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

over v1	0.21 52	0.19 244	0.26 46	0.35 183	0.13 1	0.35 252	0.20 50	0.31 37	0.16 9	0.23 59	0.23 52	0.25 108	0.27 182	0.41 165	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 203

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 151	0.25 160	0.30 29	0.15 5	0.21 33	0.28 115	0.21 51	0.18 42	0.24 4	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 31	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 86	0.31 297	0.33 57	0.32 137	0.28 135	0.25 79	0.23 75	0.17 24	0.31 63	0.20 30	0.12 62	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 31	0.17 153	0.25 32	0.29 14	0.15 10	0.32 211	0.25 160	0.29 26	0.22 31	0.23 59	0.21 32	0.21 51	0.22 105	0.44 206	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

DispViT+	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.29 14	0.17 43	0.19 26	0.20 50	0.59 265	0.45 257	0.28 135	0.26 92	0.24 93	0.17 24	0.46 230	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 64

Monster-pub-mixall	0.19 18	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.19 26	0.17 5	0.42 132	0.24 48	0.23 59	0.21 32	0.17 9	0.16 18	0.45 211	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 140

StereoAnything_RVC	0.21 52	0.68 669	0.39 285	0.28 8	0.15 10	0.23 53	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 105	0.30 52	0.18 4	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 338	0.09 6

Pointernet	0.27 179	0.14 28	0.33 178	0.35 183	0.23 275	0.35 252	0.21 77	0.72 389	0.38 203	0.39 236	0.36 184	0.34 189	0.25 145	0.36 117	0.25 182	0.15 270	0.10 98	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 64

trnet	0.27 179	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.37 280	0.23 127	0.52 217	0.72 394	0.42 258	0.51 256	0.34 189	0.26 166	0.39 143	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 64

LoS_RVC	0.27 179	0.16 102	0.27 61	0.32 84	0.30 505	0.44 353	0.34 359	0.41 123	0.33 145	0.31 162	0.51 256	0.29 144	0.32 260	0.36 117	0.28 256	0.11 36	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 473

CAS	0.34 268	0.13 5	0.25 32	1.28 708	0.30 505	0.46 371	0.38 448	0.48 186	0.47 270	0.34 188	0.52 269	0.24 93	0.19 61	0.29 32	0.27 233	0.69 697	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.15 340

CES	0.28 187	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 687	0.37 280	0.27 209	0.48 186	0.46 263	0.34 188	0.48 238	0.27 129	0.22 105	0.39 143	0.23 129	0.13 122	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.13 158	0.17 417

CREStereo	0.28 187	0.15 73	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 280	0.25 160	0.51 207	0.72 394	0.42 258	0.51 256	0.32 171	0.26 166	0.38 135	0.25 182	0.16 331	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.11 140
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	0.32 236	0.16 102	0.24 17	0.29 14	0.18 75	0.45 365	0.22 97	0.56 240	0.63 344	0.46 278	0.54 278	0.39 236	0.34 291	0.48 251	0.24 149	0.75 699	0.10 98	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.11 140

over-6	0.22 72	0.18 196	0.28 81	0.34 136	0.13 1	0.32 211	0.22 97	0.49 192	0.25 64	0.24 74	0.24 68	0.21 51	0.25 145	0.38 135	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.10 64

over-8	0.21 52	0.19 244	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 223	0.21 77	0.34 62	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 145	0.41 165	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 140

over-9	0.21 52	0.19 244	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 223	0.21 77	0.35 66	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 145	0.41 165	0.20 30	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 140

derf	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.21 37	0.18 15	0.30 29	0.24 48	0.17 11	0.20 21	0.28 136	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

DNS	0.75 604	1.52 715	0.28 81	0.28 8	0.17 43	0.18 21	0.23 127	0.48 186	0.27 77	0.26 100	0.34 167	0.30 159	0.23 120	2.70 713	1.46 674	0.16 331	0.13 385	0.16 267	0.09 15	3.27 736	2.57 734

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.25 11	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 18	0.14 28	0.27 61	0.32 84	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.30 29	0.25 64	0.18 13	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.33 92	0.21 61	0.13 122	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

MGA	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.30 27	0.20 154	0.29 151	0.18 15	0.35 66	0.27 77	0.19 20	0.21 32	0.19 30	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 140

monster-pro	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

TS12	0.24 116	0.15 73	0.29 92	0.37 243	0.17 43	0.32 211	0.26 186	0.42 132	0.24 48	0.31 162	0.51 256	0.25 108	0.27 182	0.40 153	0.29 278	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.10 64

aanet-new-34k	0.23 90	0.16 102	0.37 250	0.34 136	0.16 29	0.24 67	0.24 148	0.43 151	0.36 176	0.26 100	0.27 101	0.23 75	0.35 297	0.28 20	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.35 183	0.18 75	0.26 97	0.26 186	0.42 132	0.38 203	0.25 86	0.43 218	0.23 75	0.28 199	0.25 8	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 236	0.38 591	2.34 700	0.33 105	0.19 108	0.20 30	0.22 97	0.43 151	0.29 104	0.22 51	0.25 79	0.22 59	0.26 166	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 90	0.14 28	0.31 134	0.33 105	0.18 75	0.21 37	0.33 340	0.52 217	0.42 235	0.26 100	0.33 155	0.19 30	0.30 237	0.28 20	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 10	0.14 3	0.19 31	0.26 18	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 136	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 10	0.15 8	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 159	0.21 90	0.25 8	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 17	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 51	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

PSi22	0.30 221	0.18 196	0.30 110	0.36 217	0.19 108	0.30 171	0.19 31	0.42 132	0.73 401	0.27 120	0.32 152	0.57 359	0.43 378	0.77 518	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.14 211	0.11 140

Foundation-i1c-attn	0.23 90	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.35 252	0.27 209	0.45 166	0.28 91	0.28 135	0.34 167	0.40 250	0.30 237	0.33 92	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.40 312	0.29 248	0.49 192	0.25 64	0.33 184	0.35 175	0.40 250	0.30 237	0.34 102	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 59	0.20 76	0.23 3	0.20 30	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

GeoVLM	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 115	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.20 76	0.29 32	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.30 27	0.15 10	0.29 151	0.29 248	0.30 29	0.22 31	0.21 33	0.23 52	0.28 136	0.20 76	0.34 102	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.10 1	0.09 15	0.12 105	0.09 6

MatchStereo	0.19 18	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 21	0.21 77	0.32 46	0.28 91	0.20 23	0.35 175	0.18 23	0.17 24	0.31 63	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 252	0.17 5	0.40 112	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.24 132	0.33 92	0.25 182	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 105	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 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 115	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.19 61	0.29 32	0.21 61	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 31	0.13 5	0.26 46	0.30 27	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.36 74	0.26 72	0.20 23	0.23 52	0.27 129	0.16 18	0.30 52	0.23 129	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 52	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 154	0.26 97	0.19 31	0.38 92	0.43 240	0.21 33	0.21 32	0.27 129	0.17 24	0.36 117	0.23 129	0.12 62	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 31	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 43	0.29 151	0.20 50	0.39 100	0.22 31	0.22 51	0.21 32	0.26 118	0.20 76	0.30 52	0.20 30	0.13 122	0.12 309	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.29 92	0.32 84	0.21 186	0.64 497	0.19 31	0.31 37	0.37 193	0.23 59	0.30 134	0.27 129	0.19 61	0.47 240	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.09 6

252Zero-FE	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.41 123	0.34 153	0.22 51	0.21 32	0.19 30	0.18 42	0.28 20	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 64

MonStereo	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.18 75	0.17 17	0.21 77	0.32 46	0.23 41	0.25 86	0.34 167	0.22 59	0.24 132	0.27 17	0.21 61	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 156	0.15 73	1.07 636	0.30 27	0.17 43	0.38 293	0.19 31	0.43 151	0.39 215	0.23 59	0.21 32	0.23 75	0.21 90	0.45 211	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 305

asda	0.21 52	0.19 244	0.29 92	0.31 57	0.17 43	0.25 86	0.23 127	0.36 74	0.28 91	0.27 120	0.24 68	0.18 23	0.21 90	0.40 153	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

qwe	0.22 72	0.18 196	0.28 81	0.31 57	0.18 75	0.29 151	0.21 77	0.38 92	0.32 137	0.35 199	0.30 134	0.20 39	0.20 76	0.43 193	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.09 6

2.25w	0.22 72	0.18 196	0.31 134	0.31 57	0.18 75	0.31 191	0.18 15	0.32 46	0.31 123	0.31 162	0.37 191	0.20 39	0.22 105	0.45 211	0.24 149	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

4.25_new	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 52	0.18 196	0.28 81	0.29 14	0.17 43	0.23 53	0.34 359	0.36 74	0.28 91	0.34 188	0.26 92	0.17 9	0.22 105	0.36 117	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.25w_new	0.23 90	0.17 153	0.32 157	0.31 57	0.17 43	0.43 344	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 211	0.28 115	0.22 59	0.25 145	0.42 179	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.25w	0.23 90	0.17 153	0.32 157	0.31 57	0.17 43	0.43 344	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 211	0.28 115	0.22 59	0.25 145	0.42 179	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.75w	0.22 72	0.17 153	0.30 110	0.31 57	0.19 108	0.43 344	0.24 148	0.35 66	0.24 48	0.31 162	0.27 101	0.17 9	0.22 105	0.37 127	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.29 92	0.30 27	0.18 75	0.27 115	0.23 127	0.37 82	0.28 91	0.31 162	0.26 92	0.22 59	0.26 166	0.50 265	0.24 149	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3w_stereo	0.24 116	0.20 296	0.37 250	0.33 105	0.16 29	0.32 211	0.42 510	0.41 123	0.38 203	0.31 162	0.27 101	0.16 6	0.26 166	0.34 102	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.11 140

1w_stereo	0.24 116	0.15 73	0.29 92	0.34 136	0.18 75	0.31 191	0.41 499	0.40 112	0.43 240	0.31 162	0.38 195	0.17 9	0.24 132	0.45 211	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

monsterstereo	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.18 75	0.21 37	0.20 50	0.37 82	0.35 166	0.33 184	0.40 206	0.19 30	0.18 42	0.45 211	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.08 1

monsters	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.31 57	0.19 108	0.23 53	0.19 31	0.44 159	0.33 145	0.36 204	0.30 134	0.16 6	0.18 42	0.43 193	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

111111	0.21 52	0.14 28	0.27 61	0.37 243	0.22 221	0.21 37	0.19 31	0.43 151	0.27 77	0.20 23	0.20 21	0.29 144	0.14 2	0.41 165	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.12 105	0.12 203

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.30 27	0.19 108	0.20 30	0.18 15	0.30 29	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 30	0.18 42	0.33 92	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.30 27	0.20 154	0.20 30	0.19 31	0.27 21	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 24	0.33 92	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.38 293	0.18 15	0.30 29	0.19 20	0.24 74	0.15 5	0.26 118	0.17 24	0.32 75	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 59	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.34 136	0.15 10	0.27 115	0.17 5	0.28 24	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LG-G_1	0.21 52	0.13 5	0.30 110	0.34 136	0.16 29	0.52 398	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LG-G	0.21 52	0.13 5	0.30 110	0.34 136	0.16 29	0.52 398	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LGtest1	0.19 18	0.14 28	0.29 92	0.34 136	0.16 29	0.26 97	0.17 5	0.32 46	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 75	0.20 76	0.32 75	0.20 30	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.11 140

GREAT-IGEV	0.22 72	0.15 73	0.31 134	0.29 14	0.22 221	0.21 37	0.26 186	0.33 57	0.31 123	0.20 23	0.30 134	0.22 59	0.22 105	0.47 240	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.10 64
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 137	0.31 545	0.24 17	0.51 594	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.40 112	0.37 193	0.26 100	0.24 68	0.24 93	0.31 254	0.44 206	0.22 88	0.14 188	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 211	0.10 64

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 29	0.23 53	0.20 50	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 39	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HUF	0.24 116	0.16 102	0.33 178	0.32 84	0.18 75	0.25 86	0.40 483	0.42 132	0.34 153	0.25 86	0.23 52	0.32 171	0.28 199	0.34 102	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.10 64

castereo++	0.26 156	0.16 102	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.75 545	0.20 50	0.37 82	0.47 270	0.23 59	0.23 52	0.35 204	0.28 199	0.39 143	0.19 12	0.14 188	0.09 27	0.14 171	0.09 15	0.11 36	0.10 64

MonSter	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.38 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.20 154	0.61 469	0.21 77	0.30 29	0.31 123	0.23 59	0.19 18	0.18 23	0.18 42	0.41 165	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 140

dual_stereo	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.31 57	0.16 29	0.16 13	0.20 50	0.29 26	0.20 27	0.23 59	0.20 21	0.22 59	0.14 2	0.52 280	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 90	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.12 2	0.17 5	0.29 26	0.29 104	0.21 33	0.15 5	0.22 59	0.22 105	0.40 153	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.15 279	0.86 700

LoS	0.29 203	0.15 73	0.30 110	0.29 14	0.18 75	0.33 223	0.29 248	0.51 207	0.72 394	0.34 188	0.52 269	0.41 262	0.28 199	0.47 240	0.28 256	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.11 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.36 306	0.15 73	0.24 17	0.34 136	0.15 10	0.77 552	0.29 248	0.80 437	0.83 474	0.56 324	0.57 293	0.43 282	0.40 360	0.57 328	0.33 319	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.09 15	0.14 211	0.09 6

XX-TBD	0.32 236	0.53 648	0.26 46	0.51 594	0.20 154	0.37 280	0.24 148	0.40 112	0.73 401	0.54 317	0.69 340	0.31 168	0.25 145	0.32 75	0.27 233	0.16 331	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.11 140

iResNet_ROB	0.52 509	0.21 341	0.53 478	0.37 243	0.21 186	0.61 469	0.29 248	1.51 682	1.32 658	0.90 553	1.02 520	0.80 507	0.62 503	0.76 510	0.43 441	0.16 331	0.12 309	0.13 114	0.09 15	0.15 279	0.18 438

DNSM	0.82 619	1.54 716	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.27 115	0.25 160	0.49 192	0.25 64	0.34 188	0.36 184	0.29 144	0.26 166	2.84 715	1.96 694	0.16 331	0.12 309	0.12 55	0.10 89	3.66 739	2.58 735

CAR	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 86	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.23 59	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

MSE-Stereo	0.19 18	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 86	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.19 20	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

PointNet	0.20 31	0.15 73	0.25 32	0.32 84	0.18 75	0.29 151	0.23 127	0.25 11	0.27 77	0.15 2	0.24 68	0.28 136	0.17 24	0.34 102	0.20 30	0.13 122	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.09 6

DF	0.26 156	0.15 73	0.38 263	0.35 183	0.19 108	0.26 97	0.26 186	0.42 132	0.27 77	0.29 149	0.49 242	0.50 325	0.22 105	0.48 251	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.11 140

LiteMatch*	0.20 31	0.14 28	0.31 134	0.31 57	0.23 275	0.24 67	0.21 77	0.31 37	0.30 112	0.21 33	0.19 18	0.24 93	0.19 61	0.31 63	0.20 30	0.13 122	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 140

aanet-new-90k	0.23 90	0.16 102	0.45 371	0.35 183	0.17 43	0.33 223	0.27 209	0.38 92	0.26 72	0.20 23	0.24 68	0.21 51	0.35 297	0.46 230	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 116	0.16 102	0.48 423	0.36 217	0.17 43	0.39 306	0.24 148	0.36 74	0.30 112	0.24 74	0.25 79	0.26 118	0.32 260	0.45 211	0.18 4	0.10 14	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.10 64

aanet-new-70k	0.23 90	0.16 102	0.41 310	0.35 183	0.17 43	0.38 293	0.25 160	0.36 74	0.25 64	0.23 59	0.31 148	0.24 93	0.35 297	0.43 193	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 116	0.17 153	0.51 465	0.36 217	0.16 29	0.26 97	0.29 248	0.36 74	0.29 104	0.22 51	0.29 129	0.23 75	0.37 335	0.42 179	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 90	0.17 153	0.39 285	0.34 136	0.18 75	0.38 293	0.20 50	0.36 74	0.26 72	0.24 74	0.28 115	0.25 108	0.35 297	0.25 8	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 90	0.17 153	0.30 110	0.35 183	0.16 29	0.35 252	0.25 160	0.40 112	0.30 112	0.25 86	0.24 68	0.25 108	0.36 325	0.41 165	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.36 217	0.17 43	0.26 97	0.26 186	0.33 57	0.30 112	0.27 120	0.30 134	0.23 75	0.34 291	0.42 179	0.18 4	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.15 279	0.10 64

aanet-new-32k	0.23 90	0.15 73	0.32 157	0.36 217	0.18 75	0.38 293	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 189	0.35 297	0.30 52	0.19 12	0.12 62	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

aanet-new-30k	0.23 90	0.15 73	0.32 157	0.36 217	0.18 75	0.38 293	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 189	0.35 297	0.30 52	0.19 12	0.12 62	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 72	0.15 73	0.35 218	0.33 105	0.17 43	0.23 53	0.25 160	0.42 132	0.24 48	0.26 100	0.26 92	0.21 51	0.30 237	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

aanet-new-24k	0.23 90	0.16 102	0.29 92	0.35 183	0.17 43	0.39 306	0.23 127	0.35 66	0.30 112	0.30 158	0.27 101	0.25 108	0.32 260	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.10 64

aanet-new-22k	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.35 183	0.18 75	0.31 191	0.19 31	0.46 174	0.42 235	0.25 86	0.23 52	0.25 108	0.30 237	0.32 75	0.22 88	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.10 64

aanet-new-16k	0.22 72	0.17 153	0.35 218	0.37 243	0.17 43	0.26 97	0.18 15	0.41 123	0.37 193	0.28 135	0.23 52	0.25 108	0.26 166	0.29 32	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.10 64

aanet-new-10k	0.25 137	0.18 196	0.44 358	0.38 283	0.18 75	0.45 365	0.21 77	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.31 148	0.25 108	0.30 237	0.28 20	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.16 338	0.10 64

aanet-new-14k	0.25 137	0.19 244	0.38 263	0.38 283	0.17 43	0.18 21	0.25 160	0.52 217	0.49 282	0.28 135	0.30 134	0.21 51	0.33 278	0.33 92	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.17 380	0.11 140

aanet-new-8k	0.25 137	0.19 244	0.32 157	0.37 243	0.20 154	0.40 312	0.29 248	0.49 192	0.39 215	0.24 74	0.25 79	0.22 59	0.34 291	0.49 257	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

aanet-new	0.26 156	0.19 244	0.34 201	0.38 283	0.25 347	0.51 392	0.24 148	0.40 112	0.30 112	0.27 120	0.27 101	0.23 75	0.36 325	0.43 193	0.22 88	0.14 188	0.09 27	0.14 171	0.10 89	0.15 279	0.12 203

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.38 283	0.20 154	0.46 371	0.27 209	0.41 123	0.34 153	0.28 135	0.38 195	0.24 93	0.35 297	0.29 32	0.24 149	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 187	0.51 637	1.28 661	0.31 57	0.19 108	0.22 42	0.22 97	0.45 166	0.28 91	0.23 59	0.32 152	0.25 108	0.24 132	0.32 75	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 137	0.14 28	0.74 580	0.33 105	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 260	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.30 601

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 72	0.16 102	0.35 218	0.33 105	0.18 75	0.24 67	0.24 148	0.45 166	0.27 77	0.23 59	0.35 175	0.20 39	0.26 166	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 187	0.23 404	1.22 656	0.34 136	0.21 186	0.29 151	0.21 77	0.41 123	0.33 145	0.24 74	0.30 134	0.32 171	0.28 199	0.33 92	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 140

RT-Monster	0.32 236	0.17 153	0.30 110	0.34 136	0.26 395	0.38 293	0.20 50	0.56 240	0.76 425	0.61 344	0.64 317	0.49 319	0.28 199	0.41 165	0.30 286	0.14 188	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.13 255

LACA1	0.18 8	0.15 73	0.26 46	0.29 14	0.14 7	0.25 86	0.23 127	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 30	0.18 42	0.30 52	0.21 61	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

Test_v1	0.20 31	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 75	0.24 67	0.21 77	0.39 100	0.31 123	0.21 33	0.22 45	0.17 9	0.17 24	0.34 102	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 187	0.16 102	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.30 171	0.27 209	0.50 204	0.65 357	0.32 177	0.47 235	0.42 273	0.24 132	0.41 165	0.27 233	0.15 270	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.14 305

WQFJA1++	0.23 90	0.15 73	0.27 61	0.30 27	0.21 186	0.31 191	0.18 15	0.36 74	0.17 10	0.25 86	0.30 134	0.29 144	0.28 199	0.40 153	0.22 88	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.42 650	0.11 140

GEAStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.25 347	0.36 267	0.30 269	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.28 115	0.24 93	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.18 424	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.12 203

BridgeDepth	0.21 52	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.14 7	0.40 312	0.27 209	0.28 24	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 136	0.29 218	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.10 64
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.25 347	0.36 267	0.30 269	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 115	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.12 203

GS-Stereo							0.30 269	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 115	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.12 203

gasm-f	0.24 116	0.16 102	0.27 61	0.33 105	0.25 347	0.25 86	0.36 408	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.35 175	0.24 93	0.30 237	0.36 117	0.23 129	0.18 424	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.15 279	0.12 203

DDF-Stereo	0.26 156	0.15 73	0.30 110	0.36 217	0.29 486	0.19 26	0.20 50	0.32 46	0.31 123	0.26 100	0.26 92	0.29 144	0.29 218	0.38 135	0.24 149	0.17 388	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.70 690	0.12 203

Zero-FE251	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.20 154	0.44 353	0.19 31	0.37 82	0.25 64	0.27 120	0.29 129	0.38 227	0.24 132	0.32 75	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 64

zero-FE	0.25 137	0.15 73	0.30 110	0.35 183	0.29 486	0.19 26	0.20 50	0.35 66	0.31 123	0.26 100	0.27 101	0.29 144	0.29 218	0.33 92	0.24 149	0.17 388	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.64 687	0.12 203

AdaDepth	0.22 72	0.17 153	0.32 157	0.37 243	0.18 75	0.34 241	0.22 97	0.33 57	0.23 41	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.20 76	0.56 316	0.21 61	0.10 14	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.12 203

asd	0.21 52	0.18 196	0.29 92	0.32 84	0.18 75	0.27 115	0.22 97	0.35 66	0.22 31	0.31 162	0.22 45	0.19 30	0.21 90	0.44 206	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 52	0.20 296	0.29 92	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 186	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 115	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 52	0.20 296	0.29 92	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 186	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 115	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

4w-stereo	0.21 52	0.19 244	0.31 134	0.31 57	0.17 43	0.29 151	0.19 31	0.31 37	0.21 29	0.31 162	0.24 68	0.20 39	0.24 132	0.41 165	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 52	0.18 196	0.31 134	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.25 160	0.31 37	0.23 41	0.28 135	0.35 175	0.18 23	0.17 24	0.39 143	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.30 110	0.32 84	0.16 29	0.28 138	0.38 448	0.38 92	0.35 166	0.32 177	0.33 155	0.17 9	0.18 42	0.29 32	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.12 105	0.10 64

IGEV	0.20 31	0.12 2	0.23 7	0.31 57	0.20 154	0.23 53	0.19 31	0.40 112	0.29 104	0.22 51	0.34 167	0.20 39	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.10 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 90	0.16 102	0.32 157	0.39 315	0.21 186	0.18 21	0.21 77	0.34 62	0.26 72	0.28 135	0.51 256	0.28 136	0.29 218	0.26 12	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.12 203

SGD-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.27 61	0.31 57	0.15 10	0.29 151	0.20 50	0.37 82	0.29 104	0.24 74	0.29 129	0.21 51	0.27 182	0.36 117	0.25 182	0.16 331	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 221	0.16 102	0.28 81	0.34 136	0.18 75	0.32 211	0.20 50	0.63 300	0.68 373	0.50 294	0.52 269	0.51 331	0.30 237	0.45 211	0.25 182	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.11 140

AIO_rvc	0.23 90	0.16 102	0.32 157	0.34 136	0.19 108	0.26 97	0.33 340	0.40 112	0.22 31	0.26 100	0.24 68	0.34 189	0.15 8	0.51 273	0.24 149	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

AIO_test	0.23 90	0.16 102	0.28 81	0.34 136	0.20 154	0.30 171	0.39 470	0.38 92	0.25 64	0.25 86	0.28 115	0.32 171	0.22 105	0.38 135	0.25 182	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 137	0.16 102	0.34 201	0.39 315	0.27 431	0.33 223	0.20 50	0.38 92	0.36 176	0.26 100	0.31 148	0.25 108	0.21 90	0.48 251	0.24 149	0.20 483	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.17 380	0.15 340

castereo	0.28 187	0.16 102	0.32 157	0.35 183	0.21 186	0.40 312	0.42 510	0.50 204	0.66 361	0.26 100	0.41 209	0.37 218	0.36 325	0.33 92	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 64

GIP-stereo	0.24 116	0.18 196	0.30 110	0.37 243	0.24 313	0.26 97	0.20 50	0.46 174	0.36 176	0.24 74	0.39 200	0.35 204	0.20 76	0.31 63	0.21 61	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.11 140

IGEV-Stereo++	0.21 52	0.15 73	0.27 61	0.37 243	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.42 132	0.35 166	0.22 51	0.28 115	0.24 93	0.18 42	0.27 17	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.10 64

