339	0.35 182	0.37 204	0.21 161	0.85 535	0.37 381	1.23 575	0.93 491	0.90 503	1.15 527	1.26 578	0.63 459	0.72 440	0.48 443	0.17 349	0.13 350	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 432	0.26 442	0.35 182	0.39 273	0.26 349	0.64 451	0.36 364	1.15 538	0.84 430	0.67 346	0.88 404	0.88 483	0.59 436	0.58 311	0.45 422	0.24 513	0.17 472	0.27 548	0.27 568	0.25 510	0.23 499

NLMM1	0.33 224	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.25 301	0.55 375	0.33 301	0.55 207	0.63 303	0.42 226	0.44 189	0.30 133	0.25 122	0.63 363	0.38 359	0.16 300	0.18 494	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.13 232

xyz-stereo-finetune	0.33 224	0.18 171	0.36 193	0.33 79	0.18 66	0.57 395	0.31 262	0.58 227	0.69 335	0.45 236	0.54 244	0.38 197	0.33 244	0.56 278	0.36 334	0.12 60	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

MM-Stereo_test1	0.33 224	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.23 238	0.36 235	0.45 482	0.58 227	0.54 267	0.60 289	0.50 215	0.38 197	0.37 296	0.60 334	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.12 184

HI	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 551	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

CoSv	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 551	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

WCG-NET（raft）	0.31 201	0.15 57	0.36 193	0.32 63	0.19 96	0.35 221	0.27 179	0.51 180	0.78 396	0.45 236	0.55 253	0.48 269	0.27 153	0.54 260	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.12 91	0.11 127

CAS++	0.32 207	0.24 399	0.36 193	0.37 204	0.26 349	0.28 118	0.23 106	0.87 416	0.50 252	0.47 248	0.45 193	0.26 103	0.21 72	0.49 221	0.24 126	0.23 501	0.19 512	0.22 465	0.17 380	0.21 448	0.16 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 130	0.18 171	0.36 193	0.36 180	0.26 349	0.27 97	0.27 179	0.43 128	0.35 139	0.27 96	0.26 75	0.41 225	0.28 169	0.40 130	0.28 228	0.16 300	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.12 184

raft_robust	0.41 337	0.23 361	0.36 193	0.42 397	0.21 161	0.40 278	0.33 301	0.79 385	0.98 512	0.79 419	0.87 396	0.39 204	0.33 244	0.84 503	0.29 247	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.17 380	0.15 255	0.12 184

RAFT+CT+SA	0.39 314	0.23 361	0.36 193	0.51 545	0.27 384	0.29 130	0.46 486	0.75 365	0.80 407	0.51 259	0.89 408	0.41 225	0.40 319	0.78 477	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.15 255	0.14 278

CroCo-Stereo	0.26 130	0.22 339	0.36 193	0.48 500	0.22 190	0.20 19	0.29 214	0.51 180	0.44 216	0.28 110	0.23 41	0.42 235	0.26 139	0.29 27	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184
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	0.44 364	0.19 213	0.36 193	0.42 397	0.25 301	0.51 349	0.47 493	0.71 339	0.53 263	0.76 404	1.37 573	0.76 438	0.38 301	0.60 334	0.33 284	0.15 244	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.16 305	0.27 531

rafts_anoy	0.37 282	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.33 301	0.67 297	0.90 473	0.58 283	0.66 287	0.45 255	0.33 244	0.47 204	0.39 367	0.16 300	0.11 217	0.21 450	0.23 521	0.17 344	0.14 278

raftrobust	0.34 232	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.27 384	0.30 148	0.25 136	0.71 339	0.63 303	0.58 283	0.55 253	0.45 255	0.46 357	0.51 237	0.29 247	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.13 232

ACVNet	0.46 386	0.23 361	0.36 193	0.39 273	0.28 409	0.58 401	0.40 436	0.87 416	0.80 407	0.64 319	0.96 436	0.79 448	0.60 440	0.63 363	0.67 512	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.18 372	0.15 310

CFNet-ft	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

CFNet_RVC	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

aanet-new-34k	0.23 69	0.16 86	0.37 210	0.34 109	0.16 23	0.24 53	0.24 124	0.43 128	0.36 149	0.26 78	0.27 83	0.23 64	0.35 262	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

3w_stereo	0.24 94	0.20 259	0.37 210	0.33 79	0.16 23	0.32 186	0.42 463	0.41 102	0.38 175	0.31 135	0.27 83	0.16 4	0.26 139	0.34 83	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.11 127

fffft	0.25 112	0.17 134	0.37 210	0.36 180	0.22 190	0.28 118	0.36 364	0.42 111	0.24 37	0.36 175	0.23 41	0.27 111	0.22 86	0.52 244	0.27 205	0.12 60	0.09 27	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.12 184
1: 1. 1
tg	0.33 224	0.18 171	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.38 259	0.26 157	0.70 331	0.56 281	0.47 248	0.65 280	0.42 235	0.24 110	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.14 191	0.11 127

MIF-Stereo (partial)	0.31 201	0.18 171	0.37 210	0.41 352	0.31 478	0.28 118	0.23 106	0.47 154	0.42 205	0.31 135	0.63 273	0.36 186	0.35 262	0.57 290	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.14 278

UniTT-Stereo	0.27 153	0.17 134	0.37 210	0.40 316	0.27 384	0.30 148	0.28 205	0.39 80	0.31 99	0.29 123	0.46 198	0.27 111	0.25 122	0.47 204	0.34 300	0.17 349	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.14 191	0.12 184

RAFT-Test	0.34 232	0.18 171	0.37 210	0.38 241	0.23 238	0.50 345	0.23 106	0.69 316	0.40 190	0.60 289	0.85 385	0.61 348	0.28 169	0.46 195	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

PSM-AAD	0.48 413	0.20 259	0.37 210	0.43 418	0.23 238	0.56 389	0.50 512	0.65 277	0.70 336	1.07 576	1.12 509	0.58 321	0.92 579	0.61 343	0.32 271	0.15 244	0.11 217	0.25 516	0.26 561	0.18 372	0.43 616

FTStereo	0.56 495	0.20 259	0.37 210	0.41 352	0.25 301	0.40 278	0.79 615	0.66 287	0.43 209	1.09 582	3.27 658	0.70 399	0.73 521	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.30 554

cross-raft	0.34 232	0.20 259	0.37 210	0.44 438	0.23 238	0.32 186	0.35 342	0.74 358	0.40 190	0.60 289	0.77 327	0.57 312	0.27 153	0.43 162	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.11 127

iRaftStereo_RVC	0.32 207	0.19 213	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.31 167	0.29 214	0.68 307	0.51 257	0.49 253	0.66 287	0.37 188	0.23 100	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.15 255	0.12 184

RALCasStereoNet	0.36 266	0.21 298	0.37 210	0.42 397	0.26 349	0.35 221	0.38 403	0.63 263	0.64 311	0.50 256	0.72 302	0.51 286	0.29 188	0.59 328	0.36 334	0.16 300	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.17 344	0.16 358

GANet-RSSM	0.47 401	0.21 298	0.37 210	0.38 241	0.25 301	0.58 401	0.36 364	1.07 500	0.78 396	0.68 352	1.01 461	0.86 472	0.67 487	0.62 352	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.17 380

CCAANet	0.41 337	0.18 171	0.37 210	0.37 204	0.24 269	0.62 431	0.40 436	0.73 355	0.57 283	0.51 259	1.04 481	0.65 376	0.58 428	0.60 334	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.15 196	0.16 324	0.15 255	0.15 310

DF	0.26 130	0.15 57	0.38 224	0.35 152	0.19 96	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.27 59	0.29 123	0.49 211	0.50 280	0.22 86	0.48 215	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

aanet-new-14k	0.25 112	0.19 213	0.38 224	0.38 241	0.17 37	0.18 12	0.25 136	0.52 190	0.49 248	0.28 110	0.30 110	0.21 43	0.33 244	0.33 74	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.11 127

Lsterematch	0.38 297	0.17 134	0.38 224	0.37 204	0.20 131	0.42 303	0.27 179	0.57 219	0.71 347	0.66 341	1.02 470	0.49 275	0.40 319	0.57 290	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

xyz-stereo-finetune2	0.36 266	0.19 213	0.38 224	0.32 63	0.19 96	0.82 528	0.29 214	0.52 190	0.32 113	0.51 259	0.78 338	0.43 244	0.45 351	0.69 422	0.44 413	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.13 232

AIO-test1	0.38 297	0.18 171	0.38 224	0.50 529	0.24 269	0.46 329	0.30 234	0.70 331	1.19 582	0.40 216	0.71 301	0.45 255	0.29 188	0.53 253	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.13 140	0.17 380

ff7	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEVStereo-DCA	0.29 176	0.22 339	0.38 224	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.12 177	0.13 140	0.15 310

ffff	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

11t	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

anonymousdsp	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

ProNet	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.35 152	0.24 269	0.32 186	0.43 470	0.57 219	0.37 166	0.33 157	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.13 232

ccc-4	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEV-Stereo	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

error version	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

test-v	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

KYRaft	0.48 413	0.20 259	0.38 224	0.44 438	0.23 238	0.44 315	0.37 381	0.66 287	0.41 194	0.94 523	1.73 612	0.79 448	0.41 327	0.63 363	0.31 262	0.16 300	0.11 217	0.18 334	0.22 505	0.16 305	0.78 647

test-2	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

ICVP	0.46 386	0.25 425	0.38 224	0.48 500	0.28 409	0.58 401	0.43 470	1.00 466	0.70 336	0.67 346	0.95 432	0.75 431	0.55 409	0.53 253	0.54 473	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.17 380	0.19 406	0.20 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 346	0.22 339	0.38 224	0.39 273	0.24 269	0.55 375	0.32 289	0.79 385	0.70 336	0.71 373	0.72 302	0.63 357	0.57 418	0.62 352	0.44 413	0.19 416	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.19 431

PSMNet-RSSM	0.48 413	0.22 339	0.38 224	0.42 397	0.25 301	0.50 345	0.37 381	1.10 511	0.77 386	0.70 366	1.06 493	0.84 465	0.64 470	0.62 352	0.47 439	0.23 501	0.15 420	0.23 486	0.25 546	0.20 424	0.19 431

CBMV_ROB	0.59 517	0.37 534	0.38 224	0.39 273	0.28 409	0.74 491	0.28 205	1.00 466	0.98 512	0.94 523	1.25 551	0.81 460	0.78 543	0.87 516	0.50 448	0.36 606	0.37 627	0.43 613	0.40 617	0.33 564	0.30 554

aanet-new-40k	0.23 69	0.17 134	0.39 246	0.34 109	0.18 66	0.38 259	0.20 39	0.36 55	0.26 55	0.24 56	0.28 96	0.25 94	0.35 262	0.25 4	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 94	0.19 213	0.39 246	0.41 352	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.41 102	0.37 166	0.27 96	0.23 41	0.22 49	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.12 60	0.08 2	0.14 151	0.11 140	0.16 305	0.11 127

FlowAnything_test	0.29 176	0.19 213	0.39 246	0.47 492	0.26 349	0.46 329	0.25 136	0.43 128	0.31 99	0.29 123	0.26 75	0.35 176	0.26 139	0.40 130	0.37 350	0.21 457	0.15 420	0.22 465	0.26 561	0.16 305	0.16 358

coex_refinement	0.53 470	0.21 298	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.76 503	0.39 425	1.09 508	0.90 473	0.85 466	1.12 509	1.00 521	0.56 416	0.63 363	0.81 542	0.21 457	0.13 350	0.16 234	0.16 324	0.20 424	0.21 474

MM-Stereo_test2	0.30 193	0.18 171	0.39 246	0.40 316	0.24 269	0.42 303	0.42 463	0.63 263	0.41 194	0.37 182	0.35 148	0.32 144	0.26 139	0.53 253	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.15 255	0.10 58

StereoAnything_RVC	0.21 38	0.68 622	0.39 246	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 86	0.30 42	0.18 4	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 305	0.09 6

EKT-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.39 246	0.43 418	0.29 437	0.38 259	0.31 262	0.69 316	0.64 311	0.45 236	0.63 273	0.49 275	0.27 153	0.56 278	0.33 284	0.18 384	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.16 305	0.16 358

riskmin	0.38 297	0.20 259	0.39 246	0.32 63	0.23 238	0.53 362	0.30 234	0.63 263	0.80 407	0.49 253	0.56 256	0.73 423	0.58 428	0.55 267	0.36 334	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.13 219	0.19 406	0.20 454

CroCo-Stereo Lap2	0.28 161	0.24 399	0.39 246	0.50 529	0.29 437	0.20 19	0.31 262	0.49 167	0.38 175	0.24 56	0.27 83	0.46 262	0.31 222	0.39 121	0.30 254	0.14 169	0.15 420	0.16 234	0.13 219	0.16 305	0.15 310

AFF-stereo	0.38 297	0.19 213	0.39 246	0.37 204	0.21 161	0.27 97	0.31 262	0.65 277	0.66 320	0.64 319	1.13 516	0.76 438	0.39 313	0.55 267	0.33 284	0.11 36	0.09 27	0.16 234	0.16 324	0.13 140	0.11 127

hitnet-ft	0.55 484	0.27 459	0.39 246	0.41 352	0.28 409	0.78 508	0.40 436	0.92 435	0.90 473	0.82 443	1.01 461	1.13 565	0.70 510	0.78 477	0.67 512	0.28 554	0.20 524	0.28 556	0.22 505	0.29 536	0.26 521

NOSS_ROB	0.57 503	0.39 552	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.73 490	0.54 540	1.03 484	1.08 561	0.67 346	0.87 396	0.76 438	0.57 418	0.77 472	0.47 439	0.38 610	0.38 629	0.44 616	0.42 626	0.37 586	0.34 581

SGM-Forest	0.62 523	0.32 503	0.39 246	0.43 418	0.30 456	1.02 566	0.55 545	1.09 508	1.05 546	1.06 573	1.18 536	1.10 555	0.67 487	0.88 519	0.62 497	0.31 571	0.33 619	0.33 585	0.30 582	0.30 545	0.28 538
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanet-new-28k	0.23 69	0.17 134	0.40 259	0.36 180	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.35 49	0.27 59	0.27 96	0.23 41	0.29 122	0.34 256	0.31 50	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

G2L-Stereo_test	0.48 413	0.20 259	0.40 259	0.34 109	0.23 238	0.57 395	0.58 555	1.10 511	0.77 386	0.86 473	0.94 423	0.95 506	0.54 403	0.68 416	0.60 490	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.15 310

LG-Stereo	0.24 94	0.18 171	0.40 259	0.39 273	0.20 131	0.22 30	0.27 179	0.32 32	0.36 149	0.26 78	0.44 189	0.22 49	0.16 14	0.37 107	0.27 205	0.11 36	0.12 279	0.16 234	0.15 290	0.13 140	0.09 6

rvit_stereo_0080	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

MGS-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.36 180	0.23 238	0.37 246	0.30 234	0.39 80	0.44 216	0.31 135	0.51 225	0.40 216	0.24 110	0.43 162	0.26 186	0.15 244	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.13 232

whm_eth	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

GCAP-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.38 241	0.19 96	0.38 259	0.23 106	0.57 219	0.41 194	0.45 236	0.49 211	0.39 204	0.27 153	0.33 74	0.23 109	0.14 169	0.12 279	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.11 127

4D-IteraStereo	0.33 224	0.18 171	0.40 259	0.40 316	0.24 269	0.32 186	0.27 179	0.58 227	0.72 349	0.65 328	0.54 244	0.42 235	0.23 100	0.45 179	0.28 228	0.14 169	0.09 27	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.11 127

PSMNet-ADL	0.48 413	0.27 459	0.40 259	0.48 500	0.30 456	0.68 470	0.37 381	0.90 428	0.80 407	0.61 296	0.80 351	0.92 499	0.62 453	0.72 440	0.63 501	0.23 501	0.18 494	0.18 334	0.20 464	0.22 471	0.20 454

RAFT-345	0.40 326	0.18 171	0.40 259	0.38 241	0.22 190	0.33 195	0.26 157	0.61 250	0.51 257	0.74 395	1.79 616	0.45 255	0.33 244	0.66 394	0.36 334	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.14 258	0.13 140	0.13 232

TestStereo	0.38 297	0.31 499	0.40 259	0.45 463	0.20 131	0.40 278	0.37 381	0.66 287	0.65 316	0.53 269	0.78 338	0.47 264	0.40 319	0.55 267	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.22 471	0.13 232

aanet-new-70k	0.23 69	0.16 86	0.41 270	0.35 152	0.17 37	0.38 259	0.25 136	0.36 55	0.25 50	0.23 45	0.31 124	0.24 79	0.35 262	0.43 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

