Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 54	0.19 180	0.09 63	0.08 2	0.14 127	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 48	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.13 90	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 95	0.08 45	0.40 410	0.27 616	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 480	0.08 501	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 226	0.18 537	0.40 410	0.27 616	0.26 671	0.46 637	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

anonymous	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.10 140	0.08 2	0.14 127	0.16 27	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 140	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 148	0.15 7	0.11 204	0.10 19	0.13 90	0.15 18	0.08 1	0.12 110	0.10 48	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.09 4	0.14 127	0.10 2	0.14 57	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 58	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.16 89	0.11 75	0.15 163	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 135	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 135	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

test410_97500	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.14 57	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 306	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 85	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 95	0.12 306	0.17 80	0.22 393	0.10 140	0.15 71	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.20 221	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

small-0shot	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 238	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 116	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 58	0.07 4	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.12 110	0.16 184	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.17 36	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.12 144	0.08 19	0.15 85	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 90	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 95	0.07 4	0.19 116	0.15 7	0.16 519	0.10 19	0.12 46	0.26 207	0.23 263	0.13 148	0.11 62	0.10 70	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 58	0.08 45	0.23 181	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 188	0.07 4	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.21 102	0.19 163	0.77 705	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 25	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 161

111111	0.11 58	0.07 4	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.13 35	0.11 28	0.22 120	0.15 76	0.11 75	0.12 87	0.12 144	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.06 161

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 116	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 54	0.17 59	0.08 30	0.16 119	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.07 3	0.15 71	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

AIO_rvc	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.13 168	0.08 19	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

DEFOM-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.14 12	0.16 89	0.11 75	0.10 48	0.09 36	0.08 19	0.21 248	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.08 30	0.09 4	0.13 90	0.24 163	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 361	0.72 731	0.70 622	0.17 59	0.08 30	0.15 71	0.15 184	0.18 49	0.16 89	0.13 148	0.12 87	0.09 36	0.08 19	0.16 116	0.13 194	0.35 719	0.04 2	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.23 686

AIO-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.16 89	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

Selective-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

rgla	0.10 11	0.11 242	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 159	0.16 54	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.11 204	0.06 1	0.13 90	0.13 10	0.15 76	0.10 45	0.11 62	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 238	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 107	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 116	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.23 143	0.21 217	0.16 231	0.22 282	0.10 70	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 95	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.24 163	0.20 195	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

BStereo	0.13 145	0.10 159	0.42 445	0.18 116	0.11 204	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

Anonymus123	0.14 188	0.10 159	0.42 445	0.18 116	0.11 204	0.36 577	0.14 127	0.28 246	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 76	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 95	0.12 306	0.21 148	0.18 116	0.11 204	0.24 384	0.12 46	0.19 63	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.11 108	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

GSStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.17 59	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

GS-Stereo							0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

Replicate-Monster	0.12 95	0.10 159	0.32 296	0.16 26	0.08 30	0.17 162	0.10 12	0.22 120	0.19 163	0.11 75	0.10 48	0.10 70	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 351

AdaDepth	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.13 90	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.09 36	0.09 45	0.19 197	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

S2M2_XL	0.10 11	0.09 97	0.21 148	0.14 3	0.10 140	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 62	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.14 179	0.13 107	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

2.5w	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.20 85	0.15 76	0.12 110	0.13 107	0.10 70	0.09 45	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.12 285	0.14 49	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 58	0.09 97	0.13 1	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.11 28	0.23 143	0.15 76	0.14 179	0.12 87	0.08 6	0.09 45	0.21 248	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

LG-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.18 341	0.21 102	0.18 143	0.11 75	0.17 203	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

HART	0.15 226	0.11 242	0.30 270	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.16 238	0.30 284	0.19 163	0.15 202	0.25 319	0.17 259	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.07 409	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.06 161

GREAT-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.25 206	0.16 26	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.17 36	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 486
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 188	0.11 242	0.25 206	0.19 180	0.12 285	0.15 71	0.16 238	0.30 284	0.22 237	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.09 45	0.24 294	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.06 161

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 90	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

AIO_test	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.15 71	0.17 290	0.19 63	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

GIP-stereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.29 263	0.18 143	0.11 75	0.16 184	0.13 168	0.09 45	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

mms	0.13 145	0.11 242	0.19 116	0.19 180	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.17 203	0.14 202	0.09 45	0.24 294	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

RAStereo	0.13 145	0.12 306	0.27 228	0.22 393	0.11 204	0.15 71	0.18 341	0.23 143	0.23 263	0.13 148	0.17 203	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.05 37

U	1.00 727	0.09 97	0.21 148	0.21 319	3.68 762	6.12 768	0.14 127	0.21 102	0.21 217	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	5.42 776	2.90 774	0.07 202	0.06 161

RSM++	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.20 259	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

RSM	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.23 143	0.18 143	0.13 148	0.13 107	0.15 224	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

testlalala	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

CAS	0.15 226	0.07 4	0.21 148	0.41 702	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.15 202	0.19 236	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 194	0.29 712	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.14 595

EGLCR-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.13 90	0.27 223	0.21 217	0.13 148	0.10 48	0.15 224	0.09 45	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 80	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.08 15	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

flow	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.17 135	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

LGCAT	0.11 58	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.12 131	0.11 528	0.11 601	0.05 1	0.06 172	0.05 7	0.12 551

DNS	0.26 514	0.30 654	0.18 100	0.17 59	0.10 140	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.12 110	0.17 203	0.13 168	0.10 95	0.70 627	0.37 591	0.08 318	0.14 644	0.08 283	0.05 81	1.01 750	0.80 749

quiztm	0.15 226	0.15 473	0.25 206	0.22 393	0.14 422	0.17 162	0.17 290	0.33 324	0.21 217	0.18 270	0.21 268	0.14 202	0.10 95	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

LiteMatch*	0.11 58	0.07 4	0.22 165	0.16 26	0.10 140	0.13 35	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

DN	0.15 226	0.08 45	0.27 228	0.19 180	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.24 281	0.14 179	0.16 184	0.18 272	0.10 95	0.21 248	0.13 194	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.10 486

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 188	0.21 582	0.47 498	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.07 263

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 188	0.19 554	0.70 622	0.17 59	0.12 285	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.10 45	0.12 87	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.05 7	0.07 263

LACA3	0.10 11	0.10 159	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.14 12	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.10 70	0.10 95	0.16 116	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 11	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.13 90	0.17 36	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 159	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.18 49	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.11 108	0.10 95	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.11 14	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DLNR-FE	10.45 775	12.13 784	19.94 787	106.10 805	23.12 794	0.14 49	0.13 90	3.28 762	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.41 769	0.06 266	0.07 176	0.07 258	40.22 804	0.06 161

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.18 116	0.10 140	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

asda	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.10 140	0.16 119	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.09 36	0.10 95	0.18 165	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.13 107	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.12 46	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

LG-G	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

SCV	0.14 188	0.14 434	0.24 192	0.21 319	0.11 204	0.15 71	0.16 238	0.31 296	0.18 143	0.11 75	0.15 163	0.13 168	0.10 95	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161

StereoAnything_RVC	0.13 145	0.37 685	0.36 357	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 221	0.10 7	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 676	0.05 37

castereo++	0.13 145	0.10 159	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.27 439	0.13 90	0.23 143	0.23 263	0.11 75	0.13 107	0.16 247	0.10 95	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.19 390	0.22 120	0.16 89	0.14 179	0.11 62	0.13 168	0.10 95	0.24 294	0.18 358	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161
1: 1. 1
tt45	0.14 188	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.23 361	0.18 341	0.22 120	0.17 120	0.15 202	0.13 107	0.14 202	0.10 95	0.30 416	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

ours_stereo	0.13 145	0.11 242	0.23 181	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.18 341	0.20 85	0.19 163	0.13 148	0.18 227	0.14 202	0.10 95	0.23 278	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.18 116	0.13 370	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 248	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 610	0.24 692

RAFT-Stereo-weight	0.15 226	0.09 97	0.26 216	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.29 358	0.24 335	0.20 253	0.19 292	0.10 95	0.18 165	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

CAS++	0.16 243	0.12 306	0.27 228	0.18 116	0.12 285	0.17 162	0.15 184	0.42 455	0.24 281	0.19 278	0.18 227	0.13 168	0.10 95	0.21 248	0.12 131	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.08 345	0.10 459	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 188	0.11 242	0.32 296	0.19 180	0.11 204	0.18 190	0.17 290	0.20 85	0.22 237	0.14 179	0.24 307	0.15 224	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

MSKI-zero shot	0.17 265	0.09 97	0.43 459	0.20 259	0.11 204	0.21 303	0.15 184	0.32 308	0.21 217	0.23 320	0.24 307	0.23 356	0.10 95	0.31 423	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

DLNR_Zeroshot_test	10.44 774	12.10 783	19.93 786	106.08 804	23.66 795	0.14 49	0.13 90	3.22 761	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.36 768	0.06 266	0.07 176	0.07 258	39.70 803	0.06 161

CES	0.14 188	0.08 45	0.19 116	0.17 59	0.22 637	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.14 179	0.17 203	0.14 202	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.18 645

XX-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.83 655	0.26 588	0.17 544	0.23 361	0.13 90	0.40 426	0.18 143	0.20 287	0.41 516	0.31 470	0.10 95	0.32 430	0.12 131	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

GELT-Stereo	0.13 145	0.09 97	0.16 54	0.20 259	0.14 422	0.14 49	0.15 184	0.33 324	0.23 263	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.05 7	0.05 37

DNSM	0.28 547	0.28 638	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.13 168	0.11 138	0.75 648	0.63 674	0.08 318	0.13 633	0.06 59	0.05 81	1.14 752	0.81 750

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 145	0.11 242	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.19 63	0.17 120	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.08 351

DF	0.13 145	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.10 140	0.17 162	0.15 184	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.22 282	0.19 292	0.11 138	0.20 221	0.14 233	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

aanet-new-60k	0.12 95	0.11 242	0.32 296	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.11 108	0.11 138	0.19 197	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 95	0.12 306	0.28 245	0.19 180	0.08 30	0.17 162	0.15 184	0.22 120	0.18 143	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 58	0.10 159	0.26 216	0.18 116	0.09 63	0.14 49	0.14 127	0.20 85	0.13 36	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.20 259	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.12 144	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 58	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.15 71	0.16 238	0.23 143	0.15 76	0.10 45	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.08 351

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 95	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.13 35	0.16 238	0.25 185	0.21 217	0.11 75	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.04 1	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 145	0.11 242	0.38 386	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.23 143	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WQFJA1++	0.44 659	0.07 4	0.63 594	0.18 116	0.13 370	0.15 71	0.11 28	0.20 85	0.11 14	2.05 757	0.12 87	0.23 356	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 768	0.07 263

gasm-f	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.19 236	0.10 70	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.09 383	0.08 351

Zero-FE251	0.14 188	0.09 97	0.24 192	0.17 59	0.09 63	0.20 269	0.13 90	0.20 85	0.14 57	0.61 685	0.13 107	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

4w-stereo	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.08 6	0.11 138	0.16 116	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.17 162	0.09 4	0.22 120	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.09 36	0.11 138	0.19 197	0.13 194	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.14 147	0.08 6	0.11 138	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.12 110	0.19 236	0.15 224	0.11 138	0.13 17	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.06 161

MM-Stereo_test2	0.15 226	0.10 159	0.44 469	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.21 474	0.27 223	0.22 237	0.15 202	0.16 184	0.13 168	0.11 138	0.20 221	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.05 37

HUF	0.15 226	0.11 242	0.38 386	0.17 59	0.11 204	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.20 195	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.11 138	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.20 695	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 595

AIO-test2	0.20 361	0.20 567	0.36 357	0.26 588	0.15 486	0.22 336	0.16 238	0.42 455	0.42 529	0.16 231	0.29 362	0.15 224	0.11 138	0.26 345	0.13 194	0.18 668	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.07 202	0.07 263

SMoEStereo_RVC	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.19 63	0.19 163	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.11 138	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

999	0.14 188	0.08 45	0.24 192	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.24 163	0.18 143	0.13 148	0.16 184	0.14 202	0.11 138	0.36 464	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

GCAP-BAT	0.21 382	0.08 45	1.22 708	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

IGEV-Stereo++	0.11 58	0.08 45	0.15 25	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.10 12	0.22 120	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

Occ-G	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.19 390	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.19 236	0.21 322	0.11 138	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161

Pointernet	0.13 145	0.07 4	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.12 46	0.31 296	0.24 281	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

MaDis-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.26 216	0.19 180	0.14 422	0.16 119	0.13 90	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.14 147	0.14 202	0.11 138	0.17 135	0.17 329	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

UniTT-Stereo	0.14 188	0.10 159	0.30 270	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.13 90	0.19 63	0.18 143	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.11 138	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.06 161

CASnet	0.14 188	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.22 311	0.20 253	0.15 224	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.11 528	0.09 457	0.08 294	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 361	0.08 45	1.14 703	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

4D-IteraStereo	0.17 265	0.16 502	0.50 526	0.21 319	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.28 246	0.28 339	0.23 320	0.20 253	0.20 308	0.11 138	0.19 197	0.14 233	0.06 53	0.04 2	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.06 161

GLC_STEREO	0.15 226	0.10 159	0.24 192	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.23 143	0.27 320	0.17 251	0.20 253	0.17 259	0.11 138	0.23 278	0.16 296	0.07 142	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

CREStereo++_RVC	0.15 226	0.08 45	0.26 216	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.13 90	0.22 120	0.30 375	0.21 301	0.30 378	0.13 168	0.11 138	0.16 116	0.15 269	0.07 142	0.04 2	0.06 59	0.15 639	0.06 114	0.05 37
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
AnonStereo	0.16 243	0.12 306	0.30 270	0.20 259	0.12 285	0.18 190	0.14 127	0.36 380	0.24 281	0.19 278	0.17 203	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

GEAR-Net	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

FAST (zero-shot)	0.14 188	0.10 159	0.22 165	0.23 454	0.26 671	0.14 49	0.15 184	0.23 143	0.15 76	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.09 540	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.09 426

over-8	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.20 259	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

over-9	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.20 85	0.11 14	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Anonymus	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.19 180	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.09 19	0.14 202	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

PhaseNet	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.16 247	0.12 175	0.19 197	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

aanet-new-90k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.11 62	0.09 36	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 95	0.10 159	0.27 228	0.19 180	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.21 102	0.15 76	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-34k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 95	0.11 242	0.35 337	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.07 202	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.15 76	0.13 148	0.16 184	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.08 30	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.19 163	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 95	0.12 306	0.27 228	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 95	0.10 159	0.21 148	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.21 102	0.17 120	0.12 110	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 95	0.09 97	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.21 102	0.20 195	0.10 45	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 652

Foundation-i1b	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.15 163	0.17 259	0.12 175	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 145	0.08 45	0.22 165	0.15 7	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.24 163	0.25 297	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 119	0.10 12	0.20 85	0.14 57	0.09 18	0.10 48	0.09 36	0.12 175	0.13 17	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.19 116	0.19 180	0.16 519	0.12 28	0.15 184	0.18 49	0.18 143	0.11 75	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.23 278	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.21 662	0.06 161

zero-FE	0.16 243	0.08 45	0.81 648	0.19 180	0.18 566	0.12 28	0.15 184	0.19 63	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.21 248	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.19 650	0.06 161

3w_stereo	0.12 95	0.11 242	0.18 100	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.07 2	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 95	0.08 45	0.14 9	0.18 116	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

S2M2_L	0.13 145	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.12 285	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 195	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.12 175	0.15 85	0.14 233	0.13 589	0.09 540	0.09 385	0.10 505	0.11 510	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.07 3	0.17 162	0.13 90	0.18 49	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.11 53	0.08 318	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.04 1

MM-Stereo_test3	0.17 265	0.12 306	0.29 259	0.23 454	0.14 422	0.19 226	0.22 504	0.39 412	0.36 455	0.16 231	0.24 307	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.06 161

tg	0.16 243	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.15 184	0.34 337	0.24 281	0.20 287	0.25 319	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

WCG-NET	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.08 30	0.18 190	0.17 290	0.21 102	0.28 339	0.18 270	0.21 268	0.15 224	0.12 175	0.18 165	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

model_zeroshot	0.17 265	0.11 242	0.39 402	0.20 259	0.12 285	0.24 384	0.15 184	0.34 337	0.22 237	0.30 442	0.20 253	0.22 334	0.12 175	0.24 294	0.14 233	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

WCG-NET（raft）	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.17 59	0.08 30	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.26 309	0.18 270	0.19 236	0.20 308	0.12 175	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 652

IGEV++	0.13 145	0.10 159	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 265	0.13 380	0.24 192	0.19 180	0.13 370	0.24 384	0.17 290	0.30 284	0.37 466	0.43 625	0.17 203	0.13 168	0.12 175	0.19 197	0.15 269	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

ff7	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

IGEVStereo-DCA	0.14 188	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

ffff	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

rrr	0.17 265	0.11 242	0.57 567	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.22 237	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

11t	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

LL-Strereo2	0.18 291	0.18 537	0.39 402	0.22 393	0.12 285	0.24 384	0.13 90	0.31 296	0.23 263	0.24 335	0.20 253	0.24 371	0.12 175	0.26 345	0.15 269	0.06 53	0.06 266	0.12 567	0.09 457	0.08 294	0.07 263

anonymousdsp	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

ProNet	0.14 188	0.12 306	0.25 206	0.19 180	0.11 204	0.19 226	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.13 107	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.07 263

CroCo-Stereo Lap2	0.15 226	0.15 473	0.28 245	0.25 553	0.18 566	0.11 21	0.19 390	0.28 246	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

ccc-4	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

IGEV-Stereo	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.26 358	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

test_1	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

CroCo-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.24 192	0.25 553	0.11 204	0.11 21	0.18 341	0.32 308	0.23 263	0.12 110	0.12 87	0.18 272	0.12 175	0.14 39	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161
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
iRaftStereo_RVC	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.20 287	0.25 319	0.18 272	0.12 175	0.20 221	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

