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 44	0.16 54	0.19 179	0.09 63	0.08 2	0.14 126	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.05 37

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 147	0.15 7	0.11 203	0.10 19	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.05 37

VeloStereo	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

flow	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

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	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_XL	0.10 11	0.09 96	0.21 147	0.14 3	0.10 139	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
over v1	0.11 57	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 264	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.20 258	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LGCAT	0.11 57	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 527	0.11 600	0.05 1	0.06 171	0.05 7	0.12 550

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	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

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	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 305	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 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

over-9	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 237	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

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	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 158	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	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	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WQFJA1++	0.44 658	0.07 4	0.63 593	0.18 115	0.13 369	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 756	0.12 86	0.23 355	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 767	0.07 262

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

rgla	0.10 11	0.11 241	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	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

416test	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	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

small-0shot	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 237	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 141	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	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	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

BridgeDepth	0.10 11	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 226	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
Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	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

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 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	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	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LGtest1	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	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 84	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 144	0.37 684	0.36 356	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	0.20 220	0.10 7	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 675	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 158	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

test410_97500	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	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

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 18	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 18	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

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

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 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	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 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-32k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 57	0.10 158	0.26 215	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 126	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 158	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 94	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 409	0.14 39	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	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

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	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

AdaDepth	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

asd	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 4	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	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

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 94	0.12 305	0.17 80	0.22 392	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PointNet	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 57	0.07 4	0.22 164	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

aanet-new-40k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 94	0.11 241	0.35 336	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.07 201	0.05 37

LACA2	0.10 11	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 4	0.14 126	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

gasm-f	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 235	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.09 382	0.08 350

Zero-FE251	0.14 187	0.09 96	0.24 191	0.17 58	0.09 63	0.20 268	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 684	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	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 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	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 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AEACV	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 202	0.13 167	0.16 309	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 158	0.22 164	0.23 453	0.26 670	0.14 49	0.15 183	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.09 539	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.09 425

DF_test	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.05 37

depth_test_26	0.11 57	0.07 4	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 183	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

aanet-new-70k	0.12 94	0.10 158	0.27 227	0.19 179	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-24k	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 183	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 57	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 237	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.08 350

Selective-IGEV-i32	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

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 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2.5w	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 57	0.09 96	0.13 1	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 57	0.07 4	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.06 160

IGEV-Stereo+	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.18 115	0.13 369	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 609	0.24 691

Selective-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GEAR-Net	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

over-6	0.12 94	0.13 379	0.19 115	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 226	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Anonymus	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.19 179	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DNS	0.26 513	0.30 653	0.18 99	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 202	0.13 167	0.10 95	0.70 626	0.37 590	0.08 317	0.14 643	0.08 282	0.05 81	1.01 749	0.80 748

TS12	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 235	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-78k	0.13 144	0.11 241	0.44 468	0.21 318	0.08 30	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 226	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 94	0.13 379	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 226	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

aanet-new	0.13 144	0.11 241	0.30 269	0.20 258	0.13 369	0.20 268	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 284	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 581	0.47 497	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.07 262

Foundation-i1b	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 162	0.17 258	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 189	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 183	0.18 271	0.13 226	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	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 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 241	0.21 147	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 264	0.18 164	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.09 425

asda	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	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 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

2.75w_new	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 161	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 193	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 57	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 162	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_Zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 235	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.06 160

SGD-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.07 3	0.17 161	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 317	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

AIO_rvc	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

AIO_test	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.15 70	0.17 289	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

fffft	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.19 389	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 357	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 360	0.72 730	0.70 621	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 183	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 193	0.35 718	0.04 2	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.23 685

AIO-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MoCha-V2	0.13 144	0.08 44	0.26 215	0.23 453	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.14 264	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 144	0.10 158	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 144	0.11 241	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.08 350

anonymous	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 126	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

PhaseNet	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 246	0.12 174	0.19 196	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

DF	0.13 144	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.10 139	0.17 161	0.15 183	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 281	0.19 291	0.11 137	0.20 220	0.14 232	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

aanet-new-60k	0.12 94	0.11 241	0.32 295	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 94	0.12 305	0.27 227	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 94	0.10 158	0.21 147	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 202	0.11 108	0.12 174	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-20K	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 651

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 553	0.70 621	0.17 58	0.12 284	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 144	0.11 241	0.38 385	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 162	0.16 246	0.13 226	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MatchStereo	0.11 57	0.08 44	0.23 180	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	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
DLNR-FE	10.45 774	12.13 783	19.94 786	106.10 804	23.12 793	0.14 49	0.13 89	3.28 761	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.41 768	0.06 265	0.07 175	0.07 257	40.22 803	0.06 160

qwe	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	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 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

monsterstereo	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.12 284	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.25 205	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 485
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tt45	0.14 187	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.23 360	0.18 340	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 415	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

mms	0.13 144	0.11 241	0.19 115	0.19 179	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 202	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 651

DLNR_Zeroshot_test	10.44 773	12.10 782	19.93 785	106.08 803	23.66 794	0.14 49	0.13 89	3.22 760	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.36 767	0.06 265	0.07 175	0.07 257	39.70 802	0.06 160

LoS_RVC	0.13 144	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 235	0.12 144	0.15 284	0.17 134	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 550

DNSM	0.28 546	0.28 637	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.13 167	0.11 137	0.75 647	0.63 673	0.08 317	0.13 632	0.06 59	0.05 81	1.14 751	0.81 749

aanet-new-36k	0.12 94	0.12 305	0.28 244	0.19 179	0.08 30	0.17 161	0.15 183	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.19 179	0.07 3	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.11 108	0.12 174	0.13 17	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 94	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.13 369	0.20 268	0.16 237	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.13 226	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 94	0.12 305	0.21 147	0.18 115	0.11 203	0.24 383	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GSStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.17 58	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GS-Stereo							0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

DDF-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.19 115	0.19 179	0.16 518	0.12 28	0.15 183	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 661	0.06 160

GASTEREO	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.23 453	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.22 392	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

2.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.18 340	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 202	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

SCV	0.14 187	0.14 433	0.24 191	0.21 318	0.11 203	0.15 70	0.16 237	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 162	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 144	0.14 433	0.19 115	0.26 587	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 226	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GIP-stereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 183	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

999	0.14 187	0.08 44	0.24 191	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 183	0.14 201	0.11 137	0.36 463	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

IGEV-Stereo++	0.11 57	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 158	0.30 269	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.06 160

XX-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.83 654	0.26 587	0.17 543	0.23 360	0.13 89	0.40 425	0.18 142	0.20 286	0.41 515	0.31 469	0.10 95	0.32 429	0.12 131	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 94	0.08 44	0.40 409	0.27 615	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 479	0.08 500	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 225	0.18 536	0.40 409	0.27 615	0.26 670	0.46 636	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	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

Weightmod_eth	0.16 242	0.11 241	0.20 133	0.21 318	0.13 369	0.20 268	0.18 340	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.25 318	0.19 291	0.17 341	0.25 324	0.14 232	0.16 644	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.05 37

monster-pro	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	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

aanet-new-22k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.20 258	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 94	0.11 241	0.23 180	0.22 392	0.09 63	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 226	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-FE	0.18 290	0.10 158	0.65 603	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 704	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MonStereo	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	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 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	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

Replicate-Monster	0.12 94	0.10 158	0.32 295	0.16 26	0.08 30	0.17 161	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 350

zero-FE	0.16 242	0.08 44	0.81 647	0.19 179	0.18 565	0.12 28	0.15 183	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 649	0.06 160

water-stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.14 126	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.23 292	0.15 223	0.15 284	0.12 9	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

3w_stereo	0.12 94	0.11 241	0.18 99	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HART	0.15 225	0.11 241	0.30 269	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.16 237	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 318	0.17 258	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 408	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.06 160

MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	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

SMoEStereo_RVC	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

ours_stereo	0.13 144	0.11 241	0.23 180	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.18 340	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 226	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.05 37

fffy	0.14 187	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

Occ-G	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 389	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 235	0.21 321	0.11 137	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160

RSM++	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.20 258	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

IGEV_Zeroshot_test	0.18 290	0.10 158	0.65 603	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

HH	0.18 290	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

HanStereo	0.18 290	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

CAS	0.15 225	0.07 4	0.21 147	0.41 701	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 235	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 193	0.29 711	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 594

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 115	0.17 58	0.22 636	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 202	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.18 644

MC-Stereo	0.14 187	0.09 96	0.25 205	0.21 318	0.09 63	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.18 269	0.23 292	0.16 246	0.13 226	0.22 267	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

iRaft-Stereo_20w	0.19 339	0.10 158	0.46 489	0.19 179	0.13 369	0.25 403	0.19 389	0.52 581	0.19 162	0.29 409	0.21 267	0.22 333	0.20 399	0.28 379	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.08 293	0.08 350

R-Stereo Train	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SE	0.16 242	0.14 433	0.19 115	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.20 286	0.27 339	0.15 223	0.17 341	0.15 84	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.08 350

TestStereo_HL3	0.21 381	0.13 379	0.77 633	0.17 58	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.34 336	0.20 194	0.27 367	0.38 481	0.23 355	0.19 388	0.41 488	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

aanet-new-8k	0.12 94	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.15 183	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 226	0.17 134	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 94	0.09 96	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

gcap_with_dpt	0.12 94	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GGEV	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

2w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 264	0.11 241	0.26 215	0.16 26	0.09 63	0.27 438	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.22 310	0.28 347	0.21 321	0.22 427	0.37 466	0.22 463	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.07 262

S2M2_L	0.13 144	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.12 284	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 232	0.13 588	0.09 539	0.09 384	0.10 504	0.11 509	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 225	0.11 241	0.38 385	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 694	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 594

ff7	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

ffff	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

11t	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 433	0.33 313	0.20 258	0.09 63	0.21 302	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 269	0.19 235	0.15 223	0.13 226	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

anonymousdsp	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

ProNet	0.14 187	0.12 305	0.25 205	0.19 179	0.11 203	0.19 225	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.07 262

ccc-4	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.16 242	0.11 241	0.56 563	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.07 262

EAI-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.33 313	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.46 696	0.46 500	0.20 194	0.25 344	0.50 599	0.17 258	0.16 309	0.24 293	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.10 504	0.06 113	0.07 262

EE1	0.14 187	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.32 307	0.21 216	0.16 230	0.14 146	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

Weightmod	0.16 242	0.12 305	0.19 115	0.20 258	0.10 139	0.24 383	0.17 289	0.25 184	0.21 216	0.18 269	0.29 361	0.19 291	0.15 284	0.27 364	0.16 295	0.09 424	0.10 574	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

S0	0.18 290	0.13 379	0.21 147	0.23 453	0.11 203	0.33 540	0.26 584	0.27 222	0.21 216	0.21 300	0.26 330	0.20 307	0.16 309	0.19 196	0.17 328	0.12 567	0.11 600	0.14 615	0.14 628	0.10 458	0.07 262

quiztm	0.15 225	0.15 472	0.25 205	0.22 392	0.14 421	0.17 161	0.17 289	0.33 323	0.21 216	0.18 269	0.21 267	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 94	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.08 30	0.13 35	0.14 126	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 162	0.09 36	0.14 264	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 281	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 94	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 237	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.04 1	0.05 37

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.14 126	0.24 162	0.21 216	0.21 300	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 94	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

FLISNet	0.20 360	0.13 379	0.33 313	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

CoSv	0.20 360	0.13 379	0.33 313	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

IGEV-RUCA	0.21 381	0.08 44	0.23 180	0.19 179	0.19 592	0.28 458	0.24 552	0.23 142	0.21 216	0.20 286	0.23 292	0.28 431	0.49 668	0.26 344	0.18 357	0.09 424	0.08 500	0.18 658	0.13 613	0.17 626	0.17 630

U	1.00 726	0.09 96	0.21 147	0.21 318	3.68 761	6.12 767	0.14 126	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 775	2.90 773	0.07 201	0.06 160

MyStereo07	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 226	0.25 324	0.13 193	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo06	0.20 360	0.12 305	0.57 566	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.40 425	0.21 216	0.30 441	0.24 306	0.31 469	0.18 372	0.22 267	0.18 357	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.26 215	0.19 179	0.14 421	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 328	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

MSKI-zero shot	0.17 264	0.09 96	0.43 458	0.20 258	0.11 203	0.21 302	0.15 183	0.32 307	0.21 216	0.23 319	0.24 306	0.23 355	0.10 95	0.31 422	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

EGLCR-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

CroCo-Stereo Lap2	0.15 225	0.15 472	0.28 244	0.25 552	0.18 565	0.11 21	0.19 389	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

CRE-IMP	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.11 203	0.24 383	0.17 289	0.29 262	0.21 216	0.27 367	0.26 330	0.24 370	0.17 341	0.23 277	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.10 485

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 144	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.16 237	0.32 307	0.22 236	0.15 201	0.17 202	0.20 307	0.13 226	0.14 39	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

BStereo	0.13 144	0.10 158	0.42 444	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 158	0.42 444	0.18 115	0.11 203	0.36 576	0.14 126	0.28 245	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

FE-Mocha	0.16 242	0.10 158	0.33 313	0.19 179	0.13 369	0.19 225	0.15 183	0.35 360	0.22 236	0.24 334	0.24 306	0.20 307	0.14 264	0.17 134	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

MM-Stereo_test2	0.15 225	0.10 158	0.44 468	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.21 473	0.27 222	0.22 236	0.15 201	0.16 183	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.05 37

SCV_C0	0.14 187	0.11 241	0.25 205	0.19 179	0.12 284	0.15 70	0.16 237	0.30 283	0.22 236	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.06 160

PAM	0.23 435	0.10 158	0.63 593	0.22 392	0.15 485	0.34 554	0.21 473	0.37 391	0.22 236	0.31 459	0.27 339	0.55 648	0.26 492	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.09 425

UGAM-zero	0.23 435	0.10 158	0.54 549	0.19 179	0.13 369	0.21 302	0.14 126	0.44 476	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.51 631	0.33 586	0.65 612	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.06 113	0.07 262

model_zeroshot	0.17 264	0.11 241	0.39 401	0.20 258	0.12 284	0.24 383	0.15 183	0.34 336	0.22 236	0.30 441	0.20 252	0.22 333	0.12 174	0.24 293	0.14 232	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

gcap-zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 187	0.11 241	0.32 295	0.19 179	0.11 203	0.18 189	0.17 289	0.20 84	0.22 236	0.14 178	0.24 306	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

rrr	0.17 264	0.11 241	0.57 566	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.22 236	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

plain	0.17 264	0.13 379	0.43 458	0.21 318	0.13 369	0.16 118	0.17 289	0.27 222	0.22 236	0.16 230	0.26 330	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.07 262

testlalala	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Patchmatch Stereo++	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350
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
PSM-adaLoss	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo_v2	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

HUI-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.22 267	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

DeepStereo_RVC	0.18 290	0.11 241	0.40 409	0.21 318	0.11 203	0.19 225	0.16 237	0.28 245	0.22 236	0.27 367	0.27 339	0.23 355	0.28 528	0.24 293	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.10 485

iGMRVC	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

iRAFT	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

RAFT-IKP	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

GELT-Stereo	0.13 144	0.09 96	0.16 54	0.20 258	0.14 421	0.14 49	0.15 183	0.33 323	0.23 262	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.05 7	0.05 37

SMOE	0.17 264	0.11 241	0.21 147	0.20 258	0.09 63	0.26 427	0.21 473	0.30 283	0.23 262	0.21 300	0.27 339	0.21 321	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.12 566	0.07 257	0.11 509	0.07 262

PSi22	0.14 187	0.13 379	0.29 258	0.19 179	0.09 63	0.17 161	0.12 46	0.28 245	0.23 262	0.13 147	0.14 146	0.22 333	0.13 226	0.29 399	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 160

DispViT+	0.12 94	0.07 4	0.19 115	0.15 7	0.16 518	0.10 19	0.12 46	0.26 206	0.23 262	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

depthmonostereo	0.14 187	0.09 96	0.19 115	0.19 179	0.08 30	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.23 262	0.16 230	0.18 226	0.14 201	0.17 341	0.19 196	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

castereo++	0.13 144	0.10 158	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.27 438	0.13 89	0.23 142	0.23 262	0.11 74	0.13 106	0.16 246	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.04 1

PAM_32	0.23 435	0.10 158	0.63 593	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.19 389	0.36 379	0.23 262	0.29 409	0.28 347	0.56 652	0.28 528	0.27 364	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.09 425

RAStereo	0.13 144	0.12 305	0.27 227	0.22 392	0.11 203	0.15 70	0.18 340	0.23 142	0.23 262	0.13 147	0.17 202	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.05 37

11t1	0.18 290	0.10 158	0.30 269	0.20 258	0.11 203	0.27 438	0.17 289	0.35 360	0.23 262	0.25 344	0.23 292	0.23 355	0.23 441	0.25 324	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

RAFT-Test	0.17 264	0.10 158	0.38 385	0.19 179	0.12 284	0.25 403	0.17 289	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.29 361	0.27 415	0.14 264	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

LL-Strereo2	0.18 290	0.18 536	0.39 401	0.22 392	0.12 284	0.24 383	0.13 89	0.31 295	0.23 262	0.24 334	0.20 252	0.24 370	0.12 174	0.26 344	0.15 268	0.06 53	0.06 265	0.12 566	0.09 456	0.08 293	0.07 262

knoymous	0.17 264	0.09 96	0.32 295	0.17 58	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.27 415	0.16 309	0.23 277	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.09 382	0.09 425