AIO-test2	0.39 314	0.21 298	0.41 270	0.47 492	0.25 301	0.45 324	0.35 342	0.77 375	1.27 601	0.36 175	0.87 396	0.37 188	0.30 207	0.47 204	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.21 450	0.23 521	0.15 255	0.13 232

rrr	0.29 176	0.22 339	0.41 270	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.32 289	0.52 190	0.42 205	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.14 278

TestStereo1	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

fff	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

x	0.39 314	0.24 399	0.41 270	0.34 109	0.23 238	0.52 354	0.32 289	0.86 409	0.52 260	0.57 281	0.70 299	0.59 336	0.50 380	0.49 221	0.46 432	0.17 349	0.15 420	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.16 358

SA-5K	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

Sa-1000	0.48 413	0.24 399	0.41 270	0.45 463	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.81 392	0.93 491	0.82 443	1.50 596	0.53 295	0.45 351	0.92 537	0.30 254	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

HHNet	0.41 337	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.37 535	0.33 195	0.34 317	0.69 316	0.75 369	0.86 473	1.30 563	0.52 291	0.32 228	0.52 244	0.35 318	0.15 244	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.15 255	0.24 508

RAFT-RH_RVC	0.56 495	0.17 134	0.41 270	0.37 204	0.23 238	0.57 395	0.24 124	0.60 243	0.70 336	1.19 596	3.94 670	0.56 307	0.38 301	0.65 385	0.36 334	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.14 258	0.12 91	0.13 232

HCRNet	0.44 364	0.34 516	0.41 270	0.53 568	0.26 349	0.53 362	0.29 214	0.83 399	0.63 303	0.71 373	0.81 358	0.77 444	0.50 380	0.66 394	0.36 334	0.24 513	0.16 452	0.24 503	0.20 464	0.21 448	0.18 398

DCANet	0.36 266	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.57 418	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

csc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

cscssc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

111	0.40 326	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.52 354	0.28 205	0.74 358	1.16 576	0.50 256	0.91 415	0.63 357	0.48 366	0.61 343	0.35 318	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.13 232

test_xeample3	0.29 176	0.21 298	0.41 270	0.35 152	0.26 349	0.35 221	0.32 289	0.56 211	0.36 149	0.43 230	0.32 127	0.34 161	0.28 169	0.54 260	0.23 109	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.13 232

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 266	0.17 134	0.41 270	0.35 152	0.19 96	0.33 195	0.29 214	0.65 277	0.73 356	0.68 352	1.01 461	0.56 307	0.40 319	0.42 151	0.30 254	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.10 58

cf-r	0.47 401	0.23 361	0.41 270	0.39 273	0.23 238	0.59 413	0.37 381	0.88 421	0.85 438	0.72 384	1.05 486	0.94 504	0.62 453	0.56 278	0.54 473	0.21 457	0.14 389	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.15 310

HSM	0.51 455	0.24 399	0.41 270	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.40 436	1.22 570	0.75 369	0.81 434	0.91 415	1.21 573	0.69 497	0.87 516	0.46 432	0.17 349	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.17 344	0.17 380

SGM_RVC	0.97 595	0.28 473	0.41 270	0.39 273	0.22 190	1.55 627	0.73 607	1.51 632	1.25 597	2.25 655	1.92 623	2.58 651	1.56 639	2.02 649	1.19 610	0.27 543	0.27 584	0.27 548	0.25 546	0.25 510	0.25 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 526	0.35 522	0.41 270	0.42 397	0.25 301	1.01 564	0.77 611	1.13 525	1.09 563	1.17 592	1.22 543	1.04 534	0.75 528	0.88 519	0.63 501	0.28 554	0.30 598	0.34 587	0.30 582	0.26 517	0.26 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Hybrid-DGEV-2	0.41 337	0.21 298	0.42 291	0.47 492	0.29 437	0.59 413	0.23 106	0.82 394	0.99 517	0.64 319	0.63 273	0.60 342	0.65 476	0.58 311	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.12 184

G2L-ROB	0.47 401	0.19 213	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.57 395	0.42 463	1.14 534	0.71 347	0.84 462	0.75 317	1.09 551	0.53 391	0.74 454	0.53 468	0.17 349	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.19 431

GCAP-BAT	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

AE-Stereo	0.34 232	0.21 298	0.42 291	0.48 500	0.31 478	0.48 338	0.35 342	0.61 250	0.62 292	0.32 150	0.55 253	0.52 291	0.27 153	0.47 204	0.29 247	0.13 110	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.12 184

11t1	0.36 266	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.62 431	0.29 214	0.69 316	0.43 209	0.60 289	0.53 241	0.53 295	0.48 366	0.56 278	0.40 375	0.18 384	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.17 380

GCAPDPT-zeroshot	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

CASS	0.45 375	0.27 459	0.42 291	0.48 500	0.22 190	0.61 423	0.34 317	0.97 457	0.62 292	0.71 373	0.85 385	0.61 348	0.55 409	0.57 290	0.41 381	0.29 561	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.22 471	0.28 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 432	0.20 259	0.42 291	0.38 241	0.23 238	0.91 543	0.35 342	0.75 365	0.62 292	0.85 466	1.54 601	1.06 540	0.66 484	0.51 237	0.43 394	0.16 300	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.16 305	0.14 278

GrayStereo	0.49 432	0.19 213	0.42 291	0.46 484	0.28 409	0.53 362	0.67 582	0.69 316	0.63 303	1.02 558	1.47 595	0.78 446	0.76 531	0.56 278	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.15 255	0.29 545

test_xeample	1.01 599	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.21 161	0.71 482	0.39 425	1.23 575	0.86 443	0.81 434	1.04 481	0.69 395	0.61 446	0.69 422	10.93 686	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.17 380	0.18 372	0.17 380

GwcNet-RSSM	0.49 432	0.24 399	0.42 291	0.40 316	0.23 238	0.55 375	0.38 403	0.93 437	0.93 491	0.71 373	1.16 532	0.86 472	0.60 440	0.62 352	0.66 509	0.21 457	0.14 389	0.19 378	0.20 464	0.16 305	0.15 310

R-Stereo Train	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232

RAFT-Stereo	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 346	0.22 339	0.43 304	0.33 79	0.21 161	0.58 401	0.39 425	0.95 449	0.67 323	0.63 308	0.77 327	0.69 395	0.57 418	0.61 343	0.38 359	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.16 324	0.19 406	0.18 398

anonymousdsp2	0.35 248	0.20 259	0.43 304	0.37 204	0.24 269	0.48 338	0.31 262	0.86 409	0.65 316	0.55 275	0.50 215	0.50 280	0.34 256	0.56 278	0.31 262	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.16 305	0.14 278

HBP-ISP	0.59 517	0.45 574	0.43 304	0.45 463	0.33 507	0.70 477	0.28 205	1.11 517	1.00 524	0.83 455	1.18 536	0.65 376	0.68 493	0.88 519	0.52 465	0.35 602	0.38 629	0.47 621	0.41 622	0.38 590	0.31 564

BUS	0.45 375	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.70 477	0.34 317	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.65 376	0.49 370	0.64 378	0.51 458	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

test_5	0.43 356	0.24 399	0.43 304	0.52 558	0.28 409	0.28 118	0.42 463	0.72 344	0.82 420	0.62 299	0.91 415	0.72 412	0.55 409	0.79 483	0.35 318	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.16 358

BSDual-CNN	0.46 386	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

psmg	0.49 432	0.25 425	0.43 304	0.41 352	0.28 409	0.85 535	0.43 470	0.99 462	0.76 377	0.91 508	0.94 423	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.15 420	0.20 408	0.20 464	0.18 372	0.18 398

test-3	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.22 81	0.63 263	0.78 396	0.71 373	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

test_1	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.23 106	0.63 263	0.78 396	0.68 352	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

xxxx	1.01 599	0.22 339	0.43 304	0.36 180	0.21 161	0.82 528	0.36 364	1.32 600	0.88 456	0.71 373	0.94 423	0.97 511	0.63 459	0.64 378	10.58 685	0.20 440	0.16 452	0.18 334	0.17 380	0.19 406	0.19 431

aanet-new-10k	0.25 112	0.18 171	0.44 314	0.38 241	0.18 66	0.45 324	0.21 64	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.31 124	0.25 94	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.16 305	0.10 58

rvit_stereo_0081_aga	0.31 201	0.28 473	0.44 314	0.42 397	0.29 437	0.34 210	0.31 262	0.44 136	0.40 190	0.39 207	0.44 189	0.40 216	0.32 228	0.42 151	0.29 247	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.16 324	0.20 424	0.15 310

MyStereo04	0.44 364	0.22 339	0.44 314	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	1.00 466	1.08 561	0.62 299	0.58 263	0.55 304	0.57 418	0.71 434	0.44 413	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

qqq	0.40 326	0.26 442	0.44 314	0.36 180	0.22 190	0.46 329	0.36 364	0.85 405	0.54 267	0.56 278	0.69 295	0.65 376	0.53 391	0.55 267	0.45 422	0.17 349	0.16 452	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

DisPM	0.39 314	0.19 213	0.44 314	0.41 352	0.27 384	0.24 53	0.31 262	0.65 277	0.57 283	0.87 481	0.87 396	0.60 342	0.32 228	0.76 464	0.32 271	0.18 384	0.12 279	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.20 454

RAFT_CTSACE	0.45 375	0.20 259	0.44 314	0.45 463	0.27 384	0.34 210	0.39 425	0.60 243	0.73 356	0.76 404	1.44 589	0.83 462	0.38 301	1.08 573	0.26 186	0.12 60	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

test_3	0.36 266	0.19 213	0.44 314	0.44 438	0.23 238	0.48 338	0.36 364	0.66 287	0.82 420	0.64 319	0.45 193	0.68 390	0.25 122	0.41 140	0.31 262	0.12 60	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

IIG-Stereo	0.43 356	0.21 298	0.44 314	0.50 529	0.25 301	0.44 315	0.21 64	0.71 339	0.76 377	0.83 455	0.95 432	0.83 462	0.43 335	0.90 527	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.19 378	0.14 258	0.15 255	0.11 127

RAFT_R40	0.40 326	0.19 213	0.44 314	0.43 418	0.25 301	0.23 40	0.26 157	0.67 297	0.67 323	0.98 542	0.78 338	0.72 412	0.43 335	0.76 464	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.18 372	0.14 278

222	1.18 624	0.22 339	0.44 314	0.37 204	0.22 190	0.79 511	0.37 381	1.31 599	0.89 470	0.92 516	1.08 499	0.72 412	0.71 514	0.66 394	13.89 689	0.20 440	0.15 420	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.19 431

EAI-Stereo	0.34 232	0.19 213	0.44 314	0.39 273	0.21 161	0.31 167	0.30 234	1.15 538	0.30 89	0.49 253	0.75 317	0.36 186	0.28 169	0.62 352	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.13 140	0.12 184

Gwc-CoAtRS	0.34 232	0.17 134	0.44 314	0.39 273	0.23 238	0.34 210	0.22 81	0.70 331	0.75 369	0.60 289	0.59 264	0.58 321	0.29 188	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.12 184

CVANet_RVC	0.57 503	0.33 511	0.44 314	0.47 492	0.32 495	0.67 468	0.61 566	1.05 492	0.93 491	0.85 466	1.04 481	1.01 525	0.73 521	0.83 498	0.52 465	0.29 561	0.19 512	0.27 548	0.25 546	0.31 551	0.21 474

aanet-new-90k	0.23 69	0.16 86	0.45 327	0.35 152	0.17 37	0.33 195	0.27 179	0.38 72	0.26 55	0.20 15	0.24 55	0.21 43	0.35 262	0.46 195	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 232	0.27 459	0.45 327	0.36 180	0.25 301	0.48 338	0.30 234	0.58 227	0.90 473	0.42 226	0.36 157	0.30 133	0.29 188	0.49 221	0.30 254	0.16 300	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.18 372	0.15 310

MyStereo05	0.44 364	0.21 298	0.45 327	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.93 437	1.09 563	0.76 404	0.61 269	0.51 286	0.57 418	0.73 447	0.42 387	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

StereoVision	0.42 346	0.28 473	0.45 327	0.49 515	0.28 409	0.38 259	0.38 403	0.72 344	0.62 292	0.44 233	1.14 521	0.54 299	0.39 313	0.56 278	0.34 300	0.21 457	0.24 560	0.25 516	0.24 537	0.26 517	0.16 358

GANet-ADL	0.42 346	0.25 425	0.45 327	0.43 418	0.29 437	0.54 369	0.35 342	0.89 423	0.86 443	0.63 308	0.72 302	0.68 390	0.42 329	0.52 244	0.41 381	0.21 457	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.19 431

CrosDoStereo	0.50 448	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 647	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 573	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

NF-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.57 312	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

NRIStereo	0.36 266	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.23 238	0.34 210	0.26 157	0.65 277	0.55 274	0.64 319	0.63 273	0.56 307	0.37 296	0.65 385	0.37 350	0.15 244	0.11 217	0.18 334	0.15 290	0.17 344	0.14 278

ASMatch	0.48 413	0.19 213	0.45 327	0.39 273	0.28 409	0.37 246	0.26 157	0.74 358	0.68 328	0.76 404	2.34 636	0.61 348	0.52 387	0.62 352	0.37 350	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.21 474

DeepStereo_LL	0.50 448	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 647	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 573	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

SST-Stereo	0.40 326	0.19 213	0.45 327	0.42 397	0.25 301	0.25 71	0.21 64	0.66 287	0.47 237	1.08 580	0.79 348	0.72 412	0.43 335	0.77 472	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.19 406	0.15 310

THIR-Stereo	0.50 448	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.23 238	0.75 497	0.67 582	0.66 287	0.87 452	1.02 558	1.40 579	0.72 412	0.76 531	0.62 352	0.42 387	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.15 310

Pruner-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.40 316	0.25 301	0.22 30	0.24 124	0.67 297	0.55 274	0.89 495	0.76 323	0.68 390	0.29 188	0.62 352	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.17 380	0.17 344	0.18 398

RAFT	0.45 375	0.22 339	0.45 327	0.47 492	0.26 349	0.54 369	0.47 493	0.66 287	0.58 286	0.80 421	0.82 364	0.94 504	0.57 418	0.75 460	0.34 300	0.17 349	0.15 420	0.22 465	0.20 464	0.16 305	0.12 184

XX-Stereo	0.37 282	0.17 134	0.45 327	0.55 583	0.36 528	0.38 259	0.20 39	0.60 243	0.30 89	0.46 242	1.30 563	0.73 423	0.26 139	0.56 278	0.26 186	0.16 300	0.11 217	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.10 58

CFNet-RSSM	0.34 232	0.17 134	0.45 327	0.39 273	0.22 190	0.35 221	0.23 106	0.73 355	0.84 430	0.65 328	0.54 244	0.57 312	0.28 169	0.46 195	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.11 127

HITNet	0.41 337	0.26 442	0.45 327	0.33 79	0.17 37	0.63 444	0.30 234	0.93 437	0.64 311	0.71 373	0.82 364	0.64 363	0.52 387	0.59 328	0.43 394	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.19 406	0.12 184
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
UGAM	0.52 463	0.22 339	0.46 344	0.45 463	0.25 301	0.41 296	0.52 531	0.62 255	1.16 576	0.76 404	1.13 516	1.32 591	0.57 418	1.00 556	0.53 468	0.17 349	0.14 389	0.25 516	0.21 487	0.15 255	0.13 232

test_sample1	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.34 109	0.23 238	0.58 401	0.35 342	0.99 462	0.49 248	0.62 299	0.75 317	0.69 395	0.61 446	0.58 311	0.44 413	0.18 384	0.14 389	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.17 380

mmm	0.44 364	0.27 459	0.46 344	0.38 241	0.24 269	0.61 423	0.35 342	0.94 442	0.53 263	0.72 384	1.05 486	0.63 357	0.50 380	0.57 290	0.45 422	0.18 384	0.15 420	0.23 486	0.20 464	0.20 424	0.18 398

1111x	0.55 484	0.22 339	0.46 344	0.38 241	0.20 131	0.66 463	0.43 470	1.23 575	0.99 517	0.71 373	0.99 455	0.95 506	0.69 497	0.90 527	1.08 600	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.18 398

DCRE	0.37 282	0.18 171	0.46 344	0.45 463	0.32 495	0.42 303	0.37 381	0.63 263	0.51 257	0.47 248	0.94 423	0.56 307	0.36 289	0.52 244	0.32 271	0.14 169	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.13 232