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 137	0.14 28	0.74 580	0.33 105	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 260	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.30 601

MoCha-V2	0.25 137	0.15 73	0.29 92	0.40 359	0.18 75	0.27 115	0.26 186	0.49 192	0.27 77	0.36 204	0.27 101	0.33 185	0.35 297	0.49 257	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.11 140

IGEV++	0.24 116	0.17 153	0.31 134	0.38 283	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.50 204	0.23 41	0.28 135	0.35 175	0.30 159	0.22 105	0.31 63	0.28 256	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.13 255

MSKI-zero shot	0.32 236	0.17 153	0.34 201	0.39 315	0.21 186	0.32 211	0.22 97	0.61 285	0.43 240	0.52 308	0.64 317	0.61 395	0.20 76	0.74 500	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.12 105	0.12 203

Any-RAFT	0.35 287	0.16 102	0.30 110	0.34 136	0.21 186	0.52 398	0.22 97	0.88 470	0.73 401	0.53 311	0.73 353	0.64 411	0.28 199	0.46 230	0.24 149	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.12 203

anonymousdsp2	0.35 287	0.20 296	0.43 346	0.37 243	0.24 313	0.48 380	0.31 297	0.86 458	0.65 357	0.55 321	0.50 246	0.50 325	0.34 291	0.56 316	0.31 295	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.16 338	0.14 305

TANstereo	0.30 221	0.15 73	0.31 134	0.30 27	0.17 43	0.55 420	0.23 127	0.44 159	0.55 312	0.59 332	0.68 336	0.37 218	0.26 166	0.35 113	0.27 233	0.15 270	0.16 492	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.14 305

pmcnn	1.23 677	0.29 530	0.96 622	0.40 359	0.23 275	0.95 602	0.69 642	1.16 596	1.28 653	1.67 685	2.33 685	11.15 741	0.86 614	0.93 591	0.88 610	0.15 270	0.12 309	0.12 55	0.10 89	0.15 279	0.15 340

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.29 14	0.18 75	0.17 17	0.29 248	0.27 21	0.17 10	0.18 13	0.29 129	0.14 2	0.16 18	0.24 4	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

HLF11	0.34 268	0.17 153	0.42 331	0.30 27	0.23 275	0.36 267	0.22 97	0.69 357	0.48 278	0.49 290	0.66 327	0.43 282	0.37 335	0.70 474	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.13 114	0.11 155	0.15 279	0.17 417

TestStereo_HL2	0.33 256	0.18 196	0.33 178	0.31 57	0.22 221	0.32 211	0.25 160	0.58 258	0.61 329	0.54 317	0.68 336	0.41 262	0.36 325	0.57 328	0.36 373	0.16 331	0.11 236	0.13 114	0.11 155	0.15 279	0.16 391

quiztm	0.29 203	0.19 244	0.35 218	0.40 359	0.23 275	0.27 115	0.33 340	0.63 300	0.39 215	0.45 270	0.60 301	0.39 236	0.18 42	0.40 153	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.14 211	0.10 64

aanet-new-28k	0.23 90	0.17 153	0.40 299	0.36 217	0.17 43	0.33 223	0.22 97	0.35 66	0.27 77	0.27 120	0.23 52	0.29 144	0.34 291	0.31 63	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203

aanet-new-12k	0.24 116	0.19 244	0.39 285	0.41 397	0.17 43	0.33 223	0.22 97	0.41 123	0.37 193	0.27 120	0.23 52	0.22 59	0.35 297	0.29 32	0.24 149	0.12 62	0.08 2	0.14 171	0.11 155	0.16 338	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 137	0.14 28	0.30 110	0.34 136	0.21 186	0.44 353	0.25 160	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.35 175	0.37 218	0.35 297	0.28 20	0.26 212	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.40 312	0.26 186	0.48 186	0.25 64	0.31 162	0.33 155	0.40 250	0.30 237	0.35 113	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1	0.26 156	0.14 28	0.25 32	0.33 105	0.21 186	0.39 306	0.26 186	0.60 277	0.38 203	0.35 199	0.38 195	0.44 293	0.29 218	0.32 75	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 64

Selective-IGEV-i32	0.24 116	0.18 196	0.35 218	0.35 183	0.19 108	0.27 115	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 189	0.19 61	0.58 351	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

DLNR-FE	20.05 753	36.38 761	38.08 758	170.06 779	60.08 770	0.23 53	0.20 50	14.13 750	0.36 176	0.44 265	0.66 327	0.43 282	0.21 90	0.63 408	0.28 256	5.38 743	0.10 98	0.15 226	0.11 155	73.09 777	0.11 140

DA	0.29 203	0.17 153	0.31 134	0.40 359	0.20 154	0.74 539	0.33 340	0.47 178	0.44 248	0.34 188	0.39 200	0.39 236	0.32 260	0.32 75	0.24 149	0.15 270	0.11 236	0.16 267	0.11 155	0.15 279	0.10 64

GGEV	0.29 203	0.17 153	0.31 134	0.40 359	0.20 154	0.74 539	0.33 340	0.47 178	0.44 248	0.34 188	0.39 200	0.39 236	0.32 260	0.32 75	0.24 149	0.15 270	0.11 236	0.16 267	0.11 155	0.15 279	0.10 64

GASTEREO	0.25 137	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.20 154	0.22 42	0.30 269	0.43 151	0.31 123	0.37 211	0.33 155	0.22 59	0.35 297	0.41 165	0.23 129	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.12 105	0.11 140

MSCF	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.39 315	0.20 154	0.20 30	0.31 297	0.43 151	0.31 123	0.36 204	0.33 155	0.23 75	0.35 297	0.36 117	0.23 129	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.13 158	0.11 140

DVStereo	0.30 221	0.15 73	0.34 201	0.33 105	0.20 154	0.53 406	0.25 160	0.56 240	0.43 240	0.56 324	0.50 246	0.35 204	0.29 218	0.49 257	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 64

xyz-stereo	4.23 728	0.17 153	61.76 772	0.34 136	0.16 29	12.16 738	0.37 426	0.58 258	0.68 373	1.01 605	3.36 713	0.77 494	0.82 604	1.21 642	0.40 418	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.11 155	0.13 158	0.10 64

HART	0.29 203	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.21 186	0.32 211	0.26 186	0.62 290	0.31 123	0.33 184	0.65 320	0.41 262	0.22 105	0.55 303	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.11 155	0.15 279	0.11 140

SCV_C0	0.26 156	0.18 196	0.34 201	0.35 183	0.24 313	0.23 53	0.28 239	0.51 207	0.36 176	0.31 162	0.36 184	0.37 218	0.20 76	0.57 328	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203

SCV	0.26 156	0.19 244	0.33 178	0.35 183	0.21 186	0.27 115	0.34 359	0.56 240	0.28 91	0.24 74	0.28 115	0.37 218	0.23 120	0.49 257	0.22 88	0.18 424	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.15 279	0.11 140

WCG-NET	0.28 187	0.15 73	0.33 178	0.33 105	0.19 108	0.33 223	0.27 209	0.39 100	0.80 456	0.46 278	0.49 242	0.39 236	0.25 145	0.40 153	0.25 182	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.12 105	0.10 64

Occ-G	0.26 156	0.14 28	0.28 81	0.34 136	0.20 154	0.27 115	0.34 359	0.41 123	0.31 123	0.29 149	0.43 218	0.49 319	0.25 145	0.47 240	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.12 203

AIO-Stereo	0.25 137	0.18 196	0.34 201	0.37 243	0.18 75	0.28 138	0.30 269	0.48 186	0.27 77	0.29 149	0.30 134	0.32 171	0.17 24	0.52 280	0.23 129	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.10 64

WCG-NET（raft）	0.31 229	0.15 73	0.36 233	0.32 84	0.19 108	0.35 252	0.27 209	0.51 207	0.78 445	0.45 270	0.55 288	0.48 311	0.27 182	0.54 296	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.12 105	0.11 140

RSM	0.25 137	0.18 196	0.33 178	0.36 217	0.20 154	0.27 115	0.34 359	0.51 207	0.27 77	0.26 100	0.23 52	0.39 236	0.21 90	0.56 316	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.14 211	0.10 64

RAFT-Stereo-weight	0.32 236	0.18 196	0.33 178	0.39 315	0.22 221	0.26 97	0.29 248	0.67 338	0.80 456	0.53 311	0.51 256	0.58 368	0.20 76	0.47 240	0.27 233	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.11 140

DLNR_Zeroshot_test	20.09 754	36.28 760	38.04 757	169.85 778	61.80 771	0.23 53	0.20 50	13.88 749	0.37 193	0.44 265	0.66 327	0.43 282	0.21 90	0.62 395	0.28 256	5.46 744	0.10 98	0.15 226	0.11 155	72.60 776	0.11 140

GCAP-Stereo	0.28 187	0.19 244	0.40 299	0.38 283	0.19 108	0.38 293	0.23 127	0.57 249	0.41 224	0.45 270	0.49 242	0.39 236	0.27 182	0.33 92	0.23 129	0.14 188	0.12 309	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.11 140

RAFT-Test	0.34 268	0.18 196	0.37 250	0.38 283	0.23 275	0.50 387	0.23 127	0.69 357	0.40 220	0.60 336	0.85 434	0.61 395	0.28 199	0.46 230	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

Selective-IGEV	0.24 116	0.18 196	0.35 218	0.35 183	0.19 108	0.27 115	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 189	0.19 61	0.58 351	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

knoymous	0.36 306	0.20 296	0.31 134	0.31 57	0.22 221	0.36 267	0.29 248	0.61 285	0.64 352	0.67 396	0.70 344	0.60 389	0.40 360	0.58 351	0.34 336	0.17 388	0.11 236	0.20 453	0.11 155	0.17 380	0.18 438

RCA-Stereo	0.35 287	0.17 153	0.34 201	0.38 283	0.22 221	0.31 191	0.34 359	0.68 348	1.24 641	0.45 270	0.65 320	0.47 306	0.43 378	0.38 135	0.27 233	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.11 140

DCANet-4	0.36 306	0.20 296	0.48 423	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.66 328	0.92 535	0.69 410	0.78 386	0.40 250	0.47 407	0.45 211	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

fff	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

ADStereo(finetuned)	0.37 323	0.16 102	0.49 436	0.34 136	0.19 108	0.30 171	0.30 269	0.68 348	0.91 530	0.70 416	0.77 374	0.43 282	0.69 547	0.45 211	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

CroCo-Stereo	0.26 156	0.22 382	0.36 233	0.48 549	0.22 221	0.20 30	0.29 248	0.51 207	0.44 248	0.28 135	0.23 52	0.42 273	0.26 166	0.29 32	0.26 212	0.15 270	0.13 385	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203
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
DCANet	0.36 306	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.30 171	0.30 269	0.68 348	0.91 530	0.70 416	0.77 374	0.43 282	0.57 469	0.45 211	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

csc	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

cscssc	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

iResNetv2_ROB	0.52 509	0.27 504	0.69 557	0.38 283	0.25 347	0.62 477	0.35 385	1.17 601	1.01 578	0.99 595	1.06 542	0.88 533	0.67 537	0.66 439	0.39 410	0.19 458	0.13 385	0.15 226	0.11 155	0.18 411	0.16 391

MLCV	0.47 445	0.24 443	0.61 512	0.37 243	0.17 43	0.61 469	0.33 340	0.80 437	0.87 501	0.94 573	1.13 565	0.72 460	0.43 378	0.89 573	0.51 505	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.14 211	0.12 203

DF_test	0.19 18	0.13 5	0.26 46	0.33 105	0.24 313	0.10 1	0.23 127	0.26 18	0.30 112	0.22 51	0.27 101	0.16 6	0.18 42	0.22 1	0.20 30	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.12 196	0.13 158	0.10 64

anonymous	0.20 31	0.16 102	0.29 92	0.32 84	0.21 186	0.14 3	0.21 77	0.24 9	0.28 91	0.25 86	0.36 184	0.18 23	0.16 18	0.27 17	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.10 64

ManiGeoR	0.33 256	0.17 153	0.43 346	0.31 57	0.22 221	0.40 312	0.27 209	0.73 400	0.49 282	0.40 245	0.63 311	0.40 250	0.32 260	0.62 395	0.41 424	0.16 331	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.16 391

HLf10	0.33 256	0.17 153	0.43 346	0.31 57	0.22 221	0.40 312	0.27 209	0.73 400	0.49 282	0.40 245	0.63 311	0.40 250	0.32 260	0.62 395	0.41 424	0.16 331	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.16 391

HLf8	0.33 256	0.17 153	0.39 285	0.30 27	0.22 221	0.43 344	0.27 209	0.71 382	0.67 366	0.44 265	0.60 301	0.36 214	0.30 237	0.58 351	0.35 355	0.18 424	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.18 438

GGDA	0.32 236	0.18 196	0.32 157	0.31 57	0.21 186	0.31 191	0.26 186	0.59 265	0.66 361	0.50 294	0.68 336	0.40 250	0.36 325	0.55 303	0.35 355	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.12 196	0.15 279	0.15 340

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.47 178	0.48 278	0.38 223	0.51 256	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.34 136	0.21 186	0.33 223	0.31 297	0.45 166	0.45 257	0.40 245	0.54 278	0.24 93	0.18 42	0.36 117	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.22 221	0.34 241	0.31 297	0.48 186	0.50 288	0.39 236	0.54 278	0.23 75	0.19 61	0.29 32	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

gcap_with_dpt	0.26 156	0.16 102	0.32 157	0.34 136	0.21 186	0.35 252	0.36 408	0.44 159	0.41 224	0.38 223	0.54 278	0.22 59	0.21 90	0.28 20	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

water-stereo	0.28 187	0.14 28	0.29 92	0.35 183	0.19 108	0.36 267	0.23 127	0.62 290	0.38 203	0.39 236	0.62 310	0.41 262	0.35 297	0.28 20	0.27 233	0.14 188	0.13 385	0.13 114	0.12 196	0.12 105	0.10 64

depthmonostereo	0.29 203	0.14 28	0.31 134	0.35 183	0.17 43	0.46 371	0.27 209	0.69 357	0.57 322	0.35 199	0.42 212	0.31 168	0.35 297	0.35 113	0.27 233	0.14 188	0.12 309	0.13 114	0.12 196	0.11 36	0.10 64

G2L-ROB	0.47 445	0.19 244	0.42 331	0.35 183	0.22 221	0.57 441	0.42 510	1.14 584	0.71 392	0.84 512	0.75 364	1.09 601	0.53 442	0.74 500	0.53 515	0.17 388	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.19 473

G2L-Stereo_test	0.48 458	0.20 296	0.40 299	0.34 136	0.23 275	0.57 441	0.58 605	1.10 561	0.77 434	0.86 523	0.94 472	0.95 556	0.54 454	0.68 461	0.60 537	0.16 331	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.15 340

MM-Stereo_test2	0.30 221	0.18 196	0.39 285	0.40 359	0.24 313	0.42 339	0.42 510	0.63 300	0.41 224	0.37 211	0.35 175	0.32 171	0.26 166	0.53 289	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.12 196	0.15 279	0.10 64

fffft	0.25 137	0.17 153	0.37 250	0.36 217	0.22 221	0.28 138	0.36 408	0.42 132	0.24 48	0.36 204	0.23 52	0.27 129	0.22 105	0.52 280	0.27 233	0.12 62	0.09 27	0.16 267	0.12 196	0.12 105	0.12 203
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 156	0.19 244	0.35 218	0.35 183	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.39 100	0.34 153	0.37 211	0.30 134	0.33 185	0.24 132	0.53 289	0.24 149	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.12 196	0.12 105	0.11 140

999	0.27 179	0.16 102	0.35 218	0.36 217	0.24 313	0.31 191	0.27 209	0.49 192	0.38 203	0.26 100	0.30 134	0.39 236	0.23 120	0.63 408	0.25 182	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.14 305

mms	0.26 156	0.21 341	0.33 178	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.33 340	0.40 112	0.32 137	0.28 135	0.34 167	0.34 189	0.20 76	0.45 211	0.26 212	0.12 62	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.11 140

ours_stereo	0.26 156	0.21 341	0.33 178	0.38 283	0.23 275	0.30 171	0.33 340	0.42 132	0.38 203	0.26 100	0.34 167	0.35 204	0.23 120	0.47 240	0.27 233	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.10 64

UGAM-zero	0.46 430	0.19 244	0.62 515	0.37 243	0.23 275	0.34 241	0.21 77	1.15 588	0.39 215	0.66 391	0.61 306	1.70 677	0.91 624	0.75 506	0.25 182	0.14 188	0.11 236	0.15 226	0.12 196	0.13 158	0.13 255

GCAP-BAT	0.28 187	0.15 73	0.42 331	0.33 105	0.21 186	0.25 86	0.25 160	0.45 166	0.54 305	0.34 188	0.42 212	0.43 282	0.27 182	0.48 251	0.24 149	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 203

RSM++	0.25 137	0.18 196	0.34 201	0.36 217	0.20 154	0.28 138	0.30 269	0.51 207	0.32 137	0.25 86	0.22 45	0.37 218	0.21 90	0.50 265	0.24 149	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.10 64

gcap-zeroshot	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.31 297	0.47 178	0.46 263	0.38 223	0.50 246	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

test_for_model	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.47 178	0.48 278	0.38 223	0.51 256	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.11 140

qqq1	0.49 477	0.23 404	0.62 515	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.34 336	0.19 458	0.15 459	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.14 305

fff1	0.49 477	0.23 404	0.62 515	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.34 336	0.19 458	0.15 459	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.14 305

ff7	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

IGEVStereo-DCA	0.29 203	0.22 382	0.38 263	0.35 183	0.27 431	0.37 280	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.30 134	0.35 204	0.27 182	0.51 273	0.22 88	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.12 196	0.13 158	0.15 340

ffff	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

11t	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

UniTT-Stereo	0.27 179	0.17 153	0.37 250	0.40 359	0.27 431	0.30 171	0.28 239	0.39 100	0.31 123	0.29 149	0.46 229	0.27 129	0.25 145	0.47 240	0.34 336	0.17 388	0.13 385	0.13 114	0.12 196	0.14 211	0.12 203

testlalala	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.31 297	0.47 178	0.46 263	0.38 223	0.50 246	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

GCAPDPT-zeroshot	0.28 187	0.15 73	0.42 331	0.33 105	0.21 186	0.25 86	0.25 160	0.45 166	0.54 305	0.34 188	0.42 212	0.43 282	0.27 182	0.48 251	0.24 149	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 203

AEACV	0.27 179	0.17 153	0.31 134	0.34 136	0.45 635	0.26 97	0.28 239	0.37 82	0.32 137	0.30 158	0.46 229	0.31 168	0.37 335	0.36 117	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.12 196	0.13 158	0.11 140

anonymousdsp	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.35 385	0.63 300	0.35 166	0.39 236	0.33 155	0.33 185	0.28 199	0.59 369	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

Selective-RAFT	0.35 287	0.23 404	0.51 465	0.44 487	0.21 186	0.64 497	0.27 209	0.59 265	0.63 344	0.40 245	0.38 195	0.55 350	0.40 360	0.57 328	0.35 355	0.13 122	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.16 338	0.13 255

MC-Stereo	0.28 187	0.17 153	0.32 157	0.38 283	0.20 154	0.26 97	0.26 186	0.49 192	0.37 193	0.37 211	0.61 306	0.41 262	0.31 254	0.55 303	0.25 182	0.13 122	0.09 27	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.11 140

ccc-4	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

IGEV-Stereo	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.35 385	0.63 300	0.35 166	0.39 236	0.33 155	0.33 185	0.28 199	0.59 369	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raftrobust	0.34 268	0.19 244	0.36 233	0.41 397	0.27 431	0.30 171	0.25 160	0.71 382	0.63 344	0.58 330	0.55 288	0.45 296	0.46 401	0.51 273	0.29 278	0.16 331	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.13 255

111	0.40 369	0.17 153	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.52 398	0.28 239	0.74 406	1.16 626	0.50 294	0.91 464	0.63 405	0.48 412	0.61 385	0.35 355	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.13 158	0.13 255

test_xeample3	0.29 203	0.21 341	0.41 310	0.35 183	0.26 395	0.35 252	0.32 328	0.56 240	0.36 176	0.43 262	0.32 152	0.34 189	0.28 199	0.54 296	0.23 129	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.13 255

CFNet-RSSM	0.34 268	0.17 153	0.45 371	0.39 315	0.22 221	0.35 252	0.23 127	0.73 400	0.84 479	0.65 378	0.54 278	0.57 359	0.28 199	0.46 230	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.13 158	0.11 140

Gwc-CoAtRS	0.34 268	0.17 153	0.44 358	0.39 315	0.23 275	0.34 241	0.22 97	0.70 373	0.75 416	0.60 336	0.59 299	0.58 368	0.29 218	0.45 211	0.26 212	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.12 203

R-Stereo Train	0.39 357	0.18 196	0.42 331	0.42 443	0.26 395	0.40 312	0.32 328	0.72 389	0.34 153	0.89 545	1.28 606	0.57 359	0.35 297	0.42 179	0.32 305	0.15 270	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.13 255

RAFT-Stereo	0.39 357	0.18 196	0.42 331	0.42 443	0.26 395	0.40 312	0.32 328	0.72 389	0.34 153	0.89 545	1.28 606	0.57 359	0.35 297	0.42 179	0.32 305	0.15 270	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.13 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 477	0.29 530	0.79 598	0.42 443	0.21 186	0.61 469	0.40 483	0.82 443	0.99 567	0.87 531	1.12 558	0.69 442	0.53 442	0.78 523	0.51 505	0.15 270	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.15 340

GELT-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.27 61	0.37 243	0.21 186	0.24 67	0.25 160	0.57 249	0.42 235	0.34 188	0.26 92	0.26 118	0.21 90	0.34 102	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.11 36	0.09 6

Anonymus	0.24 116	0.14 28	0.29 92	0.37 243	0.23 275	0.30 171	0.22 97	0.39 100	0.32 137	0.23 59	0.20 21	0.38 227	0.26 166	0.45 211	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.13 244	0.12 105	0.13 255

TestStereo_HLe17	0.34 268	0.17 153	0.46 388	0.32 84	0.21 186	0.42 339	0.31 297	0.70 373	0.66 361	0.46 278	0.68 336	0.36 214	0.30 237	0.61 385	0.36 373	0.16 331	0.10 98	0.14 171	0.13 244	0.15 279	0.15 340

TestStereo_HL3	0.37 323	0.19 244	0.49 436	0.34 136	0.24 313	0.51 392	0.39 470	0.60 277	0.43 240	0.61 344	0.83 418	0.56 353	0.46 401	0.55 303	0.28 256	0.15 270	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.14 211	0.17 417

TestStereo-Hl	0.34 268	0.20 296	0.32 157	0.32 84	0.22 221	0.32 211	0.27 209	0.64 315	0.59 325	0.50 294	0.67 333	0.46 303	0.45 394	0.60 375	0.34 336	0.14 188	0.11 236	0.13 114	0.13 244	0.15 279	0.15 340

DN	0.30 221	0.17 153	0.33 178	0.37 243	0.26 395	0.35 252	0.27 209	0.54 232	0.55 312	0.32 177	0.42 212	0.50 325	0.23 120	0.39 143	0.22 88	0.21 502	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.18 438

IGEV_i1	0.43 400	0.22 382	0.50 450	0.39 315	0.22 221	0.64 497	0.40 483	0.96 502	0.61 329	0.68 402	0.69 340	0.75 480	0.45 394	0.72 486	0.41 424	0.15 270	0.13 385	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.16 391

RT-IGEV	0.52 509	0.19 244	0.59 504	0.40 359	0.25 347	0.79 559	0.62 618	1.15 588	0.74 411	0.89 545	0.99 505	1.18 622	0.61 496	0.65 430	0.31 295	0.19 458	0.13 385	0.17 317	0.13 244	0.15 279	0.20 499

LiteMatch	0.24 116	0.17 153	0.24 17	0.37 243	0.20 154	0.27 115	0.27 209	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.40 360	0.29 32	0.43 441	0.16 331	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.14 305

Lsterematch	0.38 340	0.17 153	0.38 263	0.37 243	0.20 154	0.42 339	0.27 209	0.57 249	0.71 392	0.66 391	1.02 520	0.49 319	0.40 360	0.57 328	0.43 441	0.16 331	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.14 305

Selective-IGEV-i1	0.44 408	0.20 296	0.53 478	0.41 397	0.22 221	0.62 477	0.50 561	1.01 526	0.88 505	0.63 357	0.81 406	0.79 498	0.38 341	0.54 296	0.38 402	0.16 331	0.13 385	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.15 340

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 84	0.20 154	0.16 13	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 88	0.10 14	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.10 8	0.10 64

WQFJX	0.32 236	0.18 196	0.33 178	0.39 315	0.27 431	0.60 466	0.30 269	0.53 229	0.47 270	0.39 236	0.38 195	0.34 189	0.33 278	0.61 385	0.40 418	0.14 188	0.17 513	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.14 305

S2M2_XL	0.19 18	0.18 196	0.27 61	0.27 3	0.20 154	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 9	0.17 24	0.24 4	0.21 61	0.17 388	0.16 492	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.12 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.36 306	0.19 244	0.38 263	0.32 84	0.19 108	0.82 578	0.29 248	0.52 217	0.32 137	0.51 299	0.78 386	0.43 282	0.45 394	0.69 467	0.44 459	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.13 255

xyz-stereo-finetune	0.33 256	0.18 196	0.36 233	0.33 105	0.18 75	0.57 441	0.31 297	0.58 258	0.69 380	0.45 270	0.54 278	0.38 227	0.33 278	0.56 316	0.36 373	0.12 62	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.12 203

MM-Stereo_test3	0.34 268	0.19 244	0.31 134	0.41 397	0.25 347	0.35 252	0.44 527	0.72 389	0.92 535	0.46 278	0.52 269	0.41 262	0.29 218	0.44 206	0.28 256	0.16 331	0.15 459	0.17 317	0.13 244	0.14 211	0.13 255

tt45	0.27 179	0.17 153	0.34 201	0.35 183	0.23 275	0.38 293	0.28 239	0.46 174	0.28 91	0.40 245	0.27 101	0.38 227	0.25 145	0.57 328	0.26 212	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.12 105	0.14 305

fffy	0.28 187	0.21 341	0.34 201	0.37 243	0.23 275	0.33 223	0.29 248	0.51 207	0.41 224	0.32 177	0.37 191	0.39 236	0.27 182	0.50 265	0.27 233	0.12 62	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.11 140

RAStereo	0.24 116	0.17 153	0.29 92	0.40 359	0.21 186	0.23 53	0.26 186	0.42 132	0.45 257	0.23 59	0.34 167	0.30 159	0.19 61	0.34 102	0.25 182	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.11 140

U	0.45 419	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.71 688	3.55 722	0.20 50	0.41 123	0.38 203	0.26 100	0.23 52	0.24 93	0.22 105	0.26 12	0.22 88	0.15 270	0.09 27	0.88 700	0.13 244	0.13 158	0.11 140

MGS-Stereo	0.28 187	0.19 244	0.40 299	0.36 217	0.23 275	0.37 280	0.30 269	0.39 100	0.44 248	0.31 162	0.51 256	0.40 250	0.24 132	0.43 193	0.26 212	0.15 270	0.12 309	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.13 255

ACVNet-DCA	0.35 287	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.85 454	0.54 305	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.18 411	0.17 417

1test111	0.36 306	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.85 454	0.54 305	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.55 303	0.45 468	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.18 411	0.17 417

cc1	0.37 323	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.67 338	1.06 602	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.16 338	0.15 340

11t1	0.36 306	0.21 341	0.42 331	0.35 183	0.22 221	0.62 477	0.29 248	0.69 357	0.43 240	0.60 336	0.53 275	0.53 341	0.48 412	0.56 316	0.40 418	0.18 424	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.17 417

rrr	0.29 203	0.22 382	0.41 310	0.35 183	0.27 431	0.37 280	0.32 328	0.52 217	0.42 235	0.38 223	0.30 134	0.35 204	0.27 182	0.51 273	0.22 88	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.14 305

tt1	0.36 306	0.24 443	0.32 157	0.41 397	0.22 221	0.54 413	0.38 448	0.68 348	1.04 592	0.41 252	0.46 229	0.35 204	0.45 394	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.16 338	0.16 391

MaDis-Stereo	0.26 156	0.18 196	0.36 233	0.36 217	0.26 395	0.27 115	0.27 209	0.43 151	0.35 166	0.27 120	0.26 92	0.41 262	0.28 199	0.40 153	0.28 256	0.16 331	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.12 203

riskmin	0.38 340	0.20 296	0.39 285	0.32 84	0.23 275	0.53 406	0.30 269	0.63 300	0.80 456	0.49 290	0.56 291	0.73 472	0.58 479	0.55 303	0.36 373	0.17 388	0.11 236	0.19 420	0.13 244	0.19 448	0.20 499

ProNet	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.35 183	0.24 313	0.32 211	0.43 518	0.57 249	0.37 193	0.33 184	0.30 134	0.32 171	0.28 199	0.57 328	0.26 212	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.13 255

CroCo-Stereo Lap2	0.28 187	0.24 443	0.39 285	0.50 578	0.29 486	0.20 30	0.31 297	0.49 192	0.38 203	0.24 74	0.27 101	0.46 303	0.31 254	0.39 143	0.30 286	0.14 188	0.15 459	0.16 267	0.13 244	0.16 338	0.15 340

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 573	0.28 518	0.99 626	0.40 359	0.30 505	1.03 619	0.56 600	1.10 561	0.99 567	0.97 587	1.22 592	1.06 590	0.69 547	1.07 618	0.95 629	0.19 458	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.22 518	0.21 519

iRaft-Stereo_20w	0.39 357	0.19 244	0.57 499	0.37 243	0.27 431	0.31 191	0.24 148	1.44 673	0.29 104	0.69 410	0.53 275	0.60 389	0.42 372	0.83 546	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.15 279	0.13 255

IPLG	0.39 357	0.20 296	0.59 504	0.40 359	0.24 313	0.54 413	0.27 209	0.75 413	0.63 344	0.84 512	0.81 406	0.32 171	0.32 260	0.60 375	0.45 468	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.12 203

MIPNet	0.37 323	0.21 341	0.59 504	0.39 315	0.25 347	0.50 387	0.28 239	0.77 423	0.70 381	0.65 378	0.60 301	0.40 250	0.49 417	0.44 206	0.37 392	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.13 255

test-3	0.34 268	0.16 102	0.43 346	0.39 315	0.21 186	0.43 344	0.22 97	0.63 300	0.78 445	0.71 423	0.45 224	0.64 411	0.27 182	0.43 193	0.31 295	0.12 62	0.09 27	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.10 64

test_1	0.34 268	0.16 102	0.43 346	0.39 315	0.21 186	0.43 344	0.23 127	0.63 300	0.78 445	0.68 402	0.45 224	0.64 411	0.27 182	0.43 193	0.31 295	0.12 62	0.09 27	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.10 64

GANet-ADL	0.42 390	0.25 469	0.45 371	0.43 466	0.29 486	0.54 413	0.35 385	0.89 472	0.86 492	0.63 357	0.72 348	0.68 437	0.42 372	0.52 280	0.41 424	0.21 502	0.14 426	0.15 226	0.13 244	0.18 411	0.19 473

cross-raft	0.34 268	0.20 296	0.37 250	0.44 487	0.23 275	0.32 211	0.35 385	0.74 406	0.40 220	0.60 336	0.77 374	0.57 359	0.27 182	0.43 193	0.28 256	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.11 140

RALCasStereoNet	0.36 306	0.21 341	0.37 250	0.42 443	0.26 395	0.35 252	0.38 448	0.63 300	0.64 352	0.50 294	0.72 348	0.51 331	0.29 218	0.59 369	0.36 373	0.16 331	0.14 426	0.15 226	0.13 244	0.17 380	0.16 391

EAI-Stereo	0.34 268	0.19 244	0.44 358	0.39 315	0.21 186	0.31 191	0.30 269	1.15 588	0.30 112	0.49 290	0.75 364	0.36 214	0.28 199	0.62 395	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.13 158	0.12 203

AANet_RVC	0.57 549	0.32 550	0.54 484	0.45 512	0.27 431	0.57 441	0.48 550	1.00 516	1.28 653	0.86 523	1.33 617	0.87 528	0.58 479	1.07 618	0.75 579	0.18 424	0.12 309	0.15 226	0.13 244	0.18 411	0.18 438

HITNet	0.41 382	0.26 486	0.45 371	0.33 105	0.17 43	0.63 489	0.30 269	0.93 486	0.64 352	0.71 423	0.82 412	0.64 411	0.52 436	0.59 369	0.43 441	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.19 448	0.12 203
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
noway7	0.60 566	0.29 530	4.94 721	0.43 466	0.23 275	0.44 353	0.33 340	0.73 400	0.73 401	0.51 299	0.51 256	0.75 480	0.52 436	0.43 193	0.37 392	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.13 255

Weightmod_eth	0.31 229	0.19 244	0.31 134	0.35 183	0.18 75	0.45 365	0.35 385	0.62 290	0.39 215	0.44 265	0.39 200	0.48 311	0.41 369	0.45 211	0.23 129	0.17 388	0.16 492	0.15 226	0.14 288	0.15 279	0.09 6

LGCAT	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 108	0.14 3	0.19 31	0.24 9	0.18 14	0.26 100	0.20 21	0.20 39	0.19 61	0.32 75	0.21 61	0.23 548	0.18 537	0.11 5	0.14 288	0.10 8	0.19 473

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 84	0.23 275	0.16 13	0.19 31	0.20 2	0.22 31	0.24 74	0.18 16	0.17 9	0.11 1	0.35 113	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 226	0.14 288	0.10 8	0.10 64

WQFJA1	0.32 236	0.19 244	0.34 201	0.39 315	0.26 395	0.62 477	0.30 269	0.56 240	0.47 270	0.37 211	0.39 200	0.38 227	0.33 278	0.50 265	0.42 432	0.14 188	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

WQFJX1	0.33 256	0.19 244	0.34 201	0.41 397	0.28 456	0.53 406	0.33 340	0.51 207	0.50 288	0.39 236	0.36 184	0.34 189	0.31 254	0.69 467	0.39 410	0.15 270	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.14 305

NLMM1	0.33 256	0.21 341	0.36 233	0.41 397	0.25 347	0.55 420	0.33 340	0.55 236	0.63 344	0.42 258	0.44 220	0.30 159	0.25 145	0.63 408	0.38 402	0.16 331	0.18 537	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.13 255

NLMM	0.32 236	0.19 244	0.34 201	0.39 315	0.26 395	0.62 477	0.30 269	0.56 240	0.47 270	0.37 211	0.39 200	0.38 227	0.33 278	0.49 257	0.42 432	0.14 188	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

IGEV-FE	0.34 268	0.18 196	0.67 546	0.39 315	0.28 456	0.30 171	0.25 160	0.74 406	0.31 123	0.62 348	0.57 293	0.54 345	0.25 145	0.53 289	0.27 233	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

z-ln-s-r	0.66 578	0.36 574	1.30 665	0.39 315	0.26 395	0.57 441	0.63 620	0.80 437	1.03 586	0.80 471	1.43 636	0.91 544	0.76 581	1.08 621	1.87 691	0.16 331	0.12 309	0.17 317	0.14 288	0.20 468	0.16 391

MM-Stereo_test1	0.33 256	0.19 244	0.36 233	0.41 397	0.23 275	0.36 267	0.45 530	0.58 258	0.54 305	0.60 336	0.50 246	0.38 227	0.37 335	0.60 375	0.26 212	0.15 270	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.12 203

PAM	0.46 430	0.19 244	0.70 561	0.40 359	0.26 395	0.75 545	0.33 340	0.85 454	0.34 153	0.70 416	0.46 229	1.83 680	0.63 509	0.61 385	0.26 212	0.15 270	0.10 98	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

model_zeroshot	0.33 256	0.18 196	0.48 423	0.39 315	0.28 456	0.45 365	0.25 160	0.63 300	0.45 257	0.61 344	0.50 246	0.51 331	0.25 145	0.45 211	0.26 212	0.16 331	0.13 385	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.13 255

MyStereo8	0.40 369	0.20 296	0.54 484	0.41 397	0.29 486	0.53 406	0.29 248	0.65 317	0.49 282	0.71 423	0.98 500	0.58 368	0.43 378	0.50 265	0.51 505	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.19 448	0.19 473

IGEV_Zeroshot_test	0.34 268	0.18 196	0.67 546	0.39 315	0.28 456	0.30 171	0.25 160	0.74 406	0.31 123	0.62 348	0.57 293	0.54 345	0.25 145	0.53 289	0.27 233	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

HH	0.35 287	0.20 296	0.47 402	0.40 359	0.25 347	0.33 223	0.31 297	0.76 420	0.38 203	0.43 262	0.57 293	0.79 498	0.44 389	0.71 480	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

HanStereo	0.35 287	0.20 296	0.47 402	0.40 359	0.25 347	0.33 223	0.31 297	0.76 420	0.38 203	0.43 262	0.57 293	0.79 498	0.44 389	0.71 480	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

EGLCR-Stereo	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.34 136	0.20 154	0.35 252	0.20 50	0.52 217	0.36 176	0.28 135	0.27 101	0.41 262	0.18 42	0.45 211	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.16 267	0.14 288	0.13 158	0.11 140

DCRE	0.37 323	0.18 196	0.46 388	0.45 512	0.32 544	0.42 339	0.37 426	0.63 300	0.51 294	0.47 285	0.94 472	0.56 353	0.36 325	0.52 280	0.32 305	0.14 188	0.13 385	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.13 255

CIPLG	0.41 382	0.21 341	0.63 525	0.45 512	0.33 556	0.52 398	0.33 340	0.65 317	0.60 328	0.82 493	0.96 485	0.46 303	0.32 260	0.55 303	0.44 459	0.16 331	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

IPLGR_C	0.40 369	0.21 341	0.64 530	0.45 512	0.33 556	0.52 398	0.34 359	0.66 328	0.62 333	0.82 493	0.92 468	0.45 296	0.32 260	0.52 280	0.46 479	0.17 388	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

IPLGR	0.39 357	0.21 341	0.63 525	0.39 315	0.22 221	0.49 385	0.29 248	0.76 420	0.74 411	0.78 464	0.77 374	0.44 293	0.42 372	0.47 240	0.38 402	0.13 122	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.15 279	0.13 255

ACRE	0.40 369	0.21 341	0.65 536	0.45 512	0.33 556	0.51 392	0.33 340	0.66 328	0.63 344	0.80 471	0.92 468	0.45 296	0.32 260	0.52 280	0.45 468	0.16 331	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

GwcNet-ADL	0.44 408	0.22 382	0.48 423	0.45 512	0.30 505	0.40 312	0.37 426	0.92 484	0.97 558	0.71 423	0.78 386	0.61 395	0.42 372	0.62 395	0.50 495	0.19 458	0.14 426	0.15 226	0.14 288	0.18 411	0.18 438

STrans-v2	0.46 430	0.20 296	0.48 423	0.40 359	0.24 313	0.55 420	0.50 561	1.07 550	0.73 401	0.65 378	1.05 535	0.72 460	0.69 547	0.72 486	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.14 288	0.13 158	0.12 203

IIG-Stereo	0.43 400	0.21 341	0.44 358	0.50 578	0.25 347	0.44 353	0.21 77	0.71 382	0.76 425	0.83 505	0.95 481	0.83 512	0.43 378	0.90 575	0.35 355	0.15 270	0.12 309	0.19 420	0.14 288	0.15 279	0.11 140

RAFT-RH_RVC	0.56 541	0.17 153	0.41 310	0.37 243	0.23 275	0.57 441	0.24 148	0.60 277	0.70 381	1.19 646	3.94 720	0.56 353	0.38 341	0.65 430	0.36 373	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.14 288	0.12 105	0.13 255

RAFT-345	0.40 369	0.18 196	0.40 299	0.38 283	0.22 221	0.33 223	0.26 186	0.61 285	0.51 294	0.74 445	1.79 666	0.45 296	0.33 278	0.66 439	0.36 373	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.14 288	0.13 158	0.13 255

test-1	0.36 306	0.19 244	0.71 566	0.46 533	0.26 395	0.44 353	0.36 408	0.60 277	0.59 325	0.48 288	0.67 333	0.53 341	0.36 325	0.40 153	0.29 278	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.15 279	0.16 391

Prome-Stereo	0.46 430	0.19 244	0.35 218	0.44 487	0.26 395	0.40 312	0.45 530	0.68 348	0.44 248	0.96 582	1.84 669	0.59 383	0.67 537	0.61 385	0.32 305	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.29 592

LMCR-Stereo	0.53 516	0.30 540	0.53 478	0.58 644	0.30 505	0.83 581	0.36 408	1.19 605	0.76 425	0.88 541	1.04 531	0.56 353	0.62 503	0.82 538	0.67 559	0.19 458	0.15 459	0.19 420	0.14 288	0.23 535	0.17 417

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 306	0.17 153	0.41 310	0.35 183	0.19 108	0.33 223	0.29 248	0.65 317	0.73 401	0.68 402	1.01 511	0.56 353	0.40 360	0.42 179	0.30 286	0.11 36	0.09 27	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.10 64

DIP-Stereo	0.39 357	0.21 341	0.50 450	0.41 397	0.28 456	0.62 477	0.27 209	0.77 423	0.40 220	0.64 369	0.86 437	0.52 337	0.33 278	0.66 439	0.42 432	0.15 270	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.15 340
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.46 430	0.32 550	0.56 495	0.37 243	0.19 108	0.63 489	0.35 385	1.01 526	0.72 394	0.77 460	0.83 418	0.70 447	0.59 486	0.68 461	0.53 515	0.16 331	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.24 548	0.16 391

HSM	0.51 501	0.24 443	0.41 310	0.39 315	0.24 313	0.75 545	0.40 483	1.22 620	0.75 416	0.81 484	0.91 464	1.21 623	0.69 547	0.87 564	0.46 479	0.17 388	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.17 380	0.17 417

monster_256*512	0.35 287	0.23 404	0.30 110	0.42 443	0.23 275	0.44 353	0.36 408	0.71 382	0.67 366	0.45 270	0.52 269	0.62 402	0.40 360	0.38 135	0.33 319	0.13 122	0.10 98	0.17 317	0.15 323	0.16 338	0.13 255

Weightmod	0.32 236	0.18 196	0.30 110	0.34 136	0.19 108	0.54 413	0.34 359	0.56 240	0.50 288	0.41 252	0.52 269	0.48 311	0.33 278	0.46 230	0.29 278	0.15 270	0.23 599	0.16 267	0.15 323	0.14 211	0.11 140

SMOE	0.36 306	0.20 296	0.35 218	0.36 217	0.17 43	0.63 489	0.41 499	0.65 317	0.55 312	0.54 317	0.72 348	0.49 319	0.38 341	0.40 153	0.30 286	0.19 458	0.12 309	0.28 603	0.15 323	0.19 448	0.14 305

depth_test_26	0.21 52	0.14 28	0.28 81	0.30 27	0.19 108	0.16 13	0.20 50	0.30 29	0.23 41	0.27 120	0.37 191	0.22 59	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 424	0.14 426	0.15 226	0.15 323	0.15 279	0.14 305

PhaseNet	0.25 137	0.16 102	0.31 134	0.35 183	0.22 221	0.33 223	0.22 97	0.45 166	0.33 145	0.21 33	0.28 115	0.38 227	0.23 120	0.42 179	0.28 256	0.13 122	0.10 98	0.15 226	0.15 323	0.13 158	0.12 203

NLSM3	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.38 283	0.21 186	0.34 241	0.27 209	0.57 249	0.47 270	0.28 135	0.35 175	0.29 144	0.24 132	0.42 179	0.27 233	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.15 323	0.12 105	0.10 64

NLSM1	0.32 236	0.18 196	0.34 201	0.39 315	0.25 347	0.66 509	0.27 209	0.57 249	0.50 288	0.37 211	0.53 275	0.29 144	0.28 199	0.54 296	0.32 305	0.16 331	0.17 513	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.12 203

LG-Stereo	0.24 116	0.18 196	0.40 299	0.39 315	0.20 154	0.22 42	0.27 209	0.32 46	0.36 176	0.26 100	0.44 220	0.22 59	0.16 18	0.37 127	0.27 233	0.11 36	0.12 309	0.16 267	0.15 323	0.13 158	0.09 6

PAM_32	0.46 430	0.19 244	0.67 546	0.39 315	0.24 313	0.75 545	0.27 209	0.95 498	0.34 153	0.68 402	0.44 220	1.91 685	0.65 526	0.62 395	0.26 212	0.15 270	0.10 98	0.16 267	0.15 323	0.14 211	0.13 255

test_sample1	0.42 390	0.22 382	0.46 388	0.34 136	0.23 275	0.58 447	0.35 385	0.99 511	0.49 282	0.62 348	0.75 364	0.69 442	0.61 496	0.58 351	0.44 459	0.18 424	0.14 426	0.17 317	0.15 323	0.17 380	0.17 417

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 268	0.27 504	0.45 371	0.36 217	0.25 347	0.48 380	0.30 269	0.58 258	0.90 523	0.42 258	0.36 184	0.30 159	0.29 218	0.49 257	0.30 286	0.16 331	0.14 426	0.18 373	0.15 323	0.18 411	0.15 340

CoDeX	0.47 445	0.20 296	0.49 436	0.42 443	0.25 347	0.75 545	0.36 408	1.27 640	0.80 456	0.82 493	0.96 485	0.62 402	0.57 469	0.60 375	0.36 373	0.17 388	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.16 338	0.14 305

GMStereo_Zeroshot	0.49 477	0.44 617	0.74 580	0.49 564	0.27 431	0.56 435	0.29 248	0.73 400	0.76 425	0.86 523	0.94 472	0.91 544	0.36 325	0.74 500	0.43 441	0.26 581	0.14 426	0.26 581	0.15 323	0.36 628	0.18 438

plain	0.31 229	0.20 296	0.50 450	0.39 315	0.29 486	0.27 115	0.30 269	0.44 159	0.35 166	0.31 162	0.66 327	0.30 159	0.31 254	0.65 430	0.31 295	0.17 388	0.13 385	0.20 453	0.15 323	0.17 380	0.12 203

EKT-Stereo	0.35 287	0.23 404	0.39 285	0.43 466	0.29 486	0.38 293	0.31 297	0.69 357	0.64 352	0.45 270	0.63 311	0.49 319	0.27 182	0.56 316	0.33 319	0.18 424	0.14 426	0.18 373	0.15 323	0.16 338	0.16 391

iinet-f	0.67 583	0.26 486	2.15 697	0.39 315	0.31 527	1.19 650	0.56 600	0.84 451	0.84 479	0.80 471	1.17 583	1.05 588	0.84 611	0.71 480	1.21 659	0.20 483	0.18 537	0.17 317	0.15 323	0.20 468	0.20 499

TestStereo1	0.43 400	0.23 404	0.41 310	0.51 594	0.24 313	0.34 241	0.40 483	0.77 423	0.90 523	0.68 402	0.96 485	0.48 311	0.46 401	0.91 582	0.32 305	0.16 331	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.13 255

x	0.39 357	0.24 443	0.41 310	0.34 136	0.23 275	0.52 398	0.32 328	0.86 458	0.52 297	0.57 328	0.70 344	0.59 383	0.50 427	0.49 257	0.46 479	0.17 388	0.15 459	0.17 317	0.15 323	0.17 380	0.16 391

SA-5K	0.43 400	0.23 404	0.41 310	0.51 594	0.24 313	0.34 241	0.40 483	0.77 423	0.90 523	0.68 402	0.96 485	0.48 311	0.46 401	0.91 582	0.32 305	0.16 331	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.13 255

iRaft-Stereo_5w	0.45 419	0.21 341	0.48 423	0.42 443	0.28 456	0.31 191	0.54 589	0.63 300	0.62 333	0.62 348	0.89 457	1.01 575	0.69 547	0.75 506	0.66 556	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.15 340

dd	0.43 400	0.38 591	0.55 489	0.44 487	0.25 347	0.47 377	0.38 448	0.70 373	1.05 596	0.59 332	0.65 320	0.42 273	0.39 354	0.66 439	0.50 495	0.24 561	0.15 459	0.21 495	0.15 323	0.22 518	0.18 438

DAS	0.51 501	0.25 469	0.60 510	0.48 549	0.31 527	0.58 447	0.41 499	0.83 448	0.97 558	0.89 545	1.12 558	0.70 447	0.75 578	0.82 538	0.43 441	0.17 388	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.20 468	0.18 438

SepStereo	0.51 501	0.25 469	0.60 510	0.48 549	0.31 527	0.58 447	0.41 499	0.83 448	0.97 558	0.89 545	1.12 558	0.70 447	0.75 578	0.93 591	0.43 441	0.17 388	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.20 468	0.18 438

HHNet	0.41 382	0.17 153	0.41 310	0.34 136	0.37 584	0.33 223	0.34 359	0.69 357	0.75 416	0.86 523	1.30 613	0.52 337	0.32 260	0.52 280	0.35 355	0.15 270	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.15 279	0.24 555

AAGNet	1.43 688	0.20 296	0.48 423	0.44 487	0.25 347	0.29 151	0.31 297	0.65 317	0.68 373	0.97 587	0.86 437	0.67 436	0.62 503	0.64 423	20.63 750	0.16 331	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.19 448	0.12 203

TransformOpticalFlow	0.44 408	0.20 296	0.47 402	0.41 397	0.23 275	0.37 280	0.47 542	0.94 491	0.76 425	0.65 378	1.14 570	0.73 472	0.56 467	0.76 510	0.32 305	0.15 270	0.10 98	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.13 255

OMP-Stereo	0.42 390	0.22 382	0.46 388	0.52 608	0.24 313	0.36 267	0.25 160	0.71 382	0.78 445	0.77 460	0.64 317	0.89 537	0.39 354	0.91 582	0.35 355	0.15 270	0.12 309	0.20 453	0.15 323	0.15 279	0.12 203

NRIStereo	0.36 306	0.20 296	0.45 371	0.41 397	0.23 275	0.34 241	0.26 186	0.65 317	0.55 312	0.64 369	0.63 311	0.56 353	0.37 335	0.65 430	0.37 392	0.15 270	0.11 236	0.18 373	0.15 323	0.17 380	0.14 305

ASMatch	0.48 458	0.19 244	0.45 371	0.39 315	0.28 456	0.37 280	0.26 186	0.74 406	0.68 373	0.76 454	2.34 686	0.61 395	0.52 436	0.62 395	0.37 392	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.21 519