AnonymousM	0.17 264	0.19 553	0.24 191	0.18 115	0.10 139	0.18 189	0.17 289	0.30 283	0.23 262	0.26 357	0.20 252	0.18 271	0.14 264	0.19 196	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.38 717	0.15 638	0.06 113	0.05 37

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.24 191	0.25 552	0.11 203	0.11 21	0.18 340	0.32 307	0.23 262	0.12 109	0.12 86	0.18 271	0.12 174	0.14 39	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160
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
cross-raft	0.17 264	0.12 305	0.41 434	0.23 453	0.10 139	0.20 268	0.24 552	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.29 442	0.15 284	0.17 134	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

iRaftStereo_RVC	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.20 286	0.25 318	0.18 271	0.12 174	0.20 220	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

sCroCo_RVC	0.18 290	0.14 433	0.49 514	0.27 615	0.18 565	0.22 335	0.17 289	0.27 222	0.23 262	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.14 264	0.21 247	0.15 268	0.10 479	0.11 600	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

PMTNet	0.15 225	0.08 44	0.23 180	0.15 7	0.09 63	0.23 360	0.16 237	0.25 184	0.23 262	0.17 250	0.21 267	0.16 246	0.14 264	0.22 267	0.13 193	0.29 711	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

AnonStereo	0.16 242	0.12 305	0.30 269	0.20 258	0.12 284	0.18 189	0.14 126	0.36 379	0.24 280	0.19 277	0.17 202	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

HLF11	0.19 339	0.14 433	0.54 549	0.15 7	0.12 284	0.21 302	0.12 46	0.37 391	0.24 280	0.20 286	0.29 361	0.18 271	0.18 372	0.37 466	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.09 425

DN	0.15 225	0.08 44	0.27 227	0.19 179	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.24 280	0.14 178	0.16 183	0.18 271	0.10 95	0.21 247	0.13 193	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.10 485

NLSM3	0.13 144	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.24 280	0.11 74	0.15 162	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.05 7	0.05 37

Reg-Stereo(zero)	0.16 242	0.07 4	0.36 356	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.14 126	0.28 245	0.24 280	0.22 310	0.20 252	0.24 370	0.18 372	0.21 247	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

tg	0.16 242	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.15 183	0.34 336	0.24 280	0.20 286	0.25 318	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

rvit_stereo_0081_aga	0.16 242	0.14 433	0.28 244	0.21 318	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.23 142	0.24 280	0.17 250	0.21 267	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.14 232	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

Pointernet	0.13 144	0.07 4	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.12 46	0.31 295	0.24 280	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

rvit_stereo_0080	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

CAS++	0.16 242	0.12 305	0.27 227	0.18 115	0.12 284	0.17 161	0.15 183	0.42 454	0.24 280	0.19 277	0.18 226	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.08 344	0.10 458	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.15 7	0.07 3	0.21 302	0.12 46	0.24 162	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.15 223	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

whm_eth	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

test_4	0.18 290	0.12 305	0.34 325	0.23 453	0.12 284	0.18 189	0.22 503	0.26 206	0.24 280	0.24 334	0.47 587	0.22 333	0.13 226	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.07 201	0.05 37

KYRaft	0.22 417	0.10 158	0.30 269	0.23 453	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.35 360	0.24 280	0.35 533	0.54 623	0.34 498	0.26 492	0.29 399	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.08 293	0.31 706

SST-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.37 365	0.24 511	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.24 280	0.34 516	0.33 425	0.29 442	0.25 481	0.56 560	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

CREStereo	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.14 3	0.08 30	0.22 335	0.15 183	0.25 184	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.14 201	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160
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
VMStereo-Base	0.13 144	0.08 44	0.22 164	0.15 7	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.24 162	0.25 296	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

GCAP-BAT	0.21 381	0.08 44	1.22 707	0.29 642	0.43 710	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 494	0.14 433	0.95 678	0.21 318	0.27 674	0.20 268	0.19 389	0.48 523	0.25 296	0.26 357	0.55 628	0.34 498	0.18 372	0.25 324	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.12 584	0.12 550	0.12 550

test_sample1	0.20 360	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.12 284	0.28 458	0.19 389	0.41 440	0.25 296	0.26 357	0.31 392	0.29 442	0.26 492	0.44 498	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

MIF-Stereo (partial)	0.16 242	0.10 158	0.34 325	0.21 318	0.15 485	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 296	0.17 250	0.26 330	0.15 223	0.16 309	0.25 324	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.08 350

MIM_Stereo	0.18 290	0.12 305	0.38 385	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.35 360	0.25 296	0.27 367	0.35 447	0.23 355	0.13 226	0.27 364	0.16 295	0.06 53	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.06 160

CASnet	0.14 187	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.22 310	0.20 252	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.11 527	0.09 456	0.08 293	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 360	0.08 44	1.14 702	0.29 642	0.43 710	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-345	0.21 381	0.10 158	0.46 489	0.22 392	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.26 206	0.25 296	0.27 367	0.66 667	0.21 321	0.16 309	0.55 549	0.21 441	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

Prome-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.36 379	0.25 296	0.33 496	0.59 644	0.24 370	0.28 528	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.20 663

RALCasStereoNet	0.18 290	0.15 472	0.33 313	0.21 318	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.31 295	0.25 296	0.21 300	0.29 361	0.22 333	0.15 284	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.10 574	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

DIP-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.33 313	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.12 46	0.42 454	0.25 296	0.27 367	0.32 402	0.21 321	0.17 341	0.25 324	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.08 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.23 435	0.14 433	0.78 634	0.22 392	0.18 565	0.22 335	0.13 89	0.43 468	0.26 308	0.28 380	0.33 425	0.39 545	0.29 543	0.27 364	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.13 613	0.08 293	0.12 550

rvit_stereo_ft	0.17 264	0.14 433	0.30 269	0.25 552	0.14 421	0.17 161	0.21 473	0.28 245	0.26 308	0.16 230	0.19 235	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.17 328	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.07 262

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.17 58	0.08 30	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.26 308	0.18 269	0.19 235	0.20 307	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 227	0.16 26	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.26 206	0.26 308	0.15 201	0.18 226	0.18 271	0.13 226	0.22 267	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LCNet	0.21 381	0.11 241	0.29 258	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.19 389	0.34 336	0.26 308	0.28 380	0.35 447	0.26 404	0.30 558	0.35 454	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.13 568	0.22 678

PSM-softLoss	0.21 381	0.10 158	0.39 401	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

KMStereo	0.21 381	0.10 158	0.39 401	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

NRIStereo	0.18 290	0.11 241	0.35 336	0.23 453	0.11 203	0.24 383	0.20 442	0.29 262	0.26 308	0.26 357	0.25 318	0.25 382	0.18 372	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

FTStereo	0.28 546	0.10 158	0.43 458	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.53 711	0.34 336	0.26 308	0.38 573	0.95 703	0.30 459	0.56 680	0.32 429	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.19 651

test-1	0.17 264	0.11 241	0.40 409	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.34 336	0.26 308	0.20 286	0.24 306	0.22 333	0.14 264	0.16 115	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.08 350

raftrobust	0.16 242	0.13 379	0.29 258	0.22 392	0.15 485	0.19 225	0.13 89	0.32 307	0.26 308	0.26 357	0.20 252	0.19 291	0.17 341	0.21 247	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

S	0.19 339	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.31 392	0.20 307	0.20 399	0.18 164	0.17 328	0.12 567	0.09 539	0.15 631	0.16 650	0.11 509	0.12 550

ManiGeoR	0.18 290	0.15 472	0.55 556	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLf10	0.18 290	0.15 472	0.55 556	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

Hybrid-DGEV-03	0.20 360	0.14 433	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.26 427	0.16 237	0.31 295	0.27 319	0.32 481	0.58 641	0.23 355	0.15 284	0.23 277	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.06 160

castereo	0.14 187	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.10 139	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.13 147	0.18 226	0.16 246	0.16 309	0.15 84	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 435	0.13 379	0.83 654	0.20 258	0.21 619	0.23 360	0.17 289	0.48 523	0.27 319	0.23 319	0.29 361	0.39 545	0.23 441	0.25 324	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.11 545	0.11 509	0.10 485

ACVNet-DCA	0.18 290	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

1test111	0.19 339	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

mmm	0.21 381	0.12 305	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.28 458	0.21 473	0.41 440	0.27 319	0.29 409	0.38 481	0.29 442	0.24 459	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.10 458	0.09 425

DCRE	0.20 360	0.13 379	0.40 409	0.21 318	0.15 485	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.22 310	0.80 688	0.23 355	0.16 309	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.07 408	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

qqq	0.20 360	0.12 305	0.31 285	0.20 258	0.11 203	0.23 360	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.24 334	0.28 347	0.28 431	0.24 459	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

GLC_STEREO	0.15 225	0.10 158	0.24 191	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.23 142	0.27 319	0.17 250	0.20 252	0.17 258	0.11 137	0.23 277	0.16 295	0.07 141	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

test-3	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.26 357	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

AAGNet	0.33 593	0.11 241	0.37 365	0.25 552	0.16 518	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.35 533	0.35 447	0.27 415	0.30 558	0.44 498	2.66 755	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.08 293	0.06 160

RAFT-RH_RVC	0.25 494	0.11 241	0.45 481	0.21 318	0.12 284	0.25 403	0.14 126	0.27 222	0.27 319	0.38 573	1.15 715	0.23 355	0.17 341	0.57 564	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.06 113	0.07 262

GMM-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.43 458	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.25 570	0.37 391	0.27 319	0.30 441	0.45 570	0.27 415	0.21 409	0.31 422	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.19 651

XX-TBD	0.15 225	0.18 536	0.28 244	0.22 392	0.10 139	0.22 335	0.15 183	0.22 119	0.27 319	0.22 310	0.26 330	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

AFF-stereo	0.18 290	0.15 472	0.32 295	0.21 318	0.10 139	0.18 189	0.18 340	0.33 323	0.27 319	0.25 344	0.37 466	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

WCG-NET	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.08 30	0.18 189	0.17 289	0.21 101	0.28 338	0.18 269	0.21 267	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

EKT-Stereo	0.38 629	0.12 305	0.38 385	0.42 702	3.88 763	0.21 302	0.17 289	0.35 360	0.28 338	0.20 286	0.20 252	0.23 355	0.15 284	0.28 379	0.16 295	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

4D-IteraStereo	0.17 264	0.16 501	0.50 525	0.21 318	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.28 245	0.28 338	0.23 319	0.20 252	0.20 307	0.11 137	0.19 196	0.14 232	0.06 53	0.04 2	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.06 160

riskmin	0.18 290	0.09 96	0.34 325	0.18 115	0.12 284	0.24 383	0.16 237	0.34 336	0.28 338	0.21 300	0.23 292	0.33 488	0.24 459	0.23 277	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.10 458	0.10 485

RAFT_CTSACE	0.21 381	0.16 501	0.41 434	0.25 552	0.15 485	0.22 335	0.24 552	0.32 307	0.28 338	0.33 496	0.51 605	0.29 442	0.17 341	0.32 429	0.13 193	0.06 53	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.06 160

GMOStereo	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

error version	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-v	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

ACRE	0.21 381	0.20 566	0.62 590	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

TRStereo	0.19 339	0.17 521	0.47 497	0.23 453	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.52 581	0.28 338	0.20 286	0.19 235	0.21 321	0.13 226	0.24 293	0.13 193	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.06 113	0.06 160

STrans-v2	0.24 466	0.13 379	0.54 549	0.21 318	0.12 284	0.23 360	0.21 473	0.47 510	0.28 338	0.31 459	0.42 532	0.36 517	0.35 601	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

PSM-AAD	0.25 494	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.26 427	0.38 672	0.34 336	0.28 338	0.35 533	0.39 495	0.28 431	0.79 710	0.30 415	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.08 293	0.21 672

ASMatch	0.23 435	0.11 241	0.51 535	0.24 511	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.28 338	0.28 380	0.68 671	0.27 415	0.26 492	0.50 521	0.22 463	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.11 526

test-2	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

RAFT	0.21 381	0.17 521	0.32 295	0.24 511	0.12 284	0.25 403	0.27 591	0.35 360	0.28 338	0.33 496	0.33 425	0.38 533	0.22 427	0.29 399	0.17 328	0.08 317	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.10 458	0.06 160

TANstereo	0.15 225	0.09 96	0.28 244	0.16 26	0.08 30	0.25 403	0.14 126	0.23 142	0.28 338	0.24 334	0.30 377	0.16 246	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

sAnonymous2	0.20 360	0.21 581	0.58 571	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

CroCo_RVC	0.20 360	0.21 581	0.58 571	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 158	0.37 365	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.32 307	0.28 338	0.23 319	0.23 292	0.27 415	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

monster_256*512	0.17 264	0.12 305	0.18 99	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.29 357	0.19 277	0.22 281	0.24 370	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

SME	0.21 381	0.20 566	0.29 258	0.23 453	0.11 203	0.36 576	0.17 289	0.37 391	0.29 357	0.24 334	0.28 347	0.19 291	0.21 409	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.08 350

TestStereo_HL2	0.18 290	0.14 433	0.34 325	0.17 58	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.29 361	0.19 291	0.17 341	0.39 477	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

TestStereo-Hl	0.18 290	0.11 241	0.31 285	0.17 58	0.10 139	0.22 335	0.16 237	0.36 379	0.29 357	0.23 319	0.26 330	0.22 333	0.19 388	0.38 472	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.07 262

FSD	0.27 524	0.28 637	0.32 295	0.27 615	0.24 657	0.27 438	0.27 591	0.31 295	0.29 357	0.26 357	0.27 339	0.28 431	0.27 511	0.28 379	0.26 521	0.23 685	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.25 677	0.24 691

MM-Stereo_test1	0.17 264	0.10 158	0.39 401	0.23 453	0.11 203	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.06 160

RAFT-Stereo-weight	0.15 225	0.09 96	0.26 215	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.29 357	0.24 334	0.20 252	0.19 291	0.10 95	0.18 164	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

test_sample2	0.21 381	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.11 203	0.27 438	0.21 473	0.43 468	0.29 357	0.26 357	0.31 392	0.30 459	0.24 459	0.45 501	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

AE-Stereo	0.17 264	0.11 241	0.31 285	0.24 511	0.14 421	0.23 360	0.18 340	0.34 336	0.29 357	0.15 201	0.25 318	0.21 321	0.13 226	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

Anonymous_2	0.37 622	0.21 581	0.47 497	0.20 258	0.21 619	0.42 617	0.26 584	0.38 399	0.29 357	0.33 496	0.30 377	0.44 591	0.38 618	0.36 463	0.29 545	0.26 698	0.29 718	0.44 722	1.41 760	0.34 706	0.21 672

x	0.19 339	0.11 241	0.29 258	0.20 258	0.11 203	0.26 427	0.18 340	0.41 440	0.29 357	0.25 344	0.29 361	0.28 431	0.24 459	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

DisPM	0.19 339	0.10 158	0.35 336	0.23 453	0.13 369	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.29 357	0.33 496	0.34 436	0.23 355	0.16 309	0.33 436	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.11 526

CIPLG	0.21 381	0.21 581	0.55 556	0.23 453	0.15 485	0.25 403	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.33 425	0.22 333	0.15 284	0.26 344	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

IPLGR_C	0.21 381	0.22 596	0.60 579	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

RAFT_R40	0.21 381	0.10 158	0.37 365	0.24 511	0.13 369	0.18 189	0.18 340	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.33 425	0.30 459	0.24 459	0.55 549	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

Pruner-Stereo	0.19 339	0.11 241	0.34 325	0.29 642	0.12 284	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.32 402	0.25 382	0.15 284	0.24 293	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.09 425

RALAANet	0.19 339	0.18 536	0.37 365	0.23 453	0.14 421	0.23 360	0.13 89	0.37 391	0.29 357	0.28 380	0.26 330	0.25 382	0.15 284	0.26 344	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.06 160

TestStereo_HLe17	0.19 339	0.17 521	0.64 601	0.16 26	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.40 425	0.30 374	0.19 277	0.25 318	0.17 258	0.15 284	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

IGEV_i1	0.21 381	0.11 241	0.43 458	0.22 392	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.43 468	0.30 374	0.29 409	0.30 377	0.31 469	0.20 399	0.33 436	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.08 350

DDVS	0.25 494	0.15 472	0.39 401	0.24 511	0.17 543	0.34 554	0.21 473	0.41 440	0.30 374	0.33 496	0.41 515	0.48 613	0.21 409	0.52 532	0.27 527	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.14 594

H2IRNET	0.18 290	0.13 379	0.35 336	0.21 318	0.12 284	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.30 374	0.17 250	0.31 392	0.25 382	0.20 399	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.06 160

Any-RAFT	0.17 264	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.42 454	0.30 374	0.24 334	0.27 339	0.27 415	0.16 309	0.21 247	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

CASS	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.11 203	0.28 458	0.19 389	0.39 411	0.30 374	0.32 481	0.34 436	0.25 382	0.24 459	0.25 324	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.11 509	0.11 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.28 546	0.14 433	0.45 481	0.25 552	0.15 485	0.45 634	0.23 530	0.50 544	0.30 374	0.43 624	0.41 515	0.48 613	0.46 658	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

IPLG	0.21 381	0.15 472	0.53 546	0.21 318	0.12 284	0.28 458	0.17 289	0.42 454	0.30 374	0.33 496	0.32 402	0.15 223	0.17 341	0.50 521	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

