Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.10 11	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 19	0.14 202	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.17 59	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

over v1	0.11 58	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.14 265	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 11	0.09 97	0.21 148	0.14 3	0.10 140	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 62	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.10 140	0.16 119	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.07 3	0.17 162	0.13 90	0.18 49	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.11 53	0.08 318	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AnonStereo	0.16 243	0.12 306	0.30 270	0.20 259	0.12 285	0.18 190	0.14 127	0.36 380	0.24 281	0.19 278	0.17 203	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 58	0.08 45	0.23 181	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 119	0.10 12	0.20 85	0.14 57	0.09 18	0.10 48	0.09 36	0.12 175	0.13 17	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

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

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

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

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

qwe	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.14 179	0.13 107	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAPDPT-zeroshot	0.20 361	0.08 45	1.14 703	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.14 188	0.07 4	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.21 102	0.19 163	0.77 705	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.14 188	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.22 311	0.20 253	0.15 224	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.11 528	0.09 457	0.08 294	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 188	0.14 434	0.33 314	0.20 259	0.09 63	0.21 303	0.10 12	0.26 207	0.20 195	0.18 270	0.19 236	0.15 224	0.13 227	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.06 161

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

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

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

MC-Stereo	0.14 188	0.09 97	0.25 206	0.21 319	0.09 63	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.18 270	0.23 293	0.16 247	0.13 227	0.22 268	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

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

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

CroCo-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.24 192	0.25 553	0.11 204	0.11 21	0.18 341	0.32 308	0.23 263	0.12 110	0.12 87	0.18 272	0.12 175	0.14 39	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.15 226	0.09 97	0.28 245	0.16 26	0.08 30	0.25 404	0.14 127	0.23 143	0.28 339	0.24 335	0.30 378	0.16 247	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

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

CFNet-RSSM	0.17 265	0.10 159	0.40 410	0.20 259	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.36 380	0.30 375	0.23 320	0.21 268	0.26 405	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

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

CREStereo	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.14 3	0.08 30	0.22 336	0.15 184	0.25 185	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.14 202	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 226	0.08 45	0.23 181	0.15 7	0.09 63	0.23 361	0.16 238	0.25 185	0.23 263	0.17 251	0.21 268	0.16 247	0.14 265	0.22 268	0.13 194	0.29 712	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 145	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.12 285	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 195	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.12 175	0.15 85	0.14 233	0.13 589	0.09 540	0.09 385	0.10 505	0.11 510	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 265	0.12 306	0.29 259	0.23 454	0.14 422	0.19 226	0.22 504	0.39 412	0.36 455	0.16 231	0.24 307	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.06 161

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

tt45	0.14 188	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.23 361	0.18 341	0.22 120	0.17 120	0.15 202	0.13 107	0.14 202	0.10 95	0.30 416	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 188	0.08 45	0.27 228	0.16 26	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.26 207	0.26 309	0.15 202	0.18 227	0.18 272	0.13 227	0.22 268	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.16 243	0.09 97	0.25 206	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.35 442	0.20 287	0.25 319	0.17 259	0.17 342	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.20 287	0.25 319	0.18 272	0.12 175	0.20 221	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

CREStereo++_RVC	0.15 226	0.08 45	0.26 216	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.13 90	0.22 120	0.30 375	0.21 301	0.30 378	0.13 168	0.11 138	0.16 116	0.15 269	0.07 142	0.04 2	0.06 59	0.15 639	0.06 114	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.16 243	0.13 380	0.29 259	0.22 393	0.15 486	0.19 226	0.13 90	0.32 308	0.26 309	0.26 358	0.20 253	0.19 292	0.17 342	0.21 248	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
monster_256*512	0.17 265	0.12 306	0.18 100	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.29 358	0.19 278	0.22 282	0.24 371	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

Weightmod	0.16 243	0.12 306	0.19 116	0.20 259	0.10 140	0.24 384	0.17 290	0.25 185	0.21 217	0.18 270	0.29 362	0.19 292	0.15 285	0.27 365	0.16 296	0.09 425	0.10 575	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

riskmin	0.18 291	0.09 97	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.24 384	0.16 238	0.34 337	0.28 339	0.21 301	0.23 293	0.33 489	0.24 460	0.23 278	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.10 459	0.10 486