TANstereo	0.15 226	0.09 97	0.28 245	0.16 26	0.08 30	0.25 404	0.14 127	0.23 143	0.28 339	0.24 335	0.30 378	0.16 247	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

XX-TBD	0.15 226	0.18 537	0.28 245	0.22 393	0.10 140	0.22 336	0.15 184	0.22 120	0.27 320	0.22 311	0.26 331	0.14 202	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

test_xeample3	0.16 243	0.11 242	0.56 564	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.20 195	0.16 231	0.12 87	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.07 263

EE1	0.14 188	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.32 308	0.21 217	0.16 231	0.14 147	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

over-6	0.12 95	0.13 380	0.19 116	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.11 28	0.26 207	0.16 89	0.10 45	0.10 48	0.10 70	0.13 227	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

TS12	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.14 179	0.19 236	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-78k	0.13 145	0.11 242	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.16 89	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.13 227	0.18 165	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 95	0.13 380	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.09 36	0.13 227	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

aanet-new-32k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 95	0.11 242	0.23 181	0.22 393	0.09 63	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.19 163	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.13 227	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 95	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.15 184	0.26 207	0.20 195	0.11 75	0.12 87	0.10 70	0.13 227	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 95	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.13 370	0.20 269	0.16 238	0.23 143	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.13 227	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 226	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.14 422	0.20 269	0.11 28	0.29 263	0.32 401	0.24 335	0.22 282	0.17 259	0.13 227	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

PSi22	0.14 188	0.13 380	0.29 259	0.19 180	0.09 63	0.17 162	0.12 46	0.28 246	0.23 263	0.13 148	0.14 147	0.22 334	0.13 227	0.29 400	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 161

Foundation-i1c-attn	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.17 120	0.13 148	0.15 163	0.16 247	0.13 227	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1a	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 190	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.16 231	0.16 184	0.18 272	0.13 227	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 145	0.07 4	0.16 54	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.16 238	0.32 308	0.22 237	0.15 202	0.17 203	0.20 308	0.13 227	0.14 39	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

NLSM3	0.13 145	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.24 281	0.11 75	0.15 163	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 11	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 19	0.14 202	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.18 291	0.10 159	0.65 604	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

GASTEREO	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.23 454	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.19 197	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

MSCF	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.22 393	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 145	0.14 434	0.19 116	0.26 588	0.09 63	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.18 143	0.12 110	0.11 62	0.10 70	0.13 227	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

AIO-test1	0.19 340	0.14 434	0.41 435	0.27 616	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.39 412	0.36 455	0.17 251	0.26 331	0.18 272	0.13 227	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.06 114	0.09 426

fffy	0.14 188	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

rvit_stereo_0081_aga	0.16 243	0.14 434	0.28 245	0.21 319	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.23 143	0.24 281	0.17 251	0.21 268	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.14 233	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0080	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

trnet	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.15 7	0.07 3	0.21 303	0.12 46	0.24 163	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.15 224	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

MyStereo07	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.29 263	0.21 217	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.13 227	0.25 325	0.13 194	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

AE-Stereo	0.17 265	0.11 242	0.31 286	0.24 512	0.14 422	0.23 361	0.18 341	0.34 337	0.29 358	0.15 202	0.25 319	0.21 322	0.13 227	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

whm_eth	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

IGEV_Zeroshot_test	0.18 291	0.10 159	0.65 604	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

MIM_Stereo	0.18 291	0.12 306	0.38 386	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.35 361	0.25 297	0.27 368	0.35 448	0.23 356	0.13 227	0.27 365	0.16 296	0.06 53	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.06 161

GCAP-Stereo	0.14 188	0.14 434	0.33 314	0.20 259	0.09 63	0.21 303	0.10 12	0.26 207	0.20 195	0.18 270	0.19 236	0.15 224	0.13 227	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.06 161

LoS	0.14 188	0.08 45	0.27 228	0.16 26	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.26 207	0.26 309	0.15 202	0.18 227	0.18 272	0.13 227	0.22 268	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 188	0.09 97	0.25 206	0.21 319	0.09 63	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.18 270	0.23 293	0.16 247	0.13 227	0.22 268	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

test_4	0.18 291	0.12 306	0.34 326	0.23 454	0.12 285	0.18 190	0.22 504	0.26 207	0.24 281	0.24 335	0.47 588	0.22 334	0.13 227	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.07 202	0.05 37

test_3	0.18 291	0.11 242	0.32 296	0.24 512	0.11 204	0.22 336	0.25 571	0.31 296	0.31 389	0.25 345	0.18 227	0.23 356	0.13 227	0.25 325	0.19 392	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

TRStereo	0.19 340	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.52 582	0.28 339	0.20 287	0.19 236	0.21 322	0.13 227	0.24 294	0.13 194	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.06 114	0.06 161

CREStereo	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.14 3	0.08 30	0.22 336	0.15 184	0.25 185	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.14 202	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161
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
over v1	0.11 58	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.14 265	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

aanet-new-14k	0.12 95	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.08 30	0.13 35	0.14 127	0.25 185	0.21 217	0.12 110	0.15 163	0.09 36	0.14 265	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

Selective-IGEV-i16pc	0.33 594	0.10 159	1.71 735	0.21 319	0.14 422	0.74 699	0.31 631	0.42 455	0.41 521	0.21 301	0.32 403	0.26 405	0.14 265	0.71 631	0.19 392	0.14 614	0.10 575	0.08 283	0.09 457	0.11 510	0.11 527

NLMM1	0.19 340	0.12 306	0.16 54	0.23 454	0.18 566	0.24 384	0.20 443	0.59 655	0.65 675	0.18 270	0.17 203	0.13 168	0.14 265	0.25 325	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

FE-Mocha	0.16 243	0.10 159	0.33 314	0.19 180	0.13 370	0.19 226	0.15 184	0.35 361	0.22 237	0.24 335	0.24 307	0.20 308	0.14 265	0.17 135	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

DA	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

GGEV	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

FlowAnything_test	0.14 188	0.11 242	0.21 148	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.15 202	0.13 107	0.15 224	0.14 265	0.18 165	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.09 426

DVStereo	0.14 188	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.14 127	0.24 163	0.21 217	0.21 301	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 265	0.10 159	0.39 402	0.23 454	0.11 204	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.06 161

rvit_stereo_0081	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0082	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

MoCha-V2	0.13 145	0.08 45	0.26 216	0.23 454	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.16 89	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.14 265	0.20 221	0.11 53	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

RAFT-Test	0.17 265	0.10 159	0.38 386	0.19 180	0.12 285	0.25 404	0.17 290	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.29 362	0.27 416	0.14 265	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

AnonymousM	0.17 265	0.19 554	0.24 192	0.18 116	0.10 140	0.18 190	0.17 290	0.30 284	0.23 263	0.26 358	0.20 253	0.18 272	0.14 265	0.19 197	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.38 718	0.15 639	0.06 114	0.05 37

test-1	0.17 265	0.11 242	0.40 410	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.34 337	0.26 309	0.20 287	0.24 307	0.22 334	0.14 265	0.16 116	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.08 351

sCroCo_RVC	0.18 291	0.14 434	0.49 515	0.27 616	0.18 566	0.22 336	0.17 290	0.27 223	0.23 263	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.14 265	0.21 248	0.15 269	0.10 480	0.11 601	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

PMTNet	0.15 226	0.08 45	0.23 181	0.15 7	0.09 63	0.23 361	0.16 238	0.25 185	0.23 263	0.17 251	0.21 268	0.16 247	0.14 265	0.22 268	0.13 194	0.29 712	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

R-Stereo Train	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

RAFT-Stereo	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod	0.16 243	0.12 306	0.19 116	0.20 259	0.10 140	0.24 384	0.17 290	0.25 185	0.21 217	0.18 270	0.29 362	0.19 292	0.15 285	0.27 365	0.16 296	0.09 425	0.10 575	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

ManiGeoR	0.18 291	0.15 473	0.55 557	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HLf10	0.18 291	0.15 473	0.55 557	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HLf8	0.19 340	0.16 502	0.55 557	0.15 7	0.12 285	0.24 384	0.14 127	0.40 426	0.31 389	0.20 287	0.26 331	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.17 329	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

TestStereo_HLe17	0.19 340	0.17 522	0.64 602	0.16 26	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.40 426	0.30 375	0.19 278	0.25 319	0.17 259	0.15 285	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

aanet-new	0.13 145	0.11 242	0.30 270	0.20 259	0.13 370	0.20 269	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.15 285	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

Hybrid-DGEV-03	0.20 361	0.14 434	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.26 428	0.16 238	0.31 296	0.27 320	0.32 482	0.58 642	0.23 356	0.15 285	0.23 278	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.06 161

WQFJX1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.23 454	0.17 544	0.24 384	0.19 390	0.58 649	0.52 630	0.16 231	0.16 184	0.14 202	0.15 285	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161

NLSM1	0.17 265	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.18 566	0.25 404	0.17 290	0.47 511	0.40 509	0.16 231	0.21 268	0.13 168	0.15 285	0.21 248	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

water-stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.14 127	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.23 293	0.15 224	0.15 285	0.12 9	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

xyz-stereo-finetune	0.16 243	0.12 306	0.23 181	0.16 26	0.08 30	0.23 361	0.20 443	0.29 263	0.31 389	0.19 278	0.22 282	0.19 292	0.15 285	0.29 400	0.20 415	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.06 161

EKT-Stereo	0.38 630	0.12 306	0.38 386	0.42 703	3.88 764	0.21 303	0.17 290	0.35 361	0.28 339	0.20 287	0.20 253	0.23 356	0.15 285	0.28 380	0.16 296	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

LoS_RVC	0.13 145	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.19 236	0.12 144	0.15 285	0.17 135	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 551

anonymousdsp2	0.17 265	0.10 159	0.28 245	0.20 259	0.11 204	0.25 404	0.17 290	0.41 441	0.31 389	0.23 320	0.23 293	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.07 263

CIPLG	0.21 382	0.21 582	0.55 557	0.23 454	0.15 486	0.25 404	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.33 426	0.22 334	0.15 285	0.26 345	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

IPLGR_C	0.21 382	0.22 597	0.60 580	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

ACRE	0.21 382	0.20 567	0.62 591	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

Pruner-Stereo	0.19 340	0.11 242	0.34 326	0.29 643	0.12 285	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.32 403	0.25 383	0.15 285	0.24 294	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.09 426

cross-raft	0.17 265	0.12 306	0.41 435	0.23 454	0.10 140	0.20 269	0.24 553	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.29 443	0.15 285	0.17 135	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

raft+_RVC	0.18 291	0.14 434	0.32 296	0.21 319	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.38 400	0.34 425	0.21 301	0.28 348	0.20 308	0.15 285	0.24 294	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

RALCasStereoNet	0.18 291	0.15 473	0.33 314	0.21 319	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.31 296	0.25 297	0.21 301	0.29 362	0.22 334	0.15 285	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.10 575	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

RALAANet	0.19 340	0.18 537	0.37 366	0.23 454	0.14 422	0.23 361	0.13 90	0.37 392	0.29 358	0.28 381	0.26 331	0.25 383	0.15 285	0.26 345	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.06 161

GMStereo	0.19 340	0.25 616	0.40 410	0.21 319	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.29 263	0.40 509	0.25 345	0.23 293	0.16 247	0.15 285	0.25 325	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 265	0.10 159	0.40 410	0.20 259	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.36 380	0.30 375	0.23 320	0.21 268	0.26 405	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 265	0.10 159	0.37 366	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.32 308	0.28 339	0.23 320	0.23 293	0.27 416	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

S0	0.18 291	0.13 380	0.21 148	0.23 454	0.11 204	0.33 541	0.26 585	0.27 223	0.21 217	0.21 301	0.26 331	0.20 308	0.16 310	0.19 197	0.17 329	0.12 568	0.11 601	0.14 616	0.14 629	0.10 459	0.07 263

GGDA	0.18 291	0.14 434	0.33 314	0.17 59	0.10 140	0.20 269	0.16 238	0.33 324	0.31 389	0.22 311	0.28 348	0.19 292	0.16 310	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

WQFJA1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

WQFJX	0.18 291	0.10 159	0.17 80	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.18 341	0.53 594	0.45 565	0.17 251	0.16 184	0.14 202	0.16 310	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.08 501	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

NLMM	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NLCSM	0.19 340	0.12 306	0.18 100	0.24 512	0.19 593	0.24 384	0.21 474	0.42 455	0.40 509	0.19 278	0.18 227	0.14 202	0.16 310	0.47 509	0.19 392	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

castereo	0.14 188	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.10 140	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.13 148	0.18 227	0.16 247	0.16 310	0.15 85	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

rvit_stereo_0083	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.17 290	0.22 120	0.34 425	0.16 231	0.21 268	0.19 292	0.16 310	0.21 248	0.16 296	0.11 528	0.10 575	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_ft	0.17 265	0.14 434	0.30 270	0.25 553	0.14 422	0.17 162	0.21 474	0.28 246	0.26 309	0.16 231	0.19 236	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.17 329	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.07 263

tt1	0.18 291	0.14 434	0.35 337	0.23 454	0.11 204	0.30 500	0.19 390	0.35 361	0.44 553	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

plain	0.17 265	0.13 380	0.43 459	0.21 319	0.13 370	0.16 119	0.17 290	0.27 223	0.22 237	0.16 231	0.26 331	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.07 263

StereoVision	0.22 418	0.18 537	0.37 366	0.27 616	0.17 544	0.23 361	0.22 504	0.38 400	0.31 389	0.20 287	0.51 606	0.22 334	0.16 310	0.28 380	0.18 358	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.13 614	0.10 459	0.07 263

MIF-Stereo (partial)	0.16 243	0.10 159	0.34 326	0.21 319	0.15 486	0.15 71	0.13 90	0.28 246	0.25 297	0.17 251	0.26 331	0.15 224	0.16 310	0.25 325	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.08 351

AEACV	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.17 203	0.13 168	0.16 310	0.16 116	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

Any-RAFT	0.17 265	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.42 455	0.30 375	0.24 335	0.27 340	0.27 416	0.16 310	0.21 248	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

DCRE	0.20 361	0.13 380	0.40 410	0.21 319	0.15 486	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.22 311	0.80 689	0.23 356	0.16 310	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.07 409	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

knoymous	0.17 265	0.09 97	0.32 296	0.17 59	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.27 416	0.16 310	0.23 278	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.09 383	0.09 426

DisPM	0.19 340	0.10 159	0.35 337	0.23 454	0.13 370	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.29 358	0.33 497	0.34 437	0.23 356	0.16 310	0.33 437	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.11 527

RAFT+CT+SA	0.21 382	0.18 537	0.33 314	0.25 553	0.18 566	0.23 361	0.29 615	0.40 426	0.36 455	0.24 335	0.38 482	0.18 272	0.16 310	0.32 430	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.12 585	0.09 383	0.09 426

dd	0.22 418	0.26 627	0.40 410	0.22 393	0.12 285	0.25 404	0.21 474	0.32 308	0.44 553	0.29 410	0.28 348	0.25 383	0.16 310	0.30 416	0.25 508	0.12 568	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

PFNet+	0.20 361	0.10 159	0.37 366	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.19 390	0.29 263	0.34 425	0.33 497	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.32 430	0.17 329	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.12 551

NF-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

OCTAStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

PSM-softLoss	0.21 382	0.10 159	0.39 402	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

KMStereo	0.21 382	0.10 159	0.39 402	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

RE-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

TVStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

RAFT-345	0.21 382	0.10 159	0.46 490	0.22 393	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.26 207	0.25 297	0.27 368	0.66 668	0.21 322	0.16 310	0.55 550	0.21 442	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

rafts_anoy	0.18 291	0.15 473	0.35 337	0.22 393	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.23 320	0.25 319	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.08 351

sAnonymous2	0.20 361	0.21 582	0.58 572	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

CroCo_RVC	0.20 361	0.21 582	0.58 572	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

EAI-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.33 314	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.46 697	0.46 501	0.20 195	0.25 345	0.50 600	0.17 259	0.16 310	0.24 294	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.10 505	0.06 114	0.07 263

monster_256*512	0.17 265	0.12 306	0.18 100	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.29 358	0.19 278	0.22 282	0.24 371	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

Weightmod_eth	0.16 243	0.11 242	0.20 134	0.21 319	0.13 370	0.20 269	0.18 341	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.25 319	0.19 292	0.17 342	0.25 325	0.14 233	0.16 645	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.05 37

SE	0.16 243	0.14 434	0.19 116	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.20 287	0.27 340	0.15 224	0.17 342	0.15 85	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.08 351

SMOE	0.17 265	0.11 242	0.21 148	0.20 259	0.09 63	0.26 428	0.21 474	0.30 284	0.23 263	0.21 301	0.27 340	0.21 322	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.12 567	0.07 258	0.11 510	0.07 263

TestStereo_HL2	0.18 291	0.14 434	0.34 326	0.17 59	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.29 362	0.19 292	0.17 342	0.39 478	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

Selective-IGEV-i1	0.21 382	0.10 159	0.31 286	0.23 454	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.46 501	0.42 529	0.27 368	0.32 403	0.33 489	0.17 342	0.25 325	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.09 426

depthmonostereo	0.14 188	0.09 97	0.19 116	0.19 180	0.08 30	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.23 263	0.16 231	0.18 227	0.14 202	0.17 342	0.19 197	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DFGA-Net	0.23 436	0.24 611	0.49 515	0.22 393	0.15 486	0.25 404	0.17 290	0.39 412	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.21 322	0.17 342	0.59 578	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

rvit_0105_6	0.19 340	0.14 434	0.34 326	0.23 454	0.14 422	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.37 466	0.18 270	0.22 282	0.23 356	0.17 342	0.26 345	0.17 329	0.15 629	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