GrayStereo	0.25 494	0.09 96	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.23 360	0.47 701	0.34 336	0.30 374	0.39 589	0.47 587	0.30 459	0.79 710	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.13 570

rafts_anoy	0.18 290	0.15 472	0.35 336	0.22 392	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.23 319	0.25 318	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.08 350

CREStereo++_RVC	0.15 225	0.08 44	0.26 215	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.13 89	0.22 119	0.30 374	0.21 300	0.30 377	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 268	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 638	0.06 113	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
RAFT-Stereo + iAFF	0.17 264	0.14 433	0.32 295	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.25 344	0.33 425	0.20 307	0.17 341	0.19 196	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 264	0.10 158	0.40 409	0.20 258	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.36 379	0.30 374	0.23 319	0.21 267	0.26 404	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

HITNet	0.20 360	0.17 521	0.43 458	0.19 179	0.08 30	0.27 438	0.14 126	0.42 454	0.30 374	0.29 409	0.32 402	0.27 415	0.21 409	0.28 379	0.25 507	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
noway7	0.27 524	0.51 712	1.61 731	0.24 511	0.12 284	0.22 335	0.18 340	0.44 476	0.31 388	0.21 300	0.22 281	0.24 370	0.20 399	0.20 220	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

HLf8	0.19 339	0.16 501	0.55 556	0.15 7	0.12 284	0.24 383	0.14 126	0.40 425	0.31 388	0.20 286	0.26 330	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.17 328	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

GGDA	0.18 290	0.14 433	0.33 313	0.17 58	0.10 139	0.20 268	0.16 237	0.33 323	0.31 388	0.22 310	0.28 347	0.19 291	0.16 309	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

xyz-stereo-finetune	0.16 242	0.12 305	0.23 180	0.16 26	0.08 30	0.23 360	0.20 442	0.29 262	0.31 388	0.19 277	0.22 281	0.19 291	0.15 284	0.29 399	0.20 414	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.06 160

StereoVision	0.22 417	0.18 536	0.37 365	0.27 615	0.17 543	0.23 360	0.22 503	0.38 399	0.31 388	0.20 286	0.51 605	0.22 333	0.16 309	0.28 379	0.18 357	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.13 613	0.10 458	0.07 262

anonymousdsp2	0.17 264	0.10 158	0.28 244	0.20 258	0.11 203	0.25 403	0.17 289	0.41 440	0.31 388	0.23 319	0.23 292	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.07 262

Selective-RAFT	0.17 264	0.12 305	0.30 269	0.24 511	0.10 139	0.29 480	0.15 183	0.32 307	0.31 388	0.17 250	0.17 202	0.21 321	0.18 372	0.28 379	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.06 160

AACVNet	0.26 513	0.16 501	0.37 365	0.22 392	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.41 440	0.31 388	0.38 573	0.42 532	0.43 580	0.28 528	0.73 638	0.25 507	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.11 526

test_3	0.18 290	0.11 241	0.32 295	0.24 511	0.11 203	0.22 335	0.25 570	0.31 295	0.31 388	0.25 344	0.18 226	0.23 355	0.13 226	0.25 324	0.19 391	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

HHNet	0.22 417	0.12 305	0.52 542	0.18 115	0.18 565	0.20 268	0.20 442	0.34 336	0.31 388	0.32 481	0.59 644	0.20 307	0.21 409	0.24 293	0.31 561	0.08 317	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.11 526

IIG-Stereo	0.23 435	0.13 379	0.35 336	0.29 642	0.12 284	0.23 360	0.14 126	0.38 399	0.31 388	0.34 516	0.37 466	0.33 488	0.21 409	0.70 626	0.26 521	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

TestStereo	0.21 381	0.19 553	0.40 409	0.25 552	0.10 139	0.22 335	0.21 473	0.31 295	0.31 388	0.23 319	0.34 436	0.22 333	0.18 372	0.62 596	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.11 509	0.06 160

RT-Monster	0.15 225	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.14 421	0.20 268	0.11 28	0.29 262	0.32 400	0.24 334	0.22 281	0.17 258	0.13 226	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

Lsterematch	0.18 290	0.13 379	0.33 313	0.19 179	0.10 139	0.23 360	0.17 289	0.25 184	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.24 370	0.21 409	0.23 277	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

GCST	0.47 666	0.60 721	0.57 566	1.04 748	0.48 717	0.38 591	0.11 28	0.40 425	0.32 400	0.41 608	0.34 436	0.29 442	0.17 341	0.46 504	0.19 391	0.69 736	0.42 731	0.79 741	0.62 743	0.62 727	0.46 723

MyStereo8	0.22 417	0.15 472	0.63 593	0.21 318	0.17 543	0.31 515	0.16 237	0.36 379	0.32 400	0.28 380	0.36 457	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.28 533	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.12 550

iRaft-Stereo_5w	0.23 435	0.18 536	0.44 468	0.22 392	0.13 369	0.19 225	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.34 498	0.23 441	0.65 612	0.27 527	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

TransformOpticalFlow	0.24 466	0.13 379	0.56 563	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.32 400	0.30 441	0.43 546	0.36 517	0.31 575	0.61 588	0.20 414	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.07 262

NF-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

OCTAStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

RE-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

TVStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

s12784h	0.17 264	0.09 96	0.26 215	0.18 115	0.07 3	0.32 529	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.23 319	0.25 318	0.18 271	0.17 341	0.25 324	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

ARAFT	0.24 466	0.21 581	0.78 634	0.22 392	0.12 284	0.29 480	0.24 552	0.43 468	0.32 400	0.33 496	0.28 347	0.28 431	0.19 388	0.49 517	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.09 382	0.06 160

BEATNet_4x	0.22 417	0.18 536	0.47 497	0.22 392	0.10 139	0.28 458	0.14 126	0.46 500	0.32 400	0.31 459	0.34 436	0.31 469	0.25 481	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.10 458	0.08 350

DeepPruner_ROB	0.26 513	0.19 553	0.44 468	0.21 318	0.16 518	0.30 499	0.21 473	0.52 581	0.32 400	0.35 533	0.38 481	0.39 545	0.26 492	0.42 492	0.24 497	0.15 628	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.14 586	0.13 570

G2L-ROB	0.23 435	0.15 472	0.41 434	0.19 179	0.12 284	0.27 438	0.21 473	0.47 510	0.33 414	0.34 516	0.31 392	0.41 567	0.22 427	0.49 517	0.26 521	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

rvit_stereo_0081	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0082	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

OMP-Stereo	0.23 435	0.14 433	0.35 336	0.29 642	0.13 369	0.21 302	0.16 237	0.37 391	0.33 414	0.34 516	0.30 377	0.34 498	0.19 388	0.70 626	0.24 497	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

PFNet	0.23 435	0.10 158	0.57 566	0.24 511	0.14 421	0.22 335	0.19 389	0.39 411	0.33 414	0.35 533	0.32 402	0.27 415	0.19 388	0.64 605	0.22 463	0.09 424	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.07 262

ICVP	0.23 435	0.13 379	0.44 468	0.26 587	0.14 421	0.29 480	0.25 570	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.43 546	0.35 512	0.25 481	0.26 344	0.23 484	0.12 567	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.10 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.22 417	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.14 421	0.27 438	0.19 389	0.49 533	0.33 414	0.30 441	0.36 457	0.25 382	0.23 441	0.29 399	0.22 463	0.10 479	0.08 500	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.11 526

ac_64	0.27 524	0.13 379	0.41 434	0.24 511	0.17 543	0.36 576	0.22 503	0.46 500	0.33 414	0.35 533	0.36 457	0.52 637	0.30 558	0.62 596	0.32 567	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

GANet-RSSM	0.24 466	0.14 433	0.36 356	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.21 473	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.39 495	0.39 545	0.28 528	0.58 571	0.23 484	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.09 425

DN-CSS_ROB	0.22 417	0.25 615	0.47 497	0.24 511	0.14 421	0.25 403	0.12 46	0.40 425	0.33 414	0.29 409	0.42 532	0.22 333	0.20 399	0.33 436	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.07 262

zzzzzzz1	0.28 546	0.51 712	1.51 725	0.24 511	0.16 518	0.22 335	0.21 473	0.39 411	0.34 424	0.22 310	0.25 318	0.26 404	0.21 409	0.34 443	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350

xyz-stereo	1.40 738	0.10 158	17.09 783	0.18 115	0.07 3	4.78 757	0.18 340	0.29 262	0.34 424	0.36 550	2.81 758	0.40 560	0.29 543	0.56 560	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.06 171	0.06 113	0.05 37

FACV-RUCA	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.23 453	0.23 649	0.26 427	0.19 389	0.39 411	0.34 424	0.25 344	0.32 402	0.21 321	0.24 459	0.24 293	0.19 391	0.10 479	0.07 408	0.15 631	0.08 344	0.16 609	0.13 570

rvit_stereo_0083	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.17 289	0.22 119	0.34 424	0.16 230	0.21 267	0.19 291	0.16 309	0.21 247	0.16 295	0.11 527	0.10 574	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

DCVSM-stereo	0.24 466	0.13 379	0.52 542	0.20 258	0.14 421	0.26 427	0.13 89	0.34 336	0.34 424	0.41 608	0.33 425	0.47 606	0.29 543	0.30 415	0.22 463	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.12 550	0.15 607

ACV-stereo	0.29 559	0.18 536	0.79 641	0.23 453	0.16 518	0.47 643	0.19 389	0.36 379	0.34 424	0.29 409	0.33 425	0.67 687	0.42 643	0.54 546	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.11 526

test_sample8	0.49 672	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.55 613	0.34 424	0.62 685	0.38 481	1.15 720	0.67 700	0.66 616	0.91 701	0.23 685	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample5	0.24 466	0.13 379	0.42 444	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.32 481	0.41 515	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample4	0.24 466	0.13 379	0.43 458	0.20 258	0.12 284	0.32 529	0.21 473	0.51 562	0.34 424	0.31 459	0.37 466	0.28 431	0.23 441	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample3	0.23 435	0.12 305	0.43 458	0.19 179	0.12 284	0.32 529	0.20 442	0.50 544	0.34 424	0.31 459	0.33 425	0.29 442	0.22 427	0.53 539	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

DualNet	0.24 466	0.13 379	0.42 444	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.33 496	0.43 546	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

BUS	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.43 626	0.17 289	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.32 479	0.20 399	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

BSDual-CNN	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

psmg	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.23 530	0.51 562	0.34 424	0.35 533	0.38 481	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

PFNet+	0.20 360	0.10 158	0.37 365	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.19 389	0.29 262	0.34 424	0.33 496	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.32 429	0.17 328	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.12 550

LMCR-Stereo	0.26 513	0.18 536	0.49 514	0.28 639	0.14 421	0.36 576	0.23 530	0.54 603	0.34 424	0.39 589	0.40 506	0.29 442	0.29 543	0.37 466	0.27 527	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.13 568	0.09 425

raft+_RVC	0.18 290	0.14 433	0.32 295	0.21 318	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.38 399	0.34 424	0.21 300	0.28 347	0.20 307	0.15 284	0.24 293	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

G2L-Stereo	0.25 494	0.16 501	0.47 497	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.18 340	0.46 500	0.35 441	0.33 496	0.37 466	0.40 560	0.22 427	0.60 581	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.09 425

rvit_stereo_0075_2	0.24 466	0.17 521	0.50 525	0.26 587	0.22 636	0.22 335	0.15 183	0.40 425	0.35 441	0.27 367	0.37 466	0.29 442	0.20 399	0.28 379	0.19 391	0.17 656	0.12 620	0.19 667	0.12 584	0.13 568	0.13 570

test_sample6	0.25 494	0.13 379	0.41 434	0.21 318	0.11 203	0.30 499	0.22 503	0.51 562	0.35 441	0.33 496	0.43 546	0.30 459	0.24 459	0.57 564	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.10 485

GMStereo_Zeroshot	0.24 466	0.21 581	0.45 481	0.26 587	0.13 369	0.28 458	0.15 183	0.39 411	0.35 441	0.37 558	0.43 546	0.40 560	0.17 341	0.34 443	0.20 414	0.12 567	0.07 408	0.13 588	0.07 257	0.16 609	0.09 425

anonymousa	0.23 435	0.11 241	0.50 525	0.21 318	0.16 518	0.31 515	0.20 442	0.36 379	0.35 441	0.32 481	0.50 599	0.39 545	0.26 492	0.22 267	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.07 201	0.08 350

RCA-Stereo	0.16 242	0.09 96	0.25 205	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.35 441	0.20 286	0.25 318	0.17 258	0.17 341	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GANet-ADL	0.21 381	0.12 305	0.45 481	0.23 453	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.46 500	0.35 441	0.25 344	0.32 402	0.32 479	0.19 388	0.24 293	0.20 414	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

THIR-Stereo	0.29 559	0.12 305	0.41 434	0.19 179	0.11 203	0.28 458	0.72 726	0.32 307	0.35 441	0.37 558	0.65 665	0.34 498	0.50 670	0.57 564	0.45 632	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

Anonymous3	0.23 435	0.18 536	0.63 593	0.27 615	0.18 565	0.41 610	0.23 530	0.43 468	0.35 441	0.23 319	0.27 339	0.20 307	0.18 372	0.27 364	0.18 357	0.12 567	0.11 600	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.12 550

HCRNet	0.24 466	0.25 615	0.33 313	0.34 676	0.16 518	0.27 438	0.18 340	0.43 468	0.35 441	0.30 441	0.35 447	0.32 479	0.22 427	0.44 498	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.10 458	0.09 425

FENet	0.21 381	0.11 241	0.45 481	0.21 318	0.12 284	0.26 427	0.17 289	0.41 440	0.35 441	0.30 441	0.31 392	0.29 442	0.23 441	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

DMCA-RVC	0.27 524	0.21 581	0.61 582	0.28 639	0.17 543	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.35 441	0.40 599	0.37 466	0.39 545	0.36 605	0.43 494	0.30 553	0.13 588	0.10 574	0.15 631	0.11 545	0.13 568	0.10 485

UCFNet_RVC	0.24 466	0.16 501	0.34 325	0.18 115	0.15 485	0.33 540	0.16 237	0.46 500	0.35 441	0.29 409	0.35 447	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.22 463	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.14 628	0.13 568	0.12 550

MM-Stereo_test3	0.17 264	0.12 305	0.29 258	0.23 453	0.14 421	0.19 225	0.22 503	0.39 411	0.36 454	0.16 230	0.24 306	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.06 160

AIO-test1	0.19 339	0.14 433	0.41 434	0.27 615	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.39 411	0.36 454	0.17 250	0.26 330	0.18 271	0.13 226	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.06 113	0.09 425

CBFPSM	0.27 524	0.16 501	0.67 609	0.20 258	0.14 421	0.38 591	0.25 570	0.40 425	0.36 454	0.33 496	0.36 457	0.56 652	0.38 618	0.32 429	0.38 594	0.08 317	0.08 500	0.07 175	0.08 344	0.09 382	0.11 526

TestStereo1	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

IER	0.23 435	0.12 305	0.39 401	0.20 258	0.14 421	0.31 515	0.19 389	0.42 454	0.36 454	0.33 496	0.40 506	0.32 479	0.33 586	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

RAFT+CT+SA	0.21 381	0.18 536	0.33 313	0.25 552	0.18 565	0.23 360	0.29 614	0.40 425	0.36 454	0.24 334	0.38 481	0.18 271	0.16 309	0.32 429	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.12 584	0.09 382	0.09 425

SA-5K	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

PSMNet-ADL	0.25 494	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.14 421	0.31 515	0.22 503	0.44 476	0.36 454	0.27 367	0.33 425	0.41 567	0.28 528	0.61 588	0.29 545	0.11 527	0.09 539	0.09 384	0.11 545	0.10 458	0.10 485

DEmStereo	0.26 513	0.09 96	0.47 497	0.19 179	0.12 284	0.30 499	0.25 570	0.28 245	0.36 454	0.36 550	0.58 641	0.25 382	0.48 667	0.53 539	0.44 629	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.07 262

CFNet-ft	0.24 466	0.15 472	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

CFNet_RVC	0.24 466	0.15 472	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

rvit_0105_6	0.19 339	0.14 433	0.34 325	0.23 453	0.14 421	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.37 465	0.18 269	0.22 281	0.23 355	0.17 341	0.26 344	0.17 328	0.15 628	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 264	0.13 379	0.24 191	0.19 179	0.13 369	0.24 383	0.17 289	0.30 283	0.37 465	0.43 624	0.17 202	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 268	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

iinet-f	0.30 567	0.18 536	1.03 689	0.20 258	0.15 485	0.44 628	0.22 503	0.45 489	0.37 465	0.35 533	0.44 557	0.41 567	0.34 595	0.34 443	0.40 610	0.10 479	0.09 539	0.08 282	0.08 344	0.13 568	0.11 526

test_5	0.23 435	0.19 553	0.38 385	0.26 587	0.18 565	0.25 403	0.29 614	0.40 425	0.37 465	0.29 409	0.40 506	0.25 382	0.22 427	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.10 485

hknet	0.25 494	0.14 433	0.40 409	0.25 552	0.15 485	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.37 465	0.34 516	0.35 447	0.43 580	0.27 511	0.37 466	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

MIPNet	0.21 381	0.15 472	0.52 542	0.21 318	0.12 284	0.27 438	0.20 442	0.45 489	0.37 465	0.30 441	0.23 292	0.19 291	0.24 459	0.27 364	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

