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

monster-pro	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-70k	0.12 73	0.10 139	0.27 188	0.19 149	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.21 77	0.15 57	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 73	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.13 323	0.20 233	0.16 198	0.23 118	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.13 195	0.13 12	0.12 111	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

LACA3	0.10 9	0.10 139	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 94	0.14 103	0.14 5	0.13 23	0.11 56	0.09 16	0.10 57	0.10 77	0.16 96	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.15 133	0.17 223	0.12 149	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.09 54	0.13 25	0.13 69	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 73	0.07 4	0.19 89	0.15 5	0.16 464	0.10 12	0.12 32	0.26 174	0.23 225	0.13 116	0.11 45	0.10 57	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 94	0.10 8	0.20 62	0.14 41	0.09 15	0.10 33	0.09 27	0.12 149	0.13 12	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 9	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.07 2	0.16 94	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 170	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	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
MonStereo	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.18 93	0.10 121	0.13 25	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.10 121	0.16 94	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.14 147	0.13 84	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.08 4	0.11 115	0.16 96	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.15 151	0.20 62	0.15 57	0.12 86	0.13 84	0.10 57	0.09 33	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.12 32	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 128	0.09 2	0.22 95	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.09 27	0.11 115	0.19 166	0.13 166	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.14 119	0.08 4	0.11 115	0.13 12	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.12 243	0.14 36	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 44	0.09 83	0.13 1	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.11 20	0.23 118	0.15 57	0.14 147	0.12 65	0.08 4	0.09 33	0.21 211	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 96	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 114	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.07 2	0.17 128	0.13 69	0.18 33	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.18 141	0.11 42	0.08 287	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.04 1

castereo++	0.13 119	0.10 139	0.18 79	0.18 93	0.10 121	0.27 386	0.13 69	0.23 118	0.23 225	0.11 56	0.13 84	0.16 212	0.10 77	0.18 141	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.18 93	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

quiztm	0.15 194	0.15 426	0.25 166	0.22 346	0.14 371	0.17 128	0.17 245	0.33 285	0.21 182	0.18 233	0.21 232	0.14 170	0.10 77	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.14 147	0.19 200	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.11 45	0.09 27	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 73	0.11 219	0.32 253	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.12 65	0.11 92	0.11 115	0.19 166	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 119	0.11 219	0.44 420	0.21 277	0.08 23	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.16 67	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.13 195	0.18 141	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 73	0.12 277	0.28 206	0.19 149	0.08 23	0.17 128	0.15 151	0.22 95	0.18 114	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.19 149	0.07 2	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 73	0.11 219	0.35 292	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.07 182	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 44	0.10 139	0.26 176	0.18 93	0.09 54	0.14 36	0.14 103	0.20 62	0.13 23	0.11 56	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.15 57	0.13 116	0.16 152	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.08 23	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.19 133	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.20 223	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.12 118	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 73	0.12 277	0.27 188	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.12 86	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 73	0.11 219	0.23 142	0.22 346	0.09 54	0.16 94	0.14 103	0.24 137	0.19 133	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.13 195	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 73	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.08 23	0.13 25	0.14 103	0.25 154	0.21 182	0.12 86	0.15 133	0.09 27	0.14 231	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 73	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.15 151	0.26 174	0.20 162	0.11 56	0.12 65	0.10 57	0.13 195	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 73	0.10 139	0.21 114	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.21 77	0.17 94	0.12 86	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 119	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.23 118	0.21 182	0.16 196	0.22 246	0.10 57	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 73	0.09 83	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.13 25	0.16 198	0.25 154	0.21 182	0.11 56	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 119	0.11 219	0.38 340	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.23 118	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.15 151	0.24 137	0.17 94	0.13 116	0.15 133	0.16 212	0.13 195	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 156	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.16 196	0.16 152	0.18 236	0.13 195	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 114	0.15 5	0.11 175	0.10 12	0.13 69	0.15 10	0.08 1	0.12 86	0.10 33	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.05 34

Foundation-i1	0.13 119	0.07 4	0.16 45	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.16 198	0.32 270	0.22 199	0.15 167	0.17 170	0.20 262	0.13 195	0.14 31	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.13 69	0.17 22	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 139	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 73	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.24 137	0.20 162	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 103	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.13 69	0.11 2	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 44	0.08 37	0.23 142	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 62	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.13 119	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.24 241	0.11 56	0.15 133	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.19 43	0.15 57	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.18 33	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.11 92	0.10 77	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.11 8	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 73	0.12 277	0.21 114	0.18 93	0.11 175	0.24 335	0.12 32	0.19 43	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.11 92	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Zero-FE251	0.14 158	0.09 83	0.24 152	0.17 46	0.09 54	0.20 233	0.13 69	0.20 62	0.14 41	0.61 623	0.13 84	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

AdaDepth	0.11 44	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.13 69	0.16 15	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.09 27	0.09 33	0.19 166	0.12 111	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

water-stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.14 103	0.25 154	0.19 133	0.17 215	0.23 255	0.15 191	0.15 250	0.12 5	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

depthmonostereo	0.14 158	0.09 83	0.19 89	0.19 149	0.08 23	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.23 225	0.16 196	0.18 190	0.14 170	0.17 300	0.19 166	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 158	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.14 103	0.24 137	0.21 182	0.21 255	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

2.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.18 114	0.14 147	0.17 170	0.09 27	0.10 77	0.18 141	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2.75w_new	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.13 84	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3w_stereo	0.12 73	0.11 219	0.18 79	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.07 1	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 73	0.08 37	0.14 8	0.18 93	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV	0.11 44	0.06 1	0.17 66	0.15 5	0.11 175	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.16 67	0.11 56	0.15 133	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo	1.40 674	0.10 139	17.09 712	0.18 93	0.07 2	4.78 692	0.18 292	0.29 228	0.34 373	0.36 491	2.81 690	0.40 501	0.29 489	0.56 504	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.06 150	0.06 100	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 114	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.07 2	0.15 54	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.18 292	0.21 77	0.18 114	0.11 56	0.17 170	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

MM-Stereo_test2	0.15 194	0.10 139	0.44 420	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.21 423	0.27 189	0.22 199	0.15 167	0.16 152	0.13 138	0.11 115	0.20 186	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.05 34

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 119	0.14 391	0.19 89	0.26 531	0.09 54	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.18 114	0.12 86	0.11 45	0.10 57	0.13 195	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.12 19	0.13 69	0.11 2	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 119	0.37 623	0.36 312	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 77	0.20 186	0.10 6	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.24 618	0.05 34

AIO_test	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.15 54	0.17 245	0.19 43	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

castereo	0.14 158	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.10 121	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.13 116	0.18 190	0.16 212	0.16 270	0.15 68	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

GIP-stereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.29 228	0.18 114	0.11 56	0.16 152	0.13 138	0.09 33	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.14 5	0.16 67	0.11 56	0.10 33	0.09 27	0.08 15	0.21 211	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

ours_stereo	0.13 119	0.11 219	0.23 142	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.18 292	0.20 62	0.19 133	0.13 116	0.18 190	0.14 170	0.10 77	0.23 241	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.05 34

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 69	0.24 137	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WCG-NET	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.08 23	0.18 156	0.17 245	0.21 77	0.28 295	0.18 233	0.21 232	0.15 191	0.12 149	0.18 141	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 44	0.08 37	0.15 22	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.10 8	0.22 95	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

RAStereo	0.13 119	0.12 277	0.27 188	0.22 346	0.11 175	0.15 54	0.18 292	0.23 118	0.23 225	0.13 116	0.17 170	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.05 34

Pointernet	0.13 119	0.07 4	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.12 32	0.31 258	0.24 241	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.17 46	0.08 23	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.26 267	0.18 233	0.19 200	0.20 262	0.12 149	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

RSM++	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.20 223	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

RSM	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.23 118	0.18 114	0.13 116	0.13 84	0.15 191	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 194	0.09 83	0.26 176	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.29 314	0.24 282	0.20 217	0.19 252	0.10 77	0.18 141	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.15 5	0.07 2	0.21 264	0.12 32	0.24 137	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.15 191	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

MoCha-V2	0.13 119	0.08 37	0.26 176	0.23 403	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.16 67	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.14 231	0.20 186	0.11 42	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

CASnet	0.14 158	0.12 277	0.22 129	0.22 346	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.22 262	0.20 217	0.15 191	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.11 475	0.09 409	0.08 263	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

Selective-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

MC-Stereo	0.14 158	0.09 83	0.25 166	0.21 277	0.09 54	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.18 233	0.23 255	0.16 212	0.13 195	0.22 231	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 210	0.09 83	0.25 166	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.35 389	0.20 244	0.25 279	0.17 223	0.17 300	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

test_4	0.18 252	0.12 277	0.34 282	0.23 403	0.12 243	0.18 156	0.22 450	0.26 174	0.24 241	0.24 282	0.47 529	0.22 285	0.13 195	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.07 182	0.05 34

GMOStereo	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

error version	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

test-v	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

AnonymousM	0.17 228	0.19 502	0.24 152	0.18 93	0.10 121	0.18 156	0.17 245	0.30 248	0.23 225	0.26 304	0.20 217	0.18 236	0.14 231	0.19 166	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.38 651	0.15 582	0.06 100	0.05 34

test-2	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

cross-raft	0.17 228	0.12 277	0.41 387	0.23 403	0.10 121	0.20 233	0.24 498	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.29 389	0.15 250	0.17 114	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

CREStereo++_RVC	0.15 194	0.08 37	0.26 176	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.13 69	0.22 95	0.30 327	0.21 255	0.30 325	0.13 138	0.11 115	0.16 96	0.15 234	0.07 126	0.04 2	0.06 45	0.15 582	0.06 100	0.05 34
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
s12784h	0.17 228	0.09 83	0.26 176	0.18 93	0.07 2	0.32 475	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.23 268	0.25 279	0.18 236	0.17 300	0.25 287	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

XX-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.83 597	0.26 531	0.17 488	0.23 314	0.13 69	0.40 376	0.18 114	0.20 244	0.41 459	0.31 415	0.10 77	0.32 388	0.12 111	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 228	0.14 391	0.32 253	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.25 292	0.33 372	0.20 262	0.17 300	0.19 166	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

AFF-stereo	0.18 252	0.15 426	0.32 253	0.21 277	0.10 121	0.18 156	0.18 292	0.33 285	0.27 278	0.25 292	0.37 412	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 228	0.10 139	0.40 364	0.20 223	0.11 175	0.20 233	0.15 151	0.36 336	0.30 327	0.23 268	0.21 232	0.26 352	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.10 121	0.15 54	0.10 8	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

DF	0.13 119	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.10 121	0.17 128	0.15 151	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.22 246	0.19 252	0.11 115	0.20 186	0.14 203	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

LiteMatch*	0.11 44	0.07 4	0.22 129	0.16 20	0.10 121	0.13 25	0.13 69	0.18 33	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

aanet-32k-new	0.12 73	0.13 344	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.09 27	0.13 195	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

aanet-new	0.13 119	0.11 219	0.30 230	0.20 223	0.13 323	0.20 233	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.15 250	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 73	0.09 83	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.21 77	0.20 162	0.10 34	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

PSi22	0.14 158	0.13 344	0.29 220	0.19 149	0.09 54	0.17 128	0.12 32	0.28 212	0.23 225	0.13 116	0.14 119	0.22 285	0.13 195	0.29 358	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 182	0.06 143

Hybrid-DGEV-03	0.20 312	0.14 391	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.26 376	0.16 198	0.31 258	0.27 278	0.32 425	0.58 582	0.23 306	0.15 250	0.23 241	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.06 143

BStereo	0.13 119	0.10 139	0.42 397	0.18 93	0.11 175	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

Wave_Phase_stereo	0.14 158	0.10 139	0.42 397	0.18 93	0.11 175	0.36 520	0.14 103	0.28 212	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

WQFJA1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

WQFJX1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.23 403	0.17 488	0.24 335	0.19 339	0.58 589	0.52 572	0.16 196	0.16 152	0.14 170	0.15 250	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143

NLMM1	0.19 295	0.12 277	0.16 45	0.23 403	0.18 510	0.24 335	0.20 392	0.59 595	0.65 614	0.18 233	0.17 170	0.13 138	0.14 231	0.25 287	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLMM	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLSM1	0.17 228	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.18 510	0.25 353	0.17 245	0.47 454	0.40 455	0.16 196	0.21 232	0.13 138	0.15 250	0.21 211	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

FE-Mocha	0.16 210	0.10 139	0.33 271	0.19 149	0.13 323	0.19 191	0.15 151	0.35 317	0.22 199	0.24 282	0.24 269	0.20 262	0.14 231	0.17 114	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

DLNR-FE	10.45 703	12.13 712	19.94 715	106.10 728	23.12 722	0.14 36	0.13 69	3.28 696	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.41 697	0.06 236	0.07 153	0.07 224	40.22 727	0.06 143

IGEV-FE	0.18 252	0.10 139	0.65 547	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

DDF-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.19 89	0.19 149	0.16 464	0.12 19	0.15 151	0.18 33	0.18 114	0.11 56	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.23 241	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.21 605	0.06 143

252Zero-FE	0.14 158	0.07 4	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.21 77	0.19 133	0.77 643	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 62	0.12 16	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 143

zero-FE	0.16 210	0.08 37	0.81 590	0.19 149	0.18 510	0.12 19	0.15 151	0.19 43	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.21 211	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.19 593	0.06 143

GASTEREO	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.23 403	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.19 166	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

MSCF	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.22 346	0.10 121	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

S2M2_XL	0.10 9	0.09 83	0.21 114	0.14 2	0.10 121	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 34	0.11 45	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.16 210	0.12 277	0.23 142	0.16 20	0.08 23	0.23 314	0.20 392	0.29 228	0.31 340	0.19 240	0.22 246	0.19 252	0.15 250	0.29 358	0.20 367	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.06 143

111111	0.11 44	0.07 4	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.13 25	0.11 20	0.22 95	0.15 57	0.11 56	0.12 65	0.12 118	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.06 143

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 37	0.16 45	0.17 46	0.08 23	0.16 94	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 34	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-G_1	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-G	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LGtest1	0.10 9	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.12 86	0.19 200	0.15 191	0.11 115	0.13 12	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.07 182	0.06 143

MM-Stereo_test3	0.17 228	0.12 277	0.29 220	0.23 403	0.14 371	0.19 191	0.22 450	0.39 364	0.36 402	0.16 196	0.24 269	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.06 143

MM-Stereo_test1	0.17 228	0.10 139	0.39 356	0.23 403	0.11 175	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.29 314	0.22 262	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.06 143

HART	0.15 194	0.11 219	0.30 230	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.16 198	0.30 248	0.19 133	0.15 167	0.25 279	0.17 223	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.07 369	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.06 143

Reg-Stereo(zero)	0.16 210	0.07 4	0.36 312	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.14 103	0.28 212	0.24 241	0.22 262	0.20 217	0.24 320	0.18 326	0.21 211	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

SCV_C0	0.14 158	0.11 219	0.25 166	0.19 149	0.12 243	0.15 54	0.16 198	0.30 248	0.22 199	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.09 33	0.24 257	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.06 143

SCV	0.14 158	0.14 391	0.24 152	0.21 277	0.11 175	0.15 54	0.16 198	0.31 258	0.18 114	0.11 56	0.15 133	0.13 138	0.10 77	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143

fffft	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.19 339	0.22 95	0.16 67	0.14 147	0.11 45	0.13 138	0.10 77	0.24 257	0.18 313	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.19 43	0.19 133	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.11 115	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

fffy	0.14 158	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.13 195	0.25 287	0.14 203	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

GCAP-BAT	0.21 333	0.08 37	1.22 648	0.29 584	0.43 647	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

Occ-G	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.19 339	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.19 200	0.21 274	0.11 115	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143

U	1.00 663	0.09 83	0.21 114	0.21 277	3.68 695	6.12 697	0.14 103	0.21 77	0.21 182	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	5.42 704	2.90 702	0.07 182	0.06 143

AIO-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.16 67	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

H2IRNET	0.18 252	0.13 344	0.35 292	0.21 277	0.12 243	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.30 327	0.17 215	0.31 340	0.25 330	0.20 350	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.06 143

MGS-Stereo	0.14 158	0.11 219	0.32 253	0.19 149	0.11 175	0.18 156	0.17 245	0.20 62	0.22 199	0.14 147	0.24 269	0.15 191	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.10 413	0.06 143

AE-Stereo	0.17 228	0.11 219	0.31 245	0.24 457	0.14 371	0.23 314	0.18 292	0.34 294	0.29 314	0.15 167	0.25 279	0.21 274	0.13 195	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

MaDis-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.26 176	0.19 149	0.14 371	0.16 94	0.13 69	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.14 119	0.14 170	0.11 115	0.17 114	0.17 290	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

IGEV_Zeroshot_test	0.18 252	0.10 139	0.65 547	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

MSKI-zero shot	0.17 228	0.09 83	0.43 410	0.20 223	0.11 175	0.21 264	0.15 151	0.32 270	0.21 182	0.23 268	0.24 269	0.23 306	0.10 77	0.31 381	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

UniTT-Stereo	0.14 158	0.10 139	0.30 230	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.13 69	0.19 43	0.18 114	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.11 115	0.18 141	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.06 143

MIM_Stereo	0.18 252	0.12 277	0.38 340	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.35 317	0.25 255	0.27 312	0.35 393	0.23 306	0.13 195	0.27 325	0.16 261	0.06 49	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.06 143

DLNR_Zeroshot_test	10.44 702	12.10 711	19.93 714	106.08 727	23.66 723	0.14 36	0.13 69	3.22 695	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.36 696	0.06 236	0.07 153	0.07 224	39.70 726	0.06 143

GCAPDPT-zeroshot	0.20 312	0.08 37	1.14 643	0.29 584	0.43 647	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

AEACV	0.13 119	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.17 170	0.13 138	0.16 270	0.16 96	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

GCAP-Stereo	0.14 158	0.14 391	0.33 271	0.20 223	0.09 54	0.21 264	0.10 8	0.26 174	0.20 162	0.18 233	0.19 200	0.15 191	0.13 195	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.06 143

Any-RAFT	0.17 228	0.08 37	0.31 245	0.19 149	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.42 402	0.30 327	0.24 282	0.27 294	0.27 362	0.16 270	0.21 211	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

RAFT-Test	0.17 228	0.10 139	0.38 340	0.19 149	0.12 243	0.25 353	0.17 245	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.29 312	0.27 362	0.14 231	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

HH	0.18 252	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

HanStereo	0.18 252	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

4D-IteraStereo	0.17 228	0.16 453	0.50 475	0.21 277	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.28 212	0.28 295	0.23 268	0.20 217	0.20 262	0.11 115	0.19 166	0.14 203	0.06 49	0.04 2	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.06 143

LoS	0.14 158	0.08 37	0.27 188	0.16 20	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.26 174	0.26 267	0.15 167	0.18 190	0.18 236	0.13 195	0.22 231	0.14 203	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.13 69	0.27 189	0.21 182	0.13 116	0.10 33	0.15 191	0.09 33	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

DCRE	0.20 312	0.13 344	0.40 364	0.21 277	0.15 432	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.22 262	0.80 629	0.23 306	0.16 270	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.07 369	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

Selective-RAFT	0.17 228	0.12 277	0.30 230	0.24 457	0.10 121	0.29 428	0.15 151	0.32 270	0.31 340	0.17 215	0.17 170	0.21 274	0.18 326	0.28 339	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.06 143

raft_robust	0.22 369	0.17 472	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.23 314	0.22 450	0.49 477	0.48 542	0.32 425	0.32 349	0.26 352	0.23 388	0.53 485	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.06 143

RAFT_CTSACE	0.21 333	0.16 453	0.41 387	0.25 497	0.15 432	0.22 292	0.24 498	0.32 270	0.28 295	0.33 438	0.51 547	0.29 389	0.17 300	0.32 388	0.13 166	0.06 49	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.06 143

Sa-1000	0.22 369	0.15 426	0.35 292	0.23 403	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.47 454	0.39 437	0.30 385	0.50 541	0.26 352	0.19 341	0.33 395	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

SA	0.22 369	0.16 453	0.36 312	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.23 476	0.45 434	0.40 455	0.27 312	0.44 500	0.23 306	0.23 388	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

GLC_STEREO	0.15 194	0.10 139	0.24 152	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.23 118	0.27 278	0.17 215	0.20 217	0.17 223	0.11 115	0.23 241	0.16 261	0.07 126	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

IPLG	0.21 333	0.15 426	0.53 495	0.21 277	0.12 243	0.28 406	0.17 245	0.42 402	0.30 327	0.33 438	0.32 349	0.15 191	0.17 300	0.50 467	0.21 394	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

MIPNet	0.21 333	0.15 426	0.52 491	0.21 277	0.12 243	0.27 386	0.20 392	0.45 434	0.37 413	0.30 385	0.23 255	0.19 252	0.24 406	0.27 325	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IPLGR	0.21 333	0.13 344	0.61 527	0.21 277	0.11 175	0.25 353	0.18 292	0.41 388	0.37 413	0.28 324	0.27 294	0.21 274	0.19 341	0.37 420	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

test-3	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.26 304	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

test_1	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.25 292	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

test_3	0.18 252	0.11 219	0.32 253	0.24 457	0.11 175	0.22 292	0.25 515	0.31 258	0.31 340	0.25 292	0.18 190	0.23 306	0.13 195	0.25 287	0.19 346	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

TRStereo	0.19 295	0.17 472	0.47 448	0.23 403	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.52 523	0.28 295	0.20 244	0.19 200	0.21 274	0.13 195	0.24 257	0.13 166	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.06 100	0.06 143

AAGNet	0.33 534	0.11 219	0.37 321	0.25 497	0.16 464	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.35 475	0.35 393	0.27 362	0.30 503	0.44 445	2.66 690	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.08 263	0.06 143

STrans-v2	0.24 417	0.13 344	0.54 498	0.21 277	0.12 243	0.23 314	0.21 423	0.47 454	0.28 295	0.31 403	0.42 476	0.36 460	0.35 543	0.62 540	0.23 435	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

OMP-Stereo	0.23 386	0.14 391	0.35 292	0.29 584	0.13 323	0.21 264	0.16 198	0.37 346	0.33 363	0.34 458	0.30 325	0.34 441	0.19 341	0.70 569	0.24 446	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IIG-Stereo	0.23 386	0.13 344	0.35 292	0.29 584	0.12 243	0.23 314	0.14 103	0.38 352	0.31 340	0.34 458	0.37 412	0.33 432	0.21 358	0.70 569	0.26 470	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

RAFT-345	0.21 333	0.10 139	0.46 440	0.22 346	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.26 174	0.25 255	0.27 312	0.66 608	0.21 274	0.16 270	0.55 493	0.21 394	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

CroCo-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.24 152	0.25 497	0.11 175	0.11 14	0.18 292	0.32 270	0.23 225	0.12 86	0.12 65	0.18 236	0.12 149	0.14 31	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143
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
RAFT	0.21 333	0.17 472	0.32 253	0.24 457	0.12 243	0.25 353	0.27 534	0.35 317	0.28 295	0.33 438	0.33 372	0.38 474	0.22 374	0.29 358	0.17 290	0.08 287	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.10 413	0.06 143

TestStereo	0.21 333	0.19 502	0.40 364	0.25 497	0.10 121	0.22 292	0.21 423	0.31 258	0.31 340	0.23 268	0.34 382	0.22 285	0.18 326	0.62 540	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.11 461	0.06 143

XX-TBD	0.15 194	0.18 486	0.28 206	0.22 346	0.10 121	0.22 292	0.15 151	0.22 95	0.27 278	0.22 262	0.26 288	0.14 170	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

RALAANet	0.19 295	0.18 486	0.37 321	0.23 403	0.14 371	0.23 314	0.13 69	0.37 346	0.29 314	0.28 324	0.26 288	0.25 330	0.15 250	0.26 305	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.06 143

ARAFT	0.24 417	0.21 529	0.78 577	0.22 346	0.12 243	0.29 428	0.24 498	0.43 416	0.32 349	0.33 438	0.28 300	0.28 378	0.19 341	0.49 463	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.09 345	0.06 143

Gwc-CoAtRS	0.17 228	0.10 139	0.37 321	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.32 270	0.28 295	0.23 268	0.23 255	0.27 362	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

CREStereo	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.14 2	0.08 23	0.22 292	0.15 151	0.25 154	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.14 170	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143
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	0.15 194	0.08 37	0.23 142	0.15 5	0.09 54	0.23 314	0.16 198	0.25 154	0.23 225	0.17 215	0.21 232	0.16 212	0.14 231	0.22 231	0.13 166	0.29 646	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

R-Stereo Train	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

RAFT-Stereo	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 312	0.17 472	0.43 410	0.19 149	0.08 23	0.27 386	0.14 103	0.42 402	0.30 327	0.29 353	0.32 349	0.27 362	0.21 358	0.28 339	0.25 456	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143
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
MLCV	0.22 369	0.16 453	0.44 420	0.21 277	0.08 23	0.29 428	0.19 339	0.38 352	0.37 413	0.38 514	0.44 500	0.31 415	0.21 358	0.41 436	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 158	0.21 529	0.47 448	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.14 103	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.12 118	0.10 77	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.07 239

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 158	0.19 502	0.70 565	0.17 46	0.12 243	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.10 34	0.12 65	0.10 57	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.05 7	0.07 239

RT-Monster	0.15 194	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.14 371	0.20 233	0.11 20	0.29 228	0.32 349	0.24 282	0.22 246	0.17 223	0.13 195	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

LiteMatch	0.12 73	0.13 344	0.15 22	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.21 358	0.14 31	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

Lsterematch	0.18 252	0.13 344	0.33 271	0.19 149	0.10 121	0.23 314	0.17 245	0.25 154	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.24 320	0.21 358	0.23 241	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

VMStereo-Base	0.13 119	0.08 37	0.22 129	0.15 5	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.24 137	0.25 255	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

Hybrid-DGEV-2	0.21 333	0.15 426	0.34 282	0.24 457	0.13 323	0.28 406	0.14 103	0.48 467	0.44 498	0.27 312	0.24 269	0.25 330	0.25 427	0.28 339	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.07 239

WQFJA1++	0.44 599	0.07 4	0.63 538	0.18 93	0.13 323	0.15 54	0.11 20	0.20 62	0.11 8	2.05 688	0.12 65	0.23 306	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	4.20 701	0.07 239

WQFJX	0.18 252	0.10 139	0.17 66	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.18 292	0.53 535	0.45 510	0.17 215	0.16 152	0.14 170	0.16 270	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.08 457	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

NLCSM	0.19 295	0.12 277	0.18 79	0.24 457	0.19 537	0.24 335	0.21 423	0.42 402	0.40 455	0.19 240	0.18 190	0.14 170	0.16 270	0.47 455	0.19 346	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

DA	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

GGEV	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

xyz-stereo-finetune2	0.17 228	0.11 219	0.26 176	0.16 20	0.09 54	0.27 386	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.22 262	0.28 300	0.21 274	0.22 374	0.37 420	0.22 414	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.07 239

HI	0.20 312	0.13 344	0.33 271	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

CoSv	0.20 312	0.13 344	0.33 271	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

AIO_rvc	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.13 138	0.08 15	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

AIO-test2	0.20 312	0.20 515	0.36 312	0.26 531	0.15 432	0.22 292	0.16 198	0.42 402	0.42 475	0.16 196	0.29 312	0.15 191	0.11 115	0.26 305	0.13 166	0.18 609	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.07 182	0.07 239

tt45	0.14 158	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.23 314	0.18 292	0.22 95	0.17 94	0.15 167	0.13 84	0.14 170	0.10 77	0.30 374	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

999	0.14 158	0.08 37	0.24 152	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.24 137	0.18 114	0.13 116	0.16 152	0.14 170	0.11 115	0.36 416	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

mms	0.13 119	0.11 219	0.19 89	0.19 149	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.17 170	0.14 170	0.09 33	0.24 257	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

tg	0.16 210	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.11 175	0.23 314	0.15 151	0.34 294	0.24 241	0.20 244	0.25 279	0.19 252	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

UGAM-zero	0.23 386	0.10 139	0.54 498	0.19 149	0.13 323	0.21 264	0.14 103	0.44 424	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.51 572	0.33 530	0.65 555	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.06 100	0.07 239

UGAM	0.26 462	0.14 391	0.45 432	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.25 515	0.32 270	0.41 467	0.31 403	0.42 476	0.41 508	0.22 374	0.92 631	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.14 561	0.12 531	0.10 413	0.07 239

rvit_stereo_0083	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.17 245	0.22 95	0.34 373	0.16 196	0.21 232	0.19 252	0.16 270	0.21 211	0.16 261	0.11 473	0.10 522	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0081_aga	0.16 210	0.14 391	0.28 206	0.21 277	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.23 118	0.24 241	0.17 215	0.21 232	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.14 203	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0081	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

model_zeroshot	0.17 228	0.11 219	0.39 356	0.20 223	0.12 243	0.24 335	0.15 151	0.34 294	0.22 199	0.30 385	0.20 217	0.22 285	0.12 149	0.24 257	0.14 203	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.07 239

rvit_stereo_0082	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0080	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

rvit_stereo_ft	0.17 228	0.14 391	0.30 230	0.25 497	0.14 371	0.17 128	0.21 423	0.28 212	0.26 267	0.16 196	0.19 200	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.17 290	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.07 239

IGEV++	0.13 119	0.10 139	0.23 142	0.21 277	0.10 121	0.15 54	0.15 151	0.29 228	0.16 67	0.12 86	0.15 133	0.12 118	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

tta	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.07 239

qqq1	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

fff1	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

CoDeX	0.23 386	0.12 277	0.46 440	0.21 277	0.14 371	0.29 428	0.21 423	0.53 535	0.41 467	0.29 353	0.35 393	0.29 389	0.22 374	0.48 458	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

ff7	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

IGEVStereo-DCA	0.14 158	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

ffff	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

rrr	0.17 228	0.11 219	0.57 511	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.22 199	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

11t	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

whm_eth	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

plain	0.17 228	0.13 344	0.43 410	0.21 277	0.13 323	0.16 94	0.17 245	0.27 189	0.22 199	0.16 196	0.26 288	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.07 239

StereoVision	0.22 369	0.18 486	0.37 321	0.27 559	0.17 488	0.23 314	0.22 450	0.38 352	0.31 340	0.20 244	0.51 547	0.22 285	0.16 270	0.28 339	0.18 313	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.13 559	0.10 413	0.07 239

LL-Strereo2	0.18 252	0.18 486	0.39 356	0.22 346	0.12 243	0.24 335	0.13 69	0.31 258	0.23 225	0.24 282	0.20 217	0.24 320	0.12 149	0.26 305	0.15 234	0.06 49	0.06 236	0.12 513	0.09 409	0.08 263	0.07 239

anonymousdsp2	0.17 228	0.10 139	0.28 206	0.20 223	0.11 175	0.25 353	0.17 245	0.41 388	0.31 340	0.23 268	0.23 255	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.07 239

anonymousdsp	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

ProNet	0.14 158	0.12 277	0.25 166	0.19 149	0.11 175	0.19 191	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.13 84	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.07 239

CroCo-Stereo Lap2	0.15 194	0.15 426	0.28 206	0.25 497	0.18 510	0.11 14	0.19 339	0.28 212	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

TestStereo1	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

DCANet-4	0.19 295	0.10 139	0.52 491	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.36 336	0.39 437	0.29 353	0.30 325	0.17 223	0.22 374	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

ccc-4	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

fff	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

ADStereo(finetuned)	0.19 295	0.13 344	0.49 464	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.31 520	0.21 211	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

SA-5K	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

IGEV-Stereo	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.31 516	0.10 139	0.49 464	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 688	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 597	0.28 378	0.46 599	0.61 532	0.57 599	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

TransformOpticalFlow	0.24 417	0.13 344	0.56 508	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.19 339	0.40 376	0.32 349	0.30 385	0.43 489	0.36 460	0.31 520	0.61 532	0.20 367	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.07 239

DeepStereo_LL	0.31 516	0.10 139	0.49 464	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 688	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 597	0.28 378	0.46 599	0.61 532	0.57 599	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

DEmStereo	0.26 462	0.09 83	0.47 448	0.19 149	0.12 243	0.30 447	0.25 515	0.28 212	0.36 402	0.36 491	0.58 582	0.25 330	0.48 608	0.53 485	0.44 572	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.07 239

SST-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.37 321	0.24 457	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.24 241	0.34 458	0.33 372	0.29 389	0.25 427	0.56 504	0.17 290	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

THIR-Stereo	0.29 502	0.12 277	0.41 387	0.19 149	0.11 175	0.28 406	0.72 665	0.32 270	0.35 389	0.37 499	0.65 606	0.34 441	0.50 611	0.57 508	0.45 575	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.07 239

RAFT_R40	0.21 333	0.10 139	0.37 321	0.24 457	0.13 323	0.18 156	0.18 292	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.33 372	0.30 405	0.24 406	0.55 493	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

PFNet	0.23 386	0.10 139	0.57 511	0.24 457	0.14 371	0.22 292	0.19 339	0.39 364	0.33 363	0.35 475	0.32 349	0.27 362	0.19 341	0.64 548	0.22 414	0.09 382	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.07 239