GCST	0.47 667	0.60 722	0.57 567	1.04 749	0.48 718	0.38 592	0.11 28	0.40 426	0.32 401	0.41 609	0.34 437	0.29 443	0.17 342	0.46 505	0.19 392	0.69 737	0.42 732	0.79 742	0.62 744	0.62 728	0.46 724

GMStereo_Zeroshot	0.24 467	0.21 582	0.45 482	0.26 588	0.13 370	0.28 459	0.15 184	0.39 412	0.35 442	0.37 559	0.43 547	0.40 561	0.17 342	0.34 444	0.20 415	0.12 568	0.07 409	0.13 589	0.07 258	0.16 610	0.09 426

RCA-Stereo	0.16 243	0.09 97	0.25 206	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.35 442	0.20 287	0.25 319	0.17 259	0.17 342	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

RAFT_CTSACE	0.21 382	0.16 502	0.41 435	0.25 553	0.15 486	0.22 336	0.24 553	0.32 308	0.28 339	0.33 497	0.51 606	0.29 443	0.17 342	0.32 430	0.13 194	0.06 53	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.06 161

IPLG	0.21 382	0.15 473	0.53 547	0.21 319	0.12 285	0.28 459	0.17 290	0.42 455	0.30 375	0.33 497	0.32 403	0.15 224	0.17 342	0.50 522	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

GMOStereo	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

error version	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

test-v	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

Patchmatch Stereo++	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351
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
ROB_FTStereo_v2	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

ROB_FTStereo	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

HUI-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.22 268	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

iGMRVC	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

RAFT-RH_RVC	0.25 495	0.11 242	0.45 482	0.21 319	0.12 285	0.25 404	0.14 127	0.27 223	0.27 320	0.38 574	1.15 716	0.23 356	0.17 342	0.57 565	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.06 114	0.07 263

iRAFT	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

CRE-IMP	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.11 204	0.24 384	0.17 290	0.29 263	0.21 217	0.27 368	0.26 331	0.24 371	0.17 342	0.23 278	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.10 486

test-2	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

s12784h	0.17 265	0.09 97	0.26 216	0.18 116	0.07 3	0.32 530	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.23 320	0.25 319	0.18 272	0.17 342	0.25 325	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

raftrobust	0.16 243	0.13 380	0.29 259	0.22 393	0.15 486	0.19 226	0.13 90	0.32 308	0.26 309	0.26 358	0.20 253	0.19 292	0.17 342	0.21 248	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 265	0.14 434	0.32 296	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.25 345	0.33 426	0.20 308	0.17 342	0.19 197	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

AFF-stereo	0.18 291	0.15 473	0.32 296	0.21 319	0.10 140	0.18 190	0.18 341	0.33 324	0.27 320	0.25 345	0.37 467	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

DIP-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.33 314	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.12 46	0.42 455	0.25 297	0.27 368	0.32 403	0.21 322	0.17 342	0.25 325	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.08 351
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLF11	0.19 340	0.14 434	0.54 550	0.15 7	0.12 285	0.21 303	0.12 46	0.37 392	0.24 281	0.20 287	0.29 362	0.18 272	0.18 373	0.37 467	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.09 426

Reg-Stereo(zero)	0.16 243	0.07 4	0.36 357	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.14 127	0.28 246	0.24 281	0.22 311	0.20 253	0.24 371	0.18 373	0.21 248	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 495	0.14 434	0.95 679	0.21 319	0.27 675	0.20 269	0.19 390	0.48 524	0.25 297	0.26 358	0.55 629	0.34 499	0.18 373	0.25 325	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.12 585	0.12 551	0.12 551

MyStereo8	0.22 418	0.15 473	0.63 594	0.21 319	0.17 544	0.31 516	0.16 238	0.36 380	0.32 401	0.28 381	0.36 458	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.28 534	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.12 551

MyStereo06	0.20 361	0.12 306	0.57 567	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.40 426	0.21 217	0.30 442	0.24 307	0.31 470	0.18 373	0.22 268	0.18 358	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

ACVNet-DCA	0.18 291	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

1test111	0.19 340	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

cc1	0.18 291	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HH	0.18 291	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

HanStereo	0.18 291	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

Selective-RAFT	0.17 265	0.12 306	0.30 270	0.24 512	0.10 140	0.29 481	0.15 184	0.32 308	0.31 389	0.17 251	0.17 203	0.21 322	0.18 373	0.28 380	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.06 161

NRIStereo	0.18 291	0.11 242	0.35 337	0.23 454	0.11 204	0.24 384	0.20 443	0.29 263	0.26 309	0.26 358	0.25 319	0.25 383	0.18 373	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

PSM-adaLoss	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

RAFT-IKP	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

Anonymous3	0.23 436	0.18 537	0.63 594	0.27 616	0.18 566	0.41 611	0.23 531	0.43 469	0.35 442	0.23 320	0.27 340	0.20 308	0.18 373	0.27 365	0.18 358	0.12 568	0.11 601	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.12 551

TestStereo	0.21 382	0.19 554	0.40 410	0.25 553	0.10 140	0.22 336	0.21 474	0.31 296	0.31 389	0.23 320	0.34 437	0.22 334	0.18 373	0.62 597	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.11 510	0.06 161

TestStereo_HL3	0.21 382	0.13 380	0.77 634	0.17 59	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.34 337	0.20 195	0.27 368	0.38 482	0.23 356	0.19 389	0.41 489	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

TestStereo-Hl	0.18 291	0.11 242	0.31 286	0.17 59	0.10 140	0.22 336	0.16 238	0.36 380	0.29 358	0.23 320	0.26 331	0.22 334	0.19 389	0.38 473	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.07 263

rvit_0105_5	0.21 382	0.15 473	0.38 386	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.24 553	0.36 380	0.39 491	0.21 301	0.23 293	0.26 405	0.19 389	0.26 345	0.19 392	0.15 629	0.13 633	0.12 567	0.12 585	0.10 459	0.09 426

rvit_0105_4	0.20 361	0.15 473	0.38 386	0.23 454	0.14 422	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.39 491	0.19 278	0.24 307	0.25 383	0.19 389	0.27 365	0.17 329	0.16 645	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

Sa-1000	0.22 418	0.15 473	0.35 337	0.23 454	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.47 511	0.39 491	0.30 442	0.50 600	0.26 405	0.19 389	0.33 437	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

UDGNet	0.23 436	0.31 662	0.38 386	0.24 512	0.14 422	0.24 384	0.18 341	0.32 308	0.43 537	0.29 410	0.28 348	0.24 371	0.19 389	0.29 400	0.20 415	0.15 629	0.07 409	0.21 675	0.11 546	0.14 587	0.10 486

IPLGR	0.21 382	0.13 380	0.61 583	0.21 319	0.11 204	0.25 404	0.18 341	0.41 441	0.37 466	0.28 381	0.27 340	0.21 322	0.19 389	0.37 467	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

GANet-ADL	0.21 382	0.12 306	0.45 482	0.23 454	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.46 501	0.35 442	0.25 345	0.32 403	0.32 480	0.19 389	0.24 294	0.20 415	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

OMP-Stereo	0.23 436	0.14 434	0.35 337	0.29 643	0.13 370	0.21 303	0.16 238	0.37 392	0.33 415	0.34 517	0.30 378	0.34 499	0.19 389	0.70 627	0.24 498	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

PFNet	0.23 436	0.10 159	0.57 567	0.24 512	0.14 422	0.22 336	0.19 390	0.39 412	0.33 415	0.35 534	0.32 403	0.27 416	0.19 389	0.64 606	0.22 464	0.09 425	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.07 263

ARAFT	0.24 467	0.21 582	0.78 635	0.22 393	0.12 285	0.29 481	0.24 553	0.43 469	0.32 401	0.33 497	0.28 348	0.28 432	0.19 389	0.49 518	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.09 383	0.06 161

noway7	0.27 525	0.51 713	1.61 732	0.24 512	0.12 285	0.22 336	0.18 341	0.44 477	0.31 389	0.21 301	0.22 282	0.24 371	0.20 400	0.20 221	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

S	0.19 340	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.31 393	0.20 308	0.20 400	0.18 165	0.17 329	0.12 568	0.09 540	0.15 632	0.16 651	0.11 510	0.12 551

IGEV_i1	0.21 382	0.11 242	0.43 459	0.22 393	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.43 469	0.30 375	0.29 410	0.30 378	0.31 470	0.20 400	0.33 437	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.08 351

rvit_stereo_0075_2	0.24 467	0.17 522	0.50 526	0.26 588	0.22 637	0.22 336	0.15 184	0.40 426	0.35 442	0.27 368	0.37 467	0.29 443	0.20 400	0.28 380	0.19 392	0.17 657	0.12 621	0.19 668	0.12 585	0.13 569	0.13 571

H2IRNET	0.18 291	0.13 380	0.35 337	0.21 319	0.12 285	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.30 375	0.17 251	0.31 393	0.25 383	0.20 400	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.06 161

BUS	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.43 627	0.17 290	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.32 480	0.20 400	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

NINENet	0.25 495	0.15 473	0.37 366	0.23 454	0.16 519	0.43 627	0.17 290	0.60 664	0.46 583	0.32 482	0.37 467	0.32 480	0.20 400	0.42 493	0.21 442	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.08 345	0.11 510	0.10 486

iRaft-Stereo_20w	0.19 340	0.10 159	0.46 490	0.19 180	0.13 370	0.25 404	0.19 390	0.52 582	0.19 163	0.29 410	0.21 268	0.22 334	0.20 400	0.28 380	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.08 294	0.08 351

GwcNet-ADL	0.22 418	0.14 434	0.58 572	0.24 512	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.49 534	0.40 509	0.27 368	0.29 362	0.30 460	0.20 400	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

DN-CSS_ROB	0.22 418	0.25 616	0.47 498	0.24 512	0.14 422	0.25 404	0.12 46	0.40 426	0.33 415	0.29 410	0.42 533	0.22 334	0.20 400	0.33 437	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.07 263

zzzzzzz1	0.28 547	0.51 713	1.51 726	0.24 512	0.16 519	0.22 336	0.21 474	0.39 412	0.34 425	0.22 311	0.25 319	0.26 405	0.21 410	0.34 444	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351

SME	0.21 382	0.20 567	0.29 259	0.23 454	0.11 204	0.36 577	0.17 290	0.37 392	0.29 358	0.24 335	0.28 348	0.19 292	0.21 410	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.08 351

Selective-IGEV-i16pb	0.39 635	0.12 306	2.18 739	0.21 319	0.15 486	0.68 693	0.32 640	0.56 630	0.57 653	0.25 345	0.44 558	0.33 489	0.21 410	0.80 668	0.25 508	0.14 614	0.10 575	0.09 385	0.10 505	0.12 551	0.13 571

LiteMatch	0.12 95	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.21 410	0.14 39	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

Lsterematch	0.18 291	0.13 380	0.33 314	0.19 180	0.10 140	0.23 361	0.17 290	0.25 185	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.24 371	0.21 410	0.23 278	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

DDVS	0.25 495	0.15 473	0.39 402	0.24 512	0.17 544	0.34 555	0.21 474	0.41 441	0.30 375	0.33 497	0.41 516	0.48 614	0.21 410	0.52 533	0.27 528	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.14 595

rvit_0105_3	0.23 436	0.17 522	0.40 410	0.25 553	0.15 486	0.24 384	0.28 608	0.38 400	0.41 521	0.25 345	0.25 319	0.28 432	0.21 410	0.28 380	0.20 415	0.15 629	0.13 633	0.14 616	0.15 639	0.10 459	0.09 426

TestStereo1	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

SA-5K	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

dad	0.28 547	0.31 662	0.44 469	0.21 319	0.14 422	0.30 500	0.20 443	0.33 324	0.49 609	0.44 632	0.44 558	0.45 597	0.21 410	0.41 489	0.26 522	0.20 677	0.11 601	0.20 672	0.11 546	0.14 587	0.10 486

HHNet	0.22 418	0.12 306	0.52 543	0.18 116	0.18 566	0.20 269	0.20 443	0.34 337	0.31 389	0.32 482	0.59 645	0.20 308	0.21 410	0.24 294	0.31 562	0.08 318	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.11 527

IIG-Stereo	0.23 436	0.13 380	0.35 337	0.29 643	0.12 285	0.23 361	0.14 127	0.38 400	0.31 389	0.34 517	0.37 467	0.33 489	0.21 410	0.70 627	0.26 522	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

GMM-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.43 459	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.25 571	0.37 392	0.27 320	0.30 442	0.45 571	0.27 416	0.21 410	0.31 423	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.19 652

111	0.20 361	0.17 522	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.24 384	0.17 290	0.41 441	0.45 565	0.23 320	0.29 362	0.29 443	0.21 410	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

SFCPSM	0.22 418	0.10 159	0.51 536	0.21 319	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.55 614	0.39 491	0.29 410	0.32 403	0.23 356	0.21 410	0.27 365	0.19 392	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.08 351

HITNet	0.20 361	0.17 522	0.43 459	0.19 180	0.08 30	0.27 439	0.14 127	0.42 455	0.30 375	0.29 410	0.32 403	0.27 416	0.21 410	0.28 380	0.25 508	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161
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
AdaStereo	0.24 467	0.16 502	0.37 366	0.24 512	0.12 285	0.32 530	0.17 290	0.54 604	0.42 529	0.33 497	0.38 482	0.35 513	0.21 410	0.30 416	0.22 464	0.14 614	0.06 266	0.13 589	0.08 345	0.11 510	0.08 351
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.22 418	0.16 502	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.29 481	0.19 390	0.38 400	0.37 466	0.38 574	0.44 558	0.31 470	0.21 410	0.41 489	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

MultiAttention	1.02 731	0.13 380	0.43 459	0.35 686	0.43 711	5.36 759	1.71 759	0.69 702	0.53 635	0.36 551	0.63 663	0.55 649	0.22 428	7.60 774	0.43 625	0.09 425	0.06 266	0.14 616	0.24 693	0.26 687	0.30 704

G2L-ROB	0.23 436	0.15 473	0.41 435	0.19 180	0.12 285	0.27 439	0.21 474	0.47 511	0.33 415	0.34 517	0.31 393	0.41 568	0.22 428	0.49 518	0.26 522	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

xyz-stereo-finetune2	0.17 265	0.11 242	0.26 216	0.16 26	0.09 63	0.27 439	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.22 311	0.28 348	0.21 322	0.22 428	0.37 467	0.22 464	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.07 263

G2L-Stereo	0.25 495	0.16 502	0.47 498	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.18 341	0.46 501	0.35 442	0.33 497	0.37 467	0.40 561	0.22 428	0.60 582	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.09 426

UGAM	0.26 514	0.14 434	0.45 482	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.25 571	0.32 308	0.41 521	0.31 460	0.42 533	0.41 568	0.22 428	0.92 692	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.14 616	0.12 585	0.10 459	0.07 263

test_sample3	0.23 436	0.12 306	0.43 459	0.19 180	0.12 285	0.32 530	0.20 443	0.50 545	0.34 425	0.31 460	0.33 426	0.29 443	0.22 428	0.53 540	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

MyStereo05	0.23 436	0.12 306	0.57 567	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.48 524	0.52 630	0.31 460	0.23 293	0.25 383	0.22 428	0.30 416	0.21 442	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

CoDeX	0.23 436	0.12 306	0.46 490	0.21 319	0.14 422	0.29 481	0.21 474	0.53 594	0.41 521	0.29 410	0.35 448	0.29 443	0.22 428	0.48 513	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

CFNet_ucs	0.24 467	0.13 380	0.50 526	0.20 259	0.15 486	0.28 459	0.17 290	0.49 534	0.45 565	0.32 482	0.42 533	0.39 546	0.22 428	0.31 423	0.21 442	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.09 457	0.12 551	0.11 527

DCANet-4	0.19 340	0.10 159	0.52 543	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.36 380	0.39 491	0.29 410	0.30 378	0.17 259	0.22 428	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

test_5	0.23 436	0.19 554	0.38 386	0.26 588	0.18 566	0.25 404	0.29 615	0.40 426	0.37 466	0.29 410	0.40 507	0.25 383	0.22 428	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.10 486

RAFT	0.21 382	0.17 522	0.32 296	0.24 512	0.12 285	0.25 404	0.27 592	0.35 361	0.28 339	0.33 497	0.33 426	0.38 534	0.22 428	0.29 400	0.17 329	0.08 318	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.10 459	0.06 161

HCRNet	0.24 467	0.25 616	0.33 314	0.34 677	0.16 519	0.27 439	0.18 341	0.43 469	0.35 442	0.30 442	0.35 448	0.32 480	0.22 428	0.44 499	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.10 459	0.09 426

iResNet	0.24 467	0.18 537	0.61 583	0.25 553	0.11 204	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.43 537	0.33 497	0.43 547	0.27 416	0.22 428	0.34 444	0.26 522	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 436	0.13 380	0.83 655	0.20 259	0.21 620	0.23 361	0.17 290	0.48 524	0.27 320	0.23 320	0.29 362	0.39 546	0.23 442	0.25 325	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.11 546	0.11 510	0.10 486

test_sample5	0.24 467	0.13 380	0.42 445	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.32 482	0.41 516	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

test_sample4	0.24 467	0.13 380	0.43 459	0.20 259	0.12 285	0.32 530	0.21 474	0.51 563	0.34 425	0.31 460	0.37 467	0.28 432	0.23 442	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

MyStereo04	0.23 436	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.49 534	0.52 630	0.28 381	0.23 293	0.27 416	0.23 442	0.30 416	0.22 464	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

11t1	0.18 291	0.10 159	0.30 270	0.20 259	0.11 204	0.27 439	0.17 290	0.35 361	0.23 263	0.25 345	0.23 293	0.23 356	0.23 442	0.25 325	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

DualNet	0.24 467	0.13 380	0.42 445	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.33 497	0.43 547	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

ffm	0.22 418	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

ff1	0.29 560	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

mmx	0.31 575	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

xxx	0.31 575	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

raft_robust	0.22 418	0.17 522	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.23 361	0.22 504	0.49 534	0.48 600	0.32 482	0.32 403	0.26 405	0.23 442	0.53 540	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.06 161