IPLGR	0.21 381	0.13 379	0.61 582	0.21 318	0.11 203	0.25 403	0.18 340	0.41 440	0.37 465	0.28 380	0.27 339	0.21 321	0.19 388	0.37 466	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

CrosDoStereo	0.31 574	0.10 158	0.49 514	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 750	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 656	0.28 431	0.46 658	0.61 588	0.57 657	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

DeepStereo_LL	0.31 574	0.10 158	0.49 514	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 750	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 656	0.28 431	0.46 658	0.61 588	0.57 657	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

IRAFT_RVC	0.22 417	0.12 305	0.39 401	0.26 587	0.11 203	0.18 189	0.24 552	0.40 425	0.37 465	0.31 459	0.30 377	0.29 442	0.24 459	0.55 549	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

PSMNet-RSSM	0.24 466	0.15 472	0.36 356	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.20 442	0.48 523	0.37 465	0.30 441	0.44 557	0.38 533	0.26 492	0.52 532	0.22 463	0.12 567	0.07 408	0.11 527	0.13 613	0.10 458	0.09 425

CCAANet	0.25 494	0.13 379	0.51 535	0.22 392	0.15 485	0.29 480	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.26 357	0.49 595	0.32 479	0.24 459	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.10 485

FADNet_RVC	0.30 567	0.28 637	0.83 654	0.23 453	0.15 485	0.30 499	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.30 441	0.38 481	0.30 459	0.27 511	0.52 532	0.31 561	0.14 613	0.14 643	0.14 615	0.16 650	0.21 661	0.23 685

MLCV	0.22 417	0.16 501	0.44 468	0.21 318	0.08 30	0.29 480	0.19 389	0.38 399	0.37 465	0.38 573	0.44 557	0.31 469	0.21 409	0.41 488	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

HSM	0.28 546	0.16 501	0.35 336	0.20 258	0.15 485	0.33 540	0.19 389	0.53 593	0.37 465	0.36 550	0.38 481	0.67 687	0.31 575	0.89 686	0.23 484	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.08 350

G2L-Stereo_test	0.24 466	0.16 501	0.38 385	0.19 179	0.13 369	0.27 438	0.24 552	0.49 533	0.38 480	0.37 558	0.37 466	0.40 560	0.24 459	0.52 532	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.08 350

DualNet (step1)	0.28 546	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.23 685	0.09 539	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample9	0.42 646	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.66 616	0.91 701	0.23 685	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample7	0.25 494	0.15 472	0.35 336	0.20 258	0.14 421	0.28 458	0.21 473	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.14 613	0.09 539	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

xxxx	0.34 602	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.37 583	0.20 442	0.58 648	0.38 480	0.29 409	0.42 532	0.38 533	0.24 459	0.46 504	2.20 751	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

test_xeample	0.34 602	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.33 540	0.23 530	0.55 613	0.38 480	0.32 481	0.45 570	0.29 442	0.26 492	0.57 564	2.24 753	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

UPFNet	0.25 494	0.12 305	0.38 385	0.24 511	0.19 592	0.37 583	0.28 607	0.48 523	0.38 480	0.34 516	0.37 466	0.37 525	0.28 528	0.39 477	0.33 574	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.08 350

DMCA	0.22 417	0.14 433	0.36 356	0.22 392	0.14 421	0.27 438	0.20 442	0.43 468	0.38 480	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.24 459	0.24 293	0.28 533	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.11 526

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 612	0.36 678	0.53 546	0.34 676	0.19 592	0.51 659	0.24 552	0.55 613	0.38 480	0.41 608	0.47 587	0.47 606	0.27 511	0.73 638	0.30 553	0.36 719	0.19 688	0.27 690	0.17 660	0.26 686	0.23 685

RASNet	0.28 546	0.14 433	0.44 468	0.22 392	0.18 565	0.32 529	0.19 389	0.48 523	0.38 480	0.29 409	0.43 546	0.47 606	0.37 614	0.79 663	0.36 589	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.07 262

RT-IGEV	0.25 494	0.10 158	0.48 508	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.28 607	0.53 593	0.39 490	0.36 550	0.41 515	0.44 591	0.30 558	0.28 379	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.10 485

DStereoRT	0.35 607	0.13 379	0.51 535	0.25 552	0.16 518	0.42 617	0.19 389	0.48 523	0.39 490	0.30 441	0.39 495	0.24 370	0.39 625	0.64 605	0.30 553	0.08 317	0.07 408	1.54 759	0.41 724	0.08 293	0.11 526

DFGA-Net	0.23 435	0.24 610	0.49 514	0.22 392	0.15 485	0.25 403	0.17 289	0.39 411	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.21 321	0.17 341	0.59 577	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

rvit_0105_5	0.21 381	0.15 472	0.38 385	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.24 552	0.36 379	0.39 490	0.21 300	0.23 292	0.26 404	0.19 388	0.26 344	0.19 391	0.15 628	0.13 632	0.12 566	0.12 584	0.10 458	0.09 425

rvit_0105_4	0.20 360	0.15 472	0.38 385	0.23 453	0.14 421	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.39 490	0.19 277	0.24 306	0.25 382	0.19 388	0.27 364	0.17 328	0.16 644	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

gwcnet-sp	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

scenet	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

ToySt	0.24 466	0.16 501	0.48 508	0.21 318	0.13 369	0.29 480	0.29 614	0.39 411	0.39 490	0.27 367	0.35 447	0.39 545	0.31 575	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

ssnet	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

DCANet-4	0.19 339	0.10 158	0.52 542	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.36 379	0.39 490	0.29 409	0.30 377	0.17 258	0.22 427	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

ADStereo(finetuned)	0.19 339	0.13 379	0.49 514	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.31 575	0.21 247	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

Sa-1000	0.22 417	0.15 472	0.35 336	0.23 453	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.47 510	0.39 490	0.30 441	0.50 599	0.26 404	0.19 388	0.33 436	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

DRaft	0.24 466	0.10 158	0.34 325	0.18 115	0.12 284	0.28 458	0.23 530	0.33 323	0.39 490	0.38 573	0.61 656	0.21 321	0.41 634	0.48 512	0.42 622	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.08 350

DCANet	0.18 290	0.13 379	0.40 409	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.23 441	0.20 220	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

222	0.41 643	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.36 576	0.20 442	0.57 639	0.39 490	0.35 533	0.44 557	0.30 459	0.27 511	0.55 549	3.56 758	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

SFCPSM	0.22 417	0.10 158	0.51 535	0.21 318	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.55 613	0.39 490	0.29 409	0.32 402	0.23 355	0.21 409	0.27 364	0.19 391	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.08 350

FADNet-RVC-Resample	0.29 559	0.25 615	0.93 675	0.26 587	0.16 518	0.32 529	0.21 473	0.47 510	0.39 490	0.35 533	0.38 481	0.33 488	0.27 511	0.53 539	0.24 497	0.10 479	0.10 574	0.14 615	0.13 613	0.13 568	0.16 617

STTStereo	0.28 546	0.20 566	0.61 582	0.25 552	0.17 543	0.29 480	0.24 552	0.47 510	0.39 490	0.39 589	0.41 515	0.44 591	0.28 528	0.40 486	0.28 533	0.13 588	0.12 620	0.13 588	0.16 650	0.12 550	0.11 526

NLSM1	0.17 264	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.18 565	0.25 403	0.17 289	0.47 510	0.40 508	0.16 230	0.21 267	0.13 167	0.15 284	0.21 247	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

NLCSM	0.19 339	0.12 305	0.18 99	0.24 511	0.19 592	0.24 383	0.21 473	0.42 454	0.40 508	0.19 277	0.18 226	0.14 201	0.16 309	0.47 508	0.19 391	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

SA	0.22 417	0.16 501	0.36 356	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.23 530	0.45 489	0.40 508	0.27 367	0.44 557	0.23 355	0.23 441	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

CSP-Net	0.27 524	0.15 472	0.30 269	0.21 318	0.14 421	0.44 628	0.24 552	0.50 544	0.40 508	0.41 608	0.43 546	0.42 576	0.26 492	0.66 616	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.09 425

SACVNet	0.30 567	0.20 566	0.41 434	0.25 552	0.18 565	0.34 554	0.25 570	0.52 581	0.40 508	0.41 608	0.44 557	0.46 604	0.32 583	0.71 630	0.25 507	0.13 588	0.10 574	0.12 566	0.12 584	0.16 609	0.17 630

GwcNet-ADL	0.22 417	0.14 433	0.58 571	0.24 511	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.49 533	0.40 508	0.27 367	0.29 361	0.30 459	0.20 399	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

RAFT + AFF	0.27 524	0.23 606	0.50 525	0.25 552	0.17 543	0.30 499	0.33 651	0.52 581	0.40 508	0.28 380	0.30 377	0.30 459	0.31 575	0.62 596	0.24 497	0.09 424	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.11 526

GMStereo	0.19 339	0.25 615	0.40 409	0.21 318	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.29 262	0.40 508	0.25 344	0.23 292	0.16 246	0.15 284	0.25 324	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 546	0.14 433	0.69 615	0.23 453	0.20 611	0.44 628	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.43 580	0.33 586	0.40 486	0.31 561	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

cf-r	0.24 466	0.15 472	0.44 468	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.22 503	0.42 454	0.40 508	0.30 441	0.42 532	0.42 576	0.26 492	0.43 494	0.25 507	0.11 527	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.08 350

FADNet-RVC	0.31 574	0.35 675	0.78 634	0.25 552	0.20 611	0.33 540	0.20 442	0.49 533	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.41 567	0.29 543	0.63 603	0.31 561	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.15 638	0.19 649	0.19 651

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 524	0.21 581	0.59 577	0.25 552	0.18 565	0.29 480	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.38 573	0.41 515	0.43 580	0.27 511	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.11 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i16pc	0.33 593	0.10 158	1.71 734	0.21 318	0.14 421	0.74 698	0.31 630	0.42 454	0.41 520	0.21 300	0.32 402	0.26 404	0.14 264	0.71 630	0.19 391	0.14 613	0.10 574	0.08 282	0.09 456	0.11 509	0.11 526

rvit_0105_3	0.23 435	0.17 521	0.40 409	0.25 552	0.15 485	0.24 383	0.28 607	0.38 399	0.41 520	0.25 344	0.25 318	0.28 431	0.21 409	0.28 379	0.20 414	0.15 628	0.13 632	0.14 615	0.15 638	0.10 458	0.09 425

UGAM	0.26 513	0.14 433	0.45 481	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.25 570	0.32 307	0.41 520	0.31 459	0.42 532	0.41 567	0.22 427	0.92 691	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.14 615	0.12 584	0.10 458	0.07 262

DispNO	0.27 524	0.18 536	0.62 590	0.23 453	0.17 543	0.25 403	0.22 503	0.45 489	0.41 520	0.32 481	0.39 495	0.38 533	0.27 511	0.77 659	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.08 350

CoDeX	0.23 435	0.12 305	0.46 489	0.21 318	0.14 421	0.29 480	0.21 473	0.53 593	0.41 520	0.29 409	0.35 447	0.29 442	0.22 427	0.48 512	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

hitnet-ft	0.29 559	0.17 521	0.40 409	0.19 179	0.14 421	0.39 600	0.23 530	0.44 476	0.41 520	0.36 550	0.46 580	0.53 642	0.34 595	0.76 653	0.32 567	0.14 613	0.10 574	0.13 588	0.10 504	0.15 601	0.13 570

PS-NSSS	0.32 583	0.30 653	0.46 489	0.23 453	0.17 543	0.33 540	0.24 552	0.57 639	0.41 520	0.37 558	0.52 613	0.35 512	0.30 558	0.80 667	0.30 553	0.17 656	0.14 643	0.21 674	0.15 638	0.15 601	0.13 570

StereoDRNet-Refined	0.27 524	0.17 521	0.35 336	0.25 552	0.14 421	0.37 583	0.21 473	0.47 510	0.41 520	0.44 631	0.51 605	0.41 567	0.28 528	0.45 501	0.37 590	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.10 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-IGEV-i1	0.21 381	0.10 158	0.31 285	0.23 453	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.46 500	0.42 528	0.27 367	0.32 402	0.33 488	0.17 341	0.25 324	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.09 425

coex_refinement	0.26 513	0.16 501	0.36 356	0.23 453	0.15 485	0.31 515	0.20 442	0.49 533	0.42 528	0.35 533	0.42 532	0.45 596	0.27 511	0.55 549	0.33 574	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.10 458	0.10 485

AIO-test2	0.20 360	0.20 566	0.36 356	0.26 587	0.15 485	0.22 335	0.16 237	0.42 454	0.42 528	0.16 230	0.29 361	0.15 223	0.11 137	0.26 344	0.13 193	0.18 667	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.07 201	0.07 262

LL-Strereo	0.29 559	0.25 615	0.58 571	0.25 552	0.21 619	0.23 360	0.24 552	0.55 613	0.42 528	0.34 516	0.32 402	0.41 567	0.40 630	0.94 695	0.23 484	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.09 425

HGLStereo	0.27 524	0.14 433	0.46 489	0.24 511	0.21 619	0.33 540	0.23 530	0.50 544	0.42 528	0.35 533	0.48 593	0.41 567	0.33 586	0.45 501	0.33 574	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.12 550

GwcNet-RSSM	0.26 513	0.17 521	0.46 489	0.21 318	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.44 476	0.42 528	0.31 459	0.45 570	0.40 560	0.26 492	0.55 549	0.28 533	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

AdaStereo	0.24 466	0.16 501	0.37 365	0.24 511	0.12 284	0.32 529	0.17 289	0.54 603	0.42 528	0.33 496	0.38 481	0.35 512	0.21 409	0.30 415	0.22 463	0.14 613	0.06 265	0.13 588	0.08 344	0.11 509	0.08 350
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.
NCCL2	0.35 607	0.26 626	0.49 514	0.36 687	0.22 636	0.41 610	0.41 684	0.53 593	0.42 528	0.47 647	0.46 580	0.61 669	0.39 625	0.55 549	0.37 590	0.16 644	0.13 632	0.21 674	0.21 678	0.16 609	0.16 617

MWSP-net	0.25 494	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.40 683	0.50 544	0.43 536	0.32 481	0.33 425	0.36 517	0.31 575	0.28 379	0.31 561	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

ISRNet	0.27 524	0.13 379	0.45 481	0.26 587	0.19 592	0.24 383	0.14 126	0.45 489	0.43 536	0.39 589	0.48 593	0.42 576	0.27 511	0.32 429	0.29 545	0.20 676	0.12 620	0.17 649	0.16 650	0.16 609	0.20 663

1111x	0.32 583	0.11 241	0.40 409	0.22 392	0.11 203	0.32 529	0.26 584	0.59 654	0.43 536	0.31 459	0.41 515	0.39 545	0.28 528	0.76 653	1.37 733	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

SQANet	0.40 641	0.48 705	0.67 609	0.48 714	0.39 704	0.48 649	0.22 503	0.51 562	0.43 536	0.40 599	0.47 587	0.47 606	0.33 586	0.54 546	0.32 567	0.36 719	0.15 659	0.40 720	0.21 678	0.45 717	0.31 706

fff	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

UDGNet	0.23 435	0.31 661	0.38 385	0.24 511	0.14 421	0.24 383	0.18 340	0.32 307	0.43 536	0.29 409	0.28 347	0.24 370	0.19 388	0.29 399	0.20 414	0.15 628	0.07 408	0.21 674	0.11 545	0.14 586	0.10 485

DDUNet	0.41 643	0.50 710	0.48 508	0.44 708	0.39 704	0.46 636	0.32 639	0.50 544	0.43 536	0.45 635	0.52 613	0.57 657	0.36 605	0.48 512	0.33 574	0.33 716	0.21 696	0.55 728	0.25 697	0.37 712	0.32 709

ADLNet	0.28 546	0.15 472	0.42 444	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.23 530	0.53 593	0.43 536	0.42 618	0.41 515	0.44 591	0.27 511	0.55 549	0.35 583	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.12 550

csc	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

cscssc	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

psm_up	0.29 559	0.16 501	0.41 434	0.26 587	0.17 543	0.32 529	0.26 584	0.55 613	0.43 536	0.36 550	0.40 506	0.45 596	0.37 614	0.58 571	0.30 553	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.10 458	0.10 485

DSFCA	0.27 524	0.13 379	0.36 356	0.20 258	0.17 543	0.38 591	0.31 630	0.47 510	0.43 536	0.43 624	0.37 466	0.39 545	0.29 543	0.52 532	0.32 567	0.12 567	0.10 574	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

HSM-Net_RVC	0.27 524	0.11 241	0.42 444	0.19 179	0.11 203	0.34 554	0.20 442	0.62 676	0.43 536	0.40 599	0.43 546	0.50 627	0.26 492	0.76 653	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 607	0.23 606	0.60 579	0.36 687	0.22 636	0.39 600	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.52 666	0.50 599	0.59 662	0.41 634	0.76 653	0.49 643	0.13 588	0.11 600	0.14 615	0.12 584	0.17 626	0.15 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iResNet	0.24 466	0.18 536	0.61 582	0.25 552	0.11 203	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.43 536	0.33 496	0.43 546	0.27 415	0.22 427	0.34 443	0.26 521	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

DLCB_ROB	0.28 546	0.16 501	0.34 325	0.27 615	0.16 518	0.38 591	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.46 639	0.46 580	0.51 631	0.33 586	0.53 539	0.33 574	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.09 425