SA	0.44 364	0.25 425	0.46 344	0.46 484	0.24 269	0.43 307	0.36 364	0.75 365	0.96 505	0.59 285	1.03 475	0.48 269	0.52 387	0.94 550	0.32 271	0.16 300	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

OMP-Stereo	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.52 558	0.24 269	0.36 235	0.25 136	0.71 339	0.78 396	0.77 410	0.64 277	0.89 487	0.39 313	0.91 534	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.20 408	0.15 290	0.15 255	0.12 184

OCTAStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

RE-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

TVStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

CFNet	0.51 455	0.29 485	0.46 344	0.41 352	0.27 384	0.70 477	0.32 289	1.13 525	1.00 524	0.72 384	1.07 496	0.85 467	0.60 440	0.76 464	0.52 465	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.16 358

SGM-ForestM	4.04 676	0.32 503	0.46 344	0.43 418	0.27 384	7.50 683	1.45 668	3.84 678	4.24 678	8.19 690	6.76 686	19.00 701	9.08 685	10.74 690	6.62 680	0.31 571	0.33 619	0.32 580	0.32 597	0.29 536	0.29 545

FACV-RUCA	0.43 356	0.28 473	0.47 356	0.45 463	0.33 507	0.58 401	0.34 317	0.82 394	0.73 356	0.57 281	0.84 375	0.47 264	0.50 380	0.54 260	0.39 367	0.22 484	0.15 420	0.35 589	0.16 324	0.28 532	0.21 474

rvit_stereo_0081	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

rvit_stereo_0082	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

rvit_stereo_ft	0.33 224	0.25 425	0.47 356	0.52 558	0.32 495	0.33 195	0.47 493	0.49 167	0.50 252	0.34 161	0.41 178	0.41 225	0.32 228	0.48 215	0.34 300	0.22 484	0.14 389	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.14 278

HH	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

HanStereo	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

Patchmatch Stereo++	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310
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
TransformOpticalFlow	0.44 364	0.20 259	0.47 356	0.41 352	0.23 238	0.37 246	0.47 493	0.94 442	0.76 377	0.65 328	1.14 521	0.73 423	0.56 416	0.76 464	0.32 271	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.13 232

PSM-adaLoss	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.56 278	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo_v2	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.57 290	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.25 71	0.21 64	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.57 290	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

HUI-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.60 243	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.50 229	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

DRaft	0.49 432	0.17 134	0.47 356	0.37 204	0.25 301	0.58 401	0.40 436	0.65 277	0.85 438	1.02 558	1.75 615	0.50 280	0.82 554	0.63 363	0.40 375	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

DeepStereo_RVC	0.36 266	0.21 298	0.47 356	0.40 316	0.24 269	0.26 79	0.22 81	0.60 243	0.38 175	0.69 360	0.67 292	0.57 312	0.51 385	0.56 278	0.39 367	0.16 300	0.12 279	0.18 334	0.15 290	0.19 406	0.18 398

iGMRVC	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.30 234	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

iRAFT	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

RAFT-IKP	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.28 205	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

psm_up	0.55 484	0.26 442	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.65 461	0.56 551	1.04 487	0.82 420	0.82 443	0.88 404	1.01 525	0.94 585	0.74 454	0.61 494	0.21 457	0.25 568	0.26 535	0.23 521	0.21 448	0.20 454

AdaStereo	0.50 448	0.32 503	0.47 356	0.48 500	0.25 301	0.67 468	0.32 289	1.17 551	0.88 456	0.75 397	0.99 455	0.75 431	0.49 370	0.67 405	0.46 432	0.27 543	0.12 279	0.28 556	0.18 408	0.23 488	0.18 398
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.
DLCB_ROB	0.58 510	0.28 473	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.77 504	0.50 512	0.99 462	0.92 485	1.04 567	1.14 521	1.21 573	0.69 497	0.88 519	0.69 516	0.20 440	0.20 524	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.18 398

aanet-new-60k	0.24 94	0.16 86	0.48 376	0.36 180	0.17 37	0.39 272	0.24 124	0.36 55	0.30 89	0.24 56	0.25 65	0.26 103	0.32 228	0.45 179	0.18 4	0.10 14	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.10 58

G2L-Stereo	0.49 432	0.23 361	0.48 376	0.43 418	0.26 349	0.47 335	0.42 463	0.93 437	0.78 396	0.84 462	0.86 388	0.91 494	0.52 387	0.78 477	0.70 519	0.20 440	0.17 472	0.22 465	0.18 408	0.17 344	0.21 474

model_zeroshot	0.33 224	0.18 171	0.48 376	0.39 273	0.28 409	0.45 324	0.25 136	0.63 263	0.45 225	0.61 296	0.50 215	0.51 286	0.25 122	0.45 179	0.26 186	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.13 232

LL-Strereo2	0.35 248	0.24 399	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.35 221	0.24 124	0.67 297	0.44 216	0.54 273	0.51 225	0.66 382	0.25 122	0.66 394	0.30 254	0.14 169	0.12 279	0.23 486	0.20 464	0.18 372	0.13 232

DCANet-4	0.36 266	0.20 259	0.48 376	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.66 287	0.92 485	0.69 360	0.78 338	0.40 216	0.47 361	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

iRaft-Stereo_5w	0.45 375	0.21 298	0.48 376	0.42 397	0.28 409	0.31 167	0.54 540	0.63 263	0.62 292	0.62 299	0.89 408	1.01 525	0.69 497	0.75 460	0.66 509	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.15 310

GwcNet-ADL	0.44 364	0.22 339	0.48 376	0.45 463	0.30 456	0.40 278	0.37 381	0.92 435	0.97 508	0.71 373	0.78 338	0.61 348	0.42 329	0.62 352	0.50 448	0.19 416	0.14 389	0.15 196	0.14 258	0.18 372	0.18 398

AAGNet	1.43 638	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.25 301	0.29 130	0.31 262	0.65 277	0.68 328	0.97 537	0.86 388	0.67 389	0.62 453	0.64 378	20.63 695	0.16 300	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.19 406	0.12 184

STrans-v2	0.46 386	0.20 259	0.48 376	0.40 316	0.24 269	0.55 375	0.50 512	1.07 500	0.73 356	0.65 328	1.05 486	0.72 412	0.69 497	0.72 440	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.14 258	0.13 140	0.12 184

PSM-softLoss	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

KMStereo	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

IRAFT_RVC	0.42 346	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.24 269	0.27 97	0.54 540	0.74 358	0.77 386	0.76 404	0.80 351	0.73 423	0.51 385	0.70 429	0.36 334	0.17 349	0.10 93	0.21 450	0.16 324	0.16 305	0.14 278

RALAANet	0.38 297	0.23 361	0.48 376	0.42 397	0.29 437	0.35 221	0.25 136	0.86 409	0.64 311	0.67 346	0.65 280	0.60 342	0.29 188	0.60 334	0.34 300	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.21 448	0.13 232

test_sample5	0.47 401	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.77 410	0.94 423	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

CoDeX	0.47 401	0.20 259	0.49 389	0.42 397	0.25 301	0.75 497	0.36 364	1.27 590	0.80 407	0.82 443	0.96 436	0.62 355	0.57 418	0.60 334	0.36 334	0.17 349	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.16 305	0.14 278

DualNet	0.48 413	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.80 421	1.03 475	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

ffm	0.44 364	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

ff1	0.49 432	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 562	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

mmx	0.53 470	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 562	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

xxx	0.53 470	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 562	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

ADStereo(finetuned)	0.37 282	0.16 86	0.49 389	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.69 497	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

CSP-Net	0.56 495	0.27 459	0.49 389	0.41 352	0.28 409	1.22 603	0.50 512	1.23 575	0.72 349	0.95 531	0.95 432	0.89 487	0.62 453	0.83 498	0.62 497	0.26 533	0.17 472	0.17 281	0.17 380	0.18 372	0.17 380

AACVNet	0.50 448	0.23 361	0.49 389	0.46 484	0.29 437	0.52 354	0.38 403	0.90 428	0.55 274	0.81 434	1.03 475	1.00 521	0.70 510	0.83 498	0.54 473	0.21 457	0.18 494	0.24 503	0.18 408	0.23 488	0.20 454

PFNet+	0.40 326	0.19 213	0.49 389	0.39 273	0.25 301	0.28 118	0.23 106	0.64 276	0.70 336	0.85 466	0.79 348	0.64 363	0.35 262	0.72 440	0.34 300	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.20 464	0.16 305	0.20 454

CRE-IMP	0.36 266	0.23 361	0.49 389	0.42 397	0.24 269	0.41 296	0.21 64	0.57 219	0.41 194	0.65 328	0.72 302	0.53 295	0.37 296	0.61 343	0.38 359	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.21 448	0.18 398

TDLM	0.57 503	0.33 511	0.49 389	0.51 545	0.30 456	0.66 463	0.73 607	1.03 484	1.01 528	0.82 443	1.10 504	0.84 465	0.70 510	0.86 514	0.58 483	0.28 554	0.17 472	0.25 516	0.22 505	0.26 517	0.19 431

IGEV_i1	0.43 356	0.22 339	0.50 402	0.39 273	0.22 190	0.64 451	0.40 436	0.96 453	0.61 290	0.68 352	0.69 295	0.75 431	0.45 351	0.72 440	0.41 381	0.15 244	0.13 350	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.16 358

DStereoRT	0.74 553	0.19 213	0.50 402	0.51 545	0.33 507	1.10 584	0.34 317	0.82 394	0.76 377	0.78 414	1.05 486	0.51 286	0.73 521	0.76 464	0.48 443	0.16 300	0.13 350	3.96 691	1.37 681	0.19 406	0.14 278

FE-Mocha	0.32 207	0.19 213	0.50 402	0.38 241	0.27 384	0.30 148	0.20 39	0.71 339	0.36 149	0.65 328	0.56 256	0.54 299	0.25 122	0.38 115	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.16 324	0.13 140	0.12 184

rvit_stereo_0083	0.34 232	0.24 399	0.50 402	0.44 438	0.27 384	0.34 210	0.35 342	0.45 143	0.62 292	0.37 182	0.47 204	0.42 235	0.35 262	0.40 130	0.36 334	0.22 484	0.20 524	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.14 278

test_sample7	0.52 463	0.29 485	0.50 402	0.36 180	0.27 384	0.62 431	0.41 453	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.26 533	0.20 524	0.27 548	0.26 561	0.27 528	0.24 508

test_sample6	0.49 432	0.26 442	0.50 402	0.37 204	0.22 190	0.63 444	0.40 436	1.12 523	0.83 425	0.80 421	1.03 475	0.66 382	0.55 409	0.67 405	0.46 432	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.23 488	0.21 474

test_sample4	0.47 401	0.26 442	0.50 402	0.35 152	0.22 190	0.69 472	0.38 403	1.15 538	0.81 415	0.78 414	0.82 364	0.62 355	0.53 391	0.63 363	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.21 450	0.19 439	0.21 448	0.19 431

test_sample3	0.46 386	0.25 425	0.50 402	0.35 152	0.23 238	0.69 472	0.37 381	1.15 538	0.81 415	0.75 397	0.79 348	0.66 382	0.49 370	0.63 363	0.46 432	0.21 457	0.15 420	0.20 408	0.19 439	0.21 448	0.19 431

plain	0.31 201	0.20 259	0.50 402	0.39 273	0.29 437	0.27 97	0.30 234	0.44 136	0.35 139	0.31 135	0.66 287	0.30 133	0.31 222	0.65 385	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.17 344	0.12 184

IER	0.46 386	0.23 361	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.69 472	0.35 342	0.80 388	0.66 320	0.83 455	0.94 423	0.75 431	0.77 538	0.60 334	0.42 387	0.17 349	0.14 389	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

UDGNet	0.48 413	0.77 630	0.50 402	0.48 500	0.31 478	0.41 296	0.34 317	0.70 331	0.92 485	0.65 328	0.60 266	0.58 321	0.43 335	0.63 363	0.41 381	0.32 583	0.15 420	0.66 641	0.19 439	0.36 581	0.21 474

DEmStereo	0.48 413	0.17 134	0.50 402	0.38 241	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.63 263	0.74 364	0.89 495	1.66 608	0.58 321	1.06 602	0.60 334	0.42 387	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

ac_64	0.52 463	0.22 339	0.50 402	0.45 463	0.28 409	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.61 290	0.91 508	0.83 370	1.07 545	0.68 493	0.74 454	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.15 310

DMCA	0.45 375	0.26 442	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.51 349	0.34 317	0.93 437	0.68 328	0.75 397	0.83 370	0.79 448	0.53 391	0.51 237	0.54 473	0.21 457	0.16 452	0.21 450	0.16 324	0.19 406	0.21 474

DIP-Stereo	0.39 314	0.21 298	0.50 402	0.41 352	0.28 409	0.62 431	0.27 179	0.77 375	0.40 190	0.64 319	0.86 388	0.52 291	0.33 244	0.66 394	0.42 387	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.15 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-78k	0.24 94	0.17 134	0.51 417	0.36 180	0.16 23	0.26 79	0.29 214	0.36 55	0.29 81	0.22 39	0.29 107	0.23 64	0.37 296	0.42 151	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

Selective-RAFT	0.35 248	0.23 361	0.51 417	0.44 438	0.21 161	0.64 451	0.27 179	0.59 232	0.63 303	0.40 216	0.38 165	0.55 304	0.40 319	0.57 290	0.35 318	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.16 305	0.13 232

NINENet	0.50 448	0.29 485	0.51 417	0.45 463	0.32 495	0.70 477	0.34 317	1.10 511	0.88 456	0.80 421	0.94 423	0.65 376	0.49 370	0.73 447	0.51 458	0.22 484	0.20 524	0.25 516	0.18 408	0.22 471	0.21 474

hknet	0.49 432	0.25 425	0.51 417	0.45 463	0.29 437	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.83 425	0.75 397	0.80 351	0.97 511	0.61 446	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

ADLNet	0.55 484	0.27 459	0.51 417	0.44 438	0.35 523	0.78 508	0.46 486	1.08 504	0.86 443	0.99 545	0.98 450	0.92 499	0.63 459	0.69 422	0.81 542	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474

UPFNet	0.53 470	0.24 399	0.51 417	0.45 463	0.38 545	0.84 534	0.49 507	0.99 462	0.75 369	0.87 481	0.88 404	0.86 472	0.64 470	0.80 484	0.71 524	0.20 440	0.20 524	0.20 408	0.20 464	0.19 406	0.15 310

ITSA-stereo	0.53 470	0.28 473	0.52 423	0.40 316	0.23 238	0.56 389	0.34 317	1.24 582	1.24 591	0.80 421	0.81 358	0.72 412	0.58 428	0.82 490	0.65 506	0.21 457	0.17 472	0.23 486	0.21 487	0.22 471	0.26 521

PCWNet_CMD	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.95 449	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.21 450	0.16 324	0.24 501	0.19 431

AASNet	0.53 470	0.25 425	0.52 423	0.49 515	0.32 495	0.74 491	0.40 436	1.50 629	0.86 443	0.86 473	0.92 419	0.64 363	0.59 436	0.59 328	0.79 537	0.23 501	0.19 512	0.20 408	0.16 324	0.21 448	0.19 431

CFNet_pseudo	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.30 234	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.03 475	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

RASNet	0.53 470	0.22 339	0.52 423	0.38 241	0.22 190	0.68 470	0.38 403	0.97 457	0.88 456	0.73 390	1.04 481	1.03 532	0.92 579	0.90 527	0.86 552	0.16 300	0.14 389	0.14 151	0.17 380	0.15 255	0.13 232

MSMDNet	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.96 453	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.23 488	0.19 431

ccs_rob	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.31 262	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.02 470	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

Selective-IGEV-i1	0.44 364	0.20 259	0.53 430	0.41 352	0.22 190	0.62 431	0.50 512	1.01 476	0.88 456	0.63 308	0.81 358	0.79 448	0.38 301	0.54 260	0.38 359	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.15 310

FSD	0.48 413	0.47 577	0.53 430	0.54 575	0.46 594	0.48 338	0.52 531	0.53 202	0.48 245	0.48 251	0.48 207	0.49 275	0.48 366	0.51 237	0.49 446	0.45 624	0.42 638	0.47 621	0.46 628	0.46 612	0.45 621

DCVSM-stereo	0.49 432	0.27 459	0.53 430	0.39 273	0.29 437	0.51 349	0.26 157	0.75 365	0.75 369	1.11 586	0.75 317	1.05 538	0.72 518	0.60 334	0.47 439	0.20 440	0.19 512	0.24 503	0.20 464	0.25 510	0.30 554

MIM_Stereo	0.38 297	0.17 134	0.53 430	0.37 204	0.24 269	0.27 97	0.24 124	0.70 331	0.54 267	0.72 384	1.00 458	0.63 357	0.29 188	0.64 378	0.38 359	0.13 110	0.14 389	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.11 127

