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

LACA_dic	0.25 11	0.24 187	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 47	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 81	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 108	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 382	0.12 23

over v1	0.30 65	0.24 187	0.41 70	0.42 133	0.16 1	0.49 186	0.27 117	0.53 42	0.28 26	0.31 61	0.31 54	0.35 111	0.43 190	0.70 194	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 147

over-8	0.29 57	0.23 158	0.40 60	0.43 153	0.16 1	0.47 157	0.26 101	0.52 37	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.37 150	0.69 188	0.25 46	0.17 197	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

over-9	0.29 57	0.24 187	0.41 70	0.43 153	0.16 1	0.46 140	0.26 101	0.53 42	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.39 162	0.68 186	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 93	0.29 136	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 63	0.32 80	0.31 92	0.32 4	0.31 166	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.16 3	0.21 35	0.35 7	0.25 16	0.35 103	0.26 22	0.30 62	0.26 44	0.62 160	0.27 85	0.27 551	0.22 552	0.13 1	0.17 299	0.13 7	0.21 416

MCSU-Stereo	0.28 42	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 59	0.39 291	0.55 55	0.41 121	0.37 124	0.40 96	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 35	0.54 49	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 125	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 134	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 92	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 69	0.38 274	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 31	0.26 31	0.31 92	0.73 210	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 45	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 104	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.35 12	0.18 8	0.39 78	0.39 291	0.56 67	0.27 24	0.29 36	0.33 63	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

DispViT+	0.33 102	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 571	0.30 35	0.23 60	0.72 155	0.55 205	0.33 81	0.34 70	0.30 62	0.25 35	1.12 364	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 157	0.19 11	0.54 49	0.27 24	0.30 49	0.29 46	0.26 31	0.32 104	0.43 47	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth	0.29 57	0.19 28	0.37 20	0.40 90	0.17 5	0.58 295	0.32 184	0.60 87	0.29 35	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.43 190	0.47 83	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.30 65	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 75	0.34 75	0.36 113	0.34 70	0.26 31	0.20 6	1.40 454	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

rgla	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.41 111	0.31 287	0.46 140	0.23 60	0.55 55	0.34 75	0.31 61	0.24 12	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test1013	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.42 133	0.31 287	0.46 140	0.22 45	0.53 42	0.35 85	0.32 70	0.25 16	0.27 40	0.29 72	0.42 45	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 129	0.43 153	0.31 287	0.43 115	0.22 45	0.52 37	0.32 56	0.30 49	0.24 12	0.26 31	0.28 66	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

test410_97500	0.28 42	0.20 50	0.49 151	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.30 39	0.30 49	0.29 46	0.32 80	0.32 104	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 42	0.21 83	0.50 163	0.38 60	0.27 175	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.31 45	0.30 49	0.30 52	0.31 69	0.32 104	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

SCION-M(vits-remse)	0.34 117	0.18 10	1.23 585	0.67 585	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.23 457	0.18 460	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 240	0.48 583	1.23 585	0.67 585	1.31 721	1.59 635	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

over-6	0.31 76	0.22 119	0.42 86	0.40 90	0.17 5	0.41 93	0.31 162	0.63 101	0.30 39	0.31 61	0.36 78	0.30 62	0.37 150	0.82 251	0.26 68	0.19 310	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 176	0.13 77

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 90	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.21 9	0.47 83	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 90	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 16	0.42 165	0.21 9	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

monster-pro	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

PSi22	0.43 207	0.25 229	0.45 116	0.45 213	0.24 91	0.46 140	0.22 45	0.63 101	0.99 394	0.45 188	0.64 231	0.80 362	0.52 293	1.44 461	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 284	0.15 195

Foundation-i1b	0.36 146	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 246	0.49 438	1.00 303	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.56 265	0.53 302	0.66 179	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

Foundation-i1a	0.37 156	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 227	0.47 413	1.01 311	0.42 127	0.51 233	0.44 130	0.57 271	0.57 338	0.78 232	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 39	0.27 117	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 104	0.46 71	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 121	0.31 39	0.30 148	0.59 77	0.37 98	0.29 36	0.33 63	0.25 26	0.25 35	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

MatchStereo	0.28 42	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 60	0.65 119	0.48 163	0.27 20	0.47 147	0.25 26	0.24 31	0.49 93	0.31 166	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.30 35	0.20 18	0.54 49	0.33 66	0.27 20	0.30 52	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LCMNet	0.28 42	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 91	0.31 39	0.20 18	0.57 72	0.57 211	0.28 22	0.32 60	0.33 95	0.29 72	0.54 112	0.30 138	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 75	0.21 31	0.40 86	0.21 35	0.53 42	0.29 35	0.30 49	0.28 37	0.31 69	0.29 72	0.47 83	0.25 46	0.15 91	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 27	0.22 119	0.40 60	0.41 111	0.24 91	0.29 31	0.19 11	0.59 77	0.46 153	0.31 61	0.33 63	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonStereo	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.26 143	0.26 21	0.25 87	0.49 27	0.29 35	0.36 113	0.47 147	0.28 50	0.32 104	0.49 93	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Monster-pub-eth3d	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 194	0.26 264	2.03 672	0.36 20	0.21 31	0.46 140	0.23 60	0.67 136	0.48 163	0.42 165	0.27 31	0.31 69	0.30 82	0.98 311	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 540

asda	0.30 65	0.24 187	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 115	0.34 212	0.58 75	0.37 98	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.52 106	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

asd	0.30 65	0.21 83	0.41 70	0.39 75	0.24 91	0.47 157	0.30 148	0.69 143	0.30 39	0.41 158	0.39 91	0.28 50	0.33 114	0.62 160	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

qwe	0.32 86	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 143	0.49 186	0.29 136	0.64 109	0.39 108	0.49 217	0.48 154	0.26 31	0.27 58	0.80 240	0.34 218	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

2.25w	0.32 86	0.24 187	0.48 142	0.37 38	0.24 91	0.45 132	0.25 87	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.58 211	0.27 40	0.32 104	0.74 219	0.35 231	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 147

2.5w	0.31 76	0.23 158	0.46 129	0.39 75	0.24 91	0.42 105	0.39 291	0.61 89	0.30 39	0.37 124	0.53 186	0.24 19	0.25 35	0.77 225	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

2.75w_new	0.31 76	0.23 158	0.43 94	0.35 12	0.23 66	0.42 105	0.42 333	0.54 49	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.24 19	0.30 82	0.66 179	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

3.25w_new	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.38 60	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.37 38	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.75w	0.32 86	0.23 158	0.44 100	0.37 38	0.29 230	0.62 330	0.36 240	0.59 77	0.32 56	0.41 158	0.47 147	0.25 26	0.34 125	0.64 165	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

1w_stereo	0.34 117	0.20 50	0.42 86	0.43 153	0.26 143	0.47 157	0.54 476	0.59 77	0.50 173	0.41 158	0.66 239	0.25 26	0.44 202	0.62 160	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

monsters	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.36 387	0.34 50	0.27 117	0.66 128	0.43 133	0.47 200	0.40 96	0.22 7	0.23 28	1.33 422	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

StereoAnything_RVC	0.45 231	1.43 720	0.48 142	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 35	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 146	1.27 405	0.22 2	0.21 397	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 730	0.11 3

MonSter	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.29 46	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 102	0.20 50	0.40 60	0.42 133	0.28 205	0.80 450	0.23 60	0.48 25	0.37 98	0.37 124	0.31 54	0.23 9	0.24 31	1.20 385	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 147

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 16	0.22 45	0.48 25	0.31 45	0.32 70	0.26 22	0.37 130	0.24 31	0.83 254	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Pointernet	0.37 156	0.20 50	0.57 254	0.43 153	0.28 205	0.51 227	0.27 117	0.93 264	0.61 229	0.47 200	0.63 226	0.49 212	0.38 157	0.49 93	0.33 202	0.17 197	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LoS_RVC	0.42 200	0.26 264	0.40 60	0.44 192	0.82 669	0.51 227	0.44 372	0.64 109	0.41 121	0.44 180	0.78 282	0.44 176	0.47 230	0.56 124	0.36 243	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 704

CAS	0.63 383	0.18 10	0.37 20	2.27 735	0.84 671	0.57 288	0.54 476	0.79 187	0.62 233	0.48 209	0.70 259	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 231	2.24 736	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 716

DNSM	1.07 594	1.92 740	0.40 60	0.39 75	0.25 121	0.42 105	0.30 148	0.97 290	0.40 112	0.43 173	0.46 142	0.40 153	0.50 270	3.03 625	2.08 678	0.20 359	0.18 460	0.15 65	0.12 82	4.57 760	4.29 761

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 143	0.43 115	0.20 18	0.49 27	0.37 98	0.28 22	0.31 54	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 147

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.35 103	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.49 93	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.28 22	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

TS12	0.36 146	0.20 50	0.40 60	0.43 153	0.20 23	0.58 295	0.31 162	0.89 240	0.41 121	0.40 155	0.73 268	0.36 117	0.40 169	0.73 210	0.37 255	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 147

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 151	0.38 60	0.27 175	0.31 39	0.23 60	0.49 27	0.38 106	0.29 36	0.28 37	0.36 117	0.29 72	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

aanet-new-90k	0.34 117	0.21 83	0.77 409	0.41 111	0.23 66	0.43 115	0.36 240	0.64 109	0.30 39	0.28 22	0.40 96	0.31 69	0.50 270	0.97 308	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 117	0.21 83	0.76 401	0.42 133	0.22 51	0.58 295	0.31 162	0.71 153	0.33 66	0.33 81	0.39 91	0.40 153	0.43 190	0.77 225	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 102	0.23 158	0.55 229	0.43 153	0.23 66	0.50 207	0.32 184	0.55 55	0.36 89	0.34 93	0.42 109	0.36 117	0.55 317	0.77 225	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.12 23

aanet-new-22k	0.32 86	0.21 83	0.54 214	0.43 153	0.22 51	0.47 157	0.23 60	0.67 136	0.50 173	0.35 103	0.46 142	0.33 95	0.50 270	0.44 53	0.29 117	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 222	1.50 726	1.55 641	0.37 38	0.33 337	0.41 93	0.26 101	0.79 187	0.35 85	0.34 93	0.46 142	0.41 162	0.41 173	0.45 58	0.24 18	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.44 192	0.30 257	0.40 86	0.34 212	0.73 161	0.43 133	0.37 124	0.61 218	0.41 162	0.51 285	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 240	1.22 709	2.46 691	0.39 75	0.30 257	0.29 31	0.28 125	0.81 203	0.34 75	0.33 81	0.47 147	0.38 141	0.44 202	0.37 14	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 239

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.40 90	0.26 143	0.43 115	0.39 291	0.86 227	0.51 184	0.36 113	0.48 154	0.34 104	0.45 209	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

RT-Monster	0.45 231	0.23 158	0.47 135	0.44 192	0.40 454	0.51 227	0.25 87	0.87 230	1.01 403	0.87 350	0.86 307	0.68 323	0.41 173	0.67 183	0.40 290	0.16 137	0.14 293	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 274

Foundation-i1c-attn	0.35 130	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 227	0.48 426	0.96 286	0.37 98	0.42 165	0.43 121	0.52 232	0.49 261	0.66 179	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1	0.40 184	0.19 28	0.36 13	0.42 133	0.32 313	0.54 256	0.48 426	1.18 392	0.52 191	0.54 245	0.54 198	0.58 278	0.49 261	0.65 176	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

VMStereo-Base	0.38 163	0.23 158	0.44 100	0.36 20	0.22 51	0.39 78	0.34 212	0.70 148	0.86 329	0.43 173	0.69 254	0.60 289	0.33 114	0.73 210	0.35 231	0.17 197	0.14 293	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.17 274

BStereo	0.38 163	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	0.55 271	0.39 291	0.55 55	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

Anonymus123	0.45 231	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	1.78 655	0.39 291	0.72 155	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

VIP-Stereo	0.35 130	0.22 119	0.49 151	0.40 90	0.43 482	0.82 461	0.22 45	0.59 77	0.45 147	0.31 61	0.53 186	0.37 130	0.31 92	0.83 254	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

DVStereo	0.43 207	0.21 83	0.55 229	0.43 153	0.32 313	0.72 399	0.29 136	0.80 196	0.51 184	0.77 315	0.73 268	0.48 203	0.40 169	1.13 367	0.39 280	0.15 91	0.14 293	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 147

4.25_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5_new	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.32 56	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4w-stereo	0.30 65	0.24 187	0.44 100	0.37 38	0.23 66	0.46 140	0.27 117	0.63 101	0.31 45	0.41 158	0.44 130	0.27 40	0.36 146	0.59 139	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

3.5w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.45 116	0.37 38	0.24 91	0.54 256	0.35 223	0.66 128	0.36 89	0.43 173	0.44 130	0.29 53	0.34 125	0.77 225	0.39 280	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

3w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.52 189	0.40 90	0.21 31	0.53 246	0.54 476	0.65 119	0.46 153	0.44 180	0.48 154	0.23 9	0.45 209	0.46 71	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

2w_stereo	0.32 86	0.24 187	0.45 116	0.39 75	0.22 51	0.46 140	0.47 413	0.69 143	0.42 127	0.43 173	0.50 167	0.24 19	0.45 209	0.47 83	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

monsterstereo	0.34 117	0.20 50	0.44 100	0.45 213	0.35 369	0.27 27	0.29 136	0.53 42	0.51 184	0.44 180	0.61 218	0.26 31	0.25 35	1.19 382	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

111111	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.42 471	0.37 69	0.22 45	0.95 276	0.38 106	0.31 61	0.31 54	0.40 153	0.27 58	0.96 300	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

LG-Stereo_L2	0.29 57	0.20 50	0.45 116	0.37 38	0.25 121	0.26 21	0.20 18	0.78 180	0.28 26	0.28 22	0.26 22	0.24 19	0.26 44	0.91 282	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 65	0.20 50	0.44 100	0.37 38	0.26 143	0.29 31	0.21 35	0.66 128	0.26 20	0.25 12	0.25 16	0.24 19	0.22 25	1.24 396	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 59	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 11	0.34 104	0.20 6	0.77 225	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

SGD-Stereo	0.32 86	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 115	0.22 45	0.64 109	0.33 66	0.42 165	0.34 70	0.27 40	0.35 134	1.15 370	0.30 138	0.20 359	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 176	0.13 77

GREAT-IGEV	0.32 86	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 230	0.36 65	0.28 125	0.56 67	0.58 216	0.28 22	0.50 167	0.29 53	0.29 72	0.84 259	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 222	0.22 119	0.45 116	0.43 153	0.23 66	0.38 73	0.25 87	0.76 173	1.08 442	0.90 356	0.78 282	0.90 412	0.47 230	0.70 194	0.36 243	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 45	0.22 45	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 16	0.30 62	0.33 114	0.34 7	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

IGEV-Stereo++	0.30 65	0.20 50	0.40 60	0.46 233	0.30 257	0.33 47	0.22 45	0.75 170	0.45 147	0.32 70	0.41 105	0.32 80	0.48 244	0.38 18	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

IGEV-Stereo+	0.45 231	0.21 83	0.43 94	0.41 111	0.39 442	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 89	0.26 14	0.25 16	0.31 69	0.41 173	1.43 457	0.30 138	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 714	1.70 730

WCG-NET（raft）	0.45 231	0.21 83	0.55 229	0.40 90	0.24 91	0.50 207	0.36 240	0.73 161	1.09 451	0.71 298	0.76 277	0.92 423	0.51 285	0.84 259	0.34 218	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 147

trnet	0.39 170	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 246	0.29 136	0.78 180	1.12 465	0.59 268	0.71 262	0.53 239	0.42 181	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

MoCha-V2	0.40 184	0.20 50	0.49 151	0.50 319	0.21 31	0.44 128	0.33 197	0.93 264	0.53 198	0.53 239	0.53 186	0.42 165	0.58 349	1.09 353	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.15 195

CES	0.48 256	0.20 50	0.37 20	0.39 75	1.39 724	0.55 271	0.35 223	0.98 296	0.66 258	0.44 180	0.66 239	0.35 111	0.27 58	0.56 124	0.33 202	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 284	1.46 723

CREStereo++_RVC	0.47 250	0.21 83	0.38 37	0.45 213	0.38 431	0.45 132	0.25 87	0.75 170	1.29 577	0.80 324	1.21 464	0.47 196	0.37 150	0.53 108	0.44 328	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 718	0.18 228	0.11 3
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
XX-TBD	0.46 240	0.70 658	0.35 9	0.79 649	0.25 121	0.58 295	0.26 101	0.69 143	1.27 567	0.76 309	1.00 353	0.45 184	0.33 114	0.47 83	0.37 255	0.19 310	0.15 359	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147

CREStereo	0.39 170	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 246	0.29 136	0.77 177	1.11 461	0.58 260	0.71 262	0.51 224	0.41 173	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 147
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	0.46 240	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 396	0.27 117	0.74 167	1.04 418	0.64 282	0.70 259	0.55 251	0.47 230	0.86 269	0.35 231	1.00 718	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

pmcnn	2.37 708	0.42 559	2.71 699	0.63 543	0.43 482	1.54 629	1.19 674	2.01 644	1.53 653	2.64 709	7.60 747	18.07 769	1.45 650	3.44 641	2.78 694	0.18 252	0.15 359	0.15 65	0.12 82	0.20 334	0.18 305

GEAR-Net	0.40 184	0.26 264	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.66 534	0.46 153	0.37 124	0.58 211	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 90	0.30 257	0.11 1	0.26 101	0.40 13	0.36 89	0.30 49	0.34 70	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.15 195

HLF11	0.53 296	0.25 229	1.02 534	0.41 111	0.35 369	0.47 157	0.28 125	1.17 384	0.96 373	0.64 282	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.51 475	0.63 457	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.13 144	0.17 176	0.20 392

TestStereo_HL2	0.51 275	0.27 299	0.56 240	0.42 133	0.32 313	0.57 288	0.34 212	1.00 303	0.91 351	0.82 335	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.55 484	0.48 373	0.19 310	0.13 221	0.16 116	0.14 185	0.18 228	0.19 354

GGDA	0.49 266	0.25 229	0.53 200	0.41 111	0.29 230	0.57 288	0.33 197	0.98 296	0.97 381	0.81 329	0.89 322	0.61 294	0.51 285	1.26 401	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.18 305

DF	0.38 163	0.22 119	0.60 272	0.46 233	0.26 143	0.46 140	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.43 173	0.66 239	0.58 278	0.31 92	0.79 237	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 195

aanet-new-70k	0.35 130	0.20 50	0.79 422	0.42 133	0.21 31	0.50 207	0.30 148	0.65 119	0.31 45	0.33 81	0.40 96	0.31 69	0.51 285	1.00 324	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 130	0.22 119	0.91 486	0.43 153	0.21 31	0.33 47	0.36 240	0.65 119	0.32 56	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.59 350	0.91 282	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-40k	0.33 102	0.22 119	0.81 429	0.40 90	0.25 121	0.52 235	0.23 60	0.67 136	0.32 56	0.33 81	0.47 147	0.33 95	0.52 293	0.35 9	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 102	0.21 83	0.52 189	0.42 133	0.21 31	0.52 235	0.32 184	0.64 109	0.36 89	0.34 93	0.38 84	0.36 117	0.56 325	0.81 247	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 102	0.22 119	0.65 300	0.40 90	0.20 23	0.34 50	0.30 148	0.80 196	0.42 127	0.34 93	0.53 186	0.34 104	0.57 338	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

aanet-new-32k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-28k	0.32 86	0.21 83	0.66 312	0.43 153	0.21 31	0.47 157	0.28 125	0.64 109	0.33 66	0.36 113	0.39 91	0.36 117	0.49 261	0.39 25	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 411	0.15 195

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 76	0.20 50	0.57 254	0.40 90	0.22 51	0.36 65	0.33 197	0.73 161	0.31 45	0.37 124	0.40 96	0.31 69	0.44 202	0.50 99	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

aanet-new-24k	0.33 102	0.21 83	0.51 175	0.42 133	0.23 66	0.53 246	0.30 148	0.62 93	0.37 98	0.40 155	0.61 218	0.34 104	0.48 244	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.12 23

aanet-new-16k	0.32 86	0.21 83	0.56 240	0.45 213	0.22 51	0.43 115	0.21 35	0.66 128	0.44 143	0.36 113	0.43 121	0.37 130	0.48 244	0.41 38	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.13 77

aanet-new-10k	0.35 130	0.22 119	0.87 462	0.47 250	0.23 66	0.66 365	0.24 76	0.63 101	0.40 112	0.38 141	0.42 109	0.40 153	0.53 302	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 284	0.13 77

aanet-new-14k	0.36 146	0.24 187	0.83 438	0.46 233	0.22 51	0.46 140	0.33 197	0.66 128	0.61 229	0.39 153	0.48 154	0.29 53	0.64 382	0.41 38	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 382	0.14 147

aanet-new-8k	0.35 130	0.23 158	0.50 163	0.45 213	0.25 121	0.54 256	0.36 240	0.68 140	0.49 166	0.35 103	0.42 109	0.32 80	0.62 371	0.68 186	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 194	0.19 28	0.84 443	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 723

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 76	0.22 119	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.41 93	0.26 101	0.76 173	0.33 66	0.33 81	0.43 121	0.29 53	0.46 218	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 170	0.52 601	1.32 603	0.44 192	0.38 431	0.38 73	0.23 60	0.95 276	0.41 121	0.36 113	0.43 121	0.41 162	0.42 181	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 147

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 143	0.24 15	0.24 76	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 31	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 267	0.13 7	0.13 77

WQFJA1++	1.55 657	0.22 119	0.45 116	0.38 60	0.28 205	0.38 73	0.20 18	0.62 93	0.28 26	0.38 141	0.39 91	0.34 104	0.39 162	0.64 165	0.27 85	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 780	0.14 147

GSStereo	0.33 102	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

GS-Stereo							0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

AdaDepth	0.30 65	0.22 119	0.49 151	0.44 192	0.27 175	0.44 128	0.24 76	0.52 37	0.30 39	0.31 61	0.37 83	0.26 31	0.32 104	0.79 237	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

GASTEREO	0.40 184	0.25 229	0.51 175	0.48 284	0.25 121	0.65 356	0.36 240	0.81 203	0.49 166	0.51 233	0.82 295	0.30 62	0.66 394	0.62 160	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 147

depthmonostereo	0.41 194	0.23 158	0.53 200	0.47 250	0.23 66	0.61 320	0.35 223	1.00 303	0.76 295	0.48 209	0.65 238	0.47 196	0.49 261	0.67 183	0.37 255	0.16 137	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 195

IGEV	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 287	0.45 132	0.21 35	0.59 77	0.40 112	0.31 61	0.43 121	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 42	0.18 10	0.42 86	0.40 90	0.23 66	0.47 157	0.19 11	0.61 89	0.29 35	0.35 103	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 151	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 90	0.24 91	0.38 73	0.20 18	0.59 77	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 58	0.90 281	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 57	0.19 28	0.38 37	0.41 111	0.20 23	0.42 105	0.20 18	0.66 128	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 66	1.09 353	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

G2L-Stereo_test	0.73 462	0.27 299	0.74 387	0.49 306	0.40 454	0.90 487	0.81 603	1.53 499	1.14 482	1.28 531	1.27 488	1.52 601	0.72 417	1.62 501	0.94 559	0.19 310	0.14 293	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.19 354

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.42 105	0.19 11	0.56 67	0.26 20	0.29 36	0.24 12	0.29 53	0.29 72	0.55 119	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

SCV_C0	0.43 207	0.26 264	0.65 300	0.43 153	0.29 230	0.47 157	0.31 162	1.34 439	0.73 283	0.38 141	0.49 164	0.54 245	0.29 72	1.24 396	0.30 138	0.17 197	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.20 334	0.15 195

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	0.67 649	0.42 86	0.64 552	0.29 230	0.48 169	0.25 87	0.85 225	0.44 143	0.38 141	0.36 78	0.30 62	0.70 408	1.15 370	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 228	0.12 23

AIO_rvc	0.36 146	0.23 158	0.49 151	0.43 153	0.27 175	0.59 306	0.38 274	0.94 270	0.45 147	0.33 81	0.46 142	0.49 212	0.22 25	0.84 259	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

HUF	0.36 146	0.23 158	0.52 189	0.40 90	0.22 51	0.54 256	0.47 413	0.82 211	0.43 133	0.36 113	0.43 121	0.50 218	0.42 181	0.64 165	0.29 117	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 147

AIO_test	0.35 130	0.22 119	0.44 100	0.43 153	0.27 175	0.57 288	0.44 372	0.79 187	0.41 121	0.32 70	0.47 147	0.46 188	0.30 82	0.69 188	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

IGEV-RUCA	0.37 156	0.23 158	0.48 142	0.49 306	0.36 387	0.60 314	0.23 60	0.64 109	0.49 166	0.39 153	0.49 164	0.44 176	0.31 92	0.85 265	0.30 138	0.24 482	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 334	0.19 354

castereo	0.41 194	0.22 119	0.46 129	0.44 192	0.30 257	0.61 320	0.56 502	0.97 290	0.80 309	0.38 141	0.69 254	0.45 184	0.69 402	0.51 104	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

GIP-stereo	0.34 117	0.23 158	0.45 116	0.50 319	0.36 387	0.38 73	0.23 60	0.78 180	0.52 191	0.34 93	0.51 174	0.46 188	0.38 157	0.51 104	0.27 85	0.20 359	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 147

WCG-NET	0.42 200	0.21 83	0.54 214	0.40 90	0.25 121	0.47 157	0.32 184	0.73 161	1.15 494	0.76 309	0.73 268	0.58 278	0.45 209	0.60 151	0.34 218	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 194	0.19 28	0.83 438	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 723

IGEV++	0.40 184	0.22 119	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.65 529	0.46 153	0.37 124	0.57 207	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

Any-RAFT	0.53 296	0.24 187	0.47 135	0.47 250	0.27 175	1.00 526	0.25 87	1.58 511	1.05 423	0.85 346	0.99 348	1.06 474	0.47 230	0.70 194	0.32 180	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 239

LoS	0.40 184	0.21 83	0.44 100	0.37 38	0.22 51	0.50 207	0.40 307	1.00 303	0.94 365	0.48 209	0.66 239	0.48 203	0.40 169	0.60 151	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 184	0.31 424	0.73 370	0.58 478	0.27 175	0.26 21	0.33 197	0.95 276	0.81 313	0.42 165	0.47 147	0.65 311	0.47 230	0.39 25	0.34 218	0.18 252	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.19 284	0.16 239
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
TANstereo	0.44 222	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.65 356	0.26 101	0.79 187	0.83 321	0.93 363	0.98 346	0.51 224	0.46 218	0.54 112	0.35 231	0.18 252	0.24 580	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 514

raftrobust	0.52 280	0.25 229	0.56 240	0.65 567	0.52 552	0.49 186	0.34 212	0.98 296	0.91 351	1.30 547	0.87 313	0.63 304	0.81 460	0.78 232	0.41 300	0.19 310	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 239

GELT-Stereo	0.33 102	0.22 119	0.45 116	0.44 192	0.36 387	0.32 45	0.29 136	0.67 136	0.55 205	0.52 237	0.41 105	0.39 144	0.35 134	0.56 124	0.31 166	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

ManiGeoR	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf10	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf8	0.51 275	0.25 229	0.96 508	0.40 90	0.33 337	0.62 330	0.36 240	1.17 384	1.07 435	0.61 274	0.83 296	0.56 265	0.44 202	0.99 318	0.46 358	0.20 359	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.19 284	0.21 416

TestStereo_HL3	0.56 340	0.26 264	1.40 612	0.44 192	0.34 361	0.67 371	0.53 469	0.92 253	0.84 325	0.96 373	0.99 348	0.80 362	0.62 371	1.08 351	0.39 280	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.16 267	0.17 176	0.21 416

TestStereo-Hl	0.51 275	0.27 299	0.55 229	0.41 111	0.29 230	0.55 271	0.45 393	1.05 333	0.90 345	0.87 350	0.85 304	0.72 338	0.65 390	1.33 422	0.43 324	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.18 228	0.18 305

quiztm	0.48 256	0.26 264	0.52 189	0.49 306	0.55 567	0.45 132	0.42 333	1.45 472	0.81 313	0.79 321	1.14 429	0.57 271	0.32 104	0.58 137	0.36 243	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.15 195

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 75	0.23 66	0.39 78	0.26 101	0.54 49	0.34 75	0.24 10	0.31 54	0.38 141	0.21 9	0.49 93	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

aanet-new-12k	0.33 102	0.23 158	0.77 409	0.48 284	0.21 31	0.48 169	0.25 87	0.80 196	0.44 143	0.38 141	0.29 46	0.32 80	0.48 244	0.39 25	0.29 117	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.15 195

aanet-new	0.39 170	0.25 229	0.54 214	0.47 250	0.37 409	0.74 409	0.28 125	0.62 93	0.34 75	0.37 124	0.50 167	0.36 117	0.74 421	0.98 311	0.30 138	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.14 147

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 130	0.21 83	0.52 189	0.48 284	0.27 175	0.75 415	0.38 274	0.63 101	0.43 133	0.37 124	0.50 167	0.35 111	0.50 270	0.43 47	0.30 138	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 130	0.20 50	0.50 163	0.42 133	0.37 409	0.58 295	0.30 148	0.68 140	0.42 127	0.37 124	0.53 186	0.47 196	0.60 354	0.39 25	0.34 218	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

Selective-IGEV-i32	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GEAStereo	0.31 76	0.21 83	0.43 94	0.43 153	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 176	0.14 147

gasm-f	0.34 117	0.22 119	0.42 86	0.43 153	0.31 287	0.39 78	0.44 372	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.64 231	0.32 80	0.46 218	0.55 119	0.28 104	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.14 147

Zero-FE251	0.34 117	0.23 158	0.51 175	0.45 213	0.29 230	0.58 295	0.24 76	0.82 211	0.34 75	0.49 217	0.38 84	0.52 232	0.42 181	0.47 83	0.27 85	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

MSCF	0.38 163	0.25 229	0.52 189	0.47 250	0.25 121	0.62 330	0.37 266	0.81 203	0.47 158	0.50 226	0.71 262	0.32 80	0.65 390	0.54 112	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.14 147

water-stereo	0.39 170	0.20 50	0.48 142	0.44 192	0.27 175	0.50 207	0.26 101	0.92 253	0.51 184	0.53 239	0.78 282	0.55 251	0.49 261	0.42 45	0.42 314	0.16 137	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

G2L-ROB	0.73 462	0.25 229	0.76 401	0.54 412	0.39 442	0.95 508	0.66 554	1.66 534	1.09 451	1.24 517	1.02 366	1.64 623	0.71 413	1.63 503	1.02 575	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.20 334	0.22 439

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.23 158	0.54 214	0.50 319	0.28 205	0.36 65	0.22 45	1.02 313	0.39 108	0.42 165	0.64 231	0.36 117	0.51 285	0.39 25	0.29 117	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.18 305

SCV	0.46 240	0.26 264	0.55 229	0.47 250	0.25 121	0.39 78	0.38 274	1.98 636	0.60 228	0.35 103	0.48 154	0.55 251	0.36 146	1.28 407	0.32 180	0.24 482	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.14 147

castereo++	0.38 163	0.23 158	0.41 70	0.43 153	0.31 287	0.97 518	0.22 45	0.86 227	0.58 216	0.32 70	0.44 130	0.51 224	0.39 162	0.93 293	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 147

AIO-Stereo	0.37 156	0.25 229	0.51 175	0.47 250	0.23 66	0.45 132	0.39 291	1.07 349	0.52 191	0.41 158	0.48 154	0.52 232	0.25 35	0.72 204	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

RSM++	0.38 163	0.24 187	0.51 175	0.47 250	0.26 143	0.50 207	0.41 326	0.79 187	0.45 147	0.37 124	0.45 136	0.60 289	0.35 134	1.02 330	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.13 77

RSM	0.39 170	0.24 187	0.49 151	0.46 233	0.26 143	0.47 157	0.40 307	0.92 253	0.44 143	0.41 158	0.42 109	0.65 311	0.33 114	1.07 346	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.13 77

RAFT-Stereo-weight	0.47 250	0.24 187	0.53 200	0.48 284	0.27 175	0.60 314	0.35 223	1.02 313	1.07 435	0.99 386	0.78 282	0.76 350	0.28 66	0.76 222	0.36 243	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

MSKI-zero shot	0.55 331	0.26 264	0.57 254	0.51 351	0.26 143	0.69 385	0.28 125	1.18 392	0.64 241	0.91 360	1.32 512	0.82 374	0.33 114	1.92 546	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 239

UniTT-Stereo	0.36 146	0.23 158	0.59 268	0.48 284	0.36 387	0.40 86	0.32 184	0.53 42	0.49 166	0.54 245	0.55 199	0.36 117	0.31 92	0.58 137	0.51 395	0.20 359	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.15 195

GCAP-Stereo	0.40 184	0.28 329	0.68 322	0.47 250	0.25 121	0.53 246	0.32 184	0.82 211	0.58 216	0.65 285	0.69 254	0.58 278	0.42 181	0.47 83	0.29 117	0.17 197	0.14 293	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.14 147

RAFT-Test	0.54 314	0.25 229	0.64 293	0.47 250	0.30 257	0.97 518	0.27 117	1.24 421	0.81 313	0.96 373	1.12 418	1.28 546	0.48 244	0.71 200	0.36 243	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 239

Selective-IGEV	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

Selective-RAFT	0.52 280	0.28 329	0.79 422	0.55 437	0.27 175	0.91 491	0.33 197	0.80 196	0.88 338	0.58 260	0.63 226	0.81 369	0.77 437	1.29 411	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.17 274

MC-Stereo	0.43 207	0.23 158	0.48 142	0.51 351	0.28 205	0.39 78	0.32 184	0.88 239	0.68 266	0.60 273	0.84 300	0.56 265	0.61 365	1.03 331	0.31 166	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

RCA-Stereo	0.50 272	0.23 158	0.58 262	0.48 284	0.33 337	0.55 271	0.45 393	0.97 290	1.38 619	0.68 292	1.05 382	0.63 304	0.80 456	0.59 139	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 147

DCANet-4	0.54 314	0.26 264	1.07 554	0.42 133	0.24 91	0.48 169	0.36 240	0.99 299	1.30 583	1.10 430	1.02 366	0.56 265	0.75 425	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

fff	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

ADStereo(finetuned)	0.57 349	0.24 187	1.06 549	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.35 223	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	1.20 612	0.84 259	0.51 395	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

s12784h	0.52 280	0.20 50	0.38 37	0.41 111	0.19 16	0.96 514	0.34 212	1.17 384	1.25 556	0.81 329	0.90 323	0.63 304	0.50 270	1.45 462	0.42 314	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 228	0.11 3

DCANet	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.36 240	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	0.92 512	0.81 247	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

csc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

cscssc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

111	0.60 365	0.23 158	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.72 399	0.42 333	1.18 392	1.41 635	0.80 324	1.38 538	1.10 494	0.79 450	0.96 300	0.58 434	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.19 354

EAI-Stereo	0.65 404	0.28 329	0.69 334	0.53 395	0.27 175	0.60 314	0.40 307	2.28 692	0.64 241	0.71 298	3.18 704	0.57 271	0.43 190	1.06 342	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.17 299	0.17 176	0.17 274

CFNet-RSSM	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.48 284	0.28 205	0.60 314	0.27 117	1.49 480	1.14 482	1.06 411	0.93 329	1.08 481	0.54 309	0.70 194	0.35 231	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.14 147

Gwc-CoAtRS	0.52 280	0.24 187	0.68 322	0.48 284	0.29 230	0.64 340	0.25 87	1.16 380	1.08 442	1.01 397	1.00 353	1.12 502	0.56 325	0.69 188	0.37 255	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.15 86	0.15 195

R-Stereo Train	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274

RAFT-Stereo	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.12 608	0.30 387	0.91 486	0.66 573	0.77 654	0.97 518	0.57 513	1.37 445	1.35 607	1.02 401	1.34 522	2.11 677	1.43 646	7.09 721	1.39 629	0.19 310	0.17 434	0.17 170	0.19 356	0.18 228	0.16 239

iResNet_ROB	0.77 484	0.30 387	0.99 517	0.57 472	0.36 387	0.83 467	0.36 240	2.33 696	1.58 659	1.27 529	1.30 499	1.25 535	0.84 477	1.65 506	0.79 520	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.27 526

EE1	0.45 231	0.22 119	0.59 268	0.45 213	0.33 337	0.49 186	0.30 148	0.97 290	0.73 283	0.59 268	0.62 222	0.63 304	0.52 293	1.24 396	0.32 180	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.17 176	0.15 195

AnonStereo	0.46 240	0.24 187	0.65 300	0.47 250	0.34 361	0.47 157	0.40 307	0.95 276	0.78 303	0.70 295	0.57 207	0.80 362	0.50 270	1.00 324	0.33 202	0.20 359	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.22 411	0.16 239

FAST (zero-shot)	0.43 207	0.27 299	0.71 351	0.64 552	1.27 720	0.49 186	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.34 125	0.72 204	0.29 117	0.25 510	0.23 570	0.18 219	0.20 400	0.17 176	0.19 354

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 326	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 136	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 216	0.15 86	0.13 77

anonymous	0.28 42	0.22 119	0.43 94	0.39 75	0.26 143	0.22 13	0.24 76	0.35 7	0.34 75	0.42 165	0.60 215	0.24 19	0.27 58	0.50 99	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Weightmod_eth	0.52 280	0.25 229	0.48 142	0.45 213	0.39 442	0.59 306	0.43 357	0.96 286	0.57 211	0.65 285	1.50 578	0.66 316	0.76 433	1.19 382	0.32 180	0.33 607	0.19 481	0.18 219	0.17 299	0.18 228	0.13 77

depth_test_26	0.29 57	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 91	0.21 9	0.24 76	0.41 15	0.34 75	0.30 49	0.81 294	0.28 50	0.24 31	0.47 83	0.25 46	0.22 429	0.16 398	0.18 219	0.17 299	0.19 284	0.17 274

Anonymus	0.32 86	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.28 205	0.43 115	0.24 76	0.54 49	0.40 112	0.33 81	0.31 54	0.50 218	0.38 157	0.57 130	0.32 180	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 299	0.15 86	0.16 239

TestStereo_HLe17	0.54 314	0.24 187	1.22 583	0.41 111	0.30 257	0.61 320	0.41 326	1.22 414	1.09 451	0.61 274	0.86 307	0.53 239	0.46 218	1.33 422	0.45 343	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.18 305

Pro-Stereo	0.31 76	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 230	0.63 336	0.21 35	0.35 7	0.28 26	0.34 93	0.25 16	0.23 9	0.13 1	1.58 493	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 299	0.13 7	0.12 23

DLNR-FE	23.17 777	48.55 796	42.94 782	176.85 803	78.48 794	0.35 59	0.21 35	23.51 774	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.55 484	0.44 328	9.85 776	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 800	0.16 239

DDF-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.47 135	0.48 284	0.42 471	0.31 39	0.24 76	0.53 42	0.33 66	0.33 81	0.40 96	0.37 130	0.48 244	0.91 282	0.32 180	0.23 457	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 698	0.16 239

zero-FE	0.36 146	0.22 119	0.47 135	0.45 213	0.43 482	0.30 35	0.24 76	0.61 89	0.33 66	0.33 81	0.41 105	0.37 130	0.50 270	0.64 165	0.32 180	0.22 429	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 695	0.16 239

S2M2_XL	0.24 5	0.24 187	0.39 47	0.34 6	0.24 91	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 96	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 359	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.43 207	0.24 187	0.67 318	0.51 351	0.32 313	0.55 271	0.45 393	0.97 290	0.77 299	0.59 268	0.51 174	0.49 212	0.42 181	0.80 240	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.14 147

999	0.48 256	0.22 119	0.49 151	0.48 284	0.34 361	0.75 415	0.31 162	0.85 225	0.55 205	0.37 124	0.48 154	0.50 218	0.36 146	2.45 595	0.39 280	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.16 128	0.19 354

mms	0.40 184	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.32 313	0.43 115	0.46 403	0.70 148	0.46 153	0.35 103	0.58 211	0.44 176	0.30 82	1.36 435	0.33 202	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.19 284	0.15 195

GCAP-BAT	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

Occ-G	0.42 200	0.21 83	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.42 105	0.62 538	0.77 177	0.49 166	0.43 173	0.66 239	1.02 463	0.46 218	0.78 232	0.41 300	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 239

MGS-Stereo	0.42 200	0.26 264	0.58 262	0.44 192	0.28 205	0.50 207	0.34 212	0.57 72	0.83 321	0.46 195	1.31 505	0.52 232	0.33 114	0.65 176	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.16 239

qqq1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

fff1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

DLNR_Zeroshot_test	23.17 777	48.52 795	43.29 783	176.68 802	78.69 795	0.35 59	0.21 35	23.41 773	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.56 489	0.44 328	9.57 772	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 800	0.16 239

GCAPDPT-zeroshot	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

AEACV	0.37 156	0.24 187	0.52 189	0.47 250	0.51 539	0.37 69	0.38 274	0.65 119	0.53 198	0.42 165	0.56 202	0.46 188	0.60 354	0.53 108	0.30 138	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.14 147

anonymousdsp2	0.53 296	0.27 299	0.74 387	0.48 284	0.29 230	0.76 423	0.47 413	1.61 520	0.82 320	0.77 315	0.77 280	0.75 346	0.47 230	1.03 331	0.40 290	0.18 252	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.19 284	0.18 305

iRaft-Stereo_20w	0.65 404	0.31 424	1.00 523	0.47 250	0.34 361	0.73 404	0.30 148	2.96 722	0.70 272	1.15 462	1.14 429	0.76 350	0.65 390	1.11 359	0.38 268	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.18 305

GwcNet-ADL	0.64 396	0.31 424	0.79 422	0.56 453	0.41 465	0.60 314	0.58 517	1.41 458	1.26 561	1.08 416	1.13 424	0.91 415	0.60 354	1.04 337	0.78 513	0.27 551	0.18 460	0.18 219	0.18 328	0.25 478	0.29 548

GANet-ADL	0.60 365	0.35 512	0.72 358	0.64 552	0.40 454	0.68 379	0.51 450	1.49 480	1.12 465	0.95 370	1.08 394	0.91 415	0.57 338	0.76 222	0.55 421	0.26 535	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.23 441	0.25 490

cross-raft	0.54 314	0.25 229	0.61 277	0.52 373	0.29 230	0.68 379	0.37 266	1.46 474	0.76 295	1.01 397	1.06 384	1.28 546	0.46 218	0.71 200	0.35 231	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.14 147

RALCasStereoNet	0.54 314	0.30 387	0.66 312	0.59 493	0.51 539	0.61 320	0.52 461	0.94 270	0.93 361	0.70 295	1.01 358	0.78 356	0.44 202	1.33 422	0.47 367	0.20 359	0.16 398	0.18 219	0.16 267	0.20 334	0.19 354

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 314	0.25 229	0.68 322	0.43 153	0.24 91	0.40 86	0.34 212	1.04 325	1.09 451	1.32 561	1.60 605	0.80 362	0.68 398	0.67 183	0.39 280	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 299	0.17 176	0.13 77

MLCV	0.72 444	0.34 492	1.10 564	0.51 351	0.23 66	0.91 491	0.39 291	1.33 434	1.23 546	1.46 609	1.55 591	1.01 461	0.64 382	1.95 551	0.80 525	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.17 274

iResNet	0.75 476	0.40 548	1.36 610	0.67 585	0.29 230	0.92 498	0.59 527	1.52 492	1.25 556	1.28 531	1.48 573	0.94 428	0.76 433	1.62 501	0.78 513	0.18 252	0.14 293	0.18 219	0.15 216	0.22 411	0.23 459

DN	0.42 200	0.24 187	0.49 151	0.47 250	0.41 465	0.58 295	0.32 184	0.81 203	0.84 325	0.45 188	0.52 179	0.77 352	0.35 134	0.64 165	0.33 202	0.24 482	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.42 133	0.35 369	0.46 140	0.40 307	0.62 93	0.54 202	0.56 256	0.67 246	0.36 117	0.27 58	0.49 93	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.41 111	0.37 409	0.49 186	0.41 326	0.64 109	0.59 226	0.54 245	0.66 239	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.15 86	0.13 77

LiteMatch	0.32 86	0.24 187	0.37 20	0.45 213	0.25 121	0.34 50	0.31 162	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 31	0.40 153	0.48 244	0.45 58	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

Lsterematch	0.52 280	0.24 187	0.64 293	0.45 213	0.25 121	0.71 396	0.31 162	0.81 203	1.05 423	0.96 373	1.28 494	0.69 329	0.48 244	0.84 259	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

gcap_with_dpt	0.35 130	0.22 119	0.56 240	0.42 133	0.35 369	0.50 207	0.45 393	0.62 93	0.49 166	0.54 245	0.66 239	0.32 80	0.30 82	0.38 18	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.14 46	0.13 77

WQFJA1	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.11 366	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.71 200	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

WQFJX	0.51 275	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.87 680	0.75 415	0.39 291	1.29 431	0.77 299	0.53 239	0.52 179	0.55 251	0.55 317	0.95 299	0.60 445	0.17 197	0.19 481	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.18 305

NLMM	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.12 369	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.72 204	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

NLSM3	0.36 146	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.36 387	0.43 115	0.32 184	0.69 143	0.58 216	0.41 158	0.68 249	0.39 144	0.43 190	0.60 151	0.35 231	0.14 57	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.16 128	0.13 77

IGEV-FE	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.94 428	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

DA	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

GGEV	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

xyz-stereo-finetune	0.48 256	0.25 229	0.54 214	0.42 133	0.23 66	0.80 450	0.42 333	0.80 196	0.80 309	0.61 274	0.62 222	0.54 245	0.43 190	1.70 518	0.58 434	0.15 91	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.15 195

coex_refinement	0.80 501	0.28 329	0.73 370	0.70 611	0.51 539	0.95 508	0.60 531	1.78 574	1.23 546	1.36 580	1.37 533	1.82 648	0.81 460	1.32 418	1.13 594	0.26 535	0.17 434	0.19 253	0.20 400	0.24 461	0.25 490

HART	0.45 231	0.22 119	0.54 214	0.50 319	0.26 143	0.41 93	0.29 136	1.03 318	0.50 173	0.58 260	1.45 561	0.61 294	0.35 134	1.08 351	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.14 185	0.19 284	0.14 147

fffft	0.38 163	0.23 158	0.51 175	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.48 426	0.76 173	0.36 89	0.44 180	0.34 70	0.38 141	0.31 92	1.31 414	0.32 180	0.14 57	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239
1: 1. 1
tt45	0.45 231	0.23 158	0.46 129	0.45 213	0.33 337	0.79 441	0.32 184	0.78 180	0.41 121	0.51 233	0.44 130	0.49 212	0.37 150	2.14 568	0.34 218	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.18 305

ours_stereo	0.39 170	0.28 329	0.51 175	0.46 233	0.30 257	0.40 86	0.44 372	0.73 161	0.56 209	0.35 103	0.56 202	0.46 188	0.33 114	1.11 359	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.15 216	0.19 284	0.14 147

fffy	0.42 200	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.29 230	0.48 169	0.35 223	0.91 250	0.55 205	0.40 155	0.58 211	0.55 251	0.41 173	1.26 401	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.14 147

PAM	0.76 482	0.29 364	1.08 558	0.52 373	0.33 337	1.38 608	0.39 291	2.01 644	0.67 260	1.06 411	0.96 336	2.89 705	1.43 646	0.86 269	0.35 231	0.19 310	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.20 392

UGAM-zero	1.00 575	0.30 387	0.93 493	0.47 250	0.30 257	0.57 288	0.25 87	2.25 688	0.63 236	1.01 397	1.10 405	2.73 701	1.85 687	6.26 700	0.40 290	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.17 274

model_zeroshot	0.48 256	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.36 387	0.69 385	0.37 266	1.12 369	0.62 233	0.85 346	0.84 300	0.66 316	0.37 150	0.73 210	0.34 218	0.20 359	0.16 398	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

RAStereo	0.34 117	0.21 83	0.66 312	0.47 250	0.27 175	0.26 21	0.29 136	0.69 143	0.63 236	0.32 70	0.42 109	0.45 184	0.31 92	0.45 58	0.34 218	0.17 197	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.13 77

gcap-zeroshot	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

test_for_model	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

11t1	0.52 280	0.28 329	0.68 322	0.51 351	0.28 205	0.83 467	0.39 291	1.22 414	0.63 236	0.84 341	0.74 273	0.68 323	0.68 398	0.91 282	0.57 430	0.21 397	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

IGEVStereo-DCA	0.46 240	0.28 329	0.56 240	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.18 305

rrr	0.46 240	0.28 329	0.73 370	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.38 274	0.76 173	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239

MaDis-Stereo	0.36 146	0.25 229	0.58 262	0.44 192	0.34 361	0.30 35	0.30 148	0.72 155	0.50 173	0.37 124	0.36 78	0.58 278	0.49 261	0.52 106	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.14 147

IGEV_Zeroshot_test	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.95 437	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

testlalala	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

HH	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

HanStereo	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

EGLCR-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.51 175	0.43 153	0.26 143	0.44 128	0.22 45	0.99 299	0.48 163	0.42 165	0.42 109	0.67 321	0.29 72	0.86 269	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.17 176	0.15 195

DCRE	0.82 513	0.26 264	0.70 340	0.58 478	0.44 491	0.54 256	0.48 426	0.95 276	0.78 303	0.78 318	7.33 746	0.86 395	0.52 293	0.76 222	0.41 300	0.16 137	0.16 398	0.19 253	0.17 299	0.18 228	0.17 274

ProNet	0.43 207	0.28 329	0.58 262	0.43 153	0.30 257	0.56 283	0.52 461	1.00 303	0.58 216	0.44 180	0.49 164	0.43 170	0.43 190	1.28 407	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

CroCo-Stereo Lap2	0.44 222	0.34 492	0.77 409	0.61 521	0.79 660	0.28 28	0.35 223	0.75 170	0.71 276	0.38 141	0.50 167	0.72 338	0.55 317	0.57 130	0.47 367	0.17 197	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.21 382	0.20 392

CIPLG	0.62 375	0.33 467	0.96 508	0.58 478	0.50 527	0.75 415	0.48 426	1.05 333	0.96 373	1.40 596	1.57 599	0.64 308	0.48 244	0.89 279	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

IPLG	0.69 431	0.27 299	0.97 511	0.51 351	0.43 482	0.79 441	0.33 197	1.21 406	1.06 430	1.30 547	1.10 405	0.52 232	0.55 317	3.16 632	0.63 457	0.16 137	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

IPLGR_C	0.62 375	0.33 467	0.99 517	0.58 478	0.49 520	0.76 423	0.48 426	1.10 359	0.96 373	1.40 596	1.56 595	0.62 301	0.48 244	0.80 240	0.71 489	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

MIPNet	0.56 340	0.28 329	0.94 498	0.49 306	0.33 337	0.66 365	0.38 274	1.35 441	1.08 442	1.06 411	0.92 326	0.60 289	0.79 450	0.73 210	0.52 403	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

ACRE	0.61 371	0.33 467	1.01 527	0.58 478	0.49 520	0.75 415	0.47 413	1.06 347	0.95 367	1.37 583	1.55 591	0.62 301	0.46 218	0.83 254	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.21 416

GrayStereo	0.82 513	0.26 264	0.58 262	0.63 543	0.37 409	0.76 423	1.86 717	1.11 366	0.87 334	1.99 683	1.89 652	1.08 481	1.82 686	1.39 448	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.21 447	0.18 228	0.39 617

Prome-Stereo	0.75 476	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.32 313	0.59 306	0.97 644	0.89 240	0.88 338	1.45 607	2.46 687	0.91 415	1.41 644	1.58 493	0.44 328	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.20 334	0.92 707

raft+_RVC	0.53 296	0.26 264	0.54 214	0.60 505	0.47 515	0.54 256	0.54 476	1.27 426	0.99 394	0.76 309	1.03 376	0.70 334	0.56 325	0.93 293	0.47 367	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.18 328	0.18 228	0.15 195

test_xeample3	0.42 200	0.28 329	0.69 334	0.43 153	0.33 337	0.56 283	0.38 274	0.79 187	0.45 147	0.53 239	0.46 142	0.44 176	0.44 202	1.38 441	0.31 166	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.17 176	0.16 239

AFF-stereo	0.58 356	0.25 229	0.64 293	0.46 233	0.29 230	0.34 50	0.38 274	1.15 378	1.14 482	1.17 481	1.60 605	1.10 494	0.71 413	0.97 308	0.43 324	0.13 29	0.11 40	0.19 253	0.19 356	0.17 176	0.14 147

HSM-Net_RVC	0.87 538	0.29 364	0.53 200	0.53 395	0.30 257	1.15 567	0.55 494	3.57 731	1.28 572	1.53 624	1.74 632	1.68 629	0.93 521	1.49 470	0.77 511	0.22 429	0.17 434	0.19 253	0.18 328	0.20 334	0.19 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.16 619	0.52 601	1.49 638	0.65 567	0.45 498	0.75 415	0.69 567	1.42 460	1.55 657	1.34 575	1.87 650	1.53 602	0.78 445	7.43 727	1.38 626	0.25 510	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.22 411	0.26 514

iResNetv2_ROB	0.80 501	0.37 529	1.71 654	0.56 453	0.37 409	0.94 505	0.64 546	1.73 550	1.34 598	1.23 510	1.42 548	1.26 539	0.92 512	1.85 541	0.56 427	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.14 185	0.24 461	0.19 354

zzzzzzz1	1.31 632	1.54 728	13.00 745	0.52 373	0.65 610	0.62 330	0.46 403	1.35 441	1.02 407	0.71 298	0.95 332	1.33 557	0.98 549	1.16 374	0.80 525	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.24 461	0.18 305

noway7	1.29 628	1.22 709	14.37 748	0.52 373	0.33 337	0.57 288	0.42 333	1.14 375	1.02 407	0.72 306	0.83 296	1.12 502	0.93 521	0.80 240	0.67 474	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.17 299	0.21 382	0.16 239

Weightmod	0.53 296	0.25 229	0.46 129	0.41 111	0.31 287	0.85 479	0.40 307	0.86 227	0.61 229	0.71 298	1.39 542	0.73 341	0.60 354	1.56 489	0.41 300	0.18 252	0.28 613	0.20 305	0.18 328	0.17 176	0.14 147

PhaseNet	0.33 102	0.23 158	0.44 100	0.43 153	0.28 205	0.57 288	0.24 76	0.62 93	0.42 127	0.30 49	0.39 91	0.54 245	0.30 82	0.55 119	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.17 274

DNS	1.01 581	1.88 739	0.39 47	0.36 20	0.24 91	0.34 50	0.31 162	0.95 276	0.40 112	0.33 81	0.50 167	0.42 165	0.39 162	2.86 617	1.63 655	0.19 310	0.22 552	0.20 305	0.11 15	4.26 757	4.24 760

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 205	0.20 8	0.23 60	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 75	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.17 176	0.12 23

Selective-IGEV-i1	0.66 414	0.27 299	0.86 450	0.54 412	0.33 337	1.01 527	0.78 590	1.75 559	1.18 515	0.88 352	1.19 456	1.19 518	0.56 325	0.98 311	0.54 416	0.19 310	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.20 392

WQFJX1	0.57 349	0.26 264	0.54 214	0.48 284	0.72 632	0.68 379	0.47 413	2.46 709	0.71 276	0.54 245	0.50 167	0.53 239	0.51 285	1.36 435	0.60 445	0.18 252	0.20 502	0.20 305	0.16 267	0.20 334	0.20 392

NLMM1	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.47 250	0.74 640	0.68 379	0.43 357	1.83 592	1.04 418	0.59 268	0.62 222	0.51 224	0.47 230	1.33 422	0.57 430	0.18 252	0.21 530	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.15 195

xyz-stereo	7.16 749	0.22 119	69.90 795	0.42 133	0.21 31	32.92 783	0.49 438	0.87 230	0.76 295	1.38 589	27.04 776	1.19 518	1.16 600	4.69 663	0.97 568	0.16 137	0.12 106	0.20 305	0.14 185	0.16 128	0.12 23

LG-Stereo	0.34 117	0.25 229	0.78 419	0.47 250	0.26 143	0.37 69	0.30 148	0.71 153	0.52 191	0.36 113	0.57 207	0.29 53	0.21 9	0.50 99	0.36 243	0.13 29	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.12 23

S2M2_L	0.34 117	0.28 329	0.45 116	0.40 90	0.30 257	0.31 39	0.16 3	0.60 87	0.64 241	0.31 61	0.48 154	0.47 196	0.34 125	0.38 18	0.32 180	0.25 510	0.22 552	0.20 305	0.22 478	0.25 478	0.22 439
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 272	0.24 187	0.54 214	0.54 412	0.74 640	0.49 186	0.53 469	1.09 356	1.05 423	0.62 279	0.95 332	0.61 294	0.42 181	0.77 225	0.38 268	0.20 359	0.17 434	0.20 305	0.16 267	0.18 228	0.18 305

MM-Stereo_test1	0.49 266	0.24 187	0.56 240	0.51 351	0.30 257	0.50 207	0.54 476	0.91 250	1.03 413	0.84 341	0.69 254	0.54 245	0.60 354	1.16 374	0.33 202	0.18 252	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.15 195

FLISNet	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

CoSv	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

SMoEStereo_RVC	0.39 170	0.25 229	0.50 163	0.45 213	0.30 257	0.61 320	0.36 240	0.72 155	0.45 147	0.46 195	0.43 121	0.42 165	0.35 134	1.39 448	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.15 216	0.16 128	0.15 195

PAM_32	0.77 484	0.28 329	1.03 539	0.52 373	0.30 257	1.32 598	0.35 223	1.97 634	0.65 255	1.02 401	1.06 384	3.05 707	1.49 656	0.96 300	0.36 243	0.19 310	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.19 284	0.19 354

rvit_stereo_0080	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

test_sample1	0.61 371	0.29 364	0.75 391	0.50 319	0.31 287	0.76 423	0.48 426	1.59 513	0.84 325	0.90 356	0.94 331	0.88 403	0.95 532	1.16 374	0.67 474	0.22 429	0.18 460	0.20 305	0.19 356	0.21 382	0.21 416

MyStereo8	0.65 404	0.29 364	1.00 523	0.58 478	0.49 520	0.91 491	0.35 223	1.18 392	1.31 587	1.16 472	1.27 488	0.90 412	0.64 382	0.72 204	0.95 563	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.18 328	0.22 411	0.26 514

whm_eth	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

MIM_Stereo	0.57 349	0.24 187	0.92 491	0.46 233	0.30 257	0.54 256	0.28 125	1.27 426	0.75 286	1.00 391	1.16 443	0.93 425	0.53 302	1.45 462	0.61 449	0.16 137	0.16 398	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.14 147

CBFPSM	0.92 549	0.33 467	1.86 666	0.49 306	0.38 431	1.75 648	0.84 609	1.39 453	1.12 465	1.09 422	0.99 348	2.37 687	1.66 674	1.32 418	1.42 638	0.19 310	0.18 460	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.33 585

iinet-f	0.99 570	0.45 572	3.71 709	0.55 437	0.43 482	1.81 659	0.68 562	1.14 375	1.14 482	1.18 486	1.42 548	1.58 610	1.44 648	1.34 429	1.59 654	0.24 482	0.23 570	0.20 305	0.19 356	0.26 492	0.25 490

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 570	0.40 548	1.82 663	0.66 573	0.62 604	2.05 678	0.78 590	1.91 616	1.29 577	1.54 630	1.42 548	1.51 598	1.23 618	1.99 554	1.33 618	0.23 457	0.14 293	0.20 305	0.15 216	0.27 506	0.26 514

raft_robust	0.68 429	0.30 387	0.64 293	0.52 373	0.26 143	0.54 256	0.35 223	1.33 434	1.24 552	1.16 472	1.07 388	0.60 289	0.54 309	3.58 644	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.16 239

test_4	0.53 296	0.22 119	0.56 240	0.54 412	0.32 313	0.64 340	0.39 291	0.80 196	0.62 233	0.92 362	1.87 650	0.68 323	0.42 181	1.16 374	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.15 195

CSP-Net	0.97 564	0.38 536	0.83 438	0.53 395	0.41 465	1.63 638	0.77 588	2.00 640	1.05 423	1.25 522	1.20 462	1.33 557	0.83 473	4.93 671	0.85 541	0.32 598	0.22 552	0.20 305	0.20 400	0.23 441	0.25 490

IPLGR	0.58 356	0.27 299	1.14 574	0.48 284	0.28 205	0.65 356	0.33 197	1.22 414	1.13 479	1.18 486	1.05 382	0.69 329	0.66 394	0.96 300	0.52 403	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.18 305

test-3	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.32 561	0.69 254	0.87 399	0.45 209	1.68 516	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

test_1	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.28 531	0.68 249	0.87 399	0.45 209	1.67 511	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

CrosDoStereo	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 765	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

STrans-v2	1.04 591	0.28 329	0.96 508	0.49 306	0.32 313	0.68 379	0.79 594	2.47 710	1.12 465	1.12 438	1.46 567	1.40 570	1.46 651	6.70 714	0.43 324	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.18 305

TransformOpticalFlow	0.96 558	0.28 329	0.89 478	0.52 373	0.31 287	0.66 365	0.54 476	1.75 559	1.12 465	1.09 422	1.44 558	1.37 567	1.01 562	6.70 714	0.42 314	0.19 310	0.12 106	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.19 354

DeepStereo_LL	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 765	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

DEmStereo	0.97 564	0.23 158	0.79 422	0.47 250	0.32 313	1.04 537	0.56 502	0.93 264	0.89 341	1.39 595	2.14 672	1.02 463	2.07 702	5.64 689	0.77 511	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.20 392

DRaft	0.80 501	0.24 187	0.70 340	0.45 213	0.30 257	0.97 518	0.53 469	1.05 333	0.97 381	1.78 663	2.02 664	0.80 362	1.74 677	2.73 612	0.72 492	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.21 416

test-1	0.52 280	0.26 264	1.04 544	0.56 453	0.32 313	0.61 320	0.38 274	1.10 359	0.91 351	0.78 318	1.01 358	0.77 352	0.52 293	0.60 151	0.42 314	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.23 459

XX-Stereo	0.63 383	0.26 264	1.90 667	0.81 655	0.67 619	0.43 115	0.23 60	1.03 318	0.58 216	0.65 285	1.56 595	1.41 573	0.39 162	1.28 407	0.35 231	0.20 359	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.14 147

GES	0.66 414	0.34 492	0.90 483	0.59 493	0.38 431	0.94 505	0.57 513	2.11 662	0.86 329	1.02 401	1.11 411	0.66 316	0.79 450	0.99 318	0.61 449	0.27 551	0.19 481	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.30 561

GMStereo	0.55 331	0.45 572	0.94 498	0.50 319	0.32 313	0.64 340	0.43 357	1.00 303	1.40 629	0.82 335	0.73 268	0.51 224	0.45 209	0.85 265	0.55 421	0.24 482	0.15 359	0.20 305	0.21 447	0.31 556	0.24 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.19 622	0.32 443	0.65 300	0.57 472	0.38 431	1.23 583	0.59 527	2.25 688	1.19 524	1.30 547	1.25 478	1.94 662	1.03 571	9.32 752	0.71 489	0.22 429	0.16 398	0.20 305	0.16 267	0.21 382	0.21 416

LE_ROB	8.05 751	0.37 529	23.53 768	0.74 635	0.33 337	2.77 711	2.87 746	3.71 733	27.24 780	25.39 780	8.87 755	8.46 749	26.71 779	6.65 710	21.99 770	0.21 397	0.19 481	0.20 305	0.21 447	0.25 478	0.22 439

MWDA-net	0.82 513	0.32 443	0.88 471	0.58 478	0.52 552	1.13 558	0.73 576	1.37 445	1.08 442	1.32 561	1.13 424	1.15 511	1.28 627	2.86 617	0.65 463	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.23 441	0.27 526

monster_256*512	0.50 272	0.31 424	0.53 200	0.51 351	0.35 369	0.51 227	0.46 403	1.03 318	0.92 358	0.59 268	0.87 313	1.10 494	0.69 402	0.69 188	0.46 358	0.16 137	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 76	0.25 229	0.46 129	0.43 153	0.23 66	0.36 65	0.26 101	0.61 89	0.36 89	0.32 70	0.36 78	0.37 130	0.22 25	0.61 157	0.34 218	0.17 197	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.14 147

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.46 71	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

flow	0.28 42	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.54 112	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

IGEV_i1	0.66 414	0.29 364	0.89 478	0.55 437	0.28 205	0.92 498	0.60 531	1.98 636	0.83 321	1.00 391	1.04 379	1.09 491	0.68 398	1.29 411	0.62 452	0.20 359	0.17 434	0.21 349	0.17 299	0.21 382	0.21 416

RT-IGEV	0.77 484	0.28 329	0.93 493	0.55 437	0.33 337	1.01 527	0.83 608	2.03 651	0.93 361	1.28 531	1.58 602	1.77 641	1.17 601	1.04 337	0.49 383	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.26 514

Selective-IGEV-i16pc	2.07 696	0.29 364	19.83 761	0.53 395	0.39 442	2.74 709	1.51 697	1.13 373	1.28 572	0.80 324	1.21 464	1.06 474	0.64 382	7.77 738	0.79 520	0.40 645	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.22 411	0.23 459

NLSM1	0.49 266	0.25 229	0.55 229	0.48 284	1.08 700	0.83 467	0.31 162	0.83 216	0.66 258	0.51 233	0.76 277	0.47 196	0.48 244	0.98 311	0.55 421	0.18 252	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.15 195

NLCSM	0.52 280	0.28 329	0.55 229	0.52 373	0.74 640	0.72 399	0.46 403	0.96 286	0.65 255	0.63 280	0.51 174	0.48 203	0.61 365	1.32 418	0.70 483	0.19 310	0.20 502	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.20 392

FE-Mocha	0.49 266	0.30 387	0.87 462	0.48 284	0.36 387	0.45 132	0.22 45	1.58 511	0.49 166	1.00 391	1.09 399	0.74 343	0.41 173	0.55 119	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.21 349	0.20 400	0.17 176	0.15 195

Select-FE	0.74 467	0.39 541	1.56 642	0.55 437	0.46 510	0.40 86	0.22 45	1.86 600	0.68 266	1.05 410	1.31 505	1.82 648	1.74 677	1.11 359	0.38 268	0.21 397	0.16 398	0.21 349	0.25 531	0.19 284	0.31 571

z-ln-s-r	1.02 585	0.55 613	2.09 675	0.52 373	0.55 567	0.78 435	0.87 619	1.47 476	1.34 598	1.12 438	1.62 611	1.37 567	1.06 580	2.62 608	3.32 706	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.21 416

xyz-stereo-finetune2	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.40 90	0.24 91	1.09 552	0.32 184	0.79 187	0.53 198	0.65 285	1.07 388	0.58 278	0.80 456	2.47 600	0.80 525	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.16 128	0.17 274

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 568	0.39 541	3.21 703	0.50 319	0.63 605	0.64 340	0.39 291	2.36 700	0.75 286	0.95 370	4.63 723	1.81 645	0.56 325	0.96 300	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.26 549	0.32 565	0.35 596

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 444	0.35 512	1.70 652	0.49 306	0.56 571	0.63 336	0.38 274	2.41 705	0.65 255	0.77 315	1.07 388	1.82 648	0.95 532	0.93 293	0.43 324	0.20 359	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.28 526	0.26 514

AE-Stereo	0.49 266	0.27 299	0.67 318	0.60 505	0.39 442	0.67 371	0.46 403	1.18 392	1.09 451	0.47 200	0.75 275	0.69 329	0.47 230	0.59 139	0.40 290	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.19 284	0.15 195

CoDeX	0.73 462	0.29 364	0.93 493	0.54 412	0.36 387	1.14 560	0.61 535	2.34 699	1.17 507	1.16 472	1.25 478	0.91 415	0.87 493	1.33 422	0.64 462	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

ff7	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ffff	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

11t	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

EKT-Stereo	0.53 296	0.30 387	0.73 370	0.58 478	0.60 595	0.51 227	0.48 426	0.94 270	0.90 345	0.71 298	0.88 318	0.77 352	0.43 190	1.07 346	0.40 290	0.22 429	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.22 439

anonymousdsp	0.43 207	0.27 299	0.53 200	0.44 192	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.89 240	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.33 422	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ccc-4	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

IER	0.70 435	0.31 424	1.02 534	0.48 284	0.52 552	1.34 602	0.51 450	1.17 384	0.99 394	1.23 510	1.34 522	1.12 502	1.11 590	0.99 318	0.71 489	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.20 334	0.19 354

RAFT_CTSACE	0.63 383	0.26 264	0.88 471	0.55 437	0.51 539	0.71 396	0.44 372	0.80 196	0.97 381	0.97 378	1.84 645	1.18 517	0.68 398	1.47 468	0.36 243	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.20 334	0.14 147

CRFU-Net	0.86 534	0.39 541	1.00 523	0.65 567	0.57 575	1.78 655	0.86 617	2.15 669	0.81 313	1.38 589	1.18 449	1.64 623	1.19 609	1.35 430	0.90 551	0.26 535	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

IGEV-Stereo	0.43 207	0.27 299	0.54 214	0.45 213	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.90 248	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.32 418	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.72 444	0.35 512	0.62 283	0.69 605	0.46 510	1.14 560	0.44 372	1.37 445	1.01 403	0.83 338	1.17 446	1.33 557	0.96 539	1.43 457	0.95 563	0.33 607	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.27 506	0.29 548

ADLNet2	0.88 539	0.34 492	1.17 578	0.77 645	0.64 608	1.12 557	0.76 585	1.74 555	1.24 552	1.21 498	1.65 618	1.71 633	1.05 577	1.67 511	1.17 600	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.22 478	0.26 492	0.29 548

LCNet	0.72 444	0.28 329	0.52 189	0.55 437	0.31 287	0.69 385	0.54 476	1.00 303	0.88 338	1.19 490	1.34 522	0.97 445	1.34 639	2.56 604	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.27 506	0.73 697

NRIStereo	0.60 365	0.29 364	0.69 334	0.53 395	0.28 205	0.63 336	0.33 197	1.08 355	0.87 334	1.14 456	0.87 313	0.91 415	0.59 350	2.24 579	0.49 383	0.20 359	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.21 382	0.17 274

THIR-Stereo	1.02 585	0.27 299	0.69 334	0.49 306	0.28 205	0.95 508	1.34 686	1.03 318	0.97 381	1.34 575	1.90 653	1.17 514	1.58 662	6.44 706	0.78 513	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.22 478	0.19 284	0.20 392

DeepStereo_RVC	0.55 331	0.29 364	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.59 306	0.33 197	1.03 318	0.70 272	1.16 472	0.93 329	0.83 381	0.94 527	0.96 300	0.54 416	0.21 397	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.24 461	0.24 475

RALAANet	0.60 365	0.33 467	0.87 462	0.62 533	0.50 527	0.69 385	0.31 162	1.21 406	1.06 430	1.09 422	1.16 443	0.88 403	0.46 218	1.22 388	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.17 274

222	1.61 665	0.29 364	0.67 318	0.56 453	0.29 230	1.06 542	0.42 333	2.17 678	1.31 587	1.31 557	1.52 583	0.92 423	0.94 527	1.76 531	17.65 766	0.24 482	0.20 502	0.21 349	0.19 356	0.22 411	0.23 459

xxxx	1.51 654	0.28 329	0.68 322	0.54 412	0.28 205	1.16 569	0.44 372	2.19 681	1.29 577	1.09 422	1.36 530	1.22 524	0.85 480	1.79 534	15.70 765	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.20 400	0.22 411	0.23 459

ACVNet	0.63 383	0.31 424	0.54 214	0.54 412	0.36 387	0.80 450	0.46 403	1.37 445	1.07 435	0.93 363	1.30 499	1.08 481	0.85 480	0.80 240	0.94 559	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.18 305

acv_ft	0.75 476	0.31 424	0.95 502	0.70 611	0.86 678	1.24 585	0.53 469	1.44 467	1.07 435	1.24 517	1.30 499	1.08 481	0.92 512	0.80 240	1.34 620	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.18 305

DIP-Stereo	0.62 375	0.30 387	0.83 438	0.48 284	0.36 387	0.95 508	0.33 197	2.37 702	0.67 260	1.25 522	1.00 353	0.68 323	0.51 285	0.91 282	0.61 449	0.18 252	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.19 354
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 404	0.40 548	0.77 409	0.48 284	0.24 91	1.05 539	0.49 438	1.76 566	1.02 407	1.18 486	1.18 449	0.89 411	0.80 456	0.85 265	0.79 520	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.17 299	0.29 537	0.15 195
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 705	0.33 467	20.08 762	0.56 453	0.40 454	2.61 705	1.54 700	2.60 716	1.87 683	0.97 378	1.68 625	1.38 569	1.01 562	8.19 746	0.92 554	0.37 633	0.21 530	0.22 390	0.26 549	0.25 478	0.28 540

Hybrid-DGEV-03	0.65 404	0.26 264	0.56 240	0.53 395	0.36 387	0.73 404	0.39 291	0.89 240	1.15 494	1.73 658	2.52 690	0.84 390	0.56 325	0.97 308	0.44 328	0.18 252	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.14 147

Hybrid-DGEV-2	0.65 404	0.31 424	0.73 370	0.60 505	0.37 409	1.08 546	0.28 125	1.45 472	1.40 629	1.32 561	0.85 304	1.03 467	1.01 562	1.05 340	0.48 373	0.18 252	0.15 359	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.15 195

AIO-test1	0.56 340	0.25 229	0.55 229	0.64 552	0.78 657	0.80 450	0.36 240	1.18 392	1.34 598	0.57 258	0.88 318	0.61 294	0.50 270	1.12 364	0.35 231	0.17 197	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.18 228	0.23 459

tg	0.52 280	0.24 187	0.61 277	0.49 306	0.30 257	0.90 487	0.29 136	1.07 349	0.83 321	0.83 338	1.02 366	0.62 301	0.43 190	1.35 430	0.41 300	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.17 176	0.15 195

rvit_stereo_0081_aga	0.44 222	0.34 492	0.73 370	0.51 351	0.41 465	0.50 207	0.40 307	0.81 203	0.57 211	0.58 260	0.56 202	0.53 239	0.43 190	0.66 179	0.40 290	0.26 535	0.21 530	0.22 390	0.20 400	0.26 492	0.18 305

rvit_stereo_0081	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

ACV-stereo	0.99 570	0.51 597	1.41 618	0.56 453	0.41 465	2.43 697	0.57 513	1.15 378	1.18 515	0.81 329	1.01 358	3.39 713	2.14 705	1.60 497	1.07 582	0.27 551	0.22 552	0.22 390	0.22 478	0.28 526	0.32 579

rvit_stereo_0082	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 435	3.18 756	2.55 694	0.39 75	0.23 66	0.44 128	0.23 60	0.63 101	0.42 127	0.44 180	0.44 130	0.34 104	0.28 66	0.56 124	0.29 117	1.35 729	0.10 9	0.22 390	0.19 356	0.46 641	1.31 721

rvit_stereo_ft	0.47 250	0.35 512	0.87 462	0.67 585	0.42 471	0.40 86	0.59 527	0.81 203	0.74 285	0.46 195	0.55 199	0.57 271	0.49 261	0.65 176	0.50 390	0.25 510	0.17 434	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.17 274

test_sample2	0.62 375	0.29 364	0.74 387	0.50 319	0.28 205	0.80 450	0.61 535	1.61 520	1.00 400	0.88 352	0.99 348	0.94 428	0.83 473	1.16 374	0.51 395	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.22 439

H2IRNET	0.56 340	0.26 264	0.66 312	0.47 250	0.35 369	0.41 93	0.26 101	0.92 253	1.17 507	0.61 274	1.28 494	1.08 481	0.86 488	0.99 318	0.63 457	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.25 531	0.21 382	0.18 305

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 240	0.36 522	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.67 371	0.35 223	0.78 180	1.12 465	0.61 274	0.62 222	0.39 144	0.39 162	0.71 200	0.39 280	0.20 359	0.17 434	0.22 390	0.18 328	0.23 441	0.19 354

SMFormer	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.24 475

tta	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.18 228	0.18 305

1111x	1.70 674	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.27 175	1.01 527	0.68 562	2.22 685	1.28 572	1.13 453	1.40 545	1.21 522	1.10 589	5.53 685	15.20 763	0.22 429	0.21 530	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.22 439

gwcnet-sp	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

scenet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

ssnet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

TestStereo1	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

x	0.54 314	0.31 424	0.61 277	0.47 250	0.30 257	0.67 371	0.47 413	1.53 499	0.79 308	0.81 329	0.83 296	0.78 356	0.70 408	0.70 194	0.62 452	0.21 397	0.19 481	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.20 392

RAFT+CT+SA	0.58 356	0.29 364	0.60 272	0.66 573	0.37 409	0.42 105	0.55 494	1.27 426	1.03 413	0.70 295	1.22 468	0.60 289	0.70 408	1.64 505	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.22 478	0.21 382	0.18 305

SA-5K	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

iRaft-Stereo_5w	0.85 529	0.29 364	0.91 486	0.53 395	0.43 482	0.49 186	0.68 562	0.99 299	0.87 334	0.79 321	1.34 522	1.46 587	0.91 509	5.11 672	1.11 591	0.17 197	0.14 293	0.22 390	0.18 328	0.20 334	0.20 392

test_3	0.55 331	0.23 158	0.71 351	0.53 395	0.28 205	0.61 320	0.40 307	0.92 253	1.05 423	1.19 490	0.68 249	0.93 425	0.44 202	1.67 511	0.39 280	0.15 91	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.14 147

AAGNet	1.83 682	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.32 313	0.67 371	0.51 450	0.96 286	0.98 387	1.47 610	1.20 462	1.00 454	1.18 606	2.83 614	22.77 774	0.22 429	0.13 221	0.22 390	0.19 356	0.23 441	0.15 195

KYRaft	0.75 476	0.28 329	0.62 283	0.56 453	0.29 230	0.67 371	0.86 617	0.94 270	0.84 325	1.62 646	2.21 674	1.16 513	1.02 569	1.57 491	0.40 290	0.20 359	0.13 221	0.22 390	0.28 583	0.20 334	1.02 711

ASMatch	0.88 539	0.26 264	0.69 334	0.51 351	0.35 369	0.48 169	0.37 266	1.12 369	0.92 358	1.10 430	3.28 706	0.96 443	0.98 549	4.90 669	0.49 383	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.19 356	0.19 284	0.27 526

RAFT-345	0.84 525	0.25 229	0.66 312	0.50 319	0.27 175	0.54 256	0.42 333	0.83 216	1.11 461	1.32 561	2.34 680	0.86 395	0.54 309	5.72 691	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.17 299	0.17 176	0.16 239

LMCR-Stereo	0.82 513	0.46 574	0.88 471	0.75 639	0.43 482	1.33 600	0.56 502	2.43 707	0.98 387	1.53 624	1.49 575	0.74 343	1.00 560	1.63 503	0.89 548	0.28 567	0.17 434	0.22 390	0.17 299	0.29 537	0.20 392

ICVP	0.63 383	0.33 467	0.57 254	0.61 521	0.40 454	0.80 450	0.58 517	1.61 520	0.89 341	0.90 356	1.24 474	0.88 403	0.73 419	0.72 204	0.88 545	0.29 579	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.24 461	0.27 526
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 250	0.26 264	0.64 293	0.50 319	0.29 230	0.53 246	0.33 197	1.05 333	0.77 299	0.84 341	1.00 353	0.55 251	0.37 150	0.81 247	0.40 290	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.19 284	0.15 195

sAnonymous2	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

CroCo_RVC	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

test_xeample	1.45 650	0.28 329	0.65 300	0.51 351	0.28 205	0.94 505	0.59 527	2.14 667	1.29 577	1.24 517	1.51 582	0.88 403	0.86 488	1.46 464	15.10 762	0.22 429	0.20 502	0.22 390	0.20 400	0.22 411	0.22 439

SFCPSM	0.70 435	0.28 329	1.02 534	0.51 351	0.38 431	1.37 605	0.66 554	2.00 640	1.03 413	1.17 481	1.21 464	0.82 374	0.78 445	1.03 331	0.53 410	0.21 397	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.21 382	0.19 354

cf-r	0.73 462	0.30 387	0.77 409	0.55 437	0.63 605	0.78 435	0.48 426	1.79 580	1.15 494	1.13 453	1.26 485	1.43 575	0.87 493	1.40 454	0.85 541	0.25 510	0.18 460	0.22 390	0.23 501	0.19 284	0.19 354

GANet-RSSM	0.72 444	0.28 329	0.63 286	0.64 552	0.58 584	0.80 450	0.58 517	1.89 609	1.08 442	1.04 409	1.25 478	1.15 511	1.04 573	1.49 470	0.62 452	0.25 510	0.19 481	0.22 390	0.22 478	0.22 411	0.21 416

SuperB	2.53 714	0.59 628	18.45 759	0.69 605	0.50 527	1.87 666	0.88 622	1.67 537	2.39 706	1.50 619	1.42 548	1.14 510	1.15 599	4.28 656	5.07 723	0.24 482	0.19 481	0.22 390	0.19 356	7.86 766	0.34 591

DISCO	1.03 588	0.34 492	1.11 566	0.69 605	0.45 498	2.07 680	0.84 609	2.13 663	1.50 648	1.15 462	1.33 515	2.40 689	1.07 584	2.60 606	1.51 650	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.20 400	0.31 556	0.27 526

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 192	0.22 51	0.16 3	0.26 101	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 12	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 104	0.18 252	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.20 334	0.13 77

MWSP-net	0.78 492	0.31 424	0.89 478	0.60 505	0.40 454	1.09 552	1.50 696	1.52 492	1.17 507	1.06 411	1.07 388	1.44 580	1.32 636	0.91 282	0.93 555	0.23 457	0.20 502	0.23 431	0.21 447	0.25 478	0.28 540

MEA-ACV	0.80 501	0.31 424	1.03 539	0.56 453	0.36 387	1.26 588	0.50 448	1.74 555	1.20 529	1.21 498	1.19 456	1.45 583	1.31 635	1.61 499	0.93 555	0.20 359	0.22 552	0.23 431	0.28 583	0.23 441	0.27 526

SE	0.48 256	0.30 387	0.51 175	0.45 213	0.25 121	0.66 365	0.49 438	1.10 359	0.72 278	0.81 329	1.17 446	0.50 218	0.56 325	0.44 53	0.34 218	0.25 510	0.16 398	0.23 431	0.19 356	0.24 461	0.26 514

SME	0.62 375	0.29 364	0.51 175	0.61 521	0.25 121	1.23 583	0.44 372	1.17 384	1.12 465	0.89 354	1.12 418	0.66 316	0.74 421	1.55 484	0.51 395	0.19 310	0.20 502	0.23 431	0.23 501	0.24 461	0.20 392

MyStereo06	0.61 371	0.28 329	0.95 502	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.78 574	0.67 260	1.03 405	1.12 418	1.13 508	0.56 325	0.78 232	0.41 300	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

MyStereo05	0.66 414	0.28 329	1.07 554	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.34 439	1.41 635	1.15 462	0.91 324	0.77 352	0.80 456	1.41 456	0.63 457	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

MIF-Stereo (partial)	0.45 231	0.25 229	0.70 340	0.50 319	0.52 552	0.35 59	0.26 101	0.91 250	0.59 226	0.45 188	0.71 262	0.51 224	0.51 285	1.11 359	0.45 343	0.20 359	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.24 461	0.18 305

4D-IteraStereo	0.48 256	0.24 187	0.76 401	0.50 319	0.44 491	0.66 365	0.31 162	0.87 230	1.02 407	1.03 405	0.72 266	0.78 356	0.32 104	0.64 165	0.37 255	0.17 197	0.11 40	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.13 77

anonymousa	0.72 444	0.27 299	0.75 391	0.47 250	0.63 605	1.43 619	0.45 393	1.24 421	0.89 341	1.28 531	1.75 635	1.62 615	1.13 597	0.69 188	0.59 437	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.25 531	0.20 334	0.18 305

DisPM	0.66 414	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.35 369	0.62 330	0.45 393	1.02 313	0.99 394	1.56 634	1.10 405	0.80 362	0.59 350	2.37 590	0.41 300	0.23 457	0.14 293	0.23 431	0.21 447	0.20 334	0.25 490

test_5	0.65 404	0.30 387	0.75 391	0.67 585	0.50 527	0.92 498	0.52 461	1.39 453	1.12 465	0.76 309	1.11 411	1.00 454	0.90 506	1.53 480	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.23 431	0.22 478	0.21 382	0.19 354

GLC_STEREO	0.39 170	0.25 229	0.41 70	0.54 412	0.23 66	0.48 169	0.30 148	0.73 161	0.58 216	0.52 237	0.73 268	0.51 224	0.31 92	0.64 165	0.42 314	0.17 197	0.20 502	0.23 431	0.19 356	0.21 382	0.17 274

TRStereo	0.60 365	0.60 637	0.97 511	0.74 635	0.67 619	0.46 140	0.38 274	1.85 597	0.89 341	0.79 321	0.80 293	0.88 403	0.39 162	1.10 356	0.41 300	0.23 457	0.15 359	0.23 431	0.24 517	0.17 176	0.15 195

HHNet	0.62 375	0.26 264	0.63 286	0.43 153	0.45 498	0.50 207	0.58 517	1.07 349	1.01 403	1.25 522	2.23 675	0.70 334	0.61 365	1.07 346	0.47 367	0.20 359	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.30 561

IIG-Stereo	0.96 558	0.31 424	0.72 358	0.88 683	0.33 337	0.61 320	0.26 101	1.19 403	1.03 413	1.69 654	1.37 533	1.46 587	0.75 425	6.96 719	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.23 431	0.18 328	0.20 334	0.14 147

FTStereo	0.91 547	0.26 264	0.56 240	0.54 412	0.33 337	0.66 365	1.87 718	1.00 303	0.75 286	1.75 660	4.15 718	1.04 472	1.65 670	1.57 491	0.46 358	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.21 447	0.18 228	0.63 684

SST-Stereo	0.83 520	0.28 329	0.72 358	0.59 493	0.31 287	0.72 399	0.26 101	1.09 356	0.86 329	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.87 493	5.73 692	0.45 343	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.23 441	0.18 305

RAFT_R40	0.83 520	0.28 329	0.73 370	0.59 493	0.31 287	0.69 385	0.44 372	1.10 359	0.95 367	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.85 480	5.53 685	0.46 358	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.20 400	0.23 441	0.18 305

CRE-IMP	0.55 331	0.30 387	0.74 387	0.52 373	0.29 230	0.79 441	0.25 87	1.04 325	0.72 278	1.09 422	0.95 332	0.81 369	0.57 338	1.10 356	0.50 390	0.21 397	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.28 526	0.22 439

GEStereo_RVC	0.90 544	0.37 529	0.99 517	0.64 552	0.50 527	0.95 508	0.79 594	2.42 706	1.17 507	1.16 472	1.11 411	1.26 539	0.92 512	3.24 633	0.90 551	0.29 579	0.19 481	0.23 431	0.20 400	0.27 506	0.29 548

sCroCo_RVC	0.49 266	0.40 548	1.02 534	0.65 567	0.60 595	0.52 235	0.40 307	0.83 216	0.61 229	0.44 180	0.74 273	0.49 212	0.50 270	0.63 164	0.48 373	0.26 535	0.27 605	0.23 431	0.22 478	0.29 537	0.25 490

MMNet	0.84 525	0.32 443	1.09 561	0.60 505	0.59 592	1.85 664	0.49 438	1.51 490	1.27 567	1.37 583	1.15 438	1.26 539	1.18 606	1.67 511	1.22 604	0.19 310	0.18 460	0.23 431	0.22 478	0.25 478	0.21 416

FENet	0.60 365	0.28 329	0.63 286	0.54 412	0.33 337	0.83 467	0.38 274	1.27 426	1.07 435	1.00 391	0.86 307	0.99 453	0.85 480	0.96 300	0.68 479	0.22 429	0.15 359	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.23 459

GwcNet-RSSM	0.77 484	0.32 443	1.01 527	0.62 533	0.54 560	0.78 435	0.51 450	1.73 550	1.20 529	1.09 422	1.37 533	1.46 587	0.85 480	1.53 480	1.09 585	0.25 510	0.18 460	0.23 431	0.24 517	0.20 334	0.19 354

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 86	0.23 158	0.50 163	0.42 133	0.22 51	0.49 186	0.20 18	0.57 72	0.50 173	0.38 141	0.28 37	0.33 95	0.31 92	0.45 58	0.28 104	0.21 397	0.17 434	0.24 456	0.19 356	0.27 506	0.20 392

DFGA-Net	0.72 444	0.40 548	1.40 612	0.52 373	0.45 498	0.83 467	0.44 372	1.28 430	1.08 442	0.99 386	1.19 456	0.70 334	0.55 317	2.14 568	1.16 597	0.18 252	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.27 506	0.25 490

rvit_stereo_0083	0.47 250	0.33 467	0.81 429	0.56 453	0.36 387	0.50 207	0.44 372	0.68 140	0.95 367	0.49 217	0.57 207	0.55 251	0.49 261	0.88 274	0.46 358	0.25 510	0.25 590	0.24 456	0.20 400	0.24 461	0.17 274

DispNO	0.93 552	0.30 387	1.34 609	0.55 437	0.55 567	0.89 484	0.49 438	1.48 478	1.21 536	1.17 481	1.27 488	1.19 518	0.90 506	5.23 675	0.74 496	0.22 429	0.17 434	0.24 456	0.21 447	0.19 284	0.20 392

MyStereo07	0.48 256	0.29 364	0.50 163	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.05 333	0.51 184	0.48 209	0.53 186	0.43 170	0.55 317	1.30 413	0.34 218	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

MyStereo04	0.67 425	0.29 364	1.07 554	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.50 484	1.40 629	0.91 360	0.91 324	0.74 343	0.86 488	1.52 476	0.62 452	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

xx1	0.67 425	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.95 437	0.77 437	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

tt1	0.62 375	0.32 443	0.51 175	0.54 412	0.26 143	1.16 569	0.48 426	0.95 276	2.47 709	0.57 258	0.77 280	0.49 212	0.81 460	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.15 216	0.19 284	0.20 392

plain	0.46 240	0.27 299	1.01 527	0.50 319	0.40 454	0.35 59	0.37 266	0.87 230	0.56 209	0.43 173	0.76 277	0.42 165	0.40 169	1.13 367	0.45 343	0.21 397	0.15 359	0.24 456	0.19 356	0.24 461	0.16 239

ToySt	0.66 414	0.33 467	1.23 585	0.51 351	0.33 337	0.86 481	0.68 562	1.10 359	0.97 381	0.84 341	1.08 394	1.25 535	0.94 527	1.01 327	0.74 496	0.19 310	0.19 481	0.24 456	0.24 517	0.27 506	0.23 459

riskmin	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.43 153	0.31 287	0.83 467	0.42 333	1.14 375	1.04 418	0.73 308	0.75 275	1.11 501	1.01 562	0.81 247	0.51 395	0.20 359	0.14 293	0.24 456	0.15 216	0.24 461	0.25 490

qqq	0.57 349	0.34 492	0.71 351	0.47 250	0.27 175	0.64 340	0.62 538	1.42 460	0.78 303	0.80 324	0.92 326	0.95 437	0.77 437	0.88 274	0.59 437	0.21 397	0.20 502	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

Wz-Net-LNSev	1.03 588	0.67 649	2.71 699	0.64 552	0.84 671	1.75 648	1.00 651	1.80 583	1.32 591	1.28 531	1.25 478	1.65 626	1.22 616	1.39 448	1.40 630	0.28 567	0.26 597	0.24 456	0.23 501	0.33 574	0.32 579

AASNet	0.76 482	0.35 512	0.91 486	0.79 649	0.81 667	1.14 560	0.56 502	2.02 648	1.08 442	1.22 504	1.24 474	0.93 425	0.76 433	0.77 225	1.16 597	0.27 551	0.23 570	0.24 456	0.20 400	0.28 526	0.24 475

GMOStereo	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

error version	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-v	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

Patchmatch Stereo++	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.94 554	0.33 467	0.72 358	0.90 689	0.31 287	0.49 186	0.36 240	1.16 380	1.06 430	1.58 640	1.12 418	1.46 587	0.69 402	6.94 717	0.49 383	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.18 328	0.20 334	0.14 147

NF-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.02 366	0.82 374	0.57 338	5.40 683	0.48 373	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

OCTAStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.82 374	0.57 338	5.35 677	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

PSM-adaLoss	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.41 326	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.82 374	0.61 365	1.06 342	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo_v2	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.42 333	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.12 364	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.25 87	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.95 332	0.82 374	0.61 365	1.15 370	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

HUI-Stereo	0.52 280	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.30 148	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	0.79 237	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

PFNet	0.91 547	0.26 264	1.10 564	0.63 543	0.32 313	0.64 340	0.56 502	1.17 384	0.99 394	1.47 610	1.08 394	0.98 447	0.69 402	6.62 709	0.54 416	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.19 356	0.20 334	0.17 274

RE-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

Pruner-Stereo	0.62 375	0.29 364	0.70 340	0.61 521	0.31 287	0.63 336	0.43 357	1.17 384	0.99 394	1.53 624	1.08 394	0.95 437	0.55 317	1.35 430	0.51 395	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.21 382	0.23 459

TVStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

iGMRVC	0.56 340	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.38 274	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.52 476	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

iRAFT	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

test-2	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

RAFT-IKP	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.59 306	0.36 240	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.61 365	1.22 388	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

rafts_anoy	0.52 280	0.29 364	0.59 268	0.59 493	0.50 527	0.53 246	0.40 307	1.11 366	1.03 413	0.84 341	0.83 296	0.68 323	0.54 309	0.72 204	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.26 549	0.21 382	0.18 305

TestStereo	0.64 396	0.39 541	0.71 351	0.51 351	0.27 175	0.56 283	0.42 333	1.03 318	0.91 351	0.80 324	1.00 353	0.68 323	0.52 293	3.25 634	0.45 343	0.22 429	0.15 359	0.24 456	0.18 328	0.27 506	0.16 239

delet	0.85 529	0.32 443	0.95 502	0.65 567	0.66 615	1.64 640	0.84 609	1.75 559	1.35 607	1.32 561	1.30 499	1.30 550	0.88 498	1.68 516	1.10 588	0.21 397	0.21 530	0.24 456	0.24 517	0.21 382	0.21 416

UPFNet	0.80 501	0.32 443	0.90 483	0.59 493	0.74 640	1.26 588	0.80 600	1.52 492	1.10 459	1.30 547	1.12 418	1.30 550	0.84 477	1.67 511	1.09 585	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.23 501	0.25 478	0.18 305

ac_64	0.82 513	0.29 364	0.81 429	0.71 619	0.60 595	1.05 539	0.54 476	1.99 639	0.92 358	1.18 486	1.06 384	1.99 668	1.08 585	1.94 550	0.97 568	0.27 551	0.22 552	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.19 354

HGLStereo	0.85 529	0.38 536	0.94 498	0.80 652	1.03 696	1.17 571	0.58 517	1.52 492	1.20 529	1.19 490	1.62 611	1.13 508	1.20 612	1.80 535	1.06 579	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.21 447	0.23 441	0.27 526

CCAANet	0.78 492	0.30 387	0.83 438	0.58 478	0.51 539	1.04 537	0.45 393	1.68 538	1.12 465	0.85 346	1.35 528	1.10 494	0.77 437	3.04 626	0.78 513	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.19 284	0.23 459

BEATNet_4x	0.73 462	0.49 587	1.17 578	0.53 395	0.26 143	1.03 534	0.55 494	1.82 587	1.06 430	1.21 498	1.22 468	0.96 443	0.91 509	1.01 327	1.06 579	0.21 397	0.14 293	0.24 456	0.19 356	0.37 592	0.21 416

test_sample3	0.68 429	0.32 443	0.88 471	0.52 373	0.30 257	0.97 518	0.52 461	1.86 600	1.15 494	1.08 416	1.11 411	0.88 403	0.71 413	1.17 379	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.25 497	0.25 531	0.25 478	0.25 490

ACVNet-DCA	0.56 340	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

1test111	0.54 314	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	0.88 274	0.59 437	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

cc1	0.64 396	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.19 284	0.19 354

BUS	0.74 467	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	2.34 693	0.42 333	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.03 467	0.62 371	0.91 282	0.70 483	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

BSDual-CNN	0.71 442	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	1.27 590	0.65 548	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

hknet	0.77 484	0.32 443	0.95 502	0.54 412	0.38 431	1.27 590	0.65 548	2.16 672	1.07 435	1.20 494	1.11 411	1.59 611	0.81 460	1.37 437	0.66 469	0.22 429	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

Sa-1000	0.72 444	0.29 364	0.76 401	0.59 493	0.30 257	0.73 404	0.37 266	1.62 524	1.33 595	1.28 531	2.04 666	0.86 395	0.75 425	1.84 538	0.38 268	0.19 310	0.14 293	0.25 497	0.23 501	0.20 334	0.16 239

SA	0.66 414	0.30 387	0.82 433	0.61 521	0.30 257	0.58 295	0.38 274	1.44 467	1.30 583	0.96 373	1.36 530	0.66 316	0.95 532	1.85 541	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.25 497	0.23 501	0.21 382	0.17 274

psmg	0.72 444	0.32 443	0.68 322	0.50 319	0.44 491	1.48 623	0.75 582	1.94 627	0.98 387	1.21 498	1.33 515	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.19 481	0.25 497	0.25 531	0.23 441	0.22 439

DAS	0.84 525	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.83 614	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

SepStereo	0.82 513	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.30 585	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

PSM-softLoss	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

KMStereo	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

IRAFT_RVC	0.88 539	0.28 329	0.76 401	0.63 543	0.31 287	0.65 356	1.02 654	1.22 414	0.94 365	1.22 504	1.04 379	1.01 461	0.98 549	5.82 694	0.53 410	0.22 429	0.12 106	0.25 497	0.20 400	0.20 334	0.19 354

GMM-Stereo	0.74 467	0.25 229	0.59 268	0.54 412	0.34 361	0.72 399	0.99 649	1.01 311	0.87 334	1.36 580	1.78 638	1.12 502	0.81 460	2.09 564	0.46 358	0.18 252	0.12 106	0.25 497	0.25 531	0.20 334	0.85 705

UNet	0.83 520	0.34 492	1.31 600	0.58 478	0.74 640	1.58 633	0.49 438	1.41 458	1.04 418	1.21 498	1.08 394	1.54 603	1.12 593	1.65 506	1.09 585	0.23 457	0.17 434	0.25 497	0.20 400	0.25 478	0.22 439

DSFCA	0.93 552	0.34 492	1.06 549	0.52 373	0.65 610	1.55 630	0.93 636	1.49 480	1.19 524	1.56 634	1.15 438	1.50 596	0.96 539	3.07 627	1.02 575	0.30 584	0.26 597	0.25 497	0.25 531	0.28 526	0.24 475

DN-CSS_ROB	0.64 396	0.32 443	1.05 545	0.55 437	0.40 454	0.54 256	0.45 393	1.21 406	0.93 361	1.03 405	1.47 568	0.69 329	0.63 378	1.76 531	0.49 383	0.18 252	0.14 293	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.20 392

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 187	0.33 3	0.29 1	0.25 121	0.29 31	0.26 101	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 63	0.16 1	0.28 66	0.36 12	0.32 180	0.15 91	0.20 502	0.26 516	0.34 638	0.24 461	0.24 475

MSAF-DinoV2	1.97 692	0.80 673	10.38 741	0.86 674	0.48 516	1.39 610	0.97 644	2.55 714	1.72 672	1.53 624	1.65 618	3.59 716	2.20 708	5.39 682	3.94 714	0.27 551	0.17 434	0.26 516	0.28 583	0.47 642	0.46 643

G2L-Stereo	0.80 501	0.32 443	0.95 502	0.60 505	0.42 471	0.78 435	0.69 567	1.50 484	1.09 451	1.33 571	1.14 429	1.45 583	0.72 417	2.45 595	1.10 588	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.21 447	0.20 334	0.26 514

AIO-test2	0.57 349	0.28 329	0.63 286	0.61 521	0.58 584	0.79 441	0.51 450	1.18 392	1.40 629	0.63 280	1.15 438	0.51 224	0.43 190	1.09 353	0.35 231	0.21 397	0.17 434	0.26 516	0.30 605	0.20 334	0.19 354

DDVS	0.78 492	0.41 555	0.94 498	0.60 505	0.43 482	1.30 595	0.43 357	1.40 455	0.91 351	1.20 494	1.15 438	1.43 575	0.64 382	2.18 574	0.89 548	0.28 567	0.22 552	0.26 516	0.23 501	0.31 556	0.33 585

test_sample4	0.69 431	0.33 467	0.91 486	0.51 351	0.30 257	0.92 498	0.52 461	1.87 603	1.15 494	1.14 456	1.18 449	0.87 399	0.75 425	1.18 381	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.26 549	0.26 492	0.25 490

CAS++	0.47 250	0.31 424	0.56 240	0.47 250	0.32 313	0.42 105	0.28 125	1.76 566	0.72 278	0.71 298	0.72 266	0.37 130	0.28 66	0.69 188	0.33 202	0.27 551	0.22 552	0.26 516	0.21 447	0.29 537	0.19 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CASS	0.65 404	0.34 492	0.72 358	0.56 453	0.27 175	0.78 435	0.42 333	1.59 513	0.86 329	1.30 547	1.25 478	0.87 399	0.84 477	0.84 259	0.54 416	0.35 625	0.19 481	0.26 516	0.21 447	0.28 526	0.42 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.51 275	0.29 364	0.47 135	0.43 153	0.30 257	0.55 271	0.55 494	1.02 313	0.77 299	0.98 383	0.85 304	0.94 428	0.56 325	0.85 265	0.45 343	0.20 359	0.14 293	0.26 516	0.14 185	0.23 441	0.23 459

dd	0.59 362	0.48 583	0.97 511	0.55 437	0.32 313	0.64 340	0.47 413	1.02 313	1.34 598	0.78 318	0.86 307	0.58 278	0.54 309	1.01 327	0.86 543	0.28 567	0.18 460	0.26 516	0.19 356	0.32 565	0.24 475

RAFT-RH_RVC	1.03 588	0.24 187	0.67 318	0.49 306	0.28 205	0.81 459	0.33 197	0.83 216	1.08 442	2.05 687	4.65 725	1.04 472	0.57 338	5.98 699	0.50 390	0.18 252	0.13 221	0.26 516	0.20 400	0.16 128	0.17 274

Anonymous3	0.61 371	0.44 565	1.11 566	0.59 493	0.49 520	0.93 504	0.65 548	0.93 264	0.81 313	0.72 306	0.88 318	0.65 311	0.69 402	1.06 342	0.53 410	0.35 625	0.30 630	0.26 516	0.26 549	0.31 556	0.27 526

ADLNet	0.85 529	0.36 522	0.89 478	0.85 672	0.72 632	1.24 585	0.76 585	1.82 587	1.36 611	1.52 622	1.35 528	1.27 543	0.99 558	1.23 391	1.15 596	0.27 551	0.20 502	0.26 516	0.25 531	0.28 526	0.30 561

aanetorigin	1.23 623	0.79 670	2.78 701	0.70 611	0.79 660	0.99 524	1.06 660	1.06 347	1.37 615	3.52 729	2.61 692	1.72 634	1.63 668	1.99 554	1.78 662	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.25 531	0.38 601	0.45 639

EDNetEfficient	2.37 708	1.10 698	8.08 733	0.74 635	0.71 630	0.98 523	1.56 701	1.46 474	4.06 740	4.90 744	2.82 698	2.25 680	3.48 731	2.95 620	9.97 745	0.26 535	0.24 580	0.26 516	0.30 605	0.68 686	0.61 682

MSMDNet	0.66 414	0.32 443	0.87 462	0.49 306	0.37 409	0.79 441	0.40 307	1.43 466	1.31 587	1.15 462	1.31 505	1.24 531	0.63 378	0.88 274	0.57 430	0.21 397	0.16 398	0.26 516	0.19 356	0.39 605	0.24 475

DLCB_ROB	0.86 534	0.40 548	0.78 419	0.68 601	0.54 560	1.11 554	0.84 609	1.49 480	1.23 546	1.64 650	1.65 618	1.70 632	0.91 509	1.70 518	1.05 577	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.27 562	0.27 506	0.24 475

zh-mn7	1.70 674	1.21 708	8.30 735	0.69 605	0.53 556	1.45 621	0.84 609	1.70 546	2.09 698	2.41 703	2.67 694	1.68 629	1.23 618	4.49 658	2.87 696	0.30 584	0.26 597	0.27 533	0.27 562	0.31 556	0.35 596

z-mn7	1.56 659	0.84 674	4.36 715	0.71 619	0.51 539	2.60 702	1.04 656	1.73 550	2.70 718	1.53 624	2.99 701	1.94 662	1.34 639	4.78 666	2.41 688	0.29 579	0.24 580	0.27 533	0.24 517	0.34 578	0.31 571

test_sample6	0.71 442	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.82 461	0.58 517	1.79 580	1.15 494	1.14 456	1.33 515	0.91 415	0.79 450	1.31 414	0.74 496	0.27 551	0.21 530	0.27 533	0.29 596	0.28 526	0.27 526

test_sample5	0.69 431	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.11 436	1.25 478	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

DualNet	0.70 435	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.14 456	1.33 515	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

CASnet	0.41 194	0.25 229	0.48 142	0.50 319	0.20 23	0.50 207	0.36 240	0.81 203	0.80 309	0.83 338	0.68 249	0.48 203	0.31 92	0.54 112	0.32 180	0.18 252	0.12 106	0.27 533	0.22 478	0.23 441	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.66 414	0.32 443	0.88 471	0.49 306	0.37 409	0.78 435	0.40 307	1.42 460	1.31 587	1.16 472	1.31 505	1.25 535	0.62 371	0.89 279	0.57 430	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.19 356	0.40 609	0.25 490

LL-Strereo	1.33 636	0.39 541	1.38 611	0.61 521	0.61 598	0.75 415	0.66 554	1.63 526	1.17 507	1.56 634	1.60 605	2.03 673	2.12 704	9.72 758	0.97 568	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.23 501	0.22 411	0.25 490

RAFT	0.64 396	0.30 387	0.73 370	0.59 493	0.33 337	0.68 379	0.58 517	1.04 325	0.76 295	1.08 416	1.19 456	1.65 626	0.93 521	1.06 342	0.56 427	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.24 517	0.22 411	0.17 274

PSMNet-RSSM	0.72 444	0.30 387	0.61 277	0.63 543	0.42 471	0.73 404	0.56 502	1.92 619	1.10 459	1.09 422	1.37 533	1.22 524	0.98 549	1.28 407	0.72 492	0.27 551	0.19 481	0.27 533	0.29 596	0.24 461	0.24 475

DMCA	0.67 425	0.34 492	0.90 483	0.51 351	0.44 491	0.86 481	0.47 413	1.42 460	1.02 407	1.17 481	1.12 418	1.23 529	0.75 425	0.78 232	0.95 563	0.25 510	0.19 481	0.27 533	0.19 356	0.24 461	0.27 526

RTSC	1.29 628	0.73 661	2.44 690	0.83 666	0.57 575	1.85 664	0.65 548	1.88 606	2.00 693	2.20 692	1.66 621	1.60 613	1.26 624	2.33 587	3.92 713	0.32 598	0.23 570	0.27 533	0.29 596	0.37 592	0.37 607

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 498	0.43 562	1.05 545	0.64 552	0.58 584	0.95 508	0.53 469	1.53 499	1.18 515	1.37 583	1.15 438	1.43 575	0.88 498	1.61 499	0.84 538	0.25 510	0.22 552	0.27 533	0.27 562	0.29 537	0.29 548
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	0.74 467	0.48 583	0.87 462	0.57 472	0.44 491	0.79 441	0.54 476	1.73 550	0.96 373	1.38 589	1.27 488	1.24 531	0.73 419	1.43 457	0.73 495	0.34 618	0.28 613	0.27 533	0.26 549	0.31 556	0.31 571

StereoDRNet-Refined	0.80 501	0.41 555	0.88 471	0.62 533	0.42 471	1.33 600	0.48 426	1.52 492	1.17 507	1.45 607	1.44 558	1.44 580	0.90 506	1.26 401	1.24 606	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.24 517	0.25 478	0.28 540
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.39 170	0.26 264	0.61 277	0.59 493	0.33 337	0.62 330	0.36 240	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.36 78	0.45 184	0.37 150	0.53 108	0.48 373	0.24 482	0.18 460	0.28 548	0.33 631	0.21 382	0.19 354

rvit_0105_6	0.53 296	0.37 529	0.98 516	0.65 567	0.38 431	0.51 227	0.51 450	0.77 177	1.20 529	0.54 245	0.55 199	0.65 311	0.53 302	0.94 296	0.44 328	0.32 598	0.32 644	0.28 548	0.24 517	0.28 526	0.21 416

ITSA-stereo	0.82 513	0.36 522	0.82 433	0.54 412	0.31 287	0.80 450	0.47 413	2.17 678	1.67 666	1.13 453	1.13 424	0.94 428	0.86 488	2.46 598	1.00 573	0.26 535	0.23 570	0.28 548	0.27 562	0.28 526	0.36 602

fast-acv-ft	0.94 554	0.44 565	1.40 612	0.58 478	0.51 539	1.77 653	0.69 567	1.36 444	1.42 638	1.29 538	1.86 648	1.74 637	1.25 622	1.52 476	1.38 626	0.26 535	0.28 613	0.28 548	0.28 583	0.27 506	0.26 514

Wz-Net-MNSev	1.11 606	0.58 625	2.23 685	0.66 573	0.71 630	1.95 672	1.46 693	1.98 636	1.45 642	1.79 666	1.43 553	1.49 595	1.33 638	1.97 553	1.42 638	0.27 551	0.23 570	0.28 548	0.28 583	0.34 578	0.31 571

AACVNet	0.86 534	0.35 512	0.79 422	0.82 663	0.39 442	0.76 423	0.49 438	1.61 520	0.81 313	1.08 416	1.33 515	1.30 550	0.93 521	4.34 657	0.74 496	0.25 510	0.21 530	0.28 548	0.22 478	0.29 537	0.25 490

PFNet+	0.59 362	0.28 329	0.77 409	0.53 395	0.30 257	0.59 306	0.31 162	0.92 253	1.14 482	1.33 571	1.10 405	0.79 360	0.57 338	1.31 414	0.49 383	0.25 510	0.17 434	0.28 548	0.26 549	0.21 382	0.25 490

HCRNet	0.70 435	0.39 541	0.73 370	0.60 505	0.59 592	0.76 423	0.35 223	1.22 414	1.13 479	1.02 401	0.99 348	1.02 463	0.76 433	2.19 576	0.70 483	0.28 567	0.19 481	0.28 548	0.23 501	0.25 478	0.23 459

ARAFT	0.77 484	0.36 522	1.49 638	0.51 351	0.31 287	0.90 487	0.82 605	1.90 612	1.06 430	1.62 646	1.24 474	1.02 463	0.64 382	1.84 538	0.50 390	0.18 252	0.14 293	0.28 548	0.27 562	0.17 176	0.16 239

CFNet	0.96 558	0.36 522	1.01 527	0.62 533	0.42 471	0.99 524	0.47 413	1.90 612	1.32 591	0.99 386	1.39 542	1.10 494	0.86 488	5.58 688	0.79 520	0.23 457	0.17 434	0.28 548	0.27 562	0.26 492	0.21 416

NaN_ROB	1.13 611	0.55 613	1.15 575	0.64 552	0.48 516	1.61 636	2.03 727	1.72 549	1.48 645	2.09 689	1.27 488	1.40 570	1.08 585	3.94 647	1.30 615	0.28 567	0.34 651	0.28 548	0.28 583	0.30 547	0.33 585

S0	0.53 296	0.24 187	0.52 189	0.49 306	0.32 313	1.14 560	0.68 562	0.90 248	0.58 216	0.76 309	1.32 512	0.65 311	0.55 317	0.70 194	0.39 280	0.27 551	0.25 590	0.29 559	0.26 549	0.20 334	0.17 274

MultiAttention	4.51 737	0.33 467	0.82 433	0.73 631	0.45 498	30.98 780	4.50 755	2.18 680	1.40 629	1.61 642	2.41 684	2.43 691	0.70 408	38.42 784	1.36 624	0.22 429	0.15 359	0.29 559	0.30 605	0.47 642	0.43 634

w-ln-seven-2	1.18 621	0.61 639	4.25 712	0.68 601	0.61 598	1.20 578	0.93 636	1.63 526	1.35 607	1.66 651	1.53 584	1.47 592	1.37 642	3.00 624	1.74 660	0.25 510	0.24 580	0.29 559	0.26 549	0.33 574	0.28 540

rvit_0105_4	0.56 340	0.38 536	1.06 549	0.66 573	0.38 431	0.53 246	0.53 469	0.84 222	1.17 507	0.56 256	0.61 218	0.72 338	0.59 350	0.98 311	0.45 343	0.32 598	0.33 649	0.29 559	0.25 531	0.29 537	0.23 459

DCVSM-stereo	0.72 444	0.35 512	0.76 401	0.55 437	0.42 471	0.73 404	0.38 274	1.21 406	1.02 407	1.79 666	1.04 379	1.62 615	1.03 571	1.04 337	0.79 520	0.24 482	0.27 605	0.29 559	0.24 517	0.30 547	0.36 602

mmm	0.63 383	0.35 512	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.86 481	0.54 476	1.59 513	0.86 329	1.07 415	1.38 538	0.79 360	0.75 425	0.91 282	0.58 434	0.22 429	0.18 460	0.29 559	0.25 531	0.25 478	0.23 459

StereoVision	0.65 404	0.34 492	0.86 450	0.59 493	0.40 454	0.50 207	0.41 326	1.09 356	0.93 361	0.71 298	2.50 689	0.82 374	0.57 338	1.03 331	0.49 383	0.25 510	0.28 613	0.29 559	0.28 583	0.36 588	0.20 392

LL-Strereo2	0.52 280	0.33 467	0.69 334	0.52 373	0.37 409	0.70 392	0.30 148	1.13 373	0.67 260	0.94 368	0.78 282	0.91 415	0.42 181	1.05 340	0.42 314	0.17 197	0.16 398	0.29 559	0.25 531	0.21 382	0.16 239

WZ-Net	1.95 690	0.95 686	10.10 738	0.86 674	0.78 657	1.69 643	1.60 706	2.20 684	1.98 691	2.08 688	1.93 655	2.30 683	1.97 695	5.30 676	3.17 703	0.34 618	0.26 597	0.29 559	0.31 613	0.51 656	0.47 647

pcwnet_v2	0.97 564	0.37 529	4.33 713	0.62 533	0.54 560	0.79 441	0.45 393	2.02 648	1.58 659	1.42 604	1.64 616	1.09 491	0.79 450	1.24 396	0.67 474	0.32 598	0.25 590	0.29 559	0.27 562	0.37 592	0.35 596

GwcNet	1.08 598	0.51 597	2.33 687	0.79 649	1.18 714	1.76 650	0.70 570	1.68 538	1.47 644	1.41 598	1.64 616	1.74 637	1.04 573	2.20 577	1.41 634	0.30 584	0.29 625	0.29 559	0.27 562	0.30 547	0.35 596

DPSNet	1.69 673	0.59 628	4.33 713	0.70 611	0.57 575	2.02 677	1.62 707	3.35 728	1.78 677	1.48 616	1.38 538	2.17 678	2.84 722	4.77 665	3.66 709	0.48 674	0.31 636	0.29 559	0.25 531	0.64 680	0.48 650

StereoDRNet	0.98 568	0.47 579	1.70 652	0.76 642	0.94 688	1.51 626	0.91 630	1.92 619	1.32 591	1.61 642	1.13 424	1.47 592	0.97 542	1.75 526	1.46 645	0.28 567	0.23 570	0.29 559	0.27 562	0.35 581	0.27 526

PWCDC_ROB	1.29 628	0.75 667	1.33 606	1.05 706	0.88 682	1.73 647	0.52 461	1.89 609	3.28 726	1.29 538	4.88 728	1.22 524	1.46 651	1.77 533	1.45 642	0.60 698	0.26 597	0.29 559	0.25 531	0.52 659	0.37 607

rvit_0105_5	0.58 356	0.39 541	1.05 545	0.66 573	0.37 409	0.58 295	0.56 502	0.94 270	1.18 515	0.64 282	0.68 249	0.75 346	0.63 378	0.88 274	0.50 390	0.32 598	0.32 644	0.30 573	0.27 562	0.28 526	0.25 490

UGAM	1.14 613	0.27 299	0.95 502	0.53 395	0.42 471	0.70 392	0.72 575	0.95 276	1.32 591	0.98 383	1.48 573	1.78 644	0.87 493	9.65 757	0.87 544	0.21 397	0.18 460	0.30 573	0.24 517	0.19 284	0.16 239

ssnet_v2	0.88 539	0.36 522	1.02 534	0.62 533	0.38 431	1.32 598	0.97 644	2.07 658	1.34 598	1.37 583	1.18 449	1.54 603	0.92 512	1.10 356	1.65 656	0.30 584	0.27 605	0.30 573	0.28 583	0.27 506	0.26 514

RAFT + AFF	1.00 575	0.42 559	1.09 561	0.67 585	0.50 527	1.22 582	1.24 677	2.24 687	1.19 524	1.30 547	1.56 595	1.17 514	1.49 656	3.44 641	0.83 535	0.21 397	0.25 590	0.30 573	0.26 549	0.27 506	0.27 526

FADNet-RVC-Resample	0.84 525	0.47 579	2.10 676	0.61 521	0.45 498	1.07 544	0.61 535	1.59 513	1.20 529	1.08 416	0.98 346	1.03 467	0.98 549	2.17 571	0.72 492	0.23 457	0.22 552	0.30 573	0.32 621	0.35 581	0.34 591

SGM_RVC	1.68 672	0.36 522	0.61 277	0.59 493	0.29 230	2.25 688	1.18 673	2.38 703	1.68 668	3.60 731	2.67 694	3.69 718	2.42 715	8.13 743	1.90 669	0.31 591	0.31 636	0.30 573	0.28 583	0.30 547	0.29 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	1.38 643	0.70 658	3.91 711	0.75 639	0.72 632	2.69 708	0.95 641	2.02 648	1.99 692	1.99 683	1.73 630	1.82 648	1.17 601	2.45 595	2.84 695	0.28 567	0.25 590	0.31 579	0.30 605	0.41 612	0.33 585

YMNet	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

YMNet_1	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

ffm	0.72 444	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

ff1	1.37 641	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

mmx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

xxx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

GMStereo_Zeroshot	0.67 425	0.61 639	1.01 527	0.64 552	0.37 409	0.84 476	0.35 223	1.05 333	1.12 465	1.12 438	1.06 384	1.27 543	0.54 309	1.19 382	0.59 437	0.32 598	0.17 434	0.31 579	0.18 328	0.52 659	0.22 439

Wz-Net-SNSev	1.49 651	1.23 711	6.27 726	0.68 601	0.67 619	1.37 605	1.41 689	2.00 640	1.39 624	1.48 616	1.61 609	2.29 682	1.32 636	3.93 646	2.14 682	0.31 591	0.28 613	0.31 579	0.33 631	0.42 618	0.36 602

NINENet	0.77 484	0.37 529	0.78 419	0.62 533	0.51 539	2.34 693	0.42 333	1.83 592	1.04 418	1.14 456	1.23 472	1.03 467	0.62 371	1.24 396	0.70 483	0.28 567	0.23 570	0.31 579	0.21 447	0.26 492	0.25 490

SACVNet	0.85 529	0.46 574	0.85 444	0.81 655	0.56 571	0.80 450	0.79 594	1.68 538	1.12 465	1.34 575	1.33 515	1.25 535	0.94 527	2.39 592	0.76 504	0.34 618	0.26 597	0.31 579	0.29 596	0.35 581	0.44 637

psm_up	0.77 484	0.34 492	0.70 340	0.66 573	0.58 584	1.05 539	0.92 632	1.52 492	1.12 465	1.26 526	1.16 443	1.31 554	1.23 618	1.20 385	0.81 528	0.25 510	0.29 625	0.31 579	0.27 562	0.27 506	0.25 490

FADNet_RVC	0.83 520	0.51 597	1.83 665	0.54 412	0.42 471	1.19 576	0.46 403	1.51 490	1.09 451	0.89 354	1.24 474	0.91 415	0.87 493	2.11 566	1.11 591	0.27 551	0.22 552	0.31 579	0.28 583	0.43 624	0.38 614

FADNet	0.92 549	0.61 639	1.81 661	0.62 533	0.55 567	0.96 514	0.57 513	1.78 574	1.33 595	0.93 363	1.01 358	1.36 564	1.01 562	2.71 611	0.75 501	0.33 607	0.34 651	0.31 579	0.34 638	0.59 672	0.40 618

DRN-Test	1.00 575	0.44 565	1.13 570	0.70 611	0.81 667	1.62 637	0.79 594	2.14 667	1.44 641	1.78 663	1.33 515	1.43 575	1.05 577	2.18 574	1.53 651	0.27 551	0.21 530	0.31 579	0.30 605	0.32 565	0.28 540

zh-sn7	1.76 680	1.38 714	6.58 727	0.74 635	0.72 632	1.78 655	1.31 684	1.88 606	1.56 658	1.86 675	2.47 688	1.81 645	2.08 703	5.12 673	3.80 712	0.32 598	0.32 644	0.32 594	0.32 621	0.44 630	0.40 618

test_sample7	0.74 467	0.37 529	0.76 401	0.52 373	0.35 369	0.91 491	0.67 558	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.31 591	0.28 613	0.32 594	0.31 613	0.33 574	0.29 548

coex-ft	8.13 752	2.13 747	98.04 801	0.67 585	0.53 556	1.71 644	1.56 701	1.65 529	11.11 760	18.17 778	3.75 713	3.88 720	7.61 753	2.98 623	6.49 729	0.30 584	0.30 630	0.32 594	0.31 613	0.66 684	0.50 657

FINET	0.97 564	0.54 608	1.60 646	0.63 543	0.79 660	1.08 546	1.07 661	1.56 509	2.20 701	1.15 462	1.49 575	0.94 428	0.88 498	2.32 586	1.05 577	0.42 654	0.35 663	0.32 594	0.28 583	0.43 624	0.38 614

FADNet-RVC	0.88 539	0.67 649	1.93 669	0.60 505	0.48 516	0.91 491	0.60 531	1.71 548	1.18 515	0.90 356	0.96 336	1.36 564	0.92 512	2.25 581	1.17 600	0.30 584	0.29 625	0.32 594	0.32 621	0.41 612	0.35 596

ADCRef	1.35 638	0.55 613	2.37 689	0.72 623	0.77 654	1.94 671	0.78 590	1.91 616	1.27 567	1.57 638	1.59 604	1.36 564	1.41 644	1.54 482	7.53 734	0.23 457	0.20 502	0.32 594	0.30 605	0.29 537	0.29 548

ADCP+	1.99 694	0.48 583	7.73 731	0.66 573	0.91 683	2.30 691	1.05 658	1.82 587	1.34 598	1.54 630	1.32 512	1.74 637	1.61 666	2.17 571	13.37 758	0.24 482	0.21 530	0.32 594	0.28 583	0.37 592	0.29 548

AdaStereo	0.70 435	0.43 562	0.75 391	0.73 631	0.37 409	0.92 498	0.53 469	1.85 597	1.18 515	1.12 438	1.23 472	1.07 480	0.65 390	0.96 300	0.63 457	0.31 591	0.15 359	0.32 594	0.21 447	0.29 537	0.22 439
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.
SANet	1.88 686	0.57 622	2.18 683	0.63 543	0.40 454	2.80 713	1.57 704	2.39 704	5.88 752	2.36 700	3.57 711	3.72 719	2.97 724	4.74 664	1.76 661	0.34 618	0.30 630	0.32 594	0.29 596	0.48 647	0.37 607

Wz-Net-TNSev	1.88 686	2.08 746	7.66 730	0.67 585	0.64 608	2.42 696	1.83 715	2.33 696	1.74 675	1.57 638	1.56 595	2.58 695	1.90 692	4.86 667	3.12 700	0.39 642	0.37 670	0.33 603	0.37 652	0.53 661	0.58 675

CFNet_pseudo	0.66 414	0.32 443	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.24 531	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.33 603	0.19 356	0.36 588	0.25 490

EDNetEfficientorigin	10.57 760	1.47 723	177.42 802	0.67 585	0.53 556	1.58 633	1.16 671	1.90 612	3.37 728	4.71 743	3.38 707	3.10 711	2.69 721	3.13 631	3.58 708	0.25 510	0.23 570	0.33 603	0.27 562	0.83 695	0.81 702

CFNet-ft	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

STTStereo	0.78 492	0.50 594	1.22 583	0.64 552	0.54 560	0.89 484	0.54 476	1.44 467	1.11 461	1.38 589	1.09 399	1.27 543	0.85 480	1.43 457	0.83 535	0.29 579	0.27 605	0.33 603	0.39 656	0.32 565	0.30 561

PA-Net	1.01 581	0.57 622	1.29 598	0.64 552	0.74 640	1.19 576	0.84 609	1.69 541	1.43 640	1.16 472	1.19 456	1.32 555	1.19 609	3.42 639	1.25 607	0.29 579	0.45 695	0.33 603	0.49 685	0.32 565	0.47 647
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	1.36 639	0.47 579	0.86 450	0.67 585	0.45 498	1.34 602	1.73 710	1.64 528	1.24 552	1.49 618	2.38 681	1.55 605	1.20 612	9.30 751	0.93 555	0.30 584	0.31 636	0.33 603	0.28 583	0.39 605	0.30 561

TDLM	1.06 592	0.44 565	0.79 422	0.63 543	0.50 527	0.89 484	1.44 691	1.48 478	1.26 561	1.12 438	1.40 545	1.08 481	0.98 549	6.65 710	0.78 513	0.33 607	0.21 530	0.33 603	0.26 549	0.37 592	0.24 475

CFNet_RVC	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

XPNet_ROB	0.96 558	0.49 587	1.09 561	0.72 623	0.57 575	1.11 554	1.14 668	1.66 534	1.23 546	1.85 673	1.39 542	1.64 623	1.11 590	1.80 535	1.42 638	0.38 638	0.30 630	0.33 603	0.29 596	0.37 592	0.34 591

AANet	1.64 667	1.27 713	5.08 719	0.67 585	0.65 610	1.41 617	0.84 609	1.92 619	2.90 721	3.11 725	3.20 705	2.91 706	2.06 701	2.49 601	2.10 679	0.42 654	0.29 625	0.34 613	0.30 605	0.45 634	0.45 639

rvit_0105_3	0.63 383	0.44 565	1.08 558	0.72 623	0.40 454	0.64 340	0.71 572	1.03 318	1.17 507	0.82 335	0.70 259	0.80 362	0.70 408	0.91 282	0.56 427	0.35 625	0.34 651	0.34 613	0.32 621	0.27 506	0.28 540

Syn2CoEx	1.14 613	0.69 654	1.66 649	0.80 652	0.67 619	1.40 612	0.88 622	2.06 657	1.54 655	1.25 522	1.58 602	1.42 574	1.50 658	4.09 650	1.40 630	0.36 629	0.32 644	0.34 613	0.29 596	0.29 537	0.34 591

psmorigin	1.52 655	0.69 654	10.52 742	0.68 601	0.59 592	1.13 558	0.70 570	1.57 510	1.19 524	1.99 683	1.79 639	2.26 681	1.47 653	2.09 564	1.36 624	0.39 642	0.40 681	0.34 613	0.33 631	0.43 624	0.56 670

hitnet-ft	0.79 498	0.35 512	0.57 254	0.58 478	0.42 471	0.96 514	0.46 403	1.47 476	1.33 595	1.19 490	1.22 468	1.81 645	0.98 549	1.66 510	0.94 559	0.33 607	0.28 613	0.34 613	0.27 562	0.35 581	0.31 571

FAT-Stereo	1.07 594	0.41 555	1.32 603	0.72 623	0.58 584	1.08 546	0.89 624	1.96 630	1.65 664	1.75 660	1.98 658	2.03 673	1.48 654	2.02 557	1.18 603	0.42 654	0.35 663	0.34 613	0.29 596	0.35 581	0.53 664

ADCL	1.72 678	0.57 622	3.66 707	0.67 585	0.61 598	2.61 705	1.85 716	1.96 630	1.67 666	1.90 679	1.83 643	2.06 676	1.90 692	2.13 567	9.15 744	0.26 535	0.24 580	0.34 613	0.32 621	0.38 601	0.35 596

CVANet_RVC	1.07 594	0.43 562	0.76 401	0.60 505	0.50 527	0.90 487	0.97 644	1.52 492	1.26 561	1.33 571	1.38 538	1.24 531	1.18 606	6.75 716	0.75 501	0.34 618	0.23 570	0.34 613	0.29 596	0.42 618	0.27 526

UCFNet_RVC	0.69 431	0.35 512	0.49 151	0.64 552	0.39 442	0.85 479	0.58 517	1.75 559	1.14 482	0.97 378	1.19 456	1.17 514	0.93 521	0.99 318	0.62 452	0.28 567	0.20 502	0.34 613	0.31 613	0.32 565	0.27 526

DMCA-RVC	0.74 467	0.40 548	1.27 596	0.66 573	0.49 520	0.77 430	0.47 413	1.35 441	1.01 403	1.53 624	1.01 358	1.29 549	0.82 465	1.31 414	0.78 513	0.27 551	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.32 565	0.24 475

S-Stereo	1.15 617	0.46 574	2.17 681	0.81 655	0.80 665	1.21 580	1.19 674	1.93 624	2.02 694	1.47 610	2.11 669	1.57 607	1.17 601	2.05 561	1.41 634	0.40 645	0.40 681	0.35 622	0.31 613	0.44 630	0.70 694

RTS	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

RTSA	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

AnyNet_C32	1.96 691	1.10 698	5.17 720	0.90 689	1.11 703	2.12 684	2.37 738	1.85 597	1.48 645	2.45 704	1.70 627	2.05 675	1.64 669	2.50 602	10.28 750	0.37 633	0.34 651	0.35 622	0.41 662	0.49 650	0.54 666

RYNet	1.17 620	0.49 587	1.24 590	0.70 611	0.97 693	1.71 644	0.92 632	1.91 616	1.46 643	1.38 589	1.14 429	1.88 652	1.30 632	4.24 653	1.87 666	0.26 535	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.55 665	0.54 666

ccs_rob	0.66 414	0.33 467	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.23 529	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.35 622	0.20 400	0.37 592	0.25 490

PWC_ROB	1.24 624	0.76 668	2.46 691	0.72 623	0.78 657	1.15 567	0.49 438	1.75 559	1.92 688	2.31 695	3.07 702	1.59 611	1.40 643	2.46 598	2.10 679	0.33 607	0.22 552	0.35 622	0.24 517	0.38 601	0.41 623

rvit_105_1	0.72 444	0.52 601	1.01 527	0.78 647	0.49 520	0.75 415	0.87 619	1.12 369	1.18 515	0.99 386	0.79 288	0.90 412	0.77 437	1.26 401	0.75 501	0.41 650	0.36 668	0.36 630	0.41 662	0.30 547	0.33 585

GASNet	0.99 570	0.97 687	1.72 655	0.98 700	0.68 625	0.83 467	0.67 558	1.60 517	1.28 572	1.31 557	1.22 468	1.22 524	1.21 615	2.41 593	1.41 634	0.43 660	0.26 597	0.36 630	0.34 638	0.55 665	0.31 571

SGM-ForestM	6.52 746	0.38 536	1.26 593	0.63 543	0.35 369	13.59 758	5.32 756	6.32 753	6.70 754	11.14 765	9.18 756	22.51 780	13.93 767	16.89 768	20.07 768	0.36 629	0.37 670	0.36 630	0.35 644	0.36 588	0.34 591

S	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.54 560	1.03 534	0.58 517	0.94 270	0.80 309	0.95 370	1.42 548	0.56 265	0.71 413	0.60 151	0.41 300	0.38 638	0.20 502	0.37 633	0.36 648	0.22 411	0.17 274

CFNet_ucs	0.70 435	0.33 467	0.88 471	0.50 319	0.43 482	0.74 409	0.44 372	1.60 517	1.29 577	1.22 504	1.54 589	1.09 491	0.63 378	0.99 318	0.59 437	0.25 510	0.20 502	0.37 633	0.21 447	0.40 609	0.28 540

MDST_ROB	1.67 670	0.34 492	1.58 645	0.92 694	0.58 584	4.26 736	1.11 664	2.83 719	1.41 635	4.49 741	2.55 691	1.45 583	0.97 542	7.79 739	1.17 600	0.31 591	0.25 590	0.37 633	0.33 631	0.31 556	0.30 561

PSMNet_ROB	0.90 544	0.52 601	1.17 578	0.72 623	0.61 598	1.27 590	1.12 666	1.76 566	1.12 465	1.09 422	1.28 494	1.45 583	0.89 504	1.65 506	1.42 638	0.33 607	0.25 590	0.37 633	0.39 656	0.35 581	0.29 548

SCION-MonSter(vits)	0.65 404	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	1.40 455	1.21 536	0.28 22	1.36 530	1.10 494	0.78 445	1.22 388	1.81 664	0.23 457	0.18 460	0.38 637	0.40 660	0.41 612	0.31 571

SMOE	0.52 280	0.25 229	0.55 229	0.47 250	0.22 51	0.92 498	0.65 548	0.92 253	0.81 313	0.71 298	1.21 464	0.69 329	0.67 397	0.55 119	0.41 300	0.28 567	0.15 359	0.38 637	0.19 356	0.23 441	0.18 305

PStereo	0.63 383	0.99 691	0.51 175	0.47 250	0.35 369	1.07 544	0.63 543	0.65 119	0.95 367	0.66 289	0.41 105	0.55 251	0.66 394	1.00 324	0.76 504	0.62 701	0.27 605	0.38 637	0.33 631	0.74 692	0.68 692

TCMNet	1.01 581	0.60 637	2.10 676	0.86 674	1.33 723	1.14 560	0.67 558	1.69 541	1.23 546	1.11 436	1.57 599	1.30 550	0.97 542	2.01 556	1.50 649	0.31 591	0.31 636	0.38 637	0.34 638	0.42 618	0.36 602

PSM-AAD	0.79 498	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.28 205	0.77 430	1.24 677	0.99 299	0.91 351	1.66 651	1.57 599	0.81 369	2.19 707	1.65 506	0.44 328	0.19 310	0.14 293	0.38 637	0.32 621	0.21 382	0.70 694

SHD	1.31 632	0.71 660	2.34 688	0.86 674	0.75 650	1.77 653	0.65 548	2.22 685	2.50 712	2.40 702	1.71 628	1.91 657	1.60 665	1.93 549	2.37 687	0.38 638	0.31 636	0.38 637	0.40 660	0.48 647	0.50 657

ADCPNet	1.85 684	0.69 654	8.07 732	0.71 619	0.58 584	2.79 712	1.22 676	1.94 627	1.54 655	1.88 676	1.69 626	2.46 693	2.04 698	2.37 590	6.48 728	0.38 638	0.37 670	0.38 637	0.43 669	0.47 642	0.45 639

NVstereo2D	0.92 549	0.41 555	1.48 636	0.72 623	0.72 632	1.20 578	0.87 619	1.75 559	1.38 619	0.99 386	1.13 424	1.26 539	0.98 549	2.21 578	0.89 548	0.43 660	0.20 502	0.38 637	0.24 517	0.57 668	0.63 684

ETE_ROB	0.96 558	0.64 646	1.16 576	0.69 605	0.48 516	1.14 560	1.13 667	1.77 570	1.19 524	1.91 680	1.45 561	1.73 635	1.05 577	1.60 497	1.14 595	0.32 598	0.26 597	0.38 637	0.34 638	0.39 605	0.41 623

stereogan	1.15 617	0.42 559	1.40 612	0.86 674	0.84 671	2.38 695	0.71 572	1.88 606	1.73 673	1.72 657	1.94 657	2.31 684	1.29 628	2.07 562	1.08 583	0.36 629	0.35 663	0.39 646	0.31 613	0.51 656	0.46 643

ADCMid	1.89 689	0.73 661	5.06 718	0.72 623	0.67 619	2.00 676	1.14 668	1.97 634	1.48 645	2.86 716	1.81 642	2.37 687	2.05 700	2.24 579	10.39 754	0.33 607	0.31 636	0.39 646	0.43 669	0.50 651	0.44 637

WCMA_ROB	1.84 683	0.47 579	1.31 600	0.69 605	0.57 575	2.11 683	1.14 668	1.87 603	1.73 673	4.04 735	6.43 740	5.62 738	3.61 732	2.59 605	1.94 671	0.52 682	0.44 691	0.39 646	0.42 665	0.48 647	0.47 647

SGM-Forest	1.24 624	0.38 536	0.60 272	0.52 373	0.37 409	1.56 631	1.30 683	1.65 529	1.36 611	2.11 690	1.79 639	1.63 620	0.93 521	7.48 729	0.95 563	0.36 629	0.37 670	0.39 646	0.34 638	0.37 592	0.32 579
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 557	0.44 565	0.66 312	0.53 395	0.35 369	1.53 628	1.63 708	1.69 541	1.42 638	2.00 686	1.60 605	1.43 575	1.17 601	1.59 496	0.99 572	0.34 618	0.34 651	0.39 646	0.33 631	0.33 574	0.32 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 396	0.46 574	1.05 545	0.66 573	0.66 615	0.53 246	0.48 426	1.20 405	1.12 465	0.76 309	0.92 326	0.78 356	0.53 302	1.03 331	0.59 437	0.37 633	0.28 613	0.40 651	0.31 613	0.37 592	0.32 579

ADCS	2.25 701	0.99 691	5.55 721	0.81 655	0.74 640	2.19 686	1.80 712	2.27 691	2.14 699	2.80 715	2.13 671	2.40 689	2.03 697	2.64 609	13.69 759	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.45 673	0.58 670	0.56 670

AnyNet_C01	2.26 702	1.78 733	10.22 740	0.93 695	0.74 640	2.92 715	2.20 733	2.29 694	1.80 679	2.53 706	2.41 684	2.71 700	1.73 676	3.41 638	6.72 731	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.42 665	0.67 685	0.63 684

DANet	1.08 598	0.61 639	1.32 603	0.85 672	0.72 632	1.37 605	0.51 450	1.54 502	1.15 494	1.78 663	1.54 589	2.01 670	1.11 590	2.90 619	2.00 674	0.33 607	0.30 630	0.40 651	0.30 605	0.44 630	0.45 639
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	1.41 647	0.59 628	1.26 593	0.70 611	0.50 527	1.76 650	1.78 711	1.77 570	1.90 687	2.35 698	2.32 678	1.92 660	1.94 694	5.56 687	1.49 648	0.43 660	0.35 663	0.40 651	0.41 662	0.43 624	0.41 623

APVNet	1.06 592	0.53 607	1.42 620	0.84 667	0.79 660	1.92 669	0.82 605	1.90 612	1.08 442	1.08 416	1.43 553	1.56 606	1.13 597	3.07 627	1.58 652	0.31 591	0.34 651	0.42 656	0.36 648	0.36 588	0.37 607

SAMSARA	1.55 657	0.84 674	2.61 696	1.22 716	1.07 698	2.50 699	1.93 722	2.05 652	1.89 685	2.75 712	1.66 621	2.81 702	1.69 675	3.08 629	1.97 673	0.46 672	0.51 710	0.42 656	0.46 676	0.58 670	0.59 678

ISRNet	0.80 501	0.33 467	1.07 554	0.81 655	0.66 615	0.60 314	0.34 212	1.19 403	1.13 479	1.59 641	1.53 584	1.35 563	0.77 437	1.27 405	0.94 559	0.39 642	0.34 651	0.43 658	0.38 654	0.34 578	0.49 654

SDNR	1.62 666	0.51 597	2.17 681	0.53 395	0.56 571	3.80 729	0.45 393	1.54 502	1.29 577	1.33 571	2.41 684	1.08 481	0.96 539	11.18 763	1.16 597	0.66 708	0.63 722	0.43 658	0.32 621	0.64 680	0.67 690

Nwc_Net	1.09 601	0.49 587	1.33 606	0.89 687	0.80 665	1.49 625	0.66 554	2.19 681	1.27 567	1.32 561	2.26 676	1.96 665	1.54 659	1.92 546	1.34 620	0.40 645	0.30 630	0.43 658	0.45 673	0.38 601	0.37 607

LALA_ROB	1.01 581	0.59 628	1.16 576	0.67 585	0.51 539	1.63 638	1.26 681	1.69 541	1.38 619	1.81 670	1.37 533	1.94 662	1.02 569	1.58 493	1.38 626	0.37 633	0.27 605	0.43 658	0.37 652	0.43 624	0.37 607

XQC	1.37 641	0.87 679	2.56 695	0.84 667	0.69 627	1.83 662	0.89 624	2.07 658	1.88 684	1.88 676	1.53 584	1.91 657	1.55 661	2.85 616	3.05 698	0.48 674	0.29 625	0.44 662	0.39 656	0.69 687	0.60 681

G-Net	1.66 669	0.63 644	1.56 642	1.11 711	0.74 640	2.98 717	0.91 630	1.55 506	1.22 543	2.76 713	8.18 753	2.32 685	2.53 719	1.92 546	1.87 666	0.48 674	0.44 691	0.45 663	0.31 613	0.60 676	0.57 674

NCC-stereo	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627

Abc-Net	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	1.00 575	0.56 618	1.06 549	0.75 639	0.57 575	1.31 597	1.72 709	1.77 570	1.36 611	1.50 619	1.17 446	1.91 657	1.17 601	1.54 482	1.29 614	0.35 625	0.31 636	0.45 663	0.44 671	0.40 609	0.40 618

MeshStereo	2.26 702	0.56 618	0.92 491	0.61 521	0.49 520	2.60 702	1.02 654	3.18 725	2.05 696	7.40 761	4.98 729	7.58 745	2.98 725	6.37 704	1.96 672	0.43 660	0.43 688	0.45 663	0.39 656	0.43 624	0.42 627
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
FACV-RUCA	0.63 383	0.34 492	0.82 433	0.62 533	0.65 610	0.81 459	0.41 326	1.44 467	1.07 435	0.86 349	1.14 429	0.61 294	0.69 402	0.80 240	0.53 410	0.28 567	0.19 481	0.47 668	0.21 447	0.35 581	0.25 490

CBMV_ROB	0.90 544	0.44 565	0.63 286	0.51 351	0.37 409	1.25 587	0.49 438	1.77 570	1.27 567	1.41 598	2.00 661	1.33 557	1.08 585	2.17 571	0.76 504	0.43 660	0.42 686	0.47 668	0.44 671	0.41 612	0.36 602

RP	1.09 601	0.50 594	1.12 568	0.90 689	1.04 697	1.11 554	0.84 609	1.80 583	1.62 661	1.55 633	2.00 661	1.90 656	1.78 681	1.84 538	1.25 607	0.52 682	0.36 668	0.48 670	0.36 648	0.45 634	0.43 634

NOSS_ROB	1.26 627	0.46 574	0.62 283	0.56 453	0.38 431	1.06 542	0.78 590	1.73 550	1.40 629	1.01 397	1.43 553	1.10 494	0.75 425	10.62 762	0.65 463	0.45 666	0.43 688	0.48 670	0.45 673	0.44 630	0.41 623

AF-Net	1.13 611	0.52 601	1.33 606	0.86 674	0.91 683	1.38 608	0.71 572	2.16 672	1.62 661	1.56 634	2.40 683	1.99 668	1.65 670	1.81 537	1.48 647	0.48 674	0.28 613	0.49 672	0.33 631	0.39 605	0.32 579

TARStereo	7.64 750	0.55 613	10.78 743	0.89 687	1.14 709	14.12 761	16.70 768	12.14 761	14.87 763	13.67 769	15.71 769	19.03 770	13.57 766	8.77 748	6.66 730	0.51 680	0.45 695	0.50 673	0.51 693	1.14 713	1.12 718

FSD	0.54 314	0.52 601	0.65 300	0.62 533	0.50 527	0.54 256	0.58 517	0.65 119	0.53 198	0.54 245	0.52 179	0.56 265	0.52 293	0.57 130	0.55 421	0.51 680	0.47 701	0.50 673	0.49 685	0.50 651	0.49 654

LSM	6.33 745	1.10 698	13.19 746	1.41 724	68.17 793	1.64 640	1.90 720	1.92 619	2.46 708	2.99 719	3.11 703	1.88 652	1.80 683	2.61 607	2.06 677	0.41 650	0.58 719	0.50 673	0.57 700	0.64 680	17.66 780

FC-DCNN v2	2.81 723	0.59 628	0.85 444	0.73 631	0.57 575	2.97 716	1.05 658	3.39 729	2.61 714	6.98 757	7.67 749	10.38 755	6.31 749	5.75 693	3.37 707	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

FC-DCNN	2.72 722	0.59 628	0.86 450	0.73 631	0.57 575	2.91 714	1.04 656	3.01 723	2.60 713	6.83 756	7.64 748	9.92 752	6.33 750	5.21 674	3.14 701	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

SCION-MonSter	0.94 554	0.59 628	1.44 623	0.67 585	1.14 709	1.80 658	0.50 448	1.40 455	1.24 552	1.03 405	1.50 578	1.03 467	0.89 504	1.11 359	2.12 681	0.23 457	0.24 580	0.52 678	0.50 689	0.51 656	0.33 585

FCDSN-DC	2.32 706	0.63 644	0.81 429	0.84 667	0.75 650	2.23 687	0.94 639	2.09 661	1.80 679	5.45 753	7.72 750	7.77 747	6.93 752	3.39 636	1.80 663	0.52 682	0.48 703	0.52 678	0.51 693	0.57 668	0.58 675
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_DS_RVC	1.74 679	0.87 679	3.56 706	0.80 652	0.75 650	3.72 726	2.44 740	1.82 587	1.82 681	1.74 659	1.91 654	1.92 660	1.26 624	7.69 737	1.28 613	0.45 666	0.47 701	0.52 678	0.77 716	0.50 651	0.50 657

DeepPrunerF	1.60 663	0.73 661	5.81 724	0.88 683	1.19 715	0.91 491	0.95 641	2.19 681	5.24 749	1.17 481	1.30 499	1.19 518	1.30 632	4.90 669	1.66 658	0.42 654	0.34 651	0.52 678	0.47 680	0.41 612	0.40 618

MANE	6.19 744	0.59 628	1.03 539	0.93 695	1.22 717	13.38 757	2.69 742	12.81 762	17.94 775	8.21 763	10.82 761	14.72 760	11.68 755	11.39 764	11.90 757	0.59 697	0.50 709	0.52 678	1.76 748	0.55 665	0.54 666

PS-NSSS	0.99 570	0.58 625	0.93 493	0.58 478	0.57 575	0.91 491	0.80 600	1.81 586	1.14 482	1.14 456	1.67 623	1.00 454	0.83 473	4.62 662	0.78 513	0.37 633	0.31 636	0.52 678	0.32 621	0.45 634	0.38 614

1111	3.02 727	0.74 664	9.12 737	0.87 681	0.91 683	3.30 723	4.31 753	2.81 718	2.28 703	3.44 728	3.80 714	3.98 721	4.35 741	8.06 742	8.88 743	0.48 674	0.42 686	0.53 684	0.46 676	0.93 702	0.79 701

BEATNet-Init1	26.87 779	13.43 771	70.68 796	0.91 692	0.68 625	57.02 792	21.06 773	32.82 785	32.67 782	52.12 801	53.61 798	66.05 798	49.56 795	48.79 796	34.71 785	0.49 679	0.44 691	0.53 684	0.53 696	0.63 678	0.59 678

HBP-ISP	0.96 558	0.58 625	0.72 358	0.61 521	0.46 510	1.64 640	0.76 585	1.86 600	1.28 572	1.30 547	1.53 584	0.86 395	0.94 527	3.27 635	0.69 482	0.45 666	0.44 691	0.54 686	0.48 682	0.47 642	0.40 618

edge stereo	1.11 606	0.50 594	1.30 599	0.71 619	0.65 610	1.14 560	0.75 582	1.93 624	1.37 615	1.71 656	1.83 643	2.54 694	1.44 648	2.43 594	1.23 605	0.42 654	0.41 684	0.54 686	0.35 644	0.42 618	0.46 643

STTRV1_RVC	1.58 660	0.68 653	1.96 671	0.88 683	1.12 705	1.57 632	0.90 629	2.25 688	1.75 676	1.29 538	2.02 664	1.40 570	1.22 616	9.77 759	1.31 616	0.81 714	0.33 649	0.54 686	0.49 685	0.73 691	0.52 663

PDISCO_ROB	1.32 635	0.65 647	1.44 623	1.36 720	1.46 726	2.55 700	0.92 632	2.45 708	2.07 697	1.37 583	1.49 575	1.65 626	1.00 560	2.82 613	1.35 623	1.01 719	0.27 605	0.54 686	0.47 680	0.71 689	0.73 697

MSMD_ROB	1.99 694	0.59 628	0.89 478	0.70 611	0.61 598	3.95 731	0.94 639	1.80 583	1.79 678	4.41 739	4.43 719	8.17 748	3.66 733	3.40 637	1.33 618	0.52 682	0.48 703	0.54 686	0.58 701	0.53 661	0.50 657

DGSMNet	1.14 613	0.76 668	2.49 693	0.81 655	0.86 678	1.39 610	1.39 688	2.13 663	1.35 607	1.26 526	1.63 615	1.48 594	0.98 549	1.75 526	1.10 588	0.45 666	0.43 688	0.55 691	0.49 685	0.75 693	0.70 694

MFN_U_SF_RVC	1.52 655	0.84 674	3.42 705	0.87 681	0.66 615	2.56 701	0.95 641	2.36 700	1.70 669	1.98 682	1.86 648	2.45 692	1.79 682	2.95 620	2.58 690	0.52 682	0.48 703	0.55 691	0.59 704	0.59 672	0.61 682

ELAS	2.37 708	0.74 664	1.54 640	0.99 701	0.92 686	4.78 739	2.33 737	3.33 727	3.37 728	5.05 747	4.77 727	3.67 717	4.53 742	3.42 639	4.50 717	0.62 701	0.53 712	0.55 691	0.53 696	0.63 678	0.64 688
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UHP	17.70 770	0.98 690	28.07 778	1.23 717	1.64 729	29.27 775	18.20 770	33.51 786	47.04 796	27.38 782	39.32 789	28.10 782	34.64 781	19.10 771	21.07 769	0.62 701	0.40 681	0.56 694	0.46 676	7.45 765	14.94 779

FBW_ROB	1.71 677	0.62 643	1.45 629	0.67 585	0.61 598	1.81 659	1.08 662	2.52 711	1.70 669	1.77 662	1.73 630	1.98 667	1.25 622	12.57 765	1.84 665	0.34 618	0.37 670	0.56 694	0.38 654	0.45 634	0.43 634

ELAS_RVC	2.48 713	0.74 664	1.90 667	1.05 706	0.92 686	2.76 710	4.01 752	2.76 717	4.11 741	4.69 742	4.63 723	4.62 725	5.96 747	3.97 649	3.96 715	0.63 705	0.53 712	0.56 694	0.52 695	0.64 680	0.63 684
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
2222	1.81 681	0.69 654	3.87 710	0.95 698	0.74 640	2.06 679	2.60 741	1.93 624	1.53 653	1.70 655	2.79 697	5.05 736	1.61 666	4.13 652	3.67 710	0.60 698	0.34 651	0.57 697	0.42 665	0.60 676	0.37 607

ccnet	1.12 608	0.67 649	1.01 527	0.78 647	0.73 639	1.72 646	0.99 649	1.84 596	1.26 561	1.47 610	1.85 647	1.75 640	1.29 628	1.75 526	1.88 668	0.57 693	0.53 712	0.57 697	0.55 698	0.59 672	0.54 666

RGC	1.14 613	0.79 670	1.26 593	0.91 692	0.96 691	1.52 627	0.77 588	1.92 619	1.26 561	1.54 630	1.93 655	2.02 672	1.54 659	2.25 581	1.31 616	0.44 665	0.35 663	0.58 699	0.48 682	0.47 642	0.46 643

PVD	1.70 674	0.84 674	2.26 686	0.94 697	0.83 670	2.48 698	0.97 644	2.59 715	3.35 727	3.01 721	2.77 696	2.34 686	2.47 717	2.67 610	3.14 701	0.47 673	0.45 695	0.59 700	0.48 682	0.59 672	0.75 699

DualNet (step1)	0.83 520	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.57 693	0.28 613	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample9	1.86 685	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 781	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample8	2.19 700	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.82 587	1.15 494	2.26 693	1.30 499	4.94 732	2.52 718	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 781	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

GANetREF_RVC	1.07 594	0.86 678	1.31 600	0.82 663	0.53 556	1.41 617	1.31 684	1.76 566	1.52 651	1.27 529	1.31 505	1.46 587	1.24 621	2.03 558	0.96 567	0.56 692	0.45 695	0.67 704	0.50 689	0.88 701	0.59 678
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
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 697	1.15 705	3.10 702	1.05 706	0.76 653	5.03 742	2.40 739	2.16 672	2.62 715	1.89 678	2.28 677	2.69 699	1.65 670	9.35 753	2.04 675	0.64 706	0.51 710	0.68 705	0.71 713	1.09 712	0.67 690

PASM	1.34 637	0.92 683	2.62 697	0.86 674	0.87 680	1.03 534	1.08 662	1.50 484	1.51 650	1.82 671	1.41 547	1.68 629	1.26 624	4.87 668	1.34 620	0.61 700	0.65 726	0.68 705	0.78 717	0.69 687	0.68 692

MADNet+	2.69 718	3.22 757	11.53 744	1.44 725	1.12 705	3.19 719	1.81 713	2.85 720	2.37 705	1.68 653	2.07 668	2.85 704	2.18 706	7.41 726	5.23 724	0.79 713	0.76 729	0.69 707	0.65 708	0.98 705	0.95 708

nnnnnnn	2.69 718	0.79 670	6.98 729	1.03 705	0.96 691	2.60 702	1.44 691	2.53 712	3.17 725	3.58 730	5.81 732	6.25 740	3.67 734	5.65 690	4.98 721	0.65 707	0.64 723	0.78 708	0.75 714	0.83 695	0.75 699

light-stereo	12.42 765	1.45 721	18.02 758	17.94 769	23.64 777	11.13 753	0.82 605	9.91 758	5.73 750	15.42 774	42.83 790	55.24 795	1.88 689	28.77 782	2.26 684	1.61 730	3.00 764	0.78 708	0.93 727	3.48 749	3.62 757

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 603	1.02 694	1.00 523	0.82 663	0.67 619	1.93 670	0.93 636	1.62 524	1.11 461	1.15 462	1.25 478	1.50 596	0.79 450	1.96 552	0.76 504	1.89 732	0.34 651	0.79 710	0.36 648	1.25 718	0.83 703

dad	0.86 534	0.66 648	1.06 549	0.56 453	0.37 409	0.76 423	0.44 372	1.17 384	1.50 648	1.44 605	1.27 488	1.34 562	0.75 425	2.52 603	0.84 538	0.42 654	0.27 605	0.83 711	0.26 549	0.41 612	0.29 548

MFMNet_re	1.40 646	1.14 704	1.68 650	1.39 722	1.07 698	1.48 623	1.43 690	1.87 603	1.82 681	2.26 693	2.19 673	1.51 598	1.86 688	1.52 476	1.25 607	0.93 717	0.83 732	0.84 712	0.80 718	0.99 707	1.05 715

fsdfsdds	4.69 738	0.92 683	3.39 704	1.17 713	1.02 695	10.40 751	3.81 750	6.28 752	7.20 755	8.04 762	12.16 763	14.15 759	8.24 754	6.36 703	5.03 722	0.52 682	0.48 703	0.85 713	0.65 708	1.65 721	1.48 726

DStereoSA	4.44 736	0.92 683	6.79 728	1.58 728	2.54 746	2.29 690	14.04 767	2.33 696	2.31 704	1.85 673	10.58 760	1.32 555	13.05 763	7.07 720	11.18 756	0.67 709	1.97 756	0.88 714	3.29 758	1.69 722	2.44 743

JetBlue	3.97 732	2.01 741	10.19 739	1.38 721	2.84 751	10.53 752	9.54 757	3.60 732	2.41 707	2.73 711	3.39 708	4.54 724	4.31 739	7.85 741	6.84 732	0.88 715	0.93 742	0.89 715	0.91 725	1.74 723	1.91 732

Consistency-Raft	1.25 626	0.99 691	1.93 669	1.02 704	1.21 716	0.96 514	1.01 653	1.75 559	1.92 688	1.36 580	2.12 670	1.44 580	1.01 562	1.14 369	1.40 630	0.72 711	0.82 731	0.89 715	0.98 732	1.31 720	0.95 708

mmmmmm	2.28 704	0.90 682	4.87 716	0.95 698	0.77 654	4.11 734	1.92 721	2.28 692	4.17 743	3.33 726	3.56 710	3.40 714	2.38 714	3.95 648	4.88 720	0.55 691	0.53 712	0.90 717	0.80 718	0.81 694	0.58 675

DStereoO	1.44 649	1.11 701	1.69 651	1.16 712	0.72 632	1.21 580	1.56 701	1.74 555	1.63 663	1.52 622	1.67 623	1.51 598	3.16 727	1.73 524	1.72 659	2.35 738	0.45 695	0.97 718	0.42 665	2.01 726	0.53 664

anonymity	1.12 608	0.97 687	1.21 581	1.07 709	1.12 705	1.08 546	0.89 624	1.95 629	1.16 504	1.29 538	1.26 485	1.22 524	1.09 588	1.15 370	1.01 574	1.02 721	1.00 744	0.97 718	0.97 730	0.98 705	0.99 710

SPS-STEREO	1.67 670	1.04 695	1.23 585	1.21 715	1.13 708	1.82 661	1.11 664	2.16 672	1.52 651	3.07 723	2.32 678	2.82 703	1.80 683	4.11 651	2.04 675	1.03 722	0.99 743	0.97 718	0.94 728	1.03 710	1.02 711
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.02 585	0.97 687	1.44 623	1.23 717	1.10 701	1.40 612	0.62 538	1.69 541	1.38 619	0.94 368	1.53 584	0.97 445	0.83 473	1.17 379	0.93 555	0.69 710	0.34 651	0.99 721	0.60 705	0.97 704	0.64 688

SGM+DAISY	2.41 711	1.07 696	2.14 680	1.18 714	1.10 701	2.14 685	1.36 687	1.96 630	1.66 665	5.46 754	7.07 744	4.95 733	4.32 740	5.50 684	2.26 684	1.04 723	1.02 746	0.99 721	0.97 730	1.02 708	1.04 713

UDGNet	0.72 444	1.17 707	0.80 428	0.77 645	0.41 465	0.77 430	0.38 274	0.97 290	1.34 598	0.81 329	0.88 318	0.71 337	0.60 354	1.21 387	0.54 416	0.52 682	0.19 481	1.02 723	0.26 549	0.71 689	0.31 571

Anonymous_2	1.30 631	0.55 613	0.82 433	0.52 373	0.58 584	1.01 527	0.64 546	1.25 423	0.97 381	0.96 373	0.78 282	1.33 557	1.29 628	1.03 331	0.74 496	0.62 701	0.64 723	1.06 724	9.63 774	1.16 714	0.49 654

NVStereoNet_ROB	1.88 686	1.07 696	1.45 629	1.07 709	1.17 712	1.47 622	1.48 695	1.89 609	1.93 690	1.94 681	4.67 726	3.08 710	1.80 683	6.51 707	1.65 656	1.06 724	0.86 738	1.08 725	1.32 738	0.93 702	1.26 720
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	3.67 731	1.49 725	2.18 683	1.32 719	1.32 722	4.41 737	1.26 681	3.75 734	9.27 757	3.36 727	6.80 741	4.81 730	13.54 765	6.95 718	4.76 719	0.73 712	0.69 727	1.17 726	2.40 757	1.27 719	1.95 734

WAO-7	2.66 715	1.40 717	1.73 657	1.39 722	1.17 712	3.93 730	1.94 723	4.11 737	3.88 739	2.92 717	5.50 730	4.18 723	3.00 726	7.63 736	3.71 711	1.13 727	1.00 744	1.17 726	1.13 737	1.18 716	1.09 717

GCST	1.08 598	1.47 723	0.93 493	1.73 729	1.14 709	1.30 595	0.31 162	1.33 434	1.16 504	1.29 538	0.97 345	0.98 447	0.49 261	2.08 563	0.46 358	1.19 728	0.70 728	1.30 728	0.85 723	1.02 708	0.89 706

SQANet	1.31 632	0.88 681	1.08 558	1.83 731	1.44 725	1.44 620	0.75 582	1.74 555	1.09 451	1.32 561	1.26 485	1.28 546	1.01 562	1.50 472	0.83 535	2.50 739	0.34 651	1.47 729	0.55 698	2.32 729	1.57 727

otaku	1.60 663	1.11 701	1.21 581	2.20 734	1.56 727	1.97 673	1.24 677	2.07 658	1.36 611	1.44 605	1.62 611	1.73 635	1.19 609	1.73 524	0.98 571	2.89 743	0.57 718	1.74 730	0.60 705	2.78 736	1.94 733

PWCK	2.88 725	2.05 744	5.72 723	2.08 733	1.11 703	3.55 724	3.90 751	2.86 721	3.54 732	3.03 722	3.63 712	3.10 711	2.31 711	8.15 745	3.09 699	2.12 735	0.91 741	1.75 731	0.98 732	2.57 734	1.18 719

Ntro	1.64 667	1.15 705	1.23 585	2.48 740	1.83 731	2.09 682	1.16 671	1.96 630	1.38 619	1.21 498	1.62 611	1.62 615	1.29 628	1.87 543	1.11 591	3.04 744	0.56 717	1.82 732	0.64 707	2.80 737	2.05 735

AnonymousM	0.59 362	1.11 701	0.41 70	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.47 413	1.05 333	0.64 241	0.98 383	0.63 226	0.67 321	0.43 190	0.59 139	0.41 300	0.20 359	0.15 359	1.84 733	0.84 721	0.14 46	0.13 77

MonStereo1	3.14 728	1.66 730	1.81 661	2.43 739	2.32 742	5.80 745	1.58 705	3.52 730	4.70 747	3.09 724	8.22 754	4.76 729	3.36 729	6.52 708	2.29 686	2.33 737	0.61 721	1.91 734	1.05 736	2.44 731	2.34 739

CC-Net-ROB	1.49 651	1.26 712	1.27 596	0.88 683	0.79 660	1.76 650	1.00 651	1.79 580	1.26 561	1.10 430	1.61 609	1.21 522	0.99 558	8.13 743	0.84 538	1.09 725	0.41 684	2.20 735	0.46 676	1.20 717	0.48 650

ACVNet_2	2.43 712	1.41 718	2.04 673	2.62 741	2.24 738	2.63 707	1.88 719	3.31 726	3.01 722	2.19 691	3.45 709	4.62 725	2.04 698	4.50 660	1.47 646	2.55 740	0.64 723	2.22 736	0.84 721	2.69 735	2.29 738

UDG	1.41 647	2.65 752	0.99 517	1.44 725	1.64 729	1.34 602	0.80 600	1.60 517	1.23 546	1.23 510	1.71 628	2.01 670	1.34 639	1.47 468	1.41 634	0.90 716	0.54 716	2.29 737	0.75 714	1.84 724	1.04 713

WAO-6	2.81 723	1.60 729	1.46 631	2.36 738	2.28 740	3.55 724	2.29 736	4.21 738	4.56 746	2.36 700	4.51 720	4.88 731	2.66 720	4.60 661	4.07 716	1.72 731	1.15 750	2.31 738	1.46 744	2.31 728	1.85 731

ACVNet-4b	2.15 698	1.41 718	1.64 647	2.80 742	2.31 741	2.31 692	1.24 677	2.32 695	2.14 699	1.26 526	2.39 682	2.66 698	1.48 654	5.95 698	1.06 579	3.20 748	0.45 695	2.37 739	0.89 724	2.83 740	2.37 740

DDUNet	1.50 653	2.69 753	1.12 568	1.77 730	1.88 732	1.84 663	0.92 632	1.70 546	1.16 504	1.38 589	1.79 639	1.60 613	1.12 593	1.37 437	1.08 583	1.10 726	0.76 729	2.37 739	0.94 728	2.00 725	1.37 722

LVE	3.31 730	1.67 731	1.64 647	2.85 744	2.42 744	3.20 720	2.26 735	4.78 743	5.05 748	2.35 698	6.91 742	6.02 739	2.37 712	9.15 749	2.17 683	3.19 747	1.08 749	2.38 741	1.47 745	2.81 738	2.40 742

RainbowNet	1.97 692	1.76 732	1.57 644	2.81 743	2.21 737	1.98 675	1.81 713	2.54 713	1.89 685	1.50 619	1.84 645	1.96 665	1.65 670	2.14 568	1.25 607	3.33 750	0.85 736	2.39 742	0.98 732	2.82 739	2.22 736

ACVNet_1	2.18 699	1.45 721	1.72 655	2.85 744	2.33 743	2.28 689	1.46 693	3.08 724	2.22 702	1.82 671	2.05 667	3.56 715	1.98 696	3.09 630	1.40 630	3.17 745	0.60 720	2.40 743	0.92 726	2.91 743	2.37 740

WAO-8	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 748	1.53 698	6.09 749	16.46 769	3.94 733	7.84 751	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 728

Venus	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 748	1.53 698	6.09 749	16.46 769	3.94 733	7.84 751	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 728

Dean	2.91 726	1.53 727	2.07 674	2.96 749	2.51 745	3.15 718	2.14 731	4.75 742	4.41 745	2.76 713	6.10 739	5.53 737	2.37 712	2.97 622	1.92 670	3.18 746	0.85 736	2.51 746	1.04 735	2.88 742	2.47 744

JetRed	6.91 748	8.80 763	25.96 774	2.85 744	3.25 755	13.98 760	11.87 764	6.25 751	4.28 744	4.45 740	4.56 721	6.69 741	5.46 744	7.46 728	14.05 760	2.59 741	3.31 765	2.59 747	2.29 756	4.20 756	3.36 754

DispFullNet	2.34 707	2.85 754	3.66 707	3.08 750	2.27 739	1.97 673	0.67 558	2.00 640	1.70 669	2.52 705	2.00 661	2.23 679	5.86 745	3.44 641	1.58 652	1.01 719	0.32 644	2.64 748	1.94 751	2.85 741	2.24 737

IMH-64-1	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 747

IMH-64	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 747

IMH	3.21 729	1.85 738	1.48 636	3.25 751	2.69 749	4.07 733	2.02 726	4.41 740	3.80 737	2.72 710	7.11 745	4.75 728	2.92 723	5.92 696	2.55 689	3.85 758	0.88 739	2.78 751	1.36 741	3.19 747	2.59 746

TorneroNet-64	5.30 743	2.03 742	1.74 658	3.43 754	2.81 750	10.09 750	2.12 730	9.10 757	17.12 774	4.96 746	9.27 757	10.72 757	3.70 735	9.20 750	4.55 718	3.31 749	0.84 733	2.88 752	1.55 746	3.49 750	3.04 750

TorneroNet	10.70 762	2.03 742	1.82 663	3.43 754	3.01 752	43.83 784	2.22 734	8.87 756	67.47 802	7.17 760	27.36 777	10.68 756	3.85 738	8.67 747	7.65 738	3.59 752	0.88 739	3.04 753	1.57 747	3.71 751	3.17 751

UNDER WATER-64	5.27 742	2.32 748	8.78 736	3.93 760	3.54 758	7.61 746	3.03 748	5.84 748	14.19 762	4.04 735	4.04 717	9.39 751	6.26 748	5.93 697	8.48 741	3.60 753	1.51 753	3.13 754	1.88 749	4.29 758	3.61 755

KSHMR	8.75 753	2.06 745	2.11 678	3.53 756	3.11 753	4.13 735	2.69 742	5.60 746	61.37 801	3.00 720	55.83 799	4.98 735	2.45 716	4.49 658	2.61 693	3.46 751	1.55 754	3.14 755	1.94 751	3.72 752	3.18 752

UNDER WATER	5.08 741	2.33 749	5.55 721	3.94 761	3.51 757	5.20 743	2.72 744	5.61 747	16.52 771	3.84 732	4.60 722	9.21 750	5.89 746	5.90 695	8.66 742	3.75 754	1.34 751	3.18 756	1.88 749	4.33 759	3.61 755

ktn	4.70 739	2.38 750	2.12 679	3.76 757	3.24 754	4.85 740	2.95 747	5.52 745	7.37 756	4.07 737	19.32 773	7.46 744	3.47 730	7.39 725	2.95 697	4.04 759	1.85 755	3.26 757	2.22 755	3.08 744	2.65 749

notaker	3.98 733	2.40 751	2.68 698	3.82 759	3.27 756	3.97 732	2.14 731	4.78 743	3.45 730	4.12 738	6.94 743	7.65 746	3.26 728	7.82 740	5.30 725	4.04 759	1.41 752	3.36 758	2.10 754	3.88 753	3.31 753

HanzoNet	11.04 763	3.62 758	8.10 734	4.08 762	3.55 759	4.90 741	2.73 745	7.19 754	10.10 758	31.86 791	28.92 779	21.96 779	36.36 784	18.08 770	10.17 747	7.94 770	3.32 766	3.47 759	3.31 759	7.06 764	4.04 758

MADNet++	5.01 740	3.14 755	4.91 717	4.55 763	3.94 760	5.20 743	4.41 754	4.40 739	4.13 742	4.95 745	6.08 738	4.74 727	5.37 743	9.40 754	10.67 755	4.65 761	4.15 768	3.97 760	3.34 760	4.09 755	4.08 759

DStereoRT	1.36 639	0.32 443	1.41 618	0.67 585	0.50 527	2.07 680	0.60 531	1.44 467	0.91 351	1.37 583	1.44 558	0.73 341	1.30 632	6.39 705	0.90 551	0.23 457	0.17 434	4.29 761	1.94 751	0.24 461	0.20 392

TCMNet-wrong-test	10.31 755	11.40 767	14.84 749	20.96 774	18.45 766	13.80 759	10.76 763	15.78 764	3.53 731	5.20 748	5.52 731	16.26 765	12.61 758	7.51 730	10.15 746	7.43 766	2.37 757	4.31 762	3.43 761	11.36 769	10.61 765

zzzz4	10.56 759	11.89 769	15.95 756	21.17 775	19.03 770	14.33 765	10.58 759	16.24 768	3.67 735	5.38 751	5.93 737	16.23 764	12.58 757	7.55 734	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 768

noway1	10.55 758	11.90 770	15.90 755	21.17 775	19.04 771	14.32 764	10.58 759	16.25 769	3.67 735	5.37 750	5.92 736	16.18 763	12.57 756	7.55 734	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 768

noway4	10.57 760	11.82 768	15.74 754	21.37 777	19.02 769	14.35 766	10.72 762	15.85 766	3.82 738	5.34 749	5.85 733	16.62 767	12.73 761	7.51 730	10.29 751	7.45 769	2.57 762	4.33 765	3.51 763	11.47 773	11.08 770

noway2	10.40 757	10.97 764	15.08 751	20.56 771	18.94 767	14.22 763	10.66 761	15.84 765	3.63 734	5.40 752	5.90 735	16.26 765	12.75 762	7.52 732	10.27 748	7.37 765	2.47 759	4.33 765	3.54 767	11.37 770	10.96 767

noway3	10.35 756	11.00 766	15.02 750	20.39 770	18.94 767	14.12 761	10.56 758	15.98 767	3.54 732	5.46 754	5.85 733	16.09 762	12.69 760	7.52 732	10.27 748	7.32 764	2.42 758	4.36 767	3.53 766	11.32 768	10.69 766

DGTPSM_ROB	13.01 766	8.23 761	21.87 764	9.51 765	18.10 764	11.56 755	32.01 778	10.63 759	16.20 767	7.03 758	19.48 774	10.15 753	16.66 769	9.83 760	22.42 771	4.75 762	8.68 772	5.37 768	10.25 777	6.16 762	11.36 771

DPSMNet_ROB	13.02 767	8.23 761	21.91 765	9.53 766	18.11 765	11.56 755	32.02 779	10.64 760	16.23 768	7.05 759	19.49 775	10.16 754	16.66 769	9.85 761	22.43 772	4.77 763	8.68 772	5.38 769	10.26 778	6.17 763	11.36 771

DPSimNet_ROB	11.20 764	4.98 760	35.43 779	2.90 747	4.52 761	7.89 747	17.09 769	4.66 741	6.06 753	14.89 773	10.93 762	17.29 768	36.81 786	13.18 766	15.68 764	2.86 742	6.29 771	5.75 770	5.09 770	3.91 754	7.70 763

tt	6.58 747	0.26 264	6.10 725	3.77 758	2.16 734	11.55 754	19.63 771	13.33 763	5.74 751	2.96 718	2.65 693	4.97 734	6.33 750	3.81 645	7.24 733	9.15 771	11.32 780	5.89 771	6.24 772	6.03 761	2.55 745

USTest	14.33 768	14.94 772	21.04 763	17.44 768	16.05 763	23.26 768	33.84 780	21.73 771	11.80 761	9.36 764	10.14 758	15.97 761	13.20 764	17.28 769	22.43 772	3.78 757	5.01 769	6.17 772	6.16 771	9.25 767	7.72 764

PML	51.67 792	36.25 783	13.28 747	7.46 764	20.81 774	108.69 801	232.22 804	8.72 755	27.82 781	87.01 802	269.67 804	69.67 799	61.95 798	24.76 781	14.20 761	9.74 775	3.40 767	9.62 773	4.70 769	18.74 779	4.72 762

iinet-test	17.98 771	18.06 773	23.82 770	20.87 772	19.70 772	26.55 769	35.70 781	25.04 775	15.93 764	13.33 767	13.25 764	20.58 771	17.79 771	20.62 772	25.11 776	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 773

IINet	17.98 771	18.06 773	23.81 769	20.87 772	19.70 772	26.55 769	35.70 781	25.04 775	15.93 764	13.33 767	13.25 764	20.58 771	17.79 771	20.62 772	25.11 776	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 773

DPSM_ROB	19.08 773	19.14 776	25.17 772	22.15 779	20.85 775	28.17 772	37.82 784	26.56 777	16.85 772	14.14 770	14.84 767	21.70 774	18.75 774	21.87 775	26.55 780	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 776

DPSM	19.08 773	19.14 776	25.17 772	22.15 779	20.85 775	28.17 772	37.82 784	26.56 777	16.85 772	14.14 770	14.84 767	21.70 774	18.75 774	21.87 775	26.55 780	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 776

Selective-IGEV-i1pa	19.94 775	26.52 781	23.52 767	2.94 748	1.59 728	31.97 782	20.54 772	30.88 781	25.25 776	23.87 779	27.58 778	33.01 783	26.91 780	32.38 783	25.47 778	20.69 788	5.85 770	12.49 778	4.43 768	3.35 748	19.48 781

fast-reg	37.99 780	38.31 784	50.02 785	45.00 791	43.04 788	57.29 793	76.35 791	53.18 789	33.49 783	28.15 783	29.55 784	41.27 787	35.82 783	42.63 787	52.86 789	19.57 780	18.63 785	20.88 779	20.79 782	28.20 781	24.79 782

Hybrid-DGEV	38.35 784	38.46 788	50.28 786	44.82 790	41.90 785	56.66 786	76.35 791	53.24 791	33.80 787	28.29 785	29.84 786	43.58 788	37.86 792	43.84 792	53.39 792	20.34 784	18.69 786	21.06 780	21.00 783	28.25 784	25.34 784

RAFT-FEzeroshot	38.32 781	38.45 786	50.28 786	44.74 786	41.87 783	56.68 787	76.38 794	53.24 791	33.76 785	28.29 785	29.37 781	43.69 792	37.66 788	43.83 789	53.41 793	20.32 782	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.25 784	25.35 786

RAFT-FE	38.32 781	38.45 786	50.28 786	44.74 786	41.87 783	56.68 787	76.38 794	53.24 791	33.76 785	28.29 785	29.37 781	43.69 792	37.66 788	43.83 789	53.41 793	20.32 782	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.25 784	25.35 786

FlowAnything	38.37 785	38.41 785	50.38 790	44.76 789	41.94 786	56.64 785	76.34 790	53.28 795	34.23 790	28.25 784	29.72 785	43.60 789	37.79 791	43.83 789	53.38 791	20.39 786	18.71 791	21.07 781	21.14 789	28.23 782	25.29 783

CasAABBNet	38.33 783	38.46 788	50.35 789	44.75 788	41.84 782	56.68 787	76.37 793	53.22 790	33.83 788	28.31 788	29.54 783	43.62 791	37.71 790	43.84 792	53.41 793	20.30 781	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.24 783	25.34 784

Selective-RAFT-Error	38.39 786	38.47 790	50.44 791	44.73 785	41.97 787	56.68 787	76.38 794	53.24 791	33.92 789	28.34 789	29.85 787	43.60 789	38.20 793	43.75 788	53.34 790	20.38 785	18.70 787	21.09 785	21.05 784	28.30 787	25.43 788

LSM0	42.82 790	38.75 791	50.81 792	47.07 792	109.38 803	57.00 791	76.02 789	53.74 796	33.71 784	29.02 790	30.41 788	43.87 794	37.22 787	43.91 794	53.54 796	20.52 787	18.62 784	21.10 786	21.11 788	28.41 788	42.22 792

ASD4	15.85 769	10.99 765	19.63 760	10.21 767	11.70 762	19.24 767	31.10 777	19.35 770	10.68 759	11.14 765	10.18 759	12.59 758	12.64 759	14.74 767	24.83 775	12.93 779	9.94 779	26.83 787	19.40 781	16.23 778	12.70 778

zzzz2	57.17 796	57.86 797	75.47 797	67.94 793	62.74 791	84.92 797	114.99 799	79.18 797	50.68 797	42.39 792	44.33 792	61.67 796	53.81 796	65.07 797	79.30 797	30.51 789	28.15 793	31.78 788	32.01 790	42.61 792	38.08 790

noway5	57.17 796	57.86 797	75.47 797	67.94 793	62.74 791	84.92 797	114.99 799	79.18 797	50.68 797	42.39 792	44.33 792	61.67 796	53.81 796	65.07 797	79.30 797	30.51 789	28.15 793	31.78 788	32.01 790	42.61 792	38.08 790

Selective-IGEV-i16pa	97.29 802	136.83 803	17.95 757	1.52 727	1.00 694	188.16 803	3.63 749	183.02 804	169.43 804	88.01 803	178.60 802	119.35 804	191.45 804	226.33 804	135.51 801	131.38 803	17.89 783	32.25 790	3.46 762	2.02 727	117.94 803

LRCNet_RVC	22.74 776	32.10 782	21.97 766	29.84 781	26.23 778	4.42 738	0.81 603	22.66 772	2.02 694	26.93 781	29.26 780	23.06 781	15.59 768	23.84 777	18.88 767	31.75 791	19.90 792	34.65 791	32.13 792	30.54 789	28.32 789

zzzzzz3	61.80 799	59.14 799	84.88 799	83.84 795	80.20 796	82.87 796	99.25 797	85.10 799	52.26 799	43.57 794	48.41 796	77.21 801	69.20 800	65.22 799	79.68 800	33.72 795	28.30 795	35.17 792	34.66 793	50.16 795	43.13 793

zzz1	61.79 798	59.16 800	84.91 800	83.86 796	80.22 797	82.74 795	99.25 797	85.15 800	52.28 800	43.59 795	48.47 797	77.02 800	69.19 799	65.23 800	79.63 799	33.72 795	28.30 795	35.17 792	34.66 793	50.16 795	43.13 793

HaxPig	38.92 787	41.40 792	41.64 780	29.95 782	32.27 779	28.90 774	27.60 774	29.73 780	37.71 791	43.82 796	43.87 791	33.17 784	35.56 782	41.53 785	40.37 787	43.94 797	47.51 801	45.82 794	47.08 796	42.38 790	44.15 796

AVERAGE_ROB	40.43 788	42.37 793	42.73 781	36.96 784	35.58 781	30.50 776	27.61 775	36.71 788	38.39 792	44.91 797	44.36 794	37.45 786	36.70 785	41.88 786	40.35 786	45.43 798	46.81 800	47.11 795	46.35 795	42.51 791	43.87 795

MEDIAN_ROB	42.00 789	44.40 794	44.29 784	35.15 783	34.95 780	31.28 781	29.60 776	35.88 787	40.02 793	47.20 800	46.64 795	37.37 785	38.48 794	44.35 795	42.45 788	48.03 799	49.39 802	49.71 796	49.03 797	45.14 794	46.65 797

U	9.45 754	0.21 83	0.58 262	0.47 250	53.11 790	61.27 794	0.24 76	0.70 148	0.52 191	0.36 113	0.28 37	0.29 53	0.35 134	0.33 6	0.26 68	0.19 310	0.11 40	60.50 797	8.88 773	0.17 176	0.13 77

Anonymous_1	43.04 791	18.73 775	24.79 771	21.81 778	46.26 789	27.80 771	37.60 783	28.08 779	16.14 766	14.66 772	14.30 766	20.65 773	17.88 773	21.56 774	25.94 779	117.93 802	8.92 776	100.65 798	126.50 800	158.64 804	12.08 775

RSGM-EC	88.84 800	82.86 801	51.22 793	105.38 797	99.51 801	94.51 799	125.67 801	90.02 801	46.43 794	45.14 798	57.50 800	101.22 802	88.55 801	154.40 801	153.26 802	105.54 800	59.55 803	113.88 799	53.02 798	92.89 802	56.17 798

acva	88.84 800	82.86 801	51.22 793	105.38 797	99.51 801	94.51 799	125.67 801	90.02 801	46.43 794	45.14 798	57.50 800	101.22 802	88.55 801	154.40 801	153.26 802	105.54 800	59.55 803	113.88 799	53.02 798	92.89 802	56.17 798

FADE		4.78 759		1.89 732	1.92 733							4.13 722				188.09 804	2.77 763	123.78 801	127.92 801	1.06 711

xxxxx1	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 782	25.60 777	17.75 775	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 778	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 800

tt_ll	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 782	25.60 777	17.75 775	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 778	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 800

ff	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 782	25.60 777	17.75 775	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 778	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 800

test_example2	192.40 803	210.76 804	206.48 803	199.83 804	204.73 804	172.94 802	183.52 803	133.93 803	133.41 803	191.38 804	196.19 803	187.13 805	178.77 803	205.33 803	208.00 804	222.09 805	238.72 805	186.54 805	190.54 805	227.34 805	170.31 804

ccccc	497.63 804	492.34 805	595.97 804	530.87 805	530.37 805	478.08 804	442.62 805	491.76 805	343.70 805	448.18 805	520.80 805	476.12 806	550.57 805	541.64 805	605.32 805	663.49 806	459.54 806	353.94 806	309.79 806	586.66 806	530.90 805

Low-res two-view benchmark