Hybrid-DGEV-2	0.21 381	0.15 472	0.34 325	0.24 511	0.13 369	0.28 458	0.14 126	0.48 523	0.44 552	0.27 367	0.24 306	0.25 382	0.25 481	0.28 379	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.07 262

ffm	0.22 417	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

ff1	0.29 559	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

tt1	0.18 290	0.14 433	0.35 336	0.23 453	0.11 203	0.30 499	0.19 389	0.35 360	0.44 552	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HBP-ISP	0.33 593	0.30 653	0.72 626	0.22 392	0.16 518	0.32 529	0.22 503	0.54 603	0.44 552	0.41 608	0.49 595	0.33 488	0.38 618	0.73 638	0.25 507	0.18 667	0.19 688	0.24 684	0.20 675	0.16 609	0.13 570

dd	0.22 417	0.26 626	0.40 409	0.22 392	0.12 284	0.25 403	0.21 473	0.32 307	0.44 552	0.29 409	0.28 347	0.25 382	0.16 309	0.30 415	0.25 507	0.12 567	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

CFNet_pseudo	0.23 435	0.13 379	0.47 497	0.19 179	0.13 369	0.26 427	0.16 237	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

APVNet	0.36 612	0.20 566	0.70 621	0.26 587	0.22 636	0.52 668	0.35 657	0.61 667	0.44 552	0.38 573	0.52 613	0.48 613	0.38 618	0.84 676	0.46 638	0.13 588	0.14 643	0.15 631	0.16 650	0.16 609	0.15 607

psmorigin	0.50 676	0.25 615	3.03 749	0.24 511	0.19 592	0.38 591	0.22 503	0.50 544	0.44 552	0.64 689	0.68 671	0.71 696	0.51 673	0.85 678	0.45 632	0.14 613	0.17 675	0.13 588	0.14 628	0.16 609	0.21 672

ACVNet	0.23 435	0.13 379	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.27 438	0.23 530	0.39 411	0.44 552	0.28 380	0.41 515	0.38 533	0.26 492	0.27 364	0.32 567	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.07 262

acv_ft	0.25 494	0.13 379	0.40 409	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.21 473	0.45 489	0.44 552	0.38 573	0.41 515	0.38 533	0.27 511	0.27 364	0.35 583	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.07 262

ccs_rob	0.23 435	0.13 379	0.47 497	0.20 258	0.13 369	0.26 427	0.17 289	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

WQFJX	0.18 290	0.10 158	0.17 80	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.18 340	0.53 593	0.45 564	0.17 250	0.16 183	0.14 201	0.16 309	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.08 500	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

YMNet	0.32 583	0.22 596	0.58 571	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 651	0.56 635	0.51 631	0.30 558	0.39 477	0.40 610	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

YMNet_1	0.32 583	0.22 596	0.58 571	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 651	0.56 635	0.51 631	0.30 558	0.39 477	0.40 610	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

PSMNet-RUCA	0.37 622	0.41 695	0.66 608	0.46 712	0.41 707	0.34 554	0.25 570	0.57 639	0.45 564	0.39 589	0.52 613	0.43 580	0.33 586	0.41 488	0.29 545	0.25 697	0.14 643	0.33 712	0.21 678	0.31 702	0.22 678

SMFormer	0.25 494	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

tta	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

qqq1	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

fff1	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

mmx	0.31 574	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

xxx	0.31 574	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

CFNet_ucs	0.24 466	0.13 379	0.50 525	0.20 258	0.15 485	0.28 458	0.17 289	0.49 533	0.45 564	0.32 481	0.42 532	0.39 545	0.22 427	0.31 422	0.21 441	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.09 456	0.12 550	0.11 526

DAS	0.27 524	0.12 305	0.42 444	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.75 647	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SepStereo	0.26 513	0.12 305	0.42 444	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.64 605	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

111	0.20 360	0.17 521	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.24 383	0.17 289	0.41 440	0.45 564	0.23 319	0.29 361	0.29 442	0.21 409	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

G-Net	0.46 663	0.25 615	0.86 663	0.34 676	0.28 680	0.90 716	0.35 657	0.47 510	0.45 564	0.68 694	1.22 718	0.64 681	0.60 688	0.61 588	0.57 657	0.16 644	0.14 643	0.17 649	0.13 613	0.22 668	0.19 651

GANet	0.36 612	0.22 596	0.49 514	0.29 642	0.17 543	0.41 610	0.38 672	0.57 639	0.45 564	0.46 639	0.75 682	0.55 648	0.40 630	0.94 695	0.41 619	0.13 588	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.14 586	0.11 526

CFNet	0.27 524	0.20 566	0.44 468	0.22 392	0.14 421	0.33 540	0.14 126	0.51 562	0.45 564	0.30 441	0.40 506	0.38 533	0.27 511	0.76 653	0.25 507	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.08 350

CBMV_ROB	0.33 593	0.18 536	0.53 546	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.20 442	0.51 562	0.45 564	0.51 659	0.55 628	0.45 596	0.42 643	0.71 630	0.32 567	0.18 667	0.19 688	0.23 682	0.21 678	0.14 586	0.15 607

PCWNet_CMD	0.23 435	0.13 379	0.48 508	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

ssnet_v2	0.28 546	0.16 501	0.44 468	0.22 392	0.15 485	0.40 606	0.30 625	0.57 639	0.46 582	0.38 573	0.36 457	0.47 606	0.29 543	0.38 472	0.39 602	0.13 588	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.11 526

NINENet	0.25 494	0.15 472	0.37 365	0.23 453	0.16 518	0.43 626	0.17 289	0.60 663	0.46 582	0.32 481	0.37 466	0.32 479	0.20 399	0.42 492	0.21 441	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.08 344	0.11 509	0.10 485

ccnet	0.42 646	0.31 661	0.48 508	0.27 615	0.32 695	0.60 682	0.32 639	0.65 685	0.46 582	0.53 672	0.66 667	0.56 652	0.45 652	0.72 636	0.61 668	0.26 698	0.19 688	0.24 684	0.21 678	0.26 686	0.22 678

MSMDNet	0.23 435	0.13 379	0.48 508	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.09 425

MWDA-net	0.29 559	0.21 581	0.47 497	0.25 552	0.21 619	0.35 569	0.32 639	0.44 476	0.47 587	0.38 573	0.40 506	0.33 488	0.38 618	0.54 546	0.40 610	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

MEA-ACV	0.26 513	0.11 241	0.42 444	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.24 552	0.53 593	0.47 587	0.35 533	0.42 532	0.36 517	0.34 595	0.47 508	0.27 527	0.09 424	0.09 539	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.10 485

PStereo	0.26 513	0.37 684	0.34 325	0.21 318	0.13 369	0.25 403	0.25 570	0.33 323	0.47 587	0.26 357	0.17 202	0.29 442	0.34 595	0.35 454	0.37 590	0.23 685	0.15 659	0.17 649	0.13 613	0.23 671	0.21 672

TCMNet	0.33 593	0.23 606	0.72 626	0.29 642	0.30 691	0.40 606	0.28 607	0.50 544	0.47 587	0.37 558	0.45 570	0.40 560	0.29 543	0.60 581	0.39 602	0.14 613	0.13 632	0.15 631	0.14 628	0.17 626	0.15 607

xx1	0.20 360	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.28 431	0.24 459	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

cc1	0.18 290	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

UDG	0.40 641	0.46 701	0.49 514	0.40 700	0.35 699	0.47 643	0.27 591	0.54 603	0.47 587	0.39 589	0.45 570	0.59 662	0.44 649	0.46 504	0.39 602	0.26 698	0.19 688	0.48 724	0.22 687	0.34 706	0.26 696

aanetorigin	0.39 634	0.29 646	1.09 695	0.24 511	0.19 592	0.28 458	0.37 666	0.33 323	0.47 587	0.94 715	0.82 691	0.52 637	0.54 676	0.49 517	0.50 649	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.16 609	0.15 607

TDLM	0.30 567	0.21 581	0.38 385	0.28 639	0.15 485	0.33 540	0.32 639	0.52 581	0.47 587	0.38 573	0.43 546	0.39 545	0.29 543	0.91 690	0.28 533	0.14 613	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.12 550	0.10 485

CVANet_RVC	0.30 567	0.19 553	0.41 434	0.26 587	0.16 518	0.33 540	0.26 584	0.52 581	0.47 587	0.40 599	0.46 580	0.43 580	0.31 575	0.89 686	0.26 521	0.14 613	0.09 539	0.14 615	0.13 613	0.14 586	0.10 485

ETE_ROB	0.34 602	0.26 626	0.45 481	0.29 642	0.18 565	0.40 606	0.37 666	0.57 639	0.47 587	0.50 654	0.50 599	0.62 671	0.36 605	0.55 549	0.38 594	0.13 588	0.10 574	0.14 615	0.12 584	0.16 609	0.16 617

PSMNet_ROB	0.33 593	0.24 610	0.54 549	0.31 661	0.21 619	0.42 617	0.43 689	0.59 654	0.47 587	0.37 558	0.44 557	0.49 619	0.31 575	0.64 605	0.43 624	0.14 613	0.10 574	0.15 631	0.14 628	0.13 568	0.11 526

raft_robust	0.22 417	0.17 521	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.23 360	0.22 503	0.49 533	0.48 599	0.32 481	0.32 402	0.26 404	0.23 441	0.53 539	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.06 160

AASNet	0.27 524	0.19 553	0.49 514	0.26 587	0.17 543	0.34 554	0.20 442	0.62 676	0.48 599	0.35 533	0.40 506	0.32 479	0.25 481	0.28 379	0.34 579	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.13 568	0.11 526

delet	0.27 524	0.14 433	0.40 409	0.23 453	0.19 592	0.41 610	0.29 614	0.49 533	0.48 599	0.33 496	0.41 515	0.37 525	0.30 558	0.48 512	0.34 579	0.09 424	0.09 539	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.08 350

FADNet	0.32 583	0.36 678	0.74 631	0.23 453	0.22 636	0.37 583	0.19 389	0.53 593	0.48 599	0.32 481	0.36 457	0.43 580	0.32 583	0.64 605	0.25 507	0.16 644	0.16 668	0.14 615	0.16 650	0.24 675	0.19 651

ADCRef	0.38 629	0.24 610	0.88 666	0.26 587	0.21 619	0.49 654	0.27 591	0.52 581	0.48 599	0.50 654	0.58 641	0.35 512	0.47 661	0.48 512	1.29 732	0.09 424	0.08 500	0.12 566	0.12 584	0.11 509	0.11 526

StereoDRNet	0.32 583	0.22 596	0.61 582	0.27 615	0.21 619	0.42 617	0.30 625	0.61 667	0.48 599	0.46 639	0.39 495	0.48 613	0.30 558	0.57 564	0.40 610	0.11 527	0.09 539	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.10 485

NOSS_ROB	0.31 574	0.20 566	0.35 336	0.24 511	0.16 518	0.32 529	0.19 389	0.52 581	0.48 599	0.33 496	0.36 457	0.42 576	0.28 528	0.93 693	0.24 497	0.19 673	0.20 694	0.24 684	0.22 687	0.17 626	0.17 630

SGM-Forest	0.36 612	0.17 521	0.47 497	0.23 453	0.16 518	0.45 634	0.41 684	0.55 613	0.48 599	0.52 666	0.60 649	0.52 637	0.41 634	0.85 678	0.50 649	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.15 638	0.15 601	0.15 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 593	0.21 581	0.54 549	0.23 453	0.13 369	0.42 617	0.33 651	0.53 593	0.48 599	0.52 666	0.49 595	0.50 627	0.41 634	0.56 560	0.31 561	0.15 628	0.16 668	0.18 658	0.16 650	0.13 568	0.13 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	0.42 646	0.21 581	0.82 651	0.21 318	0.18 565	1.27 734	0.17 289	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.81 689	0.38 533	0.27 511	1.19 720	0.38 594	0.23 685	0.24 708	0.17 649	0.13 613	0.17 626	0.20 663

fast-acv-ft	0.31 574	0.20 566	0.81 647	0.24 511	0.18 565	0.46 636	0.27 591	0.41 440	0.49 608	0.39 589	0.55 628	0.49 619	0.35 601	0.37 466	0.38 594	0.11 527	0.11 600	0.11 527	0.12 584	0.12 550	0.09 425

anonymity	0.56 687	0.54 717	0.70 621	0.47 713	0.61 729	0.56 672	0.43 689	0.69 701	0.49 608	0.63 687	0.55 628	0.54 646	0.60 688	0.61 588	0.57 657	0.55 729	0.53 745	0.50 725	0.54 736	0.51 720	0.56 728

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 567	0.20 566	0.70 621	0.21 318	0.17 543	0.46 636	0.27 591	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.55 628	0.43 580	0.30 558	0.46 504	0.38 594	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.11 509	0.10 485

dad	0.28 546	0.31 661	0.44 468	0.21 318	0.14 421	0.30 499	0.20 442	0.33 323	0.49 608	0.44 631	0.44 557	0.45 596	0.21 409	0.41 488	0.26 521	0.20 676	0.11 600	0.20 671	0.11 545	0.14 586	0.10 485

Syn2CoEx	0.36 612	0.31 661	0.78 634	0.34 676	0.21 619	0.41 610	0.28 607	0.61 667	0.49 608	0.42 618	0.56 635	0.45 596	0.44 649	0.69 623	0.38 594	0.17 656	0.14 643	0.15 631	0.12 584	0.13 568	0.12 550

CC-Net-ROB	0.43 652	0.47 703	0.65 603	0.37 693	0.23 649	0.51 659	0.29 614	0.66 691	0.49 608	0.46 639	0.51 605	0.48 613	0.38 618	0.96 699	0.35 583	0.34 717	0.23 706	0.55 728	0.25 697	0.31 702	0.20 663

iResNetv2_ROB	0.27 524	0.26 626	0.72 626	0.23 453	0.13 369	0.29 480	0.18 340	0.52 581	0.49 608	0.37 558	0.45 570	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.12 550	0.09 425

z-ln-s-r	0.32 583	0.21 581	0.82 651	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.26 584	0.43 468	0.50 616	0.32 481	0.60 649	0.39 545	0.29 543	0.73 638	0.66 679	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.08 350

Nwc_Net	0.37 622	0.25 615	0.68 614	0.31 661	0.24 657	0.44 628	0.30 625	0.65 685	0.50 616	0.37 558	0.69 675	0.58 660	0.45 652	0.60 581	0.40 610	0.15 628	0.12 620	0.19 667	0.21 678	0.14 586	0.13 570

XPNet_ROB	0.33 593	0.20 566	0.43 458	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.31 630	0.55 613	0.50 616	0.51 659	0.53 620	0.58 660	0.37 614	0.63 603	0.45 632	0.17 656	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.14 594

pmcnn	0.50 676	0.20 566	0.78 634	0.24 511	0.26 670	0.39 600	0.30 625	0.51 562	0.50 616	0.54 674	1.23 719	2.52 749	0.37 614	0.77 659	0.95 704	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.10 458	0.08 350

WQFJA1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLMM	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

rvit_105_1	0.27 524	0.19 553	0.46 489	0.27 615	0.19 592	0.30 499	0.35 657	0.44 476	0.51 620	0.31 459	0.31 392	0.31 469	0.26 492	0.35 454	0.25 507	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.11 509	0.10 485

ADLNet2	0.30 567	0.17 521	0.72 626	0.23 453	0.17 543	0.36 576	0.24 552	0.52 581	0.51 620	0.32 481	0.38 481	0.45 596	0.30 558	0.69 623	0.35 583	0.10 479	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.12 550	0.10 485

MMNet	0.27 524	0.14 433	0.49 514	0.24 511	0.17 543	0.47 643	0.22 503	0.45 489	0.51 620	0.39 589	0.41 515	0.36 517	0.33 586	0.39 477	0.34 579	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

ADCP+	0.45 661	0.24 610	1.15 703	0.25 552	0.22 636	0.56 672	0.39 677	0.54 603	0.51 620	0.44 631	0.51 605	0.46 604	0.52 675	0.56 560	1.89 747	0.10 479	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.14 586	0.13 570

ADCPNet	0.48 669	0.29 646	1.60 729	0.27 615	0.23 649	0.70 696	0.38 672	0.53 593	0.51 620	0.51 659	0.59 644	0.67 687	0.56 680	0.60 581	1.14 718	0.15 628	0.18 681	0.14 615	0.23 690	0.19 649	0.19 651

DRN-Test	0.33 593	0.17 521	0.61 582	0.27 615	0.19 592	0.46 636	0.29 614	0.65 685	0.51 620	0.47 647	0.46 580	0.44 591	0.34 595	0.62 596	0.41 619	0.12 567	0.08 500	0.13 588	0.12 584	0.12 550	0.10 485

LALA_ROB	0.36 612	0.25 615	0.46 489	0.30 655	0.21 619	0.47 643	0.39 677	0.61 667	0.51 620	0.52 666	0.51 605	0.69 693	0.36 605	0.50 521	0.43 624	0.17 656	0.11 600	0.16 643	0.14 628	0.17 626	0.15 607

WQFJX1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.23 453	0.17 543	0.24 383	0.19 389	0.58 648	0.52 629	0.16 230	0.16 183	0.14 201	0.15 284	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160

MyStereo05	0.23 435	0.12 305	0.57 566	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.48 523	0.52 629	0.31 459	0.23 292	0.25 382	0.22 427	0.30 415	0.21 441	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo04	0.23 435	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.49 533	0.52 629	0.28 380	0.23 292	0.27 415	0.23 441	0.30 415	0.22 463	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