LMCR-Stereo	0.53 470	0.30 494	0.53 430	0.58 594	0.30 456	0.83 531	0.36 364	1.19 555	0.76 377	0.88 491	1.04 481	0.56 307	0.62 453	0.82 490	0.67 512	0.19 416	0.15 420	0.19 378	0.14 258	0.23 488	0.17 380

iResNet_ROB	0.52 463	0.21 298	0.53 430	0.37 204	0.21 161	0.61 423	0.29 214	1.51 632	1.32 608	0.90 503	1.02 470	0.80 457	0.62 453	0.76 464	0.43 394	0.16 300	0.12 279	0.13 99	0.09 12	0.15 255	0.18 398

MyStereo8	0.40 326	0.20 259	0.54 436	0.41 352	0.29 437	0.53 362	0.29 214	0.65 277	0.49 248	0.71 373	0.98 450	0.58 321	0.43 335	0.50 229	0.51 458	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.19 406	0.19 431

GMStereo	0.39 314	0.37 534	0.54 436	0.40 316	0.26 349	0.42 303	0.36 364	0.59 232	1.04 542	0.55 275	0.51 225	0.37 188	0.35 262	0.54 260	0.41 381	0.19 416	0.13 350	0.16 234	0.17 380	0.24 501	0.18 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 503	0.32 503	0.54 436	0.45 463	0.27 384	0.57 395	0.48 501	1.00 466	1.28 603	0.86 473	1.33 567	0.87 478	0.58 428	1.07 570	0.75 531	0.18 384	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.18 398

StereoDRNet-Refined	0.58 510	0.32 503	0.54 436	0.46 484	0.30 456	0.96 555	0.40 436	1.00 466	0.94 498	1.12 587	1.08 499	0.96 509	0.67 487	0.90 527	0.89 572	0.17 349	0.13 350	0.22 465	0.21 487	0.20 424	0.19 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 632	0.43 565	0.54 436	0.44 438	0.34 516	1.66 634	0.60 561	1.94 653	1.37 611	4.47 680	3.25 656	4.71 672	1.94 655	1.92 644	1.17 608	0.35 602	0.35 623	0.37 599	0.31 590	0.32 557	0.32 568
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
CFNet_ucs	0.50 448	0.24 399	0.55 441	0.38 241	0.31 478	0.58 401	0.33 301	0.98 460	0.93 491	0.88 491	1.19 540	0.80 457	0.49 370	0.63 363	0.43 394	0.21 457	0.15 420	0.26 535	0.18 408	0.26 517	0.22 492

dd	0.43 356	0.38 544	0.55 441	0.44 438	0.25 301	0.47 335	0.38 403	0.70 331	1.05 546	0.59 285	0.65 280	0.42 235	0.39 313	0.66 394	0.50 448	0.24 513	0.15 420	0.21 450	0.15 290	0.22 471	0.18 398

SACVNet	0.58 510	0.34 516	0.55 441	0.55 583	0.36 528	0.63 444	0.48 501	1.13 525	0.77 386	1.02 558	1.06 493	1.02 530	0.74 524	0.90 527	0.51 458	0.27 543	0.21 534	0.25 516	0.24 537	0.29 536	0.36 588

SFCPSM	0.47 401	0.21 298	0.55 441	0.40 316	0.27 384	0.87 539	0.37 381	1.33 602	0.77 386	0.80 421	0.84 375	0.54 299	0.49 370	0.57 290	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.15 310

delet	0.55 484	0.24 399	0.55 441	0.44 438	0.33 507	1.07 576	0.50 512	1.00 466	0.86 443	0.85 466	0.96 436	0.90 492	0.63 459	0.83 498	0.74 530	0.18 384	0.18 494	0.20 408	0.21 487	0.16 305	0.15 310

GANet	0.70 542	0.37 534	0.55 441	0.51 545	0.34 516	0.94 549	0.96 634	1.08 504	0.94 498	1.04 567	1.98 627	1.13 565	0.88 571	1.12 580	0.66 509	0.25 523	0.26 575	0.27 548	0.22 505	0.31 551	0.22 492

DDVS	0.52 463	0.30 494	0.56 447	0.41 352	0.31 478	0.71 482	0.34 317	0.91 433	0.67 323	0.85 466	0.89 408	1.12 559	0.46 357	0.86 514	0.60 490	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.25 510	0.26 521

ssnet_v2	0.58 510	0.28 473	0.56 447	0.43 418	0.29 437	0.95 552	0.59 558	1.13 525	0.99 517	0.93 520	0.80 351	0.99 517	0.64 470	0.82 490	0.94 578	0.25 523	0.22 541	0.23 486	0.24 537	0.20 424	0.19 431

acv_ft	0.51 455	0.23 361	0.56 447	0.44 438	0.28 409	0.86 538	0.39 425	0.91 433	0.80 407	0.97 537	0.96 436	0.79 448	0.59 436	0.63 363	0.87 558	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310

BEATNet_4x	0.46 386	0.32 503	0.56 447	0.37 204	0.19 96	0.63 444	0.35 342	1.01 476	0.72 349	0.77 410	0.83 370	0.70 399	0.59 436	0.68 416	0.53 468	0.16 300	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.24 501	0.16 358

CRFU-Net	0.57 503	0.27 459	0.57 451	0.46 484	0.30 456	1.20 601	0.52 531	1.10 511	0.56 281	1.00 550	0.98 450	1.06 540	0.79 545	0.81 487	0.71 524	0.21 457	0.19 512	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.19 431

iRaft-Stereo_20w	0.39 314	0.19 213	0.57 451	0.37 204	0.27 384	0.31 167	0.24 124	1.44 623	0.29 81	0.69 360	0.53 241	0.60 342	0.42 329	0.83 498	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.15 255	0.13 232

GES	0.44 364	0.23 361	0.57 451	0.40 316	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.96 453	0.68 328	0.74 395	0.83 370	0.47 264	0.48 366	0.67 405	0.43 394	0.22 484	0.16 452	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.23 499

HGLStereo	0.56 495	0.28 473	0.57 451	0.50 529	0.37 535	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.78 396	0.86 473	1.14 521	0.89 487	0.82 554	0.76 464	0.73 527	0.21 457	0.20 524	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.21 474

PFNet	0.42 346	0.18 171	0.58 455	0.43 418	0.24 269	0.43 307	0.32 289	0.74 358	0.78 396	1.00 550	0.74 315	0.68 390	0.39 313	0.72 440	0.37 350	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.15 290	0.16 305	0.13 232

RT-IGEV	0.52 463	0.19 213	0.59 456	0.40 316	0.25 301	0.79 511	0.62 568	1.15 538	0.74 364	0.89 495	0.99 455	1.18 572	0.61 446	0.65 385	0.31 262	0.19 416	0.13 350	0.17 281	0.13 219	0.15 255	0.20 454

IPLG	0.39 314	0.20 259	0.59 456	0.40 316	0.24 269	0.54 369	0.27 179	0.75 365	0.63 303	0.84 462	0.81 358	0.32 144	0.32 228	0.60 334	0.45 422	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

MIPNet	0.37 282	0.21 298	0.59 456	0.39 273	0.25 301	0.50 345	0.28 205	0.77 375	0.70 336	0.65 328	0.60 266	0.40 216	0.49 370	0.44 174	0.37 350	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.13 232

TRStereo	0.37 282	0.27 459	0.59 456	0.47 492	0.41 563	0.29 130	0.30 234	0.84 402	0.59 287	0.52 266	0.41 178	0.52 291	0.26 139	0.73 447	0.27 205	0.17 349	0.12 279	0.19 378	0.19 439	0.13 140	0.11 127

DMCA-RVC	0.51 455	0.30 494	0.59 456	0.50 529	0.32 495	0.54 369	0.38 403	0.86 409	0.68 328	0.94 523	0.86 388	0.91 494	0.68 493	0.70 429	0.59 488	0.23 501	0.18 494	0.31 574	0.23 521	0.26 517	0.19 431

DeepPruner_ROB	0.53 470	0.34 516	0.59 456	0.41 352	0.30 456	0.50 345	0.43 470	1.19 555	0.70 336	0.85 466	1.05 486	0.86 472	0.55 409	0.84 503	0.51 458	0.29 561	0.23 551	0.22 465	0.22 505	0.26 517	0.25 515

DAS	0.51 455	0.25 425	0.60 462	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.82 490	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

SepStereo	0.51 455	0.25 425	0.60 462	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.93 543	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

MyStereo06	0.38 297	0.21 298	0.61 464	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.95 449	0.35 139	0.62 299	0.54 244	0.76 438	0.27 153	0.50 229	0.29 247	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

MMNet	0.55 484	0.25 425	0.61 464	0.43 418	0.34 516	1.07 576	0.39 425	0.87 416	0.91 480	0.91 508	0.93 422	0.86 472	0.76 531	0.81 487	0.76 532	0.15 244	0.14 389	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.16 358

MLCV	0.47 401	0.24 399	0.61 464	0.37 204	0.17 37	0.61 423	0.33 301	0.80 388	0.87 452	0.94 523	1.13 516	0.72 412	0.43 335	0.89 525	0.51 458	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.14 191	0.12 184

MultiAttention	3.58 673	0.24 399	0.62 467	0.54 575	0.34 516	22.90 695	2.72 686	1.60 640	1.13 571	0.80 421	1.81 617	1.14 568	0.43 335	35.29 707	0.61 494	0.17 349	0.12 279	0.23 486	0.23 521	0.34 570	0.29 545

UGAM-zero	0.46 386	0.19 213	0.62 467	0.37 204	0.23 238	0.34 210	0.21 64	1.15 538	0.39 187	0.66 341	0.61 269	1.70 627	0.91 574	0.75 460	0.25 157	0.14 169	0.11 217	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.13 232

SMFormer	0.51 455	0.23 361	0.62 467	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.18 398

tta	0.51 455	0.23 361	0.62 467	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.14 278

qqq1	0.49 432	0.23 361	0.62 467	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

fff1	0.49 432	0.23 361	0.62 467	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

DSFCA	0.55 484	0.25 425	0.62 467	0.40 316	0.36 528	0.74 491	0.52 531	1.04 487	0.82 420	1.06 573	0.84 375	0.89 487	0.63 459	0.99 553	0.58 483	0.25 523	0.21 534	0.21 450	0.21 487	0.21 448	0.19 431

PS-NSSS	0.58 510	0.44 570	0.62 467	0.42 397	0.33 507	0.66 463	0.58 555	1.02 480	0.86 443	0.77 410	1.28 556	0.72 412	0.64 470	0.82 490	0.59 488	0.31 571	0.26 575	0.40 607	0.27 568	0.33 564	0.26 521

DN-CSS_ROB	0.43 356	0.26 442	0.62 467	0.40 316	0.29 437	0.44 315	0.27 179	0.77 375	0.75 369	0.72 384	1.09 502	0.48 269	0.43 335	0.69 422	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.18 372	0.16 358

MSMD_ROB	1.21 626	0.49 582	0.62 467	0.59 598	0.50 603	1.62 633	0.67 582	1.23 575	1.24 591	2.45 660	3.77 665	3.09 659	2.98 672	1.32 608	0.81 542	0.45 624	0.41 636	0.49 629	0.51 644	0.47 615	0.44 617

Anonymous_2	0.82 570	0.44 570	0.63 477	0.40 316	0.43 575	0.80 515	0.52 531	0.72 344	0.77 386	0.71 373	0.60 266	0.87 478	0.76 531	0.75 460	0.58 483	0.52 636	0.54 651	0.54 634	4.82 694	0.56 630	0.40 605

CIPLG	0.41 337	0.21 298	0.63 477	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.33 301	0.65 277	0.60 289	0.82 443	0.96 436	0.46 262	0.32 228	0.55 267	0.44 413	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

IPLGR	0.39 314	0.21 298	0.63 477	0.39 273	0.22 190	0.49 343	0.29 214	0.76 372	0.74 364	0.78 414	0.77 327	0.44 253	0.42 329	0.47 204	0.38 359	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.13 232

GEStereo_RVC	0.55 484	0.29 485	0.63 477	0.49 515	0.31 478	0.70 477	0.54 540	1.22 570	0.92 485	0.82 443	0.85 385	0.85 467	0.63 459	0.90 527	0.65 506	0.24 513	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.21 448	0.22 492

RP	0.76 556	0.36 527	0.63 477	0.66 621	0.58 624	0.80 515	0.55 545	1.14 534	1.22 588	0.97 537	1.65 606	1.43 608	1.32 624	1.01 557	0.84 547	0.33 592	0.30 598	0.36 594	0.30 582	0.34 570	0.34 581

rvit_0105_6	0.38 297	0.28 473	0.64 482	0.50 529	0.30 456	0.39 272	0.38 403	0.51 180	0.67 323	0.40 216	0.45 193	0.50 280	0.41 327	0.54 260	0.36 334	0.27 543	0.26 575	0.24 503	0.21 487	0.22 471	0.16 358

dad	0.58 510	0.50 586	0.64 482	0.43 418	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.78 381	1.25 597	1.01 555	1.17 534	1.15 569	0.53 391	0.68 416	0.50 448	0.35 602	0.23 551	0.37 599	0.21 487	0.29 536	0.20 454

IPLGR_C	0.40 326	0.21 298	0.64 482	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.34 317	0.66 287	0.62 292	0.82 443	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.46 432	0.17 349	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

MANE	4.13 677	0.51 590	0.64 482	0.66 621	0.56 619	6.89 682	0.99 637	7.55 686	12.04 687	6.68 688	8.57 690	10.69 690	9.45 686	7.59 687	6.39 679	0.49 632	0.43 643	0.48 626	0.98 668	0.49 618	0.48 631

RYNet	0.72 550	0.35 522	0.64 482	0.53 568	0.67 633	1.31 611	0.67 582	1.20 560	1.18 580	1.05 569	0.87 396	1.27 580	0.93 584	0.93 543	1.27 616	0.22 484	0.16 452	0.26 535	0.23 521	0.40 593	0.39 602

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 470	0.32 503	0.64 482	0.44 438	0.30 456	0.66 463	0.44 479	1.04 487	0.88 456	0.91 508	0.91 415	0.99 517	0.60 440	0.68 416	0.60 490	0.21 457	0.17 472	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	1.65 647	0.51 590	0.65 488	0.61 606	0.49 601	1.61 631	0.70 597	1.75 651	1.56 632	4.74 684	4.91 680	6.46 683	3.31 674	1.91 643	1.11 602	0.46 626	0.42 638	0.47 621	0.46 628	0.48 616	0.46 623

ACRE	0.40 326	0.21 298	0.65 488	0.45 463	0.33 507	0.51 349	0.33 301	0.66 287	0.63 303	0.80 421	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.45 422	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

ADLNet2	0.55 484	0.25 425	0.65 488	0.47 492	0.30 456	0.83 531	0.50 512	1.05 492	0.95 504	0.80 421	0.98 450	0.99 517	0.69 497	0.77 472	0.73 527	0.20 440	0.16 452	0.17 281	0.18 408	0.21 448	0.21 474

FCDSN-DC	1.39 637	0.56 604	0.65 488	0.74 635	0.59 625	1.38 614	0.63 570	1.35 608	1.39 614	3.26 674	4.50 677	4.61 670	2.63 667	1.58 626	1.03 594	0.46 626	0.42 638	0.48 626	0.47 635	0.50 620	0.50 635
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 550	0.41 561	0.65 488	0.64 613	0.44 582	0.98 561	1.20 649	1.11 517	1.00 524	0.98 542	0.96 436	1.49 614	0.87 567	0.90 527	0.79 537	0.31 571	0.26 575	0.39 604	0.39 614	0.32 557	0.32 568

PSMNet_ROB	0.64 526	0.37 534	0.65 488	0.56 586	0.42 569	0.97 557	0.83 618	1.21 562	0.92 485	0.79 419	1.02 470	1.08 547	0.63 459	0.82 490	0.91 576	0.29 561	0.20 524	0.31 574	0.31 590	0.26 517	0.23 499

ISRNet	0.56 495	0.24 399	0.66 494	0.56 586	0.36 528	0.44 315	0.25 136	0.82 394	0.84 430	1.07 576	1.25 551	0.91 494	0.60 440	0.66 394	0.58 483	0.35 602	0.26 575	0.36 594	0.33 600	0.30 545	0.42 610

UNet	0.54 482	0.26 442	0.66 494	0.44 438	0.40 556	0.99 562	0.41 453	0.98 460	0.75 369	0.83 455	0.89 408	1.04 534	0.72 518	0.73 447	0.62 497	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.17 380