SA	0.22 418	0.16 502	0.36 357	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.23 531	0.45 490	0.40 509	0.27 368	0.44 558	0.23 356	0.23 442	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

iRaft-Stereo_5w	0.23 436	0.18 537	0.44 469	0.22 393	0.13 370	0.19 226	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.34 499	0.23 442	0.65 613	0.27 528	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

CFNet_pseudo	0.23 436	0.13 380	0.47 498	0.19 180	0.13 370	0.26 428	0.16 238	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

GES	0.22 418	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.14 422	0.27 439	0.19 390	0.49 534	0.33 415	0.30 442	0.36 458	0.25 383	0.23 442	0.29 400	0.22 464	0.10 480	0.08 501	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.11 527

DCANet	0.18 291	0.13 380	0.40 410	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.23 442	0.20 221	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

FENet	0.21 382	0.11 242	0.45 482	0.21 319	0.12 285	0.26 428	0.17 290	0.41 441	0.35 442	0.30 442	0.31 393	0.29 443	0.23 442	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

ccs_rob	0.23 436	0.13 380	0.47 498	0.20 259	0.13 370	0.26 428	0.17 290	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

G2L-Stereo_test	0.24 467	0.16 502	0.38 386	0.19 180	0.13 370	0.27 439	0.24 553	0.49 534	0.38 481	0.37 559	0.37 467	0.40 561	0.24 460	0.52 533	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.08 351

FLISNet	0.20 361	0.13 380	0.33 314	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

CoSv	0.20 361	0.13 380	0.33 314	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

FACV-RUCA	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.23 454	0.23 650	0.26 428	0.19 390	0.39 412	0.34 425	0.25 345	0.32 403	0.21 322	0.24 460	0.24 294	0.19 392	0.10 480	0.07 409	0.15 632	0.08 345	0.16 610	0.13 571

test_sample6	0.25 495	0.13 380	0.41 435	0.21 319	0.11 204	0.30 500	0.22 504	0.51 563	0.35 442	0.33 497	0.43 547	0.30 460	0.24 460	0.57 565	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.10 486

test_sample2	0.21 382	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.11 204	0.27 439	0.21 474	0.43 469	0.29 358	0.26 358	0.31 393	0.30 460	0.24 460	0.45 502	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

xx1	0.20 361	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.28 432	0.24 460	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

mmm	0.21 382	0.12 306	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.28 459	0.21 474	0.41 441	0.27 320	0.29 410	0.38 482	0.29 443	0.24 460	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.10 459	0.09 426

PCWNet_CMD	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

CASS	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.11 204	0.28 459	0.19 390	0.39 412	0.30 375	0.32 482	0.34 437	0.25 383	0.24 460	0.25 325	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.11 510	0.11 527
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 291	0.09 97	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.24 384	0.16 238	0.34 337	0.28 339	0.21 301	0.23 293	0.33 489	0.24 460	0.23 278	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.10 459	0.10 486

qqq	0.20 361	0.12 306	0.31 286	0.20 259	0.11 204	0.23 361	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.24 335	0.28 348	0.28 432	0.24 460	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

x	0.19 340	0.11 242	0.29 259	0.20 259	0.11 204	0.26 428	0.18 341	0.41 441	0.29 358	0.25 345	0.29 362	0.28 432	0.24 460	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

BSDual-CNN	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

psmg	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.23 531	0.51 563	0.34 425	0.35 534	0.38 482	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

MIPNet	0.21 382	0.15 473	0.52 543	0.21 319	0.12 285	0.27 439	0.20 443	0.45 490	0.37 466	0.30 442	0.23 293	0.19 292	0.24 460	0.27 365	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

RAFT_R40	0.21 382	0.10 159	0.37 366	0.24 512	0.13 370	0.18 190	0.18 341	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.33 426	0.30 460	0.24 460	0.55 550	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

IRAFT_RVC	0.22 418	0.12 306	0.39 402	0.26 588	0.11 204	0.18 190	0.24 553	0.40 426	0.37 466	0.31 460	0.30 378	0.29 443	0.24 460	0.55 550	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

xxxx	0.34 603	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.37 584	0.20 443	0.58 649	0.38 481	0.29 410	0.42 533	0.38 534	0.24 460	0.46 505	2.20 752	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

CCAANet	0.25 495	0.13 380	0.51 536	0.22 393	0.15 486	0.29 481	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.26 358	0.49 596	0.32 480	0.24 460	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.10 486

DMCA	0.22 418	0.14 434	0.36 357	0.22 393	0.14 422	0.27 439	0.20 443	0.43 469	0.38 481	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.24 460	0.24 294	0.28 534	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.11 527

MSMDNet	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.09 426

SCION-MonSter(vits)	0.22 418	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 477	0.53 635	0.09 18	0.44 558	0.30 460	0.25 482	0.34 444	0.42 623	0.10 480	0.08 501	0.18 659	0.17 661	0.14 587	0.12 551

Hybrid-DGEV-2	0.21 382	0.15 473	0.34 326	0.24 512	0.13 370	0.28 459	0.14 127	0.48 524	0.44 553	0.27 368	0.24 307	0.25 383	0.25 482	0.28 380	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.07 263

AASNet	0.27 525	0.19 554	0.49 515	0.26 588	0.17 544	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.48 600	0.35 534	0.40 507	0.32 480	0.25 482	0.28 380	0.34 580	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.13 569	0.11 527

SST-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.37 366	0.24 512	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.24 281	0.34 517	0.33 426	0.29 443	0.25 482	0.56 561	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

ICVP	0.23 436	0.13 380	0.44 469	0.26 588	0.14 422	0.29 481	0.25 571	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.43 547	0.35 513	0.25 482	0.26 345	0.23 485	0.12 568	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.10 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.27 616	0.16 519	0.33 541	0.25 571	0.56 630	0.54 641	0.34 517	0.38 482	0.34 499	0.25 482	0.51 527	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.11 527

CFNet-ft	0.24 467	0.15 473	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

BEATNet_4x	0.22 418	0.18 537	0.47 498	0.22 393	0.10 140	0.28 459	0.14 127	0.46 501	0.32 401	0.31 460	0.34 437	0.31 470	0.25 482	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.10 459	0.08 351

CFNet_RVC	0.24 467	0.15 473	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

UCFNet_RVC	0.24 467	0.16 502	0.34 326	0.18 116	0.15 486	0.33 541	0.16 238	0.46 501	0.35 442	0.29 410	0.35 448	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.22 464	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.14 629	0.13 569	0.12 551

iResNetv2_ROB	0.27 525	0.26 627	0.72 627	0.23 454	0.13 370	0.29 481	0.18 341	0.52 582	0.49 609	0.37 559	0.45 571	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.12 551	0.09 426

PAM	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.22 393	0.15 486	0.34 555	0.21 474	0.37 392	0.22 237	0.31 460	0.27 340	0.55 649	0.26 493	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.09 426

rvit_105_1	0.27 525	0.19 554	0.46 490	0.27 616	0.19 593	0.30 500	0.35 658	0.44 477	0.51 621	0.31 460	0.31 393	0.31 470	0.26 493	0.35 455	0.25 508	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.11 510	0.10 486

test_sample1	0.20 361	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.12 285	0.28 459	0.19 390	0.41 441	0.25 297	0.26 358	0.31 393	0.29 443	0.26 493	0.44 499	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

SMFormer	0.25 495	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

tta	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

qqq1	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

fff1	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

anonymousa	0.23 436	0.11 242	0.50 526	0.21 319	0.16 519	0.31 516	0.20 443	0.36 380	0.35 442	0.32 482	0.50 600	0.39 546	0.26 493	0.22 268	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.07 202	0.08 351

CSP-Net	0.27 525	0.15 473	0.30 270	0.21 319	0.14 422	0.44 629	0.24 553	0.50 545	0.40 509	0.41 609	0.43 547	0.42 577	0.26 493	0.66 617	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.09 426

KYRaft	0.22 418	0.10 159	0.30 270	0.23 454	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.35 361	0.24 281	0.35 534	0.54 624	0.34 499	0.26 493	0.29 400	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.08 294	0.31 707

ASMatch	0.23 436	0.11 242	0.51 536	0.24 512	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.28 339	0.28 381	0.68 672	0.27 416	0.26 493	0.50 522	0.22 464	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.11 527

test_xeample	0.34 603	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.33 541	0.23 531	0.55 614	0.38 481	0.32 482	0.45 571	0.29 443	0.26 493	0.57 565	2.24 754	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

ACVNet	0.23 436	0.13 380	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.27 439	0.23 531	0.39 412	0.44 553	0.28 381	0.41 516	0.38 534	0.26 493	0.27 365	0.32 568	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.07 263

cf-r	0.24 467	0.15 473	0.44 469	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.22 504	0.42 455	0.40 509	0.30 442	0.42 533	0.42 577	0.26 493	0.43 495	0.25 508	0.11 528	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.08 351

PSMNet-RSSM	0.24 467	0.15 473	0.36 357	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.20 443	0.48 524	0.37 466	0.30 442	0.44 558	0.38 534	0.26 493	0.52 533	0.22 464	0.12 568	0.07 409	0.11 528	0.13 614	0.10 459	0.09 426

GwcNet-RSSM	0.26 514	0.17 522	0.46 490	0.21 319	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.44 477	0.42 529	0.31 460	0.45 571	0.40 561	0.26 493	0.55 550	0.28 534	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

HSM-Net_RVC	0.27 525	0.11 242	0.42 445	0.19 180	0.11 204	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.43 537	0.40 600	0.43 547	0.50 628	0.26 493	0.76 654	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 514	0.19 554	0.44 469	0.21 319	0.16 519	0.30 500	0.21 474	0.52 582	0.32 401	0.35 534	0.38 482	0.39 546	0.26 493	0.42 493	0.24 498	0.15 629	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.14 587	0.13 571

iResNet_ROB	0.25 495	0.19 554	0.40 410	0.20 259	0.12 285	0.30 500	0.16 238	0.55 614	0.53 635	0.38 574	0.43 547	0.37 526	0.26 493	0.38 473	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.09 383	0.09 426

FSD	0.27 525	0.28 638	0.32 296	0.27 616	0.24 658	0.27 439	0.27 592	0.31 296	0.29 358	0.26 358	0.27 340	0.28 432	0.27 512	0.28 380	0.26 522	0.23 686	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.25 678	0.24 692

coex_refinement	0.26 514	0.16 502	0.36 357	0.23 454	0.15 486	0.31 516	0.20 443	0.49 534	0.42 529	0.35 534	0.42 533	0.45 597	0.27 512	0.55 550	0.33 575	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.10 459	0.10 486

ISRNet	0.27 525	0.13 380	0.45 482	0.26 588	0.19 593	0.24 384	0.14 127	0.45 490	0.43 537	0.39 590	0.48 594	0.42 577	0.27 512	0.32 430	0.29 546	0.20 677	0.12 621	0.17 650	0.16 651	0.16 610	0.20 664

DispNO	0.27 525	0.18 537	0.62 591	0.23 454	0.17 544	0.25 404	0.22 504	0.45 490	0.41 521	0.32 482	0.39 496	0.38 534	0.27 512	0.77 660	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.08 351

SDNR	0.42 647	0.21 582	0.82 652	0.21 319	0.18 566	1.27 735	0.17 290	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.81 690	0.38 534	0.27 512	1.19 721	0.38 595	0.23 686	0.24 709	0.17 650	0.13 614	0.17 627	0.20 664

gwcnet-sp	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

scenet	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

ssnet	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

hknet	0.25 495	0.14 434	0.40 410	0.25 553	0.15 486	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.37 466	0.34 517	0.35 448	0.43 581	0.27 512	0.37 467	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

ADLNet	0.28 547	0.15 473	0.42 445	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.23 531	0.53 594	0.43 537	0.42 619	0.41 516	0.44 592	0.27 512	0.55 550	0.35 584	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.12 551

222	0.41 644	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.36 577	0.20 443	0.57 640	0.39 491	0.35 534	0.44 558	0.30 460	0.27 512	0.55 550	3.56 759	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

acv_ft	0.25 495	0.13 380	0.40 410	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.21 474	0.45 490	0.44 553	0.38 574	0.41 516	0.38 534	0.27 512	0.27 365	0.35 584	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.07 263

FADNet-RVC-Resample	0.29 560	0.25 616	0.93 676	0.26 588	0.16 519	0.32 530	0.21 474	0.47 511	0.39 491	0.35 534	0.38 482	0.33 489	0.27 512	0.53 540	0.24 498	0.10 480	0.10 575	0.14 616	0.13 614	0.13 569	0.16 618

FADNet_RVC	0.30 568	0.28 638	0.83 655	0.23 454	0.15 486	0.30 500	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.30 442	0.38 482	0.30 460	0.27 512	0.52 533	0.31 562	0.14 614	0.14 644	0.14 616	0.16 651	0.21 662	0.23 686

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 613	0.36 679	0.53 547	0.34 677	0.19 593	0.51 660	0.24 553	0.55 614	0.38 481	0.41 609	0.47 588	0.47 607	0.27 512	0.73 639	0.30 554	0.36 720	0.19 689	0.27 691	0.17 661	0.26 687	0.23 686

CFNet	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.22 393	0.14 422	0.33 541	0.14 127	0.51 563	0.45 565	0.30 442	0.40 507	0.38 534	0.27 512	0.76 654	0.25 508	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.08 351

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 525	0.21 582	0.59 578	0.25 553	0.18 566	0.29 481	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.38 574	0.41 516	0.43 581	0.27 512	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.11 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.19 390	0.36 380	0.23 263	0.29 410	0.28 348	0.56 653	0.28 529	0.27 365	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.09 426

ITSA-stereo	0.25 495	0.15 473	0.33 314	0.23 454	0.11 204	0.27 439	0.18 341	0.56 630	0.59 658	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.28 529	0.49 518	0.30 554	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.13 571

1111x	0.32 584	0.11 242	0.40 410	0.22 393	0.11 204	0.32 530	0.26 585	0.59 655	0.43 537	0.31 460	0.41 516	0.39 546	0.28 529	0.76 654	1.37 734	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

fff	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

AACVNet	0.26 514	0.16 502	0.37 366	0.22 393	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.41 441	0.31 389	0.38 574	0.42 533	0.43 581	0.28 529	0.73 639	0.25 508	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.11 527

PSMNet-ADL	0.25 495	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.14 422	0.31 516	0.22 504	0.44 477	0.36 455	0.27 368	0.33 426	0.41 568	0.28 529	0.61 589	0.29 546	0.11 528	0.09 540	0.09 385	0.11 546	0.10 459	0.10 486

DeepStereo_RVC	0.18 291	0.11 242	0.40 410	0.21 319	0.11 204	0.19 226	0.16 238	0.28 246	0.22 237	0.27 368	0.27 340	0.23 356	0.28 529	0.24 294	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.10 486

Prome-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.36 380	0.25 297	0.33 497	0.59 645	0.24 371	0.28 529	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.20 664

csc	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

cscssc	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

UPFNet	0.25 495	0.12 306	0.38 386	0.24 512	0.19 593	0.37 584	0.28 608	0.48 524	0.38 481	0.34 517	0.37 467	0.37 526	0.28 529	0.39 478	0.33 575	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.08 351

GANet-RSSM	0.24 467	0.14 434	0.36 357	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.21 474	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.39 496	0.39 546	0.28 529	0.58 572	0.23 485	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.09 426

STTStereo	0.28 547	0.20 567	0.61 583	0.25 553	0.17 544	0.29 481	0.24 553	0.47 511	0.39 491	0.39 590	0.41 516	0.44 592	0.28 529	0.40 487	0.28 534	0.13 589	0.12 621	0.13 589	0.16 651	0.12 551	0.11 527

StereoDRNet-Refined	0.27 525	0.17 522	0.35 337	0.25 553	0.14 422	0.37 584	0.21 474	0.47 511	0.41 521	0.44 632	0.51 606	0.41 568	0.28 529	0.45 502	0.37 591	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.10 486
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 575	0.20 567	0.35 337	0.24 512	0.16 519	0.32 530	0.19 390	0.52 582	0.48 600	0.33 497	0.36 458	0.42 577	0.28 529	0.93 694	0.24 498	0.19 674	0.20 695	0.24 685	0.22 688	0.17 627	0.17 631

SCION-MonSter	0.32 584	0.22 597	0.44 469	0.29 643	0.28 681	0.54 671	0.21 474	0.46 501	0.57 653	0.32 482	0.54 624	0.32 480	0.29 544	0.39 478	0.52 653	0.10 480	0.10 575	0.25 689	0.22 688	0.18 641	0.14 595

Select-FE	0.23 436	0.14 434	0.78 635	0.22 393	0.18 566	0.22 336	0.13 90	0.43 469	0.26 309	0.28 381	0.33 426	0.39 546	0.29 544	0.27 365	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.13 614	0.08 294	0.12 551

z-ln-s-r	0.32 584	0.21 582	0.82 652	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.26 585	0.43 469	0.50 617	0.32 482	0.60 650	0.39 546	0.29 544	0.73 639	0.66 680	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.08 351

xyz-stereo	1.40 739	0.10 159	17.09 784	0.18 116	0.07 3	4.78 758	0.18 341	0.29 263	0.34 425	0.36 551	2.81 759	0.40 561	0.29 544	0.56 561	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.06 172	0.06 114	0.05 37

TCMNet	0.33 594	0.23 607	0.72 627	0.29 643	0.30 692	0.40 607	0.28 608	0.50 545	0.47 588	0.37 559	0.45 571	0.40 561	0.29 544	0.60 582	0.39 603	0.14 614	0.13 633	0.15 632	0.14 629	0.17 627	0.15 608