RAFT-RH_RVC	0.25 445	0.11 219	0.45 432	0.21 277	0.12 243	0.25 353	0.14 103	0.27 189	0.27 278	0.38 514	1.15 654	0.23 306	0.17 300	0.57 508	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.06 100	0.07 239

IRAFT_RVC	0.22 369	0.12 277	0.39 356	0.26 531	0.11 175	0.18 156	0.24 498	0.40 376	0.37 413	0.31 403	0.30 325	0.29 389	0.24 406	0.55 493	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

iRaftStereo_RVC	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.20 244	0.25 279	0.18 236	0.12 149	0.20 186	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

TANstereo	0.15 194	0.09 83	0.28 206	0.16 20	0.08 23	0.25 353	0.14 103	0.23 118	0.28 295	0.24 282	0.30 325	0.16 212	0.12 149	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

raftrobust	0.16 210	0.13 344	0.29 220	0.22 346	0.15 432	0.19 191	0.13 69	0.32 270	0.26 267	0.26 304	0.20 217	0.19 252	0.17 300	0.21 211	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

DCANet	0.18 252	0.13 344	0.40 364	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.23 388	0.20 186	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

csc	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

cscssc	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

test_xeample3	0.16 210	0.11 219	0.56 508	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.20 162	0.16 196	0.12 65	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.07 239

EAI-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.33 271	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.46 637	0.46 445	0.20 162	0.25 292	0.50 541	0.17 223	0.16 270	0.24 257	0.23 435	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.10 453	0.06 100	0.07 239

ACVNet	0.23 386	0.13 344	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.27 386	0.23 476	0.39 364	0.44 498	0.28 324	0.41 459	0.38 474	0.26 438	0.27 325	0.32 514	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.07 239

acv_ft	0.25 445	0.13 344	0.40 364	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.21 423	0.45 434	0.44 498	0.38 514	0.41 459	0.38 474	0.27 457	0.27 325	0.35 530	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.07 239

RASNet	0.28 491	0.14 391	0.44 420	0.22 346	0.18 510	0.32 475	0.19 339	0.48 467	0.38 427	0.29 353	0.43 489	0.47 547	0.37 556	0.79 604	0.36 536	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.07 239

iResNet	0.24 417	0.18 486	0.61 527	0.25 497	0.11 175	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.43 483	0.33 438	0.43 489	0.27 362	0.22 374	0.34 402	0.26 470	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

DN-CSS_ROB	0.22 369	0.25 561	0.47 448	0.24 457	0.14 371	0.25 353	0.12 32	0.40 376	0.33 363	0.29 353	0.42 476	0.22 285	0.20 350	0.33 395	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.07 239

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 44	0.09 83	0.17 66	0.18 93	0.10 121	0.15 54	0.16 198	0.23 118	0.15 57	0.10 34	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.08 317

IGEV_i1	0.21 333	0.11 219	0.43 410	0.22 346	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.43 416	0.30 327	0.29 353	0.30 325	0.31 415	0.20 350	0.33 395	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.08 317

GEAStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

GSStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.17 46	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

GS-Stereo							0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

gasm-f	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.19 200	0.10 57	0.11 115	0.16 96	0.11 42	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.09 345	0.08 317

Replicate-Monster	0.12 73	0.10 139	0.32 253	0.16 20	0.08 23	0.17 128	0.10 8	0.22 95	0.19 133	0.11 56	0.10 33	0.10 57	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.08 317

z-ln-s-r	0.32 525	0.21 529	0.82 594	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.26 528	0.43 416	0.50 559	0.32 425	0.60 590	0.39 486	0.29 489	0.73 580	0.66 620	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.08 317

DFGA-Net	0.23 386	0.24 556	0.49 464	0.22 346	0.15 432	0.25 353	0.17 245	0.39 364	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.21 274	0.17 300	0.59 521	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

G2L-Stereo_test	0.24 417	0.16 453	0.38 340	0.19 149	0.13 323	0.27 386	0.24 498	0.49 477	0.38 427	0.37 499	0.37 412	0.40 501	0.24 406	0.52 478	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.08 317

rvit_0105_6	0.19 295	0.14 391	0.34 282	0.23 403	0.14 371	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.37 413	0.18 233	0.22 246	0.23 306	0.17 300	0.26 305	0.17 290	0.15 571	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

rvit_0105_4	0.20 312	0.15 426	0.38 340	0.23 403	0.14 371	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.39 437	0.19 240	0.24 269	0.25 330	0.19 341	0.27 325	0.17 290	0.16 587	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

DispNO	0.27 470	0.18 486	0.62 535	0.23 403	0.17 488	0.25 353	0.22 450	0.45 434	0.41 467	0.32 425	0.39 440	0.38 474	0.27 457	0.77 600	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.08 263	0.08 317

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 228	0.13 344	0.24 152	0.19 149	0.13 323	0.24 335	0.17 245	0.30 248	0.37 413	0.43 564	0.17 170	0.13 138	0.12 149	0.19 166	0.15 234	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

MyStereo07	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.29 228	0.21 182	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.13 195	0.25 287	0.13 166	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo06	0.20 312	0.12 277	0.57 511	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.40 376	0.21 182	0.30 385	0.24 269	0.31 415	0.18 326	0.22 231	0.18 313	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo05	0.23 386	0.12 277	0.57 511	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.48 467	0.52 572	0.31 403	0.23 255	0.25 330	0.22 374	0.30 374	0.21 394	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo04	0.23 386	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.49 477	0.52 572	0.28 324	0.23 255	0.27 362	0.23 388	0.30 374	0.22 414	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

cc1	0.18 252	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

ffm	0.22 369	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

ff1	0.29 502	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

tt1	0.18 252	0.14 391	0.35 292	0.23 403	0.11 175	0.30 447	0.19 339	0.35 317	0.44 498	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

1111x	0.32 525	0.11 219	0.40 364	0.22 346	0.11 175	0.32 475	0.26 528	0.59 595	0.43 483	0.31 403	0.41 459	0.39 486	0.28 474	0.76 594	1.37 669	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

MIF-Stereo (partial)	0.16 210	0.10 139	0.34 282	0.21 277	0.15 432	0.15 54	0.13 69	0.28 212	0.25 255	0.17 215	0.26 288	0.15 191	0.16 270	0.25 287	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.08 317

anonymousa	0.23 386	0.11 219	0.50 475	0.21 277	0.16 464	0.31 463	0.20 392	0.36 336	0.35 389	0.32 425	0.50 541	0.39 486	0.26 438	0.22 231	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.07 182	0.08 317

x	0.19 295	0.11 219	0.29 220	0.20 223	0.11 175	0.26 376	0.18 292	0.41 388	0.29 314	0.25 292	0.29 312	0.28 378	0.24 406	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

IER	0.23 386	0.12 277	0.39 356	0.20 223	0.14 371	0.31 463	0.19 339	0.42 402	0.36 402	0.33 438	0.40 451	0.32 425	0.33 530	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.08 317

iRaft-Stereo_5w	0.23 386	0.18 486	0.44 420	0.22 346	0.13 323	0.19 191	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.34 441	0.23 388	0.65 555	0.27 476	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

psmg	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.21 277	0.14 371	0.35 515	0.23 476	0.51 504	0.34 373	0.35 475	0.38 427	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

CIPLG	0.21 333	0.21 529	0.55 504	0.23 403	0.15 432	0.25 353	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.33 372	0.22 285	0.15 250	0.26 305	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

iRaft-Stereo_20w	0.19 295	0.10 139	0.46 440	0.19 149	0.13 323	0.25 353	0.19 339	0.52 523	0.19 133	0.29 353	0.21 232	0.22 285	0.20 350	0.28 339	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.08 263	0.08 317

IPLGR_C	0.21 333	0.22 543	0.60 524	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

ACRE	0.21 333	0.20 515	0.62 535	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

Patchmatch Stereo++	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317
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
NRIStereo	0.18 252	0.11 219	0.35 292	0.23 403	0.11 175	0.24 335	0.20 392	0.29 228	0.26 267	0.26 304	0.25 279	0.25 330	0.18 326	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

PSM-adaLoss	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo_v2	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

HUI-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.22 231	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

DRaft	0.24 417	0.10 139	0.34 282	0.18 93	0.12 243	0.28 406	0.23 476	0.33 285	0.39 437	0.38 514	0.61 597	0.21 274	0.41 575	0.48 458	0.42 566	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.08 317

iGMRVC	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

iRAFT	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

test-1	0.17 228	0.11 219	0.40 364	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.34 294	0.26 267	0.20 244	0.24 269	0.22 285	0.14 231	0.16 96	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.08 317

RAFT-IKP	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

rafts_anoy	0.18 252	0.15 426	0.35 292	0.22 346	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.23 268	0.25 279	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.12 531	0.09 345	0.08 317

raft+_RVC	0.18 252	0.14 391	0.32 253	0.21 277	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.38 352	0.34 373	0.21 255	0.28 300	0.20 262	0.15 250	0.24 257	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.08 317

111	0.20 312	0.17 472	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.24 335	0.17 245	0.41 388	0.45 510	0.23 268	0.29 312	0.29 389	0.21 358	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.08 317

GMStereo	0.19 295	0.25 561	0.40 364	0.21 277	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.29 228	0.40 455	0.25 292	0.23 255	0.16 212	0.15 250	0.25 287	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 369	0.10 139	0.51 485	0.21 277	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.55 554	0.39 437	0.29 353	0.32 349	0.23 306	0.21 358	0.27 325	0.19 346	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.08 317

MMNet	0.27 470	0.14 391	0.49 464	0.24 457	0.17 488	0.47 585	0.22 450	0.45 434	0.51 563	0.39 529	0.41 459	0.36 460	0.33 530	0.39 427	0.34 526	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

delet	0.27 470	0.14 391	0.40 364	0.23 403	0.19 537	0.41 553	0.29 557	0.49 477	0.48 542	0.33 438	0.41 459	0.37 466	0.30 503	0.48 458	0.34 526	0.09 382	0.09 492	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.08 317

UNet	0.28 491	0.14 391	0.69 559	0.23 403	0.20 556	0.44 571	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.43 521	0.33 530	0.40 434	0.31 509	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

UPFNet	0.25 445	0.12 277	0.38 340	0.24 457	0.19 537	0.37 526	0.28 550	0.48 467	0.38 427	0.34 458	0.37 412	0.37 466	0.28 474	0.39 427	0.33 521	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.08 317

ac_64	0.27 470	0.13 344	0.41 387	0.24 457	0.17 488	0.36 520	0.22 450	0.46 445	0.33 363	0.35 475	0.36 403	0.52 578	0.30 503	0.62 540	0.32 514	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

cf-r	0.24 417	0.15 426	0.44 420	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.22 450	0.42 402	0.40 455	0.30 385	0.42 476	0.42 517	0.26 438	0.43 441	0.25 456	0.11 473	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.08 317

GwcNet-RSSM	0.26 462	0.17 472	0.46 440	0.21 277	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.44 424	0.42 475	0.31 403	0.45 512	0.40 501	0.26 438	0.55 493	0.28 481	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

CCAANet	0.21 333	0.09 83	0.34 282	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.19 339	0.39 364	0.27 278	0.24 282	0.47 529	0.30 405	0.25 427	0.36 416	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.08 317

DIP-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.33 271	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.12 32	0.42 402	0.25 255	0.27 312	0.32 349	0.21 274	0.17 300	0.25 287	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.08 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 369	0.18 486	0.47 448	0.22 346	0.10 121	0.28 406	0.14 103	0.46 445	0.32 349	0.31 403	0.34 382	0.31 415	0.25 427	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.10 413	0.08 317

HSM-Net_RVC	0.27 470	0.11 219	0.42 397	0.19 149	0.11 175	0.34 500	0.20 392	0.62 617	0.43 483	0.40 539	0.43 489	0.50 568	0.26 438	0.76 594	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 470	0.20 515	0.44 420	0.22 346	0.14 371	0.33 487	0.14 103	0.51 504	0.45 510	0.30 385	0.40 451	0.38 474	0.27 457	0.76 594	0.25 456	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.08 317

AdaStereo	0.24 417	0.16 453	0.37 321	0.24 457	0.12 243	0.32 475	0.17 245	0.54 544	0.42 475	0.33 438	0.38 427	0.35 455	0.21 358	0.30 374	0.22 414	0.14 556	0.06 236	0.13 534	0.08 306	0.11 461	0.08 317
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.
HSM	0.28 491	0.16 453	0.35 292	0.20 223	0.15 432	0.33 487	0.19 339	0.53 535	0.37 413	0.36 491	0.38 427	0.67 628	0.31 520	0.89 626	0.23 435	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.08 317

pmcnn	0.50 617	0.20 515	0.78 577	0.24 457	0.26 613	0.39 543	0.30 568	0.51 504	0.50 559	0.54 613	1.23 657	2.52 686	0.37 556	0.77 600	0.95 644	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.10 413	0.08 317

Selective-IGEV-i1	0.21 333	0.10 139	0.31 245	0.23 403	0.13 323	0.31 463	0.22 450	0.46 445	0.42 475	0.27 312	0.32 349	0.33 432	0.17 300	0.25 287	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.09 381

FlowAnything_test	0.14 158	0.11 219	0.21 114	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.15 167	0.13 84	0.15 191	0.14 231	0.18 141	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.09 381

S2M2_L	0.13 119	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.12 243	0.12 19	0.07 1	0.18 33	0.20 162	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.12 149	0.15 68	0.14 203	0.13 531	0.09 492	0.09 341	0.10 453	0.11 461	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 445	0.16 453	0.47 448	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.18 292	0.46 445	0.35 389	0.33 438	0.37 412	0.40 501	0.22 374	0.60 525	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.09 381

AIO-test1	0.19 295	0.14 391	0.41 387	0.27 559	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.39 364	0.36 402	0.17 215	0.26 288	0.18 236	0.13 195	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.06 100	0.09 381

PAM_32	0.23 386	0.10 139	0.63 538	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.19 339	0.36 336	0.23 225	0.29 353	0.28 300	0.56 593	0.28 474	0.27 325	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.09 381

PAM	0.23 386	0.10 139	0.63 538	0.22 346	0.15 432	0.34 500	0.21 423	0.37 346	0.22 199	0.31 403	0.27 294	0.55 589	0.26 438	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.09 381

rvit_0105_5	0.21 333	0.15 426	0.38 340	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.24 498	0.36 336	0.39 437	0.21 255	0.23 255	0.26 352	0.19 341	0.26 305	0.19 346	0.15 571	0.13 576	0.12 513	0.12 531	0.10 413	0.09 381

rvit_0105_3	0.23 386	0.17 472	0.40 364	0.25 497	0.15 432	0.24 335	0.28 550	0.38 352	0.41 467	0.25 292	0.25 279	0.28 378	0.21 358	0.28 339	0.20 367	0.15 571	0.13 576	0.14 561	0.15 582	0.10 413	0.09 381

test_sample2	0.21 333	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.11 175	0.27 386	0.21 423	0.43 416	0.29 314	0.26 304	0.31 340	0.30 405	0.24 406	0.45 448	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

test_sample1	0.20 312	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.12 243	0.28 406	0.19 339	0.41 388	0.25 255	0.26 304	0.31 340	0.29 389	0.26 438	0.44 445	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

CAS++	0.16 210	0.12 277	0.27 188	0.18 93	0.12 243	0.17 128	0.15 151	0.42 402	0.24 241	0.19 240	0.18 190	0.13 138	0.10 77	0.21 211	0.12 111	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.08 306	0.10 413	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 445	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

ACVNet-DCA	0.18 252	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

xx1	0.20 312	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.28 378	0.24 406	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

1test111	0.19 295	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

mmm	0.21 333	0.12 277	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.28 406	0.21 423	0.41 388	0.27 278	0.29 353	0.38 427	0.29 389	0.24 406	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.10 413	0.09 381

11t1	0.18 252	0.10 139	0.30 230	0.20 223	0.11 175	0.27 386	0.17 245	0.35 317	0.23 225	0.25 292	0.23 255	0.23 306	0.23 388	0.25 287	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

GMStereo_Zeroshot	0.24 417	0.21 529	0.45 432	0.26 531	0.13 323	0.28 406	0.15 151	0.39 364	0.35 389	0.37 499	0.43 489	0.40 501	0.17 300	0.34 402	0.20 367	0.12 512	0.07 369	0.13 534	0.07 224	0.16 554	0.09 381

EKT-Stereo	0.38 570	0.12 277	0.38 340	0.42 641	3.88 697	0.21 264	0.17 245	0.35 317	0.28 295	0.20 244	0.20 217	0.23 306	0.15 250	0.28 339	0.16 261	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

PCWNet_CMD	0.23 386	0.13 344	0.48 458	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

LL-Strereo	0.29 502	0.25 561	0.58 516	0.25 497	0.21 564	0.23 314	0.24 498	0.55 554	0.42 475	0.34 458	0.32 349	0.41 508	0.40 571	0.94 635	0.23 435	0.08 287	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.09 345	0.09 381

fast-acv-ft	0.31 516	0.20 515	0.81 590	0.24 457	0.18 510	0.46 579	0.27 534	0.41 388	0.49 551	0.39 529	0.55 569	0.49 560	0.35 543	0.37 420	0.38 539	0.11 473	0.11 546	0.11 475	0.12 531	0.12 498	0.09 381

gwcnet-sp	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

scenet	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

knoymous	0.17 228	0.09 83	0.32 253	0.17 46	0.11 175	0.21 264	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.27 362	0.16 270	0.23 241	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.09 345	0.09 381

ssnet	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

qqq	0.20 312	0.12 277	0.31 245	0.20 223	0.11 175	0.23 314	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.24 282	0.28 300	0.28 378	0.24 406	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

BUS	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.43 569	0.17 245	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.32 425	0.20 350	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

RAFT+CT+SA	0.21 333	0.18 486	0.33 271	0.25 497	0.18 510	0.23 314	0.29 557	0.40 376	0.36 402	0.24 282	0.38 427	0.18 236	0.16 270	0.32 388	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.12 531	0.09 345	0.09 381

BSDual-CNN	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

hknet	0.25 445	0.14 391	0.40 364	0.25 497	0.15 432	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.37 413	0.34 458	0.35 393	0.43 521	0.27 457	0.37 420	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

CSP-Net	0.27 470	0.15 426	0.30 230	0.21 277	0.14 371	0.44 571	0.24 498	0.50 487	0.40 455	0.41 548	0.43 489	0.42 517	0.26 438	0.66 559	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.09 381

dd	0.22 369	0.26 572	0.40 364	0.22 346	0.12 243	0.25 353	0.21 423	0.32 270	0.44 498	0.29 353	0.28 300	0.25 330	0.16 270	0.30 374	0.25 456	0.12 512	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

DAS	0.27 470	0.12 277	0.42 397	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.75 589	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

SepStereo	0.26 462	0.12 277	0.42 397	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.64 548	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

GwcNet-ADL	0.22 369	0.14 391	0.58 516	0.24 457	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.49 477	0.40 455	0.27 312	0.29 312	0.30 405	0.20 350	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

Pruner-Stereo	0.19 295	0.11 219	0.34 282	0.29 584	0.12 243	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.32 349	0.25 330	0.15 250	0.24 257	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.09 381

LMCR-Stereo	0.26 462	0.18 486	0.49 464	0.28 581	0.14 371	0.36 520	0.23 476	0.54 544	0.34 373	0.39 529	0.40 451	0.29 389	0.29 489	0.37 420	0.27 476	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.13 514	0.09 381

CFNet_pseudo	0.23 386	0.13 344	0.47 448	0.19 149	0.13 323	0.26 376	0.16 198	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

RALCasStereoNet	0.18 252	0.15 426	0.33 271	0.21 277	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.31 258	0.25 255	0.21 255	0.29 312	0.22 285	0.15 250	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.10 522	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

sCroCo_RVC	0.18 252	0.14 391	0.49 464	0.27 559	0.18 510	0.22 292	0.17 245	0.27 189	0.23 225	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.14 231	0.21 211	0.15 234	0.10 434	0.11 546	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

HCRNet	0.24 417	0.25 561	0.33 271	0.34 616	0.16 464	0.27 386	0.18 292	0.43 416	0.35 389	0.30 385	0.35 393	0.32 425	0.22 374	0.44 445	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.10 413	0.09 381

222	0.41 584	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.36 520	0.20 392	0.57 580	0.39 437	0.35 475	0.44 500	0.30 405	0.27 457	0.55 493	3.56 693	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

xxxx	0.34 543	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.37 526	0.20 392	0.58 589	0.38 427	0.29 353	0.42 476	0.38 474	0.24 406	0.46 451	2.20 686	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

test_xeample	0.34 543	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.33 487	0.23 476	0.55 554	0.38 427	0.32 425	0.45 512	0.29 389	0.26 438	0.57 508	2.24 688	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

FENet	0.21 333	0.11 219	0.45 432	0.21 277	0.12 243	0.26 376	0.17 245	0.41 388	0.35 389	0.30 385	0.31 340	0.29 389	0.23 388	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

GANet-RSSM	0.24 417	0.14 391	0.36 312	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.21 423	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.39 440	0.39 486	0.28 474	0.58 515	0.23 435	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.09 381

PSMNet-RSSM	0.24 417	0.15 426	0.36 312	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.20 392	0.48 467	0.37 413	0.30 385	0.44 500	0.38 474	0.26 438	0.52 478	0.22 414	0.12 512	0.07 369	0.11 475	0.13 559	0.10 413	0.09 381

CFNet-ft	0.24 417	0.15 426	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

MSMDNet	0.23 386	0.13 344	0.48 458	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.09 381

CFNet_RVC	0.24 417	0.15 426	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

ccs_rob	0.23 386	0.13 344	0.47 448	0.20 223	0.13 323	0.26 376	0.17 245	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

AANet_RVC	0.31 516	0.22 543	0.50 475	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.24 498	0.47 454	0.54 582	0.38 514	0.60 590	0.43 521	0.29 489	0.87 621	0.40 555	0.11 473	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

iResNetv2_ROB	0.27 470	0.26 572	0.72 570	0.23 403	0.13 323	0.29 428	0.18 292	0.52 523	0.49 551	0.37 499	0.45 512	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.12 498	0.09 381

DLCB_ROB	0.28 491	0.16 453	0.34 282	0.27 559	0.16 464	0.38 534	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.46 579	0.46 522	0.51 572	0.33 530	0.53 485	0.33 521	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.09 381

iResNet_ROB	0.25 445	0.19 502	0.40 364	0.20 223	0.12 243	0.30 447	0.16 198	0.55 554	0.53 577	0.38 514	0.43 489	0.37 466	0.26 438	0.38 425	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.09 345	0.09 381

DN	0.15 194	0.08 37	0.27 188	0.19 149	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.24 241	0.14 147	0.16 152	0.18 236	0.10 77	0.21 211	0.13 166	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.10 438

RT-IGEV	0.25 445	0.10 139	0.48 458	0.22 346	0.14 371	0.31 463	0.28 550	0.53 535	0.39 437	0.36 491	0.41 459	0.44 532	0.30 503	0.28 339	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.10 438

G2L-ROB	0.23 386	0.15 426	0.41 387	0.19 149	0.12 243	0.27 386	0.21 423	0.47 454	0.33 363	0.34 458	0.31 340	0.41 508	0.22 374	0.49 463	0.26 470	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

coex_refinement	0.26 462	0.16 453	0.36 312	0.23 403	0.15 432	0.31 463	0.20 392	0.49 477	0.42 475	0.35 475	0.42 476	0.45 537	0.27 457	0.55 493	0.33 521	0.10 434	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.10 413	0.10 438

GREAT-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.25 166	0.16 20	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.17 22	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.10 438
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
rvit_105_1	0.27 470	0.19 502	0.46 440	0.27 559	0.19 537	0.30 447	0.35 599	0.44 424	0.51 563	0.31 403	0.31 340	0.31 415	0.26 438	0.35 411	0.25 456	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.11 461	0.10 438

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 386	0.13 344	0.83 597	0.20 223	0.21 564	0.23 314	0.17 245	0.48 467	0.27 278	0.23 268	0.29 312	0.39 486	0.23 388	0.25 287	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.11 492	0.11 461	0.10 438

test_sample6	0.25 445	0.13 344	0.41 387	0.21 277	0.11 175	0.30 447	0.22 450	0.51 504	0.35 389	0.33 438	0.43 489	0.30 405	0.24 406	0.57 508	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.10 438

test_sample5	0.24 417	0.13 344	0.42 397	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.32 425	0.41 459	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

test_sample4	0.24 417	0.13 344	0.43 410	0.20 223	0.12 243	0.32 475	0.21 423	0.51 504	0.34 373	0.31 403	0.37 412	0.28 378	0.23 388	0.53 485	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

test_sample3	0.23 386	0.12 277	0.43 410	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.20 392	0.50 487	0.34 373	0.31 403	0.33 372	0.29 389	0.22 374	0.53 485	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

DualNet	0.24 417	0.13 344	0.42 397	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.33 438	0.43 489	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

mmx	0.31 516	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

xxx	0.31 516	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

ToySt	0.24 417	0.16 453	0.48 458	0.21 277	0.13 323	0.29 428	0.29 557	0.39 364	0.39 437	0.27 312	0.35 393	0.39 486	0.31 520	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

riskmin	0.18 252	0.09 83	0.34 282	0.18 93	0.12 243	0.24 335	0.16 198	0.34 294	0.28 295	0.21 255	0.23 255	0.33 432	0.24 406	0.23 241	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.10 413	0.10 438

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 509	0.20 515	0.70 565	0.21 277	0.17 488	0.46 579	0.27 534	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.55 569	0.43 521	0.30 503	0.46 451	0.38 539	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.11 461	0.10 438

CRFU-Net	0.28 491	0.14 391	0.45 432	0.25 497	0.15 432	0.45 577	0.23 476	0.50 487	0.30 327	0.43 564	0.41 459	0.48 554	0.46 599	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

test_5	0.23 386	0.19 502	0.38 340	0.26 531	0.18 510	0.25 353	0.29 557	0.40 376	0.37 413	0.29 353	0.40 451	0.25 330	0.22 374	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.10 438

NINENet	0.25 445	0.15 426	0.37 321	0.23 403	0.16 464	0.43 569	0.17 245	0.60 604	0.46 528	0.32 425	0.37 412	0.32 425	0.20 350	0.42 439	0.21 394	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.08 306	0.11 461	0.10 438

UDGNet	0.23 386	0.31 604	0.38 340	0.24 457	0.14 371	0.24 335	0.18 292	0.32 270	0.43 483	0.29 353	0.28 300	0.24 320	0.19 341	0.29 358	0.20 367	0.15 571	0.07 369	0.21 616	0.11 492	0.14 532	0.10 438

dad	0.28 491	0.31 604	0.44 420	0.21 277	0.14 371	0.30 447	0.20 392	0.33 285	0.49 551	0.44 571	0.44 500	0.45 537	0.21 358	0.41 436	0.26 470	0.20 618	0.11 546	0.20 613	0.11 492	0.14 532	0.10 438

PSMNet-ADL	0.25 445	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.14 371	0.31 463	0.22 450	0.44 424	0.36 402	0.27 312	0.33 372	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.29 493	0.11 473	0.09 492	0.09 341	0.11 492	0.10 413	0.10 438

GANet-ADL	0.21 333	0.12 277	0.45 432	0.23 403	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.46 445	0.35 389	0.25 292	0.32 349	0.32 425	0.19 341	0.24 257	0.20 367	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

ADLNet2	0.30 509	0.17 472	0.72 570	0.23 403	0.17 488	0.36 520	0.24 498	0.52 523	0.51 563	0.32 425	0.38 427	0.45 537	0.30 503	0.69 566	0.35 530	0.10 434	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.12 498	0.10 438

DeepStereo_RVC	0.18 252	0.11 219	0.40 364	0.21 277	0.11 175	0.19 191	0.16 198	0.28 212	0.22 199	0.27 312	0.27 294	0.23 306	0.28 474	0.24 257	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.10 438

CRE-IMP	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.11 175	0.24 335	0.17 245	0.29 228	0.21 182	0.27 312	0.26 288	0.24 320	0.17 300	0.23 241	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.10 438

ICVP	0.23 386	0.13 344	0.44 420	0.26 531	0.14 371	0.29 428	0.25 515	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.43 489	0.35 455	0.25 427	0.26 305	0.23 435	0.12 512	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.10 438
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.29 502	0.16 453	0.41 387	0.26 531	0.17 488	0.32 475	0.26 528	0.55 554	0.43 483	0.36 491	0.40 451	0.45 537	0.37 556	0.58 515	0.30 501	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.10 413	0.10 438

DSFCA	0.27 470	0.13 344	0.36 312	0.20 223	0.17 488	0.38 534	0.31 573	0.47 454	0.43 483	0.43 564	0.37 412	0.39 486	0.29 489	0.52 478	0.32 514	0.12 512	0.10 522	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

DMCA-RVC	0.27 470	0.21 529	0.61 527	0.28 581	0.17 488	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.35 389	0.40 539	0.37 412	0.39 486	0.36 547	0.43 441	0.30 501	0.13 531	0.10 522	0.15 576	0.11 492	0.13 514	0.10 438

TDLM	0.30 509	0.21 529	0.38 340	0.28 581	0.15 432	0.33 487	0.32 582	0.52 523	0.47 533	0.38 514	0.43 489	0.39 486	0.29 489	0.91 630	0.28 481	0.14 556	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.12 498	0.10 438

CVANet_RVC	0.30 509	0.19 502	0.41 387	0.26 531	0.16 464	0.33 487	0.26 528	0.52 523	0.47 533	0.40 539	0.46 522	0.43 521	0.31 520	0.89 626	0.26 470	0.14 556	0.09 492	0.14 561	0.13 559	0.14 532	0.10 438

StereoDRNet-Refined	0.27 470	0.17 472	0.35 292	0.25 497	0.14 371	0.37 526	0.21 423	0.47 454	0.41 467	0.44 571	0.51 547	0.41 508	0.28 474	0.45 448	0.37 537	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.10 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 534	0.17 472	0.61 527	0.27 559	0.19 537	0.46 579	0.29 557	0.65 626	0.51 563	0.47 587	0.46 522	0.44 532	0.34 539	0.62 540	0.41 563	0.12 512	0.08 457	0.13 534	0.12 531	0.12 498	0.10 438

StereoDRNet	0.32 525	0.22 543	0.61 527	0.27 559	0.21 564	0.42 560	0.30 568	0.61 608	0.48 542	0.46 579	0.39 440	0.48 554	0.30 503	0.57 508	0.40 555	0.11 473	0.09 492	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.10 438

LE_ROB	1.76 683	0.20 515	2.68 683	0.48 649	0.52 659	0.78 646	0.96 681	0.84 661	6.61 699	7.40 703	2.08 684	2.08 678	4.83 695	1.27 664	3.79 694	0.10 434	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.11 461	0.10 438

Selective-IGEV-i16pc	0.33 534	0.10 139	1.71 670	0.21 277	0.14 371	0.74 639	0.31 573	0.42 402	0.41 467	0.21 255	0.32 349	0.26 352	0.14 231	0.71 572	0.19 346	0.14 556	0.10 522	0.08 248	0.09 409	0.11 461	0.11 475

DStereoRT	0.35 548	0.13 344	0.51 485	0.25 497	0.16 464	0.42 560	0.19 339	0.48 467	0.39 437	0.30 385	0.39 440	0.24 320	0.39 566	0.64 548	0.30 501	0.08 287	0.07 369	1.54 693	0.41 660	0.08 263	0.11 475

w-ln-seven-2	0.36 553	0.29 590	1.06 634	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.30 568	0.50 487	0.54 582	0.45 575	0.55 569	0.45 537	0.41 575	0.62 540	0.49 586	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.11 475

ACV-stereo	0.29 502	0.18 486	0.79 584	0.23 403	0.16 464	0.47 585	0.19 339	0.36 336	0.34 373	0.29 353	0.33 372	0.67 628	0.42 584	0.54 491	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.11 475

CFNet_ucs	0.24 417	0.13 344	0.50 475	0.20 223	0.15 432	0.28 406	0.17 245	0.49 477	0.45 510	0.32 425	0.42 476	0.39 486	0.22 374	0.31 381	0.21 394	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.09 409	0.12 498	0.11 475

CBFPSM	0.27 470	0.16 453	0.67 553	0.20 223	0.14 371	0.38 534	0.25 515	0.40 376	0.36 402	0.33 438	0.36 403	0.56 593	0.38 560	0.32 388	0.38 539	0.08 287	0.08 457	0.07 153	0.08 306	0.09 345	0.11 475

iinet-f	0.30 509	0.18 486	1.03 632	0.20 223	0.15 432	0.44 571	0.22 450	0.45 434	0.37 413	0.35 475	0.44 500	0.41 508	0.34 539	0.34 402	0.40 555	0.10 434	0.09 492	0.08 248	0.08 306	0.13 514	0.11 475

CASS	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.11 175	0.28 406	0.19 339	0.39 364	0.30 327	0.32 425	0.34 382	0.25 330	0.24 406	0.25 287	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.11 461	0.11 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 491	0.16 453	0.44 420	0.22 346	0.15 432	0.40 549	0.30 568	0.57 580	0.46 528	0.38 514	0.36 403	0.47 547	0.29 489	0.38 425	0.39 547	0.13 531	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.11 475

DisPM	0.19 295	0.10 139	0.35 292	0.23 403	0.13 323	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.29 314	0.33 438	0.34 382	0.23 306	0.16 270	0.33 395	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.11 475

AASNet	0.27 470	0.19 502	0.49 464	0.26 531	0.17 488	0.34 500	0.20 392	0.62 617	0.48 542	0.35 475	0.40 451	0.32 425	0.25 427	0.28 339	0.34 526	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.13 514	0.11 475

AACVNet	0.26 462	0.16 453	0.37 321	0.22 346	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.41 388	0.31 340	0.38 514	0.42 476	0.43 521	0.28 474	0.73 580	0.25 456	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.11 475

HHNet	0.22 369	0.12 277	0.52 491	0.18 93	0.18 510	0.20 233	0.20 392	0.34 294	0.31 340	0.32 425	0.59 585	0.20 262	0.21 358	0.24 257	0.31 509	0.08 287	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.11 475

ASMatch	0.23 386	0.11 219	0.51 485	0.24 457	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.28 295	0.28 324	0.68 612	0.27 362	0.26 438	0.50 467	0.22 414	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.11 475

GEStereo_RVC	0.27 470	0.20 515	0.44 420	0.27 559	0.16 464	0.33 487	0.25 515	0.56 570	0.54 582	0.34 458	0.38 427	0.34 441	0.25 427	0.51 472	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.11 475

GES	0.22 369	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.14 371	0.27 386	0.19 339	0.49 477	0.33 363	0.30 385	0.36 403	0.25 330	0.23 388	0.29 358	0.22 414	0.10 434	0.08 457	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.11 475

RAFT + AFF	0.27 470	0.23 552	0.50 475	0.25 497	0.17 488	0.30 447	0.33 593	0.52 523	0.40 455	0.28 324	0.30 325	0.30 405	0.31 520	0.62 540	0.24 446	0.09 382	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.11 475

DMCA	0.22 369	0.14 391	0.36 312	0.22 346	0.14 371	0.27 386	0.20 392	0.43 416	0.38 427	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.24 406	0.24 257	0.28 481	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.11 475

STTStereo	0.28 491	0.20 515	0.61 527	0.25 497	0.17 488	0.29 428	0.24 498	0.47 454	0.39 437	0.39 529	0.41 459	0.44 532	0.28 474	0.40 434	0.28 481	0.13 531	0.12 564	0.13 534	0.16 594	0.12 498	0.11 475

ADCRef	0.38 570	0.24 556	0.88 609	0.26 531	0.21 564	0.49 596	0.27 534	0.52 523	0.48 542	0.50 594	0.58 582	0.35 455	0.47 602	0.48 458	1.29 668	0.09 382	0.08 457	0.12 513	0.12 531	0.11 461	0.11 475

GANet	0.36 553	0.22 543	0.49 464	0.29 584	0.17 488	0.41 553	0.38 614	0.57 580	0.45 510	0.46 579	0.75 623	0.55 589	0.40 571	0.94 635	0.41 563	0.13 531	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.14 532	0.11 475

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 470	0.21 529	0.59 522	0.25 497	0.18 510	0.29 428	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.38 514	0.41 459	0.43 521	0.27 457	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.11 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 525	0.13 344	0.51 485	0.25 497	0.16 464	0.48 591	0.25 515	0.50 487	0.57 594	0.37 499	0.45 512	0.62 612	0.36 547	0.64 548	0.49 586	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.12 498	0.11 475

PSMNet_ROB	0.33 534	0.24 556	0.54 498	0.31 602	0.21 564	0.42 560	0.43 630	0.59 595	0.47 533	0.37 499	0.44 500	0.49 560	0.31 520	0.64 548	0.43 567	0.14 556	0.10 522	0.15 576	0.14 573	0.13 514	0.11 475

DNS	0.21 333	0.09 83	0.27 188	0.24 457	0.11 175	0.29 428	0.16 198	0.27 189	0.16 67	1.35 671	0.18 190	0.17 223	0.12 149	0.14 31	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.08 263	0.12 499

Select-FE	0.23 386	0.14 391	0.78 577	0.22 346	0.18 510	0.22 292	0.13 69	0.43 416	0.26 267	0.28 324	0.33 372	0.39 486	0.29 489	0.27 325	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.13 559	0.08 263	0.12 499

YMNet	0.32 525	0.22 543	0.58 516	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 591	0.56 576	0.51 572	0.30 503	0.39 427	0.40 555	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

YMNet_1	0.32 525	0.22 543	0.58 516	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 591	0.56 576	0.51 572	0.30 503	0.39 427	0.40 555	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 445	0.14 391	0.95 621	0.21 277	0.27 615	0.20 233	0.19 339	0.48 467	0.25 255	0.26 304	0.55 569	0.34 441	0.18 326	0.25 287	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.12 531	0.12 498	0.12 499

test_sample7	0.25 445	0.15 426	0.35 292	0.20 223	0.14 371	0.28 406	0.21 423	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.14 556	0.09 492	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

MyStereo8	0.22 369	0.15 426	0.63 538	0.21 277	0.17 488	0.31 463	0.16 198	0.36 336	0.32 349	0.28 324	0.36 403	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.28 481	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.12 499

LoS_RVC	0.13 119	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.19 200	0.12 118	0.15 250	0.17 114	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.12 499

GASNet	0.36 553	0.46 638	0.88 609	0.34 616	0.23 593	0.35 515	0.22 450	0.60 604	0.53 577	0.40 539	0.37 412	0.45 537	0.30 503	0.79 604	0.35 530	0.15 571	0.10 522	0.14 561	0.14 573	0.22 612	0.12 499

PFNet+	0.20 312	0.10 139	0.37 321	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.19 339	0.29 228	0.34 373	0.33 438	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.32 388	0.17 290	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.12 499

PSM-softLoss	0.21 333	0.10 139	0.39 356	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

KMStereo	0.21 333	0.10 139	0.39 356	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

Anonymous3	0.23 386	0.18 486	0.63 538	0.27 559	0.18 510	0.41 553	0.23 476	0.43 416	0.35 389	0.23 268	0.27 294	0.20 262	0.18 326	0.27 325	0.18 313	0.12 512	0.11 546	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.12 499

ADLNet	0.28 491	0.15 426	0.42 397	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.23 476	0.53 535	0.43 483	0.42 558	0.41 459	0.44 532	0.27 457	0.55 493	0.35 530	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.12 499

Syn2CoEx	0.36 553	0.31 604	0.78 577	0.34 616	0.21 564	0.41 553	0.28 550	0.61 608	0.49 551	0.42 558	0.56 576	0.45 537	0.44 590	0.69 566	0.38 539	0.17 598	0.14 586	0.15 576	0.12 531	0.13 514	0.12 499

HGLStereo	0.27 470	0.14 391	0.46 440	0.24 457	0.21 564	0.33 487	0.23 476	0.50 487	0.42 475	0.35 475	0.48 536	0.41 508	0.33 530	0.45 448	0.33 521	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.12 499

UCFNet_RVC	0.24 417	0.16 453	0.34 282	0.18 93	0.15 432	0.33 487	0.16 198	0.46 445	0.35 389	0.29 353	0.35 393	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.22 414	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.14 573	0.13 514	0.12 499

MDST_ROB	0.48 610	0.14 391	0.95 621	0.30 596	0.21 564	1.33 674	0.32 582	0.77 651	0.56 591	1.06 662	0.71 617	0.49 560	0.35 543	1.26 663	0.38 539	0.13 531	0.11 546	0.16 587	0.13 559	0.12 498	0.12 499

Selective-IGEV-i16pb	0.39 575	0.12 277	2.18 674	0.21 277	0.15 432	0.68 633	0.32 582	0.56 570	0.57 594	0.25 292	0.44 500	0.33 432	0.21 358	0.80 608	0.25 456	0.14 556	0.10 522	0.09 341	0.10 453	0.12 498	0.13 517

z-mn7	0.44 599	0.40 629	1.09 637	0.25 497	0.18 510	0.61 624	0.34 595	0.56 570	0.93 657	0.43 564	0.96 644	0.53 583	0.39 566	0.94 635	0.59 605	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.14 532	0.13 517

w-ln-seven	0.42 587	0.30 597	1.18 645	0.26 531	0.22 580	0.58 617	0.31 573	0.62 617	0.81 640	0.58 619	0.61 597	0.53 583	0.36 547	0.57 508	0.65 619	0.11 473	0.10 522	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.13 517

FACV-RUCA	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.23 403	0.23 593	0.26 376	0.19 339	0.39 364	0.34 373	0.25 292	0.32 349	0.21 274	0.24 406	0.24 257	0.19 346	0.10 434	0.07 369	0.15 576	0.08 306	0.16 554	0.13 517

ITSA-stereo	0.25 445	0.15 426	0.33 271	0.23 403	0.11 175	0.27 386	0.18 292	0.56 570	0.59 598	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.28 474	0.49 463	0.30 501	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.13 517

rvit_stereo_0075_2	0.24 417	0.17 472	0.50 475	0.26 531	0.22 580	0.22 292	0.15 151	0.40 376	0.35 389	0.27 312	0.37 412	0.29 389	0.20 350	0.28 339	0.19 346	0.17 598	0.12 564	0.19 609	0.12 531	0.13 514	0.13 517

HBP-ISP	0.33 534	0.30 597	0.72 570	0.22 346	0.16 464	0.32 475	0.22 450	0.54 544	0.44 498	0.41 548	0.49 538	0.33 432	0.38 560	0.73 580	0.25 456	0.18 609	0.19 626	0.24 625	0.20 616	0.16 554	0.13 517

Wz-Net-LNSev	0.34 543	0.29 590	0.91 614	0.26 531	0.21 564	0.47 585	0.31 573	0.54 544	0.54 582	0.44 571	0.52 555	0.50 568	0.35 543	0.39 427	0.39 547	0.11 473	0.11 546	0.10 419	0.09 409	0.14 532	0.13 517

Wz-Net-MNSev	0.36 553	0.26 572	0.79 584	0.26 531	0.21 564	0.59 620	0.38 614	0.55 554	0.56 591	0.48 591	0.54 565	0.53 583	0.36 547	0.60 525	0.44 572	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.11 492	0.15 546	0.13 517

NF-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

OCTAStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

GrayStereo	0.25 445	0.09 83	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.23 314	0.47 641	0.34 294	0.30 327	0.39 529	0.47 529	0.30 405	0.79 650	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.13 517

RE-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

TVStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

hitnet-ft	0.29 502	0.17 472	0.40 364	0.19 149	0.14 371	0.39 543	0.23 476	0.44 424	0.41 467	0.36 491	0.46 522	0.53 583	0.34 539	0.76 594	0.32 514	0.14 556	0.10 522	0.13 534	0.10 453	0.15 546	0.13 517

AF-Net	0.37 563	0.26 572	0.56 508	0.32 608	0.23 593	0.41 553	0.29 557	0.61 608	0.64 613	0.42 558	0.68 612	0.65 623	0.49 609	0.57 508	0.44 572	0.15 571	0.11 546	0.19 609	0.14 573	0.15 546	0.13 517

Nwc_Net	0.37 563	0.25 561	0.68 558	0.31 602	0.24 601	0.44 571	0.30 568	0.65 626	0.50 559	0.37 499	0.69 616	0.58 601	0.45 593	0.60 525	0.40 555	0.15 571	0.12 564	0.19 609	0.21 619	0.14 532	0.13 517

ADCP+	0.45 602	0.24 556	1.15 644	0.25 497	0.22 580	0.56 613	0.39 619	0.54 544	0.51 563	0.44 571	0.51 547	0.46 545	0.52 616	0.56 504	1.89 682	0.10 434	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.14 532	0.13 517

DeepPruner_ROB	0.26 462	0.19 502	0.44 420	0.21 277	0.16 464	0.30 447	0.21 423	0.52 523	0.32 349	0.35 475	0.38 427	0.39 486	0.26 438	0.42 439	0.24 446	0.15 571	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.14 532	0.13 517

PS-NSSS	0.32 525	0.30 597	0.46 440	0.23 403	0.17 488	0.33 487	0.24 498	0.57 580	0.41 467	0.37 499	0.52 555	0.35 455	0.30 503	0.80 608	0.30 501	0.17 598	0.14 586	0.21 616	0.15 582	0.15 546	0.13 517

PWCDC_ROB	0.38 570	0.30 597	0.60 524	0.33 614	0.20 556	0.42 560	0.19 339	0.58 589	0.89 650	0.42 558	1.26 658	0.36 460	0.34 539	0.50 467	0.38 539	0.18 609	0.11 546	0.11 475	0.09 409	0.19 593	0.13 517

CBMV	0.33 534	0.21 529	0.54 498	0.23 403	0.13 323	0.42 560	0.33 593	0.53 535	0.48 542	0.52 605	0.49 538	0.50 568	0.41 575	0.56 504	0.31 509	0.15 571	0.16 608	0.18 601	0.16 594	0.13 514	0.13 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.46 604	0.45 637	1.48 661	0.25 497	0.19 537	0.44 571	0.29 557	0.56 570	0.82 641	0.65 630	0.96 644	0.49 560	0.38 560	0.88 624	0.63 615	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.13 514	0.14 539

HUF	0.15 194	0.11 219	0.38 340	0.17 46	0.11 175	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.20 162	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.11 115	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.20 631	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.14 539

DDVS	0.25 445	0.15 426	0.39 356	0.24 457	0.17 488	0.34 500	0.21 423	0.41 388	0.30 327	0.33 438	0.41 459	0.48 554	0.21 358	0.52 478	0.27 476	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.14 539

CAS	0.15 194	0.07 4	0.21 114	0.41 640	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.15 167	0.19 200	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 166	0.29 646	0.04 2	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.14 539

Wz-Net-SNSev	0.43 593	0.41 633	1.27 653	0.30 596	0.21 564	0.44 571	0.41 625	0.61 608	0.65 614	0.46 579	0.65 606	0.62 612	0.39 566	0.74 588	0.59 605	0.12 512	0.11 546	0.12 513	0.13 559	0.16 554	0.14 539

GwcNet	0.35 548	0.23 552	0.88 609	0.25 497	0.24 601	0.48 591	0.27 534	0.55 554	0.57 594	0.38 514	0.52 555	0.51 572	0.32 527	0.60 525	0.41 563	0.13 531	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.13 514	0.14 539

SuperB	0.49 613	0.28 582	2.23 675	0.23 403	0.15 432	0.41 553	0.32 582	0.47 454	0.82 641	0.43 564	0.50 541	0.33 432	0.45 593	0.68 564	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.98 685	0.14 539

ADCL	0.47 607	0.22 543	1.00 627	0.27 559	0.19 537	0.74 639	0.64 660	0.54 544	0.69 624	0.56 616	0.71 617	0.55 589	0.60 628	0.60 525	1.43 670	0.11 473	0.09 492	0.13 534	0.13 559	0.14 532	0.14 539

NaN_ROB	0.41 584	0.28 582	0.62 535	0.30 596	0.19 537	0.51 601	0.47 641	0.58 589	0.59 598	0.56 616	0.47 529	0.49 560	0.41 575	1.21 660	0.64 617	0.12 512	0.18 621	0.12 513	0.13 559	0.11 461	0.14 539

XPNet_ROB	0.33 534	0.20 515	0.43 410	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.31 573	0.55 554	0.50 559	0.51 599	0.53 562	0.58 601	0.37 556	0.63 546	0.45 575	0.17 598	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.14 539

PWC_ROB	0.38 570	0.29 590	0.69 559	0.25 497	0.20 556	0.38 534	0.19 339	0.58 589	0.67 619	0.57 618	0.85 635	0.51 572	0.40 571	0.71 572	0.52 595	0.13 531	0.09 492	0.14 561	0.10 453	0.17 571	0.14 539

MeshStereo	0.58 632	0.27 579	0.67 553	0.22 346	0.17 488	0.66 630	0.37 608	0.78 652	0.61 606	1.47 684	1.30 659	1.65 672	0.79 650	1.12 654	0.59 605	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.14 573	0.17 571	0.14 539
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
TCMNet	0.33 534	0.23 552	0.72 570	0.29 584	0.30 629	0.40 549	0.28 550	0.50 487	0.47 533	0.37 499	0.45 512	0.40 501	0.29 489	0.60 525	0.39 547	0.14 556	0.13 576	0.15 576	0.14 573	0.17 571	0.15 551

DCVSM-stereo	0.24 417	0.13 344	0.52 491	0.20 223	0.14 371	0.26 376	0.13 69	0.34 294	0.34 373	0.41 548	0.33 372	0.47 547	0.29 489	0.30 374	0.22 414	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.12 498	0.15 551

pcwnet_v2	0.32 525	0.15 426	1.26 652	0.23 403	0.18 510	0.32 475	0.18 292	0.59 595	0.60 602	0.36 491	0.45 512	0.35 455	0.29 489	0.36 416	0.25 456	0.14 556	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.15 551

APVNet	0.36 553	0.20 515	0.70 565	0.26 531	0.22 580	0.52 610	0.35 599	0.61 608	0.44 498	0.38 514	0.52 555	0.48 554	0.38 560	0.84 617	0.46 581	0.13 531	0.14 586	0.15 576	0.16 594	0.16 554	0.15 551

aanetorigin	0.39 575	0.29 590	1.09 637	0.24 457	0.19 537	0.28 406	0.37 608	0.33 285	0.47 533	0.94 654	0.82 632	0.52 578	0.54 617	0.49 463	0.50 592	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.16 554	0.15 551

DANet	0.35 548	0.23 552	0.60 524	0.36 627	0.22 580	0.39 543	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.52 605	0.50 541	0.59 603	0.41 575	0.76 594	0.49 586	0.13 531	0.11 546	0.14 561	0.12 531	0.17 571	0.15 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.33 534	0.18 486	0.53 495	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.20 392	0.51 504	0.45 510	0.51 599	0.55 569	0.45 537	0.42 584	0.71 572	0.32 514	0.18 609	0.19 626	0.23 623	0.21 619	0.14 532	0.15 551

LALA_ROB	0.36 553	0.25 561	0.46 440	0.30 596	0.21 564	0.47 585	0.39 619	0.61 608	0.51 563	0.52 605	0.51 547	0.69 634	0.36 547	0.50 467	0.43 567	0.17 598	0.11 546	0.16 587	0.14 573	0.17 571	0.15 551

SGM-Forest	0.36 553	0.17 472	0.47 448	0.23 403	0.16 464	0.45 577	0.41 625	0.55 554	0.48 542	0.52 605	0.60 590	0.52 578	0.41 575	0.85 618	0.50 592	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.15 582	0.15 546	0.15 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	0.49 613	0.42 635	1.56 664	0.22 346	0.19 537	0.39 543	0.25 515	0.52 523	0.92 654	0.92 651	0.93 642	0.84 644	0.67 640	0.59 521	0.59 605	0.15 571	0.11 546	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

zh-sn7	0.48 610	0.51 649	1.43 660	0.29 584	0.20 556	0.47 585	0.39 619	0.57 580	0.62 608	0.52 605	0.81 630	0.52 578	0.56 621	1.05 649	0.87 638	0.12 512	0.13 576	0.13 534	0.13 559	0.17 571	0.16 560

DualNet (step1)	0.28 491	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.23 623	0.09 492	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_sample9	0.42 587	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.66 559	0.91 641	0.23 623	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_sample8	0.49 613	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.55 554	0.34 373	0.62 624	0.38 427	1.15 659	0.67 640	0.66 559	0.91 641	0.23 623	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

FINET	0.34 543	0.27 579	0.80 587	0.24 457	0.24 601	0.36 520	0.34 595	0.54 544	0.72 629	0.39 529	0.47 529	0.32 425	0.30 503	0.51 472	0.32 514	0.19 615	0.17 615	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

FADNet-RVC-Resample	0.29 502	0.25 561	0.93 618	0.26 531	0.16 464	0.32 475	0.21 423	0.47 454	0.39 437	0.35 475	0.38 427	0.33 432	0.27 457	0.53 485	0.24 446	0.10 434	0.10 522	0.14 561	0.13 559	0.13 514	0.16 560

NCC-stereo	0.39 575	0.25 561	0.69 559	0.32 608	0.28 620	0.46 579	0.36 604	0.65 626	0.52 572	0.40 539	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 580	0.45 575	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 636	0.16 554	0.16 560

Abc-Net	0.39 575	0.25 561	0.69 559	0.32 608	0.28 620	0.46 579	0.36 604	0.65 626	0.52 572	0.40 539	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 580	0.45 575	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 636	0.16 554	0.16 560
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.31 516	0.16 453	0.54 498	0.24 457	0.22 580	0.42 560	0.28 550	0.58 589	0.56 591	0.28 324	0.38 427	0.40 501	0.30 503	0.71 572	0.28 481	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.10 453	0.19 593	0.16 560

NCCL2	0.35 548	0.26 572	0.49 464	0.36 627	0.22 580	0.41 553	0.41 625	0.53 535	0.42 475	0.47 587	0.46 522	0.61 610	0.39 566	0.55 493	0.37 537	0.16 587	0.13 576	0.21 616	0.21 619	0.16 554	0.16 560

SANet	0.53 626	0.28 582	0.96 623	0.26 531	0.15 432	0.69 634	0.44 633	0.67 637	1.34 674	0.67 632	0.98 647	0.94 649	0.71 645	0.89 626	0.76 626	0.14 556	0.12 564	0.12 513	0.11 492	0.17 571	0.16 560

ETE_ROB	0.34 543	0.26 572	0.45 432	0.29 584	0.18 510	0.40 549	0.37 608	0.57 580	0.47 533	0.50 594	0.50 541	0.62 612	0.36 547	0.55 493	0.38 539	0.13 531	0.10 522	0.14 561	0.12 531	0.16 554	0.16 560

IGEV-RUCA	0.21 333	0.08 37	0.23 142	0.19 149	0.19 537	0.28 406	0.24 498	0.23 118	0.21 182	0.20 244	0.23 255	0.28 378	0.49 609	0.26 305	0.18 313	0.09 382	0.08 457	0.18 601	0.13 559	0.17 571	0.17 573

SACVNet	0.30 509	0.20 515	0.41 387	0.25 497	0.18 510	0.34 500	0.25 515	0.52 523	0.40 455	0.41 548	0.44 500	0.46 545	0.32 527	0.71 572	0.25 456	0.13 531	0.10 522	0.12 513	0.12 531	0.16 554	0.17 573

sAnonymous2	0.20 312	0.21 529	0.58 516	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

CroCo_RVC	0.20 312	0.21 529	0.58 516	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

EDNetEfficient	0.63 638	0.37 623	2.40 679	0.26 531	0.25 609	0.38 534	0.49 647	0.41 388	1.06 664	1.38 673	0.87 639	0.62 612	0.95 661	0.65 555	1.65 674	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.19 593	0.17 573

RP	0.35 548	0.22 543	0.51 485	0.31 602	0.24 601	0.37 526	0.28 550	0.50 487	0.58 597	0.40 539	0.63 603	0.61 610	0.47 602	0.61 532	0.39 547	0.16 587	0.15 601	0.17 593	0.15 582	0.17 571	0.17 573

stereogan	0.37 563	0.17 472	0.65 547	0.27 559	0.22 580	0.62 626	0.26 528	0.59 595	0.63 612	0.43 564	0.60 590	0.67 628	0.42 584	0.68 564	0.35 530	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.12 531	0.19 593	0.17 573

edge stereo	0.39 575	0.22 543	0.81 590	0.27 559	0.22 580	0.37 526	0.24 498	0.56 570	0.54 582	0.53 611	0.60 590	0.71 637	0.50 611	0.78 602	0.40 555	0.16 587	0.14 586	0.19 609	0.14 573	0.16 554	0.17 573

RTSC	0.39 575	0.28 582	0.78 577	0.27 559	0.18 510	0.49 596	0.22 450	0.59 595	0.84 648	0.55 615	0.53 562	0.49 560	0.36 547	0.67 563	0.82 634	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.17 571	0.17 573

ADCMid	0.49 613	0.34 613	1.13 642	0.26 531	0.21 564	0.51 601	0.37 608	0.57 580	0.54 582	0.75 641	0.66 608	0.62 612	0.64 639	0.64 548	1.68 675	0.13 531	0.12 564	0.17 593	0.17 603	0.20 602	0.17 573

DeepPrunerF	0.44 599	0.29 590	1.29 655	0.33 614	0.30 629	0.35 515	0.36 604	0.62 617	1.15 670	0.40 539	0.44 500	0.39 486	0.41 575	0.80 608	0.52 595	0.18 609	0.14 586	0.23 623	0.21 619	0.17 571	0.17 573

STTRV1_RVC	0.42 587	0.32 609	0.89 612	0.29 584	0.36 638	0.49 596	0.31 573	0.61 608	0.53 577	0.46 579	0.56 576	0.47 547	0.43 588	1.00 644	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.20 613	0.18 609	0.25 620	0.17 573

NOSS_ROB	0.31 516	0.20 515	0.35 292	0.24 457	0.16 464	0.32 475	0.19 339	0.52 523	0.48 542	0.33 438	0.36 403	0.42 517	0.28 474	0.93 633	0.24 446	0.19 615	0.20 631	0.24 625	0.22 627	0.17 571	0.17 573

SGM_RVC	0.50 617	0.19 502	0.50 475	0.25 497	0.15 432	0.69 634	0.39 619	0.68 640	0.82 641	0.95 656	0.84 634	1.13 656	0.76 648	1.16 656	0.60 609	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.16 594	0.16 554	0.17 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CES	0.14 158	0.08 37	0.19 89	0.17 46	0.22 580	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.14 147	0.17 170	0.14 170	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.18 587

FAT-Stereo	0.36 553	0.18 486	0.73 574	0.26 531	0.18 510	0.33 487	0.29 557	0.60 604	0.59 598	0.46 579	0.60 590	0.60 606	0.50 611	0.61 532	0.34 526	0.13 531	0.14 586	0.13 534	0.12 531	0.14 532	0.18 587

RYNet	0.37 563	0.18 486	0.59 522	0.25 497	0.28 620	0.61 624	0.32 582	0.59 595	0.59 598	0.41 548	0.38 427	0.57 598	0.39 566	0.87 621	0.53 597	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.18 585	0.18 587

PA-Net	0.37 563	0.28 582	0.83 597	0.31 602	0.28 620	0.39 543	0.42 628	0.51 504	0.55 588	0.34 458	0.42 476	0.41 508	0.36 547	0.79 604	0.49 586	0.12 512	0.23 643	0.16 587	0.23 629	0.12 498	0.18 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 673	0.28 582	0.79 584	0.26 531	0.16 464	2.26 686	1.00 683	1.42 677	1.46 679	2.38 690	2.05 683	5.95 699	2.66 692	2.95 688	2.46 689	0.17 598	0.18 621	0.18 601	0.18 609	0.15 546	0.18 587

FBW_ROB	0.43 593	0.26 572	0.54 498	0.31 602	0.20 556	0.51 601	0.32 582	0.70 643	0.60 602	0.59 620	0.55 569	0.65 623	0.41 575	1.40 670	0.51 594	0.13 531	0.17 615	0.21 616	0.16 594	0.17 571	0.18 587

CSAN	0.50 617	0.35 615	0.78 577	0.36 627	0.23 593	0.56 613	0.59 657	0.61 608	0.70 626	0.64 628	0.78 627	0.65 623	0.60 628	1.38 669	0.62 612	0.21 620	0.17 615	0.20 613	0.20 616	0.18 585	0.18 587

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 594

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 594

FTStereo	0.28 491	0.10 139	0.43 410	0.23 403	0.13 323	0.21 264	0.53 651	0.34 294	0.26 267	0.38 514	0.95 643	0.30 405	0.56 621	0.32 388	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.19 594

GMM-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.43 410	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.25 515	0.37 346	0.27 278	0.30 385	0.45 512	0.27 362	0.21 358	0.31 381	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.19 594

FADNet-RVC	0.31 516	0.35 615	0.78 577	0.25 497	0.20 556	0.33 487	0.20 392	0.49 477	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.41 508	0.29 489	0.63 546	0.31 509	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.15 582	0.19 593	0.19 594

FADNet	0.32 525	0.36 618	0.74 575	0.23 403	0.22 580	0.37 526	0.19 339	0.53 535	0.48 542	0.32 425	0.36 403	0.43 521	0.32 527	0.64 548	0.25 456	0.16 587	0.16 608	0.14 561	0.16 594	0.24 618	0.19 594

RGC	0.39 575	0.32 609	0.64 546	0.34 616	0.27 615	0.40 549	0.29 557	0.57 580	0.53 577	0.45 575	0.64 605	0.62 612	0.45 593	0.72 578	0.39 547	0.15 571	0.15 601	0.21 616	0.20 616	0.18 585	0.19 594

G-Net	0.46 604	0.25 561	0.86 606	0.34 616	0.28 620	0.90 655	0.35 599	0.47 454	0.45 510	0.68 633	1.22 656	0.64 622	0.60 628	0.61 532	0.57 599	0.16 587	0.14 586	0.17 593	0.13 559	0.22 612	0.19 594

RTS	0.78 654	0.48 642	4.68 689	0.34 616	0.28 620	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 594

RTSA	0.78 654	0.48 642	4.68 689	0.34 616	0.28 620	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 594

ADCPNet	0.48 610	0.29 590	1.60 666	0.27 559	0.23 593	0.70 637	0.38 614	0.53 535	0.51 563	0.51 599	0.59 585	0.67 628	0.56 621	0.60 525	1.14 656	0.15 571	0.18 621	0.14 561	0.23 629	0.19 593	0.19 594

WCMA_ROB	0.51 621	0.21 529	0.65 547	0.25 497	0.21 564	0.58 617	0.32 582	0.54 544	0.55 588	0.95 656	1.40 663	1.28 664	0.81 653	0.73 580	0.62 612	0.18 609	0.15 601	0.15 576	0.15 582	0.19 593	0.19 594

DStereoO	0.46 604	0.32 609	0.51 485	0.36 627	0.29 628	0.38 534	0.45 634	0.55 554	0.60 602	0.47 587	0.49 538	0.48 554	0.73 647	0.59 521	0.69 623	0.81 678	0.18 621	0.38 651	0.19 614	0.46 655	0.20 606

ISRNet	0.27 470	0.13 344	0.45 432	0.26 531	0.19 537	0.24 335	0.14 103	0.45 434	0.43 483	0.39 529	0.48 536	0.42 517	0.27 457	0.32 388	0.29 493	0.20 618	0.12 564	0.17 593	0.16 594	0.16 554	0.20 606

SDNR	0.42 587	0.21 529	0.82 594	0.21 277	0.18 510	1.27 671	0.17 245	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.81 630	0.38 474	0.27 457	1.19 657	0.38 539	0.23 623	0.24 645	0.17 593	0.13 559	0.17 571	0.20 606

Wz-Net-TNSev	0.51 621	0.58 654	1.61 668	0.25 497	0.21 564	0.65 628	0.45 634	0.63 624	0.69 624	0.51 599	0.54 565	0.71 637	0.60 628	1.00 644	0.77 629	0.15 571	0.15 601	0.13 534	0.15 582	0.21 605	0.20 606

WZ-Net	0.52 625	0.38 627	1.90 671	0.30 596	0.24 601	0.57 616	0.48 645	0.62 617	0.78 637	0.50 594	0.71 617	0.68 632	0.54 617	0.98 643	0.84 635	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.19 593	0.20 606

Prome-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.36 336	0.25 255	0.33 438	0.59 585	0.24 320	0.28 474	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.20 606

AnyNet_C32	0.51 621	0.40 629	1.10 641	0.29 584	0.28 620	0.59 620	0.58 655	0.54 544	0.60 602	0.62 624	0.66 608	0.54 587	0.54 617	0.78 602	1.74 679	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.20 602	0.20 606

CC-Net-ROB	0.43 593	0.47 640	0.65 547	0.37 633	0.23 593	0.51 601	0.29 557	0.66 632	0.49 551	0.46 579	0.51 547	0.48 554	0.38 560	0.96 639	0.35 530	0.34 652	0.23 643	0.55 662	0.25 636	0.31 641	0.20 606

PDISCO_ROB	0.43 593	0.30 597	0.67 553	0.43 642	0.36 638	0.67 631	0.32 582	0.72 646	0.76 634	0.43 564	0.53 562	0.63 620	0.40 571	0.66 559	0.47 583	0.21 620	0.12 564	0.21 616	0.19 614	0.25 620	0.20 606

Anonymous_2	0.37 563	0.21 529	0.47 448	0.20 223	0.21 564	0.42 560	0.26 528	0.38 352	0.29 314	0.33 438	0.30 325	0.44 532	0.38 560	0.36 416	0.29 493	0.26 634	0.29 653	0.44 656	1.41 694	0.34 645	0.21 615

PSM-AAD	0.25 445	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.26 376	0.38 614	0.34 294	0.28 295	0.35 475	0.39 440	0.28 378	0.79 650	0.30 374	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.08 263	0.21 615

psmorigin	0.50 617	0.25 561	3.03 684	0.24 457	0.19 537	0.38 534	0.22 450	0.50 487	0.44 498	0.64 628	0.68 612	0.71 637	0.51 614	0.85 618	0.45 575	0.14 556	0.17 615	0.13 534	0.14 573	0.16 554	0.21 615

S-Stereo	0.38 570	0.20 515	1.05 633	0.27 559	0.22 580	0.38 534	0.32 582	0.55 554	0.66 616	0.39 529	0.59 585	0.49 560	0.41 575	0.75 589	0.40 555	0.12 512	0.15 601	0.13 534	0.13 559	0.16 554	0.21 615

DPSNet	0.47 607	0.24 556	0.93 618	0.27 559	0.20 556	0.75 642	0.57 654	0.84 661	0.79 638	0.47 587	0.51 547	0.60 606	0.69 643	0.87 621	0.71 624	0.16 587	0.13 576	0.12 513	0.10 453	0.25 620	0.21 615

PSMNet-RUCA	0.37 563	0.41 633	0.66 552	0.46 647	0.41 644	0.34 500	0.25 515	0.57 580	0.45 510	0.39 529	0.52 555	0.43 521	0.33 530	0.41 436	0.29 493	0.25 633	0.14 586	0.33 648	0.21 619	0.31 641	0.22 620

LCNet	0.21 333	0.11 219	0.29 220	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.19 339	0.34 294	0.26 267	0.28 324	0.35 393	0.26 352	0.30 503	0.35 411	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.13 514	0.22 620

ccnet	0.42 587	0.31 604	0.48 458	0.27 559	0.32 633	0.60 623	0.32 582	0.65 626	0.46 528	0.53 611	0.66 608	0.56 593	0.45 593	0.72 578	0.61 610	0.26 634	0.19 626	0.24 625	0.21 619	0.26 628	0.22 620

EDNetEfficientorigin	7.51 699	0.52 651	140.47 727	0.25 497	0.17 488	0.42 560	0.29 557	0.47 454	1.03 661	1.28 669	1.02 648	0.83 643	0.84 656	0.75 589	0.99 646	0.10 434	0.09 492	0.12 513	0.10 453	0.21 605	0.22 620

SHD	0.42 587	0.27 579	0.81 590	0.31 602	0.25 609	0.42 560	0.22 450	0.66 632	0.94 659	0.63 626	0.60 590	0.59 603	0.47 602	0.59 521	0.58 604	0.15 571	0.13 576	0.16 587	0.16 594	0.20 602	0.22 620

ADCS	0.58 632	0.40 629	1.35 658	0.29 584	0.24 601	0.55 612	0.45 634	0.67 637	0.83 645	0.76 642	0.71 617	0.68 632	0.60 628	0.76 594	2.23 687	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.17 603	0.22 612	0.22 620

GANetREF_RVC	0.43 593	0.47 640	0.69 559	0.38 635	0.20 556	0.51 601	0.48 645	0.66 632	0.66 616	0.46 579	0.46 522	0.50 568	0.44 590	0.90 629	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.32 645	0.18 609	0.27 633	0.22 620
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
IGEV-BASED-STEREO-	0.20 312	0.72 664	0.70 565	0.17 46	0.08 23	0.15 54	0.15 151	0.18 33	0.16 67	0.13 116	0.12 65	0.09 27	0.08 15	0.16 96	0.13 166	0.35 653	0.04 2	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.23 627

FADNet_RVC	0.30 509	0.28 582	0.83 597	0.23 403	0.15 432	0.30 447	0.17 245	0.49 477	0.37 413	0.30 385	0.38 427	0.30 405	0.27 457	0.52 478	0.31 509	0.14 556	0.14 586	0.14 561	0.16 594	0.21 605	0.23 627

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 553	0.36 618	0.53 495	0.34 616	0.19 537	0.51 601	0.24 498	0.55 554	0.38 427	0.41 548	0.47 529	0.47 547	0.27 457	0.73 580	0.30 501	0.36 654	0.19 626	0.27 628	0.17 603	0.26 628	0.23 627

XQC	0.43 593	0.37 623	0.96 623	0.34 616	0.25 609	0.53 611	0.34 595	0.60 604	0.73 632	0.51 599	0.46 522	0.57 598	0.47 602	0.70 569	0.72 625	0.17 598	0.12 564	0.18 601	0.15 582	0.25 620	0.23 627

AnyNet_C01	0.65 640	0.58 654	2.60 682	0.32 608	0.26 613	0.88 653	0.61 658	0.63 624	0.62 608	0.68 633	0.96 644	0.76 640	0.60 628	0.96 639	1.43 670	0.16 587	0.16 608	0.17 593	0.17 603	0.23 615	0.23 627

FSD	0.27 470	0.28 582	0.32 253	0.27 559	0.24 601	0.27 386	0.27 534	0.31 258	0.29 314	0.26 304	0.27 294	0.28 378	0.27 457	0.28 339	0.26 470	0.23 623	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.25 620	0.24 632

IGEV-Stereo+	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.18 93	0.13 323	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 57	0.10 34	0.08 15	0.10 57	0.10 77	0.21 211	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.16 554	0.24 632

MSMD_ROB	0.60 636	0.33 612	0.61 527	0.30 596	0.25 609	0.86 652	0.35 599	0.55 554	0.67 619	1.10 664	1.49 668	1.76 675	0.97 664	0.88 624	0.49 586	0.23 623	0.21 633	0.27 628	0.27 644	0.25 620	0.24 632

FC-DCNN v2	0.71 646	0.30 597	0.67 553	0.32 608	0.27 615	0.84 650	0.39 619	0.84 661	0.85 649	1.44 680	1.64 674	2.09 679	1.28 675	1.06 650	0.80 633	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.25 635

SAMSARA	0.56 628	0.39 628	0.80 587	0.60 661	0.46 652	1.00 659	1.23 691	0.67 637	0.68 622	0.71 636	0.54 565	0.89 648	0.57 624	0.81 612	0.62 612	0.19 615	0.22 638	0.18 601	0.18 609	0.27 633	0.25 635

MSAF-DinoV2	0.76 653	0.44 636	1.98 672	0.49 652	0.16 464	0.58 617	0.31 573	0.81 658	0.83 645	0.41 548	0.52 555	0.98 653	0.58 625	4.97 697	1.03 648	0.11 473	0.07 369	0.10 419	0.24 631	0.27 633	0.26 637

UDG	0.40 582	0.46 638	0.49 464	0.40 639	0.35 637	0.47 585	0.27 534	0.54 544	0.47 533	0.39 529	0.45 512	0.59 603	0.44 590	0.46 451	0.39 547	0.26 634	0.19 626	0.48 658	0.22 627	0.34 645	0.26 637

FC-DCNN	0.70 645	0.30 597	0.69 559	0.32 608	0.27 615	0.81 649	0.39 619	0.79 655	0.82 641	1.41 676	1.58 673	1.98 677	1.26 673	1.02 647	0.77 629	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.26 637

PASM	0.45 602	0.35 615	0.90 613	0.35 625	0.33 634	0.39 543	0.38 614	0.50 487	0.61 606	0.52 605	0.51 547	0.62 612	0.45 593	0.93 633	0.48 584	0.26 634	0.29 653	0.29 640	0.33 649	0.29 639	0.26 637

FCDSN-DC	0.63 638	0.31 604	0.61 527	0.36 627	0.30 629	0.65 628	0.37 608	0.66 632	0.68 622	1.14 666	1.54 671	1.71 674	1.26 673	0.92 631	0.64 617	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.27 633	0.27 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 621	0.50 647	0.86 606	0.39 637	0.24 601	0.84 650	0.55 652	0.56 570	0.62 608	0.60 621	0.68 612	0.62 612	0.42 584	1.13 655	0.43 567	0.23 623	0.27 649	0.27 628	0.35 651	0.25 620	0.29 642

MultiAttention	1.02 667	0.13 344	0.43 410	0.35 625	0.43 647	5.36 693	1.71 694	0.69 641	0.53 577	0.36 491	0.63 603	0.55 589	0.22 374	7.60 702	0.43 567	0.09 382	0.06 236	0.14 561	0.24 631	0.26 628	0.30 643

ELAS_RVC	0.74 651	0.36 618	1.00 627	0.37 633	0.33 634	0.88 653	0.93 680	0.83 660	1.08 666	1.35 671	1.33 662	1.24 662	1.33 677	1.06 650	0.95 644	0.27 639	0.25 647	0.29 640	0.27 644	0.30 640	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 651	0.36 618	0.85 605	0.36 627	0.33 634	1.36 675	0.77 671	0.93 665	0.92 654	1.41 676	1.53 670	1.16 660	1.17 669	0.95 638	1.03 648	0.26 634	0.25 647	0.28 636	0.28 647	0.31 641	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.40 582	0.48 642	0.67 553	0.48 649	0.39 641	0.48 591	0.22 450	0.51 504	0.43 483	0.40 539	0.47 529	0.47 547	0.33 530	0.54 491	0.32 514	0.36 654	0.15 601	0.40 654	0.21 619	0.45 654	0.31 646

KYRaft	0.22 369	0.10 139	0.30 230	0.23 403	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.35 317	0.24 241	0.35 475	0.54 565	0.34 441	0.26 438	0.29 358	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.08 263	0.31 646

MFN_U_SF_RVC	0.56 628	0.51 649	1.19 646	0.38 635	0.22 580	0.69 634	0.27 534	0.80 656	0.67 619	0.73 637	0.74 622	0.87 645	0.61 637	0.81 612	0.76 626	0.29 646	0.27 649	0.32 645	0.37 655	0.32 644	0.31 646

DDUNet	0.41 584	0.50 647	0.48 458	0.44 644	0.39 641	0.46 579	0.32 582	0.50 487	0.43 483	0.45 575	0.52 555	0.57 598	0.36 547	0.48 458	0.33 521	0.33 651	0.21 633	0.55 662	0.25 636	0.37 649	0.32 649

MANE	1.41 675	0.36 618	0.74 575	0.43 642	0.41 644	2.16 685	0.80 673	2.39 693	3.38 689	2.22 689	3.06 691	3.54 692	2.73 693	2.15 685	1.94 684	0.28 643	0.27 649	0.30 642	0.46 662	0.28 638	0.34 650

PVD	0.58 632	0.34 613	0.84 602	0.39 637	0.31 632	0.59 620	0.47 641	0.80 656	1.25 671	0.92 651	1.09 650	0.79 641	0.82 654	0.85 618	0.76 626	0.21 620	0.18 621	0.22 622	0.18 609	0.27 633	0.35 651

Consistency-Raft	0.55 627	0.48 642	1.02 630	0.45 645	0.49 655	0.49 596	0.47 641	0.72 646	0.72 629	0.45 575	0.82 632	0.47 547	0.60 628	0.50 467	0.63 615	0.39 658	0.39 663	0.44 656	0.51 668	0.52 658	0.37 652

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 643	0.64 659	1.06 634	0.45 645	0.27 615	1.40 678	0.58 655	0.78 652	0.92 654	0.84 646	0.86 636	0.88 647	0.68 642	1.33 668	0.68 622	0.37 656	0.29 653	0.34 649	0.36 654	0.43 652	0.37 652

MADNet+	1.01 665	1.16 685	4.72 691	0.70 666	0.47 653	1.24 670	0.96 681	0.97 668	0.89 650	0.65 630	0.77 626	0.87 645	0.85 658	2.09 683	1.68 675	0.38 657	0.39 663	0.31 644	0.27 644	0.43 652	0.39 654

DispFullNet	0.66 641	0.89 673	1.59 665	0.77 670	1.21 688	0.51 601	0.23 476	0.59 595	0.72 629	0.69 635	0.61 597	0.69 634	0.91 660	0.79 604	0.48 584	0.27 639	0.12 564	0.73 670	0.30 648	0.65 668	0.40 655

NVStereoNet_ROB	0.67 642	0.49 646	0.83 597	0.48 649	0.40 643	0.51 601	0.46 637	0.70 643	0.77 636	0.84 646	1.72 676	1.02 654	0.83 655	1.23 661	0.79 632	0.32 650	0.38 662	0.40 654	0.46 662	0.36 648	0.41 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
coex-ft	3.44 691	0.73 665	48.55 725	0.24 457	0.19 537	0.50 600	0.43 630	0.47 454	2.40 686	7.03 702	1.20 655	0.97 652	2.23 688	0.73 580	1.92 683	0.12 512	0.15 601	0.14 561	0.12 531	0.21 605	0.43 657

otaku	0.57 631	0.62 658	0.87 608	0.63 663	0.44 650	0.73 638	0.37 608	0.65 626	0.66 616	0.51 599	0.75 623	0.66 627	0.45 593	0.69 566	0.46 581	0.53 660	0.34 659	0.55 662	0.35 651	0.60 663	0.45 658

ACVNet_1	0.72 647	0.81 668	1.37 659	0.72 668	0.53 660	0.77 643	0.42 628	0.85 664	0.90 652	0.74 640	0.75 623	1.32 666	0.72 646	1.02 647	0.55 598	0.54 662	0.31 656	0.71 669	0.35 651	0.64 667	0.45 658

BEATNet-Init1	4.73 695	2.61 694	13.29 711	0.58 659	0.53 660	10.12 701	3.33 698	4.83 698	5.01 697	8.75 704	8.51 701	14.08 714	7.60 703	7.70 703	5.34 698	0.28 643	0.28 652	0.34 649	0.37 655	0.57 661	0.45 658

GCST	0.47 607	0.60 656	0.57 511	1.04 682	0.48 654	0.38 534	0.11 20	0.40 376	0.32 349	0.41 548	0.34 382	0.29 389	0.17 300	0.46 451	0.19 346	0.69 670	0.42 665	0.79 675	0.62 678	0.62 664	0.46 661

Ntro	0.58 632	0.64 659	0.92 616	0.66 664	0.50 656	0.77 643	0.36 604	0.66 632	0.70 626	0.50 594	0.59 585	0.65 623	0.51 614	0.75 589	0.45 575	0.56 664	0.32 657	0.56 665	0.34 650	0.63 665	0.46 661

ACVNet-4b	0.72 647	0.81 668	1.33 657	0.72 668	0.50 656	0.80 648	0.31 573	0.71 645	0.80 639	0.50 594	0.72 621	0.95 651	0.43 588	0.96 639	1.20 664	1.13 690	0.21 633	0.76 672	0.45 661	0.65 668	0.46 661

ACVNet_2	0.89 659	0.87 672	1.25 651	0.82 672	0.62 666	0.97 658	0.62 659	1.14 671	1.42 676	1.00 659	1.40 663	1.47 669	0.84 656	1.11 652	0.66 620	0.61 667	0.43 666	0.78 673	0.49 665	0.75 674	0.52 664

PWCK	1.00 663	1.17 686	1.70 669	0.91 675	0.41 644	1.19 667	0.92 679	1.10 669	1.14 669	1.16 667	1.14 653	1.25 663	0.88 659	1.75 679	1.04 650	0.87 681	0.50 669	0.87 676	0.53 671	0.96 684	0.52 664

JetBlue	1.14 671	0.76 666	2.36 677	0.59 660	0.75 672	3.04 689	1.78 695	1.11 670	0.90 652	0.94 654	1.10 651	1.66 673	1.28 675	2.09 683	1.72 678	0.43 659	0.36 661	0.38 651	0.38 657	0.58 662	0.56 666

anonymity	0.56 628	0.54 652	0.70 565	0.47 648	0.61 665	0.56 613	0.43 630	0.69 641	0.49 551	0.63 626	0.55 569	0.54 587	0.60 628	0.61 532	0.57 599	0.55 663	0.53 674	0.50 659	0.54 672	0.51 657	0.56 666

MonStereo1	0.93 662	0.56 653	0.82 594	0.69 665	0.58 663	1.37 676	0.35 599	0.94 666	1.25 671	0.93 653	1.90 679	1.52 670	2.10 687	1.27 664	0.77 629	0.69 670	0.33 658	0.75 671	0.47 664	0.70 672	0.57 668

DStereoSA	0.81 656	0.37 623	1.08 636	0.51 654	0.65 668	0.67 631	1.44 693	0.74 648	1.06 664	0.54 613	1.67 675	0.49 560	1.78 683	0.96 639	1.69 677	0.28 643	0.43 666	0.27 628	0.51 668	0.40 651	0.58 669

RainbowNet	0.72 647	0.89 673	1.02 630	0.82 672	0.63 667	0.78 646	0.52 649	0.81 658	0.93 657	0.60 621	0.79 628	0.80 642	0.60 628	0.80 608	0.57 599	0.78 676	0.55 677	0.78 673	0.49 665	0.76 675	0.58 669

SPS-STEREO	0.69 644	0.61 657	0.98 625	0.52 657	0.57 662	0.74 639	0.50 648	0.78 652	0.62 608	0.95 656	0.86 636	0.94 649	0.70 644	1.01 646	0.87 638	0.58 666	0.51 671	0.50 659	0.50 667	0.55 660	0.58 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoFS	0.84 657	0.66 661	0.80 587	0.53 658	0.50 656	1.23 669	0.55 652	0.94 666	1.32 673	0.89 648	1.32 660	1.04 655	2.32 690	1.29 666	1.14 656	0.31 649	0.35 660	0.30 642	0.39 658	0.34 645	0.60 672

WAO-7	1.01 665	0.89 673	0.93 618	0.83 674	0.66 669	1.18 665	0.81 675	1.40 676	1.57 680	1.11 665	1.76 678	1.45 668	1.19 670	1.50 672	1.14 656	0.61 667	0.62 684	0.70 668	0.68 680	0.66 670	0.60 672

IMH-64-1	0.91 660	0.86 670	0.84 602	0.97 677	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 648	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 677	0.60 672

IMH-64	0.91 660	0.86 670	0.84 602	0.97 677	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 648	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 677	0.60 672

DGSMNet	0.61 637	0.29 590	0.91 614	0.51 654	0.70 670	0.62 626	1.38 692	0.59 595	0.55 588	0.37 499	0.61 597	0.52 578	0.33 530	0.65 555	0.43 567	0.53 660	0.60 681	0.67 667	0.61 677	0.63 665	0.61 676

SGM+DAISY	0.87 658	0.66 661	1.30 656	0.51 654	0.60 664	1.03 660	0.84 677	0.76 650	0.73 632	1.39 674	1.51 669	1.31 665	1.22 671	1.11 652	1.08 651	0.57 665	0.53 674	0.51 661	0.51 668	0.54 659	0.61 676

IMH	1.05 668	0.95 677	1.00 627	1.01 679	0.78 676	1.11 662	0.68 662	1.38 675	1.43 677	1.00 659	1.72 676	1.43 667	1.14 666	1.73 678	0.89 640	1.09 687	0.55 677	0.99 680	0.57 675	0.87 679	0.62 678

WAO-6	1.07 669	0.93 676	0.92 616	0.96 676	0.78 676	1.28 672	0.75 668	1.34 674	2.00 684	1.02 661	1.54 671	1.59 671	1.22 671	1.31 667	1.14 656	0.78 676	0.55 677	1.02 682	0.75 685	0.83 676	0.69 679

WAO-8	1.46 678	1.10 683	1.09 637	1.10 683	0.84 680	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 692	1.44 680	2.21 685	2.15 680	1.43 679	3.17 689	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 681	0.71 680

Venus	1.46 678	1.10 683	1.09 637	1.10 683	0.84 680	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 692	1.44 680	2.21 685	2.15 680	1.43 679	3.17 689	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 681	0.71 680

MFMNet_re	0.72 647	0.76 666	0.99 626	0.62 662	0.70 670	0.77 643	0.67 661	0.75 649	0.83 645	0.78 644	0.86 636	0.69 634	0.78 649	0.71 572	0.61 610	0.66 669	0.59 680	0.61 666	0.58 676	0.68 671	0.71 680

Dean	1.17 672	1.04 680	1.49 663	1.03 681	0.78 676	1.20 668	0.77 671	1.48 680	1.96 682	1.28 669	1.99 682	2.15 680	1.14 666	1.25 662	1.00 647	0.81 678	0.60 681	1.01 681	0.69 681	0.92 683	0.74 683

LVE	1.13 670	1.02 678	1.28 654	1.01 679	0.80 679	1.29 673	0.81 675	1.47 679	1.96 682	1.07 663	1.90 679	1.90 676	1.01 665	1.48 671	0.91 641	0.93 684	0.61 683	0.94 677	0.69 681	0.87 679	0.75 684

TorneroNet-64	1.43 676	1.03 679	1.20 647	1.10 683	0.86 682	2.26 686	0.73 666	1.84 685	3.84 694	1.25 668	2.25 687	2.69 688	1.42 678	1.76 680	1.43 670	0.76 675	0.50 669	1.09 683	0.66 679	1.23 689	0.76 685

TorneroNet	2.22 686	1.08 682	1.24 650	1.14 687	0.90 683	5.58 694	0.80 673	2.12 690	8.69 702	2.58 691	5.42 696	3.88 693	1.97 685	1.78 682	1.87 681	0.86 680	0.54 676	1.15 687	0.74 684	1.23 689	0.85 686

light-stereo	2.37 689	0.69 663	3.61 685	3.84 698	3.41 694	4.04 690	0.31 573	2.13 691	1.45 678	3.61 694	6.33 699	6.90 703	0.63 638	4.83 696	1.28 667	0.71 672	0.74 690	0.32 645	0.39 658	1.20 687	0.96 687

ktn	1.77 684	1.36 690	1.22 648	1.43 691	1.14 687	1.52 679	1.08 686	1.51 682	3.96 695	2.77 693	4.69 694	3.35 691	1.46 681	1.69 677	1.25 666	1.43 692	0.77 691	1.45 691	0.99 691	1.32 692	0.96 687

notaker	1.45 677	1.34 689	1.48 661	1.40 690	1.07 686	1.18 665	0.85 678	1.48 680	1.40 675	1.51 685	3.46 692	2.40 685	1.81 684	1.76 680	1.45 673	1.11 688	0.69 689	1.38 690	0.87 688	1.31 691	0.97 689

UNDER WATER-64	1.55 680	1.19 687	2.52 680	1.31 688	0.95 684	2.12 684	1.21 690	1.45 678	3.19 688	1.43 679	1.32 660	2.64 687	2.04 686	1.63 675	1.83 680	1.11 688	0.67 688	1.28 688	0.92 689	1.19 686	1.02 690

UNDER WATER	1.59 681	1.22 688	2.36 677	1.38 689	1.03 685	1.67 681	1.10 687	1.54 683	3.63 690	1.44 680	1.47 667	2.85 689	2.25 689	1.67 676	1.94 684	1.06 686	0.62 684	1.31 689	0.93 690	1.21 688	1.02 690

KSHMR	1.89 685	1.36 690	1.60 666	1.47 692	1.22 689	1.38 677	1.06 685	1.79 684	5.97 698	1.42 678	5.65 698	2.98 690	1.14 666	2.23 686	1.20 664	1.27 691	1.12 693	1.46 692	1.10 693	1.32 692	1.15 692

JetRed	2.30 688	2.64 695	6.12 694	1.12 686	1.38 691	5.85 696	3.29 697	1.99 688	1.67 681	1.98 687	1.95 681	2.16 683	1.60 682	2.48 687	4.10 695	1.05 685	1.60 694	1.09 683	1.01 692	1.67 694	1.28 693

tt	4.71 694	0.10 139	3.94 686	2.06 695	1.53 692	10.14 702	16.88 705	9.27 706	4.98 696	1.39 674	1.02 648	4.68 694	4.90 696	3.35 692	5.86 700	5.76 704	9.15 713	2.24 699	2.53 699	3.10 697	1.32 694

HanzoNet	2.97 690	1.69 692	2.29 676	1.74 693	1.33 690	1.53 680	1.03 684	1.99 688	2.64 687	5.51 698	5.16 695	5.90 698	6.82 701	4.32 695	3.29 692	3.16 698	2.02 699	1.92 694	2.87 701	2.24 696	1.89 695

MADNet++	2.26 687	1.80 693	2.06 673	2.13 696	1.97 693	2.61 688	1.79 696	2.38 692	2.16 685	2.75 692	2.65 689	2.38 684	2.43 691	3.17 689	3.21 691	2.17 695	1.95 697	1.94 696	1.63 695	2.06 695	2.01 696

LSM	1.64 682	0.40 629	2.56 681	2.02 694	17.61 711	0.51 601	0.52 649	0.61 608	0.76 634	0.82 645	1.11 652	0.63 620	0.54 617	0.75 589	0.49 586	0.16 587	0.24 645	0.18 601	0.21 619	0.25 620	2.42 697

PML	16.10 712	12.82 713	6.78 695	5.23 699	7.76 700	33.92 718	66.56 727	5.30 699	10.28 704	26.12 726	68.59 727	20.51 716	13.49 714	10.06 705	6.78 702	5.96 705	2.00 698	6.04 709	2.18 698	8.96 709	2.60 698

Selective-IGEV-i1pa	5.57 696	7.99 702	4.76 692	0.80 671	0.45 651	12.99 704	3.60 699	9.25 705	7.43 701	6.97 701	9.87 705	8.94 704	7.26 702	14.66 714	5.65 699	3.55 699	1.08 692	1.93 695	0.72 683	0.73 673	2.79 699

USTest	6.88 697	5.23 699	5.63 693	7.22 703	7.29 699	14.34 706	22.76 707	8.48 703	9.32 703	5.42 697	6.39 700	6.29 702	6.64 699	6.92 700	8.62 703	1.94 693	3.29 701	2.16 698	2.55 700	3.85 699	3.29 700

DPSimNet_ROB	4.34 693	4.23 696	6.89 696	3.67 697	3.68 695	4.75 691	5.21 701	2.67 694	3.68 691	5.82 699	3.95 693	5.57 695	6.72 700	3.46 693	4.48 696	4.05 702	2.88 700	4.68 703	3.12 703	3.69 698	3.62 701

TCMNet-wrong-test	4.29 692	5.57 700	4.65 688	11.33 709	10.39 704	5.73 695	4.48 700	4.13 697	1.02 660	1.91 686	2.39 688	6.16 701	3.62 694	3.84 694	4.50 697	1.99 694	0.47 668	1.97 697	1.69 696	5.69 703	4.31 702

ASD4	7.23 698	6.65 701	7.69 697	5.24 700	5.62 698	11.85 703	20.36 706	7.57 702	7.14 700	6.55 700	5.47 697	5.99 700	5.78 697	7.22 701	9.24 704	4.85 703	4.44 703	6.40 710	5.19 704	6.53 704	4.89 703

iinet-test	10.78 704	9.29 703	9.70 699	10.48 704	10.68 705	17.98 711	25.98 713	12.57 710	13.39 709	9.64 708	10.10 706	10.06 706	10.61 707	11.22 710	12.70 707	6.40 706	7.74 708	5.68 705	6.69 705	7.47 705	7.30 704

IINet	10.78 704	9.29 703	9.70 699	10.48 704	10.68 705	17.98 711	25.98 713	12.57 710	13.39 709	9.64 708	10.10 706	10.06 706	10.61 707	11.22 710	12.70 707	6.40 706	7.74 708	5.68 705	6.69 705	7.47 705	7.30 704

DGTPSM_ROB	8.34 700	5.10 697	10.37 709	5.31 701	10.18 702	8.33 698	23.60 711	6.06 700	13.41 711	4.90 695	10.87 709	5.65 696	10.44 704	6.17 698	12.59 705	3.74 700	7.55 706	3.69 700	7.26 709	4.14 700	7.46 706

DPSMNet_ROB	8.40 701	5.11 698	10.49 710	5.58 702	10.25 703	8.34 699	23.62 712	6.07 701	13.45 712	4.93 696	10.88 710	5.66 697	10.44 704	6.24 699	12.64 706	3.98 701	7.61 707	3.76 701	7.30 710	4.20 701	7.51 707

Anonymous_1	16.62 713	9.35 705	9.84 701	10.66 706	14.64 709	18.66 713	27.12 715	12.64 712	13.51 713	10.76 712	10.30 708	10.13 708	10.60 706	11.06 709	12.74 709	15.87 720	7.74 708	16.92 718	43.48 725	58.66 728	7.68 708

DPSM_ROB	11.49 707	9.87 709	10.35 707	11.13 707	11.31 707	19.11 714	27.51 716	13.37 713	14.21 714	10.31 710	11.06 711	10.96 712	11.27 712	11.96 712	13.59 710	6.78 708	8.19 711	6.03 707	7.09 707	7.93 707	7.73 709

DPSM	11.49 707	9.87 709	10.35 707	11.13 707	11.31 707	19.11 714	27.51 716	13.37 713	14.21 714	10.31 710	11.06 711	10.96 712	11.27 712	11.96 712	13.59 710	6.78 708	8.19 711	6.03 707	7.09 707	7.93 707	7.73 709

xxxxx1	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 711

tt_ll	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 711

ff	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 711

LRCNet_RVC	10.90 706	14.34 714	9.35 698	15.35 710	8.04 701	1.08 661	0.34 595	8.78 704	0.70 626	12.63 713	16.05 713	9.85 705	6.54 698	8.57 704	6.34 701	20.27 722	5.40 705	23.70 721	21.88 722	14.87 713	13.83 714

Selective-IGEV-i16pa	30.47 726	41.93 727	4.02 687	0.49 652	0.37 640	96.94 727	0.74 667	60.26 728	58.76 727	17.24 714	64.39 726	38.26 728	49.53 727	106.11 728	26.15 718	19.96 721	3.42 702	4.39 702	1.81 697	0.39 650	14.22 715

FlowAnything	23.14 719	19.87 718	20.79 719	22.50 720	22.74 717	38.39 721	55.46 721	26.89 722	28.72 724	20.77 724	22.29 722	22.07 721	22.72 717	23.99 717	27.41 725	13.60 716	16.55 723	12.15 715	14.36 717	15.97 718	15.52 716

CasAABBNet	23.10 716	19.86 717	20.64 718	22.47 716	22.73 716	38.41 722	55.50 723	26.89 722	28.70 723	20.61 722	22.15 719	22.08 722	22.75 720	23.99 717	27.36 721	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.27 712	15.95 714	15.53 717

Hybrid-DGEV	23.16 720	19.94 722	20.96 721	22.49 717	22.75 718	38.51 724	55.52 726	27.09 726	28.90 726	20.58 719	22.25 720	22.00 718	22.80 722	24.11 722	27.33 720	13.60 716	16.47 718	12.14 711	14.30 716	15.95 714	15.54 718

RAFT-FEzeroshot	23.10 716	19.88 719	20.56 716	22.49 717	22.75 718	38.38 719	55.50 723	26.84 720	28.66 721	20.60 720	22.10 717	22.05 719	22.74 718	24.00 719	27.37 723	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.28 713	15.96 716	15.54 718

RAFT-FE	23.10 716	19.88 719	20.56 716	22.49 717	22.75 718	38.38 719	55.50 723	26.84 720	28.66 721	20.60 720	22.10 717	22.05 719	22.74 718	24.00 719	27.37 723	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.28 713	15.96 716	15.54 718

Selective-RAFT-Error	23.16 720	19.93 721	20.87 720	22.54 721	22.81 721	38.52 725	55.47 722	27.01 725	28.83 725	20.66 723	22.25 720	22.09 723	22.80 722	24.09 721	27.36 721	13.61 718	16.48 719	12.15 715	14.28 713	15.99 719	15.57 721

LSM0	24.24 722	19.98 723	22.32 722	24.22 722	40.14 727	38.48 723	55.20 720	26.95 724	28.57 720	20.49 718	21.83 715	22.26 724	22.75 720	24.22 723	27.30 719	13.66 719	16.32 717	12.19 717	14.15 711	16.10 720	17.66 722

RSGM-EC	29.65 724	17.75 715	10.04 702	35.31 724	33.15 725	26.42 716	46.65 718	19.89 717	17.74 717	18.92 716	23.36 723	30.14 726	23.59 724	41.87 725	45.99 726	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 723

acva	29.65 724	17.75 715	10.04 702	35.31 724	33.15 725	26.42 716	46.65 718	19.89 717	17.74 717	18.92 716	23.36 723	30.14 726	23.59 724	41.87 725	45.99 726	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 723

HaxPig	17.72 714	20.22 724	19.73 713	16.53 711	16.51 710	9.27 700	9.33 702	14.34 715	13.27 708	18.65 715	18.70 714	17.35 715	16.77 715	17.04 715	16.45 715	22.05 723	20.89 724	22.27 720	21.53 721	21.29 721	22.13 725

MEDIAN_ROB	21.21 715	24.62 725	23.47 723	19.58 712	19.65 715	13.22 705	10.96 703	17.88 716	17.00 716	22.14 725	22.02 716	20.86 717	20.36 716	21.06 716	19.71 716	25.63 725	24.13 725	26.21 722	25.20 723	25.17 722	25.38 726

AVERAGE_ROB	25.43 723	29.06 726	27.24 724	24.63 723	24.20 724	17.73 710	12.61 704	22.29 719	21.39 719	26.79 727	26.16 725	25.20 725	24.64 726	25.07 724	23.53 717	29.96 726	28.40 726	30.60 723	29.58 724	29.72 723	29.84 727

test_example2	101.33 727	108.28 728	68.15 726	98.43 726	106.93 728	89.75 726	102.43 728	36.80 727	97.65 728	129.04 728	130.15 728	65.26 729	66.62 728	92.11 727	80.24 728	144.10 729	199.48 729	81.81 729	103.01 729	125.01 729	101.27 728

ccccc	256.34 728	256.29 729	313.62 728	354.40 729	364.36 729	149.10 728	168.46 729	152.89 729	131.30 729	153.93 729	155.56 729	164.00 730	204.39 729	268.02 729	295.19 729	390.55 730	349.22 730	244.59 730	219.82 730	412.30 730	378.83 729

FADE		1.06 681		0.71 667	0.76 675							1.17 661				24.23 724	4.70 704	17.35 719	17.61 718	0.49 656

Low-res two-view benchmark