NCC-stereo	0.39 634	0.25 615	0.69 615	0.32 667	0.28 680	0.46 636	0.36 662	0.65 685	0.52 629	0.40 599	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 638	0.45 632	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 697	0.16 609	0.16 617

Abc-Net	0.39 634	0.25 615	0.69 615	0.32 667	0.28 680	0.46 636	0.36 662	0.65 685	0.52 629	0.40 599	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 638	0.45 632	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 697	0.16 609	0.16 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SCION-MonSter(vits)	0.22 417	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 476	0.53 634	0.09 18	0.44 557	0.30 459	0.25 481	0.34 443	0.42 622	0.10 479	0.08 500	0.18 658	0.17 660	0.14 586	0.12 550

MultiAttention	1.02 730	0.13 379	0.43 458	0.35 685	0.43 710	5.36 758	1.71 758	0.69 701	0.53 634	0.36 550	0.63 662	0.55 648	0.22 427	7.60 773	0.43 624	0.09 424	0.06 265	0.14 615	0.24 692	0.26 686	0.30 703

GASNet	0.36 612	0.46 701	0.88 666	0.34 676	0.23 649	0.35 569	0.22 503	0.60 663	0.53 634	0.40 599	0.37 466	0.45 596	0.30 558	0.79 663	0.35 583	0.15 628	0.10 574	0.14 615	0.14 628	0.22 668	0.12 550

RGC	0.39 634	0.32 667	0.64 601	0.34 676	0.27 674	0.40 606	0.29 614	0.57 639	0.53 634	0.45 635	0.64 664	0.62 671	0.45 652	0.72 636	0.39 602	0.15 628	0.15 659	0.21 674	0.20 675	0.18 640	0.19 651

STTRV1_RVC	0.42 646	0.32 667	0.89 669	0.29 642	0.36 701	0.49 654	0.31 630	0.61 667	0.53 634	0.46 639	0.56 635	0.47 606	0.43 647	1.00 704	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.20 671	0.18 667	0.25 677	0.17 630

iResNet_ROB	0.25 494	0.19 553	0.40 409	0.20 258	0.12 284	0.30 499	0.16 237	0.55 613	0.53 634	0.38 573	0.43 546	0.37 525	0.26 492	0.38 472	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.09 382	0.09 425

w-ln-seven-2	0.36 612	0.29 646	1.06 691	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.30 625	0.50 544	0.54 640	0.45 635	0.55 628	0.45 596	0.41 634	0.62 596	0.49 643	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.11 526

Wz-Net-LNSev	0.34 602	0.29 646	0.91 671	0.26 587	0.21 619	0.47 643	0.31 630	0.54 603	0.54 640	0.44 631	0.52 613	0.50 627	0.35 601	0.39 477	0.39 602	0.11 527	0.11 600	0.10 468	0.09 456	0.14 586	0.13 570

GEStereo_RVC	0.27 524	0.20 566	0.44 468	0.27 615	0.16 518	0.33 540	0.25 570	0.56 629	0.54 640	0.34 516	0.38 481	0.34 498	0.25 481	0.51 526	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.11 526

edge stereo	0.39 634	0.22 596	0.81 647	0.27 615	0.22 636	0.37 583	0.24 552	0.56 629	0.54 640	0.53 672	0.60 649	0.71 696	0.50 670	0.78 661	0.40 610	0.16 644	0.14 643	0.19 667	0.14 628	0.16 609	0.17 630

ADCMid	0.49 672	0.34 673	1.13 701	0.26 587	0.21 619	0.51 659	0.37 666	0.57 639	0.54 640	0.75 702	0.66 667	0.62 671	0.64 699	0.64 605	1.68 739	0.13 588	0.12 620	0.17 649	0.17 660	0.20 658	0.17 630

AANet_RVC	0.31 574	0.22 596	0.50 525	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.24 552	0.47 510	0.54 640	0.38 573	0.60 649	0.43 580	0.29 543	0.87 681	0.40 610	0.11 527	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

DGSMNet	0.61 697	0.29 646	0.91 671	0.51 720	0.70 734	0.62 685	1.38 756	0.59 654	0.55 646	0.37 558	0.61 656	0.52 637	0.33 586	0.65 612	0.43 624	0.53 726	0.60 752	0.67 733	0.61 742	0.63 728	0.61 738

PA-Net	0.37 622	0.28 637	0.83 654	0.31 661	0.28 680	0.39 600	0.42 687	0.51 562	0.55 646	0.34 516	0.42 532	0.41 567	0.36 605	0.79 663	0.49 643	0.12 567	0.23 706	0.16 643	0.23 690	0.12 550	0.18 644
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	0.51 680	0.21 581	0.65 603	0.25 552	0.21 619	0.58 676	0.32 639	0.54 603	0.55 646	0.95 718	1.40 725	1.28 726	0.81 713	0.73 638	0.62 670	0.18 667	0.15 659	0.15 631	0.15 638	0.19 649	0.19 651

Wz-Net-MNSev	0.36 612	0.26 626	0.79 641	0.26 587	0.21 619	0.59 679	0.38 672	0.55 613	0.56 649	0.48 651	0.54 623	0.53 642	0.36 605	0.60 581	0.44 629	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.11 545	0.15 601	0.13 570

NVstereo2D	0.31 574	0.16 501	0.54 549	0.24 511	0.22 636	0.42 617	0.28 607	0.58 648	0.56 649	0.28 380	0.38 481	0.40 560	0.30 558	0.71 630	0.28 533	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.10 504	0.19 649	0.16 617

MDST_ROB	0.48 669	0.14 433	0.95 678	0.30 655	0.21 619	1.33 737	0.32 639	0.77 711	0.56 649	1.06 726	0.71 676	0.49 619	0.35 601	1.26 726	0.38 594	0.13 588	0.11 600	0.16 643	0.13 613	0.12 550	0.12 550

SCION-MonSter	0.32 583	0.22 596	0.44 468	0.29 642	0.28 680	0.54 670	0.21 473	0.46 500	0.57 652	0.32 481	0.54 623	0.32 479	0.29 543	0.39 477	0.52 652	0.10 479	0.10 574	0.25 688	0.22 687	0.18 640	0.14 594

Selective-IGEV-i16pb	0.39 634	0.12 305	2.18 738	0.21 318	0.15 485	0.68 692	0.32 639	0.56 629	0.57 652	0.25 344	0.44 557	0.33 488	0.21 409	0.80 667	0.25 507	0.14 613	0.10 574	0.09 384	0.10 504	0.12 550	0.13 570

GwcNet	0.35 607	0.23 606	0.88 666	0.25 552	0.24 657	0.48 649	0.27 591	0.55 613	0.57 652	0.38 573	0.52 613	0.51 631	0.32 583	0.60 581	0.41 619	0.13 588	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.13 568	0.14 594

DISCO	0.32 583	0.13 379	0.51 535	0.25 552	0.16 518	0.48 649	0.25 570	0.50 544	0.57 652	0.37 558	0.45 570	0.62 671	0.36 605	0.64 605	0.49 643	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.11 526

RP	0.35 607	0.22 596	0.51 535	0.31 661	0.24 657	0.37 583	0.28 607	0.50 544	0.58 656	0.40 599	0.63 662	0.61 669	0.47 661	0.61 588	0.39 602	0.16 644	0.15 659	0.17 649	0.15 638	0.17 626	0.17 630

2222	0.57 690	0.36 678	1.06 691	0.45 709	0.25 665	0.89 715	1.27 755	0.66 691	0.59 657	0.51 659	0.91 701	1.08 715	0.57 683	0.84 676	0.84 694	0.21 678	0.15 659	0.25 688	0.18 667	0.25 677	0.15 607

ITSA-stereo	0.25 494	0.15 472	0.33 313	0.23 453	0.11 203	0.27 438	0.18 340	0.56 629	0.59 657	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.28 528	0.49 517	0.30 553	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.13 570

FAT-Stereo	0.36 612	0.18 536	0.73 630	0.26 587	0.18 565	0.33 540	0.29 614	0.60 663	0.59 657	0.46 639	0.60 649	0.60 665	0.50 670	0.61 588	0.34 579	0.13 588	0.14 643	0.13 588	0.12 584	0.14 586	0.18 644

RYNet	0.37 622	0.18 536	0.59 577	0.25 552	0.28 680	0.61 683	0.32 639	0.59 654	0.59 657	0.41 608	0.38 481	0.57 657	0.39 625	0.87 681	0.53 655	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.18 640	0.18 644

NaN_ROB	0.41 643	0.28 637	0.62 590	0.30 655	0.19 592	0.51 659	0.47 701	0.58 648	0.59 657	0.56 677	0.47 587	0.49 619	0.41 634	1.21 723	0.64 676	0.12 567	0.18 681	0.12 566	0.13 613	0.11 509	0.14 594

DStereoO	0.46 663	0.32 667	0.51 535	0.36 687	0.29 690	0.38 591	0.45 693	0.55 613	0.60 662	0.47 647	0.49 595	0.48 613	0.73 707	0.59 577	0.69 682	0.81 744	0.18 681	0.38 717	0.19 673	0.46 718	0.20 663

pcwnet_v2	0.32 583	0.15 472	1.26 711	0.23 453	0.18 565	0.32 529	0.18 340	0.59 654	0.60 662	0.36 550	0.45 570	0.35 512	0.29 543	0.36 463	0.25 507	0.14 613	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.15 607

AnyNet_C32	0.51 680	0.40 691	1.10 699	0.29 642	0.28 680	0.59 679	0.58 715	0.54 603	0.60 662	0.62 685	0.66 667	0.54 646	0.54 676	0.78 661	1.74 744	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.20 658	0.20 663

FBW_ROB	0.43 652	0.26 626	0.54 549	0.31 661	0.20 611	0.51 659	0.32 639	0.70 703	0.60 662	0.59 681	0.55 628	0.65 682	0.41 634	1.40 734	0.51 651	0.13 588	0.17 675	0.21 674	0.16 650	0.17 626	0.18 644

PASM	0.45 661	0.35 675	0.90 670	0.35 685	0.33 696	0.39 600	0.38 672	0.50 544	0.61 666	0.52 666	0.51 605	0.62 671	0.45 652	0.93 693	0.48 641	0.26 698	0.29 718	0.29 702	0.33 713	0.29 697	0.26 696

MeshStereo	0.58 692	0.27 634	0.67 609	0.22 392	0.17 543	0.66 689	0.37 666	0.78 713	0.61 666	1.47 747	1.30 721	1.65 735	0.79 710	1.12 716	0.59 663	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.14 628	0.17 626	0.14 594
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
zh-sn7	0.48 669	0.51 712	1.43 720	0.29 642	0.20 611	0.47 643	0.39 677	0.57 639	0.62 668	0.52 666	0.81 689	0.52 637	0.56 680	1.05 709	0.87 698	0.12 567	0.13 632	0.13 588	0.13 613	0.17 626	0.16 617

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 680	0.50 710	0.86 663	0.39 697	0.24 657	0.84 710	0.55 712	0.56 629	0.62 668	0.60 682	0.68 671	0.62 671	0.42 643	1.13 718	0.43 624	0.23 685	0.27 714	0.27 690	0.35 715	0.25 677	0.29 702

AnyNet_C01	0.65 700	0.58 719	2.60 746	0.32 667	0.26 670	0.88 713	0.61 718	0.63 683	0.62 668	0.68 694	0.96 704	0.76 699	0.60 688	0.96 699	1.43 734	0.16 644	0.16 668	0.17 649	0.17 660	0.23 671	0.23 685

SPS-STEREO	0.69 705	0.61 723	0.98 682	0.52 723	0.57 725	0.74 698	0.50 708	0.78 713	0.62 668	0.95 718	0.86 695	0.94 708	0.70 704	1.01 706	0.87 698	0.58 732	0.51 742	0.50 725	0.50 731	0.55 723	0.58 731
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.37 622	0.17 521	0.65 603	0.27 615	0.22 636	0.62 685	0.26 584	0.59 654	0.63 672	0.43 624	0.60 649	0.67 687	0.42 643	0.68 621	0.35 583	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.12 584	0.19 649	0.17 630

AF-Net	0.37 622	0.26 626	0.56 563	0.32 667	0.23 649	0.41 610	0.29 614	0.61 667	0.64 673	0.42 618	0.68 671	0.65 682	0.49 668	0.57 564	0.44 629	0.15 628	0.11 600	0.19 667	0.14 628	0.15 601	0.13 570

NLMM1	0.19 339	0.12 305	0.16 54	0.23 453	0.18 565	0.24 383	0.20 442	0.59 654	0.65 674	0.18 269	0.17 202	0.13 167	0.14 264	0.25 324	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

Wz-Net-SNSev	0.43 652	0.41 695	1.27 712	0.30 655	0.21 619	0.44 628	0.41 684	0.61 667	0.65 674	0.46 639	0.65 665	0.62 671	0.39 625	0.74 646	0.59 663	0.12 567	0.11 600	0.12 566	0.13 613	0.16 609	0.14 594

otaku	0.57 690	0.62 724	0.87 665	0.63 729	0.44 713	0.73 697	0.37 666	0.65 685	0.66 676	0.51 659	0.75 682	0.66 686	0.45 652	0.69 623	0.46 638	0.53 726	0.34 725	0.55 728	0.35 715	0.60 726	0.45 720

S-Stereo	0.38 629	0.20 566	1.05 690	0.27 615	0.22 636	0.38 591	0.32 639	0.55 613	0.66 676	0.39 589	0.59 644	0.49 619	0.41 634	0.75 647	0.40 610	0.12 567	0.15 659	0.13 588	0.13 613	0.16 609	0.21 672

GANetREF_RVC	0.43 652	0.47 703	0.69 615	0.38 695	0.20 611	0.51 659	0.48 705	0.66 691	0.66 676	0.46 639	0.46 580	0.50 627	0.44 649	0.90 689	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.32 708	0.18 667	0.27 691	0.22 678
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_RVC	0.56 687	0.51 712	1.19 705	0.38 695	0.22 636	0.69 693	0.27 591	0.80 717	0.67 679	0.73 698	0.74 681	0.87 704	0.61 697	0.81 671	0.76 685	0.29 711	0.27 714	0.32 708	0.37 719	0.32 705	0.31 706

MSMD_ROB	0.60 696	0.33 670	0.61 582	0.30 655	0.25 665	0.86 712	0.35 657	0.55 613	0.67 679	1.10 728	1.49 730	1.76 738	0.97 725	0.88 684	0.49 643	0.23 685	0.21 696	0.27 690	0.27 706	0.25 677	0.24 691

PWC_ROB	0.38 629	0.29 646	0.69 615	0.25 552	0.20 611	0.38 591	0.19 389	0.58 648	0.67 679	0.57 679	0.85 694	0.51 631	0.40 630	0.71 630	0.52 652	0.13 588	0.09 539	0.14 615	0.10 504	0.17 626	0.14 594

FCDSN-DC	0.63 698	0.31 661	0.61 582	0.36 687	0.30 691	0.65 687	0.37 666	0.66 691	0.68 682	1.14 730	1.54 734	1.71 737	1.26 736	0.92 691	0.64 676	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.27 691	0.27 701
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 687	0.39 690	0.80 644	0.60 727	0.46 715	1.00 720	1.23 754	0.67 697	0.68 682	0.71 697	0.54 623	0.89 707	0.57 683	0.81 671	0.62 670	0.19 673	0.22 701	0.18 658	0.18 667	0.27 691	0.25 694

Wz-Net-TNSev	0.51 680	0.58 719	1.61 731	0.25 552	0.21 619	0.65 687	0.45 693	0.63 683	0.69 684	0.51 659	0.54 623	0.71 696	0.60 688	1.00 704	0.77 688	0.15 628	0.15 659	0.13 588	0.15 638	0.21 661	0.20 663

ADCL	0.47 666	0.22 596	1.00 684	0.27 615	0.19 592	0.74 698	0.64 720	0.54 603	0.69 684	0.56 677	0.71 676	0.55 648	0.60 688	0.60 581	1.43 734	0.11 527	0.09 539	0.13 588	0.13 613	0.14 586	0.14 594

Ntro	0.58 692	0.64 725	0.92 673	0.66 730	0.50 719	0.77 702	0.36 662	0.66 691	0.70 686	0.50 654	0.59 644	0.65 682	0.51 673	0.75 647	0.45 632	0.56 730	0.32 723	0.56 731	0.34 714	0.63 728	0.46 723

LRCNet_RVC	10.90 777	14.34 785	9.35 769	15.35 781	8.04 767	1.08 722	0.34 653	8.78 775	0.70 686	12.63 784	16.05 784	9.85 775	6.54 768	8.57 775	6.34 772	20.27 796	5.40 776	23.70 797	21.88 798	14.87 784	13.83 785

CSAN	0.50 676	0.35 675	0.78 634	0.36 687	0.23 649	0.56 672	0.59 717	0.61 667	0.70 686	0.64 689	0.78 686	0.65 682	0.60 688	1.38 733	0.62 670	0.21 678	0.17 675	0.20 671	0.20 675	0.18 640	0.18 644

Consistency-Raft	0.55 686	0.48 705	1.02 687	0.45 709	0.49 718	0.49 654	0.47 701	0.72 706	0.72 689	0.45 635	0.82 691	0.47 606	0.60 688	0.50 521	0.63 673	0.39 723	0.39 729	0.44 722	0.51 732	0.52 721	0.37 714

FINET	0.34 602	0.27 634	0.80 644	0.24 511	0.24 657	0.36 576	0.34 653	0.54 603	0.72 689	0.39 589	0.47 587	0.32 479	0.30 558	0.51 526	0.32 567	0.19 673	0.17 675	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

DispFullNet	0.66 701	0.89 739	1.59 728	0.77 736	1.21 753	0.51 659	0.23 530	0.59 654	0.72 689	0.69 696	0.61 656	0.69 693	0.91 721	0.79 663	0.48 641	0.27 703	0.12 620	0.73 736	0.30 711	0.65 731	0.40 717

XQC	0.43 652	0.37 684	0.96 680	0.34 676	0.25 665	0.53 669	0.34 653	0.60 663	0.73 692	0.51 659	0.46 580	0.57 657	0.47 661	0.70 626	0.72 684	0.17 656	0.12 620	0.18 658	0.15 638	0.25 677	0.23 685

SGM+DAISY	0.87 721	0.66 727	1.30 715	0.51 720	0.60 728	1.03 721	0.84 738	0.76 710	0.73 692	1.39 737	1.51 732	1.31 727	1.22 734	1.11 714	1.08 712	0.57 731	0.53 745	0.51 727	0.51 732	0.54 722	0.61 738

LSM	1.64 746	0.40 691	2.56 745	2.02 760	17.61 782	0.51 659	0.52 709	0.61 667	0.76 694	0.82 706	1.11 712	0.63 679	0.54 676	0.75 647	0.49 643	0.16 644	0.24 708	0.18 658	0.21 678	0.25 677	2.42 763

PDISCO_ROB	0.43 652	0.30 653	0.67 609	0.43 704	0.36 701	0.67 690	0.32 639	0.72 706	0.76 694	0.43 624	0.53 620	0.63 679	0.40 630	0.66 616	0.47 640	0.21 678	0.12 620	0.21 674	0.19 673	0.25 677	0.20 663

NVStereoNet_ROB	0.67 702	0.49 709	0.83 654	0.48 714	0.40 706	0.51 659	0.46 696	0.70 703	0.77 696	0.84 707	1.72 739	1.02 713	0.83 716	1.23 724	0.79 691	0.32 715	0.38 728	0.40 720	0.46 726	0.36 710	0.41 718
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WZ-Net	0.52 684	0.38 689	1.90 735	0.30 655	0.24 657	0.57 675	0.48 705	0.62 676	0.78 697	0.50 654	0.71 676	0.68 691	0.54 676	0.98 703	0.84 694	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.19 649	0.20 663

DPSNet	0.47 666	0.24 610	0.93 675	0.27 615	0.20 611	0.75 701	0.57 714	0.84 724	0.79 698	0.47 647	0.51 605	0.60 665	0.69 703	0.87 681	0.71 683	0.16 644	0.13 632	0.12 566	0.10 504	0.25 677	0.21 672

ACVNet-4b	0.72 708	0.81 734	1.33 716	0.72 734	0.50 719	0.80 708	0.31 630	0.71 705	0.80 699	0.50 654	0.72 680	0.95 710	0.43 647	0.96 699	1.20 726	1.13 756	0.21 696	0.76 738	0.45 725	0.65 731	0.46 723

w-ln-seven	0.42 646	0.30 653	1.18 704	0.26 587	0.22 636	0.58 676	0.31 630	0.62 676	0.81 700	0.58 680	0.61 656	0.53 642	0.36 605	0.57 564	0.65 678	0.11 527	0.10 574	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.13 570

zh-mn7	0.46 663	0.45 700	1.48 722	0.25 552	0.19 592	0.44 628	0.29 614	0.56 629	0.82 701	0.65 691	0.96 704	0.49 619	0.38 618	0.88 684	0.63 673	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.13 568	0.14 594

SuperB	0.49 672	0.28 637	2.23 739	0.23 453	0.15 485	0.41 610	0.32 639	0.47 510	0.82 701	0.43 624	0.50 599	0.33 488	0.45 652	0.68 621	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.98 748	0.14 594

FC-DCNN	0.70 706	0.30 653	0.69 615	0.32 667	0.27 674	0.81 709	0.39 677	0.79 716	0.82 701	1.41 739	1.58 736	1.98 740	1.26 736	1.02 707	0.77 688	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.26 696

SGM_RVC	0.50 676	0.19 553	0.50 525	0.25 552	0.15 485	0.69 693	0.39 677	0.68 700	0.82 701	0.95 718	0.84 693	1.13 717	0.76 708	1.16 719	0.60 667	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.16 650	0.16 609	0.17 630
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	0.76 715	0.44 699	1.98 736	0.49 718	0.16 518	0.58 676	0.31 630	0.81 719	0.83 705	0.41 608	0.52 613	0.98 712	0.58 685	4.97 768	1.03 708	0.11 527	0.07 408	0.10 468	0.24 692	0.27 691	0.26 696

ADCS	0.58 692	0.40 691	1.35 717	0.29 642	0.24 657	0.55 671	0.45 693	0.67 697	0.83 705	0.76 703	0.71 676	0.68 691	0.60 688	0.76 653	2.23 752	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.17 660	0.22 668	0.22 678

MFMNet_re	0.72 708	0.76 732	0.99 683	0.62 728	0.70 734	0.77 702	0.67 722	0.75 709	0.83 705	0.78 705	0.86 695	0.69 693	0.78 709	0.71 630	0.61 668	0.66 735	0.59 751	0.61 732	0.58 741	0.68 734	0.71 742

RTSC	0.39 634	0.28 637	0.78 634	0.27 615	0.18 565	0.49 654	0.22 503	0.59 654	0.84 708	0.55 676	0.53 620	0.49 619	0.36 605	0.67 620	0.82 693	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.17 626	0.17 630

FC-DCNN v2	0.71 707	0.30 653	0.67 609	0.32 667	0.27 674	0.84 710	0.39 677	0.84 724	0.85 709	1.44 743	1.64 737	2.09 742	1.28 738	1.06 710	0.80 692	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.25 694

MADNet+	1.01 728	1.16 751	4.72 758	0.70 732	0.47 716	1.24 733	0.96 742	0.97 731	0.89 710	0.65 691	0.77 685	0.87 704	0.85 719	2.09 748	1.68 739	0.38 722	0.39 729	0.31 706	0.27 706	0.43 715	0.39 716

PWCDC_ROB	0.38 629	0.30 653	0.60 579	0.33 673	0.20 611	0.42 617	0.19 389	0.58 648	0.89 710	0.42 618	1.26 720	0.36 517	0.34 595	0.50 521	0.38 594	0.18 667	0.11 600	0.11 527	0.09 456	0.19 649	0.13 570

noway4	4.32 762	5.81 771	4.75 759	11.39 780	10.47 775	5.70 764	4.50 771	4.14 765	0.90 712	1.83 749	2.44 752	6.16 768	3.63 762	3.66 762	4.60 768	2.00 765	0.47 736	2.03 767	1.73 763	5.80 774	4.40 773

noway2	4.26 757	5.26 766	4.63 754	11.29 776	10.43 771	5.62 760	4.46 766	4.09 762	0.90 712	1.87 751	2.47 753	6.20 771	3.67 764	3.62 759	4.54 764	1.97 760	0.46 734	2.02 764	1.74 764	5.72 771	4.32 770

noway1	4.31 760	5.77 769	4.81 761	11.37 778	10.45 773	5.64 762	4.46 766	4.20 766	0.90 712	1.87 751	2.48 755	6.11 766	3.60 759	3.65 760	4.59 766	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 772	4.37 771

JetBlue	1.14 734	0.76 732	2.36 741	0.59 726	0.75 737	3.04 753	1.78 759	1.11 733	0.90 712	0.94 715	1.10 711	1.66 736	1.28 738	2.09 748	1.72 743	0.43 725	0.36 727	0.38 717	0.38 721	0.58 725	0.56 728

ACVNet_1	0.72 708	0.81 734	1.37 719	0.72 734	0.53 723	0.77 702	0.42 687	0.85 727	0.90 712	0.74 701	0.75 682	1.32 728	0.72 706	1.02 707	0.55 656	0.54 728	0.31 721	0.71 735	0.35 715	0.64 730	0.45 720

zzzz4	4.31 760	5.77 769	4.85 762	11.37 778	10.45 773	5.64 762	4.46 766	4.20 766	0.91 717	1.87 751	2.47 753	6.11 766	3.60 759	3.65 760	4.59 766	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 772	4.37 771

noway3	4.27 758	5.33 767	4.61 753	11.26 775	10.44 772	5.62 760	4.46 766	4.12 763	0.92 718	1.86 750	2.49 756	6.19 770	3.66 763	3.74 763	4.54 764	1.97 760	0.46 734	2.03 767	1.74 764	5.69 769	4.21 768

AANet	0.49 672	0.42 697	1.56 726	0.22 392	0.19 592	0.39 600	0.25 570	0.52 581	0.92 718	0.92 712	0.93 702	0.84 703	0.67 700	0.59 577	0.59 663	0.15 628	0.11 600	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 703	0.64 725	1.06 691	0.45 709	0.27 674	1.40 741	0.58 715	0.78 713	0.92 718	0.84 707	0.86 695	0.88 706	0.68 702	1.33 731	0.68 681	0.37 721	0.29 718	0.34 713	0.36 718	0.43 715	0.37 714

ELAS	0.74 712	0.36 678	0.85 662	0.36 687	0.33 696	1.36 738	0.77 732	0.93 728	0.92 718	1.41 739	1.53 733	1.16 721	1.17 731	0.95 698	1.03 708	0.26 698	0.25 711	0.28 698	0.28 710	0.31 702	0.30 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
z-mn7	0.44 658	0.40 691	1.09 695	0.25 552	0.18 565	0.61 683	0.34 653	0.56 629	0.93 722	0.43 624	0.96 704	0.53 642	0.39 625	0.94 695	0.59 663	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.14 586	0.13 570

RainbowNet	0.72 708	0.89 739	1.02 687	0.82 738	0.63 731	0.78 705	0.52 709	0.81 719	0.93 722	0.60 682	0.79 687	0.80 701	0.60 688	0.80 667	0.57 657	0.78 742	0.55 748	0.78 739	0.49 729	0.76 738	0.58 731

SHD	0.42 646	0.27 634	0.81 647	0.31 661	0.25 665	0.42 617	0.22 503	0.66 691	0.94 724	0.63 687	0.60 649	0.59 662	0.47 661	0.59 577	0.58 662	0.15 628	0.13 632	0.16 643	0.16 650	0.20 658	0.22 678

1111	0.79 718	0.31 661	1.57 727	0.39 697	0.28 680	1.14 727	0.99 744	0.83 722	0.96 725	0.97 721	1.11 712	1.23 723	1.18 732	1.73 742	1.70 742	0.21 678	0.18 681	0.22 680	0.21 678	0.29 697	0.26 696

TCMNet-wrong-test	4.29 759	5.57 768	4.65 755	11.33 777	10.39 770	5.73 765	4.48 770	4.13 764	1.02 726	1.91 754	2.39 751	6.16 768	3.62 761	3.84 764	4.50 763	1.99 762	0.47 736	1.97 763	1.69 762	5.69 769	4.31 769

EDNetEfficientorigin	7.51 770	0.52 716	140.47 803	0.25 552	0.17 543	0.42 617	0.29 614	0.47 510	1.03 727	1.28 733	1.02 708	0.83 702	0.84 717	0.75 647	0.99 706	0.10 479	0.09 539	0.12 566	0.10 504	0.21 661	0.22 678

RTS	0.78 716	0.48 705	4.68 756	0.34 676	0.28 680	1.12 725	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 699	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 651

RTSA	0.78 716	0.48 705	4.68 756	0.34 676	0.28 680	1.12 725	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 699	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 651

DStereoSA	0.81 719	0.37 684	1.08 694	0.51 720	0.65 732	0.67 690	1.44 757	0.74 708	1.06 730	0.54 674	1.67 738	0.49 619	1.78 746	0.96 699	1.69 741	0.28 708	0.43 732	0.27 690	0.51 732	0.40 714	0.58 731

EDNetEfficient	0.63 698	0.37 684	2.40 743	0.26 587	0.25 665	0.38 591	0.49 707	0.41 440	1.06 730	1.38 736	0.87 698	0.62 671	0.95 722	0.65 612	1.65 738	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.19 649	0.17 630

nnnnnnn	0.74 712	0.33 670	1.35 717	0.42 702	0.35 699	0.79 707	0.46 696	0.82 721	1.08 732	1.05 725	1.50 731	1.57 733	0.98 726	1.12 716	1.09 717	0.27 703	0.25 711	0.32 708	0.31 712	0.34 706	0.32 709

ELAS_RVC	0.74 712	0.36 678	1.00 684	0.37 693	0.33 696	0.88 713	0.93 741	0.83 722	1.08 732	1.35 735	1.33 724	1.24 724	1.33 740	1.06 710	0.95 704	0.27 703	0.25 711	0.29 702	0.27 706	0.30 701	0.30 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.91 723	0.86 736	0.84 659	0.97 743	0.75 737	0.92 717	0.71 724	1.27 735	1.10 734	0.89 709	1.45 727	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 740	0.60 734

IMH-64	0.91 723	0.86 736	0.84 659	0.97 743	0.75 737	0.92 717	0.71 724	1.27 735	1.10 734	0.89 709	1.45 727	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 740	0.60 734

PWCK	1.00 726	1.17 752	1.70 733	0.91 741	0.41 707	1.19 730	0.92 740	1.10 732	1.14 736	1.16 731	1.14 714	1.25 725	0.88 720	1.75 744	1.04 710	0.87 747	0.50 740	0.87 742	0.53 735	0.96 747	0.52 726

DeepPrunerF	0.44 658	0.29 646	1.29 714	0.33 673	0.30 691	0.35 569	0.36 662	0.62 676	1.15 737	0.40 599	0.44 557	0.39 545	0.41 634	0.80 667	0.52 652	0.18 667	0.14 643	0.23 682	0.21 678	0.17 626	0.17 630

mmmmmm	0.68 703	0.42 697	1.12 700	0.43 704	0.27 674	1.09 723	0.64 720	0.77 711	1.20 738	0.94 715	1.17 716	1.08 715	0.82 714	1.06 710	1.04 710	0.22 683	0.24 708	0.31 706	0.27 706	0.29 697	0.23 685

MonStereo1	0.93 725	0.56 718	0.82 651	0.69 731	0.58 726	1.37 739	0.35 657	0.94 729	1.25 739	0.93 714	1.90 742	1.52 732	2.10 751	1.27 727	0.77 688	0.69 736	0.33 724	0.75 737	0.47 728	0.70 735	0.57 730

PVD	0.58 692	0.34 673	0.84 659	0.39 697	0.31 694	0.59 679	0.47 701	0.80 717	1.25 739	0.92 712	1.09 710	0.79 700	0.82 714	0.85 678	0.76 685	0.21 678	0.18 681	0.22 680	0.18 667	0.27 691	0.35 713

DStereoFS	0.84 720	0.66 727	0.80 644	0.53 724	0.50 719	1.23 732	0.55 712	0.94 729	1.32 741	0.89 709	1.32 722	1.04 714	2.32 754	1.29 729	1.14 718	0.31 714	0.35 726	0.30 704	0.39 722	0.34 706	0.60 734

SANet	0.53 685	0.28 637	0.96 680	0.26 587	0.15 485	0.69 693	0.44 692	0.67 697	1.34 742	0.67 693	0.98 707	0.94 708	0.71 705	0.89 686	0.76 685	0.14 613	0.12 620	0.12 566	0.11 545	0.17 626	0.16 617

notaker	1.45 741	1.34 755	1.48 722	1.40 756	1.07 751	1.18 728	0.85 739	1.48 744	1.40 743	1.51 748	3.46 760	2.40 748	1.81 747	1.76 745	1.45 737	1.11 754	0.69 760	1.38 756	0.87 754	1.31 757	0.97 753

ACVNet_2	0.89 722	0.87 738	1.25 710	0.82 738	0.62 730	0.97 719	0.62 719	1.14 734	1.42 744	1.00 722	1.40 725	1.47 731	0.84 717	1.11 714	0.66 679	0.61 733	0.43 732	0.78 739	0.49 729	0.75 737	0.52 726

IMH	1.05 731	0.95 743	1.00 684	1.01 745	0.78 741	1.11 724	0.68 723	1.38 739	1.43 745	1.00 722	1.72 739	1.43 729	1.14 728	1.73 742	0.89 700	1.09 753	0.55 748	0.99 746	0.57 740	0.87 742	0.62 740

light-stereo	2.37 754	0.69 729	3.61 750	3.84 764	3.41 760	4.04 755	0.31 630	2.13 755	1.45 746	3.61 764	6.33 768	6.90 773	0.63 698	4.83 767	1.28 730	0.71 738	0.74 761	0.32 708	0.39 722	1.20 753	0.96 751

SGM-ForestM	1.36 737	0.28 637	0.79 641	0.26 587	0.16 518	2.26 750	1.00 745	1.42 741	1.46 747	2.38 759	2.05 746	5.95 764	2.66 756	2.95 753	2.46 754	0.17 656	0.18 681	0.18 658	0.18 667	0.15 601	0.18 644

WAO-7	1.01 728	0.89 739	0.93 675	0.83 740	0.66 733	1.18 728	0.81 736	1.40 740	1.57 748	1.11 729	1.76 741	1.45 730	1.19 733	1.50 736	1.14 718	0.61 733	0.62 755	0.70 734	0.68 745	0.66 733	0.60 734

JetRed	2.30 753	2.64 761	6.12 764	1.12 752	1.38 757	5.85 766	3.29 763	1.99 752	1.67 749	1.98 755	1.95 744	2.16 746	1.60 745	2.48 752	4.10 761	1.05 751	1.60 765	1.09 749	1.01 758	1.67 760	1.28 758

LVE	1.13 733	1.02 744	1.28 713	1.01 745	0.80 744	1.29 736	0.81 736	1.47 743	1.96 750	1.07 727	1.90 742	1.90 739	1.01 727	1.48 735	0.91 701	0.93 750	0.61 754	0.94 743	0.69 746	0.87 742	0.75 746

Dean	1.17 735	1.04 746	1.49 724	1.03 747	0.78 741	1.20 731	0.77 732	1.48 744	1.96 750	1.28 733	1.99 745	2.15 743	1.14 728	1.25 725	1.00 707	0.81 744	0.60 752	1.01 747	0.69 746	0.92 746	0.74 745

WAO-6	1.07 732	0.93 742	0.92 673	0.96 742	0.78 741	1.28 735	0.75 729	1.34 738	2.00 752	1.02 724	1.54 734	1.59 734	1.22 734	1.31 730	1.14 718	0.78 742	0.55 748	1.02 748	0.75 750	0.83 739	0.69 741

MADNet++	2.26 752	1.80 759	2.06 737	2.13 762	1.97 759	2.61 752	1.79 760	2.38 757	2.16 753	2.75 761	2.65 757	2.38 747	2.43 755	3.17 754	3.21 756	2.17 766	1.95 768	1.94 762	1.63 761	2.06 761	2.01 762

fsdfsdds	1.26 736	0.33 670	1.44 721	0.43 704	0.59 727	2.19 749	1.14 752	1.28 737	2.36 754	2.10 757	4.10 762	3.15 754	1.94 748	1.09 713	1.28 730	0.22 683	0.19 688	0.34 713	0.25 697	0.36 710	0.34 711

coex-ft	3.44 756	0.73 731	48.55 801	0.24 511	0.19 592	0.50 658	0.43 689	0.47 510	2.40 755	7.03 772	1.20 717	0.97 711	2.23 752	0.73 638	1.92 748	0.12 567	0.15 659	0.14 615	0.12 584	0.21 661	0.43 719

HanzoNet	2.97 755	1.69 758	2.29 740	1.74 759	1.33 756	1.53 743	1.03 746	1.99 752	2.64 756	5.51 768	5.16 764	5.90 763	6.82 771	4.32 766	3.29 757	3.16 769	2.02 770	1.92 760	2.87 772	2.24 762	1.89 761

UNDER WATER-64	1.55 744	1.19 753	2.52 744	1.31 754	0.95 749	2.12 747	1.21 753	1.45 742	3.19 757	1.43 742	1.32 722	2.64 750	2.04 750	1.63 739	1.83 745	1.11 754	0.67 759	1.28 754	0.92 755	1.19 752	1.02 754

MANE	1.41 739	0.36 678	0.74 631	0.43 704	0.41 707	2.16 748	0.80 734	2.39 758	3.38 758	2.22 758	3.06 759	3.54 756	2.73 757	2.15 750	1.94 749	0.28 708	0.27 714	0.30 704	0.46 726	0.28 696	0.34 711

UNDER WATER	1.59 745	1.22 754	2.36 741	1.38 755	1.03 750	1.67 744	1.10 749	1.54 747	3.63 759	1.44 743	1.47 729	2.85 752	2.25 753	1.67 740	1.94 749	1.06 752	0.62 755	1.31 755	0.93 756	1.21 754	1.02 754

DPSimNet_ROB	4.34 763	4.23 762	6.89 766	3.67 763	3.68 761	4.75 756	5.21 772	2.67 759	3.68 760	5.82 769	3.95 761	5.57 760	6.72 770	3.46 758	4.48 762	4.05 773	2.88 771	4.68 774	3.12 774	3.69 764	3.62 767

WAO-8	1.46 742	1.10 749	1.09 695	1.10 749	0.84 745	2.06 745	0.75 729	1.84 749	3.83 761	1.44 743	2.21 748	2.15 743	1.43 742	3.17 754	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 744	0.71 742

Venus	1.46 742	1.10 749	1.09 695	1.10 749	0.84 745	2.06 745	0.75 729	1.84 749	3.83 761	1.44 743	2.21 748	2.15 743	1.43 742	3.17 754	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 744	0.71 742

TorneroNet-64	1.43 740	1.03 745	1.20 706	1.10 749	0.86 747	2.26 750	0.73 727	1.84 749	3.84 763	1.25 732	2.25 750	2.69 751	1.42 741	1.76 745	1.43 734	0.76 741	0.50 740	1.09 749	0.66 744	1.23 755	0.76 747

ktn	1.77 748	1.36 756	1.22 707	1.43 757	1.14 752	1.52 742	1.08 748	1.51 746	3.96 764	2.77 762	4.69 763	3.35 755	1.46 744	1.69 741	1.25 729	1.43 758	0.77 762	1.45 757	0.99 757	1.32 758	0.96 751

TARStereo	1.99 750	0.26 626	2.90 748	0.33 673	1.30 755	3.07 754	2.37 761	2.20 756	4.84 765	3.25 763	6.38 769	4.33 758	3.05 758	1.33 731	1.21 728	0.23 685	0.18 681	0.24 684	0.81 753	0.29 697	1.26 757

tt	4.71 764	0.10 158	3.94 751	2.06 761	1.53 758	10.14 773	16.88 776	9.27 777	4.98 766	1.39 737	1.02 708	4.68 759	4.90 766	3.35 757	5.86 771	5.76 775	9.15 784	2.24 770	2.53 770	3.10 763	1.32 759

BEATNet-Init1	4.73 766	2.61 760	13.29 782	0.58 725	0.53 723	10.12 772	3.33 764	4.83 768	5.01 767	8.75 775	8.51 771	14.08 785	7.60 773	7.70 774	5.34 769	0.28 708	0.28 717	0.34 713	0.37 719	0.57 724	0.45 720

KSHMR	1.89 749	1.36 756	1.60 729	1.47 758	1.22 754	1.38 740	1.06 747	1.79 748	5.97 768	1.42 741	5.65 767	2.98 753	1.14 728	2.23 751	1.20 726	1.27 757	1.12 764	1.46 758	1.10 759	1.32 758	1.15 756

LE_ROB	1.76 747	0.20 566	2.68 747	0.48 714	0.52 722	0.78 705	0.96 742	0.84 724	6.61 769	7.40 773	2.08 747	2.08 741	4.83 765	1.27 727	3.79 759	0.10 479	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.11 509	0.10 485

ASD4	7.23 769	6.65 772	7.69 768	5.24 766	5.62 764	11.85 774	20.36 777	7.57 773	7.14 770	6.55 770	5.47 766	5.99 765	5.78 767	7.22 772	9.24 775	4.85 774	4.44 774	6.40 781	5.19 775	6.53 775	4.89 774

Selective-IGEV-i1pa	5.57 767	7.99 773	4.76 760	0.80 737	0.45 714	12.99 775	3.60 765	9.25 776	7.43 771	6.97 771	9.87 775	8.94 774	7.26 772	14.66 785	5.65 770	3.55 770	1.08 763	1.93 761	0.72 748	0.73 736	2.79 765

TorneroNet	2.22 751	1.08 748	1.24 709	1.14 753	0.90 748	5.58 759	0.80 734	2.12 754	8.69 772	2.58 760	5.42 765	3.88 757	1.97 749	1.78 747	1.87 746	0.86 746	0.54 747	1.15 753	0.74 749	1.23 755	0.85 750

USTest	6.88 768	5.23 765	5.63 763	7.22 769	7.29 765	14.34 777	22.76 778	8.48 774	9.32 773	5.42 767	6.39 770	6.29 772	6.64 769	6.92 771	8.62 774	1.94 759	3.29 772	2.16 769	2.55 771	3.85 765	3.29 766

PML	16.10 783	12.82 784	6.78 765	5.23 765	7.76 766	33.92 789	66.56 799	5.30 769	10.28 774	26.12 798	68.59 803	20.51 787	13.49 785	10.06 776	6.78 773	5.96 776	2.00 769	6.04 780	2.18 769	8.96 780	2.60 764

xxxxx1	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 778	10.99 775	9.21 776	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 777	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 782

tt_ll	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 778	10.99 775	9.21 776	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 777	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 782

ff	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 778	10.99 775	9.21 776	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 777	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 782

HaxPig	17.72 785	20.22 795	19.73 784	16.53 782	16.51 781	9.27 771	9.33 773	14.34 786	13.27 778	18.65 786	18.70 785	17.35 786	16.77 786	17.04 786	16.45 786	22.05 799	20.89 796	22.27 796	21.53 793	21.29 795	22.13 799

iinet-test	10.78 775	9.29 774	9.70 770	10.48 770	10.68 776	17.98 782	25.98 784	12.57 781	13.39 779	9.64 779	10.10 776	10.06 777	10.61 778	11.22 781	12.70 778	6.40 777	7.74 779	5.68 776	6.69 776	7.47 776	7.30 775

IINet	10.78 775	9.29 774	9.70 770	10.48 770	10.68 776	17.98 782	25.98 784	12.57 781	13.39 779	9.64 779	10.10 776	10.06 777	10.61 778	11.22 781	12.70 778	6.40 777	7.74 779	5.68 776	6.69 776	7.47 776	7.30 775

DGTPSM_ROB	8.34 771	5.10 763	10.37 780	5.31 767	10.18 768	8.33 768	23.60 782	6.06 771	13.41 781	4.90 765	10.87 779	5.65 761	10.44 775	6.17 769	12.59 776	3.74 771	7.55 777	3.69 771	7.26 780	4.14 766	7.46 777

DPSMNet_ROB	8.40 772	5.11 764	10.49 781	5.58 768	10.25 769	8.34 769	23.62 783	6.07 772	13.45 782	4.93 766	10.88 780	5.66 762	10.44 775	6.24 770	12.64 777	3.98 772	7.61 778	3.76 772	7.30 781	4.20 767	7.51 778

Anonymous_1	16.62 784	9.35 776	9.84 772	10.66 772	14.64 780	18.66 784	27.12 786	12.64 783	13.51 783	10.76 783	10.30 778	10.13 779	10.60 777	11.06 780	12.74 780	15.87 792	7.74 779	16.92 790	43.48 801	58.66 804	7.68 779

UHP	4.71 764	0.60 721	7.05 767	0.48 714	0.70 734	9.17 770	2.53 762	5.32 770	14.17 784	8.26 774	14.83 783	9.91 776	8.72 774	4.02 765	3.96 760	0.41 724	0.31 721	0.37 716	0.56 739	1.09 750	1.78 760

DPSM_ROB	11.49 778	9.87 780	10.35 778	11.13 773	11.31 778	19.11 785	27.51 787	13.37 784	14.21 785	10.31 781	11.06 781	10.96 783	11.27 783	11.96 783	13.59 781	6.78 779	8.19 782	6.03 778	7.09 778	7.93 778	7.73 780

DPSM	11.49 778	9.87 780	10.35 778	11.13 773	11.31 778	19.11 785	27.51 787	13.37 784	14.21 785	10.31 781	11.06 781	10.96 783	11.27 783	11.96 783	13.59 781	6.78 779	8.19 782	6.03 778	7.09 778	7.93 778	7.73 780

MEDIAN_ROB	21.21 786	24.62 799	23.47 795	19.58 783	19.65 786	13.22 776	10.96 774	17.88 787	17.00 787	22.14 797	22.02 788	20.86 788	20.36 787	21.06 787	19.71 787	25.63 801	24.13 797	26.21 798	25.20 799	25.17 798	25.38 802

RSGM-EC	29.65 796	17.75 786	10.04 773	35.31 798	33.15 797	26.42 787	46.65 789	19.89 788	17.74 788	18.92 787	23.36 795	30.14 798	23.59 796	41.87 801	45.99 802	59.56 803	34.38 803	33.25 803	20.37 791	34.97 800	19.60 797

acva	29.65 796	17.75 786	10.04 773	35.31 798	33.15 797	26.42 787	46.65 789	19.89 788	17.74 788	18.92 787	23.36 795	30.14 798	23.59 796	41.87 801	45.99 802	59.56 803	34.38 803	33.25 803	20.37 791	34.97 800	19.60 797

AVERAGE_ROB	25.43 795	29.06 800	27.24 796	24.63 795	24.20 795	17.73 781	12.61 775	22.29 790	21.39 790	26.79 799	26.16 797	25.20 797	24.64 798	25.07 796	23.53 788	29.96 802	28.40 802	30.60 799	29.58 800	29.72 799	29.84 803

LSM0	24.24 794	19.98 794	22.32 793	24.22 794	40.14 801	38.48 794	55.20 791	26.95 796	28.57 791	20.49 790	21.83 787	22.26 796	22.75 792	24.22 794	27.30 790	13.66 790	16.32 788	12.19 788	14.15 782	16.10 791	17.66 794

RAFT-FEzeroshot	23.10 787	19.88 790	20.56 787	22.49 788	22.75 789	38.38 790	55.50 795	26.84 791	28.66 792	20.60 792	22.10 789	22.05 791	22.74 790	24.00 790	27.37 794	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.28 784	15.96 787	15.54 789

RAFT-FE	23.10 787	19.88 790	20.56 787	22.49 788	22.75 789	38.38 790	55.50 795	26.84 791	28.66 792	20.60 792	22.10 789	22.05 791	22.74 790	24.00 790	27.37 794	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.28 784	15.96 787	15.54 789

CasAABBNet	23.10 787	19.86 788	20.64 789	22.47 787	22.73 787	38.41 793	55.50 795	26.89 794	28.70 794	20.61 794	22.15 791	22.08 794	22.75 792	23.99 788	27.36 792	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.27 783	15.95 785	15.53 788

FlowAnything	23.14 790	19.87 789	20.79 790	22.50 791	22.74 788	38.39 792	55.46 792	26.89 794	28.72 795	20.77 796	22.29 794	22.07 793	22.72 789	23.99 788	27.41 796	13.60 787	16.55 795	12.15 786	14.36 788	15.97 789	15.52 787

Selective-RAFT-Error	23.16 791	19.93 792	20.87 791	22.54 792	22.81 792	38.52 796	55.47 793	27.01 797	28.83 796	20.66 795	22.25 792	22.09 795	22.80 794	24.09 792	27.36 792	13.61 789	16.48 790	12.15 786	14.28 784	15.99 790	15.57 792

fast-reg	23.64 793	20.51 796	23.42 794	23.22 793	24.75 796	38.73 797	55.47 793	26.85 793	28.86 797	20.12 789	21.73 786	21.64 789	22.22 788	24.30 795	27.54 797	13.91 791	16.52 794	14.85 789	15.62 789	16.91 792	15.71 793

Hybrid-DGEV	23.16 791	19.94 793	20.96 792	22.49 788	22.75 789	38.51 795	55.52 798	27.09 798	28.90 798	20.58 791	22.25 792	22.00 790	22.80 794	24.11 793	27.33 791	13.60 787	16.47 789	12.14 782	14.30 787	15.95 785	15.54 789

zzzz2	34.86 801	30.12 801	31.42 799	34.23 796	34.22 799	58.04 800	83.74 802	40.88 802	43.54 799	31.10 802	33.46 800	32.70 800	33.88 799	35.86 799	41.00 798	20.48 797	24.86 800	18.45 794	21.67 796	24.07 796	23.42 800

noway5	34.86 801	30.12 801	31.42 799	34.23 796	34.22 799	58.04 800	83.74 802	40.88 802	43.54 799	31.10 802	33.46 800	32.70 800	33.88 799	35.86 799	41.00 798	20.48 797	24.86 800	18.45 794	21.67 796	24.07 796	23.42 800

zzzzzz3	33.80 799	21.93 797	29.35 797	40.69 800	40.71 802	54.58 799	75.81 801	38.06 800	43.73 801	30.21 800	32.81 798	33.59 802	36.40 801	35.16 797	41.64 800	19.24 793	24.62 798	18.35 792	21.58 794	19.15 793	18.48 795

zzz1	33.83 800	21.95 798	29.58 798	40.69 800	40.71 802	54.57 798	75.77 800	38.08 801	43.79 802	30.23 801	32.84 799	33.61 803	36.40 801	35.19 798	41.64 800	19.25 794	24.62 798	18.36 793	21.58 794	19.16 794	18.49 796

Selective-IGEV-i16pa	30.47 798	41.93 803	4.02 752	0.49 718	0.37 703	96.94 803	0.74 728	60.26 804	58.76 803	17.24 785	64.39 802	38.26 804	49.53 803	106.11 804	26.15 789	19.96 795	3.42 773	4.39 773	1.81 768	0.39 713	14.22 786

test_example2	101.33 803	108.28 804	68.15 802	98.43 802	106.93 804	89.75 802	102.43 804	36.80 799	97.65 804	129.04 804	130.15 804	65.26 805	66.62 804	92.11 803	80.24 804	144.10 805	199.48 805	81.81 805	103.01 805	125.01 805	101.27 804

ccccc	256.34 804	256.29 805	313.62 804	354.40 805	364.36 805	149.10 804	168.46 805	152.89 805	131.30 805	153.93 805	155.56 805	164.00 806	204.39 805	268.02 805	295.19 805	390.55 806	349.22 806	244.59 806	219.82 806	412.30 806	378.83 805

FADE		1.06 747		0.71 733	0.76 740							1.17 722				24.23 800	4.70 775	17.35 791	17.61 790	0.49 719

Low-res two-view benchmark