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.19 390	0.22 120	0.16 89	0.14 179	0.11 62	0.13 168	0.10 95	0.24 294	0.18 358	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161
1: 1. 1
PAM_32	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.19 390	0.36 380	0.23 263	0.29 410	0.28 348	0.56 653	0.28 529	0.27 365	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.09 426

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-3	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.26 358	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.19 116	0.19 180	0.16 519	0.12 28	0.15 184	0.18 49	0.18 143	0.11 75	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.23 278	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.21 662	0.06 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 340	0.25 616	0.40 410	0.21 319	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.29 263	0.40 509	0.25 345	0.23 293	0.16 247	0.15 285	0.25 325	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 418	0.10 159	0.51 536	0.21 319	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.55 614	0.39 491	0.29 410	0.32 403	0.23 356	0.21 410	0.27 365	0.19 392	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.08 351

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

HLF11	0.19 340	0.14 434	0.54 550	0.15 7	0.12 285	0.21 303	0.12 46	0.37 392	0.24 281	0.20 287	0.29 362	0.18 272	0.18 373	0.37 467	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.09 426

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.11 204	0.28 459	0.19 390	0.39 412	0.30 375	0.32 482	0.34 437	0.25 383	0.24 460	0.25 325	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.11 510	0.11 527
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 436	0.11 242	0.50 526	0.21 319	0.16 519	0.31 516	0.20 443	0.36 380	0.35 442	0.32 482	0.50 600	0.39 546	0.26 493	0.22 268	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.07 202	0.08 351

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.33 314	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.12 46	0.42 455	0.25 297	0.27 368	0.32 403	0.21 322	0.17 342	0.25 325	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.08 351
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.09 426

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 525	0.11 242	0.42 445	0.19 180	0.11 204	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.43 537	0.40 600	0.43 547	0.50 628	0.26 493	0.76 654	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.24 467	0.16 502	0.34 326	0.18 116	0.15 486	0.33 541	0.16 238	0.46 501	0.35 442	0.29 410	0.35 448	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.22 464	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.14 629	0.13 569	0.12 551

AdaStereo	0.24 467	0.16 502	0.37 366	0.24 512	0.12 285	0.32 530	0.17 290	0.54 604	0.42 529	0.33 497	0.38 482	0.35 513	0.21 410	0.30 416	0.22 464	0.14 614	0.06 266	0.13 589	0.08 345	0.11 510	0.08 351
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.25 495	0.19 554	0.40 410	0.20 259	0.12 285	0.30 500	0.16 238	0.55 614	0.53 635	0.38 574	0.43 547	0.37 526	0.26 493	0.38 473	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.09 383	0.09 426

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 436	0.13 380	0.44 469	0.26 588	0.14 422	0.29 481	0.25 571	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.43 547	0.35 513	0.25 482	0.26 345	0.23 485	0.12 568	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.10 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.33 314	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.46 697	0.46 501	0.20 195	0.25 345	0.50 600	0.17 259	0.16 310	0.24 294	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.10 505	0.06 114	0.07 263

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepPruner_ROB	0.26 514	0.19 554	0.44 469	0.21 319	0.16 519	0.30 500	0.21 474	0.52 582	0.32 401	0.35 534	0.38 482	0.39 546	0.26 493	0.42 493	0.24 498	0.15 629	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.14 587	0.13 571

MLCV	0.22 418	0.16 502	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.29 481	0.19 390	0.38 400	0.37 466	0.38 574	0.44 558	0.31 470	0.21 410	0.41 489	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

NOSS_ROB	0.31 575	0.20 567	0.35 337	0.24 512	0.16 519	0.32 530	0.19 390	0.52 582	0.48 600	0.33 497	0.36 458	0.42 577	0.28 529	0.93 694	0.24 498	0.19 674	0.20 695	0.24 685	0.22 688	0.17 627	0.17 631