DCVSM-stereo	0.24 467	0.13 380	0.52 543	0.20 259	0.14 422	0.26 428	0.13 90	0.34 337	0.34 425	0.41 609	0.33 426	0.47 607	0.29 544	0.30 416	0.22 464	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.12 551	0.15 608

ssnet_v2	0.28 547	0.16 502	0.44 469	0.22 393	0.15 486	0.40 607	0.30 626	0.57 640	0.46 583	0.38 574	0.36 458	0.47 607	0.29 544	0.38 473	0.39 603	0.13 589	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.11 527

DAS	0.27 525	0.12 306	0.42 445	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.75 648	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

SepStereo	0.26 514	0.12 306	0.42 445	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.64 606	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

LMCR-Stereo	0.26 514	0.18 537	0.49 515	0.28 640	0.14 422	0.36 577	0.23 531	0.54 604	0.34 425	0.39 590	0.40 507	0.29 443	0.29 544	0.37 467	0.27 528	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.13 569	0.09 426

pcwnet_v2	0.32 584	0.15 473	1.26 712	0.23 454	0.18 566	0.32 530	0.18 341	0.59 655	0.60 663	0.36 551	0.45 571	0.35 513	0.29 544	0.36 464	0.25 508	0.14 614	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.15 608

DSFCA	0.27 525	0.13 380	0.36 357	0.20 259	0.17 544	0.38 592	0.31 631	0.47 511	0.43 537	0.43 625	0.37 467	0.39 546	0.29 544	0.52 533	0.32 568	0.12 568	0.10 575	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

FADNet-RVC	0.31 575	0.35 676	0.78 635	0.25 553	0.20 612	0.33 541	0.20 443	0.49 534	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.41 568	0.29 544	0.63 604	0.31 562	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.15 639	0.19 650	0.19 652

TDLM	0.30 568	0.21 582	0.38 386	0.28 640	0.15 486	0.33 541	0.32 640	0.52 582	0.47 588	0.38 574	0.43 547	0.39 546	0.29 544	0.91 691	0.28 534	0.14 614	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.12 551	0.10 486

AANet_RVC	0.31 575	0.22 597	0.50 526	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.24 553	0.47 511	0.54 641	0.38 574	0.60 650	0.43 581	0.29 544	0.87 682	0.40 611	0.11 528	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

RT-IGEV	0.25 495	0.10 159	0.48 509	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.28 608	0.53 594	0.39 491	0.36 551	0.41 516	0.44 592	0.30 559	0.28 380	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.10 486

YMNet	0.32 584	0.22 597	0.58 572	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 652	0.56 636	0.51 632	0.30 559	0.39 478	0.40 611	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

YMNet_1	0.32 584	0.22 597	0.58 572	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 652	0.56 636	0.51 632	0.30 559	0.39 478	0.40 611	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

DualNet (step1)	0.28 547	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.23 686	0.09 540	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

test_sample9	0.42 647	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.66 617	0.91 702	0.23 686	1.82 767	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

test_sample7	0.25 495	0.15 473	0.35 337	0.20 259	0.14 422	0.28 459	0.21 474	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.14 614	0.09 540	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

GASNet	0.36 613	0.46 702	0.88 667	0.34 677	0.23 650	0.35 570	0.22 504	0.60 664	0.53 635	0.40 600	0.37 467	0.45 597	0.30 559	0.79 664	0.35 584	0.15 629	0.10 575	0.14 616	0.14 629	0.22 669	0.12 551

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 568	0.20 567	0.70 622	0.21 319	0.17 544	0.46 637	0.27 592	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.55 629	0.43 581	0.30 559	0.46 505	0.38 595	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.11 510	0.10 486

ADLNet2	0.30 568	0.17 522	0.72 627	0.23 454	0.17 544	0.36 577	0.24 553	0.52 582	0.51 621	0.32 482	0.38 482	0.45 597	0.30 559	0.69 624	0.35 584	0.10 480	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.12 551	0.10 486

LCNet	0.21 382	0.11 242	0.29 259	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.19 390	0.34 337	0.26 309	0.28 381	0.35 448	0.26 405	0.30 559	0.35 455	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.13 569	0.22 679

AAGNet	0.33 594	0.11 242	0.37 366	0.25 553	0.16 519	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.35 534	0.35 448	0.27 416	0.30 559	0.44 499	2.66 756	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.08 294	0.06 161

FINET	0.34 603	0.27 635	0.80 645	0.24 512	0.24 658	0.36 577	0.34 654	0.54 604	0.72 690	0.39 590	0.47 588	0.32 480	0.30 559	0.51 527	0.32 568	0.19 674	0.17 676	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

delet	0.27 525	0.14 434	0.40 410	0.23 454	0.19 593	0.41 611	0.29 615	0.49 534	0.48 600	0.33 497	0.41 516	0.37 526	0.30 559	0.48 513	0.34 580	0.09 425	0.09 540	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.08 351

ac_64	0.27 525	0.13 380	0.41 435	0.24 512	0.17 544	0.36 577	0.22 504	0.46 501	0.33 415	0.35 534	0.36 458	0.52 638	0.30 559	0.62 597	0.32 568	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

NVstereo2D	0.31 575	0.16 502	0.54 550	0.24 512	0.22 637	0.42 618	0.28 608	0.58 649	0.56 650	0.28 381	0.38 482	0.40 561	0.30 559	0.71 631	0.28 534	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.10 505	0.19 650	0.16 618

PS-NSSS	0.32 584	0.30 654	0.46 490	0.23 454	0.17 544	0.33 541	0.24 553	0.57 640	0.41 521	0.37 559	0.52 614	0.35 513	0.30 559	0.80 668	0.30 554	0.17 657	0.14 644	0.21 675	0.15 639	0.15 602	0.13 571

StereoDRNet	0.32 584	0.22 597	0.61 583	0.27 616	0.21 620	0.42 618	0.30 626	0.61 668	0.48 600	0.46 640	0.39 496	0.48 614	0.30 559	0.57 565	0.40 611	0.11 528	0.09 540	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.10 486

MWSP-net	0.25 495	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.40 684	0.50 545	0.43 537	0.32 482	0.33 426	0.36 518	0.31 576	0.28 380	0.31 562	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

ToySt	0.24 467	0.16 502	0.48 509	0.21 319	0.13 370	0.29 481	0.29 615	0.39 412	0.39 491	0.27 368	0.35 448	0.39 546	0.31 576	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

ADStereo(finetuned)	0.19 340	0.13 380	0.49 515	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.31 576	0.21 248	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

TransformOpticalFlow	0.24 467	0.13 380	0.56 564	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.32 401	0.30 442	0.43 547	0.36 518	0.31 576	0.61 589	0.20 415	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.07 263

RAFT + AFF	0.27 525	0.23 607	0.50 526	0.25 553	0.17 544	0.30 500	0.33 652	0.52 582	0.40 509	0.28 381	0.30 378	0.30 460	0.31 576	0.62 597	0.24 498	0.09 425	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.11 527

CVANet_RVC	0.30 568	0.19 554	0.41 435	0.26 588	0.16 519	0.33 541	0.26 585	0.52 582	0.47 588	0.40 600	0.46 581	0.43 581	0.31 576	0.89 687	0.26 522	0.14 614	0.09 540	0.14 616	0.13 614	0.14 587	0.10 486

HSM	0.28 547	0.16 502	0.35 337	0.20 259	0.15 486	0.33 541	0.19 390	0.53 594	0.37 466	0.36 551	0.38 482	0.67 688	0.31 576	0.89 687	0.23 485	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.08 351

PSMNet_ROB	0.33 594	0.24 611	0.54 550	0.31 662	0.21 620	0.42 618	0.43 690	0.59 655	0.47 588	0.37 559	0.44 558	0.49 620	0.31 576	0.64 606	0.43 625	0.14 614	0.10 575	0.15 632	0.14 629	0.13 569	0.11 527

SACVNet	0.30 568	0.20 567	0.41 435	0.25 553	0.18 566	0.34 555	0.25 571	0.52 582	0.40 509	0.41 609	0.44 558	0.46 605	0.32 584	0.71 631	0.25 508	0.13 589	0.10 575	0.12 567	0.12 585	0.16 610	0.17 631

GwcNet	0.35 608	0.23 607	0.88 667	0.25 553	0.24 658	0.48 650	0.27 592	0.55 614	0.57 653	0.38 574	0.52 614	0.51 632	0.32 584	0.60 582	0.41 620	0.13 589	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.13 569	0.14 595

FADNet	0.32 584	0.36 679	0.74 632	0.23 454	0.22 637	0.37 584	0.19 390	0.53 594	0.48 600	0.32 482	0.36 458	0.43 581	0.32 584	0.64 606	0.25 508	0.16 645	0.16 669	0.14 616	0.16 651	0.24 676	0.19 652

PSMNet-RUCA	0.37 623	0.41 696	0.66 609	0.46 713	0.41 708	0.34 555	0.25 571	0.57 640	0.45 565	0.39 590	0.52 614	0.43 581	0.33 587	0.41 489	0.29 546	0.25 698	0.14 644	0.33 713	0.21 679	0.31 703	0.22 679

UGAM-zero	0.23 436	0.10 159	0.54 550	0.19 180	0.13 370	0.21 303	0.14 127	0.44 477	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.51 632	0.33 587	0.65 613	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.06 114	0.07 263

SQANet	0.40 642	0.48 706	0.67 610	0.48 715	0.39 705	0.48 650	0.22 504	0.51 563	0.43 537	0.40 600	0.47 588	0.47 607	0.33 587	0.54 547	0.32 568	0.36 720	0.15 660	0.40 721	0.21 679	0.45 718	0.31 707

IER	0.23 436	0.12 306	0.39 402	0.20 259	0.14 422	0.31 516	0.19 390	0.42 455	0.36 455	0.33 497	0.40 507	0.32 480	0.33 587	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

DGSMNet	0.61 698	0.29 647	0.91 672	0.51 721	0.70 735	0.62 686	1.38 757	0.59 655	0.55 647	0.37 559	0.61 657	0.52 638	0.33 587	0.65 613	0.43 625	0.53 727	0.60 753	0.67 734	0.61 743	0.63 729	0.61 739

MMNet	0.27 525	0.14 434	0.49 515	0.24 512	0.17 544	0.47 644	0.22 504	0.45 490	0.51 621	0.39 590	0.41 516	0.36 518	0.33 587	0.39 478	0.34 580	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

UNet	0.28 547	0.14 434	0.69 616	0.23 454	0.20 612	0.44 629	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.43 581	0.33 587	0.40 487	0.31 562	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

HGLStereo	0.27 525	0.14 434	0.46 490	0.24 512	0.21 620	0.33 541	0.23 531	0.50 545	0.42 529	0.35 534	0.48 594	0.41 568	0.33 587	0.45 502	0.33 575	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.12 551

DLCB_ROB	0.28 547	0.16 502	0.34 326	0.27 616	0.16 519	0.38 592	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.46 640	0.46 581	0.51 632	0.33 587	0.53 540	0.33 575	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.09 426

MEA-ACV	0.26 514	0.11 242	0.42 445	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.24 553	0.53 594	0.47 588	0.35 534	0.42 533	0.36 518	0.34 596	0.47 509	0.27 528	0.09 425	0.09 540	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.10 486

PStereo	0.26 514	0.37 685	0.34 326	0.21 319	0.13 370	0.25 404	0.25 571	0.33 324	0.47 588	0.26 358	0.17 203	0.29 443	0.34 596	0.35 455	0.37 591	0.23 686	0.15 660	0.17 650	0.13 614	0.23 672	0.21 673

iinet-f	0.30 568	0.18 537	1.03 690	0.20 259	0.15 486	0.44 629	0.22 504	0.45 490	0.37 466	0.35 534	0.44 558	0.41 568	0.34 596	0.34 444	0.40 611	0.10 480	0.09 540	0.08 283	0.08 345	0.13 569	0.11 527

hitnet-ft	0.29 560	0.17 522	0.40 410	0.19 180	0.14 422	0.39 601	0.23 531	0.44 477	0.41 521	0.36 551	0.46 581	0.53 643	0.34 596	0.76 654	0.32 568	0.14 614	0.10 575	0.13 589	0.10 505	0.15 602	0.13 571

DRN-Test	0.33 594	0.17 522	0.61 583	0.27 616	0.19 593	0.46 637	0.29 615	0.65 686	0.51 621	0.47 648	0.46 581	0.44 592	0.34 596	0.62 597	0.41 620	0.12 568	0.08 501	0.13 589	0.12 585	0.12 551	0.10 486

PWCDC_ROB	0.38 630	0.30 654	0.60 580	0.33 674	0.20 612	0.42 618	0.19 390	0.58 649	0.89 711	0.42 619	1.26 721	0.36 518	0.34 596	0.50 522	0.38 595	0.18 668	0.11 601	0.11 528	0.09 457	0.19 650	0.13 571

fast-acv-ft	0.31 575	0.20 567	0.81 648	0.24 512	0.18 566	0.46 637	0.27 592	0.41 441	0.49 609	0.39 590	0.55 629	0.49 620	0.35 602	0.37 467	0.38 595	0.11 528	0.11 601	0.11 528	0.12 585	0.12 551	0.09 426

Wz-Net-LNSev	0.34 603	0.29 647	0.91 672	0.26 588	0.21 620	0.47 644	0.31 631	0.54 604	0.54 641	0.44 632	0.52 614	0.50 628	0.35 602	0.39 478	0.39 603	0.11 528	0.11 601	0.10 469	0.09 457	0.14 587	0.13 571

STrans-v2	0.24 467	0.13 380	0.54 550	0.21 319	0.12 285	0.23 361	0.21 474	0.47 511	0.28 339	0.31 460	0.42 533	0.36 518	0.35 602	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

MDST_ROB	0.48 670	0.14 434	0.95 679	0.30 656	0.21 620	1.33 738	0.32 640	0.77 712	0.56 650	1.06 727	0.71 677	0.49 620	0.35 602	1.26 727	0.38 595	0.13 589	0.11 601	0.16 644	0.13 614	0.12 551	0.12 551

w-ln-seven	0.42 647	0.30 654	1.18 705	0.26 588	0.22 637	0.58 677	0.31 631	0.62 677	0.81 701	0.58 681	0.61 657	0.53 643	0.36 606	0.57 565	0.65 679	0.11 528	0.10 575	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.13 571

Wz-Net-MNSev	0.36 613	0.26 627	0.79 642	0.26 588	0.21 620	0.59 680	0.38 673	0.55 614	0.56 650	0.48 652	0.54 624	0.53 643	0.36 606	0.60 582	0.44 630	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.11 546	0.15 602	0.13 571

DDUNet	0.41 644	0.50 711	0.48 509	0.44 709	0.39 705	0.46 637	0.32 640	0.50 545	0.43 537	0.45 636	0.52 614	0.57 658	0.36 606	0.48 513	0.33 575	0.33 717	0.21 697	0.55 729	0.25 698	0.37 713	0.32 710

DMCA-RVC	0.27 525	0.21 582	0.61 583	0.28 640	0.17 544	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.35 442	0.40 600	0.37 467	0.39 546	0.36 606	0.43 495	0.30 554	0.13 589	0.10 575	0.15 632	0.11 546	0.13 569	0.10 486

RTSC	0.39 635	0.28 638	0.78 635	0.27 616	0.18 566	0.49 655	0.22 504	0.59 655	0.84 709	0.55 677	0.53 621	0.49 620	0.36 606	0.67 621	0.82 694	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.17 627	0.17 631

PA-Net	0.37 623	0.28 638	0.83 655	0.31 662	0.28 681	0.39 601	0.42 688	0.51 563	0.55 647	0.34 517	0.42 533	0.41 568	0.36 606	0.79 664	0.49 644	0.12 568	0.23 707	0.16 644	0.23 691	0.12 551	0.18 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 584	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.48 650	0.25 571	0.50 545	0.57 653	0.37 559	0.45 571	0.62 672	0.36 606	0.64 606	0.49 644	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.11 527

ETE_ROB	0.34 603	0.26 627	0.45 482	0.29 643	0.18 566	0.40 607	0.37 667	0.57 640	0.47 588	0.50 655	0.50 600	0.62 672	0.36 606	0.55 550	0.38 595	0.13 589	0.10 575	0.14 616	0.12 585	0.16 610	0.16 618

LALA_ROB	0.36 613	0.25 616	0.46 490	0.30 656	0.21 620	0.47 644	0.39 678	0.61 668	0.51 621	0.52 667	0.51 606	0.69 694	0.36 606	0.50 522	0.43 625	0.17 657	0.11 601	0.16 644	0.14 629	0.17 627	0.15 608

psm_up	0.29 560	0.16 502	0.41 435	0.26 588	0.17 544	0.32 530	0.26 585	0.55 614	0.43 537	0.36 551	0.40 507	0.45 597	0.37 615	0.58 572	0.30 554	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.10 459	0.10 486

RASNet	0.28 547	0.14 434	0.44 469	0.22 393	0.18 566	0.32 530	0.19 390	0.48 524	0.38 481	0.29 410	0.43 547	0.47 607	0.37 615	0.79 664	0.36 590	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.07 263

XPNet_ROB	0.33 594	0.20 567	0.43 459	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.31 631	0.55 614	0.50 617	0.51 660	0.53 621	0.58 661	0.37 615	0.63 604	0.45 633	0.17 657	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.14 595

pmcnn	0.50 677	0.20 567	0.78 635	0.24 512	0.26 671	0.39 601	0.30 626	0.51 563	0.50 617	0.54 675	1.23 720	2.52 750	0.37 615	0.77 660	0.95 705	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.10 459	0.08 351

MWDA-net	0.29 560	0.21 582	0.47 498	0.25 553	0.21 620	0.35 570	0.32 640	0.44 477	0.47 588	0.38 574	0.40 507	0.33 489	0.38 619	0.54 547	0.40 611	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

zh-mn7	0.46 664	0.45 701	1.48 723	0.25 553	0.19 593	0.44 629	0.29 615	0.56 630	0.82 702	0.65 692	0.96 705	0.49 620	0.38 619	0.88 685	0.63 674	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.13 569	0.14 595

CBFPSM	0.27 525	0.16 502	0.67 610	0.20 259	0.14 422	0.38 592	0.25 571	0.40 426	0.36 455	0.33 497	0.36 458	0.56 653	0.38 619	0.32 430	0.38 595	0.08 318	0.08 501	0.07 176	0.08 345	0.09 383	0.11 527

Anonymous_2	0.37 623	0.21 582	0.47 498	0.20 259	0.21 620	0.42 618	0.26 585	0.38 400	0.29 358	0.33 497	0.30 378	0.44 592	0.38 619	0.36 464	0.29 546	0.26 699	0.29 719	0.44 723	1.41 761	0.34 707	0.21 673

HBP-ISP	0.33 594	0.30 654	0.72 627	0.22 393	0.16 519	0.32 530	0.22 504	0.54 604	0.44 553	0.41 609	0.49 596	0.33 489	0.38 619	0.73 639	0.25 508	0.18 668	0.19 689	0.24 685	0.20 676	0.16 610	0.13 571

APVNet	0.36 613	0.20 567	0.70 622	0.26 588	0.22 637	0.52 669	0.35 658	0.61 668	0.44 553	0.38 574	0.52 614	0.48 614	0.38 619	0.84 677	0.46 639	0.13 589	0.14 644	0.15 632	0.16 651	0.16 610	0.15 608

CC-Net-ROB	0.43 653	0.47 704	0.65 604	0.37 694	0.23 650	0.51 660	0.29 615	0.66 692	0.49 609	0.46 640	0.51 606	0.48 614	0.38 619	0.96 700	0.35 584	0.34 718	0.23 707	0.55 729	0.25 698	0.31 703	0.20 664

DStereoRT	0.35 608	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.42 618	0.19 390	0.48 524	0.39 491	0.30 442	0.39 496	0.24 371	0.39 626	0.64 606	0.30 554	0.08 318	0.07 409	1.54 760	0.41 725	0.08 294	0.11 527

z-mn7	0.44 659	0.40 692	1.09 696	0.25 553	0.18 566	0.61 684	0.34 654	0.56 630	0.93 723	0.43 625	0.96 705	0.53 643	0.39 626	0.94 696	0.59 664	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.14 587	0.13 571

Wz-Net-SNSev	0.43 653	0.41 696	1.27 713	0.30 656	0.21 620	0.44 629	0.41 685	0.61 668	0.65 675	0.46 640	0.65 666	0.62 672	0.39 626	0.74 647	0.59 664	0.12 568	0.11 601	0.12 567	0.13 614	0.16 610	0.14 595

RYNet	0.37 623	0.18 537	0.59 578	0.25 553	0.28 681	0.61 684	0.32 640	0.59 655	0.59 658	0.41 609	0.38 482	0.57 658	0.39 626	0.87 682	0.53 656	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.18 641	0.18 645

NCCL2	0.35 608	0.26 627	0.49 515	0.36 688	0.22 637	0.41 611	0.41 685	0.53 594	0.42 529	0.47 648	0.46 581	0.61 670	0.39 626	0.55 550	0.37 591	0.16 645	0.13 633	0.21 675	0.21 679	0.16 610	0.16 618

LL-Strereo	0.29 560	0.25 616	0.58 572	0.25 553	0.21 620	0.23 361	0.24 553	0.55 614	0.42 529	0.34 517	0.32 403	0.41 568	0.40 631	0.94 696	0.23 485	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.09 426

GANet	0.36 613	0.22 597	0.49 515	0.29 643	0.17 544	0.41 611	0.38 673	0.57 640	0.45 565	0.46 640	0.75 683	0.55 649	0.40 631	0.94 696	0.41 620	0.13 589	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.14 587	0.11 527

PDISCO_ROB	0.43 653	0.30 654	0.67 610	0.43 705	0.36 702	0.67 691	0.32 640	0.72 707	0.76 695	0.43 625	0.53 621	0.63 680	0.40 631	0.66 617	0.47 641	0.21 679	0.12 621	0.21 675	0.19 674	0.25 678	0.20 664

PWC_ROB	0.38 630	0.29 647	0.69 616	0.25 553	0.20 612	0.38 592	0.19 390	0.58 649	0.67 680	0.57 680	0.85 695	0.51 632	0.40 631	0.71 631	0.52 653	0.13 589	0.09 540	0.14 616	0.10 505	0.17 627	0.14 595

w-ln-seven-2	0.36 613	0.29 647	1.06 692	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.30 626	0.50 545	0.54 641	0.45 636	0.55 629	0.45 597	0.41 635	0.62 597	0.49 644	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.11 527

DRaft	0.24 467	0.10 159	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.28 459	0.23 531	0.33 324	0.39 491	0.38 574	0.61 657	0.21 322	0.41 635	0.48 513	0.42 623	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.08 351

S-Stereo	0.38 630	0.20 567	1.05 691	0.27 616	0.22 637	0.38 592	0.32 640	0.55 614	0.66 677	0.39 590	0.59 645	0.49 620	0.41 635	0.75 648	0.40 611	0.12 568	0.15 660	0.13 589	0.13 614	0.16 610	0.21 673

DeepPrunerF	0.44 659	0.29 647	1.29 715	0.33 674	0.30 692	0.35 570	0.36 663	0.62 677	1.15 738	0.40 600	0.44 558	0.39 546	0.41 635	0.80 668	0.52 653	0.18 668	0.14 644	0.23 683	0.21 679	0.17 627	0.17 631

DANet	0.35 608	0.23 607	0.60 580	0.36 688	0.22 637	0.39 601	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.52 667	0.50 600	0.59 663	0.41 635	0.76 654	0.49 644	0.13 589	0.11 601	0.14 616	0.12 585	0.17 627	0.15 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 644	0.28 638	0.62 591	0.30 656	0.19 593	0.51 660	0.47 702	0.58 649	0.59 658	0.56 678	0.47 588	0.49 620	0.41 635	1.21 724	0.64 677	0.12 568	0.18 682	0.12 567	0.13 614	0.11 510	0.14 595

FBW_ROB	0.43 653	0.26 627	0.54 550	0.31 662	0.20 612	0.51 660	0.32 640	0.70 704	0.60 663	0.59 682	0.55 629	0.65 683	0.41 635	1.40 735	0.51 652	0.13 589	0.17 676	0.21 675	0.16 651	0.17 627	0.18 645

SGM-Forest	0.36 613	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.16 519	0.45 635	0.41 685	0.55 614	0.48 600	0.52 667	0.60 650	0.52 638	0.41 635	0.85 679	0.50 650	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.15 639	0.15 602	0.15 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 594	0.21 582	0.54 550	0.23 454	0.13 370	0.42 618	0.33 652	0.53 594	0.48 600	0.52 667	0.49 596	0.50 628	0.41 635	0.56 561	0.31 562	0.15 629	0.16 669	0.18 659	0.16 651	0.13 569	0.13 571
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 560	0.18 537	0.79 642	0.23 454	0.16 519	0.47 644	0.19 390	0.36 380	0.34 425	0.29 410	0.33 426	0.67 688	0.42 644	0.54 547	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.11 527

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 681	0.50 711	0.86 664	0.39 698	0.24 658	0.84 711	0.55 713	0.56 630	0.62 669	0.60 683	0.68 672	0.62 672	0.42 644	1.13 719	0.43 625	0.23 686	0.27 715	0.27 691	0.35 716	0.25 678	0.29 703

stereogan	0.37 623	0.17 522	0.65 604	0.27 616	0.22 637	0.62 686	0.26 585	0.59 655	0.63 673	0.43 625	0.60 650	0.67 688	0.42 644	0.68 622	0.35 584	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.12 585	0.19 650	0.17 631

CBMV_ROB	0.33 594	0.18 537	0.53 547	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.20 443	0.51 563	0.45 565	0.51 660	0.55 629	0.45 597	0.42 644	0.71 631	0.32 568	0.18 668	0.19 689	0.23 683	0.21 679	0.14 587	0.15 608

ACVNet-4b	0.72 709	0.81 735	1.33 717	0.72 735	0.50 720	0.80 709	0.31 631	0.71 706	0.80 700	0.50 655	0.72 681	0.95 711	0.43 648	0.96 700	1.20 727	1.13 757	0.21 697	0.76 739	0.45 726	0.65 732	0.46 724

STTRV1_RVC	0.42 647	0.32 668	0.89 670	0.29 643	0.36 702	0.49 655	0.31 631	0.61 668	0.53 635	0.46 640	0.56 636	0.47 607	0.43 648	1.00 705	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.20 672	0.18 668	0.25 678	0.17 631

UDG	0.40 642	0.46 702	0.49 515	0.40 701	0.35 700	0.47 644	0.27 592	0.54 604	0.47 588	0.39 590	0.45 571	0.59 663	0.44 650	0.46 505	0.39 603	0.26 699	0.19 689	0.48 725	0.22 688	0.34 707	0.26 697

Syn2CoEx	0.36 613	0.31 662	0.78 635	0.34 677	0.21 620	0.41 611	0.28 608	0.61 668	0.49 609	0.42 619	0.56 636	0.45 597	0.44 650	0.69 624	0.38 595	0.17 657	0.14 644	0.15 632	0.12 585	0.13 569	0.12 551

GANetREF_RVC	0.43 653	0.47 704	0.69 616	0.38 696	0.20 612	0.51 660	0.48 706	0.66 692	0.66 677	0.46 640	0.46 581	0.50 628	0.44 650	0.90 690	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.32 709	0.18 668	0.27 692	0.22 679
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
otaku	0.57 691	0.62 725	0.87 666	0.63 730	0.44 714	0.73 698	0.37 667	0.65 686	0.66 677	0.51 660	0.75 683	0.66 687	0.45 653	0.69 624	0.46 639	0.53 727	0.34 726	0.55 729	0.35 716	0.60 727	0.45 721

ccnet	0.42 647	0.31 662	0.48 509	0.27 616	0.32 696	0.60 683	0.32 640	0.65 686	0.46 583	0.53 673	0.66 668	0.56 653	0.45 653	0.72 637	0.61 669	0.26 699	0.19 689	0.24 685	0.21 679	0.26 687	0.22 679

SuperB	0.49 673	0.28 638	2.23 740	0.23 454	0.15 486	0.41 611	0.32 640	0.47 511	0.82 702	0.43 625	0.50 600	0.33 489	0.45 653	0.68 622	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.98 749	0.14 595

RGC	0.39 635	0.32 668	0.64 602	0.34 677	0.27 675	0.40 607	0.29 615	0.57 640	0.53 635	0.45 636	0.64 665	0.62 672	0.45 653	0.72 637	0.39 603	0.15 629	0.15 660	0.21 675	0.20 676	0.18 641	0.19 652

Nwc_Net	0.37 623	0.25 616	0.68 615	0.31 662	0.24 658	0.44 629	0.30 626	0.65 686	0.50 617	0.37 559	0.69 676	0.58 661	0.45 653	0.60 582	0.40 611	0.15 629	0.12 621	0.19 668	0.21 679	0.14 587	0.13 571

PASM	0.45 662	0.35 676	0.90 671	0.35 686	0.33 697	0.39 601	0.38 673	0.50 545	0.61 667	0.52 667	0.51 606	0.62 672	0.45 653	0.93 694	0.48 642	0.26 699	0.29 719	0.29 703	0.33 714	0.29 698	0.26 697

CRFU-Net	0.28 547	0.14 434	0.45 482	0.25 553	0.15 486	0.45 635	0.23 531	0.50 545	0.30 375	0.43 625	0.41 516	0.48 614	0.46 659	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

CrosDoStereo	0.31 575	0.10 159	0.49 515	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 751	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 657	0.28 432	0.46 659	0.61 589	0.57 658	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

DeepStereo_LL	0.31 575	0.10 159	0.49 515	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 751	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 657	0.28 432	0.46 659	0.61 589	0.57 658	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

RP	0.35 608	0.22 597	0.51 536	0.31 662	0.24 658	0.37 584	0.28 608	0.50 545	0.58 657	0.40 600	0.63 663	0.61 670	0.47 662	0.61 589	0.39 603	0.16 645	0.15 660	0.17 650	0.15 639	0.17 627	0.17 631

NCC-stereo	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618

Abc-Net	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 647	0.27 635	0.81 648	0.31 662	0.25 666	0.42 618	0.22 504	0.66 692	0.94 725	0.63 688	0.60 650	0.59 663	0.47 662	0.59 578	0.58 663	0.15 629	0.13 633	0.16 644	0.16 651	0.20 659	0.22 679

XQC	0.43 653	0.37 685	0.96 681	0.34 677	0.25 666	0.53 670	0.34 654	0.60 664	0.73 693	0.51 660	0.46 581	0.57 658	0.47 662	0.70 627	0.72 685	0.17 657	0.12 621	0.18 659	0.15 639	0.25 678	0.23 686

ADCRef	0.38 630	0.24 611	0.88 667	0.26 588	0.21 620	0.49 655	0.27 592	0.52 582	0.48 600	0.50 655	0.58 642	0.35 513	0.47 662	0.48 513	1.29 733	0.09 425	0.08 501	0.12 567	0.12 585	0.11 510	0.11 527

DEmStereo	0.26 514	0.09 97	0.47 498	0.19 180	0.12 285	0.30 500	0.25 571	0.28 246	0.36 455	0.36 551	0.58 642	0.25 383	0.48 668	0.53 540	0.44 630	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.07 263

IGEV-RUCA	0.21 382	0.08 45	0.23 181	0.19 180	0.19 593	0.28 459	0.24 553	0.23 143	0.21 217	0.20 287	0.23 293	0.28 432	0.49 669	0.26 345	0.18 358	0.09 425	0.08 501	0.18 659	0.13 614	0.17 627	0.17 631

AF-Net	0.37 623	0.26 627	0.56 564	0.32 668	0.23 650	0.41 611	0.29 615	0.61 668	0.64 674	0.42 619	0.68 672	0.65 683	0.49 669	0.57 565	0.44 630	0.15 629	0.11 601	0.19 668	0.14 629	0.15 602	0.13 571

THIR-Stereo	0.29 560	0.12 306	0.41 435	0.19 180	0.11 204	0.28 459	0.72 727	0.32 308	0.35 442	0.37 559	0.65 666	0.34 499	0.50 671	0.57 565	0.45 633	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

FAT-Stereo	0.36 613	0.18 537	0.73 631	0.26 588	0.18 566	0.33 541	0.29 615	0.60 664	0.59 658	0.46 640	0.60 650	0.60 666	0.50 671	0.61 589	0.34 580	0.13 589	0.14 644	0.13 589	0.12 585	0.14 587	0.18 645

edge stereo	0.39 635	0.22 597	0.81 648	0.27 616	0.22 637	0.37 584	0.24 553	0.56 630	0.54 641	0.53 673	0.60 650	0.71 697	0.50 671	0.78 662	0.40 611	0.16 645	0.14 644	0.19 668	0.14 629	0.16 610	0.17 631

Ntro	0.58 693	0.64 726	0.92 674	0.66 731	0.50 720	0.77 703	0.36 663	0.66 692	0.70 687	0.50 655	0.59 645	0.65 683	0.51 674	0.75 648	0.45 633	0.56 731	0.32 724	0.56 732	0.34 715	0.63 729	0.46 724

psmorigin	0.50 677	0.25 616	3.03 750	0.24 512	0.19 593	0.38 592	0.22 504	0.50 545	0.44 553	0.64 690	0.68 672	0.71 697	0.51 674	0.85 679	0.45 633	0.14 614	0.17 676	0.13 589	0.14 629	0.16 610	0.21 673

ADCP+	0.45 662	0.24 611	1.15 704	0.25 553	0.22 637	0.56 673	0.39 678	0.54 604	0.51 621	0.44 632	0.51 606	0.46 605	0.52 676	0.56 561	1.89 748	0.10 480	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.14 587	0.13 571

WZ-Net	0.52 685	0.38 690	1.90 736	0.30 656	0.24 658	0.57 676	0.48 706	0.62 677	0.78 698	0.50 655	0.71 677	0.68 692	0.54 677	0.98 704	0.84 695	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.19 650	0.20 664

aanetorigin	0.39 635	0.29 647	1.09 696	0.24 512	0.19 593	0.28 459	0.37 667	0.33 324	0.47 588	0.94 716	0.82 692	0.52 638	0.54 677	0.49 518	0.50 650	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.16 610	0.15 608

AnyNet_C32	0.51 681	0.40 692	1.10 700	0.29 643	0.28 681	0.59 680	0.58 716	0.54 604	0.60 663	0.62 686	0.66 668	0.54 647	0.54 677	0.78 662	1.74 745	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.20 659	0.20 664

LSM	1.64 747	0.40 692	2.56 746	2.02 761	17.61 783	0.51 660	0.52 710	0.61 668	0.76 695	0.82 707	1.11 713	0.63 680	0.54 677	0.75 648	0.49 644	0.16 645	0.24 709	0.18 659	0.21 679	0.25 678	2.42 764

zh-sn7	0.48 670	0.51 713	1.43 721	0.29 643	0.20 612	0.47 644	0.39 678	0.57 640	0.62 669	0.52 667	0.81 690	0.52 638	0.56 681	1.05 710	0.87 699	0.12 568	0.13 633	0.13 589	0.13 614	0.17 627	0.16 618

FTStereo	0.28 547	0.10 159	0.43 459	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.53 712	0.34 337	0.26 309	0.38 574	0.95 704	0.30 460	0.56 681	0.32 430	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.19 652

ADCPNet	0.48 670	0.29 647	1.60 730	0.27 616	0.23 650	0.70 697	0.38 673	0.53 594	0.51 621	0.51 660	0.59 645	0.67 688	0.56 681	0.60 582	1.14 719	0.15 629	0.18 682	0.14 616	0.23 691	0.19 650	0.19 652

2222	0.57 691	0.36 679	1.06 692	0.45 710	0.25 666	0.89 716	1.27 756	0.66 692	0.59 658	0.51 660	0.91 702	1.08 716	0.57 684	0.84 677	0.84 695	0.21 679	0.15 660	0.25 689	0.18 668	0.25 678	0.15 608