PFNet	0.42 390	0.18 196	0.58 503	0.43 466	0.24 313	0.43 344	0.32 328	0.74 406	0.78 445	1.00 600	0.74 362	0.68 437	0.39 354	0.72 486	0.37 392	0.16 331	0.10 98	0.20 453	0.15 323	0.16 338	0.13 255

DeepStereo_RVC	0.36 306	0.21 341	0.47 402	0.40 359	0.24 313	0.26 97	0.22 97	0.60 277	0.38 203	0.69 410	0.67 333	0.57 359	0.51 432	0.56 316	0.39 410	0.16 331	0.12 309	0.18 373	0.15 323	0.19 448	0.18 438

CRE-IMP	0.36 306	0.23 404	0.49 436	0.42 443	0.24 313	0.41 332	0.21 77	0.57 249	0.41 224	0.65 378	0.72 348	0.53 341	0.37 335	0.61 385	0.38 402	0.17 388	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.21 494	0.18 438

TestStereo	0.38 340	0.31 545	0.40 299	0.45 512	0.20 154	0.40 312	0.37 426	0.66 328	0.65 357	0.53 311	0.78 386	0.47 306	0.40 360	0.55 303	0.37 392	0.18 424	0.13 385	0.20 453	0.15 323	0.22 518	0.13 255

raft+_RVC	0.38 340	0.19 244	0.35 218	0.37 243	0.25 347	0.45 365	0.37 426	0.78 429	0.89 520	0.51 299	0.78 386	0.50 325	0.29 218	0.53 289	0.40 418	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.12 203

RALAANet	0.38 340	0.23 404	0.48 423	0.42 443	0.29 486	0.35 252	0.25 160	0.86 458	0.64 352	0.67 396	0.65 320	0.60 389	0.29 218	0.60 375	0.34 336	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.21 494	0.13 255

ACVNet	0.46 430	0.23 404	0.36 233	0.39 315	0.28 456	0.58 447	0.40 483	0.87 465	0.80 456	0.64 369	0.96 485	0.79 498	0.60 490	0.63 408	0.67 559	0.17 388	0.15 459	0.16 267	0.15 323	0.18 411	0.15 340

acv_ft	0.51 501	0.23 404	0.56 495	0.44 487	0.28 456	0.86 588	0.39 470	0.91 482	0.80 456	0.97 587	0.96 485	0.79 498	0.59 486	0.63 408	0.87 606	0.17 388	0.15 459	0.16 267	0.15 323	0.17 380	0.15 340

SuperB	1.04 654	0.37 581	4.81 720	0.43 466	0.31 527	0.99 612	0.46 534	1.02 530	2.09 699	1.09 632	1.09 551	0.75 480	0.81 600	1.06 615	1.76 684	0.19 458	0.15 459	0.17 317	0.15 323	2.82 733	0.26 568

HSM-Net_RVC	0.53 516	0.22 382	0.35 218	0.37 243	0.21 186	0.85 585	0.37 426	1.23 625	0.93 541	0.90 553	1.15 576	1.26 628	0.63 509	0.72 486	0.48 490	0.17 388	0.13 385	0.16 267	0.15 323	0.17 380	0.15 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
zzzzzzz1	0.60 566	0.31 545	4.33 719	0.42 443	0.26 395	0.44 353	0.39 470	0.73 400	0.77 434	0.51 299	0.70 344	0.72 460	0.48 412	0.60 375	0.42 432	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.14 305

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 90	0.20 296	0.31 134	0.37 243	0.19 108	0.28 138	0.22 97	0.33 57	0.26 72	0.23 59	0.29 129	0.23 75	0.18 42	0.39 143	0.28 256	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.16 362	0.17 380	0.12 203

VeloStereo	0.21 52	0.14 28	0.29 92	0.30 27	0.23 275	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 136	0.20 76	0.31 63	0.23 129	0.20 483	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.20 468	0.21 519

flow	0.21 52	0.14 28	0.29 92	0.30 27	0.23 275	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 136	0.20 76	0.30 52	0.23 129	0.20 483	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.20 468	0.21 519

SE	0.32 236	0.26 486	0.34 201	0.34 136	0.21 186	0.50 387	0.33 340	0.58 258	0.52 297	0.51 299	0.54 278	0.32 171	0.35 297	0.31 63	0.25 182	0.17 388	0.13 385	0.19 420	0.16 362	0.21 494	0.18 438

Hybrid-DGEV-03	0.45 419	0.19 244	0.33 178	0.43 466	0.27 431	0.56 435	0.26 186	0.65 317	0.74 411	0.94 573	1.92 673	0.61 395	0.30 237	0.55 303	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.16 362	0.14 211	0.11 140

Hybrid-DGEV-2	0.41 382	0.21 341	0.42 331	0.47 541	0.29 486	0.59 459	0.23 127	0.82 443	0.99 567	0.64 369	0.63 311	0.60 389	0.65 526	0.58 351	0.33 319	0.14 188	0.12 309	0.18 373	0.16 362	0.14 211	0.12 203

BStereo	0.27 179	0.16 102	0.88 611	0.34 136	0.22 221	0.22 42	0.31 297	0.39 100	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 179	0.28 256	0.10 14	0.12 309	0.12 55	0.16 362	0.12 105	0.14 305

Anonymus123	0.30 221	0.16 102	0.88 611	0.34 136	0.22 221	0.64 497	0.31 297	0.54 232	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 179	0.28 256	0.10 14	0.12 309	0.12 55	0.16 362	0.12 105	0.14 305

NLCSM	0.34 268	0.21 341	0.34 201	0.44 487	0.29 486	0.54 413	0.36 408	0.52 217	0.47 270	0.46 278	0.37 191	0.34 189	0.34 291	0.71 480	0.41 424	0.16 331	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.17 380	0.16 391

FE-Mocha	0.32 236	0.19 244	0.50 450	0.38 283	0.27 431	0.30 171	0.20 50	0.71 382	0.36 176	0.65 378	0.56 291	0.54 345	0.25 145	0.38 135	0.22 88	0.15 270	0.10 98	0.17 317	0.16 362	0.13 158	0.12 203

coex_refinement	0.53 516	0.21 341	0.39 285	0.44 487	0.30 505	0.76 551	0.39 470	1.09 558	0.90 523	0.85 516	1.12 558	1.00 571	0.56 467	0.63 408	0.81 590	0.21 502	0.13 385	0.16 267	0.16 362	0.20 468	0.21 519

FACV-RUCA	0.43 400	0.28 518	0.47 402	0.45 512	0.33 556	0.58 447	0.34 359	0.82 443	0.73 401	0.57 328	0.84 424	0.47 306	0.50 427	0.54 296	0.39 410	0.22 530	0.15 459	0.35 639	0.16 362	0.28 579	0.21 519

rvit_stereo_0081_aga	0.31 229	0.28 518	0.44 358	0.42 443	0.29 486	0.34 241	0.31 297	0.44 159	0.40 220	0.39 236	0.44 220	0.40 250	0.32 260	0.42 179	0.29 278	0.23 548	0.17 513	0.19 420	0.16 362	0.20 468	0.15 340

rvit_stereo_0081	0.32 236	0.24 443	0.47 402	0.43 466	0.26 395	0.30 171	0.37 426	0.42 132	0.55 312	0.36 204	0.40 206	0.39 236	0.35 297	0.43 193	0.33 319	0.22 530	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.19 448	0.13 255

rvit_stereo_0082	0.32 236	0.24 443	0.47 402	0.43 466	0.26 395	0.30 171	0.37 426	0.42 132	0.55 312	0.36 204	0.40 206	0.39 236	0.35 297	0.43 193	0.33 319	0.22 530	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.19 448	0.13 255

rvit_stereo_0080	0.31 229	0.25 469	0.40 299	0.39 315	0.28 456	0.27 115	0.46 534	0.49 192	0.44 248	0.35 199	0.42 212	0.40 250	0.28 199	0.41 165	0.33 319	0.22 530	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.22 518	0.15 340

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 541	3.08 737	2.43 703	0.31 57	0.18 75	0.29 151	0.20 50	0.37 82	0.32 137	0.28 135	0.24 68	0.18 23	0.18 42	0.31 63	0.22 88	1.09 711	0.08 2	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.97 709

test_sample2	0.42 390	0.22 382	0.43 346	0.33 105	0.21 186	0.58 447	0.39 470	0.95 498	0.67 366	0.63 357	0.77 374	0.69 442	0.57 469	0.61 385	0.38 402	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.16 362	0.19 448	0.18 438

SMFormer	0.51 501	0.23 404	0.62 515	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.55 525	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.18 411	0.18 438

tta	0.51 501	0.23 404	0.62 515	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.55 525	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.14 305

AE-Stereo	0.34 268	0.21 341	0.42 331	0.48 549	0.31 527	0.48 380	0.35 385	0.61 285	0.62 333	0.32 177	0.55 288	0.52 337	0.27 182	0.47 240	0.29 278	0.13 122	0.13 385	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.12 203

whm_eth	0.31 229	0.25 469	0.40 299	0.39 315	0.28 456	0.27 115	0.46 534	0.49 192	0.44 248	0.35 199	0.42 212	0.40 250	0.28 199	0.41 165	0.33 319	0.22 530	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.22 518	0.15 340

MIM_Stereo	0.38 340	0.17 153	0.53 478	0.37 243	0.24 313	0.27 115	0.24 148	0.70 373	0.54 305	0.72 434	1.00 508	0.63 405	0.29 218	0.64 423	0.38 402	0.13 122	0.14 426	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.11 140

PCWNet_CMD	0.48 458	0.24 443	0.52 471	0.39 315	0.27 431	0.63 489	0.30 269	0.95 498	0.96 555	0.86 523	1.07 545	0.79 498	0.44 389	0.57 328	0.43 441	0.17 388	0.12 309	0.21 495	0.16 362	0.24 548	0.19 473

4D-IteraStereo	0.33 256	0.18 196	0.40 299	0.40 359	0.24 313	0.32 211	0.27 209	0.58 258	0.72 394	0.65 378	0.54 278	0.42 273	0.23 120	0.45 211	0.28 256	0.14 188	0.09 27	0.19 420	0.16 362	0.16 338	0.11 140

CBFPSM	0.59 563	0.22 382	1.31 666	0.38 283	0.27 431	1.12 639	0.65 626	0.79 433	0.82 469	0.80 471	0.81 406	1.35 650	0.87 617	0.67 450	0.76 580	0.16 331	0.15 459	0.15 226	0.16 362	0.17 380	0.22 539

RAFT_CTSACE	0.45 419	0.20 296	0.44 358	0.45 512	0.27 431	0.34 241	0.39 470	0.60 277	0.73 401	0.76 454	1.44 639	0.83 512	0.38 341	1.08 621	0.26 212	0.12 62	0.13 385	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.11 140

CRFU-Net	0.57 549	0.27 504	0.57 499	0.46 533	0.30 505	1.20 651	0.52 580	1.10 561	0.56 320	1.00 600	0.98 500	1.06 590	0.79 595	0.81 535	0.71 572	0.21 502	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.18 411	0.19 473

GLC_STEREO	0.29 203	0.19 244	0.27 61	0.44 487	0.19 108	0.31 191	0.26 186	0.47 178	0.43 240	0.37 211	0.47 235	0.41 262	0.23 120	0.50 265	0.34 336	0.14 188	0.18 537	0.19 420	0.16 362	0.16 338	0.13 255

AASNet	0.53 516	0.25 469	0.52 471	0.49 564	0.32 544	0.74 539	0.40 483	1.50 679	0.86 492	0.86 523	0.92 468	0.64 411	0.59 486	0.59 369	0.79 585	0.23 548	0.19 557	0.20 453	0.16 362	0.21 494	0.19 473

test_3	0.36 306	0.19 244	0.44 358	0.44 487	0.23 275	0.48 380	0.36 408	0.66 328	0.82 469	0.64 369	0.45 224	0.68 437	0.25 145	0.41 165	0.31 295	0.12 62	0.10 98	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.11 140

Patchmatch Stereo++	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340
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
NF-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.45 371	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.57 359	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

OCTAStereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

PSM-adaLoss	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.31 297	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.56 316	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

ROB_FTStereo_v2	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.31 297	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.57 359	0.38 341	0.57 328	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

ROB_FTStereo	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.25 86	0.21 77	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.57 328	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

HUI-Stereo	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.60 277	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.50 265	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

DEmStereo	0.48 458	0.17 153	0.50 450	0.38 283	0.25 347	0.59 459	0.34 359	0.63 300	0.74 411	0.89 545	1.66 658	0.58 368	1.06 652	0.60 375	0.42 432	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.16 362	0.14 211	0.15 340

SST-Stereo	0.40 369	0.19 244	0.45 371	0.42 443	0.25 347	0.25 86	0.21 77	0.66 328	0.47 270	1.08 630	0.79 396	0.72 460	0.43 378	0.77 518	0.35 355	0.16 331	0.11 236	0.20 453	0.16 362	0.19 448	0.15 340

RAFT_R40	0.40 369	0.19 244	0.44 358	0.43 466	0.25 347	0.23 53	0.26 186	0.67 338	0.67 366	0.98 592	0.78 386	0.72 460	0.43 378	0.76 510	0.35 355	0.16 331	0.11 236	0.20 453	0.16 362	0.18 411	0.14 305

DRaft	0.49 477	0.17 153	0.47 402	0.37 243	0.25 347	0.58 447	0.40 483	0.65 317	0.85 487	1.02 608	1.75 665	0.50 325	0.82 604	0.63 408	0.40 418	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.16 362	0.14 211	0.15 340

RE-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

TVStereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

iGMRVC	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.30 269	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

IRAFT_RVC	0.42 390	0.20 296	0.48 423	0.44 487	0.24 313	0.27 115	0.54 589	0.74 406	0.77 434	0.76 454	0.80 399	0.73 472	0.51 432	0.70 474	0.36 373	0.17 388	0.10 98	0.21 495	0.16 362	0.16 338	0.14 305

iRAFT	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

RAFT-IKP	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.28 239	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.57 359	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

GEStereo_RVC	0.55 530	0.29 530	0.63 525	0.49 564	0.31 527	0.70 524	0.54 589	1.22 620	0.92 535	0.82 493	0.85 434	0.85 517	0.63 509	0.90 575	0.65 553	0.24 561	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.21 494	0.22 539

CFNet_pseudo	0.46 430	0.24 443	0.52 471	0.37 243	0.27 431	0.58 447	0.30 269	0.86 458	0.88 505	0.82 493	1.03 525	0.75 480	0.47 407	0.58 351	0.44 459	0.17 388	0.12 309	0.24 549	0.16 362	0.24 548	0.19 473

XX-Stereo	0.37 323	0.17 153	0.45 371	0.55 633	0.36 577	0.38 293	0.20 50	0.60 277	0.30 112	0.46 278	1.30 613	0.73 472	0.26 166	0.56 316	0.26 212	0.16 331	0.11 236	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.10 64

GES	0.44 408	0.23 404	0.57 499	0.40 359	0.30 505	0.59 459	0.36 408	0.96 502	0.68 373	0.74 445	0.83 418	0.47 306	0.48 412	0.67 450	0.43 441	0.22 530	0.16 492	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.23 546

222	1.18 674	0.22 382	0.44 358	0.37 243	0.22 221	0.79 559	0.37 426	1.31 649	0.89 520	0.92 566	1.08 548	0.72 460	0.71 564	0.66 439	13.89 744	0.20 483	0.15 459	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.19 473

AFF-stereo	0.38 340	0.19 244	0.39 285	0.37 243	0.21 186	0.27 115	0.31 297	0.65 317	0.66 361	0.64 369	1.13 565	0.76 488	0.39 354	0.55 303	0.33 319	0.11 36	0.09 27	0.16 267	0.16 362	0.13 158	0.11 140

DMCA	0.45 419	0.26 486	0.50 450	0.38 283	0.28 456	0.51 392	0.34 359	0.93 486	0.68 373	0.75 447	0.83 418	0.79 498	0.53 442	0.51 273	0.54 520	0.21 502	0.16 492	0.21 495	0.16 362	0.19 448	0.21 519

MSMDNet	0.48 458	0.24 443	0.52 471	0.39 315	0.27 431	0.63 489	0.30 269	0.96 502	0.96 555	0.86 523	1.07 545	0.79 498	0.44 389	0.57 328	0.43 441	0.17 388	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.23 535	0.19 473

ccs_rob	0.46 430	0.24 443	0.52 471	0.37 243	0.27 431	0.58 447	0.31 297	0.86 458	0.88 505	0.82 493	1.02 520	0.75 480	0.47 407	0.58 351	0.44 459	0.17 388	0.12 309	0.24 549	0.16 362	0.24 548	0.19 473

DISCO	0.70 590	0.26 486	0.68 551	0.44 487	0.31 527	1.14 641	0.51 577	1.23 625	1.23 639	0.81 484	1.05 535	1.50 665	0.85 612	1.82 688	1.03 642	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.24 548	0.23 546

LE_ROB	4.42 729	0.24 443	2.75 705	0.42 443	0.23 275	1.57 679	0.90 679	1.71 699	17.88 755	16.56 757	4.88 729	5.17 727	18.85 757	1.63 678	14.62 745	0.17 388	0.14 426	0.16 267	0.16 362	0.19 448	0.17 417

FAST (zero-shot)	0.28 187	0.18 196	0.46 388	0.51 594	0.57 671	0.18 21	0.25 160	0.54 232	0.22 31	0.22 51	0.31 148	0.27 129	0.25 145	0.42 179	0.24 149	0.21 502	0.18 537	0.15 226	0.17 422	0.14 211	0.17 417

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 116	0.16 102	0.30 110	0.35 183	0.18 75	0.36 267	0.17 5	0.37 82	0.37 193	0.29 149	0.23 52	0.23 75	0.24 132	0.29 32	0.22 88	0.16 331	0.15 459	0.21 495	0.17 422	0.19 448	0.15 340

DepthFocus	0.19 18	0.13 5	0.31 134	0.29 14	0.23 275	0.17 17	0.20 50	0.27 21	0.18 14	0.24 74	0.25 79	0.15 3	0.17 24	0.26 12	0.18 4	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.17 422	0.13 158	0.10 64

FLISNet	0.45 419	0.21 341	0.36 233	0.34 136	0.35 572	0.28 138	0.31 297	0.72 389	0.46 263	0.87 531	1.13 565	1.09 601	0.76 581	0.69 467	0.56 527	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

CoSv	0.45 419	0.21 341	0.36 233	0.34 136	0.35 572	0.28 138	0.31 297	0.72 389	0.46 263	0.87 531	1.13 565	1.09 601	0.76 581	0.69 467	0.56 527	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

tg	0.33 256	0.18 196	0.37 250	0.39 315	0.22 221	0.38 293	0.26 186	0.70 373	0.56 320	0.47 285	0.65 320	0.42 273	0.24 132	0.55 303	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.17 422	0.14 211	0.11 140

rvit_stereo_0083	0.34 268	0.24 443	0.50 450	0.44 487	0.27 431	0.34 241	0.35 385	0.45 166	0.62 333	0.37 211	0.47 235	0.42 273	0.35 297	0.40 153	0.36 373	0.22 530	0.20 571	0.20 453	0.17 422	0.20 468	0.14 305

CAS++	0.32 236	0.24 443	0.36 233	0.37 243	0.26 395	0.28 138	0.23 127	0.87 465	0.50 288	0.47 285	0.45 224	0.26 118	0.21 90	0.49 257	0.24 149	0.23 548	0.19 557	0.22 511	0.17 422	0.21 494	0.16 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 236	0.22 382	0.34 201	0.42 443	0.28 456	0.40 312	0.50 561	0.72 389	0.37 193	0.37 211	0.34 167	0.32 171	0.31 254	0.59 369	0.27 233	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.16 391

MyStereo06	0.38 340	0.21 341	0.61 512	0.41 397	0.28 456	0.41 332	0.50 561	0.95 498	0.35 166	0.62 348	0.54 278	0.76 488	0.27 182	0.50 265	0.29 278	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.15 340

MyStereo05	0.44 408	0.21 341	0.45 371	0.41 397	0.28 456	0.41 332	0.50 561	0.93 486	1.09 613	0.76 454	0.61 306	0.51 331	0.57 469	0.73 493	0.42 432	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.15 340

MyStereo04	0.44 408	0.22 382	0.44 358	0.42 443	0.28 456	0.40 312	0.50 561	1.00 516	1.08 611	0.62 348	0.58 298	0.55 350	0.57 469	0.71 480	0.44 459	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.16 391

MIF-Stereo (partial)	0.31 229	0.18 196	0.37 250	0.41 397	0.31 527	0.28 138	0.23 127	0.47 178	0.42 235	0.31 162	0.63 311	0.36 214	0.35 297	0.57 328	0.31 295	0.17 388	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.18 411	0.14 305

DisPM	0.39 357	0.19 244	0.44 358	0.41 397	0.27 431	0.24 67	0.31 297	0.65 317	0.57 322	0.87 531	0.87 445	0.60 389	0.32 260	0.76 510	0.32 305	0.18 424	0.12 309	0.19 420	0.17 422	0.15 279	0.20 499

IER	0.46 430	0.23 404	0.50 450	0.38 283	0.28 456	0.69 519	0.35 385	0.80 437	0.66 361	0.83 505	0.94 472	0.75 480	0.77 588	0.60 375	0.42 432	0.17 388	0.14 426	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

raft_robust	0.41 382	0.23 404	0.36 233	0.42 443	0.21 186	0.40 312	0.33 340	0.79 433	0.98 562	0.79 469	0.87 445	0.39 236	0.33 278	0.84 551	0.29 278	0.13 122	0.12 309	0.16 267	0.17 422	0.15 279	0.12 203

CSP-Net	0.56 541	0.27 504	0.49 436	0.41 397	0.28 456	1.22 653	0.50 561	1.23 625	0.72 394	0.95 581	0.95 481	0.89 537	0.62 503	0.83 546	0.62 544	0.26 581	0.17 513	0.17 317	0.17 422	0.18 411	0.17 417

FTStereo	0.56 541	0.20 296	0.37 250	0.41 397	0.25 347	0.40 312	0.79 665	0.66 328	0.43 240	1.09 632	3.27 708	0.70 447	0.73 571	0.55 303	0.33 319	0.14 188	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.15 279	0.30 601

GrayStereo	0.49 477	0.19 244	0.42 331	0.46 533	0.28 456	0.53 406	0.67 632	0.69 357	0.63 344	1.02 608	1.47 645	0.78 496	0.76 581	0.56 316	0.33 319	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.17 422	0.15 279	0.29 592

Pruner-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.45 371	0.40 359	0.25 347	0.22 42	0.24 148	0.67 338	0.55 312	0.89 545	0.76 370	0.68 437	0.29 218	0.62 395	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.17 422	0.17 380	0.18 438

ICVP	0.46 430	0.25 469	0.38 263	0.48 549	0.28 456	0.58 447	0.43 518	1.00 516	0.70 381	0.67 396	0.95 481	0.75 480	0.55 460	0.53 289	0.54 520	0.23 548	0.17 513	0.19 420	0.17 422	0.19 448	0.20 499
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.32 236	0.19 244	0.37 250	0.39 315	0.22 221	0.31 191	0.29 248	0.68 348	0.51 294	0.49 290	0.66 327	0.37 218	0.23 120	0.45 211	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.17 422	0.15 279	0.12 203

sAnonymous2	0.40 369	0.39 599	0.85 604	0.48 549	0.37 584	0.40 312	0.46 534	0.57 249	0.52 297	0.38 223	0.46 229	0.35 204	0.42 372	0.43 193	0.30 286	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.17 422	0.57 679	0.44 664

CroCo_RVC	0.40 369	0.39 599	0.85 604	0.48 549	0.37 584	0.40 312	0.46 534	0.57 249	0.52 297	0.38 223	0.46 229	0.35 204	0.42 372	0.43 193	0.30 286	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.17 422	0.57 679	0.44 664

xxxx	1.01 649	0.22 382	0.43 346	0.36 217	0.21 186	0.82 578	0.36 408	1.32 650	0.88 505	0.71 423	0.94 472	0.97 561	0.63 509	0.64 423	10.58 740	0.20 483	0.16 492	0.18 373	0.17 422	0.19 448	0.19 473

test_xeample	1.01 649	0.21 341	0.42 331	0.35 183	0.21 186	0.71 529	0.39 470	1.23 625	0.86 492	0.81 484	1.04 531	0.69 442	0.61 496	0.69 467	10.93 741	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.17 422	0.18 411	0.17 417

GMStereo	0.39 357	0.37 581	0.54 484	0.40 359	0.26 395	0.42 339	0.36 408	0.59 265	1.04 592	0.55 321	0.51 256	0.37 218	0.35 297	0.54 296	0.41 424	0.19 458	0.13 385	0.16 267	0.17 422	0.24 548	0.18 438
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 528	0.26 486	0.66 542	0.44 487	0.40 605	0.99 612	0.41 499	0.98 509	0.75 416	0.83 505	0.89 457	1.04 584	0.72 568	0.73 493	0.62 544	0.19 458	0.14 426	0.20 453	0.17 422	0.20 468	0.17 417

FENet	0.42 390	0.22 382	0.38 263	0.39 315	0.24 313	0.55 420	0.32 328	0.79 433	0.70 381	0.71 423	0.72 348	0.63 405	0.57 469	0.62 395	0.44 459	0.19 458	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.18 411	0.19 473