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.20 361	0.17 522	0.43 459	0.19 180	0.08 30	0.27 439	0.14 127	0.42 455	0.30 375	0.29 410	0.32 403	0.27 416	0.21 410	0.28 380	0.25 508	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
FSD	0.27 525	0.28 638	0.32 296	0.27 616	0.24 658	0.27 439	0.27 592	0.31 296	0.29 358	0.26 358	0.27 340	0.28 432	0.27 512	0.28 380	0.26 522	0.23 686	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.25 678	0.24 692

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GEStereo_RVC	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.27 616	0.16 519	0.33 541	0.25 571	0.56 630	0.54 641	0.34 517	0.38 482	0.34 499	0.25 482	0.51 527	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.11 527

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 525	0.21 582	0.59 578	0.25 553	0.18 566	0.29 481	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.38 574	0.41 516	0.43 581	0.27 512	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.11 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DStereoRT	0.35 608	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.42 618	0.19 390	0.48 524	0.39 491	0.30 442	0.39 496	0.24 371	0.39 626	0.64 606	0.30 554	0.08 318	0.07 409	1.54 760	0.41 725	0.08 294	0.11 527

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

ACV-stereo	0.29 560	0.18 537	0.79 642	0.23 454	0.16 519	0.47 644	0.19 390	0.36 380	0.34 425	0.29 410	0.33 426	0.67 688	0.42 644	0.54 547	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.11 527

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.33 594	0.21 582	0.54 550	0.23 454	0.13 370	0.42 618	0.33 652	0.53 594	0.48 600	0.52 667	0.49 596	0.50 628	0.41 635	0.56 561	0.31 562	0.15 629	0.16 669	0.18 659	0.16 651	0.13 569	0.13 571
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.40 642	0.48 706	0.67 610	0.48 715	0.39 705	0.48 650	0.22 504	0.51 563	0.43 537	0.40 600	0.47 588	0.47 607	0.33 587	0.54 547	0.32 568	0.36 720	0.15 660	0.40 721	0.21 679	0.45 718	0.31 707

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 525	0.17 522	0.35 337	0.25 553	0.14 422	0.37 584	0.21 474	0.47 511	0.41 521	0.44 632	0.51 606	0.41 568	0.28 529	0.45 502	0.37 591	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.10 486
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.35 608	0.26 627	0.49 515	0.36 688	0.22 637	0.41 611	0.41 685	0.53 594	0.42 529	0.47 648	0.46 581	0.61 670	0.39 626	0.55 550	0.37 591	0.16 645	0.13 633	0.21 675	0.21 679	0.16 610	0.16 618

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 653	0.47 704	0.69 616	0.38 696	0.20 612	0.51 660	0.48 706	0.66 692	0.66 677	0.46 640	0.46 581	0.50 628	0.44 650	0.90 690	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.32 709	0.18 668	0.27 692	0.22 679
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MWDA-net	0.29 560	0.21 582	0.47 498	0.25 553	0.21 620	0.35 570	0.32 640	0.44 477	0.47 588	0.38 574	0.40 507	0.33 489	0.38 619	0.54 547	0.40 611	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.33 594	0.20 567	0.43 459	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.31 631	0.55 614	0.50 617	0.51 660	0.53 621	0.58 661	0.37 615	0.63 604	0.45 633	0.17 657	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.14 595

otaku	0.57 691	0.62 725	0.87 666	0.63 730	0.44 714	0.73 698	0.37 667	0.65 686	0.66 677	0.51 660	0.75 683	0.66 687	0.45 653	0.69 624	0.46 639	0.53 727	0.34 726	0.55 729	0.35 716	0.60 727	0.45 721