SAMSARA	0.56 688	0.39 691	0.80 645	0.60 728	0.46 716	1.00 721	1.23 755	0.67 698	0.68 683	0.71 698	0.54 624	0.89 708	0.57 684	0.81 672	0.62 671	0.19 674	0.22 702	0.18 659	0.18 668	0.27 692	0.25 695

MSAF-DinoV2	0.76 716	0.44 700	1.98 737	0.49 719	0.16 519	0.58 677	0.31 631	0.81 720	0.83 706	0.41 609	0.52 614	0.98 713	0.58 686	4.97 769	1.03 709	0.11 528	0.07 409	0.10 469	0.24 693	0.27 692	0.26 697

RTS	0.78 717	0.48 706	4.68 757	0.34 677	0.28 681	1.12 726	0.46 697	0.62 677	1.03 728	0.73 699	0.89 700	0.60 666	0.59 687	1.61 738	1.16 723	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 652

RTSA	0.78 717	0.48 706	4.68 757	0.34 677	0.28 681	1.12 726	0.46 697	0.62 677	1.03 728	0.73 699	0.89 700	0.60 666	0.59 687	1.61 738	1.16 723	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 652

RainbowNet	0.72 709	0.89 740	1.02 688	0.82 739	0.63 732	0.78 706	0.52 710	0.81 720	0.93 723	0.60 683	0.79 688	0.80 702	0.60 689	0.80 668	0.57 658	0.78 743	0.55 749	0.78 740	0.49 730	0.76 739	0.58 732

Wz-Net-TNSev	0.51 681	0.58 720	1.61 732	0.25 553	0.21 620	0.65 688	0.45 694	0.63 684	0.69 685	0.51 660	0.54 624	0.71 697	0.60 689	1.00 705	0.77 689	0.15 629	0.15 660	0.13 589	0.15 639	0.21 662	0.20 664

anonymity	0.56 688	0.54 718	0.70 622	0.47 714	0.61 730	0.56 673	0.43 690	0.69 702	0.49 609	0.63 688	0.55 629	0.54 647	0.60 689	0.61 589	0.57 658	0.55 730	0.53 746	0.50 726	0.54 737	0.51 721	0.56 729

Consistency-Raft	0.55 687	0.48 706	1.02 688	0.45 710	0.49 719	0.49 655	0.47 702	0.72 707	0.72 690	0.45 636	0.82 692	0.47 607	0.60 689	0.50 522	0.63 674	0.39 724	0.39 730	0.44 723	0.51 733	0.52 722	0.37 715

G-Net	0.46 664	0.25 616	0.86 664	0.34 677	0.28 681	0.90 717	0.35 658	0.47 511	0.45 565	0.68 695	1.22 719	0.64 682	0.60 689	0.61 589	0.57 658	0.16 645	0.14 644	0.17 650	0.13 614	0.22 669	0.19 652

ADCL	0.47 667	0.22 597	1.00 685	0.27 616	0.19 593	0.74 699	0.64 721	0.54 604	0.69 685	0.56 678	0.71 677	0.55 649	0.60 689	0.60 582	1.43 735	0.11 528	0.09 540	0.13 589	0.13 614	0.14 587	0.14 595

ADCS	0.58 693	0.40 692	1.35 718	0.29 643	0.24 658	0.55 672	0.45 694	0.67 698	0.83 706	0.76 704	0.71 677	0.68 692	0.60 689	0.76 654	2.23 753	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.17 661	0.22 669	0.22 679

AnyNet_C01	0.65 701	0.58 720	2.60 747	0.32 668	0.26 671	0.88 714	0.61 719	0.63 684	0.62 669	0.68 695	0.96 705	0.76 700	0.60 689	0.96 700	1.43 735	0.16 645	0.16 669	0.17 650	0.17 661	0.23 672	0.23 686

CSAN	0.50 677	0.35 676	0.78 635	0.36 688	0.23 650	0.56 673	0.59 718	0.61 668	0.70 687	0.64 690	0.78 687	0.65 683	0.60 689	1.38 734	0.62 671	0.21 679	0.17 676	0.20 672	0.20 676	0.18 641	0.18 645

MFN_U_SF_RVC	0.56 688	0.51 713	1.19 706	0.38 696	0.22 637	0.69 694	0.27 592	0.80 718	0.67 680	0.73 699	0.74 682	0.87 705	0.61 698	0.81 672	0.76 686	0.29 712	0.27 715	0.32 709	0.37 720	0.32 706	0.31 707

light-stereo	2.37 755	0.69 730	3.61 751	3.84 765	3.41 761	4.04 756	0.31 631	2.13 756	1.45 747	3.61 765	6.33 769	6.90 774	0.63 699	4.83 768	1.28 731	0.71 739	0.74 762	0.32 709	0.39 723	1.20 754	0.96 752

ADCMid	0.49 673	0.34 674	1.13 702	0.26 588	0.21 620	0.51 660	0.37 667	0.57 640	0.54 641	0.75 703	0.66 668	0.62 672	0.64 700	0.64 606	1.68 740	0.13 589	0.12 621	0.17 650	0.17 661	0.20 659	0.17 631

AANet	0.49 673	0.42 698	1.56 727	0.22 393	0.19 593	0.39 601	0.25 571	0.52 582	0.92 719	0.92 713	0.93 703	0.84 704	0.67 701	0.59 578	0.59 664	0.15 629	0.11 601	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

test_sample8	0.49 673	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.55 614	0.34 425	0.62 686	0.38 482	1.15 721	0.67 701	0.66 617	0.91 702	0.23 686	1.82 767	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 704	0.64 726	1.06 692	0.45 710	0.27 675	1.40 742	0.58 716	0.78 714	0.92 719	0.84 708	0.86 696	0.88 707	0.68 703	1.33 732	0.68 682	0.37 722	0.29 719	0.34 714	0.36 719	0.43 716	0.37 715

DPSNet	0.47 667	0.24 611	0.93 676	0.27 616	0.20 612	0.75 702	0.57 715	0.84 725	0.79 699	0.47 648	0.51 606	0.60 666	0.69 704	0.87 682	0.71 684	0.16 645	0.13 633	0.12 567	0.10 505	0.25 678	0.21 673

SPS-STEREO	0.69 706	0.61 724	0.98 683	0.52 724	0.57 726	0.74 699	0.50 709	0.78 714	0.62 669	0.95 719	0.86 696	0.94 709	0.70 705	1.01 707	0.87 699	0.58 733	0.51 743	0.50 726	0.50 732	0.55 724	0.58 732
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 686	0.28 638	0.96 681	0.26 588	0.15 486	0.69 694	0.44 693	0.67 698	1.34 743	0.67 694	0.98 708	0.94 709	0.71 706	0.89 687	0.76 686	0.14 614	0.12 621	0.12 567	0.11 546	0.17 627	0.16 618

ACVNet_1	0.72 709	0.81 735	1.37 720	0.72 735	0.53 724	0.77 703	0.42 688	0.85 728	0.90 713	0.74 702	0.75 683	1.32 729	0.72 707	1.02 708	0.55 657	0.54 729	0.31 722	0.71 736	0.35 716	0.64 731	0.45 721

DStereoO	0.46 664	0.32 668	0.51 536	0.36 688	0.29 691	0.38 592	0.45 694	0.55 614	0.60 663	0.47 648	0.49 596	0.48 614	0.73 708	0.59 578	0.69 683	0.81 745	0.18 682	0.38 718	0.19 674	0.46 719	0.20 664

SGM_RVC	0.50 677	0.19 554	0.50 526	0.25 553	0.15 486	0.69 694	0.39 678	0.68 701	0.82 702	0.95 719	0.84 694	1.13 718	0.76 709	1.16 720	0.60 668	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.16 651	0.16 610	0.17 631
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 709	0.76 733	0.99 684	0.62 729	0.70 735	0.77 703	0.67 723	0.75 710	0.83 706	0.78 706	0.86 696	0.69 694	0.78 710	0.71 631	0.61 669	0.66 736	0.59 752	0.61 733	0.58 742	0.68 735	0.71 743

PSM-AAD	0.25 495	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.26 428	0.38 673	0.34 337	0.28 339	0.35 534	0.39 496	0.28 432	0.79 711	0.30 416	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.08 294	0.21 673

GrayStereo	0.25 495	0.09 97	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.23 361	0.47 702	0.34 337	0.30 375	0.39 590	0.47 588	0.30 460	0.79 711	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.13 571

MeshStereo	0.58 693	0.27 635	0.67 610	0.22 393	0.17 544	0.66 690	0.37 667	0.78 714	0.61 667	1.47 748	1.30 722	1.65 736	0.79 711	1.12 717	0.59 664	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.14 629	0.17 627	0.14 595
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
WCMA_ROB	0.51 681	0.21 582	0.65 604	0.25 553	0.21 620	0.58 677	0.32 640	0.54 604	0.55 647	0.95 719	1.40 726	1.28 727	0.81 714	0.73 639	0.62 671	0.18 668	0.15 660	0.15 632	0.15 639	0.19 650	0.19 652

mmmmmm	0.68 704	0.42 698	1.12 701	0.43 705	0.27 675	1.09 724	0.64 721	0.77 712	1.20 739	0.94 716	1.17 717	1.08 716	0.82 715	1.06 711	1.04 711	0.22 684	0.24 709	0.31 707	0.27 707	0.29 698	0.23 686

PVD	0.58 693	0.34 674	0.84 660	0.39 698	0.31 695	0.59 680	0.47 702	0.80 718	1.25 740	0.92 713	1.09 711	0.79 701	0.82 715	0.85 679	0.76 686	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.18 668	0.27 692	0.35 714

NVStereoNet_ROB	0.67 703	0.49 710	0.83 655	0.48 715	0.40 707	0.51 660	0.46 697	0.70 704	0.77 697	0.84 708	1.72 740	1.02 714	0.83 717	1.23 725	0.79 692	0.32 716	0.38 729	0.40 721	0.46 727	0.36 711	0.41 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 723	0.87 739	1.25 711	0.82 739	0.62 731	0.97 720	0.62 720	1.14 735	1.42 745	1.00 723	1.40 726	1.47 732	0.84 718	1.11 715	0.66 680	0.61 734	0.43 733	0.78 740	0.49 730	0.75 738	0.52 727

EDNetEfficientorigin	7.51 771	0.52 717	140.47 804	0.25 553	0.17 544	0.42 618	0.29 615	0.47 511	1.03 728	1.28 734	1.02 709	0.83 703	0.84 718	0.75 648	0.99 707	0.10 480	0.09 540	0.12 567	0.10 505	0.21 662	0.22 679

MADNet+	1.01 729	1.16 752	4.72 759	0.70 733	0.47 717	1.24 734	0.96 743	0.97 732	0.89 711	0.65 692	0.77 686	0.87 705	0.85 720	2.09 749	1.68 740	0.38 723	0.39 730	0.31 707	0.27 707	0.43 716	0.39 717

PWCK	1.00 727	1.17 753	1.70 734	0.91 742	0.41 708	1.19 731	0.92 741	1.10 733	1.14 737	1.16 732	1.14 715	1.25 726	0.88 721	1.75 745	1.04 711	0.87 748	0.50 741	0.87 743	0.53 736	0.96 748	0.52 727

DispFullNet	0.66 702	0.89 740	1.59 729	0.77 737	1.21 754	0.51 660	0.23 531	0.59 655	0.72 690	0.69 697	0.61 657	0.69 694	0.91 722	0.79 664	0.48 642	0.27 704	0.12 621	0.73 737	0.30 712	0.65 732	0.40 718

EDNetEfficient	0.63 699	0.37 685	2.40 744	0.26 588	0.25 666	0.38 592	0.49 708	0.41 441	1.06 731	1.38 737	0.87 699	0.62 672	0.95 723	0.65 613	1.65 739	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.19 650	0.17 631

IMH-64-1	0.91 724	0.86 737	0.84 660	0.97 744	0.75 738	0.92 718	0.71 725	1.27 736	1.10 735	0.89 710	1.45 728	1.14 719	0.96 724	1.19 721	0.84 695	0.74 740	0.51 743	0.97 745	0.55 738	0.84 741	0.60 735

IMH-64	0.91 724	0.86 737	0.84 660	0.97 744	0.75 738	0.92 718	0.71 725	1.27 736	1.10 735	0.89 710	1.45 728	1.14 719	0.96 724	1.19 721	0.84 695	0.74 740	0.51 743	0.97 745	0.55 738	0.84 741	0.60 735

MSMD_ROB	0.60 697	0.33 671	0.61 583	0.30 656	0.25 666	0.86 713	0.35 658	0.55 614	0.67 680	1.10 729	1.49 731	1.76 739	0.97 726	0.88 685	0.49 644	0.23 686	0.21 697	0.27 691	0.27 707	0.25 678	0.24 692

nnnnnnn	0.74 713	0.33 671	1.35 718	0.42 703	0.35 700	0.79 708	0.46 697	0.82 722	1.08 733	1.05 726	1.50 732	1.57 734	0.98 727	1.12 717	1.09 718	0.27 704	0.25 712	0.32 709	0.31 713	0.34 707	0.32 710

LVE	1.13 734	1.02 745	1.28 714	1.01 746	0.80 745	1.29 737	0.81 737	1.47 744	1.96 751	1.07 728	1.90 743	1.90 740	1.01 728	1.48 736	0.91 702	0.93 751	0.61 755	0.94 744	0.69 747	0.87 743	0.75 747

KSHMR	1.89 750	1.36 757	1.60 730	1.47 759	1.22 755	1.38 741	1.06 748	1.79 749	5.97 769	1.42 742	5.65 768	2.98 754	1.14 729	2.23 752	1.20 727	1.27 758	1.12 765	1.46 759	1.10 760	1.32 759	1.15 757

IMH	1.05 732	0.95 744	1.00 685	1.01 746	0.78 742	1.11 725	0.68 724	1.38 740	1.43 746	1.00 723	1.72 740	1.43 730	1.14 729	1.73 743	0.89 701	1.09 754	0.55 749	0.99 747	0.57 741	0.87 743	0.62 741

Dean	1.17 736	1.04 747	1.49 725	1.03 748	0.78 742	1.20 732	0.77 733	1.48 745	1.96 751	1.28 734	1.99 746	2.15 744	1.14 729	1.25 726	1.00 708	0.81 745	0.60 753	1.01 748	0.69 747	0.92 747	0.74 746

ELAS	0.74 713	0.36 679	0.85 663	0.36 688	0.33 697	1.36 739	0.77 733	0.93 729	0.92 719	1.41 740	1.53 734	1.16 722	1.17 732	0.95 699	1.03 709	0.26 699	0.25 712	0.28 699	0.28 711	0.31 703	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
1111	0.79 719	0.31 662	1.57 728	0.39 698	0.28 681	1.14 728	0.99 745	0.83 723	0.96 726	0.97 722	1.11 713	1.23 724	1.18 733	1.73 743	1.70 743	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.21 679	0.29 698	0.26 697

WAO-7	1.01 729	0.89 740	0.93 676	0.83 741	0.66 734	1.18 729	0.81 737	1.40 741	1.57 749	1.11 730	1.76 742	1.45 731	1.19 734	1.50 737	1.14 719	0.61 734	0.62 756	0.70 735	0.68 746	0.66 734	0.60 735

WAO-6	1.07 733	0.93 743	0.92 674	0.96 743	0.78 742	1.28 736	0.75 730	1.34 739	2.00 753	1.02 725	1.54 735	1.59 735	1.22 735	1.31 731	1.14 719	0.78 743	0.55 749	1.02 749	0.75 751	0.83 740	0.69 742

SGM+DAISY	0.87 722	0.66 728	1.30 716	0.51 721	0.60 729	1.03 722	0.84 739	0.76 711	0.73 693	1.39 738	1.51 733	1.31 728	1.22 735	1.11 715	1.08 713	0.57 732	0.53 746	0.51 728	0.51 733	0.54 723	0.61 739

FCDSN-DC	0.63 699	0.31 662	0.61 583	0.36 688	0.30 692	0.65 688	0.37 667	0.66 692	0.68 683	1.14 731	1.54 735	1.71 738	1.26 737	0.92 692	0.64 677	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.27 692	0.27 702
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 707	0.30 654	0.69 616	0.32 668	0.27 675	0.81 710	0.39 678	0.79 717	0.82 702	1.41 740	1.58 737	1.98 741	1.26 737	1.02 708	0.77 689	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.26 697

FC-DCNN v2	0.71 708	0.30 654	0.67 610	0.32 668	0.27 675	0.84 711	0.39 678	0.84 725	0.85 710	1.44 744	1.64 738	2.09 743	1.28 739	1.06 711	0.80 693	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.25 695

JetBlue	1.14 735	0.76 733	2.36 742	0.59 727	0.75 738	3.04 754	1.78 760	1.11 734	0.90 713	0.94 716	1.10 712	1.66 737	1.28 739	2.09 749	1.72 744	0.43 726	0.36 728	0.38 718	0.38 722	0.58 726	0.56 729

ELAS_RVC	0.74 713	0.36 679	1.00 685	0.37 694	0.33 697	0.88 714	0.93 742	0.83 723	1.08 733	1.35 736	1.33 725	1.24 725	1.33 741	1.06 711	0.95 705	0.27 704	0.25 712	0.29 703	0.27 707	0.30 702	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 741	1.03 746	1.20 707	1.10 750	0.86 748	2.26 751	0.73 728	1.84 750	3.84 764	1.25 733	2.25 751	2.69 752	1.42 742	1.76 746	1.43 735	0.76 742	0.50 741	1.09 750	0.66 745	1.23 756	0.76 748

WAO-8	1.46 743	1.10 750	1.09 696	1.10 750	0.84 746	2.06 746	0.75 730	1.84 750	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 744	1.43 743	3.17 755	1.19 725	0.91 749	0.65 758	1.09 750	0.79 752	0.90 745	0.71 743

Venus	1.46 743	1.10 750	1.09 696	1.10 750	0.84 746	2.06 746	0.75 730	1.84 750	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 744	1.43 743	3.17 755	1.19 725	0.91 749	0.65 758	1.09 750	0.79 752	0.90 745	0.71 743

ktn	1.77 749	1.36 757	1.22 708	1.43 758	1.14 753	1.52 743	1.08 749	1.51 747	3.96 765	2.77 763	4.69 764	3.35 756	1.46 745	1.69 742	1.25 730	1.43 759	0.77 763	1.45 758	0.99 758	1.32 759	0.96 752

JetRed	2.30 754	2.64 762	6.12 765	1.12 753	1.38 758	5.85 767	3.29 764	1.99 753	1.67 750	1.98 756	1.95 745	2.16 747	1.60 746	2.48 753	4.10 762	1.05 752	1.60 766	1.09 750	1.01 759	1.67 761	1.28 759

DStereoSA	0.81 720	0.37 685	1.08 695	0.51 721	0.65 733	0.67 691	1.44 758	0.74 709	1.06 731	0.54 675	1.67 739	0.49 620	1.78 747	0.96 700	1.69 742	0.28 709	0.43 733	0.27 691	0.51 733	0.40 715	0.58 732

notaker	1.45 742	1.34 756	1.48 723	1.40 757	1.07 752	1.18 729	0.85 740	1.48 745	1.40 744	1.51 749	3.46 761	2.40 749	1.81 748	1.76 746	1.45 738	1.11 755	0.69 761	1.38 757	0.87 755	1.31 758	0.97 754

fsdfsdds	1.26 737	0.33 671	1.44 722	0.43 705	0.59 728	2.19 750	1.14 753	1.28 738	2.36 755	2.10 758	4.10 763	3.15 755	1.94 749	1.09 714	1.28 731	0.22 684	0.19 689	0.34 714	0.25 698	0.36 711	0.34 712

TorneroNet	2.22 752	1.08 749	1.24 710	1.14 754	0.90 749	5.58 760	0.80 735	2.12 755	8.69 773	2.58 761	5.42 766	3.88 758	1.97 750	1.78 748	1.87 747	0.86 747	0.54 748	1.15 754	0.74 750	1.23 756	0.85 751

UNDER WATER-64	1.55 745	1.19 754	2.52 745	1.31 755	0.95 750	2.12 748	1.21 754	1.45 743	3.19 758	1.43 743	1.32 723	2.64 751	2.04 751	1.63 740	1.83 746	1.11 755	0.67 760	1.28 755	0.92 756	1.19 753	1.02 755

MonStereo1	0.93 726	0.56 719	0.82 652	0.69 732	0.58 727	1.37 740	0.35 658	0.94 730	1.25 740	0.93 715	1.90 743	1.52 733	2.10 752	1.27 728	0.77 689	0.69 737	0.33 725	0.75 738	0.47 729	0.70 736	0.57 731

coex-ft	3.44 757	0.73 732	48.55 802	0.24 512	0.19 593	0.50 659	0.43 690	0.47 511	2.40 756	7.03 773	1.20 718	0.97 712	2.23 753	0.73 639	1.92 749	0.12 568	0.15 660	0.14 616	0.12 585	0.21 662	0.43 720

UNDER WATER	1.59 746	1.22 755	2.36 742	1.38 756	1.03 751	1.67 745	1.10 750	1.54 748	3.63 760	1.44 744	1.47 730	2.85 753	2.25 754	1.67 741	1.94 750	1.06 753	0.62 756	1.31 756	0.93 757	1.21 755	1.02 755

DStereoFS	0.84 721	0.66 728	0.80 645	0.53 725	0.50 720	1.23 733	0.55 713	0.94 730	1.32 742	0.89 710	1.32 723	1.04 715	2.32 755	1.29 730	1.14 719	0.31 715	0.35 727	0.30 705	0.39 723	0.34 707	0.60 735

MADNet++	2.26 753	1.80 760	2.06 738	2.13 763	1.97 760	2.61 753	1.79 761	2.38 758	2.16 754	2.75 762	2.65 758	2.38 748	2.43 756	3.17 755	3.21 757	2.17 767	1.95 769	1.94 763	1.63 762	2.06 762	2.01 763

SGM-ForestM	1.36 738	0.28 638	0.79 642	0.26 588	0.16 519	2.26 751	1.00 746	1.42 742	1.46 748	2.38 760	2.05 747	5.95 765	2.66 757	2.95 754	2.46 755	0.17 657	0.18 682	0.18 659	0.18 668	0.15 602	0.18 645

MANE	1.41 740	0.36 679	0.74 632	0.43 705	0.41 708	2.16 749	0.80 735	2.39 759	3.38 759	2.22 759	3.06 760	3.54 757	2.73 758	2.15 751	1.94 750	0.28 709	0.27 715	0.30 705	0.46 727	0.28 697	0.34 712

TARStereo	1.99 751	0.26 627	2.90 749	0.33 674	1.30 756	3.07 755	2.37 762	2.20 757	4.84 766	3.25 764	6.38 770	4.33 759	3.05 759	1.33 732	1.21 729	0.23 686	0.18 682	0.24 685	0.81 754	0.29 698	1.26 758

zzzz4	4.31 761	5.77 770	4.85 763	11.37 779	10.45 774	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.91 718	1.87 752	2.47 754	6.11 767	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 763	0.47 737	2.02 765	1.74 765	5.77 773	4.37 772

noway1	4.31 761	5.77 770	4.81 762	11.37 779	10.45 774	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.90 713	1.87 752	2.48 756	6.11 767	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 763	0.47 737	2.02 765	1.74 765	5.77 773	4.37 772

TCMNet-wrong-test	4.29 760	5.57 769	4.65 756	11.33 778	10.39 771	5.73 766	4.48 771	4.13 765	1.02 727	1.91 755	2.39 752	6.16 769	3.62 762	3.84 765	4.50 764	1.99 763	0.47 737	1.97 764	1.69 763	5.69 770	4.31 770

noway4	4.32 763	5.81 772	4.75 760	11.39 781	10.47 776	5.70 765	4.50 772	4.14 766	0.90 713	1.83 750	2.44 753	6.16 769	3.63 763	3.66 763	4.60 769	2.00 766	0.47 737	2.03 768	1.73 764	5.80 775	4.40 774

noway3	4.27 759	5.33 768	4.61 754	11.26 776	10.44 773	5.62 761	4.46 767	4.12 764	0.92 719	1.86 751	2.49 757	6.19 771	3.66 764	3.74 764	4.54 765	1.97 761	0.46 735	2.03 768	1.74 765	5.69 770	4.21 769

noway2	4.26 758	5.26 767	4.63 755	11.29 777	10.43 772	5.62 761	4.46 767	4.09 763	0.90 713	1.87 752	2.47 754	6.20 772	3.67 765	3.62 760	4.54 765	1.97 761	0.46 735	2.02 765	1.74 765	5.72 772	4.32 771

LE_ROB	1.76 748	0.20 567	2.68 748	0.48 715	0.52 723	0.78 706	0.96 743	0.84 725	6.61 770	7.40 774	2.08 748	2.08 742	4.83 766	1.27 728	3.79 760	0.10 480	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.11 510	0.10 486

tt	4.71 765	0.10 159	3.94 752	2.06 762	1.53 759	10.14 774	16.88 777	9.27 778	4.98 767	1.39 738	1.02 709	4.68 760	4.90 767	3.35 758	5.86 772	5.76 776	9.15 785	2.24 771	2.53 771	3.10 764	1.32 760

ASD4	7.23 770	6.65 773	7.69 769	5.24 767	5.62 765	11.85 775	20.36 778	7.57 774	7.14 771	6.55 771	5.47 767	5.99 766	5.78 768	7.22 773	9.24 776	4.85 775	4.44 775	6.40 782	5.19 776	6.53 776	4.89 775

LRCNet_RVC	10.90 778	14.34 786	9.35 770	15.35 782	8.04 768	1.08 723	0.34 654	8.78 776	0.70 687	12.63 785	16.05 785	9.85 776	6.54 769	8.57 776	6.34 773	20.27 797	5.40 777	23.70 798	21.88 799	14.87 785	13.83 786

USTest	6.88 769	5.23 766	5.63 764	7.22 770	7.29 766	14.34 778	22.76 779	8.48 775	9.32 774	5.42 768	6.39 771	6.29 773	6.64 770	6.92 772	8.62 775	1.94 760	3.29 773	2.16 770	2.55 772	3.85 766	3.29 767

DPSimNet_ROB	4.34 764	4.23 763	6.89 767	3.67 764	3.68 762	4.75 757	5.21 773	2.67 760	3.68 761	5.82 770	3.95 762	5.57 761	6.72 771	3.46 759	4.48 763	4.05 774	2.88 772	4.68 775	3.12 775	3.69 765	3.62 768

HanzoNet	2.97 756	1.69 759	2.29 741	1.74 760	1.33 757	1.53 744	1.03 747	1.99 753	2.64 757	5.51 769	5.16 765	5.90 764	6.82 772	4.32 767	3.29 758	3.16 770	2.02 771	1.92 761	2.87 773	2.24 763	1.89 762

Selective-IGEV-i1pa	5.57 768	7.99 774	4.76 761	0.80 738	0.45 715	12.99 776	3.60 766	9.25 777	7.43 772	6.97 772	9.87 776	8.94 775	7.26 773	14.66 786	5.65 771	3.55 771	1.08 764	1.93 762	0.72 749	0.73 737	2.79 766

BEATNet-Init1	4.73 767	2.61 761	13.29 783	0.58 726	0.53 724	10.12 773	3.33 765	4.83 769	5.01 768	8.75 776	8.51 772	14.08 786	7.60 774	7.70 775	5.34 770	0.28 709	0.28 718	0.34 714	0.37 720	0.57 725	0.45 721

UHP	4.71 765	0.60 722	7.05 768	0.48 715	0.70 735	9.17 771	2.53 763	5.32 771	14.17 785	8.26 775	14.83 784	9.91 777	8.72 775	4.02 766	3.96 761	0.41 725	0.31 722	0.37 717	0.56 740	1.09 751	1.78 761

DPSMNet_ROB	8.40 773	5.11 765	10.49 782	5.58 769	10.25 770	8.34 770	23.62 784	6.07 773	13.45 783	4.93 767	10.88 781	5.66 763	10.44 776	6.24 771	12.64 778	3.98 773	7.61 779	3.76 773	7.30 782	4.20 768	7.51 779

DGTPSM_ROB	8.34 772	5.10 764	10.37 781	5.31 768	10.18 769	8.33 769	23.60 783	6.06 772	13.41 782	4.90 766	10.87 780	5.65 762	10.44 776	6.17 770	12.59 777	3.74 772	7.55 778	3.69 772	7.26 781	4.14 767	7.46 778

Anonymous_1	16.62 785	9.35 777	9.84 773	10.66 773	14.64 781	18.66 785	27.12 787	12.64 784	13.51 784	10.76 784	10.30 779	10.13 780	10.60 778	11.06 781	12.74 781	15.87 793	7.74 780	16.92 791	43.48 802	58.66 805	7.68 780

iinet-test	10.78 776	9.29 775	9.70 771	10.48 771	10.68 777	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 778	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 778	7.74 780	5.68 777	6.69 777	7.47 777	7.30 776

IINet	10.78 776	9.29 775	9.70 771	10.48 771	10.68 777	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 778	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 778	7.74 780	5.68 777	6.69 777	7.47 777	7.30 776

xxxxx1	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

tt_ll	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

ff	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

DPSM_ROB	11.49 779	9.87 781	10.35 779	11.13 774	11.31 779	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 784	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 780	8.19 783	6.03 779	7.09 779	7.93 779	7.73 781

DPSM	11.49 779	9.87 781	10.35 779	11.13 774	11.31 779	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 784	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 780	8.19 783	6.03 779	7.09 779	7.93 779	7.73 781

PML	16.10 784	12.82 785	6.78 766	5.23 766	7.76 767	33.92 790	66.56 800	5.30 770	10.28 775	26.12 799	68.59 804	20.51 788	13.49 786	10.06 777	6.78 774	5.96 777	2.00 770	6.04 781	2.18 770	8.96 781	2.60 765

HaxPig	17.72 786	20.22 796	19.73 785	16.53 783	16.51 782	9.27 772	9.33 774	14.34 787	13.27 779	18.65 787	18.70 786	17.35 787	16.77 787	17.04 787	16.45 787	22.05 800	20.89 797	22.27 797	21.53 794	21.29 796	22.13 800

MEDIAN_ROB	21.21 787	24.62 800	23.47 796	19.58 784	19.65 787	13.22 777	10.96 775	17.88 788	17.00 788	22.14 798	22.02 789	20.86 789	20.36 788	21.06 788	19.71 788	25.63 802	24.13 798	26.21 799	25.20 800	25.17 799	25.38 803

fast-reg	23.64 794	20.51 797	23.42 795	23.22 794	24.75 797	38.73 798	55.47 794	26.85 794	28.86 798	20.12 790	21.73 787	21.64 790	22.22 789	24.30 796	27.54 798	13.91 792	16.52 795	14.85 790	15.62 790	16.91 793	15.71 794

FlowAnything	23.14 791	19.87 790	20.79 791	22.50 792	22.74 789	38.39 793	55.46 793	26.89 795	28.72 796	20.77 797	22.29 795	22.07 794	22.72 790	23.99 789	27.41 797	13.60 788	16.55 796	12.15 787	14.36 789	15.97 790	15.52 788

RAFT-FEzeroshot	23.10 788	19.88 791	20.56 788	22.49 789	22.75 790	38.38 791	55.50 796	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 790	22.05 792	22.74 791	24.00 791	27.37 795	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.28 785	15.96 788	15.54 790

RAFT-FE	23.10 788	19.88 791	20.56 788	22.49 789	22.75 790	38.38 791	55.50 796	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 790	22.05 792	22.74 791	24.00 791	27.37 795	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.28 785	15.96 788	15.54 790

CasAABBNet	23.10 788	19.86 789	20.64 790	22.47 788	22.73 788	38.41 794	55.50 796	26.89 795	28.70 795	20.61 795	22.15 792	22.08 795	22.75 793	23.99 789	27.36 793	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.27 784	15.95 786	15.53 789

LSM0	24.24 795	19.98 795	22.32 794	24.22 795	40.14 802	38.48 795	55.20 792	26.95 797	28.57 792	20.49 791	21.83 788	22.26 797	22.75 793	24.22 795	27.30 791	13.66 791	16.32 789	12.19 789	14.15 783	16.10 792	17.66 795

Hybrid-DGEV	23.16 792	19.94 794	20.96 793	22.49 789	22.75 790	38.51 796	55.52 799	27.09 799	28.90 799	20.58 792	22.25 793	22.00 791	22.80 795	24.11 794	27.33 792	13.60 788	16.47 790	12.14 783	14.30 788	15.95 786	15.54 790

Selective-RAFT-Error	23.16 792	19.93 793	20.87 792	22.54 793	22.81 793	38.52 797	55.47 794	27.01 798	28.83 797	20.66 796	22.25 793	22.09 796	22.80 795	24.09 793	27.36 793	13.61 790	16.48 791	12.15 787	14.28 785	15.99 791	15.57 793

RSGM-EC	29.65 797	17.75 787	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 790	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 796	30.14 799	23.59 797	41.87 802	45.99 803	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 798

acva	29.65 797	17.75 787	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 790	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 796	30.14 799	23.59 797	41.87 802	45.99 803	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 798

AVERAGE_ROB	25.43 796	29.06 801	27.24 797	24.63 796	24.20 796	17.73 782	12.61 776	22.29 791	21.39 791	26.79 800	26.16 798	25.20 798	24.64 799	25.07 797	23.53 789	29.96 803	28.40 803	30.60 800	29.58 801	29.72 800	29.84 804

zzzz2	34.86 802	30.12 802	31.42 800	34.23 797	34.22 800	58.04 801	83.74 803	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 801	32.70 801	33.88 800	35.86 800	41.00 799	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 801

noway5	34.86 802	30.12 802	31.42 800	34.23 797	34.22 800	58.04 801	83.74 803	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 801	32.70 801	33.88 800	35.86 800	41.00 799	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 801

zzzzzz3	33.80 800	21.93 798	29.35 798	40.69 801	40.71 803	54.58 800	75.81 802	38.06 801	43.73 802	30.21 801	32.81 799	33.59 803	36.40 802	35.16 798	41.64 801	19.24 794	24.62 799	18.35 793	21.58 795	19.15 794	18.48 796

zzz1	33.83 801	21.95 799	29.58 799	40.69 801	40.71 803	54.57 799	75.77 801	38.08 802	43.79 803	30.23 802	32.84 800	33.61 804	36.40 802	35.19 799	41.64 801	19.25 795	24.62 799	18.36 794	21.58 795	19.16 795	18.49 797

Selective-IGEV-i16pa	30.47 799	41.93 804	4.02 753	0.49 719	0.37 704	96.94 804	0.74 729	60.26 805	58.76 804	17.24 786	64.39 803	38.26 805	49.53 804	106.11 805	26.15 790	19.96 796	3.42 774	4.39 774	1.81 769	0.39 714	14.22 787

test_example2	101.33 804	108.28 805	68.15 803	98.43 803	106.93 805	89.75 803	102.43 805	36.80 800	97.65 805	129.04 805	130.15 805	65.26 806	66.62 805	92.11 804	80.24 805	144.10 806	199.48 806	81.81 806	103.01 806	125.01 806	101.27 805

ccccc	256.34 805	256.29 806	313.62 805	354.40 806	364.36 806	149.10 805	168.46 806	152.89 806	131.30 806	153.93 806	155.56 806	164.00 807	204.39 806	268.02 806	295.19 806	390.55 807	349.22 807	244.59 807	219.82 807	412.30 807	378.83 806

FADE		1.06 748		0.71 734	0.76 741							1.17 723				24.23 801	4.70 776	17.35 792	17.61 791	0.49 720

Low-res two-view benchmark