RASNet	0.53 516	0.22 382	0.52 471	0.38 283	0.22 221	0.68 517	0.38 448	0.97 506	0.88 505	0.73 440	1.04 531	1.03 582	0.92 629	0.90 575	0.86 600	0.16 331	0.14 426	0.14 171	0.17 422	0.15 279	0.13 255

Selective-IGEV-i16pc	0.56 541	0.20 296	1.13 642	0.40 359	0.31 527	2.00 696	0.66 629	0.68 348	1.11 615	0.51 299	0.81 406	0.68 437	0.36 325	0.67 450	0.40 418	0.31 620	0.17 513	0.17 317	0.18 452	0.19 448	0.20 499

DFGA-Net	0.45 419	0.29 530	0.80 600	0.42 443	0.32 544	0.53 406	0.35 385	0.78 429	0.89 520	0.66 391	0.75 364	0.48 311	0.39 354	0.74 500	0.60 537	0.15 270	0.13 385	0.19 420	0.18 452	0.20 468	0.17 417

G2L-Stereo	0.49 477	0.23 404	0.48 423	0.43 466	0.26 395	0.47 377	0.42 510	0.93 486	0.78 445	0.84 512	0.86 437	0.91 544	0.52 436	0.78 523	0.70 567	0.20 483	0.17 513	0.22 511	0.18 452	0.17 380	0.21 519

DDVS	0.52 509	0.30 540	0.56 495	0.41 397	0.31 527	0.71 529	0.34 359	0.91 482	0.67 366	0.85 516	0.89 457	1.12 609	0.46 401	0.86 562	0.60 537	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.18 452	0.25 557	0.26 568

ACV-stereo	0.62 571	0.34 563	1.00 627	0.43 466	0.31 527	1.20 651	0.40 483	0.75 413	0.83 474	0.64 369	0.77 374	2.10 689	1.03 649	0.81 535	0.64 551	0.21 502	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.21 494	0.21 519

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 390	0.20 296	0.74 580	0.38 283	0.43 624	0.39 306	0.26 186	0.94 491	0.49 282	0.53 311	0.77 374	0.93 552	0.45 394	0.63 408	0.24 149	0.16 331	0.10 98	0.17 317	0.18 452	0.20 468	0.20 499

rvit_stereo_ft	0.33 256	0.25 469	0.47 402	0.52 608	0.32 544	0.33 223	0.47 542	0.49 192	0.50 288	0.34 188	0.41 209	0.41 262	0.32 260	0.48 251	0.34 336	0.22 530	0.14 426	0.19 420	0.18 452	0.19 448	0.14 305

DispNO	0.47 445	0.23 404	0.71 566	0.39 315	0.31 527	0.60 466	0.38 448	0.89 472	0.77 434	0.75 447	0.84 424	0.72 460	0.54 454	0.73 493	0.46 479	0.19 458	0.14 426	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.17 417

CASnet	0.30 221	0.20 296	0.33 178	0.41 397	0.16 29	0.26 97	0.24 148	0.52 217	0.53 301	0.52 308	0.54 278	0.39 236	0.24 132	0.40 153	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.22 511	0.18 452	0.18 411	0.11 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.50 493	0.24 443	0.55 489	0.38 283	0.31 527	0.58 447	0.33 340	0.98 509	0.93 541	0.88 541	1.19 589	0.80 507	0.49 417	0.63 408	0.43 441	0.21 502	0.15 459	0.26 581	0.18 452	0.26 564	0.22 539

gwcnet-sp	0.48 458	0.23 404	0.70 561	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

scenet	0.48 458	0.23 404	0.70 561	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

CASS	0.45 419	0.27 504	0.42 331	0.48 549	0.22 221	0.61 469	0.34 359	0.97 506	0.62 333	0.71 423	0.85 434	0.61 395	0.55 460	0.57 328	0.41 424	0.29 609	0.16 492	0.22 511	0.18 452	0.22 518	0.28 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.48 458	0.23 404	0.70 561	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

RAFT+CT+SA	0.39 357	0.23 404	0.36 233	0.51 594	0.27 431	0.29 151	0.46 534	0.75 413	0.80 456	0.51 299	0.89 457	0.41 262	0.40 360	0.78 523	0.32 305	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.18 452	0.15 279	0.14 305

test_5	0.43 400	0.24 443	0.43 346	0.52 608	0.28 456	0.28 138	0.42 510	0.72 389	0.82 469	0.62 348	0.91 464	0.72 460	0.55 460	0.79 530	0.35 355	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.16 391

NINENet	0.50 493	0.29 530	0.51 465	0.45 512	0.32 544	0.70 524	0.34 359	1.10 561	0.88 505	0.80 471	0.94 472	0.65 424	0.49 417	0.73 493	0.51 505	0.22 530	0.20 571	0.25 562	0.18 452	0.22 518	0.21 519

GMOStereo	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

error version	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

test-v	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

AACVNet	0.50 493	0.23 404	0.49 436	0.46 533	0.29 486	0.52 398	0.38 448	0.90 477	0.55 312	0.81 484	1.03 525	1.00 571	0.70 560	0.83 546	0.54 520	0.21 502	0.18 537	0.24 549	0.18 452	0.23 535	0.20 499

ADLNet2	0.55 530	0.25 469	0.65 536	0.47 541	0.30 505	0.83 581	0.50 561	1.05 542	0.95 554	0.80 471	0.98 500	0.99 567	0.69 547	0.77 518	0.73 575	0.20 483	0.16 492	0.17 317	0.18 452	0.21 494	0.21 519

CrosDoStereo	0.50 493	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.24 313	0.40 312	1.18 697	0.67 338	0.86 492	0.94 573	1.37 623	0.63 405	0.77 588	0.65 430	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.14 305

PSM-softLoss	0.38 340	0.20 296	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.35 385	0.69 357	0.46 263	0.62 348	0.82 412	0.59 383	0.33 278	0.70 474	0.39 410	0.19 458	0.12 309	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.22 539

KMStereo	0.38 340	0.20 296	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.35 385	0.69 357	0.46 263	0.62 348	0.82 412	0.59 383	0.33 278	0.70 474	0.39 410	0.19 458	0.12 309	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.22 539

DeepStereo_LL	0.50 493	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.24 313	0.40 312	1.18 697	0.67 338	0.86 492	0.94 573	1.37 623	0.63 405	0.77 588	0.65 430	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.14 305

THIR-Stereo	0.50 493	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.23 275	0.75 545	0.67 632	0.66 328	0.87 501	1.02 608	1.40 629	0.72 460	0.76 581	0.62 395	0.42 432	0.15 270	0.11 236	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.15 340

test-2	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

HGLStereo	0.56 541	0.28 518	0.57 499	0.50 578	0.37 584	0.80 565	0.45 530	1.02 530	0.78 445	0.86 523	1.14 570	0.89 537	0.82 604	0.76 510	0.73 575	0.21 502	0.20 571	0.19 420	0.18 452	0.19 448	0.21 519

GANet-RSSM	0.47 445	0.21 341	0.37 250	0.38 283	0.25 347	0.58 447	0.36 408	1.07 550	0.78 445	0.68 402	1.01 511	0.86 522	0.67 537	0.62 395	0.44 459	0.21 502	0.15 459	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.17 417

AdaStereo	0.50 493	0.32 550	0.47 402	0.48 549	0.25 347	0.67 514	0.32 328	1.17 601	0.88 505	0.75 447	0.99 505	0.75 480	0.49 417	0.67 450	0.46 479	0.27 591	0.12 309	0.28 603	0.18 452	0.23 535	0.18 438
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.
SME	0.40 369	0.20 296	0.35 218	0.36 217	0.19 108	0.79 559	0.31 297	0.79 433	0.73 401	0.56 324	0.77 374	0.43 282	0.51 432	0.57 328	0.36 373	0.16 331	0.17 513	0.19 420	0.19 483	0.18 411	0.16 391

S2M2_L	0.26 156	0.22 382	0.33 178	0.31 57	0.25 347	0.24 67	0.13 1	0.35 66	0.41 224	0.25 86	0.36 184	0.30 159	0.25 145	0.30 52	0.26 212	0.22 530	0.19 557	0.17 317	0.19 483	0.21 494	0.18 438
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.47 445	0.26 486	0.50 450	0.35 183	0.22 221	0.69 519	0.38 448	1.15 588	0.81 464	0.78 464	0.82 412	0.62 402	0.53 442	0.63 408	0.44 459	0.21 502	0.15 459	0.21 495	0.19 483	0.21 494	0.19 473

test_sample3	0.46 430	0.25 469	0.50 450	0.35 183	0.23 275	0.69 519	0.37 426	1.15 588	0.81 464	0.75 447	0.79 396	0.66 429	0.49 417	0.63 408	0.46 479	0.21 502	0.15 459	0.20 453	0.19 483	0.21 494	0.19 473

xx1	0.39 357	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.67 338	1.06 602	0.41 252	0.50 246	0.65 424	0.53 442	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.17 417

1111x	0.55 530	0.22 382	0.46 388	0.38 283	0.20 154	0.66 509	0.43 518	1.23 625	0.99 567	0.71 423	0.99 505	0.95 556	0.69 547	0.90 575	1.08 648	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.19 483	0.20 468	0.18 438

LL-Strereo	0.57 549	0.27 504	0.68 551	0.48 549	0.34 565	0.39 306	0.48 550	0.94 491	0.97 558	0.83 505	0.78 386	1.10 605	1.18 664	1.33 657	0.49 493	0.17 388	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.16 338	0.17 417

qqq	0.40 369	0.26 486	0.44 358	0.36 217	0.22 221	0.46 371	0.36 408	0.85 454	0.54 305	0.56 324	0.69 340	0.65 424	0.53 442	0.55 303	0.45 468	0.17 388	0.16 492	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.17 417

BUS	0.45 419	0.25 469	0.43 346	0.45 512	0.28 456	0.70 524	0.34 359	0.94 491	0.76 425	0.75 447	0.80 399	0.65 424	0.49 417	0.64 423	0.51 505	0.20 483	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

Wz-Net-LNSev	0.71 594	0.51 637	1.36 675	0.50 578	0.41 612	1.15 643	0.69 642	1.21 612	1.07 608	1.02 608	1.12 558	1.08 597	0.87 617	0.89 573	0.89 620	0.24 561	0.22 589	0.21 495	0.19 483	0.26 564	0.26 568

BSDual-CNN	0.46 430	0.25 469	0.43 346	0.45 512	0.28 456	0.77 552	0.40 483	0.94 491	0.76 425	0.75 447	0.80 399	0.76 488	0.54 454	0.64 423	0.43 441	0.20 483	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

hknet	0.49 477	0.25 469	0.51 465	0.45 512	0.29 486	0.77 552	0.40 483	0.94 491	0.83 474	0.75 447	0.80 399	0.97 561	0.61 496	0.73 493	0.45 468	0.18 424	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

Sa-1000	0.48 458	0.24 443	0.41 310	0.45 512	0.25 347	0.59 459	0.34 359	0.81 441	0.93 541	0.82 493	1.50 646	0.53 341	0.45 394	0.92 585	0.30 286	0.15 270	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.15 279	0.13 255

SA	0.44 408	0.25 469	0.46 388	0.46 533	0.24 313	0.43 344	0.36 408	0.75 413	0.96 555	0.59 332	1.03 525	0.48 311	0.52 436	0.94 598	0.32 305	0.16 331	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.15 279	0.13 255

test_4	0.36 306	0.18 196	0.31 134	0.44 487	0.25 347	0.20 30	0.34 359	0.56 240	0.41 224	0.59 332	1.45 642	0.43 282	0.25 145	0.63 408	0.28 256	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.19 483	0.15 279	0.11 140

UDGNet	0.48 458	0.77 678	0.50 450	0.48 549	0.31 527	0.41 332	0.34 359	0.70 373	0.92 535	0.65 378	0.60 301	0.58 368	0.43 378	0.63 408	0.41 424	0.32 632	0.15 459	0.66 691	0.19 483	0.36 628	0.21 519

TRStereo	0.37 323	0.27 504	0.59 504	0.47 541	0.41 612	0.29 151	0.30 269	0.84 451	0.59 325	0.52 308	0.41 209	0.52 337	0.26 166	0.73 493	0.27 233	0.17 388	0.12 309	0.19 420	0.19 483	0.13 158	0.11 140

LCNet	0.41 382	0.20 296	0.32 157	0.44 487	0.24 313	0.47 377	0.29 248	0.67 338	0.53 301	0.72 434	1.03 525	0.66 429	0.60 490	0.58 351	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.19 420	0.19 483	0.21 494	0.36 635

GMM-Stereo	0.44 408	0.19 244	0.36 233	0.42 443	0.25 347	0.51 392	0.47 542	0.71 382	0.53 301	0.76 454	1.37 623	0.76 488	0.38 341	0.60 375	0.33 319	0.15 270	0.10 98	0.20 453	0.19 483	0.16 338	0.27 578

sCroCo_RVC	0.35 287	0.28 518	0.69 557	0.51 594	0.39 600	0.41 332	0.31 297	0.49 192	0.45 257	0.31 162	0.48 238	0.38 227	0.32 260	0.46 230	0.32 305	0.21 502	0.22 589	0.19 420	0.19 483	0.21 494	0.20 499

MMNet	0.55 530	0.25 469	0.61 512	0.43 466	0.34 565	1.07 626	0.39 470	0.87 465	0.91 530	0.91 558	0.93 471	0.86 522	0.76 581	0.81 535	0.76 580	0.15 270	0.14 426	0.18 373	0.19 483	0.20 468	0.16 391

aanetorigin	0.83 626	0.56 651	1.87 692	0.49 564	0.38 594	0.56 435	0.66 629	0.70 373	1.00 574	2.42 709	2.02 679	1.31 636	1.18 664	0.93 591	1.13 655	0.20 483	0.18 537	0.20 453	0.19 483	0.27 575	0.30 601

EDNetEfficientorigin	9.93 742	1.15 702	175.16 778	0.48 549	0.36 577	1.04 623	0.68 637	1.24 632	2.69 718	3.17 723	2.50 692	2.30 694	2.07 709	1.76 685	2.21 699	0.20 483	0.18 537	0.24 549	0.19 483	0.51 668	0.50 683

ac_64	0.52 509	0.22 382	0.50 450	0.45 512	0.28 456	0.80 565	0.45 530	1.02 530	0.61 329	0.91 558	0.83 418	1.07 595	0.68 543	0.74 500	0.70 567	0.21 502	0.18 537	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.15 340

cf-r	0.47 445	0.23 404	0.41 310	0.39 315	0.23 275	0.59 459	0.37 426	0.88 470	0.85 487	0.72 434	1.05 535	0.94 554	0.62 503	0.56 316	0.54 520	0.21 502	0.14 426	0.17 317	0.19 483	0.15 279	0.15 340

CCAANet	0.47 445	0.20 296	0.47 402	0.41 397	0.28 456	0.67 514	0.31 297	0.99 511	0.75 416	0.63 357	1.22 592	0.69 442	0.52 436	0.79 530	0.42 432	0.14 188	0.13 385	0.19 420	0.19 483	0.15 279	0.19 473

DN-CSS_ROB	0.43 400	0.26 486	0.62 515	0.40 359	0.29 486	0.44 353	0.27 209	0.77 423	0.75 416	0.72 434	1.09 551	0.48 311	0.43 378	0.69 467	0.37 392	0.15 270	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.18 411	0.16 391

Selective-IGEV-i16pb	1.07 661	0.24 443	9.45 729	0.41 397	0.32 544	1.76 690	0.59 608	1.00 516	1.54 678	0.66 391	1.20 590	0.98 565	0.57 469	0.78 523	0.62 544	0.27 591	0.17 513	0.18 373	0.20 510	0.21 494	0.23 546

Select-FE	0.46 430	0.24 443	0.88 611	0.42 443	0.35 572	0.33 223	0.19 31	0.90 477	0.37 193	0.60 336	1.01 511	0.97 561	0.80 599	0.72 486	0.28 256	0.16 331	0.12 309	0.17 317	0.20 510	0.15 279	0.24 555

z-mn7	1.00 648	0.50 633	1.70 688	0.53 618	0.36 577	1.75 689	0.71 653	1.22 620	2.28 707	0.96 582	2.54 693	1.42 656	0.95 638	2.19 704	1.54 676	0.22 530	0.19 557	0.21 495	0.20 510	0.27 575	0.25 562

DCVSM-stereo	0.49 477	0.27 504	0.53 478	0.39 315	0.29 486	0.51 392	0.26 186	0.75 413	0.75 416	1.11 636	0.75 364	1.05 588	0.72 568	0.60 375	0.47 486	0.20 483	0.19 557	0.24 549	0.20 510	0.25 557	0.30 601

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 458	0.21 341	1.26 660	0.39 315	0.51 656	0.28 138	0.30 269	1.25 636	0.44 248	0.68 402	1.11 554	0.86 522	0.33 278	0.67 450	0.27 233	0.15 270	0.11 236	0.17 317	0.20 510	0.22 518	0.24 555

test_sample5	0.47 445	0.26 486	0.49 436	0.36 217	0.22 221	0.64 497	0.39 470	1.13 575	0.81 464	0.77 460	0.94 472	0.64 411	0.54 454	0.65 430	0.43 441	0.21 502	0.16 492	0.22 511	0.20 510	0.22 518	0.20 499

H2IRNET	0.37 323	0.20 296	0.33 178	0.38 283	0.25 347	0.27 115	0.23 127	0.59 265	0.72 394	0.39 236	0.90 461	0.74 478	0.55 460	0.52 280	0.43 441	0.15 270	0.13 385	0.18 373	0.20 510	0.16 338	0.13 255

mmm	0.44 408	0.27 504	0.46 388	0.38 283	0.24 313	0.61 469	0.35 385	0.94 491	0.53 301	0.72 434	1.05 535	0.63 405	0.50 427	0.57 328	0.45 468	0.18 424	0.15 459	0.23 532	0.20 510	0.20 468	0.18 438

DualNet	0.48 458	0.26 486	0.49 436	0.36 217	0.22 221	0.64 497	0.39 470	1.13 575	0.81 464	0.80 471	1.03 525	0.64 411	0.54 454	0.65 430	0.43 441	0.21 502	0.16 492	0.22 511	0.20 510	0.22 518	0.20 499

LL-Strereo2	0.35 287	0.24 443	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.35 252	0.24 148	0.67 338	0.44 248	0.54 317	0.51 256	0.66 429	0.25 145	0.66 439	0.30 286	0.14 188	0.12 309	0.23 532	0.20 510	0.18 411	0.13 255

ToySt	0.49 477	0.27 504	0.75 586	0.40 359	0.27 431	0.64 497	0.49 556	0.84 451	0.77 434	0.60 336	0.83 418	0.88 533	0.66 534	0.70 474	0.56 527	0.16 331	0.17 513	0.21 495	0.20 510	0.21 494	0.19 473

psmg	0.49 477	0.25 469	0.43 346	0.41 397	0.28 456	0.85 585	0.43 518	0.99 511	0.76 425	0.91 558	0.94 472	0.76 488	0.54 454	0.64 423	0.43 441	0.20 483	0.15 459	0.20 453	0.20 510	0.18 411	0.18 438

PSMNet-ADL	0.48 458	0.27 504	0.40 299	0.48 549	0.30 505	0.68 517	0.37 426	0.90 477	0.80 456	0.61 344	0.80 399	0.92 549	0.62 503	0.72 486	0.63 548	0.23 548	0.18 537	0.18 373	0.20 510	0.22 518	0.20 499

PFNet+	0.40 369	0.19 244	0.49 436	0.39 315	0.25 347	0.28 138	0.23 127	0.64 315	0.70 381	0.85 516	0.79 396	0.64 411	0.35 297	0.72 486	0.34 336	0.19 458	0.14 426	0.23 532	0.20 510	0.16 338	0.20 499

RAFT	0.45 419	0.22 382	0.45 371	0.47 541	0.26 395	0.54 413	0.47 542	0.66 328	0.58 324	0.80 471	0.82 412	0.94 554	0.57 469	0.75 506	0.34 336	0.17 388	0.15 459	0.22 511	0.20 510	0.16 338	0.12 203

HCRNet	0.44 408	0.34 563	0.41 310	0.53 618	0.26 395	0.53 406	0.29 248	0.83 448	0.63 344	0.71 423	0.81 406	0.77 494	0.50 427	0.66 439	0.36 373	0.24 561	0.16 492	0.24 549	0.20 510	0.21 494	0.18 438

SFCPSM	0.47 445	0.21 341	0.55 489	0.40 359	0.27 431	0.87 589	0.37 426	1.33 652	0.77 434	0.80 471	0.84 424	0.54 345	0.49 417	0.57 328	0.37 392	0.18 424	0.13 385	0.18 373	0.20 510	0.16 338	0.15 340

UPFNet	0.53 516	0.24 443	0.51 465	0.45 512	0.38 594	0.84 584	0.49 556	0.99 511	0.75 416	0.87 531	0.88 453	0.86 522	0.64 520	0.80 532	0.71 572	0.20 483	0.20 571	0.20 453	0.20 510	0.19 448	0.15 340

EDNetEfficient	1.46 689	0.80 680	6.12 723	0.47 541	0.39 600	0.69 519	0.83 668	0.90 477	2.77 720	3.50 726	1.96 676	1.66 675	2.03 708	1.26 648	4.18 721	0.21 502	0.18 537	0.21 495	0.20 510	0.41 646	0.39 649

GwcNet-RSSM	0.49 477	0.24 443	0.42 331	0.40 359	0.23 275	0.55 420	0.38 448	0.93 486	0.93 541	0.71 423	1.16 581	0.86 522	0.60 490	0.62 395	0.66 556	0.21 502	0.14 426	0.19 420	0.20 510	0.16 338	0.15 340

NVstereo2D	0.60 566	0.30 540	0.75 586	0.48 549	0.43 624	0.89 590	0.48 550	1.05 542	1.15 625	0.66 391	0.86 437	0.88 533	0.70 560	0.99 601	0.65 553	0.32 632	0.15 459	0.28 603	0.20 510	0.40 640	0.36 635

PWC_ROB	0.87 630	0.52 645	1.28 661	0.50 578	0.32 544	0.91 593	0.37 426	1.36 661	1.46 672	1.61 679	2.59 697	1.16 620	1.01 648	1.34 659	1.40 672	0.25 571	0.18 537	0.28 603	0.20 510	0.29 583	0.28 585

PWCDC_ROB	0.89 634	0.49 629	0.80 600	0.74 685	0.40 605	1.03 619	0.39 470	1.33 652	2.35 714	1.02 608	3.77 715	0.81 510	0.92 629	1.20 638	0.90 622	0.34 647	0.22 589	0.24 549	0.20 510	0.34 617	0.29 592

AIO-test1	0.38 340	0.18 196	0.38 263	0.50 578	0.24 313	0.46 371	0.30 269	0.70 373	1.19 632	0.40 245	0.71 347	0.45 296	0.29 218	0.53 289	0.27 233	0.15 270	0.13 385	0.19 420	0.21 533	0.13 158	0.17 417

rvit_0105_6	0.38 340	0.28 518	0.64 530	0.50 578	0.30 505	0.39 306	0.38 448	0.51 207	0.67 366	0.40 245	0.45 224	0.50 325	0.41 369	0.54 296	0.36 373	0.27 591	0.26 625	0.24 549	0.21 533	0.22 518	0.16 391

UGAM	0.52 509	0.22 382	0.46 388	0.45 512	0.25 347	0.41 332	0.52 580	0.62 290	1.16 626	0.76 454	1.13 565	1.32 641	0.57 469	1.00 604	0.53 515	0.17 388	0.14 426	0.25 562	0.21 533	0.15 279	0.13 255

ITSA-stereo	0.53 516	0.28 518	0.52 471	0.40 359	0.23 275	0.56 435	0.34 359	1.24 632	1.24 641	0.80 471	0.81 406	0.72 460	0.58 479	0.82 538	0.65 553	0.21 502	0.17 513	0.23 532	0.21 533	0.22 518	0.26 568

ffm	0.44 408	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	0.68 348	1.04 592	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.25 562	0.21 533	0.16 338	0.16 391

ff1	0.49 477	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	0.68 348	1.04 592	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 610	0.16 331	0.10 98	0.25 562	0.21 533	0.16 338	0.16 391

mmx	0.53 516	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	1.16 596	1.03 586	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 610	0.20 483	0.15 459	0.25 562	0.21 533	0.22 518	0.20 499

xxx	0.53 516	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	1.16 596	1.03 586	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 610	0.20 483	0.15 459	0.25 562	0.21 533	0.22 518	0.20 499

anonymousa	0.49 477	0.20 296	0.42 331	0.38 283	0.23 275	0.91 593	0.35 385	0.75 413	0.62 333	0.85 516	1.54 651	1.06 590	0.66 534	0.51 273	0.43 441	0.16 331	0.13 385	0.19 420	0.21 533	0.16 338	0.14 305

dad	0.58 556	0.50 633	0.64 530	0.43 466	0.30 505	0.59 459	0.36 408	0.78 429	1.25 647	1.01 605	1.17 583	1.15 619	0.53 442	0.68 461	0.50 495	0.35 651	0.23 599	0.37 649	0.21 533	0.29 583	0.20 499

Anonymous3	0.46 430	0.34 563	0.86 609	0.50 578	0.37 584	0.81 570	0.50 561	0.72 389	0.65 357	0.51 299	0.65 320	0.45 296	0.45 394	0.64 423	0.38 402	0.24 561	0.24 609	0.22 511	0.21 533	0.23 535	0.23 546

delet	0.55 530	0.24 443	0.55 489	0.44 487	0.33 556	1.07 626	0.50 561	1.00 516	0.86 492	0.85 516	0.96 485	0.90 542	0.63 509	0.83 546	0.74 578	0.18 424	0.18 537	0.20 453	0.21 533	0.16 338	0.15 340

CFNet-ft	0.48 458	0.23 404	0.36 233	0.40 359	0.26 395	0.64 497	0.37 426	0.87 465	0.85 487	0.64 369	1.00 508	1.01 575	0.64 520	0.61 385	0.53 515	0.23 548	0.15 459	0.24 549	0.21 533	0.23 535	0.18 438

DSFCA	0.55 530	0.25 469	0.62 515	0.40 359	0.36 577	0.74 539	0.52 580	1.04 537	0.82 469	1.06 623	0.84 424	0.89 537	0.63 509	0.99 601	0.58 530	0.25 571	0.21 581	0.21 495	0.21 533	0.21 494	0.19 473

ADCP+	1.06 659	0.35 569	1.51 683	0.49 564	0.51 656	1.45 672	0.55 594	1.25 636	1.03 586	1.16 641	1.15 576	1.10 605	1.07 654	1.56 672	6.75 731	0.19 458	0.16 492	0.23 532	0.21 533	0.28 579	0.21 519

CFNet_RVC	0.48 458	0.23 404	0.36 233	0.40 359	0.26 395	0.64 497	0.37 426	0.87 465	0.85 487	0.64 369	1.00 508	1.01 575	0.64 520	0.61 385	0.53 515	0.23 548	0.15 459	0.24 549	0.21 533	0.23 535	0.18 438

DPSNet	0.99 647	0.42 610	1.88 693	0.53 618	0.41 612	1.59 680	1.26 705	2.21 709	1.43 667	1.10 634	1.11 554	1.46 659	1.95 706	1.34 659	1.26 662	0.34 647	0.25 617	0.25 562	0.21 533	0.46 659	0.37 640

StereoDRNet-Refined	0.58 556	0.32 550	0.54 484	0.46 533	0.30 505	0.96 605	0.40 483	1.00 516	0.94 548	1.12 637	1.08 548	0.96 559	0.67 537	0.90 575	0.89 620	0.17 388	0.13 385	0.22 511	0.21 533	0.20 468	0.19 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
S0	0.37 323	0.18 196	0.33 178	0.40 359	0.21 186	0.79 559	0.56 600	0.63 300	0.45 257	0.53 311	0.61 306	0.44 293	0.36 325	0.45 211	0.31 295	0.22 530	0.21 581	0.26 581	0.22 551	0.16 338	0.12 203

MSAF-DinoV2	1.04 654	0.38 591	1.32 668	0.54 625	0.29 486	0.89 590	0.72 655	1.52 685	1.24 641	1.05 619	1.41 631	2.98 705	1.49 684	2.74 714	2.83 710	0.22 530	0.14 426	0.20 453	0.22 551	0.32 604	0.32 615

zh-mn7	1.08 664	0.65 665	4.00 715	0.52 608	0.38 594	1.16 646	0.62 618	1.15 588	1.77 691	1.74 687	2.31 683	1.17 621	0.91 624	2.10 699	1.77 685	0.24 561	0.21 581	0.22 511	0.22 551	0.25 557	0.28 585

w-ln-seven-2	0.76 605	0.43 612	2.32 699	0.52 608	0.38 594	0.90 592	0.65 626	1.11 567	1.12 620	1.19 646	1.28 606	1.09 601	0.99 644	1.07 618	0.87 606	0.20 483	0.19 557	0.23 532	0.22 551	0.26 564	0.22 539

rvit_0105_4	0.41 382	0.29 530	0.71 566	0.50 578	0.29 486	0.41 332	0.41 499	0.55 236	0.73 401	0.45 270	0.48 238	0.55 350	0.44 389	0.57 328	0.36 373	0.28 602	0.26 625	0.25 562	0.22 551	0.23 535	0.18 438

test_sample6	0.49 477	0.26 486	0.50 450	0.37 243	0.22 221	0.63 489	0.40 483	1.12 573	0.83 474	0.80 471	1.03 525	0.66 429	0.55 460	0.67 450	0.46 479	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.22 551	0.23 535	0.21 519

KYRaft	0.48 458	0.20 296	0.38 263	0.44 487	0.23 275	0.44 353	0.37 426	0.66 328	0.41 224	0.94 573	1.73 662	0.79 498	0.41 369	0.63 408	0.31 295	0.16 331	0.11 236	0.18 373	0.22 551	0.16 338	0.78 695

ADLNet	0.55 530	0.27 504	0.51 465	0.44 487	0.35 572	0.78 556	0.46 534	1.08 554	0.86 492	0.99 595	0.98 500	0.92 549	0.63 509	0.69 467	0.81 590	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.21 519

ARAFT	0.47 445	0.24 443	0.79 598	0.42 443	0.25 347	0.55 420	0.55 594	0.75 413	0.81 464	0.89 545	0.75 364	0.73 472	0.47 407	0.88 567	0.37 392	0.15 270	0.12 309	0.23 532	0.22 551	0.14 211	0.13 255

RAFT + AFF	0.53 516	0.29 530	0.75 586	0.51 594	0.32 544	0.63 489	0.60 611	1.00 516	0.91 530	0.78 464	0.87 445	0.83 512	0.58 479	0.80 532	0.47 486	0.17 388	0.20 571	0.23 532	0.22 551	0.18 411	0.18 438

GwcNet	0.69 588	0.36 574	1.10 638	0.51 594	0.42 618	1.08 630	0.50 561	1.21 612	1.16 626	1.00 600	1.37 623	1.06 590	0.79 595	0.92 585	0.94 626	0.25 571	0.24 609	0.24 549	0.22 551	0.23 535	0.26 568

hitnet-ft	0.55 530	0.27 504	0.39 285	0.41 397	0.28 456	0.78 556	0.40 483	0.92 484	0.90 523	0.82 493	1.01 511	1.13 615	0.70 560	0.78 523	0.67 559	0.28 602	0.20 571	0.28 603	0.22 551	0.29 583	0.26 568

GANet	0.70 590	0.37 581	0.55 489	0.51 594	0.34 565	0.94 599	0.96 684	1.08 554	0.94 548	1.04 617	1.98 677	1.13 615	0.88 621	1.12 628	0.66 556	0.25 571	0.26 625	0.27 595	0.22 551	0.31 598	0.22 539

TDLM	0.57 549	0.33 558	0.49 436	0.51 594	0.30 505	0.66 509	0.73 657	1.03 534	1.01 578	0.82 493	1.10 553	0.84 515	0.70 560	0.86 562	0.58 530	0.28 602	0.17 513	0.25 562	0.22 551	0.26 564	0.19 473

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 516	0.32 550	0.64 530	0.44 487	0.30 505	0.66 509	0.44 527	1.04 537	0.88 505	0.91 558	0.91 464	0.99 567	0.60 490	0.68 461	0.60 537	0.21 502	0.17 513	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.21 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 516	0.34 563	0.59 504	0.41 397	0.30 505	0.50 387	0.43 518	1.19 605	0.70 381	0.85 516	1.05 535	0.86 522	0.55 460	0.84 551	0.51 505	0.29 609	0.23 599	0.22 511	0.22 551	0.26 564	0.25 562

DLCB_ROB	0.58 556	0.28 518	0.47 402	0.49 564	0.32 544	0.77 552	0.50 561	0.99 511	0.92 535	1.04 617	1.14 570	1.21 623	0.69 547	0.88 567	0.69 564	0.20 483	0.20 571	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.18 438

MultiAttention	3.58 723	0.24 443	0.62 515	0.54 625	0.34 565	22.90 750	2.72 736	1.60 690	1.13 621	0.80 471	1.81 667	1.14 618	0.43 378	35.29 762	0.61 541	0.17 388	0.12 309	0.23 532	0.23 568	0.34 617	0.29 592

AIO-test2	0.39 357	0.21 341	0.41 310	0.47 541	0.25 347	0.45 365	0.35 385	0.77 423	1.27 651	0.36 204	0.87 445	0.37 218	0.30 237	0.47 240	0.27 233	0.15 270	0.13 385	0.21 495	0.23 568	0.15 279	0.13 255

rvit_0105_5	0.42 390	0.31 545	0.73 575	0.50 578	0.29 486	0.44 353	0.42 510	0.61 285	0.74 411	0.51 299	0.51 256	0.60 389	0.47 407	0.57 328	0.38 402	0.27 591	0.25 617	0.25 562	0.23 568	0.22 518	0.18 438

fast-acv-ft	0.64 574	0.30 540	0.73 575	0.45 512	0.34 565	1.17 647	0.49 556	0.86 458	0.98 562	1.02 608	1.36 620	1.29 633	0.85 612	0.76 510	0.81 590	0.21 502	0.23 599	0.23 532	0.23 568	0.21 494	0.20 499

Wz-Net-MNSev	0.76 605	0.40 604	1.34 670	0.50 578	0.40 605	1.44 671	0.83 668	1.15 588	1.16 626	1.25 658	1.20 590	1.13 615	0.81 600	1.16 632	1.00 640	0.22 530	0.19 557	0.24 549	0.23 568	0.28 579	0.26 568

rafts_anoy	0.37 323	0.21 341	0.36 233	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.33 340	0.67 338	0.90 523	0.58 330	0.66 327	0.45 296	0.33 278	0.47 240	0.39 410	0.16 331	0.11 236	0.21 495	0.23 568	0.17 380	0.14 305

pcwnet_v2	0.58 556	0.28 518	0.84 603	0.45 512	0.35 572	0.61 469	0.35 385	1.27 640	1.21 636	0.99 595	1.27 604	0.72 460	0.58 479	0.67 450	0.48 490	0.27 591	0.21 581	0.24 549	0.23 568	0.29 583	0.29 592

psm_up	0.55 530	0.26 486	0.47 402	0.49 564	0.32 544	0.65 507	0.56 600	1.04 537	0.82 469	0.82 493	0.88 453	1.01 575	0.94 635	0.74 500	0.61 541	0.21 502	0.25 617	0.26 581	0.23 568	0.21 494	0.20 499

FAT-Stereo	0.73 600	0.33 558	0.75 586	0.49 564	0.37 584	0.71 529	0.59 608	1.36 661	1.30 656	1.03 616	1.40 629	1.59 674	1.15 660	0.87 564	0.86 600	0.28 602	0.28 638	0.28 603	0.23 568	0.28 579	0.38 646

DMCA-RVC	0.51 501	0.30 540	0.59 504	0.50 578	0.32 544	0.54 413	0.38 448	0.86 458	0.68 373	0.94 573	0.86 437	0.91 544	0.68 543	0.70 474	0.59 535	0.23 548	0.18 537	0.31 623	0.23 568	0.26 564	0.19 473

FADNet_RVC	0.55 530	0.37 581	1.17 650	0.44 487	0.31 527	0.56 435	0.34 359	1.06 546	0.88 505	0.67 396	0.90 461	0.61 395	0.65 526	0.93 591	0.70 567	0.21 502	0.18 537	0.26 581	0.23 568	0.31 598	0.28 585

ADCRef	0.80 615	0.43 612	1.32 668	0.50 578	0.45 635	1.07 626	0.51 577	1.07 550	0.98 562	1.17 642	1.42 633	0.87 528	0.91 624	0.85 557	3.19 712	0.18 424	0.16 492	0.23 532	0.23 568	0.22 518	0.21 519

RYNet	0.72 598	0.35 569	0.64 530	0.53 618	0.67 683	1.31 661	0.67 632	1.20 610	1.18 630	1.05 619	0.87 445	1.27 630	0.93 634	0.93 591	1.27 664	0.22 530	0.16 492	0.26 581	0.23 568	0.40 640	0.39 649

CFNet	0.51 501	0.29 530	0.46 388	0.41 397	0.27 431	0.70 524	0.32 328	1.13 575	1.00 574	0.72 434	1.07 545	0.85 517	0.60 490	0.76 510	0.52 512	0.19 458	0.14 426	0.23 532	0.23 568	0.21 494	0.16 391

StereoDRNet	0.64 574	0.33 558	0.68 551	0.51 594	0.43 624	1.03 619	0.53 585	1.47 675	0.99 567	1.10 634	0.87 445	1.07 595	0.71 564	0.82 538	0.88 610	0.23 548	0.19 557	0.25 562	0.23 568	0.27 575	0.19 473

SANet	1.07 661	0.41 608	1.06 633	0.48 549	0.30 505	1.41 667	0.94 682	1.42 670	3.36 726	1.58 676	2.43 690	2.33 696	1.70 696	1.34 659	1.07 647	0.28 602	0.24 609	0.26 581	0.23 568	0.34 617	0.30 601

StereoVision	0.42 390	0.28 518	0.45 371	0.49 564	0.28 456	0.38 293	0.38 448	0.72 389	0.62 333	0.44 265	1.14 570	0.54 345	0.39 354	0.56 316	0.34 336	0.21 502	0.24 609	0.25 562	0.24 584	0.26 564	0.16 391

coex-ft	6.43 734	1.51 714	87.33 777	0.49 564	0.38 594	1.34 662	1.21 701	1.16 596	8.09 738	12.12 747	2.79 701	2.77 704	3.31 724	1.16 632	3.15 711	0.24 561	0.23 599	0.27 595	0.24 584	0.45 656	0.37 640

ssnet_v2	0.58 556	0.28 518	0.56 495	0.43 466	0.29 486	0.95 602	0.59 608	1.13 575	0.99 567	0.93 570	0.80 399	0.99 567	0.64 520	0.82 538	0.94 626	0.25 571	0.22 589	0.23 532	0.24 584	0.20 468	0.19 473

SACVNet	0.58 556	0.34 563	0.55 489	0.55 633	0.36 577	0.63 489	0.48 550	1.13 575	0.77 434	1.02 608	1.06 542	1.02 580	0.74 574	0.90 575	0.51 505	0.27 591	0.21 581	0.25 562	0.24 584	0.29 583	0.36 635

FINET	0.67 583	0.42 610	1.00 627	0.46 533	0.43 624	0.83 581	0.89 676	1.08 554	1.50 674	0.87 531	1.14 570	0.71 451	0.68 543	0.92 585	0.70 567	0.36 655	0.30 648	0.26 581	0.24 584	0.35 622	0.33 620

Syn2CoEx	0.71 594	0.51 637	0.95 620	0.64 663	0.45 635	0.91 593	0.53 585	1.48 676	1.13 621	0.93 570	1.35 619	1.02 580	0.99 644	0.92 585	0.80 587	0.30 616	0.27 634	0.28 603	0.24 584	0.23 535	0.24 555

RTSC	0.87 630	0.48 625	1.23 657	0.52 608	0.37 584	1.13 640	0.50 561	1.34 654	1.79 692	1.51 672	1.24 599	1.12 609	0.81 600	1.62 676	2.16 698	0.25 571	0.19 557	0.23 532	0.24 584	0.30 592	0.31 611

NaN_ROB	0.69 588	0.44 617	0.69 557	0.51 594	0.33 556	0.97 607	1.06 691	1.22 620	1.19 632	1.24 656	0.96 485	1.08 597	0.78 593	1.20 638	0.67 559	0.24 561	0.30 648	0.23 532	0.24 584	0.23 535	0.25 562

XPNet_ROB	0.70 590	0.35 569	0.68 551	0.52 608	0.40 605	0.79 559	0.85 674	1.16 596	0.94 548	1.33 663	1.15 576	1.38 652	0.83 609	1.03 612	0.90 622	0.32 632	0.25 617	0.26 581	0.24 584	0.31 598	0.28 585

AANet	1.13 668	1.01 698	2.99 707	0.44 487	0.37 584	0.91 593	0.54 589	1.27 640	2.31 711	2.35 707	2.37 689	2.22 691	1.53 685	1.18 635	1.43 673	0.32 632	0.23 599	0.28 603	0.25 593	0.35 622	0.33 620

w-ln-seven	0.96 643	0.48 625	2.41 702	0.54 625	0.50 652	1.41 667	0.70 647	1.67 696	1.81 693	1.49 669	1.50 646	1.26 628	0.87 617	1.15 630	1.80 689	0.23 548	0.21 581	0.25 562	0.25 593	0.31 598	0.26 568

YMNet	0.66 578	0.38 591	0.90 616	0.52 608	0.46 643	1.08 630	0.49 556	1.00 516	0.77 434	1.18 644	1.29 610	1.12 609	0.74 574	0.85 557	0.86 600	0.27 591	0.31 657	0.25 562	0.25 593	0.24 548	0.23 546

YMNet_1	0.66 578	0.38 591	0.90 616	0.52 608	0.46 643	1.08 630	0.49 556	1.00 516	0.77 434	1.18 644	1.29 610	1.12 609	0.74 574	0.85 557	0.86 600	0.27 591	0.31 657	0.25 562	0.25 593	0.24 548	0.23 546

rvit_stereo_0075_2	0.47 445	0.37 581	0.70 561	0.53 618	0.46 643	0.43 344	0.36 408	0.81 441	0.67 366	0.55 321	0.74 362	0.59 383	0.43 378	0.63 408	0.43 441	0.32 632	0.23 599	0.35 639	0.25 593	0.30 592	0.25 562

WZ-Net	1.19 675	0.59 655	4.07 716	0.62 660	0.51 656	1.34 662	1.31 710	1.32 650	1.74 690	1.53 675	1.65 656	1.74 678	1.28 673	2.25 706	2.01 695	0.27 591	0.21 581	0.23 532	0.25 593	0.40 640	0.39 649

PSMNet-RSSM	0.48 458	0.22 382	0.38 263	0.42 443	0.25 347	0.50 387	0.37 426	1.10 561	0.77 434	0.70 416	1.06 542	0.84 515	0.64 520	0.62 395	0.47 486	0.23 548	0.15 459	0.23 532	0.25 593	0.20 468	0.19 473

S-Stereo	0.74 601	0.35 569	0.96 622	0.56 636	0.45 635	0.82 578	0.60 611	1.24 632	1.60 686	0.96 582	1.41 631	1.12 609	0.94 635	0.80 532	1.04 645	0.26 581	0.31 657	0.28 603	0.25 593	0.32 604	0.47 675

G-Net	0.95 642	0.46 623	1.04 631	0.64 663	0.48 648	2.12 700	0.64 624	1.01 526	0.87 501	1.75 688	2.82 704	1.30 635	1.64 695	1.06 615	0.96 631	0.36 655	0.29 643	0.35 639	0.25 593	0.45 656	0.42 657

stereogan	0.80 615	0.31 545	0.71 566	0.59 648	0.50 652	1.72 688	0.48 550	1.35 658	1.37 661	1.00 600	1.46 644	1.56 671	0.95 638	1.29 652	0.84 595	0.28 602	0.29 643	0.29 613	0.25 593	0.38 637	0.38 646

ADCL	1.04 654	0.38 591	1.35 671	0.50 578	0.39 600	1.61 681	0.89 676	1.29 644	1.39 664	1.29 660	1.50 646	1.24 626	1.24 669	1.37 665	4.87 724	0.21 502	0.19 557	0.25 562	0.25 593	0.29 583	0.27 578

DANet	0.71 594	0.45 621	0.91 618	0.59 648	0.40 605	0.81 570	0.40 483	0.97 506	0.84 479	1.20 651	1.22 592	1.33 644	0.88 621	1.16 632	1.24 660	0.27 591	0.23 599	0.31 623	0.25 593	0.35 622	0.32 615
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.57 549	0.33 558	0.44 358	0.47 541	0.32 544	0.67 514	0.61 616	1.05 542	0.93 541	0.85 516	1.04 531	1.01 575	0.73 571	0.83 546	0.52 512	0.29 609	0.19 557	0.27 595	0.25 593	0.31 598	0.21 519

DRN-Test	0.66 578	0.32 550	0.66 542	0.50 578	0.39 600	1.15 643	0.61 616	1.49 678	1.01 578	1.12 637	1.08 548	1.06 590	0.69 547	0.77 518	0.94 626	0.23 548	0.17 513	0.26 581	0.25 593	0.25 557	0.21 519

SGM_RVC	0.97 645	0.28 518	0.41 310	0.39 315	0.22 221	1.55 677	0.73 657	1.51 682	1.25 647	2.25 705	1.92 673	2.58 701	1.56 689	2.02 697	1.19 658	0.27 591	0.27 634	0.27 595	0.25 593	0.25 557	0.25 562
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.29 203	0.19 244	0.39 285	0.47 541	0.26 395	0.46 371	0.25 160	0.43 151	0.31 123	0.29 149	0.26 92	0.35 204	0.26 166	0.40 153	0.37 392	0.21 502	0.15 459	0.22 511	0.26 608	0.16 338	0.16 391

test_sample7	0.52 509	0.29 530	0.50 450	0.36 217	0.27 431	0.62 477	0.41 499	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	0.68 461	0.50 495	0.26 581	0.20 571	0.27 595	0.26 608	0.27 575	0.24 555

SDNR	0.86 629	0.37 581	1.47 681	0.40 359	0.38 594	3.38 721	0.33 340	0.90 477	0.98 562	0.99 595	2.09 682	0.59 383	0.71 564	1.29 652	0.70 567	0.51 684	0.56 703	0.36 644	0.26 608	0.43 651	0.46 670

Wz-Net-SNSev	0.91 638	0.73 672	2.13 696	0.56 636	0.45 635	0.95 602	1.13 696	1.34 654	1.24 641	1.02 608	1.30 613	1.46 659	0.86 614	1.81 687	1.50 675	0.25 571	0.23 599	0.25 562	0.26 608	0.32 604	0.29 592

PSM-AAD	0.48 458	0.20 296	0.37 250	0.43 466	0.23 275	0.56 435	0.50 561	0.65 317	0.70 381	1.07 626	1.12 558	0.58 368	0.92 629	0.61 385	0.32 305	0.15 270	0.11 236	0.25 562	0.26 608	0.18 411	0.43 663

AnonymousM	0.41 382	0.81 681	0.29 92	0.34 136	0.22 221	0.28 138	0.38 448	0.53 229	0.41 224	0.70 416	0.49 242	0.47 306	0.27 182	0.41 165	0.31 295	0.15 270	0.12 309	1.51 709	0.26 608	0.12 105	0.10 64

ETE_ROB	0.70 590	0.49 629	0.73 575	0.56 636	0.36 577	0.79 559	0.87 675	1.14 584	0.93 541	1.19 646	1.18 585	1.39 653	0.82 604	0.99 601	0.80 587	0.26 581	0.21 581	0.31 623	0.26 608	0.33 611	0.34 628

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 31	0.18 196	0.22 3	0.25 1	0.20 154	0.23 53	0.23 127	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 115	0.12 1	0.22 105	0.24 4	0.26 212	0.12 62	0.14 426	0.18 373	0.27 615	0.17 380	0.19 473

PStereo	0.50 493	0.75 674	0.42 331	0.37 243	0.28 456	0.55 420	0.46 534	0.54 232	0.88 505	0.53 311	0.33 155	0.51 331	0.51 432	0.78 523	0.67 559	0.51 684	0.25 617	0.30 622	0.27 615	0.59 683	0.49 681

zh-sn7	1.09 665	0.75 674	3.23 709	0.57 642	0.42 618	1.11 635	0.89 676	1.19 605	1.27 651	1.41 667	1.98 677	1.25 627	1.47 683	1.99 696	2.62 707	0.26 581	0.26 625	0.26 581	0.27 615	0.35 622	0.30 601

psmorigin	0.82 619	0.51 637	2.09 695	0.49 564	0.41 612	0.85 585	0.50 561	1.04 537	0.88 505	1.45 668	1.43 636	1.50 665	1.06 652	1.22 644	0.97 632	0.31 620	0.32 663	0.27 595	0.27 615	0.33 611	0.42 657

FADNet-RVC-Resample	0.56 541	0.33 558	1.16 645	0.49 564	0.34 565	0.71 529	0.43 518	1.01 526	0.93 541	0.82 493	0.87 445	0.74 478	0.67 537	0.73 493	0.45 468	0.18 424	0.18 537	0.26 581	0.27 615	0.26 564	0.27 578

AF-Net	0.81 618	0.39 599	0.68 551	0.64 663	0.54 663	0.91 593	0.51 577	1.61 692	1.31 657	0.96 582	2.02 679	1.46 659	1.26 672	1.11 627	0.99 636	0.32 632	0.24 609	0.39 654	0.27 615	0.30 592	0.25 562

UCFNet_RVC	0.49 477	0.26 486	0.35 218	0.39 315	0.26 395	0.64 497	0.36 408	1.15 588	0.84 479	0.67 396	0.88 453	0.88 533	0.59 486	0.58 351	0.45 468	0.24 561	0.17 513	0.27 595	0.27 615	0.25 557	0.23 546

PS-NSSS	0.58 556	0.44 617	0.62 515	0.42 443	0.33 556	0.66 509	0.58 605	1.02 530	0.86 492	0.77 460	1.28 606	0.72 460	0.64 520	0.82 538	0.59 535	0.31 620	0.26 625	0.40 657	0.27 615	0.33 611	0.26 568

TCMNet	0.66 578	0.39 599	0.98 625	0.59 648	0.61 677	0.96 605	0.55 594	1.05 542	0.90 523	0.84 512	1.14 570	0.89 537	0.65 526	0.85 557	1.01 641	0.26 581	0.26 625	0.31 623	0.28 623	0.32 604	0.29 592

rvit_0105_3	0.47 445	0.34 563	0.77 596	0.54 625	0.31 527	0.49 385	0.47 542	0.63 300	0.79 454	0.65 378	0.59 299	0.64 411	0.50 427	0.65 430	0.39 410	0.29 609	0.27 634	0.29 613	0.28 623	0.21 494	0.20 499

GASNet	0.67 583	0.72 671	0.96 622	0.70 681	0.48 648	0.62 477	0.47 542	1.08 554	1.03 586	0.94 573	0.82 412	0.93 552	0.83 609	1.33 657	0.80 587	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.28 623	0.44 652	0.24 555

FADNet-RVC	0.60 566	0.53 648	1.14 644	0.46 533	0.39 600	0.61 469	0.39 470	1.12 573	0.87 501	0.70 416	0.84 424	1.04 584	0.55 460	0.94 598	0.69 564	0.26 581	0.25 617	0.28 603	0.28 623	0.31 598	0.31 611

edge stereo	0.76 605	0.38 591	0.74 580	0.52 608	0.43 624	0.80 565	0.53 585	1.28 643	1.06 602	1.28 659	1.38 628	1.81 679	1.11 657	1.08 621	0.85 599	0.33 641	0.32 663	0.41 661	0.28 623	0.32 604	0.36 635

MDST_ROB	0.91 638	0.27 504	0.85 604	0.63 662	0.41 612	2.53 704	0.71 653	1.60 690	1.13 621	2.83 716	1.73 662	0.97 561	0.69 547	1.61 675	0.73 575	0.25 571	0.22 589	0.32 630	0.28 623	0.25 557	0.24 555

RTS	1.98 705	0.96 693	11.36 737	0.65 668	0.57 671	2.77 710	1.40 714	1.39 665	2.26 703	1.89 692	2.56 694	1.32 641	1.25 670	5.20 729	4.05 719	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.29 629	0.40 640	0.37 640

RTSA	1.98 705	0.96 693	11.36 737	0.65 668	0.57 671	2.77 710	1.40 714	1.39 665	2.26 703	1.89 692	2.56 694	1.32 641	1.25 670	5.20 729	4.05 719	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.29 629	0.40 640	0.37 640

DStereoO	0.96 643	0.70 670	0.72 571	0.62 660	0.45 635	0.74 539	0.92 681	1.09 558	1.29 655	1.19 646	1.23 597	0.99 567	1.71 697	1.29 652	0.99 636	2.01 728	0.35 673	0.77 695	0.30 631	1.42 708	0.38 646

Wz-Net-TNSev	1.14 669	1.06 701	4.32 718	0.49 564	0.42 618	1.51 675	1.11 695	1.48 676	1.40 666	1.22 653	1.26 603	1.58 673	1.43 681	1.76 685	1.70 680	0.32 632	0.31 657	0.26 581	0.30 631	0.41 646	0.41 656

FADNet	0.61 570	0.51 637	1.10 638	0.45 512	0.44 631	0.65 507	0.41 499	1.19 605	1.05 596	0.70 416	0.84 424	0.98 565	0.66 534	0.82 538	0.50 495	0.29 609	0.30 648	0.27 595	0.30 631	0.46 659	0.35 633

RP	0.76 605	0.36 574	0.63 525	0.66 671	0.58 674	0.80 565	0.55 594	1.14 584	1.22 638	0.97 587	1.65 656	1.43 658	1.32 674	1.01 605	0.84 595	0.33 641	0.30 648	0.36 644	0.30 631	0.34 617	0.34 628

FBW_ROB	0.88 632	0.50 633	0.85 604	0.55 633	0.40 605	1.17 647	0.78 663	1.50 679	1.37 661	1.33 663	1.27 604	1.48 663	1.00 647	2.57 712	0.98 635	0.25 571	0.32 663	0.45 667	0.30 631	0.34 617	0.28 585

LALA_ROB	0.74 601	0.43 612	0.69 557	0.54 625	0.40 605	1.01 614	0.95 683	1.21 612	1.07 608	1.22 653	1.12 558	1.56 671	0.79 595	1.04 614	0.86 600	0.33 641	0.22 589	0.35 639	0.30 631	0.35 622	0.31 611

SGM-Forest	0.62 571	0.32 550	0.39 285	0.43 466	0.30 505	1.02 616	0.55 594	1.09 558	1.05 596	1.06 623	1.18 585	1.10 605	0.67 537	0.88 567	0.62 544	0.31 620	0.33 669	0.33 635	0.30 631	0.30 592	0.28 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 574	0.35 569	0.41 310	0.42 443	0.25 347	1.01 614	0.77 661	1.13 575	1.09 613	1.17 642	1.22 592	1.04 584	0.75 578	0.88 567	0.63 548	0.28 602	0.30 648	0.34 637	0.30 631	0.26 564	0.26 568
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S	0.40 369	0.20 296	0.35 218	0.39 315	0.24 313	0.71 529	0.42 510	0.62 290	0.61 329	0.60 336	0.97 498	0.39 236	0.46 401	0.42 179	0.32 305	0.30 616	0.17 513	0.31 623	0.31 639	0.18 411	0.13 255

Selective-IGEV-i16pa	78.59 778	120.99 779	16.46 741	1.04 700	0.66 682	181.07 779	2.17 731	153.90 780	139.75 780	56.45 778	153.05 778	107.32 780	157.92 780	200.46 780	96.57 777	94.09 780	1.23 736	2.69 733	0.31 639	0.96 699	84.68 779

APVNet	0.71 594	0.37 581	0.89 615	0.56 636	0.45 635	1.18 649	0.68 637	1.41 669	0.85 487	0.81 484	1.15 576	1.04 584	0.81 600	1.10 625	1.17 656	0.26 581	0.28 638	0.32 630	0.31 639	0.29 583	0.30 601

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 583	0.81 681	0.73 575	0.53 618	0.37 584	1.40 665	0.53 585	1.04 537	0.79 454	0.88 541	0.94 472	0.95 556	0.53 442	0.93 591	0.58 530	0.39 661	0.30 648	0.57 686	0.31 639	0.53 673	0.30 601

XQC	0.89 634	0.65 665	1.31 666	0.67 674	0.52 660	1.22 653	0.68 637	1.26 638	1.52 675	1.14 640	1.11 554	1.28 632	1.04 651	1.40 667	1.77 685	0.38 659	0.24 609	0.37 649	0.31 639	0.53 673	0.47 675

ADCMid	1.14 669	0.52 645	2.23 698	0.53 618	0.43 624	1.07 626	0.75 659	1.23 625	1.05 596	2.15 701	1.44 639	1.50 665	1.43 681	1.56 672	5.01 725	0.26 581	0.24 609	0.29 613	0.31 639	0.37 633	0.33 620

PSMNet_ROB	0.64 574	0.37 581	0.65 536	0.56 636	0.42 618	0.97 607	0.83 668	1.21 612	0.92 535	0.79 469	1.02 520	1.08 597	0.63 509	0.82 538	0.91 624	0.29 609	0.20 571	0.31 623	0.31 639	0.26 564	0.23 546

MeshStereo	1.34 682	0.43 612	0.54 484	0.44 487	0.34 565	1.66 684	0.60 611	1.94 703	1.37 661	4.47 730	3.25 706	4.71 722	1.94 705	1.92 692	1.17 656	0.35 651	0.35 673	0.37 649	0.31 639	0.32 604	0.32 615
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
STTStereo	0.55 530	0.37 581	0.76 591	0.44 487	0.31 527	0.60 466	0.44 527	0.96 502	0.86 492	0.99 595	0.90 461	0.96 559	0.58 479	0.71 480	0.61 541	0.25 571	0.23 599	0.26 581	0.32 647	0.24 548	0.23 546

ADCPNet	1.03 653	0.48 625	2.70 704	0.54 625	0.42 618	1.40 665	0.75 659	1.13 575	1.07 608	1.22 653	1.42 633	1.68 676	1.09 655	1.36 664	3.45 716	0.30 616	0.28 638	0.29 613	0.32 647	0.37 633	0.35 633

SGM-ForestM	4.04 726	0.32 550	0.46 388	0.43 466	0.27 431	7.50 733	1.45 718	3.84 728	4.24 733	8.19 745	6.76 741	19.00 756	9.08 735	10.74 745	6.62 730	0.31 620	0.33 669	0.32 630	0.32 647	0.29 583	0.29 592

ISRNet	0.56 541	0.24 443	0.66 542	0.56 636	0.36 577	0.44 353	0.25 160	0.82 443	0.84 479	1.07 626	1.25 601	0.91 544	0.60 490	0.66 439	0.58 530	0.35 651	0.26 625	0.36 644	0.33 650	0.30 592	0.42 657

SHD	0.93 641	0.50 633	1.18 651	0.59 648	0.46 643	0.97 607	0.48 550	1.70 698	2.15 700	1.58 676	1.37 623	1.42 656	1.19 666	1.31 655	1.60 678	0.31 620	0.26 625	0.32 630	0.33 650	0.40 640	0.42 657

rvit_105_1	0.54 528	0.40 604	0.76 591	0.58 644	0.37 584	0.59 459	0.68 637	0.70 373	0.94 548	0.82 493	0.69 340	0.73 472	0.58 479	0.78 523	0.54 520	0.32 632	0.29 643	0.31 623	0.34 652	0.23 535	0.20 499

AnyNet_C01	1.56 692	1.05 699	7.45 725	0.64 663	0.54 663	1.99 695	1.38 713	1.43 672	1.36 659	1.63 682	1.92 673	1.84 681	1.33 676	2.40 708	4.03 718	0.33 641	0.32 663	0.32 630	0.34 652	0.44 652	0.45 668

AnyNet_C32	1.16 673	0.62 662	2.40 701	0.57 642	0.55 665	1.41 667	1.34 711	1.18 604	1.24 641	1.49 669	1.42 633	1.39 653	1.20 668	1.55 670	4.82 723	0.29 609	0.28 638	0.29 613	0.34 652	0.38 637	0.42 657

SQANet	0.82 619	0.74 673	0.67 546	1.13 703	0.98 702	1.11 635	0.47 542	1.07 550	0.83 474	0.91 558	1.05 535	1.03 582	0.74 574	1.01 605	0.64 551	0.61 694	0.24 609	1.03 704	0.35 655	1.18 706	0.58 689

ADCS	1.51 691	0.61 659	3.42 710	0.59 648	0.51 656	1.27 659	1.08 694	1.59 689	1.81 693	1.91 695	1.66 658	1.51 668	1.42 680	1.94 694	8.60 733	0.33 641	0.32 663	0.33 635	0.36 656	0.44 652	0.42 657

PVD	1.28 681	0.67 668	1.28 661	0.74 685	0.62 678	1.50 674	0.84 671	1.99 705	2.96 721	2.18 702	2.36 688	1.85 683	1.95 706	1.92 692	1.94 692	0.39 661	0.36 676	0.49 679	0.37 657	0.51 668	0.64 690

CSAN	0.83 626	0.49 629	0.77 596	0.60 654	0.41 612	1.14 641	1.06 691	1.19 605	1.46 672	1.32 661	1.43 636	1.37 651	1.19 666	1.27 651	0.86 600	0.39 661	0.31 657	0.36 644	0.37 657	0.35 622	0.34 628

WCMA_ROB	1.14 669	0.36 574	0.76 591	0.49 564	0.44 631	1.23 655	0.67 632	1.11 567	1.23 639	2.84 717	3.95 721	3.28 712	1.83 702	1.25 647	0.99 636	0.44 671	0.34 671	0.34 637	0.37 657	0.41 646	0.40 652

Nwc_Net	0.78 611	0.38 591	0.73 575	0.60 654	0.55 665	1.05 624	0.55 594	1.67 696	1.05 596	0.88 541	1.86 671	1.40 655	1.09 655	1.10 625	0.87 606	0.30 616	0.25 617	0.36 644	0.38 660	0.29 583	0.29 592

SAMSARA	1.07 661	0.65 665	1.19 652	1.06 702	0.90 694	1.76 690	1.76 725	1.46 674	1.44 670	1.51 672	1.16 581	2.00 688	1.14 659	1.48 668	1.31 666	0.39 661	0.44 695	0.35 639	0.38 660	0.49 665	0.49 681

CC-Net-ROB	0.82 619	0.96 693	0.85 604	0.58 644	0.45 635	1.27 659	0.70 647	1.17 601	1.02 581	0.83 505	1.23 597	0.90 542	0.77 588	1.06 615	0.69 564	0.46 675	0.34 671	1.71 712	0.38 660	0.59 683	0.36 635

GANetREF_RVC	0.80 615	0.75 674	0.86 609	0.66 671	0.42 618	1.15 643	0.98 685	1.14 584	1.19 632	1.01 605	1.02 520	1.10 605	0.90 623	1.15 630	0.76 580	0.48 679	0.39 683	0.57 686	0.38 660	0.63 686	0.46 670
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
DeepPrunerF	0.89 634	0.52 645	3.43 711	0.68 678	0.81 690	0.72 537	0.72 655	1.22 620	1.99 698	0.93 570	1.01 511	0.87 528	0.86 614	1.08 621	0.95 629	0.34 647	0.28 638	0.43 663	0.39 664	0.30 592	0.32 615

STTRV1_RVC	0.82 619	0.59 655	1.16 645	0.67 674	0.81 690	1.11 635	0.63 620	1.30 647	1.11 615	0.98 592	1.33 617	1.08 597	0.95 638	1.26 648	0.87 606	0.55 692	0.25 617	0.43 663	0.39 664	0.58 682	0.40 652

NCCL2	0.72 598	0.41 608	0.65 536	0.64 663	0.44 631	0.98 611	1.20 699	1.11 567	1.00 574	0.98 592	0.96 485	1.49 664	0.87 617	0.90 575	0.79 585	0.31 620	0.26 625	0.39 654	0.39 664	0.32 604	0.32 615

UDG	0.88 632	0.82 684	0.67 546	1.00 697	0.96 699	1.02 616	0.57 604	1.13 575	0.99 567	0.90 553	0.97 498	1.31 636	0.99 644	0.85 557	0.84 595	0.54 691	0.32 663	1.77 713	0.40 667	0.94 697	0.66 691

DGSMNet	0.76 605	0.55 650	1.29 664	0.58 644	0.62 678	0.94 599	0.70 647	1.26 638	1.11 615	0.83 505	1.24 599	1.00 571	0.71 564	1.03 612	0.81 590	0.34 647	0.29 643	0.41 661	0.40 667	0.57 679	0.55 688

RGC	0.79 614	0.59 655	0.71 566	0.65 668	0.65 681	0.92 598	0.58 605	1.29 644	1.05 596	1.07 626	1.45 642	1.47 662	1.03 649	1.21 642	0.88 610	0.32 632	0.30 648	0.48 676	0.40 667	0.37 633	0.37 640

CBMV_ROB	0.59 563	0.37 581	0.38 263	0.39 315	0.28 456	0.74 539	0.28 239	1.00 516	0.98 562	0.94 573	1.25 601	0.81 510	0.78 593	0.87 564	0.50 495	0.36 655	0.37 677	0.43 663	0.40 667	0.33 611	0.30 601

PDISCO_ROB	0.91 638	0.48 625	1.06 633	0.99 695	0.97 700	1.67 686	0.63 620	1.64 694	1.59 683	1.06 623	1.18 585	1.31 636	0.79 595	1.55 670	0.97 632	0.49 681	0.22 589	0.45 667	0.40 667	0.45 656	0.37 640

DualNet (step1)	0.57 549	0.36 574	0.72 571	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	0.68 461	0.50 495	0.41 666	0.20 571	0.40 657	0.41 672	0.36 628	0.33 620

test_sample9	1.05 658	0.36 574	0.72 571	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	1.20 638	1.36 668	0.41 666	8.41 750	0.40 657	0.41 672	0.36 628	0.33 620

test_sample8	1.25 679	0.36 574	0.72 571	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.13 575	0.75 416	1.50 671	0.95 481	3.29 713	1.59 691	1.20 638	1.36 668	0.41 666	8.41 750	0.40 657	0.41 672	0.36 628	0.33 620

HBP-ISP	0.59 563	0.45 621	0.43 346	0.45 512	0.33 556	0.70 524	0.28 239	1.11 567	1.00 574	0.83 505	1.18 585	0.65 424	0.68 543	0.88 567	0.52 512	0.35 651	0.38 679	0.47 671	0.41 672	0.38 637	0.31 611

NOSS_ROB	0.57 549	0.39 599	0.39 285	0.44 487	0.30 505	0.73 538	0.54 589	1.03 534	1.08 611	0.67 396	0.87 445	0.76 488	0.57 469	0.77 518	0.47 486	0.38 659	0.38 679	0.44 666	0.42 676	0.37 633	0.34 628

PA-Net	0.67 583	0.43 612	0.83 602	0.50 578	0.53 661	0.94 599	0.68 637	1.10 561	1.14 624	0.80 471	0.88 453	0.87 528	0.77 588	1.02 610	0.88 610	0.24 561	0.41 686	0.29 613	0.44 677	0.26 564	0.34 628
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoFS	1.87 702	0.85 686	1.03 630	0.75 688	0.62 678	2.04 698	0.65 626	1.74 700	1.55 679	1.52 674	1.90 672	2.36 697	12.92 745	3.85 725	1.74 682	0.44 671	0.31 657	0.82 699	0.46 678	0.84 693	1.10 713

FSD	0.48 458	0.47 624	0.53 478	0.54 625	0.46 643	0.48 380	0.52 580	0.53 229	0.48 278	0.48 288	0.48 238	0.49 319	0.48 412	0.51 273	0.49 493	0.45 673	0.42 688	0.47 671	0.46 678	0.46 659	0.45 668

PSMNet-RUCA	0.76 605	0.75 674	1.08 637	1.01 698	0.90 694	0.69 519	0.50 561	1.11 567	1.03 586	0.78 464	1.11 554	0.80 507	0.72 568	0.88 567	0.63 548	0.53 690	0.27 634	0.76 694	0.46 678	0.66 688	0.47 675

FC-DCNN v2	1.65 697	0.51 637	0.65 536	0.61 656	0.49 650	1.61 681	0.70 647	1.75 701	1.56 682	4.74 734	4.91 730	6.46 733	3.31 724	1.91 691	1.11 650	0.46 675	0.42 688	0.47 671	0.46 678	0.48 663	0.46 670

BEATNet-Init1	15.13 747	0.82 684	50.86 771	0.72 684	0.53 661	38.10 762	7.03 740	11.83 742	14.25 747	29.78 768	30.17 768	48.21 772	22.64 759	26.78 759	18.11 748	0.42 670	0.38 679	0.47 671	0.46 678	0.51 668	0.48 678

FC-DCNN	1.59 693	0.51 637	0.66 542	0.61 656	0.49 650	1.56 678	0.70 647	1.66 695	1.53 676	4.64 731	4.62 728	5.85 729	3.34 726	1.84 689	1.11 650	0.46 675	0.42 688	0.47 671	0.46 678	0.48 663	0.46 670

LSM	4.74 731	0.77 678	10.16 730	0.70 681	56.56 767	1.02 616	1.00 689	1.24 632	1.62 687	2.04 697	2.34 686	1.33 644	1.17 663	1.38 666	1.09 649	0.33 641	0.49 699	0.39 654	0.46 678	0.51 668	10.09 749

ccnet	0.82 619	0.57 653	0.75 586	0.54 625	0.59 675	1.09 633	0.66 629	1.38 664	0.94 548	1.12 637	1.44 639	1.29 633	0.92 629	0.95 600	1.24 660	0.49 681	0.42 688	0.50 681	0.47 685	0.51 668	0.46 670

FCDSN-DC	1.39 687	0.56 651	0.65 536	0.74 685	0.59 675	1.38 664	0.63 620	1.35 658	1.39 664	3.26 724	4.50 727	4.61 720	2.63 717	1.58 674	1.03 642	0.46 675	0.42 688	0.48 676	0.47 685	0.50 667	0.50 683
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.09 665	0.59 655	1.97 694	0.67 674	0.44 631	1.93 694	0.60 611	1.85 702	1.36 659	1.61 679	1.54 651	1.95 687	1.37 677	1.64 679	1.73 681	0.40 665	0.37 677	0.45 667	0.48 687	0.44 652	0.44 664

NCC-stereo	0.78 611	0.40 604	0.76 591	0.61 656	0.67 683	0.81 570	0.69 642	1.54 687	1.11 615	0.90 553	1.36 620	1.33 644	1.16 661	1.19 636	0.88 610	0.31 620	0.30 648	0.37 649	0.48 687	0.33 611	0.33 620

Abc-Net	0.78 611	0.40 604	0.76 591	0.61 656	0.67 683	0.81 570	0.69 642	1.54 687	1.11 615	0.90 553	1.36 620	1.33 644	1.16 661	1.19 636	0.88 610	0.31 620	0.30 648	0.37 649	0.48 687	0.33 611	0.33 620
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ELAS_RVC	1.60 694	0.61 659	1.01 629	0.70 681	0.56 668	2.00 696	1.89 728	1.96 704	2.65 717	3.33 725	3.26 707	3.03 706	3.41 727	2.49 710	2.09 697	0.52 686	0.45 696	0.50 681	0.48 687	0.54 675	0.52 685
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 696	0.61 659	0.95 620	0.68 678	0.55 665	3.01 719	1.55 719	2.39 711	2.33 712	3.64 727	3.89 719	2.75 703	2.90 721	2.15 702	2.27 704	0.52 686	0.45 696	0.50 681	0.48 687	0.54 675	0.52 685
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 654	0.93 690	0.88 611	1.33 709	1.05 708	1.66 684	0.70 647	1.40 668	1.18 630	1.08 630	1.32 616	1.33 644	0.91 624	1.23 645	0.76 580	0.72 698	0.46 698	1.24 707	0.50 692	1.40 707	0.75 693

Ntro	1.09 665	0.97 696	0.91 618	1.44 710	1.19 710	1.69 687	0.80 666	1.35 658	1.25 647	1.00 600	1.29 610	1.31 636	0.97 642	1.26 648	0.84 595	0.84 702	0.43 693	1.36 708	0.50 692	1.56 709	0.78 695

CREStereo++_RVC	0.32 236	0.15 73	0.23 7	0.31 57	0.24 313	0.27 115	0.22 97	0.46 174	0.88 505	0.46 278	0.80 399	0.30 159	0.26 166	0.36 117	0.33 319	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.51 694	0.13 158	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
MSMD_ROB	1.21 676	0.49 629	0.62 515	0.59 648	0.50 652	1.62 683	0.67 632	1.23 625	1.24 641	2.45 710	3.77 715	3.09 709	2.98 722	1.32 656	0.81 590	0.45 673	0.41 686	0.49 679	0.51 694	0.47 662	0.44 664

MADNet+	2.23 712	2.43 731	10.85 734	1.22 706	0.91 696	2.76 709	1.40 714	2.12 708	1.67 689	1.32 661	1.74 664	1.86 684	1.74 698	6.25 731	4.41 722	0.65 695	0.64 706	0.58 688	0.54 696	0.80 692	0.76 694

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 682	0.87 687	1.76 690	0.86 691	0.56 668	4.29 726	1.79 726	1.50 679	1.98 697	1.61 679	1.85 670	1.84 681	1.41 679	1.89 690	1.36 668	0.48 679	0.40 685	0.56 685	0.57 697	0.69 689	0.48 678

ACVNet_1	1.46 689	1.33 708	1.12 641	1.91 721	1.62 715	1.83 692	0.98 685	2.00 706	1.85 695	1.39 666	1.53 650	2.32 695	1.53 685	1.34 659	1.11 650	1.30 717	0.50 700	2.06 722	0.58 698	1.93 722	0.95 705

DStereoSA	1.73 699	0.63 663	1.57 685	0.80 689	0.79 689	1.26 658	1.30 706	1.34 654	1.43 667	1.24 656	7.52 743	0.92 549	7.68 734	1.65 683	2.29 705	0.41 666	0.29 643	0.63 690	0.60 699	1.04 702	1.18 719

DDUNet	1.06 659	2.56 734	0.68 551	1.21 705	1.26 711	1.03 619	0.69 642	1.11 567	0.94 548	0.96 582	1.22 592	1.27 630	0.82 604	0.93 591	0.72 574	0.84 702	0.38 679	1.99 716	0.60 699	1.10 705	0.85 699

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 652	0.57 653	1.51 683	0.67 674	0.50 652	2.57 705	1.66 721	1.20 610	1.43 667	1.38 665	1.57 653	1.33 644	0.92 629	1.64 679	0.88 610	0.37 658	0.39 683	0.46 670	0.60 699	0.41 646	0.40 652

PASM	0.90 637	0.64 664	1.69 686	0.69 680	0.69 686	0.78 556	0.84 671	1.03 534	1.26 650	1.19 646	1.15 576	1.31 636	0.98 643	1.24 646	1.03 642	0.52 686	0.56 703	0.59 689	0.66 702	0.56 677	0.54 687

ACVNet-4b	1.35 684	1.31 707	1.10 638	1.90 720	1.59 714	1.92 693	0.77 661	1.52 685	1.62 687	1.05 619	1.60 655	2.11 690	0.94 635	1.64 679	0.77 584	1.30 717	0.35 673	2.03 720	0.67 703	1.88 720	0.84 698

DispFullNet	1.60 694	2.63 735	2.75 705	2.56 730	1.79 722	1.24 656	0.47 542	1.37 663	1.45 671	1.87 691	1.50 646	1.55 670	2.46 712	2.04 698	1.04 645	0.59 693	0.18 537	2.32 725	0.68 704	2.29 726	1.14 714

ACVNet_2	1.65 697	1.27 706	1.41 678	1.75 715	1.62 715	2.22 701	1.20 699	2.30 710	2.62 716	1.78 689	2.56 694	3.03 706	1.61 692	1.54 669	1.12 654	1.06 710	0.58 705	1.82 714	0.70 705	1.82 716	0.96 706

MFMNet_re	1.14 669	0.97 696	1.19 652	0.99 695	0.95 698	1.25 657	1.22 702	1.39 665	1.55 679	1.69 686	1.67 660	1.21 623	1.53 685	1.12 628	0.99 636	0.87 704	0.75 715	0.79 697	0.75 706	0.90 694	0.94 703

JetBlue	2.78 715	1.26 705	7.04 724	1.16 704	1.48 713	8.00 734	6.02 739	2.60 713	1.92 696	2.12 700	2.64 698	3.34 714	3.05 723	6.49 732	3.39 714	0.78 701	0.76 716	0.75 693	0.76 707	0.97 701	1.18 719

light-stereo	3.53 721	1.05 699	10.69 733	9.45 744	6.82 739	2.10 699	0.64 624	3.71 727	2.70 719	4.77 735	4.98 731	6.83 734	1.32 674	6.71 733	1.35 667	1.20 713	1.29 738	0.66 691	0.77 708	1.79 715	1.85 728

RainbowNet	1.35 684	1.49 712	1.19 652	1.88 719	1.45 712	1.48 673	1.07 693	1.61 692	1.55 679	1.20 651	1.59 654	1.54 669	1.13 658	1.34 659	0.97 632	1.36 720	0.70 708	1.82 714	0.79 709	1.71 712	1.07 712

GCST	0.83 626	1.22 704	0.74 580	1.58 711	1.01 705	1.06 625	0.23 127	0.78 429	0.78 445	0.97 587	0.65 320	0.78 496	0.35 297	0.92 585	0.34 336	0.96 705	0.65 707	1.20 706	0.81 710	0.91 695	0.70 692

PWCK	1.92 704	1.66 722	3.12 708	1.65 712	0.91 696	2.84 712	2.26 732	2.10 707	2.41 715	2.36 708	2.31 683	2.22 691	1.82 700	3.43 719	2.03 696	1.61 723	0.71 710	1.51 709	0.82 711	1.69 711	0.91 702

MonStereo1	1.98 705	1.48 711	1.43 680	1.81 718	1.69 720	2.88 715	0.78 663	2.47 712	3.47 727	2.20 703	4.36 726	3.39 715	2.50 714	2.18 703	1.58 677	1.19 712	0.54 701	1.65 711	0.87 712	1.78 714	1.29 723

SPS-STEREO	1.25 679	0.93 690	1.06 633	1.04 700	1.03 706	1.41 667	0.91 680	1.51 682	1.19 632	2.09 699	1.83 668	1.94 686	1.39 678	1.62 676	1.39 671	0.97 707	0.94 731	0.90 701	0.89 713	0.96 699	0.96 706
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.98 705	1.36 709	1.36 675	2.12 723	1.81 723	2.74 707	1.36 712	3.37 724	3.80 731	2.08 698	3.32 710	3.21 711	1.82 700	1.71 684	1.67 679	1.27 714	0.77 717	1.99 716	0.90 714	1.86 717	1.03 711

Consistency-Raft	1.01 649	0.81 681	1.24 658	0.84 690	0.97 700	0.81 570	0.84 671	1.30 647	1.59 683	1.05 619	1.68 661	1.12 609	0.91 624	0.92 585	1.11 650	0.65 695	0.74 711	0.79 697	0.90 714	1.06 704	0.79 697

SGM+DAISY	1.35 684	0.94 692	1.25 659	0.96 694	1.00 704	1.52 676	1.02 690	1.34 654	1.21 636	2.64 712	2.65 699	2.44 698	1.56 689	1.64 679	1.26 662	0.97 707	0.95 732	0.90 701	0.90 714	0.94 697	0.96 706

anonymity	0.97 645	0.89 688	1.05 632	0.92 693	1.03 706	0.97 607	0.81 667	1.29 644	0.91 530	1.07 626	0.98 500	1.00 571	0.95 638	1.02 610	0.92 625	0.96 705	0.95 732	0.90 701	0.91 717	0.92 696	0.94 703

MANE	4.13 727	0.51 637	0.64 530	0.66 671	0.56 668	6.89 732	0.99 687	7.55 736	12.04 742	6.68 743	8.57 745	10.69 740	9.45 736	7.59 742	6.39 729	0.49 681	0.43 693	0.48 676	0.98 718	0.49 665	0.48 678

Selective-IGEV-i1pa	15.35 748	22.27 757	18.31 743	1.71 714	0.87 692	28.61 761	12.26 748	25.48 762	20.48 759	19.78 758	22.75 758	28.20 761	22.64 759	29.07 760	17.31 747	12.88 757	2.88 744	6.84 752	0.99 719	1.67 710	12.03 757

NVStereoNet_ROB	1.24 678	0.90 689	1.13 642	0.86 691	0.88 693	1.11 635	0.99 687	1.42 670	1.53 676	1.59 678	2.48 691	2.24 693	1.53 685	1.96 695	1.30 665	0.76 700	0.70 708	0.78 696	1.00 720	0.71 691	0.88 701
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.86 700	1.62 719	1.16 645	2.20 724	1.89 724	2.33 702	1.30 706	2.89 715	2.29 708	1.66 683	2.80 702	2.49 699	1.61 692	2.10 699	1.78 687	1.60 721	0.74 711	2.43 726	1.02 721	2.12 723	1.17 717

IMH-64	1.86 700	1.62 719	1.16 645	2.20 724	1.89 724	2.33 702	1.30 706	2.89 715	2.29 708	1.66 683	2.80 702	2.49 699	1.61 692	2.10 699	1.78 687	1.60 721	0.74 711	2.43 726	1.02 721	2.12 723	1.17 717

WAO-7	1.90 703	1.20 703	1.35 671	1.27 707	1.06 709	2.84 712	1.56 720	3.23 720	3.06 724	2.23 704	3.33 711	3.17 710	2.28 711	3.12 716	2.21 699	1.02 709	0.91 727	1.06 705	1.03 723	1.04 702	0.97 709

IMH	2.04 709	1.62 719	1.20 655	2.20 724	1.89 724	2.91 718	1.30 706	3.11 718	3.03 722	1.81 690	3.35 712	3.03 706	1.90 703	2.48 709	1.80 689	1.66 724	0.77 717	2.45 728	1.04 724	2.15 725	1.19 721

TorneroNet-64	3.44 719	1.86 723	1.42 679	2.58 731	2.28 729	6.87 731	1.68 722	4.70 733	12.03 741	2.31 706	5.59 739	8.25 736	2.55 716	3.97 726	2.73 708	1.81 726	0.74 711	2.57 730	1.07 725	2.35 727	1.44 725

TorneroNet	4.53 730	1.89 724	1.48 682	2.55 729	2.27 728	13.78 746	1.69 723	4.84 735	23.73 761	2.89 720	7.70 744	7.06 735	2.69 718	4.26 728	3.42 715	1.84 727	0.77 717	2.68 732	1.13 726	2.42 728	1.47 726

LVE	2.12 711	1.44 710	1.36 675	1.99 722	1.78 721	2.75 708	1.79 726	2.82 714	3.95 732	1.90 694	4.33 725	3.52 717	1.81 699	2.24 705	1.74 682	1.74 725	0.87 723	2.06 722	1.13 726	1.91 721	1.35 724

WAO-8	2.92 716	1.55 717	1.35 671	1.79 716	1.63 717	5.23 728	1.22 702	4.58 731	12.56 744	2.84 717	4.07 723	4.83 723	2.72 719	3.49 720	2.25 702	1.27 714	0.91 727	1.99 716	1.15 728	1.86 717	1.15 715

Venus	2.92 716	1.55 717	1.35 671	1.79 716	1.63 717	5.23 728	1.22 702	4.58 731	12.56 744	2.84 717	4.06 722	4.83 723	2.72 719	3.49 720	2.25 702	1.27 714	0.91 727	1.99 716	1.15 728	1.86 717	1.15 715

WAO-6	2.04 709	1.50 713	1.16 645	1.70 713	1.67 719	2.69 706	1.44 717	3.06 717	3.63 730	1.98 696	3.27 708	3.54 718	2.07 709	2.36 707	2.22 701	1.31 719	0.91 727	2.04 721	1.22 730	1.73 713	1.27 722

DStereoRT	0.74 601	0.19 244	0.50 450	0.51 594	0.33 556	1.10 634	0.34 359	0.82 443	0.76 425	0.78 464	1.05 535	0.51 331	0.73 571	0.76 510	0.48 490	0.16 331	0.13 385	3.96 746	1.37 731	0.19 448	0.14 305

UNDER WATER	3.46 720	2.07 728	3.64 713	3.09 735	2.48 732	3.75 724	2.42 734	3.31 723	13.77 746	2.90 721	2.95 705	5.84 728	3.69 728	3.69 722	3.48 717	2.07 730	1.11 734	2.70 734	1.40 732	2.84 734	1.98 730

UNDER WATER-64	3.53 721	2.01 726	3.94 714	3.22 737	2.49 733	5.41 730	2.60 735	3.43 725	12.41 743	3.03 722	2.68 700	6.07 731	4.04 729	3.79 724	3.33 713	2.02 729	1.24 737	2.63 731	1.46 733	2.78 732	2.08 732

KSHMR	2.57 713	1.93 725	1.69 686	2.63 732	2.42 731	2.86 714	2.07 729	3.27 722	6.50 736	2.49 711	3.36 713	3.41 716	1.92 704	2.49 710	1.94 692	2.13 731	1.40 739	2.79 736	1.50 734	2.73 731	1.77 727

notaker	2.76 714	2.29 730	1.80 691	2.96 734	2.58 735	2.90 717	1.75 724	3.24 721	3.05 723	2.78 715	4.24 724	6.15 732	2.51 715	3.34 718	2.75 709	2.31 733	1.18 735	3.00 737	1.65 735	2.84 734	1.97 729

JetRed	5.27 732	5.84 738	12.81 740	2.36 727	2.83 736	12.23 739	10.50 747	4.46 730	3.60 728	3.86 728	3.83 717	4.85 725	4.18 730	6.78 734	11.96 742	2.17 732	2.96 746	2.18 724	1.97 736	3.38 738	2.68 737

ktn	2.98 718	2.25 729	1.73 689	2.84 733	2.53 734	3.76 725	2.15 730	3.70 726	5.47 735	2.75 714	5.17 734	5.94 730	2.48 713	3.23 717	2.46 706	2.34 735	1.44 740	2.78 735	2.03 737	2.45 729	2.01 731

DPSimNet_ROB	3.58 723	2.45 732	8.57 726	2.53 728	2.37 730	2.88 715	3.77 738	3.14 719	3.23 725	4.71 733	3.86 718	4.68 721	4.87 732	4.07 727	5.62 726	2.33 734	2.33 743	2.47 729	2.52 738	2.51 730	2.64 736

HanzoNet	6.76 735	2.45 732	4.22 717	3.19 736	2.94 737	3.62 723	2.28 733	4.79 734	7.20 737	14.00 753	13.19 752	17.49 752	22.30 758	13.25 747	6.19 728	4.20 739	1.93 742	3.10 738	2.56 739	3.35 737	2.88 738

MADNet++	4.03 725	2.70 736	3.44 712	3.72 739	3.44 738	4.44 727	3.52 737	3.95 729	3.61 729	4.46 729	4.98 731	4.10 719	4.58 731	7.00 735	5.89 727	3.74 737	3.67 747	3.27 739	2.71 740	3.70 740	3.66 739

TCMNet-wrong-test	8.97 736	10.42 744	8.74 727	19.56 748	17.61 745	12.53 741	9.01 745	13.59 744	2.18 701	4.64 731	5.11 733	14.63 748	11.09 742	7.19 736	9.73 734	5.56 749	0.89 725	3.77 740	3.11 741	10.34 747	9.80 745

noway4	9.14 739	10.89 745	8.97 728	19.91 753	17.90 748	12.71 745	9.04 746	13.72 746	2.34 713	4.80 736	5.47 735	14.56 747	11.25 744	7.32 739	9.98 737	5.54 748	0.89 725	3.93 741	3.19 742	10.47 751	10.04 748

zzzz4	9.23 741	11.07 746	11.03 735	19.80 751	17.91 749	12.68 744	8.89 741	13.79 747	2.29 708	4.85 737	5.58 737	14.47 745	11.04 741	7.33 740	10.03 738	5.51 746	0.87 723	3.94 744	3.20 743	10.42 749	9.93 746

noway3	9.04 737	9.99 743	10.50 732	19.30 746	17.88 746	12.49 740	8.93 743	13.62 745	2.27 706	4.85 737	5.57 736	14.37 743	10.99 739	7.30 737	9.94 735	5.36 742	0.86 720	3.94 744	3.20 743	10.28 746	9.17 743

noway2	9.12 738	9.84 742	11.24 736	19.40 747	17.88 746	12.54 742	8.94 744	13.58 743	2.22 702	4.85 737	5.59 739	14.48 746	11.09 742	7.31 738	9.96 736	5.48 745	0.86 720	3.93 741	3.20 743	10.34 747	9.76 744

noway1	9.20 740	11.07 746	10.41 731	19.80 751	17.91 749	12.67 743	8.90 742	13.79 747	2.26 703	4.85 737	5.58 737	14.44 744	11.03 740	7.33 740	10.03 738	5.51 746	0.86 720	3.93 741	3.20 743	10.42 749	9.93 746

PML	40.80 771	29.24 758	11.87 739	7.20 741	14.47 741	92.13 777	213.69 780	7.63 737	23.35 760	74.72 779	190.14 780	50.17 773	26.15 761	21.39 754	12.70 743	8.76 751	2.92 745	8.45 753	3.25 747	13.26 754	4.42 740

ASD4	9.96 743	8.86 741	17.78 742	7.17 740	9.80 740	16.08 747	28.92 753	9.77 740	8.20 739	7.02 744	7.08 742	8.47 737	9.57 737	11.17 746	20.26 749	4.12 738	4.14 748	5.57 751	4.74 748	5.53 741	4.90 741

Anonymous_2	0.82 619	0.44 617	0.63 525	0.40 359	0.43 624	0.80 565	0.52 580	0.72 389	0.77 434	0.71 423	0.60 301	0.87 528	0.76 581	0.75 506	0.58 530	0.52 686	0.54 701	0.54 684	4.82 749	0.56 677	0.40 652

USTest	12.99 746	14.18 748	20.00 744	16.24 745	14.97 742	20.80 749	31.95 756	16.20 751	10.91 740	8.79 746	9.48 746	13.94 742	10.50 738	16.11 748	21.44 751	3.17 736	4.82 749	5.08 748	5.36 750	8.81 745	7.13 742

tt	6.20 733	0.20 296	5.89 722	3.55 738	2.07 727	11.26 737	19.21 749	11.74 741	5.46 734	2.69 713	2.04 681	4.87 726	6.25 733	3.70 723	7.09 732	8.32 750	11.17 759	4.93 747	5.41 751	5.74 742	2.37 733

iinet-test	16.76 749	17.57 749	22.97 748	19.69 749	18.39 751	24.48 751	34.18 757	20.02 752	15.35 750	12.55 748	12.85 747	18.13 754	15.39 750	19.59 749	24.25 754	8.86 752	8.72 754	8.95 754	9.28 752	12.74 752	11.26 753

IINet	16.76 749	17.57 749	22.97 748	19.69 749	18.39 751	24.48 751	34.18 757	20.02 752	15.35 750	12.55 748	12.85 747	18.13 754	15.39 750	19.59 749	24.25 754	8.86 752	8.72 754	8.95 754	9.28 752	12.74 752	11.26 753

DGTPSM_ROB	12.07 744	8.00 739	20.99 745	8.93 742	16.78 743	10.67 735	30.87 754	9.01 738	15.16 748	6.50 741	15.41 756	9.04 738	14.85 747	9.25 743	21.67 752	4.57 740	8.57 752	5.08 748	9.28 752	5.90 743	10.95 750

DPSMNet_ROB	12.08 745	8.00 739	21.00 746	8.97 743	16.79 744	10.67 735	30.89 755	9.02 739	15.17 749	6.51 742	15.41 756	9.04 738	14.85 747	9.27 744	21.67 752	4.58 741	8.57 752	5.09 750	9.29 755	5.90 743	10.95 750

DPSM_ROB	17.78 751	18.63 752	24.31 754	20.90 755	19.47 753	25.97 754	36.21 760	21.23 759	16.24 753	13.38 751	14.06 754	19.18 757	16.30 752	20.78 752	25.67 757	9.38 754	9.23 757	9.49 756	9.82 756	13.51 755	11.91 755

DPSM	17.78 751	18.63 752	24.31 754	20.90 755	19.47 753	25.97 754	36.21 760	21.23 759	16.24 753	13.38 751	14.06 754	19.18 757	16.30 752	20.78 752	25.67 757	9.38 754	9.23 757	9.49 756	9.82 756	13.51 755	11.91 755

FADE		2.05 727		1.03 699	0.99 703							2.73 702				11.57 756	1.70 741	23.09 766	15.86 758	0.62 685

LSM0	38.95 770	37.60 770	48.58 763	43.57 768	91.06 777	52.57 769	72.57 765	43.17 772	32.63 769	26.97 767	27.97 763	38.65 769	32.94 768	41.86 772	51.78 772	18.89 769	18.41 761	19.13 759	19.63 759	27.29 764	33.77 766

fast-reg	35.48 758	37.51 768	48.70 766	42.44 767	40.46 766	52.73 770	73.11 768	42.56 765	32.38 763	26.19 760	27.27 759	36.81 764	30.62 763	41.02 765	51.32 765	18.30 762	18.53 765	19.10 758	19.67 760	27.14 757	23.66 758

CasAABBNet	35.74 761	37.43 763	48.72 767	42.22 762	39.20 760	52.24 763	73.12 769	42.61 767	32.62 768	26.78 765	27.95 762	38.58 768	32.60 766	41.67 767	51.65 769	18.74 763	18.57 767	19.15 760	19.77 761	27.20 759	23.98 761

RAFT-FEzeroshot	35.73 759	37.45 764	48.67 764	42.23 763	39.22 762	52.25 764	73.13 770	42.62 768	32.59 765	26.71 762	27.70 760	38.57 766	32.57 764	41.68 769	51.67 770	18.75 764	18.58 768	19.15 760	19.78 762	27.21 761	23.98 761

RAFT-FE	35.73 759	37.45 764	48.67 764	42.23 763	39.22 762	52.25 764	73.13 770	42.62 768	32.59 765	26.71 762	27.70 760	38.57 766	32.57 764	41.68 769	51.67 770	18.75 764	18.58 768	19.15 760	19.78 762	27.21 761	23.98 761

Selective-RAFT-Error	35.84 764	37.49 766	48.83 769	42.26 766	39.24 765	52.30 767	73.09 766	42.66 771	32.61 767	26.80 766	28.30 765	38.84 771	33.51 770	41.68 769	51.59 767	18.82 768	18.58 768	19.17 763	19.80 764	27.28 763	24.05 764

Hybrid-DGEV	35.78 762	37.50 767	48.96 770	42.25 765	39.20 760	52.33 768	73.10 767	42.63 770	32.52 764	26.62 761	28.31 767	38.50 765	32.87 767	41.67 767	51.55 766	18.77 767	18.56 766	19.18 764	19.83 765	27.20 759	23.97 760

FlowAnything	35.81 763	37.53 769	48.80 768	42.20 761	39.22 762	52.25 764	73.16 772	42.56 765	32.89 770	26.76 764	28.30 765	38.69 770	33.09 769	41.63 766	51.62 768	18.76 766	18.59 771	19.21 765	19.92 766	27.16 758	23.91 759

zzzz2	53.63 772	56.68 773	73.37 773	63.97 772	58.93 768	78.37 775	110.06 775	64.29 777	48.31 775	40.26 772	42.53 772	57.21 774	47.86 773	62.08 775	77.14 775	28.03 770	27.91 772	28.80 767	29.89 767	40.95 771	35.94 767

noway5	53.63 772	56.68 773	73.37 773	63.97 772	58.93 768	78.37 775	110.06 775	64.29 777	48.31 775	40.26 772	42.53 772	57.21 774	47.86 773	62.08 775	77.14 775	28.03 770	27.91 772	28.80 767	29.89 767	40.95 771	35.94 767

LRCNet_RVC	21.24 755	31.15 759	21.41 747	28.98 758	23.82 756	3.13 720	0.60 611	20.96 758	1.59 683	25.58 759	28.15 764	21.99 759	14.79 746	21.94 758	16.41 746	28.89 772	14.87 760	33.53 771	31.28 769	29.51 768	26.16 765

zzzzzz3	56.43 774	57.01 775	74.40 775	78.00 774	76.38 775	77.61 774	92.21 774	62.81 775	50.42 777	40.52 774	45.11 774	70.20 776	62.22 775	61.64 773	77.00 774	29.64 773	27.99 774	31.12 769	32.03 770	45.83 775	36.59 769

zzz1	56.46 775	57.02 776	74.61 776	78.01 775	76.39 776	77.52 773	92.13 773	62.93 776	50.48 778	40.59 775	45.21 775	70.20 776	62.34 776	61.65 774	76.98 773	29.64 773	27.99 774	31.12 769	32.03 770	45.82 774	36.60 770

RSGM-EC	74.81 776	63.03 777	41.60 761	97.74 776	92.11 778	74.93 771	114.81 777	53.77 773	38.96 773	39.88 770	48.98 776	90.73 778	64.81 777	139.63 777	128.53 778	93.27 778	53.96 779	95.12 776	38.31 772	81.45 778	44.63 777

acva	74.81 776	63.03 777	41.60 761	97.74 776	92.11 778	74.93 771	114.81 777	53.77 773	38.96 773	39.88 770	48.98 776	90.73 778	64.81 777	139.63 777	128.53 778	93.27 778	53.96 779	95.12 776	38.31 772	81.45 778	44.63 777

HaxPig	31.96 756	37.24 762	34.27 756	24.37 757	24.88 757	18.26 748	19.86 750	20.64 757	28.52 762	35.97 769	38.75 769	25.57 760	28.72 762	33.88 761	34.39 762	35.94 775	38.87 776	37.80 772	40.48 774	39.68 769	41.15 774

AVERAGE_ROB	37.58 769	40.13 771	40.15 759	34.81 760	33.82 759	28.55 760	25.10 752	32.02 764	34.06 772	41.28 776	40.66 770	34.46 763	34.81 772	39.18 763	37.57 764	42.78 776	43.44 777	43.82 773	43.03 775	40.47 770	41.51 775

MEDIAN_ROB	37.38 768	40.85 772	40.60 760	32.31 759	31.85 758	27.20 756	24.55 751	29.10 763	33.19 771	42.09 777	41.76 771	33.35 762	34.39 771	39.78 764	37.07 763	43.64 777	44.10 778	44.12 774	43.40 776	41.51 773	42.76 776

Anonymous_1	33.25 757	18.26 751	23.92 750	20.54 754	21.28 755	25.59 753	35.94 759	22.01 761	15.57 752	13.33 750	13.49 753	18.08 753	15.29 749	20.36 751	24.60 756	16.28 761	8.84 756	66.59 775	118.00 777	155.73 780	11.23 752

xxxxx1	36.64 765	19.51 754	24.21 751	61.66 769	64.63 772	27.28 757	40.10 762	20.25 754	18.63 756	14.07 754	12.97 749	17.26 749	17.36 754	21.70 755	27.93 759	13.18 758	18.50 762	111.26 778	133.37 778	29.24 765	39.73 771

tt_ll	36.64 765	19.51 754	24.21 751	61.66 769	64.63 772	27.28 757	40.10 762	20.25 754	18.63 756	14.07 754	12.97 749	17.26 749	17.36 754	21.70 755	27.93 759	13.18 758	18.50 762	111.26 778	133.37 778	29.24 765	39.73 771

ff	36.64 765	19.51 754	24.21 751	61.66 769	64.63 772	27.28 757	40.10 762	20.25 754	18.63 756	14.07 754	12.97 749	17.26 749	17.36 754	21.70 755	27.93 759	13.18 758	18.50 762	111.26 778	133.37 778	29.24 765	39.73 771

test_example2	176.61 779	205.14 780	198.86 779	188.60 780	190.98 780	152.67 778	170.61 779	94.86 779	123.55 779	178.88 780	179.48 779	158.94 781	141.34 779	192.61 779	198.96 780	203.76 781	236.37 781	164.13 781	173.55 781	218.58 781	160.41 780

ccccc	429.48 780	429.19 781	527.00 780	507.10 781	501.20 781	356.95 780	342.70 781	380.82 781	297.90 781	334.51 781	389.17 781	372.86 782	449.39 781	499.17 781	553.56 781	561.44 782	431.22 782	334.28 782	290.86 782	540.88 782	489.46 781

Low-res two-view benchmark