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

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

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

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

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

PA-Net	0.37 623	0.28 638	0.83 655	0.31 662	0.28 681	0.39 601	0.42 688	0.51 563	0.55 647	0.34 517	0.42 533	0.41 568	0.36 606	0.79 664	0.49 644	0.12 568	0.23 707	0.16 644	0.23 691	0.12 551	0.18 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 608	0.23 607	0.60 580	0.36 688	0.22 637	0.39 601	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.52 667	0.50 600	0.59 663	0.41 635	0.76 654	0.49 644	0.13 589	0.11 601	0.14 616	0.12 585	0.17 627	0.15 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	1.64 747	0.40 692	2.56 746	2.02 761	17.61 783	0.51 660	0.52 710	0.61 668	0.76 695	0.82 707	1.11 713	0.63 680	0.54 677	0.75 648	0.49 644	0.16 645	0.24 709	0.18 659	0.21 679	0.25 678	2.42 764

DISCO	0.32 584	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.48 650	0.25 571	0.50 545	0.57 653	0.37 559	0.45 571	0.62 672	0.36 606	0.64 606	0.49 644	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.11 527

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

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

SGM-Forest	0.36 613	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.16 519	0.45 635	0.41 685	0.55 614	0.48 600	0.52 667	0.60 650	0.52 638	0.41 635	0.85 679	0.50 650	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.15 639	0.15 602	0.15 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FBW_ROB	0.43 653	0.26 627	0.54 550	0.31 662	0.20 612	0.51 660	0.32 640	0.70 704	0.60 663	0.59 682	0.55 629	0.65 683	0.41 635	1.40 735	0.51 652	0.13 589	0.17 676	0.21 675	0.16 651	0.17 627	0.18 645

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SHD	0.42 647	0.27 635	0.81 648	0.31 662	0.25 666	0.42 618	0.22 504	0.66 692	0.94 725	0.63 688	0.60 650	0.59 663	0.47 662	0.59 578	0.58 663	0.15 629	0.13 633	0.16 644	0.16 651	0.20 659	0.22 679

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

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

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

MeshStereo	0.58 693	0.27 635	0.67 610	0.22 393	0.17 544	0.66 690	0.37 667	0.78 714	0.61 667	1.47 748	1.30 722	1.65 736	0.79 711	1.12 717	0.59 664	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.14 629	0.17 627	0.14 595
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM_RVC	0.50 677	0.19 554	0.50 526	0.25 553	0.15 486	0.69 694	0.39 678	0.68 701	0.82 702	0.95 719	0.84 694	1.13 718	0.76 709	1.16 720	0.60 668	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.16 651	0.16 610	0.17 631
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ccnet	0.42 647	0.31 662	0.48 509	0.27 616	0.32 696	0.60 683	0.32 640	0.65 686	0.46 583	0.53 673	0.66 668	0.56 653	0.45 653	0.72 637	0.61 669	0.26 699	0.19 689	0.24 685	0.21 679	0.26 687	0.22 679

MFMNet_re	0.72 709	0.76 733	0.99 684	0.62 729	0.70 735	0.77 703	0.67 723	0.75 710	0.83 706	0.78 706	0.86 696	0.69 694	0.78 710	0.71 631	0.61 669	0.66 736	0.59 752	0.61 733	0.58 742	0.68 735	0.71 743

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

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

WCMA_ROB	0.51 681	0.21 582	0.65 604	0.25 553	0.21 620	0.58 677	0.32 640	0.54 604	0.55 647	0.95 719	1.40 726	1.28 727	0.81 714	0.73 639	0.62 671	0.18 668	0.15 660	0.15 632	0.15 639	0.19 650	0.19 652

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

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

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

FCDSN-DC	0.63 699	0.31 662	0.61 583	0.36 688	0.30 692	0.65 688	0.37 667	0.66 692	0.68 683	1.14 731	1.54 735	1.71 738	1.26 737	0.92 692	0.64 677	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.27 692	0.27 702
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.41 644	0.28 638	0.62 591	0.30 656	0.19 593	0.51 660	0.47 702	0.58 649	0.59 658	0.56 678	0.47 588	0.49 620	0.41 635	1.21 724	0.64 677	0.12 568	0.18 682	0.12 567	0.13 614	0.11 510	0.14 595