FC-DCNN	1.59 643	0.51 590	0.66 494	0.61 606	0.49 601	1.56 628	0.70 597	1.66 645	1.53 626	4.64 681	4.62 678	5.85 679	3.34 676	1.84 641	1.11 602	0.46 626	0.42 638	0.47 621	0.46 628	0.48 616	0.46 623

DRN-Test	0.66 530	0.32 503	0.66 494	0.50 529	0.39 551	1.15 593	0.61 566	1.49 628	1.01 528	1.12 587	1.08 499	1.06 540	0.69 497	0.77 472	0.94 578	0.23 501	0.17 472	0.26 535	0.25 546	0.25 510	0.21 474

IGEV-FE	0.34 232	0.18 171	0.67 498	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

PAM_32	0.46 386	0.19 213	0.67 498	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.27 179	0.95 449	0.34 126	0.68 352	0.44 189	1.91 635	0.65 476	0.62 352	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.14 191	0.13 232

IGEV_Zeroshot_test	0.34 232	0.18 171	0.67 498	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

SQANet	0.82 570	0.74 626	0.67 498	1.13 653	0.98 652	1.11 585	0.47 493	1.07 500	0.83 425	0.91 508	1.05 486	1.03 532	0.74 524	1.01 557	0.64 504	0.61 644	0.24 560	1.03 654	0.35 605	1.18 658	0.58 641

UDG	0.88 582	0.82 636	0.67 498	1.00 647	0.96 649	1.02 566	0.57 554	1.13 525	0.99 517	0.90 503	0.97 449	1.31 586	0.99 594	0.85 509	0.84 547	0.54 641	0.32 613	1.77 663	0.40 617	0.94 649	0.66 643

LL-Strereo	0.57 503	0.27 459	0.68 503	0.48 500	0.34 516	0.39 272	0.48 501	0.94 442	0.97 508	0.83 455	0.78 338	1.10 555	1.18 614	1.33 609	0.49 446	0.17 349	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.16 305	0.17 380

DDUNet	1.06 609	2.56 684	0.68 503	1.21 655	1.26 661	1.03 569	0.69 592	1.11 517	0.94 498	0.96 532	1.22 543	1.27 580	0.82 554	0.93 543	0.72 526	0.84 652	0.38 629	1.99 666	0.60 649	1.10 657	0.85 651

AF-Net	0.81 569	0.39 552	0.68 503	0.64 613	0.54 614	0.91 543	0.51 528	1.61 642	1.31 607	0.96 532	2.02 629	1.46 609	1.26 622	1.11 579	0.99 588	0.32 583	0.24 560	0.39 604	0.27 568	0.30 545	0.25 515

StereoDRNet	0.64 526	0.33 511	0.68 503	0.51 545	0.43 575	1.03 569	0.53 536	1.47 625	0.99 517	1.10 584	0.87 396	1.07 545	0.71 514	0.82 490	0.88 562	0.23 501	0.19 512	0.25 516	0.23 521	0.27 528	0.19 431

DISCO	0.70 542	0.26 442	0.68 503	0.44 438	0.31 478	1.14 591	0.51 528	1.23 575	1.23 589	0.81 434	1.05 486	1.50 615	0.85 562	1.82 640	1.03 594	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.24 501	0.23 499

XPNet_ROB	0.70 542	0.35 522	0.68 503	0.52 558	0.40 556	0.79 511	0.85 624	1.16 546	0.94 498	1.33 613	1.15 527	1.38 602	0.83 559	1.03 564	0.90 574	0.32 583	0.25 568	0.26 535	0.24 537	0.31 551	0.28 538

sCroCo_RVC	0.35 248	0.28 473	0.69 509	0.51 545	0.39 551	0.41 296	0.31 262	0.49 167	0.45 225	0.31 135	0.48 207	0.38 197	0.32 228	0.46 195	0.32 271	0.21 457	0.22 541	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.20 454

iResNetv2_ROB	0.52 463	0.27 459	0.69 509	0.38 241	0.25 301	0.62 431	0.35 342	1.17 551	1.01 528	0.99 545	1.06 493	0.88 483	0.67 487	0.66 394	0.39 367	0.19 416	0.13 350	0.15 196	0.11 140	0.18 372	0.16 358

NaN_ROB	0.69 540	0.44 570	0.69 509	0.51 545	0.33 507	0.97 557	1.06 641	1.22 570	1.19 582	1.24 606	0.96 436	1.08 547	0.78 543	1.20 590	0.67 512	0.24 513	0.30 598	0.23 486	0.24 537	0.23 488	0.25 515

LALA_ROB	0.74 553	0.43 565	0.69 509	0.54 575	0.40 556	1.01 564	0.95 633	1.21 562	1.07 558	1.22 603	1.12 509	1.56 621	0.79 545	1.04 566	0.86 552	0.33 592	0.22 541	0.35 589	0.30 582	0.35 575	0.31 564

PAM	0.46 386	0.19 213	0.70 513	0.40 316	0.26 349	0.75 497	0.33 301	0.85 405	0.34 126	0.70 366	0.46 198	1.83 630	0.63 459	0.61 343	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

rvit_stereo_0075_2	0.47 401	0.37 534	0.70 513	0.53 568	0.46 594	0.43 307	0.36 364	0.81 392	0.67 323	0.55 275	0.74 315	0.59 336	0.43 335	0.63 363	0.43 394	0.32 583	0.23 551	0.35 589	0.25 546	0.30 545	0.25 515

gwcnet-sp	0.48 413	0.23 361	0.70 513	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

scenet	0.48 413	0.23 361	0.70 513	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

ssnet	0.48 413	0.23 361	0.70 513	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

rvit_0105_4	0.41 337	0.29 485	0.71 518	0.50 529	0.29 437	0.41 296	0.41 453	0.55 207	0.73 356	0.45 236	0.48 207	0.55 304	0.44 346	0.57 290	0.36 334	0.28 554	0.26 575	0.25 516	0.22 505	0.23 488	0.18 398

DispNO	0.47 401	0.23 361	0.71 518	0.39 273	0.31 478	0.60 420	0.38 403	0.89 423	0.77 386	0.75 397	0.84 375	0.72 412	0.54 403	0.73 447	0.46 432	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.17 380

test-1	0.36 266	0.19 213	0.71 518	0.46 484	0.26 349	0.44 315	0.36 364	0.60 243	0.59 287	0.48 251	0.67 292	0.53 295	0.36 289	0.40 130	0.29 247	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.16 358

RGC	0.79 565	0.59 608	0.71 518	0.65 618	0.65 631	0.92 548	0.58 555	1.29 594	1.05 546	1.07 576	1.45 592	1.47 612	1.03 599	1.21 594	0.88 562	0.32 583	0.30 598	0.48 626	0.40 617	0.37 586	0.37 593

stereogan	0.80 566	0.31 499	0.71 518	0.59 598	0.50 603	1.72 638	0.48 501	1.35 608	1.37 611	1.00 550	1.46 594	1.56 621	0.95 588	1.29 604	0.84 547	0.28 554	0.29 593	0.29 565	0.25 546	0.38 590	0.38 599

DStereoO	0.96 593	0.70 623	0.72 523	0.62 610	0.45 586	0.74 491	0.92 631	1.09 508	1.29 605	1.19 596	1.23 547	0.99 517	1.71 647	1.29 604	0.99 588	2.01 678	0.35 623	0.77 645	0.30 582	1.42 660	0.38 599

DualNet (step1)	0.57 503	0.36 527	0.72 523	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.41 617	0.20 524	0.40 607	0.41 622	0.36 581	0.33 573

test_sample9	1.05 608	0.36 527	0.72 523	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	1.20 590	1.36 620	0.41 617	8.41 695	0.40 607	0.41 622	0.36 581	0.33 573

test_sample8	1.25 629	0.36 527	0.72 523	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.13 525	0.75 369	1.50 621	0.95 432	3.29 663	1.59 641	1.20 590	1.36 620	0.41 617	8.41 695	0.40 607	0.41 622	0.36 581	0.33 573

rvit_0105_5	0.42 346	0.31 499	0.73 527	0.50 529	0.29 437	0.44 315	0.42 463	0.61 250	0.74 364	0.51 259	0.51 225	0.60 342	0.47 361	0.57 290	0.38 359	0.27 543	0.25 568	0.25 516	0.23 521	0.22 471	0.18 398

fast-acv-ft	0.64 526	0.30 494	0.73 527	0.45 463	0.34 516	1.17 597	0.49 507	0.86 409	0.98 512	1.02 558	1.36 570	1.29 583	0.85 562	0.76 464	0.81 542	0.21 457	0.23 551	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.20 454

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 535	0.81 633	0.73 527	0.53 568	0.37 535	1.40 615	0.53 536	1.04 487	0.79 405	0.88 491	0.94 423	0.95 506	0.53 391	0.93 543	0.58 483	0.39 612	0.30 598	0.57 636	0.31 590	0.53 626	0.30 554

Nwc_Net	0.78 562	0.38 544	0.73 527	0.60 604	0.55 616	1.05 574	0.55 545	1.67 646	1.05 546	0.88 491	1.86 621	1.40 605	1.09 605	1.10 577	0.87 558	0.30 568	0.25 568	0.36 594	0.38 610	0.29 536	0.29 545

ETE_ROB	0.70 542	0.49 582	0.73 527	0.56 586	0.36 528	0.79 511	0.87 625	1.14 534	0.93 491	1.19 596	1.18 536	1.39 603	0.82 554	0.99 553	0.80 539	0.26 533	0.21 534	0.31 574	0.26 561	0.33 564	0.34 581

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 112	0.14 24	0.74 532	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 346	0.20 259	0.74 532	0.38 241	0.43 575	0.39 272	0.26 157	0.94 442	0.49 248	0.53 269	0.77 327	0.93 502	0.45 351	0.63 363	0.24 126	0.16 300	0.10 93	0.17 281	0.18 408	0.20 424	0.20 454

GCST	0.83 576	1.22 656	0.74 532	1.58 661	1.01 655	1.06 575	0.23 106	0.78 381	0.78 396	0.97 537	0.65 280	0.78 446	0.35 262	0.92 537	0.34 300	0.96 655	0.65 657	1.20 656	0.81 660	0.91 647	0.70 644

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 112	0.14 24	0.74 532	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

GMStereo_Zeroshot	0.49 432	0.44 570	0.74 532	0.49 515	0.27 384	0.56 389	0.29 214	0.73 355	0.76 377	0.86 473	0.94 423	0.91 494	0.36 289	0.74 454	0.43 394	0.26 533	0.14 389	0.26 535	0.15 290	0.36 581	0.18 398

edge stereo	0.76 556	0.38 544	0.74 532	0.52 558	0.43 575	0.80 515	0.53 536	1.28 593	1.06 552	1.28 609	1.38 578	1.81 629	1.11 607	1.08 573	0.85 551	0.33 592	0.32 613	0.41 611	0.28 574	0.32 557	0.36 588

ToySt	0.49 432	0.27 459	0.75 538	0.40 316	0.27 384	0.64 451	0.49 507	0.84 402	0.77 386	0.60 289	0.83 370	0.88 483	0.66 484	0.70 429	0.56 480	0.16 300	0.17 472	0.21 450	0.20 464	0.21 448	0.19 431

RAFT + AFF	0.53 470	0.29 485	0.75 538	0.51 545	0.32 495	0.63 444	0.60 561	1.00 466	0.91 480	0.78 414	0.87 396	0.83 462	0.58 428	0.80 484	0.47 439	0.17 349	0.20 524	0.23 486	0.22 505	0.18 372	0.18 398

ccnet	0.82 570	0.57 606	0.75 538	0.54 575	0.59 625	1.09 583	0.66 579	1.38 614	0.94 498	1.12 587	1.44 589	1.29 583	0.92 579	0.95 552	1.24 612	0.49 632	0.42 638	0.50 631	0.47 635	0.51 621	0.46 623

FAT-Stereo	0.73 552	0.33 511	0.75 538	0.49 515	0.37 535	0.71 482	0.59 558	1.36 611	1.30 606	1.03 566	1.40 579	1.59 624	1.15 610	0.87 516	0.86 552	0.28 554	0.28 588	0.28 556	0.23 521	0.28 532	0.38 599

NVstereo2D	0.60 520	0.30 494	0.75 538	0.48 500	0.43 575	0.89 540	0.48 501	1.05 492	1.15 575	0.66 341	0.86 388	0.88 483	0.70 510	0.99 553	0.65 506	0.32 583	0.15 420	0.28 556	0.20 464	0.40 593	0.36 588

rvit_105_1	0.54 482	0.40 557	0.76 543	0.58 594	0.37 535	0.59 413	0.68 587	0.70 331	0.94 498	0.82 443	0.69 295	0.73 423	0.58 428	0.78 477	0.54 473	0.32 583	0.29 593	0.31 574	0.34 602	0.23 488	0.20 454

STTStereo	0.55 484	0.37 534	0.76 543	0.44 438	0.31 478	0.60 420	0.44 479	0.96 453	0.86 443	0.99 545	0.90 412	0.96 509	0.58 428	0.71 434	0.61 494	0.25 523	0.23 551	0.26 535	0.32 597	0.24 501	0.23 499

NCC-stereo	0.78 562	0.40 557	0.76 543	0.61 606	0.67 633	0.81 520	0.69 592	1.54 637	1.11 565	0.90 503	1.36 570	1.33 594	1.16 611	1.19 588	0.88 562	0.31 571	0.30 598	0.37 599	0.48 637	0.33 564	0.33 573

Abc-Net	0.78 562	0.40 557	0.76 543	0.61 606	0.67 633	0.81 520	0.69 592	1.54 637	1.11 565	0.90 503	1.36 570	1.33 594	1.16 611	1.19 588	0.88 562	0.31 571	0.30 598	0.37 599	0.48 637	0.33 564	0.33 573
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 619	0.36 527	0.76 543	0.49 515	0.44 582	1.23 605	0.67 582	1.11 517	1.23 589	2.84 667	3.95 671	3.28 662	1.83 652	1.25 599	0.99 588	0.44 622	0.34 621	0.34 587	0.37 607	0.41 599	0.40 605

rvit_0105_3	0.47 401	0.34 516	0.77 548	0.54 575	0.31 478	0.49 343	0.47 493	0.63 263	0.79 405	0.65 328	0.59 264	0.64 363	0.50 380	0.65 385	0.39 367	0.29 561	0.27 584	0.29 565	0.28 574	0.21 448	0.20 454

CSAN	0.83 576	0.49 582	0.77 548	0.60 604	0.41 563	1.14 591	1.06 641	1.19 555	1.46 622	1.32 611	1.43 586	1.37 601	1.19 616	1.27 603	0.86 552	0.39 612	0.31 607	0.36 594	0.37 607	0.35 575	0.34 581

ARAFT	0.47 401	0.24 399	0.79 550	0.42 397	0.25 301	0.55 375	0.55 545	0.75 365	0.81 415	0.89 495	0.75 317	0.73 423	0.47 361	0.88 519	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.23 486	0.22 505	0.14 191	0.13 232

iResNet	0.49 432	0.29 485	0.79 550	0.42 397	0.21 161	0.61 423	0.40 436	0.82 394	0.99 517	0.87 481	1.12 509	0.69 395	0.53 391	0.78 477	0.51 458	0.15 244	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.15 310

DFGA-Net	0.45 375	0.29 485	0.80 552	0.42 397	0.32 495	0.53 362	0.35 342	0.78 381	0.89 470	0.66 341	0.75 317	0.48 269	0.39 313	0.74 454	0.60 490	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.18 408	0.20 424	0.17 380

PWCDC_ROB	0.89 584	0.49 582	0.80 552	0.74 635	0.40 556	1.03 569	0.39 425	1.33 602	2.35 659	1.02 558	3.77 665	0.81 460	0.92 579	1.20 590	0.90 574	0.34 598	0.22 541	0.24 503	0.20 464	0.34 570	0.29 545

PA-Net	0.67 535	0.43 565	0.83 554	0.50 529	0.53 612	0.94 549	0.68 587	1.10 511	1.14 574	0.80 421	0.88 404	0.87 478	0.77 538	1.02 562	0.88 562	0.24 513	0.41 636	0.29 565	0.44 627	0.26 517	0.34 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 510	0.28 473	0.84 555	0.45 463	0.35 523	0.61 423	0.35 342	1.27 590	1.21 586	0.99 545	1.27 554	0.72 412	0.58 428	0.67 405	0.48 443	0.27 543	0.21 534	0.24 503	0.23 521	0.29 536	0.29 545

sAnonymous2	0.40 326	0.39 552	0.85 556	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 617

CroCo_RVC	0.40 326	0.39 552	0.85 556	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 617

CC-Net-ROB	0.82 570	0.96 645	0.85 556	0.58 594	0.45 586	1.27 609	0.70 597	1.17 551	1.02 531	0.83 455	1.23 547	0.90 492	0.77 538	1.06 567	0.69 516	0.46 626	0.34 621	1.71 662	0.38 610	0.59 636	0.36 588

MDST_ROB	0.91 588	0.27 459	0.85 556	0.63 612	0.41 563	2.53 654	0.71 603	1.60 640	1.13 571	2.83 666	1.73 612	0.97 511	0.69 497	1.61 627	0.73 527	0.25 523	0.22 541	0.32 580	0.28 574	0.25 510	0.24 508

FBW_ROB	0.88 582	0.50 586	0.85 556	0.55 583	0.40 556	1.17 597	0.78 613	1.50 629	1.37 611	1.33 613	1.27 554	1.48 613	1.00 597	2.57 664	0.98 587	0.25 523	0.32 613	0.45 617	0.30 582	0.34 570	0.28 538

Anonymous3	0.46 386	0.34 516	0.86 561	0.50 529	0.37 535	0.81 520	0.50 512	0.72 344	0.65 316	0.51 259	0.65 280	0.45 255	0.45 351	0.64 378	0.38 359	0.24 513	0.24 560	0.22 465	0.21 487	0.23 488	0.23 499

GANetREF_RVC	0.80 566	0.75 627	0.86 561	0.66 621	0.42 569	1.15 593	0.98 635	1.14 534	1.19 582	1.01 555	1.02 470	1.10 555	0.90 573	1.15 582	0.76 532	0.48 630	0.39 633	0.57 636	0.38 610	0.63 638	0.46 623
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
BStereo	0.27 153	0.16 86	0.88 563	0.34 109	0.22 190	0.22 30	0.31 262	0.39 80	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

Wave_Phase_stereo	0.30 193	0.16 86	0.88 563	0.34 109	0.22 190	0.64 451	0.31 262	0.54 205	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

Select-FE	0.46 386	0.24 399	0.88 563	0.42 397	0.35 523	0.33 195	0.19 23	0.90 428	0.37 166	0.60 289	1.01 461	0.97 511	0.80 549	0.72 440	0.28 228	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.20 464	0.15 255	0.24 508

otaku	1.04 604	0.93 642	0.88 563	1.33 659	1.05 658	1.66 634	0.70 597	1.40 618	1.18 580	1.08 580	1.32 566	1.33 594	0.91 574	1.23 597	0.76 532	0.72 648	0.46 648	1.24 657	0.50 642	1.40 659	0.75 645

APVNet	0.71 546	0.37 534	0.89 567	0.56 586	0.45 586	1.18 599	0.68 587	1.41 619	0.85 438	0.81 434	1.15 527	1.04 534	0.81 550	1.10 577	1.17 608	0.26 533	0.28 588	0.32 580	0.31 590	0.29 536	0.30 554

YMNet	0.66 530	0.38 544	0.90 568	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 594	1.29 560	1.12 559	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 607	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

YMNet_1	0.66 530	0.38 544	0.90 568	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 594	1.29 560	1.12 559	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 607	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

Ntro	1.09 615	0.97 648	0.91 570	1.44 660	1.19 660	1.69 637	0.80 616	1.35 608	1.25 597	1.00 550	1.29 560	1.31 586	0.97 592	1.26 600	0.84 547	0.84 652	0.43 643	1.36 658	0.50 642	1.56 661	0.78 647

DANet	0.71 546	0.45 574	0.91 570	0.59 598	0.40 556	0.81 520	0.40 436	0.97 457	0.84 430	1.20 601	1.22 543	1.33 594	0.88 571	1.16 584	1.24 612	0.27 543	0.23 551	0.31 574	0.25 546	0.35 575	0.32 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 546	0.51 590	0.95 572	0.64 613	0.45 586	0.91 543	0.53 536	1.48 626	1.13 571	0.93 520	1.35 569	1.02 530	0.99 594	0.92 537	0.80 539	0.30 568	0.27 584	0.28 556	0.24 537	0.23 488	0.24 508

ELAS	1.63 646	0.61 612	0.95 572	0.68 628	0.55 616	3.01 669	1.55 669	2.39 661	2.33 658	3.64 677	3.89 669	2.75 653	2.90 671	2.15 654	2.27 654	0.52 636	0.45 646	0.50 631	0.48 637	0.54 628	0.52 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 535	0.72 624	0.96 574	0.70 631	0.48 599	0.62 431	0.47 493	1.08 504	1.03 536	0.94 523	0.82 364	0.93 502	0.83 559	1.33 609	0.80 539	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.28 574	0.44 605	0.24 508

S-Stereo	0.74 553	0.35 522	0.96 574	0.56 586	0.45 586	0.82 528	0.60 561	1.24 582	1.60 636	0.96 532	1.41 581	1.12 559	0.94 585	0.80 484	1.04 597	0.26 533	0.31 607	0.28 556	0.25 546	0.32 557	0.47 628

pmcnn	1.23 627	0.29 485	0.96 574	0.40 316	0.23 238	0.95 552	0.69 592	1.16 546	1.28 603	1.67 635	2.33 635	11.15 691	0.86 564	0.93 543	0.88 562	0.15 244	0.12 279	0.12 44	0.10 77	0.15 255	0.15 310

TCMNet	0.66 530	0.39 552	0.98 577	0.59 598	0.61 627	0.96 555	0.55 545	1.05 492	0.90 473	0.84 462	1.14 521	0.89 487	0.65 476	0.85 509	1.01 593	0.26 533	0.26 575	0.31 574	0.28 574	0.32 557	0.29 545

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 525	0.28 473	0.99 578	0.40 316	0.30 456	1.03 569	0.56 551	1.10 511	0.99 517	0.97 537	1.22 543	1.06 540	0.69 497	1.07 570	0.95 581	0.19 416	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.22 471	0.21 474

ACV-stereo	0.62 523	0.34 516	1.00 579	0.43 418	0.31 478	1.20 601	0.40 436	0.75 365	0.83 425	0.64 319	0.77 327	2.10 639	1.03 599	0.81 487	0.64 504	0.21 457	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.21 448	0.21 474

FINET	0.67 535	0.42 563	1.00 579	0.46 484	0.43 575	0.83 531	0.89 626	1.08 504	1.50 624	0.87 481	1.14 521	0.71 403	0.68 493	0.92 537	0.70 519	0.36 606	0.30 598	0.26 535	0.24 537	0.35 575	0.33 573

ELAS_RVC	1.60 644	0.61 612	1.01 581	0.70 631	0.56 619	2.00 646	1.89 678	1.96 654	2.65 662	3.33 675	3.26 657	3.03 656	3.41 677	2.49 662	2.09 647	0.52 636	0.45 646	0.50 631	0.48 637	0.54 628	0.52 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.87 652	0.85 638	1.03 582	0.75 638	0.62 628	2.04 648	0.65 576	1.74 650	1.55 629	1.52 624	1.90 622	2.36 647	12.92 690	3.85 675	1.74 633	0.44 622	0.31 607	0.82 649	0.46 628	0.84 645	1.10 665

G-Net	0.95 592	0.46 576	1.04 583	0.64 613	0.48 599	2.12 650	0.64 574	1.01 476	0.87 452	1.75 638	2.82 654	1.30 585	1.64 645	1.06 567	0.96 583	0.36 606	0.29 593	0.35 589	0.25 546	0.45 609	0.42 610

anonymity	0.97 595	0.89 640	1.05 584	0.92 643	1.03 656	0.97 557	0.81 617	1.29 594	0.91 480	1.07 576	0.98 450	1.00 521	0.95 588	1.02 562	0.92 577	0.96 655	0.95 677	0.90 651	0.91 667	0.92 648	0.94 655

SANet	1.07 611	0.41 561	1.06 585	0.48 500	0.30 456	1.41 617	0.94 632	1.42 620	3.36 671	1.58 626	2.43 640	2.33 646	1.70 646	1.34 611	1.07 599	0.28 554	0.24 560	0.26 535	0.23 521	0.34 570	0.30 554

PDISCO_ROB	0.91 588	0.48 578	1.06 585	0.99 645	0.97 650	1.67 636	0.63 570	1.64 644	1.59 633	1.06 573	1.18 536	1.31 586	0.79 545	1.55 622	0.97 584	0.49 632	0.22 541	0.45 617	0.40 617	0.45 609	0.37 593

SPS-STEREO	1.25 629	0.93 642	1.06 585	1.04 650	1.03 656	1.41 617	0.91 630	1.51 632	1.19 582	2.09 649	1.83 618	1.94 636	1.39 628	1.62 628	1.39 623	0.97 657	0.94 676	0.90 651	0.89 663	0.96 651	0.96 658
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Replicate-Monster	0.26 130	0.15 57	1.07 588	0.30 23	0.17 37	0.38 259	0.19 23	0.43 128	0.39 187	0.23 45	0.21 26	0.23 64	0.21 72	0.45 179	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 278

PSMNet-RUCA	0.76 556	0.75 627	1.08 589	1.01 648	0.90 644	0.69 472	0.50 512	1.11 517	1.03 536	0.78 414	1.11 505	0.80 457	0.72 518	0.88 519	0.63 501	0.53 640	0.27 584	0.76 644	0.46 628	0.66 640	0.47 628

ACVNet-4b	1.35 634	1.31 659	1.10 590	1.90 670	1.59 664	1.92 643	0.77 611	1.52 635	1.62 637	1.05 569	1.60 605	2.11 640	0.94 585	1.64 631	0.77 536	1.30 667	0.35 623	2.03 670	0.67 653	1.88 672	0.84 650

GwcNet	0.69 540	0.36 527	1.10 590	0.51 545	0.42 569	1.08 580	0.50 512	1.21 562	1.16 576	1.00 550	1.37 573	1.06 540	0.79 545	0.92 537	0.94 578	0.25 523	0.24 560	0.24 503	0.22 505	0.23 488	0.26 521

FADNet	0.61 522	0.51 590	1.10 590	0.45 463	0.44 582	0.65 461	0.41 453	1.19 555	1.05 546	0.70 366	0.84 375	0.98 515	0.66 484	0.82 490	0.50 448	0.29 561	0.30 598	0.27 548	0.30 582	0.46 612	0.35 586

ACVNet_1	1.46 639	1.33 660	1.12 593	1.91 671	1.62 665	1.83 642	0.98 635	2.00 656	1.85 645	1.39 616	1.53 600	2.32 645	1.53 635	1.34 611	1.11 602	1.30 667	0.50 650	2.06 672	0.58 648	1.93 674	0.95 657

Selective-IGEV-i16pc	0.56 495	0.20 259	1.13 594	0.40 316	0.31 478	2.00 646	0.66 579	0.68 307	1.11 565	0.51 259	0.81 358	0.68 390	0.36 289	0.67 405	0.40 375	0.31 571	0.17 472	0.17 281	0.18 408	0.19 406	0.20 454

NVStereoNet_ROB	1.24 628	0.90 641	1.13 594	0.86 641	0.88 643	1.11 585	0.99 637	1.42 620	1.53 626	1.59 628	2.48 641	2.24 643	1.53 635	1.96 647	1.30 617	0.76 650	0.70 658	0.78 646	1.00 670	0.71 643	0.88 653
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 520	0.53 601	1.14 596	0.46 484	0.39 551	0.61 423	0.39 425	1.12 523	0.87 452	0.70 366	0.84 375	1.04 534	0.55 409	0.94 550	0.69 516	0.26 533	0.25 568	0.28 556	0.28 574	0.31 551	0.31 564

WAO-6	2.04 659	1.50 665	1.16 597	1.70 663	1.67 669	2.69 656	1.44 667	3.06 667	3.63 675	1.98 646	3.27 658	3.54 668	2.07 659	2.36 659	2.22 651	1.31 669	0.91 672	2.04 671	1.22 680	1.73 665	1.27 674

IMH-64-1	1.86 650	1.62 669	1.16 597	2.20 674	1.89 674	2.33 652	1.30 656	2.89 665	2.29 655	1.66 633	2.80 652	2.49 649	1.61 642	2.10 651	1.78 638	1.60 671	0.74 661	2.43 676	1.02 671	2.12 675	1.17 669

IMH-64	1.86 650	1.62 669	1.16 597	2.20 674	1.89 674	2.33 652	1.30 656	2.89 665	2.29 655	1.66 633	2.80 652	2.49 649	1.61 642	2.10 651	1.78 638	1.60 671	0.74 661	2.43 676	1.02 671	2.12 675	1.17 669

FADNet-RVC-Resample	0.56 495	0.33 511	1.16 597	0.49 515	0.34 516	0.71 482	0.43 470	1.01 476	0.93 491	0.82 443	0.87 396	0.74 429	0.67 487	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.18 494	0.26 535	0.27 568	0.26 517	0.27 531

STTRV1_RVC	0.82 570	0.59 608	1.16 597	0.67 624	0.81 640	1.11 585	0.63 570	1.30 597	1.11 565	0.98 542	1.33 567	1.08 547	0.95 588	1.26 600	0.87 558	0.55 642	0.25 568	0.43 613	0.39 614	0.58 635	0.40 605

FADNet_RVC	0.55 484	0.37 534	1.17 602	0.44 438	0.31 478	0.56 389	0.34 317	1.06 496	0.88 456	0.67 346	0.90 412	0.61 348	0.65 476	0.93 543	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.26 535	0.23 521	0.31 551	0.28 538

SHD	0.93 591	0.50 586	1.18 603	0.59 598	0.46 594	0.97 557	0.48 501	1.70 648	2.15 650	1.58 626	1.37 573	1.42 606	1.19 616	1.31 607	1.60 629	0.31 571	0.26 575	0.32 580	0.33 600	0.40 593	0.42 610

RainbowNet	1.35 634	1.49 664	1.19 604	1.88 669	1.45 662	1.48 623	1.07 643	1.61 642	1.55 629	1.20 601	1.59 604	1.54 619	1.13 608	1.34 611	0.97 584	1.36 670	0.70 658	1.82 664	0.79 659	1.71 664	1.07 664

SAMSARA	1.07 611	0.65 618	1.19 604	1.06 652	0.90 644	1.76 640	1.76 675	1.46 624	1.44 620	1.51 622	1.16 532	2.00 638	1.14 609	1.48 620	1.31 618	0.39 612	0.44 645	0.35 589	0.38 610	0.49 618	0.49 634

MFMNet_re	1.14 619	0.97 648	1.19 604	0.99 645	0.95 648	1.25 607	1.22 652	1.39 615	1.55 629	1.69 636	1.67 610	1.21 573	1.53 635	1.12 580	0.99 588	0.87 654	0.75 665	0.79 647	0.75 656	0.90 646	0.94 655

IMH	2.04 659	1.62 669	1.20 607	2.20 674	1.89 674	2.91 668	1.30 656	3.11 668	3.03 667	1.81 640	3.35 662	3.03 656	1.90 653	2.48 661	1.80 640	1.66 674	0.77 667	2.45 678	1.04 674	2.15 677	1.19 673

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 161	0.23 361	1.22 608	0.34 109	0.21 161	0.29 130	0.21 64	0.41 102	0.33 119	0.24 56	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.33 74	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

RTSC	0.87 580	0.48 578	1.23 609	0.52 558	0.37 535	1.13 590	0.50 512	1.34 604	1.79 642	1.51 622	1.24 549	1.12 559	0.81 550	1.62 628	2.16 648	0.25 523	0.19 512	0.23 486	0.24 537	0.30 545	0.31 564

Consistency-Raft	1.01 599	0.81 633	1.24 610	0.84 640	0.97 650	0.81 520	0.84 621	1.30 597	1.59 633	1.05 569	1.68 611	1.12 559	0.91 574	0.92 537	1.11 602	0.65 645	0.74 661	0.79 647	0.90 664	1.06 656	0.79 649

SGM+DAISY	1.35 634	0.94 644	1.25 611	0.96 644	1.00 654	1.52 626	1.02 640	1.34 604	1.21 586	2.64 662	2.65 649	2.44 648	1.56 639	1.64 631	1.26 614	0.97 657	0.95 677	0.90 651	0.90 664	0.94 649	0.96 658

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 413	0.21 298	1.26 612	0.39 273	0.51 607	0.28 118	0.30 234	1.25 586	0.44 216	0.68 352	1.11 505	0.86 472	0.33 244	0.67 405	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.20 464	0.22 471	0.24 508

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 161	0.51 590	1.28 613	0.31 40	0.19 96	0.22 30	0.22 81	0.45 143	0.28 69	0.23 45	0.32 127	0.25 94	0.24 110	0.32 59	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

PVD	1.28 631	0.67 621	1.28 613	0.74 635	0.62 628	1.50 624	0.84 621	1.99 655	2.96 666	2.18 652	2.36 638	1.85 633	1.95 656	1.92 644	1.94 643	0.39 612	0.36 626	0.49 629	0.37 607	0.51 621	0.64 642

PWC_ROB	0.87 580	0.52 598	1.28 613	0.50 529	0.32 495	0.91 543	0.37 381	1.36 611	1.46 622	1.61 629	2.59 647	1.16 570	1.01 598	1.34 611	1.40 624	0.25 523	0.18 494	0.28 556	0.20 464	0.29 536	0.28 538

DGSMNet	0.76 556	0.55 603	1.29 616	0.58 594	0.62 628	0.94 549	0.70 597	1.26 588	1.11 565	0.83 455	1.24 549	1.00 521	0.71 514	1.03 564	0.81 542	0.34 598	0.29 593	0.41 611	0.40 617	0.57 632	0.55 640

z-ln-s-r	0.66 530	0.36 527	1.30 617	0.39 273	0.26 349	0.57 395	0.63 570	0.80 388	1.03 536	0.80 421	1.43 586	0.91 494	0.76 531	1.08 573	1.87 642	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.14 258	0.20 424	0.16 358

CBFPSM	0.59 517	0.22 339	1.31 618	0.38 241	0.27 384	1.12 589	0.65 576	0.79 385	0.82 420	0.80 421	0.81 358	1.35 600	0.87 567	0.67 405	0.76 532	0.16 300	0.15 420	0.15 196	0.16 324	0.17 344	0.22 492

XQC	0.89 584	0.65 618	1.31 618	0.67 624	0.52 611	1.22 603	0.68 587	1.26 588	1.52 625	1.14 590	1.11 505	1.28 582	1.04 601	1.40 619	1.77 636	0.38 610	0.24 560	0.37 599	0.31 590	0.53 626	0.47 628

MSAF-DinoV2	1.04 604	0.38 544	1.32 620	0.54 575	0.29 437	0.89 540	0.72 605	1.52 635	1.24 591	1.05 569	1.41 581	2.98 655	1.49 634	2.74 665	2.83 660	0.22 484	0.14 389	0.20 408	0.22 505	0.32 557	0.32 568

ADCRef	0.80 566	0.43 565	1.32 620	0.50 529	0.45 586	1.07 576	0.51 528	1.07 500	0.98 512	1.17 592	1.42 583	0.87 478	0.91 574	0.85 509	3.19 662	0.18 384	0.16 452	0.23 486	0.23 521	0.22 471	0.21 474

Wz-Net-MNSev	0.76 556	0.40 557	1.34 622	0.50 529	0.40 556	1.44 621	0.83 618	1.15 538	1.16 576	1.25 608	1.20 541	1.13 565	0.81 550	1.16 584	1.00 592	0.22 484	0.19 512	0.24 503	0.23 521	0.28 532	0.26 521

WAO-8	2.92 666	1.55 667	1.35 623	1.79 666	1.63 667	5.23 678	1.22 652	4.58 681	12.56 689	2.84 667	4.07 673	4.83 673	2.72 669	3.49 670	2.25 652	1.27 664	0.91 672	1.99 666	1.15 678	1.86 669	1.15 667

WAO-7	1.90 653	1.20 655	1.35 623	1.27 657	1.06 659	2.84 662	1.56 670	3.23 670	3.06 669	2.23 654	3.33 661	3.17 660	2.28 661	3.12 666	2.21 649	1.02 659	0.91 672	1.06 655	1.03 673	1.04 654	0.97 661

Venus	2.92 666	1.55 667	1.35 623	1.79 666	1.63 667	5.23 678	1.22 652	4.58 681	12.56 689	2.84 667	4.06 672	4.83 673	2.72 669	3.49 670	2.25 652	1.27 664	0.91 672	1.99 666	1.15 678	1.86 669	1.15 667

ADCL	1.04 604	0.38 544	1.35 623	0.50 529	0.39 551	1.61 631	0.89 626	1.29 594	1.39 614	1.29 610	1.50 596	1.24 576	1.24 619	1.37 617	4.87 674	0.21 457	0.19 512	0.25 516	0.25 546	0.29 536	0.27 531

LVE	2.12 661	1.44 662	1.36 627	1.99 672	1.78 671	2.75 658	1.79 676	2.82 664	3.95 677	1.90 644	4.33 675	3.52 667	1.81 649	2.24 657	1.74 633	1.74 675	0.87 670	2.06 672	1.13 676	1.91 673	1.35 676

Dean	1.98 655	1.36 661	1.36 627	2.12 673	1.81 673	2.74 657	1.36 662	3.37 674	3.80 676	2.08 648	3.32 660	3.21 661	1.82 650	1.71 636	1.67 630	1.27 664	0.77 667	1.99 666	0.90 664	1.86 669	1.03 663

Wz-Net-LNSev	0.71 546	0.51 590	1.36 627	0.50 529	0.41 563	1.15 593	0.69 592	1.21 562	1.07 558	1.02 558	1.12 509	1.08 547	0.87 567	0.89 525	0.89 572	0.24 513	0.22 541	0.21 450	0.19 439	0.26 517	0.26 521

ACVNet_2	1.65 647	1.27 658	1.41 630	1.75 665	1.62 665	2.22 651	1.20 649	2.30 660	2.62 661	1.78 639	2.56 644	3.03 656	1.61 642	1.54 621	1.12 606	1.06 660	0.58 655	1.82 664	0.70 655	1.82 668	0.96 658

TorneroNet-64	3.44 669	1.86 673	1.42 631	2.58 681	2.28 679	6.87 681	1.68 672	4.70 683	12.03 686	2.31 656	5.59 685	8.25 686	2.55 666	3.97 676	2.73 658	1.81 676	0.74 661	2.57 680	1.07 675	2.35 679	1.44 677

MonStereo1	1.98 655	1.48 663	1.43 632	1.81 668	1.69 670	2.88 665	0.78 613	2.47 662	3.47 672	2.20 653	4.36 676	3.39 665	2.50 664	2.18 655	1.58 628	1.19 662	0.54 651	1.65 661	0.87 662	1.78 666	1.29 675

SDNR	0.86 579	0.37 534	1.47 633	0.40 316	0.38 545	3.38 671	0.33 301	0.90 428	0.98 512	0.99 545	2.09 632	0.59 336	0.71 514	1.29 604	0.70 519	0.51 635	0.56 653	0.36 594	0.26 561	0.43 604	0.46 623

TorneroNet	4.53 680	1.89 674	1.48 634	2.55 679	2.27 678	13.78 691	1.69 673	4.84 685	23.73 706	2.89 670	7.70 689	7.06 685	2.69 668	4.26 678	3.42 665	1.84 677	0.77 667	2.68 682	1.13 676	2.42 680	1.47 678

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 602	0.57 606	1.51 635	0.67 624	0.50 603	2.57 655	1.66 671	1.20 560	1.43 617	1.38 615	1.57 603	1.33 594	0.92 579	1.64 631	0.88 562	0.37 609	0.39 633	0.46 620	0.60 649	0.41 599	0.40 605

ADCP+	1.06 609	0.35 522	1.51 635	0.49 515	0.51 607	1.45 622	0.55 545	1.25 586	1.03 536	1.16 591	1.15 527	1.10 555	1.07 604	1.56 624	6.75 681	0.19 416	0.16 452	0.23 486	0.21 487	0.28 532	0.21 474

DStereoSA	1.73 649	0.63 616	1.57 637	0.80 639	0.79 639	1.26 608	1.30 656	1.34 604	1.43 617	1.24 606	7.52 688	0.92 499	7.68 684	1.65 635	2.29 655	0.41 617	0.29 593	0.63 640	0.60 649	1.04 654	1.18 671

KSHMR	2.57 663	1.93 675	1.69 638	2.63 682	2.42 681	2.86 664	2.07 679	3.27 672	6.50 681	2.49 661	3.36 663	3.41 666	1.92 654	2.49 662	1.94 643	2.13 681	1.40 684	2.79 686	1.50 684	2.73 683	1.77 679

PASM	0.90 587	0.64 617	1.69 638	0.69 630	0.69 636	0.78 508	0.84 621	1.03 484	1.26 600	1.19 596	1.15 527	1.31 586	0.98 593	1.24 598	1.03 594	0.52 636	0.56 653	0.59 639	0.66 652	0.56 630	0.54 639

z-mn7	1.00 598	0.50 586	1.70 640	0.53 568	0.36 528	1.75 639	0.71 603	1.22 570	2.28 654	0.96 532	2.54 643	1.42 606	0.95 588	2.19 656	1.54 627	0.22 484	0.19 512	0.21 450	0.20 464	0.27 528	0.25 515

ktn	2.98 668	2.25 679	1.73 641	2.84 683	2.53 684	3.76 675	2.15 680	3.70 676	5.47 680	2.75 664	5.17 684	5.94 680	2.48 663	3.23 667	2.46 656	2.34 685	1.44 685	2.78 685	2.03 687	2.45 681	2.01 683

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 632	0.87 639	1.76 642	0.86 641	0.56 619	4.29 676	1.79 676	1.50 629	1.98 647	1.61 629	1.85 620	1.84 631	1.41 629	1.89 642	1.36 620	0.48 630	0.40 635	0.56 635	0.57 647	0.69 641	0.48 631

notaker	2.76 664	2.29 680	1.80 643	2.96 684	2.58 685	2.90 667	1.75 674	3.24 671	3.05 668	2.78 665	4.24 674	6.15 682	2.51 665	3.34 668	2.75 659	2.31 683	1.18 680	3.00 687	1.65 685	2.84 686	1.97 681

aanetorigin	0.83 576	0.56 604	1.87 644	0.49 515	0.38 545	0.56 389	0.66 579	0.70 331	1.00 524	2.42 659	2.02 629	1.31 586	1.18 614	0.93 543	1.13 607	0.20 440	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.27 528	0.30 554

DPSNet	0.99 597	0.42 563	1.88 645	0.53 568	0.41 563	1.59 630	1.26 655	2.21 659	1.43 617	1.10 584	1.11 505	1.46 609	1.95 656	1.34 611	1.26 614	0.34 598	0.25 568	0.25 516	0.21 487	0.46 612	0.37 593

MFN_U_SF_RVC	1.09 615	0.59 608	1.97 646	0.67 624	0.44 582	1.93 644	0.60 561	1.85 652	1.36 609	1.61 629	1.54 601	1.95 637	1.37 627	1.64 631	1.73 632	0.40 616	0.37 627	0.45 617	0.48 637	0.44 605	0.44 617

psmorigin	0.82 570	0.51 590	2.09 647	0.49 515	0.41 563	0.85 535	0.50 512	1.04 487	0.88 456	1.45 618	1.43 586	1.50 615	1.06 602	1.22 596	0.97 584	0.31 571	0.32 613	0.27 548	0.27 568	0.33 564	0.42 610

Wz-Net-SNSev	0.91 588	0.73 625	2.13 648	0.56 586	0.45 586	0.95 552	1.13 646	1.34 604	1.24 591	1.02 558	1.30 563	1.46 609	0.86 564	1.81 639	1.50 626	0.25 523	0.23 551	0.25 516	0.26 561	0.32 557	0.29 545

iinet-f	0.67 535	0.26 442	2.15 649	0.39 273	0.31 478	1.19 600	0.56 551	0.84 402	0.84 430	0.80 421	1.17 534	1.05 538	0.84 561	0.71 434	1.21 611	0.20 440	0.18 494	0.17 281	0.15 290	0.20 424	0.20 454

ADCMid	1.14 619	0.52 598	2.23 650	0.53 568	0.43 575	1.07 576	0.75 609	1.23 575	1.05 546	2.15 651	1.44 589	1.50 615	1.43 631	1.56 624	5.01 675	0.26 533	0.24 560	0.29 565	0.31 590	0.37 586	0.33 573

w-ln-seven-2	0.76 556	0.43 565	2.32 651	0.52 558	0.38 545	0.90 542	0.65 576	1.11 517	1.12 570	1.19 596	1.28 556	1.09 551	0.99 594	1.07 570	0.87 558	0.20 440	0.19 512	0.23 486	0.22 505	0.26 517	0.22 492

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 207	0.38 544	2.34 652	0.33 79	0.19 96	0.20 19	0.22 81	0.43 128	0.29 81	0.22 39	0.25 65	0.22 49	0.26 139	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

AnyNet_C32	1.16 623	0.62 615	2.40 653	0.57 592	0.55 616	1.41 617	1.34 661	1.18 554	1.24 591	1.49 619	1.42 583	1.39 603	1.20 618	1.55 622	4.82 673	0.29 561	0.28 588	0.29 565	0.34 602	0.38 590	0.42 610

w-ln-seven	0.96 593	0.48 578	2.41 654	0.54 575	0.50 603	1.41 617	0.70 597	1.67 646	1.81 643	1.49 619	1.50 596	1.26 578	0.87 567	1.15 582	1.80 640	0.23 501	0.21 534	0.25 516	0.25 546	0.31 551	0.26 521

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 495	3.08 687	2.43 655	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.32 113	0.28 110	0.24 55	0.18 18	0.18 31	0.31 50	0.22 71	1.09 661	0.08 2	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.97 661

ADCPNet	1.03 603	0.48 578	2.70 656	0.54 575	0.42 569	1.40 615	0.75 609	1.13 525	1.07 558	1.22 603	1.42 583	1.68 626	1.09 605	1.36 616	3.45 666	0.30 568	0.28 588	0.29 565	0.32 597	0.37 586	0.35 586

LE_ROB	4.42 679	0.24 399	2.75 657	0.42 397	0.23 238	1.57 629	0.90 629	1.71 649	17.88 700	16.56 702	4.88 679	5.17 677	18.85 702	1.63 630	14.62 690	0.17 349	0.14 389	0.16 234	0.16 324	0.19 406	0.17 380

DispFullNet	1.60 644	2.63 685	2.75 657	2.56 680	1.79 672	1.24 606	0.47 493	1.37 613	1.45 621	1.87 641	1.50 596	1.55 620	2.46 662	2.04 650	1.04 597	0.59 643	0.18 494	2.32 675	0.68 654	2.29 678	1.14 666

AANet	1.13 618	1.01 650	2.99 659	0.44 438	0.37 535	0.91 543	0.54 540	1.27 590	2.31 657	2.35 657	2.37 639	2.22 641	1.53 635	1.18 587	1.43 625	0.32 583	0.23 551	0.28 556	0.25 546	0.35 575	0.33 573

PWCK	1.92 654	1.66 672	3.12 660	1.65 662	0.91 646	2.84 662	2.26 682	2.10 657	2.41 660	2.36 658	2.31 633	2.22 641	1.82 650	3.43 669	2.03 646	1.61 673	0.71 660	1.51 659	0.82 661	1.69 663	0.91 654

zh-sn7	1.09 615	0.75 627	3.23 661	0.57 592	0.42 569	1.11 585	0.89 626	1.19 555	1.27 601	1.41 617	1.98 627	1.25 577	1.47 633	1.99 648	2.62 657	0.26 533	0.26 575	0.26 535	0.27 568	0.35 575	0.30 554

ADCS	1.51 641	0.61 612	3.42 662	0.59 598	0.51 607	1.27 609	1.08 644	1.59 639	1.81 643	1.91 645	1.66 608	1.51 618	1.42 630	1.94 646	8.60 683	0.33 592	0.32 613	0.33 585	0.36 606	0.44 605	0.42 610

DeepPrunerF	0.89 584	0.52 598	3.43 663	0.68 628	0.81 640	0.72 489	0.72 605	1.22 570	1.99 648	0.93 520	1.01 461	0.87 478	0.86 564	1.08 573	0.95 581	0.34 598	0.28 588	0.43 613	0.39 614	0.30 545	0.32 568

MADNet++	4.03 675	2.70 686	3.44 664	3.72 689	3.44 688	4.44 677	3.52 687	3.95 679	3.61 674	4.46 679	4.98 681	4.10 669	4.58 681	7.00 685	5.89 677	3.74 687	3.67 692	3.27 689	2.71 690	3.70 690	3.66 689

UNDER WATER	3.46 670	2.07 678	3.64 665	3.09 685	2.48 682	3.75 674	2.42 684	3.31 673	13.77 691	2.90 671	2.95 655	5.84 678	3.69 678	3.69 672	3.48 667	2.07 680	1.11 679	2.70 684	1.40 682	2.84 686	1.98 682

UNDER WATER-64	3.53 671	2.01 676	3.94 666	3.22 687	2.49 683	5.41 680	2.60 685	3.43 675	12.41 688	3.03 672	2.68 650	6.07 681	4.04 679	3.79 674	3.33 663	2.02 679	1.24 682	2.63 681	1.46 683	2.78 684	2.08 684

zh-mn7	1.08 614	0.65 618	4.00 667	0.52 558	0.38 545	1.16 596	0.62 568	1.15 538	1.77 641	1.74 637	2.31 633	1.17 571	0.91 574	2.10 651	1.77 636	0.24 513	0.21 534	0.22 465	0.22 505	0.25 510	0.28 538

WZ-Net	1.19 625	0.59 608	4.07 668	0.62 610	0.51 607	1.34 612	1.31 660	1.32 600	1.74 640	1.53 625	1.65 606	1.74 628	1.28 623	2.25 658	2.01 645	0.27 543	0.21 534	0.23 486	0.25 546	0.40 593	0.39 602

HanzoNet	6.76 685	2.45 682	4.22 669	3.19 686	2.94 687	3.62 673	2.28 683	4.79 684	7.20 682	14.00 698	13.19 697	17.49 697	22.30 703	13.25 692	6.19 678	4.20 689	1.93 687	3.10 688	2.56 689	3.35 688	2.88 688

Wz-Net-TNSev	1.14 619	1.06 653	4.32 670	0.49 515	0.42 569	1.51 625	1.11 645	1.48 626	1.40 616	1.22 603	1.26 553	1.58 623	1.43 631	1.76 637	1.70 631	0.32 583	0.31 607	0.26 535	0.30 582	0.41 599	0.41 609

SuperB	1.04 604	0.37 534	4.81 671	0.43 418	0.31 478	0.99 562	0.46 486	1.02 480	2.09 649	1.09 582	1.09 502	0.75 431	0.81 550	1.06 567	1.76 635	0.19 416	0.15 420	0.17 281	0.15 290	2.82 685	0.26 521

tt	6.20 683	0.20 259	5.89 672	3.55 688	2.07 677	11.26 687	19.21 694	11.74 691	5.46 679	2.69 663	2.04 631	4.87 676	6.25 683	3.70 673	7.09 682	8.32 695	11.17 704	4.93 692	5.41 696	5.74 692	2.37 685

EDNetEfficient	1.46 639	0.80 632	6.12 673	0.47 492	0.39 551	0.69 472	0.83 618	0.90 428	2.77 665	3.50 676	1.96 626	1.66 625	2.03 658	1.26 600	4.18 671	0.21 457	0.18 494	0.21 450	0.20 464	0.41 599	0.39 602

JetBlue	2.78 665	1.26 657	7.04 674	1.16 654	1.48 663	8.00 684	6.02 689	2.60 663	1.92 646	2.12 650	2.64 648	3.34 664	3.05 673	6.49 682	3.39 664	0.78 651	0.76 666	0.75 643	0.76 657	0.97 653	1.18 671

AnyNet_C01	1.56 642	1.05 651	7.45 675	0.64 613	0.54 614	1.99 645	1.38 663	1.43 622	1.36 609	1.63 632	1.92 623	1.84 631	1.33 626	2.40 660	4.03 668	0.33 592	0.32 613	0.32 580	0.34 602	0.44 605	0.45 621

DPSimNet_ROB	3.58 673	2.45 682	8.57 676	2.53 678	2.37 680	2.88 665	3.77 688	3.14 669	3.23 670	4.71 683	3.86 668	4.68 671	4.87 682	4.07 677	5.62 676	2.33 684	2.33 688	2.47 679	2.52 688	2.51 682	2.64 686

TCMNet-wrong-test	8.97 686	10.42 692	8.74 677	19.56 696	17.61 695	12.53 690	9.01 691	13.59 693	2.18 651	4.64 681	5.11 683	14.63 693	11.09 689	7.19 686	9.73 684	5.56 694	0.89 671	3.77 690	3.11 691	10.34 696	9.80 693

Selective-IGEV-i16pb	1.07 611	0.24 399	9.45 678	0.41 352	0.32 495	1.76 640	0.59 558	1.00 466	1.54 628	0.66 341	1.20 541	0.98 515	0.57 418	0.78 477	0.62 497	0.27 543	0.17 472	0.18 334	0.20 464	0.21 448	0.23 499

LSM	4.74 681	0.77 630	10.16 679	0.70 631	56.56 711	1.02 566	1.00 639	1.24 582	1.62 637	2.04 647	2.34 636	1.33 594	1.17 613	1.38 618	1.09 601	0.33 592	0.49 649	0.39 604	0.46 628	0.51 621	10.09 694

light-stereo	3.53 671	1.05 651	10.69 680	9.45 694	6.82 689	2.10 649	0.64 574	3.71 677	2.70 664	4.77 685	4.98 681	6.83 684	1.32 624	6.71 683	1.35 619	1.20 663	1.29 683	0.66 641	0.77 658	1.79 667	1.85 680

MADNet+	2.23 662	2.43 681	10.85 681	1.22 656	0.91 646	2.76 659	1.40 664	2.12 658	1.67 639	1.32 611	1.74 614	1.86 634	1.74 648	6.25 681	4.41 672	0.65 645	0.64 656	0.58 638	0.54 646	0.80 644	0.76 646

RTS	1.98 655	0.96 645	11.36 682	0.65 618	0.57 622	2.77 660	1.40 664	1.39 615	2.26 652	1.89 642	2.56 644	1.32 591	1.25 620	5.20 679	4.05 669	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

RTSA	1.98 655	0.96 645	11.36 682	0.65 618	0.57 622	2.77 660	1.40 664	1.39 615	2.26 652	1.89 642	2.56 644	1.32 591	1.25 620	5.20 679	4.05 669	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

PML	40.80 715	29.24 703	11.87 684	7.20 691	14.47 691	92.13 717	213.69 720	7.63 687	23.35 705	74.72 719	190.14 720	50.17 717	26.15 706	21.39 699	12.70 688	8.76 696	2.92 690	8.45 698	3.25 692	13.26 699	4.42 690

JetRed	5.27 682	5.84 688	12.81 685	2.36 677	2.83 686	12.23 689	10.50 692	4.46 680	3.60 673	3.86 678	3.83 667	4.85 675	4.18 680	6.78 684	11.96 687	2.17 682	2.96 691	2.18 674	1.97 686	3.38 689	2.68 687

Selective-IGEV-i16pa	78.59 718	120.99 719	16.46 686	1.04 650	0.66 632	181.07 719	2.17 681	153.90 720	139.75 720	56.45 718	153.05 718	107.32 720	157.92 720	200.46 720	96.57 717	94.09 720	1.23 681	2.69 683	0.31 590	0.96 651	84.68 719

ASD4	9.96 688	8.86 691	17.78 687	7.17 690	9.80 690	16.08 692	28.92 698	9.77 690	8.20 684	7.02 689	7.08 687	8.47 687	9.57 687	11.17 691	20.26 694	4.12 688	4.14 693	5.57 696	4.74 693	5.53 691	4.90 691

Selective-IGEV-i1pa	15.35 693	22.27 702	18.31 688	1.71 664	0.87 642	28.61 706	12.26 693	25.48 707	20.48 704	19.78 703	22.75 703	28.20 706	22.64 704	29.07 705	17.31 692	12.88 702	2.88 689	6.84 697	0.99 669	1.67 662	12.03 702

USTest	12.99 691	14.18 693	20.00 689	16.24 695	14.97 692	20.80 694	31.95 701	16.20 696	10.91 685	8.79 691	9.48 691	13.94 692	10.50 688	16.11 693	21.44 696	3.17 686	4.82 694	5.08 693	5.36 695	8.81 695	7.13 692

DGTPSM_ROB	12.07 689	8.00 689	20.99 690	8.93 692	16.78 693	10.67 685	30.87 699	9.01 688	15.16 693	6.50 686	15.41 701	9.04 688	14.85 692	9.25 688	21.67 697	4.57 690	8.57 697	5.08 693	9.28 697	5.90 693	10.95 695

DPSMNet_ROB	12.08 690	8.00 689	21.00 691	8.97 693	16.79 694	10.67 685	30.89 700	9.02 689	15.17 694	6.51 687	15.41 701	9.04 688	14.85 692	9.27 689	21.67 697	4.58 691	8.57 697	5.09 695	9.29 700	5.90 693	10.95 695

LRCNet_RVC	21.24 700	31.15 704	21.41 692	28.98 703	23.82 701	3.13 670	0.60 561	20.96 703	1.59 633	25.58 704	28.15 708	21.99 704	14.79 691	21.94 703	16.41 691	28.89 714	14.87 705	33.53 711	31.28 711	29.51 712	26.16 709

iinet-test	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 697	18.39 696	24.48 696	34.18 702	20.02 697	15.35 695	12.55 693	12.85 692	18.13 699	15.39 695	19.59 694	24.25 699	8.86 697	8.72 699	8.95 699	9.28 697	12.74 697	11.26 698

IINet	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 697	18.39 696	24.48 696	34.18 702	20.02 697	15.35 695	12.55 693	12.85 692	18.13 699	15.39 695	19.59 694	24.25 699	8.86 697	8.72 699	8.95 699	9.28 697	12.74 697	11.26 698

Anonymous_1	33.25 702	18.26 696	23.92 695	20.54 699	21.28 700	25.59 698	35.94 704	22.01 706	15.57 697	13.33 695	13.49 698	18.08 698	15.29 694	20.36 696	24.60 701	16.28 706	8.84 701	66.59 715	118.00 717	155.73 720	11.23 697

xxxxx1	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 713	64.63 714	27.28 702	40.10 707	20.25 699	18.63 701	14.07 699	12.97 694	17.26 694	17.36 699	21.70 700	27.93 704	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

tt_ll	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 713	64.63 714	27.28 702	40.10 707	20.25 699	18.63 701	14.07 699	12.97 694	17.26 694	17.36 699	21.70 700	27.93 704	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

ff	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 713	64.63 714	27.28 702	40.10 707	20.25 699	18.63 701	14.07 699	12.97 694	17.26 694	17.36 699	21.70 700	27.93 704	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

DPSM_ROB	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 700	19.47 698	25.97 699	36.21 705	21.23 704	16.24 698	13.38 696	14.06 699	19.18 702	16.30 697	20.78 697	25.67 702	9.38 699	9.23 702	9.49 701	9.82 701	13.51 700	11.91 700

DPSM	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 700	19.47 698	25.97 699	36.21 705	21.23 704	16.24 698	13.38 696	14.06 699	19.18 702	16.30 697	20.78 697	25.67 702	9.38 699	9.23 702	9.49 701	9.82 701	13.51 700	11.91 700

HaxPig	31.96 701	37.24 707	34.27 701	24.37 702	24.88 702	18.26 693	19.86 695	20.64 702	28.52 707	35.97 713	38.75 713	25.57 705	28.72 707	33.88 706	34.39 707	35.94 715	38.87 716	37.80 712	40.48 714	39.68 713	41.15 714

DLNR_Zeroshot_test	20.09 699	36.28 705	38.04 702	169.85 718	61.80 713	0.23 40	0.20 39	13.88 694	0.37 166	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.62 352	0.28 228	5.46 693	0.10 93	0.15 196	0.11 140	72.60 716	0.11 127

DLNR-FE	20.05 698	36.38 706	38.08 703	170.06 719	60.08 712	0.23 40	0.20 39	14.13 695	0.36 149	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.63 363	0.28 228	5.38 692	0.10 93	0.15 196	0.11 140	73.09 717	0.11 127

AVERAGE_ROB	37.58 713	40.13 715	40.15 704	34.81 705	33.82 704	28.55 705	25.10 697	32.02 709	34.06 716	41.28 716	40.66 714	34.46 708	34.81 716	39.18 708	37.57 709	42.78 716	43.44 717	43.82 713	43.03 715	40.47 714	41.51 715

MEDIAN_ROB	37.38 712	40.85 716	40.60 705	32.31 704	31.85 703	27.20 701	24.55 696	29.10 708	33.19 715	42.09 717	41.76 715	33.35 707	34.39 715	39.78 709	37.07 708	43.64 717	44.10 718	44.12 714	43.40 716	41.51 715	42.76 716

RSGM-EC	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 716	92.11 718	74.93 715	114.81 717	53.77 717	38.96 717	39.88 714	48.98 716	90.73 718	64.81 717	139.63 717	128.53 718	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 717

acva	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 716	92.11 718	74.93 715	114.81 717	53.77 717	38.96 717	39.88 714	48.98 716	90.73 718	64.81 717	139.63 717	128.53 718	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 717

LSM0	38.95 714	37.60 714	48.58 708	43.57 712	91.06 717	52.57 714	72.57 710	43.17 716	32.63 713	26.97 711	27.97 707	38.65 713	32.94 712	41.86 716	51.78 716	18.89 713	18.41 706	19.13 703	19.63 704	27.29 708	33.77 710

RAFT-FEzeroshot	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 708	39.22 707	52.25 709	73.13 714	42.62 712	32.59 709	26.71 706	27.70 704	38.57 710	32.57 708	41.68 713	51.67 714	18.75 708	18.58 712	19.15 704	19.78 706	27.21 705	23.98 705

RAFT-FE	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 708	39.22 707	52.25 709	73.13 714	42.62 712	32.59 709	26.71 706	27.70 704	38.57 710	32.57 708	41.68 713	51.67 714	18.75 708	18.58 712	19.15 704	19.78 706	27.21 705	23.98 705

CasAABBNet	35.74 705	37.43 708	48.72 711	42.22 707	39.20 705	52.24 708	73.12 713	42.61 711	32.62 712	26.78 709	27.95 706	38.58 712	32.60 710	41.67 711	51.65 713	18.74 707	18.57 711	19.15 704	19.77 705	27.20 703	23.98 705

FlowAnything	35.81 707	37.53 713	48.80 712	42.20 706	39.22 707	52.25 709	73.16 716	42.56 710	32.89 714	26.76 708	28.30 709	38.69 714	33.09 713	41.63 710	51.62 712	18.76 710	18.59 715	19.21 709	19.92 710	27.16 702	23.91 703

Selective-RAFT-Error	35.84 708	37.49 711	48.83 713	42.26 711	39.24 710	52.30 712	73.09 711	42.66 715	32.61 711	26.80 710	28.30 709	38.84 715	33.51 714	41.68 713	51.59 711	18.82 712	18.58 712	19.17 707	19.80 708	27.28 707	24.05 708

Hybrid-DGEV	35.78 706	37.50 712	48.96 714	42.25 710	39.20 705	52.33 713	73.10 712	42.63 714	32.52 708	26.62 705	28.31 711	38.50 709	32.87 711	41.67 711	51.55 710	18.77 711	18.56 710	19.18 708	19.83 709	27.20 703	23.97 704

BEATNet-Init1	15.13 692	0.82 636	50.86 715	0.72 634	0.53 612	38.10 707	7.03 690	11.83 692	14.25 692	29.78 712	30.17 712	48.21 716	22.64 704	26.78 704	18.11 693	0.42 621	0.38 629	0.47 621	0.46 628	0.51 621	0.48 631

xyz-stereo	4.23 678	0.17 134	61.76 716	0.34 109	0.16 23	12.16 688	0.37 381	0.58 227	0.68 328	1.01 555	3.36 663	0.77 444	0.82 554	1.21 594	0.40 375	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.11 140	0.13 140	0.10 58

coex-ft	6.43 684	1.51 666	87.33 717	0.49 515	0.38 545	1.34 612	1.21 651	1.16 546	8.09 683	12.12 692	2.79 651	2.77 654	3.31 674	1.16 584	3.15 661	0.24 513	0.23 551	0.27 548	0.24 537	0.45 609	0.37 593

EDNetEfficientorigin	9.93 687	1.15 654	175.16 718	0.48 500	0.36 528	1.04 573	0.68 587	1.24 582	2.69 663	3.17 673	2.50 642	2.30 644	2.07 659	1.76 637	2.21 649	0.20 440	0.18 494	0.24 503	0.19 439	0.51 621	0.50 635

test_example2	176.61 719	205.14 720	198.86 719	188.60 720	190.98 720	152.67 718	170.61 719	94.86 719	123.55 719	178.88 720	179.48 719	158.94 721	141.34 719	192.61 719	198.96 720	203.76 721	236.37 721	164.13 721	173.55 721	218.58 721	160.41 720

ccccc	429.48 720	429.19 721	527.00 720	507.10 721	501.20 721	356.95 720	342.70 721	380.82 721	297.90 721	334.51 721	389.17 721	372.86 722	449.39 721	499.17 721	553.56 721	561.44 722	431.22 722	334.28 722	290.86 722	540.88 722	489.46 721

GS-Stereo							0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

FADE		2.05 677		1.03 649	0.99 653							2.73 652				11.57 701	1.70 686	23.09 710	15.86 703	0.62 637

Low-res two-view benchmark