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

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

ACVNet_2	0.89 723	0.87 739	1.25 711	0.82 739	0.62 731	0.97 720	0.62 720	1.14 735	1.42 745	1.00 723	1.40 726	1.47 732	0.84 718	1.11 715	0.66 680	0.61 734	0.43 733	0.78 740	0.49 730	0.75 738	0.52 727

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

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

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

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

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

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

SANet	0.53 686	0.28 638	0.96 681	0.26 588	0.15 486	0.69 694	0.44 693	0.67 698	1.34 743	0.67 694	0.98 708	0.94 709	0.71 706	0.89 687	0.76 686	0.14 614	0.12 621	0.12 567	0.11 546	0.17 627	0.16 618

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

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

FC-DCNN	0.70 707	0.30 654	0.69 616	0.32 668	0.27 675	0.81 710	0.39 678	0.79 717	0.82 702	1.41 740	1.58 737	1.98 741	1.26 737	1.02 708	0.77 689	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.26 697

NVStereoNet_ROB	0.67 703	0.49 710	0.83 655	0.48 715	0.40 707	0.51 660	0.46 697	0.70 704	0.77 697	0.84 708	1.72 740	1.02 714	0.83 717	1.23 725	0.79 692	0.32 716	0.38 729	0.40 721	0.46 727	0.36 711	0.41 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	0.71 708	0.30 654	0.67 610	0.32 668	0.27 675	0.84 711	0.39 678	0.84 725	0.85 710	1.44 744	1.64 738	2.09 743	1.28 739	1.06 711	0.80 693	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.25 695

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.69 706	0.61 724	0.98 683	0.52 724	0.57 726	0.74 699	0.50 709	0.78 714	0.62 669	0.95 719	0.86 696	0.94 709	0.70 705	1.01 707	0.87 699	0.58 733	0.51 743	0.50 726	0.50 732	0.55 724	0.58 732
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 732	0.95 744	1.00 685	1.01 746	0.78 742	1.11 725	0.68 724	1.38 740	1.43 746	1.00 723	1.72 740	1.43 730	1.14 729	1.73 743	0.89 701	1.09 754	0.55 749	0.99 747	0.57 741	0.87 743	0.62 741

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

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

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

ELAS_RVC	0.74 713	0.36 679	1.00 685	0.37 694	0.33 697	0.88 714	0.93 742	0.83 723	1.08 733	1.35 736	1.33 725	1.24 725	1.33 741	1.06 711	0.95 705	0.27 704	0.25 712	0.29 703	0.27 707	0.30 702	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	0.50 677	0.20 567	0.78 635	0.24 512	0.26 671	0.39 601	0.30 626	0.51 563	0.50 617	0.54 675	1.23 720	2.52 750	0.37 615	0.77 660	0.95 705	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.10 459	0.08 351

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

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

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

ELAS	0.74 713	0.36 679	0.85 663	0.36 688	0.33 697	1.36 739	0.77 733	0.93 729	0.92 719	1.41 740	1.53 734	1.16 722	1.17 732	0.95 699	1.03 709	0.26 699	0.25 712	0.28 699	0.28 711	0.31 703	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
mmmmmm	0.68 704	0.42 698	1.12 701	0.43 705	0.27 675	1.09 724	0.64 721	0.77 712	1.20 739	0.94 716	1.17 717	1.08 716	0.82 715	1.06 711	1.04 711	0.22 684	0.24 709	0.31 707	0.27 707	0.29 698	0.23 686

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet-64	1.43 741	1.03 746	1.20 707	1.10 750	0.86 748	2.26 751	0.73 728	1.84 750	3.84 764	1.25 733	2.25 751	2.69 752	1.42 742	1.76 746	1.43 735	0.76 742	0.50 741	1.09 750	0.66 745	1.23 756	0.76 748

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

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

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

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

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

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

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

1111	0.79 719	0.31 662	1.57 728	0.39 698	0.28 681	1.14 728	0.99 745	0.83 723	0.96 726	0.97 722	1.11 713	1.23 724	1.18 733	1.73 743	1.70 743	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.21 679	0.29 698	0.26 697

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark